## IDENTIFIKASI PERHITUNGAN POHON KELAPA SAWIT OTOMATIS DENGAN MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)

## Devi Yana Armanto, Sahid Agustian Hudjimartsu, Erwin Hermawan
Teknik Informatika, Universitas IBN Khaldun Bogor
Jalan Raya Soleh Iskandar, Bogor, Indonesia
Yanadevi80@gmail.com

## ABSTRAK
Perkebunan sawit di Indonesia dengan lahan yang sangat luas merupakan sumber pendapatan negara yang potensial,  namun  proses  perhitungan  pohon  sawit  menjadi  tantangan  tersendiri  jika  dilakukan  secara  manual, sehingga membutuhkan waktu yang cukup lama. oleh karena itu diperlukan solusi agar proses perhitungan pohon sawit  dapat  dilakukan  secara  efisien  namun  tetap  akurat  dengan  menggunakan  metode Convolutional  Neural Network dengan YOLO lahan sawit dapat di deteksi secara otomatis dari foto udara. Sampel yang dideteksi berupa foto  udara  yang  diambil  menggunakan drone di  lahan  perkebunan  pohon  kelapa  sawit  yang  berlokasi  di Kecamatan Padang Ratu . Hasil penelitian menunjukan bahwa dari beberapa sampel yang telah diuji menunjukan hasil  yang  cukup  baik.  Pada sampel  4  didapatkan  hasil  perhitungan  otomatis  sebanyak  50  pohon  kelapa  sawit dengan referensi sebanyak 56 pohon kelapa sawit, serta memiliki nilai kesalahan komisi 0, nilai kesalahan omisi 0,95 dan akurasi 0,95. Dari semua sampel keseluruhan akurasi yakni sebesar 0,88.
Kata kunci :  Perhitungan Pohon Kelapa Sawit, Convolutional Neural Network, Deep Learning, YOLO

## 1. PENDAHULUAN
Peran  penting  industri  kelapa  sawit  dalam perekonomian  nasional  tidak  tergantikan.  Hal  ini terbukti  dari  berbagai  faktor,  termasuk  fakta  bahwa sektor kelapa sawit telah menyerap lebih dari 16 juta pekerjaan. Selain itu, industri kelapa sawit juga telah melakukan upaya menuju kemandirian energi dengan mengganti  penggunaan  bahan  bakar  fosil  melalui produksi  biodiesel  (melalui  program  B20  dan  B30, mencapai  9,3  juta  ton  pada  tahun  2020)  dan menghasilkan  listrik  dari  879  pabrik  kelapa  sawit dengan  total  kapasitas  1.829  MW.  Industri  kelapa sawit  tetap  menjadi  kontributor  utama  neraca perdagangan  nasional,  terlihat  dari  bagiannya  yang mencapai  13,50%  dari  nilai  ekspor  nonmigas  dan berkontribusi  3,50%  terhadap  total  Produk  Domestik Bruto (PDB) Indonesia[1]
Menurut  data  Pusat  Statistik,  2021  tercatat lonjakan ekspor minyak sawit paling signifikan dalam lima  tahun  terakhir,  mencapai  nilai  US$  27,6  miliar, dengan  pertumbuhan  58,79%  dibandingkan  tahun sebelumnya  [2][1].  Inilah  yang  menjadikan  kelapa sawit  sebagai  faktor  penting  dalam  perkembangan positif  sektor  pertanian,  dan  telah  membuktikan  diri sebagai  komoditas  utama  yang  memajukan  sektor ekspor Indonesia.
Dengan  meningkatnya  permintaan  global  akan minyak  sawit,  khususnya  di  Indonesia,  diperlukan upaya  untuk  meningkatkan  dan  mengembangkan  di sektor  kelapa  sawit.  Seperti  yang  sudah  umum diketahui, dalam pertanian kelapa sawit saat ini masih umum  menggunakan  metode  manual  atau  tradisional dalam  menghitung  jumlah  pohon  aren  pada  suatu lahan. Seperti digitalisasi pohon kelapa sawit di lahan satu  per  satu,  atau  dengan  survei  lahan  kelapa  sawit menggunakan GPS.
Oleh  karena  itu,  guna  mengurangi  hal-hal  yang telah  dijelaskan,  penulis  mengambil  langkah  untuk melakukan  penelitian  guna  mencari  solusi  agar perhitungan  pohon  kelapa  sawit  dapat  dilakukan secara otomatis. Dalam penelitian yang dilakukan oleh penulis  mengambil  lokasi  penelitian  di  area  lahan perkebunan  pohon  kelapa  sawit  yang  terletak  di Provinsi  Lampung,  tepatnya  di  Kecamatan  Padang Ratu, Lampung. Untuk menghindari potensi kesalahan seperti  yang  mungkin  timbul  dalam  metode  manual seperti  digitalisasi  individu  per  pohon  atau  survei lahan  dengan GPS .  Dalam  proses  pengolahan, penelitian  ini  menerapkan  metode Jaringan  Saraf Konvolusional ( CNN ) dengan YOLO , yang merupakan salah  satu  teknik  dalam  bidang  pembelajaran ( Pembelajaran mendalam ). Metode CNN Ini memiliki sejumlah keunggulan yang membuatnya efektif dalam pemrosesan  dan  analisis  gambar  atau  objek  seperti, mengidentifikasi gambar meskipun gambar mengalami pergeseran, rotasi. Ini membuatnya cocok untuk  tugas-tugas  yang  melibatkan  variasi  dalam penempatan  objek  [3][4][5].  Dalam  penelitian  ini, tujuan  utamanya  adalah  untuk  mengembangkan kemampuan  mengenali  gambar  atau  objek  pohon kelapa  sawit  secara  otomatis,  dengan  memanfaatkan fitur  yang  dapat  dideteksi  oleh CNN ,  karena  dapat membedakan antara kategori atau kelas yang berbeda dengan  akurasi  yang  cukup  baik,  sehingga  mampu mengenali  objek  dan  juga  klasifikasi  pohon  kelapa sawit [5] [6].
Diharapkan penelitian ini memberikan kontribusi bagi  petani  dan  pelaku  usaha,  khususnya  di  sektor pertanian kelapa sawit, dengan memberikan dukungan dalam  upaya  optimalisasi  pemanfaatan  lahan  yang tersedia.  Tujuannya  untuk  membantu  para  pelaku usaha  khususnya  petani  pohon  kelapa  sawit memangkas waktu dan tenaga yang dibutuhkan dalam
proses perhitungan lahan pohon kelapa sawit, sehingga menghasilkan  produk  yang  berkualitas  tinggi  dan berkelanjutan di masa mendatang .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Studi Literatur
Studi  literatur  merupakan  salah  satu  metode penelitian, yang sering digunakan untuk mengumpulkan data dengan melakukan kajian pustaka atau dilakukan dengan membaca penelitian terdahulu yang  telah  di  publikasi,  hasil  dari  penelitian sebelumnya.

