## MODEL ESTIMASI PRODUKTIVITAS PADI MENGGUNAKAN NDVI DI WILAYAH KABUPATEN DEMAK TAHUN 2021
Zulfikar Ardiansyah Fajri*, Juhadi, Tjaturahono Budi Sanjoto, Wahid Akhsin Budi Nur Sidiq Jurusan Geografi, Fakultas Ilmu Sosial, Universitas Negeri Semarang, Gedung C1 Lantai 1 FIS Unnes , Kampus Sekaran, Gunungpati, Semarang, 50229, Indonesia *e-mail : zulfikaraf08@gmail.com
Abstrak. Potensi  produksi  padi  yang  besar  dengan  lingkup  wilayah  yang  luas  seperti  pada  Kabupaten Demak  membutuhkan  monitoring  secara  efisien, disisi  lain  perkembangan teknologi penginderaan  jauh memungkinkan monitoring tanaman padi menggunakan citra satelit. Tujuan penelitian ini diantaranya : 1. Memetakan  sebaran  spasial  umur  tanaman  padi  pada  Kabupaten  Demak  sepanjang  tahun  2021,  2. Memetakan sebaran spasial produktivitas padi pada lahan sawah di Kabupaten Demak secara temporal dengan  menggunakan  citra  satelit.  Metode  analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah pengolahan citra  penginderaan jauh. pembuatan model dilakukan dengan analisis regresi antara  indeks vegetasi dan data produktivitas lapangan. Hasil penelitian menunjukkan distribusi fase tumbuh tanaman padi secara temporal, luasan fase tumbuh padi terbesar yakni fase Generatif 1 (6-9 MST) seluas 55163,92 Ha pada Bulan Juni 2021. Perhitungan estimasi produktivitas padi dilakukan dengan NDVI, produktivitas rata-rata tertinggi terdapat pada Kecamatan Kebonagung sebesar 6,97 Ton/Ha pada periode panen Juni. Penerapan  model  estimasi  tingkat  produksi  padi  menggunakan  NDVI  pada  Kabupaten  Demak menghasilkan  rata-rata  simpangan  sebesar  1,00  ton/ha.  Penerapan  model  untuk  perhitungan  jumlah produksi  padi  menunjukkan,  pada  tahun  2021  jumlah  produksi  padi  Kabupaten  Demak  sebesar 418.878,31  ton.  Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  pemetaan  tingkat  produktivitas  tanaman  padi menggunakan NDVI memiliki tingkat akurasi yang lebih baik karena tingkat simpangan hasilnya yang lebih kecil ketika dibandingkan dengan data lapangan.
Kata Kunci: Produktivitas Padi; Umur Padi; Penginderaan Jauh; NDVI;
Abstract. The large potential for rice production with a wide area, such as in Demak Regency, requires efficient  monitoring,  on  the  other  hand  the  development  of  remote  sensing  technology  allows  the monitoring  of  rice  plants  using  satellite  imagery.  The  objectives  of  this  study  include:  1.  Mapping  the spatial  distribution  of  rice  plant  age  in  Demak  Regency  throughout  2021,  2.  Mapping  the  spatial distribution of rice productivity in paddy fields in Demak Regency temporally using satellite imagery. The analytical  method  used  in  this  research  is  remote  sensing  image  processing.  Modeling  is  done  by regression  analysis  between  vegetation  index  and  field  productivity  data.  The  results  showed  the distribution  of  the  growth  phases  of  rice  plants  temporally,  the  area  of  the  largest  rice  growing  phase, namely Generative phase 1 (6-9 MST) covering an area of 55163.92 Ha in June 2021. The estimation of rice productivity was calculated using NDVI, the highest average productivity was in the Kebonagung sub- district at 6.97 Ton/Ha in the June harvest period. The application of the rice production rate estimation model using NDVI in Demak Regency resulted in an average deviation of 1Ton/ha. The application of the model for calculating the amount of rice production shows that in 2021 the total rice production in Demak Regency is 418,878.31 tons. This study concludes that the mapping of rice productivity levels using NDVI has a better level of accuracy because the level of deviation of the results is smaller when compared to field data.
