## EFEKTIFITAS DRONE SEBAGAI MEDIA PENGINDERAAN JAUH UNTUK PEMANTAUAN KESEHATAN TANAMAN
Adinda Nina Eka Sakti 1) , M. Miftu Khurizil A 2) , Defi Nurdiana Aprilia 3)
Sudarti 4) , Trapsilo 5) 1,2,3,4,5 Program Pendidikan Fisika, Universitas Jember Email: sakticute672@gmail.com 1) miftu25@gmail.com 2) definurdiana0604@gmail.com 3) Sudarti_1pm@yahoo.co.ic 4) trapsilo.fkip@unej.ac.id 5)
Nomor Telp : +62 813 3242 6831 Asal Negara: Indonesia

## ABSTRAK
Teknologi  konvensional  yang  berubah  menjadi  teknologi  digital  merupakan  salah  satu  ciri  perkembangan teknologi  di  era  digital.  Perkembangan  teknologi  ini  berdampak  positif  diberbagai  sektor  khususnya  sektor industri yang mengalami perubahan secara signifikan yaitu pada pertanian. Teknologi digital terkini yang dapat difungsikan  sebagai  pemantau  untuk  memantau  kesehatan  tanaman  yaitu  drone  .Drone  disebut  pesawat  tanpa awak  menjadi  salah  satu  alat  yang  paling  efektif  untuk  pemantauan  kesehatan  tanaman.  Tujuan  penelitian  ini untuk  menguji  efektivitas  penggunaan  Drone  sebagai  media  penginderaan  jauh  untuk  pemantauan  tanaman. Metode  penelitian  yang  digunakan  yaitu  studi  literatur  yang  berfungsi  untuk  mengumpulkan  data  dengan metode analisis deskriptif. Hasil menunjukkan bahwa salah satu penggunaan dasar drone yaitu untuk mengambil gambar lalu dari gambar tersebut akan diproses menjadi informasi. Kamera drone memiliki kemampuan dalam memberikan beragam informasi semacam jumlah tanaman, status nutrisi dan kesehatan tanaman dan dirancang untuk menghemat waktu dan minim tenaga pekerja. Kamera RGB hanya menghasilkan gambar yang mengukur intensitas  tiga  warna  sehingga  menyebabkan  citra  RGB  kurang  akurat  dibandingkan  citra  multispektral  dalam hal  resolusi  spektral.  Drone  juga  dilengkapi  NIR  untuk  memudahkan  analisis  indeks  vegetasi  menggunakan NDVI. Sehingga pemanfaatan drone sebagai  media penginderaan jarak jauh sangat  efektif namun masih perlu pengembangan lebih lanjut dan pengawasan secara langsung terhadap tanaman.

## Kata kunci: Drone, multispektral, NDVI, RGB

## ABSTRACT
Conventional  technology  that  turns  into  digital  technology  is  one  of  the  characteristics  of  technological development  in  the  digital  era.  The  development  of  this  technology  has  positive  impact  on  various  sectors, especially  the  industrial  sector  which  has  undergone  significant  changes,  namely  in  agriculture.  Digital technology used in the agricultural industry in Indonesia is useful for monitoring plant health, namely drones. A drone called drones are becoming one of the most effective tools for monitoring plant health. The purpose of this  study was to  test  the effectiveness  of  using drones as a remote sensing medium for plant monitoring. The research  method  used  is  a  literature  study  that  serves  to  collect  data  with  descriptive  analysis  methods.  The results show that one of the base uses of UAVs is to take pictures last from these images will be processed into information.  UAV  cameras  have  the  ability  to  provide  a  variety  of  information  such  as  the  number  of  plants, nutritional status and plant health and  designed to save time and minimal labor. RGB cameras  only produce images that measure the intensity of three colors, making RGB images less accurate than multispectral images in terms of spectral resolution. The drone also equipped with NIR to facilitate vegetation index analysis using NDVI. So that the use of drones as a remote sensing medium is very effective but still needs further development and direct supervision of plants.

