Estimasi Luas Area Tanam Padi dengan Deep Learning pada Citra Satelit Resolusi Menengah Sentinel-2 dan Landsat-8,   
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Estimasi Luas Area Tanam Padi dengan Deep Learning pada Citra Satelit Resolusi Menengah Sentinel-2 dan Landsat-8 , Studi Kasus di Kabupaten Nganjuk , Jawa Timur Terry Devara Tri Saadi ( 221710028 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Eng. Arie Wahyu Wijayanto , SST , MT. Ringkasan— Pada tahun 2018 , Badan Pusat Statistik ( BPS ) telah memperkenalkan metode Kerangka Sampel Area ( KSA ) untuk melakukan estimasi area produksi padi , di mana prosesnya masih membutuhkan sumber daya manusia. Penelitian ini membahas mengenai pemanfaatan data penginderaan jauh , khususnya citra satelit Sentinel-2 dan Landsat-8 , sebagai pendekatan alternatif yang lebih murah dari sisi tenaga. Penelitian ini berfokus pada penentuan fitur pita spektral dan indeks komposit citra dengan pemanfaatan metode deep learning untuk mendeteksi area tanam padi di Kabupaten Nganjuk , Jawa Timur. Selain itu penelitian ini bertujuan untuk membuat model pengklasifikasian terbaik , sekaligus melakukan estimasi area tanam padi. Hasil penelitian menunjukan model CNN memberikan hasil terbaik dengan nilai f1-score sebesar 97,16 % . Kata Kunci— penginderaan jauh , deteksi padi , deep learning I. LATAR BELAKANG Beras telah lama menjadi sumber makanan utama bagi rakyat Indonesia. Meskipun begitu , berdasarkan publikasi Luas Panen dan Produksi Panen Padi dari Badan Pusat Statistik ( BPS ) , luas panen padi pada 2019 diperkirakan sebesar 10,68 juta hektar atau mengalami penurunan sebanyak 700,05 ribu hektar atau 6,15 persen dibandingkan tahun 2018 [ 1 ] . Selain itu , produksi padi pada 2019 diperkirakan sebesar 54,60 juta ton GKG atau mengalami penurunan sebanyak 4,60 juta ton atau 7,76 persen dibandingkan tahun 2018 [ 1 ] . Hal ini mendorong perlunya dilakukan monitoring area tanam dan produksi pangan untuk mewujudkan goals ke dua dari Sustainable Development Goals ( SDGs ) . Memonitoring tanaman pangan telah dilakukan oleh BPS melalui Kerangka Samplel Area ( KSA ) yang dilakukan dengan survei lapangan terhadap titik-titik pengamatan dalam sampel segmen [ 2 ] . Meskipun merupakan metode estimasi dengan akurasi yang baik , KSA memerlukan sumber daya yang cukup besar. Selain itu , penggunaan KSA juga masih rentan pada kondisi kahar dan remote area. Hal ini memberikan keterbatasan untuk dapat mencakup seluruh wilayah Indonesia dalam periode update yang cepat sesuai kebutuhan monitoring waktu tanam padi. Di sisi lain , data penginderaan jauh dapat diperoleh dengan mudah dan dapat digunakan di berbagai bidang. Beberapa bidang yang telah memanfaatkan data penginderaan jauh sendiri di antaranya adalah klasifikasi tutupan lahan [ 3 ] , prediksi kemiskinan [ 4 ] , pemetaan area terbakar [ 5 ] , klasifikasi tanaman [ 6 ] . Penelitian ini berfokus pada estimasi luas area tanam padi dengan deep learning di kabupaten Nganjuk sebagai salah satu kabupaten utama penghasil padi di Jawa Timur di mana separuh wilayahnya digunakan untuk menanam padi. II. TUJUAN DAN BATASAN PENELITIAN A. Tujuan Penelitian Tujuan dari penelitian ini adalah untuk 1. Mengidentifikasi fitur terbaik untuk mengenali citra lahan tanam padi. 2. Mengidentifikasi model terbaik untuk pengenalan citra dan estimasi luas lahan tanam padi. 3. Melakukan estimasi luas lahan tanam padi. B. Batasan Penelitian Dalam proses identifikasi model klasifikasi area tanam padi , penentuan label pada penelitian terkendala oleh keterbatasan data administrasi yang ada sehingga dilakukan pemeriksaan lapangan ( ground check ) untuk memastikan keabsahan label yang digunakan. Semua model yang digunakan kemudian diuji dengan data label yang sama untuk mencapai prinsip fairness and equality. Penelitian ini berfokus pada pemanfaatan teknologi deep learning dalam melakukan segmentasi citra satelit dengan mempelajari fitur spektral dan melakukan estimasi luas area tanam padi dari hasil segmentasi tersebut. Maka dari itu , beberapa metode seperti pemanfaatan data multi temporal hingga sampai ke fase tanam tidak digunakan karena sudah ada penelitian lain yang fokus pada topik tersebut. Hal ini berbeda dari produksi data untuk statistik official di mana semua opsi harus diperhitungkan agar