Pemantauan Fase Pertumbuhan Tanaman Padi Menggunakan Citra Radarsat-2 Quad Polarimetrik
Rian Nurtyawan , Gerryn Maulannisaa
Teknik Geodesi, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan ITENAS, Bandung, Indonesia Email: nurtyawan70@gmail.com
Received 30 Maret 2020 | Revised 11 Agustus 2020 | Accepted 13 Agustus 2020

## ABSTRAK
Indramayu  merupakan  salah  satu  lumbung  padi  Indonesia  yang  ada  di  wilayah  Jawa  Barat  dimana Badan Pusat Statistik mencatat pada tahun 2014, Indramayu menghasilkan padi sebesar 1.361.374 ton. Untuk  memantau produksi  padi,  sangat diperlukan  pemantauan  fase  pertumbuhan  tanaman  padi,  salah satu  metodenya  dengan  teknologi  penginderaan  jauh  sistem  RADAR  menggunakan  citra  RADARSAT-2 quad  polarimetrik.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasi  daerah  fase  pertumbuhan  tanaman padi  menggunakan  metode  Cloude  Pottier  H/A/α  (entropi/anisotropi/sudut  alfa)  dan  mengevaluasi metode  tersebut  dalam  klasifikasi  fase  pertumbuhan  tanaman  padi.  Hasil  dari  penelitian  ini  yaitu  peta klasifikasi  fase  pertumbuhan  tanaman  padi  dimana dari  keseluruhan  akuisisi  citra,  luas lahan  tertinggi adalah  fase  germination/laut  yang  berjumlah    2.368.242  m2  (22  September  2014).  Hasil  klasifikasi  ini disesuaikan  dengan  bidang  H-α  classification  plane  untuk  mengetahui  pada  zona  mana  yang  memiliki hamburan  paling  dominan.  Hasil  pada  18  Juni  2014  dan  5  Agustus  2014  menunjukkan  zona  7  (fase panicle  initiation/inisiasi  malai),  zona  8  (fase  milk  stage/gabah  matang  susu),  dan  zona  9  (fase germination/perkecambahan  benih  atau  fase  seeding/pertunasan)  menjadi  zona  yang  dominan  dimana ketiga  mekanisme  memiliki  arti  double-bounce  scattering  (Z7),  volume  scattering  (Z8),  dan  surface scattering  (Z9)  sedangkan  pada  22  September  2014  dan  16  Oktober  2014  hamburan  yang  paling dominan  terdapat  pada  Z8  (fase  milk  stage/gabah  matang  susu)  dengan  mekanisme  volume  scattering dan  Z9  (fase  germination/perkecambahan  benih  atau  fase  seeding/pertunasan)  dengan  mekanisme surface scattering.
Kata kunci : Pertumbuhan Padi, Klasifikasi, RADARSAT-2, H/A/α

## ABSTRACT
Indramayu  is  one  of  Indonesia's  granary  in  West  Java  where  Statistic  Data  Center  noted  that  in  2014 Indramayu  produced  1.361.374  tons  of  rice.  It’s  necessary  to  monitor  growth  phase  of  rice  plant  for monitoring rice production, one of  the method is remote sensing technology is the RADAR system with RADARSAT-2  image  quad-polarimetric.  This  study  aims  to  classify  the  phase  of  growth  of  rice  plants using the Cloude Pottier H / A / α method (entropy / anisotropy / alpha angle) and evaluate these methods in classification of rice plant growth phases. The results of this study are the classification map of the rice plant  phase  where  from  the  overall  image  acquisition,  the  highest  land  area  is  the  germination  /  sea phase, which amounts to 2,368,242 m 2 (22 September 2014). The classification results are adjusted with the  H-α  classification  plane  to  find  out  which  zone  has  the  most  dominant  scattering.  The  result  on  18 June 2014 and 5 August 2014 showed zone 7 (panicle initiation phase), zone 8 (milk  stage phase), and zone 9 (germination/seeding) to be the dominant zone where the three mechanisms mean double-bounce scattering (Z7), volume scattering (Z8), and surface scattering (Z9) while on 22 September 2014 and 16 October 2014 the most dominant scattering is in Z8 (milk stage phase) with volume scattering mechanism and Z9 (germination/seeding phase) with surface scattering mechanism
Keywords : Rice Growth , Classification, RADARSAT-2, H/A/α.

