## HASIL ANALISA KADAR NITROGEN VEGETASI PADI DENGAN DATA HYPERSPECTRAL MENGGUNAKAN INDEX VEGETASI (Studi Kasus: Karawang)
Rohmatul Lathifah, Bangun Muljo Sukojo
Jurusan Teknik Geomatika, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 e-mail: bangunms@gmail.com

## Abstrak
Vegetasi  merupakan  unsur  utama  dalam  rantai  makanan.  Semua  rantai  makanan  rantai  utamanya  dimulai  dengan tanaman atau vegetasi, untuk manusia terutama di Indonesia rantai utama yang paling banyak digunakan adalah padi. Untuk  memenuhi  rantai  utama  tersebut  diperlukan  teknologi  yang  tepat  untuk  memonitor  keberadaan  vegetasi tersebut. Keberadaan vegetasi tersebut dapat dideteksi dari kadar nitrogen yang ada. Semakin besar kadar nitrogen pada  vegetasi  tersebut,  berarti  kemungkinan  untuk  vegetasi  tersebut  bertahan  hidup  sangat  besar.  Teknologi hyperspectral yang memiliki ratusan kanal mampu menyajikan spektral yang kontinu pada setiap objek yang diamati sehingga melalui data hyperspectral kadar nitrogen vegetasi dapat dideteksi dan diamati.
Pemetaan  kadar  nitrogen  vegetasi  dilakukan  pada  citra HyMap dengan  metodeindeks  vegetasi Optimized  Soil- Adjusted Vegetation Index (OSAVI) dan Normalized Different Nitrogen Index (NDNI) yang digunakan untuk mendeteksi kadar  nitrogen  yang  terkandung  dalam  vegetasi  padi  dari  nilai  spektral  yang  ditampilkan.Dari  pemetaan  kadar nitrogen dihasilkan pembagian kelas-kelas kadar nitrogen, 8 kelas untuk hasil olahan menggunakan OSAVI dan NDNI. Kedua  metode  indeks  vegetasi  ini  sama-sama  memiliki  korelasi  yang  kuat  antara  data hyperspectral dan  data fieldspectro yaitu  R=  0,881843  untuk  OSAVI  dan  R=  0,741428  untuk  NDNI.  Hal  ini  menunjukkan  pemetaan  kadar nitrogen vegetasi dengan metode indeks vegetasi OSAVI dan NDNI sama-sama mempunyai korelasi yang kuat. Tetapi jika dibandingkan akan lebih baik menggunakan indeks vegetasi OSAVI.
Kata kunci- HyMap , Indeks Vegetasi, NDNI,  OSAVI, Padi, Vegetasi

## 1. PENDAHULUAN
Daerah  jawa  barat  masih  didominasi  oleh vegetasi. Semua jenis vegetasi merupakan unsur utama  dalam  rantai  makanan.  Vegetasi  utama yang  berada  di  daerah  jawa  barat  adalah  padi, karena  jawa  barat  merupakan  salah  satu penghasil utama padi di Indonesia. Daerah utama yang menghasilkan padi adalah daerah karawang.  Seiring  meningkatnya  konsumsi masyarakat akan beras, dan dikarenakan vegetasi merupakan  rantai  utama  makanan  maka diperlukan  teknologi  yang  tepat  guna  dalam mengestimasi  produktivitas  padi  dan  jumlah vegetasi    untuk  mendukung  tercukupinya ketersediaan  pangan  nasional  dan  pengontrolan jumlah vegetasi di kehidupan.
Status  nitrogen  pada  tanaman  adalah  indikator kunci untuk mengevaluasi pertumbuhan tanaman, peningkatan hasil panen, dan
perbaikan  kualitas  bulir  atau  biji-bijian,  tingkat stress , dan nutrisi dari tanaman tersebut [1].
