## Analisis  Kebutuhan  Air  Petak  Tersier  Berdasarkan  Hasil  Identifikasi  Fase  Tanam Menggunakan Citra Sentinel-2 dan Google Earth Engine (Studi Kasus: Daerah Irigasi Sampean Kab.Situbondo)
Analysis of Tertiary Field Crop Water Demand Based on Identification of Planting Phase Using Sentinel-2 Imagery and Google Earth Engine (Case Study: Sampean Irrigation Area, Situbondo District)
Ardia Tiara Rahmi, Bangun Muljo Sukojo * , Noorlaila Hayati Departemen Teknik Geomatika, FTSLK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia *Korespondensi penulis: bangun_ms@geodesy.its.ac.id
Diterima: 13022021; Diperbaiki: 22082021; Disetujui: 01092021; Dipublikasi: 10012022
Abstrak: Terdapat  beberapa  wilayah  di  Indonesia  yang  kekurangan  persediaan  air  untuk  kebutuhan  irigasi  akibat pengaruh iklim, sehingga beberapa di antaranya sering kali mengalami gagal panen karena kekurangan air. Salah satu wilayah yang mengalami masalah tersebut adalah Kabupaten Situbondo. Hal ini dapat disebabkan karena jumlah debit yang keluar dari intake tidak mampu memenuhi seluruh kebutuhan air di petak sawah. Kurniawan (2020) sebelumnya sudah melakukan penelitian analisis fase tanam menggunakan algoritma NDVI pada citra Sentinel 2. Namun proses pengolahan  data  pada  penelitian  tersebut  membutuhkan  kemampuan  perangkat  pengolah  data  yang  tinggi  dan membutuhkan ruang penyimpanan data yang besar sehingga membutuhkan waktu lebih lama pula dalam pemrosesan datanya. Pada penelitian kali ini, peneliti akan menggunakan perangkat pengolah citra berbasis Cloud yaitu Google Earth Engine dimana pemrosesan dan penyimpanan data dilakukan pada jaringan internet. Penelitian ini menggunakan indeks vegetasi NDVI dari Citra Sentinel 2 sebagai instrumen untuk mengidentifikasi fase tanam padi dan membuat peta distribusi fase tanam sebagai pedoman untuk menghitung kebutuhan air di petak-petak tersier D.I. Sampean. Nilai NDVI tertinggi terjadi pada tanggal 26 Januari 2019 yaitu Fase Tanam Mid-Season Stage 1 dengan luas sawah 756.91 Ha dan nilai NDVI terendah didapat pada akhir fase tanam tanggal 11 Maret 2020 dengan luas sawah 489.09 Ha. Hasil klasifikasi terbimbing menggunakan metode Machine Learning Random Forest memberikan akurasi yang sangat baik dengan nilai OA 100% dan kappa sebesar 1 pada citra akuisisi 12 Desember 2019. Debit kebutuhan irigasi tertinggi terjadi pada tanggal 25 Februari 2020 sebesar 253.20 lt/dt dan debit kebutuhan air irigasi terendah terjadi pada tanggal 11 Maret yang bertepatan dengan masa panen. Berdasarkan hasil perhitungan peneliti, kebutuhan air irigasi pada bulan Desember hingga bulan Januari sudah terpenuhi oleh curah hujan yang terjadi di wilayah UPT Pengairan Situbondo sehingga tidak membutuhkan debit irigasi dari saluran irigasi.
Copyright © 2022 Geoid. All rights reserved.
Abstract: There are several areas in Indonesia that lack of water supply for irrigation needs due to climate influence, so that some of them often experience crop failure due to lack of water. One of the areas experiencing this problem is Situbondo  Regency.  Kurniawan  (2020)  previously  conducted  a  planting  phase  analysis  research  using  the  NDVI algorithm on Sentinel 2 images. However, the data processing in this study requires high data processing capabilities and requires large data storage space so it also takes longer in processing the data. In this research, researchers will use  a  cloud-based  image  processing  device,  namely  Google  Earth  Engine,  where  data  processing  and  storage  is carried  out  on  the  internet  network.  This  study  uses  the  NDVI  vegetation  index  from  Sentinel  2  imagery  as  an instrument to identify rice planting phases and create a planting phase distribution map as a guideline for calculating water demand in the tertiary plots of D.I. You. The highest NDVI value occurred on 26 January 2019, namely the Mid-Season Stage 1 Planting Phase with a rice field area of 756.91 Ha and the lowest NDVI value was obtained at the  end  of  the  planting  phase  on  11  March  2020  with  a  rice  field  area  of  489.09  Ha.  The  results  of  supervised classification using the Machine Learning Random Forest method provide excellent accuracy with an OA value of 100% and a kappa of 1 in the acquisition image on December 12, 2019. The highest discharge for irrigation needs occurs on February 25, 2020 at 253.20 l / s and discharge of irrigation water needs. The lowest occurred on March 11,  which  coincides  with  the  harvest  period.  Based  on  the  results  of  the  researchers'  calculations,  the  need  for irrigation water from December to January has been met by the rainfall that occurred in the UPT Pengairan Situbondo area so that it does not need irrigation discharge from the irrigation channel.
Kata kunci: Fase Tanam Padi; Kebutuhan Air; NDVI; Random Forest; Sentinel-2
Cara  untuk  sitasi:  Rahmi,  A.  T.,  Sukojo,  B.  M.,  &  Hayati,  N.  (2021).  Analisis  Kebutuhan  Air  Petak  Tersier Berdasarkan Hasil Identifikasi Fase Tanam Menggunakan Citra Sentinel-2 dan Google Earth Engine (Studi Kasus : Daerah Irigasi Sampean Kab. Situbondo). Geoid, 17 (1), 1 - 20.

## Pendahuluan
Indonesia merupakan salah satu negara yang memberikan komitmen tinggi terhadap pembangunan ketahanan pangan. UU No.7 tahun 1996 tentang pangan menyatakan bahwa perwujudan ketahanan pangan merupakan kewajiban pemerintah bersama masyarakat. Salah satu upaya untuk meningkatkan ketahanan pangan adalah dengan pengelolaan sistem irigasi yang efisien. Irigasi merupakan suatu usaha pemanfaatan air yang tersedia di  sungai-sungai  atau  sumber  air  lainnya  untuk  pemenuhan  kebutuhan  air  pertanian  dengan  menggunakan jaringan irigasi sebagai prasarana pembagi air tersebut (Partowiyoto 1977 dalam Prihandono, 2005).
Tanaman padi dapat ditanam atau di produksi saat musim penghujan atau sekitar musim tanam 1 dan 2 (Musim Tanam  I  dan  Musim  Tanam  II).  Penanaman  dua  kali  musim  tanam  dilakukan  khusus  pada  daerah  yang memiliki  kecukupan  air  (daerah  sumber  air,  sekitar  waduk/danau,  atau  daerah  dengan  curah  hujan  tinggi). Untuk daerah yang kurang air atau hanya mengandalkan air hujan hanya dapat menerapkan sistem satu kali musim  tanam  (Rohman  &  Maharani,  2017).  Kabupaten  Situbondo  merupakan  salah  satu  kabupaten  yang seluruh lahan pertaniannya berada di dataran rendah dan berada di lokasi bayangan hujan sehingga curah hujan hariannya sangat rendah dan penguapan/evapotranspirasinya tinggi. Hal tersebut menyebabkan sebagian besar lahan  sawah  di  Kabupaten  Situbondo  hanya  mampu  menerapkan  sistem  satu  kali  musim  tanam  padi  dan mengandalkan irigasi Sampean Lama yang bersumber di Kabupaten Bondowoso untuk memenuhi kebutuhan airnya. Daerah irigasi di Kabupaten Situbondo memulai Musim Tanam padi (MT I) pada Bulan Desember yang bertepatan dengan musim penghujan, serta mengikuti pola tanam yang sudah ditetapkan Pemerintah yaitu padi-palawija-palawija (Dinas PUPR Kabupaten Situbondo, 2015).
Masalah yang sering dijumpai pada jaringan irigasi Kabupaten Situbondo adalah terjadinya kasus kekurangan air di beberapa petak sawah. Adanya ketidaksesuaian perhitungan kebutuhan air dengan masa pertumbuhan padi  mengakibatkan  penyaluran  air  irigasi tidak merata  ke semua  petak sawah  di  D.I  Sampean  Lama  Kab. Situbondo. Selain itu, pembagian air terutama pada awal musim tanam padi di tahun 2020 belum bisa merata karena pada awal Bulan Desember intensitas hujan di daerah hulu/sumber masih rendah (UPTD Daerah Irigasi Sampean Lama 2020). Jumlah kebutuhan air tanaman padi dapat ditinjau berdasarkan fase pertumbuhan / fase tanamnya karena jumlahnya akan berbeda di setiap fase.
