BAB V PELAKSANAAN KEGIATAN
5.2 Jadwal Pelaksanaan
Adapun jadwal pelaksanaan penelitian tugas akhir ini adalah sebagai berikut: Tabel 5. 2 Jadwal Pelaksanaan Penelitian Tugas Akhir
No Nama
Kegiatan
Jadwal Pelaksanaan 2020
Maret April Mei Juni Juli
1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 Tahap Persiapan 1 Identifikasi masalah Studi literatur Pengumpulan data
Tahap Pengolahan Data
2 Koreksi radiometrik NDVI Stacking NDVI multiemporal Penentuan fase tanam padi Uji korelasi Klasifikasi fase tanam padi Validasi
27
No Nama
Kegiatan
Jadwal Pelaksanaan 2020
Maret April Mei Juni Juli
1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 Tahap Analisis 3 Analisis korelasi NDVI citra dengan NDVI lapangan Analisis nilai NDVI dengan produktivitas padi Tahap Akhir 4 Penyusunan Laporan
28
DAFTAR PUSTAKA
Abdurrachman dan Irfan, M. 2013. Kajian Potensi Bionutrien Caf dengan Penambahan Ion Logam Terhadap Pertumbuhan dan Perkembangan 215 Tanaman Padi. Universitas Pendidikan Indonesia: Depok.
Aji, B.J.P.S, Prasetyo, Y., dan Hani’ah. 2017. Analisis Tingkat Produksi Padi dan Perhitungan Logistik Pangan Berdasarkan Metode EVI (Enhanced Vegetation Index) dan NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) Menggunakan Citra Sentinel-2 Tahun 2016. Program Studi Teknik Geodesi, Fakultas Teknik. Universitas Diponegoro.
Ariani, M . 2004. Dinamika Konsumsi Beras Rumahtangga dan Kaitannya dengan Diversifikasi Konsumsi Pangan. Dalam Ekonomi Padi dan Beras Indonesia. Badan Litbang Pertanian, Departemen Pertanian.
Astanti, V. 2017. Petani Genjot Produksi Padi, Bojonegoto Surplus 700 Ribu Ton,
<URL:https://beritabojonegoro.com/read/10259-petani-genjot-produksi-padi-bojonegoro surplus-750-ribu-ton.html>. Dikunjungi pada tanggal 16 Oktober 2019. Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian. 2005. Prospek dan Arah Pengembangan
Agribisnis Padi. Departemen Pertanian.
Balai Besar Litbang Sumberdaya Lahan Pertanian. 2006. Pendugaan Produktivitas Tanaman padi Sawah Melalui Analisis Citra Satelit, 15, 853–869.
Balai Penelitian dan Pengembangan Pertanian. 2014. “Laporan Tahunan 2014: Inovasi Pertanian untuk Kemandirian Pangan dan Energi”. Balai Penelitian dan Pengembangan Pertanian: Jakarta.
BPTP Kalimantan Tengah. 2016. Verifikasi Lapangan Untuk Menilai Akurasi Model Standing Crop Padi Sawah Melalui Integrase Data Satelit Resolusi Tinggi dan Menengah.
<URL:http://kalteng.litbang.pertanian.go.id/ind/index.php/publikasi
mainmenu-47- 47/teknologi/576-verifikasi-lapangan-untuk-menilai-akurasi-model-tanding-crop-padi-sawah-melalui-integrasi-data-satelit-resolusi-tinggi-dan-menengah>. Diunduh tanggal 14 Juli 2019.
Chein-I Chang and H.Ren. 2000. “An Experiment-Based Quantitative and Comparative Analysis of Target Detection and Image Classification Algorithms for Hyperspectral Imagery”. IEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing.
Dao, P.D. and Liou, Y. 2015. “Object-Based Flood Mapping and Affected Rice Field Estimation with LANDSAT 8 OLI and MODIS Data”. Remote Sensing Journal. 2015, 7(5), 5077-5097.
Dirgahayu, D. 2005. “Model pertumbuhan tanaman padi menggunakan data MODIS untuk pendugaan umur padi sawah”. Prosiding Pertemuan Ilmiah Tahunan MAPIN XIV; Surabaya 14-15 Septermber 2005. Surabaya.
DJI. 2020. Phantom 4 Pro Specs, <URL: https://www.dji.com/id/phantom-4-pro/info>. Diakses pada tanggal 14 Januari 2020 pukul 09:41 WIB
ESA. 2015. Sentinel-1 User Handbook,
<URL:https://sentinel.esa.int/documents/247904/685163/Sentinel-1_User_Handbook, p. 80>. diunduh pada tanggal 20 Oktober 2018.
