## PERBANDINGAN AKURASI PENGUKURAN KLOROFIL DAN KADAR NITROGEN ANTARA SPAD DENGAN NDVI PADA TANAMAN JAGUNG ( Zea mays )
Farid Hanafiyanto 1* , dan Wahono 2 1 Jurusan Agroteknologi, Fakultas Pertanian Peternakan, Universitas Muhammadiyah Malang
2 Dosen Agroteknologi, Fakultas Pertanian Peternakan, Universitas Muhammadiyah Malang Email: faridhanafiyanto@gmail.com

## ABSTRACT
SPAD is a manual technology to detect field chlorophyll content. The use of SPAD to detect chlorophyll content and determine plant health. SPAD takes a long time and is less effective if  used  in  a  large  area  of  land.  The  development  of  agricultural  technology  such  as  UAV answers the problems and needs of people who have large areas of land, thus saving time and  costs.  NDVI  makes  it  easier  to  detect  plant  health  by  looking  at  the  chlorophyll  and nitrogen content in plants. The aims of this study are (1) to determine the comparison of the accuracy  of  chlorophyll  and  nitrogen  measurements  between  SPAD  and  NDVI  (2)  to determine the ratio of chlorophyll and nitrogen to the estimation results of SPAD and NDVI estimates.  The  methods  used  are  the  determination  of  chlorophyll  and  nitrogen  in  the laboratory,  Software,  ArcGIS  Software  to  determine  the  estimated  value,  and  regression data  analysis  and  T  test.  The  results  showed  the  correlation  value  between  SPAD  and Chlorophyll  Lab  was  0.8138.  SPAD  and  Nitrogen  Lab  0.8725.  Lab  NDVI  and  Chlorophyll 0.8882,  and  Lab  NDVI  and  Nitrogen  0.9029.  This  shows  a  very  strong  relationship  and  a unidirectional  relationship  between  variables.  The  results  of  the  two-sample  paired  t-test showed  that  there  were  no  significant  differences  from  all  model  equations  which  had  a smaller t-count than the t-table.

## Keywords: NDVI, SPAD, and UAV.

## ABSTRAK
SPAD  merupakan  teknologi  manual  sebagai  pendeteksi  kandungan  klorofil  lapang. Penggunaan  SPAD  untuk  mendeteksi  kandungan  klorofil  dan  menentukan  kesehatan tanaman.  SPAD  membutuhkan  waktu  lama  dan  kurang  efektif  jika  digunakan  dalam  suatu areal  lahan  yang  luas.  Perkembangan  teknologi  pertanian  seperti  UAV  menjawab permasalahan  dan  kebutuhan  masyarakat  yang  memiliki  lahan  yang  luas,  sehingga  dapat menghemat waktu dan biaya. NDVI mempermudah mendeteksi kesehatan tanaman dengan melihat  kandungan  klorofil  dan  nitrogen  pada  tanaman.  Tujuan  penelitian  ini  yaitu  (1)
Mengetahui  perbandingan  akurasi  pengukuran  klorofil  dan  nitrogen  antara  SPAD  dengan NDVI  (2)  Mengetahui  perbandingan  klorofil  dan  nitrogen  hasil  estimasi  pendugaan  SPAD dengan NDVI. Metode yang digunakan yaitu penentuan klorofil dan nitrogen di laboratorium,
, Software ArcGIS untuk mengetahui nilai estimasi pendugaan, dan analisis data regresi dan uji  T.  Hasil  penelitian  menunjukkan  nilai  korelasi  korelasi  antara  SPAD  dan  Klorofil  Lab 0,8138.  SPAD  dan  Nitrogen  Lab  0,8725.  NDVI  dan  Klorofil  Lab  0,8882,  dan  NDVI  dan Nitrogen Lab 0,9029. Hal ini menunjukkan hubungan yang sangat kuat dan hubungan yang searah  antar  variabel.  Hasil  uji  T  dua  sampel  berpasangan  menunjukkan  tidak  terdapat perbedaan yang signifikan dari semua persamaan model dimana memiliki nilai t hitung lebih kecil dibandingkan dengan t tabel.
Kata Kunci: NDVI, SPAD, dan UAV.

## 1. PENDAHULUAN
Jagung  merupakan  salah  satu  tanaman penting dalam budidaya pertanian. Peningkatan  jumlah  permintaan  jagung didominasi  oleh  permintaan  dari  sektor
industri pakan ternak. Perkembangan sektor industri  ini  mengharuskan  peningkatan perluasan  lahan  jagung  untuk  produksi jagung semakin meningkat [1]. Penambahan
luas  lahan  pada  usahatani  relatif  sulit dilakukan  oleh  petani  untuk  melakukan perawatan  dan  budidaya  tanaman  jagung. Kegiatan ini relatif membutuhkan biaya yang cukup  besar,  membayar  tenaga  kerja,  dan efisiensi  waktu  yang  cukup  banyak  [2]. Perkembangan  teknologi  pertanian  menjadi aspek  penting  untuk  mempermudah  dalam usahatani secara efisien dan dapat menjawab permasalahan petani yang memiliki  lahan  luas.  UAV  ( Unmanned  Arial Vehicle ) merupakan solusi untuk mempermudah menentukan tingkat kehijauan  dan  tingkat  kesehatan  suatu tanaman  jagung  pada  area  yang  luas, sehingga dapat menghemat waktu, mempermudah  pemupukan  tanpa  harus membutuhkan  dan  membayar  tenaga  kerja [3]. Klorofil meter SPAD merupakan pendeteksi  klorofil  lapang.  Nilai  SPAD memiliki  hubungan  dengan  kesehatan tanaman  yang  dapat  menentukan  hasil produksi  panen  jagung.  Dengan  demikian nilai  SPAD  yang  terkandung  pada  tanaman juga  akan  memberikan  informasi  tentang kandungan  nitrogen  yang  terkandung  pada daun  [4].  Metode  pengukuran  dengan klorofil  meter  SPAD  untuk  menganalisis kandungan  klorofil  dan  nitrogen  pada  daun tanaman  belum  efektif  dan  memakan banyak  waktu  jika  harus  dilakukan  pada suatu area lahan yang luas. Oleh karena itu penelitian ini dilakukan dengan menggunakan teknologi yang dapat memprediksi nilai klorofil dan nitrogen pada daun dengan menggunakan teknik citra foto udara. Pemanfaatan GIS ( Geograpichal Information  System )  dapat  membantu mengelola sumber daya pertanian. Pemanfaatan  pengindera  jarak  jauh  dapat mengatasi  masalah  waktu  dan  biaya  dalam memprediksi klorofil dan nitrogen. Kemampuan pengindera jauh dalam memprediksi  klorofil  dan  nitrogen  pada tanaman sangat menjanjikan untuk mendukung  manajemen  pertanian  dalam efisiensi  waktu,  dan  mengurangi  biaya pertanian  [5].  Oleh  sebab  itu,    penting membahas keefektifan penggunaan UAV dan sistem  GIS  dalam  bidang  pertanian  untuk mengetahui  dan  memperoleh  informasi dalam  monitoring  klorofil dan  nitrogen  yang terkandung  dalam  daun  jagung  pada  suatu area yang luas secara akurat.
