Januari 2024
Rekomendasi Jumlah Pupuk Urea untuk Tanaman Padi berdasarkan NDVI Clustering pada Citra Multispektral

## HERI ANDRIANTO, TIMOTHY AUSTIN SIRAIT
Teknik Elektro, Universitas Kristen Maranatha, Indonesia Email: heri.andrianto@eng.maranatha.edu
Received 13 Juli 2023 | Revised 22 Agustus 2023 | Accepted 19 September 2023

## ABSTRAK
Pupuk  merupakan  hal  yang  penting  bagi  tanaman.  Nilai  NDVI  dari  citra multispektral  lahan  pertanian  dapat  digunakan  untuk  menentukan  kebutuhan pupuk pada tanaman. Pada makalah ini, telah direalisasikan layanan rekomendasi pemupukan  tanaman  padi  berdasarkan  NDVI  clustering.  Citra  sawah  diambil menggunakan  kamera Multispectral Mapir Survey  3W RGN  yang  dipasang  pada DJI  Mavic  2  Pro.  Penentuan  kebutuhan  pupuk  tanaman  padi  dilakukan  dengan menggunakan metode K-Means clustering pada nilai NDVI. Hasil yang didapat dari proses  clustering  dimasukan  ke  dalam  rumus  rekomendasi  pemupukan  yang mengacu  kepada  BWD.  Dari  hasil  pengujian  menunjukan  platform  dapat memberikan  rekomendasi  pemupukan  untuk  tanaman  padi.  Selisih  antara  hasil rekomendasi jumlah pupuk menggunakan platform dan BWD yaitu 1.29% pada pukul 10.00 pagi, 3.35% pada pukul 12.00 siang, dan 2.40% pada pukul 04.00 sore.  Selisih  hasil  perhitungan  tersebut  disebabkan  karena  adanya  perbedaan intensitas cahaya matahari.
Kata kunci : multispektral, K-Means Clustering, NDVI, platform, padi, pupuk

## ABSTRACT
Fertilizer is a crucial component for plants. NDVI values from multispectral imagery of agricultural land can be used to determine fertilizer requirements. In this paper, a  rice  plant  fertilization  recommendation  service  based  on  NDVI  clustering  has been realized. Rice field images were taken using the Multispectral Mapir Survey 3W RGN camera mounted on the DJI Mavic 2 Pro. Determination of fertilizer needs for rice plants is carried out using the K-Means clustering method on the NDVI value.  The  results  obtained  from  the  clustering  process  are  entered  into  the fertilization recommendation formula which refers to BWD. The test results showed that  the  platform  can  provide  fertilizer  recommendations  for  rice  plants.  The difference between the recommended amount of fertilizer using the platform and BWD is 1.29% at 10 a.m, 3.35% at 12 noon, and 2.40% at 4 p.m. The difference in the results of these calculations is due to differences in the intensity of sunlight.
Keywords : multispectral, K-Means Clustering, NDVI, platform, rice, fertilizer

## 1. PENDAHULUAN
Hal penting yang dapat meningkatkan keberlangsungan produksi tanaman dan produktivitas tanaman yaitu kesehatan tanaman (Adinugroho, 2018) . Tanaman yang sehat memiliki ciri pertumbuhan yang baik seperti batang dan daun yang segar (Enda, 2018) . Tanaman yang sehat  dapat  menjalankan  fungsi-fungsi  fisiologisnya  dengan  baik,  yang  meliputi  proses metabolisme, proses respirasi dan fotosintesis, penyerapan air, penyerapan dan translokasi zat  hara.  Kesehatan  tanaman  khususnya  status  Nitrogen  (N)  dapat  diketahui  melalui  daun tanaman. Ketika tanaman kekurangan unsur hara, maka tanaman akan menunjukkan ciri-ciri seperti  daun  yang  layu,  produksi  tanaman  yang  menurun  dan  warna  daun  berubah. Pemantauan  kesehatan  tanaman bertujuan untuk mengetahui kondisi  tanaman, perubahan dan kecenderungan yang mungkin terjadi. Perkebunan merupakan areal yang luas sehingga untuk  mengamati  kesehatan  tanaman  dilakukan  dengan  bantuan  citra (Sukojo  dan Wahono, 2019) .  