## OPTIMALISASI PEMETAAN FASE PERTUMBUHAN PADI BERDASARKAN  ANALISA POLA REFLEKTAN DENGAN DATA HIPERSPEKTRAL Studi Kasus : Kabupaten Karawang
M. A. Rauf Syafriyyin, Bangun Mulyo Sukojo
Jurusan Teknik Geomatika, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111
e-mail : bangunms@gmail.com

## Abstrak
Kebutuhan  akan  beras  sebagai  sumber  makanan  pokok  yang  dikonsumsi  oleh  lebih  dari  90%  masyarakat  Indonesia menjadikan  padi  sebagai  komoditas  strategis  yang  berperan  penting  dalam  ketahanan  pangan  nasional.  Untuk memenuhi  kebutuhan  tersebut  diperlukan  teknologi  yang  tepat  guna  dalam  memetakan  fase  pertumbuhan  padi sebagai alat  untuk  memonitor dan mengevaluasi pertumbuhan padi. Teknologi hiperspektral yang memiliki ratusan kanal mampu menyajikan spektral yang kontinu pada setiap objek yang diamati sehingga melalui data hiperspektral perbedaan  fase  pertumbuhan  dapat  lebih  mudah  diamati  melalui  analisis  pola  dan  karakteristik  nilai  reflektan spektral yang kemudian diklasifikasikan kedalam fase pertumbuhan padi. Pemetaan fase pertumbuhan padi dilakukan pada citra HyMap dengan metode klasifikasi Spectral Angle Mapper (SAM) dan Support Vector Machine (SVM) yang merupakan metode klasifikasi terbimbing (supervised) yang digunakan untuk mengenali pola nilai spektral dari suatu objek berdasarkan informasi dari piksel citra. Dari hasil pemetaan fase pertumbuhan padi yang dibagi menjadi 9 kelas mewakili setiap stage tumbuh padi yaitu ( Seedling, Tillering, Stem Elongation, Penicle Initation to booting, Heading, Flowering, Milk Grain, Dough Grain, dan Mature Grain ) diperoleh ketelitian  SAM sebesar 82,609 % dan SVM sebesar 54,348  %    .  Hal  ini  menunjukkan  pemetaan  fase  pertumbuhan  padi  dengan  metode  analisis  pola  reflektan  spektral dengan metode SAM memiliki hasil yang lebih akurat dan signifikan daripada metode SVM.
Kata kunci- Padi, HyMap, Nilai Spektral, SAM, SVM
1. PENDAHULUAN
Padi  adalah  tanaman  pangan  penghasil  beras yang banyak dibudidayakan oleh petani Indonesia  karena  90  %  masyarakat  Indonesia mengkonsumsi  beras  sebagai  sumber  makanan pokok.  Hal  tersebut  menjadikan  tanaman  padi sebagai  komoditas  strategis  yang  berperan penting  dalam  perekonomian  dan  ketahanan pangan  nasional  [1].  Seiring  meningkatnya konsumsi  masyarakat  akan  beras,  diperlukan teknologi  yang  tepat  guna  dalam  mengestimasi produktivitas padi untuk mendukung tercukupinya ketersediaan pangan nasional.
Teknologi  hiperspektral  penginderaan  jauh merupakan pengembangan dari teknologi multispektral,  yang  memiliki  ratusan  kanal  yang sempit  sehingga  mampu  menyajikan  spektral yang  kontinu  pada  setiap  objek  yang  diamati. Dengan  memiliki  ratusan  bahkan  ribuan  kanal yang  sempit,  data  hiperspektral  mampu menyajikan  informasi  jauh  lebih  detil  daripada data  kanal  lebar  dalam  menghitung  variabel-
variabel biofisik dan kimia dari tanaman [2]. Dari data hiperspektral tersebut kita dapat memperoleh  informasi  yang  akurat  mengenai kondisi  tanaman  pada  suatu  area  yang  dapat lebih  detil  dibedakan  seperti  pengamatan  fase pertumbuhan  tanaman,  parameter  biofisik tanaman  seperti  indeks  luas  daun  ( Leaf  Area Indeks ), kandungan klorofil tanaman dan lain-lain [3].  Melalui  data  hiperspektral  perbedaan  fase pertumbuhan  suatu  vegetasi  dapat  lebih  mudah diamati  melalui  analisis  nilai  spektral  yang kemudian diklasifikasikan kedalam fase pertumbuhan.
