## INFOTECH journal
ISSN : 2460-1861 (Print),  2615-4250 (Online) Vol. 9 No. 2, pp. 586-595

## ANALISIS PERHITUNGAN INDIVIDU PADA POHON PINUS MENGGUNAKAN METODE LOCAL MAXIMA DARI CITRA UAV (UNMANNED AERIAL VEHICLE)
Sinta Lestari 1 , Erwin Hermawan 2 , Sahid Agustian H 3
1,2,3 Teknik dan Sains, Teknik Informatika, Universitas Ibn Khaldun Bogor Email: sintalestari498@gmail.com.

## ABSTRACT
One of the main centers of the pine forest population in West Java is in Sukabumi which is located in several sub- districts,  including:  Kec.  Sagaranten,  Kec.  Bojong  Lopang,  Kec.  Jampang  and  Kec.  Pelabuhan  Ratu  whose management  is carried  out  in  a number  of  production forest areas. An effective technology for monitoring the plantation sector is remote sensing technology, such as drones or UAVs. The purpose of this research is to identify the results of calculating pine trees from UAV imagery using the local maxima and ratiogreen methods, as well as to analyze the accuracy of the results of calculating pine trees. The results of the research on the min. a class of 4 meters  identified  the  number  of  trees  with  the  local  maxima  method;  there  were  4.166  trees.  Meanwhile,  the combination of local maxima and ratiogreen resulted in the identification of 4.011 trees. In the 3-meter class, the identification of the number of trees using the local maxima method was 4.731 trees, while the combination of local maxima and the ratiogreen technique resulted in the identification of 4.540 trees.
Keywords: UAV, Local Maxima, RatioGreen, Pine, Overall Accuracy.

## ABSTRAK
Salah satu sentra utama populasi hutan pinus Jawa Barat berada di Sukabumi yang terletak di beberapa kecamatan, diantaranya: Kec. Sagaranten, Kec. Bojong lopang, Kec. Jampang dan Kec. Pelabuhan Ratu yang pengelolaannya dilakukan di sejumlah kawasan hutan produksi. Teknologi yang efektif untuk melakukan monitoring pada sektor pekebunan adalah teknologi  penginderaan jauh ( remote sensing ), seperti pesawat  tanpa awak/drone atau UAV. Tujuan dari penelitian ini adalah mengidentifikasi hasil perhitungan pohon pinus dari  citra UAV menggunakan metode local  maxima dan ratiogreen, serta  menganalisa  akurasi  dari  hasil  perhitungan  pohon  pinus.  Hasil penelitian pada kelas minimum 4 meter identifikasi jumlah pohon dengan metode local maxima terdapat 4.166 pohon.  Sedangkan  dengan  mengkombinasi  antara local  maxima dan ratiogreen menghasilkan  identifikasi sebanyak  4.011  pohon.  Pada  kelas  minimum  3  meter,  identifikasi  jumlah  pohon  dengan  metode local  maxima terdapat 4.731 pohon, sedangkan dengan mengkombinasi antara local maxima dan teknik ratiogreen menghasilkan identifikasi sebanyak 4.540 pohon. .
Kata Kunci: UAV, Local Maxima, RatioGreen, Pinus, Overall Accuracy.
Riwayat Artikel  :
Tanggal diterima  : 19-10-2023
Tanggal revisi : 23-10-2023
Tanggal terbit : 24-10-2023
DOI : https://doi.org/10.31949/infotech.v9i2.7101
INFOTECH journal by Informatika UNMA is licensed under CC BY-SA 4.0
Copyright © 2023 By Author
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Berisi  latar  belakang,  rumusan  masalah,  tujuan, metodologi  serta  Permasalahan  tersebut  menjadi  salah satu penghambat dalam monitoring kawasan hutan pinus di  Sagaranten  Kab.  Sukabumi.  Maka  dibutuhkan teknologi  agar  dapat  mempermudah monitoring dalam jumlah  perhitungan  pohon  pinus.  Salah  satu  teknologi yang  sangat  efektif  dalam  sektor  perkebunan  adalah teknologi  penginderaan  jauh  (Mohan  et  al.  2017). Penggunaan  teknologi  penginderaan  jauh  ( remote sensing ),  seperti  pesawat  tanpa  awak  yaitu  drone  atau UAV  ( unmanned  aerial  vehicle )  merupakan  salah  satu teknologi untuk mendapatkan data citra atau data spasial (Arrofiqoh  and  Harintaka  2018).  Pengunaaan  UAV digunakan  tanpa  ada  halangan  awan  seperti  yang  biasa ditemukan  pada  foto  udara  dan  citra  satelit  dan  ini membuat proses pengumpulan data menjadi lebih efektif, efisien, dan akurat (Islami et al. 2021). Adapun metode yang digunakan dalam penelitian untuk monitoring lahan dalam  perhitungan  pohon  pinus  adalah  metode local Maxima.

