## UJI MODEL FASE PERTUMBUHAN PADI BERBASIS CITRA MODIS MULTIWAKTU DI PULAU LOMBOK

## (THE TESTING OF PHASE GROWTH RICE MODEL BASED ON MULTITEMPORAL MODIS IN LOMBOK ISLAND)
I Made Parsa 1 , Dede Dirgahayu, Johannes Manalu, Ita Carolita, Wawan KH Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh, LAPAN Jln. Kalisari No. 8 Pekayon, Pasar Rebo – Jakarta 13710
1 e-mail: parsa_lpn@yahoo.com
Diterima 4 Mei 2017; Direvisi 14 Juli 2017; Disetujui 29 Agustus 2017

## ABSTRACT
Model testing is a step that must be done before operational activities. This  testing aimed to test rice growth phase models based on MODIS in Lombok using multitemporal LANDSAT imagery and 4eld data. This study was carried out by the method of analysis and evaluation in several stages, these are : evaluation of accuracy by multitemporal Landsat 8 image analysis, then evaluation by using 4eld data, and analysis of growth phase information to calculate model consistency. The accuracy of growth phase model was calculated using Confusion Matrix. The results of stage I analysis for phase of April 30 and July 19 showed the accuracy of the model is 58-59 %, while the evaluation of stage II for phase of period July 19 with survey data indicated that the overall accuracy is 53 %. However, the results of model  consistency  analysis  show  that  the  resulting  phase  of  the  smoothed  MODIS  imagery  shows  a consistent pattern as well as the EVI pattern of rice plants with an 86% accuracy, but not for pattern data without smoothing. This testing give conclusion is the model is good, but for operational MODIS input data must be smoothed 4rst before index value extraction.
Keywords: growing phase, MODIS images, multitemporal Landsat8 images, confusion matrix

## ABSTRAK
Uji model adalah sebuah tahapan yang harus dilakukan sebelum model tersebut digunakan untuk kegiatan yang bersifat operasional. Penelitian ini bertujuan untuk menguji akurasi model fase pertumbuhan  padi  berbasis  MODIS  di  pulau  Lombok  terhadap  citra  Landsat  multiwaktu  dan  data lapangan.  Penelitian  dilakukan  dengan  metode  analisis  dan  evaluasi  secara  bertahap.  Pertama, evaluasi akurasi menggunakan analisis citra Landsat 8 multiwaktu. Pada tahap kedua menggunakan data referensi hasil pengamatan lapangan, sedangkan tahap ketiga dilakukan analisis informasi fase pertumbuhan  untuk  mengetahui  tingkat  konsistensi  model.  Akurasi  model  fase  pertumbuhan dihitung menggunakan matrik kesalahan. Hasil analisis dan evaluasi tahap I terhadap informasi fase 30  April  dan  19  Juli  menunjukkan  bahwa  ketelitian  model  mencapai  58-59  %,  sementara  hasil evaluasi  tahap  II  terhadap  fase  periode  19  Juli  menggunakan  data  hasil  survei  20-25  Juli menunjukkan  akurasi  keseluruhan  53  %.  Namun,  hasil  analisis  konsistensi  model  menunjukkan bahwa  fase  yang  dihasilkan  dari  citra  MODIS  yang  di- smoothing menunjukkan  pola  yang  konsisten sebagaimana  pola  EVI  tanaman  padi  dengan  akurasi  86  %,  sedangkan  pola  EVI  citra  MODIS  yang tidak di- smoothing tidak konsisten. Berdasarkan hasil ini disimpulkan bahwa model ini cukup baik, tetapi  dalam  operasionalnya  perlu  dilakukan smoothing citra  MODIS input terlebih  dahulu  sebelum ekstrak nilai indek (EVI).
Kata kunci: fase pertumbuhan, citra MODIS, citra Landsat multiwaktu, matriks kesalahan

## 1 PENDAHULUAN
Pusat Pemanfaatan Penginderaan
Jauh  (Pusfatja)  telah  mengembangkan model untuk pemantauan fase pertumbuhan padi berbasis citra MODIS delapan harian resolusi 250 meter. Pada model  tersebut  fase  pertumbuhan  padi (FPP)  diklasifikasi  menjadi  enam  kelas yaitu  fase  air  (pengolahan  tanah),  fase vegetatif 1 (1-40 hari setelah tanam/ hst), fase vegetatif 2 (41-64 hst), fase generatif 1  (65-96  hst),  generatif  2  (97hst-panen) dan  fase  bera/panen  (Dirgahayu et  al. , 2005; Dirgahayu et al. , 2014).
Dalam implementasi model tersebut juga menggunakan acuan basis data luas baku sawah dari Kementerian Pertanian  skala  1:5000  tahun  2010 (untuk  Pulau  Jawa)  dan  skala  1:10.000 tahun  2012  (untuk  luar  Pulau  Jawa) (Direktorat Jenderal Prasarana dan Sarana Pertanian,  2016).  Sebelum  digunakan dalam pemodelan, data spasial luas baku sawah  tersebut  terlebih  dulu  di- downscaling ke  skala  1:250.000.  Model FPP tersebut belum dilakukan verifikasi dan  validasi  secara  memadai  dimana hasilnya  seharusnya  disampaikan  secara
rinci dan lengkap sebagai bahan masukan untuk memperbaiki akurasinya.
