Model Klasifikasi untuk Prediksi Fase Pertumbuhan Padi dengan Machine Learning Berdasarkan Citra Satelit .................... (Tamara et al)

## MODEL KLASIFIKASI UNTUK PREDIKSI FASE PERTUMBUHAN PADI DENGAN MACHINE LEARNING BERDASARKAN CITRA SATELIT
(Classification Model for Paddy Growth Phase Prediction with Machine Learning Based on Satellite Imagery)
Novian Tamara 1 , Aji Hamim Wigena 2 , Bagus Sartono 2
1 Badan Pusat Statistik Kabupaten Serang
2 Institut Pertanian Bogor Jl. Kaserangan - Pengampelan No.7, Kaserangan, Kec. Ciruas, Serang, Banten E-mail: novian.tamara@bps.go.id
Diterima: 9 Februari 2021; Direvisi: 26 September 2021; Disetujui untuk Dipublikasikan: 15 Oktober 2021

## ABSTRAK
Padi memegang peranan penting bagi masyarakat Indonesia. Rumah Tangga Usaha Pertanian (RTUP) padi  sebesar  64,85%  dari  RTUP  sub  sektor  tanaman  pangan  tahun  2018.  Data  padi  yang  akurat  dapat membantu  pemerintah  dalam  menyusun  perencanaan,  mengeksekusi  program,  dan  membuat  keputusan yang tepat. Tujuan penelitian kami yaitu membangun model klasifikasi untuk prediksi fase pertumbuhan padi sebagai  upaya  dalam  mendukung  keakuratan  data  padi.  Pemodelan  multi  kelas  dilakukan  dengan  teknik machine  learning yaitu Random  Forest dan Support  Vector  Machine .  Penelitian  ini  menggunakan  citra Landsat-8 dan Sentinel-2 sebagai fitur yang disupervisi oleh data Kerangka Sampling Area (KSA) dari BPS sebagai variabel target. Sebanyak 1239 fitur statistik temporal turunan dari 18 indeks spektral Sentinel-2 dan 15  indeks  spektral  Landsat-8  diseleksi  dengan  plot  korelasi  dan  teknik stepwise .  Ketidakseimbangan  data ditangani dengan teknik sampling SMOTE+TL. Pada klasifikasi tahap 1, performa model dalam memprediksi sawah padi, sawah bukan padi, dan bukan sawah mencapai akurasi 0,95 dan Matthews Correlation Coefficient (MCC) 0,84. Pada klasifikasi tahap 2, performa model dalam memprediksi fase pertumbuhan padi mencapai akurasi 0,87 dan MCC 0,73. Hasil menunjukan kombinasi citra Landsat-8 dan Sentinel-2, seleksi fitur temporal, serta pemilihan metode klasifikasi mampu meningkatkan performa model.
Kata kunci : Fitur statistik temporal, kerangka sampel area, klasifikasi fase pertumbuhan padi

## ABSTRACT
Paddy plays an important role in Indonesian society. Paddy agricultural business households amounted to 64.85%  of  the  food  crops  sub-sector  RTUP  in  2018.  Accurate  paddy  data  can  assist  the  government  in planning, executing programs, and formulating the right decisions. Our research aimed to build a classification model for predicting the paddy growth phase to support paddy data accuracy. Multi-class modeling was carried out  using  machine  learning  techniques:  Random  Forest  and  Support  Vector  Machine.  This  research  used Landsat-8 and Sentinel-2 imagery data as features that were supervised by Area Sampling Frame (ASF) data from Statistics Indonesia as the target variable. A total of 1239 temporal statistical features derived from 18 spectral indices of Sentinel-2 and 15 spectral indices of Landsat-8 were selected using correlation plots and stepwise techniques. Data imbalance was handled by the SMOTE + TL sampling technique. In classification stage  1,  the  performance  of  the  model  in  predicting  paddy,  non-paddy,  and  non-crop  fields  reaches  an accuracy  of  0.95  and  Matthews  Correlation  Coefficient  (MCC)  of  0.84.  In  classification  stage  2,  the  model performance in predicting the phase of rice growth reached an accuracy of 0.87 and MCC of 0.73. The results show that the combination of Landsat-8 and Sentinel-2 imagery, the selection of temporal features, and the selection of machine learning methods could improved model performance.

## Keywords:Temporal statistical features, area sampling frame, paddy growth phase classification

## PENDAHULUAN
Padi  tidak  diragukan  lagi  peranannya  bagi masyarakat  Indonesia.  Rumah  Tangga  Usaha Pertanian (RTUP) padi tahun 2018 sebesar 64,85% dari RTUP sub sektor tanaman pangan (BPS 2018). Persentase  tersebut  yaitu  sekitar  tiga  belas  ribu rumah tangga. Apabila data padi akurat, pemerintah dapat  menyusun  perencanaan  yang  benar  seperti meningkatkan  kesediaan  beras  dan  memperluas
lahan  sawah.  Pemerintah  dapat  mengeksekusi program yang tepat sasaran misalnya distribusi bibit dan  pupuk  bersubsidi  yang  tidak  berlebihan  atau kekurangan. Pemerintah mampu membuat keputusan  yang  tepat seperti  kebijakan  alih  fungsi lahan  dan  pengendalian  impor  beras.  Sejak  tahun 2018 data padi yang dikeluarkan oleh Badan Pusat Statistik  (BPS)  semakin  akurat  dengan  metode Kerangka Sampel Area (KSA).
Ada  beberapa  informasi  terkait  survei  KSA  di kabupaten  Serang.  Pertama,  ukuran  sampel  KSA padi  di  kabupaten  ini  1,6%  dari  luas  sawah  baku. Kedua, masih memungkinkan terdapat noise pada label  di  data  KSA. Noise ini  dapat  terjadi  ketika pencacah salah mengategorikan status lahan pada saat ground  check dan  terlewat  terkoreksi  oleh pengawas.  Ketiga,  titik  sampel  dapat  tidak  terdata di  antaranya  yaitu  ketika  petugas  tidak  dapat mengunjungi  titik  sampel  misalnya  karena  banjir, gangguan  transmisi  data  pada  saat upload ,  atau petugas melewati batas waktu pencacahan.
Triscowati  (2019)  membuat  model  klasifikasi multikelas  fase  pertumbuhan  padi  di  Kabupaten Banyuwangi dengan fitur original band dan 4 indeks spektral  dari  citra  Landsat-8  yang  disupervisi  oleh data  KSA  menggunakan  metode Random  Forest . Labelnya  terdiri  atas  9  kelas  yaitu  vegetatif  awal, vegetatif akhir, generatif, panen, persiapan lahan/bera, puso, sawah bukan padi, bukan sawah, dan  generatif  akhir.  Akurasi  modelnya  secara keseluruhan yaitu 73,64%  pada  1 tahap klasifikasi dan  75,5%  pada  2  tahap  klasifikasi.  Pada  tahun 2020  modelnya  dikembangkan  menjadi  KSA- Hybrid.  Ketika  terjadi  pandemi  Covid-19  yang berakibat kegiatan survei KSA dihentikan sementara,  model  KSA-Hybrid  dapat  digunakan untuk mengamati titik sampel KSA (Khasanah et al . 2020).
Wijayanto  et  al , (2020)  telah  mengidentifikasi lahan jagung di Provinsi Jawa Timur dengan teknik Random Forest . Labelnya adalah data KSA jagung tahun 2019 dan variabel targetnya adalah berbagai kombinasi  citra  Sentinel-1,  Sentinel-2,  Landsat-8. Hasilnya  menunjukkan  bahwa  model  dengan variabel target kombinasi Landsat-8 dan Sentinel-2 sebagai yang terbaik. Akurasinya mencapai 79,03% dengan  kappa  sebesar  58,44%.  Performa  model turun ketika Sentinel-1 digunakan sebagai variabel target  baik  secara  individu  maupun  kombinasi dengan dua citra lainnya.
Penelitian  ini  bertujuan  membentuk  model klasifikasi terbaik untuk prediksi fase pertumbuhan padi  dengan  fitur  berbasis  citra  satelit  Landsat-8 dan Sentinel-2. Kedua citra tersebut populer dalam studi pemetaan tutupan lahan serta dapat diunduh secara  gratis  di Google  Earth  Engine (GEE). Penelitian ini menggunakan 18 jenis indeks spektral yang  diturunkan  dari original  band citra  satelit. Indeks spektral tersebut terpilih karena kemampuanya  dalam  melihat  berbagai  sifat vegetasi  tanaman,  deteksi  air,  dan  fitur  buatan manusia.
Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi Random  Forest dan Support  Vector  Machine (SVM) . Survei menunjukkan bahwa kedua metode tersebut populer dan berperforma unggul pada studi pemetaan  tanaman  (Sheykhmousa  et  al.  2020). Data label KSA memiliki distribusi kelas yang tidak seimbang.  Ketidakseimbangan  kelas  pada  data ditangani  dengan  teknik  SMOTE+TL.  Teknik tersebut  menggungguli  14  teknik  sampling  lainnya pada data dengan kelas tidak seimbang (Santos et
al . 2018).  Proses  seleksi  fitur  juga  dilakukan  agar model tidak overfitting (Ying 2019) .
Proses  klasifikasi  dibagi  menjadi  dua  tahap. Klasifikasi  tahap  1  untuk  identifikasi  sawah  padi. Klasifikasi  ini  memiliki  3  kelas  yaitu  sawah  padi, sawah  bukan  padi,  dan  bukan  sawah.  Klasifikasi tahap 2 untuk mengklasifikasikan fase pertumbuhan  padi.  Klasifikasi  ini  memiliki  6  kelas yaitu  vegetatif  awal,  vegetatif  akhir,  generatif, panen, persiapan  lahan, dan  puso.  Proses  seleksi fitur pada 2 tahap klasifikasi saling bebas sehingga memungkinkan model klasifikasi tahap 1 dan tahap 2 memiliki fitur yang berbeda.
Penelitian  ini  menggunakan  data  label  yang bersumber dari survei KSA padi Kabupaten Serang. Hal  tersebut  dikarenakan  kabupaten  tersebut merupakan  sentra  padi  di  Provinsi  Banten  selain Kabupaten  Pandeglang.  Di  wilayah  tersebut, pengawasan  secara  langsung  survei  KSA  padi telah dilakukan oleh peneliti dari tahun 2017 hingga 2018.  Oleh  karena  itu,  peneliti  telah  memahami permasalahan di lapangan terkait survei, memahami  karakteristik  wilayah  seperti  iklim  dan jenis padi, dan deteksi adanya noise data KSA.

