Detail Cantuman

Tujuan dari penelitian ini adalah mengkaji metode klasifikasi terbaik untuk mengetahui peta sebaran kelapa sawit, menjelaskan hubungan nilai indeks vegetasi dengan umur tanam kelapa sawit dan membuat peta sebaran spasial umur tanaman kelapa sawit. Berawal dari pengumpulan data primer dan data sekunder yaitu citra satelit Landsat 8 OLI (Operational Land Imager) tahun perekaman juli 2013, citra satelit Bing tahun perekaman desember 2013, dan data blok umur tanam kelapa sawit tahun 2013. Tahap selanjutnya adalah koreksi radiometrik dan geometrik terhadap citra Landsat 8 OLI untuk proses klasifikasi dan identifikasi umur tanaman kelapa sawit dengan bantuan citra satelit Bing. Metode klasifikasi yang digunakan adalah algoritma Maximum Likelihood, Minimum Distance dan Support Vector Machine dengan pendekatan saluran pada Landsat 8 ditambahkan indeks vegetasi. Transformasi spektral yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode NDVI, ARVI, SAVI, dan MSI. Pengambilan nilai spektral berdasarkan data blok umur tanam untuk mengetahui model dan korelasi antara umur tanaman dengan nilai indeks vegetasi melalui analisis regresi logaritmik. Berdasarkan model persamaan yang dihasilkan, dipilih model dengan nilai koefisien determinasi (R²) terbaik yang digunakan untuk membuat peta sebaran umur tanaman kelapa sawit. Hasil dalam penelitian ini menunjukkan Support Vector Machine (SVM) menggunakan semua saluran pada citra Landsat 8 OLI adalah algoritma terbaik untuk mengetahui peta sebaran kelapa sawit yang menghasilkan akurasi sebesar 96,21 % dan kappa 0,90. Hubungan indeks vegetasi dengan umur tanaman kelapa sawit menunjukkan bahwa NDVI memiliki hubungan paling kuat dengan koefisien determinasi (