## Prediksi Unsur Hara Sampel Tanah Menggunakan Near Infrared Spectroscopy

## Prediction of Soil Macro Nutrients Using Near Infrared Spectroscopy

## Opal Priya Wening, Risvan Kuswurjanto
Pusat Penelitian Perkebunan Gula Indonesia (P3GI), Pasuruan
Email: opalpriyawening@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam  upaya  mengoptimalkan  produktivitas  tebu,  penentuan  karakteristik  dan konsentrasi unsur hara tanah perlu dilakukan menggunakan metode analisa yang sesuai. Metode analisa ini diperlukan terutama untuk menganalisa perlakuan lahan serta ketepatan dosis dan jenis pemupukan.  Salah satu metode alternatif analisis kandungan sampel secara cepat, efektif, ramah lingkungan, dan tidak merusak sampel adalah menggunakan near infrared spectroscopy (NIRS). Sampel yang digunakan dalam percobaan ini berasal dari Laboratorium Tanah di  P3GI (Pusat Penelitian Perkebunan Gula Indonesia). Parameter yang dianalisa yaitu pH, nitrogen (N, %), fosfat (P 2 O 5 , ppm), dan kalium (K 2 O, ppm). Sebanyak 64 sampel tanah digunakan untuk kalibrasi  dan  30%  untuk  validasi.  Spektrum  NIRS  diperoleh  dari  FOSS  XDS rapid  content analysis (400  –  2.400  nm, reflectance  mode )  dan  data  statistik  diolah  menggunakan vision software dengan model yang dibangun berdasarkan partial least square (PLS). Hasil evaluasi dari penelitian menunjukkan bahwa model yang dibangun untuk memprediksi parameter pH (R 2 = 0,951; r 2 = 0,511; SEP = 1,428; RPD = 1,440; consistency = 22,321%; dan Δ = 0,1776) dan nitrogen R 2 = 0,767; r 2 = 0,665; SEP = 0,025; RPD = 1,749; consistency = 97,745%; dan Δ = 0,0131) performanya masih cukup baik, sedangkan lainnya masih kurang. Berdasarkan hasil evaluasi tersebut, NIRS memiliki potensi sebagai metode analisa kualitas tanah namun model yang dibangun masih perlu ditingkatkan keakuratannya.
Copyright © 2023 by Authors, Published by ISRJ Group. This is an open access article under the CC BY-SA License ( https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ )
Kata kunci: tanah, produktivitas, NIRS, PLS

## ABSTRACT
In  order  to  optimize  sugarcane  productivity,  determination  characteristic  and concentration of soil nutrition needs a suitable analysis method. The analysis method requires to analyse land treatments, fertilization dosage and type.   One of the alternative methods of analyzing sample content that are fast, effective, environmentally friendly, and not destroying the sample is using near-infrared spectroscopy (NIRS). The samples used in this experinet were from the Soil Laboratory at ISRI (Indonesian Sugar Research Institute). Parameters analysed were  pH,  nitrogen  (N,  %),  phosphate  (P 2 O 5 ,  ppm),  and  potassium  (K 2 O,  ppm).  About  64 samples were used for calibration and 30% of them was for validation. NIRS spectrum was
obtained  from  FOSS  XDS  rapid  content  analysis  (400  –  2.400  nm,  reflectance  mode)  and statistical data were processed using vision software with a model built based on partial least squares (PLS). The evaluation results from this study showed that the model built to predict pH parameters (R 2 = 0,951; r 2 = 0,511; SEP = 1,428; RPD = 1,440; consistency = 22,321%; and = 0,1776) and nitrogen R 2 = 0,767; r 2 = 0,665; SEP = 0,025; RPD = 1,749; consistency = 97,745%; and = 0,0131) performance was quite good, while others were not good. Based on the evaluation results, NIRS has potential use for a soil analysis, but the built model's accuracy needs to be improved.
Keywords: soil, productivity, NIRS, PLS

