DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.400 Vol. 4, No. 2, Mei 2024, Hal. 655-664 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Identifikasi Nilai Konstanta Daun Tanaman Rambutan dan Jambu Air Berbasis Pengolahan Citra Digital
Farchan Mushaf Al Ramadhani *1
1 Program Studi Agroteknologi, Fakultas Pertanian, Universitas Pekalongan, Indonesia Email: 1 farchanmushaf@unikal.ac.id

## Abstrak
Daun merupakan salah satu organ tanaman yang penting, karena pada daun terdapat bagian berlangsungnya proses fotosintensis  dan  transpirasi  yang  menentukan  pertumbuhan  tanaman.  Data  luas  daun  diperlukan  untuk pengukuran indeks luas daun dan asimilasi bersih. Terdapat beberapa metode pengukuran luas daun, salah satu metode yang paling cepat dan mudah digunakan adalah pengukuran luas daun berdasarkan dimensi daun (panjang dan  lebar).  Namun  untuk  mendapatkan  akurasi  yang  tinggi  perlu  digunakan  faktor  koreksi  yang  optimal. Berdasarkan dari pertimbangan tersebut, tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan model konstanta luas daun ( k ) berbasis pengolahan citra digital yang sangat berguna untuk meningkatkan akurasi pengukuran luas daun dengan studi kasus pada daun tanaman rambutan dan jambu air. Penelitian ini dilakukan di Laboratorium Agroteknologi  Universitas  Pekalongan.  Penelitian  ini  merupakan  penelitian  identifikasi  dengan  melakukan pengamatan  dan  pengukuran  dimensi  daun  untuk  menghasilkan  nilai  konstanta  ( k )  daun.  Analisis  data menggunakan R 2 , RMSE , NRMSE , NSE , dan d . Hasil penelitian didapatkan nilai konstanta daun tanaman rambutan sebesar 0,738 dan jambu air sebesar 0,680. Nilai konstanta tersebut dapat digunakan dalam pengukuran luas daun untuk tanaman rambutan dan jambu air dengan menggunakan metode dimensi daun (panjang dan lebar). Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  dengan  menggunakan  nilai  konstanta  tersebut  dalam  mengukur  luas  daun menggunakan metode dimensi daun menghasilkan korelasi yang sangat kuat dan linier dengan pengukuran luas daun menggunakan pengolahan citra digital. Selain itu, berdasarkan hasil analisis statistik didapatkan bahwa nilai konstanta tersebut sangat baik dan akurat dalam memprediksi luas daun.
Kata kunci : Jambu Air, Konstanta Daun, Luas Daun, Pengolahan Citra Digital, Rambutan

## Abstract
Leaves are one of the important plant organs because leaves contain parts of the processes of photosynthesis and transpiration  that  determine  plant  growth.  Leaf  area  data  is  needed  for  measuring  leaf  area  index  and  net assimilation. There are several methods for measuring leaf area, one of the fastest and easiest methods to use is measuring leaf area based on leaf dimensions (length and width). However, to obtain high accuracy it is necessary to  use  an  optimal  correction  factor.  Based  on  these  considerations,  this  research  aims  to  develop  a  leaf  area constant (k) model based on digital image processing which is very useful for increasing the accuracy of leaf area measurements with case studies on the leaves of rambutan and water apple plants. This research was conducted at  the  Agrotechnology  Laboratory,  Pekalongan  University.  This  research  is  an  identification  research  by observing  and  measuring  leaf  dimensions  to  produce  leaf  constant  (k)  values.  Data  analysis  uses  R 2 ,  RMSE, NRMSE, NSE, and d. Based on the research results, it was found that the leaf constant value of rambutan plants was 0.738, and water apple was 0.680. These constant values can be used to measure leaf area for rambutan and water apple plants using the leaf dimension method (length and width). The research results show that using these constant  values  in  measuring  leaf  area  using  the  leaf  dimension  method  produces  a  very  strong  and  linear correlation  with  measuring  leaf  area  using  digital  image  processing.  Apart  from  that,  based  on  the  results  of statistical analysis, it was concluded that this constant value was very good and accurate in predicting leaf area.
Keywords : Digital Image Processing, Leaf Area, Leaf Constant, Rambutan, Water Apple

## 1. PENDAHULUAN
Daun  merupakan  salah  satu  organ  tanaman  yang  penting,  karena  pada  daun  terdapat  bagian berlangsungnya proses fotosintensis dan transpirasi yang menentukan pertumbuhan tanaman (Andrian
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.400 Vol. 4, No. 2, Mei 2024, Hal. 655-664 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
et al., 2022; Irwan & Wicaksono, 2017; Nurholis et al., 2023; Usman et al., 2018). Ratusan khloroplas yang  terdapat  pada  daun  dewasa  memiliki  peran  terhadap  proses  fotosintesis  (Andrian  et  al.,  2022; Susilo,  2015).  Oleh  sebab  itu,  data  luas  daun  adalah  salah  satu  parameter  penting  dalam  analisis pertumbuhan suatu tanaman.