Salah satu metode pemantauan tanaman padi atau tanaman semusim lainnya adalah monitoring melalui data satelit  penginderaan  jauh  yang  memiliki  resolusi  temporal  tinggi  dan  resolusi  spasial  yang  memadai  (1-10 meter). Penggunaan citra penginderaan jauh dapat menjelaskan informasi yang lebih detail untuk memantau lahan  sawah  dimana  masing-masing  lahan  memiliki  fase  pertumbuhan  yang  berbeda-beda.  Salah  satu  data satelit  penginderaan  jauh  yang  memiliki  resolusi  spasial  dan  temporal  yang  memadai  adalah  Sentinel-2 (Kurniawan, 2020). Sentinel-2 adalah salah satu satelit penginderaan jauh dengan sensor pasif buatan Eropa. Sentinel-2 merupakan satelit multispektral yang memiliki 13 kanal (band), 4 kanal beresolusi spasial 10 m, 6 kanal  beresolusi  spasial  20  m,  dan  3  kanal  beresolusi  spasial  60  m  (Kawamuna,  dkk  2017).  Analisis  fase tumbuh tanaman padi dilakukan setelah lahan sawah berhasil diklasifikasi usia pertumbuhannya menggunakan algoritma indeks vegetasi. Indeks vegetasi merupakan perubahan nilai spektral pada citra multispektral yang menunjukkan  aspek  kerapatan  vegetasi,  sehingga  dapat  digunakan  untuk melakukan  analisis fase  tanaman. Algoritma  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI). NDVI merupakan indeks kehijauan vegetasi yang ditentukan dari aktivitas fotosintesis vegetasi. Penentuan fase  tanam  pada  penelitian  ini  dilakukan  menggunakan  metode  FAO (Food  and Agriculture  Organization) yang membagi fase tanam berdasarkan kerapatan daun dan jumlah genangan air pada setiap 10 hari yaitu Initial Stage, Development Stage, Mid-Season Stage, dan Late Stage (Allen, 1998).
Kurniawan (2020) sebelumnya sudah melakukan penelitian analisis fase tanam menggunakan algoritma NDVI pada  citra  Sentinel  2.  Namun  proses  pengolahan  data  pada  penelitian  tersebut  membutuhkan  kemampuan perangkat  pengolah  data  yang  tinggi  dan  membutuhkan  ruang  penyimpanan  data  yang  besar  sehingga membutuhkan  waktu  lebih  lama  pula  dalam  pemrosesan  datanya.  Pada  penelitian  kali  ini,  peneliti  akan menggunakan perangkat pengolah citra berbasis Cloud yaitu Google Earth Engine. Komputasi berbasis Cloud adalah  gabungan  antara  pemanfaatan  teknologi  komputer  dengan  pengembangan  berbasis  internet.  GEE memungkinkan  pengguna  untuk  membuat  dan  menjalankan  algoritma  khusus  dan  komputasi  yang  cepat sehingga memungkinkan melakukan analisis skala global dengan mudah. Google telah mengarsipkan banyak dataset dan menautkannya ke mesin cloud computing untuk penggunaan open source salah satunya yaitu citra satelit resolusi menengah sentinel 2.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  kebutuhan  air  irigasi  berdasarkan  hasil  identifikasi  fase  tanam menggunakan Citra Sentinel 2 selama periode Musim Tanam Padi I di Daerah Irigasi Sampean  Lama, UPT Pengairan Situbondo. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi sebaran fase-fase tanam padi  beserta  rekomendasi  debit  kebutuhan  airnya  yang  efisien  selama  periode  Musim  Tanam  I  agar  dapat digunakan  sebagai  acuan  pengambilan  keputusan  dalam  pengaturan  jaringan  irigasi  di  D.I  Sampean  Lama khususnya  UPT  Pengairan  Situbondo.  Data  yang  dihasilkan  berupa  peta  fase  tanam  padi  dan  data  statistik kebutuhan air pada setiap petak tersier.

## Data dan Metode
Gambar 1. Lokasi penelitian yang berada di UPT Pengairan Kabupaten Situbondo
(Sumber : BIG)
Gambar 2. Lokasi pengambilan data di Desa Duwet dan Desa Talkandang Kabupaten Situbondo (Peneliiti, 2021)
Penelitian ini mengambil studi kasus di Kabupaten Situbondo tepatnya di UPT pengairan Situbondo (7°35′ – 7°44′  LS  dan  113°30′ –  114°42′  BT).  Wilayah  tersebut  dipilih  sebagai  lokasi  peneitian  karena  memiliki hamparan  sawah  yang  paling  luas  dibandingkan  dengan  UPT  lain  dan  jadwal  tanam  pada  petak-petak tersiernya  dilakukan  dengan  tertib  dan  hampir  serentak.  Gambar  1  merupakan  gambar  lokasi  penelitian tersebut.
Data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan data primer dan sekunder. Data primer pada penelitian ini  adalah  data  sampel  NDVI  lapangan  menggunakan  kamera  IR  dan  fase  tanam  padi  aktual.  Gambar  2 merupakan peta lokasi pengambilan data sampel.
Tabel 1. Hasil Pemotretan Kamera IR Lokasi Desa Duwet
Desa Keterangan Gambar Ketinggian wahana
Desa Duwet Flight 1
100 m
Flight 2
120 m
Flight 3
150 m
Tabel 2. Hasil Pemotretan Kamera IR Lokasi Desa Talkandang
Desa Keterangan             Gambar Ketinggian wahana
Desa Talkandang
Flight 4
100 m
Flight 5
120 m
Flight 6 150 m Legenda Foto : = Kerapatan vegetasi sangat rendah = Kerapatan vegetasi rendah = Kerapatan vegetasi menengah
= Kerapatan vegetasi tinggi
Pemotretan  dengan  kamera  IR  dilakukan  pada  tanggal  12  Desember  2020  pada  awal  Musim  Tanam  padi. Adapun pengambilan sampel dilakukan hanya pada 2 desa yaitu Desa Duwet dan Desa Talkandang karena petak-petak sawah  di  desa-desa  lain masih  dalam  masa  istirahat/bera  atau  masa peralihan  di fase  bera  dari periode palawija. Jika menunggu seluruh wilayah memulai fase tanam padi, pengambilan sampel akan sulit dilakukan karena pada minggu kedua Desember hujan mulai turun setiap harinya. Pada kedua lokasi tersebut, pemotretan dilakukan pada 3 ketinggian yang berbeda yaitu 100 m, 120 m, dan 150 m, sehingga jumlah total pengambilan  sampel  NDVI  dengan  kamera  IR  ada  sebanyak  6  (enam) scene foto.  Adapun  hasil  foto  dari Kamera IR dalam format Red, Green, dan NIR dapat dilihat dalam Tabel 1 dan 2.
Pada  Tabel  1,  semakin  merah  warna  yang  ditampilkan  menunjukkan  semakin  tinggi  tingkat  kehijauan  dan kerapatan vegetasinya. Berlaku sebaliknya, semakin hijau atau gelap warna yang ditampilkan menunjukkan semakin rendah tingkat kehijauan dan kerapatan vegetasinya.
Tabel 3. Hasil Pengamatan Fase Tanam Aktual di Titik Sampel
Desa ID Sampel Koordinat Fase Tanam X (deg) Y (deg) DUWET 1 113.978406 -7.659400 Initial Stage 2 2 113.978656 -7.659487 Initial Stage 2 3 113.980749 -7.659269 Initial Stage 2 4 113.980881 -7.659755 Initial Stage 2 5 113.982021 -7.659471 Initial Stage 2 6 113.982642 -7.659941 Initial Stage 1 7 113.982994 -7.660568 Initial Stage 1 8 113.980564 -7.660016 Initial Stage 1 9 113.980908 -7.660117 Initial Stage 1 10 11 113.982429 113.982642 -7.660643 -7.660757 Initial Stage 1 Initial Stage 1 12 113.984284 -7.661512 Initial Stage 2 13 113.980739 -7.660825 Initial Stage 1 14 113.982471 -7.661617 Initial Stage 2 15 113.982493 -7.662149 Initial Stage 1 16 113.982042 -7.662298 Initial Stage 1 17 113.980987 -7.661742 Initial Stage 2 TALKANDANG 18 114.006804 -7.678360 Initial Stage 2 19 114.004086 -7.678494 Initial Stage 2 20 114.005888 -7.678983 Initial Stage 2 21 114.006794 -7.679210 Initial Stage 2 22 114.004325 -7.679377 Initial Stage 2 23 114.004766 -7.680266 Initial Stage 1 24 114.002786 -7.679719 Initial Stage 2 25 114.003163 -7.681029 Initial Stage 1 26 114.002513 -7.681857 Initial Stage 1 27 114.003449 -7.682318 Initial Stage 2 28 114.003877 -7.682408 Initial Stage 1 29 114.004298 -7.682522 Initial Stage 2 30 114.005009 -7.682688 Initial Stage 2 31 114.003890 -7.683075 Initial Stage 2 Sumber : Hasil Survei Peneliti, 2020
FAO  ( Food  and  Agriculture  Organization )  membagi  fase  tanam  berdasarkan  kerapatan  daun  dan  jumlah genangan  air  pada  setiap  10  hari  untuk  menghitung  kebutuhan  air  irigasi  yaitu Initial  Stage,  Development Stage, Mid-Season Stage, dan Late Stage . Menurut Allen (1998) dalam FAO Irrigation and drainage paper , pada fase Initial Stage hanya 10% permukaan tanah yang tertutup daun padi. Seiring dengan pertumbuhannya, terjadi pertambahan tinggi batang dan jumlah daun yang menandakan padi mulai memasuki fase Pertumbuhan
atau Crop  Development .  Fase  ini  ditandai  dengan  adanya  peningkatan  klorofil  dan  kerapatan  padi  yang beriringan  dengan  pertumbuhan  padi.  Tahap  ini  diawali  dari coverage daun  yang  masih  menutupi  10% permukaan  tanah  hingga  tutupan  penuh.  Penutupan  penuh  permukaan  tanah  oleh  daun  padi  atau  puncak kerapatan  tanaman  padi  terjadi  di  awal  pembungaan.    Setelah  itu,  padi  mulai  memasuki  fase  Pertengahan Musim  Tanam  atau Mid-season  Stage .  Fase  ini  dimulai  sejak  masa tutupan  daun  penuh  hingga  masa  awal kematangan padi. Pada fase ini, kandungan klorofil mencapai nilai tertinggi dan mulai   menurun   hingga akhir fase.    Fase  akhir  yaitu  Late Season  Stage yang  ditandai  dengan  biji  padi  yang  sudah  masak,  daun  yang menguning hingga proses panen oleh petani.
