Abstrak—Tebu  (Saccharum  spp)  merupakan  tanaman  dengan kandungan sukrosa tinggi dan merupakan sumber pemenuhan kebutuhan  gula  terbesar  di  Indonesia.  Kabupaten  Ngawi merupakan salah satu  produsen  tebu  terbesar  di  Jawa  Timur dengan  total  lahan  perkebunan  sebesar  4,500  ha  pada  Tahun 2022. Berdasarkan data Proyeksi Neraca Gula Nasional 2017- 2021  diketahui  bahwa  Indonesia  mengalami  tren  peningkatan defisit  gula.  Oleh  karena  itu,  pemantauan  sebaran  tutupan lahan  perkebunan  dan  potensi  hasil  panen  tebu  dibutuhkan sebagai  informasi  dasar  untuk meningkatkan  potensi  produk- tivitas  tebu.  Salah  satu  metode  digunakan  untuk  mengiden- tifikasi  sebaran  tutupan  lahan  perkebunan  tebu  adalah  linear spectral  unmixing.  Metode  ini  memanfaatkan  spektral  murni (endmember) tebu yang diakuisisi menggunakan spektrometer. Data hasil panen tebu dari tahun 2018 hingga tahun 2022 yang dirilis oleh BPS Kabupaten Ngawi digunakan dalam pembuatan prediksi  Potensi  Hasil  Panen  Tebu  menggunakan  metode regresi  linier.  Hasil  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini  berupa peta fraksi tanaman tebu dan luasan lahan perkebunan tebu di Kabupaten Ngawi serta prediksi potensi hasil panen tebu. Dari hasil pengolahan diketahui bahwa pada tahun 2022 Kabupaten Ngawi memiliki lahan perkebunan tebu seluas 4136,560 hektar. Uji  akurasi  dilakukan  di  Desa  Rejuno  dengan  68  titik  sampel dan  diketahui  overall  accuracy  sebesar  88,24%  serta  kappa accuracy  sebesar  76,31%.  Potensi  hasil  panen  tebu  dengan variabel  tahun  menghasilkan  nilai  korelasi  pearson  sebesar 0,802  sementara  pada  variabel  luasan  lahan  dihasilkan  nilai korelasi pearson sebesar 0,387.
Kata  Kunci—Endmember,  Kabupaten  Ngawi,  Linear  Spectral Potensi Panen, Tebu, Unmixing.

## I. PENDAHULUAN
NDONESIA merupakan negara dengan 275,36 juta pendu- duk dikategorikan sebagai salah satu negara dengan jumlah penduduk  terbanyak  di  dunia  [1].  Adanya  pertumbuhan penduduk  Indonesia  yang  signifikan  dari  tahun  ke  tahun sejalan  dengan  kenaikan  konsumsi  gula  nasional.  Berdasar- kan data dari BPS mengenai Proyeksi Neraca Gula Nasional 2017-2021 diketahui bahwa terdapat tren peningkatan defisit gula berturut-turut dengan nilai -2,6 ton; -2,6 ton; -2,7 ton; - 2,7  ton;  dan  -2,8  ton.  Guna  memenuhi  kebutuhan  gula domestik serta menstabilkan harga dalam negeri, pemerintah setiap  tahun  harus  impor  gula  dari  luar  negeri  [2].  Di Indonesia,  tanaman  tebu  memegang  peranan  penting  dalam pemenuhan kebutuhan komersil gula di  Indonesia. Menurut data BPS, produksi gula di Indonesia pada tahun 2017−2021 berturut-turut  adalah  2,19  ton;  2,17  ton;  2,26  ton;  2,13  ton; dan 2,24 ton.
Kabupaten  Ngawi  merupakan  salah  satu  wilayah  dengan luas wilayah sebesar 1.394,74 km 2 dan luas lahan perkebunan pada tahun 2022 sebesar 9300 ha. Menurut data Badan Pusat
Statistik Kabupaten Ngawi diketahui bahwa pada tahun 2022 terdapat  perkebunan  tebu  seluas  4500  ha  dan  merupakan komoditi  dengan  areal  perkebunan  terluas  di  Kabupaten Ngawi  dengan  cakupan  sebesar  48,39%  dari  total  lahan perkebunan  di  Kabupaten  Ngawi.  Kabupaten  Ngawi memiliki 1 pabrik gula yang siap mengolah hasil tebu rakyat serta ada beberapa pabrik gula di sekitar wilayah ini seperti pabrik  gula di  Kabupaten Magetan dan Kabupaten Madiun. Pada tahun 2022, Kabupaten ini menghasilkan tebu sebesar 23,58 ton [3].
Tebu ( Saccharum spp) merupakan tanaman rumput besar dari famili poaceae . Tebu merupakan tanaman yang memiliki kandungan sukrosa tinggi dan dipergunakan untuk memenuhi kebutuhan pemanis pangan dalam bentuk gula pasir. Terdapat beberapa varietas tebu hibrida modern yang dibudidayakan di Indonesia. Varietas tebu tersebut umumnya merupakan hasil persilangan dari dua varietas, yaitu varietas saccharum offici- narum dan saccharum  spontaneum [4].  Berdasarkan  Kepu- tusan  Menteri  Pertanian  Republik  Indonesia  Nomor  318/ KPTS/KB.020/10/2015  diketahui  bahwa  terdapat  beberapa varietas tebu unggul yang ditanam di Indonesia di antaranya adalah PS 881, Cenning, Kentung, GMP 1 dan PSDK 923 [5].
