## DISTRIBUSI SPASIAL KESEHATAN TANAMAN KARET MENGGUNAKAN SENTINEL-1
Spatial Distribution of Rubber Plant Health Using Sentinel-1
1 1 1* Farida AYU , Ariq Anggaraksa RIESNANDAR , Masita Dwi Mandini MANESSA , 1 2
3
3 SUPRIATNA , Retno LESTARI , Alhadi BUSTAMAM , Devvi SARWINDA ,
4 1
Charlos Togi STEVANUS , Anisya Feby EFRIANA
1 Departemen Geografi, Universitas Indonesia, Depok, Indonesia
2 Departemen Biologi, Universitas Indonesia, Depok, Indonesia
3 Departemen Matematika, Universitas Indonesia, Depok, Indonesia
4 Indonesian Rubber Research Institute (IRRI), Palembang, Indonesia
*Email: manessa@ui.ac.id
Diterima: 20 Juni 2023/ Disetujui: 15 Mei 2024
Jurnal Penelitian Karet, 2024, 42 (1)  : 9 - 20 Indonesian  J.  Nat. Rubb. Res. 2024, 42 (1) : 9 - 20 Doi : https://doi.org/10.22302/ppk.jpk.v42i1.881

## Abstract
An  essential  product  that  provides farmers in Indonesia with a source of revenue is  the  rubber  plant  (Hevea  Brasiliensis). However,  the  Pestalotiopsis  sp.  leaf  fall disease has recently led rubber plantations in Indonesia to produce less and of lower quality rubber. The use of remote sensing technology can  help  monitor  the  health  of  plants. Sustainability  is  hampered  by  cloud  cover restrictions  on  optical  imaging  monitoring  of rubber  fields.  Sentinel-1  imaging  contains Synthetic  Aperture  Radar  (SAR)  information, which  can  penetrate  clouds.  Therefore,  the purpose of this work is to examine the spatial distribution  of  plant  health  using  Sentinel-1 imagery  and  different  vegetation  indexes, including  RVI  and  NDRVI.  The  findings demonstrated that there was no meaningful association between the class of plant health and  the  multi-index  vegetation.  Low correlation between the variables is indicated by  noise,  wavelength,  and  backscattering factors.
Keywords  :  rubber  plant  health;  sentinel-1; RVI; NDRVI

## Abstrak
Tanaman  karet  ( Hevea  brasiliensis ) merupakan komoditas penting yang menjadi sumber  pendapatan  petani  di  Indonesia. Namun,  dalam  beberapa  tahun  terakhir
perkebunan  karet  di  Indonesia  mengalami penurunan  mutu  dan  produksi  yang disebabkan  oleh  penyakit  gugur  daun Pestalotiopsis  sp. Teknologi  remote  sensing dapat  menjadi  solusi  dalam  pemantauan kesehatan tanaman. Kendala tutupan awan dalam  pemantauan  perkebunan  karet menggunakan  citra  optik  menghambat k e b e r l a n g s u n g a n .   C i t r a   S e n t i n e l - 1 dilengkapi  data  Synthetic  Aperture  Radar (SAR) yang mampu untuk menembus awan. Sehingga,  penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis  distribusi  spasial  kesehatan tanaman  dengan  menggunakan  multi indeks  vegetasi  RVI  dan  NDRVI  pada  citra Sentinel-1.  Hasil  penelitian  menunjukan bahwa multi indeks vegetasi tidak memiliki hubungan  yang  signifikan  dengan  kelas kesehatan  tanaman.  Faktor  noise,  panjang g e l o m b a n g ,   d a n   h a m b u r a n   b a l i k mengindikasikan  rendahnya  hubungan antar variabel.
Kata  kunci:  kesehatan  tanaman  karet; sentinel-1; RVI; NDRVI

## PENDAHULUAN
Tanaman  karet  ( Hevea  brasiliensis ) merupakan komoditas penting yang menjadi sumber  pendapatan  petani  di  Indonesia (Febbiyanti & Fairuzah, 2020). Tanaman ini dapat menghasilkan getah pertamanya pada umur  5  tahun.  Perkebunan  karet  di Indonesia  dalam  beberapa  tahun  terakhir
mengalami penurunan mutu dan produksi. Begitu  pula  dengan  perkebunan  karet Kabupaten  Banyuasin,  Sumatera  Selatan, yang memberikan kontribusi ekonomi yang besar.  Hal  ini  terjadi  dikarenakan  harga karet  cenderung  menurun  dan  adanya serangan dari penyakit gugur daun (Syarifa et  al.,  2023). Pestalotiopsis  sp. merupakan patogen  yang  paling  berpengaruh  dalam menggugurkan daun yang ditandai dengan muncul bercak daun dan menguning secara sporadic pada  tulang  daun  (Febbiyanti  & Fairuzah,  2020).  Penyakit  gugur  daun mempengaruhi penurunan kanopi tanaman dan  produksi  lateks  (Alchemi  &  Jamin, 2022).
