Deteksi dan Estimasi Lahan Perkebunan Karet dengan Machine Learning dan Deep Learning Pendekatan Remote Sensing  
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Deteksi dan Estimasi Lahan Perkebunan Karet dengan Machine Learning dan Deep Learning Pendekatan Remote Sensing Studi Kasus : Kabupaten Musi Banyuasin , Provinsi Sumatera Selatan Ahmad Azam Izudin ( 221810117 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Budi Yuniarto , SST , M.Si Ringkasan— Karet merupakan salah satu hasil komoditas perkebunan Indonesia yang menyumbangkan sebesar 28,9 persen kebutuhan karet di dunia. Tingginya tingkat produksi karet Indonesia , dikarenakan memiliki luas tanaman menghasilkan yang terbesar di dunia. Pendataan lahan perkebunan karet hanya didapatkan melalui Survei Perusahaan Perkebunan ( SKB ) yang masih memiliki keterbatasan. Remote sensing dapat menjadi alternatif pengumpulan data lahan perkebunan karet karena dapat menghemat tenaga , biaya , dan waktu. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi lahan perkebunan karet di Kabupaten Musi Banyuasin , Provinsi Sumatera Selatan indeks komposit. menggunakan pita multispektral dan Pengambilan sampel data citra satelit dari Sentinel-2 dan Landsat-8 masing-masing sebanyak 1400 titik yang terbagi menjadi tujuh kelas tutupan lahan. Penciri lahan perkebunan karet mempunyai nilai NDVI , EVI-2 , dan ARVI yang lebih rendah serta lebih tinggi pada nilai NDBI dan NDWI daripada kelas perkebunan nonkaret dan hutan. Penelitian ini juga membandingkan metode machine learning dengan metode deep learning untuk mendapatkan model pengklasifikasian terbaik. Hasil penelitian menunjukan metode machine learning model random forest memberikan hasil terbaik dengan nilai F1-score sebesar 92,56 persen. Kata Kunci— karet , remote sensing , citra satelit , machine learning. I. LATAR BELAKANG Pohon karet ( Hevea brasiliensis ) merupakan tanaman sumber utama karet alam yang menghasilkan lateks dengan sifat elastis dan ketahanan yang tinggi [ 1 ] . Sifat tersebut menjadikan karet sebagai bahan utama dalam industri barang konsumsi , otomotif , medis , dan manufaktur [ 2 ] . Produksi karet memegang peran yang cukup penting dalam kegiatan perekonomian di negara kawasan Southeast Asian Nation ( ASEAN ) [ 3 ] . Berdasarkan data Food and Agriculture Organization ( FAO ) , Indonesia berada pada urutan kedua penghasil karet terbesar di dunia dengan total produksi tahunannya sebesar mencapai 3,6 juta ton. Bahkan produksi karet Indonesia dapat memenuhi kebutuhan karet dunia sebesar 28,9 persen [ 4 ] , karena memiliki luas tanaman menghasilkan terbesar di dunia [ 5 ] . Penyumbang terbesar produksi karet Indonesia berada di Provinsi Sumatera Selatan dengan Kabupaten Musi Banyuasin sebagai salah satu penghasil utama karet [ 6 ] . Pengumpulan data lahan perkebunan karet sangat penting untuk diperhatikan agar data yang diperoleh tepat dan akurat. Pendekatan konvensional untuk mendeteksi lahan perkebunan karet dilakukan melalui Survei Perusahaan Perkebunan ( SKB ) oleh Badan Pusat Statistik ( BPS ) , dengan metode pencacahan lengkap self-enumeration atau input mandiri melalui SEAAP online yang diisi oleh pemilik perkebunan dan SKB online bagi yang belum melakukan input mandiri. Selain itu , data juga diperoleh dari Direktorat Jenderal Perkebunan , Kementrian Pertanian. Data lahan perkebunan karet yang dikumpulkan adalah data luas lahan , jumlah produksi , produktivitas , status tanaman , dan status pengusahaan [ 7 ] . Selain memakan waktu yang cukup lama , pendekatan konvensional juga menyerap banyak tenaga kerja dan biaya untuk wilayah perkebunan yang luas dan / atau wilayah yang sulit dalam jangkauan pendataan. Pemanfaatan teknologi remote sensing dapat digunakan sebagai salah satu alternatif untuk meningkatkan pengumpulan data lahan perkebunan karet. Kemudahan dalam penggunaan remote sensing dalam mengakses data secara gratis membuat teknologi menjadi hal menarik bagi peneliti untuk mengindentifikasi lahan perkebunan karet. Beberapa penelitian [ 2 ] , [ 8-13 ] dapat mendeteksi lahan perkebunan karet dengan menggunakan informasi pita spektral dengan berbagai macam jenis satelit , indeks komposit , dan metode klasifikasi. Setiap jenis citra satelit memiliki resolusi dan pita multispektral yang berbeda , sehingga dapat dilakukan berbagai kombinasi antara citra satelit , pita multispektral , indeks komposit , ataupun metode klasifikasi. Fokus dalam penelitian ini memanfaatkan pita spektral dan indeks komposit untuk memperoleh fitur penciri lahan perkebunan karet , membandingkan metode klasifikasi machine learning dengan deep learning untuk mendapatkan model terbaik , dan melakukan estimasi luas lahan perkebunan karet. II. TUJUAN DAN BATASAN PENELITIAN A. Tujuan Adapun tujuan penelitian skripsi ini terbagi menjadi tiga , yaitu untuk : 1. Mengidentifikasi fitur terbaik penciri lahan perkebunan karet. 2. Mengidentifikasi model klasifikasi terbaik dalam mendeteksi lahan perkebunan karet. 3. Mengestimasi luas lahan perkebunan karet menggunakan model terbaik yang didapat. 1 / 8 B. Batasan Penelitian Keterbatasan dari penelitian ini , belum terdapat data resmi yang sesuai dalam membagi wilayah berdasarkan tutupan lahan menurut titik koordinat perkebunan karet di Indonesia. Selain itu , proses penentuan label kelas tutupan lahan dalam proses identifikasi model klasifikasi lahan perkebunan karet terbatas hanya melalui validasi virtual atau secara tidak langsung. Peneliti memanfaatkan citra satelit beresolusi tinggi yang disediakan oleh Google Earth dan Google Street View pada Google Maps serta data pendukung dari Geoportal wilayah penelitian untuk memastikan keabsahan label yang digunakan. Peneliti belum bisa melakukan pengecekan lapangan atau ground checking , karena keterbatasan sumber daya manusia dan kendala pandemi Covid-19. Selain itu , shapefile yang digunakan bersumber dari BPS dengan dilakukan koreksi menggunakan batas wilayah pada google maps , karena terdapat ketidaksamaan shapefile batas wilayah administrasi kabupaten yang digunakan oleh Badan Pusat Statistik ( BPS ) dan Geoportal daerah. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik III. PENELITIAN TERKAIT jarak Pemanfaatan metode remote sensing atau penginderaan jauh menjadi salah satu metode yang telah diterapkan oleh peneliti dalam pendeteksian lahan perkebunan karet. Peneliti juga memanfaatkannya dalam pengestimasian luas lahan dan pengklasifikasian tanaman karet. Metode klasifikasi pada citra satelit terbagi menjadi tiga kelompok , yaitu metode statistika konvensional , metode machine learning populer , dan metode deep learning [ 14 ] . Di Indonesia masih terbatas penelitian terkait penginderaan jauh untuk mendeteksi dan mengklasifikasi lahan perkebunan karet yang memanfaatkan teknologi machine learning. Selain itu , penerapan deep learning belum digunakan pada lahan perkebunan karet di Indonesia. Berikut merupakan tabel literatur memuat jurnal penelitian yang bersinggungan dengan topik skripsi ini agar mudah terlihat perbedaan antara masing-masing penelitian yang telah dilakukan sebelumnya dengan penelitian ini. Kelebihan dari penelitian ini terletak pada penggunaan dua citra satelit yang dapat diakses secara gratis serta membandingkan model machine learning dengan model deep learning untuk mendeteksi lahan perkebunan karet. No 1 2 3 4 5 6 7 8 Pengarang , Tahun Fan , Fu , Zhang dan Wu , ( 2015 ) [ 8 ] Dibs , Idrees dan Alsalhin , ( 2017 ) [ 10 ] Razak , Shariff , Ahmad dan Ibrahim Sameen , ( 2018 ) [ 9 ] Gao , et al. , ( 2019 ) [ 11 ] Pradita dan Wijayanto , ( 2021 ) [ 12 ] Sari , Weston , Newnham dan Volkova , ( 2021 ) [ 13 ] Yusof , Shafri dan Shaharum , ( 2021 ) [ 2 ] Penelitian ini TABEL I PENELITIAN TERKAIT Tujuan Metode Sumber Data Daerah Studi Mengukur indeks vegetasi berbasis fenologi dan memetakan perkebunan karet Mengidentifikasi lahan perkebunan karet dan usia karet Mengidentifikasi karet dan analisis informasi dinamika vegetasi pohon karet Mencari pendekatan pemetaan perkebunan karet dan deteksi perubahan perkebunan karet di kawasan tropis Mendeteksi lahan perkebunan karet dan estimasi luas tanam dengan model terbaik Mendeteksi lahan perkebunan karet dan kelapa sawit untuk membedakan dengan lahan hutan Mendeteksi lahan perkebunan karet dan memetakan kawasan perkebunan karet Mengidentifikasi fitur dan model terbaik penciri lahan perkebunan karet dan estimasi luas tanam Fenologi ( Phenology ) Vegetation Index Mahalanobis , K-Nearest Neighbor ( KNN ) , dan Decision Tree Support Vector Machine ( SVM ) Support Vector Machine ( SVM ) dan Random Forest ( RF ) Classification And Regression Trees ( CART ) dan Random Forest ( RF ) Decision Tree Support Vector Machine ( SVM ) , Artificial Neural Network ( ANN ) , Spectral Angle Mapper ( SAM ) Machine Learning dan Deep Learning Landsat-8 OLI Xishuangbanna , China SPOT 5 Hulu Selangor , Malaysia Landsat-5 TM , Landsat-7 ETM+ , Landsat-8 OLI Kuala Lumpur , Malaysia Landsat-8 Xishuangbanna , China Landsat-8 , Senstinel-2 Landsat-8 , Sentinel- 1 Kab. Penukal Abab Lematang Ilir , Provinsi Sumatera Selatan , Indonesia ( Barito Timur , Tabalong , Balangan dan Paser ) , Kalimantan , Indonesia Landsat-8 OLI , Sentinel-2 Kota Tinggi , Malaysia Landsat-8 , Sentinel-2 Kabupaten Musi Banyuasin , Provinsi Sumatera Selatan , Indonesia IV. METODE PENELITIAN A. Wilayah Studi Provinsi Sumatera Selatan merupakan provinsi penghasil produksi karet terbesar di Indonesia. Berdasarkan data BPS , pada tahun 2019 tercatat produksi karet sebesar 944.192 ton atau 28,60 persen dari total produksi karet nasional [ 7 ] . Kabupaten Musi Banyuasin memiliki luas perkebunan karet terluas jika dibandingkan dengan kabupaten dan kota lainnya di Provinsi Sumatera Selatan , yaitu sebesar 211.725 hektar ( Ha ) [ 15 ] . Oleh karena itu , kabupaten Musi Banyuasin dipilih sebagai Region of Interest ( ROI ) atau studi lokasi. . Gambar 1. Citra Sentinel-2 Kabupaten Musi Banyuasin 2 / 8 B. Pengumpulan Data a ) Data Citra satelit yang Data citra diperoleh dari Satelit Sentinel-2 Multi Spectral Instrument Level 2A dan Landsat-8 Surface Reflectance Tier 1 dan dengan menggunakan Google Earth Engine ( GEE ) . GEE merupakan platform cloud computing atau komputasi awan yang memiliki akses pada data citra dari berbagai selalu diperbarui dan menyediakan gambar untuk analisis geospasial serta dapat langsung dilakukan preprocessing. Gambar yang diperoleh dari GEE , selanjutnya dilakukan filter periode rentang waktu 2019-2020 dan proses preprocessing cloud filtering atau seleksi awan untuk mendapatkan kumpulan citra bebas awan , sehingga dapat memudahkan proses pelabelan yang dilakukan secara manual. Satelit Sentinel-2 memiliki resolusi spasial hingga 10 meter dengan resolusi temporal 10 hari sedangkan Landsat-8 memiliki resolusi spasial hingga 30 meter dengan resolusi temporal 16 hari [ 2 ] . Pada Sentinel-2 , terpilih citra terbaik pada rentang bulan Agustus sampai November tahun 2019 dengan persentase awan di bawah 10 persen. Sementara itu , pada Landsat-8 , terpilih citra terbaik pada rentang bulan Juli sampai September tahun 2019 dengan persentase awan dibawah 20 persen ( 2,42 persen ; 5,25 persen ; 6,51 persen ; 17,37 persen ) karena terdapat satu bagian citra yang memiliki persentase lebih dari dilakukan penggabungan gambar citra menjadi satu dengan batasan ROI. persen. Langkah berikutnya 10 b ) Data Sample Pengambilan titik sampel dibagi menjadi tujuh kelas target yang terdiri dari kelas awan , air , perkebunan karet , tanah. perkebunan non-karet , hutan , bangunan , dan Sebanyak 1.400 titik sampel diambil dan setiap kelasnya memiliki ukuran yang sama yaitu 200 titik untuk menghindari data imbalance , yaitu kondisi salah satu kelas target atau lebih yang ada terdapat suatu himpunan memiliki jumlah yang cukup timpang. Langkah pertama melakukan geotagging objek yang diamati. Kemudian didapatkan piksel hasil geotagging yang mewakili satu titik sampel dan satu kelas target. Satu ukuran piksel bergantung pada citra satelit yang digunakan sesuai dengan resolusi spasialnya. Dalam penentuan minimum jumlah sampel tiap kelas , menganut rule of thumb [ 16 ] . Pada penelitian ini , jumlah kelas yang digunakan sebanyak tujuh dan luas lokasi uji lebih dari satu juta hektar , sehingga memerlukan setidaknya pada tiap kelas 75 sampai 100 sampel. Oleh karena itu , titik sampel yang didapatkan sudah memenuhi syarat minimum pengambilan sampel tiap kelas. c ) Pemberian Label Pelabelan dibantu menggunakan alat bantu citra satelit milik Google Earth , informasi lokasi sampel dari Google Earth Engine ( GEE ) , tangkapan kamera Google Street View , informasi perkebunan yang terdaftar di Google Maps dan data pendukung Geoportal Kabupaten Musi Banyuasin. Hal ini disebabkan karena belum tersedianya publikasi data administratif resmi perkebunan karet pada setiap titik-titik Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik koordinat di Indonesia. Perlu diketahui bahwa proses pengambilan titik sampel merupakan tahapan dengan tingkat kesulitan yang paling tinggi , mengingat sulitnya membedakan citra kelas perkebunan karet dengan kelas hutan. Pada gambar 2 , gambar satelit terlihat sangat mirip dan tidak memiliki pola tanam atau keteraturan yang baik , sehingga diperlukan ketelitian yang lebih dalam memilih titik sampel. Proses validasi dilakukan dengan mengambil informasi koordinat longitude dan latitude dari titik sample. Kemudian menggunakan Google Earth untuk menuju lokasi dan dipastikan kembali dengan Google Street View. ( a ) ( b ) Gambar 2. Citra Tutupan Lahan : ( a ) Perkebunan Karet ; ( b ) Hutan menggunakan Google Earth d ) Pengumpulan Fitur atau adalah spektrum tertentu. Hanya Koleksi fitur terdiri dari beberapa pita multispektral dan sebagai variabel prediktor. Pita indeks komposit multispektral gelombang elektromagnetik dipancarkan dari citra satelit dengan tiga gelombang panjang gelombang elektromagnetik yang dapat dilihat oleh mata manusia , yaitu merah ( red ) , hijau ( green ) , dan biru ( blue ) atau RGB. Sementara itu , gelombang lainnya tidak dapat dilihat dengan mata manusia , misalnya Near-Infrared ( NIR ) dan Short Wave Infrared ( SWIR ) . Objek amatan akan menyerap spektrum dan nilai masing-masing gelombang akan diproses dan dihitung. Tabel II menunjukkan pita multispektral yang digunakan pada penelitian ini. TABEL II PITA MULTISPEKTRAL CITRA SATELIT Sentinel-2 Bands Blue Green Red NIR SWIR 1 SWIR 2 Sumber : Terra-Image [ 17 ] B2 B3 B4 B8 B11 B12 Landsat-8 Bands Blue Green Red NIR SWIR 1 SWIR 2 Sumber : USGS [ 18 ] B2 B3 B4 B5 B6 B7 Wavelength ( nanometer ) 490 560 665 842 1610 2190 Wavelength ( micrometer ) 0.45 – 0.51 0.53 – 0.59 0.64 – 0.67 0.85 – 0.88 1.57 – 1.65 2.11 – 2.29 Resolusi 10 m 10 m 10 m 10 m 20 m 20 m Resolusi 30 m 30 m 30 m 30 m 30 m 30 m Indeks komposit dihasilkan melalui transformasi beberapa pita spektral. Biasanya , indeks komposit digunakan untuk tugas Indeks vegetasi yang digunakan untuk tertentu [ 19 ] . 3 / 8 membedakan kelas perkebunan karet , perkebunan nonkaret , dan hutan , yaitu Normalized Difference Vegetation Index ( NDVI ) , Atmospherically Resistant Vegetation Index ( ARVI ) [ 8 ] , dan Enhanced Vegetation Index 2 ( EVI-2 ) [ 20 ] . NDVI merupakan indeks vegetasi yang menggambarkan tingkat kehijauan suatu tanaman yang berasal dari kombinasi matematis antara band merah dan band NIR yang digunakan sebagai indikator keberadaan dan kondisi vegetasi [ 21 ] . ARVI merupakan indeks alternatif untuk mengurangi ketergantungan dengan NDVI yang memanfaatkan informasi atmosfer yang terkandung dalam band biru [ 22 ] . EVI-2 merupakan alternatif dari EVI tanpa pita biru , yang memiliki konsistensi yang sama di berbagai jenis tutupan lahan dan tidak bergantung pada tutupan lahan serta dikembangkan untuk mengoptimalkan sinyal vegetasi melalui pengaruh dari latar belakang tanah dan sinyal kanopi [ 23 ] . Normal Difference Built-up Index ( NDBI ) sensitif terhadap lahan bangunan atau lahan terbuka [ 24 ] . Sementara itu , untuk daerah genangan air menggunakan Normalized Difference Water Index ( NDWI ) [ 25 ] . Berikut Tabel III adalah formula dari indeks komposit NDVI , ARVI , EVI-2 , NDBI , dan NDWI. TABEL III FORMULA INDEKS KOMPOSIT Persamaan Band yang digunakana Indeks Komposit NDVI ARVI EVI-2 NDBI NDWI ( 𝑁𝐼𝑅 − 𝑅𝑒𝑑 ) / ( 𝑁𝐼𝑅 + 𝑅𝑒𝑑 ) ( 𝑁𝐼𝑅 − 𝛾 ∗ 𝑅𝑒𝑑 − 𝐵𝑙𝑢𝑒 ) / ( 𝑁𝐼𝑅 + 𝛾 ∗ 𝑅𝑒𝑑 − 𝐵𝑙𝑢𝑒 ) 2.5 ∗ ( 𝑁𝐼𝑅 − 𝑅𝑒𝑑 ) / ( 𝑁𝐼𝑅 + 2.4 ∗ 𝑅𝑒𝑑 + 1 ) ( 𝑆𝑊𝐼𝑅1 − 𝑁𝐼𝑅 ) / ( 𝑆𝑊𝐼𝑅1 + 𝑁𝐼𝑅 ) ( 𝐺𝑟𝑒𝑒𝑛 − 𝑁𝐼𝑅 ) / ( 𝐺𝑟𝑒𝑒𝑛 + 𝑁𝐼𝑅 ) aKeterangan mengenai Band pada masing-masing satelit dapat dilihat pada Tabel II. C. Metode Analisis Analisis deskriptif dilakukan untuk tujuan pemilihan fitur terbaik penciri lahan perkebunan karet menggunakan data pita multispektral dan indeks komposit. Indeks komposit yang digunakan , yaitu NDVI , ARVI , EVI-2 , NDBI , dan NDWI. Data array dikelompokkan pada rentang tertentu dengan jenks natural breaks. Jenks natural breaks merupakan jenis metode klasifikasi optimal yang bertujuan untuk memaksimalkan varians antarkelas dan meminimalkan varians dalam kelas. Pengelompokkan data antarkelas berdasarkan informasi yang melekat dalam data ( data-driven ) . Rentang level dibagi menjadi lima , yaitu very low , low , medium , high , dan very high [ 26 ] . Pengujian Goodness of Variance Fit ( GVF ) yang menghasilkan nilai mendekati satu menunjukkan pada variasi antarkelas yang dibagi optimum. algoritma Untuk tujuan pengidentifikasian model klasifikasi terbaik penciri lahan perkebunan karet , dilakukan proses modelling dengan mengimplementasikan supervised classification pada machine learning dan deep learning. Pada machine learning , digunakan algoritma klasifikasi , yaitu K- Nearest Neighbor ( KNN ) , Support Vector Machines ( SVM ) , random forest , Extreme Gradient Boosting ( XGBoost ) , dan logistic regression. Sementara learning dan menggunakan Multi-Layer Convolutional Neural Network ( CNN-1D ) . Pada machine learning dilakukan hyperparameter tuning menggunakan grid search. Kemudian dilakukan evaluasi model menggunakan itu , pada deep Perceptron ( MLP ) Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik stratified 5-fold cross validation untuk menghindari efek kebetulan dan menghindari kemungkinan overfitting agar lebih yakin dalam pemilihan model terbaik. a ) Machine Learning forest sebuah algoritma dalam mengklasifikasikan KNN merupakan metode klasifikasi yang sangat sederhana data berdasarkan jarak terdekat dengan tetangganya yang mana memiliki karakteristik mirip. Data yang memiliki jarak fitur vektor terdekat akan menjadi satu kelas atau label klasifikasi [ 27 ] . SVM merupakan metode machine learning yang digunakan untuk data berdimensi tinggi untuk menemukan sebuah batasan yang optimal dalam memisahkan kelas yang satu dengan yang lain. Algoritma ini tidak mudah