Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"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."

"

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.

 

"

"

Beras merupakan komoditas penting dan strategis bagi masyarakat Indonesia dalam mempertimbangkan makanan, dalam hal ini beras merupakan kebutuhan pokok. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui fase pertumbuhan padi sawah dan perkiraan produktivitas padi di Kabupaten Jatisari, Kabupaten Karawang. Penelitian ini menggunakan dua algoritma untuk menentukan fase pertumbuhan tanaman padi, yaitu Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) dan Atmosphericically Resistant Vegetation Index (ARVI). Algoritma NDVI umumnya digunakan dalam beberapa penelitian yang berkaitan dengan fase pertumbuhan tanaman padi dan produktivitasnya, penggunaan algoritma ARVI dalam penelitian ini disesuaikan dengan area penelitian karena nilai ARVI menurut EOS (Earth Observing System) digunakan untuk daerah dengan kandungan aerosol atmosfer tinggi (hujan, kabut, debu, asap, dan polusi udara). Sehingga penggunaan algoritma ARVI lebih efektif daripada algoritma NDVI di daerah penelitian ini. Dalam memproses data, kami menggunakan Google Earth Engine (GEE) sebagai alat. Dan untuk uji validasi dalam penelitian ini digunakan Confussion Matrix yang mencakup akurasi keseluruhan, akurasi produsen, dan akurasi pengguna. Berdasarkan nilai NDVI dan ARVI, Kecamatan Jatisari memiliki dua fase tanam yaitu dengan satu kali panen dan dua kali panen. Dan hasil penelitian ini adalah persamaan regresi linier dengan rumus, Produktivitas (ton / ha) = 6.9513 (NDVI) + 3.3384, dengan variasi nilai koefisien (R²) = 0,898 dan Produktivitas (ton / ha) ) = 3,9849 (ARVI) + 7,3992, dengan variasi nilai koefisien (R²) = 0,6505. Dan untuk estimasi produktivitas padi di Kabupaten Jatisari memiliki rata-rata, 7,55 ton / ha dengan akurasi 93,29% untuk NDVI dan 90,43% untuk ARVI. Ditemukan bahwa algoritma NDVI lebih efektif untuk menentukan fase pertumbuhan tanaman padi dibandingkan dengan algoritma ARVI. Dan penelitian ini membuktikan bahwa faktor atmosfer tidak terlalu berpengaruh di Kabupaten Jatisari.

 

---

Rice is an important and strategic commodity for the Indonesian peoples staple food, in this case rice is a basic need. Technology-based monitoring is needed such as remote sensing for rice plants in Indonesia. This study aimed to determine the growth phase of wetland rice and estimated rice productivity in Jatisari District, Karawang Regency. This research used two algorithms to determine the growth phase of rice plants, they were Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Atmospherically Resistant Vegetation Index (ARVI). NDVI algorithm was commonly used in several studies related to the growth phase of rice plants and their productivity, the use of the ARVI algorithm in this study was adjusted to the study area because the ARVI value according to EOS (Earth Observing System) is used for areas with high atmospheric aerosol content (rain, fog, dust, smoke and air pollution). So that the use of the ARVI algorithm is more effective than the NDVI algorithm in this research area. In processing data we use Google Earth Engine (GEE) as tool. And for the validation test in this study used Confussion Matrix which includes overall accuracy, producer accuracy, and user accuracy. This accuracy test is considered the most suitable because the data used are pixel and object based. Based on NDVI and ARVI values, Jatisari District has two planting phases, namely one harvest and two harvests. And the results of this research are a linear regression equation with the formula, Productivity (ton / ha) = 6,9513(NDVI ) + 3,3384, with the variation of  the coefficient value (R²) = 0,898 and  Productivity (ton/ha)  = 3,9849(ARVI) + 7,3992, with the variation of  the coefficient value (R²) = 0,6505. And for the estimation of rice productivity in Jatisari District had an average, 7,55 ton/ha with an accuracy of 83,29% for NDVI and 90,43% for ARVI. Found that the NDVI algorithm is more effective to determine the growth phase of rice plant compared to the ARVI algorithm. And this research proves that atmospheric factors are not very influential in Jatisari District.

 

"

"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."

"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."

"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)."

