## © 2020 Program Studi Geografi Universitas Muhammadiyah Gorontalo

## JURNAL SAINS INFORMASI GEOGRAFI [JSIG]
Volume 3 Nomor 1, Mei 2020                                                                                            ISSN 2614-1671
PENGEMBANGAN ALGORITMA IDENTIFIKASI SAWAH PADI BERDASARKAN SPEKTRA FASE PADI (STUDI KASUS: LAMPUNG SELATAN)
Paddy Field Identification Algorithm Development Using Spectral Value of Paddy Field (Case Study: South Lampung)
Zulfikar Adlan Nadzir 1,2 , Nirmawana Simarmata 1,2 , Aliffia 1
1 Program Studi Teknik Geomatika, Institut Teknologi Sumatera, Lampung, Indonesia
2 Pusat Penelitian Informasi Geospasial, Institut Teknologi Sumatera, Lampung, Indonesia Email Korespondensi: zulfikar.nadzir@gt.itera.ac.id
DOI: http://dx.doi.org/10.31314/jsig.v3i1.537
Abstract - Paddy is the staple of Indonesian people. As stated by FAO in 2004, rice, the finished product of  paddy,  is  indeed  the  principal  source  of  many  of  the  third-world  countries.  Hence,  to  gauge  the readiness level of a country, one of the parameters is called food security of said country source of food. Yet, assessing  food  security of  a country is not  easy, since much of  the fields need to  be surveyed and counted. This labor-heavy process is nowadays substituted by the usage of remote sensing  technology, where one can use a single satellite image to assess the extent of rice fields of one province, or in some case with very-high resolution image, the extent of one regency (kabupaten in Bahasa Indonesia). Kuenzer and Knauer in 2012 has reviewed the usage of remote sensing to identify the rice field, starting from the infancy of remote sensing. One of the main conclusions of above paper is that the process of identifying rice  field  by  means  of  the  rice field’s  growing  progress  needs  sharpening.  Several  locations  in  South Lampung are used to compute a time-dynamic model of rice field spectral signature. This methodology is resulted in a preliminary algorithm of identifying rice field using its growth phases spectral signature, which  comes  from  the  results  of  widely-used  NDVI,  SAVI,  EVI  and  LAI  algorithm.  This  result  is subsequently followed by a field campaign.

## Keywords: paddy field, identification algorithm, growth phase
Abstrak – Padi merupakan salah satu sumber makanan utama bagi masyarakat Indonesia. Padi dalam siklus hidupnya mempunyai beberapa fase yang dalam konteks penginderaan jauh memiliki karakteristik kurva hamburan yang berbeda-beda, sehingga diperlukan sebuah proses identifikasi dan pengembangan algoritma identifikasi padi yang memperhatikan kurva-kurva hamburan dari setiap fase padi yang ada. Penelitian ini menggunakan algoritma yang sudah umum dipakai oleh kalangan peneliti di bidang vegetasi penginderaan jauh yaitu NDVI ( Normalized Difference Vegetation Index ), EVI ( Enhanced Vegetation Index ), SAVI ( Soil Adjusted  Vegetation  Index )  dan  LAI  ( Leaf  Area  Index )  sebagai  penanda  awal  dari  lokasi  vegetasi  di Lampung Selatan. Setelah itu lokasi tersebut di-verifikasi dengan survei lapangan untuk mendapatkan letak sebenarnya dari lahan sawah beserta umur/fase dari sawah tersebut. Dari informasi hasil algoritma dan fase padi di lapangan, dibangun sebuah algoritma awalan (preliminary algorithm) identifikasi lokasi sawah padi. Dengan  adanya  usaha  proses  pengembangan  algoritma  identifikasi  padi  ini,  penelitian  ini  dapat menentukan  lokasi-lokasi  sawah  padi  berdasarkan  fase-fasenya.  Dari  lokasi-lokasi  ini  didukung  dan ditambah dengan proses validasi lapangan, didapatkan tingkat kebenaran dari identifikasi.
Kata kunci: padi; algoritma identifikasi; fase tumbuh

## PENDAHULUAN
Padi dan keluarganya merupakan salah satu komoditi persawahan pangan yang utama bagi penduduk  Indonesia.  Sebagian  besar  penduduk  Indonesia  menggunakan  nasi  sebagai  pemenuh gizi  dan  karbohidrat  utama,  selain  sagu  bagi  penduduk  Indonesia  bagian  timur.  Beras,  yang merupakan  padi  yang  sudah  dipanen,  adalah  makanan  utama  bagi  banyak  masyarakat  dunia ketiga, sesuai dengan FAO pada tahun 2004. Pentingnya beras bagi kehidupan manusia dunia ini dicerminkan  dengan  jumlah  panen  padi  dalam  skala  global,  yang  mencapai  720  juta  ton  padi, dimana 90% nya dipanen dari daerah Asia, sesuai dengan  Kuenzer & Knauer pada tahun 2013. Maka  dari  itu,  salah  satu  indicator  bisa  bertahannya  sebuah negara  adalah  dengan  menghitung tingkat ketahanan pangan ( food security ) dari sumber makanan negara tersebut. Hanya saja, salah satu masalah utama dari pertanian beras adalah ketidak pastian dari hasil panen, membuat level ketahanan pangan turun seiring dengan berjalannya waktu. Turunnya produksi beras ini sangat timpang apabila dibandingkan dengan tingkat konsumsi beras yang selalu naik, seiring dengan naiknya populasi dunia yang mencapai 9 milyar manusia pada tahun 2050. Untuk menanggulangi masalah  ketahanan  pangan  ini,  metode-metode  penanaman  yang  baru  dan  penanaman  lahan sawah  padi  yang baru  merupakan  solusi  utama  (Sakamoto,  Cao Van, Kotera,  Nguyen  Duy, & Yokozawa, 2009). Hanya saja, berkurangnya lahan subur yang tersedia dan juga berkurangnya ketersediaan  air  irigasi  membuat  tingkat  ketahan  pangan  menjadi  semakin  terganggu,  sesuai dengan Gregory, Ingram, & Brklacich pada tahun 2005.
