EFEKTIVITAS TRANSFORMASI INDEKS VEGETASI PENEKAN PENGARUH ATMOSFER BERBASIS CITRA SPOT-6 UNTUK ESTIMASI PRODUKSI TANAMAN KELAPA SAWIT (Elaeis Guineensis Jacq) DI SEBAGIAN KABUPATEN INDRAGIRI HULU, RIAU
Authors: Siwi Sukentyas Estuti 
Published: November 2017

<p class="JudulABSInd"><strong>                                                                                  ABSTRAK</strong></p><p class="abstrak">Kondisi atmosfer cukup signifikan untuk mempengaruhi nilai refleksi objek dari data penginderaan jauh, akibatnya mempengaruhi ekstraksi informasi dari data penginderaan jauh termasuk perkiraan produksi tanaman. Penelitian ini bertujuan untuk menilai kemampuan transformasi indeks vegetasi dasar (generik) yakni <em>Ratio Vegetation Index</em> (RVI) dan indeks vegetasi yang mampu mengurangi pengaruh kondisi atmosfer yakni <em>Atmospherically Resistant Vegetation Index </em>(ARVI) dan <em>Visible Atmospherically Resistant Index </em>(VARI) untuk memperkirakan produksi tanaman kelapa sawit menggunakan citra SPOT-6. Daerah penelitian di perkebunan kelapa sawit PT. Tunggal Perkasa Plantations, Air Molek, Indragiri Hulu. Metode yang digunakan adalah penerapan transformasi RVI, ARVI dan VARI dan analisis regresi statistik menggunakan citra SPOT-6 tanggal 13 Juni 2013. Metode pemilihan sampel menggunakan stratified random sampling. Analisis regresi dilakukan antara tahun tanaman, indeks vegetasi, dan produksi dari lapangan untuk menghasilkan formula berdasarkan parameter pengaruh produksi, nilai indeks vegetasi dan perkiraan produksi. Hasil penelitian menunjukkan nilai estimasi produksi untuk transformasi RVI adalah 141.710 ton, ARVI adalah 143.317,5 ton dan Vari adalah 148.122,4 ton. Dibandingkan dengan produksi data lapangan sebesar 181.702,6 ton. Akurasi perkiraan produksi sebesar 77,99% dari transformasi RVI, 78,87% dari transformasi ARVI dan 81,52% dari transformasi VARI. Jadi transformasi terbaik untuk memperkirakan produksi kelapa sawit adalah transformasi VARI. Hasil penelitian membuktikan bahwa efek atmosfer pada citra penginderaan jauh dapat ditekan dengan menggunakan ARVI dan VARI transformasi.</p><p><strong>Kata kunci</strong>: transformasi indeks vegetasi, citra SPOT-6, estimasi produksi tanaman, tanaman kelapa sawit</p><p class="judulABS">                                                   <em>              ABSTRACT</em></p><p class="Abstrakeng"><em>The atmosphere condition is quite significant to influence the object reflection value from the remote sensing data, so it can be affecting the information extraction from a remote sensing data including crop production estimates. This study aims to assess the ability of the transformation of vegetation index base (generic) is Ratio Vegetation Index (RVI) and the vegetation index which capable of reducing the influence of the atmosphere condition are Atmospherically Resistant Vegetation Index (ARVI) and Visible atmospherically Resistant Index (VARI) to estimate crop production of oil using SPOT-6 imagery. The study area is an oil palm plantation PT. Tunggal Perkasa Plantations, Air Molek, Indragiri Hulu. The method used role in this research is the remote sensing method by applying RVI, ARVI and VARI transformation and statistical regression analysis on SPOT-6 imagery recorded on 13 June 2013. The sample selection method used was stratified random sampling. Regression analysis was conducted between the year of crops, vegetation index, and also the production from the field to produce a formula based on the parameters the influence of production, vegetation index value and production estimate. Results showed the estimated value of production for the transformation of RVI was 141,710 tons, ARVI was 143.317,5 tons and Vari is 148.122,4 tons. Compared with the data field production amounted to 181.702,6 tons. The accuracy of estimated production amounted to 77,99% from RVI transformation, 78,87% from ARVI transformation and 81,52% from VARI transformation. So the best transformation to estimate production of palm oil is the VARI transformation. The research results prove that the atmosphere effect on the remote sensing image can be suppressed by using the ARVI and VARI transformation.</em></p><p><strong><em>Keywords</em></strong><em>: vegetation index transformation, SPOT-6 image, crop production estimates, palm oil</em></p>