Fokus Kajian

Berita



INSINAS Pusat KKPA 2019: Potensi Ekonomi Sektor Perkebunan Kelapa Sawit Berbasis Penginderaan Jauh Dan Implikasinya Pada Kebijakan Di Indonesia
Penulis Berita : Shinta Rahma Diana, Robertus Heru Triharjanto • Fotografer : Pusat KKPA • 23 Dec 2019 • Dibaca : 280 x ,

Tahun 2019 adalah tahun pertama Pusat KKPA mendapatkan hibah penelitian Insentif Sistem Inovasi Nasional (INSINAS). Pada program yang dikelola Kementrian Ristekdikti tersebut, proposal Pusat KKPA masuk dalam Bidang Riset Pengembangan Pangan Fungsional Berbasis Sumber Daya Lokal, yang merupakan Flagship dari LIPI. Diketuai Shinta Rahma Diana, SE, M.Si, tim berasal dari gabungan satuan kerja LAPAN (PusKKPA dan Pustekdata) serta Universitas (UGM dan UPI YAI), memiliki kompetensi multidisiplin. Anggota Tim adalah DR. Farida, SE., MM; Gusti Darma Yudha, S.Kom, M. Eng; Syaiful Muflichin Purnama, S.Si; Agil Sutrisnanto, SE, dan Intan Perwitasari, SE., ME. Output yang sudah dihasilkan adalah 1 (satu) Prototipe (model pengolahan data berbasis Machine Learning dengan metode ANN) dan 1 (satu) publikasi di Jurnal Internasional (“Estimation the Amount of Oil Palm Production Using Artificial Neural Network and NDVI SPOT-6 Imagery'', Volume. 4 Issue. 11, - 2019, International Journal of Innovative Science and Research Technology (IJISRT), www.ijisrt.com. ISSN - 2456-2165, PP :- 548-554).

Tujuan mendasar dari tema yang diangkat dalam program INSINAS Pusat KKPA tahun Tahun 2019 adalah Optimalisasi Kegiatan Penyelenggaraan Keantariksaan yang harus mampu meningkatkan sektor ekonomi bangsa dan produktivitas bangsa (sesuai amanat pasal 2 UU No. 21 Tahun 2013 mengenai Keantariksaan). Indonesia adalah negara produsen terbesar kelapa sawit di dunia, namun nilai produktivitas kelapa sawit masih rendah bahkan dibawah negara Malaysia. Nilai produktivitas CPO sekitar 3,82 ton/ha (2016), padahal di Malaysia mencapai 8-10 ton/ha, artinya terdapat potensi ekonomi dari nilai kegiatan produksi di sektor perkebunan kelapa sawit yang belum optimal atau perlu ditingkatkan untuk mengejar daya saing ekport nasional. Kajian akan membuktikan bahwa terdapat potensi efisiensi ekonomi di sektor perkebunan kelapa sawit dengan digunakannya citra satelit SPOT 6/7 untuk mengidentifikasi umur sawit, yang merupakan parameter utama proses intensifikasi. Hal ini mendukung pelaksanaan Intruksi Presiden Nomor 8 Tahun 2018 tentang Peningkatan Produktivitas Perkebunan Kelapa Sawit.

Kajian dilakukan di Medan, Sumatera Utara, dengan responden kelompok perkebunan perusahaan negara, perkebunan perusahaan swasta, dan perkebunan rakyat. Kajian mendalam pada objek perkebunan perusahaan negara dengan studi kasus di PTPN IV, kebun adolina (afdeling 1 sampai dengan 7) dan kebun pabatu (afdeling 1 dan 2) di kabupaten Serdang Bedagai dan Deli Serdang Sumatera Utara, dengan tahun pengamatan tahun 2015 – 2018.

Pendekatan menggunakan metode kualitatif dan kuantitatif dengan menggunakan: (i) metode Artificial Neural Network (ANN) dari citra satelit SPOT-6/7 untuk membedakan umur tanaman, (ii) proses uji akurasi memanfaatkan tools dari QGIS yaitu compute confusion matric, (iii) Estimasi Produksi melalui analisis regresi linier yang melibatkan faktor umur tanaman dan nilai rerata NDVI pada blok yang diteliti; (iv) Analisis Ekonomi Kuantitatif (Fungsi Produksi Cobb Douglass) untuk menilai variable-variabel yang mempengaruhi produktifitas; (v) DEA untuk pengukuran nilai efisiensi dari penggunaan teknologi penginderaan jauh jika dibandingkan dengan tidak menggunakan teknologi penginderaan jauh; (vi) Regresi Logistik untuk mengetahui besarnya nilai potensi efisiensi penggunaan teknologi penginderaan jauh; (vii) Analisis Ekonomi Kualitatif untuk melihat implikasi terhadap kebijakan dengan menggunakan Analysis Text Mining dalam bentuk Sentiment Analysis (Bar Chart) dan Wordcloud atau tag cloud (descriptive kumpulan kata) yang terbagi kedalam 3 (tiga) kelompok Perkebunan. Indikator bar chart berdasarkan Metode NRC Emotion Lexicon.

Monitoring dan Evaluasi (Monev) INSINAS Tahap I (satu) dilakukan pada tanggal 4 September 2019 di Pekayon dengan Nara Sumber Ir. Agus Hidayat, M.Sc dan eksternal pada tanggal 6 September 2019 dari Kemenristekdikti. Progress Report monev awal sampai dengan research design dan penggunaan data citra satelit SPOT 6/7 untuk identifikasi umur tanaman sawit sebagai dasar monitoring perkebunan sawit. Monev tahap 2 (dua) (akhir) dilakukan pada tanggal 4 Desember 2019 dari Kemenristek/BRIN dengan Reviewer dari BATAN dan Kemenristek.

Hasil akhir penelitian menyimpulkan :

- Model pengolahan data yg dihasilkan, yakni identifikasi umur tanaman dengan menggunakan ANN pada citra SPOT -6/7, mempunyai nilai akurasi hasil sebesar 87%, dengan persamaan estimasi produksi adalah Y=-24391-766 X1+65482 X2. Estimasi produksi yang diperoleh mempunyai nilai akurasi 85%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa teknologi penginderaan jauh melalui citra SPOT 6/7 dapat digunakan untuk mengestimasi nilai produktifitas kelapa sawit.

- Variabel yang mempengaruhi produktifitas adalah pupuk dan tenaga kerja, dimana peluang/ potensi terjadinya efisiensi jika menggunakan penginderaan jauh sebesar 10,48 kali dibandingkan dengan tidak menggunakan penginderaan jauh (manual). Kelompok Perusahaan Perkebunan Negara dan Swasta mempunyai sentiment positif yang sangat tinggi menggunakan teknologi penginderaan jauh (masing-masing sebesar lebih dari 80%) sedangkan perkebunan rakyat cenderung resisten (60%). Akan tetapi untuk kelompok yang resisten tersebut, terdapat potensi diadopsinya usulan teknologi dengan catatan tidak berbayar dan dapat diaplikasikan dengan mudah.


Your Comments
No Comments Results.
Comment Form












Please retype the characters from the image below :


Reload the CAPTCHA codeSpeak the CAPTCHA code
 








Related Posts
No Related posts

Kontak kami :
Pusat Kajian Kebijakan Penerbangan dan Antariksa - Lapan
Jl. Cisadane No. 25 Cikini, Jakarta 10330 Telp. (021) 31927982 Fax. (021) 31922633



© 2020 - LEMBAGA PENERBANGAN DAN ANTARIKSA NASIONAL