Pengendalian Hama Ulat Grayak (Spodoptera Litura F.) Pada Beberapa Varietas Padi (Oryza Sativa L.) di Cikaum Subang Jawa Barat
DOI:
https://doi.org/10.38035/jgpp.v2i2.182Keywords:
Padi, S.litura, level kepadatan populasi, varietas, ambang ekonomi, intensitas serangan, tingkat kehilangan hasil bijiAbstract
Penelitian ini bertujuan untuk : (1) Menentukan tingkat kehilangan hasil pada berbagai tingkat kepadatan populasi dan intensitas serangan ulat grayak, (2) Menentukan tingkat kehilangan hasil pada 3 varietas Padi, (3) Untuk menentukan nilai ambang ekonomi ulat grayak (S. litura F.) pada 3 varietas Padi, (4) Untuk menentukan hubungan antara kepadatan populasi dengan intensitas serangan ulat grayak. Penelitian dilaksanakan tiga tahap yaitu : 1) Pemeliharaan serangga S.litura untuk mempersiapan larva infestasi yang dilaksanakan di Lab Nazhidrofarm Desa Tanjungsari Timur Kecamatan Cikaum Kabupaten Subang mulai Agustus-September 2024, 2) Pengujian kepadatan populasi larva S.litura pada tiga varietas Padi Inpari 32, Inpari 31, dan Inpari 30, yang dilaksanakan di Lahan Percobaan BPP Cikaum Subang Jawa Barat mulai Agustus-September 2024, dan 3) Demonstrasi penggunaan insektisida pada Tanaman Padi yang dilaksanakan di lahan petani, Desa Tanjungsari Timur, Kecamatan Cikaum, Kabupaten Subang mulai Agustus-September i 2024. Hasil penelitian menunjukkan bahwa : 1) setiap penambahan 1 ekor larva instar-3/tan akan menimbulkan intensitas serangan yang berbeda pada tiga varietas dan tertinggi pada Inpari 32 5,89-8,87% dan terendah pada Inpari 30 3,92-5,98%. 2) hubungan antara kepadatan populasi larva per tanaman dengan tingkat serangan ulat grayak S.litura pada varietas Inpari 32, Inpari 31, dan Inpari 30 sangat kuat dengan nilai regresi (r) masing-masing 0,8894-0,9606 atau 88,94-96,06% (Inpari 32), 0,92910,9558 atau 92,91-95,58% (Inpari 31), dan 0,9196-0,9467 atau 91,9694,67% (Inpari 30), 3). Varietas Inpari 32 mempunyai Ambang Ekonomi (AE) 2,0 ekor larva instar-3/ tanaman, sedangkan Inpari 31 dan Inpari 30 masing-masing mempunyai AE 3,0 ekor larva instar-3/ tanaman, 4). Nilai Ambang Ekonomi (AE) S.litura yang ditemukan pada penelitian ini (3,0 ekor larva instar-3/tan) berbeda dengan nilai AE yang menjadi rekomendasi nasional (1,0 ekor larva per rumpun).
