## PENGGUNAAN PARTIAL LEAST SQUARE REGRESSION (PLSR) UNTUK MENGATASI

## MULTIKOLINEARITAS DALAM ESTIMASI KLOROFIL DAUN TANAMAN PADI DENGAN CITRA HIPERSPEKTRAL

## Abdi Sukmono, Sawitri Subiyanto
Program Studi Teknik Geodesi, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro Jl. Prof. H. Soedarto, SH. Kampus Tembalang, Semarang , email : sukmono35@gmail.com

## Abstrak
Klorofil  merupakan  pigmen  yang  paling  penting  dalam  proses  fotosintesis.  Tanaman  sehat  yang  mampu  tumbuh maksimum umumnya  memiliki jumlah klorofil yang lebih besar daripada tanaman yang tidak sehat. Dalam Estimasi kandungan  klorofil  tanaman  padi  dengan  airborne  hiperspektral  dibutuhkan  model  khusus  untuk  mendaaptkan akurasi yang baik. Citra Hhiperspektral mempunyai ratusan band dan julat yang sempit pada setiap bandnya, sehingga mempunyai  kemampuan  yang  cukup  baik  untuk  estimasi  klorofil.  Akan  tetapi  karena  julat  yang  cukup  sempit  ini menyebabkan  adanya  efek  multikolinearitas.  Objek  dari  penelitian  ini  mengembangkan  reflektan  in  situ  menjadi model    estimasi  kandungan  klorofil  tanaman  padi  untuk  citra  airborne  hiperspektral  dengan  menggunakan  metode partial  least  square  regression  untuk  menghilangkan  efek  multikolinearitas.    Dalam  penelitian  ini  dengan menggunakan  teknik  hubungan  reflektan  dan  klorofil  dipilih  band-band  yang  berhungan  dan  efektif  untuk  estimasi klorofil. Dari hasil seleksi tersebut terpilih 44 band yang efektif untuk estimasi kandungan klorofil daun tanaman padi. Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  mertode  PLSR  dapat  menghasilkan  model  yang  cukup  baik  untuk  estimasi kandungan  klorofil  tanaman  padi  dengan  nilai  Koefisien  determinasi  (R2)  mencapai  0.75  pada  PC  no  11  dan mempunyai  RMSE  sebesar  1.44  SPAD  unit.  Validasi  menggunakan  data  citra  airborne  hiperspektral  menghasilkan RMSE sebesar 1.07 SPAD Unit.
Kata kunci : PLSR, klorofil, hiperspektral, padi

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Citra  hiperspektral  memiliki  jumlah  kanal  yang cukup  banyak  mencapai  ratusan  kanal,  sehingga mempunyai  kemampuan  interpretasi  yang  lebih baik  dikanalingkan  citra  multispektral.  Ratusan kanal  ini  dapat  dimanfaatkan  sebagai  variabel atau parameter estimasi yang cukup baik. Jumlah kanal  yang  mencapai  ratusan  kanal  dan  julat kanal  yang  sempit  ini  mampu  digunakan  untuk estimasi  parameter  biofisik  maupun  biokimia seperti  klorofil  daun.  Akan  tetapi  dengan  julat yang  sempit  (15  nm  –  20  nm)  menyebabkan adanya  efek  multikolinearitas  yang  dapat menjadikan  nilai  model tidak  dapat  menjelaskan hubungan  antara  variabel  respon  dan  variabel prediktor secara baik. Keberadaan multikolinearitas  akan  menyebabkan  varians parameter  yang  diestimasi  akan  menjadi  lebih besar  dari  yang  seharusnya  dengan  demikian tingkat akurasi dari estimasi akan menurun.
Menurut Soemartini (2012) penggunaan Principle Component  Analysis (PCA)  dapat  mengatasi masalah  multikolinearitas. Principle  Component Analysis (PCA)  pada  dasarnya  bertujuan  untuk menyederhanakan variabel yang diamati dengan cara  menyusutkan  atau  mereduksi  dimensinya. Hal  ini  dilakukan  dengan  cara  menghilangkan korelasi diantara variabel bebas melalui transformasi  variabel  bebas  asal  ke  variabel bebas  baru  yang  tidak  berkolerasi  sama  sekali. Penggunaan metode Principle Component Regression (PCR)  pernah  digunakan  oleh Darmawan (2012) untuk estimasi kerapatan daun menggunakan  citra  hiperspektral  melalui  data reflektan turunan. Hasil dari pemodelan tersebut dapat menghasilkan nilai model yang cukup baik. Akan  tetapi  dalam  segi  komputasi  karena mengakomodasi  seluruh  kanal  yang  ada  (116 kanal)    dibutuhkan  perangkat  komputer  yang canggih  dalam  pemprosesan  datanya.  Oleh karena  itu  penggunaan  pengembangan  metode komponen  utama  dan  reduksi  jumlah  kanal diperlukan dalam pemodelan estimasi
menggunakan data hiperspektral untuk meningkatkan akurasi
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mendapatkan model  untuk  perhitungan  kandungan  klorofil tanaman  padi  pada  citra  hiperspektral  sensor hymap  menggunakan  pendekatan  model  Partial Least  Square  Regression dan  mendapatkan panjang gelombang optimal untuk perhitungan  Klorofil  dengan  menggunakan data  citra  hiperspektral  sensor  Hymap berbasis data spectrometer in situ

