Deteksi Perkebunan Kelapa Sawit di Indonesia Menggunakan Citra Satelit Optik Sentinel-2 dan Landsat-8
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Deteksi Perkebunan Kelapa Sawit di Indonesia Menggunakan Citra Satelit Optik Sentinel-2 dan Landsat-8 Studi Kasus : Kabupaten Rokan Hulu , Provinsi Riau Yunita Nurmasari ( 221710079 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Eng. Arie Wahyu Wijayanto , SST. , MT. kelapa perkebunan Ringkasan— Sebagai produsen minyak sawit terbesar di lebih banyak dunia , Indonesia menyediakan pasokan global daripada gabungan seluruh negara-negara lain. Oleh karena itu , Indonesia membutuhkan informasi yang akurat dan andal dalam memantau sawit. Metode penginderaan jauh merupakan salah satu pendekatan yang menjanjikan dikarenakan efisiensi sumber dayanya dalam hal tenaga , biaya , dan waktu dibandingkan dengan survei konvensional. Penelitian ini bertujuan mendeteksi perkebunan kelapa sawit melalui citra satelit multispektral di Kabupaten Rokan Hulu , Riau , salah satu produsen minyak sawit terbesar di Indonesia. Data diambil dari dua satelit optik beresolusi menengah Sentinel-2 dan Landsat-8 yang terdiri dari 1.800 titik yang diklasifikasikan ke dalam 6 kelas tutupan lahan. Penelitian ini membandingkan performa metode klasifikasi machine learning Random Forest , serta deep learning arsitektur Multi Layer Perceptron ( MLP ) dan Convolutional Neural Network ( CNN ) . Dengan penggunaan pita multispektral dan indeks diperoleh komposit pengklasifikasi 92 % . Penelitian ini bermanfaat bagi pemerintah dalam membantu menyediakan data pendukung statistik perkebunan yang lebih efisien. antarkelas , akurasi mencapai sebagai terbaik dengan penciri fitur Kata Kunci— Penginderaan jauh , kelapa sawit , Random Forest , Multi Layer Perceptron , Convolutional Neural Network. I. LATAR BELAKANG Kelapa sawit ( Elaeis guineensis ) merupakan salah satu tanaman minyak nabati paling produktif di dunia [ 1 ] . Minyak sawit digunakan dalam berbagai macam produk makanan dan non-makanan. Karena kebutuhannya , permintaan pasar global terhadap minyak sawit telah tumbuh secara eksponensial selama 50 tahun terakhir [ 2 ] . Departemen Pertanian Amerika Serikat ( USDA ) secara resmi menyatakan bahwa Indonesia menduduki peringkat pertama sebagai negara penghasil kelapa sawit di dunia [ 3 ] . Pada tahun 2019 , Indonesia memproduksi 42,5 juta ton atau setara 58 persen dari seluruh pasokan minyak sawit dunia [ 4 ] . USDA memetakan produksi minyak sawit menurut provinsi dan menunjukkan bahwa provinsi Riau memberikan persentase produksi terbesar di antara provinsi lainnya. Senada dengan USDA , Badan Pusat Statistik ( BPS ) mencatat pada tahun 2019 , produksi minyak sawit Indonesia mencapai 45,86 juta ton di mana Riau menempati urutan pertama dengan produksi 9,12 juta ton [ 5 ] . Pengumpulan informasi tentang perkebunan kelapa sawit sangat penting untuk memantau perubahan luas perkebunan kelapa sawit maupun jumlah produksinya. Pemanfaatan teknologi penginderaan jauh sebagai alternatif dari metode konvensional telah mengantarkan banyak peneliti dalam teknik dan cara untuk meningkatkan menemukan berbagai pengumpulan data perkebunan kelapa sawit [ 6 ] . Pendekatan konvensional untuk mendeteksi perkebunan kelapa sawit saat ini hanya melalui Survei Perusahaan Perkebunan ( SKB ) . Data utama yang disediakan oleh Survei Perusahaan Perkebunan dalam Publikasi Statistik Kelapa Sawit Indonesia adalah luas lahan , jumlah produksi , dan status tanaman perkebunan kelapa sawit. Akan tetapi , pendekatan tersebut membutuhkan lebih banyak tenaga , waktu , dan biaya khususnya untuk wilayah perkebunan yang luas. Di samping itu , terdapat pula wilayah yang sulit dijangkau ( remote area ) yang menjadi tantangan tersendiri. Berbagai teknik telah dikembangkan untuk memetakan tutupan lahan perkebunan kelapa sawit menggunakan citra satelit resolusi menengah ataupun tinggi. Beberapa penelitian [ 7-12 ] mengungkapkan bahwa deteksi perkebunan kelapa sawit dapat dilakukan dengan menggunakan informasi pita spektral. Penelitian-penelitian tersebut menggunakan berbagai macam pendekatan penginderaan jauh yang berbeda seperti jenis satelit , pita spektral , indeks komposit , dan metode yang digunakan. Setiap jenis satelit memiliki resolusi dan pita multispektral yang didapatkan pun bisa berbeda pula. Hal ini membuka peluang bagi peneliti untuk melakukan deteksi perkebunan kelapa sawit dengan mengkombinasikan pita multispektral dan indeks komposit , serta membandingkan performa beberapa metode pengklasifikasi. Pada penelitian ini , peneliti berfokus pada penyediaan estimasi luas lahan perkebunan kelapa sawit langkah awal penyediaan data yang lebih lanjut , sebagai misalnya estimasi jumlah produksi , klasifikasi berdasarkan status usia tanaman , produktivitas tanaman , dsb. berbeda-beda , sehingga yang hasil II. TUJUAN DAN BATASAN PENELITIAN A. Tujuan Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan , adapun tujuan penelitian skripsi ini adalah sebagai berikut : 1. Mengidentifikasi fitur terbaik penciri lahan kelapa sawit. 