Studi  menggunakan  citra  satelit untuk memantau pertumbuhan tanaman padi telah dilakukan oleh banyak peneliti. Huamin et  al. ,  (2009)  menggunakan citra  MODIS  untuk  melihat  dinamika musiman indek vegetasi dan karakteristik fenologi  gandum  dan  jagung  di  China. Shi et al. , (2013) menggunakan citra satelit MODIS dan Landsat-TM untuk memetakan  tanaman  padi  di  China dengan  beberapa  parameter  indeks Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI), Enhanced Vegetation Index (EVI), Land  Surface  Water  Index (LSWI),  dan Normalized Soil Difference Index (NDSI). Mostafa et  al. ,  (2014)  yang memetakan  areal  tanaman  padi  di Bangladesh  menggunakan  NDVI  enam belas  harian  MODIS.  Sementara  Dao et al. , (2015) menggunakan citra Landsat-8 OLI  dan  MODIS  untuk  memperkirakan daerah  genangan  dan  lahan  sawah  di Kamboja. Beberapa penelitian sebelumnya telah menggunakan citra resolusi global dan  rendah    seperti  NOAA  AVHRR  dan MODIS untuk memantau sawah (Xiao et
al. ,  2005).  Namun,  penggunaan  citra satelit  resolusi  spasial  moderat  dan global  telah  dibatasi  terutama  di  lahan sawah  yang  kecil/sempit,  karena  ada banyak  jenis  tutupan  lahan  dalam  satu pixel . Hal ini akan mengurangi penilaian akurasi  (Strahler et  al. ,  2006).  Hafizh AS,  (2013)  menyimpulkan  bahwa  data EVI  dari  MODIS  level  1B  mempunyai korelasi  yang  baik  0,879  dengan  data pengukuran  spektrometer  dan  dapat digunakan  menentukan  umur  tanaman padi  secara  global.  Sementara  metode Fuzzy yang  dimodifikasi  mampu meningkatkan  akurasi  klasifikasi  FPP yang menggunakan citra hiperspektral hingga 10% (Maspiyanti et al. , 2013).
Beberapa  hasil  verifikasi/validasi yang  telah dilakukan, seperti  oleh  Balai Besar  Sumber  Daya  Lahan  Pertanian (BBSDLP)  dan  Balai  Penelitian  Agroklimat dan  Hidrologi  (BPAH)  terhadap  model FPP  sebelumnya  menunjukkan  katelitian (parameter  kecocokan  fase)  sangat bervariasi.  Hasil  verifikasi  BPAH  untuk ketelitian  fase  sekitar  70%  sedangkan BBSDLP  75-91%  sementara  untuk ketelitian  luas  (fase)  7-70%  (Syahbuddin, 2015;  Badan  Litbang  Pertanian,  2015). Namun  demikian  secara  rinci  hasil verifikasi  tersebut  baik  menyangkut teknik  verifikasi,  sebaran  titik  sampel tiap lokasi, maupun teknik pengambilan sampel belum disampaikan secara resmi dalam  forum/jurnal  ilmiah.  Mengingat sangat  bervariasinya  tingkat  ketelitian model,  dilakukan clustering terhadap basis data lahan sawah yang digunakan dalam model sehingga diharapkan akurasi model lebih meningkat dan juga bersifat lebih  umum  (satu model  untuk  seluruh wilayah Indonesia).
Walaupun  demikian,  Kementerian Pertanian  dalam  hal  ini  BBSDLP  telah menggunakan model iniuntuk monitoring luas tanam dan panen yang lebih dikenal dengan istilah Standing Crop (SC). Dalam perkembangan lebih lanjut BBSDLP telah melakukan  terobosan  dengan  melakukan otomatisasi  mulai  dari download citra MODIS  hingga  pengolahan  data  untuk
menghasilkan informasi fase pertumbuhan tanaman. Langkah otomatisasi ini sangat signifikan pengaruhnya terhadap kebutuhan  waktu  proses  data  menjadi sangat singkat (Parsa, 2014).
Berkaitan  dengan  hal  tersebut, telah  dilakukan  pengembangan  model (uji  validasi)  FPP  berbasis  data  resolusi rendah  MODIS  menggunakan  data penginderaan  jauh  resolusi  menengah LANDSAT  8  dan  data  hasil  pengamatan lapangan.  Tujuan  penelitian  adalah untuk  menguji  tingkat  akurasi  model FPP berbasis citra MODIS terhadap citra LANDSAT 8 dan data survei lapangan di pulau di Lombok.

## 2 METODE
Metode  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  meliputi,  seleksi  data LANDSAT P/R 116066  multiwaktu yang direkam pada Februari sampai Juni 2016 sesuai  dengan  periode  tanam  (Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh), seleksi  citra  MODIS  delapan  harian tahun  2016  (http://MODIS.gsfc.nasa. gov/data/),    dan  ektraksi  menjadi  nilai EVI.  Dalam  analisis  ini  juga  digunakan data hasil survei lapangan.
