Estimasi Luas Lahan Perkebunan Karet dengan Metode Penginderaan Jauh dan Machine Learning  
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Estimasi Luas Lahan Perkebunan Karet dengan Metode Penginderaan Jauh dan Machine Learning Studi Kasus : Kabupaten PALI , Provinsi Sumatera Selatan Renata Pradita ( 221709965 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Eng. Arie Wahyu Wijayanto , SST. MT. salah Ringkasan— Karet merupakan satu komoditas perkebunan utama di Indonesia dengan produksi tahunan 3,4 juta ton. Tingginya produksi karet didukung oleh luasnya lahan ini metode pendataan perkebunan karet Indonesia. Saat perkebunan karet Indonesia masih memiliki beberapa keterbatasan yaitu diperlukannya tenaga , biaya pelaksanaan , dan waktu yang sangat besar yang salah satunya menyebabkan adanya lag-update selama satu tahun dalam publikasinya. Hal ini membuka peluang untuk eksplorasi alternatif metode baru dalam pendataan perkebunan karet Indonesia. Teknologi remote sensing merupakan salah satu alternatif solusi yang sangat potensial untuk dipertimbangkan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi fitur terbaik untuk mengenali citra lahan perkebunan karet , mengidentifikasi model klasifikasi terbaik dalam mendeteksi lahan perkebunan karet dan mengestimasi luas lahan perkebunan karet dengan mengambil studi kasus di Kabupaten Penukal Abab Lematang Ilir ( PALI ) , salah satu daerah penghasil karet di Provinsi Sumatera Selatan. Untuk ini membangun mengimplementasikan dan membandingkan metode machine learning Classification and Regression Trees ( CART ) dan Random Forest ( RF ) . klasifikasi , penelitian model Kata Kunci— Karet , Remote Sensing , Citra Satelit , Machine Learning. I. LATAR BELAKANG ( misalnya , Hevea Brasiliensis ( Karet ) merupakan tanaman tropis penghasil lateks yang merupakan sumber utama karet alam. Sifat karet yang elastis dan tahan banting menjadikan karet sebagai sumber daya yang berguna bagi kehidupan manusia. transportasi Misalnya , untuk berbagai aplikasi dalam ( misalnya , ban ) , lembaran silikon ) , industri konsumen ( misalnya , pakaian ) , dan sektor medis ( misalnya , tubing dan kabel ) [ 1 ] . Menurut Food and Agriculture Organization ( FAO ) , Indonesia yang merupakan salah satu negara beriklim tropis ini adalah negara kedua , setelah Thailand , sebagai negara penghasil karet terbesar di dunia dengan hasil produksi tahunannya yang mencapai angka 3,4 juta ton [ 2 ] . Sebagian besar dari hasil produksi karet Indonesia diekspor ke negara China , Jepang , Amerika Serikat , dan beberapa negara lainnya. Produksi karet yang dihasilkan oleh negara agraris telah memenuhi sekitar 29.8 % dari kebutuhan dunia dengan nilai ekspor yang dicapai sebesar 3.9 miliar US Dollar [ 3 ] , sehingga hal ini telah menghantarkan karet sebagai salah satu komoditas ekspor utama yang mempunyai kegiatan cukup perekonomian di Indonesia selain minyak dan gas [ 4 ] . penting dalam peran ini Tingginya produksi karet didukung oleh luasnya lahan perkebunan karet di Indonesia yang mencapai luas kurang lebih sebesar 3.6 juta hektar [ 4 ] . Perkebunan karet di Indonesia tersebar hampir di sebagian besar Pulau Sumatera dan Kalimantan serta di sebagian besar Provinsi Jawa Barat , Jawa Tengah , Sulawesi Tengah , Sulawesi Selatan , Bali dan Maluku. [ 4 ] . Perkebunan karet di Indonesia menurut status pengusahaannya dibedakan menjadi dua , yaitu Perkebunan Besar ( dibagi menjadi Perkebunan Besar Negara ( PBN ) dan Perkebunan Besar Swasta ( PBS ) ) dan Perkebunan Rakyat. Perkebunan Besar di Indonesia tercatat memiliki lahan paling luas di Provinsi Sumatera Utara dengan luas lahan sebesar 35,39 ribu hektar ( 21,39 % dari luas nasional ) untuk PBN dan 80 ribu hektar ( 33,13 % dari luas nasional ) untuk PBS. Sedangkan Perkebunan Rakyat di Indonesia tercatat memiliki lahan paling luas di Provinsi Sumatera Selatan dengan luas lahan sebesar 812,42 ribu hektar ( 25,03 % dari luas nasional ) [ 5 ] . Keterbatasan Saat ini , metode pendataan perkebunan karet Indonesia dilakukan melalui Survei Perusahaan Perkebunan ( SKB ) komoditas Karet yang memiliki beberapa keterbatasan. Diperlukannya tenaga , biaya pelaksanaan , dan waktu yang sangat besar mendorong adanya lag-update selama satu tahun dalam publikasi Statistik Karet Indonesia. Publikasi tersebut menyajikan data luas lahan perkebunan karet serta jumlah produksi , produktivitas , dan status usia tanamannya. peluang untuk tersebut membuka mengeksplorasi alternatif metode baru dalam pendataan perkebunan karet Indonesia. Teknologi remote sensing atau penginderaan jauh merupakan salah satu alternatif solusi yang sangat potensial untuk dipertimbangkan. Remote sensing atau penginderaan jauh adalah ilmu dalam penerimaan atau perolehan informasi mengenai permukaan bumi tanpa secara langsung melakukan kontak dengannya. Penginderaan jarak jauh meliputi kumpulan dari informasi sumber daya alam dan lingkungan dengan menggunakan citra yang diperoleh melalui sensor dari pesawat udara atau satelit [ 6 ] . Teknologi remote sensing mengalami perkembangan yang semakin pesat karena saat ini data penginderaan jauh semakin mudah didapat [ 7 ] , sehingga pemanfaatan teknologi remote sensing telah banyak digunakan oleh para peneliti di dunia untuk mengidentifikasi suatu lahan perkebunan , salah satunya yaitu perkebunan karet. Misalnya B. Chen , dkk mengimplementasikan metode Regression dalam mengidentifikasi lahan perkebunan karet di Pulaiu Hainan menggunakan citra satelit Landsat 5 TM [ 8 ] . W. Anurogo , dkk mengimplementasikan metode Maximum 1 / 8 Likelihood dalam mengidentifikasi lahan perkebunan karet di Kota Salatiga menggunakan citra satelit ASTER [ 9 ] . J. Aziera , dkk mengimplementasikan metode Support Vector Machine ( SVM ) dalam mengidentifikasi lahan perkebunan karet dan menganalisis informasi vegetasi pohon karet di Kuala Lumpur menggunakan citra satelit Landsat 5 TM , Landsat 7 ETM+ , dan Landsat 8 OLI [ 10 ] . Pada penelitian ini , dilakukan pengidentifikasian dan estimasi luas lahan perkebunan karet menggunakan citra satelit Sentinel 2 Multispectral Instrument Level 2A dan Landsat 8 Surface Refkectance Tier 1 dengan menggabungkan pita multispektral pada masing-masing citra satelit dengan beberapa indeks komposit seperti Normalized Difference Vegetation Index ( NDVI ) , Enhanced Vegetation Index ( EVI ) , dan Normalized Difference Vegetation Index ( NDBI ) . Peneliti mengimplementasikan algoritma machine learning untuk bisa menemukan model terbaik dalam mengklasifikasikan perkebunan karet. II. TUJUAN DAN BATASAN PENELITIAN A. Tujuan Penelitian Berdasarkan latar belakang , tujuan penelitian ini adalah untuk : 1. Mengidentifikasi fitur terbaik untuk mengenali citra lahan perkebunan karet 2. Mengidentifikasi model klasifikasi terbaik dalam mendeteksi lahan perkebunan karet 3. Mengestimasi luas lahan perkebunan karet B. Batasan Penelitian label pada penelitian Untuk identifikasi model klasifikasi lahan perkebunan karet , penentuan ini dibatasi dengan mekanisme validasi visual secara tidak langsung oleh manusia ( pakar ) menggunakan alat bantu citra satelit milik Google Earth , informasi lokasi Google Maps , tangkapan kamera Google Street View dan data pendukung lainnya. Hal ini disebabkan data administratif resmi perkebunan karet rinci pada setiap titik- titik koordinat di Indonesia. Semua model diuji menggunakan data label yang sama. Karena adanya keterbatasan sumber daya , pemeriksaan langsung di lapangan ( ground checking ) belum dapat dilakukan. tersedianya publikasi belum oleh Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik III. PENELITIAN TERKAIT Selama beberapa waktu terakhir , remote sensing telah menjadi salah satu metode yang banyak diterapkan untuk mendeteksi perkebunan karet di dunia. Selain itu , terdapat juga peneliti yang menerapkannya untuk mengestimasi luas lahan karet dan mengklasifikasikan tanaman karet berdasarkan umur. Namun , belum banyak peneliti yang menerapkan metode remote sensing terhadap perkebunan karet di Indonesia. Gambar 1. Peta Literatur ( Literature Map ) Peta literatur ( Litterature Map ) pada Gambar 1 menunjukkan penelitian terkait yang menggunakan metode remote sensing dalam penelitiannya. Peta literatur dengan kotak berwarna merah mengindikasikan penelitian remote sensing secara umum yang dibagi berdasarkan metode klasifikasi citra yang digunakan. Lalu kotak berwarna biru terhadap mengindikasikan perkebunan tujuan penelitiannya. Dan kotak berwarna oranye merupakan irisan dari kotak berwarna merah dan biru yang mengindikasikan penelitian remote sensing terhadap lahan karet berdasarkan metode klasifikasi citra dan tujuan penelitiannya. Penelitian terkait pada kotak berwarna oranye kemudian dimuat ke dalam perbandingan literatur pada Tabel 1 agar dapat melihat perbedaan dari masing-masing penelitian yang dilakukan. sensing berdasarkan penelitian yang remote dibagi karet No 1 Pengarang , Tahun B. Chen , dkk. , 2012 [ 8 ] 2 W. Anurogo , dkk. , 2013 [ 9 ] Tujuan Mengidentifikasi dan memetakan lahan perkebunan karet Mengidentifikasi tanaman karet dan menentukan transformasi indeks vegetasi yang terbaik untuk mengestimasi produksi tanaman karet TABEL I PERBANDINGAN LITERATUR Satelit Metode Jenis Akses Lokasi Studi Regression Landsat 5 TM Optik Tidak Berbayar Hainan , China Maximum Likelihood ( ML ) ASTER Optik Tidak Berbayar Kota Salatiga , Prov. Jawa Tengah , Indonesia 2 / 8 Rai , dkk. , 2016 [ 11 ] Chen , dkk. , 2012 [ 8 ] Chen , dkk. , 2015 [ 26 ] Wicki , dkk. , 2017 [ 12 ] Saputra , dkk. , 2018 [ 20 ] Xiao , dkk. , 2020 [ 27 ] Sudaryatno , dkk. , 2020 [ 13 ] Anurogo & Murti , 2013 [ 9 ] Aziera , dkk. , 2017 [ 10 ] Ye , dkk. , 2018 [ 21 ] Dong , dkk. , 2019 [ 14 ] Gao , dkk. , 2019 [ 22 ] Kou , dkk. , 2015 [ 28 ] Singh , dkk. , 2020 [ 15 ] Koedsin , dkk. , 2015 [ 29 ] Somching , dkk. , 2020 [ 16 ] Beckschäfer , dkk. , 2017 [ 23 ] Dibs , dkk. , 2018 [ 24 ] Chen , dkk. , 2018 [ 1 ] Ma , dkk. , 2019 [ 17 ] Watanabe , dkk. , 2020 [ 18 ] Tang , dkk. , 2020 [ 19 ] Hazir & Muda , dkk. , 2018 [ 25 ] Dai , dkk. , 2014 [ 30 ] Deteksi Lahan Karet & Mengestimasi Luas Lahan Karet dengan Machine LearningNeed to Study : Implementasi Machine Learning untuk Mendeteksi Perkebunan Karet & Mengestimasi Luas Lahan KaretDeteksi & Klasifikasi Pohon Karet Berdasarkan UmurDeteksi Pohon Karet & Mengestimasi Luas Lahan KaretRemote SensingRemote Sensing KaretDeteksi Lahan Karet & Klasifikasi Pohon Karet Berdasarkan Umur dengan Machine LearningDeep LearningRemote Sensing KaretStatistika KonvensionalDeteksi Lahan KaretDeteksi Lahat Karet dengan Statistik KonvensionalMachine LearningDeteksi Lahat Karet dengan Machine Learning Tujuan Metode Satelit Jenis Akses Lokasi Studi Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Support Vector Machine ( SVM ) Landsat 5 TM , Landsat 7 ETM+ , Landsat 8 OLI Optik Tidak berbayar Landsat 5 TM Optik Tidak Berbayar SPOT 5 Optik Berbayar Maximum Likelihood ( ML ) dan Mahalanobis Mahalanobis , K- Nearest Neighbor ( KNN ) , dan Decision Tree Regression Geo Eye 1 , Sentinel 2A , Landsat 8 OLI Optik Berbayar dan Tidak Berbayar Maximum Likelihood ( ML ) Landsat 5 TM , Landsat 7 ETM+ , Landsat 8 OLI Optik Tidak Berbayar Landsat 8 Optik Tidak Berbayar Landsat 8 OLI Optik Tidak Berbayar Kuala Lumpur , Malaysia Xishuangbanna , Cina Hulu Selangor , Malaysia Desa Lalang Sembawa , Kabupaten Banyuasin , Prov Sumatera Selatan , Indonesia Seima Protection Forest , Kamboja Wilayah Perbatasan Cina , Myanmar dan Laos. Negeri Sembilan , Malaysia No 