Rekayasa , 2021; 14(2): 175-182 ISSN: 0216-9495 (Print) ISSN: 2502-5325 (Online)

## Review Teknologi Simple Phenotyping sebagai Database Pengembangan Robot Pendeteksi dan Pemupuk Nitrogen Padi
Mohammad Syafii 1* , M. Haidar Rozik 1 , Airlanggia Febi Torimania 1 , Janan Nabilah Nur Indriana 1 Fakultas Pertanian Universitas Trunojoyo Madura Jl. Raya Telang No 02 Kamal Bangkalan Madura 69162 Jawa Timur
* m.syafii@trunojoyo.ac.id DOI: https://doi.org/10.21107/rekayasa.v14i2.10709

## ABSTRACT
Rice is one of the most important staple food consumed by more than half of the world population, especially in Indonesia where majority of the people consumed rice as daily intake. Precision agriculture is needed to boost production to meet the demand. As limiting factor for plant growth, huge doses of nitrogen fertilizer are deployed, in fact the absorbtion rate of plant was only about 50%. Developing vision-control based robot for fertilizing plant need proper database so that false positive and negative could be avoided. Several previous methods that were available to assest nitrogen status in plant such as a color chart, spectrometer, SPAD-502, and kjedahl. Plant phenotyping is often used for plant breeding, but also very useful in determining nutrient status in  plants. Cheap and simple phenotyping using digital camera followed by extracting data through open source platform such as ImageJ can be very useful to generate data for building the database. Here we presented the current progress on plant phenotyping for nitrogen assessment in plant as well as an ImageJ in phenomic era. We also highlight some robotic progress especially vision-based robot, who rely on proper imaging data for their training.
Keywords : image-J, camera digital, phenomics, robotik

## PENDAHULUAN
Padi  merupakan  salah  satu  komoditas  pangan penting  karena  merupakan  makanan  pokok mayoritas  penduduk  Indonesia.  BPS  (2017) melaporkan  bahwa  total  konsumsi  beras  pada tahun  2017  mencapai  29.18  juta  ton,  dan diproyeksikan terus meningkat seiring bertambahnya jumlah penduduk. Jumlah penduduk Indonesia diproyeksikan meningkat sampai 305 juta jiwa  pada  tahun  2035  dari  sebelumnya  hanya sebesar  238.5  juta  jiwa  (BPS  2013).  Peningkatan jumlah  penduduk  tidak  selalu  diimbangi  dengan meningkatnya  produksi  padi.  Produksi  padi nasional  pada  tahun  2018  diperkirakan  hanya sebesar  56.54  juta  ton  gabah  kering  giling  (GKG), jauh  dibandingkan  produksi  padi  di  tahun  2015 yaitu sebesar 75.4 ton GKG (BPS 2018).
Pemenuhan  meningkatnya  kebutuhan  pangan membutuhan  peningkatan  pemenuhan  nutrisi tanaman,  dan  nitrogen  merupakan  nutrisi  paling utama  (Dimkpa  et  al.,  2020).  Nitrogen  merupakan
faktor  pembatas  utama  pertumbuhan  tanaman setelah  air  (Nag  et  al.,  2019).  Nitrogen  juga merupakan  komponen  utama  dari  klorofil  dan protein  yang  sangat  berkaitan  erat  dengan  warna daun,  status  pertumbuhan  tanaman,  dan  hasil (Fageria  et  al.,  2011).  Kekurangan  nitrogen  akan menyebabkan  lebih  kecilnya  ukuran  daun, kandungan  klorofil  yang  lebih  rendah,  produksi biomassa  lebih  rendah,  serta  menurunkan  jumlah dan kualitas biji (Adhikari et al., 1999). Di atmosfer sendiri  nitrogen  sangat  melimpah  yaitu  mencapai 78%,  namun  dalam  bentuk  dinitrogen  (N2) sehingga  tidak  dapat  secara  langsung  digunakan oleh  tanaman  karena  ikatan  kovalen  rangkap  tiga antara  dua  atom  (Khan  et  al.,  2019).  Untuk memenuhi kebutuhan nitrogen bagi pertumbuhan tanaman,  pupuk  anorganik buatan  industri digunakan secara intensif (Mahmud et al., 2020).