Lokasi yang dipilih sebagai titik sampel pengamatan fase tanam aktual adalah petak sawah yang ukurannya lebih dari 10 x 10 m, karena resolusi band-band Citra sentinel yang digunakan untuk menghitung algoritma NDVI adalah 10 m. Tabel 3 menunjukkan data fase tanam aktual di lapangan pada lokasi pengambilan sampel foto Kamera IR.
Dari hasil pengambilan sampel di lapangan, didapatkan semua fase tanam padi masih berada pada fase Intial atau  fase  awal  dimana  kondisi  lahan  sawah  berupa  genangan  air  hingga  padi  yang  daunnya  sudah  mulai menutup.
Berdasarkan informasi yang didapat dari Dinas Tanaman Pangan dan Holtikultura Situbondo, diketahui jenis padi yang digunakan para petani di Kabupaten Situbondo adalah padi IR 64. IR 64 merupakan merek padi yang  diintroduksi  pertama  kali  oleh The  International  Rice  Risearch  Institute (IRRI),  suatu  institusi  yang bergerak  secara  Internasional  dibidang  penelitian  dan  pengembangan  padi  yang  berpusat  di  Los  Banos, Laguna,  Philipina.  Padi  IR  64  adalah  padi  baik  ditanam  pada  sawah  irigasi  dataran  rendah  hingga  sedang. Umur tanam padi ini berkisar 110 – 120 hari. (Balai Besar Penelitian Tanaman Padi 2020).
Tabel 4. Data Sekunder Data Tahun Terbit Sumber Sentinel 2 level 2 A 12 Desember 2019 – 11 Maret 2020 (Selama Musim Tanam padi) Scihub Copernicus ESA Peta Lahan Baku Sawah UPT Pengairan Situbondo Tahun 2020 Dinas Pekerjaan Umum Kab Situbondo Dinas Tanaman Pangan dan Holtikultura Kab. Situbondo Data Klimatologi Tahun 2017 – Tahun 2020 BMKG Jawa Timur Data Hujan Stasium Tahun 2010 – Tahun 2019 Dinas Pekerjaan Umum Kab Situbondo Data Debit Pintu Air UPT Pengairan Situbondo Tahun 2020 Dinas Pekerjaan Umum Kab Situbondo
Peralatan  yang  diperlukan  adalah  perangkat  lunak  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  yaitu  ArcMap  10.6, perangkat pengolah citra berbasis cloud Google Earth Engine , perangkat lunak untuk menghitung kebutuhan air  irigasi Cropwat  8.0 milik  Fao  ( Food  and  Agriculture  Organization ).  Sedangkan  tahapan  penelitian  ini secara  umum  terbagi  menjadi  tiga,  yaitu  tahap  persiapan,  tahap  pengolahan  data,  dan  tahap  akhir.  Tahap persiapan  meliputi  identifikasi  masalah,  studi  literatur,  dan  pengumpulan  data.  Tahap  pengolahan  data mencakup semua langkah untuk peta klasifikasi fase padi dan debit kebutuhan air irigasi. Sedangkan tahap akhir  meliputi  uji  akurasi,  analisis  hasil,  dan  penarikan  kesimpulan.  Gambar  3  menunjukkan  tahapan penelitian.
Proses  pengolahan  data  pada  penelitian  ini  dibagi  menjadi  2  tahap,  tahap  perhitungan  kebutuhan  air  petak sawah dan tahap pengolahan data citra untuk mendapatkan luas lahan sawah berdasarkan hasil klasifikasi fase tanam padi.
Tahap pengolahan data pertama adalah pengolahan data hasil foto udara. penggabungan ( mosaicking ) dengan perangkat lunak pengolah foto udara. Sebelum melakukan penggabungan foto, ada beberapa tahap yang harus
dilalui dalam mengolah foto udara. Tahap pertama adalah melakukan Align photos . Align foto digunakan untuk mengidentifikasi titik – titik yang ada di gambar. Proses ini menghasilkan 3D model awal dan sparse point clouds yang akan digunakan untuk tahapan berikutnya. Selanjutnya adalah import koordinat yang didapat dari GPS wahana untuk memberi referensi koordinat X,Y terhadap proses align photos, sehingga orthofoto yang di  bentuk  dapat  diperbaiki kualitas  geometriknya.  Kemudian langkah  berikutnya  adalah  membangun dense cloud . Dense Clouds adalah kumpulan titik tinggi dalam jumlah ribuan hingga jutaan titik yang nantinya dapat diolah  lebih  lanjut  untuk  menghasilkan Digital  Surface  Model , Digital  terrain  Model dan Orthophoto . Berikutnya  membangun  model  3D  atau  disebut  dengan  proses Build  Mesh .  Model  tiga  dimensi  tersebut nantinya akan digunakan untuk proses pembentukan DEM, DSM, DTM dan Orthophoto . Selanjutnya peneliti akan  membuat  model  fisik  3D  atau  tekstur  dari  obyek-obyek  pada  foto.  Proses  ini  disebut  dengan Build Texture . Langkah terakhir pada pengolahan foto adalah membuat ortofoto atau Build Orthomosaic . Ortofoto adalah  foto  udara  yang  telah  dikoreksi  kesalahan  geometriknya  menggunakan  data  DEM  sehingga  dapat dimanfaatkan untuk kepentingan pemetaan. Orthofoto dapat dibentuk setelah tahap pembuatan Dense Clouds, Mesh dan  DEM  selesai.  Hasil  foto  yang  telah  tergabung  atau  termosaik  dengan  komposisi  kanal  RGN selanjutnya akan di registrasi Image to Image berdasarkan Citra Sentinel 2.

## Gambar 3. Tahapan Penelitian
Informasi  fase  tanam  dan  luas  petak  sawah  dihitung  berdasarkan  fase  tanam  tersebut.  Penelitian  ini menggunakan  indeks  vegetasi  NDVI.  Indeks  vegetasi  tersebut  berkaitan  dengan  kerapatan  daun  dan konsentrasi  klorofil  sehingga  dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  fase  tanam  padi.  Usia  padi  sangat mempengaruhi  nilai  NDVI.  Penerapan  algoritma  NDVI  dilakukan  pada  citra  Sentinel  2  L2A  akuisisi  12 Desember 2019 sampai 11 Maret 2020 dan hasil foto udara Kamera IR menggunakan perangkat pengolah data berbasis cloud-computing yaitu Google Earth Engine. Adapun rumus algoritma vegetasi NDVI adalah :
𝑁𝐷𝑉𝐼 = 𝜌𝑁𝐼𝑅−𝜌𝑅𝑒𝑑
𝜌𝑁𝐼𝑅+𝜌𝑅𝑒𝑑
PENGOLAHAN CITRA
PERHITUNGAN KEBUTUHAN AIR

## Di mana :

##  NIR = Nilai reflektan kanal Infra Merah Dekat
 Red = Nilai reflektan kanal merah
NDVI mempunyai rentang nilai antara -1 hingga 1. Nilai NDVI yang bernilai negatif menunjukkan objek non- vegetasi atau objek yang vegetasinya rendah seperti badan air, bebatuan dan tanah (Danoedoro 1996). Guna mengetahui  tingkat  keeratan  kondisi  tanaman  aktual  dan  kondisi  tanaman  pada  citra,  maka  dilakukan perhitungan persamaan regresi linear antara nilai NDVI aktual dari foto kamera IR dengan nilai NDVI citra sentinel  pada  semua  titik  sampel  lapangan  dan  semua  tanggal  akuisisi  citra.  Koefisien  determinasi  atau  R 2 merupakan salah satu ukuran yang sederhana dan sering digunakan untuk menguji kualitas suatu persamaan garis  regresi  (Sugiarti  dan  Megawarni  2010).  Pemotretan  dengan  kamera  IR  dilakukan  pada  tanggal  12 Desember 2020 bertepatan dengan masa awal tanam padi di Kabupaten Situbondo. Hasil regresi linear terbaik akan dipilih dari semua tanggal akuisisi citra guna menetapkan citra tanggal berapa yang bertepatan dengan masa tanam awal padi pada tahun 2019. Langkah selanjutnya membuat grafik time series NDVI selama Musim Tanam padi dari bulan Desember hingga bulan Maret untuk melihat trend perubahan nilai NDVI. Grafik Time Series NDVI  akan  berbentuk  Sinusoidal  atau lonceng  simetris  dan memperlihatkan  fase  tanaman padi  dari masa awal tanam hingga panen. Selanjutnya menghitung nilai korelasi antara nilai NDVI Citra dengan periode fase tanam padi dari hasil pengamatan di lapangan dan memilih titik sampel yang menghasilkan nilai R Square tertinggi dan menghasilkan bentuk sinusoidal terbaik untuk dijadikan sebagai acuan dalam menetapkan rentang nilai NDVI pada setiap fase tanam. Rentang nilai NDVI fase tanam padi tersebut selanjutnya akan digunakan sebagai acuan dalam melakukan klasifikasi fase tanam padi pada citra Sentinel.
