Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Indonesia menjadi negara dengan produksi karet terbesar kedua di dunia masih dihadapkan pada beberapa kendala walaupun, salah satunya adalah produktivitas karet yang rendah. Rendahnya produktivitas karet di Indonesia salah satunya disebabkan oleh gangguan penyakit tanaman. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui persebaran kesehatan tanaman karet menggunakan indeks vegetasi (NDVI, MSAVI2, ARVI, dan EVI) dan menganalisis pengaruh curah hujan, ketinggian, dan umur tanaman terhadap kesehatan tanaman karet di Pusat Penelitian Karet Sembawa, Kabupaten Banyuasin, Provinsi Sumatera Selatan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa persebaran kesehatan tanaman karet di Pusat Penelitian Karet Sembawa (Afdeling 1, 2, dan 3) menggunakan NDVI didominasi oleh kelas baik, MSAVI2, ARVI, dan EVI didominasi oleh kelas sedang. Hasil uji akurasi menunjukkan bahwa MSAVI2 memiliki nilai RMSE terkecil dari ketiga indeks vegetasi lainnya, sebesar 0,046, sehingga model prediksi yang dihasilkan MSAVI2 lebih akurat untuk mendeteksi kesehatan tanaman karet. Aspek yang mempengaruhi kesehatan tanaman karet secara signifikan, yaitu curah hujan dan umur tanaman. Ketinggian mempengaruhi kesehatan tanaman karet tidak terlalu signifikan karena didominasi oleh ketinggian 10 – 20 mdpl. Ketinggian tersebut masih cocok untuk pertumbuhan karet, namun tidak menjamin kesehatan tanaman karet akan tetap terjaga karena berbagai faktor selain faktor fisik dan iklim, seperti dari segi perawatan, teknik penyadapan, dan kegiatan penyiangannya.

---

Indonesia being the country with the second largest rubber production in the world is still faced with several obstacles, although one of them is low rubber productivity. One of the reasons for the low productivity of rubber in Indonesia is plant disease. This study aims to determine the distribution of rubber plant health using the vegetation index (NDVI, MSAVI2, ARVI, and EVI) and to analyze the effect of rainfall, altitude, and plant age on the health of rubber plants at the Sembawa Rubber Research Center, Banyuasin Regency, South Sumatra Province. The results showed that the distribution of rubber plant health at the Sembawa Rubber Research Center (Afdeling 1, 2, and 3) using NDVI was dominated by good class, MSAVI2, ARVI, and EVI dominated by medium class. The accuracy test results show that MSAVI2 has the smallest RMSE value of the other three vegetation indices, amounting to 0.046, so the prediction model produced by MSAVI2 is more accurate for detecting the health of rubber plants. Aspects that significantly affect the health of rubber plants, namely rainfall and plant age. Altitude affects the health of rubber plants not too significantly because it is dominated by a height of 10 – 20 meters above sea level. This height is still suitable for rubber growth, but does not guarantee that the health of rubber plants will be maintained due to various factors other than physical and climatic factors, such as in terms of maintenance, tapping techniques, and weeding activities."

"Sebagian besar perkebunan karet di Sumatera Selatan mengalami penurunan produksi karena dampak penyakit gugur daun. Penyakit ini sebagian besar disebabkan oleh persebaran jamur Oidium sp., Colletotrichum sp., dan Pestalotiopsis sp. Oleh karena itu, pembangunan model berbasis indeks vegetasi NDRE, GNDVI, VARI, dan ARVI, yang bertujuan untuk mendeteksi persebaran penyakit ini dianggap penting. Penelitian dilakukan di Perkebunan Pusat Penelitian Karet Sembawa dengan memanfaatkan data UAV multispektral yang telah diproses menggunakan OBIA, serta survei lapangan. Dari 623 sampel data, 70% digunakan untuk pelatihan model, sementara 30% sampel digunakan untuk pengujian model. Pengolahan data dilakukan menggunakan Google Earth Engine dan visualisasi dilakukan dengan ArcGIS Pro. Hasil penelitian menunjukkan bahwa keseluruhan model memiliki tingkat akurasi pelatihan secara keseluruhan di atas 0,7, dengan model GNDVI + NDRE + VARI menonjol dengan tingkat akurasi pelatihan yang paling baik. Namun, model tersebut menunjukkan kinerja yang buruk dalam pengujian dengan nilai akurasi validasi yang rendah, hal ini menunjukkan bahwa model belum dapat memprediksi penyakit tanaman karet dengan baik. Selain itu, dari hasil analisis kondisi fisik ditemukan bahwa kondisi suhu dan curah hujan di perkebunan karet Sembawa berada pada nilai optimal yang mendukung pertumbuhan dan penyebaran ketiga jenis jamur penyebab penyakit tersebut.

