## IDENTIFIKASI TINGKAT STRES TANAMAN PADI DENGAN RICE PADDY STRESS INDEX (RPSI) PADA CITRA LANDSAT-8
Abdi Sukmono* 1 , Arwan Putra Wijaya 2
1,2 Departemen Teknik Geodesi, Fakultas Teknik - Universitas Diponegoro Jl Prof Sudarto, SH. Tembalang, Semarang Telp.(024)76480785,  76480788 e-mail: * 1 abdi.sukmono@ft.undip.ac.id

## Abstrak
Padi  merupakan  merupakan  makanan  pokok  utama  bagi  masysrakat  Indonesia.  Hampir  95  %  masyarakat  Indonesia mengkonsumsi  padi.  seiring  dengan  peningkatan  jumlah  penduduk  di  Indonesia  maka  tingkat  konsumsi  padi  setiap tahunnya  mengalami  peningkatan.  Namun  disisi  lain,  jumlah  lahan  sawah  mengalami  penurunan  karena  adanya perkembangan  permukiman  dan  industri.  Akibatnya  usaha  pemenuhan  kebutuhan  konsumsi  beras  harus  lebih mengedepankan metode intensifikasi pertanian. Program intensifikasi pertanian ini memerlukan data penunjang yang baik.  Salah  satu  data  penunjang  yang  dibutuhkan  adalah  kondisi  kesehatan  tanaman  yang  dapat  direpresentasikan dalam  data  tingkat  stres  tanaman  padi.  Pemantauan  tingkat  stres  tanaman  padi  dapat  dilakukan  dengan menggunakan metode penginderaan jauh berbasis citra satelit. Salah satunya citra satelit Landsat-8 dengan algoritma tertentu.  Dalam  penelitian  ini  dibentuk  suatu  modifikasi  algoritma  Rice  paddy  Stress  Index  (RPSI)  yang  diperoleh dengan  mengintegrasikan  Leaf  Water  Canopy  Index  (LWCI)  dan  Enhanced  Vegetetion  Index  (EVI).  LWCI  digunakan sebagai representasi kandungan air pada vegetasi dan EVI digunakan sebagai representasi tingkat kehijauan tanaman yang  terkait  dengan  kandungan  klorofil.  Tanaman  yang  mengalami  penurunan  kesehatan  maka  akan  mengalami penurunan kandungan klorofil dan air. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahawa pada tahun 2015 musim tanam 2 di Kabupaten Kendal terdapat 1696,26 ha sawah terindikasi mengalami stres dan 3493,85 Ha sawah memiliki potensial stres . Hasil uji akurasii menunjukkan metode algoritma RPSI memiliki ketelitian sebesar 75% untuk penentuan tingkat stres tanaman padi.
Kata kunci — Padi, Stres tanaman, Landsat-8

## Abstract
Rice is the main staple food for Indonesian society. Almost 95% of Indonesians consume rice. Along with the increasing population in Indonesia, the level of rice consumption each year has increased. But on the other hand, the amount of paddy fields has decreased due to the development of settlements and industry. Consequently, the business of fulfilling rice consumption needs should prioritize agricultural intensification method. This agricultural intensification program requires good supporting data. One of the supporting data required is a plant health condition that can be represented in data on rice stress levels. Monitoring the stress level of rice plants can be done using remote sensing methods based on satellite imagery. One of them is Landsat-8 satellite imagery with certain algorithm. In this research, a modification algorithm of Rice Paddy Stress Index (RPSI) was obtained by integrating Leaf Water Canopy Index (LWCI) and Enhanced Vegetation  Index  (EVI).  LWCI  is  used  as  a  representation  of  water  content  in  vegetation  and  EVI  is  used  as  a representation of the greenish level of plants associated with chlorophyll content. Plants that experience a decrease in health  will  decrease  the  content  of  chlorophyll  and  water.  The  results  of  this  study  indicate  that  in  2015  planting season  2  in  Kendal  Regency  there  are  1696.26  ha  of  rice  fields  indicated  experiencing  stress  and  3493.85  Ha  of  rice fields  have  a  potential  stress.  The  result  of  validation  test  shows  that  RPSI  algorithm  method  has  75%  accuracy  for determining rice stress level.
Keywords — Paddy, Plant stress, Landsat-8

