## PEMANFAATAN CITRA LANDSAT 8 UNTUK PENENTUAN KORELASI INDEKS VEGETASI DENGAN KADAR KLOROFIL TANAMAN PADI DI KECAMATAN KOTO TANGAH KOTA PADANG
Hanifa Fitri
Jurusan Geografi, Fakultas Ilmu Sosial Universitas Negeri Padang Email: hanifafitri72@gmail.com
Abstrak
Klorofil merupakan zat utama pada daun yang berfungsi sebagai alat fotosintesis dan secara tidak langsung akan mempengaruhi hasil produksi padi. Penggunaan Landsat 8 sangat banyak manfaatnya bagi pertanian, diantaranya untuk mengetahui kadar klorofil pada tanaman padi sehingga dapat ditentukan kesehatan tanaman, dan kesehatan tanaman juga bisa ditentukan dari  kadar  klorofil  padi.  Penelitian  ini  dilakukan  di  Kecamatan  Koto  Tangah  Kota  Padang yang bertujuan untuk mengetahui korelasi antara nilai Indeks Vegetasi dengan kadar klorofil pada  tanaman  padi.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  uji  labolatorium dengan  spektrofotometri  dan  metode  regresi  linier  sederhana  untuk  mengetahui  korelasi antara kedua variabel. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data primer dan data sekunder.  Data  primer  berupa  pengambilan  sampel  daun  padi  dan  koordinat  titik  sampel, sedangkan data sekundernya adalah citra landsat 8 yang diperoleh dari website USGS. Daun padi  yang  diambil  akan  diukur  kadar  klorofilnya  mengunakan  metode  Wintermans  and  De Mots  denganalat  Spektrofotometer.  Hasil  pengukuran  tersebut  selanjutnya  dikorelasikan dengan  indeks  vegetasi  dari  citra  satelit  menggunakan  SPSS.  Berdasarkan  hasil  regresi  maka didapatkan  korelasi  yang  paling  kuat  yaitu  NDGI  dengan  nilai  R 2 =0.760  dan  persamaan regresi linier Y=0.007+0.004x.
Kata kunci : Spektrofotometer, Klorofil, Indeks Vegetasi, Landsat  8.

## Abstract
Chlorophyll is the main substance in the leaves that serves as a means of photosynthesis and will  indirectly  affect  the  yield  of  rice  production.  The  use  of  Landsat  8  is  very  useful  for agriculture,  among  others  to  know  the  chlorophyll  content  in  rice  plants  so  that  can  be determined  plant  health,  and  plant  health  can  also  be  determined  from  rice  chlorophyll content. This research was conducted in District Koto Tangah in Padang City which aims to know the correlation between Vegetation Index value with chlorophyll content of rice plants. The  method  used  in  this  research  using  laboratory  test  with  spectrophotometry  and  simple linear regression method to know the correlation between the two variables. The data used in this research are primary data and secondary data. Primary data are sampling of rice leaf and point coordinate, while secondary data is landsat 8 image obtained from USGS website. Rice  leaves  taken  will  be  measured  chlorophyll  content  using  Wintermans  and  De  Mots method  with  Spectrophotometer.  The  measurement  results  correlated  with  the  vegetation index  of  the  satellite  image  using  SPSS.  Based  on  the  results  of  the  regression  obtained  the strongest  correlation  is  NDGI  with  value  R 2 =  0.760  and  linear  regression  equation  Y  = 0.007 + 0.004x.
Keywords: Spectrophotometer, Chlorophyll, Vegetation Index, Landsat 8.
PENDAHULUAN Bagi  sebagian  besar  bangsa-bangsa  di Asia,  tanaman  padi  merupakan  penghasil
pangan  pokok  yang  belum  tergantikan. Apalagi  bangsa  Indonesia  yang  sebagian besar  penduduknya  adalah  konsumen
beras.Tidak heran jika sejak awal orde baru, pembangunan  ekonomi  nasional  ditekankan pada  bidang  pertanian  yang  berorientasi pada  swasembada  pangan,  khususnya  beras. Pada tahun 1984, Indonesia menyatakan diri sebagai  negara  swasembada  beras  setelah melalui berbagai program dal3am pembangunan  lima  tahun  (PELITA),  baik program  ekstensifikasi  maupun  intensifikasi (Guntoro, 2011:21).
