Jakarta, mediaperkebunan.id - Kekeringan pada perkebunan mempengaruhi produktivitas yang pada akhirnya mempengaruhi pendapatan/finansial perusahaan. Karena itu upaya yang bisa dilakukan adalah bagaimana menahan air hujan selama mungkin dan bisa dipergunakan perkebunan. Hermawan Umar Sadiq, Ahli Madya Pengindraan Jauh, menyatakan hal ini pada online training “Water Management Terkini untuk Atasi Kekeringan dan Kebakaran Lahan” yang diselenggarakan Perkumpulan Praktisi Profesional Perkebunan Indonesia (P3PI) dan Media Perkebunan.
Kekeringan dalam jangka waktu tertentu membuat produksi turun. Dengan digital twin perkebunan, data selama 20 tahun bisa disimulasikan berapa kali kekeringan dan data-data dampaknya. Data ini bisa digunakan untuk antisipasi risiko kekeringan, apa saja yang harus dibuat, perlakukan apa saja yang harus dilakukan.
Digital Twin Perkebunan adalah sistem yang mengintegrasikan data sensor, citra pengindraan jauh, data spasial, data agronomi, produksi, dan sumber daya lainnya dengan berbagai metode seperti GIS, Remote Sensing, AI/ML dan permodelan, untuk mempresentasikan kondisi aktual perkebunan secara digital.
Data dan model tersebut diolah menjadi informasi terstruktur dan terukur pada berbagai tingkat objek, mulai dari tanaman/pohon, blok, afdeling, hingga keseluruhan areal perkebunan. Membuat kondisi tanaman, tanah, air, lingkungan dan produksi dapat dimonitor, dianalisis, dievaluasi dan dilaporkan secara visual maupun dalam bentuk report sesuai kebutuhan operasional, teknis, dan manajemen dalam berbagai level. Bagi level direksi, report ini jadi keputusan investasi.
Fitur-fitur yang ada saat ini adalah perencanaan tanam, water management, pemetaan hot spot dari data himawari 10 menit ditambah validasi dengan Firm, workflow water management, integrasi cuaca BMKG prediksi 3-5 hari dan durasi hujan 24 jam, rekomendasi pemupukan, trend cuaca-EWS El-Nino.
Isu sawit terkait perubahan iklim adalah water management. Ide dasarnya adalah dengan skenario beberapa kali terjadi ENSO dalam periode 20 tahun, rencana bisnis perlu diskenariokan, perlu dibuat perhitungan ROI (Return On Investment) pada beberapa skenario water management dengan memantau kondisi perkebunan.
Water management dan digital twin membuat sawit tangguh iklim. ENSO menentukan terjadinya El Nino-La Nina. Bila terjadi El Nino maka curah hujan turun, Potential Evapotranspiration (PET) naik. Neraca air jadi negatif, simpanan air tanah turun. Tutupan lahan turun, produksi turun. Water Resources Management (WRM) berupa irigasi, drainase, konservasi merupakan tuas intervensi manusia untuk menjaga loop positif dalam keterbatasan alami sistem.
Bila terjadi musim kemarau karena El Nino, terjadi defisit air, tanah menyusut dan retak, akar halus rusak, penyerapan air dan hara turun. Stomata menutup, CO2 berkurang, fotosintesis dan asamilat turun, produksi TBS turun. Setelah 3-5 bulan defisit air, pembentukan tandan terganggu, 1 tahun terjadi aborsi bunga betina, setelah 2-2,5 tahun banyak bunga jantan terbentuk.
Perencanaan investasi harus antisipasi 2-3 tahun kedepan. Kehilangan hasil pada tahun pertama 5-22%, tahun kedua 1-8%. Faktor tanah memberi respon berbeda, gambut rawan terbakar. Contoh memasukkan berbagai parameter dalam monogram, meliputi curah hujan, defisit air, ENSO indeks, level water management. Contoh pembacaan curah hujan 2.000 mm/tahun, defisit air 150 mm/tahun, management level 4 maka produksi TBS 28,5 ton/ha/tahun.
Enso tidak bisa diprediksi kapan dan seberapa kuat, tetapi bisa dibuat asumsi berbasis data historis. Skenario merupakan alat uji ketahanan, bukan prediksi. Skenario (S) 1 rendah, 2 kejadian moderat (Year (Y) 3 dan Y8, skenario ringan. S2 moderat, 2 moderat 1 kuat (Y2, Y5, Y7), paling mungkin sesuai data-data historis. S3 tinggi, 2 moderat 2 kuat (Y2,Y4, Y7, Y9), skenario waspada. S4 ekstrim, 1 moderat, 2 kuat, 1 sangat kuat (Y1, Y3, Y6, Y8).