https://ppjp.ulm.ac.id/journal/index.php/jpg
Analisis Kemampuan Klasifikasi Berbasis Objek untuk Pemetaan Perubahan Penutup Lahan Menggunakan Citra Landsat 8
* eraiswara@unej.ac.id

## Abstract
Land  is  a  complex  system  that  requires  good  management.  Along  with  population growth,  it  will  result  in  an  impact  of  increasing  both  the  quality  and  quantity  of  life necessities  that  can  change  land  use.  This  research  is  deemed  necessary  to  make  an interpretation using remote sensing. The use of remote sensing (PJ) is very important in presenting spatial information related to the appearance of an area. The purpose of this study is to assess the accuracy and analyze object-based classification for mapping land cover change in East Jember Regency using Landsat 8 imagery. The method is used in this  study  uses  Object  Based  Image  Analysis  (OBIA),  optimal  box  classifier  for  the classification process, visual interpretation. segmentation results to classify land cover changes.  Based  on  the  results  of  the  land  cover  classification  capability  test  in Kaliwates, Sumbersari, Pakusari, Mayang and Silo Districts using the OBIA method, it shows  an  accuracy  value  of  94.28%  for  Landsat  8  images  recorded  in  2015,  and  an accuracy value of 98.57% for images. Landsat 8 recording for 2020.
Keywords:  Land  Cover;  Landsat  8  Imagery;  Object  Based  Image  Analysis; Jember

## Abstrak
Lahan  merupakan  suatu  sistem  yang  kompleks  sehingga  membutuhkan  penataan  yang baik. Seiring dengan pertumbuhan penduduk, akan mengakibatkan dampak peningkatan baik  kualitas  maupun  kuantitas  kebutuhan  hidup  yang  dapat  menjadikan  berubahnya tata  guna  lahan.  Penelitian  ini  dipandang  perlu  untuk  melakukan  suatu  interpretasi dengan  menggunakan  penginderaan  jauh.  Penggunaan  penginderaan  jauh  (PJ)  sangat penting  dalam  menyajikan  informasi  keruangan  terkait  kenampakan  suatu  wilayah. Tujuan  dari  penelitian  ini  ialah  untuk  mengkaji  akurasi  dan  menganalisis  klasifikasi berbasis  objek  untuk  pemetaan  perubahan  penutup  lahan  Kabupaten  Jember  bagian Timur  menggunakan  Citra  Landsat  8.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini menggunakan  Object  Based  Image  Analysis  (OBIA),  optimal  box  classifier  untuk proses  klasifikasinya,  interpretasi  visual  hasil  segmentasi  untuk  mengklasifikasi perubahan penutup lahan. Berdasarkan hasil uji kemampuan klasifikasi penutup lahan di Kecamatan  Kaliwates,  Sumbersari,  Pakusari,  Mayang  dan  Silo  dengan  menggunakan metode  OBIA  menunjukkan  nilai  akurasi  sebesar  94,28%  untuk  citra  Landsat  8 perekaman  tahun  2015,  dan  nilai  akurasi  sebesar  98,57%  untuk  citra  Landsat  8 perekaman tahun 2020.
Kata kunci: Penutup Lahan, Landsat 8, Object Based Image Analysis, Jember

## di Kabupaten Jember Bagian Timur
Era Iswara Pangastuti * , Elan Artono Nurdin, Yushardi, Fahmi Arif Kurnianto Pendidikan Geografi, Universitas Jember, Indonesia
DOI: 10.20527/jpg.v9i2.13826 Received: 4 Juli 2022 ; Accepted: 20 September 2022 ; Published: 18 September 2022 How  to  cite: Pangastuti,  E.  I.,  Nurdin,  E.  A.,  Yushardi,  Kurnianto,  F.  A.  (2022). Analisis Kemampuan Klasifikasi Berbasis Objek untuk Pemetaan Perubahan Penutup Lahan  Menggunakan  Citra  Landsat  8  di  Kabupaten  Jember  Bagian  Timur. JPG (Jurnal Pendidikan Geografi) , Vol. 9 No. 2. http://dx.doi.org/10.20527/jpg.v9i2.13826
© 2022 JPG (Jurnal Pendidikan Geografi) * Corresponding Author

