ANALISA KESEHATAN TANAMAN PADI BERDASARKAN NILAI NORMALIZED DIFFERENCE VEGETATION INDEX (NDVI) MENGGUNAKAN CITRA ASTER (Studi Kasus : Kabupaten Indramayu - Jawa Barat)
Prasetyo Rahaldi 1 , Hepi Hapsari Handayani 1 , Agus Wibowo 2
1 Program Studi Teknik Geomatika FTSP-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111
2 Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB), Jakarta-10120 Email : -

## Abstrak
Padi  merupakan  salah  satu  tanaman  budidaya  yang  terpenting  karena  merupakan  makanan  pokok  bagi  90% penduduk  Indonesia.  Oleh  sebab  itu dibutuhkan  analisa  yang  cepat  dan  akurat  mengenai  kesehatan  tanaman  padi. Dalam  Penelitian  ini NDVI atau Normalized  Difference  Vegetation  Index merupakan  metode  yang  digunakan dalam  membandingkan  tingkat  kehijauan  vegetasi  yang  berasal  dari citra  ASTER.  Dari  nilai  NDVI  tersebut  dapat diketahui klasifikasi kesehatan tanaman padi. Dalam penelitian ini klasifikasi kesehatan tanaman padi dibagi menjadi 4 kelas. Kesehatan sangat baik terdapat pada rentang nilai NDVI 0.721-0.92, untuk kesehatan baik rentang nilai NDVI antara 0.421-0.72, dan nilai NDVI kesehatan normal terdapat pada rentang 0.221-0.42, sedangkan kesehatan buruk nilai NDVI 0.11-0.22. Selain itu juga  menggunakan data Field Spectrometer sebanyak 14 titik sebagai data  lapangan yang  digunakan  untuk  proses  validasi.  Validasi  ini  mempunyai  koefisien  korelasi  (R)  sebesar  0.829.  Sehingga  dapat dikatakan  antara  nilai  hasil  prediksi  dan  hasil  pengukuran  lapangan  berkolerasi  sebesar  82,9  %.  Dengan  data  citra ASTER  juga  dihasilkan  pustaka  spektral  dan  peta  kesehatan  tanaman  padi,  dalam  pustaka  spektral  semakin  sehat tanaman nilai Digital Number pada band 2 semakin kecil. Sedangkan band 3 banyak dipantulkan atau tidak digunakan sehingga nilai Digital Number pada tanaman padi yang semakin sehat, nilainya semakin tinggi. Sedangkan dalam peta kesehatan  tanaman  padi  klasifikasi  kesehatan  buruk  luas  areanya  3.949.560  Ha.  Pada  klasifikasi  kesehatan  normal luas areanya 14.877.315 Ha. Sedangkan pada klasifikasi kesehatan baik luas areanya 9.846.833 Ha dan pada klasifikasi kesehatan sangat baik luas areanya 8.922.892.
Kata Kunci : Tanaman Padi, NDVI, Citra ASTER, Field Spectrometer , Pustaka Spektral

