MODEL ESTIMASI PRODUKTIVITAS PADI MENGGUNAKAN NDVI DI WILAYAH KABUPATEN DEMAK TAHUN 2021
Abstract
. Potensi produksi padi yang besar dengan lingkup wilayah yang luas seperti pada Kabupaten Demak membutuhkan monitoring secara efisien, disisi lain perkembangan teknologi penginderaan jauh memungkinkan monitoring tanaman padi menggunakan citra satelit. Tujuan penelitian ini diantaranya : 1. Memetakan sebaran spasial umur tanaman padi pada Kabupaten Demak sepanjang tahun 2021, 2. Memetakan sebaran spasial produktivitas padi pada lahan sawah di Kabupaten Demak secara temporal dengan menggunakan citra satelit. Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah pengolahan citra penginderaan jauh. pembuatan model dilakukan dengan analisis regresi antara indeks vegetasi dan data produktivitas lapangan. Hasil penelitian menunjukkan distribusi fase tumbuh tanaman padi secara temporal, luasan fase tumbuh padi terbesar yakni fase Generatif 1 (6-9 MST) seluas 55163,92 Ha pada Bulan Juni 2021. Perhitungan estimasi produktivitas padi dilakukan dengan NDVI, produktivitas rata-rata tertinggi terdapat pada Kecamatan Kebonagung sebesar 6,97 Ton/Ha pada periode panen Juni. Penerapan model estimasi tingkat produksi padi menggunakan NDVI pada Kabupaten Demak menghasilkan rata-rata simpangan sebesar 1,00 ton/ha. Penerapan model untuk perhitungan jumlah produksi padi menunjukkan, pada tahun 2021 jumlah produksi padi Kabupaten Demak sebesar 418.878,31 ton. Kesimpulan dari penelitian ini adalah pemetaan tingkat produktivitas tanaman padi menggunakan NDVI memiliki tingkat akurasi yang lebih baik karena tingkat simpangan hasilnya yang lebih kecil ketika dibandingkan dengan data lapangan.
Keywords
Produktivitas Padi; Umur Padi; Penginderaan Jauh; NDVI;
Full Text:
PDFReferences
Agoes, H. F., Irawan, F. A., & Marlianisya, R. (2018). Interpretasi Citra Digital Penginderaan Jauh Estimasi Hasil Panen Padi. Jurnal Intekna, 18(1), 1–66.
Ariani, D., Prasetyo, Y., & Sasmito, B. (2020). Jurnal Geodesi Undip Januari 2020. Jurnal Geodesi Undip, 9(1), 325–334.
Ariani, D., Prasetyo, Y., & Sasmito, B. (2021). Estimasi Tingkat Produktivitas Padi Berdasarkan Algoritma Ndvi, Evi Dan Savi Menggunakan Citra Sentinel-2 Multitemporal (Studi Kasus: Kabupaten Pekalongan, Jawa Tengah. 8(1), 170–179.
Bps. (2013). Sensus Pertanian 2013 Evaluasi Pasca Sensus. Retrieved From Https://St2013.Bps.Go.Id/Dev2/Index.Php
Esa. (2015). Sentinel-2 User Handbook. 2(1), 1–64. Https://Doi.Org/10.1021/Ie51400a018
Guilford, J. P. (1980). Fundamental Statistics In Psychology And Education. New York: Mcgraw Hill.
Hafizh S, A., Cahyono, A. B., & Wibowo, A. (2013). Penggunaan Algoritma Ndvi Dan Evi Pada Citra Multispektral Untuk Analisa Pertumbuhan Padi (Studi Kasus : Kabupaten Indramayu, Jawa Barat). Geoid, 9(1), 7. Https://Doi.Org/10.12962/J24423998.V9i1.733
Irsan, L. M., Murti, S. H., & Widayani, P. (2019). Estimasi Produksi Jagung (Zea Mays L.) Dengan Menggunakan Citra Sentinel 2a Di Sebagian Wilayah Kabupaten Jeneponto Provinsi Sulawesi Selatan. Jurnal Teknosains, 8(2), 93. Https://Doi.Org/10.22146/Teknosains.36885
Khasanah, A. N., & Octaviani, D. (2020). Transformasi Indeks Vegetasi Citra Sentinel 2 A Untuk Pemetaan Produktivitas Lahan Sawah Kabupaten Magelang. 18(1), 25–31.
Mufti, B. (2018). Citra Sentinel-2 Untuk Identifikasi Fase Pertumbuhan Padi Dengan Pendekatan Indeks Vegetasi Di Kabupaten Cianjur. 1–59.
Noer, M. (2008). Estimasi Produksi Tanaman Padi Sawah Di Kabupaten Bekasi, Karawang, Dan Subang. Skripsi, Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam Departemen Geografi.
Noureldin, N. A., Aboelghar, M. A., Saudy, H. S., & Ali, A. M. (2013). Rice Yield Forecasting Models Using Satellite Imagery In Egypt. Egyptian Journal Of Remote Sensing And Space Science, 16(1), 125–131. Https://Doi.Org/10.1016/J.Ejrs.2013.04.005
Rouse, J. W., Haas, R. H., Schell, J. A., & Deering, D. W. (1973). Monitoring The Vernal Advancement And Retrogradation (Green Wave Effect) Of Natural Vegetation. Progress Report Rsc 1978-1.
Wahyunto, Widagdo, & Heryanto, B. (2006). Pendugaan Produktivitas Tanaman Padi Sawah Melalui Analisis Citra Satelit. Informatika Pertanian, 15, 853–869.
DOI: http://dx.doi.org/10.12962/j25023659.v8i3.14900
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Jurnal Geosaintek diterbitkan oleh ITS bekerja sama dengan Himpunan Ahli Geofisika Indonesia (HAGI)
Disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa 4.0 Internasional.
Berdasarkan ciptaan pada https://iptek.its.ac.id/index.php/geosaintek/index.