Skripsi
PEMETAAN LAHAN PERKEBUNAN JERUK MENGGUNAKAN GOOGLE EARTH ENGINE DAN ALGORITMA RANDOM FOREST.
- Bagikan:
ABSTRAK
Penggunaan Google Earth Engine sebagai platform berbasis cloud computing
dalam pemetaan lahan memberikan peluang besar untuk mendukung pengelolaan
potensi pertanian secara lebih efisien dan berkelanjutan. Penelitian ini bertujuan
untuk memetakan sebaran lahan perkebunan jeruk di Kecamatan Silimakuta,
Kabupaten Simalungun, yang merupakan salah satu sentra utama produksi jeruk di
Provinsi Sumatera Utara. Daerah ini memiliki kontribusi signifikan terhadap
produksi jeruk dengan hasil mencapai 840.000 kuintal pada tahun 2023. Metode
yang digunakan melibatkan analisis citra satelit multispektral terkini dengan
dukungan algoritma Random Forest untuk melakukan klasifikasi tutupan lahan
secara akurat. Pendekatan ini menghasilkan peta sebaran perkebunan jeruk dengan
akurasi mencapai 97% dan nilai Koefisien Kappa sebesar 96,3%, menunjukkan
konsistensi dan ketelitian tinggi dalam proses klasifikasi lahan. Selain memetakan
lahan eksisting, penelitian ini juga berhasil mengidentifikasi area potensial yang
belum dimanfaatkan untuk perluasan perkebunan. Hasil penelitian memberikan
gambaran visual yang komprehensif tentang distribusi lahan perkebunan jeruk,
sehingga dapat mendukung pengambilan keputusan strategis dalam pengelolaan
sumber daya lahan dan peningkatan produktivitas. Dengan integrasi teknologi
Google Earth Engine dan algoritma machine learning seperti Random Forest,
pendekatan ini menawarkan solusi inovatif untuk optimalisasi pertanian berbasis
data, khususnya dalam pengembangan sektor hortikultura di Kabupaten
Simalungun.
Kata Kunci: Pemetaan, Perkebunan Jeruk, Google Earth Engine, Citra Satelit,
Random Forest
Detail Information
| Item Type |
Skripsi (S1)
|
|---|---|
| Penulis |
Chrissandro Dian Agaventa - Personal Name
|
| Student ID |
220510100
|
| Dosen Pembimbing |
Dr. Humuntal Rumapea., M.Kom - - Dosen Pembimbing 1
Indra Kelana Jaya Sagala, ST., M.Kom - - Dosen Pembimbing 2 |
| Penguji | |
| Kode Prodi PDDIKTI |
55201
|
| Edisi |
Published
|
| Departement |
Teknik Informatika
|
| Kontributor | |
| Bahasa |
Indonesia
|
| Penerbit | Universitas Methodist Indonesia : Medan., 2025 |
| Edisi |
Published
|
| Subyek | |
| No Panggil | |
| Copyright |
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Methodist Indonesia
|
| Doi |