PENDEKATAN SISTEM DAN MODEL SIMULASI TANAMAN SOLUSI PERTANIAN MASA DEPAN

© 2001   Fadjry Djufry                                                                 Posted 29 May 2001  [rudyct]  

Makalah Falsafah Sains (PPs 702)

Program Pasca Sarjana / S3

Institut Pertanian Bogor

Juni 2001

                                                                                                                                         

Dosen:

Prof Dr Ir Rudy C Tarumingkeng (Penanggung Jawab)

Prof Dr Ir Zahrial Coto

 

 

PENDEKATAN SISTEM DAN MODEL SIMULASI TANAMAN SOLUSI PERTANIAN MASA DEPAN

 

 

Oleh:

 

Fadjry Djufry/AGK P12600001

E-mail: fadjry@hotmail.com

 

1.  PENDAHULUAN

 

            Pada awal  abad 20, ilmu sistem dan para ahlinya telah melembaga pada berbagai misi kegiatan yang umumnya berkaitan dengan diagnosa, rekayasa, evaluasi dan perlakuan yang kompleks dari perangkat keras, aliran informasi dan tatanan organissasi yang telah ada atau sedang direncanakan guna menyelesaikan satu atau bermacam-macam tujuan yang khusus. Cara pendekatan, metode dan peralatan yang digunakan, serta hasil-hasil yang didapatkan, adalah hal-hal yang tidak serupa dengan masa-masa sebelumnya yaitu pada era mesin setelah revolusi industri.

Adanya kemajuan penggunaan komputer elektronis, yang saat ini jutaan  kali lebih cepat dari kalkulator mekanis, serta teknik untuk  menggunakan tatanan penyimpanan logik yang diprogramkan pada memori komputer untuk memecahkan masalah secara otomatis, menyebabkan transformasi dari metode kuno pencarian pola dan pengujian menjadi potensi yang berubah cepat dari sistem analisa. Hal ini didorong pula oleh kemampuan pada pengolahan data, serta kemampuan dalam mensimulasi suatu pekerjaan dengan cepat.           Ahli sistem dengan aplikasi berbagai teori serta model matematik, dapat menduga serta menguji karakteristik sistem melalui simulasi komputer perhitungan matematis sebelum dia membentuk sistem yang sebenarnya (Eriyatno, 1999).

Sejalan dengan hal tersebut di atas sekitar tahun 70 an telah mendorong perkembangan model simulasi  dalam bidang pertanian. Para ahli dibidang pertanian mulai mencoba memahami proses kompleks yang terjadi dalam produksi tanaman hubungannya dengan tanah, tanaman, hama dan penyakit serta atmosfer berdasarkan pendekatan sistem yang jarang dilakukan sebelumnya. Di indonesia model simulasi komputer untuk pertanian baru mulai berkembang pada awal tahun 90 an hal ini sejalan dengan perkembangan penelitian dalam bidang agrometeorologi, tanah, agronomi, yang secara tidak langsung meningkatkan pemahaman proses dalam bidang pertanian sebagai landasan dalam penyusunan model simulasi.

Pada tulisan ini menguraikan tinjauan filsafat ilmu, baik secara ontologi (apa dan bagaimana analisis sistem dan model simulasi tanaman), epistemologi (bagaimana penyusunan model simulasi tanaman dan metode mempelajarinya) dan aksiologis  (kelebihan dan kekurangan pengunaan model tanaman untuk produksi tanaman  pertanian  serta  untuk  pengambil  kebijakan),  serta teleologi ( bagaimana prospek perkembangan modeling  tanaman ke depan).

 

2.      ANALISIS SISTEM DAN MODEL SIMULASI TANAMAN

2.1 Analisis Sistem

Pemahaman tentang sistem setiap orang boleh menyampaikan terminologi sistem atas dasar pandangan pribadi maupun kegunaan untuk kelompoknya. Dikalangan ilmuwan, praktisi sampai  di media komunikasi ilmu sistem sering dijumpai dan dipakai dengan interpretasi yang beragam. Perkataan sistem dapat dijadikan kata ganti dari tatanan (contoh : sistem pemilihan umum), prosedur (contoh : sistem penganggaran), tata cara (sistem pabrikasi semen), mekanisme operasional, (contoh : sistem tranportasi). Berbagai pemakaian sistem tersebut sah-sah saja, karena yang di maksud sebenarnya visi tentang sesuatu yang utuh dan keutuhan. Oleh sebab itu menurut Eriyatno (1999), pemikiran sistem selalu mencari keterpaduan antar bagian melalui pemahaman yang utuh, sehingga diperlukan suatu kerangka pikir baru yang terkenal sebagai pendekatan sistem.