Keywords: Rice Production Estimation; Multi-Temporal Analysis; Remote Sensing

## PENDAHULUAN
Tanaman padi menjadi komoditas pertanian  paling  penting  dan  dibutuhkan  oleh masyarakat indonesia, dikarenakan sekitar 90% dari masyarakat  indonesia  menjadikan  beras  sebagai bahan  makanan  pokoknya  (Agoes,  Irawan,  & Marlianisya, 2018).
Pemantauan lahan atau Monitoring tanaman  padi  dapat  dilakukan  dengan  berbagai cara  baik  itu  manual  atau  survey  secara  langsung maupun  dengan  menggunakan  teknologi  citra penginderaan  jauh  (Wahyunto,  Widagdo,  & Heryanto,  2006).    Salah  satu  aspek  penting  yang perlu dilakukan monitoring adalah aspek produktivitas  tanaman,  Produktivitas  tanaman merupakan suatu nilai yang menunjukkan rata-rata hasil  produksi  per  satuan  luas  per  komoditi tanaman  padi  pada  periode  satu  tahun  laporan (BPS, 2013)
Seiring perkembangan teknologi
penginderaan  jauh,    muncul  metode  estimasi produksi padi menggunakan citra satelit penginderaan  jauh  multi  temporal  dengan transformasi  indeks  vegetasi  (Noer,  2008), (Wahyunto,  Widagdo,  &  Heryanto,  2006),  (Ariani, Prasetyo,  &  Sasmito,  2021),  (Agoes  et  al.,  2018). Pengembangan metode monitoring tingkat produksi  padi  melalui  citra  penginderaan  jauh sangat penting dan memberikan efisiensi serta hasil yang berupa sebaran spasial yang lebih representatif (Noureldin,  Aboelghar,  Saudy,  &  Ali, 2013).
Citra  dengan  resolusi  menengah  dapat digunakan  dalam  penelitian  estimasi  produktivitas padi seperti citra sentinel 2 dengan resolusi spasial 10  meter  (Khasanah  &  Octaviani,  2020),  (Irsan, Murti,  &  Widayani,  2019),  (Mufti,  2018),  (Ariani, Prasetyo, & Sasmito, 2020).
Dalam melakukan estimasi produksi tanaman  padi,  Penelitian  ini  menggunakan  NDVI (Normalize Difference Vegetation Index). Pengolahan dengan NDVI membutuhkan band Red dan  NIR  (Near  Infra  Red)  sebagai  medianya,  dan jenis  band    tersebut  pada  sentinel  2  memiliki resolusi  spasial  sebesar  10  meter  (ESA,  2015) sehingga memiliki ketelitian yang cukup (Khasanah & Octaviani, 2020)
Berdasarkan kondisi tersebut maka Tujuan penelitian  ini  diantaranya : 1. Memetakan  sebaran spasial umur tanaman padi pada Kabupaten Demak
sepanjang  tahun  2021,  2.  Memetakan  sebaran spasial  produktivitas  padi  di  Kabupaten  Demak secara temporal dengan menggunakan citra satelit.

## METODOLOGI
Terdapat hubungan yang erat antara indeks vegetasi  dengan    fase  tumbuh  padi  dan produktivitas  padi  (Noer,  2008),  (Wahyunto  et  al., 2006),  (Ariani  et  al.,  2021).  Jenis  indeks  vegetasi yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  NDVI ( Normalize  Difference  vegetation  Index) .  Hasil pengolahan indeks vegetasi dapat digunakan untuk pembuatan  peta  umur  tanaman  padi  dan  peta tingkat  produktivitas  tanaman  padi.  Berikut merupakan formula perhitungan NDVI :
(1)
Pengolahan peta perikiraan umur tanaman padi  menggunakan  pengkelasan  NDVI.  perbedaan nilai  indeks  akan  mengindikasikan  perbedaan  usia tanaman padi (Wahyunto et al., 2006).
