## KLASIFIKASI PENUTUP LAHAN BERBASIS OBYEK PADA DATA FOTO UAV UNTUK MENDUKUNG PENYEDIAAN INFORMASI PENGINDERAAN JAUH SKALA RINCI
(OBJECT BASED CLASSIFICATION OF LAND COVER ON UAV PHOTO DATA TO SUPPORT THE PROVISION OF DETAILED-SCALE REMOTE SENSING INFORMATION)
Nurwita Mustika Sari 1 , Dony Kushardono Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh, Lapan
1 e-mail: nurwita_sutaat@yahoo.com

## ABSTRACT
The need of spatial information from detailed-scale remote sensing is increasing. Unmanned Aerial Vehicle or UAV become one of vehicles that is expected to obtain such information.  Production  of  land  cover  spatial  information  using  UAV  photo  data requires  appropriate  method  for  classification.  This  study  proposes  an  object-based classification  method  for  land  cover  based  on  Haralick  texture  information  namely homogeneity, contrast, dissimilarity, entropy, angular second moment, mean, standard deviation,  and  correlation.  As  a  comparison  method,  a  conventional  land  cover-object- based  classification  is  implemented  using  three  information  features,  there  are brightness,  compactness,  and  density.  The  result  shows  that  method  using  texture feature  in  object-based  classification  has  result  95.22%  accuracy  or  17.5%  difference that is much better than conventional method that reaches 77.71%.
Keywords: UAV aerial photo, Object based classification, Texture information, land cover

## ABSTRAK
Kebutuhan  akan  informasi  spasial  dari  penginderaan  jauh  skala  rinci  semakin meningkat. Pesawat tanpa awak atau UAV adalah salah satu wahana yang diharapkan dapat  digunakan  untuk  memperoleh  informasi  tersebut.  Produksi  informasi  spasial penutup lahan menggunakan data foto UAV yang memiliki informasi rinci memerlukan metode  yang  tepat  untuk  klasifikasi.  Penelitian  ini  mengusulkan  metode  klasifikasi penutup lahan berbasis obyek berdasarkan informasi tekstur lahan dari Haralick yakni homogeneity,  contrast,  dissimilarity,  entropy,  angular  second  moment,  mean,  standard deviation, dan correlation .  Sebagai  metode  pembanding  dilakukan  klasifikasi  penutup lahan menggunakan metode klasifikasi berbasis obyek konvensional menggunakan tiga fitur  informasi  sekaligus brightness,  compactness, dan density. Hasil  penelitian menunjukkan  metode  dengan  menggunakan  informasi  tekstur  dalam  klasifikasi berbasis  obyek  memiliki  hasil  akurasi  yang  jauh  lebih  baik  mencapai  95.22%  atau berbeda 17.5% dibanding metode konvensional yang mencapai akurasi 77.71%. Kata kunci: Foto udara UAV, Klasifikasi berbasis obyek, informasi tekstur, penutup lahan

## 1 PENDAHULUAN
Kebutuhan  data  penginderaan jauh  resolusi  tinggi  semakin  meningkat dan  Lapan  memiliki  kewajiban  untuk menyediakan  data  tersebut.  Hal  ini tertuang  dalam  UU  Nomor  21  Tahun
2013 tentang Keantariksaan. Citra Ikonos dan Quickbird adalah salah satu contoh  citra  satelit  resolusi  tinggi  yang akhir-akhir ini banyak digunakan untuk pemetaan  skala  besar  (Rudianto,  2010). Di  negara  tropis  seperti  Indonesia,
liputan awan, kabut dan asap merupakan kendala besar dalam penggunaan teknologi  satelit  penginderaan  jauh sistem optis (Riswanto, 2009).
Pemotretan udara dengan menggunakan  pesawat  tanpa  awak (UAV)  merupakan  salah  satu  teknologi alternatif untuk mendapatkan data lebih detil, real  time ,  cepat  dan  lebih  murah (Shofiyati,  2011).  Di  antaranya    UAV berupa wahana multirotor yang digunakan  untuk  melakukan  pemotretan udara  atau aerial  photography untuk beberapa  aplikasi  seperti  foto  udara bangunan, pemantauan banjir, pemantauan  lalu  lintas,  survey,  dan masih  banyak  lagi  (Setyasaputra  et  al., 2014).  Lapan  telah  mengembangkan pesawat tanpa awak sejak 2011, dimana Lapan  telah  mengembangkan  pesawat tanpa awak kelas mini yang diberi nama Lapan Surveillance UAV  atau  LSU,  dan saat  ini sudah  operasikan  LSU-1,   LSU- 02,  dan  LSU-03  yang  mampu  terbang hingga lebih dari 2 jam serta melaksanakan  misi  pengambilan  foto udara.  Selain  itu  Lapan  juga  sedang mengembangkan UAV kelas besar LSU-4 dan  LSU-5  yang  diharapkan  akan mampu  terbang  lebih  lama  dengan membawa  muatan  lebih  besar.  Untuk itu pemanfaatan data UAV LAPAN untuk penginderaan jauh perlu segera dikaji.