Sistem adalah gambaran suatu proses atau beberapa proses (beberapa sub sistem) yang teratur (Handoko, 1996). Analisis sistem merupakan kajian mengenai suatu sistem yang bertujuan (1) mengidentifikasi unsur-unsur penyusun sistem atau subistem, (2) memahami proses-proses yang terjadi di dalam sistem, dan (3) memprediksi kemungkinan-kemungkinan keluaran sistem yang terjadi sebagai akibat adanya perubahan di dalam sistem. Sehingga analisis sistem dapat diartikan sebagai suatu metode pendekatan masalah ( problem solving  methodology) atau metode ilmiah yang merupakan dasar dalam pemecahan masalah dalam pengelolaan sistem tersebut.

Pendekatan sistem adalah merupakan cara penyelesaian persoalan yang dimulai dengan dilakukannya identifikasi terhadap adanya sejumlah kebutuhan sehingga dapat menghasilkan suatu operasi dari sistem yang dianggap efektif. Dalam pendekatan sistem umumnya ditandai oleh dua hal, yaitu : (1) mencari semua faktor penting yang ada dalam mendapatkan solusi yang baik untuk  menyelesaikan masalah, dan (2)  dibuat suatu model kuantitatif untuk membantu keputusan secara rasional. Untuk dapat bekerja secara sempurna suatu pendekatan sistem mempunyai delapan unsur yang meliputi (1) metodologi untuk perencanaan dan pengelolaan, (2) suatu tim yang multidisiplin, (3) pengorganisasian, (4) disiplin untuk bidang yang non kuantitatif, (5) teknik model matematik, (6) teknik simulasi, (7) teknik optimalisasi, dan (8) Alikasi komputer (Eriyatno, 1999).

 

 

2.2       Model Simulasi Tanaman

Model merupakan konsepsi mental, hubungan empirik atau kumpulan pernyataan-pernyataan matematik statistik atau dapat juga diartikan sebagai representasi sederhana dari suatu sistem sehingga interaksi unsur-unsur yang kompleks dalam suatu sistem dapat diabstraksi dalam bentuk hubungan sebab akibat dari peubah-peubah atau aspek-aspek yang ditetapkan sesuai tujuan model dan model hanya menggambarkan beberapa aspek dari suatu sistem tersebut (Bey, 1991; Handoko, 1996).

 

 

Penyusunan  suatu  model  dapat dilakukan  melalui  tahapan-tahapan,  yakni (1) melakukan spesifikasi dan identifikasi sistem dan masalah, (2) penyusunan dan pemeriksaan program komputer, ataupun penggunaan paket program, (4) pemeriksaan paramater dan pengumpulan data, (5) pelaksanaan eksperimentasi dan pengujian model dan (6) penyusunan kesimpulan dan rekomendasi (Hillel, 1977).

Model simulasi tanaman merupakan penyederhanaan proses dari sejumlah hubungan antara berbagai variabel yang mencakup lingkungan tanaman dan perilaku tanaman dengan menggunakan persamaan matematik atau statistika (Stansel dan Fries, 1980). Selajutnya de Wit (1982) mendefinisikan model simulasi sebagai seni dalam membangun model matematik untuk mengkaji sifat-sifat di dalam sistem .

Pada dasarnya tujuan utama penyusunan atau pembuatan model yang bersifat mekanistik bukan pada ketepatan model, melainkan bagaimana model tersebut dapat menjelaskan mekanisme proses yang terjadi dalam sistem yang dimodelkan. Sebaliknya model yang bersifat prediksi tujuan utama pembuatan model adalah ketepatan hasil prediksi. Berdasarkan  tujuannya, model simulasi  dapat dibagi menjadi tiga macam : (1) yaitu untuk pemahaman proses  (understanding), (2) untuk prediksi (prediction) serta (3) untuk keperluan manajemen (management) (Handoko, 1996).

Bentuk-bentuk model  dapat dibagi dalam beberapa cara, yaitu  model empirik versus mekanistik, model dinamik versus statik, model deterministik versus stokhastik  dan model deskriptif versus numerik  (France dan Thornley ,1984; Handoko, 1996).

Pemodelan tanaman didasarkan pada distribusi penggunaan energi cahaya oleh tanaman untuk memproduksi bahan kering baru. Secara implisit diasumsikan bahwa fungsi utama tanaman adalah mengkonversi energi radiasi dari matahari ke energi kimia yang lebih stabil melalui fotosintesis, yang dapat segera tersedia apabila dibutuhkan untuk pertumbuhan (Charles-Edwards et al., 1986). Sedangkan  Bakema dan Jansen (1985) menyatakan bahwa model tanaman merupakan suatu gugus persamaan yang menghitung fotosintesis tanaman sebagai fungsi  dari data cuaca harian dan luas daun.