## METODE

## Lokasi dan Data
Data  label  besumber  dari  survei  KSA  padi Badan Pusat Statistik di Kabupaten Serang periode Januari  2018  sampai  Desember  2018. Gambar  1 menunjukan lokasi titik sampel KSA padi Kabupaten Serang dimana petugas BPS mendatangi  dan  mengamati  status  lahan  secara langsung  tanpa  wawancara.  Label  terdiri  dari  8 kelas yaitu vegetatif awal (VA), vegetatif akhir (VR), generatif (G), panen (P), persiapan lahan (PL), puso (PS),  sawah  bukan  padi  (BP),  dan  bukan  sawah (BS). Data label memiliki kelas tidak seimbang yang dapat  dilihat  pada Gambar  2 .  Ketidakseimbangan tersebut ditangani dengan SMOTE+TL.
Gambar 1. Peta lokasi sampel KSA padi Kab. Serang.
Model Klasifikasi untuk Prediksi Fase Pertumbuhan Padi dengan Machine Learning Berdasarkan Citra Satelit ................... (Tamara, et al)
Gambar 2. Distribusi  label  kelas  data  KSA  padi Kabupaten Serang tahun 2018.
Definisi  dari  8  kelas  tersebut  sebagai  berikut. Vegetatif  awal  adalah  fase  pertumbuhan  padi dimulai dari awal tanam sampai anakan maksimum (1-35  hari  setelah  tanam).  Vegetatif  akhir  adalah fase  pertumbuhan  padi  dimulai  dari  anakan maksimum  sampai  sebelum  keluar  malai  (35-55 hari  setelah  tanam).  Generatif  adalah  fase pertumbuhan  padi  dimulai  dari  keluar  malai, pematangan,  sampai  sebelum  panen  (55-105  hari setelah  tanam).  Panen  adalah  fase  pertumbuhan padi  saat  sedang  atau  sudah  dipanen.  Persiapan lahan adalah fase dimana lahan sawah mulai diolah untuk  persiapan  tanam  padi.  Puso  adalah  apabila terjadi  serangan  OPT  (Organisme  Pengganggu Tumbuhan) atau bencana, sehingga produksi padi kurang  dari  11%  dari  normal.  Sawah  bukan  padi adalah  areal  persawahan  yang  dibudidayakan untuk  tanaman  selain  padi.  Bukan  sawah  adalah apabila  titik  pengamatan  jatuh  pada  areal  bukan persawahan,  misalnya  hutan,  pemukiman,  jalan (BPS, 2019).
Data  fitur  bersumber  dari  citra  Landsat-8  SR dan Sentinel-2 TOA. Original band dari kedua citra tersebut  ditransformasi  menjadi  indeks  spektral. Indeks  spektral  yang  digunakan  dalam  penelitian yaitu Enchanted Vegetation Index (EVI), Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI), Visible  Atmospherically  Resistant  Index (VARI), Chlorophyll  Index –  Green (CIg), Caratenoid Reflectance  Index 1  (CRI1), Structure  Intensive Pigment  Index (SIPI), Water  Body  Index (WBI), Global Vegetation Moisture Index (GVMI), Normalized  Difference  Water  Index (NDWI), Normalized  Difference  Tillage  Index (NDTI), Normalized  Difference  Infrared  Index (NDII), Photosynthetic  Vigour  Ratio (PVR), Rice  Growth Vegetation Index (RGVI), Built-up Area Index (BAI), Weighted Difference Vegetation Index (WDVI) yang diturunkan  dari  Landsat-8  dan  Sentinel-2  serta Modified  Triangular  Vegetation  Index 2  (MTVI2), MERIS Terrestrial  Chlorophyll  Index (MTCI), Moisture  Stress  Index (MSI)  yang  diturunkan  dari Sentinel-2.  Ada  15  indeks  spektral  dari  Landsat-8 dan  18  indeks  spektral  dari  Sentinel-2  yang diujicobakan.  Formula  dari  masing-masing  indeks
spektral dapat dilihat pada referensi yang terdapat pada Tabel 1 .
Tabel 1. Indeks spektral dan referensinya. No. Indeks Spektral Referensi Deteksi 1 EVI (Huete et al., 1997) kehijauan, indeks luas daun 2 NDVI (Rouse et al., 1973) kehijauan, indeks luas daun 3 VARI (Gitelson et al., 2002a) kehijauan, indeks luas daun 4 MTVI2 (Haboudane et al., 2004) kehijauan, indeks luas daun 5 WDVI (Clevers, 1991) kehijauan, indeks luas daun 6 CIg (Gitelson et al., 2003) konsentrasi klorofil 7 CRI1 (Gitelson et al., 2002b) konsentrasi klorofil 8 MTCI (Dash & Curran, 2004) konsentrasi karetinoid 9 SIPI (Penuelas et al., 1995) rasio karetinoid- klorofil 10 WBI (Domenech & Mallet, 2014) air 11 GVMI (Ceccato et al., 2002) air 12 NDWI (McFeeters, 1996) air 13 NDTI (van Deventer et al., 1997) residu 14 MSI (Huntjr & Rock, 1989) stress tanaman 15 NDII (Hardisky et al., 1983) stress tanaman 16 PVR (Metternicht, 2003) stress tanaman 17 RGVI (Nuarsa et al., 2010) umur padi 18 BAI (Mhangara et al., 2011) fitur buatan manusia Sekumpulan indeks spektral tersebut dilakukan feature enginering dengan cara diagregasi  berdasarkan  38  jenis  statistik  temporal yang terdapat pada Tabel 2 . Simbol 𝒙 adalah  suatu nilai  indeks  spektral  dan t adalah  bulan.  Dengan menggunakan  38  jenis  agregasi,  satu  jenis  indeks spektral  akan  terbentuk  38  fitur.  Dari  18  indeks spektral Sentinel 2 terbentuk fitur sebanyak 18×38. Resolusi  temporal  Landsat-8  yang  16  hari mengakibatkan agregasi ragam satu bulan ( 𝑺 𝒙𝒕 𝟐 ) di citra ini tidak dilakukan karena data tidak tercukupi. Oleh  karena  itu,  jenis  agregasi  yang  dapat digunakan berkurang satu dari 38 menjadi 37. Dari 15  indeks  spektral  Landsat-8  terbentuk  fitur sebanyak 15×37. Total fiturnya yaitu 1239.
VA VR G P PL PS BP BS kelas 0 1000 2000 3000 4000
Tabel 2. Pembentukan fitur dari 38 jenis agregasi berdasarkan statistik temporal.
Rataan1 Rataan2 Selisih Ragam Median Minimal Maksimal Rentang 1. 𝑥̅ 𝑡 14. 𝑆 𝑥 𝑡 2 19. Med 𝑥 𝑡 24. Min 𝑥 𝑡 29. Max 𝑥 𝑡 34. R 𝑥 𝑡
2. 𝑥̅ 𝑡−1 6. 𝑥̅ 2𝑡 10. ∆𝑥̅ 𝑡,𝑡−1 15. 𝑆 𝑥 2𝑡 2 20. Med 𝑥 2𝑡 25. Min 𝑥 2𝑡 30. Max 𝑥 2𝑡 35. R 𝑥 2𝑡 3. 𝑥̅ 𝑡−2 7. 𝑥̅ 3𝑡 11. ∆𝑥̅ 𝑡,𝑡−2 16. 𝑆 𝑥 3𝑡 2 21. Med 𝑥 3𝑡 26. Min 𝑥 3𝑡 31. Max 𝑥 3𝑡 36. R 𝑥 3𝑡 4. 𝑥̅ 𝑡−3 8. 𝑥̅ 4𝑡 12. ∆𝑥̅ 𝑡,𝑡−3 17. 𝑆 𝑥 4𝑡 2 22. Med 𝑥 4𝑡 27. Min 𝑥 4𝑡 32. Max 𝑥 4𝑡 37. R 𝑥 4𝑡 5. 𝑥̅ 𝑡−4 9. 𝑥̅ 5𝑡 13. ∆𝑥̅ 𝑡,𝑡−4 18. 𝑆 𝑥 5𝑡 2 23. Med 𝑥 5𝑡 28. Min 𝑥 5𝑡 33. Max 𝑥 5𝑡 38. R 𝑥 5𝑡

