## Identifikasi  Varietas  Jagung  dari  Data  Citra  Satelit  Menggunakan  Metode  Linier  Spectral Unmixing (Studi Kasus: Kabupaten Ngawi)
Identification of Corn Varieties From Satellite Image Data Using Linier Spectral Unmixing Method (A Case Study: Ngawi Regency)
Amalia Putri Rivani 1 , Lalu Muhamad Jaelani 1* , dan Lena Sumargana 2
1 Departemen Teknik Geomatika, FTSPK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia
2 Badan Riset dan Inovasi Nasional, Gedung B.J. Habibie, Jl. M.H. Thamrin No. 8, Jakarta Pusat 10340, Indonesia *Korespondensi penulis: lmjaelani@geodesy.its.ac.id
Diterima: 11082023; Diperbaiki: 28082023; Disetujui: 30082023; Dipublikasi: 08092023
Abstrak: Kabupaten Ngawi di Jawa Timur merupakan wilayah dengan sekitar 40% lahan pertaniannya digunakan untuk pertanian, termasuk budidaya jagung. Jagung adalah sumber karbohidrat yang penting bagi industri pangan dan permintaannya terus meningkat. Untuk meningkatkan potensi hasil pertanian jagung, penting untuk memantau lahan pertanian  dengan  menggunakan  teknologi  penginderaan  jauh.  Namun,  diperlukan  pemantauan  lahan  jagung  yang spesifik. Oleh karena itu, dalam penelitian ini, bertujuan untuk mengidentifikasi lahan jagung dan sebaran varietas tanaman jagung di Kabupaten Ngawi menggunakan data citra satelit Landsat-9 dengan metode Random Forest dan Linier Spectral Unmixing . Selain itu, citra Sentinel-2 digunakan untuk menentukan fase tanam jagung menggunakan algoritma NDVI dan NDWI. Hasil klasifikasi lahan jagung dan non-jagung didapat overall accuracy sebesar 97,6%, kappa 84%, didapat lahan jagung seluas 64,756 km 2 dan diterapkan nilai threshold fase generatif akhir seluas 64,364 km 2 . Sebaran varietas dominan yang terdeteksi dari hasil pengolahan adalah NK Sumo, NK Perkasa, NK Wirosableng, dan Varietas lain (selain Bisi-18, NK Sumo, NK Perkasa, dan NK Wirosableng) dengan luasan sebesar 0,000* km 2 atau 880 m 2 ; 7,800 km 2 ; 22,662 km 2 ; 33,900 km 2 . Namun, didapatkan perbedaan hasil yang diperoleh tersebut dapat didasarkan oleh beberapa faktor diantaranya adalah ketersediaan pustaka spektral dan resolusi spasial citra yang digunakan. Oleh karena itu, dilakukan uji akurasi RMSe menggunakan nilai Residual Erorr Piksel pada Citra Landsat- 9 didapatkan hasil nilai 0,019–0,042 dengan nilai rata-rata yaitu sebesar 0,031. Hasil menunjukan pemisahan nilai fraksi  campuran  menggunakan  metode LSU memiliki error sebesar  ±  3,1%,  hasil  kesalahan error tersebut  dapat memberikan nilai persentase fraksi endmember dari setiap varietas lahan jagung di Kabupaten Ngawi.
Copyright © 2023 Geoid. All rights reserved.
Abstract: Ngawi Regency in East Java is a region where approximately 40% of its land is dedicated to agriculture, including  corn  cultivation.  Corn  is  an  essential  source  of  carbohydrates  for  the  food  industry,  and  its  demand continues to rise. To enhance corn agricultural productivity, it is crucial to monitor farmland using remote sensing technology. However, specific monitoring of  corn fields is  required. Therefore, this  research aims to identify  corn cultivation  areas  and  the  distribution  of  corn  varieties  in  Ngawi  Regency  using  Landsat-9  satellite  imagery  with Random Forest and Linier Spectral Unmixing methods. Additionally, Sentinel-2 imagery is utilized to determine the corn growth stages using the NDVI and NDWI algorithms. The classification results of corn and non-corn land yielded an overall accuracy of 97.6%, with a kappa value of 84%. The maize cultivation area was found to be approximately 64.756 𝑘𝑚 2 ,  and  the  threshold  value  for  the  final  generative  phase  was  applied  to  an  area  of  64.364 𝑘𝑚 2 .  The dominant varieties detected from the processed data were NK Sumo, NK Perkasa, NK Wirosableng, and other varieties (excluding Bisi-18, NK Sumo, NK Perkasa, and NK Wirosableng) with respective areas of 0.00088 𝑘𝑚 2 ; 7.800 𝑘𝑚 2 ; 22.662 𝑘𝑚 2 ; 33.900 𝑘𝑚 2 . However, variations in the obtained results could be attributed to several factors, such as the  availability  of  spectral  libraries  and  the  spatial  resolution  of  the  utilized  imagery.  Therefore,  RMSe  accuracy testing was conducted, revealing a Residual Error Pixel value range of 0.019–0.042, with an average value of 0.031. The results show that the fraction separation using the Spectral Unmixing method has an error of approximately ± 3.1%, providing percentage values for the endmember fractions of each corn variety in Ngawi Regency.
Kata kunci: Jagung, Kabupaten Ngawi, Linier Spectral Unmixing, Spektral Indeks
Cara  untuk  sitasi:  Rivani,  A.P.,  Jaelani,  L.M.,  Sumargana,  L.  (2023).  Identifikasi  Varietas  Jagung  dari  Data  Citra Satelit menggunakan Metode Linier Spectral Unmixing (Studi Kasus: Kabupaten Ngawi). Geoid, 19(1) , 106 - 120.

