Perpustakaan Digital ITB

Kelapa sawit (Elaeis Guineensis) dibudidayakan secara ekstensif di Asia Tenggara, terutama di Indonesia dan Malaysia, dan memiliki dampak yang signifikan terhadap perekonomian di wilayah tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur dan mengklasifikasikan perkebunan kelapa sawit berdasarkan usia menggunakan Google Earth Engine, dengan membandingkan metode Regresi dan Random Forest. Penelitian ini difokuskan pada Betung Krawo di Provinsi Sumatera Selatan, dengan menggunakan citra Sentinel-2 MSI dari tahun 2019 hingga 2022, dengan hasil yang menunjukkan rentang usia 1 hingga 30 tahun. Metode Random Forest mencapai akurasi 0,844 dan nilai Kappa 0,825, dan Regresi memiliki akurasi 0,922 dan nilai Kappa 0,913. Data dibagi menjadi 70% untuk training dan 30% untuk testing pada metode Random Forest. Untuk metode Regresi, model yang dihasilkan +0.0266x +0.6148, R² = 0.8554. yang berarti model yang dihasilkan masuk dalam kategori kuat. Penelitian ini membantu untuk memahami kondisi dan produktivitas perkebunan kelapa sawit, membantu petani dan manajer dalam pengambilan keputusan yang lebih baik, termasuk dalam mendeteksi penyakit secara dini.