## PERBANDINGAN BIAYA DALAM PENDUGAAN KANDUNGAN HARA NITROGEN PERKEBUNAN  KARET DENGAN MENGGUNAKAN BEBERAPA JENIS CITRA PENGINDERAAN JAUH
Cost Comparison in Estimating Nitrogen Content of  Rubber Plantation Using Some Kinds of  Remote Sensing Image
1* 2 2
Jamin Saputra , Muhammad Kamal  dan Pramaditya Wicaksono
1 Pusat Penelitian Karet Jln. Raya Palembang – Pangkalan Balai km 29, Sembawa, Banyuasin 30953 – Sumatera Selatan
* Email: jamincomsu@yahoo.com
2 Program Studi S2 Penginderaan Jauh, Fakultas Geografi, UGM Bulaksumur Yogyakarta 55281
Diterima 24 Juni 2020 / Direvisi 16 Juli 2020 / Disetujui 16 September 2020

## Abstrak
Nitrogen merupakan salah satu unsur hara yang  dibutuhkan  dalam  jumlah  yang  besar oleh  tanaman.  Kekurangan  nitrogen  akan menyebabkan  terhambatnya  pertumbuhan dan  penurunan  produktivitas  tanaman. Teknologi  penginderaan  jauh  merupakan alternatif   yang  dapat  digunakan  untuk  areal yang luas dan dengan waktu yang cepat serta biaya yang relatif  murah untuk mengestimasi kandungan  nitrogen.  Penelitian  ini  bertujuan untuk mengevaluasi biaya estimasi kandungan hara  nitrogen  perkebunan  karet  dengan menggunakan  teknologi  penginderaan  jauh. Komponen  yang  digunakan  dalam  evaluasi efektivitas  biaya  antara  lain;  perolehan  data lapangan,  perolehan  data  citra,  pengolahan citra  dan  uji  akurasi  hasil.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa estimasi kandungan hara nitrogen perkebunan karet menggunakan citra Sentinel-2A lebih efektif  dibandingkan dengan menggunakan  citra  GeoEye-1  dan  Landsat 8 OLI  karena  biaya  yang  dikeluarkan  paling rendah  dan  akurasi  yang  dihasilkan  paling tinggi. Biaya dan akurasi masing-masing citra antara  lain  Sentinel-2A  biaya  Rp.8.490.500 dengan  akurasi  86,83%,  GeoEye-1  biaya Rp.13.732.500  dengan  akurasi  81,46%  dan
Landsat  8  OLI  biaya  Rp.8.490.500  dengan akurasi 83,53%. Biaya pendugaan kandungan hara nitrogen perkebunan karet menggunakan citra  Sentinel-2A  hanya  48,8%  dari  cara konvensional.
Kata kunci: GeoEye-1, Sentinel-2A, Landsat 8 OLI, unsur Nitrogen, tanaman karet

## Abstract
Nitrogen is one of  the nutrients needed in large quantities  by  plants.  Plants  that  lack  of   nitrogen nutrients  will  cause  stunted  growth  and  decreased plant productivity. Remote sensing technology is an alternative that can be used for large areas and with a fast time and relatively low cost to estimate nitrogen nutrients. This research was carried out to evaluate the  estimated  cost  of   nitrogen  nutrient  content  in rubber  plantation  by  using  remote  sensing technology.  Components  used  in  the  evaluation  of cost-effectiveness  such  as;  field  data  acquisition, image  data  acquisition,  image  processing,  and results in accuracy testing. The results showed that the  estimation  of   nitrogen  content  of   rubber plantations  using  Sentinel-2A  imagery  was  more effective than using GeoEye-1 and Landsat 8 OLI images  because  the  costs  were  the  lowest  and  the highest accuracy produced. The cost and accuracy of
each  image  include  the  Sentinel-2A  costs  Rp. 8.490.500  accuracy  86,83%,  GeoEye-1  costs Rp.13.732.500  accuracy  81,46%  and  Landsat  8 OLI costs Rp.8.490.500 accuracy 83,53 %. Cost of estimating  nitrogen  content  of   rubber  plantations using  Sentinel-2A  imagery  is  only  48.8%  of   the conventional method.
