## PENGEMBANGAN PENGGUNAAN PENGINDERAAN JAUH UNTUK ESTIMASI PRODUKSI PADI (STUDI KASUS KABUPATEN BEKASI)
Remote Sensing Application for Regional Rice Production Estimation (A Case Study in Bekasi District)
Eka Rudiana 1)* , Ernan Rustiadi 2) , Muhammad Firdaus 3) dan Dede Dirgahayu 4)
1) Alumni Program Studi Ilmu Perencanaan Wilayah, Sekolah Pascasarjana IPB, Jl. Meranti Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680
2) Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas Pertanian IPB, Jl. Meranti Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680
3) Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen IPB, Jl. Agatis Kampus IPB Dramaga, Bogor
16680
4) Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh (Pusfatja), LAPAN, Jalan Kalisari No.8, Pekayon, Jakarta Timur 13710

## ABSTRACT
The utilization of remote sensing imagery such Landsat-8 (OLI) to estimate harvested area and yield using Enhanced Vegetation Index (EVI) parameter is a new approach to estimate regional rice production. Based on the analysis of the satellite imagery acquisition during May-August 2015, the estimation of rice harvested area in Bekasi District during July-October 2015 is 15.86 thousand ha or 7.74 thousand ha (32.79%) lower than BPS figures in the same period. Based on the relationship between yield (from the crop cutting survei, BPS) and EVI maximum, the equation model for rice yield estimation is: Yield (qu ha -1 ) = 36.818 + 44.965 EVImax. R 2 value is 0.809. Based on the model, the estimation of rice yield in Bekasi District during July- October 2015 is 47.40 qu ha -1 . Compared to the data published by BPS, the result is 12.66 qu ha -1 lower than the yield figure in subround I 2015, 6.77 qu ha -1 lower than the one in subround II 2015, 10.15 qu ha -1 lower than the one subround III 2015, and 6.62 qu ha -1 lower than the one in January-December 2015. Meanwhile, based on satellite imagery analysis, the estimation of rice production in the period of July-October 2015 is 75.16 thousand tons of GKG or 55.35 thousand tons of GKG (42.41%) lower than BPS figures during the same period.
Keywords: Enhanced Vegetation Index, Landsat-8 (OLI), rice production estimation

## ABSTRAK
Pemanfaatan  produk  penginderaan  jauh  satelit  Landsat-8  (OLI)  untuk  melakukan  pendugaan  luas  area  panen  dan produktivitas tanaman padi dengan menggunakan parameter Enhanced Vegetation Index (EVI) merupakan salah satu pendekatan baru untuk menghasilkan data estimasi produksi padi wilayah. Berdasarkan hasil analisis citra satelit dengan tanggal akuisisi bulan Mei-Agustus 2015, diperoleh hasil perkiraan luas panen padi sawah di Kabupaten Bekasi periode bulan Juli-Oktober 2015 adalah seluas 15.86 ribu ha atau lebih kecil 7.74 (32.79 %) ribu ha dibandingkan angka BPS pada periode yang sama. Berdasarkan keeratan  hubungan  antara  nilai  produktivitas  hasil  ubinan  BPS  dengan  nilai  EVI  maksimum,  diperoleh  model  persamaan pendugaan produktivitas tanaman padi sawah sebagai berikut: Produktivitas (ku ha -1 ) = 36.818 + 44.965 EVI maksimum. Nilai Rsquare yang diperoleh sebesar 0.809. Berdasarkan model tersebut diperoleh pendugaan produktivitas padi sawah di Kabupaten bekasi periode bulan Juli-Oktober 2015 sebesar 47.40 ku ha -1 atau lebih kecil 12.66 ku ha -1 dibandingkan angka produktivitas subround  I  2015,  lebih  kecil  6.77  ku  ha -1 dibandingkan  angka  produktivitas  subround  II  2015,  lebih  kecil  10.15  ku  ha -1 dibandingkan  angka  produktivitas  subround  III  2015,  dan lebih  kecil  6.62  ku  ha -1 dibandingkan  angka  produktivitas  periode Januari-Desember  2015  yang  dipublikasikan  BPS.  Sementara  itu,  perkiraan  produksi  padi  sawah  periode  panen  bulan  Juli- Oktober 2015 berdasarkan analisis citra satelit yakni sebanyak 75.16 ribu ton GKG atau lebih kecil 55.35 ribu ton GKG (42.41%) dibandingkan angka yang dipublikasikan BPS pada periode yang sama.
Kata kunci: Enhanced Vegetation Index , Landsat-8 (OLI), estimasi produksi padi

## PENDAHULUAN
Data  produksi  padi  merupakan  salah  satu  data strategis  yang  dapat  dijadikan  sebagai  informasi  rujukan dalam kegiatan penyusunan kebijakan pangan di Indonesia. Data  tersebut  diperoleh  dari  kegiatan  statistik  pertanian tanaman  pangan  yang  di  laksanakan  oleh  Badan  Pusat Statistik (BPS) melalui kegiatan laporan statistik Pertanian (SP)  tanaman  pangan  untuk  memperoleh  data  luas  panen
melalui  pendekatan  pencatatan  luas  panen  pada  level kecamatan  dan  kegiatan  survei  ubinan  untuk  memperoleh informasi terkait produktivitas tanaman melalui pendekatan survei  dengan  mengukur  produktivitas  pada  petak  ubinan berukuran  2.5  x  2.5  m  sampel  yang  terpilih  kemudian hasilnya dikonversi ke satuan kuintal per hektar.
