Umpan balik terjadi ketika output dari suatu sistem diarahkan kembali sebagai input, membentuk sirkuit atau loop di dalam sistem. Proses ini memungkinkan sistem untuk memberi umpan balik ke dalam dirinya sendiri. Namun, menerapkan gagasan sebab-akibat pada sistem umpan balik memerlukan pertimbangan yang cermat.

Penalaran sebab-akibat yang sederhana menjadi tantangan dalam sistem umpan balik karena setiap sistem mempengaruhi sistem lainnya, menghasilkan argumen yang melingkar. Oleh karena itu, menganalisis sistem secara keseluruhan menjadi penting, karena penalaran sebab-akibat tradisional mungkin tidak dapat diterapkan. Seperti yang didefinisikan oleh Webster, umpan balik dalam bisnis melibatkan pengiriman informasi evaluatif atau korektif tentang suatu tindakan, peristiwa, atau proses kembali ke sumber asli atau sumber pengendali.

Sejarah Feedback

Mekanisme pengaturan sendiri telah ada sejak zaman kuno, dan konsep umpan balik mulai muncul dalam teori ekonomi di Inggris pada abad ke-18. Namun, hal ini tidak diakui secara universal sebagai konsep abstrak dan oleh karena itu tetap tidak memiliki nama pada saat itu.

Perangkat umpan balik buatan yang paling awal dikenal adalah katup pelampung, yang ditemukan pada tahun 270 SM di Alexandria, Mesir, untuk mempertahankan air pada tingkat yang konstan. Perangkat ini mendemonstrasikan prinsip umpan balik: permukaan air yang rendah membuka katup, dan saat air naik, perangkat ini memberikan umpan balik untuk menutup katup setelah level yang diinginkan tercapai. Proses siklus ini berulang saat ketinggian air berfluktuasi.

Pengatur sentrifugal digunakan untuk mengatur jarak dan tekanan antara batu kincir di kincir angin sejak abad ke-17. Pada tahun 1788, James Watt mendesain pengatur sentrifugal pertama untuk digunakan pada mesin uap setelah mendapat saran dari mitra bisnisnya, Matthew Boulton. Inovasi ini diperlukan oleh kebutuhan akan kontrol kecepatan yang lebih tepat pada mesin uap yang digunakan untuk berbagai aplikasi.

Pada tahun 1868, James Clerk Maxwell menulis makalah penting berjudul "On governors", yang secara luas dianggap sebagai karya klasik dalam teori kontrol umpan balik. Makalah Maxwell secara signifikan berkontribusi pada pengembangan teori kontrol dan matematika umpan balik.

Istilah "umpan balik" muncul pada awal abad ke-20, khususnya dalam konteks sirkuit elektronik. Pada tahun 1912, para peneliti yang menggunakan amplifier elektronik awal telah menemukan bahwa mengumpan balik sebagian sinyal output ke sirkuit input akan meningkatkan amplifikasi tetapi juga menyebabkan efek yang tidak diinginkan, seperti melolong atau bernyanyi. Tindakan mengumpan balik sinyal ini memunculkan istilah "umpan balik" yang berbeda pada tahun 1920.

Bidang sibernetika, yang muncul pada tahun 1940-an, berfokus pada studi mekanisme umpan balik sebab akibat yang melingkar.

Meskipun telah digunakan secara luas, ada perdebatan yang sedang berlangsung mengenai definisi terbaik dari umpan balik. Beberapa ahli teori lebih memilih definisi "sirkularitas tindakan", sementara yang lain menekankan aspek praktis dari umpan balik sebagai informasi yang digunakan untuk mengubah kesenjangan antara tingkat aktual dan referensi parameter sistem.

Jenis Feedback

Sistem pengaturan mandiri mempunyai sejarah yang panjang, dengan konsep umpan balik yang muncul dalam teori ekonomi pada abad ke-18. Perangkat umpan balik buatan paling awal, katup pelampung yang dikembangkan pada 270 SM, mencontohkan prinsip umpan balik dengan mempertahankan ketinggian air melalui penyesuaian siklus. Khususnya, gubernur sentrifugal diperkenalkan pada abad ke-17 untuk mengatur batu giling kincir angin, dan desain gubernur sentrifugal James Watt pada tahun 1788 menandai tonggak sejarah dalam penerapan umpan balik pada mesin uap.

Makalah James Clerk Maxwell tahun 1868 tentang gubernur meletakkan dasar penting bagi teori kontrol umpan balik. Istilah umpan balik "positif" dan "negatif" diciptakan sebelum Perang Dunia II. Umpan balik positif, meningkatkan penguatan penguat, dan umpan balik negatif, menguranginya, diperkenalkan dalam desain penguat elektronik. Namun terdapat kebingungan mengenai definisinya sehingga menimbulkan perbedaan penafsiran di kalangan ulama.

Terminologi umpan balik bervariasi antar disiplin ilmu, dengan definisi yang mencerminkan perubahan parameter atau sifat dan valensi tindakan atau efek. Dikotomi antara penguatan atau hukuman positif dan negatif semakin memperumit penafsiran. Bahkan dalam suatu disiplin ilmu, umpan balik dapat diberi label berbeda berdasarkan pengukuran atau nilai referensi.

Meskipun sistem sederhana mungkin menunjukkan umpan balik positif atau negatif yang berbeda, sistem kompleks dengan banyak putaran tidak dapat diklasifikasikan. Dalam kasus seperti itu, properti umpan balik menawarkan wawasan terbatas mengenai perilaku sistem. Selain umpan balik positif dan negatif, sistem sering kali menunjukkan perpaduan keduanya, dengan dominasi yang bergeser antar frekuensi atau status sistem.

Sistem biologis menampilkan umpan balik bipolar, di mana umpan balik positif dan negatif berinteraksi secara timbal balik. Umpan balik memainkan peran penting dalam sistem digital, memfasilitasi pembaruan negara dan mendorong perilaku kompleks, mulai dari hasil yang kacau hingga hasil yang dapat diprediksi.

Aplikasi Feedback

• Mekanisme umpan balik memainkan peran penting di berbagai disiplin ilmu, memengaruhi perilaku sistem untuk memenuhi persyaratan tertentu. Dalam matematika dan sistem dinamis, umpan balik dapat menstabilkan, menyesuaikan respons, atau mempertahankan keteguhan, yang mengarah pada adaptasi sistem menuju tepi kekacauan.
• Dalam fisika, umpan balik bermanifestasi melalui interaksi antarpartikel, yang berkontribusi pada pengurangan kebisingan, kontrol sinyal, dan pengaturan kondisi eksperimental. Sistem yang dikendalikan oleh umpan balik termodinamika, yang sering dikaitkan dengan setan Maxwell, telah menarik perhatian karena implikasinya terhadap pengurangan entropi dan peningkatan kinerja.
• Sistem biologis sangat bergantung pada umpan balik untuk mempertahankan parameter dalam rentang optimal di tengah fluktuasi lingkungan. Sirkuit regulasi, yang mencakup loop umpan balik positif dan negatif, memastikan stabilitas sistem. Kegagalan dalam mekanisme umpan balik, seperti yang diamati pada kanker, dapat mengganggu fungsi jaringan dan kekebalan tubuh.
• Mekanisme umpan balik juga memainkan peran penting dalam regulasi genetik, mempertahankan homeostasis, dan menstabilkan populasi hewan. Dalam zimologi, umpan balik mengatur aktivitas enzim, sedangkan dalam psikologi, loop umpan balik mendasari respons perilaku terhadap rangsangan.
• Dalam ilmu iklim, loop umpan balik memengaruhi proses atmosfer, lautan, dan daratan, yang dicontohkan oleh loop umpan balik es-albedo. Teori kontrol secara ekstensif menggunakan umpan balik, terutama pada pengontrol PID, untuk mengatur dinamika sistem dan memastikan stabilitas.
• Teknik mesin menampilkan contoh historis pemanfaatan umpan balik, mulai dari katup pelampung kuno yang mengatur aliran air hingga sistem autopilot modern. Teknik elektronik menggunakan umpan balik dalam desain komponen elektronik, dengan umpan balik negatif yang meningkatkan stabilitas dan akurasi sistem.
• Dalam rekayasa perangkat lunak, loop umpan balik sangat penting untuk mengendalikan sistem perangkat lunak, memastikan sifat runtime, dan memandu adaptasi dan evolusi sistem. Loop otonom IBM mencontohkan aplikasi loop umpan balik dalam mendesain dan mengelola sistem perangkat lunak yang dinamis.

