Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Aktivitas produksi dan ekspor komoditas kelapa sawit terus mengalami ekspansi dan peningkatan. Indonesia memiliki perkebunan kelapa sawit dengan luas mencapai 12.761.586 Hektar. menjadikan Indonesia sebagai salah satu penghasil CPO (Crude Palm Oil) terbesar di dunia. Keberhasilan produksi dari kelapa sawit tidak terlepas dari kegiatan perencanaan dan pengawasan sehingga diperlukan pemantauan secara cepat dan efektif. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui karakteristik dan pola persebaran umur kelapa sawit berdasarkan nilai backscatter pada citra radar Sentinel-1. Data berupa citra radar Sentinel-1 digunakakan untuk dapat melakukan estimasi terhadap umur kelapa sawit berdasarkan nilai backscatter menggunakan pendekatan machine learning. Hasil pemodelan menunjukan bahwa tren nilai backscatter terhadap umur kelapa sawit memiliki karakter berbanding lurus dengan umur kelapa sawit. Estimasi umur kelapa sawit berdasarkan nilai backscatter pada Sentinel-1 GRD menghasilkan 3 kelas umur kelapa sawit dengan tingkat overall accuracy sebesar 93.3% pada anlisis yang dilakukan secara Single Time, sedangkan pada analisis time series diperoleh nilai overall accuracy sebesar 94.5% Hasil menunjukkan bahwa kelas umur dewasa memiliki nilai z score sebesar - 4.190963 dengan pola persebaran clustered (mengelompok), kelas umur taruna dengan z score -8.388942 berpola clustered (mengelompok), dan kelas umur remaja dengan perolehan nilai z score 7.801667 dengan pola persebaran dispersed (seragam).

---

Production and export activities of palm oil commodities continue to expand and increase. Indonesia has oil palm plantations with an area of 12,761,586 hectares. making Indonesia one of the largest CPO (Crude Palm Oil) producers in the world. The success of production from oil palm cannot be separated from planning and monitoring activities so that it is necessary to monitor quickly and effectively. This study was conducted with the aim of knowing the characteristics and patterns of age distribution of oil palms based on the backscatter value on Sentinel-1 radar images. Data in the form of Sentinel-1 radar images are used to estimate the age of oil palms based on the backscatter value using a machine learning approach. The modeling results show that the trend of the backscatter value of the age of the oil palm has a character that is directly proportional to the age of the oil palm. Oil palm age estimation based on the backscatter value on Sentinel-1 GRD resulted in 3 oil palm age classes with an overall accuracy rate of 93.3% in the Single Time analysis, while the time series analysis obtained an overall accuracy value of 94.5%. adults have a z score of -4.190963 with a clustered distribution pattern, the cadet age class with a z score of -8.388942 with a clustered pattern, and the adolescent age class with a z score of 7.801667 with a dispersed distribution pattern (uniform)."

"Aktivitas produksi dan ekspor komoditas kelapa sawit terus mengalami ekspansi dan peningkatan. Indonesia memiliki perkebunan kelapa sawit dengan luas mencapai 12.761.586 Hektar. menjadikan Indonesia sebagai salah satu penghasil CPO (Crude Palm Oil) terbesar di dunia. Keberhasilan produksi dari kelapa sawit tidak terlepas dari kegiatan perencanaan dan pengawasan sehingga diperlukan pemantauan secara cepat dan efektif. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui karakteristik dan pola persebaran umur kelapa sawit berdasarkan nilai backscatter pada citra radar Sentinel-1. Data berupa citra radar Sentinel-1 digunakakan untuk dapat melakukan estimasi terhadap umur kelapa sawit berdasarkan nilai backscatter menggunakan pendekatan machine learning. Hasil pemodelan menunjukan bahwa tren nilai backscatter terhadap umur kelapa sawit memiliki karakter berbanding lurus dengan umur kelapa sawit. Estimasi umur kelapa sawit berdasarkan nilai backscatter pada Sentinel-1 GRD menghasilkan 3 kelas umur kelapa sawit dengan tingkat overall accuracy sebesar 93.3% pada anlisis yang dilakukan secara Single Time, sedangkan pada analisis time series diperoleh nilai overall accuracy sebesar 94.5% Hasil menunjukkan bahwa kelas umur dewasa memiliki nilai z score sebesar -4.190963 dengan pola persebaran clustered (mengelompok), kelas umur taruna dengan z score -8.388942 berpola clustered (mengelompok), dan kelas umur remaja dengan perolehan nilai z score 7.801667 dengan pola persebaran dispersed (seragam).