Data luas daun diperlukan untuk pengukuran indeks luas daun dan asimilasi bersih (Nurholis et al., 2023; Wicaksono & Kadapi, 2021). Indeks luas daun adalah perbandingan antara luas daun tanaman dengan luas kanopi yang ditutupinya untuk melihat efektivitas tanaman dalam melakukan fotosintesis (Bréda, 2003; Risdiyanto & Setiawan, 2007). Laju asimilasi bersih yaitu indikator pertumbuhan yang menghitung  peningkatan  bobot  tanaman  per  luas  daun  (Nurholis  et  al.,  2023;  Shipley,  2002,  2006). Selain  itu,  data luas  daun  juga  diperlukan  untuk  memperkirakan respirasi,  evaporasi  dan fotosintesis yang dapat terjadi (Lindroth et al., 2008).
Beberapa metode pengukuran luas daun yang ada yaitu metode dimensi daun atau konstanta daun (Chaudhary  et  al.,  2012;  Susilo,  2015),  metode  kertas  milimeter  (Pandey  &  Singh,  2011),  metode gravimetri  (Irwan  &  Wicaksono,  2017),  metode scanning dan  metode Leaf  Area  Meter (LAM) (Chandran S et al., 2015; Huang et al., 2005; Nie et al., 2010; Sala et al., 2015; Tech et al., 2018; Tu et al., 2021). Metode dimensi daun merupakan metode yang paling mudah digunakan dengan berdasarkan dimensi  daun  (panjang  dan  lebar),  tetapi  untuk  akurasi  yang  tinggi  perlu  digunakan  faktor  koreksi (konstanta)  yang  optimal  (Chaudhary  et  al.,  2012).  Sedangkan  metode  kertas  milimeter  merupakan metode yang sangat sulit diterapkan karena membutuhkan ketelitian yang tinggi, waktu yang lama dan tidak cocok untuk daun yang berbentuk majemuk (Pandey & Singh, 2011). Metode gravimetri kertas merupakan metode yang menerapkan prinsip luas daun ditaksir melalui perbandingan berat (gravimetri). Metode  tersebut  membutuhkan  waktu  yang  sangat  lama  dan  membutuhkan  banyak  kertas  (Irwan  & Wicaksono, 2017). Sedangkan metode scanning dan metode LAM merupakan metode pengukuran luas daun yang paling akurat  (Chandran S et al., 2015; Huang et al., 2005; Nie et al., 2010; Sala et al., 2015; Tech et al., 2018; Tu et al., 2021). Namun pada penerapannya selain alatnya yang mahal, metode tersebut tidak dapat digunakan untuk daun yang memiliki ukuran yang besar.
Berdasarkan beberapa metode tersebut, salah satu metode yang paling cepat dan mudah digunakan adalah pengukuran luas daun berdasarkan dimensi daun (panjang dan lebar). Namun untuk mendapatkan akurasi  yang  tinggi  perlu  digunakan  faktor  koreksi  yang  optimal  (Sala  et  al.,  2015;  Susilo,  2015). Berdasarkan dari pertimbangan tersebut, maka tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan model  konstanta  luas  daun  (k)  berbasis  pengolahan  citra  digital  yang  sangat  berguna  untuk meningkatkan  akurasi  pengukuran  luas  daun  dengan  studi  kasus  pada  daun  tanaman  rambutan  dan jambu  air.  Pemilihan  metode  pengolahan  citra  digital  dalam  mengukur  luas  daun  karena  memiliki tingkat presisi yang tinggi yaitu sebesar 99,95-100% (Sala et al., 2015).

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Alat dan Bahan
Penelitian  ini  dilakukan  di  Laboratorium  Agroteknologi  Universitas  Pekalongan.  Bahan  yang digunakan yaitu daun tanaman rambutan ( Nephelium lappaceum L.) dan jambu air ( Eugenia aquea L.) masing-masing sejumlah 30 daun. Sedangkan alat yang digunakan yaitu Kamera Canon Mirrorless M3, tripod vertikal dan horizontal, akrilik, kertas manila warna putih, objek tuntun warna hitam ukuran 5x5 cm, penggaris, laptop dan software ImageJ .

