## PEMANFAATAN DATA ENHANCED VEGETATION INDEX VIIRS DAN PERBANDINGAN DENGAN MODIS UNTUK PEMANTAUAN PERTUMBUHAN PADI DI PULAU JAWA

## (APPLICATION OF VIIRS ENHANCED VEGETATION INDEX DATA AND ITS COMPARISON WITH MODIS FOR PADDY GROWTH MONITORING IN JAVA)
Anisa Rarasati 1,a , Dony Kushardono 1,a
1 Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh, LAPAN
a Kontributor Utama
email: anisa.rarasati@lapan.go.id
Diterima 24 Juni 2020; Direvisi 19 Oktober 2020; Disetujui 19 Oktober 2020

## ABSTRACT
Rice is one of the staples food for Indonesian which is widely produced domestically. Because of  the  high  rice  consumption,  the  government  needs  to  predict  domestic  rice  production  to  make policy. Prediction of rice productivity can be done using remote sensing data. In Indonesia, guidelines for  processing  rice  phase  prediction  have  been  made  by  the  Remote  Sensing  Application  Center, LAPAN  using  Enhanced  Vegetation  Index  (EVI)  derived  from  the  Terra  Satellite  Moderate  Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) sensor. MODIS data are also widely used in many other aspects of agriculture, especially rice. But the availability of MODIS data is almost over, so a replacement data is  needed.  Visible  Infrared  Imaging  Radiometer  Suite  (VIIRS)  is  designed  as  a  substitute  for  MODIS. For this reason, this study was conducted to determine the relationship of EVI data from VIIRS and MODIS in order to replace MODIS data in paddy monitoring. And the results obtained indicate a high level of correlation with R 2 of 0.84 between the two EVIs. Thus, EVI VIIRS is very potential to replace EVI MODIS.
Keywords: VIIRS, MODIS, Enhanced Vegetation Index
http://dx.doi.org/10.30536/j.pjpdcd.2020.v17.a3361 Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital Vol. 17 No. 2. Desember 2020

## ABSTRAK
Beras merupakan salah satu makanan pokok masyarakat Indonesia yang banyak diproduksi di  dalam  negeri.  Karena  tingginya  tingkat  konsumsi  beras,  pemerintah  perlu  memprediksi  produksi tanaman  padi  dalam  negeri  untuk  membuat  kebijakan.  Prediksi  produktivitas  padi  ini  dapat dilakukan  menggunakan  data  penginderaan  jauh.  Di  Indonesia  telah  dibuat  pedoman  pengolahan prediksi padi oleh Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh LAPAN menggunakan Enhanced Vegetation Index (EVI)  yang  berasal  dari  sensor Moderate  Resolution  Imaging  Spectroradiometer (MODIS)  satelit Terra.  Selain  itu,  data  MODIS  juga  banyak  digunakan  di  bidang  pertanian,  khususnya  padi.  Tetapi data  MODIS  hampir  berakhir  masa  berlakunya  sehingga  diperlukan  data  pengganti.  Data Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) didesain sebagai pengganti MODIS. Untuk itu, penelitian ini dilakukan  untuk  mengetahui  hubungan  data  EVI  dari  VIIRS  dan  MODIS  dalam  tujuannya menggantikan data MODIS pada pemantauan padi. Dan hasil yang didapatkan menunjukkan tingkat korelasi  tinggi  dengan  R 2 sebesar  0,84  antara  kedua  EVI  tersebut.  Oleh  karena  itu,  EVI  VIIRS memiliki potensi yang sangat baik untuk menggantikan EVI MODIS.
Kata kunci: VIIRS, MODIS, Enhanced Vegetation Index

## 1  PENDAHULUAN
Beras  merupakan  makanan  pokok dengan  jumlah  konsumsi  terbesar  di Indonesia  (Mauludyani et  al., 2008). Oleh  karena  itu,  pemerintah  harus dapat  memprediksi  produksi  beras  di dalam negeri dalam rangka mewujudkan ketahanan  pangan  yang  diatur  dalam Peraturan  Pemerintah  Nomor  17  Tahun 2015  tentang  Ketahanan  Pangan  dan Gizi.  Prediksi  produksi  beras  ini kemudian  dapat  digunakan  sebagai dasar  pembuatan  kebijakan  impor  dan ekspor  beras  serta  pemberian  bantuan kepada petani.