## METODOLOGI PENELITIAN

## Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  dilakukan  di  sawah  beririgasi daerah  Indramayu  (15  km  x  30  km),  Jawa  Barat (Gambar  1)  .  Pengambilan  data  dilakukan  pada tanggal  25  Juli  -13  Agustus  2011.  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, reproduktif dan pematangan ( ripening ). Data spektral yang diperoleh dikelompokkan sesuai dengan fase pertumbuhannya.  Selanjutnya,  secara  simultan dilakukan  pengukuran  variabel  klorofil  (SPAD) dan  spectral  in  situ  dengan  menggunakan  alat FieldSpec  3    untuk  spektral  in  situ    dan chlorophyll  meter  (SPAD-502  Minolta)  untuk klorofil.
Gambar 1. Lokasi ROI, sampling area (SA), quadrat area (QA) dan hill

## Data Dan Peralatan
- Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini
adalah:
1. Citra  airborne  hiperspektral  sensor HyMap    daerah  penelitian  yang  diambil pada tanggal 13 juli 2011
2. Peta Vektor 1 : 5000
3. Data lapangan yang diambil secara in-situ (Klorofil  SPAD,  Spektral  tanaman,  fase tumbuh)  di  beberapa  titik  lokasi penelitian pada 25 Juli – 13 Agustus 2011
4. Data  posisi  sampel  area  yang  diukur dengan menggunakan GPS  geodetik.
- Peralatan Peralatan  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  berupa  perangkat  keras  yaitu  alat pengukur  spectral,  GPS  geodetic,  alat pengukur klorofil dan kamera serta perangkat  klunak  untuk  pengolahan  dat spasial  dan spectral  analysis menggunakan SAMS 3.2.

## Pengolahan Data
Data yang digunakan dalam pekerjaan penelitian ini  terdiri  dari  data  Klorofil  Lapangan  (SPAD), Data  kondisi  tanaman  padi  (varietas,  foto, ketinggian),  Data Field  Spectrometer ,  dan  data citra airborne hiperspektral.  Dimana  dalam penelitian  ini  menggunakan sampling  area (SA) berukuran  500  m  x  500  m  sebanyak  10  buah, dimana  pada  setiap  sampling  area  terdapat Quadrat  Area (QA)  yang  tersebar  acak  dengan ukuran 10 m x 10 m sebanyak 10 buah/ sampling area .  Pada  setiap  sampling  area  disetiap  pinggir penyikunya  terdapat  hill-hill  pengukuran  seperti ditunjukkan  pada  gambar  2  dimana  p1  s/d  p10 adalah  lokasi  pengukuran  spectrometer,  h1  s/d h5  adalah  lokasi hill, WR  adalah  lokasi pengukuran white reference.
Gambar 2. Skema Denah pengambilan data
Pengambilan Data klorofil Sampling Area (SA) Quadrat Area (QA) 500 m
Pengambilan data klorofi dilakuakn mulai tanggal 3  juli 2011-  5  juli  2011  menggunakan  alat  SPAD. Teknik  pengukuran  klorofil  pada  waktu  survei lapangan dilakukan sebagai berikut:
 Dalam  satu  rumpun  pengukuran  dilakukan tiga  kali  dan  dalam  satu  kuadrat  ada  5 rumpun yang diukur.
 Hitung  nilai  klorofil  rata-rata  untuk  setiap kuadrat.  Adapun  pengambilan  data  klorofil daun dijelaskan pada gambar 3.

