## ALGORITMA ESTIMASI KANDUNGAN KLOROFIL TANAMAN PADI DENGAN DATA AIRBORNE HYPERSPECTRAL
Abdi Sukmono 1 , Hepi Hapsari Handayani 1 , Agus Wibowo 2
Program Studi Teknik Geomatika FTSP-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111
2 Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB), Jakarta-10120
Email : abdisukmono@yahoo.com

## Abstrak
Klorofil  merupakan  pigmen  yang  paling  penting  dalam  proses  fotosintesis.  Tanaman  sehat  yang  mampu  tumbuh maksimum umumnya  memiliki jumlah klorofil yang lebih besar daripada tanaman yang tidak sehat. Dalam Estimasi kandungan  klorofil  tanaman  padi  dengan airborne  hyperspectral dibutuhkan  algoritma  khusus  untuk  mendaaptkan akurasi  yang  baik.  Objek  dari  penelitian  ini  mengembangkan  reflektan  in  situ  menjadi  model  algoritma      estimasi kandungan klorofil tanaman padi untuk airborne hyperspectral .  Dalam penelitian ini beberapa indeks vegetasi seperti normalized  difference  vegetation  index  (NDVI),  modified  simple  ratio  (MSR)    , modified/transformed  chlorophyll absorption  ratio  index (MCARI,  TCARI)  dan  bentuk  integrasi  (MCARI/OSAVI  and  TCARI/OSAVI)  digunakan  untuk membentuk  model  estimasi  dengan  metode  regresi  linear.  Selain  itu  juga  digunakan Blue/Green/Yellow/Red  Edge Absorption  Clhorophyll  Index .  Dari  proses  regresi  di  dapatkan  tiga ground  model yang  mempunyai  korelasi  kuat (R2≥0.5)  terhadap  klorofil  tanaman  padi.  Ketiga  model  tersebut  yaitu  MSR  (705,750)  dengan  R2  sebesar  0.51, TCARI/OSAVI  (705,  750)  dengan  R2  sebesar  0.52  dan REACL  2 dengan  R2  sebesar  0.57.  Dari  ketiga  tersebut  dipilih groun model terbaik REACL 2 untuk di upscalling ke model algoritma airborne hyperspectral .  Pembentukan algoritma dengan data airborne hyperspectral sensor Hymap dan REACL 2 menghasilkan model algoritma ( Klorofil (SPAD unit) = 3.031((B22-B18)/(B18-B13)) + 31.596) dengan R2 sebesar 0.78
Kata Kunci : Klorofil, Tanaman Padi, Airborne Hyperspectral

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Zat hijau daun (klorofil) merupakan pigmen paling penting  untuk  fotosintesis  (Evans,  1989)  dalam (Wu,  2008).  Jumlah  klorofil  per  satuan  luas  daun pada  jagung  merupakan  indikator  penting  dari keseluruhan  kondisi  tanaman.  Hal  ini  juga  dapat berlaku  pada  tumbuhan  tingkat  tinggi  lainnya seperti  padi,  gandum  dan  tebu,  Tanaman  sehat yang  mampu  tumbuh  maksimum  umumnya memiliki jumlah klorofil yang lebih besar daripada tanaman  yang  tidak  sehat.  Jumlah  klorofil  ini dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  tingkat pertumbuhan  dan  kesuburan  tanaman  yang nantinya  dapat  dikaitkan  untuk  prediksi  produksi dari tanaman tersebut.
Pendeteksian  kandungan  klorofil  ini  secara konvensional  membutuhkan  waktu  yang  cukup lama  dan  tenaga  yang  memadai.  Padahal kebutuhan data klorofil ini diperlukan cepat untuk analisa  dari  tingkat  kesuburan  dan  hasil  produksi tanaman  tersebut.  Untuk  itu  diperlukan  suatu teknologi yang dapat digunakan untuk
mendeteksi kandungan klorofil daun secara cepat dan efisien.
Penginderaan  jauh  dapat  memberikan  solusi untuk  pendeteksian  kandungan  klorofil  daun  ini secara  cepat.  Apalagi  perkembangan  teknologi penginderaan  jauh  sekarang  telah  berkembang cukup pesat. Penginderaan jauh umumnya sangat berkaitan  erat  dengan  radiasi  matahari  yang dipantulkan.  Para  ilmuwan  dan  pengguna  citra penginderaan  jauh  (fotografi  atau  citra  satelit) menggunakan  informasi  panjang  gelombang tersebut  dalam  menganalisis  suatu  objek  yang kemudian disebut sebagai spectral signatures.
Perkembangan teknologi penginderaan jauh yang saat  ini  sedang  berkembang  yaitu  teknologi airborne hyperspectral yang merupakan pengembangan dari teknologi multispektral, yang memiliki  ratusan  kanal  yang  sempit  sehingga mampu  menyajikan  spektral  yang continue pada setiap  objek  yang  diamati.  Dengan  memiliki ratusan  bahkan  ribuan  kanal  yang  sempit,  data hiperspektral  mampu  menyajikan  informasi  jauh lebih  detil  daripada  data  kanal  lebar  dalam
menghitung  variabel-variabel  biofisik  dan  kimia dari  tanaman  termasuk  untuk  analisa  kandungan hijau  daun  (klorofil)  tanaman  sehingga  data estimasinya  lebih  mendekati  nilai  sesungguhnya. Akan  tetapi  untuk  penerapan  teknologi airborne hyperspectral pada  klorofil  jenis  tanaman  yang spesifik  masih  memerlukan  studi  terkait spectral signature /model yang paling baik untuk menentukan estimasi klorofil yang terbaik.

