## KLASIFIKASI FASE TUMBUH PADI DENGAN PENDEKATAN BERBASIS OBJEK MENGGUNAKAN CITRA SENTINEL-2

## Classification of Rice Growth Phases with an Object-Based Approach using
Sentinel-2 Imagery
Muhammad Ardiansyah 1,2) *, Khursatul Munibah 1) dan Siti Nur Saniinah 3)
1) Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas Pertanian, IPB University, Jl. Meranti – Kampus IPB Dramaga, Bogor, Jawa Barat 16680
2) Center for Climate Risk and Opportunity Management in Southeast Asia and Pacific, IPB University, Jl. Pajajaran – Kampus IPB Baranangsiang, Bogor, Jawa Barat 16143
3) Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas Pertanian IPB University, Jl. Meranti – Kampus IPB Dramaga, Bogor, Jawa Barat 16680

## ABSTRACT
Monitoring  rice growth  aims to obtain  information  regarding  the stages of  rice growth. The information  is used for management including irrigation, pest/disease warnings, fertilizer use, estimated harvest times and production. Generally, the monitoring is carried out conventionally but it requires large costs and more time consuming. Another option is to utilize remote sensing data using Sentinel-2 free satellite imagery to monitor rice growth spatio-temporally and over a wider area. Sentinel-2 is designed to support agricultural monitoring. To monitor the growth phase of rice can be done with a pixel-based classification, but this approach has limitations due to the appearance of salt and pepper in the form of individual classified pixels that affect the classification results and accuracy. The object-based image analysis approach can overcome this phenomenon and better mimic human perception of objects. This study aims to identify the growth phases of rice in Sentinel-2 imagery using an object- based classification approach, and to monitor the spatio-temporal distribution of rice growth phases. Sentinel-2 imagery with 10 acquisitions in May – August 2021 was analyzed using an object-based approach and the growth phases of rice were classified using the support vector machine (SVM) approach. The results show that the growth phase of rice can be identified and classified properly without the salt and pepper phenomenon with an object-based approach from Sentinel-2 multi-temporal imagery. The accuracy of the SVM classification model is good with an average accuracy of 81.60. The object-based SVM classification can map the distribution of rice growth phases consistently and continuously from Sentinel-2 multi-temporal images.
Keywords: OBIA, segmentation, support vector machine

## ABSTRAK
Pemantauan  pertumbuhan  padi  bertujuan  untuk  memperoleh  informasi  mengenai  tahapan  pertumbuhan  padi,  yang informasinya  digunakan  untuk  pengelolaan  termasuk  irigasi,  peringatan  hama/penyakit,  penggunaan  pupuk,  perkiraan  waktu panen dan produksi. Umumnya pemantauan dilakukan secara konvensional  tetapi  membutuhkan biaya  yang besar dan waktu yang lama. Opsi lain adalah pemanfaatan data Penginderaan Jauh menggunakan citra satelit gratis Sentinel-2 untuk memantau pertumbuhan  padi  secara  spasio  temporal  dan  pada  wilayah  yang  lebih  luas.  Citra  Sentinel-2  didesain  untuk  mendukung pemantauan pertanian. Untuk memantau fase tumbuh padi dapat dilakukan dengan klasifikasi berbasis piksel, tetapi pendekatan ini  memiliki keterbatasan  munculnya salt and pepper dalam  bentuk pixel-pixel tunggal terklasifikasi  yang  mengganggu hasil dan akurasi klasifikasi. Pendekatan klasifikasi Object-Based Image Analysis dapat mengatasi fenomena ini dan lebih baik dalam meniru persepsi manusia terhadap objek. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi fase tumbuh padi pada citra Sentinel-2 dengan pendekatan klasifikasi berbasis objek, dan memantau sebaran spasio temporal fase tumbuh padi. Citra Sentinel-2 dengan 10 akuisisi bulan Mei – Agustus 2021 dianalisis dengan pendekatan berbasis objek dan fase tumbuh padi diklasifikasi dengan pendekatan  support  vector  machine  (SVM).  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  fase  tumbuh  padi  dapat  diidentfikasi  dan diklasifikasi dengan baik tanpa fenomena salt and pepper dengan pendekatan berbasis objek dari citra multi-temporal Sentinel- 2. Ketelitian model klasifikasi SVM cukup baik dengan rata-rata akurasi 81.60. Klasifikasi SVM berbasis objek dapat memetakan sebaran fase tumbuh padi konsisten dan berlanjut dari citra multi-temporal Sentinel-2.
