Indeks Lengas Tanah Untuk Menduga Ketersediaan Air Di Kebun Kopi Rakyat Di Kecamatan Karangploso, Kabupaten Malang - Soemarno, Soemarno; Muklisin, Ajral; Sukmajati, Rahmanda Muhammad; Ifadah, Nisfi Fariatul (Rona Teknik Pertanian, 2025)
Abstrak.Pengukuran kadar air tanah pada areal perkebunan kopi yang luas dengan metode tradisional sangat sulit, memerlukan banyak tenaga kerja, biaya yang mahal, dan waktu yang lama. Indeks kadar air tanah (SMI) dapat diidentifikasi dengan metode penginderaan jauh, dengan menggunakan data algoritma dari sensor satelit seperti suhu permukaan tanah (LST) dan indeks vegetasi (NDVI). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis status kadar air tanah menggunakan Indeks Kadar Air Tanah (KAT), untuk mengetahui hubungan antara NDVI, SMI dan produksi kopi pada perkebunan kopi rakyat di Karangploso, Kabupaten Malang. Penelitian ini dilakukan dengan observasi lapangan dan analisis laboratorium. Terdapat sepuluh plot pengamatan pada areal perkebunan kopi Robusta rakyat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa: (1) Nilai SMI pada perkebunan kopi rakyat bervariasi pada kisaran 0,65-0,94 (kategori Tinggi Sangat Tinggi). (2) Nilai SMI (Metode Citra) merupakan prediktor yang baik untuk memperkirakan kemampuan tanah dalam menyimpan air tersedia (AWC, Available Water Capacity) (r= 0,7491**). (3) Nilai NDVI pada perkebunan kopi rakyat bervariasi pada kisaran 0,26-0,48 (kategori Rendah Tinggi). (4) Nilai SMI (Image Method) berkorelasi signifikan dengan nilai SMI (Field Method) (r= 0,8154**). (5) Nilai NDVI dan SMI (Image Method) merupakan prediktor yang baik untuk menduga produksi kopi, model regresinya adalah: Prod = 147,4571 + 876,3815SMI (Image) + 1203,327NDVI (R2= 0,6646; Sig F= 0,00009).Soil Moisture Index To Estimate Water Availability In Coffee Gardens In Karangploso District, Malang RegencyAbstract. Soil moisture measurements for large areas of coffee plantation using traditional methods are very difficult, labor intensive, highly costs, and time consuming. Soil moisture index (SMI) can be identified with the remote sensing methods, using algorithm data from satellite sensors such as land surface temperature (LST) and vegetation index (NDVI). This research aimed to analyze soil moisture status using Soil Moisture Index, to know the relationship between NDVI , SMI and coffee production in smallholder coffee plantation in Karangploso, Malang regency. This research was conducted by field observation, and laboratory analysis. There were ten observation plots at the area os smallholder Robusta coffee plantation. Results of this research showed that: (1) The SMI value in smallholder coffee plantation varied in the range of 0.65-0.94 (High Very High category). (2) The SMI value (Image Method) was a good predictor for estimating the soil's ability to store available water (AWC, Available Water Capacity) (r= 0.7491**). (3) The NDVI value in smallholder coffee plantation varied in the range of 0.26-0.48 (Low High category). (4) The SMI value (Image Method) was significantly correlated with the SMI value (Field Method) (r= 0.8154**). (5) Values of NDVI and SMI(Image Method) are good predictors for estimating coffee production, the regression model is: Prod = 147.4571 + 876.3815SMI(Citra) + 1203.327NDVI (R2= 0.6646; Sig F= 0.00009).