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Padi  merupakan  salah  satu  tanaman  budidaya yang  terpenting  dalam  peradaban  manusia,  padi juga  merupakan  makanan  pokok  bagi  90% penduduk  Indonesia.  Oleh  sebab  itu  pemenuhan atau  swasembada  beras  atau  padi  merupakan salah  satu  peran  fundamental  dalam  kestabilan politik sebuah  negara. Kendala yang dihadapi saat ini  adalah  dalam  hal  pemantauan  pertumbuhan tanaman  padi  secara  cepat  dan  kontinu  sehingga dapat memperkirakan produksivitas yang mengarah  kepada  stok  beras  lokal  (Darmawan, 2010).
NDVI atau Normalized Difference Vegetation Index merupakan  metode  yang  digunakan  dalam membandingkan  tingkat  kehijauan  vegetasi  yang berasal  dari citra  satelit.  Nilai NDVI antara  –1 hingga +1, dimana nilai (-) menunjukkan obyek air atau  lahan  bera  dan  basah  dan  nilai  (+)
menunjukan  obyek  vegetasi.  Parameter  ini diperoleh dengan mengekstrak nilai spektral band infra  merah  dengan  band  merah  pada  hasil rekaman  citra    satelit.  Nilai-nilai NDVI adalah parameter  dasar  yang  diturunkan  dari  data penginderaan  jauh  optik  seperti  citra  satelit Landsat  Thematic  Mapper (TM)  yang  digunakan untuk  mendeteksi  nilai  kehijauan  vegetasi termasuk  tanaman  padi  (Lillesand  and  Keifer, 1994 dan Thiruvengadachari et al., 1997)
Kabupaten  Indramayu  merupakan  daerah  yang cukup  subur.  Dari wilayah seluas  204.011  hektar, 41,90%  merupakan  tanah  sawah.  Sebagai lumbung  beras  di  Jawa  Barat,  sejak  tahun  2001 Indramayu masih nomor satu dalam produksi padi se-Provinsi  Jawa  Barat.  Produksi  padi  selama kurun  waktu  tersebut  mencapai  lebih  dari  satu juta  ton  per  tahun.  Produksi  gabah  dapat mencapai  1,2  juta  ton  per  tahun.  Dari  jumlah  itu yang  dikonsumsi  sendiri  di  Indramayu  sekitar 400.000  ton,  sisanya  800.000  ton  dipasarkan  ke
luar  daerah  atau  sektor  pertanian  menyumbang 16,02  persen  dari  total  Produk  Dometik  Regional Bruto  (PDRB).  Produksi  padi  pada  tahun  2008 mencapai 1.299.476,75 ton dari luas lahan panen 190.090  H.  Selain  itu  data  penduduk  Indramayu berdasarkan  sektor  usaha  utama  menunjukkan 52,71  persen  penduduk  yang  berusia  diatas  10 tahun bekerja disektor
pertanian (indramayukab.bps.go.id).
Teknologi  penginderaan  jauh  sangat  tepat digunakan untuk pendeteksian kesehatan tanaman  padi  sehingga  membantu  dalam pengembangan  potensi  pertanian  yang  terdapat di Indonesia. Penginderaan jauh umumnya sangat berkaitan  erat  dengan  radiasi  matahari  yang dipantulkan.  Sensor  merekam  objek  (permukaan bumi)  yang  mendapat  sinar  matahari  sebagai sumber energi, sehingga kualitas citra bergantung pada intensitas sinar matahari. Para ilmuwan dan pengguna citra penginderaan jauh (fotografi atau citra  satelit)  menggunakan  informasi  panjang gelombang  tersebut  dalam  menganalisis  suatu objek  yang  kemudian  disebut  sebagai spectral signatures . Melalui interpretasi data penginderaan jauh/citra satelit, dapat
mengembangkan  pemahaman  mengenai pattern recognition dan  bagaimana  reaksi  dari  pantulan sinar  matahari  yang  mengenai  suatu  objek.  Ide dasarnya  adalah  bahwa  sinar  pantul  terdiri  dari kontinum  panjang  gelombang  dan  panjang gelombang  tersebut  akan  memberikan  respon yang berbeda tergantung pada objek yang dikenai (Darmawan, 2010).
Dalam  penelitian  ini  digunakan  data  citra ASTER dan  data Filed  Spectrometer untuk  melakukan analisa  terhadap  kesehatan  tanaman  padi. Menggunakan  data  Citra ASTER mempunyai kelebihan  resolusi  temporal  yang  tinggi  sehingga sangat  mendukung  pemantauan  tanaman  padi. Kelebihan  ini  dapat  meningkatkan  keakurasian hasil  analisa  dengan  menggunakan  citra  ini. Sedangakan  data Filed  Spectrometer merupakan data lapangan yang digunakan sebagai acuan.

## Perumusan Masalah
Perumusan  masalah  dalam  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
1. Bagaimana mendapatkan klasifikasi kesehatan padi  dari  parameter  nilai NDVI data  citra ASTER ? 2. Bagaimana  hubungan  nilai NDVI citra ASTER dengan nilai NDVI data Field Spectrometer ?
3. Bagaimana  mendapatkan  pustaka  spektral kesehatan tanaman padi?
4. Bagaimana  cara  pembuatan  peta  kesehatan tanaman padi dengan data citra ASTER ?

## Batasan Masalah
Batasan masalah dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Wilayah  studi  adalah  daerah  Indramayu dalam Provinsi Jawa Barat. Secara administrasi  lokasi  studi  mencakup  9  dari  31 kecamatan  di  Kabupaten  Indramayu,  yaitu kecamatan  Sukra,  Kandang  Haur,  Losarang, Anjatan,  Bongas,  Gabus  Wetan,  Kroya, Cikedung dan Haur Geulis.
2. Dari  9  tahap  ( Seedling,  Tillering,  Stem Elongation, Panicle, Heading, Flowering, Milik Grain,  Dough  Grain,  dan  Mature  Grain )  fase pertumbuhan tanaman padi, dalam penelitian ini yang tidak digunakan adalah 2 tahap yaitu Seedling dan Heading .
3. Data citra satelit yang digunakan adalah citra ASTER.
4. Data lapangan adalah data Field Spectrometer berdasarkan nilai vegetasi.

## Tujuan Penelitian
Tujuan penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Mendeteksi dan menganalisa kondisi kesehatan tanaman padi secara cepat dengan menggunakan  nilai NDVI pada  teknologi penginderaan jauh dengan data citra ASTER . 2. Menganalisa  dan  membandingkan  nilai NDVI citra ASTER dengan  nilai NDVI data ground spectrometer / FieldSpec . 3. Membuat pustaka spektral kesehatan tanaman padi yang berguna untuk menganalisa kesehatan tanaman padi.
4. Membuat  peta  kesehatan  tanaman  padi dengan  data  citra ASTER sebagai  gambaran spasial yang mudah dipahami.

## Manfaat Penelitian
Manfaat  yang  ingin  diperoleh  dari  penelitian  ini adalah suatu informasi mengenai:
1. Memberi  suatu  informasi  mengenai  tingkat kesehatan dan kondisi tanaman padi.
2. Dapat dimanfaatkan Pemerintahan Indramayu untuk memonitoring kesehatan tanaman padi secara cepat dengan peta kesehatan tanaman padi berdasar nilai NDVI data citra ASTER .

