<![CDATA[Kabupaten Karawang merupakan salah satu lumbung padi utama di Provinsi Jawa Barat, tetapialih fungsi lahan dan dinamika iklim membuat pemantauan produksi padi yang akurat dan tepatwaktu menjadi kebutuhan yang semakin mendesak. Penelitian ini bertujuan membangun danmengevaluasi model prediksi produktivitas padi (ton/ha) berbasis citra satelit multisensor danmachine learning pada 30 kecamatan di Kabupaten Karawang selama periode 2019 sampai 2025,dengan mengadopsi kerangka CRISP-DM. Fitur masukan diekstraksi dari citra Sentinel-2 (NDVIdan LSWI), Sentinel-1 SAR, serta data iklim pendukung melalui Google Earth Engine. Limaalgoritma diuji secara komparatif menggunakan skema validasi Leave-One-Year-Out (LOYO),yaitu Random Forest, Ordinary Least Squares (OLS), Ridge Regression, XGBoost, danLightGBM. 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 skalaproduksi absolut tingkat kecamatan. Pada level kabupaten, OLS tampil lebih unggul denganMAPE 5,279%. Saat diterapkan untuk estimasi produksi tahun 2025, model menghasilkan prediksi1.475.946,3 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 instrumenpendukung estimasi produktivitas dan produksi padi di Kabupaten Karawang]]>
Copyrights © 2026
