Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian ini membahas aplikasi Remote Sensing untuk menetapkan wilayah kering yang dihubungkan dengan karakteristik fisik. Tujuan penelitian untuk melihat sebaran wilayah kekeringan di Kecamatan Sukaresmi yang rentan terhadap kekeringan ketika musim kemarau melanda dengan memanfaatkan aplikasi Remote Sensing. Citra Satelit Landsat 8 OLI yang digunakan pada bulan Juli-September 2013 serta Juni - Agustus 2017. Metode yang digunakan dalam penelitian ini ialah metode triangle, salah satu metode yang memanfaatkan Remote Sensing. Metode tersebut dikenal sebagai TVDI Temperature Vegetation Dryness Index yang terdiri dari NDVI Normalized Difference Vegetation Index, LST Land Surface Temperature dengan rumus algoritma LST ndash; LSTmin/a b NDVI-LSTmin digunakan untuk menentukkan wilayah kering di Kecamatan Sukaresmi. Hubungan antara pola spasial wilayah kekeringan dengan karakteristik fisik dianalisis secara statistik. Hasil penelitian ini memperlihatkan bahwa pola spasial wilayah kering di Kecamatan Sukaresmi berdasarkan metode TVDI wilayah kekeringan tertinggi pada bulan September 2013 dengan luas kekeringan di Kecamatan Sukaresmi seluas 164 ha dan pada bulan Juni 2017 luas kekeringan di Kecamatan Sukaresmi seluas 336 ha dengan wilayah yang selalu mengalami kekeringan terkonsentrasi pada karakteristik fisik penggunaan tanah permukiman dan sawah dan kemiringan lereng yang landai.

---

This research explains the use of Remote Sensing to know which areas are dry that are connected by the morphological characteristics. The purpose of this research is to see the spread of the dry areas in Sukaresmi district which are vulnerable towards drought when the dry season comes using the Remote Sensing application. The Landsat 8 OLI was used throughout July September 2013 and between June August 2017.

One of the methods that used in Remote Sensing is triangulation. This method is known as TVDI Temperature Vegetation Dryness Index which consists of NDVI Normalized Difference Vegetation Index, LST Land Surface Temperature with the algorithm formula of LST ndash LSTmin a b NDVI ndash LSTmin that used in determining the dry areas in Sukaresmi district. The relation between the spatial pattern of the dry areas and the morphological characteristics of an area analyzed statistically.

This research concludes that the spatial pattern of the dry areas in Sukaresmi district based on the TVDI method reached the highest rate of drought in September 2013 with 163.26 ha, and the drought in June 2017 with a whopping 336.43 ha. The drought areas usually concentrated on the morphological characteristics of the soil of the inhabitants, rice fields, and inclination of the slopes."

"Kabupaten Sukabumi merupakan salah satu wilayah dengan tingkat kekeringan cukup tinggi di Pulau Jawa. Berdasarkan data BMKG, kekeringan parah selalu terjadi di Kabupaten Sukabumi terutama pada tahun-tahun El Nino. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola spasiotemporal kekeringan yang terjadi di Kabupaten Sukabumi dengan algoritma Temperature Vegetation Dryness Index (TVDI). Pengamatan dilakukan pada tahun 2015, 2019, dan 2023 saat terjadi fenomena El Nino di Indonesia. Perhitungan TVDI dilakukan menggunakan data suhu permukaan dan indeks vegetasi dari citra satelit Landsat 8 OLI/TIRS dan Landsat 9 OLI-2/TIRS-2. Hasilnya, terdapat gejala kekeringan yang terjadi di Kabupaten Sukabumi pada tahun-tahun tersebut. Secara temporal, tren kekeringan terparah cenderung fluktuatif, yaitu bulan September (2015), Juni (2019), dan Juni (2023). Frekuensi kekeringan terjadi pada tutupan lahan berupa lahan pertanian dan jarang terjadi di tutupan lahan berupa hutan. Dari hasil analisis, didapat bahwa kekeringan didominasi terjadi di wilayah dengan ketinggian 200-500 mdpl dan lereng dengan kemiringan 2-7%. Untuk mengetahui hubungan antara kelas kekeringan dan variabel tutupan lahan, dilakukan uji korelasi Chi-square yang menunjukkan bahwa tutupan lahan berpengaruh pada kelas kekeringan. Hubungan variabel curah hujan dan kelas kekeringan dikaji dengan analisis curah hujan harian dan kekeringan menunjukkan pengaruh curah hujan dan nilai TVDI memiliki jeda 1-2 hari. Uji statistik Spearmann antara curah hujan dan kekeringan menunjukkan adanya hubungan korelasi negatif yang lemah hingga sedang.