"Tanaman padi merupakan salah satu tanaman sebagai indikator dalam menentukan ketahanan pangan di Indonesia, Perlu dilakukan estimasi produktivitas padi untuk memberikan informasi dalam menentukan suatu kebijakan pada hasil produksi. Seiring berkembangnya teknologi, penginderaan jauh dapat mengestimasi produktivitas untuk pola tanam yang bersifat heterogen secara lebih akurat dan efisien dengan melakukan pendugaan umur tanaman padi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis distribusi spasial umur tanam dan estimasi produktivitas tanaman padi sawah di Kecamatan Banysuari, Kabupaten Karawang. Metode yang digunakan dalam penelitian ini dengan menggunakan metode Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) yang digunakan untuk melakukan pendugaan umur tanam tanaman padi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa indeks vegetasi dengan metode NDVI yang digunakan memiliki tingkat akurasi sebesar 90%. Distribusi spasial di Kecamatan Banyusari memiliki 5 wilayah berbeda berdasarkan umur tanamnya, dan waktu penanaman terdistribusi dari bagian tengah ke bagian timur dan barat wilayah Kecamatan Banyusari, Kabupaten Karawang secara bersamaan, lalu diikuti ke bagian utara dan selatan setelahnya. Estimasi produktivitas tanaman padi sawah yang dihitung memiliki nilai koefisien sebesar 0,891 dengan sifat hubungan kuat dan positif antara nilai NDVI dengan produksi di lapangan. Hasil estimasi produktivitas unggul pada bagian tengah dan barat Kecamatan Banyusari sebesar 7,80 ton/ha per tahun...... Rice is one of the plants as an indicator in determining food security in Indonesia. It is necessary to estimate rice productivity to provide information in determining policy on production results. As technology develops, remote sensing can estimate productivity for heterogeneous cropping patterns more accurately and efficiently by estimating the age of rice plants. The purpose of this study was to analyze the spatial distribution of planting age and estimation of the productivity of lowland rice in the Banyusari District, Karawang Regency. The method used in this research is Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) which is used to estimate the age of rice plants. The results showed that the vegetation index using the NDVI method used had an accuracy rate of 90%. The spatial distribution in the Banyusari District has 5 different region based on the age of planting, and the planting time is distributed from the center to the eastern and western parts of the Banyusari District, Karawang Regency simultaneously, then followed to the north and south afterward. The estimated productivity of lowland rice is calculated to have a coefficient of 0.891 with the nature of a strong and positive relationship between the value of NDVI and production in the field. The results of the estimation of superior productivity in the central and western parts of the Banyusari District are 7.80 tons/ha per year"

"ABSTRACTDalam era globalisasi informasi yang akurat mengenai jumlah panen sangat penting dalam mengantisipasi kebutuhan pangan yang meningkat yaitu dengan menggunakan teknologi penginderaan jauh. Penggunaan Citra Sentinel-2A yang memiliki resolusi spasial 10 meter dapat diterapkan untuk mengetahui umur padi dari awal tanam hingga akhir panen serta mengestimasi produktivitas padi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola sebaran varietas padi dan menganalisis perbandingan hasil estimasi produktivitas padi di Kecamatan Compreng Kabupaten Subang dan Kecamatan Tarogong Kaler Kabupaten Garut dengan Citra Sentinel-2A disertai metode algoritma NDVI. Berdasarkan hasil survei lapangan dan pengolahan data, diketahui pola sebaran varietas padi di Kecamatan Compreng adalah clustered dan di Kecamatan Tarogong Kaler adalah random. Kecamatan Compreng Kabupaten Subang memiliki produktivitas padi lebih kecil dibandingkan Kecamatan Tarogong Kaler Kabupaten Garut, baik dari hasil estimasi maupun hasil UPT kecamatan setempat. 

---

ABSTRACTIn the era of globalization, accurate information about the number of productivity is very important in anticipating increasing food needs, using remote sensing technology. The use of Sentinel-2A Imagery which has a spatial resolution of 10 meters can help  determine the lifespan of rice paddies starting from the beginning of planting to the end of the harvest and also help estimate the productivity of rice paddies. This study aims to analyze the distribution/spatial pattern of rice varieties and comparisons between estimated rice productivity in the Compreng Subdistrict, Subang Regency and Tarogong Kaler Subdistrict, Garut Regency using Sentinel-2A Imagery along with NDVI algorithms. Based on the results of field surveys and data processing, it is known that spatial patterns of rice varieties in Compreng Subdistrict are clustered and in Tarogong Kaler Subdistrict are random. Compreng Subdistrict, Subang Regency has smaller rice productivity than Tarogong Kaler Subdistrict, Garut Regency, both from the estimation results and the results of the UPT in subdistrict. "

