Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 164226 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Fida Afdhalia
"Padi merupakan sumber makanan terpenting di Indonesia. Jumlah konsumsi beras nasional mengalami pertumbuhan dengan rata-rata 6,29% per tahun (2011-2015). Perkiraan dalam produksi beras relatif tidak dapat diandalkan karena waktu tanam yang tidak merata di beberapa daerah dan metode konvensional diterapkan untuk memperkirakan produksi beras. Penelitian bertujuan untuk menganalisis karakteristik fase tumbuh dan varietas tanaman padi serta membangun model untuk memperkirakan fase pertumbuhan tanaman padi berdasarkan indeks vegetasi. Platform penginderaan jauh melalui udara, khususnya Unmanned Aerial Vehicle (UAV) digunakan untuk memetakan lahan sawah di Kabupaten Bekasi. Beberapa indeks vegetasi yang berasal dari band RGB (red, green, blue), yaitu Normalized Green Red Difference Index (NGRDI), Excess Green Vegetation Index (ExG), dan Visible Atmospherically Resistant Index (VARI) digunakan dalam penelitian. Model regresi digunakan untuk mendapatkan model paling optimal dalam memperkirakan fase pertumbuhan tanaman padi. Hasil penelitian menunjukan karakteristik fase pertumbuhan tanaman padi memiliki pola nilai yang meningkat dari fase vegetatif menuju fase reproduktif dan nilai menurun ketika fase pematangan; varietas padi memiliki karakteristik yang paling bervariasi melalui analisis NGRDI terutama pada varietas IR 42; dan ExG merupakan indeks paling optimal dalam pemodelan fase tumbuh padi (R2 = 0,837).

Paddy is the most important food sources in Indonesia. The amount of national rice consumption increased 6.29% per year (2011-2015). Estimates in rice production are relatively unreliable because of inappropriate planting times in several areas and conventional method applied to estimate the rice production. The study aims to analyze the growth phase characteristics and varieties of rice plant and develop a model to estimate the growth phase of rice plant based on the vegetation indices. An airborne remote sensing platform, specifically the Unmanned Aerial Vehicle (UAV) is used to map the rice field in Bekasi Regency. Several vegetation indices derived from RGB (red, green, blue) bands, namely Normalized Green Red Difference Index (NGRDI), Excess Green Vegetation Index (ExG), and Visible Atmospherically Resistant Index (VARI) used in the study. Regression model is used to obtain the most optimal model for estimating the growth phase of rice plant. The results showed the characteristics of the rice growth phase had a pattern of values which increased from the vegetative phase to the reproductive phase and the value decreased when the maturation phase; rice varieties have the most varied characteristics through NGRDI analysis especially on IR 42 varieties; and ExG is the most optimal indices in modeling the growth phase of rice (R2 = 0.837).
"
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2019
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Ahmad Nurhuda
"

Tanaman Padi merupakan salah satu tanaman pertanian utama di dunia. Mayoritas sekitar 98% penduduk Indonesia juga mengkonsumsi beras sebagai makanan pokoknya. Sehingga perlu dilakukan pemantauan pertumbuhan tanaman padi secara efektif untuk mengontrol ketahanan pangan nasional. Tujuan dalam penelitian ini adalah untuk menganalisis karakteristik dan pola spasial fase tumbuh serta varietas padi secara spasial temporal di Kecamatan Ciasem, Kabupaten Subang. Data citra radar Sentinel-1A digunakan berdasarkan nilai backscatter polarisasi VH pada periode tanam 2018-2019. Hasil penelitian menunjukkan bahwa karakteristik fase tumbuh padi menghasilkan tren nilai backscatter yang meningkat pada fase vegetatif hingga fase pematangan. Pada periode tanam I nilai rata-rata backscatter lebih tinggi dibandingkan dengan periode tanam II karena terjadi anomali pengairan dan kekeringan berkepanjangan. Karakteristik varietas PB 42 memiliki variasi nilai rata-rata backscatter yang paling tinggi dan beragam dibandingkan varietas lain. Sementara itu, pola spasial fase tumbuh padi periode tanam I dimulai dari arah utara dan periode tanam II dimulai dari arah selatan. Pola spasial varietas padi periode tanam I dan II termasuk kedalam kategori random (uji z NNA = 0,68) dengan dominasi varietas Inpari 42, Ciherang, dan Mekongga. Sedangkan varietas Inpari 33 dan PB 42 hanya tersebar di beberapa bagian wilayah Kecamatan Ciasem. 