Keywords: GeoEye-1, Landsat 8 OLI, Sentinel-2A, Nitrogen element, rubber crop/plantation

## Pendahuluan
Pemupukan  merupakan  salah  satu  kultur teknis  dalam  budidaya  tanaman  karet  yang bertujuan  untuk  mempercepat  pertumbuhan dan  meningkatkan  produktivitas  tanaman karet.  Beberapa  hasil  percobaan  pemupukan menunjukan  bahwa  masa  tanaman  belum menghasilkan (TBM) karet dapat dipersingkat menjadi  4  tahun  dengan  pemupukan  yang intensif. Demikian juga terjadi pada tanaman menghasilkan  (TM),  pemupukan  dapat
meningkatkan produksi 21-56% dibandingkan dengan  tanaman  yang  tidak  dipupuk (Angkapradipta et al., 1986; Tambunan et al., 1991). Umumnya pemupukan tanaman karet memberikan  penambahan  unsur  hara  makro seperti Nitrogen (N), Fosfor (P), Kalium (K), Kalsium (Ca), dan Magnesium (Mg). Nitrogen merupakan  unsur  hara  yang  paling  besar k e b u t u h a n n y a   u n t u k   m e n d u k u n g pertumbuhan  dan  produksi  yang  optimal dibandingkan dengan unsur hara yang lainnya. Menurut  Adiwiganda et  al. (1994),  kegiatan pemupukan harus efektif  dan efisien sehingga dengan biaya pemupukan yang rendah dapat memberikan  hasil  yang  optimal.  Usaha pencapaian  efisiensi  pemupukan  dilakukan menyusun  dosis  rekomendasi  dengan mempertimbangkan  faktor  tanah,  faktor tanaman  (umur,  produksi  dan  kesehatan tanaman)  serta  faktor  lingkungan  yang mempengaruhi  efisiensi  pemupukan.  Dosis rekomendasi  disususn  menggunakan  hasil analisis  tanah  dan  daun  tanaman  karet  pada
Komponen Sub-komponen Biaya dan Waktu 1. Perolehan data lapangan Ø Pengambilan sampel Ø Analisis di laboratorium Ø Upah tenaga kerja, hari kerja, dan akomodasi Ø Biaya analisis nitrogen dan klorofil tanaman 2. Perolehan data citra Ø Citra Landsat 8 OLI, Sentinel-2A dan GeoEye-1 Ø Persiapan citra Ø Biaya citra Landsat 8 OLI, Sentinel-2A dan GeoEye-1 Ø Upah tenaga kerja, hari kerja 3. Pengolahan citra Ø Software pengolah citra ENVI Ø Citra Landsat 8 OLI Ø Sentinel-2A Ø GeoEye-1 Ø Biaya membeli lisensi untuk pelajar atau mahasiswa Ø
Upah tenaga kerja, hari kerja
Ø Upah tenaga kerja, hari kerja Ø Upah tenaga kerja, hari kerja 4. Uji akurasi hasil Ø Citra Landsat 8 OLI Ø Sentinel-2A Ø GeoEye-1 Ø Upah tenaga kerja, hari kerja Ø Upah tenaga kerja, hari kerja
Ø Upah tenaga kerja, hari kerja
Tabel 1. Komponen yang digunakan dalam evaluasi efektivitas biaya
luasan tertentu yang sering disebut blok contoh atau LSU ( leaf  sampling unit ).
Pada  prakteknya,  pemupukan  yang berdasarkan pada hasil analisis hara tanaman dan  tanah  hanya  dilakukan  oleh  perusahaan besar.  Sementara  itu  perusahaan  kecil  atau petani  karet  melakukan  pemupukan  tidak bersadarkan  hasil  analisis  hara  tanaman  dan tanah,  hanya  berdasarkan  dosis  rekomendasi umum.  Metode  penentuan  kebutuhan  pupuk saat ini membutuhkan waktu lama dan biaya yang  mahal  karena  LSU  yang  dibuat  hanya untuk  40-60  ha  tanaman  dengan  umur  dan jenis  klon  yang  sama,  sehingga  untuk  areal yang  luas  membutuhkan  biaya  analisa  tanah dan daun yang cukup mahal. Oleh karena itu
sangat dibutuhkan suatu teknologi yang dapat mengestimasi  kondisi  hara  tanaman  secara cepat dengan biaya yang murah.