Sawah  adalah  sebuah  tipe  penggunaan  lahan  yang  dalam  pengelolaannya  memerlukan genangan air. Oleh karena itu, sawah akan selalu memiliki permukaan datar atau yang didatarkan dan dibatas  oleh  pematang  untuk  menahan  genangan  air. Lebih  lanjut,  berdasarkan  sumber  air yang digunakan dan keadaan genangannya, sawah dapat dibedakan menjadi 4 jenis yaitu (Sofyan, Wahyunto, Agus, & Hidayat, 2007): 1) Sawah irigasi, yaitu sawah yang sumber airnya berasal dari  tempat  lain  melalui  saluran-saluran  yang  sengaja  dibuat  untuk  itu.  Dibedakan  atas  sawah irigasi  teknis, setengah teknis dan sawah irigasi sederhana; 2) Sawah tadah hujan, yaitu sawah yang sumber airnya tergantung atau berasal dari curah hujan tanpa adanya bangunan-bangunan irigasi permanen. Umumnya terdapat pada wilayah yang posisinya lebih tinggi dari sawah irigasi atau  sawah  lainnya  sehingga  tidak  memungkinkan  terjangkau  oleh  pengairan.  Waktu  tanam sangat  tergantung  kepada  datangnya  musim  hujan;  3)  Sawah  pasang  surut,  yaitu  sawah  yang irigasinya tergantung pada gerakan pasang dan surut serta letaknya di wilayah datar tidak jauh dari laut. Sumber airnya berasal dari air sungai yang karena adanya pengaruh pasang dan surut air dimanfaatkan untuk mengairi melalui saluran irigasi dan drainase; 4) Sawah lebak, yaitu awah yang diusahakan didaerah rawa memanfaatkan naik turunnya permukaan air rawa secara alami, sehingga dalam sistem sawah lebak tidak dijumpai sistem saluran air.
Tanaman padi ( Oryza sativa L .) merupakan tanaman semusim dengan morfologi berbatang bulat dan berongga yang disebut jerami. Daunnya memanjang dengan ruas searah batang daun. Pada  batang utama  dan  anakan membentuk  rumpun  pada  fase  vegetatif  dan  membentuk malai pada  fase  generatif.  Air  dibutuhkan  tanaman  padi  untuk  pembentukan  karbohidrat  di  daun, menjaga  hidrasi  protoplasma,  pengangkutan  dan  mentranslokasikan  makanan  serta  unsur  hara dan  mineral.  Air  sangat  dibutuhkan  untuk  perkecambahan  biji.  Pengisapan  air  merupakan kebutuhan biji untuk berlangsungnya kegiatan-kegiatan di dalam biji (Kartasapoetra & Sutedjo, 1988).
Fase  –  Fase  Pertumbuhan  Tiga  fase  pertumbuhan  tanaman  padi  berdasarkan  (Arafah, 2009),  diklasifikasikan  sebagai  berikut:  1)  Vegetatif  (awal  pertumbuhan  sampai  pembentukan malai); 2) Reproduktif (pembentukan malai sampai pembungaan); 3) Pematangan (pembungaan sampai gabah matang). Keseluruhan organ tanaman padi terdiri dari dua kelompok, yakni organ vegetatif  dan  organ  generatif  (reproduktif).  Bagian-bagian  vegetatif  meliputi  akar,  batang  dan daun, sedangkan bagian generatif terdiri dari malai, gabah dan bunga. Dari sejak berkecambah sampai  panen,  tanaman  padi  memerlukan  3-6  bulan,  yang  seluruhnya  terdiri  dari  dua  stadia pertumbuhan,  yakni  vegetatif  dan  generatif.  Fase  reproduktif  selanjutnya  terdiri  dari  dua,  pra berbunga dan pasca berbunga, periode pasca-berbunga disebut juga sebagai periode pemasakan. (Yoshida, 1981) membagi pertumbuhan padi menjadi 3 bagian yakni fase vegetatif, reproduktif, dan pemasakan. Fase vegetatif meliputi pertumbuhan  tanaman dari mulai berkecambah sampai dengan inisiasi primordia malai: fase reproduktif dimulai dari inisiasi primordia malai sampai
berbunga  ( heading )  dan  pemasakan  dimulai  dari  berbunga  sampai  masak  panen.  Untuk  suatu varietas  berumur  120 hari  yang  ditanam di  daerah  tropik,  maka vase  vegetatif  memerlukan  60 hari,  fase  reproduktif  30  hari,  dan  fase  pemasakan  30  hari.  Stadia  reproduktif  ditandai  dengan memanjangnya  ruas  teratas  pada  batang,  yang  sebelumnya  tertumpuk  rapat  dekat  permukaan tanah. Gambar 1 menunjukkan fase pertumbuhan padi.