Untuk  mengontrol  keberadaan  vegetasi  dan jumlah  ketersediaan  padi  pada  khususnya  maka diperlukan suatu teknologi yang dapat memberikan informasi ini. Teknologi penginderaan  jauh  dirasa  tenologi  yang  cocok untuk  memecahkan  masalah  ini,  dikarenakan dapat  memberikan  semua  informasi  yang dibutuhkan.  Ada  dua  macam  penginderaan  jauh yaitu multispectral dan hyperspectral .
Penginderaan  jauh hyperspectral merupakan teknologi  terkini  dari  penginderaan  jauh pengembangan  dari multispectral . Hyperspectral memiliki  kanal  yang  lebih  sempit  dan  lebih banyak  dibandingkan  dengan multispectral sehingga dapat memberikan informasi yang lebih akurat.  Dengan  memiliki  ratusan  bahkan  ribuan kanal  yang  sempit,  data hyperspectral mampu menyajikan  informasi  jauh  lebih  detil  daripada
data  kanal  lebar  dalam  menghitung  variabel- variabel biofisik dan kimia dari tanaman [2].
Menggunakan data hyperspectral dapat diketahui  kadar  biokimia  Nitrogen  melalui pengolahan  bandmath  menggunakan  indeks vegetasi  yang  kemudian  dianalisis  nilai  spektral dan kadar nitrogennya.
Pengukuran  kandungan  nitrogen  maupun crude protein tersebut  dapat  diestimasi  dari  data hyperspectral dari kanopi tanaman [3].
Pengolahan  data  citra hyperspectral untuk mendapatkan kadar nitrogen yang ada menggunakan metode indeks vegetasi Optimized Soil-Adjusted  Vegetation  Index (OSAVI)  dan Normalized  Different  Nitrogen  Index (NDNI). Kedua  metode  diatas  biasanya  digunakan  untuk mendeteksi  kadar  nitrogen  yang  terkandung dalam  vegetasi.  Pembahasan  ini  diharapkan menghasilkan hasil yang akurat dan sesuai dalam pemetaan kadar nitrogen vegetasi terutama padi yang  dominan  yang  kemudian  untuk  dianalisa seberapa besar nilai nitrogen dan persebarannya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  area  studi  yang  digunakan adalah wilayah Kabupaten Karawang, Jawa Barat

## Gambar 1. Lokasi penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini antara lain  adalah  citra HyMap Kabupaten  Karawang dan Data Fieldspectro . Pada penelitian ini proses pengolahan  data  dapat  digambarkan  seperti diagram alir berikut :
Citra HyMap Kabupaten Karawang 2011 Koreksi geometrik RMSE ≤ 1 Piksel Algoritma NDNI Ya Tidak Citra terkoreksi Algoritma OSAVI Citra terklasifikasi berdasarkan NDNI dan OSAVI Analisa Peta Kadar Nitrogen Sesuai Hasil Olahan Metode OSAVI dan NDNI Daerah Karawang Overlay Data Field Spectrometer dari Groundtruth Algoritma NDNI Algoritma OSAVI Nilai Data Field Spectrometer berdasarkan NDNI dan OSAVI

## Gambar 2. Diagram Alir Pengolahan Data
Berdasarkan  diagram  alir  diatas,  secara  umum penelitian  ini  dibagi  menjadi  tahapan  sebagai berikut :
a. Pengolahan  data airborne  HyMap dengan ENVI 4.6
Mengolah dan membaca data HyMap
 Georeferencing
 Koreksi Geometrik (RMSE < 1 pixel)
 Memasukkan bandmath indeks  vegetasi OSAVI  dan  NDNI  untuk  mendapatkan citra yang mengklasifikasi kadar nitrogen. Berikut algoritma dari indeks vegetasi OSAVI dan NDNI OSAVI = (1+0.16)*((R2-R1)/(R2+R1+0.16)) ...(1) NDNI = 𝐿𝑜𝑔 1 𝜌 1510 −𝐿𝑜𝑔( 1 𝜌 1680 )
𝐿𝑜𝑔 1 𝜌 1510 +𝐿𝑜𝑔( 1 𝜌 1680 )
...(2) Keterangan: R1= panjang gelombang ke 1 (680 nm) R2= panjang gelombang ke 2 (800 nm) ρ = panjang gelombang (nm)
b. Pengambilan Data fieldspectrometer
LokasiPeneltian
Pengambilan  data fieldspectrometer dilakukan menggunakan  alat fieldspectrometer  3 .  Reflekan kanopi  daun  diukur  pada  titik  pengukuran  yaitu rumpun  padi  dengan fieldspectrometer dari  atas permukaan  kanopi  daun  dengan  ketinggian  1,  5 meter  dengan  sudut  kemiringan  23,5 o .  Setiap pengukuran  dilakukan  pengulangan  sebanyak minimal  lima  kali.  Reflektan  permukaan  tanah atau  air  di  sawah  pada  setiap  QA  juga  diukur reflektannya.  Prosedur  pengukuran  reflektan dapat diilustrasikan seperti pada Gambar 3.
