## PENGEMBANGAN METODE KLASIFIKASI LAHAN SAWAH BERBASIS INDEKS CITRA LANDSAT MULTIWAKTU

## (DEVELOPMENT OF PADDY FIELD CLASSIFICATION METHOD BASED ON MULTI-TEMPORAL INDECES OF LANDSAT IMAGES)
Made Parsa 1a , Dede Dirgahayu 1b , Sri Harini 1c
1 Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh email: made.parsa@lapan.go.id a,b Kontributor Utama, c Kontributor anggota
Diterima: 01 Desember 2018; Direvisi: 23 Maret 2019; Disetujui: 15 Mei 2019

## ABSTRACT
Research  on the  development  of  a  paddy  field  classification model based  on  Landsat  remote  sensing images  aims  to  obtain  a  rapid  classification  of  paddy  field  models.  This  study  uses  input  multi- temporal  Landsat  images  (path/row  122/064)  in  2017.  The  research  was  conducted  in  Subang regency, which is one of the center of West Java rice production. The method used in this study is the threshold  method  for  the  multi-temporal  Landsat  image  index.  As  a  reference,  detailed  scale  spatial information  on  paddy  fields  base  is  used  which  is  supplemented  with  data  from  field  surveys  using drones.  First,  an  atmospheric  correction  of  Landsat images was  carried  out  using  DOS  ( Dark  Object Subtraction) Method,  then  transformation  image  to  several  indices: Enhance  vegetation  Index (EVI), Normal Difference Water  Index (NDWI), and Normal Difference bare  Index (NDBI) was carried out. For cloudy images, the index is filled with interpolation techniques from the index value before and after. The  next  step  is  smoothing  index  and  statistical  analysis  to  obtain  minimum,  maximum,  mean, median,  range  (maximum  -  minimum),  EVI_planting,  EVI_harvesting,  mean_planting-harvesting, mean_vegetative, mean_generative, NDWI_planting, NDWI_harvesting, NDBI_planting, and NDBI_harvesting. Classification accuracy is calculated by using the confusion matrix technique using detailed scale spatial information references. Based on the analysis and test of accuracy that has been done on several models, the highest accuracy is generated by the 1.5 stdev threshold model four index parameters (EVI_min, EVI_Max, EVI_range, and EVI_mean) with an accuracy of 86.56% and a kappa value of 0.716.
Keywords : multitemporal, atmosferic correction, EVI, NDWI, NDBI
http://dx.doi.org/10.30536/j.pjpdcd.2019.v16.a3076 Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital Vol. 16 No. 1. Juni 2019

## ABSTRAK
Penelitian  pengembangan  model  klasifikasi  lahan  sawah  berbasis  citra  penginderaan  jauh Landsat  bertujuan  untuk  memperoleh  model  klasifikasi  lahan  sawah  secara  cepat.  Penelitian  ini menggunakan  input  citra  Landsat  (path/row  122/064)  multiwaktu  tahun  2017,  informasi  spasial lahan  baku  sawah 2017  skala  rinci (BIG)  dan  data hasil  suvei  lapangan. Penelitian dilaksanakan di salah  satu  sentra  produksi  beras  Jawa  Barat  yaitu  di  Kabupaten  Subang.  Metode  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  metode  ambang  batas  ( threshold )  terhadap  indeks  citra  Landsat  multi waktu. Sebagai referensi digunakan informasi spasial lahan sawah skala rinci yang dilengkapi dengan data  hasil  survei lapangan  menggunakan drone .  Pertama dilakukan koreksi  atmosfer  terhadap  citra Landsat menggunakan metode DOS, kemudian dilakukan transformasi ke beberapa indeks: Enhance vegetation  Index (EVI), Normal  Difference  Water  Index (NDWI),  and Normal  Difference  Bare  Index (NDBI).  Untuk  citra-citra  yang  berawan  maka  indeksnya  diisi  dengan  teknik  interpolasi  dari  nilai indeks  sebelum  dan  setelahnya.  Tahap  berikutnya  adalah  penghalusan  ( smoothing )  indeks  dan analisis  statistik  untuk  memperoleh  nilai  minimum,  maksimum,  rerata  ( mean ),  median,  kisaran (selisih Maksimum-minimum), EVI_tanam, EVI_panen, mean_tanam-panen, mean_veg, mean_generatif,  NDWI_tanam,  NDWI_panen,  NDBI_tanam,  dan  NDBI_panen.  Akurasi  klasifikasi dihitung dengan teknik confusion matrix (matrik kesalahan) menggunakan referensi informasi spasial skala  rinci.  Berdasarkan  analisis  dan  uji  akurasi  yang  telah  dilakukan  terhadap  beberapa  model, akurasi  yang  paling  tinggi  dihasilkan  oleh  model  ambang  batas  1,5 stdev .  Empat  parameter  indeks (EVI_min, EVI_Max, EVI_range, dan EVI_mean) dengan akurasi 86,56% dan nilai kappa 0,716.