## 2.2. Landasan Teori 2.2.1. Pohon Sawit
Tanaman  kelapa  sawit  merupakan  jenis tumbuhan  monokotil  yang  tidak  memiliki  akar tunggang. Di bawah tanah, akarnya bisa terus tumbuh ke bawah dengan panjang mencapai 15 meter. Secara umum,  kelapa  sawit  memiliki  batang  tunggal  yang tidak memiliki cabang-cabang. Pada tahap pertumbuhan  awal,  setelah  masa  muda,  akan  terjadi pembentukan  batang  yang  melebar,  tanpa  adanya proses  perpanjangan  pada  bagian  ruas.  Poin pertumbuhan  utama  pada  kelapa  sawit  terletak  di pucuk  pohonnya.  Tampilan  daun  tanaman  kelapa sawit mirip dengan bulu unggas [6].

## 2.2.2. UAV
Pesawat tanpa awak, yang juga dikenal sebagai UAV atau Unmanned Aerial Vehicle , merupakan jenis pesawat yang dapat dioperasikan dari suatu pangkalan untuk  melaksanakan  tugas-tugas  tertentu. UAV dapat digunakan secara berulang dan memiliki kemampuan membawa  berbagai  jenis  muatan,  termasuk  kamera, peralatan  radio,  senjata,  dan  alat  pengintai.  Dalam konteksnya, UAV atau  drone  sebenarnya  memiliki kesamaan dengan konsep yang sudah ada sebelumnya, yaitu pesawat model. Namun, seiring perkembangannya, penggunaan UAV telah melampaui batasan  hobi  semata  [7].  Penggunaannya  semakin meluas dan populer di kalangan masyarakat. Beberapa negara  bahkan  menggunakannya  dalam  konteks kegiatan  militer  untuk  pengawasan  atau  pemantauan terhadap pihak lawan atau musuh. Selain itu, UAV saat ini  tidak  hanya  digunakan  oleh  militer,  tetapi  juga digunakan untuk tujuan penelitian dan pengembangan, seperti  fotografi  udara,  penyemprotan  pestisida,  dan berbagai aplikasi lainnya [3].