Kandungan  hara  nitrogen  pada  tanaman umumnya  dilakukan  dengan  menganalisis jaringan  tanaman  di  laboraorium  dengan metode  Kjeldahl  (Balai  Penelitian  Tanah, 2009).  Menurut  Rosmarkam  dan  Yuwono (2002)  untuk  mengetahui  kandungan  hara nitrogen  pada  tanaman  dapat  dilakukan melalui  analisis  kandungan  nitrogen  pada daun  tanaman.  Hail  ini  dikarenakan    bagian tanaman  yang  berwarna  hijau  mengandung nitrogen protein terbanyak dan meliputi 70% - 80% dari total nitrogen tanaman.
Perbandingan biaya dalam pendugaan kandungan hara nitrogen  perkebunan  karet dengan menggunakan beberapa jenis citra penginderaan jauh
No Komponen Biaya Satuan Jumlah Biaya Satuan Jumlah Biaya 1. Pengambilan sampel tanaman - Tenaga kerja lapangan Hari 12 92.000 1.104.000 - Analisis kandungan Nitrogen Sampel 30 58.000 1.740.000 2. Perolehan citra - Landsat 8 OLI Scene 1 350.000 350.000 - Sentinel-2A Scene 1 350.000 350.000 - GeoEye-1 (Arsip > 90 hari) km 2 25 216.000 5.400.000 3. Pengolahan Citra - Software pengolahan citra (ENVI) Paket 1 2.632.500 2.632.500 - Landsat 8 OLI Hari 2 192.000 384.000 - Sentinel-2A 10 m Hari 3 192.000 576.000 - Sentinel-2A 20 m Hari 3 192.000 576.000 - Sentinel-2A resamplin g 20 m Hari 3 192.000 576.000 - GeoEye-1 Hari 4 192.000 768.000 4. Uji akurasi hasil estimasi - Tenaga kerja lapangan Hari 8 92.000 736.000 - Analisis kandungan Nitrogen Sampel 20 58.000 1.160.000 - Pengolahan data nitrogen dan citra Hari 1 192.000 192.000 Total biaya estimasi - Landsat 8 OLI 8.298.500 - Sentinel-2A 10 m 8.490.500 - Sentinel-2A 20 m 8.490.500 - Sentinel-2A resampling 20 m 8.490.500 - GeoEye-1 13.732.500
Tabel 2. Rincian biaya estimasi kandungan nitrogen menggunakan citra penginderaan jauh.
Dengan perkembangan teknologi saat ini, kandungan hara nitrogen pada tanaman dapat diketahui  dengan  memanfaatkan  teknologi penginderaan  jauh.  Penelitian  estimasi k a n d u n g a n   h a r a   n i t r o g e n   d e n g a n menggunakan  citra  penginderaan  jauh multispektral  pada  tanaman  semusim  telah dilakukan, diantaranya pada tanaman jagung menggunakan  citra  Quickbird  (Bausch  dan Khosla,  2010),  pada  tanaman  gandum menggunakan  citra  Ikonos  (Jia et  al., 2011), dan  pada  tanaman  gandum  menggunakan citra RapidEye  (Basso et al., 2016; Magney et al., 2016).  Hasil  penelitian  tersebut m e nu n j u k k a n   b a h wa   n i l a i   k o e f i s i e n
2 determinasi (R ) lebih dari 0,70. Hal tersebut menunjukkan  bahwa  penggunaan  citra resolusi  tinggi  berpotensi  digunakan  untuk mengestimasi  kandungan  nitrogen  pada t a n a m a n   p e r t a n i a n .   S a p u t r a   ( 2 0 1 8 ) melaporkan  bahwa  pendugaan  kandungan hara nitrogen di perkebunan karet berpotensi d i l a k u k a n   m e n g g u n a k a n   t e k n o l o g i penginderaan jauh. Penggunaan citra dengan resolusi menengah seperti Sentinel 2A (10 m) dan  Landsat  8  (30  m)  diperkirakan  memiliki akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan penggunaan citra beresolusi tinggi seperti citra
GeoEye-1 (2 m). Hasil pendugaan kandungan nitrogen  dapat  disajikan  dalam  bentuk  peta sebaran kandungan hara.