Kata Kunci: OBIA, segmentasi, support vector machine

## PENDAHULUAN
Padi  merupakan  salah  satu  komoditas  pangan utama masyarakat Indonesia. Menurut Badan Pusat Statistik (BPS,  2022)  berdasarkan  Survei  Kerangka  Sampel  Area (KSA) total luas panen padi Indonesia tahun 2021 mencapai 10.41  juta  hektar  dengan  produksi  beras  54.45  juta  ton
Gabah  Kering  Giling  (GKG)  dan  jika  dikonversikan menjadi  beras  maka  produksi  beras  pada  2021  mencapai 31.36 juta ton. Sementara pada tahun 2020 total luas panen padi  mencapai  10.66  juta  hektar  dengan  produksi  padi sebesar  54.65  juta  ton  GKG  atau  31.33  juta  ton  beras. Dengan  demikian  total  luas  panen  2021  mengalami penurunan 2.30% atau sebanyak 245.47 ribu hektar dengan
*) Penulis Korespondensi: Telp. +62811112973; Email. ardysaja@gmail.com
DOI: http://dx.doi.org/10.29244/jitl.25.2.78-85
penurunan  produksi  beras  0.45%  atau  140.73  ribu  ton dibandingkan dengan 2020. Upaya  pencegahan penurunan produksi  beras  harus  dilakukan,  salah  satunya  adalah melalui  pemantauan  pertumbuhan  padi  yang  dilakukan secara  berkala  agar  produktivitas  lebih  optimal  atau  dapat dipertahankan.  Pada  umumnya  pemantauan  dilakukan secara konvensional namun membutuhkan biaya yang besar dan waktu yang lama. Oleh karena itu perlunya pendekatan lain seperti teknologi Penginderaan Jauh yang memanfaatkan  citra  satelit  untuk  memantau  pertumbuhan padi secara berkala atau temporal dan mencakup area sawah yang luas.
Salah satu citra satelit yang bisa digunakan secara gratis  adalah  citra  Sentinel-2.  Citra  Sentinel-2  merupakan citra  satelit  milik European  Space  Agency (ESA)  dan pertama  kali  diluncurkan  pada  tanggal  23  Juni  2015  serta dapat  diunduh  melalui  situs  https://scihub.copernicus.eu. Citra  ini  memiliki  resolusi  temporal  (10  hari)  dan  spasial yang  tinggi  (10  m  dan  20  m)  sehingga  efektif  digunakan untuk  eksplorasi  yang  cukup  detail  dari  permukaan  bumi seperti pertanian dan kehutanan. Misi dari Sentinel-2 yakni mendukung  layanan  dan  aplikasi  pemantauan  pertanian, manajemen  bencana,  dan  perubahan  penggunaan  lahan (Phiri et al., 2020).
Dalam  pemantauan  pertumbuhan  tanaman  padi, identifikasi  fase  tumbuh  merupakan  hal  yang  penting dilakukan.  Informasi  fase  tumbuh  padi  diperlukan  untuk pengelolaan  termasuk  irigasi,  peringatan  hama/penyakit, penggunaan  pupuk,  perkiraan  waktu  panen  dan  produksi Fase  tumbuh  padi,  vegetatif,  generatif,  bera,  dapat diidentifikasi  pada  citra  Penginderaan  Jauh  dengan klasifikasi berbasis piksel ( pixel based ). Identifikasi dengan klasifikasi berbasis piksel sudah  banyak dilakukan seperti penelitian  yang  dilakukan  oleh  Wijayanti  (2018)  dengan metode  Maximum  Likelihood pada  citra  Sentinel-2, Ramazayandi  (2021)  dengan  metode  RF    pada  citra Sentinel-2, Mansaray et al. (2019) dengan pendekatan SVM dan  RF  pada  citra  Sentinel-2,  Sentinel-1,  dan  Landsat-8, Nirtanto  (2022)  dengan  pendekatan Maximum  Likelihood dan  SVM  pada  citra  Sentinel-1,  Raniah  (2022)  dengan pendekatan Gaussian Mixture Model pada citra Sentinel-2, dan  Mariana  (2022)  dengan  metode  SVM  pada  citra Sentinel-2.  Namun  klasifikasi  berbasis  piksel  memiliki keterbatasan  yakni  munculnya  fenomena salt  and  pepper yang mengganggu hasil klasifikasi citra. Menurut Blaschke et  al. (2000)  fenomena  ini  dianggap  sebagai  kebisingan yang  mempengaruhi  keakuratan  dan  visibilitas  hasil klasifikasi.
