Oleh: Soni Darmawan*
Pada perang dingin antara Amerika Serikat (blok barat) dan Uni Soviet (blok timur) tahun 1980-an, Amerika dengan teknologi satelitnya berhasil membuat Uni Soviet cerai berai. Pada saat itu Amerika secara kontinyu memantau produksi gandum di wilayah Uni Soviet dan sekutunya dengan bantuan citra satelit inderaja, sehingga pada era perang dingin tersebut Amerika dapat memprediksi bahwa suatu saat Uni Soviet akan kekurangan pangan (gandum) sehingga akan sangat ketergantungan pada negara lain, tertutama terhadap Amerika yang menjadi salah satu negara utama penyuplai gandum di dunia.
Sejak jaman Presiden Soekarno sudah dipertegas bahwa masalah pertanian merupakan masalah hidup dan mati, jaman orde baru pun dicanangkan pembangunan pertanian yang terhimpun dalam PELITA I-V tahun 1969 s/d 1994. Setelah PELITA I–V seharusnya bangsa Indonesia telah tinggal landas, namun krisis ekonomi yang terjadi pada tahun 1997, pertumbuhan perekonomian menurun drastis bahkan hingga minus, hanya sektor pertanian yang positif, bahkan produk pertanian tertentu mengalami peningkatan. Kawasan pertanian yang ada di Indonesia dan Jawa Barat pada khususnya merupakan aset yang sangat berharga sebagai pondasi perekonomian bangsa.
Indonesia dan Jawa Barat pada khususnya merupakan masyarakat yang agraris, Jawa Barat sendiri merupakan lumbung pada nasional yang memberikan kontribusi yang sangat besar terhadap perekonomian pertanian di Indonesia, sentra-sentra produksi pertanian Jawa Barat khususnya padi tersebar di sepanjang jalur pantura seperti : Bekasi, Kerawang, Subang, Indramayu dan Cirebon. Namun kita ketahui bersama daerah pantura merupakan daerah yang rawan terhadap bencana kekeringan dan banjir. Sehingga sering kita mendengar fuso (gagal panen) karena banjir atau kekeringan.
Apa yang dilakukan Amerika pada waktu perang dingin dengan memonitoring lahan pertanian menggunakan satelit inderaja, sangat dapat dilakukan oleh kita pada sekarang ini, banyak satelit inderaja yang mengangkasa dengan resolusi spasial, spektral, temporal dan radiometrik yang beraneka ragam. Pemilihan satelit inderaja disesuaikan dengan informasi yang kita inginkan. Bagaimana pemanfaatan satelit inderaja untuk identifikasi, estimasi dan prediksi hasil tanaman pertanian??
Hal pertama yang harus diperhatikan adalah sejauh mana informasi yang akan dibutuhkan, dan disesuaikan dengan karakteristik citra satelit yang akan digunakan. untuk informasi yang detail (skala besar) dapat menggunakan citra satelit QUICKBIRD, IKONOS dan SPOT, untuk informasi regional (skala menengah) dapat menggunakan citra satelit SPOT, ASTER, LANDSAT, dan untuk informasi global (skala kecil) dapat menggunakan citra satelit NOAA dan MODIS. Citra satelit tersebut yang selama ini paling banyak digunakan. sebagai contoh: untuk pengelolaan yang disesuaikan dengan tata ruang tingkat kabupaten/propinsi dengan informasi skala peta 1:25.000 s/d 1:100.000 dapat digunakan citra satelit skala menengah (SPOT,ASTER,LANDSAT).
Selama ini untuk prediksi tingkat kehijauan tanaman pertanian khususnya padi telah dilakukan secara kontinyu oleh LAPAN, dengan menggunakan citra satelit NOAA /MODIS. Khusus untuk citra satelit MODIS merupakan citra satelit hyperspektral generasi baru di gunakan untuk pengamatan daratan dan perairan. Citra satelit MODIS (Moderate Resolution Imaging spectroradiometer) merupakan salah satu sensor yang dimiliki oleh EOS (Earth Observing system) dan dibawa oleh 2 wahana yaitu TERRA yang diluncurkan pada 18 Desember 1999 dan AQUA pada tanggal 4 mei 2002. Sensor MODIS merupakan turunan dari sensor AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer), SeaWIFS (Sea-Viewing Wide Field of view sensor) dan HIRS (High Resoution Imaging Spectrometer) yang dimiliki EOS yang sebelumnya telah mengorbit. Kelebihan sensor MODIS dibandingkan dengan sensor global lainnya adalah dalam hal resolusi spasial 250 m, 500 m dan 1 Km. adapun kelebihan lainnya berupa kalibrasi radiometrik, spasial dan spektral dilakukan waktu mengorbit, peningkatan akurasi/presisi radiometrik dan peningkatan akurasi posisi geografis. Dikarenakan resolusi spasialnya, citra satelit MODIS hanya mampu menghasilkan informasi dengan skala gobal (1:500.000 s/d 1:1.000.000).
Untuk identifikasi dan estimasi luas areal pertanian guna menunjang tataruang dan pembangunan tingkat kabupaten/kota dan propinsi (skala menengah) dapat dilakukan dengan menggunakan citra SPOT,ASTER dan LANDSAT. Metode yang digunakan yaitu analisa spektral dari citra yang digunakan dengan beberapa tahapan berupa: menentukan kelas spektral untuk masing-masing sampel, menspesifikasikan kelas spektral dengan algoritma statistik, menerapkan perhitungan statistik guna pengenalan pola, mengklasifikasi dan menginformasikan hasil klasifikasi dalam bentuk peta dan tabel. Informasi yang dihasilkan berupa identifikasi dan estimasi luas areal pertanian ini sangat dibutuhkan untuk; mengetahui secara pasti posisi/sebaran pertanian di suatu daerah yang dapat di klasifikasikan dalam unit kecamatan atau desa, mengetahui sejauhmana potensi pertanian suatu daerah secara spasial, mengetahui nilai proyeksi ekonomi pertanian daerah dan untuk perencanaan peningkatan ekonomi daerah khususnya dari sektor pertanian.
Gambar 1. Identifikasi sayur mayur di pangalengan (a), dan prediksi hasil panen padi jawa barat (b).
Prediksi hasil tanaman pertanian dapat dilakukan dengan mengidentifikasi tingkat kehijauan suatu tanaman dengan menggunakan metode rasio (perbandingan) band inframerah dan near inframerah. Formula seperti ini dikenal dengan nama indeks vegetasi yang dapat memberikan gambaran tentang tingkat kehijauan vegetasi berdasarkan biomasa tanaman. Formulasi Indeks vegetasi yang umum digunakan adalah NDVI (normalized difference vegetation indeks), secara visual kemampuan formula NDVI dapat membedakan objek vegetasi dan non vegetasi. Formulasi lain yang dikembangkan berupa indeks vegetasi terkoreksi (Enhanced Vegetation Index) Penajaman indeks vegetasi dilakukan dengan cara koreksi radiometrik dari pengaruh kondisi lahan (tanah dan kerapatan kanopi) dan aerosol yang terdeteksi oleh band biru serta posisi penyinaran matahari. Dengan menggunakan metode tersebut dapat memonitor perkembangan tanaman pertanian mulai dari masa tanam, pemeliharaan hingga produksi. Sehingga produksi hasil pertanian secara kualitas dan kuantitas dapat diprediksi dengan baik.
*Pusat Penginderaan Jauh-ITB, sekarang sedang meneliti di JIRCAS, Tsukuba (2007-2008)