## 2.2.3. ArcGIS
ArcGIS merupakan  aplikasi  yang  telah dikembangkan  oleh Environmental Science & Research Institute ( ESRI ),  yang  mencakup  berbagai fungsi  dari  berbagai  perangkat  lunak Geographic Information System ( GIS ).  Produk  utama  dalam keluarga ArcGIS adalah ArcGIS Desktop,  yang merupakan  perangkat  lunak GIS profesional  yang komprehensif. ArcGIS Desktop  terbagi  menjadi  tiga komponen  utama,  yaitu ArcView (fokus  pada
penggunaan  data  yang  komprehensif), ArcEditor (berfokus  pada  pengeditan  data  spasial),  dan ArcInfo (komponen yang paling lengkap dengan fungsi-fungsi GIS yang  meliputi  analisis geoprocessing ).  Dalam ArcGIS Desktop,  terdapat  lima  tingkat  lisensi  yang berbeda, yaitu ArcView , ArcMap , ArcEditor , ArcInfo , dan ArcCatalog [8][9].

## 2.2.4. CNN
Convolutional Neural Network ( CNN )  adalah jenis  arsitektur  jaringan  saraf  tiruan  yang  secara khusus dirancang untuk mengolah data berupa gambar dan data berstruktur grid lainnya, seperti data citra atau data  spektral. CNN terinspirasi  oleh  cara  kerja  visual cortex di  otak  manusia,  di  mana  fitur-fitur  visual diekstraksi  secara  hierarkis.  Arsitektur CNN terdiri dari  lapisan-lapisan  yang  berbeda,  termasuk  lapisan konvolusi, lapisan pooling , dan lapisan fully connected [10][2].  Lapisan  konvolusi  adalah  inti  dari CNN ,  di mana operasi konvolusi diterapkan untuk mengekstraksi  fitur-fitur  dari  data  gambar.  Lapisan pooling digunakan  untuk  mereduksi  dimensi  data dengan mengambil nilai maksimum atau rata-rata dari wilayah  tertentu  dalam  gambar.  Lapisan fully connected bertanggung  jawab  atas  klasifikasi  dan pengambilan keputusan akhir [6].

## 2.2.5. Bahasa Python
Python merupakan  bahasa  pemrograman komputer  yang  umumnya  dipakai  dalam  pembuatan situs web dan perangkat lunak, otomatisasi tugas, dan bahkan  analisis  data  melalui  kode  skrip. Python dikategorikan  sebagai  bahasa  umum  yang  serbaguna, berarti  ia  tidak  hanya  terbatas  pada  jenis  program tertentu,  melainkan  dapat  diterapkan  dalam  berbagai program  berbeda.  Alasan  utama  kepopuleran Python adalah  fleksibilitas  dan  antarmuka  yang  mudah dipahami,  serta  kegunaannya  yang  sangat  ramah pengguna.  Selain  itu, Python juga  termasuk  bahasa pemrograman  yang  relatif  mudah  untuk  dikuasai [4][11][12].

## 2.2.6. Uji Akurasi
Keakuratan perhitungan jumlah pohon dievaluasi melalui perbandingan antara hasil perhitungan  pohon  yang  sebelumnya  dilakukan dengan metode digitasi manual dan hasil deteksi pohon secara  otomatis  dengan  menggunakan Convolutional Neural  Network ( CNN ).  Untuk  setiap  pohon  yang teridentifikasi,  pohon  yang  berhasil  terdeteksi  akan diberi  tanda  dengan  kotak  yang  menunjukkan  lokasi pada  kanopi  kelapa  sawit.  Kesalahan  komisi ( Commission  error )  diukur  ketika  terjadi  kesalahan klasifikasi yang menyebabkan hasil deteksi mengidentifikasi  objek  pohon  di  luar  wilayah  kanopi pohon.  Sedangkan,  kesalahan  omisi  ( omission  error ) dihitung  ketika  terjadi  kesalahan  klasifikasi  yang mengakibatkan  tidak  adanya  hasil  deteksi  baik  di dalam wilayah kanopi pohon maupun di luar wilayah tersebut [13][14][14].
𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑙𝑒𝑏𝑖 ℎ Comission Error =
𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑙𝑒𝑏𝑖 ℎ + 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎 ℎ 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔 Omission Error = 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔 + 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎 ℎ 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎 ℎ 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟
Accuracy =
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑟𝑒𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑠𝑖 + 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑙𝑒𝑏𝑖 ℎ

## 2.2.7. Citra Udara
Citra udara atau bisa juga disebut dengan foto udara  adalah  gambaran  dari  berbagai  macam  objek yang  diambil  menggunakan  seperti  pesawat  terbang, helikopter, balon udara, drone , serta alat lainnya yang mendukung.  Kamera  atau  sensor  terpasang  pada  alat pengambilan citra udara dapat dipicu secara jarak jauh atau juga dapat dilakukan secara otomatis [15][16].