1 / 8 2. Mengidentifikasi model klasifikasi terbaik dalam mendeteksi perkebunan kelapa sawit. 3. Mengestimasi luas lahan perkebunan kelapa sawit. B. Batasan Penelitian Dalam proses identifikasi model klasifikasi lahan kelapa terbatas pada sawit , penentuan label pada penelitian ini validasi visual secara tidak langsung oleh peneliti dengan alat bantu pembanding berupa citra satelit resolusi tinggi Google Earth , peta Google Maps , tangkapan kamera Google Street View , dan data pendukung lainnya. Hal ini dikarenakan tidak tersedianya data administratif resmi tutupan lahan secara rinci untuk kelas perkebunan kelapa sawit pada setiap titik-titik koordinat di Indonesia dan keterbatasan jangkauan survei langsung di lapangan. Semua model diuji pada data label yang sama untuk mencapai prinsip fairness and equality. Metode pemeriksaan lapangan ( ground checking ) yang sesuai kaidah kerangka sampel acak pada skala yang lebih luas belum dapat dilakukan karena kendala pandemi Covid-19 dan keterbatasan sumber daya manusia. Langkah penelitian selanjutnya adalah bekerja sama dengan instansi terkait , misalnya Badan Pusat Statistik , untuk dapat melakukan tahapan validasi lapangan. III. PENELITIAN TERKAIT Dalam beberapa tahun terakhir , metode penginderaan jauh dengan citra satelit optik beresolusi tinggi menjadi semakin populer dan banyak diaplikasikan termasuk untuk mendeteksi pohon kelapa sawit secara otomatis. Triscowati & Wijayanto [ 13 ] menyatakan bahwa metode klasifikasi gambar citra satelit terbagi menjadi statistika konvensional ; ( 2 ) metode machine learning populer dan ( 3 ) metode deep learning. Di Indonesia , sudah terdapat banyak tiga kelompok : ( 1 ) metode Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik penelitian terkait teknik penginderaan jauh baik dengan metode statistik konvensional , machine learning maupun deep learning. Namun , belum banyak penelitian terkait deteksi perkebunan kelapa sawit dengan teknik penginderaan jauh. Sebaliknya , penelitian terkait telah banyak dilakukan di luar negeri. Gambar 1 menunjukkan peta literatur yang berisi penelitian terkait topik skripsi ini. topik tersebut Gambar 1. Peta literatur ( literature map ) . ini dimuat ke dalam tabel Selanjutnya , jurnal penelitian yang bersinggungan dengan topik skripsi literatur sehingga terlihat perbedaan antara penelitian yang telah dilakukan sebelumnya dengan penelitian ini. Tabel 1 menunjukkan tabel perbandingan literatur. No Pengarang , Tahun G. Dwinita & S. H. 1 Murti , 2016 [ 10 ] H. A. Setyowati & S. H. Murti , 2015 [ 18 ] 2 Tujuan Identifikasi dan estimasi produksi kelapa sawit. Identifikasi dan estimasi produksi kelapa sawit. Metode Transformasi Indeks Vegetasi , RLS Maximum Likelihood , RLS TABEL I TABEL LITERATUR Sumber Data Jenis Akses Lokasi Studi Satelit SPOT-5 Optik Berbayar Bengkulu , Indonesia. Satelit SPOT-6 Optik Berbayar J. S. H. Lee dkk , 2016 [ 9 ] Deteksi perkebunan kelapa sawit. CART & Random Forest Satelit Landsat 8 Optik A. Tridawati & S. Darmawan , 2015 [ 11 ] Deteksi perkebunan kelapa sawit. Maximum Likelihood , Minimum Distance , SVM Satelit Landsat 8 Optik Terbuka dan gratis Terbuka dan gratis Kabupaten Indragiri Hulu , Riau , Indonesia. Kec. Tripa , Aceh , Indonesia. Indonesia. 3 4 5 6 7 A. Descals dkk , 2019 [ 25 ] Deteksi perkebunan kelapa sawit Random Forest T. Sarzynski dkk , 2020 [ 26 ] Deteksi perkebunan kelapa sawit S. Agustin dkk , 2020 [ 27 ] 8 M. Freudenberg dkk , 2019 [ 12 ] 9 Topik Skripsi Pemetaan wilayah perkebunan kelapa sawit. Deteksi perkebunan kelapa sawit. Random Forest SVM , CNN Sentinel-1 & Sentinel-2 PALSAR-2 & JAXA Radar & Optik Terbuka dan gratis Riau , Indonesia Radar & Optik Terbuka dan gratis Jambi , Riau , & Sumatera Selatan Satelit Ikonos Optik Berbayar Indonesia. CNN arsitektur U-Net. WorldView-2 Optik Berbayar Jambi , Indonesia. Deteksi perkebunan kelapa sawit Random Forest , MLP , CNN Sentinel-2 & Landsat 8 Optik Terbuka dan gratis Rokan Hulu , Riau 2 / 8 IV. METODE PENELITIAN A. Wilayah Studi Riau adalah provinsi penghasil kelapa sawit terbesar di Indonesia. Menurut BPS , pada tahun 2019 tercatat produksi minyak sawit Indonesia mencapai 45,86 juta ton , di mana Provinsi Riau menempati urutan pertama dengan jumlah produksi mencapai 9,12 juta ton. Rokan Hulu merupakan kabupaten yang memiliki lahan perkebunan kelapa sawit terluas diantara kabupaten & kota di Riau yaitu mencapai 480.665 hektar. Oleh karena itu , Rokan Hulu dipilih sebagai wilayah studi kasus atau Region of Interest ( ROI ) . B. Pengumpulan Data a ) Data Citra Data yang dikumpulkan adalah citra satelit Sentinel-2 Multi Spectral Instrument dan Landsat-8 Surface Reflectance Tier 1 sepanjang tahun 2019 dari katalog data Google Earth Engine ( GEE ) . Selanjutnya citra satelit memasuki proses seleksi awan. Pada citra Sentinel-2 , terpilih citra terbaik pada bulan Juli 2019 dengan persentase awan sebesar 0,05 % , 1,26 % , 5,91 % , dan 7,34 % . Sedangkan pada citra Landsat-8 , terpilih citra terbaik pada bulan Maret 2019 dengan persentase awan sebesar 7,15 % , 18,3 % , 23,03 % , dan 