Penggunaan  teknologi  penginderaan  jauh lebih  efisien  dibandingkan  dengan  cara konfensional  untuk  melakukan  pemetaan informasi  pada  wilayah  yang  cukup  luas (Lewis et  al., 2013;  Mumby et  al., 1999). Sehubungan  dengan  potensi  tersebut,  maka perlu  dilakukan  penelitian  dengan  tujuan mengevaluasi biaya estimasi kandungan hara n i t r o g e n   p e r k e b u n a n   k a r e t   d e n g a n menggunakan teknologi penginderaan jauh.

## Bahan dan Metode
Penelitian  dilakukan  pada  tahun  2018  di Kebun Percobaan Penelitian Pusat Penelitian Sembawa  pada  areal  seluas  1.000  ha.  Secara administrasi terletak di Desa Lalang Sembawa, Kecamatan Sembawa, Kabupaten Banyuasin, Provinsi  Sumatera  Selatan.  Bahan  yang digunakan  adalah  citra  penginderaan  jauh yang  terdiri  dari  citra  GeoEye-1  dengan resolusi spasial 2 m dan cakupan areal minimal
2 25  km   tergantung  pesanan,  Sentinel-2A dengan resolusi spasial 10 m dan cakupan areal
2 290 km , dan Landsat 8 OLI dengan resolusi
Landsat-8 Sentinel-2A 10 m Sentinel-2A 20 m Sentinel-2A resampling 20 m GeoEye-1 Perolehan citra 350,000 350,000 350,000 350,000 5,400,000 Pengolahan Citra 3,016,500 3,208,500 3,208,500 3,208,500 3,400,500 0 1,000,000 2,000,000 3,000,000 4,000,000 5,000,000 6,000,000 Bia y a (R upiah)
Gambar 1. Perbandingan biaya perolehan dan pengolahan citra.
Warta Perkaretan 2020, 39 (2), 137 - 146
2 spasial 30 m dan cakupan areal 170 x 183 km . Evaluasi  biaya  perlu  dilakukan  untuk mengetahui  perbandingan  efektivitas  biaya yang  dikeluarkan  dengan  metode  yang dilakukan  terhadap  akurasi  hasil  estimasi. Metode estimasi dibagi berdasarkan jenis citra yang  digunakan  yakni  citra  GeoEye-1, Sentinel-2A, dan Landsat 8 OLI.
Komponen yang digunakan dalam evaluasi efektivitas  biaya  antara  lain;  data  lapangan, data  citra,  pengolahan  citra  dan  uji  akurasi hasil.  Biaya  yang  dikeluarkan  untuk mendapatkan data lapangan merupakan total biaya  yang  dibutuhkan  untuk  menghasilkan data  kandungan  hara  perkebunan  karet  pada lokasi  penelitian.  Beberapa  komponen  biaya dalam  perolehan  data  lapangan  antara  lain biaya tenaga kerja untuk pengambilan sampel daun  tanaman  dan  biaya  analisis  kandungan hara  di  laboratorium.  Total  biaya  tersebut menjadi biaya perolehan data lapangan.
B i a y a   y a n g   d i k e l u a r k a n   u n t u k mendapatkan data citra merupakan total biaya yang  dikeluarkan  untuk  mendapatkan  data citra  pada  lokasi  penelitian.  Citra  yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  citra GeoEye-1,  Sentinel-2A,  dan  Landsat  8  OLI. Biaya yang dikeluarkan untuk perolehan citra Landsat  8  OLI  dan  Sentinel-2A  hanya  biaya untuk mendownload citra tersebut dari website https://earthexplorer.usgs.gov/.  Sedangkan perolehan  data  citra  GeoEye-1  berdasarkan luas  areal  yang  dipesan  sesuai  dengan  luas areal  penelitian  dan  harga  per  kilometer persegi citra GeoEye-1. Berdasarkan informasi dari Pusat Pemanfaatan Teknologi Dirgantara LAPAN  di  website  pusfatekgan.lapan.go.id, biaya pemesanan citra GeoEye-1 empat band
2 16  USD  per  km   untuk  arsip  (lebih  90  hari)
2 dengan luas pemesanan minimum 25 km  dan 2 25 USD per km  untuk fresh arsip (kurang dari 90 hari) dengan luas pemesanan minimum 100
2 km  dan jarak antar vertex minimum 5 km.