Menurut  Mosleh et  al. (2015)  dan  Dirgahayu (2005) kedua pendekatan konvensional di atas mempunyai 3  kelemahan  utama,  yaitu:  (i)  memakan  banyak  waktu,
*) Penulis Korespondensi: Telp. +628561242266; Email. ukex83@gmail.com
DOI: http://dx.doi.org/10.29244/jitl.19.1.6-12
biaya, dan tenaga (ii) informasi yang diperoleh sering kali mengalami  keterlambatan,  dan  (iii)  mengandung  unsur subjektivitas  serta  berbagai  kendala  baik  itu  secara  teknis atau non-teknis. Pemanfaatan teknologi penginderaan jauh merupakan  salah  satu  upaya  perbaikan  kegiatan  survei  di bidang pertanian dalam rangka  menyediakan data statistik pertanian yang handal dan akurat. Seiring perkembangannya, telah banyak sekali pendekatan metode dan  produk  penginderaan  jauh  yang  dapat  dimanfaatkan untuk  tujuan  tersebut.  Menurut  Poh et  al. (2006) penginderaan  jauh  semakin  berperan  penting  dalam berbagai  bidang  dimana  salah  satunya  adalah  dalam  hal aplikasi pemantauan tanaman padi.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  1)  Melakukan pendugaan  umur  dan  fase  tanaman  padi  dalam  rangka monitoring pertumbuhan padi dan pendugaan luas panen di Kabupaten  Bekasi;  2)  Membuat  model  hubungan  antara indeks  vegetasi  dengan  produktivitas  tanaman  padi  guna melakukan  pendugaan  produktivitas  tanaman  padi  di Kabupaten Bekasi; 3) Melakukan perbandingan kuantitatif angka  statistik  tanaman  padi  menggunakan  teknik penginderaan  jauh  dengan  data  yang  dipublikasikan  oleh BPS.

## BAHAN DAN METODE
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  Kabupaten  Bekasi Provinsi  Jawa  Barat.  Secara  geografis  Kabupaten Kabupaten Bekasi berada pada posisi 6º 10’53”- 6º30’ 6” Lintang  Selatan  dan  106º  48’  28”  -107º  27’  29”  Bujur Timur.

## Bahan dan Alat
Bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah data produktivitas hasil  ubinan BPS subround III (periode panen  September-  Desember)  tahun  2015,  peta  luas  baku lahan  sawah  skala  1:  50,000,  peta  administrasi  wilayah Kabupaten  Bekasi  skala1:100,000,  dan  citra  Landsat-8 (OLI) dengan lokasi path/ row 122/ 44 selama periode bulan Mei sampai dengan Agustus tahun 2015. Hasil analisis citra tersebut  nantinya  digunakan  untuk  mengestimasi  luas panen, produktivitas, dan produksi padi sawah pada periode Juli-Oktober 2015 di Kabupaten Bekasi. Pemilihan periode tanggal  akuisisi  di  atas  dilandaskan  pada  kendala  adanya tutupan  awan  di  permukaan  bumi.  Citra  dengan  tanggal akuisisi  pada  periode  Mei-Agustus  tahun  2015  memiliki kondisi  permukaan  bumi  yang  relatif  bersih  dari  tutupan awan  sehingga  dapat  dianalisis  lebih  lanjut.  Sementara periode  di  luar  itu,  tidak  dapat  dianalisis  lebih  lanjut dikarenakan kondisi citra yang dihasilkan memiliki tutupan awan  yang  tebal  dan  menyelimuti  hampir  sebagian  besar permukaan  bumi.  Peralatan  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  perangkat  penerima  GPS,  perangkat computer yang dilengkapi dengan software Windows Office 2007, SPSS, ENVI 11.0 dan ArcGIS 10.

