## ESTIMASI UMUR PADI PADA CITRA SENTINEL-2 DENGAN PENDEKATAN GAUSSIAN MIXTURE MODEL
Estimation of Rice Age in Sentinel-2 Image with Gaussian Mixture Model Approach
Muhammad Ardiansyah 1,2)* , Khursatul Munibah 1) dan Nadhifah Raniah 3)
1) Departmen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas Pertanian, IPB University, Jl. Meranti – Kampus IPB Dramaga, Bogor, West Java 16680
2) Center for Climate Risk and Opportunity Management in Southeast Asia and Pacific, IPB University, Jl. Pajajaran – Kampus IPB Baranangsiang, Bogor, West Java 16143
3) Departmen Ilmu Tanah dan Sumberdaaya Lahan, Fakultas Pertanian, IPB University, Jl. Meranti – Kampus IPB Dramaga, Bogor, West Java 16680

## ABSTRACT
Monitoring the growth phase or age of rice is carried out to estimate harvest area and rice production is important to maintain food security. Remote Sensing as an indirect observation technology is able to monitor growth phases and map plant age through data processing multi-temporal rice reflectance. Currently there are many remote sensing technologies available with a variety of sensors from optic to radar, of spatial resolutions from low to high, and easy in data access from non-commercial (free) to commercial. In this research, Sentinel-2 optical images were used which have moderate spatial and temporal resolution of 5  – 10 days. This research aims to identify the age of rice plants, to map and to monitor the spatio-temporal distribution of rice age with  Gaussian  Mixture  Model  (GMM)  classification  using  multi-temporal  Sentinel-2  imagery.  The  GMM  classification  is  a simple method based on density function. The research was carried out in rice fields at the Agency of Agriculture, Plantation, Food and Horticulture, Cianjur Regency, West Java Province, with observation periods from May  - August 2021. The results showed that the temporal spectral response is different between the visible band (blue, green and red) and the near infrared band, where the 3 visible bands have a similar pattern with lower value than the near infrared band. The GMM classification results on multi-temporal images show that there is continuity of rice age classes in each image acquisition from 0  to 130 days after transplanting. Therefore, the GMM approach using Sentinel-2 imagery is promising for monitoring the age or growth phase of rice.

## Keywords: GMM, multi-temporal, rice fields

## ABSTRAK
Pemantauan fase tumbuh atau umur tanaman padi untuk memperkirakan luas panen dan produksi tanaman padi penting dilakukan untuk menjaga ketahanan pangan. Penginderaan Jauh sebagai teknologi pengamatan tidak langsung mampu memantau fase  tumbuh  dan  memetakan  umur  tanaman  melalui  pengolahan  data  reflektan  padi  multi  temporal.  Saat  ini  tersedia  banyak teknologi Penginderaan Jauh dengan beragam sensor mulai optik sampai radar, beragam resolusi spasial mulai rendah sampai tinggi,  dan  kemudahan  akses  data  dari  non-komersial  (gratis)  sampai  komersial.    Pada  penelitian  ini  digunakan  citra  optik Sentinel-2  yang  memiliki  resolusi  spasial  sedang  dan  resolusi  temporal  5  –  10  hari.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengidentifikasi  umur tanaman padi, dan  memetakan  serta  memantau sebaran spasio temporal umur padi dengan  klasifikasi Gaussian Mixture Model (GMM) menggunakan citra multi-temporal Sentinel-2. Klasifikasi GMM merupakan salah satu metode yang sederhana dengan basis fungsi kepadatan. Penelitian  berlangsung di lahan sawah Dinas Pertanian, Perkebunan, Pangan, dan  Hortikultura  Kabupaten  Cianjur,  Provinsi  Jawa  Barat  dengan  waktu  pengamatan  dari  bulan  Mei  –  Agustus  2021.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa respons spektral temporal berbeda antara kanal tampak mata (biru, hijau, dan merah) dan kanal inframerah dekat, dimana ke-3 kanal tampak mata memiliki pola yang serupa dengan nilai yang lebih rendah dibandingkan kanal inframerah dekat. Hasil klasifikasi GMM pada citra multi-temporal menunjukkan adanya kontinuitas kelas umur padi pada setiap akuisisi  citra  mulai  dari  0  sampai  130  hari  setelah  tanam.  Oleh  karena  itu  pendekatan  GMM  menggunakan  citra  Sentinel-2 menjanjikan  digunakan untuk memantau umur atau fase tumbuh padi.
Kata Kunci: GMM, multi-temporal , sawah

## PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  dengan  konsumsi beras  terbesar  keempat  di  dunia  setelah  China,  India,  dan Bangladesh. Konsumsi beras mencapai 35,4 juta metrik ton pada  tahun  2021/2022  (USDA,  2022)  dan  menjadikan tanaman  padi  salah  satu  tanaman  pangan  penting  dalam memenuhi kebutuhan pangan  nasional di Indonesia. Salah
satu  upaya  untuk  menjamin  adanya  keseimbangan  antara ketersediaan dan kebutuhan pangan di suatu wilayah adalah dengan  melakukan  pemantauan  umur  tanaman  yang betujuan  untuk  memperoleh gambaran prediksi panen dan produksi  padi.  Jika  prediksi  tanaman  pangan  mampu dilakukan  dengan  akurat,  bahkan  sebelum  adanya  panen, maka  proses  menuju  ketahanan  pangan  akan  lebih  mudah untuk  dilakukan.  Menurut  Dirgahayu  (2014)  dan
*) Penulis Korespondensi: Telp. +62811112973; Email: ardysaja@gmail.com
DOI: http://dx.doi.org/10.29244/jitl.26.1.21-28
Estimasi Umur Padi pada Citra Sentinel-2 dengan Pendekatan Gaussian Mixture Model (Ardiansyah, M., K. Munibah, N. Raniah)
Nurtyawan et  al. (2019)  monitoring  pertumbuhan  dan pendugaan  produksi  padi,  dapat  membantu  pemerintah mengambil  kebijakan  strategis  untuk  dapat  menjaga  dan meningkatkan produksi padi di suatu wilayah.
Pemantauan  fase  tumbuh  padi  dan  prediksi  luas panen secara konvensional telah dilakukan oleh Kementrian Pertanian  melalui  statistik  pertanian  (SP)  Lahan  dengan cara penaksiran pengamatan mata berdasarkan sistem blok pengairan,  laporan  petani,  banyaknya  benih  yang digunakan, dan luas baku lahan (BPS dan Kementan, 2012). Menurut  Triscowati  (2019)  metode  ini  mudah  dilakukan tetapi  banyak  ketidakpastian  dan  akurasi  data  yang diperoleh  sulit  diuji  secara  statistik.  Upaya  perbaikan pemantauan fase pertumbuhan padi dan prediksi luas panen kemudian  dilakukan  oleh  BPS  dibantu  oleh  BPPT berdasarkan  survei  konvensional  menggunakan  kerangka sampel area (KSA) berukuran 300 m x 300 m. Metode ini dilakukan  dengan  mengumpulkan  data  fase  tumbuh  padi setiap  bulan  pada  sejumlah  sampel  dipilih  secara  acak. Selain  perkiraan  berakurasi  tinggi,  metode  KSA  memiliki keterbatasan seperti biaya tinggi karena banyak sampel, dan kurangnya informasi variasi individu.
Berkembangnya  teknologi  penginderaan  jauh dianggap dapat mengatasi masalah dari metode konvensional  dalam  pemantauan  umur  tanaman  padi (Maspiyanti et al. , 2013). Salah satu teknologi penginderaan jauh  yang  dapat  dilakukan  dalam  pemantauan  umur tanaman  padi  yaitu  menggunakan  citra  satelit  Sentinel-2. Satelit  Sentinel-2  merupakan  satelit  generasi  baru  yang diluncurkan pertama kali pada tanggal 23 Juni 2015 dengan misi  menggabungkan  kemampuan  satelit  SPOT  dan LANDSAT.  Satelit  ini  menyajikan  data real-time karena memiliki  resolusi  temporal  10  hari  (satelit  tunggal)  dan  5 hari  (konstelasi  gabungan).  Sentinel-2  juga  memberikan data  dengan  resolusi  yang  baik  karena  memuat  13  kanal yang terdiri dari 4 kanal pada resolusi 10 m, 6  kanal pada
resolusi  20  m,  dan  3  kanal  pada  resolusi  60  m,  serta memiliki resolusi radiometrik 12 bit (ESA, 2015).
Pemantauan padi pada penelitian ini menggunakan citra  Sentinel-2  hasil  koreksi  atmosferik,  dimana  umur tanaman  padi  diidentifikasi  dan  dikelompokan  dengan metode Gaussian  mixture  model (GMM).  Metode  ini merupakan salah satu metode yang sederhana dengan basis fungsi  kepadatan  ( density  function) yang  terdiri  dari komponen  fungsi gaussian (Patel  dan  Khushawa,  2020). Pengambilan data penelitian dilakukan di daerah Kabupaten Cianjur  yang  merupakan  salah  satu  pusat  tanaman  padi dengan  luas  l.162,741  ha  (BPS,  2018)  tepatnya  di  lahan sawah  yang  dikelola  oleh  Dinas  Pertanian,  Perkebunan, Pangan,  dan  Hortikultura  (DPPPH),  Kabupaten  Cianjur, Provinsi  Jawa  Barat.  Oleh  karena  itu,  hasil  penelitian  ini diharapkan dapat digunakan untuk pemantauan lahan sawah di daerah tersebut.
Tujuan penelitian ini adalah untuk (1) mengidentifikasi  umur  tanaman  padi,  dan  (2)  untuk memantau  sebaran  umur  padi  dengan  klasifikasi  GMM pada citra citra multi-temporal Sentinel-2.