Penelitian  dengan  klasifikasi  berbasis  objek  atau Object  Based  Image  Analysis (OBIA)  masih  jarang dilakukan.  Dibanding  klasifikasi  berbasis  pixel  klasifikasi berbasis  objek  mampu  menggabungkan  citra  dengan beragam  resolusi,  mampu  mengintegrasikan  atribut  yang penting untuk analisis lanskap, dan yang paling utama yaitu klasifikasi  ini  dapat  mengurangi  efek  piksel  tetangga  dan fenomena salt and pepper (Yaotong et al., 2019) serta lebih baik  meniru  persepsi  manusia  terhadap  objek  (Blaschke, 2010). Dengan latar belakang di atas, penelitian klasifikasi fase  tumbuh  padi  dengan  OBIA  pada  Sentinel-2  perlu dilakukan.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi dan memantau fase tumbuh padi dari citra Sentinel-2 muti- temporal dengan pendekatan OBIA dan memantau sebaran
spasio  temporal  fase  tumbuh  padi  periode  Mei  –  Agustus 2021.

## BAHAN DAN METODE

## Lokasi Penelitian
Penelitian  dilakukan  pada  area  persawahan  Desa Hegarmanah, Kecamatan Bojongpicung, Kabupaten Cianjur,  yang  dikelola  oleh  Dinas  Pertanian,  Perkebunan, Pangan  dan  Holtikultura  (DPPPH),  Kabupaten  Cianjur, Provinsi  Jawa  Barat  (Gambar  1).  Penelitian  dilaksanakan dari  Juni  2022  sampai  Januari  2023.  Pengolahan  dan analisis data dilakukan di Laboratorium Penginderaan Jauh dan  Informasi  Spasial,  Departemen  Ilmu  Tanah  dan Sumberdaya  Lahan,  Fakultas  Pertanian,  IPB University , Bogor.
Alat dan Bahan
Pengolahan data menggunakan seperangkat komputer yang dilengkapi dengan aplikasi perangkat lunak QGIS 3.20.2, eCognition Essentials 1.2, dan ArcMap 10.8. Bahan penelitian yang digunakan meliputi 10 akuisisi citra Sentinel-2; peta petak sawah, data awal tanam dan perkiraan panen padi dari DPPPH; dan data titik sampel pengamatan fase padi Mariana (2022) di lokasi penelitian.

## Metodologi

## Pengolahan Citra Sentinel-2
Satelit  Sentinel-2  merupakan  satelit  sumberdaya milik Eropa yang mengamati bumi secara sistematis dengan sensor optik yang disebut Multi Spectral Instrument (MSI) dalam 13 kanal spektral dengan resolusi berbeda (Boori et al., 2020). Citra Sentinel-2  level 1C dengan 10 akuisisi 4, 14, 24 Mei; 3, 13 Juni; 3, 13 Juli dan 2, 12 , 22 Agustus 2021 diunduh  dari  situs  https://scihub.copernicus.eu/.  Pada penelitian ini hanya digunakan citra dengan resolusi 10 m.
Citra  Sentinel-2  Level  1C  menyajikan  nilai reflektan Top Of Atmosphere (TOA) dimana nilai tersebut tidak  sama  dengan Bottom  Of  Atmosphere (BOA)  karena adanya pengaruh atmosfer pada saat pengambilan citranya. Pemantauan  tanaman  seperti  perubahan  fase  tumbuh  pada padi  harus  menggunakan  nilai  reflektan  yang  diukur  di permukaan tanah (Rumora et al. , 2020), oleh karena itu citra Sentinel-2  level  1C  dalam  nilai  reflektan  TOA ditransformasi ke dalam nilai reflektan BOA, yang disebut dengan  koreksi  atmosferik.  Pada  penelitian  ini  koreksi atmosferik  dilakukan  pada  perangkat  lunak  QGIS menggunakan pendekatan DOS 1 ( Dark Object Subtraction 1 )  pada plugin Semi-Automatic  Classification  Plugin (Congedo, 2022).

## Pengolahan Data Fase Tumbuh
Fase tumbuh padi berasal dari penelitian terdahulu yang dikumpulkan pada 8-9 Juni 2021 dan 13-14 Agustus 2021 (Mariana, 2022). Pengukuran fase tumbuh dilakukan di  70  titik  sampel  secara  langsung  di  lapangan  dengan mengamati dan mewawancarai petani (Tabel 1). Umur padi menurut  akuisisi  Sentinel-2  ditetapkan  berdasarkan  umur dan  fase padi  hasil pengamatan pada Tabel 1 dengan cara menghitung  mundur  atau  maju  awal  tanam  akuisisi  citra (Tabel  2).  Umur  dan  fase  padi  pada  setiap  akuisisi  citra
Klasifikasi Fase Tumbuh Padi dengan Pendekatan Berbasis Objek Citra Sentinel-2 (Ardiansyah, M., K. Munibah dan S.N. Saniinah)
merujuk pada IRRI yaitu bera basah atau BB (0 hari setelah tanam  [HST]),  vegetatif  awal  atau  VA  (1  –  25  HST) vegetatif akhir atau VK (26 – 35 HST), generatif awal atau
GA (36 – 65 HST), generatif akhir atau GK (66 – 100 HST), dan  Bera  Akhir  atau  BK  (101  –  130  HST)  (Nurfaizah, 2020).