Penginderaan  jauh  merupakan  salah  satu  teknologi  masa  kini  yang  dapat  melakukan pemeriksaan terhadap sebuah lokasi tanpa harus melakukan survei langsung ke lokasi tersebut. Metode penginderaan jauh dapat digunakan sebagai salah satu metode yang cepat dalam tataran waktu dan mendapatkan hasil yang dapat dipercaya ( reliable ) di berbagai bidang, salah satunya berkenaan  dengan  system  agrikultur  padi.  Sudah  banyak  peneliti  yang  mengajukan  dan membahas tentang sistem pengawasan agrikultur padi ini, salah satunya adalah Le Toan, et al., pada tahun 1997 dan Hatfield, Gitelson, Schepers, & Walthall pada tahun 2008. Dalam beberapa penelitian  tersebut,  disebutkan  beberapa  fungsi  metode  penginderaan  jauh  dalam  pengawasan padi, salah satunya yaitu pada pemetaan dan  pengawasan dari lahan pertanian padi itu sendiri, pengawasan terhadap kesehatan dan tingkat pertumbuhan dari padi (yang dimanifestasikan dalam identifikasi fase-fase padi), serta prediksi dan perhitungan perkiraan panen padi per hektar sesuai data dan kondisi yang ada. Berangkat dari fungsi-fungsi penginderaan jauh tersebut, selanjutnya dihasilkan sebuah sistem informasi geografis (SIG) dan juga data-data pendukung lainnya, yang mana dapat menjadi dasar utama dan referensi dalam menyokong sistem manajemen persawahan, manajemen  irigasi  yang  berkelanjutan  dan  dalam  proses  pengambilan  keputusan  di  bidang manajemen pangan. Kombinasi hasil dan visualisasi serta aplikasi di atas sudah dijabarkan dalam McVicar  di  tahun  2005.  Hanya  saja,  proses  identifikasi  dari  tingkat  pertumbuhan  padi menggunakan metode penginderaan jauh, yang dicirikan dengan progress fase padi masihlah jauh dari  kata  sempurna,  sehingga  perlu  adanya  sebuah  usaha  nyata  dalam  meneliti  dan mengembangkan  algoritma  yang  lebih  sesuai  untuk  melakukan  proses  identifikasi  padi  secara berkesinambungan dan secara kontinu.
Seperti yang sudah dijabarkan di atas, daerah Asia merupakan penghasil padi terbanyak di dunia dengan jumlah 90% dari total produksi padi. Lokasi Indonesia yang berada di sekitar garis khatulistiwa dan juga mempunyai iklim tropik membuat padi dapat tumbuh secara sehat dan luas. Provinsi Lampung merupakan salah satu sentra produksi padi di Indonesia yang memiliki potensi untuk memajukan pembangunan ekonomi dengan meningkatkan produktivitas padi, dikarenakan pertanian  measih  menjadi  penyerap  tenaga  kerja  terbesar,  mencapai  36,52%  angkatan  kerja Indonesia,  diambil  dari  data  BPS di  tahun  2011.  Produk  Domestik  Bruto  Indonesia  pun masih dipengaruhi oleh hasil pertanian, mencapai 14,7% dari total PDB Indonesia pada tahun 2011. Di Provinsi  Lampung,  terdapat  luas  areal  yang  besar  dan  produksi  yang  cukup  tinggi,  membuat Lampung mendapat julukan ‘lumbung padi Indonesia’ dan segala usaha memajukan pertanian di Lampung akan dapat mengangkat perekonomian Lampung pada umumnya.
Gambar 1. Fase pertumbuhan padi (Sumber: (Kuenzer & Knauer, 2013))
Hanya saja, di Provinsi Lampung data tepat dan akurat tentang lokasi pertanian padi masih sangatlah kurang, sehingga peluang adanya pengalihan fungsi lahan dari lahan pertanian pangan menjadi pemukiman ataupun industri masih sangat besar. Selain itu, luas panen per hektar dari lahan pertanian padi masih sangat beragam dan belum ada nilai yang pasti dan eksak. Maka dari itu,  penelitian  ini  melakukan  pengembangan  algoritma  dengan  memperhatikan  fase-fase  padi yang ada, sebagai usaha awal dalam menentukan luas sawah padi di Lampung yang lebih pasti dan dapat dipertanggung jawabkan.

