## INFOTECH journal
ISSN : 2460-1861 (Print),  2615-4250 (Online) Vol. 9 No. 2, pp. 491-506

## ANALISI PERHITUNGAN INDIVIDU POHON MANGROVE PADA CITRA UNMANNED AERIAL VEHICLE (UAV) MENGGUNAKAN METODE LOCAL MAXIMA
Trisna Mukti 1 , Sahid Agustian Hudjimartsu 2 , Erwin Hermawan 3
Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Sains, Universitas Ibn Khaldun Bogor Jl. KH Sholeh Iskandar Km 2 Kota Bogor
Email: vhekmukti@gmail.com

## ABSTRACT
Mangrove forests are coastal plant communities dominated by various species of mangrove trees. The benefits of mangrove trees include providing household necessities, supplying industrial materials, and serving as a source of  seedlings  and  raw  materials  for  medicines.  Indonesia  has  a  vast  mangrove  forest  covering  approximately 3,364,076 hectares. Due to  the large area, monitoring  or inventorying  the number of trees requires significant time and resources. The establishment of forest management aims to obtain substantial and versatile benefits for the prosperity of the community. Manual tree counting is considered inefficient as it requires counting each tree individually in the area, demanding a substantial amount of labor and cost. Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are one of the technologies used to obtain aerial imagery or spatial data. UAV technology enables rapid aerial photography at a lower cost. The objective of this research is to determine the results of the analysis for automating mangrove tree detection using the Local Maxima method. The tree detection results indicate that at a minimum height of 5 meters, there were 3,929 trees detected (window size 3.5) with an overall accuracy of 0.780, and 3,390 trees (window size 4) with an overall accuracy of 0.689. At a minimum height of 4 meters, there were 4,134 trees detected (window size 3.5) with an overall accuracy of  0.791, and 3,543 trees (window size 4) with an overall accuracy of 0.692.
Keywords: mangrove,UAV,local maxima,tree detection,overall accuracy.

## ABSTRAK
Hutan mangrove merupakan komunitas tumbuhan pantai yang didominasi oleh beberapa jenis pohon mangrove, manfaat  pohon  mangrove  yakni  sebagai  penghasil  keperluan  rumah  tangga,  penghasil  keperluan  industri  dan penghasil bibit serta bahan baku suatu obat. Perhitungan jumlah pohon secara manual dinilai tidak efisien karena perlu menghitung satu persatu pada area tersebut, sehingga memerlukan banyak tenaga dan biaya. pesawat tanpa awak atau UAV ( Unmanned Aerial Vehicle ) merupakan salah satu teknologi untuk mendapatkan data citra atau data spasial. Teknologi UAV ini dapat menghasilkan foto udara dengan waktu yang cepat, dan biaya yang lebih murah. Tujuan dari penelitian ini Mengetahui hasil analisis dari otomatisasi pendeteksian pohon mangrove dengan metode Local Maxima. Hasil deteksi pohon menunjukkan pada ketinggian minimum 5 meter sebanyak 3929 pohon (ukuran window size 3.5) dengan hasil overall accuracy 0.780 dan 3390 pohon (ukuran window size 4) memperoleh overall accuracy 0.689. Sedangkan, pada minimum  ketinggian 4 meter terdapat  sebanyak 4134 pohon (ukuran window size 3.5) pohon dengan nilai overall accuracy 0.791 dan 3543 (ukuran window size 4) pohon terdeteksi memperoleh nilai overall accuracy 0.692.
Kata Kunci: mangrove, UAV, local maxima, deteksi pohon, overall accuracy.
Riwayat Artikel  :
Tanggal diterima  : 13-08-2023
Tanggal revisi : 21-08-2023
Tanggal terbit : 22-08-2023
DOI :
https://doi.org/10.31949/infotech.v9i2.6480
INFOTECH journal by Informatika UNMA is licensed under CC BY-SA 4.0
Copyright © 2023 By Author
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Hutan  mangrove  adalah  suatu  ekosistem  hutan  di tepi  pantai  yang  dipengaruhi  oleh  pasang  surut  air laut,  sehingga  lantai  hutannya  selalu  tergenang  air. Hutan  mangrove  merupakan  suatu  ekosistem peralihan antara darat laut, terdapat di daerah tropis dan  sub  tropis  disepanjang  pantai  yang  terlindung dan  di  muara  sungai  serta  merupakan  komunitas tumbuhan  pantai  yang  didominasi  oleh  beberapa jenis  pohon  mangrove  [1].  Adapun  manfaat  pohon mangrove yakni sebagai penghasil keperluan rumah tangga,  penghasil  keperluan  industri  dan  penghasil bibit  serta  bahan  baku  suatu  obat  [2].  Berdasarkan peta  mangrove  nasional  yang  resmi  dirilis  oleh kementrian  lingkungan  hidup  dan  kehutanan  pada tahun  2021,  tercatat  total  luas  wilayah  hutan mangrove Indonesia mencapai 3.364.076 Ha [3]. Dengan  luasnya  area  akan  butuh  waktu  lama  dan sumber  daya  cukup  besar  untuk  dilakukan monitoring terhadap  pengelolaan  atau  pendataan jumlah  pohon  sebagai  inventarisasi,  dibuatnya pengelolaan  hutan  bertujuan  untuk  memperoleh manfaaat  yang  besar  serta  serbaguna  dan  untuk kemakmuran masyarakat. Dikarenakan perhitungan masih  menggunakan  cara  tradisional  atau  manual. Perhitungan  jumlah  pohon  secara  manual  dinilai tidak  efisien  karena  perlu  menghitung  satu  persatu pada  area  tersebut,  sehingga  memerlukan  banyak tenaga  dan  biaya.  Permasalahan  tersebut  menjadi salah  satu  penghambat  dalam monitoring pohon mangrove di Kabupaten Bengkalis. Maka dibutuhkanlah  teknologi  agar  dapat  mempermudah monitoring jumlah pohon tersebut.
Salah  satu  teknologi  yang  sangat  efektif  adalah teknologi  penginderaan  jauh  Penggunaan  pada teknologi  penginderaan  jauh  ( remote  sensing ), seperti  pesawat  tanpa  awak  atau  UAV  ( Unmanned Aerial  Vehicle )  merupakan  salah  satu  teknologi untuk  mendapatkan  data  citra  atau  data  spasial. Teknologi UAV ini dapat  menghasilkan foto  udara dengan  waktu  yang  cepat,  dan  biaya  yang  lebih murah  [4]. UAV digunakan tanpa adanya halangan awan  membuat  proses  pengumpulan  data  menjadi lebih efektif, efisien dan akurat [5].
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  K.  Srinarta, et  al .  Yang  berjudul  “Analisis  Perhitungan  Jumlah Pohon Kelapa Sawit Berdasarkan Algoritma Canopy Height  Model  (CHM) Dan Local  Maxima  (LM) ”. Dapat  memperoleh  hasil overall  accuracy yang tinggi  untuk  2  kelas.  Kelas  optimal  memiliki  rata- rata overall accuracy sebesar 0,943 untuk SWS 3x3 dan 0,926 untuk SWS 5x5. Pada kelas tidak optimal (sedang),  rata-rata overall  accuracy -nya  adalah 0,845  untuk  SWS  3x3  dan  0,852  untuk  SWS  5x5. Pada kelas tidak optimal (jarang) didapatkan overall accuracy yang  rendah  yaitu  0,670  untuk  SWS  3x3 dan 0,706 untuk SWS 5x5 [6].
Penelitian selanjutnya yang ditulis oleh  M. Mohan, et  al. Yang  berjudul  “ Individual  Tree  Detection From  Unmanned  Aerial  Vehicle (UAV) Derived Canopy  Height  Model  in  an  Open  Canopy  Conifer Forest ”.  Melakukan  deteksi  pohon  menggunakan
algoritma local  maxima untuk  mendeteksi  puncak pohon secara otomatis dan didapatkan nilai  akurasi >  0,80  dengan  menggunakan  teknologi Unmanned Aerial Vehicle (UAV) dihutan terbuka [7].
Selain itu penelitian yang ditulis oleh F. A. Yudithia et  al .  Yang  berjudul  “Analisis  Persebaran Keanekaragaman Hayati Pada Pohon Dan Potensinya  Dalam  Penyerapan  Emisi  Karbon Diwilayah  Perkotaan  Menggunakan  Data  Foto Udara  (Studi  Kasus:  Kelurahan  Darmo,Kota Surabaya)”. Menjelaskan menghitung jumlah pohon berdasarkan  tutupan  kanopinya  dengan Local maxima memperoleh nilai sebesar 0,64 dan berhasil mendeteksi Albizia julibrissin berjumlah 743 pohon, Cerbera  manghas berjumlah  475  pohon, Ficus benjamina berjumlah  502  pohon, Plumeria  rubra berjumlah  324  pohon,  dan Polyalthia  longifolia berjumlah 779 pohon [8].
Oleh karena itu, sesuai dengan permasalahan diatas peneliti bermaksud untuk mengambil topik penelitian  yang  berjudul  “Analisis  Perhitungan Pohon  Mangrove  Pada  Citra Unmanned  Aerial Vehicle (UAV)  Menggunakan  Metode Local Maxima ”, dengan tujuan agar dapat mempermudah perhitungan jumlah pohon mangrove yang ada pada suatu  lahan  dengan  efesien.  Pada  penelitian  ini digunakan  metode local  maxima dalam  melakukan pendeteksian  pohon.  Hasil  dari  penelitian  ini menyajikan  informasi monitoring jumlah  pohon mangrove  yang  dapat  dijadikan  sebagai  aset  dalam inventarisasi.
latar belakang, rumusan masalah, tujuan, metodologi serta  tinjauan  pustaka  yang  memuat  kajian  pustaka dan  landasan    teori  yang  relevan  (Boleh  dituliskan dalam  sub  bagian).  Sumber  keterangan  ditunjuk dengan  menuliskan  di  dalam  kurung:  nama  akhir penulis  dan  tahun  penerbitan.  Disajikan  secara sistematik  sehingga  didapatkan  gambaran  tentang dasar  pembuatan  makalah  ini  dan  hasil  yang diharapkan.

