## Geomedia

## Majalah Ilmiah dan Informasi Kegeografian
Geomedia Vol. 18 No.1 Tahun 2020 | 25 – 31
https://journal.uny.ac.id/index.php/geomedia/index
Transformasi Indeks Vegetasi Citra Sentinel 2 A untuk pemetaan produktivitas lahan sawah Kabupaten Magelang
Alfiatun Nur Khasanah a, 1* , Dian Octaviani b, 2 ,
a,b Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografi Departemen Teknologi Kebumian Sekolah Vokasi Universitas Gadjah Mada 1 alfiatunnur.k@ugm.ac.id*; 2 dianoctaviani.23@gmail.com

## Informasi artikel
A B S T R A K Sejarah artikel Diterima Revisi Dipublikasikan : 10 April 2020 : 17 Mei 2020 : 31 Mei 2020 Aplikasi Penginderaan Jauh dan GIS dapat digunakan untuk mendapatkan informasi  spasial  produksi  lahan  sawah.  Produktivitas  sawah,  yang biasanya disajikan dalam data tabular, dapat dipetakan menjadi informasi spasial  dengan  menggunakan  respon  vegetasi  dari  citra  penginderaan jauh  resolusi  menengah. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menilai rata-rata  produksi  sawah  di  Magelang  menggunakan  Sentinel  2A.  Citra melalui  tahapan  pemrosesan,  yaitu  koreksi  atmosfer  serta  klasifikasi multispektral  untuk  mendapatkan  batas  sawah.  Survei  lapangan  dan analisis  regresi  antara  survei  produktivitas  aktual  dan  indeks  vegetasi dilakukan untuk mendapatkan model terbaik. Ada 8 model indeks vegetasi yang digunakan dalam penelitian ini. Indeks Vegetasi memberikan kisaran nilai koefisien korelasi 0,62 hingga 0,74. Kisaran ini dikategorikan sebagai hubungan  korelasi  sedang  dan  kuat.  Nilai  koefisien  korelasi  tertinggi ditunjukkan  oleh  indeks  RVI  sebesar  0,74,  yang  berarti  bahwa  74%  dari model  dapat  mewakili  sampel.  Produksi  beras  dominan  di  daerah penelitian adalah di kisaran 47-52 kg / 100 m 2 . Nilai ini di bawah rata-rata produksi di Magelang
Kata kunci:
Sentinel Indeks Vegetasi Produktivitas Sawah
A B S T R A C T
Keywords: Sentinel Vegetation Indices Productivity Field The application of Remote Sensing and GIS can be used to obtain spatial information of rice production. Field Productivity, which usually presented in tabular data, can be mapped into spatial information within the applied medium  resolution  of  satellite  imagery  based  on  spectral  vegetation response.  The  purpose  of  this  study  is  to  assess  the  average  rice production in Magelang using Sentinel 2A Images. This images processed in  the  form  of  atmospheric  correction,  also  using  maximum  likelihood classification to obtain paddy field's border. Field surveys and regression analysis between the actual productivity surveys and vegetation indexes carried out to obtain the best model. There are 8 vegetation index models used  in  this  study.  The  Vegetation  index  gives  a  range  of  correlation coefficient values of 0.62 to 0.74. This range categorized as a moderate and  robust  correlation  relationship.  The  highest  correlation  coefficient value  is  shown  by  the  RVI  index  of  0.74,  which  means  that  74%  of  the model can represent the sample. The RVI index shows the best model in this  research.  The  dominant  rice  production  in  the  study  area  is  in  the range of 47-52 kg / 100 m2. This value is below the average production in Magelang (underestimation)
© 2020 (Alfiatun Nur K). All Right Reserved