## 1. PENDAHULUAN
Kebutuhan  paling  mendasar  bagi  sumber  daya  manusia  suatu  bangsa  adalah  pangan  [1].  Pangan  di Indonesia  mempunyai  kedudukan  yang  sangat  penting  terutama  makanan  pokok  karena  menyangkut permasalahan  politik,  ekonomi,  sosial  dan  budaya.  Untuk  menjaga  ketersediaan  beras  di  Indonesia, perlu ditingkatkan peran dari masyarakat dan pemerintah daerah guna menjaga ketersediaan beras di tingkat  nasional.  Salah  satu  cara  untuk  meningkatkan  peran  masyarakat  guna  menjaga  ketersediaan beras  pada  tingkat  daerah  dan  pedesaan  adalah  dengan  tetap  menanam  padi  dan  meningkatkan  hasil produksinya [2].
Menurut FAO [3] dalam Mosleh [4], Indonesia masuk dalam 7 negara dengan produksi beras terbesar di  dunia,  produksinya  yaitu  66,4  juta  ton.  Jawa  Barat  merupakan  provinsi  dengan  produksi  padi terbesar  ke-2  setelah  Jawa  Timur,  ditunjukkan  oleh  data  tahun  2014  yaitu  11.373.144  ton  [5].  Salah satu lumbung padi Indonesia yang ada di wilayah Jawa Barat yaitu Indramayu. Produksi padi terkait dengan  luas  lahan  padi.  Meskipun  luas  lahan  padi  dan  pertumbuhan  padi  bernilai  besar,  tetapi permintaan  sering  melebihi  produksi  [6].  Menurut  data  konsumsi  rata–rata  per  kapita  masyarakat Indonesia [7] pada tahun 2013 konsumsi beras masih berada pada urutan pertama dengan nilai 85.514 Kg. Oleh sebab itu informasi prediksi produksi padi berguna untuk mengetahui ketersediaan beras di Indonesia [8].
Dalam memantau produksi padi, sangat diperlukan pemantauan fase pertumbuhan tanaman padi. Salah satu  metode  yang  efektif  dalam  memantau  fase  pertumbuhan  tanaman  padi  adalah  teknologi penginderaan  jauh  karena  mengurangi  keperluan  biaya  dan  tenaga  akibat  survei  lapangan.  Dengan demikian, informasi pemantauan dari penginderaan jauh dapat membantu dalam pengembangan areal persawahan  [8].  Menurut  Konishi  [9]  disebutkan  bahwa  sensor-sensor  optik  hampir  tidak  mampu mendapatkan data yang diperlukan pada waktu yang tepat karena masalah tutupan awan selama masa pertumbuhan  padi,  oleh  sebab  itu  SAR  ( Synthetic  Aperture  Radar) dapat  menjadi  alternatif  untuk memantau fase pertumbuhan padi. Salah satu satelit pengindera SAR kanal C adalah RADARSAT-2 (RSAT-2) [10].
Sudah  ada  beberapa  citra  satelit  SAR  yang  bisa  diunduh  secara  gratis,  namun  tangal  perekamannya sangat  sulit  untuk  disesuaikan  dengan  fase  pertumbuhan  tanaman  padi.  Perekaman  citra  RSAT-2 disesuaikan dengan waktu survei lapangan. Peneliti meminta waktu khusus kepada pihak vendor untuk merekam  sesuai  dengan  waktu  yang  diajukan  ( programming ).  Penelitian  ini  menggunakan  citra RSAT-2 quad polarimaterik  (HH,  HV,  VH  dan  VV)  untuk  memetakan  fase  pertumbuhan  padi  di Indramayu. Akuisisi citra RSAT-2 yang digunakan mewakili keseluruhan fase pertumbuhan tanaman yaitu  Bulan  Juni,  Agustus,  September,  dan  Oktober  2014.  Metode  dekomposisi  polarimetrik  H/A/α dari  S.R.  Cloude  dan  E.  Pottier  digunakan  untuk  mengetahui  perbedaan  mekanisme  hamburan  dan sifat fisik tanaman padi.

## 2. METODOLOGI

## 2.1 Data, Peralatan, dan Lokasi Penelitian
Data  yang  digunakan  adalah  citra  Radarsat-2  dengan  polarisasi  penuh  diperoleh  secara  berulang selama  musim  tanam  pada  tahun  2014  seperti  yang  ditunjukan  pada  Tabel  1.  Analisis  klasifikasi dilakukan pada 18 Juni 2014 ketika akusisi data Rsat-2 berada di awal fase pertumbuhan tanam.
Pengolahan  citra  Rsat-2  menggunakan  perangkat  lunak open  source PolSAR  Pro  versi  4.2  ASF MapReady  versi  3.1,  sedangkan  untuk  proses layout menggunakan  perangkat  lunak  ArcGIS  10.3 seperti ditunjukan pada Tabel 2.
Daerah penelitian terletak di Kabupaten Indramayu (107 ° 52 '- 108 ° 36' BT dan garis lintang 6 ° 15 '- 6  °  40')  seperti  ditunjukan  pada  Gambar  1.  Eksperimen  lapangan  dilakukan  di  lokasi  padi  di Indramayu.  Lokasi  Kabupaten  Indramayu  yang  membentang  di  sepanjang  pantai  utara  Pulau  Jawa.

## Pemantauan Fase Pertumbuhan Tanaman Padi Menggunakan Citra Radarsat-2 Quad Polarimetrik
Wilayah  ketinggian  umumnya  berkisar  antara  0-18  m  di  atas  permukaan  laut  dan  daerah  dataran rendah  berkisar  antara  0-6  m  di  atas  permukaan  laut yang  terdiri  dari  rawa,  kolam,  sawah.  Rata-rata suhu  udara  harian  cukup  tinggi  28°  Celcius.  Situasi  ini  rentan  terhadap  drainase,  ketika  curah  hujan tinggi  daerah  rendah  akan  terjadi  genangan  air  dan  ketika  musim  kemarau  akan  menyebabkan kekeringan.
Tabel 1. Data Penelitian No Data Sumber Spesifikasi 1. RADARSAT-2 MacDonnald Detwiller and Associates- Canada  Akuisisi citra 18 Juni 2014, 5 Agustus 2014, 22 September 2014, dan 16 Oktober 2014  Resolusi 8 m x 8 m  Polarisasi  HH,  VV,  VH  dan HV 2. Foto Survei Lapangan Fase Pertumbuhan Tanaman Padi Nurtyawan dkk., 2017  18 Juni 2014  5 Agustus 2014  22 September 2014  16 Oktober 2014 Tabel 2. Peralatan Penelitian No. Perangkat Lunak Kegunaan 1. PolSAR Pro versi 4.2 Proses pengolahan Data Rsat-2 2. ASF MapReady versi 3.1 Koreksi Geometrik 3. ArcGIS versi 10.3 Layouting
Gambar 1. Wilayah studi Indramayu, Jawa Barat ditunjukkan oleh poligon warna merah sesuai dengan area satu scene akuisisi Radarsat-2