## PENDAHULUAN
Padi  merupakan  tanaman  penghasil  beras  yang banyak  dibudidayakan  di  Indonesia.  Konsumsi beras  penduduk  Indonesia  mencapai  102  kg  per kapita per tahun. Hal ini, dinilai oleh Kementerian
Pertanian  merupakan konsumsi yang  cukup  tinggi. Bahkan  hampir  dua  kali  lipat  dari  konsumsi  beras dunia  yang  hanya  60  kg  per  kapita  per  tahun.  Di Asia,  konsumsi  beras  Indonesia  adalah  yang tertinggi. Tingginya angka konsumsi beras nasional
lantaran  beras  menjadi  bagian  yang  tidak dipisahkan dari budaya pangan nasional. (Neraca, 2013).  Untuk  memenuhi  konsumsi  beras  yang semakin  meningkat  ini  maka  diperlukan  usaha peningkatan produksi padi.
Peningkatan  produksi  padi  dapat  dilakukan dengan  cara  diversifikasi  lahan  pertanian  dan intensifikasi  lahan  pertanain.  Namun,  saat  ini pencetakan  lahan  pertanian  baru  sangat  tidak dapat  mengimbangi  konversi  lahan  pertanian yang  berubah  menjadi  pemukiman  dan  industri. Oleh  karena  itu  cara  yang  paling  baik  untuk peningkatan produksi padi saat ini adalah dengan intensifikasi  pertanian.  Untuk  melakasanakan program  ini  diperlukan  manajemen  kesehatan tanaman  yang  baik. Salah  satu  data  penunjang yang  dibutuhkan  adalah  kondisi  kesehatan tanaman  yang  dapat  direpresentasikan  dalam data tingkat stres tanaman padi.
Data  kesehatan  tanaman  dapat  dilihat  dari tingkat    stres  tanaman.  Stres  tanaman  ini  dapat disebabkan  karena  serangan  hama  maupun penurunan  kandungan  zat  penting  (karitenoid, nitrogen, klorofil dan air). Secara umum tanaman dengan stres rendah akan mempunyai kemungkinan produktivitas yang tinggi. Identifikasi  stres  tanaman  secara  spasial  juga diperlukan untuk mengatasi penurunan kesehatan  tanaman  yang  sangat  berhubungan terhadap  pemberian  nutrisi  dan  pencegahan hama.
Pendeteksian stress tanaman secara konvensional  membutuhkan  waktu  yang  cukup lama  dan  tenaga  yang  memadai.  Padahal kebutuhan  data  stres  tanaman  diperlukan  cepat dan berkelanjutan untuk mendukung 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. Metode  Penginderaan  jauh  dapat  memberikan solusi untuk pendeteksian stress tanaman secara cepat  untuk  skala  area  yang  luas.  Apalagi perkembangan  teknologi  penginderaan  jauh sekarang telah berkembang cukup pesat.