Gambar 3. Denah pengambilan data Fieldspectrometer Pada setiap Qudrat Area (QA)

## Gambar 4. Pengambilan data Fieldspectrometer
Keterangan gambar:
 p1  s/d  p10  adalah  lokasi  pengukuran spectrometer.
 h1 s/d h5 adalah lokasi hill
 WR adalah lokasi pengukuran white reference
Pengukuran  dimulai  dengan  mengukur  reflektan white  reference  (WR)  kemudian  mengukur reflektan  kanopi  daun  pada  titik  p1  s/d  p5. Sebelum  mengukur  pada  titik  berikutnya dilakukan pengukuran white reference (WR) dan kemudian  dilanjutkan  pengukuran  titik  p6  s/d p10.  Setelah  pengukuran  titik  terakhir  (P10) dilakukan pengukuran white reference sekali lagi, dan  kemudian  dilakukan  pengukuran  reflektan tanah  atau  air  (S)  di  lokasi  yang  sama  dengan p10.  Data  pengukuran  dicatat  dalam  form  dan ditandai titik yang berpasangan dengan kode hill yaitu  tempat  dilakukan  pengukuran  parameter tanaman lainnya.
c. Pengolahan data fieldspectrometer Proses  pengolahan  data  fieldspectrometer  ini dilakukan  untuk  menyamakan  penggunakan band  pada  data  airborne  HyMap  dengan  data fieldspectrometer.  Pada  data  fieldspectrometer dimasukkan  rumus  bandmath  yang  digunakan pada  data  airborne  HyMap,  maka  akan menghasilkan  nilai  yang  hampir  sama  untuk mendapatkan nilai kadar nitrogen.
d. Overlay  hasil  olahan  data  airborne  HyMap dengan data fieldspectrometer.
Proses ini melakukan korelasi antara hasil olahan data  airborne  HyMap  dengan  hasil  olahan  data fieldspectrometer.  Hasil  korelasi  R  ≥  0,60  maka korelasi  kuat  dan  dapat  dikatakan  kedua  data yang digunakan mempunyai hubungan yang baik.
e. Analisa Menganalisa  hasil  yang  didapat  dari  hubungan kedua  data  yang  digunakan  dan  hasil  yang didapat dari hubungan kedua data.
