## PENGGUNAAN ALGORITMA NDVI DAN EVI PADA CITRA MULTISPEKTRAL UNTUK ANALISA
PERTUMBUHAN PADI
(Studi Kasus: Kabupaten Indramayu, Jawa Barat)
Aulia Hafizh S, Agung Budi Cahyono, Agus Wibowo Program Studi Teknik Geomatika FTSP-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111 e-mail : agungbc@geodesy.its.ac.id

## Abstrak
Kabupaten Indramayu merupakan salah satu kabupaten yang merupakan daerah sentra pertanian dimana sektor ini menyumbang  43%  dari  total  PDRB  (Produk  Domestik  Regional  Bruto).  Strategi  yang  tepat  dan  cepat  harus dicanangkan  untuk  selalu  memenuhi  kebutuhan  akan  bahan  pokok  tersebut.  Teknologi  penginderaan  jauh  dapat mengakomodir informasi  suatu objek secara cepat dan akurat  tanpa  harus berinteraksi langsung dengan objek dan dapat  dimanfaatkan  dalam  berbagai  aplikasi  yang  diinginkan.  Pembangunan  model  -  model  estimasi  produktivitas pada  beberapa  komoditas  vegetasi  pertanian  seperti  padi  telah  digunakan  sejak  dua  dekade  lalu.  Dari  berbagai macam  permodelan  vegetasi,  indeks  vegetasi  yang  paling  umum  digunakan  adalah  NDVI  (Normalized  Difference Vegetation Index) dan EVI (Enhanced Vegetation Index). Hasil dari penelitian ini adalah penentuan fase pertumbuhan ,  masa  tanam,  dan  masa  panen  tumbuhan  padi  pada  citra  MODIS  L1B.  Masa  tanam  padi  di  kabupaten  Indramayu berada pada bulan Juni dan Desember 2011, masa panen berada pada bulan  Mei dan September 2011. Citra Aster digunakan  sebagai  data  pendukung  untuk  menentukan  korelasi  linear    terhadap  data  lapangan  (fieldspectometer). Korelasi  yang  dihasilkan  Antara  Modis  -  Aster  sebesar  0.9576  pada  EVI  dan  0.9654  pada  NDVI;  Modis  - Fieldspectometer sebesar 0.8798 pada EVI dan 0.9077 pada NDVI; dan pada Aster - Fieldspectometer sebesar 0.9220 pada EVI dan 0.9460 pada NDVI. Korelasi dari ketiga data tersebut memiliki hubungan yang cukup kuat dikarenakan nilai yang dihasilkan mendekati nilai 1.
Kata Kunci — Penginderaan jauh, NDVI, EVI, Modis L1B, Aster.

## PENDAHULUAN
Beras  merupakan  makanan  pokok  bagi  sebagian besar  penduduk  Asia,  termasuk  Indonesia. Sebagai  makanan  pokok,  pemenuhan  kebutuhan beras  bagi  penduduk  Indonesia  mendapat perhatian  khusus,  karena  hal  ini  menyangkut masalah  stabilitas  sosial,  ekonomi  dan  politik. Strategi  yang  tepat  dan  cepat  harus  dicanangkan untuk  selalu  memenuhi  kebutuhan  akan  bahan pokok  tersebut.  Segala  daya  upaya  harus disiapkan oleh pemerintah pada semua lini terkait secara  sinergis  untuk  mengupayakan  stabilitas pemenuhan kebutuhan pokok akan pangan, mulai dari  kebijakan  pemerintah,  payung  hukum, kontrol  sarana  produksi  pertanian  di  pasar, asistensi  teknik,  teknik  estimasi  produksi, distribusi panen, sampai pada kontrol harga jual di pasar.
Indeks-Indeks  vegetasi  kanal  lebar  (broad  band) adalah  hal  yang  umum  digunakan  untuk mengestimasi  parameter-parameter  biofisik  dan selanjutnya  akan  digunakan  dalam  model  untuk
memprediksi  panen.  Penentuan  indeks-indeks  ini berdasarkan  pada  dua  hal  yaitu  tingginya  nilai penyerapan  dari  panjang  gelombang  tampak ( visible )  radiasi  matahari  oleh  pigmen  tanaman dan  tingginya  nilai  hamburan  ( scattering ) gelombang  infra  merah  ( Infrared )  oleh  lapisan mesophyll  daun.  Penggunaan  indeks  vegetasi yang  umum  digunakan  untuk  mengestimasi biomassa diantaranya adalah, Normalized
Difference
Vegetation Index [8] untuk mengestimasi  kandungan  klrofil  pada  daun  dan Enhanced Vegetation Index (EVI) untuk penentuan variasi struktur kanopi  (Darmawan, 2012).
Analisis  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  untuk mengetahui fase pertumbuhan padi, masa tanam dan  panen,  serta  korelasi  yang  dihasilkan  antara citra  Modis,  Aster,  Serta  data  lapangan Fieldspectometer. Hasil  penelitian  ini  digunakan sebagai data penunjang untuk project HyperSri di BPPT dalam penentuan multistage-sensing terhadap  estimasi  produksi  dan  pertumbuhan padi menggunakan indeks vegetasi NDVI dan EVI.

