Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Padi merupakan komoditas tanaman pangan yang menghasilkan beras. Pemanfaatan teknologi penginderaan jauh dalam estimasi produksi padi dapat memberikan informasi yang cepat dan hemat biaya. Penelitian ini menggunakan citra Planet Fusion dengan resolusi spasial 3 meter dan bebas awan untuk menganalisis fenologi dan produktivitas padi berbasis indeks vegetasi. Tiga indeks vegetasi, yaitu NDVI, GNDVI, dan EVI, dievaluasi dengan mengambil nilai indeks dari citra Planet Fusion. Estimasi produktivitas padi akan ditentukan menggunakan indeks-indeks tersebut, yang kemudian akan dianalisis hubungan spasial kondisi fisik di Desa Wargasetra. Hasil menunjukkan bahwa ketiga indeks vegetasi memiliki nilai RMSE yang kecil (berkisar antara 0,21–0,25), menunjukkan tingginya akurasi data citra multispektral Planet Fusion. Secara spasial, pola tanam padi berubah dinamis berdasarkan ketinggian, di mana padi di lahan sawah yang lebih tinggi ditanam atau dipanen lebih awal mengikuti arah aliran air. Indeks vegetasi GNDVI sesuai untuk pemetaan distribusi umur tanaman padi dengan rerata r2 = 0,892. Produktivitas padi di Desa Wargasetra dapat diestimasi dengan indeks vegetasi NDVI, yang dimana sesuai untuk digunakan estimasi produktivitas panen padi, dengan nilai r2 = 0,678 dan RMSE = 0,057. Analisis regresi berganda menunjukkan korelasi produktivitas padi sebesar 0,776 dengan jenis tanah dan jarak dari sungai. Jenis tanah Aluvial Eutrik dan Kambisol Eutrik memiliki produktivitas padi tertinggi. Lahan sawah di ketinggian 50–100 mdpl memiliki rata-rata produktivitas padi yang lebih tinggi, sementara produktivitas cenderung menurun saat menjauh dari aliran sungai.

---

Rice crop is a significant food-crop commodity worldwide. Remote sensing technology is applied to obtain rapid and cost-effective information on rice crop production. This study analyzed the phenology and productivity of rice crop in Desa Wargasetra using Planet Fusion imagery, with a spatial resolution of 3-meter and cloud-free. The analysis was based on three vegetation indices, such as NDVI, GNDVI, and EVI, obtained from Planet Fusion imagery. The evaluation of these indices allowed for estimating rice productivity and its spatial relationship with physical conditions in Desa Wargasetra. The results demonstrated that Planet Fusion's multispectral imagery data is accurate, with a small RMSE value (ranging from 0.21 to 0.25) for the three vegetation indices. The rice crops phenology pattern changed dynamically based on altitude, with rice in higher area planted or harvested earlier following the direction of water flow. The GNDVI vegetation index is suitable for mapping the age distribution of rice plants, with an average r2 of 0.892. The NDVI vegetation index is suitable for estimating rice harvest productivity in Desa Wargasetra, with an r2 of 0.678 and an RMSE of 0.057. Multiple regression dummy variable analysis revealed a correlation between rice productivity, soil type, and distance from the river. Eutric Alluvial and Eutric Cambisol soil types had the highest rice productivity. Paddy fields at 50–100 meters above sea level had higher average rice productivity, while productivity will be decreased if they are far from the river."

"Latar belakang penelitian ini adalah pemekaran kota Bogor yang berimplikasi pada alih fungsi lahan akibat pertumbuhan dan kebutuhan sarana dan prasarana sehingga menggantikan lahan yang tidak memberikan dampak ekonomi secara langsung yaitu Ruang Terbuka Hijau (RTH). Keberadaan RTH mengalami perubahan nyata total luas lahan dari tahun ke tahun khususnya pada tahun 2009 sebesar 5.459,5 ha, tahun 2013 sebesar 5.321,1 ha, dan tahun 2022 sebesar 4.772,5 ha. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan deteksi penutup lahan RTH dengan menganalisis perubahan spasial penutup lahan RTH berdasarkan informasi yang dapat diperoleh dari interpretasi citra dengan klasifikasi object based dan menjelaskan parameter yang digunakan, uji akurasi yang dilakukan, dan perubahan spasial RTH. Proses ini mempertimbangkan keakuratan klasifikasi dengan menggunakan data referensi citra Maxar Google Earth Pro yang disesuaikan dengan citra-citra yang digunakan dalam penelitian, menggunakan perhitungan Confusion Matrix untuk uji akurasi sehingga menghasilkan nilai kappa keakuratan penutup lahan RTH di kota Bogor. Hasil dari penelitian ini adalah kelas Lahan Terbangun menjadi faktor perubahan sehingga lahan RTH mengalami penurunan nilai luas lahan. Kelas Lahan Terbangun kian meningkat akibat terjadinya urbanisasi yang memengaruhi peningkatan angka jumlah penduduk, kemudahan aksesibilitas dalam kota dan antarkota, sehingga memunculkan laju ekonomi yang baik. Oleh karena itu, terjadilah alih fungsi lahan di kota Bogor, sehingga kebutuhan akan lahan meningkat dan berpengaruh pada terjadinya perubahan penutup lahan untuk menunjang kehidupan masyarakat. Hasil uji klasifikasi object based setiap tahunnya memiliki nilai yang baik yaitu 0.73 untuk tahun 2009 dan 2013 serta 0.74 untuk tahun 2022 sehingga layak. Hasil akhir penelitian adalah melakukan strategi penyediaan RTH yaitu memulihkan lahan yang telah beralihfungsi.

