J.Agromet 23 (1): 45-51,2009

## PEMODELAN DAN SIMULASI PRODUKTIVITAS PERKEBUNAN KELAPA SAWIT BERDASARKAN KUALITAS LAHAN DAN IKLIM MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN
Modeling and Simulation of Palm Oil Plantation  Productivity Based on Land Quality and Climate Using Artificial  Neural Network
Hermantoro
Fakultas Teknologi Pertanian Institut Pertanian Stiper Yogyakarta Jl. Nangka 2 Maguwoharjo, Depok, Sleman, Yogyakarta 55283
E-mail : her_manr@yahoo.com

## ABSTRACT
Crop  growth  and  production  on  particular  land  and  climate  is  strongly  influenced  by  the interaction  between  plants,  climate,  soil,  and  management.  Land  quality  and  climate  greatly affect the expected production of oil palm are: soil type, soil depth, altitude, soil pH, rainfall / year, average temperature, water deficit in mm / yr, air humidity, and solar radiation. Oil palm production as a function of land quality and climate can be predicted using various methods. Artificial Neural Network (ANN) is one recognized method for predict land productivity. In this study ANN Back propagation algorithm is used. The aim of this research is to develop  ANN model and simulation of Oil Palm Plantation Productivity. Through the optimization procedure obtained  the  best  ANN  architecture  is  11  neurons  in  input  layer  -  3  neurons  in  the  hidden layer and - 1 neuron in the output layer, at 30,000 iterations of training step obtained the best model of oil palm productivity prediction with a value of R 2 : 0.98 and RMSE: 0:49, while from the  test  step  obtains  the  value  of  R 2 :  0.94  and  RMSE:  1.63. The  results  of  simulation  show that  the  simultaneous  influence  of  several  climatic  changes  that  decrease  the  quantity  of rainfall 100 mm / yr, 1 0 C temperature rise, and increasing water deficit 50 mm / yr reduce the productivity  of  oil  palm  plantations  for  2.15  tons  /  ha  /  year.  From  this  research  can  be concluded that ANN can be used to predict the production of palm oil based on quality of land and local climate with very good results.
Keywords  :  artificial  neural  network,  land  and  climate,  modeling , oil  palm  productivity , simulation

## PENDAHULUAN
Data  perkiraan  produksi  suatu  perkebunan  diperlukan  sejak  mulai  evaluasi  kesesuaian lahan  untuk  memperoleh  land  economic  value  dari  suatu  penggunaan  lahan  tertentu  atau seara  periodik  dalam  perkiraan  produksi.  Data  produktivitas  lahan  juga  diperlukan  dalam pengkelasan kesesaian lahan dan perencanaan penggunaan lahan (land use planning) untuk mengurangi  resiko  kegagalan  investasi,  mengeliminir  unsur  kelatahan  dalam  penggunaan lahan dan upaya meningkatkan produktivitas.
Penyerahan naskah : 16 April 2009 Diterima untuk diterbitkan :  7 Mei 2009