Tujuan penelitian ini adalah (1) Mengetahui perbandingan akurasi pengukuran  klorofil  dan  nitrogen  antara SPAD dengan NDVI (2) Mengetahui
perbandingan  klorofil  dan  nitrogen  hasil estimasi pendugaan SPAD dengan NDVI.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Tanaman Jagung
Jagung  merupakan  salah  satu  komoditas yang  penting  di  Indonesia.  Selain  sebagai pangan  pokok,  jagung  juga  merupakan bahan pakan ternak dan bahan baku industri olahan. Penggunaan jagung terutama sebagai  bahan  baku  industri  dan  pakan ternak terus mengalami peningkatan. Peningkatan produksi jagung dapat dilakukan dengan perluasan areal penanaman,  peningkatan  produktivitas,  dan perbaikan  teknologi  [6].  Kegiatan  budidaya jagung  dan  pengolahan  lahan  tidak  dapat dipisahkan  dengan  perlakuan  pemupukan.
Pemupukan  merupakan  salah  satu  faktor penentu dalam upaya meningkatkan produktivitas tanaman jagung. Unsur hara N sangat  penting  untuk  pertumbuhan  dan perkembangan tanaman jagung [7].
Nitrogen  adalah  unsur  hara  makro esensial  yang  dibutuhkan  tanaman  dalam jumlah besar, namun ketersediaannya dalam tanah  sangat  sedikit  dan  mudah  hilang. Nitrogen  sangat  diperlukan  oleh  tanaman jagung  pada  fase  pertumbuhan  vegetatif seperti daun, batang, dan akar [8]. Nitrogen berfungsi  sebagai  penyusun  penting  dari klorofil.  Kandungan  klorofil  pada  daun jagung  dapat  diketahui  dengan  mengukur tingkat kehijauan daun pada suatu tanaman. Tingkat  kehijaun  daun  menunjukkan  bahwa tanaman  memiliki  kadar  nitrogen  yang cukup serta menunjukkan kondisi pertanaman yang sehat [9]. Pertumbuhan  tanaman  dipengaruhi  oleh faktor-faktor eksternal salah satunya intensitas cahaya. Intensitas cahaya berperan  penting  dalam  penerimaan  energi bagi  tanaman  melalui  proses  fotosintesis dengan  penyerapan  langsung  foton  oleh molekul  molekul  pigmen  seperti  klorofil. Klorofil  merupakan  pigmen  berwarna  hijau yang ditemukan pada kebanyakan tumbuhan. Setiap daun pada setiap tanaman memiliki  kandungan  klorofil  yang  berbeda- beda [10]. Klorofil sangat vital dalam proses fotosintesis,  karena  membuat  tanaman mendapatakan energi dari cahaya matahari. Memprediksi  hasil  berdasarkan  nilai  klorofil dapat menentukan kebutuhan nutrisi tanaman  pada  saat  yang  tepat  sehingga dapat  meningkatkan  produktivitas  tanaman jagung.  Klorofil  merupakan  faktor  utama yang  mempengaruhi  fotosintesis.  Klorofil adalah pigmen pemanfaatan energi matahari
pemicu  fiksasi  CO2  untuk  menghasilkan karbohidrat.  Karbohidrat  yang  dihasilkan dalam  fotosintesis  diubah  menjadi  lemak, protein,  asam  nukleat,  dan  molekul  organik bagi ekosistem secara keseluruhan [11].

## 2.2. Klorofil SPAD
Pengukuran  nilai  klorofil  lapangan  dapat dilakakukan  dengan  menggunakan  alat klorofil  meter  SPAD  yang  dinyatakan  dalam satuan  unit.  Pendeteksi  kandungan  klorofil diperlukan  teknologi  klorofil  meter  untuk mendeteksi  kandungan  klorofil  daun  secara cepat dan efisien. Meski memiliki keunggulan dalam mendeteksi klorofil dengan  menampilkan  nilai  klorofil  langsung pada  layar  SPAD.  Selain  itu,  klorofil  meter SPAD memiliki harga yang cukup mahal dan pengukuran SPAD dalam mendeteksi kandungan  klorofil  memakan  waktu  yang lama  jika  dilakukan  pada  area  lahan  yang luas [12]. Klorofil  adalah  satu  salah  satu  faktor untuk  menentukan  status  N  pada  daun. Ppengukuran kandungan klorofil menggunakan  alat  klorofil  meter  SPAD diukur  dengan  tiga  kali pengukuran  untuk mendapatkan  nilai  klorofil  total.  Setiap sampel  daun  yang  akan  diukur  kadar klorofilnya  dijepitkan  pada  bagian  sensor dari alat tersebut. Sensor SPAD ditempatkan dibagian  pangkal  daun,  tengah  daun,  dan ujung  daun.  Hasil  pengukuran  kadar  klorofil dengan klorofilmeter SPAD dapat dikategorikan  ke  dalam  tiga  kriteria,  yaitu rendah, sedang dan tinggi [10]. Teknologi  SPAD  adalah  sebuat  alat pengukur klorofil daun yang bersifat manual.
Pembacaan  nilai  pada  SPAD  belum  bersifat berkelanjutan karena masih bersifat objektif maka  perlu  dilakukannya  analisis  klorofil hasil  uji  laboratorium  dalam  memberikan informasi  akurat  dan  berkelanjutan  dalam memprediksi hasil panen atau hasil produktivitas  tanaman  pada  suatu  area lahan yang luas [13].