23,2 % . Setelah itu , citra satelit memasuki proses cloud masking , lalu citra satelit siap untuk diolah. b ) Data Sampel Titik sampel yang diambil terbagi ke dalam enam kelas target yang terdiri dari sawit , hutan , lahan terbuka hijau ( non sawit dan non hutan ) , tanah , lahan terbangun ( jalan dan bangunan ) , dan badan air. Sebanyak 1.800 titik sampel tersebar di seluruh Rokan Hulu , di mana setiap kelas memiliki ukuran yang sama yaitu 300 titik. Kemudian titik sampel dibagi ke dalam data latih dan data uji dengan persentase 70 persen data latih dan 30 persen data uji. c ) Metode Pemberian Label Metode pemberian label dilakukan secara manual oleh peneliti , di mana setiap tahapannya mengacu pada tahapan yang umumnya dilakukan dalam penelitian penginderaan jauh. Perlu diketahui bahwa saat ini belum tersedia data lahan perkebunan kelapa sawit pada administratif resmi setiap titik-titik koordinat di Indonesia. Namun pohon kelapa sawit mudah dideteksi karena karakteristik dan morfologinya yang unik [ 7 ] , yaitu memiliki tajuk berbentuk bintang jika dilihat dari atas. Berdasarkan beberapa penelitian sebelumnya [ 11 ] , [ 26 ] , [ 30 ] - [ 35 ] , berikut adalah metode dalam melakukan pelabelan titik sampel. dilakukan validasi yang 1. Melakukan pengecekkan antara titik sampel dengan label resmi yang tersedia saat ini yaitu peta tutupan lahan dari Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan ( KLHK ) . Peneliti memastikan titik sampel kelapa sawit berada dalam cakupan kelas perkebunan umum. Selain itu pengecekkan lokasi perkebunan kelapa sawit oleh PTPN V ( Riau ) . dilakukan terhadap juga data Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 2. Melakukan pemeriksaan visual koordinat titik sampel melalui satelit resolusi lebih tinggi Google Earth , Google Maps , dan Google Street View. Gambar 2 menunjukkan perbandingan antara tangkapan citra satelit Sentinel-2 dengan citra satelit resolusi yang lebih tinggi. ( a ) ( b ) Gambar 2. Perbandingan tangkapan citra satelit optik Sentinel-2 ( a ) dengan citra satelit resolusi lebih tinggi CNES Airbus ( b ) . C. Pengumpulan Fitur Koleksi fitur terdiri dari beberapa pita multispektral dan indeks komposit sebagai variabel prediktor. Sentinel-2 memiliki pita spektral pada tiga resolusi spasial yang berbeda dan Landsat-8 memiliki resolusi spasial yang sama untuk semua pita spektral. Tabel 2 menunjukkan daftar pita spektral terpilih dari satelit Sentinel-2 dan landsat-8. TABEL II DAFTAR PITA SPEKTRAL SENTINEL-2 DAN LANDSAT-8 Sentinel-2 Landsat-8 Deskripsi Nama Pita Resolusi Nama pita Resolusi B2 B3 B4 B7 B8 B8A B11 10 m 10 m 10 m 20 m 10 m 20 m 20 m B2 B3 B4 - B5 - B6 30 m 30 m 30 m - 30 m Biru ( Blue ) Hijau ( Green ) Merah ( Red ) Vegetation Red Edge ( VRE ) Near Infrared ( NIR ) - Narrow NIR 30 m Shortwave Infrared ( SWIR ) Indeks komposit terbentuk dari transformasi beberapa pita spektral. Indeks komposit biasanya digunakan untuk tugas tertentu [ 14 ] . Karena metode yang diusulkan berorientasi pada segmentasi hijau , yaitu pohon kelapa sawit , indeks vegetasi merupakan fitur yang sesuai untuk tujuan ini. Indeks vegetasi adalah indeks yang terdiri dari beberapa pita satelit yang dihitung menggunakan transformasi spektral tertentu [ 15 ] . Indeks vegetasi Normalized Difference Vegetation Index ( NDVI ) dan Enhanced Vegetation Index ( EVI ) banyak digunakan pada penelitian sebelumnya terkait dengan deteksi dan klasifikasi perkebunan kelapa sawit [ 10 ] , [ 12 ] , [ 15 ] . NDVI merupakan transformasi indeks yang menggunakan pita NIR dan Red. NDVI mampu untuk mengevaluasi keberadaan 3 / 8 lahan vegetasi hijau pada target amatan [ 16 ] . EVI adalah transformasi indeks yang menggunakan pita NIR , Red , dan Blue. EVI bekerja secara akurat terutama di wilayah vegetasi yang rapat dengan kanopi pohon yang lebat [ 17 ] . Indeks komposit Pan-sharpening NDVI ( PANNDVI ) dan Modified Soil Adjusted Vegetation Index 2 ( MSAVI2 ) digunakan untuk mengestimasi produksi kelapa sawit [ 18 ] . Infrared Percentage Vegetation Index ( IPVI ) dan Soil Adjusted Vegetation Index ( SAVI ) juga digunakan pada penelitian sebelumnya [ 15 ] . Selain indeks vegetasi , indeks komposit lain juga diperlukan untuk membedakan kelas tanah dan lahan terbangun. Salah satu untuk mendeteksi bangunan adalah Normalized Difference Built-Up Index ( NDBI ) [ 19 ] . yang banyak digunakan komposit indeks D. Metode Analisis fitur Analisis level yang secara deskriptif dilakukan digunakan tertentu. Metode dengan menempatkan setiap pita multispektral dan indeks komposit pada untuk tersebut adalah Jenks Natural menentukan rentang level Breaks. Natural Breaks adalah jenis metode klasifikasi optimal yang akan meminimalkan varians dalam kelas dan memaksimalkan ini mengelompokkan data secara alami berdasarkan informasi yang melekat dalam data ( data-driven ) . Rentang dibagi ke dalam 5 level yaitu very low , low , medium , high , dan very high [ 20 ] . Goodness of Variance Fit ( GVF ) menunjukkan variansi antar kelas di mana pembagian kelas akan optimum jika nilai GVF mendekati 1. antarkelas. Metode