## 1.2. Tinjuan Pustaka
Metode local  maxima dapat  mendeteksi  puncak  pohon secara  otomatis  menggunakan  data  CHM,  serta  dapat melakukan proses suatu pencarian objek yang maksimal dengan pencarian objek citra pada gambar dengan cepat dan  tepat  (Harahap  2020).  Pada  penelitian  yang dilakukan  oleh  A.  Fujimoto et.  al peneliti  dapat mendeteksi  puncak  pohon  individu  menggunakan metode local maxima dan mencapai akurasi  92,3%. Serta dapat  mengklasifikasi  2  jenis  pohon  di  setiap  tajuk pohonnya dengan akurasi 83,6% (Fujimoto et al. 2019).
Berdasarkan uraian diatas, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis  perhitungan  individu  pada  pohon  pinus menggunakan  metode local  maxima dari  citra  UAV. Dengan  harapan  dapat  menganalisa  dengan  baik  dalam mempermudah  perhitungan  suatu  lahan  pohon  pinus, dengan  pemanfaatan  metode Local  Maxima dan ratiogreen .

## 1.3. Metodologi Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  metode  analisis  dengan local  maxima (LM), metode  ini  diterapkan  untuk  memperkirakan  tinggi pohon.  Dalam  pemfilteran  LM,  sebuah windows  size dilanjutkan ke seluruh gambar dengan menentukan nilai yang  lebih  tinggi  dari  yang  ada  dekatnya  dan menganggapnya  sebagai  tinggi  pohon  (Nasiri  et  al. 2021). Selain itu penelitian ini menggunakan implementasi RatioGreen,    RatioGreen diperoleh  dari rasio  pada band hijau  terhadap  total  nilai band RGB. RatioGreen dapat  menyinari  pantulan  vegetasi  dalam panjang  gelombang  hijau  (Hao  et  al.  2019).  Pada penelitian ini RatioGreen di implementasikan menggunakan data CHM (Canopy Height Model), CHM membaca permukaan yang mewakili elevasi vegetasi di atas  permukaaan  tanah  yang  biasanya  digunakan  untuk
mengekstraksi  atau  memperkirakan  parameter  hutan pada lokasi skala yang berbeda (Hao et al. 2019).