 

3.      PENYUSUNAN MODEL SIMULASI TANAMAN

Tahap awal dalam pembuatan model simulasi tanaman adalah menentukan tujuan, bentuk serta tingkat model. Setelah memahami proses yang akan melandasi, ditentukan mekanisme hubungan antara peubah-peubah secara jelas. Pembuatan model deskriptif berupa diagram alur sebelum perumusan hubungan-hubungan kuantitatif akan sangat membantu dalam pembuatan model atau pemrograman komputer. Diagram alur tersebut sangat penting khususnya bila model  tersebut cukup rumit. Selain itu dengan diagram alur tersebut  sipengguna model juga akan lebih mudah memahami struktur dan mekanisme model tersebut beserta faktor-faktor pembatasnya. Diagram alur tersebut dikenal nama diagram Forrester.

 

   3. 2  Simbol-simbol dalam diagram Forrester

   3.2.1  Batas (boundary)

            Pada suatu sistem yang dimodelkan, perlu ditegaskan batas-batas sistem tersebut sehingga jelas proses-proses dalam sistem yang perlu digambarkan dan peubah-peubah di luar sistem yang akan mempengaruhi proses tersebut.  Contoh batas model adalah ‘ pagar halaman’ pada suatu rumah atau tempat tinggal. Taman dan rumah beserta isinya adalah hak milik tuan rumah yang dapat diubah bentuknya menurut kemauan siempunya. Faktor-faktor di luar pagar seperti halaman tetangga dan jalan umumnya merupakan sistem di luar model yang tidak dapat diganggu gugat oleh tuan rumah tersebut. Pada diagram Forrester, batas model dilambangkan dengan garis yang mengelilingi sistem berupa segi empat (Gambar 2).

 

3.2.2       Sumber (source) dan buangan (sink)

Model simulasi umumnya menggambarkan aliran massa misalnya aliran air, nitrogen atau lairan hasil fotosinteis (bahan kering) dari suatu sumber ke buangan pada sistem tanah-tanaman-atmosfer. Sumber dan tempat buangan aliran massa tersebut berada di luar sistem, sedangkan alirannya melewati sistem yang dimodelkan. Gambar 2 adalah contoh model deskriptif sederhana dari suatu sistem aliran air pada suatu rumah. Sumber aliran air pada sistem tersebut berasal dari Perusahaan Air Minum (PAM), sedangkan buangan dapat berupa selokan dan septic tank yang kesemuanya berada diluar sistem.

 

 

 

3.2.3       Peubah dalam (indegeneous variable) dan peubah luar (exogeneous variable)

 

 

Peubah dalam  adalah peubah yang berada dalam sistem yang dimodelkan, sedangkan peubah luar merupakan peubah di luar sistem tetapi berpengaruh terhadap proses-proses di dalam sistem tersebut. Model tidak mensimulasi atau memprediksi besaran peubah luar, karena peubah-peubah luar merupakan bagian sistem lain yang tidak terpengaruh oleh sistem yang dimodelkan, lihat Gambar 2.

Pada model simulasi pertumbuhan tanaman, peubah dalam dapat berupa berat batang, daun, akar, atau biji sedangkan peubah luar misalnya suhu udara, radiasi surya, kelembaban udara dan curah hujan. Untuk model neraca air, peubah dalam misalnya kadar air tanah sedangkan curah hujan merupakan peubah luar yang sekaligus merangkap sebagai peubah pembangkit.

 

3.2.4       Aliran massa (mass flow) dan aliran informasi (information flow)

 

Pada contoh model aliran air Gambar 2, aliran massa adalah air yang bergerak dari sumber (PAM) menuju tempat penampungan di dapur dan kamar mandi yang selanjutnya menuju buangan (septic tank).  Laju aliran dinyatakan dengan simbol katub, yang pada keadaan sebenarnya dapat berupa keran yang dapat dibuka dan ditutup sesuai kebutuhan. Semakin besar laju aliran, maka semakin banyak air yang tertampung pada bak penampung persatuan waktu.  Jika bak penampungan telah penuh maka untuk memberikan informasi diperlukan aliran informasi dari tempat penampungan air ke katub, yang artinya menyuruh si pengghuni rumah untuk menutup keran bila bak tersebut telah penuh. Aliran informasi digambarkan dengan garis terputus-putus.