---

South Sumatra plays a crucial role as Indonesia's main rubber exporter, making it a flagship commodity. However, most rubber plantations in South Sumatra face declining production due to leaf fall disease, primarily caused by the fungi Oidium sp., Colletotrichum sp., and Pestalotiopsis sp. Therefore, developing a vegetation index-based model using NDRE, GNDVI, VARI, and ARVI to detect the spread of this disease is considered essential. The study was conducted at the Sembawa Rubber Research Center Plantation, utilizing multispectral UAV data processed with OBIA and field surveys. Of the 623 data samples, 70% were used for model training, while 30% were used for model testing. Data processing was performed using Google Earth Engine, and visualization was done with ArcGIS Pro. Results showed that all models had overall training accuracy above 0.7, with the GNDVI + NDRE + VARI model standing out with the best training accuracy. However, this model performed poorly in testing, with low validation accuracy, indicating its inability to predict new data. Additionally, physical condition analysis revealed that the temperature and rainfall conditions in the Sembawa rubber plantation were optimal, supporting the growth and spread of the three disease-causing fungi."

"Tanaman karet sebagai tanaman yang dapat berperan penting dalam penyerapan serta penyimpanan karbon. Penyerapan karbon dilakukan sebagai salah satu upaya untuk mengurangi efek gas rumah kaca di atmosfer. Kapasitas penyerapan stok karbon pada tanaman karet dapat dilihat dari nilai biomassa yang dimilikinya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis persebaran stok karbon tanaman karet dan hubungannya dengan umur tanaman karet. Persebaran stok karbon di daerah wilayah penelitian dengan menggunakan pendekatan indeks vegetasi, serta analisis regresi dan deskriptif. Indeks vegetasi yang digunakan yaitu MSAVI, OSAVI, SAVI, GNDVI, dan ARVI yang diperoleh dari pengolahan citra satelit Sentinel 2- A. Nilai biomassa pada tanaman karet didapatkan dari persamaan alometrik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa persebaran stok karbon hampir di seluruh wilayah Pusat Penelitian Karet Sembawa. Hubungan umur tanaman karet dengan nilai stok karbon cenderung rendah karena dipengaruhi oleh jenis klon, pengelolaan tanaman karet, dan penyakit tanaman karet.

---

Rubber is a plant that can play an important role in carbon sequestration and storage. Carbon sequestration is carried out as an effort to reduce the effect of greenhouse gases in the atmosphere. The absorption capacity of carbon stock in rubber plants can be seen from the value of its biomass. This study aims to analyze the distribution of carbon stock in rubber plants and its relationship with the age of rubber plants. The distribution of carbon stock in the study area using a vegetation index used is MSAVI, OSAVI, SAVI, GNDVI, and ARVI obtained from processing the Sentinel 2-A satellite imagery. The value of biomass in rubber plants is obtained from the allometric equation. The results showed that the carbon stock distribution in almost all areas of the Sembawa Rubber Research Centre The relationship between the age of rubber plants and the value of carbon stock tends to be low due to it is influenced by the type of clone, management of rubber plants, and rubber plant diseases."