## Metode Penelitian
Pada  tahap  awal  penelitian  dilakukan  ekstraksi nilai  indeks  vegetasi  pada  citra  Landsat-8  (OLI)  dengan tanggal  akuisisi  selama  periode  bulan  Mei-Agustus  2015. Dirgahayu  (2005)  mengkombinasikan  formula  EVI  akhir
dengan SAVI dalam kondisi pengaruh atmosfer yang tidak signifikan  yang  diindikasikan  oleh  reflektansi  kanal  biru lebih besar dari reflektansi kanal merah. Sehingga algoritma komputasi EVI dapat ditulis sebagai berikut:
𝐼𝑓 𝜌 𝑏𝑙𝑢𝑒 ≤   𝜌 𝑟𝑒𝑑 𝑜𝑟 𝜌 𝑟𝑒𝑑 ≤   𝜌 𝑛𝑖𝑟 𝑇ℎ𝑒𝑛 𝐸𝑉𝐼 = 2.5 (𝜌 𝑛𝑖𝑟 − 𝜌 𝑟𝑒𝑑 ) (1 + 𝜌 𝑛𝑖𝑟 + 6 ∗ 𝜌 𝑟𝑒𝑑 − 7.5𝜌 𝑏𝑙𝑢𝑒 )
𝐸𝑙𝑠𝑒 𝐸𝑉𝐼 = 1.5 (𝜌 𝑛𝑖𝑟 − 𝜌 𝑟𝑒𝑑 ) (0.5 + 𝜌 𝑛𝑖𝑟 + 𝜌 𝑟𝑒𝑑 )
Persamaan  tersebut  diaplikasikan  kedalam  citra Landsat-8  (OLI)  multi  temporal  sehingga  diperoleh  data series  data  nilai  EVI  dan  sebarannya  pada  lahan  sawah  di Kabupaten Bekasi.
Data  EVI  multi  temporal  yang  diekstraksi  pada tahapan  sebelumnya  dianalisis  secara  spasial  dan  dihitung nilai  minimum,  maksimum, dan letak  maksimum dari seri data  yang  terkumpul.  Dari  nilai-nilai  tersebut  dapat diketahui  fase  pertumbuhan,  awal  tanam,  panen,  dan  nilai statistiknya  seperti  nilai  rata-rata,  kovarian,  slope  dan skewness.
Menurut  Dirgahayu  (2005)  model  pertumbuhan tanaman  padi  berbentuk  spline  kubik  berbentuk  lonceng simetris.  Untuk  dapat  membedakan  fase  antara  fase vegetatif dan generatif setidaknya diperlukan dua citra yang berbeda tanggal akuisisinya (t dan t-1).
Kondisi  fase  pertumbuhan  tanaman  padi  pada lahan  sawah  dapat  dideteksi  dari  perubahan  nilai  EVI (DEVI). Fase vegetatif ditandai dengan perubahan nilai EVI yang positif dan fase  generatif ditandai dengan perubahan nilai  EVI  yang  negatif.  Kriteria  penentuan  fase pertumbuhan padi adalah sebagai berikut:
DEVI t = EVI t - EVI t-1
(a) Fase Dominan air, jika EVI(t) ≤ 0.19
(b) Fase Bera, jika EVI(t) > 0.19 dan EVI(t) < 0.22
(c) Fase Vegetatif, jika nilai DEVI > 0
(d) Fase generatif, jika nilai DEVI < 0
Adapun  untuk  penentuan  umur  tanaman  padi didasarkan  pada  tabel  kriteria  yang  dibangun  oleh Dirgahayu  (2005),  yang  disajikan  pada  Tabel  1.  Estimasi waktu panen ditentukan berdasarkan letak EVI maksimum yang diasumsikan terjadi ketika tanaman padi berumur 60 HST. Dengan asumsi umur padi 110-120 HST, maka awal tanam  dan  waktu  panen  pada  data  EVI  16  harian  dapat diketahui dengan formula:
AT = LM – 60/16 = LM – 4 WP = LM + 60/16 = LM + 4 dimana: LM = letak maksimum, AT = awal tanam, dan WP = waktu panen
Untuk membuat profil pertumbuhan tanaman padi EVI  multitemporal  berdasarkan  piksel-piksel  yang  relatif homogen,  maka  data  EVI  tersebut  harus  diekstrak berdasarkan  poligon  yang  memiliki  waktu  panen  yang sama. Proses overlay dilakukan dengan menggunakan peta administrasi wilayah Kabupaten Bekasi untuk memperoleh estimasi  luasan  area  panen  per  wilayah  kecamatan. Sehingga dihasilkan data tabular berupa luasan areal panen yang  dirinci  berdasarkan  wilayah  kecamatan  dan  estimasi waktu panen tanaman padi di Kabupaten Bekasi.