## METODOLOGI PENELITIAN

## Lokasi Penelitian
Lokasi penelitian dilakukan di lahan tanaman padi daerah  Indramayu,  Provinsi  Jawa  Barat,  secara geografis terletak pada 107° 52’ – 108° 10’ BT dan 6°  17’  –  6°  40’  LS  (Gambar  3.1).  Secara administrasi  lokasi  studi  mencakup  9  dari  31 kecamatan  di  Kabupaten  Indramayu,  yaitu kecamatan  yaitu  Sukra,  Kandang  Haur,  Losarang, Anjatan,  Bongas,  Gabus  Wetan,  Kroya,  Cikedung dan Haurgeulis. Luas wilayah yang dicakup dalam studi  ini  adalah  37.697  ha.  Area  ini  merupakan daerah  lumbung  beras  dengan  beberapa  varietas seperti  Ciherang,  ketan  dan  IR-42.  Selama  survei berlangsung,  ada  3  fase  pertumbuhan  padi  yang diukur  yaitu,  fase  vegetatif,  fase  reproduktif,  dan fase pematangan ( ripening ).
Gambar 1. Lokasi Penelitian

## Data Dan Peralatan
- Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah: 1. Citra ASTER pada tanggal 20 juli 2011
2. Peta vektor RBI skala 1 : 25.000
3. Data lapangan berupa data Field
Spectrometer daerah Indramayu
- Peralatan Peralatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
1. Perangkat Keras (Hardware)
a. Laptop
2. Perangkat Lunak (Software)
a. ENVI  4.6.1 untuk  pengolahan    data  citra ASTER
b. ArcGIS  9.3 untuk  pembuatan  peta kesehatan tanaman padi.

## Diagram Alir Pengolahan Data
Gambar 2. Diagram Tahap Pengolahan Data

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pemotongan Citra
Citra  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Citra ASTER level 3 data dengan resolusi 15 meter direkam  pada  tanggal  20  juli  2011  daerah kabupaten Indramayu. Pemotongan citra
Nilai NDVI Field Spectrometer Citra Aster 20 Juli 2011 Pemotongan Citra Koreksi Atmosferik Data Field Spectrometer Resampling Tidak Koreksi Geometrik RMSE < 1pixel Peta RBI Ya Nilai NDVI Citra Aster Ya Perhitungan Nilai NDVI Korelasi > 80% Tidak Peta Kesehatan Tanaman Padi Klasifikasi Kesehatan Tanaman Padi Pustaka Spektral
dilakukan  untuk  lebih  menfokuskan  pengolahan data sesuai dengan daerah penelitian.
Gambar 3. Citra sebelum dan sesudah dipotong

## Koreksi Atmosferik
Proses  ini  bertujuan  untuk  menghilangkan pengaruh partikel-partikel atmosfer yang meyebabkan  nilai  digital  citra meningkat sebanding  dengan  kandungan  partikel  tersebut menuju  suatu  nilai  digital  tertentu.  Koreksi Atmosferik  ini  dilakukan  dengan  fungsi Quick Atmospheric Correction ( QUAC ) pada ENVI . QUAC adalah  metode  koreksi  atmosfer  untuk  gambar citra  multispektral  dan  hiperspektral  melalui gelombang VNIR dan SWIR .

## Gambar 3. Citra Sebelum Koreksi Atmosferik

## Gambar 4. Citra Setelah Koreksi Atmosferik
Pada gambar 3. dan gambar 4. terlihat perbedaan pada  nilai NDVI pada  data cursor  location / value . Citra setelah proses koreksi atmosferik nilai NDVI pada  data cursor  location / value lebih  besar dibandingkan sebelum koreksi atmosferik.