dapat menghasilkan metode yang feasible dengan risiko sekecil mungkin. III. PENELITIAN TERKAIT Terdapat beberapa penelitian berkaitan dengan tujuan klasifikasi penggunaan lahan. Sebagaimana bisa dilihat dari tabel literatur di Tabel 1. Masih terbatasnya jumlah penelitian Indonesia yang pada bidang penginderaan memanfaatkan teknologi machine learning untuk melakukan klasifikasi lahan padi. Sementara itu , hingga saat ini , sepanjang pengetahuan dan pencarian penulis , pemanfaatan metode deep learning yang secara luas terbukti lebih unggul di bidang computer vision belum dipergunakan untuk klasifikasi lahan padi di Indonesia. jauh di 1 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik TABEL I TABEL LITERATUR Tujuan Fitur dan Metode Sumber Data Lokasi Studi No 1 Pengarang , Tahun I. M. Parsa et al. , 2020 [ 7 ] Identifikasi konversi lahan sawah akibat pembangunan jalan bebas hambatan 2 M. Parsa et al. , 2020 [ 8 ] 3 Rokhmatuloh et al. , 2019 [ 9 ] Memperoleh parameter optimal untuk model klasifikasi lahan tanam padi berdasar data multi temporal Pemetaan area tanam padi dengan citra multi spectral 4 Widiatmaka et al. , 2016 [ 10 ] D. W. Triscowati et al. , 2020 [ 11 ] 5 Pemetaan lahan untuk mengevaluasi kecocokan lahan untuk tanaman padi Mengembangkan model klasifikasi tanaman padi untuk data multi temporal 6 D. W. Triscowati et al. , 2019 [ 12 ] Mencari fitur multi temporal terbaik untuk klasifikasi fase tanaman padi 7 Penelitian ini Mengidentifikasikan fitur dan model terbaik untuk mengenali citra padi dan mengestimasikan luas lahan tanam. Transformasi indeks vegetasi dan overlay ( tumpang-susun ) data Transformasi indeks vegetasi Landsat 7 ( Terbuka ) , Landsat 8 ( Terbuka ) , SPOT 6 ( Tertutup ) , SPOT 7 ( Tertutup ) Landsat 8 ( Terbuka ) Transformasi indeks vegetasi Unmanned Aerial Vehicle ( Tertutup ) SPOT 6 ( Tertutup ) Landsat 8 ( Terbuka ) Subang , Jawa Barat Jawa Barat dan Sulawesi Selatan Parakansalak , Sukabumi , Jawa Barat Subang , Jawa Barat Banyuwangi , Jawa Timur Supervised Classification menggunakan software ERDAS Transformasi indeks vegetasi , transformasi indeks air , dan Supervised Random Forest Clasification Transformasi indeks vegetasi , transformasi indeks air , dan Supervised Random Forest Clasification Transformasi indeks vegetasi , transformasi indeks air , machine learning dan deep dearning Landsat 8 ( Terbuka ) Banyuwangi , Jawa Timur Sentinel 2 ( Terbuka ) , Landsat 8 ( Terbuka ) Nganjuk , Jawa Jawa Timur IV. METODE PENELITIAN A. Lokasi Penelitian ini dijalankan di kabupaten Nganjuk , Jawa Timur yang terletak pada latitude 7.6°S dan latitude 111.9333°E seperti yang dapat dilihat di gambar. Nganjuk memiliki wilayah seluas 1.182,64 km2 , di mana menurut BPS , pada tahun 2018 , 65.539,42 hektar ( 55.42 % wilayah ) digunakan untuk bertanam padi dengan hasil produksi sebesar 395.385,12 ton GKG [ 13 ] . Sektor Pertanian , Kehutanan , dan Perikanan sendiri merupakan penyumbang PDRB terbesar di kabupaten Nganjuk , yaitu sebesar 7.232 miliar rupiah , atau setara 29,18 % dari PDRB kabupaten Nganjuk [ 14 ] . Gambar 1. Citra Sentinel-2 kabupaten Nganjuk yang digunakan B. Metode Pengumpulan Data Pada penelitian ini , citra Sentinel-2 yang telah diproses menjadi level 2A yang diambil pada 14 Maret 2020 digunakan untuk menjalankan proses analisis dan evaluasi. Sampel yang digunakan dapat dilihat pada Tabel II. TABEL II JUMLAH SAMPEL PIKSEL SENTINEL-2 MSI DAN LANDSAT 8 Sentinel 2 Landsat 8 Terbangun Air Sawah Bera Hutan Jalan Tol Awan 16.276 4.904 13.364 18.335 17.891 3.138 14.847 2.663 825 1.826 2.653 2.302 796 1.639 TABEL III LIST INDEKS KOMPOSIT YANG DIGUNAKAN DAN APLIKASI PADA SENTINEL-2 Indeks Komposit NDVI NDWI NDBI NDTI EVI2 BSI Persamaan Band yang digunakan a ( NIR - Red ) / ( NIR + Red ) ( Green - NIR ) / ( Green + NIR ) ( SWIR1 - NIR ) / ( SWIR1 + NIR ) ( SWIR1 - SWIR2 ) / ( SWIR1 + SWIR2 ) 2.5 * ( NIR - Red ) / ( NIR + 2.4 * Red + 1 ) 2.5 * ( ( SWIR1 + Red ) - ( NIR + Green ) ) / ( ( SWIR1 + Red ) + ( NIR + Green ) ) a Keterangan mengenai Band pada masing-masing satelit dapat dilihat di Tabel IV. 2 / 8 Fitur dasar yang digunakan dalam penelitian ini adalah band biru , hijau , merah , near-infrared ( NIR ) , serta short wave infrared ( SWIR ) 1 dan 2. Selain itu , beberapa indeks komposit juga digunakan , diantaranya Normalized Difference Vegetation Index ( NDVI ) , dan Enhanced Vegetation Index ( EVI ) yang akan digunakan untuk membedakan antara sawah dan hutan. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Normalized Difference Water ( NDWI ) untuk menunjukan daerah genangan air. Normalized Difference Built- up Index ( NDBI ) , Normalized Difference Tillage Index ( NDTI ) , dan Bare Soil Index ( BSI ) untuk membedakan antara area terbangun , bera , dan jalan tol. Index TABEL IV SPECTRAL BAND SENTINEL-2 MSI DAN LANDSAT 8 Sentinel 2 Band 1 ( Aerosols ) 2 ( Blue ) 3 ( Green ) 4 ( Red ) Wavelength ( nm ) Bandwidth ( nm ) Resolution ( m ) Landsat 8 Bands Wavelength ( nm ) Resolution ( m ) 443 20 60 1 ( Ultra Blue ) 0.435- 0.451 30 490 65 10 560 35 10 665 30 10 2 ( Blue ) 3 ( Green ) 4 ( Red ) 0.452- 0.512 30 0.533- 0.590 30 0.636- 0.673 30 5 ( Red Edge 1 ) 705 15 20 5 ( NIR ) 0.851- 0.879 30 6 ( Red Edge 2 ) 740 15 20 7 ( Red Edge 3 ) 783 20 20 8 ( NIR ) 842 11 10 8A ( Red Edge 4 ) 865 20 20 10 ( Cirrus ) 11 ( SWIR 1 ) 12 ( SWIR 2 ) 945 20 60 1375 30 60 1610 90 20 6 ( Shortwave Infrared 1 ) 7 ( Shortwave Infrared 2 ) 10 ( Brightness Temperature ) 11 ( Brightness Temperature ) 1.566-1.651 2.107-2.294 10.60-11.19 11.50-12.51 30 30 30 30 C. Metode Pemberian Label Pelabelan manual dilakukan dengan mengikuti tahapan yang dilakukan dalam penelitian penginderaan jauh. Berdasarkan P.Helber dkk. [ 15 ] , proses pelabelan pada data penginderaan jauh dilakukan dengan membandingkan citra satelit optik dengan official label dari data yang bersangkutan. Sebagai tambahan validasi , maka untuk wilayah sawah dilakukan identifikasi lapangan oleh peneliti untuk memastikan bahwa yang dilabelkan memang sawah secara riil pada periode Desember 2020. langsung ke D. Random Forest Random forest [ 16 ] merupakan metode perubahan dari teknik bagging yang mengumpulkan library trees yang ber- dekorelasi lalu dirata-ratakan. Walaupun secara umum mirip dengan bagging dari sisi performa , random forest lebih mudah dari segi training dan tuning. Maka dari random forest menjadi popular dan banyak diimplementasikan dalam berbagai package. E. Multi-Layer Perceptron ( MLP ) Multilayer perceptron merupakan model neural network dengan beberapa hidden layer , dan neuron antar layer yang bersebelahan saling terhubung [ 17 ] . Penggunaan hidden layer rendah. yang sedikit mengakibatkan akurasi menjadi Penambahan jumlah layer akan menyebabkan peningkatan waktu pemrosesan sementara akurasi belum tentu meningkat. F. Convolutional Neural Network ( CNN ) CNN merupakan model deep learning multilayer dengan menggunakan sebuah neural network melalui proses training end to end dari nilai pixel mentah menjadi output terklasifikasi. Dengan memanfaatkan training data berukuran besar dan pengimpelentasian GPU yang efisien , CNN telah melampaui performa dari motode konvensional dalam computer vision , termasuk image classification , object detection , scene labelling , dan face recognition [ 18 ] . V. KERANGKA PIKIR Penelitian ini didasari dari mahalnya metode yang digunakan saat ini dari segi tenaga , serta rentannya terhadap kondisi kahar seperti pandemi , dan remote area. Maka diajukan metode dengan memanfaatkan citra penginderaan jauh dan analisis menggunakan machine learning dan deep learning. Sebagai evaluasi , digunakan matriks precision , recall , dan f1-score dengan mempertimbangkan kondisi data yang digunakan memiliki class imbalance. Gambar 2 menunjukan ilustrasi kerangka pikir dengan mengikuti desain dari Polančič [ 19 ] dan Berndtsson dkk. [ 20 ] 3 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Gambar 2. Kerangka Pikir VI. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Identifikasi Fitur Terbaik Penciri Area Tanam Padi Berdasarkan heatmap ( Gambar 3 ) , dan tabel masing-masing band terhadap tiap-tiap kelas ( Tabel V ) , informasi mengenai perbedaan nilai kelas dalam tiap band dapat diperoleh. Dari boxplot dan heatmap , dapat dilihat bahwa membedakan kelas- kelas yang ada hanya dengan menggunakan band bawaan dari Sentinel-2 saja tidak mungkin dilakukan karena hampir tidak ada perbedaan nilai atar kelas. Maka dari itu indeks komposit yang merupakan kombinasi dari beberapa band yang ada digunakan. Sementara saat menggunakan komposit indeks seperti NDVI atau NDWI , perbedaan antar kelas mulai terlihat