## SMARTFERTI, SISTEM PAKAR PEMUPUKAN KELAPA SAWIT BERBASIS ANDROID
( Smartferti, Android-Base Expert System for Oil Palm Fertilization )
Erick Firmansyah 1 , Dian Pratama Putra 1
1 Institut Pertanian Stiper Yogyakarta Jl. Nangka II, Maguwoharjo (Ringroad Utara), Yogyakarta Telp.: 0274-885580, 885478,  e-mail: erick@instiperjogja.ac.id

## ABSTRACT
Knowledge of good fertilization for oil palm on smallholder farmers is still limited. The  availability  of  fertilizer  knowledge  both  from  primary  sources  and  in  the literature as a secondary source, does not make it easy for farmers. An expert system is built in the form of a mobile application to implement the available knowledge base to provide fertilizer recommendations. The oil palm fertilization expert system in  this  research  is  called  SmartFerti.  SmartFerti  is  developed  with  a  reasoning approach using a forward chaining method. The application design is based on the type  of  nutrients,  planting  density  (stand  per  hectare,  SPH),  land  area,  type  of fertilizer,  and  location.  SmartFerti  was  built  using  8  knowledge  bases  collected from  reputable  sources  which  were  processed  to  obtain  conclusions.  SmartFerti provides  fertilizer  recommendations  which  include  doses  per  semester  and application time for 11 provinces in Indonesia. Nutrients that can be recommended include  nitrogen,  phosphorus,  potassium,  calcium,  and  magnesium.  SmartFerti fertilization expert system uses an android-based interface built using App Inventor 2,0 (www,appinventor,mit,edu).
Keywords:    Android,  Expert  systems,  Fertilization,  Palm  oil,  Precision farming

## PENDAHULUAN
Pembangunan  sektor  perkebunan
merupakan bagian integral dari
pembangunan  pertanian  yang  memiliki tujuan  untuk  meningkatkan  produksi, memperluas kesempatan kerja, menunjang  sektor  industri  dan  ekspor, serta  meningkatkan  dan  kesejahteraan masyarakat.  Kelapa  sawit  merupakan komoditas  sektor  perkebunan  utama  di Indonesia,
Perkembangan  luas  areal  kelapa sawit  di  Indonesia  pada  kurun  waktu 1980-2018 mengalami pertumbuhan rata- rata  sebesar  10,99%  per  tahun.  Pada 2016,  wilayah  yang  dibudidayakan  oleh petani kecil sawit diperkirakan mencapai 4,7 juta ha dari keseluruhan lahan sawit di Indonesia (Anonim, 2017).
Perkebunan  kelapa  sawit  rakyat berperan sebagai tulang punggung penerimaan devisa negara dan penyerapan  tenaga  kerja,  Saat  ini perkebunan  kelapa  sawit  rakyat  adalah bagian yang sangat vital dari rantai suplai minyak kelapa sawit global (Nagiah dan Azmi, 2012; Wigena et al. , 2009).
Sebagian  besar  perkebunan  di Indonesia,  terutama  Perkebunan  Rakyat, masih  memiliki  banyak  kelemahan  dan keterbatasan  dalam  penerapan  teknologi dan  budidaya.  Produktivitas  maupun
mutu  hasil  petani  masih  relatif  rendah, Akibatnya, daya saing kerkebunan rakyat menjadi rendah pula.
Perbedaan  tersebut  disebabkan rendahnya penggunaan pupuk dan kurangnya  akses  yang  dimiliki  petani terhadap  sumber  pupuk  dan  pestisida, penggunaan benih berkualitas rendah dan penerapan  praktik  produksi  yang  buruk (Donough et al. , 2010).
