P Penelitian ini mengembangkan sistem pencarian dan kunjungan pohon kelapa sawit menggunakan drone pada lingkungan simulasi gazebo yang terintegrasi dengan ros 2 humble dan px4 software-in-the-loop. drone melakukan pemindaian stasioner 360° dalam delapan sektor. pointcloud dari kamera rgb-d difilter berdasarkan region of interest, kepadatan titik, tinggi, radius, konsistensi vertikal, dan kestabilan sumbu untuk membentuk kandidat batang. kandidat berstatus confirmed yang paling dekat dipilih sebagai target pertama, sedangkan target confirmed lainnya diacak satu kali ke dalam fixed random queue. setiap pesan pointcloud2 baru yang valid diproses untuk memperoleh centroid kandidat. data yang cocok dengan target aktif digunakan untuk memperbarui posisi target menggunakan kalman filter, sedangkan koordinat aktual gazebo tidak dipakai dalam navigasi maupun pembaruan kalman. penelitian membandingkan metode langsung menuju sekitar 1 meter dengan metode verifikasi bertingkat pada sekitar 3 meter, 2 meter, dan 1 meter. masing-masing metode diuji lima kali pada 16 pohon yang sama dalam kebun simulasi yang sama. seluruh percobaan menyelesaikan kunjungan terhadap 16 pohon. berdasarkan rata-rata hasil setiap percobaan, metode langsung menghasilkan rata-rata selisih posisi 0,405 meter dan rata-rata waktu 3534,860 detik, sedangkan metode 3–2–1 menghasilkan 0,446 meter dan 3987,813 detik. metode langsung lebih cepat 452,953 detik dan memiliki rata-rata selisih posisi 0,041 meter lebih kecil pada penelitian ini. metode 3–2–1 tetap memberikan pemeriksaan tambahan sebelum status visited ditetapkan.