## SMOTE dan Tomek Links
Salah  satu  metode  sampling hybrid yang cukup  populer  yaitu  kombinasi Synthetic  Minority Oversampling Technique dan Tomek links (SMOTE+TL).  Cara  kerjanya  adalah  dengan melakukan oversampling secara  SMOTE  yang kemudian dilanjutkan undersampling dengan metode Tomek links . Secara sederhana, algoritma SMOTE  menciptakan  sampel  sintetis  dari  kelas minoritas  berdasarkan  kemiripan feature  space kelas tersebut. Tomek links (tautan kembar) disebut demikian jika sepasang sampel yang berbeda kelas merupakan  tetangga  terdekat  satu  sama  lain. Undersampling dapat dilakukan dengan menghapus  pasangan  sampel  tersebut  maupun hanya  menghapus  sampel  kelas  mayoritas  atau minoritas yang merupakan bagian dari Tomek links . Hingga  saat  ini,  metode  gabungan  ini  mampu bersaing dengan berbagai metode sampling lainnya dalam  meningkatkan  performa classifier pada masalah kelas tak seimbang (Santos et al., 2018).

## Random Forest
Random  Forest merupakan  modifikasi  dari metode bootstrap  aggregating ( bagging )  dengan tambahan  adanya random  feature  selection (Breiman, 2001). Metode ini dapat digunakan untuk regresi  maupun  klasifikasi  karena  merupakan turunan  dari  metode classification  and  regression tree (CART). Random  Forest dapat  bekerja  meski terdapat  data missing .  Metode  ini  juga  mampu mengetahui  seberapa  penting  variabel  dalam pengambilan keputusan. Random feature selection pada Random  Forest menjamin pohon  tidak berkorelasi  sehingga  mengurangi  kecenderungan overfitting .  Secara  default software R  menetapkan 𝑎 𝑛 = 𝑛 , 𝑛𝑡𝑟𝑒𝑒 = 500, 𝑚𝑡𝑟𝑦 = 𝑑/3 dimana 𝑑 adalah jumlah  fitur, 𝑛𝑜𝑑𝑒𝑠𝑖𝑧𝑒 = 1, 𝑚𝑎𝑥𝑛𝑜𝑑𝑒𝑠 = null (tidak ada).

## Support Vector Machine
Support  Vector  Machine (SVM)  merupakan salah satu metode dalam supervised learning yang dapat digunakan untuk klasifikasi dan regresi. Pada klasifikasi,  ide  dasar dari Support  Vector  Machine adalah  menemukan hyperplane dengan margin yang  maksimal  pada feature  space sebagai pemisah  antara  dua  kelas. Hyperplane dengan kriteria  tersebut  memiliki  kapabilitas  generalisasi
terbaik  yang  akan  memberikan  kemungkinan terkecil  terjadi  kesalahan  klasifikasi.  SVM  mampu untuk  memisahkan  data  yang  tidak  dapat dipisahkan  secara  linier  dengan  memperluas feature space menggunakan kernel trick (Karatzoglou  et  al.,  2005) . Kernel  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah kernel radial.

## Pengukuran Performa Model Klasifikasi
Matthews Correlation Coefficient (MCC) handal dalam mengukur performa model klasifikasi. Jurman  et  al . (2012)  mengkaji  dan  menyimpulkan bahwa  MCC  lebih  baik  dari  akurasi  dan confusion entropy (CEN).  Kelebihan  MCC yaitu  kemampuan diskriminasi  yang  baik  dalam  membedakan confusion matrix yang mirip, perilaku yang koheren atau konsisten dengan jumlah kelas maupun jumlah sampel  yang  bervariasi,  serta  bekerja  baik meskipun  kelas  memiliki  ukuran  yang  sangat berbeda.  Ukuran  performa  lain  yang  digunakan yaitu Overral  accuracy dan balanced  accuracy seperti dapat dilihat pada Persamaan 1 , Persamaan  2,  Persamaan  3 dan Persamaan  4. (Carrillo et al . 2014).
accuracy = true positive+true negative all observation ..........................1
sensitivitas = true positive all positive …………..………………..2
spesifisitas = true negative all negative ……………………………3
bal. accuracy = 𝐬𝐞𝐧𝐬𝐢𝐭𝐢𝐯𝐢𝐭𝐚𝐬+𝐬𝐩𝐞𝐬𝐢𝐟𝐢𝐬𝐢𝐭𝐚𝐬
𝟐 ………………..4

## Prapengolahan Data
Tahapan  prapengolahan  data  dapat  dilihat pada Gambar  3. Tahapan  dimulai  dengan menyiapkan  data  KSA,  citra  Landsat-8  dan  citra Sentinel-2.  Hasil  proses  prapengolahan  data menghasilkan data yang telah siap digunakan untuk pemodelan dan pengujian.

## Eksplorasi Data
Eksplorasi  pertama  yaitu  membandingkan distribusi  label  kelas  data  latih  dan  data  uji. Tujuannya  adalah  untuk  melihat  kesamaan distribusi  kelas  antara  keduanya  dan  bagaimana pola  ketidakseimbangan  data  tersebut.  Eksplorasi kedua  adalah  menghitung  korelasi  antar  indeks spektral  pada  data  latih.  Tujuan  dari  eksplorasi kedua  adalah  sebagai  gambaran  awal  untuk
Model Klasifikasi untuk Prediksi Fase Pertumbuhan Padi dengan Machine Learning Berdasarkan Citra Satelit ................... (Tamara, et al)
mengelompokkan  indeks  spektral  yang  saling berkorelasi kuat.
Gambar 3. Tahapan prapengolahan data.