## Hermantoro
Pertumbuhan  dan  produksi  tanaman    pada  wilayah  tertentu  sangat  tergantung  pada interaksi  antara  parameter  iklim,  tanah,  tanaman  dan  pengelolaannya,  dengan  kata  lain produksi  tanaman  dengan  sistem  pengelolaan  tertentu  merupakan  fungsi  dari kualitas/karakteristik lahan dan iklim disekitarnya.
Produktivitas  perkebunan  kelapa  sawit  sangat  dipengaruhi  oleh  kualitas  lahan  dan  iklim antara  lain  adalah  :  jenis  tanah,  kedalaman  tanah,  tinggi  tempat,  pH  tanah,  curah  hujan /tahun,temperatur rata-rata,  defisit  air  (mm/tahun),  kelembaban  udara,  dan  radiasi matahari. Produktivitas  perkebunan  kelapa  sawit  berkisar  antara  13  (ton/ha/tahun)  TBS  pada  lahan kurang  sesuai  sampai  lebih  dari  24    (ton/ha/tahun)  TBS  pada  lahan  yang  sesuai.(Anonim 1998).
Produksi  tanaman  sebagai  fungsi  dari  kualitas  lahan  dan  iklim  tersebut  dapat  diprediksi menggunakan  berbagai  metode.  Jaringan  syaraf  tiruan  merupakan  salah  satu  metode prediksi  yang  diakui  keunggulannya,  terutama  untuk  prediksi  yang  melibatkan  banyak parameter  yang  bekerja  secara  simultan  dengan  bentuk  hubungan  fungsional  yang  tidak linier.
Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  merupakan  suatu  struktur  komputasi  yang  dikembangkan berdasarkan  proses sistem jaringan  syaraf  biologi dalam otak. JST merupakan penjabaran fungsi  otak manusia  (biological  neuron)  dalam  bentuk  fungsi matematika  yang  menjalankan proses  perhitungan  secara  paralel  (Ashish  2002).  Sementara  itu  Pham  (1995)  menyatakan bahwa  JST  bersifat  fleksibel  terhadap  masukan  data  dan  menghasilkan  respon  yang konsisten. Jaringan yang terdiri dari beberapa lapisan (multilayer) dapat menunjukkan kapa- bilitasnya  yang  sempurna  untuk  memecahkan    berbagai  permasalahan.  Pembelajaran  JST dapat menyelesaikan perhitungan paralel untuk tugas-tugas yang rumit, seperti prediksi dan pemodelan; klasifikasi dan pola pengenalan; pengklasteran; dan optimisasi.
Menurut  Petterson  (1996) Multilayer feedforward  backpropagation  Artificial  Neural Network terdiri 3 layer yaitu input layer , hidden layer dan output layer . Input layer mempunyai n node, hidden layer mempunyai h node dan output layer mempunyai m node, seperti pada Gambar 1.Penggunaan metode JST diperkirakan dapat memberikan jawaban yang lebih baik dalam  memprediksi  produksi  tanaman  perkebunan    sebagai  fungsi  parameter karakteristik/kualitas lahan. Sifat non –linier  yang merupakan kekuatan jaringan syaraf tiruan yang lain dapat mengatasi kekurangan dari metode konvensional yang rumit dan tidak disukai apabila memasuki model yang non –linier.
Tujuan  dari  penelitian  adalah  mengembangkan  model  prediksi  produktivitas  lahan berdasarkan  kualitas  lahan  dan  iklim  menggunakan  JST.  Model  JST  yang  diperoleh digunakan untuk simulasi pengaruh perubahan kualitas lahan dan iklim secara simultan pada produktivitas lahan kelapa sawit.
Gambar 1  Ilustrasi model JST Multilayer feedforward backpropagation .

## METODOLOGI
Bahan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  pasangan  data  produksi  dan  kualitas lahan (tanah dan iklim). Data sekunder dikumpulkan dari beberapa perkebunan kelapa sawit di Provinsi Riau dan Kalimantan.  Data sifat fisika dan kimia tanah diambil  dari contoh tanah beberapa  lokasi  perkebunan.  Alat  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  peralatan laboratorium untuk analisis contoh tanah, komputer, dan Global Potitioning System.
Penelitian  dilaksanakan  melalui  tiga    tahap    yaitu  :  1)  membangun  program  JST,  2) melakukan  pembelajaran  dan  uji  model  JST  untuk  memperoleh  model  yang  optimal,  3) simulasi model  JST terpilih  dengan  perubahan  beberapa  kualitas  iklim.  Program  JST  ditulis dengan menggunakan bahasa pemrograman Delphi 6.
Langkah  pembelajaran  (training)  merupakan  proses  pembelajaran  terawasi  dari  suatu JST untuk mencari nilai pembobot (w) terbaik. Metode yang digunakan untuk training adalah algoritma  Backpropagation.  Bobot  network  dimodifikasi  dengan  cara  meminimalkan  jumlah kuadrat eror yang dihitung terhadap semua simpul- simpul output. Pada langkah training data input  layer  adalah  parameter  kualitas  lahan  dan  iklim,  sedangkan  sebagai  output  target adalah produktivitas lahan perkebunan.
Langkah  uji  model  merupakan  metode  untuk  menguji  pembobot  yang  sudah  diperoleh pada  saat  training. Testing  tersebut  dilakukan  untuk melihat  konsistensi  model  terbaik  yang diperoleh pada saat training dengan menggunakan data input yang berbeda.
Simulasi  model  JST  terbaik  menggunakan  input  data  hipotetik  dilakukan  untuk mengetahui  pengaruh  dari  perubahan  kualitas  beberapa  anasir  iklim  secara  simultan terhadap produktivitas perkebunan kelapa sawit.
Secara  ringkas  penulisan  algoritma  backpropogation  neural  network  ke  dalam  bahasa pemrograman komputer adalah sebagai berikut :
 Input pasangan data input, output target dan parameter pelatihan
 Normalisasi data input dan output target
 Pemberian nilai awal pembobot secara acak

