## APLIKASI PENGINDERAAN JAUH UNTUK MENDUKUNG SISTEM MANAJEMEN LAHAN PERKEBUNAN YANG BERKELANJUTAN DI PERKEBUNAN KARET
The Application of  Remote Sensing for Supporting Sustainable Land Management System in Rubber Plantation
Imam Susetyo dan Setiono
Balai Penelitian Getas, Jl. Patimura Km 6, Kotak Pos 804 Salatiga 50702, email: baligetas@yahoo.com
Diterima tgl 20 Februari 2013 / Disetujui tgl 31 Juli 2013

## Abstrak
Karet  merupakan  salah  satu  komoditi perkebunan yang cukup menjajikan hingga 20 - 3 0   t a h u n   m e n d a t a n g .   Pe r m a s a h a n perkebunan  karet  di  Indonesia  terkait sumberdaya  lahan  memerlukan  input teknologi  yang  efektif   dan  efisien.  Hal  itu harus  terus  diupayakan  untuk  menjaga k e b e r l a n j u t a n   p r o d u k s i .   Te k n o l o g i pengeinderaan  jauh  merupakan  salah  satu input  yang  dapat  digunakan  sebagai pengambil  keputusan  untuk  memutuskan masalah  secara  spasial  dan  bersifat  cepat, akurat,  dan  dinamis.  Pemanfaatan  teknologi penginderaan  sebagai  salah  satu decision s u p p o r t   s y s t e m ( D S S )   b e l u m   b a n ya k diaplikasikan  di  perkebunan  karet  di Indonesia. Beberapa penelitian menunjukkan a p l i k a s i   p e n g i n d e r a a n   j a u h   d e n g a n menggunakan  citra  satelit  dan  foto  udara  di bidang  agronomi,  tanah,  dan  penyakit t a n a m a n   p e r t a n i a n   d a n   p e r k e b u n a n menunjukkan  hasil  yang  cukup  baik. Pembuatan sistem informasi perkebunan yang mengintegrasikan  data  penginderaan  jauh, data survei lapangan secara temporal dengan sistem  informasi  geografis  (SIG)  merupakan suatu cara untuk mengelola lahan perkebunan secara utuh.
Kata  kunci:  karet,  penginderaan  jauh, manajemen lahan

## Abstract
Rubber plantation is one commodity that is quite promising  up  to  20-30  years.  One  of   rubber plantations problems in Indonesia is related to land
resources  management.  Land  resources  requires input technology effectively and efficiently. It should continue  to  be  able  to  sustain  rubber  production. Remote sensing technology  is one input that can be used  as  a  decision-maker  to  decide  the  problem  is spatially  and  are  fast,  accurate,  and  dynamic. Utilization  of   remote  sensing  technology  as  a decision support system (DSS) has not been widely applied in rubber plantations in Indonesia. Several studies have shown the application of  remote sensing using satellite imagery and aerial photographs in the field of agronomy, soils, and diseases of  agricultural crops and plantations showed good results. Making integration  information  systems  that  integrate  the plantation of  remote sensing data, field survey data temporally  with  geographic  information  systems (GIS) is a way for plantations management intact.
Key word: rubber, remote sensing, land management

## Pendahuluan
Secara  ekonomis  perkebunan  karet menghasilkan  lateks  dan  kayu  karet, sedangkan  secara  ekologis  diperoleh konservasi  melalui  perbaikan  keseimbangan hidrologis,  perbaikan  str uktur  tanah, kelestarian lapisan tanah atasan, pengurangan pencemaran  udara  dengan  penambatan  CO 2 bebas  dan  pengurangan  laju  eksploitasi  kayu hutan.
Dari sisi perolehan lateks, agrobisnis karet dalam kurun waktu 20 – 30 tahun mendatang memiliki prospek cukup cerah karena sumber bahan  baku  karet  sintetis  yaitu  minyak  bumi semakin  langka  dan  semakin  mahal. International Rubber Study Group (IRSG) telah memperkirakan  bahwa  dalam  dekade  kedua abad  ini  akan  terjadi  kekurangan  pasokan
karet  alam.  Perihal  ini  menimbulkan kekhawatiran  pihak  konsumen,  khususnya industri ban terkemuka di dunia. Pada tahun 2004,  IRSG  membentuk  satuan  tugas  yaitu Rubber  Eco  Projec t  (REP)  untuk  merumuskan skema  yang  sesuai  dalam  mengusahakan perluasan optimal produksi karet alam secara jangka  panjang,  dengan  maksud  agar:  a) m e n j a m i n   p e n d a p a t a n   l a y a k   d a n berkesinambungan bagi pekebun karet supaya tetap berminat menghasilkan karet alam, dan b) menjamin pasokan karet alam yang cukup dengan  harga  terjangkau  supaya  tetap digunakan untuk bahan unggulan industri ban otomotif   sebagai  konsumen  karet  alam terbesar.
Hasil  kajian  REP  menunjukkan  bahwa kebutuhan karet alam pada tahun 2035 sekitar 15 juta ton, tetapi produksi tahun 2005 baru 8,5 juta  ton.  Untuk  memperoleh  keseimbangan antara  kebutuhan  dan  produksi  karet  alam, telah  disusun  proyeksi  produksi  atas  dasar kemampuan  produksi  masa  lalu  dan  potensi produksi  dari  tiap  negara  produsen.  Untuk Indonesia  diperkirakan  terjadi  peningkatan produksi  3  %  per  tahun,  sehingga  produksi tahun  2010,  2020  dan  2035  diproyeksikan berturut-turut sebanyak 2,25 juta ton, 3,50 juta ton  dan  5,11  juta  ton.  Produksi  karet  tahun 2010  mencapai  1,9  juta  ton,  sehingga Departemen  Pertanian  mencanangkan produksi  karet  alam  Indonesia  pada  tahun 2015 harus mencapai 3 juta ton.