Untuk  daerah  yang  luas  dapat  diamati  melalui  citra  yang  diperoleh  dari teknik penginderaan jauh. Penggunaan citra telah banyak digunakan dalam berbagai kegiatan penelitian maupun survei diantaranya yaitu pertambangan, geologi, hidrologi, geomorfologi, kehutanan dan pertanian. Pada bidang pertanian citra multispectral hasil penginderaan jauh diaplikasikan pada manajemen irigasi, pengendalian penyakit, estimasi hasil, pemetaan nutrisi, fenotipe  dan  aplikasi  manajerial  lainnya (Jafarbiglu  dan  Pourreza,  2022) .  Citra multispektral  dapat  digunakan  dalam  mengidentifikasi  vegetasi  secara  cepat  yaitu  dengan menginterpretasikan  citra  menggunakan formula  Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI).  Indeks  vegetasi  adalah  metode  transformasi  citra  berdasarkan  data  spektral  yang banyak digunakan untuk mengamati tumbuhan dan juga untuk berbagai kebutuhan, seperti pengaruh  tanah  dalam  analisis  vegetasi.  Sehingga  NDVI  diharapkan  juga  dapat  digunakan dalam menilai kesehatan tanaman dengan cara menganalisis tingkat kehijauan daun. Tingkat kehijauan  daun  dapat  menggunakan  informasi  kuantitatif  dari  kandungan  klorofil  dari tanaman. Oleh karena itu, penilaian secara cepat kesehatan tanaman dengan metode NDVI menjadi penting untuk diteliti.
Pada  penelitian-penelitian  sebelumnya  mengenai  penginderaan  jauh  menggunakan  citra multispectral untuk monitoring kesehatan tanaman padi belum memiliki layanan rekomendasi jumlah pupuk urea (Zheng, dkk, 2020) (Luo, dkk, 2022) (Liu, dkk, 2023) (Ma, dkk, 2023) .  Selain  itu,  penelitian-penelitian  sebelumnya  melakukan  pengambilan  citra multispectral  pada  cuaca  yang  cerah  berkisar  antara  pukul  11.00-13.30  waktu  setempat (Zheng, dkk, 2020) , antara pukul 11.00 – 13.00 waktu setempat (Luo, dkk, 2022) , antara pukul 10.00 - 14.00 waktu setempat (Liu, dkk, 2023) , dan antara pukul 10.00 – 12.00 waktu setempat (Ma,  dkk,  2023) .  Namun,  penelitian-penelitian  sebelumnya  belum  melaporkan kapan  waktu  pengambilan  citra multispectral  yang  terbaik.  Pada  makalah  ini  telah dikembangkan  layanan  rekomendasi  jumlah pupuk urea untuk  tanaman padi, penelitian ini juga telah melakukan pengamatan waktu pengambilan citra multispectral yang terbaik untuk keperluan perhitungan rekomendasi jumlah pupuk. (Jafarbiglu dan Pourreza, 2022) .

## 2. METODE
Metodologi  penelitian  pada  makalah  ini  terdiri  dari  dari  empat  langkah  yaitu  menentukan kebutuhan hardware  dan  software,  merancang  dan  merealisasikan  layanan  rekomendasi pemupukan  tanaman  padi,  melakukan  pengujian,  dan  melakukan  evaluasi  hasil  pengujian. Langkah  pertama  yaitu  menentukan  kebutuhan hardware  dan  software.  Hardware  yang dibutuhkan  yaitu  kamera Multispectral  Mapir  Survey  3W  RGN,  Survey3  Advanced  GPS Receiver,  Calibration  targets,  DJI  Mavic  2  Pro  dan  bagan  warna  daun  (BWD).  Gambar  1 memperlihatkan kamera Multispectral Mapir Survey 3W RGN, Survey3 Advanced GPS Receiver,
Calibration targets, dan DJI Mavic 2 Pro. Perangkat lunak yang diperlukan yaitu Mapir Camera Control  (MCC) untuk  melakukan  kalibrasi  gambar  multispektral.  Gambar 2  memperlihatkan blok diagram layanan rekomendasi pemupukan tanaman padi.
