## Jurnal Indonesia Sosial Sains
http://jiss.publikasiindonesia.id/
Vol. 2 No. 2 Februari 2021 P-ISSN: 2723 - 6692 dan E-ISSN: 2723 - 6595

## ANALISIS KUALITAS SISTEM INFORMASI MONITORING PERTANAMAN PADI BERBASIS TEKNOLOGI CITRA SATELIT DI PULAU JAWA

## Aulia Azhar Abdurachman
Kementerian Pertanian, Indonesia Email: a.azhar@pertanian.go.id
Artikel info Artikel history: Diterima 15 Januari 2021 Diterima dalam bentuk revisi 06 Februari 2021 Diterima dalam bentuk revisi 17 Februari 2021
Keywords: technology, quality, satellite imagery, agriculture
Abstract: The development of technology has made technology not only as part of supporting devices but also as the main tool in  doing  work  to  facilitate  human  work.  This  technology  must be  able  to  provide  the  latest  solutions  to  facilitate  planning, operation and maintenance. With the support of the latest technology,  predictions  of  planting  and  harvesting  in  an  area can  be  done.  Because  food  stability  must  be  maintained,  it  is necessary  to  have  a  system  that  helps  the  government  to continue to maximize the area of barns in Java. This technology is  called  a  satellite  image-based  rice  crop  monitoring information system which is operated under the auspices of the Ministry of Agriculture in Indonesia. The use of satellite image technology  as  a  database  in  the  rice  monitoring  information system raises doubts by  various parties about whether the age of  rice  plants  can  be  seen  from  the  satellite.  Therefore,  the quality of this satellite image-based rice crop information system  needs  to  be  tested  for  its  accuracy  and  to  develop  a model so that it can be used accurately to predict the area of planting and harvest in Indonesia.
Abstrak: Perkembangan  teknologi  telah  menjadikan  teknologi tidak  hanya  sebagai  bagian  dari  perangkat  pendukung  tetapi juga  sebagai  perangkat  utama  dalam  melakukan  pekerjaan untuk  mempermudah  pekerjaan  manusia.  Teknologi  tersebut harus  mampu  memberikan  solusi  terbaru  untuk  memudahkan dalam  hal  perencanaan,  operasional  hingga  maintenance. Dengan  didukung  oleh  teknologi  yang  terkini  prediksi  tanam dan  panen  di  suatu  daerah  dapat  dilakukan.  Karena  stabilitas pangan  harus  tetap  dijaga  sehingga  perlu  adanya  sistem  yang membantu  pemerintah  untuk  terus  memaksimalkan  daerah lumbung  panen  di  Pulau  Jawa.  Teknologi  ini  bernama  sistem informasi  monitoring  pertanaman  padi  berbasis  citra  satelit yang  dioperasikan  dibawah  naungan  Kementerian  Pertanian  di Indonesia. Penggunaan teknologi citra satelit sebagai basis data dalam  sistem  informasi  monitoring  padi  ini  menimbulkan keraguan oleh berbagai pihak, tentang apakah bisa terlihat umur tanaman  padi  dari  satelit.  Oleh  karena  itu  kualitas  sistem
Kata Kunci: teknologi,kualitas,citra satelit, pertanian informasi  pertanaman  padi  berbasis  citra  satelit  ini  perlu  di  uji tingkat  akurasinya  dan  dikembangkan  modelnya  agar  bisa dimanfaatkan secara akurat untuk memprediksi luas tanam dan panen di Indonesia
Koresponden author: Aulia Azhar Abdurachman Email: a.azhar@pertanian.go.id artikel dengan akses terbuka dibawah lisensi CC BY SA 2021