## PENDAHULUAN
Informasi  tentang  karakteristik  dan konsentrasi  unsur  hara  tanah  merupakan salah  satu  faktor  kunci  yang  secara langsung dapat
mempengaruhi pertumbuhan, perkembangan, dan produktivitas dari tanaman (Yamani, 2012; Xiao  &  He,  2019).  Secara  ideal,  tanaman akan  memiliki  produktivitas  optimal apabila ketersediaan unsur hara dalam tanah tercukupi.  Tingkat  kesuburah  tanah  dapat ditentukan dengan status keberadaan unsur hara  tanah  baik  makro  maupun  mikro. Aplikasi  pupuk  yang  kurang  tepat  baik secara  waktu  aplikasi  maupun  dosisnya akan  menyebabkan  terjadinya  penurunan produktivitas, berimplikasi terhadap jumlah yang tidak efisien secara ekonomi, bahkan berdampak  negatif  untuk  lingkungan (Mulyono,  2009;  Wang et  al .,  2018). Verifikasi  penentuan  karakteristik  dan kosentrasi unsur hara tanah serta ketepatan dosis dan jenis pemupukan dapat dilakukan dengan melakukan analisa kandungan unsur hara tanah.
Permasalahan yang seringkali dihadapi adalah data karateristik unsur hara tidak  dapat  diperoleh  dalam  waktu  cepat. Hal ini dikarenakan karena metode analisa kimia (konvensional) membutuhkan waktu yang  cukup  lama  untuk  mendapatkan hasilnya.  Selain  itu  metode  analisa  tanah menggunakan jumlah sampel yang terbatas, memerlukan  biaya  yang  tinggi  dan  dapat menimbulkan  pencemaran  lingkungan akibat  penggunaan  bahan  kimia  (Nanni  &
Demattê,  2006).  Data  karaktersitik  tanah dari  hasil  analisis  seharusnya  segera diketahui  untuk  dapat  digunakan  sebagai acuan perlakuan lahan serta ketepatan dosis dan  jenis  pemupukan  untuk  optimalisasi produktivitas tanaman.
Metode  alternatif  yang  sedang berkembang untuk mengetahui konsentrasi atau  nilai  unsur  hara  tanah  secara  cepat, efektif,  ramah  lingkungan,  dan  tanpa merusak  bahan  ( non-destructive )  adalah menggunakan  instrumen  dengan  metode Near  Infrared  Reflectance  Spectroscopy (NIRS) . Metode  ini  tidak  merusak  bahan ( non-destructive ),  biaya  efisien,  tidak menggunakan bahan kimia, ramah lingkungan, hasil yang diperoleh cepat, dan secara  bersamaan  dapat  mengidentifikasi banyak  komponen/parameter  dalam  satu spektrum.  Prinsip  kerja  NIRS  adalah menggunakan  penyerapan  cahaya  oleh bahan  organik  yang  berada  pada  wilayah tampak near infrared (400 - 2.500 nm) dari spektrum  elektromagnetik  (Cañasveras et al .,  2012;  Viscarra  Rossel et  al .,  2010). Bahan  organic  akan  menyerap  frekuensi tertentu  saat  disinari  oleh  radiasi  tampak near  infrared ,  kemudian  memberi  respon berupa  pantulan  ( reflectance ),  serapan ( absorbance ),  dan  terusan  ( transmittance )
(Munawar et  al .,  2016).  Detektor  akan memonitor  cahaya  yang  dipantulkan, kemudian transformasi menjadi komponen pada frekuensi spektrum.
Beberapa  studi  yang  telah  dilakukan untuk  menganalisa  tanah  menggunkan NIRS, diantaranya pengukuran kadar bahan
organik  dapat  dilakukan  dengan  NIRS (Kooistra et  al .,  2001;  Debaene et  al ., 2010).  Selain  itu  pengukuran  makro  dan trace mineral  magnesium  (Debaene et  al ., 2010), kelembaban  (Vaknin et  al. ,  2011), kelempungan  (Martínez-España et  al ., 2018; Debaene et al ., 2010), komponen besi ( Waruru et al ., 2016), kontaminasi (Pb, Zn, dan Cu) (Guo et al ., 2017; Mohamed et al ., 2018; Moros et al ., 2009; Peltre et al ., 2011; Soriano-Disla et  al .,  2019),  stok  karbon (Bellon-Maurel & McBratney, 2011), fraksi fosfat  (Niederberger et  al .,  2015),  pH
(Pinheiro et al ., 2017), serta karakteristiknya (Guo et al ., 2017; Peltre et al .,  2011)  juga  telah  berhasil  dilakukan dengan  NIRS.  Meskipun  demikian, penelitian  terkait  NIRS  masih  perlu dilakukan  dan  dikembangkan  sebagai perbaikan spektrum pantulan yang dihasilkan  serta  keakuratan  hasil  prediksi. Penelitian ini akan bertujuan dan berfokus pada  pemanfaatan  metode  NIRS  untuk menganalisis kandungan unsur hara sampel tanah terutama parameter pH dan makro (N, P, dan K).

## METODE

## Waktu dan Tempat
Koleksi  ( scan )  dan  pengolahan  data pada  penelitian  ini  dilakukan  selama  3 bulan,  yaitu  bulan  Januari  –  Maret  tahun 2022.  Tempat  penelitian  di  Laboratorium Pengujian Tanah; Laboratorium Jasa, Pusat Penelitian  Perkebunan  Gula  Indonesia (P3GI), Pasuruan.