Biaya  yang  dikeluarkan  untuk pemupukan  berkisar  antara  40-60%  dari biaya  pemeliharaan  tanaman  secara keseluruhan  atau  sekitar  24%  dari  total biaya  produksi.  Pemupukan  harus  dapat menjamin  pertumbuhan  vegetatif  dan generatif  yang  normal  sehingga  dapat memberikan  produksi  Tandan  Buah Segar (TBS) yang optimal serta menghasilkan minyak sawit mentah yang tinggi  baik  kualitas  maupun  kuantitas (Adiwiganda, 1999).
Pemupukan yang baik harus tepat jenis,  tepat  dosis,  tepat  waktu  dan  tepat cara pemberian (4T) (Pahan, 2006; Lubis, 2008; Allorerung et al. , 2010,
Firmansyah,  2010;  Lumbangaol,  2011). Ketersediaan  pengetahuan  pemupukan pada  literatur  sebagai  sumber  sekunder, tidak  memudahkan  bagi  petani  karena tidak ringkas untuk mengambil keputusan pelaksanaan  pemupukan  pada  tiap-tiap
area  perkebunan  yang  memiliki  kondisi berbeda-beda,  Adapun  sumber  primer yakni tenaga ahli, tidak selalu tersedia di perkebunan rakyat.
Turban et  al. (2007)  menyatakan bahwa  salah  satu  cara  mentransfer pengetahuan  dari  tenaga  ahli  ke  bukan ahli  adalah  menggunakan  sistem  pakar ( expert system ), Sistem pakar mengadopsi  pengetahuan  manusia  ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan  masalah  seperti  halnya yang bisa dilakukan oleh para pakar  ahli. Sistem pakar merupakan program knowledge
engineering
yang menyelesaikan  permasalahan  di  dunia nyata yang bisa dilakukan oleh para ahli. Sistem pakar mampu menyimpan pengetahuan yang jarang terjadi, menurunkan waktu pengambilan keputusan  dan  meningkatkan  kualitas keputusan.
Kebutuhan pengetahuan tata cara pemupukan  yang  baik  bagi  petani perkebunan rakyat kelapa sawit, menjadi latar  belakang  diperlukannya  sebuah aplikasi yang dapat membantu memberikan saran pelaksanaan pemupukan.  Oleh  karena  itu,  aplikasi sederhana dikembangkan untuk mengimplementasikan basis pengetahuan yang telah disusun tersebut agar menjadi
sebuah alat untuk memberikan rekomendasi  pemupukan  untuk  kelapa sawit.
Di  era  teknologi  informasi  ini, informasi  yang  tersedia  dari  berbagai sumber  tumbuh  pada  tingkat  yang fenomenal,  dan  informasi  ini  adalah persyaratan utama dan dianggap sebagai jantung precision  agriculture .  Namun, hasil  penelitian  tersebut  tidak  sampai  ke tingkat implementasi. Kondisi ini disebabkan karena kurang adanya saluran yang  tepat  antara  peneliti  dan  petani. Kurangnya  sistem  pendukung  keputusan yang  tepat  untuk  menyebarluaskannya tepat  waktu,  dan  sasaran,  merupakan penghambat implementasi pertanian presisi (Baiq et al. , 2005).
Diperlukan sebuah platform yang dapat diakses dimanapun, kapanpun, dan menjangkau      petani  dalam  skala  besar. Platform tersebut  perlu  memperhatikan kebutuhan
petani
dengan mempertimbangkan berbagai basis pengetahuan. Salah satu bentuk platform yang  berpotensi  memenuhi  kriteria tersebut adalah sistem pakar.
Menurut  Turban et  al. (2007) sistem  pakar  memiliki  tiga  komponen yang  terdiri  dari  basis  pengetahuan, mesin inferensi, dan antarmuka pengguna,
Basis  pengetahuan  merupakan kumpulan  fakta  yang  menjadi  dasar perhitungan  dan  pengambilan  keputusan terkait  jumlah,  jenis,  dosis,  dan  waktu aplikasi  pupuk.  Fakta  yang  digunakan bersumber  pada  literatur  terpercaya  dan bereputasi  sebagaimana  batasan  yang dikemukakan  oleh  Urrea et  al. (2015).