Seiring dengan perkembangan harga yang terus  membaik  perlu  dilakukan  suatu  sistem yang  sifatnya  berkelanjutan  agar  produksi karet  tetap  tinggi  dan  stabil  di  Indonesia. Penginderaan  jauh  adalah  ilmu,  seni,  dan teknik  untuk  memperoleh  informasi  suatu objek,  daerah,  dan  atau  fenomena  melalui analisis data yang diperoleh dengan suatu alat tanpa  harus  kontak  langsung  dengan  objek, daerah,  atau  fenomena  yang  dikaji  (Lilesand dan  Kiefer,  1994).  Pemanfaatan  teknologi penginderaan  sebagai  salah  satu decision s u p p o r t   s y s t e m ( D S S )   b e l u m   b a n ya k diaplikasikan  di  perkebunan  karet  di Indonesia. Padahal dengan mencakup luasan yang  cukup  luas,  informasi  yang  cepat  dan
akurat  sangat  diperlukan  untuk  mengelola secara spasial. Makalah ini akan memaparkan beberapa  keunggulan  sistem  penginderaan jauh yang dapat diaplikasikan serta jenis citra satelit ataupun foto udara di perkebunan karet pada  bidang  agronomi,  tanah,  dan  penyakit tanaman untuk mendukung manajemen lahan diperkebunan  karet  yang  dinamis  dan terintegrasi.

## Aplikasi Penginderaan Jauh di Bidang Agronomi
Pada 40 tahun terakhir penginderaan jauh telah  menyediakan  data  dan  informasi  yang cukup  baik  di  bidang  manajemen  agronomi. Kontribusi data yang sifatnya individual yang berubah secara spasial dengan metode remote sensing telah  mengubah  pandangan  bahwa pantulan  dan  pancaran  daun    berbeda  pada ketebalan, species, bentuk kanopi, umur daun, kandungan hara daun, dan status lengas daun.
Pengetahuan tentang pantulan daun dapat digunakan  sebagai  salah  satu  indikasi  untuk mengukur  secara  kuatitatif   parameter agronomi  seperti  luas  daun,  penutup  tanah, biomassa, jenis tanaman, kandungan hara dan tingkat  produksi.  Pancaran  daun (emittance ) dapat digunakan untuk mengukur temperatur (Hatfield et al., 2008). Ulasan singkat tentang penginderaan jauh diatas menunjukkan bahwa aplikasi  penginderaan  jauh  dapat  dilakukan pada  semua  jenis  tanaman  tak  terkecuali tanaman karet.
Menurut  Righi  dan  Bernades  (2008) potensi  produksi  karet  dapat  ditingkatkan dengan  menyesuaikan  norma  sadap  dengan tingkat indeks area daun leaf  area index (LAI). Penelitian tentang LAI telah banyak dilakukan sebelumnya  dibidang  penginderaan  jauh dengan  hasil  yang  cukup  baik.  Estimasi  LAI dapat  dilakukan  dengan  menggabungkan pantulan yang berasal dari gelombang tampak ( visible )  dan  panjang  gelombang  infra  merah dekat ( near infra red ) (Price dan Bausch, 1995). Saudani et  al., (2006)  melaporkan  bahwa perbandingan    berbagai  citra  satelit  yaitu I KO N O S,   S P O T,   d a n   E T M   u n t u k mengestimasi indeks area daun menunjukkan
bahwa radiometrik data citra IKONOS, SPOT, dan  ETM  ketiganya  dapat  digunakan  pada daerah dengan kondisi tutupan vegetasi tidak begitu  rapat  sedangkan  pada  kondisi  yang tutupan  rapat    pada  citra  IKONOS  perlu dipertimbangkan pengganti efek negatif  yang berasal  dari  NDVI  sebesar  10  %.  Selain  hal tersebut  estimasi  LAI  juga  dapat  dilakukan dengan  menggunakan  panjang  gelombang tertentu yaitu 1.050 nm dan 250 nm.
K e d u a   p a n j a n g   g e l o m b a n g   i n i menunjukkan sensivitas pada kondisi fisiologi dan  variasi  tingkatan  kanopi  tanaman (Delieux et  al., 2008).  Indeks  vegetasi  telah banyak  dikembangkan  untuk  mengetahui
variasi pantulan dari suatu daun atau kanopi suatu  tanaman.  Hatfield et  al. (2004)  telah mengembangan  panjang  gelombang  tampak ( visible  wavelength )  terutama  yang  berkaitan dengan  kanopi  tanaman.  Perubahan  nilai pantulan  pada  kanopi  tanaman  akan  terlihat dengan  menggunakan  panjang  gelombang infra  merah  dekat  pada  waktu  pertumbuhan tanaman. Sedangkan pada panjang gelombang tampak  nilainya  akan  kecil  tetapi  bersifat signifikan. Hal ini berkaitan erat dengan pola absorsi  cahaya  tanaman  yang  berkaitan dengan fotosintesis. Hasil beberapa penelitian mengenai  indeks  vegetasi  disajikan  pada Tabel1.
