Tesis ini berjudul "Prediksi Produksi Padi Berdasarkan Citra Satelit dan Kerangka Sampel Area Menggunakan Machine Learning: Studi Kasus Kabupaten Bireuen" yang ditulis oleh Geri Hapsah Nugraha pada tahun 2019. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode prediksi produksi padi yang cepat, tepat, dan akurat dengan memanfaatkan citra satelit, kerangka sampel area (KSA), dan algoritma machine learning. Data citra satelit Landsat 8 digunakan untuk memperoleh informasi tentang Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Enhanced Vegetation Index (EVI), dan Normalized Difference Water Index (NDWI) pada 47 segmen sampel di Kabupaten Bireuen. Data ini kemudian digunakan untuk memprediksi fase pertumbuhan padi menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes, Random Forest, dan K-Nearest Neighbor (KNN). Hasilnya menunjukkan bahwa Random Forest memberikan performa terbaik. Metode prediksi ini dibandingkan dengan metode konvensional yang menggunakan pengamatan langsung fase pertumbuhan padi. Uji Wilcoxon menunjukkan tidak ada perbedaan signifikan antara kedua metode tersebut, yang mengindikasikan bahwa metode prediksi menggunakan citra satelit dan machine learning sama baiknya dengan metode pengamatan langsung.