## Tabel 1. Kisaran nilai EVI pada interval umur padi
No. HST EVI DEVI Fase No. HST EVI DEVI Fase 1 0-5 <0-0.102 >0 Vegetatif 12 55-60 0.715-0.739 <0 Generatif 2 5-10 0.103-0.139 >0 Vegetatif 13 60-65 0.682-0.738 <0 Generatif 3 10-15 0.140-0.192 >0 Vegetatif 14 65-70 0.637-0.681 <0 Generatif 4 15-20 0.211-0.255 >0 Vegetatif 15 70-75 0.580-0.636 <0 Generatif 5 20-25 0.256-0.327 >0 Vegetatif 16 75-80 0.517-0.579 <0 Generatif 6 25-30 0.328-0.402 >0 Vegetatif 17 80-85 0.450-0.516 <0 Generatif 7 30-35 0.403-0.478 >0 Vegetatif 18 85-90 0.386-0.449 <0 Generatif 8 35-40 0.479-0.551 >0 Vegetatif 19 90-95 0.327-0.385 <0 Pematangan 9 40-45 0.552-0.617 >0 Vegetatif 20 95-100 0.278-0.326 <0 Pematangan 10 45-50 0.618-0.672 >0 Vegetatif 21 100-105 0.243-0.277 <0 Pematangan 11 50-55 0.673-0.714 >0 Vegetatif 22 Bera 0.193-0.211 ≤0 Bera
Gambar 1. Diagram metodologi penelitian
Tahapan selanjutnya adalah melakukan pendugaan terhadap  nilai  produktivitas  tanaman  padi  sawah berdasarkan keeratan  korelasi antara  nilai EVI  maksimum dengan  produktivitas.  EVI  diukur  dari  citra  satelit  pada titik-titik  lokasi  sampel  ubinan,  sedangkan  untuk produktivitas digunakan data lapangan berupa hasil ubinan setelah  tanaman  padi  dipanen.  Model  persamaan  regresi pendugaan  produktivitas  tanaman  padi  sawah  pada penelitian  ini  dibangun  berdasarkan  data  produktivitas tanaman padi pada sampel ubinan periode panen subround III (periode panen September-Desember).
Model  regresi  linier  digunakan  dengan  metode pendugaan Ordinary Least Square (OLS), dengan formula:
𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 (𝑘𝑢/ℎ𝑎) = 𝛼 +  𝛽(𝐸𝑉𝐼 𝑚𝑎𝑥 ) + 𝜀
Dimana : α = konstanta, β = intercept, ε = komponen error
Persamaan regresi yang diperoleh pada tahapan ini diaplikasikan  pada  peta  sebaran  EVI  pada  lahan  sawah  di Kabupaten Bekasi dan dioverlay dengan peta administrasi sehingga  menghasilkan  data  tabulasi  produktivitas  per wilayah kecamatan di Kabupaten Bekasi.
Data  produksi  padi  diperoleh  dari  hasil  perkalian data luas panen dan produktivitas. Data estimasi luas panen dan  produktivitas  tanaman  padi  dihasilkan  pada  tahap sebelumnya  dan  ditabulasikan  per  kecamatan.  Sehingga untuk  memperoleh  angka  estimasi  produksi  per  wilayah kecamatan kita hanya perlu mengalikan data estimasi luas panen dan produktivitas untuk masing-masing kecamatan.
Pada tahap akhir, nilai statistik tanaman padi (luas panen,  produktivitas,  dan  produksi)  yang  diperoleh  dari hasil  analisis  citra  satelit  diperbandingkan  dengan  data resmi  yang  dikeluarkan  oleh  BPS.  Teknik  kuantitatif digunakan untuk menganalisa sejauh mana perbedaan pada
Citra Multitem- poral Landsat-8 Peta Luas Baku Lahan Sawah Peta Admi-nistrasi Wilayah Data Produk-tivitas Ubinan BPS Series Data EVI di lahan sawah di Kabupaten Bekasi Koordinat Petak Ubinan BPS Ektraksi Nilai EVI Identifikasi EVI Maksimum Pembangunan Model Pendugaan Produktivitas Tanaman Padi Berdasarkan Keeratan hubungan EVI Max dengan
Produktivitas
Model Pendugaan Produktivitas Aplikasi Model Statistik Produktivitas Wilayah Pendugaan Umur dan Fase Tanaman Padi Sawah Pendugaan Waktu Panen Beserta Luasannya Statistik Luas Panen Padi Wilayah
Data BPS Selaku Officials Statistics di Indonesia ➢ Data Luas Panen Padi Sawah
➢ Data Produktivitas Padi Sawah
➢ Data Produksi Padi Sawah

## Statistik Produksi Padi Wilayah
kedua data tersebut. Analisis ini dilengkapi dengan gambar grafik  dan  plot  untuk  memudahkan  melihat  hubungan diantara kedua data tersebut. Secara umum tahapan metode analisis data dalam penelitian ini disajikan pada Gambar 1.

## Hasil dan Pembahasan

## Distribusi Spasial dan Pendugaan Luas Panen Tanaman Padi di Kabupaten Bekasi
Berdasarkan  analisis  multitemporal  citra  satelit Landsat-8  (OLI)  diperoleh  hasil  estimasi  luas  panen  padi sawah periode Juli-Agustus 2015 di Kabupaten Bekasi yaitu seluas  15.86  ribu  ha.  Berdasarkan  sebaran  wilayahnya, Kecamatan  Sukawangi,  Sukakarya,  dan  Cabangbungin merupakan tiga kecamatan yang memiliki area panen padi sawah  terluas  di  Kabupaten  Bekasi  yaitu  masing-masing seluas  1.83,  1.80,  dan  1.79  ribu  ha.  Kecamatan  Tambun Selatan,  Cikarang  Utara,  dan  Cikarang  Barat  merupakan tiga kecamatan yang mempunyai luas panen terendah pada periode  yang  sama  di  Kabupaten  Bekasi  yaitu  masing- masing sebesar 0.03, 0.04, dan 0.15 ribu ha. Sebaran spasial luas  panen  dan  perkiraan  panen  tanaman  padi  sawah  di Kabupaten  Bekasi  hasil  analisis  citra  satelit  di  Kabupaten Bekasi disajikan pada Gambar 2.
