## PENDUGAAN PERTUMBUHAN DALAM MODEL SIMULASI KEDELAI ( GLYCINE MAX (L.) MERRILL) DENGAN PENDEKATAN NERACA ENERGI
Model Simulation of Soybean ( Glycine Max (L.) Merrill) Growth by Energy Balance Approach
Fajar Syofwan, dan Handoko *
Departemen Geofisika dan Meteorologi, Gedung FMIPA Jln. Meranti Wing 19 Lv 4, Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680
A R T I C L E I N F O

## Article history:
Received 2 April 2018 Received in revised from 1 June 2018 Accepted 11 June 2018
doi: 10.29244/j.agromet.32.1.31-41

## Keywords:
Bowen ratio Crop models Crop physiology
Intercepted radiation
Solar radiation
A B S T R A C T
Intercepted solar radiation by leaf will influence energy balance in plant. The energy balance in leaf is a complex process, which results in biomass growth. Here, we modeled leaf energy balance to estimate dry matter growth in soybean. In the field, we measured intercepted radiation in canopy (1 meter above surface) with two treatments: soybean with 50% shading (N50%M0) and no-shading (N0%M0) twice a week. Then we sampled a biomass with destructive technique every week in each treatment. Our results showed that the intercepted radiation in no-shading treatment was higher (400 J/m 2 ) than those in shading one (250 J/m 2 ). The results were consistence with the high biomass growth at 12 weeks after planting, which observed in no-shading treatment. Then we validated our model by 1:1 plot test. Our finding revealed that no-shading treatment showed a good agreement with the observed biomass (closed to 1:1 plot), whereas the shading treatment tended to predict under estimate of biomass.

## PENDAHULUAN
Model  simulasi  tanaman  merupakan  hubungan matematika terhadap berbagai proses dari pertumbuhan  tanaman,  perkembangan  tanaman,  dan respon  tanaman  terhadap  faktor  lingkungan  (Craufurd et al., 2013; Hammer et al., 2016; Rauff dan Bello, 2015; Singels, 2013). Model simulasi tersebut banyak berguna bagi  kegiatan  pertanian,  seperti  untuk  memahami proses  pertumbuhan  biomassa  tanaman  (Tilly  et  al., 2014;  Van  Roekel  dan  Purcell,  2014),  dan  manajemen budidaya tanaman (García-Vila dan Fereres, 2012; Kloss et al., 2012).
Secara  umum,  model  simulasi  tanaman  disusun berdasarkan  kondisi  faktor  iklim,  kemudian  divalidasi menggunakan data biomassa tanaman hasil observasi di lapang.  Suhu  dan  radiasi  matahari  merupakan  faktor iklim yang paling berpengaruh terhadap perkembangan dan pertumbuhan tanaman (Dong et al., 2012; Hatfield dan  Prueger,  2015).  Parameter  iklim  yang  digunakan
* corresponding author: handoko@ipb.ac.id
sebagai  pendekatan  utama  dalam  membangun  model simulasi  tanaman  kedelai  pada  penelitian  ini  adalah radiasi matahari.
Radiasi  matahari  yang  sampai  di  bumi  akan dimanfaatkan  oleh  tanaman  untuk  pertumbuhan. Tanaman  yang  terpapar  radiasi  matahari  akan menyerap/mengintersepsi  radiasi  matahari  melalui organ daun tanaman. Radiasi hasil intersepsi dikonversi menjadi  energi  dalam  neraca  energi.  Penelitian  ini menggunakan  konsep  neraca  energi  pada  daun tanaman (Gutschick, 2016; Ye et al., 2013), yang terdiri dari sensible heat flux (H) dan latent heat flux (H L ). Kedua energi  tersebut  digunakan  untuk  memanaskan  udara dan  penguapan  air  oleh  tanaman.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  membuat  model  simulasi  tanaman kedelai  dengan  pendekatan  neraca  energi  pada  daun tanaman  dan  melakukan  validasi  model  simulasi tanaman  untuk  mendapatkan  hasil  pertumbuhan biomassa yang sesuai.

## METODE PENELITIAN

## Waktu dan Tempat Penelitian
Penelitian lapang dilaksanakan selama tiga bulan pada periode 15 Oktober 2016 hingga 15 Januari 2017 berlokasi  di  Cilubang  Mekar,  Situ  Gede,  Bogor  Barat, Jawa Barat.   Tanaman kedelai  ditanam  pada  bedengan seluas 1 x 7 m 2 dengan jarak tanam 30 cm (kerapatan 9 tanaman/m 2 ).  Terdapat  dua  perlakuan  yang  diuji  di lapangan  dengan  penerimaan  radiasi  surya  berbeda, yaitu: (1) tanpa naungan (N0%M0) seperti pada Gambar
1a,  dan  (2)  dengan  naungan  50%  (N50%M0)  seperti pada Gambar 1b.

## Data dan Alat
Beberapa alat ukur digunakan dalam penelitian ini untuk  pengukuran  faktor-faktor  lingkungan.  Radiasi surya diukur dengan solarimeter, sedangkan suhu udara diamati  dengan  sensor  DHT22.  Pengukuran  dilakukan pada dua ketinggian yang berbeda, yaitu (a) ketinggian 1 m (kanopi) dari permukaan tanah, dan (b) ketinggian 1.1 m (lingkungan) dari permukaan tanah.
