JRPB, Vol. 7, No. 2, September 2019, Hal. 249-257 DOI: 10.29.303/jrpb.v/7i2.139 ISSN 2301-8119, e-ISSN 2443-1354 Tersedia online di http://jrpb.unram.ac.id/

## PREDIKSI HASIL PANEN PADI MENGGUNAKAN PESAWAT TANPA AWAK

## Prediction of Rice Harvest Using Unmanned Aircraft
Abdul Holik 1,* , Riza Rahimi Bachtiar 2
1,2 Program Studi Agribisnis Politeknik Negeri Banyuwangi Jl. Raya Jember Km 13 Labanasem Kabat Banyuwangi Jawa Timur 68461 Indonesia Email * : abdulholik@poliwangi.ac.id
Diterima : Juli 2019 Disetujui : September 2019

## ABSTRACT
Prediction of agricultural products is needed in terms of planning and decision making as well as in policy making for national food security. One strategic commodity that needs special attention is rice. This study aims to predict rice yields using unmanned aircraft. The results of image acquisition are processed by multi thresholding method to separate leaf objects, rice panicles, and background. Furthermore, the results of sorting objects are  used  as  input  in  making  predictions  of  rice  crop  models  using  artificial  neural networks. To compare the results of predictions, we weighed the weight of rice harvest on each block. The results showed that between predictions and actual correlations were very  strong  with  R 2 =  0.88,  MSE  (Mean  Square  Error)  =  0.169  and  MAPE  (Mean Absolute Percentage Error) values were -0.006. These results indicate that the prediction model of rice yields can be used for estimation purposes.
Keywords: artificial neural networks, rice, unmanned aircraft, prediction

## ABSTRAK
Prediksi  hasil  pertanian  sangat  dibutuhkan  dalam  hal  perencanaan  dan  pengambilan keputusan serta dalam pengambilan kebijakan untuk ketahan pangan nasional. Salah satu komoditas  strategis  yang  membutuhkan  perhatian  khusus  adalah  padi.  Penelitian  ini bertujuan untuk memprediksi hasil panen padi dengan menggunakan pesawat tanpa awak. Hasil akuisisi  citra diolah dengan metode multi thresholding untuk  memisahkan objek daun,  malai  padi,  dan background .  Selanjutnya  hasil  pemilahan  objek  dijadikan  input dalam pembuatan model prediksi hasil panen padi dengan mengunakan jaringan syaraf tiruan. Penimbangan berat panen padi pada tiap blok  dilakukan untuk membandingkan hasil prediksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa antara prediksi dan aktual memiliki korelasi sangat kuat dengan R 2 = 0,88, nilai Mean Square Error (MSE) = 0,169 dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) adalah -0,006. Hasil ini menunjukkan bahwa model prediksi hasil panen padi dapat digunakan untuk keperluan perkiraan.
Kata kunci : jaringan syaraf tiruan, padi, prediksi, pesawat tanpa awak