Rice plants are one of the main agricultural crops in the world. The majority of about 98% of Indonesia's population also consume rice as their staple food. Therefore, it is necessary to observe the growth of rice plants effectively to control national food tenacity. The purpose of this study is to analyze the spatial characteristics and patterns of growth phases and rice varieties in a spatially temporal in Ciasem District, Subang Regency. Sentinel-1A radar image data is used based on the VH polarization backscatter value in the 2018-2019 planting period. The results showed that the characteristics of the rice growing phase resulted in an increasing backscatter value trend in the vegetative phase to the maturation phase. In 1st period of planting the backscatter average value was higher than in the 2nd period due to irrigation anomalies and prolonged drought. The characteristics of PB 42’s variety have the highest and most average variation in the mean backscatter compared to other varieties. Meanwhile, the spatial pattern of the rice growth phase for 1st period of planting started from the north and 2nd period started from the south. The spatial patterns of rice varieties in the first and second planting periods were categorized as random (test z NNA = 0.68) with the dominance of Inpari 42, Ciherang, and Mekongga varieties. Meanwhile, the Inpari 33 and PB 42 varieties were only scattered in several parts of the Ciasem District.

"
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2020
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Enrico Gracia
"Padi merupakan komoditas tanaman pangan yang menghasilkan beras. Pemanfaatan teknologi penginderaan jauh dalam estimasi produksi padi dapat memberikan informasi yang cepat dan hemat biaya. Penelitian ini menggunakan citra Planet Fusion dengan resolusi spasial 3 meter dan bebas awan untuk menganalisis fenologi dan produktivitas padi berbasis indeks vegetasi. Tiga indeks vegetasi, yaitu NDVI, GNDVI, dan EVI, dievaluasi dengan mengambil nilai indeks dari citra Planet Fusion. Estimasi produktivitas padi akan ditentukan menggunakan indeks-indeks tersebut, yang kemudian akan dianalisis hubungan spasial kondisi fisik di Desa Wargasetra. Hasil menunjukkan bahwa ketiga indeks vegetasi memiliki nilai RMSE yang kecil (berkisar antara 0,21–0,25), menunjukkan tingginya akurasi data citra multispektral Planet Fusion. Secara spasial, pola tanam padi berubah dinamis berdasarkan ketinggian, di mana padi di lahan sawah yang lebih tinggi ditanam atau dipanen lebih awal mengikuti arah aliran air. Indeks vegetasi GNDVI sesuai untuk pemetaan distribusi umur tanaman padi dengan rerata r2 = 0,892. Produktivitas padi di Desa Wargasetra dapat diestimasi dengan indeks vegetasi NDVI, yang dimana sesuai untuk digunakan estimasi produktivitas panen padi, dengan nilai r2 = 0,678 dan RMSE = 0,057. Analisis regresi berganda menunjukkan korelasi produktivitas padi sebesar 0,776 dengan jenis tanah dan jarak dari sungai. Jenis tanah Aluvial Eutrik dan Kambisol Eutrik memiliki produktivitas padi tertinggi. Lahan sawah di ketinggian 50–100 mdpl memiliki rata-rata produktivitas padi yang lebih tinggi, sementara produktivitas cenderung menurun saat menjauh dari aliran sungai.

Rice crop is a significant food-crop commodity worldwide. Remote sensing technology is applied to obtain rapid and cost-effective information on rice crop production. This study analyzed the phenology and productivity of rice crop in Desa Wargasetra using Planet Fusion imagery, with a spatial resolution of 3-meter and cloud-free. The analysis was based on three vegetation indices, such as NDVI, GNDVI, and EVI, obtained from Planet Fusion imagery. The evaluation of these indices allowed for estimating rice productivity and its spatial relationship with physical conditions in Desa Wargasetra. The results demonstrated that Planet Fusion's multispectral imagery data is accurate, with a small RMSE value (ranging from 0.21 to 0.25) for the three vegetation indices. The rice crops phenology pattern changed dynamically based on altitude, with rice in higher area planted or harvested earlier following the direction of water flow. The GNDVI vegetation index is suitable for mapping the age distribution of rice plants, with an average r2 of 0.892. The NDVI vegetation index is suitable for estimating rice harvest productivity in Desa Wargasetra, with an r2 of 0.678 and an RMSE of 0.057. Multiple regression dummy variable analysis revealed a correlation between rice productivity, soil type, and distance from the river. Eutric Alluvial and Eutric Cambisol soil types had the highest rice productivity. Paddy fields at 50–100 meters above sea level had higher average rice productivity, while productivity will be decreased if they are far from the river."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2023
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Yani Rahmanida
"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."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2021
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Alphi Kemal Hisyam
"

