Abstrak Penyakit blas yaitu penyakit yang menyerang daun tanaman padi. Serangan penyakit blas dapat mempengaruhi klorofil dan kesehatan tanaman padi. Klorofil daun dapat diestimasi menggunakan alat klorofil meter SPAD untuk memperoleh nilai SPAD. Klorofil tanaman dapat diestimasi menggunakan citra multispektral dengan analisis indeks vegetasi. Nilai indeks vegetasi mempunyai hubungan kuat dengan klorofil. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan hubungan nilai SPAD dengan nilai Indeks Vegetasi pada tanaman padi yang terserang penyakit blas menggunakan citra multispektral dan menentukan tingkat korelasi nilai SPAD dengan nilai Indeks Vegetasi pada tanaman padi yang terserang penyakit blas menggunakan citra multispektral. Pengambilan sampel nilai SPAD dilakukan pada 3 petak sawah, setiap petak diambil 5 titik secara diagonal, setiap titik diambil 9 rumpun padi. Selanjutnya akuisisi citra multispektral menggunakan Drone DJI Phantom 4 dengan kamera multispektral pada ketinggian 15 m, 30 m, dan 45 m. Citra selanjutnya dimosaicking menggunakan Agisoft Metashape, kemudian dinormalisasi dengan Photoshop. Berikutnya analisis indeks vegetasi NDVI, CIG, dan SAVI menggunakan QGIS 3.16, dilanjutkan dengan analisis regresi antara nilai SPAD dengan nilai indeks vegetasi. Hasil analisis menunjukkan ketiga indeks vegetasi pada berbagai ketinggian menghasilkan hubungan linier dan tingkat korelasi berkisar kuat sampai sangat kuat. Tingkat korelasi kuat pada indeks NDVI 45 m (65,4%), SAVI 45 m (63,1%), dan tingkat korelasi sangat kuat pada indeks NDVI 15 m (94,2%), 30 m (79,5%), CIG 15 m (80,5%), 30 m (84,8%), 45 m (82,5%), dan SAVI 15 m (80,5%), 30 m (78%). Dapat disimpulkan bahwa indeks vegetasi NDVI dengan ketinggian 15 m memberikan nilai korelasi paling kuat. Abstract Blast disease is a disease that attacks the leaves of rice plants. Blast disease attacks can affect chlorophyll and the health of rice plants. Leaf chlorophyll can be estimated using a SPAD chlorophyll meter to obtain the SPAD value. The vegetation index value has a strong relationship with chlorophyll. This study aims to obtain the relationship between SPAD value and Vegetation Index value in rice plants affected by blast disease using multispectral imagery and determine the level of correlation between SPAD value and Vegetation Index value in rice plants affected by blast disease using multispectral imagery. SPAD value sampling was carried out on 3 rice field plots, each plot was taken 5 points diagonally, and each point was taken 9 rice paddy clumps. Next, multispectral image acquisition using the DJI Phantom 4 Drone with multispectral cameras at altitudes of 15 m, 30 m, and 45 m. The image is then mosaiced using Agisoft Metashape, then normalized with Photoshop. Next, the vegetation index analysis of NDVI, CIG, and SAVI using QGIS 3.16, followed by regression analysis between the SPAD value and the vegetation index value. The results of the analysis showed that the three vegetation indices at various altitudes produced a linear relationship and the degree of correlation ranged from strong to very strong. Strong correlation rate on NDVI 45 m (65.4%), SAVI 45 m (63.1%), and very strong correlation on NDVI index 15 m (94.2%), 30 m (79.5%), CIG 15 m (80.5%), 30 m (84.8%), 45 m (82.5%), and SAVI 15 m (80.5%), 30 m (78%). It can be concluded that the NDVI vegetation index with a height of 15 m provides the strongest correlation value.