Informasi  sebaran  tutupan  lahan  perkebunan  tebu  dan potensi hasil panennya dapat ditelusuri dengan penginderaan jauh dengan tujuan sebagai acuan dalam upaya peningkatan produktivitas  tebu.  Terdapat  beberapa  metode  yang  dapat digunakan dalam pengukuran kuantitatif salah satunya adalah klasifikasi  spektral  dengan metode linear spectral  unmixing (LSU) [6]. Metode linear spectral unmixing dapat digunakan untuk  memperoleh  informasi  dari  piksel  campuran  ( mixed pixel )  dengan  menguantifikasi  tutupan  kanopi  dari  objek ( endmember )  pada  tiap  piksel  dari  citra  [7].  Terdapat  bebe- rapa metode yang dapat digunakan dalam pembuatan prediksi

## Identifikasi Tutupan Lahan Perkebunan dan Potensi Panen Tebu Menggunakan Citra Satelit dengan Metode Linear Spectral Unmixing di Kabupaten Ngawi
Muhammad Alvin Ali Fikri dan Lalu Muhamad Jaelani Departemen Teknik Geomatika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : lmjaelani@geodesy.its.ac.id
I
Gambar 1. Lokasi penelitian.
potensi hasil panen salah satunya adalah regresi linier. Salah satu  contoh  penggunaan  metode  ini  adalah  perhitungan potensi  panen  tebu  di  Queensland,  Australia  menggunakan regresi linier ganda [8].
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  diuraikan, penelitian  tugas  akhir  ini  ditujukan  untuk  mengidentifikasi tutupan  lahan  perkebunan  serta  potensi  hasil  panen  tebu menggunakan  data  citra  Landsat-8  dan  Landsat-9  di Kabupaten  Ngawi.  Penelitian  ini  mengaplikasikan  metode klasifikasi random forest dan linear spectral unmixing untuk mengidentifikasi  tutupan lahan perkebunan tebu dan  regresi linier  sederhana  untuk  prediksi  potensi  hasil  panen  tebu. Luaran yang dihasilkan dalam penelitian ini adalah informasi spasial berupa peta pada skala 1:100.000 guna memberikan gambaran  terkait  sebaran  tutupan  lahan  perkebunan  dan potensi hasil panen tebu di Kabupaten Ngawi.

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  berada  pada  Kabupaten  Ngawi  dengan koordinat geografis antara 7⁰21’−8⁰31’ Lintang Selatan dan antara 110⁰10’−111⁰40’ Bujur Timur  seperti disajikan pada Gambar  1.  Kabupaten  Ngawi  memiliki  9.300  ha  lahan perkebunan  dengan  4.500  ha  atau  48,39%  dari  total  lahan perkebunan merupakan lahan perkebunan tebu [9].

## B. Data dan Peralatan
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  lahan baku  perkebunan  tebu  yang  dibuat  menggunakan random forest pada citra Landsat-8 surface reflectance tier 1 dan hasil pengolahan symmetrical  difference pada  data  vektor  batas administrasi  Kabupaten  Ngawi,  data  vektor  lahan  baku sawah,  data  vektor  pemukiman,  dan  data  vektor  badan  air. Data  fase  tanaman  tebu  dan  rentang  nilai  NDVI  per  fase diperlukan  untuk  penentuan threshold NDVI  dalam  pengo- lahan linear  spectral  unmixing .  Pustaka  spektral  tebu
diperoleh  menggunakan  spektrometer  sementara  pustaka spektral dengan objek sungai, danau/waduk, pemukiman, dan lahan kosong diperoleh dengan rerata nilai reflektan tiap titik sampel  pada  tiap  kanal  di  Landsat-8  yang  selanjutnya digunakan untuk pengolahan linear spectral unmixing . Data panen  tebu  dan  luas  lahan  perkebunan  tebu  yang  diperoleh melalui data BPS Kabupaten Ngawi pada Tahun 2018 hingga 2022  digunakan  untuk  perhitungan  prediksi  potensi  hasil panen tebu.
Piranti  keras  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah spektrometer Ocean Optics USB4000 untuk merekam pusta- ka spektral tebu, Laptop Asus K413FQ untuk penyajian data dan laporan dan PC Workstation HP Z440 untuk pengolahan dan  konversi  data.  Piranti  lunak  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah Google Earth Engine untuk pengolahan data random forest dan linear spectral unmixing , QGIS untuk pengolahan symmetrical difference dan penyajian data berupa peta,  dan  Microsoft  Office  365  untuk  pengolahan  data tabular, pembuatan laporan, dan penyajian laporan.

