Analisis  Usia Tanaman Padi Berdasarkan Nilai NDVI Menggunakan Citra Landsat 8

## (Studi Kasus: Desa Rambigundam Kecamatan Rambipuji Jember)

## Bowo Eko Cahyono, Agung Tjahjo Nugroho dan Alvin Arifilla
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Jember Jl. Kalimantan No 37, Jember 68121 *e-mail corresponding author: bowo_ec.fmipa@unej.ac.id
Abstrak – Padi  merupakan  tanaman  yang  dapat  dipanen  3-4  kali  dalam  satu  tahun.  Pendugaan  usia  tanaman padi  dapat  dilakukan  dengan  teknologi  penginderaan  jauh  yang  salah  satunya  menggunakan  metode penghitungan  nilai  NDVI.  Penelitian ini  menghubungkan  usia  padi  dengan  nilai  NDVI  menggunakan  citra Landsat  wilayah  desa  Rambigundam.  Tahap  awal  adalah  melakukan  koreksi  radiometrik  pada  data  citra Landsat.  Selanjutnya  data  dipotong  (crop)  sesuai  bentuk  area  penelitian.  Hasil  cropping  data tersebut  dihitung nilai  NDVInya  dan  dibuat  grafik  hubungan    usia  tanaman  padi  dengan  nilai  NDVI.  Data  hasil  penelitian menunjukkan adanya peningkatan nilai NDVI dari usia padi 10 hari saat usia padi 35 hari. Selanjutnya data pada usia  62  hari  sampai  usia panen  menunjukkan  nilai  NDVI  turun.  Grafik  hubungan  usia  padi  dan  nilai  NDVI membentuk  kurva  parabolik.    Berdasarkan  perhitungan  fungsi  pendekatan  grafik  parabolic  tersebut  diperoleh nilai tertinggi NDVI berada pada usia 58 hari dengan akurasi 97%.

## Kata kunci: Padi, remote sensing, citra Landsat, NDVI, parabolik
Abstract – Paddy is the plant which can be harvested 3-4 times a year. Estimating the age of paddy is possible to do by remote  sensing technology through the NDVI method. This research correlates the age of  paddy and the  NDVI  values  using  Landsat  imagery  in  the  area  of  Rambigurdam  village.  The  beginning  stage  is  doing radiometric  correction  on  Landsat  data.  Then  the  data  is  cropped  within  the  research  area  of  interest.  The cropped data are then calculated their NDVI values. The results are presented into the graph of relationship of the  paddy’s  age  and  the  value  of  NDVI.  Furthermore,  this  research  data  show  the  increasing  NDVI  values along with the paddy’s age from 10 day to 35 day. The NDVI values go down from 62 day upto the harvesting time. The graph of paddy’s age and the NDVI values relationship present the parabolic pattern. Based on the fitting curve of parabolic function, it can be calculated that the maximum NDVI value is got at 58 day with an accuracy of 97%.
Key words: Paddy, remote sensing, Landsat Imagery, NDVI, parabolic