## Pendahuluan
Keberhasilan  suatu  negara  membangun  sektor  pertanian  merupakan  salah  satu penilaian  dari  aspek  kemakmuran  negara  tersebut  (Hasan  &  Azis,  2018).  Bisa  disimpulkan bahwa  kemampuan  negara  tercermin  oleh  swasembada  pangan  dalam  arti  ketahanan  pangan harus  tetap  terjaga  (Pusvita,  Sriati,  &  Adriani,  n.d.).  Dalam  hal  ini  Pemerintah  Indonesia diwakili  oleh  Kementrian  Pertanian  dalam  seluruh  aspek  pangan  mulai  dari  perencanaan penanaman,  edukasi  sistem  penanaman  pada  suatu  daerah,  operasional  siklus  penanaman daerah yang mampu penghasil utama pangan, menghitung jumlah total stok pangan yang ada di  suatu  negara  termasuk  penyebarannya  hingga  melakukan  prediksi  musim  tanam  hingga musim panen pada suatu daerah. Semua tersebut merupakan tugas dari Kementerian Pertanian dibantu  oleh  seluruh  jajaran  direktorat  nya  untuk  menyukseskan  program  pemerintah. Kementrian  Pertanian  harus  mampu  menjaga  ketersediaan  pangan  yang  cukup  baik  itu  dari sisi jumlah, mutu, keamanan, kerataan, hingga jangkauan.
Dalam  rangka  pembangunan  pertanian  yang  berkelanjutan,  lahan  merupakan  sumber daya  pokok  dalam  usaha  pertanian,  terutama  pada  kondisi  dimana  sebagian  besar  bidang usaha  yang  dikembangkan  masih  bergantung  kepada  pola  pertanian  yang  bersifat  land  base agricultural (Sudana, 2017).
Suatu sistem informasi diperlukan dalam melaksanakan perencanaan dan pengendalian yang  menyangkut  ketahanan  pangan  (Rosadi  &  Sidharta,  2016).  Data  terupdate  tentang kondisi  pertanaman  saat  ini  sangat  diperlukan  dalam  proses  pengambilan  keputusan  yang tepat  dalam  menganalisis  pesawahan  di  Pulau  Jawa  (Sahulata,  2020).  Hal  ini  karena  Pulau Jawa menjadi salah satu sentra penghasil padi karena memiliki luas lahan sawah yang cukup luas (Kusumawardhani, Syetiawan, & Ristiantri, n.d.).
Adanya  teknologi  penginderaan  jauh  yang  dapat  menyediakan  data  dengan  cakupan Informasi spasial dan kontekstual yang melimpah membuat teknologi ini dapat di manfaatkan untuk  melakukan  pemantauan  cakupan  lahan  (Han  J.  et  al,  2014)  .  Aplikasi  teknologi pengindraan  jauh  di  bidang  pertanian  saat  ini  menjadi  sangat  penting  dan  populer,  salah satunya  memanfaatkan  teknologi  pengindraan  jauh  untuk  identifikasi  dan  klasifikasi pertanaman  (Zhao,  2014).  Salah  satu  citra  yang  dapat  dimanfaatkan  dalam  teknologi penginderaan jauh  yaitu Landsat  8.  Landsat  8 merupakan produk  citra dari  generasi  Landsat yang  diluncurkan  pada  tahun  2013,  memiliki  resolusi  spasial  menengah,  tanpa  biaya  dan dapat diperoleh setiap 16 hari, sehingga dapat dimungkinkan untuk melakukan analisis objek secara  time  series  seperti  identifikasi  monitoring  pertanaman  padi  (Sari  &  Sukojo,  2015).
Oleh karena itu Kementerian Pertanian memanfaatkan data citra landsat 8 sebagai basis data dalam membuat sistem informasi monitoring pertanaman padi.
Sistem  informasi  monitoring  pertanaman  padi  menyediakan  informasi  pertanaman padi  berdasarkan  fase  pertumbuhannya.  Fase  pertumbuhannya  antara  lain  fase  bera (dibiarkan),  penggenangan,  tanam  (umur  1-15  hari  setelah  tanam),  vegetatif  1  (umur  16-30 hari setelah tanam), vegetatif 2 (umur 31-40 hari setelah tanam), Maksimum Vegetatif (umur 41-54 hari setelah tanam), generatif 1 (umur 55-71 hari setelah tanam), generatif 2 (umur 72- 110 hari setelah tanam), dan panen. Dari Informasi fase pertumbuhan tersebut memungkinkan untuk  dapat  dimanfaatkan  dalam  memprediksi  luas  tanam  dan  panen.  Dalam  melakukan prediksi luas tanam dan panen dari data sistem informasi monitoring pertanaman padi, tingkat keakurasian dari sistem informasi tersebut adalah hal utama yang dijadikan acuan, oleh karena itu penelitian ini mencoba menganalisis kualitas dari sistem informasi monitoring pertanaman padi,  dan  pulau  jawa  yang  menjadi  lokasi  uji  kualitas  dalam  penelitian  ini.  Hasil  dari  uji kualitas  sistem  informasi  monitoring  pertanaman  padi  ini  diharapkan  dapat  meningkatkan kepercayaan  pengguna  sistem  informasi  monitoring  pertanaman  padi,  dan  menjadi  masukan untuk perbaikan serta pengembangan model monitoring pertanaman padi berbasis citra satelit ini.