Kata kunci: multi waktu, koreksi atmosfir, EVI, NDWI, NDBI
1   PENDAHULUAN
Data  statistik  menunjukkan  bahwa luas lahan sawah di Indonesia 7.741.224  ha,  57%  diantaranya  adalah sawah  irigasi  sedangkan  sisanya  37% sawah  tadah  hujan,  4%  sawah  pasang surut,  dan  2%  sawah  lebak.  Lahan sawah  irigasi  di  Indonesia  umumnya (sebagian  besar)  digunakan  untuk budidaya  tanaman  padi  (Badan  Pusat Statistik,  2015;  Direkrorat  Jenderal Prasarana dan Sarana Pertanian, 2012). Sementara  itu  data  Dinas  Pertanian Tanaman  Pangan  menunjukkan  bahwa luas  sawah  di  Kabupaten  Subang 84.570  Ha,  92%  (78.016  Ha)  adalah sawah irigasi dan 8% sisanya (6.554 Ha) sawah  tadah  hujan.  Sebaran  lahan sawah  tadah  hujan  di  Kabupaten Subang  70%nya  justru  ada  di  wilayah bagian  tengah  (Kecamatan  Pabuaran 2.088/2.176  Ha  (2.088  Ha  dari  2.176 Ha),  Cikaum  978/1.695  Ha,  Cibogo 963/1.201  Ha,  Cipeundeuy  352/1.173 Ha,
Patokbeusi 328/5.526 Ha,
Compreng  312/4.814  Ha,  dan  Kalijati 151/719 Ha) sementara sebagian sisanya ada di bagian selatan (Kecamatan  Ciater  580/660  Ha,  dan Cijambe  249/1.666  Ha).  (Badan  Pusat Data dan Analisa Pembangunan Provinsi Jawa Barat, 2015).
Lahan  sawah  dapat  dengan  mudah dikenali  pada  citra  optik  karena mempunyai  karakteristik  yang  berbeda dibandingkan dengan penggunaan lahan  lainnya.  Pada  citra  komposit
Landsat-8  kanal  6,5,4  misalnya  lahan sawah  yang  ditanami  padi  mudah dikenali berdasarkan kunci interpretasi, dimana  dapat  mempunyai  tiga  macam kenampakkan  yang  berbeda  tergantung kondisi/fase lahan sawah tersebut yaitu biru (dalam kondisi air/fase pengolahan tanah  sampai  tanam),  hijau  (setelah tanam/vegetatif) dan merah (panen/bera). (Parsa et al., 2011).
Salah  satu  kunci  interpretasi  yang penting  untuk  mengenali  adanya  lahan sawah di suatu daerah adalah identifikasi  tanaman  padi.  Tanaman padi  dikenali  di  dalam  analisis  citra satelit  melalui  fase  pertumbuhannya, yang  terdiri  atas:  fase  air  (pengolahan tanah/penggenangan),  fase  vegetatif, fase  malai/pengisian  butir,  fase  panen dan  fase  bera  (pasca  panen).  Dengan demikian sawah mempunyai kenampakan  yang  selalu  berubah-ubah (Wahyunto et al., 2004).
Penelitian  Parsa  et  al.  (2013)  yang menganalisis Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) Landsat multiwaktu rata-rata ( mean ), maksimum dan  minimum  yang  digabung  sebagai citra  komposit  R,G,B  ternyata  dapat memberikan  kenampakan  yang  kontras antara  tanaman  padi  dan  tanaman lainnya,  karena  pengaruh  yang  nyata dari  perbedaan  antara  nilai  NDVI maksimum dan minimum. Hasil identifikasi ini menunjukkan bahwa dari keempat  nilai  indeks  tersebut  ternyata nilai mean paling  nyata  pengaruhnya
untuk  pemetaan  lahan  tanaman  padi dibandingkan tiga indeks lainnya (minimum,  maksimum  dan range ). Penggabungan  empat  kriteria  nilai statistik  (NDVI)  multi-waktu  tersebut dapat  digunakan  untuk  pemetaan digital  lahan  sawah  (padi)  secara  cepat dengan ketelitian 87,4%.
