Pendugaan Intensitas Serangan Penyakit BLB (Bacterial Leaf Blight) pada Tanaman Padi menggunakan Pendekatan Citra Termal

Penulis

  • Ni Luh Putu Jullyantari Program Studi Teknik Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Udayana
  • I Made Anom. S. Wijaya Program Studi Teknik Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Udayana
  • I Putu Gede Budisanjaya Program Studi Teknik Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Udayana

DOI:

https://doi.org/10.24843/JBETA.2021.v09.i01.p09

Kata Kunci:

citra termal, intensitas serangan, pendugaan, penyakit BLB, suhu

Abstrak

Penyakit BLB merupakan salah satu penyakit yang berbahaya bagi tanaman padi. Penyakit ini biasanya menyerang di setiap fase pertumbuhan. Perhitungan intensitas serangan penyakit BLB masih dilakukan secara manual. Pengembangan teknologi dalam pendugaan intensitas serangan penyakit BLB sangat diperlukan. Penelitian ini bertujuan untuk membangun persamaan pendugaan intensitas serangan penyakit BLB menggunakan pendekatan citra termal. Penelitian ini menggunakan Drone DJI Inspire 1 dengan kamera termal DJI Zenmuse XT. Pengolahan data menggunakan software Agisoft Photoscan, Arcgis 10.3 dan Microsoft Excel. Dari hasil analisis citra termal diperoleh bahwa persamaan pendugaan intensitas serangan adalah y = 4.9533x-144.42 dan akurasi pendugaannya tinggi yaitu 90,45% dengan nilai eror 8,43%. Suhu kanopi dapat diklasifikasi menjadi empat sesuai dengan intensitas serangan yaitu 29,83-31,84oC untuk intensitas serangan ringan, 31,85-34,39oC untuk intensitas serangan sedang, 34,40-43,52oC untuk intensitas serangan berat dan 43,53-48,09oC untuk intensitas serangan puso. Berdasarkan hasil dari penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa pendekatan citra termal dapat digunakan untuk menduga intensitas serangan penyakit BLB pada tanaman padi.

Referensi

Andika, I. M. P. C., Wijaya, I. M. A. S., & Gunadnya, I. B. P. (2019). Pendugaan Intensitas Serangan Penyakit Blas pada Tanaman Padi Melalui Citra NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). Jurnal BETA (Biosistem Dan Teknik Pertanian), 7(2), 287–296.

Balai Perlindungan Tanaman Pangan dan Hortikultura. 2017. Luas Tambah Serangan 6 OPT Utama Tanaman Padi di Bali Tahun 2017. Gianyar.

BPPT. (2018). Badan Pengkajian Dan Penerapan Teknologi. Luas Panen Dan Produksi Beras 2018, 2–3.

Council, N. R. (2014). A Report on Existing and Possible Tree Canopy in the City of Charlotte and Mecklenburg County. NC. Washington, DC: The National Academies Press.

Ekadinata, A., Dewi, S., Hadi, D. P., Nugroho, S. K., & Feri Johana. (2008). Sistem Informasi Geografis Untuk Pengelolaan Bentang Lahan Berbasis Sumber Daya Lahan. Buku 1: Sistem Informasi Geografis dan Penginderaan Jauh Menggunakan ILWIS Open Source.

Fu, G., Feng, B., Zhang, C., Yang, Y., Yang, X., Chen, T., Zhao, X., Zhang, X., Jin, Q., & Tao, L. (2016). Heat stress is more damaging to superior spikelets than inferiors of rice (Oryza sativa L.) due to their different organ temperatures. Frontiers in Plant Science, 7(November 2016), 1–16.

Lutfiyana, Noor Hudallah, & A. S. (2017). Rancang Bangun Alat Ukur Suhu Tanah, Kelembaban Tanah, dan Resistansi. Jurnal Teknik Elektro, 9(2), 80–86.

Perlindungan, D., Pangan, T., Jenderal, D., Pangan, T., & Pertanian, K. (2018). Direktorat perlindungan tanaman pangan direktorat jenderal tanaman pangan kementerian pertanian 2018.

Phiri, D., & Morgenroth, J. (2017). Developments in Landsat land cover classification methods: A review. Remote Sensing, 9(9).

Prakash, A. (2000). Thermal remote sensing: concepts, issues and applications. … Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, XXXIII, 239–243.

Pudjowati, U. R., Yanuwiadi, B., Sulistiono, R., & Suyadi, S. (2013). Effect of vegetation composition on noise and temperature in Waru - Sidoarjo highway, east Java, Indonesia. International Journal of Conservation Science, 4(4), 459–466.

Putra, I. W. A. S., Wijaya, I. M. A. S., & Gunadnya, I. B. P. (2016). Kualitas Foto Udara Pada Berbagai Ketinggian. Jurnal BETA (Biosistem Dan Teknik Pertanian), 4(2), 77–80.

Sankaran, S., Maja, J. M., Buchanon, S., & Ehsani, R. (2013). Huanglongbing (Citrus Greening) detection using visible, near infrared and thermal imaging techniques. Sensors (Switzerland), 13(2), 2117–2130.

Vaghela, D., & Naina, P. K. (2014). A Review o Image Mosaicing Techniques. 2(3), 1–6.

Zhu, W., Chen, H., Ciechanowska, I., & Spaner, D. (2018). Application of infrared thermal imaging for the rapid diagnosis of crop disease. IFAC-PapersOnLine, 51(17), 424–430.

Unduhan

Diterbitkan

2026-02-03

Cara Mengutip

Jullyantari, N. L. P., Wijaya, I. M. A. S., & Budisanjaya, I. P. G. (2026). Pendugaan Intensitas Serangan Penyakit BLB (Bacterial Leaf Blight) pada Tanaman Padi menggunakan Pendekatan Citra Termal. Jurnal BETA (Biosistem Dan Teknik Pertanian), 9(1), 86–94. https://doi.org/10.24843/JBETA.2021.v09.i01.p09

Terbitan

Bagian

Articles

Artikel paling banyak dibaca berdasarkan penulis yang sama

1 2 3 4 > >>