## BAHAN DAN METODE

## Lokasi Penelitian
Penelitian  dilaksanakan  selama  5  bulan  dari  Mei hingga September 2021. Pengamatan dan pengambilan data umur dan fase tumbuh padi dilakukan pada hamparan sawah milik  DPPPH,  Kabupaten  Cianjur,  Provinsi  Jawa  Barat (Gambar 1).  Letak geografis lokasi penelitian berada pada 6 0 49’ 0” – 6 0 51’ 0” LS dan 107 0 15’ 0” – 107 15’ 30” BT dan  pada  pada  ketinggian  300  m  dpl  dengan  curah  hujan tahunan rata-rata adalah 2.825 mm. Interpretasi dan analisis data  dilakukan  di  studio  Divisi  Penginderaan  Jauh  dan Informasi Spasial, Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas Pertanian, IPB University.

## Alat dan Bahan
Alat  yang  digunakan  yaitu  GPS  ( Global Positioning System ), kamera, dan perangkat komputer yang dilengkapi  dengan  perangkat  lunak  Sen2Cor  dan  QGIS. Bahan  yang  diperlukan  meliputi  data  primer  dan  data sekunder. Data primer berupa pengambilan data lapang dan dokumentasi. Data sekunder berupa peta lahan sawah sawah DPPPH, Kabupaten Cianjur, dan Citra Sentinel-2 akuisisi 4, 14, dan 24 Mei; 3 dan 13 Juni; 3 dan 13 Juli; 2, 12, dan 22 Agustus yang diunduh dari laman ://scihub.copernicus.eu/.

## Pengumpulan Data Lapang
Data  terkait  umur  dan  fase  tumbuh  dikumpulkan secara langsung di lapang pada tanggal 8-9 Juni 2021 dan 13-14  Agustus  2021  dengan  mengambil  sebanyak  70  titik sampel  (Gambar  2),  yang  ditetapkan  dengan  metode purposive  sampling. Pengambilan  data  lapang  dilakukan dengan  mengamati  pertumbuhan  tanaman,  mewawancarai petani pemilik/penggarap sawah di lokasi

## Pengolahan Citra Sentinel-2

## Koreksi Atmosferik
Semua  citra  Sentinel-2  yang  diunduh  tersedia dalam ToA reflectance (Level 1 C) dan masih dipengaruhi oleh  atmosfer,  sehingga  perlu  dilakukan  koreksi  untuk mengurangi  gangguan  atmosfer.  Koreksi  menggunakan perangkat  lunak command  prompt Sen2Cor,  yang mengubah  nilai  ToA  ( top  of  atmosphere )  menjadi  BoA ( bottom of atmosphere )
Klasifikasi Gaussian Mixture Model Klasifikasi umur tanaman menggunakan pendekatan  GWW  pada  aplikasi  QGIS  dengan plugin Dzetsaka classification tool
(https://github.com/nkarasiak/dzetsaka/#readme).
Klasifikasi  dilakukan  berdasarkan  input training  sampel , yang  lokasinya  bersesuaian  dengan  lokasi  titik  sampel pengukuran  umur  tanaman  di  lapangan.  Posisi training sampel pada  citra  direpresentasikan  dengan  poligon berukuran 3 pixel × 3 pixel. Umur tanaman dikelompokan dalam  13  kelas,  dimana  perbedaan  umur  setiap  kelompok adalah  10  hari  setelah  tanam  (Tabel  1).    Proses pembelajaran  dan  validasi  dijalankan  dengan  pembagian data 70% untuk training dan 30% untuk testing .