## 2.2. Metodologi Penelitian
Metode  H/A/α  mengklasifikasikan  data  polarimetrik  RADAR  berdasarkan  dekomposisi eigenvalue atas matrik koherensi atau kovariansi menjadi parameter entropi (H), sudut alfa (α) dan anistropi (A) dimana  parameter  tersebut  diperoleh  dari  rumus  [11].  Data  RSAT-2  diolah  melalui  proses  ekstraksi menjadi  matriks  Siclair/ Scattering (S)  dan  matriks  koherensi  (T).  Tahap  selanjutnya  yang  masih termasuk pre-processing yaitu speckle  filtering dan  koreksi  geometrik.  Klasifikasi  dilakukan  dengan membagi sesuai interpretasi H-α classification plane yang kemudian divalidasi dengan survei lapangan
yang dilakukan pada penelitian [12]. Kelas terdiri atas kelas germination /laut, seeding , tillering , stem elongation , panicle initiation, heading, flowering , dan panen.  Alur proses pengolahan data penelitian seperti ditunjukan pada Gambar 2.
Gambar 2. Metodologi Penelitian

## 1. Ektstrak Menjadi Matriks S dan Matriks T
Proses  ini  dilakukan  pada software PolSAR  Pro  versi  6.0.  Konsep  dasar  hamburan  dalam  data polarimetrik dibentuk oleh matriks S dimensi 2x2 yang dapat dilihat pada Persamaan (1). Matriks S digambarkan  dalam  bentuk  vektor  berdasaran  basis  Pauli  dengan  formulasi  vektorial  pada Persamaan (2).
CITRA RSAT-2
Akusisi 18 Juni 2014, 5 Agustus 2014, 22 September 2014, dan 16 Oktober 2014
DATA INPUT RSAT-2 Quad Polarimetrik, Single Look complex
(SLC) - Memilih Spaceborne sensor - Membaca Polarisasi Ekstrak menjadi Matrik Hamburan (S)
Specle Filtering dengan Metode Lee Refined Output Format: Matrik Koherensi (T)
Dekomposisi Polarimetrik H/A/α [11] Klasifikasi H/A/α [11] Divalidasi dengan hasil [12] Koreksi Geometrik Layouting Peta Klasifikasi fase Pertumbuhan Tanaman padi
S = (1) = T (2) Keterangan:
h dan v   = Gelombang horizontal dan vertikal
S = Hamburan S hv
= Hamburan (pancaran: gelombang vertikal dan penerimaan: gelombang horizontal)
= Matriks S dalam formulasi vektorial
T = Transpos
penting untuk membangun matriks koherensi (T) yang digunakan untuk mendapatkan parameter H dan α. Matriks koherensi (T) dihitung berdasarkan basis Pauli yang ditunjukkan dalam Persamaan (3).
(T)= ( T ) = T (3)

## 2. Speckle Filtering
Informasi  yang  diperoleh  dari  Syntetic  Aperture  Radar  (SAR)  masih  memiliki  kelemahan, diantaranya  adanya noise atau speckle pada  citra  radar  yang  dapat  mengganggu  dalam  ekstraksi informasi  [13].  Penelitian  ini  menggunakan speckle  filtering metode Lee  Refined dengan  ukuran window (5  x  5).  Didalam  penelitian  ini,  metode Lee  Refined yang  digunakan  karena mempertahankan batas yang jelas dari permukaan tanah menurut penelitian yang dilakukan oleh Ma [14]  dan  Hajensek  [15],  metode Lee  Refined dapat  menyaring  area  yang  homogen  dan  dapat mempertahankan  bagian  tepi  dan  tekstur  dari  area  yang  dimaksud,  sehingga  cocok  untuk membedakan  objek  padi  dan  non-padi  serta  untuk  mengelompokkan  padi  berdasarkan  fase pertumbuhannya [16].
3. Dekomposisi Polarimetrik H/A/α
Proses dekomposisi menggunakan metode H/A/α [11]. Analisis eigenvector dari matriks koherensi (T) dilakukan untuk mendapatkan parameter dekomposisi. Parameter dekomposisi tersebut yaitu H (entropi)  yang  menunjukkan  keacakan  hamburan,  α  (sudut  alfa)  mengindikasikan  hamburan  yang dominan, dan A (anisotropi) yang menunjukkan kekuatan relatif yang sesuai dari eigenvector kedua dan ketiga [12].
4. Klasifikasi H/A/α
Proses  selanjutnya  adalah  klasifikasi  fase  pertumbuhan  tanaman  padi  dengan  menggunakan klasifikasi  H/A/α. Tool yang  digunakan  yaitu  H/A/α classification pada  menu polarimetric segmentation .  Klasifikasi  ini  termasuk  klasifikasi unsupervised. Hasil  proses  ini  adalah  klasifikasi fase pertumbuhan tanaman padi dan H-α classification plane dari klasifikasi. Kelas yang digunakan pada  klasifikasi  fase  pertumbuhan  tanaman  padi  mengacu  pada  hasil  interpretasi  yang  dilakukan pada  9  zona  H-α classification  plane yang  ditunjukkan  pada Tabel  3 . Selanjutnya  kelas  klasifikasi divalidasi  dengan  mengacu  pada  survei  lapangan  yang  telah  dilakukan  oleh  Putra  [13].  Ada beberapa  fase  yang  mengalami  pemisahan  dan  penggabungan  kelas  seperti  pemisahan  fase seeding/germination menjadi kelas seeding dan kelas germination /laut serta penggabungan fase milk stage, dough stage, dan mature stage menjadi kelas panen.