## Pendahuluan
Jagung ( Zea mays L. ) merupakan tanaman sumber karbohidrat kedua yang dibutuhkan oleh bahan baku industri pangan dan kebutuhannya terus meningkat dengan adanya pertumbuhan penduduk. Berdasarkan Kementrian Pertanian, produsen  hasil jagung terbesar  berada  di  wilayah  Jawa  Timur.  Salah satunya,  Kabupaten  Ngawi yang 40% wilayahnya berupa lahan pertanian dari jumlah luas 1.396 km 2 . Produksi jagung Kabupaten Ngawi sebesar  243.029  Ton  dengan  luas  Panen  31.611  Ha,  sehingga  tingkat  produktivitas  mencapai  7,69  Ton/Ha (BPS, 2023) .
Produktivitas hasil panen jagung dikendalikan oleh varietas yang digunakan (Argo Subekti, 2016) . Umumnya ketinggian jagung antara 1-6m bergantung pada jenis varietasnya (Hikmawati M, 2019) . Fase pertumbuhan jagung terdapat 4 kelas yaitu fase vegetatif awal, fase vegetatif akhir, fase generatif awal, fase generatif akhir (Nadya Dwi M., 2021) . Lahan pertanian jagung dapat dilakukan pemantauan sebaran varietas menggunakan teknologi penginderaan jauh sebagai informasi acuan hasil tanaman jagung untuk meningkatkan potensi hasil pertanian (Tian et al., 2020) . Analisis jenis varietas dilakukan menggunakan metode Spectral Unmixing dengan kondisi Linier, yang memerlukan suatu objek murni ( endmember ) dari setiap objek yang akan diidentifikasi berdasarkan besarnya persentase dari suatu piksel, sehingga dapat mengetahui suatu objek terkecil dalam suatu campuran piksel (Keshava, 2002) . Dari topik penelitian ini dengan komoditas jagung di Indonesia terbilang belum dikembangkan.
Namun, ketersediaan data lahan jagung tidak tersedia pada ina-geoportal, sehingga dilakukan identifikasi lahan jagung terlebih  dahulu  agar  cakupan lahan lebih spesifik. Pada  penelitian  ini dilakukan  menggunakan  citra satelit yaitu Landsat-9 dan Sentinel-2, penggunaan Sentinel-2 dipilih karena, resolusi spasial sebesar 10m dan resolusi temporal yang lebih singkat yaitu 5 hari (Salehi S, 2020) , sehingga dapat dilakukan untuk pengamatan pola fase dan kalender tanam jagung (Phiri et al., 2020) . Dan, Landsat-9 digunakan karena memiliki konsistensi dalam resolusi spasial menengah yaitu 30 meter (Landsat, 2021) . Sehingga, cocok digunakan untuk identifikasi varietas jagung menggunakan metode SU dan Random Forest untuk mengklasifikasikan lahan jagung dan non- jagung (Breiman, 2001) .
Berdasarkan latar Belakang yang telah diuraikan, penelitian ini ditujukan untuk mengklasifikasikan sebaran lahan jagung dan sebaran varietas tanaman jagung dari data citra satelit Landsat-9 menggunakan metode Linier Spectral Unmixing dan Random Forest , dan citra Sentinel-2 digunakan untuk mengetahui fase dan pola tanam jagung dengan algoritma NDVI dan NDWI (Li & Chen, 2018) . Dengan menggunakan alat Spektrometer Optics USB4000 untuk pengukuran spectral endmember di lapangan yang dapat dari varietas jagung (Cipta et al., 2022) .  Hasil  yang  diharapkan  dari  penelitian  ini  adalah  peta  informasi  spasial  yang  dapat  memberikan gambaran terkait sebaran lahan jagung dan sebaran varietas tanaman jagung, serta dilakukan uji akurasi hasil pengolahan penelitian di Kabupaten Ngawi.

## Data dan Metode
Lokasi Penelitian terdapat pada Kabupaten Ngawi dengan koordinat geografis 110°10’ BT dan 111° 40’ BT dan 7°21’ LS dan 7°31’ LS (Ngawi, 2020) . Dan, lokasi pengambilan sampel atau endmember setiap varietas jagung dilakukan di Desa Rejuno, Kecamatan Karangjati, dan Desa Sumber Bening, Kecamatan Bringin dapat dilihat pada Gambar 1 .

