ANALISIS NERACA AIR PERTANIAN DI SUB DAS RAWATAMTU
E-ISSN: 2579-5511/ P-ISSN: 2579-6097doi ALISIS NERACA AIR PERTANIAN DI SUB DAS RAWATAMTU(Analysis of agricultural water balance in Rawatamtu sub-watershed)Erwan Bagus Setiawan1, Indarto1 dan Sri Wahyuningsih11Program Studi Pengelolaan Sumberdaya Air Pertanian,Fakultas Pascasarjana Universitas Jember,Jl. Kalimantan No. 37 Kampus Tegal Boto Jember 68121Email: indarto.ftp@unej.ac.idDiterima: 2 Oktober 2019; Direvisi: 06 Januari 2020; Disetujui: 09 Januari 2020ABSTRACTPopulation growth, urbanization, industrial development, and agricultural activities increasewater demand on the watershed. An increase in water demand will propagate the excessiveexploitation of surface water and groundwater resources. This will probably influence thewater balance of the watershed. Therefore, understanding the water balance is a necessity.Continuous imbalance between water supply and demand will generate many seriousenvironmental problems. A study of agricultural water balance is needed to answer thequestion whether the available water resources can meet the needs of sufficient water forirrigation. The study was conducted in Rawatamtu sub-watershed which was part ofBedadung Watershed. The Water Evaluation and Planning (WEAP) model was used toanalyze agricultural water balance. The procedure included inventory data, installing WEAPon the system, running the WEAP, and using WEAP for simulating future water balanceconditions. The simulation results showed that agricultural water balance for the next 10years will be more frequently in surplus condition rather than in deficit condition. The watersurplus was estimated to occur in the year of 2020, 2021, 2023, 2025, 2027 and 2028. Thehighest surplus occurred in the year of 2028 which reached 56.59 million m3. Furthermore,the potential water balance deficit was projected to occur in 2019, 2022, 2024, and 2026.Keywords: agricultural water balance; WEAP; agricultural water needs; RawatamtuABSTRAKPeningkatan kebutuhan air dipicu oleh peningkatan pertumbuhan penduduk, urbanisasi,pembangunan industri, dan peningkatan kegiatan pertanian. Kebutuhan air yang meningkatini akan menyebabkan eksploitasi yang berlebihan terhadap sumberdaya air tanah dan airpermukaan. Hal ini memungkinkan akan mempengaruhi neraca air DAS. Oleh karena itudiperlukan pemahaman terhadap keseimbangan air. Ketidakseimbangan antara jumlahketersediaan air dan kebutuhan yang berkepanjangan akan menimbulkan dampak terhadapmasalah lingkungan yang serius. Kajian tentang neraca air pertanian diperlukan untukmenjawab pertanyaan apakah sumber daya air yang tersedia dapat memenuhi kebutuhanair yang cukup untuk irigasi. Studi ini dilakukan di Sub DAS Rawatamtu yang merupakanbagian dari DAS Bedadung. Model Water Evaluation and Planning (WEAP) digunakan untukmenganalisis neraca air. Prosedur ini mencakup inventarisasi data, instalasi WEAP pada@2019 JPPDAS All rights reserved. Open access under CC BY-NC-SA license.175
Analisis Neraca Air pertanian di Sub DAS .(Erwan Bagus Setiawan, Indarto & Sri Wahyuningsih)sistem, menjalankan WEAP, dan pelaksanaan simulasi WEAP untuk proyeksi kondisi neracaair masa depan. Hasil simulasi menunjukkan bahwa neraca air pertanian selama 10 tahun kedepan di Sub DAS Rawatamtu akan lebih sering berada dalam kondisi surplus daripadadalam kondisi defisit. Surplus air diperkirakan terjadi pada tahun 2020, 2021, 2023, 2025,2027, dan 2028. Surplus tertinggi terjadi pata tahun 2028 yang mencapai 56,59 juta m3.Lebih lanjut, potensi defisit neraca air diproyeksikan akan terjadi pada tahun 2019, 2022,2024, dan 2026.Kata kunci: neraca air pertanian; WEAP; kebutuhan air pertanian; RawatamtuI. PENDAHULUANJika