## Seleksi Fitur
Seleksi  fitur  diawali  dengan  memilih  jenis agregasi  yang  terbaik  dengan  membandingkan 1239 model berfitur tunggal menggunakan metode
Random Forest. Metode tersebut mudah diaplikasikan  tanpa  perlu  tuning  parameter. Langkah selanjutntya, memilih kombinasi fitur yang memaksimalkan  nilai  MCC  model  dengan  teknik backward dan forward stepwise. Indeks  spektral pembentuk  fitur  tersebut  harus  tidak  saling berkorelasi kuat untuk mencegah overfitting . Model divalidasi  menggunakan  5- fold  cross  validation sebanyak 5 iterasi pada seluruh tahapan seleksi.

## Pemodelan dan Pengujian
Pemodelan  menggunakan  data  latih  dengan tahapan  yang  terdapat  pada Gambar  4 .  Pada proses  penyeimbangan  data  teknik  SMOTE, seluruh  kelas  disamakan  jumlah  datanya  dengan mengacu ke kelas mayoritas. Pada teknik TL, yang terhapus adalah kelas yang lebih mayoritas. Proses pembangunan 4 model mengacu ke Tabel 3 .
Gambar 4. Tahapan pemodelan.
Tabel 3. Spesifikasi Model Klasifikasi. Model Citra Metode RFL8 Landsat-8 Random Forest RFL8S2 Landsat-8 dan Sentinel-2 Random Forest SVML8 Landsat-8 SVM SVML8S2 Landsat-8 dan Sentinel-2 SVM
Tahapan  pengujian  model  terdiri  atas  dua bagian. Pengujian pertama, menguji model terbaik tahap  1  dengan  data  uji  dalam  mengidentifikasi sawah padi. Bagian kedua, jika hasil model tahap 1 adalah  benar  sawah  padi  maka  data  sawah  padi tersebut  digunakan  untuk  menguji  model  terbaik tahap 2 dalam menduga fase pertumbuhan padi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Eksplorasi Data
Distribusi  label  kelas  data  latih  dan  data  uji menunjukkan kemiripan pola distribusi jumlah data pada masing-masing kelas. Jumlah data uji berkisar setengahnya  dari  jumlah  data  latih  di  hampir seluruh  kelas.  Kelas  panen  merupakan  kelas mayoritas  sedangkan  persiapan  lahan  dan  puso adalah  yang  paling  sedikit  jumlah  datanya. Selengkapnya dapat dilihat pada Gambar 5.
Fitur dari L8 Menggabungkan fitur dan label Menghapus data missing Menormalisasi data dengan metode min-max Fitur dari S2 Feature enginering (agregasi indeks spektral) Citra S2 Citra L8 Mentransformasikan ke indeks spektral Tidak Ya Bulan ≤ Sept Data uji Data latih Label KSA Data latih Tuning Parameter (RF: mtry, maxnode, ntree dan SVM: cost, gamma) Menyiapkan data 2 (kelas: VA, VR, G,
P, PL, PS)
Menyeimbangkan data dengan SMOTE+TL 5-fold cross validatiion sebanyak 5 iterasi Membangun 4 model tahap 2 Model terbaik tahap 1 Model terbaik tahap 2 Menyiapkan data 1 (kelas: SP,BP,BS) Membangun 4 model tahap 1
Memilih model dengan MCC tertinggi
Gambar 5. Distribusi  label  kelas  data  latih  dan  data  uji hasil prapengolahan.
Eksplorasi  terhadap  ada  tidaknya  korelasi antar indeks spektral penting untuk dilakukan. Fitur dibentuk  dari  agregasi  indeks  spektral.  Beberapa algoritma machine learning tidak dapat menangani dengan  baik  masalah  fitur  yang  saling  berkorelasi kuat  satu  sama  lain  (sesama  fitur  dan  bukan dengan  variabel  target).  Model  yang  dilatih  dari sekumpulan  data  yang  terdapat  multikolinearitas tidak  akan  menjadi  yang  terbaik.  Masalah multikolinearitas  menjadi  salah  satu  penyebab overfitting pada  model.  Pada  data  dengan  jumlah sampel  yang  relatif  sedikit  dan  jumlah  fitur  yang relatif  banyak,  salah  satu  cara  menghindari overfitting adalah  dengan  tidak  menggunakan seluruh ribuan fitur tersebut melainkan memilih fitur yang  berguna  dan  menghapus  fitur  yang  kurang berguna (Ying 2019).
Eksplorasi  terhadap  data  latih  menunjukkan beberapa  indeks  spektral  saling  berkorelasi  kuat ( 𝑟 ≥ 0,75).  Contohnya  yaitu  ada  pada Gambar  6 . Ada pula beberapa indeks spektral yang tidak saling berkorelasi  kuat  satu  sama  lainnya.  Contohnya yaitu ada pada Gambar 7.
Gambar 6. Contoh  korelasi  kuat  indeks  spektral  citra
Landsat-8.
Gambar 7. Contoh  korelasi  tidak  kuat  indeks  spektral berbasis citra Landsat-8.
Korelasi  antar  indeks  spektral  dengan  basis citra  satelit  yang  berbeda  tidak  dihitung  karena kedua satelit tersebut sudah independen (jenis dan spesifikasi  sensornya  sudah  berbeda).  Secara ringkas, Tabel  4 menyajikan  pengelompokan indeks  spektral  berdasarkan  nilai  korelasi  ( r )  baik berbasis citra Landsat-8 maupun Sentinel-2.
Tabel 4 .  Kelompok  korelasi  indeks  spektral  Landsat-8 (L8) dan Sentinel-2 (S2).
Kelompok r ≥ 0,75 Indeks Spektral K1_L8 Ya NDVI, VARI, WDVI, CIg, NDWI, PVR, BAI K2_L8 Ya GVMI, NDII K3_L8 Tidak EVI, CRI1, SIPI, WBI, NDTI, RGVI K1_S2 Ya EVI, NDVI, WDVI, CIg, MTVI2, MTCI, NDWI, BAI K2_S2 Ya VARI, WBI, GVMI, MSI, NDII, PVR K3_S2 Tidak CRI1, SIPI, NDTI, RGVI

## Seleksi Fitur Klasifikasi Tahap 1
Proses  seleksi  fitur  diawali  dengan  mencari jenis  agregasi  yang  mampu  mendiferensiasi  kelas sawah  padi, sawah bukan  padi, dan bukan sawah dengan  baik.  Sejumlah  1239  fitur  tercipta  dari proses feature enginering. Proses ini mengaggregasikan indeks spektral berdasarkan 38 jenis agregasi. Setiap satu fitur dibentuk satu model dengan  metode Random  Forest sehingga  tercipta 1239  model  berfitur  tunggal.  Perbandingan  nilai MCC dari seluruh model tersebut yang dikelompokkan  berdasarkan  jenis  agregasinya dapat  dilihat  pada Gambar  8 .  Absisnya  mengacu pada Tabel 2 .
VA VR G P PL PS BP BS Data Latih Data Uji kelas 0 50 100 150 200 250 300 350