## Keywords: Drone/ UAV, multispektral, NDVI, RGB

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini  perkembangan  teknologi  di  era digital  telah  memberikan  pengaruh    besar  dalam berbagai  sektor  di  Indonesia,  termasuk  sektor industri.  Salah  satu  yang  memiliki  perubahan signifikan  yang  terjadi  adalah  peralihan  dari teknologi  konvensional  ke  teknologi  digital  yang saat  ini semakin  canggih dan  efisien. Dalam hal  ini dapat  membuka  peluang  baru  dan  memberikan pengaruh  besar  bagi  perkembangan  industri  di
Indonesia  dalam  mengoptimalkan  proses  produksi, meningkatkan  efisiensi  dan  mendorong  inovasi. Salah  satu  sektor  industri  yang  mengalami perubahan  secara  signifikan  adalah  pertanian.  Di bidang  pertanian,  teknologi  digital  yang  digunakan telah mengubah cara dalam memantau dan menjaga kesehatan  tanaman.  Inovasi  terbaru  ini  dalam pemantauan  kesehatan  tanaman  adalah  penggunaan Drone  sebagai  media penginderaan jauh  (Ikhwan et al., 2021).
Industri  pertanian  di  Indonesia  ini  telah mengalami  transportasi  yang  signifikan  dalam beberapa  dekade  terakhir.  Dalam  penerapan teknologi konvensional contohnya pada penggunaan tenaga  manusia  dan  alat-alat  sederhana  untuk memantau dan merawat tanaman hal ini memberikan  hasil  yang  terbatas  dan  dapat mempengaruhi  pertumbuhan  dan  hasil  tanaman. Dalam menggunakan metode tradisional, pemantauan  kesehatan  tanaman  seperti  survei lapangan  ini  dapat  memerlukan  waktu  dan  tenaga manusia  yang  sangat  signifikan.  Sehingga  dalam beberapa  tahun  terakhir,   perkembangan  teknologi digital  yaitu  penggunaan  Drone  sebagai  media penginderaan  jauh  muncul  sebagai  solusi  yang efektif  dan  inovatif  untuk  pemantauan  kesehatan tanaman  (Swanda  et  al.,  2021)  Dalam  hal  ini penggunaan Drone sebagai media penginderaan jauh maka  dalam  industri  pertanian  memiliki  potensi untuk  meningkatkan  produktivitas,  keberlanjutan, dan keuntungan. (Farid et al., 2021).
Drone  atau  biasa  disebut  dengan  pesawat  tanpa awak  menjadi  salah  satu  alat  yang  sangat  efektif digunakan  dalam  pemantauan  kesehatan  tanaman. Dalam  Drone  ini  dilengkapi  dengan  sensor  kamera yang  sangat  canggih  di  mana  mampu  untuk mengumpulkan  data  secara real-  time dan  gambar dengan tingkat resolusi tinggi. (Ikhwan et al., 2021). Dalam  Drone,  dilengkapi  berbagai  sensor  seperti sensor  multispektral  dan  termal.  Dalam  sensor  ini dapat  digunakan  untuk  mengumpulkan  informasi tentang  aktivitas  fotosintesis,  suhu,  kelembaban tanah,  tingkat  klorofil,  dan  kepadatan  tanaman. Dalam  hal  ini  data  yang  dikumpulkan  selanjutnya dianalisis  untuk  mengidentifikasi  daerah  yang terinfeksi  penyakit,  stres  air,  serangan  hama, sehingga  memungkinkan  petani  untuk  segera mengambil  tindakan  yang  cepat  dan  tepat.  Oleh karena itu, Drone dapat memberikan informasi yang sangat detail tentang kondisi dan kesehatan tanaman dengan cara yang lebih efisien dibandingkan dengan menggunakan  metode  tradisional.  Dalam  hal  ini teknologi penginderaan jauh atau penggunaan Drone sebagai media penginderaan jauh telah menunjukkan  potensi  yang  menjanjikan  dalam pemantauan kesehatan tanaman. (Stefano, 2019).
