Estimasi Produksi Padi Menggunakan Data Citra Satelit Landsat 8 dan Sistem Informasi Geografis di Kabupaten Sambas Kalimantan Barat

Sudirman Masara'T; Pande Putu Agus Santoso

doi:10.23960/ja.v23i2.9627

Authors

Sudirman Masara'T Politeknik Negeri Sambas
Pande Putu Agus Santoso Politeknik Negeri Sambas

DOI:

https://doi.org/10.23960/ja.v23i2.9627

Abstract View: 514

Abstract

Food security is a challenge in almost all developing countries with low to middle-income levels, including Indonesia. Rice, as one of the primary food sources and a pillar of Indonesian society, has shown a decline in both production and productivity in recent years. This decline in rice production and productivity is attributed to the conversion of productive rice fields due to the high input costs required for each planting season. This situation arises from the limited ability of farmers to make accurate production estimates over large areas and within short timeframes. This research was conducted in Sambas Regency, West Kalimantan, in 2024 with the goal of estimating rice production using satellite imagery technology and geographic information systems (GIS) in Sambas Regency. The data used were obtained through sampling methods in each sub-district, and the imagery data were acquired from Landsat 8 satellites, processed using the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) combined with GIS, and analyzed using QGIS 3.36.3 software. The analysis indicates that the coefficient of determination for rice productivity is highly influenced by the NDVI value, which is 90%, with the formula y = 3.9453x + 0.5287. Consequently, the average rice production in Sambas Regency in 2024 is 2.36 tons/ha.

Keywords : imagery, NDVI, Qgis, rice

Downloads

Download data is not yet available.

References

Aminatus, S., Diana, N., & Tamami, B. (2023). Proyeksi Ekspor Beras Nasional Melalui Gerakan Tiga Kali Lipat Ekspor ( Gratieks ) Pertanian Indonesia. Jurnal Ilmiah Universitas Trunojoyo Madura (Pamator), 13(2): 159–169.

Ariani, D., Prasetyo, Y., & Sasmito, B.(2020). Estimasi Tingkat Produktivitas Padi Berdasarkan Algoritma NDVI, EVI, dan SAVI Menggunakan Citra Sentinel- 2 Multitemporal. Jurnal Geodesi Undip, 9(1): 207-216.

Arinal, V., & Azhari, M. (2023). Penerapan Regresi Linear Untuk Prediksi Harga Beras Di Indonesia. Jurnal Sains Dan Teknologi, 5(1): 341–346.

Badan Pusat Statistik. (2022). Statistik Indonesia 2022. Badan Pusat Statistik. Jakarta

BPS Kalimantan Barat. (2023). Teknik Pengolahan Tanah Untuk Budidaya Tanaman Padi Di Desa Saing Rambi Kecamatan Sambas Kabupaten Sambas. Jurnal Pengbdian Kepada Masyarakat Nusantara (JPkMN), 4(4): 4088–4095.

Bustomi., Domiri, D.D., Abadi, S., & Pirngadi, K. (2020). Pemanfaatan Data Satelit Landsat 8 Untuk Menduga Produktivitas Tanaman Padi (Studi Kasus Kabupaten Karawang). Jurnal Ilmiah Bidang Pengelolaan Sumberdaya Alam dan Lingkungan, 16(2): 178–185.

Fajri, Z. A., Sanjoto, T. B., Akhsin, W., Nur, B., & Infra, N. (2022). Model Estimasi Produktivitas Padi Menggunakan Ndvi Di Wilayah Kabupaten Demak Tahun 2021. Jurnal Geosaintek, 8(3): 279–289.

Harumbaha, F. M. S., Kapa, M. M. J., & Nainiti, S. P. N. (2023). Analisis Faktor Produksi, Dan Pendapatan Usahatani Padi Sawah (Studi Kasus di Kelurahan Oesao Kecamatan Kupang Timur Kabupaten Kupang) (Production Factor Analysis, and Rice Field’s Income (A Study at Keluarahan Oesao, Kecamatan Kupang Timur, Kabupaten Kupang. Jurnal Buletin Ilmiah Impas, 24(2): 143–149.

Hilalullaily, R.,Kusnadi, N., & Rachmina, D. (2021). Analisis Efisiensi Usahatani Padi Di Jawa Dan Luar Jawa , Kajian Prospek Peningkatan Produksi. Jurnal Agribisnis Indonesia (Journal of Indonesian Agribusiness), 9(2): 143–153.

Jannah, N., Astuti, P., Syahfari, H., & Sujalu, A. P. (2023). Technical Guidelines For Pajajaran Variety Rice Planting In The Rukun Sentosa Farmers ’ Group , Pulau Atas District , Sambutan District. Jurnal

Abdimas Untag Samarinda(JAUS), 1(2): 75–82.