Model yang divalidasi dalam kasus ini  adalah  model  FPP  berbasis  citra MODIS pulau Sulawesi (Dirgahayu et al , 2015). Model tersebut akan diuji di pulau Lombok  dengan  lokasi  pengambilan  data lapangan  di  beberapa  kecamatan/ kabupaten. Data lapangan yang digunakan  adalah  informasi  FPP  aktual di  lapangan.  Pengambilan  sampel  di lapangan  dilakukan  dengan  metode stratifikasi  berdasarkan  perbedaan  tujuh kelas  EVI  maksimum  dan  enam  variasi kelas fase mengikuti kerangka sampling terlampir. Koefisien Regresi (b0,b1,b2,b3), Koefisien Determinasi (R 2 ),  dan Standar Kesalahan (Se) dari Model Pertumbuhan Tanaman Padi Pulau Sulawesi disajikan pada Tabel 2-1 dan Tabel 2-2 (Dirgahayu, 2015). Model fase vegetatif maupun fase generatif  masing-masing  terdiri  atas tujuh  model  yang  didasarkan  atas kisaran  EVI  maksimum  yang  dicapai
pada  lahan  sawah  selama  tiga  tahun 2010-2012.
Metode  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah metode analisis citra MODIS delapan harian meliputi ektraksi indeks  (EVI),  filter/ smoothing dengan metode rata-rata bergerak ( moving average ) dan  median  filter  (Shi et  al. ,  2013) kemudian  pemetaan  fase  pertumbuhan (sebelum  dan  setelah smoothing ).  Selain itu  juga  dilakukan  klasifikasi  penutupan/ penggunaan  lahan  pada  citra  LANDSAT 8  multiwaktu  untuk  memperoleh  fase pertumbuhan  padi  (Tabel  3-1)  untuk analisis  akurasi  fase  pertumbuhan berbasis  MODIS  tahap  I,  sedangkan analisis  akurasi  tahap  II  (input  hasil model  yang  tidak  di- smoothing )  dan  III ( input hasil model yang di- smoothing).
Diagram alir desain penelitian ini dilaksanakan sesuai Gambar 2-1.
Kebaharuan  dari  penelitian  ini adalah  penambahan  proses  filter  data input (EVI)  MODIS  sebelum  dilakukan
pemetaan  fase  pertumbuhan  tanaman. Berdasarkan  hasil  analisis  tersebut dilakukan  penghitungan  akurasi  model fase pertumbuhan (sebelum dan setelah smoothing )
menggunakan matrik kesalahan dengan pengujian point to point (Parsa, 2013a; Parsa, 2013b). Pengujian bertahap  (I,  II,  dan  III)  dimaksudkan untuk mengetahui akurasi model terhadap ketiga pembanding (citra LANDSAT, fase MODIS  yang  tidak smoothing ,  dan  fase MODIS  yang  di- smoothing ). Smoothing ini dilakukan karena citra MODIS mutiwaktu yang  digunakan  masih  mengandung kesalahan  atmosferik, sehingga  nilainya berfluktuasi.  Hal  ini  dibuktikan  dengan berbedanya  nilai  reflektan  di pixel yang sama (air maupun hutan) beberapa data multiwaktu  (terlampir).  Untuk  analisis phenologi  tanaman  padi  menggunakan data multiwaktu perlu dilakukan proses smoothing seperti  yang  telah  dilakukan oleh Mulyono et al. , (2015)
Tabel 2-1: HASIL ANALISIS REGRESI PADA FASE VEGETATIF
Klas EVI Max b0 b1 b2 b3 R 2 Se 1 0.40-0.45 0.13376  -0.00241  0.00019  -0.0000011  95.5%  0.023 2 0.45-0.50 0.12784  0.00707  -0.00004  0.0000002  98.3%  0.016 3 0.50-0.55 0.12398  0.00346 0.00018  -0.0000022  94.2%  0.036 4 0.55-0.60 0.11859  -0.00570  0.00050  -0.0000046  98.8%  0.021 5 0.60-0.65 0.08094  -0.00260  0.00037  -0.0000031  95.9%  0.044 6 0.65-0.70 0.11121  -0.00523  0.00055  -0.0000051  99.1%  0.022 7 0.70-0.88 0.14583  -0.01036  0.00077  -0.0000073  97.4%  0.042

## Tabel 2-2: HASIL ANALISIS REGRESI PADA FASE GENERATIF
Klas EVI Max b0 b1 b2 b3 R 2 Se 1 0.40-0.45 -0.77637  0.05230  -0.00069  0.0000027  97.3%  0.016 2 0.45-0.50 0.18685  0.02349  -0.00041  0.0000018  98.4%  0.016 3 0.50-0.55 0.71441  0.00050  -0.00008  0.0000003  96.0%  0.018 4 0.55-0.60 -1.13642  0.06559  -0.00078  0.0000028  96.8%  0.022 5 0.60-0.65 -2.20627  0.10280  -0.00118  0.0000041  98.9%  0.017 6 0.65-0.70 -1.40893  0.08608  -0.00110  0.0000041  98.5%  0.022 7 0.70-0.88 -1.55683  0.09017  -0.00110  0.0000040  97.5%  0.030
Mengingat periode informasi fase pertumbuhan (delapan harian) tidak sama dengan periode perekaman citra LANDSAT (enam  belas  hari)  maka  terlebih  dulu dilakukan  pemilihan  periode  FPP  yang
bersesuaian  dengan  tanggal  perekaman LANDSAT.  Beberapa  pasangan  yang bersesuaian  antara  citra  LANDSAT dengan  fase  tanaman  padi  Pulau Lombok (Tabel 2-3).