## Bahan dan Alat
Bahan  utama  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah sampel tanah yang di ambil dari berbagai wilayah Indonesia dan diperoleh  dari  Laboratorium  Pengujian Tanah,  Pusat  Penelitian  Perkebunan  Gula Indonesia  (P3GI).  Bahan  lainnya  alaha bahan  kimia  untuk  analisa  metode  kimia secara  konvensional  dalam  menentukan nilai  parameter  yang  diteliti.  Alat  yang
digunakan  adalah  alat  untuk  mengukur reflectance sampel  tanah  menggunakan NIRS FOSS XDS Rapid Content Analyzer , sample cell ( solid ), dan pengolahan statistik menggunakan program Vision
Software  (windows  infrasoft  international, versi  4.10.0.15326) untuk pengolahan statistik.  Selain  itu,  alat  yang  digunakan untuk  analisa  metode  kimia  secara konvensional yaitu mesin penggiling tanah tipe dish  mill ,  labu  ukur,  neraca  analitik, cawan petri, pipet, gelas ukur, ayakan 200 mesh,  oven,  pH  meter,  dan  beberapa  alat lainnya.

## Metode Penelitian Tahap Persiapan Sampel
Sampel  tanah  dari  lahan  selanjutnya dikeringkan menggunakan oven pada suhu 40 o C.  Setelah  kering,  sampel  digiling menggunakan  mesin dish  mill dan  diayak menggunakan  ukuran  200  mesh  sehingga didapatkan  sampel  tanah  yang  halus  dan bersih  dari  akar  atau  jaringan  tanaman, kerikil, serta kotoran lainnya.

## Tahap  Pengujian  Metode  Kimia  Secara Konvensional
Setiap sampel tanah dilakukan analisa dengan parameter: pH, nitrogen (N), fosfat (P 2 O 5 ),  dan  kalium  (K 2 O)  menggunakan metode  kimia  secara  konvensional  yang digunakan  di  Laboratorium  Pengujian Tanah, P3GI.

## Tahap Pengujian Metode NIRS
Setiap  sampel  tanah  ditimbang sebanyak ± 50,00  gr  dan  diletakkan  pada sampler  cell ( solid ),  kemudian  di scan dengan vis-NIR dengan panjang gelombang 400  –  2.400  nm  menggunakan  instrumen NIRS  FOSS  XDS Rapid  Content  Analyzer mode pantulan ( reflectance mode ). Keseluruhan  analisis  proses  dan  statistic dianalisa  menggunakan  program Vision Software  (windows  infrasoft  international, versi  4.10.0.15326) kemometrik package . Data  dari  hasil  pantulan  kemudian
dikonversi  sehingga  didapatkan  data spektrum absorbansi.

## Tahap Kalibrasi, Validasi, dan Evaluasi
Data  hasil  analisis  sampel  kalibrasi secara  konvensional  dimasukkan  ke program Vision  Software sesuai  dengan kode  sampel  kalibrasi  spektrum  NIRS. Model dikembangkan dengan
menggunakan  metode  silang  ( cross- method )  antara  sampel  kalibrasi  dan validasi.  Pembuatan  model  untuk  sampel tanah mengacu pada penelitian Devianti et al. (2019) dengan menggunakan persamaan statistik Partial Least Square (PLS) dengan full  spectra (400  –  2.400  nm).  Kemudian, untuk  menentukan  dan  mengevaluasi  dari performa  model  yang  dihasilkan,  maka membandingkan  antara  kedua  metode (konvensional  &  NIRS)  yang  sudah dilakukan  dibandingkan  dan  divalidasi sehingga  menghasilkan  koefisien  korelasi.
Parameter  yang  dievaluasi  antara  lain:  R 2 , r 2 , error ( standard error calibration (SEC), standard error of cross-validation (SECV), & standard  error  prediction (SEP)), residual  predictive  deviation (RPD), consistency ,  dan  selisih  prediksi  ( Δ ) (Rinnan et al ., 2009; Sari et al. , 2016).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penentuan  ketepatan  dosis  dan  jenis pemupukan  digunakan  sebagai  upayah untuk  dapat  memaksimalkan  produktivitas tanaman  yang  dapat  dilakukan  dengan analisa kandungan unsur hara sampel tanah, terutama  parameter  pH  dan  makro (nitrogen,  fosfat  dan  kalium).  Penggunaan instrumen  NIRS  merupakan  salah  satu metode  alternatif  yang  dapat  digunakan untuk mendapatkan hasil analisa tanah yang lebih cepat dan efisien.