2.3. UAV (Unmanned Arial Vehicle) Teknologi baru yang telah dikembangkan pada era 4.0 yang dapat digunakan dibidang pertanaian untuk pemetaan dan pengambilan  video  dari  atas  permukaan yaitu dengan menggunakan UAV ( Unmanned
Arial  Vehicle )  atau drone [14].  UAV  dapat digunakan  sebagai  alternatif  solusi  untuk pemetaan, penyemprotan pestisida, mendeteksi  kesehatan  tanaman,  kesuburan tanah, menghitung parameter indeks vegetasi,  tinggi  tanaman,  hasil  panen, indesks  luas  daun,  sifat  tanah  permukaan,
stres  air,  model  tinggi  tajuk,  kandungan klorofil daun, kadar N, dan lain-lain.
Drone juga  dapat  dihubungkan  dengan satelit  untuk  mengatur  atau  men- setting luas dan area lahan yang dimiliki oleh petani untuk pemetaan lahan, mendeteksi keadaan kesuburan  tanah,  jenis-jenis  hama  dan penyemprotan  pestisida  [5].  Pemantuan pertumbuhan  tanaman  jagung  dengan menggunakan  alat  UAV  bertujuan  untuk mengenal  pasti  jenis-jenis  rawatan  lahan yang mampu memberikan hasil produktivitas jagung  yang  tinggi.  Kombinasi  teknologi UAV, software Quantum  GIS  dan software ArcGIS  merupakan  kaedah  pengurusan lahan yang lebih efektif dan dikenali sebagai pertanian tepat [15].
Inovasi  teknologi  revolusi  industri  4.0 sangat  berpengaruh  penting  pada  sektor pertanian dimana dalam berusaha tani akan lebih  efisien  sehingga  terjadi  peningkatan produktivitas dan daya saing [16].
Penggunaan  teknologi    pemanduan  pesawat tanpa awak (UAV) disarankan dalam agenda kerjaan.  UAV  yang  dilengkapi  dengan kamera  mampu  memberi  gambaran  plot tanaman  secara  menyeluruh  (murugan). Sistem  maklumat  geografis  (GIS)  dan teknologi  penginderaan  jarak  jauh  ( Remote Sensing atau RS) digunakan sebagai elemen bantuan untuk pengurusan lahan yang luas.
Pengambilan  data  menggunakan  UAV  dan kamera  multispektral  mampu  menghasilkan bacaan NDVI ( Normalized Difference Vegetation  Index )  yang  beresolusi  tinggi [15].

## 2.4. Software ArcGIS
ArcGIS  adalah  salah  satu software yang dikembangkan  oleh  ESRI  ( Environmental System  Research  Institude )  yang  banyak digunakan untuk mengakomodasi kebutuhan dalam  pengelolaan  sumberdaya  alam  dan lingkungan.  ArcGIS  merupakan  perangkat lunak yang terbilang besar. Perangkat lunak ini  menyediakan  kerangka  kerja  yang bersifat scalable (bisa  diperluas  sesuai kebutuhan).  ArcGIS  adalah  produk  sistem kebutuhan software yang merupakan kumpulan  dari  produk-produk software lainnya  yang  bertujuan  untuk  membangun sistem  SIG  yang  lengkap  sesuai  kebutuhan penggunanya [17].
ArcGIS  perangkat  lunak  yang  diciptakan khusus  untuk  kompabilitas  Sistem  Informasi berbasis  Geografis  (SIG)  yang  membutuhkan performance  besar  seperti  Server  GIS, DatabaseGIS,  Web  GIS  dan  lain  sebagainya. Teknologi ESRI (Environmental System Research Institude)  memudahkan  dalam  mengumpulkan
serta menganalisis data-data di bidang pertanian dalam  satu  sistem  terpusat.  Di  dalam  ArcGIS terdapat  beberapa  aplikasi  Sistem  Informasi Geografis yang memiliki fungsi berbeda-beda. Di antaranya  adalah  ArcView,  ArcMap,  ArcCatalog, dan  ArcReader.  Tetapi  dalam  menganalisis Indeks  NDVI  menggunakan  ArcGIS  desktop yaitu  ArcMAp.  ArcGIS  adalah  solusi  pemetaan digital  terintegrasi  dari  sekian  banyak  produk yang  saling  terkait  di  bidang  pemetaan  digital yang dikembangkan oleh ESRI [18].
Perangkat lunak ( software ) ArcGIS
maupun  Quantum  GIS  adalah  suatu  Sistem Informasi  Geografis  (SIG)  yang  berbasis komputer  yang  memberikan  kemampuan untuk  menagani  data  bereferensi  geografis meliputi kesesuaian lahan, pengelolaan, seta output  data  bagian  tertentu  dari  suatu tanaman  untuk  produksi  pertanian.  Model data  digital  dalam  SIG  terintegrasi  dengan pendekatan  evaluasi  multi  kriteria  yaitu format  raster  dan  vektor  dalam  aplikasi. Model  raster  merupakan  model  data  yang menampilkan,
menempatkan,
dan menyimpan  data  spasial  dengan  struktur matrik  yang  membentuk  grid.  Model  data vektor  merupakan  model  data  spasial  yang menampilkan, menempatkan, dan menyimpan data spasial dengan menggunakan  titik,  garis,  kurva,  atau polygon [19].

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  dilaksanakan  pada  bulan November  2020  sampai  Januari  2021 bertempat  di  Desa  Pagergung,  Kecamatan Wajak,  Kabupaten  Malang.  Analisis  klorofil dan  nitrogen  dilakukan  di  Laboratorium Bioteknologi  Universitas  Muhammadiyah Malang. Alat yang digunakan dalam penelitin ini Drone, software ArcGIS, software Metasif software Quantum GIS, klorofil meter SPAD, ATK,  alat  dokumentasi,  papan  plot,  mortal matir,  gelas  kimia,  pipet  ukur,  karep  hisap, labu takar, corong kaca, erlenmeyer, tabung reaksi,  kuvet,  spektrofotometer,  buret, statif,  set  destilasi,  set  destruksi,  pemanas dan  klem.  Bahan  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  meliputi  jagung,  daun  jagung, Aseton  80%,  kertas  saring,  serbuk  katalis, H 2 SO 4 ,  HCL,  NaOH,  indikator  PP,  dan aquades.
