Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 182395 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Fannisa Agustina Yohandi author
"Padi adalah salah satu tanaman yang penting di Indonesia karena menghasilkan beras yang merupakan bahan makanan pokok. Estimasi hasil panen padi yang tepat waktu dan akurat merupakan bagian penting dari pertanian presisi. Kelompok Tani Cahaya Mukti berada di Desa Wargasetra, Kecamatan Tegalwaru merupakan salah satu kontributor dalam hasil panen di Kabupaten Karawang. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis fase tumbuh dan produktivitas tanaman padi berdasarkan penginderaan jauh. Data citra UAV (Unmanned Aerial Vehicle) dengan sensor multispektral dapat dimanfaatkan sebagai pemantauan fase pertumbuhan padi dengan mengekstraksi nilai indeks vegetasi dan juga untuk estimasi produktivitas padi. Indeks vegetasi yang digunakan adalah NDVI, GNDVI, EVI, dan VARI. Variasi spektral menunjukkan pola meningkat pada fase vegetatif menuju fase generatif dan kemudian menurun pada fase pematangan. Indeks vegetasi VARI dijadikan acuan untuk memprediksi fase tumbuh padi dan mengestimasi produktivitas padi dengan masing-masing nilai R2 adalah sebesar 0,4407 dan 0,0364. Estimasi produktivitas padi di Kelompok Tani Cahaya Mukti memiliki rata-rata 5,43 ton/ha. Analisis regresi linier sederhana menunjukkan bahwa kedalaman tanah memiliki hubungan terhadap estimasi produktivitas dengan r = 0,069 dan pH tanah memiliki hubungan terhadap estimasi produktivitas dengan r = 0,0173 yang keduanya tergolong lemah atau dapat diabaikan.

Rice is one of the most important crops in Indonesia because it produces a staple food that is widely consumed by the people. Timely and accurate rice yield estimation is an important part of precision farming. Cahaya Mukti Farmer Group located in Wargasetra Village, Tegalwaru district contributes in rice production in Karawang Regency. This study aims to analyze the growth phase and productivity of rice based on remote sensing. UAV (Unmanned Aerial Vehicle) image data with multispectral sensors can be used to monitor the growth phase of rice by extracting the value of the vegetation indices and also to estimate of rice productivity. Vegetation indices used are NDVI, GNDVI, EVI, and VARI. Spectral variations show a pattern of increasing in the vegetative phase towards the generative phase and then decreasing in the maturation phase. VARI is used as a reference for predicting the growing phase of rice and estimating rice productivity with respective R2 values of 0,4407 and 0.0364. The estimated productivity of rice in the Cahaya Mukti Farmer Group has an average of 5.43 tons/ha. The simple linear regression analysis shows that soil depth has a relationship with productivity estimation with r = 0.069 and soil pH has a relationship with productivity estimation with r = 0.0173, both of which are considered weak or negligible."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2023
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Fajar Agung Suprapto
"Padi merupakan bagian terpenting dalam sektor pertanian di Indonesia. Tanaman padi merupakan tanaman yang penting dan bermanfaat bagi kehidupan karena, beras yang dihasilkan merupakan makanan pokok bagi masyarakat Indonesia. Kelurahan Margajaya merupakan salah satu kelurahan di Kecamatan Bogor Barat yang memiliki luas lahan sawah terbesar setelah Kelurahan Situ Gede. Menurut data BPS (Badan Pusat Statistik) tahun 2020, Kecamatan Bogor Barat memiliki luas lahan sawah 158 ha dan memproduksi sebanyak 2.711 ton pada tahun 2019. Data citra UAV (Unmanned Aerial Vehicle) dengan sensor RGB (Red, Green, Blue) dapat dimanfaatkan sebagai pemantauan fase pertumbuhan padi dengan mengekstraksi nilai indeks vegetasi dan estimasi produktivitas padi. Penelitian ini menggunakan algoritma indeks vegetasi NGRVI (New Green-Red Vegetation Index), NGDBI (Normalized Green-Red Difference Index), dan ExG (Excess Green). Hasil penelitian menunjukan bahwa variasi spektral indeks NGRVI memiliki nilai R2 = 0,89 terhadap fase pertumbuhan padi. Variasi spektral menunjukan pola meningkat pada fase vegetatif menuju fase generatif dan kemudian menurun pada fase pematangan. Indeks vegetasi NGRVI menandakan hubungan yang positif terhadap produktivitas padi sehingga estimasi produktivitas padi di Kelurahan Margajaya memiliki rata-rata 3,20 ton/ha dengan nilai R2 = 0,82.