ESA. 2018. Overview Sentinel Satellites – Copernicus.
<URL:https://www.esa.int/Our_Activities/Observing_the_Earth/Copernicus/Overview4 .European Space Agency>. Diakses tanggal 10 Oktober 2018.
Faizal, A., dan Amran, A.M. 2005. Model Transformasi Indeks Vegetasi Yang Efektif Untuk Prediksi Kerapatan Mangrove Rhizophora Mucronata. Institut Teknologi Sepuluh Nopember: Surabaya.
29
Fuazi, R. 2015. Koreksi Atmosfer Citra penginderaan Jauh (Citra Satelit).
<URL:http://rifkifauzi.blog.ugm.ac.id/2015/11/07/koreksi-atmosfercitra-penginderaan-jauh-citrasatelit/>. Diakses pada 26 Mei 2016.
Garmin. 2020. GPS Accuracy, <URL:
https://support.garmin.com/en-US/?faq=aZc8RezeAb9LjCDpJplTY7>. Dikunjungi pada 10 Januari 2020 pukul 08:29 WIB
Hafizh, A.S., Cahyono, A. B., dan Wibowo, A. 2013. Penggunaan Algoritma NDVI dan EVI pada Citra Multispektral untuk Analis Pertumbuhan Padi (Studi Kasus: Kabupaten Indramayu, Jawa Barat). Jurusan Teknik Geomatika, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan. Institut Teknologi Sepuluh November : Surabaya.
Huamin, et al. 2009. “Modeling Gross Primary Productivity for Winter Wheat-Maize Double Cropping System using MODIS Time Series and CO2 Eddy Flux Tower Data”. Agriculture, Ecosystems and Environment Journal. China: 391-400.
Huda, D. N. 2018. Analisis Kerapatan Vegetasi Untuk Area Pemukiman Menggunakan Citra Satelit LANDSAT di Kota Tasikmalaya. Universitas Indonesia: Depok.
Jaelani, L. M. 2014. Development of a New Atmospheric Correction Algorithm for Turbid Inland Water. Graduate School of Life and Environmental Sciences, the University of Tsukuba: Japan.
Kawamuna, A., Suprayogi, A., dan Wijaya, A. P. 2017. “Analisis Kesehatan Hutan Mangrove Berdasarkan Metode Klasifikasi Ndvi Pada Citra Sentinel-2 (Studi Kasus:Teluk Pangpang Kabupaten Banyuwangi)”. Journal of Geodesy, 6(1), 277-284.
Kementerian Pertanian Republik Indonesia. 2018. Optimis Produksi Beras 2018, Kementan
Pastikan Harga Beras Stabil,
<URL:https://www.pertanian.go.id/home/?show=news&act=view&id=2614>. Dikunjungi pada 07 Januari 2020, jam 22:43 WIB.
Kusuma, W. Effendi, dan Iskandar, E. 2012. “Perancangan dan Implementasi Kontrol Fuzzy-PID pada Pengendalian Auto Take-Off Quadcopter UAV”. Jurnal Teknik Pomits, 1(1), 1-6.
Landgrebe, D. 2003. Signal Theory Methods in Multispectral Remote Sensing. John Willey & Sons Inc: New Jersey.
Lillesand and Kiefer. 2004. Remote Sensing And Image Interpretation. John Wiley & Son: New York.
Madsen, et al., 2017. RoboWeedSupport-Semi-Automated Unmanned Aerial System for Cost Efficient High Resolution in Sub-Millimeter Scale Acquisition of Weed Images. Int. J. Mech. Aerosp. Ind. Mechatron. Manuf. Eng, 11, pp.835-839.
Main-Knorn, M., Pflug, B., Debaecker, V., dan Louis, J. 2015. “Calibration and Validation Plan for the L2A Processor and Products of the Sentinel-2 Mission”. 36th International Symposium on Remote Sensing of Environment. Berlin: International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 1249-1255.
Maksum, Z.U. 2015. Klasifikasi Indeks Vegetasi.https://geomusa.com/2015/10/enhanced-vegetation-index-evi/. Diakses pada tanggal 10 Juli 2017.
Mapir. 2020. Survey3W Camera-RGN. <URL:
https://www.mapir.camera/collections/survey3/products/survey3w-camera-red-green-nir-rgn-ndvi>. Diakses pada tanggal 09 Januari 2020, pukul 12:48 WIB.