Pada  proses  pengolahan  citra  hiperspektral metode  klasifikasi Spectral  Angle  Mapper (SAM) dan Support  Vector  Machine (SVM)  merupakan metode  klasifikasi  terbimbing  (supervised)  yang digunakan  untuk  mengenali  pola  nilai  spektral dari  suatu  objek  berdasarkan  informasi  dari piksel  citra.  Dalam  penelitian  ini  akan  dikaji tentang  metode  klasifikasi  dengan  analisa  nilai reflektan  spektral  dalam  memetakan  fase pertumbuhan  padi  dengan  data  hiperspektral
citra  HyMap.  Kajian  ini  diharapkan  dapat memperoleh  hasil  yang  akurat  dan  signifikan dalam  pemetaan  fase  pertumbuhan  padi  yang kemudian  digunakan  untuk  menganalisa  dan mengevaluasi pertumbuhan padi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  area  studi  yang  digunakan  adalah wilayah Kabupaten Karawang, Jawa Barat
Gambar 1. Lokasi penelitian (sumber: http://maps.google.co.id)
Data yang digunakan dalam penelitian ini antara lain  adalah  citra  HyMap  Kabupaten  Karawang, Data  reflektan  in  situ  padi  dan  data  Parameter Biofisik  padi  (LAI  dan plant  height ).  Pada penelitian  ini  proses  pengolahan  data  dapat digambarkan seperti diagram alir berikut :

## Gambar 2. Diagram Alir Pengolahan Data
Berdasarkan  diagram  alir  diatas,  secara  umum penelitian  ini  dibagi  menjadi  tahapan  sebagai berikut :
Pengolahan  citra  HyMap  yang  meliputi  proses koreksi  kesalahan  geometrik  pada  10  layer  citra HyMap wilayah Kabupaten Karawang.
Penyusunan pustaka spektral untuk mendapatkan spectral reference fase pertumbuhan padi berdasarkan analisa
hubungan  parameter  biofisik  dengan  nilai reflektan  in  situ  padi  pada  panjang  gelombang visible (VIS) dan near infrared (NIR).
Citra Hymap Koreksi Geometrik RMSE ≤ 1 piksel GLT Citra Terkoreksi Klasifikasi SVM Klasifikasi SAM Citra Terklasifikasi Uji Klasifikasi >80% Ground truth Data Fieldspec Parameter Biofisik Padi Spektral Processing Resampling Spektral Penyusunan Pustaka Spektral Spektral Reference Stage Pertumbuhan Padi Spektral Hasil resampling Analisa nilai reflektan gelombang VIS dan NIR Training Sample Analisa Hasil Klasifikasi SAM & SVM Peta Persebaran pertumbuhan tanaman padi Tidak Ya Ya Tidak Citra Terklasifikasi
Klasifikasi  citra  HyMap  berdasarkan spectral reference yang  telah  disusun  dengan  metode SAM  dan  SVM  kemudian  dilakukan  analisa  hasil klasifikasi  SAM  dan  SVM  dengan  menguji  hasil ketelitian.
SAM mengklasifikasikan spektral citra menggunakan  sudut  n-D  dalam  mencocokkan piksel  dengan  spektra  referensi.  Algoritma  ini menentukan  kesamaan  antra  2  spektra  dengan menghitung sudut antara kedua nilai spektra dan menjadikannya sebagai vektor arah dalam jumlah dimensi yang sama dengan jumlah kanal.
SVM  mengklasifikasikan  piksel  citra  dengan mencari hyperplane terbaik  yang  berfungsi sebagai  pemisah  dua  buah  kelas  pada  input space  berdasarkan  nilai    pola  distribusi  statistik dalam  fitur  region  kelas  sebagai  input  pada proses klasifikasi.
Gambar 3. Konsep SAM

## Gambar 4. Konsep SVM

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Koreksi Geometrik Citra HyMap Koreksi  geometrik  dilakukan  pada  setiap  lajur dari citra HyMap dengan menggunakan Geometric  Lookup  Table (GLT)  yaitu  sebuah metode  pengkoreksian  pada  setiap  piksel  untuk penentuan  posisi  geospasial  dari  lintang  dan bujur pada suatu area.
