Perencanaan golongan pemberian air untuk optimisasi penyaluran air irigasi di daerah irigasi jatiluhur menggunakan algoritman genetik

Abstract

Tujuan pertama dari penelitian adalah untuk mendapatkan rekayasa model optimisasi golongan pemberian air sebagai bagian dari manajemen irigasi. Untuk itu disusun model SIMPERA, yang dapat digunakan dalam perencanaan pokok sistem irigasi golongan untuk tanaman padi dan palawija. Penentuan golongan pemberian air dipengaruhi oleh beberapa jenis masukan, yaitu spasial (posisi, jarak dan luas) petak tersier terhadap sumber air, lingkungan (curah hujan, debit dan fisika tanah), biaya produksi (mesin dan sarana produksi pertanian) dan tenaga kerja. Berdasarkan data luas tanam terdahulu dilakukan pendugaan luas tanam setiap golongan pada setiap musim tanam. Dari hasil pendugaan luas tanam dan masukan lainnya, ditentukan alokasi petak tersier pada setiap golongan sebagai dasar optimisasi luas golongan menggunakan Algoritma Genetik untuk mendapatkan keuntungan wilayah yang maksimum. Hasil perhitungan kebutuhan air irigasi (I) menunjukkan ke empat skenario simulasi (S1, S2, S3 dan S4) dapat menghemat pemberian air irigasi dibandingkan dengan skenario didasarkan pada pola umum musim tanam yang berlaku saat ini (S0). S1 memberikan penghematan sebesar 45%, S2 sebesar 17%, S3 sebesar 43% dan S4 sebesar 35% bila dibandingkan dengan S0. Hasil optimisasi menunjukkan keuntungan dari S1, S2, S3 dan S4 lebih besar dari keuntungan dengan pola tanam S0. Rata-rata keuntungan S0 adalah Rp 2 700 000 per ha per tahun. S1 memberikan selisih keuntungan terbesar terhadap S0 yaitu Rp 1 300 000 per ha per tahun, sedangkan S2 memberikan selisih keuntungan terkecil yaitu Rp 100 000 per ha per tahun.

The first objective of this research is to obtain a model for optimizing block irrigation as a part of irrigation management. The result is SIMPERA model which can be used in the planning of block irrigation system for irrigating paddy and non-paddy fields. The determination of block irrigation system is influenced by several type of inputs, namely spatial parameters (positions, distances and areas) of tertiary fields from water resources, environment parameters (rain, water availability and soil physics), production cost (machinery, seeds and fertilizer) and labours.