---

Sukabumi Regency is one of the areas with a fairly high level of drought in Java. Based on BMKG data, severe drought always occurs in Sukabumi Regency, especially in El Nino years. This study aims to identify the spatiotemporal pattern of drought that occurs in Sukabumi Regency using the Temperature Vegetation Dryness Index (TVDI) algorithm. Observations were made in 2015, 2019, and 2023 when the El Nino phenomenon occurred in Indonesia. TVDI calculations were carried out using surface temperature data and vegetation index from Landsat 8 OLI/TIRS and Landsat 9 OLI-2/TIRS-2 satellite images. As a result, there were symptoms of drought that occurred in Sukabumi Regency in those years. Temporally, the worst drought trend tends to fluctuate, namely September (2015), June (2019), and June (2023). The frequency of drought occurs in land cover in the form of agricultural land and rarely occurs in land cover in the form of forest. From the analysis results, it was found that drought predominantly occurs in areas with an altitude of 200-500 meters above sea level and slopes with a gradient of 2-7%. To determine the relationship between drought class and land cover variables, a Chi-square correlation test was conducted which showed that land cover had an effect on drought class. The relationship between rainfall variables and drought class was studied by analyzing daily rainfall and drought, showing the effect of rainfall and TVDI values having a lag of 1-2 days. The Spearmann statistical test between rainfall and drought showed a weak to moderate negative correlation.

"

"Kabupaten Sukabumi merupakan salah satu wilayah dengan tingkat kekeringan cukup tinggi di Pulau Jawa. Berdasarkan data BMKG, kekeringan parah selalu terjadi di Kabupaten Sukabumi terutama pada tahun-tahun El Nino. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola spasiotemporal kekeringan yang terjadi di Kabupaten Sukabumi dengan algoritma Temperature Vegetation Dryness Index (TVDI). Pengamatan dilakukan pada tahun 2015, 2019, dan 2023 saat terjadi fenomena El Nino di Indonesia. Perhitungan TVDI dilakukan menggunakan data suhu permukaan dan indeks vegetasi dari citra satelit Landsat 8 OLI/TIRS dan Landsat 9 OLI-2/TIRS-2. Hasilnya, terdapat gejala kekeringan yang terjadi di Kabupaten Sukabumi pada tahun-tahun tersebut. Secara temporal, tren kekeringan terparah cenderung fluktuatif, yaitu bulan September (2015), Juni (2019), dan Juni (2023). Frekuensi kekeringan terjadi pada tutupan lahan berupa lahan pertanian dan jarang terjadi di tutupan lahan berupa hutan. Dari hasil analisis, didapat bahwa kekeringan didominasi terjadi di wilayah dengan ketinggian 200-500 mdpl dan lereng dengan kemiringan 2-7%. Untuk mengetahui hubungan antara kelas kekeringan dan variabel tutupan lahan, dilakukan uji korelasi Chi-square yang menunjukkan bahwa tutupan lahan berpengaruh pada kelas kekeringan. Hubungan variabel curah hujan dan kelas kekeringan dikaji dengan analisis curah hujan harian dan kekeringan menunjukkan pengaruh curah hujan dan nilai TVDI memiliki jeda 1-2 hari. Uji statistik Spearmann antara curah hujan dan kekeringan menunjukkan adanya hubungan korelasi negatif yang lemah hingga sedang.

