Kajian Estimasi Luas Panen dan Produksi Tanaman Jagung Menggunakan Pendekatan Remote Sensing  
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Kajian Estimasi Luas Panen dan Produksi Tanaman Jagung Menggunakan Pendekatan Remote Sensing ( Studi Kasus : Kabupaten Tuban , Jawa Timur Tahun 2018 ) Abdurrofi Robbani ( 221709488 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Takdir , SST. , M.T. Ringkasan— Tantangan kebutuhan data dan perkembangan teknologi informasi yang mana memberikan akses tersedianya sumber data melalui big data menjadi alasan untuk memanfaatkan penerapan remote sensing pada bidang pertanian khususnya tanaman jagung yang menjadi fokus penelitian. Pada penelitian ini dilakukan kajian estimasi luas panen dan produksi tanaman jagung dengan pendekatan remote sensing yang mana bersumber dari citra satelit dengan pengolahan menggunakan machine learning untuk mengklasifikasi tutupan lahan. Pada estimasi produksi dilakukan pendeketan lanjutan menggunakan analisis regresi non-linear untuk dan diperoleh model indeks EVI polinomial derajat 3 dengan nilai R2 0,309 dan RSE 0,00245. Hasil dari penghitungan estimasi luas panen tanaman jagung memiliki luas sebesar 44.504,91 ha dengan persentase eror 8,49 % . Sedangkan hasil estimasi produksi tanaman jagung didapatkan nilai sebesar 265.149,225 ton dengan persentase eror 26,52 % . Kata Kunci— Jagung , Estimasi Luas Panen , Estimasi Produksi , Remote Sensing , Machine Learning , Regresi Non-Linear. I. LATAR BELAKANG Jagung ( Zea Mays L. ) merupakan salah satu tanaman pangan yang merupakan sumber makanan pokok di Indonesia selain beras , singkong , dan sagu. Jagung juga merupakan salah satu komoditas tanaman pangan yang sangat produktif di dunia dengan total produksi 1.060.247.727 ton per tahun. Penyebaran yang luas dikarenakan tanaman jagung dapat beradaptasi dengan baik pada berbagai lingkungan [ 1 ] . Hal tersebut dapat terlihat pada tabel produksi , luas panen , dan produktivitas jagung di Indonesia berdasarkan data Badan Pusat Statistik ( BPS ) pada tahun 2014 hingga 2018 sebagai berikut. TABEL I TABEL KONDISI JAGUNG DI INDONESIA TAHUN 2014-2018 Produksi ( Ton ) Luas Panen ( ha ) Tahun No Produktivitas ( ton / ha ) 1 2014 19,008,426 3,837,019.0 2 2015 19,612,435 3,787,367.0 3 2016 23,578,413 4,444,368.9 4 2017 28,924,015 5,533,169.0 5 2018 30,055,623 5,734,326.0 4.95 5.18 5.31 5.23 5.24 Berdasarkan data pada tabel 1 dapat dilihat bahwa secara garis besar baik produksi , luas panen serta produktivitas jagung mengalami peningkatan. Namun pengumpulan data tanaman jagung pada saat ini masih menggunakan metode ubinan dengan cara melakukan survei lapangan. Sebagai lembaga statistik pemerintah di Indonesia , BPS mengumpulkan data tanaman jagung dengan melakukan kegiatan survei tanaman pangan / ubinan untuk mendapatkan angka produktivitas tanaman jagung tersebut. Kegiatan survei tersebut dinilai memerlukan biaya dan waktu yang tidak sedikit [ 2 ] . Seperti halnya pada survei luas panen dan luas lahan tanaman pangan yang memerlukan waktu hampir satu tahun pada tahap perencanaan sampai analisis , sedangkan tuntutan akan ketersediaan data yang aktual juga semakin mendesak. Selain itu kegiatan ubinan juga dinilai kurang akurat karena angka dugaan yang cenderung bias karena lebih tinggi dari angka sesungguhnya ( overestimate ) . Terlihat pada tahun 2018 , estimasi produksi jagung mencapai 30,05 juta ton pipilan kering yang mana angka produksi sebenarnya diyakini hanya sebesar 16,5 juta ton pipilan kering [ 3 ] . Melanjutkan rencana strategis BPS 2020-2024 yang menimbang akan kebutuhan data statistik yang berkualitas , lengkap , akurat , relevan , mutakhir , dan berkesinambungan tentunya akan diperlukannya metode pengumpulan data baru yang dapat mengatasi atau melengkapi kekurangan-kekurangan pada metode yang lama. Salah satu metode yang dapat diaplikasikan adalah dengan memanfaatkan kemajuan teknologi informasi , khususnya pada bidang remote sensing. Remote sensing adalah ilmu dan seni untuk memperoleh informasi tentang suatu objek , daerah , atau fenomena ( geofisika ) melalui analisis data yang diperoleh dengan suatu alat tanpa harus melakukan kontak langsung dengan objek , daerah atau fenomena yang sedang dikaji [ 4 ] . Terdapat banyak kajian yang memanfaatkan bidang remote sensing khususnya pada penggunaan citra satelit untuk terkait bidang melakukan pengukuran estimasi-estimasi pertanian seperti melihat kondisi , jumlah dan ketersediaan tanaman dalam kaitannya dengan mengetahui ( memprediksi ) hasil produksi dari suatu tanaman [ 5 ] . Salah satu alat yang digunakan dalam teknologi remote sensing adalah citra satelit. Dari citra satelit kita dapat merekam gambar permukaan sumber daya lahan secara dinamis dan akurat [ 6 ] . Hal tersebut tentunya dapat mempersingkat waktu dan memudahkan pelaksanaan pemetaan tanah dan evaluasi lahan , sehingga 1 / 8 menghemat waktu dan biaya. Salah satu citra satelit yang