## Tabel 1. Data set karakteristik sampel tanah
Tabel 1. Soil sample characteristic data set
Properties pH Nitrogen Nitrogen Fosfat Phosphate Kalium Potassium - % ppm ppm CA VA CA VA CA VA CA VA Rerata Mean 5,45  6,58  0,13  0,11  21,83 3,46 218,32  223,55 Minimal Minimum 3,07  3,12  0,01  0,06 0,03 0,47 62,00 62,00 Maksimum Maximum 8,15  8,38  0,33  0,22  303,00  136,00  816,00  600,00 Standar deviasi (SD) Deviation standard (DS) 1,43  2,06  0,05  0,04  47,49 38,97  150,79  129,01
Keterangan: CA = calibration; VA = validation

## Data Set untuk Kalibrasi dan Validasi
Sampel tanah yang digunakan sebagai data  set  adalah  64  sampel  untuk  kalibrasi dan 30% dari jumlah sampel kalibrasi untuk
validasi.  Pengukuran  dan  analisa  sampel tanah  kalibrasi  dilakukan  menggunakan metode konvensional dan NIRS, sedangkan sampel  tanah  validasi  (untuk  prediksi)
0,75 0,85 0,95 1,05 1,15 1,25 400 900 1.400 1.900 2.400 Re fle ct an ce Wavelength (nm)
menggunakan  metode  NIRS.  Hasil  pengu- kuran  metode  konvensional  dari  karak- teristik  pH  dan  unsur  hara  makro  sampel tanah  dapat  dilihat  pada  Tabel  1. Berdasarkan  hasi data  set yang  terdapat pada  Tabel  1,  sebaran  data kalibrasi- validasi  semua  parameter  dalam  kondisi hampir  identik  sehingga  bisa  dikatakan penyusunan data sudah baik.

## Spektrum Sampel Tanah
Hasil scan karakteristik  spektrum tanah original (berbentuk bubuk halus dan bersih) menggunakan metode NIRS dengan panjang gelombang full spectra 400 – 2.400 nm dapat dilihat pada Gambar 3. Hasil dari dari  karakteristik  spektrum  menunjukkan keberadaan  komponen  kimia  dari  tanah akibat  interaksi  ikatan  molekul  O-H,  C-H,
C-O, dan N-H. Selain karena faktor kimia, puncak,  serta  lembah,  spektrum  juga dipengaruhi  oleh  sifat  fisik  bahan  (Blanco & Villarroya, 2002).
Gambar  3.  Karakteristik  spektrum  sampel tanah mode pantulan (refleksi)
Figure  3.  Spectrum  characteristics  of  the reflectance mode soil sample
Tabel 2. Performa statistik pada kalibrasi-prediksi sampel tanah dari kedua metode Table 2. Statistical performance on soil sample calibration-validation of both methods
Evaluasi performa Performance evaluation Parameter Parameter pH pH Nitrogen Nitrogen Fosfat Phosphate Kalium Potassium Number of PLS 9 9 9 9 Kalibrasi Calibration N 53 58 58 58 R 2 0,951 0,767 0,754 0,938 SEC 0,319 0,025 23,916 37,269 SECV 1,663 0,030 24,772 108,388 SEL 0,323 0,031 26,941 37,415 CV SEL 5,938 24,662 123,436 17,138 Mean difference 0,032 -0,003 -2,684 -2,996 Prediksi Prediction N 18 18 18 18 r 2 0,511 0,665 0,625 0,453 SEP 1,428 0,025 23,622 100,088 RPD 1,440 1,749 1,650 1,289 Consistency , % 22,321 97,745 101,245 37,236
Tabel 3. Nilai rerata prediksi analisis pH dan unsur hara makro dengan metode NIRS Table 3. Prediction value of pH and macro nutrients analysis with NIRS method
Metode analisis Analysis method Hasil rerata Mean result pH pH Nitrogen Nitrogen Fosfat Phosphate Kalium Potassium Konvensional Conventional 5,5320 0,1370 11,6770 227,2900 NIRS (prediksi) NIRS (prediction) 5,7096 0,1239 22,5181 232,3196 𝚫 -0,1776 0,0131 -10,8411 -5,0296 Δ ! 0,0315 0,0002 117,5297 25,2966