---

Production and export activities of palm oil commodities continue to expand and increase. Indonesia has oil palm plantations with an area of ​​12,761,586 hectares. making Indonesia one of the largest CPO (Crude Palm Oil) producers in the world. The success of production from oil palm cannot be separated from planning and monitoring activities so that it is necessary to monitor quickly and effectively. This research was conducted with the aim of knowing the characteristics and patterns of age distribution of oil palms based on the backscatter value on Sentinel-1 radar images. Data in the form of Sentinel-1 radar images are used to estimate the age of oil palms based on the backscatter value using a machine learning approach. The modeling results show that the trend of the backscatter value of the age of the oil palm has a character that is directly proportional to the age of the oil palm. Oil palm age estimation based on the backscatter value on Sentinel-1 GRD resulted in 3 oil palm age classes with an overall accuracy rate of 93.3% in the Single Time analysis, while the time series analysis obtained an overall accuracy value of 94.5%. adults have a z score of -4.190963 with a clustered distribution pattern, the cadet age class with a z score of -8.388942 with a clustered pattern, and the adolescent age class with a z score of 7.801667 with a dispersed distribution pattern."

"Aktivitas produksi dan ekspor komoditas kelapa sawit terus mengalami ekspansi dan peningkatan. Indonesia memiliki perkebunan kelapa sawit dengan luas mencapai 12.761.586 Hektar. menjadikan Indonesia sebagai salah satu penghasil CPO (Crude Palm Oil) terbesar di dunia. Keberhasilan produksi dari kelapa sawit tidak terlepas dari kegiatan perencanaan dan pengawasan sehingga diperlukan pemantauan secara cepat dan efektif. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui karakteristik dan pola persebaran umur kelapa sawit berdasarkan nilai backscatter pada citra radar Sentinel-1. Data berupa citra radar Sentinel-1 digunakakan untuk dapat melakukan estimasi terhadap umur kelapa sawit berdasarkan nilai backscatter menggunakan pendekatan machine learning. Hasil pemodelan menunjukan bahwa tren nilai backscatter terhadap umur kelapa sawit memiliki karakter berbanding lurus dengan umur kelapa sawit. Estimasi umur kelapa sawit berdasarkan nilai backscatter pada Sentinel-1 GRD menghasilkan 3 kelas umur kelapa sawit dengan tingkat overall accuracy sebesar 93.3% pada anlisis yang dilakukan secara Single Time, sedangkan pada analisis time series diperoleh nilai overall accuracy sebesar 94.5% Hasil menunjukkan bahwa kelas umur dewasa memiliki nilai z score sebesar -4.190963 dengan pola persebaran clustered (mengelompok), kelas umur taruna dengan z score -8.388942 berpola clustered (mengelompok), dan kelas umur remaja dengan perolehan nilai z score 7.801667 dengan pola persebaran dispersed (seragam).

---

Production and export activities of palm oil commodities continue to expand and increase. Indonesia has oil palm plantations with an area of ​​12,761,586 hectares. making Indonesia one of the largest CPO (Crude Palm Oil) producers in the world. The success of production from oil palm cannot be separated from planning and monitoring activities so that it is necessary to monitor quickly and effectively. This research was conducted with the aim of knowing the characteristics and patterns of age distribution of oil palms based on the backscatter value on Sentinel-1 radar images. Data in the form of Sentinel-1 radar images are used to estimate the age of oil palms based on the backscatter value using a machine learning approach. The modeling results show that the trend of the backscatter value of the age of the oil palm has a character that is directly proportional to the age of the oil palm. Oil palm age estimation based on the backscatter value on Sentinel-1 GRD resulted in 3 oil palm age classes with an overall accuracy rate of 93.3% in the Single Time analysis, while the time series analysis obtained an overall accuracy value of 94.5%. adults have a z score of -4.190963 with a clustered distribution pattern, the cadet age class with a z score of -8.388942 with a clustered pattern, and the adolescent age class with a z score of 7.801667 with a dispersed distribution pattern."