Adapun  beberapa  keunggulan  utama  dalam penggunaan  drone  dalam  pemanfaatan  kesehatan tanaman.  Pertama,  drone  memberikan  aksesibilitas yang cukup luas, sehingga memungkinkan pemantauan  di  berbagai  lokasi  tanaman.  Drone memiliki  kemampuan  untuk  mengakses  area  yang sulit  dijangkau  atau  dapat  dikatakan  berbahaya secara  manusiawi  (Ariyanto,  2022).  Drone  juga dapat melakukan survei di wilayah yang sangat luas serta  sulit  dijangkau  dengan  cepat,  sehingga  Drone dapat memberikan informasi yang lebih komprehensif  secara  keseluruhan  tentang  kondisi tanaman  tersebut.  Dengan  ini,  Drone  dapat memungkinkan petani untuk mengidentifikasi
masalah  kesehatan  tanaman  lebih  awal  dan  dapat mengambil  tindakan  cepat  dan  tepat  waktu, sehingga dapat mengurangi kerugian yang disebabkan  oleh  penyakit,  hama,  atau  pun  kondisi lingkungan  yang  tidak  menguntungkan  (Ikhwan  et al.,  2021).    Dalam  hal  ini  drone  memiliki  kamera yang  berkualitas  tinggi  dan  memberikan  resolusi gambar  yang  sangat  tinggi  sehingga  dapat mendeteksi  dini  gejala  penyakit  perubahan  warna tanaman dan serangan hama (Farid et al., 2021).
Selanjutnya, Drone dapat dapat digunakan untuk memantau perubahan kondisi tanaman dari waktu ke waktu.  Dengan  adanya  pengumpulan  data  secara teratur,  maka  petani  dapat  menganalisis  tren  jangka panjang, mengidentifikasi tentang pola pertumbuhan tanaman, dan mengambil langkah-langkah pencegahan  yang  sesuai  untuk  menjaga  kesehatan tanaman.  Dengan  adanya  teknologi  sensor  yang canggih,  Drone  dapat  memberikan  informasi spektral  yang  berguna.  Hal  ini  dapat  dilihat  dalam data  multispektral  atau  data  inframerah.  Data tersebut  dapat  digunakan  untuk  memperkirakan berbagai  macam  kebutuhan  air  tanaman,  tingkat fotosintesis, dan status nutrisi tanaman.
Penggunaan  Drone  sebagai  media  penginderaan jauh  ini  telah  memberikan  perubahan  dan  dampak positif  bagi  industri  pertanian  di  Indonesia. Pemantauan  kesehatan  tanaman  yang  lebih  akurat dan  efektif  maka  petani  dapat  melakukan  langkah- langkah dengan cepat dan akurat dalam mengendalikan  penyakit  pada  tanaman.  Selain  itu dapat  mengoptimalkan  penggunaan  pupuk  dan pestisida  serta  menjaga  kualitas  hasil  panen.  Hal tersebut  dapat  berkontribusi  pada  peningkatan produktivitas  produktivitas,  pengurangan  kerugian dan  peningkatan  keberlanjutan  industri  pertanian secara  keseluruhan  (Farid  et  al.,  2017).  Drone sebagai media penginderaan jauh untuk pemantauan kesehatan  tanaman  memberikan  banyak  manfaat serta  potensi  dalam  industri  pertanian,  tantangan teknis  dan  regulasi  masih  perlu  diatasi.  Dalam pengoperasian Drone yang efektif, maka membutuhkan  keahlian  khusus  yang  memadai  dan perangkat  lunak  dalam  analisis  data  yang  canggih untuk  mengolah  dan  memahami  hasil  pemantauan secara  efektif.  Selain  itu,  dalam  aspek  regulasi, seperti  dalam  izin  penerbangan  dan  kepatuhan terhadap  aturan  penerbangan  yang  berlaku,  hal  ini perlu  diperhatikan  agar  penggunaan  Drone  dalam pertanian menjadi legal dan aman.