"Telah dilakukan penelitian tentang komunitas burung di Suaka Margasatwa Cikepuh, Sukabumi, Jawa Barat pada habitat hutan sekunder, habitat terbuka, dan habitat pantai. Sensus burung dilakukan dengan metode titik hitung (Point Count). Analisis data dilakukan dengan membandingkan kekayaan spesies, kelimpahan spesies, keanekaragaman spesies di tiga tipe habitat serta menentukan ada atau tidaknya korelasi antara nilai indeks keanekaragaman spesies Shannon- Wiener (H’) dengan nilai NDVI. Hasil penelitian yang dilakukan dari tanggal 7 April hingga 18 April 2010 menunjukkan bahwa terdapat 61 spesies dari 28 famili dengan 2 spesies merupakan burung migran dan terdapat 3 spesies burung endemik Jawa. Hasil perbandingan keanekaragaman spesies antar tiga tipe habitat menunjukkan keanekaragaman tertinggi terdapat pada hutan sekunder dan terendah pada habitat pantai. Indeks kesamaan spesies tertinggi terdapat antar hutan sekunder dengan hutan terbuka. Hasil analisis korelasi regresi linear antara nilai indeks keanekaragaman spesies (H’) dengan nilai rata-rata NDVI di tiap tipe habitat menunjukkan adanya korelasi positif."

"Padi merupakan bagian terpenting dalam sektor pertanian di Indonesia. Tanaman padi merupakan tanaman yang penting dan bermanfaat bagi kehidupan karena, beras yang dihasilkan merupakan makanan pokok bagi masyarakat Indonesia. Kelurahan Margajaya merupakan salah satu kelurahan di Kecamatan Bogor Barat yang memiliki luas lahan sawah terbesar setelah Kelurahan Situ Gede. Menurut data BPS (Badan Pusat Statistik) tahun 2020, Kecamatan Bogor Barat memiliki luas lahan sawah 158 ha dan memproduksi sebanyak 2.711 ton pada tahun 2019. Data citra UAV (Unmanned Aerial Vehicle) dengan sensor RGB (Red, Green, Blue) dapat dimanfaatkan sebagai pemantauan fase pertumbuhan padi dengan mengekstraksi nilai indeks vegetasi dan estimasi produktivitas padi. Penelitian ini menggunakan algoritma indeks vegetasi NGRVI (New Green-Red Vegetation Index), NGDBI (Normalized Green-Red Difference Index), dan ExG (Excess Green). Hasil penelitian menunjukan bahwa variasi spektral indeks NGRVI memiliki nilai R2 = 0,89 terhadap fase pertumbuhan padi. Variasi spektral menunjukan pola meningkat pada fase vegetatif menuju fase generatif dan kemudian menurun pada fase pematangan. Indeks vegetasi NGRVI menandakan hubungan yang positif terhadap produktivitas padi sehingga estimasi produktivitas padi di Kelurahan Margajaya memiliki rata-rata 3,20 ton/ha dengan nilai R2 = 0,82.

---

Rice is the most important part of the agricultural sector in Indonesia. The rice plant is an important and beneficial plant for life because the rice produced is a staple food for Indonesian people. Margajaya Village is one of the sub-districts in West Bogor District, a large rice field after Situ Gede Village. According to data from the Central Statistics Agency for 2020, West Bogor District has 158 hectares of rice fields and produced 2.711 tons in 2019. UAV (Unmanned Aerial Vehicle) image data with RGB (Red, Green, Blue) sensors can monitor the growth phase rice by extracting the vegetation index value and rice productivity. This study uses the NGRVI (New Green-Red Vegetation Index), NGDBI (Normalized Green-Red Difference Index), and ExG (Excess Green) vegetation index algorithm. The results showed that the NGRVI index spectral variation had a value of R2 = 0.89 on the rice phase's growth. Spectral variations show an increasing pattern in the vegetative phase towards the generative phase and then decreasing in the maturation phase. The NGRVI vegetation index indicates a positive relationship with rice productivity so that rice productivity in Margajaya Village has an average of 3.20 tonnes/ha with a value of R2 = 0.82."