Rice is the most important part of the agricultural sector in Indonesia. The rice plant is an important and beneficial plant for life because the rice produced is a staple food for Indonesian people. Margajaya Village is one of the sub-districts in West Bogor District, a large rice field after Situ Gede Village. According to data from the Central Statistics Agency for 2020, West Bogor District has 158 hectares of rice fields and produced 2.711 tons in 2019. UAV (Unmanned Aerial Vehicle) image data with RGB (Red, Green, Blue) sensors can monitor the growth phase rice by extracting the vegetation index value and rice productivity. This study uses the NGRVI (New Green-Red Vegetation Index), NGDBI (Normalized Green-Red Difference Index), and ExG (Excess Green) vegetation index algorithm. The results showed that the NGRVI index spectral variation had a value of R2 = 0.89 on the rice phase's growth. Spectral variations show an increasing pattern in the vegetative phase towards the generative phase and then decreasing in the maturation phase. The NGRVI vegetation index indicates a positive relationship with rice productivity so that rice productivity in Margajaya Village has an average of 3.20 tonnes/ha with a value of R2 = 0.82."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2021
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Titin Nuryawati
"Pengukuran kandungan nitrogen pada tanah atau tanaman merupakan dasar utama dalam monitoring dan pengambilan keputusan dalam manajemen pemupukan tanaman. Kombinasi teknologi pengukuran menggunakan Bagan Warna Daun (BWD) dan drone dengan kamera multispektral diharapkan dapat memberikan terobosan baru bagi pertanian Indonesia. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan algoritma pemrograman untuk membuat Normalized Difference
Vegetation Index (NDVI) mapping berdasarkan transformasi nilai BWD. Pengambilan foto udara dilakukan saat tanaman berumur 28, 35 dan 42 hari setelah tanam (HST) dengan ketinggian terbang 3 m. Pada hari yang sama, dilakukan pengukuran warna hijau daun dengan BWD. Nilai BWD kemudian ditransformasikan kedalam nilai tone mapping sebagai dasar pembuatan NDVI mapping. Algoritma pemrograman dikembangkan dalam software Matlab dan digunakan untuk menghitung nilai NDVI dengan menerapkan metode mtresholding yang bertujuan untuk menghasilkan nilai NDVI rata-rata yang mendekati nilai NDVI eksperimen di lapangan. NDVI rata-rata secara keseluruhan bertujuan untuk menangkap nilai NDVI global foto lahan yang merepresentasikan keseluruhan tanaman yang ada di foto. Hasil simulasi menunjukkan bahwa pada umur tanaman 28 dan 35 HST, simulasi terbaik menggunakan nilai treshold 0.18 dengan persentase error 18.7% dan 15.92%. Sedangkan pada umur 42 HST, simulasi terbaik menggunakan nilai treshold 0.20 dengan persentase error 13.55%. Kinerja program yang telah dikembangkan dapat dikatakan berhasil cukup baik. Secara kualitatif, hal ini dilihat dari hasil simulasi yang sudah dapat menampilkan perbedaan warna secara visual pada tingkat NDVI yang berbeda dan pada umur tanaman yang berbeda. Secara kuantitatif, ditunjukkan dengan nilai NDVI yang bertambah seiring bertambahnya umur tanaman.