## Hermantoro
 Repeat pelatihan
 Repeat pasangan data
 Perhitungan nilai aktivasi
 Perhitungan error
 Perhitungan gradient error
 Until semua pasang data terhitung
 Perhitungan total gradient error
 Pengkoreksian (adjusment) pembobot
 Until kreteria pemberhentian pelatihan tercapai

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hubungan parameter iklim dengan produktivitas
Berdasarkan  data  yang  berhasil  dikumpulkan  dapat  dianalisis  hubungan  antara parameter  secara  tunggal  dengan  produktivitas  lahan  perkebunan  kelapa  sawit  sebagai berikut  :  defisit  air  dan  temperatur  rata-rata  berkorelasi  negatif  terhadap  produktivitas perkebunan  kelapa  sawit.  Hal  tersebut  sesuai  dengan  pernyataan  Caliman  (1998)  bahwa bulan  kering  dapat  menurunkan  produksi  kelapa  sawit,  sebagai  contoh  di  Lampung  dan Palembang  akibat  dari  defisit  air  100  mm  akan  mengurangi  hasil  8 –  10%  pada  tahun pertama  dan  3 – 4% pada tahun kedua. Pengaruh cekaman kekeringan tidak hanya  terjadi pada fase  vegetatif  tetapi  juga  pada fase generatif (Pimental et al . 1999).
Panjang  penyinaran  matahari,  kelembaban  relatif  dan  curah  hujan  berkorelasi  posistif terhadap  produktivitas  lahan  perkebunan  kelapa  sawit,  hal  tersebut  sesuai  dengan  hasil pengamatan Martoyo et al . (1983). Kelembaban relatif rata-rata paling tidak 75 %, pada saat pembibitan  kelembaban  relatif  udara  idealnya  berkisar  antara  80 –  90 %. Lama penyinaran matahari  5 –  7  jam/hari  (Lubis  1992).  Pengamatan  pertumbuhan  kelapa  sawit  di  Sumatra Utara lebih baik  dibandingkan di Afrika oleh karena daerah tersebut mempunyai radiasi yang tinggi dan curah hujan cukup, dan umumnya terjadi di malam hari, sehingga tidak mengurangi radiasi surya (Sianturi 1993).

## Traning JST
Pada  tahap  training  digunakan  data  sebanyak  59  pasang.  Parameter  input  yang digunakan  adalah  :  curah  hujan  (mm/th),  tinggi  tempat  (m  dpl),  kelerengan  lahan,  umur tanaman  (th),  %  batu-batuan,  kedalaman  efektif  tanah  (cm),  pH  tanah,  temperatur  rata-rata ( 0 C), déficit air (mm/th), kelembaban relatif (%), dan lama penyinaran (jam/hr).
Hasil  dari  tahap  training  diperoleh  model  JST  terbaik  mempunyai  arsitektur  11 –  3  –  1 (input  layer  terdiri  atas  11  neuron,  hidden  layer  3  neuron,  dan  output  layer  2  neuron). Keandalan model ditunjukkan dengan nilai R 2 : 0.99 dan Root Mean Square Error (RMSE) :
0,494. Persamaan regresi antara produktivitas aktual vs prediksi adalah y = 1.0216 x - 0.4989 (Gambar 2).
y = 1.0216x - 0.4989 R 2 = 0.9898 0 5 10 15 20 25 30 35 40 0 5 10 15 20 25 30 35 40 Produktivitas prediksi (ton/ha/th) P ro d u k ti v it a s a k tu a l (t o n /h a /t h )

## Gambar 2  Produktivitas aktual vs produkstivitas prediksi hasil training

## Test JST
Pada  tahap  testing  digunakan  data  sebanyak  15  pasang  dari  lokasi  yang  berbeda dengan data training, melalui tahap testing diperoleh model yang konsisten adalah model 11 – 3 - 1 dengan hasil R 2 sebesar 0,94 dan RMSE 1.63. Secara grafis disajikan regresi antara produktivitas prediksi vs produktivitas actual (Gambar 3).
y = 1.2738x - 7.2086 R 2 = 0.9424 0 5 10 15 20 25 30 35 40 0 5 10 15 20 25 30 35 40 Produktivitas prediksi (ton/ha/th) P ro d u k ti v it a s a k tu a l (t o n /h a /t h )
Gambar 3  Produktivitas aktual vs produkstivitas prediksi hasil testing Hasil validasi model yang ditunjukkan dengan nilai   R 2 dan RMSE tersebut tidak berbeda jauh dengan hasil aplikasi JST untuk prediksi produktivitas perkebunan kakao  yaitu R 2 : 0.99 dan  RMSE  :  79.40  pada  tahap  training,  sedangkan  pada  tahap  test    R 2 :  0.76  dan  RMSE sebesar  133.4    (Hermantoro et  al .  2008).  Tampilan  program  silmulator  JST  untuk  prediksi produktivitas perkebunan Kelapa Sawit disajikan (Gambar 4).