---

Sukabumi Regency is one of the areas with a fairly high level of drought in Java. Based on BMKG data, severe drought always occurs in Sukabumi Regency, especially in El Nino years. This study aims to identify the spatiotemporal pattern of drought that occurs in Sukabumi Regency using the Temperature Vegetation Dryness Index (TVDI) algorithm. Observations were made in 2015, 2019, and 2023 when the El Nino phenomenon occurred in Indonesia. TVDI calculations were carried out using surface temperature data and vegetation index from Landsat 8 OLI/TIRS and Landsat 9 OLI-2/TIRS-2 satellite images. As a result, there were symptoms of drought that occurred in Sukabumi Regency in those years. Temporally, the worst drought trend tends to fluctuate, namely September (2015), June (2019), and June (2023). The frequency of drought occurs in land cover in the form of agricultural land and rarely occurs in land cover in the form of forest. From the analysis results, it was found that drought predominantly occurs in areas with an altitude of 200-500 meters above sea level and slopes with a gradient of 2-7%. To determine the relationship between drought class and land cover variables, a Chi-square correlation test was conducted which showed that land cover had an effect on drought class. The relationship between rainfall variables and drought class was studied by analyzing daily rainfall and drought, showing the effect of rainfall and TVDI values having a lag of 1-2 days. The Spearmann statistical test between rainfall and drought showed a weak to moderate negative correlation.

"

"Kekeringan merupakan fenomena yang dapat dilihat dari banyak sudut pandang dan terjadi dalam skala spasial dan temporal, salah satunya adalah sudut pandang pertanian sebagai sektor yang terpengaruh. Pada Agustus 2015, kekeringan terjadi di Desa Sukaresmi, Kecamatan Sukaresmi hingga mengakibatkan kegagalan panen. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat dan sebaran kekeringan lahan sawah dengan menggunakan metode VCI pada Agustus 2013 sampai Agustus 2017, serta menganalisis keterkaitan antara luas kekeringan tersebut dengan variabel curah hujan pada tahun-tahun yang diteliti. Pemantauan kekeringan pertanian dalam penelitian ini memanfaatkan teknologi penginderaan jauh dan metode Indeks Kondisi Vegetasi atau VCI Kogan, 1995. Nilainya diperoleh dari nilai NDVI Landsat 8 dalam jangka waktu tertentu dan dinormalisasi untuk setiap pikselnya. Metode ini menunjukkan kondisi vegetasi pada bulan tertentu dibandingkan dengan kondisi terbaik dan terburuk selama periode yang diteliti. Hasil yang didapat adalah kekeringan pertanian di Kecamatan Sukaresmi terjadi sepanjang tahun. Tahun 2015 merupakan tahun dengan rata-rata luas kekeringan pertanian tiap desa tertinggi. Desa Sukamahi merupakan Desa yang tersering mengalami kekeringan pertanian terluas di Kecamatan Sukaresmi. Terdapat korelasi bernilai negatif r = -0.212 dan lemah antara variabel kekeringan dengan curah hujan. Hal ini mungkin disebabkan oleh telah adanya irigasi sehingga pertanian tidak terlalu bergantung pada hujan.

---

Drought is a phenomenon that can be seen from many point of view which happen in spatial and temporal scale. One of the point of views is agriculture, as a the sector affected. In August 2015, drought happened in Sukaresmi Village of Sukaresmi District causing harvest failure.

This study aims to analyze agricultural drought level and distribution in paddy fields area of Sukaresmi District using VCI Vegetation Condition Index method during August 2013 until August 2017, and finding the correlation between drought extent with rainfall data as climate variable. The monitoring of agricultural drought in this study was carried out by utilizing remote sensing derived VCI by Kogan 1995. The index obtained from NDVI value of Landsat 8 imagery in the given period that normalized for each pixel. This method shows how close the vegetation condition is compared to its best and worst condition throughout the period examined.

The result showed that agricultural drought in Sukaresmi District occured throughout the years. 2015 is the year with the highest average extent of agricultural drought. There is a negative and low r 0.212 correlation between the drought and rainfall variables which possibly due to the presence of irrigation technology."

