Pendugaan Umur Padi dengan Pemodelan Klasifikasi Multiclass Rotation Forest Berdasarkan Citra Landsat-8.

Abstract

Pemantauan pertumbuhan tanaman padi perlu dilakukan untuk mencapai panen padi yang sukses. Fase pertumbuhan dan usia tanaman padi adalah parameter biofisik tanaman yang dapat dideteksi oleh teknologi citra Landsat-8. Peubah yang diperoleh dari Landsat-8 adalah Band dan Indeks Vegetasi. Pemrosesan awal adalah data PT SH Sri data rekapitulasi dan data citra Landsat-8 selama periode 2015-2017. Landsat-8 menyediakan informasi spasial temporal yang mencakup informasi pertumbuhan vegetasi. Hal ini memungkinkan Landsat-8 untuk menjadi sumber informasi klasifikasi fase tanam padi. Namun untuk klasifikasi yang akurat, perlu dilakukan penurunan fitur yang mampu menangkap pola spektral temporal pertumbuhan padi dari satu musim tanam. Penelitian ini bertujuan untuk menemukan nilai akurasi terbaik dari teknik klasifikasi dengan terlebih dahulu menerapkan proses multiclass untuk umur padi, rekayasa fitur dan interaksi peubah dari peubah awal dan teknik resampling, dimana metode klasifikasi yang digunakan adalah Rotation Forest, serta mengevaluasi model dengan confusion matrix, dan melakukan features engineering untuk menelusuri set fitur terbaik. Fitur dasar yang digunakan adalah band 1 s/d band 7, indeks EVI, NDVI, NDWI, dan NDBI. Dari fitur dasar tersebut, dilakukan features engineering yaitu membuat interaksi antar peubah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan model klasifikasi pada metode klasifikasi Multiclass Rotation Forest menghasilkan nilai akurasi awal yang hanya menggunakan peubah band1 hingga band 7 dan indeks vegetaasi (NDWI, EVI, NDBI, dan NDWI) untuk model umum yaitu (70.57) dan untuk beberapa varietas seperti Mekongga (68.48), Ciherang (70.97), Inpari 30 (53.24), dan PB42 (52.12). Namun setelah ditambahkan peubah interaksi antar peubah terjadi kenaikan nilai akurasi untuk semua model seperti model umum yaitu (75.29) dan untuk beberapa varietas seperti Mekongga (76.33), Ciherang (75.18), Inpari 30 (62.70), dan PB42 (62.87).