Tabel  1.  Nilai  NDVI  Padi  Pada  Masing-Masing  Fase Tumbuh
No Fase Tumbuh Padi Nilai NDVI Tingkat Kehijauan Umur Padi (MST) 1 Air <0,137 Air/Tidak Bervegetasi < 3 2 Vegetatif 1 0,137- 0,533 Kehijauan Rendah 3- 4 3 Vegetatif 2 0,533- 0, 736 Kehijauan Tinggi 4 – 6 4 Generatif 1 0,736 - 0,457 Kehijauan Tinggi 6-9 5 Generatif 2 0,457- 0,167 Kehijauan Rendah 9-14 6 Bera 0,138- 0,265 Lahan Terbuka 14-17 *MST : Minggu Setelah Tanam
Sumber : (Hafizh S, Cahyono, & Wibowo, 2013)
Perumusan  model  produktivirtas  padi dilakukan  dengan  menganalisis  keeratan  indeks vegetasi pada saat padi mencapai tingkat kehijauan maksimum dengan besaran produktivitas padi yang didapatkan   melalui  survey  lapangan  (Noer, 2008). Perumusan model menggunakan metode OLS atau
Ordinary Least Square, formula OLS yang digunakan sebagai berikut :
Produktivitas=
(2)
Dimana : a : Konstanta 1, b : Konstanta 2
Hasil  kuat  lemahnya  akurasi  dapat  dilihat dari  besarnya  nilai koefisien  korelasi (R  Corellation Coefficient),  berikut  merupakan  klasifikasi  nilai  R 2 berdasarkan klasifikasi Guilford (1980).
Tabel  2.  Tabel  Tingkat  Korelasi  Nilai  R2  (R Corellation Coefficient)
R xy Tingkat Korelasi <0,2 Lemah Sekali, Hampir diabaikan 0,2-0,40 Lemah 0,40-0,70 Cukup Kuat 0,70-0,90 Kuat
R xy Tingkat Korelasi 0,90-1,00 Sangat Kuat <-0,20 Lemah Sekali, Hampir Diabaikan (-) -0,20-(-40) Lemah (-) -0,40-(-0,70) Cukup Kuat (-) -0,70-(-0,90) Kuat (-) -0,90-(-1) Sangat Kuat(-)
Sumber : Guilford (1980)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Distribusi Usia Tanaman Padi Kabupaten Demak
Pemetaan  fase  pertumbuhan  padi  dilakukan untuk  memantau  kondisi  tanaman  padi  pada Kabupaten Demak . Respon pantulan spektral lahan sawah  akan  sangat  berbeda  tergantung  pada kondisi  pada  lahan  tersebut.  Berikut  merupakan hasil pemetaan distribusi umur tanaman padi pada Kabupaten  Demak  sejak  desember  2020  hingga desember  2021  dengan  total  13  peta  perkiraan umur tanaman padi :
Tabel 3. Peta Perkiraan Umur Padi
24 Desember 2020
27 Februari 2021 29 Maret 2021
23 April 2021 13 Mei 2021
07 Juni 2021
27 Juli 2021
11 Agustus 2021 26 Agustus 2021 10 September 2021 25 Oktober 2021
14 November 2021 19 Desember 2021
Sumber : Hasil Pengolahan, 2022
Tabel 4. Luasan Umur Padi Tanggal Peta Luasan Umur Padi (ha) < 3 3- 4 4 – 6 6-9 9-14 14-17 24 Desember 2020 3529,21 22679,15 20313,44 16365,95 0 0 27 Februari 2021 3529,21 22679,15 20313,44 16365,95 0 0 29 Maret 2021 14445,33 44278,54 3521,2 642,68 0 0 23 April 2021 2891,53 28807,15 19540,8 11648,27 0 0 13 Mei 2021 945,83 13523,39 20910,04 27508,49 0 0 07 Juni 2021 620,26 0 0 55163,92 5349,69 1753,88 27 Juli 2021 812,98 0 0 20917,55 30533,24 10623,98 11 Agustus 2021 764,68 11,21 0 33179,03 21634,63 7296,04 26 Agustus 2021 1000,2 29,25 0 37694,44 17866,08 6297,78 10 September 2022 2519,92 52,04 0 25450,4 25107,87 9757,63 25 Oktober 2021 15538,22 170 0 11291,5 17790,43 18097,6 14 November 2021 13127,65 35977,68 8974,56 4807,86 0 0 19 Desember 2021 1671,14 28857,05 32008,53 351,03 0 0
Sumber : Hasil Pengolahan, 2022
Tabel 5. Penjelasan Peta Perkiraan Usia Tanaman Padi Desember 2020 dan Sepanjang Tahun 2021
Tanggal Peta Penjelasan 24 Desember 2020  Usia  padi  didominasi  3-4  dan  6-9  MST.  Untuk  usia  padi  yang  berada  pada  kondisi vegetasi maksimal mayoritas terdapat pada Kecamatan Demak, Wonosalam, dempet dan Gajah.
