ANALISA ESTIMASI PRODUKSI PADI BERDASARKAN FASE TUMBUH DAN MODEL PERAMALAN AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) MENGGUNAKAN CITRA SATELIT LANDSAT 8 (STUDI KASUS: KABUPATEN BOJONEGORO)

Abstract

Kabupaten Bojonegoro sebagai penghasil padi andalan di Provinsi Jawa Timur, memiliki misi mewujudkan mimpi menjadi lumbung pangan nasional. Pada tahun 2012, Bulog Bojonegoro menjadi Bulog untuk subdivisi regional tertinggi di seluruh Indonesia. Melihat potensi tersebut, maka perlu adanya upaya untuk memantau kestabilan produksi pertanian secara berkala. Dengan mengintegrasikan teknologi penginderaan jauh menggunakan citra satelit Landsat 8 untuk mengidentifikasi fase tumbuh dan model peramalan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) untuk meramalkan produktivitas padi, diharapkan mampu memberikan solusi dan kemudahan dalam pemantauan secara berulang dan kontinu dengan cakupan wilayah yang luas. Identifikasi fase tumbuh dilakukan dalam 9 fase. Dari proses regresi linier antara fase tumbuh tanaman padi dengan nilai indeks vegetasi yang digunakan, diperoleh nilai koefisien determinasi (R2) untuk algoritma NDVI sebesar 0,7229 dan algoritma MSAVI sebesar 0,879. Digunakan nilai reflektan dari gelombang band SWIR2 (1.57μm-1.65μm) untuk membantu membedakan tiap fase tumbuh dari hasil identifikasi algoritma MSAVI dimana untuk pada fase 3, 4, 5 mempunyai reflektan SWIR2 di atas 0,15, sedangkan fase 7, 8, 9 mempunyai reflektan SWIR2 di bawah 0,15.
Proses peramalan produktivitas padi diperoleh model ARIMA musiman (1,0,0)3. Sehingga dapat diketahui Angka Ramalan (ARAM) produktivitas padi untuk subround III tahun 2013 adalah sebesar 66,21 kuintal per hektar. Hasil estimasi tertinggi sebesar 169.595,385 ton untuk fase tillering (panen 15 minggu kedepan) dan sebesar 72.246,878 ton untuk fase  seedling (panen 13-14 minggu kedepan). Sehingga dapat dilihat bahwa pada saat penelitian dilakukan, Kabupaten Bojonegoro berada pada musim tanam.