Judul: Machine Learning Modeling of Satellite Imagery Data for Predicting Paddy Growth Phases
Abstrak: Padi memegang peranan penting bagi masyarakat Indonesia. Data padi yang akurat dapat membantu pemerintah dalam menyusun perencanaan, mengeksekusi program, dan membuat keputusan yang tepat. Saat BPS menyediakan data padi berdasarkan metode Kerangka Sampel Area (KSA), masih ada masalah di titik sampel KSA yang nilai pengamatannya tidak tercatat oleh petugas survei. Tujuan penelitian ini adalah untuk membangun model klasifikasi terbaik untuk menduga data KSA padi yang tidak terdata tersebut. Labelnya yaitu data KSA padi Kabupaten Serang tahun 2018 sedangkan fiturnya berasal dari citra satelit Landsat-8 dan Sentinel-2. Penelitian ini juga bertujuan untuk mengetahui fitur mana yang lebih baik antara berbasis kombinasi citra Landsat-8 dan Sentinel-2 atau berbasis citra Landsat-8 saja. Performa dari dua teknik machine learning, random forest dan Support Vector Machine (SVM), juga akan diperbandingkan. Pada penelitian ini, dibangun model klasifikasi 2 tahap. Model klasifikasi tahap 1 bertujuan untuk mengidentifikasi sawah padi. Kelasnya yaitu sawah padi, sawah bukan padi, dan bukan sawah. Model klasifikasi tahap 2 bertujuan untuk mengklasifikasikan fase pertumbuhan padi. Kelasnya terdiri atas vegetatif awal, vegetatif akhir, generatif, panen, persiapan lahan, dan puso. Data dibagi menjadi data uji dan data latih. Data latih adalah data dari bulan Januari sampai September 2018 dan Data uji adalah data dari bulan Oktober sampai Desember 2018. Permasalahan ketidakseimbangan kelas ditangani dengan teknik SMOTE+TL. Sebelum model klasifikasi terbentuk, 1239 fitur dibangkitkan pada feature engineering. Jumlah tersebut diperoleh dari agregasi 18 indeks spektral Sentinel-2 dengan 38 jenis agregasi dan 15 indeks spektral Landsat-8 dengan 37 jenis agregasi. Proses seleksi fitur pada klasifikasi 2 tahap saling bebas sehingga memungkinkan model klasifikasi tahap 1 dan tahap 2 memiliki fitur yang berbeda. Fitur dipilih menggunakan teknik stepwise forward selection and backward elimination yang memaksimalkan nilai MCC model. Indeks spektral pembentuk fitur tidak boleh ada yang saling berkorelasi kuat untuk menghindari overfitting pada model. Fitur terseleksi digunakan untuk membangun model RFL8, RFL8S2, SVML8, SVML8S2 baik pada klasifikasi tahap 1 maupun tahap 2. Inisial RF atau SVM pada nama model artinya model tersebut menggunakan metode random forest atau Support Vector Machine. Inisial L8 atau L8S2 artinya fiturnya dari Landsat-8 saja atau kombinasi antara Landsat-8 dan Sentinel-2. Model dengan MCC yang tertinggi dipilih sebagai model terbaik. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model RFL8S2 merupakan model klasifikasi terbaik untuk tahap 1 dan tahap 2. Pada kasus ini, metode random forest mengungguli SVM pada 2 tahap klasifikasi tersebut. Penambahan fitur berbasis citra Sentinel-2 ke model klasifikasi fase pertumbuhan padi dengan fitur berbasis citra Landsat-8 meningkatkan MCC sebesar 6%. Pada klasifikasi tahap 1, performa model RFL8S2 dalam memprediksi sawah padi, sawah bukan padi, dan bukan sawah memiliki akurasi 0,95 dan MCC 0,84. Pada klasifikasi tahap 2, performa model RFL8S2 dalam memprediksi fase pertumbuhan padi memiliki akurasi 0,87 dan MCC 0,73. Namun, model masih kesulitan dalam memprediksi kelas persiapan lahan dan puso. Kesulitan tersebut disebabkan oleh kurangnya sampel di kelas-kelas tersebut dan kesamaan bentuk fisiknya dengan kelas lain. Hasil dari proses pengujian menunjukkan bahwa model klasifikasi 2 tahap RFL8S2 memiliki kinerja yang baik dalam mengestimasi kelas asli dari data KSA. Dengan akurasi global 0,84, model dapat memprediksi 84% data uji sesuai dengan kelas aktualnya. Sebagian besar
Keyword: Area Sampling Frame, Landsat-8, paddy growth phases classification, Sentinel-2