## Kelompok Fitur
Gambar 8. Perbandingan  nilai  MCC  model  berfitur tunggal klasifikasi tahap 1 yang terkelompok dalam 38 jenis agregasi.
Model  berfitur  tunggal  dari  kelompok  statistik temporal Min 𝑥 5𝑡 dan Max 𝑥 5𝑡 adalah yang memiliki median  nilai  MCC  tertinggi.  Artinya  mayoritas indeks  spektral  dengan  agregasi  minimal  dan maksimal  pada  periode  5  bulan  ( Max 𝑥 5𝑡 dan Min 𝑥 5𝑡 )  adalah  yang  paling  baik  dibandingkan  36 jenis  agregasi  lainnya.  Oleh  karena  itu,  fitur  pada model  tahap  1  dibangun  dengan  agregasi Max 𝑥 5𝑡 dan Min 𝑥 5𝑡 .  Berdasarkan  teknik  stepwise  dengan metode Random  Forest ,    indeks  spektral  terpilih untuk model tahap 1 tersedia pada Tabel 5 . Seluruh indeks spektral yang terpilih tidak saling berkorelasi kuat.
Tabel 5. Indeks spektral  terpilih model tahap 1.
Citra Indeks Spektral Landsat-8 WDVI, GVMI, NDTI, RGVI, WBI Sentinel-2 WDVI, GVMI, NDTI, RGVI
Total fitur terpilih untuk model klasifikasi tahap 1 berjumlah 18. Sejumlah 10 fitur dibentuk dari lima indeks spektral berbasis Landsat-8 yang diagregasi berdasarkan Max 𝑥 5𝑡 dan Min 𝑥 5𝑡 .  Sejumlah  8  fitur dibentuk  dari  empat  indeks  spektral  berbasis Sentinel-2  yang  diagregasi  berdasarkan Max 𝑥 5𝑡 dan Min 𝑥 5𝑡 . Fitur yang terseleksi berjumlah sedikit menunjukkan  bahwa  lebih  baik  menggunakan sedikit  fitur  namun  informatif  daripada  ribuan  fitur yang mubazir.

## Seleksi Model Klasifikasi Tahap 1
Pemodelan klasifikasi tahap 1 untuk membedakan sawah padi, sawah bukan padi, dan bukan  sawah  dibangun  ke  dalam  4  model berdasarkan spesifikasi model pada Error! Reference source not found.. Parameter modelnya yaitu  RFL8  ( default) ,  RFL8S2  ( default ),  SVML8 ( cost 1,5; gamma 0,8; kernel radial), dan SVML8S2 ( cost 5,5; gamma 0,12;  kernel  radial)  yang merupakan hasil dari tuning parameter. Perbandingan performa keempat model berdasarkan  5 -fold  cross  validation 5  iterasi  dapat dilihat pada Gambar 9 .
Gambar 9 . Perbandingan performa model tahap 1.
Model  RFL8S2  mengungguli  seluruh  model lainnya  dengan  nilai  MCC  tertinggi  sebesar  0,62. Oleh  karena  itu,  model  RFL8S2  terpilih  sebagai model  terbaik  klasifikasi  tahap  1.  MCC  dipilih sebagai kriteria model terbaik karena semakin tinggi nilai  MCC  semakin  tinggi  korelasi  data  kategorik antara  matriks prediksi dan matriks aktual. Overall accuracy dari  model  ini  adalah  yang  tertinggi sebesar 0,89.  Kelas  bukan  sawah  paling  mudah dibedakan  dengan balanced  accuracy tertinggi sebesar 0,88.
Metode  dan  data  citra  mana  yang  lebih  baik untuk pemodelan klasifikasi tahap 1 dapat diketahui dari Gambar  9 .  Model  dengan  fitur  berbasis kombinasi citra Landsat-8 dan Sentinel-2 mengungguli  model  yang  hanya  dibangun  dengan citra  Landsat-8  saja  baik  ketika  sama-sama menggunakan  metode Random  Forest maupun SVM. Penambahan fitur berbasis citra Sentinel-2 ke model  tahap  1  dengan  fitur  berbasis  Landsat-8 meningkatkan  nilai  MCC  sebesar  9%  ketika metodenya Random  Forest dan  8%  ketika metodenya  SVM.  Sementara  itu,  metode  terbaik pada  pemodelan  tahap  1  adalah Random  Forest. Model dengan metode
Random Forest mengungguli  SVM  ketika  fitur  yang  digunakan sama.  Hal  tersebut  dapat  dilihat  dari  model  RFL8 yang mengungguli SVML8 dan model RFL8S2 yang mengungguli SVML8S2.

## Seleksi Fitur Klasifikasi Tahap 2
Seleksi  fitur  klasifikasi  tahap  2  memiliki kesamaan proses dengan tahap 1.  Sejumlah 1239 model  berfitur  tunggal  dibangun  menggunakan metode Random Forest dengan parameter default . Nilai MCC dari seluruh model tersebut dikelompokkan berdasarkan 38 jenis agregasi yang dapat  dilihat  pada Gambar  10 di  mana  absisnya mengacu pada Tabel 2 .
-0.1 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 Kelompok Fitur Statistik Temporal M C C 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 Maksimal Median Minimal Balanced
Accuracy Sawah Padi Balanced Accuracy Sawah Bukan Padi Balanced Accuracy Bukan Sawah Overall Accuracy MCC 0.75 0.76 0.77 0.78 0.79 0.8 0.81 0.82 0.62 0.63 0.64 0.65 0.66 0.67 0.68 0.82 0.83 0.84 0.85 0.86 0.87 0.88 0.85 0.86 0.87 0.88 0.89 0.5 0.52 0.54 0.56 0.58 0.6 0.62 Model RFL8 RFL8S2 SVML8
SVML8S2
Kelompok Fitur
Gambar 10. Perbandingan  nilai  MCC  model  berfitur tunggal klasifikasi tahap 2 yang terkelompok dalam 38 jenis agregasi.
Pada  klasifikasi  tahap  2,  cukup  sulit  untuk memilih  jenis  agregasi  terbaik  dibandingkan  pada tahap  1.  Pada  kelompok  model  berfitur  tunggal yang  dibentuk  dari  jenis  agregasi  rentang (𝑅) memiliki  pola  naik  seiring  bertambahnya  periode t sedangkan  lainnya  tidak  berpola  naik  atau  turun. Meskipun  berpola  naik,  nilai  MCC-nya  masih  di bawah  0,2.  Jika  dilihat  berdasarkan  median  nilai MCC  maka  jenis  agregasi  ke-1 (𝑥̅ 𝒕 ) dan  ke-19 ( Med 𝑥 𝑡 )  adalah  dua  yang  terbaik  diantara  jenis agregasi lainnya. Berbagai fitur diciptakan dari dua jenis  agregasi  tersebut  namun  belum  juga mendapatkan  model  dengan  performa  yang  baik. Nilai  MCC-nya  di  bawah  0,5.  Oleh  sebab  itu,  fitur yang diciptakan tidak berpatokan dengan dua jenis agregasi  tersebut  saja  namun  menambah  jenis agregasi lainnya yang dilakukan secara stepwise . Hasil  akhir  dari  seleksi  fitur  secara stepwise pada klasifikasi tahap 2 adalah terpilihnya 49 fitur. Fitur tersebut dibangun dari indeks spektral terpilih yang  dapat  dilihat  di Tabel  6 yang  diagregasikan dengan 7 jenis agregasi yaitu 𝑥̅ 𝑡 ; 𝑥̅ 𝑡−1 ; 𝑥̅ 𝑡−2 ; 𝑥̅ 𝑡−3 ; 𝑥̅ 𝑡−4 ; Min 𝑥 4𝑡 ; Max 𝑥 3𝑡 . Sejumlah  28  fitur  dibentuk dari empat indeks spektral berbasis Landsat-8 yang diagregasi berdasarkan 7 jenis agregasi. Sejumlah 21 fitur dibentuk dari empat indeks spektral berbasis Sentinel-2  yang  diagregasi  berdasarkan  7  jenis agregasi.
Tabel 6. Indeks spektral  terpilih model tahap 2.
Citra Indeks Spektral Landsat-8 WDVI, GVMI, NDVI, WBI Sentinel-2 WDVI, NDII, BAI
Terpilihnya jenis agregasi 𝑥̅ 𝑡 ; 𝑥̅ 𝑡−1 ; 𝑥̅ 𝑡−2 ; 𝑥̅ 𝑡−3 ; 𝑥̅ 𝑡−4 menunjukkan  bahwa  model  klasifikasi  fase pertumbuhan  padi  memiliki  performa  yang  lebih baik  ketika  ada  tambahan  informasi  bulan  lalu secara berturut turut hingga empat  bulan sebelumnya.  Secara awam, seseorang  tentu  akan lebih  akurat  dalam  menduga  fase  pertumbuhan suatu tanaman dengan adanya tambahan informasi kondisi  masa  lalunya.  Di  samping  jenis  agregasi tersebut,  terpilih  juga  jenis  agregasi Min 𝑥 4𝑡 dan Max 𝑥 3𝑡 yang dapat meningkatkan performa model klasifikasi  tahap  2.  Jenis  agregasi  lainnya  tidak terpilih karena tidak meningkatkan nilai MCC model.

