Pendekatan Precision Farming dalam Pemupukan N, P, dan K pada Budidaya Tebu: Studi Kasus di PT Gula Putih Mataram

Abstract

Pada umumnya kegiatan pemupukan tidak memperhatikan keragaman spasial kesuburan tanah yang ada. Hal ini dapat menyebabkan pemborosan pupuk, penurunan produktivitas, peningkatan biaya produksi, penurunan keuntungan, dan dampak negatif pada lingkungan. Masalah tersebut dapat diatasi dengan pendekatan precision farming. Penelitianpenelitian tentang precision farming, termasuk dalam hal pemupukan, sudah banyak dilakukan dengan menggunakan beberapa tool seperti geostatistika, artificial neural network, sistem informasi geografis, dan sistem pendukung keputusan. Namun demikian penelitian yang ada masing-masing hanya menggunakan satu tool atau gabungan di antara tool tersebut. Penelitian ini dilakukan dengan menggabungkan keempat tool tersebut. Penelitian ini mempunyai tujuan: a) menganalisa keragaman spasial kandungan hara N, P, dan K di dalam petak lahan tebu; b) menganalisa keragaman spasial produktivitas di dalam petak lahan tebu; c) menentukan kebutuhan jumlah hara N, P, dan K pada target hasil tebu (yield) dan kadar gula yang diharapkan; serta d) membuat piranti lunak sistem pendukung keputusan untuk pendekatan precision farming dalam pemupukan pada budidaya tebu. Penelitian dilaksanakan di perkebunan tebu PT Gula Putih Mataram, Wilayah Mataram Udik, Kecamatan Seputih Mataram, Kabupaten Lampung Tengah, Propinsi Lampung. Plot-plot percobaan digunakan untuk tiga jenis pemupukan, yaitu: a) pemupukan dengan dosis berdasarkan rekomendasi pustaka, b) pemupukan dengan dosis berdasarkan target produktivitas, dan c) pemupukan dengan dosis seragam. Setiap plot percobaan dibagi dalam grid-grid. Penentuan dosis pupuk berdasarkan analisa tanah dan daun. Pengambilan sampel tanah dan daun dilakukan dengan metode grid center. Aplikasi pupuk dilakukan secara manual. Pemupukan dan pupuk yang digunakan adalah pemupukan pertama (Urea + TSP) dan pemupukan kedua (Urea + KCl). Pengamatan pertumbuhan vegetatif dilakukan terhadap jumlah anakan, tinggi tanaman, diameter batang, jumlah daun, dan persentase gap. Selain itu juga dilakukan pengamatan terhadap jumlah tebu roboh, kadar air tanah, persentase penutupan gulma, serta tingkat serangan hama dan penyakit tanaman. Hasil tebu tidak ditentukan dari pemanenan tetapi berdasarkan taksasi. Perangkat lunak Backpro2N, GS+ for Windows, Surfer 8, dan ArcView 3.3 digunakan untuk mendukung perangkat lunak yang dibuat dalam penelitian ini. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan precision farming dalam pemupukan N, P, dan K dapat menurunkan tingkat keragaman spasial kandungan hara N, P, dan K serta menurunkan tingkat keragaman spasial produktivitas lahan. Hasil penelitian juga menunjukkan bahwa kandungan hara mempunyai keragaman spasial cukup rendah–sedang untuk N, serta cukup rendah–cukup tinggi untuk P dan K. Sedangkan produktivitas lahan mempunyai keragaman spasial rendah–agak rendah. Sistem pendukung keputusan yang sudah dibangun (STRAFERT-PF) dapat digunakan untuk: a) menentukan taksasi tebu; b) menentukan kebutuhan jumlah hara N, P, dan K pada target hasil tebu (yield) dan kadar gula yang diharapkan; c) menentukan dosis pupuk; d) melakukan analisa keragaman spasial; e) membuat peta informasi lahan; dan f) melakukan analisa biaya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemupukan dengan pendekatan precision framing dapat menekan pemborosan penggunaan pupuk 53.47% untuk Urea, minimal 86.96% untuk TSP; meningkatkan produktivitas 7.6–10.7%; dan meningkatkan keuntungan 1.09%. Hasil penelitian juga menunjukkan bahwa pemupukan dengan pendekatan precision framing dapat menekan pemborosan penggunaan pupuk yang berlebihan untuk KCl dan meningkatkan pertumbuhan vegetatif tanaman.