## METODE DAN DATA Lokasi Penelitian
Dalam  melakukan  penelitian  penghitungan  algoritma  identifikasi  padi  ini,  lokasi  yang dipilih  adalah  Kabupaten  Lampung  Selatan.  Secara  geografis  Kabupaten  Lampung  Selatan  ini berada pada koordinat 5,734707° LS 105,593625° BT. Dalam sistem proyeksi koordinat UTM ( Universal  Transverse  Mercator ),  wilayah  Kabupaten  Lampung Selatan  terletak  pada  zona  48 Selatan (48S). Lokasi Kabupaten Lampung Selatan ini tergambar pada  Gambar 1 di bawah ini yang diambil dari citra satelit SPOT-6/7. Pemilihan lokasi ini dikarenakan luasnya persawahan padi di Lampung Selatan, mencapai 65 ribu hektar (BPS, 2014).
Penelitian  ini  menggunakan  dua  citra  satelit  SPOT  6/7,  yang  merupakan  sistem  satelit observasi bumi yang mencitra secara optis dengan resolusi tinggi dan diopersikan di luar angkasa. Sistem  satelit  SPOT  terdiri  dari serangkaian  satelit  dan  stasiun  pengontrol  denga  cangkupan kepentingan yaitu, kontrol dan pemograman satelit, produksi citra, dan distribusinya. SPOT yang merupakan  singkatan  dari Satellite  Pour  l’Observtion  de  la  Terre dijalankan  oleh  Spot  Image yang  terletak  di  Prancis.  Satelit  ini  menghasilkan  data  citra  satelit  dalam  moda  pankromatik dengan  resolusi  spasial  1.5  meter  yang  terdiri  dari  1  band  (band  pankromatik)  serta  data  citra satelit dalam moda multispektral dengan resolusi spasial 6 meter yang terdiri dari 4 band (band merah, band hijau, band biru, dan band inframerah dekat).  Berikut merupakan keterangan dari citra satelit SPOT 6/7 yang digunakan, tertera pada Tabel 1.
Gambar 2. Gambaran lokasi penelitian (Sumber: Citra Satelit SPOT 6/7, 2018)
Tabel 1. Keterangan dari citra satelit SPOT 6/7 yang digunakan dalam penelitian.
No Satelit Mode Akuisisi Tanggal Sumber 1 SPOT-7 Multispektral 7 Maret 2018 LAPAN 2 SPOT-7 Multispektral 1 September 2018 LAPAN

## Tahapan Penelitian
Penelitian ini adalah penelitian kuantitatif yang memanfaatkan data spektral dari lokasi yang  ada  di  beberapa  titik  di  area  penelitian  sebagai  dasar  dalam  perhitungan  algoritma  awal ídentifikasi  sawah  padi  menggunakan  citra  satelit.  Tahapan  pertama  dari  penelitian  ini  adalah pemrosesan awal yaitu koreksi geometrik menggunakan proses rektifikasi citra ke peta ( image to map ) dan radiometrik agar nilai yang tersimpan pada setiap piksel di citra satelit sesuai dengan keadaan  nyata,  yaitu  TOA  ( Top  of  the  Atmosphere ) Reflectance. Tahapan  ini  dilanjutkan  oleh tahapan  yang kedua, yaitu  identifikasi  awal  lokasi-lokasi  sawah  padi  menggunakan  algoritma- algoritma  yang  jamak  digunakan  dalam  proses  identifikasi  vegetasi.  Tahapan  kedua  ini menggunakan  NDVI  ( Normalized  Digital  Vegetation  Index ),  SAVI  ( Soil  Adjusted  Vegetation Index ),  LAI  ( Leaf  Area  Index )  dan  EVI  ( enhanced  Vegetation  Index ).  NDVI  adalah  sebuah algoritma yang mengutilisasi kanal gelombang inframerah dekat (NIR) dan gelombang terdekat ( visible ) warma merah ( Red ). Rumus dari algoritma NDVI ini dijabarkan di Rumus (1) di bawah ini (Tucker, 1979).
NDVI = (NIR − Red) (NIR + Red) (1)
Selanjutnya, SAVI adalah sebuah algoritma yang dikembangkan sebagai pengganti NDVI yang memasukkan  faktor  kecerahan  dari  permukaan  tanah  sehingga  hasil  identifikasi  terbebas  dari cerah  atau  gelapnya  sebuah  permukaan  tanah  tempat  vegetasi  tersebut  berada.  Rumus  dari algoritma SAVI terdapat pada Rumus (2), dengan tambahan L yaitu sebuah konstanta pengubah kanopi dengan nilai sebesar 0,5 (Huete, 1988).
SAVI = (1 + L)(NIR − Red) (NIR + Red + L)
(2)
Algoritma ketiga yang digunakan adalah algoritma bernama LAI, sebuah penanda relasi antara besar area daun dengan area di sekitar daun tersebut. Menurut  (Risdiyanto & Setiawan, 2007), rumus dari LAI adalah sebagai berikut, di Rumus (3), dengan I adalah radiasi pada lapisan dengan ketinggian tertentu dalam kanopi, I 0 adalah radiasi di permukaan kanopi dan k sebagai koefisien pemadaman yang berkisar antara 0,3 sampai 1,0.