## Tabel 1. Kelas umur padi di lokasi penelitian
Kelas Umur Setelah Tanam (HST) 0 0 1 1 – 10 2 11 – 20 3 21 – 30 4 31 – 40 5 41 – 50 6 51 – 60 7 61 – 70 8 71 – 80 9 81 – 90 10 91 – 100 11 101 – 110 12 111 – 120 13 121 – 130
Estimasi Umur Padi pada Citra Sentinel-2 dengan Pendekatan Gaussian Mixture Model (Ardiansyah, M., K. Munibah, N. Raniah)
GMM adalah algoritma yang berfungsi memodelkan  sejumlah  data  menjadi  sebuah  distribusi gaussian dengan  parameter mean (µ)  dan variance (σ2) tertentu.  Data  tersebut  yaitu  berupa  nilai-nilai  piksel  dari citra  Sentinel-2.    Pemodelan  GMM  dilakukan  dengan membuat  fungsi  probabilistik  (Putra et  al. ,  2017),  sebagai berikut:
𝑝(𝑥|𝜃) = ∑(𝑥, 𝑧|𝜃)
𝑧 Dimana  x adalah data, θ  adalah parameter  mean (µ  ) dan variance  (  σ2),  dan  z  adalah  keanggotaan  data  terhadap gaussian tertentu.
Menurut  Patel  dan  Khushawa  (2020)  sebuah GMM  direpresentasikan  sebagai  kombinasi  linier  dari distribusi  probabilitas  Gaussian  dan  dinyatakan  sebagai sebagai berikut:
𝑝(𝑋) =   ∑ 𝜋 𝑘 𝑁(𝑋|µ 𝑘 , Σ 𝑘 ) 𝐾 𝑘=1
Dimana,  K  adalah  jumlah  komponen  dalam  model campuran  dan  π k disebut  koefisien  pencampuran,  yang memberikan  perkiraan  kepadatan  setiap  komponen Gaussian. Funsgi kepadatan  Gaussian yang diberikan oleh N  (X|µ k ,  Σk),  yang  disebut  komponen  model  campuran. Setiap  komponen  k  dijelaskan  oleh  distribusi  Gaussian dengan rataan µ k , kovarians Σ k dan koefisien pencampuran π k .
Pendekatan  ini  didasarkan  pada  algoritma Maximum  likelihood dan Expectation  Maximization (EM) menggunakan  fungsi  log maximum  likelihood .  Untuk menghindari  numerik  yang  sangat  kecil  ( numerical underflow )  karena  hasil  perkalian  sejumlah  data  yang memiliki nilai peluang kecil, maka fungsi diatas dibuat log sebagai berikut:
ln 𝑝(𝑋|𝜋, µ, Ʃ) = ∑ ln
𝑁 𝑛=1 [∑ 𝜋𝑘𝑁(𝑋 𝐾 𝑘=1 𝑛|µ, Ʃ)]
Setiap iterasi pada algoritma EM mengandung dua proses yaitu: E-step dan M-step . Pada E-step , hidden data diestimasikan menggunakan data terobservasi dan perkiraan model parameter. Pada M-step , fungsi likelihood ( lower  bound )  dimaksimalisasi  dengan  asumsi  bahwa hidden  data diketahui,  yaitu  menggunakan hidden  data yang  diestimasi  pada E-step .  Model  GMM  yang  sudah dibuat  selanjutnya  digunakan  pada  menduga  model ( classification  map )  yang  akan  menampilkan  visual  hasil klasifikasi dari model GMM.
Tahap  utama  klasifikasi  GMM  dengan Dzetsaka classification tool dijalankan sebagai berikut:
a) Buka Dzetsaka classification tool .
b) Pilih train  algorithm untuk  mendapatkan  model, confusion matrix , dan overall accuracy . Data latih dan validasi yang digunakan adalah data umur dalam satuan hari  setelah  tanaman  (HST)  dengan  kombinasi  70% untuk latihan ( train ) dan 30 % untuk validasi ( test ).
c) Jalankan klasifikasi  menggunakan  hasil pemodelan di atas untuk mendapatkan daerah terklasifikasi.

## Uji Akurasi Gaussian Mixture Model
Uji  akurasi  dilakukan  untuk  mengetahui  kualitas dari  hasil  klasifikasi.  Penilaian  akurasi  keseluruhan dilakukan  dengan  matriks  kesalahan  ( confussion  matrix ), yang digunakan untuk mengetahui seberapa besar kesalahan klasifikasi  dari  algoritma  yang  digunakan  (Congalton  and Green, 2019). Akurasi keseluruhan ( overall accuracy ) dari model didapatkan dari tools Dzetsaka .

