| dc.description.abstract | Bahan tanaman, kondisi lingkungan, dan kultur teknis mempengaruhi variasi produktivitas tanaman kelapa sawit. Namun demikian, pengaruh ketiga faktor tersebut terhadap produktivitas kelapa sawit sulit untuk dikuantifikasikan. Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis performa delapan varietas kelapa sawit yang dirilis oleh Pusat Penelitian Kelapa Sawit (PPKS) dan mengkuantifikasikan kontribusi masing-masing faktor produksi terhadap produktivitas aktual. Selain itu, dalam penelitian ini juga akan dilakukan seleksi awal variabel-variabel dari faktor produksi sebagai dasar pembangunan model yang simple tetapi tidak mengorbankan akurasinya.
Varietas yang dikaji adalah DxP Avros, DyP Dumpy, DxP LaMe, DxP Langkat, DxP PPKS 540, DxP PPKS 718, DxP Simalungun, dan DxP Yangambi. Penelitian dilakukan pada tanaman tahun tanam 2010 yang ditanam di demonstrasi plot, Kebun Benih KSO Adolina, PT Perkebunan Nusantara IV (PTPN IV), Serdang Bedagai, Sumatera Utara. Parameter yang diamati adalah kondisi iklim, kultur teknis atau teknik budidaya, pemupukan, fenologi perkembangan tandan, pertumbuhan vegetatif, dan produktivitas tanaman. Khusus untuk pembangunan model, variabel terikatnya adalah produktivitas tanaman, sedangkan variabel bebasnya adalah faktor iklim, teknik budidaya, dan pemupukan. Variabel bebas yang termasuk dalam faktor iklim meliputi curah hujan (ch), hari hujan (hh), defisit air lahan (wd), suhu rerata udara (t), kelembaban relatif udara (rh), intensitas radiasi (qs), total thermal atau bahang (tot_t), total lama penyinaran (tot_N), vapour pressure deficit (vpd). Variabel bebas dari faktor teknik budidaya meliputi br (defisiensi Boron), or (serangan Oryctes sp.), uk (serangan ulat kantong), gd (serangan Ganoderma sp.), mt (pohon mati), dan jumlah pelepah (plp). Sementara itu, variabel dari faktor pemupukan adalah variabel kadar hara N di daun (daun.N), kadar P (daun.P), kadar K (daun.K), kadar Ca (daun.Ca), kadar Mg (daun.Mg), dan jumlah pupuk yang diaplikasikan (j.pupuk).
Hasil penelitian menunjukkan bahwa kebutuhan bahang untuk menyelesaikan perkembangan tandan berbeda antar varietas, yaitu berkisar antara 5.775 sampai 6.164oC hari. Pertumbuhan vegetatif juga bervariasi antar varietas, DyP Dumpy memiliki pertumbuhan meninggi yang paling lambat tetapi memiliki rachis terpanjang. Sementara itu, DxP Langkat memiliki rachis terpendek. DxP PPKS 540 memiliki petiole cross-section tertinggi, sedangkan DxP Yangambi memiliki luas daun terluas. Lebih lanjut, DxP Avros memiliki produktivitas tertinggi yaitu 16,3 kg pohon-1 bulan-1, dan terendah adalah DxP Langkat yaitu 12,1 kg pohon-1 bulan-1.
Secara umum, kontribusi faktor iklim terhadap produktivitas tanaman kelapa sawit adalah 32,24%. Adapun kontribusi faktor pemupukan adalah 29,90%, sedangkan kultur teknis lainnya adalah 13,76%. Secara rerata, terdapat variasi produktivitas sebesar 23,18±7,29% yang diakibatkan faktor lain yang belum dapat dijelaskan dalam penelitian ini.