27 Februari 2021 Kenampakkan  mengindikasikan  bahwa  pada  masa  tersebut  telah  terjadi  panen  dan beberapa Kecamatan sudah mulai tanam kembali.
29 Maret 2021 Pada  bagian  tengah  kebanyakan  sudah  mencapai  usia  3-4 minggu  kemudian  banyak daerah lainnya yang mulai digenangi air dan ditanami kembali.
23 April 2021
Kenampakkan peta menunjukkan  daerah tengah dan  barat sudah mencapai usia 4-6 dan  6-8  MST  sedangkan  daerah  pada  bagian  barat  seperti  Kecamatan  Bonang  yang awalnya masih digenangi air kini sudah mulai mencapai umur 3-4 dan 4-6 MST. 13 Mei 2021 Pada tanggal semakin banyak tanaman padi yang meningkat tingkat kehijauannya, kali ini kehijauan tinggi atau usia 6-9 MST mendominasi.
07 Juni 2021 Mayoritas  wilayah  sawah  berada  pada  kondisi  kehijauan  vegetasi  tinggi  dan  umur tanaman padi sekitar 6-9 MST dan sebagian lainya sudah panen.
27 Juli 2021 Perkiraan  usia  rata-rata  sekitar  9-14  MST,  beberapa  daerah  juga  terlihat  sudah mengalami  panen  seperti  Karangawen,  sebagian  Karangtengah,  Wedung  dan Kebonagung.

## Tanggal Peta
Penjelasan 11 Agustus 2021
Sebagian besar terindikasi tidak melakukan penanaman padi, dikarenakan sedikitnya fase genangan air yang terlihat. Terlihat juga lahan dengan vegetasi tinggi yang dapat berupa padi maupun tanaman jenis lainnya.
26 Agustus 2021 Kenampakkan  pada  tanggal  ini  menunjukkan  area  kehijauan  tinggi  makin  melebar diikuti  dengan  masih  besarnya  lahan  kosong  atau  fase  bera  (sawah  yang  belum ditanami).
10 September 2021 Beberapa  Kecamatan  sudah  memulai  persiapan  untuk  melakukan  penanaman  padi seperti  pada  Kecamatan  Wedung,  karanganyar,  dempet  dan  Kebonagung  dengan terlihatnya kenampakkan berupa lahan vegetasi rendah dan genangan air (<3MST).
25 Oktober 2021 Pada tanggal ini semakin jelas bahwa banyak petani tengah mempersiapkan lahannya untuk  penanaman  padi  pada  musim  penghujan,  hal  ini  terlihat  dari  banyaknya kenampakkan air.
14 November 2021  terindikasi  sebagian  wilayah  dalam  fase  air  yakni  padi  kurang  dari  3  minggu  dan banyak lainnya dalam fase 3-4 MST.