 

3.2.5       Peubah keadaan (state variable) dan peubah bantu (axiliary variable)

 

Peubah keadaan merupakan jumlah atau integral dari suatu laju aliran neto, sedangkan peubah bantu merupakan fungsi suatu atau beberapa peubah keadaan. Sebagai contoh, massa daun (dalam kilogram) adalah peubah keadaan yang berasal dari pengumpulan bahan kering akibat respirasi. Sedangkan luas daun (dalam m2) merupakan peubah bantu yang meskipun dapat diukur, tetapi tidak dapat dijabarkan sebagai hasil integral dari suatu laju aliran seperti hanya massa daun. Dalam model, luas daun biasanya diduga dari berat daun yang ditunjukkan oleh aliran informasi dari berat ke luas daun seperti pada Gambar 2.

 

4.      KEUNGGULAN DAN KEKURANGAN MODEL

4.1  Keungulan/Kelebihan Model Simulasi

Handoko (1996) mengemukakan bahwa model simulasi tanaman mempunyai beberapa keunggulan dibandingkan hasil penelitian agronomi di lapangan khususnya dalam penghematan waktu dan biaya.  Keunggulan lain dari model simulasi ini yaitu dapat diterapkan pada musim dan tempat yang berbeda-beda, asalkan  asumsi-asumsi yang ada dipenuhi.  Pernyataan  tersebut sejalan dengan Soerianegara (1978), bahwa keuntungan penggunaan model dalam penelitian dengan pendekatan analisis sistem, yakni (1) memungkinkan kita melakukan penelitian yang bersifat lintas sektoral dengan ruang lingkup yang lebih luas, (2) mampu menentukan tujuan kegiatan pengelolaan dan perbaikan terhadap sistem yang dihadapi, (3) dapat dipakai untuk melakukan eksperimentasi atau skenario tanpa mengganggu/memberikan perlakuan tertentu terhadap sistem, (4) dapat dipakai untuk menduga kelakuan dan keadaan sistem pada masa mendatang dan atau menyusun suatu skenario yang mungkin terjadi pada sistem tersebut, dan (5) dari segi waktu dan biaya akan lebih efisien.

Menurut Penning de Vries (1983), model simulasi sebagai salah satu metode ilmiah memiliki kelebihan-kelebihan sebagai berikut : (1) membantu dalam mendefinisikan dan mengelompokkan pengetahuan yang ada, (2) membantu melokalisir kesenjangan dalam suatu bidang ilmu dan dapat membantu hipotesis secara eksplisit sehingga membantu dalam penentuan prioritas pengkajian, (3) alat untuk membuat informasi operasional yang terpadu, (4) media kerjasama yang efektif di antara ilmuwan dalam berbagai disiplin dan tingkatan ilmu, serta pengembangan model sebagai indikasi kemajuan ilmu pengetahuan dan peningkatan ketepatan prediksi.

 

    4.2  Kekurangan Model Simulasi

Model simulasi meskipun memiliki keunggulan yang luar biasa, namun perlu disadari bahwa tiap model mempunyai keterbatasan. Model dibuat hanya untuk menggambarkan suatu proses atau beberapa proses tertentu dari suatu sistem. Oleh sebab itu model simulasi tidak akan memberikan hasil yang baik terhadap proses-proses di luar tujuan model (Handoko, 1996). Hal tersebut sejalan dengan pendapat Bey (1991) bahwa bagaimanapun baiknya model yang dirancang tetap mempunyai keterbatasan dan merupakan distorsi dari sistem yang sebenarnya. Oleh karena itu, model harus digunakan secara teliti, cermat dan seksama dengan data yang sesahih dan  lengkap mungkin. Namun demikian karena berbagai keuntungan dan manfaatnya, penggunaan model sebagai alat analisis kuantitatif untuk berbagai penelitian dan pemecahan masalah sampai saat ini berkembang dengan pesat.

 

5.      PROSPEK MASA DEPAN MODEL SIMULASI TANAMAN

 

Semakin kompleks masalah dalam pengelolaan pertanian memerlukan suatu pendekatan holistik  yang memadukan semua aspek yang terkait, dan secara terpadu melihat persoalan yang ada, mendorong  kemajuan yang sangat cepat dalam penggunaan analisis sistem dan model simulasi. Pendekatan sistem dan simulasi tanaman di masa mendatang diharapkan menjadi alternatif dalam memecahkan persoalan-persoalan tersebut.

Seringkali keputusan yang tepat harus dibuat dalam perencanaan pertanian suatu wilayah seperti pemilihan suatu wilayah pertanian baru. Menunggu hasil penelitian dan survei  disamping memakan biaya yang mahal juga memerlukan waktu yang cukup lama. Oleh karena itu diperlukan suatu sistem penunjang  pembuatan keputusan yang terkomputerisasi, akan dapat memberikan jawaban dengan cepat. Salah satu alternatif solusi yaitu dengan menggunakan pendekatan sistem dan model simulasi tanaman.

