SEGMENTASI LAHAN PERTANIAN JAGUNG DARI FOTO UDARA MENGGUNAKAN U-NET (Studi kasus: Desa Cimarias, Kecamatan Pamulihan, Kabupaten Sumedang, Jawa Barat)

SEGMENTASI LAHAN PERTANIAN JAGUNG DARI FOTO UDARA MENGGUNAKAN U-NET (Studi kasus: Desa Cimarias, Kecamatan Pamulihan, Kabupaten Sumedang, Jawa Barat)

Jagung merupakan komoditas pertanian strategis di Indonesia yang memerlukan pengelolaan dan pemantauan lahan secara efektif dan efisien. Pendekatan konvensional dalam identifikasi lahan jagung memerlukan waktu, biaya, dan sumber daya yang besar. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menerapkan arsitektur deep learning U-Net dalam segmentasi lahan pertanian jagung dari citra udara resolusi tinggi.
Data citra diperoleh melalui pemotretan udara menggunakan drone, kemudian diolah menjadi orthophoto dan dilakukan digitasi manual sebagai data referensi. Proses pelatihan model U-Net dilakukan menggunakan data patch berukuran 256x256 piksel yang dihasilkan dari proses preprocessing. Evaluasi performa model dilakukan menggunakan metrik Intersection over Union (IoU), Dice Coefficient, Recall, dan precision.
Hasil segmentasi menunjukkan bahwa model U-Net mampu mengidentifikasi lahan jagung dengan akurasi tinggi, dengan nilai IoU sebesar 0.6925, Dice Coefficient sebesar 0.8183, precision sebesar 0.7656, dan recall sebesar 0.8789. Hasil ini membuktikan bahwa U-Net efektif digunakan dalam segmentasi lahan pertanian jagung dari citra udara, serta berpotensi mempercepat dan mempermudah proses pemetaan lahan secara digital.
Kata Kunci: Segmentasi citra, U-Net, Deep learning, Jagung, CNN.

Nazili, Bayu Kusumah

T Technology > TR Photography

Mrs. Ineu Nuraeni, S.Sos

26 Aug 2025 07:52

26 Aug 2025 07:52