Estimasi Nilai Respirasi Tanah Menggunakan Metode Tabung Mikrorespirasi dengan Pengolahan Citra - Maheswari, Ni Luh Gede Enjelina Ayu; Sulastri, Ni Nyoman; Budisanjaya, I Putu Gede; Arthawan, I Gusti Ketut Arya (Jurnal BETA (Biosistem dan Teknik Pertanian); Vol 13 No 2 (2025): IN PROGRESS, 2025)
Abstrak Respirasi tanah merupakan salah satu indikator penting dalam suatu ekosistem tanah yang menunjukan aktivitas mikroorganisme dan metabolisme dalam tanah. Respirasi tanah diukur dengan metode tabung mikrorespirasi sebagai pengukuran lapangan dan titrasi asam basa sebagai analisis laboratorium. Metode tabung mikrorespirasi ini adalah cara cepat mengukur respirasi tanah, namun data yang dihasilkan hanya dapat dilihat secara visual dan tidak diketahui nilainya. Oleh karena itu, dilakukan pengolahan citra dari metode tabung mikrorespirasi ini untuk mengestimasi nilai respirasi tanah serta mengetahui model estimasi terbaik menggunakan machine learning . Citra diakuisisi kemudian diolah dengan pengolahan citra meliputi konversi Red, Green, Blue  (RGB) ke Hue Saturation Value  (HSV), augmentasi citra, serta ekstraksi fitur data citra. Pengembangan model estimasi respirasi tanah menggunakan tiga algoritma yaitu Multiple Linear Regression  (MLR), Back Propagation  (BP), dan Random Forest  (RF). Hasil dari penelitian ini adalah diperoleh akurasi model dengan nilai R² dari ketiga model yaitu  MLR = 0,28, BP = 0,53, RF = 0,77 dan nilai estimasi dari ketiga model MLR = 7,62 mg/g , BP = 4,38 mg/g , RF = 4,57 mg. Dari hasil tersebut, dinyatakan bahwa model dengan algoritma RF merupakan model terbaik untuk mengestimasi nilai respirasi tanah. Abstract Soil respiration is one of the important indicators in a soil ecosystem, reflecting the activity of microorganisms and soil metabolism. Soil respiration is measured using the micro-respiration tube method as a field measurement and acid-base titration as a laboratory analysis. This micro-respiration tube method is a quick way to measure soil respiration, but the resulting data can only be seen visually and its value is unknown. Therefore, image processing from this micro-respiration tube method was carried out to estimate soil respiration values and determine the best estimation model using machine learning. Images were acquired and then processed with image processing including conversion Red, Green, Blue (RGB) to Hue Saturation Value (HSV), image augmentation, and feature extraction from the image data. The soil respiration estimation model was developed using three algorithms: Multiple Linear Regression (MLR), Back Propagation (BP), and Random Forest (RF). The results showed model accuracy with R² values of 0.28 for MLR, 0.53 for BP, and 0.77 for RF and soil respiration estimation of 7.62 mg/g for MLR, 4.38 mg/g for BP, and 4.57 mg/g for RF. Based on these results, it is concluded that the RF algorithm is the best model for estimating soil respiration values.