Pengimplementasian  penginderaan jauh  dalam  pemantauan  perkebunan  dan kesehatan tanaman karet efektif dan efisien untuk  dilakukan (Azizan  et  al.,  2021). B e r d a s a r k a n   p e n e l i t i a n   t e r d a h u l u , pemantauan  perkebunan  karet  dengan pendekatan optical  remote  sensing dapat diaplikasikan  untuk  membedakan  panjang gelombang  warna  daun  terinfeksi  penyakit karet  (Manessa  et  al.,  2023),  mendeliniasi tahapan phenology karet  '' (Li  et  al.,  2022), dan mendeteksi perkebunan karet (Yusof et al.,  2021).  Selain  itu,  dalam  lingkup pemantauan kesehatan tanaman karet lebih sesuai  diaplikasikan  dalam  pemetaan  detil dengan  resolusi  spasial  dan  temporal  yang tinggi seperti UAV (Abd Hamid et al., 2022). Keterbatasan  tersedianya  alat  UAV, pemanfaatan  data  optik  pada  citra  satelit dengan  resolusi  spasial  dan  temporal  yang sedang  dapat  menjadi  solusi  seperti  Citra Sentinel-2 dan Citra Landsat 8 –(Han et al., 2018;  Putri  &  Supriatna,  2021).  Namun, terdapat  kendala  tutupan  awan  dalam pemanfaatan  data  optik  –– (Jiang  et  al., 2021).  Data  optik  yang  tidak  lengkap  sulit untuk  menganalisis  kesehatan  tanaman karet  dikarenakan  siklus  tanaman  karet dengan  keberadaan  penyakit  gugur  daun karet memerlukan waktu yang singkat yaitu 1 bulan. Dalam mengatasi kendala tersebut, data Synthetic  Aperture  Radar (SAR)  pada Citra Satelit Sentinel-1 dapat menjadi salah satu  pilihan  untuk  pemantauan tanaman perkebunan (Villarroya-Carpio et al., 2022).
Data Citra Sentinel-1 dihasilkan dari hamburan  balik  sinyal  pada  saluran polarimetrik  yang  ditransmisikan  yang dipengaruhi  oleh  struktur  geometris  dan
dielektrik  kanopi  (Holtgrave  et  al.,  2020). Data Synthetic  Aperture  Radar (SAR)  pada Citra  Satelit-1  dilengkapi  dengan  C-Band dengan  panjang  gelombang  5,5  cm  dan memanfaatkan  teknologi  polarisasi  citra radar hingga dapat menembus awan   (Anisa &  Rokhmana,  2019).  Panjang  gelombang citra  Sentinel-1  memiliki  kemampuan penetrasi  yang  berbeda-beda  pada  setiap objek  tertentu,  dimana  apabila  tutupan kanopi  lebat  maka  hamburan  balik  dari vegetasi  akan  sangat  kuat  (Rulian  et  al., 2022). Selain itu data SAR pada Sentinel-1 juga  memiliki  kemampuan  menembus kanopi  yang  berpengaruh  terhadap  sinyal backscatter yang  menghasilkan  informasi kekasaran objek  (Arief et al., 2016).
Citra  Sentinel-1  dapat  dilakukan untuk  pemantauan  perkebunan  dengan menggunakan indeks vegetasi  (Holtgrave et al.,  2020).  Indeks  vegetasi  yang  banyak digunakan dalam pemantauan vegetasi dan pertanian  yaitu Normalized  Difference Vegetation Index (NDVI) untuk citra optik dan Radar  Vegetation  Index  (RVI) untuk  radar ( Szigarski  et  al.,  2018).  Berdasarkan penjabaran  tersebut,  penelitian  ini bertujuan  untuk  menganalisis  kesehatan tanaman  karet  di  Perkebunan  Karet Sembawa  dengan  menggunakan  multi indeks vegetasi pada Citra Sentinel-1.

## BAHAN DAN METODE

## Wilayah Penelitian
Penelitian ini dilakukan di Afdeling I, II, dan II pada Perkebunan Pusat Penelitian Karet  Sembawa,  Kabupaten  Banyuasin, Sumatera  Selatan  (Gambar  1). Pusat Penelitian  Karet  Sembawa  luasnya mencakup  3  kecamatan  antara  lain K e c a m a t a n   S e m b a w a ,   K e c a m a t a n Banyuasin,  dan  Kecamatan  Rantau  Bayur. Secara  astronomis,  Pusat  Penelitian  Karet Sembawa terletak pada 2 ⁰ 56'30” - 3 ⁰ 0'0” LS dan 104 ⁰ 26'40'' – 104 ⁰ 33'20” BT. Perkebunan Karet  Sembawa  memiliki  dua  komoditas yaitu  karet  dan  kelapa  sawit.  Dengan  luas kurang  lebih  sekitar  3.380  ha  yang  terdiri dari  lima  afdeling.  Afdeling  I,  II,  III merupakan komoditas karet dan Afdeling IV d a n   V   m e r u p a k a n   k e l a p a   s a w i t . Pengambilan data dilakukan pada tiga blok y a i t u   2 0 1 0 G ,   2 0 1 3 D ,   d a n   2 0 1 1 G .