## 1. Pendahuluan
Saat ini, lahan merupakan suatu sistem yang kompleks sehingga membutuhkan penataan  yang  baik.  Dalam  pengelolaannya,  manusia  harus  bisa  membedakan  antara lahan  sebagai  sumber  daya  dan  lahan  sebagai  lingkungan.  Hal  ini  sesuai  pernyataan Wibowo et  al .,  (2012)  dalam  penataan  lahan  perlu  aktivitas  yang  dapat  memperkaya hubungan yang menguntungkan demi tercapainya sistem lingkungan yang diinginkan. Seiring dengan pertumbuhan penduduk, akan mengakibatkan dampak peningkatan baik kualitas  maupun  kuantitas  kebutuhan  hidup  yang  dapat  menjadikan  berubahnya  tata guna  lahan  (Bashit et  al .,  2020).  Hal  ini  sejalan  dengan  pendapat  Haryanti  & Novidariyanti  (2018)    dan  Affan  (2014)  yang  menyatakan  bahwa  perubahan  tersebut terjadi  karena  dua  hal  pertama,  adanya  keperluan  untuk  memenuhi  kebutuhan  yang semakin  meningkat  jumlahnya  dan  kedua  berkaitan  dengan  meningkatnya  tuntutan hidup yang lebih baik.
Perubahan penutup lahan memang tidak dapat dihindari, maka pada penelitian ini  dipandang  perlu  untuk  melakukan  suatu  interpretasi  dengan  menggunakan penginderaan  jauh.  Penggunaan  penginderaan  jauh  (PJ)  sangat  penting  dalam menyajikan  informasi  keruangan  terkait  kenampakan  suatu  wilayah.  Bidang  kajiannya dapat  menginterpretasikan  suatu  wilayah  bahkan  kenampakan  di  perkotaan  dalam lingkup  kabupaten.  Salah  satu  kajian  yang  dapat  dilihat  terkait  dengan  kenampakan perubahan lahan dengan melakukan klasifikasi berbasis objek pada wilayah Kabupaten Jember  bagian  Timur.  Klasifikasi  berbasis  objek  ( Object  Based  Classification )  atau OBIA  menurut  Danoedoro  (2012)  merupakan  alternatif  ketika  klasifikasi  yang bertumpu  pada  nilai  spektral  semata  dirasa  tidak  mampu  mendefinisikan  objek-objek spasial  dan  ketika  klasifkasi  yang  melibatkan  data  nir-spektral  dalam  bentuk  integrasi dengan  Sistem  Informasi  Geografi  (SIG)  dirasa  kurang  menunjukkan  tingkat  otomasi yang tinggi.
Perubahan tutupan/penggunaan lahan merupakan masalah utama ketika terjadi peningkatan  jumlah  penduduk.  Aktivitas  penduduk  yang  membutuhkan  ruang cenderung  meningkatkan  permintaan  lahan  (Li et  al .,  2021).  Teknologi  penginderaan jauh  secara  efektif  dan  efisien  mampu  memantau  tata  guna  lahan  dengan  akurat, sehingga  dapat  diketahui  dengan  cepat  distribusi  tutupan  lahan  di  wilayah  Kabupaten Jember  bagian  Timur.  Citra  ini  merupakan  hasil  rekaman  sensor  yang  bertugas merekam  sumber  daya  bumi  yang  telah  dilengkapi  dengan  saluran  khusus.  Pada penelitian  yang  dilakukan  oleh  Kusuma  &  Handayani  (2015)  menunjukkan  bahwa klasifikasi berbasis objek lebih akurat dibanding klasifikasi berbasis piksel.
Perubahan tutupan/penggunaan lahan tidak hanya terjadi di wilayah perkotaan tetapi  telah  merambah  ke  wilayah  pinggiran  kota  (sub-urban).  Perubahan  lahan  di
kawasan  sub-urban  terjadi  karena  terbatasnya  ketersediaan  lahan  di  kawasan  urban sehingga  menyebabkan  perubahan  sifat  fisik  bergeser  atau  melebar  ke  kawasan  sub- urban  (Bashit et  al .,  2019).  Hal  ini  jugalah  yang  terjadi  di  Kabupaten  Jember, khususnya  di  Kecamatan  Kaliwates,  Sumbersari,  Pakusari,  Mayang  dan  Silo,  dimana kelima kecamatan tersebut secara geografis terletak di bagian timur Kabupaten Jember. Kabupaten Jember memiliki peran sebagai kawasan Pusat Kegiatan Wilayah atau PKW (Peraturan  Daerah  Kabupaten  Jember  Nomor  1  Tahun  2015).    Dengan  status  sebagai kawasan  PKW,  menjadikan  kawasan  perkotaan  di  Kabupaten  Jember  memiliki  daya tarik  yang  tinggi  sehingga  secara  perlahan  tapi  pasti  kebutuhan  akan  lahan  untuk menunjang aktivitas penduduk juga semakin meningkat.