## REKAYASA
Journal of Science and Technology https://journal.trunojoyo.ac.id/rekayasa
Article History: Received: April, 19 th 2021;  Accepted: June, 27 th 2021 Rekayasa ISSN: 2502-5325 has been Accredited by Ristekdikti (Arjuna)  Decree:  No.  23/E/KPT/2019  August  8th,  2019 effective until 2023
Cite this as:
Syafii,  M.,  Rozik,  M.H.,  Torimania,  A.F  &  Indriana,  J.N.N.  (2021). Review  Teknologi  Simple  Phenotyping  sebagai  Data  Base Pengembangan  Robot  Pendeteksi  dan  Pemupuk  Nitrogen  Padi. Rekayasa 14 (2). 175-182. doi: https://doi.org/10.21107/rekayasa.v14i2.10709. © 2021 Mohammad Syafii
Penggunaan nitrogen
anorganik ini membutuhkan  energi  besar  sekaligus  sumber polusi dan penghasil emisi gas rumah kaca (Bloch et al.,  2020).  Hal  tersebut  dikarenakan  serapan nitrogen  tanaman  dari  pemupukan  masih  belum efisien yaitu sekitar 50%, sehingga sisa yang tidak terserap  seperti  ammonia,  nitrat,  dan  N2O  akan terlepas  ke  alam  dan  mencemari  lingkungan (Coskun et al., 2017).  Diantara  elemen  lingkungan yang  ada,  tanah  merupakan  elemen  yang  paling terdampak oleh penggunaan dosis pupuk berlebih. Dosis tidak tepat serta jenis pupuk yang digunakan mengakibatkan  akumulasi  garam  yang  membuat resiko  peningkatan  asidifikasi  atau  salinitas  tanah (Mikula et al., 2020).
Selain memiliki pengaruh buruk ke lingkungan, ketergantungan terhadap pupuk nitrogen anorganik  memiliki  masalah  lain  yaitu  seringnya terjadi  kelangkaan  pupuk  pada  periode  di  mana ketersediaannya sangat dibutuhkan. Pada budidaya padi  pengeluaran  biaya  produksi  terbesar  setelah upah  tenaga  kerja  dan  jasa  pertanian  ialah  biaya pemupukan yaitu sebesar 9.43%, atau sekitar 1.28 juta  rupiah  per  hektarnya  (BPS,  2017).  Upaya mengefisiensikan  penggunaan  pupuk  anorganik selain  bermanfaat  bagi  lingkungan,  juga  akan meningkatkan  pendapatan  petani  karena  biaya produksi  dapat  ditekan.  Dilain  pihak  konsistensi peningkatan produksi padi sangat diperlukan untuk memastikan  ketahanan  pangan  di  Indonesia. Manajemen  budidaya  tanaman  melalui  pertanian presisi (precision agriculture) merupakan salah satu upaya untuk mewujudkan hal tersebut.
Cisternas  et  al.,  (2020)  melakukan  studi sistematik  review  dan  menemukan  bahwa  dari  23 aplikasi pertanian presisi yang telah dipublikasikan, mayoritas tanaman yang ditargetkan ialah jagung, tebu,  gandum,  kapas,  anggur  dan  kedelai.  Target penerapan  pertanian  presisi  pada  komoditas tersebut juga bergaram diantaranya kontrol gulma dan  hama  serta  penyakit  tanaman,  pemupukan, pemanenan, irigasi dan juga penanaman. Chawade et  al.,(2019)  mengemukakan  bahwa  pemanfaatan teknologi  phenotyping  dalam  pertanian  presisi berbeda  dengan  pemanfaatannya  dalam  bidang pemuliaan tanaman. Phenotyping dalam pemuliaan lebih  diarahkan  untuk  melihat  penampakan fenotipe  yang  ditargetkan,  sedangkan  dalam pertanian presisi lebih diarahkan pada  monitoring kebutuhan pemupukan dan kontrol gulma.
Berbagai  metode  imaging  dalam  kegiatan phenotyping tanaman untuk membangun pertanian
presisi  mulai  dikembangkan  menggunakan berbagai pendekatan seperti spektroskopi, fluorescence, thermal infrared, visible light (Lakshmi &  Sivakumar,  2019).  Menurut  Pratab  et  al.,  (2019) analisis berbasis gambar digital mampu menyediakan  data  dalam  waktu  cepat  dengan kelebihan  mudah  direkam,  ditransmisikan,  dan disimpan  dalam  database.  Pengembangan  dan inovasi  lebih  lanjut  dari  teknologi  ini  dapat dilakukan dengan menggunakan berbagai perangkat  pendukung  seperti  drone  untuk memonitoring  pertumbuhan  dan  fungsi  tanaman menggunakan  komputasi  dan  machine  learning dalam prosesing gambar dan ekstraksi informasinya (Hickey  et  al.,  2019).  Artikel  review  ini  membahas tentang  penggunaan  teknologi  phenotyping sederhana  yang  dapat  diaplikasikan  untuk membangun database yang lebih simpel dan murah dalam perkembangan pertanian presisi menggunakan robotik.