dilihat dari segi tata ruang,ketersediaan air akan sangat dipengaruhioleh kondisi DAS. Salah satu DAS di JawaTimur yang pernah termasuk dalamkategori DAS Prioritas adalah DASBedadung (Menteri Kehutanan RepublikIndonesia,2009).MasuknyaDASBedadung ke dalam DAS Prioritasmenunjukkan adanya kerusakan DASsebagai akibat dari kebutuhan lahan yangtinggi akibat meningkatnya aktivitasmanusia (Justianto, 2018). Salah satu subDAS utama di DAS Bedadung adalah SubDAS Rawatamtu yang mempuyai luas78.099,90 ha dan merupakan sub DAS diwilayah hulu DAS Bedadung. Datahidrologi yang dikumpulkan oleh Arifah(2015) dan Badan Pusat StatistikKabupaten Jember (2019) menunjukkanamplitudo data curah hujan dan debitsungai Bedadung yang sangat besar dalamsatu tahun di Sub DAS Rawatamtu,dimanapadabulan-bulanbasahketersediaan air sangat berlimpah danpada bulan-bulan kering ketersediaan airmenjadisangatkecil.Faktainimenunjukkan bahwa DAS Bedadungmemiliki potensi besar mengalamibencana hidrologis (Arifah, 2015). Olehkarena itu, pengelolaan sumberdaya airyang berkelanjutan menjadi tantangan176serius terutama pada wilayah yangmemiliki potensi besar mengalamibencana hidrologis danpeningkatankebutuhan air penduduk (Hassan et al.,2017; Olsson et al., 2017; Zohrabi et al.,2017).Pemicu peningkatan kebutuhan airadalah pertumbuhan jumlah penduduk,urbanisasi, pembangunan industri, danpeningkatan kegiatan pertanian. Faktorfaktortersebutberdampakpadaekploitasi yang berlebihan terhadapsumberdaya air termasuk air permukaanmaupun air tanah. Faktor lainnya yangmenjadi penyebab konflik pengelolaansumberdayaairadalahpesatnyapertumbuhan penduduk dan perubahaniklim yang terutama terjadi di wilayahperkotaan (Cetinkaya & Gunacti, 2018;Hussen et al., 2018; Mousavi et al., 2017;Reinhardt et al., 2018). Berdasarkan faktayang ada, maka dibutuhkan solusi untukmencapai ketersediaan sumberdaya airyang mampu memenuhi apengelolaansumberdaya air yang efektif dan efisien(Ayele, 2016; Tena et al., 2019).Kebutuhan dan ketersediaan air dapatdiprediksi melalui model-model tertentuyang mampu menganalisis neraca air.Hasil analisis dari model tersebut dapatdigunakan sebagai acuan pengambilan@2019 JPPDAS All rights reserved. Open access under CC BY-NC-SA license.
Jurnal Penelitian Pengelolaan Daerah Aliran Sungai(Journal of Watershed Management Research)Vol. 3 No.2, Oktober 2019 : 175-194keputusanterhadappengelolaansumberdaya air. Pemodelan neraca airmampu memprediksi dan mengevaluasidampak dari berbagai keadaan yangmungkin terjadi di masa yang akandatang. Beberapa model yang lazimdigunakan untuk menganalisis neraca airDAS dan pemodelan perencanaankebijakan terkait sumberdaya air sertamanajemennya di antaranya RIBASIM,WARGI-SIM, AQUATOOL, MODSIM, danWEAP. Setiap model memiliki karakteristiktersendiri. Namun, fitur yang membuatperbedaan utama yaitu pada RIBASIM danWARGI-SIM adalah model simulasi sajayang didasarkan pada pendekatan “jikamaka” yang lebih konvensional. AdapunAQUATOOL, MODSIM, dan WEAP,ketiganya menerapkan metode optimasipada satu periode waktu simulasi, danhasilnya digunakan sebagai mekanismeyang efisien untuk melakukan simulasialokasi air periode tunggal dalam sistem(Sulis & Sechi, 2013).Penerapan model simulasi, sepertiRIBASIM (Omar, 2019; Sholihah et al.,2017) dan WARGI-SIM (Sechi & Zucca,2010, 2017) tidak disarankan untukdiaplikasikan pada sistem air yangkompleks (seperti, kerentanan ataukeandalan pada tingkat pasokan air yangditentukan pengguna). Namun, modelsimulasi ini dapat digunakan untukmemperbaiki kebijakan operasi yangdigunakan oleh stakeholder dalampengelolaan sumber daya air (Ayele, 2016;Sulis & Sechi, 2013).Dalam MODSIM (Berhe et al., 2013;Labadie, 2006), secara