Gambar 1 Tanaman  kedelai  dua  perlakuan,  yaitu:  (a)  N0%M0  atau  tanpa  naungan,  dan  (b) N50%M0 atau ternaungi 50%.
Dari pengukuran suhu udara, akan diperoleh nilai suhu  udara  maksimum  dan  minimum  yang  digunakan untuk perhitungan nilai kelembaban relatif daun/kanopi dan  lingkungan.  Data  pengukuran  solarimeter  di- gunakan  untuk  menduga  nilai  intersepsi  radiasi  oleh tajuk  tanaman.  Pengukuran  tersebut  tidak  dilakukan secara  kontinu  setiap  hari,  melainkan  dilakukan sebanyak dua kali dalam seminggu baik secara manual atau  otomatis  menggunakan logger  untuk  perekaman data  setiap  lima  menit.  Data  tersebut  kemudian dikombinasikan  dengan  data  iklim  harian  hasil pengukuran automatic weather station (AWS) dan data parameter  fisik  tanaman  kedelai  untuk  membangun
model  simulasi  tanaman  kedelai.  Selain  pengukuran tersebut,  data  biomassa  tanaman  diambil  dengan metode destruktif yang dilakukan setiap minggu.

## Analisis Neraca Energi pada Daun Tanaman
Pertumbuhan  tanaman  ditentukan  oleh  dua prinsip pokok yaitu partisi produk fotosintesis ke organ tumbuhan dan laju respirasi dari masing-masing organ tersebut  (Chuine  et  al.,  2013).  Model  pertumbuhan tanaman  berfokus  pada  produksi  berat  kering  sebagai hasil yang dapat dilihat dari suatu proses aliran energi. Pertumbuhan  tanaman  ditentukan  oleh  dua  hal,  yaitu: partisi produk fotosintesis ke organ utama (Boote et al.,
2013; Poorter et al., 2015), dan laju respirasi dari masing- masing organ tersebut (Boote et al., 2013; Song et al., 2013). Rumus matematik dari konsep neraca energi pada tanaman (Arya, 1988) tersaji pada Persamaan (1).
𝑅𝑛𝑒𝑡 = 𝐻 + 𝐻 𝐿 + 𝐻 𝐺 + ∆𝐻 𝑆 (1)
dimana 𝑅𝑛𝑒𝑡 adalah  radiasi  Netto  (MJ  m -2 hari -1 ), 𝐻 𝐿 energi  untuk  evapotranspirasi (latent  heat  flux) (MJ m -2 hari -1 ), 𝐻 perpindahan  panas  terasa (sensible  heat flux) (MJ  m -2 hari -1 ), 𝐻 𝐺 perpindahan  panas  tanah (soil heat  flux) (MJ  m -2 hari -1 ), ∆𝐻 𝑆 simpanan  energi (penyimpanan  panas  fisik  dan  penyimpanan  panas biokimia  sebagai  hasil  fotosintesis  dan  pertukaran karbon dioksida) (MJ m -2 hari -1 ).
Tanaman  mengelola  energi  dari  paparan  sinar matahari yang diserap, sehingga nilai radiasi netto pada neraca  energi  oleh  daun  tanaman  diasumsikan  sama dengan  nilai  intersepsi  radiasi.  Nilai  panas  tanah diasumsikan bernilai 0  dalam satu hari.  Besaran energi panas  tanah  tidak  berbeda  antara  siang  dan  malam, sehingga panas tanah bernilai negatif selama malam hari dan bernilai positif pada siang hari (Arya, 1988).
Nilai ∆ Hs digunakan untuk menentukan estimasi biomassa  dan  panas  kapasitas  pohon  dan  observasi suhu udara di dalam kanopi (Arya, 1988). Jadi, nilai ∆𝐻 𝑆 sama  dengan  laju  pertumbuhan  biomassa  dan  dapat diduga menggunakan Persamaan (2)-(4).
∆𝐻 𝑆 = 𝑑𝑤 (2) 𝐼𝑛𝑡 = 𝐻 + 𝐻 𝐿 + 0 + 𝑑𝑤 (3) 𝑑𝑖𝑛𝑡 = 𝐼𝑛𝑡 −  𝑑𝑤 (4)
dimana 𝑑𝑤 pertumbuhann biomassa (MJ m -2 hari -1 ), 𝑑𝑖𝑛𝑡 perubahan nilai intersepsi radiasi (MJ m -2 hari -1 ). Formula untuk  menggambarkan  nilai  neraca  energi  oleh  daun tanaman  dilakukan  menggunakan  Persamaan  (5). Menurut  Foken  (2008)  nilai β (rasio  bowen)  dapat diperoleh dengan Persamaan (6).
𝑑𝑖𝑛𝑡 = 𝐻 + 𝐻 𝐿 (5)
β = 𝛾 𝛿 𝑇 𝛿 𝑒 = β = 𝐻 𝐻 𝐿 (6)
dimana 𝛿 𝑇 perubahan suhu terhadap ketinggian ( o C), 𝛿 𝑒 perubahan tekanan uap air terhadap ketinggian (Pa), 𝛾 konstanta psychrometric  (Pa o C -1 ). Konstanta psychrometric  dapat  ditentukan  menggunakan  tabel sebagai  fungsi  dari  ketinggian  (z),  atau  dapat  pula dihitung berdasarkan rumus pada Persamaan (7) dan (8) (Allen et al., 1998).