## Perumusan Masalah
Perumusan  masalah  dalam  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
1. “  Bagaimana  memilih  panjang  gelombang optimal  untuk  perhitungan  Klorofil  dengan menggunakan data ground
spectrometer/FieldSpec .”
2. “  Bagaimana  mendapatkan  model  algoritma untuk perhitungan Klorofil pada tanaman padi untuk citra hyperspectral sensor Hymap”

## Batasan Masalah
Batasan masalah dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Data  citra  yang  digunakan  adalah  citra Airborne Hyperspectral dengan Sensor Hymap
2. Wilayah  penelitian  meliputi  daerah  sawah irigasi di Kabupaten Indramayu.
3. Informasi  yang  ditampilkan  dalam  peta distribusi  Klorofil  Tanaman  padi  berupa  nilai kandungan klorofil area tanaman.

## Tujuan Penelitian
Tujuan penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Mendapatkan  panjang  gelombang  optimal untuk perhitungan Klorofil dengan menggunakan data ground spectrometer/FieldSpec .”
2. Mendapatkan model algoritma untuk perhitungan kandungan klorofil tanaman padi pada citra hyperspectral sensor hymap.

## METODOLOGI PENELITIAN

## Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  dilakukan  di  sawah  beririgasi daerah  Indramayu  (15  km  x  30  km),  Jawa  Barat (Gambar  1.3)  .  Pengambilan  data  dilakukan  pada tanggal  25  Juli  -13  Agustus  2011.  Area  ini merupakan  daerah  lumbung  beras  dengan
beberapa varietas seperti Ciherang, ketan dan IR- 42.  Selama  survei  berlangsung,  ada  3  fase pertumbuhan  padi  yang  diukur  yaitu,  fase vegetatif, reproduktif dan pematangan ( ripening ). Data  spektral  yang  diperoleh  dikelompokkan sesuai dengan fase pertumbuhannya. Selanjutnya, secara  simultan  dilakukan  pengukuran  beberapa variabel  klorofil  (SPAD),  spectral  in  situ  dan  fase tumbuh  dengan  menggunakan  alat  FieldSpec  3 untuk  spektral  in  situ    dan chlorophyll meter (SPAD-502 Minolta) untuk klorofil.
Gambar 1. Lokasi ROI, sampling area (SA), quadrat area (QA) dan hill

## Data Dan Peralatan
- Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
1. Citra airborne  hyperspectral sensor HyMap    daerah  penelitian  yang  diambil pada tanggal 13 juli 2011
2. Peta vektor RBI skala 1 : 25.000
3. Data lapangan yang diambil secara in-situ (Klorofil  SPAD,  Spektral  tanaman,  fase tumbuh) di beberapa titik lokasi penelitian pada 25 Juli – 13 Agustus 2011
4. Data  posisi  sampel  area  yang  diukur dengan menggunakan GPS geodetic
- Peralatan
Peralatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
1. Perangkat Keras ( Hardware )
a. Seperangkat komputer
2. Perangkat Lunak ( Software )
a. ENVI  4.6.1 untuk  pengolahan    data citra Airborne
b. Matlab  7. 0  untuk  proses  perhitungan Regresi
c. ArcGIS  9.3 untuk  pembuatan  Peta persebaran konsentrasi klorofil.

## Diagram Alir Pengolahan Data
Gambar 2. Diagram Tahap Pengolahan Data

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengolahan Citra Dalam  pemotretan airborne  hyperspectral di dapat 4 lajur citra. Setiap lajur citra harus diproses tersendiri  dalam  proses  georeferencing  dan koreksi geometrik. Hal ini dilakukan karena setiap lajur  mempunyai  kesalahan-kesalahan  yang berbeda-beda.