## C. Tahap Pengolahan Data
Pada Gambar 3 pembuatan lahan baku perkebunan tebu dilakukan dengan  memanfaatkan  data  vektor  lahan  baku  sawah  yang dirilis  oleh  Kementerian  Pertanian,  data  vektor  batas administrasi  Kabupaten  Ngawi  yang  dirilis  oleh  BIG,  dan data  vektor  pemukiman  serta  badan  air  yang  dirilis  oleh OpenStreetMap.  Data  raster  yang  digunakan  adalah  citra Landsat-8 surface  reflectance yang  selanjutnya  dilakukan pengolahan random  forest dengan  beberapa  titik  sampel lahan  tebu,  jagung,  dan  non  perkebunan.  Data  raster  hasil klasifikasi  kemudian  dikonversi  menjadi  data  vektor  dan dilakukan pengolahan symmetrical difference dengan bebera- pa  data  vektor  yang  telah  disiapkan  untuk  menghasilkan lahan baku perkebunan tebu.
Pada  Gambar  2  pembuatan  pustaka  spektral  tanaman tebu dilakukan dengan melakukan perekaman nilai reflektan daun  tebu  menggunakan  alat  spektrometer.  Data  reflektan tebu  kemudian  disatukan  dan  dilakukan cleaning untuk meminimalisir  data outlier .  Data  tersebut  selanjutnya
Gambar 3. Diagram alir pembuatan lahan baku perkebunan tebu.
Gambar 2. Diagram alir pembuatan pustaka spectral .
dilakukan  pengolahan moving  average untuk  memperhalus sebaran data pada grafiknya kemudian dilakukan perhitungan rerata  nilai  reflektan  sesuai  dengan  kanal  pada  Landsat-8 untuk  menghasilkan  pustaka  spektral  tebu.  Pembuatan pustaka  spektral  objek  pendukung  dilakukan  dengan pembuatan  titik  sampel  objek  sungai,  danau/waduk, pemukiman, dan lahan kosong pada citra Landsat-8 surface reflectance . Data reflektan pada tiap titik sampel selanjutnya dilakukan cleaning untuk  meminimalisir  data outlier yang selanjutnya  dilakukan  perhitungan  rerata  nilai  tiap  kanal untuk menghasilkan pustaka spektral objek pendukung.
Pada  Gambar  4  pengolahan linear  spectral  unmixing (LSU)  dilakukan  dengan clipping citra  Landsat-8 surface reflectance dengan  data  tutupan  awan  untuk  meminimalisir efek tutupan awan dalam pengolahan selanjutnya. Data citra Landsat-8 selanjutnya dilakukan clipping dengan data lahan baku  perkebunan  untuk  memperkecil  area  pengolahan  pada objek perkebunan terduga. Perhitungan nilai indeks spektral NDVI  dilakukan  agar  citra  dapat  dilakukan masking nilai NDVI  sesuai  dengan  rentang  nilai  NDVI  pada  tiap  fase pertumbuhan  tebu.  Selanjutnya  dilakukan  pengolahan  LSU dengan pustaka spektral tebu dan pustaka spektral pendukung untuk  mendapatkan  citra  fraksi endmember .  Hasil pengolahan  LSU  selanjutnya  dilakukan  uji  akurasi  dan validasi  lapangan untuk  mengetahui tingkat  keakuratan dari hasil  klasifikasi.  Selanjutnya  dilakukan  identifikasi  tutupan lahan  perkebunan  tebu  dan  penyajian  data  berupa  peta sebaran tutupan lahan perkebunan tebu skala 1:100.000.
Pada  Gambar  5  perhitungan  prediksi  potensi  hasil  panen tebu  dilakukan  dengan  metode  regresi  linier  sederhana dengan  kombinasi  perhitungan  potensi  hasil  panen  tebu terhadap luas lahan perkebunan tebu dan perhitungan potensi hasil  panen  tebu  terhadap  tahun  panen  tebu.  Hasil perhitungan  potensi  hasil  panen  tebu  dilakukan  uji  korelasi menggunakan  metode  korelasi  Pearson  untuk  mengetahui kekuatan hubungan antara kedua variabel tersebut.

## D. Indeks Vegetasi
Pada  penelitian  ini  digunakan  indeks  vegetasi  berupa NDVI ( Normalized Difference Vegetation Index ). Indeks ini merupakan kombinasi matematis antara kanal spektrum Red dan kanal spektrum NIR ( Near Infrared Band ). Nilai NDVI memiliki rentang dari -1 hingga +1 dimana nilai 0 menuju +1 menunjukkan area vegetasi. Indeks NDVI dapat  dinyatakan sebagai berikut [10]:
𝑁𝐷𝑉𝐼 = ( ρNIR − ρRED ρNIR + ρRED ) (1)

## E. Linear Spectral Unmixing
Linear  Spectral  Unmixing merupakan  suatu  metode  di mana piksel campuran pada citra didekomposisi secara linear menggunakan  pustaka  spektral  yang  kemudian  menjadi kumpulan  spektrum  murni  ( endmember ).  Pengolahan  ini menghasilkan peta fraksi yang menunjukkan proporsi setiap endmember pada suatu piksel [11].