f. Pembuatan peta
Membuat  peta  hasil  olahan  overlay  kedua  data dari  kedua  metode  yang  digunakan  yaitu  OSAVI dan  NDNI.  Hasilnya  berupa  peta  persebaran kadar nitrogen vegetasi padi di daerah Karawang.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Hasil Koreksi Geometrik
Koreksi  geometrik  dilakukan  pada  setiap  lajur dari  citra HyMap .  Sebelum  melakukan  koreksi geometrik  dilakukan  proses georeferencing, setelah  itu  baru  dilakukan  proses  koreksi geometrik  dengan  menggunakan Geometric Lookup  Table (GLT)  yaitu  sebuah  metode pengkoreksian untuk penentuan posisi geospasial pada suatu area dilihat dari lintang dan bujurnya. Data    yang  digunakan  untuk  GLT  ini  berformat .bsq  yang  saya  dapat  dari  BPPT.  Dari  proses koreksi  geometrik  pada  setiap  lajur  didapatkan nilai RMS Error kurang dari 1 pixel sebagai berikut :
Tabel 1. RMS Error tiap lajur
No Lajur Jumlah GCP RMSE 1 5 0.455222 2 5 0.148822 3 5 0.061089
4 5 0.134704 5 5 0.143967 6 5 0.086194 7 5 0.028612 8 5 0.307975 9 5 0.203117 10 5 0.111994
3.2. Hasil mosaik citra Mosaik  citra  adalah  proses  menggabungkan  dua citra  atau  lebih  pada  daerah  yang  bertampalan untuk  memperoleh  luasan  area  sesuai  yang diinginkan. Proses ini diperlukan jika daerah yang akan  dianlisa  pada scene yang  berbeda,  tapi dengan  satu  syarat  yaitu scene yang  akan dimosaik  atau  digabungkan  bertampalan.  Syarat lainnya  adalah  citra  yang  akan  dimosaik  harus sudah terkoreksi.
Gambar 5. Citra proses mozaicking strip 1-10 citra HyMap
3.3. Hasil Olahan Indeks Vegetasi dan Pengkelasan nilai Reflektan Nitrogen
Rentang  nilai  reflektan  nitrogen  hasil  olahan menggunakan bandmath OSAVI  antara  nilai minimal -0.328074 sampai dengan nilai maksimal 1.060669. Sedangkan rentang nilai nitrogen hasil olahan bandmath NDNI  antara  nilai  minimal  -
0.4704718  sampai  dengan  nilai  maksimal
1.3859898.
Tampilan hasil dari citra olahan bandmath OSAVI dan NDNI menunjukan perbedaan struktur warna sesuai  dengan  rentang  hasil  olahan bandmath . Pada  citra  hasil  olahan bandmath OSAVI menunjukan  perbedaan  struktur  warna  yang berbeda-beda mengidikasikan perbedaan rentangnya bermacam-macam pada keseluruhan area  citra,  sedangkan  perbedaan  struktur  warna citra  hasil  olahan  menggunakan  NDNI  tidak begitu banyak perbedaannya hal ini mengindikasikan  perbedaan  rentang  sedikit
macamnya  pada  keseluruhan  area  citra  dalam artian  sebagian  besar  area  menghasilkan  nilai nitrogen yang hampir sama.
Spatial  subsetting yaitu  proses  untuk melakukan pemotongan  citra  atau  data  citra  yang  tidak diperlukan,  tidak  penting  sehingga  dapat mempermudah  proses  komputasi  berikutnya. Pengkelasan  dari  nilai spectral Nitrogen  hasil olahan  dari  memasukkan bandmath OSAVI  dan NDNI.hasilnya seperti berikut:
Gambar 6. Hasil Pengkelasan menggunakan ROI dari citra olahan OSAVI

## Gambar 7. Hasil Pengkelasan menggunakan ROI dari citra olahan NDNI
Dari  hasil  pengkelasan  citra  olahan  OSAVI  dan NDNI  didapatkan  delapan  pengkelasan  rentang nilai  reflektan  nitrogen  yaitu  -0,4  -  0;  0,001  – 0,15; 0,15 – 0,3; 0,3 – 0,4; 0,4 – 0,6; 0,6 – 0,8; 0,8 – 1,00; 1,00 – 1,4.
Total  piksel  pengkelasan  dari  OSAVI  adalah 25.674.421 sedangkan jumlah piksel pengkelasan NDNI  adalah  23.756.809.  Perbedaan  jumlah  ini menandakan  ada  beberapa  unsur  yang  ada dibumi  terdeteksi  menggunakan  bandmath OSAVI  tetapi  tidak  terdeteksi  menggunakan bandmath NDNI.