Prediksi produksi padi dapat dilakukan dengan memanfaatkan penginderaan jauh (Awad, 2019; Salmon et al., 2015). Beberapa data satelit telah digunakan untuk memprediksi pertumbuhan  padi  diantaranya  adalah NOAA  AVHRR  (Kushardono,  1991), MODIS  (Aulia et  al., 2016;  Setiawan et al., 2015),  Landsat  (Li et  al. ,  2018;  Qiu et  al., 2017;  Zhou et  al .,  2016),  bahkan Sentinel 1 (Clauss et al. , 2018; Lestari & Kushardono, 2019).
Dengan
menggunakan data
penginderaan jauh, kita dapat mendeteksi parameter geobiofisik seperti fase  dan  usia  b  tanaman  padi.  Di Indonesia  telah  dikeluarkan  sebuah pedoman pemantauan fase pertumbuhan  padi  menggunakan  data MODIS oleh Pusat Pemanfaatan
Penginderaan Jauh LAPAN, serta secara berkala telah dilakukan produksi informasinya untuk disampaikan kepada  pengguna  (Domiri et  al. ,  2019). Data penginderaan jauh yang digunakan
adalah  data  Terra-MODIS  komposit  8- harian  dengan  resolusi  spasial  250  m. Terra-MODIS  dipilih  karena  satelit tersebut  melintasi  Indonesia  di  pagi hari.  Pada  waktu  tersebut  langit  masih relatif  lebih  cerah  (tidak  berawan) dibandingkan  dengan  siang  hari  waktu Aqua-MODIS melintas.
Seiring  dengan  berjalannya  waktu sensor  biru  satelit  Terra  mengalami degradasi  (Wang et  al .,  2012).  Masa berlaku  Satelit  Terra  juga  hampir  habis yaitu  hingga  2020  (Thome  &  Wolfe, 2016).  Untuk  menjaga  keberlanjutan penyediaan informasi satelit lingkungan, diluncurkanlah  satelit Suomi  National Polar-Orbiting  Partnership (SNPP)  yang membawa  sensor  VIIRS  (Murphy et  al ., 2001).  Meski  begitu,  perlu  diuji  apakah data VIIRS benar-benar dapat digunakan  untuk  menggantikan  data MODIS  yang  sudah  digunakan  dalam operasional produksi informasi pertumbuhan tanaman padi. Dalam produksi
informasi pertumbuhan  tanaman  padi,  tanaman padi  diklasifikasikan  ke  dalam  6  kelas tanam yaitu fase air, fase vegetatif 1 (1- 40  hari  setelah  tanam  atau  hst),  fase vegetatif  2  (41-64  hst),  fase  generatif  1 (65-96  hst),  fase  generatif  2  (97  hst – panen),  dan  fase  bera  (Dirgahayu et  al., 2015).  Fase-fase  tersebut  dideteksi melalui  perubahan  nilai  EVI  periode sebelum dan periode saat ini. Sedangkan  tanaman  padi  dan  non  padi dideteksi dengan nilai rentang EVI pada area  tanaman  tersebut.  EVI  dipilih karena kelebihannya
dalam mengoptimalkan
sinyal vegetasi,
memisahkan  vegetasi  dengan  tutupan
lahan  lain,  serta  mereduksi  pengaruh atmosfer  sehingga  memiliki  sensitivitas yang lebih baik terhadap tutupan lahan dibandingkan dengan Normalized
Difference  Vegetation  Index (NDVI) (Huete et al ., 2002).
Selain digunakan untuk deteksi fase pertumbuhan  padi,  EVI  MODIS  juga digunakan  di  banyak  sisi  pertanian seperti perubahan lahan sawah (Muhammad et  al. ,  2016),  deteksi kekeringan  sawah  (Aulia et  al .,  2016), estimasi panen di sawah luas (Son et al. , 2014),  deteksi  padi  di  sawah  campuran (Peng et al., 2011), dan lain sebagainya. Penggunaan  EVI  MODIS  di  banyak  sisi pertanian  menjadi  alasan  perlunya pengkajian  data  EVI  VIIRS  untuk menjaga kontinuitas data EVI MODIS.
