SISTEM KLASIFIKASI VEGETASI PADA CITRA SATELIT LAHAN KELAPA SAWIT BERDASARKAN TEKSTUR MENGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION

ANGGRAINI, ELVA GRECIA (2018) SISTEM KLASIFIKASI VEGETASI PADA CITRA SATELIT LAHAN KELAPA SAWIT BERDASARKAN TEKSTUR MENGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION. undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Gresik.

Preview	Text 10. INTISARI.pdf Download (89kB) | Preview
Preview	Text 12. BAB I.pdf Download (103kB) | Preview
Preview	Text 13. BAB II.pdf Download (1MB) | Preview
Preview	Text 14. BAB III.pdf Download (723kB) | Preview
	Text 15. BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (426kB)
Preview	Text 16. BAB V.pdf Download (88kB) | Preview

Abstract

Kelapa sawit merupakan penghasil minyak nabati dan sebagi sektor penghasil devisa non-migas terbesar bagi Indonesia. Ikonos merupakan satelit dengan resolusi spasial tinggi yang merekam data multispektral 4 kanal pada resolusi 4mm dan sebuah kanal pankromatik dengan resolusi satu meter (Rovicky, 2006). Pengambilan citra dengan satelit ikonos menghasilkan citra yang luas dan terdapat citra yang vegetasi dan bukan vegetasi. Citra yang dihasilkan oleh satelit ikonos sulit untuk dibedakan antara citra vegetasi dan bukan vegetasi bagi orang awam karena citra yang dihasilkan terdapat berbagai objek. Identifikasi yang dilakukan dengan melakukan klasifikasi data citra bedasarkan fitur tekstur RAPSV (Radialy Power Spetum Value) menggunakan metode Backpropagation dan dilakukan perbaikan citra dengan proses Grayscaling. RAPSV (Radialy Average Power Spectrum Value) metode yang mengambil nilai rata-rata tengah dari power spectrum. Backpropagation bekerja seperti jaringan syaraf manusia dan dapat menyelesaikan operasi XOR yang memberikan hasil klasifikasi. Hasil klasifikasi yang diberikan berupa citra vegetasi dan citra bukan vegetasi.

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 12:57
Last Modified:	08 Mar 2019 04:06
URI:	http://eprints.umg.ac.id/id/eprint/613

Actions (login required)

View Item