Universitas Gadjah Mada Smart Farming
Teknik Pertanian & Biosistem
Universitas Gadjah Mada
  • Home
  • Tentang Kami
  • Prestasi
  • Publikasi
  • Komunitas (CoP)
  • Kontak Kami
  • Beranda
  • Target
  • Akademisi
  • Perancangan Model Prediksi Evapotranspirasi Jangka Pendek dengen Metode Seri Waktu untuk Mendukung Manajemen Pertanian Presisi di Kawasan Tropis

Perancangan Model Prediksi Evapotranspirasi Jangka Pendek dengen Metode Seri Waktu untuk Mendukung Manajemen Pertanian Presisi di Kawasan Tropis

  • Akademisi
  • 7 November 2018, 11.23
  • Oleh: admin
  • 0

Penelitian mengenai perancangan model prediksi evapotranspirasi ini dipresentasikan di Seminar Nasional Perteta tahun 2017 yang diselenggarakan di Banda Aceh. Adapun ide dasarnya adalah pemanfaatan metode seri waktu atau time series untuk memprediksi Evapotranspirasi referensi (ETo) dalam n-jam kedepan. Pada penelitian ini menggunakan jangka pendek karena meningat penggunaanya sebagai peringatan dalam pengelolaan pertenian pada lahan terbuka.

Adapun detil metode time series yang digunakan adalah SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average). Metode SARIMA ini merupakan pengembangan dari ARIMA dengan memfasilitasi faktor musiman (seasonal), sehingga diperolehlah SARIMA. Data yang digunakan adalah data Temperature, Humidity, dan Solar Radiasi dari lahan yang pertanian di Rejeki Tani Home Farming, Jalan Kaliurang Km. 12, Ngaglik, Sleman. Dari data cuaca tersbut diestimasi nilai Evapotranspirasi referensinya menggunakan model FAO-56 Penman Monteith yang akan digunakan sebagai input dalam SARIMA. Adapun parameter model SARIMA yang diperoleh adalah SARIMA (2, 1, 2)(1, 1, 1)24 yang akan dilihat sejauhmana kinerjanya untuk prediksi.

Hasil dari model prediksi dapat dilihat pada Gambar.1. Prediksi ETo dan Aktual ETo dapat dilihat sejauh mana kemirimpannya, apabila diplotkan antara keduanya, diperoleh nilai koefisien determinasi yaitu 0.75. Untuk prediksi ETo sudah dinyatakan layak, karena sudah melebihi 0.6 yang berarti hasil prediksi mempunyai kemampuan 75% lebih merepresentasikan kondisi nyatanya.

 

Kontributor:

Andri Prima Nugroho, Ph.D.
Penulis adalah Dosen dan Peneliti di bidang Informatika Pertanian, saat ini turut mengembangkan riset mengenai pertanian presisi (Precision Agriculture) di Smart Agriculture Research Group, Laboratorium Energi dan Mesin Pertanian, Departemen Teknik Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Gadjah Mada.

Kontak E-mail: andrew[at]ugm.ac.id

 

Kategori

  • Akademisi
  • features
  • Industri
  • Komunitas
  • Pemerintah
  • Uncategorized

Archives

  • March 2023
  • February 2023
  • October 2022
  • September 2022
  • August 2022
  • March 2022
  • March 2021
  • January 2021
  • October 2020
  • September 2020
  • August 2020
  • July 2020
  • October 2019
  • July 2019
  • November 2018
  • October 2018
  • December 2017
  • September 2017
  • June 2017
  • August 2016

Navigasi

  • Log in
  • Entries RSS
  • Comments RSS
  • web instansi
Universitas Gadjah Mada

Menara Ilmu Smart Farming

DEPARTEMEN TEKNIK PERTANIAN & BIOSISTEM
FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN
UNIVERSITAS GADJAH MADA

Jln. Flora 1. Bulaksumur 55281 Yogyakarta Indonesia
  smart-farming.tp@ugm.ac.id
  +62-274-563-542
  +62-274-563-542

Tentang Kami

  • Visi
  • Tujuan
  • Manfaat
  • Pengelola
  • Kontak Kami

Target Komunitas

  • Akademisi
  • Industri
  • Komunitas
  • Pemerintah

© Universitas Gadjah Mada 2017

KEBIJAKAN PRIVASI/PRIVACY POLICY

[EN] We use cookies to help our viewer get the best experience on our website. -- [ID] Kami menggunakan cookie untuk membantu pengunjung kami mendapatkan pengalaman terbaik di situs web kami.I Agree / Saya Setuju