## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 406 – 415

## KLASIFIKASI POHON KELAPA SAWIT PADA DATA FUSI CITRA LIDAR DAN FOTO UDARA MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
Desta Sandya Prasvita 1) , Mayanda Mega Santoni 2) , Rio Wirawan 3) , Novi Trihastuti 4)
1, 2, 3) Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta Jl. Rs. Fatmawati, Pondok Labu, Jakarta Selatan, DKI Jakarta, Indonesia
4) PT ASI Pudjiastuti Geosurvey Jl. Ki Mangunsarkoro No.21, Menteng, Jakarta Pusat, DKI Jakarta, Indonesia e-mail: desta.sandya@upnvj.ac.id 1) , megasantoni@upnvj.ac.id 2) , rio.wirawan@upnvj.ac.id 3) , ntrihastuti2021@gmail.com 4)

## ABSTRAK
Proses  pemantauan  pertumbuhan  pohon  kelapa  sawit  merupakan  salah  satu  aspek  penting  yang  menentukan  kualitas hasil  produksi  perkebunan  kelapa  sawit.  Proses  ini  membutuhkan  waktu  yang  lama  dan  sangat  sulit  jika  dilakukan  oleh manusia.  Masa  depan  kelapa  sawit  diprediksi  akan  semakin  prospektif  dikarenakan  kemajuan  teknologi  yang  pesat  serta semakin  meningkatnya  kesadaran  manusia  akan  kelestarian  lingkungan.  Teknologi  penginderaan  jauh  saat  ini  banyak dikembangkan di bidang perkebunan dan pertanian, salah satunya adalah dengan teknologi foto udara dan LiDAR. Namun, di Indonesia pemanfaatan teknologi LiDAR untuk pemetaan belum terlalu popular karena terbilang teknologi baru dan ban- yak  komunitas  perkebunan  yang  belum  begitu  mengenal  teknologi  tersebut.  Fokus  penelitian  adalah  tahapan  awal  dalam pengembangan sistem monitoring jarak jauh untuk pohon kelapa sawit menggunakan data LiDAR dan foto udara, yaitu pa- da tahapan klasifikasi. Pekerjaan dilakukan mulai dari proses pengumpulan data dan eksperimen untuk mendapatkan model klasifikasi yang optimal untuk identifikasi pohon kelapa sawit. Data yang digunakan adalah data fusi LiDAR dan foto udara di wilayah perkebunan kelapa sawit di Pontianak, Kalimantan Barat, Indonesia. Metode klasifikasi yang digunakan adalah Convolutional  Neural  Network  (CNN),  dengan  akurasi  tertinggi  menggunakan  fitur  RGB  sebesar  98%,  akurasi  terendah menggunakan fitur LiDAR sebesar 86%, sedangkan dengan penggabungan data fusi LiDAR dan foto udara adalah sebesar 97%.
Kata Kunci: LiDAR, Convolutional Neural Network, Deep Learning, Kelapa Sawit.

## ABSTRACT
Oil palm tree growth monitoring process is one of the important aspects that determine the quality of oil palm production. This process takes a long time and is very difficult for humans to do. The future of oil palm will be more prospective due to rapid technological advances and increasing human awareness of environmental sustainability. Remote sensing  technology is  currently  being  developed  in  the  fields  of  plantations  and  agriculture,  one  of  which  is  aerial  photography  and  LiDAR technology. However, in Indonesia the use of LiDAR technology for mapping is not very popular because it is a new tech- nology and many plantation communities are not familiar with the technology. Because this technology is relatively new and many plantation communities are not familiar with the technology. The focus of this research is the initial stage in develop- ing a remote monitoring system for oil palm trees using LiDAR data and aerial photographs, namely the classification stage. Work was carried out starting from the data collection process and experiments to obtain an optimal classification model for the identification of oil palm trees. The data used are LiDAR image and aerial image fusion data of oil palm plantation are- as  in  Pontianak,  West  Kalimantan,  Indonesia.  The  classification  method  used  is  Convolutional  Neural  Network,  with  the highest accuracy using the RGB feature of 98%, the lowest accuracy using the LiDAR feature of 86%, while the combination of LiDAR fusion data and aerial photography is 97%.
Keywords: LiDAR, Convolutional Neural Network, Deep Learning, Palm Oil.

## I. P ENDAHULUAN
asa depan kelapa sawit diprediksi akan semakin prospektif dengan semakin meningkatnya permintaan global  terhadap  minyak  goreng.  Diprediksi  permintaan  global  terhadap  minyak  goreng  pada  tahun 2050 akan meningkat dua kali dari konsumsi tahun 2008, yaitu sekitar 240 juta ton  [1]. Di Indonesia, perkebunanan kelapa sawit terus berkembang dan menjadikan Indonesia sebagai produsen  kelapa sawit terbesar di dunia [2]. Namun, perkebunan kelapa sawit di Indonesia masih memiliki banyak tantangan, terutama dalam hal kelestarian  lingkungan  hidup.  Perkebunan  kelapa  sawit  diklaim  merusak  kelestarian  lingkungan  dengan mengubah lahan hutan menjadi bukan lahan hutan (deforestasi). Kajian saat ini menunjukkan bahwa kelapa sawit telah menyebabkan hilangnya hutan sebesar 2-3% yang berdampak negatif terhadap keanekaragaman hayati [3].
Perkembangan  riset  dan  teknologi  yang  pesat  serta  semakin  meningkatnya  kepedulian  manusia  akan
M