Penelitian  ini  menggunakan  24  sampel. 12  sampel  pertama  untuk  di  uji  regresi  dan korelasi dengan model Klorofil Lab – Klorofil SPAD,  Klorofil  Lab – Klorofil  NDVI,  Nitrogen Lab – Nitrogen  SPAD,  dan  Nitrogen  Lab – Nitrogen  NDVI.  Setelah  dilakukan  korelasi untuk  mengetahui  hubungan  nilai  variabel searah atau tidak searah pada setiap model, dilanjutkan  dengan  uji  regresi  pada  setiap
model parameter menggunakan rumus hasil regresi  untuk  mencari  nilai  estimasi pendugaan  Klorofil  SPAD,  Klorofil  NDVI, Nitrogen  SPAD,  dan  Nitrogen  NDVI  dengan menggunakan software ArcGIS.  12  sampel kedua  digunakan  untuk  validasi  uji  T berpasangan  dengan  model  Klorofil  Lab – Estimasi  Klorofil  SPAD,  Klorofil  Lab – Estimasi  Klorofil  NDVI,  Nitrogen  Lab –
Estimasi  Nitrogen  SPAD,  Nitrogen  Lab –
Estimasi  Nitrogen  NDVI,  Klorofil  SPAD –
Klorofil NDVI, dan Nitrogen SPAD – Nitrogen NDVI.
Analisis  data  menggunakan  regresi  dan korelasi  untuk  mengetahui  keakuratan  hasil pengolahan  data  antara  NDVI  dan  SPAD dengan  sampel  data  lapangan.  Proses  ini melakukan  korelasi  antara  hasil  pengolahan data  antara  NDVI  dan  SPAD  dengan  hasil olahan  data  lapangan.  Hasil  korel asi  R  ≥ 0,60  maka  korelasi  kuat  dan  dapat dikatakan  kedua  data  yang  digunakan mempunyai  hubungan  yang  baik.  Setelah diperoleh  nilai  korelasi,  maka  dilakukan  uji signifikansi  data  atau  uji  T  dengan menggunakan tingkat kepercayaan 95%.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Pengujian Software
Setelah  dilakukan  pengambilan  gambar dengan  menggunakan drone. Tahapan selanjutnya  yaitu  melakukan  pengujian untuk  mengetahui  nilai  indeks  NDVI. Pengujian software ArcGIS bertujuan  untuk melihat  hasil  dan  perhitungan  deteksi klorofil, dan nitrogen pada daun jagung yang sesuai  dengan  hasil  uji  laboratorium  dan SPAD. Software ini  mencakup  sistem informasi  berbasis  Geographical  Information System (GIS) yang mampu mengumpulkan, menyimpan,  dan  menganalisis  informasi- informasi  yang  erat  kaitannya  dengan informasi potensi dibidang pertanian sehigga memberi  kemudahan  dalam  pengambilan keputusan  berdasarkan  informasi-informasi yang ditampilkan oleh peta-peta perkebunan [20].

## 4.2 Analisis Data Citra
Analisis  statistik  yang  digunakan  untuk mengetahui  hubungan  antara  nilai  SPAD, dan  nilai  NDVI  dengan  nilai  klorofil  lab,  dan nitrogen  lab  adalah  regresi  dan  korelasi. Koefisien  korelasi  menunjukkan  derajat kekuatan  hubungan  antara  nilai  SPAD,  dan nilai  NDVI  dengan  nilai  klorofil  lab,  dan nitrogen  lab  hasil  pengukuran  sampel  daun tanaman  di  lapangan.  Analisis  regresi bertujuan  untuk  membuat  suatu persamaan yang  mendekati  sebaran  data  pendugaan
yang  dikembangkan  dan  dibangun  melalui analisis regresi antara hasil perhitungan nilai SPAD dan nilai NDVI dengan nilai klorofil lab, dan  nitrogen  lab.  Kekuatan  analisis  regresi dapat ditunjukkan dengan koefisien determinasi dari persamaan yang didapatkan antara nilai SPAD dan nilai NDVI dengan nilai klorofil lab, dan nitrogen lab.
Nilai  indeks  SPAD  dan  nilai  indeks  NDVI sebagai  variabel  bebas  ( x ),  dan  nilai  indeks vegetasi klorofil, dan kadar nitrogen sebagai respon  hasil  ( y ).  hasil  korelasi  dan  regresi antara  nilai  indeks  SPAD  dan  nilai  indeks NDVI  dengan  nilai  indeks  vegetasi  klorofil, dan kadar nitrogen menghasilkan nilai r dan R 2 . Tabel 1. Korelasi hubungan antara SPAD dan NDVI dengan Klorofil Lab dan Nitrogen Lab SPAD Klorofil Lab Nitrogen Lab NDVI SPAD 1 0,8135 0,8724 0,9292 Klorofil Lab 1 0,9066 0,8881 Nitrogen Lab 1 0,9028 NDVI 1
Pedoman Derjat Hubungan:
Nilai  pearson  correlation  0,00s/d  0,19  =  tidak  ada  korelasi  (ns).  Nilai  pearson  correlation  0,20  s/d  0,39  = korelasi lemah (ns). Nilai pearson correlation 0,40 s/d 0,59 = korelasi sedang (*). Nilai pearson  correlation 0,60 s/d 0,79 = korelasi kuat (**). Nilai pearson correlation 0,80 s/d 1,00 = korelasi sempurna (**)
Hasil  penelitian  pada  tabel  1
menunjukkan terdapat hubungan korelasi ( r ) yang sempurna atau sanggat kuat. Hal ini di tunjukkan dengan nilai korelasi ( r ) SPAD dan Klorofil  Lab  0,8135.  SPAD  dan  Nitrogen  Lab 0,8724.  NDVI  dan  Klorofil  Lab  0,8881,  dan NDVI dan Nitrogen Lab 0,9028. Artinya pada nilai  korelasi  menunjukkan  hubungan  yang searah antar variabel.
Gambar 1. SPAD dan Klorofil Lab
Gambar 2. SPAD dan Nitrogen Lab
Gambar 3. NDVI dan Klorofil Lab
Gambar 4. NDVI dan Nitrogen Lab
Berdasarkan hasil pada grafik gambar (1, 2,  3,  dan  4)  menunjukkan  nilai  R 2 atau koefisien  determinasi  yang  diperoleh  cukup besar.  Model  regresi  SPAD  dan  Klorofil  Lab dengan  nilai  sebesar  0,6622.  Model  regresi SPAD  dan  Nitrogen  dengan  nilai  sebesar 0,7612  Model  regresi  NDVI  dan  Klorofil  Lab dengan  nilai  sebesar  0,7889.  Model  regresi NDVI dan Nitrogen Lab dengan nilai sebesar
0,8151. Titik pengamatan 12 sampel berada tidak  jauh  disekitar  garis  regresi.  Dengan demikian  persamaan  regresi  pada  hasil penelitian  mempunyai  nilai  yang  baik.  Hasil regresi  di  atas  artinya  variabel  (y)  nilai indeks vegetasi Nitrogen Lab dan Klorofil Lab sebagai  respon  hasil  dapat  diterangkan dengan nilai indeks NDVI dan SPAD sebagai variabel bebas (x).
