## KAJIAN ESTIMASI UMUR TEGAKAN KARET DAN HUBUNGANNYA TERHADAP PRODUKTIVITAS LATEKS MENGGUNAKAN CITRA SENTINEL-2 DAN REGRESI LINIER BERGANDA
Study of Estimating The Age of Rubber Trees and Their Relationship to Latex Productivity Using Sentinel-2 Imagery and Multiple Linear Regression
1 1* 1 Geraldo Nazar PRAKARSA , Masita Dwi Mandini MANESSA , SUPRIATNA , 2 1
Charlos Togi STEVANUS  , Farida AYU
1 Departemen Geografi, Universitas Indonesia, Depok, Indonesia
2 Indonesian Rubber Research Institute (IRRI), Palembang, Indonesia
Email: manessa@ui.ac.id*
Diterima: 31 Juli 2023 / Disetujui: 2 April 2024
Jurnal Penelitian Karet, 2024, 42 (1)  : 21 - 32 Indonesian  J.  Nat. Rubb. Res. 2024, 42 (1) : 21 - 32 Doi : https://doi.org/10.22302/ppk.jpk.v42i1.891

## Abstract
In  2021,  South  Sumatra  Province emerged  as  the  largest  rubber-producing region in Indonesia, yielding 870,966 tons of rubber.  The  Sembawa  Rubber  Research Center  focuses  on  studying  rubber  trees (Hevea brasiliensis) and faces the challenge of assessing  the  different  age  groups  and conditions  of  the  rubber  trees  within  their research area. Accurate estimation of rubber stand  age  is  crucial  in  predicting  latex productivity. To address this, the researchers employed  remote  sensing  techniques  using multispectral optical images from Sentinel-2. This  approach  allowed  for  efficient  data acquisition,  even  in  remote  or  inaccessible areas. The study used spectral band values and  vegetation  indices  data  to  map  the distribution  of  rubber  tree  ages  and investigate  their  correlation  with  latex productivity. The study employed a statistical model  approach  with  multiple  linear regression, incorporating various variables for a  more  accurate  and  precise  prediction.  The research revealed that their statistical model, using  Sentinel-2  image  data,  outperformed previous  studies,  achieving  better  accuracy 2 (RMSE  =  4.767  years  and  R   =  0.308).  In summary,  the  research  successfully demonstrated  the  effectiveness  of  using Sentinel-2 remote sensing data and statistical modeling to estimate the ages of rubber trees, with potential implications for predicting latex productivity in the rubber-producing region of South Sumatra Province.
Keywords: stand age; rubber; multiple linear regression; vegetation index

## Abstrak
P r o v i n s i   S u m a t e r a   S e l a t a n merupakan daerah produksi karet terbesar di  Indonesia  pada  tahun  2021  yaitu sebanyak  870.966  ton.  Pusat  Penelitian Karet  Sembawa  merupakan  lembaga penelitian  yang  dapat  menghasilkan  lateks yang  mana  tanaman  karet  ( Hevea brasiliensis )  merupakan  komoditas  utama yang  diteliti.  Umur  tegakan  merupakan salah  satu  variabel  penting  karena  dapat memprediksi  produktivitas  lateks.  Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memetakan d i s t r i b u s i   u m u r   t e g a k a n   k a r e t menggunakan data nilai spektral band dan indeks  vegetasi  serta  hubungannya terhadap produktivitas lateks. Penginderaan jauh menggunakan citra optik multispektral Sentinel-2  dapat  digunakan  untuk mengestimasi  umur  tegakan  karena memberikan  informasi  dengan  efisiensi waktu  yang  lebih  baik  serta  kemudahan mendapatkan  data  pada  area  yang  susah untuk  dijangkau.  Nilai  spektral  band  yang kemudian  digabungkan  menjadi  indeks v e g e t a s i   d i a s u m s i k a n   d a p a t mempresentasikan  umur  tegakan  karena kerapatan  atau  kehijauan  kanopi  tegakan karet  memiliki  variasi  nilai  yang  berbeda antara  tegakan  yang  berumur  muda  dan tegakan yang berumur tua. Indeks vegetasi yang  digunakan  adalah Normalized Difference  Vegetation  Index (NDVI), Normalized  Difference  Yellowness  Index (NDYI), serta Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI).  Pemodelan  ini  dapat  dibentuk melalui  pendekatan  model  statistik  yang
berupa  metode  regresi  linear  berganda karena dengan menggunakan lebih banyak variabel,  model  yang  dihasilkan  akan  lebih akurat  dan  presisi.  Hasil  dari  pemodelan yang  menggunakan  pendekatan  model statistik  berbasis  data  citra  Sentinel-2 memiliki tingkat akurasi lebih baik (RMSE = 2 4,767 tahun dan R  = 0,308) dari beberapa penelitian terdahulu.
Kata  kunci:  umur  tegakan;  karet;  regresi l i n e a r   b e r g a n d a ;   i n d e k s vegetasi