Gambar 2.  Sebaran  spasial  luas  panen  tanaman    padi  sawah berdasarkan perkiraan waktu panen hasil analisis citra satelit
Jika  dilihat  berdasarkan  perkiraan  waktu  panen periode  Juli-Agustus  2015,  sebagian  besar  tanaman  padi sawah di  wilayah  Kabupaten  Bekasi diperkirakan dipanen pada  bulan  Juli  yakni  seluas  10.62  ribu  ha,  disusul  bulan Agustus seluas 3.48 ribu ha. Luas panen padi sawah terkecil diperkirakan panen pada bulan September yakni seluas 0.44 ribu  ha.  Rincian  luas  panen  berdasarkan  kecamatan  dan bulan panen dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2.  Estimasi luas panen per kecamatan di Kabupaten Bekasi tahun 2015 berdasarkan hasil analisis citra satelit
Secara umum data luas panen yang dihasilkan dari analisis  citra  satelit  Landsat-8  (OLI)  relatif  lebih  kecil dibandingkan data luas panen yang dikeluarkan oleh BPS. Total  luas  panen  padi  sawah  di  Kabupaten  Bekasi  pada periode bulan Juli sampai dengan Oktober tahun 2015 hasil analisis citra satelit adalah seluas 15.86 ribu ha atau  lebih kecil 7.74 ribu ha (32.79%) dibandingkan angka luas yang panen yang publikasikan oleh BPS pada periode yang sama yang  mencapai  angka  seluas  23.59  ribu  ha.  Hasil perbandingan  kedua  data  tersebut  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Gambar 3.  Perbandingan  luas  panen  hasil  analisis  citra  dengan data BPS periode Juli-Oktober 2015

## Hubungan Nilai EVI dengan Produktivitas Tanaman Padi Sawah di Kabupaten Bekasi
Untuk  melihat  hubungan  antara  nilai  EVI maksimum dengan produktivitas tanaman padi, maka pada tahap  awal  dilakukan  penghitungan  nilai  korelasi  diantara kedua variabel tersebut. Berdasarkan analisis statistik yang dilakukan, diperoleh nilai korelasinya sebesar 0.899. Angka
305(2.79) 1 701(32.83)  3 135(87.64)  2 597(66.48) 7 737(32.79)
No. Kecamatan Luas Panen Bulan (ha) Jumlah Juli Aug Sept Okt 1 Muaragembong 437.04 20.25 6.84 5.22 469.35 2 Kedungwaringin 128.07 332.01 35.46 567.09 1,062.63 3 Cikarang Utara 2.34 21.51 6.48 9.90 40.23 4 Cabangbungin 1,591.56 141.03 37.53 16.74 1,786.86 5 Setu 21.33 132.30 10.08 10.98 174.69 6 Serang Baru 315.00 178.74 3.33 0.63 497.70 7 Cikarang Pusat 180.90 159.48 12.33 5.13 357.84 8 Cikarang Selatan 60.21 72.54 5.40 41.94 180.09 9 Cibarusah 259.92 153.63 0.18 - 413.73 10 Bojongmanggu 804.42 145.53 1.62 0.54 952.11 11 Cikarang Timur 257.22 782.91 84.78 281.34 1,406.25 12 Karangbahagia 134.46 267.84 29.97 202.05 634.32 13 Cibitung 85.77 44.64 29.07 46.35 205.83 14 Cikarang Barat 22.68 95.94 16.20 12.78 147.60 15 Tambun Selatan 3.15 16.56 9.45 0.36 29.52 16 Tambun Utara 331.11 25.20 8.46 2.88 367.65 17 Babelan 382.77 18.54 2.07 1.44 404.82 18 Tarumajaya 227.88 5.31 0.54 0.90 234.63 19 Tambelang 865.62 40.68 13.14 10.17 929.61 20 Sukawangi 1,789.29 39.96 1.35 3.15 1,833.75 21 Sukatani 177.39 127.17 13.32 8.19 326.07 22 Sukakarya 1,298.88 461.79 29.07 11.97 1,801.71 23 Pebayuran 1,248.12 196.47 85.32 69.66 1,599.57 Total 10,625.13 3,480.03 441.99  1,309.41  15,856.56
korelasi tersebut mengindikasikan bahwa terdapat hubungan  positif  antara  nilai  EVI  maksimum  dengan produktivitas.  Semakin  besar  nilai  EVI  maksimum,  maka semakin  tinggi  produktivitasnya.  Di  samping  mempunyai arah positif, korelasi diantara  kedua variabel tersebut juga diinterpretasikan sebagai hubungan korelasi yang kuat. Hal ini sesuai dengan pendapat Guilford (1980) dalam Marwah (2008) yang menginterpretasikan nilai korelasi antara 0.70- 0.90 sebagai hubungan korelasi yang kuat.