Penelitian Chen J., et al. (2011) yang menggunakan  citra  Satelit  Lingkungan China  HJ-1A/B  (resolusi  spasial  30  m) dalam memantau areal budidaya padi di Provinsi  Guangdong  di  Cina  selatan. Karakteristik NDVI temporal padi sawah dianalisis  dalam  penelitian  ini  untuk memantau  perubahan  NDVI  lahan sawah. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Satelit Lingkungan China  HJ-1A/B  memiliki  potensi  besar dalam  pengembangan  sistem  operasi untuk memantau pertumbuhan tanaman padi di China Selatan. Penelitian  yang  menggunakan  citra MODIS dan Landsat 8 untuk memetakan  padi  di  Dataran  Panjin, Cina  Timur  Laut,  telah  menghasilkan peta  padi  sawah  Dataran  Panjin  pada resolusi  spasial  30  m  berdasarkan algoritma berbasis piksel dan fenologi di wilayah  dengan  padi  sawah  dan  lahan basah  yang  berdampingan.  Uji  validasi menunjukkan  keakuratan  yang  tinggi peta  padi  sawah.  Perbandingan  peta  ini dengan produk padi
lainnya menghasilkan  tingkat  konsistensi  yang tinggi  dan  mengungkapkan  bahwa  peta ini  memberikan  informasi  lebih  rinci mengenai  distribusi  sawah  karena resolusi  spasialnya  lebih  tinggi.  Peta padi  yang  dihasilkan  dievaluasi  dengan data  tanah in-situ dan  gambar Google Earth .  Perkiraan  keseluruhan  akurasi dan  koefisien  Kappa  masing-masing adalah 95% dan 0,90 (Zhou et al., 2016). Sementara  penelitian  Liu  et  al.  (2018) yang mengembangkan hubungan korelasi Land  Surface  Water  Index (LSWI)  citra  MODIS  dengan  penanaman padi    dan  sangat  efektif  untuk mendeteksi  penanaman  padi  dengan akurasi 84% dibandingkan data Unmanned Aerial Vehicle ( UAV).
Berdasarkan  uraian  tersebut  di atas, telah dilakukan penelitian klasifikasi lahan sawah berbasis fenologi tanaman  padi  yang  dicerminkan  oleh indeks  kehijauan  dari  citra  Landsat
multiwaktu. Tujuan penelitian ini adalah  untuk  menghasilkan  model klasifikasi  lahan  sawah  yang  ditanami padi pada skala menengah secara cepat. Penelitian ini diharapkan dapat menghasilkan  model  klasifikasi  lahan sawah  yang  ditanami  padi  secara  cepat guna  mendukung  operasional  kegiatan pemantauan  fase  padi  dengan  lebih akurat.
Kebaruan  penelitian  ini  adalah penggunaan Normalised Difference Water Index (NDWI)  dan Normalized  Difference Bare Index (NDBI) secara bersama-sama dengan Enhanced Vegetation Index (EVI) (Kontgis  et  al.,  2015;  Dong  et  al., 2016; Qin  et  al.,  2015;  Zhou  et  al.,  2016; Dirgahayu,  D.,  2016).  EVI  menonjolkan informasi  vegetasi,  sementara  NDWI menonjolkan  informasi  air  sedangkan NDBI  menonjolkan  informasi  tanah, sehingga penggabungan ketiganya diharapkan akan mengurangi percampuran/ overlaping antara  air, bera  dan  vegetasi  dan  meningkatkan akurasi  klasifikasi.  Sementara  pada penelitian sebelumnya hanya menggunakan  metode threshold tanpa memperhatikan  standar  deviasi  dari komposit nilai maksimum dan minimum NDVI multi waktu.
EVI = 2,5  × 𝜌 nir − 𝜌 red 𝜌 nir + 6 × 𝜌 nir − 7,5 × 𝜌 blue + 1 (1)
NDWI = (𝑅3 − 𝑅7)
(𝑅3 + 𝑅7) (2) NDBI = (𝑅6 − 𝑅5) (𝑅5 + 𝑅6) (3) 2   METODOLOGI 2.1  Objek Penelitian dan Data Penelitian
dilakukan dengan mengambil  objek  Kabupaten  Subang, Jawa Barat. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data optik Landsat- 8  mulai  8  Januari  hingga  26  Desember 2017  (Pusat  Teknologi  dan  Data Penginderaan  Jauh-LAPAN).  Selain  itu juga  digunakan  data  pendukung  yaitu lahan  baku  sawah  skala  rinci  (1:5.000) (BIG)  dan  data  hasil  survey  lapangan. Lokasi  penelitian  dilakukan  dengan mengambil  objek  wilayah  Kabupaten Subang, Jawa Barat.