3 4 5 6 7 8 Pengarang , Tahun J. Aziera , dkk. , 2017 [ 10 ] P. Beckschäfer , 2017 [ 23 ] H. Dibs , dkk. , 2018 [ 24 ] J. Saputra , dkk. , 2018 [ 20 ] S. Ye , dkk. , 2018 [ 21 ] G. Chen , dkk. , 2018 [ 1 ] 9 M. H. M. Hazir & T. M. T. Muda , 2018 [ 25 ] 10 S. Gao , dkk. , 2019 [ 22 ] Mengidentifikasi karet dan melakukan analisis informasi dinamika vegetasi pohon karet Mengidentifikasi lahan karet , memetakan lahan perkebunan karet , dan membuat peta usia tanaman karet Mengidentifikasi karet dan memperoleh informasi usia karet Mengetahui pengaruh resolusi spasial citra terhadap peta hasil estimasi kandungan hara nitrogen perkebunan karet Memantau pembangunan dan perluasan perkebunan karet di Hutan Lindung Seima Melakukan pemantauan ( tepat waktu ) terhadap usia / kondisi tanaman karet Mengidentifikasi lahan perkebunan karet dan mengestimasi luas lahan karet Mencari pendekatan yang menjanjikan untuk pemetaan perkebunan karet dan deteksi perubahan perkebunan karet di kawasan tropis 11 Penelitian ini Mengidentifikasi fitur terbaik untuk mengenali citra lahan perkebunan karet , model klasifikasi terbaik dalam mendeteksi lahan perkebunan karet , dan mengestimasi luas lahan perkebunan karet Mahalanobis dan Random Forest ( RF ) False Colour Method , Unsupervised Classification , Supervised Classification , dan Spectral Vegetation Indices Support Vector Machine ( SVM ) dan Random Forest ( RF ) Classification And Regression Trees ( CART ) dan Random Forest ( RF ) Landsat 8 Optik Tidak Berbayar Xishuangbanna , Cina Sentinel 2A dan Landsat 8 Optik Tidak Berbayar Kab. Penukal Abab Lematang Ilir , Provinsi Sumatera Selatan IV. METODE PENELITIAN A. Area Sudi Penelitian dilakukan terhadap Kabupaten Penukal Abab Lematang Ilir ( PALI ) , Provinsi Sumatera Utara , Indonesia. Kabupaten seluas 1.840 Km2 yang terletak pada 2°50’ – 3°30’ Lintang Selatan dan 103°30’ – 104°20’ Bujur Timur ini merupakan salah satu area dengan perkebunan karet rakyat terluas di Indonesia dengan luas lahan tercatat 71.423 Ha [ 5 ] . Karena pada penelitian ini perlu dilakukan perbandingkan hasil deteksi lahan perkebunan karet dari dua citra satelit , diperlukan area studi dengan citra terbaik pada masing-masing satelit , di mana citra terbaik yang dimaksud adalah citra dengan tutupan awan paling sedikit. Citra Kabupaten PALI baik pada Sentinel 2 maupun Landsat 8 , keduanya memiliki citra yang tidak berawan dibandingkan kabupaten lainnya , sehingga lebih memungkinkan untuk dilakukan analisis remote sensing pada kabupaten tersebut. tampak paling B.Metode Pengumpulan Data ( Data Collection ) Metode pengumpulan data merupakan salah satu tahapan dalam data preprocessing yang dilakukan dalam penelitian. Dua data citra diperoleh dari satelit Sentinel 2 Multispectral Instrument Level 2A dan satelit Landsat 8 Surface Reflectance 3 / 8 Tier 1 yang direkam pada tahun 2019 secara gratis melalui platform Google Earth Engine. Satelit Sentinel 2 Multispectral Instrument Level 2A memiliki resolusi spasial atau akurasi hingga 10 meter dengan resolusi temporal 10 hari [ 20 ] . Sedangkan satelit Landsat 8 Surface Reflectance Tier 1 memiliki resolusi spasial atau akurasi hingga 30 meter dengan resolusi temporal 16 hari [ 20 ] . Setelah kedua citra diperoleh , peneliti melakukan proses cloud masking yang merupakan metode untuk mengurangi tutupan awan dan bayangan pada citra satelit untuk memudahkan proses pelabelan objek secara manual. C. Metode Pelabelan ( Labelling / Annotation ) Setelah memperoleh citra yang terkoreksi awan , dilakukan proses pelabelan untuk melakukan pengambilan sampel area. Proses pelabelan dilakukan dengan memilih sampel area berupa beberapa poligon yang tersebar secara acak di seluruh wilayah Kabupaten Penukal Abab Lematang Ilir. Proses pengambilan sampel area dilakukan dengan bantuan informasi lokasi dari Google Maps , hasil tangkapan kamera oleh Google Street View , dan data pendukung lainnya. Sampel area yang diperoleh dibagi menjadi beberapa kelas tutupan lahan yaitu kelas Karet dan kelas Non Karet , di mana kelas Non Karet terdiri dari Perkebunan Non Karet , Hutan , Bangunan , Tanah , dan Badan Air. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Hijau / Green , dan Biru / Blue ( RGB ) , sedangkan gelombang elektromagnetik selain itu tidak dapat dilihat oleh mata manusia. Citra satelit memancarkan semua gelombang elektromagnetiknya pada siang hari dengan bantuan sinar matahari kemudian dipancarkan ke permukaan bumi , setiap objek di permukaan bumi akan menyerap masing-masing pita spektral tersebut. Berapa banyak gelombang yang diserap tergantung pada karakteristik masing-masing objek. Misalnya , objek dengan vegetasi hijau yant tinggi akan menyerap lebih banyak gelombang Infrared daripada gelombang RGB. Lalu , objek tanah yang menyerap gelombang Shortwave Infrared lebih banyak daripada gelombang RGB. Sehingga gelombang yang terserap akan dihitung dan diproses. Tabel 2 menunjukkan pita multispektral yang dimiliki oleh satelit Sentinel 2 Multispektral Instrument Level 2A dan Landsat 8 Surface Reflectance Tier 1 yang digunakan dalam penelitian ini : TABEL II PITA MULTISPEKTRAL CITRA SATELIT Pita Multispektral Sentinel 2 MSI Level 2A Landsat 8 SR Tier 1 Deskripsi Blue Green Red Vegetation Red Edge 1 Vegetation Red Edge 2 Vegetation Red Edge 3 Vegetation Red Edge 4 NIR Water Vapour SWIR 1 SWIR 2 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8A B8 B9 B11 B12 B2 B3 B4 - - - - B5 - B6 B7 Gambar 2. Citra Tutupan Lahan : ( a ) Karet ; ( b ) Perkebunan Non Karet ; ( c ) Hutan ; ( d ) Bangunan ; ( e ) Tanah ; ( f ) Badan Air. Perlu diketahui bahwa proses pengambilan sampel area ini merupakan tahapan dengan tingkat kesulitan yang paling tinggi , mengingat sulitnya membedakan citra kelas lahan