Pemanfaatan Teknologi Penginderaan Jauh Terhadap Estimasi Produktivitas Tanaman Karet di PT Perkebunan Nusantara I Regional 7 Kebun Kedaton - Syafitri, Nina; Fajriyanto; Anisa, Rahma (UNIVERSITAS INDO GLOBAL MANDIRI, 2025)
ABSTRACT Indonesia is the world's second largest rubber producer with a plantation area of 3.6 million hectares, contributing around 25% to global rubber demand. One of the important plantations in Indonesia is PT Perkebunan Nusantara VII Kebun Kedaton, with a production capacity of 10 tons per day. However, its productivity declined in 2021 due to reduced latex yields influenced by tree age and land conditions. Currently, productivity calculations are still done manually. Remote sensing monitoring technology is one method that can be used to monitor rubber productivity. This study aims to determine the relationship between the vegetation index algorithm and the age and productivity of rubber trees, as well as to compare the results of processing the EVI, ARVI, and IPVI algorithms in estimating productivity at PT Perkebunan Nusantara I Regional 7 Kebun Kedaton. The data used include Sentinel-2A imagery obtained in October 2023, land block boundaries, tree age data, and 2023 production data. The analysis was carried out using simple and multiple linear regression. The results showed that the productivity estimates using the EVI algorithm were 1,758.7 kg/ha/month, ARVI 1,762.1 kg/ha/month, and IPVI 1,782.2 kg/ha/month, while the productivity measured in the field was 1,766.3 kg/ha/month. The RMSE values for the rubber tree productivity estimation model were 1.121 for EVI, 0.619 for ARVI, and 2.334 for IPVI. Keywords : Productivity Estimation, Rubber Plants, Vegetation Index ABSTRAK Indonesia adalah produsen karet terbesar kedua di dunia dengan luas perkebunan mencapai 3,6 juta hektar, berkontribusi sekitar 25% terhadap permintaan karet global. Salah satu perkebunan penting di Indonesia adalah PT Perkebunan Nusantara VII Kebun Kedaton, dengan kapasitas produksi 10 ton per hari. Namun, produktivitasnya menurun pada tahun 2021 karena berkurangnya hasil lateks yang dipengaruhi oleh usia pohon dan kondisi lahan. Saat ini, perhitungan produktivitas masih dilakukan secara manual. Teknologi pemantauan melalui penginderaan jauh adalah salah satu metode yang dapat digunakan untuk memantau produktivitas karet. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan antara algoritma indeks vegetasi dengan usia dan produktivitas pohon karet, serta membandingkan hasil pemrosesan algoritma EVI, ARVI, dan IPVI dalam estimasi produktivitas di PT Perkebunan Nusantara I Regional 7 Kebun Kedaton. Data yang digunakan mencakup citra Sentinel-2A yang diperoleh pada Oktober 2023, batas blok lahan, data usia pohon, dan data produksi tahun 2023. Analisis dilakukan menggunakan regresi linear sederhana dan berganda. Hasil penelitian menunjukkan estimasi produktivitas menggunakan algoritma EVI sebesar 1.758,7 Kg/Ha/Bulan, ARVI 1.762,1 Kg/Ha/Bulan, dan IPVI 1.782,2 Kg/Ha/Bulan, sementara produktivitas yang terukur di lapangan adalah 1.766,3 Kg/Ha/Bulan. Nilai RMSE untuk model estimasi produktivitas pohon karet adalah 1,121 untuk EVI, 0,619 untuk ARVI, dan 2,334 untuk IPVI. Kata Kunci : Estimasi Produktivitas, Tanaman Karet, Indeks Vegetasi