Data  citra  penginderaan  jauh  diperoleh  dari  rekaman  sensor  satelit.  Data  citra menggambarkan  permukaan  bumi  sehingga  dapat  diperoleh  informasi  tentang tutupan/penggunaan  lahan.  Ekstraksi  informasi  tutupan/penggunaan  lahan  yang diperoleh  melalui  metode  klasifikasi  citra  dinilai  lebih  efektif  dan  efisien  dalam memetakan  tutupan/penggunaan  lahan  untuk  wilayah  yang  luas  dibandingkan  dengan pemetaan langsung di lapangan. Ekstraksi data tersebut dapat menggunakan klasifikasi manual  dan digital. Klasifikasi  manual  dan digital  masing-masing memiliki kelebihan. Klasifikasi manual memiliki keunggulan dalam hal akurasi hasil, namun prosesnya akan memakan  waktu  yang  lama.  Pada  klasifikasi  digital,  ekstraksi  data  dapat  dilakukan dengan 2 cara, yaitu klasifikasi berbasis piksel dan klasifikasi berbasis objek. Analisis data citra penginderaan jauh berorientasi objek telah menjadi populer di bidang penginderaan  jauh  selama  dekade  terakhir  (Bashit et  al .,  2020). Object  Based  Image Analysis (OBIA)  dinilai  memiliki  keunggulan  dalam  mengatasi  kelemahan  klasifikasi citra  berbasis  piksel  yang  mengabaikan  informasi  geometris,  tekstur  dan  kontekstual (Blaschke,  2010;  Drǎguţ  &  Eisank,  2012;  Danoedoro,  2012).  Hasil  klasifikasi  citra berbasis objek diperoleh melalui proses validasi lapangan untuk melihat seberapa akurat hasil klasifikasi tersebut.
Pembangunan fisik kawasan menyebabkan terjadinya perubahan tutupan lahan sehingga  mengakibatkan  berkurangnya  lahan  yang  digunakan  sebagai  kawasan pertanian  bahkan  dapat  mengurangi  kawasan  hutan.  Pemantauan  perubahan tutupan/penggunaan  lahan  dapat  dilakukan  dengan  pemetaan  tutupan  lahan  pada  suatu wilayah  secara  periodik.  Pada  penelitian  ini,  perubahan  tutupan/penggunaan  lahan diperoleh dari citra Landsat 8 yang direkam pada tahun 2015 dan 2020.
Dalam  kurun  waktu  12  tahun,  terjadi  perkembangan  kawasan  perkotaan  dan penurunan luas lahan pertanian menggunakan analisis citra satelit Landsat (Rimal et al ., 2018, 2019; Sadat et al ., 2020). Dalam 4 dekade terakhir telah terjadi perubahan lahan dari  lahan  pertanian  menjadi  kawasan  perkotaan  baru  (Li et  al .,  2021;  Li et  al .,  2015; Liu et al ., 2016; Zhang et al ., 2016). Citra Landsat telah mampu menunjukkan akurasi yang  sangat  tinggi  dalam  menganalisis  perubahan  tutupan  lahan  di  hutan  baik  secara spasial  maupun  temporal  (Hermosilla et  al .,  2015,  2016;  Khodaee et  al .,  2020;  Xie et al .,  2020).  Perluasan  lahan  terbangun  yang  difungsikan  sebagai  permukiman  telah menjadi tren perubahan penutup lahan dalam waktu singkat (Dong & Xu, 2020).
Penelitian-penelitian  sebelumnya  banyak  menitikberatkan  pada  keakuratan citra Landsat tanpa memperhatikan karakteristik objeknya, sehingga penelitian ini akan lebih  memperhatikan  penggunaan  citra  Landsat  untuk  mengukur  perubahan  tutupan lahan  di  daerah  berkembang  dari  wilayah  sub-urban  ke  wilayah  urban.  Kabupaten Jember  merupakan  kesatuan  wilayah  yang  terus  berkembang,  sehingga  perlu diperhatikan  terkait  pola  perubahan  lahan,  agar  kedepannya  tidak  terjadi  eksploitasi
lahan  yang  berlebihan.  Rumusan  masalah  dalam  penelitian  ini  adalah  bagaimana kemampuan  klasifikasi  berbasis  objek  untuk  pemetaan  perubahan  penutup  lahan  di wilayah  Kabupaten  Jember  bagian  Timur  menggunakan  citra  Landsat  8.  Manfaat  dari kegiatan aplikatif ini adalah untuk meningkatkan nilai aplikasi penginderaan jauh dalam studi pemetaan perubahan lahan di suatu wilayah dengan memanfaatkan citra Landsat 8. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menilai  akurasi  dan  menganalisis  klasifikasi berbasis objek untuk pemetaan perubahan penutup lahan di wilayah Kabupaten Jember bagian Timur menggunakan citra Landsat 8.