Meskipun banyak kritikan yang diberikan namun perkembangan model yang telah dibuat di dunia meningkatkan pesat selam dua dasawarsa ini. Hal ini menunjukkan bahwa model simulasi makin dirasakan manfaatnya sebagai alat analisis kuantitatif serta pemecahan masalah secara intergral dalam bidang pertanian. Tentu saja hanya model simulasi yang dilandasi oleh hasil-hasil penelitian ilmiah yang dapat dianjurkan untuk penerapannya.

Teknologi komputer telah banyak berperan dalam  alih teknologi dalam bidang pertanian dan evaluasi lahan. Teknologi komputer seperti untuk pengelolaan data base, simulasi tanaman, dan GIS telah banyak dilakukan. Model-model simulasi telah mencakup proses-proses fisika, kimia dan biologi. Dengan model simulasi, tanggapan hasil tanaman terhadap tanah, cuaca, dan pengelolaan dapat diperkirakan.  Model- model tanaman  yang dibuat dan telah banyak dikembangkan diberbagai negara antara lain; model barley, gandum, jagung, kedele, padi ,sorghum, kapas, kacang tanah, kentang, tebu, kelapa sawit dll.

Dampak yang penting dari perkembangan model simulasi tanaman adalah makin disadari pentingnya analisis sistem untuk pendekatan masalah secara integral. Penelitian terpadu yang melibatkan berbagai disiplin ilmu seperti ilmu tanah, agronomi serta agrometeorologi akan lebih efisien karena jelas arah penelitian yang akan dilakukan.

 

6.      PENUTUP

Pendekatan sistem dan model simulasi tanaman akan banyak memberi manfaat kepada penentu kebijakan dalam pengambilan suatu keputusan baik dalam bidang pertanian maupun dalam bidang lainnya. Namun perlu disadari bahwa model hanya penyederhanaan dari suatu sistem, sehingga tiap model mempunyai keterbatasan. Model umumnya dibuat hanya untuk menggambarkan sustu proses atau beberapa proses tertentu dari suatu sistem. Oleh karena itu model simulasi tidak akan memberikan hasil prediksi yang baik terhadap proses-proses di luar tujuan model yang kita buat.

 

7.      DAFTAR BACAAN

 

Bakema , A.H and D.M. Jansen. 1985. Use of simulation model for evaluating of weather effects.   International  Upland  Rice Conference, Jakarta. 19 p.

 

Bey, A. 1991. Metode Kausal dan Time Series untuk Analisis Data Iklim. Kapita Selekta dalam Agrometeorologi. Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi. Depdikbud. Jakarta.

 

Charles-Edward, D.A., Doley, D. and Rimmington, G.M. 1986. Modelling Plant Growth  and Development. Academic Press. Sydney.235 p.

 

de Wit.C.T. 1982. Simulation of living system. In Penning de Vries, F.W.T. and H.H. Van Laar (Ed) Simulation of  plant growt and crop production. Centre for Agricultural Publishing and Documentation, Wageningen. p. 3 – 8.

 

Djufry, F. 2000. Model Fenologi Tanaman Kelapa Sawit. Tesis  Program Studi Agroklimatologi (tidak dipublikasikan) . Program Pasca Sarjana IPB. Bogor.

 

Eriyatno, 1999. Ilmu Sistem Meningkatkan Mutu dan Efektivitas  Manajemen. IPB Prees. Bogor.

 

France,J. and J.H.M. Thornley. 1984. Mathematical Model in Agriculture. A         Quantitatif. Approach to Problem in Agriculture and Related Sciences. Butterworth, London-Boston. 335 p

 

Handoko, I. 1996.     Analisis     Sistem    dan    Model    Simulasi    Komputer   Untuk Perencanaan Pertanian di Indonesia. Materi Pelatihan. Jurusan Geofisika dan Meteorologi.  FMIPA. IPB Bogor. 112p

 

Hillel , D. 1977. Computer simulation of soil water dynamic: A compendium pf  recent work. IDRC, Ottawa.

 

Soerianegara, I. 1978. Pengelolaan Sumberdaya  Alam II. Sekolah Pasca Sarjana. Jurusan PSL, IPB, Bogor.

 

Stansel, J.W. dan R.E. Fries. 1980. A Conceptual Agrometeorology Rice field. In  Proceeding Symposium on the agrometeorology of the  rice crop.  IRRI. Los Banos- Philippines.