Estimasi Kandungan Unsur Hara Kalium Dan Magnesium Pada Tanaman Nanas (Ananas Comosus, L. Merr.) Menggunakan Unmanned Aerial Vehicle Di Pt. Great Giant Pineapple
| Main Author: | Widitya, Lukman Mei |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed |
| Terbitan: |
, 2018
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/10813/ |
Daftar Isi:
- Tanaman nanas membutuhkan unsur hara kalium dan magnesium untuk memproduksi buah yang optimal. Unsur kalium berfungsi sebagai aktivator enzim yang menunjang fotosintesis dan magnesium berungsi sebagai unsur penting dalam pembentukan klorofil. Tanaman nanas yang kekurangan unsur kalium dan magnesium akan menunjukkan gejala klorosis atau menuningnya daun pada bagian tepi daun atau membentuk strain. Penampakan gejala klorosis yang tampak akibat defisiensi unsur hara kalium dan magnesium sangat mungkin untuk dideteksi menggunakan foto udara. Perkembangan teknologi pendugaan kesehatan tanaman dapat diprediksi menggunakan penginderaan jauh (remote sensing). Salah satu pendekatan untuk memprediksi kondisi tanaman adalah dengan menggunakan foto udara dari UAV dengan transformasi indeks vegetasi yang memiliki korelasi dengan klorofil tanaman. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan antara indeks vegetasi GNDVI, NDVI dan nilai spektral dalam menduga kandungan kalium dan magnesium pada tanaman nanas. Penelitian ini dilaksanakan di perkebunan nanas PT. Great Giant Pineapple mulai dari bulan Februari 2017 sampai April 2017. Penerbangan UAV (Unmanned Aerial Vehicle) untuk mendapatkan foto udara dan pengambilan sampel dilakukan secara realtime atau bersamaan. UAV yang digunakan memiliki fasilitas autopilot, gimbal, kamera RGB, Kamera NIR, trigger dan logger. Panjang spektral Red adalah 660 nm, Green 550 nm, Blue 470 nm, dan NIR 720 nm. Hasil uji regresi menghasilkan persamaan untuk memprediksi unsur hara kalium pada tanaman nanas dengan persamaan: K=3,342–1,501(GNDVI) dengan nilai RMSE sebesar 0,1634. Persamaan untuk estimasi magnesium pada tanaman dengan NDVI diperoleh menggunakan uji regresi, yaitu: Mg=0,083+0,288(NDVI) dengan RMSE sebesar 0,0342. Validasi data menggunakan uji t dua sampel berpasangan menunjukkan bahwa antara data estimasi dan data di lapangan tidak memiliki perbedaan yang signifikan. Model estimasi terbaik penelitian ini dalam menduga unsur hara kalium dan magnesium pada tanaman nanas dapat digunakan namun tetap mempertimbangkan variasi lingkungan yang terjadi.