"Gerakan tanah merupakan peristiwa perpindahan material pembentuk lereng berupa batuan, bahan rombakan, tanah, atau material campuran yang bergerak ke bawah atau keluar lereng. Gerakan tanah dapat terjadi karena faktor alam maupun faktor perbuatan manusia. Kecamatan Sukaresmi, Kabupaten Cianjur merupakan salah satu wilayah yang mempunyai kejadian gerakan tanah yang cukup sering terjadi. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mendeteksi serta menganalisis sebaran wilayah potensi gerakan tanah di Kecamatan Sukaresmi, Kabupaten Cianjur. Metode pendeteksian potensi gerakan tanah dilakukan dengan menggunakan metode Decision Tree pohon keputusan dengan algoritma C4.5 untuk mendapatkan nilai Gain tertinggi dalam penentuan akar pada pohon keputusan. Data aktual kejadian gerakan tanah digunakan untuk megetahui tingkat akurasi wilayah potensi gerakan tanah dengan uji confussion matrix. Selanjutnya, analisis keterhubungan antara titik aktual kejadian dengan kondisi fisik wilayah dan hasil model dilakukan menggunakan metode weighted of evidence. Penelitian ini menggunakan data litologi, jenis tanah, penggunaan tanah, ekstrasi data citra Landsat 8 OLI pada bulan Agustus 2017 dengan analisis Normalized Difference Vegetation Index NDVI serta ekstrasi data citra Alos PALSAR untuk wilayah ketinggian, dan kemiringan lereng. Hasil dari penelitian ini menunjukkan tingkat gerakan tanah dengan potensi tinggi di wilayah penelitian seluas 18.23 Km2 atau 19.09 dari total wilayah penelitian. Asosiasi data kejadian aktual dengan hasil identifikasi potensi gerakan tanah menunjukkan akurasi model sebesar 80.91. Distribusi wilayah potensi gerakan tanah tersebar pada wilayah dengan ciri pada ketinggian 600-800 mdpl, kemiringan lereng 14-20, kerapatan vegetasi 50-75, penggunaan tanah permukiman, jenis batuan anggota batu pasir cantayan dengan jenis tanah asosiasi latosol coklat kemerahan dan latosol coklat.

---

Landslide is a phenomenon of movement of slope forming material in the form of rocks, soil, or mixed material moving down or out of the slope. Landslide can occur due to natural factors and factors of human action. Sukaresmi District, Cianjur Regency is one of the areas that has landslide occurrence which is quite common. Therefore, this study was conducted with the aim to detect and analyze the spread of landslide susceptibility areas in Sukaresmi District, Cianjur Regency.

The landslide susceptibility detection method was performed using the Decision Tree method with C4.5 algorithm to obtain the highest gain value in root determination in the decision tree. Actual data of landslide occurrence was used to determine the accuracy of susceptibility region with confussion matrix examination. Furthermore, the correlation analysis between the actual point of landslide occurrence with the physical condition of the region and the model results was done using the weighted of evidence method.

This research used lithology data, soil type, landuse, Landsat 8 multispectral imagery data extraction in August 2017 with Normalized Difference Vegetation Index analysis, and Alos PALSAR imagery data extraction for altitude area and slope.

The results of this study indicate a high potential landslide in the research area of 18.23 Km2 or 19.09 of the total research area by accuracy level 80.91 with actual event data. Distribution of landslide susceptibility area was spread on area with characteristics at an altitude of 600 ndash 800 m, slope 14 20, vegetation density 50 75, settlement landuse, cantayan sandstone rock type with soil associations latosol reddish brown and brown latosol."