Maspiyanti, F., dkk. 2013. “Klasifikasi Fase Pertumbuhan Padi Berdasarkan Citra Hiperspektral dengan Modifikasi Logika Fuzzy (Paddy Growth Stages Classification
Based on Hyperspectral Image Using Modified Fuzzy Logic)”. Jurnal Penginderaan Jauh
30 Mostafa, K., dkk. 2014. “Development of a Remote Sensing Based “Boro” Rice Mapping System”. Remote Sensing Journal. Department of Geomatics Engineering, Schulich School of Engineering, University of Calgary, 2500 University Dr NW, Calgary, Alberta T2N 1N4, Canada: 1938-1953.
Noer, M. 2008. Estimasi Produksi Tanaman Padi Sawah di Kabupaten Bekasi, Karawang, dan Subang. Departemen Geografi Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia: Depok.
O'Keefe, M. 2018. "Unmanned Aerial Systems for Estimating Canopy Structure and Assessing Vegetation Health in Willow Crops". Dissertations and Theses. 30.
Parsa, I. M. “Kajian Pendekatan Teori Probabilitas untuk Pemetaan Lahan Sawah Berbasis Perubahan Penutup Lahan Citra Landsat Multiwaktu (Studi Kasus Daerah Tanggamus, Lampung)”. Jurnal Penginderaan Jauh. Vol. 10, No. 2 Desember 2013:113-121.
Sari, V.D. dan Sukojo, B.M. 2015. Analisa Estimasi Produksi Padi Berdasarkan Fase Tumbuh dan Model Peramalan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) Menggunakan Citra Satelit Landsat 8 (Studi Kasus: Kabupaten Bojonegoro). Jurusan Teknik Geomatika, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan. Institut Teknologi Sepuluh Nopember: Surabaya.
Schultz, N. 2017. High Resolution Remote Sensing using UAS Technology, <URL: https://hixon.yale.edu/sites/default/files/files/fellows/paper/schultz_hixon_final_121517 .pdf>. Diakses pada tanggal 14 Januari 2020, pukul 08.30 WIB.
Soekirman. 2014. Uji Korelasi, <URL: https://doi.org/10.1007/s13398-014-0173-7.2>. Universitas Sumatera Utara. Repository USU. Dikunjungi pada tanggal 16 Oktober 2019. Strahler, et al. 2006. Global Land Cover Validation: Recommendations for Evaluation and Accuracy Assessment of Global Land Cover Maps. Office for Official Publications of the European Communities.
Sudarsono, Sudarsono, dan Wijaya. 2016. “Analisis Fase Tumbuh Padi Menggunakan Algoritma EVI, SAVI, dan LSWI pada Citra Landsat 8”. Jurnal Geodesi Undip, vol. 5 No. 1 (ISSN:2337-845X).
Sukojo, et al. 2019. Analysis of Rice Varieties Productiivity Using Sentinel 2A Satellite Image Data (Case Study of Bojonegoro Regency). Indonesian Journal of Geography.
Sutanto. 1992. Penginderaan Jauh. Yogyakarta: Universitas Gadjah Mada Press.
Sutan, N. 2008. Perancangan Program Aplikasi Klasifikasi Citra dengan Metode Bayesian. Teknik Informatika, Universitas Tarumanegara.
Xiao, et al. 2005. “Mapping Paddy Rice Agriculture in Southern China Using Multi-Temporal MODIS Images”. Remote Sensing of Environment, 95, 480–492.
31
Lampiran 1. Biodata Tim Peneliti
Biodata Tim Peneliti
1. Ketua
a. Nama Lengkap : Prof.Dr.Ir. Bangun Muljo Sukojo,DEA,DESS
b. NIP/NIDN : 195305271983031001/0027055309
c. Fungsional/Pangkat/Gol. : Profesor/ Pembina Utama Madya/IV-D
d. Bidang Keahlian : Penginderaan Jauh
e. Departemen/Fakultas : Teknik Geomatika/Teknik Sipil, Perencanaan
dan Kebumian
f. Alamat Rumah dan No. Telp : Jl. Teknik Geodeso P-5 / 0315932370
g. Riawayat penelitian/pengabdian (2) yang paling relevan dengan penelitian yangg diusulkan/dilaporkan (sebutkan sebagai Ketua atau Anggota)
Penelitian :
1. Analisa Estimasi Produktivitas Padi Dengan Citra Landsat 8 Berdasarkan Fase Tumbuh, Pengamatan In-Situ dan Model Peramalan Autoregresif
Integrated Moving Average (ARIMA) (Studi Kasus : Kabupaten
Bojonegoro) : Ketua.