P x P c p 3 10 665 . 0 − = =   (7)
26 . 5 293 0065 . 0 293 3 . 101       − = z P (8)
dimana P  tekanan  atmosfer  (Pa), 𝜆 laten  heat  of vaporization  2.45  (MJ  Kg -1 ), c p konstanta  pemanasan spesifik  pada  tekanan  konstan  1  013  (J  Kg -1 o C -1 ), 𝜀 perbandingan  berat  molekul  uap  air  terhadap  berat molekul udara kering 0.62.

## Laju Pertumbuhan Biomassa
Laju  pertumbuhan  biomassa  (MJ  m -2 hari -1 ) didapat dari beberapa proses perhitungan menggunakan  energi  intersepsi  radiasi  yang  telah  di koreksi  oleh  LAI  ( Leaf  Area  Index)  dan  koefisien pemadaman (0.5) dari awal penanaman sampai dengan panen untuk mendapatkan nilai intersepsi radiasi yang digunakan  untuk  pertumbuhan  biomassa.  Efisiensi adalah  persentase  energi  radiasi  matahari  yang dibutuhkan  tanaman  untuk  diubah  ke  bahan  organik melewati  fotosintesis.  Meskipun  tanaman  banyak terpapar radiasi matahari, hanya sekitar 1% dari paparan radiasi  matahari  tersebut  yang  digunakan  dalam fotosintesis (Kaufman dan Marsh, 2013). Pendugaan laju biomassa potensial menggunakan Persamaan (9).
𝑑𝑤 𝑝𝑜𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖𝑎𝑙 = 𝐼𝑛𝑡 𝐿𝐴𝐼 ∗ 1 % (9)
dimana 𝑑𝑤 𝑝𝑜𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖𝑎𝑙 laju  pertumbuhan  biomassa potensial  (MJ  m -2 hari -1 ), 𝐼𝑛𝑡 𝐿𝑎𝑖 intersepsi  radiasi matahari yang dikoreksi dengan LAI (MJ m -2 hari -1 ).
Pendugaan  nilai 𝑑𝑤 𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 didekati  dengan  nilai respirasi sebagai faktor koreksi terhadap 𝑤 𝑝𝑜𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖𝑎𝑙 yaitu sebagai  kehilangan  alokasi  biomassa  aktual  pada tanaman. Laju pertumbuhan biomassa aktual (Handoko, 1994) dapat diduga menggunakan Persamaan (10) dan (11).
𝑄 10 =   2 (𝑇−20)/10 (10)
𝑑𝑤 𝑎𝑘𝑡 (ℎ) =  𝑤 𝑝𝑜𝑡 − 𝑘𝑚 ∗ 𝑤 𝑎𝑘𝑡(ℎ−1) ∗ 𝑄 10 (11)
dimana 𝑑𝑤 𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 laju pertumbuhan biomassa aktual (MJ m -2 hari -1 ), 𝑤 𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 biomassa aktual (MJ m -2 hari -1 ), 𝑄 10 faktor  koreksi  respirasi, T  suhu  lingkungan  ( o C), 𝑘𝑚 koefisien  respirasi  pemeliharaan  (0.14  sampai  dengan 0.015) (Sheehy dan Mitchell, 2013). Setelah nilai 𝑑𝑤 𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 diketahui,  kemudian  diubah  ke  nilai 𝑊 𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 untuk melihat  pertumbuhan  biomassa  setiap  hari  setelah tanam (HST). 𝑊 𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 yang didapat masih berada dalam satuan energi yaitu MJ m -2 . Hasil 𝑊 𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 dikonversi ke dalam  bentuk  satuan  berat  menggunakan  Persamaan (12) dan (13).
𝑊 𝑎𝑘 (𝑀𝐽 𝑡𝑎𝑛𝑎𝑚𝑎𝑛 −1 ) = 𝑊 𝑎𝑘 (𝑀𝐽 𝑚 −2 ) 𝑘𝑒𝑟𝑎𝑝𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑡𝑎𝑛𝑚𝑛 (12)
𝑊 𝑎𝑘 (𝑔 𝑡𝑎𝑛𝑎𝑚𝑎𝑛 −1 ) = 𝑊 𝑎𝑘 (𝑀𝐽) 7𝑥 10 −3 (𝑀𝐽𝑔 −1 ) (13)
dimana kerapatan tanaman sebesar 9 tanaman m -2 .