Ayu, Riesnandar, Manessa, Supriatna, Lestari, Bustamam, Sarwinda, Stevanus dan Efriana
Berdasarkan observasi lapangan, diketahui bahwa  ketiga  blok  tersebut  memiliki  klon yang berbeda sehingga dapat mewakili blok lainnya.  Pengambilan  data  dilakukan  pada 8-13 Februari 2023 berhasil mengumpulkan titik  sampel  kesehatan  tanaman  karet sebanyak 623 titik.

## Pengolahan Data
Pengolahan data pada penelitian ini secara  garis  besar  dibagi  dalam  beberapa tahap  yaitu Preprocessing  data ,  ekstraksi multi  indeks  vegetasi,  dan  klasifikasi kesehatan  tanaman  karet  (Gambar  2).
Pengolahan  data  dan  analisis  data dilakukan dengan bantuan perangkat lunak ( software )  seperti  platform  Google  Earth Engine untuk pengolahan data citra, ArcGIS untuk visualisasi, dan Microsoft Excel untuk perhitungan statistik.
Pemantauan  kesehatan  tanaman karet pada penelitian ini menggunakan Citra Sentinel-1. Pengolahan data citra Sentinel-1 dilakukan  pada  platform  Google  Earth Engine. Pengambilan waktu Citra Sentinel-1 menyesuaikan  pengambilan  data  lapangan terdekat  (8-13  Februari  2023)  yaitu  pada tanggal  8  Februari  2023.  Citra  Sentinel-1
Gambar 1. Wilayah Penelitian Figure 1. Study Area
Distribusi Spasial Kesehatan Tanaman Karet Menggunakan Sentinel-1
yang telah terpilih telah dilakukan tahapan preprocessing seperti thermal noise removal , radiometric  calibration ,  dan terrain correction .  Tahapan  ini  bertujuan  untuk m e n g h i l a n g k a n   k e b i s i n g a n   t e r m a l . Kemudian,  dilanjutkan  dengan  pengaturan filter  sesuai  dengan  dokumentasi  Google Earth  Engine  yaitu  memilih  instrumen IW dan  orbit Ascending .  Citra  yang  telah terkoreksi,  akan  di  clip  sesuai  dengan wilayah penelitian.
Dalam  penelitian  ini,  tahapan ekstraksi  multi  indeks  vegetasi  digunakan untuk  melakukan  klasifikasi  kesehatan tanaman  karet.  Perlu  dicatat  bahwa  citra radar  memiliki  keterbatasan  dalam menghasilkan  berbagai  jenis  indeks
vegetasi, dan oleh karena itu, tidak banyak indeks  vegetasi  yang  dapat  diperoleh  dari citra  ini.  Namun,  dalam  kajian  pemetaan vegetasi,  kedua  indeks  yang  digunakan, yaitu  RVI (Radar  Vegetation  Index)  dan NDRVI  (Normalized  Difference  Radar Vegetation  Index) ,  termasuk  dalam  indeks yang  umum  digunakan.  Kedua  indeks  ini telah terbukti efektif dalam mengidentifikasi dan  mengkategorikan  kesehatan  tanaman serta  vegetasi  pada  citra  radar.  Dengan memanfaatkan  algoritma  ini,  penelitian  ini bertujuan  untuk  mengklasifikasikan kesehatan tanaman karet dengan lebih baik, meskipun  tantangan  seperti  noise  dalam citra radar tetap menjadi perhatian penting. Ekstraksi  dilakukan  dengan  persamaan berikut ini:
Gambar 2. Alur Kerja Penelitian Figure 2. Research Workflow
Ayu, Riesnandar, Manessa, Supriatna, Lestari, Bustamam, Sarwinda, Stevanus dan Efriana
Dimana:
HH, VV, dan HV mewakili intensitas hamburan balik linear terukur. Hasil dari perhitungan algoritma tersebut akan menghasilkan rentang nilai 0 sampai dengan 1.
Dimana: NDRVI merupakan pengembangan dari indeks vegetasi RVI dimana band inframerah (NIR) dan  band  merah  (R)  pada  persamaan  NDVI  diwakilkan  dengan  polarisasi  VH  dan  VV. Polarisasi VH sebagai pengganti NIR dan polarisasi VV sebagai pengganti band RED.