Metode  klasifikasi  fase  tanam  yang  digunakan  adalah  metode Machine  Learning  Random  Forest. Random Forest merupakan pengembangan dari metode pengambilan keputusan ensemble tree berbasis Bagging yang dikembangkan oleh Leo Beiman pada tahun 2001 . Random Forest ini membentuk sekelompok metode yang terdiri dari gabungan (atau forest ) dari beberapa Trees yang tumbuh melalui varian acak dari algoritma induksi tree-based (Gilles  L.,  2014). Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  yang  meneliti  perbandingan  metode klasifikasi  seperti  Harrisalam  (2020),  membuktikan  bahwa  metode  klasifikasi  yang  menghasilkan  akurasi tertinggi  adalah Random  Forest . Training  point dibuat  dengan  format  vektor  (.shp),  dan  penempatannya dilakukan sesuai dengan kelas klasifikasi yang telah ditentukan, dalam penelitian ini ada 4 kelas berdasarkan fase tanam padi yaitu ( Initial Stage, Development Stage, Mid-Season Stage, dan Late Season Stage ), masing- masing kelas terdiri dari 50 titik training point dengan komposisi (70 % training point sebagai titik sample dan 30% training  point sebagai  titik  valiasi/ ground  truth ). Training  point dilakukan  dengan  digitasi  manual menggunakan prinsip interpretasi citra sesuai dengan kelas klasifikasi yang telah ditentukan.
Hasil klasifikasi fase tanam akan diuji keakuratannya menggunakan Confusion Matrix. Nilai Overall Accuracy yang dihasilkan harus lebih besar atau sama dengan 75% agar hasil klasifikasi dapat dikatakan lulus uji dan bisa  melanjutkan  tahap  selanjutnya.  Peta  fase  tanam  dari  hasil  klasifikasi  akan  membantu  peniliti  untuk mendapatkan data luas lahan baku sawah pada masing-masing fase tanam di setiap wilayah Saluran Sekunder. Tahap terakhir adalah menghitung kebutuhan air konsumtif pada masing-masing lahan sawah berdasarkan fase tanamnya.
Selanjutnya menghitung kebutuhan air sawah dari data curah hujan harian tahun 2010 – 2019 stasiun hujan wilayah UPT Pengairan Situbondo dengan metode Polygon Thiessen guna memperoleh nilai curah hujan rerata bulanan. Metode Polygon Thiessen ini memperhitungkan  bobot  dari  masing-masing stasiun  yang mewakili luasan di sekitarnya. Curah hujan pada suatu luasan dianggap memiliki nilai yang sama dengan stasiun atau titik pengamatan dalam luasan tersebut, dalam kata lain hujan yang tercatat pada suatu stasiun dapat mewakili wilayah  polygon  disekitarnya.  Hitungan  curah  hujan  rerata  dilakukan  dengan  memperhitungkan  daerah pengaruh  dari  tiap  stasiun  (Triatmodjo,  2013).  Metode  ini  digunakan  apabila  penyebaran  stasiun  hujan  di daerah  yang  ditinjau  tidak  merata.  Stasiun-stasiun  hujan  tersebut  antara  lain  Stasiun  Alas  Malang,  Olean, Sumberkolak, Dam Situbondo, dan Trebungan.
Besarnya  kebutuhan  air  petak  sawah  ( Farm  water  Requirement )  pada  wilayah  UPT  Pengairan  Situbondo dihitung  menggunakan  persamaan  Abdurrachim  (1974  dalam  Utomo  2006)  yang  membutuhkan  nilai kebutuhan air konsumtif ( Crop Water Requirement ), evapotranspirasi, laju perkolasi dan curah hujan efektif padi. Kebutuhan air konsumtif atau Crop Water Requirement (CWR) adalah jumlah air yang digunakan untuk penguapan dari permukaan air atau tanah dan yang digunakan tanaman untuk membangun jaringan tubuhnya (Blaney, 1962). Berikutnya melakukan perhitungan Re80 (Curah Hujan Andalan dengan peluang 80%) dan menghitung curah hujan efektif untuk padi berdasarkan aturan Dirjen Pengairan KP-01 tahun 2013, yaitu 70% dari  nilai  Re80  selama  satu  musim  tanam  padi.  Selain  curah  hujan,  kondisi  iklim  juga  mempengaruhi kebutuhan air irigasi tanaman karena suhu, tekanan udara, lama penyinaran matahari dan kecepatan angin akan mendorong terjadinya proses evapotranspirasi dan mengurangi jumlah air pada lahan sawah. Data iklim yang dibutuhkan dalam perhitungan evapotranspirasi potensial adalah data iklim harian pada tiga tahun terakhir dari stasiun pengukuran terdekat dengan wilayah studi. Evapotranspirasi potensial dapat dihitung dengan beberapa metode  seperti  Thornthwaite,  Blaney-Criddle,  Pennman  Modifikasi,  dan Pennman-Monteith (FAO  NO  56. Irrigation and Drainage ). Pada penelitian ini, peneliti menggunakan metode yang sudah menjadi default pada aplikasi Cropwat 8.0 yaitu Pennman-Monteith dengan rumus sebagai berikut:
𝐸𝑇 𝑂 = 0.408∆(𝑅𝑛−𝐺)+𝛾 900 𝛵+273 𝑢 2 (𝑒 𝑠 −𝑒 𝑎 )
∆+𝛾(1+0.34𝑢 2 ) (2)
Keterangan : ETo = Evapotranspirasi acuan (mm/hari), Rn = Radiasi netto pada permukaan tanaman (MJ/m2/hari), G = Kerapatan panas terus-menerus pada tanah (MJ/m2/hari), T = Temperatur harian rata-rata pada ketinggian 2 m (oC), u2 = Kecepatan angin pada ketinggian 2 m (m/s), es = Tekanan uap jenuh (kPa), ea = Tekanan uap aktual (kPa), Δ = Kurva kemiringan tekanan uap (kPa/C), T = Konstanta psychrometric (kPa/C).
Untuk  menghitung  jumlah  kebutuhan  air  konsumtif  (CWR)  dan  kebutuhan  air  petak  sawah  (FWR)  dapat menggunakan rumus-rumus sebagai berikut.
CWR = ETo x Kc (3) Keterangan : CWR: kebutuhan air konsumtif (mm/hari) Kc    : koefisien tanaman berdasarkan kebutuhan air dan fase tanam ETo    : evaporasi (mm/hari) FWR = (CWR + Pe) - Re (4) Keterangan : FWR : kebutuhan air petak sawah (mm/hr)
CWR : kebutuhan air konsumtif (mm/hr) Pe : perkolasi (mm/hr) Re : hujan efektif (mm/hr)

## Hasil dan Pembahasan
Dalam proses mendapatkan nilai kebutuhan air konsumtif (CRW) tanaman padi, langkah pertama yang harus dilakukan adalah penentuan stasiun hujan dan nilai curah hujan efektif padi. Berikut ini peta polygon thiessen beserta sebaran titik stasiun hujan wilayah UPT pengairan Situbondo.
Dari  Gambar  4  didapatkan  informasi  luas polygon yang  terpengaruh  oleh  masing-masing  titik  stasiun terdekatnya. Dapat dilihat bahwa lokasi penelitian berada pada wilayah polygon stasiun hujan Alasmalang, Dam Situbondo, Olean, Sumber kolak, dan Trebungan. Sehingga data hujan dari stasiun-stasiun tersebut dapat
digunakan untuk menghitung rerata hujan bulanan tahun 2010-2019, nilai Re80, dan curah hujan efektif padi di wilayah UPT Pengairan Situbondo. Hasil perhitungan curah hujan efektif untuk padi disajikan pada Tabel 5. Selanjutnya adalah perhitungan Evapotranspirasi potensial dari data iklim BMKG pada tahun 2017-2019 menggunakan  metode Pennman-Monteith dalam  perangkat  lunak  Cropwat  8.0.  Adapun  hasil  perhitungan tersebut disajikan pada Tabel 6.
Gambar 4. Peta Poligon Thiessen Stasiun Hujan UPT Pengairan Situbondo
Tabel 5. Curah Hujan Effektif padi Bulan Jumlah Hari R80 (mm/bulan) Hujan Efektif untuk padi (mm/bulan) Januari 31 313.5370283 219.4759198 Februari 29 134.3708238 94.05957663 Maret 31 61.73302042 43.21311429 April 30 21.25188055 14.87631638 Mei 31 12.45563875 8.718947128 Juni 30 34.91679754 24.44175828 Juli 31 46.72570908 32.70799636 Agustus 31 3.241660756 2.269162529 September 30 2.410768791 1.687538154 Oktober 31 32.61203376 22.82842363 November 30 32.18640783 22.53048548 Desember 31 235.6617012 164.9631909
Tabel 6. Evapotranspirasi potensial petak sawah
Dari  hasil  perhitungan  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  curah  hujan  efektif  pada  bulan  Desember  hingga  awal bulan Februari cukup tinggi dengan rentang 40 – 80 mm/dec. Rentang waktu tersebut bertepatan dengan masa musim penghujan atau bulan basah sehingga ditetapkan sebagai Musim Tanam padi di Kabupaten Situbondo. Sedangkan nilai evapotranspirasi cenderung hampir rata sepanjang tahun karena Indonesia merupakan negara beriklim tropis dimana perubahan temperatur, kelembapan dan lama penyinaran matahari dari bulan ke bulan tidaklah ekstrem. Evapotranspirasi tertinggi terjadi pada bulan September hingga November yang merupakan akhir dari Musim Kemarau sebelum memasuki musim tanam padi.