## Koreksi Geometrik
Registrasi  citra ASTER tahun  2011  dengan  peta topografi  Rupa  Bumi  Indonesia  (RBI)  skala 1:25.000 wilayah Indramayu. Sistem proyeksi yang dipakai  adalah  sistem UTM ( Universal  Transverse Mercator ) zona 49 S, dengan datum WGS ( World Geodetic  System )  1984.  Dari  hasil  pelaksanaan koreksi  geometrik  menggunakan  12  titik GCP ( Ground Control Point ), nilai kesalahan RMS ( Root men  Square )  rata-rata  citra Aster 20  Juli  2011 adalah  0.257148  piksel.  Hal  ini  telah  masuk toleransi  yang  disyaratkan  yaitu  kurang  dari  1 piksel.
Gambar 5. Desain jaring ASTER 20 Juli 2011
Gambar 6. Tabel RMS error per titik
Gambar 7. Hasil Perhitungan RMS error citra ASTER
Perhitungan Nilai NDVI Dalam  perhitungan  nilai NDVI menggunakan fungsi Band Math dalam ENVI. Band Math adalah sebuah  fungsi  untuk  memasukkan  fungsi matematika  dalam ENVI dengan  mudah.  Dalam penelitian  ini  band  math  digunakan  untuk mendapatkan nilai NDVI citra ASTER . Fungsi yang dipakai adalah:
(float(b3)-float(b2))/(float(b3)+float(b2)) ...(1)
Keterangan:
b3   =   nilai reflektan kanal spektral infra   merah dekat b2  =   nilai reflektan kanal spektral merah
Gambar 8. Band Math Expression
Pengolahan Data Reflektan Field Spectrometer  Penyiapan data Field Spectrometer
Gambar 9. Lokasi Sampling Area (SA)
Penelitian  tidak  dilakukan  di  seluruh  wilayah Kabupaten  Indramayu  tetapi  hanya  pada  pada areal sawah tertentu yang disebut sebagai region of  interest (ROI). Sampling  area (SA)  atau  lokasi pengambilan  sampel  merupakan  lahan  padi dengan  luasan  500m  x  500m.  Di  dalam  SA ditentukan  10 quadrat  area (QA)  /  area  kuadrat dengan ukuran 10m x 10m, lokasi QA dipilih yang mempunyai varietas padi dan tahap pertumbuhan yang seragam.
 Resampling data Field  Spectrometer ke  citra Aster Proses Resampling dilakukan  dengan  fungsi Spectral  Libbary  Builder pada ENVI .  Hal  ini dilakukan untuk spesifikasi reflektan spektral data lapangan yang akan di tambahkan dan resampling yang bertujuan untuk mencocokan band multispectral atau hyperspectral dengan  data airborne atau satelit. Agar kedua data mempunyai pola  yang  sama,  hal  ini  terkait  data Field Spectrometer yang  mempunyai  2500  band sedangkan citra Aster mempunyai 14 band. Untuk itu data Field Spectrometer harus di resampling kan ke data citra Aster . Proses Resampling ini hasilnya berupa text documen .
Gambar 10. Hasil Resampling SA IN04 Setelah melalui proses resampling dan mendapatkan  nilai  band  3  dan  band  2  terlihat pada gambar 9, kemudian menghitung nilai NDVI dengan cara NDVI = ( band 3 – band 2 )/( band 3 + band 2 ).
Klasifikasi Nilai NDVI
Untuk melihat pola reflektan tiap fase pertumbuhan  dilakukan  pengelompokkan  fase pertumbuhan  untuk Quadrat  Area .  Dimana pengelompokkanya sebagai berikut:
Tabel 1. Pengelompokan fase pertumbuhan QA (Sukmono, 2012)
Fase Pertumbuhan Anggota kelompok Quadrat Area
FS 1( Seedling ) IN03Q2, IN03Q4, IN03Q6, IN03Q7, IN03Q8, IN03Q9, IN03Q10 FS2( Tillering ) IN08Q1, IN08Q2, IN08Q3, IN08Q4, IN08Q5, IN08Q6, IN08Q7, IN08Q8, IN08Q9, IN08Q10,IN18Q5, IN18Q9 FS3( Stem Elongation ) IN04Q1, IN04Q5, IN04Q7, IN04Q9, IN09Q1, IN09Q10, IN10Q1, INQ10Q2, INQ10Q3, INQ10Q4, IN10Q5, IN10Q6,
INQ10Q7, IN10Q8, IN10Q9, IN10Q10 FS4( Panicle ) IN04Q3, IN04Q4, IN04Q6 FS5( Heading ) - FS6( Flowering ) IN04Q8, IN04Q10, IN12NQ1, IN12NQ2, IN12NQ3, IN12NQ8, IN12NQ10, IN17Q7 FS7( Milk Grain ) Fase Pertumbuhan IN12NQ9, IN17Q2 Anggota kelompok Quadrat Area FS8( Dough Grain ) IN06Q3, IN06Q5, IN06Q7, IN16Q4, IN16Q9, IN17Q4, IN17Q6 FS9( Mature Grain ) IN06Q1, IN06Q2, IN06Q4, IN06Q6,

## IN06Q8, IN06Q9
Dari  data  reflektan  setiap  Quadrat  Area dikumpulkan  pada  fase  pertumbuhan  masing- masing,  Kemudian  dilakukan  rata-rata  reflektan dalam  setiap  fase  untuk  melihat  pola  reflektan pada  setiap  fase  pertumbuhan.  Dimana  didapat pola reflektan pada setiap fase sebagai berikut :