Nilai  RVI  dan  NDRVI  diasumsikan dapat  merepresentasikan  kelas  kesehatan tanaman  karet  melalui  kerapatan  tutupan kanopi. Secara lebih lanjut, asumsi ini dikaji dengan  pendekatan  statistik  berupa  uji korelasi  pada  Nilai  RVI  dan  NDRVI  dengan kelas  kesehatan  tanaman.  Uji  korelasi bertujuan untuk melihat tingkat hubungan RVI  dan  NDRVI  dapat  merepresentasian kelas kesehatan tanaman karet. Uji korelasi ini  penting  untuk  dikaji  sebagai  gambaran penggunaan  parameter  indeks  vegetasi untuk  kelas  kesehatan  tanaman  karet. Sebelum  dilakukan  perhitungan  statistik, dilakukan  uji  normalitas  terlebih  dahulu dengan  menggunakan Shapiro-Wilk  test . Pada Microsoft excel, uji normalitas ini dapat menggunakan  Anova  Single  Factor. K e m u d i a n ,   d i l a k u k a n   u j i   k o r e l a s i menggunakan Spearman's Rank Correlation . Penggunaan uji korelasi ini berdasarkan tipe data  yang  digunakan  terdiri  dari  data nominal dan continous .
Tahap klasifikasi   dilakukan dengan menggunakan  multi  indeks  vegetasi  yang terdiri RVI dan NDRVI, disertai data sampel kelas kesehatan tanaman sebagai data train. Pengambilan  data  sampel  kelas  kesehatan dilakukan  dengan  bantuan  ahli  yang mengetahui  karakteristik  kesehatan tanaman  karet  di  kebun  karet  Sembawa melalui  observasi  lapangan.  Sampel  kelas kesehatan  tanaman  karet  ditentukan berdasarkan  tutupan  kanopi  pada  setiap pohon.  Pengambilan  data  titik  terbagi menjadi kelas 3 kelas yaitu rendah (kanopi sedikit,  terlihat  banyak  ranting),  sedang (kanopi  sedang,  masih  terlihat  kanopi  dan ranting),  dan  tinggi  (kanopi  tinggi,  ranting tidak  terlihat  tertutup  dengan  kanopi  yang rimbun) (Gambar 3). Kelas kesehatan karet merujuk pada analisa visual dilapangan.
Metode  yang  digunakan  untuk pengambilan  sampel  adalah stratified random sampling dengan mengambil sampel kesehatan  secara  bertingkat  yaitu  kelas kesehatan  rendah,  sedang  dan  tinggi.
Gambar 3. Sampel kelas kesehatan tanaman karet Figure 3. Sample of rubber plant health class
Penentuan kelas ini didasari oleh masukkan dari  ahli  peneliti  di  Pusat  Penelitian  Karet Sembawa.  Pengambilan  sampel  kelas kesehatan  dilakukan  dengan  mengambil  2 titik sampel pohon pada satu grid sentinel. D i m a n a ,   s a t u   g r i d   s e n t i n e l merepresentasikan  area  sebesar  10x10m. Pada area tersebut umumnya terdiri dari 2-3 pohon,  sehingga  penelitian  ini  mengambil jumlah tengah dari rata-rata kemungkinan jumlah pohon dalam satu grid. Penelitian ini berhasil  mengumpulkan  titik  sampel kesehatan sebanyak 623 titik. Jumlah titik sampel ini akan dibagi menjadi data training dan  testing  dengan  proporsi  sebesar 65%:35%.  Proses  klasifikasi  kesehatan tanaman  pada  citra  sentinel-1  dibangun menggunakan pendekatan machine learning random  forest berdasarkan  data  multi indeks vegetasi dan sampel kelas kesehatan tanaman.  Pada  tahapan  klasifikasi  ini dilakukan uji akurasi dengan menggunakan confusion  matrix .  Pengujian  akurasi dilakukan sebanyak dua kali yaitu pada data training dan data validasi. Pengujian melalui confusion  matrix yang  sesuai  digunakan pada  penelitian  ini,  dimana  penelitian menggunakan  data  termasuk  kategorial yaitu ordinal atau nominal. Hasil klasifikasi n i l a i   k e s e h a t a n   t a n a m a n   d a p a t diaplikasikan  pada  seluruh  wilayah  kebun Pusat Penelitian Karet Sembawa.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hubungan  Multi  Radar  Indeks  Vegetasi dan Kesehatan Tanaman Karet
Hasil  dari  survei  lapangan  dan pengambilan  sampel  pohon  terkena penyakit  di  Kebun  Pusat  Penelitian  Karet Sembawa  menunjukan  seluruh  tanaman karet  terkena  penyakit.  Penyakit  tersebut antara lain Pestalotiopsis sp. , Colletotrichum sp., dan  Oidium sp.. Dalam  penelitian  ini tingkat tutupan kanopi yang terkena gugur daun  terbagi  menjadi  tiga  kelas  yaitu rendah,  sedang,  dan  tinggi.  Pengambilan sampel  pohon  sebanyak  623  titik  berada pada  3  blok  tanaman  karet  dan  jenis  klon yang berbeda (Gambar 4).