## 2.2. Model Konseptual
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  identifikasi  dengan  melakukan  pengamatan dan  pengukuran dimensi daun untuk menghasilkan nilai konstanta (k) daun. Nilai konstanta (k) daun tersebut kemudian dapat  digunakan  untuk  membantu  menghitung  luas  daun  menggunakan  metode  panjang  kali  lebar (Montgomery, 1911) dengan rumus:
(1)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.400 Vol. 4, No. 2, Mei 2024, Hal. 655-664 p-ISSN: 2808-148X
https://jurnal-id.com/index.php/jupin
e-ISSN: 2808-1366
𝑘 = 𝐿𝐴 𝐿×𝑊 (2)
Keterangan: LA = luas daun L =  panjang daun W  =  lebar daun k = konstanta daun.
Untuk mendapatkan nilai konstanta ( k ) daun, maka dilakukan perbandingan nilai antara luas daun sebenarnya yang diukur menggunakan metode pengolahan citra digital dengan luasan daun yang ditaksir menggunakan metode dimensi daun (panjang, lebar dan konstanta daun). Panjang dan lebar daun diukur dengan menggunakan penggaris dengan ketelitian 0,5 mm. Pengamatan dan pengukuran nilai konstanta ( k )  daun  dilakukan  untuk  mendapatkan  nilai  faktor  koreksi  pola  dan  bentuk  daun  sehingga  akan digunakan kembali untuk membantu menghitung luas daun menggunakan metode panjang kali lebar.

## 2.3. Tahapan Penelitian
Pelaksanaan penelitian terdiri dari pengambilan data luas daun menggunakan metode pengolahan citra digital. Pemilihan metode pengolahan citra digital dengan software ImageJ dalam mengukur luas daun karena memiliki tingkat presisi yang tinggi yaitu sebesar 99,95-100% (Martin et al., 2020; Sala et al.,  2015).  Sehingga  diharapkan  dapat  memperoleh  nilai  konstanta  ( k )  daun  tanaman  rambutan  dan jambu  air  yang  optimal  dalam  mengukur  luas  daun  menggunakan  metode  dimensi  daun.  Tahapan penelitian disajikan dalam diagram alir penelitian yang terdapat pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram alir penelitian
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.400 Vol. 4, No. 2, Mei 2024, Hal. 655-664 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366

## 2.4. Analisis Statistik
Hasil pengukuran konstanta ( k ) diolah dengan software Microsoft Excel untuk mendapatkan ukuran statistik  yang  berupa  rata-rata,  standar  deviasi,  Q1,  Q2  (Median),  Q3,  nilai  minimum,  dan  nilai maksimum.  Hasil  dari  ukuran  statistik  ditampilkan  dalam  grafik  boxplot  (Firmansyah  et  al.,  2019; Muddin et al., 2019). Berikut grafik boxplot ditampilkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Boxplot
Hubungan antara luas daun yang diukur dengan luas daun yang diprediksi berdasarkan konstanta luas  daun  (k)  dinilai.  Analisis  regresi  digunakan  untuk  mendapatkan  fungsi  prediksi  luas  daun berdasarkan dimensi daun. Hasil akurasi dievaluasi berdasarkan parameter koefisien korelasi ( R 2 ) – nilai yang  mendekati  1  adalah  yang  terbaik; root  mean  square  error ( RMSE )  dan normalized  root  mean square error ( NRMSE ) – nilai terendah adalah yang terbaik; Nash-Sutchliffe efficiency coefficient ( NSE ) dan Willmott’s index or agreement ( d ) – nilai yang mendekati 1 adalah yang terbaik.
𝑅 2 = [ ∑(𝑂 𝑖 −𝑂̅)−(𝑃 𝑖 −𝑃̅) (𝑂 𝑖 −𝑂̅)×∑(𝑃 𝑖 −𝑃̅) ] (3)
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ ∑(𝑃 𝑖 −𝑂 𝑖 ) 𝑛 (4)
𝑁𝑅𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑂̅ √ ∑(𝑃 𝑖 −𝑂 𝑖 ) 2 𝑛 × 100 (5)
𝑁𝑆𝐸 = 1 − ∑(𝑃 𝑖 −𝑂 𝑖 ) 2 ∑(𝑂 𝑖 −𝑂̅) 2 (6)
𝑑 = 1 − ∑(𝑃 𝑖 −𝑂 𝑖 ) 2 ∑(|𝑃 𝑖 −𝑂̅|+|𝑂 𝑖 −𝑂̅|) 2 (7)
keterangan:
𝑂 𝑖 = data hasil pengamatan
𝑂̅ = rata-rata data hasil pengamatan
𝑃 𝑖 = data hasil prediksi
𝑃̅ = rata-rata data hasil prediksi
𝑛 = jumlah data
𝑑 = index of agreement

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Citra  daun  tanaman  rambutan  dan  jambu  air  setelah  diambil  menggunakan  Kamera  Canon Mirrorless M3 selanjutnya dipindah ke laptop untuk dilakukan pengolahan citra digital.  Pada Gambar
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.400 Vol. 4, No. 2, Mei 2024, Hal. 655-664 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
3 dapat dilihat tahapan pengolahan citra digital untuk menghitung  luas daun menggunakan software ImageJ  dengan  prinsip  perhitungan  jumlah  pixel  (Irwan  &  Wicaksono,  2017;  Madhavi  et  al.,  2022; Umam  et  al.,  2023;  Zhang,  2020).  Objek  citra  daun  dalam  satuan  pixel  diubah  dan  diolah  dengan software ImageJ menjadi satuan luas berdasarkan objek tuntun yang telah diatur skalanya dari satuan pixel ke satuan cm.
