## Dinamika Intersepsi Radiasi Surya untuk Pemodelan Biomassa Kering Tanaman Kedelai (Glycine Max (L.) Merrill)
Dynamics of Intercepted Solar Radiation to Simulate Dry Matter of Soybean (Glycine Max (L.) Merrill)
Pono Ngatui, Handoko, Bregas Budianto * , dan Marliana Tri Widyastuti
Departemen Geofisika dan Meteorologi, Gedung FMIPA, IPB, Jl. Meranti Wing 19 Lv.4 Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680
A R T I C L E I N F O
Article history: Received 13 March 2017 Received in revised from 21 May 2017 Accepted 2 June 2017
doi: 10.29244/j.agromet.31.1.43-52

## Keywords:
Photosynthetically active radiation Plant biomass Shierary-rice model Sunshine duration
t test
A B S T R A C T
Solar  radiation  greatly  affects  the  development  of  plant  biomass.  The  process  of plant development is complex. Here, we simplified this complexity through modeling experiment  by  integrating  climate  variables.  This  study  aims  to  determine  the dynamics  of  canopy  intercepted  solar  radiation  under  soybean  ( Glycine  Max  (L.) Merrill). We employed the shierary-rice model to calculate plant biomass. The results showed that intercepted radiation  continuosly increased  during vegetative phase, whereas the radiation remains constant during generative phase. Our observation confirmed that the pattern of intercepted radiation followed the angular pattern of sunlight. The intercepted radiation was optimum at 10:00 to 14:00 pm, and it was used  to  form  the  plant  dry  matter.  We  found  that  the  intercepted  radiation contributed  until  12%.  Based  on  this  contribution,  we  built  our  crop  model  of soybean biomass. Our model performed well in simulating dry biomass with high R 2 (0.9),  and  as  indicated  by  the  plot  1:1  between  dry  matter  of  model  and  field observations. Further, the result of t test between model and observed data confirm this strong corelation ( p-value 0.07).

## PENDAHULUAN
Pertanian  dapat  diartikan  sebagai  proses pemanenan  atau  pemanfaatan  energi  radiasi  untuk menghasilkan  makanan  dan  serat  (Handoko,  1994). Pemanfaatan radiasi matahari oleh tanaman dilakukan melalui  proses  fotosintesis.  Proses  fotosintesis  akan menyerap sebagian dari radiasi matahari pada panjang gelombang  0.4-0.7 𝜇𝑚 atau  sering  disebut photosynthetically  active  radiation  (PAR)  (Monteith, 1972). Besar nilai PAR yang dimanfaatkan oleh tanaman berkisar  40-50%  dari  nilai  radiasi  matahari  total  yang diterima oleh permukaan bumi (Escobedo et al., 2009; Li et al., 2010; Yu et al., 2015). Energi PAR akan selalu diserap selama fotosintesis dan diubah menjadi energi kimia  untuk  pertumbuhan  biomassa  organ  tanaman (Kirschbaum, 2011; Lukito and Rohmatiah, 2013; Malhi et al., 2015).
Pertumbuhan  tanaman  merupakan  proses pertambahan biomassa. Faktor iklim (curah hujan, suhu, radiasi  matahari)  merupakan  faktor  primer  yang
* Corresponding author: bregasb@yahoo.com
mempengaruhi  pertumbuhan  biomassa  tanaman (Dong et al., 2012; Hatfield and Prueger, 2015; Zhang et al.,  2013).  Mekanisme  pertumbuhan  tanaman  sangat kompleks,  termasuk  seberapa  besar  pengaruh intersepsi  radiasi  terhadap  pertumbuhan  tanaman (Cabrera-Bosquet  et  al.,  2016;  Dandan  et  al.,  2013; Marsal  et  al.,  2014).  Proses  tersebut  dapat disederhanakan dengan menggunakan model.
Model merupakan penyederhanaan suatu sistem, sedangkan sistem sendiri merupakan penjelasan suatu proses atau gabungan beberapa proses yang berbeda (Handoko,  1994).  Model  simulasi  tanaman  belum banyak  dikembangkan  di  Indonesia.  Model  simulasi tanaman dapat dikembangkan dan diuji dengan data percobaan  lapang  sehingga  dapat  digunakan  untuk prediksi potensi produksi pada masa yang akan datang (Li et al., 2014) atau perubahan kondisi iklim tertentu (Yuliawan and Handoko, 2016). Model dapat digunakan sebagai landasan untuk menentukan kapan waktu yang tepat untuk menanam agar hasil produksi yang didapat bernilai maksimal.
Model  simulasi  tanaman  yang  berbasis  pada model Shierary  Rice  (Handoko,  1994),  menggunakan parameter  radiasi  dalam  penentuan  biomassa  yang dihasilkan  oleh  tanaman.  Pendugaan  biomassa menggunakan naraca radiasi sebagai input energi yang diterima  oleh  tanaman.  Model Shierary  Rice  dapat digunakan  sebagai  dasar  penyusunan  model  simulasi tanaman  untuk  tanaman  selain  padi,  misal  kedelai. Komoditas  kedelai  merupakan  komoditas  terpenting ketiga di Indonesia setelah padi dan jagung. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola intersepsi radiasi pada tanaman kedelai mulai awal tanam hingga panen dan  mengembangkan  model  pertumbuhan  untuk menduga pertumbuhan biomassa.