Endmember merupakan nilai  reflektan murni  suatu objek [12].  Pada  penelitian  ini  digunakan endmember inti  berupa endmember tanaman  tebu  yang  diakuisisi  menggunakan spektroradiometer. Kemudian digunakan endmember pendu- kung  berupa  objek  pemukiman,  lahan  kosong,  area  sungai, dan area danau/waduk yang diperoleh dengan ekstraksi nilai pada  titik  sampel  di  citra  Landsat-8/9 Surface  Reflectance Tier 1.

## F. Regresi linier
Regresi linier adalah suatu uji statistik terapan yang dapat menjelaskan  hubungan  antar  variabel  serta  pembuatan  pre- diksi berdasarkan variabel masukan [13]. Regresi linier dapat dinyatakan dengan rumus berikut di mana 𝑦 adalah variabel terikat dan x adalah variabel bebas.
𝑦 = 𝑚𝑥  +  𝑐
(2)
Korelasi  Pearson  dapat  digunakan  untuk  mengukur kekuatan  hubungan  antar  variabel  secara  linier  dengan
Gambar 5. Diagram alir perhitungan prediksi potensi hasil panen tebu.
Gambar 4. Diagram alir pengolahan LSU.
rentang  nilai  -1  hingga  +1.  Pada  nilai  korelasi  Pearson  0 diketahui  bahwa  kedua  variabel  tidak  memiliki  hubungan secara linier [14]. Korelasi Pearson dapat dinyatakan sebagai berikut  dengan 𝑆 𝑥𝑦 merupakan  nilai  kovarian  dari 𝑥 dan 𝑦 sementara 𝑆 𝑥 dan 𝑆 𝑦 masing-masing merupakan nilai standar deviasi dari 𝑥 dan 𝑦 .
𝑟 𝑥,𝑦 = 𝑠 𝑥𝑦 𝑠 𝑥 𝑥 𝑠 𝑦 (3)

## G. Uji Akurasi
Uji akurasi dilakukan untuk mengetahui tingkat kesalahan saat  klasifikasi  tutupan  lahan  sehingga  dapat  diketahui besaran  ketelitian  atau  akurasi  dari  hasil  klasifikasi  yang dilakukan.  Uji  akurasi  dapat  dilakukan  dengan  melakukan pembuatan  matriks  kontingensi  yang  secara  umum  disebut dengan matriks konfusi ( confusion matrix ). Overall Accuracy dapat  dinyatakan  dengan  rumus  berikut  dengan 𝑋 𝑖𝑖 merupakan nilai diagonal matriks kontingensi  dan N adalah total data pada matriks kontingensi [15].
𝑂𝑣𝑒𝑟𝑎𝑙𝑙 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =   ∑ 𝑋 𝑖𝑖 𝑁 𝑟 𝑖 × 100% (4)
Menurut  Badan  Standarisasi  Nasional  akurasi  hasil klasifikasi  dianggap  benar  apabila  memiliki  hasil  akurasi minimal 80% dari tiap kelas penutup lahan dan total akurasi seluruh  kelas  90%  [16].  Menurut  US Geological  Survey (USGS)  hasil  klasifikasi  dianggap  benar  apabila  memiliki hasil akurasi keseluruhan minimal 85%.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Hasil Pembuatan Pustaka Spektral
Pustaka  spektral  diperlukan  dalam  pengolahan linear spectral  unmixing sehingga  diperlukan  beberapa  data
endmember. Pada  penelitian  ini  digunakan endmember tanaman  tebu  pada  fase  3  dan  data endmember pendukung seperti objek sungai, danau/waduk, lahan kosong, dan lahan terbangun.  Data endmember tebu  digunakan  untuk pengolahan linear spectral unmixing . Data endmember tebu kemudian  digunakan  dalam  pembuatan  grafik  indeks spektral.  Grafik  nilai  spektral  tanaman  tebu  disajikan  pada Gambar 6.
Pustaka spektral yang telah diolah kemudian dilakukan rerata sesuai dengan rentang nilai pada tiap kanal citra satelit Landsat-8/9.
Tabel 1 menunjukkan nilai pustaka spektral dari tanaman tebu pada citra satelit Landsat-8/9.
Pada Gambar 7 (kiri atas) menunjukkan nilai rerata reflek- tan objek sungai, Gambar 7 (kanan atas) menunjukkan nilai rerata reflektan objek danau/waduk,  Gambar 7 (kiri  bawah) menunjukkan  nilai  rerata  reflektan  objek  pemukiman  dan Gambar  7  (kanan  bawah)  menunjukkan  nilai  rerata  objek tanah kosong. Nilai reflektan objek didapatkan dari pembuat- an  titik  sampel  tiap  objek  pada  citra  Landsat-8 surface reflectance .
Pustaka  spektral  objek  pendukung  yang  telah  dilakukan rerata pada tiap kanal citra Landsat-8 selanjutnya digunakan dalam pengolahan LSU. Nilai pustaka spektral dari tiap objek pendukung pada tiap kanal Landsat-8 disajikan pada Tabel 2.