## METODOLOGI PENELITIAN
Analisa pertumbuhan padi menggunakan algoritma  EVI  dan  NDVI  menghasilkan  nilai  BV atau  DN  pada  tiap  citra.  Analisa  temporal  akan diaplikasikan pada citra Modis level 1B ( Calibrated Radiance )  sepanjang  tahun  2011,  sedangkan analisa  pada  citra  Aster  diambil  pada  tanggal  18 Juni  2011.  Koreksi  geometrik  diaplikasikan  pada kedua  citra,  sedangkan  koreksi  radiometrik  dan atmosferik  diaplikasikan  hanya  pada  citra  Aster (saluran  pada  citra  Modis  sudah  dalam  bentuk spektral  reflektans).  Sampel  data  lapangan menggunakan  dua  metode  berdasarkan  resolusi spasial kedua citra. Pada citra ASTER sampel data diambil berdasarkan quadran area (QA) berukuran 10 x 10 m (hal ini dikarenakan resolusi spasial  pada  citra  Aster  adalah  15  x  15m  tiap pikselnya),  sedangkan  pada  citra  Modis  (500  x 500m) sampel data berdasarkan segmen sampling area (SA),  dimana  tiap  segmen  memiliki  luasan 500 x 500 m.
Gambar 1. Lokasi Penelitian Sampling Field

## Spectometer
Pengambilan  sampel  menggunakan  alat Field Spectometer dengan  rentang  panjang  gelombang 350  -  2500  nm  dimana  rentang  antar  interval adalah 1 nm. Tahapan analisa pertumbuhan pada kedua citra adalah sebagai berikut.
Citra TERRA ASTER Juni 2011 Data Spasial Citra TERRA MODIS tahun 2011 Koreksi Radiometrik Koreksi Geometrik RMS Error ≤ 1 Tidak Resampling Ya Band Math Pertampalan Citra terhadap ROI Nilai NDVI dan EVI berdasarkan SA (ASCII) Grafik NDVI dan EVI Analisa Hasil NDVI dan EVI terhadap pertumbuhan padi tahun 2011 Koreksi Geometrik RMS Error ≤ 1 Ya Tidak
Gambar 2. Diagram Tahapan analisa klasifikasi pertumbuhan padi

## HASIL DAN ANALISA
Citra  yang  digunakan  pada  tugas  akhir  ini  adalah citra  yang  berasal  dari  satelit  TERRA  dengan menggunakan  sensor  MODIS  dan  ASTER  dengan masing - masing resolusi 500 m dan 15 m. Akuisisi data MODIS dilakukan sepanjang tahun 2011 pada awal  bulan  (disesuaikan  dengan  kondisi  awan), sedangkan  data  ASTER  diakuisisi  pada  tanggal    4 Juli tahun 2011 untuk daerah Indramayu.
Citra  MODIS  yang  digunakan  adalah  MOD02HKM (Level 1 Calibrated Radiance) dan belum dilakukan koreksi  Geometrik.  Citra  ASTER  yang  digunakan merupakan level 3A yang sudah teroktorektifikasi pada  tiap  saluran  radiasinya,  termasuk  saluran nadir  3B,  akan  tetapi  untuk  menghasilkan  nilai Brightness  Value  dari  NDVI  dan  EVI  diperlukan koreksi  radiometrik  agar  sesuai  korelasinya dengan data lapangan.

## Analisa Citra MODIS L1B
Pembagian fase pertumbuhan pada EVI dan NDVI pada citra MODIS dijelaskan pada tabel berikut:
500 × 500 m 10 × 10m