## METODE PENELITIAN

## Bahan dan Data Penelitian
Penelitian  lapang  dilakukan  di  Desa  Cilubang Mekar, Situ Gede, Bogor Barat. Analisis data dilakukan di  Laboratorium  Agrometeorologi  dan  Laboratorium Instrumentasi Departemen Geofisika dan Meteorologi, Institut Pertanian Bogor. Data penelitian diambil pada periode Oktober 2016 hingga Januari 2017.
Bahan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data  radiasi  yang  didapat  dari  pengukuran  di lapang,  data  parameter  iklim  dari automatic  weather station  (AWS),  dan  data  biomasssa  hasil  pengukuran lapang.  Selain  itu  digunakan  solarimeter  untuk mengukur  radiasi  secara  manual.  Tahapan  penelitian untuk pemodelan biomassa tanaman kedelai disajikan pada Gambar 1.

## Prosedur Pengambilan dan Analisis Data
Penelitian  dilakukan  dengan  menggunakan enam  perlakuan  yaitu:  (1)  perlakuan  mulsa  plastik dalam  naungan  (MPP  N50),  (2)  mulsa  plastik  luar naungan  (MPP  N0),  (3)  mulsa  alumunium  dalam naungan  (MPM  N50),  (4)  mulsa  alumunium  luar naungan  (MPM  N0),  (5)  tanpa  mulsa  dalam  naungan (M0 N50), dan (6) tanpa mulsa luar naungan (M0 N0). Masing-masing  perlakuan  dibuat  3  bedengan.  Satu bedengan  memiliki  populasi  81  tanaman  dan  jarak antar tanaman adalah 30 cm. Contoh bedeng disajikan pada Gambar  2a. Pengambilan data  radiasi dilakukan melalui  dua  cara  yaitu  dengan  menggunakan solarimeter yang terhubung dengan logger dan secara manual.  Pengambilan  data  secara  manual  dilakukan dalam kurun waktu dua kali seminggu.
Data radiasi yang diambil secara manual yaitu data  radiasi  di  atas  kanopi  dan  bawah  kanopi. Sedangkan data radiasi yang diambil  secara otomatis yaitu radiasi pada empat bagian pada tanaman kedelai. Data radiasi hasil pengukuran manual digunakan untuk mengetahui  fungsi  radiasi  intersepsi  terhadap  nilai radiasi total dari awal tanam hingga panen. Nilai radiasi yang diperolah dari pengukuran menggunakan logger otomatis  digunakan  untuk  mengetahui  fungsi  radiasi intersepsi secara diurnal dari tajuk atas hingga bawah
(Gambar 2b). Nilai intersepsi yang diperoleh digunakan untuk  menduga besar biomassa yang dihasilkan oleh tanaman. Fungsi biomassa diperoleh dari hasil regresi terhadap  nilai  intersepsi  radiasi.  Biomassa  hasil pengukuran lapang  digunakan untuk  menduga besar nilai  biomassa  aktual  serta  besar  nilai  respirasi.  Nilai biomassa  aktual  dan  respirasi  kemudian  digunakan untuk menduga nilai biomassa tanaman potensial hasil proses respirasi.
Gambar 2 Ilustrasi penanaman tanaman kedelai dan pengukuran radiasi di lapang. (a) Contoh bedeng untuk penanaman tanaman kedelai yang di naungi dan (b) skema pengukuran data radiasi pada empat ketinggian berbeda.
Hasil  analisis  data  diperoleh  nilai  intersepsi radiasi  secara  diurnal  dari  awal  tanam  hingga  panen. Intersepsi radiasi secara diurnal  kemudian di konversi menjadi harian untuk dikoreksi terhadap nilai LAI. Nilai intersepsi  radiasi  hasil  koreksi  kemudian  digunakan untuk  input  energi  dalam  proses  pembentukkan biomassa tanaman.

