Pemetaan Nasional Umur Kelapa Sawit di Indonesia Menggunakan Model Regresi Backscatter Sentinel-1A Berbasis Google Earth Engine

Muhammad Gentafani Muharram; Rika Hernawati; Soni Darmawan; Dhimas Wiratmoko

Authors

Muhammad Gentafani Muharram Institut Teknologi Nasional Bandung Author
Rika Hernawati Institut Teknologi Nasional Bandung Author https://orcid.org/0000-0002-0069-1572
Soni Darmawan Institut Teknologi Nasional Bandung Author https://orcid.org/0000-0001-8637-0835
Dhimas Wiratmoko Pusat Penelitian Kelapa Sawit Author https://orcid.org/0009-0007-4177-7894

Keywords:

Backscatter , Google Earth Engine, Umur Kelapa Sawit, SAR penginderaan jauh, Sentinel-1A

Abstract

Informasi spasial yang akurat mengenai usia perkebunan kelapa sawit sangat penting bagi pengelolaan perkebunan yang efektif, peramalan hasil panen, perencanaan penanaman kembali, serta penetapan pajak di seluruh Indonesia sebagai produsen kelapa sawit terbesar di dunia. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan model regresi backscatter Radar Apertur Sintetis yang telah ada guna mengestimasi dan memetakan distribusi usia kelapa sawit secara nasional di seluruh Indonesia menggunakan platform pemrosesan data satelit berbasis komputasi awan. Citra satelit diproses terlebih dahulu melalui penyaringan speckle, dilanjutkan dengan ekstraksi nilai backscatter dua polarisasi yang dibatasi pada batas perkebunan kelapa sawit nasional. Distribusi nasional yang dihasilkan menunjukkan bahwa tegakan usia produktif mendominasi wilayah-wilayah penghasil kelapa sawit utama, sementara tegakan usia muda terkonsentrasi di kawasan perluasan perkebunan yang baru, dan tegakan usia tertua terkonsentrasi di perkebunan negara yang telah lama mapan. Validasi terhadap data referensi lapangan dari sebuah lokasi perkebunan di Sumatera Utara menunjukkan korelasi yang sangat kuat antara usia hasil estimasi model dan usia tanam aktual. Temuan ini menegaskan bahwa implementasi model regresi backscatter yang telah ada memberikan dasar yang andal dan dapat diskalakan untuk pemetaan usia kelapa sawit skala nasional di wilayah tropis.

References

[1] Chemura, A., van Duren, I., dan van Leeuwen, L. M. L. M. (2015). "Determination of the age of oil palm from crown projection area detected from WorldView 158 2 multispectral remote sensing data: The case of Ejisu-Juaben district, Ghana," ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 100, 118–127

[2] Pusat Data dan Sistem Informasi Pertanian. (2024). "Outlook kelapa sawit 2024," Kementerian Pertanian Republik Indonesia.

[3] Fitrianto, A. C., Darmawan, A., Tokimatsu, K., & Sufwandika, M. (2018). "Estimating The Age Of Oil Palm Trees Using Remote Sensing Technique," IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 148, 012020.

[4] Danylo, O., Pirker, J., Lemoine, G., Ceccherini, G., See, L., McCallum, I., Hadi, H., Kraxner, F., Achard, F., & Fritz, S. (2021). "A map of the extent and year of detection of oil palm plantations in Indonesia, Malaysia and Thailand," Scientific Data, 8, 96.

[5] Hernawati, R. (2024). "Pemodelan fenologi berbasis biofisik kelapa sawit menggunakan machine learning dan penginderaan jauh radar" (Disertasi doktor, Institut Teknologi Bandung). Perpustakaan Digital Institut Teknologi Bandung.

[6] Mullissa, A., Vollrath, A., Odongo-braun, C., Slagter, B., Balling, J., Gou, Y., Gorelick, N., & Reiche, J. (2021). "Sentinel-1 SAR Backscatter Analysis Ready Data Preparation in Google Earth Engine," Remote Sensing, 13(10), Article 1954

[7] Hernawati, R., Wikantika, K., Darmawan, S., Harto, A. B., Sri Sumantyo, J. T., & Safitri, S. (2024). "Phenology Model of Oil Palm Plantation Based on Biophysical Parameter on Sentinel 1A Using Multiple Linear Regression (MLR)," In Journal of the Indian Society of Remote Sensing.

[8] Kellndorfer, J. (n.d.). "Using SAR data for mapping deforestation and forest degradation," In The SAR handbook (Chapter 3). Earth Big Data LLC.

[9] Pratiwi, G., Sasmito, B., & Bashit, N. (2021). "Analisis Prediksi Nilai Biomassa Atas Permukaan (Aboveground Biomass) Pohon Karet Menggunakan Citra Sentinel-1A Terhadap Usia Tegakan," Elipsoida : Jurnal Geodesi dan Geomatika, 4(01), 27-33.

[10] Darmawan, S., Carolita, I., Hernawati, R., Dirgahayu, D., Agustan, Permadi, D. A., Sari, D. K., Suryadini, W., Wiratmoko, D., & Kunto, Y. (2021). "The potential scattering model for oil palm phenology based on spaceborne X-, C-, and L-band polarimetric SAR imaging," Journal of Sensors, 2021, Article 6625774.

[11] Carolita, I., Darmawan, S., Permana, R. P., Dirgahayu, D., Wiratmoko, D., Kartika, T., dan Arifin, S. (2019). "Comparison of Optic Landsat-8 and SAR Sentinel-1 in Oil Palm Monitoring, Case Study : Asahan, North Sumatera, Indonesia," IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 280(1), 1–9.

[12] Fauzan, M. I., Sutrisno, A. P., Darmawan, S., & Hernawati, R. (2021). "Correlation model of oil palm age based on optical and radar sensors," In Proceedings of the 42nd Asian Conference on Remote Sensing (ACRS 2021), Can Tho, Vietnam.

[13] Hernawati, R., Darmawan, S., & Sumantyo, J. T. S. (2025). "C-band SAR-based backscatter modeling for monitoring oil palm age," Proceedings of the 46th Asian Conference on Remote Sensing (ACRS 2025), Makassar, Indonesia.

[14] European Space Agency (ESA). (2026). S1 Mission. SentiWiki. https://sentiwiki.copernicus.eu/web/s1-mission

[15] Rulian, N., Armijon, A., & Murdapa, F. (2022). "Analisa Hamburan Balik Citra Sentinel-1 Untuk Pemantauan Kelas Umur Tanaman Kelapa Sawit (Studi Kasus: PT. Perkebunan Nusantara VII Unit Rejosari, Natar, Kabupaten Lampung Selatan)," Datum: Journal of Geodesy and Geomatics, 1(02), 55–66

[16] Hess, A. S., & Hess, J. R. (2017). "Linear regression and correlation," Transfusion, 57(1), 9–11.