## Validasi Model
Validasi  dilakukan  dengan  uji  plot  1:1  (Ghasemi dan  Zahediasl,  2012)  antara  data  hasil  prediksi  model pertumbuhan  biomassa  dan  data  observasi.  Jika  data hasil model dan data observasi tersebut makin berimpit pada  plot  1:1  berarti  data  hasil  model  dapat memprediksi pertumbuhan biomassa tanaman.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Profil Energi Tanaman
Nilai Bowen ratio ( β ) menggambarkan ratio energi yang digunakan untuk pemanasan udara ( sensible heat, H)  dengan  energi  digunakan  untuk  penguapan  (latent heat,  H L ) .  Suhu  (T)  lingkungan  dan  daun  pada  pukul 23:58 WIB sampai dengan 08:13 WIB tanggal 5 Januari 2017  (Gambar  2a)  mengalami  perubahan  kecil  pada rentang 20 hingga 25 o C, dengan nilai RH (kelembaban relatif) stabil pada 99  %.  Sedangkan pada pukul 08:43 sampai  dengan  10:28  WIB,  T  lingkungan  dan  daun mengalami peningkatan menjadi 25  hingga  32 o C. Hal ini menjelaskan ketika T mengalami peningkatan maka laju  pemuaian  volume  udara  lebih  besar  daripada  laju penguapan air, sehingga RH mengalami penurunan.
Perubahan  nilai  perbedaan  suhu ( δ T)  dan perbedaan tekanan uap air ( δ e) terlihat pada Gambar 2b menyebabkan  nilai β mengalami  perubahan  signifikan pada jam 00:43, 03:28, dan 10:28 WIB yang dipengaruhi oleh nilai T dan RH. Perubahan ini terjadi akibat adveksi yaitu  perubahan  panas  secara  horizontal  yang mengakibatkan  perubahan  fisik  di  udara  sehingga menyebabkan  nilai  T  dan  RH  di  lahan  mengalami perubahan. Pada pukul 10:28 aktivitas adveksi (Gambar 2a)  menyebabkan  RH  yang  terukur  pada  lingkungan menurun  secara  signifikan  dari  nilai  98%  hingga  79%. Sedangkan,  RH  pada  daun  terukur  stabil  pada  kisaran 85%-95%. Perbedaan penurunan kelembaban relatif ini mengakibat nilai β (Gambar 2c) mengalami penurunan yang sangat signifikan pada pukul 10:28 WIB.
Perbedaan  RH  lingkungan  dan  daun  perlakuan N0%M0  terukur  pada  pukul  14:48  hingga  17:18  WIB tanggal 29 Desember 2016 (Gambar 3a) mencapai 10% dengan penurunan T daun dan lingkungan yang terukur
stabil  pada  kisaran  25 o C-31 o C.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  pada  pukul  14:48  hingga  17:18  WIB  terjadi adveksi  sehingga  nilai  RH  lingkungan  mengalami penurunan  yang  lebih  besar  dibandingkan  pada  RH daun.  Hal  ini  berdampak  pada  nilai δ e  yang  menurun secara signifikan dari 300  menjadi 50  Pa (Gambar  3b), dan nilai β meningkat secara signifikan dari rentang 0.02 hingga 0.4 (Gambar 3c) pada pukul 14:48 hingga 17:18 WIB.
Laju  penguapan  air  tanaman  pada  pukul  10:13 sampai  dengan  11:18  WIB  mengalami  kenaikan  yang cukup signifikan tergambar pada nilai T lingkungan dan daun  mengalami  peningkatan  ditandai  dengan penurunan RH lingkungan dan daun pada rentang nilai 60%-80% tanggal 30 Desember 2016 (Gambar 3a). Nilai β pada jam 14:23 WIB tanggal 29 Desember 2016 mulai mengalami peningkatan yang cukup tajam (Gambar 3c) disebabkan oleh nilai δ e yang stabil pada rentang 220- 300 Pa, sedangkan nilai δ T mengalami perubahan yang signifikan pada rentang nilai 0.02 o C-0.9 o C (Gambar 3b). Pola sensible heat flux (H) mengikuti pola latent heat flux (H L ), karena pemanasan udara dan penguapan air oleh daun tanaman saling  berhubungan satu sama yang  lain.  Bila  terjadi  evaporasi,  maka  sistem  yang berevaporasi mengalami pengurangan energi, sedangkan aliran energi akan bersifat positif. Perlakuan N0%M0  mempunyai  fluktuasi  energi  yang  terukur sensor untuk setiap hari.
Puncak  energi  radiasi  yang  terintersepsi  pada tanggal  29  Desember  2016  (Gambar  4a)  tercatat  pada pukul 12:05 WIB berada pada nilai 580 J/m 2 , dan pada tanggal  30  Desember  2016  tercatat  pada  pukul  12:10 WIB berada pada nilai 421 J/m 2 terukur dalam resolusi 5 menitan.  Energi  yang  terintersepsi  akan  terkonversi  ke energi  H  atau  H L yang  bergantung  pada  nilai β, dan dimanfaatkan untuk memanaskan udara dan melakukan penguapan air dari stomata daun ke lingkungan.
Gambar  3c  menunjukkan  bahwa  nilai β relatif besar pada jam 09:48 WIB tanggal 29 Desember 2016. Nilai β akan relatif besar pada saat pertambahan energi radiasi yang diserap oleh daun. Hal ini menjelaskan pada saat tersebut kemampuan udara untuk menerima panas terasa  (H)  masih  cukup  besar  yang  dikeluarkan  oleh daun tanaman sebagai respon terhadap lingkungannya (Gambar  4a)  sehingga  udara  terasa  lembab.  Proporsi energi  yang  terkonversi  menjadi  H  lebih  besar  pada pukul 09:48 WIB berada pada nilai 112 J/m 2 .