## METODE DETEKSI KETERSEDIAAN NITROGEN
Untuk mengetahui status ketersediaan nitrogen pada  tanaman,  dapat  dilakukan  menggunakan beberapa pendekatan, baik menggunakan metode destruktif  maupun  non-destruktif  (Tabel  1.). Rangkuman  penggunaan  metode  deteksi  status ketersediaan  nitrogen  juga  dirangkum  pada Gambar 1.
Gambar 1. Metode pengukuran nitrogen tanaman (Adaptasi dari Munoz-Huerta et al., 2013) Metode  berbasis  analisis  jaringan  seperti kjeldahl merupakan metode yang digunakan secara luas  untuk  menguji  kandungan  nitrogen.  Klorofil dan polifenol juga dapat dijadikan indikator status nitrogen pada tanaman. Alat yang digunakan ialah SPA- 502 untuk klorofil dan dualex untuk polifenol.
Beberapa perangkat yang telah dikembangkan baik deteksi  pada  permukaan  seperti  CropScan  atau melalui  satelit  yang  berbasis  remote  sensing. Beberapa  peneliti  juga  telah  mengembangkan sistem  baru  dalam  menduga  status  nitrogen tanaman berbasis kamera digital (Munos-Huerta et al. 2013).
Penggunaan Metode
Kjeldahl dalam menentukan  status  nitrogen  merupakan  yang paling  akurat  karena  secara  langsung  mengukur nitrogen  dalam  jaringan  tanaman.  Meskipun demikian penggunaan metode ini bersifat destruktif serta  harus  dilakukan  di  dalam  laboratorium, sehingga  lama  dalam  pengerjaan  serta  biaya analisnya  mahal.  Penggunaan  metode  non- destruktif lebih diminati karena tidak harus merusak jaringan  sampel.  Abu  et  al.,  (2017)  melaporkan bahwa  pada  metode  konvensional  rekomendasi pemupukan  gandum  sebesar  250  kg.ha -1 sedangkan  apabila  menggunakan  BWD  hanya merekomendasikan  200  kg.ha -1 .  Semenjak  bagan warna  daun  menggunakan  indikator  berbagai
warna  pada  objek  kertas  khusus,  keberhasilan pendekatan ini sangat subjektif.
Metode non destruktif lain yang memiliki akurasi lebih  baik  dari  bagan  warna  daun  ialah  klorofil meter. Pada tanaman gandum, berdasarkan analisis regresi diketahui kandungan klorofil berhubungan signifikan dengan kandungan nitrogen (R 2 = 0.929). Selain  dengan  nitrogen,  kandungan  klorofil berhubungan dengan hasil (Monostori et al., 2016). Lebih  lanjut,  Zhao  et  al.,  (2016)  juga  menemukan bahwa kandungan klorofil dan N barley meningkat seiring dengan meningkatnya pemupukan N. Pada tanaman  padi  korelasi  antara  klorofil  dan  N menunjukkan  model  yang  dipakai  dapat  secara andal memprediksi status nitrogen (R 2 = 0.69999- 0.911.P<0.01). Penggunaan klorofil meter memiliki kekurangan  utama  yaitu  tidak  dapat  mendeteksi kelebihan  aplikasi  pemupukan  karena  saturasi klorofil. Penggunaan klorofil meter juga dilakukan berdasarkan sampel terbatas, selain itu penggunaannya  yang  dilakukan  secara  manual membuat pengerjaan pendeteksian nitrogen pada

## Tabel 1. Perbandingan Pendekatan Pengukuran Status Ketersediaan Nitrogen
No Pendekatan pengujian Metode Tanaman Kelemahan Pustaka 1 Kjeldahl Destruktif Umum Waktu pengerjaan lama dan mahal Munos-Huerta et al. 2013 2 Bagan warna daun Non destruktif Padi, gandum Kurang akurat deibandingkan klorofil meter Varinderpal-Singh et al. 2010 3 Klorofil meter (SPAD) Non destruktif Padi, gandum Mengukur klorofil bukan nitrogen Ata-Ul-Karim et al. 2016 4 Kamera digital Non destruktif Gandum Akurasi sangat bergantung kondisi lingkungan Soucek et al. 2019; Baresel et al. 2017 Tabel 2. Perbandingan teknik imaging dalam aplikasi phenotyping tanaman (Diolah dari Li et al. 2014) Teknik Lingkungan Sensor Resolusi Data Mentah Aplikasi Keterbatasan Visible