Disadur dari: en.wikipedia.org

Logika fuzzy adalah jenis logika yang memungkinkan variabel memiliki nilai kebenaran berkisar antara 0 dan 1, mengakomodasi konsep kebenaran parsial. Tidak seperti logika Boolean, di mana variabel dibatasi pada nilai 0 atau 1, logika fuzzy mengakui kemungkinan adanya nilai kebenaran perantara. Konsep logika fuzzy diperkenalkan pada tahun 1965 oleh Lotfi Zadeh dengan usulannya tentang teori himpunan fuzzy. Namun, eksplorasi logika fuzzy dimulai pada tahun 1920-an dengan kedok logika bernilai tak terbatas, terutama oleh para sarjana seperti Łukasiewicz dan Tarski.

Logika fuzzy didasarkan pada pemahaman bahwa pengambilan keputusan manusia sering kali melibatkan informasi yang tidak tepat dan non-numerik. Memanfaatkan model fuzzy atau himpunan fuzzy, ini memberikan kerangka matematis untuk menangani ketidakjelasan dan ketidaktepatan. Model-model ini dapat secara efektif mengenali, mewakili, menafsirkan, dan memanipulasi data yang kurang pasti. Logika fuzzy dapat diterapkan di berbagai domain, mulai dari teori kontrol hingga kecerdasan buatan. Hal ini memungkinkan sistem untuk beroperasi secara efektif dalam lingkungan di mana logika biner tradisional mungkin gagal karena ketidakpastian dan ketidaktepatan dalam data.

Ringkasan Mengenai Logika Fuzzy

Logika klasik beroperasi dalam kerangka proposisi yang benar atau salah. Namun, pada kenyataannya, ada situasi di mana jawabannya mungkin berbeda-beda, misalnya saat melakukan survei terhadap sekelompok individu mengenai persepsi mereka terhadap warna. Dalam kasus seperti ini, kebenaran muncul sebagai hasil penalaran dari pengetahuan yang tidak lengkap atau parsial, dimana tanggapan sampel diposisikan pada suatu spektrum. Meskipun probabilitas dan derajat kebenaran berkisar dari 0 hingga 1, keduanya memiliki tujuan berbeda dalam logika fuzzy. Derajat kebenaran berfungsi sebagai model matematika untuk ketidakjelasan, sedangkan probabilitas digunakan sebagai model matematika untuk ketidaktahuan.

Dalam aplikasi praktis, logika fuzzy dapat digunakan untuk mendefinisikan berbagai sub-rentang variabel kontinu. Misalnya, dalam sistem pengukuran suhu untuk rem anti-lock, fungsi keanggotaan yang berbeda dapat menggambarkan rentang suhu tertentu yang penting untuk kontrol rem. Setiap fungsi memberikan nilai kebenaran dalam kisaran 0 hingga 1 untuk nilai suhu yang sama, sehingga membantu dalam menentukan strategi kontrol rem yang tepat. Teori himpunan fuzzy menawarkan kerangka kerja untuk merepresentasikan ketidakpastian dalam skenario seperti itu.

Selain itu, variabel linguistik sering digunakan dalam aplikasi logika fuzzy untuk menyatakan aturan dan fakta menggunakan nilai non-numerik. Misalnya, variabel "usia" mungkin memiliki nilai seperti "muda" dan kebalikannya, "tua". Untuk memperluas jangkauan nilai linguistik, pengubah seperti "agak" atau "agak" dapat digunakan, sehingga menghasilkan istilah seperti "agak tua" atau "agak muda". Pendekatan linguistik ini membantu dalam menangkap ekspresi nilai fuzzy yang bernuansa.

Sistem Fuzzy

Sistem Mamdani merupakan sistem berbasis aturan yang paling terkenal. Sistem ini menggunakan aturan-aturan berikut:

• Fuzzifikasi

Fuzzifikasi adalah proses penugasan nilai numerik masukan sistem ke dalam himpunan fuzzy dengan tingkat keanggotaan tertentu. Tingkat keanggotaan ini dapat berada di dalam interval [0,1]. Jika nilainya 0, maka nilai tersebut tidak termasuk dalam himpunan fuzzy yang diberikan, dan jika nilainya 1, maka nilai tersebut sepenuhnya termasuk dalam himpunan fuzzy. Setiap nilai antara 0 dan 1 mewakili tingkat ketidakpastian bahwa nilai tersebut termasuk dalam himpunan. Himpunan fuzzy ini umumnya dijelaskan dengan kata-kata, sehingga dengan menugaskan masukan sistem ke dalam himpunan fuzzy, kita dapat merasionalkannya dengan cara yang alami secara linguistik.

• Operator Logika Fuzzy

Logika fuzzy bekerja dengan nilai keanggotaan dengan cara yang meniru logika Boolean.

• Aturan IF-THEN

Aturan IF-THEN memetakan nilai kebenaran masukan atau yang dihitung ke nilai kebenaran keluaran yang diinginkan.

• De-fuzzifikasi

Tujuannya adalah untuk mendapatkan variabel kontinu dari nilai kebenaran fuzzy.

• Sistem Takagi-Sugeno-Kang (TSK)

Sistem TSK mirip dengan Mamdani, tetapi proses de-fuzzifikasi disertakan dalam pelaksanaan aturan fuzzy. Aturan-aturan ini juga disesuaikan, sehingga konsekuensinya dari aturan tersebut direpresentasikan melalui fungsi polinomial (biasanya konstan atau linear).

Konsensus Input dan Aturan Fuzzy

Sistem logika fuzzy menghasilkan output berupa konsensus dari semua masukan dan semua aturan, sehingga sistem logika fuzzy dapat berperilaku baik ketika nilai-nilai masukan tidak tersedia atau tidak dapat dipercaya. Bobot dapat secara opsional ditambahkan ke setiap aturan dalam basis aturan, dan bobot dapat digunakan untuk mengatur seberapa besar pengaruh aturan terhadap nilai output. Bobot aturan ini dapat didasarkan pada prioritas, keandalan, atau konsistensi masing-masing aturan. Bobot aturan ini bisa bersifat statis atau dapat berubah secara dinamis, bahkan berdasarkan output dari aturan lain.

Aplikasi Logika Fuzzy

Logika fuzzy digunakan dalam sistem kontrol untuk memungkinkan para ahli memberikan aturan yang samar seperti "jika Anda dekat dengan stasiun tujuan dan bergerak cepat, tingkatkan tekanan rem kereta"; aturan-aturan samar ini kemudian dapat diperinci secara numerik dalam sistem.

Banyak aplikasi awal yang sukses dari logika fuzzy diimplementasikan di Jepang. Salah satu aplikasi yang mencolok adalah pada seri 1000 Subway Sendai, di mana logika fuzzy mampu meningkatkan ekonomi, kenyamanan, dan presisi perjalanan. Ini juga telah digunakan untuk pengenalan tulisan tangan di komputer saku Sony, bantuan penerbangan helikopter, kontrol sistem kereta bawah tanah, peningkatan efisiensi bahan bakar mobil, kontrol mesin cuci dengan satu tombol, kontrol daya otomatis pada penyedot debu, dan pengenalan awal gempa bumi melalui Institut Seismologi Biro Meteorologi, Jepang.