Measurement of nitrogen content in the soil or plants is the primary basis in monitoring and decision making in crop fertilizer management. The combination of measurement technology using Leaf Color Chart (LCC) and unmanned aerial vehicle (UAV) equipped with multispectral cameras is expected to provide new insight into Indonesian agriculture. The purpose of this study is to develop a programming algorithm to create a Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) mapping based on LCC value transformation. Aerial imagery collected at a critical stage of rice growth at 28, 35, and 42 days after planting (DAP) with a flight height of 3 m. Ground measurements were taken along with the UAV campaign using LCC. The LCC value then transformed into the tone mapping value as a basis for making NDVI mapping. The programming algorithm was developed in Matlab software and is used to calculate NDVI values by applying the thresholding method, which aims to produce an average NDVI value close to the NDVI value of experiments in the field. The overall average NDVI aims to capture the global NDVI value of the photo of the land that represents all the plants in the photo. The simulation results show that at the age of plants 28 and 35 DAP, the best simulation uses a treshold value of 0.18 with an error percentage of 18.7% and 15.92%. Whereas at the age of 42 DAP, the best simulation uses a treshold value of 0.20 with an error percentage of 13.55%. The performance of the program developed can be said to be quite successful. Qualitatively, this can be seen from the simulation results, which have been able to display color differences visually at different NDVI levels and different plant ages. Quantitatively, it is shown by the NDVI value that increases with the age of the plant."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2020
T-pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Cipta Setiana
"Tanaman karet menjadi komoditas perkebunan yang sangat penting di Kabupaten Sukabumi khusunya di perkebunan PTPN VIII Cibungur, karena hasil produk olahannya memiliki banyak manfaat dalam kehidupan masyarakat di sekitarnya. Maka perlu dilakukan adanya pemantauan mengenai kesehatan tanaman karet guna menjaga kualitas dan hasil produksi karet. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui persebaran kesehatan tanaman karet dan menganalisis hubungan kesehatan tanaman karet dengan menerapkan teknik pengindraan jauh. Teknik penginderaan jauh dalam penelitian ini menggunakan multispectral UAV. Analisis penelitian dilakukan dengan identifikasi kondisi tanaman menggunakan indeks vegetasi tanaman yaitu metode Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Data yang digunakan adalah data citra ortofoto NIR dan Red yang diperoleh dari perekaman langsung dengan mengggunakan multispketral UAV. Didapatkan bahwa secara keseluruhan kesehatan tanaman karet di kawasan perkebunan karet PTPN VIII Cibungur didominasi oleh tingkat kesehatan baik dengan persentase sebersar 56%, tanaman yang memiliki tingkat kesehatan buruk hanya 3% dari total luas perkebunan karet. Hasil sebaran tanaman karet menunjukan bahwa tanaman dengan kondisi sangat baik berada dibagian barat dan timur lokasi penelitian. Kesehatan tanaman karet dipengaruhi oleh beberapa faktor, seperti kondisi curah hujan, jenis tanah dan lereng.

Rubber plants are very important plantation commodities in Sukabumi Regency, especially in the PTPN VIII Cibungur plantation, because the processed products have many benefits in the lives of the surrounding community. So it is necessary to monitor the health of rubber plants in order to maintain the quality and yield of rubber production. This research was conducted to determine the distribution of rubber plant health and to analyze the relationship between rubber plant health by applying remote sensing techniques. The remote sensing technique in this study uses a multispectral UAV. Research analysis was carried out by identifying plant conditions using a plant vegetation index, namely the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) method. The data used are NIR and Red orthophoto image data obtained from direct recording using a multispectral UAV. It was found that the overall health of rubber plants in the rubber plantation area of PTPN VIII Cibungur was dominated by good health with a percentage of 56%, plants with poor health were only 3% of the total area of rubber plantations. The results of the distribution of rubber plants showed that plants with very good conditions were located in the western and eastern parts of the study site. The health of rubber plants is influenced by several factors, such as rainfall conditions, soil types and slopes."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2021
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Rana Alimah Laili
"