Tutupan  kanopi  mempengaruhi kesehatan  tanaman  karet.  Persentase luasan  tutupan  kanopi  didapatkan  dari perhitungan luasan tutupan kanopi per grid dari  citra  sentinel-1.  Tutupan  kanopi  yang rendah menunjukan adanya penyakit gugur daun akibat Pestalotiopsis sp. Dari Gambar 5,  diketahui  bahwa  penyakit  gugur  daun akibat Pestalotiopsis sp. ada di semua kelas kesehatan baik tinggi, sedang, dan rendah. Namun, penyakit gugur daun Pestalotiopsis sp. tertinggi  menjangkit  lebih  banyak  di tutupan  kanopi  dengan  kelas  kesehatan r e n d a h .   S e c a r a   s p e s i f i k ,   p e n y a k i t
Gambar 4. Titik Kesehatan Tanaman Karet Figure 4. Sample point of rubber health plant
Ayu, Riesnandar, Manessa, Supriatna, Lestari, Bustamam, Sarwinda, Stevanus dan Efriana
Pestalotiopsis  sp. lebih  banyak  pada persentase  luasan  tutupan  kanopi  sebesar 10-20% dari kelas kesehatan rendah. Hal ini d i k a r e n a k a n P e s t a l o t i o p s i s   s p . menyebabkan  gugur  daun  dengan  tingkat keparahan yang tinggi.

## Uji  Korelasi  Indeks  Vegetasi  dengan Kesehatan Tanaman Karet
Berdasarkan  pengujian  statistik berupa uji normalitas dan uji korelasi pada data RVI dan NDRVI dengan kelas kesehatan tanaman  dihasilkan  nilai  signifikansi  dan
nilai korelasi yang dapat dilihat pada tabel 1. Pada  uji  normalitas Anova  Single  Factor , dihasillkan nilai p-value > 0.05 pada kedua indeks  vegetasi.  Nilai  ini  menunjukkan bahwa  baik  RVI  dan  NDRVI  memiliki  nilai yang terdistribusi normal.
Selain  itu,  pada  uji  korelasi Sperman's Rank Correlation , RVI dan NDRVI menunjukkan nilai yang tidak jauh berbeda yaitu  nilai ρ mendekati  0.  Hal  ini mengindikasikan  bahwa  RVI  dan  NDRVI dengan  kelas  kesehatan  tanaman  memiliki nilai  korelasi  dalam  kategori  lemah. Berdasarkan  uji  korelasi  ini  diketahui bahwa  RVI  dan  NDRVI  kurang  dapat merepresentasikan  kelas  kesehatan tanaman.  Namun,  jika  dibandingkan,  nilai NDRVI  memiliki  korelasi  yang  lebih  tinggi dibandingkan dengan RVI.
Berdasarkan  uji  normalitas  Anova Single  Factor,  dapat  dilihat  distribusi  data RVI dan NDRVI pada setiap kelas kesehatan tanaman (Gambar 6). Distribusi didasarkan pada  nilai  rata-rata  RVI  dan  NDRVI  pada setiap  kelas  kesehatan  tanaman.  RVI menghasilkan  nilai  dengan  rentang  1.65  – 1.71. Sedangkan, NDRVI menghasilkan nilai dengan rentang 0.202 – 0.212. Nilai RVI dan NDRVI  menunjukkan  distribusi  yang berbanding  terbalik  pada  setiap  kelas kesehatan  tanaman.  Pada  RVI,  rata-rata nilai terendah berada pada kelas kesehatan tanaman sedang. Sedangkan, rata-rata nilai terendah  NDRVI  berada  pada  kelas kesehatan tanaman rendah.
Tidak adanya hubungan antara RVI dan  NDRVI  dengan  kelas  kesehatan tanaman karet variabel dikarenakan adanya bias yang disebabkan oleh beberapa faktor.
Gambar 5. Jumlah Pestalotopsis sp. pada setiap persentase luasan tutupan kanopi
Figure 5. The number of Pestalotopsis sp. for each percentage of canopy cover area
Distribusi Spasial Kesehatan Tanaman Karet Menggunakan Sentinel-1
Berdasarkan teorinya, nilai indeks vegetasi RVI  dan  NDRVI  dapat  merepresentasikan tingkat  tutupan  kanopi,  dimana  semakin besar  nilai  indeks  vegetasi  menunjukkan tutupan  kanopi  yang  tinggi  begitupun sebaliknya.  Pada  penelitian  ini,  indeks vegetasi RVI dan NDRVI menghasilkan nilai yang  tidak  jauh  berbeda  pada  setiap  kelas
kesehatan  tanaman.  Sehingga  terjadi  bias pada  nilai  indeks  vegetasi  dengan  titik sampel  kesehatan  tanaman  karet.  Hal  ini mempengaruhi rendahnya hasil uji akurasi indeks  vegetasi  dengan  kelas  kesehatan tanaman. Bias yang terjadi disebabkan oleh beberapa  faktor  seperti speckle noise , panjang gelombang, dan hamburan balik.