walaupun belum bisa dipisahkan secara keseluruhan. Dengan memperhatikan perbedaan nilai-nilai indeks komposit pada masing-masing kelas , akan terlihat bahwa indeks tertentu dapat membedakan satu atau dua kelas dari kelas lain , tetapi gagal dalam membedakan kelasi lain tersebut. Sebagai contoh adalah NDWI yang mampu membedakan air dari kelas lain tapi tidak dapat membedakan antara area terbangun dengan bera , di mana satu-satunya indeks yang dapat membedakan kedua kelas tersebut adalah NDTI. Hal yang sama juga dapat diaplikasikan pada band dan kelas lain , sehingga masing-masing kelas memiliki fitur tertentu baik dalam satu indeks maupun lebih , yang dapat digunakan untuk membedakannya dengan kelas lain. TABEL V DISTRIBUSI BANDS DAN INDEKS PADA KELAS TUTUPAN LAHAN. Sentinel 2 Bands B2 B3 B4 B8 B11 B12 Terbangun 1489.99 ± 1692.14 1672.95 ± 1711.94 1757.26 ± 1704.13 2440.34 ± 1315.21 3276.63 ± 1867.00 3032.46 ± 2145.41 Genangan Air 523.770 ± 185.70 732.28 ± 306.96 732.48 ± 485.60 555.97 ± 429.70 216.14 ± 163.25 126.81 ± 82.09 Sawah 374.67 ± 96.81 645.62 ± 136.34 397.47 ± 143.74 3088.82 ± 426.98 1520.34 ± 304.67 773.63 ± 210.97 Bera 677.93 ± 152.28 897.43 ± 180.91 993.18 ± 231.59 1778.34 ± 436.00 2022.91 ± 589.18 1426.89 ± 434.62 Hutan 327.14 ± 87.54 592.76 ± 96.20 296.50 ± 83.75 3692.94 ± 435.02 1773.96 ± 137.51 769.46 ± 85.64 Jalan Tol 1928.40 ± 503.28 2167.08 ± 542.26 2185.40 ± 560.78 2622.01 ± 467.50 2519.27 ± 393.86 2194.21 ± 451.78 Awan 5562.28 ± 3701.97 5499.88 ± 3470.64 5284.84 ± 3355.60 5984.31 ± 2491.87 4889.39 ± 1408.91 3854.86 ± 1273.65 NDVI 0.24 ± 0.19 -0.19 ± 0.12 0.77 ± 0.10 0.28 ± 0.11 0.85 ± 0.04 0.10 ± 0.10 0.11 ± 0.12 NDWI -0.27 ± 0.18 0.26 ± 0.24 -0.65 ± 0.08 -0.32 ± 0.10 -0.72 ± 0.04 -0.10 ± 0.09 -0.09 ± 0.11 NDBI 0.14 ± 0.13 -0.33 ± 0.25 -0.34 ± 0.10 0.06 ± 0.10 -0.35 ± 0.04 -0.02 ± 0.05 -0.09 ± 0.11 NDTI 0.07 ± 0.07 0.24 ± 0.07 0.33 ± 0.04 0.18 ± 0.04 0.40 ± 0.03 0.08 ± 0.04 0.13 ± 0.05 EVI BSI 0.42 ± 0.37 -0.25 ± 0.16 1.67 ± 0.29 0.47 ± 0.22 1.93 ± 0.15 0.16 ± 0.17 0.19 ± 0.21 0.25 ± 0.26 -0.44 ± 0.15 -0.81 ± 0.24 0.14 ± 0.18 -0.87 ± 0.11 -0.09 ± 0.09 -0.13 ± 0.14 4 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Landsat 8 Bands B2 B3 B4 B5 B6 B7 Terbangun 987.07 ± 1121.24 1262.32 ± 1195.80 1344.47 ± 1249.32 2558.76 ± 1049.07 2682.47 ± 1579.35 2157.47 ± 1623.82 Genangan Air 342.50 ± 138.56 572.91 ± 199.02 515.92 ± 255.37 873.78 ± 643.12 376.22 ± 317.99 202.80 ± 161.04 Sawah 261.36 ± 76.38 560.49 ± 101.91 406.74 ± 130.41 3152.31 ± 475.66 1373.53 ± 250.24 641.12 ± 165.60 Bera 412.64 ± 102.59 689.66 ± 131.05 765.36 ± 178.79 1890.52 ± 508.43 1633.15 ± 559.74 1005.27 ± 364.44 Hutan 213.09 ± 35.90 478.53 ± 59.26 262.86 ± 60.34 3841.71 ± 405.17 1548.44 ± 142.14 595.77 ± 93.38 Jalan Tol 825.36 ± 344.25 1223.07 ± 367.65 1223.54 ± 415.93 2803.80 ± 427.69 2066.99 ± 374.04 1485.32 ± 396.61 Awan 4297.08 ± 1236.48 4542.79 ± 1264.13 4623.30 ± 1335.70 5988.62 ± 1145.48 4917.95 ± 1184.93 3884.34 ± 1017.31 NDVI 0.37 ± 0.19 0.21 ± 0.25 0.76 ± 0.10 0.41 ± 0.11 0.87 ± 0.04 0.40 ± 0.14 0.14 ± 0.08 NDWI -0.40 ± 0.17 -0.13 ± 0.24 -0.69 ± 0.08 -0.45 ± 0.09 -0.78 ± 0.03 -0.40 ± 0.12 -0.15 ± 0.08 NDBI 0.00 ± 0.14 -0.40 ± 0.11 -0.39 ± 0.10 -0.09 ± 0.12 -0.42 ± 0.05 -0.15 ± 0.07 -0.11 ± 0.05 NDTI 0.14 ± 0.08 0.27 ± 0.07 0.37 ± 0.04 0.24 ± 0.04 0.45 ± 0.03 0.17 ± 0.06 0.12 ± 0.03 EVI BSI 0.69 ± 0.41 0.39 ± 0.46 1.66 ± 0.29 0.74 ± 0.25 2.00 ± 0.12 0.73 ± 0.31 0.23 ± 0.15 0.01 ± 0.29 -0.59 ± 0.14 -0.88 ± 0.26 -0.11 ± 0.23 -1.02 ± 0.12 -0.27 ± 0.17 -0.14 ± 0.07 Sentinel 2 Landsat 8 Gambar 3. Heatmap masing-masing band dan indeks dari Sentinel 2 ( kiri ) dan Landsat 8 ( kanan ) terhadap kelas Akan tetapi , bisa dilihat bahwa sawah dan hutan tidak mengikuti aturan tersebut di mana keduanya memiliki nilai yang cukup mirip pada setiap band dan indeks komposit. Pada Sentinel 2 , walaupun NDVI , EVI dan NDTI terlihat mampu membedakan sawah dan hutan dari kelas lain di mana nilai ketiga indeks tersebut pada kelas sawah , nilai antara kedua kelas itu sendiri terlihat tidak berbeda jauh. Namun bila diperhatikan lebih lanjut , dapat dilihat bahwa keduanya memiliki pola di mana hutan memiliki nilai yang lebih tinggi daripada sawah di hampir tiap band dan indeks selain NDWI. Meski perbedaan nilai antara sawah dan hutan , baik pada NDVI , EVI maupun NDWI terlihat