Detail Cantuman Kembali
LAPORAN TAHUNAN HIBAH BERSAING : PREDIKSI PRODUKTIVITAS PERKEBUNAN BERBASIS ANN DAN GEOGRAPHICAL INFORMATION SYSTEM UNTUK PENGEMBANGAN MODEL PERKEBUNAN KELAPA SAWIT PRESISI
- Bagikan:
Pertanian presisi merupakan informasi dan teknologi pada sistem pengelolaan pertanian untuk mengidentifikasi, menganalisa, dan mengelola informasi keragaman spasial dan temporal di dalam lahan untuk mendapatkan keuntungan optimum, berkelanjutan, dan menjaga lingkungan. Tujuan dari pertanian presisi adalah mencocokkan aplikasi sumber daya dan kegiatan budidaya pertanian dengan kondisi tanah dan keperluan tanaman berdasarkan karakteristik spesifik lokasi di dalam lahan. Dengan kata lain aplikasi tambahan material/ eksternal input dilakukan secara terukur disesuaikan dengan keadaan awal lahan, sehingga secara spasial setiap satuan lahan mendapatkan aplikasi yang sesuai dengan kebutuhannya, sehingga tanaman tidak kekurangan nutrisi untuk memenuhi kebutuhan pertumbuhannya dan tidak terjadi kelebihan yang kurang dimanfaatkan dan menyebabkan polusi lingkungan. Tingkat produksi tanaman sangat dipengaruhi oleh kualitas lingkungan biofisik di sekitarnya. Pada keadaan lingkungan yang sesuai dengan kebutuhan/persyaratan tumbuh tanaman akan diperoleh produksi yang tinggi, sebaliknya pada keadaan lingkungan yang kurang cocok tidak akan diperoleh produksi yang memadai. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa produksi tanaman merupakan fungsi dari karakteristik/kualitas lahan disekitarnya. Tanaman kelapa sawit semula merupakan tanaman yang tumbuh liar di hutan-hutan, lalu dibudidayakan. Tanaman kelapa sawit memerlukan kondisi lingkungan yang baik agar mampu tumbuh dan berproduksi secara optimal. Keadaan iklim dan tanah merupakan faktor utama bagi pertumbuhan kelapa sawit, di samping faktor-faktor lainnya seperti sifat genetika, perlakuan budidaya, dan penerapan teknologi lainnya. Secara terinci produksi kelapa sawit dipengaruhi oleh berbagai faktor, antara lain: jenis tanah, kedalaman lapisan tanah, kesuburan tanah, keadaan drainase tanah, jumlah curah hujan, sebaran hujan, radiasi matahari, temperatur, kecepatan angin, dan serangan hama penyakit. Dengan perkembangan teknologi komputasi numerik seperti jaringan syaraf tiruan (artificial neural network) produksi lahan perkebunan sebagai fungsi kualitas lahan dan iklim dapat dilakukan secara kuantitatif lebih akurat. Sementara itu sistem informasi geografis dapat digunakan untuk mengelola data spasial perkebunan berdasarkan karakteristik lahan. Integrasi kedua pendekatan tersebut dapat memberikan prediski produktivitas lahan perkebunan kelapa sawit setiap satuan lahan perkebunan dengan lebih akurat, dan dengan analisis lanjut dapat disusun sebuah Sistem Pendukung Keputusan untuk meningkatkan pengelolaan perkebunan kelapa sawit menjadi lebih baik.
LOADING LIST...