Beberapa  metode  penginderaan  jauh  dapat digunakan  untuk  pendeteksian  stres  tanaman padi. Salah satunya adalah dengan memanfaatkan berbagai kombinasi index vegetasi.  Namun,  saat  ini  belum  ada  algoritma yang  benar-benar  cukup  tepat  untuk  identifikasi
tingkat  stes  tanaman  padi.  Oleh  karena  itu penelitian  ini  akan  memodifkasi  algoritma  dengan mengintegrasikan Leaf Water Content Index (LWCI) dan Enhanced Vegetation Index (EVI) menjadi Rice Paddy  Stress  Index  (RSPI)  dengan  citra  satelit Landsat-8.  LWCI  digunakan  sebagai  representasi kandungan  air  pada  vegetasi  dan  EVI  digunakan sebagai  representasi  tingkat  kehijauan  tanaman yang  terkait  dengan  kandungan  klorofil.  Tanaman yang  mengalami  penurunan  kesehatan  maka  akan mengalami penurunan kandungan klorofil dan air . Leaf  Water  Content  Index (LWCI)  adalah  indeks yang  menunjukkan  kandungan  moisture  kanopi daun.  Anazawa  (2000)  memanfaatkan  LWCI dengan citra landsat  TM untuk pemetaan vegetasi hutan. LWCI ini diformulasikan sebagai berikut :
Dimana  G  merupakan  indeks  tanah  yang  biasanya untuk daerah vegetasi canopy bernilai 1, kemudian NIR  merupakan  reflektan  pada  saluran  Near Infrared  (0,8-1,4µm)  dan  SWIR  merupakan reflektan  pada  saluran  Shortwave  Infrared  (1,4- 3µm).
Sedangkan,  Enhanced  Vegetation  Index  (EVI) merupakan  salah  satu  pengembangan  indeks vegetasi yang merupakan penurunan dari SAVI dan ARVI.  EVI  (Enhanced  Vegetation  Index)  yang  lebih tahan  terhadap  pengaruh  komposisi  aerosol atmosfir  dan  pengaruh  variasi  warna  tanah  Agar tahan terhadap distorsi atmosfir, EVI menggunakan informasi  kanal  cahaya  biru.  Algoritma  EVI  juga dirancang agar memiliki sensitifitas yang lebih baik terhadap  citra  daerah  sangat  hijau  (subur  dan lebat)  (Huete,  1997).  Adapun  EVI  diformulasikan sebagai berikut :
Dimana  L  merupakan  Perataan  nonlinier  dari kanopi  daun.  C1  dan  C2  merupakan  koefisien aerosol  yang  masing-masing  bernilai  6  dan  7,5,.  G merupakan gain factor bernilai 2,5 dan ρ NIR,  RED,  BLUE merupakan  nilai  reflektan  saluran  NIR,  merah  dan biru. EVI lebih responsif  untuk penentuan struktur kanopi termasuk Leaf Area Index (LAI), jenis kanopi, fisiogonomi  tanaman  dan  arsitektur  kanopi. Dengan  faktor  kandungan  kanopi  air  dan  kondisi kehijauan tanaman kombinasi antara EVI dan LWCI
.......... (1)
.......... (2)
menjadi  RPSI  diharapkan  dapat  dimanfaatkan untuk identifikasi tingkat stres tanaman padi.