Karet dari kelas Perkebunan Non Karet dan kelas Hutan. Karena perkebunan karet di Kabupaten PALI seluruhnya merupakan perkebunan rakyat , citranya terlihat sangat mirip dengan kawasan Hutan yang tidak memiliki pola tanam atau keteraturan yang baik. Sehingga diperlukan ketelitian yang sangat tinggi dalam memperoleh sampel area. D. Pita Multispektral dan Indeks Komposit Pita multispektral adalah spektrum atau gelombang elektromagnetik dengan panjang gelombang tertentu. Setiap satelit memiliki beberapa gelombang elektromagnetik yang berbeda. Namun gelombang elektromagnetik yang hanya dapat dilihat oleh mata manusia adalah Merah / Red , Kemudian untuk membantu proses analisis , beberapa indeks komposit ditambahkan ke dalam masing-masing citra satelit. Indeks komposit yang digunakan adalah Normalized Difference Vegetation Index ( NDVI ) , Enhanced Vegetation Index ( EVI ) , dan Normalized Difference Vegetation Index ( NDBI ) . NDVI adalah indeks vegetasi yang menggambarkan tingkat kehijauan suatu tanaman dengan menggunakan kombinasi matematis antara pita Merah dan pita NIR. EVI merupakan indeks vegetasi yang menggambarkan tingkat kehijauan suatu tanaman menggunakan kombinasi matematis dari pita NIR , pita Merah , dan pita Biru [ 25 ] . NDBI merupakan indeks atau transformasi yang dapat memetakan lahan terbangun menggunakan kombinasi matematis pita SWIR dan pita NIR [ 31 ] . Tabel 3 menunjukkan formula dari masing-masing indeks komposit yang digunakan dalam penelitian ini. 4 / 8 TABEL III FORMULA INDEKS KOMPOSIT Indeks Komposit Formula Normalized Difference Vegetation Index ( NDVI ) ( NIR-RED ) / ( NIR+RED ) Enhanced Vegetation Index ( EVI ) 2.5* ( ( NIR-RED ) / ( NIR+6*RED- 7.5*BLUE+1 ) Normalized Difference Vegetation Index ( NDBI ) Normalized Difference Vegetation Index ( NDBI ) ( SWIR-NIR ) / ( SWIR+NIR ) ( SWIR-NIR ) / ( SWIR+NIR ) E. Metode Analisis Data ( Data Analysis ) Dalam penelitian ini , proses analisis data dibagi menjadi tiga proses berdasarkan urutan tujuan penelitian yang telah ditetapkan. Proses analisis data dibantu menggunakan platform Google Colaboratory dengan bahasa pemrograman Python. Analisis data diawali dari tahap preprocessing berupa cloud masking dan pelabelan seperti yang sudah dijelaskan sebelumnya pada bagian Metode Pengumpulan Data dan Metode Pelabelan. 1.Identifikasi fitur terbaik untuk mengenali citra lahan perkebunan karet Dilakukan penghitung nilai mean dari pita multispektral dan indeks komposit terhadap masing-masing kelas tutupan lahan. Kemudian dari hasil penghitungan mean tersebut , peneliti mengelompokkan nilai mean ke dalam tiga kategori yaitu “Rendah” , “Sedang” , dan “Tinggi” dengan algoritma Natural Break. Natural Break adalah metode menentukan titik pada data dengan melihat pengelompokan dan pola data di mana data yang digunakan mempunyai jangkauan dari yang terkecil sampai yang besar , kemudian data dibagi-bagi dengan batas-batas yang ditentukan berdasarkan nilai jangkauan terbesar. Lalu dilakukan pengelompokkan nilai mean dari pita multispektral dan indeks komposit dari masing-masing kelas tutupan lahan ke dalam tiga kategori yang sudah ditentukan , apakah nilai mean tersebut masuk ke dalam kategori Rendah , Sedang atau Tinggi. Kemudian peneliti membandingkan kategori mean pita multispektral dan indeks komposit pada seluruh kelas Non Karet dan kelas Karet dengan mengindentifikasi indeks ( pita multispektral atau komposit ) apa saja yang dapat membedakan kelas Karet dengan kelas Non Karet. fitur 2. Identifikasi model klasifikasi terbaik dalam mendeteksi kahan perkebunan karet Data citra terlebih dahulu dibagi menjadi training data dan testing data dengan rasio 70 % dan 30 % . Kemudian diimplementasikan learning yaitu algoritma machine Classification and Regression Trees ( CART ) dan Random Forest satelit Sentinel 2 Multispectral Instrument Level 2A dan Landsat 8 Surface Reflectance Tier 1. ( RF ) untuk masing-masing CART adalah salah satu algoritma klasifikasi populer dalam machine learning yang banyak diterapkan untuk Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik sebuah menganalisis dan mengklasifikasi data citra satelit dan sebelumnya telah berhasil digunakan untuk klasifikasi citra multispektral [ 32 ] . CART atau decision tree merupakan sebuah diagram alir yang berbentuk seperti pohon yang memiliki root node yang digunakan untuk mengumpulkan data , Sebuah inner node yang berada pada root node yang berisi tentang pertanyaan tentang data dan sebuah leaf node yang digunakan untuk memecahkan masalah serta membuat keputusan. CART mengklasifikasikan suatu sampel data yang belum diketahui kelasnya kedalam kelas – kelas yang ada [ 33 ] . Random Forest ( RF ) juga merupakan algoritma klasifikasi populer dalam machine learning yang berhasil diterapkan untuk menganalisis dan mengklasifikasi data citra satelit [ 22 ] . Random Forest adalah kombinasi dari masing – masing tree yang baik kemudian dikombinasikan ke dalam satu model. Algoritma Random Forest bergantung pada sebuah nilai vector random dengan distribusi yang sama pada semua tree yang masing-masing decision tree memiliki kedalaman yang maksimal [ 33 ] . Setelah itu dilakukan validasi menggunakan metode K-Fold Cross Validation. K-Fold Cross Validation merupakan metode validasi dari teknik data mining yang bertujuan untuk mendapatkan hasil akurasi yang maksimal [ 34 ] . Validasi dilakukan dengan K = 10 hingga diperoleh nilai Accuracy , Precision , Recall dan F1 Score dari masing-masing algoritma machine learning. 