## Pendahuluan
Kunci sukses capaian Sustainable
Development  Goals (SDGs)  di  Indonesia,  salah satunya,  terletak  pada  indikator  kinerja  sektor pertanian ( Haryono et al, 2014 ). Indikator tersebut menilai kerawanan pangan
dengan
mempertimbangkan  wilayah  geografis  baik daerah  dengan  potensi  produksi  pangan  yang tinggi  maupun  variasi  pasokan  pangan  antar daerah ( BPS,
2014 ). Seiring dengan
berkembangnya teknologi dalam bidang penginderaan jauh dan Sistem Informasi Geografi, informasi  produksi  padi  yang  disajikan  dalam bentuk data tabular, dapat dikembangkan menjadi informasi  spasial  dengan  data  survey  maupun peta. Hal ini akan memudahkan pengguna dalam memperoleh  informasi  secara  cepat  dan  akurat ( Murti  dan  Ratna,  2018 ).  Badan  Pusat  Statistik bekerjasama  dengan  beberapa  instansi  lain mengembangkan  metode  perhitungan  produksi lahan  pertanian  dengan  Kerangka  Sampel  Area (KSA) dan memanfaatkan citra resolusi tinggi dan verifikasi data lapangan ( BPS, 2015 ).
Selain  itu,  terdapat  penelitian  mengenai penilaian  produktifitas  tanaman  menggunakan indeks  vegetasi  pada  citra  resolusi  menengah telah dilakukan oleh Aswin dan Murti (2016) ; Said, Subiyanto  dan  Yuwono,  (2015) ; Murti  dan  Ratna (2018) .  Berbagai  indeks  vegetasi  juga  digunakan untuk  mengekstraksi  data  nilai  faktor  C  dalam erosi. Sulistyo, Gunawan, Hartono dan Danoedoro (2011) menunjukkan bahwa korelasi antara indeks
vegetasi  dan  kondisi  fisik  tanaman  memberikan hasil yang berbeda beda di setiap wilayah. Indeks vegetasi yang kompleks dan mempertimbangkan pengurangan  pantulan  dari  obyek  lain  selain vegetasi  memiliki  tingkat  korelasi  yang  tinggi dengan kondisi fisik tanaman.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut, dilakukan  penelitian  dengan  tujuan  menganalisa model  indeks  vegetasi  terbaik  untuk  pemetaan produktivitas  lahan  pertanian  di  Kabupaten Magelang.  Pemetaan  ini  juga  berguna  untuk mengetahui  sebaran  spasial  rata  rata  produksi lahan  sawah  di  Kabupaten  Magelang  sebagai upaya  untuk  mengetahui  ketahanan  pangan  di daerah tersebut.

## Metode

## Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  berada  di  Kabupaten Magelang,  Provinsi  Jawa  Tengah  ( Gambar  1 ) dengan  luas  108,6  ha  .  Kabupaten  ini    terletak diantara  110°26’51”  dan  110°26’58”  BT  sampai dengan  antara  7°19’13”  dan  7°42’16”  LS.  Secara fisiografis,  Kabupaten  Magelang  terletak  pada dataran  alluvial  dan  dikelilingi  gunung  api sehingga kondisi tanah di wilayah tersebut cocok untuk  pertanian.  Sektor  pertanian  memberikan kontribusi  yang  besar  dalam  PDRB  Kabupaten Magelang.. Luas panen padi sawah di Kabupaten Magelang adalah 59.084 Ha dengan produksi padi 364.198  ton  dan  memiliki  produktivitas  61.64 Kw/Ha ( BPS, 2015 ).

## Data dan Sumber Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  utama berupa  2  scene  Citra  Sentinel Multi-Spectral Instrumen (MSI) 2A Level 1C 2 perekaman 14 Mei 2018.  Citra  ini  telah  terkoreksi  geometrik  dan radiometrik  dan  dapat  didownload  secara  gratis melalui https://earthexplorer.usgs.gov/ . Selain itu digunakan  pula  peta  dasar  yang  dapat  diakses melalui http://tanahair.indonesia.go.id/portal- web.  Website  tersebut  menyediakan  data  dasar berupa  batas  administrasi,  hidrografi  maupun sarana  trasnportasi  Indonesia  berbagai  skala. Pengolahan  citra  serta  pemrosesan  indeks vegetasi menggunakan Software  Sentinel Aplication  Platform (SNAP)  versi  6.8.  Digunakan pula software Quantum GIS untuk visualisasi peta.

## Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  dimulai  dari  pra- pengolahan  citra serta  ekstraksi  data lahan baku sawah,  pengolahan  indeks  vegetasi,  penentuan sampel  dan  survei  lapangan  dan  terakhir  adalah analisa  hubungan  produktivitas  lahan  sawah dengan  indeks  vegetasi.    Pra  -pemrosesan  citra dimulai  dengan  melakukan  koreksi  atmosferik pada  citra  Sentinel  2A  untuk  mengubah  nilai radians menjadi nilai pantulan. Proses ini berfungsi untuk  untuk  meningkatkan  hasil  akurasi  model indeks vegetasi. Proses Koreksi dilakukan dengan menggunakan  tools Semi  Automatic  Detection pada software Quantum  GIS.  Setelah  dilakukan proses  koreksi,  langkah  selanjutnya  adalah melakukan mosaic dua scene citra Sentinel untuk mendapatkan kenampakan menyeluruh di daerah kajian.