## Gambar  1. Lokasi Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini didapat dari platform Google Earth Engine yaitu Citra Sentinel level- 2 dengan resolusi 10m yang diperoleh dengan waktu perekaman mulai dari Maret 2022 hingga Juni 2023 untuk penentuan pola fase tanam jagung di Kabupaten Ngawi. Dan, Landsat-9 Surface Reflectance level-2 Kabupaten Ngawi  dengan  waktu  perekaman  20  Mei  2023  untuk  pengidentifikasian  lahan  jagung  dan  sebaran  varietas jagung pada Kabupaten Ngawi. Serta menggunakan alat Spektrometer Optics USB4000 dengan rentang nilai spectral 400-900nm untuk pengukuran endmember setiap varietas jagung. Perangkat lunak yang digunakan dalam penelitian ini adalah Google Earth Engine, dan Quantum GIS.
Metode  yang  dilakukan,  pertama  pengambilan  data  spektral  varietas  jagung  dan  data  koordinat.  Koordinat jagung  yang  didapatkan,  dilakukan  penentuan  fase  tanam  jagung  menggunakan  Sentinel-2.  Data  shp  batas administrasi Kabupaten Ngawi dilakukan pemotongan dengan wilayah non-pertanian (lahan baku sawah, lahan pemukiman,  dan  badan  air),  sehingga  didapatkan  lahan  vegetasi.  Selanjutnya,  lahan  vegetasi  dilakukan klasifikasi  lahan  jagung  dan  non-jagung  menggunakan  metode Random  Forest. Setelah  lahan  jagung didapatkan, dilakukan perhitungan Spectral Unmxing dengan kondisi Linier dan uji akurasi RMSe. Hasil error yang  didapatkan  merupakan  kesalahan Residual  Error piksel  Citra  Landsat-9  saat  pengolahan Spectral Unmxing.

## Hasil dan Pembahasan

## 1. Penanda Spektral
Daun  jagung  setiap  varietas  atau endmember sejumlah  60  dengan  tiga  titik  pengukuran  menggunakan  alat Spectrometer  dan  pengolahan  dilakukan  pada  aplikasi  Ocean  Optics  Spectrasuite , selanjutnya  dilakukukan kalibrasi alat dengan referensi untuk membandingkan hasil pengukuran, dan dilakukan koreksi nilai outlier dari pustaka spektral.
Gambar  2. Penanda Spektral Tiap Varietas Jagung
Nilai outlier merupakan hasil yang jauh dari rentang rata-rata nilai. Hasil rentang nilai spectral dari endmember jagung yaitu 400-900nm merupakan B1, B2, B3, B4, B5 pada citra resolusi menengah (Zhong et al., 2016). Endmember yang digunakan merupakan varietas jagung yaitu NK Sumo, NK Wiro Sableng, NK Perkasa, dan Bisi-18 dapat dilihat pada Gambar 2.
Berikut merupakan bentuk matrix dari nilai spectral endmember yang diambil nilai Panjang gelombang tengah Landsat-9 yang akan digunakan pada pengolahan Linier Spectral Unmixing pada Tabel 1.
Tabel  1. Endmember tiap Varietas pada Kanal Landsat-9 Varietas Panjang Gelombang Tengah (nm) B1 B2 B3 B4 B5 NK Perkasa 0,051 0,057 0,118 0,067 0,449 NK Wiro Sableng 0,026 0,044 0,118 0,040 0,148 NK Sumo 0,057 0,067 0,157 0,908 0,458 Bisi-18 0,057 0,062 0,129 0,770 0,497

## 2. Penentuan Fase Jagung
Fase  tanam  jagung  dalam  satu  tahun  didapatkan  2  kali  musim  tanam (Kayad  et  al.,  2019) ,  dapat  dilihat Gambar 3 diawali pada Maret 2022 hingga Juni 2023. Dimana, Januari merupakan fase tanam kedua tahun 2021. Musim pertama tanam berada di akhir Bulan Februari 2022 hingga bulan Juni akhir 2022. Bulan Agustus hingga  September merupakan musim  kemarau (Shen  et  al.,  2022) , sehingga  petani tidak menanam jagung. Diawali  bulan  Oktober  akhir  untuk  fase  awal  menanam  atau  vegetatif  awal  hingga  bulan  februari  awal merupakan musim tanam jagung kedua.
Gambar  3. Grafik Time-series NDVI NDWI
Pemilihan  citra  Sentinel-2A,  dikarenakan  resolusi  spasial  yang  lebih  singkat  dibandingkan  citra  resolusi menengah lainnya, yaitu 10m dan temporal 5 hari (ESA, 2022) . Namun, berdasarkan hasil pengolahan grafik penentuan fase, citra Sentinel-2A juga bergantung pada kondisi musim, berdasarkan grafik musim kedua yaitu musim  hujan,  citra  banyak  tertutupi  oleh  awan.  Sehingga,  pemilihan  tanggal  5  Februari  2023,  tidak  dapat digunakan. Oleh karena itu, pada penelitian ini menggunakan musim tanam jagung yang berbeda dengan fase yang  sama  didapatkan  pada  20  Mei  2023  dapat  dilihat  pada Gambar  4.    Penentuan  fase  jagung  untuk mengetahui  nilai threshold fase  jagung  di  lapangan,  yaitu  fase  generatif  akhir.  Berdasarkan  analisa,  nilai threshold fase generatif akhir dengan nilai NDVI > 0,6 dan nilai NDWI < 0,6.