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Prediksi  hasil  pertanian  sangat dibutuhkan  dalam  hal  perencanaan  dan pengambilan  keputusan  serta  dalam pengambilan  kebijakan  untuk  ketahan pangan  nasional.  Hasil  pertanian  juga dikatakan  sebagai  indikator  ketahanan pangan  nasional,  disamping  juga  sebagai elemen kunci untuk pembangunan pedesaan. Pada wilayah yang sangat luas, prediksi yang akurat, obyektif, handal, dan tepat  waktu  penting  untuk  ketahanan pangan  nasional  melalui  pembuatan kebijakan  (Li, dkk,, 2007).
Pada dekade terakhir mulai dikembangkan pertanian presisi (prescision agriculture). Pertanian presisi adalah paradigma pertanian yang memberikan  perlakuan  presisi  dalam semua  simpul-simpul  rantai  agribisnis (Seminar,  2011).  Pada  pertanian  presisi, pemilihan  lahan  pertanian  dapat  dipilih dengan berdasarkan potensi dan kesesuian lahannya dengan menggunakan teknologi penginderaan  jauh  (inderaja)  dan  sistem informasi  geografis  (SIG).  Teknologi penginderaan  jauh  mampu  memberikan solusi  dan  kemudahan  dalam  analisis spasial  secara  berulang, continue ,  serta meliputi  wilayah  yang  relatif  luas  (Sari dan Sukojo, 2015).
Penelitian prediksi hasil panen padi telah  banyak  dilakukan  terutama  yang menggunakan  citra  satelit,  baik  dari  citra modis maupun citra landsat (Johnson dkk., 2016).  Produktivitas  hasil  tanaman  padi sawah berbasis kalender tanam heterogen dengan menggunakan kombinasi data citra satelit dengan data cuaca hasil pengamatan  lapangan  diestimasi  oleh Sudarsono, dkk., (2016).  Metode  ini berbasis sintesis antara model produktivitas hasil tanaman dengan model deteksi  fenologi  padi  sawah.  Proses perbandingan antara Logika Fuzzy dengan
modifikasi  Logika  Fuzzy  untuk  klasifikasi sembilan  fase  pertumbuhan  padi  berdasarkan citra  hiperspektral  dilakukan  oleh  Maspiyanti, dkk., (2016).  Modifikasi  Logika  Fuzzy  mampu meningkatkan akurasi hingga 10% jika dibandingkan dengan Logika Fuzzy.
Sementara  itu,  Astika, dkk., (2011) mengembangkan  model  estimasi  hasil  padi dengan  menggunakan  data  MODIS  dan menerapkan  model  ini  ke  daerah  studi  di wilayah  Liling,  China.  Hasilnya  menunjukkan korelasi  yang  signifikan  (p<0,001)  diamati  di antara  mereka,  dan  perkiraan  8-hari  NPP  lebih besar dari produk MODIS NPP. Akurasi model fase  pertumbuhan  padi  berbasis  MODIS  diuji oleh  Parsa, dkkl., (2017)  di  pulau  Lombok terhadap  citra  Landsat  multiwaktu  dan  data lapangan.  Hasil  analisis  konsistensi  model menunjukkan  bahwa  fase  yang  dihasilkan  dari citra  MODIS  yang  di-smoothing  menunjukkan pola  yang  konsisten  sebagaimana  pola  EVI tanaman padi  dengan akurasi  86 %, sedangkan pola EVI citra MODIS yang tidak di- smoothing tidak konsisten.
Meskipun prediksi hasil  panen padi  telah banyak  dilakukan  menggunakan  citra  satelit, tetapi citra satelit sendiri masih terdapat banyak kelemahan.    Citra  yang  dihasilkan  oleh  satelit adalah  data  lampau  sehingga  keakuratan  data prediksi  kurang  maksimal.  Citra  satelit  lebih banyak tertutup oleh awan, dan resolusi spasial yang digunakan cenderung rendah. Sehingga hal ini  sangat  mempengaruhi  keandalan  data. Beberapa  tahun  terakhir  telah  berkembang teknologi  pesawat  tanpa  awak  yang  digunakan dalam  beberapa  bidang,  salah  satunya  adalah bidang pertanian.

## Tujuan
Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi  hasil  panen  padi    menggunakan pesawat  tanpa  awak  dengan  pemotretan majemuk.  diharapkan  prediksi  panen  yang dihasilkan akan lebih akurat dan lebih handal.

## METODE PENELITIAN

## Lokasi
Lokasi  penelitian  berada  pada  lahan pertanian  Desa  Watukebo,  Kecamatan Blimbingsari,  Kabupaten  Banyuwangi atau  terletak  pada  koordinat  8 o 17’37”  S dan 114 o 18’19” E dengan luas lahan 200 m 2 .

## Alat dan bahan
Alat yang digunakan dalam penelitian ini  adalah drone DJI  phantom  4,  tali, timbangan,  rol  meter,  dan smartphone . Sedangkan  bahan  yang  digunakan adalah aplikasi  DJI,  aplikasi drone deploy,  dan matlab.  Jenis  padi  yang  diamati  adalah jenis  padi  Inpari  32.  Jarak  tanam  yang digunakan adalah jarak antar baris 15 cm dan jarak antar tanaman 25 cm.