## 1.2. Rumusan Masalah
Perujukan  Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah diuraikan,  permasalahan  yang  akan  diteliti  dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Bagaimana  analisis  hasil  dari  otomatisasi pendeteksian  pohon  mangrove  pada  citra UAV menggunakan metode Local Maxima ? 2. Bagaimana  analisis  akurasi  dari  hasil otomatisasi perhitungan pohon mangrove?

## 1.3. Tujuan Penelitian
Sesuai rumusan masalah di atas, tujuan penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Mengetahui  hasil  analisis  dari  otomatisasi pendeteksian  pohon  mangrove  dengan metode Local Maxima
2. Menganalisa akurasi dari otomatisasi perhitungan pohon mangrove.
1.4. Batasan Masalah
Agar pembahasan tidak menyimpang dari permasalahan  yang  ada,  maka  penulis  membatasi permasalahan yakni sebagai berikut :
1. Studi  kasus  dilakukan  di  Kabupaten Bengkalis Pulau Rupat Utara Tanjung Lapin.
2. Data Citra yang digunakan pada tahun 2021.
3. Keluaran  berupa  analisis  hasil  perhitungan pohon  mangrove  berdasarkan  data point shapefile .
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Mangrove
Mangrove  adalah  jenis  tanaman  yang  hidup  di habitat  air  asin  atau  air  laut.  Mangrove  memiliki manfaat  pada  bagian-bagian  tanaman  tersebut, misalnya untuk dijadikan bahan baku kosmetik/farmasi  atau  bahan  tambahan  tekstil. Hutan  mangrove  ini  juga  memiliki  nilai  ekonomis yang  sangat  tinggi  bagi  manusia.  Kawasan mangrove  ini  menyediakan  berbagai  sumber  daya alam  seperti  kayu,  jenis-jenis  ikan,  krustasea, terumbu  karang  yang  dapat  menyokong  kehidupan masyarakat di sekitarnya [9]. Mangrove merupakan tumbuhan  penghasil  biji  ( spermatophyta ),  dan bunganya  sering  kali  mencolok.  Biji  mangrove relatif  lebih  besar  dibandingkan  biji  kebanyakan tumbuhan lain dan seringkali mengalami perkecambahan  ketika  masih  melekat  di  pohon induk  ( vivipar ).  Pada  saat  jatuh,  biji  mangrove biasanya  akan  mengapung  dalam  jangka  waktu tertentu  kemudian  tenggelam.  Lamanya  periode mengapung bervariasi tergantung jenisnya [10].

## 2.2. Inventaris
Inventaris  adalah  kegiatan  pengelolaan  persediaan segala sesuatu yang memiliki nilai finansial, berlaku untuk  perorangan,  perusahaan  dan  pemerintahan [11].  Inventarisasi  yang  baik  akan  mendukung kelancaran  operasional  atau  kegiatan  yang  telah dirancang sebelumnya [12].
2.3. Remote Sensing Remote Sensing atau penginderaan jauh adalah ilmu dan seni untuk memperoleh informasi tentang suatu objek  daerah,  atau  fenomena  melalui  analisis  data yang  diperoleh  dengan  suatu  alat  tanpa  kontak langsung dengan objek, daerah, atau fenomena yang sedang dikaji [13].

## 2.4. Pesawat Tanpa Awak
Pesawat Tanpa Awak atau UAV ( Unmanned Aerial Vechicle )  yang  biasa  dikenal  dengan  istilah drone .Pesawat  tanpa  awak  telah  cukup  lama  dalam kemiliteran , namun saat ini mulai digunakan untuk kepentingan  sipil  contohnya  dalam  pemantauan hutan  berbasis  masyarakat,  survei  keanekaragaman hayati [14].

## 2.5. Foto Udara
Foto udara atau citra UAV ( unmaned aerial vehicle) adalah  suatu  rekaman  permukaan  bumi  yang dipengaruhi panjang fokus lensa kamera, ketinggian
terbang  pesawat,  waktu  pemotretan,  jenis  film  dan filter yang dipakai saat pemotretan. Foto udara dapat juga  didefinisikan  sebagai  gabungan  dari  gambar atau  citra  foto  yang  dibuat  untuk  mengenal  unsur- unsur dalam penafsiran atau interpretasi [15].

