TABLOIDSINARTANI.COM, Aceh --- Berapa sebenarnya produktivitas padi sawah kita? Di balik satu angka produktivitas per hektare terdapat proses panjang, mulai dari menentukan lokasi sampel, mengamati pertanaman, memanen petak sampel, menimbang gabah, hingga mengolahnya menjadi angka produktivitas.

 

Salah satu metode yang telah lama digunakan untuk mengukur produktivitas tanaman pangan di Indonesia adalah ubinan. Dalam pelaksanaannya, petak ubinan padi umumnya berukuran 2,5 × 2,5 meter. Hasil panen dari petak tersebut kemudian dikonversikan menjadi produktivitas per hektare.

 

Keunggulan utama ubinan adalah pengukuran langsung di lapangan. Tanaman benar-benar dipanen dan gabah benar-benar ditimbang. Karena itu, ubinan menjadi salah satu sumber penting data aktual produktivitas. Bahkan hingga kini, BPS masih menggunakan hasil Survei Ubinan dalam penyusunan statistik produktivitas padi.

 

Namun, sawah tidak pernah benar-benar seragam. Dalam satu hamparan dapat ditemukan perbedaan kesuburan tanah, ketersediaan air, varietas, umur tanaman, pemupukan, serangan hama, hingga pengelolaan oleh petani. Karena itu, persoalannya bukan hanya ukuran petak ubinan, tetapi juga seberapa representatif lokasi sampel terhadap kondisi pertanaman secara keseluruhan.

 

Di sinilah desain sampling, pemilihan lokasi, waktu pengukuran, prosedur panen, penimbangan, dan pengolahan data menjadi sangat penting.

 

Menariknya, ubinan juga tidak lagi berdiri sendiri. Perkembangan sistem statistik pertanian telah mengintegrasikan pengambilan sampel dengan Kerangka Sampel Area (KSA), penggunaan aplikasi digital, serta pencatatan koordinat lokasi. Artinya, metode pengukuran lapangan ini telah beradaptasi dengan perkembangan teknologi.

 

Di sisi lain, teknologi penginderaan jauh menawarkan kemampuan mengamati pertanian dalam cakupan yang jauh lebih luas. Satelit dapat memantau kondisi tanaman secara berkala, memetakan pertanaman, dan menjadi dasar pengembangan model estimasi produktivitas.

 

Tetapi, satelit melihat dari atas, sementara ubinan menyentuh gabah.

 

Satelit mampu memberikan gambaran dalam cakupan luas, tetapi tidak menimbang hasil panen. Sebaliknya, ubinan memberikan bukti nyata dari lapangan, tetapi hanya pada titik-titik sampel. Karena itu, keduanya seharusnya tidak dipertentangkan.

 

Data ubinan dapat menjadi ground truth untuk membangun dan menguji model berbasis citra satelit. Data cuaca, varietas, kalender tanam, dan praktik budi daya kemudian dapat ditambahkan. Dengan bantuan metode statistik dan machine learning, kondisi tanaman dapat dihubungkan dengan hasil panen untuk menghasilkan estimasi produktivitas lebih awal.

 

Namun, teknologi baru bukan berarti otomatis lebih akurat. Citra dapat terganggu awan, memiliki resolusi terbatas, dan perbedaan varietas maupun kondisi lahan dapat memengaruhi hasil analisis. Bahkan model kecerdasan buatan yang canggih tetap dapat menghasilkan estimasi keliru jika dilatih menggunakan data yang tidak representatif.

 

Karena itu, masa depan pengukuran produktivitas padi bukanlah “ubinan atau satelit”, melainkan “ubinan bersama satelit”.

 

KSA memberikan kerangka spasial, ubinan menyediakan hasil panen aktual, satelit memperluas cakupan pengamatan, data cuaca dan budi daya memberikan konteks, sementara teknologi statistik dan kecerdasan buatan mengolah semuanya menjadi informasi yang lebih cepat dan komprehensif.

 

Ubinan mungkin hanya berupa petak berukuran 2,5 × 2,5 meter. Namun, dari petak kecil itulah kita dapat membangun, menguji, dan memperbaiki gambaran yang jauh lebih besar tentang produktivitas padi Indonesia.

 

Di era satelit dan kecerdasan buatan, kita justru tidak boleh kehilangan pijakan di lapangan. Sebab, pada akhirnya, angka produktivitas harus kembali kepada kenyataan: berapa banyak gabah yang benar-benar dihasilkan dari sawah.

 

Oleh:  Teuku Aidi Satria, S.TP (Penyuluh Pertanian Aceh Barat)