## B. Sebaran Tutupan Lahan Perkebunan Tebu
Identifikasi  fase  pertumbuhan  tanaman  tebu  perlu diketahui  sebelum  melakukan  identifikasi  tutupan  lahan perkebunan tebu yang dilakukan menggunakan metode linear spectral unmixing . Informasi fase pertumbuhan tanaman tebu diperlukan  untuk  mengetahui  rentang  nilai  indeks  spektral NDVI  pada  tiap  fase  pertumbuhan  tanaman  tebu.  Tabel  3 Menunjukkan  rentang  nilai  NDVI  pada  tiap  fase  menurut penelitian Stefani & Jaelani pada Tahun 2023 [17].
Gambar 7. Pustaka spektral objek pendukung.
Tabel 3. Rentang Nilai NDVI Tiap Fase Tanaman Tebu Fase NDVI Minimum Maksimum Perkecambahan 0,2200 0,3005 Pertunasan 0,3006 0,6140 Pemanjangan Batang 0,7125 0,8630 Kemasakan 0,6150 0,7124 Tabel 4. Luas Lahan Per Fase Fase Tebu Luas Lahan (ha) Perkecambahan 0,000 Pertunasan 120,842 Pemanjangan Batang 2182,691 Kemasakan 1833,027
Gambar 6. Grafik nilai spektral tanaman tebu. Tabel 1.
Nilai Reflektan Tebu pada Landsat-8/9 Kanal Landsat-8/9 Tebu Fase X Tebu Fase Y B1 0.0406 0.0399 B2 0.0551 0.0507 B3 0.1199 0.1156 B4 0.0597 0.0604 B5 0.4174 0.4705 Tabel 2. Nilai Reflektan Objek Pendukung Kanal Pemukiman Sungai Danau/Waduk Tanah Kosong B1 0,1490 0,1319 0,1375 0,1567 B2 0,1294 0,1073 0,1141 0,1457 B3 0,1111 0,0790 0,0930 0,1456 B4 0,1063 0,0572 0,0685 0,1684 B5 0,2168 0,0607 0,0665 0,3242
Identifikasi  tutupan  lahan  perkebunan  tebu  di  Kabupaten Ngawi  dilakukan  menggunakan  metode linear  spektral unmixing pada  platform  Google  Earth  Engine.  Citra  yang digunakan  pada  pengolahan  dengan  metode linear  spectral unmixing adalah  citra  satelit  Landsat-9 surface  reflectance tier 1  yang  diakuisisi  pada  tanggal  8  Oktober  2022  dengan tutupan  awan  sebesar  40,35%.  Citra  satelit  yang  dipilih memiliki  pertimbangan  bahwa  satelit  ini  diakuisisi  pada rentang waktu kuartal terakhir pada Tahun 2022.
Pengolahan  dengan  metode linear  spectral  unmixing menghasilkan  luaran  berupa  peta  fraksi.  Peta  fraksi merupakan  representasi  dari  persentase endmember pada setiap piksel dengan rentang nilai 0 hingga 1. Pada peta fraksi yang  dihasilkan  didapatkan  nilai  minimum  sebesar  0  dan maksimum sebesar 0,831. Pada penelitian ini digunakan nilai threshold sebesar  0,51  untuk  mendeteksi  lahan  dominan perkebunan tebu.
Hasil  perhitungan  luasan  tutupan  lahan  perkebunan  tebu pada  peta  fraksi  tebu  dengan  nilai threshold 0.51  atau  51% menunjukkan luasan total sebesar 4.136,560 ha dengan uraian 0 ha perkebunan tebu pada fase perkecambahan, 120,842 ha perkebunan  tebu  pada  fase  pertunasan,  2.182,691  ha perkebunan  tebu  pada  fase  pemanjangan  batang,  dan 2123,101  ha  perkebunan  tebu  pada  fase  kemasakan  seperti tersaji pada Tabel 4.  Diketahui terdapat perbedaan luas lahan perkebunan  tebu  hasil  pengolahan linear  spectral  unmixing terhadap  data  luas  lahan  perkebunan  tebu  yang  dirilis  oleh BPS Kabupaten Ngawi sebesar 363,440 ha atau 8,076% dari
total  lahan  perkebunan  tebu  Kabupaten  Ngawi  pada  Tahun 2022.
Berdasarkan  Gambar  8,  sebaran  lahan  perkebunan  tebu Kabupaten Ngawi pada Tahun 2022 terkonsentrasi pada sisi tengah  menuju  timur  Kabupaten  Ngawi  utamanya  pada Kecamatan  Widodaren  dengan  luas  lahan  perkebunan  tebu sebesar  988,155  ha  atau  23,89%  dari  total  luas  lahan perkebunan  tebu  di  Kabupaten  Ngawi  dan  Kecamatan Karanganyar  dengan  luas  lahan  perkebunan  tebu  sebesar 808,807 ha atau 19,55% dari total luas lahan perkebunan tebu di  Kabupaten  Ngawi.  Kecamatan  Kasreman  memiliki  luas lahan perkebunan paling sedikit, yaitu sebesar 0,429 ha atau 0,01%  dari  total  luas  lahan  perkebunan  tebu  di  Kabupaten Ngawi.  Tabel  5  menunjukkan  luas  lahan  perkebunan  tebu dalam unit hektar pada tiap kecamatan di Kabupaten Ngawi pada Tahun 2022.