## Persiapan drone
Pesawat  tanpa  awak  ( drone) yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah drone keluaran DJI dengan jenis quadcopter .  Aplikasi  DJI  dan  aplikasi drone  deploy diunduh  melalui Appstore atau Play  store .  Kemudian  dilakukan registrasi user .  Selanjutnya  meregistrasi wilayah  terbang.  Registrasi  ini  dapat dilakukan melalui
web www.dronedeploy.com  atau  langsung dalam aplikasi drone deploy di smartphone .  Dalam  registrasi  wilayah ditentukan  tinggi  terbang, overlap ,  arah pengambilan  foto  dan  luasan  areal pemotretan.
Dalam persiapan terbang beberapa hal yang harus diperhatikan adalah memastikan bahwa firmware pada aplikasi DJI  adalah firmware yang  terbaru  dan kartu  mikro  SD  dengan  kapasitas  yang cukup. Setelah set up sudah dilaksanakan maka peta dari gambar yang telah diambil siap  untuk degenerate pada  dekstop computer
Akuisisi Citra
Akuisisi citra dilakukan pada saat menjelang panen. Petakan sawah dibuat ubinan dengan  ukuran  2,5  x  2,5  m  menggunakan  tali. Pesawat drone diterbangkan dengan ketinggian 4 m pada setiap ubinan untuk mejaga posisi padi agar tidak terkena tiupan angin dari baling baling drone yang  menjadikan  citra  buram  akibat pergerakan tanaman.

## Pengolahan Citra
Pengolahan citra dilakukan dengan menggunakan metode multi tresholding . Metode ini difungsikan untuk memisahkan suatu citra  dalam  beberapa region berdasarkan  dari nilai  intensitas  piksel  yang  sebelumnya  sudah diubah dalam bentuk greyscale . Pada prinsipnya,  metode  multi- thresholding sama seperti  metode thresholding ,  yaitu  segmentasi citra  didasarkan  pada  perbedaan  derajat keabuan. Perbedaannya adalah pada jumlah nilai threshold yang  digunakan.  Pada  penelitian  ini, menggunakan 3 segmentasi untuk membedakan malai padi,  daun, dan objek background .  Hasil segmentasi  dihitung  berdasarkan  persentase pada  segmentasi  piksel.  Hasil  panen  diprediksi dengan  menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan (JST). Peramalan  JST  termasuk  ke  dalam peramalan  objektif  karena  didasarkan  atas  data yang relevan pada masa lalu dengan menggunakan teknik-teknik dan metode-metode dalam  penganalisaan  data  tersebut  (Fadila, 2009).
Arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan  yang dibentuk menggunakan 3 neuron input meliputi data  persentase  piksel  pada region 1  (X1), region 2 (X2), dan regio n 3 (X3), 2 hidden layer dan  1  neuron output sebagai  target  data  yaitu berat  padi  (Y).  sedangkan  fungsi  aktivasi  yang digunakan adalah Backpropagation.

## Penimbangan Gabah
Penimbangan  gabah  dilakukan  setelah semua  pengamatan  secara  visual  telah  selesai dilakukan.  Penimbangan  gabah  ini  dilakukan untuk  megetahui  hasil  panen  padi  secara  nyata dalam setiap grid .

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil akuisisi citra
Citra yang dihasilkan dalam penelitian ini dikelompokkan ke dalam blok- blok untuk memudahkan dalam pengolahan citra. Blok diberi label dari blok A1 sampai dengan blok H4, sehingga total ada 32 data hasil  dari  akuisisi  citra.  Proses  pelabelan blok  dapat  dilihat  pada  Gambar  1.  Dalam pembuatan ubinan, dilakukan dengan membentangkan  tali  pada  petak  sawah, kemudian  diposisikan  bahwa  panjang  dan lebar ubinan adalah 2,5 x 2,5 m.
Gambar 1. Proses akuisisi citra dengan
ubinan blok
Hasil pengolahan citra
Citra hasil akuisisi disegmentasi dengan menggunakan multi- thresholding.  Semua  pekerjaan pengolahan citra dilakukan menggunakan  Matlab.  Pertama adalah  proses  membaca  dan memunculkan citra hasil akuisisi.
lc;clear;close all;Img = imread('BLOK  A2.jpg');figure, imshow(Img);
‘BLOK  A2.jpg’  adalah  nama  file  yang disimpan  dalam  direktori  komputer.  Hasil pemanggilan  file  disajikan  pada  Gambar  2 sebagai berikut.
Gambar 2. Memunculkan Citra Asli Selanjutnya  citra  diubah  dalam  bentuk greyscale dengan  mengekstrak  komponen warna  kuning  dari  citra  asli,  seperti  pada Gambar  3.  Hal  ini  bertujuan  untuk menyederhanakan objek citra.
yellow = Img(:,:,1);figure, imshow(yellow);
Gambar 3. Hasil citra akusisi dalam bentuk