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hubungan Umur Tanaman dan Nilai Reflektan
Siklus padi biasanya memakan waktu sekitar 3 – 4 bulan,  tergantung  pada  varietas  dan  kondisi  lingkungan, untuk  tumbuh  dari  benih  hingga  tanaman  dewasa.  Padi mengalami tiga fase umum pertumbuhan yaitu vegetative (0 – 30 hari), generatif (31 – 60 hari), dan pematangan (61 – 96 hari) . Tahap vegetatif dimulai dari perkecambahan biji hingga  anakan  maksimal.  Tahap  selanjutnya  adalah  tahap generatif, dimana tanaman tumbuh mulai dari inisiasi malai hingga keluarnya bunga. Fase terakhir adalah pematangan, ditandai  dengan  pembungaan  hingga  gabah  matang (Bouman,  2022).  Perubahan  parameter  agronomi    ini menyebabkan variasi respon spektral tanaman padi berbeda untuk  setiap  umur  atau  fase  tumbuh  (Patel et  al. ,  1984; Meng  dan  Runkle,  2020).  Respon  spektral  temporal  citra Sentinel-2  dianalisis  pada  70  titik  sampel  (Tabel  2)  dan dikorelasikan dengan umur tanaman padi. Hubungan umur tanaman  dengan  nilai  reflektan  dengan  kanal  2  (biru),  3 (hijau), 4 (merah) dan 8 (inframerah dekat) dari Sentinel-2 disajikan pada Gambar 3. Dari Gambar 3 ditunjukan bahwa respons  spektral  temporal  berbeda  antara  kanal  tampak mata (biru, hijau, dan  merah) dan kanal inframerah dekat. Kanal 2 (biru), 3 (hijau), dan 4 (merah) memiliki pola yang serupa dan nilai reflektan rendah. Ketiga kanal tampak mata mengalami  penurunan  mulai  hari  ke-25  setelah  tanam karena  tanaman  menyerap  spektrum  ini  untuk  proses fotosintesis.  Nilai  reflektan  kanal  biru  dan  merah  kurang lebih  sama  dan  lebih  rendah  dari  kanal  hijau.  Hal  ini dikarenakan  pada  tanaman  hijau  radiasi  utama  yang diasimiliasi  adalah  dari  spektrum  biru  dan  merah, sedangkan  spektrum  hijau  lebih  sedikit  diserap  sehingga lebih banyak dipantulkan. Nilai reflektan tinggi pada kanal hijau  memberi  kesan  warna  hijau  yang  dilihat  oleh  mata manusia  pada  tanaman  dan  membedakan  komponen tanaman hijau dari latar belakang (Wang et al. , 2018).
Respon spektral temporal dari kanal 8 (inframerah dekat) ditunjukan oleh pola  yang  meningkat dan  menurun dengan nilai reflektan yang tinggi. Nilai reflektan dari kanal inframerah dekat mengalami peningkatan mulai hari ke-25 setelah  tanam  yaitu  pada  fase  vegetatif  awal  hingga generatif. Menurut Frantz et al . (2018) kanal 8 (infra merah dekat)  merupakan  salah  satu  dari  tiga  kanal  infra  merah yang  memiliki  korelasi  kuat  dari  13  kanal  pada  citra Sentinel-2.  Selanjutnya  Arifin et  al. (2020)  memperkuat bahwa kanal inframerah dekat  yang memiliki nilai reflektan yang  tinggi  karena  vegetasi  banyak  memantulkan  cahaya inframerah  dekat.  Sebaliknya  kanal  merah  lebih  banyak diserap oleh vegetasi sehingga nilai reflektan red lebih kecil dari nilai reflektan inframerah dekat.
Tabel 2. Titik pengamatan dan umur padi Sub blok Jumlah titik Umur Fase Tumbuh Prakira tanggal 8-9 Jun’ 2021 13-14 Agu’ 2021 8-9 Jun’ 2021 13-14 Agu’ 2021 Tanam Panen 1B 1 44 110 GE BK 25 April 2 Agustus 2A 6 44 110 GE BK 25 April 2 Agustus 2B 6 41 107 GE BK 28 April 5 Agustus 3A 1 49 115 GE BK 20 April 29 Juli 3B 5 49 115 GE BK 20 April 29 Juli 4B 5 20 86 VE HV 19 Mei 28 Agustus 6 4 23 89 VE HV 16 Mei 23 Juli 7A 2 30 96 VE HV 9 Mei 16 Juli 8B 4 34 100 VE BK 5 Mei 12 Agustus 9A 6 27 93 VE HV 12 Mei 19 Agustus 9B 4 30 96 VE HV 9 Mei 16 Agustus 10A 4 49 115 GE BK 20 April 29 Juli 10B 7 41 107 GE BK 28 April 5 Agustus 11A 3 49 115 GE BK 20 April 29 Juli 12-13 5 38 104 GE BK 1 Mei 9 Agustus 14A-B 3 41 107 GE BK 28 April 5 Agustus 15++ 2 44 110 GE BK 25 April 2 Agustus 15BB 2 44 110 GE BK 25 April 2 Agustus
Jumlah 70
*VE: vegetatif, GE: generatif, HV: harvesting, BK: bera kering
Gambar 3. Grafik hubungan nilai reflektan dengan umur padi
Nilai  reflektan  dari  kanal  infra  merah  dekat  dan tampak  mata  memiliki  hubungan    berbanding  terbalik terhadap  umur  tanaman.  Saat  akhir  fase  vegetatif    hingga fase generatif, nilai dari kanal infra merah dekat mengalami peningkatan,  sedangkan  nilai  dari  kanal  tampak  mata mengalami  penurunan.  Dengan  bertambahnya  umur biomasa tanaman dan kandungan  klorofil bertambah  yang membuat laju fotosintesis meningkat. Oleh karena itu, saat vegetasi melakukan fotosintesis, klorofil menyerap banyak energi dari tampak mata sehingga nilai reflektan menurun, sedangkan energi dari inframerah merah banyak dipantulan. Menurut Sujinah et al. (2020) umur tanaman mempengaruhi pembentukan akumulasi biomasa yang tinggi. Peningkatan biomasa tanaman diikuti oleh meningkatnya luas daun dan kandungan  klorofil,  yang  mengarah  pada  peningkatan intersepsi radiasi matahari oleh tajuk dan peningkatan berat kering tanaman. Fotosintesis merupakan proses dasar dalam pembentukan  hasil,  dan  kapasitas  produksinya  sangat ditentukan oleh luas daun.
Sebaliknya  setelah  fase  generatif,  nilai  reflektan dari  kanal  inframerah  dekat  mengalami  penurunan  dan
kanal  tampak  mata  mengalami  kenaikan  dikarenakan kandungan  klorofil  tanaman  menurun  yang  ditunjukkan oleh tanaman padi yang menguning (Syafriyyin dan Sukojo, 2014).  Menurut  Zhou et  al. (2017)  daun  tanaman  yang mengalami  penuaan  akan  menurunkan  laju  fotosintesis, metabolisme  daun,  kandungan  klorofil,  protein,  dan aktivitas antioksidan.

