## KOMBINASI SURVEI KERANGKA SAMPEL AREA DAN REMOTE SENSING UNTUK ESTIMASI LUAS TANAMAN PADI DI MASA PANDEMI (KSA-HYBRID)

## Studi Kasus di Provinsi Lampung
Isnaeni Nur Khasanah 1 , Dwi W. Triscowati 2 , Arif Handoyo 3 , Widyo P. Buana 4 , Kadir 5 1,2,3,4,5 Badan Pusat Statistik e-mail: 1 isnaeni.nur@bps.go.id, 2 kadirsst@bps.go.id

## Abstrak
Pelaksanaan Survei Kerangka Sampel Area (KSA) di masa pandemi dihadapkan pada potensi penurunan realisasi  pengamatan  sampel  akibat  restriksi  yang  membatasi  pergerakan  masyarakat  di  sejumlah wilayah.  Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar  dan  penerapan  protokol  kesehatan  yang  ketat  untuk memutus  rantai  penyebaran  Covid-19  mengakibatkan  petugas  tidak  dapat  melakukan  kunjungan lapangan  untuk  mengamati  fase  tumbuh  tanaman  padi  di  beberapa  sampel  subsegmen.  Pelaksanaan Survei  KSA  bertumpu  pada  pengamatan  lapangan  terhadap  puluhan  ribu  titik  amatan.  Hal  ini  tidak operasional untuk wilayah dengan pembatasan sosial ketat atau yang terletak di daerah remote . Sebagai solusi, pengamatan titik amat sampel KSA dapat dilakukan dengan bantuan remote sensing . Penelitian ini mengkombinasikan Survei KSA dan remote sensing dalam mengestimasi luas tanaman padi yang disebut KSA-Hybrid. Fase tumbuh tanaman padi di lokasi sampel subsegmen KSA Provinsi Lampung diprediksi  dengan  model machine  learning berdasarkan  data  citra  satelit  Landsat-8.  Estimasi  luasan setiap fase kemudian diperoleh dengan menggunakan metode yang diterapkan pada KSA rutin. Hasil evaluasi  menunjukkan  bahwa  terdapat  perbedaan  yang  cukup  signifikan  antara  estimasi  luas  panen KSA-Hybrid  dan  KSA  rutin.  Selain  itu,  tingkat  kesesuaian  antara  hasil  KSA-Hybrid  dan  KSA  rutin untuk  amatan  bulan  Juni  2020  bervariasi  antar  kabupaten/kota  pada  rentang  62-76  persen. Pengembangan KSA-Hybrid dapat dilakukan dengan meningkatkan performa model machine learning dan penggunaan citra satelit dengan resolusi yang lebih tinggi.
Kata kunci: KSA-Hybrid, remote sensing, padi, Covid-19, pandemi, big data

## Abstract
The  implementation  of  Area  Sampling  Survey  (ASF)  in  the  time  of  pandemic  faces  the  possibility  of decreasing  in  response  rate  due  to  restrictions  on  people  mobility  in  some  areas.  The  restriction  of movements in extensive scale (semi-lockdown) and the need to impose a tight health protocol to curb the spread of the Coronavirus has hindered surveyors from conducting field observation on  the some selected subsegment samples. The implementation of the ASF Survey relies on the field observation on the thousands of subsegments samples. It is not operational for some areas that are experiencing semi- lockdown  and  challenging  to  access  (remote  area).  As  a  breakthrough,  the  observation  of  sample segments can be conducted by making use of remote sensing. This research combines the ASF Survey and  remote  sensing  in  estimating  area  of  paddy  that  is  so-called  Hybrid-ASF  method.  The  growing phases  of paddy  in  all  sample  segments  of  the  ASF Survey  in  Lampung  Province  are  predicted  by  a machine learning model implemented on satellite imagery obtained from Landsat-8. Thus, the growth phases  in  remote  areas  or  areas  experiencing  semi-lockdown  can  be  determined  without  conducting field observations. The estimation of the area  for each growth phase then is obtained using the same method  applied  in  the  ASF  Survey.  The  result  of  estimations  pointed  out  that  there  is  a  significant difference  in  harvested  area  estimations  between  Hybrid-ASF  and  the  ordinary  one  (regular  ASF). Moreover, the matching rate between Hybrid-ASF results and the ordinary one varies from 62 to 76 per cent.  The  development  of  Hybrid-ASF  can  be  conducted  through  the  improvement  of  the  machine learning performance and the use of satellite imagery with higher resolution.