Gambar 1. Kamera Multispectral Mapir Survey 3W RGN, Survey3 Advanced GPS Receiver,
Calibration targets, dan DJI Mavic 2 Pro

## Gambar 2. Blok Diagram Layanan Rekomendasi Pemupukan Tanaman Padi
Langkah  kedua yaitu  merancang dan  merealisasikan  perangkat lunak  layanan  rekomendasi pemupukan tanaman padi. Layanan ini dikembangkan dengan menggunakan React.js untuk front end, sebuah environment yang memungkinkan penggunaan bahasa Javascript. React.js ini  memiliki  banyak library  yang  dapat  digunakan  untuk  mengembangkan  sebuah  website. Untuk back end menggunakan bahasa perograman python dengan framework Fast API untuk memudahkan  saat  membuat  fungsi clustering  dengan  K-Means.  Database  aplikasi  web dikembangkan menggunakan database mongoDB.
Proses clustering  dan  perhitungan  rekomendasi  pemupukan  yang  digunakan  pada  layanan rekomendasi  pemupukan  terdiri  dari  beberapa  langkah  proses,  yang  pertama  sistem melakukan pembacaan input tingkat hasil dan pembacaan citra yang telah diunggah, setelah pembacaan  berhasil  maka  sistem  akan  melakukan cropping  citra  yang  bertujuan  untuk mengurangi objek yang tidak diinginkan seperti rumah warga di sekitar sawah atau tanaman yang  tidak  diinginkan  untuk  masuk  ke  dalam  proses clustering.  Cropping  yang  dilakukan berukuran 300 pixel x 300 pixel pada tengah-tengah citra yang telah diunggah. Pengambilan citra dilakukan menggunakan kamera Mapir Survey 3W RGN yang terpasang pada DJI Mavic 2 Pro, citra sawah diharuskan berada di tengah-tengah (Gambar 3a), agar saat melakukan cropping yang akan dihitung adalah citra sawah bukan citra objek yang tidak diinginkan seperti atap rumah warga atau tanaman lain selain tanaman padi (Gambar 3b).
(a) (b)
Gambar 3. (a) Cropping tanaman Padi yang Benar, (b) Cropping Tanaman Padi yang Salah Hasil dari cropping diharapkan semuanya citra sawah dan tidak ada atap rumah sehingga saat clustering data yang digunakan dapat dianggap valid dan % error (selisih) yang didapat akan lebih kecil. Setelah citra berhasil di- cropping maka sistem akan melakukan perubahan citra menjadi array 3 dimensi karena warna yang dibutuhkan dibagi menjadi 3 komponen warna yaitu Red,  Green,  dan  Blue.  Kemudian  dilakukan  proses  clustering  pada  citra  dengan menentukan  titik centroid. Pada  aplikasi  ini  dibagi  menjadi  4  titik  centroid  (k=4) dan  akan dihitung  jarak  terhadap  titik  pusat  kemudian  pengelompokan  data  sesuai  jarak  minimum terhadap  titik cluster  dan  dilihat  titik  pusat  cluster  masih  berubah  atau  tidak,  jika  masih berubah maka proses akan berlanjut hingga titik pusat cluster tidak berubah lagi, kemudian hasil akan didapat dalam bentuk array dan sistem akan mengeluarkan tingkat hasil yang telah dipilih  untuk  menjadi  parameter  rumus  mana  yang  akan  dipakai  untuk  rekomendasi pemupukan. Gambar 4 memperlihatkan flowchart aplikasi web.
