Evaluasi Respirasi Tanah sebagai Indikator Kesehatan Tanah dan Hubungannya dengan Hasil Kopi dalam Sistem Agroforestri Kopi-Pinus: Pengukuran Lapangan dan Aplikasi Model WaNuLCAS

NOVIA ROSALYNDA, EKA and Prof. Ir. Didik Suprayogo, M.Sc., Ph.D and Prof. Cahyo Prayogo, S.P., M.P., Ph.D (2025) Evaluasi Respirasi Tanah sebagai Indikator Kesehatan Tanah dan Hubungannya dengan Hasil Kopi dalam Sistem Agroforestri Kopi-Pinus: Pengukuran Lapangan dan Aplikasi Model WaNuLCAS. Magister thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Sistem agroforestri kopi-pinus telah diakui sebagai model pengelolaan lahan yang mendukung keberlanjutan ekosistem dan produktivitas tanah, terutama di Indonesia. Respirasi tanah menjadi indikator penting dalam menggambarkan kesehatan tanah, aktivitas mikroba, dan dinamika siklus karbon dalam sistem ini. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji hubungan respirasi tanah dengan produktivitas kopi, menganalisis pengaruh faktor lingkungan terhadap respirasi tanah, dan mengevaluasi efektivitas model simulasi WaNuLCAS dalam merepresentasikan interaksi ekosistem agroforestri kopi-pinus. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat respirasi tanah dipengaruhi oleh praktik manajemen lahan seperti pemangkasan pohon, penjarangan, dan kombinasi pemupukan organik dan anorganik. Sistem dengan manajemen intensif menunjukkan respirasi tanah yang lebih tinggi, mencerminkan aktivitas mikroorganisme yang optimal. Namun, respirasi tanah yang tinggi tidak selalu sejalan dengan peningkatan hasil kopi, karena produktivitas juga bergantung ke faktor-faktor seperti intensitas cahaya, ketersediaan air, dan pengelolaan lahan yang efektif. Faktor lingkungan berperan penting dalam dinamika respirasi tanah. Kelembaban tanah yang optimal meningkatkan aktivitas mikroba, sedangkan suhu tanah yang tinggi pada musim kering mempercepat laju respirasi tetapi meningkatkan risiko kehilangan karbon. Biomassa serasah juga berkontribusi terhadap respirasi tanah melalui dekomposisi bahan organik, meskipun naungan pohon yang berlebihan dapat mengurangi produktivitas kopi akibat rendahnya intensitas cahaya yang diterima. Model WaNuLCAS berhasil mensimulasikan interaksi antara komponen ekosistem dalam sistem agroforestri kopi-pinus dengan tingkat validasi yang tinggi (R²: 0,71–0,88). Simulasi menunjukkan bahwa manajemen seperti pemangkasan tajuk pohon sebesar 40% dan jarak naungan 12 meter dapat meningkatkan hasil kopi masing-masing sebesar 38,12% dan 35% dibandingkan dengan kontrol. Pemangkasan tajuk sebesar 40% memberikan kondisi optimal untuk respirasi tanah dan produktivitas kopi, sedangkan pengaturan jarak naungan 12 meter menurunkan tingkat respirasi tanah karena pengaruh mikroklimat yang lebih stabil. Penelitian ini menyimpulkan bahwa respirasi tanah merupakan indikator kesehatan tanah yang penting, tetapi hubungan langsung dengan hasil kopi dipengaruhi oleh interaksi kompleks dengan faktor lingkungan. WaNuLCAS terbukti efektif sebagai alat untuk memodelkan interaksi ekosistem agroforestri, namun membutuhkan pengembangan lebih lanjut untuk sistem yang lebih kompleks dan untuk memasukkan variabel iklim mikro seperti suhu udara dan kelembaban. Penelitian ini merekomendasikan pengembangan metode pengukuran respirasi tanah yang lebih akurat menggunakan alat modern seperti gas analyzer, dan integrasi komponen iklim mikro dalam model simulasi untuk meningkatkan akurasi prediksi di sistem agroforestri yang beragam.

English Abstract

The coffee-pine agroforestry system has been recognized as a land management model that supports ecosystem sustainability and soil productivity, particularly in Indonesia. Soil respiration serves as a key indicator in depicting soil health, microbial activity, and carbon cycle dynamics within this system. This research aimed to assess the relationship between soil respiration and coffee productivity, analyze the environmental factors influencing soil respiration, and evaluate the effectiveness of the WaNuLCAS simulation model in representing ecosystem interactions in coffee-pine agroforestry systems. The results revealed that soil respiration rates are influenced by land management practices such as tree pruning, thinning, and a combination of organic and inorganic fertilization. Intensive management systems demonstrated higher soil respiration, reflecting optimal microbial activity. However, high soil respiration does not always align with increased coffee yields, as productivity also depends on factors such as light intensity, water availability, and effective land management. Environmental factors play a crucial role in the dynamics of soil respiration. Optimal soil moisture enhances microbial activity, while high soil temperatures during the dry season accelerate respiration rates but increase the risk of carbon loss. Litter biomass also contributes to soil respiration through organic matter decomposition, although excessive tree canopy shading can reduce coffee productivity due to lower light intensity received. The WaNuLCAS model successfully simulated interactions between ecosystem components in the coffee-pine agroforestry system with a high validation level (R²: 0.71–0.88). Simulations indicated that management practices such as 40% tree canopy pruning and a 12-meter tree spacing could increase coffee yields by 38.12% and 35%, respectively, compared to the control. Pruning at 40% provided optimal conditions for soil respiration and coffee productivity, while a 12-meter spacing reduced soil respiration rates due to more stable microclimatic effects. This study concludes that soil respiration is a critical indicator of soil health, but its direct relationship with coffee yields is influenced by complex interactions with environmental factors. WaNuLCAS proved effective as a tool for modeling agroforestry ecosystem interactions; however, further development is needed for more complex systems and to incorporate microclimatic variables such as air temperature and humidity. The study recommends developing more accurate soil respiration measurement methods using modern tools like gas analyzers and integrating microclimatic components into simulation models to enhance predictive accuracy in diverse agroforestry systems.

Item Type:	Thesis (Magister)
Identification Number:	042504
Divisions:	S2/S3 > Magister Pengelolaan Tanah dan Air, Fakultas Pertanian
Depositing User:	Annisti Nurul F
Date Deposited:	27 Feb 2025 08:44
Last Modified:	27 Feb 2025 08:44
URI:	http://repository.ub.ac.id/id/eprint/237759

Text (DALAM MASA EMBARGO) ekanovia rosalynda.pdf Restricted to Registered users only Download (4MB)

Actions (login required)

View Item