dapat digunakan adalah citra satelit Sentinel-2. Sentinel-2 merupakan satelit yang mana memiliki citra dengan resolusi tinggi dengan swath yang lebar , serta revisit di lokasi yang sama setiap 10 hari [ 7 ] . Selain itu Sentinel-2 memiliki Multispectral Instrument ( MSI ) dengan resolusi hingga 10 meter ( untuk band 2 , band 3 , band 4 , dan band 8 ) yang dapat digunakan untuk kajian-kajian monitoring tutupan lahan , termasuk vegetasi , tanah dan air , juga jaringan air dan area pantai. Dari beberapa band yang dihasilkan oleh suatu citra satelit maka dapat dibentuk indeks-indeks hasil transformasi seperti indeks vegetasi , indeks bangunan , dll. yang dapat digunakan untuk dilakukan pengolahan statistik selanjutnya seperti melihat pengaruh indeks tersebut terhadap suatu variabel lain. Hasil yang menjanjikan diperoleh melalui hubungan statistik antara nilai pantulan satelit ( band ) atau indeks vegetasi dengan hasil panen [ 8 ] . Terdapat kajian yang melakukan analisis menggunakan indeks vegetasi dan kaitannya dengan produksi maupun produktivitas jagung. Dalam kajian [ 5 ] dihasilkan output berupa klasifikasi serta luas tutupan lahan menggunakan algoritma machine learning dan juga hasil model regresi sederhana dengan memanfaatkan indeks vegetasi dan nilai produktivitas jagung pada daerah uji sampel. Sedangkan pada penelitian ini dihasilkan nilai estimasi luas panen jagung serta estimasi produksi jagung itu sendiri. Dengan dihasilkannya nilai-nilai tersebut juga diharapkan dapat membantu BPS dalam hal ini sebagai pengumpul data jagung agar memenuhi kebutuhan data statistik yang berkualitas , lengkap , akurat , relevan , mutakhir , dan berkesinambungan sesuai dengan arahan pada rencana strategis BPS 2020-2024 , khususnya pada data estimasi luas panen dan produksi tanaman jagung. II. TUJUAN PENELITIAN Berdasarkan latar belakang di atas maka secara umum tujuan penelitian ini adalah untuk mengkaji nilai estimasi luas panen dan produksi jagung menggunakan pendekatan remote sensing Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik pada daerah studi Kabupaten Tuban , Jawa Timur. Sedangkan secara khusus tujuannya adalah : 1. Melakukan klasifikasi tutupan lahan pada daerah studi untuk mencari daerah perkebunan jagung. luas panen 2. Mendapatkan estimasi jagung yang didapatkan dari hasil klasifikasi tutupan lahan tersebut. 3. Menguji model sederhana untuk melihat hubungan antara produktivitas jagung dengan nilai indeks vegetasi yang digunakan. 4. Mendapatkan estimasi produksi jagung yang didapatkan dari hasil penghitungan model sederhana yang telah diperoleh. III. PENELITIAN TERKAIT Penelitian ataupun kajian tentang pemanfaatan citra satelit untuk mengklasifikasi daerah tutupan lahan dan mengestimasi produktivitas jagung telah banyak dilakukan. Mulai dari kajian terkait identifikasi lahan perkebunan jagung hingga melakukan estimasi produksi tanaman jagung itu sendiri. Dari berbagai referensi tersebut maka peneliti mengambil peluang dari pemanfaatan remote sensing dalam mengidentifikasi daerah perkebunan jagung serta estimasi produksi jagung tersebut dengan daerah studi yang ditentukan. Pada penelitian ini menggunakan sumber data utama yaitu citra satelit sentinel-2 dan beberapa data tambahan lainnya. Dalam penelitian ini juga menguji model regresi sederhana untuk melihat hubungan antara nilai produktivitas padi dan indeks vegetasi yang digunakan yang nantinya hasil model akan digunakan untuk penghitungan estimasi produksi jagung terlepas dari baik atau tidaknya model yang dihasilkan. Penelitian juga mengadopsi beberapa referensi terkait seperti yang dijelaskan pada tabel 2 yang mana berisikan tujuan dari penelitian , metode yang digunakan , sumber data , serta daerah studi dari penelitian tersebut. ini TABEL II TABEL PENELITIAN TERKAIT No 1 Pengarang , Tahun Tujuan Metode Sumber Data Daerah Studi A. W. Wijayanto et al. , 2020 [ 9 ] Identifikasi perkebunan jagung Machine Learning ( Random Forest ) Citra Landsat 8 , Sentinel-1 dan Setinel-2 10 Kabupaten / Kota pilihan di Jawa Timur 2 H. Fang et al. , 2011 [ 8 ] Estimasi produksi jagung CSM–CERES–Maize model 3 A. Ines et al , 2013 [ 10 ] Estimasi produksi jagung 4 5 6 Aniko et al. , 2018 [ 11 ] L. M. Irsan et al. , 2019 [ 5 ] Y. M. Fernandez-Ordoñez & J. Soria-Ruiz , 2017 [ 12 ] Estimasi produksi jagung Identifikasi perkebunan jagung dan estimasi produksi jagung Identifikasi perkebunan jagung dan estimasi produksi jagung Ensemble Kalman Filter ( EnKF ) dan ( DSSAT-CSM ) -Maize model Stepwise linear regression Maximum likelihood dan RLS Maximum likelihood dan Regresi Eksponensial Shp lahan pertanian dan Citra Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer ( MODIS ) LAI Shp lahan pertanian , Citra AMSR-E soil moisture , dan Citra MODIS LAI Shp lahan pertanian dan Citra MODIS Citra Sentinel-2 Indiana , Amerika Serikat Iowa , Amerika Serikat Hungaria Kabupaten Jeneponto , Sulawesi Selatan Citra SPOT 5 Atlacomulco , Meksiko 2 / 8 7 Topik Skripsi Identifikasi perkebunan jagung dan estimasi produksi jagung Machine Learning ( CART , Random Forest , SVM , dan Naïve Bayes ) dan Analisis RLS Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Citra Sentinel-2 Kabupaten Tuban , Jawa Timur IV. METODE PENELITIAN Metode penelitian dalam rangka kajian penelitian ini memiliki beberapa poin penting antara lain. A. Studi Kasus Dalam menentukan daerah studi kasus , peneliti melakukan beberapa observasi dan pemenuhan kriteria antara lain adalah daerah provinsi yang memiliki jumlah produksi jagung terbanyak dan dipersempit menjadi daerah kabupaten / kota yang memiliki produksi jagung terbanyak pada provinsi tersebut. Dengan demikian didapatkan daerah studi kasus untuk penelitian ini yaitu Kabupaten Tuban , Jawa Timur pada tahun 2018. B. Sumber Data Beberapa sumber data yang digunakan pada penelitian ini adalah sebagai berikut. a. Citra Satelit Sentinel 2 - Level 1C Merupakan citra multispektrum beresolusi tinggi yang diambil pada tanggal 30 Maret 2018. Dimana pada periode 30 Maret 2018 merupakan tanggal yang dipilih berdasarkan perkiraan 60 hari setelah tanam ( HST ) jagung pada Kabupaten Tuban , yang mana menurut penelitian [ 5 ] waktu umur jagung tersebut dinilai sudah masuk pada waktu ideal untuk perekaman citra karena memiliki pantulan spektrum yang tinggi. Citra Sentinel 2 – Level 1C in didapatkan dari dataset Google Earth Engine ( GEE ) yang mana bersumber dari Copernicus Sentinel Data and Service Information. b. Shapefile ( SHP ) Kabupaten Tuban Peta SHP batas administrasi Kabupaten Tuban bersumber dari Sub Direktorat Pengembangan Pemetaan Statistik BPS Pusat pada tahun 2019. Peta tersebut digunakan untuk pengolahan data geospasial yang sesuai dengan daerah studi kasus. c. Data produktivitas , produksi , dan luas panen Kabupaten Tuban tahun 2018 Data diambil melalui website BPS Kabupaten Tuban pada laman tabel dinamis. d. Data labelling tutupan lahan Merupakan titik-titik poin pada tiap klasifikasi tutupan lahan yang digunakan sebagai sampel dataset untuk proses pengolahan selanjutnya. Berikut pada tabel 3 merupakan jumlah titik sampel labelling untuk setiap kategori tutupan lahan yang digunakan dalam penelitian. TABEL III TABEL KLASIFIKASI TUTUPAN LAHAN Sampel Poin Kelas Tutupan Lahan 1 2 Pemukiman Hutan 300 300 3 4 5 6 Tanah Sawah Perkebunan Jagung Badan Air Total 300 300 300 300 1800 C. Preprocessing Pada tahap preprocessing dilakukan beberapa penyesuaian terhadap sumber data yang telah diperoleh agar pada proses selanjutnya dapat dilakukan pengolahan dengan baik dan benar. Beberapa penyesuaian yang dilakukan antara lain adalah sebagai berikut a. Citra satelit Sentinel-2 Pada citra satelit dilakukan pemilihan band dan penambahan beberapa indeks vegetasi sebagai band guna menambah keakuratan dalam proses klasifikasi yang akan dilakukan. Citra sentinel-2 sendiri memiliki karakteristik 13 spektrum band yang memiliki resolusi sebesar 10-60 meter untuk tiap pikselnya. Sedangkan pada penelitian ini hanya menggunakan band yang memiliki resolusi 10 meter yaitu band 2 ( biru ) , band 3 ( hijau ) , band 4 ( merah ) , dan band 8 tersebut ( Near-InfraRed ) . mempengaruhi pada tingkat kerincian informasi dan akan memberi dampak semakin tingginya ketelitian informasi pada citra. Dari keempat band tersebut kemudian dilakukan indeks vegetasi. transformasi citra menjadi beberapa Pemilihan indeks vegetasi tersebut diadopsi berdasarkan penelitian [ 5 ] yang menggunakan 6 indeks vegetasi. Namun pada penelitian ini hanya menggunakan 4 indes vegetasi di antaranya adalah seperti pada tabel 4. Pemilihan resolusi TABEL IV TABEL INDEKS VEGETASI Formula 𝑁𝐷𝑉𝐼 = 𝑁𝐼𝑅 − 𝑀 𝑁𝐼𝑅 + 𝑀 𝑆𝐴𝑉𝐼 = 1.5 × ( 𝑁𝐼𝑅 − 𝑀 ) ( 𝑁𝐼𝑅 + 𝑀 + 0.5 ) 𝑀𝑆𝐴𝑉𝐼2 ( 2 × 𝑁𝐼𝑅 + 1 − √ ( 2 × 𝑁𝐼𝑅 + 1 ) 2 − 8 × ( 𝑁𝐼𝑅 − 𝑀 ) ) 2 = 𝐸𝑉𝐼 = 2.5 × ( 𝑁𝐼𝑅 − 𝑀 ) ( 1 + 𝑁𝐼𝑅 + 6𝑀 − 7.5𝐵 ) No. Indeks Vegetasi 1 NDVI 2 ( Normalised Difference Vegetation Index ) SAVI ( Soil Adjusted Vegetation Index ) 3 MSAVI2 ( Modified Soil Adjusted Vegetation Index ) 4 EVI ( Enhanced Vegetation Index ) 3 / 8 Keterangan : • NIR • M • B : Near-InfraRed : Merah : Biru b. Labelling data Pada proses ini dilakukan penyesuaian ( matching ) titik sampel pada citra sentinel-2 dengan data pendukung tambahan yaitu google satellite , google street view , dan shapefile tutupan lahan dari Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan ( KLHK ) untuk melihat kesesuaian titik sampel terhadap klasifikasi tutupan lahan masing- masing sampel. Proses ini dilakukan dengan melibatkan 2 orang tambahan untuk meningkatkan faktor koreksi dari sudut pandang peneliti. Pengambilan titik sampel pada proses labelling tersebut lebih mengarah kepada mencocokan tutupan lahan dengan keadaan data yang sebenernya. Pada gambar 1 merupakan salah satu contoh pencocokan titik poin antara citra sentinel dengan google satellite. Sedangkan google street view dan sebagai data shapefile KLHK pendukung