Pada  saat  aplikasi  web terbuka  maka  akan  disajikan  halaman  yang  menampilkan  2 button yang dapat dipilih oleh user yaitu button register dan button login. Jika user memilih button register  maka tampilan akan  menyajikan  halaman  register,  user  akan  melakukan  registrasi pada  aplikasi  web,  setelah  registrasi  berhasil  maka user  akan  disajikan  halaman  login, kemudian user dapat melakukan login. Setelah user melakukan login, maka user akan disajikan halaman home yang terdapat histori citra yang pernah di-upload dan juga button upload. Jika button upload dipilih maka user akan meng-upload file dan juga memilih tingkat hasil yang akan dicapai seperti terlihat pada Gambar 4, setelah citra ter- upload maka user akan melihat tampilan home, user dapat memilih citra mana yang akan ditampilkan pada halaman hasil. Penentuan kebutuhan pupuk urea berdasarkan hasil dari nilai clustering yang mengacu pada BWD, sehingga didapatkan rumus penentuan jumlah pupuk urea sebagai berikut (Andrianto, 2022) :
1. Jumlah pupuk urea dengan tingkat hasil 5
Pupuk  =   ((hijau tua + hijau) ∗ 0) + (hijau muda ∗ 50) + (hijau kuning ∗ 75)
(1)
2. Jumlah pupuk urea dengan tingkat hasil 6
Pupuk  =   ((hijau tua + hijau) ∗ 50) + (hijau muda ∗ 75) + (hijau kuning ∗ 100)
(2)
3. Jumlah pupuk urea dengan tingkat hasil 7
Pupuk =   ((hijau tua + hijau) ∗ 50) + (hijau muda ∗ 100) + (hijau kuning ∗ 125)
(3)
4. Jumlah pupuk urea dengan tingkat hasil 8 Pupuk =   ((hijau tua + hijau) ∗ 50) + (hijau muda ∗ 125) + (hijau kuning ∗ 150) (4)
Nilai  rekomendasi  pemupukan  akan  dihitung  secara  otomatis  melalui  layanan rekomendasi pemupukan setelah user mengunggah citra multispectral sawah. User akan langsung dapat melihat hasil rekomendasi pemupukan pada halaman hasil.
Gambar 4. Flowchart Layanan Rekomendasi Pemupukan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Langkah  awal  pengujian  yaitu  dilakukan  pengambilan  citra  sawah  di  lahan  persawahan Komplek Permana Kota Cimahi menggunakan kamera Mapir Survey3W RGN yang terpasang pada  DJI  Mavic  2  Pro.  Citra  yang  terdapat  pada  memori  kamera  Mapir  Survey3W  RGN kemudian dipindahkan ke komputer. Proses kalibrasi citra multispektral dilakukan di komputer menggunakan perangkat lunak MCC. Sebelum mengakses layanan rekomendasi pemupukan untuk tanaman padi, pengguna diminta untuk melakukan pendaftaran terlebih dahulu pada aplikasi web, setelah itu melalukan login. Citra multispectral yang sudah dikalibrasi kemudian diunggah  ke platform  layanan  rekomendasi  pemupukan  tanaman padi  untuk  menghasilkan rekomendasi  jumlah  pupuk  urea  yang  diperlukan  oleh  tanaman  padi.  Gambar  5 memperlihatkan halaman upload file citra multispectral. Gambar 6 memperlihatkan halaman hasil  untuk  memperlihatkan  hasil  rekomendasi  jumlah  pupuk  urea  untuk  tanaman  padi. Halaman home digunakan untuk halaman yang terdapat histori citra yang pernah di-upload dan juga button upload untuk rekomendasi jumlah pupuk.
Gambar 5. Halaman Upload Unggah File Citra Multispektral
Gambar 6. Halaman Hasil Untuk Rekomendasi Jumlah Pupuk
Rekomendasi  jumlah  pupuk  urea  yang  dihasilkan  menggunakan  NDVI clustering  kemudian dibandingkan dengan rekomendasi jumlah pupuk urea yang dihasilkan menggunakan BWD, hal ini dilakukan untuk mengetahui % error atau selisih dari rekomendasi jumlah pupuk yang dihasilkan  oleh  aplikasi  web  dan  BWD  pada  sawah  yang  sama  namun  dengan  citra  yang diambil pada waktu yang berbeda (pagi, siang dan sore). Pengambilan data tingkat kehijauan daun  padi  menggunakan  BWD  dilakukan  setelah  pengambilan  citra  menggunakan  kamera Mapir Survey3W RGN yang terpasang pada DJI Mavic 2 Pro. Pengambilan data kehijauan daun menggunakan  BWD  di  persawahan  Komplek  Permana  Kota  Cimahi.  Pengambilan  data menggunakan BWD dilakukan sebanyak 16 titik sampel. Pada setiap titik tersebut dilakukan pengambilan  data  menggunakan  BWD  terhadap  daun  padi  yang  paling  muda  dan  telah berkembang  sempurna  dari  setiap  jumputnya.  Tabel  1  memperlihatkan  hasil  pengukuran menggunakan BWD, berupa nilai BWD dari ke 16 titik sampel pada sawah yang diteliti serta nilai rekomendasi pupuk.