## PENDAHULUAN
Karet  adalah  salah  satu  komoditi perkebunan  yang  penting,  baik  sebagai sumber  penghasilan,  kesempatan  kerja, p e n d a p a t a n   d e v i s a ,   m e n d o r o n g pertumbuhan  ekonomi  di  daerah-daerah baru  di  sekitar  perkebunan  karet  serta menjaga kelestarian lingkungan dan sumber daya  hayati.  Akan  tetapi,  sebagai  negara dengan  lahan  terluas  dan  produksi  kedua terbesar  di  dunia,  Indonesia  masih menghadapi  beberapa  masalah,  seperti rendahnya  produktivitas  karet.  Rendahnya produktivitas  karet  disebabkan  oleh banyaknya tanaman yang sudah tua, rusak, tidak  produktif,  penggunaan  bibit  yang bukan varietas unggul, serta kondisi kebun yang  mirip  dengan  hutan    (Suryana  et  al., 2005).
Umur  tegakan  adalah  salah  satu variabel penting untuk menentukan sebaran simpanan dan fluks karbon dalam ekosistem hutan  serta  untuk  pengelolaan  produksi (Koedsin  &  Huete,  2015).  Prediksi  umur tegakan  karet  dapat  dilakukan  dengan bantuan  penginderaan  jauh  melalui beberapa  pendekatan  di  antaranya,  model statistik,  klasifikasi  citra,  serta  deteksi perubahan tutupan dan penggunaan lahan. Dalam pendekatan model statistik, analisis korelasi digunakan untuk mengembangkan model  dengan  menetapkan  hubungan antara  umur  tegakan  karet  dengan  nilai pantulan spektral dari masing-masing band dan  indeks  vegetasi  (Azizan  et  al.,  2021). Analisis  korelasi  atau  hubungan  berbasis statistik  telah  banyak  digunakan  untuk mengembangkan  model  dan  menguji hubungan  antara  reflektansi  spektral  citra satelit  terhadap  parameter  tegakan  atau
biomassa (Shidiq & Ismail, 2016). Salah satu contoh  dari  model  statistik  adalah  regresi linear  sederhana,  tujuan  dari  metode  ini untuk  adalah  melihat  pengaruh  yang dimiliki  oleh  variabel  independen  terhadap variabel  dependen,  akan  tetapi  model  yang dihasilkan  akan  menjadi  lebih  akurat apabila  menggunakan  regresi  linear berganda atau multiple linear regression . Hal ini  karena  dalam  fenomena  yang  terjadi sering kali dipengaruhi oleh lebih dari satu variabel.  Regresi  linear  sederhana  hanya m e m p e r t i m b a n g k a n   s a t u   v a r i a b e l independen,  sedangkan  regresi  linear berganda  dapat  menggunakan  beberapa variabel independen. Dengan menggunakan lebih  banyak  variabel,  model  regresi  linear berganda lebih mampu menjelaskan variasi dalam  data,  mengatasi  kompleksitas fenomena  yang  lebih  realistis,  serta menghasilkan model yang lebih akurat dan presisi  (Suratman  et  al.,  2004).  Dalam penelitian ini digunakan pendekatan model statistik  regresi  linear  berganda  untuk melihat hubungan antara variabel dependen (umur)  dan  variabel  independen  (nilai spektral  band  dan  indeks  vegetasi)  yang akan  menghasilkan  model  distribusi  umur tegakan.
Sensor  NIR  dan  Red  merupakan sensor yang paling sering tersedia pada citra satelit  dan  mungkin  memiliki  hubungan dengan  kondisi  pertumbuhan  suatu vegetasi/tanaman.  Selain  itu  citra  satelit juga  dapat  memiliki  hubungan  dengan karakteristik tegakan seperti umur tegakan, biomassa,  diameter  batang,  dan  volume k a y u .   N i l a i   s p e k t r a l   b a n d   s e n d i r i diasumsikan  dapat  mempresentasikan umur  tegakan,  karena  kerapatan  atau kehijauan  kanopi  tegakan  karet  memiliki variasi  berbeda  antara  tegakan  yang berumur muda dan tegakan yang berumur tua  (Suratman  et  al.,  2004).  Nilai  dari spektral  band  ini  akan  digabungkan sehingga  menghasilkan  suatu  indeks vegetasi  yang  dapat  memberikan  informasi terkait tingkat kehijauan suatu vegetasi.
Produksi  lateks  dari  pohon  karet sendiri  dapat  dipengaruhi  oleh  beberapa faktor  di  antaranya  faktor  genetik,  faktor karakteristik  lingkungan  fisik,  maupun karakteristik  lingkungan  non  fisik  (Daslin, 2015).  Berdasarkan  penelitian  terdahulu diketahui  faktor  lingkungan  fisik  memiliki