## Hasil Pengolahan Statistik dan Prediksi
Penentuan dan pengembangan model ditentukan dengan mengolah data kalibrasi- validasi menggunakan cross-validation dan statistik PLS full spectra (400 – 2.400 nm). Faktor PLS yang digunakan yaitu bernilai 9. Nilai  ini  digunakan  sebagai  upaya  untuk menghindari overfitting dari  model  yang dibangun  (Cozzolino et  al .,  2005).  Hasil dari  pengolahan  data  berupa  performa statistik  dapat  dilihat  pada  Tabel  2.  Hasil dari pengembangan model kemudian di test dan  dilihat  selisih  nilai  reratanya  sebagai evaluasi prediksi metode NIRS yang dapat dilihat  pada  Tabel  3.  Keseluruhan  hasil pengolahan  tersebut  perlu  dievaluasi dengan  parameter:  R 2 ,  r 2 , error (SEC, SECV,  dan  SEP),  RPD, consistency ,  dan selisih prediksi ( Δ ).
Evaluasi Performa: Koefisien Korelasi Koefisien  korelasi  (R 2 dan  r 2 ) merupakan  nilai  keberterimaan  suatu hubungan  linier  antar  variabel  dalam menerangkan  keragaman  nilai  peubah  tak bebas.  Evaluasi  performa  R 2 menyatakan hubungan  untuk  sampel  kalibrasi,  namun untuk  r 2 menyatakan  sampel  validasi. Berdasarkan  Tabel  2  dan  Gambar  4  dapat diketahui  bahwa  performa  koefisien korelasi untuk kalibrasi (R 2 ) yang memiliki nilai  diatas  0,900  yaitu  parameter  pH (0,951)  dan  kalium  (0,938),  sedangkan
untuk nilai dibawah 0,900 yaitu parameter nitrogen (0,767) dan fosfat (0,754). Setelah dilakukan cross-validation ,  performance koefisien  korelasi  untuk  validasi  (r 2 )  pada seluruh  parameter  hanya  memiliki  nilai dibawah  0,670.  Menurut  (Elfadl et  al ., 2010), nilai koefisien korelasi yang paling baik adalah ketika mendekati 1,000. Hal ini berarti, model yang dibangun dari spektrum absorbansi NIRS full spectra kalibrasi (R 2 ) menggunakan  statistik  PLS  sudah  sangat baik  untuk  parameter  pH  dan  kalium. Sementara  itu,  untuk  model  validasi  (r 2 ) pada  seluruh  parameter  belum  dapat mendekati standar nilai kuantitatif.
Evaluasi Performa: Error Error (SEC,  SECV,  dan  SEP) merupakan  nilai  selisih  antara  nilai  hasil dugaan  (prediksi)  dan  nilai  sebenarnya (konvensional).  Berdasarkan  Tabel  2  dan Gambar  4  dapat  dilihat  bahwa  performa error (SEC, SECV, & SEP) yang memiliki nilai  rendah  dan  mendekati  0,00  yaitu parameter  pH  (0,319;  1,663;  1,429)  dan nitrogen  (0,025;  0,030;  0,025),  sedangkan untuk  nilai  tinggi  yaitu  terdapat  pada parameter  fosfat  (23,916;  24,772;  23,622) dan  kalium  (37,269;  108,388;  100,088). Berdasarkan  data  tersebut,  semakin  tinggi nilai error (menjauhi  nilai  0,00)  maka model  yang  dibangun  pada  saat  proses
kalibrasi,  kalibrasi-validasi,  dan  prediksi masih belum baik.
Evaluasi Performa: RPD dan Consistency RPD  merupakan  nilai  yang  dapat menilai kemampuan NIRS dalam memprediksi  berbagai  parameter  sampel.
Sedangkan
consistency merupakan perbandingan  nilai error antara  SEC  dan SEP (rasio SEC/SEP). Menurut (Bobelyn et al ., 2010), nilai RPD dapat dikelompokkan menjadi  empat  tipe,  yaitu  tipe  I:  model cukup  baik  &  memerlukan  perbaikan selama  aplikasinya  (antara  1,5  –  1,9);  tipe II: model dapat memprediksi dengan akurat & bagus (antara 2,0 – 2,5); tipe III: model yang sangat akurat (antara 2,5 – 3,0); serta tipe IV: model yang sangat baik & handal (lebih  dari  3,0). Consistency dari  model dapat dinilai baik apabila berada pada nilai antara  80  –  110%  (Nircal  5.5  Manual, 2013).
Berdasarkan  Tabel  2  dan  Gambar  4 dapat  dilihat  bahwa  performa  RPD  untuk seluruh  parameter  masih  bernilai  kurang dari  1,750  sehingga  dapat  dimasukkan kedalam  kelompok  model  tipe  I.  Menurut (Saeys et al ., 2005), nilai RPD kurang dari 1,500  menunjukkan  bahwa  data  kalibrasi tidak dapat digunakan untuk memprediksi. Consistency yang sesuai dengan rekomendasi  80  –  100%  hanya  terdapat pada  parameter  Nitrogen  (97,745%). Performa  RPD  dan consistency dalam percobaan ini tetap memerlukan perbaikan supaya  model  yang  dibangun  dapat  tetap konsisten  dan  mampu  mencakup  atau mewakili keseluruhan range nilai dari suatu parameter.
Evaluasi Performa: Selisih Prediksi Selisih  prediksi  ( Δ )  merupakan  nilai  yang menunjukkan  tingkat  perbedaan  nilai performa dari setiap hasil parameter antara metode  NIR  (model  dan  instrumen)  dan metode konvensional. Berdasarkan Tabel 3
dapat  dilihat  bahwa  selisih  prediksi  paling kecil terdapat pada parameter pH (0,1776) dan  nitrogen  (0,0131),  sedangkan  untuk selisih  paling  besar  yaitu  pada  parameter kalium  (5,0296)  dan  fosfat  (10,8411). Semakin  kecil  nilai  selisih  keduanya (mendekati  nol)  menunjukkan  bahwa metode  NIRS  tersebut  dapat  digunakan (Yarce & Rojas, 2012).

