PEMANFAATAN DATA SATELIT MODIS UNTUK MENENTUKAN FASE TUMBUH TANAMAN PADI DI KECAMATAN HARAU
Abstract
Abstract
Observation of the growth phase of rice plants generally takes a long time and cannot cover a large area. With remote sensing, the speed and accuracy of information in agricultural management is easier. The use of MODIS satellite image data in remote sensing technology plays a role in determining the growth phase of rice plants by utilizing the vegetation index value of rice plants. The aim of the study was to determine the regression equation and the range of NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) values to predict the growth phase of rice plants in Harau District, Lima Puluh Kota District. Research in the field was carried out based on work maps obtained from the results of the imaging process in ArcGis. The location used as a sample of field observations is Grid ≥45% which is occupied by rice fields. Regression analysis was carried out to obtain a regression equation between plant age and NDVI values, then a range of values was made based on the rice growing phase. The regression equation used to predict the growth phase of rice plants in Harau District based on the NDVI value is y = -0.0000838932x² + 0.0123160507x + 0.2966130658 where x is the age of the plant (days after planting) and y is the NDVI value. The correlation coefficient (r) of the regression equation is 0.966. The range of NDVI values based on the growth phase for Harau District is the Water Phase <0.4722, the Vegetative Phase (1) 0.4722-0.6945; Vegetative phase (2) 0.6945-0.7412; Generative phase (1) 0.7412-0.6363; Generative phase (2) 0.6363-0.5665; Bera 0.5665-0.4799.
Keywords:: growth phase; vegetation index; MODIS; NDVI
Abstrak
Pengamatan fase pertumbuhan tanaman padi pada umumnya membutuhkan waktu yang lama dan tidak bisa menjangkau area yang luas. Dengan penginderaan jauh, maka kecepatan dan ketepatan informasi dalam pengelolaan pertanian lebih mudah. Penggunaan data citra satelit MODIS pada teknologi penginderaan jauh berperan dalam menentukan fase tumbuh tanaman padi dengan memnafaatkan nilai indeks vegetasi dari tanaman padi. Tujuan penelitian adalah menentukan persamaan regresi dan rentang nilai NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) untuk memprediksi fase tumbuh tanaman padi di Kecamatan Harau Kabupaten Lima Puluh Kota. Penelitian di lapangan dilakukan berdasarkan peta kerja yang diperoleh dari hasil proses pencitraan pada ArcGis. Lokasi yang dijadikan sampel observasi lapangan adalah Grid ≥45% yang ditempati oleh sawah. Analisis regresi dilakukan untuk mendapatkan persamaan regresi antara umur tanaman dan nilai NDVI, kemudian dibuat rentang nilai berdasarkan fase tumbuh padi. Persamaan regresi yang digunakan untuk memprediksi fase tumbuh tanaman padi di Kecamatan Harau adalah y = -0,0000838932x² + 0,0123160507x + 0,2966130658 dengan x sebagai umur tanaman (hari setelah tanam) dan y sebagai nilai NDVI. Koefisien korelasi (r) dari persamaan regresi adalah 0,966. Rentang nilai NDVI berdasarkan fase tumbuh untuk Kecamatan Harau adalah Fase Air < 0,4722, Fase Vegetatif (1) 0,4722-0,6945; Fase vegetatif (2) 0,6945-0,7412; Fase generatif (1) 0,7412-0,6363; Fase generatif (2) 0,6363-0,5665; Bera 0,5665-0,4799.
Keywords
Full Text:
PDFReferences
Arikunto, S. (2010). Prosedur Penelitian: Suatu Pendekatan Praktik (Revisi). PT Rineka Cipta.
BPPADI Balitbangtan Kementerian Peranian. (2016). Tiga Fase Pertumbuhan Padi. http://bbpadi.litbang.pertanian.go.id/index.php/info-berita/tahukah-anda/tiga-fase-pertumbuhan-padi
BPS Kabupaten Lima Puluh Kota. (2021). Kabupaten Lima Puluh Kota Dalam Angka 2021 (BPS Kabupaten Lima Puluh Kota (ed.)). BPS Kabupaten Lima Puluh Kota.
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
Prasetyo, Y., Sukmono, A., Aziz, K. W., & Prakosta Santu Aji, B. J. (2018). Rice Productivity Prediction Model Design Based on Linear Regression of Spectral Value Using NDVI and LSWI Combination on Landsat-8 Imagery. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 165(1). https://doi.org/10.1088/1755-1315/165/1/012002
Sudarsono, N., Sudarsono, B., & Wijaya, A. (2016). Analisis Fase Tumbuh Padi Menggunakan Algoritma Ndvi, Evi, Savi, Dan Lswi Pada Citra Landsat 8. Jurnal Geodesi Undip, 5(1), 125–134.
Sukmono, A., Darmawan, A., Sukojo, B. M., Handayani, H. H., & Widyasasi, D. (2013). Model Estimasi Kerapatan Daun Tanaman Padi Dengan Citra Hyperspectral Berbasis Spectral in Situ Untuk Pemantauan Fase Tumbuh Padi. Seminar Nasional Pendayagunaan Informasi Geospatial Untuk Optimalisasi Otonomi Daerah, 148–154.
Triscowati, D. W., & Wijayanto, A. W. (2020). Peluang dan Tantangan dalam Pemanfaatan Teknologi Penginderaan Jauh dan Machine Learning untuk Prediksi Data Tanaman Pangan yang Lebih Akurat. Seminar Nasional Official Statistics, 2019(1), 177–187. https://doi.org/10.34123/semnasoffstat.v2019i1.230
Yanti, D., Safitri, I., Rusnam, R., & Stiyanto, E. (2022). Rice Productivity Estimation Using Remote Sensing Method. Jurnal Teknik Pertanian Lampung (Journal of Agricultural Engineering), 11(3), 451. https://doi.org/10.23960/jtep-l.v11i3.451-465
DOI: https://doi.org/10.17969/rtp.v16i1.31147
Article Metrics
Abstract view : 0 timesPDF - 0 times
Refbacks
- There are currently no refbacks.

![]()
![]()
Copyright© | ISSN: 2085-2614 | EISSN: 2528-2654
Rona Teknik Pertanian is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Published by:
Departemen Teknik Pertanian, Fakultas Pertanian, Universitas Syiah Kuala
associated with Indonesia Society of Agricultural Engineering (ISAE) Aceh.
Jl. Tgk. Hasan Krueng Kalee No. 3, Kopelma Darussalam,
Banda Aceh, 23111, Indonesia.
Email: jronatp@usk.ac.id
Online Submissions & Guidelines | Editorial Policies | Contact | Statistics | Indexing | Citations








