dc.description.abstract | Program kerja dalam mencapai swasembada gula tahun 2023 yang telah
ditetapkan oleh Kementerian Pertanian diperlukan strategi untuk mencapainya.
Sedangkan diketahui lahan tebu di berbagai daerah di Indonesia berkurang. Daerah
Istimewa Yogyakarta yang telah ditetapkan sebagai salah satu daerah sentra tebu
memerlukan perlakuan khusus dalam upaya ekstensifikasi. Fase pertumbuhan tebu
perlu diamati secara keseluruhan untuk memperoleh informasi waktu panen dan
tanam yang nantinya bisa dilakukan estimasi produksi hasil panen dalam periode
tertentu. Penelitian ini menggunakan teknologi pemantauan lahan pertanian yang bisa
memberikan informasi multi-temporal seperti penggunaan teknologi penginderaan
jauh. Penginderaan jauh bisa memberikan informasi mengenai lahan tebu seperti
melalui citra Sentinel 1 yang merupakan citra SAR (Synthetic Aperture Radar)
dalam dimensi spasial maupun waktu, selain itu menggunakan Citra Non Fotografi
seperti citra radar memiliki kelebihan dalam menghilangkan tutupan awan dalam
perekaman datanya sehingga pemantauan secara multi-temporal bisa dilakukan
dengan lebih menyeluruh tanpa kendala cuaca. Tahap praproses diperlukan untuk klasifikasi citra karena citra yang direkam
mengandung noise, masih adanya pengaruh atmosfer, perbedaan skala dan
perbedaan posisi terhadap lokasi yang sebenarnya. Tahap ini untuk menyiapkan
citra multi-temporal untuk menghilangkan pengaruh yang mengganggu perekaman
citra tersebut dengan melakukan koreksi geometrik dan radiometrik,
Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh informasi fase pertumbuhan tebu
beserta sebarannya dengan algoritma Random Forest. Penelitian ini menggunakan
citra Sentinel 1 Interferometric Wide Swath Mode dan data shapefile lahan tebu di
DI Yogyakarta. Data latih yang digunakan 9690 sampel piksel yang terdiri dari 6
kelas klasifikasi yaitu bangunan, vegetasi, badan air, sawah, tebu kelas fase 1 dan
kelas fase tebu 2. Penelitian ini berfokus membangun model klasifikasi
menggunakan algoritma Random Forest dan menguji hasil klasifikasi Citra Sentinel
1 yang terdiri dari 13 citra dengan akurasi model klasifikasi rata-rata 65,38%. Hasil
klasifikasi citra pada bulan Oktober memiliki tingkat overall accuracy tertinggi
senilai 73,33% dengan nilai RMSE 2,05. Hasil klasifikasi citra Sentinel 1 multi-temporal mampu memberikan
informasi yang cukup untuk membuat peta kalender tanam yang mampu
memberikan informasi waktu tanam, waktu panen, sebaran spasial lahannya dan
informasi temporal mengenai fase pertumbuhan tanaman tebu. Berdasarkan hasil
Peta kalender tanam diketahui waktu tanam tebu di DI Yogyakarta itu bulan
Agustus dan Oktober dan waktu panen di bulan Juli dan September. | id |