Padi (Oryza sativa) merupakan tanaman pangan utama yang sangat berperan
dalam mendukung ketahanan pangan, khususnya di Asia. Pemantauan pertumbuhan
padi secara efektif menjadi tantangan tersendiri mengingat metode manual yang
kurang efisien untuk lahan luas. Perkembangan teknologi penginderaan jauh,
seperti citra satelit dan drone, memungkinkan pemantauan pertanian secara cepat
dan akurat melalui analisis indeks vegetasi, antara lain NDVI, OSAVI, GNDVI,
dan NDRE. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi hubungan antara nilai
indeks vegetasi dengan umur tanaman padi, serta membangun model regresi
prediksi umur tanaman berbasis indeks vegetasi. Data dikumpulkan melalui
observasi lapangan dan pengolahan citra vegetasi, kemudian dianalisis
menggunakan pendekatan regresi dan validasi model dengan Mean Absolute
Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model prediksi
berbasis NDVI memiliki performa terbaik dengan koefisien determinasi (R²)
sebesar 0,7943 dan nilai MAPE terendah sebesar 10,58%, menandakan tingkat
akurasi prediksi yang tinggi. Sebaliknya, model berbasis NDRE menunjukkan
akurasi terendah dengan nilai MAPE sangat tinggi. Temuan ini menegaskan bahwa
NDVI merupakan indeks vegetasi paling efektif untuk prediksi umur tanaman padi,
sehingga dapat diandalkan dalam mendukung pengambilan keputusan pengelolaan
pertanian modern dan peningkatan produktivitas secara berkelanjutan.

Kata Kunci: Padi, Indeks Vegetasi, NDVI, OSAVI, GNDVI, NDRE, Penginderaan
Jauh, Prediksi Umur Tanaman, MAPE, Pertanian Presisi, Ketahanan Pangan.