## PENDAHULUAN
Kabupaten  Jember  merupakan  kabupaten  yang memiliki  potensi  pada  sektor  pertanian.  Lahan persawahan banyak tersebar di beberapa daerah yang  salah  satunya yakni  di  daerah  kecamatan Rambipuji.  Rambipuji  dikenal  memiliki  lahan pertanian  yang  sangat  luas  khususnya  desa Rambigundam.  Hasil  terbesar  pertanian  di Rambigundam adalah padi [1].
Padi  (Oryza  sativa  sp)  merupakan kebutuhan mendasar bagi penduduk Indonesia [2].  Seiring  dengan  perkembangan teknologi, pendugaan usia padi mulai dilakukan agar  mempermudah  dalam  estimasi  usia  panen dalam  skala  besar  yang  mungkin  lokasinya tersebar di berbagai daerah. Persebaran wilayah produksi  tanaman  padi  yang  terpisah  tersebut memerlukan  sistem  pemantauan  yang  mudah, berbiaya  rendah  dan  efisien.  Salah  satu  cara
yang  dapat  dilakukan    adalah  dengan  teknik penginderaan jauh atau remote sensing [3].
Penginderaan  jauh  dapat  diartikan sebagai  teknologi  untuk  mengidentifikasi  suatu obyek di permukaan bumi tanpa melalui kontak langsung dengan obyek tersebut [4]. Pengkajian atas informasi mengenai daratan dan permukaan bumi  dapat  diidentifikasi  dengan  menggunakan radiasi  elektromagnetik  dalam  satu  atau beberapa  bagian  dari  spektrum  elektromagnetik yang dipantulkan atau dipancarkan dari permukaan bumi menjadi sebuah gambaran dari sudut  pandang  atas  (overhead  perspective), dimana  gambaran  itu  merupakan  sebuah citra [5]
Citra  didefinisikan  sebagai  gambaran rekaman suatu objek (biasanya berupa gambaran  foto)  yang  dihasilkan  dengan  cara optik,  elektro  optik,  optik  mekanik,  atau elektronik [6].  Citra  tersebut  dimanfaatkan
untuk  melakukan  penelitian  penginderaan  jarak jauh.
Banyak penelitian yang sudah dilakukan  oleh  para  peneliti  berkaitan  dengan penginderaan  jauh.  Menurut  Mengel  dan
Kirkby [7] terdapat  hubungan  antara  tingkat kehijauan tanaman dengan produktivitas tanaman padi sawah. Pemanfaatan data penginderaan  jauh  sebelumnya  telah  digunakan dalam penelitian mengenai warna daun tanaman padi  untuk  mengukur  kebutuhan  pupuk  N [8]. Kemudian    metode  indentifikasi  usia  padi berdasarkan  indeks  warna  pernah  dilakukan  di desa  Meraxa  kecamatan  Blang  Mangat,  dimana digunakan  nilai  NDVI  terhadap  acuan  1-10 MST  (Minggu  setelah  tanam).  Data  yang diperoleh  menunjukan  bahwa  masa  10  MST merupakan  puncak  fase  vegetatif  optimum dimana  setelah  itu  nilai  NDVI  akan  menurun [9].
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan oleh  Muhammad  et  al. [9],  Cahyono  et.  al. [10,11] menggunakan  citra  foto  sebagai  data penelitian  untuk  mengidentifikasi  usia  tanaman padi  berdasarkan  nilai  reflektansinya  pada spectrum  Red,  Green,  Blue  atau  RGB. Kekurangan  pada  penelitian  tersebut  adalah bahwa  citra  foto  tidak  memiliki  cakupan  yang luas.  Sehingga  dalam  penelitian  ini  digunakan citra  Landsat  yang  memiliki  cakupan  yang  luas dan  resolusi  spasial  tinggi.  Analisis  yang dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  melihat hubungan  usia  tanaman  padi  terhadap  nilai NDVI  yang  belum  pernah  dilakukan  dengan wilayah desa Rambigundam kecamatan Rambipuji kabupaten Jember.

## METODE
Penelitian ini menggunakan data Landsat 8 yang diunduh  dari  United  States  Geological  Survey (USGS).  Terdapat  lima  data  citra  Landsat  yang digunakan  pada  penelitian  yakni  data  dari rentang waktu Juni sampai September 2017.

## A. Observasi
Observasi  lapang  dilakukan  untuk  mengetahui tanggal  panen  padi  pada  musim  tanam  tertentu. Observasi  dilakukan  di  wilayah  penelitian persawahan  di  desa  Rambigundam  kecamatan Rambipuji.  Varietas  padi  yang  digunakan adalah  Ciherang  dimana  usia  tanamnya  adalah 110-125  hari  dan  tergolong  dalam  kategori tanaman  usia  genjah [12].  Data  usia  panen tanaman  padi  diperoleh  berdasarkan  Informasi petani  yang  menanam  padi  tersebut.  Kemudian
informasi  hasil  survei  ini  digunakan  sebagai acuan  untuk  menentukan  usia  tanaman  padi yang bersesuaian dengan tanggal dari data  citra Landsat 8.
Observasi  dilakukan  pada  tanggal  6 September 2017 dan pada saat itu usia tanaman padi adalah 106 hari, panen padi dilakukan pada tanggal  10  September  2017  saat  usia  tanaman 110 hari. Sementara data Landsat yang direkam dan mencakup daerah sawah yang diteliti adalah data  pada  tanggal  02  September  2017 sedangkan  tanggal  panen  padi  yaitu  10 September 2017, jadi selisih usia panen dengan tanggal perekaman citra adalah 8 hari, sehingga usia  tanaman  dengan  tanggal  perekaman  data landsat  tersebut  adalah  110-8  =  102  hari.  Cara penentuan  usia  tanaman  dari  data  Landsat berikutnya dilakukan dengan cara yang sama.