Tabel 1. Beberapa jenis indeks vegetasi dan aplikasinya pada tanaman Indeks vegetasi Panjang gelombang Jenis aplikasi Referensi Simple ratio R = R NIR /R red Biomasa, LAI, dan penutupan lahan Birth and McVey, 1968; Jordan, 1969 Photochemical Reflectance Index PRI = (R 550 – R 531 )/(R 550 + R 531 ) Efisiensi penggunaan cahaya Gamon et al., 1992 Pigment-specificnormalized difference (R 800 – R 470 )/(R 800 + R 470 ) LAI Blackburn, 1998 Normalized Difference Vegetation Index NDVI = (R NIR – R red )/(R NIR + R red ) PAR intersepsi, tutupan vegetasi Deering, 1978 Perpendicular Vegetative Index PVI = (R NIR – aR red – b)/(1 + a 2 ) 1/2 LAI Richardson and Wiegand, 1977 Wide Dynamic Range Vegetation Index WDRVI = (0.1R NIR – R red )/(0.1R NIR + R red
LAI, tutupan vegetasi, biomasa
Gitelson, 2004 Soil Adjusted Vegetation Index
SAVI = (R NIR – R red )(1 + L)/(R NIR + R red + L) LAI Huete, 1988 Transformed Soil Adjusted Vegetative Index TSAVI = a(R NIR – aR red – b)/(R red + aR NIR – ab)
LAI, Biomasa Baret et al. , 1989 Enhanced Vegetation Index EVI = 2.5(R NIR – R red )/(R NIR +6R red – 7.5R blue + 1) LAI, Biomasa Huete et al. , 2002 Green NDVI (R NIR – R green )/(R NIR + R green ) PAR intersepsi, tutupan vegetasi Buschmann and Nagel, 1993; Gitelson and Merzlyak, 1994; Gitelson et al., 1996 Red Edge NDVI (R NIR – R rededge )/(R NIR + R rededge ) PAR intersepsi, tutupan vegetasi Gitelson and Merzlyak, 1994 Visible Atmospherically Resistant Indices VARI green = (R green – R red )/(R green + R red
Fraksi hijauan tanaman Gitelson et al. , 2002b
VARI rededge = (R rededge – R red )/(R rededge + R red
Fraksi hijauan tanaman Gitelson et al. , 2002b Chlorophyll Indices CI green = (R NIR /R green ) – 1
LAI, GPP, Klorofil Gitelson et al. , 2003b,
2005
CIred edge = (R NIR /R rededge ) – 1
LAI, GPP, Klorofil Gitelson et al. , 2003b, 2005 - R 800 –R 550 Biomassa tanaman Buschmann and Nagel, 1993 - R 550 Klorofil Carter, 1994 - R– 1 700 Klorofil Gitelson et al ., 1994 - log(1/R 737 ) Klorofil Yoder and Pettigrew- Crosby, 1995
Keterangan: LAI = leaf  area index , GPP = gross primary productivity , PAR= photosynthetically active radiation Sumber: Hatfield J. L. et al ., (2008)
Beberapa  ulasan  tentang  hubungan  LAI  dan penginderaan  jauh  ternyata  cukup  erat  dan juga terkait dengan potensi produksi tanaman karet.

## Aplikasi Penginderaan Jauh di Bidang Tanah dan Iklim
Tanah  merupakan  salah  satu  faktor  yang m e m p e n g a r u h i   p e r t u m b u h a n   d a n perkembangan  tanaman  karet.  Implikasi adaptasi  secara  genetik  akan  membentuk populasi dengan spesifik species yang mampu merespon  lingkungan.  Dua  komponen  lahan secara abiotik adalah iklim dan tanah. Kedua faktor  ini  merupakan  faktor  utama  yang membentuk  adaptabilitas  suatu  tanaman. Distribusi  tanaman  secara  geografis  dan ekologi  dengan  karateristik  fisiologi  yang berbeda  akan  membentuk  pola  adaptabilitas t a n a m a n   t e r h a d a p   t a n a h   d a n   i k l i m (Vega,1996).
Produksi  tanaman  karet  dipengaruhi  oleh beberapa  faktor.  Azwar et  al. (2000) menyebutkan bahwa produksi tanaman karet pada suatu wilayah tertentu dipengaruhi oleh 3 faktor  utama  yaitu  faktor  potensial  genetik bahan  tanam  ( genetic  potential  of   planting material ),  lingkungan  ( environment ),  dan interaksi antara faktor genetik dan lingkungan ( interaction  between  planting  material  and location ). Aplikasi penginderaan jauh di bidang tanah  secara  umum  sudah  banyak  dilakukan tetapi  khusus  di  bidang  perkebunan  karet belum  banyak  dilakukan.  Sudah  banyak penelitian  yang  mengupas  tentang  nilai pantulan  karateristik  tanah  seperti  tekstur, bahan  organik,  kandungan  besi  oksida,  dan kandungan hara tanah (Iron et al. , 1989, Ben- Dor et  al., 1999,  Barnes  and  Backer,  2000). Karakteristik tanah tersebut  merupakan salah s a t u   v a r i a b e l   y a n g   m e m p e n g a r u h i pertumbuhan tanaman.
