Electronic Theses and Dissertation

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