Perbandingan biaya dalam pendugaan kandungan hara nitrogen  perkebunan  karet dengan menggunakan beberapa jenis citra penginderaan jauh
- 1,000,000 2,000,000 3,000,000 4,000,000 5,000,000 6,000,000 Landsat-8 Sentinel-2A 10 m Sentinel-2A 20 m Sentinel-2A resampling 20 m GeoEye-1 Pengambilan sampel tanaman
Perolehan citra
Pengolahan Citra
Uji akurasi hasil estimasi
Gambar 2. Distribusi biaya antar metode estimasi.
Biaya  pengolahan  data  citra,  baik  untuk citra Landsat 8 OLI, Sentinel-2A dan GeoEye- 1 dihitung berdasarkan biaya pembelian lisensi software pengolahan citra (ENVI) dan jumlah hari kerja yang diperlukan untuk pengolahan data  citra  sampai  menghasilkan  peta kandungan  hara  nitrogen  tanaman  karet  di lokasi  penelitian.  Sementara  itu  uji  akurasi hasil  didapatkan  dari  hasil  pengolahan  peta hasil  estimasi  dengan  sejumlah  hasil  data lapangan  untuk  uji  akurasi.  Hasil  uji  akurasi m e n d a p a t k a n   p e t a   k a n d u n g a n   h a r a perkebunan  karet  pada  lokasi  penelitian dengan  informasi  akurasi  hasil  pemetaan. Rangkuman  komponen  yang  digunakan dalam  evaluasi  efektivitas  biaya  dapat  dilihat pada Tabel 1.
Tenaga  ker ja  dalam  penelitian  ini dibedakan  menjadi  tenaga  kerja  lapangan untuk  pengambilan  sampel  pada  setiap  plot pengamatan  dan  tenaga  kerja  yang  memiliki keterampilan  dalam  pengolahan  data  citra. Gaji tenaga kerja lapangan berdasarkan Upah Minimum Provinsi (UMP) Provinsi Sumatera Selatan tahun 2017 sebesar Rp. 2.388.000 per bulan sehingga apabila dihitung harian dengan 26 hari kerja per bulan maka upah hariannya dibulatkan menjadi Rp. 92.000. Tenaga kerja yang  dianggap  memiliki  keterampilan  dalam pengolahan  data  citra  dalam  penelitian  ini
adalah  lulusan  sarjana  (S1).  Gaji  per  bulan lulusan sarjana (S1) diasumsikan sebesar Rp. 5.000.000,  sehingga    upah  hariannya dibulatkan menjadi Rp. 192.000.

## Hasil dan Pembahasan
Analisis efektivitas biaya dilakukan dengan cara membandingkan biaya yang dikeluarkan dengan  metode  yang  dilakukan  terhadap akurasi  peta  hasil  estimasi.  Metode  estimasi dibagi berdasarkan jenis citra yang digunakan yaitu  citra  GeoEye-1,  Sentinel-2A,  dan L a n d s a t   8   O L I .   M e t o d e   e s t i m a s i menggunakan  citra  Sentinel-2A  dibagi menjadi  tiga  metode  antara  lain  dengan menggunakan band dengan resolusi spasial 10 m, 20 m, dan resampling band 10 m menjadi 20 m.
Rincian  biaya  yang  dikeluarkan  untuk masing-masing metode disajikan pada Tabel 2. Perbandingan  biaya  yang  dikeluarkan  untuk perolehan  dan  pengolahan  data  citra  kelima metode  estimasi  disajikan  pada  Gambar  1. Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa  biaya perolehan  citra  GeoEye-1  sebesar  Rp. 5.400.000  jauh  lebih  tinggi  dibandingkan dengan  biaya  perolehan  citra  Landsat  8  OLI dan Sentinel-2A yang hanya Rp. 350.000. Hal tersebut  dikarenakan  biaya  perolehan  citra
Landsat-8 Sentinel-2A 10 m Sentinel-2A 20 m Sentinel-2A resampling 20 m GeoEye-1 Total Biaya 8,298,500 8,490,500 8,490,500 8,490,500 13,732,500 0 2,000,000 4,000,000 6,000,000 8,000,000 10,000,000 12,000,000 14,000,000 16,000,000 Bia y a (R upiah)
Gambar 3. Perbandingan total biaya antar metode estimasi
Warta Perkaretan 2020, 39 (2), 137 - 146
0.300 0.400 0.500 0.600 Landsat 8 OLI Sentinel-2A 10 m Sentinel-2A 20 m Sentinel-2A resampling 20 m GeoEye-1 resampling 6 m
Gambar 4. Perbandingan SE antar metode estimasi.