Padi  merupakan  salah  satu  tanaman pertanian  penting  di  Indonesia  karena  beras adalah  makanan  utama  yang  dikonsumsi oleh  sebagian  besar  masyarakat  Indonesia. Ketahanan  pangan  telah  lama  menjadi kebijakan penting di Indonesia. Kebijakan ini umumnya berhubungan dengan swasembada beras. Beras merupakan komoditas unik tidak saja buat Indonesia, tetapi juga buat sebagian besar  Negara-negara  Asia.  Buat  Indonesia, beras  menjadi  komoditas  unik  tidak  saja dilihat  dari  sisi  produsen,  konsumen, pemerintah tetapi juga pemanfaatan investasi yang  telah  dikeluarkan  pemerintah  serta mulitfungsi  sawah  itu  sendiri(Amang  &  M., 1999).
Produksi  pertanian  di  Kota  Padang masih  di  dominasi  tanaman  padi  sawah. Dimana  pada  tahun  2014  produksi  padi sawah di kota Padang mencapai 90.064 ton, namun  pada  tahun  2015  mengalami penurunan 1,46 persen atau menjadi 88.752 ton (BPS, 2016:204).
Berdasarkan  data  dari  BPS  tahun
2014-2015 menunjukan terjadinya penurunan  produksi  tanaman  padi  pada Kecamatan  Koto  Tangah  Kota  Padang  pada tahun  2014  ke  tahun  2015.  Adapun  pada tahun  2014  produksi  padi  yaitu  18.850  ton sedangkan  pada  tahun  2015  yaitu  16.632 ton.  Berdasarkan  data  tersebut  maka  terjadi penurunan produksi padi sebesar 2.218 ton.
Klorofil  adalah  komponen  penting pada  tanaman  padi  untuk  aktivitas fotosintesis,  yang  menghasilkan  karbohidrat untuk membentuk jaringan tanaman dan biji padi.Jumlah  dan  kualitas  klorofil  tanaman sangat  menentukan  hasil  produksi  tanaman padi  pada  saat  panen.  Klorofil  (dari  bahasa Inggris, chlorophyll)  atau  zat  hijau  daun (terjemah  langsung  dari  bahasa  Belanda,
bladgroen) adalah pigmen yang dimiliki oleh berbagai  organisme  dan  menjadi  salah  satu molekul  berperan  utama  dalam  fotosintesis (Wikipedia, Klorofil, 2017).
Penurunan produksi padi di Kecamatan  Koto  TangahKota  Padang menandakan ada permasalahan pada tanaman  padi  tersebut  yang  membuat  padi kurang  produktif  dari  tahun  sebelumnya. Kesehatan  dan  produktivitas  padi  dapat dilihat  dengan  menjadikan  daun  tanaman padi  sebagai  indikatornya,  karena  daun merupakan  tempat  utama  proses  fotosintesis (Nuarsa, 2014).
Seperti  pada  paragraf  yang  telah penulis  uraikan  di  atas  bahwa  jumlah  dan kualitas klorofil tanaman sangat menentukan hasil tanaman padi saat panen.Penting untuk dilakukan  pemantauan  pada  tamaman  padi sebelum  panen  untuk  mengurangi  dampak penurunan  produksi  padi  dengan  melihat kadar  klorofil  pada  tanaman  padi  tersebut. Adapun  pemantauan  yang  cepat  dan  efisien yaitu  menggunakan  teknologi  penginderaan jauh  dengan  menganalisis  indeks  vegetasi pada  citra  penginderaan  jauh.  Sehubungan dengan  hal  ini,  maka  perlu  dilakukan penelitian  tentang  hubungan  nilai  indeks vegetasi dengan kadar klorofil tanaman padi. Berdasarkan  penjelasan  di  atas  maka penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui hubungan nilai indeks vegetasi dengan kadar klorofil tanaman padi.