## 2.6. Pix4d Mapper
Pix4D Mapper merupakan sebuah penelitian ilmiah yang didirikan pada tahun 2011, Pix4D Mapper telah menjadi  penyedia utama dan industri  standar untuk perangkat  lunak  pengolahan  data ( UAV)  secara profesional.  Dimulai  sebagai spin-off dari  EPFL ( Ecole  Polytechnique  Federale  de  Lausanne )  Lab Computer  Vision di  Swiss,  Pix4D Mapper adalah perusahan  yang  dinamis  dan  berkembang  pesat. Perusahan ini telah berkembang dari tiga orang pada tahun 2012, dan saat ini mempekerjakan lima belas orang  di  kantor  di  Ecublens,  tidak  termasuk  staf temporer  yang  bekerja  pada  proyek  penelitian bekerjasama dengan EPFL. Pix4D Mapper mengembangkan  algoritma  pengolahan  foto  digital canggih  untuk  mengkovensi  foto  digital  menjadi orthomozaic 2D tergeorefrence, 3D surfaces model dan point cloud . Dengan triangulasi  udara otomatis yang canggih dan murni berdasarkan konten gambar dan  teknik  optimasi  yang  unik,  Pix4D Mapper memungkin drone sipil menjadi alat survei pemetaan generasi berikutnya [16].
2.7. Orthomosaic
Orthomosaic atau  mosaik  ortofoto  merupakan gabungan dari dua atau lebih foto udara yang saling bertampalan  sehingga  terbentuk  paduan  citra ( image )  yang  berkesinambungan  dan  menampilkan daerah  yang  luas  [17].    Ortofoto merupakan  foto udara  yang  telah  dikoreksi  geometris  dan menggambarkan  objek  dalam  kondisi  sebenarnya [18].
2.8. Digital Elevation Model
Digital  Elevation  Model (DEM)  atau  disebut dengan model elevasi digital merupakan visualisasi topografi atau ketinggian muka tanah yang dibangun berdasarkan  hasil  interpolasi  deterministik.  Selain DEM, Digital  Surface  Model (DSM)  dan Digital Terrain  Model (DTM)  juga  berisikan  informasi mengenai ketinggian [19]. DEM merupakan produk penginderaan jauh yang banyak dimanfaatkan untuk pemetaan struktur geologi [20].

## 2.9. Canopy Height Model
Canopy  Height  Model merupakan Digital  Surface Model (DSM)  yang  dinormalisasi  ketinggian  nya dengan  mengurangkan Digital  Terrain  Model (DTM)  dengan Digital  Surface  Model (DSM). Canopy  Height  Model (CHM)  sebagai  representasi atau  gambaran  dari  tinggi  pohon  pada  wilayah penelitian. Tinggi pohon diukur melalui jarak antara pohon  dan  permukaan  dengan  titik  tertinggi  pohon atau  puncak  pohon  [21].  CHM  yang  merupakan representasi  raster  dari  kanopi  pohon,  tetapi  dalam beberapa kasus orang telah menggunakan istilah ini untuk menggambarkan model yang mewakili semua
fitur di atas tanah, apakah mereka terdiri dari kanopi saja atau tidak [22].

## 2.10. Local Maxima
Local  Maxima  merupakan  metode  pendeteksian yang  mengacu  pada  indikasi  puncak  atau  peak sebuah  objek.  Metode local  maxima dapat  juga mengukur ketinggian sebuah objek pada suatu area. Pada penelitian ini metode local maxima dipergunakan untuk mendeteksi  pohon berdasarkan puncak atau kanopi  [23]. Local  maxima atau Local Maximum sering  juga  disebut  sebagai local  peak atau puncak lokal, Local maxima akan menjadi nilai fungsi  pada  suatu  titik  dalam  interval  tertentu  di mana nilai-nilai fungsi di dekat titik itu selalu lebih kecil dari nilai fungsi pada titik itu [6].

## 2.11. Sliding Window Size
Sliding  Window  Size (SWS) adalah  ukuran  jendela untuk  mencari local  maxima. Seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 2.3, Nilai sliding windows dapat bervariasi sesuai dengan kebutuhan. Pemilihan ukuran  SWS  yang  sesuai  adalah  hal  yang  penting. Ukuran  SWS  yang  besar  menyebabkan  kesalahan omisi  di  mana  pohon  tidak  akan  terdeteksi. Sebaliknya, ukuran jendela yang kecil menghasilkan kesalahan  komisi  dimana  area  bukan  pohon  akan dideteksi sebagai pohon [6].

## 2.12. Pemrogaman R
R adalah bahasa Pemrograman dan sistem perangkat lunak  yang  di  rancang  khusus  untuk  mengerjakan segala  hal  terkait  komputasi  statistik.  Bahasa pemrograman ini pertama kali di kembangkan pada tahun 1993 oleh dua orang pakar statistik yaitu Ross Ihka dan Robert Gentleman di Auckland University , New Zealand [24].

## 2.13. Rstudio
R studio adalah salah satu GUI untuk R, salah satu keunggulan  pada  R  studio  ini  adalah  dapat dijalankan pada browser sehingga dijalankan diatas browser ,  maka  pengguna  tidak  memerlukan  lagi installasi  R,  kecuali  paket  ( package )  pemrograman sesuai dengan kebutuhan pengguna [25].

## 2.14. ArcGIS
ArcGIS  adalah  salah  satu  perangkat  lunak  yang dikembangkan  oleh  ESRI  ( Environment  Science  & Research  Institue )  yang  merupakan  kompilasi fungsi-fungsi dari berbagai macam perangkat lunak GIS  yang  berbeda  seperti  GIS desktop , server ,  dan GIS berbasis web. Perangkat lunak ini mulai dirilis oleh  ESRI  Pada  tahun  1999.  Produk  utama  dari ArcGIS  adalah  ArcGIS desktop ,  dimana  ArcGIS desktop merupakan perangkat lunak GIS profesional yang  komprehensif  [26].  ArcGIS  adalah  produk sistem  kebutuhan software yang  merupakan kumpulan  dari  produk  -  produk software lainnya dengan  tujuan  untuk  membangun  sistem  SIG  yang lengkap [27].
(1)

## 3. METODE PENELITIAN
Waktu  penelitian ini dimulai pada bulan Desember 2021,  tempat  penelitian  berlokasi  di  Pulau  Rupat Utara,  Kabupaten  Bengkalis,  Provinsi  Riau  yang terdapat area hutan mangrove yang tersebar hampir disepanjang daerah pesisir tepatnya daerah Tanjung Lapin.
3.1. Diagram Alir Penelitian
Gambar 3.1. Diagram alir penelitian

## 3.2. Pengumpulan Data Citra
Data Preparation yakni  data  yang  sudah  diambil atau  dipersiapkan  untuk  digunakan  pada  penelitian ini.  Data  yang  diambil  berupa  foto  udara  dengan pengambilan melalui pesawat tanpa awak atau drone dengan  tipe  DJI  Phantom  4 Multispectral pada wilayah pesisir pantai hutan mangrove yang terdapat di pulau Rupat Utara Provinsi Riau.