## METODE
Penelitian  ini  dilakukan  di  Kabupaten  Kendal dengan  data  uji  tahun  2015.  Kabupaten  Kendal merupakan  salah  satu  kabupaten  yang  manjadi penyangga  pangan  nasional.  Dari  seluruh  luas lahan  yang  ada  di  Kabupaten  Kendal,  76,12  % digunakan untukusaha pertanian (sawah, tegalan, tambak,  dan  kolam).  Menurut  data  Statistik Tanaman Pangan Jawa Tengah Tahun 2015 (Dinas Pertanian  dan  Tanaman  Pangan  Provinsi  Jawa Tengah, 2016) menyebutkan di Kabupaten Kendal terdapat    2.056Ha  sawah  mengalami  kekeringan dan 1.055 mengalami puso atau gagal panen.

## Gambar 1. Lokasi Penelitian

## Metode Tingkat Stres Padi
Tingkat  stres  tanaman  padi  dalam  penelitian  ini diperoleh  dengan  Rice  Stress  Index  (RSI).  Indeks RSI  ini  didapat  dengan  mengintegrasikan  antara LWCI  dan  EVI  dimana  LWCI  digunakan  untuk mengidentifikasi  stres  dilihat  dari  tingkat moisture dan biomassa daun, dan EVI mengidentifikasi  stres  dilihat  dengan  tingkat kehijauan daun. Indeks LWCI dan EVI dikombinasikan dengan melakukan rerata diantara  keduanya.  Hal  ini  dilakukan  dengan dasar karena padi pada fase awal memiliki tingkat kehijauan  yang  rendah,  tetapi  secara  air  pada fase  ini  akan  sangat  dibutuhkan.  Sedangkan  jika fasenya semakin naik (kehijauan juga naik hingga fase  generatif)  maka  kebutuhan  air  tidak  akan sebanyak  fase  awal.  Dasar  saling  melengkapi antara  tingkat  air  dan  kehijauan  ini  yang digunakan  dalam  menyusun  RPSI.  Adapun persamaan  RPSI  yang  digunakan  adalah  sebagai berikut :
Identifikasi  stres  tanaman  padi  metode  ini diperuntukkan  untuk  tanaman  padi  pada  fase vegetatif dan reproduktif. Untuk fase Ripening atau pemasakan  daun  padi  sudah  mulai  mengering sehingga  sulit  untuk  dibedakan  antara  yang  stres dan  tidak.  Oleh  karena  itu  identifikasi  dengan metode  ini  membutuhkan  data  fase  tumbuh  yang diidentifikasi  dengan  metode  NDVI    sesuai penelitian Sari (2015).
Metode ini coba diterapakan pada data citra bulan Mei  tahun  2015  di  kabupaten  Kendal.  Hasil pengolahan  metode  RSPI  ini  kemudian  digunakan untuk  identifikasi  stres  tanaman  padi.  Data lapangan  hasil  survei  bencana  kekeringan  dan hama  wereng  dijadikan  sebagai  dasar  uji  validasi dari metode RPSI ini.

## Diagram Alir Penelitian
Citra landasat 8 : 29 Mei dan 14 Juni 2015 Koreksi Geometrik Peta RBI skala 1 : 25000 RMS <= 0,5 piksel Tidak Koreksi Radiometrik Ya Meta data citra Perhitungan Leaf Water Content Index (LWCI)
Perhitungan Enhanced Vegetation Index (EVI)
Perhitungan Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) Peta Fase Tumbuh tanaman padi Model Rice Stress Index (RSI) Overlay Peta Tingkat stres tanaman padi Validasi Data Survei Lapangan

## Gambar 2. Diagram Alir Penelitian
Keterangan:
1. Koreksi  geometrik  dikoreksi  secara image  to map dengan  menggunakan  pertampalan  data vektor  peta  RBI(Rupa  Bumi  Indonesia) Kabupaten Kendal dengan skala 1:25.000. GCP (Ground  Control  Point) yang  digunakan  dipilih pada daerah yang memiliki kenampakan jelas.
2. Proses kalibrasi radiometrik dilakuakan dengan  konversi Digital  Number ke  reflektan dengan  melakuakan  perhitungan  Top  of
.......... (3)
Athmosperic (TOA) Reflektan dengan memperhitungkan sudut matahari.
3. Proses  perhitungan Leaf  Water  Content
(LWCI), Enhanced Vegetation Index (EVI dan Fase Tumbuh dilakukan dengan inputan data reflektan.
4. Pembentukan  model  Rice  Stress  Index  (RSI) diperoleh  dengan  mengintegrasikan  LWCI dan EVI.
5. Data  RSPI  dipadukan  dengan  data  fase tumbuh yang diturunkan dari data NDVI.
6. Hasil  Peta  Tingkat  Stres  Tanaman  Padi  Kab. Kendal  Tanggal  29  Mei  2015  divalidasi dengan survei lapangan .

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Transformasi LWCI
Pada  penelitian  ini  digunakan  LWCI  sebagai pendekatan  moisture  stress  tanaman  .  Adapun hasil  transformasi  nilai  LWCI  berdasarkan pengolahan  data  yang  dilaksanakan,  diperoleh rentang nilai antara -0,351 sampai dengan 0,985. Hasil  persebaran  nilai  LWCI  dapat  ditunjukkan Gambar 3.