Tabel 2. Hasil Regresi Data Penelitian Parameter Hasil Regresi Koefisien Determinasi (R 2 ) Koefisien Korelasi (r) SPAD - Klorofil Lab Y = 0,0352x + 0,00782 0,6622 0,8135 SPAD - Nitrogen Lab Y = 0,0439x + 0,00721 0,7612 0,8724 NDVI – Klorofil Lab Y =  0,1308x + 0,5658 0,7889 0,8881 NDVI – Nitrogen  Lab Y =  0,1428x + 0,4942 0,8151 0,9028
Berdasarkan  hasil  dari  ke  4  gambar pada  grafik  di  atas  menunjukkan  masing- masing  R
2 atau  koefisien  determinasi  yang diperoleh  dari  ke  empat  indeks  vegetasi yang  digunakan,  terdapat  12  sampel  yang digunakan  untuk  dilihat  seberapa  besar tingkat kehijauan yang diperoleh dari setiap petak  lahan  tersebut.    Hasil  dari  uji  regresi untuk empat indeks antara indeks SPAD dan NDVI  dengan  indeks  vegetasi  klorofil,  dan kadar  nitrogen  memiliki  nilai  koefisien korelasi  ( r )  dan  koefisien  determinasi  ( R 2 ) antara  kuat  hingga  sangat  kuat.  Pengaruh variabel  diukur  dengan  nilai  koefisien korelasi  yang  nilainya  berkisar  antara  0 sampai  1  dan  0  sampai  -1.  Semakin mendekati  0  semakin  kecil  pengaruh variabelnya.  Nilai  koefisien  korelasi  (+) menunjukkan  hubungan  antar  variabel searah,  kenaikan  nilai  variabel  pengaruh diikuti  dengan  kenaikan  pada  nilai  variabel yang  dipengaruhi.  Sedangkan  nilai  (-) menunjukkan  hubungan  berkebalikan,  yaitu setiap kenaikan nilai variabel pengaruh akan diikuti  penurunan  nilai  variabel  terpengaruh [21].
Pada  lahan  jagung  penelitian  umur vegetasi  tergolong  menengah,  kerapatan tegakan  tanaman,  dan  kerapatan  kanopi tanaman  secara  umum  memberikan  nilai  rasio yang  tinggi  pada  nilai  indeks  vegetasi.  Dalam penelitian  ini  dianalogikan  bahwa  kerapatan tegakan  berpengaruh  pula  terhadap  kerapatan kanopinya  sehingga  hasil  analisis  menunjukkan hubungan  yang  sangat  kuat.  Semakin  rapat tegakan  vegatasinya  maka  semakin  besar  pula
kerapatan  kanopinya  dan  akan  berpengaruh terhadap  nilai  indek  vegetasi.  kenaikan kerapatan  kanopi  akan  diikuti  dengan kenaikan  nilai  indeks  vegetasinya  [21].
Bertambahnya daun-daun jagung berpengaruh pada vegetasi tanaman jagung tersebut.  Semakin  tinggi  tanaman  jagung dan  seiring  bertambahnya  umur  tanaman kanopi daun akan semakin rapat. Pertumbuhan  dan  perubahan  dari  tutupan kanopi  vegetasi  yang  relatif  lebih  tebal  dan rapat  pertanaman  ini  berpengaruh  besar pada  nilai  piksel  citra  foto  udara  sehingga nilai  indeks  vegetasi  klorofil  dan  nitrogen semakin tinggi [22].
Penginderaan  jauh hyperspectral mempunyai pita panjang gelombang ( wavelength ) nanometer (nm) yang berdekatan dalam jumlah besar, yang dapat digunakan  untuk  mengetahui  berbagai informasi  klorofil  (biofisik),  dan  nitrogen (biokimia)  pada  tanaman.  Posisi  kanal red- edge adalah  hal  yang  fundamenral  dalam membangun prediksi yang cepat dan akurat terhadap  parameter  biokimia  dan  bifisik tanaman  [23].  Kemampuan  sistem  prediksi yang  terbangun  sangat  efektif  sangat mendukung  manajemen  pertanian.  Jika, dibandingkan  dengan  pengukuran  manual melalui  sampling  dan  pengukuran  di lapangan yang membutuhkan banyak waktu dan biaya. Sistem Informasi Geografis (SIG) merupakan  langkah  yang  tepat  untuk pemetaan  luas  lahan  pertanian.  Dengan adanya  sistem  informasi  geografi  berbasis web  dapat  memberikan  informasi  pemetaan
terkait  luas  lahan  dan  potensi  tanaman jagung [24]. Penginderaan  jarak  jauh  dapat mengatasi  masalah  waktu  dan  biaya  dalam memprediksi klorofil dan kandungan nitrogen.  Penggunaan  data  penginderaan jauh multisensor (Hiperspektral dan multispektral) dapat digunakan untuk mengetahui  kandungan  biofisik  (klorofil), dan  biokimia  (nitrogen)  [25].  Penelitian terbaru  data  pengindera  jarak  jauh  dan
sistem informasi geografis (GIS) dilaporakan memiliki  potensi  besar  dalam  dalam memprediksi  kandungan  klorofil  dan  kadar nitrogen.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  data yang  diperoleh  dari  NDVI  hasil  pengindera jauh  merupakan  variabel  potensial  untuk meningkatkan  prediksi  klorofil  dan  nitrogen suatu  tanaman  yang  sulit  diukur  dan memakan  waktu  lama  serta  biaya  yang banyak [26].