Kecerdasan Buatan

Jaringan saraf berbasis kecerdasan buatan dan logika fuzzy, ketika dianalisis, merupakan hal yang sama—logika dasar dari jaringan saraf adalah samar. Sebuah jaringan saraf akan menerima berbagai nilai masukan, memberikan bobot yang berbeda dalam kaitannya satu sama lain, menggabungkan nilai-nilai perantara sejumlah tertentu kali, dan sampai pada suatu keputusan dengan nilai tertentu. Tidak ada dalam proses tersebut yang menyerupai keputusan yang seperti pilihan antara satu atau lain yang merupakan ciri khas matematika non-samar, pemrograman komputer, dan elektronika digital.

Pada tahun 1980-an, para peneliti terbagi tentang pendekatan yang paling efektif untuk pembelajaran mesin: pembelajaran pohon keputusan atau jaringan saraf. Pendekatan pertama menggunakan logika biner, sesuai dengan perangkat keras tempatnya berjalan, tetapi meskipun dengan upaya besar tidak menghasilkan sistem yang cerdas. Jaringan saraf, sebaliknya, menghasilkan model yang akurat dari situasi kompleks dan segera ditemukan di berbagai perangkat elektronik. Mereka juga sekarang dapat diimplementasikan langsung pada chip mikro analog, dibandingkan dengan implementasi pseudo-analog sebelumnya pada chip digital. Efisiensi yang lebih besar dari ini mengimbangi ketepatan intrinsik yang lebih rendah dari analog dalam berbagai kasus penggunaan.

Pengambilan Keputusan Medis

Logika fuzzy adalah konsep penting dalam pengambilan keputusan medis. Karena data medis dan kesehatan dapat bersifat subjektif atau samar, aplikasi dalam domain ini memiliki potensi besar untuk mendapatkan manfaat dengan menggunakan pendekatan berbasis logika fuzzy. Logika fuzzy dapat digunakan dalam banyak aspek berbeda dalam kerangka pengambilan keputusan medis. Aspek-aspek tersebut termasuk dalam analisis citra medis, analisis sinyal biomedis, segmentasi citra atau sinyal, dan ekstraksi / seleksi fitur citra atau sinyal.

Pertanyaan terbesar dalam area aplikasi ini adalah seberapa banyak informasi yang berguna dapat diperoleh dengan menggunakan logika fuzzy. Tantangan utama adalah bagaimana cara mendapatkan data samar yang diperlukan. Ini menjadi lebih menantang ketika seseorang harus memperoleh data semacam itu dari manusia (biasanya, pasien). Seperti yang telah dikatakan "Amplop dari apa yang dapat dicapai dan apa yang tidak dapat dicapai dalam diagnosis medis, ironisnya, adalah hal yang samar sendiri." Bagaimana mendapatkan data samar, dan bagaimana memvalidasi akurasi data masih merupakan upaya yang sedang berlangsung, sangat terkait dengan penerapan logika fuzzy. Masalah menilai kualitas data samar adalah masalah yang sulit. Inilah sebabnya logika fuzzy merupakan kemungkinan yang sangat menjanjikan dalam aplikasi pengambilan keputusan medis tetapi masih memerlukan penelitian lebih lanjut untuk menc

Pengambilan Keputusan Medis

Logika fuzzy merupakan konsep penting dalam pengambilan keputusan medis. Karena data medis dan kesehatan seringkali bersifat subjektif atau samar, penggunaan pendekatan berbasis logika fuzzy memiliki potensi besar untuk memberikan manfaat yang signifikan dalam domain ini. Logika fuzzy dapat diterapkan dalam berbagai aspek pengambilan keputusan medis, seperti analisis citra medis, analisis sinyal biomedis, segmentasi citra atau sinyal, serta ekstraksi / seleksi fitur citra atau sinyal. Tantangan terbesar dalam area aplikasi ini adalah seberapa banyak informasi yang dapat diperoleh dengan menggunakan logika fuzzy. Salah satu tantangan utama adalah bagaimana mendapatkan data samar yang diperlukan. Hal ini menjadi lebih sulit ketika data tersebut harus diperoleh dari manusia (biasanya, pasien). Seperti yang dikatakan, "Amplop dari apa yang dapat dicapai dan apa yang tidak dapat dicapai dalam diagnosis medis, ironisnya, adalah hal yang samar."

Bagaimana cara mendapatkan data samar, dan bagaimana cara memvalidasi keakuratan data masih menjadi upaya yang terus berlangsung, yang sangat terkait dengan penerapan logika fuzzy. Masalah penilaian kualitas data samar merupakan masalah yang sulit. Oleh karena itu, logika fuzzy merupakan kemungkinan yang sangat menjanjikan dalam pengambilan keputusan medis namun masih memerlukan penelitian lebih lanjut untuk mencapai potensi penuhnya. Meskipun konsep penggunaan logika fuzzy dalam pengambilan keputusan medis sangat menarik, masih ada beberapa tantangan yang dihadapi pendekatan fuzzy dalam kerangka pengambilan keputusan medis.

Basis Data Fuzzy

Setelah hubungan samar didefinisikan, dimungkinkan untuk mengembangkan basis data relasional samar. Basis data relasional samar pertama, FRDB, muncul dalam disertasi Maria Zemankova (1983). Kemudian, beberapa model lain muncul seperti model Buckles-Petry, model Prade-Testemale, model Umano-Fukami, atau model GEFRED oleh J. M. Medina, M. A. Vila, dkk. Bahasa kueri samar telah didefinisikan, seperti SQLf oleh P. Bosc, dkk. dan FSQL oleh J. Galindo, dkk. Bahasa-bahasa ini mendefinisikan beberapa struktur untuk menyertakan aspek samar dalam pernyataan SQL, seperti kondisi samar, pembanding samar, konstanta samar, batasan samar, ambang samar, label linguistik, dll. Analisis Logis. Dalam logika matematika, ada beberapa sistem formal "logika samar", sebagian besar berada dalam keluarga logika samar t-norm.

Proposisi Logika Fuzzy dalam Logika Proposisional

Logika fuzzy adalah cabang penting dalam teori logika yang menggeneralisasi logika klasik dengan memperkenalkan gagasan tentang kebenaran parsial. Dalam konteks logika proposisional, terdapat beberapa logika fuzzy yang signifikan:

1. Logika fuzzy berbasis Monoidal t-norm (MTL) adalah sebuah axiomatisasi logika di mana konjungsi didefinisikan oleh t-norm yang kontinu dan implikasi didefinisikan sebagai residu dari t-norm. Model-modelnya berkorespondensi dengan aljabar MTL yang merupakan kisi residuated linear pre-komutatif terbatas.
2. Logika fuzzy proposisional dasar (BL) merupakan perluasan dari logika MTL di mana konjungsi didefinisikan oleh t-norm yang kontinu, dan implikasi juga didefinisikan sebagai residu dari t-norm. Model-modelnya berkorespondensi dengan aljabar BL.
3. Logika fuzzy Łukasiewicz adalah perluasan dari logika fuzzy dasar BL di mana konjungsi standar adalah t-norm Łukasiewicz. Model-modelnya berkorespondensi dengan aljabar MV.
4. Logika fuzzy Gödel adalah perluasan dari BL di mana konjungsi adalah t-norm Gödel (minimum). Model-modelnya disebut sebagai aljabar G.
5. Logika fuzzy produk adalah perluasan dari BL di mana konjungsi adalah t-norm produk. Model-modelnya disebut sebagai aljabar produk.
6. Logika fuzzy dengan sintaksis dievaluasi (kadang disebut logika Pavelka) adalah generalisasi lebih lanjut dari logika fuzzy matematis. Di sini, sintaks dievaluasi artinya setiap formula memiliki evaluasi.
7. Logika Predikat dalam Logika Fuzzy

Seperti halnya logika predikat dibangun dari logika proposisional, logika predikat fuzzy memperluas sistem fuzzy dengan kuantifikasi universal dan eksistensial. Semantik dari kuantifikasi universal dalam logika fuzzy t-norm adalah infimum derajat kebenaran dari contoh subformula yang dikuantifikasi, sementara semantik dari kuantifikasi eksistensial adalah supremum dari yang sama.