## Gambar 3.2. Lokasi Penelitian
Data  yang  diambil  berupa  foto  udara  dengan pengambilan  melalui  pesawat  tanpa  awak  dengan tipe  DJI  Phantom  4 Multispectral di  pesisir  Rupat Utara Tanjung  Lapin  dan terdapat  satu  jenis pohon mangrove pada kawasan pengambilan data dilokasi, jenis  pohon  mangrove  tersebut  termasuk  kedalam Rhizophora .
Gambar 3. Dokumentasi lapangan
Berikut adalah informasi data mengenai pengambilan  foto  udara  menggunakan  pesawat tanpa awak DJI Phantom 4 Multispectral pada tabel 3.1.
Tabel 3.1. Informasi foto udara Informasi Data Foto Udara Jenis data Foto Udara RGB Waktu Akuisisi Desember 2021 Pesawat Udara DJI Phantom 4 Multispectral Kamera Udara 1 RGB camera and a Multispectral camera array with 5 cameras Tinggi terbang 100 meter Jumlah Foto Udara 1134 Foto Udara Pada penelitian ini metode local maxima dipergunakan untuk mendeteksi  pohon berdasarkan puncak atau kanopi. Nilai local maxima pada metode ini  didapatkan  dari  model  ketinggian  kanopi  atau disebut  juga Canopy  Height  Model (CHM),  nilai ketinggian tersebut dijadikan acuan pada metode ini dalam menemukan individu sebuah pohon.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap  ini  melakukan  pengolahan  data  spatial dengan menggunakan Software Pix4d Mapper untuk membuat Orthomosaic , Digital  Elevation  Model , Digital  Terrain  Model , Canopy  Height  Model . Kemudian dengan Rstudio untuk analisis spasial dan dilanjutkan  dengan  menggukan  Arcgis  untuk mengolah kembali data spasial yang sudah didapat.

## 4.1. Hasil Orthomosaic
Data  yang  sudah  diambil  menggunakan  pesawat tanpa  awak  diolah  kedalam  Pix4d Mapper untuk dibuat  peta orthomosaic yang  akan  menghasilkan satu gambar citra dari kumpulan atau gabungan citra sebelumnya
Gambar 4.1. Peta orthomosaic Tanjung Lapin
4.2. 3D Point Clouds and Mesh
Hasil dari orthomosaic dibuat 3D Point Clouds and Mesh untuk  mendapatkan  hasil  berupa Digital Surface Model dan Digital Terrain Model .
Gambar 4.2. 3D Point Clouds and Mesh

## 4.3. Canopy Height Modal
Data  yang  diperoleh  melalui  normalisasi  dari pengurangan Digital Terrain Model dengan Digital Surface  Model kemudian  menghasilkan Canopy Height  Model yang  merupakan  representasi  dari tinggi  pohon  pada  wilayah  hutan  mangrove  dapat dilihat pada Gambar 4.3.
Gambar 4.3. Peta canopy height model

## 4.4. Local Maxima
Pada  penelitian  ini  untuk  perhitungan  jumlah  titik pada  pohon  mangrove  metode  yang  digunakan adalah Local  Maxima. Dalam  penelitian  ini local maxima dapat  melakukan  deteksi  dari  identifikasi puncak  pohon  di  dalam  masing  –  masing  plot, dilakukan  pada  data  citra  UAV  dengan Canopy
Heigt Model berdasarkan deteksi local maxima yaitu tinggi minimal 5 meter dan ukuran windows size 3,5. Windows size dapat diubah sesuai dengan ketinggian sel pusatnya.
Seluruh  analisis  diimplementasikan  menggunakan Bahasa  pemrogaman  R  dengan Software RStudio dan  metode local  maxima akan  melakukan pemindaian pada data Canopy Height.
Gambar 4.4 .Hasil deteksi pohon
4.5. Evaluasi Model
Dalam  tahap  evaluasi  model,  dilakukan  pengujian model  data sample, dibuat  3 sample data  referensi dari visual perhitungan. Titik sample dibuat manual dengan membuat point di tiap pohon menggunakan Software Arcgis dapat dilihat pada gambar 4.5. Hasil evaluasi  model  ini  dibagi  menjadi  beberapa  kelas, dengan  minimum  ketinggian  5  meter  dan  4  meter. Pembagian kelas ini bertujuan untuk membandingkan  hasil  evaluasi  model  dari  batas minimum  ketinggian  pada  area sample yang  telah ditentukan.
Tahapan  setelah  pengolahan  data  adalah  proses analisis.  Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  analisis terhadap  shapfile point yang  dihasilkan.  Akan dianalisis  mengapa  bisa  terjadi  komisi  error. Mengapa bisa terjadi omisi error seperti pohon yang berdiameter  kecil  dan  rendah.  Juga  dilakukan analisis  mengenai  nilai rate  detection dan overall accuracy nya.  Akurasi  perhitungan  jumlah  pohon dinilai  dengan  membandingkan  hasil  perhitungan pohon  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  dengan metode digitasi  manual  dengan hasil deteksi  pohon secara otomatis. Untuk setiap pohon yang diketahui, satu  puncak  yang  terdeteksi  dalam  batas  mahkota pohon  dipilih  untuk  mewakili  pohon  dan  sisanya. Kesalahan  komisi  ( Commision  Error )  dihitung ketika  titik  hasil  deteksi  mengidentifikasi  objek diluar  dari  mahkota  pohon.  Kesalahan  omisi ( Omission Error )dihitung ketika tidak ada titik yang terdeteksi  dalam  batas  mahkota  pohon  yang diketahui [6].
Comission Error = 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 lebih
𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 lebih +𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡 ….…(1)
Omission Error = 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 kurang 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 kurang + 𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐t …….(2) Accuracy = 𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡 Total referensi + 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 lebih
...(3)

## 4.6. Analisis kelas minimum tinggi 5 meter
4.6.1. Menggunakan ukuran widow size 3.5
Hasil  deteksi  pohon  jumlah  pohon  mangrove  pada minimum  tinggi  5  meter  menggunakan  ukuran window size 3,5. Terdapat hasil deteksi 3.929 pohon dengan  menggunakan  metode local  maxima dapat dilihat pada gambar 4.6.
Gambar 4.6. Peta hasil deteksi dengan window size 3.5
a. Sample 1
Berikut  ini  adalah  hasil  deteksi  pohon  mangrove menggunakan local  maxima. Dengan  minimum ketinggian  5  meter,  hasil  deteksi  dilambangkan dengan point warna  merah  pada  setiap sample 1 dapat dilihat pada gambar 4.7.
Gambar 4.7. Sample 1 window size 3.5 dan tinggi 5 meter
b. Sample 2
Berikut  ini  adalah  hasil  deteksi  pohon  mangrove menggunakan local  maxima. Dengan  minimum ketinggian  5  meter,  hasil  deteksi  dilambangkan dengan point warna  merah  pada  setiap sample 2 dapat dilihat pada Gambar 4.8.
Gambar 4.8. Sample 2 window size 3.5 dan tinggi 5 meter
c. Sample 3
Berikut  ini  adalah  hasil  deteksi  pohon  mangrove menggunakan local  maxima. Dengan  minimum ketinggian  5,  hasil  deteksi  dilambangkan  dengan point warna merah pada sample 3 dapat dilihat pada Gambar 4.9.
Gambar 4.9. Sample 3 window size 3.5 dan tinggi 5 meter
Diberikan informasi hasil analisis yaitu berupa total referensi, hasil deteksi, error lebih, error kurang dan Correct Pada Tabel 4.1
Tabel 4. 1. Tinggi 5 meter dengan window size 3.5 Area Total Referensi Hasil Deteksi Error Lebih Error Kurang Corect Sample 1 110 104 1 7
103 Sample 2 181 131 3 53
128 Sample 3 127 96 3
34 93
Pada  area sample 1,2  dan  3  dengan  minimum ketinggian  5  meter  didapatkan  informasi  sebagai berikut :
1. Hasil  deteksi  secara  otomatis  memberikan output berupa titik yang terdeteksi sebanyak  104  titik  pada sample 1  dengan total  referensi  110  titik  ,  131  titik  hasil deteksi  pada sample 2  dengan  total
referensi 181 titik, dan 96 titik hasil deteksi pada sample 3  dengan  total  referensi  127 titik.
2. Pada sample 1  mendapatkan  1 error lebih (titik  diluar  area  kanopi  pohon)  dengan  7 error kurang (pohon tidak terdeteksi).
3. Pada sample 2  mendapatkan  3 error lebih (titik diluar area kanopi pohon) dengan 53 error kurang (pohon tidak terdeteksi).
4. Pada sample 3  mendapatkan  3 error lebih (titik diluar area kanopi pohon) dengan 34 error kurang (pohon tidak terdeteksi). 5. Pada sample 1  jumlah Correct deteksi pohon  otomatis  adalah  103  titik  pohon karena  dari  104  titik  pohon  hasil  deteksi terdapat 1 titik error lebih. 6. Pada sample 2  jumlah Correct deteksi pohon  otomatis  adalah  128  titik  pohon karena  dari  131  titik  pohon  hasil  deteksi terdapat 3 titik error lebih. 7. Pada sample 3  jumlah Correct deteksi pohon  otomatis  adalah  93  titik  pohon karena  dari  96  titik  pohon  hasil  deteksi terdapat 3 titik error lebih.