## Gambar 3. Titik pengukuran klorofil dengan SPAD 502 pada daun padi

## Pengambilan Data kondisi tanaman
Pengambilan  data  kondisi  tanaman  dilakukan mulai tanggal 30 juni – 5 juli 2011 yang meliputi penentuan  growt  stage,  tinggi  tanaman,  foto quadrat area.
Pengambilan Data field spectrometer
Pengambilan  data  fieldspectrometer    dilakukan tanggal  27  juni 2011-30  juni  2011 menggunakan alat fieldspectrometer .  Reflekan  kanopi  daun diukur  pada  titik  pengukuran  yaitu  rumpun  padi dengan  field  spectrometer  pada  jam  10.00  – 14.00  dari  atas  permukaan  kanopi  daun  dengan ketinggian  1,  5  meter  dengan  sudut  kemiringan 23,5 o . Setiap pengukuran dilakukan pengulangan sebanyak minimal lima kali. Reflektan permukaan tanah  atau  air  di  sawah  pada  setiap  QA  juga diukur reflektannya.

## Pengambilan Data Airborne Hiperspektral
Proses  pengambilan  data  airborne  hiperspektral dilakukan dengan wahana pesawat terbang yang dilakukan  pada  tanggal  13  Juli  2011  di  daerah sampling area.
Model Partial Least Square Regression (PLSR) Metode Partial  Least  Square  Regression (PLSR) hampir sama dengan metode Principle Component  Regression (PCR).  Jika  pada  PCR komponen  utama  dihitung  masing-masing  pada peubah-peubah X  dan peubah Y  secara terpisah, maka  pada  PLSR  komponen  utama  komponen utama  disusun  berdasarkan  konsep  NIPALS dengan  dekomposisi  nilai  tunggal (single  value decomposition).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pengolahan citra
Dalam  pemotretan  airborne  hiperspektral  di dapat  4  lajur  citra.  Setiap  lajur  citra  harus diproses  tersendiri  dalam  proses  georeferencing dan    koreksi  geometrik.  Hal  ini  dilakukan karena setiap  lajur  mempunyai  kesalahan-kesalahan yang  berbeda-beda  seperti  yang  ditunjukkan pada gambar 4.

## Gambar 4. Lajur Citra Hymap Indramayu Terkoreksi
dan Hasil Mosaik Citra

## Tabel 1 Koreksi geometrik dari setiap lajur
No Lajur Jumlah GCP RMSE 1 7 0.686501 2 7 0.753667 3 7 0.513481 4 7 0.706614
Dari  keempat  lajur  pemotretan  data  yang menggunakan  7  GCP  pada  setiap  lajurnya  di dapat RMSE pada setiap lajur kurang dari 1 piksel seperti  yang  ditunjukkan  oleh  tabel  1,  dengan demikian  nilai  ini  masuk  toleransi  atau
La jur 2 L aj u r 4
transformasi  koordinat  pada  setiap  lajur  citra  7 titik  ini  dapat  diterima  dalam  koreksi  geometrik dan mendekati kebenaran.

## Pemodelan Reflektan In Situ
Penggunaan  seluruh  kanal  pada  citra  HyMap akan  memberikan  procesing  yang  cukup  berat pada komputer. Untuk efektivitas estimasi, maka diseleksi  kanal-kanal  yang  mempunyai  korelasi terhadap  kandungan  klorofil  dan  proses fotosintesis.  Gambar  5  menunjukkan  pola reflektan vegetasi.