## Metode Penelitian

## A. Jenis Penelitian
Jenis-jenis  metode  penelitian  dapat  diklasifikasikan  berdasarkan  tujuan  dan  tingkat kelamiahan  (natural  setting)  obyek  yang  diteliti.  Berdasarkan  tujuan,  metode  penelitian  ini dapat didefinisikan sebagai penelitian evaluasi. Evaluasi adalah suatu alat atau prosedur yang digunakan untuk  mengetahui dan mengukur sesuatu  dalam suasana dengan cara dan aturan- aturan yang sudah ditentukan (Muryadi, 2017).

## B. Penentuan Jumlah Sample
Jumlah sample yang akan diambil dengan menggunakan Metode Slovin. Sampel yang terlalu kecil dapat menyebabkan penelitian tidak dapat menggambarkan kondisi populasi yang sesungguhnya. Sebaliknya, sampel yang terlalu besar dapat mengakibatkan pemborosan biaya penelitian.
Salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  menentukan  jumlah  sampel  adalah menggunakan rumus Slovin dengan rumus sebagai berikut:
dimana n : jumlah sampel
N: jumlah populasi e: batas toleransi kesalahan ( error tolerance )
Untuk menggunakan rumus ini, pertama ditentukan berapa batas toleransi kesalahan. Batas  toleransi  kesalahan  ini  dinyatakan  dengan  persentase.  Semakin  kecil  toleransi kesalahan,  semakin  akurat  sampel  menggambarkan  populasi.  Misalnya,  penelitian  dengan batas kesalahan 5% berarti memiliki tingkat akurasi 95%. Penelitian dengan batas kesalahan

## Aulia Azhar Abdurachman
2%  memiliki  tingkat  akurasi  98%.  Dengan  jumlah  populasi  yang  sama,  semakin  kecil toleransi kesalahan, semakin besar jumlah sampel yang dibutuhkan.

## C. Penentuan titik koordinat
Dari  jumlah  sample  yang  didapat,  kemudian  jumalah  sample  dibagi  sesuai  dengan persentase  luas  sawah  masing  masing  provinsi  di  pulau  jawa  terhadap  luas  sawah  di  pulau jawa.  Kemudian  dari  jumlah  sample  yang  didapat  oleh  masing  masing  provinsi  dilakukan pemilihan lokasi dengan menentukan titik koordinat berdasarkan fase pertanaman padi  yang terdiri dari ; bera (dibiarkan), penggenangan, tanam (umur 1-15 hari setelah tanam), vegetatif 1 (umur 16-30 hari setelah tanam), vegetatif 2 (umur 31-40 hari setelah tanam), Maksimum Vegetatif  (umur  41-54  hari  setelah  tanam),  generatif  1  (umur  55-71  hari  setelah  tanam), generatif 2 (umur 72-110 hari setelah tanam), dan panen .