## 2.2   Standarisasi data
Data  yang  diperoleh  terlebih  dulu dilakukan  standarisasi  dengan  koreksi atmosfir  menggunakan  metode  DOS ( Dark  Object  Subtraction) terhadap  seluruh data  sehingga  tidak  berpengaruh  pada nilai piksel.

## 2.3   Metode Penelitian
Metode  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  metode  analisis indeks  vegetasi  (EVI)  (Bridhikitti,  A.,  et al.,  2012)  yang  dikombinasikan  dengan indeks  air  (NDWI)  dan  indeks  bera (NDBI)  multiwaktu.  Pengolahan  data diawali  dengan  koreksi  atmosfir  citra Landsat-8 multi waktu kemudian dilakukan  pembuatan  indeks  meliputi indeks  vegetasi  (EVI),  indeks  air  (NDWI) dan  indeks  bera  (NDBI)  Qin,  et  al. (2015);
Gambar 2-1: Lokasi penelitian klasifikasi lahan sawah  berbasis  fenologi  tanaman padi,  Kabupaten  Subang-Jawa
Barat
Zhou,  et  al.  (2016);  Parsa,  et  al.  (2013)
yang dilanjutkan dengan analisis statistik,  pembuatan  citra  komposit indeks dan klasifikasi.
Data  indeks  sebagai  input  adalah data  tahun  2017  yang  terdiri  atas  23 data indeks dimana 17 data adalah hasil ekstrak  dari  citra  Landsat  dan  6  data indeks  hasil  interpolasi.  Interpolasi dilakukan untuk data-data yang banyak tertutup  awan,  dari  data  sebelum  dan setelahnya.  Jika  ada  tiga  tanggal  data yang  kosong  maka  interpolasi  tidak dilakukan.  Jika  ada  satu  data  yang kosong,  maka  interpolasinya  dilakukan dengan  merata-ratakan  nilai  sebelum dan setelahnya. Jika ada dua data yang kosong  maka  data  kedua  diisi  dengan (0,67  x  data  ke-1  +  0,33  x  data  ke-4) sedangkan  data  ketiga  diisi  dengan (0,33  x  data  ke-1  +  0,67  x  data  ke-4). Sementara itu sebelum analisis statistik, dilakukan smoothing terhadap  seluruh data  indeks  dengan  menggunakan metode window bergerak 3x3 (Dirgahayu et  al.  2014). Dengan  menggunakan kombinasi  beberapa  nilai  hasil  analisis statistik indeks vegetasi (EVI) kemudian dilakukan  klasifikasi  lahan  sawah/ tanaman padi. Model klasifikasi dibangun  dari  kombinasi  nilai  indeks EVI  (minimum,  maksimum,  range,  dan mean) sedangkan model lain menggunakan tambahan parameter
EVI_range.  Kedua  model  dijalankan dengan  1  dan  1,5  kali  standar  deviasi ( stdev ). Ketelitian klasifikasi diuji dengan referensi basis data lahan sawah skala rinci (Badan Informasi Geospasial,
2017),  sedangkan  akurasi  dihitung  dari 2.808.665 piksel data observasi
menggunakan confusion  matrix (matrik kesalahan) dan Kappa (Kushardono, D., 2017; Hestie, T. et al., 2017):
(4)
Overall Accuracy :
𝐴𝐶 = 𝑎 + 𝑑 𝑎 + 𝑏 + 𝑐 + 𝑑 (5)
Kappa:
𝜅 = ∑ 𝜋 𝑖𝑖 𝑙 𝑖=1 − ∑ 𝜋 𝑖+ 𝜋 +𝑖 𝑙 𝑖=1 1 − ∑ 𝜋 𝑖+ 𝜋 +𝑖 𝑙 𝑖=1 (6)
Gambar  2-2:  Diagram  Alir  Pelaksanaan Penelitian  Pengembangan  Metode Klasifikasi  Lahan  Sawah  Berbasis Indeks Citra Landsat Multiwaktu
Diagram  alir  pelaksanaan  penelitian disajikan pada Gambar 2-2.