## Seleksi Model Klasifikasi Tahap 2
Model tahap 2 bertujuan untuk
mengklasifikasikan fase pertumbuhan padi (vegetatif  awal,  vegetatif  akhir,  generatif,  panen, persiapan  lahan,  dan  puso).  Sama  halnya  seperti pada  tahap  1,  empat  model  klasifikasi  yang dibangun dengan  spesifikasi  yang  berbeda dibandingkan  performanya.  Parameter  masing- masing  modelnya  yaitu  yaitu  RFL8  ( default ), RFL8S2  ( default ),  SVML8  ( cost 1,4; gamma 0,01; kernel radial), dan SVML8S2 ( cost 3; gamma 0,007 ; kernel  radial).  Berdasarkan  5- fold cross  validation sebanyak 5 iterasi, performa dari 4 model tersebut dapat dilihat pada Gambar 11 .
Gambar 11. Perbandingan performa model tahap 2.
Pada  klasifikasi  tahap  2,  model  RFL8S2 mengungguli  model  lainnya.  Jika  model  diurutkan berdasarkan  nilai  MCC  atau overall  accuracy dari yang tertinggi ke terendah maka peringkatnya yaitu RFL8S2,  SVML8S2,  RFL8,  dan  SVML8.  Model RFL8S2  memiliki  nilai  MCC  sebesar  0,61  dan overall  accuracy sebesar  0,77.  Berdasaran  nilai balanced  accuracy dari masing-masing  kelas, model RFL8S2 unggul di empat kelas. Oleh karena itu,  model  RFL8S2  terpilih  sebagai  model  terbaik klasifikasi tahap 2.
Baik dengan metode Random Forest maupun SVM, model tahap 2 akan lebih baik jika fitur yang digunakan berbasis kombinasi citra Landsat-8 dan Sentinel-2  daripada  berbasis  citra  Landsat-8  saja. Penambahan  fitur  berbasis  citra  Sentinel-2  ke model  tahap  2  dengan  fitur  berbasis  Landsat-8 meningkatkan  nilai  MCC  sebesar  6%.  baik  ketika metodenya Random Forest maupun SVM. Berdasarkan  ukuran  performa  selain  MCC  juga menguatkan  kesimpulan  tersebut.  Model  dengan fitur kombinasi tersebut juga unggul dari segi overall accuracy serta balanced  accuracy di  4  kelas dibandingkan yang hanya menggunakan Landsat-8 saja.
Sama seperti pada klasifikasi tahap 1, metode yang  lebih  baik  pada  klasifikasi  tahap  2  adalah Random Forest. Berdasarkan overall accuracy dan MCC, model yang menggunakan metode Random
-0.1 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 Kelompok Fitur Statistik Temporal M C C 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 Maksimal Median Minimal VA VR G P PL PS Overall Accuracy MCC 0.75 0.76 0.77 0.78 0.79 0.8 0.81 0.82 0.64 0.66 0.68 0.7 0.72 0.74 0.76 0.78 0.8 0.75 0.76 0.77 0.78 0.79 0.8 0.81 0.82 0.81 0.82 0.83 0.84 0.85 0.63 0.635 0.64 0.645 0.65 0.655 0.66 0.6 0.61 0.62 0.63 0.64 0.65 0.73 0.74 0.75 0.76 0.77 0.5 0.52 0.54 0.56 0.58 0.6 0.62 Model RFL8 RFL8S2 SVML8
SVML8S2
Balanced Accuracy
Model Klasifikasi untuk Prediksi Fase Pertumbuhan Padi dengan Machine Learning Berdasarkan Citra Satelit ................... (Tamara, et al)
Forest lebih  baik  daripada  SVM  ketika  fitur  yang digunakan  sama.  Model  dengan  metode Random Forest memiliki balanced  accuracy pada  4  kelas (vegetatif  awal,  vegetatif  akhir,  generatif,  dan panen)  yang  lebih  baik.  Kelebihan  model  dengan metode  SVM  hanya  satu  yaitu  sedikit  lebih  baik dalam  membedakan  kelas  puso  dengan balanced accuracy sebesar  0,65.  Namun  demikian,  angka tersebut masih kurang tinggi (tidak memuaskan).
Ada  beberapa  analisis  penyebab  mengapa seluruh  model  kurang  baik  dalam  membedakan kelas puso dan persiapan lahan. Pertama, puso dan persiapan  lahan  memiliki  jumlah  sampel  yang sangat kecil. Jumlah sampel kelas tersebut jangan terlalu sedikit agar model machine learning mampu menggeneralisasi  suatu  kelas  dengan  baik,. Sedikitnya  sampel  di  kelas  tersebut  dapat  dilihat pada Gambar  5. Idealnya  jumlah  sampel  terbaik untuk  masing-masing  kelas  adalah  jumlah  seluruh observasi  dibagi  dengan  jumlah  kelasnya.  Jika kondisi  ideal  tersebut  sulit  untuk  dipenuhi  maka jumlah  sampel  minimal  untuk  puso  dan  persiapan lahan  yaitu  sekitar  dua  kali  lipatnya  dari  jumlah sampel  yang  tersedia  saat  ini  di  kelas  tersebut. Kedua, bentuk areal lahan puso karena kekeringan dan  pascapanen  (di  mana  pascapanen  masuk dalam  kelas  panen)  secara  kasat  mata  memang mirip.  Ini  yang  menyebabkan  puso  diprediksi  ke kelas  panen.  Sebagai  contoh  foto  di  lapangan, kemiripanya dapat dilihat pada Gambar 12 .
(a) (b)
Gambar 12 .  (a) Puso; (b) Pascapanen.
Untuk  wilayah  Kabupaten  Serang,  puso sebagian besar terjadi karena kekeringan. Soewandita  (2018)  menyebutkan  adanya  potensi tingkat kekeringan kelas tinggi di area seluas 1311 ha  pada  11  kecamatan  dari  total  29  kecamatan  di kabupaten  ini.  Penyebabnya  adalah  jenis  tanah yang  mudah  kering,  terbatasnya  suplai  air  irigasi, dan curah hujan yang rendah. Pengamatan secara langsung  dan  informasi  dari  petugas  survei  KSA menunjukkan  bahwa  sebagian  besar  puso  di kabupaten ini pada tahun tersebut memang  karena kekeringan  meskipun  ada  juga  yang  disebabkan oleh banjir dan serangan hama. Berdasarkan data BMKG, rata-rata curah hujan bulanan Kab. Serang sepanjang  tahun  2018  sangat  rendah  di  bawah 20mm  seperti  tampak  pada Gambar  12 .  Curah hujan  yang  sangat  rendah  tersebut  menyebabkan kekeringan terutama pada areal sawah tadah hujan sehingga menyebabkan puso.
Gambar 13. Rata-rata  Curah  Hujan  Per  Bulan  di Kabupaten Serang Tahun 2018