## D. Membuat peta kerja
Pembuatan peta kerja dimaksudkan untuk memudahkan mencari lokasi titik koordinat terpilih  di  lapangan.  Dalam  peta  kerja  ini  berisi  informasi  berupa  layer  tertentu  antara  lain; citra  satelit  landsat  8  yang  telah  diolah  menjadi  fase  pertanaman  padi,  titik  koordinat  lokasi pengamatan, jalan, batas desa, batas kecamatan, batas kabupaten, dan batas provinsi.

## Membuat formulir kerja lapang
Formulir dibuat seperti tabel dibawah ini :
No Longitude Latitude Fase di Citra Kondisi Lapangan Varietas Umur Desa Kecamatan Kabupaten Provinsi
1 2 3

## 4
 Kolom No diisi dengan urutan  nomor
 Kolom Longitude diisi dengan titik koordinat longitude yang disurvei
 Kolom Latitude diisi dengan titik koordinat latitude yang disurvei
 Kolom Fase citra diisi dengan fase tanaman padi (bera, penggenangan, tanam, vegetatif 1, vegetatif 2, generatif 1, generatif 2, dan panen) yang terlihat di citra satelit
 Kolom Kondisi lapangan diisi dengan fase tanaman padi (bera, penggenangan, tanam, vegetatif 1, vegetatif 2, generatif 1, generatif 2, dan panen)  yang terlihat di lapangan
 Kolom Varietas diisi dengan jenis benih padi yang digunakan untuk menanam
 Kolom Umur diisi dengan jumlah hari dimulai pada saat setelah menanam padi
 Kolom desa diisi dengan lokasi desa tempat pengamatan
 Kolom Kecamatan diisi dengan lokasi kecamtan tempat pengamatan
 Kolom Provinsi diisi dengan lokasi Provinsi tempat pengamatan

## Hasil dan Pembahasan
A. Penentuan Jumlah Sample
Jumlah sample yang diambil dengan cara : Mencari  jumlah  populasi  dengan  cara  : luas  sawah  di  pulau  jawa adalah  3.444.282,54  ha  =
Analisa Kualitas Sistem Informasi Monitoring Fase Pertanaman Padi
34.442.825.400 M² dibagi dengan luas satu pixel citra satelit landsat 30x30 = 900 M² N= 34.442.825.400 =  38.269.806,00
900
Jadi jumlah sample (n) dengan asumsi eror 3% adalah 38.269.806,00
= 1111 1+ (38.269.806,00 x (0.03) ² N (jumlah sample) = 1111
Jadi untuk mewakili secara statistik jumlah sample minimal 1111 titik sepulau jawa. Jumlah sample tersebut dibagi proporsional sesuai dengan luas sawah propinsi di pulau jawa seperti pada tabel dibawah ini
Provinsi Luas Sawah (Ha) Persentase (%) Jumlah Sampel DKI Jakarta 1103.17 0.032 0 Jawa Barat 925565.19 26.873 299 Jawa Tengah 1101851.06 31.991 355 D.I. 71868.41 2.087 23 Yogyakarta Jawa Timur 1152874.71 33.472 372 Banten 191020.00 5.546 62 Pulau Jawa 344282.54 100 1111
Tabel 1 Jumlah Sample di masing-masing Provinsi B. Menentukan Titik Koordinat dan Membuat Peta Kerja
Dalam  pemilihan  titik  koordinat  lokasi  pengamatan  sisem  informasi  monitoring pertanaman padi dilakukan dengan cara
Membagi  jumlah  sample  yang  didapat  oleh  masing  masing  provinsi  dengan  9  fase pertanaman  padi  mulai  dari  bera  sampai  panen.  Contohnya  pada  provinsi  Jawa  Barat mendapat jumlah sample 299, kemudian dibagi dengan 9 fase pertanaman padi, maka 1 fase diwakilkan oleh 33 sample.
Setelah  menentukan  titik  koordinat,  dilanjutkan  dengan  pembuatan  peta  kerja  seperti  pada gambar dibawah ini:
Gambar 1.1 Peta Kerja Survey Akurasi Sistem Informasi Monitoring Pertanaman Padi