## 2. PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini,  dilakukan  klasifikasi  pohon  dan bukan  pohon  menggunakan  algoritma Local  Maxima. Pemograman  data  dilakukan  di  Rstudio.  Selanjutnya, dilakukan  dalam  proses  pengolahan  data  spasial menggabungkan  citra  foto  udara  yang  diambil menggunakan drone  multispectral ,  data  citra  diolah menggunakan  Pix4D mapper untuk  dibuat  peta orthomozaic yang menghasilkan satu gambar citra yang disebut orthomozaic .  Berikut  pada  Gambar  2.2  adalah hasil  dari  kumpulan  citra  yang  di  dapat  dan  dibuat menjadi sebuah orthomozaic .
Gambar 1. Peta orthomozaic hutan pinus.
2.1. 3D Point cloud and mesh
3D Point cloud and mesh ini adalah salah satu keluaran utama  dari  pemrosesan  foto  udara.  Model  3D  ini mendapatkan hasil berupa Digital Surface Model (DSM), Digital Surface Model ( DTM), dan Orthophoto.
2.2. Canopy Height Model (CHM)
Berikut  pada Gambar  3.2  hasil  dari Canopy  Height Model (CHM)  yang  mempresentasikan  tinggi  suatu pohon  pada  suatu  area.  Tinggi  pohon  melalui  jarak permukaan tanah (DTM) dengan titik kanopi atau pohon tertinggi. Perhitungan nilai CHM dilakukan dengan cara hasil dari tahap DSM – DEM dan menghasilkan hasil dari Canopy Height Model (CHM).

## 2.3. Local Maxima
Pada penelitian ini untuk  perhitungan jumlah titik pada pohon  pinus  metode  yang  digunakan  adalah Local Maxima dan  teknik ratioGreen .  Data  CHM  dibutuhkan dalam proses pengolahan ini karena nilai local  maxima pada metode ini didapatkan dari model ketinggian kanopi atau disebut juga dengan Canopy Height Model (CHM). Nilai  ketinggian  pada  CHM  dijadikan  tumpuan  pada metode  ini  untuk  menentukan  individu  sebuah  pohon. Untuk  pendeteksian  pada  individu  pohon,  pada  metode ini menggunakan windows size ukuran 4x4 dengan tinggi
3 meter dan bentuk pixel yang digunakan adalah bentuk circular .
Seluruh  analisis  diimplementasikan  menggunakan Bahasa  pemrogaman  R  dengan Software RStudio. Analisis  ini  akan  melakukan  pemindaian  pada  data Canopy Height Model dan akan memilih pixel tertinggi sebagai puncak pohon.
Gambar 2. Hasil plot raster ratioGreen.
Gambar 3. Hasil tree tops local maxima.
2.4. Evaluasi Model
Dalam tahap evaluasi model, dilakukan pengujian model data sample, dibuat sample data  referensi  dari  visual perhitungan.  Titik sample dibuat  manual  dengan membuat  point  di  tiap  pohon  menggunakan software Arcgis. Hasil evaluasi model ini dibagi menjadi beberapa kelas  dengan  minimum  ketinggian  kelas  3  meter  dan maksimum 4 meter dengan menggunakan ratiogreen dan tidak  menggunakan ratiogreen .  Tujuan  dari  pembagian kelas  ini  adalah  untuk  membandingkan  hasil  evaluasi model dari batas minimum ketinggian pada area sample yang telah ditentukan.