METODE PENELITIAN Pengolahan Citra Landsat 8 Penelitian  ini  menggunakan  citra Landsat  8,  menimbang  citra  yang  mudah didapat  dan  memiliki  resolusi  spektral  dan radiometrik  yang  lebih  baik  dibandingkan dengan Lansat 7. Disamping itu citra landsat 8  merekam  setiap  daerah  yang  sama  dalam 16 hari sekali.
Adapun  citra  Lansat  8  yang digunakan  pada  penelitian  ini  diunduh  dari situs  USGS  (earthexplorer.usgs.gov).  Citra landsat 8 yang dipakai yaitu pada tanggal 13 Agustus 2017, dengan 17sampel penelitian.
Analisis citra Landsat 8 menggunakan nilai  reflektan  TOA planetary.  Nilai  tersebut merupakan hasil dari konversi nilai DN pada
citra  menggunakan  persamaan  di  bawah  ini (USGS,2014).
ρλ ’ = MpQcal + Ap
dimana: ρλ ’  =  Reflektan  TOA planetary,  tanpa dikoreksi sudut matahari Mp= Perkalian saluran spesifik dengan faktor recalling dari medata (REFLECTANCE_MULT_BAND_x, x=nomor band) Ap  =  Penambahan  saluran  spesifik  dengan (REFLECTANCE_ADD_BAND_x, x=nomor band/saluran) Qcal  =  Kuantisasi  dan  kalibrasi  produk sandar nilai piksel (DN)
TOA  reflectance  dengan  koreksi  sudut matahari adalah:
ρλ = ρλ /cos( θ SZ) = ρλ /sin( θ SE) dimana: ρλ = Reflektan TOA planetary θ SE =  Sudut  elevasi  matahari  local.  Sudut elevasi  matahari  pada  pusat  citra dalam  derajat,  nilai  ini  terdapat  pada medata (SUN_ELEVATION) θ SZ = Sudut solar zenith local
Indeks  vegetasi  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  yaitu Normalized  Difference Vegetation  Index  (NDVI),  Renormalized
Difference Vegetation Index (RDVI),
Normalized  Difference  Greenless  Index (NDGI), Redness Index (RI), Ratio Vegetation Index  (RVI),  Vegetation  Index  Number (VIN), Transformed Vegetation Index (TVI),
dan Difference Vegetation Index (DVI).Adapun  persamaan  masing-masing indeks vegetasi di atas yaitu sebagai berikut. NDVI= (NIR-R)/(NIR+R) (1 RDVI= (NIR-R)/(√(NIR+R)) (2 NDGI= (G-R) / (G+R) (3
RI= (R-G) / (R+G) (4 VIN= NIR/R (5 RVI= R/NIR (6 TVI= √(NDVI+0.5) (7 DVI= NIR-R (8
Dimana NIR, R, dan G masing-masing adalah saluran  inframerah  dekat  (band  5),  saluran merah (band  4) dan saluran hijau (band 3) dari citran Landsat  8. Menentukan hubungan antara indeks vegetasi tersebut dengan kadar klorofil  tanaman  padi  menggunakan  regresi linier sederhana dengan persamaan.
Y=a+bx
Dimana Y merupakan faktor terikat (klorofil), x  merupakan  faktor  tidak  terikat  (indeks vegetasi),  a  merupakan  konstanta,  dan  b merupakan koefisien.
Daerah Penelitian Lokasi  penelitian  dilakukan  pada penggunaan lahan sawah di Kecamatan Koto Tangah  Kota  Padang,  Provinsi  Sumatera Barat.  Adapun  untuk  luas  lahan  sawah  di Kecamatan  Koto  Tangah  adalah  1794 Ha.Lahan sawah di Kecamatan Koto Tangah merupakan  sawah  dengan  luas  terbesar  di Kota Padang.
Penelitian  ini  merupakan  kontribusi bidang  kajian  geografi  pada  penginderaan jauh,  SIG,  dan  pertanian.  Adapun  alat  dan bahan  yang  perlu  digunakan  dalam penelitian  ini  yaitu  GlobalPositional  System (GPS),  Alat  tulis,  perangkat  komputer, Aplikasi  ArcGIS,  Aplikasi  ENVI  3.8,  Aplikasi SPSS, dan kamera sebagai dokumentasi.