## Gambar  4. Fase Jagung Musim Tanam Pertama 2023

## 3. Penentuan Lahan Jagung
Penentuan  lahan  dilakukan  menggunakan  citra  Landsat-9  pada  20 Mei 2023, selanjutnya dilakukan clipping dengan batas administrasi Kabupaten Ngawi, dan dilakukan pemisahan tutupan lahan didapatkan dari data Ina- Geoportal yaitu lahan vegetasi, lahan pemukiman, lahan baku sawah, dan badan air (wilayah sungai dan danau) untuk  mendapatkan  lahan  vegetasi  Kabupaten  Ngawi  secara  manual  di  QGIS  yang  bertujuan  untuk memfokuskan  pada  lahan  vegetasi  pada  Gambar  5  (a),  dan  didapatkan  luas  lahan  pada  Tabel  2. Untuk menentukan  kebenaran  objek  di  lapangan  dilakukan Ground  truth lahan  jagung  berupa  titik  sampel  yang diambil oleh peneliti dengan melakukan survei secara langsung (Wulandari & Muhamad Jaelani, 2019).
Gambar  5. (a) Peta Tutupan Lahan Kabupaten Ngawi,
(b) Peta Sebaran Lahan Jagung dan Non-jagung
Tabel  2. Luasan Tutupan Lahan Kabupaten Ngawi
Kelas Luas ( 𝐤𝐦 𝟐 ) Vegetasi 674,161 Badan air 14,995 Pemukiman 206,053 Sawah 501,064 Total 1.396,274
Lahan  vegetasi  dilakukan  klasifikasi  lahan  jagung  dan  non-jagung  dan  hasil  pada  Gambar  5  (b).  Jumlah keseluruhan training  point yang  digunakan  adalah  460  titik,  dengan  komposisi training  point yang  akan digunakan adalah 70:30 sampel dan validasi Tabel 3.
Tabel  3. Confussion Matriks Hasil Klasifikasi Lahan Kelas Jagung Non-Jagung Total UA Kappa Jagung 32 10 42 76% 0 Non- Jagung 1 417 418 99% 0 Total 33 427 460 0 0 PA 96% 97% 0 97% 0 Kappa 0 0 0 0 84%
Hasil klasifikasi lahan jagung dan non jagung, didapatkan nilai overall accuracy sebesar 97,6%           nilai kappa 84% dari lahan  vegetasi  seluas  674,161  ( km 2 ) menghasilkan  satu kelas  baru  yaitu  luasan  wilayah  yang tertutupi oleh awan, dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel  4. Luas Lahan Hasil Klasifikasi Kelas Luas ( 𝐤𝐦 𝟐 ) Jagung 64,756 Non Jagung 584,500 Awan 24,905

## 4. Penerapan Fase Generatif Akhir pada citra
Lahan  jagung  yang  didapatkan  dilakukan  penerapan  nilai threshold pada  fase  generatif  akhir  dari  hasil perhitungan  fase  jagung.  Citra  pada  fase  tersebut  akan  di  proses  pengidentifikasian  varietas  menggunakan metode Linier  Spectral  Unmixing .  S pectral indeks  yang  digunakan  yaitu  NDVI  dan  NDWI,  dengan  nilai threshold dari NDVI > 0,6 dan nilai NDWI < 0,6. Berikut hasil yang dihasilkan berupa citra satelit Landsat-9 pada fase generatif akhir teridentifikasi perubahannya pada  Gambar 6 yang menunjukkan berwarna kuning adalah fase non-generatif akhir, serta menghasilkan perubahan luasan lahan jagung, yang dapat dilihat pada Tabel 5 berikut:
Gambar  6. Peta Sebaran Lahan Jagung Fase Generatif Akhir
Tabel  5. Luas Lahan Jagung Pada Fase Generatif Akhir dan non-generatif Akhir
Fase Jagung Luas ( 𝐤𝐦 𝟐 ) Non-generatif akhir 64,756 Generatif Akhir 64,364

## 5. Sebaran Varietas Jagung
Penentuan  sebaran  varietas  jagung  menggunakan  metode Spectral  Unmixing dengan  kondisi Linier ,  yang dihasilkan  berupa  persentase  dari  nilai  fraksi  pada  dalam  suatu  piksel  pada  rentang  0–1  atau  0%-100  %. Dimana, semakin besar persentase objek dalam suatu lahan atau piksel maka nilai fraksi akan mendekati 1, sebaliknya, semakin rendah nilai fraksi maka keberadaan objek semakin rendah (Klein & Isacks, 1999) . Batasan penelitian ini yaitu umur sampel pada fase generatif akhir (90-100 HST). Endmember yang didapatkan pada studi lapangan yaitu varietas jagung Bisi-18, NK Perkasa, NK Wiro Sableng, dan NK Sumo. Terdapat dua endmember yang  merupakan  fase  generatif  akhir.  Sehingga,  hasil  penelitian  ini  akan  membuktikan  bahwa pengolahan  LSU dapat dilakukan apabila endmember berada pada fase yang sama dengan fase pengolahan citra. Hasil peta fraksi metode LSU setiap varietas jagung yaitu Bisi-18, NK Perkasa, NK Wiro Sableng, dan NK Sumo pada penjelasan berikut.

