## KLASIFIKASI FASE PERTUMBUHAN PADI BERDASARKAN CITRA HIPERSPEKTRAL DENGAN MODIFIKASI LOGIKA FUZZY (PADDY GROWTH STAGES CLASSIFICATION BASED ON HYPERSPECTRAL IMAGE USING MODIFIED FUZZY LOGIC)
Febri Maspiyanti, M. Ivan Fanany, Aniati Murni Arymurthy Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Indonesia e-mail: pbeemy@gmail.com , ivan@cs.ui.ac.id, aniati@cs.ui.ac.id

## ABSTRACT
Remote  sensing  is  a  technology  that  is  capable  of  overcoming  the  problems  of measurement data for fast and accurate information. One of implementation of  remote sensing technology in the field of agriculture is in hyperspectral image data retrieval to find out the condition and age of the rice plant. It is necessary for the estimation of rice yield  in  order  to  support  Government  policy  in  conducting  imports  rice  to  meet  food needs in Indonesia. To have a good prediction model in estimation of rice yield that has high accuracy must be preceded by the determination of the phase of the rice plant. The selection of the appropriate classifier must also supported the selection of just the right features  to  get  the  optimum  accuracy.  In  this  study,  we  conducted  a  comparison between Fuzzy Logic and Modified Fuzzy Logic to perform the classification on nine rice growth  stages  based  on  hyperspectral  image.  Modified  Fuzzy  Logic  have  the  same procedure  with  Fuzzy  Logic  but  with  extra  crisp  rules  given  in  Fuzzy  Rules  which  is expected  to  increase  the  accuracy  achievement.  In  this  study,  Modified  Fuzzy  Logic proved to be able to improve the accuracy of up to 10% compared to Fuzzy Logic.
Keywords: Fuzzy Logic, Hyperspectral, Paddy

## ABSTRAK
Penginderaan Jauh merupakan teknologi yang mampu mengatasi permasalahan pengukuran  data  untuk  informasi  yang  cepat  dan  akurat.  Pengimplementasian teknologi  Penginderaan  Jauh  dalam  bidang  pertanian  salah  satunya  adalah  dalam pengambilan  data  citra  hiperspektral  untuk  mengetahui  kondisi  maupun  umur tanaman  padi.  Hal  tersebut  diperlukan  untuk  estimasi rice  yield demi  mendukung kebijakan  pemerintahan  dalam  melakukan  impor  beras  untuk  memenuhi  kebutuhan pangan  di  Indonesia.  Untuk  mendapatkan  model  dalam  estimasi rice  yield yang memiliki  akurasi  tinggi  harus  diawali  dengan  penentuan  fase  dari  tanaman  padi. Pemilihan classifier yang tepat juga harus didukung pemilihan fitur yang tepat untuk mendapatkan  hasil  akurasi  yang  optimal.  Dalam  penelitian  ini,  kami  melakukan pembandingan antara logika Fuzzy dengan Modifikasi Logika Fuzzy untuk melakukan klasifikasi sembilan fase pertumbuhan padi berdasarkan citra hiperspektral. Modifikasi Logika Fuzzy memiliki  cara  kerja  yang  sama  dengan  Logika Fuzzy namun  dengan diberi  tambahan crisp  rules pada Fuzzy  Rules yang  diharapkan  dapat  meningkatkan akurasi  yang  mampu  dicapai.  Dalam  penelitian  ini,  Modifikasi  Logika Fuzzy terbukti mampu meningkatkan akurasi hingga 10% dibandingkan Logika Fuzzy .
Kata Kunci: Hiperspektral, Logika Fuzzy, Padi