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 406 – 415
kelestarian lingkungan diyakini akan membuat masa depan perkebunan kelapa sawit semakin prospektif dengan precision  farming . Precision  farming merupakan  suatu  sistem  pengelolaan  lahan  pertanian  yang  berbasis informasi keragaman lahan, tanaman, dan iklim untuk menghasilkan suatu keputusan terbaik dengan tujuan untuk memperoleh  keuntungan  yang  optimal,  berkelanjutan,  dengan  tetap  menjaga  dan  melindungi  kelestarian lingkungan [4].
Manajemen  perkebunan  kelapa  sawit  yang  baik  harus  memperhatikan  segala  aspek,  mulai  dari  aspek pembukaan  lahan,  pembenihan  sampai  pemanenan.  Beberapa  proses  penting  yang  menentukan  kualitas produktivitas  hasil  tanaman  kelapa  sawit  adalah  proses  pembenihan,  penanaman,  pengendalian  hama, pemeliharaan  dan  pemantauan,  serta  proses  panen  buah  kelapa  sawit.  Pohon-pohon  kelapa  sawit  baru  akan berbuah  sekitar  tiga  sampai  empat  tahun  setelah  ditanam,  dimana  tahapan  pemeliharaan  atau  pemantauan ( controlling )  menjadi  yang  sangat  menentukan  dalam  keberhasilan  panen  buah  kelapa  sawit.  Salah  satu  aspek penting dalam tahapan pemantauan perkebunan kelapa sawit adalah pemantauan tentang lokasi dan jumlah pohon kelapa sawit di area perkebunan. Dari informasi tersebut, dapat diketahui pertumbuhan dan perkembangan pohon kelapa  sawit  setelah  penanaman  seperti  usia  atau  tingkat  kelangsungan  hidup  dari  pohon-pohon  kelapa  sawit tersebut.  Disamping  itu  juga  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  hasil  minyak  dari  kelapa  sawit.  Proses pemantauan setiap pohon kelapa sawit tersebut membutuhkan waktu yang lama dan sangat sulit dilakukan oleh manusia.
Di  kalangan  komunitas  kelapa  sawit  Indonesia,  penggunaan  LiDAR  belum  terlalu  populer.  Hal  tersebut dikarenakan  teknologi  ini  memang  terbilang  baru,  juga  banyak  komunitas  perkebunan  yang  belum  banyak memanfaatkan teknologi pengindraan jauh. Padahal di bidang pertambangan, posisi LiDAR bisa dibilang sangat berperan.  Teknologi  pemetaan  Airborne  LiDAR  memadukan  antara  LRF  ( Laser  Range  Finder ),  POS ( Positioning  and  Orientation  System )  yang  diintegrasikan  dengan  DGPS  ( Differential  Global  Positioning System ), IMU ( Inertial Measurement Unit ) dan Control Unit . Prinsip kerja sistem LiDAR secara umum adalah sensor memancarkan sinar laser ke target di permukaan bumi, kemudian sinar laser tersebut dipantulkan kembali ke sensor. Alat LiDAR dan kamera foto udara ditempatkan di pesawat yang sebelumnya telah dilubangi bagian bawah badannya [5].
Algoritma  komputasi  yang  semakin  canggih  juga  memungkinkan  komputer  atau  mesin  dapat  belajar berdasarkan  data  sedemikian  sehingga  dapat  memiliki  kecerdasan  yang  sama  dengan  manusia,  yang  dikenal sebagai metode machine learning . Teknik pengolahan citra digital juga memungkinkan komputer dapat melihat seperti  mata  manusia.  Dengan  adanya  teknologi remote  sensing LiDAR  dan  foto  udara,  serta  algoritma  cerdas machine  learning dan  pengolahan  citra  digital  diharapkan  dapat  mengatasi  permasalahan  yang  ada  dalam perkebunan  kelapa  sawit.  Yaitu  dengan  cara  mengotomatisasi  proses  pemantauan  pohon  kelapa  sawit  di perkebunan,  mulai  dari  mengidentifikasi  pohon  kelapa  sawit,  jumlah  kelapa  sawit,  hingga  mengetahui  kualitas kelapa sawit hasil identifikasi tersebut.
Telah dilakukan penelitian untuk identifikasi pohon kelapa sawit di area perkebunan kelapa sawit di Malaysia, dataset  yang  diakuisisi  melalui  sensor  spektrometer  pencitraan  udara  AISA  yang  terdiri  dari  20  pita  ( bands ) dalam spektrum tampak dan near-infrared . Penelitian yang dilakukan terdiri atas 2 tahapan yaitu pra-pemrosesan dan tahapan pra-pemrosesan. Pada tahapan pra-pemrosesan melibatkan beberapa langkah yaitu koreksi geometris dan  radiometrik,  koreksi  iluminasi  lintas  jalur,  dan  transformasi Minimum  Noise  Fraction (MNF),  sedangkan tahapan pemrosesan terdiri dari beberapa tahapan diantaranya analisis tekstur dengan Grey-Level Co-occurrence Matrix (GLCM), edge  enhancement dengan  menerapkan  filter  Sobel,  segmentasi  objek  dengan threshold , Rekonstruksi  morfologi  dengan  erosi,  dan blob  analysis .  Rata-rata  akurasi  pada  penelitian  ini  adalah  95%. Penelitian ini masih memiliki keterbatasan yaitu penghitungan pohon kelapa sawit masih dilakukan secara semi- otomatis  yaitu  pada  pemilihan threshold selama  proses  segmentasi  dan  juga  pemilihan  ukuran  elemen  struktur dalam morfologi serta masih kurang akuratnya identifikasi pohon kelapa sawit yang tumpang tindih [6].
Telah dilakukan juga penelitian untuk identifikasi dan menghitung pohon kelapa sawit secara otomatis dengan metode CNN dan post-processing dengan sample merging . Wilayah studi penelitian ini terletak di bagian selatan Malaysia, pohon di wilayah studi pohon kelapa sawit ditanam lebih banyak dan tajuknya sering tumpang tindih. Penelitian  yang  dilakukan  ini  terdiri  atas  3  tahapan,  yaitu  membangun  model  klasifikasi  dengan  CNN,  deteksi pohon kelapa sawit, dan post-processing dengan teknik sample merging . Akurasi  klasifikasi pada penelitian ini mencapai 96% dengan masih terdapatnya masalah dalam mengidentifikasi vegetasi [7].
Selanjutnya dilakukan  perbaikan  metode  pada  penelitian  sebelumnya  yaitu  dengan  metode  berbasis  TS-CNN