Padi merupakan tanaman pangan utama yang dikonsumsi oleh sebagian besar populasi penduduk di Indonesia untuk makanan pokok sehari-hari. Hal tersebut didukung dengan konsumsi beras yang mencapai hingga 1,55 ton pada tahun 2018, dan Kabupaten Sukabumi berada pada lima besar kabupaten dengan produksi beras terbesar di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis musim tanam padi berdasarkan indeks vegetasi dan menganalisis estimasi produktivitas padi di Kecamatan Cikakak. Untuk dapat mengetahui pola musim tanam di Kecamatan Cikakak, digunakan indeks tiga vegetasi, yaitu NDVI, ARVI, dan MSAVI. Indeks vegetasi terebut diolah dalam citra Sentinel-2 menggunakan Google Earth Engine. Setelah itu, untuk mendapatkan estimasi produktivitas dilakukan validasi lapangan dari nilai indeks vegetasi yang didapatkan. Estimasi akan dikaitkan dengan faktor fisik dari Kecamatan Cikakak, yaitu ketinggian. Oleh karena itu, maka hasil dari validasi tersebut akan dibandingkan pada setiap titik dengan faktor tersebut. Hasil dari penelitian ini adalah pola fase dan musim tanam dari sawah di Kecamatan Cikakak, serta waktu tanam yang berbeda-beda pada setiap sawahnya dan pada setiap desanya. Estimasi produktivitas padi di Kecamatan Cikakak memiliki rata-rata 8,87 ton/ha untuk NDVI, 8,89 ton/ha untuk MSAVI, dan 6,50 ton/ha untuk ARVI. Sebagian besar sawah yang memiliki produktivitas yang cukup tinggi berada di ketinggian 250 – 500 mdpl. Indeks vegetasi NDVI menjadi indeks dengan akurasi paling tinggi diantara kedua indeks vegetasi lainnya.

 


Paddy is the main food crop consumed by most of the population in Indonesia for daily staples. This is supported by rice consumption which reaches up to 1.55 tons in 2018 and Sukabumi Regency is in the top 5 districts with the largest rice production in Indonesia. This study aims to analyze the rice planting season based on vegetation index and analyze the estimation of rice productivity in Cikakak District. To be able to know the planting season pattern in Cikakak Subdistrict, vegetation index is used, there are 3 vegetation indexes used in this study, there is NDVI, ARVI, and MSAVI. The vegetation index is processed in Sentinel-2 imagery using Google Earth Engine, after that to get an estimate of productivity field validation of the vegetation index value obtained, in addition to the estimation will be associated with physical factors from the District of Cikakak, therefore the results of the validation will be compared at each point with these factors. The results of this study are the phase pattern and planting season of rice fields in the Cikakak sub-district when planting time is different in each rice field and in each village. Then for the estimation of rice productivity in Cikakak Subdistrict, it has an average of 8.87 tons / Ha for NDVI, 8.89 tons / Ha for MSAVI and 6.50 tons / Ha for ARVI, and most rice fields that have quite high productivity are at an altitude of 250 - 500 meters above sea level. In addition to using the NDVI vegetation index, it is the index with the highest accuracy among the two other vegetation indices to be able to estimate rice productivity.

 

"
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2020
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Selvi Lestari
"Padi (Oryza Sativa, sp.) Merupakan komoditas pangan utama masyarakat Indonesia. Secara umum, Indonesia memiliki beberapa varietas tanaman padi yang ditanam secara selektif oleh petani untuk meningkatkan nilai produktivitas tanaman padi. Tercatat pada 2019, Cidahu memiliki nilai produksi padi relatif tinggi yakni 20.721 ton. Salah satu cara yang efektif untuk memantau tanaman padi adalah dengan memanfaatkan teknologi penginderaan jauh, baik citra radar maupun optik. Dataset radar dan optik sangat potensial untuk diterapkan di wilayah tropis dan sub tropis yang rawan tutupan awan sehingga kombinasi keduanya saling melengkapi dalam meningkatkan akurasi klasifikasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis fenologi spasial tanaman padi, memetakan pola sebaran varietas padi, dan menganalisis pola spasial produktivitas tanaman padi menggunakan citra Sentinel-1 dan Sentinel-2 di Kecamatan Cidahu, Kabupaten Sukabumi. Kombinasi polarisasi SAR dan indeks vegetasi dari citra optik digunakan untuk menentukan tahapan tanam padi, yang selanjutnya menjadi pedoman dalam identifikasi varietas dan produktivitas padi. Tahapan padi dikategorikan menjadi persiapan lahan, vegetatif, generatif, dan maturatif. Hasil panen dari 3.443 hektar luas panen adalah 20.000-21.000 ton per hektar.