tidak berbeda jauh , dengan menggabungkan informasi ini , mesin mungkin akan mampu membedakan antara kedua kelas tersebut. Dengan begitu , bila nilai indeks suatu pixel lebih tinggi di EVI , tetapi lebih rendah di NDWI , kemungkinan besar pixel tersebut mewakili sawah. Sementara pada Landsat 8 , antara sawah dan hutan terlihat jelas berbeda pada nilai NDTI. B. Identifikasi Model Terbaik Pengenalan Lahan Padi. Performa dari kedua model deep learning yang digunakan , serta perbandingannya dengan model random forest dapat dilihat pada Tabel VI. Tabel tersebut menunjukkan hasil 10- fold cross validation masing-masing model pada seluruh kelas. Dalam penelitian ini , model random forest digunakan sebagai pembanding dari model deep learning yang digunakan terhadap model machine learning. Tabel VII menunjukkan nilai f1-score dari masing-masing kelas untuk setiap model yang digunakan. Jika diperhatikan , baik dari f1-score keseluruhan , maupun dari f1-score kelas sawah , CNN1D dan random lebih baik dibandingkan model MLP , namun tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara model CNN1D dan random forest. forest menunjukkan performa yang 5 / 8 TABEL VI PERBANDINGAN PERFORMA MODEL MENGGUNAKAN 10-FOLD CROSS VALIDATION. F1 Score Precision Recall S2 94.68 % 97.03 % L8 91.13 % 93.21 % S2 95.19 % 97.16 % L8 92.95 % 94.28 % S2 94.18 % 96.89 % L8 89.19 % 92.17 % 96.64 % 92.23 % 96.64 % 92.54 % 96.64 % 92.21 % MLP CNN 1D Random Forest Dapat dilihat pula dari kedua tabel tersebut bahwa model yang dijalankan pada Sentinel 2 menunjukkan performa yang lebih baik bila dibandingkan dengan model yang dijalankan pada Landsat 8. Hal yang bisa menyebabkan hal ini adalah resolusi yang digunakan , di mana Sentinel 2 memiliki resolusi 10 meter , sementara Landsat 8 memiliki resolusi 30 meter. Satu hal yang perlu diperhatikan adalah bahwa nilai band yang diterima Sentinel 2 dan Landsat 8 berbeda walaupun keduanya menggunakan wavelength yang hampir sama , meskipun begitu , setelah data di normalisasi , nilai keduanya akan sangat mirip , selain pada SWIR 1 dan 2. Landsat 8 dan Sentinel 2 menggunakan wavelength yang berbeda untuk SWIR 1 dan 2 yang mengakibatkan perbedaan nilai pada indeks komposit yang memanfaatkan band tersebut , dalam kasus ini NDTI itu , kesalahan klasifikasi yang terjadi dapat diperhatikan dari Gambar 4. Kesalahan klasifikasi kelas sawah Selain Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik dapat berupa kelas sawah yang diklasifikasikan sebagai kelas lain , maupun sebaliknya. Kelas lain yang paling banyak diklasifikasikan sebagai sawah adalah kelas hutan , sementara kelas sawah paling banyak juga salah diklasifikasikan sebagai hutan. Nilai f1-score kelas sawah sendiri paling rendah berada di 84.15 % pada model MLP Landsat 8 dan paling tinggi sebesar 95.43 % pada model CNN1D Sentinel 2. Meski demikian , nilai tersebut tidak berbeda jauh dari hasil random forest pada Sentinel 2. Ini menunjukan bahwa performa CNN1D tidak hanya lebih baik pada keseluruhan kelas , tapi juga khusus pada kelas sawah yang merupakan fokus dari penelitian ini. TABEL VII PERBANDINGAN F1-SCORE MASING-MASING KELAS UNTUK TIAP MODEL MLP CNN1D Random Forest S2 L8 S2 L8 S2 L8 Terbangun 93.05 % 91.59 % 94.72 % 92.31 % 94.18 % 87.17 % Air Sawah Bera Hutan 99.79 % 93.99 % 100.00 % 96.17 % 99.90 % 99.38 % 90.98 % 84.15 % 95.43 % 87.96 % 95.16 % 92.31 % 93.95 % 89.74 % 96.54 % 91.92 % 96.74 % 92.83 % 96.00 % 96.15 % 98.23 % 97.00 % 98.46 % 96.45 % Jalan Tol 79.45 % 80.29 % 89.22 % 86.76 % 89.82 % 84.13 % Awan 97.71 % 97.72 % 98.75 % 98.06 % 98.78 % 97.38 % Sentinel 2 Landsat 8 Random Forest 6 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Multi-Layer Perceptron CNN1D C. Estimasi Luas Lahan Tanam Padi Gambar 4. Confusion Matrix dari masing-masing model Berdasarkan hasil estimasi menggunakan CNN1D , luas lahan tanam berdasarkan citra satelit Sentinel 2 seluas 66.230,51 hektar atau lebih luas 1.164,47 hektar ( 1,758 % ) bila dibandingkan dengan hasil estimasi KSA. Nilai ini diperoleh dengan membandingkan proporsi pixel yang diidentifikasikan sebagai sawah terhadap luas kabupaten Nganjuk. Selain karena terdapat perbedaan resolusi spasial di mana KSA menggunakan sub segmen seluas 100 meter. Faktor yang mungkin menjadi penyebab perbedaan hasil estimasi ini adalah terdapatnya