## 2. Metode

## A. Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menerapkan  klasifikasi  berbasis  objek  pada Citra Landsat 8 untuk pemetaan perubahan penutup lahan di wilayah Kabupaten Jember bagian  Timur  yang  cakupannya  meliputi  Kecamatan  Kaliwates,  Sumbersari,  Pakusari, Mayang,  dan  Silo.  Analisis  pengklasifikasian  berbasis  objek  yang  terdapat  di  lima kecamatan akan dikaji melalui citra landsat 8, beberapa data sekunder terkait, dan survei lapangan.  Secara  garis  besar  penelitian  meliputi  3  tahap,  yaitu  pemrosesan  awal, pengolahan  data,  dan  analisis  yang  diintegrasikan  dengan  SIG.  Survei  lapangan dilakukan untuk menguji akurasi dari informasi yang diperoleh melalui citra landsat 8.
Gambar 1. Lokasi Penelitian Kabupaten Jember Bagian Timur

## B. Tahapan-Tahapan Penelitian
Metode yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan OBIA, box classifier optimal untuk  proses  klasifikasi,  interpretasi  visual  hasil  segmentasi  untuk
mengklasifikasikan  perubahan  tutupan/penggunaan  lahan.  Pengujian  akurasi  hasil klasifikasi menggunakan matriks kesalahan dengan membandingkan kelas tutupan lahan hasil klasifikasi dengan kelas tutupan lahan di lapangan. Alur lengkapnya dapat dilihat pada Gambar 2.

## 1) Tahap Segmentasi
Pada  tahapan  ini  dengan  menggunakan  metode Multiresolution  segmentation yang dikenalkan oleh Burnett & Blaschke (2003). Metode ini dimanfaatkan untuk segmentasi resolusi  multiresolusi  dengan  hierarki  objek.  Parameter  yang  digunakan  yaitu  skala, spektral/warna, serta bentuk kekompakan dan kehalusan. Parameter skala menggunakan tool  yang  ditemukan  oleh  Drǎguţ et  al .,  (2014)  yang  digunakan  untuk  memperkirakan nilai  parameter  skala  segmentasi. Parameter  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu: parameter skala 20, bentuk 0,2 dan kekompakan 0,5. Parameter warna yang digunakan sesuai dengan jumlah kelas tutupan lahan.
Bersarnya  parameter  skala  berbanding  lurus  dengan  besarnya  heterogenitas  objek, penggunaan  parameter  skala  20  karena  objek  yang  diinterpretasi  adalah  tutupan  lahan bukan objek tunggal penggunaan lahan (Baatz & Schaepe, 2000; Widayani, 2018). Nilai parameter bentuk yang digunakan 0,2. Nilai parameter bentuk yang tinggi menyebabkan segmentasi  objek  lebih  ditekankan  pada  tekstur,  sedangkan  penekanan  objek  pada teksturnya  tidak  selalu  menghasilkan  objek  citra  yang  dikehendaki.  Parameter kekompakan  yang  digunakan  0,5.  Nilai  kekompakan  memisahkan  objek  yang  kompak dengan  objek  yang  tidak  kompak,  yang  memiliki  perbedaan  nilai  spektral  yang  relatif rendah.  Semakin  besar  nilai  parameter  kekompakan,  objek  yang  dihasilkan  memiliki bentuk yang lebih kompak (Widayani, 2018).