Banyak kelebihan jika pemantauan dilakukan  dengan  UAV,  antara  lain harga investasi dan operasionalnya yang murah,  waktu  perolehan  informasinya cepat dan fleksibel, serta informasi yang dihasilkan  bisa  lebih  detail  dibanding data satelit.  Selain itu dikarenakan UAV dalam  pemantauan  dapat  terbang  di bawah awan, selain hasil citranya bebas awan,  juga  dibanding  dengan  citra satelit  yang  banyak dipengaruhi  kondisi atmosfer data citra dari UAV lebih detail dan  lebih  tajam  (Kushardono,  2014). Nagai,  et  al.  (2008)  mengungkapkan bahwa  hal  ini  membuat  data  UAV diandalkan tidak hanya dalam kepentingan militer tetapi juga kepentingan  sipil  seperti  pemantauan
bencana  dan  pemetaan.  Pemanfaatan data penginderaan jauh satelit dan UAV digunakan  untuk  mendeteksi  genangan yang  terjadi,  mengilustrasikan  kondisi banjir,  mengestimasi  jumlah  penduduk yang mengalami genangan, dan menganalisa  daerah  yang  potensial untuk  evakuasi  vertikal  (Khomarudin  et al., 2014).
Ekstraksi  informasi  untuk  data penginderaan  jauh  skala  rinci  cukup sulit sehingga metode yang biasa diterapkan  untuk  skala  menengah  atau rendah  yaitu  metode  berbasis  piksel tidak  memungkinkan  jika  diterapkan untuk  data  UAV.  Karena  masih  jarang maka  penelitian  ini  akan  mencari metode yang tepat khususnya pada data foto UAV. Dalam optimalisasi pemanfaatan data UAV ini, diperlukan proses klasifikasi  berdasarkan  obyek  sebab dalam  data  penginderaan  jauh  resolusi tinggi obyek terlihat cukup jelas dan jika menggunakan  klasifikasi  berdasarkan piksel  maka  hasil  klasifikasi  menjadi kurang  akurat  terutama  saat  proses ekstraksi  objek  tertentu  (Xiaoxia  et  al., 2005).
Kebutuhan  akan  adanya  metode baru  menyebabkan  fokusnya  kita  pada metodologi  yang  disebut  analisis  citra berbasis  obyek  ( Object  Base  Image Analysis atau  OBIA).  Tidak  seperti metode  berbasis  piksel,  metode  yang didasarkan  pada  segmentasi  citra  ke area  homogen  menggunakan  bentuk, tekstur dan konteks yang terkait dengan pola  sehingga  menjadi  dasar  yang  lebih maju untuk analisis citra (Marpu, 2009). Analisis  citra  berbasis  obyek  bertujuan untuk  delineasi  obyek  pada  citra  dan pada  saat  yang  sama  menggabungkan pengolahan  citra  dan  fungsi  GIS  dalam rangka  pemanfaatan  informasi  spektral dan  kontekstual  dalam  cara  integratif (Feizizadeh  et  al.,  2013). Penelitian sebelumnya  Gao  et  al.  (2007),  tentang klasifikasi  OBIA  dengan  metode Nearest Neighbors pada  citra  Landsat  ETM+ akurasi  yang  diperoleh  80.59%  dan lebih tinggi dibandingkan dengan
klasifikasi  berbasis  piksel.  Sementara itu  Parsa  (2013),  menggunakan  OBIA berbasis  kecerahan  dan  kekompakan untuk  klasifikasi  sawah  dari  citra Landsat.
Dalam  pengenalan  pola,  klasifikasi obyek juga sudah mulai banyak dilakukan,  beberapa  penelitian  yang menggunakan  analisis  tekstur  antara lain, pengenalan pola buah apel, klasifikasi jenis parket kayu jati, membedakan  masa  usia  tanam  sawit, deteksi  potensi  kanker  payudara,  sampai identifikasi macan tutul (Qur’aina, 2012, Hakim, 2012, Gandharum, 2011, Hartadi,  2011,  Budiarso,  2010).  Pada penelitian sebelumnya penggunaan informasi  tekstur  obyek  dengan co- occurrence  matrix (Haralick,  1985)  yang dapat  dihitung  dari  tiap  data  band tunggal dan dipergunakan sebagai masukan  pada  klasifikasi  citra  satelit multi  band,  multi  temporal  atau  radar
dan  telah  memperoleh  hasil  dengan keakuratan yang cukup tinggi (Kushardono et al., 1994, Kushardono et al., 1995, Kushardono, 2012).
Penelitian  ini  bertujuan  mengkaji metode klasifikasi spasial berbasis obyek  berdasarkan  informasi  tekstur untuk  penutup  lahan  menggunakan data foto udara dari UAV.

## 2 BAHAN DAN METODE

## 2.1 Bahan
Data  utama  yang  dikaji  untuk klasifikasi  penutup  lahan  adalah  data UAV dari LSU-1 yang diakuisisi oleh Tim Pustekbang  LAPAN  pada  tanggal  4 Februari 2013 pukul 9:20 WIB. Sebagaimana  yang  ditunjukkan  pada Gambar  2-1,  yakni  data  citra  kamera RGB  Canon  S100  dengan  ukuran  4000 piksel  x  3000  piksel,  resolusi  spasial 16  cm,  pada  daerah  landasan  pesawat TNI-AU Rumpin, Bogor.