## 2.2.8. YOLO
YOLO atau Only Look Once merupakan  salah satu  model deep learning yang  digunakan  untuk pengenalan  objek  tertentu. YOLO juga  merupakan pengembangan dari algoritma deteksi objek Convolutional Neural Network ( CNN ),  sehingga dalam  penggunaannya YOLO mampu  mendeteksi suatu  objek  yang  diinginkan  dengan  tingkat  akurasi yang tergolong cukup tinggi. YOLO dapat menerapkan satu  jaringan  syaraf  ke  dalam  gambar,  lalu membaginya  kedalam  beberapa  bagian.  Kemudian bagian-bagian  ini  yang  selanjutnya  dapat  di  prediksi melalui  kotak  terikat  dan  probabilitas. YOLO juga dapat  melakukan  deteksi  suatu  objek  tidak  hanya dengan  berupa  gambar,  namun  bisa  melakukannya secara real - time [5][17][18] .

## 3. METODE PENELITIAN 3.1. Waktu dan Lokasi
Waktu  penelitian  dimulai  pada  bulan  Mei  2023 sampai dengan bulan Agustus 2023. Lokasi penelitian di kawasan perkebunan sawit Kecamatan Padang Ratu Provinsi Lampung.

## 3.2. Bahan dan Alat
Dalam  pengerjaan  penelitian    ini  akan membutuhkan  beberapa  bahan  dan  juga  alat  sebagai pendukung proses penelitian, sebagaimana yang telah direncanakan.
1) Bahan
- Citra  Udara  Kawasan  Perkebunan  sawit
PTPN
2) Alat
- Laptop/Dekstop
- ArGI S
- Google Colab
- Ms Office 2019

## 3.3. Diagram Alir Penelitian
Tahapan  penelitian  yang  dilakukan  yaitu pengumpulan  data.  Adapun  metode  yang  digunakan dalam penelitian dapat dilihat dalam bentuk flowchart.

## Gambar 1. Diagram Alir
3.4. Metode Analisis
3.4.1. Convolutional Neural Network
Secara  keseluruhan, Convolutional Neural Network ( CNN )  tidak  memiliki  perbedaan  yang signifikan dengan neural network konvensional. CNN terdiri  dari  neuron  dengan  bobot,  bias,  dan  fungsi aktivasi. Lapisan konvolusi juga memiliki neuron yang tersusun  sedemikian  rupa  untuk  membentuk  filter dengan dimensi panjang dan lebar (piksel) [4] .

## Gambar 1. CNN
Pada metode Convolutional Neural Network ini dilakukan  beberapa  tahapan  hingga  pohon  kelapa sawit dapat dikenali atau terdetksi oleh Convolutional Neural  Network yaitu  langkah  yang  harus  dilakukan pertama  adalah  pengumpulan  dataset,  kemudian proses preprocessing gambar  pohon  kelapa  sawit seperti  resizing  gamabr,  mormaliasasi  gambar. Tujuannya untuk  mempersiapkan datasaet agar dapat digunakan,  kemudian  pembuatan  pemodelan  yang
bertujuan untuk mendeteksi objek pohon kelapa sawit, selanjutnya pelatihan model, model CNN akan dilatih menggunakan dataset pelatihan dan melibatkan proses backprogation untuk  mengoptimalkan  parameter model  sehingga  model dapat mengenali  objek pohon kelapa sawit dengan akurasi yang cukup baik.