Kebutuhan  air  tanaman  dalam software  Cropwat 8.0  dihitung  setiap  10  harian  (dasarian)  yang  besarnya berbeda-beda tergantung besarnya nilai evapotranspirasi tanaman (ETo) pada setiap dekade. Kebutuhan air juga bergantung kepada jumlah curah hujan yang turun, ketika memasuki musim penghujan maka kebutuhan air irigasinya akan lebih sedikit. Berikutnya adalah perhitungan kebutuhan air konsumtif (CWR) untuk umur tanam 120 hari yang hasilnya dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 7. Kebutuhan Air Irigasi (FWR) per Fase Tanam
Month  Decade  Fase Tanam Kc CWR CWR Eff rain FWR Req. FWR Req. FWR Req. coeff  mm/day  mm/dec  mm/dec  mm/dec  mm/day  lt/s/ha Nov 3 Nurs/LPr 1.14 2.46 22.1 17 49.9 4.99 0.578 Dec 1 Nurs/LPr 1.06 4.67 46.7 41.9 162.5 16.25 1.881 Dec 2 Initial 1.1 4.63 46.3 59.1 0 0 0.000 Dec 3 Initial 1.1 4.52 49.7 63.8 0 0 0.000 Jan 1 Development 1.09 4.34 43.4 72.8 0 0 0.000 Jan 2 Development 1.05 4.07 40.7 81.6 0 0 0.000 Jan 3 Mid-Season 1.03 4.08 44.9 64.9 0 0 0.000 Feb 1 Mid-Season 1.02 4.19 41.9 43 0 0 0.000 Feb 2 Late Season 1.02 4.28 42.8 27.9 14.9 1.49 0.172 Feb 3 Late Season 0.97 4.05 32.4 23.4 9 0.9 0.104 Mar 1 Late Season 0.91 3.76 37.6 19.4 18.3 1.83 0.212 Mar 2 Late Season 0.87 3.58 3.6 1.3 3.6 0.36 0.042
Gambar 5. Grafik Curah Hujan, Kebutuhan Air Konsumtif dan Kebutuhan Air Irigasi sawah per Fase Tanam
Grafik dimulai dari fase Initial Stage 2 hingga Late Season 2 karena citra yang tersedia adalah Citra Sentinel akuisisi 12 Desember 2019 – 11 Maret 2020. Dapat dilihat pada table dan grafik di atas, pada fase Awal/ Initial Stage hingga fase pertengahan musim/ Mid-Season Stage , padi tidak membutuhkan suplai air irigasi karena curah  hujan  efektif  pada  masa  itu  mampu  memenuhi  semua  kebutuhan  air  konsumtifnya  yang  meliputi evapotranspirasi dan perkolasi.  Dapat dilihat melalui grafik, trend curah  hujan  efektif  mengalami  kenaikan hingga mencapai puncaknya pada fase Pertumbuhan tepatnya bulan Januari lalu menurun hingga akhir Fase
0 20 40 60 80 100 m m /1 0 d ay Bulan Grafik Pengaruh Curah Hujan terhadap Kebutuhan Air Irigasi Selama Musim Tanam Padi Curah Hujan Efektif (Re80)
Kebutuhan Air Konsumtif (CWR)
Kebutuhan Air Irigasi (FWR)
pertengahan  musim  pada  bulan  Februari.  Selama  masa  itu,  padi  tidak  membutuhkan  tambahan  air  dari  air irigasi dan air dapat dilimpahkan ke saluran pembuangan. Artinya curah hujan berpengaruh besar pada jumlah kebutuhan air irigasi padi.
Berdasarkan data hasil perhitungan di atas, nilai Curah Hujan Efektif tertinggi tertinggi terjadi pada fase tanam Development atau Pertumbuhan sebesar 81.6 mm/dec sedangkan nilai kebutuhan irigasi tertinggi terjadi pada fase persiapan lahan sebelum memasuki fase tanam pada bulan Desember periode 1 sebesar 16.25 mm/hari.
Setelah  mendapatkan  nilai  kebutuhan  air  konsumtif  padi,  selanjutnya  adalah  melakukan  pengolahan  Citra Sentinel  2  untuk  mendapatkan  luas  petak  sawah  berdasarkan  fase  tanamnya.  Langkah  pertama  yaitu menghitung algoritma NDVI foto Kamera IR dan Citra Sentinel pada titik-titik sampel hasil survei lapangan. Nilai NDVI tersebut kemudian dikorelasikan untuk mendapatkan hubungan kondisi kerapatan vegetasi padi antara hasil kamera IR dengan Citra Satelit. Adapun tabel hasil uji korelasi nilai NDVI citra Sentinel-2 dengan NDVI foto kamera IR untuk semua tanggal citra adalah sebagai berikut.
Tabel 8. Tabel Korelasi nilai NDVI Titik Sampel dari Citra Sentinel-2 dan Kamera IR
Tanggal Citra R R Square 12 Desember 2019 0.78796149 0.62088331 22 Desember 2019 0.52289637 0.27342062 16 Januari 2020 0.14720591 0.02166958 21 Januari 2020 0.04286976 0.00183782 26 Januari 2020 0.01383675 0.00019146 10 Februari 2020 0.2922442 0.08540667 25 Februari 2020 0.43147388 0.18616971 01 Maret 2020 0.38361909 0.14716361 11 Maret 2020 0.07861283 0.00617998

## Sumber : Hasil olahan peneliti
Korelasi terbaik diperoleh citra pada tanggal 12 Desember 2019, tanggal tersebut adalah tanggal yang sama dengan  waktu  pengambilan  sampel  NDVI  lapangan menggunakan  kamera  IR. Baik  data lapangan maupun tanggal citra berada pada awal Musim Tanam Padi sehingga dimungkinkan beberapa area persawahan yang terekam pada citra sentinel memiliki fase yang sama  dengan sampel sawah di lapangan.

## Gambar 6. Grafik korelasi regresi linear NDVI Citra Satelit dan NDVI Kamera IR
Koefisien determinasi (R2) yang diperoleh dari hubungan NDVI citra Sentinel-2 tanggal 12 Desember 2020 dengan NDVI di lapangan adalah sebesar 0.62088331 dengan koefisien korelasi (R) sebesar 0.78796149. Hasil tersebut mengartikan bahwa kondisi kerapatan dan kehijauan lahan sawah pada tanggal akuisisi citra Sentinel mendekati kondisi lahan sawah pada saat pengambilan sampel karena kedua nilainya memiliki korelasi yang cukup tinggi dimana nilai R yang dihasilkan lebih dari 75%.
y = 1.7846x - 0.2865 R² = 0.6209 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0 0.05 0.1 0.15
0.2 0.25
0.3 0.35 0.4 0.45 N D V I Citra S en ti n el 2 NDVI Kamera IR Grafik Korelasi Nilai NDVI Citra Sentinel 2 Tanggal 12 Desember 2019 dengan Kamera IR
Pada awal  musim  tanam,  nilai  NDVI bernilai minimum dan dikategorikan pada kerapatan badan air atau non  vegetasi.  Seiring  pertumbuhannya,  nilainya  akan  naik  hingga  mencapai  maksimum  pada  puncak  fase Pertumbuhan atau Development . Pada saat itu padi mulai bunting dan NDVI mencapai nilai maksimum karena jumlah klorofil pada jaringan mesofil daun dalam kondisi maksimum. Pada akhir fase Pertubuhan dengan akhir fase Pertengahan Musim, nilai NDVI cenderung sama. Untuk membedakannya, maka diperlukan visualisasi grafik nilai NDVI pada tiap bulan ( time series ) selama satu Musim Tanam.
Gambar 7. Grafik NDVI Time Series Fase Tanam Padi (Olahan Peneliti 2020)
Dari Gambar 7, terlihat dinamika nilai NDVI yang menunjukkan pola fase tanam padi dari mulai awal fase tanam hingga panen. Fase Awal tanam padi dimulai pada bulan Desember 2019 di mana NDVI memiliki nilai minimum. Hal ini dikarenakan pada fase awal atau Initial Stage , sebagian besar sawah masih digenangi air dengan  sedikit  kandungan  klorofil  dan  kerapatan  vegetasi  yang  rendah.  Seiring  dengan  pertumbuhannya, terjadi  kenaikan  yang  signifikan  pada  grafik  NDVI.  Hal  ini  menandakan  padi  mulai  memasuki  fase Pertumbuhan atau Crop Development . Puncak fase Crop Development terjadi pada tanggal 21 Januari 2020.
Setelah  mengalami  masa  tersebut,  padi  mulai  memasuki  fase  Pertengahan  Musim  Tanam  atau Mid-season Stage . Fase  ini  dimulai  sejak  masa tutupan daun  penuh  hingga masa  awal  kematangan  padi.  Pada fase  ini, kandungan klorofil tertinggi mulai menurun hingga akhir fase, yang ditandai dengan penurunan trendline pada grafik NDVI. Fase Mid-Season Stage dimulai dari tanggal 26 Januari hingga 25 Februari 2020.