Beras merupakan komoditas penting dan strategis bagi masyarakat Indonesia dalam mempertimbangkan makanan, dalam hal ini beras merupakan kebutuhan pokok. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui fase pertumbuhan padi sawah dan perkiraan produktivitas padi di Kabupaten Jatisari, Kabupaten Karawang. Penelitian ini menggunakan dua algoritma untuk menentukan fase pertumbuhan tanaman padi, yaitu Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) dan Atmosphericically Resistant Vegetation Index (ARVI). Algoritma NDVI umumnya digunakan dalam beberapa penelitian yang berkaitan dengan fase pertumbuhan tanaman padi dan produktivitasnya, penggunaan algoritma ARVI dalam penelitian ini disesuaikan dengan area penelitian karena nilai ARVI menurut EOS (Earth Observing System) digunakan untuk daerah dengan kandungan aerosol atmosfer tinggi (hujan, kabut, debu, asap, dan polusi udara). Sehingga penggunaan algoritma ARVI lebih efektif daripada algoritma NDVI di daerah penelitian ini. Dalam memproses data, kami menggunakan Google Earth Engine (GEE) sebagai alat. Dan untuk uji validasi dalam penelitian ini digunakan Confussion Matrix yang mencakup akurasi keseluruhan, akurasi produsen, dan akurasi pengguna. Berdasarkan nilai NDVI dan ARVI, Kecamatan Jatisari memiliki dua fase tanam yaitu dengan satu kali panen dan dua kali panen. Dan hasil penelitian ini adalah persamaan regresi linier dengan rumus, Produktivitas (ton / ha) = 6.9513 (NDVI) + 3.3384, dengan variasi nilai koefisien (R2) = 0,898 dan Produktivitas (ton / ha) ) = 3,9849 (ARVI) + 7,3992, dengan variasi nilai koefisien (R2) = 0,6505. Dan untuk estimasi produktivitas padi di Kabupaten Jatisari memiliki rata-rata, 7,55 ton / ha dengan akurasi 93,29% untuk NDVI dan 90,43% untuk ARVI. Ditemukan bahwa algoritma NDVI lebih efektif untuk menentukan fase pertumbuhan tanaman padi dibandingkan dengan algoritma ARVI. Dan penelitian ini membuktikan bahwa faktor atmosfer tidak terlalu berpengaruh di Kabupaten Jatisari.

 


Rice is an important and strategic commodity for the Indonesian peoples staple food, in this case rice is a basic need. Technology-based monitoring is needed such as remote sensing for rice plants in Indonesia. This study aimed to determine the growth phase of wetland rice and estimated rice productivity in Jatisari District, Karawang Regency. This research used two algorithms to determine the growth phase of rice plants, they were Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Atmospherically Resistant Vegetation Index (ARVI). NDVI algorithm was commonly used in several studies related to the growth phase of rice plants and their productivity, the use of the ARVI algorithm in this study was adjusted to the study area because the ARVI value according to EOS (Earth Observing System) is used for areas with high atmospheric aerosol content (rain, fog, dust, smoke and air pollution). So that the use of the ARVI algorithm is more effective than the NDVI algorithm in this research area. In processing data we use Google Earth Engine (GEE) as tool. And for the validation test in this study used Confussion Matrix which includes overall accuracy, producer accuracy, and user accuracy. This accuracy test is considered the most suitable because the data used are pixel and object based. Based on NDVI and ARVI values, Jatisari District has two planting phases, namely one harvest and two harvests. And the results of this research are a linear regression equation with the formula, Productivity (ton / ha) = 6,9513(NDVI ) + 3,3384, with the variation of  the coefficient value (R2) = 0,898 and  Productivity (ton/ha)  = 3,9849(ARVI) + 7,3992, with the variation of  the coefficient value (R2) = 0,6505. And for the estimation of rice productivity in Jatisari District had an average, 7,55 ton/ha with an accuracy of 83,29% for NDVI and 90,43% for ARVI. Found that the NDVI algorithm is more effective to determine the growth phase of rice plant compared to the ARVI algorithm. And this research proves that atmospheric factors are not very influential in Jatisari District.