## Prakarsa, Manessa, Supriatna, Stevanus dan Ayu
d a m p a k   y a n g   s i g n i f i k a n   t e r h a d a p produktivitas  tanaman  karet.  Menurut penelitian  Manessa,  penurunan  produksi lateks  signifikan  dipengaruhi  oleh  adanya fenomena  penyakit  gugur  daun  tanaman karet (Manessa et al, 2023). Selain itu, faktor lingkungan  fisik  lain  seperti  curah  hujan, elevasi  dan  karakteristik  tanah  juga mempengaruhi produktivitas tanaman karet (Hadi et al., 2007).
B e r d a s a r k a n   l a t a r   b e l a k a n g tersebut,  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengestimasi distribusi umur tegakan karet menggunakan  data  citra  satelit  Sentinel-2 dan  metode  regresi  linear  berganda; menganalisis pengaruh umur tegakan karet menggunakan nilai spektral band dan indek vegetasi  serta  mengkaji  hubungan  umur tegakan  karet  dengan  produktivitas  lateks. P e n e l i t i a n   i n i   d i l a k u k a n   d e n g a n menggunakan  pendekatan  secara  model statistik  untuk  menganalisis  korelasi dengan menetapkan hubungan antara umur tegakan  karet  dengan  pantulan  spektral (band)  dan  menggunakan  tiga  (3)  indeks
vegetasi  yaitu, Normalized  Difference Vegetation  Index (NDVI), Normalized Difference Yelowness Index (NDVI), dan Soil Adjusted  Vegetation  Index (SAVI)  untuk membuat  model  estimasi  distribusi  umur tegakan karet.

## METODE PENELITIAN

## Wilayah Penelitian
Penelitian  ini  berlokasi  di  Pusat Penelitian  Karet  Sembawa  yang  termasuk kedalam  wilayah  administrasi  Kabupaten Banyuasin,  Sumatera  Selatan,  Indonesia. Pengambilan data pada penelitian ini berada pada Afdeling 1 dan Afdeling II (Gambar 1). Secara keseluruhan, Pusat Penelitian Karet Sembawa ini memiliki luasan sekitar 3.300 ha. Afdeling I memiliki luas yang lebih besar yaitu sekitar 809 hektar dengan persentase 78,2  %.  Sedangkan  afdeling  II  memiliki luasan  sebesar  225  hektar  dengan persentase 21,8 %.
Kajian Estimasi Umur Tegakan Karet dan Hubungannya Terhadap Produktivitas Lateks Menggunakan Citra Sentinel-2 dan Regresi Linier Berganda
Gambar 1. Wilayah Penelitian pada tahun 2022 dan 2023
Figure 1. Study Area on year 2022 and 2023
P e n g a m b i l a n   s a m p e l   p o h o n didasarkan  pada  survey  lapangan  yang ditemani  oleh  seorang  ahli  dari  Pusat Penelitian  Karet  Sembawa.  Pada  penelitian ini,  survei  lapangan  telah  dilakukan sebanyak  dua  kali  yaitu  pada  8-11  Juni 2022  sebanyak  223  titik  dan  pada  7-14 Februari  2023  sebanyak  623  titik.  Kedua pengambilan sampel ini diambil pada 7 blok tanaman  karet  menghasilkan  yaitu  Blok 1995A,  2004A,  2004E,  2010G2,  2011G, 2013D,  dan  2013E.  Selain  itu,  setiap  blok memiliki jenis klon yang berbeda. Pemilihan blok  dengan  tahun  tanam  dan  jenis  klon y a n g   b e r b e d a   b e r t u j u a n   u n t u k merepresentasikan  setiap  kelompok  umur tanaman  dan  blok  lain  yang  memiliki karakteristik yang sama.
Pengambilan  sampel  titik  yang diperoleh  berisikan  informasi  mengenai kelompok umur tanaman dan fase tanaman. Metode yang digunakan untuk pengambilan sampel  adalah stratified  purposive  random sampling  dengan  mengambil  dua  pohon pada  satu  grid  citra  Sentinel-2  yang berukuran  10x10  meter  pada  setiap  satu pikselnya. Penentuan dua pohon didasarkan pada  nilai  tengah  dari  rata-rata  jumlah pohon  dalam  satu  grid  yang  dapat merepresentasikan  pohon  disekitarnya. Dimana, pada umumnya terdapat 2-3 pohon dalam  satu  grid.  Untuk  tiap  unit  pohon dilakukan  pengukuran  tinggi  dan  diameter pohon  yang  akan  digunakna  dalam perhitungan biomassa karbon pohon sesuai dengan  algoritma  Chen  (2012).  Distribusi pengambilan sampel dapat dilihat pada peta sebaran titik survei (Gambar 2).
Ayu, Riesnandar, Manessa, Supriatna, Lestari, Bustamam, Sarwinda, Stevanus dan Efriana