"Beberapa tahun terakhir terjadi penyakit pada tanaman karet yang disebabkan oleh jamur Pestalotiopsis sp yang menyebabkan gugur daun karet secara massif. Pestalotiopsis sp tumbuh dan berkembang pada wilayah dengan curah hujan dan kelembaban udara yang cukup tinggi dan lembab. Kebun Pusat Penelitian Karet Sembawa merupakan kebun yang digunakan dalam melakukan penelitian dan mengembangkan tanaman karet. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji secara spasial dan temporal fenomena gugur daun tanaman karet akibat Pestalotiopsis sp serta curah hujan dan kelembaban pada wilayah kebun Pusat Penelitian Karet Sembawa. Sentinel 2A merupakan citra satelit yang memiliki resolusi spasial dan temporal yang cukup baik dan sering digunakan dalam melakukan monitoring tanaman khususnya hutan dan perkebunan. NDVI digunakan dalam yang mendeteksi tingkat gugur daun pada tanaman karet melalui citra Sentinel 2A. Curah hujan dan kelembaban didapatkan melalui citra CHIRPS dan SMAP. Terdapat hubungan yang cukup signifikan antara nilai NDVI dengan tingkat gugur daun tanaman karet. Pada Agustus 2020 terjadi gugur daun karet secara alami dengan rendahnya tingkat curah hujan dan kelembaban pada wilayah kebun. Desember 2020, Maret, Mei dan November 2021 terjadi gugur daun akibat serangan Pestalotiopsis sp yang ditandai dengan tingginya nilai curah hujan dan kelembaban. Tingkat gugur daun karet akibat Pestalotiopsis sp memiliki hubungan yang signifikan dengan curah hujan secara spasial dan temporal. Kelembaban tidak memiliki korelasi yang cukup signifikan dengan kejadian gugur daun karet.

---

In recent years there has been a disease in rubber plants caused by the fungus Pestalotiopsis sp which causes massive rubber leaf falls. Pestalotiopsis sp grows and develops in areas with high and humid rainfall and humidity. The Sembawa Rubber Research Center garden is a garden for conducting research and developing rubber plants. This study aims to examine the phenomenon of leaf fall of rubber plants due to Pestalotiopsis sp spatially and temporally as well as the influence of rainfall and humidity factors in the garden area. Rubber leaf fall was calculated using the vegetation index and %treecover from Sentinel 2A images and drone images. Rainfall and humidity were obtained through CHIRPS and SMAP images. The results showed a significant relationship between the NDVI value and the leaf fall rate of rubber plants. Rubber leaf fall rate due to Pestalotiopsis sp has a significant relationship with rainfall spatially and temporally. Meanwhile, the humidity did not have a significant correlation with the incidence of rubber leaf falls. Natural leaf fall occurred in August 2020 marked by low levels of rainfall and humidity. December 2020, March, May, and November 2021, leaves fall due to the attack of Pestalotiopsis sp which is characterized by high rainfall and humidity values."

"Provinsi Sumatera Selatan merupakan daerah produksi karet terbesar di Indonesia pada tahun 2021 yaitu sebanyak 870.966 ton. Pusat Penelitian Karet Sembawa merupakan lembaga penelitian yang dapat menghasilkan lateks yang mana tanaman karet (Hevea brasiliensis) merupakan komoditas utama yang diteliti. Umur tegakan merupakan salah satu variabel penting karena dapat memprediksi produktivitas lateks. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memetakan distribusi umur tegakan karet menggunakan data nilai spektral band dan indeks vegetasi serta hubungannya terhadap produktivitas lateks. Penginderaan jauh menggunakan citra optik multispektral Sentinel-2 dapat digunakan untuk mengestimasi umur tegakan karena memberikan informasi dengan efisiensi waktu yang lebih baik serta kemudahan mendapatkan data pada area yang susah untuk dijangkau. Nilai spektral band yang kemudian digabungkan menjadi indeks vegetasi diasumsikan dapat mempresentasikan umur tegakan karena kerapatan atau kehijauan kanopi tegakan karet memiliki variasi nilai yang berbeda antara tegakan yang berumur muda dan tegakan yang berumur tua. Indeks vegetasi yang digunakan adalah Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Difference Yellowness Index (NDYI), serta Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI). Pemodelan ini dapat dibentuk melalui pendekatan model statistik yang berupa metode regresi linear berganda karena dengan menggunakan lebih banyak variabel, model yang dihasilkan akan lebih akurat dan presisi. Hasil dari pemodelan yang menggunakan pendekatan model statistik berbasis data citra Sentinel-2 memiliki tingkat akurasi lebih baik (RMSE = 4,767 tahun dan R2 = 0,308) dari beberapa penelitian terdahulu.