 

"
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2020
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Febian Garvin Abidin
"Indonesia adalah salah satu negara yang memiliki tingkat insiden bencana alam yang tinggi. Di antara berbagai jenis bencana, tanah longsor adalah salah satu bencana hidrometeorologi yang paling umum. Salah satu daerah yang memiliki tingkat bencana longsor tinggi adalah Kabupaten Cianjur, Provinsi Jawa Barat. Pemetaan kerusakan ekonomi dan kerugian akibat bencana longsor di suatu wilayah adalah salah satu alat penting dalam kerangka pemulihan dan rekonstruksi. Tujuan penelitian ini adalah memetakan kerusakan dan kehilangan daerah longsor di Desa Cibanteng, Kabupaten Cianjur melalui pendekatan partisipasi masyarakat dan fotografi udara.
Dalam studi ini, Forum diskusi kelompok dengan masyarakat desa dilakukan untuk mendapatkan informasi tentang kerugian ekonomi di daerah-daerah di mana tanah longsor telah terjadi. Selanjutnya, UAV kendaraan udara tak berawak digunakan untuk membuat peta resolusi tinggi dari wilayah desa dan khususnya daerah longsor.
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa nilai kerusakan dalam kasus bencana longsor dapat mencapai 12 miliar rupiah di satu wilayah. Sedangkan jumlah kerugian hingga lahan longsor bisa digunakan kembali mencapai 50 miliar rupiah. Berdasarkan hasil analisis, kerusakan dan kehilangan nilai di daerah longsor yang telah terjadi dapat dijadikan acuan untuk memprediksi nilai kerugian di daerah lain, terutama di Kabupaten Cianjur.

Indonesia is one country that has a high incidence of natural disasters. Among the various types of disasters, landslides are one of the most common hydrometeorological disasters. One of the areas that have a high rate of landslide disaster is Cianjur district, West Java province. Mapping of economic damage and loss due to landslide disaster in a region is one of the important tools in the recovery and reconstruction framework. The purpose of this research is to map the damage and loss of landslide area in Cibanteng Village, Cianjur Regency through community participation approach and aerial photography.
In this study, Forums of group discussion with village communities were conducted to obtain information on economic losses in areas where landslides have occurred. Furthermore, UAV unmanned aerial vehicles was used to create high resolution maps of village areas and especially landslide areas.
The results of this study indicate that the damage value in case of landslide disaster can reach 12 billion rupiahs in one region. While the amount of loss up to landslide areas can be reused reach 50 billion rupiahs. Based on the analysis results, the damage and loss values in the landslide areas that have occurred can be used as a reference to predict the value of losses in other areas, especially in the district of Cianjur.
"
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2018
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Enrico Gracia
"Padi merupakan komoditas tanaman pangan yang menghasilkan beras. Pemanfaatan teknologi penginderaan jauh dalam estimasi produksi padi dapat memberikan informasi yang cepat dan hemat biaya. Penelitian ini menggunakan citra Planet Fusion dengan resolusi spasial 3 meter dan bebas awan untuk menganalisis fenologi dan produktivitas padi berbasis indeks vegetasi. Tiga indeks vegetasi, yaitu NDVI, GNDVI, dan EVI, dievaluasi dengan mengambil nilai indeks dari citra Planet Fusion. Estimasi produktivitas padi akan ditentukan menggunakan indeks-indeks tersebut, yang kemudian akan dianalisis hubungan spasial kondisi fisik di Desa Wargasetra. Hasil menunjukkan bahwa ketiga indeks vegetasi memiliki nilai RMSE yang kecil (berkisar antara 0,21–0,25), menunjukkan tingginya akurasi data citra multispektral Planet Fusion. Secara spasial, pola tanam padi berubah dinamis berdasarkan ketinggian, di mana padi di lahan sawah yang lebih tinggi ditanam atau dipanen lebih awal mengikuti arah aliran air. Indeks vegetasi GNDVI sesuai untuk pemetaan distribusi umur tanaman padi dengan rerata r2 = 0,892. Produktivitas padi di Desa Wargasetra dapat diestimasi dengan indeks vegetasi NDVI, yang dimana sesuai untuk digunakan estimasi produktivitas panen padi, dengan nilai r2 = 0,678 dan RMSE = 0,057. Analisis regresi berganda menunjukkan korelasi produktivitas padi sebesar 0,776 dengan jenis tanah dan jarak dari sungai. Jenis tanah Aluvial Eutrik dan Kambisol Eutrik memiliki produktivitas padi tertinggi. Lahan sawah di ketinggian 50–100 mdpl memiliki rata-rata produktivitas padi yang lebih tinggi, sementara produktivitas cenderung menurun saat menjauh dari aliran sungai.