apabila tampilan pada google satellite dirasa kurang representatif. Adapun shapefile tutupan lahan yang digunakan hanyalah daerah sawah dan pertanian lahan kering ( untuk mengkoreksi daerah perkebunan jagung ) . tersebut digunakan Gambar 1. Pencocokan tampilan tutupan lahan Selain itu dilakukan split dataset untuk dijadikan sebagai data training dan data testing dengan perbandigan 70:30. Kemudian setelah tiap kategori tutupan lahan tersebut dibagi menjadi data training dan data testing maka dilakukan merge dataset yang mana tiap data training tutupan lahan digabung sehingga menjadi satu keutuhan data training. Begitu pula dilakukan hal yang sama terhadap merge data untuk data testing. c. Formatting data Pada proses ini dilakukan pengambilan dan penyesuaian data beberapa indeks vegetasi dengan nilai produktivitas jagung sebagai dataset pada pengolahan regresi non linear untuk dijadikan model estimasi produksi jagung. D. Processing ( Pengolahan ) Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Pengolahan yang dilakukan terbagi menjadi dua bagian sebagai berikut. a. Klasifikasi tutupan lahan serta melihat algoritma mana Dilakukan klasifikasi supervised dengan 4 algoritma machine learning yaitu Classification and Regression Tree ( CART ) , Random Forest , Support Vector Machine ( SVM ) , dan Naïve Bayes. Keempat algoritma tersebut dipilih dengan tujuan untuk melihat bagaimana nilai akurasi yang dihasilkan yang menghasilkan nilai akurasi terbaik. Selain dari segi kemudahan karena tersedianya library algoritma tersebut yang ada pada GEE juga berdasarkan literatur pada penelitian [ 9 ] yang mana menggunakan Random Forest dalam mengklasifikasi lahan. Pada setiap algoritma juga dilakukan Stratified Shuffle Split Cross Validation untuk mengatasi adanya overfitting dari hasil yang didapatkan. b. Regresi Non-Linear tutupan Dilakukan pengolahan regresi non linear dengan nilai produktivitas sebagai variabel dependen ( Y ) dan nilai indeks vegetasi sebagai variabel independennya ( X ) . Model regresi non-linear yang digunakan dalam penelitian merupakan regresi polinomial pangkat 3 dengan rumus sebagai berikut : 𝑌𝑖 = 𝛽0 + 𝛽1𝑋 + 𝛽2𝑋2 + 𝛽3𝑋3 + 𝜀𝑖 ( 1 ) Di mana 𝛽0 adalah konstanta dan 𝛽1 , 𝛽2 , dan 𝛽3 adalah koefisien dari setiap indeks vegetasi. sebelum dilakukan analisis regresi non-linear tersebut diperlukan asumsi linearitas terhadap dataset yang digunakan. Uji linearitas yang digunakan pada penelitian ini adalah Ramsey Test atau yang biasa disebut RESET ( regression specification error test ) . E. Analysis ( Hasil Analisis ) Hasil analisis didapatkan dari output pengolahan yang dilakukan antara lain. a. Analisis deskriptif hasil klasifikasi tutupan lahan b. Estimasi luas panen perkebunan jagung melalui hasil klasifikasi tutupan lahan c. Estimasi produksi tanaman jagung melalui penghitungan model regresi yang diperoleh. F. Kesimpulan dan Saran Merupakan rangkuman dari hasil atau output yang diperoleh dari pengolahan yang telah dilakukan serta saran terkait penelitian selanjutnya. V. KERANGKA PIKIR Susunan kerangka pikir penelitian dibuat guna membantu dalam penyusunan alur dari penelitian ini. Pada gambar 2 dijelaskan bahwa kerangka pikir dimulai dari melihat peluang adanya pemanfaatan remote sensing pada bidang pertanian khususnya tanaman jagung. Kemudian dilakukan pencarian sumber data berupa citra satelit dan juga data tambahan lainnya seperti titik sampel dan raw data jagung. Dari citra satelit lahan tersebut kemudian dilakukan klasifikasi tutupan 4 / 8 menggunakan machine learning dan mengambil model terbaik sehingga bisa menghasilkan peta klasifikasi tutupan lahan. Dari tersebut kemudian dilakukan pengolahan untuk peta mendapatkan nilai estimasi luas panen dan juga estimasi produksi tanaman jagung. Dari kedua nilai estimasi tersebut nantinya akan dibandingkan dengan data official statistic terkait luas panen dan produksi tanaman jagung pada daerah studi kasus terpilih. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Tutupan lahan diklasifikasi berdasarkan nilai band yang terdapat pada masing-masing sampel tutupan lahan. Adapun band yang digunakan yaitu band 2 ( biru ) , band 3 ( hijau ) , band 4 ( merah ) , dan 4 indeks vegetasi ( NDVI , MSAVI2 , SAVI , dan EVI ) untuk membantu mengklasifikasi objek vegetasi. Berikut adalah analisis deskriptif sederhana terkait sebaran spektrum band untuk tiap kategori tutupan lahan. Dari fitur-fitur terpilih yang dijelaskan sebelumnya kemudian dilakukan sedikit analisis deskriptif untuk menjelaskan sebaran data raster pada setiap fitur seperti yang digambarkan pada gambar 3 dan 4. Secara umum band 2 , band 3 , dan band 4. Memberikan warna gelap pada objek vegetasi. Selain itu memberikan warna cerah pada objek non vegetasi seperti pemukiman , tanah , dan badan air dengan tingkat kecerahan yang berbeda-beda. Secara deskriptif band 2 memiliki nilai minimum 688 dan maksimum 6986. Sedangkan pada band 3 memiliki nilai minimum 522 dan maksimum 6957. Selanjutnya pada band 4 memiliki minimum 296 dan maksimum 7471. Berbeda dengan band lainnya , pada band 8 memberikan warna cerah terhadap objek vegetasi dan warna gelap pada objek non vegetasi. Objek bayangan awan dan badan air menjadi objek dengan warna gelap yang dominan. Pada band 8 memiliki rentang nilai dari 309 hingga 7903. Kesamaan dari keempat band ditunjukan pada penggambaran awan yang mana memiliki warna yang cerah. Gambar 2. Kerangka pikir penelitian VI. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Deskriptif Tutupan Lahan Pada metode penelitian disebutkan bahwa dalam penelitian ini melakukan klasifikasi tutupan lahan sebanyak 6 kategori yaitu pemukiman , hutan , tanah , sawah , perkebunan jagung , dan badan air. Adapun kategori pemukiman merupakan lingkungan daerah tempat tinggal meliputi bangunan , rumah , dan jalan. Lalu untuk kategori hutan merupakan daerah hutan dan perkebunan selain tanaman jagung. Untuk kategori tanah merupakan tanah lapang ( ditumbuhi tumbuhan maupun tidak ) dan daerah industri semen tuban. Kategori sawah merupakan semua daerah sawah tanpa melihat fase padi di sawah tertentu. Selanjutnya untuk kategori jagung merupakan daerah perkebunan jagung yang memiliki tampilan warna kehijauan. Sedangkan pada kategori badan air merupakan daerah permukaan air seperti kolam , tambak , sungai , dsb. Gambar 3. Sebaran data tiap fitur terpilih ( kategori band ) Gambar 4. Sebaran data tiap fitur terpilih ( kategori indeks vegetasi ) 5 / 8 Sedangkan Secara umum gambaran sebaran data yang dihasilkan oleh indeks vegetasi pada gambar 4 memiliki pola sebaran yang sama. Hal tersebut dikarenakan fungsionalitas dari indeks adalah untuk melihat tingkat kehijauan dan mendeteksi objek vegetasi. Yang membedakan dari indeks tersebut adalah rentang nilai dan juga variasi warna pada objek yang terbentuk. Pada indeks MSAVI2 memiliki rentang tertinggi dengan nilai mulai dari -1,148 hingga 0,913. Sedangkan rentang terendah diperoleh indeks EVI dengan nilai mulai dari -0,095 hingga 0,809. B. Klasifikasi Tutupan Lahan Setelah melihat analisis deskriptif dari persebaran nilai band untuk tiap kategori tutupan lahan , maka dapat dilakukan klasifikasi supervised dengan algoritma machine learning yang umum digunakan dalam melakukan klasifikasi tutupan lahan. Algoritma yang dipakai antara ( a ) CART , ( b ) Random Forest , ( c ) SVM , dan ( d ) Naïve Bayes. Adapun hasil klasifikasi dari keempat algoritma dapat dilihat pada gambar 5 yang mana warna merah menunjukan pemukiman , hijau tua untuk hutan , coklat untuk tanah , biru tosca untuk sawah , kuning untuk perkebunan jagung , dan biru tua untuk badan air. lain adalah Gambar 5. Hasil klasifikasi tutupan lahan Dari gambar 5 juga terlihat daerah perkebunan jagung pada setiap algoritma memiliki area yang berbeda-beda. Pada algoritma ( c ) SVM daerah perkebunan jagung lebih dominan daripada algoritma yang lainnya. Selain itu untuk mengatasi adanya overfitting terhadap data training yang digunakan maka dilakukan validasi berupa Stratified Shuffle Split Cross Validation dengan n-split bernilai 10 dan iterasi sebanyak 30 kali. Berikut pada tabel 5 adalah hasil overall accuracy dan F- 1 Score tiap algoritma yang digunakan. TABEL V TABEL HASIL KLASIFIKASI TUTUPAN LAHAN No. 1 2 3 4 Algoritma CART Random Forest SVM Naïve Bayes Overall Accuracy 0.892 0.910 0.941 0.821 F-1 Score 0.892 0.910 0.941 0.806 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Dari hasil klasifikasi tersebut dipilih klasifikasi dengan nilai overall accuracy terbaik yaitu dengan algoritma SVM ( 0,941 ) . Model klasifikasi yang berbentuk peta tutupan lahan tersebut selanjutnya dijadikan dasar dalam penghitungan estimasi luas panen dan produksi jagung. C. Estimasi Luas Panen Setelah didapatkan model terbaik maka dilakukan penghitungan jumlah piksel dan luas area pada tiap kategori tutupan lahan dari hasil klasifikasi menggunakan model terbaik tersebut. Dengan ukuran piksel yang bernilai 100 meter persegi untuk tiap pikselnya maka dapat dilakukan konversi satuan luas nilai piksel menjadi hektar seperti yang tampak pada tabel 6 berikut. Kelas Tutupan Lahan TABEL VI TABEL LUAS AREA TUTUPAN LAHAN Jumlah Piksel 5.195.135 4.130.988 638.372 5.314.140 4.050.491 713.965 Luas Area ( ha ) a 5.1951,35 41.309,88 6.383,2 53.141,4 40.504,91 7.139,65 Pemukiman Hutan Tanah Sawah Perkebunan Jagung Badan Air aSatu piksel bernilai 100 meter persegi 1 2 3 4 5 6 Persentase ( % ) 25,92 % 20,61 % 3,18 % 26,51 % 20,21 % 3,56 % luas area panen Kategori perkebunan jagung memiliki estimasi luas area sebesar 40.504,91 ha dengan persentase luas sebesar 20,21 % terhadap luas Kabupaten Tuban. Luas area tersebut kemudian dibandingkan dengan rata-rata jagung Kabupaten Tuban yang dihitung oleh BPS pada tahun 2018 dengan asumsi dalam satu tahun terjadi 3 kali panen sehingga luas area dalam satu kali panen menjadi 37.544,67 ha. Asumsi tersebut juga didukung