GeoEye-1 diasumsikan dengan membeli citra
2 luasan minimal 25 km  dengan harga 16 USD
2 per km  untuk data arsip (tanggal perekaman lebih  dari  90  hari).  Asumsi  harga  mata  uang dolar    sebesar  Rp.  13.500,-  per  USD. Sementara itu perolehan citra Landsat 8 OLI dan  Sentinel-2A  hanya  digunakan  untuk langganan  internet unlimited selama  satu bulan. Pada areal kajian yang lebih luas, maka biaya perolehan citra GeoEye-1 akan semakin tinggi karena terjadi peningkatan biaya sebesar
2 Rp. 216.000 setiap km  sementara untuk citra Sentinel-2A  dan  Landsat  8  OLI  memiliki luasan setiap scene yang cukup luas.
Biaya  pengolahan  citra  diasumsikan menggunakan software ENVI.  Informasi  dari www.harrisgeospatial.com/academic  harga lisensi  mahasiswa  selama  satu  tahun  sebesar 195  USD  atau  sebesar  Rp.  2.632.500. Pengolahan  citra  diasumsikan  menggunakan tenaga yang terampil dengan pendidikan strata satu  (S1)  dengan  gaji  per  bulan  lulusan  S1 diasumsikan sebesar  Rp.  5.000.000, sehingga upah  hariannya  dibulatkan  menjadi  Rp. 192.000.  Pengolahan  citra  diasumsikan sampai  menjadi layout peta  hasil  estimasi. Jumlah  hari  yang  diperlukan  untuk
pengolahan  citra  resolusi  tinggi  lebih  banyak karena  membutuhkan  memori  lebih  besar sehingga  waktu  pengolahan  citra  yang diperlukan  lebih  lama.  Hasil  perbandingan biaya  pengolahan  citra  antar  metode menunjukkan  bahwa  biaya  pengolahan metode  yang  menggunakan  citra  GeoEye-1 sebesar Rp. 3.400.500 merupakan yang paling tinggi dibandingkan dengan metode yang lain yang hanya Rp. 3.016.500 untuk citra Landsat 8 OLI dan Rp. 3.208.500 untuk citra Sentinel- 2A.
Perbandingan distribusi biaya antar metode estimasi  disajikan  pada  Gambar  2.  Gambar tersebut  menunjukkan  biaya  perolehan  citra yang paling besar pengaruhnya terhadap total biaya  estimasi  dengan  citra  GeoEye-1. Perbandingan total biaya estimasi kandungan hara nitrogen perkebunan karet antar metode disajikan pada Gambar 3. Perbandingan total biaya  estimasi  tersebut  menunjukkan  bahwa biaya  estimasi  kandungan  hara  nitrogen dengan  menggunakan  citra  GeoEye-1 merupakan  metode  yang  paling  tinggi  yaitu sebesar Rp. 13.732.500 dibandingkan dengan metode  estimasi  yang  menggunakan  citra Landsat  8  OLI  hanya  Rp.  8.298.500  dan
83.53 82.98 84.57 86.83 81.46 60 65 70 75 80 85 90 Landsat 8 OLI Sentinel-2A 10 m Sentinel-2A 20 m Sentinel-2A resampling 20 m
GeoEye-1 resampling 6 m
Citra Penginderaan Jauh
Gambar 5. Akurasi antar metode estimasi
Akurasi (%)
metode  estimasi  yang  menggunakan  citra Sentinel-2A hanya Rp. 8.490.500. Komponen biaya  yang  membuat  metode  estimasi menggunakan  citra  GeoEye-1  paling  tinggi adalah  biaya  perolehan  citra  karena  citra dengan  resolusi  spasial  yang  tinggi  belum tersedia secara gratis. Biaya yang dibutuhkan dengan  cara  konvensional  untuk  mengetahui kandungan  hara  nitrogen  perkebunan  karet maka biaya yang dibutuhkan terdiri dari biaya pengambilan  sampel  8  hari  Rp.  736.000  dan analisa  nitrogen  20  sampel  di  laboratorium sebesar  Rp.  1.160.000  jadi  totalnya  menjadi Rp. 1.896.000 (Tabel 2). Apabila dibandingkan dengan menggunakan citra Sentinel -2A maka biaya yang dibutuhkan hanya biaya perolehan citra  Rp.  350.000  dan  pengolahan  citra Rp.576.000  sehingga  totalnya  hanya  Rp. 926.000.  Berdasarkan  hitungan  tersebut artinya  apabila  menggunakan  citra  Sentinel- 2A  biayanya  hanya  48,8%  dari  cara konvensional.