Boettinger et al., 2008 menyebutkan bahwa kombinasi  data  citra  Landsat    yang digabungkan dengan data kondisi muka lahan dapat dimanfaatkan untuk memetakan tanah secara cepat terutama di daerah arid dan semi arid.  Selain  itu  pemanfaatan  citra  satelit
ASTER dan data ketinggian untuk membuat model hubungan antara jenis tanah dan bentuk muka  lahan  (landscape  model).  Model  ini d i g u n a k a n   d a p a t   d i l a k u k a n   u n t u k memperbaharui  atau  mendampingi  survei tanah  secara  konvensional  (Howel et.  al., 2008).
Selain  pada  bidang  pemetaan  tanah, penginderaan  jauh  dapat  digunakan  untuk mengetahui  dengan  cepat  kondisi  hara tanaman secara kualitatif. Porder et al. (2005) melaporkan  bahwa  perbandingan  analisa keadaan  hara  menggunakan  data  langsung dan  data  foto  udara  AVIRIS  menunjukkan hasil  yang  cukup  baik.  Selain  tanah pengembangan  penginderaan  jauh  di  bidang klimatologi juga sudah cukup berkembang.
McVicarn  dan  Jupp  (1998)  menyebutkan bahwa  penginderaan  jauh  dapat  digunakan untuk  memonitor  kekeringan.  Mereka membagi  4  metode  dengan  melihat  kondisi agronomi  yaitu  kondisi  vegetasi  dengan memanfaatkan  nilai  pantulan  spektral, monitoring  kondisi  lingkungan  dengan memanfaatkan nilai pantulan termal, kondisi kelengasan  tanah  dengan  menggunakan panjang  gelombang  pendek  ( microwave )  dan kondisi  penurunan  kualitas  lingkungan ( environmetal  stress )  dengan  mengkombinasi nilai  pantulan  dan  termal.  Beberapa  hasil penelitian yang diuraikan di atas menunjukkan bahwa  pemanfaatan  penginderaan  jauh khususnya  di  bidang  tanah  cukup  besar sehingga  kemungkinan  aplikasi  juga  dapat dilakukan.

## Aplikasi Penginderaan Jauh di Bidang Penyakit Tanaman
Penyakit tanaman karet di Indonesia dan di berbagai negara penghasil karet alam di dunia, merupakan  salah  satu  kendala  utama  dan sering  menimbulkan  kerugian  ekonomi  yang sangat  berarti,  dan  bahkan  kadang-kadang dapat menggagalkan usaha perkebunan karet. Jenis  tanah  yang  kompleks  dan  iklim  tropis ya n g   b a s a h   ya n g   a d a   d i   I n d o n e s i a memungkinkan  timbul  dan  berkembangnya berbagai penyakit tanaman karet baik yang ada
di akar, batang, bidang sadap, cabang, rating, dan daun (Soekirman dan Setiawan, 2005).
Pemanfaatan  penginderaan  jauh  untuk memonitor  kondisi  suatu  penyakit    tanaman kehutanan  sudah  banyak  diteliti.  Kerusakan pada  hutan  merupakan  sisi  negatif   dari pengelolaan  hutan.  Hal  tersebut  muncul  jika pertumbuhan  tanaman  terhambat  dan meningkatnya tanaman yang mati. Penyebab kerusakan  disebabkan  oleh  berbagai  macam faktor  yaitu  faktor  biologi,  hidrologi,  dan kondisi iklim. Secara biologi disebabkan oleh serangan  serangga,  jamur,  dan  berbagai macam penyakit yang melebihi ambang batas. Sedangkan  secara  hidrologi  atau  kondisi atmosfer  misalnya  banjir  dan  angin  (Ramsey et. al., 1998; Mukai and Hasegawa, 2000).
Teknik  monitoring  kesehatan  hutan menurut Dendron Resources Inc (1997) dapat dilakukan  dengan  2  hal  yaitu  deteksi perubahan pola fisiologi tanaman karena stress yang  disebabkan  lingkungan.  Indikasi  ini didapatkan  dari  pola  pantulan  daun,  sifat kimia  tajuk,  dan  indikator  biologi  lainnya. Serta monitoring perubahan tingkat kesehatan tanaman  dengan  mengevalusi  data  secara berkelanjutan sehingga didapatkan data yang berurutan  dari  tahun  ke  tahun  ( time  series ) perubahan kondisi tanaman. Perubahan nilai spectral  pantulan  daun  yang  sehat  dan  tidak akan  tampak  terlihat  pada  citra  satelit. Berdasarkan  hasil  nilai  pantulan  tersebut, penginderaan  jauh  dapat  digunakan  untuk deteksi  dini  tanaman  yang  tidak  sehat, pemetaan  dampak  kerusakan,  dan  prakiraan secara kuantitatif  kondisi hutan tersebut.
Penelitian  Lawrence  dan  Labus  (2003) tentang  pemetaan  dan  deteksi  serangan kumbang  ( beetle )  pada  tanaman Douglas  fir m e n g g u n a k a n H y p e r s p e c t r a l   s a t e l l i t e menunjukkan  hasil  bahwa  nilai  pantulan ( spectral  value )  berbeda  antara  tanaman  yang sehat  ( health ),  tanaman  yang  terserang ( attacked ),  dan  tanaman  yang  mati  ( dead ). Nandris et. al. (1985)   melakukan monitoring penyakit  jamur  akar  putih  ( Rigodoporus lignosus )  (JAP)  dengan  menggunakan  foto udara inframerah di Pantai Gading. Penelitian b e l u m   m e n u n j u k k a n   h a s i l   y a n g
menggembirakan tetapi menjadi bukti bahwa penelitian  penyakit  dapat  didekati  secara kualitatif   menggunakan  penginderaan  jauh. Hasil  rekomendasi  terbaru workshop JAP  di Indonesia  tahun  2007  yang  dihadiri  Peneliti Penyakit Karet lingkup ASEAN menghasilkan bahwa  penelitian  dan  monitoring  JAP  dapat dikembangkan dengan penginderaan jauh.