terjadi overfitting dan dapat menghasilkan akurasi tinggi pada model nonlinear yang kompleks [ 28 ] . Random untuk merupakan mengklasifikasikan data yang didasarkan pada pohon keputusan. Random forest adalah kombinasi dari beberapa pohon keputusan di mana setiap pohon bergantung pada nilai vektor acak yang sampelnya diambil secara independen dan dengan distribusi yang sama untuk semua pohon di random forest. Metode random forest merupakan metode klasifikasi yang efektif [ 29 ] . Kelebihan dari metode ini dapat memproses data dalam jumlah besar , dengan variabel terhadap multikolinieritas maupun overfitting [ 30 ] . XGBoost merupakan algoritma tree-based ensemble learning yang tree ) . Pohon terdiri dari pohon keputusan ( decision keputusan dibangun secara urut untuk mengurangi kesalahan residual dari pohon keputusan sebelumnya. Pengklasifikasi dasar adalah pengklasifikasi lemah yang cocok dengan data. Setiap pengklasifikasi baru mempertimbangkan pengklasifikasi sebelumnya sehingga menghasilkan performa yang lebih baik [ 31 ] . Dari sudut pandang komputasi , algoritma XGBoost lebih cepat daripada implementasi gradient boosting lainnya serta mampu bekerja dengan baik bahkan dengan banyak missing value [ 32 ] . Logistic regression menentukan hubungan antara output yang berupa binary classification dengan variabel independen menggunakan probabilitas untuk memprediksi variabel dependen menggunakan sigmoid activation. Metode ini juga dapat melakukan multi-class atau disebut multinomial logistic regression untuk mendapatkan output yang lebih dari dua kelas yang menggunakan softmax activation [ 33 ] . banyak , sensitif yang dan b ) Deep Learning MLP merupakan model neural network yang terdiri dari beberapa hidden layer dan node antar layer saling terhubung satu sama lain. Arsitektur MLP terdiri dari input layer , satu atau lebih hidden layer , dan output layer. Layer input menerima sinyal dari luar , kemudian melewatkannya ke hidden layer pertama yang akan diteruskan sehingga akhirnya mencapai ouput layer [ 34 ] . CNN merupakan lapisan operasi konvolusi penggabungan beberapa pemrosesan dan menggunakan elemen dalam beroperasi secara paralel yang terinspirasi dari sistem saraf biologis. Arsitektur CNN 1-D terdiri dari 3 bagian layer , yaitu 4 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik convolutional layer , pooling layer , dan fully connected layer [ 35 ] . Pooling layer beserta dropout mampu untuk meningkatkan performa model dan mengurangi overfitting [ 36 ] . V. KERANGKA PIKIR Penelitian ini diawali dengan adanya keterbatasan pada metode pengumpulan data pada Survei Perusahaan Perkebunan ( SKB ) komoditas karet oleh Badan Pusat Statistik yang membutuhkan banyak tenaga , waktu , dan biaya yang besar serta sulitnya mencapai area perkebunan karet. Kerangka pikir menggambarkan jalannya penelitian mulai dari permasalahan , solusi yang diusulkan , sasaran penelitian , dan indikator evaluasi. Kerangka pikir pada penelitian ini mengacu pada [ 37 ] dan diilustrasikan pada gambar 3. VI. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Identifikasi Fitur Terbaik Penciri Perkebunan Karet Gambar 3. Kerangka pikir Menjawab tujuan pertama , digunakan analisis deskriptif dalam melakukan identifikasi fitur pada citra satelit Sentinel-2 dan Landsat-8. Pita multispektral digunakan untuk membentuk indeks komposit. Seluruh pita multispektral dan indeks komposit Sentinel-2 dan Landsat-8 dinormalisasi dan distandarisasi. Kemudian dilakukan perhitungan GVF untuk setiap fitur sebelum membagi menjadi lima level dengan jenks natural breaks. Hasil menunjukkan nilai metode perhitungan GVF mendekati dapat dikelompokkan menurut levelnya. Distribusi fitur tiap kelas ditunjukkan dengan heatmap pada gambar 4 dan gambar 5. sehingga satu , Gambar 5. Distribusi fitur pada Landsat-8 Berdasarkan gambar 4 dan gambar 5 , diperoleh informasi mengenai perbedaan nilai band pada tiap-tiap kelas. Nilai rata- rata pita multispektral atau band bawaan ( RGB , NIR , SWIR 1 , dan SWIR 2 ) dari Sentinel-2 ataupun Landsat-8 hampir tidak ada perbedaan antarkelas atau serupa , sehingga sulit untuk membedakan kelas-kelas lainnya kecuali kelas awan. Oleh karena itu , indeks komposit yang merupakan kombinasi dari beberapa band yang ada cukup dapat membantu untuk membedakan kelas tutupan lahan. Penciri lahan perkebunan karet didapatkan nilai yang serupa , baik Sentinel-2 ataupun Landsat-8 , yaitu pada fitur RGB ( red , green , dan blue ) , SWIR 2 , dan NDWI berada pada level very low ; fitur NIR dan SWIR 1 berada pada level low ; NDBI berada pada level medium ; dan 5 / 8 Gambar 4. Distribusi fitur pada Sentinel-2 indeks vegetasi NDVI , EVI-2 , dan ARVI berada pada level very high , namun pada Sentinel-2 berada pada level medium. Secara lebih rinci , NDBI mudah untuk membedakan kelas bangunan dan tanah dengan kelas lainnya , ditandai dengan perolehan nilai mean yang tinggi dari pada kelas lain dan kelas bangunan mempunyai nilai lebih tinggi daripada kelas tanah dan kelas awan lebih rendah. NDWI juga mampu untuk membedakan kelas air dengan kelas lainnya , tetapi tidak untuk kelas awan. Hal ini sudah diatasi dengan menggunakan NDBI yang mendapatkan kelas air yang berada pada level low dan kelas awan pada level high. Selain itu , NDWI mampu membedakan kelas bangunan dan kelas tanah berurutan menghasilkan nilai level low dan level medium. Sementara itu , pada indeks vegetasi ( NDVI , EVI-2 , dan ARVI ) belum bisa membedakan kelas perkebunan karet , perkebunan non-karet , dan hutan baik pada Sentinel-2 ataupun Landsat-8. Namun jika diperhatikan lebih lanjut , dapat dilihat bahwa pada kedua citra satelit memiliki pola. Kelas perkebunan karet memiliki nilai yang lebih rendah daripada kelas perkebunan nonkaret ataupun hutan pada indeks vegetasi dan nilai yang lebih tinggi pada NDBI dan NDWI. Dengan menggabungkan informasi ini , mesin mungkin akan mampu membedakan antara kelas tersebut. Dengan begitu , bila nilai indeks suatu piksel berada pada level yang sama untuk kelas perkebunan karet , perkebunan nonkaret , dan hutan , serta nilai yang paling rendah pada indeks vegatasi , yaitu NDVI , EVI-2 , dan ARVI tetapi lebih tinggi pada NDBI dan NDWI maka kemungkinan besar piksel tersebut mewakili perkebunan karet. B. Identifikasi