## Tabel 3. Interpretasi H- Classification Plane

## 5. Koreksi Geometrik
Proses  ini  dilakukan  pada software ASF  MapReady  versi  3.1  yang  telah  disambungkan  dengan software PolSAR Pro versi 4.2. Koreksi geometrik ini sangat penting pada tahap pra-processing data SAR. Citra satelit SAR yang standar pada dasarnya masih  mengandung berbagai distorsi/kesalahan yang  diakibatkan  oleh  sistem  pengakuisisian  data  dengan  arah  menyamping  ( side  looking  imaging geometry )  [17]. Koreksi  geometrik  dilakukan  untuk  merubah  sistem  slant  range menjadi  koordinat sistem ground range [18].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  yang  diperoleh  dari  pelaksanaan  penelitian  pemantauan  fase  pertumbuhan  tanaman  padi menggunakan  metode  H/A/α  (entropi/anisotropi/alfa)  [11]  adalah  dekomposisi  parameter  H/A/α (entropi/anisotropi/alfa) seperti ditunjukan pada Gambar 3(a), 3(b), 3(c).
Zona Entropy Alpha Tipe Scattering Fase Tahap/Sub-Fase Gambar 1 0,9 - 1 55 - 90 Entropy tinggi double-bounce scattering Reproduktif Flowering / Berbunga 2 0,9 -  1 40 - 45 Entropy tinggi volume scattering Panen Mature Stage/ G abah Matang Penuh 3 0,9 - 1 0 - 45 Entropy tinggi surface scattering Vegetatif Stem Elongation / Pemanjangan Batang 4 0,5 - 0,9 50 - 90 Entropy menengah double-bounce scattering Reproduktif Heading/ Keluar Malai 5 0,5 - 0,9 40 – 50 Entropy menengah volume scattering Panen Dough Stage/ Gabah Setengah Matang 6 0,5 - 0,9 0 – 40 Entropy menengah surface scattering Vegetatif Tillering/ Pembentukan Anakan 7 0 - 0,5 47,5 - 90 Entropy rendah double-bounce scattering Reproduktif Panicle Initiation/ Inisiasi Malai 8 0 – 0,5 42,5 – 47,5 Entropy rendah volume scattering Panen Milk Stage/ Gabah Matang Susu
(a) (b)

## (c)
Gambar 3. Hasil Dekomposisi Parameter H/A/α 18 Juni 2014: (a) Alfa, (b) Anisotropi,  (c) Entropi
Berikut nilai parameter dari dekomposisi polarimetrik Cloude Pottier seperti ditunjukan pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai Parameter Dekomposisi Cloude Pottier
Tanggal Akusisi Data Entropi (H) Alfa (α) (°) Anisotropi (A) 18 Jun 2014 0,0074 -0,8955 4,8917 - 82,4918 0,0164128 - 0,995065 5 Agu 2014 0,00301397 - 0,885234 7,48948 - 84,8452 0,0204628 - 0,994804 22 Sep 2014 0,00474438 - 0,876099 2,99335 - 81,9436 0,0223985 - 0,994094 16 Okt 2014 0,00474241 - 0,852708 4,35724 - 74,802 0,0269079 - 0,994568
Setiap parameter  menyediakan  informasi  yang  relevan  mengenai  hamburan,  tetapi jika  parameter itu berdiri sendiri tidak cukup untuk sepenuhnya menafsirkan respon apa yang terjadi [19]. Parameter alfa (nilai  berkisar  antara  0°-90°)  seperti  yang  ditunjukan  pada  Gambar  3a  menunjukkan  warna  merah yang  mengindikasikan surface  scattering (nilai  alfa  0°)  dan  semakin  meningkat  nilai  alfanya  maka
warna  yang  ditunjukkan  semakin  merah  yang  artinya  mekanisme  hamburannya  juga  akan  berubah menjadi double-bounce scattering (nilai alfa 45°) atau volume scattering (nilai alfa 90°). Hal ini sesuai dengan  Cloude  [11]  yang  mengatakan  besarnya  nilai  alfa  menunjukan  mekanisme  hamburan  yang paling dominan.
Mekanisme  hamburan  yang  ditunjukkan  oleh  nilai  alfa  membuktikan  bahwa  parameter  alfa  dapat menjadi  parameter  yang  mendukung  untuk  mengetahui  fase  pertumbuhan  tanaman  padi  dimana surface  scattering dapat  diartikan  sebagai  lahan  yang  memiliki  permukaan  air/lumpur  (belum ditumbuhi  tanaman  padi)  atau  dapat  diartikan  tanaman  padi  yang  baru  bertambah  panjang  dan bertambah  jumlah  daunnya  seperti  fase  vegetatif  ( germination,  seeding,  tillering ,  dan stem elongation ); double-bounce  scattering dapat  diartikan  lahan  dengan  tanaman  padi  yang  bertambah jumlah  malai  padi  serta  mulai  siap  bereproduksi  seperti  fase  reproduktif  ( panicle  initation,  heading, dan flowering )  dimana  ukuran  dan  struktur  malai  merupakan  faktor  penting  yang  berkontribusi terhadap  hasil  dan  kualitas  padi  Mo  [20]  dalam  Rahayu  [21];  dan volume  scattering dapat  diartikan dengan tanaman padi yang mengalami pematangan serta memiliki jumlah daun dan malai yang banyak sehingga  mekanisme  hamburan  ini  terjadi  pada  kanopi  tanaman  padi  seperti  fase  panen  ( milk  stage , dough stage , dan mature stage ).
Menurut  Pramono  [22],  meskipun  sudut  alfa  ditemukan  berguna  untuk  menjelaskan  jenis  hamburan, parameter  ini  tampaknya  kurang  memberikan  kontribusi  yang  signifikan  terhadap  interpretasi  data. Perlu  parameter  lain  untuk  mengetahui  fase  pertumbuhan  tanaman  padi.  Nilai  entropi  seperti  yang ditunjukan pada Gambar 3c menunjukkan tingkat keacakan hamburan dimana nilainya berkisar antara 0  sampai  1.  Nilai  entropi  0  mengindikasikan  lahan  sawah  yang  berair/lumpur  (fase germination dan fase seeding ). Semakin tinggi nilai entropi maka daerah tersebut semakin bervegetasi, dapat dikatakan tanaman  padi  yang  semakin  bervegetasi  adalah  tanaman  yang  bertambah  tinggi  maupun  jumlah daunnya  serta  semakin  matang  bulir  padinya.  Menurut  penelitian  yang  dilakukan  Pramono  [22] entropi lebih banyak berperan dalam klasifikasi umur tanaman padi dibandingkan anisotropi dan sudut alfa.  Parameter  ketiga  yaitu  parameter  anisotropi  seperti  yang  ditunjukan  pada  Gambar  3c  yang memberikan informasi tambahan mengenai banyaknya komponen hamburan. Nilai Anisotropi  seperti yang  ditunjukan  pada  Gambar  3b  berkisar  antara  0-1  dimana  nilai  yang  mendekati  0  menunjukkan azhimutal  symmetry  surface dan  nilai  A>0  mengindikasikan  peningkatan  jumlah anisotropic scattering -nya [13]. Dikatakan sebelumnya bahwa anisotropi merupakan informasi tambahan sehingga anisotropi berkaitan dengan entropi karena jika entropi memiliki nilai sedang maka ada lebih sari satu mekanisme  hamburan  tunggal  yang  berkontribusi  pada  sinyal  hamburan  balik  dan  anisotropi  yang tinggi  akan  menunjukkan  mekanisme  hamburan  kedua  lebih  penting,  sedangkan  jika  nilai  anisotropi rendah maka ada kontribusi yang sangat penting dari mekanisme hamburan ketiga [19].
Hasil  tersebut  mengungkapkan  efisiensi  algoritma  ini  pada  perbedaan  berdasarkan  karakteristik hamburan. Informasi tekait pada setiap zona dapat digunakan untuk identifikasi tipe lahan [23]. Dapat dilihat  pada  Gambar  3  bahwa  dalam  1  scene  citra  Rsat-2  memiliki  keanekaragaman  umur  tanaman padi.  Hasil  klasifikasi  menggunakan  ketiga  parameter  ini  menunjukkan  metode Cloude  Pottier  dapat digunakan untuk klasifikasi fase   pertumbuhan tanaman padi. Hal ini didukung penelitian sebelumnya yang  menggunakan  metode  Cloude  Pottier  untuk  klasifikasi  fase  pertumbuhan  tanaman  padi  dan mengetahui umur tanaman padi, seperti yang dilakukan oleh Imai [24].
Penggunaan  C- band pada  penelitian  ini  berpengaruh  pada  hamburan  yang  didapatkan  oleh  sensor. Penggunaan C- band pada Rsat-2 mempengaruhi backscattering dari objek tanaman padi karena sinyal yang dikirimkan oleh C- band dapat mencapai hingga kanopi objek tanaman padi. Lain halnya dengan L- band yang  pengiriman  sinyalnya  bisa  mencapai  permukaan  tanah  dimana  objek  padi  ditanami. Penggunaan C- band dalam pemantauan fase pertumbuhan tanaman padi telah sesuai karena penelitian ini terfokus pada objek tanaman padi, akan tetapi jika menggunakan L- band dalam pemantauan fase pertumbuhan tanaman padi dinilai kurang berpengaruh karena sinyal yang dikirimkan bisa mencapai permukaan tanah dan hal tersebut kurang sesuai dengan objek yang menjadi fokus pada penelitian ini.