2. Klasifikasi Fase Pertumbuhan Tanaman Padi Dari Data Hyperspectral Penginderaan Jauh (HYMAP) Dengan Teknik Spectral Angle Mapper (SAM) Di Kabupaten Subang dan Indramayu, Jawa Barat : Ketua
Pengabdian :
1. NILAI PENTING POTENSI EKONOMI EKOSISTEM MANGROVE UNTUK PEREKONOMIAN MASYARAKAT DAERAH PESISIR DENGAN MENGGUNAKAN CITRA SATELIT RESOLUSI TINGGI (Studi Kasus: Pantai Timur Surabaya) : Ketua
2. Penyusunan Kebijakan (Best Practice) Manajemen Pengelolaan Data dan Informasi Berbasis Spasial Kabupaten Tuban : Ketua
h. Publikasi (2) yang paling relevan (dalam bentuk makalah atau buku) 1. LANDSAT 8 SATELLITE IMAGERY ANALYSIS FOR RICE
PRODUCTION ESTIMATES (CASE STUDY : BOJONEGORO REGENCYS)
2. Analysis of Rice Varieties Productivity Using Sentinel 2A Satellite Image Data (Case Study of Bojonegoro Regency)
i. Paten (2) terakhir
j. Tugas Akhir (2 terakhir yang relevan),
1. ANALISA ESTIMASI PRODUKSI VARIETAS PADI DENGAN METODE PERAMALAN ARIMA DAN HUBUNGANNYA DENGAN NILAI INDEKS VEGETASI (Studi Kasus : Kabupaten Bojonegoro
2. ANALISIS KETERSEDIAAN SUMBER DAYA AIR MENGGUNAKAN
CITRA MULTILEVEL GUNA MENUNJANG PENINGKATAN
PRODUKTIVITAS PANEN PADI (Studi Kasus: Kabupaten Bojonegoro, Jawa Timur)
Thesis (2 terakhir yang relevan)
1. ANALISA PERUBAHAN POLA ALIRAN SUNGAI DAN DAERAH GENANGAN DI PANTAI SURABAYA-SIDOARJO
MENGGUNAKAN CITRA SATELIT PENGINDERAAN JAUH 2. ANALISA NDVI CITRA SATELIT LANDSAT MULTI- TEMPORAL
32 ACEH UTARA
Disertasi (2 terakhir yang relevan) yang sudah selesai dibimbing
1. Ekstraksi Kandungan Air Kanopi Daun Tanaman Padi Dengan Data Hyperspektral
2. Prediksi Kandungan Nitrogen Daun Padi pada beberapa Tingkat Dosis Pupuk dengan Analisis Pergeseran Tepi Kanal Merah (Red Edge Shift) Data Hiperspektral
2. Anggota 1
a. Nama Lengkap : Nurwatik, S.T., M.Sc
b. NIP/NIDN : 1992201912079
c. Fungsional/Pangkat/Gol. : Dosen
d. Bidang Keahlian : Geospasial
e. Departemen/Fakultas : Teknik Geomatika/Teknik Sipil,
Perencanaan dan Kebumian f. Alamat Rumah dan No. Telp : 081249886362
g. Riawayat penelitian/pengabdian (2) yang paling relevan dengan penelitian yangg diusulkan/dilaporkan (sebutkan sebagai Ketua atau Anggota)
Penelitian :
1. Flood Evacuation Routes Mapping Based on Derived-Flood Impact Analysis From Landsat 8 Imagery Using Network Analyst Method.
