Evaluasi Variabilitas Hasil Panen Dengan Pendekatan Statistik Inferensial
DOI:
https://doi.org/10.58738/jaf.v3i1.1062Keywords:
variabilitas hasil panen, statistik inferensial, analisis varians, pertanian presisiAbstract
Variabilitas hasil panen merupakan tantangan utama dalam sistem produksi pertanian yang berkelanjutan. Fluktuasi hasil panen dapat disebabkan oleh berbagai faktor, baik yang bersifat lingkungan, teknis, maupun manajerial. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan analitis yang tepat untuk memahami sejauh mana variabilitas tersebut terjadi dan apa saja faktor-faktor penyebab utamanya. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi variabilitas hasil panen menggunakan pendekatan statistik inferensial guna memperoleh informasi yang akurat dalam mendukung pengambilan keputusan di sektor pertanian. Penelitian dilakukan dengan menggunakan data hasil panen dari beberapa petak lahan dengan perlakuan berbeda, meliputi perbedaan jenis pupuk, teknik irigasi, dan kondisi tanah. Analisis data dilakukan melalui metode statistik inferensial, antara lain uji analisis varians (ANOVA), uji-t, dan regresi linier. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan dalam hasil panen antar perlakuan, di mana pemupukan organik memberikan kontribusi tertinggi terhadap peningkatan hasil panen dibandingkan perlakuan lainnya. Selain itu, faktor kondisi tanah juga berpengaruh kuat terhadap variabilitas hasil. Pembelajaran utama dari penelitian ini adalah bahwa pendekatan statistik inferensial dapat menjadi alat yang efektif dalam mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi hasil panen serta memberikan dasar ilmiah dalam merancang strategi pertanian yang lebih presisi dan adaptif. Pendekatan ini juga membuka peluang untuk mengembangkan model prediksi hasil panen berbasis data.
References
Ada S. O., Szlatenyi, D., Csenki, S., Alrwashdeh, J., & Láng, V. (2024). Farming practice variability and its implications for soil health in agriculture: A review. Agriculture, 14(12), 2114. https://doi.org/10.3390/agriculture14122114
Gamulin, N., Zorić, M., & Karagić, Đ. (2024). Assessing green manure impact on wheat productivity through Bayesian analysis of yield monitor data. Frontiers in Plant Science, 15. https://doi.org/10.3389/fpls.2024.1323124
Hikmet Günal, M. B. (2022). Field scale variability in soil properties and silage corn yield. Soil Studies, 11(1), 27–34. https://doi.org/10.21657/soilst.1143238
Leng, G., & Hall, J. W. (2020). Predicting spatial and temporal variability in crop yields: An inter‐comparison of machine learning, regression and process‐based models. Environmental Research Letters, 15(4), 044027. https://doi.org/10.1088/1748 9326/ab7b24
Ma, X., Wang, X., He, Y., Zha, Y., Chen, H., & Han, S. (2023). Variability in estimating crop model genotypic parameters: The impact of different sampling methods and sizes. Agriculture, 13(12), 2207. https://doi.org/10.3390/agriculture13122207
Saha, S., Kucher, O. D., & Utkina, A. O. (2025). Precision agriculture for improving crop yield predictions: A literature review. Frontiers in Agronomy, 7. https://doi.org/10.3389/fagro.2025.1566201
Doi, T., & Iizumi, T. (2020). Seasonal predictability of four major crop yields worldwide by a hybrid system of dynamical climate prediction and eco physiological crop growth simulation. Frontiers in Sustainable Food Systems, 4, 00084. https://doi.org/10.3389/fsufs.2020.00084
Sule, I. M., Ibrahim, I., Mayaki, J., & Saidu, S. (2020). Effects of climate variability on crop yield and its implications for smallholder farmers and precision agriculture in Guinea Savanna of Nigeria. Journal of Geography, Environment and Earth Science International, 24(10), 1–13. https://doi.org/10.9734/jgeesi/2020/v24i1030257
Šumaruna, M., et al. (2022). Evaluation of and variability in yields and yield components of wheat cultivars in Northern Serbia. Contemporary Agriculture, 71(1–2), 127–136. https://doi.org/10.2478/contagri 2022 0018
On crop yield modelling, predicting, and forecasting and addressing the common issues in published studies. (2024). Precision Agriculture, 26, Article 8. https://doi.org/10.1007/s11119 024 10212 2


