PEMANFAATAN TEKNOLOGI PENGINDERAAN JAUH TERHADAP ESTIMASI PRODUKTIVITAS TANAMAN KARET DI PT PERKEBUNAN NUSANTARA I REGIONAL 7 KEBUN KEDATON

Nina, Syafitri (2025) PEMANFAATAN TEKNOLOGI PENGINDERAAN JAUH TERHADAP ESTIMASI PRODUKTIVITAS TANAMAN KARET DI PT PERKEBUNAN NUSANTARA I REGIONAL 7 KEBUN KEDATON. Teknik, Universitas Lampung.

Preview	File PDF 1. ABSTRAK.pdf Download (11Kb) | Preview
	File PDF 2. FILE SKRIPSI FULL.pdf Restricted to Hanya staf Download (1418Kb) | Minta salinan
Preview	File PDF 3. FILE SKRIPSI FULL TANPA PEMBAHASAN.pdf Download (1275Kb) | Preview

Abstrak (Berisi Bastraknya saja, Judul dan Nama Tidak Boleh di Masukan)

Indonesia merupakan penghasil karet terbesar kedua di dunia dengan luas areal perkebunan mencapai 3,6 juta hektar dan menyumbang sekitar 25% dari kebutuhan karet global. Salah satu perkebunan penting di Indonesia adalah PT Perkebunan Nusantara I Regional 7 Kebun Kedaton yang memiliki kapasitas produksi 10 ton/hari. Namun, produktivitas perkebunan ini mengalami penurunan pada tahun 2021 akibat berkurangnya getah karet yang dipengaruhi oleh usia tanaman dan kondisi lahan. Saat ini, perhitungan produktivitas masih dilakukan secara manual. Salah satu teknologi yang dapat memantau produktivitas karet adalah penginderaan jauh. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui estimasi produktivitas dan membandingkan hasil pengolahan algoritma indeks vegetasi EVI dan ARVI. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu citra Sentinel-2A tahun 2023, batas blok lahan, data umur tanaman, dan data produksi tahun 2023. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu algoritma indeks vegetasi EVI dan ARVI. Perhitungan estimasi produktivitas tanaman karet menggunakan regresi linear berganda antara indeks vegetasi, umur tanaman, dan data produktivitas menggunakan teori pendugaan Ordinary Least Square (OLS). Hasil penelitian menunjukkan estimasi produktivitas algoritma EVI sebesar 1.758,7 Kg/Ha/Bulan dengan simpangan sebesar 7,6 Kg/Ha/Bulan dan ARVI sebesar 1.762,1 Kg/Ha/Bulan dengan simpangan sebesar 4,2 Kg/Ha/Bulan, sedangkan produktivitas sebenarnya 1.766,3 Kg/Ha/Bulan. Nilai RMSE pemodelan estimasi produktivitas tanaman karet algoritma EVI yaitu 1,121 sedangkan ARVI yaitu 0,619. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma ARVI memiliki estimasi produktivitas yang paling mendekati produktivitas sebenarnya dengan simpangan terkecil sebesar 4,2 Kg/Ha/Bulan dan nilai RMSE terendah yaitu 0,619. Kata Kunci: Estimasi Produktivitas, Indeks Vegetasi, Tanaman Karet.

Jenis Karya Akhir:	Skripsi
Subyek:	600 Teknologi (ilmu terapan) > 620 Ilmu teknik dan ilmu yang berkaitan
Program Studi:	Fakultas Teknik > Prodi S1-Teknik Geodesi
Pengguna Deposit:	2308001165 . Digilib
Date Deposited:	13 Feb 2025 03:59
Terakhir diubah:	13 Feb 2025 03:59
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/83385

Actions (login required)

Lihat Karya Akhir