"Mata air merupakan salah satu sumber air di Kabupaten Cianjur. Desa Cibanteng hanya mengandalkan mata air untuk menopang pemenuhan kebutuhan air masyarakatnya. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui dimana sebaran lokasi mata air, bagaimana wilayah potensial pemanfaatan yang terbentuk, serta bagaimana wilayah pemanfaatan aktual yang dikaitkan dengan kualitas air dari mata air di Desa Cibanteng. Data lokasi sumber mata air, ketinggian, batas DAS, sistem jaringan serta debit digunakan untuk mengetahui wilayah potensial dan wilayah pemanfaatan mata air. Analisis secara deskriptif, kuantitatif dan spasial merupakan metode yang digunakan dalam penelitian ini. Hasil penelitian menunjukkan bahwa lokasi sumber mata air di Desa Cibanteng terletak di bagian selatan desa dengan ketinggian 715-895 m dpl dan wilayah potensial pemanfaatan yang terbentuk terletak pada ketinggian 610-880 m dpl dengan luas bervariasi. Pola spasial pemanfaatan mata air cenderung sesuai wilayah potensialnya, dengan kualitas air cenderung tetap antar titik pemanfaatan.

---

Springs is one of the water sources in Cianjur. Cibanteng Village rely on springs to support water supply the community. The purpose of this study was to investigate the distribution of the spring location, how are potential region of utilization are formed, and how the actual region of utilization that associated with the quality of water from springs in the Cibanteng Village. Data location of springs, elevation, watershed, network system and debit are used to determine potential and actual region of the springs. Descriptive, quantitative and spatial analysis are the method used in this study.

The results showed that the location of springs in Cibanteng Village located in the southern part of the village with an altitude of 715-895 m above sea level and the potential region of utilization formed at an altitude of 610-880 m above sea level with widely varied. The spatial pattern of springs utilization tend appropriate to potential region utilization, the water quality tends to remain between the point of utilization."

"Provinsi Jawa Barat merupakan provinsi yang memiliki riwayat kejadian longsor tertinggi di Indonesia. Salah satu wilayah di Provinsi Jawa Barat yang sering terjadi longsor adalah Desa Cibanteng, Kecamatan Sukaresmi, Kabupaten Cianjur. Pada dua tahun terakhir telah terjadi dua kali pergerakan tanah di daerah yang berbeda di Desa Cibanteng. Penelitian ini bertujuan memprediksi besar risiko kerugian bencana longsor pada masa akan datang sehingga bantuan saat terjadi longsor dapat dioptimalkan. Untuk memprediksi besar risiko kerugian digunakan variabel bahaya, kerentanan dan kapasitas kebencanaan longsor. Masing-masing variabel memiliki beberapa indikator tertentu yakni penggunaan tanah, lereng, dan kepadatan penduduk. Penghitungan risiko kerugian dilakukan menggunakan metode overlay masing-masing variabel. Hasil penelitian adalah berupa prediksi risiko kerugian sebesar Rp. 10,1 milyar. Besar risiko kerugian tersebut didapat dari nilai bangunan, jaringan jalan, jaringan listrik dan produktivitas pertanian. Penelitian ini menunjukkan bahwa wilayah risiko bencana longsor mendominasi dibagian selatan Desa Cibanteng.

---

West Java is a province with highest landslide history in Indonesia. One of the area that landslide frequently occurred is Cibanteng Village, Sukaresmi Subdistrict, Cianjur District. In last two years, slow earthflow or as known as creep occurred in difference area of Cibanteng Village.

The aim of this research is to know how much the detriment risk affected by landslide in the future, so that the help when landslide occurred can be optimalized. This research use some variables such as hazard, vulnerability and capacity variables to determine the detriment risk. All variables also have the certain indicator such as landuse, slope, and population density.

By the research, the accumulation of detriment risk is about IDR 10,1 billion. This detriment is gained from building value, road value, electricity and agriculture productivity in IDR. By the result of research, it is known that landslide risk areas are dominated in south of Cibanteng Village."