Rice crop is a significant food-crop commodity worldwide. Remote sensing technology is applied to obtain rapid and cost-effective information on rice crop production. This study analyzed the phenology and productivity of rice crop in Desa Wargasetra using Planet Fusion imagery, with a spatial resolution of 3-meter and cloud-free. The analysis was based on three vegetation indices, such as NDVI, GNDVI, and EVI, obtained from Planet Fusion imagery. The evaluation of these indices allowed for estimating rice productivity and its spatial relationship with physical conditions in Desa Wargasetra. The results demonstrated that Planet Fusion's multispectral imagery data is accurate, with a small RMSE value (ranging from 0.21 to 0.25) for the three vegetation indices. The rice crops phenology pattern changed dynamically based on altitude, with rice in higher area planted or harvested earlier following the direction of water flow. The GNDVI vegetation index is suitable for mapping the age distribution of rice plants, with an average r2 of 0.892. The NDVI vegetation index is suitable for estimating rice harvest productivity in Desa Wargasetra, with an r2 of 0.678 and an RMSE of 0.057. Multiple regression dummy variable analysis revealed a correlation between rice productivity, soil type, and distance from the river. Eutric Alluvial and Eutric Cambisol soil types had the highest rice productivity. Paddy fields at 50–100 meters above sea level had higher average rice productivity, while productivity will be decreased if they are far from the river."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2023
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Alphi Kemal Hisyam
"

Padi merupakan tanaman pangan utama yang dikonsumsi oleh sebagian besar populasi penduduk di Indonesia untuk makanan pokok sehari-hari. Hal tersebut didukung dengan konsumsi beras yang mencapai hingga 1,55 ton pada tahun 2018, dan Kabupaten Sukabumi berada pada lima besar kabupaten dengan produksi beras terbesar di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis musim tanam padi berdasarkan indeks vegetasi dan menganalisis estimasi produktivitas padi di Kecamatan Cikakak. Untuk dapat mengetahui pola musim tanam di Kecamatan Cikakak, digunakan indeks tiga vegetasi, yaitu NDVI, ARVI, dan MSAVI. Indeks vegetasi terebut diolah dalam citra Sentinel-2 menggunakan Google Earth Engine. Setelah itu, untuk mendapatkan estimasi produktivitas dilakukan validasi lapangan dari nilai indeks vegetasi yang didapatkan. Estimasi akan dikaitkan dengan faktor fisik dari Kecamatan Cikakak, yaitu ketinggian. Oleh karena itu, maka hasil dari validasi tersebut akan dibandingkan pada setiap titik dengan faktor tersebut. Hasil dari penelitian ini adalah pola fase dan musim tanam dari sawah di Kecamatan Cikakak, serta waktu tanam yang berbeda-beda pada setiap sawahnya dan pada setiap desanya. Estimasi produktivitas padi di Kecamatan Cikakak memiliki rata-rata 8,87 ton/ha untuk NDVI, 8,89 ton/ha untuk MSAVI, dan 6,50 ton/ha untuk ARVI. Sebagian besar sawah yang memiliki produktivitas yang cukup tinggi berada di ketinggian 250 – 500 mdpl. Indeks vegetasi NDVI menjadi indeks dengan akurasi paling tinggi diantara kedua indeks vegetasi lainnya.

 