Gambar 2-1: Diagram alir Analisis model FPP berbasis citra MODIS
Tabel 2-3:  DAFTAR  PASANGAN  CITRA  LANDSAT  DAN  INFORMASI  FASE  TANAMAN  PADI  PULAU LOMBOK
No. Tanggal Perekaman Citra LANDSAT Informasi Fase Tanaman Padi Periode Tanggal 1. 1 April 2016 29 Maret 29 Maret – 5April 2. 17 April 2016 14 April 14 – 21 April 3. 3 Mei 2016 30 April 30 April - 7 Mei 4. 19 Mei 2016 16 Mei 16 – 23 Mei 5. 4 Juni 2016 1 Juni 1 – 8 Juni 2016 6. 20 Juni 2016 17 Juni 17 – 24 Juni 7. 6 Juli 2016 3 Juli 3 – 10Juli 8. 22Juli 2016 19 Juli 19 – 26Juli
(a) (b)
Gambar 2-2: Citra komposit kanal 6,5,4 LANDSAT822 Juli 2016 dengan titik survei (a) dan informasi fase pertumbuhan padi periode 19-26 Juli 2016 (b) Pulau Lombok
Secara  teknis  validasi  informasi fase  tanaman  padi  ini  dilakukan  secara bertahap,  tahap  pertama  menggunakan citra resolusi menengah LANDSAT, yaitu antara  fase  pertumbuhan  citra  MODIS periode  19-26  Juli  2016  dengan  citra LANDSAT  8,  22  Juli  2016.  Pada  tahap berikutnya fase pertumbuhan MODIS ini diverifikasi  menggunakan  data  lapangan yang  diambil  pada  19-23  Juli  2016. Pengambilan data lapangan dilakukan di sebelas  kecamatan,  meliputi  Kecamatan Gerung,  Sekarbela,  Labuapi,  Kediri, Sandubaya,  Narmada  (Lombok  Barat), dan  Kecamatan  Pringgarata,  Jonggat, Praya, Praya Barat, Praya Tengah (Lombok Tengah).  Data  lapangan  yang  diambil adalah kondisi lahan sawah/fase tanaman padi.  Beberapa  hal  yang  dipertimbangkan dalam penentuan titik survei adalah kelas EVI  maksimum  lahan  sawah  di  pulau Lombok  dan  luas  area  (fase  MODIS), dimana  dari  80  titik  survei  yang direncanakan hanya mampu menyelesaikan 72 titik survei.

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  citra  LANDSAT  dilakukan untuk  identifikasi  kondisi  lahan  sawah ataupun  fase  tanaman  padi,  jika  hanya menggunakan satu citra saja hanya akan dapat  identifikasi  air,  vegetasi  dan  bera saja,  tetapi  dengan  menggunakan beberapa  citra  multiwaktu  (16  harian) maka fase tanaman akan dapat diketahui. Metode ini diterapkan dengan menggunakan  asumsi  bahwa  varietas
padi  yang  ditanam  petani  adalah  sama yaitu Ciherang dengan umur panen 120 hari.  Hal  ini  sesuai  dengan  referensi yang  diperoleh  bahwa  lebih  dari  90% areal  persawahan  di  Indonesia  telah ditanami varietas unggul baru (VUB) yang dihasilkan oleh Badan Litbang Pertanian. Beberapa  VUB  yang  tidak  asing  bagi masyarakat  seperti:  IR64,  Ciherang, Cibogo, Cigeulis, dan Ciliwung merupakan yang paling banyak ditanam di Indonesia. Secara  umum,  varietas  Ciherang  masih menjadi  primadona  bagi  petani  di Indonesia  bahkan  mencapai  47%  dari seluruh  varietas yang  telah dilepas  oleh Badan Litbang
Pertanian (http://
pengetahuanumumindonesiadandunia. blogspot.co.id/2013/). Umur panen untuk varietas Ciherang adalah 116-125 hari  setelah  sebar  (hss)  (Badan  Litbang Pertanian,  2012).  Jika  pembibitan berlangsung selama 21 hari, maka panen varietas  Ciherang  95-104  hari  setelah tanam (hst) atau rata-rata 99 hari.