## Pemodelan Tanaman Kedelai
Model dibangun dengan menggunakan dasar model Shierary  Rice.  Data  radiasi  hasil  analisis kemudian  digunakan  untuk  membentuk  model simulasi  tanaman  kedelai  dengan  asumsi  bahwa pembentukan  biomassa  tanaman  dipengaruhi  nilai radiasi  intersepsi.  Model  pertumbuhan  memodelkan aliran  massa  yang  terjadi  pada  masing-masing  organ tanaman.  Model  pertumbuhan  menjadikan  nilai intersepsi  radiasi  hasil  pengukuran  sebagai  input pembentukan  biomassa.  Intersepsi  yang  diperoleh kemudian  diregresikan  dengan  nilai  biomassa  hasil pengukuran  lapang  yang  telah  dikonversi  kedalam bentuk energi yaitu setara dengan 7x10 -3 MJ/gr untuk mendapat  nilai  biomassa  aktual.  Biomassa  potensial didapat  dari  nilai  biomassa  aktual  dan  dijumlahkan
dengan nilai respirasi atau energi buangan. Persentase biomassa  potensial  kemudian  digunakan  sebagai koefisien  pembentukan  biomassa  dalam  model. Respirasi  tanaman  dapat  diperoleh  menggunakan Persamaan (1) dan (2).
𝑟𝑒𝑠𝑝𝑖𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑘𝑚 ∗ 𝑄10 ∗ 𝑊 𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 (1) 𝑄10 = 2 (𝑇−20)/10 (2)
Dimana km  adalah  koefisien  respirasi  pemeliharaan (kg/kg), Q10 adalah koeffisien suhu  dengan  T adalah suhu  dalam 0 C, W aktual biomassa  organ  (kg/ha).
Biomassa hasil model kemudian divalidasi menggunakan  data  observasi  yang  tidak  digunakan untuk kalibrasi model.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Radiasi Surya
Radiasi diurnal memiliki pola sinusoidal. Radiasi akan  meningkat  berdasarkan  sudut  datang  matahari hingga mencapai nilai puncak, setelah itu nilai radiasi mengalami  penurunan  kembali  membentuk  fungsi
sinusoidal.  Nilai  maksimum  radiasi  pada  bulan Oktober-November  2016  sebesar  620  W/m 2 dengan rata-rata  radiasi  yaitu 290 W/m 2 (Gambar  3a). Radiasi maksimum  pada  bulan  November-Desember  2016 sebesar 620 W/m 2 dengan  nilai rata-rata radiasi yaitu 250 W/m 2 (Gambar 3b). Radiasi pada Desember 2016- Januari  2017  memiliki  nilai  maksimum  sebesar  900 W/m 2 dengan  rata-rata  radiasi  sebesar  300  W/m 2 (Gambar 3c). Rata-rata radiasi pada petengahan bulan memiliki nilai terkecil karena pada pertengahan bulan matahari  berada  pada  titik  terjauh  di  belahan  bumi selatan berdasarkan gerak semu tahunan matahari.
Panjang  hari  selama  proses  penelitian  memiliki nilai yang berbeda-bada dalam tiga bulan waktu tanam. Satu bulan  Oktober-November rata-rata panjang hari berada  pada  rentang  sembilan  jam  dengan  lama penyinaran rata-rata sebesar enam jam per hari. Bulan November-Desember  memiliki  panjang  hari  rata-rata yaitu  sembilan  jam  dengan  lama  penyinaran  sebesar empat  jam  per  hari.  Satu  bulan  Desember-Januari memiliki  panjang  hari  rata-rata  yaitu  10  jam  dengan lama penyinaran yaitu sebesar lima jam per hari. Rata- rata  persentase  radiasi  matahari  terhadap  radiasi maksimum  dalam  satu  hari  selama  pertumbuhan kedelai, secara berurut yaitu sebesar 66%, 50% dan 45%.
Lama  penyinaran  dalam  satu  hari  dipengaruhi oleh  tingkat  keawanan  (Bodas-Salcedo  et  al.,  2016; Chiacchio  and  Wild,  2010).  Tingkat  keawanan  yang tinggi menyebabkan lama penyinaran dalam satu hari semakin  kecil.  Tingkat  keawanan  yang  tinggi  dalam satu  hari  pada  bulan  pertama  berada  antara  pukul 12:00 hingga pukul 15:00 WIB. Rata-rata bulan kedua awan  banyak  terbentuk  setelah  pukul  10:00  WIB,  hal tersebut disebabkan variasi diurnal radiasi yang tinggi. Satu bulan terakhir variasi radiasi sangat tinggi mulai pagi  hari  hingga  sore  hari  yang  menunjukkan  bahwa awan mulai terbentuk dari pagi hingga sore.
Tingkat keawanan berdampak pada besar energi radiasi yang sampai ke permukaan. Tingkat keawanan yang tinggi berdampak semakin kecil energi matahari yang  mencapai  permukaan.  Besar  energi  radiasi tertinggi yang diterima  oleh permukaan berada pada satu bulan awal dengan nilai keawanan sebesar 30%. Satu  bulan  terakhir  memiliki  energi  terbesar  kedua dengan  tingkat  keawanan  sebesar  50%.  Bulan  kedua merupakan  bulan  dengan  nilai  energi  radiasi  yang terkecil dengan tingkat keawanan sebesar 55%.
Pola keawanan dari bulan pertama hingga bulan ketiga  membentuk  pola  yang  berbeda.  Satu  bulan pertama awan mulai terbentuk setelah pukul 12:00 WIB. Bulan  kedua  awan  mulai  terbentuk  lebih  awal  yaitu sekitar  pukul  11:00  WIB.  Bulan  terakhir  awan  mulai terbentuk lebih cepat yaitu sekitar pukul 10:00 WIB. Hal ini terjadi karena pada bulan pertama belum memasuki
musim  penghujan,  sedangkan  dengan  pertambahan bulan  kedua  mulai  masuk  musim  penghujan,  dan diakhir  bulan  merupakan  puncak  hujan.  Variasi  pada bulan terakhir yang tinggi menunjukkan bahwa terjadi banyak tutupan awan.
Radiasi  surya  rata-rata  selama  periode  tanam sebesar  7.8  MJ/m 2 /hari.  Radiasi  pada  awal  fase penanaman  relatif  konstan.  Pertengahan  fase  yaitu pada minggu ke-7 hingga minggu ke-10 setelah tanam nilai  radiasi  mulai  menurun,  hal  ini  terjadi  karena selama  selang  waktu  tersebut  tingkat  keawanan  di lokasi penanaman relatif tinggi. Minggu ke-11 setelah panen  nilai  radiasi  kembali  meningkat  hingga  panen. Radiasi yang di peroleh dari pengukuran terdapat nilai data  yang  kosong.  Data  kosong  kemudian dibangkitkan dari data iklim Stasiun Cikarawang-Badan Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika  (BMKG) terdekat  (Gambar  3d).  Pola  radiasi  di  lapang  dengan data  radiasi  Stasiun  Cikarawang  memiliki  pola  yang sama akan tetapi nilai radiasi hasil pengukuran relatif lebih kecil dari data radiasi Stasiun Cikarawang.
Nilai  radiasi  pengukuran  lapang  memilki  pola yang sama terhadap  data radiasi  Stasiun Cikarawang. Pola  yang  sama  digunakan  sebagai  dasar  untuk pengisisan  data  yang  kosong  pada  pengukuran dengan  menggunakan  regresi  linear.  Regresi  linear antara  radiasi  dari  AWS  dengan  data  Stasiun Cikarawang menunjukkan bahwa nilai radiasi dari AWS memiliki nilai 0.54 dari nilai radiasi Stasiun Cikarawang (Gambar  3e).  Fungsi  hasil  keluaran  regresi  digunakan sebagai fungsi untuk mengisi data kosong.
Radiasi secara musiman memiliki pola monsunal. Bulan  pertama  yaitu  pada  akhir  Oktober  dan  awal November  radiasi  relatif  konstan.  Pada  pertengahan masa tanam yaitu pada akhir bulan November dan awal Desember  radiasi  mengalami  penurunan.  Akhir  masa tanam  yaitu  pada  akhir  bulan  Desember  dan  awal Januari  rata-rata  radiasi  kembali  meningkat  (Gambar 3f). Pola yang dihasilkan dari rata-rata radiasi mengikuti pola  gerak  semu  tahunan  matahari  yaitu  pada  bulan desember matahari berada pada jarak terjauh di lintang selatan.