Tabel 9. Pembagian Fase Tanam Menurut Fao
Bulan 10 hari ke- Tanggal Akuisisi Citra Fase Tanam Label Grafik Desember 1 - Land Prepare 2 12 Desember 2019 Initial 1 3 22 Desember 2019 Initial 2 Januari 1 16 Januari 2020 Development 3 2 21 Januari 2020 Development 4 3 26 Januari 2020 Mid-Season 5 Februari 1 10 Februari 2020 Mid-Season 6 2 - Mid-Season 3 25 Februari 2020 Late Season 7 Maret 1 01 Maret 2020 Late Season 8 2 11 Maret 2020 Late Season 9 3 - Late Season -
0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 NIL A I ND V I TANGGAL AKUISISI  CITRA SENTINEL

## GRAFIK TIME SERIES NDVI CITRA SENTINEL 2
Sampel 1 Sampel 2
Sampel 6 Sampel 7 Sampel 8 Sampel 9 Sampel 10 Sampel 11 Sampel 13 Sampel 14 Sampel 15 Sampel 16 Sampel 18 Sampel 19 Sampel 21 Sampel 23 Sampel 25
Sampel 26 Sampel 27
Sampel 28 Sampel 29
Fase akhir yaitu Late Season Stage terjadi pada bulan Februari hingga pertengahan bulan Maret 2020 yang ditandai dengan biji padi yang sudah masak, daun yang menguning hingga proses panen oleh petani. Pada fase ini,  nilai  NDVI  berada  di tingkat minimum yang  hampir  sama  dengan  nilai  NDVI  ketika fase awal  tanam. Tabel  9  merupakan  tabel  pembagian  fase  tanam  menurut  FAO  ( Food  and  Agriculture  Organization ) berdasarkan tanggal akuisisi Citra Sentinel.
FAO  ( Food  and  Agriculture  Organization )  membagi  fase  tanam  berdasarkan  kerapatan  daun  dan  jumlah genangan air pada setiap 10 hari untuk menghitung kebutuhan air irigasi. Dari  grafik  NDVI time  series pada  gambar  5, selanjutnya  dibuat  hubungan antara  nilai  NDVI  dengan  fase tanam padi untuk mengetahui  tingkat  korelasi  pendugaan  fase  tanam  dengan nilai NDVI pada tiap fasenya. Adapun hasil regresi antara nilai NDVI dengan fase tanam padi terdapat pada Gambar 8.

## Gambar 8. Grafik Regresi Nilai NDVI dengan Fase Tanam Padi (Olahan Peneliti 2020)
Dari grafik tersebut, label 1 dan 2 merupakan Fase Awal Tanam, label 3 dan 4 merupakan fase Pertumbuhan, label 5 dan 6 mewakili fase Pertengahan Musim, serta label 7, 8 dan 9 mewakili Fase Akhir Musim. Pada grafik tersebut, nilai NDVI semakin meningkat dari fase Awal hingga puncak fase Pertengahan Musim ketika aktivitas klorofil mencapai puncaknya, kemudian mulai terjadi penurunan pada akhir Fase Pertengahan hingga Fase akhir Musim Tanam yang merupakan masa pemasakan hingga panen padi.
Nilai koefisien determinasi (R 2 ) didapatkan sebesar 0,9479 yang artinya  nilai  NDVI  citra  Sentinel-2  dan fase  tanam  padi memiliki korelasi yang sangat kuat untuk model di atas. Untuk mengetahui rentang nilai NDVI pada masing- masing fase, maka dilakukan pengelompokan nilai NDVI pada masing-masing fase sesuai grafik di atas. Berikut adalah tabel  fase  tanam  padi  dan  rentang  nilai  NDVI  dari  citra Sentinel-2 pada masing-masing fase.
Tabel 10. Tabel Rentang Nilai NDVI Citra Sentinel-2 dan Fase Tanam Padi
Fase Tanam Label Grafik Rentang Nilai NDVI Initial 1 1 < 0.34 Initial 2 2 0.34 - 0.61 Development 1 3 0.61 - 0.76 Development 2 4 0.76 - 0.82 Mid-Season 1 5 0.82 - 0.91 Mid-Season 2 6 0.82 - 0.72 Late Season 1 7 0.72 - 0.53 Late Season 2 8 0.53 - 0.27 Late Season 3 9 < 0.27
Sumber: Pengolahan Rentang Nilai NDVI untuk Fase Tanam Padi 2020
y = -0.0438x 2 + 0.4259x - 0.1929 R² = 0.9479 0.0 1.0 0 1 2 3
4 5 6 7 8 9 10 Nilai ND V I Fase Tanam Padi Grafik Regresi Nilai NDVI dengan Fase Tanam Padi Sampel 1 Sampel 2
Sampel 3 Sampel 6 Sampel 7 Sampel 8 Sampel 9 Sampel 10 Sampel 11 Sampel 13 Sampel 14 Sampel 15 Sampel 16 Sampel 18 Sampel 19 Sampel 21 Sampel 22 Sampel 23 Sampel 25 Sampel 26 Sampel 27 Sampel 28 Sampel 29 Sampel 30
Proses klasifikasi dilakukan secara terbimbing dengan membuat training samples sebanyak minimal 9 kelas untuk tiap fase tanam padi. Metode klasifikasi terbimbing yang digunakan  adalah  metode Machine learning Random Forest . Penentuan klasifikasi fase dilakukan dengan melihat grafik time series NDVI pada tiap sampel yang dipilih sehingga dapat diketahui fase yang terjadi di lokasi tersebut pada tiap tanggal citra. Selain itu, interpretasi visual juga digunakan untuk mempermudah mengenali fase yang terjadi di tiap titik sampel.
Gambar 9. Peta Klasifikasi Fase Tanam Padi Citra Tanggal 12 Desember 2019

## Gambar 10. Peta Klasifikasi Fase Tanam Padi Citra Tanggal 11 Maret 2020
Jaringan irigasi wilayah UPT pengairan Situbondo terdiri dari 3 saluran primer yaitu Saluran Siphon, Saluran Primer  Situbondo  Barat,  dan  Saluran  primer  Situbondo  Timur.  Analisis  kebutuhan  air  pada  penelitian  ini berfokus pada lahan baku sawah yang diari oleh Saluran Primer Situbondo Barat. Saluran tersebut bertugas membagi air irigasi ke 6 Saluran Sekunder di antaranya Saluran Sekunder Wringin Anom, Saluran Sekunder
Kota Bedeh, Saluran Sekunder Pelean, Saluran Sekunder Alas Malang, Saluran Sekunder Duwet, dan Saluran Sekunder Gelung. Peta klasifikasi fase tanam pada Gambar 9 dan 10 menampilkan pembagian fase tanam pada setiap wilayah lahan baku sawah yang diari oleh 6 saluran sekunder tersebut.
Pada citra tanggal 12 Desember 2019, lahan sawah pada Fase Initial Stage 1 seluas 20.30536629 km2, Fase Initial Stage 2 seluas 23.82711043 km2, dan Fase Development 1 Seluas 12.40628957 Km 2 . Pada citra tanggal 11  Maret  2020,  lahan  sawah  pada  Fase Mid-Season  1  seluas 5.08189038  Km 2 ,  Fase Mid-Season  2 seluas 15.40310649 Km 2 , Fase Late Stage 1 seluas 14.85176335 km 2 , Fase Late Stage 2 seluas 13.52508707 km 2 , dan Fase Late Stage 3 seluas 7.676919008 km 2 .
Uji  akurasi    dilakukan    berdasarkan training    samples atau Region  of  Intereset yang  telah  dibuat  per  fase tanam. Masing-masing fase tanam minimal memiliki 3 training samples . Hasil uji akurasi untuk citra tanggal 12 Desember 2020 menghasilkan koefisien Kappa tertinggi yaitu sebesar 1 dan overall accuracy sebesar 100%. Nilai uji akurasi dianggap benar apabila memiliki nilai Overall Accuracy sebesar di atas 75% (LAPAN 2015).