Tabel 1. Hasil uji statistik pada data RVI dan NDRVI dengan kelas kesehatan tanaman Table . Statistical test results on RVI and NDRVI data with plant health class

## Gambar 6. Rata-rata Nilai RVI dan NDRVI pada Kelas Kesehatan Tanaman
Figure 6. Average value of RVI and NDRVI on Rubber Plant Health Class
Faktor pertama, terdapat noise yang dapat menurunkan kualitas data Sentinel-1. Dimana  Sentinel-1  menangkap  hamburan balik yang memiliki luasan paling dominan pada  setiap  pikselnya.  Hal  ini  ditunjukan pada  pada  tanaman  karet  yang  memiliki kesehatan  rendah  di  lapangan  akan
terklasifikasikan  menjadi  nilai  kelas kesehatan  tinggi.  Berdasarkan  data lapangan banyak pohon yang terkena gugur daun yang parah namun terdeteksi oleh RVI dan NDRVI dengan nilai yang tinggi. Faktor kedua,  panjang  gelombang  Sentinel-1 menangkap hamburan balik tanaman karet
Ayu, Riesnandar, Manessa, Supriatna, Lestari, Bustamam, Sarwinda, Stevanus dan Efriana
berdasarkan  kekerasan  vegetasi  dan kekasaran tanah. Dimana, band-C memiliki kemampuan  melakukan  penetrasi  yang berbeda  pada  setiap  objek.  Hal  ini  yang menyebabkan  terjadinya  bias  akibat hamburan balik yang ditangkap pada setiap k e l a s n y a   y a n g   d i k a r e n a k a n   p a d a permukaan  yang  kasar  memiliki  nilai hamburan  yang  sama  dengan  permukaan vegetasi. Faktor ketiga, nilai hamburan balik dipengaruhi oleh beberapa faktor yang dapat menyebabkan  terjadinya  bias.  Nilai hamburan balik dipengaruhi oleh besarnya objek,  dimana  tanaman  karet  pada  kelas kesehatan  tinggi  akan  memantulkan  lebih banyak  sinyal  dibandingkan  kelas  rendah. Hal  ini  dikarenakan  panjang  gelombang yang semakin meningkat berpengaruh pada pantulan  balik  yang  semakin  dominan (Pratiwi et al., 2021).

## Persebaran Kesehatan Tanaman Karet
Berdasarkan confusion  matrix pada hasil  klasifikasi  menggunakan  metode Random Forest dengan mempertimbangkan nilai indeks vegetasi radar (RVI, NDRVI) dan sampel  observasi  lapangan  kesehatan tanaman,  ditemukan  bahwa  akurasi keseluruhan  pada  tahap model  training sebesar 0.76 dan akurasi keseluruhan pada tahap  validasi  sebesar  0.45  (lihat  Tabel  2). Meskipun  nilai  akurasi  tinggi,  hasil interpretasi pada gambar citra terklasifikasi menunjukkan bahwa efek dari speckle noise dalam citra Sentinel-1 masih sangat terlihat. Hal  ini  terlihat  dari  sejumlah  bias  yang terdeteksi  pada  kelas  rendah  dan  sedang yang  salah  diklasifikasikan  sebagai  kelas yang tinggi (lihat Gambar 7).
Bias  yang  dihasilkan  disebabkan oleh  adanya speckle  noise pada  Citra Sentinel-1. Dimana, setiap citra radar terdiri dari speckle  noise yang  mempersulit interpretasi  citra  (Yommy  et  al.,  2015). Meskipun  Citra  Sentinel-1  telah  melewati tahapan  preprocessing  untuk  mengurangi noise ,  pada  penelitian  ini  Citra  Sentinel-1 belum  menghasilkan  Informasi  mengenai k a r a t e r i s t i k   k a n o p i   d e n g a n   b a i k . Berdasarkan  hasil  penelitian  diketahui bahwa penggunaan pengaturan dasar Citra S e n t i n e l - 1   b e l u m   c u k u p   u n t u k menghilangkan  noise  pada  wilayah penelitian.  Sehingga,  diperlukan  tahapan preprocessing  tambahan  berupa  proses smoothing  seperti  pada  metode Lee  filter ( Lee,  1981); smoothing  multiview  (SMV) (yommy et al., 2020) ; constrained smoothing and  hierarchical  label  correction  (CSHLC) (Shang et al., 2022).

## KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa pengaplikasian Radar Vegetation Index dan Normalized Difference Vegetation Index pada citra  sentinel-1  belum  dapat  menjelaskan kesehatan tanaman karet di Pusat Penelitian Karet  Sembawa.  Pendekatan machine learning dengan  algoritma random  forest pada  citra  sentinel-1  menghasilkan persebaran  kesehatan  tanaman  karet dengan  bias  yang  tinggi.  Hal  tersebut dikarenakan perekaman secara side looking atau dari samping sehingga geometrik objek menjadi  geser;  adanya noise yang  dapat menurunkan  kualitas  gambar;  adanya p a n j a n g   g e l o m b a n g   y a n g   m e m i l i k i
Tabel 2. Hasil uji akurasi Confusion Matrix Table 2. Confusion matrix accuracy test results
kemampuan  menangkap  objek  yang berbeda-beda.  Penggunaan  data  citra sentinel-1  dengan  tahapan preprocessing dasar  belum  cukup  untuk  menurunkan speckle  noise pada  citra.  Diperlukan tahapan preprocessing secara  lebih  lanjut
dalam  menggunakan  data  citra  sentinel-1. Tahapan preprocessing dapat  dilakukan dengan  mengimplementasikan  beberapa metode smoothing  synthetic  aperture  radar (SAR).