## Sebaran Spasio Temporal Umur Padi
Hasil  klasifikasi  citra  multitemporal  Sentinel-2 menggunakan kanal 2, 3, 4, dan 8 dengan pendekatan GMM diperoleh  13  kelas  umur  tanaman  padi.  Sebaran  spasio- temporal kelas umur padi pada setiap akuisisi citra disajikan pada  Gambar  4.  Pada  penelitian  ini  hasil  klasifikasi diperoleh dengan akurasi keseluruhan  yang bervariasi dari 56% sampai 83% (Tabel 3). Dari Tabel tersebut diketahui bahwa terdapat 5 akuisisi dengan akurasi model lebih dari 75%, yaitu  24 Mei; 3 dan 13 Juni; 3 Juli, dan 22 Agustus 2021 dengan nilai akurasi keseluruhan berturut-turut 75%, 75%, 83%, 77%, dan 76%.  Sementara citra akuisisi 4 Mei,
Estimasi Umur Padi pada Citra Sentinel-2 dengan Pendekatan Gaussian Mixture Model (Ardiansyah, M., K. Munibah, N. Raniah)
14  Mei,  13  Juli,  dan  2  serta  12  Agustus  dengan  akurasi keseluruhan  lebih  rendah  dari  75%.  Tingkat  akurasi klasifikasi  yang  rendah  ini  karena  ada  kesalahan  dalam pemilihan  training  sampel  yang  tidak  representatif  dan adanya  kelas  spektral  dari  yang  tidak  teridentifikasi  pada akuisisi  tertentu.    Awan  tipis  dan  bayangannya  serta
naungan daun akibat variasi tinggi tanaman  yang  menurut Septiani et al. (2019) dan Yang et al. (2022) menyebabkan reflektan  dari  beberapa  lokasi  kelas  umur  yang  berbeda mirip,  yang  pada  gilirannya  membuat  pengambilan  data latih tidak merepresentasikan kelas umur.

## Tabel 3. Akurasi keseluhan hasil klasifikasi GMM
Akuisisi citra 4 Mei 14 Mei 24 Mei 3 Jun’  13 Jun’  3 Jul’  13 Jul’  2 Agt’ 12 Agt’ 22 Agt’ 56% 65% 75% 75% 83% 77% 67% 60% 73% 76%
Gambar 4.  Sebaran spasio temporal kelas umur tanaman padi dari Citra Sentinel-2 akuisi (a) 4 Mei 2021, (b) 14 Mei 2021, (c) 24 Mei 2021, (d) 3 Juni 2021, (e) 13 Juni 2021, (f) 3 Juli 2021, (g) 13 Juli 2021, (h) 2 Agustus 2021, (i) 12 Agustus 2021, (j) 22 Agustus 2021