## Perbandingan  Data  Hasil  Evaluasi dengan Literatur
Model yang telah dibangun selanjutnya dievaluasi dengan membandingkan  antara  hasil  yang  sudah didapatkan dengan studi literatur. Data nilai setiap parameter dapat dilihat pada Tabel 4. Nilai R 2 dan SEP memiliki kemiripan yaitu pada  jumlah  sampelnya  <  200.  Terlihat bahwa  sampel  yang  digunakan  masih kurang  dan  membutuhkan  jumlah  yang lebih  banyak  lagi  supaya  nilai  data  hasil evaluasi NIRS lebih baik.

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  menunjukan  bahwa metode NIRS memungkinkan dan memiliki potensi  untuk  mengetahui  beberapa parameter  kualitas  tanah.  Hasil  evaluasi performa  model  untuk  parameter  pH, nitrogen, fosfat, dan kalsium menunjukkan nilai  yang  sangat  beragam.  Koefisien korelasi  R 2 yang  mendekati  nilai  standar hanya  terdapat  pada  parameter  pH, sedangkan r 2 untuk keseluruhan parameter masih jauh dari nilai standar. Error (SEC, SECV,  dan  SEP),  RPD  dan consistency, serta  selisih  prediksi  ( Δ )  pada  seluruh parameter  masih  belum  baik.  Penelitian lebih  lanjut  dapat  dilakukan  dengan memperbanyak  koleksi  data  kalibrasi- validasi  sampel  tanah  dan  menentukan range wilayah panjang gelombang ( non-full spectra ).  Upaya  tersebut  diharapkan  dapat memperbaiki model prediksi NIRS supaya dapat lebih baik dan akurat performanya.
(a) Parameter pH
(b) Parameter nitrogen (%) (c) Parameter fosfat (ppm) (d) Parameter kalium (ppm)
Gambar 4. Plot kalibrasi dan validasi beberapa parameter analisa dari metode konvensional (x) dengan NIRS Spectoscopy (y) menggunakan sampel tanah
Figure 4. Plot calibration and validation of several analytical parameters from conventional method (x) with NIRS Spectroscopy (y) using soil samples
0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 Pr ed ik si N itr og en (% ) Pengukuran Nitrogen (%) Kalibrasi Validasi Linear (Kalibrasi) -100 0 100 200 300 400 -100 50 200 350 Pr ed ik si F osf at (p pm ) Pengukuran Fosfat (ppm) Kalibrasi Validasi Linear (Kalibrasi) 0 150 300 450 600 750 900 0 150 300 450 600 750 900 Pr ed ik si Ka liu m (p pm ) Pengukuran Kalium (ppm) Kalibrasi Validasi Linear (Kalibrasi) R 2 = 0,938 SEC = 37,269 SECV = 108,388 SEP = 100,088 2,00 3,50 5,00 6,50 8,00 2,00 3,50 5,00 6,50 8,00 Pr ed ik si p H Pengukuran pH Kalibrasi Validasi Linear (Kalibrasi) R 2 = 0,951 SEC = 0,319 SECV = 1,663 SEP = 1,428 R 2 = 0,767 SEC = 0,025 SECV = 0,030 SEP = 0,025 R 2 = 0,754 SEC = 23,916 SECV = 24,772 SEP = 1,650
Tabel 4. Perbandingan data statistik hasil evaluasi NIRS dengan literatur (R 2 dan SEP) Table 4. Comparison of statistical data evaluation for NIRS with literature (R 2 and SEP)
Parameter Parameter Jumlah sampel Number of samples
R 2 SEP
Hasil pe nga m at an T hi s re se ar ch L it era tur L it er at ur e Hasil pe nga m at an T hi s re se ar ch L it era tur L it er at ur e Hasil pe nga m at an T hi s re se ar ch L it era tur L it er at ur e
pH pH - 53 135 0,95 0,91 1,428 0,070 Nitrogen Nitrogen % 58 135 0,77 0,93 0,025 4,380 Fosfat Phosphate ppm 58 135 0,75 0,47 23,622 33,370 Kalium Potassium ppm 58 135 0,93 0,68 100,088 49,490
Sumber: (He et al ., 2007)