Tabel 3. Hasil estimasi pendugaan nilai klorofil NDVI, klorofil SPAD, nitrogen NDVI, dan nitrogen SPAD Sampel  Estimasi Klorofil NDVI Estimasi Klorofil SPAD Estimasi Nitrogen NDVI Estimasi Nitrogen SPAD 1 0,106 0,245 1,02 1,02 2 0,285 0,361 1,09 1,07 3 0,592 0,374 0,82 0,45 4 0,124 0,151 1,36 1,43 5 0,239 0,266 0,24 0,45 6 0,409 0,345 0,11 0,43 7 0,419 0,339 0,65 0,42 8 0,483 0,400 0,45 0,48 9 0,514 0,491 0,40 0,47 10 0,543 0,409 0,50 0,49 11 0,427 0,351 0,14 0,43 12 0,146 0,340 0,68 0,42 Tabel 4. Hasil uji T dua sampel berpasangan ( Paired-Sampel T test ) Model t-hitung t-tabel Klorofil lab – Klorofil NDVI 1,82 2,20099 Klorofil lab – Klorofil SPAD 1,70 2,20099 Nitrogen lab – Nitrogen NDVI 1,22 2,20099 Nitrogen lab – Nitrogen SPAD 1,48 2,20099 Klorofil SPAD – Klorofil NDVI 0,53 2,20099 Nitrogen SPAD – Nitrogen NDVI -0,14 2,20099 Berdasarkan  uji  T  dua  sampel berpasangan  didapatkan  bahwa  model persamaan  Klorofil  Lab  dan  Klorofil  NDVI memiliki  nilai  t  hitung  sebesar  1,82.  Model Klorofil Lab dan Klorofil SPAD memiliki nilai t hitung sebesar 1,70. Model Nitrogen Lab dan Nitrogen NDVI memiliki nilai t hitung sebesar
1,22. Model Nitrogen Lab dan Nitrogen SPAD memiliki  nilai  t  hitung  sebesar  1,48.  Klorofil SPAD  dan  Klorofil  NDVI  memiliki  nilai  t hitung  sebesar  0,53.  Nitrgoen  SPAD  dan Nitrogen NDVI memiliki nilai t hitung sebesar -0,14.  Dengan  hasil  persamaan  model  yang di  uji  T  dua  sampel  berpasangan  ( Paired-
Sampel  T  test )  dapat  dikatakan  bahwa model tersebut masih dapat diterima dimana memiliki  nilai  T  hitung  lebih  kecil  dibanding dengan  T  tabel,  maka  di  ambil  kesimpulan untuk  menerima  permodelan.  Jadi  tidak terdapat  perbedaan  yang  signifikan  antara hasil  Klorofil  Lab  dan  Nitrogen  Lab  dengan model  estimasi  Klorofil  SPAD,  Klorofil  NDVI, Nitrogen SPAD, Nitrogen NDVI. Pada hasil uji T  antar  Estimasi  Klorofil  SPAD – Estimasi Klorofil  NDVI  dan  Estimasi  Nitrogen  SPAD  - Estimasi  Nitrogen  NDVI  menunjukkan  tidak terdapat  perbedaan  yang  signifikan  dari kedua  data  permodelan  sehingga  diambil kesimpulan untuk menerima permodelan. Hasil  uji  validasi  menunjukkan potensi  citra  dengan  model  ini  untuk mengestimasi  tingkat  kehijauan  vegetasi, khususnya  dengan  menggunakan  nilai  dari indeks  vegetasi  yang  memiliki  hubungan yang kuat dengan pengukuran lapangan. Hal ini membuktikan bahwa penggunaan Unmanned  Arial  Vehicle (UAV)  dengan software ArcGIS memberikan informasi data yang  lengkap  dan  akurat  untuk  mengetahui kandungan  klorofil  dan  kandungan  nitrogen tanaman  jagung.  Data  citra  digital  dari kisaran  cahaya  yang  diperoleh  dari  pesawat tanpa  awak  dapat  digunakan  untuk  menilai dan  mencatat  dengan  cepat  kandungan klorofil  daun  dan  kandungan  N  pada  daun tanaman jagung [27].
Penggunaan Unmanned Arial Vehicle (UAV)  dengan software ArcGIS  memberikan informasi  data  yang  lengkap  dan  akurat serta memberikan keringanan
pada penghematan  waktu  dan  biaya.  Hasil penelitian  ini  menunjukkan  kemampuan pengolahan  citra  foto  udara  di  lahan pertanian  dalam  mengukur  klorofil,  dan kadar  nitrogen  dengan  hasil  perbandingan antara  SPAD  dan  NDVI.  Penerapan  GIS memudahkan  pengolahan  data  maupun analisis  data  terkait  karakteristik  jalan, demografi,  tata  guna  lahan  berbasis  QGIS menggunakan  bantuan  citra  satelit  dengan metode NDVI (Normalized Difference Vegetation  Index).  NDVI  digunakan  untuk membandingkan  tingkat  kehijuau  vegetasi pada  data  citra  satelit,  seperti  menentukan status kerapatan populasi, kesuburan lahan, kandungan  klorofil  pada  daun  dan  lain-lain [28].
Pemantauan  klorofil  dan  kadar nitrogen  berbasis  penginderaan  jarak  jauh telah  terbukti  mampu  dalam  mendeteksi klorofil  dan  kadar  nitrgen  pada  tanaman dengan  resolusi  spasial  dan  temporal  yang tinggi.  Indeks  kehijauan  dapat  dihitung  dari gambar  kamera  digital  menggunakan  piksel komposit  Red,  Green,  dan  Blue  (RGB).  RGB
pada  kamera  pengindera  jauh  diterapkan untuk  melacak  perubahan  warna  daun maupun kanopi secara akurat dan mencerminkan karakteristik fisologis tanaman [29]. Berdasarkan  hasil  penelitian  pada tabel di atas dapat dilihat bahwa Klorofil lab
– Klorofil  NDVI,  Klorofil  lab – Klorofil  SPAD,
Nitrogen lab – Nitrogen NDVI, Nitrogen lab – Nitrogen  SPAD,  Estimasi  Klorofil  SPAD –
Estimasi Klorofil NDVI, dan Estimasi Nitrogen
SPAD – Estimasi  Nitrogen  NDVI  tidak  ada perbedaan yang terlalu signifikan. Penggunaan  UAV  sangat  disarankan  bagi tujuan  pertanian.  UAV  yang  dilengkapi dengan  teknologi  kamera  pengindera  jarak jauh  mampu  memberi  gambaran  plot tanaman  secara  menyeluruh.  Pengambilan data  menggunakan  UAV  dan  kamera multispektral  mampu  menghasilkan  bacaan Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI) yang beresolusi tinggi [15]. Kesalahan  yang  dihasilkan  terkait  dengan NDVI hasil penggunaan UAV dalam mengumpulkan data dalam penelitian memantau  kandungan  klorofil  dan  kadar nitrogen daun sangat kecil. Pengindera jarak jauh  dalam  memperkirakan  konsentrasi klorofil  daun  dan  memantau  nitrogen  daun melalui  indeks  vegetasi  NDVI  sangat diusulkan karena penyerapan dan pemantulan cahaya pada daun telah di ukur dengan  pendekatan  teknologi  dari  satelit. Data  NDVI  menghasilkan  perkiraan  yang kuat  dalam  mengukur  konsentrasi  klorofil dan  nitrogen  daun  pada  saat  musim  tanam [29].

