PT ASN RNPERKEBUNAN KELAPA SAWIT BATEE PUTEH) DEA ULTAMI Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Fakultas Pertanian 2021

Skripsi

Dea Ultami. 1705108010050. Pemanfaatan Data Penginderaan Jauh Resolusi Tinggi Untuk Automatic Palm Counting (Studi Kasus: PT ASN Perkebunan Kelapa Sawit Batee Puteh) Dibawah bimbingan Sugianto sebagai ketua dan Yulia Dewi Fazlina sebagai anggota. RINGKASAN Perkebunan kelapa sawit Batee Puteh merupakan daerah pengembangan luas lahan kelapa sawit yang berada di PT ASN Perkebunan Kelapa Sawit Batee Puteh. Perkembangan tersebut menjadi salah satu masalah yang perlu dilakukannya monitoring lahan secara akurat dan berkala untuk mengontrol produktivitas kelapa sawit dengan menerapkan konsep “Automatic Palm Counting”. Tujuan dari penelitian ini yaitu melakukan analisis perhitungan jumlah pohon kelapa sawit pada lahan perkebunan secara otomatis dengan data yang tersedia di lapangan yang mana dapat menghasilkan jumlah pohon kelapa sawit yang dihitung secara otomatis dengan memanfaatkan aplikasi penginderaan jauh yaitu eCognition. Penelitian ini menggunakan metode analisis deskriptif dengan melakukan survei. Untuk mendapatkan hasil perhitungan automatic palm counting menggunakan metode template matching. Metode ini memerlukan tiga tahapan yaitu seleksi sampel, hasil sampel dan test template. Hasil penelitian automatic palm counting dibagi menjadi tiga kategori area berdasarkan citra resolusi tinggi (google earth) dan foto udara (drone). Untuk automatic palm counting berdasarkan citra resolusi tinggi (google earth) yaitu area afdeling 3 (tiga) diperoleh jumlah pohon sebanyak 33.094, area blok 12 AU diperoleh jumlah pohon sebanyak 1.274 dan area blok 12 AV diperoleh jumlah pohon sebanyak 1.811 sedangkan untuk hasil automatic palm counting berdasarkan foto udara (drone) yaitu area blok 12 AU diperoleh jumlah pohon sebanyak 1.531 dan area blok 12 AV diperoleh jumlah pohon sebanyak 2.149. Perhitungan jumlah pohon secara otomatis dengan menggunakan citra resolusi tinggi (google earth) dan foto udara (drone) diperlukan untuk mengetahui tingkat ketelitian dari kedua citra tersebut agar dapat memahami jenis citra yang dapat digunakan untuk proses automatic palm counting. Hasil uji tingkat ketelitian citra bahwa penggunaan citra resolusi tinggi (google earth) belum memenuhi target keakuratan >80% dibanding menggunakan foto udara (drone) yang sudah memenuhi target keakuratan >80%. 0 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 96229 2021-12-21 11:50:44 2021-12-21 14:56:54 machine generated