Penelitian  ini  dilakukan  untuk melihat  korelasi  nilai  EVI  dari  data Terra-MODIS  dan  NPP-VIIRS,  dan implementasinya  menggantikan  data MODIS menyediakan informasi pertumbuhan tanaman padi.

## 2  METODOLOGI

## 2.1 Lokasi dan Data
Titik-titik  sampel  pada  area  sawah dipilih  secara  acak  menggunakan  lahan baku  sawah  dari  BIG  (Badan  Informasi Geospasial) dan berada pada area bebas awan,  serta  data  MODIS  dan  VIIRS untuk  titik-titik  sampel  tersedia  di tanggal tersebut.
Dalam  penelitian  ini,  titik  sampel dipilih  di  daerah  sawah  Provinsi  Jawa Barat,  Provinsi  Jawa  Tengah  dan Provinsi Jawa Timur, Indonesia. Daerah ini  dipilih  karena  ketiga  provinsi tersebut  merupakan  provinsi  dengan luas sawah terbesar di Indonesia.

## 2.2 Standarisasi Data
Untuk melakukan perbandingan ini, data  dikelola  dan  diolah  menggunakan Google  Earth  Engine .  Data  MODIS  dan VIIRS  yang  dipilih  memiliki  resolusi temporal,  resolusi  spasial,  serta  level data yang mirip atau sama.
Berdasarkan ketersediaan data, data  MODIS  yang  digunakan  adalah data surface reflectance harian (MOD09GA.006)  L2G  global  dengan
resolusi spasial 500 m dan 1 km dengan kanal  yang  digunakan  adalah  kanal  1 (resolusi 500m), kanal 2 (resolusi 500m), dan kanal 3 (resolusi 500m). Sedangkan data VIIRS yang digunakan adalah data surface  reflectance harian  (VNP09GA) dari  sensor  S-NPP  dengan  resolusi spasial  500m  dan  1  km.  Kanal  yang digunakan  untuk  perhitungan  EVI adalah  kanal  I1  (resolusi  500m),  kanal I2  (resolusi  500m),  dan  kanal  M3 (resolusi  1  km).  Kanal-kanal  pada sensor VIIRS tersebut dipilih dari kanal- kanal  yang  mirip  dengan  yang  ada  di MODIS  sebagaimana  tercantum  pada Tabel 2-1.

## 2.3 Metode Penelitian
Data surface  reflectance VIIRS  dan MODIS  di- masking awan  dan  bayangan awan  untuk  memperkecil  kemungkinan distorsi oleh data awan. Dalam tahapan ini, citra yang tertutup awan dihilangkan  dan  jika  tidak  sengaja terpilih  dalam  titik  sampel  maka  tidak diperhitungkan dalam pengolahan.
Kemudian data dikomposit 8 harian yang  didapat  dari  rata-rata  nilai  harian yang  bebas  awan.  Hal  ini  dilakukan untuk  menyamai  produk  komposit  8 harian  MODIS  yang  digunakan  dalam deteksi fase pertumbuhan padi. Kemudian  nilai  EVI  dihitung  untuk seluruh titik sampel menggunakan data VIIRS  dan  data  MODIS  yang  didapat dari persamaan (1-1).
𝐸𝑉𝐼  = 2,5 𝜌 𝑁𝐼𝑅 − 𝜌 𝑟𝑒𝑑 𝜌 𝑁𝐼𝑅 + 6 × 𝜌 𝑟𝑒𝑑 − 7,5 × 𝜌 𝑏𝑙𝑢𝑒 + 1 dengan ρ : data surface reflectance yang sudah  dikoreksi  atmosfer  (Huete et  al .,
2002).
Untuk mengetahui korelasi keduanya, dilakukan uji korelasi Pearson. Data dibagi menjadi 4 kelompok  untuk  melihat  pengaruh musim  yaitu  berdasarkan  kelompok bulan:  Januari  Februari  Maret  (JFM), April  Mei  Juni  (AMJ),  Juli  Agustus September (JAS), dan Oktober November Desember (OND).
