Info Teknologi » Prediksi Fase Tanaman dengan Growing Degree Days (GDD)

Sumber : prairiecalifornian.com

Sumber : prairiecalifornian.com

Apa itu Growing Degree Days?

Pertumbuhan tanaman dipengaruhi oleh interaksi berbagai faktor lingkungan pada kisaran suhu tertentu, sedangkan perkembangan tanaman dipengaruhi oleh perubahan temperatur. Tanaman membutuhkan sejumlah unit panas tertentu atau growing degree days (derajat hari pertumbuhan) untuk perkembangan dari fase perkembangan yang satu ke fase perkembangan berikutnya. Sebagai contoh adalah dari tanam hingga berkecambah, dari perkecambahan hingga munculnya trifoleat pertama, dari V1 hingga R1, dari R1 hingga R8 (buah masak) dan seterusnya (Miller et al. 2001). Fluktuasi temperatur tidak bisa diprediksi dapat mempercepat atau memperlambat perkembangan tanaman sehingga penentuan jadwal pengelolaan tanaman berdasarkan kalender menjadi tidak sesuai. Pengetahuan untuk memprediksi fase perkembangan tiap-tiap tanaman berdasarkan penghitungan temperatur penting untuk perbaikan budi daya seperti penjadwalan pemupukan, aplikasi pestisida, pengendalian gulma, dan pemanenan. Keputusan dapat diambil lebih cepat dan tepat apabila fase perkembangan tanaman bisa diprediksi lebih awal.

GDD disebut juga crop heat unit (CHU) atau thermal time merupakan indikator berbasis cuaca untuk memperkirakan perkembangan tanaman, GDD merupakan metode sederhana untuk menemukan hubungan antara pertumbuhan tanaman, umur masak, dan rata-rata suhu udara, GDD menunjukkan status termal untuk terbentuknya fenofase tertentu tanaman (Tzudir et al. 2014). Pemanfaatan GDD di pertanian adalah sebagai berikut:

  1. Menilai kesesuaian wilayah untuk produksi tanaman tertentu
  2. Menentukan stadia pertumbuhan tanaman
  3. Meramalkan waktu yang tepat untuk aplikasi pemupukan, herbisida, dan zat pengatur tumbuh
  4. Memperkirakan cekaman panas pada tanaman
  5. Meramalkan waktu masak fisiologis dan tanggal panen
  6. Mengelola pengatur pertumbuhan dan alat bantu panen
  7. Unit yang ideal dalam model tanaman berbasis cuaca.

Rumus perhitungan GDD per hari adalah sebagai berikut:

Growing Degree Days (oC)=[((Tmax+Tmin)/2)-Tbase]

di mana:

Tbase=suhu dasar yang dapat dilalui oleh tanaman

Tmax=suhu maksimum harian

Tmin=suhu minimum harian

Suhu dasar (temperature threshold) adalah suhu terendah dimana tanaman masih mampu tumbuh, di bawah suhu ini tanaman tidak dapat tumbuh. Nilai suhu dasar bervariasi tergantung jenis tanaman. Umumnya suhu dasar untuk tanaman tropis adalah kisaran yang lebih tinggi sedangkan untuk tanaman temperate adalah kisaran yang lebih rendah. Informasi suhu dasar dari beberapa tanaman pertanian dapat dilihat pada Tabel 1.

Tabel 1. Suhu dasar (temperature threshold) dari beberapa tanaman pertanian
 Tanaman Suhu dasar (oC) Sumber
 Gandum, barley  4,4  Parthasarathi et al. 2013
 Kentang, oats, sugar beet 5,0  Parthasarathi et al. 2013
Sorgum, jagung, kacang tanah 8,0-10,0  Parthasarathi et al. 2013
Kedelai 10 Feng dan Hu 2004
Kacang hijau 10 Tzudir et al. 2014
Padi 10,0-12,0  Parthasarathi et al. 2013
Tembakau 13-14,0  Parthasarathi et al. 2013
Tomat 7,0  Luo 2011

Setiap fase perkembangan tanaman memiliki kebutuhan panas yang berbeda. Perkembangan tanaman dapat diperkirakan dengan mengakumulasikan degree days harian mulai dari titik awal setiap fase perkembangan. Titik mulai akumulasi GDD disebut biofix didasarkan dari peristiwa biologis seperti tanggal tanam, germinasi, pembungaan, atau pertama kalinya hama muncul. Masing-masing tanaman memiliki kebutuhan GDD yang berbeda selama pertumbuhannya. Tabel 2 menunjukkan kebutuhan GDD untuk beberapa tanaman dari awal tanam hingga panen. Akumulasi dari degree days sebaiknya dilakukan secara rutin terutama ketika ada jadwal pemeliharaan tanaman yang akan dilakukan dalam waktu dekat.