## Algoritma MODIS untuk Klorofil
Penerapan Algoritma O’Rilley (1998) Algoritma yang digunakan dalam pengolahan nilai konsentrasi  klorofil  adalah  pemikiran  Rilley. Algoritma  ini  membandingkan  nilai  reflektansi pada kanal 9 (438-448 nm) dan kanal 12 (546-556 nm)  pada  sensor  MODIS,dengan  persamaan sebagai berikut:
Log (clr)= 0,283 – 2,753R + 1,457 R 2 + 0,659 R 3 – 1,403 R 4
Clor = 10 (0,283 – 2,753R + 1,457 R2 + 0,659 R3 – 1,403 R4)
...............(1)
Gambar 3. Lajur Citra Hymap Indramayu Terkoreksi
Tabel 1 Koreksi geometrik dari setiap lajur No Lajur Jumlah GCP RMSE 1 7 0.686501 2 7 0.753667 3 7 0.513481 4 7 0.706614
Dari  keempat  lajur  pemotretan  data  yang menggunakan 7 GCP pada setiap lajurnya di dapat RMSE  pada  setiap  lajur  kurang  dari  1  piksel, dengan  demikian  nilai  ini  masuk  toleransi  atau transformasi  koordinat  pada  setiap  lajur  citra  7 titik  ini  dapat  diterima  dalam  koreksi  geometrik dan  mendekati  kebenaran.  Selanjutnya  keempat lajur  dilakukan  mosaiking  untuk  digabungkan menjadi satu citra.
Indramayu Lajur 1 Indramayu Lajur 2 Indramayu Lajur 3 Indramayu Lajur 4

## Model Estimasi Klorofil
Penelitian  ini  mencoba  menggunakan  Indeks Vegetasi  yang  sudah  digunakan  untuk  model estimasi klorofil meliputi NDVI, MSR , MCARI dan TCARI  serta  juga  menggunakan  kombinasi    TCARI dan  MCARI  dengan  OSAVI  seperti  yang  telah dilakukan  oleh  Daughtry,  2000  dan  Wu,  2008. Selain  menggunakan  indeks  vegetasi,  dalam penelitian  ini Blue/Green/Yellow/Red  Edge Absorption  Clhorophyll .  Data  yang  didapat dibentuk  persamaan  hubungan ground  model dengan  menggunakan  regresi  linear.  Dari  nilai model  yang  ada  dipilih  nilai  yang  terbaik  dilihat dari nilai R 2 terbedar dan Nilai Root Mean Square Error (RMSE) terkecil.
Model Estimasi Klorofil Dengan Indeks Vegetasi Dalam menghitung ground model estimasi klorofil dilakukan  dengan  ekstrasi    data  reflektan    padi insitu.  Dengan  menggunakan  data  in  situ fielspectrometer  dicari  nilai  indeks  vegetasi.b Adapun rumusan indeks vegetasi yang digunakan secara rinci dapat dilihat pada tabel 2.
Dari  nilai  indeks  vegetasi  yang  diperoleh kemudian  dilakukan  proses  regresi  linier  dengan data  klorofil  lapangan  untuk  mendapatkan persamaan ground  model .  Adapun  hasil  regresi dari indeks vegetasi dan Klorofil sebagai berikut :