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 406 – 415
( two-stage CNN), yaitu dengan proses CNN dua tahap. Tahap CNN pertama yaitu untuk klasifikasi tutupan lahan ( Land  Cover  Classification )  dengan  3  kelas  (area  perkebunan  kelapa  sawit,  vegetasi  lain,  dan  kedap  air/awan) dengan ukuran 65x65 piksel. Tahap CNN kedua, untuk klasifikasi objek dengan 4 kelas (latar belakang, kelapa sawit, vegetasi lain, dan kedap air/awan) dengan ukuran piksel 17x17. Penelitian ini melakukan identifikasi citra dalam  skala  besar  dan  memperoleh  skor  F1  rata-rata  tertinggi  sebesar  95%  di  antara  11  metode  deteksi  kelapa sawit di wilayah studi penelitian [8].
Penelitian  data  fusi  citra  LiDAR  dan  foto  udara  telah  dilakukan  untuk  klasifikasi  objek  bangunan,  vegetasi, mobil,  dan  tanah  dengan overall  accuracy sebesar  83.7%.  Penelitian  ini  menggunakan  metode maximum likelihood classifier dengan fitur yang terdapat pada data citra LiDAR ( first echo , last echo dan intensity ), fitur pada aerial  optical  images (RGB)  dan Near  Infra-Red (NIR)  [9].  Penelitian  dilanjutkan  dengan  menambahkan fitur  turunan  data  LiDAR  yaitu, Height  Difference (HD)  dan Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI) dengan  menggunakan  metode  klasifikasi fuzzy  markov  random  field dan  membandingkannya  dengan markov random field [10]. Penelitian ini dapat mengklasifikasikan objek berupa bangunan, pohon, rumput, tanah kosong menggunakan data fusi citra LiDAR dan foto udara dengan overall accuracy sebesar 88.9%.
Dari  kondisi  umum  dan  latar  belakang  masalah  terkait  perkebunan  kelapa  sawit,  maka  dilakukan  penelitian untuk klasifikasi pohon kelapa sawit menggunakan data citra LiDAR dan foto udara di perkebunan kelapa sawit Kalimantan,  Indonesia.  Fokus  pada  penelitian  ini  adalah  membangun  model  klasifikasi  yang  nantinya  model tersebut akan digunakan untuk mendeteksi pohon kelapa sawit saat proses pemantauan perkebunan secara jarak jauh. Metode klasifikasi yang digunakan adalah CNN. CNN diperkenalkan oleh Yann Lecun dan Joshua Bengio [11],  yang  mana  metode  ini  terinspirasi  dari  cara  kerja  saraf  pada  korteks  visual  kucing  yang  di  dalamnya terdapat sebuah susunan yang kompleks [12]. CNN merupakan salah satu jenis dari Multilayer Neural Network . CNN juga sama seperti teori neural network lainnya yang dilatih menggunakan algoritma backpropagation . CNN dirancang untuk mengenali pola visual secara langsung dari piksel citra dengan meminimalkan praproses. CNN dapat  mengenali  pola  dengan  variasi  yang  beragam,  robust  terhadap  distorsi  dan  transformasi  geometri  yang sederhana.
Kebaruan penelitian ini adalah penggunaan data fusi LiDAR dan foto udara dengan menggunakan area studi di perkebunan kelapa sawit di Kalimantan, Indonesia. Dimana belum ada penelitian sebelumnya yang menggunakan metode machine learning dengan data fusi LiDAR dan foto udara khususnya di wilayah perkebunan kelapa sawit di  Indonesia.  Tantangan pada  penelitian  ini  adalah  data  pohon  kelapa sawit  yang  ditanam  dengan  sangat  rapat, bahkan banyak pohon kelapa sawit yang terlihat tumpang tindih.