varians Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Sedangkan algoritma yang digunakan untuk metode deep learning adalah Fully Connected Multi Layer Perceptron ( MLP ) dan Convolutional Neural Network ( CNN ) . MLP merupakan algoritma dasar dari arsitektur Neural Network , untuk menentukan fitur mana yang paling berkorelasi dengan kelas tertentu , di mana setiap layer menyatukan semua node menjadi satu dimensi [ 23 ] . Arsitektur MLP terdiri dari 1 input layer , 3 hidden layer , dan 1 output layer. Fungsi aktivasi yang digunakan pada bagian input dan hidden layer adalah Rectified Linear Unit ( ReLU ) . Fungsi ReLU lebih efektif aktivasi untuk klasifikasi multikelas. Sedangkan fungsi layer untuk mendapatkan Softmax digunakan pada output probabilitas di kelas akan terklasifikasi. CNN merupakan operasi konvolusi yang menggabungkan beberapa lapisan pemrosesan , menggunakan dan beberapa terinspirasi oleh sistem saraf biologis [ 24 ] . Arsitektur yang digunakan adalah CNN 1-D dengan konvolusi domain spektral. Arsitektur terdiri dari dua lapisan konvolusional , dan masing-masing diikuti oleh lapisan Pooling dan Dropout. Pooling layer dan dropout membantu mengurangi overfitting dan meningkatkan efisiensi kinerja mesin [ 25 ] . Berdasarkan hasil dilakukan tuning sebelumnya , ditetapkan Max Pooling sebagai layer pooling dan LeCun Uniform sebagai kernel initializer. Setelah memasuki selanjutnya adalah fully layer tahap flatten , connected dengan arsitektur MLP yang sama yang telah dibuat sebelumnya. hyper-parameter target mana beroperasi elemen paralel secara setiap input yang telah yang Analisis citra dilakukan dengan algoritma klasifikasi terbimbing ( supervised classification ) . Untuk metode machine learning , algoritma Random Forest ( RF ) dipilih karena terbaik dibandingkan algoritma ML menghasilkan model lainnya pada deteksi perkebunan kelapa sawit [ 21 ] . Kelebihan lain dari algoritma ini yaitu dapat memproses data dalam jumlah besar , dengan variabel yang banyak , baik yang sensitif [ 22 ] . terhadap overfitting maupun multikolinearitas V. KERANGKA PIKIR Penelitian ini berfokus pada pemanfaatan citra satelit dan metode penginderaan jauh untuk mendeteksi perkebunan kelapa sawit. Kerangka pikir menggambarkan alur logika penelitian mulai dari permasalahan , solusi yang diusulkan , sasaran / tujuan penelitian , hingga indikator yang digunakan. Kerangka pikir pada penelitian ini mengacu pada [ 37 ] - [ 38 ] dan diilustrasikan pada Gambar 3. Gambar 3. Kerangka pikir 4 / 8 VI. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Identifikasi Fitur Terbaik Penciri Kelapa Sawit Kemudian Semua pita multispektral dan indeks komposit Sentinel-2 dan Landsat-8 distandarisasi dan dinormalisasi. Nilai GVF setiap fitur dihitung sebelum menentukan rentang lima level. Semua fitur menunjukkan nilai GVF mendekati 1 , yang artinya pembagian lima level rentang sudah optimal. fitur dan diklasifikasikan menurut levelnya. Lima kategori level terbagi low , medium , high , dan very high. menjadi : very low , Tujuannya adalah untuk mengetahui bagaimana distribusi fitur di setiap kelas target. Gambar 4 menunjukkan rentang fitur untuk masing-masing kelas target pada citra satelit Sentinel-2 , dan Gambar 5 pada citra Landsat-8. dirata-ratakan tersebut semua Gambar 4. Rentang fitur pada citra Sentinel-2. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik NDBI berada pada level low , EVI pada level high , dan semua indeks vegetasi kecuali EVI berada pada level very high. Hanya pita NIR yang berbeda , yaitu berada pada level medium di Sentinel-2 , dan level high di Landsat-8. Namun keduanya memiliki interpretasi yang sama : objek kelapa sawit paling banyak memantulkan pita NIR dan memiliki nilai indeks vegetasi yang sangat tinggi. Begitu pula interpretasi untuk kelas-kelas lainnya. Selanjutnya , kami berfokus pada indeks vegetasi. Kelas sawit , hutan , dan lahan terbuka hijau memiliki sebaran yang sama : rentang high untuk EVI dan rentang very high untuk semua indeks vegetasi kecuali EVI. Hal tersebut menunjukkan bahwa seluruh indeks vegetasi tidak dapat membedakan antara kelas sawit dengan kelas hutan dan lahan terbuka hijau. Oleh karena itu , diambil satu indeks NDVI yang akan mewakili indeks vegetasi. Sedangkan indeks bangunan NDBI dipilih karena dapat mencirikan kelas tanah dan lahan terbangun. Pada Sentinel-2 , pita VRE , NIR , dan Narrow NIR dapat membedakan antara kelas sawit dan hutan dengan kelas lahan terbuka hijau. Pada Landsat-8 , pita NIR dapat membedakan antara kelas sawit dan lahan terbuka hijau dengan kelas hutan. Sehingga diperlukan indeks baru yang terdiri dari pita VRE , NIR , dan Narrow NIR untuk membedakan kelas sawit terhadap kelas non sawit Berdasarkan hasil analisis deskriptif , didapatkan sejumlah fitur pita multispektral maupun indeks komposit terpilih yang akan digunakan dalam pemrosesan selanjutnya. Pita spektral RGB , NIR , dan SWIR dipilih karena merupakan pita dasar yang banyak digunakan pada penelitian terdahulu terkait deteksi lahan sawit. Sementara pita VRE dan Narrow NIR