Isu Pengambilan Keputusan 

Pertanyaan tentang subset yang dapat diputuskan dan subset yang dapat dienumerasi secara rekursif merupakan masalah penting dalam matematika dan logika klasik. Namun, untuk teori himpunan fuzzy, perluasan dari definisi-definisi ini menjadi suatu perhatian. Upaya pertama dalam arah tersebut dilakukan oleh E.S. Santos dengan gagasan tentang mesin Turing fuzzy, algoritma fuzzy Markov normal, dan program fuzzy. Namun, definisi yang diajukan dipertanyakan oleh L. Biacino dan G. Gerla. Definisi yang diusulkan oleh mereka mengaitkan himpunan fuzzy yang dapat dienumerasi secara rekursif dengan logika fuzzy.

Mereka mengemukakan teorema bahwa teori fuzzy yang "axiomatizable" adalah dapat dienumerasi secara rekursif, dan teori yang "axiomatizable" dan lengkap adalah dapat diputuskan. Namun, untuk mendukung "tesis Gereja" untuk matematika fuzzy, diperlukan perluasan dari gagasan-gagasan ini tentang gramatika fuzzy dan mesin Turing fuzzy. Hal ini juga merupakan pertanyaan terbuka untuk menemukan suatu perluasan dari teorema Gödel ke dalam logika fuzzy berdasarkan definisi-definisi tersebut.

Disadur dari: en.wikipedia.org

Sebuah Sistem Kontrol Terdistribusi (DCS) adalah sistem kontrol yang terkomputerisasi untuk sebuah proses atau pabrik biasanya dengan banyak loop kontrol, di mana kontroler otonom tersebar di seluruh sistem, tetapi tidak ada kontrol pengawasan operator sentral. Hal ini berbeda dengan sistem yang menggunakan kontroler terpusat; baik kontroler diskret yang terletak di ruang kontrol sentral atau dalam komputer sentral. Konsep DCS meningkatkan keandalan dan mengurangi biaya instalasi dengan memusatkan fungsi kontrol dekat pabrik proses, dengan pemantauan dan pengawasan jarak jauh.

Sistem kontrol terdistribusi pertama kali muncul dalam industri proses besar, bernilai tinggi, dan kritis terhadap keamanan, dan menarik karena pabrikan DCS akan menyediakan baik tingkat kontrol lokal maupun peralatan pengawasan pusat sebagai paket terintegrasi, sehingga mengurangi risiko integrasi desain. Saat ini, fungsionalitas Sistem Pengawasan dan Akuisisi Data (SCADA) dan sistem DCS sangat mirip, tetapi DCS cenderung digunakan di pabrik proses kontinu besar di mana keandalan dan keamanan tinggi penting, dan ruang kontrol tidak jauh secara geografis. Banyak sistem kontrol mesin memiliki properti serupa dengan sistem kontrol pabrik dan proses.

Struktur

Struktur utama dari DCS adalah keandalannya karena distribusi pemrosesan kontrol di sekitar node-node dalam sistem. Ini mengurangi risiko kegagalan prosesor tunggal. Jika sebuah prosesor gagal, itu hanya akan mempengaruhi satu bagian dari proses pabrik, berbeda dengan kegagalan komputer sentral yang akan mempengaruhi seluruh proses. Distribusi kekuatan komputasi ini juga memastikan waktu pemrosesan kontrol yang cepat dengan menghilangkan kemungkinan jeda jaringan dan pemrosesan pusat.

Diagram yang menyertainya adalah model umum yang menunjukkan level-manufaktur fungsional menggunakan kontrol terkomputerisasi. Level 0 berisi perangkat lapangan seperti sensor aliran dan suhu, dan elemen kontrol akhir, seperti katup kontrol. Level 1 berisi modul Input/Output (I/O) terindustrialisasi, dan prosesor elektronik terdistribusi mereka. Level 2 berisi komputer pengawas, yang mengumpulkan informasi dari node prosesor pada sistem, dan menyediakan layar kontrol operator. Level 3 adalah level kontrol produksi, yang tidak secara langsung mengontrol proses, tetapi berkaitan dengan pemantauan produksi dan pemantauan target. Level 4 adalah level penjadwalan produksi.

Level 1 dan 2 adalah level fungsional dari DCS tradisional, di mana semua peralatan merupakan bagian dari sistem terintegrasi dari satu pabrikan. Level 3 dan 4 tidak secara ketat merupakan kontrol proses dalam arti tradisional, tetapi di mana kontrol produksi dan penjadwalan berlangsung.

Poin Poin Teknis

• Node prosesor dan tampilan grafis operator terhubung melalui jaringan properti atau standar industri, dan keandalan jaringan ditingkatkan dengan kabel redundansi ganda melalui rute-rute yang beragam. Topologi terdistribusi ini juga mengurangi jumlah kabel lapangan dengan menempatkan modul I/O dan prosesor terkait mereka dekat dengan pabrik proses.
• Prosesor menerima informasi dari modul input, memproses informasi, dan menentukan tindakan kontrol yang akan disinyalir oleh modul output. Masukan dan keluaran lapangan dapat berupa sinyal analog seperti loop arus DC 4-20 mA atau sinyal dua keadaan yang beralih antara "hidup" atau "mati", seperti kontak relay atau sakelar semikonduktor.
• DCS terhubung ke sensor dan aktuator dan menggunakan kontrol setpoint untuk mengatur aliran material melalui pabrik. Aplikasi khas adalah kontrol PID yang diumpani oleh flow meter dan menggunakan katup kontrol sebagai elemen kontrol akhir. DCS mengirimkan setpoint yang dibutuhkan oleh proses ke kontroler yang menginstruksi sebuah katup untuk beroperasi sehingga proses mencapai dan tetap berada pada setpoint yang diinginkan.
• Kilang minyak besar dan pabrik kimia memiliki ribuan titik I/O dan menggunakan DCS yang sangat besar. Proses tidak terbatas pada aliran fluida melalui pipa saja, tetapi juga dapat mencakup mesin kertas dan kontrol kualitas terkaitnya, pengendali kecepatan variabel, pusat kontrol motor, kiln semen, operasi pertambangan, fasilitas pengolahan bijih, dan banyak lagi.
• DCS dalam aplikasi yang sangat andal dapat memiliki prosesor ganda yang redundan dengan beralih "panas" saat terjadi kegagalan, untuk meningkatkan keandalan sistem kontrol.
• Meskipun 4-20 mA telah menjadi standar penandaan lapangan utama, sistem DCS modern juga dapat mendukung protokol digital fieldbus, seperti Foundation Fieldbus, profibus, HART, modbus, PC Link, dan lainnya.
• DCS modern juga mendukung aplikasi jaringan saraf dan logika fuzzy. Penelitian terbaru berfokus pada sintesis pengontrol terdistribusi optimal, yang mengoptimalkan suatu kriteria kontrol H-infinity atau kriteria kontrol H 2.

Aplikasi yang umum

Sistem kendali terdistribusi (DCS) adalah sistem khusus yang digunakan dalam proses manufaktur yang bersifat kontinyu atau berorientasi batch.