Tabel 2. Kebutuhan GDD untuk beberapa tanaman
 Tanaman GDD (oCd)
Gandum 1537-1665
Barley 1248-1610
Oat 1482-1737
Mustard 1508-1610
Buncis 1678-1802
Kacang tanah 1560
Bunga Matahari 1780-1971
Kapas 2200-2400
Jagung 2200-2800
Sorgum 1415
Pearl millet 905
Sumber: Parthasarathi et al. 2013

Contoh aplikasi GDD :

Aplikasi herbisida untuk pengendalian gulma pada tanaman gandum efektif jika diberikan setelah tanaman gandum mencapai stadia daun kelima (V5). Diketahui, stadia daun kelima tanaman gandum terjadi pada rata-rata umur 21 hari kalender setelah germinasi atau 350 degree days setelah germinasi. Jika menggunakan kalender hari, saat tanaman gandum berumur 21 hari belum tentu sudah muncul daun kelima. Dengan menggunakan degree days, stadia daun kelima akan lebih cepat diprediksi sehingga aplikasi herbisida bisa dilaksanakan dengan tepat.

Dengan mengetahui suhu GDD dapat dianalisis, kemudian dipetakan menggunakan sistem informasi geografis. Sistem tersebut dapat digunakan sebagai salah satu dasar menentukan kesesuaian wilayah untuk pengembangan suatu komoditas pertanian. Di negara maju informasi suhu harian di berbagai lokasi telah tersedia dan disiarkan secara rutin untuk dapat dimanfaatkan oleh masyarakat misalnya untuk penghitungan growing degree days. Sebagai contoh di Montana, negara bagian Amerika Serikat, petani memanfaatkan data iklim yang berisi informasi dasar degree day untuk berbagai wilayah di Montana yang dilaporkan setiap sore oleh The Great Falls National Weather Service. Petani memprediksi stadia perkembangan tanamannya dengan membandingkan nilai perhitungan GDD dengan deskripsi Universal Growth Staging Scale yang diterbitkan untuk tanaman yang diproduksi di wilayah Montana seperti barley, gandum, oat, lentil, pea, kacang buncis, bunga matahari, mustard, dan kanola.

Kebanyakan informasi model pertumbuhan diperoleh dari literatur yang telah disusun dalam format standar. Untuk itu diperlukan validasi untuk suatu model dengan melakukan pengujian di wilayah masing-masing.

Gambar 1. Sebaran growing degree days di wilayah Amerika Serikat dalam kurun waktu 1900-2014 untuk komoditas jagung (Zea mays), kedelai (Glycine max), kapas (Gossypium), winter wheat (Triticum aestivum), and spring wheat (Triticum spelta) , (a) distribusi wilayah dengan rata-rata akumulasi growing degree days tahunan, (b) trend akumulasi growing degree days tahunan periode 1900–2014. Sumber : Kulkal dan Irmak 2018.

Gambar 1. Sebaran growing degree days di wilayah Amerika Serikat dalam kurun waktu 1900-2014 untuk komoditas jagung (Zea mays), kedelai (Glycine max), kapas (Gossypium), winter wheat (Triticum aestivum), and spring wheat (Triticum spelta) , (a) distribusi wilayah dengan rata-rata akumulasi growing degree days tahunan, (b) trend akumulasi growing degree days tahunan periode 1900–2014. Sumber : Kulkal dan Irmak 2018.

Gambar 2. Aplikasi GDD di Smartphone. Sumber : www.purduelandscapereport.org

Gambar 2. Aplikasi GDD di Smartphone.
Sumber : www.purduelandscapereport.org

Inisiasi Pemanfaatan GDD di Indonesia

Informasi pemanfaatan growing degree days secara praktis di Indonesia belum banyak ditemukan, namun beberapa penelitian yang mengarah ke sana telah dilakukan misalnya untuk penentuan umur panen wortel (Wangsitala et al. 2016) dan kacang tanah (Nugroho et al. 2016).