Keywords: Hybrid-ASF, remote sensing, paddy, Covid-19, pandemic, big data

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Data luas tanaman padi, terutama luas panen  merupakan  salah  satu  data  pokok tanaman  pangan  yang  juga  menjadi komponen  penting  dalam  penghitungan produksi  padi  di  Indonesia.  Pengumpulan data luasan tersebut saat ini dilakukan oleh Badan Pusat Statistik menggunakan metode Kerangka Sampel Area (KSA). Pengumpulan data dengan metode KSA ini sangat bertumpu pada pengamatan lapangan terhadap puluhan ribu titik amatan (sampel  subsegmen).  Dalam  prakteknya, petugas  lapangan  harus  mengunjungi  titik tengah  subsegmen  atau  lokasi  terdekat  di sekitarnya (radius) untuk mengamati secara langsung kondisi vegetasi atau fase tumbuh tanaman  padi  di  lokasi  tersebut  (BPS, 2018).
Pelaksanaan  survei  dengan  metode KSA di masa pandemi Covid-19 dihadapkan pada potensi penurunan realisasi  pengamatan  sampel  ( response rate )  akibat  sejumlah  restriksi  yang membatasi  pergerakan  masyarakat  di sejumlah  wilayah.  Pembatasan  Sosial Berskala  Besar  dan  penerapan  protokol kesehatan yang ketat untuk memutus rantai penyebaran
Covid-19 mengakibatkan
petugas  tidak  dapat  melakukan  kunjungan lapangan  untuk  mengamati  fase  tumbuh tanaman padi di beberapa sampel subsegmen. Akibatnya, proses pengumpulan  data  luasan  tanaman  padi dengan  metode  KSA  tidak  dapat  berjalan secara optimal.
Di  sisi  lain,  kemajuan  teknologi informasi  menimbulkan  tersedianya  data yang  semakin  beragam,  kompleks,  cepat dan masif ( big data ). Data tersebut bahkan dapat diperbaharui dengan cepat setiap hari dan  dapat  diakses  secara  gratis.  Salah  satu big  data yang  dapat  dimanfaatkan  dalam penghitungan luas tanaman padi ialah citra satelit.  Dengan  menggunakan  metode remote sensing , citra satelit dapat dimanfaatkan untuk mendeteksi dan
mengestimasi  kondisi  vegetasi  atau  fase tumbuh tanaman padi tanpa harus
melakukan pengamatan langsung ke lapangan.  Hal  ini  sangat  efektif  untuk mengakomodir pengumpulan data di lokasi remote atau  wilayah  dengan  akses  yang sulit dan terbatas.

## Tujuan Penelitian
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas, maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk mendapatkan estimasi luasan tanaman padi dengan  mengkombinasikan  antara  metode Kerangka Sampel Area (KSA) dan Remote Sensing .  Selain  itu,  ingin  dilihat  pula besarnya  perbandingan  luas  panen  padi hasil  estimasi  KSA-Hybrid  (kombinasi KSA  dan Remote  Sensing )  dengan  hasil Survei  KSA  Lapangan  (KSA  rutin),  serta evaluasi  terhadap  akurasi  model  yang digunakan.

## Tinjauan Pustaka
Metode  Kerangka  Sampel  Area (KSA)  merupakan  teknik  pengambilan sampel  yang  menggunakan  area  lahan sebagai  unit  sampel.  Sistem  ini  berbasis teknologi  sistem  informasi  geografi  (SIG), pengideraan  jauh  (citra  satelit),  teknologi informasi,  dan  statistika  untuk  perolehan data  dan  informasi  pertanian  tanaman pangan  (BPS,  2017).  Survei  Kerangka Sampel  Area (KSA)  untuk  estimasi luasan tanaman  pangan  (dalam  hal  ini  padi) dilakukan  dengan  pendekatan  pengamatan area tanaman padi berbasis titik pengamatan.  Prinsip  dasar  pendekatan  ini adalah  observasi  langsung  di  lapangan terhadap  tutupan  lahan  pada  titik–titik pengamatan  yang  sudah  ditentukan  di dalam gugus sampel terpilih dari frame area yang telah dibangun.
KSA memanfaatkan citra satelit pada pembangunan kerangka area dalam bentuk grid segmen dan subsegmen serta teknologi handphone  android untuk  melakukan pemotretan  dan  pendataan  pada  koordinat area terpilih. Hasil dari survei KSA berupa titik  koordinat  amatan  dan  kode  vegetasi tanaman padi dari subsegmen yang diamati.
Remote sensing adalah teknik pengumpulan  data/informasi  dari  suatu objek  atau  fenomena  tanpa  melakukan kontak  langsung  dengan  objek  tersebut.