teknis masalahalokasi aliran dimodelkan menggunakanpendekatan pemodelan kebutuhan aliranE-ISSN: 2579-5511/ P-ISSN: AQUATOOL(Paredes-Arquiola et al., 2014; Pedromonzonís et al., 2016), simulasi danmanajemen system air permukaan dibuatsecara bersamaan dengan menyelesaikanmasalah optimisasi aliran jaringankonservatif dan mencoba memaksimalkanbeberapa tujuan. Dalam Water Evaluationand Planning (WEAP), penyelesaianmasalah alokasi air menggunakanprogram linear standar. Hal inimemungkinkan model WEAP untukmempertimbangkankendalafisik,hidrologi, dan kelembagaan yang lebihkompleksdaripadapendekatankebutuhan aliran minimum (Sulis & Sechi,2013; Yates et al., 2005). WEAP jugamenawarkan analisis skenario dalampendekatan yang mudah dipahami danmampu memberikan berbagai hasil modeldengan cara yang disederhanakan. Modelini juga merupakan alat yang dapatdiskalakan, dan dapat diperbarui kapansaja. Hal ini memungkinkan penyesuaianhasil model di masa mendatang. Selainitu, WEAP adalah alat yang paling umumdigunakan untuk pengelolaan sumberdaya air terpadu (Integrated WaterResources Management/ IWRM) diseluruh dunia.WEAP telah berhasil diaplikasikan padasejumlah sistem wilayah sungai yangkompleks, seperti di DAS Mae KlongThailand (Khalil et al., 2018), DASChongwe River (Tena et al., 2019), SungaiBayang, Sumatra Barat, Indonesia(Indriani et al., 2018), Hulu DAS Litani diLebanon (Ibrahim et al., 2018), dan SubDAS Abaya-Chamo di Ethiopia (Hussen etal., 2018)@2019 JPPDAS All rights reserved. Open access under CC BY-NC-SA license.177
Analisis Neraca Air pertanian di Sub DAS .(Erwan Bagus Setiawan, Indarto & Sri delWEAPmembutuhkan sejumlah data iklim danhidrologi tertentu serta data pasokan danpermintaan air untuk memetakan sumberdaya air yang ada dan pemanfaatannyadalam Daerah Aliran Sungai (DAS) (SEI,2016). Model WEAP mengintegrasikanpermintaan air dengan pasokan air (Yateset al., 2005). Integrasi model hidrologiDAS dengan proses perencanaan tatakelola air menjadikan WEAP sangat cocokuntuk mengevaluasi dampak potensialdari pertumbuhan populasi, pertumbuhanekonomi dan perubahan iklim padaneraca air. Memahami keseimbangan airdi suatu wilayah sungai sangat pentinguntuk menentukan ketersediaan air diwilayah sungai untuk kebutuhan konsumsiselama periode waktu tertentu danpengelolaan kebutuhan air untuk dibagikepada para pengguna sesuai kebutuhan(Angarita et al., 2018).Model WEAP dalam penelitian inidigunakan untuk mengetahui danmengevaluasi kondisi neraca air pertaniandi Sub DAS Rawatamtu. Proses pemodelanterdiri dari dua komponen utama, yaitukomponen persediaan dan permintaan.Komponen persediaan terdiri dari analisishidrologis sungai, sedangkan komponenpermintaan terdiri dari proyeksi kegiatanirigasi. Penelitian ini bertujuan untukmenganalisis kondisi neraca air pertaniandi Sub DAS Rawatamtu dari tahun 2019sampai dengan 2028.II. BAHAN DAN METODEA. Waktu dan LokasiPenelitian ini dilaksanakan pada bulanJanuari - Desember pada tahun 2019 diSub DAS Rawatamtu yang secaraadministratif berada di KabupatenJember,KabupatenBondowoso,Kabupaten Situbondo, dan KabupatenProbolinggo. Luas wilayah Sub DASRawatamtu adalah 78.100 ha. PemilihanDAS didasarkan pada perubahan tata gunalahan yang signifikan di wilayah TapalKuda karena adanya perluasan areapertanian dan pemukiman penduduk diwilayah tersebut.Gambar (Figure) 1. Peta batas administrasi dan wilayah kerja UPT (Unit Pelaksana Teknis) Pengairan di SubDAS Rawatamtu (The map of administrative boundaries and work area of UPT (TechnicalImplementa-tion Unit) Pengairan in Rawatamtu Sub Watershed).Sumber (Source): Analisa data (Data analysis), 2019.178@2019 JPPDAS All rights reserved. Open access under CC BY-NC-SA license.
