Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
4.031
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Indonesian Journal of Electronics and Instrumentation Systems Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal) Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) Informatik : Jurnal Ilmu Komputer SEINASI-KESI JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) ABDIKOM
Santoni, Mayanda Mega
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Library & Information Science Other

Published : 28 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)

 1 
KLASIFIKASI POHON KELAPA SAWIT PADA DATA FUSI CITRA LIDAR DAN FOTO UDARA MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK Desta Sandya Prasvita; Mayanda Mega Santoni; Rio Wirawan; Novi Trihastuti
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 6, No 2 (2021)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v6i2.2437

Abstract

Proses pemantauan pertumbuhan pohon kelapa sawit merupakan salah satu aspek penting yang menentukan kualitas hasil produksi perkebunan kelapa sawit. Proses ini membutuhkan waktu yang lama dan sangat sulit jika dilakukan oleh manusia. Masa depan kelapa sawit diprediksi akan semakin prospektif dikarenakan kemajuan teknologi yang pesat serta semakin meningkatnya kesadaran manusia akan kelestarian lingkungan. Teknologi penginderaan jauh saat ini banyak dikembangkan di bidang perkebunan dan pertanian, salah satunya adalah dengan teknologi foto udara dan LiDAR. Namun, di Indonesia pemanfaatan teknologi LiDAR untuk pemetaan belum terlalu popular karena terbilang teknologi baru dan banyak komunitas perkebunan yang belum begitu mengenal teknologi tersebut. Fokus penelitian adalah tahapan awal dalam pengembangan sistem monitoring jarak jauh untuk pohon kelapa sawit menggunakan data LiDAR dan foto udara, yaitu pada tahapan klasifikasi. Pekerjaan dilakukan mulai dari proses pengumpulan data dan eksperimen untuk mendapatkan model klasifikasi yang optimal untuk identifikasi pohon kelapa sawit. Data yang digunakan adalah data fusi LiDAR dan foto udara di wilayah perkebunan kelapa sawit di Pontianak, Kalimantan Barat, Indonesia. Metode klasifikasi yang digunakan adalah Convolutional Neural Network (CNN), dengan akurasi tertinggi menggunakan fitur RGB sebesar 98%, akurasi terendah menggunakan fitur LiDAR sebesar 86%, sedangkan dengan penggabungan data fusi LiDAR dan foto udara adalah sebesar 97%.
Co-Authors Aditya Surya Wijaya Andreas Silalahi Anita Muliawati Bayu Permana Sukma Cindy Chairunnisa Deo Haganta Depari Desta Sandya Prasvita Desta Sandya Prasvita Desta Sandya Prasvita Desta Sandya Prasvita Hafizd, Maulana Helena Nurramdhani Irmanda Helena Nurramdhani Irmanda Helena Nurramdhani Irmanda Iin Ernawati Ilham Ramadhan Irmanda, Helena Nurramdhani Irmanda, Helena Nurramdhani Jayanta Jayanta Krisanto Abilowo Matondang, Nurhafifah Muhammad Nuradli Hasbi Gumay Novi Trihastuti Nurhafifah Matondang Nurul Chamidah Nurul Chamidah Prajamukti, Reino Qahtan Said Reza Amarta Prayoga Reza Amarta Prayoga Ria Astriratma Ria Astriratma Ria Astriratma Rio Wirawan Said, Qahtan Silalahi, Donni S Widiastiwi, Yuni Yulistiani, Risma Yulnelly Yulnelly Yulnelly Yulnelly Yuni Widiastiwi