imaging Terkendali Kamera sensitive terhadap spektrum tampak Seluruh atau sebagian organ, time series Gray atau gambar berwarna Dinamika pertumbuhan, morfologi daun Hanya menyajikan informasi fisiologi tanaman Lapang Penutupan dan warna kanopi, informasi warna digunakan untuk indikasi kehijauan Tidak ada kalibrasi spectrum, hanya pengukuran relatif Thermal imaging Terkendali Kamera near infrared Suhu permukaan pada daerah infrared Potret keseluruhan tunas atau jaringan daun Suhu permukaan, konduktansi stomata Terkadang membutuhkan kalibrasi sensor imaging Lapang Indeks luas daun dan status Kesehatan kanopi Sulit memisahkan suhu tanah dan suhu tanaman Imaging spektroskopi Terkendali Kamera infrared, kamera thermal Kanopi dan vegetasi Indeks vegetasi Indeks luas dan komposisi biokimia daun Mahal, interpretasi data kompleks Lapang Konsentrasi pigmen dan, indeks luas daun Membutuhkan kalibrasi sensor, manajemen data LiDAR Terkendali Laset dan scanner Rekonstruksi kanopi Model 3D Estimasi indeks luas daun, volume dan biomassa Membutuhkan iluminasi spesifik Lapang Estimasi indeks luas daun, volume dan biomassa Membutuhkan integrasi GPS untuk georefensing
lahan  luas  membutuhkan  tenaga  dan  waktu  yang lama.

## Phenotyping Untuk Mengukur Status Nitrogen
Phenotyping  tanaman  merujuk  pada  deskripsi kuantitatif  dari  anatomi,  ontogeny,  fisiologi,  dan kandungan biokimia tanaman. Bidang ini juga telah berkembang lebih luas dari hanya karakterisasi sifat tanaman  pada  kondisi  lingkungan  terkontrol  ke arah  lingkungan  lapang  (Walter  et  al.,  2015). Sebanyak  1,827  artikel  berkaitan  dengan phenotyping,  telah  terpublikasi  pada  145  jurnal, dengan  jumlah  tertinggi  di  jurnal  Frontier  Plant Science (87 artikel), Journal of Experimental Botany (83 artikel), Plant Methods (72 artikel) (Costa et al. 2020).
Berbagai
metode phenotyping telah berkembang saat ini mulai dari yang menargetkan daun,  akar,  secara  destruktif  atau  non  destruktif (Tabel  2).  Instrumen  canggih  pendukung  kegiatan phenotyping  saat  ini  juga  telah  dikembangkan untuk  meningkatkan  jumlah  tanaman  yang  dapat di-fenotipyng-kan per set penelitian (Roitsch et al., 2019).  Phenotyping  jagung  pada  kondisi kekurangan  nitrogen  menggunakan  remote sensing telah dilakukan oleh Lakshmi & Sivakumar (2019).  Berdasarkan  perbandingan  data  RGB  yang diekstrak dengan klorofil menggunakan SPAD-502, korelasi terkuat dengan produksi ialah hue, greener green  area  (GGA),  korelasi  kuat  juga  ditemukan pada RGB dengan klorofil.
Penggunaan kamera digital memiliki keunggulan  utama  yaitu  simpel.  Pada  tanaman gandum Baresel et al., (2017) mendapatkan bahwa penggunaan  kamera  digital  untuk  mengetahui status nitrogen memiliki tingkat akurasi yang mirip dibandingkan pengukuran menggunakan pengukuran  spectral,  atau  dengan  kandungan klorofil  menggunakan  SPAD-502.  Pada  tanaman kopi  robusta,  Putra  et  al.,  (2018)  menduga  status kandungan  klorofil  a  dan  b,  karotenoid,  dan nitrogen  tanaman  kopi  mengggunakan  kamera digital dan membandingkannya dengan SPAD-502, spectrometer,  dan  Kjeldahl.  Data  seperti  NDVI rgb (Normalized different vegetation index RGB), SR RGB (simple  ratio  intensity  R-GB),  Hue,  VARI  (Visible atmospherically resistance  index), BRAVI (blue-red adjusted vegetation index), BRAVI-SR (BRAVI simple ratio),  EVIgreen  (Enhance  vegetation  index-green) direkomendasikan untuk menduga klorofil a dan b, karotenoid,  dan  level  nitrogen  melalui  kamera digital.