Jurnal Penelitian Pengelolaan Daerah Aliran Sungai(Journal of Watershed Management Research)Vol. 3 No.2, Oktober 2019 : 175-194B. Bahan dan AlatAlat yang digunakan dalam penelitianini adalah perangkat komputer, softwarependukung seperti Microsoft Office 2016(berupa Excel dan Word), Quantum GIS(QGIS) 3.0, CropWat 8.0 dan WEAP. Bahanyang digunakan dalam penelitian iniberupa data sekunder. Data yangdigunakan berupa data spasial dan datanon spasial seperti terlihat pada Tabel 1.C. Metode Penelitian1. Pemodelan WEAPModel WEAP merupakan alat yangsering diaplikasikan untuk pemodelanneraca air di DAS karena sifatnya yangstokastik dari variabel aliran danpenggunaan air. Aplikasi ini merupakanperangkat lunak perencanaan sumberdaya air terintegrasi yang secara umumE-ISSN: 2579-5511/ P-ISSN: 2579-6097menyediakan kerangka kerja yangkomprehensif, fleksibel dan mudahdipahami oleh pengguna untuk analisisneraca air, dapat diaplikasikan untukperencanaan, pembuatan kebijakan, danskenario (Sieber et al., 2005). ModelWEAP membutuhkan beberapa data,yaitu data iklim dan hidrologi serta datapasokan dan permintaan air untukmemetakan sumber daya air yang ada danpemanfaatannya di DAS (SEI, 2016).ModelWEAPmengintegrasikanpermintaan air dengan pasokan air (Yateset al., 2005).2. Neraca airInteraksi dinamis antar komponenhidrologi dapat dievaluasi melaluipenelusuran proses hidrologi dan analisisneraca air. Neraca air mencakup aliran airmasuk dan aliran air keluar dari daerahTabel (Table) 1. Kebutuhan data, alat analisis, dan sumbersources)Jenis DataAlat AnalisisData SpasialPeta Digital ElevationModel Nasional (DEMNAS)Peta Rupa Bumi IndonesiaGeostatistik menggunakan(RBI) Digital Skala 1:25.000QGIS 3.0Peta Tata Guna Lahan/Tutupan LahanPeta Batas DASFaktor Palawija Relatif(FPR) Luas Palawija RelatifPeta Jenis Tanah(LPR) menggunkan Ms.ExcelData Non SpasialData Kebutuhan AirFPR LPR menggunkan Ms.PertanianExcelAritmatika menggunkanData Curah HujanMs. ExcelData Temperatur UdaraData KelembabanEvapotranspirasimenggunakan CropWatData Kecepatan Angin8.0Intensitas PenyinaranMatahariSumber (Source): Analisa data (Data analysis), 2019data (Data requirement, analysis tools, and dataSumber DataBadan Informasi Geospasial (BIG)(http://tides.big.go.id/demnas/)Website al-web)Balai Pengelolaan Daerah Aliran Sungai danHutan Lindung (BPDAS-HL) Brantas-Sampean diSidoarjoDinas Pekerjaan Umum (PU) Bina Marga danSumberdaya Air Kab. JemberStasiun Iklim Bendung Umbul Lumajang yangDikelola oleh Unit Pelaksana Teknis PengelolaanSumber Daya Air Wilayah Sungai (UPT PSDA-WS)Bondoyudo Baru di Lumajang@2019 JPPDAS All rights reserved. Open access under CC BY-NC-SA license.179
Analisis Neraca Air pertanian di Sub DAS .(Erwan Bagus Setiawan, Indarto & Sri Wahyuningsih)tangkapan air. Volume aliran keluar harussama dengan volume aliran masuk.Apabila ada surplus atau defisitmenandakan bahwa ada perubahan padacadanganairtanah.Definisikeseimbangan air didasarkan padaprinsip-prinsip konservasi massa dalamsistem atau daerah tangkapan air yangtertutup.Persamaan (1) (Soewarno, 2015)digunakan dalam perhitungan neraca air. .