Proses di mana DCS dapat digunakan meliputi:

• Pabrik kimia
• Petrokimia (minyak) dan kilang
• Pabrik pulp dan kertas (lihat juga: sistem kendali mutu QCS)
• Kontrol boiler dan sistem pembangkit listrik
• Pembangkit listrik tenaga nuklir
• Sistem pengendalian lingkungan
• Sistem pengelolaan air
• Instalasi pengolahan air
• Pabrik pengolahan limbah
• Pengolahan makanan dan makanan
• Agrokimia dan pupuk
• Logam dan tambang
• Manufaktur mobil
• Pabrik proses metalurgi
• Manufaktur farmasi
• Pabrik pemurnian gula
• Aplikasi pertanian

Sejarah

• Evolusi Operasi Kontrol Proses

Kontrol proses pabrik industri besar telah mengalami evolusi yang signifikan dari waktu ke waktu. Awalnya, kontrol dikelola dari panel lokal yang terletak di dekat pabrik proses. Namun, pengaturan ini memerlukan pengawasan manusia yang ekstensif untuk memantau panel-panel yang tersebar ini, yang mengakibatkan kurangnya pengawasan proses yang komprehensif. Selanjutnya, perkembangan logisnya adalah mengirimkan semua pengukuran pabrik ke ruang kontrol pusat yang dikelola secara terus menerus. Hal ini pada dasarnya memusatkan fungsi kontrol dari panel-panel yang terlokalisasi, menawarkan manfaat seperti pengurangan kebutuhan tenaga kerja dan peningkatan tinjauan proses. Dalam pengaturan ini, pengontrol sering kali diposisikan di belakang panel ruang kontrol, dan output kontrol otomatis dan manual diteruskan kembali ke pabrik. Namun demikian, meskipun memberikan kontrol terpusat, pengaturan ini kurang fleksibel karena setiap loop kontrol memerlukan perangkat keras pengontrolnya sendiri, yang menyebabkan operator harus bergerak terus menerus di dalam ruang kontrol untuk memantau bagian proses yang berbeda.

Dengan munculnya prosesor elektronik dan tampilan grafis, menjadi mungkin untuk mengganti pengontrol diskrit dengan algoritme berbasis komputer yang digunakan pada jaringan rak input / output yang dilengkapi dengan prosesor kontrol mereka sendiri. Sistem ini dapat disebarkan ke seluruh pabrik dan berkomunikasi dengan tampilan grafis di ruang kontrol. Hal ini menandai munculnya sistem kontrol terdistribusi (DCS).

Pengenalan DCS memfasilitasi interkoneksi tanpa batas dan konfigurasi ulang kontrol pabrik, termasuk loop bertingkat dan interlock, serta integrasi yang mudah dengan sistem komputer produksi lainnya. DCS memungkinkan penanganan alarm tingkat lanjut, pencatatan peristiwa otomatis, menghilangkan kebutuhan akan catatan fisik seperti perekam grafik, memfasilitasi jaringan rak kontrol untuk mengurangi kebutuhan pemasangan kabel, dan memberikan gambaran umum yang komprehensif tentang status pabrik dan tingkat produksi.

Disadur dari: en.wikipedia.org

Perkebunan adalah pertanian yang mengkhususkan diri pada tanaman komersial, biasanya terutama menanam tanaman tunggal, dengan area tambahan untuk sayuran untuk dimakan dan sebagainya. Perkebunan, yang berpusat di rumah perkebunan, menanam tanaman termasuk kapas, ganja, kopi, teh, kakao, tebu, opium, sisal, biji minyak, kelapa sawit, buah-buahan, pohon karet, dan pohon-pohon hutan. Kebijakan proteksionis dan keunggulan komparatif alamiah terkadang turut menentukan lokasi perkebunan.

Dalam penggunaan modern, istilah ini biasanya hanya merujuk pada perkebunan berskala besar. Namun demikian, sebelum sekitar tahun 1800, istilah ini merupakan istilah yang umum digunakan untuk perkebunan dalam berbagai ukuran di bagian selatan Amerika Utara Britania, dan seperti yang dicatat oleh Noah Webster, "perkebunan" menjadi istilah yang umum digunakan di bagian utara Maryland. Istilah ini digunakan di sebagian besar koloni Inggris, namun sangat jarang digunakan di Inggris sendiri dalam pengertian ini. Di sana, seperti halnya di Amerika, istilah ini digunakan terutama untuk perkebunan pohon, area yang ditanami pohon secara artifisial, baik murni untuk kehutanan komersial, atau sebagian untuk efek hias di kebun dan taman, yang juga dapat mencakup penanaman semak-semak di taman.

Di antara contoh perkebunan yang paling awal adalah latifundia di Kekaisaran Romawi, yang menghasilkan biji-bijian, anggur, dan minyak zaitun dalam jumlah besar untuk diekspor. Pertanian perkebunan berkembang pesat seiring dengan meningkatnya perdagangan internasional dan perkembangan ekonomi dunia yang mengikuti ekspansi kolonialisme Eropa.

Tanaman

• Perkebunan pohon

Perkebunan pohon, di Amerika Serikat sering disebut perkebunan pohon, didirikan untuk produksi komersial kayu atau produk pohon seperti kelapa sawit, kopi, atau karet. Perkebunan jati dan bambu di India telah memberikan hasil yang baik dan menjadi solusi tanaman alternatif bagi para petani di India tengah, di mana pertanian konvensional tersebar luas. Namun karena meningkatnya biaya input pertanian, banyak petani telah melakukan perkebunan jati dan bambu, yang hanya membutuhkan sedikit air (hanya selama dua tahun pertama). Jati dan bambu memiliki perlindungan hukum dari pencurian. Bambu, sekali ditanam, dapat menghasilkan selama 50 tahun sampai berbunga. Jati membutuhkan waktu 20 tahun untuk tumbuh dewasa dan menghasilkan.

Bambu dapat ditanam untuk perlindungan daerah aliran sungai atau tanah. Hutan tanaman ini ditanam untuk pengendalian erosi, stabilisasi tanah longsor, dan penahan angin. Perkebunan semacam itu didirikan untuk menumbuhkan spesies asli dan mendorong regenerasi hutan di lahan yang terdegradasi sebagai alat restorasi lingkungan.

Pekerja tebu di Puerto Rico, 1941

• Gula

Perkebunan gula sangat dihargai di Karibia oleh penjajah Inggris dan Prancis pada abad ke-17 dan ke-18, dan penggunaan gula di Eropa meningkat selama periode ini. Tebu masih merupakan tanaman penting di Kuba. Perkebunan gula juga muncul di negara-negara seperti Barbados dan Kuba karena kekayaan alam yang mereka miliki. Kekayaan alam ini termasuk tanah yang kondusif untuk menanam gula dan produk marjinal yang tinggi dari tenaga kerja yang direalisasikan melalui peningkatan jumlah orang yang diperbudak.

• Karet

Perkebunan tebu di pedesaan Kuba

Penanaman pohon karet Pará (Hevea brasiliensis) biasanya disebut perkebunan.

• Tanaman Kelapa Sawit

Pertanian kelapa sawit berkembang pesat di seluruh wilayah tropis basah dan biasanya dikembangkan dalam skala perkebunan.

• Kebun Buah-buahan

Kebun buah terkadang dianggap sebagai perkebunan.

• Tanaman yang dapat ditanami

Ini termasuk tembakau, tebu, nanas, paprika, dan kapas, terutama dalam penggunaan historis. Sebelum munculnya kapas di Amerika Selatan, nila dan padi juga terkadang disebut tanaman perkebunan.

Dampak ekologis

Mungkin faktor yang paling penting yang dimiliki perkebunan terhadap lingkungan setempat adalah lokasi di mana perkebunan didirikan. Di Brazil, perkebunan kopi menggunakan sistem pertanian tebang dan bakar, dengan menebang hutan hujan dan menanam pohon kopi yang menguras unsur hara di dalam tanah.