Metode ini memanfaatkan citra satelit untuk menangkap  informasi  dari  objek  amatan. Dalam  pengumpulan  data  luas  tanaman padi, citra satelit merupakan suatu big data yang  sangat  berguna  untuk  mengukur indeks vegetasi tanaman padi, mengklasifikasikan  lahan,  dan  sebagainya (Marsuhandi,  dkk.,  2019).  Untuk  dapat melakukan estimasi terhadap fase tanaman padi,  dilakukan  pengukuran  menggunakan data  spektral  (indeks  spektral)  terhadap citra  satelit  agar  dapat  mencirikan  fase tertentu dari tanaman padi yang diamati.
Penelitian ini menggunakan
algoritma random forest
untuk mengklasifikasikan informasi dari data citra satelit  ke  dalam  8  kelas  (vegetatif  1, vegetatif  2,  generatif,  panen,  sawah  bukan padi,  puso,  bera,  dan  lahan  bukan  sawah). Algoritma  ini  dipilih  karena  lebih  stabil dalam  mengklasifikasikan  tanaman  padi (Marsuhandi  dkk,  2019). Random  forest merupakan kombinasi dari banyak decision tree yang  saling  bebas.  Dengan  algoritma ini,  penentuan  kelas  untuk  setiap  sampel subsegmen didasarkan pada votes terbanyak oleh  seluruh decision  tree yang  terbentuk. Pengklasifikasian  melalui decision  tree menggunakan  informasi band 1  s.d.  7,  10, 11  dari  citra  satelit  Landsat  8  dan  indeks spektral  (NDBI,  EVI,  dan  MNDWI)  pada
periode t s.d. t-4 sebagai  peubah  prediktor penelitian.
Landsat-8  adalah  salah  satu  satelit yang  diluncurkan  oleh United  States Geological  Survey (USGS).  Satelit  ini terdiri dari 9 sensor operational land image (OLI) dan 2 sensor thermal infrared sensor (TIRS). OLI memiliki sembilan kelas band yang  beroperasi  pada  kisaran  panjang gelombang 0.433-2.300
μm dan memberikan  gambar  dengan  resolusi maksimum 15 m (USGS 2018). Setiap band dalam citra satelit akan menghasilkan nilai reflektansi  yang  berbeda  antar  lokasi. Contohnya nilai refektansi pada lahan laut, nilai  semua  kanal band berada  pada  nilai yang rendah dan nilai reflektansi pepohonan kehijauan akan tinggi pada NIR dan  SWIR  1.  Perbedaan  nilai  reflektansi setiap band antar  objek  ini  yang  menjadi sumber  informasi  citra  satelit  dalam memprediksi  objek  di  suatu  lokasi  apakah berupa  tanaman,  bangunan,  danau,  atapun yang  lainnya. Band dasar  yang  dapat dimanfaatkan adalah band 1 sampai 7 serta band 10  dan band 11  yang  menunjukkan suhu udara. Dari kesembilan band tersebut dapat  diturunkan  indeks  tertentu  seperti indeks kehijauan enhanced vegetation index (EVI) yang mendeteksi tingkat kehijauan di suatu  lokasi.  Keterangan  lebih  lengkap

## Tabel 1. Jenis, karakteristik, dan pemanfaatan band citra Landsat-8
Sensor  Band Nama band Panjang gelombang (μm) Aplikasi Band OLI 1 Coastal 0.43 - 0.45 Studi pesisir dan aerosol OLI 2 Biru 0.45 - 0.51 Pemetaan  batimetri,  Membedakan  tanah  dari vegetasi, dan deciduous dari vegetasi konifera OLI 3 Hijau 0.53 - 0.59 Menekankan puncak vegetasi OLI 4 Merah 0.63 - 0.67 Membedakan lereng vegetasi OLI 5 NIR 0.85 - 0.88 Menekankan konten biomassa dan garis pantai OLI 6 SWIR 1 1.57 - 1.65 Diskriminasi  kadar  air  tanah  dan  tumbuhan, menembus awan tipis OLI 7 SWIR 2 2.11 - 2.29 Peningkatan kadar air tanah dan vegetasi dan penetrasi awan tipis OLI 8 Panchromatic 0.50 - 0.68 Definisi gambar lebih tajam OLI 9 Cirrus 1.36 - 1.38 Peningkatan deteksi kontaminasi awan cirrus BAN 10 BAN 1 10.60 - 11.19 Pemetaan  termal  dan  perkiraan  kelembaban tanah BAN 11 BAN 2 11.50 - 12.51 Pemetaan  termal  dan  perkiraan  kelembaban tanah Sumber: Landsat-8 (L8) Data User Handbook, USGS 2018.
mengenai karakteristik band pada Landsat- 8 dapat dilihat pada Tabel 1.