## 1  PENDAHULUAN
Padi    merupakan    salah    satu tanaman agrikultur penting  di beberapa negara, dan merupakan makanan  pokok bagi  masyarakat    Indonesia    (Nuarsa, 2010).  Menurut  data  Badan  Pusat Statistik tahun 2012, pada  tahun  2011 Indonesia memiliki jumlah produksi beras sebesar 65.740.946  ton, namun produksi beras tersebut belum mencukupi kebutuhan pangan penduduk  Indonesia sehingga    impor  beras    menjadi    satu- satunya  jalan keluar  untuk  memenuhi kebutuhan pangan. Dalam  penghitungan impor  beras  masih  mengalami  kendala akibat kurangnya informasi yang akurat  mengenai  produktifitas  padi  di seluruh  wilayah  Indonesia.  Hal  ini dikarenakan waktu  tanam  yang  tidak seragam  dan  metode  penghitungan produksi beras yang masih menggunakan metode  konvensional    (Nuarsa,    2012). Perkiraan    hasil    panen    menggunakan metode konvensional dengan melakukan pengukuran  lapangan secara  langsung terkadang  sangat subjektif, mahal,  dan menghabiskan  banyak  waktu  (Reynolds et al., 2000). Untuk memprediksi  jumlah hasil panen terlebih  dahulu  kita  harus mengetahui  fase  tumbuh  dari  tanaman padi    sehingga    prediksi    hasil    panen pada  periode  tertentu  dapat  dihitung dengan akurat.
Berkembangnya  teknologi  Peng- inderaan Jauh beserta citra hiperspektral dianggap  mampu  mengatasi  masalah penentuan fase pertumbuhan padi. Fase pertumbuhan padi berdasarkan International Rice Research Institute (IRRI) dibagi dalam 9 fase. Penentuan  sembilan fase  dari  tanaman    padi    berdasarkan citra  hiperspektral  membutuhkan    suatu model classifier yang    tepat    (Widjaja, 2012)  untuk  menghasilkan  keakuratan yang  tinggi.  Telah  banyak  peneliti  yang menggunakan berbagai macam classifier untuk menghasilkan model yang  mampu memberikan tingkat akurasi yang  tinggi dalam estimasi umur  padi  dan  jumlah panen, misalnya Moeljono Widjaja  (2012) menggunakan Fuzzy . Citra  hiperspektral
memiliki dimensi ( band ) hingga  ratusan buah.  Dimensi-dimensi    inilah    yang merupakan  fitur yang  akan  digunakan dalam klasifikasi. Namun dengan banyaknya  fitur  yang  dimiliki  akan menimbulkan curse  of  dimentionality yaitu    jumlah  fitur  yang  banyak  belum tentu menghasilkan akurasi yang maksimal, mungkin saja dengan  meng- hilangkan fitur-fitur  yang  tidak  terlalu berpengaruh dapat meningkatkan akurasi  yang  dicapai.  Maka  dari  itu perlu    dilakukan    seleksi    fitur    untuk mendapatkan fitur-fitur terbaik. Banyak algoritma  seleksi  fitur  yang  dapat digunakan,  namun  seleksi  fitur dalam penelitian    ini  dilakukan    dengan  studi literatur.

## 2  TINJAUAN TEORITIS
Penginderaan Jauh ( Remote Sensing ) merupakan pengamatan  suatu obyek  menggunakan    sebuah  alat  dari jarak  jauh  (Campbell,  2011).  Peng- inderaan jauh merupakan suatu  metode pengamatan    yang    dilakukan    tanpa menyentuh  obyeknya  secara  langsung. Penginderaan  jauh  adalah  pengkajian atas  informasi  mengenai  daratan  dan permukaan  air  bumi  dengan  meng- gunakan citra yang diperoleh dari sudut pandang    atas  ( overhead  perspective ), menggunakan  radiasi  elektromagnetik dalam  satu  beberapa  bagian  dari spektrum elektromagnetik yang  dipantul- kan  atau  dipancarkan dari  permukaan bumi    (Campbell,  2011).    Teknologi    ini mampu menghasilkan informasi mengenai fase tumbuh tanaman padi  berdasarkan reflektansi (pantulan) gelombang elektro- magnetik    yang    dihasilkan.  Reflektansi yang  dihasilkan divisualisasikan  dalam bentuk grafik seperti pada Tabel 2-1.
Grafik    Tabel  2-1    dapat    dilihat menggunakan    salah    satu tool milik ENVI  yaitu  untuk  menampilkan  Z Profile dari  gambar  peta yang  bertipe file  band sequencial (.bsq). Tipe citra bsq merupakan    citra    yang    terdiri    dari ratusan  layer  yang  bertumpuk  seperti Gambar 2-1.

