Electronic Theses and Dissertation
Universitas Syiah Kuala
SKRIPSI
PEMANFAATAN DATA PENGINDERAAN JAUH RESOLUSI TINGGI UNTUK AUTOMATIC PALM COUNTING (STUDI KASUS: PT ASN RNPERKEBUNAN KELAPA SAWIT BATEE PUTEH)
Pengarang
DEA ULTAMI - Personal Name;
Dosen Pembimbing
Sugianto - 196502231992031003 - Dosen Pembimbing I
Yulia Dewi Fazlina - 198607192015042002 - Dosen Pembimbing II
Nomor Pokok Mahasiswa
1705108010050
Fakultas & Prodi
Fakultas Pertanian / Ilmu Tanah (S1) / PDDIKTI : 54294
Subject
Kata Kunci
Penerbit
Banda Aceh : Fakultas Pertanian., 2021
Bahasa
No Classification
-
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)
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%.
PERHITUNGAN JUMLAH POHON KELAPA SAWIT (ELAEIS GUINEENSIS JACQ.) MENGGUNAKAN TEMPLATE MATCHING. (Armaiyani, 2023)
ANALISIS TEMPLATE MATCHING PADA BERBAGAI CITRA MULTIRESOLUSI UNTUK PERSEBARAN TANAMAN KELAPA SAWITRN(STUDI KASUS: PT PERKEBUNAN NUSANTARA I LANGSA) (NURUL OYA, 2022)
KEANEKARAGAMAN JENIS TUMBUHAN BAWAH PADA KELAPA SAWIT (ELAEIS GUINEENSIS JACQ) DI PT ARGO SINERGI NUSANTARA BATEE PUTEH KECAMATAN ARONGAN LAMBALEK KABUPATEN ACEH BARAT (Lisa Amelia, 2022)
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)
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKTIVITAS TENAGA KERJA PANEN KELAPA SAWIT DI KEBUN BATEE PUTEH PT. AGRO SINERGI NUSANTARA (Arham, 2018)