Gambar 2 Variasi diurnal: (a) nilai T dan RH, (b) nilai δ T dan δ e pada ketinggian yang berbeda, (c) nilai Bowen ratio, (d) nilai Bowen ratio telah dikoreksi dengan adveksi, pada tanggal 5 Januari 2017 untuk tanaman perlakuan N50%M0 atau ternaungi 50%.
Proporsi  energi  yang  terkonversi  menjadi  H L lebih  banyak  pada  saat  nilai β menurun  meskipun fluktuasinya  cukup  besar  (Gambar  3c).  Hal  ini menjelaskan ketika nilai β cendurung menurun, proporsi energi yang terkonversi untuk melakukan penguapan air (H L )  oleh  daun  tanaman  lebih  besar  dibandingkan dengan panas terasa (H). Terlihat bahwa pada tanggal 29
Desember  dan  30  Desember  2016  aktivitas  energi  H L untuk menguapkan air oleh daun tanaman lebih besar pada  pukul  14:10  hingga  17:30  WIB  untuk  kedua  hari tersebut.  Proporsi  energi  H L untuk  menguapkan  udara melalui  stomata  daun  tanaman  berada  pada  rentang nilai 39-422 J/m 2 untuk tanggal 29 Desember 2016 dan rentang  nilai  29-122  J/m 2 untuk  tanggal  30  Desember 2017.
Gambar 3 Variasi nilai harian: (a) T dan RH, (b) δ T dan δ e pada ketinggian yang berbeda, dan (c) Bowen ratio pada tanggal 29 – 30 Desember 2016 pada tanaman perlakuan N0%M0 atau tanpa naungan.
Energi  radiasi  tidak  terintersepsi  oleh  daun tanaman  pada  pukul  12:40  WIB  pada  tanggal  30 Desember  2016  selama  beberapa  menit.  Hal  ini disebabkan oleh radiasi matahari tidak dapat menyinari lahan  tanaman  kedelai  karena  tertutupi  awan.  Pada pukul  12:40  WIB  tidak  ada  aktivitas  H L dan  H  yang tergambarkan  pada  pukul  tersebut,  sehingga  keadaan dilahan  observasi  terasa  sejuk  untuk  selang  beberapa menit.
Nilai  H  dan  H L mengalami over  estimated  atau melampaui nilai intersepsi radiasi matahari (Gambar 5b). Hal ini disebabkan oleh aktivitas adveksi yang terjadi dan terukur oleh sensor sehingga menganggu nilai suhu dan
kelembaban di lahan. Perlakuan N50%M0 pada Gambar 5  menunjukkan  fluktuasi  energi  yang  terukur  sensor untuk  setiap  hari.  Puncak  energi  radiasi  yang terintersepsi pada tanggal 4 Januari 2017 (Gambar  5a) tercatat  pada  pukul  10:10  WIB  sebesar  128  J/m 2 ,  dan pada tanggal 5 Januari 2017 (Gambar 5b) tercatat pada pukul  14:10  WIB  pada  kisaran  235  J/m 2 yang  terukur dalam resolusi 5 menitan.
Nilai β maksimum yang terukur dinilai 0.57 pada tanggal 5 Januari 2017 lebih besar dibandingkan dengan rata-rata  nilai β tanggal  4  Januari  2017  (0.42).  Hal  ini menjelaskan pada tanggal 5 Januari 2017 lebih banyak energi  yang  dikonversi  menjadi  H  untuk  memanaskan
udara  sebagai  respon  tanaman  terhadap  lingkungan sekitar.  Pada  pukul  09:20  WIB  (Gambar  5b)  tercatat
bahwa energi untuk memanaskan udara (H) berada pada nilai 40 J/m 2 .
Gambar 4 Sebaran neraca energi oleh daun tanaman secara diurnal tanggal 29 Desember 2016 (a) dan 30 Desember 2016 (b) pada perlakuan N0%M0.
Terlihat  pada  pukul  11:50  hingga  16:50  WIB tanggal  4  dan  5  Januari  2017  energi  lebih  banyak dikonversi  ke  dalam  bentuk  H L .  Hal  ini  menjelaskan bahwa  tanaman  lebih  butuh  menguapkan  air  sebagai respon tanaman ke lingkungan. Tanaman menjaga suhu pada daun tetap stabil pada kondisi pertumbuhan yang optimal, dengan cara menguapkan air melalui stomata sehingga daun tidak terlalu kering.

## Analisis Model Pertumbuhan Biomassa
Daun merupakan  bagian  penting  pada tanaman dalam proses fotosintesis karena daun berfungsi untuk mengintersepsi  radiasi  matahari.  Jumlah  energi  yang diintersepsi  bergantung  pada  indeks  luas  daun. Tumbuhan  yang  memperoleh  periode  penyinaran pendek  dan  intensitas  cahaya  yang  rendah,  akan menyebabkan  penyediaan  hasil  materi  kasar  dari fotosintesis  berkurang.  Semakin  banyak  tanaman menyerap  energi  dari  daun  semakin  optimal  tanaman melakukan fotosintesis karena energi yang tersedia oleh tanaman tercukupi.