Dalam  hal  ini,  penelitian  ini  bertujuan  untuk menguji  efektivitas  penggunaan  Drone  sebagai media  penginderaan  jauh  untuk  pemantauan kesehatan  tanaman.  Penelitian  ini  juga  diharapkan dapat  meningkatkan  pemahaman  yang  lebih mendalam tentang manfaat Drone dalam pemantauan  kesehatan  tanaman,  serta  memberikan rekomendasi  mengenai  pengembangan  metode pemantauan  kesehatan  tanaman  yang  lebih  efektif dan efisien dalam industri pertanian di Indonesia.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  studi literatur  yaitu  data  yang  diperoleh  dari  berbagai sumber  yang  berkaitan  dengan  topik  yang  diangkat dalam  penelitian  ini.  Jumlah  literatur  yang digunakan  sebanyak  enam  belas  jurnal  dengan rentang  tahun  yang  digunakan  antara  tahun  2017 hingga  2022.  Data  yang  diperoleh  kemudian dianalisis  menggunakan  metode  deskriptif.  Metode analisis  deskriptif  ini  dilakukan  dengan  cara mendeskripsikan  fakta-  fakta  yang  diperoleh kemudian  diberikan  pemahaman  dan  penjelasan secara rinci dan secukupnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Saat  ini,  seperti  yang  telah  dibahas sebelumnya,  berbagai  kegiatan  pertanian  telah dilakukan  oleh  drone.  Diantaranya,  drone  semakin banyak digunakan untuk pemantauan dan identifikasi  penyakit.  Mereka  bekerja  sama  dengan berbagai  komponen  seperti  kamera,  sensor,  motor, rotor,  dan  pengontrol.  Salah  satu  penggunaan  dasar drone  adalah  untuk  menangkap  gambar.  Informasi yang  terkandung  dalam  gambar  diekstraksi  dan diubah  menjadi  informasi  yang  berguna  dengan pemrosesan  gambar  spektrum  elektromagnetik  juga memberikan informasi yang berguna, yang digunakan  untuk  membuat  keputusan  mengenai stres  fisiologis  tanaman.  Perbandingan  antara spektroskopi  di  wilayah  spesifik  membantu  menilai kondisi  tanaman  secara  real-time  di  bawah  kondisi lapangan.  Penyakit  tanaman  diidentifikasi  dengan mengamati  gangguan  fisiologis  yang  disebabkan oleh  pemantulan  daun  di  bagian  spektrum inframerah-dekat dalam gambar yang diambil drone. Selain  itu,  gangguan  pada  aktivitas  fotosintesis tanaman yang disebabkan oleh banyak penyakit juga diamati  sebagai  pantulan  pada  rentang  panjang gelombang  merah.  Pada  saat  ini,  drone  telah dilengkapi  dengan  kamera  multispektral  yang mempunyai    peran  yang  sangat  penting  dalam membantu  kegiatan  pertanian  salah  satunya  dalam hal  memantau  perkembangan  tanaman.  Kamera tersebut  memiliki  kemampuan  untuk  menyediakan beragam informasi semacam jumlah tanaman, status nutrisi  nitrogen,  dan  tingkat  kesehatan  tanaman dengan memanfaatkan pengukuran kehijauan melalui  analisis  Indeks  Vegetasi  Normalized Difference Vegetation Index (NDVI).
Teknologi drone telah memberikan kontribusi  besar  dalam  memantau  pertumbuhan tanaman  di  bidang  pertanian  melalui  penggunaan Indeks  Vegetasi  Normalized  Difference  Vegetation Index  (NDVI).  Dengan  menggunakan  drone, pemantauan  dapat  dilakukan  secara  luas  di  area pertanian,  meminimalkan  tenggat  dan    keterkaitan buruh  dalam  kegiatan  pengamatan  dan  fertilisasi. Drone  juga  membagikan    informasi  yang  berharga tentang  perkembangan  tanaman,  batas  penggunaan lahan,  dan  luas  area  pertanian.  Keunggulan
penggunaan  drone  adalah  kemampuannya  untuk mendeteksi  secara  dini  kondisi  tanaman  yang  tidak sehat.  Tanaman  seperti  kelapa  sawit,  padi,  dan jagung  telah  menjadi  fokus  utama  pengamatan menggunakan  drone.  Drone  menjadi  alat  yang efektif  dalam  menghitung  jumlah  tanaman  dan mengevaluasi  kesehatan  tanaman  (Neupane  dan Gurel, 2021).
