| dc.description.abstract | Padi merupakan bahan pangan utama di Indonesia. Besarnya kebutuhan beras tidak sebanding dengan produksi padi di Indonesia yang sering mengalami fluktuasi. Teknologi penginderaan jauh dapat dimanfaatkan secara langsung untuk pengembangan pengetahuan tentang tanaman padi. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan karakteristik indeks vegetasi dengan metode K-means pada tanaman padi berdasarkan foto udara menggunakan Unmanned Aerial Vehicle (UAV) selama satu siklus tanam dan membandingkan citra UAV dengan spectroradiometer serta mengetahui hubungan indeks vegetasi dengan produktivitas tanaman padi (yield). Nilai indeks vegetasi didapat dari citra kamera parrot seqoia yang diambil dengan menggunakan drone DJI Phantom 4 kemudian dilakukan proses stitching dan digitasi menggunakan perangkat lunak Pix4D dan aplikasi QGis. Pengkelasan dengan metode K-means menggunakan aplikasi Rstudio. Hubungan antara produktivitas dengan NDVI serta nilai NDVI UAV dan spectroradiometer dibandingkan menggunakan metode regresi linier. Hasil digitasi mendapatkan 833 petak sawah sebagai data dengan 286 petakan sebagai sampel yang diuji. Metode K-means menghasilkan 8 kelas jenis tanaman padi dengan nilai rata-rata NDVI masing-masing kelas secara berurutan adalah 0.4258, 0.3503, 0.3813, 0.3963, 0.4103, 0.3711, 0.3542, dan 0.4671. Citra UAV dengan spectroradiometer memiliki koefisien determinasi (R2) dan korelasi (R) sebesar 0.7122 dan 0.8439. NDVI dengan produktivitas panen memiliki hubungan linier. Produktivitas padi dapat diduga dengan nilai NDVI saat vegetatif maksimum. Pendugaan produktivitas tanaman padi gagal panen dapat menggunakan persamaan Y = 4.1233x – 1.9758 dengan nilai R2 = 0.5 dan R = 0.707. Pada padi dengan panen baik produktivitas dapat diduga menggunakan persamaan Y = 6.2123x – 1.6139 dimana nilai R2 = 0.5285 dan R = 0.726. | id |