Gambar 2-1: Data Citra LSU-1 yang dipergunakan untuk uji coba

## 2.2 Metode
Metode  klasifikasi  penutup  lahan dari  data  UAV  yang  diusulkan  pada penelitian  ini  adalah  metode  klasifikasi dengan  segmentasi  yang  dikombinasikan dengan klasifikasi berbasis obyek
berdasarkan informasi keruangan tekstur. Tahapan pelaksanaan klasifikasinya adalah seperti yang dijelaskan  pada  Gambar  2-2.  Dimana tahapan pengolahan datanya adalah,  Segmentasi citra
Segmentasi
dilakukan dengan
parameter  skala  yang  optimal  untuk penutup  lahan  pada  area  yang  dikaji. Dimana  parameter  skala  diuji  coba beberapa  nilai  mulai  nilai  nol  hingga angka tertentu tergantung pada variabilitas  penutup  lahan  yang  ada pada  citra.  Segmentasi  yang  digunakan untuk proses ini adalah multiresolution segmentation . Algoritma ini
meminimalkan  heterogenitas  rata-rata obyek  gambar  pada  resolusi  tertentu. Parameter  skala  itu  sendiri  adalah istilah yang menentukan heterogenitas maksimum  yang  diperbolehkan  pada
obyek gambar yang dihasilkan (Anonim,  2014).  Semakin  besar  angka parameter  skala  yang  dimasukkan angka akan semakin sedikit (homogen) obyek  yang  dihasilkan,  sebaliknya semakin  kecil  angka  parameter  skala maka  semakin  banyak  obyek  yang terdiferensiasi.
 Klasifikasi
a. Sebelum  dilakukan  klasifikasi  terlebih dahulu dilakukan pengambilan data referensi  untuk training  sample berdasarkan  kelas  yang  ada  di dalam  citra . Data  diambil  secara random . Area yang diambil merupakan  bagian  yang  dianggap mewakili    suatu  kelas  yang  ingin diklasifikasi.  Poligon  yang  telah dipilih  disimpan  dan  pada  saat proses klasifikasi berlangsung, training sample tersebut akan menjadi dasar klasifikasi obyek pada citra  (Anonim,  2014).  Adapun  jenis kelas  penutup  lahan  yang  ada  pada citra  UAV  adalah  seperti  pada  Tabel 2-1.
Gambar 2-2: Tahapan klasifikasi penutup lahan dengan data UAV
b. Klasifikasi  dilakukan  terhadap  hasil segmentasi  dengan  algoritma
classification. Klasifikasi
yang
dipakai  merupakan  metode Neighbors (Anonim,  2014).  P penelitian  ini  klasifikasi  dilakukan dengan  menggunakan  fitur  tekstur, yaitu homogeneity, contrast, dissimilarity, entropy, angular second moment,  mean,  standard  deviation, correlation yang dihitung berdasarkan pengembangan Haralick (1985) sebagai berikut:
Gambar 2-3: Tes Data hasil interpretasi visual untuk menguji akurasi hasil

## Jauh Vol. 11  No. 2   Desember  2014 :114-127
Klasifikasi  dilakukan  terhadap  hasil dengan  algoritma basic Klasifikasi yang metode Nearest ,  2014).  Pada
penelitian  ini  klasifikasi  dilakukan dengan  menggunakan  fitur  tekstur,
homogeneity, contrast, dissimilarity, entropy, angular second moment,  mean,  standard  deviation, yang dihitung berdasarkan Haralick (1985) (2-1) (2-2) (2-3)
(2-4) (2-5)
(2-6) c. Sebagai pembanding metode
klasifikasi  yang  diusulkan,  dengan menggunakan data yang sama dilakukan  klasifikasi  konvensional penutup lahan berbasis ob mengunakan  informasi  tiga brightness, compactness, (Parsa, 2013 dan Gao et.al, 2007).  Pengukuran akurasi Adapun data referensi yang dipergunakan  untuk  menguji  akurasi hasil  klasifikasi  dibuat  dari interpretasi  visual  dari  data  citra  UAV Gambar  2-1  oleh  tenaga  ahli,  yang hasilnya  seperti  pada  Gambar  2 Data  yang  menjadi  acuan  untuk  uji akurasi  bukan  merupakan  data  yang dipilih  sebagai training  sample klasifikasi.  Dari  citra  UAV  tersebut telah  teridentifikasi  11  kelas  penutup lahan  sebagaimana  ditunjukkan  pada Tabel  2-1,  dengan  Kelas  Bangunan dibagi  menjadi  5  kelas  berdasarkan penampakan  jenis  atap  bangunannya.
(2-7)
(2-8) (2-9) Sebagai pembanding metode
klasifikasi  yang  diusulkan,  dengan gunakan data yang sama dilakukan  klasifikasi  konvensional penutup lahan berbasis obyek mengunakan  informasi  tiga  fitur brightness, compactness, dan density (Parsa, 2013 dan Gao et.al, 2007). Adapun data referensi yang dipergunakan  untuk  menguji  akurasi hasil  klasifikasi  dibuat  dari  hasil interpretasi  visual  dari  data  citra  UAV
1  oleh  tenaga  ahli,  yang hasilnya  seperti  pada  Gambar  2-3. Data  yang  menjadi  acuan  untuk  uji akurasi  bukan  merupakan  data  yang
training  sample untuk klasifikasi.  Dari  citra  UAV  tersebut telah  teridentifikasi  11  kelas  penutup lahan  sebagaimana  ditunjukkan  pada 1,  dengan  Kelas  Bangunan
dibagi  menjadi  5  kelas  berdasarkan penampakan  jenis  atap  bangunannya.
