Secara umum di industri kelapa sawit penentuan budgeting tahunan masih menggunakan prediksi berdasarkan rata-rata yield trend selama 5 – 10 tahun ke belakang dengan tingkat error yang bervariasi. Prediksi dengan tingkat error yang rendah hanya dengan menggunakan Back Bunch Census (BBC), namun kemampuan prediksi hanya selama 4 bulan mendatang, tidak dapat memprediksi yield trend selama 1 - 1,5 tahun mendatang. Metode oil palm dissection (OPD) dapat digunakan untuk menghitung jumlah tandan selama 18 mendatang sehingga dapat dimodifikasi menjadi metode baru untuk memprediksi produksi TBS tahunan secara akurat.

Tujuan penelitian ini yaitu: 1) Menganalisis hubungan antara iklim dengan jumlah tandan, BJR, dan produktivitas TBS pada Ultisols, Spodosols, Entisols, dan Histosols. 2) Menganalisis hubungan antara iklim dengan produksi pelepah dan sex ratio kelapa sawit pada Ultisols, Spodosols, Entisols, dan Histosols, 3) Merumuskan metode OPD agar dapat digunakan untuk memprediksi produksi tahunan TBS secara akurat. Kebaruan (novelty) penelitian ini adalah OPD dapat digunakan sebagai tool yang akurat untuk memprediksi produksi TBS selama 1,5 tahun mendatang berbasis data iklim dan jenis tanah.

Penelitian dilaksanakan pada bulan Oktober 2021 – November 2022 di Perkebunan Kelapa Sawit - Wilmar International Plantation, Region Kalimantan Tengah. Penelitian dilakukan dalam 3 tahap yaitu: 1) Analisis iklim dan jenis tanah terhadap produksi kelapa sawit, 2) Analisis iklim dan jenis tanah terhadap produksi pelepah dan sex ratio kelapa sawit, dan 3) Prediksi produksi tandan buah sawit dengan metode oil palm dissection. Jenis penelitian pertama dan kedua termasuk penelitian eksperimental. Rancangan penelitian menggunakan Rancangan Faktorial dengan metode cluster sampling. Cluster sampling dilakukan berdasarkan Iklim, jenis tanah (Ultisols, Entisols, Spodosols, Histosols), kontur, umur tanaman, varietas (Lonsum, IOI, Felda), dan luas blok. Data sekunder berasal dari perusahaan lokasi penelitian meliputi data curah hujan dan produksi kelapa sawit dari Jan 2010 – Jun 2022, sedangkan data sex ratio, pertumbuhan pelepah, dan bunga aborsi dari bulan Jan 2017 – Jun 2022. Data iklim (suhu, kelembapan, lama penyinaran, dan kecepatan angin) dari Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika – Sampit, Kalimantan Tengah (Jan 2010 – Jun 2022). Penelitian ketiga merupakan perancangan model untuk membuat rumus metode OPD. Data data sekunder yang digunakan meliputi data sex ratio (Jan 2017 – Jun 2022) dan pertumbuhan pelepah (Jan 2021 - Jun 2022), iklim (Jan 2017 – Jun 2022), jenis tanah, data produksi kelapa sawit (Jan 2010 – Jun 2022), dan BBC (Jan 2021 – Jun 2022).

Penelitian pertama menggunakan faktoral dari 4 jenis tanah dan 3 varietas. Tiap kombinasi dilakukan pengulangan sebanyak 12 blok sehingga total ada 48 perlakuan (1609,32 ha). Parameter pengamatan meliputi perbandingan produktivitas antar jenis tanah dan varietas, time lag hubungan iklim terhadap produksi, dan faktor dominan yang berpengaruh terhadap produksi kelapa sawit. Penelitian kedua menggunakan 4 jenis tanah dengan pengulangan sebanyak 4 blok sehingga total ada 16 perlakuan (456,48 ha). Jumlah pohon sampel pertumbuhan pelepah tiap perlakuan sebanyak 100 pohon yang diamati per bulan selama 18 bulan, sehingga total selama pengamatan sebanyak 1.800 pohon per jenis tanah. Untuk data sex ratio dan bunga aborsi setiap tahun dilakukan penumbangan sebanyak 16 pohon sehingga total terdapat 96 pohon. Parameter pengamatan meliputi jumlah pertumbuhan pelepah per bulan, persentase sex ratio, dan jumlah bunga aborsi. Analisa penelitian pertama dan kedua meliputi Anova, uji Duncan Multiple Range Test (DMRT), regresi berganda, korelasi berganda, dan sumbangan relatif.

Penelitian ketiga menggunakan blok pemodelan sebanyak 12 blok pada tiap jenis tanah, sehingga total terdapat 48 blok (1.609,32 Ha) dari Jan 2017 – Des 2020. Hasil rumus dari blok pemodelan kemudian diuji pada blok validasi dengan jumlah 15 blok pada tiap jenis tanah sehingga total terdapat 60 blok (2.010,04 ha) dari Jan 2021 – Jun 2022. Hasil pada blok validasi kemudian dibandingkan dengan data aktual produksi dan data hasil prediksi BBC. Analisa kelayakan model dan uji validasi menggunakan uji Mean Absolute Persentage Error (MAPE).

Hasil penelitian menunjukkan ada hubungan erat dan korelasi signifikan antara iklim dengan produktivitas, jumlah tandan dan BJR kelapa sawit pada berbagai jenis tanah. Produktivitas kelapa sawit terbaik terdapat pada tanah Ultisols, kemudian Histosols, Spodosols, dan Entisols. Perbedaan produktivitas kelapa sawit dipengaruhi oleh ketersediaan unsur hara dan air pada masing-masing jenis tanah. Curah hujan menjadi faktor dominan terhadap produktivitas kelapa sawit karena mengalami perubahan dinamika distribusi bulanan, ketersediaan tidak selalu merata sepanjang tahun (terjadi water deficit), dan nilai kontribusi yang besar terhadap produksi.

Ada hubungan erat dan korelasi signifikan antara iklim dengan pertumbuhan pelepah pada 1 – 5 bulan sebelum pelepah pertama terbuka, sex ratio pada 20 – 30 bulan sebelum panen (BSP), dan aborsi bunga kelapa sawit pada 8 – 15 BSP di berbagai jenis tanah. Pertumbuhan pelepah kelapa sawit pada tanah Ultisols, Entisols, Spodosols dan Histosols tidak berbeda signifikan dengan rerata sebesar 2,16 pelepah bulan-1. Water deficit berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan pelepah. Sex ratio tahunan (Ultisols 58%, Entisols 56%, Spodosols 57%, Histosols 59%) dan tingkat aborsi bulanan (Ultisols 3,1%, Entisols 4,2%, Spodosols 3,8% dan Histosols 2,6%) pada plateu yield phase (PYP) menunjukkan tidak berbeda signifikan di berbagai jenis tanah.

Metode OPD dapat digunakan sebagai tool untuk memperkirakan produksi TBS tahunan pada berbagai jenis tanah secara akurat dengan MAPE < 10% (MAPE Ultisols 2%, Histosols 4%, Entisols dan Spodosols 6%) pada PYP. Metode BBC menunjukkan hasil lebih akurat (MAPE 1 – 5%), namun hanya dapat memprediksi 4 bulan mendatang dan tidak dapat digunakan untuk taksasi produksi tahunan (1 – 1,5 tahun mendatang). Rumus prediksi TBS dalam metode OPD yaitu prediksi jumlah tandan (jumlah tandan hasil OPD x faktor koreksi) x prediksi BJR (BJR aktual bulan terupdate x faktor koreksi).