## Radiasi Surya pada Perlakuan Naungan
Perlakuan  naungan  digunakan  untuk  melihat respon  tanaman  terhadap  radiasi  yang  diterima  oleh tanaman. Pengukuran besar nilai radiasi yang mencapai permukaan  tanaman  dilakukan  pada  kisaran  waktu pukul  09.00  hingga  pukul  13.00  dengan  tujuan menghindari pengaruh radiasi baur. Besar nilai radiasi yang mencapai permukaan tanaman dibawah naungan berada pada kisaran nilai 55% dari radiasi yang datang. Radiasi yang melewati paranet hampir sebagian besar merupakan radiasi gelombang panjang.
Gambar 3 Nilai radiasi matahari di lokasi penelitian. Rerata variasi diurnal radiasi pada periode: (a) bulan Oktober-November, (b) bulan  November-Desember, dan  (c) bulan  Desember-Januari.  Radiasi  matahari yang diukur  dengan AWS  dan diukur di Stasiun Cikarawang-BMKG: (d) nilai radiasi harian, (e) regresi data AWS dengan data stasiun, dan (f) radiasi harian setelah pengisian data kosong.
Radiasi  yang  mencapai  permukaan  paranet  akan diredam sebesar 50% dari radiasi yang datang (Tabel 1). Energi  yang  tersisa  dari  proses  peredaman  paranet akan diubah menjadi radiasi gelombang panjang.