KSA-Hybrid  adalah  teknik  estimasi luas tanaman padi yang mengkombinasikan antara  metode  Kerangka  Sampel  Area (KSA)  dan Remote  Sensing .  Dengan metode  ini,  fase  tumbuh  tanaman  padi  di setiap  lokasi  sampel  subsegmen  KSA diprediksi dengan model machine learning yang  diterapkan  pada  data  citra  satelit Landsat-8.  Dengan  demikian,  fase  tumbuh tanaman padi pada sampel subsegmen yang terletak  di  daerah remote atau  dengan pembatasan  sosial  ketat  dapat  diprediksi tanpa perlu melakukan kunjungan lapangan.  Kemudian  estimasi  akhir  luasan setiap  fase  seluruh  wilayah  dilakukan menggunakan metode estimasi yang digunakan dalam survei KSA.
KSA-Hybrid  merupakan  salah  satu bentuk  pemanfaatan Big  Data ,  yakni  data citra  satelit,  dan  teknologi  hemat  biaya ( cost-effectivie  technology )  untuk  statistik pertanian  sesuai  rekomendasi United Nations Statistical Division (UNSD, 2017) dan Food  and  Agriculture  Organization (FAO,  2017).  Penerapan remote  sensing diharapkan  dapat  meningkatkan  efisiensi biaya  pelaksanaan  Survei  KSA  dengan mereduksi  beban  kunjungan  lapangan. Dengan  demikian,  isu  mahalnya  biaya operasional  pelaksanaan  Survei  KSA karena pengamatan lapangan yang dilakukan oleh puluhan ribu petugas seperti yang  dinyatakan  Ruslan  (2019)  dapat terselesaikan.

## METODE

## Cakupan Penelitian
Makalah  penelitian  ini  menyajikan hasil  uji  coba  KSA-Hybrid  untuk  wilayah Provinsi  Lampung  dengan  periode  amatan bulan  Juni  2020.  Lampung  dipilih  sebagai lokasi  uji  coba  karena  provinsi  ini merupakan  salah  satu  daerah  potensi produksi  padi  yang  cukup  besar  di  luar Pulau Jawa, serta terdapat beberapa daerah remote yang  cukup  sulit  untuk  diakses karena alasan keamanan dan sebagainya.
Alat dan Bahan
Data yang digunakan pada penelitian ini  terdiri  dari  data  titik  amatan  segmen KSA tahun 2018 sampai dengan 2020; data citra  satelit  periode  September  2018  – Desember  2019  dan  data  amatan  KSA periode  Januari-Desember  2019  sebagai sumber  data  untuk  pemodelan;  serta  data citra  satelit  periode  Januari-Juni  2020 sebagai  sumber  data  prediksi/estimasi  fase amatan  padi.  Data  KSA  diperoleh  dari Subdirektorat  Statistik  Tanaman  Pangan BPS, sedangkan data citra satelit diperoleh dari Google Earth Engine (GEE).
Alat yang digunakan dalam penelitian ini  terdiri  dari  perangkat  lunak  berupa software  R , Google  Earth  Engine ,  dan Notepad++,  serta  perangkat  keras  berupa laptop/personal
computer dengan spesifikasi  yang  mendukung  dan  koneksi internet yang stabil.

## Tahapan KSA Hybrid
Estimasi  luas  tanaman  padi  dengan metode KSA-Hybrid diawali dengan pembentukan  model machine  learning untuk  mengestimasi  fase  tumbuh  tanaman padi  melalui  teknik  klasifikasi  ( random forest ).  Model machine  learning dibangun dengan memanfaatkan data citra satelit dan data  hasil  amatan  Survei  KSA  sepanjang tahun 2019. Tahapan pertama pembentukan model  adalah  mengunduh  nilai band citra satelit  periode  September  2018  sampai dengan Desember 2019 di seluruh titik amat KSA melalui Google Earth Engine (GEE) .
Selanjutnya,  data  citra  tersebut  digabung dengan data KSA Januari-Desember 2019.
Pembentukan  model  menggunakan  data hasil pre-processing . Pre-processing
dilakukan  dengan  mengambil  rataan  nilai band setiap bulan, karena dalam satu bulan terdapat  satu  atau  dua  periode  tangkapan citra; menghitung nilai-nilai indeks spektral dari  beberapa  kombinasi band sebagai variabel  yang  mencirikan/prediktor  fase tumbuh  padi;  dan  membuat  nilai  series  5 bulanan  masing-masing  prediktor  untuk mengamati  perubahan  antar  waktu.  Untuk menghasilkan  model  dengan  prediksi terbaik,  dalam  proses  pembentukan  model juga dilakukan 10-fold cross validation dan
evaluasi  nilai  akurasi,  sensitifitas,  dan spesifitas.