## Aulia Azhar Abdurachman

## C. Hasil Pengamatan Di Lapangan
Setelah dilakukan pengamatan, maka didapati hasil seperti tabel dibawah ini
Provinsi Jumlah Sampel Jumlah Pengamatan Yang Sesuai Tingkat (%) Akurasi Jawa Barat 299 189 63.19 Jawa Tengah 355 313 88.04 D.I. 23 20 88.105 Yogyakarta Jawa Timur 372 272 73.17 Banten 62 55 89.05 Pulau Jawa 1111 892 80.311

## Tabel 2 Tingkat Akurasi Sistem Informasi Monitoring Pertanaman Padi
Hasil Pengamatan dilaapangan, secara umum kesesuaian sistem informasi pertanaman padi  dengan  hasil  pengamatan  dilapangan,  di  pulau  jawa  dari  1.111  titik  pengamatan,  892 titik  sesuai  dengan  fakta  dilapangan  atau  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  80,31%. Provinsi Jawa  barat  dari  dari  299  titik  pengamatan,  182  titik  sesuai  dengan  fakta  dilapangan  atau memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  63.19%.  Provinsi  Jawa  Tengah  dari  355  titik  pengamatan, 313  titik  sesuai  dengan  fakta  dilapangan  atau  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  88.04%. Provinsi  D.I  Yogyakarta  dari  23  titik  pengamatan,  20  titik  sesuai  dengan  fakta  dilapangan atau  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  88.105%.  Provinsi  Jawa  Timur  dari  372  titik pengamatan,  272  titik  sesuai  dengan  fakta  dilapangan  atau  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar 73.17%.  Provinsi  Banten  dari  62  titik  pengamatan,  55  titik  sesuai  dengan  fakta  dilapangan atau memiliki tingkat akurasi sebesar 89,05%.
Ketidaksesuaian  antara  sistem  informasi  monitoring  pertanaman  padi  dengan  fakta dilapangan  disebabkan  oleh  beberapa  hal  antara  lain;  Ratun  (padi  yang  tumbuh  dari  batang sisa panen tanpa dilakukan pemangkasan batang, tunas akan muncul pada buku paling atas, suplai  hara  tetap  dari  batang  lama),  penggunaan  varietas  yang  berbeda,  terjadi  puso,  dan perubahan penggunaan lahan sawah.

## Kesimpulan
Penggunaan sistem informasi monitoring pertanaman padi berbasis citra satelit untuk memprediksi luas tanam dan luas panen di pulau jawa secara umum dapat dilakukan, karena hasil  uji  kualitas  sistem  informasi  ini  menunjukan  80,31%  sesuai  dengan  fakta  yang  ada dilapangan.  Namun  tetap  perlu  adanya  perbaikan  model  terutama  pada  provinsi  Jawa  barat dan  Jawa  Timur.  Dengan  adanya  perbaikan  model  pada  kedua  provnsi  tersebut  diharapkan dapat  lebih  meningkatkan  kualitas  dari  sistem  informasi  monitoring  pertanaman  padi  ini.