## Intersepsi Radiasi dari Pengukuran Manual
Data  radiasi  hasil  observasi  digunakan  untuk menentukan  nilai  radiasi  yang  diintersepsi  oleh tanaman.  Pengukuran  yang  dilakukan  secara  manual digunakan  untuk  melihat  pola  intersepsi  dari  awal tanam hingga panen. Pola persentase intersepsi radiasi berdasarkan waktu terus meningkat dari hari pertama setelah  tanam  sampai  hari  ke-42  setelah  tanam  atau
pada  fase  vegetatif.  Intersepsi  radiasi  mulai  konstan pada  fase  generatif  yang  disebabkan  oleh  kerapatan daun tanaman mulai merata.
Semua  perlakuan  yang  dilakukan  dalam penelitian  memiliki  pola  yang  sama  dalam mengintersepsi  radiasi  surya.  Hasil  regresi  antara persentase intersepsi radiasi terhadap waktu diperoleh bahwa  nilai  persentase  intersepsi  radiasi  cenderung meningkat  terhadap  waktu  pada  fase  vegetatif.  Nilai persentase  intersepsi  cenderung  konstan  pada  fase generatif,  sehingga  pada  fase  generatif  digunakan fungsi diurnal untuk menentukan nilai intersepsi radiasi.
Persentase  intersepsi  pada  20  hari  setelah tanam  pada  masing-masing  perlakuan  memiliki perbedaan (Gambar 4). Perlakuan mulsa plastik tanpa naungan  dengan  mulsa  alumunium  tanpa  naungan menunjukkan  nilai  persentasi  intersepsi  kurang  dari 50%,  sedangkan  pada  perlakuan  yang  lain menunjukkan  nilai  persentase  yang  lebih  besar  dari 50%.  Berdasarkan  nilai  persentase  intersepsi  yang diperoleh pada awal pengukuran menunjukkan bahwa tanaman memanfaatkan energi paling optimum berada pada perlakuan dalam naungan.
Fase  generatif  memiliki  persentase  intersepsi yang cenderung konstan. Persentase intersepsi sempat mengalami penurunan pada fase generatif tepat pada
60 hari setelah tanam. Penurunan terjadi pada semua perlakuan,  hal  ini  terjadi  karena  daun  pada  tanaman mengalami  gangguan  yaitu  terdapat  beberapa  daun pada tanaman yang layu dan mengering.
Fase  generatif  memiliki  persentase  intersepsi yang cenderung konstan. Persentase intersepsi sempat mengalami penurunan pada fase generatif tepat pada enam puluh hari setelah tanam. Penurunan terjadi pada semua  perlakuan,  hal  ini  terjadi  karena  daun  pada tanaman  mengalami  gangguan  yaitu  terdapat beberapa  daun  pada  tanaman  yang  layu  dan mengering.
Gambar 4 Persentase intersepsi radiasi perlakuan: (a) mulsa plastik dalam naungan, (b) mulsa plastik luar naungan, (c) mulsa alumunium dalam naungan, (d) mulsa alumunium luar naungan, (e) tanpa mulsa dalam naungan, dan (f) tanpa mulsa luar naungan