"Perkebunan sawit merupakan sektor dengan jumlah konflik agraria tertinggi di Indonesia. Konflik yang terjadi pada sektor perkebunan sawit kerap memunculkan aktivitas yang didalamnya melibatkan penggunaan kekerasan. Tugas Karya Akhir ini bertujuan untuk menganalisis konflik kebun sawit di Desa Bangkal dan mengidentifikasi kekerasan yang muncul sebagai bagian dari proses eskalasi konflik. Dalam tulisan ini, data terkait kasus konflik kebun sawit PT. HMBP 1 dan Masyarakat Desa Bangkal dikumpulkan melalui kajian kepustakaan dan dianalisis dengan menggunakan Teori Segitiga Konflik. Hasil analisis menemukan bahwa kedua aktor yang berkonflik mengembangkan sikap negatif terhadap satu sama lain akibat adanya pertentangan terkait pengelolaan tanah yang diwujudkan dalam berbagai bentuk perilaku, baik koersif maupun non koersif. Konflik ini bereskalasi melalui lima tahapan, yaitu mobilisasi, perluasan, polarisasi, disosiasi, dan jebakan. Dari lima tahap tersebut, empat diantaranya melibatkan dua jenis kekerasan, yakni kekerasan struktural dan kekerasan langsung, seperti ancaman kekerasan, penembakan gas air mata, dan penembakan menggunakan senjata api.

---

Oil palm plantations are the sector with the highest number of agrarian conflicts in Indonesia. Conflicts in the oil palm sector often involve activities that include the use of violence. This Final Project aims to analyze the oil palm plantation conflict in Bangkal Village and identify the violence that emerged as part of the conflict escalation process. In this paper, data related to the palm oil plantation conflict between PT. HMBP 1 and The Bangkal Village Community were collected through literature review and analyzed using the Conflict Triangle Theory. The analysis found that both conflicting parties developed negative attitudes towards each other due to disagreements over land management, manifested in various forms of behavior, both coercive and non-coercive. This conflict escalated through five stages, namely mobilization, enlargement, polarization, dissociation and entrapment. Among this five stages, four of them involve two types of violence, structural violence and direct violence, such as threats of violence, tear gas and firearms shootings."

"Kelapa sawit merupakan tanaman budidaya penghasil minyak nabati yang mempunyai nilai ekonomis tinggi. Di Indonesia, Provinsi Riau tercatat sebagai provinsi yang memiliki luas perkebunan terbesar. Dengan luas lahan kelapa sawit di Provinsi Riau yang begitu besar, maka penting untuk mengetahui kondisi terkini umur dari tanaman kelapa sawit. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengestimasi umur tanaman dengan metode regresi polinomial kuadratik serta menganalisis pola spasial sebaran umur tanaman kelapa sawit di Provinsi Riau. Penelitian ini menggunakan transformasi indeks vegetasi NDVI dan EVI yang diekstraksi dari Citra Landsat 8 – OLI Surface Reflectance. Proses akuisisi data, pengolahan data, analisis data hingga pemetaan menggunakan platform Google Earth Engine (GEE). Metode klasifikasi menggunakan Machine Learning, seperti; SVM, Random Forest dan CART untuk kemudian dibandingkan tingkat akurasinya. Estimasi umur tanaman didapatkan dari hasil pemodelan regresi polinomial kuadratik. Hasil penelitian menggunakan Machine Learning didapatkan hasil berupa tingkat akurasi yang berbeda, yakni: SVM untuk akurasi keseluruhan sebesar 98,6 % dan akurasi kappa sebesar 0,979, Random Forest untuk akurasi sebesar 97,43 % dan 0.96, CART akurasi sebesar 97,43 % dan 0.96. Sebaran umur berdasarkan faktor fisik ketinggian didominasi oleh kelompok umur dewasa terutama pada ketinggian 0-5 mdpl. Begitu pula dengan faktor fisik kemiringan lereng yang di dominasi oleh kelompok umur dewasa dan muda terutama pada kemiringan lereng 0-8 % dan 15-30 %. Sementara pada faktor fisik jarak dari sungai setiap jarak 2000meter secara keseluruhan didominasi oleh kelompok umur dewasa namun pada jarak terdekat dengan sungai yakni 0-2000meter didominasi oleh kelompok umur muda.