Gambar 1. Peta lokasi penelitian dan sebaran titik sampel
Tabel 1. Titik sampel dan umur padi
Sub Blok Jumlah Umur Padi Fase Tumbuh Perkiraan 8 Juni 2021 13 Agt. 2021 8 Juni 2021 13 Agt’ 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
Tabel 2. Umur padi (HST) menurut akuisisi Sentibel-2 Sub Blok Umur padi pada akuisisi citra (HST) 04-May 14-May 24-May 03-Jun 13-Jun 03-Jul 13-Jul 02-Aug 12-Aug 22-Aug 1B 9 19 29 39 49 69 79 99 109 119 2A 9 19 29 39 49 69 79
99 10.9 119 2B 6 16 26 36 46 66 76 96 106 116 3A 14 24 34 44 54 74 84 104 114 124 3B 14 24 34 44 54 74 84 104 114 124 4A 0 0 5 15 25 45 55 75 85 95 4B 0 0 5 15 25 45 55 75 85 95 5 0 0 8 18 28 48 58
78 88 98 6 0 0 8 18 28 48 58
78 88 98 7A 0 5 15 25 35 55 65
85 95 105 7B 0 5 15 25 35 55 65
85 95 105 8A 0 9 19 29 39 59 69 89 99 109 8B 0 9 19 29 39 59 69 89 99 109 9A 0 2 12 22 32 52 62 82 92 102 9B 0 5 15 25 35 55 65 85 95 105 10A 14 24 34 44 54 74 84 104 114 124 10B 6 16 26 36 46 66 76 96 106 116 11A 14 24 34 44 54 74 84 104 114 124 11B 0 5 15 25 35 55 65 85 95 105 12.-13 3 13 23 33 43 63 73 93 103 113 14A-B 6 16 26 36 46 66 76 96 106 116 15++ 9 19 29 39 49 69 79 99 109 119 15BB 9 19 29 39 49 69 79 99 109 119 Keterangan: BB 0 0 HST
VA 1 25 HST VK 26 35 HST GA 36 65 HST GK 66 100 HST BK 101 130 HST

## Analisis Citra Berbasis Objek
Analisis Citra Berbasis Objek atau OBIA terkenal memiliki keunggulan dalam  mengatasi kelemahan analisis citra berbasis pixel . OBIA pertama-tama mempartisi citra ke dalam area-area  homogen dengan  menerapkan segmentasi gambar, yang mengelompokkan piksel-pixel yang terhubung  secara  spasial  dengan  karakteristik  serupa  ke dalam segmen atau objek (Blaschke et al. , 2014). Kemudian metode  klasifikasi  diterapkan  untuk  mengklasifikasikan objek citra berdasarkan penciri statistik dari objek tersebut.
Dalam  penelitian  ini  segmentasi  menggunakan pendekatan Multiresolution Segmentation (MRS). Parameter  penting  yang  mempengaruhi  hasil  segmentasi adalah  skala  ( scale ),  bentuk  ( shape ),  dan  kekompakan ( compactness )  (Lao et  al., 2022).  Parameter  scale digunakan untuk mengontrol ukuran objek gambar rata-rata luaran  segmentasi  dengan  menentukan  heterogenitas maksimum  yang  diizinkan  antar  objek.  Semakin  besar parameter  skala  yang  digunakan  maka  jumlah  objek  yang dihasilkan  semakin  sedikit  dan  sebaliknya  semakin  kecil parameter  skala yang  digunakan  maka  semakin  banyak jumlah  objek  yang  dihasilkan  (Luo et  al., 2013).    Pada penelitian  ini  digunakan  parameter  skala  0.125;  0.25;  0.5; dan 0.75, sedangkan bentuk dan kekompakan sesuai dengan nilai setting perangkat  ( default )  yakni  0.2  dan  0.5. Parameter skala 0.125 merupakan nilai terendah dan dipilih untuk  menghasilkan  jumlah  objek  yang  banyak  dengan ukuran  atau  luas  yang  sempit.  Untuk  memperoleh  jumlah objek  yang  lebih  sedikit  dengan  luas  objek  makin meningkat  maka  parameter  skala  diperbesar  dengan kenaikan 0.125.
Klasifikasi objek citra dilakukan pada eCognition Essentials 1.2 dengan pendekatan machine learning SVM.