## DAFTAR PUSTAKA
Bellon-Maurel,  V.,  &  McBratney,  A.
(2011). Near-infrared (NIR) and mid- infrared (MIR) spectroscopic techniques for assessing the amount of carbon stock in soils - critical review and research perspectives. Soil Biology and  Biochemistry , 43 (7),  1398–1410. https://doi.org/10.1016/j.soilbio.2011. 02.019
Blanco,  M.,  &  Villarroya,  I.  (2002).  NIR spectroscopy: a rapid-response analytical  tool. TrAC  -  Trends  in Analytical Chemistry , 21 (4), 240–250. https://doi.org/10.1016/S0165- 9936(02)00404-1
Bobelyn,  E.,  Serban,  A.  S.,  Nicu,  M.,
Lammertyn,  J.,  Nicolai,  B.  M.,  & Saeys, W. (2010). Postharvest quality of apple predicted by NIR-
spectroscopy:  Study  of  the  effect  of biological  variability  on  spectra  and model performance. Postharvest Biology  and  Technology , 55 (3),  133– 143.
https://doi.org/10.1016/j.postharvbio. 2009.09.006
Cañasveras, J. C., Barrón, V., del Campillo, M.  C.,  &  Viscarra  Rossel,  R.  A. (2012).  Reflectance  spectroscopy:  a tool  for  predicting  soil  properties related to the incidence of Fe chlorosis. Spanish  Journal  of  Agricultural Research ,
10 (4), 1133–1142. https://doi.org/10.5424/sjar/2012104-
681-11
Cozzolino,  D.,  Murray,  I.,  Chree,  A.,  & Scaife,  J.  R.  (2005).  Multivariate determination  of  free  fatty  acids  and moisture  in  fish  oils  by  partial  least- squares  regression  and  near-infrared spectroscopy. Lebensmittel- Wissenschaft  &  Technologie,  LWT , 38 (8),
821–828. https://doi.org/10.1016/j.lwt.2004.10. 007
Debaene, G., Niedźwiecki, J., & Pecio, A. (2010).  Visible  and  near-infrared spectrophotometer  for  soil  analysis : preliminary  results. Polish  Journal  of
Agronomy , 3 , 3–9.
Elfadl, E., Reinbrecht, C., & Claupein, W.
(2010). Development of near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) calibration model for estimation of oil content  in  a  worldwide  safflower germplasm  collection. International Journal  of  Plant  Production , 4 (4), 259–270.
Guo,  L.,  Zhao,  C.,  Zhang,  H.,  Chen,  Y., Linderman, M., Zhang, Q., & Liu, Y. (2017).  Comparisons  of  spatial  and non-spatial models for predicting soil carbon  content  based  on  visible  and near-infrared  spectral  technology.
Geoderma , 285 , 280–292. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.20
16.10.010
He, Y., Huang, M., García, A., Hernández, A.,  &  Song,  H.  (2007).  Prediction  of soil macronutrients content using near- infrared spectroscopy. Computers and Electronics in Agriculture , 58 (2), 144–
153.
https://doi.org/10.1016/j.compag.2007 .03.011
Kooistra, L., Wehrens, R., Buydens, L. M. C., Leuven, R. S. E. W., & Nienhuis, P.  H.  (2001).  Possibilities  of  soil spectroscopy  for  the  classification  of contaminated areas in river floodplains. ITC  Journal , 3 (4),  337– 344.  https://doi.org/10.1016/S0303- 2434(01)85041-8
Martínez-España,  R.,  Bueno-Crespo,  A.,
Soto, J., Janik, L. J., & Soriano-Disla, J. M. (2018). Developing an intelligent system  for  the  prediction  of  soil properties with a portable mid-infrared instrument. Biosystems  Engineering , 177 ,
101–108.
https://doi.org/10.1016/j.biosystemsen
g.2018.09.013 Mohamed, E. S., Saleh, A. M., Belal, A. B.,
&  Gad,  A.  A.  (2018).  Application  of near-infrared reflectance for quantitative  assessment  of  soil properties. Egyptian  Journal  of
Remote  Sensing  and  Space  Science , 21 (1), 1–14. https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2017.02. 001
Moros, J., Martínez-Sánchez, M. J., Pérez- Sirvent,  C.,  Garrigues,  S.,  &  de  la Guardia,  M.  (2009).  Testing  of  the region of murcia soils by near infrared diffuse  reflectance  spectroscopy  and chemometrics. Talanta , 78 (2),  388– 398.
https://doi.org/10.1016/j.talanta.2008.
11.041 Mulyono, D. (2009). Pengaruh pupuk akar (NPK) dengan pupuk daun (multimikro) dan zat pengatur tumbuh (ethrel) terhadap pertumbuhan vegetatif tanaman lada. Jurnal Sains & Teknologi Lingkungan , 11(3) (November), 139–144. http://ejurnal2.bppt.go.id/index.php/J
STI/article/view/832/665