## Gambar 4  Form simulator Jaringan Syaraf Tiruan (JST)

## Simulasi
Pada tahap simulasi, data yang digunakan  adalah pengurangan hujan sebesar 100 mm/ th,  peningkatan  temperatur  rata-rata  sebesar  1 0 C,  dan  peningkatan  defisit  air  sebesar  50 mm/ th. Hasil simulasi menunjukkan bahwa pengaruh perubahan ke tiga anasir iklim tersebut secara simultan menyebabkan penurunan produksi prediksi rata-rata sebesar 2.15 ton/ha/th.
Anonim (2008) menyebutkan curah hujan untuk kelapa sawit optimal antara 2000 -3000 mm/th,  sedangkan  menurut  Sianturi  (1993)  disamping  jumlah  curah  hujan  yang  terpenting adalah distribusi hujan merata sepanjang tahun.  Sementara itu kekeringan dengan defisit air di  atas  250  mm/th  akan  mengakibatkan  pertumbuhan  dan  produksi  tanaman  kelapa  sawit terganggu yang berlangsung  sampai 2-3 tahun kedepan (Lubis 1992). Pengaruh kekeringan di  Bekri  (Lampung)  pada  tahun  1982,  terjadi    penurunan  5-11%  pada  th  berjalan,  14-55% tahun 1983, 4-30% tahun 1984 (Lubis 1985). Temperatur yang tercatat di banyak perkebunan kelapa sawit mempunyai rerata antara 24 – 28 o C, dan yang optimal 25 – 27 o C, variasi suhu tahunan  sebaiknya  tidak  terlalu  tinggi,  misalnya  di  Malaysia  1.1 0 C,  Honduras  3.8 0 C.
Semakin besar variasi semakin rendah produksi yang dapat dicapai (Sianturi 1993).

## Pemodelan dan simulasi

## KESIMPULAN
Jaringan syaraf tiruan mampu memprediksi produktivitas lahan perkebunan kelapa sawit berdasarkan  beberapa  anasir  tanah  dan  iklim  secara  simultan  dengan  baik.Melalui  simulasi model  JST  dapat  diketahui  pengaruh  perubahan  beberapa  anasir  iklim  secara  simultan terhadap produktivitas lahan.

## DAFTAR PUSTAKA
Anonim, http/www.deptan.go.id/portalpenyuluhan, diakses tanggal 7 Desember 2008.
Ashish  D. 2002. Land-use classification of aerial images using artificial neural networks, M.S.
Thesis, Artificial Intelligence, University of Georgia, Athens, U.S.A. http://www.aiUoG.org/iemss2002/proceedings/pdf/ volume%20due/ 291_ashish.pdf
Caliman  JP,  Southworth  A.  1998. Effect  of  Drought  and  Haze  on  The  Performance  of  Oil Palm .  International Oil Palm Conference. Bali.
Martoyo K, Sukarji R, Tobing EL. 1983. Pengaruh Curah Hujan pada Tanaman Kelapa Sawit.
Pedoman Teknis. Pusat Penelitian Marihat. Medan.
Lubis  AU.    1985.      Pengaruh  musim  kering  terhadap  produksi  kelapa  sawit.  Bandar  Kuala, Pusat Penelitian Kelapa Sawit. Publikasi Intern.
Lubis  AU.  1992.   Kelapa Sawit  (Elaeis  guineensis  Jacq.)  di  Indonesia.  Bandar  Kuala,  Pusat Penelitian Kelapa Sawit.
Hermantoro.  2008. Aplikasi Model Artificial Neural Network Teringrasi dengan Geographycal Information  System  untuk  Evaluasi  Kesesuaian  Lahan  Perkebunan  Kakao.  Laporan Penelitian Hibah Bersaing, DIKTI-DEPDIKNAS
Patterson  DW.  1996. Artificial  Neural  Networks  Theory  and  Application .  Printice  Hall.  New York.
Pham DT. 1994. Neural Network for Chemical Engineers . Elsevier Press. Amsterdam.
Sianturi HSD. 1993. Budidaya Kelapa Sawit. Fakultas Pertanian. Universitas Sumatra Utara.