## Tabel 5. Fase pertumbuhan padi pada EVI
Fase Tumbuh Nilai EVI Tingkat Kehijauan Umur Tanam (MST) Air < 0.192 Lahan terbuka / air / tidak bervegetasi < 3 Vegetatif 1 0.192 - 0.612 Kehijauan rendah 3 - 4 Vegetatif 2 0.612 - 0.739 Kehijauan Tinggi 4 - 6 Generatif 1 0.739 - 0.482 Kehijauan Tinggi 6 - 9 Generatif 2 0.482- 0.277 Kehijauan Rendah 9 - 14 Bera 0.193 - 0.211 Lahan Terbuka 14 - 17 Tabel 6.  Fase pertumbuhan padi pada NDVI [11] Fase Tumbuh Nilai NDVI Tingkat Kehijauan Umur Tanam (MST) Air < 0.137 Lahan terbuka / air / tidak bervegetasi < 3 Vegetatif 1 0.137 - 0.533 Kehijauan rendah 3 - 4 Vegetatif 2 0.533 - 0.736 Kehijauan Tinggi 4 - 6 Generatif 1 0.736 - 0.457 Kehijauan Tinggi 6 - 9 Generatif 2 0.457- 0.167 Kehijauan Rendah 9 - 14 Bera 0.138 - 0.265 Lahan Terbuka 14 - 17
Akuisisi data citra MODIS pada awal bulan Januari dan  bulan  November  tidak  dapat  dilakukan karena  hampir  setiap  hari  pada  bulan  tersebut lingkup  area  yang  dilakukan  penelitian  tertutup oleh  awan.    Nilai Brightness  Value dari  EVI  dan NDVI    terlihat  cukup  berbeda  dilihat  dari  tabel  6 dan  7.  Akan  tetapi  siklus  pertumbuhan  yang dihasilkan  berdasarkan  klasifikasi  fase  relatif sama.  Pada  tabel  6  terlihat  beberapa  data  yang berada  pada  luar  batas  klasifikasi,  hal  tersebut dikarenakan  reflektansi  pada  citra  MODIS terganggu akibat awan.
Analisa  fase  pertumbuhan  padi  dan  masa  tanam dan panen dapat dilihat pada tabel 8. Pada bulan Februari  dan  Juni  2011  dominasi  pertumbuhan padi berada dalam fase Vegetatif, sedangkan fase
Generatif  terjadi  pada  bulan  April    dan    Agustus 2011.  Fase  Bera  terjadi  pada  bulan  Mei  dan November  2011.  Masa  tanam  padi  pada kabupaten  Indramayu  pada  tahun  2011  berada pada  bulan  Mei  2011  dan  Desember  2011, sedangkan  masa  panen  pada  tahun  2011  berada pada bulan September hingga Oktober 2011.

## Analisa  Korelasi  Fieldspectometer,  MODIS,  dan ASTER
Koefisien  korelasi  menunjukkan  hubungan  kedua peubah antara X dan Y yang berhubungan secara linear.  Koefisien  korelasi  linear  sederhana biasanya  dilambangkan  dengan  huruf r (sampel) dan xy (populasi)..  Besaran  koefisiensi  korelasi menunjukkan  kuat  atau  lemahnya  hubungan. Semakin besar nilai koefisien korelasi menunjukkan  hubungan  yang  kuat,  begitu  pula sebaliknya.  Tanpa  memperhatikan  tanda  aljabar, koefisien korelasi bergerak antara nilai -1 hingga 1 (Furqon, 1999).
𝑟 = 𝑛   𝑋𝑌  –    𝑋×  𝑌 𝑛   𝑋 2 −   𝑋 2 × 𝑛   𝑌 2 −   𝑌 2 (8)
Dimana : 𝑟 = nilai koefisien korelasi X dan Y 𝑌 = Peubah terikat 𝑋 = Peubah bebas
𝑛 = Jumlah data
Tabel  7.  Koefisien  determinasi  (R 2 )  dan  koefisien korelasi (R) pada EVI
MODIS - ASTER R TOA FieldSpect - ASTER R TOA
R 2
R R 2 R 0.917 0.9576 0.85 0.9220 MODIS - FieldSpect FieldSpect - ASTER QUAC R 2 R R 2 R 0.774 0.8798 0.789 0.8883
Tabel 8. Koefisien determinasi (R 2 ) dan koefisien korelasi (R) pada NDVI
MODIS - ASTER R TOA FieldSpect - ASTER R TOA
R 2 R R 2 R 0.932 0.9654 0.895 0.9460 MODIS - FieldSpect FieldSpect - ASTER QUAC R 2 R R 2 R 0.824 0.9077 0.843 0.9182
Tabel 9. Koefisien determinasi (R 2 ) dan koefisien korelasi (R) pada Algoritma EVI dan NDVI
MODIS ASTER RTOA R 2 R R 2 R 0,987 0,993 0,988 0,993
Fieldspectometer ASTER QUAC R 2 R R 2 R 0,898 0,947 0,992 0,995