## 3.4.2. YOLO
Dalam penggunaan YOLO dalam penelitian ini ada  beberapa  tahapan  yang  perlu  dikerjakan  agar pendeteksian  pohon  kelapa  sawit  dapat  dilakukan diantaranya  yaitu.  Pengumpulan  dataset  yang  berisi objek  pohon  kelapa  sawit  dan  latar  belakang  objek yang beragam pula. Kemudian preprocessing gambar, proses ini dilakukan untuk memastikan bahwa dataset yang  dibuat  cocok  untuk  pelatihan  model YOLO ini dapat mencakup resizing gambar, normalisasi gambar, dan  pemotongan  gambar.  Selanjutnya  membuat konfigurasi yang berisi detail tentang arsitektur YOLO yang  akan  digunakan  dalam  pengolahan  data,  seperti kelas  objek  (kelas  “pohonsawit”),  dan  path  ke  file dataset. Kemudian melatih model YOLO menggunakan  dataset  yang  telah  dibuat  sebelumnya, dalam  penelitian  ini  penulis  menggunakan YOLOv8 , proses  ini  akan  mengoptimalkan  bobot  model  untuk mendeteksi objek kelapa sawit. kemudian mengevaluasi  model,  setelah  itu  mendekti  dengan objek  gambar  baru  yang  berbeda  dengan  gambar pembuatan  dataset,  model YOLO akan  memberikan kotak  pembatas  ( boundingbox )  yang  menunjukkan lokasi objek pohon kelapa sawit dalam gambar.

## Gambar 2. YOLO

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pengolahan Data
Pada  tahapan  ini  melakukan  pengolahan  data spasial  yaitu  data  citra  kawasan  perkebunan  pohon kelapa sawit di daerah Provinsi Lampung, tepatnya di Kecamatan Padang Ratu. Dalam melakukan pengolahan  data  citra  menggunakan ArcGIS untuk menampilkan  lahan  sawit,  kemudian  data  yang sebelumnya  berformat TIFF diubah  menjadi  format JPEG ,  selanjutnya  melakukan  pengambilan  dataset gambar,  dataset  diambil  dari  beberapa  foto  pohon kelapa sawit dari berbagai sumber. Untuk sampel yang digunakan terdiri dari 390 gambar pohon kelapa sawit sebagai  data  tarining,  dimana  tiap  foto  memiliki jumlah  dan  karaktersitik  pohon  kelapa  sawit  yang
berbeda, kemudian sebanyak 16 gambar sebagai data testing,  dan  46  gambar  pohon  kelapa  sawit  sebagai data validasi. Maka setelah itu bisa dilanjutkan dengan proses  analisis  perhitungan  otomatis  menggunakan CNN dengan YOLO . a. Pra-Pemrosesan Data
b. Pelatihan Model
c. Evaluasi Model
d. Pengujian Model
e. Deteksi Objek Sawit
f. Pemrosesan Hasil

## 4.2. Citra Udara
Pada penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder citra  udara  Kawasan  perkebunan  pohon  kelapa  sawit menggunakan drone . Foto udara kawasan perkebunan pohon kelapa sawit diambil pada tahun 2019 di Padang Ratu, Lampung.
Gambar 3. Citra Udara
4.3. Upload Gambar Sawit
Sebelum membuat data training untuk perhitungan  otomatis  pohon  kelapa  sawit,  langkah awal yang perlu dilakukan yaitu mengunggah gambar atau  foto  dari  pohon  kelapa  sawit  dari  berbagai sumber.  Pada  gambar  4.1  merupakan  proses mengunggah gambar pohon kelapa sawit.
Gambar 4. Upload

## 4.4. Anotasi Gambar
Setelah  gambar  pohon  kelapa  sawit  dirasa  telah mencukupi,  proses  yang  harus  dilakukan  yaitu membuat  anotasi  pada  gambar  pohon  kelapa  sawit yang  sebelumnya  telah  dicari,  proses  ini  bertujuan untuk  membantu  sistem  komputer  mengenali  dan mengklasifikasikannya  dalam  pemrosesan,  analisisi, atau  pencarian  informasi  terkait  pohon  kelapa  sawit. Semakin  banyak  data  pohon  sawit  yang  di  anotasi, maka semakin baik pula komputer bisa membaca atau
mengenali pohon kelapa sawit yang nantinya akan di deteksi secara otomatis menggunakan CNN .
Gambar 5. Anotasi

## 4.5. Hasil Anotasi
Setelah data pohon kelapa sawit telah dianotasi, hasilnya akan tersaji seperti pada gambar 7 Kemudian proses  selanjutnya  yaitu  menggenerate  gambar  yang telah di anotasi.
Gambar 6. Hasil Anotasi

## 4.6. Deteksi Pohon Sawit
Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan  deteksi  pada pohon  kelapa  sawit.  untuk  melakukan  deteksi  pohon kelapa  sawit  peneliti  menggunakan  perangkat  lunak Google Colab dan menggunakan pemrograman bahasa python dan YOLO sebagai  acuan  untuk  mendeteksi objek pohon kelapa sawit.