## 2.5. Hasil Evaluasi Model Dengan Kelas Minimum

## Tinggi 3 Meter
Berikut  dibawah  ini  adalah  hasil  deteksi  pohon  pinus pada sample 1  –  4  dengan  ketinggian  pohon  3  meter menggunakan  metode local  maxima dengan  nilai windows  size 4x4.  Titik  kuning  merupakan  hasil  dari deteksi  otomatis  menggunakan ratiogreen .  Sedangkan, Titik  yang  berwarna  merah  merupakan  hasil  deteksi otomatis tanpa menggunakan ratiogreen . a. Sample 1
b. Sample 2 c. Sample 3 d. Sample 4
Berdasarkan 4 sample dengan minimum tinggi pohon 3 meter ditunjukkan pada tabel 1 dan 2 dapat diuraikan pada tabel berikut :
Tabel  1.  Hasil  evaluasi  model  minimal  tinggi  3  m tanpa ratiogreen.
Area/ sample Hasil Referensi Hasil Deteksi Error Lebih Error Kurang Jumlah Benar 1 367 308 9 59 299
2 340 298 5 42 293
3 450 315 3 135
312 4 395 328
3 67 325
Berdasarkan tabel 1 hasil evaluasi model dengan minimal tinggi pohon 3 meter tanpa ratiogreen , dapat disimpulkan bahwa :
1. Hasil deteksi pohon pada sample 1 terdapat 308 titik dari hasil nilai referensi 367 titik. Serta  pada sample 2  terdapat  298  titik  hasil  deteksi  dari  total  referensi 340  titik.  pada sample 3  hasil  deteksi  terdapat  315 titik  dari  total  referensi  450  titik.  Sedangkan  pada sample 4  terdapat  328  titik  dari  total  nilai  referensi 395 titik.
2. Pada area sample 1 terdapat 9 error lebih (titik berada diluar area kanopi pohon) dari 59 error kurang (titik pohon yang tidak seharusnya terdeteksi). Sedangkan pada rea sample 2  terdapat 5 error lebih dari 42 error kurang. Pada area sample 3  terdapat 3 error lebih dari 135 error kurang.  Pada  area sample 4      terdapat  3 error lebih dari 67 error kurang.
3. Jumlah  benar  pada  deteksi  pohon  otomatis  pada sample 1  adalah  ;  299  titik  pohon  karena  dari  hasil deteksi menunjukkan 308 titik pohon dari 9 titik error lebih. Pada sample 2 terdapat 293 titik pohon karena dari hasil deteksi menunjukkan 298 titik pohon dari 5 titik error lebih. Sample 3  terdapat  312  titik  pohon karena  dari  hasil  deteksi  menunjukkan  315  titik pohon  dari  3  titik error lebih.  Sedangkan sample 4 terdapat  325  titik  pohon  karena  dari  hasil  deteksi menunjukkan 328 titik pohon dari 3 titik error lebih.
Tabel  2.  Hasil  evaluasi  model  minimal  tinggi  3  m dengan ratiogreen.
Area/
Sample Hasil Referensi Hasil Deteksi Error Lebih Error Kurang Jumlah Benar 1 367 305 5 62
300 2 340 300 2 40 298
3 450 323 2 127
321 4 395
337
4 58 333
Berdasarkan tabel 2 hasil evaluasi model dengan minimal tingi  pohon  3  meter  dengan ratiogreen ,  dapat disimpulkan sebagai bahwa :
Hasil deteksi pohon pada sample 1 terdapat 305 titik dari hasil  nilai  referensi  367  titik.  Serta    pada sample 2 terdapat  300  titik  hasil  deteksi  dari  hasil  referensi  340 titik. pada sample 3 hasil deteksi terdapat 323 titik dari hasil  referensi  450  titik.  Sedangkan  pada sample 4 terdapat 337 titik dari total nilai referensi 395 titik.
1. Pada area sample 1 terdapat 5 error lebih (titik berada diluar area kanopi pohon) dari 62 error kurang (titik pohon yang tidak seharusnya terdeteksi). Sedangkan pada  area sample 2    terdapat  2 error lebih  dari  40 error kurang.  Pada  area sample 3    terdapat  2 error lebih  dari  127 error kurang.  Pada  area sample 4 terdapat 4 error lebih dari 58 error kurang.
2. Jumlah  benar  pada  deteksi  pohon  otomatis  pada sample 1  adalah  ;  300  titik  pohon  karena  dari  hasil deteksi menunjukkan 305 titik pohon dari 5 titik error lebih. Pada sample 2 terdapat 296 titik pohon karena dari hasil deteksi menunjukkan 300 titik pohon dari 4 titik error lebih. Sample 3  terdapat  322  titik  pohon karena  dari  hasil  deteksi  menunjukkan  323  titik pohon  dari  1  titik error lebih.  Sedangkan sample 4 terdapat  335  titik  pohon  karena  dari  hasil  deteksi menunjukkan 337 titik pohon dari 2 titik error lebih.