Model Terbaik Deteksi Lahan Perkebunan Karet Berikut performa dari model machine learning dan model deep learning yang digunakan , serta perbandingannya dapat dilihat pada tabel IV dan tabel V. Tabel tersebut menunjukkan hasil stratified 5-fold cross validation pada machine learning yang sudah dilakukan hyperparameter tuning menggunakan grid search. TABEL IV PERBANDINGAN PERFORMA MODEL MACHINE LEARNING MENGGUNAKAN STRATIFIED 5-FOLD CROSS VALIDATION. Citra Satelit Sentinel-2 Landsat-8 Algoritma Akurasi Presisi Recall F1-score KNN SVM Random Forest XGBoost Logistic Regression KNN SVM Random Forest XGBoost Logistic Regression 89,07 % 91,64 % 89,48 % 91,92 % 89,07 % 91,64 % 88,93 % 91,55 % 92,57 % 92,81 % 92,57 % 92,56 % 92,21 % 92,24 % 92,21 % 92,20 % 87,79 % 87,92 % 87,79 % 87,74 % 88,64 % 90,43 % 89,02 % 90,79 % 88,64 % 90,43 % 88,69 % 90,47 % 90,79 % 91,03 % 90,79 % 90,81 % 91,00 % 91,30 % 91,00 % 91,03 % 88,57 % 88,71 % 88,57 % 88,54 % Berdasarkan tabel IV , hasil machine learning pada citra satelit Sentinel-2 menunjukkan bahwa algoritma Random Forest mendapatkan persentase tertinggi di seluruh aspek penilaian , yaitu nilai akurasi sebesar 92,57 persen presisi sebesar 92,81 persen ; recall sebesar 92,57 persen ; dan F1-score Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik sebesar 92,56 persen. Sementara itu , pada citra satelit Landsat- 8 diperoleh algoritma XGBoost dengan persentase tertinggi , yaitu nilai akurasi sebesar 91,00 persen ; presisi sebesar 91,30 persen ; recall sebesar 91,00 persen ; dan F1-score sebesar 91,03 persen. Algoritma logistic regression mendapat persentase terendah ditinjau dari nilai akurasi dan F1-score pada kedua citra satelit , baik Sentinel-2 ataupun Landsat-8. Persentase akurasi sebesar 87,79 persen dan F1-score sebesar 87,74 persen pada Sentinel-2 , sedangkan pada Landsat-8 persentase akurasi sebesar 88,57 persen dan F1-score sebesar 88,54 persen. Sebagian besar algoritma menunjukkan hasil performa lebih baik pada penggunaan data citra Sentinel-2 daripada data citra Landsat-8. Hal yang bisa menyebabkan perbedaan performa algoritma adalah resolusi yang dimiliki pada citra satelit. Sentinel-2 memiliki resolusi spasial 10 meter sementara Landsat-8 memiliki resolusi spasial 30 meter , artinya resolusi spasial memiliki pengaruh terhadap hasil performa model. Selain itu , juga terdapat perbedaan panjang gelombang ( wavelength ) yang digunakan oleh masing-masing satelit yang juga dapat menjadi penyebab perbedaan performa. Berdasarkan hasil yang diperoleh dipilih algoritma machine learning terbaik mendeteksi lahan perkebunan karet , yaitu random forest pada Sentinel-2 dan XGBoost pada Landsat-8 yang kemudian akan dibandingkan dengan hasil deep learning yang juga dievaluasi menggunakan stratified 5-fold cross validation. TABEL V PERBANDINGAN PERFORMA MODEL MACHINE LEARNING TERBAIK DENGAN DEEP LEARNING MENGGUNAKAN STRATIFIED 5-FOLD CROSS VALIDATION. Citra Satelit Algoritma Akurasi Presisi Recall F1-score Sentinel-2 Landsat-8 Random Forest MLP CNN XGBoost MLP CNN 92,57 % 92,81 % 92,57 % 92,56 % 87,71 % 90,79 % 91,00 % 86,93 % 87,71 % 88,99 % 91,34 % 91,30 % 89,41 % 88,54 % 86,57 % 90,36 % 91,00 % 84,43 % 86,79 % 87,76 % 90,84 % 91,03 % 86,76 % 87,65 % Hasil deep learning pada tabel V menunjukkan algoritma MLP mendapatkan persentase yang lebih rendah daripada algoritma CNN-1D. Didapatkan persentase nilai akurasi sebesar 87,71 persen dan F1-score sebesar 87,76 persen pada Sentinel-2 , sedangkan pada Landsat-8 mendapat persentase nilai akurasi sebesar 86,93 persen dan F1-score sebesar 86,76 persen. Kemudian algoritma CNN-1D pada Sentinel-2 mendapatkan persentase nilai akurasi sebesar 90,79 persen dan F1-score sebesar 90,84 persen , sedangkan pada Landsat-8 mendapat persentase nilai akurasi sebesar 87,71 persen dan F1- score sebesar 87,65 persen. Hasil penggunaan data Sentinel-2 mendapatkan nilai persentase yang lebih tinggi daripada data Landsat-8 atau dengan kata lain pengaruh resolusi spasial juga berlaku pada metode deep learning dalam menghasilkan performa model. Berdasarkan analisis deskriptif yang telah dijelaskan , maka hasil model terbaik dipilih algoritma random forest pada Sentinel-2 karena memiliki nilai tertinggi di seluruh aspek penilaian. 6 / 8 C. Mengestimasi Luas Lahan Perkebunan Karet Menggunakan Model Terbaik Hasil estimasi luas lahan perkebunan karet menggunakan model random forest pada citra satelit Sentinel-2 , diperoleh luas lahan perkebunan karet sebesar 23.014.616 piksel. Pengkonversian dilakukan dengan mengalikan 100 per piksel karena resolusi spasial citra satelit Sentinel-2 sampai akurasi 10 meter yang artinya setiap piksel mewakili 100 m2 , sehingga didapatkan 2.301.461.600 m2. Didapatkan estimasi luas perkebunan karet di kabupaten Musi Banyuasin tahun 2019 sebesar 230.146,16 Ha atau lebih 18.421,16 Ha ( 8,7 persen ) bila dibandingkan data tabel dinamis BPS provinsi Sumatera Selatan sebesar 211.725 Ha. Sementara itu , bila dibandingkan data tabel dinamis BPS Kabupaten Musi Banyuasin sebesar 217.422 Ha yang didapatkan melalui akumulasi luas lahan perkebunan karet tiap kecamatan , hasil estimasi lebih luas 12.724,2 Ha ( 5,58 persen ) . Perbedaan luas lahan perkebunan karet antara BPS provinsi dengan BPS kabupaten sebesar 5.697 Ha. Hal lahan perkebunan karet didapatkan bersumber dari laporan yang disediakan oleh Dinas Perkebunan sesuai level administrasi. Artinya data tabel dinamis BPS provinsi bersumber dari dinas perkebunan provinsi sedangkan data tabel dinamis BPS kabupaten bersumber dari dinas perkebunan kabupaten. Berikut ditunjukkan pada tabel VI , yaitu perbandingan estimasi luas lahan perkebunan karet dengan data tabel dinamis berdasarkan kecamatan di Kabupaten Musi Banyuasin tahun 2019. ini dikarenakan data TABEL VI PERBANDINGAN HASIL ESTIMASI LUAS PERKEBUNAN KARET DENGAN DATA TABEL DINAMIS BERDASARKAN KECAMATAN DI KABUPATEN MUSI BANYUASIN TAHUN 2019 Kecamatan ( 1 ) Lalan Tungkal Jaya Sungai Keruh ( Include Jirak Jaya ) Bayung Lencir Plakat Tinggi Babat Toman Sanga Desa Sungai Lilin Keluang Batanghari Leko Sekayu Lawang Wetan Lais Babat Supat Total Kabupaten Musi Banyuasin Luas Lahan ( Ha ) ( 2 ) 1.113 10.103 Estimasi ( Ha ) ( 4 ) 5.191,3 24.493 Selisih ( Ha ) ( 5 ) 4.078,3 14.390 Error ( % ) ( 6 ) 366,42 142,43 31.972 5.346,98 26.625,02 83,28 42.823 7.6376,26 33.553,26 78,35 16.317 19.100 7.570 6.535 6.816 5.901,06 7.226,34 11.738,22 10.107,46 10.117,44 10.415,94 11.873,66 4.168,22 3.572,46 3.301,44 63,83 62,17 55,06 54,67 48,44 20.108 29.270,98 9.162,98 45,57 19.467 12.292,04 7.174,96 36,86 6.506 5.469,44 1.036,56 15,93 14.892 14.100 217.422 13.355,62 13.260,02 230.146,16 1.536,38 839,98 12.724,16 10,32 5,96 5,85 211.725 230.146,16 18.421,16 8,70 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Berdasarkan tabel IV , terdapat selisih yang cukup besar pada tiap kecamatan antara luas lahan perkebunan dengan estimasi as lahan perkebunan. Selain itu , persentase error dalam melakukan estimasi per kecamatan juga masih sangat besar. Hal ini dapat disebabkan karena perbedaan batas wilayah kecamatan pada shapefile. Namun , jika dilihat secara akumulasi per kecamatan ataupun data kabupaten seperti yang dijelaskan sebelumnya persentase error tidak terlalu jauh perbedaanya. Tingkat ketelitian pada wilayah administrasi yang semakin kecil akan menimbulkan selisih yang semakin besar. Selain itu , selisih estimasi lahan perkebunan karet juga mungkin disebabkan karena kesalahan klasifikasi model random forest terhadap kelas perkebunan nonkaret yang dan bagian bayangan yang disebabkan oleh awan terklasifikasi menjadi kelas perkebunan karet , misalnya pada Kecamatan Lalan yang memiliki persentase error tertinggi. Penyebabnya pada tangkapan citra yang didapatkan masih terdapat awan yang banyak walaupun sudah dilakukan koreksi awan terlebih dahulu. Hal ini menjadi kekurangan dari penggunaan remote sensing , yaitu kualitas data yang sangat berpengaruh dengan tutupan awan. Kemudian , juga terdapat piksel klasifikasi kelas perkebunan karet yang tidak mengumpul sepenuhnya pada satu tempat , sehingga dapat menjadi penyebab perbedaan cukup besar atau terdapat selisih hasil estimasi dengan data official statistics. Hal ini dapat diatasi dengan melakukan post classification processing , yaitu dengan melihat piksel kelas tetangga yang lebih banyak atau mayoritas dan merubah piksel kelas tersebut sesuai dengan mayoritas piksel pada tetangga. Kemudian metode pengumpulan data yang dilakukan pada Survei Perusahaan Perkebunan ( SKB ) perkebunan karet dilakukan dengan metode self-enumeration yang diisi oleh pemilik perkebunan berdasarkan hasil estimasinya masing- masing. Hal ini juga dapat menjadi penyebab kurang tepatnya laporan luas lahan dengan keadaan sesungguhnya. Berdasarkan hasil yang diperoleh , model mampu untuk melakukan estimasi lahan perkebunan karet pada tingkat kabupaten , namun belum pada tingkat yang lebih rendah. Berikut peta tutupan lahan Kabupaten Musi Banyuasin berdasarkan hasil klasifikasi random forest yang ditunjukkan pada gambar 6. Gambar 6. Hasil klasifikasi model random forest pada citra satelit Sentinel-2 7 / 8 VII. PENUTUP A. Kesimpulan Penelitian ini mampu mendeteksi lahan perkebunan karet termasuk wilayah yang sulit dijangkau atau menurut batas wilayah penelitian. Kemudian , penelitian ini menghasilkan estimasi luas perkebunan karet dengan tenaga , waktu , dan biaya yang lebih sedikit. Berdasarkan hasil dan pembahasan yang dijelaskan sebelumnya , beberapa hal yang dapat disimpulkan. 1 ) Menjawab tujuan penelitian untuk pertama mengidentifikasi fitur penciri lahan perkebunan karet terhadap kedua citra satelit baik Sentinel-2 maupun Landsat-8 terdiri dari indeks vegetasi ( NDVI , EVI-2 , dan ARVI ) yang memiliki nilai lebih rendah , namun memiliki nilai yang lebih tinggi pada NDBI dan NDWI daripada kelas perkebunan nonkaret ataupun hutan. 2 ) Menjawab tujuan kedua penelitian untuk mendapat model klasifikasi terbaik dalam mendeteksi lahan perkebunan karet , berhasil diperoleh model random forest pada citra satelit Sentinel-2 yang memiliki resolusi spasial lebih tinggi menunjukkan performa nilai akurasi , presisi , recall , dan F1- score yang tertinggi , yaitu akurasi sebesar 92,57 persen dan F1-score sebesar 92,56 persen. 3 ) Menjawab tujuan ketiga penelitian untuk mengestimasi luas lahan perkebunan karet menggunakan model terbaik random forest , didapatkan hasil estimasi luas perkebunan karet di kabupaten Musi Banyuasin tahun 2019 seluas 230.146,16 Ha pada citra satelit Sentinel-2. B. Saran Berdasarkan hasil dan pembahasan , terdapat beberapa saran yang dapat diajukan. 1 ) Untuk penelitian selanjutnya , melakukan post classification processing , karena masih banyak piksel hasil klasifikasi tutupan lahan yang tidak sesuai pada kelas yang seharusnya. tengah-tengah Misalnya perkebunan nonkaret awan yang terklasifikasi menjadi piksel perkebunan karet. terdapat piksel hutan di atau bayangan 2 ) Untuk pengembangan lebih lanjut dari penelitian ini , dapat membedakan hasil klasifikasi perkebunan karet menjadi tiga sesuai dengan data yang dikumpulkan oleh BPS , yaitu belum menghasilkan , menghasilkan , dan tua atau rusak dengan melakukan estimasi usia tanam dengan identifikasi perubahan multitemporal pada data citra satelit. 3 ) Untuk mendapatkan ketepatan batas wilayah administrasi , integrasi atau instansi pemerintah perlu melakukan kesepakatan bersama mengenai shapefile batas wilayah administrasi yang digunakan untuk kepentingan masing- masing instansi. DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] G. Chen , J.-C. Thill , S. Anantsuksomsri , N. Tontisirin , and R. Tao , " Stand age estimation of rubber ( Hevea brasiliensis ) plantations using an integrated pixel-and object-based tree growth model and annual Landsat time series , " ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing , vol. 144 , pp. 94-104 , 2018. N. Yusof , H. Z. M. Shafri , and N. S. N. Shaharum , " The use of Landsat-8 and Sentinel-2 imageries in detecting and mapping rubber trees , " Journal of Rubber Research , vol. 24 , pp. 121- 135 , 2021. N. Somching , S. Wongsai , N. Wongsai , and W. Koedsin , " Using machine learning algorithm and landsat time series to identify establishment year of para rubber plantations : A case study in Thalang district , Phuket Island , Thailand , " International Journal of Remote Sensing , vol. 41 , pp. 9075-9100 , 2020. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ] [ 25 ] [ 26 ] [ 27 ] [ 28 ] [ 29 ] [ 30 ] [ 31 ] [ 32 ] Luas ( 2021 ) . Diakses Tanaman ( Hektare ) . 