## greyscale
Tahap  berikutnya  dilakukan  proses multi- thresholding dengan  nilai threshold pada  rentang  100  dan  230.  Nilai  intensitas piksel antara 0-100 masuk kedalam region 1. Nilai intensitas piksel antara 100-230 masuk kedalam region 2. Dan nilai intensitas piksel antara 230-255 masuk kedalam region 3.
seg_I=imquantize(yellow,[100 230]);RGB = label2rgb(seg_I);figure,imsho w(RGB)
region 1 ditampilkan oleh objek berwarna biru, region 2 berwarna cyan , dan region 3 berwarna kuning disajikan pada Gambar 4.
1 2 3 4 A B C D E F G H
Gambar 4. Hasil multi- Thresholding Selanjutnya ditampilkan
hasil segmentasi  dari  masing-masing region dengan kode sebagai berikut; segmented_images = cell(1,3);rgb_label = repmat(seg_I,[1 1 3]); nRegions = 3;  color(rgb_label ~= k) = 0; segmented_images{k} = color;for k = 1:nRegions color = Img;figure,imshow(segmented_im ages{k}), title(strcat(['objects in region ',num2str(k)]));end
Hasil  pemisahan region ditampilkan pada Gambar 5, dimana region 1 adalah citra background, region 2 adalah citra daun, dan region  3  adalah  citra  malai  padi.  Tiap-tiap region dihitung  jumlah  pikselnya,  hal  ini tersaji pada Tabel 1.
Gambar 5. Hasil segmentasi citra
Tabel 1. Data persentase piksel tiap region Blok Persentase Region 1 (objek background ) Persentase Region 2 (objek daun) Persentase Region 3 (objek malai) A1 45% 45% 10% A2 37% 49% 14% A3 45% 45% 10% A4 41% 49% 10% B1 46% 45% 9% B2 46% 46% 8% B3 47% 41% 12% B4 47% 41% 12% C1 47% 40% 13% C2 34% 59% 7% C3 31% 64% 5% C4 24% 71% 5% D1 32% 51% 18% D2 38% 54% 8% D3 35% 58% 7% D4 25% 70% 5% E1 31% 61% 7% E2 49% 46% 5% E3 50% 45% 5% E4 36% 61% 2% F1 25% 62% 14% F2 41% 50% 9% F3 41% 50% 9% F4 47% 48% 5% G1 36% 62% 2% G2 31% 66% 3% G3 32% 63% 4% G4 40% 47% 13% H1 28% 51% 21% H2 43% 44% 13% H3 14% 76% 9% H4 17% 79% 5%
Tabel  1  menunjukkan  data  persentase piksel  tiap region . Region 1  menunjukkan data piksel untuk objek background , region 2 menunjukkan  data  piksel  untuk  objek  daun, sedangkan region 3 menunjukkan data piksel objek  malai  padi.  Data  piksel  objek background dan  objek  daun  menunjukkan nilai persentase yang lebih tinggi dibandingkan dengan data piksel objek malai padi.  Hal  ini  dikarenakan  kuantitas  malai
Regio n 3 Regio n 1
Regio n 2
lebih  rendah  apabila  dibandingkan  dengan daun dan background

## Hasil Penimbangan
Blok disusun 4 kolom (1-4) dan 8 baris (A-H), sehingga total terdapat 32 blok. Tabel 2. Data Hasil Penimbangan
BLOK Berat (Kg) BLOK Berat (Kg) A1 4,80 E1 5,70 A2 5,85 E2 6,95 A3 3,25 E3 6,55 A4 5,30 E4 6,77 B1 5,20 F1 6,65 B2 5,03 F2 5,35 B3 4,85 F3 5,85 B4 5,90 F4 6,35 C1 4,75 G1 5,90 C2 6,65 G2 5,25 C3 4,55 G3 3,90 C4 5,60 G4 6,65 D1 6,05 H1 4,60 D2 5,75 H2 6,10 D3 5,35 H3 5,20 D4 6,88 H4 4,25 Rata-Rata total 5,56 Kg
Tabel 2 menunjukkan berat-rata 5,56 Kg atau  memiliki  produktivitas  0,89  kg/m 2 (8,9 ton/ha).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  padi yang  ditanam  memiliki  produktivitas  relatif tinggi  dibandingkan  hasil  produksi  pada umumnya