pada Sentinel-2 , serta indeks komposit NDVI dan NDBI dipilih karena kemampuannya dalam mencirikan kelas target. Tabel 3 menunjukkan komposisi fitur terpilih pada satelit Sentinel-2 dan Landsat-8. TABEL III PITA MULTISPEKTRAL DAN INDEKS KOMPOSIT TERPILIH Komposisi fitur Sentinel-2 Landsat-8 B2 B3 B4 - B5 - B6 B2 B3 B4 B7 B8 B8A B11 NDVI NDBI Deskripsi Blue Green Red VRE NIR Narrow NIR SWIR Indeks vegetasi Indeks bangunan Gambar 5. Rentang fitur pada citra landsat-8. Fitur pada citra Sentinel-2 dan Landsat-8 menghasilkan distribusi yang serupa. Misalnya , kelas sawit pada kedua citra satelit memiliki distribusi fitur sebagai berikut : RGB berada pada level very low , pita Shortwave Infrared ( SWIR ) dan B. Identifikasi Model Klasifikasi Terbaik Lahan Kelapa Sawit Model yang telah dilatih diterapkan di seluruh wilayah Rokan Hulu. Citra satelit Sentinel-2 memiliki tampilan yang lebih detail karena resolusi pita spektralnya lebih tinggi ( 10 meter untuk RGB & NIR ; 20 meter untuk SWIR ) daripada citra Landsat-8 ( 30 meter untuk semua pita spektral ) . Gambar 5 / 8 6 , 7 , dan 8 menunjukkan kurva akurasi pada model RF , MLP , dan CNN untuk masing-masing citra satelit. dan presisi sebesar 82 % . Tabel 4 menunjukkan perbandingan akurasi , presisi , recall , dan F1-score pada setiap metode untuk masing-masing citra satelit. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik TABEL IV PERBANDINGAN AKURASI , PRESISI , RECALL DAN F1-SCORE Akurasi Metode Presisi Recall Satelit F1-score Random Forest 92,14 % 92,32 % 92,14 % 92,14 % Sentinel-2 MLP CNN 90,44 % 91,67 % 90,55 % 91,11 % 91,95 % 92,5 % 91,66 % 92,07 % ( a ) ( b ) Landsat-8 Gambar 6. Kurva akurasi pada model RF untuk citra satelit Sentinel-2 ( a ) dan Landsat-8 ( b ) . Random Forest 81,64 % 82,01 % 81,64 % 81,59 % MLP CNN 78,89 % 82,72 % 76,22 % 79,34 % 80,22 % 83,92 % 77,61 % 80,64 % Terlihat bahwa citra satelit Sentinel-2 menghasilkan akurasi , presisi , recall , dan F1-score yang lebih tinggi dibandingkan citra Landsat-8. Sehingga secara deskriptif , model klasifikasi terbaik dihasilkan oleh metode RF pada citra Sentinel-2. Gambar 9 menunjukkan visualisasi dari model tersebut. ( a ) ( b ) Gambar 7. Kurva akurasi pada model MLP untuk citra satelit Sentinel-2 ( a ) dan Landsat-8 ( b ) . ( a ) ( b ) Gambar 9. Hasil klasifikasi model RF pada citra satelit Sentinel-2. Gambar 8. Kurva akurasi pada model CNN untuk citra satelit Sentinel-2 ( a ) dan Landsat-8 ( b ) . Jika dilihat dari gambar di atas , citra satelit Sentinel-2 menghasilkan nilai akurasi yang lebih tinggi dari citra satelit Landsat-8. Model yang dihasilkan dari citra Sentinel-2 lebih baik karena memiliki persentase awan yang lebih sedikit yaitu di bawah 20 % . Sedangkan pada periode yang sama , citra Landsat-8 mengandung persentase awan yang lebih besar 20- 30 % . Selain itu , dari segi pita spektral , satelit Sentinel-2 memiliki resolusi pita spektral yang lebih tinggi daripada satelit Landsat-8. Berdasarkan model yang telah diuji , secara deskriptif metode RF menghasilkan akurasi yang paling tinggi. Pada citra Sentinel-2 , RF menghasilkan rata-rata akurasi , presisi , recall dan F1-score mencapai 92 % . Pada citra Landsat-8 , RF menghasilkan rata-rata akurasi , recall , F1-score sebesar 81 % ini dalam penelitian Namun diperlukan uji lanjutan untuk meyatakan bahwa metode RF adalah yang terbaik secara statistik. Ada dua jenis pengukuran : statistik parametrik dan non-parametrik. Tes yang digunakan adalah statistik parametrik uji T. Uji T adalah salah satu teknik paling umum yang digunakan untuk menguji apakah terdapat perbedaan antara rata-rata dua kelompok sampel. Uji T digunakan karena titik sampel diproses secara independen antar algoritma. Dalam statistik parametrik , terdapat beberapa asumsi yang harus dipenuhi : data berdistribusi normal dan variansnya homogen. Variabel yang akan diuji adalah akurasi dan F1- score. Model dijalankan sebanyak 30 kali pengulangan untuk kemudian dicatat hasilnya. Kemudian , output dari ketiga algoritma tersebut akan diuji rata-ratanya. Uji Shapiro-Wilk digunakan untuk memeriksa normalitas data dengan hipotesis nol : data berdistribusi normal. Tingkat signifikansi yang digunakan adalah 5 % . Tabel 5 menunjukkan hasil uji normalitas citra Sentinel-2 dan Landsat-8. 6 / 8 TABEL V HASIL UJI SHAPIRO-WILK Satelit Metode P-value Akurasi F1-score Sentinel-2 Landsat-8 Random Forest MLP CNN Random Forest MLP CNN 0,68 0,282 0,326 0,555 0,432 0,987 0,737 0,605 0,216 0,493 0,434 0,801 Tabel 5 menunjukkan bahwa semua kelompok memiliki p- value di atas 0,05. Sehingga dapat disimpulkan bahwa nilai akurasi dan F1-score untuk kedua satelit berdistribusi normal. Selanjutnya dilakukan uji kesamaan varians dengan uji Bartlett. Uji ini digunakan untuk mengetahui varians semua kelompok dengan hipotesis nol : varians antara dua kelompok homogen. Kami menggunakan tingkat signifikansi 5 % . Tabel 6 menunjukkan hasil uji Bartlett masing-masing pasangan kelompok model untuk kedua citra satelit. TABEL VI HASIL UJI BARTLETT P-value RF-CNN RF-MLP MLP-CNN Akurasi F1- score