3.4. Model Estimasi Nitrogen
Dalam  menghitung  ground  model  estimasi nitrogen  dilakukan  dengan  ekstrasi    data reflektan
padi Fieldspectro. Dengan
menggunakan  data  Citra  HyMap  dicari  nilai indeks  vegetasi,  kemudian  dilakukan  proses korelasi dengan data nitrogen Fieldspectro untuk mendapatkan  persamaan  model.  Adapun  hasil korelasi dari indeks vegetasi dan nitrogen sebagai berikut :
Gambar 8. Kurva hasil regresi antara indeks vegetasi OSAVI (680,800) dengan data fieldspectro(680,800)
Gambar 9. Kurva hasil regresi indeks vegetasi NDNI(1510,1680) dengan data fieldspectro(1510,1680).
Dari  data  perhitungan  regresi  dapat  dirangkum hasilnya dalam tebel berikut:

## Tabel 2. Hasil regresi data HyMap dan data fieldspectro
Paramete r (X) Hasil Regresi Koefisien Determin asi (R²) Koefisien Korelasi (R) RMSE OSAVI (680,800) Y=  1,4502x  - 0,3053 0,7776 0,881843 0,7661 NDNI(151 0,1680) Y=  0,8089x  - 0,0329 0,5497 0,741428 0,7656
Dari  hasil  korelasi  antara  index  vegetasi  data HyMap  dengan  data  fieldspectro  tanaman  padi
dihasilkan  bahwa  hasil  korelasi  index  vegetasi data  HyMap  OSAVI  dengan  data  fieldspectro  lah yang  lebih  baik  dibandingkan  menggunakan index  vegetasi  data  HyMap  NDNI  degan  data fieldspectro.
Dari  hasil  regresi  antara  index  vegetasi  data HyMap  dengan  data  fieldspectro  didapatkan model  terbaik  yang  mempunyai  koefisien determinasi  (R²)  ≥  0,5.  Model  yang  memiliki koefisien determinasi baik adalah OSAVI(680,800)  dengan    koefisien  determinasi (R²)  sebesar  0,7776  dan  koefisien  korelasi sebesar  0,881843.  Sedangkan  model  NDNI menghasilkan  koefisien  determinasi  (R²)  sebesar 0,5497 dan koefisien korelasi sebesar 0,7411428. Dari  hasil  korelasi  kedua  index  vegetasi  data HyMap  dengan  data  fieldspectro  sama-sama mempunyai  korelasi  yang  cukup  kuat  karena kedua    nilai  korelasinya  (R)  ≥  0,600.  Untuk korelasi  dari  OSAVI  memiliki  hubungan  yang sangat kuat karena nilai korelasi (R) ≥ 0,80.
3.5. Perbandingan  Hasil  Panjang  Gelombang Optimal Dengan Penelitian Terdahulu
Panjang  gelombang  optimal  yang  terpilih  dalam studi  ini  adalah  680  nm(0.680  µm)  dan  800 nm(0.800  µm)  yaitu  menggunakan  metode indeks  vegetasi  OSAVI  yang  memiliki  korelasi sebesar  0,881843.  Sedangkan  pada  penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Dra. Nadirah, M.Sc (2009)  untuk  spektal  indeks  ( pairing  band ) setelah  melalui  proses  uji silang  dengan  metoda LOOCV( Leave  One  Out  Cross  Validation )  dan  6 Fold,  panjang  gelombang  yang  optimal  yaitu pada 0.735 µm dan 0.790 µm untuk SRSI( Simple Ratio  Spectral  Index ),  0.715  µm  dan  0.790  µm untuk  NDSI( Normalized  Difference  Spectral Index ),  0.715  µm  dan  0.790  µm  untuk  SASI( Soil Adjusted Spectral Index ), 0.715 µm dan 0.790 µm untuk  RDSI( Renormalized  Difference  Spectral Index ).  Dari  kesemua  panjang  gelombang  yang optimal  diatas  dimulai  pada  daerah  panjang gelombang Red  Edge .  Daerah  ‘ red  edge ’ merupakan  daerah  transisi  dari  absorbsi  klorofil yang  kuat  kepada  reflektansi  NIR  [4].  Panjang gelombang  terpilih  tersebut  adalah  informasi yang  potensial  untuk  mengetahui  status pertumbuhan  dan  perkembangan  tanaman  padi yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  N
y = 1.450x - 0.305 R² = 0.777 0 0.5 1 0 0.5 1 H YM A P FIELD OSAVI OSAVI Linear (OSAVI) y = 0.808x - 0.032 R² = 0.549 0 0.05 0.1 0.15 0 0.1 0.2 H YM A P FIELD NDNI NDNI Linear (NDNI)
dengan  koefisien  determinasi  yang  besar  dan RMSE yang kecil.