Tabel 11. Data Statistik Uji Validasi Random Forest Citra Tanggal 12 Desember 2019
Klasifikasi/ Validasi Initial Stage 1 Initial Stage 2 Development Stage 1 Total User Accuracy (%) Initial Stage 1 488 0 0 488 100 Initial Stage 2 0 499 0 499 100 Development Stage 0 0 118 118 100 Total 488 499 118 1105 Producer Accuracy (%) 100 100 100 Training overall accuracy 1 Kappa 1 Validation overall accuracy 0.997881356
Tabel 12. Data Statistik Uji Validasi Random Forest Citra Tanggal 11 Maret 2020
Klasifikasi/ Validasi Mid Stage 1 Mid Stage 2 Late Stage 1 Late Stage 2 Late Stage 3 Total User Accuracy (%) Mid Stage 1 106 0 0 0 0 106 99.0654 Mid Stage 2 1 211 0 0 0 212 100 Late Stage 1 0 0 231 0 0 231 100 Late Stage 2 0 0 0 327 1 328 99.6951 Late Stage 3 0 0 0 1 236 237 99.5781 Total 107 211 231 328 237 1114 Producer Accuracy (%) 100 99.5283 100 99.6951  99.5781 Training overall accuracy 0.9952381 Kappa 0.9935365 Validation overall accuracy 0.9724771
Tabel 13. Kebutuhan Air Irigasi berdasarkan fase tanam pada lahan baku sawah UPT Pengairan Situbondo Saluran
Primer Situbondo Barat Tanggal Citra Fase Tanam WRINGIN ANOM KOTA BEDEH PELEAN ALASMALANG DUWET GELUNG Ha lt/dt Ha lt/dt Ha lt/dt Ha lt/dt Ha lt/dt Ha lt/dt 12 Desember 2019 Initial 1 130.3 0 93.98 0 149.94 0 156.84 0 119.45 0 369.98 0 Initial 2 232.77 0 118.97 0 173.6 0 162.98 0 107.99 0 270.14 0 Development 1 74.55 0 17.73 0 13.2 0 34.33 0 25.71 0 99.84 0 22 Desember 2019 Tutupan Awan 4.39 0 5.22 0 8.98 0 13.35 0 7 0 171.36 0 Initial 1 40.08 0 29.64 0 39.38 0 74.96 0 61.85 0 310.65 0 Initial 2 229.28 0 122.91 0 193.41 0 203.68 0 157.44 0 228.11 0 Development 1 163.87 0 72.91 0 94.97 0 62.17 0 26.85 0 29.85 0
16 Januari 2020 Development 1 176.71 0 51.39 0 101.93 0 133.68 0 93.14 0 366.39 0 Development 2 94.85 0 49.75 0 92.67 0 75.24 0 51.95 0 127.74 0 Mid-Season 1 166.06 0 129.54 0 142.14 0 145.25 0 108.05 0 245.84 0 21 Januari 2020 Development 1 148.59 0 56.59 0 119.69 0 124.74 0 77.42 0 301.37 0 Development 2 126.09 0 74.78 0 100.01 0 90.01 0 56.52 0 161.08 0 Mid-Season 1 162.94 0 99.31 0 117.04 0 139.41 0 119.2 0 277.51 0 26 Januari 2020 Development 1 154.07 0 62.67 0 105.05 0 100.57 0 75.42 0 239.25 0 Development 2 101.81 0 47.8 0 89.14 0 95.02 0 56.45 0 149.91 0 Mid-Season 1 107.43 0 77.6 0 96.6 0 116.06 0 86.89 0 272.34 0 Mid-Season 2 74.31 0 42.61 0 45.95 0 42.51 0 34.38 0 78.47 0 10 Februari 2020 Mid-Season 1 82.5 0 51.71 0 99.48 0 98.63 0 50.01 0 303.72 0 Mid-Season 2 155.09 0 74.9 0 106.2 0 135.2 0 85.22 0 249.76 0 Late Season 1 135.66 0 69.71 0 77.58 0 85.68 0 89.57 0 145.7 0 Late Season 2 45.04 0 23.08 0 32.41 0 24.38 0 21.45 0 30.86 0 Late Season3 19.33 0 11.28 0 21.07 0 10.27 0 6.9 0 9.92 0 25 Februari 2020 Mid-Season 1 97.39 10.48 44.54 4.79 105.19 11.32 69.96 7.53 43.9 4.73 23.88 2.57 Mid-Season 2 62.6 6.74 24.82 2.67 52.83 5.69 48.02 5.17 26.21 2.82 60.72 6.54 Late Season 1 122.72 13.21 49.03 5.28 62.73 6.75 121.19 13.04 64.16 6.91 319.22 34.36 Late Season 2 90.35 9.73 49.47 5.32 57.58 6.2 76.37 8.22 90.06 9.69 306.97 33.04 Late Season3 64.55 6.95 62.81 6.76 58.42 6.29 38.62 4.16 28.81 3.1 29.19 3.14 01 Maret 2020 Mid-Season 2 28.22 6.01 27.42 5.84 79.48 16.93 52.42 11.16 29.08 6.19 68.29 14.54 Late Season 1 157.99 33.65 48.23 10.27 98.42 20.96 129.3 27.54 82.85 17.64 390.83 83.23 Late Season 2 165.5 35.25 79.38 16.91 91.35 19.45 128.83 27.44 100.25 21.35 249.89 53.22 Late Season3 85.92 18.3 75.65 16.11 67.5 14.37 43.61 9.29 40.96 8.72 30.95 6.59 11 Maret 2020 Mid-Season 1 32.57 1.36 19.8 0.83 57.53 2.4 31.2 1.3 14.99 0.62 36.06 1.5 Mid-Season 2 84.74 3.53 35.88 1.5 82.14 3.42 69.86 2.91 49.65 2.07 178.55 7.44 Late Season 1 92.44 3.85 33.71 1.4 57.98 2.42 82.14 3.42 50.16 2.09 217.79 9.07 Late Season 2 117.67 4.9 77.93 3.25 84.05 3.5 101.36 4.22 64.47 2.69 210.11 8.75 Late Season3 110.19 4.59 63.34 2.64 55.05 2.29 69.6 2.9 73.88 3.08 97.45 4.06
Tabel 14. Tabel Perbandingan Debit Kebutuhan Air Irigasi (IRR) dengan Debit yang tersedia dari saluran ( Intake ) Tanggal Citra WRINGIN ANOM (lt/dt) KOTA BEDEH (lt/dt) PELEAN  (lt/dt) ALASMALANG (lt/dt) DUWET  (lt/dt) GELUNG  (lt/dt) IRR Saluran IRR Saluran IRR Saluran IRR Saluran IRR Saluran IRR Saluran 12 Desember 2019 0 455 0 145 0 415 0 410 0 320 0 395 22 Desember 2019 0 597 0 275 0 631 0 384 0 369 0 645 16 Januari 2020 0 512 0 236 0 515 0 471 0 293 0 419 21 Januari 2020 0 494 0 217 0 540 0 485 0 314 0 437 26 Januari 2020 0 494 0 217 0 540 0 485 0 314 0 437 10 Februari 2020 0 606 0 198 0 582 0 530 0 332 0 472 25 Februari 2020 47.11 756 24.83 233 36.25 417 38.12 461 27.25 239 79.65 523 01 Maret 2020 93.20 726 49.13 208 71.71 427 75.42 410 53.91 209 157.59 460 11 Maret 2020 18.23 761 9.61 347 14.03 714 14.76 565 10.55 329 30.83 559
Dari tabel di atas dapat diketahui bahwa seluruh sawah mendapatkan suplai air dengan baik karena debit pada semua pintu air yang mengarah ke saluran sekunder melebihi jumlah kebutuhan air dari petak-petak tersiernya. Selisih antara debit saluran dan debit kebutuhan sawah sangat besar. Hal ini dapat terjadi mengingat luas lahan pertanian  yang  diperhitungkan  dalam  penelitian  ini  hanya  lahan  padi  dan  tidak  termasuk  tanaman  pangan lainnya.

## Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  ini,  diketahui  bahwa  hubungan  tingkat  kehijauan  dan  kerapatan  padi  di  lapangan dengan Citra satelit sudah cukup dekat dengan koefisien determinasi sebesar 73%. Hal itu disebabkan karena pengambilan  sampel  NDVI  aktual  melalui  foto  udara  dilakukan  pada  tanggal  yang  sama  dengan  tanggal akuisisi citra Sentinel. Sehingga kondisi lahan sawah tidak berbeda jauh.
Hasil klasifikasi fase tanam menggunakan metode Random Forest menghasilkan nilai Kappa terbesar pada citra tanggal 12 Desember 2019 sebesar 1. Terdapat 1068,54 Ha sawah dengan Fase Initial Stage 1, 1136,73 Ha sawah dengan Fase Initial Stage 2, dan 288,37 Ha yang sudah memasuki Fase Crop Development. Nilai NDVI tertinggi terjadi pada tanggal 26 Januari 2019 yaitu Fase Tanam Mid-Season Stage 1 dengan luas sawah 756,91 Ha dan nilai NDVI terendah didapat pada akhir fase tanam tanggal 11 Maret 2020 dengan luas sawah 489,09 Ha.
Debit kebutuhan irigasi tertinggi terjadi pada tanggal 25 Februari 2020 sebesar 586,85 lt/dt dan debit kebutuhan air  irigasi  terendah  terjadi  pada  tanggal  11  Maret  yang  bertepatan  dengan  masa  panen.  Berdasarkan  hasil perhitungan  peneliti,  kebutuhan  air  irigasi  pada  bulan  Desember  hingga  bulan  Maret  sudah  terpenuhi  oleh curah hujan yang terjadi di wilayah UPT Pengairan Situbondo sehingga tidak membutuhkan debit irigasi dari saluran irigasi.
Seluruh sawah sudah mendapatkan suplai air dengan baik karena debit air pada semua pintu saluran sekunder melebihi jumlah kebutuhan air petak-petak tersiernya. Kelebihan air irigasi selanjutnya akan dilimpahkan ke saluran  pembuangan.  Hal  ini  dapat  terjadi  karena  faktor  iklim  seperti  curah  hujan  yang  tinggi  pada  saat penelitian ini dilaksanakan.

## Ucapan Terimakasih
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Dinas Tanaman Pangan dan Holtikulturan sebagai pihak penyedia data, dan fasilitas berupa perangkat keras pengolah data foto udara Infra Red, Dinas Pekerjaan Umum sebagai pihak penyedia data jaringan irigasi Kab. Situbondo, kepada BIG sebagai  pihak  penyedia data, dan Terima kasih  juga  kepada  ESRI  Indonesia  yang  telah  memberikan  lisensi  perangkat  lunak  dan  membantu  dalam pengolahan data selama penelitian.

## Daftar Pustaka
Allen,  R.  G.,  Pereira,  L.  S.,  Raes,  D.,  &  Smith,  M.  (1998).  Crop  evapotranspiration:  Guidelines  for  computing  crop requirements. Irrigation and Drainage Paper No. 56,
Balai Besar Litbang Sumberdaya Lahan Pertanian. 2006. Pendugaan Produktivitas Tanaman Padi Sawah Melalui Analisis Citra Satelit, 15, 853–869.