(a) (b) (c) (d)
Gambar 3. Pengukuran luas daun berbasis pengolahan citra digital; (a) citra daun rambutan, (b) hasil citra binary rambutan, (c) citra daun jambu air, (d) hasil citra binary jambu air
Data  pengukuran  luas  daun  tanaman  rambutan  dan  jambu  air menggunakan metode pengolahan citra digital disajikan pada Tabel 1. Selain itu, dalam tabel tersebut juga dapat diketahui data dimensi daun (panjang dan lebar) dan nilai hasil perhitungan konstanta daun (Persamaan 2) untuk masing-masing pengamatan. Berdasarkan Persamaan 2 diperoleh nilai konstanta daun dan kemudian didapatkan nilai rata-rata konstanta daun untuk tanaman rambutan sebesar 0,738 dan jambu air sebesar 0,680.
Tabel 1. Hasil pengukuran luas daun menggunakan metode pengolahan citra digital dan
pengukuran dimensi daun Sampel Rambutan Jambu Air Luas daun (cm 2 ) Panjang (cm) Lebar (cm) k Luas daun (cm 2 ) Panjang (cm) Lebar (cm) k 1 92.417 15.0 8.4 0.733 104.08 17.00 8.50 0.720 2 60.306 13.4 6.5 0.692 110.96 22.80 7.90 0.616 3 40.468 10.0 5.6 0.723 108.47 24.00 6.90 0.655 4 80.246 15.0 7.6 0.704 79.12 18.80 6.70 0.628 5 66.093 14.0 6.5 0.726 111.37 21.90 7.50 0.678 6 26.231 7.5 4.7 0.744 141.19 24.20 8.60 0.678 7 49.143 11.6 6.0 0.706 120.34 22.50 8.00 0.669 8 36.667 9.8 5.1 0.734 89.21 20.00 6.60 0.676 9 54.582 12.9 6.1 0.694 121.23 22.00 7.90 0.698 10 41.881 11.3 5.2 0.713 101.90 20.20 7.80 0.647
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.400 Vol. 4, No. 2, Mei 2024, Hal. 655-664 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
11 54.476 11.8 5.8 0.796 112.80 22.10 7.50 0.681 12 50.217 12.2 5.3 0.777 194.58 28.80 10.00 0.676 13 24.947 7.1 4.6 0.764 101.30 23.00 6.40 0.688 14 79.834 14.5 7.4 0.744 79.06 18.00 6.00 0.732 15 35.435 10.2 4.7 0.739 85.46 19.50 6.50 0.674 16 35.979 10.6 4.5 0.754 79.57 18.00 6.30 0.702 17 102.282 16.3 8.6 0.730 95.16 18.60 7.20 0.711 18 90.195 14.7 8.7 0.705 59.77 16.00 5.40 0.692 19 23.586 8.2 4.0 0.719 98.59 19.70 7.30 0.686 20 30.026 7.9 5.3 0.717 118.40 21.00 8.00 0.705 21 60.166 10.6 7.3 0.778 66.21 17.00 6.10 0.638 22 98.800 15.6 8.5 0.745 84.84 21.50 6.20 0.636 23 79.398 13.0 7.9 0.773 86.19 21.40 6.30 0.639 24 85.895 15.1 7.9 0.720 126.75 23.90 7.50 0.707 25 80.140 13.3 7.7 0.783 89.83 15.50 8.00 0.724 26 75.212 13.2 7.7 0.740 94.79 18.50 7.40 0.692 27 81.808 14.3 7.8 0.733 141.44 26.50 8.00 0.667 28 72.211 13.0 7.4 0.751 203.42 25.90 11.20 0.701 29 61.264 12.7 6.2 0.778 125.63 21.60 8.70 0.669 30 43.953 11.0 5.4 0.740 81.00 18.50 6.20 0.706
Gambar 4. Boxplot konstanta daun
Berdasarkan  Gambar  4  menunjukkan  nilai  konstanta  daun  rambutan  dan  jambu  air  memiliki sebaran  nilai  yang  cukup  merata.  Hal  tersebut  dapat  dilihat  dari  sebaran  nilai  yang  relatif  seimbang antara upper whisker dan lower whisker untuk masing-masing tanaman. Selain itu, berdasarkan boxplot tersebut bisa dilihat distribusi datanya relatif merata dengan nilai jangkauan antar kuartilnya yang relatif kecil untuk masing-masing jenis tanaman tanaman.