---

South Sumatra Province is the largest rubber-producing region in Indonesia in 2021, with a total production of 870,966 tons. Sembawa Rubber Research Center is a research institution that focuses on studying the main commodity, rubber trees (Hevea brasiliensis). The rubber trees in the research area have different age groups and conditions. Estimation of rubber stand age an important variable as it can predict latex productivity. The objective of this research is to map the distribution of rubber tree ages using spectral band values and vegetation indices data, and to examine their correlation with latex productivity. Remote sensing, using multispectral optical images from Sentinel-2, can be used to estimate the age of rubber trees, as it provides information more efficiently and allows for data acquisition in hard-to-reach areas. The combined spectral band values, assumed to represent rubber tree age, can vary between young and old rubber tree canopies in terms of density or greenness. The vegetation indices used in this study are the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Difference Yellowness Index (NDYI), and Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI). Statistical model approach with multiple linear regression is employed, as using more variables can result in a more accurate and precise model. The results indicate that the statistical model using Sentinel-2 image data has better accuracy (RMSE = 4.767 years and R2 = 0,308) compared to previous research."

"Tanaman karet merupakan salah satu komoditas perkebunan yang menduduki posisi penting sebagai sumber devisa non migas bagi Indonesia. Produksi karet saat ini sedang menurun dikarenakan berkurangnya produktivitas pada perkebunan karet. Penurunan produktivitas tanaman karet disebabkan oleh banyaknya tanaman karet yang sudah tidak sehat. Permasalahan perkebunan karet terkait sumberdaya lahan memerlukan teknologi yang efektif dan efisien agar dapat mengetahui kesehatan tanaman karet, sehingga dapat menambah produksi karet, salah satunya dengan menggunakan penginderaan jauh. Penggunaan Citra Sentinel 2-A dengan algoritma NDVI dapat digunakan untuk menganalisis kesehatan tanaman karet. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis persebaran kondisi kesehatan tanaman karet di PTPN VIII Kebun Cibungur dengan menggunakan citra Sentinel 2-A yang diolah menggunakan algoritma NDVI dan mengetahui hubungan kesehatan tanaman dengan nilai NDVI hasil survei lapangan dan variabel fisik. Berdasarkan hasil survei lapangan dan pengolahan data, persebaran kesehatan tanaman karet pada seluruh afdeling di PTPN VIII Kebun Cibungur cukup tinggi dengan dominasi kondisi kesehatan tanaman sangat baik. Kesehatan tanaman karet dengan nilai NDVI hasil survei lapang di PTPN VIII Kebun Cibungur menunjukkan hubungan yang sangat kuat dengan nilai R sebesar 0,93. Kesehatan tanaman karet dengan kondisi sangat baik dominan berada pada jenis tanah latosol dan lereng yang landai. Curah hujan di PTPN VIII Kebun Cibungur mengalami penurunan yang cukup tinggi dari tahun 2016 sampai 2018, namun tanaman karet dengan kondisi kesehatan sangat baik tetap mendominasi.