dengan artikel berita [ 13 ] yang memuat data satu kali panen jagung di Kabupaten Tuban yang tidak berbeda jauh yaitu sebesar 34.849 ha. Dengan menghitung selisih estimasi luas panen jagung hasil klasifikasi dengan data rata-rata luas panen jagung menurut BPS dapat dikatakan hasil estimasi cenderung overestimate dengan selisih 3.162,57 ha dan persentase eror sebesar 8,47 % . D. Estimasi Produksi Jagung jagung Pada proses pengolahan estimasi produksi jagung ini dilakukan pengujian model regresi sederhana yang didapatkan dari hasil analisis regresi yang mana variabel dependen ( Y ) tiap kecamatan , merupakan nilai produktivitas sedangkan variabel independen ( X ) merupakan rata-rata nilai indeks vegetasi untuk kategori tutupan lahan jagung pada tiap kecamatan. Pada variabel Y yaitu nilai produktivitas jagung dilakukan konversi satuan nilai menjadi ton / piksel. Hal tersebut dilakukan untuk menyesuaikan model persamaan regresi yang terbentuk dengan kalkulasi pada raster daerah perkebunan jagung yang terbentuk dari berbagai piksel didalamnya. Sedangkan variabel X yaitu rata-rata nilai indeks vegetasi terbentuk dari menjumlahkan total nilai indeks vegetasi untuk lahan perkebunan tiap kecamatannya dan membaginya dengan jumlah piksel perkebunan jagung pada jagung pada 6 / 8 tiap kecamatan tersebut juga , sehingga diperoleh nilai akhir yaitu rata-rata nilai indeks vegetasi untuk kategori tutupan lahan jagung pada tiap kecamatan. Gambar 6. Pola sebaran nilai produktivitas jagung dengan indeks vegetasi Pada gambar 6 terlihat pola sebaran plot nilai yang dihasilkan dari variabel X dan Y yang digunakan. Pada pola sebaran tersebut terlihat bahwa titik-titik tidak menggambarkan adanya indikasi sebaran yang linear. Selain itu dari uji linearitas RESET terlihat pada tabel 7 bahwa setiap model indeks vegetasi yang terbentuk memiliki nilai F hitung yang kurang dari F tabel serta nilai p-value yang lebih dari alfa. Hal tersebut menandakan bahwa tidak ada model linear yang terbentuk dari setiap indeks vegetasi yang digunakan. Berdasarkan asumsi linearitas yang menunjukan bahwa setiap model merupakan model non-linear maka dapat dilanjutkan dengan analisis regresi non-linear. TABEL VII TABEL UJI LINEARITAS RESET Keputusan p-value F Hitung No Indeks Vegetasi 1 2 3 4 SAVI 2,9161 0,08321 Tolak H0 MSAVI2 2,7052 0,09727 Tolak H0 EVI 3,5778 0,05196 Tolak H0 NDVI 2,9156 0.08324 Tolak H0 *F tabel ( 3,6337 ) dan Alfa ( 0,05 ) Linearitas Model tidak linear Model tidak linear Model tidak linear Model tidak linear Sedangkan pada tabel 8 ditampilkan beberapa model persamaan regresi non-linear polinomial derajat 3 yang dihasilkan serta nilai R2 , Residual Standard Error ( RSE ) , dan Adjusted R2. Model tersebut akan digunakan sebagai dasar penghitungan untuk menghasilkan nilai estimasi total produksi jagung. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik TABEL VIII TABEL ANALISIS ESTIMASI PRODUKSI JAGUNG No Input ( X ) Adj R2 RMSE R2 1 2 3 4 SAVI 0,2694 0,00252 0,1324 MSAVI2 0,2560 0,00255 0,1165 EVI 0,3091 0,00245 0,1796 NDVI 0,2694 0,00252 0,1324 Dari tabel 8 tersebut terlihat bahwa model dengan indeks vegetasi EVI memiliki nilai tertinggi sebesar 0,3091 dan RSE terendah sebesar 0,00245. Selain itu dari segi nilai variabel yang terbentuk , hanya indeks vegetasi EVI yang secara parsial signifikan dalam taraf uji 5 % . Namun sayangnya secara simultan baik pada taraf 5 % maupun 10 % tidak signifikan. Persamaan regresi yang dihasilkan dari model EVI tersebut adalah sebagai berikut. 𝑌 = 5.125 − 30.170𝑋 + 59.648𝑋2 − 39,163𝑋3 ( 2 ) Selanjutnya akan dilakukan kalkulasi raster menggunakan rumus regresi tersebut pada raster indeks vegetasi EVI daerah perkebunan jagung. Dari kalkulasi tersebut dihasilkan estimasi total produksi sebesar 265.149,225 ton jagung. Nilai tersebut selanjutnya dibandingkan dengan rata-rata produksi jagung Kabupaten Tuban yang dihitung oleh BPS pada tahun 2018 dengan asumsi dalam satu tahun terjadi 3 kali panen sehingga total produksi jagung dalam satu kali panen menjadi 209.569,67 ton. Hasil perbandingan kedua data tersebut dapat dikatakan bahwa estimasi produksi jagung cenderung overestimate terhadap data resmi yang dihitung oleh BPS dengan selisih sebesar 55.579,56 ton dengan persentase eror sebesar 26,52 % . VII. PENUTUP Berdasarkan hasil dan pembahasan yang tertulis di dapatkan model klasifikasi terbaik untuk klasifikasi tutupan lahan yaitu menggunakan algoritma Support Vector Machine ( SVM ) dengan overall accuracy sebesar 0,941. Dari model tersebut juga dihitung luas area tiap kategori dengan menghitung jumlah piksel dan dikonversi ke dalam hektar. Selanjutnya didapatkan estimasi luas area panen jagung Kabupaten Tuban sebesar 44.504,91 ha yang mana jika dilakukan perbandingan dengan data rata-rata luas panen BPS terindikasi overestimate dengan persentase eror 8,49 % . Sedangkan pada penghitungan estimasi produksi jagung didapatkan model regresi menggunakan