Judul: Smart and Precision Agricultural Approach for Selection of Tillage Machines Based on Spatial Variability
Abstrak: Penerapan prinsip-prinsip pertanian presisi pada pertanian skala besar seperti perkebunan membutuhkan dukungan teknologi dan manajemen operasi mesin untuk menangani kegiatan pertanian dan mengelola variabilitas spasial lahan. Mesin pengolah tanah merupakan komponen input utama dan berperan signifikan terhadap produktivitas dan keberlangsungan kegiatan pertanian serta kelestarian lingkungan. Efektivitas dan efisiensi mesin pengolahan tanah disesuaikan dengan kebutuhan aktual yang dapat ditentukan dari luas, variabilitas spasial fisik dan mekanik tanah serta faktor lingkungan. Kadar air tanah diketahui berperan penting terhadap dinamika fisik dan mekanik tanah. Namun, variabilitas spasial yang tinggi menyebabkan kadar air tanah pada lahan pertanian skala besar sulit terwakili oleh pengambilan beberapa sampel tanah. Sedangkan pengambilan sample tanah dalam jumlah besar cenderung tidak efisien, baik ditinjau dari waktu maupun biaya yang dibutuhkan. Adopsi teknologi sistem informasi geografis, penginderaan jauh dan sistem navigasi salah satu alternatif terbaik untuk menangkap variabilitas spasial lahan pertanian. Integrasi teknologi tersebut dengan manajemen pengetahuan kondisi lahan dan faktor lingkungan dapat mendasari pengambilan keputusan dalam perencanaan dan pengolahan lahan pertanian intensif. Penelitian ini bertujuan merancang metode pemilihan mesin pengolahan tanah berdasarkan variabilitas spasial lahan perkebunan tebu yang belum ditanami menggunakan pendekatan pertanian cerdas dan presisi. Perancangan tersebut memerlukan tahapan-tahapan studi, meliputi: (1) pengembangan model perhitungan kadar air tanah dan perhitungan tingkat kemampuan kerja tanah (soil workability), secara cepat dan mendekati waktu nyata berdasarkan data radar Sentinel-1A; (2) pengembangan model perhitungan tahanan penetrasi berdasar informasi dekat waktu nyata kadar air tanah (yang diperoleh dari tahap 1) dan fraksi tanah; (3) perhitungan dan pemetaan distribusi spasial draft spesifik pengolahan tanah berdasar tahanan penetrasi dan indeks plastisititas; dan (4) pengembangan metode seleksi mesin pengolah tanah berdasarkan distribusi spasial informasi dekat waktu nyata draft spesifik pengolahan tanah, kedalaman olah dan ukuran implemen. Data sampel dan pengukuran dikumpulkan dari perkebunan tebu di Kabupaten Kediri dan Sidoarjo, Jawa Timur Indonesia. Penelitian membuktikan terdapat korelasi yang erat antara nilai hamburan radar Sentinel-1A dengan kadar air tanah permukaan (kedalaman 15 cm); dan kadar air tanah dengan tahanan penetrasi tanah (kedalaman 15 cm) pada lahan perkebunan tebu yang belum ditanami. Pendekatan machine learningrandom forest dan analisis regresi berganda telah digunakan untuk mengembangkan model perhitungan kadar air dan tahanan penetrasi tanah; dan diuji terhadap data testing. Indikator kinerja model regresi berganda dan model machine learning-random forest (RMSE, MAPE, dan akurasi) telah dihitung dan diuji dengan hasil RMSE = 0,250 dan 0,270, MAPE = 18,79% dan 17,62%, akurasi = 81,21 % dan 82,38%. Penentuan kadar air tanah menggunakan metode machine learning-random forest menunjukkan kinerja yang lebih baik dibandingkan iv pemodelan regresi berganda. Penelitian juga membuktikan bahwa dinamika tahanan penetrasi tanah dipengaruhi oleh dinamika kadar air tanah dan tekstur tanah, khususnya fraksi liat dan debu. Metode machine learning-random forest menunjukkan kinerja terbaik dibandingkan dengan metode regresi berganda dalam menghitung tahanan penetrasi tanah. Korelasi antara tahanan penetrasi tanah dan kadar air tanah, fraksi liat dan debu menggunakan kedua metode telah dihitung dan diuji dengan kinerja yang baik, yang ditunjukkan oleh RMSE = 0,235 dan 0,208, MAPE = 18,32% dan 16,08%, akurasi = 81,68% dan 83,92%. Distribusi spasial kadar air tanah, tahanan penetrasi, kemampuan kerja tanah dan draft spesifik pengolahan tanah dihitung dan divisualisasikan menggunakan
Keyword: smart and precision agriculture, soil water content, soil penetration resistance, soil workability, soil tillage machines’ selection