## © 2018 Program Studi Geografi Universitas Muhammadiyah Gorontalo

## JURNAL SAINS INFORMASI GEOGRAFI [JSIG]
Volume I Nomor 1, Mei 2018                                                                                           ISSN 261 4-1671

## INTERPRETASI LAHAN SAWAH DI KECAMATAN LIMBOTO BARAT MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT 8 OLI
Interpretation of Paddy Fields in West Limboto Subdistrict Using Landsat 8 OLI
Egrilianti A. Moonti 1 , Sri Sutarni Arifin 2 , Arthur Gani Koto 3
1,3 Program studi Geografi, Universitas Muhammadiyah Gorontalo, Indonesia
2 Teknik Arsitektur, Universitas Negeri Gorontalo, Indonesia Email korespondensi : arthur@umgo.ac.id
DOI: http://dx.doi.org/10.31314/jsig.v1i1.100
Abstract - One of the issues of national food security is the availability of staple food in the form of rice in a sustainability. The availability of paddy fields in West Limboto subdistrict, which is one of the rice producing areas in Gorontalo Regency needs to be interpreted to be known if there is land conversion in the future. Calculation of rice fields can be interpreted using remote sensing data. The purpose of this research is to interpreationt the extent of paddy field located in West Limboto subdistrict. Landsat 8 OLI (Operational Land Imager) acquired November 20, 2015 is the data used in this study. GPS measuring instrument is used as a tool for checking the coordinates of sample points that will be in the field check. The  method  by  digital  image  processing  landsat  8  OLI  using  supervised  classification  algorithm maximum  likelihood.  Landsat  8  layer  stacking  process  then  do  corrected  geometric.  Unsupervised classification  is  performed  as  an  initial  interpretation  stage  to  classify  land  cover  and also  as  sample point extraction. Total 18 sample points were taken that were used for  ground data. Reclassified using supervised method processing after finished ground data. The results show that the  paddy fields about 886,66 ha spread in 8 villages.
Keywords : paddy fields, supervised, mapping, west limboto, gorontalo
Abstrak – Salah satu isu ketahanan pangan  nasional adalah ketersediaan bahan  makanan pokok  berupa beras  secara  berkelanjutan.  Ketersediaan  lahan  sawah  di  Kecamatan  Limboto  Barat  yang  merupakan salah satu wilayah penghasil beras di Kabupaten Gorontalo perlu diinterpretasi agar dapat diketahui bila terjadi  alih  fungsi  lahan  pada  masa  mendatang.  Penghitungan  luas  lahan  sawah  dapat  diinterpretasi menggunakan  data  penginderaan  jauh  yaitu  citra  landsat  8.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk menginterpretasi  luasan  lahan  sawah  yang  terdapat  di  Kecamatan  Limboto  Barat.  Citra  landsat  8  OLI ( Operational  Land  Imager )  perekaman  20  November  2015  merupakan  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini.  Alat  ukur  berupa  GPS  digunakan  sebagai  alat  bantu  untuk  pengecekan  koordinat  titik sampel  yang  akan  di  cek  lapangan.  Metode  penelitian  dilakukan  dengan  teknik  pengolahan  citra  digital landsat  8  OLI  menggunakan  klasifikasi supervised algoritma maximum  likelihood .  Citra  landsat  8 dilakukan proses layer stacking kemudian dikoreksi geometrik. Klasifikasi tak terbimbing ( unsupervised ) dilakukan  sebagai  tahap  interpretasi  awal  untuk  mengklasifikasi  tutupan  lahan  dan  juga  sebagai pengambilan  titik  sampel.  Sebanyak  18  titik  sampel  diambil  yang  digunakan  untuk  cek  lapangan. Reklasifikasi  metode  terbimbing  ( supervised )  dilakukan  dari  hasil  data  lapangan.  Hasil  yang  diperoleh menunjukkan luas lahan sawah sekitar 886,66 ha yang tersebar di 8 desa.