---

The rubber plant is one of the plantation commodities that occupies an important position as a non-oil and gas foreign exchange for Indonesia. Rubber production is currently declining due to reduced productivity in rubber plantations and the decline in productivity of rubber plants caused by the number of rubber plants that are not healthy. The problem of rubber plantations related to land resources requires effective and efficient technology to determine the health of rubber plants to increase rubber production, one of which is by using remote sensing. The use of Sentinel 2-A imagery with the NDVI algorithm can use to analyze rubber plants’ health. This study aims to analyze the distribution of the health condition of rubber plants at PTPN VIII Kebun Cibungur using Sentinel 2-A imagery processed using the NDVI algorithm and determine the relationship between plant health and NDVI values field surveys and physical variables. Based on field surveys and data processing results, the distribution of rubber plant health in all areas in PTPN VIII Kebun Cibungur is relatively high with the dominance of very good plant health conditions. Rubber plant health with an NDVI value from a field survey at PTPN VIII Kebun Cibungur showed a very strong relationship with an R-value of 0.93. The health of rubber plants with very good conditions was dominant on latosol soil types and gentle slopes. Rainfall at PTPN VIII Kebun Cibungur experienced a fairly high decline from 2016 to 2018, but rubber plants with very good health conditions still dominate. "

"Tanaman karet menjadi komoditas perkebunan yang sangat penting di Kabupaten Sukabumi khusunya di perkebunan PTPN VIII Cibungur, karena hasil produk olahannya memiliki banyak manfaat dalam kehidupan masyarakat di sekitarnya. Maka perlu dilakukan adanya pemantauan mengenai kesehatan tanaman karet guna menjaga kualitas dan hasil produksi karet. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui persebaran kesehatan tanaman karet dan menganalisis hubungan kesehatan tanaman karet dengan menerapkan teknik pengindraan jauh. Teknik penginderaan jauh dalam penelitian ini menggunakan multispectral UAV. Analisis penelitian dilakukan dengan identifikasi kondisi tanaman menggunakan indeks vegetasi tanaman yaitu metode Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Data yang digunakan adalah data citra ortofoto NIR dan Red yang diperoleh dari perekaman langsung dengan mengggunakan multispketral UAV. Didapatkan bahwa secara keseluruhan kesehatan tanaman karet di kawasan perkebunan karet PTPN VIII Cibungur didominasi oleh tingkat kesehatan baik dengan persentase sebersar 56%, tanaman yang memiliki tingkat kesehatan buruk hanya 3% dari total luas perkebunan karet. Hasil sebaran tanaman karet menunjukan bahwa tanaman dengan kondisi sangat baik berada dibagian barat dan timur lokasi penelitian. Kesehatan tanaman karet dipengaruhi oleh beberapa faktor, seperti kondisi curah hujan, jenis tanah dan lereng.

---

Rubber plants are very important plantation commodities in Sukabumi Regency, especially in the PTPN VIII Cibungur plantation, because the processed products have many benefits in the lives of the surrounding community. So it is necessary to monitor the health of rubber plants in order to maintain the quality and yield of rubber production. This research was conducted to determine the distribution of rubber plant health and to analyze the relationship between rubber plant health by applying remote sensing techniques. The remote sensing technique in this study uses a multispectral UAV. Research analysis was carried out by identifying plant conditions using a plant vegetation index, namely the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) method. The data used are NIR and Red orthophoto image data obtained from direct recording using a multispectral UAV. It was found that the overall health of rubber plants in the rubber plantation area of PTPN VIII Cibungur was dominated by good health with a percentage of 56%, plants with poor health were only 3% of the total area of rubber plantations. The results of the distribution of rubber plants showed that plants with very good conditions were located in the western and eastern parts of the study site. The health of rubber plants is influenced by several factors, such as rainfall conditions, soil types and slopes."