Selain  biaya  perolehan  data  citra,  data lapangan  dan  pengolahan  data,  evaluasi efektivitas  biaya  juga  mempertimbangkan akurasi  estimasi  masing-masing  metode. Akurasi  dapat  dilihat  dari  nilai  SE  ( Standard Error )  dan  persentase  (%)  akurasinya.
Perbandingan  akurasi  antar  metode  estimasi disajikan  pada  Gambar  4  dan  Gambar  5 (Saputra,  Kamal,  &  Wicaksono,  2018).  Dari perbandingan  akurasi  estimasi  tersebut menunjukkan  bahwa  metode  estimasi kandungan  nitrogen  dengan  menggunakan citra  Sentinel-2A  merupakan  metode  yang paling  akurat  karena  memiliki  nilai  SE  yang paling rendah (0,36) dan persentase akurasinya paling tinggi (86,83%).
Hasil  evaluasi  efektivitas  biaya  estimasi kandungan hara nitrogen menggunakan citra penginderaan  jauh  berdasarkan  biaya  yang dikeluarkan  dan  akurasi  estimasi  yang dihasilkan  menunjukkan  bahwa  metode estimasi dengan menggunakan citra Sentinel- 2A merupakan metode yang paling efektif. Hal ini  menunjukkan  bahwa  hipotesis  estimasi kandungan  hara  nitrogen  perkebunan  karet dengan menggunakan citra Sentinel-2A lebih efektif  diterima.

## Kesimpulan
Hasil evaluasi efektivitas biaya berdasarkan total biaya estimasi dan akurasi hasil estimasi menunjukkan bahwa estimasi kandungan hara nitrogen  perkebunan  karet  pada  areal  seluas
1.000 ha menggunakan citra Sentinel-2A lebih efektif   dibandingkan  dengan  menggunakan citra  GeoEye-1  dan  Landsat  8  OLI,  karena biaya  yang  dikeluarkan  paling  rendah (Rp.8.490.500),  nilai  SE  yang  paling  rendah (0,36) dan persentase akurasinya paling tinggi (86,83%).  Apabila  menggunakan  citra Sentinel-2A  biaya  estimasi  hanya  48,8% dibandingkan  dengan  cara  konvensional. Biaya  perolehan  citra  yang  paling  besar pengaruhnya  terhadap  total  biaya  estimasi adalah citra GeoEye-1. Komponen biaya yang membuat metode estimasi menggunakan citra GeoEye-1 paling tinggi adalah biaya perolehan citra karena citra dengan resolusi spasial yang tinggi  belum  tersedia  secara  g ratis. Perbandingan  akurasi  menunjukkan  bahwa metode  estimasi  kandungan  nitrogen  dengan menggunakan  citra  Sentinel-2A  merupakan metode  yang  paling  akurat  karena  memiliki nilai  SE  yang  paling  rendah  dan  persentase akurasinya paling tinggi.

