PENGOPTIMALAN LUASAN LAHAN PERTANIAN TERHADAP KETERSEDIAN AIR PADA DAERAH IRIGASI TAMPA KABUPATEN BARITO TIMUR
Notice bibliographique
Résumé
Daerah Irigasi Tampa yang terletak di Kecamatan Paku, Kabupaten Barito Timur, Provinsi Kalimantan dengan luas baku sawah pada 2000 Ha, memiliki layanan jaringan irigasi sebesar 1.278 ha, Namun pada hanya terdapat 500 Ha yang dapat di manfaatkan untuk pertanian. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis ketersediaan serta kebutuhan air untuk pola tanam yang optimal. Penelitian ini memberikan solusi pola tanam yang optimal terhadap luasan lahan pertanian menggunakan sorfware bantu (weap, cropwat dan pomqm). Penelitian ini menggunakan beberapa perhitungan antara lain perhitungan curah hujan efektif, evapotranspirasi serta debit andalan. Selanjutnya dilakukan perhitungan ketersediaan air eksisting pada Daerah irigasi Tampa sesuai pola tanam yang ada. Tahapan selanjutnya dilakukan perhitungan kebutuhan air untuk pola tanam optimal. Hasil analisis ketersedian air dan kebutuhan air memberikan nilai debit maksimum 0,226 m3/dtk dan untuk debit minimum sebesar 0,154 m3/dtk dan kebutuhan air maksimum sebesar 9,684 mm/hr. Pengoptimalan dilakukan dengan 2 alternatif pola tata tanam dan menggunkan jenis tanaman padi unggul yakni alternatif pertama padi-padi-palawija dan alternatif ke dua padi-palawija-padi. Hasil perhitungan alternatif pertama adalah kebutuhan air maksimum sebesar 0,117 m3dtk dan kebutuhan minimum sebesar 0,003 m3/dtk. Untuk alternatif ke dua didapat kebutuhan air maksimum sebesar 0,146 m3/dtk dan kebutuhan minimum adalah sebesar 0,025 m3/dtk. Hasil pengoptimalan alternatif kedua didapat tanaman Padi 109 Hektar dan 111 hektar. Untuk Hasil Optimasi alternatif ke dua didapat 378,52 hektar padi dan 250,9 hektar tanaman palawija. Berdasarkan analisis diatas, alternatif pola tata tanam ke dua lebih optimal dalam memberikan produktifitas hasil tanaman dengan asumsi untuk padi unggul adalah 10 ton/ha dan palawija 2,3 ton/ ha maka didapat sebesar 3785,2 ton/ tahun untuk tanaman padi unggul dan 577,1 ton/ tahun untuk tanaman palawija. Kata kunci: irigasi tampa, kebutuhan air, ketersediaan air, pengoptimalan. The Tampa Irrigation Area, which is located in Paku District, East Barito Regency, Kalimantan Province, with an area of 2000 Ha of raw rice fields, has an irrigation network service of 1,278 ha, however only 500 Ha can be utilized for agriculture. This study aims to analyze the availability and demand for water for optimal cropping patterns. This research provides optimal cropping pattern solutions for agricultural land area using auxiliary software (weap, cropwat and pomqm). This study uses several calculations including the calculation of effective rainfall, evapotranspiration and mainstay discharge. Furthermore, the calculation of the availability of existing water in the Tampa irrigation area is carried out according to the existing cropping pattern. The next step is to calculate the water requirement for optimal cropping patterns. The results of the analysis of water availability and water demand give a maximum discharge value of 0.226 m3/s and for a minimum discharge of 0.154 m3/s and a maximum water requirement of 9.684 mm/day. Optimization is done with 2 alternative cropping patterns and using superior types of rice plants, namely the first alternative is rice-rice-palawija and the second alternative is rice-palawija-rice. The result of the first alternative calculation is that the maximum water requirement is 0.117m3 s and the minimum requirement is 0.003 m3/s. For the second alternative, the maximum water requirement is 0.146 m3/s and the minimum requirement is 0.025 m3/s. The results of the second alternative optimization obtained rice plants of 109 hectares and 111 hectares. For the second alternative optimization results obtained 378.52 hectares of rice and 250.9 hectares of secondary crops. Based on the above analysis, the second alternative cropping pattern is more optimal in providing crop productivity with the assumption that for superior rice is 10 tons/ha and palawija 2.3 tons/ha, it is obtained 3785.2 tons/year for superior rice plants and 577 ,1 ton/year for secondary crops. Keywords: optimization, tampa irrigation, water availability, water demand.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».