Logika  berbasis  rumus  yang  digunakan untuk merepresentasikan aturan pengetahuan  menggunakan  aturan  jika- maka ( if-then ) untuk menjawab pertanyaan yang dimasukkan (Rani et al. , 2011).
Sistem  pakar  pemupukan  kelapa sawit  yang  dikembangkan  menerapkan metode runut maju. Hal  ini karena basis pengetahuan  yang  digunakan  tergolong dalam rule  based  reasoning dan bottom up reasoning karena penalaran diperoleh dari fakta pada level bawah menuju fakta berikutnya  pada  level  yang  lebih  tinggi (Turban et  al. ,  2007).  Penalaran  runut maju  ini  menggunakan  berbagai  jenis fakta  yang  tersedia  dan  mencocokkan dengan  aturan  dalam  basis  pengetahuan untuk memberikan
rekomendasi
pemupukan. Bagian terakhir
dalam pembangunan sistem pakar adalah penyajian  sistem  dalam  suatu  format yang  akrab  dengan  pengguna  ( user
friendly ).  Format  antarmuka  ( interface ) yang digunakan dalam sistem pakar dapat berupa  aplikasi  berbasis  PC  ( personal computer )  maupun  yang  berbasis  gawai
( gadget ) seperti smartphone .

## BAHAN DAN METODE
Penelitian dilaksanakan pada Oktober-Desember  2018  di Artificial Intelligent  Research  and  Innovation Center (AIRICA)  Institut  Pertanian Stiper. SmartFerti dirancang untuk dapat memberikan  rekomendasi  pemupukan lima jenis unsur hara makro (N, P, K, Ca, Mg),  Rekomendasi yang  diberikan meliputi  jumlah  pupuk  per  semester, jumlah  total  pupuk  per  luas  lahan,  dan waktu pemupukan,
Pembangunan sistem pakar SmartFerti melalui tiga tahap, yaitu:

## Studi Sumber Sekunder
Sumber sekunder yang digunakan dalam membangun SmartFerti terdiri dari pustaka  dan  data  iklim  (curah  hujan). Dalam  studi  pustaka  ini  dilakukan pengumpulan  data  hasil  penelitian  dari berbagai  jurnal  bereputasi  yang  terkait dengan  respons  produksi  kelapa  sawit terhadap pemupukan, serapan unsur hara, distribusi  unsur  hara  di  berbagai  bagian tanaman,  dinamika  unsur  hara,  dan kebutuhan  unsur    hara  minimal  kelapa
sawit.  Data  iklim  berupa  curah  hujan didapatkan  dari  Badan  Meteorologi  dan Geofisika  (BMKG).  Informasi  yang diperoleh  dari  kedua  sumber  tersebut akan digunakan sebagai sumber rumusan basis pengetahuan rekomendasi pemupukan.
Penyusunan Mesin Inferensi
Mesin inferensi terdiri dari seperangkat rumusan yang dibangun dari basis  pengetahuan.  Untuk  mendapatkan suatu kesimpulan atau rekomendasi maka rumusan tersebut membutuhkan masukan data oleh user .

## Penyajian Antar-Muka (Interface)
Sistem pakar SmartFerti
menggunakan antarmuka berbasis android  yang  dibangun  menggunakan App Inventor 2.0 (www.appinventor.mit.edu). App
Inventor adalah  aplikasi web sumber terbuka yang dikelola oleh Massachusetts Institute of Technology (MIT).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Studi Sumber Sekunder
Basis  pengetahuan  dibangun  dari studi  pustaka  untuk  mengumpulkan literatur  yang  mengandung  fakta-fakta terkait  jumlah,  jenis,  dosis,  dan  waktu aplikasi pupuk, Von-Oexkull dan Fairhurst  (1991)  menunjukkan  dinamika unsur hara yang terdiri dari N, P, K, dan Mg  pada  kelapa  sawit  yang  telah memasuki  fase  tanaman  menghasilkan (TM), Menurut Von-Oexkull dan Fairhurst  (1999)  unsur  hara  pada  kelapa sawit terdistribusi ke dalam tandan buah segar (TBS), jaringan tanaman (Tabel 1),
Tabel 1. Dinamika unsur hara pada tanaman kelapa sawit menghasilkan (TM) (kg pohon -1 tahun -1 ).