"

Tanaman padi merupakan salah satu tanaman pangan terpenting, khususnya di Indonesia. Dalam upaya memenuhi kebutuhan beras, informasi akan jumlah panen menjadi sangat penting dan dapat diketahui dengan mengestimasi produktivitas padi. Seiring berkembangnya teknologi, penginderaan jauh dapat digunakan dalam menghitung umur tanaman serta mengestimasi produktivitas tanaman padi. Kecamatan Lemahabang merupakan salah satu kecamatan yang memiliki produksi padi yang unggul di Kabupaten Karawang. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis distribusi spasial musim tanam dan melakukan estimasi produktivitas tanaman padi sawah di Kecamatan Lemahabang, Kabupaten Karawang. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan metode Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) yang digunakan untuk melakukan pendugaan umur tanam tanaman padi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa indeks vegetasi dengan metode NDVI yang digunakan memiliki tingkat akurasi sebesar 90,5%. Distribusi spasial musim tanam yang terbentuk adalah terdistribusi dari bagian selatan, menuju bagian tengah, dan diakhiri pada bagian utara wilayah Kecamatan Lemahabang, Kabupaten Karawang. Berdasarkan persebaran nilai NDVI memperlihatkan pertambahan umur telah terjadi terlebih dahulu pada wilayah tengah dan selatan, dan dilanjutkan pada wilayah utara Kecamatan Lemahabang, Karawang. Estimasi produktivitas tanaman padi sawah yang dihitung memiliki nilai koefisien sebesar 0,8801 dengan sifat kuat dan positif. Hasil estimasi produktivitas untuk Kecamatan Lemahabang, Kabupaten Karawang sebesar 7,04 ton/ha GKG. Curah hujan memiliki pengaruh terhadap produktivitas padi dimana curah hujan yang lebih tinggi memiliki produktivitas yang lebih rendah dan sebaliknya. Jarak sungai tidak berpengaruh terhadap produktivitas padi di Kecamatan Lemahabang, Kabupaten Karawang

---

Paddy are one of the most important food crops, especially in Indonesia. To fulfill the need for rice, information about the amount of harvest becomes very important and can be known by estimating rice productivity. As technology develops, remote sensing can be used in calculating plant age and estimating rice productivity. Lemahabang District is one of the districts that have superior rice production in Karawang Regency. The purpose of this study was to analyze the spatial distribution of the growing season and to estimate the productivity of lowland rice in the Lemahabang District, Karawang Regency. The method used in this research is the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), which is used to estimate the age of rice plants. The results showed that the vegetation index using the NDVI method had an accuracy rate of 90,5%. The spatial distribution of the growing season formed is distributed from the southern part, towards the central part, and ends in the northern part of the Lemahabang District, Karawang Regency. Based on the distribution of NDVI values, it shows that aging has occurred first in the central and southern regions, and continued in the northern area of Lemahabang District, Karawang. The estimated productivity of paddy rice has a coefficient of 0.8801 with strong and positive properties. The results of estimated productivity for Lemahabang Sub-district, Karawang Regency are 7.04 tons/ha GKG. Precipitation influences rice productivity where higher precipitation has lower productivity and vice versa. River spacing has no effect on rice productivity in Lemahabang District, Karawang Regency.

 

"