## Pemantauan Fase Pertumbuhan Tanaman Padi Menggunakan Citra Radarsat-2 Quad Polarimetrik
Gambar 4. Hasil Klasifikasi Fase Pertumbuhan
Tanaman Padi 18 Juni 2014 Gambar 6. Hasil Klasifikasi FasePertumbuhan Tanaman Padi 5 Agustus 2014 Gambar 5. Hasil Dekomposisi Freeman-Durden 18 Juni 2014 (Sumber:[12]) Gambar 7. Hasil Dekomposisis Freeman-Durden 5 Agustus 2014 (Sumber:[12]) Gambar 8. Hasil Klasifikasi Fase Pertumbuhan Tanaman Padi 22 September 2014 Gambar 10. Hasil Klasifikasi FasePertumbuhan Tanaman Padi 16 Oktober 2014
Gambar 9 Hasil Dekomposisi Freeman-Durden 22
September 2014 (Sumber:[12]) Gambar 11 Hasil Dekomposisi Freeman-Durden 16 Oktober 2014 (Sumber:[12])
Lingkaran  merah  pada  Gambar  4  menunjukkan  fase  yang  dihasilkan  dari  klasifikasi  H/A/α (entropi/anisotropi/alfa)  adalah heading (keluar  malai)  ditunjukkan  dengan  warna  ungu,  hal  itu didukung  oleh  hasil  dari acuan  seperti  yang  ditunjukan  dalam  Gambar  5  yang menunjukkan double- bounce  scattering (ditunjukkan  oleh  warna  kemerahan)  artinya  tanaman  padi  memiliki  jumlah  daun yang bertambah dan menyebabkan adanya mekanisme double-bounce scattering . Di lokasi yang sama pada  Gambar  6  menunjukkan terjadinya  fase seeding (warna  kuning)  yang  didukung  oleh  Gambar  7 dimana  ditunjukkan  adanya  mekanisme surface  scattering (ditunjukkan  oleh  warna  kebiruan)  yang mengindikasikan  belum  adanya  tanaman  padi  atau  belum  terlihatnya  bagian-bagian  tanaman  padi secara jelas. Kemudian pada Gambar 8 di lokasi yang sama terlihat fase seeding (warna kuning) dan fase panicle  initiation (warna  merah)  dimana  pada  Gambar  9  menunjukkan surface  scattering (ditunjukkan  oleh  warna  kebiruan)  dan  sedikit  kemerahan  yang  menunjukkan  mekanisme double- bounce  scattering .  Di  lokasi  yang  sama  di  Gambar  10  terlihat  fase seeding (warna  kuning),  fase tillering (warna  kehijauan),  dan  fase heading (warna  ungu).  Hal  tersebut  didukung  oleh  Gambar  11 yang  menunjukkan surface  scattering (ditunjukkan  oleh  warna  kebiruan)  mengindikasikan  belum adanya  tanaman  padi  atau  belum  terlihatnya  bagian  tanaman  padi  dengan  jelas  dan double-bounce scattering (ditunjukkan  oleh  warna  kemerahan)  yang  mengindikasikan  tanaman  padi  muda  yang belum memiliki jumlah daun yang banyak.
Klasifikasi  dan  dekomposisi  polarimetrik  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  mengacu  pada  hasil Nurtyawan  [12]  dimana  pada  penelitian  tersebut  digunakan  metode  Freeman-Durden.  Hasil dekomposisi  polarimetrik  Cloude  Pottier  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  menggunakan  tiga parameter  (entropi,  anisotropi,  dan  alfa)  atau  disimbolkan  (H/A/α)  untuk  menentukan  fase pertumbuhan  tanaman  padi,  sedangkan  metode  Freeman-Durden  menggunakan  tiga  komponen mekanisme hamburan dalam menenetukan fase pertumbuhan tanaman padi sehingga klasifikasi yang dihasilkan  dari  kedua  metode  tersebut  terdapat  perbedaan  fase  pertumbuhan  tanaman  padi  pada beberapa bagian. Berikut adalah hasil H-α classification plane.