## B. Koreksi Radiometrik (ToA)
Metode koreksi yang digunakan pada penelitian ini  adalah  metode  koreksi  radiometrik  (ToA  = Top  of  Atmosphere).  Koreksi  Radiometrik dilakukan  untuk  memperbaiki  penyimpangan sensor  yang  tidak  diinginkan  serta  pengaruh  di atmosfer.  Software  yang  digunakan  untuk mengkoreksi radiometrik ToA, adalah Quantum GIS (QGIS) 2.18.3.

## C. Cropping Data
Langkah Cropping yang petama adalah menentukan SHP (Shapefile) dari desa
Rambigundam,  dengan  cara  membuat  polygon tertutup  sesuai  dengan  bentuk  sawah  yang diamati.  Hasil  SHP  crop    tersebut  digunakan sebagai template Cropping sawah yang koordinatnya  telah  sesuai  dengan  data  Landsat. Fitur  yang  digunakan  dalam  proses  cropping pada  ArcGIS  adalah  By  Mask,  dimana  SHP yang  berbentuk  sawah  yang  diteliti  akan memotong  data  Landsat  yang  sudah  melalui tahap koreksi citra.

## D. Analisis
Parameter nilai  indeks  vegetasi  (NDVI) digunakan untuk menentukan adanya perubahan tingkat kehijauan
sehingga dapat mengidentifikasi  usia  tanaman  padi.  Hasil  nilai NDVI  yang didapat  selanjutnya dituliskan pada tabel  pengamatan.  Dari  data  pada  tabel pengamatan  selanjutnya  dibuat  grafik  pola  dan trend  hubungan  antara  usia  padi  dengan  nilai NDVI  nya.  Berdasarkan  grafik  tersebut  puncak tertinggi nilai NDVI dapat didekati
menggunakan persamaan kurva dengan menggunakan fitur trendline pada Ms Excel.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  survey  yang  dilakukan  maka dapat dihitung usia tanaman padi yang mengacu pada  tanggal  data  Landsat  di  akuisisi.  Hasil selengkapnya ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Usia tanaman padi berdasarkan data Landsat yang diambil.
Tanggal data Landsat Usia padi 05-Jun-17 10 hari 14-Jun-17 19 hari 30-Jun-17 35 hari 23-Jul-17 62 hari 02-Sep-17 102 hari
Dari  setiap  data  Landsat  tersebut  selanjutnya dilakukan  cropping  dan  penghitungan  nilai NDVI. Peta nilai NDVI untuk wilayah penlitian ditunjukkan pada gambar di bawah ini:
Gambar  1.  a)  Peta  NDVI  Cropping  tanggal  5  Juni  2017 saat usia padi 10 hari. b) Peta NDVI Cropping tanggal 14 Juni  2017  saat  usia  padi  19  hari.  c)  Peta  NDVI  Cropping tanggal 30 Juni 2017 saat usia padi 35 hari. d) Peta NDVI
Cropping  tanggal  23  Juli  2017  saat  usia  padi  62  hari.  e) Peta  NDVI  Cropping  tanggal  2  September  2017  saat  usia padi 102 hari Berdasarkan data hasil cropping yang ditunjukkan pada Gambar 1, wilayah penelitian terlihat berbentuk kotak-kotak. Hal itu dikarenakan  zoom  yang  digunakan  semakin tinggi.  Dapat  dilihat  pada  peta  bahwa  indikator warna  putih  adalah  daerah  dengan  nilai  NDVI yang rendah dan warna hijau dengan nilai NDVI yang  tinggi.  Data  pertama  dan  kedua  masih didominasi  oleh  warna  putih,  karena  pada  saat itu  padi  masih  ada  dalam  fase  awal  tanam sehingga  sawah  masih  belum  sepenuhnya tertutup oleh padi. Kemudian data ketiga warna putih mulai berkurang pada saat itu padi berada dalam  fase  vegetatif  namun  pertumbuhannya belum menutupi seluruh area sawah.
Selanjutnya  data  ke  empat  perubahan  pola warna mulai didominasi oleh warna hijau. Pada
saat usia 62 hari padi berada pada fase generatif dan  seluruh  bagian  sawah  sudah  tertutupi  oleh padi dan tampak berwarna hijau jika dilihat dari atas.  Namun  saat  mendekati  panen  pada  data kelima  nilai  NDVI  mengalami  penurunan.  Hal itu  disebabkan  karena  saat  mendekati  panen padi  berubah  warna  menjadi  kuning.  Klorofil pada  tanaman  juga  mulai  berkurang  sehingga menurut  penghitungan  NDVI  dianggap  sebagai warna  putih.  Nilai  NDVI  ditunjukkan  dalam Tabel 2.