## Bibliografi
DeLone,  W.  H.,  &  McLean,  E.  R.  (1992).  Information  systems  success:  The  quest  for  the dependent variable. Information Systems Research , 3 (1), 60–95.
Hasan,  M.,  &  Azis,  M.  (2018). Pembangunan  Ekonomi  &  Pemberdayaan  Masyarakat: Strategi  Pembangunan  Manusia  dalam  Perspektif  Ekonomi  Lokal .  CV.  Nur  Lina Bekerjasama dengan Pustaka Taman Ilmu.
Muryadi,  A.  D.  (2017).  Model  evaluasi  program  dalam  penelitian  evaluasi.  Jurnal  Ilmiah Penjas (Penelitian, Pendidikan Dan Pengajaran), 3(1).
Jung, J., Maeda, M., Chang, A., Bhandari, M., Ashapure, A., & Landivar-Bowles, J. (2021).
The  potential  of  remote  sensing  and  artificial  intelligence  as  tools  to  improve  the resilience
of agriculture production systems. Current Opinion in Biotechnology , 70 , 15–22.
Kusumawardhani, A. D., Syetiawan, A., & Ristiantri, Y. R. A. (n.d.). Estimasi Lahan Sawah Bukaan Baru Di Pulau Jawa .
Lillesand,  T.  M.,  Kiefer,  R.  W.,  Dulbahri,  Suharsono,  P.,  Hartono,  Suharyadi,  &  Sutanto. (1993). Penginderaan jauh dan interpretasi citra . Gadjah Mada University.
Pusvita,  E.,  Sriati,  D.  A.,  &  Adriani,  D.  (n.d.).  Analisis  Strategi  Penguatan  Ketahanan Pangan  Beras  Di  Kabupaten  Ogan  Komering  Ulu.
Sepa: Jurnal Sosial Ekonomi Pertanian Dan Agribisnis , 15 (2), 97–105.
Rachmawati,  I.  K.,  Handoko,  Y.,  Nuryanti,  F.,  Wulan,  M.,  &  Hidayatullah,  S.  (2019). Pengaruh  kemudahan,  kepercayaan  pelanggan  dan  kualitas  informasi  terhadap keputusan  pembelian  online. Seminar  Nasional  Sistem  Informasi  (SENASIF) , 3 (1), 1617–1625.
Rosadi, D., & Sidharta, I. (2016). Model  Perancangan Sistem Informasi Dalam Mendukung Ketahanan Pangan .
Rukmiyati, N. M. S., & Budiartha, I. K. (2016). Pengaruh kualitas sistem informasi, kualitas informasi dan perceived usefulness pada kepuasan pengguna akhir software akuntansi (studi  empiris  pada  hotel  berbintang  di  provinsi  bali). E-Jurnal  Ekonomi  Dan  Bisnis Universitas Udayana , 5 (1), 115–142.
Sahulata,  R.  A.  (2020).  Pengembangan  Kebijakan  Publik  Pertanian  Padi-Jagung Menggunakan Sistem Pengolahan Data Pertanian Development Public Policy of Rice- Corn Using Agricultural Data Processing Systems. CogITo Smart Journal , 6 (2), 272– 283.
Sari,  V.  D.,  &  Sukojo,  B.  M.  (2015).  Analisa  Estimasi  Produksi  Padi  Berdasarkan  Fase Tumbuh dan Model Peramalan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) Menggunakan  Citra  Satelit  Landsat  8  (Studi  Kasus:  Kabupaten  Bojonegoro). Geoid , 10 (2), 194–203.
Sudana,  W.  (2017).  Potensi  dan  prospek  lahan  rawa  sebagai  sumber  produksi  pertanian. Analisis Kebijakan Pertanian , 3 (2), 141–151.
Suwargana,  N.  (2013).  Resolusi  spasial,  temporal  dan  spektral  pada  citra  satelit  Landsat, SPOT dan IKONOS. Jurnal Ilmiah Widya , 1 (2), 167–174.
Wijayanti, L. A. D. I. (2014). Pemanfaatan Citra Quickbird Dan Sistem Informasi Geografis Untuk Identifikasi Daerah Rawan Kecelakaan Daerah Kajian: Kota Semarang, Jawa Tengah . Universitas Gadjah Mada.
Zhao,  C.  (2014).  Advances  of  research  and  application  in  remote  sensing  for  agriculture. Nongye  Jixie  Xuebao=  Transactions  of  the  Chinese  Society  for  Agricultural Machinery , 45 (12), 277–293.