## Gambar 3. Hasil transformasi LWCI
Hasil  transformasi  LWCI  menunjukkan  lahan vegetasi  pada  Kendal  bagian  utara  memiliki  nilai LWCI  yang  lebih  rendah.  Hal  ini  dapat menunjukkan  tingkat moisture vegetasi  dibagian utara  lebih  rendah  daripada  bagian  selatan. Tingkat  moisture  yang  lebih  rendah  ini  dapat diindikasikan adanya moisture stress. Akan tetapi bisa  saja  juga  lahan  pada  bagian  utara  sedang mengalami  fase  tumbuh  padi  reproduktif  dan fase  bera.  Dimana  pada  fase  ini  tanaman  padi cenderung  kering  (untuk  reproduktif)  dan  tanpa
tanaman  disertai  tanah  yang  kering  (untuk  fase bera).

## Hasil Transformasi EVI
Indeks  EVI  dalam  penelitian  ini  digunakan  untuk menunjukkan tingkat kehijauan dari tanaman. Nilai kehijauan  ini  digunakan  sebagai  alat  untuk mengidentifikasi tingkat kesehatan yang dihubungkan  dengan  tingkat  stres  tanaman. Semakin hijau tanaman padi diasumsikan mempunyai kesehatan yang lebih baik. Namun hal ini  juga  harus  mempertimbangkan  fase  tumbuh padi karena pada fase yang berbeda tentu memiliki range  normal  kehijauan  yang  berbeda.  Hasil  nilai indeks  EVI  di  wilayah  Kendal  pada  tanggal  29  Mei 2015  terdapat  pada  rentang  -0,137  samapai dengan  0,554.  Adapun  sebaran  nilai  EVI  dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Hasil Transformasi EVI
Hasil transformasi EVI menunjukkan bahwa wilayah bagian  selatan  yang  di  dominasi  oleh  hutan memiliki  nilai  EVI  pada  rentang  0,4  sampai  0,55 sedangkan  pada  bagian  utara  yang  didominasi sawah  dan  kebun  nilai  EVI  nya  menurun. Sedangkan  pada  wilayah  laut  dapat  terlihat  nilai EVI  dibawah  0  yang  menunjukkan  ketiadaan vegetasi.

## Analisa Fase Tumbuh Padi
Fase  tumbuh  padi  menjadi  elemen  biofisik  yang sangat  penting  dalam  identifikasi  lahan  padi terutama  untuk  identifkasi  kesehatan  dan  stres tanaman.  Faktor  fase  tumbuh  sangat  menentukan keadaan  tanaman  padi,  karena  jika  fase tumbuhnya  berbeda  maka  batas  normal  untuk kebutuhan  air  dan  kehijauannya  juga  berbeda. Pada  penelitian  ini  identifikasi  fase  tumbuh  padi
menggunakan  NDVI  yang  didasarkan  pada metode  yang  digunakan  oleh  Sari  (2015). Pemetaan  fase  tumbuh  ini  dilakukan  dengan melakukan  pemotongan  citra  terlebih  dahulu untuk  area  persawahan  berdasarkan  data BAPEDA Kabupaten Kendal. Selanjutnya nilai fase tumbuh  diklasifikasikan  berdasar  kelas  seperti pada Tabel 1.
Tabel 1.  Rentang Klasifikasi NDVI Fase Tumbuh
Fase Tumbuh Rentang NDVI Selisih NDVI dengan Citra Sebelumnya 1 0,210 -  0,310 > 0 2 0,311 -  0,476 > 0 3 0,477 -  0,597 > 0 4 0,598 -  0,671 > 0 5 0,672 -  0,700 > 0 6 0,682 -  0,699 < 0 7 0,619 -  0,681 < 0 8 0,511 -  0,618 < 0 9 0,356 -  0,510 < 0 10 0,156 -  0,355 ≤ 0
Dari  hasil  klasifikasi  NDVI  seperti  Tabel  IV.1 didapat persebaran distribusi spasial fase tumbuh padi  Kabupaten  Kendal  tanggal  29  Mei  2015 ditunjukkan Gambar 5.