## Gambar 5. Kurva hasil regresi antara Indeks vegetasi
(670 nm, 800 nm) dan Klorofil lapangan
Selain  pada  panjang  gelombang  670  nm  dan  800 nm sesuai dengan penelitian-penelitian sebelumnya  juga  digunakan  indeks  vegetasi tersebut  pada  panjang  gelombang  705  nm  dan 750 nm.
geometrik  diperoleh  rata-rata  nilai  RMS error sebesar 0,635 piksel.
Dari  data  perhitungan  regresi  dapat  dirangkum hasilnya dalam tabel berikut :
Tabel  2.  Hasil  regresi  indeks  vegetasi  dan  klorofil lapangan
Gambar 6.  Kurva hasil regresi antara Indeks vegetasi (670 nm, 800 nm) dan Klorofil lapangan
Dari  hasil  korelasi  antara  indeks  vegetasi  dan klorofil tanaman padi, Nilai indeks-indeks vegetasi (NDVI,  MSR,  MCARI,  TCARI,MCARI/OSAVI  dan TCARI/OSAVI)  pada  panjang  gelombang  705  nm dan  750  nm  mempunyai  nilai  yang  lebih  baik daripada  yang  menggunakan  panjang  gelombang 670 nm dan 800 nm. Hal ini dapat disebabkan nilai panjang  gelombang  pada  705  nm  dan  750  nm lebih  sensitif  terhadap  obyek  klorofil  tanaman padi. Jika kita melihat nilai absorbansi maksimum dan  reflektan  maksimum  pada  data  reflektan spectrometer  terletak  pada  670  nm  dan 800  nm, namun  jika  kita  melihat  pada  data  reflektan derivative  pertamanya  absorbansi  maksimum terletak  mendekati  750  dan  reflektan  maksimum mendekati  705  nm.  Berdasar  pada  penelitian Darmawan  (2012)  Data  reflektan  derivatif  dapat memberikan nilai reflektan yang lebih representatif  pada  obyeknya  daripada  reflektan aslinya,  karena  reflektan    derivatif  dapat menghilangkan pengaruh dari faktor-faktor obyek sekitarnya.
Dari  hasil  regresi  antara  indeks  vegetasi  dan klorofil  lapangan  (SPAD)  dipilih  model  terbaik yang mempunyai koefisien determinasi (R 2 ) ≥ 0.5. Model  terbaik  yang  terpilih  yaitu  dengan menggunakan  indeks  vegetasi  MSR(705,  750) dengan  koefisien  determinasi  (R 2 )  sebesar  0,51 dan  koefisien  korelasi  sebesar  0,71.  Kemudian juga  dengan  menggunakan  TCARI/OSAVI  (705, 750)  dengan  koefisien  determinasi  (R 2 )  sebesar 0,519 dan koefisien korelasi sebesar -0,72.
Nilai kombinasi TCARI/OSAVI (705, 750)
mempunyai  korelasi  yang  tertinggi  dengan  data klorofil  tanaman  padi  daripada  indeks  vegetasi lainnya. Dapat kita lihat pada kurva korelasi, nilai TCARI  (705,  750)  tanpa  kombinasi  saja mempunyai  nilai  koefisien  determinasi  (R 2 ) sebesar 0,462 yang dapat dikatakan cukup efektif dalam mendekati klorofil tanaman padi. Kemudian  nilai  TCARI  ini  dipadukan  dengan kombinasi  OSAVI  yang  berfungsi  mereduksi pengaruh  faktor  reflektan  tanah,  sehingga  hasil korelasi dengan klorofil dapat lebih optimal.
Dari penelitian sebelumnya oleh Wu (2008) model MSR  diketahui  masih  terpengaruh  oleh  faktor lingkungan seperti tanah dan awan, namun dalam
penelitian  ini  nilai  MSR  (705,  750)  mempunyai korelasi  data  yang  baik  dengan  klorofil  tanaman padi.  Hal  ini  dapat  disebabkan  nilai  MSR  ini menggunakan  panjang  gelombang  705  nm  dan 750  nm  sehingga  mempunyai  nilai  diferensiasi yang lebih tampak.