Tabel  2.  Data  hasil  penghitungan  nilai  NDVI  yang berkaitan dengan usia tanaman padi Tanggal NDVI Nilai tengah Usia padi Low High 05-Jun-17 0,155 0,669 0,412 10 hari 14-Jun-17 0,227 0,790 0,509 19 hari 30-Jun-17 0,309 0,797 0,553 35 hari 23-Jul-17 0,327 0,815 0,571 62 hari 02-Sep-17 0,208 0,665 0,436 102 hari
Pada Tabel  2 terlihat  bahwa  tanggal perekaman data Landsat tidak memiliki rentang waktu  yang  konstan  seperti  resolusi  temporal yang  dimiliki  oleh  Landsat  yakni  16  hari.  Hal itu  disebabkan  karena  area  sawah  yang  diteliti terdapat  pada  2  scene  yang  berbeda  patch (lintasan  orbit  bujur)  namun  berada  pada  row (pembagian  lintang)  yang  sama.  Dimana  scene pada patch 1 ke scene pada patch 2  (coincident patch),  memiliki  rentang  9  hari.  Sebaliknya rentang  waktu  antara  data  scene  pada  patch  2 kembali  ke  scene  pada  patch  1  lagi  adalah  7 hari. Jadi rentang waktu antar scene pada pacth dan row yang sama tetap 16 hari sesuai dengan resolusi temporal Landsat. Saat usia tanaman 10 hari nilai low NDVI yaitu 0,155 sedangkan nilai high  nya  sebesar  0,669  sehingga  nilai  tengah yang  diperoleh  yaitu  0,412.  Nilai  tengah diasumsikan  sebagai  wakil  nilai  NDVI  dari semua pixel pada data yang dicrop. Selanjutnya saat  usia  bertambah  hingga  data  ke  4  nilai minimum dan maksimum NDVI terus bertambah,  begitu  pula  dengan  nilai  tengahnya. Dan  nilai  NDVI  nya  turun  saat  data  terakhir.
Sehingga  dapat  dibuat  grafik  seperti  yang ditunjukkan oleh Gambar 2.
Gambar  2. Hubungan  nilai  NDVI dengan  usia  tanaman padi
Pada  grafik  tersebut  dapat  diketahui  perubahan pola  peningkatan  nilai  NDVI  terjadi  sampai dengan  data  ke  3  atau  padi  dari  usia  10  hari sampai  35  hari  dan  mengalami  penurunan  pada data  keempat  dan  saat  padi  berusia  102 hari [13], yang  menunjukkan  bahwa  grafik NDVI selama pertumbuhan tanaman padi mulai awal  tanam  sampai  siap  dipanen  berbentuk parabolik.  Pada  awal  tanam/  pertumbuhannya nilai indeks  vegetasi  tanaman  padi  akan  rendah (karena  didominasi  oleh  kenampakan  air)  dan nilai NDVI akan semakin tinggi seiring dengan bertambahnya umur, kemudian mencapai maksimum  pada  umur  tertentu.  Selanjutnya nilai  NDVI  semakin  menurun  selama  fase pengisian-pematangan  bulir  hingga  menjelang panen.
Berdasarkan  data  yang  diperoleh,  dapat dibuat pendekatan  kurva  parabolik  dengan persamaan
y =  5.10  5x 2 + 0,0058x + 0,347 (1)
yang  mempunyai koefisien  korelasi R 2 =97%. Puncak  tertinggi  nilai  NDVI  dapat  ditentukan dengan mencari turunan y terhadap x (dinotasikan dy/dx).  Secara  matematis,  turunan pertama  sebuah  fungsi (dy/dx) menyatakan gradien garis singgung kurva pada titik tertentu. Nilai  gradien  garis  singgung  di  titik  puncak adalah  nol  atau  dinyatakan  dengan dy/dx =  0 . Dari persamaan (1) diperoleh:
= ( . , , ) = −10 + 0,0058 (2)
Dengan  demikian  di  titik  puncak  kita  dapat menuliskan 10 -4 x =  0,0058 ,  sehingga  diperoleh nilai x = 58.  Berdasarkan Gambar  2 nilai x menyatakan  usia  tanaman  padi  sehingga  kita dapat  mengatakan  bahwa  nilai  NDVI  tertinggi dicapai pada saat tanaman padi berusia 58 HST (hari setelah tanam).