## Gambar 11. Reflektan tiap fase pertumbuhan
Keterangan FS  Fase tumbu padi ke-x
Dari  gambar  hasil  ekstraksi  reflektan  tiap  fase pertumbuhan,  Untuk  reflektan  pada  fase  2,  3,  4, 6,  7  ,8  dan  9  mempunyai  pola  reflektan  yang relatif  sama,  tetapi  terlihat  reflektan  pada  fase pertumbuhan  fase  1  (seedling)  mempunyai  pola reflektan yang berbeda dari pada fase pertumbuhan  lainnya.  Hal  ini  dapat  disebabkan karena  faktor  pengaruh  kerapatan  daun  dan  air yang  dominan  pada  fase  1.  Pada  fase  1  tanaman padi  belum  tumbuh  atau  daunnya  belum bertambah,  sehingga  keaadaan  air  pada  sawah akan  dominan  dari  pada  tanaman  padi.  Hal  ini akan  sangat  mempengaruhi  pola  reflektan  yang ada  pada  fase  1.  Dengan  pertimbangan  ini  maka reflektan pada fase 1 tidak akan digunakan untuk analisa selanjutnya.
Tahapan  klasifikasi  nilai NDVI citra ASTER ini bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  kesehatan tanaman  padi.  Dalam  penelitian  ini  hasil  proses pengolahan  citra ASTER berupa  nilai NDVI diklasifikasikan menjadi 4, yaitu:
Tabel 2. Klasifikasi Kesehatan Tanaman Padi
( http://endeleo.vgt.vito.be/dataproducts.html ) Kesehatan Tanaman Nilai NDVI Sangat Baik 0.721 – 0.92 Baik 0.421 – 0.72 Normal 0.221 – 0.42 Buruk 0.11 – 0.22
Dari klasifikasi di atas didapatkan hasil:  Pada Sampel  Area ( SA )  IN01  Q10  kesehatan tanaman  padi  hasilnya  baik  dengan  nilai NDVI 0.674695
 Pada SA IN04  mayoritas Quadrat  Area ( Q ) mempunyai nilai NDVI di atas 0.72 yang berarti kesehatan tanaman padi sangat baik. Hal ini di sebabkan SA IN04  pada  fase Stem  Elongation hingga fase Flowering
Tabel 3. NDVI dan Kesehatan IN04 Quadrat Area Nilai NDVI Kesehatan IN04 Q1 0.795455 Sangat Baik IN04 Q2 0.771904 Sangat Baik IN04 Q3 0.742474 Sangat Baik IN04 Q4 0.763083 Sangat Baik IN04 Q5 0.789227 Sangat Baik IN04 Q6 0.765599 Sangat Baik IN04 Q7 0.708688 Baik IN04 Q8 0.739332 Sangat Baik IN04 Q9 0.693266 Baik IN04 Q10 0.765075 Sangat Baik
 Pada SA IN06  sangat  terlihat  nilai NDVI menurun.  Hal  ini  dikarenakan SA IN06  adalah fase Dough Grain dan Mature Grain
Tabel 4. NDVI dan Kesehatan IN06
Quadrat Area Nilai NDVI Kesehatan IN06 Q1 0.473266 Baik IN06 Q2 0.473266 Baik IN06 Q3 0.588073 Baik IN06 Q4 0.355826 Normal IN06 Q5 0.575195 Baik IN06 Q6 0.322738 Normal IN06 Q7 0.471286 Baik IN06 Q8 0.376582 Normal IN06 Q9 0.375784 Normal IN06 Q10 0.328562 Normal
 Pada SA IN08 semua Quadrat Area mempunyai nilai NDVI di  atas  0.72  yang  berarti  kesehatan tanaman  padi  sangat  baik  dan  terdapat  pada fase Tillering .
Tabel 5. NDVI dan Kesehatan IN08
Quadrat Area Nilai NDVI Kesehatan IN08 Q1 0.831531 Sangat Baik IN08 Q2 0.784914 Sangat Baik IN08 Q3 0.854504 Sangat Baik IN08 Q4 0.868109 Sangat Baik IN08 Q5 0.846615 Sangat Baik IN08 Q6 0.859918 Sangat Baik IN08 Q7 0.848655 Sangat Baik IN08 Q8 0.874834 Sangat Baik IN08 Q9 0.845982 Sangat Baik IN08 Q10 0.877784 Sangat Baik  Pada SA IN09 Q 1  dan  IN09 Q 10  keduanya mempunyai nilai NDVI di atas 0.72 yang berarti kesehatan  tanaman  padi  sangat  baik.  Pada IN09 Q 1 NDVI bernilai  0.793424  sedangkan pada IN09 Q 1 NDVI bernilai 0.80647. Kedua SA ini terdapat pada fase Stem Elongation.
 Pada SA IN10  semua Quadrat  Area kesehatan tanaman  padinya  sangat  baik.  Bahkan  nilai NDVI mencapai 0.8 keatas. Hal dikarenakan SA IN10 terdapat pada fase Stem Elongation.
Tabel 6. NDVI dan Kesehatan IN10
Quadrat Area Nilai NDVI Kesehatan IN10 Q1 0.868524 Sangat Baik IN10 Q2 0.876879 Sangat Baik IN10 Q3 0.858172 Sangat Baik IN10 Q4 0.875287 Sangat Baik IN10 Q5 0.844024 Sangat Baik IN10 Q6 0.890434 Sangat Baik IN10 Q7 0.858172 Sangat Baik IN10 Q8 0.849538 Sangat Baik IN10 Q9 0.866817 Sangat Baik IN10 Q10 0.812123 Sangat Baik  Pada SA IN12 semua Quadrat Area mempunyai nilai NDVI di  atas  0.72  yang  berarti  kesehatan tanaman padi sangat baik. Hal ini dikarenakan SA IN06 adalah fase Flowering dan Milk Grain
Tabel 7. NDVI dan Kesehatan IN12 Quadrat Area Nilai NDVI Kesehatan IN12 Q1 0.735717 Sangat Baik IN12 Q2 0.743176 Sangat Baik IN12 Q3 0.740252 Sangat Baik IN12 Q8 0.729206 Sangat Baik IN12 Q9 0.746712 Sangat Baik IN12 Q10 0.746712 Sangat Baik  Pada SA IN16 Q 4 memiliki nilai NDVI 0.289035 dan SA IN16 Q 9  bernilai NDVI 0.272491. Keduanya mempunyai kesehatan yang normal. Pada SA IN16 terlihat nilai NDVI menurun, hal ini  dikarenakan  terdapat  pada  fase Dough Grain.
 Pada SA IN17  sangat  terlihat  nilai NDVI menurun.  Hal  ini  dikarenakan SA IN06  adalah fase Dough Grain .
Tabel 8. NDVI dan Kesehatan IN17 Quadrat Area Nilai NDVI Kesehatan IN17 Q2 0.289382 Normal IN17 Q4 0.291483 Normal IN17 Q6 0.297939 Normal IN17 Q7 0.459904 Baik IN17 Q10 0.295926 Normal  Pada SA IN18 Q 5 memiliki nilai NDVI 0.772436 dan SA IN18 Q 9 bernilai NDVI 0.766794. Keduanya mempunyai kesehatan sangat baik.

