Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/95387
Title: Pendugaan Emisi Gas CH4 dan N2O dari Padi Sawah Menggunakan Artificial Neural Network (ANN) dan Denitrification- Decomposition (DNDC).
Authors: Arif, Chusnul
Chadirin, Yudi
Rahmat, Arif
Issue Date: 2018
Publisher: Bogor Agricultural University (IPB)
Abstract: Peningkatan konsentrasi gas rumah kaca yang terus menerus di atmosfer menimbulkan pemanasan global yang tak diragukan lagi. Sektor pertanian merupakan sumber antropogenik utama penghasil CH4 dan N2O. Indonesia sebagai salah satu Negara penghasil beras terbesar di dunia dengan luas area sawah lebih dari 8 juta hektar. Observasi langsung emisi GRK dalam jangka waktu panjang tidaklah mudah dikarenakan perbedaan manajemen lahan, faktor lingkungan, terbatasnya waktu dan biaya. Oleh karena itu, sangatlah penting penggunaan alat bantu untuk menduga emisi GRKdari berbagai sistem pengelolaan air tersebut baik untuk jangka pendek maupun jangka panjang. Pendugaan emisi GRK dalam jangka panjang kedepannya akan sangat bermanfaat terhadap strategi mitigasinya. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji produksi emisi GRK selama masa budidaya pada 3 jenis rejim air, menganalis antara fluks gas hasil observasi lapang dengan simulasi model DNDC dan model ANN, dan menilai kemampuan model DNDC dan membandingkannya dengan model ANN dalam mengestimasi emisi GRK dari sawah dengan berbagai rejim air. Penelitian ini dilaksanakan di Laboratorium Lapang Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan IPB untuk penanaman padi. Pengujian emisi GRK dilakukan di Laboratorium Gas Rumah Kaca Balai Penelitian Lingkungan Pertanian Jakenan- Pati, Jawa Tengah. Analisis tanah dilakukan di Laboratorium Pengujian Balai Penelitian Tanah, Bogor. Penelitian dilaksanakan selama satu musim tanam pada Januari - Mei 2018. Pengumpulan data dilakukan dengan observasi, pengukuran, dan hasil uji laboratorium. Data diolah menggunakan MS. Excel 2010, model ANN, dan model DNDC 95. Hasil penelitian menunjukkan bahwa produksi emisi gas CH4 dan N2O dipengaruhi oleh parameter biofisik lingkungannya dengan nilai R2 sebesar 0.43 untuk CH4 dan 0.36 untuk gas N2O. Produksi emisi gas CH4 tertinggi didapat pada pengelolaan air rejim tergenang, dan terendah didapat pada pengelolaan air rejim kering. Sedangkan, produksi emisi gas N2O tertinggi didapat pada pengelolaan air rejim kering dan terendah pada pengelolaan air rejim tergenang. Pengelolaan air yang mampu menurunkan produksi gas emisi yang dihasilkan dan tetap menghasilkan hasil panen tertinggi adalah pengelolaan air rejim basah. Hasil simulasi model DNDC memperlihatkan bahwa masih terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil observasi dengan hasil simulasi, baik untuk gas CH4 dan N2O. Model ANN dalam memprediksi emisi sudah cukup baik yang ditunjukkan dengan nilai R2 sebesar 0.72 untuk gas CH4 dan 0.78 untuk gas N2O. Hal tersebut mengindikasikan bahwa model DNDC masih perlu disesuaikan dan dikembangkan lebih lanjut dengan kondisi lingkungan Indonesia sehingga bisa memprediksi lebih akurat, sedangkan model ANN bisa digunakan untuk memprediksi emisi gas rumah kaca dari lahan padi sawah.
URI: http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/95387
Appears in Collections:MT - Agriculture Technology

Files in This Item:
File SizeFormat 
2018ara.pdf
  Restricted Access
15.27 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.