## Model  Estimasi  Klorofil  Dengan  Edge  Reflektan Chlorophyll
Prinsip  dari  Edge  Reflectant  Chlorophyll  adalah mencari Blue/yellow/green/red  Edge  Reflectant Chlorophyll  Index (BERCI  /YERCI/GERCI/RERCI) dengan  menentukan    tepi  kanal  ,  puncak( peak ) dan  lembah(depth)  untuk  setiap  spektrum Blue/yellow/Green/red yang  kemudian  di  cari dengan rumusan.
Sebelum melakukan pemilihan panjang gelombang  terpilih  perlu  dilakukan resampling reflektant dari field spectrometer ke band hymap. Hal  ini  dilakukan  agar  pemilihan  panjang gelombang sesuai dengan posisi band pada sensor Hymap.
Panjang gelombang dipilih dengan memilih posisi dari  puncak  ( peak )  dan  lembah  ( depth )  dari masing-masing  spektrum  elektromagnetik  baik dari reflektan dan reflektan derivatifnya
Gambar 7.  Puncak gelombang pada (a) spektrum gelombang Indramayu in situ rata-rata , (b) derivative pertama spektrum gelombang Indramayu in situ rata- rata
x 10 2 garis menunjukkan puncak dan lembah reflektan. x
10 2
Dari gambar 7.  menghasilkan panjang gelombang terpilih  yang  telah  di  resampling  ke  band  sensor hy map, adapun panjang gelombang terpilih dapat dirangkum dalam tabel 3.
Tabel 3.  Posisi panjang gelombang terpilih dari gambar 7
Dari posisi panjang gelombang terpilih pada tabel 3 dapat dihasilkan persamaan sebagai berikut :
…(4.1)
………(4.2)
………(4.3) ………(4.4) Hasil  regresi  antara Blue/Green/Yellow/Red  Edge Reflectant Chlorophyll Index (BEACI
/GEACI/YEACI/REACI)  dan  klorofil  lapangan  dapat ditunjukkan dalam gambar 8.
Gambar 8. Kurva hasil regresi antara Blue/Green/Yellow/Red Edge Absorption Chlorophyll Index dan Klorofil lapangan
Tabel 4. Hasil Regresi Edge Absorption Clhorophyll dan
Hasil  pembentukan  model  dengan  regresi  linear menunjukkan  model  dengan  parameter  REACI  2 mempunyai  nilai  koefisien  determinasi  (R 2 ) tertinggi  yaitu  sebesar  0.573.  Kemudian  disusul dengan sesama parameter red edge yaitu  REACL 1  yang  mempunyai  koefisien  determinasi  (R 2 ) sebesar 0.497 . Kedua parameter red edge dapat mempunyai  nilai  koefisien  determinasi  yang  baik karena  Klorofil  sangat  peka  terhadap  spektrum gelombang merah dan biru. Spektrum gelombang
Spectral Region Blue edge  Green Edge Yellow Edge Red Edge 455.5 515.6 607.6 638.3 486.6 546.6 668.5 576.8 714.5 774.8
Parameter (x) Hasil Regresi Koefisien Determinasi (R2) Koefisien Korelasi ( R ) RMSE (SPAD unit) BEACl Y=  0.234X + 38.85 0.276 0.525 2.21 GEACI Y=  -11.88X + 37.09 0.408 0.639 2.00 YEACI Y=  -14.59X + 51.71 0.217 0.467 2.30 REACI 1 Y = -0.157X + 34.20 0.497 0.705 1.72 REACI 2 Y=  3.472X + 32.56 0.573 0.757 1.70
𝐵𝐸𝐴𝐶𝐼 = 𝑅 515.6 −  𝑅 485.6
𝑅 485.6 − 𝑅 455.5
𝐺𝐸𝐴𝐶𝐼 = 𝑅 576.8 − 𝑅 546.6 𝑅 546.6 − 𝑅 515.6 𝑌𝐸𝐴𝐶𝐼 = 𝑅 638.3 − 𝑅 607.6
𝑅 607.6 − 𝑅 576.8
𝑅𝐸𝐴𝐶𝐼 1 = 𝑅 774.8 − 𝑅 668.5 𝑅 668.5 − 𝑅 638.3
𝑅𝐸𝐴𝐶𝐼 2 = 𝑅 774.8 − 𝑅 714.5
𝑅 714.5 − 𝑅 638.3
(1) (2) (3)
(4)
(5)