## Sistem Manajemen Lahan Menggunakan Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis di Perkebunan Karet
Sistem  perkebunan  berkelanjutan  akan terwujud  hanya  apabila  lahan  untuk  sistem perkebunan  digunakan  secara  tepat  dengan cara  pengelolaan  lahan  yang  sesuai.  Apabila lahan  tidak  digunakan  dengan  tepat, produktivitas  akan  cepat  menurun  dan ekosistem  menjadi  terancam  kerusakan. Penggunaan lahan yang tepat selain menjamin bahwa lahan dan alam   memberikan manfaat untuk pemakai pada masa kini, juga menjamin bahwa sumberdaya alam ini bermanfaat untuk generasi  penerus  di  masa-masa  mendatang (Amien, 2001).
Pada tanaman karet, lateks yang dihasilkan bukan  berupa  bentukan  sel-sel  baru  seperti pada  pembentukan  buah  atau  biji,  tetapi merupakan  sitoplasma  yang  unik  yang disintesis  dalam  sel  khusus  yang  disebut pembuluh lateks. Pembuluh lateks ini dibentuk dari  kambium  vaskuler.  Regenerasi  lateks berlangsung  di  dalam  sistem  sel  khusus t e r s e b u t .   B e r b e d a   d e n g a n   t a n a m a n perkebunan  yang  lain  seperti  kopi,  kakao, kelapa, atau kelapa sawit, pada tanaman karet hasil  panennya  diperoleh  dengan  melukai kulit, karena pembuluh lateks berada di dalam kulit. Semakin besar lilit batang dan semakin tebal  kulitnya,  maka  akan  semakin  banyak p r o d u k t i v i t a s   l a t e k s n ya .   U n t u k   i t u pertumbuhan vegetatif  lebih utama dibanding pertumbuhan  generatif   (Sudiharto,  2005). Telah diuraikan pada bab sebelumnya bahwa penginderaan  jauh  merupakan  suatu  cara untuk  mendapatkan  informasi  secara  cepat sehingga  permasalahan  yang  terkait  dengan
cara  tersebut  dapat  diatasi  dengan  cepat dibandingkan dengan cara konvensional.
P e n a n g a n a n   m a n a j e m e n   l a h a n diperkebunan  karet  umumnya  dilakukan secara  sepotong-sepotong,  tidak  menyeluruh atau  secara  spasial  sehingga  pada  akhirnya hasil  yang  didapatkan  tidak  maksimal  dan tidak berkelanjutan. Luas lahan yang lebih dari 1.000  ha  dengan  topografi  umumnya  adalah b e r o m b a k   s a m p a i   d e n g a n   b e r b u k i t memerlukan teknologi yang cepat, akurat, dan d a p a t   d i p e r t a n g g u n g j awa b k a n   u n t u k mengintegrasikan  masalah  dengan  cakupan wilayah  tersebut.  Permasalahan  utama  jika diurutkan  dari  yang  terberat  sampai  dengan terringan  secara  umum  adalah  pengelolaan produksi  karet,  pengelolaan  penyakit, pengelolaan hara (pemeliharaan tanaman).
Pengelolaan  produksi  berdasarkan p e n d e k a t a n   s p a s i a l   e k o l o g i s   y a n g memperhatikan  kondisi  lahan  (tanah,  iklim, dan  tanaman)  belum  diaplikasikan  dengan baik  di  perkebunan  karet  sehingga  taksasi produksi  yang  dijadikan  acuan  untuk mendapatkan  produksi  pada  tahun  berjalan berikutnya  tidak  sesuai  dengan  potensi tanaman, iklim, ataupun tanah. Taksasi yang tidak sesuai ini menyebabkan eksploitasi kulit menjadi  berlebihan  sehingga  pemakaiannya tidak  sesuai  dengan  norma  yang  pada akhirnya, pola produksi yang diset selama 25 tahun menjadi menurun kurang dari 15 tahun. Susetyo et  al., 2008  telah  membuat  model e s t i m a s i   p r o d u k s i   t a n a m a n   k a r e t menggunakan  pendekatan  ekologis  yaitu potensi karet (klon tertentu), tanah (drainase), dan  iklim  (ketinggian,  curah  hujan,  bulan kering, dan hari hujan). Hasil prediksi ini telah diverifikasi  pada  sampel-sampel  kebun  di propinsi  Jawa  Barat,  Jawa  Timur,  dan  Jawa Tengah  dengan  tingkat  akurasi  mencapai 89,90  %.  Model  ini  belum  dikembangkan secara  spasial  ekologis  sehingga  potensi produksi  dari  tingkat  hanca,  afdeling,  dan kebun belum dapat dibuat secara baik.