Pertumbuhan biomassa sangat bergantung pada radiasi matahari. Pada perlakuan  N0%M0 lebih banyak menyerap  energi  (Gambar  4)  daripada  perlakuan N50%M0 (Gambar 5) sehingga pertumbuhan biomassa lebih optimal pada N0%M0. Pada saat radiasi matahari maksimum,  energi  yang  tercatat  pada  perlakuan N0%M0  rata-rata  di  atas  400  J/m 2 (Gambar  5),  dan energi yang tercatat pada perlakuan N50%M0 rata-rata di  bawah  250  J/m 2 (Gambar  6).  Hal  ini  menyebabkan pertumbuhan biomassa tanaman kedelai N0%M0 lebih baik  dengan  perbandingan  biomassa  hampir  dua  kali lipat dari N50%M0 (Gambar 8b) pada 12 minggu setelah tanam (MST).
Berdasarkan konsep neraca energi daun tanaman, selain digunakan sebagai energi yang digunakan untuk fotosintesis, radiasi intersepsi juga berupa panas terasa pada  permukaan  daun  (H)  dan  energi  panas  untuk evapotranspirasi daun tanaman (H L ) . Neraca energi daun tanaman  terdiri  dari sensible  heat  flux  (H),  dan  latent heat  flux  (H L ).  Energi  harian  yang  dikonversi  menjadi energi H (Gambar 6) stabil dalam 90 HST pada perlakuan
N0%M0.  Energi  yang  diintersepsi  oleh  daun  tanaman banyak dikonversi ke energi H L . Nilai H L cendurung lebih besar  pada  28  HST  yang  berada  pada  rentang  nilai  6 hingga 7 MJ/m 2 . Saat umur tanaman dalam kondisi yang optimal pada 60 HST, nilai H L mengalami penurunan dan stabil pada nilai 2  MJ/m 2 , dan kembali naik  menjelang
panen dengan nilai H berada pada rentang nilai 4 hingga 8 MJ/m 2 . Nilai H L yang relatif besar sehingga tanaman kedelai  pada  perlakuan  N0%M0  banyak  melakukan penguapan  air  sebagai  bentuk  respon  tanaman terhadapat  lingkungan.  Nilai  H L yang  relatif  besar mengakibatkan T bertambah tinggi dan RH berkurang.
Gambar 5 Sebaran neraca energi oleh daun tanaman secara diurnal tanggal 4 Januari 2017 (a) dan 5 Januari 2017 (b) pada perlakuan N50%M0.
Energi  yang  diserap  oleh  tanaman  di  lahan ternaungi 50% jauh lebih kecil dibandingkan energi yang diserap  oleh  tanaman  tanpa  naungan  (Gambar  4). Tanaman  kedelai  perlakuan  N50%M0  memerlukan energi  lebih  yang  diserap  sebelumnya  dalam berfotosintesis,  sehingga  hasil  yang  maksimal  bisa tercapai  pada  pertumbuhan  biomassa  tanaman ternaungi  50%.  Terlihat  pada  Gambar  5  dan  6 menunjukkan  semakin  banyak  energi  yang  diserap membuat pertumbuhan biomassa semakin besar.
Energi  harian  yang  dikonversi  menjadi  energi  H (Gambar  7)  mengalami  fluktuatif  dalam  90  HST  (hari setelah  tanam)  pada  perlakuan  N50%M0.  Pada  tiga minggu  awal  pertumbuhan  biomassa  tanaman  kedelai energi  H  mengalami  peningkatan  dari  0.2  sampai dengan 0.6 MJ/m 2 . Hal ini menjelaskan tanaman masih muda,  dengan  jumlah  rumput  yang  masih  sedikit  dan jarak  tanaman  masih  renggang,  sehingga  radiasi langsung  mengenai  permukaan  tanah  mengakibatkan suhu menjadi lebih hangat.
Gambar 6 Perbandingan nilai H dan HL harian pada pertumbuhan biomassa model simulasi tanaman kedelai perlakuan N0%M0 atau tanpa naungan
Tanaman  mulai  tumbuh pada  keadaan  maksimal pada  rentang  tanggal  26  November  hingga  15 Desember  2016  nilai  H  menurun  stabil  pada  nilai  0.3 MJ/m 2 karena tajuk lebih banyak menggunakan energi untuk  melakukan penguapan. Nilai H meningkat stabil pada nilai 1.4 MJ/m 2 pada saat menjelang panen. Penggunaan  energi  H L di  lahan  N50%M0  saling berkaitan  dengan  energi  H  (Gambar  7).  Tanaman
melakukan  penguapan  dimanfaatkan  juga  untuk melepas  panas  lebih  banyak  lingkungan.  Hal  ini berbanding terbalik pada perlakuan N0%M0 yang lebih banyak  mengkonversi  energi  H L dibandingkan  dengan energi H. Naungan atau paranet yang menutupi lahan kedelai  N50%M0  menyebabkan  panas  terperangkap lebih  banyak,  sehingga  lingkungan  N50%M0  lebih lembab dibandingkan dengan N0%M0.
Gambar 7 Perbandingan nilai H dan HL harian pada pertumbuhan biomassa model simulasi tanaman kedelai perlakuan N50% atau ternaungi 50%.