Gambar 7. Peta Kelas Kesehatan Tanaman Karet
Figure 7. Rubber Plant Health Class Map
Ayu, Riesnandar, Manessa, Supriatna, Lestari, Bustamam, Sarwinda, Stevanus dan Efriana

## DAFTAR PUSTAKA
Abd  Hamid,  N.-R.,  Yaacob,  M.  L.  M.,  Abd Ghani, Z., Idris, N. H., Alvin, L. M. S., Hassan, M. I., Idris, K. M., Dollah, R., Salleh,  A.  M.,  &  Ahmad,  M.  B.  A. (2022).  Rubber-Tree  Leaf  Diseases Mapping  Using  Close  Range  Remote Sensing Images. International Journal of Integrated Engineering, 14(5), 1–12.
Alchemi, P. J. K., & Jamin, S. (2022). Impact of Pestalotiopsis leaf fall disease on leaf area  index  and  rubber  plant production.  IOP  Conf.  Ser.  Earth Environ. Sci., 995(1), 12030.
Anisa,  R.,  &  Rokhmana,  C.  A.  (2019). Ekstraksi  Citra  Sentinel  1a  Dengan Metode Polarimetrik Untuk Pemetaan Hutan Di Provinsi Sumatera Selatan. Elipsoida :  Jurnal  Geodesi  Dan G e o m a t i k a ,   2 ( 0 1 ) ,   8 0 – 8 7 . https://doi.org/10.14710/elipsoida. 2019.4869
Arief,  R.,  Sudiana,  D.,  &  Ramli,  K.  (2016). Compressed  Synthetic  Aperture Radar  Imaging  Based  on  Maxwell Equation.  Jurnal  Teknologi,  78(6–3), 15–22. https://doi.org/2180-3722
Azizan,  F.  A.,  Kiloes,  A.  M.,  Astuti,  I.  S.,  & Abdul  Aziz,  A.  (2021).  Application  of optical  remote  sensing  in  rubber plantations:  A  systematic  review. Remote Sens. (Basel), 13(3), 429.
Febbiyanti,  T.  R.,  &  Fairuzah,  Z.  (2020). Identifikasi  Penyebab  Kejadian  Luar Biasa Penyakit Gugur Daun Karet di Indonesia. J. Penelit. Karet, 193–206.
Han, P., Chen, J., Han, Y., Yi, L., Zhang, Y., & Jiang,  X.  (2018).  Monitoring  rubber plantation  distribution  on  Hainan Island  using  Landsat  OLI  imagery. International  Journal  of  Remote S e n s i n g ,   3 9 ( 8 ) ,   2 1 8 9 – 2 2 0 6 . https://doi.org/10.1080/01431161. 2017.1420933
Holtgrave,  A.  K.,  Röder,  N.,  Ackermann,  A., Erasmi, S., & Kleinschmit, B. (2020). Comparing Sentinel-1 and -2 data and indices  for  agricultural  land  use monitoring.  Remote  Sensing,  12(18). https://doi.org/10.3390/RS121829 19
Huang, Y., Zhang, L., Li, J., Chen, Z., & Yang, X.  (2020).  Reweighted  Tensor Factorization  Method  for  SAR N a r r o w b a n d   a n d   W i d e b a n d I n t e r f e r e n c e   M i t i g a t i o n   U s i n g Smoothing  Multiview  Tensor  Model. IEEE Transactions on Geoscience and Remote  Sensing,  58(5),  3298–3313. https://doi.org/10.1109/TGRS.201 9.2953069
Jiang,  R.,  Sanchez-Azofeifa,  A.,  Laakso,  K., Xu,  Y.,  Zhou,  Z.,  Luo,  X.,  Huang,  J., Chen,  X.,  &  Zang,  Y.  (2021).  Cloud cover  throughout  all  the  paddy  rice fields  in  guangdong,  china:  Impacts on  sentinel  2  msi  and  landsat  8  oli optical observations. Remote Sensing, 1 3 ( 1 5 ) , 1 – 1 7 . https://doi.org/10.3390/rs1315296
1
Lee,  J.  Sen.  (1981).  Speckle  analysis  and smoothing of synthetic aperture radar images.  Computer  Graphics  and Image  Processing,  17(1),  24–32. https://doi.org/10.1016/S0146- 664X(81)80005-6
Li, H., Zhao, L., Sun, L., Li, X., Wang, J., Han, Y.,  Liang,  S.,  &  Chen,  J.  (2022). Capability  of  Phenology-Based Sentinel-2  Composites  for  Rubber Plantation  Mapping  in  a  Large  Area with Complex Vegetation Landscapes. R e m o t e   S e n s i n g ,   1 4 ( 2 1 ) . https://doi.org/10.3390/rs1421533 8