Munawar, A. A., Hörsten, D. V., Mörlein, D.,  Pawelzik,  E.,  &  Wegener,  J.  K. (2016).  Rapid  and  non-destructive prediction  of  mango  sweetness  and acidity using near infrared spectroscopy. In  Lecture  Notes  in Informatics  (LNI).  Proceedings  - Series  of  the  Gesellschaft  Fur Informatik (GI) , P - 211 , 219–222.
Nanni, M. R., & Demattê, J. A. M. (2006).
Spectral  reflectance  methodology  in comparison to traditional soil analysis. Soil  Science  Society  of  America Journal , 70 (2), 393–407. https://doi.org/10.2136/sssaj2003.028
5
Niederberger,  J.,  Todt,  B.,  Boča,  A.,
Nitschke, R., Kohler, M., Kühn, P., & Bauhus, J. (2015). Use of near-infrared spectroscopy  to  assess  phosphorus fractions of different plant availability in forest soils. Biogeosciences , 12 (11), 3415–3428.
https://doi.org/10.5194/bg-12-3415- 2015
Nircal 5.5 Manual. (2013). Nircal Manual.
In Buchi Labortechnik AG, CH Flawil . Peltre, C., Thuriès, L., Barthès, B., Brunet,
D.,  Morvan,  T.,  Nicolardot,  B.,
Parnaudeau,  V.,  &  Houot,  S.  (2011). Near infrared reflectance spectroscopy: a tool to characterize the composition  of  different  types  of exogenous  organic  matter  and  their behaviour  in  soil. Soil  Biology  and
Biochemistry , 43 (1), 197–205. https://doi.org/10.1016/j.soilbio.2010.
09.036
Pinheiro,  É.  F.  M.,  Ceddia,  M.  B., Clingensmith, C. M., Grunwald, S., & Vasques,  G.  M.  (2017).  Prediction  of soil  physical  and  chemical  properties by  visible  and  near-infrared  diffuse reflectance spectroscopy in the Central Amazon. Remote Sensing , 9 (4), 1–22. https://doi.org/10.3390/rs9040293
Saeys, W., Mouazen, A. M., & Ramon, H.
(2005). Potential for onsite and online analysis  of  pig  manure  using  visible and near infrared reflectance spectroscopy. Biosystems Engineering , 91 (4), 393–402.
https://doi.org/10.1016/j.biosystemsen g.2005.05.001
Soriano-Disla, J. M., Janik, L. J., Forrester, S. T., Grocke, S. F., Fitzpatrick, R. W.,
& McLaughlin, M. J. (2019). The use of  mid-infrared  diffuse  reflectance spectroscopy  for  acid  sulfate  soil analysis. Science  of  the  Total
Environment , 646 , 1489–1502. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.201
8.07.383
Vaknin, Y., Ghanim, M., Samra, S., Dvash,
L.,  Hendelsman,  E.,  Eisikowitch,  D.,
&  Samocha,  Y.  (2011).  Predicting Jatropha  curcas  seed-oil  content,  oil composition and protein content using near-infrared  spectroscopy-a  quick and non-destructive method. Industrial Crops  and  Products , 34 (1),  1029– 1034.
https://doi.org/10.1016/j.indcrop.2011 .03.011
Viscarra Rossel, R. A., Rizzo, R., Demattê, J. A. M., & Behrens, T. (2010). Spatial modeling of a soil fertility index using visible-near-infrared spectra and terrain attributes. Soil Science Society of  America  Journal , 74 (4),  1293–
1300.
https://doi.org/10.2136/sssaj2009.013 0
Wang, K., Zhao, Y., Yang, Z., Lin, Z., Tan, Z.,  Du,  L.,  &  Liu,  C.  (2018). Concentration  and  characterization  of groundwater  colloids  from  the northwest  edge  of  Sichuan  basin, China. Colloids  and  Surfaces  A: Physicochemical  and  Engineering Aspects , 537 , 85–91. https://doi.org/10.1016/j.colsurfa.201
7.08.032
Waruru,  B.  K.,  Shepherd,  K.  D.,  Ndegwa, G.  M.,  &  Sila,  A.  M.  (2016). Estimation of wet aggregation indices using  soil  properties  and  diffuse reflectance near infrared spectroscopy: An  application  of  classification  and regression  tree  analysis. Biosystems Engineering , 152 , 148–164. https://doi.org/10.1016/j.biosystemsen g.2016.08.003
Xiao,  S.,  &  He,  Y.  (2019).  Application  of near-infrared spectroscopy and multiple spectral algorithms to explore the effect of soil particle sizes on soil nitrogen detection. Molecules , 24 (13). https://doi.org/10.3390/molecules241 32486
Yamani,  A.  (2012).  Analisis  kadar  hara makro  tanah  pada  hutan  lindung gunung  sebatung  di  Kabupaten Kotabaru. Jurnal Hutan Tropis , 12 (2),
181–187.
Yarce,  C.  J.,  &  Rojas,  G.  (2012).  Near infrared spectroscopy for the analysis of  macro  and  micro  nutrients  in sugarcane  leaves. Zuckerindustrie ,
137 (11),
707–710. https://doi.org/10.36961/si13611