## 3    HASIL PEMBAHASAN
Karakteristik tanaman padi khususnya  lahan  sawah  beririgasi dicirikan dengan perubahan kenampakan lahan sawah yang berubah sesuai dengan fase pengelolaan/ pertumbuhan  tanaman  padi,  dimana pada tahap persiapan tanam/ pengolahan tanah lahan akan digenangi, sedangkan  setelah  tanam  kehijauan tanaman akan meningkat sesuai dengan umur dan mencapai puncak ketika fase vegetatif,  untuk  kemudian  menurun selama  fase  pematangan  biji  hingga masa  panen  akan  menjadi  bera. Perubahan kenampakan tersebut sangat mudah  diamati  pada  citra  multiwaktu yaitu  melalui  pengamatan tingkat kehijauan tanaman yang dikenal sebagai  indeks  kehijauan.  Oleh  karena
itu penggunaan indeks vegetasi multiwaktu  (beberapa  musim  tanam) untuk klasifikasi lahan sawah diharapkan  menghasilkan  ketelitian yang  baik.  Indeks  vegetasi  yang digunakan  adalah Enhanced  Vegetation Index (EVI).  Analisis  statistik  ini menghasilkan 15  ‘kanal  baru’  yang terdiri  atas  nilai  minimum,  mean, maximum,  range  (maximum-minimum), posisi_minimum, posisi_maximum, EVI_tanam,  EVI_panen,  NDWI_tanam, NDWI_panen, NDBI_tanam, NDBI_panen, mean_tanam-panen,
mean_vegetatif,  mean_generatif.  Kanal- kanal  tersebut  dapat  dikombinasikan untuk  membentuk  citra  komposit  yang memberikan  kontras  yang  baik  antara tanaman  padi  dan  tanaman/penutup lahan  lain.  Gambar  3-1.  adalah  contoh citra  komposit  (a)  minimum,  maximum, range  dan  (b)  minimum,  maximum, range (max-min).
Mengingat ada beberapa  data  yang  berawan,  maka sebelum  analisis  statistik  dilakukan interpolasi  indeks  agar  grafik  fenologi untuk 1 tahun tidak terputus.
Beberapa  model  klasifikasi  yang digunakan dalam penelitian ini meliputi:
1. Model  klasifikasi  3  band  statistik (min, max, range (max-min),
2. Model  klasifikasi  4  band  statistik (min, max, range dan mean),
3. Model klasifikasi terbimbing maksimum  likelihold  model  1  (3 band  statistik  (min,  max,  range (max-min).
(a) (b)
Gambar  3-1:  Citra  komposit  (a)  minimum, maximum,  mean;  (b)  minimum, maximum, range (max-min)
Gambar  3-2:  Grafik  fenologi  tanaman  padi selama  1  tahun  di  Kabupaten Subang, (      perkiraan  awal  tanam dan     panen)
Penentuan threshold dilakukan melalui  tahapan  overlay  referensi  lahan baku  sawah  (LBS)  dengan  Citra  hasil analisis  statistik  EVI  Multi  waktu,  lalu dihitung statistiknya (minimum, maximum, median, mean, range).
(a) (b)
Gambar  3-3:  Hasil  klasifikasi  lahan  sawah Kabupaten  Subang  (a)  model-1
(EVI_min, max dan range (selisih  max-min));  (b)  model  2 (EVI_min,  max,  range  (selisih max-min) dan EVI_mean) dengan 1,0 stdev (a) (b)
Gambar  3-4:  Hasil  klasifikasi  lahan  sawah Kabupaten  Subang  (a)  model-1 (EVI_min,  max  dan  range  (selisih max-min));  (b)  model  2  (EVI_min, max, range (selisih max-min) dan EVI_mean) dengan 1,5 stdev
Gambar  3-5:  Peta  lahan  sawah  Kabupaten Subang hasil klasifikasi klasifikasi terbimbing
Nilai-nilai  statistik  itu  dijadikan  acuan untuk  menentukan threshold dalam model  dengan  menggunakan  acuan  1 dan 1,5 kali standar deviasi (stdev).
Hasil klasifikasi kedua model tersebut  disajikan  pada  Gambar  3-3, 3- 4, dan 3-5. Hasil klasifikasi diuji dengan basis data lahan baku sawah skala rinci dari  BIG  menggunakan  metode  matrik kesalahan yang hasilnya disajikan pada Tabel 3-1, sampai Tabel 3-5.
