Detail Cantuman

PEMANFAATAN MACHINE LEARNING RANDOM FOREST UNTUK KLASIFIKASI LAHAN TEBU DAN DETEKSI KESEHATAN TANAMAN (STUDI KASUS: KECAMATAN GEGER, KABUPATEN MADIUN)

KORI AINA / 232024620 - Personal Name
0420016601 - Dr. Ir. Hary Nugroho, M. T. - Personal Name
Text English 2025 Teknik Geodesi : FTSP

Peningkatan produktivitas tebu sebagai komoditas strategis nasional memerlukan pemantauan lahan dan kesehatan tanaman yang efektif dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi tutupan lahan tebu menggunakan metode Random Forest berbasis citra satelit Sentinel-1 (radar) dan Sentinel-2A (optik) serta mendeteksi tingkat kesehatannya berdarkan perhitungan NDVI dalam platform Google Earth Engine. Citra Sentinel-2A digunakan untuk menghitung indeks vegetasi seperti NDVI, NDBI, MSAVI, dan
NDRE, sedangkan Sentinel-1 digunakan untuk mengekstrak kanal radar VV, VH, dan rasio VV/VH. Model klasifikasi tutupan lahan dibangun menggunakan algoritma Random Forest dan divalidasi dengan data titik lapangan, menghasilkan akurasi keseluruhan sebesar 75,61% dan koefisien Kappa 0,61. Sementara itu, deteksi kesehatan tanaman tebu dikembangkan menggunakan threshold NDVI dengan tiga kategori: sehat (NDVI ≥ 0,6), sedang (0,4–0,59), dan rusak (NDVI < 0,4). Validasi eksternal klasifikasi kesehatan tanaman menunjukkan akurasi keseluruhan sebesar 82% dengan Kappa 0,72. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penggabungan citra radar dan optik dalam algoritma machine learning dapat
meningkatkan akurasi klasifikasi serta memberikan informasi spasial yang akurat mengenai distribusi dan kondisi kesehatan tanaman tebu.

Ketersediaan

LOADING LIST...

Lampiran Berkas

LOADING LIST...

Detail Information

Bagian	Informasi
Pengarang	KORI AINA / 232024620 - Personal Name 0420016601 - Dr. Ir. Hary Nugroho, M. T. - Personal Name
No. Panggil	1116GD/25
Subyek	Random Forest, Tebu, Sentinel-1, Sentinel-2, NDVI,
Fakultas	FTSP
Tahun Terbit	2025
Jurusan	Teknik Geodesi
Deskripsi Fisik
Info Detil Spesifik

Tags :
Random Forest, Tebu, Sentinel-1, Sentinel-2, NDVI,

Citation

APA Style

. (2025).PEMANFAATAN MACHINE LEARNING RANDOM FOREST UNTUK KLASIFIKASI LAHAN TEBU DAN DETEKSI KESEHATAN TANAMAN (STUDI KASUS: KECAMATAN GEGER, KABUPATEN MADIUN)().Teknik Geodesi:FTSP

Chicago Style

.PEMANFAATAN MACHINE LEARNING RANDOM FOREST UNTUK KLASIFIKASI LAHAN TEBU DAN DETEKSI KESEHATAN TANAMAN (STUDI KASUS: KECAMATAN GEGER, KABUPATEN MADIUN)().Teknik Geodesi:FTSP,2025.Text

MLA Style

.PEMANFAATAN MACHINE LEARNING RANDOM FOREST UNTUK KLASIFIKASI LAHAN TEBU DAN DETEKSI KESEHATAN TANAMAN (STUDI KASUS: KECAMATAN GEGER, KABUPATEN MADIUN)().Teknik Geodesi:FTSP,2025.Text

Turabian Style

.PEMANFAATAN MACHINE LEARNING RANDOM FOREST UNTUK KLASIFIKASI LAHAN TEBU DAN DETEKSI KESEHATAN TANAMAN (STUDI KASUS: KECAMATAN GEGER, KABUPATEN MADIUN)().Teknik Geodesi:FTSP,2025.Text

Detail Cantuman

PEMANFAATAN MACHINE LEARNING RANDOM FOREST UNTUK KLASIFIKASI LAHAN TEBU DAN DETEKSI KESEHATAN TANAMAN (STUDI KASUS: KECAMATAN GEGER, KABUPATEN MADIUN)

Detail Information

Citation

Homepage Info

Koleksi

Media Sosial / Kanal

Address