## Klasifikasi  Penutup  Lahan  dan  Ekstrasi Penggunaan Lahan Sawah
Klasifikasi  penutup  lahan  dilakukan  untuk mendapatkan  batas  area  persawahan.  Klasifikasi dilakukan secara otomatis menggunakan metode terselia  ( supervised  classification )  dengan  teknik maximum  likelihood .  Wilayah  kajian  dibagi menjadi  8  kelas  penutup  lahan  yaitu  vegetasi, lahan  terbangun,  lahan  terbuka,  awan  dan bayangan  awan,  serta  tubuh  air.  Komposit  yang digunakan  untuk  identifikasi  penggunaan  lahan adalah komposit 832 pada citra Sentinel. Komposit
ini  dipilih  untuk  menonjolkan  efek  vegetasi. Masing  masing  kelas  diwakili  oleh  sampel  ROI ( Region  of  Interest )  sebagai  masukan  dalam proses  klasifikasi.Verifikasi  data  lapangan  serta revisi  batas  lahan  sawah  perlu  dilakukan  untuk mendapatkan  batas  lahan  sawah  yang  sesuai dengan  kondisi  lapangan.  Verifikasi  batas  juga dilakukan  menggunakan  data  kemiringan  lereng dan ketinggian tempat.
Survey  lapangan  dilakukan  dengan  tujuan untuk  mendapatkan  nilai  produksi  lahan  sawah pada  sampel  terpilih  serta  untuk  melakukan  cek hasil  klasifikasi  lahan  sawah.  Sampel  ditentukan menggunakan  metode Stratified  Random Sampling berdasarkan  hasil  pengkelasan  nilai indeks vegetasi

## Pemrosesan Indeks vegetasi
Indeks  vegetasi  merupakan  kombinasi matematis  saluran  atau  band  yang  menunjukan kondisi vegetasi hijau ( Lillesand and Kiefer, 2004 ). Indeks  ini  dikembangkan  40  tahun  yang  lalu dengan  berdasarkan  pada  karakteristik  pantulan spektral  dari  vegetasi  yang  dipengaruhi  oleh kandungan  pigmen  daun,  material  organik,  air, dan  karakteristik  struktural  daun  ( Jensen,  2000 ). Indeks  tersebut  mempunyai  berbagai  macam variasi algoritma. Beberapa macam algoritma yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1 .
Tabel 1. Rumus Indeks Vegetasi Indeks Rumus Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) 𝑵𝑰𝑹−𝑹𝑬𝑫 𝑵𝑰𝑹+𝑹𝑬𝑫 Ratio Vegetation Index (RVI) 𝑵𝑰𝑹 𝑹𝑬𝑫 Soil Adjusted Vegetation (SAVI)
𝑵𝑰𝑹−𝑹𝑬𝑫 𝑵𝑰𝑹+𝑹𝑬𝑫+𝑳 *(1+L) Difference Vegetation Index (DVI) 2,4 * (NIR-RED) Vegetation Index Faster (VIF) 𝑵𝑰𝑹 𝑵𝑰𝑹+𝑹𝑬𝑫 Enhance Vegetation Index
(EVI)
2,5 *
𝑵𝑰𝑹−𝑹𝑬𝑫
𝟏+𝑵𝑰𝑹+𝟔𝑹𝑬𝑫+𝟕,𝟓𝑩
Indeks Rumus Atmospherically Resistance Vegetation Index (ARVI) 𝑵𝑰𝑹−𝑩 𝑵𝑰𝑹+𝑩 Transformed Vegetation Index (TVI)
√ 𝑵𝑰𝑹−𝑹𝑬𝑫 𝑵𝑰𝑹+𝑹𝑬𝑫 +L
Keterangan :
NIR  = Saluran Inframerah Dekat RED  = Saluran Merah B   = Saluran Biru L   = 0.5 (nilai konstanta)

## Analisa hubungan produktivitas lahan dan indeks vegetasi
Pengaruh antara variabel terikat (y) berupa produktifitas padi aktual dengan variabel bebas (x) berupa nilai indeks vegetasi diprediksi menggunakan  metode  regresi  linier.  Persamaan dari analisis regresi adalah sebagai berikut : y = ax + b
dimana, nilai a dan b adalah konstanta.