Campbell,  James  B.  And  Randolph  H.  Wynne.  2011.  Introduction  To  Remote  Sensing.  Fifth  Edit.  New  York:  The Guilford Press.
Chein-I Chang And H.Ren. 2000. An Experiment-Based Quantitative And Comparative Analysis Of Target Detection And  Image  Classification  Algorithms  For  Hyperspectral  Imagery.  IEEE  Trans.  On  Geoscience  And  Remote Sensing.
Danoedoro, P. 1996. Pengolahan Citra Digital Teori Dan Aplikasinya Dalam Bidang Penginderaan Jauh. Yogyakarta: Universitas Gajah Mada.
Daughtry, C. S., C. L. Walthall, M. S. Kim, E. Brown De Colstoun, And J. E.  Mcmurtrey. 2000. Estimating Corn Leaf Chlorophyll Concentration From Leaf And Canopy Reflectance. Remote Sensing Of Environment. 74, Pp. 229– 239.
Departemen Pertanian. 1977. Pedoman Bercocok Tanam Padi, Palawija, Sayur-Sayuran. Jakarta: Departemen Pertanian, Badan Pengendali Bimas
Dingeldey, C., Muller-Wilm, U., Dan Laroque, C. 2016. Sentinel-2 MSI-Level-2A Prototype Processor Installation And User Manual. Telespazio VEGA Deutschland Gmbh. Germany.
Ditjen  Pengairan1  .  1986.  Kriteria  Perencanaan  Jaringan  Irigasi  KP-01.  Bandung:  Ditjen.  Pengairan  Dep.  PU  Galang Persada
Ditjen Pengairan2 . 1986. Kriteria Perencanaan Penunjang. Bandung: Ditjen. Pengairan Dep. PU Galang Persada Ditjen  Pengairan3  .  1997.  Pedoman  Umum  Operasi  &  Pemeliharaan  Jaringan  Irigasi,  Bandung:  Direktorat  Jenderal Pengairan, Departemen Pekerjaan Umum – Japan International Cooperation Agency (JICA).
Drusch, M., U. D. Bello, S. Carlier, O. Colin, V. Fernandez, F. Gascon, B. Hoersch, C. Isola, P. Laberinti, P. Martimort, A. Meygret, F. Spoto, O. Sy, F. Marchese And P. Bargellini. 2012. Sentinel-2: ESA’s Optical High-Resolution Mission For GMES Operational Services. Remote Sensing Of Environment, 120, 25–36.
ESA.  2015.  Sentinel-1  User  Handbook,  ,  URL:Https://Sentinel.Esa.Int/Documents/247904/685163/S  Entinel- 1_User_Handbook, P. 80>. Diunduh Pada Tanggal 20 Oktober 2018.
ESA. 2018. Overview Sentinel Satellites – Copernicus. URL:Https://Www.Esa.Int/Our_Activities/Observing_The_Earth/Copernicus/Overview4.European Space
Agency>. Diakses Tanggal 10 Oktober 2018.
G´erard Biau. 2012, Analysis of a Random Forests Model, Journal of Machine Learning Research 13
Haboudane,  D.,  J.  R.  Miller,  N.  Tremblay,  P.  J.  Zarco-Tejadad,  And  L.  Dextrazec.  (2002).  Integrated  Narrow-Band Vegetation  Indices  For  Prediction  Of  Crop  Chlorophyll  Content  For  Application  To  Precision  Agriculture. Remote Sensing Of Environment. 81, 416–426.
Hafizh, A.S., Cahyono, A. B., Dan Wibowo, A. 2013. Penggunaan Algoritma NDVI Dan EVI Pada Citra Multispektral Untuk Analis Pertumbuhan Padi (Studi Kasus: Kabupaten Indramayu, Jawa Barat). Jurusan Teknik Geomatika, Fakultas Teknik Sipil Dan Perencanaan. Institut Teknologi Sepuluh Desember : Surabaya.
Jensen, L. L. F. 2000. Principles Of Remote Sensing : An Introductory Textbook. Enschede: ITC.
Kawamuna, A., Suprayogi, A., Dan Wijaya, A. P. 2017. Analisis Kesehatan Hutan Mangrove Berdasarkan Metode 86 Klasifikasi  Ndvi  Pada  Citra  Sentinel-2  (Studi  Kasus:Teluk  Pangpang  Kabupaten  Banyuwangi.  Journal  Of Geodesy, 6(1), 277-284.
Kementerian Pertanian. 2014. Konsep Pedoman Teknis Pengembangan System Of Rice Intensification TA.2014. Jakarta: Direktorat Perluasan Dan Pengelolaan Lahan
Maksum,  Z.  U.,  Prasetyo,  Y.,  &  Haniah.  2016.  Perbandingan  Klasifikasi  Tutupan  Lahan  Menggunakan  Metode Klasifikasi Berbasis Objek Dan Klasifikasi Berbasis Piksel Pada Citra Resolusi Tinggi Dan Menengah. Jurnal Geodesi Undip, 5(2). Retrieved From Http://Download.Portalgaruda.Org
Noer,  M.  2008.  Estimasi  Produksi  Tanaman  Padi  Sawah  Di  Kabupaten  Bekasi,  Karawang,  Dan  Subang.  Departemen Geografi Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia: Depok.
Pflug, B., Makarau, A., Dan Richter, R. 2016. Processing Sentinel-2 Data With ATCOR. EGU General Assembly, 66(4), 2–3.
Prihandono,  Didik.  2005.  Evaluasi  Ketersediaan  Air  Permukaan  Untuk  Irigasi  Pertanian  Kecamatan  Prambanan Kabupaten  Sleman  Daerah  Istimewa  Yogyakarta.  Skripsi,  Fakultas  Geografi  Universitas  Gadjah  Mada, Yogyakarta.
Priyonugroho, Anton. 2014. Analisis Kebutuhan Air Irigasi (Studi Kasus Pada Daerah Irigasi Sungai Air Keban Daerah Kabupaten Empat Lawang). Jurnal Teknik Sipil Dan Lingkungan, Universitas Sriwijaya
Purwadhi, Sri Hardiyanti. 2001. Interpretasi Citra Digital. Jakarta : Grasindo
Richter, K., T. B. Hank, F. Vuolo, W. Mauser, And G. D’Urso. 2012. Optimal Exploitation Of The Sentinel-2 Spectral Capabilities For Crop Leaf Area Index Mapping. Remote Sensing. 4, Pp. 561–582.
Rohman,  A.,  &  Maharani,  A.  2017.  Proyeksi  Kebutuhan  Konsumsi  Pangan  Beras  Di  Daerah  Istimewa  Yogyakarta.
Caraka Tani: Journal Of Sustainable Agriculture. 32(1), 29-34. Doi:
Http://Dx.Doi.Org/10.20961/Carakatani.V32i1.12144
Sari,  V.D.  dan  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). Jurnal GEOID, Vol 10, No 2 (2015)
Syafitri, Ajeng Kartika Nugraheni. 2017. Analisis Pengaruh Pemilihan Peta Dasar Terhadap Penentuan Batas Pengelolaan Wilayah Laut Secara Kartometris. Jurnal Geodesi Undip, Vol. 6, No. 3.
Soekirman. 2014. Uji Korelasi. Universitas Sumatera Utara. Repository USU. Dikunjungi Pada Tanggal 16 Oktober 2019. Sugiyono. 2008. Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif Dan R&D. Bandung : ALFABETA
Sugiyono. 2013. Metode Penelitian Pendidikan Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif, Dan R&D. Bandung: Alfabeta.
Sunantri, M. 2010. Pulennya Beras Asli Delanggu. Http://Www.Kompas.Com. Diakses Pada Tanggal 7 Februari 2017 Pukul 20.24.
Sutan,  N.  2008.  Perancangan  Program  Aplikasi  Klasifikasi  Citra  Dengan  Metode  Bayesian.  Teknik  Informatika,
Universitas Tarumanegara.
Tucker, C. J. .1979. Red And Photographic Infrared Linear Combinations For Monitoring Vegetation. Remote Sensing Of Environment. 8, 127–150.
Triatmodjo, B. (2013). Hidrologi Terapan. Yogyakarta: Beta Offset Yogyakarta.
Van  Der  Meer,  F.D.,  H.M.A.  Van  Der  Werff  And  F.J.A.  Van  Ruitenbeek.  2014.  Potential  Of  ESA’s  Sentinel-2  For Geological Applications. Remote Sensing Of Environment. 148,124–133.
Verrelst,  J.,  J.  Muñoz, L.  Alonso,  J.  Delegido,  J.P.  Rivera, G.  Camps-Valls  And  J.  Moreno.  2012.  Machine  Learning Regression  Algorithms  For  Biophysical  Parameter  Retrieval:  Opportunities  For  Sentinel-2  And  -3.  Remote Sensing Of Environment. 118, 127– 139.
Wahyunto, Widagdo    Dan    Bambang    Heryanto.    2006. Pendugaan  Produktivitas  Tanaman  Padi  Sawah  Melalui Analisis Citra Satelit. Wartainformatika Pertanian.15(2), 853-869.
Castleman, Kenneth R., (2004). Digital Image Processing , Vol. 1, Ed.2,  Prentice Hall, New Jersey.
Gonzales,  R.,  P.  (2004). Digital  Image  Processing ( Pemrosesan  Citra  Digital ),  Vol.  1,  Ed.2,    diterjemahkan  oleh Handayani, S., Andri Offset, Yogyakarta.
This article is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License .