## 4.7. Analisis Deteksi Otomatis
Dalam melakukan analisis hasil deteksi, peneliti membagi  menjadi  beberapa  sampel,  yang  bertujuan untuk  membandingkan  hasil  deteksi  dari  masing- masing area sampel yang telah ditentukan.

## 4.7.1. Hasil Pendeteksian Otomatis
Setelah  lahan  pohon  kelapa  sawit  telah  di deteksi  menggunakan YOLO maka  hasilnya  akan tersaji seperti pada gambar 8.

## 4.8. Membuat Sampel
Kemudian langkah yang dilakukan yaitu sampel, disini penulis membuat empat sampel terhadap gambar yang telah terdeteksi.
Gambar 8. Membuat Sampel

## 4.9. Sampel 1
Pada  gambar  10  ditampilkan  informasi  hasil analisis yaitu berupa total referensi, hasil deteksi, error lebih, error kurang dan jumlah benar.
Gambar 9. Sampel 1
Pada area sampel 1 didapatkan informasi sebagai berikut :
a. Hasil  deteksi  secara  otomatis  memberikan output kolom pada pohon terdeteksi sebanyak 40 kolom  dari  jumlah  referensi  yang  diberikan sebanyak 42 kolom.
b. Pada  area  ini  tidak  terdapat error lebih  (kolom diluar  ara  kanopi  pohon)  dan  2 error kurang (pohon tidak terdeteksi).
Jumlah valid deteksi pohon otomatis adalah sebanyak 40 kolom pohon.

## 4.10. Sampel 2
Pada  gambar  11  ditampilkan  hasil  deteksi pohon  kelapa  sawit  menggunakan Convolutional Neural Network pada sampel 2.
Pada area sampel 2 didapatkan informasi sebagai berikut :
a. Hasil  deteksi  secara  otomatis  memberikan output kolom pada pohon terdeteksi sebanyak 34 kolom dari jumlah referensi yang diberikan sebanyak 42 kolom.
b. Pada area ini tidak terdapat error lebih (kolom diluar  ara  kanopi  pohon)  dan  8 error kurang (pohon tidak terdeteksi). Jumlah valid deteksi pohon otomatis adalah sebanyak 34 kolom pohon.

## 4.11. Sampel 3
Pada  gambar  12  ditampilkan  hasil  deteksi pohon  kelapa  sawit  menggunakan Convolutional Neural Network pada sampel 3.
Gambar 11. Sampel 3
Pada area sampel 3 didapatkan informasi sebagai berikut :
a. Hasil  deteksi  secara  otomatis  memberikan output kolom pada pohon terdeteksi sebanyak 44 kolom  dari  jumlah  referensi  yang  diberikan sebanyak 48 kolom.
b. Pada area ini terdapat 1 error lebih (kolom diluar ara  kanopi  pohon)  dan  4  error  kurang  (pohon tidak terdeteksi).
c. Jumlah  valid  deteksi  pohon  otomatis  adalah sebanyak 44 kolom pohon.