Kamera  RGB  (Merah–hijau–biru)  adalah jenis  kamera  yang  umum  digunakan  yang menghasilkan gambar yang mengukur intensitas tiga warna  dan  menentukan  nilai  setiap  warna  dalam piksel:  merah,  hijau,  dan  biru.  Kamera  RGB digunakan  untuk  menghasilkan  model  tanaman pertanian 3 dimensi (3D) dan memberikan perkiraan biomassa  tanaman.  Kamera  RGB  juga  digunakan dengan  kamera  NIR  dan  multispektral  untuk meningkatkan  akurasi  saat  menghitung  biomassa. Jika  filter  inframerah  dekat  diganti  dengan  filter merah,  itu  disebut  kamera  RGB  yang  dimodifikasi. Kamera  RGB  juga  telah  berhasil  digunakan  untuk mengidentifikasi  penyakit  pada  tumbuhan.  Perlu disebutkan  bahwa  kamera  RGB  hanya  memiliki rentang  spektrum  elektromagnetik  380  nm  hingga 750  nm.  Kamera  RGB  sudah  tersedia  dan  biasanya lebih  murah.  Mereka  juga  dapat  digunakan  untuk mengumpulkan  gambar  diam  beresolusi  tinggi. Namun,  mereka  hanya  dapat  mengukur  tiga  pita (merah, hijau dan biru) dari spektrum elektromagnetik.  Hal  ini  menyebabkan  citra  RGB kurang  akurat  dibandingkan citra  multispektral  atau hiperspektral  dalam  hal  resolusi  spektral  sistem kamera.
Namun, salah satu keunggulan utama kamera RGB  adalah  kemampuannya  menangkap  gambar beresolusi  spasial  tinggi  dibandingkan  dengan sistem multispektral dan, pada gilirannya, memberikan  detail  spasial  yang  lebih  halus  untuk deteksi  dan  pemantauan  penyakit  tanaman.  Kamera RGB  harus  dioperasikan  dengan  hati-hati  agar pewarnaan  dan  pencahayaan  gambar  seragam. Gambar  yang  seragam  akan  mencerminkan  lebih sedikit kesalahan dalam membedakan tanaman sehat dan  sakit.  Hal  ini  senada  dengan  pendapat  Virma (2013) “Kebanyakan, drone dilengkapi  atas kamera sensor  RGB  atau  kamera  standar  yang  mampu menangkap  cahaya  dalam  spektrum  merah  (red), hijau (green), dan biru (blue), sehingga menghasilkan  gambar  yang  menyerupai  pandangan manusia.  Kamera  RGB  ini  biasanya  digunakan untuk  berbagai  tujuan  dan  tidak  secara  khusus dirancang  untuk  aplikasi  pertanian.  Namun,  dalam konteks  pertanian,  drone  juga  dapat  dilengkapi dengan  sensor  kamera  near  infrared  (NIR)  yang dirancang  khusus.  Sensor  NIR  ini  memungkinkan kamera  drone  untuk  melakukan  analisis  indeks vegetasi menggunakan algoritma Normalized Difference  Vegetation  Index  (NDVI)  dengan mengubah  cahaya  NIR  yang  tidak  terlihat  menjadi warna  yang  terlihat.  Hal  ini  memudahkan  dalam
pemantauan pertanian dan evaluasi kondisi tanaman.”