## Gambar 5. Pemilihan kanal optimal
Seleksi kanal yang dipilih sebanyak 44 kanal yang meliputi  kanal  ke  1-24  yang  merupakan  kanal visible blue (absorpsi klorofil b), hijau  (reflektansi klorofil),  merah  (absorpsi  klorofil  a),  dan  Near Infrared (reflektansi vegetasi), kemudian kanal ke 34-36  (water  absorpsi  vegetasi),  kanal  ke  54-58 (water  absorpsi  vegetasi),  kanal  66-70  (water absorpsi  vegetasi)  serta  kanal  ke  99-105 (reflektansi vegetasi).
Dari  ke  44  kanal  tersebut  dilakuka  pemodelan dengan  menggunakan  Partial  least  square regression  (PLSR)  dan  validasi  silang  diperoleh hasil yang ditunjukkan gambar 6 sebagai berikut:
Gambar 6. seleksi model
Dari  Gambar  12  terlihat  PC  no  11  mempunyai nilai  terbaik.  Hasil  dari  PC  11  ini  dipilih berdasarkan nilai R 2 dan R 2 prediksi tertinggi yang mencerminkan  kekuatan  model  seperti  yang ditunjukkan pada gambar 7 berikut.

## Gambar 7. Hasil regresi PLSR
Selain  itu  PC  no  11  mempunyai  nilai  PRESS terendah  yang  menunjukkan  kestabilan  model jika dimasuki data baru. Hasil model dari PLSR PC no 11 ini mempunyai  R 2 sebesar 0.75 dan RMSE sebesar  1.44  unit  seperti  yang  ditunjukkan  pada Tabel 3 berikut.

## Tabel 3. Hasil PC no 11
Nilai  pendekatan  antara  nilai  prediksi  dan pengukuran in  situ mempunyai  pola  persebaran yang  cukup  baik.  Perkanalingan  nilai  predicted dan measures ditunjukkan pada gambar 8.
Gambar 8. Hubungan antara klorofil prediksi model dan klorofil pengukuran
PC R2 RMSE (SPAD Unit) 11 0,754293 1,44

## Gambar 9. Data pencilan model
Pada  gambar  9  menunjukkan  jumlah  data pencilan  dari  pengolahan  hanya  7  dari  total  117 sampel.  Hal  ini  berarti  model  ini  cukup representatif untuk digunakan.
Hasil  dari  pemodelan  PLSR  terhadap  klorofil menunjukkan  bahwa  kanal  yang  optimal  untuk estimasi  kandungan  klorofil  daun  tanaman  padi seperti  yang  ditunjukkan  pada  gambar  10  yaitu kanal pada panjang gelombang  455.5 nm , 515.5 nm, 531.2 nm, 981.3 nm, dan 668.5 nm
Gambar 10. Perbandingan koefisien plot tiap kanal
Secara  ilmiah  lima  kanal  tersebut  cukup berhubungan  dengan  kegiatan  klorofil  pada tumbuhan. Nilai energi pada panjang gelombang 455.5  nm  merupakan  panjang  gelombang  pada posisi  biru  yang  merupakan  panjang  gelombang yang  sensitif  dengan  klorofil  b,  sedangkan panjang  gelombang  515.5  nm  dan  531.2  nm merupakan panjang gelombang hijau yang sangat reflektif  terhadap  proses  fotosintesis,  karena pada  proses  fotosintesis  energi  pada  panjang gelombang  hijau  akan  tidak  dibutuhkan.  Untuk panjang gelombang 981.3 merupakan posisi pada panjang gelombang yang sensitif terhadap water
absorpsi  pada  vegetasi  sedangkan  pamjang gelombang  668.5  nm  merupakan  puncak absorpsi  gelombang  merah.  Hal  ini  dikarenakan pada proses fotosintesis dibutuhkan energi pada panjang  gelombang  biru  dan  merah.  Panjang gelombanmg  merah  ini  sangat  sensitif  terhadap klorofil a.