References
Chattopadhyay, C., & Chatterjee, S. (2020). Data for: Input-based assessment on integrated pest management for transplanted rice (Oryza sativa) in India. Mendeley Data. https://doi.org/10.17632/9brc7fkddx.1
Dataset Contributors. (2021). Rice Leaf Diseases Dataset. Mendeley Data. https://data.mendeley.com/datasets/z4hx2v3ywc/1
Li, E. (2024). Data underlying the publication: Effects of different planting patterns on rhizosphere soil nutrients and microbial communities of rice. Mendeley Data. https://doi.org/10.17632/nb8w26vhny.1
Parraga-Alava, J. (2021). LeLePhid: An Images Dataset for Aphids Detection and Infestation Severity on Lemons Leaf. Mendeley Data. https://doi.org/10.17632/tndhs2zng4.1
Asante, I. K., Inkoom, E. W., & Ocran, J. K. (2021). Farmers' Intention to use Integrated Pest Management for Fall Armyworm Control in Ghana. Mendeley Data. https://data.mendeley.com/datasets/9j56wrd1w3/1
Kondo, E., Cobblah, M. A., Eziah, V. Y., Aladu, N., Obiekwe, C. C., Vanderpuije, G. E., & Osae, M. (2023). Economic impacts of adoption of management practices in controlling fall armyworm (Spodoptera frugiperda) among maize farmers in Ghana. Mendeley Data. https://data.mendeley.com/datasets/4j6fnbp3rt/1
Hossain, M. F., Abujar, S., Noori, S. R. H., & Hossain, S. A. (2021). Dhan-Shomadhan: A Dataset of Rice Leaf Disease Classification for Bangladeshi Local Rice. Mendeley Data. https://doi.org/10.17632/znsxdctwtt.1
Zornoza, R., Perez, C. L., Faz, A., Morugán-Coronado, A., & Gómez-López, M. D. (2019). Data for: The impact of intercropping, cover cropping and management practices on soil and woody crops yield under Mediterranean conditions: a meta-analysis of field studies. Mendeley Data. https://doi.org/10.17632/yzyh767b6z.1
He, Z., & Li, S. (2023). Mapping rice-crop intensity of Southern China in 2020. Mendeley Data. https://doi.org/10.17632/ktj22bsyhf.4
Hasan, M., Khatun, S., Raihan, M. A., & Uddin, A. H. (2023). RiceyLeafDisease: An Extensive Image Dataset of Diverse Rice Leaf Diseases from Different Regions of Bangladesh. Mendeley Data. https://data.mendeley.com/datasets/z4hx2v3ywc/1
Chaudhari, D. (2023). Rice Leaf Disease Dataset. Mendeley Data. https://doi.org/10.17632/z4hx2v3ywc.1
Dataset Contributors. (2021). Aruzz: An Image Dataset of Rice Varieties. Mendeley Data. https://data.mendeley.com/datasets/9xk3y5z2sv/1
Dataset Contributors. (2023). Mapping rice-crop intensity and phenology (harvesting dates) of Southern China in 2021. Mendeley Data. https://doi.org/10.17632/ktj22bsyhf.4
Dataset Contributors. (2023). Data for: The impact of intercropping, cover cropping and management practices on soil and woody crops yield under Mediterranean conditions: a meta-analysis of field studies. Mendeley Data. https://doi.org/10.17632/yzyh767b6z.1
Dataset Contributors. (2023). Data for: Input-based assessment on integrated pest management for transplanted rice (Oryza sativa) in India. Mendeley Data. https://doi.org/10.17632/9brc7fkddx.1
Dataset Contributors. (2023). Economic impacts of adoption of management practices in controlling fall armyworm (Spodoptera frugiperda) among maize farmers in Ghana. Mendeley Data. https://doi.org/10.17632/4j6fnbp3rt.1
Dataset Contributors. (2023). RiceyLeafDisease: An Extensive Image Dataset of Diverse Rice Leaf Diseases from Different Regions of Bangladesh. Mendeley Data. https://doi.org/10.17632/z4hx2v3ywc.1
Dataset Contributors. (2021). Dhan-Shomadhan: A Dataset of Rice Leaf Disease Classification for Bangladeshi Local Rice. Mendeley Data. https://doi.org/10.17632/znsxdctwtt.1
Dataset Contributors. (2021). Farmers' Intention to use Integrated Pest Management for Fall Armyworm Control in Ghana. Mendeley Data. https://data.mendeley.com/datasets/9j56wrd1w3/1
Dataset Contributors. (2023). Mapping rice-crop intensity of Southern China in 2020. Mendeley Data. https://doi.org/10.17632/ktj22bsyhf.4
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Johana Satar, Budiasih Budiasih, Nunung Sondari

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Hak cipta :
Penulis yang mempublikasikan manuskripnya di jurnal ini menyetujui ketentuan berikut:
- Hak cipta pada setiap artikel adalah milik penulis.
- Penulis mengakui bahwa Jurnal Greenation Pertanian dan Perkebunan (JGPP) berhak menjadi yang pertama menerbitkan dengan lisensi Creative Commons Attribution 4.0 International (Attribution 4.0 International CC BY 4.0) .
- Penulis dapat mengirimkan artikel secara terpisah, mengatur distribusi non-eksklusif manuskrip yang telah diterbitkan dalam jurnal ini ke versi lain (misalnya, dikirim ke repositori institusi penulis, publikasi ke dalam buku, dll.), dengan mengakui bahwa manuskrip telah diterbitkan pertama kali diJGPP.