Kandungan unsur hara
(kg pohon -1 tahun -1 ) N P K Mg TBS 0,49 0,09 0,63 0,14 Akumulasi pada jaringan tanaman 0,27 0,02 0,47 0,07 Nutrisi terdaur ulang 0,53 0,08 0,69 0,19 Total penyerapan nutrisi 1,29 0,19 1,79 0,40 % terangkut dari total serapan 38,00 44,00 35,00 35,00
Total penyerapan ha -1 (142 pohon ha -1 ) 191,00 27,00 265,00   59,00
Penyerapan per ton TBS (kg) 8,00 1,10 11,00 2,50
Sumber: Von-Oexkull dan Fairhurst (1999)
Tabel 2. Penyerapan dan distribusi unsur hara pada bagian kelapa sawit (142 pohon ha -1 ).
Komponen N P K Ca Mg kg % kg % kg % kg % Kg % Akumulasi berat kering vegetatif 39,2 20,3 3,0 11,4 53,4 21,3  13,2  13,3  11,0  18,0 Pelepah 64,5 33,5 8,5 32,8 82,7 32,8  59,1  59,4  21,5  35,0 TBS (25 ton) 70,2 36,5  11,1  42,8 89,6 35,6  18,7  18,8  20,0  32,5 Bunga jantan 10,7 5,7    2,3    8,9 15,4 6,1    4,2    4,4    6,3  10,4 Total 184,7  95,9  24,9  95,9  241,2  95,9  95,3  95,9  58,8  95,9 Sumber: Von-Oexkull dan Fairhurst (1999)
Sebagian  dari  unsur  hara  pada jaringan  tanaman  akan  mengalami  daur ulang, sementara sebagian yang lain tetap berada pada jaringan tanaman. Beberapa bagian yang dapat mengalami daur ulang unsur hara antara lain pelepah dan bunga jantan, sementara bagian vegetatif seperti batang  tidak  terdaur  ulang  sebelum selesainya  siklus  hidup  kelapa  sawit. Penyerapan  dan  distribusi  hara  terbesar ada  pada  organ  generatif  yaitu  tandan buah  segar  (TBS).  Sebagai  komponen yang keseluruhannya dibawa keluar dari kebun,  maka  TBS  menjadi  salah  satu faktor  penentu  yang  digunakan  untuk memprediksi  kebutuhan  pupuk  pada
kelapa  sawit.  Distribusi  unsur  hara  pada masing-masing  komponen  ditunjukkan pada Tabel 2.
Kandungan  unsur  hara  yang terkandung  dalam  tandan  buah  segar (TBS)  kelapa  sawit  secara  lebih  rinci dijelaskan  oleh  Afandi et  al .  (2016), unsur hara yang dianalisis oleh  Afandi et al . (2016) terdiri dari  unsur hara makro yaitu  N,  P,  K,  Ca,  dan  Mg  sementara unsur hara mikro terdiri  dari Mn,  Fe,  B, Cu, dan Zn sebagaimana yang ditunjukkan  pada  Tabel  3.  Berdasarkan data  tersebut  dapat  diketahui  jumlah pupuk  melalui  konversi  sesuai  dengan kandungan nutrisi pada setiap pupuk.
Tabel 3. Kandungan nutrisi dalam 1 ton TBS.