: Tes Data hasil interpretasi visual untuk menguji akurasi hasil klasifikasi

## Tabel 2-1:  KATEGORI  KELAS  PENUTUP  LAHAN  PADA  CITRA  FOTO  UJI  COBA  DAN  JUMLAH  PIXEL PADA TES DATA
Kelas Jumlah Pixel Warna Kelas 1. Pohon 91.227 3. Jalan 134.650 4. Lahan Terbuka 194.014 5. Rumput 328.538 6. Semak 222.943 2. Bangunan 1 48.805 7. Bangunan 2 23.754 8. Bangunan 3 22.471 9. Bangunan 4 20.559 10. Bangunan 5 12.428 11. Landas Pacu 56.135 3 HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1 Hasil Klasifikasi
Klasifikasi  dilakukan  pada  data UAV  yang  telah  disegmentasi.  Seperti terlihat  pada  Gambar  3-1,  terlihat adanya pemisahan obyek dengan cukup jelas  meskipun  garis  segmen  telah dihilangkan.  Ekstraksi  informasi  obyek dilakukan  dalam  parameter  skala  300 karena pada skala inilah obyek terpisah dengan  cukup  akurat  dan  jumlah segmen tergolong cukup. Hasil klasifikasi penutup lahan dari data UAV yang  diusulkan  pada  penelitian  ini adalah  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 3-1, dimana berdasarkan acuan tes  data  diperoleh  akurasi  sebagaimana yang ditampilkan pada Tabel 3-1 dengan rata-rata  akurasi  93.72%  (koefisien Kappa  =  0.9237).  Klasifikasi  dilakukan berdasarkan fitur tekstur.
Kelas penutup lahan yang teridentifikasi adalah pohon, jalan, lahan terbuka, rumput, semak, bangunan  1,  bangunan  2,  bangunan  3, bangunan  4,  bangunan  5,  dan  landas pacu.  Uji  akurasi  menunjukkan  bahwa sebagian  besar  kelas  penutup  lahan diklasifikasikan  dengan  akurat.  Pada kelas pohon, obyek pohon yang
teridentifikasi  sebagai  pohon  secara tepat  mencapai  65.45%.  Kelas  pohon yang diprediksi sebagai rumput (10.82%) dan semak (23.44%).
Kenampakan  dan  ciri  kelas  pohon cukup mirip dengan kedua kelas tersebut terutama semak yang menyerupai  pohon  namun  memiliki tekstur  yang  lebih  halus.  Ada  pula sedikit  area  0.29%  yang  diprediksi sebagai kelas bangunan 4.
Kelas  bangunan  1  diidentifikasi secara tepat mencapai 99.83% sementara 0.17%  dikategorikan unclassified. Kelas jalan  100%  tepat  diidentifikasi  sebagai jalan. Kenampakan dan kekasaran jalan sangat khas yang tentunya memiliki ciri kelas sangat spesifik. Selain itu, klasifikasi berbasis obyek yang memperhitungkan hubungan spasial sangat membantu identifikasi jalan yang memang  terletak  menyerupai  jaringan tertentu  (berdekatan  satu  sama  lain). Kelas  selanjutnya  yaitu  lahan  terbuka memiliki  akurasi  mencapai  90.71% sedangkan  9.29%  diidentifikasi  sebagai rumput  yang  memang  mirip  dengan kelas  ini.  Sementara  itu  kelas  rumput mencapai  akurasi  100%  dan  landas pacu 97.42%.
Gambar 3-1: Hasil  klasifikasi  berbasis  obyek  penutup  lahan  dengan  metode  yang  diusulkan  pada penelitian ini
Tabel 3-1:  AKURASI HASIL KLASIFIKASI PENUTUP LAHAN DARI DATA UAV DENGAN METODE YANG DIUSULKAN PADA PENELITIAN INI
Hasil Klasifikasi Tes Data (%) Pohon Bangu nan 1 Jalan Lahan Terbuka Rumput Semak Bangu nan 2 Bangu nan 3 Bangu nan 4 Bangu nan 5 Landas Pacu Unclassified 0 0.17 0 0 0 0 0 33.31 0 95.28 2.57 Pohon 65.45 0 0 0 0 0.12 0 0 5.02 0 0 Bangunan 1 0 99.83 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Jalan 0 0 100 0 0 0 0 0 0 0 0 Lahan Terbuka 0 0 0 90.71 0 0 0 0 0 0 0 Rumput 10.82 0 0 9.29 100 0 0 0 0 0 0 Semak 23.44 0 0 0 0 99.88 0 0 0.65 0 0 Bangunan 2 0 0 0 0 0 0  98.58 0 0 0 0 Bangunan 3 0 0 0 0 0 0 0 66.65 0 0 0 Bangunan 4 0.29 0 0 0 0 0 1.42 0.03 94.33 4.72 0.01 Bangunan 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Landas Pacu 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 97.42 Total Akurasi Koefisien Kappa 93.72 0.9237 Pada penelitian ini kelas bangunan
dibagi  menjadi  5  kelas  yang  dibedakan menurut jenis atap bangunannya. Bangunan 1 atap beton terang permukaan  agak  kasar,  bangunan  2 genteng  tanah  liat  kecoklatan,  bangunan 3 atap asbes tua keabu-abuan, bangunan 4  atap genteng tanah liat tua berwarna coklat muda, bangunan 5 atap beton  tua.  Hal  yang  perlu  diperhatikan terjadi  pada  kelas  bangunan  5  dimana 95.28% dianggap unclassified dan sisanya  4.72%  diidentifikasi  sebagai bangunan 4. Munculnya kategori
unclassified dalam klasifikasi ini disebabkan oleh tidak masuknya segmen-segmen tersebut ke dalam histogram  salah  satu  kelas.  Jumlah
bangunan  pada  citra  sedikit  sehingga pada  klasifikasi  dengan  tekstur  yang melihat berbagai aspek ini kelas bangunan  5  belum  dapat  diputuskan dan dianggap unclassified. Untuk penggunaan  fitur  tekstur,  hal  tersebut tak  lepas  dari  penggunaan window dalam  proses  klasifikasi.  Ketika  area yang  diklasifikasikan  masuk  ke  dalam histogram  dua  atau  lebih  kelas  dengan porsi  hampir  sama,  sementara  nilai standar  deviasi  kecil  dan membership value terlalu besar. Rentang membership value antara  0  (ambigu  total)  hingga 1(tidak  ambigu)  (Flanders  et  al.,  2003). Waktu  yang  diperlukan  untuk  klasifikasi dengan  fitur  tekstur  cukup  lama  yaitu sekitar 3 jam.