Untuk membuat model klasifikasi dengan SVM digunakan data training dan testing 70:30  dan  kernel radial  basis function (RFB).  Akurasi  model  dinilai    menggunakan matriks  kesalahan.  Matrik  ini  merupakan  tabulasi  antara baris  dan  kolom  dimana  hasil  klasifikasi  dibandingkan dengan  data  referensi/validasi/test  yang  tersedia.  Nilai akurasi  yang  banyak  digunakan  yaitu  akurasi  keseluruhan dan nilai kappa . Akurasi keseluruhan menghitung diagonal matriks  kesalahan  yang  dibagi  dengan  total  piksel, sedangkan nilai kappa mempertimbangkan seluruh elemen yang terdapat pada matriks kesalahan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Identifikasi Fase Tumbuh Padi dari Sentinel-2 Berbasis Objek
Identifikasi fase tumbuh menggunakan citra muti- temporal  Sentinel-2  yang  disegmentasi  dengan  parameter scale nilai  reflektan  0.25.  Gambar  2  menyajikan  hasil segmentasi potongan citra Sentinel-2 akuisisi 13 Juli 2021 dengan scale 0.125;  0.25;  0.5;  dan  0.75.  Gambar  ini menunjukkan objek yang dibatasi oleh poligon hasil partisi area-area  homogen  dengan  pendekatan multi  resolution segmentation (MRS).  Semakin  kecil  nilai  parameter scale semakin  banyak  area-area  homogen  tersegmentasi  dan semakin  banyak  juga  objek  yang  dibentuk  dengan  luas semakin sempit, sebaliknya semakin besar parameter scale yang  digunakan  semakin  sedikit  area-area  homogen tersegmentasi  dan  semakin  sedikit  juga  objek  yang dihasilkan dengan luas semakin besar.  Menurut Laliberte et al. (2004)  dan  Kim et  al. (2008)  parameter  kunci  dalam segmentasi MRS adalah scale . Scale yang terlalu besar akan
Klasifikasi Fase Tumbuh Padi dengan Pendekatan Berbasis Objek Citra Sentinel-2 (Ardiansyah, M., K. Munibah dan S.N. Saniinah)
menghasilkan segmentasi yang kurang ( under segmentation ),  sedangkan scale yang  terlalu  kecil  akan menghasilkan segmentasi yang berlebihan ( over segmentation ).  Lebih lanjut  Zheng (2015), mengemukakan bahwa  penggunaan  nilai scale yang  sangat  kecil  akan membuat objek  menjadi rusak dan penggunaan nilai scale yang  sangat  besar  akan  membuat  objek  semakin tergeneralisasi  dan  segmen-segmen  yang  terbentuk  tidak lagi homogen. Dari Gambar 2, dapat diketahui penggunaan parameter scale 0.125 membuat citra sangat tersegmentasi atau  sangat  detail,  dimana  beberapa  objek  hanya  dibentuk oleh  sedikit  pixel  homogen.  Parameter  scale  0.25 menunjukkan  objek  yang  tersegmentasi  cukup  detail  dan objek  masih  homogen.  Pada  penggunaan  parameter scale 0.5  beberapa  objek  mulai  digeneralisasi,  sedangkan penggunaan scale 0.75  menghasilkan  objek  yang  kurang tersegmentasi  dan  tidak  homogen.  Menurut  Huang et  al. (2020)  objek  yang  terlalu  tersegmentasi  atau  atau  kurang tersegmentasi  dan  tidak  homogen  menyebabkan  efek negatif pada hasil dan akurasi klafikasi.
Akurasi  model  SVM  disajikan  pada  Tabel  3. Akurasi  keseluruhan  dari  model  bervariasi  dari  terendah sampai  tertinggi  74.07%  -  92.96%.    Dari  10  akuisisi  citra terdapat 8 citra dengan ketelitian model baik (> 80%) yaitu
24 Mei 2021, 3 Juli 2021, 13 Juli 2021, 12 Agustus 2021, dan 22 Agustus 2021. Akurasi tertinggi terdapat pada citra segmentasi  13  Juli  2021  (92.96%),  sedangkan  akurasi terendah pada citra segementasi 3 Juni 2021 (65.55%).
