Prediksi Kehilangan Hara Pada Tanah Tererosi Menggunakan Near Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS)

Abstrak. Erosi merupakan suatu proses baru atau terkikisnya lapisan tanah akibat adanya energi kinetik hujan yang menyebabkan terdispersinya partikel-partikel tanah. Kondisi ini mengalami erosi akan menjadi miskin kandungan unsur hara dan bahan organiknya. Peristiwa terjadi karena banyak terdapat pada atas (top soil)khususnya N, P K sebagai penyubur tanaman. Untuk mengetahui tidak yakin apa dapat dilakukan dengan melakukan uji laboratorium sampel telah tererosi, namun hal membutuhkan waktu lama, melibatkan kimia lain merusak. Sehingga diperlukan metode memprediksi kadar tererosi singkat, tanpa diprediksi secara simultan. Salah satu teknologi diterapkan untuk adalah Near Infrared Reflectacne Spectroscopy(NIRS). Penelitian bertujuan menggunakan NIRS cepat akurat. Spektrum infrared diakuisisi IPTEK 1516 mengkonfigurasi alur kerja (alur kerja) rentang panjang gelombang 1.000–2.500 nm. tersebut kemudian dikoreksi diperbaiki Detrending Orde-2 (DT Orde-2) Multiplicative Scetter Corection (MSC) sedangkan dalam pembangunan model prediksi, regresi digunakan yaitu Partial Least Square Regression (PLS). Keakuratan prediksi dilihat berdasarkan parameter statistika seperti korelasi (r), koefisien determinasi (R 2 ),Root Mean Squarred Error Calibration (RMSEC) Residual Predictive Deviation (RPD).Prediksi Kehilangan Hara Pada Tanah Terkikis Menggunakan Spektroskopi Reflektansi Inframerah Dekat Erosion is a process of loss or erosion the soil layer due to kinetic energy rain which causes particles be dispersed. This condition that experiencing become poor in nutrients content and organic matter. event occurs because many are found top soil, especially elements as plant fertilizers. To determine erosion, laboratory tests can carried out on eroded samples, but this takes long time, involves other chemicals it destructive. So we need new method predict nutrient short without simultaneously. One technology applied Reflectance Spectroscopy (NIRS) method. study aims levels soils using quickly accurately. spectrum for samples was acquired with workflow configuration wavelength range 1,000–2,500 The then corrected regenerated Order-2 Order-2) methods, while construction prediction model, regression used accuracy seen based statistical parameters such correlation coefficient determination (R2), Root (RPD).