## C. Potensi Hasil Panen Tebu Kabupaten Ngawi
Perhitungan  prediksi  potensi  hasil  panen  tebu  dilakukan menggunakan  metode  regresi  linier  sederhana.  Pada penelitian  ini  dilakukan  perhitungan  prediksi  potensi  hasil panen  tebu  berdasarkan  tahun  panen  dan  berdasarkan  luas lahan  perkebunan  tebu  di  Kabupaten  Ngawi.  Berdasarkan Gambar 9, hasil prediksi  potensi  panen tebu terhadap tahun panen  memiliki  nilai  korelasi  Pearson  sebesar  0,802  yang menunjukkan  bahwa  terdapat  hubungan  linier  positif  kuat antara  variabel  hasil  panen  tebu  terhadap  variabel  tahun panen  tebu.  Hasil  perhitungan  regresi  linier  sederhana  pada variabel  hasil  panen  tebu  terhadap  tahun  panen  tebu  dari tahun  2018  hingga  2022  memiliki  nilai  prediksi  panen masing-masing 134.907 kuintal; 178.326,8 kuintal; 221.746,6 kuintal; 265.166,4 kuintal; dan 308.586,2 kuintal.
Berdasarkan Gambar 10, hasil prediksi potensi panen tebu terhadap luas lahan perkebunan tebu memiliki nilai korelasi Pearson  sebesar  0,387  yang  menunjukkan  bahwa  terdapat hubungan  linear  positif  lemah  antara  variabel  hasil  panen
Tabel 5. Sebaran Tebu Per Kecamatan No Kecamatan Luas Lahan (ha) Persentase 1 Bringin 23,871 0,58 2 Geneng 16,254 0,39 3 Gerih 20,166 0,49 4 Jogorogo 208,582 5,04 5 Karangjati 341,669 8,26 6 Karanganyar 808,807 19,55 7 Kedunggalar 711,712 17,21 8 Kendal 158,380 3,83 9 Kwadungan 27,511 0,67 10 Kasreman 0,429 0,01 11 Mantingan 200,328 4,84 12 Ngawi 6,078 0,15 13 Ngrambe 84,029 2,03 14 Padas 32,264 0,78 15 Pangkur 84,682 2,05 16 Paron 274,404 6,63 17 Pitu 138,651 3,35 18 Sine 10,588 0,26 19 Widodaren 988,155 23,89 Total 4.136,560 100,00
Gambar 8. Peta sebaran tebu kabupaten Ngawi pada tahun 2022.
Gambar 9. Regresi linier potensi panen berdasarkan tahun.
tebu  terhadap  variabel  luas  lahan  perkebunan  tebu.  Hasil perhitungan regresi linier sederhana pada variabel hasil panen tebu terhadap tahun panen tebu dari tahun 2018 hingga 2022 memiliki  nilai  prediksi  panen  masing-masing  222.173,4 kuintal;  225.374,7  kuintal;  265.153,1  kuintal;  232.784,9 kuintal; dan 244,345 kuintal.

## D. Uji Akurasi dan Validasi Lapangan
Validasi  lapangan  dilakukan  dengan geotagging pada beberapa  lokasi  perkebunan  tebu  yang  berlokasi  di  Desa Rejuno, Kecamatan Karangjati, Kabupaten Ngawi pada tang- gal  3–5  Februari  2023  dengan  75  titik  sampel  tebu.  Peta sebaran  lahan  tebu  yang  digunakan  pada  validasi  lapangan adalah peta sebaran tebu dengan citra satelit Landsat-9 yang diakuisisi  pada  tanggal  12  Januari  2023  yang  disajikan Gambar 11. Citra tersebut dipilih dikarenakan tanggal akuisi- si  yang dinilai dekat dengan tanggal validasi  lapangan serta memiliki  tutupan  awan  paling  rendah  pada rentang  akuisisi Januari  hingga  Februari  2023  dengan  tutupan  awan  sebesar 22.28%. Diketahui bahwa 61 dari 75 titik validasi  lapangan memiliki  posisi  yang  sesuai  dengan  peta  sebaran  lahan perkebunan  tebu  Desa  Rejuno  sementara  14  dari  75  titik memiliki posisi yang tidak sesuai dengan peta sebaran lahan perkebunan tebu Desa Rejuno.
Uji  akurasi  dilakukan  dengan  beberapa  titik  sampel perkebunan  tebu  dan  lahan  bukan  tebu  dengan  titik  sampel sejumlah 68 titik dengan uraian 30 titik sampel perkebunan tebu dan 38 titik sampel non-perkebunan tebu seperti Gambar 12.  Diperoleh  hasil  matriks  konfusi  yang  terbentuk  seperti Tabel  6.  Diketahui user accuracy perkebunan tebu dan non perkebunan  tebu  masing-masing  sebesar  90.00%  (Tabel  7), dan  86.84%  serta producer  accuracy perkebunan  tebu  dan non  perkebunan  tebu  masing-masing  sebesar  84.38%  dan
91.67% (Tabel 8). Dengan begitu hasil klasifikasi ini memi- liki overall  accuracy sebesar  88.24%  dan kappa  accuracy sebesar 76.31%.