18 I. Hakim. ( 2020 ) . 10 Negara Penghasil Karet Terbesar di Dunia. https : / / insanpelajar.com / 10- negara-penghasil-karet-terbesar-di-dunia / . Diakses 18 November 2021. V. A. Dihni. ( 2021 ) . 6 Negara Penghasil Karet Terbesar di Dunia , Ada Indonesia ? . Sumber : Kementerian Pertanian , 2021. https : / / databoks.katadata.co.id / datapublish / 2021 / 12 / 30 / 6- negara-penghasil-karet-terbesar-di-dunia-ada- indonesia # : ~ : text=Indonesia % 20berada % 20di % 20posisi % 20kedua , tetapi % 20produksinya % 2 0masih % 20dibawah % 20Thailand. Diakses tanggal 8 Maret 2022. Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Selatan , Statistik Perkebunan Provinsi Sumatera Selatan 2016-2020 , 2021. BPS , Statistik Karet Indonesia 2020 : Badan Pusat Statistik , 2021. H. Fan , X. Fu , Z. Zhang , and Q. Wu , " Phenology-based vegetation index differencing for mapping of rubber plantations using Landsat OLI data , " Remote Sensing , vol. 7 , pp. 6041-6058 , 2015. J. A. b. A. Razak , A. R. b. M. Shariff , N. b. Ahmad , and M. Ibrahim Sameen , " Mapping rubber trees based on phenological analysis of Landsat time series data-sets , " Geocarto International , vol. 33 , pp. 627-650 , 2018. H. Dibs , M. O. Idrees , and G. B. A. Alsalhin , " Hierarchical classification approach for mapping rubber tree growth using per-pixel and object-oriented classifiers with SPOT-5 imagery , " The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science , vol. 20 , pp. 21-30 , 2017. S. Gao , X. Liu , Y. Bo , Z. Shi , and H. Zhou , " Rubber identification based on blended high spatio- temporal resolution optical remote sensing data : A case study in Xishuangbanna , " Remote Sensing , vol. 11 , p. 496 , 2019. R. Pradita and A. W. Wijayanto , " Estimasi Luas Lahan Perkebunan Karet dengan Metode Penginderaan Jauh dan Machine Learning Studi Kasus : Kabupaten PALI , Provinsi Sumatera Selatan , " Skripsi Politeknik Statistika STIS , 2021. I. L. Sari , C. J. Weston , G. J. Newnham , and L. Volkova , " Developing Multi-Source Indices to Discriminate between Native Tropical Forests , Oil Palm and Rubber Plantations in Indonesia , " Remote Sensing , vol. 14 , p. 3 , 2021. D. W. Triscowati and A. W. Wijayanto , " Peluang dan tantangan dalam pemanfaatan teknologi penginderaan jauh dan machine learning untuk prediksi data tanaman pangan yang lebih akurat , " in Seminar Nasional Official Statistics , 2019 , pp. 177-187. BPS. Perkebunan https : / / sumsel.bps.go.id / indicator / 54 / 414 / 1 / luas-tanaman-perkebunan.html. November 2021. C. Haub , L. Kleinewillinghöfer , V. Garcia Millan ( EFTAS ) , and A. Di Gregorio ( FAO ) , " Protocol For Land Cover Validation , " SIGMA – Stimulating Innovation for Global Monitoring of Agriculture , 2015. Terra-Image. Sentinel 2 dan Kombinasi Band. http : / / terra-image.com / sentinel-2-dan-kombinasi- band. Diakses 8 Maret 2022. USGS. Landsat 8 Band Designations. https : / / www.usgs.gov / media / images / landsat-8-band- designations. Diakses 8 Maret 2022. T. Hoeser , F. Bachofer , and C. Kuenzer , " Object detection and image segmentation with deep learning on Earth observation data : A review—Part II : Applications , " Remote Sensing , vol. 12 , p. 3053 , 2020. F. G. S. Bezerra , A. P. D. Aguiar , R. C. d. S. Alvalá , A. Giarolla , K. R. A. Bezerra , P. V. P. S. Lima , et al. , " Analysis of areas undergoing desertification , using EVI2 multi-temporal data based on MODIS imagery as indicator , " Ecological Indicators , vol. 117 , p. 106579 , 2020. T. Lillesand , R. W. Kiefer , and J. Chipman , Remote sensing and image interpretation : John Wiley & Sons , 2015. G. Rondeaux , M. Steven , and F. Baret , " Optimization of soil-adjusted vegetation indices , " Remote sensing of environment , vol. 55 , pp. 95-107 , 1996. Z. Jiang , A. R. Huete , K. Didan , and T. Miura , " Development of a two-band enhanced vegetation index without a blue band , " Remote sensing of Environment , vol. 112 , pp. 3833-3845 , 2008. I. N. Hidayati , R. Suharyadi , and P. Danoedoro , " Developing an extraction method of urban built-up area based on remote sensing imagery transformation index , " in Forum Geografi , 2018 , pp. 96-108. V. K. Gautam , P. K. Gaurav , P. Murugan , and M. Annadurai , " Assessment of surface water Dynamicsin Bangalore using WRI , NDWI , MNDWI , supervised classification and KT transformation , " Aquatic Procedia , vol. 4 , pp. 739-746 , 2015. N. Verde , I. P. Kokkoris , C. Georgiadis , D. Kaimaris , P. Dimopoulos , I. Mitsopoulos , et al. , " National scale land cover classification for ecosystem services mapping and assessment , using multitemporal copernicus EO data and google earth engine , " Remote Sensing , vol. 12 , p. 3303 , 2020. L. Farokhah , " Implementasi K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Bunga Dengan Ekstraksi Fitur Warna RGB , " Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer ( JTIIK ) , vol. 7 , pp. 1129- 1135 , 2020. Y. Chen , P. Dou , and X. Yang , " Improving land use / cover classification with a multiple classifier system using AdaBoost integration technique , " Remote Sensing , vol. 9 , p. 1055 , 2017. L. Breiman , " Random forests , " Machine learning , vol. 45 , pp. 5-32 , 2001. D. W. Triscowati , B. Sartono , A. Kurnia , D. D. Domiri , and A. W. Wijayanto , " Multitemporal remote sensing data for classification of food crops plant phase using supervised random forest , " in Sixth Geoinformation Science Symposium , 2019 , p. 1131102. K. Budholiya , S. K. Shrivastava , and V. Sharma , " An optimized XGBoost based diagnostic system for effective prediction of heart disease , " Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences , 2020. T. Chen and C. Guestrin , " Proceedings of the 22nd acm sigkdd international conference on knowledge discovery and data mining , " 2016. [ 33 ] M. S. T. Putra and Y. Azhar , " Perbandingan Model Logistic Regression dan Artificial Neural Network pada Prediksi Pembatalan Hotel , " JISKA ( Jurnal Informatika Sunan Kalijaga ) , vol. 6 , pp. 29-37 , 2021. [ 35 ] [ 34 ] W. Jiang , G. He , T. Long , Y. Ni , H. Liu , Y. Peng , et al. , " Multilayer perceptron neural network for surface water extraction in Landsat 8 OLI satellite images , " Remote Sensing , vol. 10 , p. 755 , 2018. F. Hu , G.-S. Xia , J. Hu , and L. Zhang , " Transferring deep convolutional neural networks for the scene classification of high-resolution remote sensing imagery , " Remote Sensing , vol. 7 , pp. 14680-14707 , 2015. A. Peryanto , A. Yudhana , and R. Umar , " Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional Neural Network dan K Fold Cross Validation , " Journal of Applied Informatics and computing , vol. 4 , pp. 45-51 , 2020. [ 36 ] [ 37 ] M. Berndtsson , J. Hansson , B. Olsson , and B. Lundell , Thesis projects : a guide for students in computer science and information systems : Springer Science & Business Media , 2007. 8 / 8
