AUTOMATIC PALM COUNTING DENGAN METODE TEMPLATE MATCHING (STUDI KASUS DI UNIVERSITAS SAMUDRA)

Agusman (2024), AUTOMATIC PALM COUNTING DENGAN METODE TEMPLATE MATCHING (STUDI KASUS DI UNIVERSITAS SAMUDRA) . Skripsi, Universitas Samudra.

ABSTRAK

Tujuan Penelitian ini adalah untuk menghitung dan mengetahui jumlah tanaman kelapa sawit di Universitas Samudra pada tahun 2022 dan tahun 2023 serta mengetahui tingkat akurasi software Ecognition Developer dalam menghitung tanaman kelapa sawit berdasarkan citra foto udara menggunakan metode template matching. Penelitian dilaksanakan di kampus Universitas Samudra, Kecamatan Langsa Lama, Kota Langsa, Aceh. Pengolahan data di lakukan di Laboratorium Penginderaan Jauh dan Kartografi (Remote Sensing and Cartography Laboratory) Program Studi Ilmu Tanah Fakultas Pertanian Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh. Kegiatan Penelitian dilakukan dari bulan November 2022 sampai dengan Maret 2023. Penelitian ini menggunakan metode survei dengan analisis deskriptif berdasarkan observasi lapangan dan analisis penginderaan jauh. Data yang digunakan adalah data primer dan data sekunder serta. Data primer meliputi data observasi lapangan dengan berpedoman dengan peta batas administrasi sedangkan data sekunder meliputi hasil interpretasi data penginderaan jauh, pengambilan data pada instansi terkait serta studi kepustakaan. Berdasarkan hasil perhitungan menggunakan metode template matching pada citra foto udara (drone) didapatkan hasil jumlah kelapa sawit tahun 2022 sebanyak 2.060 batang pohon sedangkan jumlah aktual menggunakan perhitungan manual terdapat sebanyak 2.169 batang pohon dengan selisih 109 batang pohon dan pada tahun 2023 terdapat sebanyak 1.932 batang pohon sedangkan jumlah aktual pada perhitungan manual sebanyak 2.030 batang pohon. Hasil evaluasi model berdasarkan rasio confusion matrix untuk menghasilkan data hasil klasifikasi yang aktual dan hasil prediksi suatu sistem klasifikasi terhadap metode template matching tahun 2022 memiliki nilai rata-rata precision 98,56%, recall 94,05% dan F1-score 95,63% sedangkan hasil perhitungan rasio evaluasi model terhadap metode template matching tahun 2023 memiliki nilai rata-rata precision 97,41%, recall 92,73% dan F1-score 94,98% menunjukkan hasil evaluasi model pada tahun 2022 lebih baik daripada tahun 2023 dalam pendeteksian pohon kelapa sawit. 

File ::(login required)