Dari  proses  koreksi  geometrik  pada  setiap  lajur didapatkan  nilai  RMS Error kurang  dari  1  pixel sebagai berikut :
Tabel 1. RMS Error tiap lajur
No. Lajur RMS Error 1 0.455 2 0.148 3 0.061 4 0.134 5 0.143 6 0.086 7 0.028 8 0.307 9 0.203 10 0.112
Analisa Nilai Reflektan Pertumbuhan Padi Data reflektan fieldspec pada setiap quadrat area yang  telah  dilakukan  proses  resampling  spektral memiliki  resolusi  spektral  yang  sama  dengan sensor  HyMap.  Nilai  Reflektan  in  situ  padi  yang telah  dibagi  setiap  fase  pertumbuhan  padi (vegetatif,  reproduktif  dan ripening )  dilakukan analisa  nilai  reflektan  spektral  pada  spektrum gelombang visible dan near infrared .
Pada  spektrum  gelombang visible terletak  pada panjang  gelombang  0.4  –  0.7  μm  yang  memiliki respon  terhadap  warna  yang  tampak  oleh  mata yaitu pada warna biru (0,455 – 0,492 μm ), hijau (0,492  –  0,588  μm)  dan  merah  (0,622  –  0,780 μm) Sedangkan pada spektrum panjang gelombang near infrared pada panjang gelombang  0.7  –  1.3  μm  menjelaskan  struktur morfologi  daun  dari  vegetasi  [4].  Dengan menganalisa  nilai  reflektan  pada  panjang gelombang visible dan near infrared maka kondisi vegetasi  dapat  diamati  berdasarkan  warna  dan struktur  morfologi  daunnya.  Struktur  daun  pada vegetasi  dapat  diketahui  melalui  parameter biofisik LAI.
Gambar 5.  Korelasi nilai LAI dan nilai reflaktan panjang gelombang near infrared
Pada  gambar  3  ditunjukkan  bahwa  LAI  memiliki hubungan  yang  kuat  terhadap  nilai  reflektan pada panjang gelombang near infrared ditunjukkan  dengan  nilai  koefisien  determinasi yang  tinggi  R 2 =  0,8804.  Nilai  koefisien determinasi  yang  tinggi    antara  nilai  LAI  dengan nilai  reflektan  panjang  gelombang near  infrared menunjukkan  bahwa  nilai  reflektan  panjang gelombang  near  infrared  merepresentasikan kondisi daun tanaman padi.
Gambar 6. Reflektan spektral setiap fase tumbuh padi panjang gelombang visible
Gambar 7. Reflektan spektral setiap fase pertumbuhan padi pada panjang gelombang (0,45 – 2,5 μm)
Dari  gambar  4  dapat  dijelaskan  kondisi  setiap fase  pertumbuhan  padi,  pada  fase  vegetatif ditunjukkan  dengan  profil  reflektan  yang memiliki  nilai  cenderung  tinggi  pada  panjang gelombang visible .  Sedangkan  pada  panjang gelombang near  infrared memiliki  nilai  reflektan
yang rendah. Hal ini dapat dijelaskan bahwa pada fase vegetatif ditunjukkan dengan profil reflektan yang  memiliki  nilai  rendah  pada  spektrum gelombang near  infrared dan  relatif  tinggi  pada spektrum  gelombang visible dikarenakan  pada fase  vegetatif  masih  tergolong  muda  dan  kecil, maka  hanya  sebagian  kecil  energi  pada  panjang gelombang  biru  dan  merah  yang  diserap  untuk proses fotosintesis [3].
Profil reflektan pada fase reproduktif
menunjukkan  nilai  reflektan  pada  panjang gelombang visible yang lebih rendah dibandingkan  fase  vegetatif.  Hal  ini  dikarenakan pada  panjang  gelombang biru  dan  merah  energi lebih  banyak  diserap  untuk  melakukan  proses fotosintesis  [3].  Sedangkan  pada  panjang gelombang near  infrared memiliki  nilai  reflektan yang  tinggi,  maka  energi  lebih  banyak  yang dipantulkan  karena  struktur  daun  pada  fase reproduktif  menutup  rapat  sehingga  tidak  ada reflektan pantulan dari tanah atau air [5].
Pada  fase ripening ,  nilai  reflektan  panjang gelombang visible khususnya panjang gelombang merah  cenderung  naik  sedangkan  pada  panjang gelombang near  infrared nilai  reflektan  masih cenderung  tinggi.  Hal  ini  dapat  dijelaskan  untuk fase ripening kondisi  vegetasi  terutama  daun sudah  mengalami  pelayuan  ( senescence )  yang mengindikasikan  bahwa  kandungan  klorofil sudah  mulai  menurun,  sehingga  pada  tahap  ini warna daun sudah mulai menguning yang berarti tingkat  fotosintesis  vegetasi  juga  sudah  mulai menurun [3].
