Judul: Development of a Decision Support System for Oil Palm Fertilizer Requirement Based on Precision Agriculture
Abstrak: Prinsip dasar dari perhitungan kebutuhan pupuk adalah berdasarkan keseimbangan nutrisi yang menghitung kebutuhan tanaman dan membandingkannya dengan nutrisi yang disediakan oleh ekosistem. Pendugaan kebutuhan nutrisi pada perkebunan kelapa sawit merupakan salah satu langkah menuju managemen pemupukan yang efektif. Analisis tanah dan tanaman di laboratorium merupakan metode yang paling banyak digunakan untuk menghitung nutrisi. Akan tetapi metode ini tidak praktis, tidak ekonomis dan memerlukan waktu yang lama terutama untuk proses analisisnya, sehingga tidak sejalan dengan prinsip pertanian presisi yang membutuhkan akuisisi dan analisis data yang cepat dalam waktu nyata (real time). Situasi akan semakin buruk apabila ukuran lahan yang diobservasi cukup luas. Oleh karena itu, diperlukan alternatif metoda analisis penentuan dosis pupuk yang lebih cepat dan presisi sesuai dengan kondisi lahan dan tanamannya. Pertanian presisi adalah sistem pertanian yang berbasis informasi keragaman lahan, tanaman, dan iklim, untuk memutuskan perlakuan terbaik sesuai dengan keragaman tersebut dengan tujuan meningkatkan efisiensi, produktifitas, dan keuntungan dalam jangka panjang, spesifik lokasi serta meminimalisir dampak negatif terhadap lingkungan. Pada penelitian ini dikembangkan metode analisis penentuan dosis pupuk berbasis satelit yang memungkinkan akuisisi dan analisis data yang jauh lebih cepat dari metode berbasis analisis laboratorium. Selain itu metode ini dapat menghemat biaya analisis jaringan tanaman karena data pada satelit Sentinel-2 tersedia secara periodik dan gratis. Penelitian ini dilakukan sejak bulan Maret 2017 hingga bulan Desember 2017 di Kebun Pendidikan dan Penelitian Kelapa Sawit IPB-Cargill yang berlokasi di Jonggol, Kabupaten Bogor, Jawa Barat, dan di PT. Perkebunan Nusantara VI Unit Usaha Bunut, Bahar Utara, Muaro Jambi, Jambi. Data primer diambil dari kedua lokasi sebanyak 100 contoh, dimana masing-masing contoh diambil daun dan tanah untuk kemudian dibawa ke laboratorium dan dianalisis kandungan unsur hara N, P, dan K. Data hasil analisis laboratorium yang berupa data kandungan unsur hara makro N, P, dan K di daun dan di tanah kemudian digunakan untuk mencari korelasi dengan nilai reflektan dari citra satelit dalam bentuk model regresi dimana keluaran dari fungsi adalah nilai unsur hara yang diduga sebagai variabel terikat dan nilai reflektan dari citra satelit sebagai variabel bebas. Nilai R2 model regresi untuk nutrisi di daun yaitu: 53.45% (nitrogen), 79.61% (fosfor), dan 64.44% (kalium). Sedangkan R2 model regresi untuk nutrisi di tanah yaitu: 28.54% (nitrogen), 66.31% (fosfor), dan 41.03% (kalium). Validasi pada semua model, didapat tingkat kebenaran untuk model regresi daun (N, P, K) berturut-turut adalah 84.56%, 89.86%, dan 82.84%. Sedangkan tingkat kebenaran untuk model regresi tanah (N, P, K) berturut-turut adalah 79.33%, 42.20%, dan 51.96%. Model yang sudah divalidasi digunakan sebagai dasar pendugaan kebutuhan pupuk yang merupakan bagian terpenting dari sistem penunjang keputusan yang dikembangkan didalam penelitian ini. Sistem yang telah dibuat menyediakan pengguna dua rekomendasi: 1) rekomendasi jumlah pupuk berdasarkan kebutuhan seluruh areal perkebunan, dan 2) rekomendasi jumlah pupuk berbasiskan petakan (grid) dengan luasan 1 hektar yang mencerminkan prinsip pertanian presisi. Sistem juga menampilkan peta sebaran kandungan unsur hara yang menunjukkan kondisi unsur hara di daun dan di tanah yang dapat digunakan oleh pengguna untuk melakukan prioritasi skenario dan jadwal pemupukan.
Keyword: decision support system, fertilizer, nutrient estimation, oil palm, precision agriculture, regression model, satellite images, Sentinel-2