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan 1. Hasi  uji  T  dua  sampel  berpasangan menunjukkan tidak terdapat perbedaan  yang  signifikan  antara hasil  Klorofil  Lab  dan  Nitrogen  Lab dengan  model  estimasi  Klorofil
SPAD, Klorofil NDVI, Nitrogen SPAD, Nitrogen  NDVI,  Estimasi  Klorofil SPAD – Estimasi  Klorofil  NDVI  dan Estimasi  Nitrogen  SPAD  -  Estimasi Nitrogen NDVI dengan hasil persamaan  model  dimana  memiliki nilai t hitung lebih kecil dibandingkan dengan  t  tabel  sehingga  diambil kesimpulan untuk menerima permodelan.
2. Penggunaan Unmanned Arial Vehicle (UAV)  dengan software ArcGIS memberikan  informasi  data  yang lengkap,  akurat  serta  memberikan
keringanan  pada  penghemat  waktu dan  biaya.  Hasil  penelitian  bahwa estimasi pendugaan akurasi pengukuran  Klorofil  SPAD,  Klorofil NDVI,  dan  Nitrogen  SPAD,  Nitrogen NDVI  dengan  klorofil,  dan  kadar nitrogen  hasil  uji  laboratorium  tidak ada  nilai  perbedaan  yang  terlalu jauh.
5.2 Saran 1. Penentuan  sampel  daun  dalam penelitian sebaiknya lebih diperbanyak serta sampel daun yang akan diujikan di laboratorium sebaiknya  dilakukan  sebanyak  dua kali  agar  hasil  uji  ketelitian  bisa mendapatkan nilai yang tinggi. DAFTAR PUSTAKA [1] D.  M.  Rahmah,  F.  Rizal,  and  A. Bunyam in,  “Model  Dinamis  Produksi
Jagung  di  Indonesia,” J.  Teknotan , vol. 11, no. 1, pp. 30 – 40, 2017, doi:
10.24198/jt.vol11n1.4.
[2] I.  Saputra,  D.  A.  H.  Lestari,  and  A. Nugraha,  “Analisis  Efisiensi  Produksi Dan Perilaku Petani Dalam Menghadapi  Risiko  Pada  Usahatani Jagung Di Kecamatan Natar Kabupaten  Lampung  Selatan,” J. Ilmu-ilmu  Agrinismis ,  vol.  6,  no.  2, pp. 117 – 124, 2018.
[3] N.  Ikhwana  and  D.  R.  Hapsari,
“Aplikasi  Drone  Wawasan  Tani  untuk Pertanian  di  Simpang  Lima  ,  Sungai Besar  ,  Selangor,” J.  Pus.  Inov. Masy. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  99 – 104,
2019.
[4] R.  E.  Putri,  A.  Yahya,  N.  M.  Adam, and S. Abd Aziz, “Rice yield prediction model with respect to crop healthiness  and  soil  fertility,” Food Res. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  171 – 176, 2019, doi: 10.26656/fr.2017.3(2).117. [5] H.  Khoirunisa  and  F.  Kurniawati, “Penggunaan Drone dalam Mengaplikasikan  Pestisida  di  Daerah Sungai Besar , Malaysia,” J. Pus. Inf.
Masy. , vol. 1, no. November, pp. 87 –
91, 2019. [6] Alfayanti,  Yahumri,  T.  Hidayat,  L.
Harta, and D. Musaddad, “Keuntungan Dan Kelayakan Usahatani  Jagung  Hibrida  Dengan Penerapan  Rekomendasi  Teknologi Sistem  Informasi  Kalender  Tanam
Terpadu,” AgriHumanis J. Agric. Hum. Resour. Dev. Stud. , vol. 1, no. 2, pp. 107 – 116, 2020.
[7] D.  Agsari,  M.  Utomo,  K.  F.  Hidayat, and  A.  Niswati ,  “Respon  Serapan
Hara  Makro-Mikro  dan  Produksi Tanaman  Jagung  (Zea  mays  L.)
Terhadap  Pemupukan  Nitrogen  dan
Praktik  Olah  Tanah  Jangka  Panjang,”
J.  Trop.  Upl.  Resour.  (J.  Trop.  Upl. Res.) , vol. 2, no. 1, pp. 46 – 59, 2020, doi: 10.23960/jtur.vol2no1.2020.78. [8] Yolanda,  M.  Roviq,  and  S.  M. Sitompul,  “Respon  Tanaman  Bit Merah  (  Beta  vulgaris  L  .)  Terhadap Pemberian  Unsur  Hara  Nitrogen  dan Pupuk  Kandang  Ayam  di  Dataran Rendah Response of Red Beet ( Beta vulgaris L .) to Nitrogen Nutrients and Chicken  Manure  Supply  at  Low Altitude,” J.  Produksi  Tanam. ,  vol.  8,
no. 7, pp. 705 – 714, 2020.
[9] M.  A.  Pamungkas  and  Supijatno,
“Pengaruh Pemupukan Nitrogen Terhadap  Tinggi  dan  Percabangan Tanaman  Teh  (Camelia  Sinensis  (L.) O.  Kuntze)  untuk  Pembentukan
Bidang Petik,” Bul. Agron. , no. 2, pp. 234 – 241, 2017.
[10]  M.  Zakiyah,  F.  Manurung,  and  R.  S. Wulandari,  “ Kandungan  Klorofil  Daun Pada Empat Jenis Pohon Di Arboretum Sylva Indonesia Pc. Universitas Tanjungpura (Leaf Chlorophyll  Content  In  Four  Tree Species at Arboretum Sylva Indonesia PC.  Universitas  Tanjungpura),” J.
Hutan  Lestari ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  48 – 55, 2018.
[11]  A.  D.  J.  S.  Juanda,  F.  Roosmawati, and  K.  Haswen,  “Analisa  Jumlah Klorofil  Daun  Terhadap  Produksi Kelapa  Sawit  (  Elaeis  guineensis  ) Pada Elevasi 300-600 MDPL di Kebun Pabatu,” Best  J. ,  vol.  3,  no.  2,  pp. 126 – 133, 2020.
[12]  G.  Yuliantika,  A.  Suprayogi,  and  A.
Sukmono, “Analisis Penggunaan Saluran Visibel Untuk Estimasi
Kandungan Klorofil Daun Padi Dengan Citra HYMAP (Studi Kasus : Kabupaten  Karawang,  Jawa  Barat ),”
J.  Geod.  Undip ,  vol.  5,  no.  2,  pp.
200 – 207, 2016.
