Pengembangan Sistem Pemantauan Dan Prediksi Kadar Air Tanah Terintegrasi Dengan Automatic Weather Station
Abstract
Pertanian memegang peranan penting dalam menjaga ketahanan pangan
Indonesia. Keberhasilan sektor pertanian sangat bergantung pada berbagai faktor
lingkungan, salah satunya adalah kadar air tanah. Kadar air tanah yang optimal
adalah salah satu kunci untuk meningkatkan hasil panen. Namun, kondisi kadar air
tanah yang tidak sesuai dapat menurunkan produktivitas dan menyebabkan
kerugian bagi petani. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem
pemantauan kelembapan tanah secara real-time yang terintegrasi dengan sistem
data cuaca Community Weather Monitoring (CWM) guna meningkatkan
pengelolaan air dalam pertanian. Metodologi yang digunakan melibatkan
pengembangan model matematis untuk menghitung kadar air tanah (KAT) dan
evapotranspirasi potensial (ETp) menggunakan parameter cuaca dari sistem CWM,
termasuk suhu udara, kelembapan relatif, radiasi bersih, kecepatan angin, dan curah
hujan. Analisis data reanalysis selama 14 tahun menunjukkan korelasi negatif
antara curah hujan dan ETp, di mana ETp cenderung lebih tinggi pada musim
kemarau. Sementara itu, kelembapan tanah menunjukkan korelasi positif dengan
pola curah hujan, yang menurun secara signifikan selama periode kering (DOY
200–260) dan meningkat selama musim hujan (DOY 300–360). Analisis data
lapangan aktual selama periode tanam selama 63 hari (Juli–September 2024)
menunjukkan penurunan kadar air tanah secara bertahap dari 150 mm menjadi 44
mm, dengan kontribusi curah hujan yang minimal. Dashboard berbasis website
yang dihasilkan memungkinkan pemantauan kadar air tanah dan evapotranspirasi
potensial secara real-time, sehingga membantu petani dalam mengelola irigasi
secara lebih efisien dan berpotensi meningkatkan hasil panen sekaligus menghemat
sumber daya air.