## Gambar 5. Distribusi spasial fase tumbuh padi
Pada  Penelitian  ini    fase  tumbuh  padi  dibagi dalam 4 kategori utama, yaitu vegetatif, generatif ,  reproduktif  dan  Bera.  Dalam  kategori  vegetatif terbagi  dalam  fase  1,  fase  2  dan  fase  3. Sedangkan generatif terdiri dari fase 4, fase 5 dan fase 6. Adapun reproduktif terdiri dari fase 7, fase 8,  dan  fase  9.  Kemudian    fase  bera  merupakan fase  istirahat  sawah  tanpa  tanaman.  Dari  ketiga keempat yang digunakan tersebut, hasil
penelitian  menunjukkan  bahwa  lahan  pertanian  di Kabupaten Kendal pada tanggal 29 Mei 2015 lebih didominasi  oleh  lahan  Bera  dan  Reproduktif  .  Hal ini  ditunjukkan  dari  jumlah  total  lahan  seluas 32250.70 ha, luas lahan Bera sebesar 26, 42 % atau seluas  8521,27  ha  dan  fase  reproduktif  sebesar 26.02%  atau  seluas  8391,  58  ha.  Sedangkan  luas lahan vegetatif sebesar 24.68% atau seluas 7959.49 ha  dan  luas  lahan  generatif  sebesar  22.88%  atau dengan kata lain hanya seluas 7378.11 ha.
Tingkat  stres  tanaman  padi  dalam  penelitian  ini dilakukan dengan Rice Stres Index (RSI) yang sudah dijelaskan sebelumnya. Klasifikasi tingkat stres padi pada  penelitian  ini  didasarkan  pada  penelitian anazawa (2000) dan Gao (2005). Pada penelitiannya, anazawa (2000) menggunakan LWCI untuk  analisa  tngkat  kesehatan  vegetasi  dengan batas  stres  pada  nilai  0.15.  Sedangkan  Gao(2005) menggunakan EVI untuk analisa kesehatan gandum dengan  batas  sehat  pada  nilai  EVI  0.1.  Bersarkan dua  penelitian  sebelumnya  rentang  batas  stres dipadukan  dari  LWCI  dan EVI  sehingga    nilai  batas stres  RSI  adalah  (1-  (  0.10  +0.15  )  /  2  )  atau  0.87. Untuk menperinci tingkat stress pada rentang  0.82 - 0.87 diklasifikasikan potensial stress, rentang 0.7 - 0.82 diklasifikasikan tidak ada stres and rentang 0.5 -  0.7  diklasifikasikan  sangat  sehat.  Pemetaan  stres tanaman ini mempertimbangkan fase tumbuh padi, dimana sebagian potensi stres padi baik kekeringan maupun  hama  tumbuhan  umumnya  terjadi  pada fase vegetatif dan generatif. Pada fase reproduktif lebih  ke  stres  karena  serangan  ke  bulir  padi  dan pada fase bera tidak munkin ada stres karena fase bera  merupakan  fase  istirahat  tanpa  tanaman. Sehingga  kajian  pada  penelitian  ini  fase  yang digunakan  untuk  analisa  stres  yaitu  fase  vegetatif dan  generatif.  Untuk  fase  bera  dan  reproduktif karena daunnya kering pasti akan terdeteksi stres. Oleh  karena  itu  dalam  penelitian  ini  dilakukan overlay  data  RSI  dan  fase  tumbuh.  Sehingga  pada fase bera dikataan tidak ada stres secara otomatis. Adapun  hasil  distribusi  spasial  tingkat  stress tanaman  padi  Kabupaten  Kendal  tanggal  29  Mei 2015 dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Distribusi spasial tingkat stres tanaman