(1-1)
Tabel 2-1: PERBANDINGAN KANAL VIIRS/MODIS VIIRS MODIS Nama Kanal Titik Tengah Kanal Lebar Kanal Nama Kanal Titik Tengah Kanal Lebar Kanal M1 412 20 8 412 15 M2 445 18 9 443 10 M3 488 20 10 488 10 3 469 20 M4 555 20 12 551 10 4 555 20 I1 645 50 1 645 50 M5 672 20 13 667 10 M6 751 15 15 748 10 M7 865 39 16 870 15 I2 865 39 2 859 36 Sumber: Huete et al . 2002
Hasil  kedua  EVI  tadi  diregresi dengan EVI Terra-MODIS pada sumbu-y dan  EVI  SNPP-VIIRS  pada  sumbu-x. Dari  regresi  tersebut  didapatkan  suatu persamaan yang kemudian akan menjadi formula konversi dari EVI VIIRS ke  EVI  MODIS  seperti  tertera  pada Gambar 2-1.
Gambar 2-1: Diagram alir metode perolehan formula konversi
Untuk  validasi  formula  tersebut, diambil  hasil  EVI  VIIRS  untuk  tanggal yang  lain  kemudian  dimasukkan  ke dalam  persamaan.  Hasilnya  disebut sebagai  EVI-prediksi.  EVI-prediksi  ini dibandingkan  dengan  EVI  MODIS  hari tersebut menggunakan root mean square difference (RMSD).  Proses  validasi
formula  dijelaskan  dalam  diagram  alir seperti tertera pada Gambar 2-2.
Gambar  2-2:  Diagram  alir  proses  validasi formula

## 3  HASIL PEMBAHASAN
Dari  45  titik  sampel  yang  diambil secara  acak  di  Provinsi  Jawa  Barat, Provinsi Jawa Tengah dan Provinsi Jawa Timur  untuk  masing-masing  periode JFM,  AMJ,  JAS,  OND,    dicari  nilai  EVI menggunakan  data  Terra-MODIS  dan data  SNPP-VIIRS  kemudian  dihitung korelasi keduanya menggunakan korelasi  Pearson  dengan  hasil  seperti yang tercantum dalam Tabel 3-1.
Tabel 3-1: KORELASI PEARSON ANTARA EVI
MODIS DAN EVI VIIRS Pearson's r p JFM 0,8675 < ,001 AMJ 0,8235 < ,001 JAS 0,8568 < ,001 OND 0,7919 < ,001
Gambar 3-1: Hasil regresi EVI MODIS dan EVI
VIIRS  pada  kelompok  bulan:
Januari  Februari  Maret  (JFM), April  Mei  Juni  (AMJ),  Juli Agustus  September  (JAS),  dan Oktober  November  Desember (OND)
Terlihat bahwa nilai EVI MODIS dan EVI  VIIRS  memiliki  korelasi  yang  tinggi dengan  variasi  nilai  R  yang  berbeda- beda. Korelasi  EVI  VIIRS  dan  MODIS juga  dikaji  melalui  penelitian  Jarchow, 2018  yang  menunjukkan    korelasi sebesar  0,99  untuk  area  kering  delta sungai  Colorado  (Jarchow et  al. ,  2018).
Perbedaan  yang  cukup  signifikan  ini terjadi karena area yang dikaji memiliki karakteristik yang berbeda.
Area penelitian Jarchow yang merupakan area kering sehingga memiliki EVI yang relatif tidak berubah- ubah secara signifikan. Sedangkan area penelitian  ini  merupakan  daerah  sawah yang memiliki peningkatan atau penurunan  EVI  sehingga  rata-rata  yang didapat pada saat dilakukan komposit 8 harian  dapat  menimbulkan  bias  pada hasil akhir.
Korelasi  pada  periode  OND  memiliki nilai  R  terkecil  karena  periode  tersebut merupakan  periode  musim  penghujan sehingga  terdapat  gangguan  atmosfer pada data.
Dari  kedua  nilai  EVI  MODIS  dan VIIRS,  dicari  juga  persamaan  regresi keduanya sehingga diperoleh persamaan seperti  Gambar  3-1  untuk  masing- masing kelompok bulan.
Seluruh  EVI  dari  sampel  data tersebut  kemudian  diregresikan  dan didapatkan persamaan (formula
konversi) EVI prediksi yang berasal dari EVI VIIRS yaitu:
𝐸𝑉𝐼 𝑝𝑟𝑒𝑑 = 0,8328 × 𝐸𝑉𝐼 𝑉𝐼𝐼𝑅𝑆 + 0,0322 dengan R 2 sebesar  0,84  sebagaimana tertera dalam Gambar 3-2.
