Electronic Theses and Dissertation
Universitas Syiah Kuala
SKRIPSI
ANALISIS KESEHATAN KELAPA SAWIT DENGAN METODE DEEP LEARNING DAN VISIBLE ATMOSPHERICALLY RESISTANT INDEX (VARI) PADA CITRA DRONE
Pengarang
Sitti Tsarwa Akin - Personal Name;
Dosen Pembimbing
Muslim - 197311181999031001 - Dosen Pembimbing I
Muhammad Rusdi - 197704012006041001 - Dosen Pembimbing II
Nomor Pokok Mahasiswa
2008107010042
Fakultas & Prodi
Fakultas MIPA / Informatika (S1) / PDDIKTI : 55201
Kata Kunci
Penerbit
Banda Aceh : Fakultas MIPA Informatika., 2025
Bahasa
Indonesia
No Classification
621.367 8
Literature Searching Service
Hard copy atau foto copy dari buku ini dapat diberikan dengan syarat ketentuan berlaku, jika berminat, silahkan hubungi via telegram (Chat Services LSS)
Kelapa sawit (Elaeis guineensis Jacq.) merupakan komoditas perkebunan
strategis dengan kontribusi ekonomi signifikan, mencapai USD 30,25 miliar pada tahun
2021 (Pangestu, 2022). Penelitian ini dilakukan di perkebunan PTPN I Aceh Timur
dengan luas area kajian 65,75 hektar dan bertujuan untuk mendeteksi serta
menganalisis tingkat kesehatan pohon kelapa sawit menggunakan metode deep learning
dan Visible Atmospherically Resistant Index (VARI) berbasis citra drone. Berdasarkan
hasil dari penelitian, model deep learning berhasil mendeteksi sebanyak 7.780 pohon
kelapa sawit dengan tingkat akurasi keseluruhan sebesar 70,5%, precision sebesar
62,72%, dan recall sebesar 79,56%. Selanjutnya, nilai VARI digunakan untuk
mengklasifikasikan kesehatan pohon kelapa sawit ke dalam empat kategori, yaitu:
Perlu Pemeriksaan (9,37%), Kesehatan Menurun (42,31%), Kesehatan Sedang
(38,48%), and Sehat (9,82%). Hasil analisis disajikan dalam bentuk peta tematik dan
dashboard interaktif yang terintegrasi dengan Google Maps, sehingga memudahkan
pengguna untuk mengakses koordinat lokasi pohon serta mendukung proses inspeksi
lapangan secara efektif
Oil palm (Elaeis guineensis Jacq.) is a strategic plantation commodity with significant economic contributions, reaching USD 30.25 billion in 2021 (Pangestu, 2022). This research was conducted on the PTPN I Aceh Timur plantation, covering a study area of 65.75 hectares, and aimed to detect and analyze the health condition of oil palm trees using deep learning and the Visible Atmospherically Resistant Index (VARI) based on drone imagery. The research results show that the deep learning model successfully detected 7,780 oil palm trees with an overall accuracy of 70.5%, a precision of 62.72%, and a recall of 79.56%. Subsequently, the VARI values were used to classify the health of oil palm trees into four categories: Needs Inspection (9.37%), Declining Health (42.31%), Moderate Health (38.48%), and Healthy (9.82%). The analysis results are presented in the form of thematic maps and an interactive dashboard integrated with Google Maps, allowing users to access tree location coordinates and effectively support field inspection processes
PENGGUNAAN METODE DEEP LEARNING UNTUK DETEKSI TANAMAN KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN ARCGIS PRORN(STUDI KASUS: KEBUN KELAPA SAWIT RAKYAT DESA BLANG KUTA, KECAMATAN PEUDAWA RAYEUK) (MULIADI, 2024)
ANALYSIS OF THE IMPLEMENTATION OF DISTINCTION PRINCIPLE RELATED TO THE USE OF DRONES AS MILITARY WEAPON BY UNITED STATES BASED ON INTERNATIONAL HUMANITARIAN LAW (RAUZATUL JANNAH, 2021)
ANALISA PERUBAHAN PENGGUNAAN LAHAN SEBELUM DAN SESUDAH TSUNAMIRNSTUDI KASUS: KECAMATAN SYIAH KUALA (Putri Reza, 2022)
PERBANDINGAN BEBERAPA ATURAN FUSI CITRA BERBASIS WAVELET PADA CITRA LANOSAT ETM (Muhammad Ilham, 2024)
PEMANFAATAN DATA PENGINDERAAN JAUH RESOLUSI TINGGI UNTUK AUTOMATIC PALM COUNTING (STUDI KASUS: PT ASN RNPERKEBUNAN KELAPA SAWIT BATEE PUTEH) (DEA ULTAMI, 2021)