---

The background of this research is the expansion of the city of Bogor which has implications for land conversion due to growth and the need for facilities and infrastructure so that it replaces land that does not have a direct economic impact, namely Green Open Space (RTH). The existence of green open space has changed in total land area from year to year, especially in 2009 it was 5,459.5 ha, in 2013 it was 5,321.1 ha, and in 2022 it was 4,772.5 ha. This study aims to detect green open space land cover by analyzing spatial changes in green open space land cover based on information that can be obtained from image interpretation with object based classification and explaining the parameters used, accuracy tests performed, and spatial changes to green open space. This process takes into account the accuracy of the classification by using Maxar Google Earth Pro image reference data which is adjusted to the images used in the study, using the Confusion Matrix calculations for the accuracy test to produce an accurate kappa value for green open space in the city of Bogor. The results of this study are that the built-up land class is a factor of change so that green open space experiences a decrease in the value of land area. The class of built-up land is increasing due to urbanization which affects the increase in population numbers, ease of accessibility within cities and between cities, giving rise to good economic growth. Therefore, there has been a change in land use in the city of Bogor, so that the need for land has increased and this has affected land cover changes to support people's lives. The results of the object based classification test each year have a good value of 0.73 for 2009 and 2013 and 0.74 for 2022 so it is feasible. The final result of the research is to carry out a strategy of providing green open space, namely restoring land that has been converted."

"Padi adalah salah satu tanaman yang penting di Indonesia karena menghasilkan beras yang merupakan bahan makanan pokok. Estimasi hasil panen padi yang tepat waktu dan akurat merupakan bagian penting dari pertanian presisi. Kelompok Tani Cahaya Mukti berada di Desa Wargasetra, Kecamatan Tegalwaru merupakan salah satu kontributor dalam hasil panen di Kabupaten Karawang. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis fase tumbuh dan produktivitas tanaman padi berdasarkan penginderaan jauh. Data citra UAV (Unmanned Aerial Vehicle) dengan sensor multispektral dapat dimanfaatkan sebagai pemantauan fase pertumbuhan padi dengan mengekstraksi nilai indeks vegetasi dan juga untuk estimasi produktivitas padi. Indeks vegetasi yang digunakan adalah NDVI, GNDVI, EVI, dan VARI. Variasi spektral menunjukkan pola meningkat pada fase vegetatif menuju fase generatif dan kemudian menurun pada fase pematangan. Indeks vegetasi VARI dijadikan acuan untuk memprediksi fase tumbuh padi dan mengestimasi produktivitas padi dengan masing-masing nilai R2 adalah sebesar 0,4407 dan 0,0364. Estimasi produktivitas padi di Kelompok Tani Cahaya Mukti memiliki rata-rata 5,43 ton/ha. Analisis regresi linier sederhana menunjukkan bahwa kedalaman tanah memiliki hubungan terhadap estimasi produktivitas dengan r = 0,069 dan pH tanah memiliki hubungan terhadap estimasi produktivitas dengan r = 0,0173 yang keduanya tergolong lemah atau dapat diabaikan.

---

Rice is one of the most important crops in Indonesia because it produces a staple food that is widely consumed by the people. Timely and accurate rice yield estimation is an important part of precision farming. Cahaya Mukti Farmer Group located in Wargasetra Village, Tegalwaru district contributes in rice production in Karawang Regency. This study aims to analyze the growth phase and productivity of rice based on remote sensing. UAV (Unmanned Aerial Vehicle) image data with multispectral sensors can be used to monitor the growth phase of rice by extracting the value of the vegetation indices and also to estimate of rice productivity. Vegetation indices used are NDVI, GNDVI, EVI, and VARI. Spectral variations show a pattern of increasing in the vegetative phase towards the generative phase and then decreasing in the maturation phase. VARI is used as a reference for predicting the growing phase of rice and estimating rice productivity with respective R2 values of 0,4407 and 0.0364. The estimated productivity of rice in the Cahaya Mukti Farmer Group has an average of 5.43 tons/ha. The simple linear regression analysis shows that soil depth has a relationship with productivity estimation with r = 0.069 and soil pH has a relationship with productivity estimation with r = 0.0173, both of which are considered weak or negligible."