Grafik  korelasi  luas  daun  terukur  berdasarkan  pengukuran  pengolahan  citra  digital  dengan  luas daun yang diprediksi berdasarkan pengukuran metode dimensi daun menggunakan nilai konstanta yang telah diperoleh dapat dilihat pada Gambar 5. Nilai korelasi antara luas daun terukur dengan luas daun yang diprediksi untuk tanaman rambutan dan jambu air berturut-turut sebesar 0,9904 dan 0,9819. Dapat disimpulkan bahwa korelasi antara luas daun terukur dengan luas daun yang diprediksi memiliki korelasi sangat  kuat  dan  linier,  karena  nilai  R 2 dalam  rentang    0,8-1  adalah  sangat  kuat  (Islam  et  al.,  2021; Ramadhani  et  al.,  2023;  Ramadhani  &  Jalil,  2023;  Suhartanto  et  al.,  2019;  Tech  et  al.,  2018). Berdasarkan  hal  tersebut,  sesuai  dengan  tujuan  penelitian  ini  maka  metode  pengukuran  luas  daun menggunakan dimensi daun dengan nilai konstanta daun untuk rambutan dan jambu air berturut-turut sebesar 0,738 dan 0,680 adalah akurat, linier dan dapat diterapkan dalam mengukur luas daun tanaman tersebut.
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.400 Vol. 4, No. 2, Mei 2024, Hal. 655-664 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Gambar 5. Hubungan luas daun terukur berdasarkan pengukuran metode pengolahan citra digital dengan luas daun yang diprediksi berdasarkan pengukuran metode dimensi daun menggunakan nilai konstanta; (a) rambutan; dan (b) jambu air
Pada  Tabel  2  dapat  dilihat  hasil  analisis  statistik  terhadap  luas  daun  terukur  menggunakan pengolahan citra digital dengan prediksi luas daun menggunakan metode dimensi daun untuk masing- masing daun tanaman rambutan dan jambu air. Berdasarkan hasil analisis statistik tersebut menunjukkan bahwa  metode  prediksi  luas  daun  menggunakan  metode  dimensi  daun  dengan  menggunakan  nilai konstanta yang diperoleh dalam hasil penelitian dapat bekerja sangat baik dan akurat dalam mengukur luas daun untuk masing-masing jenis tanaman. Hal tersebut dibuktikan dengan hasil analisis statistik RMSE , NRMSE, NSE , dan Willmott’s index or agreement ( d ).
Tabel 2. Hasil analisis statistik Tanaman RMSE NRMSE NSE d Rambutan 2.288 0.038 0.990 0.998 Jambu air 4.254 0.040 0.982 0.995
RMSE yaitu besarnya tingkat kesalahan hasil prediksi, semakin kecil nilai RMSE yang diperoleh, maka hasil prediksi akan semakin akurat (Alvar-Beltrán et al., 2021; Ramadhani et al., 2023; Suprayogi et al., 2014). Hal yang serupa juga berlaku untuk NRMSE , semakin kecil (mendekati 0) nilai NRMSE , maka hasil prediksi akan semakin baik (Alvar-Beltrán et al., 2021; Ramadhani et al., 2023). Sedangkan untuk NSE dan Willmott’s index or agreement ( d ) menunjukkan angka yang mendekati 1. Nilai NSE yang  mendekati  1  atau  dalam  rentang  0,75-1  (Alvar-Beltrán  et  al.,  2021;  Nash  &  Sutcliffe,  1970; Ramadhani  et  al.,  2023;  Suhartanto  et  al.,  2019),  maka  dinyatakan  bahwa  nilai konstanta  daun  yang diperoleh dalam mengukur luas daun sangat baik. Sedangkan untuk nilai Willmott’s index or agreement ( d ) yang mendekati 1 atau dalam rentang 0,9-1 (Alvar-Beltrán et al., 2021; Ramadhani et al., 2023) maka dinyatakan bahwa nilai konstanta daun yang diperoleh dalam mengukur luas daun tersebut sangat baik.