Unsur hara Kandungan Satuan N P K Ca Mg 2,94 0,44 3,71 0,81 0,77 kg
Mn Fe
B Cu Zn 1,51 2,47 2,15 4,76
4,93 g
Sumber: Afandi et al . (2016)
Goh  (2003)  membagi  kebutuhan unsur  hara  kelapa  sawit  sesuai  dengan periode  umur  tanaman  (Tabel  4).  Unsur hara  yang  menjadi  objek  pengamatan terdiri dari N, P, K, Mg, dan Ca. Tanaman dibagi  menjadi  tiga  periode  umur  yang
terdiri dari tanaman belum menghasilkan (TBM),  tanaman  menghasilkan  (TM) awal,  dan  TM  lanjut.  Penelitian  ini menunjukkan  bahwa  kebutuhan  hara dipengaruhi oleh umur tanaman.
Tabel 4. Kebutuhan hara pada berbagai umur kelapa sawit (kg ha -1 ).
Unsur hara Periode umur (tahun) 0-3 3-9 >9 N
P
K Mg Ca 39,8 6,1 55,4 7,4 12,9 191-267 32-42 287-387 48-67 85-114 1231-1720 204-272 1850-2487 314-423 531-721
Sumber: Goh (2003)
Menurut Nagiah dan Azmi (2012) biomassa  TBS  kelapa  sawit  menyusun 44,6%,  sementara  biomassa  vegetatif mencakup 55,4% dari produksi biomassa total  tanaman  kelapa  sawit  (Tabel  5). Biomassa  total  terdiri  dari  bagian  yang
kembali  ke  lahan  dan  bagian  yang  tetap sebagai bagian tubuh tanaman.
Kandungan  unsur  hara  yang  terdapat dalam  pelepah  dan  bunga  jantan  akan kembali  tersedia  bagi  tanaman  setelah melalui proses dekomposisi.
Tabel 5. Pertumbuhan biomassa pada tanaman menghasilkan (TM) kelapa sawit (ton ha –1 tahun –1 ).
Bagian tanaman Biomassa (ton ha –1 tahun –1 )
Vegetatif 16,5 Generatif 13,3 Sumber: Nagiah dan Azmi (2012) Von-Oexkull dan
Fairhurst (1999)  melakukan  analisis  terhadap kandungan  unsur  hara  pada  bagian vegetatif  kelapa  sawit  menghasilkan (Tabel  6).  Unsur  hara  yang  dianalisis terdiri dari N, P, K, Ca, dan Mg. Bagian vegetatif  terdiri  dari  bagian  yang  tetap sebagai bagian integral tanaman maupun bagian yang secara berkala dikembalikan ke lahan dan mengalami dekomposisi.
Ng  (2012)  membagi  produksi biomassa kelapa sawit ke dalam tiga fase umur  tanaman  menghasilkan,  yaitu  fase TM  awal,  TM  dewasa,  dan  TM  lanjut, Produksi  biomassa  konsisten  mengalami kenaikan  sesuai  dengan  pertambahan umur  tanaman.  Hal  yang  sama  juga terjadi  pada  kandungan  nutrien  primer tanaman  yang meliputi N, P, K, Ca, dan Mg.  Kenaikan tertinggi terjadi pada fase TM awal menuju TM dewasa.
Tabel 6. Serapan dan distribusi nutrisi pada berbagai bagian tanaman (kg tanaman -1 ) Komponen N P K Ca Mg kg % kg % kg % kg % Kg % Akumulasi bagian vegetatif 0,28  21,20  0,02  11,90  0,38  22,20  0,09  13,90  0,08  18,80 Pelepah 0,45  34,90  0,06  34,20  0,58  34,20  0,42  61,90  0,15  36,50 TBS (25 ton) 0,50  38,00  0,08  44,60  0,63  37,10  0,13  19,60  0,14  33,90 Bunga jantan 0,08  5,90 0,02 9,30  0,11  6,40  0,03  4,60  0,05  10,80 Total 1,30  100,00  0,18  100,00  1,70  99,90  0,67  100 0,42  100,00
Sumber: Von-Oexkull dan Fairhurst (1999)
Tabel 7. Prakiraan biomassa tahunan dan serapan nutrisi pada kelapa sawit (kg tanaman -1 ).