## Gambar 3-2: Hasil klasifikasi penutup lahan berbasis obyek metode konvensional dengan 3 fitur
Sebagai
pembanding pada penelitian  ini  juga  dilakukan  klasifikasi penutup  lahan  berbasis  objek  dengan metode  konvensional  menggunakan  tiga fitur, yakni brightness, compactness, dan density. Dimana  dengan  menggunakan training  data yang  sama  dengan  metode yang  diusulkan  oleh  penelitian  ini, diperoleh hasil seperti yang terlihat pada Gambar 3-2. Dan dengan menggunakan tes  data  yang  dipergunakan  dalam penelitian  ini,  diperoleh  akurasi  hasil klasifikasi  dengan  metode  konvensional ini  seperti  yang  ditunjukan  pada  Tabel 3-2,  dimana  diperoleh  akurasi  rata-rata sebesar  76.29%  (koefisien  Kappa  = 0.7195).
Akurasi  yang  diperoleh  metode konvensional  ini  lebih  rendah  daripada pengukuran dengan fitur tekstur. Hal ini tentunya  dipengaruhi  oleh  dasar  bagi fitur brightness, compactness, dan density dalam proses klasifikasi yaitu per piksel meskipun area telah disegmentasi. Hubungan spasial juga tidak berpengaruh  dengan  metode  ini.  Kelas pohon  mempunyai  akurasi  10.92%, sebagian  besar  diidentifikasi  sebagai
semak (86.01%), ada pula yang diidentifikasi sebagai lahan terbuka dan rumput. Kelas pohon dan semak memang sangat mirip, mulai dari warna, kecerahan, kekompakan, juga kepadatannya.  Semak  sepintas  terlihat seperti  pohon  yang  belum  terlalu  lebat dan tinggi. Kelas bangunan 1 mempunyai akurasi  99.83%  dimana  sisanya  masuk ke  kelas  bangunan  5.  Bangunan  1  dan bangunan 5 memang sama-sama bangunan  beratap  beton.  Kecerahan dan kondisi permukaanlah yang membedakan  2  kelas  ini.  Selanjutnya kelas  jalan  memiliki  akurasi  72.76%, sedangkan  sisanya  diidenfikasi  sebagai bangunan 3 yang merupakan bangunan beratap  asbes  tua  keabu-abuan  dan unclassified. Kelas lahan terbuka mempunyai  akurasi  mencapai    90.74% sementara sisanya diindentifikasi sebagai  rumput.  Kelas  rumput  yang diidentifikasi tepat 100% pada klasifikasi dengan  fitur  tekstur  ternyata  hanya mencapai  akurasi  65.36%  dan  sisanya diidentifikasi sebagai bangunan 2. Semak mencapai akurasi 99.88%, sisanya diprediksi pohon.

## Tabel 3-2:  AKURASI  HASIL  KLASIFIKASI  PENUTUP  LAHAN  DARI  DATA  UAV  DENGAN  METODE KONVENSIONAL DENGAN 3 FITUR
Hasil Klasifikasi Tes Data (%) Pohon Bangun- an 1 Jalan Lahan Terbuka Rumput  Semak Bangun- an 2 Bangun- an 3 Bangun- an 4 Bangun- an 5 Landas Pacu Unclassified 0 0  12.11 0 0 0 0 2.55 0 0.31 0 Pohon 10.92 0 0 0 0 0.12 1.42 0.03 0 4.72 0 Bangunan 1 0 99.83 0 0 0 0 0 30.57 0 0 0 Jalan 0 0  72.76 0 0 0 0 0 0 0 2.57 Lahan Terbuka 2.79 0 0 90.74 0 0 0 0 0 0 0 Rumput 0.29 0 0 9.26 65.36 0 0 0 5.72 0 0 Semak 86.01 0 0 0 0  99.88 0 0 5.67 0 0 Bangunan 2 0 0 0 0 34.64 0 98.58 0 0 94.98 0 Bangunan 3 0 0  15.13 0 0 0 0 66.85 0 0 0 Bangunan 4 0 0 0 0 0 0 0 0 88.61 0 0 Bangunan 5 0 0.17 0 0 0 0 0 0 0 0 0.01 Landas Pacu 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 97.42 Total Akurasi Koefisien Kappa 76.29 0.7195
Kelas  selanjutnya  yaitu  bangunan 2  yang  memiliki  akurasi  cukup  tinggi 98.58%. Bangunan 3 tidak diidentifikasi dengan  cukup  baik  karena  hanya mencapai akurasi 66.85%, dimana sisanya  terkelaskan  sebagai  bangunan 1,  pohon,  dan unclassified. Bangunan  4 mencapai  akurasi  88.61%  sedangkan bangunan  5  justru  sangat  rendah  yaitu 0%  sebab  justru  mayoritas  dikelaskan sebagai  bangunan  2.  Hal  ini  cukup menarik,  sebab  pada  klasifikasi  dengan tekstur  mayoritas  adalah unclassified. Jika  dilihat  rona,  sepintas  kedua  kelas ini sangat  mirip sehingga metode konvensional dengan mudah memutuskan  bahwa  kelas  bangunan  5 adalah bangunan 2, yang berarti kurang tepat.  Landas  pacu  mencapai  akurasi cukup  tinggi  yaitu  97.42%  yang  mana sama  dengan  capaian  menggunakan fitur tekstur. Segmen yang diidentifikasi
unclassified juga  cukup  banyak  di  sini. Waktu  yang  dipakai  untuk  proses klasifikasi  dengan  menggunakan  fitur brightness,  compactness, dan density sekitar  5  detik,  jauh  lebih  cepat dibandingkan dengan fitur tekstur.

