creators_name: Flaurensia,  Riahta T
creators_id: 1917051011
type: other
datestamp: 2025-05-05 02:17:17
lastmod: 2025-05-05 02:17:17
metadata_visibility: show
title: IDENTIFIKASI SKALA KERAPATAN DAN TRANSPARANSI TAJUK
DALAM METODE FOREST HEALTH MONITORING (FHM) JENIS
DAUN JARUM DENGAN MENGGUNAKAN VGG16
ispublished: pub
subjects: 000
subjects: 500
full_text_status: restricted
abstract: Penggunaan kartu skala pada pengukuran parameter kondisi tajuk pohon dalam
metode Forest Health Monitoring (FHM) masih kurang efektif. Oleh karena itu,
diperlukan penggunaan teknik pencitraan digital untuk dapat mendeteksi parameter
kerapatan dan transparansi tajuk pohon. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan
skala kerapatan dan transparansi tajuk pohon jenis daun jarum dengan kinerja
model Visual Geometry Group (VGG16). Tajuk pohon jenis daun jarum yang
digunakan dalam penelitian ini adalah Pinus merkusii, Araucaria heterophylla,
Cupressus retusa, dan Shorea javanica. Metode dalam penelitian ini, antara lain:
pengambilan citra empat jenis tajuk pohon daun jarum, prepocessing citra empat
jenis tajuk pohon daun jarum hingga mencapai 1000 citra dari masing-masing jenis
tajuk pohon daun jarum, pembagian dataset, pelatihan model VGG16, dan evaluasi
model VGG16. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa akurasi yang dicapai
dengan model VGG16 menggunakan mesin Tesla K80 untuk gambar tajuk pohon
jenis daun jarum Pinus merkusii sebesar 90,00%, untuk jenis Araucaria
heterophylla sebesar 92,00%, untuk jenis Cupressus retusa sebesar 96,00%, dan
untuk jenis Shorea javanica adalah 99,00%. Penelitian ini menunjukkan bahwa
model mampu mengklasifikasikan citra tajuk pohon jenis daun jarum dengan baik,
meskipun terdapat beberapa kesalahan klasifikasi pada citra dengan pola dan
bentuk yang serupa.

Kata kunci: Daun jarum, forest health monitoring, hutan, tajuk, VGG16
The use of scale cards to measure tree crown condition parameters in the Forest
Health Monitoring (FHM) method is still less effective. Therefore, it is necessary
to use digital imaging techniques to detect tree crown density and transparency
parameters. This research aims to determine the scale of density and transparency
of the crown of coniferous trees using the performance of the Visual Geometry
Group (VGG16) model. The coniferous tree crowns used in this research were
Pinus merkusii, Araucaria heterophylla, Cupressus retusa, and Shorea javanica. The
methods in this research include: taking images of four types of needle leaf tree
crowns, preprocessing images of four types of needle leaf tree crowns to reach 1000
images of each type of needle leaf tree crown, dividing the dataset, training the
VGG16 model, and evaluating the VGG16 model . The results of this research show
that the accuracy achieved with the VGG16 model using a Tesla K80 machine for
images of pinus merkusii tree crowns was 90.00%, for the Araucaria heterophylla
type it was 92.00%, for the Cupressus retusa type it was 96.00%, and for the Shorea
javanica type it is 99.00%. This research shows that the model is able to classify
images of coniferous tree crowns well, although there are several classification
errors in images with similar patterns and shapes..

Keywords: Forest, forest health monitoring, crown, needleleaf, VGG16
date: 2024-03-27
date_type: published
publisher: FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM 
place_of_pub: UNIVERSITAS LAMPUNG
citation:   Flaurensia, Riahta T  (2024) IDENTIFIKASI SKALA KERAPATAN DAN TRANSPARANSI TAJUK DALAM METODE FOREST HEALTH MONITORING (FHM) JENIS DAUN JARUM DENGAN MENGGUNAKAN VGG16.  FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM , UNIVERSITAS LAMPUNG.     
document_url: http://digilib.unila.ac.id/86548/1/1917051011_Skripsi_Abstrak%20-%20Flaurensia%20Riahta%20Tarigan.pdf
document_url: http://digilib.unila.ac.id/86548/2/1917051011_Revisi_FULL%20Skripsi%20%28Tanpa%20Lampiran%29%20-%20Flaurensia%20Riahta%20Tarigan.pdf
document_url: http://digilib.unila.ac.id/86548/3/1917051011_Revisi_Skripsi%20TANPA%20PEMBAHASAN%20%28Tanpa%20Lampiran%29%20-%20Flaurensia%20Riahta%20Tarigan.pdf