[13]  F.  Hidayah,  S.  Santosa,  and  R.  E.
Putri,  “Model  Prediksi  Hasil  Panen Berdasarkan Pengukuran Non- Destruktif  Nilai  Klorofil  Tanaman Padi,” Agritech, 39 (4), 289-297 , vol. 39,  no.  4,  pp.  289 – 297,  2019,  doi: DOI: http://doi.org/10.22146/agritech.348 93.
[14]  M.  F.  Ghazali,  Hesti,  and  I.  G.  B.
Darmawan, “Pemanfaatan Drone
Untuk Pemetaan Potensi Ekowisata Di Kecamatan  Panca  Jaya,  Mesuji,”  vol. 4, no. 1, pp. 1 – 6, 2020.
[15] N.  N.  Che’ya et  al. ,  “Pemantauan
Tanaman  Padi  Menggunakan  Sistem Maklumat Geografi dan Imej Multispektral,” Adv.  Agric.  Food  Res.
J. , vol. 1, no. 1, pp. 1 – 18, 2020.
[16]  J.  C.  Kilmanun  and  D.  W.  Astuti, “Potensi dan kendala revolusi industri 4.0.  di  sektor  pertanian  1,” Prosding Semin. Nas. , pp. 35 – 40, 2020.
[17]  N.  W.  Novitasari,  A.  L.  Nugraha,  and A. Suprayogi, “Pemetaan Multi Hazards  Berbasis  Sistem  Informasi Geografis  Di  Kabuaten  Demak  Jawa
Tengah,” J.  Geod.  Undip  J.  Geod.
Undip , vol. 4, pp. 181 – 190, 2015.
[18]  A.  AL-Taani,  Y.  Al-husban,  and  I. Farhan,  “Land  suitability  evaluation for  agricultural  use  using  GIS  and remote  sensing techniques:  The  case study of Ma’an Governorate, Jordan,” Egypt. J. Remote Sens. Sp. Sci. , vol. 24,  no.  1,  pp.  109 – 117,  2021,  doi: 10.1016/j.ejrs.2020.01.001.
[19]  H. Akinci, A. Y. Özalp, and B. Turgut, “Agricultural  Land  Use  Suitability
Analysis Using GIS and AHP Technique,” Comput. Electron. Agric. , vol.  97,  pp.  71 – 82,  2018,  doi: 10.1016/j.compag.2013.07.006.
[20] A.  ambarita,  “Sistem  Informasi
Geografis  Potensi  Tanaman  Pangan (Studi  Kasus :  Kabupaten  Halmahera Barat Provinsi Maluku Utara),”
ijns.org Indones. J. Netw. Secur. , vol.
6,  no.  1,  pp.  53 – 62,  2018,  doi:
10.31219/osf.io/fv5r6. [21] A. Arnanto, “Pemanfaatan Transformasi  Normalized  Difference Vegetation  Index(Ndvi)  Citra  Landsat Tm  Untuk  Zonasi  Vegetasi  Di  Lereng
Merapi  Bagian  Selatan,” Geomedia
Maj.  Ilm.  dan  Inf.  Kegeografian ,  vol.
11,  no.  2,  pp.  155 – 170,  2015,  doi:
10.21831/gm.v11i2.3448.
[22]  W.  Vitasari,  D.  Useng,  and  A.  Munir, “Pendugaan  Produksi  Dan Indeks
Vegetasi Tanaman Padi Menggunakan
Data  Citra  Platform  Unmanned  Aerial Vehicle  (UAV)  Dan  Data  Citra  Satelit Landsat  8,” J.  AgriTechnoechno ,  vol. 10,  no.  2,  pp.  203 – 216,  2017,  doi:
10.20956/at.v10i2.72.
[23]  Nadirah, B.
Muljosukojo, T. Hariyanto,  M.  Sadly,  M.  Evri,  and  S. Mulyono, “Prediksi Kandungan Nitrogen  Daun  Padi  Dengan  Analisis Pergeseran  Tepi  Kanal  Merah  (Red Edge  Shift)  Data  Hiperspektral,” J. Sains  dan  Teknol.  Indones. ,  vol.  11, no.  3,  pp.  162 – 168,  2013,  doi:
10.29122/jsti.v11i3.838.
[24]  A.  T.  Soelistio,  T.  A.  Wibowo,  and  A.
G. Permana, “Aplikasi Sistem Informasi  Geografis  (SIG)  Untuk Pengelolaan  Padi  Di  Pulau  Jawa Berbasis  Web,” e-Proceeding  Appl. Sci. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  720 – 731,
2015.
[25] D. S. Herdianta, “Perbandingan Model Estimasi  Kandungan  Nitrogen  Padi Menggunakan Citra Hiperspektral dan Multispektral Sebagian Wilayah Kabupaten Sleman,” pp. 1– 10, 2015.
[26]  Y.  Ostovari,  A.  Honarbakhsh,  H. Sangoony,  F.  Zolfaghari,  K.  Maleki, and  B.  Ingram,  “GIS  and  multi -
criteria decision-making analysis assessment  of  land  suitability  for rapeseed  farming  in  calcareous  soils of  semi- arid  regions,” Ecol.  Indic. , vol.  103,  no.  March,  pp.  479 – 487, 2019, doi: 10.1016/j.ecolind.2019.04.051.
[27]  Wahono,  D.  Indradewa,  B.  H. Sunarminto,  E.  Haryono,  and  D. Prajitno,  “CIE  L*a*b*  Color  Space
Based  Vegetation  Indices  Derived from Unmanned Aerial Vehicle Captured  Images  for  Chlorophyll  and Nitrogen  Content  Estimation  of  Tea (Camellia sinensis L. Kun tze) Leaves,”
Ilmu Pertan. (Agricultural Sci. , vol. 4, no.  1,  pp.  46 – 51,  2019,  doi:
10.22146/ipas.40693.
[28] L.  N.  Bella,  “Perencanaan  Tata  Guna Lahan  Menggunakan  Citra  Landsat  8 Berbasis  QGIS  Di  Kabupaten  Tuban,” pp. 1 – 7, 2019, doi: 10.13140/RG.2.2.26926.05448.
[29]  H. Yang, X. Yang, M. Heskel, S. Sun, and  J.  Tang,  “Seasonal  variations  of leaf and canopy properties tracked by ground-based  NDVI  imagery  in  a temperate  forest,” Sci.  Rep. ,  vol.  7, no.  1,  pp.  1 – 10,  2017,  doi:
10.1038/s41598-017-01260-y.