merah  dan  biru  dibutuhkan  daun  dalam  proses fotosintesis  sehingga  dalam  daun  spektrum gelombang  biru  dan  merah  akan  banyak  diserap. Dari  pola  ini  dapat  digunakan  untuk  estimasi klorofil,    akan  tetapi  untuk  spektrum  gelombang biru  kurang  bagus  untuk  digunakan  sebagai estimasi kandungan klorofil karena akan overlaps dengan  penyerapan  yang  juga  dilakuakan karotenoid.  Terlihat  dari  hasil  regresi,  BEACL hanya  mempunyai  koefisien  determinasi  (R 2 ) sebesar 0.276.
Pada  spektrum  gelombang  hijau  untuk  klorofil akan  cenderung  dipantulkan.  Karena  dalam proses fotosintesis tidak memerlukan energy pada panjang gelombang hijau. Hubungan ini sebetulnya  cukup  dapat  digunakan  untuk parameter  estimasi  klorofil.  Akan  tetapi  korelasi reflektan  dengan  kandungan  klorofil  pada  daun tidak  sebaik  pada  spektrum  gelombang  merah dimana koefisien determinasi(R 2 ) GEACI dari hasil regresi  hanya  sebesar  0.408.  Kemudian  untuk YEACI  mempunyai  koefisien  determinasi  yang tidak  begitu  baik  (R 2 ≤0.25)  terhadap  kandungan klorofil  yaitu  sebesar  0.217  sehingga  dapat dikatakan  mempunyai  korelasi  yang  lemah dengan  kandungan  klorofil  daun  tanaman  padi Pembentukan  Algoritma Airborne Hymap  dari Ground Model.
Dari  hasil  regresi  pembentukan  model ground di dapatkan  3 ground model  yang  mempunyai R 2 ≥0.5  atau  dapat  dikatakan  mempunyai  korelasi kuat  dengan  kandungan  klorofil,  ketiga ground model tersebut yaitu :
Gambar 9. Hasil pemilihan ground model
Dari  ketiga  ground  model  tersebut  dipilih  model terbaik  yang  mempunyai  koefisien  determinasi terbaik  yaitu  dengan  parameter  REACI  yang mempunyai  koefisien  determinasi  (R 2 )  sebesar 0.573.  Sehingga  persamaan  terpilih  adalah sebagai berikut
Dari persamaan ini dapat dirubah ke dalam Band atau saluran sensor Hy Map menjadi
Keterangan Bx : Band ke x pada sensor Hymap
Hasil  dari  bandmatching ground  model tersebut dapat  dibandingkan  dengan  hasil running ground model terhadap data field spectrometer dalam 10 titik quadrat area.
Gambar 10. Perbandingan hasil running model
Gambar 11.  Perbandingan hasil running model
Dari  Gambar  11.  terlihat  hasil  running  model antara  data airborne  hyperspectral dan  data fieldspectrometer mempunyai  pola  yang  sama tetapi nilainya berselisih intercept. Dari pola yang sama  ini  berarti  data mempunyai  hubungan  atau dapat  dikatakan  model  dapat  diterapkan.  Selisih hasil  running  model  dari  airborne hyperspectral terhadap  running fieldspectrometer ini  dapat disebabkan  karena  pada  ketinggian  terbang sekitar 3000 m  ini  mempunyai  gangguan  ion  dan partikel2 yang dapat menyebabkan nilai reflektan yang  tertangkap  sensor  tidak  sempurna.  Sebagai prinsip,  data  reflektan  pada  ground  merupakan data yang lebih benar sehingga hasil dari airborne
𝐾𝑙𝑜𝑟𝑜𝑓𝑖𝑙(𝑆𝑃𝐴𝐷 𝑢𝑛𝑖𝑡) = 3.472 𝑅 774.8 − 𝑅 714.5 𝑅 714.5 − 𝑅 638.3 + 32.56 𝐾𝑙𝑜𝑟𝑜𝑓𝑖𝑙(𝑆𝑃𝐴𝐷 𝑢𝑛𝑖𝑡) = 3.472 𝐵 22 −  𝐵 18 𝐵 18 − 𝐵 13 + 32.56
(6)
(7)
dan  ground  diregresikan  untuk  mendapatkan model  yang  lebih  representatif  terhadap ground reflectant pada airborne hyperspectral ini.
Gambar 12. Regresi antara hasil ground dan airborne
Dari  hasil  regresi  pada  gambar  4.4  dihasilkan  y  = 0.873x  +  3.171  sehingga  algoritma  yang  di  dapat menjadi
Atau juga dapat dituliskan sebagai :