Model yang telah terbentuk selanjutnya  digunakan  untuk  memprediksi fase  tumbuh  tanaman  padi  periode  Juni 2020.  Tahap  pembentukan  model  dan proses  prediksi  fase  tumbuh  tanaman  padi inilah  yang  menerapkan  teknologi  hemat
biaya  ( cost-effectivie  technology )  karena data  tetap  dapat  diperoleh  meskipun petugas tidak dapat melakukan pengamatan ke  lapangan.  Hal  tersebut  berguna  untuk meningkatkan efisiensi biaya dan mengakomodir  penurunan response  rate yang  terjadi  di  tengah  pandemi  Covid-19 saat ini.
Gambar 1. Diagram alir estimasi luas tanaman padi dengan metode KSA rutin (lapangan) dan KSA-Hybrid
Setelah diperoleh fase tumbuh tanaman  padi  dengan  memanfaatkan  data citra satelit dan bantuan machine learning , tahap selanjutnya  yaitu menghitung luasan tanaman  padi.  Proses  penghitungan  luasan hingga  diperoleh  luas  tanaman  padi menurut  fase  dan  strata  (jenis  lahan)  yang dilakukan pada KSA-Hybrid pada dasarnya sama  dengan  proses  penghitungan  pada KSA  lapangan  rutin.  Tahap  pertama  ialah melakukan recoding kode fase berdasarkan kode  amatan  periode  sebelumnya.  Hal  ini dilakukan  untuk  menangkap  adanya  panen di antara 2 (dua) survei dan lahan yang di- bera-kan. Tahapan selanjutnya yaitu menghitung proporsi setiap jenis fase dalam suatu  segmen,  kemudian  merata-ratakan proporsi  tersebut  untuk  level  kecamatan. Pada  tahap  ini,  jenis  lahan  dipisahkan menurut  strata,  yaitu  strata  sawah  yang terdiri  dari  sawah  irigasi  dan  non  irigasi (dinotasikan  dengan  S1  &  S2),  dan  strata tegalan/ladang (dinotasikan dengan S3).
Tahapan selanjutnya
yaitu mengalikan proporsi fase dengan luas baku pada level kecamatan. Untuk strata sawah, maka  dikalikan  dengan  Luas  Baku  Sawah yang ditetapkan oleh Kementerian ATR/BPN  (LBS  2019).  Sedangkan,  untuk strata ladang dikalikan dengan Luas Lahan Pertanian Tanah Kering Semusim berdasarkan  Peta  Neraca  Penatagunaan
Tanah  Nasional  (PTKS  2019).  Sehingga diperoleh  total  luasan  tanaman  padi menurut fase tumbuh (termasuk luas panen) untuk level kecamatan. Estimasi pada level kecamatan  tersebut  kemudian  diagregasi hingga  level  kabupaten/kota  dan  provinsi. Alur  penghitungan  luasan  dengan  KSA- Hybrid secara lebih detail dapat diliat pada diagram alir (Gambar 1).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada Bulan Juni 2020, jumlah sampel segmen  amatan  KSA  yang  harus  diamati ialah sebanyak 960 segmen (8640
subsegmen).  Dari  keseluruhan  sampel tersebut,  90  subsegmen  tidak  berhasil diamati  oleh  petugas  di  lapangan.  Namun, dengan menggunakan metode KSA-Hybrid, maka seluruh amatan pada periode tersebut dapat  diprediksi  berdasarkan  penampakan citra  oleh  satelit.  Selain  itu,  pelaksanaan survei  KSA  di  lapangan  yang  dilakukan selama kurang lebih 7 (tujuh) hari oleh 168 petugas lapangan (untuk Provinsi
Lampung)  dapat  diselesaikan  sekitar  2-3 hari  apabila  fase  tumbuh  diestimasi menggunakan  metode  KSA-Hybrid,  dan hanya  membutuhkan  1  petugas  dengan perangkat  keras  berupa  laptop/PC  dengan spesifikasi  yang  memadai  dan  koneksi internet yang stabil.