19 Desember 2021  mayoritas fase genangan atau air sudah mulai hilang dan berganti pada usia padi 3-4 dan 4-6 minggu setelah tanam
Sumber : Hasil Pengolahan. 2022

## Model Estimasi Tingkat Produktivitas Padi
Pembuatan  model  dilakukan  dengan menggunakan  analisis  statistik  regresi  sederhana, dengan  membandingan  nilai  indeks  vegetasi dengan data survey lapangan. Jumlah Sampel yakni sebanyak  28  Sampel  produktivitas  padi  yang tersebar  pada  masing-masing  Kecamatan  di Kabupaten Demak
Gambar 1. Peta Sampel Titik Produktivitas Padi
Perumusan model regresi linear menggunakan  metode  OLS  atau  Ordinary  Least Square,    berikut  merupakan  grafik  korelasi  antara nilai NDVI dan produktivitas padi pada lapangan :
Gambar  2.  Grafik  Korelasi  Model  Estimasi  Tingkat Produktivitas Tanaman Padi (NDVI)
Berdasarkan  grafik  pada  gambar  8  rumusan model  estimasi  tingkat  produksi  padi  untuk  NDVI adalah y  =  7,4478  (NDVI)  +  1,0913 dimana  y merupakan  tingkat  produktivitas  padi.  Model  ini memiliki  besaran  R²  sebesar  0,6362,  berdasarkan Guilford  (1980),  model  ini  dapat  dikategorikan memiliki  tingkat  korelasi  yang  cukup  kuat.  R² sebesar  0,6362  juga  bermakna  bahwa  tingkat produktivitas padi pada model ini diindikasikan 63% dipengaruhi  oleh  NDVI  sedangkan  37%  sisanya dipengaruhi oleh faktor lainnya.

## Hasil Estimasi Tingkat Produksi Padi Kabupaten Demak Model NDVI
Berdasarkan hasil analisis regresi sederhana yang  telah  dilakukan,  maka  dihasilkan  peta  model estimasi tingkat produktivitas padi sebagai berikut :
Panen Februari Panen Juni Panen Juli
Gambar 3. Peta Estimasi Tingkat Produktivitas Padi Menggunakan NDVI
Dari  peta  yang  telah  dibuat,  kemudian  diekstrak  data  tingkat  produktivitas  padi  pada  setiap  titik  sampel dengan masing-masing 2-3 periode panen dalam setahun , hasil tersebut kemudian dibandingkan dengan data lapangan sebagai berikut :

## Tabel 6. Hasil Estimasi Produktivitas Padi (NDVI) dan Data Lapangan
No. Sampel Nilai NDVI Produktivitas (Ton/Ha) Simpangan Model  Estimasi Lapangan Ton/Ha Persen 1 0,64686 5,91 7 -1,09 15,59 0,81452 7,16 8 -0,84 10,53 2 0,6602 6,01 8 -1,99 24,9 0,81781 7,18 8 -0,82 10,22 3 0,47587 4,64 5 -0,36 7,29 0,81288 7,15 7 +0,15 2,08 4 0,70567 6,35 7 -0,65 9,33 0,80919 7,12 7 +0,12 1,69 5 0,82417 7,23 6,5 +0,73 11,22 0,78791 6,96 6,5 +0,46 7,07 6 0,72983 6,53 7 -0,47 6,76 0,75799 6,74 7 -0,26 3,76 7 0,84063 7,35 7,5 -0,15 1,97 0,77107 6,83 7 -0,17 2,37 8 0,72677 6,5 7 -0,5 7,08 0,84218 7,36 6 +1,36 22,73 9 0,82957 7,27 7 +0,27 3,85 0,86673 7,55 8 -0,45 5,67 10 0,78658 6,95 7 -0,05 0,72