## Hasil dan pembahasan
Hasil klasifikasi penutup lahan dapat dilihat pada Gambar 2 . Indeks keterpisahan ( Separability index ) antar kelas berkisar antara 1,7 hingga 1,9. Artinya,  masing  masing  kelas  telah  memiliki perbedaan  respon  spektral  yang  tegas.  Indeks separabilitas  paling  kecil  ditunjukkan  oleh penutup lahan berupa vegetasi kerapatan rendah dan  vegetasi  kerapatan  sedang  serta  tubuh  air. Lahan  sawah  dengan  berbagai  kondisi  akan memberikan respon spektral yang beragam pada citra. Pada kondisi penggenangan, respon air akan lebih  dominan  dibandingkan  dengan  tanaman. Kondisi  ini  akan  berubah  seiring  dengan perkembangan tanaman padi.
Penggunaan lahan yang dominan di daerah kajian  adalah  vegetasi.  Setelah  mengalami  revisi batas,  survei  lapangan  dan  analisa  kemiringan lahan  didapat  luas  lahan  sawah  total  28.566  ha. Lahan tersebut tersebar merata di seluruh wilayah Kabupaten  Magelang.  Lahan  sawah  paling  luas berada  di  Kecamatan    Secang  sebesar  2.233  Ha. Grafik  estimasi  luas  lahan  sawah  di  Kabupaten Magelang dapat dilihat pada Gambar 3 .
Gambar 2. (a) Peta Hasil Klasifikasi Maksimum Likelihood dan (b) Peta batas Lahan Sawah dan Sampel Lapangan di Kabupaten Magelang
Gambar 2. Hasil Klasifikasi Tutupan Lahan di Kabupaten Magelang
Hasil transformasi indeks vegetasi Hasil
transformasi indeks vegetasi memberikan nilai statistik yang beragam ( Tabel 2 ). Variasi  data  dari  indeks  vegetasi  dapat  dilihat
berdasarkan nilai standar deviasi. Standard deviasi terbesar  adalah  transformasi  RVI  sebesar  1,78. Transformasi ini memiliki interval nilai yang lebih besar yaitu antara 0,4 sampai 13,26.  Transformasi
a
b
ini  menggunakan  rumus  yang  paling  sederhana dibandingkan dengan transformasi lainnya.
Hasil  survey  lapangan  produktivitas  padi dibandingkan  dengan  nilai  indeks  pada  lokasi sampel menggunakan metode regresi linier. Data outlier  dihilangkan  untuk  mendapatkan  niai koefisien  korelasi  yang  lebih  baik.  Contoh  grafik korelasi indeks RVI dapat dilihat pada gambar  4. Indeks  vegetasi  memberikan  rentang  nilai koefisien  korelasi    0.62  hingga  0.74.  Rentang  ini dikatagorikan sebagai hubungan korelasi sedang dan  kuat.  Nilai  koefisien  korelasi  paling  tinggi ditunjukkan oleh Indeks RVI sebesar 0.74 artinya, 74 % sampel dapat direpresentasikan oleh model.
Koefisien  korelasi  yang  dihasilkan  dari pengukuran  hubungan  antara  produktivitas  dan indeks vegetasi memiliki nilai yang berbeda beda antar  wilayah. Aswin  dan  Murti  (2016) menunjukkan  koefisien  korelasi  ARVI  memiliki indeks yang lebih tinggi dibanding dengan indeks lainnya pada studi. Nilai indeks vegetasi dan hasil
analisa  statistik  berupa  regresi  maupun  korelasi peka  terhadap  jenis  data  dan  kualitas  citra  yang digunakan  serta  waktu  perekaman.  Waktu perekaman mengindikasikan tahapan pertumbuhan  padi  yang  secara  tidak  langsung akan  berpengaruh  terhadap  nilai  pantualan maupun  serapan  di  gelombang  tampak  dan inframerah.

## Tabel 2. Rumus Indeks Vegetasi
Indeks   Rumus Korelasi r 2 r TVI y = 59,537x - 19,863  0,459 0,677 EVI y= 91,516x + 31,415  0,518 0,72 VIF y = 100,97x - 25 0,518 0,72 DVI y =47,287x + 31,686  0,439 0,663 RVI y= 5,6635x + 29,552  0,554 0,744 ARVI y = 69,334x + 6,2762  0,48 0,693 SAVI y = 71,422x + 29,318  0,475 0,689 NDVI y = 50,484x + 25,484  0,518 0,72