Memanen teh di Bogor, Jawa Barat.

Setelah tanahnya habis, para petani akan berpindah ke tempat lain. Jika hutan alam ditebang untuk hutan tanaman, maka akan terjadi penurunan keanekaragaman hayati dan hilangnya habitat. Dalam beberapa kasus, pendirian hutan tanaman mungkin melibatkan pengeringan lahan basah untuk menggantikan kayu keras campuran yang sebelumnya didominasi oleh spesies pinus. Jika hutan tanaman dibangun di lahan pertanian yang ditinggalkan atau lahan yang sangat terdegradasi, maka hal ini dapat meningkatkan habitat dan keanekaragaman hayati. Hutan tanaman dapat dibangun secara menguntungkan di lahan yang tidak akan mendukung pertanian atau mengalami kekurangan regenerasi alami.

Spesies pohon yang digunakan dalam perkebunan juga merupakan faktor penting. Ketika varietas atau spesies yang tidak asli ditanam, hanya sedikit fauna asli yang dapat beradaptasi untuk memanfaatkannya, dan kehilangan keanekaragaman hayati pun terjadi. Namun demikian, bahkan spesies pohon non-asli dapat berfungsi sebagai koridor bagi satwa liar dan bertindak sebagai penyangga bagi hutan asli, sehingga mengurangi efek tepi.

Setelah sebuah perkebunan dibangun, pengelolaannya menjadi faktor lingkungan yang penting. Aspek yang paling penting dalam pengelolaan adalah periode rotasi. Hutan tanaman yang dipanen dalam periode rotasi yang lebih panjang (30 tahun atau lebih) dapat memberikan manfaat yang sama dengan hutan yang diregenerasi secara alami yang dikelola untuk produksi kayu dalam rotasi yang sama. Hal ini terutama berlaku jika spesies asli digunakan. Dalam kasus spesies eksotis, habitat dapat ditingkatkan secara signifikan jika dampaknya dimitigasi dengan langkah-langkah seperti menyisakan blok-blok spesies asli di dalam hutan tanaman atau mempertahankan koridor-koridor hutan alam. Di Brazil, langkah-langkah serupa diwajibkan oleh peraturan pemerintah.

Ekonomi budak perkebunan

Pemilik perkebunan secara ekstensif menggunakan orang Afrika yang diperbudak untuk bekerja di perkebunan awal (seperti perkebunan tembakau, padi, kapas, rami, dan gula) di koloni-koloni Amerika dan Amerika Serikat, di seluruh Karibia, Amerika, dan di daerah-daerah yang diduduki oleh orang Eropa di Afrika. Di zaman modern, upah rendah yang biasanya dibayarkan kepada pekerja perkebunan menjadi dasar profitabilitas perkebunan di beberapa daerah.

Pada masa kini, perbudakan terbuka telah digantikan oleh perbudakan para atau perbudakan dalam bentuk barang, termasuk sistem bagi hasil, dan bahkan sistem ini telah sangat berkurang. Yang paling ekstrem, para pekerja berada dalam "jeratan utang": mereka harus bekerja untuk melunasi utang dengan bunga yang sangat tinggi sehingga utang tersebut tidak akan pernah lunas. Yang lainnya bekerja dengan jam kerja yang sangat panjang dan dibayar dengan upah subsisten yang (dalam praktiknya) hanya dapat dibelanjakan di toko perusahaan. Di Brasil, perkebunan tebu disebut sebagai engenho ("mesin"), dan penggunaan bahasa Inggris pada abad ke-17 untuk produksi kolonial yang terorganisir adalah "pabrik". Struktur sosial dan ekonomi kolonial seperti itu dibahas di bagian Ekonomi perkebunan. Para pekerja gula di perkebunan di Kuba dan di tempat lain di Karibia tinggal di kota-kota perusahaan yang dikenal sebagai bateyes.

• Amerika Selatan

Kompleks perkebunan merupakan hal yang umum di perkebunan pertanian di Amerika Serikat bagian Selatan dari abad ke-17 hingga abad ke-20. Kompleks ini mencakup segala sesuatu mulai dari tempat tinggal utama hingga kandang ternak. Hingga penghapusan perbudakan, perkebunan semacam itu umumnya merupakan pemukiman mandiri yang mengandalkan kerja paksa dari orang-orang yang diperbudak.

Perkebunan merupakan aspek penting dalam sejarah Amerika Serikat bagian Selatan, terutama sebelum Perang Saudara Amerika. Iklim yang sejuk, curah hujan yang tinggi, dan tanah yang subur di Amerika Serikat bagian tenggara memungkinkan tumbuh suburnya perkebunan-perkebunan besar, di mana banyak orang Afrika yang diperbudak ditawan dan dipaksa untuk menghasilkan tanaman untuk menciptakan kekayaan bagi kaum elit kulit putih.

Saat ini, seperti halnya di masa lalu, ada banyak pendapat tentang apa yang membedakan perkebunan dengan pertanian. Biasanya, fokus sebuah pertanian adalah pertanian subsisten. Sebaliknya, fokus utama perkebunan adalah produksi tanaman komersial, dengan hasil panen yang cukup untuk memenuhi kebutuhan pangan penduduk dan ternak.  Definisi umum tentang apa yang dimaksud dengan perkebunan adalah bahwa perkebunan biasanya memiliki lahan seluas 500 hingga 1.000 hektar (2,0 hingga 4,0 km2) atau lebih dan menghasilkan satu atau dua tanaman komersial untuk dijual. Para ahli lain mencoba mendefinisikannya berdasarkan jumlah orang yang diperbudak.

Masyarakat dan budaya

• Penangkapan Ikan

Ketika Newfoundland dijajah Inggris pada tahun 1610, para penjajah asli disebut "pekebun", dan tempat penangkapan ikan mereka dikenal sebagai "perkebunan ikan". Istilah ini digunakan hingga abad ke-20.

Tiga perkebunan berikut ini dikelola oleh Pemerintah Newfoundland dan Labrador sebagai situs warisan provinsi:

• Sea-Forest Plantation adalah perkebunan perikanan abad ke-17 yang didirikan di Cuper's Cove (sekarang Cupids) di bawah piagam kerajaan yang dikeluarkan oleh Raja James I.
• Perkebunan Mockbeggar adalah perkebunan perikanan abad ke-18 di Bonavista.
• Pool Plantation adalah perkebunan perikanan abad ke-17 yang dikelola oleh Sir David Kirke dan ahli warisnya di Ferryland. Perkebunan ini dihancurkan oleh penjajah Prancis pada tahun 1696.

Perkebunan perikanan lainnya:

• Bristol's Hope Plantation, perkebunan perikanan abad ke-17 yang didirikan di Harbour Grace, yang dibuat oleh Perkumpulan Petualang Pedagang Bristol.
• Benger Plantation, perkebunan perikanan abad ke-18 yang dikelola oleh James Benger dan ahli warisnya di Ferryland. Perkebunan ini dibangun di lokasi perkebunan Georgia.
• Perkebunan Piggeon, perkebunan perikanan abad ke-18 yang dikelola oleh Ellias Piggeon di Ferryland.

Disadur dari: en.wikipedia.org

Pertanian memainkan peran penting dalam perekonomian Indonesia. Meskipun kontribusinya terhadap PDB cenderung menurun, sektor ini masih menjadi sumber pendapatan bagi banyak rumah tangga. Pada tahun 2022, sektor pertanian, kehutanan, dan perikanan diperkirakan akan menyumbang sekitar 12,4% dari PDB nasional, turun dari 14,43% pada tahun 2013 dan 15,19% pada tahun 2003. Pada tahun yang sama, sekitar 38,7 juta orang diperkirakan akan bekerja di sektor ini, menurun dari 49 juta orang pada tahun 2012. Sekitar 31,2% dari total lahan Indonesia digunakan untuk pertanian.