Fase  tumbuh  dapat  didentifikasi  dan  diklasifikasi pada 10 citra segmentasi adalah bera basah, vegetatif awal, vegetatif  akhir,  generatif  awal,  generatif  akhir,  atau  bera kering dengan proporsi yang berbeda. Secara umum sebaran fase  tumbuh  hasil  klasifikasi  SVM  sesuai  dengan  data DPPPH  dan  fenomena salt  and  pepper tidak  mucul  pada hasil klasifikasi  berbasis objek.   Akan tetapi, sebaran  fase tumbuh yang diturunkan dari citra segmentasi akusisi 3 Juni 2021  sedikit  kurang  bersesuaian  dengan  data  DPPPH terutama  pada  wilayah  dengan  fase  vegetatif  akhir  dan generatif  awal  (Gambar  3).  Hal  ini  terjadi  karena  citra tersebut  ada  pengaruh  bayangan  akibat  kontur  tajuk  padi dan naungan daun yang menyebab reflektansi dari beberapa lokasi  fase  tumbuh  yang  sama  sangat  berbeda,  yang  pada gilirannya  membuat  pengambilan  data  latih  tidak merepresentasikan  fase  tumbuh.  Hal  ini  diperkuat  oleh Yang et  al. (2022)  bahwa  kesalahan  klasifikasi  terjadi karena pengaruh sudut datang sinar matahari, naungan dari daun, kontur tajuk tanaman, dan bayangan.
Gambar 2. Hasil segmentasi objek pada parameter scale yang berbeda: (a) 0.125; (b) 0.25; (c) 0.5; dan (d) 0.75
Tabel 3. Akurasi model klasifikasi SVM pada citra Sentinel-2 tersegmentasi dengan scale parameter 0.25 Akuisisi Citra Sentinel-2 Akurasi (%) 4 Mei 2021 74.07 14 Mei 2021 79.62 24 Mei 2021 91.85 3 Juni 2021 65.55 13 Juni 2021 75.55 3 Juli 2021 86.29 13 Juli 2021 92.96 2 Agustus 2021 75.18 12 Agustus 2021 85.55 22 Agustus 2021 90.00
(a)
(b) (c) (d)

## Gambar 3 Hasil klasifikasi berbasis objek dengan SVM

## Sebaran Spasio-Temporal Fase Tumbuh Padi
Pada  penelitian  ini  10  akusisi  citra  digunakan untuk memetakan dan memantau fase utama tumbuh padi. Pemetaan  sebaran  spasio-temporal  fase  tumbuh  dari  hasil klasifikasi SVM untuk 10 akuisisi citra dibedakan ke dalam 5 fase, yiatu vegetatif awal, vegetatif akhir, generatif awal, generatif akhir, atau bera kering (Gambar 4). Dari Gambar 4  diketahui  bahwa  setiap  akuisisi  memiliki  fase  tumbuh yang  dominan.  Citra  bulan  Mei  didominasi  oleh  fase vegetatif,  yang mana  luas fase vegetatif awal pada tanggal 4  dan  14  Mei  masing-masing  182.1  ha  dan  205.9  ha,  dan dilanjutkan fase vegetatif akhir pada akuisisi 24 Mei dengan luas 135.0 ha. Fase generatif awal dominan ditemukan pada citra akuisisi 3 Juni dan 13 Juni dengan luas masing-masing 151.0 dan 156.0 ha. Pada citra 3 Juli, 13 Juli dan 2 Agustus didominasi  oleh  fase  generatif  akhir  dengan  luas  masing- masing 134.1  ha, 163.3  ha, dan 179.1 ha.  Kemudian pada citra  akuisisi  12  dan  22  Agustus  fase  tumbuh  dominan adalah bera kering dengan luas masing-masing 146.8 ha dan 195.5  ha  (Tabel  4).  Dalam  penelitian  ini,  transisi  fase tumbuh padi dari generatif awal sampai  bera kering dapat teridentifikasi dengan baik tanpa gangguan salt and pepper dengan akurasi 65.55% - 92.96% karena perbedaan tutupan kanopi. Hal ini sejalan dengan temuan literatur lain bahwa perkembangan  fase  tumbuh  diikuti  oleh  perubahan biomassa  yang  bervariasi  di  seluruh  tahap  tumbuh  padi
(Gypn et al., 2014). Pada fase vegetatif awal tutupan daun sedikit yang bersama faktor mempengaruhi reflektan kanal merah dan inframerah dekat, sebaliknya pada fase generatif tutupan  daun  meningkat  hingga  fase  reproduksi  dan pemasakan padi (Zhang et al ., 2019).