## Validasi Model Simulasi
Validasi  model  simulasi  tanaman  kedelai  dalam menduga pertumbuhan biomassa dilakukan dengan uji plot  1:1  (Gambar  8).  Perbandingan  data  pertumbuhan biomassa dilakukan dari MST ke-1 hingga ke-12. Uji plot 1:1  dilakukan  dengan  membandingkan  hasil  data observasi dan data model simulasi.
Hasil  analisis  plot  perbandingan  biomassa  hasil simulasi  dengan  observasi  (Gambar  8)  menunjukkan pola pertumbuhan biomassa model memiliki pola yang sama dengan biomassa observasi pada kedua perlakuan. Uji t berpasangan antara hasil model dan hasil observasi
perlakuan  N0%M0  menunjukkan  hasil  pengujian  yang tidak berbeda nyata (P>0.05) dengan P-Value 0.72. Uji t berpasangan juga dilakukan antara hasil model dan hasil observasi  perlakuan  N50%M0  menunjukkan  hasil pengujian yang berbeda nyata (P<0.05) dengan P-Value 0.01.  Hal  ini  menjelaskan  bahwa  hasil  pertumbuhan biomassa  perlakuan  N50%M0  hanya  mengikuti  pola hasil  pertumbuhan  model,  tetapi  nilai  untuk  MST  5 hingga  12  selalu under  estimated  atau  di  bawah perkiraan.  Jadi,  model  pertumbuhan  biomassa pendekatan  neraca  energi  daun  tanaman  pada perlakuan N0%M0 dapat memprediksi dengan baik.
Gambar 8 Perbandingan pertumbuhan biomassa dan uji plot 1:1 hasil model simulasi dengan hasil perlakuan (a) N0%M0, dan (b) N50%M0.

## KESIMPULAN
Tanaman  kedelai  memanfaatkan  energi  H ( sensible  heat  flux)  dan  H L ( latent  heat  flux)  untuk memanaskan udara dan menguapkan air pada tanaman. Penggunaan energi tersebut berbeda setiap  perlakuan disebabkan  jumlah  energi  yang  diintersepsi.  Energi intersepsi  matahari  yang  tercatat  pada  perlakuan N0%M0 rata-rata di atas 400 J/m 2 , dan pada perlakuan N50%M0  rata-rata  dibawah  250  J/m 2 .  Pertumbuhan biomassa  tanaman  kedelai  pada  12  MST  untuk perlakuan  N0%M0  menghasilkan  berat  61  gram, sedangkan  perlakuan  N50%M0  36  gram.  Hal  ini membuktikan semakin banyak energi yang diintersepsi oleh  daun  tanaman  semakin  besar  pertumbuhan biomassa tanaman.
Hubungan antara hasil model dan hasil observasi berdasarkan  uji  plot  1:1,  menunjukkan  hasil  simulasi biomassa pada perlakuan N0%M0 mendekati garis plot 1:1, sedangkan hasil simulasi pada perlakuan N50%M0 cenderung  berada  di  bawah  garis  plot  1:1  ( under estimated).  Hasil  uji  t  berpasangan  antara  hasil  model dan  hasil  observasi  pada  perlakuan  N0%M0 menunjukkan hasil   yang tidak berbeda nyata (P>0.05) dengan P-Value  0.72,  sedangkan  pada  perlakuan N50%M0  menunjukkan  hasil  yang  berbeda  nyata (P<0.05) dengan P-Value 0.01. Jadi, model pertumbuhan
biomassa pendekatan neraca energi daun tanaman lebih baik  memprediksi  pertumbuhan  biomassa  tanaman kedelai N0%M0.

## DAFTAR PUSTAKA
Allen, R.G., Pereira, L.S., Raes, D., Smith, M., 1998. Crop evapotranspiration  -  Guidelines  for  computing crop  water  requirements  -  FAO  Irrigation  and drainage paper 56.
Arya,  S.,  1988.  Introduction  of  Micrometeorology, Second.  ed,  International  Geophysics  Series. Academic Press, San Diego.
Boote, K.J., JONES, J.W., WHITE, J.W., ASSENG, S., LIZASO,
J.I.,  2013.  Putting  mechanisms  into  crop production models. Plant, Cell & Environment 36, 1658 – 1672. https://doi.org/10.1111/pce.12119 Chuine, I., de Cortazar-Atauri, I.G., Kramer, K., Hänninen, H., 2013. Plant Development Models, in: Schwartz,
M.D. (Ed.), Phenology: An Integrative Environmental  Science.  Springer  Netherlands, Dordrecht, pp. 275 – 293. https://doi.org/10.1007/978-94-007-6925-0_15
Craufurd,  P.Q.,  Vadez,  V.,  Jagadish,  S.V.K.,  Prasad,  P.V.V., Zaman-Allah, M., 2013. Crop science experiments designed  to  inform  crop  modeling.  Agricultural and Forest Meteorology 170, 8 – 18.
https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2011.09.003 Dong, S.X., Davies, S.J., Ashton, P.S., Bunyavejchewin, S.,
Supardi,  M.N.N.,  Kassim,  A.R.,  Tan,  S.,  Moorcroft, P.R.,  2012.  Variability  in  solar  radiation  and temperature  explains  observed  patterns  and trends  in  tree  growth  rates  across  four  tropical forests. Proc Biol Sci. https://doi.org/10.1098/rspb.2012.1124
Foken,  T.,  2008.  Micrometeorology.  Springer,  Berlin,
Heidelberg.
