Deteksi dan Penghitungan Jumlah Pohon Kelapa Sawit secara Otomatis dengan Penginderaan Jauh dan Object-Based Deep Learning Studi Kasus : Kabupaten Rokan Hulu , Provinsi Riau Yoga Cahya Putra ( 221810662 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Eng. Arie Wahyu Wijayanto , SST , MT. Ringkasan— Kelapa sawit merupakan salah satu penghasil minyak nabati tertinggi di dunia. Pemantauan dan penyajian statistik perkebunan kelapa sawit yang akurat merupakan aspek penting dalam mendukung pengambilan keputusan yang efektif dan efisien. Hingga saat ini , pengumpulan data masih berfokus pada metode survei lapangan yang membutuhkan sumber daya manusia dan biaya sangat besar , waktu pengumpulan dan pengolahan yang sangat lama , serta sulit menjangkau daerah terpencil. Penginderaan jauh dengan citra satelit dan Unmanned Aerial Vehicle ( UAV ) dapat menjadi alternatif karena memiliki beberapa keunggulan , yaitu tenaga kerja lebih efisien , waktu update lebih singkat , dan cakupan wilayah luas menjangkau lokasi terpencil. Penelitian ini mengusulkan pemanfaatan citra satelit Microsoft Bing Maps Very High Resolution ( VHR ) dan UAV dengan metode image processing threshold dan deep learning berbasis objek untuk mendeteksi dan menghitung jumlah pohon kelapa sawit. Hasil eksperimen pada studi kasus di kabupaten Rokan Hulu , Riau menunjukkan pada model Object-Based Deep Learning arsitektur YOLO ( You Only Look Once ) memberikan nilai F1- Score hingga 91,05 % unggul 50,46 % dibandingkan model semi otomatis threshold. Secara keseluruhan temuan hasil penelitian menyarankan pemanfaatan citra resolusi lebih tinggi dari Microsoft Bing Maps VHR atau pemanfaatan tunggal data input citra UAV , serta penggunaan model Object-Based Deep Learning dengan arsitektur YOLO. image processing Kata Kunci— Penghitungan pohon , Penginderaan jauh , UAV , Ambang Pemrosesan Gambar , Kelapa sawit [SEP] Penelitian ini menunjukkan pemanfaatan penginderaan jauh dengan sumber data citra UAV dan Microsoft Bing Maps VHR yang dikombinasikan dengan image processing threshold dan object – based deep learning arsitektur YOLO. Berikut poin penting yang dapat disimpulkan : ( 1 ) Model semi otomatis image processing threshold berhasil mendeteksi dan menghitung pohon kelapa sawit dengan nilai rata – rata performa F1-Score 9,91 persen ( citra satelit ) dan 71,26 persen ( UAV ) ; ( 2 ) Model otomatis object – based deep learning arsitektur YOLO berhasil mendeteksi dan menghitung pohon kelapa sawit dengan nilai AP @ 0,6 sebesar 94,75 % ( citra satelit ) dan 97 , 34 % ( citra UAV ) , serta nilai F1-Score sebesar 88,70 % ( citra satelit ) dan 93,39 % ( citra UAV ) ; ( 3 ) Diperoleh juga hasil estimasi jumlah pohon kelapa sawit sebanyak 14.900.305 pohon untuk wilayah Perkebunan Sawit di Kabupaten Rokan Hulu , Provinsi Riau. Pada penelitian ini model otomatis object – based deep learning dengan arsitektur YOLO memberikan penilaian performa yang lebih unggul dibandingkan dengan model semi otomatis image processing threshold. 1 , p. 1 , 18 , vol. Sep. 2021 ,