awan pada citra satelit. Meskipun telah disediakan kelas tersendiri untuk awan agar dapat dilakukan estimasi berdasarkan proporsi lahan. Ditemukan bahwa bayangan dari awan dapat cukup berpengaruh dalam proses klasifikasi oleh model. Sebagaimana diperlihatkan pada Gambar 5 , yang menunjukkan sebagian wilayah dengan awan dan bayang-bayang awan , model CNN1D dan random tampak kesulitan dalam memprediksikan daerah yang tertutup bayangan awan di mana random sebagai daerah terbangun sementara CNN1D mengklasifikasikannya sebagai genangan air. forest mengklasifikasikannya forest Real Color Random Forest MLP CNN1D Gambar 5. Visualisasi hasil segmentasi citra satelit sebagian wilayah Kabupaten Nganjuk. 7 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Landsat-8 Data and Sentinel-1A Data , ” IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Obs. Remote Sens. , vol. 9 , no. 6 , pp. 2500–2508 , 2016 , doi : 10.1109 / JSTARS.2016.2560141. [ 7 ] I. M. Parsa , D. Dirgahayu , S. Harini , and K. T. S , “Analisis Citra Multiresolusi Untuk Identifikasi Konversi Lahan Sawah Akibat Pembangunan Jalan Bebas Hambatan Di Kabupaten Subang , Jawa Barat ( Multiresolution Image Analysis for Identification of Paddy Field Conversion Due To the Highway Development in S , ” vol. 17 , no. 1 , pp. 21–32 , 2020. [ 8 ] M. Parsa , D. Dirgahayu , S. Harini , D. Kushardono , R. Sensing , and P. Rebo , “OPTIMIZATION OF A RICE FIELD CLASSIFICATION MODEL BASED ON THE THRESHOLD INDEX OF MULTI-TEMPORAL LANDSAT , ” vol. 17 , no. 1 , pp. 75–84 , 2020. [ 9 ] Rokhmatuloh et al. , “Paddy field mapping using UAV multi-spectral imagery , ” Int. J. GEOMATE , vol. 17 , no. 61 , pp. 242–247 , 2019 , doi : 10.21660 / 2019.61.icee408. [ 10 ] Widiatmaka , W. Ambarwulan , P. B. K. Santoso , S. Sabiham , Machfud , and M. Hikmat , “Remote Sensing and Land Suitability Analysis to Establish Local Specific Inputs for Paddy Fields in Subang , West Java , ” Procedia doi : Sci. , Environ. 10.1016 / j.proenv.2016.03.061. 94–107 , 2016 , vol. pp. 33 , [ 11 ] D. W. Triscowati , B. Sartono , A. Kurnia , D. Dirgahayu , and A. W. Wijayanto , “Classification of Rice-Plant Growth Phase Using Supervised Random Forest Method Based on Landsat-8 Multitemporal Data , ” Int. J. Remote Sens. Earth Sci. , vol. 16 , no. 2 , p. 187 , 2020 , doi : 10.30536 / j.ijreses.2019.v16.a3217. [ 12 ] D. W. Triscowati , B. Sartono , A. Kurnia , D. D. Domiri , and A. W. Wijayanto , “Multitemporal remote sensing data for classification of food crops plant phase using supervised random forest , ” vol. 1131102 , no. November 2019 , p. 10 , 2019 , doi : 10.1117 / 12.2547216. [ 13 ] Badan Pusat Statistik , “Luas Panen dan Produksi Padi di Provinsi Jawa Timur 2019 , ” Badan Pus. Statisik , vol. XVIII , no. 21 / 03 , p. Diakses 2 Maret 2020 , 2019. Nganjuk [ 14 ] BPS-Statistics Indonesia , “PDRB ADHB Menurut Lapangan Usaha 2010─2020.” ( Juta Kabupaten https : / / nganjukkab.bps.go.id / statictable / 2021 / 02 / 15 / 268 / pdrb-adhb- menurut-lapangan-usaha-2010-2020.html ( accessed Mar. 26 , 2021 ) . [ 15 ] P. Helber , B. Bischke , A. Dengel , and D. Borth , “Eurosat : A novel dataset and deep learning benchmark for land use and land cover classification , ” IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Obs. Remote Sens. , vol. 12 , no. 7 , pp. 2217– 2226 , 2019 , doi : 10.1109 / JSTARS.2019.2918242. Rupiah ) , [ 16 ] L. Breiman , “Random forests , ” Random For. , pp. 1–122 , 2001 , doi : 10.1201 / 9780429469275-8. [ 17 ] W. Jiang et al. , “Multilayer perceptron neural network for surface water extraction in landsat 8 OLI satellite images , ” Remote Sens. , vol. 10 , no. 5 , pp. 1–22 , 2018 , doi : 10.3390 / rs10050755. [ 18 ] W. Hu , Y. Huang , L. Wei , F. Zhang , and H. Li , “Deep convolutional neural networks for hyperspectral image classification , ” J. Sensors , vol. 2015 , 2015 , doi : 10.1155 / 2015 / 258619. [ 19 ] G. Polančič , “Empirical Research Method Poster.” Maribor , Slovenia , 2007. [ 20 ] M. Berndtsson , J. Hansson , B. Olsson , and B. Lundell , Thesis projects : A guide for students in computer science and information systems : Second edition , 2nd ed. London : Springer , 2008. [ 21 ] G. Astaoui , J. E. Dadaiss , I. Sebari , S. Benmansour , and E. Mohamed , “Mapping Wheat Dry Matter and Nitrogen Content Dynamics and Estimation of Wheat Yield Using UAV Multispectral Imagery Machine Learning and a Variety-Based Approach : Case Study of Morocco , ” AgriEngineering , doi : 10.3390 / agriengineering3010003. 