## Gambar 2. Persebaran Titik Sampel berdasarkan grid sampling 10x10 meter
Figure 2. Distribution of Sample Points based on a 10x10 meter sampling grid

## Umur Tegakan
Umur  tegakan  karet  dibagi  menjadi lima  kelompok  umur  berdasarkan  fase produksi lateks (Boerhendhy & Amypalupy,
2011).  Umur tegakan  karet pada  fase yang lebih muda akan menghasilkan lateks yang lebih tinggi dibandingkan fase tegakan yang berumur tua (Tabel 1).

## Tabel 1. Kelas umur tegakan karet
Table 1. Rubber stand age class

## Pengolahan Citra Sentinel-2
P e n g o l a h a n   c i t r a   S e n t i n e l - 2 dilakukan  menggunakan Google  Earth Engine .  Citra  Sentinel  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  Sentinel  Level- 2A  yang  dalam  pemrosesannya  sudah mencakup  klasifikasi  pemandangan  dan koreksi  atmosfer  yang  diterapkan  pada produk orthoimage Level-1C  ( Top of Atmosphere ).  Pemilihan  tanggal  citra ditentukan  berdasarkan  pengambilan  data yang dilakukan pada bulan Februari tahun 2023. Citra yang digunakan pada penelitian ini berada pada rentang waktu 1-28 Februari 2 0 2 3 .   P e m i l i h a n   c i t r a   d i l a k u k a n berdasarkan  ketersedian  data  bebas tutupan awan pada kedua periode tersebut.
Citra Sentinel-2 diaplikasikan untuk mendapatkan  nilai  reflektansi  dan  nilai indeks  vegetasi.  Kedua  nilai  ini  digunakan untuk  membangun  model  estimasi  umur tegakan.  Selain  itu,  model  estimasi  umur tegakan juga membutuhkan data lapangan berupa  umur  tegakan  sebagai  training model.

## Ekstrak Nilai Indeks Vegetasi
Tahapan  mengekstrak  nilai  indeks vegetasi  dilakukan  dengan  mengolah  data indeks vegetasi terlebih dahulu yang berasal dari citra satelit Sentinel-2. Dalam penelitian ini,  indeks  vegetasi  NDVI  memiliki  fungsi untuk  melihat  tingkat  kehijauan  vegetasi. Konsep  perhitungan  dari  NDVI  (1) menggunakan rumus:
Sumber: (Rouse et al., 1974 dalam Xue & Su, 2017)
Kajian Estimasi Umur Tegakan Karet dan Hubungannya Terhadap Produktivitas Lateks Menggunakan Citra Sentinel-2 dan Regresi Linier Berganda
Normalized Difference Yellowness Index (NDYI)  memiliki  fungsi  untuk melihat  tingkat  kekuningan  suatu vegetasi/kanopi.  Diasumsikan  vegetasi yang memiliki tingkat kekuningan lebih
tinggi adalah vegetasi yang tergolong ke fase  penuaan (Zhao  et  al.  2023). Persamaan  dari  NDYI  adalah  sebagai berikut:
Ayu, Riesnandar, Manessa, Supriatna, Lestari, Bustamam, Sarwinda, Stevanus dan Efriana
Sumber: (Sulik and Long 2016)
Menurut  (Anurogo  and  Murti  BS 2013), Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI) dapat  meminimalisir  efek  dari  pantulan
tanah  yang  mana  pada  citra  menjadi  latar belakang  ( background )  dari  objek  vegetasi dengan persamaan berikut:

## Sumber: (Huete 1988)
Pembentukan  Model  Estimasi  Umur Tegakan Karet
Pembentukan  model  estimasi  umur tegakan  karet  dapat  digunakan  dengan aplikasi  SPSS.  Hasil  regresi  dapat memperlihatkan  nilai  regresi  tertinggi antara indeks vegetasi NDVI, NDYI, dan SAVI dengan  nilai  umur  tegakan  lapangan. Pembentukan  model  regresi  ini  dilakukan
dengan  memasukkan  variabel  bebas  (X) yakni  nilai  spektral  band  berupa  Band  2, Band  3,  Band  4,  dan  Ban  8  serta  Indeks Vegetasi  berupa  NDVI,  NDYI,  dan  SAVI. Kemudian, memasukkan variabel terikat (Y) yakni  nilai  umur  tegakan  lapangan. Pemodelan dilakukan dengan menggunakan aplikasi ArcGIS melalui  persamaan  dari regresi linear berganda yaitu dengan rumus:
Sumber: (Chen et al. 2012)
Setelah  model  berhasil  dibuat  akan dilakukan uji akurasi RMSE atau Root Mean S q u a r e   E r r o r y a n g   b e r g u n a   u n t u k
mendapatkan  besaran  nilai  error  dengan satuan (tahun) pada model.
Sumber: (Chen et al. 2012)
Dimana: 1. 2. 3.
4.
Dimana:

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Bias Data
Penggabungan  variabel  lebih  dari satu seperti nilai spektral band dan indeks vegetasi  dapat  memberikan  informasi perbedaan umur yang lebih banyak terkait variasi  nilai  umur  tegakan,  sehingga  dapat mengurangi bias model  (Chen et al. 2012).
Dalam  penelitian  ini,  bias  terjadi  karena terdapat  vegetasi  di  sekitar  tegakan  karet seperti  rumput  atau  semak  belukar  yang cukup  tinggi  (Gambar  3).  Hal  ini menyebabkan  adanya  bias  pada  saat perekaman  gambar  citra  sehingga  nilai spektral  band  dan  indeks  vegetasi  yang dihasilkan  tidak  memiliki  variasi  rentang nilai  secara  signifikan  terhadap  umur tegakan muda ataupun tua.

## Distribusi Umur Tegakan Karet
Pemodelan ini dilakukan dengan menggunakan nilai tiga indeks vegetasi yang  telah  di  ekstraksi  dan  keempat band  yang  digunakan.  Pemodelan d i s t r i b u s i   u m u r   t e g a k a n   d a p a t
dilakukan  dengan  cara  meregresikan variabel dependen dan independen pada penelitian  (Chen et al. 2012). Hasil dari regresi  linear  berganda  menghasilkan model distribusi umur tegakan karet di Pusat Penelitian Karet Sembawa sebagai berikut:

## Gambar 3. Gangguan karakteristik vegetasi di sekitar tegakan karet
Gambar 3. Disturbances in the vegetation characteristics around rubber stands
Implementasi  model  estimasi  umur tegakan  karet  ini  menghasilkan  distribusi umur  tegakan  karet.  Pada  gambar  4, diketahui  distribusi  umur  tegakan  karet  di Pusat Penelitian Karet Sembawa di dominasi oleh  kelompok  umur  16-20  tahun. Sedangkan,  umur  6-10  tahun  merupakan kelompok  umur  dengan  persebaran  paling sedikit. Selain itu, umur 11-15 tahun berada dibagian  barat  wilayah  penelitian.  Pada umur  21-25  tahun  mendominasi  bagian
selatan  wilayah  penelitian.  Hal  ini  sesuai dengan observasi lapangan, terutama pada bagian selatan wilayah penelitian ditemukan perkebunan  karet  yang  sudah  tidak dilakukan pengambilan getah karet karena sudah memiliki umur yang siap tebang dan tidak berproduksi secara optimal. Selain itu, pada  wilayah  tersebut  perkebunan  sudah tidak  terpelihara  dan  ditumbuhi  banyak semak belukar.
Kajian Estimasi Umur Tegakan Karet dan Hubungannya Terhadap Produktivitas Lateks Menggunakan Citra Sentinel-2 dan Regresi Linier Berganda