Gambar 3-2: Hasil regresi EVI MODIS dan EVI VIIRS  seluruh  data  sampel dalam 1 tahun
(3-1)
Untuk  validasi,  diambil  data  EVI dari  VIIRS  dalam  1  tahun  pada sembarang titik yang tidak sama dengan titik  pada  sampel.  Data  EVI  tersebut kemudian  dimasukkan  ke  persamaan (2)  untuk  mendapatkan  EVI pred. EVI prediksi  ini  kemudian  dibandingkan dengan data EVI MODIS (EVI observasi) untuk  periode  tersebut.  Didapatkan RMSD  sebesar  0,04.  Nilai  ini  jauh  lebih kecil  jika  dibandingkan  dengan  RMSD antara  data  EVI  MODIS  dan  EVI  VIIRS yaitu  0,11.  Tetapi  nilai  tersebut  masih tinggi jika dibandingkan dengan penelitian  lain  oleh  Miura et  al .  (2018) yang menyatakan kemiripan  antara  EVI MODIS  dan  VIIRS  dengan  kecilnya perbedaan  antara  keduanya  yaitu sebesar  0,010  hingga  0,020  satuan  EVI (Miura et  al. ,  2018).  Nilai  RMSD  EVI prediksi dari penelitian ini masih cukup tinggi disebabkan oleh perbedaan waktu akuisisi  data  yang  digunakan  untuk membuat  model  prediksi  dan  validasi, yaitu  data  MODIS  diakuisisi  pagi  hari atau  Terra  MODIS,  sedangkan  VIIRS pada siang hari.

## 3.1  Peluang  Pemanfaatan  EVI  VIIRS dalam  Pengamatan  Pertumbuhan Padi
Perbandingan  EVI  MODIS  dengan EVI VIIRS dan EVI pred
pada pertumbuhan  tanaman  padi  sawah selama  1  tahun  dapat  dilihat  pada Gambar  3-3. Secara  garis  besar,  naik turun  EVI  pada  data  MODIS  dan VIIRS  memiliki  pola  yang  sama  di waktu  yang  sama. Sedikit  perbedaan yang  terjadi  diakibatkan  perbedaan liputan awan waktu akuisisi pada kedua data  dan  perbedaan  pada  lebar  kanal kedua  sensor.  Pada  Gambar  3-3  juga terlihat  EVI  prediksi  dari  VIIRS  yang pola  mirip  dengan  EVI  MODIS,  sedang EVI  VIIRS  nampak  relatif  lebih  tinggi nilainya. Kemiripan pola ini menunjukkan  peluang  EVI  VIIRS  yang baik  untuk  menjadi  pengganti  EVI MODIS.
Pada  Gambar  3-3  juga  terlihat bahwa  terdapat  pertumbuhan  tanaman padi di dengan pola 2 kali tanam dalam setahun yang ditunjukan dengan adanya  2  puncak  nilai  EVI  yang menggambarkan fase vegetatif masimum dan  2  lembah  yang  menggambarkan kondisi  bera  dan  fase  air  sebagaimana
dijelaskan  dalam  kajian  terdahulu (Dirgahayu et al. , 2015).
Gambar  3-3:  Perbandingan  Data  EVI  MODIS dengan  EVI  VIIRS  dan  EVI pred pada  pertumbuhan  tanaman padi sawah dalam 1 tahun

## 4  KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  di  atas dapat  disimpulkan  bahwa  data  VIIRS dapat digunakan sebagai pengganti data MODIS untuk pemantauan
pertumbuhan tanaman padi.
EVI  dari  VIIRS  dan  EVI  MODIS, khususnya  dalam  penelitian  ini  yaitu pada  aspek  tanaman  padi,  korelasinya cukup  tinggi  yang  ditunjukkan  nilai error RMSD yang kecil.