## II.M ETODOLOGI
Terdapat beberapa tahapan pada penelitian ini, yaitu 1) pengumpulan data LiDAR dan foto udara, 2) pemilihan region dan pembuatan ground truth , 3) Membangun model klasifikasi dengan CNN, dan 4) evaluasi. Metodologi penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 406 – 415

## A. Data LiDAR dan Foto Udara
Data  yang  digunakan  adalah  wilayah  perkebunan  kelapa  sawit  di  Pontianak,  Kalimantan  Barat,  Indonesia. Kalimantan  Barat  merupakan  provinsi  dengan  lahan  sawit  terluas  ke-3  setelah  Riau  dan  Sumatera  Utara  [13]. Perkebunan  kelapa  sawit  di  Kalimantan  cukup  mewakili  perkebunan  kelapa  sawit  di  Indonesia.  Pohon  kelapa sawit pada perkebunan tersebut ditanam sangat berdekatan, dan terlihat tumpang tindih satu pohon dengan pohon yang lainnya, serta tidak ada tamanan perkebunan lain yang ditanam selain pohon kelapa sawit. Objek lain selain kelapa sawit terdapat jalan, bangunan, tanah, rumput, pohon, namun mayoritas adalah pohon kelapa sawit.
Data citra yang digunakan pada penelitian ini adalah data fusi citra LiDAR ( Light Detection and Ranging ) dan aerial  optical  images dengan  ukuran  yaitu  10311  x10243  piksel.  Data  diperoleh  dari  perusahaan  PT.  ASI Pudjiastuti Geosurvey, perusahaan yang bergerak dalam akuisisi data LIDAR. LiDAR adalah salah satu metode yang digunakan untuk pengindraan jauh yang mengukur jarak dengan menyinari target permukaan bumi dengan laser.  LiDAR  merupakan  media  yang  relatif  baru  di  bidang  fotogrametri  (teknik  pemetaan  melalui  udara). LiDAR  menghasilkan  citra  berbentuk  3  dimensi  yang  memiliki  resolusi  dan  akurasi  yang  sangat  baik.  Data LiDAR  terdiri  atas digital  elevation  model (DEM), digital  surface  model (DSM),  dan  intensity.  DEM  adalah representasi  dari  tempat  kejadian  setelah  laser  menembus  benda-benda  lunak  seperti  vegetasi  gugur,  sehingga bangunan (jaringan listrik, gedung dan menara) dan fitur alam (pohon dan jenis vegetasi lainnya) tidak termasuk dalam DEM.  DSM adalah model permukaan bumi dengan menggambarkan seluruh objek permukaan bumi yang terlihat.  Objek  bangunan,  vegetasi  yang  menutupi  tanah  dan  objek  tanah  yang  terbuka  termasuk  dalam  data tersebut.  LiDAR  juga  mengambil  informasi  secara  bersamaan  yaitu  data  intensitas  atau  kekuatan  sinyal  yang dipantulkan oleh permukaan. Data intensitas ini sangat berguna jika terdapat objek yang berbeda namun memiliki ketinggian yang sama seperti air dan jalan raya [14].
Kelebihannya  dibandingkan  dengan  metode  lain  adalah  data  LiDAR  dapat  digunakan  untuk  mengukur ketinggian suatu daerah, memiliki akurasi dan presisi yang tinggi pada daerah yang tidak berbukit, dan citra dari data  LiDAR  tidak  memiliki  bayangan.  Namun  data  LiDAR  memiliki  kekurangan  yaitu  tidak  ada  informasi tekstur  permukaan  dan  tidak  ada  informasi  warna.  Maka  saat  ini  pengambilan  data  citra  LiDAR  sering  kali dilakukan bersamaan dengan akuisisi data dari gelombang lain yaitu dengan foto udara. Hasil akuisisi foto udara berupa true  color  image (citra  RGB)  yang  memiliki channel merah,  hijau,  dan  biru.  Proses  melengkapi  data LiDAR juga disebut sebagai data fusion [10].

## B. Pemilihan Sampel Data dan Pembuatan Ground Truth
Data citra LiDAR dan foto udara dengan ukuran 10311 x 10243 piksel dibagi dalam beberapa region, dengan masing-masing  region  berukuran  1500  x  1500  piksel.  Pemilihan  region  ini  dilakukan  untuk  mengurangi  waktu proses  dalam  pembangunan  model  klasifikasi.  Pada  penelitian  dipilih  6  sampel  region  yang  digunakan  untuk membangun  dataset  pelatihan.  Enam  region  dipilih  yaitu  yang  mewakili  semua  objek  yang  terdapat  pada  data citra, yaitu objek pohon kelapa sawit jalan, bangunan, tanah, rumput, dan pohon. Gambar 2 merupakan data citra perkebunan kelapa sawit yang dibagi dalam beberapa region, sampel yang digunakan adalah region dengan kotak warna kuning.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 406 – 415
Setelah dipilih 6 sampel region yang digunakan pada penelitian, tahapan selanjutnya adalah pembuatan ground truth pada  semua  region  terpilih.  Pembuatan ground  truth dilakukan  dengan cara  memberi label  secara manual pada  gambar  berukuran  1500  x  1500.  Pada  citra  tersebut  ditandai  mana  yang  pohon  kelapa  sawit  dan  bukan pohon  kelapa  sawit.  Untuk  pohon  kelapa  sawit  ditandai  dengan  titik  warna  merah,  dan  latar  belakang  ditandai titik warna biru. Gambar 3 adalah contoh dari ground truth .
Gambar 3. Pembuatan Ground Truth .