## Pola Intersepsi secara Diurnal
Pola intersepsi radiasi secara diurnal mengikuti pola  sinusoidal.  Semakin  besar  radiasi  yang  diterima
oleh tanaman maka nilai intersepsi radiasi juga semakin meningkat.  Berdasarkan  persentase  intersepsi  dapat dilihat bahwa saat radiasi kurang dari 190 W/m 2 maka
nilai  persentase  intersepsi  radiasi  sebesar  85%  akan tetapi  saat  radiasi  lebih  besar  dari  190  W/m 2 nilai persentase intersepsi radiasi berada disekitar 75%.
Radiasi  matahari  yang  mencapai  permukaan daun  pada  bagian  bawah  cenderung  memiliki  pola yaitu pukul 10.00 sampai pukul 14.00 radiasi matahari cenderung  mencapai  permukaan  daun  di  bagian bawah. Besar persentase radiasi yang diterima lapisan bagian  bawah  tanaman  berkisar  antara  13%  hingga 25%.  Radiasi  dapat  mencapai  bagian  daun  terbawah pada  selang  waktu  tersebut  karena  nilai  radiasi  yang optimum  berada  pada  selang  waktu  tersebut. Hasil pengukuran  dapat  diketahui  bahwa  tanaman memanfaatkan  nilai  radiasi  secara  maksimal  berada pada  selang  waktu  pukul  10.00  hingga  14.00.  Hasil pengukuran  menunjukkan  bahwa  daun  mengalami penerimaan  radiasi  dari  lapisan  atas  hingga  bawah berada  pada  selang  waktu  10.00  hingga  14.00. Penerimaan  radiasi  dari  semua  lapisan  tersebut mengakibatkan  semua  daun  mengalami  proses
fotosintesis.  Penambahan  biomassa  dari  tanaman sangat  efektif  pada  selang  waktu  tersebut  dengan melihat besar radiasi yang diterima oleh tanaman.

## Rata-rata Intersepsi Radiasi Mingguan
Rata-rata  intersepsi  radiasi  mingguan  secara diurnal didapat dari fungsi intersepsi. Intersepsi radiasi terus meningkat dari awal tanam hingga minggu ke 6 setelah tanam. Intersepsi mengalami penurunan pada minggu ke-7 karena pada selang waktu minggu ke-7 hingga  ke-10  nilai  keawanan  yang  relatif  tinggi sehingga nilai radiasi pada minggu ini relatif lebih kecil. Faktor tanaman juga berpengaruh terhadap penurunan intersepsi yaitu pada minggu ke-7 daun menjadi layu dan  mengering.  Tanaman  mulai  menghijau  kembali pada  minggu  ke-11  setelah  dilakukan  pemakaian pestisida.  Intersepsi  pada  minggu  ke-11  mulai meningkat  karena  tanaman  mulai  menghijau  kembali (Gambar 5).
Intersepsi radiasi selalu meningkat pada empat minggu awal. Minggu pertama rata-rata nilai intersepsi sebesar  50  W/m 2 .  Rata-rata  nilai  intersepsi  kembali meningkat  menjadi  100  W/m 2 pada  minggu  kedua. Rata-rata nilai intersepsi juga meningkat pada minggu ketiga  dan  keempat  secara  berturut-turut  yaitu  150 W/m 2 dan  200  W/m 2 .  Minggu  kelima  dan  keenam intersepsi relatif konstan karena nilai radiasi yang relatif konstan dengan rata-rata  nila  intersepsi berada pada nilai  300  W/m 2 .  Minggu  ketujuh  nilai  intersepsi mengalami penurunan sekitar 30% dari minggu ke-6. Penurunan intersepsi berlanjut ke minggu ke-8 hingga minggu  ke-9.  Intersepsi  kembali  meningkat  pada
minggu  ke-11  hingga  panen  karena  radiasi  yang mencapai tanaman kembali meningkat.

## Intersepsi Radiasi dan Tanaman
Intersepsi  radiasi  memiliki  korelasi  positif dengan  biomassa  daun  suatu  tanaman.  Pertambahan biomassa daun dalam suatu tanaman akan berdampak pada peningkatan nilai intersepsi radiasi yang diterima oleh tanaman. Pertambahan nilai biomassa daun akan berakibat  pada  peningkatan  tutupan  lahan  oleh tanaman sehingga nilai radiasi yang diterima tanaman semakin meningkat (Gambar 6).