Penggunaan  kamera  digital  komersil  yang simpel  dan  murah  menjadi  keunggulan  dalam kegiatan  pembangunan  database  pendugaan nitrogen  secara  langsung  maupun  tidak  langsung melalui  kandungan  klorofil  dalam  kegiatan phenotyping. Keterbatasan yang dapat mengurangi akurasi seperti fluktuasi cahaya dapat diminimalisasi melalui pengujian menyeluruh mulai dari  berbagai  tahap  pertumbuhan  tanaman,  pada kondisi  terkontrol  dan  pada  beberapa  kondisi  di lapang seperti cerah, berawan, dan mendung.

## Pemanfaatan  Image-J  untuk  Ekstraksi  Data Gambar
Penggunaan  perangkat  open  source  yang tersedia  seperti  Image-J  untuk  mengektraksi  data gambar  dapat  menjadi  salah  satu  alternatif  untuk membangun database. Image-J merupakan aplikasi yang  digunakan  untuk  mengukur  sifat  fenotipe tanaman  (Lakshmi  &  Sivakumar  2019).  Image-J memiliki keunggulan dalam kemudahanan mengoperasikannya.  Perkembangan  penggunaan Image-J  sangat  pesat,  salah  satunya  karena sistemnya yang open source sehingga dapat dengan mudah  ditelusuri,  dimodifikasi,  dan  diredistribusi. Penggunaan Image-J sangat beragam mulai untuk visualisasi  data  dan  materi  pembelajaran,  sampai prosesing  gambar  yang  advance  serta  analisis statistiknya  (Schindelin  et  al.,  2015).  Tanaman  lain dapat  dengan  mudah  ditambahkan  ke  dalam software, dan faktor penggangu lainnya yang dapat muncul pada tanaman (Polder et al., 2012).
Salah  satu  pengembangan  perangkat  Image-J ialah  package  FIJI  yang  dikembangkan  untuk menjawab  kebutuhan  perangkat  yang  mudah diinstal.  Project  ini  berkolaborasi  dengan  project serupa  (berbasis  Image-J)  seperti  Bio-Formats, ImageJ2,  dan  ImgLib  untuk  mencegah  terjadinya duplikasi  (Rueden  &  Eliceiri  2019).  Kevaufer  et  al., (2017) membandingkan penggunaan UAV sebagai perangkat  untuk  mendapatkan  data  gambar melalui  kamera  konvensional  ImageJ  di  lapang pada kegiatan high throughput phenotyping (HTTP) untuk  studi  dua  varietas  hybrid  dan  satu  varietas konvensional  tanaman  barley  pada  perlakuan pupuk  nitrogen  yang  berbeda.  Hasilnya  mampu menangkap keragaman kondisi tanaman di lapang lebih lengkap dibandingkan pengukuran menggunakan  perangkat  lain  seperti  SPAD. Kegiatan estimasi kandungan nitrogen dan klorofil pada  tanaman  kopi  robusta  juga  menggunakan perangkat ImageJ dalam ektrasi data gambar dari
kamera digital komersial (Putra & Sony 2017; Putra & Sony 2018). Pada tanaman jagung penggunaan klorofil  meter  (SPAD)  dan  data  gambar  untuk mengetahui  ketersediaan  nitrogen  tanaman menggunakan  data  RGB  yang  diekstrak  melalui perangkat  ImageJ  juga  telah  dilakukan  oleh Milagres et al., (2021).
Chlorophyll  fluorescence  imaging  merupakan salah  satu  metode  deteksi  kandungan  klorofil tanaman secara non-destruktif menggunakan data gambar.  Dalam  beberapa  tahun  terakhir  alat  ini telah dikembangkan untuk mampu menangkap dua pengukuran kritis yaitu fluorescence minimum dan fluorescence  maksimum.  Perangkat  lunak  seperti FLuorescence Imaging Pipeline (FLIP) dibangun dari ImageJ  dan  phyton  yang  keduanya  merupakan platform  open  source  untuk  memproses  data gambar  hasil  chlorophyll  fluorescence  imaging secara cepat pada level kanopi (Herrit et al., 2021). Hal ini  membuat pengembangan perangkat lunak untuk menganalisis data gambar hasil pemotretan menggunakan  kamera  digital  untuk  menduga kandungan  klorofil  dan  nitrogen  menjadi  sangat mungkin dilakukan.