---

Oil palm is a cultivated plant that produces vegetable oil that has high economic value. In Indonesia, Riau Province is listed as the province with the largest plantation area. With the large area of ​​oil palm in Riau Province, it is important to know the current condition of the age of the oil palm plantation. The purpose of this study was to estimate the age of the plant by using quadratic polynomial regression method and to analyze the spatial pattern of the age distribution of oil palm plants in Riau Province. This study uses the transformation of the NDVI and EVI vegetation indices extracted from Landsat 8 – OLI Surface Reflectance Imagery. The process of data acquisition, data processing, data analysis to mapping using the Google Earth Engine (GEE) platform. The classification method uses Machine Learning, such as; SVM, Random Forest and CART to then compare the level of accuracy. The estimated age of the plant was obtained from the results of quadratic polynomial regression modeling. The results of the research using Machine Learning obtained results in the form of different levels of accuracy, namely: SVM for an overall accuracy of 98.6% and kappa accuracy of 0.979, Random Forest for an accuracy of 97.43% and 0.96, CART accuracy of 97.43% and 0.96. The age distribution based on the physical height factor is dominated by the adult age group, especially at an altitude of 0-5 meters above sea level. Likewise with the physical factor of the slope which is dominated by the adult and young age groups, especially on the slopes of 0-8% and 15-30%. Meanwhile, on the physical factor, the distance from the river every 2000 meters is dominated by the adult age group, but at the closest distance to the river, 0-2000 meters, it is dominated by the young age group. "

"Laporan magang ini menjelaskan tentang perlakuan akuntansi aset perkebunan, risiko bisnis bawaan dan siklus audit atas aset perkebunan kelapa sawit pada PT XYZ. Perlakuan akuntansi atas aset perkebunan PT XYZ didasarkan pada PSAK No. 16 Revisi 2014 atas Aset Tetap. Analisis perlakuan akuntansi atas aset perkebunan PT XYZ dibandingkan dengan peraturan dalam IAS 41. Auditor melaksanakan test of control, membuat lead schedule, test of additions plantation assets, test of capitalization cost, test of impairment assessment dan test of borrowing cost. Prosedur audit yang digunakan auditor mengacu pada standar yang berlaku di Indonesia. Hasil laporan magang memberikan saran kepada PT XYZ dalam mencatat biaya-biaya pada saat Tanaman Belum Menghasilkan (TBM) langsung menambah nilai TBM, memperbaiki dan memperbarui peta blok lahan tanam dan mengintegrasikan sistem informasi kantor kebun dengan kantor pusat.

---

This internship report explains the accounting treatment of plantation assets, inherent risk of business cycle and audits of palm oil plantation assets in PT XYZ. Accounting treatment over plantation assets PT XYZ based on PSAK No. 16 Revision of 2014 of Fixed Assets. Analysis accounting treatment over plantation assets PT XYZ compared with the provisions of IAS 41. The auditors have carried out test of control, make lead schedule, test of additions plantation assets, test of capitalization cost, test of impairment assessment and test of borrowing cost. Auditor used audit procedures based on standards that prevail in Indonesia. The audit report give advice to PT XYZ in posting costs of Immature Plantation immediately increase the Immature Plantation value, improve and update a map of block land cropping and integrate information system of garden office with its head office."