Kata kunci: sawah, landsat, supervised, pemetaan, limboto barat, gorontalo

## PENDAHULUAN
Beras  merupakan  makanan  pokok  sebagian  besar  penduduk  dunia  dimana  ketersediaan lahan  sawah  sebagai  penghasil  padi  semakin  terancam  oleh  pengembangan  kota,  degradasi lahan pertanian, dan perubahan iklim (Kontgis et al, 2015). Indonesia merupakan negara agraris penghasil  beras  yang  tiap  tahun  berupaya  untuk  mencapai  target  swasembada  pangan  demi menunjang  ketahanan  pangan.  Demi  tercapainya  swasembada  pangan  yang  akan  berdampak pada kedaulatan pangan nasional, setiap wilayah di Indonesia didorong untuk mengembangkan dan  meningkatkan  sektor  pertanian  lahan  sawah  dengan  memperhatikan  keberlanjutannya. Propinsi  Gorontalo  memiliki  konsep  agropolitan  untuk  membangun  sektor  pertanian.  Hal  ini ditunjang  dengan  kondisi  penduduk  yang  umumnya  bermata-pencaharian  sebagai  petani  dan kondisi  topografi  dataran  yang  ditopang  dengan  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  sebagai  sumber pengairan penting dan utama.
Letak Kecamatan Limboto Barat yang berbatasan langsung dengan Kecamatan Limboto yang  merupakan  Ibukota  Kabupaten  Gorontalo  (Kecamatan  Limboto  Barat  Dalam  Angka, 2017),  sangat  rentan  terhadap  alih  fungsi  lahan  pertanian  khususnya  sawah  menjadi  lahan terbangun.  Pengembangan  lahan  terbangun  di  Kecamatan  Limboto  merupakan  hal  yang  terus terjadi seiring dengan pertumbuhan penduduk, peningkatan ekonomi dan kebutuhan akan lahan terbangun  (perkantoran,  toko,  gudang,  sarana  pendidikan,  sarana  ibadah,  BTS,  pasar,  jaringan jalan).  Hal  tersebut  berdampak  langsung  pada  ketersediaan  lahan  yang  dimiliki  Kecamatan Limboto,  yang  bila  tidak  tersedia  lagi  lahan  yang  akan  dibangun  maka  pembangunan  akan menggerus wilayah Kecamatan Limboto Barat.
Perlunya  data  dan  metode  untuk  menghitung  luasan  lahan  sawah  merupakan  hal  pokok yang perlu dilakukan demi mengetahui ketersediaan lahan sawah di Kecamatan Limboto Barat, agar  dapat  memperkirakan  jumlah/stok  beras  tiap  kali  panen.  Salah  satu  metode  yang  efektif dan efisien untuk menghitung luasan lahan sawah adalah menggunakan data penginderaan jauh yaitu citra landsat 8. Efektif berarti citra landsat 8 yang digunakan dapat dipertanggungjwabkan hasilnya  dengan  mempertimbangkan  kesalahan  pengambilan  data  dan  cek  lapangan  ( error matrix ).  Efisien  dalam  arti  bahwa  tidak  diperlukan  biaya,  waktu  dan  tenaga  banyak  sebab pengolahan  citra  landsat  8  diolah  menggunakan  komputer  yang  akan  menghasilkan  informasi luasan lahan sawah.
Landsat  8  diluncurkan  pada  11  Februari  2013  dengan  membawa  2  sensor  yaitu Operational Land Imager (OLI) dan Thermal Infrared Sensor (TIRS) yang memiliki 11 saluran. Karakteristik  landsat  8  yaitu  resolusi  spasial  15  m  untuk  saluran  pankromatik,  30  m  saluran cahaya  tampak  ( visible ),  dan  60m  saluran thermal .  Resolusi temporal 16  hari  dengan  luas cakupan  perekaman  185  x  185  km.  Citra  landsat  8  memiliki  saluran coastal/aerosol,  visible, short  wave  infrared (SWIR), thermal ,  dan panchromatic .  Saluran-saluran  tersebut  peka terhadap  vegetasi,  tanah,  air,  lahan  terbangun,  awan,  dan  suhu  permukaan.  Sensor  OLI  terdiri atas saluran 1- 9 dan sensor TIRS saluran 10-11.
