Estimasi Kandungan Klorofil pada Tanaman Tebu (Saccharum Officinarum L.) Menggunakan Metode Ground Based Remote Sensing (GBRS) dan Low Altitude Remote Sensing (LARS)

Abstract

Tebu merupakan salah satu tanaman yang banyak dibudidayakan di Indonesia karena keadaan iklim yang sesuai dengan syarat tumbuh dan perkembangan tanaman tebu. Maka dari itu nutrisi yang dibutuhkan tanaman harus diketahui agar tidak terjadi pemberian nutrisi tambahan yang kurang ataupun berlebih. Nutrisi tanaman khususnya nitrogen merupakan hal yang sangat penting bagi tanaman. Kekurangan nitrogen pada tanaman dapat menyebabkan tanaman mengalami klorosis dan menghambat pertumbuhan dan perkembangan tanaman. Nitrogen yang terkandung pada tanaman juga mempengaruhi jumlah klorofil yang terkandung pada tanaman. Ground based remote sensing (GBRS) dan low altitude remote sensing (LARS) merupakan salah satu cara yang dapat digunakan untuk memperkirakan kandungan klorofil pada tanaman tanpa merusaknya. Pemanfaatan GBRS dan LARS memperoleh data sekunder yang harus diolah lagi menggunakan perhitungan matematis untuk memperoleh nilai indeks vegetasi. Nilai indeks vegetasi ini yang selanjutnya akan dihitung koefisien determinasinya dengan nilai klorofil tanaman yang diperoleh dengan alat soil plant analysis development (SPAD) chlorophyll meter. Indeks vegetasi yang digunakan adalah NDVI RGB, BRAVI, BRAVI – SR, dan VARI. Hasil dari penelitian yaitu nilai korelasi dan koefisien determinasi (R2 ) antara indeks vegetasi NDVI RGB dan SPAD memiliki nilai tertinggi bernilai 0,9021 dan 0,8137. Indeks NDVI dan BRAVI - SR memiliki nilai RMSE terendah sebesar 2,45. Hasil analisa berdasarkan luasan rentang nilai estimasi SPAD juga menunjukkan bahwa indeks vegetasi NDVI RGB menjadi indeks memiliki nilai eror paling rendah. Dapat disimpulkan indeks vegetasi NDVI RGB dapat mengestimasi nilai klorofil pada tanaman tebu dengan baik dan dapat mengestimasi luasan lahan berdasarkan rentang nilai SPAD terbaik.