Fahmi, S., Somantri, L., & Ridwana, R.(2023). Pemanfaatan Penginderaan Jauh Dan Teknologi Sistem Informasi Geografis Untuk Analisis Pemetaan Lahan Kritis di Kecamatan Belinyu Kabupaten Bangka. Jurnal Kajian, Penelitian dan Pengembangan Pendidikan, 11(1): 133-147.

Hidayat, A.R.,Parina, O., & Kurniawan, R. (2022). Pemanfaatan Data Citra Satelit Untuk Memprediksi Produksi Padi Tahun 2018-2022 dengan Membandingkan Metode Machine Learning dan Ekonometrik. Prosiding Seminar Nasional Official Statistics, 2023 (1): 225–234.

Latue, P. C., Rakuasa, H., Studi, P., Biologi, P., Pattimura, U., Geografi, D., & Indonesia, U. (2023). Pemanfaatan Data Penginderaan Jauh dan Sistim Informasi Geografis Untuk Identifikasi Perkembangan Lahan Terbangun pada Wilayah Rawan Gempa Bumi di Kota Ambon. Jurnal Sains dan Teknologi (INSOLOGI), 2(3): 476–485.

Manakane, S. E., Latue, P. C., & Rakuasa, H. (2023). Pemanfaatan Teknologi Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis untuk Identifikasi Perubahan Tutupan Lahan di DAS Marikurubu , Kota Ternate. Jurnal Pertanian Berkelanjutan (TABELA), 1(2): 51-60.

Mooy, H., & Watuwaya, BK. (2023). Peran Penginderaan Jarak Jauh dan Sistem Informasi Geografis Dalam Penerapan Pertanian Cerdas di Era Industri 4.0. Prosiding seminar nasional, 5(1): 120–131.

Nurita, S. (2019). Keragaan Pertumbuhan dan Produksi Varietas Unggul Baru Padi di Lahan Pasang Surut Kabupaten Sambas (Diversity of Growth And Production of New Rice in Tidal Land of Sambas District). Jurnal Pertanian Agros, 21(2): 236–242.

Pamuji, R., Mahardika, A. I., Wiranda, N., Saputra, N. A. B., Adini, M. H., & Pramatasari, D. (2023). Utilizing Electromagnetic Radiation In Remote Sensing For Vegetation Health Analysis Using NDVI Approach With Sentinel-2 Imagery. Kasuari: Physics Education Journal (KPEJ), 6(2): 127–135.

Puspitasari, M. (2020). Analisis Faktor Yang Memengaruhi Produktivitas Padi Di Kabupaten Sambas Kalimantan Barat (Analysis Of Factors Affecting Rice Productivity In Sambas District , West Kalimantan). Jurnal Pertanian Agros, 22(2): 312–322.

Puspitasari, M. (2022). Pendapatan Dan Risiko Usahatani Padi Di Kabupaten Sambas (Rice Business Income And Risk In Sambas District West). Jurnal Pertanian Agros, 24(2): 819–826.

Qudriyah, R. A., Prasetyo, Y., & Yusuf, M. A. (2022). Analisis Pengaruh Curah Hujan Terhadap Estimasi Produktivitas Padi Berbasis Pemrosesan Citra Sentinel 2a Pada Subround I Dan Ii Tahun 2018-2021 ( Studi Kasus : Kecamatan Winong , Kabupaten Pati ). Jurnal Geodesi dan Geomatika (ELIPSODIA), 5(1): 16-23.

Rahmadi, A. H., Wahdah, R., Razie, F., & Susanti, H. (2024). Akurasi Estimasi Produksi Padi Dengan Metode NDVI Berdasarkan Sentinel-2 Di Kabupaten Tanah Laut Kalimantan Selatan. Jurnal Ilmiah Bidang Pengelolaan Sumberdaya Alam dan Lingkungan, 20(1): 142-148.

Shabrina, N., Sukmona, A., & Subiyanto, S.(2020). Analisis Identifikasi Fase Tumbuh Padi Untuk Estimasi Produksi Padi Dengan Algoritma EVI dan NDRE Multitemporal Pada Citra Sentinel-2 Di Kabupaten Demak. Jurnal Geodesi Undip Oktober, 9(4): 59–70.

Sekarsih, F., & Fajar Kusuma, G. (2024). Analisis Korelasi Produktivitas Padi Metode NDVI Dengan Data Ubinan Di Kabupaten Sukoharjo. Jurnal Sains Dan Teknologi (JSIT), 4(2): 149–157.