## padi
Hasil  penelitian  dari  keempat  klasifikasi  yang ditentukan  menunjukkan  bahwa  terdapat  lahan pertanian  Kabupaten  Kendal  cukup  berpotensi mengalami stres. Hal ini dapat dibuktikan dengan angka  luas  lahan  yang  megalami  stress  yaitu seluas  1696.26  ha  atau  dengan  kata  lain  5.26% dari  keseluruhan  luas  lahan  Kabupaten  Kendal, dan  seluas 3493,85 potensial stres atau 10,83 %. Sedangkan  22880.89  ha  tidak  mengalami  stres atau dengan kata lain 70.95% dari total luas lahan Kabupaten  Kendal  dan  4179,  61  ha  masuk kategori  sangat  sehat  atau  sebesar  12.96  %. Untuk  diagram  klasifikasinya  lebih  jelas  dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Diagram klasifikasi Tingkat Stres Tanaman

## Padi
Analisa Uji Akurasi Tingkat Stres Tanaman Padi
Tahap  uji  akurasi  ini  dilakukan  untuk  mengetahui tingkat  akurasi  metode  RPSI  dalam  identifikasi tingkat stres tanaman padi. Uji akurasi ini dilakukan dengan  membandingkan  antara  fakta  lapangan dengan  data  hasil  pemetaan.  Dengan  demikian dapat diketahui berapa tingkat akurasinya dan juga berapa  besar  tingkat  kesalahannya.  Hasil  dari  uji akurasi  ini  dituangkan  dalam  bentuk  matriks konvusi. Uji akurasi  ini dilakukan pada 16 titik yang tersebar  di  7  Kecamatan.  Terdiri  dari  Kecamatan Kaliwungu, Brangsong, Pegandon, Gemuh,
Kangkung,  Cepiring  dan  Kecamatan  Patebon. Adapun  persebaran  16  titik  tersebut  dapat  dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Distribusi spasial titik uji akurasi
Pada ke 16 titik tersebut ditemukan 3 kondisi lahan pertanian  yaitu  tidak  ada  stress,  potensial  stress dan  stress.  Dari  kondisi  fakta  lapangan  16  titik tersebut  ada  beberapa  yg  sesuai  dan  ada  juga beberapa  yang  tidak  sesuai  dengan  data  hasil survey.  Hasil  perbandingan  tersebut  dapat  dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Validasi Klasifikasi Tingkat Stres Padi Sample Ground truth Map Data KDL1 Potensial Stres Potensial stres KDL2 Potensial Stres Tidak Ada Stres KDL3 Potensial Stres Potensial stres KDL4 Tidak Ada Stres Tidak Ada Stre KDL5 Stres Potensial stres KDL6 Potensial Stres Potensial stres KDL7 Potensial Stres Stres KDL8 Potensial Stres Stres KDL9 Stress Stres
Sample Ground truth Map Data KDL10 Stress Stress KDL11 Potensial Stres Potensial stres KDL12 Stres Stres KDL13 Potensial Stres Potensial stres KDL14 Potensial Stres Potensial stres KDL15 Tidak Ada Stres Tidak Ada Stres KDL16 Tidak Ada Stres Tidak Ada Stres
Dari  tabel  2  dapat  diketahui  bahwa  hasil  uji akurasi  terdapat  beberapa ketidaksesuain antara fakta  di  lapangan  dengan  hasil  survey.  Adapun perhitungan  uji  akurasi  ini  nerupa  konfusi matriks.  Berikut  adalah  tabel  konvusi  matriks pada tabel 3 dan Tabel 4.

## Tabel 3. Matriks Konvusi uji akurasi
Tidak ada Stress Potensial Stress Stress Total Tidak Ada Stress 3 1 0 4 Potensial Stress 0 6 1 7 Stress 0 2 3 5 Total 3 9 4 16 overall accuracy (%) 75.00 Tabel 4. Hasil Producers dan User Accuracy Jenis Lahan Producers Accuracy User Accuracy Tidak stress (%) 100.0 75 Potensial Stress (%) 66.7 85.7 Tidak ada stres (%) 75.0 60
Berdasarkan uji validasi lahan stress di atas dapat diketahui bahwa akurasi pengklasifikasian tingkat produktifitas  lahan  pertanian  dengan  overall accuracy  75.00%.  Dari  konvusi  matriks  tersebut diperoleh  producer  accuracy  sebesar  75.00% dimana  ada  kesalahan  deteksi  lahan  stress sebanyak  1  titik  dari  4  titik  lahan  stress. Kesalahan  1  titik  tersebut  terdeteksi  sebagai
lahan  potensial  stress.  Sedangkan  nilai  user accuracy  diperoleh  sebesar  60.00%  dengan kesalahan 2 titik dari 5 titik lahan stress. Kesalahan 2  titik  tersebut  juga  terdeteksi  sebagai  lahan potensial stress.