Tabel 1. Rekomendasi Jumlah Pupuk Urea berdasarkan BWD
Titik Sampel  Nilai BWD Tingkat hasil (Ton/ha) Nilai Rekomendasi pupuk (Kg/ha) 1 4 6
50 2
4 50 3 3-4 75 4 4 50 5 4 50 6 3-4 75 7 4 50 8 3-4 75 9 4 50 10 3-4 75 11 4 50 12 4 50 13 3-4 75 14 4 50 15 4 50 16 4 50 Total rekomendasi pupuk urea 57.81
Nilai BWD yang didapat bervariasi sesuai dengan tingkat kehijauan dari tanaman padi tersebut. Nilai  kuantitatif  warna  daun  berdasarkan  BWD  (IRRI  Leaf  color  chart)  yaitu  hijau  tua=5, hijau=4,  hijau  muda=3,  hijau  kuning=2.  Pengambilan  data  daun  padi  menggunakan  BWD dipilih dari daun muda yang sudah berkembang sempurna dari sejumput daun padi yang ada. Nilai rekomendasi pupuk didapatkan dengan mencari nilai rata-rata dari nilai BWD yang telah diambil dari ke-16 titik sampel tersebut. Tabel 1 memperlihatkan hasil rekomendasi jumlah pupuk urea berdasarkan nilai BWD yaitu sebesar 57.81 Kg/ha.
Pengambilan  citra multispectral  dilakukan  di  persawahan  Komplek  Permana  Cimahi menggunakan kamera Mapir Survey 3W dengan filter Red, Green, NIR (RGN) yang terpasang pada  DJI  Mavic  2  Pro.  Pengambilan  citra  sawah  tanaman  padi  diambil  pada  ketinggian  33 meter yang dilakukan sebanyak 3 kali yaitu pukul 10.00 WIB, pukul 12.00 WIB dan pukul 16.00 WIB. Intensitas cahaya diukur disetiap pengambilan citra pada waktu tertentu menggunakan aplikasi  Lux  Light  Meter  pada smartphone  android.  Gambar  7  memperlihatkan  hasil perhitungan  jumlah pupuk  urea  dan citra multispectral sawah pada pagi  hari  (10.00 WIB). Gambar 8 memperlihatkan hasil perhitungan jumlah pupuk urea dan citra multispectral sawah pada siang hari (12.00 WIB). Gambar 9 memperlihatkan hasil perhitungan jumlah pupuk urea dan citra multispectral sawah pada sore hari (16.00 WIB).
Gambar 7. Hasil Perhitungan Jumlah Pupuk Urea dan Citra Multispectral Sawah pada Pagi Hari
Intensitas cahaya pada saat pengambilan citra di pagi hari yaitu rata-rata 20.685 Lux. Hasil rekomendasi jumlah pupuk urea berdasarkan NDVI clustering pada citra sawah di pagi hari pada aplikasi web yaitu sebesar 58.56 kg/ha.  Sehingga nilai % error (selisih hasil aplikasi web dibandingkan dengan hasil BWD) diperoleh dari:
%𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 = |58.56 − 57.81| 57.81 ×  100% = 1.29%
Gambar 8. Hasil Perhitungan Jumlah Pupuk Urea dan Citra Multispectral Sawah pada Siang Hari
Intensitas cahaya pada saat pengambilan citra di siang hari yaitu rata-rata 50.000 Lux. Hasil rekomendasi jumlah pupuk urea berdasarkan NDVI clustering pada citra sawah di siang hari pada aplikasi web yaitu sebesar 55.87 kg/ha. Sehingga nilai % error (selisih hasil aplikasi web dibandingkan dengan hasil BWD) diperoleh dari:
%𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 = |55.87 − 57.81| 57.81 ×  100 = 3.35%
Gambar 9. Hasil Perhitungan Jumlah Pupuk Urea dan Citra Multispectral Sawah pada Sore Hari
Intensitas cahaya pada saat pengambilan citra pada sore hari yaitu rata-rata 4649 Lux . Hasil rekomendasi jumlah pupuk urea berdasarkan NDVI clustering pada citra sawah di sore hari pada aplikasi web yaitu sebesar 56.42 kg/ha.  Sehingga nilai % error (selisih hasil aplikasi web dibandingkan dengan hasil BWD) diperoleh dari:
%𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 = |56.42 − 57.81| 57.81 ×  100% = 2.4%
