Analisis Geospasial Pertanian melalui Pengolahan Citra Satelit dan Machine Learning

Abhista, M Fadhil (2026) Analisis Geospasial Pertanian melalui Pengolahan Citra Satelit dan Machine Learning. Project Report. [s.n.], [s.l.]. (Unpublished)

Text 5025221208_Project_Report.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (923kB) | Request a copy

Abstract

PT Pupuk Indonesia (Persero) merupakan perusahaan BUMN yang berperan penting dalam pembangunan pertanian nasional dan ketahanan pangan. Proyek yang dikerjakan saat Kerja Praktik adalah analisis geospasial untuk klasifikasi komoditas pertanian menggunakan citra satelit dan Machine Learning. Pengguna utama dari hasil proyek ini adalah PT Pupuk Indonesia untuk mendukung rekomendasi pertanian presisi dan perencanaan strategis. Aplikasi ini dikembangkan dengan memanfaatkan citra satelit Sentinel-1 dan Sentinel-2 yang diolah menggunakan model Machine Learning seperti XGBoost dan Deep Learning (CNN-LSTM). Proyek ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan model yang mampu mengklasifikasikan komoditas utama seperti padi, jagung, dan tebu dengan akurasi tinggi di 8 provinsi lumbung pangan strategis. Sistem ini diimplementasikan dalam siklus MLOps untuk memastikan model dapat berjalan secara berkelanjutan dan stabil

Item Type:	Monograph (Project Report)
Uncontrolled Keywords:	Geospasial, Citra Satelit, Machine Learning, Klasifikasi Komoditas, MLOps
Subjects:	T Technology > T Technology (General) T Technology > T Technology (General) > T57.5 Data Processing
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Informatics Engineering > 55201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	M Fadhil Abhista Daniswara
Date Deposited:	12 Jan 2026 02:53
Last Modified:	12 Jan 2026 02:53
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/129448

Actions (login required)

View Item