(1Keterangan (Remarks):P Curah hujanExtIn Aliran masukET Evapotranspirasi aktualQ Debit sungai,ABST Total kebutuhan air, S Perubahan cadangan air tanah.3. Model Data WEAPa. Input DataInput data yang digunakan berupa datacurahhujandanevapotranpirasi.Perhitungan evapotranspirasi dihitungmenggunakan aplikasi CropWat versi 8.0(Clarke, 1998). Data yang diperlukanantara lain: suhu udara minimum, suhuudara maksimum, rata-rata kelembaban(RH), kecepatan angin, dan lamapenyinaran/ radiasi (Tabel 2)Data fisik terkait penggunaan lahanyang diperlukan aplikasi yaitu data luastutupan lahan pada DAS, koefisientanaman, dan persentase hujan efektif.Data tutupan lahan didapatkan dari Petadigital RBI tahun 2010 dan peta digitaltutupan lahan Sub DAS Rawatamtu dariBPDASHL Brantas-Sampean tahun 2017disajikan dalam Gambar 2. Data tersebutdiolah dengan metode geostatistik180(Indarto, 2013a) menggunakan tool QGISversi 3.0. Hasil pengolahan data tersebutditunjukkan pada Tabel 3.b. Data Kebutuhan Air IrigasiKebutuhan air irigasi merupakanjumlah air yang diperlukan untuk irigasi.Pada proses penyaluran air dari bangunanirigasi menuju daerah layanan harusdirencanakan berdasarkan debit rencanaawal desain aset irigasi. Kebutuhan air inidapat dihitung dengan cara mengetahuipola tata tanam pada setiap lahanpertanian selama satu tahun. Pola tanamdi Indonesia umumnya dikelompokkandalam 3 jenis tanaman yaitu padi, tebudan palawija.Standar Perencanaan Irigasi KP-01(1986:217) dalam (Dewi et al., 2014;Haliem et al., 2012; Jatmiko, 2018)menyatakan bahwa debit rencana adalahdebit yang digunakan untuk perencanaanbangunan air. Cara menentukan nilai debitrencanaadalahdengancaramenggunakan metode Faktor PalawijaRelatif (FPR) dan Luas Palawija Relatif(LPR). FPR merupakan debit air yangdibutuhkan di bangunan sadap tersierseluas satu hektar (Haliem et al., 2012).Adapun LPR merupakan perbandingankebutuhan air antara jenis tanaman satudengan jenis tanaman lainnya (Dewi et al.,2014). Sari (2016) menyatakan bahwapersamaan luas palawija relatif adalahsebagai berikut:. . .(2)Keterangan (Remarks):LPRAcropCcrop Luas palawija relatif (ha.pol) Luas tanaman (ha) Koefisien jenis tanaman@2019 JPPDAS All rights reserved. Open access under CC BY-NC-SA license.
Jurnal Penelitian Pengelolaan Daerah Aliran Sungai(Journal of Watershed Management Research)Vol. 3 No.2, Oktober 2019 : 175-194E-ISSN: 2579-5511/ P-ISSN: 2579-6097Tabel (Table) 2. Rata-rata data meteorologi dan klimatologi di wilayah penelitian (Average meteorological andclimatological data in research area)Suhu MinDasarian C(Tendays) (Min Temp C)RHAnginSuhu Maks%km/hari C(Relatif(Wind(MaxhumidityspeedTemp 6,85,96,66,417,718,018,218,819,418,119,419,03, 63,63,73,94,03,84,14,1Jan IJan IIJan IIIFeb IFeb IIFeb IIIMar I23,023,123,023,022,822,622,6Mar 22,722,622,329,829,928,989,789,689,5Mei III22,021,928,929,1Jun IJun IIJun IIIJul IJul IIJul IIIAgu I22,121,921,621,121,821,421,0Agu IIAgu III21,121,422,022,322,422,122,723,2Mar IIIApr IApr IIApr IIIMei IMei IISep ISep IISep IIIOkt IOkt IIOkt IIIIntesitas MJ/m²/hari(RadiationMJ/m²/day)Nov INov IINov IIIDes IDes IIDes ,315,53,3Sumber (Source): Hasil pengamatan stasiun klimatologi Bendung Umbul Lumajang tahun 2002-2018 dananalisis data tahun 2019 (Observations data of the climatology station of Umbul DamLumajang in 2002-2018 and data analysis in 2019)@2019 JPPDAS All rights reserved. Open access under CC BY-NC-SA license.181