2. A web-based Disaster Awareness System in Smart City Pengabdian :
1. Pemetaan Kedalaman Dasar Laut dan Potensi Pariwisata Pesisir Utara Pulau Jawa (Studi Kasus: Pantai Dalegan, Kecamatan Panceng, Kabupaten Gresik) h. Publikasi (2) yang paling relevan (dalam bentuk makalah atau buku)
-
i. Paten (2) terakhir -
j. Tugas Akhir (2 terakhir yang relevan), -
Thesis (2 terakhir yang relevan) -
Disertasi (2 terakhir yang relevan) yang sudah selesai dibimbing -
3. Anggota 2
a. Nama Lengkap : Rizki Hari Kurniawan
b. NRP : 03311640000015
c. Fungsional/Pangkat/Gol. : Mahasiswa
d. Bidang Keahlian : Penginderaan Jauh
e. Departemen/Fakultas : Teknik Geomatika/ Teknik Sipil, Perencanaan
dan Kebumian
f. Alamat Rumah dan No. Telp : Desa Bligo, Jl. Wijaya Kusuma No. 39,
Kecamatan Candi, Kabupaten Sidoarjo, Jawa Timur (085749670471)
33
Lampiran 2. Lembar Pengesahan Proposal
HALAMAN PENGESAHAN
PROPOSAL PROGRAM PENELITIAN PASCASARJANA DANA ITS TAHUN 2020
1. Judul Penelitian : Identifikasi Fase Tanam Padi Dengan Algoritma
Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) Menggunakan Citra Sentinel 2 Berbasis Time Series (Studi Kasus: Kabupaten Bojonegoro, Jawa Timur) 2. Ketua Tim
a. Nama : Prof. Dr. Ir. Bangun Muljo Sukojo, DEA., DESS
b. NIP : 195305271983031001/0027055309
c. Pangkat/Golongan : Pembina Utama Madya/IV-D
d. Jabatan Fungsional : Profesor
e. Departemen : Teknik Geomatika
f. Fakultas : Teknik Sipil, Perencanaan, dan Kebumian
g. Alamat Kantor : Institut Teknologi Sepuluh Nopember
h. Telp/HP/Fax : 0315932370
3. Jumlah anggota : 2 orang
4. Jumlah mahasiswa terlibat : 1 orang
5. Sumber dan jumlah dana penelitan yang diusulkan a. Dana ITS Tahun 2020 : Rp. 50.000.000,00
b. Sumber Lain : -
Jumlah Rp. 50.000.000,00
Mengetahui,
Kepala Pusat Penelitian Agri-Pangan dan Bioteknologi
Dr.rer.nat. Ir. Maya Shovitri, M.Si. NIP. 196909071998032001
Surabaya, 6 Maret 2020 Ketua Tim Peneliti
Prof. Dr. Ir. Bangun Muljo Sukojo, DEA., DESS NIP. 19530527 198303 1 001
34 Mengesahkan,
Direktur DRPM ITS
Agus Muhamad Hatta S.T, M.Si, Ph.D. NIP. 19780902 200312 1 002
DATA USULAN DAN PENGESAHAN PROPOSAL DANA LOKAL ITS 2020
1. Judul Penelitian
IDENTIFIKASI FASE TANAM PADI DENGAN ALGORITMA NORMALIZED DIFFERENCE VEGETATION INDEX (NDVI) MENGGUNAKAN CITRA
SENTINEL 2 BERBASIS TIME SERIES (Studi Kasus: Kabupaten Bojonegoro, Jawa Timur)
Skema : PENELITIAN PASCASARJANA
Bidang Penelitian : Agri-pangan dan Bioteknologi
Topik Penelitian : Teknologi ketahanan dan kemandirian pangan dan obat 2. Identitas Pengusul
Ketua Tim
Nama : Prof. Dr. Ir. Bangun Muljo Sukojo DEA.DESS
NIP : 195305271983031001
No Telp/HP : 081330617359
Laboratorium : Laboratorium Geospasial
Departemen/Unit : Departemen Teknik Geomatika
Fakultas : Fakultas Teknik Sipil, Perencanaan, dan Kebumian
Anggota Tim
No Nama Lengkap Asal
Laboratorium Departemen/Unit Perguruan Tinggi/Instansi 1 Prof. Dr. Ir. Bangun Muljo Sukojo DEA.DESS Laboratorium Geospasial Departemen Teknik Geomatika ITS 2 Nurwatik ST.,M.Sc Laboratorium Geospasial Departemen Teknik Geomatika ITS
3. Jumlah Mahasiswa terlibat : 1
4. Sumber dan jumlah dana penelitian yang diusulkan
a. Dana Lokal ITS 2020 :
b. Sumber Lain :
50.000.000,-Tanggal Persetujuan Nama Pimpinan Pemberi Persetujuan Jabatan Pemberi Persetujuan Nama Unit Pemberi Persetujuan QR-Code 08 Maret 2020 Dr.rer.nat., Ir. Maya Shovitri M.Si Kepala Pusat Penelitian/Kajian/Unggulan Iptek Agri-Pangan dan Bioteknologi 08 Maret 2020 Agus Muhamad Hatta , ST, MSi, Ph.D Direktur Direktorat Riset dan Pengabdian Kepada Masyarakat