## Ucapan Terimakasih
Penulis  mengucapkan  terima    kasih kepada Direktur Pusat Penelitian Karet yang t e l a h   m e m b e r i     k e s e m p a t a n   u n t u k melanjutkan  jenjang    pendidikan  S2  di Program    Studi  Penginderaan  Jauh  Fakultas Geografi  UGM.  Penulis  juga  mengucapkan banyak  terima  kasih  pada  Digital  Globe Foundation yang telah menyediakan data citra GeoEye-1  dan  USGS  (United    States G e o l o g i c a l   S u r ve y )   m e l a l u i   we b s i t e https://ear thexplorer.usgs.gov/  telah menyediakan    data    citra    Sentinel-2A  dan Landsat 8 OLI pada lokasi penelitian.

## Daftar Pustaka
Adiwiganda, Y. T., Hardjono, A., Manurung, A.,  Sihotang,  U.  T.  B.  D.,  Sudiharto, Goenadi, D. H., & Sihombing, H. (1994). Te k n i k   p e n y u s u n a n   r e k o m e n d a s i pemupukan  tanaman  karet.  In  Forum Komunikasi  Karet  (pp.  117).  Sembawa: Pusat Penelitian Karet.
Angkapradipta, P., Tuti-warsito, & Nurdin, M. S.  (1986).  Pengujian  dosis  anjuran  pupuk N,  P,  dan  K  untuk  tanaman  karet  GT  1 produktif   pada  tanah  Latosol.  Menara Perkebunan, 54(5), 111119.
Balai  Penelitian  Tanah.  (2009).  Petunjuk Teknis  Analisis  Kimia  Tanah,  Tanaman, Air  dan  Pupuk.  Badan  Penelitian  dan Pengembangan  Pertanian,  Departemen Pertanian.
Basso, B., Fiorentino, C., Cammarano, D., &
Schulthess,  U.  (2016).  Variable  rate nitrogen fertilizer response in wheat using remote  sensing.  Precision  Agriculture, 1 7 ( 2 ) ,   1 6 8 1 8 2 .   h t t p s : / / d o i . o r g / 10.1007/s11119-015-9414-9
Bausch, W. C., & Khosla, R. (2010). QuickBird satellite versus ground-based multi-spectral data  for  estimating  nitrogen  status  of irrigated maize. Precision Agriculture, 11, 274290.  https://doi.org/10.1007/s11119- 009-9133-1
Jia, L., Yu, Z., Li, F., Gnyp, M., Koppe, W., Bareth, G., … Zhang, F. (2011). Nitrogen status  estimation  of   winter  wheat  by usingan Ikonos satellite image in the north china plain. In D. Li & Y. Chen (Eds.), 5th Computer and Computing Technologies in Agriculture (CCTA) (pp. 174184). Beijing, Cina:  Springer,  IFIP  Advances  in I n f o r m a t i o n   a n d   C o m mu n i c a t i o n Technology.
Lewis,  D.,  Phinn,  S.,  &  Arroyo,  L.  (2013). Cost-Effectiveness of  Seven Approaches to Map  Vegetation  Communities;  A  Case Study  from  Northern  Australias  Tropical Savannas. Remote Sensing, 5, 377414.
Magney, T. S., Eitel, J. U. H., & Vierling, L. A. (2016).  Mapping  wheat  nitrogen  uptake from  RapidEye  vegetation  indices. P r e c i s i o n   A g r i c u l t u r e,   1 7 ,   1 2 3 . https://doi.org/10.1007/s11119-016- 9463-8
Mumby, P. J., Green, E. P., Edwards, A. J., & Clark, C. D. (1999). The cost-effectiveness of   remote  sensing  for  tropical  coastal resources  assessment  and  management. Journal  of   Environmental  Management, 55, 157166.
Rosmarkam,  A.,  &  Yuwono,  N.  W.  (2002).
Ilmu  Kesuburan  Tanah.  Yogyakarta: Kanisius.
Saputra,  J.,  Kamal,  M.,  &  Wicaksono,  P.
(2018).  Pengaruh  Resolusi  Spasial  Citra terhadap Hasil Pemetaan Kandungan Hara Nitrogen  Perkebunan  Karet.  Jurnal Penelitian Karet, 36(1), 1324.
Tambunan,  D.,  Sihombing,  H.,  &  Thomas. (1991). Pemupukan Nitrogen dan Kalium pada tanaman karet produktif  klon PR 261 pada tanah podsolik merah kuning. Buletin Perkebunan Rakyat, 7(1), 2128.