Fase Tanaman Menghasilkan Awal Dewasa Lanjut Biomassa 6,850 57,300 70,400 N 0,068 0,509 0,586 P 0,006 0,059 0,067 K 0,095 0,965 1,383 Mg 0,017 0,140 0,139
Sumber: Ng (2012)
Salah  satu  faktor  yang  sangat mempengaruhi  efektivitas  dan  efisiensi pemupukan adalah ketersediaan air. Pada umumnya ketersediaan air di perkebunan kelapa sawit ditentukan oleh curah hujan. Pemupukan  hanya  dapat  dilakukan  jika
kandungan  air  dalam  tanah  mencukupi, sehingga  nutrisi  pada  pupuk  dapat terserap  dengan  baik  oleh  tanaman. Pemupukan  harus  dihentikan  apabila tujuh  hari  berturut-turut  tidak  terjadi hujan.  Tabel  8  menunjukkan  waktu
pemupukan  di  11  provinsi  lokasi perkebunan  kelapa  sawit  di  Indonesia berdasarkan distribusi curah hujannya.
Unsur hara yang diaplikasikan ke lahan dapat mengalami beberapa kondisi, yaitu terserap oleh tanaman, tetap berada dalam  zona  perakaran  ( root  zone ),  dan berada  di  luar  zona  perakaran  ( loses ).
Unsur  hara  yang  terserap  oleh  tanaman didistribusikan  ke  bagian  vegetatif  dan generatif tanaman.
Bagian  vegetatif  tanaman  terdiri dari  bagian  yang  secara  periodik mengalami  pengguguran  atau  kematian alami  seperti  akar,  maupun  yang  secara sengaja dilakukan pruning seperti pelepah  dan  bagian  yang  selamanya menjadi  bagian  integral  tanaman  hingga periode replanting .  Bagian  generatif terdiri  dari  bunga  jantan  dan  bunga betina.
Tabel  8.  Prakiraan  priode  akhir  musim  hujan  (aplikasi  SM  I)  dan  awal  musim  hujan (aplikasi SM II) berdasarkan data rerata curah hujan setiap wilayah.
Provinsi Waktu Pemupukan (Bulan) Semester 1 Semester 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10  11  12
Riau
Sumatera Utara
Jambi
Sumatera Selatan
Lampung
Bangka
Belitung
Kalimantan Selatan Kalimantan Timur Kalimantan Tengah Kalimantan Barat
Papua
Sumber:  Ishola et al. (2012)

## Mekanisme Pengambilan Kesimpulan
Seluruh  basis  pengetahuan  diolah
untuk mendapatkan rumusan pengambilan  kesimpulan,  Sistem  pakar pemupukan ini mencakup lima unsur hara yaitu N, P, K, Ca, dan Mg.  Unsur tersebut merupakan  unsur  hara  yang  paling banyak ditambahkan ke lahan oleh petani dalam bentuk pupuk.
Basis
pengetahuan direpresentasikan dalam bentuk rumusan matematis yaitu:
1. kebutuhan  hara  =  kandungan  hara per  ton  TBS*hasil  +  %  nutrisi  di jaringan tanaman*SPH*luas lahan*(1 + % loses)
2. kebutuhan  pupuk  =  kebutuhan hara*(100: % nutrisi dalam pupuk)
3. Dosis  pupuk  (kg/tanaman/semester) = Ʃpupuk : (SPH*luas)*0,5
Berdasarkan  rumusan  tersebut maka  diperlukan  masukan  data  ( data input ).  Masukan  data  terdiri  dari  nilai yang tentukan ( fix values ) dan nilai yang selalu  berubah  ( variable  values ). Fix values diperoleh  dari  basis  pengetahuan dan  spesifik  unsur  hara,  sementara variable  values diperoleh  dari  masukan user .