Tabel  3-1:  MATRIK  KESALAHAN  KLASIFIKASI
PADA  ALGORITHMA  KOMPOSIT EVI_MIN, EVI_MAX DAN EVI_RANGE (SELISIH MAX-MIN) 1 STDEV No  Kelas Sawah   Nonsawah 1. Sawah 692.077 26.913 2. Nonsawah 497.848 1.591.827 Overall Accuracy: 81.234%; Kappa: 0,60
Tabel  3-2:  MATRIK  KESALAHAN  KLASIFIKASI
PADA  ALGORITHMA  KOMPOSIT EVI_MIN,  EVI_MAX,  EVI_RANGE (SELISIH MAX-MIN) DAN EVI_MEAN 1 STDEV No Kelas Sawah Nonsawah 1.  Sawah 630.632 25.547 2.  Nonsawah 559.382 1.594.164 Overall Accuracy: 79,184; Kappa: 0,55 Tabel  3-3:  MATRIK  KESALAHAN  KLASIFIKASI PADA  ALGORITHMA  KOMPOSIT EVI_MIN, EVI_MAX DAN EVI_RANGE  (SELISIH  MAX-MIN) 1,5 STDEV No Kelas Sawah Nonsawah 1.  Sawah 856.294 49.324 2.  Nonsawah 333.631 1.569.416 Overall Accuracy: 86,365; Kappa: 0,71
Tabel  3-4:  MATRIK  KESALAHAN  KLASIFIKASI
PADA  ALGORITHMA  KOMPOSIT EVI_MIN,  EVI_MAX,  EVI_RANGE (SELISIH MAX-MIN) DAN EVI_MEAN 1,5 STDEV No Kelas Sawah Nonsawah 1.  Sawah 864.168 51.562 2.  Nonsawah 325.757 1.567.178 Overall Accuracy: 75,024%; Kappa: 0,72 Tabel  3-5:  MATRIK  KESALAHAN  KLASIFIKASI TERBIMBING No Kelas Sawah Nonsawah 1.  Sawah 611.164 234.116 2.  Nonsawah    578.768      1.384.680 Overall Accuracy: 71.059%; Kappa: 0,3
Berdasarkan  Tabel  3-6,  terlihat bahwa akurasi klasifikasi metode threshold indeks  lebih  baik  yang dicerminkan  oleh  akurasi  dan  nilai kappa  yang  cendrung  lebih  tinggi dibandingkan dengan metode klasifikasi terbimbing.  Jika  dibandingkan  metode threshol d ternyata penggunaan 4 parameter  relatif  akurasi  dan  nilai kappanya  lebih  tinggi  dibandingkan dengan 3 parameter.
Terbatas  pada  beberapa  analisis yang  telah  dilakukan  terlihat  bahwa model  klasifikasi  lahan  sawah  berbasis indeks citra Landsat multiwaktu dengan threshold 1,0 stdev ,  akurasi  terbaik dihasilkan dari metode-1 (EVI_min, max, range  (selisih  max-min)  dengan  akurasi 81,3%  dan  kappa  0,60  dibandingkan dengan  metode-2  (EVI_min,  max,  range (selisih  max-min)  dan  EVI_mean)  yang akurasinya  hanya  79,2%  dan  kappa 0,55.  Ketelitian  klasifikasi  1,5 stdev , akurasi terbaik dihasilkan dari metode-1 (EVI_min,  max  dan  range  (selisih  max- min))  dengan  akurasi  86,6%  dan  kappa 0,71.  Sementara  itu  metode  klasifikasi lain  yang  umum  digunakan  (klasifikasi terbimbing  dengan metode  maksimum
likelihood )  (Kushardono,  D.,  2017) memberikan ketelitian maksimum
71,06%  dan  kappa  0,38.  Hal  ini menunjukkan bahwa
perubahan threshold indeks  dari  1,0 stdev menjadi  1,5 stdev berpengaruh pada akurasi klasifikasi secara signifikan  (5-7,4%).  Jika  dibandingkan akurasi klasifikasi antara metode empat parameter  dan threshold 1,5 stdev dengan  metode  klasifikasi  terbimbing terlihat bahwa metode threshold menghasilkan  akurasi  yang  lebih  baik dengan perbedaan yang sangat significant (15,5%). Tingginya perbedaan akurasi metode threshold dengan metode klasifikasi terbimbing disebabkan  karena  banyaknya  muncul piksel-piksel  lahan  sawah  di  areal nonsawah (ladang, tegalan, dan tambak) sedangkan  di  area  hamparan  sawah juga  banyak  terkelaskan  menjadi  non sawah (Gambar 3-6).