"ABSTRAKPengolahan bahan olah karat rakyat menjadi produk ekspor SIR 20 (Crumb Rubber), menghasilkan limbah cair yang dapat mengakibatkan terganggunya kehidupan organisme perairan dan peruntukan badan air penerima.Peraturan Pemerintah (PP) Nomor 20 Tabun 1990 tentang pengendalian pencemaran air, mengupayakan agar sungai dengan berbagai fungsi perlu mendapat perhatian secara bijaksana, sehingga keseimbangan lingkungan dan upaya pengamanan sungai terhadap kerusakan yang disebabkan oleh tindakan manusia dapat dihindarkan.Dalam rangka melaksanakan Peraturan Pemerintah tersebut PT. Lingga Djaja membuat sistem pengolahan air limbah bahan olah karet rakyat dengan metode sirkulasi bertahap, diharapkan mampu memperbaiki mutu air limbah sesuai dengan baku mutu limbah yang diizinkan pemerintah.Penelitian ini, bertujuan untuk mengetahui kemampuan metode sirkulasi bertahap dalam menurunkan kadar pencemar dan mempelajari pengaruhnya terhadap badan air penerima limbah.Lokasi penelitian terletak di tepi Sungai Enim, termasuk wilayah Kecamatan Tanjung Agung, lebih kurang 5 Km dari ibu kota Kabupaten Muara Enin, Provinsi Sumatera Selatan.Untuk memperoleh data yang representatif, dilakukan pengambilan contoh air pada 5 lokasi pengukuran di daerah instalasi pengolahan limbah dan 3 lokasi pengukuran pada Sungai Enim, masing-masing sebanyak 2 kali sehari selama 3 hari berturut-turut.Selanjutnya dilakukan analisis contoh air di laboratorium untuk parameter BOD 5, COD, NH3-N, TSS, kekeruhan, DO, M03-N, TDS dan P04-P, sedangkan suhu dan pH diukur langsung di lapang (in situ).Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode sirkulasi bertahap berdasarkan nilai NSF-WTI hanya mampu menaikkan mutu air limbah sebesar 27,34% dengan nilai BOD 5 (+43,9 mg/I) dan NH3-N (+39,1) masih berada di atas baku mutu limbah cair untuk industri karat yang diizinkan. Sedangkan hasil uji t terhadap rata-rata kadar parameter yang diukur sebelum dan setelah pengolahan menunjukkan adanya perbedaan nilai BOD 5, NH3-N, COD, TSS, sedangkan pH tidak berbeda sebelum dan setelah air limbah mendapat perlakuan sirkulasi bertahap.Kualitas air Sungai Enim sampai dengan jarak 25 meter dari Effluent tergolong buruk (nilai NSF-WQI 41,66). Pada jarak 100 meter dari Effluent, setelah mendapat pengenceran air sungai sebesar 3510 kali, air sungai tergolong baik (nilai NSF-WQI 67,47), mendekati mutu air baku produksi yang digunakan (nilai NSF-WQI 75,03).Hasil uji t terhadap rata-rata parameter yang digunakan, terdapat perbedaan BOD 5, COD, dan NH3-N pada jarak 25 meter dari lokasi pembuangan limbah dibandingkan dengan konsentrasi sebelum terjadinya pencemaran, sedangkan pH dan TSS tidak menunjukkan adanya perbedaan. Pada jarak 100 meter dari lokasi pembuangan limbah, parameter BOD 5, COD dan T55 menunjukkan adanya perbedaan dibandingkan dengan konsentrasi sebelum terjadinya pencemaran, sedangkan pH dan NH3-N tidak menunjukkan adanya perbedaan.;

---

ABSTRACT

The small holder's rubber raw material processing to become crumb rubber (SIR 20) produces liquid waste in which if not properly treated, prior to discharge, may cause disturbance on aquatic living organisms in the receiving water bodies.

The Government Regulation (No. 20, 1990) concerning water pollution control has stated that attention on the multi usage of rivers should be wisely made in order to protect the environment from destruction caused by human activities and keep the nature in balance.

In the implementation of the government policy concerning the environment, PT. Lingga Djaja has treated its effluent using several steps circulation method. It is expected that the treated wastewater of this mill can comply the government's permissible limit for rubber industry.

The research aims to assess the capabilities of' the existing wastewater treatment plant of PT. Lingga Djaja to reduce its pollutants' concentration and the impact to the rivers. The mill located at the river Enim in Tanjung Agung sub-district, 5 km from Muara Enim, South Sumatera Province.

To obtain a representative data, samples were taken from 5 samples within the mill's wastewater treatment units and 3 samples at the river Enim, the samples were taken two times a day in three respective day. From each sample 10 physico-chemical parameters were measured. The BOD 5, COD, NH3-N, TSS, turbidity, dissolved oxigent, N03-N, TDS and P04-P were measured in the laboratory, while pH and water temperature were measured directly in the field (in situ).