Menurut US Geological Survey (USGS) tingkat ketelitian klasifikasi atau interpretasi minimum ditetapkan dengan nilai minimum  sebesar  85%  sehingga  dengan overall  accuracy 88.24%  maka  klasifikasi  lahan  perkebunan  tebu  dengan metode linear spectral unmixing dapat dinyatakan memenuhi kriteria  tersebut  [18].  Apabila  ditinjau  dari  akurasi  Kappa sebesar  76,31%  maka  dapat  ditetapkan  bahwa  akurasi tersebut  memiliki  tingkat  kepercayaan  yang  sedang  karena menurut  Landis  and  Koch  (1975)  nilai  akurasi  kappa 50%−80%  dianggap  memiliki  tingkat  kepercayaan  yang sedang [19].
Berdasarkan  hasil  validasi  lapangan  pada  Gambar  11, adanya  beberapa  titik  yang  tidak  sesuai  antara  peta  sebaran lahan  perkebunan  tebu  dan  kondisi  lapangan  adalah  antara lain  terkait  dengan  citra  satelit  yang  digunakan  di  mana Landsat-9  merupakan  citra  satelit  resolusi  menengah, kemudian  pustaka  spektral  terkait  tanaman  tebu  yang digunakan  hanya  terdapat  1  varietas  pada  1  fase.  Faktor lainnya  adalah  penggunaan  nilai threshold yang  kurang mendekati kondisi lapangan dan adanya faktor nilai tutupan awan  yang  besar  dikarenakan  pada  bulan  Januari  hingga Maret merupakan rentang waktu musim hujan.

## IV. KESIMPULAN/RINGKASAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  didapatkan kesimpulan, sebagai berikut: (1) Peta fraksi tebu Kabupaten Ngawi dihasilkan menggunakan citra satelit Landsat-8 pada 8 Oktober 2022 dan memiliki rentang nilai 0 hingga 0,831. Dengan nilai threshold 0,51 didapatkan luasan lahan perke- bunan tebu seluas 4136,560 ha. (2) Luasan lahan perkebunan tebu  dari  pengolahan linear  spectral  unmixing memiliki luasan  4.136,560  ha  sementara  data  luasan  lahan  dari  BPS Kabupaten  Ngawi  pada  tahun  2022  dinyatakan  seluas  4500 ha sehingga terdapat kesalahan sebesar 363,440 ha. Hasil uji akurasi  menunjukkan User  Accuracy pada  lahan  tebu  dan non-tebu  masing-masing  sebesar  90%  dan  86,84%, Pro- ducer’s  Accuracy pada  lahan  tebu  dan  non-tebu  masing- masing  sebesar  84.38%  dan  91,67%, Overall  Accuracy sebesar  88,24%  dan  tergolong  memenuhi  standar  minimum akurasi klasifikasi sebesar 85% serta Kappa Accuracy sebesar 76,31%  dan  tergolong  sebagai  tingkat  kepercayaan  sedang.
Gambar 10. Regresi linier potensi panen berdasarkan luas lahan.
Tabel 6. Confusion Matrix Lahan Tebu dan Non Tebu
Producer’s Accuracy / Commission Error User’s Accuracy / Ommission Error Tebu Non-Tebu Total Tebu 27 3 30 Non_Tebu 5 33 38 Total 32 36 68 Tabel 7. User Accuracy Lahan Tebu dan Non Tebu User’s Accuracy Tebu 90,00% Non Tebu 86,84% Tabel 8. Producer Accuracy Lahan Tebu dan Non-Tebu Producer’s Accuracy Tebu 84,38% Non Tebu 91,67%
(3) Prediksi hasil panen tebu dilakukan menggunakan metode regresi  linier sederhana dengan data luasan perkebunan dan hasil panen tebu tahun 2018 hingga 2022. Pada regresi linier dengan  variabel  tahun  dan  hasil  panen  masing-masing memiliki nilai 134.907; 178.326,8; 221.746,6; 265.166,4; dan 308.586,2  sementara  pada  regresi  linier  dengan  variabel luasan  lahan  dan  hasil  panen  masing-masing  memiliki  nilai 222.173,4; 225.374,7; 265.153,1; 232.784,9; dan 244.345. (4) Pada regresi linier dengan variabel tahun dan hasil panen tebu memiliki  nilai  korelasi  Pearson  sebesar  0,802  yang  menun- jukkan hubungan korelasi positif kuat sementara pada regresi linier  dengan  variabel  luasan  perkebunan  dan  hasil  panen tebu  memiliki  nilai  korelasi  Pearson  sebesar  0,387  yang menunjukkan hubungan korelasi positif lemah.

## V. DAFTAR PUSTAKA
[1]  Badan  Pusat  Statistik,  “Jumlah  Penduduk  Pertengahan  Tahun  (Ribu Jiwa),” Badan Pusat Statistik, Jakarta, 2022.
[2]  Badan Pusat Statistik, “Proyeksi Produksi Konsumsi dan Neraca Gula Indonesia (2017-2021),” Badan Pusat Statistik, Jakarta, 2018.