## Tabel 4. Luas kelas umur padi per 10 hari menurut akuisisi citra
Fase HST Akuisisi citra (ha) 4 Mei 14 Mei 24 Mei 3 Jun’ 13 Jun’ 3 Jul 13 Jul 2 Agu’ 12 Agu’  22 Agu’ VE 0 63,44 28,75 1-10 160,60 55,99 12,46 11-20 23,08 141,26 93,74 31,82 21-30 21,12 120,36 65,90 28,60 GE 31-40 20,56 117,55 77,27 41-50 31,85 111,76 25,50 51-60 29,49 76,36 29,31 HV 61-70 119,42 65,03 71-80 25,84 130.40 28,15 81-90 22,38 72,59 34,46 91-100 103,92 60,30 34,59 BK 101-110 42,46 132,35 44,72 111-120 20,01 138,46 121-130 29,35
*VE= vegetatif, GE=generatif, HV= harvesting , BK=bera kering
Gambar  4  juga  menunjukkan  bahwa  umur  padi setiap  akuisisi  citra  bersifat  kontinu  mulai  dari  bulan  Mei hingga  Agustus  2021.  Dari  gambar  tersebut  dapat  dilihat bahwa  setiap  akuisisi  citra  memiliki  kelas  umur  padi  atau fase tumbuh dominan dan antar akuisisi citra memiliki fase tumbuh  dominan  berbeda.  Meskipun  sebaran  kelas  umur padi  terlihat  dominan  dan  kompak  pada  Gambar  4,  tetapi pada semua hasil klasifikasi kelas umur  tampak fenomena salt  and  pepper dimana  1  pixel  individu  tampil  sebagai  1 kelas  umur.  Menurut  Chen et  al. (2019)  kondisi  ini  dapat menyebabkan  klasifikasi  berbasis  pixel  mempunyai keterbatasan  dalam  akurasi.  Kontinuitas  kelas  umur  padi dominan menurut akuisisi citra dapat dilihat dari luasannya pada Tabel 4, yang dicetak dengan angka tebal.  Dari Tabel 4 diketahui bahwa luas tertinggi yaitu 160.60 ha dijumpai di kelas umur 1 – 10 HST pada fase vegetatif awal (4 Mei) atau lahan  sawah  baru  ditanam,  diikuti  oleh  kelas  umur  111  – 120 HST yaitu 138.46 ha pada fase bera kering (22 Agustus) atau  lahan  sawah  siap  dipanen.  Diantara  2  fase  tersebut tanaman  padi  mengalami  perubahan  parameter  agronomi seperti  jumlah  anakan,  bobot,  ukuran  daun, bunting , pembungaan, atau penuaan yang membuat luas kelas umur dominan bergeser atau  berlanjut pada akuisisi berikutnya. Pada  akuisisi  citra  14  Mei  hasil  klasifikasi  dengan  kelas umur dominan ditemukan pada umur 11 – 20 HST, selanjut kelas umur dominan pada 24 Mei adalah umur 21 – 30 HST, 3 Juni adalah umur 41 – 50 HST, dan terakhir pada akuisisi 22  Agustus  kelas  umur  padi  dominan  adalah  111  –  120 HST.