## C.Training CNN dan Optimalisasi Parameter
Untuk  proses  pembangunan  model  dibutuhkan  dataset  pelatihan,  yang  dibagi  ke  dalam  2  kelas  yaitu  kelas kelapa sawit dan bukan kelapa sawit. Dataset diperoleh dari sampel data terpilih dengan ground truth yang telah dibuat. Ukuran piksel ditentukan dari ukuran piksel pohon kelapa sawit pada citra, dimana ukuran piksel kelapa sawit pada citra adalah kisaran 50x50 piksel sampai 60x60 piksel. Gambar 4 adalah tahapan membangun dataset pelatihan.

## Gambar 4. Tahapan Membangun Dataset Pelatihan.
Dataset pelatihan tersebut dibagi ke dalam data latih dan data uji, 80% untuk data latih dan 20% data uji. Data latih digunakan untuk membangun model CNN, sedangkan data uji digunakan untuk menguji model. Arsitektur dari  CNN  dibagi  menjadi  2  bagian  besar, Feature  Extraction  Layer dan Fully-Connected  Layer (MLP).  Pada penelitian  ini  ditetapkan  layer  pada Feature  Extraction  Layer berjumlah  2  layer,  sedangkan Fully-Connected Layer (MLP) berjumlah 3. Pada Feature Extraction Layer , akan ditentukan ukuran filter dan fungsi aktivasi yang paling  optimal. Fully-Connected  Layer (MLP)  akan  ditentukan  units  dan  fungsi  aktivasi  yang  paling  optimal. Rate  dropout dan learning  rate juga  ditentukan  pada  eksperimen  ini.  Penentuan  parameter  optimal  CNN dilakukan  dengan tuning  hyperparameter menggunakan  library  Kerastuner  bersamaan  dengan  library Tensorflow.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
T ABEL I J UMLAH D ATA L ATIH DAN U JI SETIAP U KURAN P IKSEL Ukuran
Piksel Jumlah Dataset Data Training Data Testing Kelas Kelapa Sawit Kelas Bukan Kelapa Sawit Jumlah Data Training (80%) Kelas Kelapa Sawit Kelas Bukan Kelapa Sawit Jumlah Data Testing (30%) 50x50 3.408 3.836 7.244 875 936 1.811 52x52 3.406 3.821 7.227 863 944 1.807 54x54 3.401 3.812 7.213 859 945 1.804 56x56 3.396 3.804 7.200 851 949 1.800 58x58 3.389 3.796 7.185 846 951 1.797 60x60 3.362 3.797 7.159 855 935 1.790

## Gambar 5. Tahapan Pelatihan dengan CNN.
Pada tahapan ini dilakukan eksperimen untuk mendapatkan model optimal pada klasifikasi pohon kelapa sawit menggunakan data LiDAR dan foto udara dengan metode klasifikasi CNN.  Berikut ini adalah eksperimen yang dilakukan pada penelitian:

## 1) Eksperiemen Penentuan Ukuran Piksel Dataset Citra Pohon Kelapa Sawit.
Ukuran  piksel  dataset  ditentukan  dari  ukuran  piksel  pohon  kelapa  sawit  pada  citra,  dimana  ukuran  piksel kelapa sawit pada citra adalah kisaran 50x50 piksel sampai 60x60 piksel. Maka pada penelitian ini dilakukan percobaan  dengan  untuk  menentukan  ukuran  piksel  dataset  kelapa  sawit  yaitu  ukuran  piksel  citra  50x50, 52x52, 54x54, 56x56, 58x58, dan 60x60 dengan menggunakan CNN. Tabel I adalah jumlah dataset untuk data training dan data testing masing-masing ukuran piksel.

## 2) Eksperiemen Fitur Data LiDAR dan Foto Udara.
Setiap  percobaan  ukuran  piksel  dataset  citra,  juga  dilakukan  kombinasi  percobaan  terhadap  percobaan  fitur- fitur  yang  tersedia  dalam  data  citra  LiDAR  dan aerial  optical  images .  Percobaan  ini  dilakukan  perbandingan terhadap fitur foto udara (RGB), fitur LiDAR saja (DEM, DSM, CHM, dan intensity ), serta penggabungan fitur RGB dan LiDAR (RGB, DEM, DSM, CHM, dan intensity ). Fitur turunan dari DEM dan DSM adalah Canopy Height Model (CHM), yaitu dengan dengan DEM dikurangi dari nilai DSM. Fitur CHM ini merupakan representasi dari tinggi pohon pada wilayah pengukuran. Tinggi pohon diukur melalui jarak antara ground atau permukaan dengan titik tertinggi pohon. [15].