## Pemantauan Fase Pertumbuhan Tanaman Padi Menggunakan Citra Radarsat-2 Quad Polarimetrik
Gambar 12 H-α Classification Plane : (a) 18 Juni 2014 (b) 5 Agustus 2014 (c) 22 September 2014 (d) 16 Oktober 2014
M enurut  Hajensek[15]  hasil  klasifikasi  yang  didapatkan  perlu  penyesuaian  dengan  bidang  H-α classification  plane untuk  mengetahui  pada  zona  mana  yang  memiliki  hamburan  paling  dominan. Gambar 11 (a) dengan nilai tertinggi (paling dominan) yang ditunjukkan oleh warna merah tua berada Z7 ( panicle initiation ) dan Z9 ( seeding/germination ).
Hasil pada Gambar 12(b) (5 Agustus 2014) menunjukkan pengurangan pada Z9 ( seeding/germination )  dan  nilai  yang  paling  tinggi/  paling  dominan  hanya  berada  pada  Z7  ( panicle initiation ). Hal ini dikarenakan adanya pengurangan luas fase seeding/germination pada Z9. Walaupun pada kedua akuisisi menunjukkan adanya warna merah pada Z8 tetapi Z8 bukanlah nilai tertinggi dari semua zona karena tidak terdapat warna merah tua pada zona tersebut. Setelah 48 hari (22 September 2014)  dapat  dilihat  nilai  paling  tinggi  berada  pada  Z9  ( seeding/germination )  yang  ditunjukkan  oleh warna  merah  tua  pada  Gambar  12  (c).  Hal  ini  diartikan  bahwa  ada  peningkatan  luas  fase seeding/germination dan pengurangan luas fase panicle initiation (Z7) pada hasil klasifikasi. Gambar 12 (d) juga menunjukkan nilai tertinggi berada pada Z9 ( seeding/germination ).
Hal  ini  serupa  dengan  hasil  pada  akuisisi  sebelumnya  (22  September  2014),  hanya  saja  memiliki peningkatan  karena  warna  merah  pada  zona  ini  lebih  tua  daripada  akuisisi  sebelumnya.  Hal  ini didukung oleh penelitian yang dilakukan oleh Pramono [22] dimana zona 7 termasuk zona low entropy multiple scattering (double-bounce scattering) yaitu zona yang mencirikan cukup besarnya pengaruh hamburan balik double bounce karena tinggi dari tanaman padi masih rendah,  zona 8  menunjukkan low  dipole  scattering yang  mengindikasikan  wilayah dengan  vegetasi  rendah  dan  baru  menunjukkan adanya  bulir/gabah  baru,  dan  zona  9  merupakan  zona low  entropy  surface  scattering yang mengindikasikan  wilayah  cenderung  terbuka  atau  mengalami  tahap  seeding/germination/laut  dimana pada  tahap  tersebut  baru  mengalami  perkecambahan  benih  atau  pertunasan  sehingga  belum  jelas terlihat bagian-bagian dari tanaman padi.