Analisis GDD pertanaman lima genotipe kedelai pada MK I di Ngale Jawa Timur, menunjukkan bahwa kebutuhan growing degree days (GDD) berbeda-beda antar genotipe tanaman. Growing degree days tanam hingga fase R5 berkisar antara 743-892 oCd, sedangkan GDD dari tanam hingga R8 berkisar antara 1262-1495 oCd (Tabel 3). Kebutuhan GDD tersebut lebih rendah dari kebutuhan GDD kedelai di luar negeri yang memiliki iklim berbeda di mana kedelai membutuhkan GDD lebih besar yaitu berkisar antara 1600-2000 oCd.

Tabel 3. Fase pertumbuhan beberapa genotipe kedelai dalam hubunganya dengan hari setelah tanam (HST) dan growing degree days. KP Ngale, MK 1, 2010
 Genotipe  Fase R5

(pengisian biji)

Fase R8

(panen)

lama periode

fase R5 s/d R8

(hari)

 HST

(hari)

GDD

(oCd)

HST

(hari)

GDD

(oCd)

G1=Sinabung/ Argomulyo 512-2 49 858 80 1355  31
 G2=Sinabung/Argomulyo-415-2 49 858 77 1305 28
G3=Lokal Jateng/ Sinabung-1062-2 42 743 74 1262 32
 G4=Kaba/ IAC-100/Burangrang 51 892 88 1495 37
 G5=Varietas Grobogan 42 743 74 1262 32
Sumber : Manshuri, 2011

Kebutuhan GDD berbeda pada musim yang berbeda. Kacang hijau yang ditanam di Muneng Probolinggo membutuhkan GDD yang berbeda antara musim hujan dan kemarau. growing degree days umur berbunga pada musim hujan berkisar antara 646-677 oCd lebih tinggi dari pada musim kemarau yang berkisar antara 608-678 oCd. GDD umur polong masak pada musim hujan berkisar antara 646-677 oCd lebih tinggi dari pada musim kemarau yang berkisar antara 608-678 oCd.

Tabel 4. Fenologi dan akumulasi growing degree days (GDD) stadia berbunga, dan polong masak kacang hijau pada dua musim tanam, Muneng 2011-2012.
 Musim tanam Varietas
Vima 1 Sriti Murai Kutilang Fore Belu
 Umur berbunga (hari setelah tanam)
Hujan 36,00 d 37,00 bc 37,50 a 36,50 cd 38,00 a
Kemarau 36,00 f 35,00 e 37,50 a 36,5 cd 38,00 a
 Akumulasi GDD berbunga (oCd)
Hujan 646 d 661 bc 669 ab 654 cd 677 a
 Kemarau 608 f 627 e 646 d 627 e 678 a
Umur masak polong (hari setelah tanam)
Hujan 55,00 d 59,00 b 59,00 b 55,00 d 65,00 a
Kemarau 55,50 d 56,50 c 56,75 c 56,5 c 58,50 b
Akumulasi GDD masak polong (oCd)
Hujan 901 e 964 d 964 d 901 e 1068 a
Kemarau 969 e 985 c 989 c 985 c 1016 b
Angka yang diikuti huruf yang berbeda pada perlakuan yang sama berbeda menurut uji BNT pada taraf kepercayaan 5%. Sumber : Pratiwi dan Rahmianna, 2017

Dengan adanya inisiasi penelitian berbasis cuaca, growing degree days memungkinkan untuk diterapkan di Indonesia. Namun, belum ada standar acuan untuk kebutuhan GDD bagi komoditas pertanian di Indonesia. Oleh karena itu perlu dilakukan analisis GDD untuk setiap komoditas pada berbagai wilayah dan musim tanam sehingga dapat disusun suatu acuan GDD untuk Indonesia seperti halnya Universal Growth Staging Scale. Data yang dibutuhkan dalam analisis GDD adalah informasi suhu harian sehingga diperlukan stasiun iklim otomatis (automatic weather station) yang ditempatkan di berbagai wilayah serta mudah diakses. Growing degree days sebagai suatu model berbasis cuaca dapat dimanfaatkan sebagai alat pendukung untuk menghadapi perubahan iklim dan tantangan era digitalisasi. Aplikasi growing degree days ditujukan untuk perbaikan manajemen budidaya yang efektif dan efisien. Ketepatan dalam penerapan budidaya pertanian merupakan salah satu penciri dari precision farming.

Herdina Pratiwi