## Pustaka Spektral
Dari  data  citra ASTER dapat  digunakan  untuk membuat  pustaka  spektral  kesehatan  tanaman padi. Gambar dibawah ini adalah pustaka spektral tersebut:
 Kesehatan Tanaman Padi Sangat Baik

## Gambar 12. Pustaka Spektral Kesehatan Tanaman Padi Sangat Baik
Pada  klasifikasi  kesehatan  padi  sangat  baik terlihat  grafik  band  2  yang  berwarna  hijau  lebih
menurun  dibandingkan  band  1  yang  berwarna biru.  Setelah  itu  terlihat  grafik  naik  kembali  pada band 3 yang berwarna merah.

##  Kesehatan Tanaman Padi Baik

## Gambar 13. Pustaka Spektral Kesehatan Tanaman Padi Baik
Pada  gambar  12.  terlihat  grafik  band  2  yang berwarna hijau lebih menurun dibandingkan band 1  yang  berwarna  biru.  Setelah  itu  terlihat  grafik hanya  naik  sedikit  bahkan  hampir  datar  pada band 3 yang berwarna merah.

##  Kesehatan Tanaman Padi Normal

## Gambar 14. Pustaka Spektral Kesehatan Tanaman Padi Normal
Pada gambar 13. diatas terlihat grafik band 2 yang berwarna hijau lebih menurun dibandingkan band 1  yang  berwarna  biru.  Setelah  itu  terlihat  grafik turun pada band 3 yang berwarna merah.
 Kesehatan Tanaman Padi Buruk

## Gambar 15. Pustaka Spektral Kesehatan Tanaman Padi Buruk
Sedangkan  pada  klasifikasi  kesehatan  tanaman padi  buruk  terlihat  grafik  band  2  yang  berwarna hijau  lebih  menurun  dibandingkan  band  1  yang
berwarna  biru.  Setelah  itu  terlihat  grafik  turun drastis  pada  band  3  yang  berwarna  merah.  Pada gambar-gambar  pustaka  spektral  di  atas  dapat dilihat  grafik  yang  berbeda  antara  yang  satu dengan  yang  lainnya.  Pada  grafik  di  atas  terlihat semakin sehat tanaman, nilai Digital Number pada band 2 semakin kecil. Hal ini dikarenakan band 2 pada  citra ASTER terletak  pada  panjang gelombang  0.6610  µm.  Dimana  dalam  proses fotosintesis  panjang  gelombang  tersebut  banyak digunakan  atau  diserap.  Sedangkan  band  3  pada panjang gelombang 0.8070 µm, banyak dipantulkan  atau  tidak  digunakan  sehingga  nilai Digital Number pada tanaman padi yang semakin sehat, nilainya semakin tinggi.
Hubungan  Nilai NDVI Citra  ASTER  Dengan  Fase Pertumbuhan Padi
Nilai NDVI Citra ASTER Dengan Fase Pertumbuhan Padi  sangat  berhubungan.  Hal  ini  terlihat  pada gambar  15.  dibawah  ini.  Terlihat  semakin bertambah fase pertumbuhan tanaman padi atau semakin tua umur tanaman padi semakin rendah pula  nilai NDVI tanaman  padi  tersebut.  Hal  ini disebabkan  tingkat  kehijauan  tanaman  padi  akan semakin  berkurang  seiring  bertambahnya  fase atau umur tanaman padi.
Gambar 16. Hubungan Nilai NDVI Citra ASTER Dengan Fase Pertumbuhan Padi
Validasi  Citra Aster Dengan  Data Field

## Spectrometer
Validasi  dalam  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  tingkat  kebenaran  dari  pengolahan data.  Dalam  proses  validasi  ini  digunakan  14 Quadrat Area sebagai berikut:
Tabel 9. Nilai NDVI Citra ASTER dan Field Spectrometer Quadrat Area NDVI FS NDVI ASTER IN01 Q10 0.8105906 0.674695 IN04 Q2 0.8473568 0.771904 IN04 Q3 0.8443965 0.742474 IN04 Q6 0.8891381 0.765599 IN04 Q7 0.8304674 0.708688 IN04 Q8 0.8457078 0.739332 IN06 Q3 0.7717547 0.588073 IN09 Q1 0.8700625 0.793424 IN09 Q10 0.883647 0.80647 IN10 Q7 0.9037958 0.858172 IN10 Q8 0.9204973 0.849538 IN10 Q10 0.9051723 0.812123 IN18 Q5 0.8107038 0.772436 IN18 Q9 0.7985651 0.766794
Sedangkan  ini  adalah  perbandingan  grafik  nilai NDVI citra Aster dengan data Field Spectrometer
Gambar 17. Grafik Nilai NDVI Citra Aster Dan Data Field Spectrometer
Pada  gambar  16.  terlihat  grafik  nilai NDVI antara citra Aster dan  data Field  Spectrometer mempunyai pola yang sama. Hal ini menunjukkan nilai NDVI antara  citra Aster dan  data Field Spectrometer memiliki  korelasi  yang  bagus  yaitu lebih  dari  80%.  Nilai  koefien  korelasinya  (R) sebesar  0.829,  sehingga  dapat  dikatakan  antara nilai hasil prediksi dan hasil pengukuran lapangan berkolerasi sebesar 82,9 %. Dari pola yang serupa dan  nilai  korelasi  ini  berarti  data  mempunyai hubungan  atau  dapat  dikatakan  nilai NDVI citra ASTER dapat diterapkan dalam hasil akhir berupa peta  kesehatan  tanaman  padi.    Hal  ini  dapat dimaklumi karena pengukuran dengan penginderaan jauh sudah tentu tidak akan seteliti
dengan  pengukuran  langsung  dilapangan.  Selain itu  dalam  penelitian  ini  terjadi  perbedaan  waktu pengukuran  antara  pengukuran  lapangan  dan data  citra ASTER .  Dimana  pengukuran  lapangan dilaksanakan  pada  tanggal  25-06  juli  sedangkan citra ASTER diunduh  pada  tanggal  20  juli  2011. Perbedaan waktu pengukuran yang mencapai dua minggu  dapat  memberikan  data  nilai NDVI yang berbeda  pada  tanaman  padi,  sehingga  hal  ini sangat  berpengaruh  terhadap  nilai  validasinya. Sebagai  prinsip,  data  reflektan  pada Field Spectrometer merupakan  data  yang  lebih  benar karena  merupakan  data  pengukuran  secara langsung dilapangan.
Gambar 18. Korelasi Nilai NDVI Citra Aster Dan Data Field Spectromete