## KESIMPULAN
Dari penelitian ini, dapat disimpulkan hubungan bahwa  usia  tanaman  padi  varietas  Ciherang proporsional  terhadap    nilai  NDVI  nya  sampai usia 58 HST. Dimana pada usia 1-58 HST nilai NDVI  nya  meningkat  dan  selanjutnya  nilai NDVI  menurun  sampai  usia  panen.  Pola  grafik yang diperoleh berdasarkan data hasil penelitian ini  adalah  parabolik  dengan  pendekatan  fungsi parabolik y =  5.10  5x 2 +  0,0058x +  0,347. dengan koefisien korelasi sebesar R 2 = 97%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Bappeda Kabupaten Jember Jember, Bappeda. (2013). http://bappeda.jatimprov.go.id/bappeda/wp -content/uploads/potensi-kab-kota- 2013/(Diakses).
[2] Dirgahayu,  D.,  dan  H.  Noviar, Model Pertumbuhan  Tanaman  Padi  Di  Pulau Sumatera  Menggunakan  Data  Evi  Modis Multitemporal, 2014
[3] Barrett,  dan  Curtis, Introduction  to Environmental Remote Sensing, Chapman and Hall, London, 1983.
[4] Suwargana, N, Kajian Konsentrasi Klorofil-a  di  Perairan  Danau  Matano, Mahalano, dan Towuti Menggunakan Data Landsat-7 ETM , Pusat Penginderaan Jauh,
Edisi ke-3, 2013.
[5] Maspiyanti,  F.,  F.  M.  I,  dan  A.  A.  M.,
Klasifikasi Fase Pertumbuhan Padi Berdasarkan  Citra  Hiperspektral  Dengan Modifikasi  Logika  Fuzzy  (Paddy  Growth Stages Classification Based On Hyperspectral  Image  Using Modified Fuzzy Logic), Jurnal Lapan (2013) [6] Estes,  dan  D.  S.  Simonett, Fundamnetals of  Image  Interpretation, in: Manual  of Remote Sensing, The American Society of Photogrametru, Falls  Chruch.  Virginia,
2007.
[7] Mengel,  K.,  dan  E.  A.  Kirkby, Principles of  plant  nutrition, 4th  ed., Internatoinal Potash Institute, Bern/Switzerland, 1987.
[8] Furuya,  S., Growth  Diagnosis  of  Rice Plants by Means of Leaf Colour 20 (2007) 147-153.
[9] Muhammad,  Nazaruddin,  Salahuddin,  dan Yusman, Deteksi  Usia  Tanaman  Padi Berdasarkan  Indeks  Warna.  Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi (SNASTIKOM), 2013.
[10] Cahyono,  B.  E.,  A.  T.  Nugroho,  dan  M.
Rizkiyani, Detection of Paddies Reflectance  Values  to  classify  their  Ages using RGB Photograph Images. International Journal of Advanced Engineering Research and Science 4 (10) . (2017) 046-050. [11] Cahyono,  B.  E.,  A.  T.  Nugroho,  dan  J. Husen, Karakteristik Time Series Reflektansi Tanaman Padi Varietas
Ciherang  dengan  Analisis  RGB  Citra
Fotografi.  Jurnal  Fisika  FLUX  15  (1) (2018) 59-65. [12] BPPT,. Balai  Besar  Penelitian  Tanaman Padi Subang, BBPT. (2015). http://bbpadi.litbang.pertanian.go.id/index. php/varietas/inbrida-padi-sawah-irigasi- inpari/content/item/1-ciherang. [Diakses 2018].
[13] Wahyunto,  Widagdo,  dan  B.  Heryanto, Pendugaan  Produktivitas  Tanaman  Padi Sawah Melalui Analisis Citra Satelit Jurnal Remote Sensing, 2006.
.