Pada tahap selanjutnya dilakukan pemilihan model hubungan  yang  seusai  antara  variable  EVI  maksimum dengan  produktivitas.  Berdasarkan  hasil  analisis  statistik, model  yang  sesuai  untuk  menggambarkan  hubungan diantara  keduanya  adalah  model  regresi  linier.  Model regresi linier yang diperoleh adalah sebagai berikut:
Produktivitas (ku ha -1 )= 36.818 + 44.965 EVI max Grafik  persamaan  hubungan  antara  nilai  EVI maksimum dengan produktivitas disajikan pada Gambar 4.
Gambar 4.  Hubungan  antara  produktivitas  tanaman  padi  sawah dengan nilai EVI maksimum
Berdasarkan  model  hubungan  antara  nilai  EVI maksimum  dengan  angka  produktivitas  tanaman  di Kabupaten Bekasi, diperoleh nilai konstanta a = 36.818 dan b = 44.965 dengan nilai Rsquare = 0.809. Model persamaan diatas menunjukan bahwa produktivitas meningkat sebesar 44.965 satuan jika terjadi peningkatan nilai EVI maksimum satu satuan. Dari nilai R 2 yang diperoleh menunjukan bahwa model regresi linier diatas mampu menjelaskan 80.9 persen keragaman  yang  ada,  sementara  sisanya  dijelaskan  oleh variabel  lain.  Hasil  estimasi  produktivitas  tanaman  padi sawah  per  kecamatan  di  Kabupaten  Bekasi  berdasarkan analisis citra dapat dilihat pada Tabel 3.
Berdasarkan Tabel 3, dapat dilihat bahwa rata-rata produktivitas  tanaman  padi  sawah  hasil  analisis  citra  di Kabupaten  Bekasi  pada  periode  Juli-Oktober  2015  adalah sebesar  47.40  ku  ha -1 .  Kecamatan  Sukawangi  merupakan kecamatan yang memiliki angka produktivitas tanaman padi sawah tertinggi di Kabupaten Bekasi yakni sebesar 57.55 ku ha -1 ,  disusul  oleh  Kecamatan  Tambelang  dan  Sukakarya masing-masing sebesar 53.71 dan 52.89 ku ha -1 . Kecamatan Cikarang  Pusat  merupakan  kecamatan  yang  mempunyai nilai  produktivitas  padi  sawah  terendah  di  Kabupaten Bekasi yaitu sebesar 31.43 ku ha -1 disusul oleh Kecamatan Setu  dan  Kecamatan  Cibarusah  masing-masing  sebesar 32.90 dan 35.84 ku ha -1 .
Jika  diperbandingkan  dengan  data  BPS,  maka secara  umum  rata-rata  produktivitas  padi  sawah  hasil analisis  citra  mempunyai  nilai  yang  lebih  kecil  jika dibandingkan dengan data produktivitas yang dipublikasikan  BPS.  Angka  produktivitas  tanaman  padi hasil  analisis  citra  lebih  kecil  12.66  ku  ha -1 (21.08%)  jika dibandingkan dengan angka produktivitas padi sawah pada subround I yang dipublikasikan BPS yaitu sebesar 60.06 ku ha -1 . Angka produktivitas tanaman padi hasil analisis citra lebih kecil 6.77 ku ha -1 (12.50%) jika dibandingkan dengan angka  produktivitas  padi  sawah  pada  subround  II  yang dipublikasikan BPS yaitu sebesar 54.17 ku ha -1 . Demikian pula  pada  periode  Januari-Desember  2015,  rata-rata produktivitas  tanaman  padi  hasil  analisis  citra  lebih  kecil 6.62  ku  ha -1 atau  12.25  persen  jika  dibandingkan  dengan angka  produktivitas  padi  sawah  yang  dipublikasikan  BPS pada periode yang sama yaitu sebesar 54.02 ku ha -1 . Untuk lebih  jelas  melihat  perbedaan  kedua  data  tersebut,  berikut disajikan  perbandingan  data  estimasi  produktivitas  padi sawah hasil analisis citra dan BPS pada Tabel 4.

## Pendugaan Produksi Padi Sawah di Kabupaten Bekasi
Hasil estimasi produksi padi sawah di Kabupaten Bekasi  pada  periode  Juli-Oktober  2015  berdasarkan  hasil analisis  citra  satelit  adalah  sebesar  75.16  ribu  ton  GKG. Kecamatan  Sukawangi  merupakan  kecamatan  dengan estimasi produksi padi sawah tertinggi yakni sebesar 10.55 ribu  ton  GKG  disusul  oleh  Kecamatan  Sukakarya  dan Kecamatan Cabangbungin masing-masing sebesar 9.53 dan 8.78 ribu ton GKG. Kecamatan Tambun Selatan merupakan kecamatan yang mempunyai estimasi produksi padi sawah terendah  yakni  sebesar  139.92  ton  GKG  disusul  oleh Kecamatan  Cikarang  Utara  dan  Setu  masing-masing sebesar 0.19 dan 0.57 ribu ton GKG. Estimasi produksi padi sawah  di  Kabupaten  Bekasi  berdasarkan  analisis  citra selama periode Juli-Oktober 2015 disajikan pada Tabel 5.