Dari ketiga citra sawah (pagi, siang dan  sore), dapat disimpulkan bahwa  citra  sawah yang memiliki nilai % error terkecil yaitu citra sawah pada pagi hari (10.00 WIB) dengan intensitas cahaya rata-rata 20.685 Lux seperti yang diperlihatkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil % Error (Selisih) antara Nilai Rekomendasi Pupuk Urea berdasarkan NDVI
Clustering pada Aplikasi Web dengan BWD Waktu pengambilan citra Intensitas cahaya rata- rata (Lux) % error (selisih) dengan BWD Pagi hari (10.00 WIB) 20.685 1.29% Siang hari (12.00 WIB) 50.000 3.35% Sore hari (16.00 WIB) 4649 2.40%
Faktor pendukung pengambilan citra multispectral sawah pada pagi hari (10.00 WIB) yaitu intensitas  cahaya  yang  cukup,  pengambilan  citra  dengan  sudut  yang  benar  dan memperlihatkan seluruh objek sawah. Walaupun pengambilan data pada pagi hari dipengaruhi oleh pantulan cahaya matahari oleh objek disekitar sawah (air, tanah, dan rumah) tetapi citra tanaman padi masih dapat di- crop dengan baik dibandingkan dengan sore hari yang memiliki intensitas cahaya yang kurang serta objek tanaman padi lebih banyak tertutup oleh bayangan
dari  objek  di  sekitar  sawah  seperti  rumah,  pohon  dan  lain-lain.  Sedangkan  nilai  % error terbesar yaitu pada siang hari (12.00 WIB) dengan intensitas cahaya rata-rata 50.000 Lux, hal ini disebabkan karena pada siang hari (12.00 WIB) cahaya matahari terlalu terik/kuat sehingga mengganggu citra multispectral.

## 4. KESIMPULAN
Layanan rekomendasi pemupukan tanaman padi menggunakan K-means clustering pada nilai NDVI citra multrispektral sawah telah berhasil direalisasikan dan dapat berfungsi dengan baik. Layanan-layanan  pada  aplikasi  web  (layanan login,  register,  upload,  rekomendasi  jumlah pupuk  urea  dan  histori  citra multispectral  sawah  yang  pernah  diunggah)  telah  berfungsi dengan baik. Hasil perhitungan rekomendasi jumlah pupuk menggunakan citra multispektral dipengaruhi oleh intensitas cahaya matahari serta pantulan cahaya matahari dari air, tanah serta objek-objek lain yang ada di sekitar sawah. Dari ketiga citra multispectral sawah (pagi, siang  dan  sore),  citra  sawah  yang  memiliki  nilai  % error  rekomendasi  jumlah  pupuk  urea terkecil dibandingkan dengan hasil perhitungan menggunakan BWD yaitu citra sawah pada pagi hari dengan % error sebesar 1.29%, hal ini disebabkan karena pada pagi hari memiliki intensitas cahaya yang cukup dengan intensitas cahaya rata-rata 20.685 Lux sehingga waktu terbaik untuk pengambilan citra multispectral sawah yaitu pada pagi hari (sekitar pukul 10.00 pagi).

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Universitas  Kristen  Maranatha  atas  dukungan finansial yang telah diberikan.

## DAFTAR RUJUKAN
Adinugroho,  W.  C.  (2018). Persepsi  Mengenai  Tanaman  Sehat.  Bogor:  Institut  Pertanian Bogor.
Andrianto, H. (2022). Pengembangan  Smart Farming IoT Platform Berbasis Service Oriented Architecture, Disertasi Program Doktor, Institut Teknologi Bandung.
Barbedo, J.G.A. (2019). A review on the use of unmanned aerial vehicles and imaging sensors for monitoring and assessing plant stresses. Drones, 3, 1-27.
Berra EF, Gaulton R, Barr S. (2017). Commercial off-the-shelf digital cameras on Unmanned Aerial Vehicles for multitemporal monitoring of vegetation reflectance and NDVI. IEEE Trans Geosci Remote Sens, 55(9), 4878–86.