## 4.12. Sampel 4
Pada  gambar  13  ditampilkan  hasil  deteksi pohon  kelapa  sawit  menggunakan Convolutional Neural Network pada sampel 4.
Gambar 12. Sampel 4
Pada  area  sampel  4  didapatkan  informasi sebagai berikut :
a. Hasil  deteksi  secara  otomatis  memberikan output kolom pada pohon terdeteksi sebanyak 50 kolom  dari  jumlah  referensi  yang  diberikan sebanyak 56 kolom.
b. Pada  area  ini  tidak  terdapat error lebih  (kolom diluar  ara  kanopi  pohon)  dan  6 error kurang (pohon tidak terdeteksi).
c. Jumlah  valid  deteksi  pohon  otomatis  adalah sebanyak 50 kolom pohon.
4.13. Anaslisis  Akurasi  Deteksi  Pohon  Kelapa Sawit
Pada  tahap  ini  melakukan  nilai  kesalahan komisi  ( commision error ),  nilai  kesalahan  omisi ( ommision error )  dan  nilai  akurasi  pada  masing- masing sampel yang telah dibuat.
Tabel 1. Hasil Analisis Area Total referensi Hasil Deteksi Error Lebih Error Kurang Jumlah Benar Commision Error Ommiision Error Accuracy Sampel 1 42 40 - 2 40 0 0,04 0,95 Sampel 2 42 34 - 8 34 0 0,19 0,80 Sampel 3 48 44 1 4 44 0,02 0,12 0,89 Sampel 4 56 50 - 6 50 0 0,10 0,89 Rata-rata Akurasi 0,88
Hasil  menunjukkan  didapatkan  perhitungan dari  masing-masing  sampel,  pada  sampel  1 mendapatkan  hasil  perhitungan  sebanyak  40  pohon, pada  sampel  2  mendapakan  hasil  perhitungan sebanyak 34 pohon, pada sampel 3 mendapatkan hasil perhitungan  sebanyak  44  pohon,  dan  pada  sampel  4 mendapatkan hasil perhitungan sebanyak 50 pohon.
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  pada sampel  1  memperoleh  hasil  yang  baik,  yaitu  dengan kesalahan omisi 0, kesalahan komisi 0,04, dan akurasi 0,95.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  dari  pembehasan  penelitian ini maka, diperoleh kesimpulan sebagai berikut: Hasil perhitungan otomatis pohon kelapa sawit menggunakan Convolutional Neural Network dengan YOLO pada wilayah perkebunan sawit di Kecamatan Padang  Ratu,  Lampung,  dengan  umur  pohon  kelapa sawit  yang relativ tidak  sama, dan juga  karakteristik lahan yang tidak beraturan atau tidak memiliki jarak tanam  yang  rapih,    didapatkan  hasil  dari  masing- masing  sampel  yakni  pada  sampel  1  mendapatkan akurasi yang baik diantara keempat sampel yang diuji
yaitu  sebesar  0,95,  dengan  kesalahan  komisi  0,  dan kesalahan  omisi  sebesar  0,04,  kemudian  diikuti  oleh sampel 2, sampel 3, dan yang terakhir sampel 4. Dari pengujian  yang  dilakukan  pada  saat  pengerjaan penelitian  tentu  saja  tidak  akan  memperoleh  hasil yang  sempurna,  terdapat  kekurangan  yang  terdapat pada  metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini, yaitu  metode Convolutional Neural Networ k dengan YOLO di  lahan  perkebunan  pohon  kelapa  sawit terdapat  kelemahan  yakni YOLO tidak  bisa memaksimalkan  pendeteksian  pohon  kelapa  sawit yang  jarak  tanamnya  tidak  seragam,  dan  juga  umur tanam pohon kelapa sawit yang berbeda pula.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Rahmi  Agtasari,  “Otomatisasi  Penghitungan Kanopi  Sawit  Pada  Foto  Udara  Format  Digital (Kasus  Kanopi  Pohon  Kelapa  Sawit  Di Perkebunan Sawit Ksp Inti Pontianak Kalimantan Barat,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. , vol. 2006, no. 1907–5022, pp. 55-60., 2016.
[2]  D. S. Prasvita, M. M. Santoni, R. Wirawan, and N.  Trihastuti,  “Klasifikasi  Pohon  Kelapa  Sawit Pada  Data  Fusi  Citra  Lidar  Dan  Foto  Udara Menggunakan  Convolutional  Neural  Network,”
JIPI  (Jurnal  Ilm.  Penelit.  dan  Pembelajaran Inform. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  406–415,  2021,  doi: 10.29100/jipi.v6i2.2437.
[3]  R.  Junarto  and  D.  Djurjani,  “Pemanfaatan Teknologi  Unmanned  Aerial  Vehicle  (UAV) untuk  Pemetaan  Kadaster,” BHUMI  J.  Agrar. dan Pertanah. , vol. 6, no. 1, pp. 105–118, 2020, doi: 10.31292/jb.v6i1.428.