Beberapa peneliti telah memanfaatkan citra landsat untuk menghitung luas lahan sawah. Kontgis et al (2015) menggunakan citra landsat time series dari tahun 2000 hingga 2010 untuk memetakan  luasan  lahan  sawah  berdasarkan  indeks  vegetasi  kemudian  menggabungkan  nilai piksel  sawah  pada  citra  yang  menghasilkan  peta  lahan  sawah  berbasiskan polygon .  Hasilnya menunjukkan  bahwa  metode  tersebut  dapat  memetakan  lahan  sawah  dengan  nilai  akurasi keseluruhan  90%.  Identifikasi  fase  tumbuh  dan  model  peramalan Autoregressive  Integrated Moving  Average (ARIMA)  untuk  meramalkan  produktivitas  padi  di  Kabupaten  Bojonegoro menggunakan citra landsat 8 telah dilakukan oleh Sari dan Sukojo (2015) dengan menghitung nilai  koefisien  determinasi  (R2)  masing-masing  dari  algoritma  NDVI  dan  MSAVI.  Hasilnya diperoleh bahwa pada saat penelitian, Kabupaten Bojonegoro dalam masa tanam. Penelitian ini bertujuan  untuk  menghitung  luasan  lahan  sawah  di  Kecamatan  Limboto  Barat  menggunakan data penginderaan jauh.

## METODE DAN DATA
Lokasi  penelitian  berada  di  Kecamatan  Limboto  Barat,  Kabupaten  Gorontalo sebagaimana  pada  Gambar  1.  Kecamatan  Limboto  Barat  merupakan  salah  satu  dari  19 Kecamatan yang berada di Kabupaten Gorontalo. Secara geografis, Kecamatan Limboto Barat berbatasan  dengan  Kecamatan  Limboto  sebelah  Timur,  sebelah  Barat  berbatasan  dengan
Kecamatan  Tibawa,  Kabupaten  Gorontalo  Utara  sebelah  utara,  dan  sebelah  selatan berbatasan  dengan  Kecamatan  Tabongo  dan  Dungaliyo.  Luas  wilayah  Kecamatan  Limboto Barat  yaitu  168,67  km 2 yang  didominasi  dataran  rendah  (Kecamatan  Limboto  Barat  Dalam Angka, 2017).
Gambar 1. Lokasi penelitian Kecamatan Limboto Barat (Sumber : Hasil Pengolahan, 2017)
Kecamatan  Limboto  Barat  terdiri  atas  10  desa,  dimana  Desa  Daenaa  merupakan  desa yang  terluas  (120  km 2 ).  Berdasarkan  geomorfologi  Kecamatan  Limboto  Barat,  dataran  tinggi mendominasi  wilayah  ini.  Ketinggian  rata-rata  Kecamatan  Limboto  Barat  berkisar  25  mdpl. Luas  dan  persentase  desa  di  Kecamatan  Limboto  Barat  selengkapnya  disajikan  pada  Tabel  2. Terdapat  3  buah  sungai  yang  melintas  di  Kecamatan  Limboto  Barat,  yakni  Sungai  Alopohu, Marisa,  dan  Maluupo.  Sungai  Alopohu  melintasi  Desa  Hutabohu,  Sungai  Marisa  melintas  di Desa Ombulo dan Daenaa, dan Sungai Maluupo melintasi Desa Pone. Selain itu terdapat pula Gunung  Oliyalanggaya  di  Desa  Huidu  Utara  dengan  tinggi  522  mdpl  dan  Gunung  Bitule  di Desa Haya-haya dengan tinggi 347 mdpl.
Tabel 1 . Luas wilayah desa di Kecamatan Limboto Barat No. Desa Luas (km 2 ) Persentase (%) 1 Padengo 5.00 2.96 2 Hutabohu 4.27 2.53 3 Yosonegoro 5.00 2.96 4 Tunggulo 4.40 2.61 5 Pone 6.00 3.55 6 Huidu 5.45 3.23 7 Ombulo 10.00 5.92 8 Daenaa 120.00 71.14 9 Huidu Utara 4.55 2.69 10 Haya-haya 4.00 2.37 Jumlah 168.67 100
(Sumber : Kecamatan Limboto Barat Dalam Angka, 2017)
Data  penelitian  yang  digunakan  yaitu  citra  landsat  8  perekaman  tanggal  20  November 2015  (path  113  row  60)  yang  diunduh  secara  gratis  dari  laman www.earthexplorer.usgs.gov. Hasil unduhan citra terdiri dari dua sensor yaitu OLI dan TIRS dengan tutupan awan 33,12 %. Saluran yang digunakan yaitu resolusi spasial 30 m yang terdiri atas saluran 1,2,3,4,5,6,7, dan 9. Peta  Digital  BPS-Kementan  (2010)  digunakan  sebagai  data  untuk  memotong  wilayah penelitian.  Peta  tersebut  terdiri  atas  wilayah  administrasi  Kecamatan  Limboto  Barat  dan jaringan jalan.