"Gerakan tanah merupakan bencana yang sering terjadi di Kabupaten Cianjur, terutama di Desa Cibanteng yang terjadi delapan kejadian pada periode 2009-2016. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan wilayah rawan gerakan tanah dengan metode SINMAP Stability Index Mapping . Metode SINMAP dibagi menjadi dua yaitu SINMAP berbasis data laboratorium dan SINMAP berbasis peta jenis tanah. Metode SINMAP berbasis data laboratorium menggunakan 10 sampel tanah untuk memperoleh nilai karakteristik fisik tanah yaitu nilai kohesi, angle friction, dan indeks kelembaban. SINMAP berbasis peta jenis tanah menggunakan nilai karakteristik fisik tanah dari literatur. Pengolahan SINMAP menggunakan software Arcview dengan mengolah data Digital Elevation Number DEM dengan nilai kohesi, angle friction, dan indeks kelembaban. Berdasarkan analisis SINMAP berbasis jenis tanah hasilnya di dominasi oleh wilayah yang tidak berpotensi sebesar 59,57 terhadap luas desa, sementara luas tingkat tinggi 9,7, tingkat sedang 16,51, dan tingkat rendah 14,22. SINMAP berbasis data laboratorium di dominasi oleh wilayah rawan longsor tingkat sedang sebesar 39,35 terhadap luas desa, sementara tingkat tinggi 17,59, tingkat rendah 29,18, dan tidak berpotensi 13,88. Berdasarkan analisis dengan wilayah rawan tingkat tinggi dan validasi dari lokasi kejadian longsor, metode SINMAP berbasis data laboratorium memberikan nilai akurasi validasi 62,5, sedangkan metode SINMAP berbasis peta jenis tanah memberikan nilai 37,5.

---

Landslide is a disaster that commonly occurs in Cianjur Regency, especially in Cibanteng Village. This study aims to map landslide prone areas using the SINMAP Stability Index Mapping method. The SINMAP method divides into two SINMAP based laboratory data and SINMAP based on soil type map. SINMAP method based on laboratory data using 10 soil samples to obtain soil physical characteristics namely the value of cohesion, angle friction, and humidity index. SINMAP based soil type map uses the soil physical characteristic value of the literature. SINMAP processing using ArcView software to process data Digital Elevation Number DEM with a value of cohesion, friction angle, and the humidity index.

The result of SINMAP analysis based on soil type map dominated by region with no potential area equal to 59,57 of village area, while wide of high level 9.7, medium level 16,51, and low level 14,22. SINMAP based laboratory data is dominated by moderate prone areas at 39.35 of village area, while 17.59 high, 29.18 low, and no potential 13.88. SINMAP method based on laboratory data provides validation accuracy value of 62.5, while the SINMAP method based of soil type maps provide validation value of 37.5."

"Indonesia merupakan salah satu negara dengan lahan pertanian yang luas. Namun produksi lahan pertanian terancam akibat adanya perubahan penggunaan lahan serta fenomena perubahan iklim. Salah satu faktor perubahan iklim yang mempengaruhi lahan pertanian adalah fenomena El Nino. Sejak tahun 2002, El Nino terjadi setiap dua tahun sekali. Kejadian El Nino dapat menyebabkan tanaman di lahan pertanian mengalami kekeringab. Kabupaten Magetan merupakan salah satu kabupaten di Provinsi Jawa Timur yang memiliki tingkat kerawanan tinggi terhadap kekeringan. El Nino dapat menyebabkan kemarau yang berkepanjangan dan mengakibatkan kekeringan Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola spasial wilayah kering lahan pertanian menggunakan salah satu indeks penginderaan jauh yakni Normalized Difference Drought Index pada tahun El Nino yakni 2015 dan 2019 Wilayah kering kemudian dikaitkan dengan kondisi fisik. Hasil dari pengolahan data diketahui wilayah kering pada tahun 2015 (El Nino Kuat) lebih luas dibandingkan luas wilayah kering pada tahun 2019 (El Nino Lemah) yakni 3.031,00 ha (tahun 2015) dan 2.214,68 ha (tahun 2019). Pola spasial kekeringan membentuk pola berkelompok. Pola spasial wilayah kering di Kabupaten Magetan adalah semakin ke barat semakin sedikit wilayah kering, mendekati lereng Gunung Lawu. Hasil analisis menunjukkan wilayah kering banyak terjadi di lahan pertanian dengan kondisi fisik ketinggian 200-500 mdpl, lereng 8%-15%, dan jenis tanah asosiasi mediteran coklat kemerahan dan grumusol kelabu.Indonesia is a country with vast agricultural land. However, agricultural land production is threatened due to land use change and climate change. One of climate change phenomenon affecting agricultural land is the El Nino. Since 2002, El Nino occurs every two years. El Nino events can cause crops on agricultural land to experience drought. Magetan Regency is one of the districts in East Java Province that has a high level of vulnerability to drought. El Nino can cause prolonged drought and cause drought. This study aims to explain the spatial pattern of dry areas of agricultural land using one of the remote sensing indices, Normalized Difference Drought Index in El Nino years (2015 and 2019). Then, dry areas will be associated with physical conditions. The result of data processing is the dry area in 2015 (Weak El Nino) is wider than the dry area in 2019 (Weak El Nino) namely 3,031.00 ha (2015) and 2,214.68 ha (2019). Spatial patterns of dry areas form a group pattern. The spatial pattern of dry areas in Magetan Regency is that to the west the less dry areas, approaching the slopes of Mount Lawu. The results of the analysis showed that many dry areas occur in agricultural land with physical conditions altitude of 200-500 meters above sea level, slopes of 8% -15%, and types of soil associated with reddish brown mediterranean and gray grumusol."