## Validasi Algoritma
Sepuluh  kuadrat  area  dipilih  untuk  validasi  dari algoritma  yang  terbentuk.  Sebetulnya  titik  yang disiapkan lebih dari sepuluh titik, akan tetapi pada saat  pemotretan  dengan airborne  hyperspectral pada tanggal 13 juli 2011 pada daerah penelitian cuaca  dalam  keadaan  berawan  sehingga  hanya  4 lajur  yang  dapat  diambil  dan  hanya  sepuluh  titik quadrat  area  yang  berada  pada  empat  lajur tersebut.
Gambar 13. Hasil bandmatch algoritma
Gambar 14.  Hasil validasi algoritma Gambar 15.  Hasil regresi validasi y = 1.393x - 16.14 R² = 0.877 40 42 44 46 48 40 41 42 43 44 45 K lo ro fi l Lap an gan ( SPA D Unit) Klorofil Hasil Algoritma (SPAD Unit) Validasi y = 0.873x + 3.171 R² = 0.780 40 41 42 43 44 45 42 44 46 48 A ir b o rn e Ground
𝐾𝑙𝑜𝑟𝑜𝑓𝑖𝑙 𝑆𝑃𝐴𝐷 𝑢𝑛𝑖𝑡  = 0.873  3.472 𝐵 22 − 𝐵 18 𝐵 18 − 𝐵 13 + 32.56  + 3.171
𝐾𝑙𝑜𝑟𝑜𝑓𝑖𝑙 𝑆𝑃𝐴𝐷 𝑢𝑛𝑖𝑡  = 3.031 𝐵 22 −  𝐵 18 𝐵 18 − 𝐵 13 + 31.596 (9) (8)
Nilai  RMSE  klorofil  dari  hasil  prediksi  dengan algoritma  terhadap  data  pengukuran  lapangan sebesar 0.903 Spad Unit. Kemudian nilai koefisien determinasi  (R 2 )  sebesar  0.877  atau    koefien korelasinya  (R)  sebesar  0.936.  Sehingga  dapat dikatakan  antara  nilai  hasil  prediksi  dan  hasil pengukuran  lapangan  berkolerasi  sebesar  93.6  % dan  Nilai  Algoritma  dapat  menjelaskan  nilai klorofil  sebesar  87.7  %.  Nilai  ini  masih  dapat tertoleransi  karena  untuk  SPAD  Minolta  yang digunakan  dalam  pengukuran  klorofil  lapangan mempunyai ketelitian atau akurasi ± 1 SPAD unit. Jadi jika RMSE hasil prediksi sebesar 0.903 dan R 2 sebesar 0.877 masih dapat diterima. Hal ini dapat dimaklumi karena pengukuran dengan penginderaan jauh sudah tentu tidak akan seteliti dengan  pengukuran  langsung  dilapangan.  Selain itu  dalam  penelitian  ini  terjadi  perbedaan  waktu pengukuran  antara  pengukuran  lapangan  dan pemotretan  dengan airborne  hyperspectral yang tidak  sesuai  rencana  karena    ada  kendala  teknis. Dimana  pengukuran  lapangan  dilaksanakan  pada tanggal 25-06 juli sedangkan pemotretan airborne yang  dilaksanakan  pada  13  juli  2011  .  Perbedaan waktu  pengukuran  yang  mencapai  satu  minggu dapat  memberikan  data  yang  nilai  klorofil  yang berbeda  pada  tanaman  padi,  sehingga  hal  ini sangat berpengaruh terhadap nilai validasinya.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Adapun  kesimpulan  yang  dapat  di  ambil  dari penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Dalam pemilihan band optimal untuk estimasi klorofil  tanaman  padi,  diperoleh  tiga ground model yang mempunyai korelasi data kuat (R 2
≥  0.5).  ketiga ground  model tersebut menggunakan  parameter  MSR  (705  nm,  750 nm) dengan R 2 = 0.51 , TCARI/OSAVI (705 nm,
750  nm)    dengan  R2  =  0.52  dan Red  Edge Absorption Clhorophyll Index (774.8 nm, 714.5 nm dan 638. 3 nm) dengan R 2 = 0.57.
2. Persamaan  algoritma  paling  optimal  yang didapat  dalam  peneltian  ini  untuk  wilayah indramayu  dengan  korelasi  0,788    dengan ground model adalah sebagai berikut :