## Tabel 2-1: GRAFIK 9 FASE PERTUMBUHAN PADI

## Gambar 2-1: Citra Hiperspektral (Campbell, 2011)
Citra  hiperspektral  adalah  citra yang memiliki  informasi  dari  beragam spektrum elektromagnetik yang disimpan dalam    bentuk    tumpukan  ( layer )    citra yang    masing-masing  memiliki    rentang spektrum elektromagnetik. Rentang spektrum elektromagnetik tersebut disebut  sebagai  spektral band .    Repre- sentasi hyperspectral data adalah  sebagai kubus tiga  dimensi, dengan dua dimensi yang    dibentuk    oleh    x    dan  sumbu    y dari    tampilan    peta  atau    citra  biasa dan ketiga  (z)  dibentuk  oleh akumulasi dari    data    spektral band yang  saling bertumpuk  satu  sama  lain  (Campbell, 2011).
Berdasarkan  Gnyp    et  al.  (2012), Aparicio  et  al.  (2002),  Babar  et  al. (2006),  Raun  et  al.  (2001), dan BPPT (2012) diketahui bahwa band-band yang berpengaruh pada fase-fase pertumbuhan padi    antara    lain    adalah blue,  green, red ,  dan Near-Infra  Red (NIR).  Selain itu,  dengan  mempelajari  grafik-grafik kesembilan  fase  pertumbuhan  padi (Tabel  2-1), maka  dapat  dilihat  bahwa cahaya  tampak blue (ditandai  dengan biru),  cahaya  tampak green (ditandai dengan  hijau), red (ditandai  dengan garis  merah),  dan  NIR  (ditandai  dengan garis  kuning)  kurang  dapat  memper- lihatkan perbedaan  pada beberapa  fase sehingga dapat menimbulkan kesalahan penentuan    fase.  Terlebih  lagi  cahaya tampak blue benar-benar  tidak    dapat memberikan perbedaan diantara  sembilan fase yang    ada.  Misalnya  pada fase  Veg 3  yang memiliki nilai NIR mirip dengan Rep 3, Rip 1,  dan  Rip  2, sehingga  jika klasifikasi dilakukan hanya menggunakan kombinasi    4    fitur    ini,  maka    akan
terjadi  kesalahan  prediksi yang  sangat besar  di  keempat  fase tersebut.  Untuk mengatasi hal tersebut, kami  mengganti fitur blue dengan    satu    fitur    yang mampu  membedakan    fase-fase    yang memiliki  rentang    nilai  NIR    hampir sama.    Fitur  yang  digunakan  adalah fitur f42 (Gambar 2-2).

## Gambar 2-2: Grafik  9  fase  pertumbuhan  padi berdasarkan BPPT
Alasan    pemilihan    fitur    f42 adalah  bahwa  fitur  f42  merupakan  titik paling  kanan  dari  rentang  NIR  (700- 1300  nm)  yang    terekam  oleh  sensor Hymap  (Cocks  et  al.,  1998)  yang digunakan  pada  pengumpulan  data yaitu pada panjang gelombang 1049 nm. Fitur  f42  dipilih  karena  setelah    mem- pelajari  grafik  kesembilan  fase,  fitur tersebut dianggap mampu  memberikan perbedaaan  dari  grafik  sembilan  fase, lihat Gambar 2-3.
Gambar 2-3: Grafik  9  fase  pertumbuhan  padi yang diusulkan

## 3  METODOLOGI
Metode  yang  digunakan  dalam penelitian    ini    dapat    dilihat    pada Gambar 3-1.
Gambar 3-1: Metodologi
Alur    dari    penelitian    ini    dapat dilihat pada Gambar 3-2.