"Padi merupakan komoditas tanaman pangan penghasil beras dan berperan penting dalam kehidupan ekonomi Indonesia. Sebanyak 90% penduduk Indonesia mengonsumsi beras sebagai makanan pokok sehari-hari, sehingga dibutuhkan antisipasi jika kebutuhan pangan meningkat. Estimasi produktivitas padi menggunakan penginderaan jauh dinilai efektif dan relatif murah. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis karakteristik tanaman padi dan mengestimasi produktivitas padi serta sebarannya dengan menggunakan model estimasi produktivitas padi di Kecamatan Nagrak, Sukabumi. Metode yang digunakan yaitu metode NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) dan memanfaatkan citra sentinel-2A untuk menentukan umur tanaman padi dan kemudian digunakan untuk membuat model estimasi produktivitas padi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat akurasi indeks vegetasi NDVI sebesar 90%. Nilai indeks vegetasi meningkat seiring dengan bertambahnya umur tanaman padi. Tanaman padi mempunyai masa tanam 2-3 kali dalam setahun. Sementara itu, model estimasi produktivitas padi di Kecamatan Nagrak yaitu y = 3,7636 x + 3,0602 dengan nilai korelasi nilai NDVI dan produktivitas padi sebesar 91,64%. Nilai Indeks vegetasi NDVI dan produktivitas padi berhubungan positif pada tiap kondisi fisik. Indeks vegetasi tinggi mencerminkan produktivitas tinggi dan sebaliknya. Produktivitas padi didominasi oleh produktivitas tinggi (>6,0 ton/ha) yang banyak tersebar pada wilayah dengan ketinggian 500-1000 m dpl, lereng 8-15% dan pada jarak 0-150 m dari sungai.

---

Rice plant is a food-producing crop that supplies rice and plays an important role in the economic life of Indonesia. Rice is eaten by as much as 90% of Indonesia's population as their everyday staple food, so anticipation is needed if food needs increase. The calculation of rice productivity using remote sensing is considered efficient and relatively inexpensive. The aim of this analysis was to evaluate the characteristics of rice plants and estimate the productivity and distribution of rice in Nagrak District, Sukabumi, using the rice productivity estimation model. The methodology used is the NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) approach which uses sentinel-2A imagery to assess the age of rice plants and then to produce rice productivity estimation model. The results showed that the accuracy rate of the NDVI is 90 percent. The value of the vegetation index increases with increasing age of the rice plants. Rice plants have a planting period of 2-3 times a year. Meanwhile, the rice productivity estimation model in Nagrak District is y = 3.7636 x + 3.0602 with a correlation value of the NDVI value and rice productivity of 91.64 percent. The NDVI vegetation index value and rice productivity were positively related to each physical condition. High vegetation index reflects high productivity and vice versa. Rice productivity is dominated by high productivity levels (> 6.0 tons/ha) which are widely spread over areas with an altitude of 500-1000 m above sea level, slopes of 8-15% and at a distance of 0-150 m from the river."