## a) Sebaran Varietas Bisi-18
Berdasarkan Gambar 7. hasil statistik nilai fraksi endmember Bisi-18, diperoleh nilai pada rentang kurang dari 0,5  nilai,  dan  pada  peta  fraksi  varietas  Bisi-18  terlihat  berwarna  kuning  menandakan  bahwa  nilai  fraksi dibawah  0,5  sehingga  tidak  ada  persentase  penggunaan  varietas  tersebut  dalam  musim  tanam  ke-1  jagung 2023.
Gambar  7. (a) Peta Fraksi Varietas Bisi-18, (b) Histogram Fraksi Varietas Bisi-18

## b) Sebaran Varietas NK (Perkasa)
Berdasarkan Gambar 8 hasil statistik nilai fraksi endmember NK Perkasa, diperoleh nilai pada rentang 0 hingga 1 nilai, hal tersebut menunjukkan bahwa nilai fraksi memiliki nilai persentase objek dalam suatu lahan atau piksel campuran yang rendah dan tinggi. Sehingga, peta fraksi varietas NK Perkasa terlihat berwarna merah, ungu, hijau dan biru yang menandakan terdapat varietas lain selain NK Perkasa dan terdapat nilai fraksi NK Perkasa yang dominan pada piksel tersebut.
Gambar  8. (a) Peta Fraksi Varietas NK Perkasa,
(b) Histogram Fraksi Varietas NK Perkasa

## c) Sebaran Varietas NK (Wirosableng)
Berdasarkan Gambar 9 hasil statistik nilai fraksi endmember NK Wirosableng, diperoleh nilai pada rentang 0 hingga 1 nilai, hal tersebut menunjukkan bahwa nilai fraksi memiliki nilai persentase objek dalam suatu lahan atau piksel campuran yang rendah dan tinggi. Sehingga, peta fraksi varietas Bisi-18 terlihat berwarna merah, ungu,  hijau  dan  biru.  Dimana,  jika  nilai  diatas  0,5  ditandai  dengan  varietas  dominan  pada  suatu  varietas tersebut.
Gambar  9. (a) Peta Fraksi Varietas NK Wirosableng, (b) Histogram Fraksi Varietas NK Wirosableng

## d) Sebaran Varietas NK Sumo
Berdasarkan Gambar 10 hasil statistik nilai fraksi endmember NK Sumo, diperoleh nilai pada rentang 0 hingga 1  nilai,  hal tersebut menunjukkan bahwa  nilai  fraksi mendekati  nilai  0 maka  persentase  objek  dalam  suatu lahan atau piksel campuran tersebut semakin rendah. Sehingga, peta fraksi varietas NK Sumo terlihat berwarna kuning dan merah yang menandakan bahwa terdapat varietas lain pada piksel tersebut.
Gambar  10. (a) Peta Fraksi Varietas NK Sumo,
(b) Histogram Fraksi Varietas NK Sumo

## e) Sebaran Varietas Jagung Dominan
Berdasarkan perhitungan statistik yang tertera pada Tabel 6 hasil Linier Spectral Unmixing menggunakan data citra  Landsat  9,  varietas  Bisi-18,  NK  Perkasa,  NK  Wiro  Sableng,  dan  NK  Sumo  memiliki  rentang  yang beragam, oleh karena itu perlu dilakukan pemisahan antara varietas dominan dan varietas lainnya. Sehingga, pada penelitian ini ditentukan nilai ambang batas untuk membedakan varietas dominan dan varietas lainnya (selain Bisi-18, NK Perkasa, NK Wiro Sableng, dan NK Sumo). Nilai ambang batas yang digunakan untuk membedakan keberadaan varietas dominan pada citra fraksi adalah sebesar > 0,50.
Gambar  11. Sebaran Varietas Jagung Dominan
Tabel  6. Rentang Nilai Fraksi Endmember Tiap Varietas Varietas Min Max Mean Bisi-18 0 0,488 0 NK Wiro Sableng 0 0,929 0,581 NK Perkasa 0 1 0,585 NK Sumo 0 1 0

## Gambar  12. Sebaran Varietas Dominan pada Desa Ngendut
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  menggunakan  citra  satelit  Landsat  9,  dapat  diketahui  bahwa  varietas dominan yang digunakan para petani di Kabupaten Ngawi pada musim tanam jagung ke-1 2023 adalah varietas NK Sumo, NK Perkasa, dan NK Wirosableng. Hasil luasan setiap varietas tersebut dapat dilihat pada Tabel 7 Dimana, terdapat luasan varietas NK Sumo dengan nilai dominan dengan luas 880 ( m 2 ) atau 0,00088 ( km 2 ) di sekitar wilayah Desa Ngendut, Kecamatan Ngrambe, Kabupaten Ngawi dapat dilihat pada Gambar 12.
Tabel  7. Luas Varietas Dominan Pada Kabupaten Ngawi
Varietas Jagung Luas ( 𝐤𝐦 𝟐 ) Bisi-18 0 NK Perkasa 7,800 NK Wirosableng 22,662 NK Sumo 0,000* Varietas Lain 33,900 Total 64,364

## 6. Validasi Hasil Pengolahan
Informasi sebaran varietas tanaman jagung dari hasil pengolahan citra satelit Landsat-9 perlu divalidasi dengan data penggunaan varietas tanaman jagung yang diperoleh dari survei dan wawancara dengan para petani  untuk memastikan kesesuaian informasi waktu dan lokasi penggunaan varietas tanaman jagung (Lin et al., 2017) . Pengambilan titik validasi dilakukan secara acak di lahan penelitian pada wilayah Desa Rejuno, Kecamatan Karangjati dan Desa Sumber Bening, Kecamatan Bringin di Kabupaten Ngawi.