Penambahan  parameter  indeks  air (NDWI)  dan  indeks  bera  (NDBI)  pada model  yang  awalnya  diharapkan  akan meningkatkan akurasi klasifikasi, ternyata  justru  menurunkan  akurasi walaupun tidak signifikan (0,16) menjadi 86,4% dan kappa 0,71.
(a)
(b)
Gambar  3-6:  Perbandingan  hasil  klasifikasi lahan  sawah  antara  metode klasifikasi  terbimbing  (a)  dan klasifikasi threshold 1,5 stdev (b) wilayah Kabupaten Subang.  Warna  kuning  lahan sawah, warna merah nonsawah Tabel 3-6: REKAPITULASI AKURASI KLASIFIKASI Metode Parameter stdev Akurasi (%) Kappa Threshold Indeks EVI_min, max, range 1,0 81,316 0,596 1,5 86,365 0,712 EVI_min, max, range, mean 1,0 79,184 0,547 1,5 86,566 0,716 EVI_min, max, range, mean, NDWI, NDBI 1,5 86,405 0,712 Klasifikasi terbimbing - 71.059 0,384
Pengecekan pada lahan sawah yang tidak  terkelaskan  pada  hasil-hasil klasifikasi  menunjukkan  bahwa  ada nilai statistik piksel yang tidak mencerminkan  fase  awal  tanam  padi, misalnya EVI_min mencapai 0,2; hal ini dapat  disebabkan  karena  awal  tanam tidak terdeteksi pada seluruh data yang digunakan  atau  lahan  sawah  tidak sedang ditanami padi.
Untuk dapat menjawab hal ini perlu dilakukan  penelitian  lain  yang  lebih mendalam.  Jika  hasil  model  pemetaan berbasis threshold indeks  EVI  ini dibandingkan  dengan  metode  berbasis NDVI  pada  penelitian  sebelumnya (Parsa,  et  al.,  2013)  ternyata  akurasi model  ini  sedikit  lebih  rendah  tetapi tidak  cukup  signifikan  (0,9%),  hal  ini menunjukkan  bahwa  model  ini  masih dapat  dianggap  cukup  baik.  Walaupun demikian  model  ini  masih  perlu dibuktikan lebih jauh dengan melakukan validasi di tempat lain.

## 4 KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan pembahasan yang telah disajikan tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa metode klasifikasi berbasis nilai threshold menggunakan parameter indeks  EVI,  NDWI,  dan  NDBI  citra Landsat  multi  waktu  ini  cukup  baik untuk  klasifikasi  lahan  sawah.  Model klasifikasi  lahan  sawah  terbaik  adalah model yang menggunakan empat parameter  indeks  yaitu  (EVI_min,  max, range,  dan  mean)  dengan  1,5  standar deviasi ( stdev ). Langkah yang diperlukan untuk  memperbaiki  model  ini  kedepan. adalah  dengan  melakukan  verifikasi, validasi  dan  pengujian  model  di  daerah lain  yang  lebih  luas dan  bervariasi  baik dari  sisi  keragaman  lahan  sawahnya maupun dari sisi karakter geografisnya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian didanai oleh Kementerian Riset,  Teknologi,  dan  Perguruan  Tinggi dengan  Program  Insentif  Riset  Sistem Inovasi  Nasional  Gelombang  I  Tahun Anggaran 2018 Nomor 11/INS-
1/PPK/E4/2018.  Kami  berterima  kasih kepada  Dr.  Ir.  Dony  Kushardono, M.Eng.  atas  saran  maupun  masukan yang baik dalam penulisan naskah ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Badan  Informasi  Geospasial.  (2017)
Kick  Off  Meeting  Verifikasi  Lahan Sawah . Diunduh
dar i http://www.big.go.id/berita- surta/show/  [25 Januari 2018]
Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  dan Kementerian Pertanian.
(2015).
Pedoman  Pengumpulan  Data  Statistik Pertanian (SP) Tanaman Pangan 2015 . Jakarta: Badan Pusat Statistik Republik Indonesia.
