Jakarta, Technology-Indonesia.com – Kementerian Pertanian (Kementan) melalui Balai Besar Litbang Sumberdaya lahan Pertanian (BBSDLP) telah mengembangkan Sistem Informasi Standing Crop (SISCrop) yang menggunakan data citra satelit untuk memonitor lahan pertanian khususnya pertanaman padi.
SISCrop terbaru versi 2.0 memiliki sejumlah kelebihan dibandingkan pendahulunya yaitu SISCrop 1.0. SISCrop 2.0 tidak terbatas menyediakan informasi fase pertumbuhan padi (standing crop) saja, tetapi dilengkapi informasi tambahan berupa produktivitas padi di Indonesia.
“Dengan menggunakan citra satelit, kita membangun sebuah sistem informasi sehingga kita bisa mendapatkan informasi luas tanam, luas panen dan produksi padi,” kata Kepala BBSDLP, Husnain dalam konferensi pers yang digelar secara daring pada Jumat (30/12/2022).
Citra satelit ini, terangnya, mempunyai kemampuan untuk memberikan berbagai informasi karena cakupannya yang luas, multi spasial, multi waktu, multi sensor dan multi spekral.
Pemanfaatan data satelit untuk pertanian telah dimulai sejak 1997 melalui Kelompok Peneliti Inderaja Remote Sensing dan berkolaborasi dengan Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN) serta beberapa negara lain.
“Pada tahap awal kami menggunakan citra satelit Landsat, JERS, dan ALOS yang dikembangkan menjadi model untuk memonitor fase pertumbuhan padi,” tuturnya.
Pada 2014, BBSLDP bekerjasama dengan LAPAN, Badan Pengkajian dan Pengembangan Teknologi (BPPT) serta Institut Pertanian Bogor (IPB) mengkombinasikan model ini menjadi model standing crop.
Pada 2014-2019 pihaknya mengimplementasikan model standing crop menggunakan optik dari citra satelit Sentinel-2, MODIS Terra, dan Landsat 8. Namun Sentinel-2 memiliki kelemahan karena wilayah Indonesia memiliki banyak tutupan awan sehingga citra satelit yang dihasilkan tidak terlalu jelas.
Karena itu pada 2020, BBSDLP beralih menggunakan Sentinel-1 dengan Syntetic Appeture Radar (SAR) yang bisa menembus awan sehingga tidak terkendala waktu saat pengambilan citra. Selanjutnya pada 2021 pada SISCrop ditambahkan fitur produktivitas padi.
Lebih lanjut Husnain menjelaskan bahwa melalui Sentinel-1 pihaknya bisa mendapatkan data utuh antara 10-15 hari. Beberapa wilayah yang bisa full akuisisinya dalam 10 hari antara lain Jawa dan Sulawesi. Sementara untuk wilayah Sumatra, Kalimantan, dan Nusa Tenggara baru bisa full akuisisinya dalam waktu 15 hari.
Karena itu informasi di SISCrop 2.0 baru bisa diupdate setelah 15 hari yaitu pada tanggal 16 dan tanggal 2 setiap bulannya.
Informasi yang ada dalam SISCrop 2.0 diantaranya monitor standing crop yang dibagi dalam enam fase yaitu pengairan, vetatif 1 (umur <41 hari setelah tanam/hst), vegetatif 2 (41-64 hst), generatif 1 (65-95 hst), generatif 2 (96-112/120 hst) dan fase bera. Menurut Husnain, akurasi standing crop sudah mencapai 90 persen.
Selain standing crop, SISCrop juga menginformasikan produktivitas padi. “Hal ini tidak mudah karena kita harus melakukan analisis biomass yang bisa digunakan untuk memprediksi produktivitas dan produksi,” terang Husnain.
Ada dua metode yang digunakan dalam SISCrop yaitu klasifikasi fase tanaman padi dan estimasi produktivitas padi. “Selain analisis juga ada verifikasi di lapangan yang akan menentukan akurasi data,” imbuhnya.
SISCrop 2.0 ini bisa diakses melalui http://scs1.litbang.pertanian.go.id. Pada kesempatan tersebut, Husnain mencontohkan informasi untuk wilayah Karawang, Jawa Barat. SISCrop menampilkan data lahan baku sawah di Karawang seluas 101.981 hektare (ha) dengan produktivitas 6,06 ton/ha. Kondisi pertanaman padi yaitu 68% tertanami, 30% pada fase tergenang, dan 3% pada fase bera.
Selain itu terdapat informasi fase standing crop padi, estimasi luas tanam dan luas panen hingga empat bulan kedepan. Informasi lainnya yaitu produksi dan provitas, hingga estimasi dan grafik kebutuhan pupuk. “Kebutuhan pupuk ini memang total per area karena kita gunakan untuk dasar kebijakan-kebijakan,” terangnya.
Husnain memastikan, dengan menggunakan citra satelit ada beberapa pendekatan seperti statistik dan pemodelan sehingga secara scientific informasi yang dihasilkan bisa dipertanggungjawabkan.