Penginderaan  jauh  dan  sistem  informasi geografis sangat berperan untuk menentukan taksasi produksi ini secara spasial. Ketinggian t e m p a t   d a p a t   d i t u r u n k a n   d e n g a n memanfaatkan  citra  radar  SRTM,  pola
drainase  tanah  dapat  diturunkan  dengan menggunakan  citra  SRTM  dan  ASTER menggunakan metode Campling et. al., 2002. Hasil peta ketinggian dan drainase kemudian di overlay dengan  peta  tanah  (tekstur)  dan digabungkan dengan data iklim menggunakan software sistem  informasi  geografis.  Setelah didapatkan  nilai  potensi  produksi  tersebut maka hal lain yang perlu diperhatikan adalah penyakit.  Pola  serangan  penyakit  tidak  sama untuk  masing-masing  kebun.  Aktifnya penyakit ini juga dapat didekati secara spasial ekologis sehingga penanaman tanaman karet yang  secara  genetik  tahan  terhadap  serangan penyakit  tertentu  pada  blok  tertentu  dapat dilakukan.  Penelitian  pendekatan  secara spasial  ekologis  potensi  penyakit  tanaman karet  belum  banyak  dilakukan  di  Indonesia. Oleh  karena  itu  dengan  majunya  teknologi pemetaan  terutama  penginderaan  jauh  dan SIG,  integrasi  pengelolaan  perkebunan dengan memperhatikan ekologi secara spasial akan  meningkatkan  produktivitas  lahan  dan tingkat produksi yang bersifat stabil tinggi.
Pemupukan  merupakan  bagian  dari pemeliharaan  tanaman  pada  suatu  sistem perkebunan.  Selama  ini  proses  analisa kebutuhan pupuk tiap tahun masih dilakukan secara  konvensional  dengan  pendekatan kuantitaif.  Penginderaan  jauh  sebagai  salah satu  ilmu  untuk  mengamati  pola  keruangan kekurangan  hara  suatu  tanaman  mungkin dapat dilakukan. Calvo-Alvarado et. al. (2008) mengemukakan  bahwa  pengetahuan  tentang bagaimana nilai spektral daun berubah karena pengaruh karateristik tanah merupakan kunci interpretasi  antar  spesies  pada  tumbuhan. Sebab  penampakan  daun  dipengaruhi  oleh umur,  posisi  kanopi,  dan  kesuburan  tanah. Model  komprehensif   tentang  nilai  spektral daun  suatu  tanaman  harus  memperhatikan hubungan  tanah,  hara,  dan  tanaman.  Hasil p e n e l i t i a n n y a   m e n y e b u t k a n   b a h w a konsentrasi hara tanah dan tingkat keracunan m e m p e n g a r u h i   n i l a i   s p e k t r a l   y a n g dipantulkan.
Penelitian  Porder et  al. (2005)  telah membandingkan ketersediaan hara (tanaman tropik  di  daerah  Hawai)  antara  perhitungan k o n v e n s i o n a l   d a n   d e n g a n   m e t o d e
penginderaan  jauh  (Citra  AVIRIS).  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  pemanfaatan data  penginderaan  jauh  memberikan kontribusi  yang  cukup  baik  terutama  untuk kandungan hara fosfor dalam daun. Hasil ini menunjukkan bahwa penginderaan jauh dapat ber peran  untuk  memonitor  efisiensi pemupukan pada suatu perkebunan karet.
Pembuatan  sistem  informasi  perkebunan yang  mengintegrasikan  data  penginderaan jauh,  data  survei  lapangan  secara  temporal dengan  sistem  informasi  geografis  (SIG) merupakan suatu cara untuk  mengelola lahan perkebunan  secara  utuh.  Teknik    ini  belum banyak  diterapkan  oleh  perkebunan  besar  di Indonesia  baik  perkebunan  negara,  swasta, ataupun rakyat.

## Kesimpulan
Aplikasi  penginderaan  jauh  di  bidang perkebunan  khususnya  untuk  tanaman  karet dapat  dilakukan.  Beberapa  penelitian  di bidang  penyakit,  tanah  dan  iklim,  dan agronomi telah banyak dilakukan sebelumnya untuk jenis tanaman lainnya. Integrasi dengan SIG  merupakan  salah  satu  cara  untuk memonitor  kedaaan  tanaman  secara  spasial. Integrasi  keduanya  yaitu  penginderaan  jauh dan  SIG  dapat  diaplikasikan  dan  sangat membantu  untuk    mengelola  lahan  di perkebunan karet.

## Daftar Pustaka
Amien,  I.  2001.  Pemanfaatan  sumberdaya lahan  dengan  pendekatan  agroekologi dalam  menyongsong  otonomi  daerah. Dalam  Seminar  Nasional  Ilmu  Tanah: Peran  Manajemen  Sumberdaya  Lahan t e r h a d a p   Pe n ge m b a n g a n   Wi l aya h . Keluarga Mahasiswa Ilmu Tanah, Jurusan Ta n a h ,     F a k .   Pe r t a n i a n ,   U G M . Yogyakarta.
Azwar,  R.,  A.  Daslin,  I.  Suhendry,  dan  S. Woelan.  2000.  Quantifiying  genetical  and environment factors in determining rubber crop productivity. Proceedings Indonesian R u b b e r   C o n f e r e n c e   a n d   I R R D B Symposium.  Indonesian  Rubber  Research Institute, 1:143-149.