No. Sampel Nilai NDVI Produktivitas (Ton/Ha) Simpangan Model  Estimasi Lapangan Ton/Ha Persen 0,85643 7,47 7 +0,47 6,71 11 0,70814 6,37 5 +1,37 27,31 0,75352 6,7 5 +1,7 34,07 12 0,57563 5,38 6 -0,62 10,36 0,79869 7,04 8 -0,96 12 13 0,80313 7,07 7 +0,07 1,04 0,80729 7,1 7,5 -0,4 5,28 14 0,61573 5,68 5 +0,68 13,54 0,82291 7,22 8 -0,78 9,75 15 0,42677 4,27 5 -0,73 14,6 0,66894 6,07 5 +1,07 21,47 16 0,8391 7,34 7 +0,34 4,87 0,81552 7,17 6 +1,17 19,42 17 0,72096 6,46 6,5 -0,04 0,6 0,7942 7,01 7,5 -0,49 6,58 18 0,77453 6,86 7,5 -0,64 8,54 0,83838 7,34 7,5 -0,16 2,19 19 0,60584 5,6 7 -1,4 19,95 0,74637 6,65 7 -0,35 5 20 0,35722 3,75 4 -0,25 6,2 0,41128 4,15 3,75 +0,4 10,79 21 0,64478 5,89 6 -0,11 1,78 0,55269 5,21 4,5 +0,71 15,73 0,6815 6,17 4,5 +1,67 37,04 22 0,508 4,87 4,5 +0,37 8,33 0,77756 6,88 5,5 +1,38 25,14 23 0,70536 6,34 7 -0,66 9,36 0,59952 5,56 4 +1,56 38,91 24 0,79669 7,02 5 +2,02 40,5 0,86072 7,5 8 -0,5 6,23 25 0,63003 5,78 6 -0,22 3,61 0,8082 7,11 8 -0,89 11,12 26 0,4375 4,35 5 -0,65 13,01 0,18999 2,51 2 +0,51 25,32 0,19287 2,53 2 +0,53 26,39 27 0,75169 6,69 9 -2,31 25,67 0,81732 7,18 8 -0,82 10,27 28 0,80411 7,08 6,5 +0,58 8,93 0,87299 7,59 6,5 +1,09 16,82 Simpangan Rata-Rata 0,72 12,4
Sumber  : Hasil Pengolahan dan Survey Lapangan, 2022
Tabel  6  Menunjukkan  nilai  estimasi produktivitas tanaman padi menggunakan transformasi  NDVI,  simpangan  merupakan  selisih antara  nilai  estimasi  dengan  nilai  pada  lapangan, nilai  simpangan  dalam  penelitian  ini  menunjukkan selisih yang lebih besar (+) dan ada juga selisih yang lebih  kecil  (-).  Rata-rata  simpangan  model  ini  0,72 Ton/Ha  dengan  rata-rata  persentase  simpangan sebesar 12,40 %.

## Perbandingan Model Estimasi Produktivitas Padi Dengan Data Surbey Ubinan
Model  estimasi  produktivitas  padi  kemudian dilakukan  pengujian  dengan  data  hasil  survey ubinan  yang  dikeluarkan  oleh  Dinas  Pertanian  dan Pangan Kabupaten Demak, Hasil kemudian di rata- rata per periode panen sebagai berikut :
Tabel  7.  Perbandingan  Simpangan  Rata-Rata Model  Estimasi  Produktivitas  Padi  NDVI  dengan data Ubinan
No Bulan Panen Simpangan (Ton/Ha) 1 Februari 1,55 2 Juni 0,97 3 Juli 0,48 Rata-Rata 1,00 Sumber : Hasil Pengolahan, 2022
Simpangan  rata-rata  sangat  dipengaruhi oleh  kondisi  citra  pada  saat  perekaman,  kondisi
yang bagus adalah saat tanaman padi berada pada fase  puncak  kehijauannya  atau  kerapatan  tinggi, pada  periode  panen  Bulan  Februari  kondisi  citra pada  beberapa  Kecamatan  memiliki  nilai  reflektan kehijauan  rendah  yang  cukup  tinggi  sehingga memperbesar  tingkat  simpangan  rata-rata  yang dihasilkan, Bulan Februari memiliki simpangan rata- rata  yang  tertinggi  dengan  1,55  ton/ha.  pada periode Bulan Juni model NDVI memiliki simpangan sebesar 0,97 ton/ha, kemudian pada Bulan Juli nilai simpangan 0,48 ton/ha. rata-rata simpangan model NDVI pada tahun 2021 adalah 1 ton/ha.

