Analisis Estimasi Produktivitas Padi Menggunakan Citra Landsat-8 dan Sentinel-2A dengan Algoritma NDVI dan OSAVI (Studi Kasus: Kabupaten Blitar)

Ayu, Karina Rizqika (2024) Analisis Estimasi Produktivitas Padi Menggunakan Citra Landsat-8 dan Sentinel-2A dengan Algoritma NDVI dan OSAVI (Studi Kasus: Kabupaten Blitar). Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 6016231008-Master_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 October 2026. Download (5MB) | Request a copy

Abstract

Komoditas padi menjadi tanaman penghasil pangan pokok nasional yang hasil produksinya dikonsumsi oleh sebagian besar masyarakat Indonesia. Fase generatif padi merupakan fase akhir dalam pertumbuhan padi dan menghasilkan gabah mentah yang diolah menjadi Gabah Kering Giling dan Gabah Kering Panen, yang selanjutnya disebut dengan produksi padi. Dengan produksi padi dan menambahkan parameter luas lahan baku sawah, maka dapat dilakukan perhitungan estimasi produktivitas padi. Perhitungan estimasi produktivitas padi melibatkan indeks vegetasi, diantaranya yaitu Normalized Difference Index Vegetation (NDVI) dan Optimized Soil-Adjusted Vegetation Index (OSAVI). Nilai NDVI dan OSAVI yang dihitung pada citra Sentinel-2A memiliki keterkaitan yang kuat dengan rata-rata estimasi produktivitas padi masing-masing yaitu 63,6321 ton/ha dengan RMSE 12,3224 dan 31,3548 ton/ha dengan RMSE 5,7041. Sedangkan estimasi produktivitas padi yang dihasilkan dengan citra Landsat-8 yang menggunakan algoritma NDVI menghasilkan korelasi yang sedang, dengan rata-rata estimasi produktivitas padi 20,7527 ton/ha dengan RMSE 3,2321, sedangkan rata-rata estimasi produktivitas padi yang dihasilkan dengan algoritma OSAVI sebesar 64,2705 ton/ha dengan RMSE 12,3338 dan menghasilkan korelasi yang rendah. Resolusi masing-masing citra yang berbeda dapat menghasilkan estimasi produktivitas yang berbeda. Adapun varietas yang dominan digunakan atau ditanam pada lahan baku sawah Kabupaten Blitar adalah Varietas Ciherang berdasarkan citra Sentinel-2A, sedangkan hasil metode LSU dengan citra Landsat-8 menunjukkan bahwa IR32 dan Ciherang mendominasi di Kabupaten Blitar.

Item Type:	Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords:	Landsat-8, NDVI, OSAVI, rice productivity estimation, Sentinel-2A, Estimasi produktivitas padi
Subjects:	G Geography. Anthropology. Recreation > G Geography (General) > G70.217 Geospatial data G Geography. Anthropology. Recreation > G Geography (General) > G70.5.I4 Remote sensing S Agriculture > S Agriculture (General)
Divisions:	Faculty of Civil, Planning, and Geo Engineering (CIVPLAN) > Geomatics Engineering > 29101-(S2) Master Thesis
Depositing User:	Karina Rizqika Ayu
Date Deposited:	30 Jul 2024 02:33
Last Modified:	30 Jul 2024 02:34
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/110239

Actions (login required)

View Item