Tabel 2. Luas pertanaman padi menurut fase tumbuh hasil estimasi dengan metode KSA- Hybrid (hektar)
Kab/Kota Luas Vegetatif 1 Luas Vegetatif 2 Luas Generatif Luas Standing Crop Luas Panen Total Lampung Barat 1041.78 6.78 1136.61 2185.17 3184.74 Tanggamus 803.17 1237.50 525.99 2566.66 4310.11 Lampung Selatan 3135.48 1260.02 1518.99 5914.49 7627.46 Lampung Timur 7575.49 1487.04 319.88 9382.42 30088.22 Lampung Tengah 5301.83 5058.32 2454.77 12814.92 43536.67 Lampung Utara 0.00 0.00 258.87 258.87 9071.67 Way Kanan 652.98 668.47 2943.69 4265.14 2121.43 Tulangbawang 9201.01 0.00 1145.60 10346.61 8298.28 Pesawaran 4352.78 721.84 565.69 5640.31 2845.29 Pringsewu 810.80 1520.59 6522.68 8854.07 637.43 Mesuji 14007.82 0.00 0.00 14007.82 6797.98 Tulang Bawang Barat 5.31 43.21 68.34 116.87 41.93 Pesisir Barat 990.76 6.10 181.44 1178.30 2685.38 Bandar Lampung 0.00 2.80 21.79 24.59 118.97 Metro 164.42 0.00 0.00 164.42 2715.29 Lampung 48043.64 12012.70 17664.33 77720.66 124080.84
Hasil  estimasi  luas  tanaman  padi menggunakan KSA-Hybrid disajikan menurut fase tumbuh pada level kabupaten/kota  untuk  Provinsi  Lampung periode Juni 2020 seperti pada Tabel 2.
Dari tabel 2, dapat dilihat bahwa luas standing  crop padi  (luas  vegetatif  1  + vegetatif 2 + generatif) lebih kecil daripada luas  panen  total  padi  yaitu  masing-masing sebesar  77,72  ribu  hektar  dan  124,08  ribu
Tabel 3. Perbandingan luas standing crop padi Provinsi Lampung dengan metode KSA rutin (lapangan) dan KSA-Hybrid periode Juni 2020 (dalam hektar)
Kab/Kota Luas Standing Crop Selisih KSA-Hybrid KSA Lapangan Absolut (Hektar) Relatif (%) Lampung Barat 2193,54 3919,41 -1725,87 -44,0 Tanggamus 2549,92 3724,78 -1174,87 -31,5 Lampung Selatan 5545,96 16047,09 -10501,13 -65,4 Lampung Timur 6767,17 12621,32 -5854,15 -46,4 Lampung Tengah 12202,79 30651,67 -18448,88 -60,2 Lampung Utara 121,14 5200,80 -5079,66 -97,7 Way Kanan 4217,56 7277,42 -3059,86 -42,0 Tulangbawang 10043,02 9574,83 468,19 4,9 Pesawaran 5487,18 6501,29 -1014,12 -15,6 Pringsewu 8854,07 10481,58 -1627,51 -15,5 Mesuji 11240,22 21252,71 -10012,48 -47,1 Tulang Bawang Barat 107,98 516,10 -408,12 -79,1 Pesisir Barat 1178,30 4307,29 -3128,99 -72,6 Bandar Lampung 24,59 237,65 -213,06 -89,7 Metro 34,50 113,52 -79,02 -69,6 Lampung 70567,95 132427,46 -61859,51 -46,7
Tabel 4. Perbandingan luas panen padi Provinsi Lampung dengan metode KSA rutin (lapangan) dan KSA-Hybrid periode Juni 2020 (dalam hektar)
Kab/Kota Luas Panen Total Selisih KSA-Hybrid KSA Lapangan Absolut (Hektar) Relatif (%) Lampung Barat 3174,58 1760,32 1414,25 80,3 Tanggamus 5078,83 2133,26 2945,57 138,1 Lampung Selatan 7256,51 2146,51 5110,00 238,1 Lampung Timur 36431,56 15649,87 20781,68 132,8 Lampung Tengah 43372,03 6051,75 37320,29 616,7 Lampung Utara 4410,15 389,50 4020,65 1032,3 Way Kanan 2095,32 149,90 1945,42 1297,8 Tulangbawang 10314,89 10660,92 -346,03 -3,2 Pesawaran 2845,29 404,34 2440,95 603,7 Pringsewu 641,43 354,74 286,69 80,8 Mesuji 4781,37 6158,34 -1376,96 -22,4 Tulang Bawang Barat 41,93 72,80 -30,86 -42,4 Pesisir Barat 2681,38 130,35 2551,03 1957,1 Bandar Lampung 118,97 3,57 115,40 3233,3 Metro 2715,29 2601,77 113,52 4,4 Lampung 125959,52 48667,92 77291,60 159
hektar. Nilai ini berbanding terbalik dengan hasil penghitungan luasan KSA lapangan di mana  luas standing  crop padi  lebih  besar daripada  luas  panen  yaitu  masing-masing sebesar  132,43  ribu  hektar  dan  48,67  ribu hektar.  Perbandingan  luas standing  crop dan luas panen dari kedua metode tersebut untuk  level  kabupaten/kota  dapat  dilihat pada tabel 4.
