Monitor oil palm yield predictions.
Nama User
ROLE
Total Blocks
0
Rata Prediksi
0.00 t/ha
Periode
-
Akurasi Model
0.0%
Masukkan hasil timbangan nyata dari lapangan.
| Tahun - Bulan | ID Blok | Prediksi (t/ha) | Aktual (t/ha) |
|---|
API menarik citra Sentinel-2 terbaru dari GEE.
Kalkulasi indeks vegetasi (NDMI, GCI, EVI).
Model AI memproses data untuk tebak hasil panen.
Visualisasi warna spasial peta & rekap tabel.
Prediksi Terakhir
-
Penarikan Terakhir
-
Model Random Forest menggunakan machine learning untuk memprediksi hasil panen secara eksklusif berdasarkan indeks vegetasi dari citra satelit.
Sumber Data
Citra Sentinel-2 (Level-2A)
Indeks Vegetasi
NDMINormalized Difference Moisture Index:
Mengukur tingkat kelembaban kanopi/daun kelapa sawit.,
GCIGreen Chlorophyll Index:
Mengukur tingkat kandungan klorofil.,
EVIEnhanced Vegetation Index:
Mengukur kerapatan tajuk sawit.
Algoritma
Random Forest Regressor
Versi: -
R² (Akurasi)
0.00
NSE
0.00
RMSE
0.00
MAE
0.00
Sistem Informasi Prediksi Produktivitas Kelapa Sawit Berbasis Machine Learning.
Muhammad Rafi Yendri
F1401221023
Andika Fakih Nur Hidayah
F1401221056
Ananda Nabiilah
F1401221094
Muhammad Ilham Ar-Rahman
F1401221116
© 2026 SI-PALM IPB University. All Rights Reserved.
Ubah peran dan nama profil pengguna di dalam sistem.
| Nama Tampil | Role Akses | Aksi |
|---|
Asisten AI Jonggol Estate