"Kegiatan perkebunan kelapa sawit banyak memberikan keuntungan ekonomi, tetapi memunculkan kerugian lingkungan. Masalah dalam penelitian ini yaitu adanya kerusakan lingkungan akibat perkebunan merugikan masyarakat dan memicu konflik sosial. Tujuan penelitian adalah menyusun strategi penyelesaian konflik sosial akibat kerusakan lingkungan berbasis partisipasi masyarakat. Metode yang digunakan adalah gabungan kuantitatif untuk analisis statistik dan analisis deskriptif kualitatif menggunakan kuesioner skala Likert terhadap 101 responden dan wawancara kepada 7 narasumber. Hasil penelitian menunjukan penyelesaian konflik sosial akibat kerusakan lingkungan dapat dilakukan dengan menurunkan nilai konflik sosial sebesar 67,7%, serta meningkatkan kerusakan lingkungan sebesar 33,2%, partisipasi masyarakat sebesar 33,7%, kemampuan masyarakat sebesar 11,3%, dan pengelolaan lingkungan sebesar 63,6% agar terjadi 1 peningkatan pada upaya penyelesaian konflik sosial, disertai dengan pemanfaatan pendekatan sosial oleh perusahaan dan bantuan dari pihak pemerintah. Kesimpulan penelitian ini yaitu peningkatan masing-masing nilai variabel yang signifikan dan bantuan pihak ketiga sebagai strategi penyelesaian konflik sosial akibat kerusakan lingkungan.

---

Oil palm plantation activities provide many economic benefits, but cause environmental losses. The problem in this study is that environmental damage caused by plantations harms the community and triggers social conflicts. The research objective is to develop a strategy for resolving social conflicts due to environmental damage based on community participation. The method used is a combination of quantitative for statistical analysis and qualitative descriptive analysis using a Likert scale questionnaire to 101 respondents and interviews with 7 resource persons. The results showed that solving social conflicts due to environmental damage can be done by reducing the value of social conflict by 67.7%, as well as increasing environmental damage by 33.2%, community participation by 33.7%, community capacity by 11.3%, and environmental management by 63.6% so that there is an increase in efforts to resolve social conflicts, accompanied by the use of social approaches by companies and assistance from the government. The conclusion of this study is a significant increase in each variable value and third-party assistance as a strategy for resolving social conflicts due to environmental damage."

"Analisis harga Crude Palm Oil (CPO) merupakan langkah krusial dalam perencanaan strategis industri minyak kelapa sawit untuk mengantisipasi fluktuasi harga. Metode analisis harga awalnya berbasis statistik, namun seiring perkembangan teknologi dan kompleksitas data, metode machine learning mulai diterapkan untuk hasil lebih akurat. Harga CPO dipengaruhi oleh faktor eksternal seperti curah hujan dan nilai tukar mata uang, yang membuat prediksi harga menjadi tantangan tersendiri. Penelitian ini menganalisis harga CPO menggunakan metode deret waktu, Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous Variables (SARIMAX), dan metode Machine Learning, Random Forest. Data yang digunakan meliputi harga CPO, nilai tukar rupiah terhadap dollar, dan inflasi di Indonesia dari Januari 2010 hingga Januari 2024. Evaluasi performa model menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) menunjukkan bahwa Random Forest memiliki performa lebih baik dengan nilai MAPE 18,92%, dibandingkan SARIMAX dengan nilai MAPE 19,07%. Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu pelaku industri CPO dalam pengambilan keputusan strategis dan perencanaan bisnis yang lebih baik.

---

Crude Palm Oil (CPO) price analysis is a crucial step in the strategic planning of the palm oil industry to anticipate price fluctuations. Price analysis methods were originally based on statistics, but with the development of technology and data complexity, machine learning methods began to be applied for more accurate results. CPO prices are affected by external factors such as rainfall and currency exchange rates, which makes price prediction a challenge. This research analyzes CPO prices using the time series method, Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous Variables (SARIMAX), and the machine learning method, Random Forest. The data used includes CPO prices, rupiah exchange rate against the dollar, and inflation in Indonesia from January 2010 to January 2024. Evaluation of model performance using Mean Absolute Percentage Error (MAPE) shows that Random Forest has better performance with a MAPE value of 18.92%, compared to SARIMAX with a MAPE value of 19.07%. The results of this study are expected to help CPO industry players in making strategic decisions and better business planning."