Dari tabel 3 dan tabel 4 menunjukkan bahwa  terjadi  perbedaan  yang  cukup signifikan  antara  estimasi  luas standing crop dan  luas  panen  hasil  KSA-Hybrid dibandingkan KSA lapangan (lebih dari 100 persen).  Hal  ini  disebabkan  tingkat kesesuaian  antara  hasil  klasifikasi  KSA- Hybrid dan KSA rutin yang bervariasi antar kabupaten/kota  pada  rentang  62-76  persen (akurasi  model  KSA-Hybrid).  Kondisi  ini
Tabel 5. Luas pertanaman padi menurut fase tumbuh hasil estimasi dengan metode KSA- Hybrid
Kab/Kota Akurasi Model (%) Banyak Sampel Segmen Lampung Barat 61,74 42 Tanggamus 69,89 69 Lampung Selatan 67,22 112 Lampung Timur 66,40 162 Lampung Tengah 65,15 177 Lampung Utara 76,02 80 Way Kanan 64,13 56 Tulangbawang 69,44 39 Pesawaran 72,67 44 Pringsewu 74,96 39 Mesuji 75,15 23 Tulang Bawang Barat 76,60 40 Pesisir Barat 66,57 35 Bandar Lampung 75,81 25 Metro 74,23 17
Tabel 6. Hambatan dan tantangan Survei KSA rutin (lapangan) dan metode estimasi KSA- Hybrid
KSA Lapangan KSA-Hybrid ─ Membutuhkan banyak petugas lapangan sehingga cenderung mahal + Proses estimasi dilakukan berdasarkan potret citra satelit yang dapat diunduh secara gratis sehingga cenderung lebih murah ─ Terjadi inkonsistensi titik amatan + Pengambilan titik amatan dapat dipertahankan  pada  koordinat  yang  sama sepanjang  waktu,  sehingga  mengurangi resiko inkonsistensi ─ Adanya  kesulitan  akses  untuk beberapa  daerah,  dan  kendala  di tengah pandemi Covid-19 + Dapat mengcover daerah sulit dan meminimalkan jumlah petugas yang turun ke lapangan ─ Adanya human error (mis- identifikasi oleh petugas) ─ Adanya  tutupan  awan  yang  mempengaruhi kualitas citra satelit dan proses estimasi fase + Akurasi teruji melalui verifikasi dan validasi potret lahan di lapangan ─ Algoritma masih dalam proses pengembangan  sehingga  masih  terdapat banyak  perbaikan  untuk  meningkatkan akurasi + Identifikasi  cukup  mudah,  karena berdasarkan  potret  lahan  yang diambil petugas di lapangan
─ Proses identifikasi dan estimasi fase dihadapkan pada sintaks-sintaks dan algoritma yang cukup sulit sehingga membutuhkan tenaga ahli
mengakibatkan perbedaan hasil perhitungan  proporsi  untuk  setiap  fase tumbuh tanaman padi (kelas), termasuk fase panen,  antara  KSA-Hybrid  dan  KSA  rutin lapangan. Hal ini selanjutnya menghasilkan perbedaan  estimasi  luasan,  termasuk  luas panen,  yang  merupakan  hasil  perkalian antara proporsi kelas dan luas baku (sawah dan  ladang).  Akurasi  model  dan  alokasi sampel  segmen  KSA-Hybrid  menurut kabupaten/kota secara lebih detail disajikan pada tabel 5.
Meskipun  demikian,  KSA-Hybrid cukup menjanjikan untuk terus dikembangkan. Pengembangan dapat dilakukan  dengan  meningkatkan  performa model machine  learning dan  penggunaan citra  satelit  dengan  resolusi  yang  lebih tinggi.
Beberapa  hambatan  dan  tantangan mungkin akan dihadapi baik ketika memilih metode  KSA  lapangan  maupun  metode KSA-Hybrid. Tabel 6 menyajikan identifikasi  hambatan  dan  tantangan  yang mungkin  dihadapi  dari  penggunaan  kedua metode tersebut dalam mengestimasi luasan tanaman padi. Pengembangan KSA-Hybrid yang  didukung  dengan  verifikasi  lapangan diharapkan akan menghasilkan data luasan padi yang berkualitas tinggi, up to date , dan hemat biaya.