indeks EVI dengan nilai R2 sebesar 0,309 dan RSE sebesar 0,00245. Dari model tersebut diambil persamaan regresinya dan dilakukan kalkulasi pada raster perkebunan jagung sehingga didapatkan hasil estimasi produksi tanaman jagung sebesar 265.149,225 ton. Adapun nilai estimasi produksi tersebut ketika dibandingkan dengan data rata-rata produksi indikasi satu kali panen BPS menghasilkan jagung overestimate dengan persentase eror sebesar 26,52 % . Perbedaan nilai tersebut dapat terjadi selain karena eror yang dihasilkan dalam proses klasifikasi maupun model regresi yang 7 / 8 agar memperhatikan dipakai juga karena adanya asumsi yang digunakan dalam penghitungan rata-rata luas panen maupun produksi tanaman jagung yang mana tidak memperhatikan akurasi waktu pencatatan dan waktu tanam jagung yang tidak serentak pada wilayah kajian. Hal ini bisa menjadi evaluasi untuk penelitian selanjutnya akurasi waktu dan memperoleh data yang lebih aktual sehingga nilai estimasi yang diperoleh bisa lebih representatif terhadap keadaan yang sebenarnya. Selain itu pada penelitian ini juga terdapat keterbatasan dari model regresi yang dihasilkan yang mana hanya menggunakan satu variabel saja tanpa memperhatikan variabel pendukung lainnya. Hal tersebut mengakibatkan model regresi memiliki nilai korelasi dan R2 yang rendah. Kedepannya dapat dilakukan analisis estimasi produksi jagung lainnya dengan memperhatikan beberapa variabel pendukung agar dapat meningkatkan akurasi data itu sendiri. [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] DAFTAR PUSTAKA N. R. Iriany , M. H. G. Yasin , and a. M. Takdir , “Asal , Sejarah , Evolusi , dan Taksonomi Tanaman Jagung , ” Jagung Tek. Produksi dan Pengemb. , pp. 1–15 , 2009. X. Jin , J. Ma , Z. Wen , and K. Song , “Estimation of maize residue cover using Landsat-8 OLI image spectral information and textural features , ” Remote Sens. , 2015 , doi : 10.3390 / rs71114559. K. Ruslan , “Memperbaiki Data Pangan Indonesia Lewat Metode Kerangka Sampel Area , ” no. September , 2019. A. Ekadinata , S. Dewi , D. P. Hadi , D. K. Nugroho , and F. Johana , Sistem Informasi Geografis Untuk Pengelolaan Bentang Lahan Berbasis Sumber Daya Alam. Buku 1 : Sistem Informasi Geografis dan Penginderaan Jauh Menggunakan ILWIS Open Source. 2015. L. M. Irsan , S. H. Murti , and P. Widayani , “ESTIMASI PRODUKSI JAGUNG ( Zea Mays L. ) DENGAN MENGGUNAKAN CITRA SENTINEL 2A DI SEBAGIAN WILAYAH KABUPATEN JENEPONTO PROVINSI SULAWESI SELATAN , ” J. Teknosains , vol. 8 , no. 2 , p. 93 , 2019 , doi : 10.22146 / teknosains.36885. D. Djaenudin , “Perkembangan penelitian sumber daya lahan dan kontribusinya untuk mengatasi kebutuhan lahan pertanian di indonesia , ” J. Litbang Pertan. , vol. 27 , no. 98 , pp. 137–145 , 2008 , [ Online ] . Available : http : / / pustaka.litbang.pertanian.go.id / publikasi / p3274084.pdf. Emma , “Sentinel-2.” 2017 , Accessed : Nov. 03 , 2020. [ Online ] . Available : https : / / bentangalam- hutantropis.fkt.ugm.ac.id / 2017 / 12 / 04 / sentinel-2 / . H. Fang , S. Liang , and G. Hoogenboom , “Integration of MODIS LAI and vegetation index products with the CSM-CERES-Maize model for corn yield estimation , ” Int. J. Remote Sens. , vol. 32 , no. 4 , pp. 1039–1065 , 2011 , doi : 10.1080 / 01431160903505310. A. W. Wijayanto , D. W. Triscowati , and A. H. Marsuhandi , “Maize field area detection in East Java , Indonesia : An integrated multispectral remote sensing and machine learning approach , ” 2020 , doi : 10.1109 / ICITEE49829.2020.9271683. A. V. M. Ines , N. N. Das , J. W. Hansen , and E. G. Njoku , “Assimilation of remotely sensed soil moisture and vegetation with a crop simulation model for maize yield prediction , ” Remote Sens. Environ. , vol. 138 , pp. 149–164 , 2013 , doi : 10.1016 / j.rse.2013.07.018. A. Kern et al. , “Statistical modelling of crop yield in Central Europe using climate data and remote sensing vegetation indices , ” Agric. For. Meteorol. , vol. 260–261 , no. June , pp. 300–320 , 2018 , doi : 10.1016 / j.agrformet.2018.06.009. Y. M. Fernandez-Ordonez and J. Soria-Ruiz , “Maize crop yield estimation with remote sensing and empirical models , ” Int. Geosci. Remote Sens. Symp. , vol. 2017-July , no. July , pp. 3035–3038 , 2017 , doi : 10.1109 / IGARSS.2017.8127638. Kumparan , “Di Tengah Wabah Corona , Jagung dan Padi di Tuban Siap Panen | kumparan.com.” Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik https : / / kumparan.com / kumparanbisnis / di-tengah-wabah-corona- jagung-dan-padi-di-tuban-siap-panen-1t7S6WTgCub / full ( accessed Jun. 16 , 2021 ) . 8 / 8