Berdasarkan estimasi luas sebaran spasio temporal dari  fase  tumbuh  terlihat  jelas  adanya  keberlanjutan  fase tumbuh padi dari akuisisi ke akuisisi citra Sentinel-2. Fase bera basah, bibit padi dipindahkan hingga terjadi pertunasan dan pembentukan anakan (fase vegetatif awal) terjadi pada 4  dan  14  Mei,  kemudian  fase  ini  bertumbuh  dengan pertambahan jumlah anakan, tinggi tanaman dan luas daun (fase  vegetatif  akhir)  dan  pada  24  Mei.  Selanjutnya  fase vegetatif akhir berkembang menjadi fase generatif melalui pertambahan panjang beberapa ruas teratas batang tanaman, pembentukan  malai  hingga  pembungaan  (generatif  awal) sampai  pematangan  padi  dan  pemanenan  (generatif  akhir) pada  3  dan  13  Juli  serta  2  Agustus  dan  terakhir  melewati fase  bera  kering  pada  12  dan  22  Agustus.    Penelitian  ini menunjukkan  kemampuan  klasifikasi  berbasis  objek dengan  citra  Sentinel-2,  yang  diperoleh  gratis  dan  dengan resolusi  yang  baik,  untuk  pemantauan  dan  pemetaan  fase tumbuh padi dan dapat diterapkan pada wilayah yang luas. Potensi ini juga ditunjang oleh tingginya resolusi temporal satelit Sentinel-2 yang memungkinkan memperoleh banyak citra dengan sedikit awan.
3 Juni 2021 13 Juli 2021 Data DPPPH Data SVM : Vegetatif Awal
: Vegetatif Akhir
: Generatif Awal
: Generatif  akhir
Klasifikasi Fase Tumbuh Padi dengan Pendekatan Berbasis Objek Citra Sentinel-2 (Ardiansyah, M., K. Munibah dan S.N. Saniinah)
Gambar 4. Sebaran spasio temporal fase tumbuh padi klasifikasi berbasis objek
Tabel 4. Luas fase tumbuh padi hasil klasifikasi berbasis objek
Luas (ha) Fase / Akuisisi Mei 2021 Juni 2021 Juli 2021 Agustus 2021 4 14 24 3
13 3
13 2 12 22 Bera Basah 51.5 32.9 Vegetatif Awal 182.1 205.9 105.7 12.9 32.8 Vegetatif Akhir 135.0 80.9 48.7 Generatif Awal 151.0 156.3 104.9 73.7 Generatif Akhir 134.1 163.3 179.1 90.4 41.1 Bera Kering 60.1 146.8 195.5

## SIMPULAN
Klasifikasi  berbasis  objek  dengan  metode  SVM dapat  mengidentifikasi  fase  tumbuh  padi  mulai  dari  fase bera  basah, vegetatif awal,  vegetatif  akhir, generatif  awal, generatif  akhir,  dan  bera  kering  dari  citra  multi-temporal Sentinel-2 dengan akurasi rata-rata 81.6%.
Klasifikasi SVM berbasis objek dapat memetakan sebaran spasio-temporal fase tumbuh padi secara konsisten dan  runtut  dari  citra  multi-temporal  Sentinel-2  sesuai dengan pertumbuhan padi di lokasi penelitian.

## 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,  yang  telah memfasilitasi penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[BPS]  Badan  Pusat  Statistik.  2022.  Luas  Panen  dan Produksi  Padi  di  Indonesia  2020.  Badan  Pusat Statistik. Jakarta.
Blaschke, T., S. Lang, E. Lorup, J. Strobl and P. Zeil. 2000. Object-Oriented Image Processing in an Integrated
GIS/Remote Sensing Environment and Perspectives  for  Environmental  Applications.
Environmental Information for Planning, Politics and the Public , 2: 555–570.
Blaschke, T. 2010. Object based image analysis for remote sensing. ISPRS  J.  Photogramm  Remote  Sens ., 65(1): 2–16.
Blaschke, T., G.J. Hay, M. Kelly, S. Lang, P. Hofmann, E. Addink,  F.R.  Queiroz,  V.D.M.  Freek,  V.D.W. Harald,  V.C.  Frieke  and  D.  Tiede.  2014. Geographic object-based image analysis-towards a new paradigm. ISPRS J. Photogram ., 87: 180–191.
Boori,  M.S.,  K.  Choudhary  and  A.V.  Kupriyanov.  2020. Crop  growth  monitoring  through  sentinel  and landsat  data  based  NDVI  time-series. Comput. Opt., 44(3): 409–419.
Cai, Y., H. Lin and M. Zhang. 2019. Mapping paddy rice by the object-based random forest method using time series Sentinel-1/Sentinel-2 data. Adv. Space Res., 64: 2233–2244
Congedo, L. 2022. Semi-Automatic Classification Plugin Documentation Release 7.9.7.1. Sep 07. 2022. https://buildmedia.readthedocs.org/media/pdf/sem iautomaticclassificationmanual/latest/semiautoma
4 Mei 2021 14 Mei 2021 24 Mei 2021
3 Juni 2021
13 Juni 2021
3 Juli 2021 13 Juli 2021 2 Agt 2021 12 Agt 2021
22 Agt 2021 : Bera Kering
: Vegetatif Awal
: Vegetatif Akhir
: Generatif Awal
: Generatif Akhir
ticclassificationmanual.pdf (accessed February 29, 2023).