Manessa, M. D. M., Rokhmatuloh, Supriatna, Shidiq, I. P. A., Nagasawa, R., Ayu, F., Efriana, A. F., Lestari, R., Bustamam, A.,  Matsui,  M.,  Kase,  K.,  Makita,  Y., Febbiyanti,  T.  R.,  Oktavia,  F.,  & Stevanus,  C.  T.  (2023).  Study  of r u b b e r   l e a f   d i s e a s e   u s i n g hyperspectral  reflectance.  In  O. Matoba, J. A. Shaw, & C. R. Valenta ( E d s . ) ,   S P I E   F u t u r e   S e n s i n g Technologies  2023  (Vol.  12327,  p. 1 2 3 2 7 0 F ) . S P I E . https://doi.org/10.1117/12.264651 6
Pratiwi, G., Sasmito, B., & Bashit, N. (2021). Analisis Prediksi Nilai Biomassa Atas Permukaan  (Aboveground  Biomass) Pohon  Karet  Menggunakan  Citra Sentinel-1a  Terhadap  Usia  Tegakan. Elipsoida :  Jurnal  Geodesi  Dan G e o m a t i k a ,   4 ( 0 1 ) ,   2 7 – 3 3 . https://doi.org/10.14710/elipsoida. 2021.11482
Putri, T. R., & Supriatna, S. (2021). A spatial study  of  rubber  plant  health  using sentinel  2-A  imagery  in  Cibungur Plantation, Sukabumi, West Java. IOP Conference  Series:  Earth  and Environmental  Science,  623(1). h t t p s : / / d o i . o r g / 1 0 . 1 0 8 8 / 1 7 5 5 - 1315/623/1/012078
Rulian, N., Armijon, A., & Murdapa, F. (2022). Analisa  Hamburan  Balik  Citra Sentinel-1  untuk  Pemantauan  Kelas Umur  Tanaman  Kelapa  Sawit  (Studi Kasus: PT. Perkebunan Nusantara VII Unit  Rejosari,  Natar,  Kabupaten Lampung  Selatan).  Journal  of Geodesy  and  Geomatics,  1(02), 55–66.
Shang,  R.,  Liu,  M.,  Lin,  J.,  Feng,  J.,  Li,  Y., Stolkin,  R.,  &  Jiao,  L.  (2022).  SAR Image  Segmentation  Based  on C o n s t r a i n e d   S m o o t h i n g   a n d Hierarchical  Label  Correction.  IEEE Transactions  on  Geoscience  and R e m o t e   S e n s i n g ,   6 0 ,   1 – 1 6 . https://doi.org/10.1109/TGRS.202 1.3076446
Syarifa, L. F., Agustina, D. S., Alamsyah, A., Nugraha, I. S., & Asywadi, H. (2023). Commodity  Outlook  of  Indonesian Natural  Rubber.  Jurnal  Penelitian Karet, 41(September), 47–58.
Szigarski, C., Jagdhuber, T., Baur, M., Thiel, C., Parrens, M., Wigneron, J. P., Piles, M., & Entekhabi, D. (2018). Analysis of  the  Radar  Vegetation  Index  and potential  improvements.  Remote S e n s i n g ,   1 0 ( 1 1 ) ,   1 – 1 5 . https://doi.org/10.3390/rs1011177 6
Villarroya-Carpio, A., Lopez-Sanchez, J. M., & Engdahl,  M.  E.  (2022).  Sentinel-1 interferometric  coherence  as  a vegetation  index  for  agriculture. Remote  Sensing  of  Environment, 2 8 0 ( A p r i l ) ,   1 1 3 2 0 8 . https://doi.org/10.1016/j.rse.2022. 113208
Yommy, A. S., Liu, R., & Wu, A. S. (2015). SAR image  despeckling  using  refined  lee filter.  Proceedings  -  2015  7th International Conference on Intelligent H u m a n - M a c h i n e   S y s t e m s   a n d C y b e r n e t i c s ,   I H M S C   2 0 1 5 ,   2 , 2 6
0 – 2 6 5 . https://doi.org/10.1109/IHMSC.20 15.236
Yusof, N., Shafri, H. Z. M., & Shaharum, N. S. N.  (2021).  The  use  of  Landsat-8  and Sentinel-2 imageries in detecting and mapping  rubber  trees.  Journal  of Rubber  Research,  24(1),  121–135. https://doi.org/10.1007/s42464- 020-00078-
Ayu, Riesnandar, Manessa, Supriatna, Lestari, Bustamam, Sarwinda, Stevanus dan Efriana