Browsing by Author "Hidayat, Muhammad"

Now showing 1 - 3 of 3
  • No Thumbnail Available
    Item
    Evaluasi Kinerja Mesin Pencacah Jerami Padi (Chopper) Studi Kasua di KTT Anhini Mukti, Srandakan, bantul
    (Balai Besar Pengembangan Mekanisasi Pertanian, 2019-04) Budiman, Diana A.; Hidayat, Muhammad; Handaka, Handaka; Balai Besar Pengembangan Mekanisasi Pertanian
    Ketersediaan hijauan makanan ternak (HMT) yang melimpah pada musim hujan dan sangat langka pada musim kemarau merupakan masalah utama bagi Kelompok Tani Ternak (KTT) Andhini Mukti, yang mengelola ternak sapi sebanyak 188 ekor. Alternatif penyediaan HMT adalah memanfaatkan sisa panen berupa jerami pada musim kemarau (MK) 1 pada lahan sawah milik anggota KTT Andhini Mukti seluas 26 ha. Namun untuk keperluan tersebut dibutuhkan mesin pencacah (chopper) sebagai tambahan tenaga, agar jerami padi tersebut dapat menjadi HMT yang dapat dicerna (digestible) oleh ternak. Tujuan penelitian ini adalah mengevaluasi kinerja mesin pencacah jerami padi. Metode uji yang digunakan adalah dengan melakukan uji lapang mesin pencacah jerami padi khususnya pada MK1 sebagai HMT. Metode yang digunakan adalah analisis teknis dan finansial. Hasil uji lapang mesin pencacah jerami menggunakan engine 5,5 hp menunjukkan mesin tersebut mempunyai kapasitas kerja 400 kg/jam, efisiensi pencacahan 86,7 %, keseragaman hasil cacahan (≤ 2 cm) 88 % dan kebutuhan bahan bakar 1,42 liter/jam yang setara luasan 20,5 liter/Ha. Biaya pokok operasional mesin pencacah jerami adalah Rp 170,97/kg.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Evaluasi Kinerja Teknis Mesin Pencacah Hijauan Pakan Ternak
    (Balai Besar Pengembangan Mekanisasi Pertanian, 2006-10) Hidayat, Muhammad; Harjono, Harjono; Marsudi, Marsudi; Gunanto, Andri; Balai Besar Pengembangan Mekanisasi Pertanian
    Stabilitas usaha ternak ruminansia sangat tergantung pada ketersediaan pakan baik kualitas, kuantitas dan kontinyuitas pakan sepanjang tahun. Ketersediaan hijauan pakan umumnya tidak bisa terpenuhi terutama pada musim kemarau. Jerami padi yang persediaannya cukup melimpah dapat digunakan untuk bahan pakan yang bernutrisi tinggi setelah melalui beberapa proses pengkayaan nutrisi seperti yang telah dilakukan peternak. Beberapa hasil penelitian menunjukkan bahwa jerami padi yang akan diolah menjadi bahan pakan harus dicacah sepanjang 2 – 5 cm agar pengaruh mikroorganinsme dapat lebih cepat dan merata. Proses pencacahan yang dilakukan petani masih secara manual dengan kapasitas 5 – 6 kg jerami segar/jam. Untuk meningkatkan kapasitas kerja petani telah direkayasa mesin pencacah jerami padi yang mampu untuk mencacah jerami segar maupun jerami kering. Hasil Rancang bangun alat-mesin pencacah jerami terdiri dari 5 komponen utama yaitu rangka utama, unit pengumpan, unit pencacah, unit penyaluran hasil dan sistem penerusan daya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi kinerja teknis mesin pencacah jerami untuk bahan pakan ternak. Metode yang dilakukan terdiri dari persiapan bahan uji, instrumen uji, uji unjuk kerja dan analisa hasil. Uji unjuk kerja mnggunakan jerami segar dengan kadar air 55 % dan jerami kering dengan kadar air 23 % masing masing dilakukan 5 kali ulangan. Uji unjuk kerja menghasilkan kapasitas 401,13 kg/jam untuk jerami kering dan 1126,06 kg/jam untuk jerami basah dengan konsumsi bahan bakar rata-rata 1,34 l/jam, efisiensi pencacahan rata-rata 94,33 % dan tingkat kebisingan suara 84 db
  • Thumbnail Image
    Item
    PENDUGAAN UMUR PERTANAMAN PADI DENGAN PEMODELAN KLASIFIKASI MULTICLASS ROTATION FOREST BERDASARKAN CITRA LANDSAT-8
    (2021-12-15) Hidayat, Muhammad; Kurnia, Anang; Sartono, Bagus
    Monitoring the growth of rice plants needs to be done to predict the success of the harvest. The growth phase and age of rice plants are crop biophysical parameters that can be detected by Landsat-8 image technology. The variables obtained from Landsat-8 are bands and vegetation index. The initial processing is processing data on rice plantations belonging to PT Sang Hyang Seri in Subang Regency, West Java, from crop recapitulation data and 16 Landsat-8 image data every day during the 2015-2017 period. This study aims to determine the best accuracy value of the classification technique by first applying the multiclass process for rice planting age, feature engineering, variable interaction of initial variables, and resampling techniques. The classification method used is Multiclass Rotation Forest. The application of this classification method resulted in an accuracy value for the model without varieties of 75.29% and for the varieties Mekongga 76.33%, Ciherang 75.18%, Inpari-30 62.70%, and PB42 62.87%.