## Gambar 3. Grafik Regresi Linier Transformasi RVI
Berdasarkan  hasil  grafik  regresi  pada Gambar  3 ,  didapat  rumus  y=  5.67x+29.5. Persamaan  tersebut  ditransformasikan  ulang dengan hasil indeks RVI sebagai nilai x. Proses ini menghasilkan  estimasi  produksi  padi  per  piksel (100 m 2 ). Sebaran kelas produksi padi dapat dilihat
pada Gambar  4 sedangkan luas lahan sawah per kelas  produktifitas  dapat  dilihat  pada Tabel  3 . Produksi  padi  yang  dominan  di  daerah  kajian berada dalam rentang 47-52 kg/100 m 2 .
Gambar 4. Sebaran Produktifitas Sawah Rata Rata dalam kg/m2
Tabel 3. Luas Klasifikasi Produksi Padi
Kelas Produksi (kg/100m 2 ) Luas (Ha) Persentase (%) 32.48 - 37.48 239,8 0,8 37.48 - 42.67 4.827,7 16,9 42.67 - 47.67 6.847,7 24,0 47.67 - 52.86 7.611,9 26,6 52.86 - 57.86 5.983,7 20,9 57.86 - 63.05 2.572,7 9,0 63.05 - 93.62 482,8 1,7 Total 28.566,3 100

## Simpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan, dapat disimpulkan bahwa luas lahan sawah hasil klasifikasi  menunjukkan  nilai  28.566.3  Ha.  Dapat disimpulkan juga bahwa nilai indeks vegetasi dan nilai produksi padi di lapangan memiliki korelasi yang  cukup  singnifikan.  Indeks  vegetasi  terbaik yang  dapat  digunakan  untuk  pemodelan  adalah RVI. Walaupun RVI memiliki nilai koefisien korelasi
yang tinggi, namun hasil klasifikasi produksi rata rata lebih rendah daripada produksi aktual di Kabupaten  Magelang.  Hasil  yang  lebih  akurat dapat  diperoleh  dengan  menambah  sampel lapangan  serta  menyesuaikan  waktu  survei dengan perekaman citra.

## Ucapan terima kasih
Penelitian  ini tidak dapat terlaksana tanpa kerja  sama  dari  berbagai  pihak.  Ucapan terimakasih diberikan kepada mahasiswa Program Studi  Penginderaan  Jauh  dan  Sistem  Infomasi Geografi  Sekolah  Vokasi  UGM  yang  telah membantu dalam proses verifikasi data lapangan.

## Referensi
Aswin, M. R. dan  Murti ,S., 2016. Estimasi Produksi Padi  Berbasis  Pemrosesan  Citra  Landsat  8 OLI  di  Kabupaten  Ponorogo.  Jurnal  Bumi Indonesia 5(4)
[BPS]Badan Pusat Statistik. (2014). Kajian Indikator Sustainable  Development  Goals  (SDGs).
Jakarta: Badan Pusat Statistik
[BPS]Badan  Pusat  Statistik.  (2015).  Pedoman  Uji Coba Sistem Kerangka Sampel Area (KSA). Jakarta : Badan Pusat Statistik.
Haryono., Psandaran, E., Rachmat, M., Mardianto
S., Sumedi., Salim, H., Hendriadi, A. (2014). Reformasi  Kebijakan  Menuju  Transformasi Pembangunan  Pertanian.  Jakarta:  IAARD
Press
Jensen, L. L. F. (2000). Principles of Remote Sensing : An Introductory Textbook. Enschede: ITC.
Lillesand,  T.  M.,  Kiefer,  R.  W.,  &  Chipman,  J.  W. (2004).  Remote  Sensing  and  Image Interpretation, 5th Edition. New York: John Wiley & Sons.
Murti, S. dan  Ratna, N. (2018). Estimasi Produksi
Tanaman  Kopi  Berbasis  Pengolahan  Citra Landsat 8 di Kabupaten Temanggung Jawa Tengah.
Said,  H.  S.,  Subiyanto,  S.,  Yuwono,  B.  D.,  (2015).
Analisis Produksi Padi dengan Penginderaan  Jauh  dan  Sistem  Informasi
Geografis  di  Kota  Pekalongan.  Jurnal Geodesi Undip.
Sulistyo, B., Gunawan,T., Hartono dan Danoedoro (2011). Pemetaan Faktor C Yang Diturunkan Dari  Berbagai  Indeks  Vegetasi  Data Penginderaan  Jauh  Sebagai  Masukan Pemodelan  Erosi  Di  Das  Merawu.  Jurnal Manusia Dan Lingkungan 18 (1): 68 – 78