Secara umum identifikasi tanaman padi  di  lahan  sawah  pada  citra  LANDSAT multiwaktu  hanya  bersifat  global,  dimana hanya  dapat  mengidentifikasi  air,  vegetasi dan bera dan perubahannya dari waktu ke  waktu.  Berdasarkan  pengalaman, untuk  identifikasi  fase  airpun  tidak semudah  yang  dibayangkan  selama  ini, karena  ternyata  tanaman  padi  yang baru  tanam  hingga  umur  satu  minggu sulit  dibedakan  dengan  lahan  sawah yang  sedang  masa  persiapan  tanam (fase  air)  (Parsa,  2015).  Selain  sulit
dibedakan dengan fase vegetatif 1 (awal) terutama  sampai  umur  tanaman  satu minggu, ternyata fase air juga seringkali sulit  dipisahkan  dengan  fase  bera  jika bera  tersebut  dalam  kondisi  lembab. Oleh  karena  itu  dalam  identifikasi  ini fase  air  termasuk  di  dalamnya  padi umur satu minggu, sedangkan fase bera
termasuk di dalamnya bera yang lembab. Walaupun  ada  kesulitan  sebagaimana disebutkan di atas, namun dengan analisis citra  multiwaktu  yang  dihubungkan dengan umur tanaman padi diharapkan kesulitan  tersebut  dapat  diminimalisir (Tabel 3-1).

## Tabel 3-1: CONTOH  PERKIRAANFASE  TANAMAN  PADI  DARI  CITRA  LANDSAT MULTIWAKTU
Asumsi panen pada umur 100 hari maka,
Titik 1 bera/ sudah panen (umur lebih dari 100 hst)
Titik 2 bera/ sudah panen (umur lebih dari 100 hst)
Asumsi panen pada umur 100 hari maka, Titik  1  bera/  sudah  panen  (umur  >=  100 hst)
Titik  2  belum  panen  umur  >=97  hari (generatif 2)
Kenampakan hijau:
Titik  1  bayangan  awan,  perkiraan  umur >=84  hst (fase generatif 1) Titik  2  hijau,  perkiraan  umur  >=81  hari (fase generatif 1)
20 Juni 2016 22 Juli 2016 6 Juli 2016
Kenampakan hijau: Titik  1  hijau,  perkiraan  umur  >=68    hst (fase generatif 1)
Titik  2  hijau,  perkiraan  umur  >=65  hari (fase generatif 1)
Kenampakan hijau:
Titik  1  hijau,  perkiraan  umur  >=52    hst (fase vegetatif 2)
Titik  2  hijau,  perkiraan  umur  >=49  hari (fase vegetatif 2)
Kenampakan hijau: Titik  1  hijau,  perkiraan  umur  >=36    hst (fase vegetatif 1)
Titik 2 hijau, perkiraan umur >33 hari (fase vegetatif 1)
Kenampakan biru: Titik  1  biru  kehijauan,  perkiraan  umur >=20  hst (fase vegetatif 1)
Titik 2 biru gelap, perkiraan umur
<17 hst (vegetatif 1)
Identifikasi awal fase padi
didasarkan  pada  kenampakan  air  pada citra LANDSAT untuk kemudian dilanjutkan  dengan  citra  yang  direkam berikutnya  sampai  mencapai  fase  bera ataupun fase air musim tanam
berikutnya.  Berdasarkan  hasil  analisis yang  dilakukan  menunjukkan  bahwa dalam  selang  waktu  6-7  periode  (16 harian)  LANDSAT  (90-105  hari)  sudah akan  ketemu  fase  bera.  Dengan memperhitungkan  umur  tanaman  padi
1 April  2016 3 Mei 2016 19 Mei 2016 4 Juni 2016
(100 hst) maka fase tanaman padi pada setiap  periode  LANDSAT  dapat  diketahui, hanya  saja  fase  yang  dimaksud  di  sini bukan  fase  tanaman  sebagaimana klasifikasi dari MODIS, tetapi hanya fase tanaman  secara  umum  yaitu  fase  air, vegetatif,  generatif,  dan  bera.  Jika  pada suatu  area  lokasi  pada  citra  LANDSAT (1) diidentifikasi sebagai air, tetapi pada lima  periode  data  (80  hari)  berikutnya ternyata  sudah  menjadi  fase  bera,  jika asumsi  panen  100  hari,  maka  dengan demikian fase air yang diidentifikasi pada citra  1  April  sesungguhnya  sudah  ada tanaman  berumur  20  hari  dan  fase tanaman  pada  setiap  periode  citra LANDSAT  dapat  perkirakan  dengan menghitung mundur umurnya. Jika pada citra  ke  enam  periode  data  (96  hari) berikutnya  sudah  menjadi  fase  bera, maka  dengan  asumsi  yang  sama  umur
tanaman  pada  citra  1  April  sekitar empat  hari,  hal  ini  berarti  bahwa  fase air yang teridentifikasi pada citra 1 April tersebut sebenarnya sudah ditanami.
Pengujian tahap I yang dilakukan dua kali, pertama terhadap fase periode 30  April-7  Mei  dengan  data  LANDSAT 3 Mei menunjukkan bahwa dari 72 titik sampel  hanya  41  titik  yang  benar  dan 30  titik  lainnya  salah  dan  satu  titik berawan  sehingga  akurasi  keseluruhan hanya  59%  (Tabel  3-2).  Sedangkan pengujian  kedua  terhadap  fase  periode 19-26  Juli  dengan  data  LANDSAT  22 Juli  menunjukkan  bahwa  dari  72  titik survei,  hanya  50  titik  yang  dapat dievaluasi  karena  22  titik  berawan, dimana  dari  50  titik  tersebut  hanya  29 titik  yang  benar  dan  21  titik  salah sehingga  akurasi  keseluruhan  hanya 58% (Tabel 3-3).