LAI = ((Ln I I 0 ) (−k)) ⁄ (3)
Keempat, algoritma yang digunakan adalah EVI, yang merupakan sebuah algoritma identifikasi vegetasi  yang  khusus  dirancang untuk  mengedepankan  sinyal  vegetasi  dengan  sesitivitas  lebih baik  di  area  dengan  konsentrasi  biomassa  tinggi  melalui  pemisahan  sinyal  kanopi  dan pengurangan  pengaruh  atmosfer.  Algoritma  ini  menggunakan  dua  kanal  yaitu  kanal  NIR  dan kanal Merah, seperti tertulis pada Rumus (4) (Huete, et al., 2002)
EVI2 = 2.5 ∗ ((NIR − Red (NIR + 2.4 ∗ Red + 1)) ⁄ (4)
Keempat algoritma tersebut dijalankan pada dua citra satelit SPOT-7 untuk mendapatkan
identifikasi awal lokasi vegetasi, dalam hal ini adalah sawah padi. Tahapan ketiga dari penelitian ini adalah proses terjun ke lapangan untuk mengetahui kebenaran fase-fase padi yang terekam pada citra satelit SPOT- 7, sekaligus sebagai perekaman data lokasi dari sawah padi di Kabupaten Lampung Selatan.  Setelah itu, proses  dilanjutkan  dengan  perhitungan  algoritma  identifikasi  padi  berdasarkan  fase  padi,  di  mana  fase vegetatif diberi nilai 1, fase reproduktif diberi nilai 2 dan fase pematangan diberi nilai 3. Pemberian nilai ini  dijadikan  dasar  dalam  perhitungan  algoritma  identifikasi  sesuai  dengan  sawah  padi,  yaitu  dengan menggunakan  metode  regresi  linier  untuk  mendapatkan  rumus  dari  nilai-nilai  identifikasi  dari  algoritma awal (NDVI. SAVI, LAI dan EVI) yang disesuaikan dengan parameterisasi model dari (Passaro, Nadzir, &  Quartly,  2018).  Model  linier  dari  hasil  perhitungan  inilah  yang  digunakan  sebagai  algoritma  awal identifikasi  sawah  padi  berdasarkan  spektra  dari  setiap  fasenya.  Terakhir,  dilakukan  analisis  statistika singkat mengenai algoritma yang dihasilkan, sebagai indikasi kebenaran dari algoritma awal identifikasi sawah padi berdasarkan spektra fase tersebut.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pre-Processing (Koreksi Geometrik dan Radiometrik)
Proses  koreksi  geometrik  telah  dilakukan  menggunakan  data  Peta  RBI  (Rupa  Bumi  Indonesia) (Badan  Informasi  Geospasial,  2017)  menggunakan  lima  titik  GCP  ( Ground  Control  Points )  yang menghasilkan tingkat akurasi sebesar 0,3 piksel, yang mana sebesar 1,8 meter. Nilai ini masih masuk ke dalam  toleransi  nilai  koreksi  geometrik  yaitu  1  piksel  atau  6  meter  pada  (Nadzir,  Jaelani,  &  Sulaiman, 2016).
Proses selanjutnya yang dilakukan adalah koreksi radiometrik untuk menghilangkan efek atmosfer, sehingga  didapatkan  nilai  reflektan  di  puncak  atmosfer  ( top  of  atmosphere )  sebagai  hasil  dari  koreksi radiometrik  tersebut.  Data  lalu  melalui  proses  penghilangan  ( masking )  awan  dan  badan  air  khususnya lautan agar tidak mengganggu proses identifikasi selanjutnya.