2.6. Hasil Evaluasi Model Dengan Kelas Minimum Tinggi 4 Meter
Berikut  pada  dibawah  ini  adalah  hasil  deteksi  pohon pinus pada sample 1 – 4 dengan ketinggian pohon 4 meter menggunakan  metode local  maxima dengan  nilai windows  size 4x4.  Titik  kuning  merupakan  hasil  dari deteksi  otomatis  menggunakan ratiogreen .  Sedangkan, Titik  yang  berwarna  merah  merupakan  hasil  deteksi otomatis tanpa menggunakan ratiogreen .
a. Sample 1
b. Sample 2
c. Sample 3
d. Sample 4
Berdasarkan 4 sample dengan minimum tinggi pohon 4 meter  dengan  mengunakan ratiogreen dan  tanpa ratiogreen diuraikan pada tabel 3.4 dan 3.4.
Tabel 3. Hasil evaluasi model minimal tinggi 4 meter tanpa ratiogreen.
Area/
Sample Hasil Referensi Hasil Deteksi Error Lebih Error Kurang Jumlah Benar 1 367 206 6 161
200
2 340 256 4 84
252 3 450 280 5 170 275
4 395 303
6 92
297
Berdasarkan tabel 3 hasil evaluasi model dengan minimal tinggi pohon 4 meter tanpa ratiogreen , dapat disimpulkan sebagai bahwa :
1. Hasil deteksi pohon pada sample 1 terdapat 206 titik dari hasil nilai referensi 367 titik. Serta  pada sample 2  terdapat  256  titik  hasil  deteksi  dari  total  referensi 340  titik.  pada sample 3  hasil  deteksi  terdapat  218 titik dengan total referensi 450 titik. Sedangkan pada sample 4 terdapat 303 titik dengan total nilai referensi 395 titik.
2. Pada area sample 1 terdapat 6 error lebih (titik berada diluar area kanopi pohon) dari 161 error kurang (titik pohon  yang  tidak  seharusnya  terdeteksi).  Pada  rea sample 2  terdapat 4 error lebih dari 84 error kurang. Sedangkan pada area sample 3 tterdapat 5 error lebih dari 170 error kurang. Pada area sample 4 terdapat 6 error lebih dari 92 error kurang.
3. Jumlah  benar  pada  deteksi  pohon  otomatis  tanpa ratiogreen pada sample 1  adalah  ;  200  titik  pohon karena  dari  hasil  deteksi  menunjukkan  206  titik pohon dari 6 titik error lebih. Pada sample 2 terdapat 252  titik  pohon  karena  dari  hasil  deteksi menunjukkan 256 titik pohon dari 4 titik error lebih. Sample 3  terdapat  275  titik  pohon  karena  dari  hasil deteksi menunjukkan 280 titik pohon dari 5 titik error lebih.  Sedangkan sample 4  terdapat  297  titik  pohon karena  dari  hasil  deteksi  menunjukkan  303  titik pohon dari 6 titik error lebih.
Tabel 4. Hasil evaluasi model minimal tinggi 4 meter dengan ratiogreen.
Area/ Sample Hasil Referensi Hasil Deteksi Error Lebih Error Kurang Jumlah Benar 1 367 200 2 167 198 2 340 251 1 89 250 3 450 278 3 172 275 4 395 306 4 89 302
Berdasarkan tabel 4 hasil evaluasi model dengan minimal tinggi  pohon  4  meter  dengan ratiogreen ,  dapat disimpulkan sebagai bahwa :
1. Hasil deteksi pohon pada sample 1 terdapat 200 titik dari hasil nilai referensi 367 titik. Serta  pada sample 2 terdapat 251 titik hasil deteksi  dari total referensi 340  titik.  pada sample 3  hasil  deteksi  terdapat  278 dari total referensi 450 titik. Sedangkan pada sample 4  terdapat  306  titik  hasil  deteksi  dari  total  nilai referensi 395 titik.
2. Pada area sample 1 terdapat 2 error lebih (titik berada diluar area kanopi pohon) dari 167 error kurang (titik pohon  yang  tidak  seharusnya  terdeteksi).  Pada  area sample 2  terdapat 1 error lebih dari 89 error kurang. Sedangkan pada area sample 3 terdapat 3 error lebih dari 172 error kurang. Pada area sample 4 terdapat 4 error lebih dari 89 error kurang.
3. Jumlah  benar  pada  deteksi  pohon  otomatis  pada sample 1 adalah ; 198 titik pohon karena dari hasil
4. deteksi menunjukkan 200 titik pohon dari 2 titik error lebih. Pada sample 2 terdapat 250 titik pohon karena dari hasil deteksi  menunjukkan  251  titik  pohon  dari  1  titik error lebih. Sample 3  terdapat  275  titik  pohon  karena  dari  hasil deteksi menunjukkan 278 titik pohon dari 3 titik error lebih. Sedangkan sample 4 terdapat 302 titik pohon karena dari hasil deteksi menunjukkan 306 titik pohon dari 4 titik error lebih.