## SIMPULAN
Respons  spektral  temporal  citra  Sentinel-2 terhadap umur tanaman berbeda antara kanal tampak mata (biru, hijau, dan merah) dan kanal inframerah dekat. Ketiga kanal dari tampak mata memiliki pola yang serupa dan nilai yang rendah, yang mengalami penurunan mulai hari ke-25 setelah tanam karena tanaman menyerap spektrum ini untuk proses  fotosintesis.  Respon  spektral  temporal  dari  kanal inframerah dekat ditunjukan oleh pola yang meningkat dan menurun  dengan  nilai  reflektan  yang  tinggi,  yang mengalami  peningkatan  mulai  hari  ke-25  setelah  tanam yaitu pada fase vegetatif awal hingga generatif.
Hasil klasifikasi kelas umur padi dari citra multi- temporal Sentinel-2 dengan GMM diperoleh dengan akurasi
keseluruhan bervariasi dari 56% sampai 83%.  Klasifikasi GMM  dapat  menunjukkan  adanya  kontinuitas  kelas  umur padi  secara  konsisten  pada  setiap  akuisisi,  dimana  kelas umur 1 – 10 HST fase vegetatif awal ditemukan pada citra akusisi 4 Mei 2021 dan di kelas umur dominan 111 – 120 HST  fase  bera  kering  ditunjukkan  oleh  citra  akusisi  22 Agustus 2021.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Para  penulis  menyampaikan  ucapan  terima  kasih kepada Departemen Ilmu Tanah dan Sumber Daya Lahan, Fakultas  Pertanian,  IPB  University,  khususnya  Divisi Penginderaan  Jauh  dan  Informasi  Spasial,  dan  Dinas Pertanian, Perkebunan, Pangan, dan Hortikultura Kabupaten  Cianjur,  Provinsi  Jawa  Barat,  yang  telah memfasilitasi penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[BPS] Badan Pusat Statistik Kabupaten Cianjur. 2018. Luas Panen  dan  Produksi  Padi  di  Kabupaten  Cianjur. Cianjur (ID): Badan Pusat Statistik.
[BPS]  Badan  Pusat  Statistik,  [Kementan]  Kementrian Pertanian.  2012.  Buku  Pedoman  Pengumpulan Data Tanaman Pangan. Jakarta (ID): BPS.
[USDA] United States Department of Agriculture. 2022. https://apps.fas.usda.gov/psdonline/circulars/grain -rice.pdf (diakses 8 Oktober 2022).
Arifin  S,  Manalu  J,  Kartika  T,  Yulianto  F,  Jutzarika  A,
Mukhoriyah,  Sukowati  KAD,  Nugroho  G.  2020. Metode  pemantauan  eksploitasi  dan  reklamasi tambang  batubara  menggunakan  data  Sentinel-2. Jurnal Penginderaan Jauh , 17(2):123 – 133.
Bouman, B. 2022. Rice Knowledge Bank. http://www.knowledgebank.irri.org/ (diakses  8 pada 15 Oktober 2022).
Chen Y., L.Tang, X.Yang, M. Bilal and Q. Li 2019. Object- based  multi-modal  convolution  neural  networks for  building  extraction  using  panchromatic  and multispectral  imagery. Neurocomputing ,  1-26. doi:10.1016/j.neucom.2019.12.098
Estimasi Umur Padi pada Citra Sentinel-2 dengan Pendekatan Gaussian Mixture Model (Ardiansyah, M., K. Munibah, N. Raniah)
Dirgahayu  D.,  H.  Noviar  dan  S.  Anwar.  2014.  Model
Pertumbuhan  Tanaman  Padi  di  Pulau  Sumatera Menggunakan  Data  EVI  MODIS  Multitemporal. Seminar Nasional Penginderaan Jauh.
ESA  [European  Space  Agency].  2015.  Sentinel-2  User Handbook  Revision  2.  ESA  Communication, Noordwijk: 64.
ESA  [European  Space  Agency].  2018.  Sen2Cor. https://step.esa.int/main/snap-supported- plugins/sen2cor/ (diakses 10 Oktober 2022)
Frantz,  D.,  E.  Hab,  A.  Uhl,  J.  Stoffels  and  J.  Hill  2018. Improvement of the Fmask algorithm for Sentinel- 2  images:  Separating  clouds  from  bright  surfaces based  on  parallax  effects. Remote  sensing  of Environment , 215: 471 – 481.
Maspiyanti  F.,  M.V.  Fanany  and  M.A.  Aniati.  2013.
Klasifikasi  fase  pertumbuhan  padi  berdasarkann citra hiperspektral dengan modifikasi logika fuzzy. Jurnal Penginderaan Juah , 10(1): 41 – 48.
Meng,  Q.  and  E.S.  Runkle.  2020.  Growth  Responses  of Red-Leaf  Lettuce  to  Temporal  Spectral  Changes. Front.  Plant  Sci, 11  (2020):  1  –  14. doi.org/10.3389/fpls.2020.571788.
Nurtyawan, R., A. Saepuloh, A.B. Harto, K. Wikantika dan A. Kondoh. 2018. Satellite Imagery for Classification  of  Rice  Growth  Phase  Using Freeman Decomposition in Indramayu, West Java, Indonesia. J . of Biosciences HAYATI, 25(3): 126 – 137.
Patel,  E.  and  D.S.  Kushwaha.  2020.  Clustering  cloud workloads: K-Means vs Gaussian Mixture Model. Procedia Computer Science, 171:158 – 167.
Patel,  N.K.,  T.P.  Singh,  B.  Sahai  and  M.S.  Patel.  1984. Spectral  response  of  rice  crop  and  its  relation  to
yield and yield attributes. International Journal of Remote Sensing , 6: 5: 657 – 664.
Putra, D.K., I.I. Triasmoro dan D.A. Ratri. 2017. Simulasi dan  analisis  speaker  recognition  menggunakan metode  Mel  Frequency  Cepstrum  Coeficient (MFCC) dan Gaussian Mixture Model (GMM). e- Proceeding of Engineering , 4(2): 1766 – 1772.
Septiani,  R.,  I.P.A.  Citra  dan  A.S.A.  Nugraha.  2019. Perbandingan  metode supervised  classification dan unsupervised  classification terhadap  penutup lahan  di  Kabupaten  Buleleng. Jurnal  Geografi, 16(2): 90 – 96.
Sujinah,  A.  Hairmansis,  P.  Sasmita  dan  Y.  Nug.  2020. Hubungan  Fenologi  Pertumbuhan  Tanaman  Padi dengan  Hasil  Gabah,  Umur  Panen,  Biomasa,  dan Pengaruh  Pemupukan. Penelitian  Pertanian Tanaman Pangan , 4 (2): 63 – 71
Triscowati, D.W. 2019. Klasifikasi fase pertumbuhan padi menggunakan  random  forest  berdasarkan  data multitemporal  LANDSAT-8  [Tesis].  Bogor  (ID): Institut Pertanian Bogor.
Wang,  M.,  J.  Wang,  Y.  Cui,  J.  Liu  and  L.  Chen.  2022. Agricultural  Field  Boundary  Delineation  with Satellite Image Segmentation for High-Resolution Crop  Mapping:  A  Case  Study  of  Rice  Paddy.
Agronomy , 12. doi: 10.3390/agronomy12102342
Yang, K., H. Zhang, F. Wang and R. Lai. 2022. Extraction of  Broad-Leaved  Tree  Crown  Based  on  UAV Visible  Images  and  OBIA-RF  Model:  A  Case Study  for  Chinese  Olive  Trees. Remote  Sen., 14 (2469) : 1 – 23. doi.org/ 10.3390
Zhou, W., Lv. Tengfei, Z. Yang, T. Wang, Y. Fu, Y. Chen, B.  Hu  and  W.  Ren.  2017.  Morphophysiological mechanism  of  rice  yield  increase  in  response  to optimized nitrogen management. Scientific Reports, 7(17226): 1 – 10.