Pertanian Indonesia dibagi menjadi dua kategori utama: perkebunan besar dan produksi skala kecil. Perkebunan besar lebih fokus pada produk ekspor seperti kelapa sawit dan karet, sementara produksi skala kecil lebih berorientasi pada produk hortikultura untuk memasok kebutuhan lokal dan regional seperti beras, kedelai, jagung, buah-buahan, dan sayuran.

Indonesia, dengan iklim tropisnya, memiliki potensi pertanian yang besar dengan tanah yang subur. Negara ini merupakan produsen utama berbagai produk pertanian tropis seperti minyak sawit, karet alam, kakao, kopi, teh, singkong, beras, dan rempah-rempah. Saat ini, Indonesia merupakan produsen terbesar di dunia untuk beberapa komoditas seperti minyak sawit, cengkeh, dan kayu manis, serta produsen terbesar kedua untuk pala, singkong, dan vanila. Selain itu, Indonesia juga merupakan produsen terbesar ketiga untuk beras dan kakao, produsen kopi terbesar keempat, produsen rokok terbesar kelima, dan produsen teh terbesar keenam di dunia.

Bentuk pertanian

• Sawah adalah jenis pertanian yang dilakukan di lahan basah dan membutuhkan banyak air, termasuk sawah irigasi, lebak, tadah hujan, dan pasang surut.
• Tegalan, di sisi lain, merupakan area pertanian yang terletak di lahan kering dan bergantung pada air hujan untuk irigasi. Lahan tegalan cenderung sulit untuk dibuat pengairan irigasi karena topografinya yang tidak rata, dan pada musim kemarau, lahan ini menjadi kering dan sulit untuk menanam tanaman.
• Pekarangan adalah lahan pertanian yang berada di dalam lingkungan rumah, sering kali dipagari, dan dimanfaatkan untuk menanam tanaman pertanian.

Produksi Makanan Dalam Pertanian

Sektor pertanian dan perikanan memainkan peran penting dalam memenuhi kebutuhan pangan dan keamanan pangan bagi populasi Indonesia yang besar. Produksi total perikanan pada tahun 2015 mencapai sekitar 22,31 juta metrik ton, dengan nilai sekitar 18,10 miliar dolar AS. Produksi dari penangkapan ikan liar mengalami tren stabil, sementara produksi dari akuakultur mengalami peningkatan tajam.

Padi merupakan makanan pokok dalam diet Indonesia, dan Indonesia adalah produsen padi terbesar ketiga di dunia setelah Tiongkok dan India. Namun, karena populasi Indonesia yang besar, sebagian besar produksi padi dikonsumsi secara internal. Pemerintah bertanggung jawab mengatur harga dan ketersediaan beras melalui Badan Urusan Logistik Indonesia (Bulog), sementara untuk memastikan keamanan pangan, pemerintah melakukan impor dari negara tetangga seperti Thailand, Vietnam, dan Kamboja.

Hortikultura, yang mencakup produksi buah dan sayuran, memiliki peran penting dalam ekonomi Indonesia dan dalam mencapai keamanan pangan. Indonesia memiliki beragam produk hortikultura, mulai dari buah-buahan tropis seperti durian, manggis, rambutan, hingga buah-buahan non-tropis seperti apel dan strawberry yang ditanam di daerah pegunungan yang lebih dingin. Meskipun Indonesia adalah pasar yang besar untuk produk hortikultura, sektor ini dianggap kurang optimal, sehingga Indonesia masih perlu mengimpor sebagian besar kebutuhan buah dan sayurannya.

Rempah-rempah adalah elemen penting dalam masakan Indonesia, dengan pulau-pulau Maluku yang dikenal sebagai "Kepulauan Rempah-rempah" karena kontribusinya terhadap pengenalan rempah-rempah dunia. Beberapa rempah-rempah asli Indonesia meliputi pala, cengkeh, daun pandan, dan laos. Meskipun demikian, sebagian besar rempah-rempah di Indonesia diperkenalkan dari India, Asia Tenggara daratan, dan Tiongkok pada zaman kuno, sementara rempah-rempah dari Dunia Baru seperti cabai dan tomat diperkenalkan oleh pedagang Portugis dan Spanyol pada abad ke-16.

Komoditas di Indonesia

• Minyak Kelapa Sawit:

Indonesia adalah produsen dan konsumen minyak kelapa sawit terbesar di dunia, menyumbang sekitar setengah dari pasokan global. Indonesia memiliki 6 juta hektar perkebunan kelapa sawit, dan menggunakan minyak kelapa sawit sebagai bahan utama untuk minyak goreng, makanan, dan kosmetik. Indonesia juga bertujuan untuk menjadi pusat produksi bahan bakar nabati berbasis kelapa sawit yang terkemuka.

• Kelapa:

Kelapa memainkan peran penting dalam kuliner dan ekonomi Indonesia, dengan santan sebagai bahan yang umum digunakan dalam masakan seperti rendang dan soto. Indonesia adalah produsen kelapa terbesar kedua di dunia, dengan produksi 15.319.500 ton pada tahun 2009.

• Karet:

Industri karet di Indonesia berakar pada masa kolonial Hindia Belanda. Indonesia adalah produsen karet terbesar kedua di dunia setelah Thailand. Meskipun merupakan eksportir utama, tingkat produktivitas Indonesia lebih rendah dibandingkan dengan negara-negara tetangga seperti Thailand, Vietnam, dan Malaysia. Sebagian besar perkebunan karet di Indonesia dimiliki oleh petani kecil.

• Kopi:

Indonesia adalah produsen kopi terbesar keempat di dunia, dengan kondisi geografisnya yang menyediakan kondisi ideal untuk perkebunan kopi. Negara ini memproduksi sekitar 540.000 metrik ton kopi pada tahun 2014, dengan sebagian besar diekspor. Industri kopi telah memainkan peran penting dalam pertumbuhan Indonesia sejak sejarah kolonialnya.

• Teh:

Indonesia adalah produsen teh terbesar keenam di dunia, dengan produksi yang sudah ada sejak abad ke-18. Mayoritas teh Indonesia diekspor, yang mengindikasikan konsumsi domestik yang relatif rendah. Teh hitam merupakan sebagian besar varietas teh Indonesia, dengan pengakuan global yang terbatas.

• Tembakau:

Indonesia berada di peringkat kelima dunia dalam hal produksi tembakau dan ukuran pasar. Negara ini mencatat lebih dari 165 miliar penjualan rokok pada tahun 2008, yang mencerminkan keberadaan industri tembakau yang signifikan.

DIsadur dari: en.wikipedia.org

Tebu, juga dikenal sebagai sugar cane dalam bahasa Inggris, adalah tanaman yang dibudidayakan terutama untuk menghasilkan gula dan vetsin. Tanaman ini tumbuh baik di daerah beriklim tropis dan termasuk dalam kelompok rumput-rumputan. Masa tanamnya sekitar 1 tahun sebelum dapat dipanen, dan di Indonesia, tebu banyak ditanam di pulau Jawa dan Sumatra. Karakteristik tebu mencakup adanya bulu-bulu dan duri di sekitar pelepah dan helai daunnya, yang jumlahnya bervariasi tergantung pada varietasnya. Tinggi tanaman tebu bervariasi antara 2,5 hingga 4 meter dengan diameter batang 2 – 4 cm. Tanaman ini termasuk dalam kategori monokotil dan dapat menghasilkan anakan dari pangkal batang yang berkembang menjadi rumpun.

Tanaman tebu memerlukan iklim subtropis untuk tumbuh dengan baik. Pertumbuhannya sangat dipengaruhi oleh kondisi iklim, sehingga kualitasnya dapat menurun jika iklimnya tidak mendukung. Persyaratan lingkungan yang ideal untuk pertumbuhan tebu mencakup ketinggian 0 – 900 mdpl, curah hujan tahunan sekitar 2000mm, suhu udara antara 21 – 32o C, dan pH tanah 5 – 6.