Gnyp, M.L., Y. Miao, F. Yuan, S.L. Ustin, K. Yu, Y. Yao, S.  Huang  and  G.  Bareth.  2014.  Hyperspectral canopy  sensing  of  paddy  rice  aboveground biomass  at  different  growth  stages. Field  Crops Res ., 155: 42–55.
Huang,  H., Y. Lanc,  A.  Yanga,  Y.  Zhang,  S.  Wene  and  J. Deng.  2020.  Deep  learning  versus  object-based image analysis (OBIA) in weed mapping of UAV imagery. International Journal of Remote Sensing , 41(9) : 3446–3479.
Luo, K.S., R.D. Li and B.R. Chang. 2013. Survey  method of  large  scale  land  cover  based  on  object classification technology. Journal of University of Chinese Academy of Science , 6(30): 770–777.
Kim, M.,  M.  Madden  and  T.  Warner.  2008. Estimation of optimal image object size for the segmentation of forest stands with multispectral IKONOS imagery. In  Object-Based  Image  Analysis.  Springer: Berlin/Heidelberg, Germany. p. 291–307.
Laliberte,  A.S.,  A.  Rango,  K.M.  Havstad,  J.F.  Paris,  R.F. Beck,  R.  Mcneely  and  A.L.  Gonzalez.  2004. Object-oriented image analysis for mapping shrub encroachment from 1937 to 2003 in southern New Mexico. Remote Sens. Environ. , 93: 198–210.
Lao,  R.J.,  M.A.  Aguilar,  C.  Ladisa,  F.J.  Aguilar  and  A. Nemmaoui.  2022.  Multiresolution  segmentation for  extracting  plastic  greenhouse  from  Deimos-2 imagery. ISPRS  Annuals  of  the  Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences , 5(2): 251–259.
Mariana, N. 2022. Identifikasi umur tanaman padi dengan teknik Support  Vector  Machine di  Bojongpicung Cianjur [Skripsi]. IPB. Bogor.
Nirtanto, I.C.,  Y. Prasetyo  dan  B.  Sasmito. 2022. Analisis pemodelan  fase  tumbuh  padi  menggunakan  citra Synthetic  Aperture  Radar  C-Band  Sentinel-1. Jurnal Geodesi UNDIP , 11(2): 1–10.
Nurfaizah, D. 2020. Analisis pola termal citra Landsat 8 dan drone  thermal  pada  fase  tumbuh  padi  sawah  di Kecamatan  Bojongpicung,  Kabupaten  Cianjur [Skripsi]. IPB. Bogor.
Phiri, D., J. Morgenrotha, C. Xua and T. Hermosillab. 2018. Effects  of  pre-processing  methods  on  Landsat OLI-8  land  cover  classification  using  OBIA  and random forests classifier. Int. J. Appl.  Earth Obs Geoinformation , 73: 170–178.
Ramazayandi, R. 2021. Citra Sentinel-2 untuk identifikasi fase  tumbuh  tanaman  padi  dengan  klasifikasi [Skripsi]. IPB. Bogor.
Raniah,  N.  2022.  Citra  Sentinel-2  untuk  klasifikasi  umur tanaman  padi  dengan  pendekatan  Gaussian Mixture Model [Skripsi]. IPB. Bogor.
Rumora,  L.,  M.  Miler  and  D.  Medak.  2020.  Impact  of Various  Atmospheric  Corrections  on  Sentinel-  2 Land  Cover  Classification  Accuracy  Using Machine Learning Classifiers. ISPRS Int. J. Geo- Inf. , 9(277): 1–23.
Wijayanti,  R.S.  2018.  Citra  Sentinel-2  untuk  identifikasi fase tumbuh padi dengan analisis pola reflektan di Kabupaten Cianjur [Skripsi]. IPB. Bogor.
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 Sens. , 14(2469): 1–23.
Zheng,  L.  2015.  Parameter  optimization  in  multi-scale segmentation  of  high  resolution  remotely  sensed image  and  its  application  in  object-oriented classification. Proceedings of the 2015 International Conference on Environmental Engineering  and  Remote  Sensing.  Atlantis  Press. Dordrecht, The Netherlands. p. 84 – 90.
Zhang, B., X. Liu, M. Liu M and Y. Meng. 2019. Detection of rice phenological variations under heavy metal stress  by  means  of  blended  landsat  and  MODIS image time series. Remote Sens ., 11(1): 1–17.