## Gambar 4. Distribusi umur tegakan karet
Gambar 4. Distribution of rubber stand age
Hasil  uji  akurasi  pemodelan  umur tegakan karet diuji akurasi dengan metode statistik RMSE ( Root Mean Square Error ) dan 2 Koefisien  Determinasi  (R )  (Tabel  2).  Pada penelitian  ini  didapatkan  nilai  RMSE/error sebesar  4,767  tahun.  Interpretasi  nilai RMSE  adalah  semakin  mendekati  0,  nilai error  semakin  rendah  dan  menunjukkan akurasi yang baik. Pada penelitian ini, nilai e r r o r   s e b e s a r   4 , 7 6 7   t a h u n   y a n g mengindikasikan  bahwa  terdapat  selisih sebesar  ±4  tahun  dari  nilai  aktual. Sedangkan,  pada  penelitian  ini  dihasilkan 2
2
nilai R  sebesar 0.308. Nilai RMSE dan R  ini termasuk  kedalam  uji  akurasi  yang termasuk  kedalam  kelas  moderat  dengan
nilai  error  yang  menengah.  Hal  ini dikarenakan,  pada  (Tabel  2)  dapat  dilihat perbandingan  antara  tingkat  akurasi peneliti  dan  penelitian  terdahulu  yang dimana  pada  penelitian  ini  mengalami kenaikan  tingkat  akurasi  dibandingkan dengan  penelitian  Suratman  et  al.  (2004) dan  Chen  et  al.  (2012),  namun  beberapa penelitian  lain  menunjukkan  akurasi  yang lebih  baik  dari  penelitian  ini.  Hal  ini  dapat terjadi  karena  beberapa  faktor,  mulai  dari perbedaan resolusi antara citra satelit yang digunakan,  kondisi  cuaca  pada  saat pengambilan  gambar  citra,  maupun  bias yang  terjadi  akibat  karakteristik  vegetasi yang ada di sekitar tegakan.
Ayu, Riesnandar, Manessa, Supriatna, Lestari, Bustamam, Sarwinda, Stevanus dan Efriana
Hubungan  Umur  Tegakan  Karet  dengan Produktivitas Lateks
Dapat dilihat pada (Gambar 5) bahwa kelompok  umur  6  –  10  Tahun  (TM  BO-1) memiliki dua jenis klon yang berbeda yaitu quick  starter (Blok  2013E  dan  2013H)  dan slow  starter (Blok  2013D),  secara  fase produksi TM BO-1 (Tanaman Bidang Sadap BO-1)  memiliki  karakteristik  produktivitas yang akan mulai meningkat/menghasilkan. Kemudian  pada  kelompok  umur  11  –  15 tahun  atau  fase  produksi  TM  BO-2 ( T a n a m a n   B i d a n g   S a d a p   B O - 2 ) , produktivitas  meningkat  secara  signifikan yang  didukung  penggunaan  klon quick
starter pada blok 2010G2. Fase selanjutnya yaitu  16  –  20  Tahun  (TM  BI-1)  memiliki karakteristik  tingkat  produktivitas  karet akan mulai stabil seiring pulihnya kulit pada tegakan  karet  yang  sebelumnya  disadap pada fase TM BO-1 dan TM BO-2. Pada fase ini terdapat dua klon yaitu klon campuran pada blok 2004A dan klon quick starter pada blok  2004E,  terlihat  bahwa  produktivitas lateks lebih meningkat dengan tegakan karet yang  menggunakan  klon  campuran  (blok 2004A).  Fase  produksi  lateks  terakhir adalah 21 – 25 Tahun (TM BI-2), di fase ini tegakan  karet  masih  memproduksi  lateks secara  stabil  namun  akan  mengalami penurunan  karena  faktor  umur  tegakan

## Tabel 2. Tingkat akurasi pemodelan umur tegakan karet menggunakan model statistik pada penelitian terdahulu
Table  2.  Accuracy  level  of  rubber  stand  age  modeling  using  statistical  models  in  previous research
Kajian Estimasi Umur Tegakan Karet dan Hubungannya Terhadap Produktivitas Lateks Menggunakan Citra Sentinel-2 dan Regresi Linier Berganda
yang semakin menua (terkena penyakit dan lainnya).  Hasil  ini  sesuai  dengan  teori, dimana  perkebunan  karet  dapat  mulai menghasilkan produksi lateks pada umur 4- 5  tahun.  Selain  itu,  produksi  optimal
menghasilkan  lateks  pada  umur  8-20 tahum.  Sedangkan,  produksi  lateks  pada perkebunan  dengan  umur  lebih  dari  25 tahun signifikan akan menurun (Ismail et al. 2022).
Ayu, Riesnandar, Manessa, Supriatna, Lestari, Bustamam, Sarwinda, Stevanus dan Efriana

