PENGEMBANGAN SISTEM AKUISISI DATA SPEKTRUM TANAH BERBASIS NEAR INFRARED SPECTROSCOPY (NIRS) UNTUK PREDIKSI KADAR NITROGEN, FOSFOR DAN KALIUM PADA LAHAN SAWAH | ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION

Electronic Theses and Dissertation

Universitas Syiah Kuala

    SKRIPSI

PENGEMBANGAN SISTEM AKUISISI DATA SPEKTRUM TANAH BERBASIS NEAR INFRARED SPECTROSCOPY (NIRS) UNTUK PREDIKSI KADAR NITROGEN, FOSFOR DAN KALIUM PADA LAHAN SAWAH


Pengarang

CUT YOSI ANGGRAINI - Personal Name;

Dosen Pembimbing



Nomor Pokok Mahasiswa

1305106010073

Fakultas & Prodi

Fakultas Pertanian / Teknik Pertanian (S1) / PDDIKTI : 41201

Penerbit

Banda Aceh : Fakultas Pertanian Universitas Syiah Kuala., 2018

Bahasa

Indonesia

No Classification

1

Literature Searching Service

Hard copy atau foto copy dari buku ini dapat diberikan dengan syarat ketentuan berlaku, jika berminat, silahkan hubungi via telegram (Chat Services LSS)

ABSTRAK

Pengujian kadar unsur hara nitrogen, fosfor dan kalium tanah sawah secara destruktif di laboratorium memerlukan banyak perlakuan terhadap sampel dan waktu yang lama. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan instrument berbasis teknologi sensor Near Infrared Spectroscopy (NIRS) sehingga diharapkan dapat membantu mendeteksi cepat kandungan unsur hara tanah. Penelitian ini menggunakan model prediksi yang dibangun menggunakan metode Principal Component Regression (PCR) dengan metode koreksi Multiplicative Scatter Correction (MSC) dan Peak Normalization (PN). Kemudian dilanjutkan dengan analisis laboratorium untuk mendapatkan nilai acuan. Dalam membangun model prediksi parameter statistika yang biasa digunakan untuk mengevaluasi model yang dihasilkan adalah nilai error (RMSEC), nilai koefisien korelasi (r), nilai koefisien determinasi (R2), dan RPD. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa panjang gelombang yang relevan untuk menduga kadar Nitrogen, Fosfor dan Kalium adalah 7096-7127 cm-1 , 7096-7181 cm-1 dan 8195-8315 cm-1. Selanjutnya, Metode Multiplicative Scatter Correction (MSC) menghasilkan nilai kadar nitrogen yang lebih tinggi dari metode Peak Normalization (PN) yaitu (r) 0,87, nilai (R2) 0,76, nilai RMESC 0,02 dan nilai RPD 1,9 yang tergolong dalam model prediksi yang bagus. Hal ini menunjukkan bahwa metode Multiplicative Scatter Correction (MSC) lebih baik dibandingkan dengan metode Peak normalization (PN).

Kata kunci : Tanah, Unsur Hara, Nitrogen, Fosfor, Kalium, NIRS.







Tidak Tersedia Deskripsi

Citation



    SERVICES DESK