## Identifikasi Awal menggunakan NDVI, SAVI, LAI dan EVI dan Penentuan Lokasi Survei
Setelah melalui tahap pre-processing , data lalu diolah menggunakan algoritma NDVI di Rumus (1) yang mendapatkan nilai di antara -1 sampai 1 dengan nilai kisaran umum di vegetasi hijau yaitu 0,2 sampai 0,8. Nilai indeks NDVI yang didapat memiliki rata-rata sebesar 0,199. Histogram dan Peta di Gambar 3(a), Gambar 3(b) dan Gambar 3(c) menunjukkan bahwa nilai NDVI dominan pada wilayah Lampung Selatan pada Maret 2018 dan September 2018 adalah 0,2 sampai 0,4 yang mana dapat diartikan bahwa pada waktu tersebut  masih  banyak  lahan  vegetasi  hijau  yang  tidak  terlalu  lebat  di  area  Lampung  Selatan.  Kedua, dilanjutkan dengan melakukan perhitungan menggunakan algoritma SAVI di Rumus (2) dengan kisaran nilai pada -0,07 sampai 0,08 dengan nilai rerata pada citra satelit SPOT-7 area Lampung Selatan di bulan Maret 2018 dan September 2018 yaitu 0,007. Pada Gambar 4(a), Gambar 4(b) dan Gambar 4(c) terlihat bahwa konsentrasi data ada pada kisaran yang sangat kecil yaitu antara 0,00 sampai 0,01. Hal ini terjadi dikarenakan adanya kecenderungan dari hasil algoritma SAVI untuk menjadi sensitif terhadap perubahan kanopi tanpa terpengaruh oleh cerah atau gelapnya permukaan tanah. Ketiga, menggunakan algoritma LAI dari Rumus (3) didapatkan nilai yang  lebih kecil rentangnya, yaitu dari  -0,23 sampai 0,82 dengan rerata sebesar  -0,09.  Hal  ini  ditunjukkan  dari  Gambar  5(a),  Gambar  5(b)  dan  Gambar  5(c).  Selanjutnya, menggunakan indeks keempat yaitu EVI dari Rumus (4) yang akan memiliki rentang antara  -1 sampai 1, didapatkan  hasil  rerata  0,006.  Hasil  ini  adalah  hasil  koreksi  dari  hasil  algoritma  NDVI  yang  berkurang akibat  kandungan  aerosol  atmosfer  dan  digunakan  sebagai  hasil  yang  lebih  tajam  dibandingkan  dengan NDVI dengan mengalikan 2,5 lalu dibagi dengan 2,4 ditambah 1 untuk koreksi kanopi, sebagai pengganti nilai L pada rumus SAVI di Rumus (2). Gambar 6(a), Gambar 6(b) dan Gambar 6(c) yang menunjukkan hasil EVI memperlihatkan bahwa hasil EVI lebih halus secara visual daripada nilai NDVI, SAVI dan LAI. Selain itu, interval yang kecil membuat EVI sangat sensitif terhadap perubahan kecil pada kanopi vegetasi hijau, yang sangat relevan dengan perubahan nilai spektral dari setiap fase-fase penumbuhan padi.
(a) (b) (c)
Gambar 3. Hasil Algoritma NDVI pada Citra satelit SPOT-7 (Sumber: Analisis Penulis, 2018)
(a) (b) (c)
Gambar 4. Hasil Algoritma SAVI pada Citra satelit SPOT-7 (Sumber: Analisis Penulis, 2018)
(a) (b) (c)
Gambar 5. Hasil Algoritma LAI pada Citra satelit SPOT-7 (Sumber: Analisis Penulis, 2018)
(a) (b) (c)
Gambar 6. Hasil Algoritma EVI pada Citra satelit SPOT-7 (Sumber: Analisis Penulis, 2018)
Berangkat  dari  hasil  identifikasi  menggunakan  empat  indeks  di  atas  (NDVI,  SAVI,  LAI dan  EVI)  ditentukan  50  lokasi  secara  acak  di  Provinsi  Lampung  Selatan  untuk  ditinjau kebenarannya sebagai sebuah lahan sawah padi dan apabila merupakan sawah padi bagaimana umur dari sawah padi tersebut, sebagai dasar dan masukan awal dari pembuatan algoritma yang akan dibangun. Pada Tabel 2 ditunjukkan 12 lokasi dari 50 lokasi survey tersebut, dalam sistem proyeksi peta UTM (Universal Traverse Mercator) Zona 48 Selatan.
Tabel 2. 12 Lokasi Survey Lapangan dari Hasil Identifikasi Awal (sumber: Analisis Penulis, 2018).
No X (meter) Y (meter) No X (meter) Y (meter) 1 578089,4 9385592 7 569669,4 9381172 2 579809,4 9382352 8 571269,4 9383092 3 576749,4 9382452 9 575129,4 9380452 4 575489,4 9383552 10 576849,4 9380872 5 579489,4 9382052 11 578569,4 9380932 6 579109,4 9384972 12 579489,4 9381552

## Survey Lapangan
Menggunakan  50  lokasi  yang  tergambarkan  pada  Tabel  2,  dilakukan  survey  ke  daerah Lampung Selatan pada bulan September 2018 yang merekan umur dari sawah padi tersebut dan luasan  dari  sawah  padinya  serta  mendokumentasikan  prosesnya. Dari  survei,  didapat  12  lokasi yang  diteliti  dengan  lengkap  yang  sudah  mewakili  fase-fase  pertumbuhan  padi  (vegetatif, reproduktif dan pematangan). Tabel 3 menunjukkan keterangan dari 12 titik tersebut.
Tabel 3. Hasil Survey Lapangan (sumber: Analisis Penulis, 2018).