## 3. UJI AKURASI
Setelah sample dibuat, tahap selanjutnya dilakukan uji akurasi. Uji akurasi dibuat untuk memastikan seberapa akuratnya model dari local maxima. Tahap uji akurasi ini dilakukan untuk mengetahui nilai comission error dan omission error pada masing – masing sample perbandingan yang dibuat, yaitu sample dari minimum tinggi 3 meter dan 4 meter.

## 3.1. Uji Akurasi Dengan Kelas Minimum Tinggi 3 Meter.
Berikut merupakan tabel uji akurasi dengan kelas minimum tinjggi 3 meter dari tiap sampel menggunakan metode local maxima . Adapun untuk mencari nilai dari hasil uji akurasi sebagai berikut:
Tabel 5. Uji akurasi kelas minimum tinggi 3 meter tanpa ratiogreen.
Area Hasil Referensi Hasil Deteksi Error lebih Error Kurang n correct Comission Error Omission Error Accuracy Sample 1 367 308 9 59 299 0,029 0,165 0,795 Sample 2 340 298 5 42 293 0,017 0,125 0,849 Sample 3 450 315 3 135 312 0,010 0,302 0,689 Sample 4 395 328 3 67 325 0,009 0,171 0,817 Overall Accuracy 0,787
Tabel 6. Uji akurasi kelas minimum tinggi 3 meter dengan ratiogreen.
Area Hasil Referensi Hasil Deteksi Error lebih Error Kurang n correct Comission Error Omission Error Accuracy Sample 1 367 305 5 62 300 0,016 0,171 0,806 Sample 2 340 300 2 40 298 0,007 0,118 0,871 Sample 3 450 323 2 127 321 0,006 0,283 0,710 Sample 4 395 337 4 58 333 0,012 0,148 0,835 Overall Accuracy 0,806
Berdasarkan  dari  hasil  dari  uji  akurasi comission  error dan omission  error dengan  kelas  minimum  tinggi  3  meter, ditunjukkan  pada  Gambar  4  dan  5, accuracy deteksi  otomatis  pada  kawasan  hutan  pinus  pada  masing  –  masing  area sampel dapat disimpulkan bahwa overall accuracy yang didapat tanpa menggunakan ratiogreen 0,787. Sedangkan dengan ratiogreen 0,806 dengan grafik informasi sebagai berikut:
Gambar 4. Grafik uji akurasi kelas min. tinggi 3 meter tanpa ratiogreen.
Gambar 5. Grafik uji akurasi kelas min. tinggi 3 meter ratiogreen.