3. Estimasi luas lahan perkebunan karet Untuk bisa mengestimasi luas lahan perkebunan karet , terlebih dahulu dilakukan penghitungan total piksel kelas Karet yang dihasilkan dari model klasifikasi terbaik yang diperoleh pada tahap sebelumnya. Total piksel kelas karet yang diperoleh kemudian dikonversi kedalam satuan luas yang digunakan oleh BPS yaitu Hektar ( Ha ) . V. KERANGKA PIKIR Gambar 3. Kerangka Pikir Penelitian Penelitian ini didasari oleh adanya permasalahan yang dimiliki pada metode pengumpulan data Survei Perusahaan Perkebunan ( SKB ) komoditas Karet oleh Badan Pusat Statistik karena dibutuhkannya banyak tenaga , waktu , dan biaya yang besar serta sulitnya mencapai area perkebunan karet yang akan disurvei. Kemudian peneliti menawarkan 5 / 8 solusi yaitu metode remote sensing dan machine learning dalam mengatasi permasalahan tersebut. Kerangka pikir penelitian yang ditunjukkan pada gambar 3 mengacu pada penelitian M. Berndtsson , dkk. [ 35 ] . VI. HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil dari penelitian ini dibagi menjadi tiga bagian berdasarkan urutan tujuan penelitian yang telah ditetapkan. 1.Identifikasi fitur terbaik untuk mengenali citra lahan perkebunan karet Gambar 4. Hasil Pengkategorian Nilai Mean Fitur pada Citra Sentinel 2 Multispectral Instrument Level 2A Berdasarkan hasil pengkategorian pada Gambar 4 , diperoleh informasi bahwa fitur ( pita multispektral atau indeks komposit ) pada citra Sentinel 2 Multispectral Instrument Level 2A yang dapat membedakan citra lahan Karet dengan citra Hutan adalah Pita Vegetation Red Ege ( B6 ) , Vegetation Red Edge ( B7 ) , Near Infrared / NIR ( B8 ) , Vegetation Red Edge ( B8A ) , Shortwave Indeks Infrared / SWIR Komposit EVI. Kemudian dari hasil tersebut diperoleh informasi juga bahwa seluruh fitur dapat membedakan citra lahan Karet dengan citra Bangunan , Tanah , dan Badan Air. Akan tetapi , tidak ada fitur yang dapat membedakan citra ahan Karet dengan citra Perkebunan Non Karet. ( B11 ) , dan Gambar 5. Hasil Pengkategorian Nilai Mean Fitur pada Citra Landsat 8 Surface Reflectance Tier 1 Berdasarkan hasil pengkategorian pada Gambar 5 , diperoleh informasi bahwa fitur ( pita multispektral atau indeks komposit ) pada citra Landsat 8 Surface Reflectance Tier 1 yang dapat membedakan citra lahan Karet dengan citra Hutan hanyalah Pita Near Infrared / NIR ( B5 ) . Kemudian dari hasil Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik tersebut diperoleh informasi juga bahwa seluruh fitur dapat membedakan citra lahan Karet dengan citra Bangunan , Tanah , dan Badan Air. Sama seperti pada citra Sentinel 2 Multispectral Instrument Level 2A , tidak ada fitur yang dapat membedakan citra lahan Karet dengan citra Perkebunan Non Karet. 2. Identifikasi model klasifikasi terbaik dalam mendeteksi lahan perkebunan karet TABEL IV PERBANDINGAN ACCURACY , PRECISION , RECALL DAN F1 SCORE Satelit Algoritma Accuracy Precision Recall F1 Score Sentinel 2 MSI Level 2A Landsat 8 SR Tier 1 Classification and Regression Trees ( CART ) Random Forest ( RF ) Classification and Regression Trees ( CART ) Random Forest ( RF ) 96,42 % 96,44 % 96,42 % 96,42 % 97,07 % 97,11 % 97,07 % 97,07 % 92,31 % 92,36 % 92,31 % 92,31 % 92,85 % 92,94 % 92,85 % 92,86 % Berdasarkan hasil yang ditunjukkan pada Tabel 4 , terlihat bahwa pengimplementasian metode klasifikasi machine learning terhadap citra Sentinel 2 Multispectral Instrument Level 2A dengan resolusi spasial 10 m menghasilkan Accuracy , Precision , Recall , dan F1 Score yang sedikit lebih tinggi dibandingkan dengan hasil pada citra Landsat 8 Surface Reflectace Tier 1 dengan resolusi spasial 30 m. Pada citra satelit Sentinel 2 Multispectral Instrument Level 2A , metode klasifikasi Random Forest ( RF ) merupakan metode dengan hasil akurasi dengan nilai yang paling tinggi dalam mengklasifikasikan kelas tutupan lahan , ditunjukkan dari tingginya nilai Accuracy sebesar 97,07 % , Precision sebesar 97,11 % , Recall sebesar 97,07 % dan F1 Score sebesar 97,07 % . Sama seperti citra satelit sebelumnya , pada citra satelit Landsat 8 Surface Reflectance Tier 1 , metode klasifikasi Random Forest ( RF ) juga merupakan metode klasifikasi dengan hasil akurasi dengan nilai yang paling tinggi dalam mengklasifikasikan kelas tutupan lahan , ditunjukkan dari tingginya nilai Accuracy sebesar 92,85 % , Precision sebesar 92,94 % , Recall sebesar 92,85 % dan F1 Score sebesar 92,86 % . Meskipun metode klasifikasi Classification and Regression Trees ( CART ) pada citra Sentinel 2 Multispectral Instrument Level 2A dan Landsat 8 Surface Reflectance Tier 1 merupakan metode dengan hasil akurasi dengan nilai yang paling rendah dalam mengklasifikasikan kelas tutupan lahan , metode tersebut tetap menunjukkan hasil yang sama-sama tinggi ditunjukkan dari nilai Accuracy sebesar 96,42 % dan 92,31 % , Precision sebesar 96,44 % dan 92,36 % , Recall sebesar 96,42 % dan 92,31 % , serta F1 Score sebesar 96,42 % dan 92,31 % . 6 / 8 FiturKaretPerkebunan Non KaretHutanBangunanTanahBadan AirBlue ( B2 ) RendahRendahRendahSedangSedangSedangGreen ( B3 ) RendahRendahRendahSedangSedangSedangRed ( B4 ) RendahRendahRendahSedangSedangSedangVegetation Red Edge ( B5 ) RendahRendahRendahSedangSedangRendahVegetation Red Edge ( B6 ) TinggiTinggiSedangSedangSedangRendahVegetation Red Edge ( B7 ) TinggiTinggiSedangSedangSedangRendahNIR ( B8 ) TinggiTinggiSedangSedangSedangRendahVegetation Red Edge ( B8A ) TinggiTinggiSedangSedangSedangRendahWater Vapour ( B9 ) TinggiTinggiSedangSedangSedangRendahSWIR ( B11 ) SedangSedangRendahTinggiTinggiRendahSWIR ( B12 ) RendahRendahRendahSedangSedangRendahNDVITinggiTinggiTinggiSedangSedangRendahNDBIRendahRendahRendahTinggiTinggiRendahEVITinggiTinggiSedangRendahRendahRendahFiturKaretPerkebunan Non KaretHutanBangunanTanahBadan AirBlue ( B2 ) RendahRendahRendahSedangTinggiSedangGreen ( B3 ) RendahRendahRendahSedangSedangSedangRed ( B4 ) RendahRendahRendahSedangSedangSedangNIR ( B5 ) TinggiTinggiSedangSedangSedangRendahSWIR ( B6 ) SedangSedangSedangTinggiTinggiRendahSWIR ( B7 ) RendahRendahRendahSedangTinggiRendahNDVITinggiTinggiTinggiSedangSedangRendahNDBIRendahRendahRendahTinggiSedangRendahEVITinggiTinggiTinggiSedangSedangRendah Gambar 6. Kurva Akurasi Metode CART dan RF Terhadap Citra Sentinel 2 Multispectral Instrument Level 2A Gambar 7. Kurva Akurasi Metode CART dan RF Terhadap Citra Landsat 8 Surface Reflectance Tier 1 Terlihat kurva akurasi yang dihasilkan oleh masing-masing model pada Gambar 6 dan 7 yang menunjukkan bahwa seluruh hasil akurasi validasi tidak memiliki nilai yang berbeda jauh terhadap akurasi trainingnya , sehingga hal ini dapat memastikan bahwa nilai akurasi yang dihasilkan dari model adalah benar. Dari model Random Forest pada citra Sentinel 2 Multispectral Instrument Level 2A , diperoleh Peta Tutupan Lahan Kabupaten PALI yang ditunjukkan oleh Gambar 8 di bawah ini. Gambar 8. Peta Tutupan Lahan Kabupaten PALI 3. Estimasi luas lahan perkebunan karet luas Diperoleh estimasi lahan perkebunan karet di Kabupaten Penukal Abab Lematang Ilir ( PALI ) dari model klasifikasi Random Forest seluas 105.566 Ha. Hasil estimasi ini memiliki selisih sebesar 34.143 Ha dari data luas lahan perkebunan karet pada publikasi Statistik Karet Indonesia oleh Badan Pusat Statistik. Hal ini kemungkinan disebabkan karena pada Kabupaten PALI , mayoritas lahan perkebunan karet merupakan perkebunan rakyat yang metode pengumpulan datanya adalah pelaporan mandiri ( self reporting ) , sehingga Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik membuka peluang kekurang tepatan laporan luas lahan dibandingkan kondisi sebenarnya. A. Kesimpulan VII. PENUTUP Dibandingkan dengan hasil yang diperoleh saat seminar , dilakukan penambahan sampel area , yang sebelumnya hanya berjumlah sebanyak 155.513 piksel menjadi sebanyak 780.474 piksel sehingga hasil yang diperoleh pada penelitian ini dapat menjadi lebih representatif. Menjawab tujuan pertama penelitian , berhasil dilakukan pengidentifikasian fitur terbaik untuk mengenali citra lahan perkebunan karet terhadap kedua citra satelit. Pada citra Sentinel 2 Multispectral Instrument Level 2A , diperoleh hasil bahwa Pita Vegetation Red Ege ( B6 ) , Vegetation Red Edge ( B7 ) , Near Infrared / NIR ( B8 ) , Vegetation Red Edge ( B8A ) , Shortwave Infrared / SWIR ( B11 ) , dan Indeks Komposit EVI adalah fitur terbaik karena mampu mengenali / membedakan citra lahan Karet dari citra Hutan , Bangunan , Tanah , dan Badan Air. Sedangkan fitur terbaik dari citra Landsat 8 Surface Reflectance Tier 1 hanyalah Pita Near Infrared / NIR ( B5 ) karena hanya fitur inilah yang mampu membedakan citra lahan Karet dari citra Hutan , Bangunan , Tanah , dan Badan Air. Karena tidak ada satupun fitur yang mampu membedakan citra lahan perkebunan Karet dan Perkebunan Non Karet pada kedua citra satelit , dapat disimpulkan bahwa citra satelit masih membutuhkan fitur baru yang perlu ditambahkan agar mampu membedakan citra lahan Karet dengan citra Perkebunan Non Karet , sehingga diperlukan penelitian lebih lanjut untuk menambahkan fitur baru yang sesuai terhadap citra satelit tersebut. Lalu menjawab tujuan kedua penelitian , berhasil dilakukan pengidentifikasian model klasifikasi terbaik dalam mendeteksi lahan perkebunan karet yaitu model Random Forest pada citra Sentinel 2 Multispectral Instrument Level 2A dengan Accuracy , Precision , Recall , dan F1 Score senilai 97,07 % , 97,11 % , 97,07 % , dan 97,07 % . Kemudian menjawab tujuan ketiga penelitian , berhasil diperoleh estimasi luas lahan perkebunan karet di Kabupaten Penukal Abab Lematang Ilir ( PALI ) seluas 105.566 Ha dari model klasifikasi Random Forest. B. Saran Berdasarkan hasil penelitian ini , terbuka peluang untuk melakukan penelitian berupa pembangunan indeks komposit baru yang mampu membedakan citra dari masing-masing kelas tutupan lahan. Untuk penelitian selanjutnya , dapat berfokus pada estimasi usia tanam dan produktivitas tanaman karet sesuai kebutuhan publikasi Statistik Karet Indonesia , misalnya dengan mengidentifikasi perubahan multitemporal pada citra satelit. DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] G. Chen , J. C. Thill , S. Anantsuksomsri , N. Tontisirin dan 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 , 2018 , pp. 94-104. 7 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik [ 21 ] S. Ye , J. Rogan dan F. Sangermano , Monitoring rubber plantation expansion using Landsat data time series and a Shapelet-based approach , ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing , 2018 , pp. 134- 143. [ 22 ] S. Gao , X. Liu , Y. Bo , Z. Shi , dan H. Zhou , Rubber Identification Based on Blended High Spatio Temporal Resolution Optical Remote Sensing Data : A Case Study in Xishuangbanna , Remote Sensing , 2019 , pp. 496. [ 23 ] P. Beckschäfer , Obtaining rubber plantation age information from very dense Landsat TM & ETM+ time series data and pixel-based image compositing , Remote Sensing of Environment ( RSE ) , 2017 , pp. 89–100. [ 24 ] H. Dibs , M. O. Idrees dan 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 Sciences , 2017 , pp. 21-30. [ 25 ] M. H. M. Hazir dan T. M. T. Muda , The viability of remote sensing for extracting rubber smallholding information : A case study in Malaysia , The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Sciences , 2018 , pp. 35-47. [ 26 ] B. Chen Z , Wu , J. Wang , J. Dong , L. Guan , J. Chen , K. Yang dan G. Xie , Spatio temporal prediction of leaf area index of rubber plantation using HJ-1A / 1B CCD images and recurrent neural network , ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing , 2015 , pp. 148-160. [ 27 ] C. Xiao , P. Li , Z. Feng , Y. Liu dan X. Zhang , Sentinel 2 red-edge spectral indices ( RESI ) suitability for mapping rubber boom