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
T ABEL II C ONFUSION M ATRIX
Ground Truth
𝝋 𝟏 𝝋 𝟐 𝝋 𝟑 𝝋 𝟒 Total Classifier 𝝋 𝟏 𝑎 11 𝑎 12 𝑎 13 𝑎 11 ∑(𝑎 1𝑖 ) 4 𝑖=1 𝝋 𝟐 𝑎 21 𝑎 22 𝑎 23 𝑎 22 ∑(𝑎 2𝑖 ) 4 𝑖=1 𝝋 𝟑 𝑎 31 𝑎 32 𝑎 33 𝑎 33 ∑(𝑎 3𝑖 ) 4 𝑖=1 𝝋 𝟒 𝑎 41 𝑎 42 𝑎 43 𝑎 44 ∑(𝑎 4𝑖 ) 4 𝑖=1 Total ∑(𝑎 𝑖1 ) 4 𝑖=1 ∑(𝑎 𝑖2 ) 4 𝑖=1 ∑(𝑎 𝑖3 ) 4 𝑖=1 ∑(𝑎 𝑖4 ) 4 𝑖=1 ∑ ∑(𝑎 𝑖𝑗 ) 4 𝑗=1 4 𝑖=1 T ABEL III H ASIL T UNING H YPERPARAMETER CNN UNTUK F ITUR RGB Ukuran Dataset Pelatihan 50x50 52x52 54x54 56x56 58x58 60x60 Convolutional Layer ke-1 Filters 84 72 72 84 78 30 fungsi aktivasi relu tanh tanh tanh tanh tanh Padding valid valid same valid valid Convolutional Layer ke -2 Filters 42 84 90 48 90 60 fungsi aktivasi relu tanh tanh tanh relu tanh Fully-Connected Layer (MLP) ke-1 units 16 40 28 28 46 40 fungsi aktivasi relu tanh relu tanh relu tanh Fully-Connected Layer (MLP) ke-2 units 34 16 22 22 40 40 fungsi aktivasi tanh relu tanh relu tanh relu Fully-Connected Layer (MLP) ke-3 units 28 40 28 40 34 22 fungsi aktivasi tanh relu relu relu tanh tanh Dropout 0,2 0,2 0.6 0.8 0.3 0.6
Learning Rate 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001

## D. Evaluasi
Untuk mengevaluasi hasil terhadap metode yang diusulkan adalah dengan membuat confusion matrix dari test- ing dataset . Confusion matrix adalah tabel yang terdiri atas banyaknya data uji yang diprediksi benar dan tidak benar oleh model klasifikasi. Baris pada confusion matrix menyatakan label yang diberikan oleh classifier , se- dangkan kolomnya menyatakan label pada ground truth . Elemen matriks 𝑎 𝑖𝑗 pada confusion matrix menyatakan banyaknya elemen yang sebenarnya merupakan kelas 𝜑 𝑖 , tetapi diberi label kelas 𝜑 𝑗 oleh classifier . Tabel confu- sion matrix dapat dilihat pada Tabel II.
Hasil penelitian ini diukur dengan menggunakan tingkat akurasi dari data fusi citra LiDAR dan aerial optical images yang diuji dan diamati. Dari confusion matrix dapat diturunkan rumus akurasi yang dinyatakan pada (1),
Akurasi= ∑ (𝑎 𝑖𝑖 ) 𝑘 𝑖=1 ∑ ∑ (𝑎 𝑖𝑗 ) 𝑘 𝑗=1 𝑘 𝑖=1 ×100%                                                  (1) III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Eksperimen ini dilakukan untuk mendapatkan model terbaik pada klasifikasi pohon kelapa sawit menggunakan data  fusi  citra  LiDAR  dan  foto  udara  dengan  metode  klasifikasi  CNN.  Berikut  ini  merupakan  hasil tuning hyperparameter CNN,  akurasi  setiap  percobaan  menggunakan  parameter  CNN  yag  sudah  diperoleh  dari  tahap tuning hyperparameter , serta hasil deteksi pohon kelapa sawit.

## A. Tuning Hyperparameter
Berikut ini adalah hasil tunning hyperparameter untuk setiap percobaan fitur, yaitu fitur RGB, fitur LiDAR, dan fusi LiDAR dan foto udara. Seluruh Percobaan fitur dikombinasikan dengan percobaan ukuran dataset pelatihan, yaitu ukuran citra 50x50, 52x52, 54x54, 56x56, 58x58, dan 60x60 piksel.
1) Fitur Foto Udara (RGB) Tabel III adalah hasil tunning hyperparameter CNN untuk fitur RGB untuk masing-masing ukuran dataset pelatihan klasifikasi citra pohon kelapa sawit.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 406 – 415
T ABEL IV H ASIL T UNING H YPERPARAMETER CNN UNTUK F ITUR L I DAR. Ukuran Dataset Pelatihan 50x50 52x52 54x54 56x56 58x58 60x60 Convolutional Laye r ke-1 Filters 42 90 54 36 72 78 fungsi aktivasi tanh tanh relu tanh relu tanh Padding valid valid same same valid valid Convolutional Layer ke-2 Filters 84 72 54 66 54 42 fungsi aktivasi relu relu tanh tanh tanh tanh Fully-Connected Layer (MLP) ke-1 units 22 22 46 34 46 34 fungsi aktivasi tanh relu tanh tanh tanh tanh Fully-Connected Layer (MLP) ke-2 units 46 40 34 16 22 40 fungsi aktivasi tanh tanh relu relu relu relu Fully-Connected Layer (MLP) ke-3 units 46 40 40 22 16 34 fungsi aktivasi tanh tanh relu tanh tanh tanh Dropout 0.1 0.4 0.4 0.3 0.5 0.8 Learning Rate 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001
T ABEL V H ASIL T UNING H YPERPARAMETER CNN UNTUK PENGGABUNGAN FITUR RGB DAN L I DAR. Ukuran Dataset Pelatihan 50x50 52x52 54x54 56x56 58x58 60x60 Convolutional Layer ke-1 Filters 90 36 84 72 72 66 fungsi aktivasi tanh tanh tanh tanh tanh tanh Padding same valid valid same same valid Convolutional Laye r ke-2 Filters 78 42 84 30 36 42 fungsi aktivasi tanh relu tanh tanh tanh tanh Fully-Connected Layer (MLP) ke-1 units 16 40 28 34 46 34 fungsi aktivasi tanh relu relu relu relu tanh Fully-Connected Layer (MLP) ke-2 units 28 28 16 28 28 40 fungsi aktivasi tanh tanh tanh tanh tanh relu Fully-Connected Layer (MLP) ke-3 units 34 34 46 22 40 40 fungsi aktivasi relu relu relu relu tanh tanh Dropout 0.5 0.5 0.2 0.1 0.3 0.5 Learning Rate 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001 0.0001