## 4.6.2. Menggunakan ukuran widow size 4
Hasil  deteksi  pohon  jumlah  pohon  mangrove  pada minimum  tinggi  5  meter  menggunakan  ukuran window  size 4.  Terdapat  hasil  deteksi  3.390  pohon dengan  menggunakan  metode local  maxima dapat dilihat pada Gambar 4. 10.
Gambar 4.10. Peta hasil deteksi dengan window size 4

## a. Sample 1
Berikut  ini  adalah  hasil  deteksi  pohon  mangrove menggunakan local  maxima. Dengan  minimum ketinggian  5  meter,  hasil  deteksi  dilambangkan dengan point warna  merah  pada  setiap sample 1 dapat dilihat pada Gambar 4.11.
Gambar 4. 11 . Sample 1 window size 4 dan tinggi 5 meter
b. Sample 2
Berikut  ini  adalah  hasil  deteksi  pohon  mangrove menggunakan local  maxima. Dengan  minimum ketinggian  5  meter,  hasil  deteksi  dilambangkan dengan point warna  merah  pada  setiap sample 2 dapat dilihat pada Gambar 4.12.
Gambar 4. 12. Sample 2 window size 4 dan tinggi 5 meter
c. Sample 3
Berikut  ini  adalah  hasil  deteksi  pohon  mangrove menggunakan local  maxima. Dengan  minimum ketinggian  5  meter,  hasil  deteksi  dilambangkan dengan point warna  merah  pada  setiap sample 3 dapat dilihat pada Gambar 4.13.
Gambar 4.13 . Sample 3 window size 4 dan tinggi 5 meter
Diberikan informasi hasil analisis yaitu berupa total referensi, hasil deteksi, error lebih, error kurang dan Correct pada Tabel 4.2
Tabel 4. 2 Tinggi 5 meter dengan window size 4
Area Total Referensi Hasil Deteksi Error Lebih Error Kurang Corect Sample 1 110 92 0 18 92 Sample 2 181 122 1 60 121 Sample 3 127 72 0 55 72
Pada  area sample 1,2  dan  3  dengan  minimum ketinggian  5  meter  didapatkan  informasi  sebagai berikut :
1. Hasil  deteksi  secara  otomatis  memberikan output berupa titik yang terdeteksi sebanyak 92 titik pada sample 1 dengan total referensi
110 titik , 122 titik hasil deteksi pada sample 2 dengan total referensi 181 titik, dan 72 titik hasil  deteksi  pada sample 3  dengan  total referensi 127 titik.
2. Pada sample 1  mendapatkan  0 error lebih (titik  diluar  area  kanopi  pohon)  dengan  18 error kurang (pohon tidak terdeteksi).
3. Pada sample 2  mendapatkan  1 error lebih (titik  diluar  area  kanopi  pohon)  dengan  60 error kurang (pohon tidak terdeteksi). 4. Pada sample 3  mendapatkan  0 error lebih (titik  diluar  area  kanopi  pohon)  dengan  55 error kurang (pohon tidak terdeteksi). 5. Pada sample 1 jumlah Correct deteksi pohon otomatis adalah 92 titik pohon karena dari 92 titik  pohon  hasil  deteksi  tidak  terdapat  titik error lebih. 6. Pada sample 2 jumlah Correct deteksi pohon otomatis adalah 121 titik pohon karena dari 122 titik pohon hasil deteksi terdapat 1 titik error lebih. 7. Pada sample 3 jumlah Correct deteksi pohon otomatis adalah 72 titik pohon karena dari 72 titik pohon hasil deteksi tidak terdapatc titik error lebih.
4.7. Analisis kelas minimum tinggi 4 meter
4.7.1. Menggunakan ukuran window size  3.5
Hasil  deteksi  pohon  jumlah  pohon  mangrove  pada minimum  tinggi  4  meter  menggunakan  ukuran window size 3,5. Terdapat hasil deteksi 4.134 pohon dengan  menggunakan  metode local  maxima dapat dilihat pada Gambar 4.14.
Gambar 4. 14 Peta hasil deteksi dengan window size 3.5
a. Sample 1
Berikut  ini  adalah  hasil  deteksi  pohon  mangrove menggunakan local  maxima. Dengan  minimum ketinggian  4  meter,  hasil  deteksi  dilambangkan dengan point warna  kuning  pada  setiap sample 1 dapat dilihat pada Gambar 4.15.
Gambar 4. 15 Sample 1 window size 3,5 dan tinggi 4 meter
b. Sample 2
Berikut  ini  adalah  hasil  deteksi  pohon  mangrove menggunakan local  maxima. Dengan  minimum ketinggian  4  meter,  hasil  deteksi  dilambangkan dengan point warna  kuning  pada  setiap sample 2 dapat dilihat pada Gambar 4.16.
Gambar 4. 16 Sample 2 window size 3,5 dan tinggi 4 meter
c. Sample 3
Berikut  ini  adalah  hasil  deteksi  pohon  mangrove menggunakan local  maxima. Dengan  minimum ketinggian  4  meter,  hasil  deteksi  dilambangkan dengan point warna  kuning  pada  setiap sample 3 dapat dilihat pada Gambar 4.17.

