Optimum harvest time and yield gap information are important aspects of grain quality optimization and production development. The World Food Studies (WOFOST) crop simulation model was studied in its application for soybean optimum harvest time and yield gap analysis in East Java, Indonesia. Data inputs were local weather of solar irradiance and daily temperature, with given soybean varieties provided in the WOFOST simulation. The simulation result was validated with the actual data using homogeneity test of regression coefficient. Result showed that differences between simulation and actual yield were insignificant (α=0.05), for each tested locations and soybean varieties. The average potential yield was 1,716 kg ha -1 , where the highest was obtained from S-France 904 variety located in Malang Regency. The optimum root mean square error was 49.42 kg ha -1 with correlation coefficient of 0.918. Meanwhile, the optimum harvest time and yield gap have corresponded to the actual data where harvest time was at the shortest in Blitar Regency using N-France 901 and N Spain 903 varieties, while the average yield gap was 33%. In conclusion, WOFOST simulation model has a prospect to be applied further using local soybean varieties followed by validation in the whole East Java region.
<p align="center"><strong> </strong></p>Model simulasi swasembada kedelai berbasis web yang mudah diakses dan dioperasikan perlu dikembangkan agar informasi yang diperlukan dalam proses pengambilan keputusan tersedia dengan cepat. Laboratorium Dinamika Sistem Balitkabi sejak Januari hingga Februari 2018 telah mengembangkan model simulasi swasembada kedelai berbasis web yaitu SIWAKA.INS yang merupakan pengembangan dari skrip program simulasi SIWAKA.SIM, yang dikembangkan menggunakan program simulasi open source Insightmaker.com. Tujuan penelitian adalah melakukan validasi model simulasi swasembada kedelai SIWAKA.INS. Hasil validasi menunjukkan bahwa model simulasi SIWAKA.INS cukup layak untuk diterapkan dalam memperkirakan tercapainya swasembada kedelai nasional dengan nilai R2=1 dan RMSE=4,88e-14 t. Hasil simulasi SIWAKA.INS menggunakan input model perluasan areal (PPA) 9,0%/tahun, peningkatan produktivitas (LAJUY) 9,5%/tahun, kehilangan hasil pascapanen (KHKDL) 7,5%/tahun, kenaikan penduduk (KB) 1,5%/tahun, dan peningkatan konsumsi kedelai (LAJUK) 1,0%/tahun, menunjukkan bahwa swasembada kedelai dapat tercapai pada tahun 2020-2045. Untuk periode tahun 2020-2024, simulasi tingkat swasembada kedelai mencapai 0,09-1,26 juta t, pada tingkat hasil kedelai 1,66-1,80 t/ha dan luas areal kedelai 1,66-2,35 juta ha. SIWAKA.INS bersifat open source dan dapat diakses di https://Insightmaker.com/insight/65139/SIWAKA-INS.<br /><br /><br />
<p>Pengelolaan rantai pasok didalam dunia bisnis telah menjadi konsep yang penting, yaitu proses distribusi. Produksi dan distribusi benih UPBS harus dilakukan dengan optimal memenuhi permintaan dari BPSB, Dinas, BBI, dan BPTP dengan memenuhi enam tepat (jumlah, varietas, waktu, tempat, mutu, dan harga). Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui proses rantai pasok varietas unggul kedelai dan kontribusi ekonominya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sampai saat ini rantai pasok varietas unggul kedelai yang dilakukan pengelola benih sumber masih sebatas pada rantai 1 dan 2 yaitu suplier (UPBS Balitkabi dan BPSB) dan distributor (Direktorat Perbenihan) sementara untuk rantai retail (penangkar) dan customer (petani), UPBS Balitkabi tidak dapat memantau karena kewenangan ada di BPTP, BBI. Produksi benih sumber UPBS memberikan kontribusi cukup besar dalam mendukung ketersediaan pasok benih normal, dengan produksi benih BS sebesar 6,05 ton mencukupi untuk program PAT 1,7 juta hektar. Namun demikian untuk sampai menjadi benih sebar perlu adanya pengawalan sampai rantai paling bawah (petani), sehingga benih tidak digunakan diluar sasaran untuk konsumsi misalnya.</p>
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.