## a) Lahan Sampel Endmember
Hasil validasi, pada lahan sampel pada penelitian ini sebagai berikut:
• Citra fraksi endmember teridentifikasi menggunakan varietas Bisi-18 dan varietas lain (Selain NK Perkasa, NK Wirosableng, NK Sumo, dan Bisi-18).  Namun, pada data lapangan varietas jagung menggunakan Bisi- 18 dan varietas lainnya. Hal tersebut dapat terjadi karena, menurut salah satu anggota perkumpulan petani di Kabupaten Ngawi penggunaan varietas di Desa Sumber Bening tersebut tidak hanya menggunakan satu varietas saja. Para petani kerap menggunakan campuran berbagai jenis varietas agar hasil maksimal.
• Citra fraksi endmember diidentifikasi menggunakan varietas dominan NK Wirosableng, NK Perkasa dan varietas lain (selain NK Perkasa, NK Wirosableng, NK Sumo, dan Bisi-18). Namun, pada data lapangan varietas  tanaman  jagung  menggunakan  varietas  NK  Sumo,  NK  Wirosableng  dan  varietas  lainnya. Perbedaan  hasil  pengolahan  citra  fraksi endmember dengan  data  lapangan  dikarenakan  berbagai  faktor,
salah satunya perbedaan waktu penanaman yang lebih dahulu dibandingkan NK Wirosableng pada sampel (c).
• Citra fraksi endmember teridentifikasi sebagai varietas NK Wirosableng, lahan tersebut terletak pada lahan jagung  milik  Mbah  Wo  pada  Gambar  4.23  yang  menggunakan  varietas  NK  Wirosableng.  Hal  tersebut membuktikan bahwa metode Linier Spectral Unmixing , harus dilakukan dengan data spectral endmember yang spesifik dan pada fase yang sama pada fase citra, sehingga data di lapangan dan citra menghasilkan hasil yang sesuai.
• Citra  fraksi endmember teridentifikasi  varietas  NK  Perkasa  dan  varietas  lain  (selain  NK  Perkasa,  NK Wirosableng, NK Sumo, dan Bisi-18). Hal tersebut sesuai dengan kondisi dilapangan karena, berdasarkan wawancara dengan petani penggarap lahan pada Gambar 14. Penggunaan varietas di lahan jagung tersebut merupakan varietas campuran dari merek benih jagung yang bernama NK, dan dominan penggunaan jenis varietas  NK  yaitu  NK  Perkasa,  sehingga  dalam  hasil  fraksi  teridentifikasi endmember NK  Perkasa  dan varietas lain (selain NK Perkasa, NK Wirosableng, NK Sumo, dan Bisi-18). Menurut (PT Syngenta, 2022), terdapat  9  Jenis  produk  keluaran  NK,  sehingga  varietas  lain  tersebut  merupakan  salah  satu  dari  9  jenis produk NK lainnya (Syngenta, 2022) .
Gambar  13. Validasi Hasil Pengolahan Dengan Data Lapangan (a) Bisi-18, (b) NK Sumo, (c) NK Wirosableng, (d) NK Perkasa
Gambar  14. Wawancara Petani Penggarap Lahan Jagung
(a) (b) (c) (d)

## b) Fase Jagung
Berdasarkan  hasil  Analisa  setiap  lahan,  terdapat  beberapa endmember Bisi-18  dan  NK  Sumo  yang  tidak terdeteksi, hasil tersebut terjadi karena perbedaan fase yang digunakan dapat dilihat pada Gambar 15 . Varietas Bisi  merupakan  fase  Generatif  Awal  (80-90  HST),  karena  masa  penanaman  tanaman  jagung  lebih  akhir dibandingkan varietas lainnya, sehingga pada pengolahan Linier Spectral Unmixing menggunakan tanggal 20 Mei 2023, varietas Bisi-18 tidak dapat terdeteksi.
Gambar  15. Fase Jagung Tiap Lahan Pengambilan Sampel
Sedangkan, pada varietas NK Sumo memiliki umur 105-110 HST yang termasuk dari fase Generatif Akhir pada tanggal 20 Mei 2023 memiliki nilai NDVI yang lebih rendah dari NK Perkasa dan NK Wirosableng, karena  masa  penanaman  NK  Sumo  lebih  awal  dibandingkan  NK  Wirosableng  pada  lahan  milik  Mbah  Wo berdasarkan  wawancara  yang  dapat  dilihat  pada Gambar  14 .  Sehingga,  pada  lahan  tersebut  menghasilkan hasil yang berbeda dengan sampel endmember yang diambil di lapangan.

## c) Root Mean Square error (RMSe)
Hasil nilai RMSe pada hasil Linier Spectral Unmixing dapat dilihat pada Gambar 16. Dimana, nilai RMSe dari residual error piksel pada citra Landsat-9 merupakan gambaran tinggi rendahnya persentase hasil pengolahan LSU di setiap piksel campuran atau rata-rata dari total kuadrat kesalahan setiap piksel. Hasil dapat dikatakan baik apabila semakin hasil nilai RMSe didapatkan rendah yaitu mendekati nilai 0 (Klein & Isacks, 1999).
Berdasarkan hasil pengolahan didapatkan kesalahan RMSe lebih rendah pada piksel campuran divisualisasikan dengan warna piksel yang lebih terang, dan kesalahan tinggi divisualisasikan dengan warna piksel yang lebih gelap dan berwarna merah. Didapatkan nilai statistik RMSe pada Citra Satelit Landsat 9 berada pada rentang 0,019– 0,042 dengan nilai rata-rata yaitu sebesar 0,031. Hal tersebut menunjukan bahwa hasil dari pemisahan nilai fraksi campuran menggunakan metode Linier Spectral Unmixing menandakan bahwa pada setiap piksel memiliki error sebesar  ±  3,1%.  Hasil  kesalahan  dari residual  error tersebut  dapat  memberikan  nilai  hasil perbedaan kesalahan antara fraksi endmember yang diestimasi dengan endmember yang sebenarnya dari setiap varietas lahan jagung (Cavalli, 2022) . Hasil statistik dapat dilihat pada Tabel 8 dan Gambar 17.
Tabel  8. Rentang Nilai RMSe Pengolahan Data Keterangan Nilai Min 0,019 Max 0,042 Mean 0,031