3.6. Analisa  Uji  Korelasi  Hasil  Estimasi  Nilai Nitrogen
Analisis  korelasi  bertujuan  untuk  mengetahui derajat  hubungan  linier  antara  dua  variabel secara  kuantitatif.  Korelasi  searah  jika  nilai koefesien korelasi bernilai positif; sebaliknya jika nilai koefesien korelasi bernilai negative, korelasi disebut tidak searah.

## Tabel 3. Pedoman Interpretasi Koefisien Korelasi
Interval Koefisien Tingkat Hubungan 0,00 – 0,199 SangatRendah 0,20 – 0,339 Rendah 0,40  –  0,599 Sedang 0,60 – 0,799 Kuat 0,80 -1,00 SangatKuat Sumber : Sugiyono, 2007
Hasil  perhitungan  uji  korelasi  pada  tabel  4 tersebut  termasuk  korelasi  sangat  kuat  (0,80  – 1,00)  untuk  OSAVI  dan  korelasi  kuat  (0,60  – 0,799)  untuk  NDNI.  Koefisien  korelasi  bernilai positif  (+)  artinya  hubungan  antara  data  HyMap dengan  data  fieldspectro  tersebut  satu  arah, sehingga  jika  nilai  spectral  pada  data  HyMap semakin  tinggi  maka  nilai  spectral  pada  data Fieldspectro juga semakin tinggi, dan sebaliknya. Setelah  diperoleh  nilai  korelasi,  maka  dilakukan uji  signifikansi  data  atau  uji  T.  Berikut  hasil  dari uji  T  dengan  menggunakan  tingkat  kepercayaan 95%, α = 0,05

## Tabel 4. Uji Signifikasi Data
Parameter(X)  Hasil Korelasi  Nilai t hitung Nilai t tabel OSAVI 0,881843 8,569066788  1,721 NDNI 0,741428 5,063230013  1,721 Sumber : Hasil Perhitungan
Dari  hasil  uji  T  diketahui  bahwa  nilai  t  hitung  > nilai  t  tabel,  sehingga  Ho  ditolak,  artinya hubungan  antara  spectral  HyMap  dengan spectral fieldspectro tersebut signifikan.
3.7. Pembentukan  Algoritma  Airborne  HyMap dari Ground Model
Dari  hasil  regresi  pembentukan  ground  model menggunakan  OSAVI  dan  NDNI,  didapatkan korelasi yang kuat dengan data fieldspectro pada ground  model OSAVI yang mempunyai R ² ≥ 0,5.