Dari  penelitian  ini  telah  diperoleh persamaan  matematika  untuk  koreksi data  EVI  VIIRS  sebelum  digunakan untuk pemantauan pertumbuhan tanaman padi menggunakan model yang dikembangkan dengan data MODIS.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih kepada  kepala  Pusat  Pemanfaatan Penginderaan  Jauh,  LAPAN  yang  telah memberikan dukungan terhadap penelitian ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Aulia,  M.  R.,  Liyantono,  Setiawan,  Y.,  & Fatikhunnada,  A.  (2016).  Drought Detection  of  West  Java’s  Paddy  Field
Using  MODIS  EVI  Satellite  Images (Case Study: Rancaekek and Rancaekek Wetan). Procedia Environmental Sciences , 33 , 646 – 653. https://doi.org/10.1016/j.proenv.20 16.03.119
Awad,  M.  M.  (2019).  An  innovative intelligent  system  based  on  remote sensing and mathematical models for improving  crop  yield  estimation.
Information  Processing  in  Agriculture ,
6 (3), 316 – 325. https://doi.org/10.1016/j.inpa.2019. 04.001
Clauss,  K.,  Ottinger,  M.,  Leinenkugel,  P., & Kuenzer, C. (2018). Estimating rice production  in  the  Mekong  Delta, Vietnam,  utilizing  time  series  of Sentinel-1  SAR  data. International Journal  of  Applied  Earth  Observation and  Geoinformation , 73 (July),  574 – 585.
https://doi.org/10.1016/j.jag.2018.0 7.022 Dirgahayu,  D.,  Noviar,  H.,  &  Anwar. (2015). Pengembangan Model Pertumbuhan Tanaman Padi Menggunakan  Data  EVI  MODIS Multitemporal  (Studi  Kasus  di  Pulau Sulawesi). Seminar Nasional Penginderaan Jauh , 408 – 424. LAPAN : Bogor., 2015.
Dirgahayu,  D.,  Parsa,  M.  Harini,  S. Rarasati  A.  (2019).  Laporan  Akhir Tahun  Kegiatan  Fase  Pertumbuhan Padi.. Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh, LAPAN Huete, A., Didan, K., Miura, T., Rodriguez, E.  .,  Gao,  X.,  &  Ferreira,  L.  .  (2002).
Overview  of  the  radiometric  and biophysical performance of the MODIS  vegetation  indices. Remote Sensing of Environment , 83 (1 – 2), 195 – 213. https://doi.org/10.1016/S0034-
4257(02)00096-2 Jarchow, C. J., Didan, K., Barreto-Muñoz,
A.,  Nagler,  P.  L.,  &  Glenn,  E.  P.
(2018). Application and comparison of the
MODIS-derived enhanced vegetation  index  to  VIIRS,  landsat  5 TM  and  landsat  8  OLI  platforms:  A case  study  in  the  arid  colorado  river delta,  Mexico. Sensors  (Switzerland) ,
18 (5).
https://doi.org/10.3390/s18051546 Kushardono  D.  Pemanfaatan  Data  Satelit NOAA/AVHRR untuk Pendugaan Produksi Tanaman Padi pada Regional  Jawa  Barat.  Kumpulan Makalah Kolokium Pemanfaatan Penginderaan Jauh Tahun 1990/1991,  LAPAN,  Jakarta  1991: No.D-I/01-1991, 241-268 Lestari, A. I., & Kushardono, D. (2019). the Use  of  C-Band  Synthetic  Aperture Radar  Satellite  Data  for  Rice  Plant Growth Phase Identification. International Journal of Remote
Sensing and Earth Sciences (IJReSES) ,
16 (1),
31.