## Gambar  16. RMSE setiap Lahan Pengambilan Sampel
Gambar  17. Histogram Nilai RMSe Pengolahan Data
Dimana, Pada lahan (a) data sampel Varietas Bisi-18 didapatkan hasil fraksi Pengolahan SU yaitu NK Perkasa, NK  wirosableng  dan  varietas  lainnya  (selain  Bisi-18,  NK  Perkasa,  NK  Wirosableng  dan  NK  Sumo),  pada lahan tersebut memiliki nilai RMSe dari residual error yang tinggi sebesar 0,039. Hal tersebut menunjukkan semakin tinggi nilai maka akan semakin jauh dari nilai estimasi fraksi endmember dengan sebenarnya. Dan, pada lahan (d) data sampel varietas NK Perkasa didapatkan hasil yang sesuai yakni NK Perkasa dan varietas lainnya (selain Bisi-18, NK Perkasa, NK Wirosableng dan NK Sumo), dan didapatkan nilai RMSe dari residual error yang rendah sebesar 0,010 menunjukkan semakin kecil nilai akan semakin dekat dengan estimasi fraksi endmember dengan nilai sebenernya (Nurlina, 2009) .

## Kesimpulan
Hasil  memetakan  sebaran  lahan  jagung  menggunakan  metode Random  Forest di  Kabupaten  Ngawi menggunakan  Citra  Landsat  9  tanggal  20  Mei  2023  berdasarkan  hasil  penentuan  fase  generatif  akhir menggunakan Citra Sentinel-2, dilakukan untuk mengklasifikasikan lahan jagung dan non-jagung berdasarkan hasil pemotongan lahan baku sawah, badan air, dan pemukiman. Hasil nilai overall  accuracy sebesar  97,6% dengan nilai kappa 84% dan didapatkan luas lahan jagung seluas 64,756 km 2 . Selanjutnya, hasil lahan jagung dilakukan  penerapan  nilai  ambang  batas  pada  fase  generatif  akhir  didapatkan  luas  lahan  jagung  seluas 64.364 km 2 .
(a) (b) (c) (d)
Dan,  dilakukan  penentuan  varietas  jagung  menggunakan Linier  Spectral  Unmixing pada  Citra  Satelit  9, dihasilkan citra fraksi dominan varietas jagung dengan nilai diatas 0,5 yaitu varietas Bisi-18 memiliki nilai fraksi dibawah 0,5 karena jagung fase generatif awal, sehingga karena perbedaan fase varietas Bisi-18 tidak dapat  teridentifikasi,  varietas  NK  Wirosableng  memiliki  rentang  nilai  fraksi  0  hingga  0,992  dengan  luasan wilayah sebaran varietas seluas 22,662 km 2 , varietas NK Perkasa memiliki rentang nilai fraksi 0 hingga 1 dengan luasan wilayah sebaran varietas seluas 7,800 km 2 , varietas NK Sumo memiliki rentang nilai fraksi 0 hingga  1  dengan  luasan  wilayah  sebaran  varietas  seluas  0,000* km 2 atau  880 m 2 , terdapat  Varietas  lain merupakan  sebaran  nilai  fraksi  dari  semua band yang  memiliki  nilai  dibawah  0,5  sehingga  dikategorikan sebagai varietas selain NK Sumo, NK Perkasa, NK Wirosableng, dan Bisi-18 dengan luasan wilayah sebaran seluas 33,900 km 2 .
Hasil uji akurasi didapatkan menggunakan metode Root Mean Square Error (RMSe) dari residual error piksel pada Citra Landsat 9  pada pengolahan citra metode Linier  Spectral Unmixing pada kodisi Linear memiliki rentang 0,019– 0,042 dengan nilai rata-rata sebesar 0,031 atau ± 3,1%, hasil kesalahan error tersebut dapat memberikan  nilai  persentase  perbedaan  dari  kesalahan  antara  fraksi endmember yang  di  estimasi  dengan endmember yang sebenarnya dari setiap varietas lahan jagung.

## Ucapan Terimakasih
Penulis mengucapkan terima kasih kepada kepada Laboratorium Geospasial Departemen Teknik Geomatika ITS yang telah membantu dalam memberikan fasilitas penunjang untuk pemrosesan dan pengolahan data pada penelitian ini. Penulis juga menyampaikan terima kasih kepada PT. Aria Agri Indonesia yang telah membantu pengambilan data lapangan dan berbagai ilmu untuk penelitian ini.