## Tabel 3-2: HASIL  PENGUJIAN  MATRIKS  KESALAHAN  ANTARA  FASE  PERIODE  30  APRIL-6  MEI DENGAN DATA LANDSAT 3 MEI 2016
KELAS 1 2 3 4 5 6 Jumlah Air Vegetatif1 Vegetatif2 Generatif1 Generatif2 Bera 1 Air 2 2 2 Vegetatif1 31 12 3 1 3 Vegetatif2 8 2 4 Generatif1 5 Generatif2 2 6 Bera 3 3 AKURASI KESELURUHAN 59%
Keterangan: Horizontal adalah kelas dari MODIS, vertikal adalah kelas dari LANDSAT
Tabel 3-3:  HASIL  PENGUJIAN  MATRIKS  KESALAHAN  ANTARA  FASE  PERIODE  19-26  JULI DENGAN DATA LANDSAT 19 JULI 2016
KELAS
1 2 3 4 5 6
Jumlah Air Vegetatif1 Vegetatif2 Generatif1 Generatif2 Bera 1 Air 2 Vegetatif1
1
3 Vegetatif2 4 Generatif1 3 5 Generatif2 1 6 15 10 6 Bera 1 2 10 Total Akurasi 58%
Keterangan: Horizontal adalah kelas dari MODIS, vertikal adalah kelas dari LANDSAT
Sementara itu pengujian tahap II yang dilakukan antara fase 19-16 Juli dengan  data  lapangan  hasil  survei (Tabel 3-4) menunjukkan bahwa dari 50 titik ternyata hanya 26 titik yang benar dan  24  titik  salah  sehingga  akurasi secara  keseluruhan  hanya  53  %. Rendahnya akurasi ini diduga disebabkan  karena  citra  MODIS input yang digunakan tidak diproses smoothing terlebih dulu sebelum proses ekstrak EVI dan klasifikasi fase. Dugaan tidak adanya smoothing sebagai penyebab rendahnya  akurasi  model  dibuktikan dengan hasil analisis tahap III terhadap EVI citra MODIS periode Januari-Juli 2016 setelah smoothing yang  menunjukkan pola  yang  konsisten  sebagai  pola  EVI tanaman padi (Gambar 3-1, 3-2, dan 3-3). Akurasi  fase  dari  data  hasil smoothing yang diuji pada titik-titik sampel (survei) menunjukkan peningkatan akurasi keseluruhan  menjadi  86%  (Tabel  3-5). Nilai  akurasi  tersebut  memang  cukup baik,  tetapi  masih  perlu  ditingkatkan lagi  dengan  berbagai  upaya,  misalnya dengan perbaikan  model  menggunakan
data  citra  yang  mempunyai  resolusi yang  lebih  baik  dari  MODIS  misalnya citra LANDSAT.
Untuk diketahui bahwa model yang sempat  “operasionalkan”  oleh  Instansi terkait  belum  memasukkan  proses smoothing data (EVI). Hal inilah yang patut diduga  sebagai  penyebab  rendahnya akurasi model. Hal ini dapat dibuktikan dengan  meningkatnya  akurasi  sampai 86%  setelah  dilakukan  penambahan proses smoothing data  (EVI)  (Tabel  3-5). Penambahan proses smoothing ini dapat dikategorikan  sebagai  pengembangan model.  Jadi  dengan  demikian  dapat disampaikan bahwa model fase pertumbuhan padi berbasis citra MODIS untuk pulau Lombok ini setelah dilakukan perbaikan  prosedur  teknis  dengan menambahkan smoothing data  ini mempunyai akurasi cukup baik.
Jika  diasumsikan error geometri MODIS  lebih  kecil  atau  sama  dengan setengah pixel ,  maka  angka error 14% ini di lapangan dapat menjadi lebih besar atau sama dengan 28% dengan luas satu piksel MODIS sebesar 6,25 Ha.