Fix values dalam rumusan pengambilan  keputusan  ini  terdiri  dari kandungan hara per ton TBS, persentase
nutrisi  di  jaringan  tanaman,  persentase nutrisi,  dan  persentase loses .  Adapun masukan data variable values yang harus dimasukkan  ke  dalam  rumusan  tersebut terdiri dari hasil (ton), SPH (pohon ha -1 ), luas  lahan  (hektar),  jenis  pupuk,  dan lokasi.  Jenis pupuk terdiri dari sumber N (Urea dan ZA), P (TSP, SP36, dan RP), K (MOP),  Ca  (LSD  dan  dolomit),  dan sumber  Mg  (dolomit  dan  Kieserit). Lokasi  terdiri  dari  11  provinsi  utama penanaman kelapa sawit.
Antar Muka ( Interface )
Antar  muka  terdiri  dari  empat halaman  yaitu  halaman  muka, input , output rekomendasi, dan halaman bantuan (Gambar 1.a-d). Halaman muka berisi informasi nama program, pengembang,  tombol  mulai  ( start ),  dan panduan ( tutorial ). Halaman input berisi variable  value yang  diperlukan  untuk memulai  kalkulasi  dan  pengambilan keputusan rekomendasi. Halaman output berisi  rekomendasi  pemupukan  yang terdiri dari waktu aplikasi semester 1 dan 2,  dosis  pupuk  pada  setiap  aplikasi  atau semester,  dan  jumlah  pupuk  yang  harus tersedia  untuk  luasan  lahan  pada  setiap aplikasi  atau  semester.  Halaman tutorial berisi informasi cara penggunaan aplikasi sistem pakar.
Gambar 1.a. Halaman muka Gambar 1.b. Halaman input
Gambar 1.c. Halaman output
Gambar 1.d. Halaman tutorial
Program  sistem  pakar SmartFerti dalam format APK ( application package file ) memiliki ukuran file sebesar 3,1 MB.
Sistem  pakar  ini  dapat  dijalankan  oleh seluruh smartphone berbasis  android.
Adapun  versi  yang  mendukung  adalah android  Cupcake  hingga  versi  android terbaru yaitu android Oreo.

## SIMPULAN
Telah dibangun Smartferti, yaitu suatu sistem  pakar  berbasis  android  yang memberikan saran pemupukan lima unsur hara di perkebunan kelapa sawit meliputi waktu, dosis, dan kebutuhan total pupuk berdasarkan  masukan  hasil,  SPH,  luas lahan, lokasi, dan jenis pupuk,

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapkan terima
kasih disampaikan  kepada  Institut  Pertanian Stiper  atas  dukungan  material  dan  non- material selama penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
Adiwiganda, R., Siregar, H.H., & Sutarta, E.S. 1999.  Agroclimatic  Zones for
Oil  Palm  ( Elaeis  guineensis Jacq,) Plantation in Indonesia, Proceedings 1999 PORIM International  Palm  Oil  Congress, “ Emerging Technologies and Opportunities in Next Millennium ”,
Kuala Lumpur.
Afandi,  A.M.,  Zulkifli,  H.,  Khalid,  H., Hasnol, O., Nur-Zuhaili, H.A.Z.A.,
&  Zuraidah,  Y.  2016.  Oil  Palm Fertiliser Recommendation for
Sabah Soils. Oil Palm Bulletin, 72, 1-24, ISSN 1511-7634.
Allorerung,  D.,  Syakir,  M.,  Poeloengan, Z.,  Syafaruddin,  &  Rumini,  W. 2010. Budidaya  Kelapa  Sawit .
Aska Media, Jakarta.
Anonim.  2017. Tree  Crop  Estate Statistics  of  Indonesia  2015-2017 . Secretariate of Directorate General of Estate Crops, Jakarta.