Kamera multispektral dianggap sebagai salah satu  sensor  yang  paling  tepat  untuk  analitik pertanian, karena memiliki kapasitas untuk menangkap  gambar  dalam  resolusi  spasial  tinggi dan  menentukan  pantulan  dalam  pita  inframerah dekat.  Kamera  multispektral  dan  NIR  membuat indeks  vegetatif  yang  bergantung  pada  inframerah- dekat atau pita cahaya lainnya. Kamera multispektral  menggunakan  pita  spektral  yang berbeda: kebanyakan merah, biru, hijau, tepi merah, dan inframerah dekat. bagian besar citra udara untuk memantau
masalah kesehatan tanaman menggunakan kamera multispektral karena digunakan  untuk  menghitung  indeks  seperti  NDVI. Ketiadaan sensor multispektral pada drone pertanian akan  menghambat  deteksi  dini  penyakit  tanaman. Berbagai penelitian telah melaporkan bahwa kamera multispektral  paling  cocok  untuk  mengidentifikasi penyakit  dan  hama  tanaman  di  lapangan.  Prinsip  di balik  akurasi  tinggi  adalah  beberapa  pita  spektrum elektromagnetik.  Mereka  tidak  hanya  memberikan informasi  tambahan  pada  gambar  yang  diperoleh tetapi  juga  dapat  memberikan  indeks  vegetatif. Indeks  vegetative  merupakan  salah  satu  faktor terpenting dalam identifikasi penyakit tanaman. Ada beberapa  kelemahan  kamera  multispektral,  yang meliputi  mahalnya  biaya  dan  peningkatan  upaya kalibrasi  untuk  tugas  tertentu,  seperti  identifikasi penyakit,  pemrosesan  gambar.  Penggunaan  drone dalam pemetaan foto umumnya hanya terbatas pada perhitungan  jumlah  tanaman  kelapa  sawit.  Namun, dalam  bidang  pengolahan  citra  dari  penginderaan jauh,  telah  dikembangkan  berbagai  jenis  sensor multispektral seperti inframerah, termal, dan bahkan hiperspektral.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini bertujuan  untuk  mengeksplorasi  penggunaan  sensor multispektral  dalam  memonitor  dan  mempelajari hubungan  antara  sensor-sensor  tersebut  dengan kesehatan tanaman kelapa sawit yang terdokumentasi dalam foto yang diambil menggunakan  drone.  Representase  spectrum  warna pada  drone  multispectral  dapat  dilihat  pada  gambar dibawah
Gambar  1 .    Contoh  multispektral,  dengan  5  pita  lebar;  Dan (B) Contoh hiperspektral yang terdiri dari beberapa pita sempit  yang,  biasanya,  memanjang  hingga  ratusan atau  ribuan  pita.  Desain  drone  multispectral  dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 2. Tampak Atas
Gambar  3 .  Kiri  model  3D  kanan  sistem  fisik  yang  telah diimplementasikan
Gambar  4. (A)  pemasangan  secara  vertikal  (B)  pemasangan secara horizontal
Dengan  menggunakan  teknologi  ini,  petani dapat  dengan  cepat  dan  efisien  mengidentifikasi serta  memetakan  kesehatan  tanaman.  Data  klorofil yang  dikumpulkan  oleh  drone  digunakan  untuk mendapatkan  informasi  tentang  kesehatan  tanaman. Kamera  drone  yang  dilengkapi  dengan  sistem multispektral  menggunakan  saluran  warna  merah, hijau,  dan  Near  Infra  Red  (  NIR  ),  yang  digunakan dalam  memperkirakan  nilai  kesegaran  tanaman. Analisis  nilai  kehijauan  tanaman  dapat  dilakukan dengan menggunakan persamaan berikut.

## NDVI = 𝑁𝐼𝑅−𝑅𝐸𝐷 𝑁𝐼𝑅+𝑅𝐸𝐷 atau VARI 𝐺𝑅𝐸𝐸𝑁−𝑅𝐸𝐷 𝐺𝑅𝐸𝐸𝑁+ 𝑅𝐸𝐷−𝐵𝐿𝑈𝐸
Tabel 1 Kelayakkan kesehatan tanaman berdasarkan nilai NDVI Kesehatan tanaman Nilai ndvi Sangat baik 0,721 - 0,92 Baik 0,421 - 0,72 Normal 0,221 - 0,42 Buruk Buruk 0
Teknologi  tersebut  sudah  diterapkan  pada berbagai macam tanaman di Indonesia seperti kelapa sawit dan jagung. Diambil sampel dari literatur yang sudah  ada,  terdapat  drone  diterapkan  pada  kebun
kelapa  sawit  dengan  menggunakan  drone  dan mendapatkan citra foto inframerah seperti gambar di bawah ini
Gambar 5. Menggunakan panjang gelombang inframerah dekat
Dalam  pengambilan  citra  menggunakan drone,  digunakan  komposit  432  yang  terdiri  dari saluran  inframerah  dekat,  merah,  dan  hijau.  Dalam komposit  ini,  tanaman  kelapa  sawit,  misalnya, memiliki  reflektivitas  tertinggi  terhadap  cahaya inframerah  dan  menyerap  cahaya  merah.  Oleh karena itu, ketika menggunakan komposit 432, citra drone  yang  dihasilkan  akan  didominasi  oleh  warna merah  karena  daun  kelapa  sawit  memantulkan cahaya merah.