Analisis Neraca Air pertanian di Sub DAS .(Erwan Bagus Setiawan, Indarto & Sri Wahyuningsih)Gambar (Figure) 2. Peta tutupan lahan Sub DAS Rawatamtu Tahun 2017 (The land cover map of RawatamtuSub Watershed in 2017)Sumber (Source): BPDASHL Brantas-Sampean, 2017Tabel (Table) 3. Luas tutupan lahan (Land cover area)Luas (Area) (ha)PersentasePersentaseTahun (Year) 2010Tahun (Year) 17575,816,5%16,2%Kebun awah Irigasi17964,723087,14,4%2,5%Semak Belukar3414,71955,35,5%5,2%Sawah Tadah 0%Total78099,978099,9Sumber (Souce): Peta RBI digital Tahun 2010 dan Peta Tutupan Lahan BPDASHL Brantas-Sampean Tahun 2017(Digital RBI map of 2010 and BPDASHL Brantas-Sampean Land Cover Map of 2017)Tutupan lahan (Land cover)Dinas Pekerjaan Umum (DPU) Tingkat IJawa Timur (1997) dalam (Dewi et al.,2014) mengungkapkan bahwa kebutuhanair irigasi (Q) diperoleh dari hasil perkalianLPR dan FPR dan dinyatakan denganpersamaan berikut:.(3)Keterang
memetakan sumber daya air yang ada dan pemanfaatannya di DAS (SEI, 2016). permintaan air dengan pasokan air (Yates et al., 2005). 2. Neraca air Interaksi dinamis antar komponen hidrologi dapat dievaluasi melalui penelusuran proses hidrologi dan analisis neraca air. Neraca air mencakup aliran air masuk dan aliran air keluar dari daerah
sering digunakan dalam analisa keuangan adalah “rasio keuangan”. 1. Neraca Neraca merupakan salah satu laporan keuangan yang terpenting bagi perusahaan. Setiap perusahaan diharuskan untuk menyajikan laporan keuangan dalam bentuk neraca. Neraca biasanya disusun pada periode t
Litbang Pertanian. Keputusan Menteri Pertanian tersebut mengamanatkan untuk mengoptimalkan peran KP sebagai Instalasi Penelitian dan Pengkajian Teknologi Pertanian (IP2TP), yaitu sebagai lokasi penelitian, pengkajian, pengembangan, dan diseminasi inovasi pertanian pada unit pelaksana teknis lingkup Badan Litbang Pertanian.
daerah yaitu ”menjadi akselerator pembangunan sektor pertanian untuk mewujudkan pertanian tangguh yang berorientasi pada sistem dan usaha agribisnis melalui optimalisasi pemanfaatan sumberdaya pertanian secara efisien, mandiri, berdaya saing dan berkelanjutan menuju masyarakat sejahtera”. Penyuluhan pertanian sebagai suatu sistem .
dunia dalam mewujudkan sistem pertanian bio-industri tropika berkelanjutan. b. Misi 1. Merakit, menguji dan mengembangkaninovasi pertanian tropika unggul berdaya saing mendukung pertanian bio-industri. 2. Mendiseminasikan inovasi pertanian tropika unggul dalam rangka peningkatan scientific recognition dan impact recognition. I.4. Strategi 1.
BALAI PENGKAJIAN TEKNOLOGI PERTANIAN JAMBI TAHUN ANGGARAN 2014 Pendampingan Program Strategis Kementerian Pertanian, Inovasi Teknologi Spesifik Lokasi, Diseminasi dan Kerjasama Berwawasan Agribisnis Mendukung Pertanian Berkelanjutan Ramah Lingkungan Penanggung Jawab Kepala Balai Pengkajian Teknologi Pertanian Jambi Disusun oleh :
Nasional (RPJMN) Tahun 2020-2024, (2) Strategi Induk Pembangunan Pertanian 2015- 2045, (3) Renstra Kementerian Pertanian Tahun 2019-2024, dan (4) Renstra Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian Tahun 2020 - 2024. Balai PATP mendukung arah dan sasaran Strategis Pembangunan Pertanian dan
Pembangunan Pertanian. Tranformasi ini merupakan tindaklanjut dari Undang-Undang Pendidikan Tinggi Pertanian No. 12 Tahun 2012 mengenai Pendidikan Vokasi Pertanian. Tahun 2018, Sekolah Tinggi Penyuluhan Pertanian (STPP) telah beralih mejadi P
Jadi osteologi adalah cabang dari anatomi yang memelajari tentang tulang. Dalam memelajari tulang sering pula dijumpai istilah “skeleteon”, yang berasal dari bahasa latin yang berarti kerangka. Tulang atau kerangka bagi manusia mempunyai fungsi yang amat besar, antara lain: a. Melindungi organ vital b. Penghasil darah tertentu c. Menyimpan dan mangganti kalsium dan fosfat d. Alat gerak .