## Hasil Prediksi
Prediksi hasil panen padi diolah dengan menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan  (JST). Data total yang digunakan dalam pembentukan arsitektur jaringan syaraf tiruan sebanyak  32  data.  22  data  atau  80%  dari jumlah data digunakan sebagai data training. Proses validasi dan pengujian masing masing menggunakan  3  data  atau  10%  dari  jumlah data. Input terdiri atas persentase piksel tiap- tiap region dan output adalah berat padi tiap blok.  Parameter  arsitektur  yang  dibuat menggunakan  1000 epoch dengan learning rate 0,01. Nilai epoch yang digunakan relatif
lebih sedikit dibandingkan dengan (Romadhona, dkk ., 2018) yang menggunakan epoch  sampai  dengan  10000  bahkan (Adrijasa dan
Mistianingsih,
2010)
mempergunakan  epoch  sampai  dengan 500000.  Nilai  epoch  yang  tinggi  akan menjadikan proses iterasi akan berjalan lama. Jumlah neuron hidden layer dilakukan secara trial and error dan sangat menentukan hasil dari pembelajaran (Romadhona, et al ., 2018). Hasil pembentukan arsitektur jaringan syaraf tiruan  yang  dipilih  dalam  penelitian  ini adalah  12 neuron  hidden  layer .  Hal  ini didasarkan  pada  nilai  MSE  terkecil  dan  R 2 terbesar  (Tabel  3).  Sehingga  arsitektur jaringan  syaraf  tiruan  yang  dibentuk  adalah 3-12-1.
Tabel  3. Arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan (JST)
Jumlah Hidden Neurons Algoritma pelatihan MSE R 2 4 Trainlm 0,425 0,694 6 Trainlm 0,419 0,702 8 Trainlm 0,244 0,834 10 Trainlm 0,332 0,797 12 Trainlm 0,169 0,888 14 Trainlm 0,383 0,729 16 Trainlm 0,366 0,770
Hasil  perbandingan  antara  berat  aktual dan  berat  prediksi  dibandingkan  untuk melihat  kehandalan  data  hasil  prediksi. Secara keseluruhan data hasil prediksi (Tabel 4) memiliki nilai yang mendekati nilai aktual. Hanya beberapa data yaitu pada blok A3, B1, B4,  dan  F4  yang  memiliki  persentase error lebih dari 10%.
Tabel  4. Hasil  Prediksi  Berat  Padi menggunakan Metode JST
. Blok Berat aktual (Kg) Berat prediksi JST (Kg) error
kuadr at error persenta se error A1 4,80 4,568 0,232 0,054 4,83% A2 5,85 5,854 -0,004 0,000 -0,06% A3 3,25 4,568 -1,318 1,738 -40,56% A4 5,30 5,159 0,141 0,020 2,66% B1 5,20 4,662 0,538 0,290 10,36% B2 5,03 5,172 -0,142 0,020 -2,83% B3 4,85 5,082 -0,232 0,054 -4,79% B4 5,90 5,082 0,818 0,668 13,86% C1 4,75 5,142 -0,392 0,153 -8,24% C2 6,65 6,146 0,504 0,254 7,58% C3 4,55 4,697 -0,147 0,022 -3,24% C4 5,60 5,935 -0,335 0,112 -5,98% D1 6,05 6,024 0,026 0,001 0,43% D2 5,75 5,721 0,029 0,001 0,50% D3 5,35 5,880 -0,530 0,281 -9,91% D4 6,88 6,516 0,364 0,132 5,29% E1 5,70 5,715 -0,015 0,000 -0,27% E2 6,95 6,837 0,113 0,013 1,63% E3 6,55 6,719 -0,169 0,029 -2,58% E4 6,77 6,575 0,195 0,038 2,88% F1 6,65 6,613 0,037 0,001 0,55% F2 5,35 5,309 0,041 0,002 0,77% F3 5,85 5,309 0,541 0,293 9,25% F4 6,35 7,253 -0,903 0,816 -14,22% G1 5,90 5,997 -0,097 0,009 -1,64% G2 5,25 5,132 0,118 0,014 2,24% G3 3,90 4,040 -0,140 0,020 -3,60% G4 6,65 6,139 0,511 0,261 7,68% H1 4,60 4,607 -0,007 0,000 -0,16% H2 6,10 5,763 0,337 0,114 5,53% H3 5,20 5,179 0,021 0,000 0,41% H4 4,25 4,208 0,042 0,002 1,00% Mean Squared Error (MSE) 0.169 Mean Absolute Percentage Error (MAPE) -0.006