## Gambar 13. Grafik Luas Lahan Sawah
Tabel 5. Fase Pertumbuhan Padi Berdasarkan Jarak Antar Akuisisi Citra dan Toan dkk. (1997)
Fase Pertumbuhan
Padi
(Toan dkk., 1997
dalam Nurtyawan dkk., 2018) VEGETATIF (55 HARI) REPRODUKTIF (35 HARI) PANEN (30 HARI) Jarak Antar Akuisisi Citra Rsat-2 48 Hari 48 Hari 24 Hari 18 Jun '14 5 Agu '14 22 Sept '14 16 Okt '14
Penanaman  padi  di  wilayah  Indramayu  menunjukkan  ketidakseragaman  waktu  awal  penanaman tanaman padi (heterogen). Hal ini mengakibatkan adanya luas lahan sawah dengan fase pertumbuhan tanaman  padi  yang  berbeda-beda  pada  awal  mula  pemantauan  tanaman  padi  (18  Juni  2014).  Dalam mempermudah  analisis  kesesuaian  klasifikasi  maka  analisis  mengenai  luas  lahan  sawah  difokuskan pada 1 keadaan dimana 18 Juni 2014 mengalami fase germination /laut sesuai dengan kalender tanam wilayah  Indramayu  yang  dikeluarkan  oleh  Kementrian  Pertanian  yang  menyebutkan  tanggal  18  Juni merupakan waktu awal penanaman tanaman padi (vegetatif).
Lingkaran  merah  pada  Tabel  5  menunjukkan  bahwa  pada  akuisisi  citra  5  Agustus  2014  fase  yang sedang  berlangsung  adalah  fase  vegetatif  akhir  ( tillering menuju stem  elongation ).  Hal  tersebut didukung  oleh  Gambar  13 yang  menunjukkan  kenaikkan  luas  lahan  sawah  yang  mengalami tillering (vegetatif  akhir)  dari  18  Juni  2014  ke  5  Agustus  2014.  Fase  selanjutnya  berdasarkan  Tabel  5,  pada akuisisi citra Rsat-2 22 September 2014 dan 16 Oktober 2015, tanaman padi mengalami fase panen. Kelas  yang  menunjukkan  fase  panen  diwakili  oleh  kelas  pasca  panen  dalam  hasil  klasifikasi  H/A/α (entropi/anisotropi/alfa).  Hal  tersebut  didukung  oleh  Gambar  13,  dapat  dilihat  pada  22  September 2014 luas lahan sawah fase pasca panen mengalami kenaikan dari akuisisi citra sebelumnya, begitupun dengan  16  Oktober  2014  yang  mengalami  kenaikan  luas  lahan  sawah  pada  fase  pasca  panen.  Jika digunakan  skenario  lain  yang  tidak  mengacu  pada  kalender  tanam  wilayah  Indramayu  (fase  awal bukan  vegetatif)  dengan  alasan  heterogennya  penanaman  tanaman  padi  maka  hasilnya  ada  beberapa fase  yang  sesuai  dan  ada  beberapa fase  yang  tidak  sesuai antara luas  lahan  grafik  dan  tabel  prediksi fase pertumbuhan tanaman padi pada setiap akuisisi seperti pada Gambar 13 dan Tabel 5. Hal ini juga
akibat dari laut yang ikut terklasifikasi fase germination atau fase seeding sehingga berpengaruh pada luas lahan sawah.
Pada peta klasifikasi fase pertumbuhan tanaman padi di semua akuisisi citra dapat dilihat warna yang paling  dominan  ditunjukkan  oleh  warna  biru  pada  peta  yaitu  pada  tanggal  22  September  2014  yang memiliki fase germination (perkecambahan benih)/laut dengan luas lahan 2.368.242 m 2 artinya pada 22 September 2014 banyak petani yang memulai waktu penanaman. Hal ini mendukung hasil dari H-α classification  plane yang  menunjukkan  hamburan  paling  dominan  berada  pada  Z9  (fase germination /laut).