Deng L, Mao Z, Li X, Hu Z, Duan F, Yan Y. (2018). UAV-based multispectral remote sensing for  precision  agriculture:  A  comparison  between  different  cameras. ISPRS  J Photogramm Remote Sens, 146, 124–36.
Enda, J. Novizan. (2018). Mengendalikan Hama dan Penyakit Tanaman. Jakarta: Ago Media Pustaka.
Ghazal MA, Mahmoud ALI, Aslantas ALI, Soliman A, Shalaby A, Benediktsson JA, et al. (2019).
Vegetation  cover  estimation  using  convolutional  neural  networks. IEEE  Access,  7,
132563–76.
Guan  S, Fukami  K, Matsunaka  H,  Okami M,  Tanaka  R, Nakano  H,  et  al. (2019). Assessing correlation of high-resolution NDVI with fertilizer application level and yield of rice and wheat crops using small UAVs. Remote Sens, 11(112), 1–19.
Horstrand P, Guerra R, Rodriguez A, Diaz M, Lopez S, Lopez JF. (2019). A UAV platform based on a hyperspectral sensor for image capturing and on-board processing. IEEE Access, 7, 66919–38.
Jafarbiglu  H,  Pourreza  A.  (2022).  A  comprehensive  review  of  remote  sensing  platforms, sensors, and applications in nut crops. Comput Electron Agric, 197(106844), 1–23.
Jaihuni  M,  Khan  F,  Lee  D,  Basak  JK,  Bhujel  A,  Moon  BEUN,  et  al.  (2021).  Determining spatiotemporal distribution of macronutrients in a cornfield using remote sensing and a deep learning model. IEEE Access, 9, 30256–66.
Liu, X., Wu, X., Peng, Y., Mo, J., Fang, S., Gong, Y., … Zhang, C. (2023). Application of UAV- retrieved  canopy  spectra  for  remote evaluation of rice  full heading date. Science  of Remote Sensing, 7, 1-11.
Luo, S., Jiang, X., Jiao, W., Yang, K., Li, Y., & Fang, S. (2022). Remotely Sensed Prediction of Rice Yield at Different Growth Durations Using UAV Multispectral Imagery. Agriculture (Switzerland), 12(9), 1–17.
Ma, B., Cao, G., Hu, C., & Chen, C. (2023). Monitoring the Rice Panicle Blast Control Period Based on UAV Multispectral Remote Sensing and Machine Learning. Land, 12(2), 1–15. Maresma  Á,  Ariza  M,  Martínez  E,  Lloveras  J,  Martínez-Casasnovas  JA.  (2016).  Analysis  of vegetation indices to determine nitrogen application and yield prediction in maize (Zea mays l.) from a standard UAV service. Remote Sens, 8(973), 1–15.
Rosas JTF, de Carvalho Pinto F de A, de Queiroz DM, de Melo Villar FM, Magalhães Valente DS, Nogueira Martins R. (2022). Coffee ripeness monitoring using a UAV-mounted low- cost multispectral camera. Precis Agric, 23, 300–18.
Shafi U, Mumtaz R, Iqbal N, Zaidi SMH, Zaidi SAR, Hussain I, et al. (2020). A multi-modal approach for crop health mapping using low altitude remote sensing, Internet of Things (IoT) and machine learning. IEEE Access, 8, 112708–24.
Stavrakoudis D, Katsantonis D, Kadoglidou K, Kalaitzidis A, Gitas IZ. (2019). Estimating rice agronomic traits using drone-collected multispectral imagery. Remote Sens, 11(545), 1–25.
Sukojo, B. M., Wahono. (2019). Pemanfaatan Teknologi Penginderaan Jauh Untuk Pemetaan Kandungan Bahan Organik Tanah. Makara, Teknologi.
Sunoj,  S.,  Igathinathane,  C.,  Saliendra,  N.,  Hendrickson,  J.,  dan  Archer,  D.    (2018).  Color calibration of  digital images  for  agriculture and other  applications, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 146, 221-234.
Zheng, H.,  Ma,  J.,  Zhou, M., Li, D.,  Yao,  X.,  Cao,  W.,  …  Cheng, T. (2020). Enhancing  the Nitrogen Signals of Rice Canopies across Critical Growth Stages through the Integration of Textural and Spectral Information from Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Multispectral Imagery. Remote Sensing, 12(957), 1-17.