## Gambar 5. Hubungan umur terhadap produktivitas lateks tahun
Figure 5. Relationship between age and latex productivity

## KESIMPULAN DAN SARAN
Secara  keseluruhan,  penelitian  ini menyelidiki hubungan antara nilai spektral band  dan  indeks  vegetasi  pada  Citra Sentinel-2  dengan  umur  tegakan  karet. Hubungan  tersebut  ditemukan  cenderung lemah,  dipengaruhi  oleh  faktor-faktor seperti  kondisi  cuaca  buruk  selama pengambilan  gambar  citra  dan  bias  yang muncul dari karakteristik vegetasi di sekitar tegakan.    Pemupukan  juga  mempengaruhi pembentukan  dan  status  hara  daun  dan akan  mempengaruhi  spektral.  Selain  itu, pada  tanaman  karet  menghasilkan  terjadi gugur  daun  setiap  tahun  atau  setiap tahunnya  terbentuk  daun  baru,  hal  ini menunjukkan  adanya  dinamika  hara  di daun  sehingga  umur  daun  kemungkinan menentukan  akurasi  analisa  spektral. Pendekatan  pemodelan  menggunakan regresi  linear  berganda  antara  variabel spektral band dan indeks vegetasi terhadap umur  tegakan  karet  berhasil  dilakukan. Pemodelan ini, berbasis data citra Sentinel- 2, menunjukkan tingkat akurasi yang lebih baik  dibandingkan  dengan  penelitian sebelumnya.
D a p a t   d i s i m p u l k a n   b a h w a hubungan  antara  umur  tegakan  karet  dan produktivitas  karet  cenderung  kurang s i g n i f i k a n ,   m e s k i p u n   b e g i t u   d a p a t memberikan  indikasi  bahwa  kelompok umur  yang  lebih  muda  memiliki  potensi untuk  menghasilkan  lateks  lebih  banyak. Sebaliknya,  tegakan  karet  yang  lebih  tua c e n d e r u n g   m e n g a l a m i   p e n u r u n a n produktivitas.  Produktivitas  lateks  tidak hanya  dipengaruhi  oleh  umur  tegakan, tetapi  juga  oleh  faktor-faktor  lain  seperti jenis klon dan karakteristik lingkungan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
P e n e l i t i a n   i n i   d i d a n a i   o l e h Universitas  Indonesia  melalui  hibah penelitian Publikasi Terindeks Internasional (PUTI) Q1 dengan nomor kontak hibah NKB- 480 berjudul “Developing a New Rubber Leaf Fall  Disease  Index:  A  Remote  Sensing Approach”.  Terima  kasih  juga  kami sampaikan  kepada  Pusat  Penelitian  Karet Sembawa, Kabupaten Banyuasin, Sumatera Selatan  yang  telah  bersedia  memberikan fasilitas  pada  saat  pengambilan  data penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
Anurogo, Wenang, and Sigit Murti BS. 2013. “Aplikasi Penginderaan Jauh Untuk Estimasi  Produksi  Tanaman  Karet (Hevea Brasiliensis) Di Kota Salatiga,
Jawa Tengah.” (April 2017):1–2.
Azizan,  Fathin  Ayuni,  Adhitya  Marendra Kiloes,  Ike  Sari  Astuti,  and  Ammar Abdul  Aziz.  2021.  “Application  of Optical  Remote  Sensing  in  Rubber Plantations:  A  Systematic  Review.” Remote  Sensing  13(3):1–36.  doi: 10.3390/rs13030429.
B o e r h e n d h y ,   I s l a n d ,   a n d   K h a i d i r Amypalupy.  2011.  “Optimalisasi P r o d u k t i v i t a s   K a r e t   M e l a l u i P e n g g u n a a n   B a h a n   T a n a m , Pemeliharaan,  Sistem  Eksploitasi Dan  Peremajaan  Tanaman.”  Jurnal Litbang Pertanian 30(1):23–30.
Chen, Bangqian, Jianhua Cao, Jikun Wang, Zhixiang  Wu,  Zhongliang  Tao, Junmin  Chen,  Chuan  Yang,  and Guishui  Xie.  2012.  “Estimation  of Rubber  Stand  Age  in  Typhoon  and Chilling  Injury  Afflicted  Area  with Landsat  TM  Data:  A  Case  Study  in Hainan  Island,  China.”  Forest E c o l o g y   a n d   M a n a g e m e n t 2 7 4 : 2 2 2 – 3 0 .   d o i : 10.1016/j.foreco.2012.01.033.
Chen,  Gang,  Jean  Claude  Thill,  Sutee Anantsuksomsri,  Nij  Tontisirin,  and R a n   T a o .   2 0 1 8 .   “ S t a n d   A g e Estimation  of  Rubber  (Hevea Brasiliensis)  Plantations  Using  an Integrated  Pixel-  and  Object-Based Tree  Growth  Model  and  Annual Landsat Time Series.” ISPRS Journal of  Photogrammetry  and  Remote Sensing  144(July):94–104.  doi: 10.1016/j.isprsjprs.2018.07.003.