in Luang Namtha Province , northern Lao PDR , Int J Appl Earth Obs Geoinformationm , 2020. [ 28 ] W. Kou , X. Xiao , J. Dong , S. Gan , D. Zhai , G. Zhang , Y. Qin , dan L. Li , Mapping Deciduous Rubber Plantation Areas and Stand Ages with PALSAR and Landsat Images , Remote Sensing , 2015 , pp. 1048-1073. [ 29 ] W. Koedsin dan A. Huete , Mapping Rubber Tree Stand Age Using Pleiades Satellite Imagery : A Case Study in Thalang District , Phuket , Thailand , Engineering Journal , 2015 , pp. 45-56. [ 30 ] S. Dai , H. Li , H. Luo , M. Li , J. Fang , L. Wang , J. Cao dan W. Luo , Object-Oriented Classification of Rubber Plantations from Landsat Satellite Imagery , IEEE : The Third International Conference on Agro- Geoinformatics , 2014. [ 31 ] I. N. Hidayati , R. Suharyadi , dan P. Danoedoro , Developing an Extraction Method of Urban Built-Up Area Based on Remote Sensing Imagery Transformation Index , Prosiding Seminar Nasional Geografi UMS VIII , 2018. [ 32 ] A. Abdel-Hamid , O. Dubovyk , I. A. El-Magd sN G. Menz , Mapping Mangroves Extents on the Red Sea Coastline in Egypt using Polarimetric SAR and High Resolution Optical Remote Sensing Data , Sustainability , 2018 , PP. 646. [ 33 ] Universitas Gadjah Mada Menara Ilmu Machine Learning. ( 2018 ) . Random Forest [ Online ] . Available : https : / / machinelearning.mipa.ugm. ac.id / 2018 / 07 / 28 / random-forest / . [ 34 ] B. Santosa dan A. Umam , Data Mining dan Big Data Analytics Teori dan Implementasi Menggunakan Python & Apache Spark Edisi 2 , Penebar Media Pustaka , 2018 , pp. 260-262. [ 35 ] M. Berndtsson , J. Hansson , B. Olsson , dan B. Lundell , Thesis Projects— A Guide for Students in Computer Science and Information System 2nd Edition. London : Springer , 2008. [ 2 ] The Agriculture News. ( 2019 ) 10 Negara Penghasl Karet Alami Terbesar [ Online ] . Available : https : / / theagrinews.com / 10-negara- di Dunia penghasil-karet-alami-terbesar-di-dunia / . [ 3 ] Iqbal Hakim. ( 2020 ) . 10 Negara Penghasil Karet Terbesar di Dunia. [ Online ] . Available : https : / / insanpelajar.com / 10-negara-penghasil-karet- terbesar-di-dunia / . [ 4 ] Subdirektorat Statistik Tanaman Perkebunan , Statistik Perkebunan Karet 2018 , Badan Pusat Statistik , 2019 , pp. 1-26. [ 5 ] Subdirektorat Statistik Tanaman Perkebunan , Statistik Perkebunan Karet 2019 , Badan Pusat Statistik , 2020 , pp. 1-26. [ 6 ] W. Setiawan , “Pengolahan Citra Penginderaan Jarak Jauh. Klasifikasi , Fusi Data , dan Deteksi Perubahan Wilayah” , Bandung : UPIPress , 2012 , Bab II , pp. 8-10. [ 7 ] C.Yao , Y. Zhang , Y. Zhang dan H. Liu , Application of Convolutional Neural Network Classification of High Resolution Agricultural Remote Sensing Image , ISPRS International Archives of the Photogrammetry , Remote Sensing and Spatial Information Sciences , 2017 , pp. 989-992. [ 8 ] B. Chen , J. Cao , J. Wang , Z. Wu , Z. Tao , J. Chen , C. Yang dan G. Xie , Estimation of rubber stand age in typhoon and chilling injury afflicted area with Landsat TM data : A case study in Hainan Island , China , Forest Ecology and Management , 2012 , pp. 222-230. [ 9 ] W. Anurogo , R. D. Silaban , C. B. Nugroho , M. K. Mufida dan D. S. Pamungkas , Pixel-based Remote Sensing Data Processing for Estimating Rubber Plantations Productivity , 2nd International Conference on Applied Engineering ( ICAE ) , 2019 , pp. 1-5. [ 10 ] J. Aziera , A. Rashid , Noordin dan M. I. Sameen , Mapping rubber trees based on phenological analysis of Landsat time series data-sets , Geocarto International , 2017 , pp. 627-650. [ 11 ] P. K. Rai dan R. Prasad , Evaluation of land use / land cover classification accuracy using multiresolutin remote sensing images , Forum Geografic , 2016 , pp. 45-53. [ 12 ] A. Wicki dan E. Parlow , Attribution of local climate zones using a multitemporal land use / land cover classification scheme , Journal of Applied Remote Sensing , 2017. [ 13 ] Sudaryatno , P. Widayani , T. W. Wibowo , B. A. S. Pramono , Z. N. Afifah , A. D. Meikasari dan M. R. Firdaus , Multiple linear regression analysis of remote sensing data for determining vulnerability factors of landslide in PURWOREJO , IOP Conference Series : Earth and Environmental Science , 2020. [ 14 ] R. Dong , W. Li , H. Fu , L. Gan , L. Yu , J. Zheng dan M. Xia , Oil palm plantation mapping from high resolution remote sensing images using deep learning , International Journal of Remote Sensing , 2019. [ 15 ] M. Singh , D. Evans , J. Chevance , B. S. Tan , N. Wiggins , L. Kong dan S. Sakhoeun , Evaluating remote sensing datasets and machine learning algorithms for mapping plantations and successional forests in Phnom Kulen National Park of Cambodia , PeerJ , 2019 , pp. 15. [ 16 ] N. Somching , S. Wongsai , N. Wongsai dan W. Koedsin , Using machine learning algorithm and landsar time series to identify establishment year of para rubber olantations : a case study in Thalang district , Phuket Island , Thailaind , International Journal of Remote Sensing , 2020 , pp. 9075-9100. [ 17 ] L. Ma , Y. Liu , X. Zhang , Y. Ye , G. Yin dan B. A. Johnson , Deep learning in remote sensing applications : A meta analysis and review , ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing , 2019 , pp. 166- 177. [ 18 ] S. Watanabe , K. Sumi dan T. Ise , Identifying the vegetation type in Google Earth images using a convolutional neural network : a case study for Japanese bamboo forests , 2020. [ 19 ] Z. Tang , M. Li dan X. Wang , Mapping Tea Plantations from VHR Images Using OBIA and Convolutional Neural Network , Remote Sensing , 2020. [ 20 ] J. Saputra , M. Kamal dan P. Wicaksono , The Effect of Spatial Resolution Image on The Results of Nitrogen Content Mapping of Rubber Plantation , Indonesian J. Nat. Rubb. Res. , 2018 , pp. 13-24. 