Angka estimasi produksi padi sawah berdasar hasil analisis  citra  satelit  secara  umum  di  bawah  angka  yang resmi  yang  dirilis  oleh  BPS.  Data  estimasi  produksi  padi sawah  menurut  BPS  pada  periode  Juli-Oktober  2015 mencapai angka 130.51 ribu ton GKG. Jika diperbandingkan  antara  data  keduanya,  angka  estimasi produksi  padi  sawah  hasil  analisis  citra  satelit  lebih  kecil sebesar  55.35  ribu  ton  (42.41%)  dibanding  dengan  angka produksi padi sawah  yang dipublikasikan BPS. Perbedaan estimasi produksi padi sawah yang paling besar terjadi ada bulan  panen  September.  Estimasi  produksi  padi  sawah  di Kabupaten Bekasi pada bulan September hasil analisis citra satelit sebesar 2.09 ribu ton GKG atau lebih kecil 18.49 ribu ton GKG (89.82%) dari angka BPS yakni sebesar 20.59 ribu ton  GKG  pada  periode  yang  sama.  Perbedaan  estimasi produksi  padi  sawah  yang  paling  kecil  terjadi  pada  bulan Juli.  Pada  bulan  Juli,  produksi  padi  sawah  di  Kabupaten Bekasi hasil analisis citra satelit sebesar 50.36 ribu ton GKG atau lebih kecil 8.85 ribu ton GKG (14.95%) dibanding data produksi  padi  sawah  yang  dipublikasikan  BPS  yakni sebesar 59.21 ribu ton GKG pada periode yang sama. Grafik perbandingan  estimasi  produksi  padi  sawah  hasil  analisis citra  dengan  data  BPS  di  Kabupaten  Bekasi  periode  Juli- Oktober 2015 disajikan pada Gambar 5.
y = 44.965x + 36.818 R² = 0.809 40.00 45.00 50.00 55.00 60.00 65.00 70.00 75.00 80.00 0.30 0.35 0.40 0.45 0.50 0.55 0.60 0.65 0.70 0.75 0.80 P ro d u k ti v it as (k u ha -1 ) EVI
Tabel 3. Estimasi produktivitas tanaman padi sawah per kecamatan di Kabupaten Bekasi berdasarkan hasil analisis citra satelit
No. Kecamatan Produktivitas Hasil Analisis Citra (ku ha -1 ) No. Kecamatan Produktivitas Hasil Analisis Citra (ku ha -1 ) 1 Babelan 52.46 13 Muara Gembong 47.40 * 2 Bojongmangu 39.75 14 Pebayuran 50.45 3 Cabangbungin 49.15 15 Serang Baru 36.58 4 Cibarusah 35.84 16 Setu 32.90 5 Cibitung 50.03 17 Sukakarya 52.89 6 Cikarang Barat 47.40 * 18 Sukatani 50.25 7 Cikarang Pusat 31.43 19 Sukawangi 57.55 8 Cikarang Selatan 47.40 * 20 Tambelang 53.71 9 Cikarang Timur 43.63 21 Tambun Selatan 47.40 * 10 Cikarang Utara 47.40 * 22 Tambun Utara 41.69 11 Karangbahagia 47.45 23 Tarumajaya 44.31 12 Kedung Waringin 42.13 Rata-rata 47.40
Tabel 4. Perbandingan data estimasi produktivitas padi sawah di Kabupaten Bekasi hasil analisis citra satelit dan BPS
Periode Subround Produktivitas (ku ha -1 ) Selisih Analisis Citra BPS ku ha -1 % (1) (2) (3) (4) (5) I 47.40 60.06 -12.66 -21.08 II 47.40 54.17 -6.77 -12.50 III 47.40 57.55 -10.15 -17.64 Jan-Des 47.40 54.02 -6.62 -12.25
Tabel 5. Estimasi produksi padi sawah di Kabupaten Bekasi berdasarkan hasil analisis citra periode Juli-Oktober 2015
No. Kecamatan Luas Panen (ha) Produk-tivitas (ku ha -1 ) Produksi (ton) 1 Babelan 404.82 52.46 2,123.69 2 Bojongmangu 952.11 39.75 3,784.64 3 Cabangbungin 1,786.86 49.15 8,782.42 4 Cibarusah 413.73 35.84 1,482.81 5 Cibitung 205.83 50.03 1,029.77 6 Cikarang Barat 147.60 47.40 * 699.62 7 Cikarang Pusat 357.84 31.43 1,124.69 8 Cikarang Selatan 180.09 47.40 * 853.63 9 Cikarang Timur 1,406.25 43.63 6,135.47 10 Cikarang Utara 40.23 47.40 * 190.69 11 Karang bahagia 634.32 47.45 3,009.85 12 Kedung Waringin 1,062.63 42.13 4,476.86 13 Muara Gembong 469.35 47.40 * 2,224.72 14 Pebayuran 1,599.57 50.45 8,069.83 15 Serang Baru 497.70 36.58 1,820.59 16 Setu 174.69 32.90 574.73 17 Sukakarya 1,801.71 52.89 9,529.24 18 Sukatani 326.07 50.25 1,638.50 19 Sukawangi 1,833.75 57.55 10,553.23 20 Tambelang 929.61 53.71 4,992.94 21 Tambun Selatan 29.52 47.40 * 139.92 22 Tambun Utara 367.65 41.69 1,532.73 23 Tarumajaya 234.63 44.31 1,039.65 Jumlah/Rata-rata 15,856.56 47.40 75,160.09