Titik Lokasi Sawah Fase Luas Keterangan S01 Kota Dalan sidomulyo Reproduktif 0,3 Ha - S02 Gunung Terang, Kalianda Bekas Sawah 1 Ha - S03 Agom, Kalianda Lahan Jagung 1 Ha Ada sawah padi luas di seberang S04 Kalianda Reproduktif 1 Ha Ada sawah padi luas di Selatan S05 Tajimalela, Kalianda Reproduktif 1 Ha - S06 Negeri Pandan, Kalianda Vegetatif 0,1 Ha Di sebelah timur banyak sawah tua S07 Pasuruan, Penengahan Vegetatif 3 Ha Sekeliling area banyak sawah S08 Tetaan, Penengahan Vegetatif 3 Ha Diantara jalan tol S09 Taman Sari, Ketapang Vegetatif 2 Ha Merupakan areal persawahan luas S10 Ketapang Vegetatif 50 Ha Kering S11 Bangun Rejo, Ketapang Reproduktif 1 Ha Kanan-kiri jalan S12 Taman Baru, Penengahan Pemataangan 2 Ha Sudah mulai merunduk

## Perhitungan Algoritma Identifikasi Sawah Padi
Seluruh data lapangan yang sudah didapatkan berjumlah 12 tersebut lalu dicocokkan dan dicatat nilai dari NDVI, SAVI, LAI dan EVI nya dari Citra 1 (Maret 2018) dan Citra 2 (September 2018). Setelah itu, diberikan nilai sesuai dengan fasenya, dalam hal ini karena selisih waktu antara citra  tepat  6  bulan  yaitu  umur  rata-rata  sawah  padi,  maka  dari  dua  citra  tersebut  dianggap mengalami  fase  yang  sama.  Tabel  4  menampilkan  hasil  pencatatan  nilai  4  algoritma  (NDVI, SAVI, LAI dan EVI). Dalam tabel ini, titik S01, S05 dan S09 dihilangkan karena tidak termasuk dalam  ruang  lingkup  citra  yang  telah diproses,  membuat data  hanya  tersisa  10  saja.  Selain  itu, titik S02 dan titik S03 tidak dimasukkan dalam pemrosesan perhitungan algoritma karena bukan merupakan  sawah  padi.  Proses  perhitungan  algoritma  ini  menggunakan  parameterisasi  berupa regresi  linier  yang  terbagi  menjadi  5  bagian,  yaitu  algoritma  hasil  penggabungan  nilai  dari  4 algoritma awal dan algoritma berdasarkan masing.masing dari nilai algoritma awal.
Tabel 4. Pemberian nilai 4 algoritma untuk hasil Survey Lapangan (sumber: Analisis Penulis, 2018).
Titik Nilai Y Citra 1 Citra 2 SAVI NDVI LAI EVI SAVI NDVI LAI EVI S01 - - - - - 0,532 0,665 2,052 0,600 S02 - 0,037 0,532 1,806 0,021 0,335 0,491 1,334 0,401 S03 - 0,033 0,528 1,791 0,020 0,463 0,609 1,779 0,524 S04 2 -0,003 -0,059 -0,333 -0,002 0,484 0,620 1,940 0,569 S05 - 0,029 0,541 1,838 0,017 0,356 0,485 1,577 0,469 S06 1 0,021 0,413 2,376 0,012 0,496 0,621 1,923 0,564 S07 1 -0,012 -0,148 -0,652 -0,007 0,232 0,353 0,834 0,263 S08 1 -0,004 -0,080 -0,409 -0,002 0,186 0,288 0,717 0,231 S10 1 0,001 0,011 -0,079 0,000 0,099 0,205 0,217 0,093 S11 2 -0,012 -0,181 -0,772 -0,007 0,278 0,431 0,997 0,308 S12 3 0,007 0,124 0,331 0,004 0,540 0,651 2,282 0,663
Pada  perhitungan  algoritma  pertama  yaitu  penggabungan  seluruh  nilai,  didapatkan  nilai koefisien pengali sebesar 0,167 dan offset sebesar 1,529 dengan nilai standar error sebesar 0.001. Nilai error standar ini merupakan penanda dari tingkat akurasi model yang dihasilkan, tergambar pada  Rumus  (5)  dan  Gambar  7(a).  Pada  pengolahan  berdasarkan  nilai  NDVI,  didapatkan  nilai koefisien  pengali  sebesar  0,694  dengan offset sebesar  1,455  dan  error  standar  sebesar  -0,018, tergambar pada Rumus (6) dan Gambar 7(b). Selanjutnya, pada nilai dari hasil SAVI, didapatkan koefisien  pengali  sebesar  0,685  dengan offset sebesar  1,466  dan  standar  error  sebesar  -0,039, terlihat pada Rumus (7) dan Gambar 7(c). Nilai keempat adalah nilai yang diambil dari algoritma LAI,  dengan  koefisien  sebesar  0,108  dan offset sebesar  1,498  dan  error  standar  sebesar  -0.05 dengan  keterangan  Rumus  (8)  dan  Gambar  7(d).  Kelima,  nilai  yang  didapatkan  dari  hasil algoritma EVI adalah koefisien pengali sebesar 0,841 dengan offset sebesar 1,491 dengan error standar senilai -0,002, tergambar pada Rumus (9) dan Gambar 7(e).
Dari  seluruh  algoritma  yang  dihasilkan  didapatkan  bahwa  algoritma  dari  perhitungan keseluruhan  merupakan  algoritma  dengan  nilai  error  standar  yang  paling  kecil,  yaitu  sebesar 0,001.