## Validasi pada citra airborne Hiperspektral
Validasi  model  dilakuakan  menggunakan  citra airborne hiperspektral pada 30 sampel titik. Dari 30 sampel tersebut diperoleh RMSE sebesar 1.07 SPAD  Unit  dan  R 2 sebesar  0.816.  Hubungan antara  klorofil  lapangan  dan  prediksi  dapat dilihat pada Gambar. 11 dan Gambar 12.
Gambar 11. Hubungan antara klorofil lapangan dan prediksi
Gambar 12. Grafik perbandingan kloorfil lapangan dan klorofil prediksi PLSR 44 kanal
Pada  grafik  di  atas  terlihat  nilai  klorofil  prediksi cukup  mendekati  nilai  klorofil  sebenarnya.  Pola grafik sudah mempunyai pola yang cukup sama.
30 35 40 45 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 Klorofil Pengukuran
Klorofil PLSR 44 Band

## Peta Distribusi Klorofil
Sasaran  akhir  dari  penyusunan  model  ini  adalah pembuatan  peta  distribusi  (distribution  map) klorofil  daun  pada  tanaman  padi  dari  model terpilih.  Peta  distribusi  pada  gambar  13 merupakan gambaran secara spasial pada daerah studi.  Dalam  peta  distibusi  klorofil  ini  wilayah terpetakan  adalah  lahan  sawah  pada  daerah studi. Permbuatan peta distribusi ini sebagai alat untuk pengambilan keputusan terkait pemantauan  kandungan  klorofil  daun    tanaman padi.

## Gambar.13 Peta distribusi klorofil

## PENUTUP

## Kesimpulan
Adapun  kesimpulan  yang  dapat  di  ambil  dari penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Metode Partial  Least  Square  Regression
(PLSR)  sangat  efektif  dalam  pemodelan  data Hiperspektral  karena  dapat  memanfaatkan banyak  kanal  dengan  menghilangkan  efek multikolinearitas,  terbukti  dengan  validasi model menggunakan citra airborne hiperspektral di dapatkan RMSE sebesar 1,07
SPAD  unit  sehingga  model  algoritma  dapat digunakan.
2. Kanal  pada  posisi  gelombang    455.5  nm  , 515.5 nm, 531.2 nm, 981.3 nm, dan 668.5 nm cukup  optimal  dalam  estimasi  kandungan klorofil daun tanaman padi.

## Saran
1. Diperlukan  kajian  pemanfaatan  metode pendekatan  komponen  utama  lain  sebagai pembanding  untuk  efisiensi  pemodelan  citra hiperspektral.
2. Dalam  pemilihan  Band  untuk  pemodelan dengan  metode  PLSR  dapat  dikembangkan penggunaan metode Genetic Algorithm (GA) sehingga  dapat  diperoleh seleksi  band    yang benar-benar  berhubungan  terhadap  nilai klorofil.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terimakasih kepada Pusat Teknologi Inventarisasi Sumber  Daya  Alam  (PTISDA)  BPPT  atas  bantuan data dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Darmawan, Arief.(2012), Pembangunan Model Hiperspektral Untuk Estimasi Produksitivitas Vegetasi Padi  Berdasarkan Metode Derivatif Regresi Linear, Disertasi Dr., Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya. Soemartini.(2012),  Aplikasi  Principle  Component Analysis (PCA) Dalam Mengatasi Multikolinearitas Untuk Mengatasi Investasi  di  Indonesia  Periode  2001.1-
2010.4,  Jurusan  Statistika,  Universitas Padjajaran., Jatinangor.
Subekti,  Retno.  (2011).  Pemanfaatan  Software MINITAB  Untuk  Regresi  PLS  (Partial  Least Square).  Jurusan  Pendidikan  Matematika Universitas Negeri Yogyakarta.
Tanti,  Wiwik  Aries.  (2013).  Perbandingan  Metode
Kuadrat  Terkecil  dengan  Metode  Regresi Komponen Utama Pada Kasus
Multikolinearitas.  Jurnal  Sains  Universitas Andalas.