## Saran
1. Dalam  melakukan  kegiatan  penelitian  klorofil tanaman  padi  sebaiknya  waktu  pengambilan data  spektrometer  dan  data airborne hyperspectral dilakukan dengan selang waktu minimal  kurang  dari  satu  minggu.  Hal  ini dikarenakan pertumbuhan tanaman padi yang juga cukup cepat.
2. Dalam pengambilan/pengukuran data lapangan  klorofil  sebaiknya  menggunakan pengolahan  data  laboratorium  karena  jika menggunakan  SPAD  Minolta  mempunyai faktor arbitrary .

## DAFTAR PUSTAKA
Alfassi,  Z.B.,  Boger,  Z.,  dan  Ronen,R  .  2005.  Statictical Treatment  of  Analytical  Data.  Victoria  :  A Blackwell Publishing Company
Borengasser,  M.,  Hungate,  W.S.,  dan  Watkins.  R.,
(2007),  “Hyperspectral  Remote  Sensing: Principles  and  Applications”.  Florida  USA: CRC Press Taylor and Francis Group.
Cocks,  T.,  Jenssen,  A,.  Stewart,  A,.  Wilson,.  I  dan Shields, T,. 1998. 1st EARSEL Workshop on Imaging  Spectroscopy,  Zurich,  October 1998
Chen, J. M., 1995. Evaluation of vegetation indices and a  modified  simple  ratio  for  boreal applications.  Canadian  Journal  of  Remote Sensing, 22:229-242.
Danoedoro, Projo. 1996. Pengolahan Citra Digital (Teori
dan  Aplikasi  Dalam  Penginderaan  Jauh).
Fakultas Geografi UGM: Yogyakarta Darmawan, Arief. 2012. Pembangunan Model Hyperspectral Untuk Estimasi Produksitivitas  Vegetasi  Padi  Berdasarkan Metode  Derivatif  Regresi  Linear.  Disertasi ITS : Surabaya
Daughtry,  C.S.T.,  Walthall,  C.L.,  Kim,  M.S.,  Brown  de Colstoun,  E.,  McMurtrey  III,  J.E.,  2000. Estimating corn leaf chlorophyll concentration  from  leaf  and  canopy reflectance. Remote Sensing. Environment. 74, 229–239. Furqon. 1999. Statistika Terapan Untuk
Penelitian.Bandung : Penerbit CV Alfabeta Gitelson, A.A., Merzlyak, M.N., 1996. Signature analysis of  leaf  reflectance  spectra:  algorithm development  for  remote  sensing.  Journal Plant Physiol. 148, 493–500.
Hanum. Chairul. 2008. Teknik Budidaya Tanaman Jilid 2 . Jakarta : Depdiknas
𝐾𝑙𝑜𝑟𝑜𝑓𝑖𝑙 𝑆𝑃𝐴𝐷 𝑢𝑛𝑖𝑡  = 3.031 𝐵 22 − 𝐵 18 𝐵 18 − 𝐵 13 + 31.596
Lillesand  T.  M.  &  Kiefer  R.  W.,  2000.  Remote  Sensing and  Image  Interpretation,  4th  ed.    New
York : Wiley & Sons.
Kruse,  F.  A,  et  all.  2000.  HyMap:  An  Australian
Hyperspectral Sensor Solving Global Problems – Results from USA HyMap Data Acquisitions:    in  Proceedings  of  the  10th Australasian Remote Sensing and Photogrammetry  Conference,  Adelaide, Australia, 21-25 August 200
Liu,  Meiling,  et  all.  2010.  Neural-network  model  for estimating  leaf  chlorophyll  concentration in  rice  under  stress  from  heavy  metals using four spectral indices. Jurnal
Biosystem  Engineering  106  (2010)  223-
233)
Mather,  Paul  M.  2004.  Computer  Processing  of
Remotely-Sensed(  Third  Edition).  John
Wiley & Sons Ltd : Chichester
Oktavia,  Swastika.  2008.  Pengukuran  Kandungan Klorofil  Dengan  Teknik  Spektrometri  . Unsoed : Purwokerto
Purwadhi, F. dan Sri Hardiyati. 2001. Interpretasi Citra Digital  .  PT.  Gramedia  Widiasarana
Indonesia:  Jakarta. Rondeaux, Genieve,. Steven,  Michael,.  Baret, Frederic. 1996.Optimization of Soil-Adjusted Vegetation Indices. Journal Remote
Sensing Environment 55 : 95-107.
Rouse,  Jhon  W.  1973.  Monitoring  the  vernal advancement  and  Retrogradation  (green wave effect of Natural Vegetation). Texas :
Texas  A&M  University  Remote  Sensing Center
Sun,Y,.  Liu,  X,.  dan  Liao,  C,.  2008.    Identifying Hyperspectral  Characters  Of  Wetland Species  Using  In-Situ  Data.  Proceeding ISPRS volume XXXVII 460-467.
Wang,  FuMi,  et  all..2008.  “Optimal  wavekanal identification  for  estimation  of  leaf  area index  of  paddy  rice”  Journal  of  Zheijang University Science B, 9(12) 953-963.
Wibowo, Agus. 2010. Pengembangan Metode Estimasi
Kandungan  Air  Kanopi  Daun  (Canopy Water  Content)  Tanaman  Padi  Dengan Data  Hyperspectral.  Disertasi  ITS  : Surabaya.
Wu,  Chaoyang,.  Niu,  Zheng,.  Tang,  Quan,.  dan  Huang,
Wenjiang,.  2008.  Estimating  chlorophyll content  from  hyperspectral  vegetation indices:  Modeling  and  validation.  Jurnal agricultural  and  forest  Meteorology  148 (2008) 1230-1241
Zhang, Jincheng. 2009. Absorption spectrum estimating rice chlorophyll concentration: Preliminary investigations.  Journal  of  Plant  Breeding and  Crop  Science  Vol.  1(5).  pp.  223-229, July, 2009
Tabel 2. Indeks vegetasi yang digunakan dalam penelitian
Indeks Formula Referensi NDVI [670,800] NDVI= R 800 – R 670 R 800 +R 670
Rouse et al., 1974 NDVI [705,750] NDVI= R 750 – R 705
R 750 +R 705 Gitelson and Merzlyak, 1994 MSR [670,800] MSR= (R 800 – R 670 ) – 1 ( R 800/ R 670 ) +  1 Chen, 1996 MCARI
[670,700] MCARI= [(R 700 - R 670 ) - 0.2 x (R 700 - R 550 )] R 700 R 670 Daughtry et al., 2000 TCARI/OSAVI [670,800] TCARI OSAVI = 3[(R 700 - R 670 ) - 0.2 x (R 700 - R 550 ) (R 700 /R 670 )
(1+0.16)(R 600 – R 670 )/(R 700 +R 670 +0.16) Daughtry et al. , 2000; Rondeaux et al., 1996 MCARI/OSA VI [670,800] MCARI OSAVI = [(R 700 - R 670 ) - 0.2 x (R 700 - R 550 )] (R 700 /R 670 ) (1+0.16)(R 800 – R 670 )/(R 800 +R 670 +0.16) Daughtry et al., 2000; Rondeaux et al., 1996 MSR [705,750] MSR= (R 750 – R 705 ) – 1
( R 750/ R 705 ) +  1 Wu et all., 2008 MCARI
[705,750] MCARI= [(R 750 - R 705 ) - 0.2 x (R 750 - R 550 )] R 750 R 705 Wu et all., 2008 TCARI/OSAVI [705,750] TCARI OSAVI = 3[(R 750 - R 705 ) - 0.2 x (R 750 - R 550 ) (R 750 /R 705 ) (1+0.16)(R 750 – R 705 )/(R 750 +R 705 +0.16) Wu et all., 2008 MCARI/OSA VI [705,750] MCARI OSAVI = [(R 750 - R 705 ) - 0.2 x (R 750 - R 550 ) (R 750 /R 705 ) (1+0.16)(R 750 – R 705 )/(R 750 +R 705 +0.16)
Wu et all., 2008