## Gambar 4. 17 Sample 3 window size 3,5 dan tinggi 4 meter
Pada Tabel 4.3 diberikan informasi hasil analisis yaitu berupa total referensi, hasil deteksi, error lebih, error kurang dan Correct .
Tabel 4. 3. Evaluasi model tinggi minimum 4 meter dengan window size 3,5
Area Total Referensi Hasil Deteksi Error Lebih Error Kurang Corect Sample 1 110 106 1 5 105 Sample 2 181 134 3 50 131 Sample 3 127 96 3 34
93
Pada  area sample 1,2  dan  3  dengan  minimum ketinggian  4  meter  didapatkan  informasi  sebagai berikut :
1. Hasil  deteksi  secara  otomatis  memberikan output berupa titik yang terdeteksi sebanyak 106 titik  pada sample 1  dengan  total  referensi  110 titik,  134  titik  hasil  deteksi  pada sample 2
dengan total referensi 181 titik, dan 96 titik hasil deteksi pada sample 3 dengan total referensi 127 titik.
2. Pada sample 1 mendapatkan 1 error lebih (titik diluar  area  kanopi  pohon)  dengan  5 error kurang (pohon tidak terdeteksi).
3. Pada sample 2 mendapatkan 3 error lebih (titik diluar  area  kanopi  pohon)  dengan  50 error kurang (pohon tidak terdeteksi).
4. Pada sample 3 mendapatkan 3 error lebih (titik diluar  area  kanopi  pohon)  dengan  34 error kurang (pohon tidak terdeteksi).
5. Pada sample 1  jumlah Correct deteksi  pohon otomatis adalah 105 titik pohon karena dari 106 titik  pohon  hasil  deteksi  terdapat  1  titik error lebih.
6. Pada sample 2  jumlah Correct deteksi  pohon otomatis adalah 131 titik pohon karena dari 134 titik  pohon  hasil  deteksi  terdapat  3  titik error lebih.
7. Pada sample 3  jumlah Correct deteksi  pohon otomatis  adalah  93  titik  pohon  karena  dari  96 titik  pohon  hasil  deteksi  terdapat  3  titik error lebih.

## 4.7.2.  Menggunakan ukuran window size 4
Hasil  deteksi  pohon  jumlah  pohon  mangrove  pada minimum  tinggi  4  meter  menggunakan  ukuran window  size 4.  Terdapat  hasil  deteksi  3.543 podengan menggunakan metode local maxima dapat dilihat pada Gambar 4.18 .
Gambar 4.18. Peta hasil deteksi window size 4
a. Sample 1
Berikut  ini  adalah  hasil  deteksi  pohon  mangrove menggunakan local  maxima. Dengan  minimum ketinggian  4  meter,  hasil  deteksi  dilambangkan dengan point warna  kuning  pada  setiap sample 1 dapat dilihat pada Gambar 4.19.
Gambar 4.19. Sample 1 window size 4 dan tinggi 4 meter
b. Sample 2
Berikut  ini  adalah  hasil  deteksi  pohon  mangrove menggunakan local  maxima. Dengan  minimum ketinggian  4  meter,  hasil  deteksi  dilambangkan dengan point warna  kuning  pada  setiap sample 2 dapat dilihat pada Gambar 4.20.
Gambar 4.20. Sample 2 window size 4 dan tinggi 4 meter
c. Sample 3
Berikut  ini  adalah  hasil  deteksi  pohon  mangrove menggunakan local  maxima. Dengan  minimum ketinggian  4  meter,  hasil  deteksi  dilambangkan dengan point warna  kuning  pada  setiap sample 3 dapat dilihat pada Gambar 4.21.

## Gambar 4.21. Sample 3 window size 4 dan tinggi 4 meter
Pada Tabel 4.4 diberikan informasi hasil analisis yaitu berupa total referensi, hasil deteksi, error lebih, error kurang dan Correct .
Tabel 4. 4. Tinggi 4 meter dengan window size 4 Area Total Referensi Hasil Deteksi Error Lebih Error Kurang Corect Sample 1 110 93 0 17
93 Sample 2 181 122 1 60
121 Sample 3 127
72 0 55 72
Pada  area  sampel  1,2  dan  3  dengan  minimum ketinggian  4  meter  didapatkan  informasi  sebagai berikut :
1. Hasil  deteksi  secara  otomatis  memberikan output berupa titik yang terdeteksi sebanyak 93 titik pada sample 1 dengan total referensi 110 titik,  122  titik  hasil  deteksi  pada sample 2 dengan  total  referensi  181  titik,  dan  72  titik hasil  deteksi  pada sample 3  dengan  total referensi 127 titik.
2. Pada sample 1 mendapatkan 0 error lebih (titik diluar  area  kanopi  pohon)  dengan  17 error kurang (pohon tidak terdeteksi).
3. Pada sample 2 mendapatkan 1 error lebih (titik diluar  area  kanopi  pohon)  dengan  60 error kurang (pohon tidak terdeteksi).
4. Pada sample 3 mendapatkan 0 error lebih (titik diluar  area  kanopi  pohon)  dengan  55 error kurang (pohon tidak terdeteksi).
5. Pada sample 1  jumlah Correct deteksi  pohon otomatis adalah 93 titik pohon karena dari 93 titik  pohon  hasil  deteksi  tidak  terdapat  titik error lebih.
6. Pada sample 2  jumlah Correct deteksi  pohon otomatis  adalah  121  titik  pohon  karena  dari 122  titik  pohon  hasil  deteksi  terdapat  1  titik error lebih.
7. Pada sample 3  jumlah Correct deteksi  pohon otomatis adalah 72 titik pohon karena dari 72 titik  pohon  hasil  deteksi  tidak  terdapat  titik error lebih.
8.
4.8. Analisis akurasi deteksi pohon
Pada  tahap  ini  untuk  mengetahui  nilai  kesalahan komisi (comission  error) ,  nilai  kesalahan  omisi (omission  error) dan  nilai  akurasi  pada  masing- masing sample dari  minimum  ketinggian  5  meter dan minimum ketinggian.

## 4.8.1. Kelas minimum tinggi 5 meter
Berikut  ini  merupakan  nilai  hasil  analisis  akurasi deteksi pohon otomatis pada masing-masing sample dengan minimum ketinggian 5 meter menggunakan window size 3.5 dapat dilihat pada Tabel 4.5
Tabel 4.5. Akurasi minimum tinggi 5 meter dengan window size 3.5 Area Total Referensi Hasil deteksi Error lebih Error kurang Correct  Commission  Omission Accuracy Sample 1 110 104 1 7 103 0.010 0.064 0.928 Sample 2 181 131 3 53 128 0.023 0.293 0.696 Sample 3 127 96 3 34 93 0.031 0.268 0.715 Overall Accuracy 0.780 Berikut  ini  merupakan  nilai  hasil  analisis  akurasi deteksi pohon otomatis pada masing-masing sample
dengan minimum ketinggian 5 meter menggunakan window size 4 dapat dilihat pada Tabel 4.6.
Tabel 4.6 . Akurasi minimum tinggi 5 meter dengan window size 4
Area Total Referensi Hasil deteksi Error lebih Error kurang Correct Commission Omission Accuracy Sample 1 110 92 0 18 92 0.000 0.164 0.836 Sample 2 181 122 1 60 121 0.008 0.331 0.665 Sample 3 127 72 0 55 72 0.000 0.433 0.567 Overall Accuracy 0.689
Berdasarkan  dari  hasil  analisis  nilai  kesalahan komisi ( comission error ), kesalahan omissi ( omission  error ),  dan accuracy pada  deteksi otomatis  pohon  mangrove  dengan  minimum ketinggian  5  meter  dan window  size 3.5  pada masing-masing area sample dapat dilihat pada grafik Gambar 4.22.
Gambar 4.22 . Grafik uji akurasi tinggi 5 meter dengan Window Size 3.5
Hasil dari analisis nilai pada deteksi otomatis pohon mangrove dengan minimum ketinggian 5 meter dan window  size 3.5  didapatkan  nilai  pada sample 1
memperoleh 0,928, sample 2 memperoleh 0,696 dan sample 3  memperoleh  0,715. Kemudian  untuk overall  accuracy diperoleh  dengan  nilai overall accuracy 0,780.
Berdasarkan  dari  hasil  analisis  nilai  kesalahan komisi ( comission error ), kesalahan omissi ( omission  error ),  dan accuracy pada  deteksi otomatis  pohon  mangrove  dengan  minimum ketinggian 5 meter dan window size 4 pada masing- masing  area sample dapat  dilihat  pada  grafik Gambar 4.23.
Gambar 4.23. Grafik uji akurasi tinggi 5 meter dengan Window Size 4
Hasil dari analisis nilai pada deteksi otomatis pohon mangrove dengan minimum ketinggian 5 meter dan window  size 3.5  didapatkan  nilai  akurasi  pada sample 1 memperoleh 0,836, sample 2 memperoleh 0,665  dan sample 3  memperoleh  0,567. Kemudian untuk overall  accuracy diperoleh  dengan  nilai overall accuracy 0,689.