Spectral Reference Stage Pertumbuhan Padi Pembagian kelas pertumbuhan padi berdasarkan standar  tahap  pertumbuhan  padi  yang  dibuat oleh International  Rice  Research  Institute (IRRI), pada  fase  vegetatif  ( Seedling,  Tillering,  Stem Elongation ). Penentuan stage pertumbuhan padi dilakukan  dengan  menggabungkan  informasi lapangan  nilai  LAI  dan  umur  padi  dengan karakteristik  spektral  dan  bentuk  spektral  untuk setiap stage pada quadrat  area padi  yang mewakili setiap fase tumbuh.
= HyMap = Fieldspec
Tabel 2. Nilai LAI, plant height rata-rata dan umur setiap stage pertumbuhan padi Stage Tumbuh  LAI Plant  Height (cm) Umur (hari) Seedling 0,132  29,8 0 - 30 Tillering 0,390  43,5 31 - 45 Stem Elongation 1,392 56,2 46 - 55 Penicle Initation To Booting 2,014  76,6 56 - 72 Heading 3,704  95,2 73 - 81 Flowering 5,026  115 82 - 90 Milk Grain 2,864  94,8 91 - 100 Dough Grain 3,940 112,8 101 - 111 Mature Grain 4,898 123,8 111 - 120
Profil  reflektan  spektral  setiap  stage  pada masing-masing  fase  pertumbuhan  tanaman  padi yang  dijadikan  sepktral  referensi  (Spectral Reference) digambarkan pada gambar berikut :
Gambar 8. Profil reflektan spektral stage fase vegetatif padi ( Seedling, Tillering, Stem Elongation )
Gambar 8. Profil reflektan spektral stage fase reproduktif padi ( Penicle Initation to booting, Heading, Flowering )
Gambar 9. Profil reflektan spektral stage fase ripening padi (Milk Grain, Dough Grain, Mature Grain)
Klasifikasi Fase Pertumbuhan Padi Citra HyMap Klasifikasi pemetaan fase pertumbuhan padi yang dibagi menjadi 9 kelas berdasarkan standar tahap pertumbuhan padi yang dibuat oleh International Rice  Research  Institute (IRRI).  Dari  setiap  fase
tumbuh  dibagi  menjadi  3  stage  yaitu  vegetatif ( Seedling, Tillering, Stem Elongation ), reproduktif ( Penicle Initation to booting, Heading, Flowering ), ripening ( Milk  Grain,  Dough  Grain,  Mature Grain ).  Klasifikasi  citra  HyMap  berdasarkan spectral  reference yang  telah  disusun  dengan metode  SAM  dan  SVM  kemudian  dilakukan analisa  hasil  klasifikasi  dengan  menguji  hasil ketelitian klasifikasi pemetaan fase pertumbuhan padi.

## (b)

## Gambar 4.14 Hasil klasifikasi SAM (a) dan SVM (b)
Dari  hasil  klasifikasi  stage  pertumbuhan  padi dengan  metode  SAM  dan  SVM  yang  telah dilakukan,  didapatkan  ketelitian  dengan  metode confusion matriks adalah sebagai berikut :
Tabel 3. Ketelitian hasil klasifikasi SAM dan SVM
No  Stage Tumbuh Ketelitian (%) SAM SVM 1 Seedling 42,857 37,5 2 Tillering 38,095 33,333 3 Stem Elongation 66,667 60 4 Penicle Initation to booting 63,636 24 5 Heading 38,462 7,692
6 Flowering 69,231 42,857 7 Milk Grain 33,333 66,667 8 Dough Grain 25 66,667 9 Mature Grain 75 44,444 Total 82,609 54,348
Dari  tabel  4.8  menunjukkan  bahwa  ketelitian hasil klasifikasi SAM sebesar 82,609 % lebih teliti dibandingkan  hasil  klasifikasi  SVM  yang  memilki ketelitian 54,348 % maka hasil klasifikasi dengan metode SAM memenuhi syarat sebagai pemetaan  persebaran  pertumbuhan  tanaman padi karena ketelitian hasil klasifikasi >80%.