## 3.2 Optimalisasi Hasil Klasifikasi
Obyek  pada  citra  dipisahkan melalui proses segmentasi. Dalam penelitian ini, terdapat 11 kelas penutup lahan  yang  terlihat  dengan  jelas  pada citra. Proses segmentasi dilakukan pada beberapa  parameter  skala  yaitu  100, 300,  500,  dan  700.  Parameter  skala optimal  yang  dipilih  sesuai  kondisi penutup  lahan  area  penelitian  adalah 300,  sebab  pada  parameter  skala  ini objek  terdiferensiasi  dengan  baik  dan mudah  untuk  menentukan training sample .
Untuk
mendapatkan hasil klasifikasi  yang  baik  yakni  menghilang- kan unclassified menjadi  kelas  yang mendekati dilakukan optimalisasi parameter minimum  membership  value dan standard  deviation .  Pada  nilai pertama  yang  diuji  yaitu minimum membership  value 0.1  dan standard deviation 0.01  area unclassified cukup banyak.  Selanjutnya standard  deviation dinaikkan nilainya menjadi 0.25 namun beberapa  area  masih unclassified. Uji coba  ketiga minimum  membership  value
diturunkan  menjadi  0.01  dan standard deviation naik  menjadi  0.5  namun masih  ada  satu  area  yang unclassified. Uji  coba  keempat, standard  deviation tetap namun minimum membership value diturunkan  menjadi  0.001  dan akhirnya seluruh area unclassified masuk  ke  kelas  yang  paling  mendekati. Hasil  klasifikasi  untuk  metode  yang diusulkan  pada  penelitian  ini  dan metode pembandingnya ditunjukkan pada Gambar 3-3 dan Tabel 3-5.
Tabel 3-3: UJI COBA PARAMETER SKALA UNTUK SEGMENTASI
No. Parameter Skala Hasil 1. 100 Jumlah obyek 1.664, penutup lahan tidak terdiferensiasi dengan jelas sebab area yang seharusnya homogen masih terpisahkan 2. 300 Jumlah  obyek  248,  penutup  lahan  terpisahkan  dengan jelas 3. 500 Jumlah obyek 107, penutup lahan terutama pohon dan rumput  tidak  terpisahkan  dengan  baik  pada  beberapa bagian 4. 700 Jumlah  obyek  52,  hampir  semua  penutup  lahan  tidak terpisah dengan baik

## Tabel 3-4: UJI COBA NILAI MINIMUM MEMBERSHIP VALUE DAN STANDARD DEVIATION
No. Minimum membership value Standard Deviation Hasil 1. 0.1 0.01 Cukup banyak unclassified 2. 0.1 0.25 Beberapa area masih unclassified 3. 0.01 0.5 Satu area masih unclassified 4. 0.001 0.5 Area  yang unclassified sudah  masuk ke kelas yang paling mendekati
(a) Hasil metode klasifikasi berbasis obyek dengan 3 fitur (brightness, compactness, density)
(b) Hasil metode klasifikasi berbasis obyek dengan tekstur
Gambar 3-3: Hasil klasifikasi penutup lahan dengan optimalisasi parameter

## Tabel 3-5:  AKURASI HASIL KLASIFIKASI PENUTUP LAHAN DENGAN OPTIMALISASI PARAMETER
(a) HASIL KLASIFIKASI KONVENSIONAL
Hasil Klasifikasi Tes Data (%) Pohon Bangunan 1 Jalan Lahan Terbuka Rumput  Semak Bangunan 2 Bangunan 3 Bangunan 4 Bangunan 5 Landas Pacu Pohon 10.92 0 0 0 0 0.12 1.42 0.03 0 4.72 0 Bangunan 1 0 99.83 0 0 0 0 0 30.57 0 0 0 Jalan 0 0  84.87 0 0 0 0 2.55 0 0.31 2.57 Lahan Terbuka 2.79 0 0 90.74 0 0
0 0 0 0 0 Rumput 0.29 0 0 9.26 65.36 0 0 0 5.72 0 0 Semak 86.01 0 0 0 0  99.88 0 0 5.67 0 0 Bangunan 2 0 0 0 0 34.64 0 98.58 0 0 94.98 0 Bangunan 3 0 0  15.13 0 0 0 0 66.85 0 0 0 Bangunan 4 0 0 0 0 0 0 0 0 88.61 0 0 Bangunan 5 0 0.17 0 0 0 0 0 0 0 0 0.01 Landas Pacu 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 97.42 Total Akurasi Koefisien Kappa 77.71 0.7357 (b) HASIL KLASIFIKASI TEKSTUR Hasil Klasifikasi Tes Data (%) Pohon Bangunan 1 Jalan Lahan Terbuka Rumput  Semak Bangunan 2 Bangunan 3 Bangunan 4 Bangunan 5 Landas Pacu Pohon 65.45 0 0 0 0 0.12 0 0 5.02 0 0 Bangunan 1 0 99.83 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Jalan 0 0 100 0 0 0 0 0 0 0 0 Lahan Terbuka 0 0 0 90.71 0 0 0 0 0 0 2.57 Rumput 10.82 0 0 9.29 100 0 0 0 0 0 0 Semak 23.44 0 0 0 0 99.88 0 0 0.65 0 0 Bangunan 2 0 0 0 0 0 0 98.58 0 0 0 0 Bangunan 3 0 0 0 0 0 0 0 93.23 0 0 0 Bangunan 4 0.29 0.17 0 0 0 0 1.42 0.23 94.33 4.72 0.01 Bangunan 5 0 0 0 0 0 0 0 6.54 0 95.28 0 Landas Pacu 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 97.42 Total Akurasi Koefisien Kappa 95.22 0.9419