Paddy (Oryza Sativa, sp.) is the main food commodity of most Indonesian. Generally, Indonesia has several rice crop varieties, which selectively planted by farmers to increase the value of rice crop productivity. Recorded in 2019, Cidahu has a relatively high value of paddy rice production of 20,721 tons. One effective way of monitoring rice crops is by utilizing remote sensing technology, both radar and optical imagery. Radar and optical datasets are very potential to be applied in tropical and sub-tropical regions, which are prone to cloud-cover so that the combination of the two complement each other in increasing the accuracy of classification. This study aims to analyze the spatial phenology of paddy, map the distribution patterns of paddy rice varieties, and analyze the spatial patterns of rice crop productivity using Sentinel-1 and Sentinel-2 imageries in Cidahu sub-district, Sukabumi Regency. The combination of polarization from SAR and vegetation index from optical images are used to determine the planting stages of paddy, which then serves as a guide for the identification of rice varieties and productivity. The paddy stages are categorized into land preparation, vegetative, generative, and maturative. The yield from the 3,443 hectares of harvested area is 20,000-21,000 tons per hectare."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2021
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Muthia Tri Octavia
"Tanaman Padi merupakan jenis tanaman pangan yang dibudidayakan melalui dataran rendah, salah satu kebutuhan pokok masyarakat dunia dan sumber penghidupan bagi sebagian besar masyarakat Indonesia. Namun jumlah produksi beras di Indonesia masih tergolong rendah dibandingkan dengan tingkat konsumsi masyarakat, sehingga perlu mendapat perhatian lebih dalam mendukung terwujudnya swasembada pangan. Salah satu upaya untuk mencapai hal tersebut dilakukan dengan pemantauan, seperti kondisi kesehatan. Penggunaan penginderaan jauh seperti Citra Sentinel-2 dan SPOT-6 dengan algoritma NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) dapat digunakan untuk menganalisis kesehatan tanaman padi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis persebaran kondisi kesehatan tanaman padi di Kecamatan Parakansalak, Kabupaten Sukabumi, Jawa Barat menggunakan citra satelit Sentinel-2 dan SPOT-6 yang diolah dengan algoritma NDVI dan mengetahui hubungannya dengan nilai NDVI hasil survei lapangan juga faktor fisik lingkungan dan tanaman. Hasil penelitian menyimpulkan bahwa kesehatan tanaman padi di Kecamatan Parakansalak cukup tinggi dengan didominasi klasifikasi kesehatan yang baik seluas 197 hektar atau 52% dari lahan eksisting oleh Sentinel-2, dan sebaran nilai NDVI pada citra SPOT-6 memiliki pola spasial yang serupa. Persentase ini menunjukkan bahwa sebaran nilai NDVI relatif tinggi dan tanaman memiliki kerapatan yang tinggi. Adapun kesehatan tanaman padi dengan nilai NDVI hasil survei lapang menunjukkan hubungan dengan nilai R sebesar 0,929. Berdasarkan hasil overlay dan jumlah sampel yang sedikit ini, Tanaman padi dengan kesehatan lebih tinggi sebagian besar berada pada wilayah dengan lereng yang landai dan dekat dengan jaringan irigasi tersebar di lahan sawah Kecamatan Parakansalak. Sehingga kemudian hasil yang baik ini masih memiliki banyak kekurangan dan memerlukan studi lebih lanjut.