## 4.8.2. Kelas minimum tinggi 4 meter
Berikut  ini  merupakan  tabel  hasil  analisis  akurasi deteksi pohon otomatis pada masing-masing sample dengan ketinggian minimum 4 meter menggunakan window size 3.5 dapat dilihat pada Tabel 4.7.
Tabel 4.7. Akurasi minimum tinggi 4 meter dengan window size 3.5 Area Total Referensi Hasil deteksi Error lebih Error kurang Correct  Commission  Omission  Accuracy Sample 1 110 106 1 5 105 0.009 0.045 0.946 Sample 2 181 134 3 50 131 0.022 0.276 0.712 Sample 3 127 96 3 34 93 0.031 0.268 0.715 Overall Accuracy 0.791 . Berikut  ini  merupakan  tabel  hasil  analisis  akurasi deteksi pohon otomatis pada masing-masing sample
dengan ketinggian minimum 4 meter menggunakan window size 4 dapat dilihat pada Tabel 4.8.
Tabel 4. 8 Akurasi minimum tinggi 4 meter dengan window size 4 Area Total Referensi Hasil deteksi Error lebih Error kurang Correct  Commission  Omission  Accuracy Sample 1 110 93 0 17 93 0.000 0.155 0.845 Sample 2 181 122 1 60 121 0.008 0.331 0.665 Sample 3 127 72 0 55 72 0.000 0.433 0.567 Overall Accuracy 0.692
Hasil  analisis  nilai  kesalahan  komisi  ( comission error ),  kesalahan  omissi  ( omission  error ),  dan accuracy pada  deteksi  otomatis  pohon  mangrove dengan  minimum  ketinggian  4  meter  dan window
size 3.5  pada  masing-masing  area sample dapat dilihat pada grafik Gambar 4.24.