Luasan area pada masing-masing stage dari hasil pemetaan  persebaran  pertumbuhan  tanaman padi ditunjukkan pada tabel 4.9 sebagai berikut
Tabel 4. Luas area setiap stage pertumbuhan padi
No  Stage Tumbuh Luas (km 2 ) 1 Seedling 12,568 2 Tillering 20,344 3 Stem Elongation 41,051 4 Penicle Initation to booting 29,617 5 Heading 30,004 6 Flowering 74,070 7 Milk Grain 14,599 8 Dough Grain 13,337 9 Mature Grain 15,213 10 Unclassified 519,063 Total 769,865
Klasifikasi  SAM  memiliki  hasil  akurasi  lebih  baik dikarenakan untuk clustering dan klasifikasi citra menggunakan  bentuk  pola  spektral  sehingga penganalisa  mampu  menggabungkan  informasi lapangan  dengan  karakteristik  spektral  dan bentuk  spektral  untuk  setiap  jenis  objek  yang berbeda  [6].  Sedangkan  dalam  penggunaan metode  klasifikasi  SVM  akan  mendapatkan  hasil yang  akurat  dan  signifikan  pada  region    kelas yang  homogen  [7].  Sehingga  dapat  disimpulkan bahwa  metode  klasifikasi  SVM  kurang  cocok untuk mengklasifikasikan fase pertumbuhan padi yang bersifat heterogen dan spesifik.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  klasifikasi  fase  pertumbuhan  tanaman padi  yang  dikelaskan  berdasarkan  analisis  nilai
reflektan  spektral  citra  HyMap,  digunakan metode  klasifikasi  SAM  dan  SVM.  Hasil  uji ketelitian  klasifikasi  SAM  sebesar  82,609  % sedangkan  hasil  klasifikasi  SVM  sebesar  54,348 %.  Dari  Hasil  uji  ketelitian    tersebut  dapat disimpulkan  bahwa  klasifikasi  dengan  metode SVM tidak memenuhi persyaratan >80% pada uji ketelitian klasifikasi, sedangkan klasifikasi dengan metode SAM memenuhi persyaratan >80%  pada uji  ketelitian  klasifikasi.  Sehingga  metode klasifikasi  berbasis  analisis  nilai  spektral  dalam memetakan  fase  pertumbuhan  padi  pada  citra HyMap lebih optimal menggunakan metode SAM daripada menggunakan metode SVM.
Pemetaan fase pertumbuhan tanaman padi pada area  studi  Kabupaten  Karawang  memperoleh hasil  luasan  area  pemetaan  pada  setiap  kelas ( stage ) adalah sebagai berikut: Seedling =  12,568 km 2 , Tillering =  20,344  km 2 , Stem  Elongation = 41,051 km 2 , Penicle Initation to booting = 29,617 km 2 , Heading =  30,004  km 2 , Flowering =  74,070 km 2 , Milk  Grain =  14,599  km 2 , Dough  Grain = 13,337 km 2 , Mature Grain = 15,213 km 2 .

## DAFTAR PUSTAKA
Wibowo,  Agus.  2011.  “Pengembangan  Metode Estimasi  Kandungan  Air  Kanopi  Daun (Canopy  Water  Content)  Tanaman  Padi dengan  Data  Hyperspektral”.  Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Surabaya. Wang  et  al.  2008.  “Optimal  wave  kanal  identification for estimation of leaf area index of paddy rice” Journal of Zheijang UniversityScience B. 9 (12) 953-963.
Darmawan,  Arief.  2012.  “Pembangunan  Model Hyperspectral Untuk Estimasi Produktivitas  Vegetasi  Padi  Berdasarkan Metode  Derivatif  Regresi  Linear".  Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Surabaya.
Mather,  Paul  M.  2004.  “Computer  Processing  of
Remotely-Sensed(  Third  Edition)”.  John
Wiley & Sons Ltd : Chichester. Ratnasari,
Dian. 2010. “Penggunaan Data Hyperspectral  Fieldspec  dan  Airborne HyMap  ntuk  Perhitungan  Canopy  Water Content (CWC) Tanaman Padi Di Kabupaten  Indramayu,  Propinsi  Jawa Barat”. Institut Teknologi Sepuluh
Nopember. Surabaya.
Y.  Sohn  dan  N.S  Rebello.  2002.  “Supervised  and Unsupervised  Spectral  Angle  Classifiers”. Photogrammetric  Engineering  &  Remote Sensing  Vol.  68,  No.  12,  December  2002, pp. 1271-1280.
Y.  Tarabalka.  2010.  “Classification  Of  Hyperspectral Data Using Support Vector Machines And
Adaptive  Neighborhoods”.  GIPSA-Lab,
Grenoble Institute of Technology, Domaine  Universitaire  –  BP  46,  38402, Saint-Martin-d’Hères, France.