1) Campbell, 2011 2) Roujean, J., and F. Breon. ,1995 3) Bannari et al, 1995 4) Bannari et al, 1995 5) Bannari et al, 1995 6) Bannari et al, 1995 7) Danoedoro,2012:249 8) Bannari et al, 1995
Gambar 1. Peta daerah penelitian, Kecamatan Koto Tangah Kota Padang
HASILDAN PEMBAHASAN Kandungan Klorofil Padi  merupakan  vegetasi  yang homogen sehingga termasuk pada penggunaan lahan yang
mudah diinterpretasikan  pada  citra  satelit.Peneliti mengambil  sampel  sebanyak  17  sampel. Daun  padi  akan  dilakukan  uji  laboratorium di  labor  Kopertis  wilayah  X  Sumatera  Barat untuk mengetahui kadar klorofil daun dalam mg/l.  Metode  yang  digunakan  adalah metode  Wintermans  and  De  Mots  dengan menggunakan  pelarut  Ethanol  96%  dan mengukur  Absorbansi  larutan  klorofil  pada panjang  gelombang  649  dan  665  nm menggunakan  alat  Spektrofotometer.  Hasil spektrofotometri  dari  panjang  gelombang tersebut  akan  didapatkan  kadar  klorofil
dengan satuan mg/l menggunakan persamaan berikut.
Klorofil a = 13.7  D655 – 5.67  D649 (mg/l) Klorofil b = 25.8 D649 – 7.6 D665 (mg/l) Klorofil  total  =  20.0  D649  –  6.10  D665 (mg/l)
Dimana  D655  merupakan  hasil pengukuran spektrofotometer dengan panjang  gelombang  655  nm,  D649 merupakan hasil pengukuran spektrofotometer dengan panjang gelombang 649 nm.
Sampel tersebut terdiri dari beberapa fase  pertumbuhan  padi,  diantaranya  fase vegetative,  fase  reproduktif  dan  fase ripening.

## Tabel 1. Hasil uji laboratorium dan total klorofil
Sumber: Hasil Penelitian, 2017
Korelasi  Indeks  Vegetasi  dengan  Kadar Klorofil Tanaman Padi
Klorofil sangat penting pada tanaman karena merupakan tempat utama fotosintesis, jika  proses  fotosintesis  terganggu  maka makanan bagi tanaman juga akan terganggu, akibatnya  kesehatan  dan  produktifitas tanaman  menjadi  kurang  baik.  Maka  secara
tidak  langsung  klorofil  mempengaruhi  hasil produksi pada tanaman. Berdasarkan penjelasan  ini  maka  perlu  dilakukan pemantauan  pada  tanaman  padi  sebelum panen. Pemantauan yang paling mudah dan cepat yaitu menggunakan citra Landsat .