AIP 2 = 0,694 ∗ X + 1,455 (5) AIP 3 = 0,685 ∗ X + 1,466 (6)
AIP 4 = 0,108 ∗ X + 1,498 (7)
AIP 5 = 0,841 ∗ X + 1,491 (8)

## KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilaksanakan,  didapatkan  bahwa  empat  algoritma  awal (NDVI, SAVI, LEI dan EVI) dapat menjadi algoritma tumpuan dalam menentukan algoritma baru berdasarkan  fase  padi  yang  telah  dilakukan,  di  mana  gabungan  dari  keempatnya  merupakan algoritma lanjutan yang paling baik di antara 5 opsi algoritma lanjutan lainnya dengan nilai error standar sebesar 0,001. Algoritma ini akan lebih baik apabila nanti dilakukan proses validasi dan pengembangan  dengan  menambahkan  pustaka  spektra  yang  diambil  menggunakan field spectrometer yang  lebih  tertata,  terstruktur  dan  menjadikan  pengembangan  algoritma  ini  lebih bebasis pada spektra Padi sesuai fasenya (vegetatif, reproduktif dan pematangan).

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya atas program Hibah Penelitian Institut  Teknologi  Sumatera  Tahun  2018  dengan  nomor  kontrak  134ad/IT9.C1/PP/2018  yang telah menjadikan penelitian ini terwujud dan berjalan dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Arafah. (2009). Pengelolaan dan Pemanfaatan Padi Sawah. Bogor: Bumi Aksara. Badan Informasi Geospasial. (2017). Peta Rupa Bumi Indonesia. Indonesia. BPS. (2011). Indonesia Dalam Angka. Jakarta. FAO.  (2004). Proceedings  of  the  FAO  Rice  Conference  -  Rice  is  Life .  International  Rice Commission Newsletter. Rome.
Gregory,  P.,  Ingram,  J.  S.,  &  Brklacich,  M.  (2005). Climate  Change  and  Food  Security . Philosophical Transactions of the Royal Society Biological Sciences, 2139-2148.
Hatfield, J. L., Gitelson, A., Schepers, J., & Walthall, C. L. (2008). Application of Remote Sensing for Agronomic Decisions . Agronomy Journal, S-117 - S-131. Huete, A. (1988). A soil-adjusted vegetation index (SAVI) . Remote Sensing of Environment, 259- 309.
Huete, a., Didan, K., Miura, T., Rodriguez, E., Gao, L., & Ferreira, L. G. (2002). Overview of the Radiometric  and  Biophysical  performance  of  the  MODIS  Vegetation  Indices .  Remote Sensing of Environment, 195-213.
Kartasapoetra,  A.,  &  Sutedjo,  M.  M.  (1988).  Budidaya  Tanaman  Padi  di  Lahan  Rawa  Pasang Surut. Jakarta: PT Bina Angkasa.
Kuenzer, C., & Knauer, K. (2013). Remote Sensing of Rice Crop Areas . International Journal of Remote Sensing, 2101-2139.
Le Toan, T., Ribbes, F., Wang, L.-F., Floury, N., Ding, K. H., & Kong, J. F. (1997). Rice Crop Mapping and Monitoring using ERS-1 Data Based on Experiment and Modelling Results . IEEE Geoscience and Remote Sensing, 41-56.
McVicar,  T.  (2005). Remote  Sensing  of  Irrigated  Crop Types  and  Its  applications  to  Regional Water Balance Estimation . Canberra: RICE CRC Final Research Report. Nadzir,  Z.,  Jaelani,  L.  M.,  &  Sulaiman,  A.  (2016).  Estimasi  Tinggi  Gelombang  Laut menggunakan  Citra  Satelit  ALOS-PALSAR,  Studi  Kasus  Perairan  Pulau  Poteran, Sumenep. Junal Geosaintek, 173-184.
Passaro,  M.,  Nadzir,  Z.,  & Quartly,  G.  (2018). Improving  the precision  of  sea  level  data  from satellite  altimety  with  high-frequency  and  regional  sea  state  bias  corrections .  Remote Sensing of Environment, 245-254.
Risdiyanto, I., & Setiawan, R. (2007). Metode Neraca Energi Untuk Perhitungan Indeks Luas
Daun Menggunakan Data Citra satelit Multispektral. Jurnal Agromet Indonesia, 27-38. Sakamoto, T., Cao Van, P., Kotera, A., Nguyen Duy, K., & Yokozawa, M. (2009). Detection of Yearly  Change  in  Farming  Systems  in  Vietnamese  Mekong  Delta  from  MODIS  Time Series Imagery . Japan Agriculture Research Quarterly, 173-185. Sofyan,  R.,  Wahyunto,  Agus,  F.,  &  Hidayat,  H.  (2007).  Evaluasi  Kesesuaian  Lahan  dengan Contoh  Peta  Arahan  Penggunaan  Lahan  Kabupaten  Aceh  Selatan.  Bogor:  Balai Penelitian Tanah dan World Agroforestry Center.
Tucker, C. (1979). Red and Photograhic Infrared Linear combination for Monitoring Vegetation . Remote Sensing of Environment, 127-150. Yoshida, S. (1981). Fundamental of Rice Crop Science . Los Banos: IRRI.