Baret,  F.,  G.  Guyot,  and  D.  J.  Major.  1989. TSAVI:  A  vegetation  index  which minimizes  soil  brightness  effects  on  LAI and  APAR  estimation.  Proc.  IGARRS 0/12th  Canadian  Symposium  on  Remote Sensing,  Vancouver,  Canada.  Vol. 3:1355–1358.
Barnes,  E.  M.  and  M.  G.  Baker.  2001. Multispectral data for mapping soil texture: posibilities  and  limitations.  Appl.  Eng. Agn'c. 16: p 731-741.
Ben-Dor, E., J. Irons, and G. Epema. 1991. Soil reflectance.   In Rencz, A. (Ed). Manual of rd remote sensing. 3  ed. Wiley.
Birth, G. S. and G. Mc Vey. 1968. Measuring the color of  growing turf  with a reflectance spectrophotometer. Agron. J., 60:640–643.
Blackbur n,  G.  A.  1998.  Quantifying chlorophylls  and  carotenoids  at  leaf   and canopy  scales:  an  evaluation  of   some hyperspectral  approaches.  Remote  Sens. Environ., 66:273–285.
Boettinger, J. L., R. D. Ramsey, J. M. Bodily, N. J.  Cole,  Kienast-Brown,  S.  Nield,  S.  J. Saunders,  A.  M.  and  Stum,  A.  K.  2008. Landsat  spectral  data  for  digital  soil mapping  in  digital  soil  mapping  with limited  data  in  Hartemink  A.  E.,  A. McBratney, de Lourdes Mendonc¸a-Santos (Eds).  Springer  Science+Business  Media, New York.
Buschmann,  C.  and  E.  Nagel.  1993.  In  vivo spectroscopy and internal optics of  leaves as basis for remote sensing of  vegetation. Int. J. Remote. Sens., 14:711–722.
Calvo-Alvarado,  J.  C.,  M.  Kalacska,  G.  A. Sanchez-Azofeifa,  and  L.  S.  Bell.  2008. Effect  of   soil  type  on  plant  growth,  leaf nutrient/chlorophyll  concentration,  and leaf   reflectance  of   tropical  tree  and  grass species in hyperspectral remote sensing of tropical and subtropical forests in Kalacska, M. and G. A. Sanchez-Azofeifa (Eds). CRC Press  Taylor  and  Francis  Group.  Boca Raton.
Campling,  P.,  A.  Gobin,  J.  Feyen.  2002. Logistic  modeling  to  spatially  predict  the probability  of   soil  drainage  classes.  Soil Science  Society  of   America  Journal  66, 1390–1401.
Carter, G. A. 1994. Ratios of  leaf  refl ectances in narrow wavebands as indicators of  plant stress. Int. J. Remote Sens., 15:697–703. Deering, D. W. 1978. Rangeland refl ectance characteristics  measured  by  aircraft  and spacecraft sensors. Ph.D. Diss. Texas A and M Univ., College Station.
Delalieux, S., B. Somers, S. Hereijgers, W. W. Verstraeten, W. Keulemans, and P. Coppin. 2008.  A  near-infrared  narrow-waveband ratio  to  determine  leaf   area  index  in orchards. Remote Sensing of  Environment. 112 (3762–3772)
Dendron Resources Inc. 1997.Bioindicators of forest health and sustainability. Forest Res. Inf. Pap. No. 138. Ontario Forest Research Institute, Sault Ste. Marie, Ontario.
Gamon,  J.  A.,  J.  Penuelas,  and  C.  B.  Field. 1992.  A  narrow-waveband  spectral  index t h a t   t r a c k s   d i u r n a l   c h a n g e s   i n photosynthetic  efficiency.  Remote  Sens. Environ., 41:35–44.
Gitelson,  A.,  M.  Merzlyak,  and  H.
Lichtenthaler. 1996b. Detection of  red edge position  and  chlorophyll  content  by reflectance measurements near 700 nm. J.
Plant Physiol., 148:501–508.
Gitelson,  A.  A.  2004.  Wide  Dynamic  Range Vegetation Index for remote quantification of  crop biophysical characteristics. J. Plant Physiol. 161:165–173.
Gitelson, A. A., A. Viña, D. C. Rundquist, V.
Ciganda,  and  T.  J.  Arkebauer.  2005.
Remote  estimation  of   canopy  chlorophyll content  in  crops.  Geophys.  Res.  Lett., 32:108403.
Gitelson, A. A., A. Viña, T. J. Arkebauer, D. C. Rundquist,  G.  Keydan,  and  B.  Leavitt. 2003b.  Remote  estimation  of   leaf   area index  and  green  leaf   biomass  in  maize canopies. Geophys. Res. Lett., 30(5):1248.
Gitelson,  A.  A.,  and  M.  N.  Merzlyak.  1994. Quantitative  estimation  of   chlorophyll-a using  refl  ectance  spectra:  Experiments with autumn chestnut and maple leaves. J.
Photochem. Photobiol., 22:247–252. Gitelson,  A.  A.,  Y.  J.  Kaufman,  and  M.  N.
Merzlyak. 1996a. Use of  a green channel in remote  sensing  of   global  vegetation  from EOS-MODIS.  Remote  Sens.  Environ., 58:289–298.
Gitelson, A. A., Y. J. Kaufman, R. Stark, and D. Rundquist. 2002b. Novel algorithms for remote  estimation  of   vegetation  fraction. Remote Sens. Environ., 80:76–87.