## Jumlah Produksi Padi Kabupaten Demak Tahun 2021
Hasil  perhitungan  produktivitas  atau  tingkat produksi  menghasilkan  nilai  parameter  dengan satuan  berat  per  luas,  dalam  hal  ini  ton/hektare. Produksi dihitung dengan mengalikan produktivitas dengan luas tanaman (Dinas Pertanian dan Pangan Kab.  Demak,  2021)  ,  dalam  hal  ini  luas  panen digunakan  untuk  menggambarkan  seberapa   besar perkiraan  panen  padi  pada  daerah  penelitian, besaran luas panen yang digunakan didapatkan dari data sekunder, yakni data yang tercatat oleh Dinas Pertanian  dan  Pangan  Kabupaten  Demak  pada tahun  2021.  Jumlah  produksi  padi  didapatkan dengan  mengalikan  antara  tingkat  produktivitas dengan luas panen.

## Tabel 8. Jumlah Produksi Padi Per Kecamatan Pada Model NDVI
No Kecamatan Produksi Padi (Ton) Jumlah Produksi (ton) Februari Juni Juli 1 Demak 11.812 22.540,72 4.506,19 38.858,61 2 Bonang 20.776 19.176,76 7.126,40 47.079,22 3 Wonosalam 19.828 15.720,41 8.032,75 43.581,40 4 Dempet 18.403 16.784,46 9.130,58 44.318,40 5 Kebonagung 2.501 2.251,36 20.153,58 24.905,47 6 Karangtengah 12.278 11.820,48 8.873,84 32.972,44 7 Guntur 10.482 15.786,22 5.264,59 31.532,75 8 Sayung 976 61,69 4.370,20 5.408,28 9 Mranggen 665 1.286,09 5.978,54 7.929,22 10 Karangawen 1.225 10.450,97 4.063,20 15.738,87 11 Mijen 1.224 1.898,94 18.771,18 21.894,41 12 Wedung 1.291 2.956,02 14.219,86 18.466,40 13 Gajah 22.289 21.822,11 2.652,05 46.763,43 14 Karanganyar 8.997 15.924,64 14.507,93 39.429,40 Total 132746,6 158480,9 127650,9 418.878,31 Sumber : Hasil Pengolahan, 2022
Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan  dapat  diketahui  bahwa  Pada  Periode Panen  Bulan  Februari,  Pengolahan  menggunakan perhitungan  model  NDVI  menunjukkan  Jumlah produksi  tertinggi  terdapat  di  Kecamatan    Gajah yaitu  dengan  total  produksi  22.289  ton.  Pada Periode Panen Bulan Juni, Jumlah produksi tertinggi terdapat  di  Kecamatan    Demak  yaitu  sebesar 22.219  ton.  Pada  Periode  Panen  Bulan  Juni,  hasil pengolahan menunjukkan Jumlah produksi tertinggi terdapat  di  Kecamatan    Kebonagung  yaitu  sebesar 20.153,58  ton,  sepanjang  periode  panen    yang telah disebutkan jumlah produksi terbesar terdapat pada Kecamatan Bonang dengan 47.079,22 ton.

## PENUTUP

## Simpulan dan Saran
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan, dapat disimpulkan bahwa pola keruangan penanaman  padi  pada  Kabupaten  Demak  adalah dimulai dari sisi barat, tengah dan timur  kemudian baru selatan dan utara.
Perhitungan  estimasi  produktivitas  padi  tahun 2021  menunjukkan  rata-rata  produktivitas  padi terbesar  terdapat  pada  periode  panen  Bulan  Juli khususnya  pada  Kecamatan  Kebonagung  dengan produktivitas  sebesar  6,97  Ton/Ha.  Hasil  besaran simpangan  rata-rata  model  estimasi  tingkat produktivitas  padi  NDVI  sebesar  1  ton/ha. Penerapan  model  untuk  perhitungan  jumlah produksi  padi  menunjukkan,  pada  tahun  2021 jumlah  produksi  padi  Kabupaten  Demak  sebesar 418.878,31 ton .

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan  terima  kasih  ditujukan  kepada Bapak  Prof.  Dr.  Juhadi.  M.Si,  selaku  dosen pembimbing,  kemudian    kepada  Dinasi  Pertanian dan  Pangan  Kabupaten  Demak  atas  izin  dan  data hasil survey ubinan yang diberikan  serta Petani Padi Kabupaten  Demak  yang  turut  membantu  jalannya penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
Agoes, H. F., Irawan, F. A., & Marlianisya, R. (2018).