Gambar 5.  Perbandingan  estimasi  produksi  padi  sawah  hasil analisis  citra  dengan  data  BPS  di  Kabupaten  Bekasi periode Juli-Oktober 2015

## SIMPULAN
Pemanfaatan  teknologi  penginderaan  jauh  dapat dijadikan  sebagai  metode  alternatif  yang  dapat  digunakan untuk  estimasi  produksi  padi  wilayah.  Secara  umum  hasil estimasi luas panen, produktivitas, dan produksi padi hasil analisis  citra  satelit  lebih  rendah  dibandingkan  data  BPS. Berdasarkan  hasil  analisis  citra  satelit  diperoleh  perkiraan luas panen padi sawah di Kabupaten Bekasi periode bulan Juli-Oktober 2015 sebesar 15.86 ribu hektar atau lebih kecil 7.74 ribu hektar (32.79%) dibandingkan angka BPS.
Model  persamaan  regresi  linier  hubungan  antara nilai  EVI  maksimum  dengan  produktivitas  padi  adalah  : Produktivitas  (ku  ha -1 )  =  36.818  +  44.965  EVI max . Berdasarkan model tersebut diperoleh pendugaan produktivitas padi sawah di Kabupaten bekasi periode bulan Juli-Oktober  2015  sebesar  47.40  ku  ha -1 atau  lebih  kecil 12.66 ku ha -1 dari angka produktivitas BPS subround I, lebih
-8 850(14.95)  -11 733(41.56)  -18 491(89.82)  -16 272(72.39)  -55 346(42.41)
kecil 6.77 ku ha -1 dari angka produktivitas subround II BPS, lebih  kecil  10.15  ku  ha -1 dari  angka  produktivitas  BPS subround  III,  dan  lebih  kecil  6.62  ku  ha -1 dari  angka produktivitas BPS periode Januari-Desember 2015.
Perkiraan  produksi  padi  sawah  di  Kabupaten Bekasi berdasarkan hasil analisis citra satelit pada periode panen Juli-Oktober 2015 sebesar 75.16 ribu ton GKG atau lebih kecil 55.35 ribu ton GKG (42.41%) dari angka yang dipublikasikan BPS yakni sebesar 130.51 ribu ton GKG.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih kepada  Pusdiklatren BAPPENAS  RI  yang  telah  membiayai  penelitian  ini melalui  anggaran  Beasiswa  BAPPENAS  Tahun  2014, kepada Dr. Dede Dirgahayu, M.Si (Pusfatja LAPAN) yang telah  membantu dalam proses pengolahan data,  BPS yang telah membantu dalam penyediaan data-data penelitian dan kegiatan survey di lapangan.

## DAFTAR PUSTAKA
[BPS]  Badan  Pusat  Statistik.  2015. Kabupaten  Bekasi Dalam Angka 2015 . BPS Kabupaten Bekasi. Bekasi.
________. 2016. Provinsi Jawa Barat Dalam Angka 2016 . BPS Provinsi Jawa Barat. Bandung.
Dirgahayu,  D.  2005.  Model  pertumbuhan  tanaman  padi menggunakan data MODIS  untuk pendugaan  umur padi  sawah.  Prosiding  Pertemuan  Ilmiah  Tahunan MAPIN  XIV;  Surabaya  14-15  Septermber  2005. Surabaya.
Huete,  A.R.  and  E.P.  Glenn.  2011. Recent  Advances  in Remote  Sensing  of  Ecosystem  Structure  and Function .  Advances  in  Environmental  Remote Sensing:  Sensors,  Algorithms,  and  Applications. 291-319 p.
Lillesand,  T.  and  W.K.  Ralph.  1994. Remote  Sensing  and Image  Interpretation .  John  Willey  and  Sons.  New York, America.
Marwah, N. 2008. Estimasi Produksi Tanaman Padi Sawah di  Kabupaten  Bekasi,  Karawang,  dan  Subang . Universitas Indonesia. Jakarta.
Mosleh,  M.K.,  K.H.  Quazi  and  H.C.  Ehsan.  2015. Application of remote sensors in mapping rice area and forecasting its production: A Review. Sensor’s Journal , 15: 769-791.
Poh,  C.T.,  J.Y.  Koay,  K.S.  Lim,  B.  Saiful,  H.T.  Ewe  and H.T. Chuah. 2006. Applications of Remote Sensing in The Monitoring of Rice Crops . The Institution of Engineers. 67(4).