Bridhikitti,  A. & Overcamp,  T.J.  (2012). Estimation  of  Southeast  Asian  Rice Paddy Areas with Different Ecosystems from Moderate- Resolution Satellite Imagery. Agriculture, Ecosystems and
Environment , 113-120.
Chen,  J.,  Huang,  J.  &  Hu  J.  (2011). Mapping  Rice  Planting  Areas  in Southern  China  using  The  China Environment Satellite Data. Mathematical and Computer Modelling Number 54 , 1037-1043.
Direkrorat  Jenderal  Prasarana  dan
Sarana Pertanian. (2012).
Pengelolaan  Data  Lahan  Sawah,  Alat dan  Mesin  Pertanian,  dan  Jaringan Irigasi. Pertemuan  Tahunan  Forum Komunikasi  Statistik  dan  Sistem Informasi  Pertanian ,  6-8  April  2016. Solo.
Dirgahayu,  D.,  Noviar,  H.  &  Anwar,  S. (2014). Model Pertumbuhan Tanaman Padi Di Pulau Sumatera Menggunakan  Data  EVI  MODIS
Multi-temporal. Seminar  Nasional Penginderaan  Jauh,  21  April  2014 . IPB  International  Convention  Center. Bogor.
Dirgahayu,  D.,  (2016).  The  New  Method for Detecting Early Planting and Bare Land  Condition  in  Paddy  Field  by Using  Vegetation-Bare-Water  Index. The  2 nd International  Conference  of Indonesian  Society  for  a  Better Govermance , 331-342.
Dong,  J.,  Xiao,  X.,  Menarguez,  M.A., Zhang,  G.,  Qin,  Y.,  Thau,  D.,  … Moore,  B.  III.  (2016).  Mapping  Paddy Rice  Planting  Area  in  Northeastern Asia With Landsat 8 Images,
Fenologi-Based  Algorithm  and  Google Earth  Engine. Remote  Sensing  of Environment 185 , 142-154.
Hestie,  T.,  Tibshirani,  R.  &  Fridman,  J.
(2017). The  Elements  of  Statistical Learning  Data  Mining,  Inference,  and Prediction .  Second  Edition.  Stanford,
California: Springer.
Kushardono,  D.,  (2017). Klasifikasi Digital  Pada  Penginderaan  Jauh (Cetakan 1). Bogor: IPB Pres.
Liu,  W.,  Dong,  J.,  Xiang,  K.,  Wang,  S., Han,  W.  &  Yuan,  W.  (2018).  A  sub- pixel  method  for  estimating  planting fraction  of  paddy  rice  in  Northeast China.
Remote Sensing
of
Environment Journal 205 , 305-314.
Parsa, IM., Surlan, Sutanto, A., Budoyo, S. &
Gultom, N. (2011). Pengembangan  Model  Pemanfaatan Data  Inderaja  untuk  Pengelolaan
Sumberdaya  Lahan  Dalam  Rangka Mendukung
Ketahanan Pangan.
Laporan  Teknis  Kegiatan  Penelitian. Pusat  Pemanfaatan  Penginderaan Jauh . Jakarta
Parsa,  IM.  &  Dirgahayu,  D.  (2013). Multi-temporal  Vegetation  Index  of Landsat  Image  Analysis  for  Paddy Field  Quick  Mapping  (Rice  Crop), Case Study of Tanggamus, Lampung. Internasional  Journal  of  Remote Sensing  and  Earth  Sciences.  National Institute  of  Aeronotics  and  Space  of Indonesia , 19-24.
Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh,  Lembaga  Penerbangan  dan Antariksa  Nasional.  Diunduh dar i http:// www://bdpjn- catalog.lapan.go.id/catalog/index.php Qin,  Y.,  Xiao,  X.,  Dong,  J.,  Zhou,  Y., Zhu,  Z.,  Zhang,  G., …  Li,  X.  (2015). Mapping  paddy  rice  planting  area  in cold temperate climate region through analysis  of  time  series  Landsat  8 (OLI),  Landsat  7  (ETM+)  and  MODIS Imagery . ISPRS Journal of Photogrammetry  and  Remote  Sensing 105 (2015), 220-233. Wahyunto,  Murdiyati,  S.R.  &  Ritung,  S. (2004). Aplikasi Teknologi Penginderaan Jauh dan Uji Validasinya untuk Deteksi Penyebaran Lahan Sawah dan
Penggunaan  Lahan/Penutup  Lahan. Informatika  Pertanian  Vol  13 ,  745- 769.
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.