Klasifikasi Penutup/Penggunaan Lahan Data Landsat-8 OLI Menggunakan Metode Random Forest

Penulis

  • Zulfajri S2 Penginderaan Jauh, Universitas Gadjah Mada, Sekip Utara Jl. Kaliurang, Bulaksumur, Yogyakarta, Indonesia, 55281.
  • Projo Danoedoro S2 Penginderaan Jauh, Universitas Gadjah Mada, Sekip Utara Jl. Kaliurang, Bulaksumur, Yogyakarta, Indonesia, 55281
  • Sigit Heru Murti S2 Penginderaan Jauh, Universitas Gadjah Mada, Sekip Utara Jl. Kaliurang, Bulaksumur, Yogyakarta, Indonesia, 55281.

Kata Kunci:

Landsat-8 OLI, penutup lahan, random forest

Abstrak

Informasi penggunaan dan tutupan lahan terbaru sangat diperlukan dalam perencanaan pembangunan wilayah dan pemantauan lingkungan. Salah satu cara untuk memperoleh informasi tersebut yaitu melalui pengolahan data citra satelit penginderaan jauh. Citra Landsat-8 OLI merupakan salah citra satelit penginderaan jauh yang mempunyai resolusi spasial multispektral 30 m dan resolusi temporal 16 hari. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi tutupan lahan di sebagian wilayah Kabupaten Pidie menggunakan metode random forest berdasarkan citra Landsat-8 OLI dan menghitung nilai akurasi dari hasil klasifikasi tersebut. Ekstraksi informasi tutupan lahan dilakukan dengan menggunakan metode random forest dengan proporsi 70% untuk data training dan 30% untuk data testing. Kemudian uji akurasi dari hasil klasifikasi yang dilakukan menggunakan metode confusion matrix. Hasil pemetaan tutupan lahan di sebagian wilayah Kabupaten Pidie menunjukkan bawah kelas tutupan lahan sawah mendominasi daerah penelitian dengan luas sebesar 22.598,20 ha (29,22% dari total luas daerah penelitian). Hasil klasifikasi tutupan lahan menghasilkan nilai akurasi keseluruhan sebesar 89,53% dan nilai kappa 0,91.

##submission.downloads##

Diterbitkan

2022-02-11

Terbitan

Bagian

Articles