Kebutuhan  terhadap  faktor  koreksi  bentuk  daun  atau  nilai  konstanta  ( k )  daun  sangat  diperlukan dalam melakukan  pengukuran luas  daun menggunakan  metode  dimensi daun.  Mengingat  pentingnya daun  bagi  tanaman,  nilai  luas  daun  sangat  penting  untuk  mengetahui  berbagai  variabel  pengamatan lainnya  yang  berkaitan  dengan  daun  misalnya indeks luas  daun  dan asimilasi  bersih  (Nurholis et  al., 2023; Wicaksono & Kadapi, 2021), khloroplas (Andrian et al., 2022; Susilo, 2015), transpirasi, respirasi dan fotosintesis (Andrian et al., 2022; Irwan & Wicaksono, 2017; Lindroth et al., 2008; Nurholis et al., 2023; Usman et al., 2018). Pengukuran luas daun dengan menggunakan metode dimensi daun ini juga sangat terkenal dan sering digunakan di Indonesia (Susilo, 2015), karena metode tersebut mudah, cepat dan  membutuhkan  biaya  yang  rendah.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  penelitian  sejenis  lainnya  untuk mencari nilai konstanta ( k ) daun tanaman lainnya agar dapat digunakan untuk memperoleh nilai luas daun suatu tanaman dengan akurasi yang tinggi menggunakan metode pengukuran dimensi daun.
y = 1,0055x - 0,2473 R² = 0,9904 0 25 50 75 100 125 0 25 50 75 100 125 Lu a s d a u n y a n g d ip re d ik si (c m 2 ) Luas daun terukur (cm 2 ) y = 0,9811x + 2,1005 R² = 0,9819 0 50 100 150 200 250 0 50 100 150 200 250 Lu a s d a u n y a n g d ip re d ik si (c m 2 ) Luas daun terukur (cm 2 )
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.400 Vol. 4, No. 2, Mei 2024, Hal. 655-664 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian didapatkan nilai konstanta daun tanaman rambutan sebesar 0,738 dan jambu air sebesar 0,680. Nilai konstanta tersebut dapat digunakan dalam pengukuran luas daun untuk tanaman rambutan dan jambu air dengan menggunakan metode dimensi daun (panjang dan lebar). Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  dengan  menggunakan  nilai  konstanta  tersebut  dalam  mengukur  luas daun  menggunakan  metode  dimensi  daun  menghasilkan  korelasi  yang  sangat  kuat  dan  linier  dengan pengukuran  luas  daun  menggunakan  pengolahan  citra  digital.  Selain  itu,  berdasarkan  hasil  analisis statistik menyimpulkan bahwa nilai konstanta tersebut sangat baik dan akurat dalam memprediksi luas daun.

## DAFTAR PUSTAKA
Alvar-Beltrán, J., Gobin, A., Orlandini, S., & Marta, A. D. (2021). AquaCrop parametrisation for quinoa in arid environments. Italian Journal of Agronomy , 16 (1749). https://doi.org/10.4081/ija.2020.1749
Andrian, R., Agustiansyah, A., Junaidi, A., & Lestari, D. I. (2022). Aplikasi Pengukuran Luas Daun Tanaman Menggunakan Pengolahan Citra Digital Berbasis Android. Jurnal Agrotropika , 21 (2), 115–123. https://doi.org/10.23960/ja.v21i2.6096
Bréda, N. J. J. (2003). Ground-based measurements of leaf area index: A review of methods, instruments and  current  controversies. Journal  of  Experimental  Botany , 54 (392),  2403–2417. https://doi.org/10.1093/jxb/erg263
Chandran  S,  L.,  Shariff  B,  P.,  J,  P.,  &  Rao  A,  R.  (2015).  Portable  Leaf  Area  Meter:  A  Review. International  Journal  of  Innovative  Research  in  Electrical,  Electronics,  Instrumentation  and Control Engineering , 3 (2), 134–136. https://doi.org/10.17148/ijireeice.2015.3228
Chaudhary, P., Godara, S., Cheeran, A. N., & Chaudhari, A. K. (2012). Fast and accurate method for leaf  area  measurement. International  Journal  of  Computer  Applications , 49 (9),  22–25. https://doi.org/10.5120/7655-0757
Firmansyah,  M.  R.  N.,  Soedibyo,  D.  W.,  &  Wahyuningsih,  S.  (2019).  Pemutuan  Belimbing  Manis (averrhoa carambola l.) Menggunakan Pengolahan Citra Digital Berbasis Jaringan Syaraf Tiruan. Jurnal Agritechno , 12 (2), 121–130. https://doi.org/10.20956/at.v0i0.220
Huang, W., Liu, L., Sun, G., Lu, Y., Wang, J., & Zhao, C. (2005). A novel portable crop environment factors  stress  and  grain  quality  monitoring  instrument. Procedings  of  IEEE  International Geoscience & Remote Sensing Symposium , 554–557. https://doi.org/10.1109/IGARSS.2005.1526234
Irwan, A. W., & Wicaksono, F. Y. (2017). Perbandingan pengukuran luas daun kedelai dengan metode gravimetri, regresi
dan scanner.
