PREDIKSI PRODUKSI PADI KABUPATEN KARAWANG BERDASARKAN LUAS PANEN PADI MENGGUNAKAN CITRA SATELIT

Abstrak

Kabupaten Karawang merupakan salah satu lumbung padi utama di Provinsi Jawa Barat, tetapi
alih fungsi lahan dan dinamika iklim membuat pemantauan produksi padi yang akurat dan tepat
waktu menjadi kebutuhan yang semakin mendesak. Penelitian ini bertujuan membangun dan
mengevaluasi model prediksi produktivitas padi (ton/ha) berbasis citra satelit multisensor dan
machine learning pada 30 kecamatan di Kabupaten Karawang selama periode 2019 sampai 2025,
dengan mengadopsi kerangka CRISP-DM. Fitur masukan diekstraksi dari citra Sentinel-2 (NDVI
dan LSWI), Sentinel-1 SAR, serta data iklim pendukung melalui Google Earth Engine. Lima
algoritma diuji secara komparatif menggunakan skema validasi Leave-One-Year-Out (LOYO),
yaitu Random Forest, Ordinary Least Squares (OLS), Ridge Regression, XGBoost, dan
LightGBM. Random Forest menjadi model terbaik pada level kecamatan dengan MAPE 7,207%,
RMSE 0,580 ton/ha, dan Akurasi Kabupaten 94,154%, dengan R² sebesar 0,961 pada skala
produksi absolut tingkat kecamatan. Pada level kabupaten, OLS tampil lebih unggul dengan
MAPE 5,279%. Saat diterapkan untuk estimasi produksi tahun 2025, model menghasilkan prediksi
1.475.946,3 ton dibandingkan data aktual 1.439.910,2 ton, setara Akurasi Kabupaten 97,50%.
Temuan ini menegaskan bahwa model berbasis citra satelit dapat difungsikan sebagai instrumen
pendukung estimasi produktivitas dan produksi padi di Kabupaten Karawang