Perspektif Penggunaan Database Hasil
Phenotyping  Untuk  Pengembangan  Robot Pemupuk Nitrogen
Upaya  membangun  database  melalui  teknik phenotyping  untuk  diintegrasikan  ke  sistem automasi  dalam  pengembangan  robot  berbasis citra  gambar  sangat  mungkin  dilakukan  dengan pesatnya perkembangan tekologi big data, artificial intelegence,  dan  machine  learning  (Hickey  et  al.,
2019).  Pada  robot  pemanen  buah,  vision  control terdiri dari dua elemen kunci yaitu pengenal buah dan  koordinasi  eye-hand  (eye-hand  coordination).
Untuk pengenalan buah target pada kanopi, sensor visual yang berbeda dan algoritma analisis gambar dipasang  pada  robot  pemanen  buah.  Data  dua dimensi dari buah target telah sukses diperoleh dari kamera monocular, hyperspectral imaging, maupun thermal imaging (Zao et al., 2016). Dalam prosedur deteksi tanaman  dan gulma pada robot penyiang, langkah paling penting ialah memisahkan tanaman dan  gulma  dengan  tepat.  Metode  tradisional umumnya mengambil keuntungan perbedaan fitur tanaman  seperti  warna  atau  bentuk,  antara tanaman  dan  gulma.  Munculnya  teknologi  deep learning,  membuat  lebih  banyak  lagi  peneliti mengaplikasikannya untuk pengenalan tanaman/gulma secara end-to-end (Li et al., 2019).
Penyediaan  database  untuk  menyediakan  data bagi  pengembangan  robot  pemupuk  nitrogen berbasis  vision  control  disajikan  pada  Gambar  2. Tanaman  padi  diuji  pada  berbagai  tahap pertumbuhan dari vegetatif sampai generatif, serta pada  kondisi  nitrogen  optimal,  kelebihan,  dan kekurangan melalui kontrol pemupukan. Phenotyping juga dilakukan menggunakan kamera digital pada kondisi terkontrol maupun di lapang. Fluktuasi  cahaya  yang  menjadi  isu  penting  dapat disiasati  dengan  melakukan  phenotyping  pada berbagai  kondisi  cuaca  baik  pada  saat  cerah, berawan, mendung serta pada saat pagi, siang, dan sore.  Gambar  hasil  potret  kemudian  diekstraksi menggunakan  perangkat  ImageJ  dan  divalidasi dengan  metode  baku  seperti  status  nitrogen menggunakan  Kjeldahl  atau  kandungan  klorofil menggunakan spektrofotometer. Paramater gambar  hasil  ekstraksi  yang  berhubungan  kuat
dengan  hasil  pengukuran  nitrogen  dan  klorofil menggunakan  pengujian  baku  kemudian  menjadi dijadikan database.
Gambar 2. Pengembangan Database Data Gambar Padi melalui Phenotyping menggunakan Kamera Digital
Integrasi dan penggunaan teknologi sederhana ini  memungkinkan  untuk  para  peneliti  dengan dukungan  dana  terbatas  atau  pada  studi pendahuluan dapat menghasilkan data yang akurat. Akurasi  data  menjadi  sangat  krusial  untuk memastikan  training  pada  implementasi  deep learning  robot  nantinya  dapat  diandalkan.  Lebih lanjut  database  yang  dibangun  menggunakan perangkat  sederhana  seperti  kamera  digital komersial  ini  dapat  dijadikan  pembanding  pada saat perangkat yang dianggap lebih baik tersedia.

## KESIMPULAN
Keberadaan  database  menjadi  sangat  penting terutama  untuk  pengembangan  robot  pemupuk nitrogen  tanaman  padi  berbasis  vision  control. Progress platform phenotyping yang sangat pesat menggunakan berbagai instrument mulai dari yang simpel sampai yang canggih memudahkan peneliti untuk  memilih  sesuai  kebutuhan.  Keberadaan platform ekstraksi data gambar seperti ImageJ yang open  source  juga  memudahkan  peneliti  untuk melakukan  riset  phenotyping  di  berbagai  bidang. Eksploitasi  teknologi  tersebut  untuk  menciptakan sistem  pertanian  presisi  melalui  pengembangan robotic  diharapkan  mewujudkan  Indonesia  tahan pangan 2045.

## DAFTAR PUSTAKA
Abu  RLA,  Basri  Z,  Made  U.  (2017).  Respon pertumbuhan  dan  hasil  tanaman  padi  (Oryza sativa  L.)  terhadap  kebutuhan  nitrogen menggunakan  bagan  warna  daun.  J.  Agroland. 24(2): 119-127.
Ata-Ul-Karim, Cao Q, Zhu Y, Tang L, Rehmani MIA, Cao  W.  (2016).  Non-  destructive  assesment  of plant  parameters  using  leaf  chlorophyll measurements  in  rice.  Front.  Plant  Sci.  7(1829): 1-14.
