IDENTIFIKASI PERHITUNGAN POHON KELAPA SAWIT OTOMATIS DENGAN MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) - Yana Armanto, Devi; Agustian Hudjimartsu, Sahid; Hermawan, Erwin (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2024)
Perkebunan sawit di Indonesia dengan lahan yang sangat luas merupakan sumber pendapatan negara yang potensial, namun proses perhitungan pohon sawit menjadi tantangan tersendiri jika dilakukan secara manual, sehingga membutuhkan waktu yang cukup lama. oleh karena itu diperlukan solusi agar proses perhitungan pohon sawit dapat dilakukan secara efisien namun tetap akurat dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network dengan YOLO lahan sawit dapat di deteksi secara otomatis dari foto udara. Sampel yang dideteksi berupa foto udara yang diambil menggunakan drone di lahan perkebunan pohon kelapa sawit yang berlokasi di Kecamatan Padang Ratu. Hasil penelitian menunjukan bahwa dari beberapa sampel yang telah diuji menunjukan hasil yang cukup baik. Pada sampel 4 didapatkan hasil perhitungan otomatis sebanyak 50 pohon kelapa sawit dengan referensi sebanyak 56 pohon kelapa sawit, serta memiliki nilai kesalahan komisi 0, nilai kesalahan omisi 0,95 dan akurasi 0,95. Dari semua sampel keseluruhan akurasi yakni sebesar 0,88.