Tabel 5. Hasil Ground Model Parameter (X) Model (R²) OSAVI (680,800) Y=1,4502((1+0.16)*((R800- R680)/(R800+R680+0.16))) – 0,3053 0,777 6 NDNI(151 0,1680) Y = 0,8089 𝐿𝑜𝑔 1 𝜌 1510 −𝐿𝑜𝑔 ( 1 𝜌 1680 )
𝐿𝑜𝑔 1 𝜌 1510 +𝐿𝑜𝑔 ( 1 𝜌 1680 ) - 0,0329 0,549 7
3.8. Peta Distribusi Nitrogen
Hasil  akhir  yang  didapat  dari  proses  pengolahan algoritma  ini  adalah  pembuatan  peta  distribusi kadar nitrogen di kabupaten karawang. Peta yang didapat  ada  dua  macam,  peta  hasil  olahan algoritma OSAVI dan peta hasil olahan algoritma NDNI
Gambar 10. Peta Persebaran Kadar Nitrogen Hasil Olahan OSAVI
Gambar 11. Peta Persebaran Kadar Nitrogen Hasil Olahan NDNI
Dari  hasil  peta  ini  didapatkan  luasan  sebagai berikut:
Tabel 6. Luas area setiap kelas rentang nilai Reflektan kadar nitrogen hasil olahan OSAVI
Kelas  Rentang Nilai Reflektan Kadar N Luas (m²) 1. -0,4 - 0 5.861.595,57 2. 0,001 – 0,15 48.231.922,98 3. 0,15 – 0,3 57.275.545,424 4. 0,3 – 0,4 30.626.973,704 5. 0,4 – 0,6 61.956.389,852 6. 0,6 – 0,8 134.358.834,835 7. 0,8 – 1,00 126.605.261,307 8. 1,00 – 1,4 2.916.491,759 Total Luas 467.833.015,431 Tabel 7. Luas area setiap kelas rentang nilai reflektan kadar nitrogen hasil olahan NDNI Kelas  Rentang Nilai Reflektan Kadar N Luas (m²) 1. -0,4 - 0 441,002 2. 0,001 – 0,15 564,480 3. 0,15 – 0,3 687,958 4. 0,3 – 0,4 35,280 5. 0,4 – 0,6 375.679,069 6. 0,6 – 0,8 465.211.376,270 7. 0,8 – 1,00 3.016,444 8. 1,00 – 1,4 211,681 Total Luas 465.592.012,184
Diketahui  dari  kedua  hasil  olahan  Nitrogen menggunakan  dua  metode  yang  berbeda  pada daerah  yang  sama  menghasilkan  kelas  yang berbeda.  Metode  OSAVI  dibagi  menjadi  8  kelas rentang nilai reflektan nitrogen, sedangkan untuk NDNI  dibagi  menjadi  9  kelas  rentang  nilai nitrogen.  Luasan  dan  rentang  nilai  yang dihasilkan  dari  olahan  kedua  metode  pun berbeda, hal ini dikarenakan panjang gelombang yang digunakan untuk mendeteksi kadar nitrogen berbeda dan rentang yang dideteksipun berbeda. Metode  OSAVI  dapat  mendeteksi  rentang  nilai nitrogen  yang  lebih  panjang  dari  pada  metode NDNI.  Hasil  rentang  yang  dikelaskanpun  lebih bervariasi,  ini  menunjukkan  bahwa  metode OSAVI  lebih  baik  digunakan  untuk  mendeteksi kadar  nitrogen  dibandingkan  dengan  metode NDNI.  Hasil  yang  ditunjukkan  OSAVI  lebih  baik dikarenakan panjang gelombang yang digunakan untuk mendeteksi nitrogen berada pada panjang gelombang red  edge  position ,  yaitu  antara panjang gelombang 600-800 nm. Red edge dapat berperan sebagai sistem prediksi yang cepat dan presisi terhadap parameter biokimia (kandungan N)  [5].  Semua  pengukuran  pada Red  Edge
Position kelihatannya  relatif  sensitif  terhadap variasi  kondisi  atmosfir  dan  pengaruh  air  atau tanah,  dan  hal  ini  diperkuat  oleh  penemuan- penemuan dalam beberapa penelitian sebelumnya [6].
3.9. Kadar Nitrogen dalam Daun
Dalam  penelitian  terdahulu  yang  mendiagnosa penyerapan  N  dari  beberapa  dosis  pemupukan terhadap perkembangan tanaman padi didapatkan  variasi  nilai  statistik  dari  parameter biokimia  (kandungan  N  daun)  dengan  nilai  N minimum 0.29gr/100gr dan maksimum
2.39gr/100gr.