## Peta Kesehatan Tanaman Padi
Tujuan  akhir  dari  proses  yang  telah  dilalui  ini adalah  pembuatan  peta  kesehatan  tanaman  padi kabupaten Indramayu dari perhitungan nilai NDVI citra Aster .  Peta  kesehatan  tanaman  padi  ini merupakan gambaran secara spasial pada daerah studi. Peta ini telah di tampalkan dengan peta RBI skala 1:25.000 untuk menghilangkan daerah yang bukan sawah.
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 IN 01 Q10 IN 04 Q 3 IN 04 Q 7 IN 06 Q 3
IN 09 Q10 IN 10 Q 8 IN 18 Q 5 NDVI FS NDVI ASTER y = 1.298x - 0.346 R² = 0.688 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0.7 0.8 0.9 1 A xi s Ti tle Korelasi NDVI ASTER dan FIELD SPECTROMETER
Series1
Linear (Series1)

## Gambar 19. Gambar Peta Kesehatan Tanaman Padi Kabupaten Indramayu

## Gambar 20. Gambar Luasan Klasifikasi Kesehatan Tanaman Padi
Pada  gambar  diatas  terlihat  hasil  luasan  dari klasifikasi  kesehatan  tanaman  padi.  Pada klasifikasi kesehatan buruk luas areanya 4.050 Ha. Pada  klasifikasi  kesehatan  normal  luas  areanya 14.877  Ha.  Sedangkan  pada  klasifikasi  kesehatan baik  luas  areanya  9.847  Ha  dan  pada  klasifikasi kesehatan sangat baik luas areanya 8.923 Ha. Hal ini menunjukan pada wilayah studi paling banyak padi dengan kesehatan yang normal dengan nilai NDVI 0.221 – 0.42.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Kesimpulan yang dapat di ambil dari penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Dalam  penelitian  ini  klasifikasi  kesehatan tanaman  padi  dibagi  menjadi  4.  Kesehatan sangat  baik  terdapat  pada  rentang  nilai  NDVI 0.721-0.92, untuk kesehatan baik rentang nilai
NDVI  antara  0.421-0.72,  dan  nilai  NDVI kesehatan  normal  terdapat  pada  rentang 0.221-0.42,  sedangkan  kesehatan  buruk  nilai NDVI 0.11-0.22.
2. Dari  hasil  pengolahan  nilai  NDVI  Citra Aster Dan Data Field Spectrometer memiliki korelasi yang bagus yaitu lebih dari 80%. Nilai koefien korelasinya (R) sebesar 0.829, sehingga dapat dikatakan  antara  nilai  hasil  prediksi  dan  hasil pengukuran  lapangan  berkolerasi  sebesar 82,9  %.  Dari  pola  yang  serupa  dan  nilai korelasi ini berarti data mempunyai hubungan atau  dapat  dikatakan  nilai NDVI citra ASTER dapat  diterapkan  dalam  hasil  akhir  berupa peta kesehatan tanaman padi.
3. Dari  hasil  analisa  pustaka  spektral,  semakin sehat  tanaman  nilai Digital  Number pada band  2  semakin  kecil.  Sedangkan  band  3 banyak  dipantulkan  atau  tidak  digunakan sehingga  nilai Digital  Number pada  tanaman padi  yang  semakin  sehat,  nilainya  semakin tinggi.
4. Dari  hasil  analisa  peta  kesehatan  tanaman padi  kabupaten  Indramayu pada  klasifikasi kesehatan buruk luas areanya 4.050 Ha. Pada klasifikasi  kesehatan  normal  luas  areanya 14.877  Ha.  Sedangkan  pada  klasifikasi kesehatan  baik  luas  areanya  9.847  Ha  dan pada  klasifikasi  kesehatan  sangat  baik  luas areanya 8.923 Ha.