"Salah satu tantangan yang dihadapi Indonesia dalam target pencapaian ISPO yaitu perkebunan kelapa sawit yang telah tertanam di lahan gambut, baik untuk perkebunan swasta maupun perkebunan rakyat. Beberapa permasalahan diantaranya terkait produktivitas, lingkungan, ekonomi dan sosial. Riset ini bertujuan untuk membangun model perkebunan kelapa sawit berkelanjutan dan membuat sintesis perbaikan. Metode riset adalah analisis statistik dynamic multivariate regression, analisis keekonomian (NPV dan IRR) serta pemodelan system dynamics. Hasil riset pada perkebunan kelapa sawit swasta, urutan variabel yang paling berpengaruh yaitu OER CPO, kerapatan tanam, TMAT dan pemupukan. Untuk perkebunan kelapa sawit rakyat, urutan variabel teknis yang berpengaruh adalah kebakaran, periode panen, pemupukan dan umur tanaman. Kesimpulan riset menyatakan, model pengelolaan perkebunan kelapa sawit swasta dibangun dengan intervensi skenario optimis yaitu peningkatan persentase OER CPO 20%, kerapatan tanam 15%, pemupukan 15% dan TMAT 100%. Untuk perkebunan kelapa sawit rakyat, kunci utamanya adalah kebakaran dan kelembagaan agar dapat mencapai target keberlanjutan.

---

One of the challenges faced by Indonesia in achieving the ISPO target is oil palm plantations existing planted on peatlands, both for private plantations and smallholder. Some of these problems are related to productivity, environment, economy, and social. This study aims to build a model of sustainable oil palm plantations and synthesize improvements. The research methods used are dynamic multivariate regression statistical analysis, economic analysis (NPV and IRR), and system dynamics modeling. The research results on private oil palm plantations, the order of the most influential variables are OER CPO, planting density, groundwater level, and fertilization. For smallholder, the technical variables influence fire, harvest time, fertilization, and plant age. The study's conclusion stated that the private oil palm plantation model was built with an optimistic scenario intervention, namely an increase in the percentage of OER CPO 20%, planting density 15%, fertilization 15%, and groundwater level 100%. For smallholder, the key is fire and institutions to achieve sustainability targets."

"ABSTRAKMaraknya kegiatan industri dan perdagangan minyak sawit di dunia menjadikan tanaman kelapa sawit sebagai sorotan dalam agroindustri global saat ini. Tesis ini bertujuan untuk mengetahui metode yang digunakan untuk mendapatkan nilai wajar biological asset tanaman kelapa sawit serta mengetahui besarnya nilai wajar biological asset tanaman kelapa sawit tersebut. Hal ini dilakukan dalam upaya persiapan adopsi International Accounting Standard 41 (IAS 41) sebagai rangakaian konvergensi International Financial Reporting Standard (IFRS) di Indonesia.Pengukuran nilai wajar biological asset menurut IAS 41 masih terbentur oleh absennya pasar aktif dan benchmark sector dari tanaman perkebunan kelapa sawit, akhirnya penggunaan metode alternatif lain digunakan untuk bisa mengukur nilai wajar biological asset tanaman kelapa sawit tersebut yaitu dengan menggunakan DCF Model dan Cost Approach.

---

ABSTRACTThe rise of industrial activity and trade of palm oil in the world, make oil palm plantations as highlighted in today's global agro-industry. This thesis aims to determine the method used to obtain the fair value of biological assets of oil palm plantations as well as knowing the amount of the fair value of biological assets of the oil palm plantations. This is done in order to prepare the adoption of International Accounting Standard 41 (IAS 41) as the set of International Financial Reporting Standard (IFRS) convergence in Indonesia.Measuring the fair value of biological assets under IAS 41 was hit by the absence of an active market and sector benchmark of oil palm plantations, eventually use other alternative methods can be used to measure the fair value of the palm trees biological assets by using DCF model and the Cost Approach."