Tabel 3-4: HASIL  PENGUJIAN  MATRIKS  KESALAHAN  ANTARA  FASE  PERIODE  19-26  JULI (SEBELUM SMOOTHING ) DENGAN DATA SURVEI LAPANGAN 19-25 JULI 2016
KELAS 1 2 3 4 5 6 Jumlah Air Vegetatif1 Vegetatif2 Generatif1 Generatif2 Bera 1 Air 1 2 Vegetatif1 2 1 3 Vegetatif2 2 4 Generatif1 1 2 5 Generatif2 1 3 26 1 6 Bera 2 7 Total Akurasi 53%
Keterangan: Horizontal adalah kelas dari MODIS, vertikal adalah kelas dari survei lapangan

## Tabel 3-5: HASIL PENGUJIAN MATRIKS KESALAHAN ANTARA FASE PERIODE 19-26 JULI HASIL SMOOTHING DENGAN DATA SURVEI LAPANGAN 19-25 JULI 2016
KELAS 1 2 3 4 5 6 Jumlah Air Vegetatif1 Vegetatif2 Generatif1 Generatif2 Bera 1 Air 2 Vegetatif1 1 1 3 Vegetatif2 1 2 4 Generatif1 2 5 Generatif2 1 26 6 Bera 1 3 26 AKURASI KESELURUHAN 86%
Keterangan: Horizontal adalah kelas dari MODIS, vertikal adalah kelas dari survei lapangan
Gambar 3-1: Grafik pola EVI citra MODIS pada titik sampel ke-15 di Kecamatan Gerung Lombok Barat
Gambar 3-2: Grafik pola EVI citra MODIS pada titik sampel ke-22 di Kecamatan Narmada Lombok Barat
Gambar 3-3: Grafik pola EVI citra MODIS pada titik sampel ke-37 di Kecamatan Jonggat Lombok Tengah
4

## KESIMPULAN
Berdasarkan
hasil analisis kuantitatif  dan  pembahasan  yang  telah disampaikan  dapat  disimpulkan  bahwa akurasi  model  fase  pertumbuhan  padi berbasis  citra  MODIS  di  Pulau  Lombok adalah  sebesar  86  %.  Akurasi  tersebut dihasilkan setelah melalui proses penghalusan  ( smoothing )  terhadap  data EVI  multiwaktu  sebelum  diekstraksi informasi spasial fase pertumbuhannya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Kapusfatja atas arahan dan saran yang  diberikan  dalam  pelaksanaan penelitian  ini,  demikian  juga  Kapoklit dan  rekan-rekan  peneliti  yang  telah memberikan  saran  dan  masukan  pada pelaksanaan penelitian maupun penulisan makalah ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Badan  Litbang  Pertanian,  2012. Varietas-Padi- Unggulan . Majalah Agroinovasi. Sinartani.
Edisi  25-31  Januari  2012  No.  3441 Tahun XLII. 7.
Badan Litbang Pertanian, 2015. Inovasi Pertanian untuk Kemandirian Pangan dan Energi .
Laporan  Tahunan  Badan  Penelitian  dan Pengembangan Pertanian, Kementerian Pertanian Republik Indonesia.
Bank  Data  Penginderaan  Jauh  Nasional – BDPJN  LAPAN,  diunduh  dari  http:// bdpjn-catalog.lapan.go.id/catalog/ index.php [Februari-Juni 2016].
Dao,  PD.,  Yuei-An  Liou,  2015. Object-Based Flood  Mapping  and  Affected  Rice  Field Estimation  with  LANDSAT  8  OLI  and MODIS  Data. Remote  Sensing  Journal. 2015, 7(5), 5077-5097.
Direktorat  Jenderal  Prasarana  dan  Sarana Pertanian, 2016. Pengelolaan Data Lahan
Sawah,  Alat  dan  Mesin  Pertanian,  dan Jaringan  Irigasi .  Bahan  Presentasi pada  Pertemuan  Tahunan  Forum Komunikasi  Statistik  dan  Sistem Informasi  Pertanian.  Solo,  6-8  April 2016.
Dirgahayu D., H Noviar, S Anwar, 2014. Model Pertumbuhan  Tanaman  Padi  di  Pulau
Sumatera Menggunakan Data EVI MODIS Multitemporal . Prosiding Seminar Nasional Penginderaan Jauh: 333-343.
Dirgahayu  D.,  H.,  Noviar,  S.,  Anwar,  2015.
Pengembangan  Model  Pertumbuhan Tanaman  Padi  Menggunakan  Data  EVI MODIS  Multitemporal  (Studi  Kasus  di Pulau  Sulawesi). Prosiding  Seminar Nasional Penginderaan Jauh: 408-424. Dirgahayu  D.,  Nr  L.,  Adhyani,  Nugraheni  S.,
2005. Model  Pertumbuhan  Tanaman Padi  Menggunakan  Citra  MODIS  untuk Pendugaan Umur Padi . Prosiding Pertemuan  Ilmiah  Tahunan  MAPIN XIV, Surabaya.
Hafizh  AS.,  2013. Analisa  Pertumbuhan  Padi Menggunakan Algorithma EVI dan NDVI pada Citra Multispektral . Jurusan Teknik
Geomatika.  Fakultas  Teknik  Sipil  dan Perencanaan. Institut Teknologi
Sepuluh November. Surabaya.
Huamin,  Y.,  Y.,  Fu.,  Xiangming  Xiao,  He  Qing Huang,  Hongli  He,  L.,  Ediger,  2009. Modeling  Gross  Primary  Productivity  for Winter  Wheat-Maize  Double  Cropping System  using  MODIS  Time  Series  and CO2  Eddy  Flux  Tower  Data .  Agriculture, Ecosystems  and  Environment  Journal.
China: 391-400.
Maspiyanti F., M. I., Fanany, A M., Arymurthy,
2013. Klasifikasi  Fase  Pertumbuhan
Padi  Berdasarkan  Citra  Hiperspektral dengan Modifikasi Logika Fuzzy (Paddy Growth  Stages  Classification  Based  on Hyperspectral  Image  Using  Modified Fuzzy  Logic). Jurnal  Penginderaan  Jauh dan  Pengolahan  Citra  Digital  Vol.  10 No. 1, Juni 2013. ISSN 1412-8098: 39- 46.
