Prediksi Produksi Volume Nira Berbasis Citra Multispektral Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda
Date
2024Author
Arjani, Adela Puspa
Solahudin, Mohamad
Widodo, Slamet
Metadata
Show full item recordAbstract
Tanaman tebu (Saccharum officinarum) memegang peran sebagai salah satu
komoditas nasional yang sangat penting dalam pengembangan sub-sektor
perkebunan. Selama musim panen, persentase nira tebu diukur setiap minggunya
dengan menggunakan metode destruktif melalui pengambilan sampel di area
perkebunan tebu. Penundaan penggilingan tebu dapat mengakibatkan penurunan
rendemen gula dan kualitas nira tebu, sehingga diperlukan suatu metode yang
mampu dengan cepat menduga volume nira tebu dari suatu kebun untuk
memastikan bahwa jumlah panen tidak melebihi kapasitas olah pabrik gula.
Penggunaan teknologi penginderaan jarak jauh melalui foto udara di bidang
pertanian membuka peluang untuk mendapatkan data spasial dan digital dengan
cepat. Penggunaan kamera multispektral akan memberikan gambaran kondisi lahan
secara lebih lengkap pada berbagai panjang gelombang yang berguna bagi
pendugaan sebaran volume nira tebu. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk
mengembangkan model prediksi produksi volume nira berbasis citra multispektral
dengan metode regresi linier berganda. Penelitian ini diawali dengan pengambilan
sampel tanaman tebu di kebun tebu pada grid dengan ukuran 2m x 2m diikuti
dengan pengambilan citra UAV (Unmaned Aerial Vehicle) pada hari yang sama.
Data fenotipik tanaman tebu dan jumlah volume per satuan volume batang tebu
yang didapat kemudian dikorelasikan dengan data nilai reflektansi multispektral
dengan analisis regresi linier berganda untuk menduga volume nira. Model regresi
linier berganda yang dihasilkan adalah Y = 6,303 + 9,815X1 − 5,901X2 +
74,138X3 + 6,644X4, di mana X1, X2, X3, dan X4 merupakan variabel independen
berupa nilai reflektansi green, red, red edge, dan near infrared. Model tersebut
memiliki koefisien determinasi (R2) sebesar 0,714 dengan MAPE 8,098%. Sugarcane (Saccharum officinarum) plays a role as one of the most important
national commodities in the development of the plantation sub-sector. During the
harvest season, the percentage of sugarcane juice is measured weekly using the
destructive method through sampling in the sugarcane plantation area. Delays in
sugarcane milling can result in a decrease in sugar yield and the quality of sugarcane
juice, so a method is needed which to rapid estimate the volume of sugarcane juice
from a plantation to ensure that the amount of harvest not exceed the processing
capacity of the sugar factory. The use of remote sensing technology through aerial
photography in agriculture opens up opportunities to obtain spatial and digital data
quickly. The use of multispectral cameras will provide a more complete picture of
land conditions at various wavelengths that are useful for estimating the distribution
of sugarcane juice volume. The purpose of this research was to develop a prediction
model of juice volume production based on multispectral imagery with multiple
linear regression methods. This research began with sampling sugarcane plants in
fields using a grid with a size of 2m x 2m followed by UAV (Unmaned Aerial
Vehicle) image capture on the same day. The phenotypic data of sugarcane plants
and the amount of volume per unit volume of sugarcane stems obtained were then
correlated with multispectral reflectance value data with multiple linear regression
analysis to estimate the volume of juice. The resulting multiple linear regression
model was Y= 6,303 + 9,815X1 − 5,901X2 + 74,138X3 + 6,644X4 , where X1,
X2, X3, and X4 are independent variabels in the form of green, red, red edge, and
near infrared reflectance values. The model had a coefficient of determination (R2)
of 0,714 with a MAPE of 8,098%.