Citra  landsat  8  awalnya  dilakukan  proses layer  stacking ,  yaitu  menggabungkan  saluran yang memiliki resolusi spasial 30 m (saluran 1-7, 9). Proses tersebut menghasilkan citra landsat 8 OLI. Koreksi geometrik berfungsi untuk memeriksa posisi citra agar sesuai dengan kenyataan di  lapangan.  Setelah  citra  terkoreksi  geometrik  maka  selanjutnya  dilakukan  pemotongan wilayah penelitian ( cropping area ).
Pemotongan  wilayah  penelitian  dilakukan  dengan  menggunakan  Peta  Digital  BPS- Kementan.  Pemotongan  ini  bertujuan  untuk  memudahkan  dalam  proses  pengolahan  data  dan fokus  hanya  pada  wilayah  penelitian.  Selanjutnya  proses  klasifikasi unsupervised digunakan sebagai  klasifikasi  awal  tutupan  lahan  dan  pengambilan  titik  sampel  yang  digunakan  sebagai panduan  survei  lapangan  ( ground  data ).  Hasil  klasifikasi  tersebut  yaitu  berupa  peta  tentatif tutupan  lahan.  Klasifikasi supervised didasarkan  pada  pemilihan  sampel  tiap  piksel  yang berbeda objek sebagai dasar referensi untuk pengelompokkan piksel-piksel lainnya dalam citra tersebut.  Hasil  cek  lapangan  merupakan  tuntunan  dalam  melakukan  proses  reklasifikasi  citra. Diagram alir penelitian disajikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram alir penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Kenampakan hasil unduhan citra landsat 8 terditi atas 11 saluran (OLI dan TIRS) seperti Gambar 3. Saluran 1-7 dan 9 terdiri atas 7591 kolom dan 7761 baris dimana tiap piksel bernilai 30  m.  Karakteristik  saluran  landsat  8  disajikan  pada  Tabel  2.  Proses layer  stacking dilakukan pada saluran 1-7 dan 9. Saluran tersebut masing-masing beresolusi 30 m. Citra dilakukan proses koreksi  geometrik  dengan  tujuan  agar  posisinya  sesuai  dengan  kenyataan  di  lapangan.  Citra kemudian dipotong sesuai wilayah penelitian sebagaimana Gambar 4.
Gambar 3. Citra landsat 8 ( path 113 row 60) komposit 432 (Sumber : www.earthexplorer.usgs.gov)
Saluran  8,  10,  dan  11  tidak  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Saluran-saluran  tersebut memiliki karakteristik resolusi spasial berbeda dengan saluran 1-7 dan 9.
Tabel 2. Karakteristik saluran landsat 8 (Sumber : Li, 2004)
Landsat 8 OLI dan TIRS Bands Wavelength (µm) Band 1 - Coastal aerosol 0.43 - 0.45 Band 2 - Blue 0.45 - 0.51 Band 3 - Green 0.53 - 0.59 Band 4 - Red 0.64 - 0.67 Band 5 - Near Infrared (NIR) 0.85 - 0.88 Band 6 - Short-wave infrared (SWIR1) 1.57 - 1.65 Band 7 - Short-wave infrared (SWIR2) 2.11 - 2.29 Band 8 - Panchromatic 0.50 - 0.68 Band 9 - Cirrus 1.36 - 1.38 Band 10 - Thermal infrared (TIRS) 1 10.60 - 11.19 Band 11 - Thermal infrared (TIRS) 2 11.50 - 12.50
Kenampakan  citra  landsat  8  setelah  di  pototng  sesuai  wilayah  penelitian  disajikan  pada Gambar  4.  Citra  yang  dipotong  tersebut  merupakan  wilayah  administrasi  Kecamatan  Limboto Barat.
Gambar 4. Administrasi Kecamatan Limboto Barat (Sumber : hasil pengolahan, 2017)
Untuk  melakukan  proses  klasifikasi unsupervised ,  beberapa  teknik  penajaman  dan komposit citra agar mengetahui kelas-kelas tutupan lahan yang terdapat di Kecamatan Limboto Barat.  Klasifikasi unsupervised dilakukan  dengan  mengambil  6  kelas  yaitu  awan,  bayangan awan, lahan terbangun, lahan terbuka, sawah, dan vegetasi.