29–49 , 2021 , vol. pp. no. 1 , 3 , A. Kesimpulan VII. PENUTUP Dalam penelitian ini , simulasi dan eksperimen mengenai pemanfaatan deep learning dalam melakukan pendeteksian area tanam padi pada citra satelit resolusi menengah. Dari simulasi yang dijalankan , dapat disarikan beberapa poin penting yakni : ( 1 ) fitur yang digunakan sudah dapat membedakan kelas dengan cukup baik , terutama Normalized Difference Vegetation Index dan Enhanced Vegetation Index dalam membedakan kelas sawah ; ( 2 ) model Convolution Neural Network 1 Dimension memberikan performa terbaik , baik pada seluruh kelas yang digunakan maupun khusus pada kelas sawah dengan nilai f1-score sebesar 97,16 % , dan hasil klasifikasi pada citra satelit Sentinel 2 yang memiliki spatial resolution lebih tinggi menunjukkan performa yang lebih baik ; ( 3 ) dengan mengasumsikan bahwa hasil Kerangka Sampel Area merupakan representasi dari ground truth , estimasi luas lahan tanam padi pada citra satelit resolusi menengah menggunakan deep learning menunjukkan akurasi yang cukup baik yaitu seluas 66.230,51 hektar. B. Saran Hal yang perlu dipertimbangkan adalah , karena pada penelitian ini menggunakan citra satelit Sentinel 2 dan Landsat 8 , band yang digunakan hanyalah band yang terdapat pada kedua satelit. Sentinel 2 masih memiliki beberapa band yang tidak digunakan dalam penelitian ini. Band red-edge yang terdapat pada Sentinel 2 menunjukkan korelasi antara indeks sangat komposit dengan karakteristik vegetasi yang dipengaruhi dengan band lain yang digunakan sebagai kombinasi [ 21 ] . Selain itu , penelitian ini berfokus pada mempelajari pixel , direkomendasikan juga untuk mencoba model deep learning lain seperti Convolution Neural Network 2 Dimension yang dapat menggali fitur spasial seperti distribusi warna yang membuat model ini lebih robust pada data dengan fitur spasial. Untuk penelitian berikutnya dapat berfokus pada usia tanam dan produktivitas tanaman padi , sesuai kebutuhan publikasi Statistik Pertanian dan perlu dipertimbangkan juga penggunaan data multi temporal. tingkatan spektral pada fitur DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] BPS-Statistics Indonesia , Executive summary of paddy harvested area and production in Indonesia 2019. 2020. [ 2 ] BPS-Statistics Indonesia , “Pedoman Pelaksanaan Uji Coba Sistem Available : Kerangka https : / / sirusa.bps.go.id / webadmin / pedoman / 2016_3431_ped_Pedoman Pelaksanaan Uji Coba Kerangka Sampel Area ( KSA ) 2015.pdf. [ Online ] . Sampel Area , ” 2015 , [ 3 ] Di. Ienco , R. Gaetano , C. Dupaquier , and P. Maurel , “Land Cover Classification via Multitemporal Spatial Data by Deep Recurrent Neural Networks , ” IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. , vol. 14 , no. 10 , pp. 1685– 1689 , 2017 , doi : 10.1109 / LGRS.2017.2728698. [ 4 ] N. Jean , M. Burke , M. Xie , W. M. Davis , D. B. Lobell , and S. Ermon , “Combining satellite imagery and machine learning to predict poverty , ” Science ( 80-. ) . , vol. 353 , no. 6301 , pp. 790–794 , 2016 , doi : 10.1126 / science.aaf7894. [ 5 ] H. L. Fitriana , S. Suwarsono , E. Kusratmoko , and S. Supriatna , “Mapping Burnt Areas Using the Semi-Automatic Object-Based Image Analysis Method , ” Int. J. Remote Sens. Earth Sci. , vol. 17 , no. 1 , p. 57 , 2020 , doi : 10.30536 / j.ijreses.2020.v17.a3281. [ 6 ] N. Kussul , G. Lemoine , F. J. Gallego , S. V. Skakun , M. Lavreniuk , and A. Y. Shelestov , “Parcel-Based Crop Classification in Ukraine Using 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 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 I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-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 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 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O 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 B-METODE I-METODE I-METODE I-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 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 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O 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 Estimasi Luas Area Tanam Padi