Tabel  4  menunjukkan  data  hasil peramalan,  perhitungan error ,  perhitungan Mean  Square  Error (MSE)  dan Mean Absolute  Percentage  Error (MAPE).  Nilai MSE  digunakan  untuk  mengukur  seberapa baik taksiran parameter yang diperoleh. Nilai MSE  menunjukkan  nilai  0,169.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  nilai  rata-rata error
yang  dimiliki  oleh  model  ini  adalah  16,9%. Nilai  MSE  ini  lebih  rendah  dari  penelitian (Revi et  al ,  2018)  dan  lebih  tinggi  dari (Meychael et  al .,  2018).  Nilai  MAPE menunjukkan nilai -0,006, hal ini menunjukkan nilai keragaman dari galat/ error dari model peramalan yang relatif kecil. Tanda negatif menjelaskan bahwa nilai berat aktual lebih kecil dibandingkan dengan nilai  berat  hasil  prediksi.  Nilai  MAPE  yang dihasilkan  lebih  baik  dari  (Febrina dkk ., 2013)  yang  sama-sama  menggunakan  JST untuk  prediksi.  Nilai  MSE  dan  MAPE  yang dihasilkan  telah  cukup  baik  untuk  proses perkiraan.  Hubungan  dan  pola  antara  berat aktual  dan  berat  prediksi  dapat  dilihat  pada Gambar 6.
Gambar 6. Perbedaan berat aktual dengan berat hasil prediksi
Gambar  6  menunjukkan  perbedaan antara  berat  aktual  dengan  berat  hasil peramalan. Tren berat  aktual dan berat hasil peramalan  menunjukkan  pola  yang  serupa, namun masih terdapat perbedaan (gap) antara nilai  berat  aktual  dengan  nilai  berat peramalan. Perbedaan yang ditunjukkan tidak terlalu  besar,  sehingga  data  hasil  peramalan dapat  digunakan untuk  memprediksi dengan baik.  Tingkat  hubungan  antara  berat  aktual dan berat prediksi terlihat pada Gambar 7.
3,00 3,50 4,00 4,50 5,00 5,50 6,00 6,50 7,00 7,50 A1 A3 B1 B3 C1 C3 D1 D3 E1 E3 F1 F3 G1 G3 H1 H3 Kg Blok Berat Aktual Berat Prediksi
Gambar 7. Hasil korelasi berat aktual dan berat prediksi
Gambar  7  menunjukkan  bahwa  hasil  R korelasi adalah 0,888. Nilai ini menunjukkan bahwa  tingkat  hubungan  /  korelasi  antara berat padi aktual dan berat padi hasil prediksi sebesar 88,8%. Keterkaitan yang sangat erat ini menunjukkan bahwa data berat padi hasil prediksi tidak berbeda jauh dengan berat padi aktual,  sehingga  model  prediksi  ini  dapat dimanfaatkan  oleh  petani.  Petani  dapat menentukan  keputusan  mengenai  kegiatan budidaya  padi  setelah  mengetahui  hasil prediksi berat padi. Apabila hasil peramalan berat  padi  rendah,  petani  dapat  melakukan beberapa  kegiatan  budidaya  yang  dapat meningkatkan berat padi, dengan pemberian pupuk  secara  optimal,  dan  perawatan tanaman padi dari hama dan penyakit.