Melalui  Gambar  3-3  bagian  (a) dan  (b)  dapat  dilihat  bahwa  segmen unclassified sudah tidak ada. Pada Tabel 3-4  tercatat  bahwa  akurasi  total  untuk metode  konvensional  meningkat  dari 76.29%  menjadi  77.71%.  Sementara  itu akurasi  total  untuk  metode  dengan menggunakan  fitur  tekstur  meningkat dari  93.72%  menjadi  95.22%.  Nilai akurasi  total  meningkat  karena  akurasi beberapa kelas penutup lahan meningkat setelah  area  yang  temasuk unclassified
dimasukkan  ke  kelas  yang  paling mendekati.
Sesudah optimalisasi, metode konvensional  mengalami  optimalisasi  di kelas  jalan  yaitu  dari  72.76%  ke 84.87%,  sementara  itu  metode  yang diusulkan penelitian ini lebih optimal di kelas  bangunan  3  dari  66.65%  ke 93.23%. Banyaknya aspek yang diproses dalam  proses  klasifikasi  dengan  fitur tekstur  membuat  proses  klasifikasi butuh  waktu  yang  lama.  Selain  itu,
metode dengan tekstur memiliki kekurangan  terkait  area  perbatasan antar  segmen.  Pada  beberapa  tempat, area  perbatasan  antar  kelas  menjadi kelas  yang  tidak  semestinya.  Hal  ini merupakan  pengaruh  dari  penggunaan window dalam ekstraksi informasi keruangan  berdasarkan  fitur  tekstur metode Haralick.

## 4 KESIMPULAN DAN SARAN
Pada penelitian ini telah dikembangkan
metode
klasifikasi spasial  berbasis  obyek  penutup  lahan dari  data  citra  resolusi  spasial  tinggi UAV.
Metode yang diusulkan penelitian ini  dengan  menggunakan  informasi keruangan  tekstur  dalam  klasifikasi berbasis  obyek,  memiliki  hasil  akurasi mencapai 95% jauh lebih baik dibanding metode klasifikasi berbasis obyek konvensional atau berbeda 17% .
Perlu  pengkajian  lebih  lanjut terkait  ukuran window dalam  ekstraksi informasi  keruangan  dengan  metode Haralick dalam kaitannya dengan resolusi  spasial  data  citra  UAV  yang dipergunakan  dan  bentuk  penutup lahannya.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Diucapkan  terimakasih  kepada Drs.  Gunawan  Setyo  Prabowo  M.T. Kepala  Pusat  Teknologi  Penerbangan Lapan  dan  Drs.  Ari  Sugeng  Budiyanta, M.Sc.  Kepala  Bidang  Teknologi  Avionik Pusat  Teknologi  Penerbangan  Lapan yang  telah  memberikan  kesempatan menggunakan  data  foto  udara  UAV Lapan  untuk  keperluan  kajian  dalam penelitian ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Anonim,  2014. eCognition  Developer Reference Book 9.0 , Trimble Documentation, München, Germany. Budiarso,  Z.  2010. Identifikasi  Macan Tutul  dengan  Metode  Grey  Level Coocurent Matrix (GLCM).
Fakultas Teknologi Informasi Universitas  Stikubank  Semarang, Jurnal Dinamika Informatika,
Vol. 2, No. 2.
Dony  K.,  Fukue  K.,  Shimoda  H.,  Sakata
T.  1994. A  Spatial  Land  Cover Classification  with  the  Aid  of Neural  Network ,  In  :  Image  and Signal  Processing  for  Remote Sensing,  edited  by  J.  Desachy, SPIE Pro. vol. 2315, pp.702-710. Dony  K.,  Fukue  K.,  Shimoda  H.,  Sakata
T. 1995. Comparison of
Multitemporal  Image  Classification Methods , IEEE  Proc.  of  IGARSS , vol.II, pp.1282-1284.
Dony  K.  2012. Klasifikasi  Spasial Penutup  Lahan  dari  Data  SAR Multi-Polarisasi  Dengan  Normalized Difference  Polarization  Index  dan Informasi  Fitur  Keruangan  Matrik Kookurensi ,    Jurnal  Inderaja  dan Lahta  Citra  Digital,  Vol.9,  No.1, pp.12-24.