Batang tebu yang sudah dipanen diekstraksi untuk menghasilkan nira, yang kemudian diolah menjadi gula pasir. Dalam proses ini, ampas tebu dan tetes (molasse) juga dihasilkan. Daun tebu kering sering digunakan sebagai bahan bakar untuk memasak, karena memiliki nilai kalori tinggi. Di pabrik gula, daun tebu dan ampas batangnya digunakan sebagai bahan bakar boiler untuk proses produksi dan pembangkit listrik. Air perasan tebu juga bisa dikonsumsi sebagai minuman segar, yang dikenal baik bagi kesehatan karena mengandung glukosa.

Produksi Tebu di Indonesia

Di Indonesia, produksi tebu terutama terpusat di pulau Jawa dan Sumatera. Menurut data Departemen Umum Produksi Tanaman pada tahun 2016, luas area penanaman tebu mencapai 445.520 hektar, menghasilkan sekitar 2,222 juta ton tebu. Luas panen tebu terus meningkat sejak tahun 1980, dari 316.063 hektar menjadi 427.123 hektar pada tahun 2013, dengan peningkatan ini didorong oleh ekspansi area panen dari perkebunan rakyat yang mendominasi industri tebu di Indonesia.

Meskipun produksi tebu terus meningkat sejak 1980, terjadi penurunan produksi pada tahun 1998 saat Indonesia mengalami krisis ekonomi. Pada tahun tersebut, produksi tebu kristalisasi turun drastis menjadi 1,48 juta ton dari 2,19 juta ton pada tahun sebelumnya. Situasi ini berlanjut hingga tahun 2004, di mana produksi tebu kembali mencapai 2 juta ton setelah pulih dari resesi pada tahun 1998. Hingga tahun 2016, produktivitas tebu di Indonesia diperkirakan mencapai 2,71 ton per hektar, meningkat sekitar 116% dari tahun 1998.

Standardisasi Produk Gula

Produk olahan utama dari tebu yaitu gula telah distandardisasi oleh pemerintah Indonesia, tepatnya oleh Direktorat Standardisasi dan Pengendalian Mutu Kementerian Perdagangan Indonesia. Gula Kristal putih (GKP) termasuk produk yang diberlakukan wajib SNI berdasarkan Peraturan Menteri Pertanian Nomor 68/Permentann/OT.140/6/2013. SNI GKP adalah SNI 3140.3:2010 dan Amandemen 1.2011 Gula Kristal Putih. 

Pendekatan Metabolomik untuk Meningkatan Produksi Tebu Indonesia

Salah satu kajian metabolomik yang telah dilakukan mengenai tebu adalah kajian relasi profil metabolit pada bagian pertumbuhan tebu, yaitu batang dan tunas tebu, terhadap kemampuan pertunasan tebu. Bagian tunas aksila pada tebu umumnya berada pada kondisi dorman; walaupun begitu, ketika segmen dari batang yang memuat bagian dari node dan internode dengan embrio akar dan setidaknya sebuah tunas viabel diisolasi dari badan tanaman dan ditanam pada tanah, pertumbuhan tunas dapat teramati dan tanaman tebu baru dapat dihasilkan.

Tebu juga diketahui dapat mengakumulasi sukrosa dalam jumlah yang besar pada batangnya. Sukrosa ini kemudian dapat digunakan sebagai substrat oleh tebu untuk menunjang pertumbuhannya melalui integrasi pada suatu proses metabolisme tertentu yang bersifat dinamis dan dapat dikarakterisasi dengan siklus sintesis dan degradasi yang dinamis pula, mencakup keterlibatan beragam enzim dan isoformnya. Sukrosa yang terdapat dalam batang tebu dapat diamati sebagai gradien, dengan kandungan sukrosa pada internoda yang masih muda lebih rendah dibandingkan dengan internoda yang sudah tua. Oleh karena itu, karbon yang disimpan oleh tanaman tebu dalam bentuk sukrosa ini diasumsikan memiliki peranan dalam pertumbuhan tunas dan pembentukan tanaman tebu baru. Anggapan ini didasarkan pada informasi bahwa sukrosa merupakan salah satu metabolit yang terlibat dalam pertumbuhan di beberapa jenis tanaman lainnya.

Komposisi metabolit adalah salah satu tool yang powerful untuk menjembatani interaksi gen dan fenotip yang teramati pada suatu organisme, yang pada dasarnya merupakan cerminan dari komposisi kimia yang dikandung sel. Kajian yang telah dilakukan terhadap tanaman tebu terkait dengan hal ini adalah pengeksplorasian lebih lanjut jaringan metabolit (metabolic networks) dari bagian batang dan tunas tebu, jaringan yang terlibat dalam perbanyakan vegetatif spesies ini. Dikarenakan pertumbuhan tunas merupakan kunci untuk menentukan keberhasilan pertumbuhan tanaman tebu di area tumbuhnya, maka potensi pertumbuhan tunas dari tanaman tebu ini dievaluasi. Profiling metabolit primer berhasil memberikan gambaran yang lebih elaboratif pada keberagaman fitur metabolit tebu bahkan pada latar belakang genetik yang saling berdekatan. Metabolit yang terkorelasi dalam dan di antara jaringan ternyata lebih sensitif terhadap metabolit kunci (sukrosa, putrescine, glutamat, serin, dan myo-inositol) dan berpengaruh terhadap kemampuan pertumbuhan tunas. Selain itu, metabolit juga didapatkan bisa diaplikasikan sebagai indikator untuk penentuan latar belakang genetis.

Salah satu permasalahan yang masih dialami oleh petani tebu dan produksi tebu di Indonesia secara keseluruhan adalah rendahnya nilai rendemen tanaman tebu Indonesia. Rendemen tebu sendiri dapat didefinisikan sebagai kadar kandungan gula di dalam batang tebu yang dinyatakan dalam persen; bila rendemen tebu diyatakan memiliki nilai 10%, maka berarti bahwa dari 100 kg tebu yang digiling saat produksi gula, hanya dapat diperoleh gula sebanyak 10 kg. Menurut Center for Indonesian Policy Studies, nilai rendemen tebu sangat diperlukan untuk menambah daya saing gula produksi petani tebu Indonesia. Untuk saat ini, rendemen tebu Indonesia hanya mencapai nilai 7,50%. Angka ini terbilang rendah jika dibandingkan dengan nilai rendemen tebu Filipina yaitu sebesar 9,20% dan rendemen tebu Thailand, yaitu sebesar 10,70%. Jika hal ini disualisasikan lebih lanjut, maka untuk menghasilkan gula dengan jumlah yang sama, misalnya 1 juta ton, maka Filipina harus memanen tebu sejumlah10,8 ton, sementara Thailand sejumlah 9,3 ton, dan Indonesia sejumlah 13,3 ton. Hal ini tentu merugikan bagi para petani tebu Indonesia, selain itu karena hal ini pasokan gula di Indonesia masih ada yang berasal dari impor gula putih murni.

Oleh karena itu, untuk kajian metabolomik yang berpotensi untuk dilakukan pada komoditas tebu adalah kajian metabolomik yang dapat meningkatan nilai rendemen tanaman tebu di Indonesia. Beberapa faktor terkait dengan rendahnya rendemen tebu memang tidak secara langsung berkaitan dengan kandungan gula pada batang tebu, diantaranya merupakan sistem tanam yang diterapkan oleh petani. Namun, aplikasi metabolomik dapat berperan dalam mengoptimalisasi kandungan-kandungan metabolit batang tebu sehingga produktivitasnya sebagai bahan baku dalam produksi <ref>gula dapat lebih ditingkatkan.

Sumber: id.wikipedia.org