Tabel 2. Nilai indeks vegetasi dan kandungan kadar klorofil tanaman padi
Sumber: Hasil Penelitian, 2017
NO D 649 nm D 665 nm Klo a (mg/l) Klo b (mg/l) Klo total (mg/l) 1 0.527 1.079 11.7468 5.3962 17.1219 2 0.146 0.294 3.1868 1.5324 4.7134 3 0.172 0.346 3.7495 1.8080 5.5506 4 1.21 2.28 24.2664 13.8900 38.1080 5 0.91 1.869 20.3637 9.2736 29.6009 6 0.509 1.114 12.3300 4.6658 16.9754 7 0.54 1.15 12.6446 5.1920 17.8150 8 0.644 1.312 14.2650 6.6440 20.8832 9 0.654 1.38 15.1390 6.3852 21.4980 10 1.071 2.111 22.7517 11.5882 34.2971 11 0.691 1.471 16.1725 6.6482 22.7931 12 1.133 2.207 23.7098 12.4582 36.1227 13 0.877 1.791 19.4852 9.0150 28.4651 14 0.853 1.751 19.0754 8.6998 27.7411 15 0.975 0 -5.6160 25.1550 19.5000 16 0.603 1.224 13.2955 6.2550 19.5264 17 0.613 1.196 12.8543 6.7258 19.5556
Gambar 2. Hubungan nilai NDGI dengan kadar klorofil tanaman padi
Gambar 3. Hubungan nilai RI dengan kadar klorofil tanaman padi
Gambar 4. Hubungan nilai NDVI dengan kadar klorofil tanaman padi
Gambar 5. Hubungan nilai RVI dengan kadar klorofil tanaman padi
Gambar 6. Hubungan nilai VIN dengan kadar klorofil tanaman padi
Gambar 7. Hubungan nilai TVI dengan kadar klorofil tanaman padi
Gambar 8. Hubungan nilai RDVI dengan kadar klorofil tanaman padi
Gambar 9. Hubungan nilai DVI dengan kadar klorofil tanaman padi
Dari  kedelapan  Indeks  Vegetasi  yang dievaluasi  dalam  penelitian  ini  menyatakan bahwa  NDGI  menunjukkan  hubungan  yang paling kuat dengan kandungan kadar klorofil tanaman padi dengan nilai R 2 =0.760, diikuti oleh  RI  dengan  nilai  R 2 yang  sama,  RDVI dengan  nilai  R 2 =0.559,  NDVI  dengan  nilai R 2 =0.558,    VIN  dengan  R 2 =0.555,  DVI dengan R 2 =0.551,TVI dengan R 2 =0.541, dan RVI dengan R 2 =0.517.
KESIMPULAN Berdasarkan  hasil  survey  lapang  dan analisis citra Landsat 8, beberapa kesimpulan yang dapat diambil pada penelitian ini yaitu bahwa  indeks  vegtasi  NDGI  mempunyai
hubungan  yang  paling  erat  dengan  klorofil dibanding  Indeks  Vegetasi  lain  dengan  nilai R 2 =0.760.  Bentuk  persamaan  hubungan tersebut  yaitu  Y=0.007+0.004x,  dimana  y merupakan  kandungan  klorofil  dan  x merupakan NDGI.
DAFTAR PUSTAKA
Amang,  B.,  &  M.,  H.  S.  (1999). Kebiajakan Beras dan Pangan Nasional. Jakarta: IPB
Press. Badan  Pusat  Statistik.  (2015). Kota  Padang Dalam Angka 2015. Padang: BPS.
Badan  Pusat  Statistik.  (2016). Kota  Padang
Dalam Angka 2016. Padang: BPS. Bannari,  A.,  Asalhi,  H.,  &  Teillet,  P.  M. (2002). Transformed difference vegetation  index  (TDVI)  for  vegetation cover mapping. Banowati,  E.,  &  Sriyatno.  (2013). Geografi Pertanian. Yogyakarta: Ombak. Campbell,  J.  B.,  &  Wynne,  R.  H.  (2011). Introduction  to  Remote  Sensing  Fifth Edition. New York: Guildford Press. Danoedoro, P. (2012). Pengantar Penginderaan  Jauh  Digital.  Yogyakarta: ANDI. Guntoro,  S.  (2011). Saatnya  Menerapkan Pertanian Tekno-Ekologis. Jakarta:
Agromedia Pustaka. Nuarsa,  I.  W.  (2014).  Penggunaan  Citra Landsat 8 untuk Estimasi Kadar Khlorofil dan  Hasil  Tanaman  Padi. Jurusan Agroekoteknologi,  VOL.  4,  NO.  1
(2014). Roujea,  J.-L.,  &  Breon,  F.  M.  (1995). Estimating PAR Absorbed by Vegetation from Bidirectional Reflectance Measurements. 51:375-384 (1995). USGS.  (2014).  Using  the  USGS  Landsat  8 Product. U.S. Geological Survey.
http://landsat.usgs.gov/Landsat8_Using_ Product.php.
Wikipedia.  (2017,  Januari  26). Klorofil. Dipetik Maret 15, 2017, dari Wikipedia: https://id.wikipedia.org/w/index.php?titl e=Klorofil&oldid=12213718