AGESTINE, CLAUDYA RANDANY (2018) KLASIFIKASI UMUR LAHAN PERKEBUNAN KELAPA SAWIT PADA CITRA SATELIT IKONOS PANKROMATIK MENGGUNAKAN FIRST ORDER DAN K-NEAREST NEIGHBOR (KNN). undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Gresik.
|
Text
9. Intisari.pdf Download (32kB) | Preview |
|
|
Text
11. BAB I.pdf Download (196kB) | Preview |
|
|
Text
12. BAB II.pdf Download (761kB) | Preview |
|
|
Text
13. BAB III.pdf Download (442kB) | Preview |
|
Text
14. BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (358kB) |
||
|
Text
15. BAB V.pdf Download (33kB) | Preview |
Abstract
Kelapa sawit yang dipanen pada usia tua (16 tahun keatas) menghasilkan produksi minyak mentah yang lebih tinggi dari pada kelapa sawit yang dipanen pada usia dewasa dan muda. Pada perkebunan kelapa sawit yang sangat luas sehingga pengambilan gambar akan dilakukan dengan satelit ikonos. Ikonos merupakan satelit dengan resolusi spasial tinggi yang merekam data multispektral 4 kanal pada resolusi 4mm dan sebuah kanal pankromatik dengan resolusi satu meter (Aisyah, 2017). Membedakan umur lahan perkebunan pohon kelapa sawit sampai saat ini berbasis blok. Penggunaan lahan kelapa sawit yang meningkat dibutuhkan pengecekan umur perkebunan kelapa sawit dengan cara mengamati dari segi ciri fisik sangat memakan waktu dan tenaga Sumber Daya Manusia yang lebih banyak. Identifikasi citra lahan perkebunan kelapa sawit dilakukan dengan melakukan klasifikasi data citra berdasarkan fitur tekstur First Order menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN). K-Nearest Neighbor (K-NN) merupkan metode untuk melakukan klasifikasi terhadap jarak terdekat antara data yang akan dievaluasi dengan nilai K tetangga terdekat.
Item Type: | Thesis (undergraduate) |
---|---|
Subjects: | Engineering > Informatics Engineering Engineering |
Divisions: | Faculty of Engineering > Informatics Engineering Study Program |
Depositing User: | Shandy Rahma Ramadhan, S.IIP |
Date Deposited: | 06 Nov 2018 12:43 |
Last Modified: | 08 Mar 2019 04:03 |
URI: | http://eprints.umg.ac.id/id/eprint/612 |
Actions (login required)
View Item |