## KESIMPULAN DAN SARAN
Data citra satelit MODIS Level 1B dapat diolah dan dianalisa  menggunakan  teknologi  penginderaan jauh sehingga didapatkan peta pertumbuhan padi untuk  menentukan  pendugaan  umur  padi.  Pada bulan  Februari  dan  Juni  2011  dominasi pertumbuhan  padi  berada  dalam  fase  Vegetatif, sedangkan fase Generatif terjadi pada bulan April dan    Agustus  2011.  Fase  Bera  terjadi  pada  bulan Mei  dan  November  2011.  Berdasakan  nilai  EVI dan  NDVI,  masa  tanam  padi  pada  kabupaten Indramayu  pada  tahun  2011  berada  pada  bulan Juni  2011  dan  Desember  2011,  sedangkan  masa panen  pada  tahun  2011  berada  pada  bulan  Mei dan  September 2011.
Penggunaan  citra MODIS  Level  1B dapat digunakan  dalam  penentuan  umur  padi  secara nasional  maupun  global,  mengingat  koefisien korelasi  yang  dihasilkan  terhadap  data Field Spectometer cukup  tinggi,  yaitu  sebesar  0,907 pada  nilai  NDVI  dan  0,879  pada  nilai  EVI.  Dalam skala  regional,  citra  A STER  Level  3A juga  dapat digunakan  dalam  kebutuhan  pendugaan  umur tanaman.  Perbandingan  dua  metode  koreksi radiometrik  antara  QUAC  ( Quick  Atmospjeric Correction )  dan  Reflektans  Atmosferik  (R TOA ) terhadap  nilai Field  Spectometer dihasilkan koefisien  korelasi  sebesar;  0,883  dan  0,922  pada nilai EVI2; serta 0,918 dan 0,946 pada nilai NDVI. Koefisien  korelasi  antara  citra  A STER  Level  3A dengan  citra MODIS  Level 1B bernilai  0,957  pada EVI dan 0,965 pada NDVI.
Berdasarkan  kedua  metode  tersebut,  metode koreksi  radiometrik  Reflektans  Atmosferik  (R TOA ) merupakan  metode  yang  lebih  efektif  dalam menentukan kedua nilai NDVI dan EVI dibandingkan  dengan  metode  QUAC  ( Quick Atmospheric  Correction ).  Rentang  nilai  EVI  yang dihasilkan dari metode QUAC tidak sesuai dengan standar  EVI  pada  umumnya.  Nilai  EVI  pada umumnya  memiliki  rentang  nilai  -1  hingga  +1, tetapi  pada  metode  QUAC  nilai  yang  dihasilkan berkisar -6 hingga +2.
Penggunaan  citra MODIS  Level  1B dapat digunakan  dalam  skala  nasional maupun  regional untuk  memantau  pertumbuhan  padi,  sedangkan dari  segi  biaya,  citra ASTER  Level  3A dapat digunakan dalam skala regional.
Mengingat  bahwa  sebagian  besar  penduduk Indonesia  masih  mengkonsumsi  beras,  penelitian ini  dapat  diharapkan  dapat  berlanjut  ke  tahap nasional  dengan  menambahkan  indeks  spektral lainnya,  seperti  SAVI  ( Soil  Adjusted  Vegetation Index )  dan  NDWI  ( Normalized  Difference  Water Index ).  Reflektans  yang  dihasilkan  dari  padi memiliki  banyak  pengaruh  pada  fase  vegetatif, terutama  pada  saat  masa  pertunasan,  dimana masih  banyak  air,  sehingga  reflektans  yang dihasilkan memiliki nilai negatif.

## DAFTAR PUSTAKA
Darmawan,  Arief. Pembangunan  Model  Hyperspectral Untuk Estimasi Produktivitas Vegetasi Padi Berdasarkan Derivatif Linear. Surabaya, IT, 2012.
Dirgahayu,  D.  D,  dkk. Model  Pertumbuhan  Tanaman Padi  menggunakan  data  Modis  Untuk Pendugaan  Umur  Padi  Sawah. PIT  MAPIN XIV, 2005.
Furqon. Statistika  Penerapan  untuk  Penelitian. Bandung, Alfabeta. 1999 Huete, A., Liu, H., dkk. An error and senstiivity analysis of  the  Atmospheric  and  soil  corecting variants  of  the  NDVI  for  the  MODIS-EOS. IEEE  GSRSS,  32,  897-905  Arizona  :  Elsiever Science Publisher. 1994.
Jiang,  Zhangyan,  et,al. Development  of  a  two-band Enhanced  Vegetation  Index  without  Blue Band. Elsevier, University of Hawaii. 2008 Rouse,  J.W.  Haas,  R.  H.  dkk. Monitoring  The  Vernal Advancement  and  Retrogradation  (Green Wave  Effect)  of  Natural  Vegetation. Final Rep.  RSC  1978-4,  Remote  Sensing  Center, Texas A&M University. 1974.
Tucker,  C.  J. Relationship  Between  Atmospheric  Co2
Variations And A Satellite-Derived
Vegetation Index. Nature, 319 (6050), 359 - 375. 1986.
Wahyunto  ,  dkk.  2006. Pendugaan  Produktivitas Tanaman Padi Sawah Melalui Analisis Citra Satelit. Jakarta  :  Litbang  Sumberdaya Lahan Pertanian.