Indeks  Vegetasi  Normalized  Difference Vegetation  Index  (NDVI)  merupakan  metode  yang digunakan  untuk  mengukur  tingkat  kesegaran tanaman  kelapa  sawit  yang  terkait  dengan  proses fotosintesis.  Konsep  dasarnya  adalah  bahwa semakin  tinggi  tingkat  aktivitas  fotosintesis  yang terjadi, sebagai tanda bahwa tanaman dalam kondisi sehat,  maka  nilai  NDVI  akan  meningkat.  Namun, jika  tanaman  mengalami  keadaan  tidak  sehat  atau tingkat  kehijauan  yang  rendah,  maka  nilai  NDVI akan menurun.
Gambar 6. Analisis Digital NDVI
Pemanfaatan drone juga dilakukan Kelompok  Tani  Pattarowangta,  Kabupaten  Takalar pada tanaman jagung, seperti gambar berikut.
Gambar 7. Analisis NDVI pada Tanaman Jagung
Gambar  7  membagikan  informasi  terkait keadaan  aktual  tanaman  jagung.  Tanaman  dengan nilai  NDVI  antara  0,11  hingga  0,22  dianggap  tidak sehat,  sedangkan  yang  memiliki  nilai  antara  0,221 hingga  0,42  dikategorikan  sebagai  tanaman  yang sehat  secara  normal.  Tanaman  dengan  nilai  NDVI antara  0,321  hingga  0,72  diklasifikasikan  sebagai tanaman  yang  sangat  sehat,  sementara  nilai  NDVI antara  0,721  hingga  0,92  menunjukkan  bahwa tanaman  berada  dalam  kondisi  sangat  baik. Tanaman  dengan  nilai  NDVI  yang  menandakan kesehatan  buruk  umumnya  mengalami  kendala dalam  pertumbuhannya,  seperti  kekurangan  nutrisi, infeksi penyakit, atau serangan hama. Namun, untuk memastikan  kondisi  tersebut,  diperlukan  validasi melalui pemeriksaan langsung terhadap tanaman.

## 4. KESIMPULAN
Penggunaan Drone sebagai media
penginderaan  jarak  jauh  untuk  kesehatan  tanaman sangat  efektif,  namun  masih  perlu  pengembangan lebih  lanjut  dan  pengawasan  terhadap  tanaman secara  langsung.  Hal  ini  dikarenakan    keunggulan dari  drone  sendiri  dapat  membawa  kamera  dan sensor  yang  berbeda  untuk  memperoleh  data  dari area yang luas. Sehingga memungkinkan pemantauan yang lebih efektif dan efisien.

## DAFTAR   PUSTAKA
Farid,  M.,  I.  Ridwan,  A.  F.  Adzima,  dan  M.  F. Anshori.  2021.  Penggunaan  pesawat  tanpa awak  (drone)  dalam  melakukan  pemantauan dan  identifikasi  otomatis  pada  pertanaman jagung  di  Kelompok  Tani  Pattarowangta,
Kabupaten Takalar. Jurnal Dinamika Pengabdian. 7(1): 191 -201. Haqiqi, A., dan Y. Rahayu. 2021. Pencitraan Lahan Kelapa  Sawit  Menggunakan  Unmanned
Aerial Vehicle. Jom FTEKNIK . 8(2) : 4-10. Neupane,  K.,  &  Baysal-gurel,  F.  (2021). Automatic Identification  and  Monitoring  of  Plant Diseases  Using  Unmanned  Aerial  Vehicles : A Review . Journal Remote Sensing. 13: 3 – 4. Prasvita.D.S.,  Mega  M.S.,  Rio  W.,  Trihastuti.N., 2021.  klasifikasi  Pohon  Kelapa  Sawit  Pada Data  Fusi  Citra  Lidar  dan  Foto  Udara Menggunakan Convolutional Neural Network. Jurnal  Ilmiah  Penelitian  dan Pembelajaran Informatika . 6 (2) :