## Gambar 3-2: Alur Eksperimen
Sedangkan    model    dari    Logika Fuzzy yang  kami bangun memiliki  alur yang dapat dilihat pada Gambar 3-3.
Gambar 3-3: Alur model Logika Fuzzy
- Input , data set yang digunakan berupa kumpulan data  yang  terdiri dari 2223 data  dengan  sebaran  data  sebanyak 247 data  dari  tiap  fase pertumbuhan padi  (247  *  9  =  2223).  Data    berupa teks    file    (.txt)    yang  terdiri  dari  5 kolom  (4    fitur  +  1  label/  fase)  dan
Studi Literatur Pengumpulan Data Pembangunan Model Ujicoba Evaluasi Pembangunan Model Fuzzy Klasifikasi (4 Fitur) Akurasi Pembangunan Model Modifikasi Fuzzy Klasifikasi (4 Fitur) Akurasi Crisp input x1 x2 x3 ... xn Fuzzifikasi Aturan Jika .... Maka ... Rule 1 .... .... Rule n Defuzzifikasi Crisp Output
2223 baris (2223 data)  yang  memiliki rentang nilai antara 0 hingga 0,5.
- Fuzzifikasi, yaitu  merubah  nilai input kedalam  derajat  keanggotaan dengan menggunakan fungsi keanggotaan yang  tertera  pada Tabel 3-1.
Rumus  yang  digunakan  dalam proses fuzzifikasi adalah sebagai berikut: Fungsi Keanggotaan Segitiga
• Jika x ≤ a atau x ≥ c, maka: µ(x) = 0
• Jika a < x ≤ b, maka: µ(x)= x a b – a
• Jika b < x < c, maka: µ(x)= c c – b
Fungsi  keanggotan  trapesium  adalah sebagai berikut:
• Jika x ≤ a atau x ≥ d, maka: µ(x) = 0.
• Jika a < x < b, maka: µ(x)= x a b – a
• Jika c < x < d, maka: µ(x)= d x d – c
• Jika b ≤ x ≤ c, maka: µ(x) = 1.
- Fuzzy  Rules ,  yaitu  merupakan tahap mengimplementasikan  keluaran  dari proses  fuzzifikasi  kedalam  aturan jika-maka. Aturan yang  dipakai  pada penelitian  ini adalah  Interseksi  yaitu penggunaan  operator  AND  yaitu keadaan dimana kondisi  yang  dipakai adalah gabungan dari beberapa  kondisi, maka: µA∩B = min  µA x , µB x  .
Rules  yang  digunakan  adalah sebanyak 9 buah  yaitu  sebagai berikut:
 Jika    (NIR    adalah    X-Low)    maka (Fase adalah Veg 1).
 Jika  (NIR  adalah  Low)  dan  (RNIR adalah Low)  maka  (Fase  adalah Veg 2).
 Jika    (NIR    adalah    Medium)    dan (RNIR    adalah    Low)    dan  (Penuaan adalah No) maka (Fase adalah Veg 3).
 Jika    (NIR    adalah    X-High)    maka (Fase adalah Rep 1).
 Jika    (NIR    adalah    High)    dan (Penuaan  adalah  No)  maka  (Fase adalah Rep 2).
 Jika    (NIR    adalah    Medium)    dan (RNIR    adalah    High)    dan  (Penuaan adalah No) maka (Fase adalah Rep 3).
 Jika    (NIR    adalah    Medium)    dan (Penuaan    adalah    Yes)    maka  (Fase adalah Rip 1).
 Jika    (NIR    adalah    Medium)    dan (Penuaan  adalah  Yes)  dan  (RNIR adalah High) maka (Fase adalah Rip 2).
