Model Dinamis Ketersediaan Hijauan Pakan di Kabupaten Majalengka

Abstract

Penelitian ini menganalisis potensi ketersediaan hijauan pakan di Kabupaten Majalengka melalui pendekatan sistem model dinamis. Penelitian ini memperbarui data produktivitas hijauan melalui pengukuran berat kering di lapangan, dan mengkaji kesesuaian dengan acuan umum Nell dan Rollinson. Metode kelayakan model dilakukan dengan uji MAPE. Hasil penelitian menunjukkan bahwa limbah pertanian (HHSP) berkontribusi sebesar 74% terhadap ketersediaan hijauan, sedangkan hijauan alami (HP) 26%. Kebutuhan hijauan ternak ruminansia kecil memiliki rasio sebesar 94%, sedangkan ruminansia besar 6%. Produktivitas lahan marjinal di Kabupaten Majalengka memiliki nilai yang relatif rendah dibanding acuan Nell dan Rollinson, sedangkan lahan produktif menunjukkan produktivitas yang lebih tinggi. Produktivitas jerami padi, jagung, dan kacang tanah tercatat lebih rendah, sedangkan jerami singkong lebih tinggi. Ketersediaan hijauan di Kabupaten Majalengka yang dimodelkan hingga tahun 2030 kemungkinan akan mengalami fase surplus (2025-2027), fase titik balik (2027), dan fase darurat (2027-2030). Validasi model menunjukkan nilai MAPE 0,32%; 2,47%; dan 9,43% menandakan nilai akurasi model cukup baik.

This study analyzes the potential availability of forage in Majalengka Regency using a system dynamics modeling approach. Forage productivity data were updated through field measurements of dry matter yield and evaluated against the benchmarks proposed by Nell and Rollinson. Model feasibility was assessed using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) test. The results indicate that agricultural residues (HHSP) contribute 74% of total forage availability, while natural forage (HP) accounts for 26%. Small ruminants account for 94% of total forage demand, whereas large ruminants account for 6%. Productivity on marginal lands is relatively lower than the benchmarks, whereas productive lands exhibit higher productivity. Rice straw, corn, and peanut residues show lower productivity, while cassava straw exhibits higher productivity. Forage availability through 2030 is expected to experience a surplus phase (2025–2027), a turning point (2027), and an emergency phase (2027–2030). MAPE values of 0.32%, 2.47%, and 9.43% indicate satisfactory model accuracy.