## KESIMPULAN
Berdasarkan dari penelitian yang telah dilakukan terhadap prediksi hasil panen padi menggunakan  pesawat  tanpa  awak,  maka dapat  disimpulkan  bahwa  citra  hasil  akusisi dapat  dipisahkan  antara  objek background , objek daun, dan objek malai. Sehingga dapat dilakukan penaksiran hasil panen padi, tetapi objek daun masih banyak terikut dalam citra padi.  Hal  ini  dikarenakan  warna  objek  daun yang hampir sama dengan objek malai padi. Hasil  pengujian  korelasi  menunjukkan  nilai 0,888  atau  88,8%.  Nilai  ini  menunjukkan
bahwa tingkat hubungan/korelasi antara berat padi aktual dan berat padi hasil prediksi tidak berbeda jauh, sehingga hasil pemodelan dapat digunakan untuk kepentingan penaksiran.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti mengucapkan terima kasih kepada Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat Kementerian Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi atas dukungan yang diberikan kepada peneliti berupa bantuan dana penelitian yang menunjang berlangsungnya penelitian ini dengan baik. Ucapan terima kasih juga kami sampaikan ke Politeknik Negeri Banyuwangi telah memberikan dukungan yang menunjang berlangsungnya penelitian.

## DAFTAR ISI
Andrijasa, M.F., Mistianingsih. (2010) Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan untuk Memprediksi Jumlah Pengangguran di Provinsi Kalimantan Timur Dengan Menggunakan Algoritma Pembelajaran Backpropagation. Jurnal Informatika
Mulawarma. Vol.1 (10) : 50-54
Astika, I. W., Suud, H. M., Setiawan, R. P.
A., Faiz Syuaib, M., & Solahudin, M. (2011). Pendugaan Produktivitas Padi
Dengan Pengolahan Citra Yang Diambil Dari Pesawat Terbang Mini. In Seminar Nasional Perteta (pp. 106–112). Bandung. https://doi.org/10.14358/PERS.73.10.11 49 Fadila, A.A. (2019). Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan dalam Memprediksi Penjualan Mobil pada PT.Hadji Kalla Sengkang. [Skripsi]. Universitas Islam Negeri Makassar.
Febrina, M. Arina, F, Ekawati,R.(2013).
Peramalan Jumlah Permintaan Produksi Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST) Backpropagation. Jurnal Teknik
Industri, Juni 2013. Vol.1 (2) :174-179 Hutabarat,  M.A.P  Julham,  M.,  Wanto,  A.
Algoritma
Penerapan (2018)
Backpropagation  Dalam  Memprediksi Produksi Tanaman Padi Sawah Menurut Kabupaten/Kota Di Sumatera
Utara. semanTIK. Vol.4(1) : 77-86 Johnson, M. D., Hsieh, W. W., Cannon, A. J.,
Davidson, A., & Bédard, F. (2016). Crop yield  forecasting  on  the  Canadian Prairies  by  remotely  sensed  vegetation indices  and  machine  learning  methods. Agricultural  and  Forest  Meteorology ,
218 – 219 , 74–84.
https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2015
.11.003
Li, A., Liang, S., Wang, A., & Qin, J. (2007). Estimating  Crop  Yield  from  Multi- temporal Satellite Data Using
Multivariate  Regression  and  Neural Network  Techniques. Photogrammetric Engineering  & Remote Sensing , 73 (10), 1149–1157.
Parsa,M  I.,  Dirgahayu,  D.,  &  Manalu,  J. (2017).  Uji  Model  Fase  Pertumbuhan Padi  Berbasis  Citra  Modis  Multiwaktu Di Pulau Lombok (the Testing of Phase Growth Rice Model Based on Multitemporal Modis in Lombok Island). Jurnal  Penginderaan  Jauh .  Vol.  14(1  : 51–64.
Maspiyanti, F., Fanany, M. I., & Arymurthy, A. M. (2013). Klasifikasi Fase
Pertumbuhan  Padi  Berdasarkan  Citra Hiperspektral dengan Modifikasi Logika Fuzzy ( Paddy Growth Stages Classification  based  on  Hyperspectral Image  using  Modified  Fuzzy  Logic). Jurnal  Penginderaan  Jauh ,  Vol 10 (1),
41–
48.https://doi.org/10.5281/zenodo.3416 4
Ramadhona, G, Setiawan, B. D., Bachtiar, F.,
A.  (2018) Prediksi  Produktivitas  Padi Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation
Jurnal
Pengembangan  Teknologi  Informasi dan Ilmu Komputer . Vol. 2 (12) : 6048-
6057
Revi,  A.,  Parlina,  I.  M.  Safii,  M.  (2018).
Model Jaringan Syaraf Tiruan Memprediksi  Produksi  Padi  Indonesia Berdasarkan Provinsi. Jurnal Teknovasi . Vol 05 (2): 1-13
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)  Vivi. GEOID , Vol 10 (2):194–2013.
Seminar, K. B. (2011). Paradigma Pendayagunaan  Teknologi  Informasi Untuk  Pertanian.  In Seminar  Nasional Informatika Pertanian (pp. 1–9).
Sudarsono, N. W., Sudarsono, B., & Wijaya, A. P. (2016). Analisis Fase Tumbuh Padi Menggunakan  Algoritma  Ndvi,  Evi, Savi,  Dan  Lswi  Pada  Citra  Landsat  8.
Jurnal Geodesi Undip , 5 (1), 125–134.