Authors:

I Made Prasetia Candra Andika, I Made Anom Sutrisna Wijaya, Ida Bagus Putu Gunadnya

Abstract:

“Penyakit blas merupakan salah satu penyakit yang berbahaya bagi tanaman padi. Penyakit ini bisa menyerang di setiap fase pertumbuhan. Perhitungan intensitas serangan penyakit blas saat ini masih dilakukan secara manual. Diperlukan pengembangan teknologi dalam pendugaan intensitas serangan penyakit blas melalui citra NDVI. Penelitian ini bertujuan untuk (1) untuk mendapatkan ketinggian foto udara NDVI terbaik, (2) untuk mendapatkan umur tanaman padi dengan intensitas serangan penyakit blas tertinggi, (3) untuk mendapatkan hubungan antara intensitas serangan penyakit blas dengan nilai NDVI tanaman padi. Penelitian ini menggunakan Drone DJI Phantom 4 dengan lensa NDVI. Pengolahan data menggunakan Web Drone Deploy dan software Arc Gis 10.3. Berdasarkan dari hasil analisis, detail terbaik dari pembesaran 200% mendapatkan akuisisi ketinggian dari citra NDVI adalah 20 meter dengan ukuran piksel 1,4732 cm/pixel. Pertumbuhan intensitas serangan penyakit blas tertinggi terjadi pada umur 98 hari setelah tanam. Hubungan antara intensitas serangan penyakit blas dengan nilai NDVI memiliki koefisien determinasi sebesar 0,986. Persamaan regresi didapatkan dalam penelitian ini adalah y = -23345x3 + 21191x2- 6416,8x + 665,07 dengan akurasi sebesar sebesar 91,74%. Blast is one of disease that is dangerous for rice plants. This disease can attack in every phase of growth. Calculation of the intensity of blast disease attacks is still done manually. Technology development is needed in estimating the intensity of blast disease attacks through NDVI imagery. This study purpose (1) to get the best NDVI aerial photo altitude, (2) to get the age of rice plants with the highest attack intensity of blast disease, (3) to get a relationship between the intensity of blast disease and the NDVI value of rice plants. This study use Drone DJI Phantom 4 with lens NDVI. Processing data using Web Drone Deploying and Arc Gis 10.3 software. Based on the analysis results, the best detail of 200% zooming results obtained altitude of the NDVI image acquisition that is 20 m with pixel density of 1,4732 cm/pixel. The highest intensity of blast disease attacks occurs at the age of 98 days after planting. The relationship between the intensity of blast disease and NDVI value has a determination coefficient of 0.986. The regression equation obtained in this study is y = -23345x3 + 21191x2- 6416,8x + 665,07 with an estimated accuracy of 91,74%.”

Keywords

Keyword Not Available

Downloads:

Download data is not yet available.

References

  • Direktorat Perlindungan Tanaman Pangan. 2007. Pedoman Pengamatan dan Pelaporan Perlindungan Tanaman Pangan. Departemen Pertanian. Jakarta
  • Hakim, A.R. 2011. Perencanaan Sistem Informasi Pengukuran Konduktivitas Hidraulik Tidak Jenuh Tanah dengan Sensor Tensiometer dan Higrometer Digital. SKRIPSI-S1 Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Jember.
  • Uktoro,A.I. 2017. Analisis Citra Drone untuk Monitoring Kesehatan Tanaman Kelapa Sawit. Fakultas Teknologi Pertanian. Institut Pertanian Stiper. Yogyakarta.
  • Lillesand, T.M. dan R.W. Kiefer. 1997. Penginderaan Jauh dan Interprestasi (Terjemahan). Gadjah Mada University Press ,Yogyakarta.
  • Megantara, I. G. 2018. Pendugaan Luasan Serangan Penyakit Tungro pada Padi Melalui Pendekatan Foto Udara (Skripsi). Program Studi Teknik Pertanian. Fakultas Teknologi Pertanian. Universitas Udayana. Jimbaran
  • Ou SH.1985. Rice Diseases Second Edition. C.A.B. International, Farnham House. Farnham Royal. Slough
  • Parsa, I.M. 2014. Pemanfaatan Data Penginderaan Jauh Resolusi Menengah/Tinggi untuk Estimasi Luas Panen Tanaman Padi di Sentra Produksi Padi. LAPAN. Jakarta
  • Santika, I.W.A. 2016. Pendugaan Hasil Panen Padi Melalui Foto Udara (Skripsi). Universitas Udayana. Jimbaran.
  • Santika,A dan Sunaryo. 2008. Teknik Pengujian Galur Padi Gogo terhadap Penyakit Blas (Pyricularia grisea). Buletin Teknik Pertanian 13(1):1-8.
  • Sudarmo, S. 1990. Pengendalian Serangan Hama Penyakit dan Gulma Padi. Konisius, Yogyakarta.
  • Virma, C.A. 2013. Analisis Perubahan Kerapatan Vegetasi Kota Semarang Menggunakan Bantuan Teknologi Penginderaan Jauh (Skripsi). Universitas Negeri Semarang. Semarang.
  • Yulianto dan Subiharta. 2009. Ketahanan Padi Varietas Unggul Baru Terhadap Penyakit Blas (Magnaporthegricea (T.T Hebert) M.E. Barr) Di Lahan Sawah Tadah Hujan Kabupaten Pemalang. Prosiding Seminar Ilmiah Nasional. BBP2TP dan UPN.

PDF:

https://jurnal.harianregional.com/beta/full-47118

Published

2019-04-05

How To Cite

ANDIKA, I Made Prasetia Candra; WIJAYA, I Made Anom Sutrisna; GUNADNYA, Ida Bagus Putu. Pendugaan Intensitas Serangan Penyakit Blas pada Tanaman Padi Melalui Pendekatan Citra NDVI (Normalized Difference Vegetation Index).Jurnal BETA (Biosistem dan Teknik Pertanian), [S.l.], v. 7, n. 2, p. 287-296, apr. 2019. ISSN 2502-3012. Available at: https://jurnal.harianregional.com/beta/id-47118. Date accessed: 08 Jul. 2024. doi:https://doi.org/10.24843/JBETA.2019.v07.i02.p09.

Citation Format

ABNT, APA, BibTeX, CBE, EndNote - EndNote format (Macintosh & Windows), MLA, ProCite - RIS format (Macintosh & Windows), RefWorks, Reference Manager - RIS format (Windows only), Turabian

Issue

Vol 7 No 2 (2019): September

Section

Articles

Creative Commons License This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License