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE O O B-METODE O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Kajian Estimasi Luas Panen dan Produksi Tanaman Jagung Menggunakan Pendekatan Remote Sensing ( Studi Kasus : Kabupaten Tuban , Jawa Timur Tahun 2018 ) Abdurrofi Robbani ( 221709488 , 4SI1 ) Dosen Pembimbing : Takdir , SST. , M.T. Ringkasan— Tantangan kebutuhan data dan perkembangan teknologi informasi yang mana memberikan akses tersedianya sumber data melalui big data menjadi alasan untuk memanfaatkan penerapan remote sensing pada bidang pertanian khususnya tanaman jagung yang menjadi fokus penelitian. Pada penelitian ini dilakukan kajian estimasi luas panen dan produksi tanaman jagung dengan pendekatan remote sensing yang mana bersumber dari citra satelit dengan pengolahan menggunakan machine learning untuk mengklasifikasi tutupan lahan. Pada estimasi produksi dilakukan pendeketan lanjutan menggunakan analisis regresi non-linear untuk dan diperoleh model indeks EVI polinomial derajat 3 dengan nilai R2 0,309 dan RSE 0,00245. Hasil dari penghitungan estimasi luas panen tanaman jagung memiliki luas sebesar 44.504,91 ha dengan persentase eror 8,49 % . Sedangkan hasil estimasi produksi tanaman jagung didapatkan nilai sebesar 265.149,225 ton dengan persentase eror 26,52 % . Kata Kunci— Jagung , Estimasi Luas Panen , Estimasi Produksi , Remote Sensing , Machine Learning , Regresi Non-Linear.
VII. PENUTUP Berdasarkan hasil dan pembahasan yang tertulis di dapatkan model klasifikasi terbaik untuk klasifikasi tutupan lahan yaitu menggunakan algoritma Support Vector Machine ( SVM ) dengan overall accuracy sebesar 0,941. Dari model tersebut juga dihitung luas area tiap kategori dengan menghitung jumlah piksel dan dikonversi ke dalam hektar. Selanjutnya didapatkan estimasi luas area panen jagung Kabupaten Tuban sebesar 44.504,91 ha yang mana jika dilakukan perbandingan dengan data rata-rata luas panen BPS terindikasi overestimate dengan persentase eror 8,49 % . Sedangkan pada penghitungan estimasi produksi jagung didapatkan model regresi menggunakan indeks EVI dengan nilai R2 sebesar 0,309 dan RSE sebesar 0,00245. Dari model tersebut diambil persamaan regresinya dan dilakukan kalkulasi pada raster perkebunan jagung sehingga didapatkan hasil estimasi produksi tanaman jagung sebesar 265.149,225 ton. Adapun nilai estimasi produksi tersebut ketika dibandingkan dengan data rata-rata produksi indikasi satu kali panen BPS menghasilkan jagung overestimate dengan persentase eror sebesar 26,52 % . Perbedaan nilai tersebut dapat terjadi selain karena eror yang dihasilkan dalam proses klasifikasi maupun model regresi yang 7 / 8 agar memperhatikan dipakai juga karena adanya asumsi yang digunakan dalam penghitungan rata-rata luas panen maupun produksi tanaman jagung yang mana tidak memperhatikan akurasi waktu pencatatan dan waktu tanam jagung yang tidak serentak pada wilayah kajian. Hal ini bisa menjadi evaluasi untuk penelitian selanjutnya akurasi waktu dan memperoleh data yang lebih aktual sehingga nilai estimasi yang diperoleh bisa lebih representatif terhadap keadaan yang sebenarnya. Selain itu pada penelitian ini juga terdapat keterbatasan dari model regresi yang dihasilkan yang mana hanya menggunakan satu variabel saja tanpa memperhatikan variabel pendukung lainnya. Hal tersebut mengakibatkan model regresi memiliki nilai korelasi dan R2 yang rendah. Kedepannya dapat dilakukan analisis estimasi produksi jagung lainnya dengan memperhatikan beberapa variabel pendukung agar dapat meningkatkan akurasi data itu sendiri. [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]
data melalui big data menjadi alasan untuk memanfaatkan penerapan remote sensing pada bidang pertanian khususnya tanaman jagung yang menjadi fokus penelitian. Pada penelitian ini dilakukan kajian estimasi luas panen dan produksi tanaman jagung dengan pendekatan remote sensing yang mana bersumber dari citra satelit dengan pengolahan menggunakan machine learning untuk mengklasifikasi tutupan lahan. Pada estimasi produksi dilakukan pendeketan lanjutan menggunakan analisis regresi diperoleh model indeks EVI polinomial derajat 3 dengan nilai R2 0,309 dan RSE 0,00245. Hasil dari penghitungan estimasi luas panen tanaman jagung memiliki luas sebesar 44.504,91 ha dengan persentase eror 8,49 % . Sedangkan hasil estimasi produksi tanaman jagung didapatkan nilai sebesar 265.149,225 ton dengan persentase eror 26,52 % . Kata Kunci— Jagung , Estimasi Luas Panen , pembahasan yang tertulis di dapatkan model klasifikasi terbaik untuk klasifikasi tutupan lahan yaitu menggunakan algoritma Support Vector Machine ( jumlah piksel dan dikonversi ke dalam hektar. Selanjutnya didapatkan estimasi luas area panen jagung Kabupaten Tuban sebesar 44.504,91 ha yang mana jika dilakukan perbandingan dengan data rata-rata luas panen BPS terindikasi overestimate dengan persentase eror 8,49 % . Sedangkan pada penghitungan estimasi produksi jagung didapatkan model dan dilakukan kalkulasi pada raster perkebunan jagung sehingga didapatkan hasil estimasi produksi tanaman jagung sebesar 265.149,225 ton. Adapun nilai estimasi produksi tersebut ketika dibandingkan dengan data
O O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE O O B-METODE O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O