Gambar 12. Nilai kandungan N daun (gr/100gr) tanaman padi berdasarkan HST pada berbagai dosis pemupukan

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  penelitian  ini  dapat  diambil  beberapa kesimpulan, yaitu:
Dari  hasil  pengolahan  data  untuk  mengetahui kadar  nitrogen  dalam  vegetasi  dapat  digunakan metode OSAVI dan NDNI.
Dari  metode  NDNI  dan  OSAVI  lebih  baik menggunakan  metode  OSAVI  karena,  hasil korelasi  untuk  OSAVI  R=  0,881843  bisa  diartikan nilai  korelasinya  sebesar  88%  sedangkan  nilai korelasi  untuk  NDNI  adalah  R=  0,741428  dalam artian nilai korelasi sebesar 74%.
Kelas  nilai  reflektan  kadar  nitrogen  yang didapatkan dari hasil olahan menggunakan kedua metode diatas adalah:
Kelas 1:  -0,4 - 0 Kelas 2:  0,001 – 0,15 Kelas 3: 0,15 – 0,3 Kelas 4: 0,3 – 0,4 Kelas 5: 0,4 – 0,6
Kelas 6:  0,6 – 0,8
Kelas 7: 0,8 – 1,00 Kelas 8: 1,00 – 1,4
Hasil  luasan  untuk  kadar  nitrogen  menggunakan metode OSAVI adalah 467.833.015,431m² sedangkan  untuk  metode  NDNI  luasannya sebesar 465.592.012,184m².
Dalam  penelitian  ini  untuk  metode  NDNI  hasil yang  didapat  tidak  begitu  bagus,  hanya didapatkan  kelas  dengan  nilai  reflektan  kadar nitrogen  0,6  –  0,8  dengan  luasan  yang mendominasi  sebesar  465.211.376,270  m²  dari luasan total sebesar 465.592.012,184 m². Hal  ini dikarenakan  nilai  panjang  gelombang  yang dimasukkan  untuk  metode  ini  tidak  sesuai dengan  panjang  gelombang  untuk  NDNI  serta besar  nilai  reflektan  yang  dihasilkan  oleh  NDNI berbeda dengan metode OSAVI.

## DAFTAR PUSTAKA
Knipling, E.B., (1970), “Physical and physiological basis for  the  reflectance  of  visible  and  near- infrared  radiation  from  vegetation”, Remote  Sensing  of  Environment,  Vol.  1, hal. 155–159.
Wang  et  al.  2008.  “Optimal  wave  kanal  identification for estimation of leaf area index of paddy rice” Journal of Zheijang UniversityScience B. 9 (12) 953-963.
]Wahid, D.A., Ishiguro, E., Shimotashiro, T., Hirayama, S., Ueda, K., (2003), “Study on relationship among  LAI,  DW,  fPAR  and  spectral reflectance  in  paddy  rice”,  Journal  of Agriculture and Meteorology., Vol. 59, N0. 1, hal. 13-21.
Lichtenthaler,  H.  K.  (1996),  “Vegetation  Stress:  An Introduction  to  the  Stress  Concept  in Plants”, Journal of Plant Physiol, Vol. 148, hal. 4–14.
Nadirah, Muljosukojo, B., Hariyanto, T., Sadly, M., Evri, M.,  Mulyono,  S.,.”  Prediksi  kandungan nitrogen  daun  padi  dengan  analisis pergeseran  tepi  kanal  merah  (red  edge shift)  data  hyperspectral”.  Jurnal  Sains dan  Teknologi  Indonesia  (ISTI)  BPPT Volume 11 Nomor 3, Desember 2009.
Baret, F., Jacquemoud, S., G., Leprieur, C., and Guyot, G.,  (1990),  “Are  spectral  shifts  an operational  concept?  Critical  analysis  of theoretical  and  experimental  results”,  In: Proc. Airborne Geoscience Workshop, 4-5 June, Jet Propulsion Laboratory, California Institute  of  Technology  Pasadena,  CA, USA, hal. 58-71.