dengan Deep Learning pada Citra Satelit Resolusi Menengah Sentinel-2 dan Landsat-8 , Studi Kasus di Kabupaten Nganjuk , Jawa Timur Terry Devara Tri Saadi ( 221710028 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Eng. Arie Wahyu Wijayanto , SST , MT. Ringkasan— Pada tahun 2018 , Badan Pusat Statistik ( BPS ) telah memperkenalkan metode Kerangka Sampel Area ( KSA ) untuk melakukan estimasi area produksi padi , di mana prosesnya masih membutuhkan sumber daya manusia. Penelitian ini membahas mengenai pemanfaatan data penginderaan jauh , khususnya citra satelit Sentinel-2 dan Landsat-8 , sebagai pendekatan alternatif yang lebih murah dari sisi tenaga. Penelitian ini berfokus pada penentuan fitur pita spektral dan indeks komposit citra dengan pemanfaatan metode deep learning untuk mendeteksi area tanam padi di Kabupaten Nganjuk , Jawa Timur. Selain itu penelitian ini bertujuan untuk membuat model pengklasifikasian terbaik , sekaligus melakukan estimasi area tanam padi. Hasil penelitian menunjukan model CNN memberikan hasil terbaik dengan nilai f1-score sebesar 97,16 % . Kata Kunci— penginderaan jauh , deteksi padi , deep learning
VII. PENUTUP Dalam penelitian ini , simulasi dan eksperimen mengenai pemanfaatan deep learning dalam melakukan pendeteksian area tanam padi pada citra satelit resolusi menengah. Dari simulasi yang dijalankan , dapat disarikan beberapa poin penting yakni : ( 1 ) fitur yang digunakan sudah dapat membedakan kelas dengan cukup baik , terutama Normalized Difference Vegetation Index dan Enhanced Vegetation Index dalam membedakan kelas sawah ; ( 2 ) model Convolution Neural Network 1 Dimension memberikan performa terbaik , baik pada seluruh kelas yang digunakan maupun khusus pada kelas sawah dengan nilai f1-score sebesar 97,16 % , dan hasil klasifikasi pada citra satelit Sentinel 2 yang memiliki spatial resolution lebih tinggi menunjukkan performa yang lebih baik ; ( 3 ) dengan mengasumsikan bahwa hasil Kerangka Sampel Area merupakan representasi dari ground truth , estimasi luas lahan tanam padi pada citra satelit resolusi menengah menggunakan deep learning menunjukkan akurasi yang cukup baik yaitu seluas 66.230,51 hektar. B. Saran Hal yang perlu dipertimbangkan adalah , karena pada penelitian ini menggunakan citra satelit Sentinel 2 dan Landsat 8 , band yang digunakan hanyalah band yang terdapat pada kedua satelit. Sentinel 2 masih memiliki beberapa band yang tidak digunakan dalam penelitian ini. Band red-edge yang terdapat pada Sentinel 2 menunjukkan korelasi antara indeks sangat komposit dengan karakteristik vegetasi yang dipengaruhi dengan band lain yang digunakan sebagai kombinasi [ 21 ] . Selain itu , penelitian ini berfokus pada mempelajari pixel , direkomendasikan juga untuk mencoba model deep learning lain seperti Convolution Neural Network 2 Dimension yang dapat menggali fitur spasial seperti distribusi warna yang membuat model ini lebih robust pada data dengan fitur spasial. Untuk penelitian berikutnya dapat berfokus pada usia tanam dan produktivitas tanaman padi , sesuai kebutuhan publikasi Statistik Pertanian dan perlu dipertimbangkan juga penggunaan data multi temporal. tingkatan spektral pada fitur
masih membutuhkan sumber daya manusia. Penelitian ini membahas mengenai pemanfaatan data penginderaan jauh , khususnya citra satelit Sentinel-2 dan Landsat-8 , sebagai pendekatan alternatif yang lebih murah dari sisi tenaga. Penelitian ini berfokus pada penentuan fitur pita estimasi area tanam padi. Hasil penelitian menunjukan model CNN memberikan hasil terbaik dengan nilai f1-score sebesar 97,16 % . Kata Kunci— penginderaan jauh , deteksi padi maupun khusus pada kelas sawah dengan nilai f1-score sebesar 97,16 % , dan hasil klasifikasi pada citra satelit Sentinel 2 yang memiliki spatial resolution lebih tinggi menunjukkan Area merupakan representasi dari ground truth , estimasi luas lahan tanam padi pada citra satelit resolusi menengah menggunakan deep learning menunjukkan akurasi yang cukup baik yaitu seluas 66.230,51 hektar. B. Saran Hal yang perlu dipertimbangkan adalah
O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE 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 O O O O O O O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE 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 O O O O O O O