## Gambar 6 Persentase pembentukan biomassa aktual dari nilai intersepsi radiasi
Hasil intersepsi  diurnal yang  didapat  kemudian digunakan untuk penentuan biomassa tanaman. Hasil intersepsi yang diperoleh dari perhitungan digunakan sebagai input energi pembentukkan biomassa. Fungsi biomassa  terhadap  intersepsi  mengalami  hubungan linear. Biomassa aktual yang terbentuk  dari intersepsi memiliki nilai 3.1% dari nilai intersepsi radiasi.
Hasil  biomassa  aktual  digunakan  untuk memperoleh  nilai  respirasi  tanaman  dengan menggunakan nilai Q10 yang berkorelasi terhadap nilai suhu udara. Hasil respirasi yang diperoleh dijumlahkan dengan  nilai  biomassa  aktual  maka  didapat  nilai biomassa  potensial.  Rata-rata  nilai  penambahan biomassa berada pada kisaran 12% dari nilai intersepsi radiasi.  Hasil  dari  fungsi  tersebut  tersebut  digunakan sebagai input model simulasi tanaman kedelai.

## Model Simulasi Tanaman Kedelai
Hasil  biomassa  keluaran  model  yang  diperoleh memiliki pola yang sama dengan pengukuran lapang. Hasil  model  dapat  lebih  besar  atau  lebih  kecil  dari observasi.  Pengujian  secara  uji  plot  1:1  menunjukkan
biomassa keluaran model mempunyai pola yang sama dengan  biomassa  hasil  observasi.  Hasil  uji t menunjukkan  bahwa  biomassa  keluaran  model  tidak berbeda nyata (P>0.05). Hasil uji t menunjukkan bahwa p-value sebesar 0.07.
Biomassa  yang  dihasikan  tanaman  kemudian didistribusikan ke  beberapa organ. Hasil pengamatan lapang  diperoleh  nilai  persentase  penerimaan biomassa  dari  berbagai  organ  di  empat  bagian berdasarkan  pola  yang  dihasilkan  dari  pengukuran lapang.  Bagian  pertama  biomassa  paling  besar dialirkan  ke  daun  sebesar  44%  kemudian  oleh  akar sebesar  35%  dan  sebagian  lain  dialirkan  ke  batang. Pertambahan  umur  tanaman  partisi  biomassa  yang menuju ke akar dan daun semakin menurun sedangkan pada batang justru semakin meningkat. Pertumbuhan tanaman sering dilihat dari pertambahan biomassa dari suatu  tanaman.  Gambar  7  menunjukkan  hasil perbandingan biomassa pada berbagi organ tanaman hasil  model  dengan  hasil  observasi.  Hasil  uji  plot  1:1 menunjukkan  bahwa  nilai  keluaran  model  menyebar disekitar nilai observasi.
Gambar 7 Perbandingan antar biomassa dan plot 1:1 akar (a), batang (b), daun (c), dan polong (d) prediksi model dan observasi

## KESIMPULAN
Radiasi intersepsi meningkat secara linear pada fase  vegetatif,  sedangkan  pada  fase  generatif cenderung  tetap.  Nilai  intersepsi  radiasi  pada  fase generatif mengikuti pola diurnal. Pola intersepsi secara diurnal  menunjukkan  saat  radiasi  bernilai  lebih  besar dari  190  W/m 2 maka  persentase  radiasi  berada  pada kisaran 75%, sedangkan saat radiasi bernilai kurang dari 190  W/m 2 maka  persentase  intersepsi  berada  pada kisaran  85%.  Radiasi  dapat  mencapai  bagian  daun paling bawah berada pada selang pukul 10.00 hingga 14.00. Hasil intersepsi radiasi digunakan sebagai input energi  untuk  menentukan  biomassa  tanaman.  Besar
energi  untuk  pembentukan  biomassa  adalah  sebesar 12%  dari  nilai  intersepsi  radiasi.  Hasil  uji  plot  1:1 menunjukkan  pola  biomassa  hasil  model  mengikuti hasil  dari  observasi.  Hasil  uji t  berpasangan menunjukkan model tidak berbeda nyata dengan nilai observasi dangan p-value yaitu 0.07.