The study revealsthat the several steps circulation method can only improve the quality of waste water of about 27,34% wit BOD 5 and HH3-N concentration were still above the government's permissible limit for rubber industry. However, the statistical t test shows that the BOD 5, COD, NH3-N and TSS concentrations, both before and after treatments, were significantly different, but not for pH.

The river water quality until 25 meter from the mill discharge point shows a bad quality (NSF-WQU value is 41,66). But, after 100 meter from discharge point, where 3510 times of dilution caused by the river Enin exists, the quality of water improved (NSF-WQI value is 67,47). This value approaches the upstream river water quality (NSF-WQI value is 75,03).

Statistical t-test on average value of BOD 5, COD, NH3-N 25 meter from the mill discharge point, shows significant difference to concentration before discharge point except for pH and TSS. After 100 meter from the discharge point, the BOD 5, COD, TSS shows a significant difference to the concentration before discharge point except the pH and NH3-N."

"Tanaman karet merupakan salah satu komoditas utama ekspor Indonesia. Namun, dalam beberapa tahun terakhir, produksi karet di Indonesia mengalami penurunan. Hal tersebut disebabkan karena adanya penyakit gugur daun yang disebabkan oleh jamur Pestalotiopsis sp.. Berkembangnya teknologi artificial intelligence dengan pendekatan deep learning mampu melakukan pendeteksian pada penyakit ini dengan menggunakan data citra. Convolutional Neural Network (CNN) merupakan algoritma deep learning yang diterapkan pada data berbentuk visual atau citra. Pada penelitian ini, peneliti menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur Residual Network 50 (ResNet-50). Pada penelitian ini juga digunakan Transfer Learning yang merupakan sebuah model yang dapat diajarkan dan disempurnakan untuk suatu kegiatan dan kemudian bisa diterapkan pada kegiatan lain. Dataset yang digunakan pada penelitian ini adalah data daun karet yang berjumlah 1629 data yang dibagi dalam 5 kelas yaitu level 0 atau sehat merupakan daun yang sehat, level 1 merupakan daun yang telah terbentuk bercak coklat yang merupakan gejala dari penyakit namun belum memiliki tanda-tanda perubahan warna, level 2 merupakan daun yang telah terbentuk banyak bercak cokelat disertai dengan adanya perubahan warna pada daun, level 3 merupakan daun yang mengalami kerusakan jaringan, perubahan warna menjadi cokelat atau kuning namun masih memiliki sedikit bagian daun yang berwarna hijau, level 4 merupakan daun yang mengalami kerusakan jaringan cukup parah, dipenuhi bercak cokelat dan telah berwarna cokelat menyeluruh. Dari hasil simulasi yang dilakukan, diperoleh hasil terbaik dengan rata-rata accuracy 96,01%, recall 95,888%, dan precision 96,184% dengan running time rata-rata running time 69,759 detik.

---

Rubber plants are one of Indonesia's main export commodities. However, in recent years, rubber production in Indonesia has experienced a decline. This is due to the presence of the leaf fall disease caused by the Pestalotiopsis sp. fungus. The advancement of artificial intelligence technology using deep learning approaches enables the detection of this disease using image data. The Convolutional Neural Network (CNN) is a deep learning algorithm applied to visual or image data. In this study, researchers utilized the Convolutional Neural Network (CNN) method with the Residual Network 50 (ResNet50) architecture. Transfer Learning was also employed in this research, which involves training and refining a model for one task and then applying it to another task. The dataset used in this study consists of 1629 rubber leaf samples divided into 5 classes: level 0, representing the healthy leaves; level 1, indicating leaves with brown spots, a symptom of the disease, but without major visible color changes; level 2, comprising of leaves with numerous brown spots accompanied by slight color changes; level 3, representing leaves with tissue damage, a color change from green to brown or yellow, but still retaining some green parts; and level 4, depicting leaves with severe tissue damage, extensively covered in brown spots and having turned completely brown. The simulation results showed the best outcome with an average accuracy of 96.01%, recall of 95.888%, and precision of 96.184%, with an average running time of 69.759 seconds."