Pendugaan Intensitas Serangan Penyakit BLB (Bacterial Leaf Blight) pada Tanaman Padi melalui Pendekatan Citra Multispektral

Penulis

  • Gusti Bagus Eka Chandra Program Studi Teknik Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian Universitas Udayana
  • I Made Anom S. Wijaya Program Studi Teknik Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian Universitas Udayana
  • Yohanes Setiyo Program Studi Teknik Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian Universitas Udayana

DOI:

https://doi.org/10.24843/JBETA.2020.v08.i02.p18

Kata Kunci:

Intensitas serangan, Multispektral, Pendugaan, Penyakit BLB

Abstrak

Penyakit Bacterial Leaf Blight (BLB) merupakan salah satu penyakit yang berbahaya bagi tanaman
padi. Penyakit ini bisa menyerang di setiap fase pertumbuhan. Perhitungan intensitas serangan penyakit
BLB saat ini masih dilakukan secara manual. Diperlukan pengembangan teknologi dalam pendugaan
intensitas serangan penyakit BLB melalui citra multispektral. Penelitian ini bertujuan untuk (1) untuk
mendapatkan nilai korelasi terbaik antara intensitas serangan penyakit BLB dengan parameter citra
multispektral (2) Untuk mendapatkan persamaan pendugaan intensitas serangan penyakit BLB
berdasarkan pendekatan citra multispektral. Drone DJI Inspire 1 dengan kamera multispektral
digunakan untuk menangkap gambar petak padi. Pengolahan data citra multispektral menggunakan
Agisoft Photoscan dan software QGIS 3.8. Berdasarkan dari hasil akuisisi, citra multispektral
menghasilkan citra band red, NIR, green, red edge, RGB yang kemudian diolah menjadi transformasi
citra NDVI, EVI, dan NDRE. Dari ketiga parameter citra multispektral, nilai NDVI memiliki tingkat
korelasi yang lebih kuat dengan koefisien determinasi sebesar 97,5% dan menghasilkan persamaan
linier sebagai berikut y = -419,6 + 169,3. Dalam perhitungan nilai eror parameter NDVI memilikinilai
eror paling rendah dibandingkan parameter EVI dan NDRE yaitu sebesar 4,64% dengan akurasi
pendugaan 95,36%. Citra multispektral dapat digunakan dalam pendugaan intensitas serangan penyakit
BLB pada tanaman padi karena menghasilkan nilai korelasi yang sangat kuat, dan akurasi pendugaan
yang tinggi dengan nilai eror yang rendah tidak melebihi 10%.

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 Pendekatan Citra NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). Jurnal BETA (Biosistem dan TeknikPertanian), 7(2), 287-296.

Hakim, A. F. 2011. Perancangan Sistem Informasi Pengukuran Konduktivitas Hidraulik Tidak Jenuh Tanah dengan Sensor Tensiometer dan Higrometer Digital. SKRIPSI-S1 Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Jember.

Kismiantini 2010. “Analisis Regresi”. Jurusan Pendidikan Matematika, Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Negeri Yogyakarta: Di Yogyakarta.

Mudingotto, P. J., Tusiime, G., Asea, G., Rubaihayo, P. R., Gibson, P. 2010. Genetics of resistance to bacterial leaf blight in rice germplasm in Uganda. In Second RUFORUM Biennial Meeting 20-24 September 2010.

Pangan, D. P. T. 2007. Informasi perkembangan serangan OPT padi tahun 2006, tahun 2005, dan rerata 5 tahun (2000-2004). Direktorat Jendral Tanaman Pangan, Jakarta. 192p.

Pautasso, M., Döring, T. F., Garbelotto, M., Pellis, L., & Jeger, M. J. 2018. Impacts of climate change on plant diseases—opinions and trends. European Journal of Plant Pathology, 133(1), 295-313.

Pertanian, D. J., & Hewan, K. 2017. Kementerian Pertanian Republik Indonesia. 2017. Statistik Data Kementrian Pertanian Selaras dengan data BPS.

Sudir, S. (2018). Epidemiologi, patotipe, dan strategi pengendalian penyakit hawar daun bakteri pada tanaman padi.

Siregar, A. Z. 2007. Hama-Hama Tanaman Padi. Universitas Sumatra Utara. Medan.

Untung, K. 2010. Diktat dasar-dasar ilmu hama tanaman. Jurusan Hama dan Penyakit Tumbuhan, Fakultas Pertanian UGM.Yogyakarta.

Unduhan

Diterbitkan

2026-02-03

Cara Mengutip

Chandra, G. B. E., Wijaya, I. M. A. S., & Setiyo, Y. (2026). Pendugaan Intensitas Serangan Penyakit BLB (Bacterial Leaf Blight) pada Tanaman Padi melalui Pendekatan Citra Multispektral. Jurnal BETA (Biosistem Dan Teknik Pertanian), 8(2), 338–345. https://doi.org/10.24843/JBETA.2020.v08.i02.p18

Terbitan

Vol 8 No 2 (2020): September

Bagian

Articles

Lisensi

Creative Commons License

Artikel ini berlisensi Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Ketentuan Lisensi

Semua artikel yang diterbitkan dalam Jurnal Beta (Biosistem dan Teknik Pertanian) bersifat open access dan dilisensikan di bawah Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0). Hal ini berarti siapa pun berhak untuk:

  • Berbagi — menyalin dan mendistribusikan kembali materi dalam bentuk atau format apa pun.

  • Adaptasi — menggubah, mengubah, dan mengembangkan materi untuk tujuan apa pun, termasuk tujuan komersial.

Namun, hak tersebut diberikan dengan ketentuan sebagai berikut:

  • Atribusi — Anda harus memberikan pengakuan yang sesuai, menyertakan tautan ke lisensi, dan menunjukkan jika ada perubahan yang dilakukan. Hal ini dapat dilakukan dengan cara yang wajar, tetapi tidak boleh dengan cara yang menyiratkan bahwa pemberi lisensi mendukung Anda atau penggunaan Anda.

  • Tanpa pembatasan tambahan — Anda tidak boleh menerapkan ketentuan hukum atau langkah teknologi yang secara hukum membatasi orang lain untuk melakukan hal-hal yang diizinkan oleh lisensi ini.

Dengan mengirimkan artikel ke Jurnal Beta (Biosistem dan Teknik Pertanian), penulis menyetujui penerbitan karya mereka di bawah lisensi akses terbuka ini. Hak cipta tetap dimiliki oleh penulis, namun penulis memberikan hak publikasi pertama kepada Jurnal Beta (Biosistem dan Teknik Pertanian).

Untuk informasi lebih lanjut mengenai lisensi CC BY 4.0, silakan kunjungi situs resmi: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Artikel paling banyak dibaca berdasarkan penulis yang sama

1 2 > >>