Adhikari  C,  Bronson  KF,  Panuallah  GM,  Regmi  AP, Saha  PK,  Dobermann  A,  Olk  DC,  Hobbs  PR, Pasuquin E. (1999). On-farm soil N supply and N nutrition in the rice–wheat system of Nepal and Bangladesh. Field Crops Res. 64:273–286.
Baresel JP, Rischbeck P, Hu Y, Kipp S, Hu Y, Barmeier G,  Mistele  B.  (2017).  Use  of  digital  camera  as alternative methods
for nondestructive detection  leaf  chlorophyll.  Computers  and electronics in agriculture. 140: 25-33.
Bloch  SE,  Ryu  M-H,  Ozaydin  B,  Broglie  R.  (2020). Harnessing atmospheric nitrogen for cereal crop production.  Current  Opinion  in  Biotechnology. 62: 181-188.
BPS.  (2013).  Proyeksi  Penduduk  Indonesia  2010- 2015. Jakarta. INA: Badan Pusat Statistik.
BPS.  (2017).  Kajian  Konsumsi  Bahan  Pokok  2017.
Jakarta. INA: Badan Pusat Statistik.
BPS. (2018). Luas Panen dan Produksi Beras 2018. Jakarta: Badan Pusat Statistik.
Chawade  A,  van  Ham  J,  Blomquist  H,  Bagge  O, Alexandersson  E,  Ortiz  R.  (2019).  High- throughput  field-phenotyping  tools  for  plant breeding  and  precision  agriculture.  Agronomy. 9(258): 1-18.
Cisternas I, Velasquez I, Caro A, Rodriguez A. (2020). Systematic literature review of implementations of  precision  agriculture.  Computers  and
Electronics in
Agriculture. 176(105626): https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105626
Coskun  S,  Britto  DT,  Shi  W,  Kronzucker  J.  (2017).
Nitrogen Transformation in Modern Agriculture and the role of Biological Nitrification Inhibition. Nature Plants. 3(17074): 1-10.
Costa C, Schurr U, Loreto F, Menesatti P, Carpentier S. (2019). Plant Phenotyping Research Trends, a Science  Mapping  Approach.  Front.  Plant. Sci.9(1933): 1-11.
Dimkpa,  C.  O.,  Fugice,  J.,  Singh,  U.,  &  Lewis,  T.  D.
(2020). Development of fertilizers for enhanced nitrogen  use  efficiency  –  Trends  and perspectives.  Science  of  The  Total  Environment, 139113.doi:10.1016/j.scitotenv.2020.139113
Fageria  NK,  Baligar  VC,  Jones  CA.  (2011).  Growth and Mineral Nutrition of Field Crops. 3rd edition. Boca Raton: CRC Press.
Herrit  MT,  Long  JC,  Roybal  MD,  Moller  Jr  DC,
Mockler TC, Pauli D, Thompson AL. (2021). FLIP: FLuorescence  Imaging  Pipline  for  field-based chlorophyll fluorescence images. SoftwareX. 14. https://doi.org/10.1016/j.softx.2021.100685
Hickey LT, Hafeez AN, Robinson H, Jackson SA, Leal- Bertioli SCM, Tester M, Gao C, Godwin ID, Hayes BJ, Wulff BBH. (2019). Breeding crops to feed 10 billion. Nature Biotechnology. 37: 744-754.
Kefauver SC, Vicente R, Vergara-Diaz O, Fernandez- Gallego  JA,  Kerfal  S,  Lopez  A,  Melichar  JPE, Molins MDS, Araus JL. (2017). Comparative UAV and  Field  Phenotyping  to  Assess  Yield  and Nitrogen  Use  Efficiency  in  Hybrid  and Conventional Barley. Front. Plant Sci. 8(1733): 1- 15.
Khan MS, Koizumi N, Olds JL. (2019). Biofixation of atmospheric  nitrogen  in  the  context  of  world staple  crop  production:  policy  perspectives. Science of the  Total  Environment.  https://doi: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.134945
Lakshmi S, Sivakumar R. (2019). Plant Phenotyping Through  Image  Analysis  Using  Nature  Inspired Optimization  Techniques.  dalam  Hemanth  J, Balas VE (editor). Springer. UK.
Li N, Zhang X, Zhang C, Ge L, He Y, Wu X. (2019). Review of Machine-Vision- Based Plant Detection Technologies for Robotic Weeding. Proceeding of the  IEEE  International  Conference  on  Robotics and Biomimetics. Dali, China. Desember 2019.