Penelitian ini juga menghasilkan lima model awal terbaik untuk menduga produktivitas dari masing-masing varietas. Dari lima model tersebut, didapat dua hingga tiga model yang dapat dikembangkan lebih lanjut sebagai dasar pembangunan model proyeksi produksi spesifik varietas. Untuk Varietas DxP Avros, produktivitas per pohon per bulan (Y) dapat diduga dari persamaan Y = 1142,85 - 0,15 × wdlag-14 + 5,77 × tlag-21 – 12,95 × rhlag-9 + 1,55 × qslag-16 – 333,18 × vpdlag-9 – 7,29 × brlag-21 – 118,80 × daun.Mglag-31 dan Y = -25,07 + 1,76 × qslag-16 – 2,62 × brlag-21 + 119,78 × daun.Mglag-31. Untuk DyP Dumpy, produktivitasnya dapat diduga dengan persamaan Y = 15,06 + 0,08 × wdlag-38 – 1,48 × mtlag-31 + 17,11 × j.pupuklag-10 dan Y = 8,13 + 0,11 × wdlag-38 + 16,00 × j.pupuklag-10. Tiga model pendugaan produktivitas untuk DxP LaMe adalah Y = -18,02 + 2,60 × tlag-15 – 0,66 × qslag-40 + 0,12 × tot_Nlag-10 – 20,37 × vpdlag-35 – 7,72 × mtlag-25 + 3,53 × j.pupuklag-10 – 0,66 × plplag-25; Y = 36,34 – 24,72 × vpdlag-35 – 5,28 × mtlag-25 + 5,04 × j.pupuklag-10; dan Y = 24,99 – 21,69 × vpdlag-35 + 6,71 × j.pupuklag-10. Dua model proyeksi produktivitas yang dapat dikembangkan lebih lanjut untuk Varietas DxP Langkat adalah Y = -1,53e+02 + 3,20e-01 × qslag-11 - 1.41e+01 × vpdlag-19 - 2.46e-03 × uklag-21 + 9,85 × daun.Klag-16 + 1,49 × j.pupuklag-10 + 1,72 × plplag-20, dan Y = 18,44 – 25,72 × vpdlag-19 + 24,67 × j.pupuklag-10. Model pendugaan untuk DxP PPKS 540 adalah Y = -8,99 + 1,31 × qslag-28 – 0,22 × orlag-20 + 16,81 × j.pupuklag-11 dan Y = 22,61 – 24,95 × vpdlag-21 + 18,91 × j.pupuklag-11. Model awal terbaik untuk DxP PPKS 718 adalah Y = -76,16 – 0,05 × wdlag-36 + 0,75 × qslag-7 + 0,08 × tot_tlag-4 – 13,21 × vpdlag-34 + 153,15 × daun.Mglag-32 dan Y = -13,13 – 1,57 × qslag-7 – 0,38 × orlag-14 + 9,57 × j.pupuklag-2. Untuk DxP Simalungun, model yang dapat dikembangkan yaitu Y= 27,88 – 24,26 × vpdlag-35 – 0,37 × mtlag-11 + 14,99 × j.pupuklag-11; Y = 1,01 + 0,83 × qslag-24 – 0,19 × mtlag-11 + 11,26 × j.pupuklag-11; dan Y = 23,15 – 22,40 × vpdlag-24 + 14,61 × j.pupuklag-11. Adapun model proyeksi produktivitas untuk DxP Yangambi adalah Y= -11,96 – 0,03 × wdlag-34 – 11,77 × vpdlag-35 – 2,67 × uklag-6 + 198,01 × daun.Mglag-34 + 16,65 × j.pupuklag-24 dan Y = -5,78 – 0,04 × wdlag-34 – 11,88 × vpdlag-35 – 2,30 × uklag-6 – 1,52 × mtlag-18 + 225,76 × daun.Mglag-34 + 16,01 × j.pupuklag-24 + 0,01 × plplag-16. Namun demikian, meskipun model-model terpilih cukup baik dalam menduga total produksi, tetapi model tersebut masih kurang dapat menduga pola fluktuasi produktivitas bulanan. | id |