Dony  K.,  2014. Teknologi  Akuisisi  Data Pesawat Tanpa Awak dan Pemanfaatannya Untuk Mendukung  Produksi  Informasi Penginderaan  Jauh, Inderaja,  Vol.
V, No. 7,  Pp.24-31. Feizizadeh,  B.,  T.  Blaschke,  2013 .  A Semi-Automated Object-Based Image Analysis Approach for Landslide Delineation, Living Planet Symposium 2013 Edinburgh.
Flanders, D., M. Hall-Beyer, J. Pereverzoff,
2003,  Preliminary  Evaluation  of eCognition  Object-based  Software for  Cut  Block  Delineation  and feature extraction , Canadian Journal  of  Remote  Sensing  Vol.
29, No. 4, Agustus 2003.
Gandharum,  L.,  2010. Pemanfaatan
Informasi  Tekstur  untuk  Klasifikasi Tanaman Sawit Menggunakan Citra  FORMOSAT-2. Jurnal  Sains dan Teknologi
Kebumian
Indonesia Vol. 1 No. 2.
Gao  Y.,  J.  F.  Mas,  I.  Niemeyer,  P.  R.
Marpu, J. L. Palacio, 2007 . Object-
Based Image Analysis for Mapping Land Cover In A Forest Area , Proc. of 5 th International Symposium on Spatial  Data  Quality  2007,  ITC,
Enschede, The Netherlands.
Hakim, M. A. R., 2012. Klasifikasi Parket Kayu  Jati  Berdasarkan  Analisa Tekstur GLDM Menggunakan Metode Backpropagation, Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi  Industri,  Universitas Gunadarma, http://library. gunadarma.ac.id/repository/view/
2355/(diunduh 6 April 2014).
Haralick,  R.  M.,  1985. Statistical  and Structural  Approaches  to  Texture ,
In  :  Digital  Image  Processing  and Analysis,  Volume  2,  edited  by Chellapa  R.  and  Sawchuk  A.A.,
IEEE  Comp.  Soc.  Press,  pp.  304- 322.
Hartadi, R., S. Imam, H. Achmad, 2011.
Deteksi  Potensi  Kanker  Payudara pada  Mammogram  Menggunakan Metode  Gray  Level  Co-Occurrence Matrices, http://eprints.undip.ac. id/25566/(diunduh 6 April 2014). Khomarudin,  M.  R.,  2014. Evaluasi Kejadian Banjir Kampung Pulo DkI Jakarta dan Analisis Pengurangan Resikonya Berbasis Data Unmanned  Air  Vehicle  (UAV)  dan Penginderaan Jauh Resolusi Tinggi , Prosiding Seminar Nasional Penginderaan Jauh 2014, Bogor. Parsa  M.,  2013. Optimalisasi  Parameter Segmentasi Untuk Pemetaan Lahan  Sawah  Menggunakan  Citra Satelit Landsat (Studi Kasus Padang Pariaman, Sumatera Barat Dan Tanggamus, Lampung ,
Jurnal  Inderaja  dan  Lahta  Citra Digital, Vol.10, No.1, pp.31-39.
Marpu,  P.  R.,  2009.  Thesis: Geographic Object-based Image Analysis, Faculty of  Geosciences, Geo-
Engineering  and  Mining  of  the Technische Universit¨at Bergakademie Freiberg Germany.
Nagai,  M.,  T.  Chen,  A.  Ahmed,  R.
Shibasaki, 2008. UAV Borne Mapping by Multi Sensor Integration, The  Int.  Archives  of the Photogrammetry, Remote Sensing  and  Spatial  Information Sciences.  Vol.  XXXVII.  Part  B1.
Beijing 2008.
Qur’ania,  A.,  K.Lita,  M.  Sufiatul,  2012.
Analisis  Tekstur  dan  Ekstraksi Fitur Warna untuk Klasifikasi Apel Berbasis Citra, Prosiding Lokakarya Komputasi dalam Sains  dan  Teknologi  Nuklir,  10 Oktober 2012 (296-304). Riswanto,  E.,  2009. Evaluasi  Akurasi Klasifikasi Penutupan Lahan Menggunakan  Citra  Alos  Palsar Resolusi  Rendah  Studi  Kasus  di Pulau  Kalimantan ,  Departemen Manajemen Hutan Fakultas Kehutanan Institut Pertanian Bogor.
Rudianto,  B.,  2010. Analisis  Ketelitian
Objek  pada  Peta  Citra  Quickbird RS  0,68  m  dan  Ikonos  RS  1,0  m,
Jurnal Rekayasa , Institut
Teknologi  Nasional,  No.  3,  Vol.
XIV Juli – September 2010.
Setyasaputra, N., S. Fajar, F. Riyadhi, B.
Suharmin,  D.  R.  Ikhsan,  D. Burhanuddin, 2014. Platform
Unmanned  Aerial  Vehicle  untuk Aerial  Photography  Aeromodelling And  Payload  Telemetry  Research Group (APTRG), Prosiding Seminar  Nasional  Penginderaan
Jauh 2014, Bogor.
Shofiyati,  R.,  2011. Teknologi  Pesawat Tanpa Awak Untuk Pemetaan dan Pemantauan  Tanaman  Dan Lahan Pertanian.  Informatika  Pertanian , Vol. 20 No.2, Desember 2011: 58 – 64.
Xiaoxia,  S.,  2005. A  Comparison  Of Object-Oriented  And  Pixel-Based Classification Approachs Using Quickbird  Imagery , ISPRS Archives– Volume XXXVI-2/W25.