Kabupaten Subang merupakan penghasil padi ketiga terbanyak di Jawa Barat. Sekitar 41 % dari total luas wilayah kabupaten merupakan area persawahan. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui bagaimana pola spasial jumlah produksi lahan sawah dengan menggunakan citra satelit Sentinel-1A berdasarkan topografi dan hubungan antara produksi lahan sawah dengan karakteristik wilayah di Kabupaten Subang. Data citra Sentinel-1A yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra Bulan Januari-Juni tahun 2018 dan 2019. Penelitian ini menggunakan Google Earth Engine untuk mengolah data citra Sentinel-1. Klasifikasi masa panen dan bukan panen menggunakan metode maximum likelihood. Karakteristik wilayah yang dianalisis dalam penelitian ini yaitu wilayah ketinggian, jenis tanah, dan ketersediaan air. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa perhitungan produksi padi dengan Citra Sentinel-1 memiliki nilai R2 sebesar 0,58. Namun, nilainya akan semakin kecil pada wilayah yang tinggi dan bergelombang. Nilai R2 pada wilayah ketinggian <100 mdpl sebesar 0,57, sementara nilai R2 pada ketinggian 500-1.000 mdpl sebesar 0,09. Hal ini menunjukkan bahwa Sentinel-1 lebih baik digunakan untuk menghitung produksi pada wilayah datar dan rendah. Produksi padi di pada wilayah ketinggian rendah dan datar lebih banyak daripada produksi di wilayah tinggi dan berbukit. Produksi padi terbanyak ada pada Bulan April-Mei. Jenis tanah yang memiliki produksi paling banyak adalah jenis Typic Epiaquepts. Ketersediaan air juga mempengaruhi besarnya produksi padi.
Subang Regency is the third largest rice producer in West Java. Around 41 % of the total area of the regency is paddy fields. The study was conducted to find out how the spatial pattern of total rice field production using Sentinel-1A satellite imagery based on topography and the relationship between rice field production with regional characteristics in Subang Regency. Sentinel-1A image data used in this study are January-June 2018 and 2019 images. This study uses the Google Earth Engine (GEE) to process Sentinel-1 image data. Classification of harvest and non-harvest periods using the maximum likelihood method. The characteristics of the area analyzed in this study are the height, soil type, and water availability. The results of this study indicate that the calculation of rice production with Sentinel-1 Citra has an R2 value of 0.58. The value of R2 in altitude area <100 meters below sea level is 0,57, while the value of R2 in the altitude area of 500-1.000 meters below sea level is 0,09. However, the value will be smaller in high and bumpy areas. The study concluded that Sentinel-1 is better used to calculate production in the flat and low regions. Rice production in low and flat altitude areas is more than production in high and hilly areas. The most rice production is in April-May. The type of soil that has the most production is Typic Epiaquepts. Water availability also affects the amount of rice production.
"Kandungan organik tanah merupakan bahan di tanah yang dihasilkan dari proses dekomposisi tumbuhan, hewan dan mikroba. Persebaran kandungan organik tanah dipengaruhi oleh kondisi geografis. Cara untuk meningkatkan kandungan organik tanah adalah dengan menggunakan pupuk organik. Wilayah penelitian berada di Kecamatan Semanu dan Ponjong yang terbentuk dari bentukan asal karst dan vulkan yang membuat topografinya kompleks serta banyak ditutupi lahan pertanian padi. Tujuan dari penelitian ini untuk menganalisis pola spasial kandungan organik tanah dan hubungannya terhadap pertanian padi. Metode analisis yang digunakan adalah analisis pola spasial untuk mengetahui persebaran dan faktor yang memengaruhi persebaran. Analisis pola spasial dibantu dengan teknik spasial dekstriptif dan regresi. Kandungan organik tanah di sawah dan ladang berkisar 1,2-6,7% dalam tiap 0.0005 m3. Persebaran kandungan organik tanah di bagian barat lebih tinggi dibandingkan timur hal ini dipengaruhi secara berbanding terbalik oleh ketinggian, lereng, dan NDVI. Produktivitas padi lahan sawah 51,9 kwintal/ha dan produktivitas ladang 35 kwintal/ha. Penggunaan pupuk organik masih sangat rendah hanya 0,67%. Kandungan organik tanah memberikan pengaruh positif terhadap produktivitas pertanian padi dan tidak memengaruhi frekuensi penggunaan pupuk organik.
Soil Organic Matter (SOM) is a material in the soil resulting from the process of decomposition of plants, animals, and microbes. Geographical conditions influence the distribution of SOM. The way to increase SOM is to use organic manures. The research area is located in Semanu and Ponjong sub-districts, which are based on landform of karst and Vulcan that makes the topographic complex and covered by rice farmland. The purpose of this research is to analyze spatial patterns of SOM and its relation to rice farms. The method that uses in this research is spatial pattern analysis to determine the distribution and the factor that affect the distribution. Descriptive spatial techniques and regression assist spatial pattern analysis. SOM in a rice farm in wetland and dryland ranged from 1.2 to 6.7% in every 0.0005 m3. SOM distribution is higher in the west section than east and influenced inversely by elevation, slope, and NDVI. Wetlands rice productivity 51.9 quintals/ha and dry land productivity 35 quintals/ha. The use of organic manures is still deficient, only 0.67%. Distribution of SOM has a positive influence on rice farming productivity and does not affect the frequency of using organic manures.
"