## KESIMPULAN
Metode KSA-Hybrid dapat
menghasilkan estimasi luasan tanaman padi dengan  kualitas  yang  cukup  baik.  KSA- Hybrid dapat mengakomodir non response pada  KSA  rutin  lapangan  yang  terjadi karena  petugas  tidak  dapat  melakukan amatan  langsung  ke  lapangan,  terutama  di masa  pandemi  Covid-19  saat  ini.  Tingkat akurasi model KSA-Hybrid yang dibangun dengan bantuan machine learning ( Random Forest  Classification )  untuk  mengestimasi luasan  tanaman  padi  di  Provinsi  Lampung pada bulan Juni 2020 yaitu berkisar antara 62-76%.  Meskipun  terjadi  perbedaan  yang cukup  signifikan  antara  luasan  hasil  KSA lapangan  dan  KSA-Hybrid,  namun  KSA- Hybrid  cukup  menjanjikan  untuk  terus dikembangkan. Pengembangan dapat dilakukan  dengan  meningkatkan  performa
model machine  learning dan  penggunaan citra  satelit  dengan  resolusi  yang  lebih tinggi untuk menghasilkan data luasan padi yang  berkualitas  tinggi, up  to  date ,  dan hemat biaya.

## DAFTAR PUSTAKA
BPN.  (2019). Luas  Lahan  Baku  Sawah Nasional  Tahun  2019 .  Keputusan Menteri  ATR/Kepala  BPN  No.
686/SK-PG.03.03/XII/2019.
Kementerian Agraria dan Tata Ruang/Badan  Pertanahan  Nasional.
Jakarta.
BPS. (2017). Pengantar  Kerangka Sampel
Area .  Website  KSA  BPS.  BPS,
Jakarta. Cited in https://ksa.bps.go.id/index.php . [12
September 2020] BPS.  (2018). Pedoman  Teknis  Pendataan Statistik Pertanian Tanaman Pangan Terintegrasi dengan Metode Kerangka  Sampel  Area (KSA)  2018 . Jakarta: Badan Pusat Statistik. FAO.  (2017). Global  Strategy  to  improve Agricultural  and  Rural  Statistics (GSARS):  Handbook  on  Remote Sensing  for  Agricultural  Statistics . GSARS Handbook: Rome. Ghimire B, Rogan J, Galiano VR, Panday P, Neeti  N.  (2012). An  Evaluation  of
Bagging,  Boosting,  and  Random Forests for Land- Cover Classification in Cape Cod, Massachusetts,  USA .  GIScience  & Remote Sens. 49(5):623–643. https://doi:10.2747/1548- 1603.49.5.623
Hastie T, Tibshirani R, Friedman J. (2009).
The  Elements  of  Statistical  Learning (Data Mining, Inference, and Prediction) . New York [AS]: Springer.
Marsuhandi,  Arif  Handoyo  dkk.  (2019).
Pemanfaatan  Ensemble  Learning Dan  Penginderaan  Jauh  Untuk Pengklasifikasian  Jenis  Lahan  Padi . Prosiding  Seminar  Nasional  Official Statistics  2019.  Politeknik  Statistika STIS.
Jakarta.
https://doi.org/10.34123/semnasoffst at.v2019i1.247
Ruslan,  Kadir.  (2019). Memperbaiki  Data Pangan  Indonesia  Lewat  Metode Kerangka  Sampel  Area .  Center  for Indonesian  Policy  Studies.  Jakarta. https://doi.org/10.35497/287781 Triscowati,  Dwi  Wahyu  dkk.  (2019).
Classification  of  Rice-Plant  Growth Phase  Using  Supervised  Random Forest  Method  Based  on  Landsat-8 Multitemporal  Data .  International Jurnal  of  Remote  Sensing  and  Earth Sains (Ijreses), Volume 16 No 2 2019. https://dx.doi.org/10.30536/j.ijreses.2 019.v16.a3217 Triscowati,  Dwi  wahyu  dan  Wijayanto, Arie  Wahyu.  (2019). Peluang  dan Tantangan Dalam Pemanfaatan Teknologi  Penginderaan  Jauh  dan Machine  Learning  Untuk  Prediksi Data  Tanaman  Pangan  yang  Lebih Akurat. Prosiding  Seminar  Nasional
Official  Statistics  2019.  Politeknik
Statistika STIS. Jakarta. https://doi.org/10.34123/semnasoffst at.v2019i1.230
United  States  Geological  Survey  [USGS]. (2018). Landsat  8  (L8)  Data  User Handbook .  South  Dakota  [USA]: USGS. UNSD.  (2017).  Earth  Observation  for Official  Statistics.  Satellite  Imagery and  Geospatial  Data  Task  Team Report. United Nations.