 Jika    (Penuaan    adalah    Yes)    dan (Rasio    adalah    Low)    maka    (Fase adalah Rip 3).
Tabel 3-1: FUNGSI KEANGGOTAAN
Input Fuzzy Set Fungsi Keanggotaan Parameter Red Low Segitiga (0;0,15;0,3) Medium Segitiga (0,025;0,042;0,06) High Segitiga (0,08;0,07;0,085) Rasio  ( green- red ) Low Trapesium (0;0;0,006;0,01) High Trapesium (0,009;0,02;0,03;0,03) NIR X- Low Trapesium (0;0;0,15;0,2) Low Segitiga (0,185;0,2;0,22) Medium Segitiga (0,205;0,275;0,34) High Segitiga (0,33;0,36;0,425) X- High Trapesium (0,41;0,43;0,52;0,52) RNIR Low Segitiga (0;0;12;0,25) High Segitiga (0,2;0,35;0,55) Penuaan (NIR-RNIR) Yes Trapesium (0;0;0;0) No Trapesium (0,01;0,02;0,05;0,05)
Sedangkan pada Modifikasi  Logika Fuzzy menggunakan fuzzy rules sebagai berikut:
 Jika    (NIR    adalah    X-Low)    maka (Fase adalah Veg 1).
 Jika  (NIR  adalah  Low)  dan  (RNIR adalah  Low)  maka  (Fase  adalah Veg 2).
 Jika    (NIR    adalah    Medium)    dan (RNIR    adalah    Low)    dan  (Penuaan adalah No) maka (Fase adalah Veg 3).
 Jika  (NIR    adalah    X-High)    maka (Fase adalah Rep 1).
 Jika  (NIR    adalah    High)    dan (Penuaan  adalah  No)  maka  (Fase adalah Rep 2).
 Jika    (NIR    adalah    Medium)    dan (RNIR    adalah    High)    dan  (Penuaan adalah  No   dan   NIR    ≥  0,25     dan
(NIR  <  0,35)  maka (Fase adalah Rep
3).
 Jika  (NIR  adalah  Medium)  dan Penuaan  adalah  Yes   dan   NIR  ≥ 0,26) maka (Fase adalah Rip 1).
 Jika    (NIR    adalah    Medium)    dan (Penuaan  adalah  Yes)  dan  (RNIR adalah  High)  dan  (NIR  <  0,26) dan (NIR  >  0,225)  maka  (Fase  adalah  Rip 2).
 Jika (Penuaan adalah Yes) dan (Rasio adalah  Low)  dan  (Red  > 0,06) maka (Fase adalah Rip 3).
Rules tambahan pada  modifikasi Logika Fuzzy ini    didapatkan    penulis selama proses pembelajaran data kesembilan    grafik    fase  pertumbuhan padi  dibawah bimbingan  Bapak  Sidik Mulyono dari BPPT.
- Defuzzifikasi,  yaitu  mengubah  keluaran dari implementasi fuzzy rules kedalam satu  nilai  keluaran yang  merupakan hasil    klasifikasi  dari  model  yang dibangun. Rumus yang dipakai adalah sebagai berikut:
Yaitu    dimana    Z*    merupakan    hasil pengkasifikasian  dari  rule  yang  ada,  μc
adalah    keluaran    dari    masing-masing kesembilan  rule  yang digunakan,  lalu dikalikan    dengan  nilai    yang    memiliki derajat  keanggotaan  =  1  dari  setiap fuzzy set. Dari kesembilan nilai  tersebut kemudian  dijumlahkan   ∑ μc  * z), yang nantinya  akan  dibagi  dengan  jumlah keluaran  dari  masing-masing  kesembilan rule ∑ μc .