Akurasi F1- score Akurasi F1- score Satelit Sentinel- 2 Landsat- 8 Tabel 6 menunjukkan bahwa semua kelompok memiliki p- value di bawah 0,05 kecuali akurasi dan F1-score pasangan MLP dan CNN pada kedua citra satelit. Dengan demikian , dapat disimpulkan bahwa semua pasangan memiliki varians yang heterogen kecuali MLP dan CNN memiliki varians yang homogen. Terakhir , uji T digunakan untuk memastikan apakah terdapat perbedaan rata-rata pada akurasi dan F1-score antara model RF , MLP , dan CNN. Uji T digunakan dengan hipotesis nol : tidak ada perbedaan rata-rata antara dua pasangan kelompok. Kami menggunakan tingkat signifikansi 5 % . Tabel 7 menunjukkan hasil uji T pada citra Sentinel-2 dan Landsat-8. TABEL VII HASIL UJI T P-value RF-CNN RF-MLP Satelit Sentinel- 2 Landsat- 8 Akurasi F1- score Akurasi F1- score Akurasi F1- score 0,1062 0,0834 0,8102 0,4929 0,1804 0,0828 5,4E06 1,9E05 0,0036 0,0070 0,2746 0,3169 MLP-CNN B. Saran Tabel 7 menunjukkan bahwa akurasi dan F1-score dari ketiga pasangan RF-MLP , RF-CNN , dan MLP-CNN pada Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik citra Sentinel-2 memiliki p-value di atas 0,05. Dapat disimpulkan bahwa dengan tingkat kepercayaan 95 % , pada citra Sentinel-2 tidak ada perbedaan akurasi dan F1-score antara ketiga model atau dengan kata lain , komposisi fitur pada citra Sentinel-2 bekerja secara optimum baik pada machine learning maupun deep learning. Sedangkan citra Landsat-8 menunjukkan hanya akurasi dan F1-score dari pasangan MLP-CNN yang memiliki p-value di atas 0,05. Dapat disimpulkan bahwa dengan tingkat kepercayaan 95 % , tidak ada perbedaan akurasi dan F1-score yang dihasilkan oleh model MLP dan CNN , namun terdapat perbedaan antara metode RF dengan CNN dan MLP di mana metode RF menghasilkan nilai akurasi dan F1-score tertinggi. C. Estimasi luas lahan perkebunan kelapa sawit selisih Estimasi luas lahan perkebunan kelapa sawit dilakukan dengan menggunakan model terbaik yaitu metode Random Forest dengan citra satelit Sentinel-2. Berdasarkan hasil klasifikasi , didapatkan estimasi luas lahan sawit yaitu seluas lahan 369.674,47 Ha. Terdapat perkebunan kelapa sawit antara hasil klasifikasi pada citra satelit dengan angka resmi yang dipublikasikan oleh BPS. Hal ini terjadi karena data luas wilayah perkebunan yang diperoleh BPS yaitu melalui Survei Perusahaan Perkebunan ( SKB ) yang diisi secara mandiri oleh administratur perkebunan [ 36 ] . Sedangkan data yang digunakan pada metode penginderaan jauh merupakan tangkapan citra permukaan bumi pada bulan Juli ( Sentinel-2 ) dan Maret ( Landsat-8 ) . estimasi luas sawit juga menghasilkan estimasi Manfaat dari penelitian ini yaitu mendeteksi lahan termasuk wilayah yang sulit perkebunan kelapa dijangkau ( remote area ) dengan akurasi yang tinggi. Selain itu , penelitian ini luas perkebunan kelapa sawit dengan waktu , tenaga , dan biaya yang lebih sedikit. Menjawab tujuan pertama penelitian , dari hasil eksperimen didapatkan fitur terbaik penciri lahan perkebunan kelapa sawit yang terdiri dari pita Red , Green , Blue , Vegetation Red Edge , NIR , Narrow NIR , SWIR , serta indeks komposit NDVI dan NDBI. Sedangkan untuk menjawab tujuan kedua penelitian , dari hasil eksperimen didapatkan model terbaik secara deskriptif yaitu metode Random Forest dengan citra Sentinel-2 karena menghasilkan akurasi tertinggi. Terakhir untuk menjawab tujuan ketiga penelitian , dari model luas lahan perkebunan kelapa terbaik didapatkan estimasi sawit pada tahun 2019 seluas 369.674,47 Ha. Fokus dari penelitian ini adalah untuk mendeteksi lahan perkebunan sawit dari non sawit , yaitu hutan dan lahan terbuka hijau. Hingga saat ini , ketersediaan indeks komposit masih terbatas dan belum secara tegas dapat membedakan kelapa sawit , hutan , dan lahan terbuka hijau. Dari hasil eksperimen , terdapat potensi pembangunan indeks komposit baru yang terdiri dari pita Vegetation Red Edge , NIR , dan Narrow NIR sesuai temuan identifikasi fitur oleh peneliti. 7 / 8 5,5E22 1,9E21 6,3E22 2,2E21 0,9684 0,9632 VII. PENUTUP 3,1E20 2,6E20 8,9E22 7,5E22 0,3103 0,3112 A. Kesimpulan DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] L. Li , J. Dong , S. N. Tenku , and X. Xiao , “Mapping oil palm plantations in Cameroon using PALSAR 50-m orthorectified mosaic images , ” Remote Sensing , vol. 7 , pp. 1206–1224 , 23 Jan 2015. [ 2 ] P. Srestasathiern and P. Rakwatin , “Oil palm tree detection with high resolution multi-spectral satellite imagery , ” Remote Sensing , vol. 6 , pp. 9749–9774 , 25 Aug 2014. [ 3 ] United States Department of Agriculture. ( 2021 , 3 ) Oil palm world production. Available : http : / / ipad.fas.usda.gov / cropexplorer / cropview / commodityView.aspx ? cro pid=4243000 [ Online ] . explorer palm Oil In : [ 4 ] McCarthy. ( 2020 , 2 ) Which countries produce the most palm oil ? https : / / www.statista.com / chart / 23097 / amount-of- [ Online ] . Available : palm-oil-produced-in-selected-countries [ 5 ] Statistik Indonesia 2020. Badan Pusat Statistik , 2020. [ 6 ] N. A. Mubin , E. Nadarajoo , H. Z. M. Shafri , and A. Hamedianfar , “Young and mature oil palm tree detection and counting using convolutional neural network deep learning method , ” International Journal of Remote Sensing , vol. 40 , no.19 , pp. 7500–7515 , 25 Jan 2019. [ 7 ] H. Z. Shafri , N. Hamdan , and M. I. Saripan , “Semi-automatic detection and counting of oil palm trees from high spatial resolution airborne imagery , ” International Journal of Remote Sensing , vol. 32 , no. 8 , pp. 2095–2115 , 20 Apr 2011. [ 8 ] S. Vadivelu , A. Ahmad , and Y. H. Choo , “Remote sensing techniques for oil palm age classification using Landsat-5 TM satellite , ” Sci Int ( Lahore ) , vol. 26 , no. 4 , pp. 1547–1551 , 2014 [ 9 ] J. S. H. Lee , S. Wich , A. Widayati , and L. P. Koh , “Detecting industrial oil palm plantations on Landsat images with Google Earth Engine , ” Remote Sensing Applications : Society and Environment , vol. 4 , pp. 219– 224 , 11 Nov 2016. [ 10 ] G. Dwinita and S. H. Murti , “Aplikasi citra penginderaan jauh untuk estimasi produksi kelapa sawit jacq ) berbasis Normalized Different Vegetation Index ( Perkebunan PT. Mutiara Sawit Seluma , Kabupaten Seluma , Provinsi Bengkulu ) , ” Jurnal Bumi Indonesia , vol. 5 , no. 4 , pp. 1–12 , 2016. ( Elaies guineensis [ 11 ] A. Tridawati and S. Darmawan , “Investigation of classification algorithm for land cover mapping in oil palm area using optical remote sensing , ” in 1st Institut Teknologi Nasional , Bandung , 9–11 Oktober 2017. technology international congress , faculty of industrial [ 12 ] M. Freudenberg , N. Nölke , A. Agostini , F. Wörgötter , and C. Kleinn , “Large scale palm tree detection in high resolution satellite images using U-Net , ” Remote Sensing , vol. 11 , no. 312 , 4 Feb 2019. [ 13 ] 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 , vol. 2019 , no. 1 , pp. 177–187. [ 14 ] 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 , no. 3053 , 18 Sep 2020. [ 15 ] S. A. Mansor , and M. L. R. Sarker , “Remote sensing technique for estimating the age of oil palm using high resolution image” - in 36th Asian Conference on Remote Sensing : Fostering Resilient Growth in Asia 2015. Filipina , 24-28 Okt 2015. [ 16 ] A. W. Wijayanto , D. W. Triscowati , and A. H. Marsuhandi , “Maize field area detection in East Java , Indonesia : An integrated multispectral remote sensing and machine in 12th International learning approach , ” Conference on Information Technology and Electrical Engineering ( ICITEE ) . Yogyakarta : IEEE , 6–8 Okt 2020. [ 17 ] Solutions HG. ( 2013 ) Vegetation analysis : using vegetation indices in ENVI Available : [ Online ] . http : / / www.harrisgeospatial.com / Learn / WhitepapersDetail / TabId / 802 / Art MID / 2627 / ArticleID / 13742 / Vegetation-Analysis-Using-Vegetation- Indices-in-ENVI.aspx. [ 18 ] H. A. Setyowati and S. H. Murti , “Aplikasi citra SPOT-6 berbasis transformasi indeks vegetasi untuk estimasi produksi kelapa sawit ( Elaeis guineensis jacq ) ( Kasus Perkebunan Kelapa Sawit PT. Tunggal Perkasa Plantations , Air Molek , Kabupaten Indragiri Hulu , Propinsi Riau , Sumatera ) , ” Jurnal Bumi Indonesia , vol. 4 , no. 4 , 2015. [ 19 ] A. H. Marsuhandi , D. W. Triscowati , A. W. Wijayanto , “Tinjauan pemanfaatan big data penginderaan jauh dan pembelajaran mesin untuk official statistics di wilayah perkotaan , ” in Seminar Nasional Official Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Statistics 2020 : Statistics in the New Normal : a Challenge of Big Data and Official Statistics. Politeknik Statistika STIS , 23–24 Sep 2020. [ 20 ] N. Verde , I. P. Kokkoris , C. Georgiadis , D. Kaimaris , P. Dimopoulos , I. Mitsopoulos , and G. Mallinis , “National scale land cover classification for ecosystem services mapping and assessment , using multitemporal Copernicus EO data and Google Earth Engine , ” Remote Sensing , vol. 12 , no. 3303 , 11 Okt 2020. [ 21 ] Y. Nurmasari and A. W. Wijayanto , “Oil palm plantation detection in Indonesia using optical satellites imagery of Sentinel-2 and Landsat-8 ( case study : Rokan Hulu Regency , Riau Province ) , ” International Journal of Remote Sensing and Earth Sciences , 2021. [ 22 ] 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 the Sixth Geoinformation Science Symposium , International Society for Optics and Photonics. Yogyakarta : SPIE , 21 Nov 2019. [ 23 ] E. N. Arrofiqoh and Harintaka , “Implementasi metode Convolutional Neural Network untuk klasifikasi tanaman pada citra resolusi tinggi , ” Geomatika , vol. 2 , pp. 61–68 , 23 Jul 2018. [ 24 ] 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 , no. 11 , pp. 14680–14707 , 5 Nov 2015. [ 25 ] 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 , no. 1 , pp. 45–51 , Juli 2020. [ 26 ] K. Nomura and E. T. A. Mitchard , “More than meets the eye : using landscapes , ” Sentinel-2 to map small plantations in complex forest Remote Sensing , vol. 10 , no. 1693 , 26 Oct 2018. [ 27 ] N. I. Fawzi and M. Y. Iswari , “Analisis heat island pada perkebunan kelapa sawit : studi kasus di Kabupaten Kayong Utara , Kalimantan Barat , ” Jurnal Wilayah dan Lingkungan , vol. 8 , no. 2 , pp. 106–115 , Agustus 2020. [ 28 ] I. Carolita , S. Darmawan , R. Permana , D. Dirgahayu , D. Wiratmoko , T. Kartika , and S. Arifin , “Comparison of optic Landsat-8 and SAR Sentinel-1 in oil palm monitoring , case study : Asahan , North Sumatera , Indonesia , ” IOP Conference Series : Earth and Environmental Science , vol. 280 , 2019. [ 29 ] S. Agustin , H. Tjandrasa , R. V. H. Ginardhi , “Deep learning-based method for multi-class classification of oil palm planted area on plant ages using Ikonos Panchromatic imagery , ” International Journal on Advanced Science Engineering Information Technology , vol. 10 , no. 6 , pp. 2200–2206 , 2020. [ 30 ] A. Descals , Z. Szantoi , E. Meijaard , H. Sutikno , G. Rindanata , and S. Wich , “Oil palm ( Elaeis guineensis ) mapping with details : smallholder versus industrial plantations and their extent in Riau , Sumatra , ” Remote Sensing , vol. 11 , no. 2590 , 5 Nov 2019. [ 31 ] T. Sarzynski , X. Giam , L. Carrasco , J. S. H. Lee , “Combining radar and optical imagery to map oil palm plantations in Sumatra , Indonesia , using the Google Earth Engine , ” Remote Sensing , vol. 12 , no. 1220 , 10 Apr 2020. [ 32 ] N. Torbick , L. Ledoux , W. Salas , and M. Zhao , “Regonal mapping of plantation extent using multisensor imagery , ” Remote Sensing , vol. 8 , no. 236 , 14 Mar 2016. [ 33 ] J. D. T. D. Alban , G. M. Connette , P. Oswald , and E. L. Webb , “Combined Landsat and L-Band SAR data improves land cover classification and change detection in dynamic tropical landscapes , ” Remote Sensing , vol. 10 , no. 306 , 16 Feb 2018. [ 34 ] P. Hao , F. Löw , and C. Biradar , “Annual cropland mapping using reference Landsat time series － a case study in Central Asia , ” Remote Sensing , vol. 10 , no. 2057 , 18 Dec 2018. [ 35 ] H. T. T. Nguyen , T.M. Doan , E. Tomppo , and R. E. McRoberts , “Land use / land cover mapping using multitemporal Sentinel-2 imagery and four classification methods －a case study from Dak Nong , Vietnam , ” Remote Sensing , vol. 12 , no. 1367 , 26 Apr 2020. [ 36 ] Statistik Kelapa Sawit Indonesia 2019. Badan Pusat Statistik , 2019. [ 37 ] G. Polancik , “Empirical Research Method Poster , ” Maribor , Slovenia , 2007. [ 38 ] M. Berndtsson , J. Hansson , B. Olsson , and B. Lundell , Thesis Projects— A Guide for Students in Computer Science and Information System 2nd Edition. London : Springer , 2008. 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 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 O O O O B-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-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 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O 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 Perkebunan Kelapa Sawit di Indonesia Menggunakan Citra Satelit Optik Sentinel-2 dan Landsat-8 Studi Kasus : Kabupaten Rokan Hulu , Provinsi Riau Yunita Nurmasari ( 221710079 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Eng. Arie Wahyu Wijayanto , SST. , MT. kelapa perkebunan Ringkasan— Sebagai produsen minyak sawit terbesar di lebih banyak dunia , Indonesia menyediakan pasokan global daripada gabungan seluruh negara-negara lain. Oleh karena itu , Indonesia membutuhkan informasi yang akurat dan andal dalam memantau sawit. Metode penginderaan jauh merupakan salah satu pendekatan yang menjanjikan dikarenakan efisiensi sumber dayanya dalam hal tenaga , biaya , dan waktu dibandingkan dengan survei konvensional. Penelitian ini bertujuan mendeteksi perkebunan kelapa sawit melalui citra satelit multispektral di Kabupaten Rokan Hulu , Riau , salah satu produsen minyak sawit terbesar di Indonesia. Data diambil dari dua satelit optik beresolusi menengah Sentinel-2 dan Landsat-8 yang terdiri dari 1.800 titik yang diklasifikasikan ke dalam 6 kelas tutupan lahan. Penelitian ini membandingkan performa metode klasifikasi machine learning Random Forest , serta deep learning arsitektur Multi Layer Perceptron ( MLP ) dan Convolutional Neural Network ( CNN ) . Dengan penggunaan pita multispektral dan indeks diperoleh komposit pengklasifikasi 92 % . Penelitian ini bermanfaat bagi pemerintah dalam membantu menyediakan data pendukung statistik perkebunan yang lebih efisien. antarkelas , akurasi mencapai sebagai terbaik dengan penciri fitur Kata Kunci— Penginderaan jauh , kelapa sawit , Random Forest , Multi Layer Perceptron , Convolutional Neural Network.
VII. PENUTUP 3,1E20 2,6E20 8,9E22 7,5E22 0,3103 0,3112 A. Kesimpulan
dibandingkan dengan survei konvensional. Penelitian ini bertujuan mendeteksi perkebunan kelapa sawit melalui citra satelit multispektral di Kabupaten Rokan Hulu , Riau , salah satu produsen minyak sawit terbesar di Indonesia. Data diambil dari dua satelit optik beresolusi menengah Sentinel-2 dan Landsat-8 yang terdiri dari 1.800 titik yang diklasifikasikan tutupan lahan. Penelitian ini membandingkan performa metode klasifikasi machine learning Random Forest , serta deep
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 O O O O B-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 B-METODE O O O O O O O