MODIS  Moderate  Imaging  Spectro  radiometer. diunduh  dari  http://MODIS.gsfc.nasa. gov/data/ [Februari-Juni 2016].
Mostafa,  K.,  Mosleh  and  Q  K.,  Hassan,  2014.
Development  of  a  Remote  Sensing Based  “Boro”  Rice  Mapping  System. Remote  Sensing  Journal.  Department of  Geomatics  Engineering,  Schulich School  of  Engineering,  University  of Calgary,  2500  University  Dr  NW, Calgary,  Alberta  T2N  1N4,  Canada: 1938-1953.
Mulyono,  S.,  Harisno,  Mahfudz  Amri,  M.,  Ivan Fanany,  T.,  Basaruddin,  2015. Kernel- Based  Regularized  Learning  for  Time- Invariant  Detection  of  Paddy  Growth Stages  from  MODIS  Data .  7 th Asian Conference  Proceeding  Part  1,  ACIIDS 2015. Indonesia.
Parsa,  IM.,  2013a. Optimalisasi  Parameter Segmentasi  untuk  Pemetaan  Lahan Sawah  Menggunakan  Citra  Satelit LANDSAT (Studi kasus Padang Pariaman- Sumatera  Barat  dan  Tanggamus- Lampung) .  Jurnal  Penginderaan  Jauh dan  Pengolahan  Citra  Digital  Vol.  10 No. 1, Juni 2013. ISSN 1412-8098: 27- 38.
Parsa,  IM.,  2013b. Kajian  Pendekatan  Teori
Probabilitas  untuk  Pemetaan  Lahan Sawah  Berbasis  Perubahan  Penutup Lahan  Citra  LANDSAT  Multiwaktu (Studi  Kasus  Daerah  Tanggamus, Lampung). Jurnal  Penginderaan  Jauh dan  Pengolahan  Citra  Digital  Vol.  10 No.  2,  Desember  2013.  ISSN  1412- 8098: 113-121.
Parsa,  IM.,  2014. Ujicoba  Model  Pemetaan lahan  Sawah  Berbasis  Perubahan Penutup  Lahan  Citra  LANDSAT  Mosaik Tahunan  di  Jawa  Barat). Jurnal Penginderaan  Jauh  dan  Pengolahan Citra  Digital  Vol.  11  No.  1,  Juni  2014. ISSN 1412-8098: 15-28.
Parsa, IM., 2015. Pemanfaatan Citra Penginderaan Jauh Resolusi Menengah LANDSAT untuk
Uji  Ketelitian  Informasi  Spasial  Fase Pertumbuhan  Padi  Berbasis  Citra MODIS .  Prosiding  Seminar  Nasional Penginderaan Jauh 2015. Bogor.
Shi  JJ.,  Huang  JJ,  Feng  Z.,  2013. Multi-year Monitoring  of  Paddy  Rice  Planting  Area in  Northeast  China  using  MODIS  Time Series Data . China. J Zhejiang Univ Sci B. 2013 Oct; 14(10): 934–946.
Strahler,  A.  H.,  Boschetti,  L.,  Foody,  G.M.,
Friedl, M.A., Hansen, M.C., Herold, M., Mayaux,  P.,  Morisette,  J.T.,  Stehman, S.V. and Woodcock, C.E., 2006. Global Land Cover Validation: Recommendations for  Evaluation  and  Accuracy  Assessment of  Global  Land  Cover  Maps .  Office  for Official  Publications  of  the  European Communities.
Syahbuddin, H., 2015. Sistem Informasi Katam Terpadu  versi  2.1  dan  Standing  Crop. Verifikasi  Standing  Crop  di  Empat Kabupaten  Jawa  Barat .  Balai  Penelitian Agroklimat  dan  Hidrologi.  Kementerian Pertanian. Bogor.
USGS  LANDSAT  Mission ,  diunduh  dari  http:// LANDSAT.usgs.gov/documents/LDCM_
Brochure/ [22 Januari 2013].
Xiao,  X.,  Boles,  S.,  Liu,  J.,  Zhuang,  D.,
Frolking,  S.,  Li,  C.,  Salas,  W.,  and Moore,  B.,  2005. Mapping  Paddy  Rice Agriculture  in  Southern  China  Using Multi-Temporal  MODIS  Images .  Remote Sensing of Environment, 95, 480–492.

## LAMPIRAN
Lampiran 1. Nilai reflektan objek air dan hutan pada citra multiwaktu MODIS delapan harian (periode 1-41) tahun 2016
Objek Titik 1 Titik 2 Titik 3 Titik 4 Titik 5 Titik 6 Titik 7 Titik 8
Air laut

## Hutan
Keterangan: B1; citra MODIS tanggal 1 Januari 2016, B2: tanggal 9 Januari, B3: tanggal 17 Januari, B4: tanggal 25 Januari, B5: tanggal 2 Februari, dan B6: tanggal 10 Februari 2016
Lampiran 2. Kerangka sampling di lapangan
Sampel  yang  diamati  di lapangan  adalah  piksel 1, 3, 5, 7, dan 9.