## 4  HASIL DAN PEMBAHASAN
Akurasi    yang    mampu    dicapai dalam  penelitian    ini    yaitu  :    Logika Fuzzy sebesar    73,73%    sedangkan Modifikasi  Logika    Fuzzy    adalah sebesar  84.42%, lihat Gambar 4-1.

## Gambar 4-1: Grafik akurasi
Dari    grafik    yang    dihasilkan dapat  dilihat  bahwa  Modifikasi  Logika Fuzzy mampu    meningkatkan    akurasi hingga  10%.  Pada  Modifikasi  Logika Fuzzy diberi  tambahan  rule pada Fuzzy Rules karena  pada  fase  Rep  3,  Rip  1, Rip  2, dan  Rip  3 memiliki  rentang  nilai NIR  yang  mirip  sehingga    diperlukan rule tambahan  untuk  membedakan keempat  fase  tersebut.  Nilai-nilai    pada rule tambahan  tersebut  didapatkan dengan    melakukan tuning parameter hingga    didapat    hasil    yang    paling maksimal.

## 5  KESIMPULAN
Dari  penelitian  ini  dapat  dilihat bahwa Modifikasi Logika Fuzzy mampu meningkatkan  akurasi  hingga  10%  jika dibandingkan dengan  Logika Fuzzy . Hal yang  perlu    dilakukan    pada  penelitian selanjutnya adalah peningkatan  akurasi, dan penambahan  maupun  penggunaan
data    lain    terutama    pada    jenis    padi yang  berbeda-beda  karena  jenis  padi yang berbeda akan memiliki lama waktu tanam-panen yang berbeda pula.

## Ucapan Terima Kasih
Terima kasih kepada Bapak  Sidik Mulyono    beserta    pihak    BPPT    yang telah  bersedia  memberikan  data  yang digunakan  dalam    penelitian  ini,  serta sebagai pembimbing dalam mempelajari grafik-grafik  fase  pertumbuhan  padi, dan  mengikutsertakan  penulis  dalam pengambilan  data  lapangan  di  BB  Padi Subang.

## DAFTAR RUJUKAN
Aparicio,  N.,  et  al., 2002. Relationship between    Growth    Traits    and Spectral    Vegetation    Indices    in Durum    Wheat ,  Crop    Science,
America, 2002.
Babar,    M.    A,    et    al.,  2006. Spectral Reflectance  to  Estimate  Genetic Variation for In Season Chlorophyll , and Canopy Temperature in  Wheat, Crop Science, America.
Cocks,    T.,    et.    al.,    1998. The  Hymap Airborne Hyperspectral Sensor:  the System ,  Calibration  and    Perfor- mance,  1st    EARSEL    Workshop on Imaging Spectroscopy, Zurich.
Gnyp.  M.  L,  et  al.,  2012. Hyperspectral Analysis of Rice Phenological Stages in Northeast China , ISPRS  Annals of    the  Photogrammetry,  Remote Sensing  and  Spatial Information
Sciences, Volume I-7 XXII
Congress, Australia.
International  Rice  Research  Institute (IRRI). Diakses  pada  Juni 2012. http://www.knowledgebank.irri.org /extension/growthstages-0-9.html. Nuarsa, I.W., F. Nishio A, and  C. Hongo A.,  2010. Development  of  the Empirical  Model  for  Rice  Field Distribution  Mapping  Using Multi- Temporal    Landsat  ETM+    Data: Case    Study    in  Bali    Indonesia , International  Archives  of  the Photogrammetry,  Remote  Sensing and  Spatial Information  Science, Volume XXXVIII,  Part  8, Japan. Nuarsa, I. W., Fumihiko Nishio, Chiharu Hongo, 2012. Rice Yield Estimation Using    Landsat  ETM+    Data    and Field  Observation ,  Journal  of Agricultural Science Vol. 4, No.  3, Canadian    Center    of    Science and  Education, Canada.
Raun,    W.R.,    et    al.,    2001. In-season Prediction  of  Potential Grain Yield in    Winter    Wheat    Using  Canopy Reflectance , Agron. J. 93:131–138. Reynolds,  C.A., et. al., 2000. Estimating Crop    Yields    and    Production  by Integrating  the  FAO  Crop Specific Water  Balance  Model with  Real- time  Satellite    Data  and    Ground Based Ancilliary Data .  International Journal of Remote Sensing.
Widjaja,    Moeljono,    Arief  Darmawany and    Sidik  Mulyono,  2012. Fuzzy Classifier of Paddy Growth Stages Based on  Synthetic  MODIS  Data , ICACSIS.
Workshop    Membangun    Library  Citra Hiperspektral  Padi,  2012.  BPPT,
Jakarta.