Gambar 5. Klasifikasi tutupan lahan (Hasil analisis, 2017)
Sebelum diketahui berapa luas sebaran lahan sawah di Kecamatan Limboto Barat,  maka langkah pertama yang dilakukan yaitu membuat klasifikasi penutup lahan  untuk  sawah. Untuk mengetahui  luas  sebaran  lahan  sawah,  dilakukan  dengan  cara  menghitung  jumlah  pixel  dan
kemudian  mengalikan  total  jumlah  piksel  tersebut  dengan  luas  satu  piksel.  Luas  satu piksel  dapat  dihitung  dengan  melakukan  perhitungan  quadratik  pada  resolusi  spasial  dari  data satelit. Persamaan yang dipakai untuk menghitung luas sebaran sawah dengan persamaan (1).
....................................................................   (1)
Keterangan : LS : luas sawah (m ²) TP : total jumlah pixel (tanpa satuan) RS : resolusi spasial data yang digunakan (m)
Kenampakan kelas-kelas penutup lahan menggunakan teknik maximum likelihood dalam bentuk  data  raster  sebagaimana  disajikan  pada  Gambar  5,  dimana  warna  merah  adalah  lahan terbangun,  hijau lahan  terbuka,  biru  adalah  vegetasi, warna  kuning  adalah sawah,  warna  putih adalah awan, dan warna hitam adalah bayangan awan. Luas masing-masing kelas tutupan lahan disajikan pada  Tabel 3.
Tabel 3. Klasifikasi tutupan lahan Kecamatan Limboto Barat No Penutup Lahan Jumlah Piksel (ribu) Persentase (%) 1. 2.
3.
4. 5. 6. Lahan terbangun Lahan terbuka Vegetasi Sawah Awan Bayangan awan 34.423 33.848 46.251 7.328 2.305 503 27.61 27.15 37.10 5.87 1.84 0.40 Jumlah 124.658 100
(Sumber : Hasil analisis, 2017)
Tabel  3  menunjukan  bahwa  vegetasi  memiliki  persentase  yang  tertinggi  yaitu  37,10  % dengan jumlah piksel 46.251 atau 41,63 km 2 . Kemudian persentase tertinggi kedua yaitu lahan terbuka  27,15  %  dengan  33.848  jumlah  piksel  atau  30,46  km 2 .  Selanjutnya  yang  ketiga  yaitu lahan  terbangun  presentase  27,61%  dengan  jumlah  piksel  34.423  atau  30,98  km 2 .  Kemudian yang keempat adalah sawah 5,87% dengan jumlah piksel 7.328 atau 6,59 km 2 , awan memiliki persentase  1,84%  dengan  jumlah  piksel  2.305  atau  2,07  km 2 dan  bayangan  awan  memiliki persentase 0,43% dengan jumlah piksel 503 atau 0,45 km 2 . Hasil  klasifikasi unsupervised di  atas  kemudian  dijadikan  sebagai  acuan  untuk  survei lapangan. Titik sampel berjumlah 19 titik yang tersebar di seluruh tutupan lahan sawah. Survei lapangan dilakukan untuk mengecek apakah titik sampel sawah yang diambil sesuai kenyataan dilapangan.
Tabel 4. Hasil interpretasi dengan cek lapangan Sampel Hasil interpretasi Ground data 1 Sawah Sawah 2 Sawah Sawah 3 Sawah Sawah 4 Sawah Lahan terbangun 5 Sawah Lapangan golf 6 Sawah Sawah 7 Sawah Lahan terbangun 8 Sawah Sawah 9 Sawah Sawah 10 Sawah Pemukiman 11 Sawah Lahan terbangun 12 Sawah Pemukiman
LS = TP x (RS) 2
13 Sawah Vegetasi 14 Sawah Sawah 15 Sawah Sawah 16 Sawah Sawah 17 Sawah Sawah 18 Sawah Lahan terbangun 19 Sawah Sawah (Sumber : hasil pengolahan, 2017)
Hasil  data  lapangan  ( ground  data )  kemudian  dilakukan  klasifikasi  ulang  ( reklasifikasi ) menggunakan  teknik supervised metode maximum  likelihood ,  yang  hasilnya  berupa  sebaran lahan  sawah  dengan  luas  866,66  ha sebagaimana  disajikan  pada  Gambar  6.  Lahan  sawah tersebut  menyebar  pada  8  Desa,  yaitu  Huidu,  Yosonegoro,  Tunggulo,  Hutabohu,  Padengo, Pone, Ombulo, dan Haya-haya. Luas lahan sawah tersebut berbeda jauh dengan data Kabupaten Gorontalo Dalam Angka Tahun 2017 yaitu 1.504 ha yang berarti selisihnya 637,34 ha.