Paddy is the main food crop consumed by most of the population in Indonesia for daily staples. This is supported by rice consumption which reaches up to 1.55 tons in 2018 and Sukabumi Regency is in the top 5 districts with the largest rice production in Indonesia. This study aims to analyze the rice planting season based on vegetation index and analyze the estimation of rice productivity in Cikakak District. To be able to know the planting season pattern in Cikakak Subdistrict, vegetation index is used, there are 3 vegetation indexes used in this study, there is NDVI, ARVI, and MSAVI. The vegetation index is processed in Sentinel-2 imagery using Google Earth Engine, after that to get an estimate of productivity field validation of the vegetation index value obtained, in addition to the estimation will be associated with physical factors from the District of Cikakak, therefore the results of the validation will be compared at each point with these factors. The results of this study are the phase pattern and planting season of rice fields in the Cikakak sub-district when planting time is different in each rice field and in each village. Then for the estimation of rice productivity in Cikakak Subdistrict, it has an average of 8.87 tons / Ha for NDVI, 8.89 tons / Ha for MSAVI and 6.50 tons / Ha for ARVI, and most rice fields that have quite high productivity are at an altitude of 250 - 500 meters above sea level. In addition to using the NDVI vegetation index, it is the index with the highest accuracy among the two other vegetation indices to be able to estimate rice productivity.

 

"
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2020
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
"seiring dengan kebutuhan TNI AU akan alutsista yang semakin maju, perkembangan dunia UAV juga mengalami perkembangan yang cukup signifikan, kenutuhan yang terus meningkat tersebut akan membuat ketergantungan terhadap pihak asing jika tidak berusaha untuk mengembangkan teknologi bidang kedirgantaraan tersebut. sebenarnya dalam negeri kini sudah banyak pihak-pihak penghobi aeromodelling yang bisa mendesain struktur rangka sendiri. pada makalah ini desimpurnakan vortex blade element theory, sehingga dihasilkan propeller yang sesuai dengan kebutuhan."
050 JDST 2:1 (2011)
Artikel Jurnal  Universitas Indonesia Library
cover
Pricilia Chika Alexandra
"Tanaman padi merupakan salah satu tanaman sebagai indikator dalam menentukan ketahanan pangan di Indonesia, Perlu dilakukan estimasi produktivitas padi untuk memberikan informasi dalam menentukan suatu kebijakan pada hasil produksi. Seiring berkembangnya teknologi, penginderaan jauh dapat mengestimasi produktivitas untuk pola tanam yang bersifat heterogen secara lebih akurat dan efisien dengan melakukan pendugaan umur tanaman padi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis distribusi spasial umur tanam dan estimasi produktivitas tanaman padi sawah di Kecamatan Banysuari, Kabupaten Karawang. Metode yang digunakan dalam penelitian ini dengan menggunakan metode Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) yang digunakan untuk melakukan pendugaan umur tanam tanaman padi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa indeks vegetasi dengan metode NDVI yang digunakan memiliki tingkat akurasi sebesar 90%. Distribusi spasial di Kecamatan Banyusari memiliki 5 wilayah berbeda berdasarkan umur tanamnya, dan waktu penanaman terdistribusi dari bagian tengah ke bagian timur dan barat wilayah Kecamatan Banyusari, Kabupaten Karawang secara bersamaan, lalu diikuti ke bagian utara dan selatan setelahnya. Estimasi produktivitas tanaman padi sawah yang dihitung memiliki nilai koefisien sebesar 0,891 dengan sifat hubungan kuat dan positif antara nilai NDVI dengan produksi di lapangan. Hasil estimasi produktivitas unggul pada bagian tengah dan barat Kecamatan Banyusari sebesar 7,80 ton/ha per tahun.
..... Rice is one of the plants as an indicator in determining food security in Indonesia. It is necessary to estimate rice productivity to provide information in determining policy on production results. As technology develops, remote sensing can estimate productivity for heterogeneous cropping patterns more accurately and efficiently by estimating the age of rice plants. The purpose of this study was to analyze the spatial distribution of planting age and estimation of the productivity of lowland rice in the Banyusari District, Karawang Regency. The method used in this research is Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) which is used to estimate the age of rice plants. The results showed that the vegetation index using the NDVI method used had an accuracy rate of 90%. The spatial distribution in the Banyusari District has 5 different region based on the age of planting, and the planting time is distributed from the center to the eastern and western parts of the Banyusari District, Karawang Regency simultaneously, then followed to the north and south afterward. The estimated productivity of lowland rice is calculated to have a coefficient of 0.891 with the nature of a strong and positive relationship between the value of NDVI and production in the field. The results of the estimation of superior productivity in the central and western parts of the Banyusari District are 7.80 tons/ha per year"
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2020
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
<<   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10   >>