## 3.2. Uji Akurasi Dengan Kelas Minimum Tinggi 4 Meter
Berikut pada tabel 7 dan 8 merupakan uji akurasi dengan kelas minimum tinggi 4 meter dari tiap sampel menggunakan metode local maxima . adapun untuk mencari nilai dari hasil uji akurasi sebagai berikut :
Tabel 0-7. Uji akurasi kelas minimum tinggi 4 meter tanpa ratiogreen.
Area Hasil Referensi Hasil Deteksi Error lebih Error Kurang n correct Comission Error Omission Error Accuracy Sample 1 367 206 6 161 200 0,029 0,446 0,536 Sample 2 340 256 4 84 252 0,016 0,250 0,733 Sample 3 450 280 5 170 275 0,018 0,382 0,604 Sample 4 395 303 6 92 297 0,020 0,237 0,741 Overall Accuracy 0,653
0,000 0,100 0,200 0,300 0,400 0,500 0,600 0,700 0,800 0,900 Sample 1 Sample 2 Sample 3 Sample 4 ACC UR ACY Tree  Detection H-min 3 m Comission Omission Accuracy
0,000 0,100 0,200 0,300 0,400 0,500 0,600 0,700 0,800 0,900 1,000 sample 1 sample 2 sample 3 sample 4 ACC UR ACY Tree  Detection H-min 3 m RatioGreen Comission Omission Accuracy
Tabel 8. Uji akurasi dengan kelas minimum tinggi 4 meter dengan ratiogreen. Area Hasil Referensi Hasil Deteksi Error lebih Error Kurang n correct Comission Error Omission Error Accuracy Sample 1 367 200 2 167 198 0,010 0,458 0,537 Sample 2 340 251 1 89 250 0,004 0,263 0,733 Sample 3 450 278 3 172 275 0,011 0,385 0,607 Sample 4 395 306 4 89 302 0,013 0,228 0,757
Overall Accuracy 6,658
Berdasarkan  dari  hasil  dari  uji  akurasi comission  error dan omission  error dengan  kelas  minimum  tinggi  4 meter,  ditunjukkan  pada  Gambar  6  dan  7  bahwas accuracy deteksi  otomatis  pada  kawasan  hutan  pinus pada  masing  –  masing  area  sampel  dapat  disimpulkan bahwa overall  accuracy yang  didapat  tanpa ratiogreen adalah  0,653.  Sedangkan  dengan ratiogreen bernilai 0,658.
Gambar 6. Grafik uji akurasi kelas min. tinggi 4 meter tanpa ratiogreen.
Gambar 7. Grafik uji akurasi kelas min. tinggi 4 meter
ratiogreen.

## 4. HASIL IDENTIFIKASI
Berikut  dibawah  ini  adalah  hasil  identifikasi  jumlah pohon pinus menggunakan metode local maxima dengan menggunakan  teknik ratiogreen dan  tanpa ratiogreen pada kelas minimum tinggi 3 meter dan 4 meter .

## 4.1. Hasil Identifikasi Minimum Tinggi 3 Meter
Pada  Gambar  8  menunjukkan  hasil  titik  4.731  pohon dengan menggunakan metode local maxima . Sedangkan pada  Gambar  9  dengan  mengkombinasi  metode local maxima dan  teknik ratiogreen menunjukkan  hasil  titik 4.540 pohon. 0,000 0,100 0,200 0,300 0,400 0,500 0,600 0,700 0,800 ACC UR ACY Tree  Detection H-min 4 m Comission Omission Accuracy 0,000 0,200 0,400 0,600 0,800 ACC UR ACY Tree  Detection H-min 4 m RatioGreen Comission Omission Accuracy
Gambar 8. Hasil identifikasi tanpa ratiogreen 3 m.
Gambar 9. Hasil identifikasi metode local maxima dan ratiogreen 3 meter.