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Deteksi dan Estimasi Lahan Perkebunan Karet dengan Machine Learning dan Deep Learning Pendekatan Remote Sensing Studi Kasus : Kabupaten Musi Banyuasin , Provinsi Sumatera Selatan Ahmad Azam Izudin ( 221810117 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Budi Yuniarto , SST , M.Si Ringkasan— Karet merupakan salah satu hasil komoditas perkebunan Indonesia yang menyumbangkan sebesar 28,9 persen kebutuhan karet di dunia. Tingginya tingkat produksi karet Indonesia , dikarenakan memiliki luas tanaman menghasilkan yang terbesar di dunia. Pendataan lahan perkebunan karet hanya didapatkan melalui Survei Perusahaan Perkebunan ( SKB ) yang masih memiliki keterbatasan. Remote sensing dapat menjadi alternatif pengumpulan data lahan perkebunan karet karena dapat menghemat tenaga , biaya , dan waktu. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi lahan perkebunan karet di Kabupaten Musi Banyuasin , Provinsi Sumatera Selatan indeks komposit. menggunakan pita multispektral dan Pengambilan sampel data citra satelit dari Sentinel-2 dan Landsat-8 masing-masing sebanyak 1400 titik yang terbagi menjadi tujuh kelas tutupan lahan. Penciri lahan perkebunan karet mempunyai nilai NDVI , EVI-2 , dan ARVI yang lebih rendah serta lebih tinggi pada nilai NDBI dan NDWI daripada kelas perkebunan nonkaret dan hutan. Penelitian ini juga membandingkan metode machine learning dengan metode deep learning untuk mendapatkan model pengklasifikasian terbaik. Hasil penelitian menunjukan metode machine learning model random forest memberikan hasil terbaik dengan nilai F1-score sebesar 92,56 persen. Kata Kunci— karet , remote sensing , citra satelit , machine learning.
VII. PENUTUP A. Kesimpulan Penelitian ini mampu mendeteksi lahan perkebunan karet termasuk wilayah yang sulit dijangkau atau menurut batas wilayah penelitian. Kemudian , penelitian ini menghasilkan estimasi luas perkebunan karet dengan tenaga , waktu , dan biaya yang lebih sedikit. Berdasarkan hasil dan pembahasan yang dijelaskan sebelumnya , beberapa hal yang dapat disimpulkan. 1 ) Menjawab tujuan penelitian untuk pertama mengidentifikasi fitur penciri lahan perkebunan karet terhadap kedua citra satelit baik Sentinel-2 maupun Landsat-8 terdiri dari indeks vegetasi ( NDVI , EVI-2 , dan ARVI ) yang memiliki nilai lebih rendah , namun memiliki nilai yang lebih tinggi pada NDBI dan NDWI daripada kelas perkebunan nonkaret ataupun hutan. 2 ) Menjawab tujuan kedua penelitian untuk mendapat model klasifikasi terbaik dalam mendeteksi lahan perkebunan karet , berhasil diperoleh model random forest pada citra satelit Sentinel-2 yang memiliki resolusi spasial lebih tinggi menunjukkan performa nilai akurasi , presisi , recall , dan F1- score yang tertinggi , yaitu akurasi sebesar 92,57 persen dan F1-score sebesar 92,56 persen. 3 ) Menjawab tujuan ketiga penelitian untuk mengestimasi luas lahan perkebunan karet menggunakan model terbaik random forest , didapatkan hasil estimasi luas perkebunan karet di kabupaten Musi Banyuasin tahun 2019 seluas 230.146,16 Ha pada citra satelit Sentinel-2. B. Saran Berdasarkan hasil dan pembahasan , terdapat beberapa saran yang dapat diajukan. 1 ) Untuk penelitian selanjutnya , melakukan post classification processing , karena masih banyak piksel hasil klasifikasi tutupan lahan yang tidak sesuai pada kelas yang seharusnya. tengah-tengah Misalnya perkebunan nonkaret awan yang terklasifikasi menjadi piksel perkebunan karet. terdapat piksel hutan di atau bayangan 2 ) Untuk pengembangan lebih lanjut dari penelitian ini , dapat membedakan hasil klasifikasi perkebunan karet menjadi tiga sesuai dengan data yang dikumpulkan oleh BPS , yaitu belum menghasilkan , menghasilkan , dan tua atau rusak dengan melakukan estimasi usia tanam dengan identifikasi perubahan multitemporal pada data citra satelit. 3 ) Untuk mendapatkan ketepatan batas wilayah administrasi , integrasi atau instansi pemerintah perlu melakukan kesepakatan bersama mengenai shapefile batas wilayah administrasi yang digunakan untuk kepentingan masing- masing instansi.
, biaya , dan waktu. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi lahan perkebunan karet di Kabupaten Musi Banyuasin , Provinsi Sumatera Selatan indeks komposit. menggunakan pita multispektral dan Pengambilan sampel data citra satelit dari Sentinel-2 dan Landsat-8 masing-masing sebanyak 1400 titik yang terbagi menjadi tujuh kelas dengan metode deep learning untuk mendapatkan model pengklasifikasian terbaik. Hasil penelitian menunjukan metode machine learning model random forest memberikan hasil terbaik dengan nilai F1-score sebesar 92,56 persen. Kata Kunci— karet , remote sensing , citra satelit machine learning. VII. PENUTUP A. Kesimpulan Penelitian ini mampu mendeteksi lahan perkebunan karet termasuk wilayah yang sulit dijangkau atau menurut batas wilayah penelitian. Kemudian , penelitian ini menghasilkan estimasi luas perkebunan karet dengan tenaga , waktu , dan biaya yang lebih sedikit. Berdasarkan hasil dan pembahasan yang dijelaskan sebelumnya , beberapa yang memiliki resolusi spasial lebih tinggi menunjukkan performa nilai akurasi , presisi , recall , dan F1- score yang tertinggi , yaitu akurasi sebesar 92,57 persen dan lahan perkebunan karet menggunakan model terbaik random forest , didapatkan hasil estimasi luas perkebunan karet di kabupaten Musi Banyuasin tahun 2019 seluas 230.146,16 Ha pada citra satelit Sentinel-2. B. Saran Berdasarkan hasil dan pembahasan , terdapat beberapa
O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O