Dosen IPB University Jelaskan Model Peramalan OPT dan Kriteria Keberhasilannya

Dosen IPB University Jelaskan Model Peramalan OPT dan Kriteria Keberhasilannya

Peramalan organisme pengganggu tanaman (OPT) merupakan bagian penting dalam penerapan teknik pengendalian (PHT). Upaya ini penting untuk melindungi agroekosistem yang tahan terhadap gangguan OPT. Terlebih karena hama dan penyakit merupakan salah satu dari empat faktor utama yang mempengaruhi produksi tanaman.

Dr Ali Nurmansyah, dosen IPB University dari Departemen Proteksi Tanaman (PTN), Fakultas Pertanian menjelaskan, model peramalan OPT merupakan penggambaran sistem interaksi antara hama dengan tanaman dan faktor lingkungan di masa yang akan datang.

“Dalam pembuatan model peramalan, membutuhkan data serangan hama dan penyakit dari beberapa musim sebelumnya, minimal 10 tahun sebelumnya untuk menguji keakuratan model peramalan,” ujarnya dalam Webinar Propaktani bertajuk ‘Iklim dan Peramalan OPT’ secara daring bersama Ditjen Tanaman Pangan, Kementerian RI, beberapa waktu lalu.

Kata Dr Ali, model peramalan ini harus memenuhi beberapa kriteria agar sistem peramalannya dinyatakan berhasil. Kriteria keberhasilan sistem peramalan harus andal, sederhana, penting, berguna, multiguna dan hemat biaya.

“Andal artinya menggunakan data biologi dan lingkungan sebagai input. Sederhana artinya mudah diterapkan dan digunakan oleh petani. Penting artinya digunakan untuk hama dan penyakit yang merugikan secara ekonomi,” jelasnya.

Adapun, ia menambahkan, berguna artinya model peramalan dapat digunakan ketika OPT menjadi masalah. Aplikasi multiguna artinya alat monitoring dan pengambilan keputusan pengendalian. Hemat biaya artinya tidak memerlukan biaya mahal dalam aplikasinya.

“Hasil ramalan OPT yang akurat akan memberikan informasi tentang populasi, intensitas serangan, luas serangan dan penyebaran hama dan penyakit pada ruang dan waktu yang akan datang,” imbuhnya.

Peramalan tersebut, sebut Dr Ali, akan dijadikan sebagai dasar untuk menyusun strategi dan teknik pengelolaan atau penanggulangan hama dan penyakit yang efektif dan efisien. Dengan demikian, hal itu dapat memperkecil risiko usaha tani, populasi OPT dapat ditekan, tingkat produktivitas tanaman pada taraf tinggi dan aman terhadap lingkungan.

Ia menambahkan, peramalan OPT dapat menggunakan model matematika sederhana maupun dengan bantuan kecerdasan buatan. Model peramalan secara matematika biasanya menggunakan fungsi. Jenis fungsi yang digunakan disesuaikan dengan data serangan atau interaksi OPT dan faktor lainnya. Pola hubungannya tidak hanya berbentuk linear.

“Penyusunan model peramalan ini diawali dengan menggunakan analisis statistika. Kemudian dilanjut dengan analisis regresi untuk penentuan model terbaik,” tuturnya.

Sedangkan model dengan pemanfaatan teknologi terkini yakni kecerdasan buatan dalam peramalan OPT, membutuhkan proses lebih rumit dan panjang. Data yang digunakan lebih kompleks dan digabung dengan data meteorologi. Namun demikian, model peramalannya dinilai lebih baik dan akurat.

“Model machine learning tentu lebih rumit, tetapi cenderung memberikan hasil yang lebih akurat dibandingkan model matematika,” pungkasnya. (MW/Rz)