Hatfield, J. L., A. A. Gitelson, J. S. Schepers, and  C.  L.  Walthall.  2008.  Application  of Spectral  Remote  Sensing  for  Agronomic Decisions. Agronomy Journal S-117.
Hatfield, J. L., A. A. Gitelson, J. S. Schepers, and  C.  L.  Walthall.  2008.  Application  of spectral  remote  sensing  for  agronomic decisions. Agronomy Journal. S-117.
Howell,  D.,  Y.  G.  Kim,  and  C.  A.  Haydu- Houdeshell.  2008.  Development  and application  of   digital  soil  mapping  within traditional  soil  survey:  What  will  it  grow into ? In Digital Soil Mapping with Limited Data  Hartemink  A.  E.,  Alex  McBratney, M.  de  Lourdes  Mendonc¸  a-Santos  (Eds). Springer  Science+Business  Media,  New York.
Huete,  A.,  K.  Didan,  T.  Miura,  E.  P. Rodriguez,  X.  Gao,  and  L.  G.  Ferreira. 2002.  Overview  of   the  radiometric  and biophysical  performance  of   the  MODIS vegetation indices. Remote Sens. Environ., 83:195–213.
Huete, A. R. 1988. A soil-adjusted vegetative index  (SAVI).  Remote  Sens.  Environ., 25:295–309.
Irons,  J.  I.,  R.  A.  Weismiller,  and  G.  W. Petersen. 1989. Soil reflectance. In G. Asrar (Ed).  Theory  and  applications  of   optical remote sensing. Wiley.
Jordan, C. F. 1969. Derivation of  leaf  area index from quality of  light on the forest floor. Ecology, 50:663–666.
Lawrence,  R.  and  M.  Labus.  2003.  Early detection  of   Douglas-fir  beetle  infestation with  subcanopy  resolution  hyperspectral imagery,  Western  Journal  of   Applied Forestry, 18(3), 202–206.
Lillesand,  T.  M.  and  R.  W.  Kiefer.  1994. Remote  sensing  and  image  intepretation. John Willey and Sons Co, New York.
McVicar, T. R. and D. L. B. Jupp. 1981. The current  and  potential  operational  uses  of remote sensing to aid decisions on drought exceptional  circumstances  in  Australia:  a review. Agn'c. Syst. 57: p 399-468.
Mukai, Y., and I. Hasegawa. 2000. Extraction of   damaged  areas  of   windfall  trees  by typhoons  using  Landsat  TM  data.  Int.  J. Rem. Sensing, 21: 647–654.
Nandris, D., Tran van Canh, J. P. Geiger, H. Omont,  and  M.  Nicole.  1985.  Remote sensing  in  plant  diseases  using  infrared colour  aerial  photography:  applications trials in the Ivory Coast to root diseases of Hevea  brasiliensis.  European  Journal  of Forest Pathology, Vol. 15  (11-21) Porder,  S.,  G.  P.  Asner,  and  P.  M.  Vitousek.
2005.  Ground-based  and  remotely  sensed nutrient  availability  across  a  tropical landscape. PNAS,102 (31).
Price, J. C. and W. C. Bausch. 1995. Leaf  area index  estimation  from  visible  and  near infrared reflectance   data. Remote Sensing of  Environment, 52: p 55–65.
Ramsay, E. W., D. K. Chappell, D. M. Jacobs, S.  K.  Sapkota,  and  D.  G.  Baldwin.  1998. Resource management of  forest wetlands: hurricane impact and recovery mapped by combining  Landsat  TM  and  NOAA AVHRR  data.  Photogramm.  Eng.  Rem. Sensing, 64: 733–738.
Richardson, A. J., and C. L. Wiegand. 1977.
Distinguishing  vegetation  from  soil background information. Photogram. Eng.
Remote Sensing,  43:1541–1552.
Righi, C. A. and M. S. Bernardes. 2008. The potential  for  increasing  rubber  production by matching tapping intensity to leaf  area index. Agroforest. Syst,  72: p 1–13.
Soekirman dan B. Setiawan, 2005. Pengenalan dan pengendalian penyakit tanaman karet. Balai Penelitian Getas, Salatiga.
Soudani,  K.,  C.  François,  G.  le  Maire,  V.  le D a n t e c ,   a n d   E .   D u f r ê n e.   2 0 0 6 . Comparative analysis of  IKONOS, SPOT, and  ETM+  data  for  leaf   area  index estimation  in  temperate  coniferous  and deciduous forest stands. Remote Sensing of Environment, 102: p 161–175.
S u d i h a r t o .   2 0 0 5 .   P e n a n a m a n   d a n pemeliharaan tanaman karet disampaikan dalam pertemuan teknis perkebunan karet di  Pontianak.  Balai  Penelitian  Getas., Salatiga.
Susetyo,  I.,  H.  Hadi,  Setiono,  dan  Sugiarto.
2008. Estimasi  produksi  tanaman  karet berdasarkan potensi klon, tanah, dan iklim pada  daerah  spesifik.  Balai  Penelitian Getas, Salatiga.
Vega, M. P. 1996. Plant genetic adaptedness to climatic  and  edaphic  environment. Euphytica, 92. 27-38.
Yoder, B. J., and R. E. Pettigrew-Crosby. 1995. Predicting  nitrogen  and  chlorophyll concentrations  from  reflectance  spectra (400–2500 nm) at leaf  and canopy scales. Remote Sens. Environ., 53:199–211.