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan beberapa hal mengenai pemantauan klasifikasi fase pertumbuhan tanaman padi sebagai berikut:
Metode Cloude Pottier yang digunakan dalam dekomposisi polarimetrik dan klasifikasi menghasilkan beberapa  parameter  diantaranya  parameter  entropi  (H),  anisotropi  (A),  dan  alfa  (α)  yang  dapat menunjukkan keragaman umur/fase pertumbuhan tanaman padi sejak 18 Juni 2014 sampai 16 Oktober 2014  berdasarkan  rentang  kelas  masing-masing  parameter  dimana  nilai  entropi  terendah  sebesar 0,00301397 (5 Agustus 2014) dan tertinggi sebesar 0,8955 (18 Juni 2014) serta metode Cloude Pottier ini  dapat digunakan untuk klasifikasi fase pertumbuhan tanaman padi.
Klasifikasi  dengan  menggunakan  metode  H/A/α  (entropi/anisotropi/alfa)  menunjukkan  adanya keragaman  fase  pada  setiap  akuisisi  citra  RSAT-2  dimana  setelah  dilakukan  penyesuaian  dengan bidang  H-α classification  plane diketahui  bahwa  keempat  akuisisi  citra  cenderung  memiliki  nilai hamburan  paling  dominan  pada  zona  9  (fase germination /perkecambahan  benih  atau  fase seeding /pertunasan) yang menunjukan mekanisme hamburannya surface scattering. Hal ini didukung oleh luas  lahan fase  pertumbuhan  padi tertinggi  dari  semua  akuisisi  citra  yaitu fase germination /laut sebesar  2.368.242  m 2 (22  September  2014).  Metode  Cloude  Pottier  dapat  digunakan  untuk mengklasifikasi fase pertumbuhan tanaman padi dengan tingkat akurasi sebesar 85%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Prabowo,  D.  S.,  (2014). “ Pengelompokan  komoditi  bahan  pangan  pokok  dengan  Metode Analytical  Hierarchy  Process”.  Pusat  Kebijakan  Perdagangan  Dalam  Negeri,  BP2KP, Kementerian Perdagangan – RI.
[2] Agus, B. S., (2006). “Pengembangan Agribisnis Komoditi Beras Melalui Model Klaster Bisnis”, Jakarta: Infokop .No 35 th XXVI.
[3] FAO, (2012). “FAO Statistical Yearbook 2012” FAO: Rome, Italy, 2012; pp. 214–280. Tersedia online http://www.fao.org/docrep/015/i2490e/i2490e03d.pdf. Diakses pada 2 November 2014.
[4] Mosleh,  M.K.  Hassan,  Q.K.  Chowdhury,  E.H.,  (2015).  “Application  of  Remote  Sensors  in Mapping  Rice  Area  and  Forecasting  Its  Production:  A  Review”, MDPI  Journal doi : 10.3390/s150100769.
[5] Badan Pusat Statistik, (2014). “Produksi Padi Menurut Provinsi (ton), 1993-2015”. Diakses pada tanggal 31 Maret 2019.
[6] Purevdorj, M dan Kubo, M., (2005). “The Future of Rice Production, Consumption and Seaborne Trade: Synthetic Prediction Method”, J. Food Distrib . Res. 2005, 36, 250–259.
[7] Survei  Sosial  Ekonomi  Nasional,  (2009  –  2013).  “Tabel  Konsumsi  Rata  –  rata  per Kapita
Setahun Beberapa Bahan Makanan di Indonesia”.
Tersedia online : http://www.pertanian.go.id/Indikator/tabe-15b-konsumsirata.pdf
[8] Andari, M.T., (2014). “Pemanfaatan Citra RADARSAT-2 Dalam Pemantauan Fase Pertumbuhan Padi”. Institut Pertanian Bogor: Skripsi.
[9] Konishi,  T.,  Suga,  Y.,  Omatu,  S.,  Takeuchi,  S.,  Asonuma,  K.,  (2013).  “Rice  Crop  Growth Monitoring using ENVISAT-1/ASAR AP Mode”,
Remote Sensing for Environmental Monitoring. 674920(1). DOI : 10.1117/12.737255
[10] Mouche,  A.  dan  Chapron,  B.,  (2015).  “Global  C-band  Envisat,  RADARSAT,  and  Sentinel-1 Measurements  in  Co-Polarization  and  Cross  Polarization”, Journal  of  Geophysical  Research: Ocean, 120 (11),7915-7207.
[11] Cloude,  S.R.  dan  Pottier,  E.,  (1996).  “A  Riview  of  Target  Decomposition  Theorems  in  Radar Polarimetry”, IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing.
[12] Nurtyawan,  R.  Saepuloh,  A.  Harto,  A.B.  Wikantika,  K.  Kondoh,  A.,  (2017).  “Satellite  Imagery for Classification of Rice Growth Phase Using Freeman Decomposition in Indramayu, West Java, Indonesia”, Hayati Journal of Biosciences Vol. 25 No. 3 , DOI:10.4308/hjb.25.3.126.
[13] Putra,  P.P.  Prasetyo,  Y.  Haniah.,  (2015).  “Klasifikasi  Tutupan Vegetasi  Menggunakan  Metode Dekomposisi Polarimetrik”, Jurnal Universitas Diponegoro .
[14] Ma,  Q.,  (2013),  “Application  of  Radarsat-2  Polarimetric  Data  for  Land  Use  and  Land  Cover Classification and Crop Monitoring in Southwestern Ontario”. University of Western Ontarion, London: Thesis.
[15] Hajensek,  I.,  (2001).  “Inversion  of  Surface  Parameters  Using  Polarimetric  SAR”.  Dissertation, Ljubljana, Slownien.
[16] Fauzi, N.I., (2016) . “ Monitoring Fenomena Fase Pertumbuhan Tanaman Padi Menggunakan Citra RADARSAT-2 Multitemporal”. Institut Teknologi Nasional, Skripsi.
[17] Sambodo,  K.A.,  (2011).  “Ortho-Rektifikasi  Data  ALOS  PALSAR  dengan  Menggunakan  Data Digital Elevation Model (DEM) dan Teknik Registrasi Citra Berdasarkan Fast Fourier Transform (FFT)”, Geomatika SAR Nasional Hal. 17-28.
[18] Ma,  Q.,  (2013).  “Application  of  Radarsat-2  Polarimetric  Data  for  Land  Use  and  Land  Cover Classification  and  Crop  Monitoring  in  Southwestern  Ontario”.  University  of  Western  Ontarion, London: Thesis.
[19] Alberga,  V.,  (2007).  “A  Study  of  Land  Cover  Classification  Using  Polarimetric  SAR Parameters”, International  Journal  of  Remote  Sensing ,  Vol.28,  No.  17,  3851-3870,  DOI: 10.1080/01431160601075541.
[20] Mo,  Y.J.  Kim,  K.Y.  Park,  H.S.  Ko,  J.C.  Shin,  W.C.  Nam,  J.K.  Kim,  B.K.  Ko,  J.K.,  (2012). “Changes  in  The  Paniclerelated  Traits  of  Different  Rice  Varieties  Under  High  Temperature Condition”. AJCS 6:436-443.
[21] Rahayu,  S.  Ghulamahdi,  M.  Suwarno,  W.B.  Aswidinnoor,  H.,  (2018).  “Morfologi  Malai  Padi (Oryza  sativa  L.)  pada  Beragam  Aplikasi  Pupuk  Nitrogen  Panicle  Morphology  of  Rice  (Oryza sativa  L.)  under Various  Application  of  Nitrogen  Fertilizer”, Jurnal  Agron.  Indonesia ,  Agustus 2018, 46(2):145-152, DOI: https://dx.doi.org/10.24831/jai.v46i2.18092
[22] Pramono,  A.  Y.,  (2012).  “Pemantauan  Pertumbuhan  Padi  Menggunakan  L-Band  SAR Berbasis Teori Dekomposisi: Studi Kasus Subang”. Institut Pertanian Bogor: Skripsi.
[23] Ouarzeddine,  M.  Aissa,  B.A.  Souissi,  B.  Belkhider,  M.  Boulahbal,  S.,  (2005).  “Polarimetric Classification  Using  The  Cloude/Pottier  Decomposition” ,  Proc.  Of  the  POlinSAR  Workshop . Frascaty, Italy.
[24] Imai,  T.  Kunii,  D.  Yonezawa,  C.,  (2015).  “Full  Polarimetric  Observation  of  Rice  Growth  by Palsar ”. Tohoku University.
[25] Toan, L. Ribbes, F. Wang, L.F. Floury, N. Ding, K.H. Kong, J.A. Fujita, M. Kurosu, T., (1997). “Rice  Crop  Mapping  and  Monitoring  Using  ERS-1  Data  Based  on  Experiment  and  Modelling Result” . IEEE Geosci Remote Sens 35:41–56 .