Li  Y,  Li  Y,  Zhang  H,  Wang  M,  Chen  S.  (2019). Diazotrophic  Paenibacillus  beijingensis  BJ-18 provides nitrogen for plant and promotes plant growth, nitrogen uptake and metabolism. Front. Microbiol. 10(1119): 1-18.
Mahmud K, Makaju S, Ibrahim R, Missaoui A. (2020).
Current  progress  in  nitrogen  fixing  plants  and microbiome research. Plant. 9(97): 1-17.
Mikula, K., Izydorczyk, G., Skrzypczak, D., Mironiuk, M.,  Moustakas,  K.,  Witek-Krowiak,  A.,  & Chojnacka,
K. (2019). Controlled release micronutrient fertilizers for precision agriculture – A  review.  Science  of  The  Total  Environment, 136365.
https://doi.10.1016/j.scitotenv.2019.136365
Milagres CdC, Fontes PCR, de Abreu JAA, da Silva JM,  de  Figueiredo  MN.  (2021).  Plant  growth stage  and  leaf  part  to  diagnose  sweet  corn nitrogen  status  using  chlorophyll  sensor  and scanner  image  analysis.  Journal  of  Plant Nutrition.
https://doi.org/10.1080/01904167.2021.192119 7 .
Monostori I, Arendas T, Hoffman B, Galiba G, Gierzik K,  Szira  F.  (2016).  Relationship  between  SPAD value and grain yield can be affected by cultivar,
environment and soil nitrogen content in wheat. Euphytica. 211(1): 103-112.
Munoz-Huerta RF, Guevara-Gonzalez RG, Contreras-Medina LM, Torres- Pacheco I, Prado- Olivarez J, Ocampo-Valezquez. (2013). A Review of methods fo sensing nitrogen status in plants:
Advantages, disadvantages and recent advances. Sensors. 13(8): 10823-10843.
Nag  P,  Shriti  S,  Das  S.  (2019).  Microbiological strategies  for  enhancing  biological  nitrogen fixation  in  nonlegumes.  Journal  of  Applied Microbiology. 1883: 1-13.
Polder G, Blokker G, van der Heijden GWAM. (2012). An  ImageJ  plugin  for  plant  variety  testing. Proceedings  of  The  ImageJ  User  and  Developer Conference  2012.  22-26  Oktober  2012, Luxembourg. pp. 168 173.
Pratab A, Gupta S, Nair RM, Gupta SK, Schafleitner R,  Basu  PS,  Singh  CM,  Prajapati  U,  Gupta  AK, Nayyar H, Mishra AK, Baek K. (2019). Using plant phenomics  to  exploit  the  gains  of  genomics. Agronomy. 9(3): 1-25.
Putra  BTW,  Soni  P.  (2017).  Enhanced  broadband greenness  in  assesing  chlorophyll  a  and  b, carotenoid,  and  nitrogen  in  robusta  coffe plantations  using  a  digital  camera.  Precision Agric. DOI 10.1007/S11119-017-9513-x.
Putra  BTW,  Soni  P.  (2018).  Dataset  of  chlorophyll content estimation of coffea canepora using red and near infra-red consumer grade camera. Data in Brief. 21: 736-741.
Roitsch T, Cabrera-Bosquet L, Fournier A, Ghamkhar K,  Jiménez-Berni  J,  Pinto  F,  Ober  ES.  (2019). Review:  new  sensors  and  data-driven approaches-a  path  to  the  next  generation phenomics. Plant Sciences. 282:2-10.
Rueden CT, Eliceiri KW. (2019). ImageJ for the next generation image data. Microsc. Microanal. 25(2): 142-143.
Schindelin  J,  Rueden  CT,  Hiner  MC,  Eliceiri  KW. (2015). The ImageJ ecosystem: an open platform for biomedical image analysis. Mol. Reprod. Dev. 82: 518-529.
Soucek  J,  Prazan  R,  Velebil  J.  (2019).  Effect  of nitrogen  fertilization  on  the  color  of  wheat leaves as an indicator of application deficiency.
7 th TAE.  17-20  September  2019.  Prague,  Czech Republic.pp.524-528.
Varinderpal-Singh,  Bijay-Singh,  Yavinder-Singh, Thind  HS,  Gupta  RK.  (2010).  Need  based nitrogen management using the chlorophyll meter and leaf colour chart in rice and wheat in South Asia: A review. Nutr Cycl Agroecosyst.
88: 361-380.
Walter  A,  Liebisch  F,  Hund  A.  (2015).  Plant phenotyping: From bean weighing to image analysis. Plant Methods. 11(14): 1-11.