## Hasil Pengujian
Data  uji  menggunakan  371  sampel  KSA  dari bulan  Oktober  sampai  dengan  Desember  2018 dengan fitur terisi lengkap (tidak ada data missing ). Data  tersebut  digunakan  untuk  menguji  model terbaik  tahap  1  RFL8S2  dalam  mengidentifikasi lahan  sawah  padi,  sawah  bukan  padi,  dan  bukan sawah.  Model  terbaik  tahap  1  tersebut  dibangun dari  data  latih  bulan  Januari  sampai  dengan September  2018. Confusion  matrix dan  statistik performa hasil pengujian tertera pada Tabel 7 dan Gambar 14 ..
Tabel 7. Confusion matrix klasifikasi tahap 1 data uji. Aktual Prediksi Sawah Padi Sawah Bukan Padi Bukan Sawah Sawah Padi 289 5 2 Sawah Bukan Padi 5 18 1 Bukan Sawah 5 2 44
Gambar 14. Statistik  performa  model  RFL8S2  pada klasifikasi tahap 1 data uji.
Hasil pengujian model tahap 1 RFL8S2 untuk klasifikasi  sawah  padi,  sawah  bukan  padi,  dan bukan  sawah  memberikan  performa  yang  sudah baik.  Model  ini  tidak  mengalami  kesulitan  dalam memprediksi kelas bukan sawah dengan balanced accuracy sebesar  0,96.  Sawah  padi  juga  dapat diprediksi  dengan  baik  dengan balanced  accuracy 0,93. Secara keseluruhan, model RFL8S2 tahap 1
0 5 10 15 20 Jan Fe b Mar A p r Me i Ju n Ju l A gu Se p O kt N o v De s Rat a- ra ta Cu ra h H u ja n (m m ) Bulan Balanced Accuracy Sawah Padi Balanced Accuracy Sawah Bukan Padi Balanced Accuracy Bukan Sawah Overall Accuracy MCC 0,93 0,85 0,96 0,95
0,84
mampu  memberikan  performa  baik  pada  data  uji dengan overall accuracy mencapai 0,95  dan MCC 0,84. Pada akurasi tersebut, model dapat menduga dengan benar 95% data uji sesuai aktual kelasnya.
Sejumlah  289  sawah  padi  yang  berhasil teridentifikasi  dengan  benar  dari  hasil  prediksi model  tahap  1  digunakan  untuk  menguji  model tahap  2  RFL8S2.  Hasil  prediksi  model  tersebut setelah  dibandingkan  dengan  aktual  kelasnya berupa confusion matrix dapat dilihat pada Tabel 8 . Statistik performa dari model ini meliputi nilai MCC, overall  accuracy ,  dan balanced  accuracy dapat dilihat pada Gambar 15 .
Tabel 8 . Confusion matrix klasifikasi tahap 1 data uji. Aktual Prediksi VA  VR G P PL  PS VA 18 2 0 3 1 0 VR 1 16 3 0 0 0 G 0 2 25 0 0 0 P 4 2 1 190 9 5 PL 1 0 1 1 1 0 PS 0 0 0 2 0 1
Gambar 15 .  Statistik  performa  model  RFL8S2  pada klasifikasi tahap 2 data uji.
Hasil  pengujian  model  tahap  2  dalam mengklasifikasikan  fase  pertumbuhan  padi  dapat dikatakan  baik. Overall  accuracy mencapai  0,87 dengan  nilai  MCC  sebesar  0,73.  Fase  vegetatif awal,  vegetatif  akhir,  generatif,  dan  panen  dapat diprediksi seacara baik dengan balanced accuracy di  atas  0,85.  Berbanding  terbalik,  persiapan  lahan dan  puso  gagal  diprediksi  dengan balanced accuracy di bawah 0,6.
Model dua tahap RFL8S2 dapat dipertimbangkan  untuk  prediksi  data  KSA  yang hilang  maupun  titik  lain  di  luar  sampel  KSA. Sebanyak 313 dari 371 data yang terdiri dari 8 kelas (kelas  asli  survei  KSA)  dapat  diprediksi  dengan benar sesuai kelasnya berdasarkan teknik klasifikasi  hierarki.  Dari  hasil  pengujian  tersebut, model  2  tahap  RFL8S2  memiliki  akurasi  global sebesar  0,84.  Model  2  tahap  ini  dapat  digunakan untuk klasifikasi penutup lahan karena akurasi yang diperkenankan  LAPAN  (2015)  adalah  rata-rata  di
atas  0,75.  Model  2  tahap  tersebut  secara  global memiliki  performa  di  atas  model  yang  telah dibangun  oleh  Triscowati  (2019).  Meskipun demikian,  model  RFL8S2  belum  diuji  performanya dalam  menduga  nilai  amatan  KSA  Kabupaten Banyuwangi seperti yang digunakan oleh Triscowati dalam penelitiannya.

## KESIMPULAN
Model  terbaik  tahap  1  untuk  identifikasi  padi dan tahap 2 untuk klasifikasi fase pertumbuhan padi adalah  model  RFL8S2.  Metode Random  Forest lebih  baik  dari  SVM  pada  2  tahap  klasifikasi tersebut. Penambahan fitur berbasis citra Sentinel- 2  ke  model  klasifikasi  fase  pertumbuhan  padi dengan fitur berbasis Landsat-8 meningkatkan nilai MCC  sebesar  6%.  Fitur  terpilih  pada  klasifikasi tahap  1  berjumlah  18  sedangkan  pada  klasifikasi tahap 2 berjumlah 49.
Model  RFL8S2  tahap  1  dengan  fitur  tersebut teruji  memiliki  akurasi  sebesar  0,95  dan  MCC sebesar 0,84. Model RFL8S2 tahap 2 dengan fitur tersebut teruji memiliki akurasi 0,87 dan MCC 0,73. Model 2 tahap ini dapat mendeteksi sebagian besar kelas dengan baik. Namun, model tersebut kurang tepat  dalam  menduga  kelas  persiapan  lahan  dan puso.  Model  dua  tahap  klasifikasi  tersebut  secara hierarki  dapat  menduga  8  kelas  nilai  amatan  KSA dengan  akurasi  global  sebesar  0,84  sehingga model  ini  dapat  dipertimbangkan  untuk  menduga nilai amatan pada sampel KSA yang tidak terdata. Secara  umum,  model  yang  disupervisi  oleh  data KSA tersebut mampu mengidentifikasi sawah padi dan  menduga  fase  pertumbuhannya  dengan  data citra satelit Landsat-8 dan Sentinel-2.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami  ucapkan  terima  kasih  kepada  BPS sebagai  penyedia  data,  Nadya  Dwi  Muchisha  dan Dwi  Triscowati  sebagai  rekan  diskusi  dalam penelitian  ini,  serta  Tim  Redaksi  Jurnal  Majalah Ilmiah Globe dan Mitra Bestari.