## Daftar Pustaka
Argo Subekti. (2016). Morfologi Tanaman dan Fase Pertumbuhan Jagung . https://www.academia.edu/ BPS. (2023). Kabupaten Ngawi Dalam Angka . http://www.bps.go.id/ Breiman, L. (2001). Random Forests (Vol. 45). https://link.springer.com/article/10.1023/a:1010933404324 Cavalli, R. M. (2022). Spatial Validation of Spectral Unmixing Results: A Case Study of Venice City. Remote Sensing , 14 (20). https://doi.org/10.3390/rs14205165
Cipta, I. M., Jaelani, L. M., & Sanjaya, H. (2022). Identification of Paddy Varieties from Landsat 8 Satellite Image Data 2  Using  Spectral  Unmixing  Method  in  Indramayu  Regency,  Indonesia  3. ISPRS  Int.  J.  Geo-Inf , 11 . https://doi.org/10.3390/ijgi11100510 .
ESA.  (2022). Sentinel-2  Products  Specification  Document .  https://sentinels.copernicus.eu/web/sentinel/document- library/
Hikmawati  M.  (2019).  AGRI-TEK:  Jurnal  Ilmu  Pertanian,Kehutanan  dan  Agroteknologi. AGRI-TEK:  Jurnal  Ilmu Pertanian,Kehutanan Dan Agroteknologi . http://agritek.unmermadiun.ac.id/index.php/agritek Kayad, A., Sozzi, M., Gatto, S., Marinello, F., & Pirotti, F. (2019). Monitoring within-field variability of corn yield using sentinel-2 and machine learning techniques. Remote Sensing , 11 (23). https://doi.org/10.3390/rs11232873 Keshava, N. (2002). Spectral unmixing. IEEE Signal Processing Magazine , 19 (1), 44–57. https://doi.org/10.1109/79.974727
Klein, A. G., & Isacks, B. L. (1999). Spectral mixture analysis of Landsat thematic mapper images applied to the detection of  the  transient  snowline  on  tropical  Andean  glaciers.  In Global  and  Planetary  Change (Vol.  22). www.elsevier.comrlocatergloplacha Landsat Missions. (2021). Landsat 9 . USGS. https://www.usgs.gov/landsat-missions/landsat-9
Li, K., & Chen, Y. (2018). A Genetic Algorithm-based urban cluster automatic threshold method by combining VIIRS DNB, NDVI, and NDBI to monitor urbanization. Remote Sensing , 10 (2). https://doi.org/10.3390/rs10020277 Lin, F., Zhang, D., Huang, Y., Wang, X., & Chen, X. (2017). Detection of corn and weed species by the combination of spectral, shape and textural features. Sustainability (Switzerland) , 9 (8). https://doi.org/10.3390/su9081335 Nadya Dwi M. (2021). Klasifikasi Lahan Pertanian Jagung Menggunakan Machine Learning Berdasarkan Data Citra LANDSAT-8 . IPB Bogor. https://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/110122
Nurlina. (2009). Analisis Spektral Campuran Linier untuk Deteksi Tutupan Lahan di Daerah Perkotaan menggunakan Data  Satelit  Landsat  ETM+  (Studi  Kasus  Kota  Banjarbaru  dan  Sekitarnya) .  Jurnal  Fisika  FlUX. https://ppjp.ulm.ac.id/journal/index.php/f/article/view/3045 Pemerintah Kabupaten Ngawi. (2020). Letak Geografis . https://ngawikab.go.id/letak-geografis/ Phiri, D., Simwanda, M., Salekin, S., Nyirenda, V. R., Murayama, Y., & Ranagalage, M. (2020). Sentinel-2 data for land cover/use mapping: A review. In Remote Sensing (Vol. 12, Issue 14). MDPI AG. https://doi.org/10.3390/rs12142291
Salehi S, H. (2020). Automatic silage maize detection based on phenological rules using Sentinel-2 time-series dataset.
International Journal of Remote Sensing , 41 (21), 8406–8427. https://doi.org/10.1080/01431161.2020.1779377 Shen, R., Dong, J., Yuan, W., Han, W., Ye, T., & Zhao, W. (2022). A 30 m Resolution Distribution Map of Maize for China Based on Landsat and Sentinel Images. Journal of Remote Sensing , 2022 . https://doi.org/10.34133/2022/9846712 Syngenta. (2022). Syngenta Indonesia . https://www.syngenta.co.id/products/search/seed Tian, J., Wang, L., Yin, D., Li, X., Diao, C., Gong, H., Shi, C., Menenti, M., Ge, Y., Nie, S., Ou, Y., Song, X., & Liu, X.
(2020).  Development  of  spectral-phenological  features  for  deep  learning  to  understand  Spartina  alterniflora invasion. Remote Sensing of Environment , 242 . https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.111745
Wulandari, B. A., & Muhamad Jaelani, L. (2019). Artikel ini dapat ditemukan di Identifikasi Fase Pertumbuhan Tanaman Jagung  Menggunakan  Citra  SAR  Sentinel-1A  (Studi  Kasus:  Kecamatan  Gerung,  Lombok  Barat,  NTB) . http://jurnal.mapin.or.id/index.php/jpji/issue/archive
Zhong, L., Hu, L., Yu, L., Gong, P., & Biging, G. S. (2016). Automated mapping of soybean and corn using phenology.
ISPRS Journal
of Photogrammetry and
Remote Sensing , 119 , 151–164.
https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2016.05.014
This article is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License .