Prediksi Produktivitas Padi Menggunakan Citra Landsat 8 dengan Algoritma NDVI pada Sawah Kecamatan Harau Kabupaten Lima Puluh Kota

Akbar, Rhomadoni (2025) Prediksi Produktivitas Padi Menggunakan Citra Landsat 8 dengan Algoritma NDVI pada Sawah Kecamatan Harau Kabupaten Lima Puluh Kota. S1 thesis, Universitas Andalas.

	Text (Cover dan Abstrak) Abstrack.pdf - Published Version Download (319kB)
	Text (Bab 1 Pendahuluan) BAB 1. Pendahuluan.pdf - Published Version Download (320kB)
	Text (Bab 5. Penutup) BAB 5. PENUTUP.pdf - Published Version Download (319kB)
	Text (Daftar Pustaka) Daftar Pustaka.pdf - Published Version Download (319kB)
	Text (Tugas Akhir Fulltext) Tugas Akhir Fulltext.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (14MB) | Request a copy

Abstract

Kabupaten Lima Puluh Kota merupakan salah satu daerah dengan produksi padi tertinggi di Sumatera Barat dengan Kecamatan Harau, sebagai salah satu wilayah dengan produktivitas padi terbesar dan memiliki potensi besar dalam pengembangan pertanian padi. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi produktivitas padi sawah menggunakan citra satelit Landsat 8 dengan algoritma Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Penggunaan metode penginderaan jauh menjadi alternatif efisien dibandingkan metode ubinan konvensional yang membutuhkan waktu dan biaya besar. Penelitian dilakukan melalui pengolahan 33 citra Landsat 8 dari Januari 2023 hingga Maret 2025, serta observasi lapangan pada 122 titik sampel sawah di Kecamatan Harau. Model regresi polinomial orde ke-4 digunakan untuk memperkirakan hubungan antara nilai NDVI dan produktivitas padi. Model regresi yang digunakan untuk memperkirakan produktivitas padi di Kecamatan Harau, yaitu: y = -152514x4 + 129229x3 - 40240x2 + 5414,3x – 259 dengan y mewakili produktivitas padi, dan x merupakan nilai NDVI. Nilai koefisien determinasi (R²) yang diperoleh sebesar 0,6609, yang termasuk dalam kategori hubungan yang kuat. Selisih atau persentase error antara data produktivitas hasil observasi dan hasil estimasi sebesar 23,38%, sedangkan nilai Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) yang diperoleh adalah 0,74, yang diklasifikasikan dalam kategori Baik.

Actions (login required)

View Item