## 4.2. Hasil Identifikasi Minimum Tinggi 4 Meter
Pada  Gambar  10  menunjukkan  hasil  titik  4.166  pohon dengan menggunakan metode local maxima . Sedangkan pada  Gambar  11  dengan  mengkombinasi  metode local maxima dan  teknik ratiogreen menunjukkan  hasil  titik 4.011 pohon.
Gambar 10. Hasil Identifikasi tanpa ratiogreen 4 m.
Gambar 11. Hasil identifikasi metode local maxima dan ratiogreen 4m.
5. KESIMPULAN
Kesimpulan yang didapatkan berdasarkan hasil penelitian  terhadap  identifikasi  dan  perhitungan  jumlah pohon pinus dengan menggunakan metode local maxima dapat disimpulkan bahwa:
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  pada  kelas minimum  4  meter  identifikasi  jumlah  pohon  dengan metode local  maxima terdapat  adalah  4.166  pohon.
Sedangkan  dengan  mengkombinasi  metode local maxima dan  teknik ratiogreen didapatkan  hasil identifikasi  jumlah  pohon  sebanyak  4.011  pohon.  Pada kelas  minimum  3  meter  identifikasi  jumlah  pohon dengan  metode local  maxima terdapat  4.731  pohon. Sedangkan  dengan  mengkombinasi  metode local maxima dan  teknik ratiogreen hasil  identifikasi  jumlah pohon sebanyak 4.540 pohon.
Nilai akurasi dalam perhitungan ini dibuat perbandingan dengan kelas minimum tinggi 4 meter dan 3 meter. Pada kelas minimum 4 meter dengan menggunakan kombinasi antara  metode local  maxima dan  teknik ratiogreen meningkatkan  hasil  dengan overall  accuracy 0,658, tanpa  menggunakan ratiogreen  overall  accuracy yang didapat adalah 0,653. Sedangkan pada kelas minimum 3 meter  dengan  menggunakan  kombinasi  antara  metode local maxima dan teknik ratiogreen meningkatkan hasil dengan overall  accuracy 0,806,  tanpa  menggunakan ratiogreen overall accuracy yang didapat adalah 0,787. Dengan ini dapat disimpulkan bahwa parameter tinggi 3 meter lebih baik dari pada parameter 4 meter.

## PUSTAKA
Arrofiqoh, Erlyna Nour, and Harintaka Harintaka. 2018. “Implementasi  Metode  Convolutional  Neural Network  Untuk  Klasifikasi  Tanaman  Pada  Citra Resolusi Tinggi.” Geomatika 24(2): 61.
Fujimoto,  Ayana  et  al.  2019.  “An  End  to  End  Process Development  for  UAV-SfM  Based  Forest Monitoring:  Individual  Tree  Detection,  Species Classification and Carbon Dynamics Simulation.”
Forests 10(8): 1–27.
Hao,  Yuanshuo,  Zhen  Zhen,  Fengri  Li,  and  Yinghui Zhao.  2019.  “A  Graph-Based  Progressive Morphological  Filtering  (GPMF)  Method  for Generating  Canopy  Height  Models  Using  ALS Data.” International  Journal  of  Applied  Earth Observation and Geoinformation 79(January): 84– 96. https://doi.org/10.1016/j.jag.2019.03.008. Harahap,  Mawaddah.  2020.  “Deteksi  Objek  Manusia Pada Image Dengan Metode Thinning Nerdasarkan
Local Maxima.” JATISI (Jurnal Teknik
Informatika dan Sistem Informasi) 7(3): 617–27. Islami,  Muflihatul  Maghfiroh  et  al.  2021.  “Height,
Diameter  and  Tree  Canopy  Cover  Estimation Based on Unmanned Aerial Vehicle (Uav) Imagery With  Various  Acquisition  Height.” Media Konservasi 26(1): 17–27.
Mohan, Midhun et al. 2017. “Individual Tree Detection from  Unmanned  Aerial  Vehicle  (UAV)  Derived Canopy Height Model in an Open Canopy Mixed Conifer Forest.” Forests 8(9): 1–17.
Nasiri,  Vahid  et  al.  2021.  “Unmanned  Aerial  Vehicles (Uav)-Based Canopy Height Modeling under Leaf- on and Leaf-off Conditions  for  Determining  Tree Height  and  Crown  Diameter  (Case  Study: Hyrcanian  Mixed  Forest).” Canadian  Journal  of Forest Research 51(7): 962–71.