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 B-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 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 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 I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O 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 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O 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 B-METODE 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 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O 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 Estimasi Luas Lahan Perkebunan Karet dengan Metode Penginderaan Jauh dan Machine Learning Studi Kasus : Kabupaten PALI , Provinsi Sumatera Selatan Renata Pradita ( 221709965 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Eng. Arie Wahyu Wijayanto , SST. MT. salah Ringkasan— Karet merupakan satu komoditas perkebunan utama di Indonesia dengan produksi tahunan 3,4 juta ton. Tingginya produksi karet didukung oleh luasnya lahan ini metode pendataan perkebunan karet Indonesia. Saat perkebunan karet Indonesia masih memiliki beberapa keterbatasan yaitu diperlukannya tenaga , biaya pelaksanaan , dan waktu yang sangat besar yang salah satunya menyebabkan adanya lag-update selama satu tahun dalam publikasinya. Hal ini membuka peluang untuk eksplorasi alternatif metode baru dalam pendataan perkebunan karet Indonesia. Teknologi remote sensing merupakan salah satu alternatif solusi yang sangat potensial untuk dipertimbangkan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi fitur terbaik untuk mengenali citra lahan perkebunan karet , mengidentifikasi model klasifikasi terbaik dalam mendeteksi lahan perkebunan karet dan mengestimasi luas lahan perkebunan karet dengan mengambil studi kasus di Kabupaten Penukal Abab Lematang Ilir ( PALI ) , salah satu daerah penghasil karet di Provinsi Sumatera Selatan. Untuk ini membangun mengimplementasikan dan membandingkan metode machine learning Classification and Regression Trees ( CART ) dan Random Forest ( RF ) . klasifikasi , penelitian model Kata Kunci— Karet , Remote Sensing , Citra Satelit , Machine Learning.
VII. PENUTUP Dibandingkan dengan hasil yang diperoleh saat seminar , dilakukan penambahan sampel area , yang sebelumnya hanya berjumlah sebanyak 155.513 piksel menjadi sebanyak 780.474 piksel sehingga hasil yang diperoleh pada penelitian ini dapat menjadi lebih representatif. Menjawab tujuan pertama penelitian , berhasil dilakukan pengidentifikasian fitur terbaik untuk mengenali citra lahan perkebunan karet terhadap kedua citra satelit. Pada citra Sentinel 2 Multispectral Instrument Level 2A , diperoleh hasil bahwa Pita Vegetation Red Ege ( B6 ) , Vegetation Red Edge ( B7 ) , Near Infrared / NIR ( B8 ) , Vegetation Red Edge ( B8A ) , Shortwave Infrared / SWIR ( B11 ) , dan Indeks Komposit EVI adalah fitur terbaik karena mampu mengenali / membedakan citra lahan Karet dari citra Hutan , Bangunan , Tanah , dan Badan Air. Sedangkan fitur terbaik dari citra Landsat 8 Surface Reflectance Tier 1 hanyalah Pita Near Infrared / NIR ( B5 ) karena hanya fitur inilah yang mampu membedakan citra lahan Karet dari citra Hutan , Bangunan , Tanah , dan Badan Air. Karena tidak ada satupun fitur yang mampu membedakan citra lahan perkebunan Karet dan Perkebunan Non Karet pada kedua citra satelit , dapat disimpulkan bahwa citra satelit masih membutuhkan fitur baru yang perlu ditambahkan agar mampu membedakan citra lahan Karet dengan citra Perkebunan Non Karet , sehingga diperlukan penelitian lebih lanjut untuk menambahkan fitur baru yang sesuai terhadap citra satelit tersebut. Lalu menjawab tujuan kedua penelitian , berhasil dilakukan pengidentifikasian model klasifikasi terbaik dalam mendeteksi lahan perkebunan karet yaitu model Random Forest pada citra Sentinel 2 Multispectral Instrument Level 2A dengan Accuracy , Precision , Recall , dan F1 Score senilai 97,07 % , 97,11 % , 97,07 % , dan 97,07 % . Kemudian menjawab tujuan ketiga penelitian , berhasil diperoleh estimasi luas lahan perkebunan karet di Kabupaten Penukal Abab Lematang Ilir ( PALI ) seluas 105.566 Ha dari model klasifikasi Random Forest. B. Saran Berdasarkan hasil penelitian ini , terbuka peluang untuk melakukan penelitian berupa pembangunan indeks komposit baru yang mampu membedakan citra dari masing-masing kelas tutupan lahan. Untuk penelitian selanjutnya , dapat berfokus pada estimasi usia tanam dan produktivitas tanaman karet sesuai kebutuhan publikasi Statistik Karet Indonesia , misalnya dengan mengidentifikasi perubahan multitemporal pada citra satelit.
dalam pendataan perkebunan karet Indonesia. Teknologi remote sensing merupakan salah satu alternatif solusi yang dalam mendeteksi lahan perkebunan karet dan mengestimasi luas lahan perkebunan karet dengan mengambil studi kasus di Kabupaten Penukal Abab Lematang Ilir ( PALI ) , salah satu daerah penghasil karet di Provinsi Sumatera Selatan. Untuk ini membangun mengimplementasikan dan membandingkan citra lahan perkebunan karet terhadap kedua citra satelit. Pada citra Sentinel 2 Multispectral Instrument 2 Multispectral Instrument Level 2A dengan Accuracy , Precision , Recall , dan F1 Score senilai 97,07 % , 97,11 % tujuan ketiga penelitian , berhasil diperoleh estimasi luas lahan perkebunan karet di Kabupaten Penukal Abab Lematang Ilir ( PALI ) seluas 105.566 Ha dari model klasifikasi Random Forest. B.
O O O O O O B-METODE I-METODE 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 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 I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE 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 B-METODE 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 O O O O O O