García-Vila,  M.,  Fereres,  E.,  2012.  Combining  the simulation  crop  model  AquaCrop  with  an economic model for the optimization of irrigation management  at  farm  level.  European  Journal  of Agronomy 36, 21 – 31. https://doi.org/10.1016/j.eja.2011.08.003
Ghasemi,  A.,  Zahediasl,  S.,  2012.  Normality  tests  for statistical  analysis:  a  guide  for  non-statisticians.
International  journal  of  endocrinology  and metabolism 10, 486 – 489.
https://doi.org/10.5812/ijem.3505
Gutschick,  V.P.,  2016.  Leaf  Energy  Balance:  Basics,  and Modeling from Leaves to Canopies, in: Hikosaka, K.,  Niinemets,  Ü.,  Anten,  N.P.R.  (Eds.),  Canopy Photosynthesis:  From  Basics  to  Applications. Springer  Netherlands,  Dordrecht,  pp.  23 – 58. https://doi.org/10.1007/978-94-017-7291-4_2 Hammer, G., McLean, G., Doherty, A., van Oosterom, E., Chapman, S., 2016. Sorghum Crop Modeling and Its Utility in Agronomy and Breeding, in: Sorghum: State  of  the  Art  and  Future  Perspectives,
Agronomy  Monographs.  American  Society  of
Agronomy and Crop Science Society of America,
Inc., Madison, WI. https://doi.org/10.2134/agronmonogr58.2014.00 64
Handoko, 1994. Dasar Penyusunan dan Aplikasi Model Simulasi  Komputer  untuk  Pertanian.  Jurusan Geofisika dan Meteorologi, FMIPA-IPB, Bogor.
Hatfield, J.L., Prueger, J.H., 2015. Temperature extremes: Effect on plant growth and development. Weather and Climate Extremes 10, 4 – 10. https://doi.org/10.1016/j.wace.2015.08.001
Kaufman, M., Marsh, W., 2013. Physical Geography: Great Systems  and  Global  Environtment.  Cambrigde University Press, New York.
Kloss, S., Pushpalatha, R., Kamoyo, K.J., Schütze, N., 2012. Evaluation  of  Crop  Models  for  Simulating  and Optimizing Deficit Irrigation Systems in Arid and Semi-arid  Countries  Under  Climate  Variability. Water  Resources  Management  26,  997 – 1014. https://doi.org/10.1007/s11269-011-9906-y Poorter, H., Jagodzinski, A.M., Ruiz-Peinado, R., Kuyah, S., Luo,  Y.,  Oleksyn,  J.,  Usoltsev,  V.A.,  Buckley,  T.N., Reich,  P.B.,  Sack,  L.,  2015.  How  does  biomass distribution  change  with  size  and  differ  among species? An analysis for 1200 plant species from five  continents.  New  Phytologist  208,  736 – 749. https://doi.org/10.1111/nph.13571 Rauff,  K.O.,  Bello,  R.,  2015.  A  Review  of  Crop  Growth Simulation  Models  as  Tools  for  Agricultural Meteorology. Agricultural Sciences 06, 1098 – 1105. https://doi.org/10.4236/as.2015.69105 Sheehy, J., Mitchell, P., 2013. Designing rice for the 21st century:  the  three  laws  of  maximum  yield, Discussion Paper. IRRI, Los Banos.
Singels,  A.,  2013.  Crop  Models,  in:  Sugarcane: Physiology, Biochemistry, and Functional Biology. John  Wiley  &  Sons,  Ltd,  pp.  541 – 577. https://doi.org/10.1002/9781118771280.ch20 Song, X., BARBOUR, M.M., FARQUHAR, G.D., VANN, D.R.,
HELLIKER, B.R., 2013. Transpiration rate relates to within-  and  across-species  variations  in  effective path  length  in  a  leaf  water  model  of  oxygen isotope enrichment. Plant, Cell & Environment 36, 1338 – 1351. https://doi.org/10.1111/pce.12063 Tilly,  N.,  Hoffmeister,  D.,  Cao,  Q.,  Huang,  S.,  Lenz- Wiedemann,  V.,  Miao,  Y.,  Bareth,  G.,  2014. Multitemporal crop surface models: accurate plant height measurement and biomass estimation with terrestrial laser scanning in paddy rice. Journal of Applied Remote Sensing 8, 1 – 24.
Van Roekel, R.J., Purcell, L.C., 2014. Soybean Biomass and
Nitrogen  Accumulation  Rates  and  Radiation  Use Efficiency in a Maximum Yield Environment. Crop Science 54, 1189 – 1196. https://doi.org/10.2135/cropsci2013.08.0546 Ye,  H.,  Yuan,  Z.,  Zhang,  S.,  2013.  The  Heat  and  Mass Transfer  Analysis  of  a  Leaf.  Journal  of  Bionic Engineering 10, 170 – 176. https://doi.org/10.1016/S1672-6529(13)60212-7