Gambar 6. Peta sebaran lahan sawah di Kecamatan Limboto Barat
(Sumber : Hasil analisis, 2017)

## KESIMPULAN
Sebaran  lahan  sawah  tersebar  di  desa  yang  terletak  pada  wilayah  dataran  dan merupakan  jenis  sawah  irigasi.  Terdapat  saluran  irigasi  untuk  mengairi  persawahan  di Kecamatan  Limboto  Barat  yang  berasal  dari  Sungai  Marisa  dan  termasuk  dalam  DAS Limboto.  Perbedaan  data  luasan  sawah  dari  hasil  interpretasi  citra  landsat  8  dengan  data Kabupaten Gorontalo Dalam Angka Tahun 2017 dapat terjadi akibat beberapa hal, diantaranya perbedaan  metode  yang  digunakan,  level interpreter ,  citra  yang  digunakan,  atau  musim perekaman citra.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis mengucapkan terimakasih kepada NASA yang telah memberikan data gratis citra landsat 8 secara online melalui laman www.earthexplorer.usgs.gov.

## DAFTAR PUSTAKA
Dong,  J.,  and  Xiangming,  X.  2016.  Evolution  of  regional  to  global  paddy  rice  mapping methods:  A  review. ISPRS  Journal  of  Photogrammetry  and  Remote  Sensing, 119,  214– 227. http://dx.doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2016.05.010
Kecamatan Limboto Barat Dalam Angka. 2017. Badan Pusat Statistik Kabupaten Gorontalo Kontgis,  C.,  Schneider,  A.,  and  Ozdogan,  M.  (2015).  Mapping  Rice  Paddy  Extent  and Intensification  In  the  Vietnamese  Mekong  River  Delta  with  Dense  Time  Stacks  of Landsat Data. Remote Sensing of Environment , 169, 255-269.
http://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2015.08.004
Koto,  A.G.  2017.  Pemetaan  Wilayah  Lahan  Kering  Menggunakan  Data  Penginderaan  Jauh.
Jurnal Akademika ( 6) No.2, 77-83. http://dx.doi.org/10.31314/akademika.v6i2.48 Koto,  A.  G.  2016.  Pemantauan  Luas  Danau  Limboto  Menggunakan  Citra  Multitemporal  dan Multisensor. Prosiding Seminar Nasional Pendidikan Geografi FKIP UMP , 83-91 Landsat 8 Users Handbook, Versi 1.0. 2015. United States of Geological Survey
Li,  P.,  Jiang,  L.,  and  Feng,  Z.  2014.  Cross-Comparison  of  vegetation  indices  from  Landsat-7 enhanced  thematic  mapper  plus  (ETM+)  and  Landsat-8  operational  land  imager  (OLI) sensors. Remote Sensing , 6, 310-329. http://dx.doi.org/10.3390/rs6010310
Markham,  B.,  Storey,  J.,  and  Morfitt,  R.  2015.  Landsat-8  Sensor  Characterization  and Calibration. Remote Sensing , 7, 2279-2282. http://dx.doi.org/10.3390/rs70302279 Sari, V. D., dan Sukojo, B. M. 2015. Analisa Estimasi Produksi Padi Berdasarkan Fase Tumbuh dan  Model  Peramalan  Autoregressive  Integrated  Moving  Average  (ARIMA) Menggunakan  Citra  Satelit  Landsat  8  (Studi  Kasus:  Kabupaten  Bojonegoro). GEOID , (10) No.2, 194-203
Zhang, G., Xiangming X., Jinwei D., Weili K., Cui J., Yuanwei Q., Yuting Z., Jie W., Michael A.  M.,  and  Chandrashekhar  B.  2017.  Mapping  paddy  rice  planting  areas  through  time series  analysis  of  MODIS  land  surface  temperature  and  vegetation  index  data. ISPRS
Journal of Photogrammetry and Remote Sensing , 106, 157–171. http://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2015.08.004