Baiq, F., Nawaz, N., & Rahman, S. 2005.
Expert System for Decision
Making  in  Agriculture  Sector. Journal  of  Agriculture  and  Social Science .  208-211.
Donough,  C.R.,  Wittand,  C.,  Fairhurst, T.H.  2010. Yield Intensification in Oil  Palm  Using  BMP  as  a Management  Tool .  International Plant  Nutrition  Institute  (IPNI) Southeast Asia Program, Penang. Firmansyah, M.A. 2010. Rekomendasi Pemupukan Umum Karet, Kelapa Sawit, Kopi, dan Kakao. http://kalteng.litbang.pertanian.go.i d/ind/index.php/publikasimainmen u-47/artikel/151- rekomendasipemupu- kanumumkaretkelapasawitkopidan kakao, diakses 20 September 2018. Goh,  K.J,  &  Hardter,  R.  2003.  General Oil  Palm  Nutrition, in Fairhurst,
T.H. & Härdter, R. (eds,) Oil Palm-
Management for Large and
Sustainable  Yields .  Pp.  191-230,
International Plant Nutrition Institute  (IPNI)  &  International Potash Institute (IPI), Bern.
Ishola, T.A., Yahya, A., Shariff, A.R.M.,
&  Abd-Aziz,  S.  2012.  Variable
Rate Technology Fertilizer Applicator for Oil Palm Plantation,
Proceedings “International
Conference  on  Agricultural  and Food Engineering  for  Life ”. 26-28
November 2012, Kuala Lumpur. Lubis, A.U. 2008. Kelapa sawit ( Elaeis guineensis Jacq.) di  Indonesia . Medan: PPKS,
Lumbangaol, P. 2011. Pedoman
Pembuatan  Dosis  Pupuk  Kelapa Sawit . Musim Mas, Medan.
Nagiah, C. & Azmi, R. 2012. A Review of Smallholder Oil Palm Production: Challenges and Opportunities for Enhancing Sustainability-a Malaysian Perspective, Journal  of  Oil  Palm and the Environment , 3. 114-120.
Ng,  S.K.  2012.  Nutrition  and  Nutrient Management of the Oil  Palm-New Thrust  for  the  Future  Perspective.
International Potash Institute, Worblaufen-Bern. Pahan,  I.  2006. Panduan  Lengkap Kelapa Sawit Manajemen Agribisnis dari Hulu Hingga Hilir . Penebar Swadaya, Jakarta.
Rani,  P.M., Rajesh, T., & Saravanan, R.
2011. Expert System in
Agriculture:  a  Review, Journal  of Computer Science and Applications , 3 (1), 59-71.
Turban,  E.,  Aronson,  J.E.,  &  Lian,  T.P.
2007. Decision  Support  Systems and Intelligent Systems 7 th Edition . Prentice-Hall of India, New Delhi. Urrea,  C.,  Henriquez,  G.,  &  Jamett,  M. 2015.  Development  of  an  Expert System  to  Select  Materials  for  the Main Structure of  a Transfer Crane Designed  for  Disable  People. Expert System with Aplications, 42,
691-697.
Von-Oexkull,  H.R.,  &  Fairhurst,  T.H.
1999. Fertilizing for High Yield and
Quality, the Oil Palm . International Potash Institute, Worblaufen-Bern.
Wigena,  I.G.P.,  Siregar,  H.,  Sudrajat,  &
Sitorus,  S.R.P.    2009.    Desain Model  Pengelolaan  Kebun  Kelapa
Sawit Plasma Berkelanjutan Berbasis Sitem Pendekatan
Dinamis  (Studi  Kasus  Kebun Kelapa  Sawit  Plasma  PTPN  V  Sei Pagar,  Kabupaten  Kampar,  Riau). Jurnal  Agro  Ekonomi ,  27(1):  81- 108.