[4]  N.  H.  Harani,  C.  Prianto,  and  M.  Hasanah, “Deteksi  Objek  Dan  Pengenalan  Karakter  Plat Nomor  Kendaraan  Indonesia  Menggunakan Metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN) Berbasis Python,” J. Tek. Inform. , vol. 11, no. 3, pp. 47–53, 2019, [Online]. Available: https://ejurnal.ulbi.ac.id/index.php/informatika/a rticle/view/658
[5]  F. Ramasari, F. Firdaus, S. Nita, and K. Kartika, “Penggunaan  Metode  You  Only  Look  Once dalam  Penentu  Pindah  Tanaman  Cabai  Besar Ternotifikasi  Telegram,” Elektron    J.  Ilm. ,  vol. 13,  no.  November,  pp.  45–52,  2021,  doi: 10.30630/eji.13.2.229.
[6]  K. R. Prilianti, H. Setiawan, P. Mimboro, and P. Korespondensi, “Perkebunan Sawit Menggunakan  Model  Convolutional  Neural Network  (  Cnn  )  Pada  Perangkat  Lunak  Sistem Informasi  the  Method  of  Automatic  Tree Detection on Oil Palm Plantation Images Using Convolutional  Neural  Network  (  Cnn  )  Model Using,” vol. 9, no. 7, 2022, doi: 10.25126/jtiik.202296772.
[7]  H. Santoso, “Pengamatan dan Pemetaan Penyakit Busuk  Pangkal  Batang  di  Perkebunan  Kelapa Sawit  Menggunakan  Unmanned  Aerial  Vehicle (UAV) dan Kamera Multispektral,” J. Fitopatol.
Indones. ,  vol.  16,  no.  2,  pp.  69–80,  2020,  doi: 10.14692/jfi.16.2.69-80.
[8]  K. Srinarta, Y. Prasetyo, and F. Hadi, “Analisis Perhitungan  Jumlah  Pohon  Kelapa  Sawit Berdasarkan  Algoritma  Canopy  Height  Model (Chm)  Dan  Local  Maxima  (Lm),” J.  Geod. UNDIP , vol. 11, no. 1, pp. 51–60, 2022, [Online].
Available: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/geodesi/ article/view/32315
[9]  H.  A.  Parhusip  and  R.  Somnya,  “Disain  Awal Prototype  G2A  Untuk  Analisa  Data  Pertanian Dan  Pedesaan,” Prosiding,  Semin.  Nas.  Mat. Sains dan Inform. dalam rangka Dies Natalis ke 39 UNS , no. April 2015, pp. 507–515, 2015.
[10]  P.  Studi,  M.  Teknik,  P.  Pascasarjana,  U.  Atma, and  J.  Yogyakarta,  “Tandan  Kelapa  Sawit Menggunakan  Faster  R-Cnn  Tandan  Kelapa Sawit Menggunakan,” 2019.
[11]  K.  Chromiński,  Ľ.  Benko,  Z.  J.  Hernández- Figueroa,  J.  D.  González-Domínguez,  and  J.  C. Rodríguez-del-Pino,  “Python  Fundamentals,” Python Fundam. , no. c, 2021, doi: 10.17846/fpvai-2021-14.
[12]  W.  I.  Cosmology,  “Lecture  1  What  Is Cosmology ?,” pp. 1–25.
[13]  A. Nurkholis and I. S. Sitanggang, “Optimization for prediction model of palm oil land suitability using spatial decision tree algorithm,” J. Teknol. dan  Sist.  Komput. ,  vol.  8,  no.  3,  pp.  192–200, 2020, doi: 10.14710/jtsiskom.2020.13657.
[14]  T. Mukti, S. A. Hudjimartsu, and E. Hermawan, “Analisis Perhitungan Individu Pohon Mangrove Pada  Citra  Unmanned  Aerial  Vehicle  (Uav) Menggunakan Metode Local Maxima,” INFOTECH J. , vol. 9, no. 2, pp. 491–506, 2023, doi: 10.31949/infotech.v9i2.6480.
[15]  D.  Irsanti,  B.  Sasmito,  and  N.  Bashit,  “Kajian Pengaruh  Penajaman  Citra  Untuk  Penghitungan Jumlah  Pohon  Kelapa  Sawit  Secara  Otomatis Menggunakan  Foto  Udara  (Studi  Kasus :  Khg Bentayan  Sumatra  Selatan),” J.  Geod.  Undip , vol. 8, no. 1, pp. 428–434, 2019.
[16]  M.  E.  ABDULFATTAH,  L.  NOVAMIZANTI, and  S.  RIZAL,  “Super  Resolution  pada  Citra Udara  menggunakan  Convolutional  Neural Network,” ELKOMIKA  J.  Tek.  Energi  Elektr. Tek. Telekomun. Tek. Elektron. , vol. 9, no. 1, p. 71, 2021, doi: 10.26760/elkomika.v9i1.71.
[17]  A.  Mathematics, Sistem  Pendeteksi  Dan Penghitung  Polen  Hidup  Dan  Mati  Pada Tanaman Kelapa Sawit Menggunakan Algoritma Yolo V5 Berbasis Artificial Intelligence . 2016.
[18]  “(  AI  )  FOR  IMAGE  PROCESSING  AND CONCEPTUAL  DISTANCE  COMPUTATION FROM CAMERA FOR PICK AND PLACE OF OIL  PALM  FRESH  FRUIT  BUNCH  (  FFB  ) by,” 2019.