[3]  Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten  Ngawi,  “Kabupaten  Ngawi  Dalam Angka 2022,” Badan Pusat Statistik Kabupaten Ngawi, 2022.
[4]  J. Daniels and B. T. Roach, “Chapter 2 - Taxonomy and Evolution,” in Sugarcane Improvement through Breeding , vol. 11, D. J. B. T.-D. in C. S. Heinz, Ed. Elsevier, 1987, pp. 7–84. ISBN: 0378-519X.
[5]  Kementerian  Pertahanan  Republik  Indonesia,  “Keputusan  Menteri Pertanian No. 318/KPTS/KB.020/10/2015 Tentang Pedoman Produksi, Sertifikasi,  Peredaran  dan  Pengawasan  Benih  Tanaman  Tebu,” Kementerian Pertahanan Republik Indonesia, Jakarta, 2015.
[6]  L.  Gandharum  and  H.  Sanjaya,  “Penerapan  Metode  Linear  Spectral Unmixing  pada  Citra  Landsat  TM  dan  Data  Spekrometer  untuk Memetakan Tanaman Padi Terserang Penyakit Hawar Daun Bakteri,” in PIT XX dan Kongres MAPIN , Bogor, 2015, pp. 1–13.
[7]  C. Yang, J. H. Everitt, Q. Du, B. Luo, and J. Chanussot, “Using High- Resolution Airborne and Satellite Imagery to Assess Crop Growth and Yield Variability for Precision Agriculture,” in Proceedings of the
IEEE , 2013, vol. 101, no. 3, pp. 582–592. doi: 10.1109/JPROC.2012.2196249.
[8]  M. M. Rahman and A. Robson, “Integrating  landsat-8 and sentinel-2 time  series  data  for  yield  prediction  of  sugarcane  crops  at  the  block level,” Remote Sens. , vol. 12, no. 8, 2020, doi: 10.3390/rs12081313.
[9]  Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten  Ngawi,  “Kabupaten  Ngawi  dalam Angka 2023,” Badan Pusat Statistik Kabupaten Ngawi, 2023.
[10]  H.  Barbosa,  A. Huete, and  W.  Baethgen,  “A  20-year study  of  NDVI variability over the Northeast Region of Brazil,” J. Arid Environ. , vol. 67, pp. 288–307, Oct. 2006, doi: 10.1016/j.jaridenv.2006.02.022.
[11]  C.  Small,  “The  landsat  ETM+  spectral  mixing  space,” Remote  Sens. Environ. , vol. 93, no. 1, pp. 1–17, 2004, doi: https://doi.org/10.1016/j.rse.2004.06.007.
[12]  J.  M.  Bioucas-Dias et  al. ,  “Hyperspectral  unmixing  overview: Geometrical,  statistical,  and  sparse  regression-based  approaches,” IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Obs. Remote Sens. , vol. 5, no. 2, pp. 354– 379, 2012, doi: 10.1109/JSTARS.2012.2194696.
[13]  K. Kumari and S. Yadav, “Linear regression analysis study,” J. Pract. Cardiovasc.  Sci. ,  vol.  4,  no.  1,  p.  33,  Jan.  2018,  doi: 10.4103/jpcs.jpcs_8_18.
[14]  B. Williams et al. , “Data-driven model development for cardiomyocyte production  experimental  failure  prediction,” Comput.  Aided  Chem.
Eng. , vol. 48, pp. 1639–1644, 2020, doi: 10.1016/B978-0-12-823377- 1.50274-3.
[15]  K.  K.  Singh,  A.  Singh,  M.  Elhoseny,  and  A.  A.  Elngar, Machine Learning and the Internet of Medical Things in Healthcare . Chennai: Academic  Press,  2021.  doi:  10.1016/B978-0-12-821229-5.00013-6. ISBN: 9780128212295.
[16]  E.  H.  Purwanto  and  R.  Lukiawan,  “Parameter  teknis  dalam  usulan standar pengolahan penginderaan jauh: metode klasifikasi terbimbing,” J. Stand. , vol. 21, no. 1, p. 67, Mar. 2019, doi: 10.31153/js.v21i1.737.
[17]  O. Stefani and L. M. Jaelani, “Model Fenologi Tebu Selama Sepuluh Tahun  Menggunakan  Fusi  Spektral  Data  Citra  Satelit  Landsat  dan Modis    (Studi  Kasus:  Kabupaten  Ngawi),”  Departemen  Teknik Geomatika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, 2023.
[18]  J. R. Anderson, E. E. Hardy, J. T. Roach, and R. E. Witmer, “Land Use and  Land  Cover  Classification  System  for  Use  With  Remote  Sensor Data,” United States Department of the Interior, Washington, 1983.
[19]  D. Kosasih, M. B. Saleh, and L. B. Prasetyo, “Interpretasi  visual dan digital  untuk  klasifikasi  tutupan  lahan  di  kabupaten  Kuningan,  Jawa Barat,” J. Ilmu Pertan. Indones. , vol. 24, no. 2, pp. 101–108, 2019, doi: 10.18343/jipi.24.2.101.
Gambar 12. Lokasi sebaran titik uji akurasi.
Gambar 11. Lokasi sebaran titik sampel validasi lapangan.