Jurnal Kultivasi , 16 (3), 425–429.
https://doi.org/10.24198/kultivasi.v16i3.14448
Islam, S., Reza, M. N., Chowdhury, M., Islam, M. N., Ali, M., Kiraga, S., & Chung, S. O. (2021). Image processing  algorithm  to  estimate  ice-plant  leaf  area  from  RGB  images  under  different  light conditions. IOP  Conference  Series:  Earth  and  Environmental  Science , 924 (1),  1–9. https://doi.org/10.1088/1755-1315/924/1/012013
Lindroth, A., Lagergren, F., Aurela, M., Bjarnadottir, B., Christensen, T., Dellwik, E., Grelle, A., Ibrom, A., Johansson, T., Lankreijer, H., Launiainen, S., Laurila, T., Mölder, M., Nikinmaa, E., Pilegaard, K.,  Sigurdsson,  B.  D.,  &  Vesala,  T.  (2008).  Leaf  area  index  is  the  principal  scaling  parameter forboth  gross  photosynthesis  and  ecosystem  respirationof  northern  deciduous  and  coniferous forests. Tellus B: Chemical and Physical Meteorology , 60 (2), 129–142. https://doi.org/10.1111/j.1600-0889.2006.00330.x
Madhavi, B. G. K., Bhujel, A., Kim, N. E., & Kim, H. T. (2022). Measurement of Overlapping Leaf Area  of  Ice  Plants  Using  Digital  Image  Processing  Technique. Agriculture , 12 (9),  1–11. https://doi.org/10.3390/agriculture12091321
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.400 Vol. 4, No. 2, Mei 2024, Hal. 655-664 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Martin, T. N., Fipke, G. M., Winck, J. E. M., & Marchese, J. A. (2020). ImageJ software as an alternative method for estimating leaf area in oats. Acta Agronomica , 69 (3), 162–169. https://doi.org/10.15446/acag.v69n3.69401
Montgomery,  E.  G.  (1911). Correlation  studies  in  corn.  Annual  report  no.  24.  Agricultural Experimental Station .
Muddin, M. I. U., Soedibyo, D. W., & Wahyuningsih, S. (2019). Identifikasi Varietas Benih Jagung (Zea Mays L.) Menggunakan Pengolahan Citra Digital Berbasis Jaringan Syaraf Tiruan. Teknika , 8 (2), 78–85. https://doi.org/10.34148/teknika.v8i2.173
Nash, J. E., & Sutcliffe, J. V. (1970). River flow forecasting through conceptual models part I  — A discussion  of  principles. Journal  of  Hydrology , 10 ,  282–290.  https://doi.org/10.1016/0022- 1694(70)90255-6
Nie, P., Yang, Y., Liu, F., Zheng, J., & He, Y. (2010). Method of non-destructive measurement for plant leaf  area  and  its  instrument  development. Transactions  of  the  Chinese  Society  of  Agricultural Engineering , 26 (9), 198–202. https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-6819.2010.09.034
Nurholis,  Umam,  C.,  Syafii,  M.,  Damayanti,  E.  N.,  Syaifullah,  Dermawan,  D.  A.,  &  Supyanto,  A. (2023). Penerapan metode digital untuk mengukur indeks luas daun tanaman sawi caisim (Brassica juncae L.). Jurnal Pengelolaan Perkebunan , 4 (1), 8–15. https://doi.org/10.54387/jpp.v4i1.30 Pandey, S. K., & Singh, H. (2011). A simple, cost-effective method for leaf area estimation. Journal of Botany , 1–6. https://doi.org/10.1155/2011/658240
Ramadhani, F. M. Al, Bowo, C., & Slameto, S. (2023). The Use of Aquacrop Model for Soybean in Various Water Availability Within a Lysimeter System. Journal of Applied Agricultural Science and Technology , 7 (4), 399–413. https://doi.org/10.55043/jaast.v7i4.153
Ramadhani, F. M. Al, & Jalil, A. (2023). Analisis Usia Tanaman Padi Berdasarkan Berbagai Indeks Vegetasi Menggunakan Citra Kamera. Jurnal Penelitian Ilmu Sosial Dan Eksakta , 2 (2), 84–95. https://doi.org/10.47134/trilogi.v2i2.41