## DAFTAR PUSTAKA
[BPS]  Badan  Pusat  Statistik.  (2018). Hasil  Survei Pertanian  Antar  Sensus  (SUTAS)  2018 .  Jakarta (ID): BPS.
[BPS]  Badan  Pusat  Statistik.  (2019). Buku  Pedoman Teknis  Pendataan  Statistik  Pertanian  Tanaman Terintegrasi dengan Metode Kerangka Sampel Area untuk Komoditas Padi 2019 . Jakarta (ID): BPS. Breiman, L. (2001). Random Forests. Machine Learning , 45 (1),
5 –32. https://doi.org/10.1023/A:1010933404324
Carrillo,  H.,  Brodersen,  K.  H.,  &  Castellanos,  J.  (2014). Probabilistic  Performance  Evaluation  for  Multiclass Classification Using  the  Posterior Balanced Accuracy. Advances  in  Intelligent  Systems  and
Computing , 252 , 347 –361. https://doi.org/10.1007/978-3-319-03413-3_25
Overall Accuracy MCC 0,86 0,86 0,91 0,87 0,54 0,58 0,87 0,73 Balanced Accuracy Vegetatif Awal Balanced Accuracy Vegetatif Akhir
Balanced Accuracy Panen Balanced Accuracy
Generatif
Balanced Accuracy Persiapan Lahan Balanced Accuracy Puso
Model Klasifikasi untuk Prediksi Fase Pertumbuhan Padi dengan Machine Learning Berdasarkan Citra Satelit ................... (Tamara, et al)
Ceccato,  P.,  Gobron,  N.,  Flasse,  S.,  Pinty,  B.,  & Tarantola, S. (2002). Designing a spectral index to estimate  vegetation  water  content  from  remote sensing  data:  Part  1. Remote  Sensing  of Environment , 82 (2 –3), 188 –197.
https://doi.org/10.1016/S0034-4257(02)00037-8
Clevers,  J.  G.  P.  W.  (1991).  Application  of  the  WDVI  in estimating  LAI  at  the  generative  stage  of  barley. ISPRS  Journal  of  Photogrammetry  and  Remote Sensing , 46 (1), 37 –47.
https://doi.org/10.1016/0924-2716(91)90005-G Dash, J., & Curran, P. J. (2004). The MERIS Terrestrial Chlorophyll  Index. International  Journal  of  Remote
Sensing , 25 (23), 5403 –5413. https://doi.org/10.1080/0143116042000274015 Domenech, E., & Mallet, C. (2014). Change Detection in High-Resolution Land Use/Land Cover
Geodatabases (At Object Level). European  Spatial Data  Research , 9 –63.
Gitelson,  A.  A.,  Gritz  †,  Y.,  &  Merzlyak,  M.  N.  (2003).
Relationships  Between  Leaf  Chlorophyll  Content and  Spectral  Reflectance  and  Algorithms  for  Non- Destructive Chlorophyll Assessment in Higher Plant Leaves. Journal  of  Plant  Physiology , 160 (3),  271 – 282. https://doi.org/10.1078/0176-1617-00887 Gitelson, A. A., Kaufman, Y. J., Stark, R., & Rundquist, D. (2002a). Novel Algorithms for Remote Estimation of
Vegetation Fraction. Remote Sensing of
Environment , (Natural Resources), 76 –87.
Gitelson,  A.  A.,  Zur,  Y.,  Chivkunova,  O.  B.,  & Merzlyak, M.  N.  (2002b).  Assessing  Carotenoid  Content  in Plant  Leaves  With  Reflectance  Spectroscopy. Photochemistry and Photobiology , 75 (3), 272 –281. https://doi.org/10.1562/0031- 8655(2002)075<0272:accipl>2.0.co;2
Haboudane, D., Miller, J. R., Pattey, E., Zarco-Tejada, P. J.,  &  Strachan,  I.  B.  (2004).  Hyperspectral vegetation  indices  and  novel  algorithms  for predicting green LAI of crop canopies: Modeling and validation  in  the  context  of  precision  agriculture. Remote  Sensing  of  Environment , 90 (3),  337 –352. https://doi.org/10.1016/j.rse.2003.12.013
Hardisky, M. A., Klemas, V., & Smart, R. M. (1983). The Influence  of  Soil  Salinity,  Growth  Form,  and  Leaf Moisture  on  the  Spectral  Radiance  of  Spartina
Alterniflora
Canopies.
Photogrammetric
Engineering and Remote Sensing , 49 , 77 –83. Huete, A. R., Liu, H. Q., Batchily, K., & Leeuwen, W. van. (1997). A Comparison of Vegetation Indices Over A Global Set of TM Images for EOS-MODIS. Remote
Sensing of Environment , 59 (3), 440 –451. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(96)00112-5
Huntjr,  E.,  &  Rock,  B.  (1989).  Detection  of  Changes  in Leaf Water Content Using Near- and Middle-Infrared Reflectances ☆ . Remote  Sensing  of  Environment , 30 (1), 43 –54. https://doi.org/10.1016/0034- 4257(89)90046-1
Jurman,  G.,  Riccadonna,  S.,  &  Furlanello,  C.  (2012).  A Comparison  of  MCC  and  CEN  Error  Measures  in Multi-Class  Prediction. PLoS  ONE , 7 (8),  e41882. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0041882 Karatzoglou, A., Meyer, D., & Hornik, K. (2005). Support Vector  Machines  in  R. Journal  of  Statistical Software , 15 , 1 –28.
Khasanah, I. N., Triscowati, D. W., Handoyo, A., Buana, W.  P.,  &  Kadir,  K.  (2020).  Kombinasi  Survei Kerangka Sampel Area dan Remote Sensing untuk Estimasi  Luas  Tanaman  Padi  Di  Masa  Pandemi (KSA-Hybrid). Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi
Statistik , 12 (2), 53. https://doi.org/10.34123/jurnalasks.v12i2.284
[LAPAN] Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional.
(2015). Pedoman Pengolahan Data Satelit Multispektral  secara  Digital  Supervised  untuk Klasifikasi . Jakarta (ID): LAPAN.
McFeeters,  S.  K.  (1996).  The  use  of  the  Normalized Difference Water Index (NDWI) in the Delineation of Open  Water  Features. International  Journal  of Remote Sensing , 17 (7), 1425 –1432.
https://doi.org/10.1080/01431169608948714 Metternicht,  G.  (2003).  Vegetation  indices  derived  from high-resolution  airborne  videography  for  precision crop management. International Journal of Remote
Sensing , 24 (14), 2855 –2877. https://doi.org/10.1080/01431160210163074 Mhangara, P., Kleyn, L., Remas, H., & Odindi, J. (2011). Road Extraction Using Object Oriented
Classification. PositionIT , 45 –50. Nuarsa,  I.  W.,  Nishio,  F.,  &  Hongo,  C.  (2010). Development of the Empirical Model for Rice Field Distribution Mapping Using Multi-Temporal Landsat ETM+  Data:  Case  Study  in  Bali  Indonesia. International  Archives  of  the  Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences - ISPRS Archives , 38 , 482 –487.
Penuelas, J., Frederic, I., & Filella. (1995). Semi-Empirical Indices  to  Assess  Carotenoids/Chlorophyll-a  Ratio from Leaf Spectral Reflectance. Photosynthetica , 3 , 221 –230.
Rouse, J. W., Haas, R. H., Schell, J. A., & Deering, D. W. (1973). Monitoring Vegetation Systems in the Great Plains  with  ERTS. Proceedings  of  3rd  Earth Resources  Technology  Satellite  Symposium , 1 , 309 –317. Washington, DC: NASA.
Santos, M. S., Soares, J. P., Abreu, P. H., Araujo, H., & Santos, J. (2018a). Cross-Validation for Imbalanced Datasets:  Avoiding  Overoptimistic  and  Overfitting
Approaches [Research Frontier]. IEEE Computational Intelligence Magazine , 13 (4), 59 –76. https://doi.org/10.1109/MCI.2018.2866730 Santos, M. S., Soares, J. P., Abreu, P. H., Araujo, H., & Santos, J. (2018b). Cross-Validation for Imbalanced Datasets:  Avoiding  Overoptimistic  and  Overfitting Approaches [Research Frontier]. IEEE Computational Intelligence Magazine , 13 (4), 59 –76. https://doi.org/10.1109/MCI.2018.2866730
Sheykhmousa,  M.,  Mahdianpari,  M.,  Ghanbari,  H., Mohammadimanesh, F., Ghamisi, P., & Homayouni, S. (2020). Support Vector Machine Versus Random Forest for Remote Sensing Image Classification: A Meta-Analysis  and  Systematic  Review. IEEE Journal  of  Selected  Topics  in  Applied  Earth Observations and Remote Sensing , 13 , 6308 –6325. https://doi.org/10.1109/JSTARS.2020.3026724
Soewandita, H. (2018). Analisis Bencana Kekeringan Di Wilayah  Kabupaten  Serang. Jurnal  Sains  Dan Teknologi Mitigasi Bencana , 13 , 34 –43.
Triscowati,  D.  W.  (2019). Klasifikasi  Fase  Pertumbuhan Padi  Menggunakan  Random  Forest  Berdasarkan Data  Multitemporal  Landsat-8  [tesis] .  Institut Pertanian Bogor, Bogor (ID).
van Deventer, A. P., Ward, A. D., Gowda, P. H., & Lyon, J.  G.  (1997).  Using  Thematic  Mapper  Data  to Identify  Contrasting  Soil  Plains  and  Tillage Practices. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing , 63 , 87 –93.
Wijayanto, A. W., Triscowati, D. W., & Marsuhandi, A. H. (2020).  Maize  field  area  detection  in  East  Java, Indonesia:  An  integrated  multispectral  remote
sensing and machine learning approach. 2020 12th International Conference on Information Technology and  Electrical  Engineering  (ICITEE) ,  168 –173.
https://doi.org/10.1109/ICITEE49829.2020.927168
3
Ying,  X.  (2019).  An  Overview  of  Overfitting  and  its Solutions. Journal  of  Physics:  Conference  Series ,
1168 , 022022. https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1168/2/022022