## DAFTAR PUSTAKA
Bodas-Salcedo, A., Hill, P.G., Furtado, K., Williams, K.D., Field,
P.R.,  Manners,  J.C.,  Hyder,  P.,  Kato,  S.,  2016.  Large Contribution of Supercooled Liquid Clouds to the Solar Radiation Budget of the Southern Ocean. J. Climate 29, 4213 – 4228. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-15-0564.1
Chiacchio, M., Wild, M., 2010. Influence of NAO and clouds on long-term seasonal variations of surface solar radiation in  Europe.  Journal  of  Geophysical  Research: Atmospheres 115.
https://doi.org/10.1029/2009JD012182
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
Escobedo,  J.F.,  Gomes,  E.N.,  Oliveira,  A.P.,  Soares,  J.,  2009.
Modeling hourly and daily fractions of UV, PAR and NIR to global solar radiation under various sky conditions at Botucatu,  Brazil.  Applied  Energy  86,  299 – 309. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2008.04.013
Handoko, 1994. Dasar Penyusun dan Aplikasi Model Simulasi Komputer untuk Pertanian. IPB Press, 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
Kirschbaum,  M.U.F.,  2011.  Does  Enhanced  Photosynthesis Enhance  Growth?  Lessons  Learned  from  CO 2 Enrichment  Studies.  Plant  Physiol.  155,  117. https://doi.org/10.1104/pp.110.166819
Li, R., Zhao, L., Ding, Y., Wang, S., Ji, G., Xiao, Y., Liu, G., Sun, L.,
2010.  Monthly  ratios  of  PAR  to  global  solar  radiation measured  at  northern  Tibetan  Plateau,  China.  Solar Energy 84, 964 – 973. https://doi.org/10.1016/j.solener.2010.03.005
Li,  T.,  Hasegawa,  T.,  Yin,  X.,  Zhu,  Y.,  Boote,  K.,  Adam,  M.,
Bregaglio,  S.,  Buis,  S.,  Confalonieri,  R.,  Fumoto,  T., Gaydon, D., Marcaida, M., Nakagawa, H., Oriol, P., Ruane, A.C.,  Ruget,  F.,  Singh,  B.-,  Singh,  U.,  Tang,  L.,  Tao,  F., Wilkens,  P.,  Yoshida,  H.,  Zhang,  Z.,  Bouman,  B.,  2014. Uncertainties  in  predicting  rice  yield  by  current  crop models  under  a  wide  range  of  climatic  conditions.
Global Change Biology 21, 1328 – 1341. https://doi.org/10.1111/gcb.12758
Lukito,  M.,  Rohmatiah,  A.,  2013.  Estimasi  Biomassa  dan Karbon  Tanaman  Jati  Umur  5  Tahun  (Kasus  Kawasan Hutan  Tanaman  Jati  Unggul  Nusantara  (JUN)  Desa Krowe,  Kecamatan  Lembeyan  Kabupaten  Magetan). Agri-Tek 14, 1 – 23. Malhi,  Y.,  Doughty,  C.E.,  Goldsmith,  G.R.,  Metcalfe,  D.B., Girardin,  C.A.J.,  Marthews,  T.R.,  Aguila-Pasquel,  J., Aragão, L.E.O.C., Araujo-Murakami, A., Brando, P., Costa, A.C.L., Silva-Espejo, J.E., Farfán Amézquita, F., Galbraith, D.R.,  Quesada,  C.A.,  Rocha,  W.,  Salinas-Revilla,  N., Silvério,  D.,  Meir,  P.,  Phillips,  O.L.,  2015.  The  linkages between  photosynthesis,  productivity,  growth  and biomass in lowland Amazonian forests. Global Change Biology 21, 2283 – 2295. https://doi.org/10.1111/gcb.12859
Monteith,  J.L.,  1972.  Solar  Radiation  and  Productivity  in Tropical Ecosystems. Journal of Applied Ecology 9, 747 – 766. https://doi.org/10.2307/2401901
Permanasari, I., Kastono, D., 2012. Pertumbuhan Tumpangsari Jagung dan Kedelai Pada Perbedaan Waktu Tanam dan Pemangkasan Jagung. Jurnal Agroteknologi 3, 13 – 20.
Yu,  X.,  Wu,  Z.,  Jiang,  W.,  Guo,  X.,  2015.  Predicting  daily photosynthetically  active  radiation  from  global  solar radiation  in  the  Contiguous  United  States.  Energy Conversion and Management 89, 71 – 82.
https://doi.org/10.1016/j.enconman.2014.09.038 Yuliawan, T., Handoko, I., 2016. The Effect of Temperature Rise to Rice Crop Yield in Indonesia uses Shierary Rice Model with  Geographical  Information  System  (GIS)  Feature. Procedia  Environmental  Sciences  33,  214 – 220. https://doi.org/10.1016/j.proenv.2016.03.072
Zhang, B., Cao, J., Bai, Y., Zhou, X., Ning, Z., Yang, S., Hu, L., 2013.  Effects  of  rainfall  amount  and  frequency  on vegetation growth in a Tibetan alpine meadow. Climatic Change 118, 197 – 212. https://doi.org/10.1007/s10584- 012-0622-2