Risdiyanto,  I.,  &  Setiawan,  R.  (2007).  Metode  neraca  energi  untuk  perhitungan  indeks  luas  daun menggunakan  data  citra  satelit  multi  spektral. Jurnal  Agromet  Indonesia , 21 (2),  27–38. https://doi.org/10.29244/j.agromet.21.2.27-38
Sala, F., Arsene, G. G., Iordănescu, O., & Boldea, M. (2015). Leaf area constant model in optimizing foliar area measurement in plants: A case study in apple tree. Scientia Horticulturae , 193 , 218– 224. https://doi.org/10.1016/j.scienta.2015.07.008
Shipley, B. (2002). Trade-offs between net assimilation rate and specific leaf area in determining relative growth  rate:  relationship  with  daily  irradiance. Functional  Ecology , 16 (5),  682–689. https://doi.org/10.1046/j.13652435.2002.00672.x
Shipley, B. (2006). Net assimilation rate, specific leaf area and leaf mass ratio: which is most closely correlated  with  relative  growth  rate?  a  meta-analysis. Functional  Ecology , 20 (4),  565–574. https://doi.org/10.1111/j.13652435.2006.01135.x
Suhartanto,  E.,  Cahya,  E.  N.,  &  Maknun,  L.  (2019).  Analisa  Limpasan  Berdasarkan  Curah  Hujan Menggunakan Model Artifical Neural Network (ANN) Di Sub Das Brantas Hulu. Jurnal Teknik Pengairan , 10 (2), 134–144. https://doi.org/10.21776/ub.pengairan.2019.010.02.07
Suprayogi,  I.,  Trimaijon,  &  Mahyudin.  (2014).  Model  Prediksi  Liku  Kalibrasi  Menggunakan Pendekatan  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  (Studi  Kasus:  Sub  DAS  Siak  Hulu). Jurnal  Online Mahasiswa Fakultas Teknik Universitas Riau , 1 (1), 1–18. http://ce.unri.ac.id
Susilo, D. E. H. (2015). Identifikasi Nilai Konstanta Bentuk Daun untuk Pengukuran Luas Daun Metode Panjang Kali Lebar pada Tanaman Hortikultura di Tanah Gambut. Anterior Jurnal , 14 (2), 139– 146. https://doi.org/10.33084/anterior.v14i2.178
Tech, A. R. B., Silva, A. L. C. da, Meira, L. A., Oliveira, M. E. de, & Pereira, L. E. T. (2018). Methods of image acquisition and software development for leaf area measurements in pastures. Computers and Electronics in Agriculture , 153 , 278–284. https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.08.025
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.400 Vol. 4, No. 2, Mei 2024, Hal. 655-664 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Tu, L., Peng, Q., Li, C., & Zhang, A. (2021). 2D in Situ Method for Measuring Plant Leaf Area with Camera  Correction  and  Background  Color  Calibration. Scientific  Programming , 2021 ,  1–11. https://doi.org/10.1155/2021/6650099
Umam,  C.,  Putri,  S.  A.,  Milyani,  J.,  Aurelita,  S.  K.,  Suryawati,  S.,  &  Purwaningsih,  Y.  (2023).
Perhitungan  Luas  Daun  Berbasis  Pemrosesan  Citra  Digital. Teknotan , 17 (2),  115. https://doi.org/10.24198/jt.vol17n2.5
Usman, U., Syahrudin, S., Asie, K. V., & Suparno, S. (2018). Akurasi Penggunaan Metode Panjang Kali Lebar Untuk Pengukuran Luas Daun Jagung (Zea mays L.) dan Kedelai (Glycine max L.). Jurnal Agroekoteknologi , 10 (2), 42–50. https://doi.org/10.33512/j.agrtek.v10i2.5806
Wicaksono, F. Y., & Kadapi, M. (2021). Perbandingan Model Regresi untuk Pengukuran Luas Daun Gandum  di  Daerah  Tropis. Paspalum:  Jurnal  Ilmiah  Pertanian , 9 (2),  150–156.
https://doi.org/10.35138/paspalum.v9i2.302
Zhang, W. (2020). Digital image processing method for estimating leaf length and width tested using kiwifruit leaves (Actinidia chinensis
Planch). PLoS ONE , 15 (7), 1–14.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0235499