Interpretasi  Citra  Digital  Penginderaan  Jauh Estimasi  Hasil  Panen  Padi. Jurnal  Intekna , 18 (1), 1 – 66.
Ariani, D., Prasetyo, Y., & Sasmito, B. (2020). Jurnal Geodesi  Undip  Januari  2020. Jurnal  Geodesi Undip , 9 (1), 325 – 334.
Ariani,  D.,  Prasetyo,  Y.,  &  Sasmito,  B.  (2021).
Estimasi Tingkat Produktivitas Padi
Berdasarkan  Algoritma  Ndvi,  Evi  Dan  Savi Menggunakan  Citra  Sentinel-2  Multitemporal (Studi  Kasus:  Kabupaten  Pekalongan,  Jawa Tengah . 8 (1), 170 – 179.
Bps.  (2013). Sensus  Pertanian  2013  Evaluasi  Pasca Sensus . Retrieved From Https://St2013.Bps.Go.Id/Dev2/Index.Php
Esa.  (2015). Sentinel-2  User  Handbook . 2 (1),  1 – 64. Https://Doi.Org/10.1021/Ie51400a018
Guilford,  J.  P.  (1980). Fundamental  Statistics  In Psychology And Education . New York: Mcgraw Hill.
Hafizh  S,  A.,  Cahyono,  A. B.,  &  Wibowo,  A.  (2013).
Penggunaan  Algoritma  Ndvi  Dan  Evi  Pada Citra Multispektral Untuk Analisa
Pertumbuhan  Padi  (Studi  Kasus :  Kabupaten Indramayu,  Jawa  Barat). Geoid , 9 (1),  7. Https://Doi.Org/10.12962/J24423998.V9i1.73 3
Irsan,  L.  M.,  Murti,  S.  H.,  &  Widayani,  P.  (2019). Estimasi  Produksi  Jagung  (Zea  Mays  L.) Dengan  Menggunakan  Citra  Sentinel  2a  Di Sebagian  Wilayah  Kabupaten  Jeneponto Provinsi  Sulawesi  Selatan. Jurnal  Teknosains , 8 (2),
93. Https://Doi.Org/10.22146/Teknosains.36885
Khasanah,  A.  N.,  &  Octaviani,  D.  (2020).
Transformasi  Indeks  Vegetasi  Citra  Sentinel  2 A Untuk Pemetaan Produktivitas Lahan Sawah Kabupaten Magelang . 18 (1), 25 – 31.
Mufti,  B.  (2018). Citra  Sentinel-2  Untuk  Identifikasi Fase  Pertumbuhan  Padi  Dengan  Pendekatan Indeks Vegetasi Di Kabupaten Cianjur . 1 – 59.
Noer,  M.  (2008).  Estimasi  Produksi  Tanaman  Padi Sawah  Di  Kabupaten  Bekasi,  Karawang,  Dan Subang. Skripsi,  Fakultas  Matematika  Dan
Ilmu Pengetahuan Alam Departemen Geografi .
Noureldin,  N.  A.,  Aboelghar,  M.  A.,  Saudy,  H.  S., & Ali,  A.  M.  (2013).  Rice  Yield  Forecasting Models  Using  Satellite  Imagery  In  Egypt. Egyptian  Journal  Of  Remote  Sensing  And
Space Science , 16 (1), 125 – 131. Https://Doi.Org/10.1016/J.Ejrs.2013.04.005
Rouse, J. W., Haas, R. H., Schell, J. A., & Deering, D.
W. (1973). Monitoring The Vernal Advancement  And  Retrogradation  (Green
Wave  Effect)  Of  Natural  Vegetation. Progress Report Rsc 1978-1 .
Wahyunto,  Widagdo,  &  Heryanto,  B.  (2006).
Pendugaan  Produktivitas  Tanaman  Padi Sawah Melalui Analisis Citra Satelit. Informatika Pertanian , 15 , 853 – 869.
-------------------