## KESIMPULAN
Adapun kesimpulan yang dapat diambil dari studi ini adalah sebagai berikut :
1) Rice  Paddy  Stres  Index  (RPSI)  dapat dikembangkan  pada  citra  satelit  Landsat  8 dengan  mengintgresikan  antara  Enhanced Vegetation Index (EVI) dan Leaf Water Content Index  (LWCI)  dengan  bentuk  model  algoritma RSI  =(1-((EVI+LWCI)/2)).  Nilai  kelas  stres  pada rentang  0.87-1,  sedangkan  potensial  stres pada  rentang  0.82-0.87,  Tidak  ada  stres  pada rentang  0.7-0.82  dan  sangat  sehat  pada rentang 0.5-0.7.
2) Efektivitas  penggunaan  Rice  Stres  Index  (RSI) pada  citra  Landsat  8  ditunjukkan  dari  hasil validasi dengan overall accuracy sebesar 75 %. Dari  konvusi  matriks  tersebut  diperoleh producer accuracy sebesar 75.00% dimana ada kesalahan deteksi lahan stress sebanyak 1 titik dari  4  titik  lahan  stress.  Kesalahan  1  titik tersebut  terdeteksi  sebagai  lahan  potensial stress. Sedangkan nilai user accuracy diperoleh sebesar 60.00% dengan kesalahan 2 titik  dari  5  titik  lahan  stress.  Kesalahan  2  titik tersebut  juga  terdeteksi  sebagai  lahan potensial stres yang mana kesalahan yang ada masih  pada  jarak  satu  tingkat  kelas.  Oleh karena  itu  metode  RPSI  ini  dapat  digunakan sebagai metode pendekatan dalam identifikasi tingkat stres tanaman padi.

## DAFTAR PUSTAKA
Anazawa, Michio. (2000). Application and
Validation  of  LWCI  (Leaf  Water  Content  Index) to  Tropical  Seasonal  Forest  Region.  Proceeding ACRS 2000. http://a-a-r-
s.org/aars/proceeding/ACRS2000/Papers/FR00-
6.htmm
Dinas  Pertanian  dan  Tanaman  Pangan  Provinsi Jawa  Tengah.  (2016).  Data  Statistik  Tanaman Pangan  Jawa  Tengah  Tahun  2015.  Pemerintah Provinsi Jawa tengah, Semarang.
Huete,  A.R.; Liu, H.Q.; Batchily,  K.; van Leeuwen, W. A comparison of vegetation indices over a global  set  of  TM  images  for  EOS-MODIS. Remote  Sens.  Environ.  (1997).  59,440 – 451. https://www.sciencedirect.com/science/articl
e/pii/S0034425796001125 Neraca.  (2013).  Konsumsi  Beras  Nasional Tertinggi
se-Asia.
<URL:
http://www.neraca.co.id/harian/article/26605 /Konsumsi.Beras.Nasional.Tertinggi.SeAsia>. Sari,  Vivi  Diannita.  (2015).  Analisa  Estimasi
Produksi  Padi  Berdasarkan  Fase  Tumbuh  dan Model  Peramalan  Autoregressive  Integrated Moving  Average  (ARIMA)  Menggunakan  Citra
Satelit  Landsat  8  (Studi  Kasus:  Kabupaten Bojonegoro). Geoid Volume 10 No 2. halaman 194-203. http://iptek.its.ac.id/index.php/geoid/article/ view/828/581