https://doi.org/10.30536/j.ijreses.20
19.v16.a3171
Li, P., Xiao, C., & Feng, Z. (2018). Mapping rice  planted  area  using  a  new normalized  EVI  and  SAVI  (NVI) derived  from  landsat-8  OLI. IEEE
Geoscience  and  Remote  Sensing
Letters , 15 (12), 1822 – 1826. https://doi.org/10.1109/LGRS.2018. 2865516 Mauludyani,  A.  V.  R.,  Martianto,  D.,  & Baliwati, Y. F. (2008). Pola Konsumsi Dan  Permintaan  Pangan  Pokok
Berdasarkan  Analisis  Data  Susenas 2005. Jurnal  Gizi  Dan  Pangan , 3 (2),
101. https://doi.org/10.25182/jgp.2008.3 .2.101-117 Miura,  T.,  Muratsuchi,  J.,  &  Vargas,  M. (2018).  Assessment  of  cross-sensor vegetation index compatibility between  VIIRS  and  MODIS  using near-coincident  observations. Journal of  Applied  Remote  Sensing , 12 (04),  1. https://doi.org/10.1117/1.jrs.12.045 004 Muhammad,  M.,  Liyantono,  Setiawan,  Y., &  Fatikhunnada,  A.  (2016).  Analysis of  the  Dynamics  Pattern  of  Paddy Field  Utilization  Using  MODIS  Image in  East  Java. Procedia  Environmental
Sciences , 33 , 44 – 53. https://doi.org/10.1016/j.proenv.20
16.03.055
Murphy,  R.  E.,  Barnes,  W.  L.,  Lyapustin, A.  I.,  Privette,  J.,  Welsch,  C., DeLuccia,  F.,  …  Kealy,  P.  S.  M. (2001).  Using  VIIRS  to  provide  data continuity  with  MODIS. International Geoscience  and  Remote  Sensing Symposium  (IGARSS) , 3 (C),  1212 –
1214.
https://doi.org/10.1109/igarss.2001.
976795
Peng,  D.,  Huete,  A.  R.,  Huang,  J.,  Wang, F.,  &  Sun,  H.  (2011).  Detection  and estimation  of  mixed  paddy  rice cropping  patterns  with  MODIS  data.
International  Journal  of  Applied  Earth
Observation and Geoinformation , 13 (1), 13 – 23. https://doi.org/10.1016/j.jag.2010.0
6.001
Qiu, B., Lu, D., Tang, Z., Chen, C., & Zou, F.  (2017).  Automatic  and  adaptive paddy  rice  mapping  using  Landsat images:  Case  study  in  Songnen  Plain in  Northeast  China. Science  of  the Total  Environment , 598 ,  581 – 592. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2
017.03.221
Salmon,  J.  M.,  Friedl,  M.  A.,  Frolking,  S.,
Wisser,  D.,  &  Douglas,  E.  M.  (2015). Global  rain-fed,  irrigated,  and  paddy croplands: A new high resolution map derived  from  remote  sensing,  crop inventories and climate data.
International  Journal  of  Applied  Earth Observation  and  Geoinformation , 38 , 321 – 334. https://doi.org/10.1016/j.jag.2015.0 1.014 Setiawan, Y., Liyantono, Fatikhunnada, A., Permatasari,  P.  A.,  &  Aulia,  M.  R. (2015).  Dynamics  pattern  analysis  of paddy fields in Indonesia for developing a near real-time monitoring  system  using  modis satellite  images. ACRS  2015  -  36th
Asian  Conference  on  Remote  Sensing:
Fostering  Resilient  Growth  in  Asia,
Proceedings , 33 , 108 – 116. https://doi.org/10.1016/j.proenv.20 16.03.062 Son, N. T., Chen, C. F., Chen, C. R., Minh, V.  Q.,  &  Trung,  N.  H.  (2014).  A comparative analysis of multitemporal  MODIS  EVI  and  NDVI data for large-scale rice yield
estimation. Agricultural  and  Forest
Meteorology , 197 , 52 – 64.
https://doi.org/10.1016/j.agrformet.
2014.06.007 Thome,  K.,  &  Wolfe,  R.  (2016).  Terra Status  Update  Including  End  of Mission Orbit. Retrieved from https://modis.gsfc.nasa.gov/sci_team /meetings/201606/presentations/ple nary/wolfe.pdf%0A
Wang,  D.,  Morton,  D.,  Masek,  J.,  Wu,  A., Nagol,  J.,  Xiong,  X.,  …  Wolfe,  R. (2012).  Impact  of  sensor  degradation on  the  MODIS  NDVI  time  series. Remote  Sensing  of  Environment , 119 , 55 – 61. https://doi.org/10.1016/j.rse.2011.1
2.001
Zhou,  Y.,  Xiao,  X.,  Qin,  Y.,  Dong,  J., Zhang,  G.,  Kou,  W.,  …  Li,  X.  (2016). Mapping  paddy  rice  planting  area  in rice-wetland coexistent areas through analysis of Landsat 8 OLI and MODIS images. International  Journal  of Applied Earth Observation and Geoinformation , 46 , 1 – 12. https://doi.org/10.1016/j.jag.2015.1 1.001