Judul: An Intelligent System for Determining Nutrient Status and Fertilizing Recommendations for Palm Oil using Sentinel-1 Imagery to Support Precision Agriculture
Abstrak: Salah satu tugas pengelola perkebunan dalam mengoperasikan dan mengelola lahan kelapa sawit adalah mengukur kandungan nutrisi daun secara tepat waktu dan berkala. Manajemen perkebunan kelapa sawit di Indonesia menerapkan dosis pemupukan menggunakan luasan blok berkisar antara 25 hingga 30 hektar. Dosis pemupukan diberikan berdasarkan hasil analisis sampling daun sawit dalam satu blok, untuk kemudian pemberian pupuk dilakukan dengan dosis yang sama pada setiap bloknya tanpa memperhatikan keragaman status hara kelapa sawit, sehingga pemberian pupuk dapat terjadi berlebih yang akan menyebabkan menurunnya kualitas lingkungan, atau sebaliknya pemupukan dengan dosis yang lebih rendah dari kebutuhan tanaman tidak dapat memberikan pengaruh yang optimal bagi pertumbuhan dan produksi tanaman baik kuantitas maupun kualitas. Selain itu, proses analisis laboratorium sampel daun mahal dan menimbulkan penundaan waktu yang signifikan untuk antrian, sehingga data hasil analisis laboratorium menjadi tidak relevan karena hasil analisis telah kadaluarsa dengan situasi terkini saat pemupukan akan diberikan. Pertanian Presisi adalah suatu strategi manajemen produksi pertanian berbasis sistem informasi yang menganalisis data temporal, spasial dan individual untuk mendukung pengambilan keputusan sesuai dengan perkiraan variabilitas dan fakta keragaman (heterogenitas) lahan atau lokasi. Tujuan dari pertanian presisi adalah meningkatkan efisiensi, produktivitas, profitabilitas produksi pertanian dan sekaligus mengurangi dampak lingkungan. Penelitian ini menerapkan pertanian presisi menggunakan teknologi radar satelit Sentinel-1 untuk analisis penentuan rekomendasi dosis pemupukan kelapa sawit yang menjanjikan proses akuisisi dan analisis data akan lebih cepat dari metode konvensional analisis laboratorium, sehingga sistem dapat melakukan penghematan biaya lapangan untuk pengambilan sampel dan analisis hara nutrisi karena data citra satelit Sentinel-1 dapat diunduh berkala secara gratis, dan penghematan jumlah tenaga kerja serta mengurangi resiko keselamatan tenaga kerja, yang pada akhirnya dapat memberikan peningkatan manajemen produksi sawit yang transparan dan akuntabel. Pemantauan status hara tanaman kelapa sawit dapat dilakukan dengan menggunakan data akuisisi citra dari teknologi penginderaan jauh. Keunggulan sensor radar satelit dibandingkan sensor optik satelit adalah kemampuan untuk pengambilan citra dengan kondisi cuaca buruk dan mampu menembus halangan awan. Berdasarkan dari data dual polarisasi vertikal dan horizontal, dan sudut datang hamburan balik radar satelit Sentinel-1, penelitian ini menerapkan computer vision dan machine learning untuk membuat model untuk estimasi status hara makro sawit, untuk kemudian mengembangkan model rekomendasi pemupukan kelapa sawit. Melalui serangkaian proses data mining dari citra satelit C-SAR Sentinel-1 menggunakan perangkat SNAP ToolBox dan QuantumGis, dan tahapan data transformation, data integration, data cleaning, feature selection, hyperparameter tuning, data training, dan cross validation, serta pemodelan menggunakan machine learning Random Forest Regression, telah berhasil membangun model estimasi status nutrisi makro dari kelapa sawit. Kinerja model estimasi nutrisi makro untuk unsur Nitrogen (N), Phosphor (P), Kalium (K) dan Magnesium (Mg) yang diuji pada data validasi (unseen data) menghasilkan nilai correctness masing-masing berturut-turut adalah 90,43%, 91,96%, 80,48% dan 60,02% untuk kategori lahan mineral, dan untuk kategori lahan gambut didapat hasil nilai correctness adalah 90,20%, 87,19%, 75,40% dan 62,81%. Model estimasi status hara makro telah dapat memvisualisasikan variabilitas kandungan N, P, K dan Mg dalam bentuk peta spasial sebaran nutrisi di areal perkebunan sawit tanah mineral dan gambut. Sehingga dosis rekomendasi pemupukan dapat diberikan secara presisi sesuai dengan keragaman kandungan status hara makro pada setiap blok, dan pemberian rekomendasi pemupukan dapat
Keyword: C-SAR Sentinel-1, kelapa sawit, machine learning, pertanian presisi, rekomendsi pemupukan, fertilizer recommendation, oil palm, precision agriculture