## Saran
1. Dalam melakukan kegiatan pemetaan kesehatan  tanaman  padi  dengan  nilai  NDVI, sebaiknya  dilakukan  pada  fase  pertumbuhan vegetatif dan reproduktif. Hal ini dikarenakan pada  fase  tersebut  pertumbuhan  padi  cukup optimal.
2. Pengambilan  data  sample  lapangan  untuk validasi  data  sebaiknya  dilakukan  kurang  dari satu  minggu  dari  proses  pengunduhan  data citra  satelit.  Karena  pertumbuhan  padi  yang relatif cepat.

## DAFTAR PUSTAKA
Danoedoro,  Projo.  1996.  Pengolahan  Citra  Digital
(Teori dan Aplikasi Dalam Penginderaan Jauh). Fakultas Geografi UGM: Yogyakarta
Darmawan, A. 2012. Pembangunan Model Hyperspectral Untuk Estimasi Produktivitas Vegetasi Padi Berdasarkan Metode Derivatif Regresi Linier. ITS 2012 Dyah,  R.  Panuju,  Febria  Heidina,  Bambang  H.
Trisasongko,  Boedi  Tjahjonol,  A.  Kasno, Aufa H.A. Syafril. 2009. Variasi Nilai Indeks
Vegetasi  MODIS  pada  Siklus  Pertumbuhan
Padi. Faperta.
Febrianto,  Adi.  2007.  Interpretasi  citra  satelit  SPOT  5
untuk Pemetaan penggunaan lahan Kecamatan Semarang Barat Kota Semarang.  Semarang  :    Studi  Geografi- Universitas Negeri Semarang Furqon. 1999. Statistika Terapan Untuk Penelitian.Bandung : Penerbit CV   Alfabeta Huete,  A.,  Didan,  K.,  Miura,  T.,  Rodriguez,  E.P., Gao, X., and Ferreira,  L.G.  2002. Overview  of  The  Radiometric  and Biophysical  Performance  of  The MODIS Vegetation Indices. Remote Sensing of  Environment  83: 195–
Jensen,  J.  R.,  1986.  Introductory  Digital  Image
Processing. A Remote Sensing Perspective.
London: Prentice Hall: 95-104.
Lembaga  Penerbangan  dan  Antariksa  Nasional, Penginderaan  Jauh  dan  Interpretasi  Citra. LAPAN.
Lillesand Th.M. and Kiefer, R.W. 1994. Remote Sensing and Image Interpretation. John Willey and Sons. USA: New York.
Lillesand,  Thomas  M,  Ralph  W  Kiefer.  1990. Penginderaan  Jauh  dan  Interpretasi  Citra. Yogyakarta : Gajah Mada University Press. Malingreau  J.P.  1981.  Remote  Sensing  for  Monitoring Rice  Production  in  the  Wet  Tropics: Approach  and  Implication.  Symposium  on Application  of  Remote  Sensing  for  Rice
Production. India: Hyderabad.
Martin,  S.  2004.  An  Introduction  to  Ocean  Remote Sensing.  United  Kingdom  :  University  of Cambridge.
Purwadhi,  F.  dan  Sri  Hardiyati.  2001.  Interpretasi
Citra Digital . PT.Gramedia
Widiasarana   Indonesia:  Jakarta. Siddik Thoha, Achmad. 2008. Karakteristik Citra Satelit.
Medan:  Fakultas  Pertanian-Universitas Sumatera Utara.
Sukmono,  Abdi.  2012.  Algoritma  Estimasi  Kandungan Klorofil  Tanaman  Padi  Dengan  Data Airbone Hypersectral. Surabaya: ITS 2012.
Thenkabail,  P.S.,  R.B.  Smith,  and  E.  De  Pauw.,  2001.
“Hyperspectral  vegetation  indidces  and their  relationships  with  agricultural  crop characteristics”. Remote Sensing of Environment, 71, pp.158-182.
Thiruvengadachari and R. Skathivadivel. 1997. Satellite Remote  Sensing  for  Assessment  of Irrigation  System  Performance  :  A  Case Study  in  India.  Sri  Langka:  International Irrigation Management Institute.
Wass,  H.J.D.  dan  Nababan,  B.,  2010.  “Pemetaan  Dan Analisis Index Vegetasi Mangrove Di Pulau Saparua”,  Maluku  Tengah.  E-Jurnal  Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis 2, 1:50-58.
Wibowo, Agus. 2011. Pengembangan Metode Estimasi Kandungan  Air  Kanopi  Daun  (Canopy Water  Content)  Tanaman  Padi  dengan Data Hyperspektral. ITS 2011.
Yoshida, S. 1981. “Fundamental of rice crop  science”.
Philipina: The International Rice Research Institute. <URL:http://www.aster-indonesia.com  >  Dikunjungi pada tanggal 2 Juli 2012, Jam 18.00 WIB.
<URL:http://endeleo.vgt.vito.be/dataproducts.html  > Dikunjungi pada tanggal 27 Juni 2012, Jam 20.00 WIB.
<URL:http://indramayukab.bps.go.id/index.php/sms/p ertanian>.  Dikunjungi  pada    tanggal  12 Maret 2012,  jam 09.00WIB.
<URL:http://www.spacegrant.montana.edu/msiproject /NDVI.html  >  Dikunjungi  pada  tanggal  30 Juni 2012, Jam 18.30 WIB.