Daslin, Aidi. 2015. “Produktivitas Klon Karet Pada  Berbagai  Kondisi  Lingkungan Di  Perkebunan.”  Agrium:  Jurnal Ilmu Pertanian 1. Doi: 10.30596.
Hadi,  H.,  A.  D.  Wahyudi,  and  K.  Anwar. 2007. “Performance of the Promoting Clones  of  Hevea  Rubber  Planted  on D r y   C l i m a t e   A r e a . ”   P r o c . International  Rubber  Conference  & Exhibition.
Huete,  A.  R.  1988.  “A  Soil-Adjusted Vegetation  Index  (SAVI).”  Remote S e n s i n g   o f   E n v i r o n m e n t 25(3):295–309.  doi:  10.1016/0034- 4257(88)90106-X.
Ismail, H., Saiful, S., Sumirna, S., Asriadi, A. A.,  &  Bakri,  R.  A.  (2022).  Budidaya Tanaman  Karet  Sebagai  Upaya Peningkatan  Ketahanan  Ekonomi Masyarakat  Pasca  Pandemic  Covid 19  Di  Kelurahan  Ballasaraja. Martabe: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat, 5(1), 408-415.
Kaewplang,  Siwa,  and  Neti  Srihanu.  2017. “An  Evaluation  of  EO-1  Hyperion Data  for  Estimating  Age  of  Rubber P l a n t a t i o n . ”   M a h a s a r a k h a m International Journal of Engineering Technology 3(2):5–9.
Kementerian  Pertanian.  2011.  Petunjuk Teknis  Evaluasi  Lahan  Untuk Komoditas Pertanian (Edisi Revisi).
Koedsin,  Werapong,  and  Alfredo  Huete.
2015.  “Mapping  Rubber  Tree  Stand Age Using Pléiades Satellite Imagery: A  Case  Study  in  Thalang  District, Phuket,  Thailand.”  Engineering J o u r n a l   1 9 ( 4 ) : 4 5 – 5 6 .   d o i : 10.4186/ej.2015.19.4.45.
Manessa, M. D. M., Rokhmatuloh, S., Shidiq, I.  P.  A.,  Nagasawa,  R.,  Ayu,  F., Efriana,  A.  F.,  ...  &  Stevanus,  C.  T. (2023).  Study  of  rubber  leaf  disease using  hyperspectral  reflectance.  In SPIE  Future  Sensing  Technologies 2023 (Vol. 12327, pp. 68-75). SPIE.
Nasaruddin,  and  Deasy  Maulana.  2009. “Produksi  Tanaman  Karet  Pada Pemberian  Stimulan  Etephon.”
Agrisistem 5(2):1–23.
Kajian Estimasi Umur Tegakan Karet dan Hubungannya Terhadap Produktivitas Lateks Menggunakan Citra Sentinel-2 dan Regresi Linier Berganda
Rouse, J. W., R. H. Haas, J. A. Sschell, and D. W.  Deering.  1974.  “Monitoring Vegetation  Systems  in  The  Great Plains  With  ERTS.”  NASA.  Goddard Space  Flight  Center  3d  ERTS-1 S y m p .   1 ( 1 ) : 2 4 – 2 6 .   d o i : 10.1021/jf60203a024.
Shidiq, Iqbal Putut Ash, and Mohd Hasmadi Ismail.  2016.  “Stand  Age  Model  For Mapping  Spatial  Distribution  of Rubber Tree Using Remotely Sensed Data  in  Kedah,  Malaysia.”  Jurnal Teknologi 2(5):150–57.
Sulik,  John  J.,  and  Dan  S.  Long.  2016. “ S p e c t r a l   C o n s i d e r a t i o n s   f o r Modeling  Yield  of  Canola.”  Remote Sensing of Environment 184:161–74. doi: 10.1016/j.rse.2016.06.016.
Suratman, M. N., G. Q. Bull, D. G. Leckie, V. M. Lemay, P. L. Marshall, and M. R. Mispan. 2004. “Prediction Models for Estimating  the  Area,  Volume,  and Age  of  Rubber  (Hevea  Brasiliensis) Plantations  in  Malaysia  Using Landsat  TM  Data.”  International Forestry  Review  6(1):1–12.  doi: 10.1505/ifor.6.1.1.32055.
Suryana,  A.  Simatupang,  P.  Syafaat,  N. Mardianto,  S.  Karyasa,  K.  2005. " P r o s p e k   D a n   A r a h a n Pengembangan  Agribisnis  Karet".
Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian,  Kementerian  Pertanian. D i a k s e s d a r i https://repository.pertanian.go.id/b itstreams/8bacaf47-93e9-408e- 924a-d6edd9b004f1/download
Xue,  Jinru,  and  Baofeng  Su.  2017. “ S i g n i f i c a n t   R e m o t e   S e n s i n g Vegetation  Indices:  A  Review  of Developments  and  Applications.” Journal  of  Sensors  2017.  doi: 10.1155/2017/1353691.
Zhao,  Xin,  Kazuya  Nishina,  Tomoko Kawaguchi  Akitsu,  Liguang  Jiang, Yuji  Masutomi,  and  Kenlo  Nishida Nasahara.  2023.  “Feature-Based Algorithm  for  Large-Scale  Rice Phenology  Detection  Based  on Satellite  Images.”  Agricultural  and Forest  Meteorology  329(December 2 0 2 2 ) : 1 0 9 2 8 3 .   d o i : 10.1016/j.agrformet.2022.109283.
Ayu, Riesnandar, Manessa, Supriatna, Lestari, Bustamam, Sarwinda, Stevanus dan Efriana