ESTIMASI PRODUKSI KELAPA SAWIT (Elaeis guineensis Jacq.) BERBASIS ALGORITMA TRANSFORMASI INDEX VEGETASI DAN REGRESI LINIER BERGANDA PADA CITRA PLANETSCOPE DI SEBAGIAN UNIT KERJA BEKRI PTPN VII
Bagus Firman Jaya, Dr. Sigit Heru Murti B.S, S.Si., M.Si.
2024 | Skripsi | KARTOGRAFI DAN PENGINDRAAN JAUH
PT. Perkebunan Nusantara VII memiliki luas areal kelapa sawit seluas 27.036 Ha dengan produksi sebesar 26.248 ton pada tahun 2021. Dengan angka ini estimasi produksi secara taksasi tidak lagi efektif sehingga estimasi produksi berbasis transformasi indeks vegetasi dapat dimanfaatkan untuk peningkatan efektivitas. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui kemampuan indeks vegetasi dalam menjelaskan produktivitas dan tahun tanam, mengetahui kemampuan indeks vegetasi dan tahun tanam secara simultan menjelaskan produktivitas, dan menghitung persentase akurasi model estimasi produksi pada persamaan regresi terbaik.
Citra Planetscope diekstraksi menggunakan beberapa transformasi indeks vegetasi untuk menghasilkan dataset indeks EVI, NDVI, SAVI, dan VARI. Setiap indeks vegetasi diregresi sederhana dengan data produktivitas dan tahun tanam kelapa sawit. Selanjutnya, indeks vegetasi dan tahun tanam kelapa sawit dimodelkan dengan regresi linier berganda untuk menguji kemampuan keduanya secara simultan menjelaskan produktivitas. Kedua pengujian mendapatkan model persamaan estimasi produksi terbaik untuk diimplementasikan ke seluruh daerah kajian.
Hasil dari pemodelan mengindikasikan indeks NDVI merupakan indeks terbaik untuk memodelkan estimasi produksi kelapa sawit dengan konsistensi antara akurasi hubungan dengan produktivitas sebesar 92,29?n persentase akurasi model sebesar 96,88?ngan total produksi 8.709 ton. Secara distribusi spasial, produktivitas paling tinggi terletak pada tahun tanam 2005 sebesar 21,14% yang memiliki produktivitas pada angka 864,5 ton. Secara berurutan, indeks VARI, EVI, dan SAVI memiliki persentase akurasi model sebesar 89,36%; 70,75%; dan 69,86%. Dibandingkan dengan nilai koefisien determinasi setiap indeks yang secara berurutan bernilai 0,97; 0,88; dan 0,74 menunjukkan inkonsistensi koefisien determinasi VARI membuat akurasi model estimasinya menurun saat diterapkan ke seluruh wilayah kajian.
PT. Perkebunan Nusantara VII has an oil palm area of 27.036 hectares with production of 26.248 tons in 2021. With this figure, the estimated production estimate is no longer effective so that production estimates based on vegetation index transformation can be used to increase effectiveness. The aim of this research is to determine the ability of the vegetation index to explain productivity and planting year, to determine the ability of the vegetation index and planting year to simultaneously explain productivity, and to measure the percentage accuracy of the production estimation model in the best regression equation.
Planetscope images are extracted using several vegetation index transformations to produce EVI, NDVI, SAVI, and VARI index datasets. Each vegetation index is simply regressed with data on productivity and year of oil palm planting. Next, the vegetation index and year of oil palm planting were modeled using multiple linear regression to test the ability of both to simultaneously explain productivity. These two tests are obtained the best production estimation equation model to be implemented throughout the study area.
The results of the modeling indicate that the NDVI index is the best index for modeling estimates of palm oil production with consistency between the accuracy of the relationship with productivity of 92,29% and the percentage of model accuracy of 96,88% with total production of 8.709 tons. In terms of spatial distribution, the highest productivity was in the 2005 planting year at 21,14% which had a productivity of 864,5 tons. Sequentially, the VARI, EVI, and SAVI indices have a model accuracy percentage of 89,36%; 70,75%; and 69,86%. Compared with the coefficient of determination values for each index, which are respectively 0,97; 0,88; and 0,74, it shows that the inconsistency of the VARI coefficient of determination makes the accuracy of the estimation model decrease when applied to the entire study area.
Kata Kunci : Produktivitas, Kelapa Sawit, Indeks Vegetasi, Estimasi Produksi, Regresi Linier