## Gambar 4.24. Grafik uji akurasi tinggi 5 meter dengan Window Size 3.5
Hasil  analisis  nilai  pada  deteksi  otomatis  pohon mangrove dengan minimum ketinggian 4 meter dan window  size 3.5  didapatkan  nilai  akurasi  pada sample 1 memperoleh 0,946, sample 2 memperoleh 0,712  dan sample 3  memperoleh  0,715. Kemudian untuk overall accuracy diperoleh dengan nilai 0,791.
Berdasarkan  dari hasil  analisis  nilai  kesalahan komisi ( comission error ), kesalahan omissi ( omission  error ),  dan accuracy pada  deteksi otomatis  pohon  mangrove  dengan  minimum ketinggian 4 meter pada masing-masing area sample dapat dilihat pada grafik Gambar 4.25.
Gambar 4.25. Grafik uji akurasi tinggi 5 meter dengan Window Size 4
Hasil  analisis  nilai  pada  deteksi  otomatis  pohon mangrove  dengan  minimum  ketinggian  4  meter didapatkan nilai  pada sample 1 memperoleh 0,845, sample 2  memperoleh  0,665  dan sample 3 memperoleh  0,567. Kemudian  untuk overall accuracy diperoleh dengan nilai 0,692.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari penelitian Analisis Perhitungan  Individu  Pohon  Mangrove  Pada  Citra Unmaned  Aerial  Vehicle (UAV)  Menggunakan Metode Local  Maxima diperoleh  kesimpulan sebagai berikut.
1. Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  dengan metode local  maxima pada  kelas  minimum ketinggian  5  meter  dengan window  size 3.5 memberikan hasil deteksi sebanyak 3929 pohon dan  pada windows  size 4  memberikan  hasil deteksi  3390  pohon.  Kemudian  untuk  kelas
minimum  ketinggian  4  meter  dengan window size 3.5  memberikan  hasil  deteksi  sebanyak 4134  pohon  dan  pada window  size 4 memberikan hasil deteksi 3543 pohon.
2. Berdasarkan  hasil  penelitian  diperoleh  nilai akurasi  deteksi  pohon  menunjukkan  pada ketinggian  minimum  5  meter  menggunakan window  size 3.5  memperoleh  nilai overall accuracy 0.780 dan  nilai  pada window  size 4 memperoleh  nilai overall  accuracy 0.689. Kemudian  pada  ketinggian  minimum  4  meter menggunakan window  size 3.5  memperoleh nilai overall  accuracy 0.791  dan  pada window size 4 memperoleh nilai overall accuracy 0.692. Maka dapat disimpulkan bahwa parameter pada tinggi 4 meter dengan window size 3.5 lebih baik dari yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] L.  H.  Nanlohy  and  M.  Masniar,  “Manfaat Ekosistem Mangrove Dalam Meningkatkan Kualitas  Lingkungan  Masyarakat  Pesisir,” Abdimas Papua J. Community Serv. , vol. 2, no. 1, p. 1, 2020, doi: 10.33506/pjcs.v2i1.804.
[2] A. Salim, A. K. Masyukhur, W. Eko S., and A.  Nebuchadnezzar,  “Manfaat  Mangrove
Bagi  Peruntukan  Sediaan  Farmasitika  Di Desa  Mamuya  Kecamatan  Galela  Timur Kabupaten  Halmahera  Timur  (Tinjauan Etnofarmakologis),” J. Enggano , vol. 4, no. 1, pp. 12–25, 2019, doi: 10.31186/jenggano.4.1.12-25. [3] KKP, “KONDISI MANGROVE DI
INDONESIA,” Direktorat  Pendayagunaan Pesisir  Dan  Pulau  -  Pulau  Kecil ,  2021. https://kkp.go.id/djprl/p4k/page/4284- kondisi-mangrove-di-indonesia (accessed Apr. 13, 2022). [4] E. Nour, “Implementasi Metode Convolutional  Neural  Network Untuk Klasifikasi  Tanaman  Pada  Citra  Resolusi Tinggi ( The Implementation of
Convolutional  Neural  Network  Method  for Agricultural  Plant  Classification  in  High Resolution Imagery ),” pp. 61–68, 2018.
[5] M. M. Islami, T. Rusolono, Y. Setiawan, A. Rahadian,  S.  A.  Hudjimartsu,  and  L.  B. Prasetyo,  “ Height,  Diameter  and  Tree Canopy  Cover  Estimation  Based  on Unmanned  Aerial  Vehicle (UAV)  I magery With  Various  Acquisition  Height, ”  Media Konserv.,  vol.  26,  no.  1,  pp.  17–27,  2021, doi: 10.29244/medkon.26.1.17-27.
[6] 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/geo desi/article/view/32315.
[7] M. Mohan et  al. , “ Individual tree detection from  unmanned  aerial  vehicle (UAV) derived  canopy  height  model  in  an  open canopy  mixed  conifer  forest ,” Forests ,  vol.
8, no. 9, pp. 1–17, 2017, doi: 10.3390/f8090340.
[8] F. Yudithia Adam, L. Jaelani Muhamad, and H. Handayani Hapsari, “Analisis Persebaran Keanekaragaman Hayati Menggunakan Data Foto Udara dan Lidar,” J. Tek. Its , vol. 9, no. 2, pp. 41–47, 2020.
[9] A.  Jupri,  “Inventarisasi  Spesies  Mangrove Di Teluk Kertasari, Sumbawa Barat,” Biota J.  Ilm.  Ilmu-Ilmu  Hayati ,  2019,  doi: 10.24002/biota.v11i3.2549.
[10] A.  &  E. I.  Imran,  “Inventarisasi  Mangrove Di  Pesisir  Pantai  Cemara  Lombok  Barat,” JUPE J. Pendidik. Mandala , vol. 1, no. May, p. 8, 2016.
[11] M.  Usnaini,  V.  Yasin,  and  A.  Z.  Sianipar, “Perancangan sistem informasi inventarisasi aset  berbasis  web  menggunakan  metode waterfall,” J. Manajamen Inform. Jayakarta , vol.  1,  no.  1,  p.  36,  2021,  doi: 10.52362/jmijayakarta.v1i1.415.
[12] S.  Pinem  and  V.  M.  Pakpahan,  “Aplikasi Inventarisasi  Aset  Berbasis  Web  Dengan Metode  Waterfall,” J.  Inform.  Univ. Pamulang ,  vol.  5,  no.  2,  p.  208,  2020,  doi: 10.32493/informatika.v5i2.5668.
[13] I.  Mangiri,  “Analisis  Tata  Guna  Lahan  di
Kabupaten Soppeng Berbasis GIS Menggunakan Citra Sentinel 2,” Universitas
Hasanuddin Gowa, 2018.
[14] M.  A.  Hakim,  H.  Emawati,  and  D.  E. Mujahiddin,  “Pemanfaatan  Pesawat  Tanpa Awak  Untuk  Pemetaan  Dan  Identifikasi Penutupan  Lahan  Pada  Kawasan  Hutan Pendidikan Unmul,” Agrifor , vol. 20, no. 1, p. 47, 2021, doi: 10.31293/agrifor.v20i1.4900.
[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] P.  K.  Hamur,  M.  T.  Tjahjadi,  and  A. Yuliananda, “Kajian Pengolahan Data Foto Udara  Menggunakan  Perangkat  Lunak Agisoft Photoscan Dan  Pix4d Mapper ( Studi Kasus : Kecamatan Lowokwaru , Kota Malang ),” Tek. Geod. ITN Malang. , pp. 1– 13, 2019,
[Online]. Available:
http://eprints.itn.ac.id/.
[17] V. A. Sondang, “Pembuatan Model Ortofoto Hasil  Perkaman  dengan  Wahana  UAV Menggunakan Perangkat Lunak Fotogrametri,” J. Tekno Glob. , vol. 6, no. 2,
pp. 1–5, 2017, [Online]. Available: http://ejournal.uigm.ac.id/index.php/TG/arti cle/view/396.
[18] H.  Swanda,  E.  Sadjati,  and  M.  Ikhwan, “Pemanfaatan  Teknologi  Pesawat  Tanpa
Awak Untuk Identifikasi Klasifikasi Tutupan  Lahan  (Studi  Kasus:  Kawasan Tahura SSH),” SENKIM Semin. Nas. … , vol. 1,  no.  1,  pp.  157–167,  2021,  [Online]. Available:
http://journal.unilak.ac.id/index.php/senkim /article/view/7807%0Ahttps://journal.unilak .ac.id/index.php/senkim/article/download/7 807/3262.
[19] M.  Y.  Iswari  and  K.  Anggraini,  “Demnas: Model  Digital  Ketinggian  Nasional  Untuk Aplikasi Kepesisiran,” Oseana , vol. 43, no. 4, 2018, doi: 10.14203/oseana.2018.vol.43no.4.2.
[20] B.  Raharja,  A.  Setianto,  and  A.  D.  Titisari, “Ekstraksi  Informasi  dari  DEM  untuk Pemetaan  Struktur  Geologi  Studi  Kasus  di Daerah Kokap, Kulon Progo,” J.  Geomine , vol.  8,  no.  2,  pp.  80–95,  2020,  doi: 10.33536/jg.v8i2.483.
[21] C.  Alexander,  A.  H.  Korstjens,  and  R.  A. Hill,  “I nfluence  of  micro-topography  and crown  characteristics  on  tree  height estimations  in  tropical  forests  based  on LiDAR canopy height models ,” Int. J. Appl. Earth  Obs.  Geoinf. ,  vol.  65,  no.  August
2017, pp. 105–113,
2018, doi: 10.1016/j.jag.2017.10.009.
[22] I. Hermawan, I. Yanuarsyah, S.
Hudjimartsu,  “Sistem  Informasi  Estimasi Tutupan Tajuk Menggunakan Data Lidar di Taman Nasional Kerinci Berbasis
WebGIS,” Semnati , pp. 232–237, 2019.
[23] W.  Chen,  H.  Xiang,  and  K.  Moriya, “ Individual  tree  position  extraction  and structural  parameter  retrieval  based  on airborne LiDAR Data: Performance evaluation and comparison of four algorithms ,” Remote  Sens. ,  vol.  12,  no.  3, 2020, doi: 10.3390/rs12030571.
[24] L.  L.  Latifah,  S.  A.  Hudjimartsu,  and  I. Yanuarsyah,  “Analisis  Daerah  Rawan Kecelakaan  Lalu  Lintas  Menggunakan Cluster  Analysis  Di  Kota  Bogor  Berbasis Webgis,” J.  Ilm.  Teknol.  Infomasi  Terap. , vol. 8, no.
2, 2022, doi: 10.33197/jitter.vol8.iss2.2022.760.
[25] L.  Ali  Muharom,  A.  Futuhul  Hadi,  D. Anggraeni, and J.
Matematika,
“JUSTINDO,  Jurnal  Sistem  dan  Teknologi
Informasi  Indonesia  Rancang  Bangun  Data Warehouse dan R Studio Serta Pemanfaatanya  dalam  Peramalan  Pola Konsumsi Masyarakat di Kabupaten
Jember,” vol. 01, pp. 17–25, 2016, [Online].
Available: http://ada.edu.
[26] J. April, M. B. Salim, A. L. Nugraha, and M. Awaluddin,  “Desain  Aplikasi  Peta  Desa Katonsari,  Kecamatan  Demak,  Kabupaten Demak Berbasis Webgis,” J.  Geod.  Undip , vol. 7, no. 2, pp. 42–52, 2018.
[27] D.  Setyawan,  A.  L.  Nugraha,  and  B.
Sudarsono, “Analisis Potensi Desa Berbasis Sistem  Informasi  Geografis  (Studi  Kasus: Kelurahan Sumurboto, Kecamatan Banyumanik,  Kabupaten  Semarang),” J.
Geod. Undip , vol. 7, no. 4, pp. 1–7, 2018.