Primayuda,  A.,  A.  Suriadikusumah.,  Dan  M.  A. Solihin.  2022.  Identifikasi  Kedalaman  Pirit Dan  Kaitannya  Terhadap  Kesehatan  Dan Produktivitas  Tanaman  Kelapa  Sawit  (Elaeis Guineensis Jacq.) (Studi Kasus Di Perkebunan  Pt  Sawit  Sumbermas  Sarana Tbk). Rachmawati,  R.  R.  (2020).  Smart  Farming  4.0 Untuk  Mewujudkan  Pertanian  Indonesia Maju,  Mandiri,  Dan  Modern  Indonesian
Agriculture Rika Reviza Rachmawati. Forum Penelitian  Agro  Ekonomi , 38 (2),  137–154. http://dx.doi.org/10.21082/fae.v38n2.2020.13 7-154
Rahadi,  Y. I., dan D. Rakhmad. 2021. Pemanfaatan hasil  pengideraan  jauh  untuk  menentukan kandungan  hara  daun  kelapa  sawit  dalam skala luas. Jurnal Ilmu Pertanian . Samuel., Rega K.P.,Setiawan H.,P.Mimboro., 2022. Metode  Deteksi  Pokok  Podon  Secara Automatis  Pada  Citra  Perkebunan  Sawit menggunakan  Model  Convolutional  Neural Network  (  CNN  )  Pada  Perangkat  Lunak Sistem Informasi
Geografis.
Jurnal
Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer .  9 (7) Santoso, H. (2020). Performa Random Forest Group untuk  Klasifikasi  Penyakit  Busuk  Pangkal Batang  yang  Disebabkan  oleh  Ganoderma boninense  pada  Perkebunan  Kelapa  Sawit. Jurnal Penelitian Kelapa Sawit . 28(3). Santoso,  H.  2020.  Pengamatan  dan  Pemetaan Penyakit Busuk Pangkal Batang di Perkebunan  Kelapa  Sawit  Menggunakan
Unmanned  Aerial  Vehicle  (UAV)  dan
Kamera  Multispektral. Jurnal  fitopatologi indonesia . 16 (2). 71 -78. Satia,  G.  A.  W.,  E.  Firmansyah.,  dan  A.  Umami. 2022. Perancangan Sistem Identifikasi
Penyakit  Pada  Daun  Kelapa  Sawit  [Elaeis Guineensis  Jacq.]  Dengan  Algoritma  Deep Learning  Convolutional  Neural  Networks. Jurnal Ilmu Pertanian . 19 (1). Sondakh,  J.,  Rembang,  J.  H.  W.,  &  Syahyuti,  N.
(2021).  Karakteristik,  Potensi Generasi
Milenial  Dan  Perspektif  Pengembangan Pertanian  Presisi  Di  Indonesia. Forum Penelitian  Agro  Ekonomi , 38 (2),  155. https://doi.org/10.21082/fae.v38n2.2020.155- 166 Stefano,  A.  2019.  Pemanfaatan  gis  (geographic information system) untuk memonitor kesehatan  tanaman  kelapa  sawit. Buletin Loupe . 15(2): 8-17. Xu, R., C. Li, dan S. Bernardes. 2021. Development and  Testing  of  a  UAV-Based  Multi-Sensor System  for  Plant  Phenotyping  and  Precision Agriculture. MDPI . 3(2): 1 – 28. Yurianda,  R.  B.,  D.  Setyawan.,  dan  Warsito.  2022. Metode  Klasifikasi  Normalized  Difference Vegetation  Index  Berbasis  Citra  Landsat  8I untuk Identifikasi
Sebaran
Kondisi
Kesehatan  Tanaman  Kelapa  Sawit  di  PT. Andira  Agro,  Sumatera  Selatan. Jurnal  Ilmu Tanah  dan  Sumber  Daya  Lahan .  8(2)  :  16- 23. Zhou,  X.,  J.  He,  H.  Zheng,  dan  X.  Tao.  2017. Predicting  Grain  Yield  In  Rice  Using  Multi- Temporal  Vegetation  Indices  From  UAV- Based  Multispectral  And  Digital  Imagery.
Journal  of  Photogrammetry  and  Remote Sensing .  18  September  2018.  International Society  for  Photogrammetry  and  Remote Sensing, Inc. (ISPRS).; 247 – 255.