Rice is a type of food plant that is cultivated through the lowlands, one of the basic needs of the world community and source of livelihood for most Indonesian people. However, the amount of rice production in Indonesia is still relatively low compared to the level of public consumption, so it needs more attention in supporting the realization of food self-sufficiency. One of the efforts to achieve this is through monitoring, such as health conditions. The use of remote sensing such as Sentinel-2 and SPOT-6 with NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) algorithm can be used to analyze the health of rice plants. This study aims to analyze the distribution of the health condition of rice plants in Parakansalak District, Sukabumi Regency using Sentinel-2 and SPOT-6 satellite imagery which were processed by the NDVI algorithm and knowing the relationship with an NDVI value from field survey with the physical factors. The results of the study concluded that the health of rice plants in Parakansalak District was quite high with a good health classification dominated by an area of 197 hectares or 52% of the existing land by Sentinel-2, and the distribution of NDVI values in SPOT-6 images had a similar spatial pattern. This percentage indicates that the distribution of NDVI values is relatively high and the plants have a high density. The health of rice plants with an NDVI value from the results of a field survey showed a relationship with an R value of 0.929. Based on the results of the overlay and the small number of samples, the rice plants with higher health are mostly located in areas with gentle slopes and close to irrigation networks scattered in the paddy fields of Parakansalak District. So then this good result still has many shortcomings and requires further study."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2022
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Marwah Noer
"Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola keruangan umur dan produksi tanaman padi sawah pada tahun 2007 di Kabupaten Bekasi, Karawang, dan Subang. Dalam penelitian ini dinggunakan penginderaan jauh sebagai metode. Umur dan produksi tanaman padi di estimasi dengan menggunakan Enhanced Vegetation Indeks (EVI). Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah umur tanaman padi di daerah penelitian memiliki pola yang mengikuti akses aliran air irigasi, atau dapat dikatakan daerah yang memiliki akses lebih tinggi terhadap air irigasi sawah, memulai tanam padi lebih awal dari daerah yang lebih jauh dari sumber air irigasi, sehingga makin jauh dari saluran irigasi, umur tanaman padinya semakin muda. Estimasi produksi tanaman padi sawah pada tahun 2007 yang diperoleh dari penelitian ini adalah 2.493.925 Ton, jumlah tesebut memiliki selisih sebesar 4,09% lebih kecil dengan angka yang dikeluarkan oleh Dinas Pertanian Tanaman Pangan Provinsi Jawa Barat.

This research aims to find out age patterns and production of rice paddy fields in the year 2007 in Bekasi, Karawang and Subang. This research used remote sensing as a method. Age and rice production is estimated by using Enhanced Vegetation Index (EVI). Results obtained from this research is the age of rice in the research area have pattern that follow the flow of irrigation water, or it can be said areas that have higher access to irrigation water, start planting rice earlier from the more remote areas of the source of irrigation water , so the more remote from the irrigation channel, the age of the rice plants is younger. Estimation of the rice field crops production in the year 2007 obtained from the research is 2,493,925 Ton, the number is have a difference of 4.09% with the number issued by Dinas Pertanian Tanaman Pangan Provinsi Jawa Barat."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2008
S33854
UI - Skripsi Open  Universitas Indonesia Library
cover
Fidya Rismayatika
"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."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2020
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Glen Putra Pratama
"Fase pertumbuhan padi adalah tahapan pertumbuhan yang dialami oleh tanaman padi dari awal ditanam ke dalam tanah hingga siap dipanen yang dapat dipengaruhi oleh keadaan iklim wilayah tanaman padi tersebut ditanam. Citra Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar dapat digunakan untuk mengamati fase tumbuh padi pada Band C. Fase pertumbuhan padi diklasifikasikan menjadi lima kelas, menggunakan metode maximum likelihood dan berdasarkan informasi yang diperoleh dari survei kerangka sampel area BPPT, yaitu persiapan lahan, fase vegetatif awal, fase vegetatif akhir, fase generatif, dan fase panen. Tujuan penelitian ini adalah untuk melihat pola spasial dan temporal fase tumbuh padi di Karawang berdasarkan hasil analisa citra Sentinel-1.
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa laju pertumbuhan padi tidak mengikuti pola irigasi dimana wilayah irigasi utara lebih cepat mencapai kondisi panen dibandingkan wilayah irigasi selatan dan tengah. Wilayah irigasi utara memiliki nilai backscatter yang paling rendah. Padi lebih cepat mencapai kondisi panen pada musim kemarau dibandingkan musim hujan dimana nilai backscatter untuk kedua musim ini sama.

Rice phenology is mainly defined as the growing stages that occurs within a rice plant that begins when the rice is planted in the ground and ends when the rice is ready for harvesting. Sentinel 1 Synthetic Aperture Radar images at the C Band are capable of monitoring rice phenology. Rice phenology is divided into 5 classes using maximum likelihood classification according to BPPT area sampling survey which are land preparation, early vegetative, late vegetative, generative, and ripening. The goal of this research is to assess spatial and temporal patterns of rice phenology in Karawang according to Sentinel image analysis.
Results of this study show that rice which grows quickly is distributed in northern irrigation areas that receive water last compared to middle and southern irrigation areas in Karawang Regency. Rice that reaches harvesting in northern irrigation areas have the lowest backscatter values. Rice reaches harvesting stage quicker in dry season compared to rainy season with the same backscatter values.
"
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2017
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
<<   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10   >>