## 2) LiDAR (DEM, DSM, CHM, dan intensity)
Tabel IV adalah hasil tunning hyperparameter CNN untuk fitur LiDAR dengan masing-masing ukuran dataset pelatihan klasifikasi citra pohon kelapa sawit.
3) Penggabungan Fitur RGB dan LiDAR (DEM, DSM, CHM, dan intensity)
Tabel V adalah hasil tunning hyperparameter CNN untuk penggabungan fitur RGB dan LiDAR dengan mas- ing-masing ukuran dataset pelatihan klasifikasi citra pohon kelapa sawit.

## B. Analisis Eksperimen Membangun Model Klasifikasi CNN
Hasil tunning hyperparameter digunakan sebagai parameter pada klasifikasi citra pohon kelapa sawit. Adapun perbandingan akurasi setiap percobaan dapat dilihat pada Gambar 6. Grafik tersebut adalah perbandingan akurasi dari  masing-masing  fitur  yang  dibandingkan  pada  eksperimen  ini  serta  ukuran  sampel  citra  yang  digunakan. Akurasi  tertinggi  adalah  dengan  menggunakan  fitur  RGB  dengan  menggunakan  ukuran  dataset  citra  50x50, akurasi yaitu sebesar 98%. Sedangkan akurasi terendah yaitu dengan menggunakan fitur LiDAR sebesar 86%.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 406 – 415
Terlihat bahwa akurasi tertinggi adalah dengan menggunakan fitur RGB saja. Hasil analisis pada eksperimen ini menyatakan bahwa untuk membedakan pohon kelapa sawit satu dengan yang lainnya dapat dibedakan dengan warna.  Akurasi  paling  rendah  adalah  dengan  menggunakan  fitur  LiDAR  saja,  hal  tersebut  menyatakan  tidak cukup mengklasifikasikan pohon kelapa sawit hanya dengan fitur ketinggian dan intensitas. Karena ada beberapa objek  lain  yang  memiliki  ketinggian  dan  intensitas  yang  sama  dengan  pohon  kelapa  sawit,  misalnya  vegetasi lainnya.  Penggabungan fitur RGB dan LiDAR juga belum dapat meningkatkan akurasi terhadap fitur RGB. Perlu dikaji lagi terhadap fitur data LiDAR, karena jika informasi warna ditambahkan informasi terkait ketinggian dan lemah/kuatnya daya pantul seharusnya akan meningkatkan akurasi klasifikasi pohon kelapa sawit.

## C.Deteksi Pohon Kelapa Sawit
Data citra dideteksi dengan menggunakan jendela geser ( sliding window ), yaitu dengan menggunakan jendela dengan ukuran tertentu yang bergerak menelusuri untuk mengklasifikasikan setiap lokal area citra menggunakan model klasifikasi yang telah dibuat pada tahapan sebelumnya. Ukuran jendela yang digunakan dalam mendeteksi pohon kelapa sawit pada citra adalah konstan, yaitu sesuai dengan ukuran piksel dataset citra yang diperoleh pada eksperimen membangun model klasifikasi. Fitur RGB menggunakan ukuran jendela 50x50 piksel, fitur LiDAR menggunakan  jendela  54x54  piksel,  sedangkan  fitur  fusi  LiDAR  dan  RGB  menggunakan  ukuran  jendela ketetanggan 50x50 piksel.
Langkah  geser  (jarak  perpindahan  jendela  geser  di  setiap  langkah)  juga  memiliki  pengaruh  besar  pada  hasil deteksi  pohon  kelapa  sawit.  Jika  langkah  geser  terlalu  besar,  banyak  sampel  akan  terlewatkan  dan  tidak terdeteksi.  Jika  langkah  geser  terlalu  kecil,  satu  sampel  dapat  terdeteksi  berulang  kali.  Dalam  penelitian  ini, langkah geser ditetapkan yaitu sebesar 10 piksel.
Gambar 7 adalah hasil deteksi pohon kelapa sawit menggunakan data citra LiDAR dan aerial optical images . Hasil  deteksi  masih  belum  bekerja  dengan  baik,  terlihat  masih  banyak  objek  yang  salah  terdeteksi.  Beberapa objek  bukan  kelapa  sawit  yang  terdeteksi  sebagai  pohon  kelapa  sawit.  Ada  banyak  pohon  kelapa  sawit  yang terdeteksi lebih dari 1 kali, dan banyak juga pohon kelapa sawit yang terdeteksi tidak tepat di pusat pohon.

## IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN

## IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Pada penelitian ini telah dilakukan pembangunan model klasifikasi pohon kelapa sawit dengan menggunakan algoritma  CNN  pada  data  LiDAR  dan  foto  udara.  Dilakukan  mulai  dari  pengumpulan  data,  pembuatan ground truth ,  membangun  dataset  pelatihan,  dan  pembangunan  model  klasifikasi.  Dari  hasil  eksperimen,  diperoleh akurasi  model  klafikasi  tertinggi  yaitu  dengan  menggunakan  fitur  RGB  dengan  akurasi  98%,  dan  akurasi terendah  86%  hanya  dengan  menggunakan  fitur  LiDAR  saja.  Fusi  LiDAR  dan  foto  udara  juga  belum  dapat meningkatkan akurasi terhadap fitur RGB, dengan akurasi sebesar 97%.
Penelitian  yang  dilakukan  ini  merupakan  tahapan  awal  dari  penelitian  untuk  membangun  aplikasi  deteksi pohon kelapa sawit jarak jauh secara otomatis, dan masih terus diperbaiki dan dikembangkan. Adapun beberapa pekerjaan yang akan dilakukan pada penelitian selanjutnya antara lain:
1) Tahapan pra-pemrosesan, misal dengan menggunakan median filter;
2) Dilakukan ekstraksi fitur seperti menggunakan Gabor Wavelets, Local Binary Pattern (LBP), Gray Level Co- Occurrence Matrix (GLCM) pada data LiDAR dan foto udara; dan
(a) (b) (c)
Gambar 7. (a) Hasil Deteksi Menggunakan Fitur RGB, (b) Hasil Deteksi Menggunakan Fitur LiDAR, dan (c) Hasil Deteksi Menggunakan Fitur Fusi Li- DAR dan RGB.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 406 – 415
3) Hasil deteksi pohon kelapa sawit belum bekerja dengan baik, maka perlu dilakukan pebaikan tahapan deteksi kelapa sawit dengan menggunakan post-processing .

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima kasih kepada Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta yang telah mendanai penelitian ini pada hibah penelitian internal Riset Dosen Pemula tahun 2021.

## D AFTAR P USTAKA
[1]
Fatimah and Nuryaningsih, Buku Ajar: Budidaya Tanaman Kelapa Sawit . 2018.
[2]
M. Astuti, Harfiza, E. Yuningsih, I. M. Nasution, D. Mustikawati, and A. R. Wasingun, Pedoman Budidaya Kelapa Sawit (Elais guineensis) yang
Baik . 2014.
[3] E. Meijaard et al. , Kelapa sawit dan Keanekaragaman Hayati . 2018.
[4] E. N. Ginting and D. Wiratmoko, “Potensi dan Tantangan Penerapan Precision Farming dalam Upaya Membangun Perkebunan Kelapa Sawit yang Berkelanjutan,” War. PPKS , vol. 26, no. 2, pp. 55–65, 2021.
[5] I. W. K. E. Putra, “Sistem Kerja Sensor Laser pada LIDAR,” J. Media Komun. Geogr. , vol. 17, no. 1, pp. 59–70, 2016.
[6] H. Z. M. Shafri, N. Hamdan, and M. I. Saripan, “Semi-automatic detection and counting of oil palm trees from high spatial resolution airborne imagery,” Int. J. Remote Sens. , vol. 32, no. 8, pp. 2095–2115, 2011, doi: 10.1080/01431161003662928.
[7]
W. Li, H. Fu, L. Yu, and A. Cracknell, “Deep learning based oil palm tree detection and counting for high-resolution remote sensing images,”
Remote Sens. , vol. 9, no. 1, 2017, doi: 10.3390/rs9010022.
[8] W. Li, R. Dong, H. Fu, and L. Yu, “Large-scale oil palm tree detection from high-resolution satellite images using two-stage convolutional neural networks,” Remote Sens. , vol. 11, no. 1, 2019, doi: 10.3390/rs11010011.
[9] M. Bartels and H. Wei, “Maximum Likelihood Classification of LIDAR Data Incorporating Multiple Co-Registered Bands,” 4th Int. Work. Pattern Recognit. Remote Sens. conjunction with 18th Int. Conf. Pattern Recognit. 2006 , p. I:17-20, 2006.
[10] Y. Cao, H. Zhao, N. Li, and H. Wei, “Land-cover classification by airborne LIDAR data fused with aerial optical images,” 2011 Int. Work. Multi- Platform/Multi-Sensor Remote Sens. Mapping, M2RSM 2011 , 2011, doi: 10.1109/M2RSM.2011.5697394.
[11] Y. Lecun and Y. Bengio, “Convolutional Networks for Images, Speech, and Time-Series,” Handb. Brain Theory Neural Networks , pp. 255–258, 1998.
[12] D. Hubel and T. Wiesel, “Receptive Fields and Functional Architecture of Monkey Striate Cortex,” J. Physiol. , no. 195, pp. 215–243, 1968, doi: papers://47831562-1F78-4B52-B52E-78BF7F97A700/Paper/p352.
[13] V. B. Kusnandar, “Di Mana Lahan Sawit Terluas di Indonesia?,” https://databoks.katadata.co.id/ , 2019.
https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2019/09/10/di-mana-lahan-sawit-terluas-di-indonesia (accessed Nov. 14, 2021).
[14] M. Bartels and H. Wei, “Remote Sensing: Segmentation and Classification of LIDAR Data,” http://www.cvg.reading.ac.uk/ , 2009. http://www.cvg.reading.ac.uk/projects/LIDAR/index.html.
[15] T. Tanhuanpää et al. , “Mapping of urban roadside trees - A case study in the tree register update process in Helsinki City,” Urban For. Urban Green. , vol. 13, no. 3, pp. 562–570, 2014, doi: 10.1016/j.ufug.2014.03.005.