## 2) Tahap klasifikasi
Setelah sampel tersegmentasi menurut kelas tutupan lahan, dilakukan proses klasifikasi dengan  menerapkan  algoritma Nearest  Neighbor (NN)  yang  mengklasifikasikan  setiap segmen  pada  setiap  kelas  sesuai  dengan  nilai feature  space untuk  setiap  segmen (Laliberte et al ., 2006).

## 3) Tahap lapangan
Tahap lapangan ini untuk melihat analisis kelas tutupan lahan. Hal ini karena penelitian ini  mengkaji  klasifikasi  perubahan  penutup  lahan  dengan  pendekatan  berbasis  objek untuk pemetaan perubahan penutup lahan di wilayah Kabupaten Jember bagian Timur. Metode  pengambilan  titik  sampel  uji  akurasi  menggunakan purposive  sampling yang sesuai dengan kelas tutupan lahan dan kondisi di lapangan.
Pengujian kemampuan OBIA pada citra landsat 8  liputan wilayah Kab. Jember bagian Timur tahun 2015 dan 2020 masing-masing memiliki 70 titik sampel. Pengujian akurasi pada  citra  landsat  8  tahun  2015  menggunakan  interpretasi  visual Google  Earth pada tahun yang sama (Gambar 4). Sedangkan untuk pengujian keakuratan hasil segmentasi pada citra landsat  8 tahun 2020 dilakukan pada bulan Desember 2020 di  70 titik yang tersebar  di  Kecamatan  Kaliwates,  Sumbersari,  Pakusari,  Mayang,  dan  Silo  sesuai dengan sebaran kelas tutupan lahan.

## 4) Tahap uji akurasi
Tahapan  pengujian  akurasi  dilakukan  untuk  mendapatkan  penilaian  akurasi  peta  hasil klasifikasi yang dihasilkan dan masih bersifat tentatif. Penilaiannya dengan menghitung
overall  accuracy melalui  matriks  kesalahan.  Menurut  Danoedoro  (2012)  perhitungan dengan  metode  ini  dapat  melihat  akurasi  dari  dua  sisi,  yaitu  sisi  penghasil  peta  dan pengguna peta. Hasil pada tahap ini ialah presentase kebenaran hasil klasifikasi dilihat dari penghasil peta, pengguna peta maupun  akurasi  keseluruhan. Presentase kebenaran ini  dapat  dijadikan  patokan  keberhasilan  dari  metode  klasifikasi.  Sehingga,  informasi yang diperoleh dapat diketahui tingkat kesalahannya.

## 5) Tahap pemetaan sebagai output
Tahap  ini  dilakukan  pemetaan  perubahan  lahan  wilayah  Kabupaten  Jember  bagian Timur.  Proses  pemetaan  dilakukan  dengan  seleksi  kelas  dari  peta  klasifikasi  penutup lahan. Peta perubahan penutup lahan ini memiliki skala 1:250.000 atau skala kabupaten. Skala  peta  yang  dihasilkan  disesuaikan  dengan  resolusi  spasial  citra  landsat  8  yang digunakan dalam penelitian ini.

## C. Analisis Data
Data  yang  sudah  terkumpul  selanjutnya  akan  dianalisis  dengan  menggunakan pengolahan  citra  dan overlay dengan software ArcGIS  10.4.  hasil  analisis diinterpretasikan  dalam  bentuk  peta  yang  memperlihatkan  perubahan  lahan  di  wilayah Kabupaten  Jember  bagian  Timur.  Namun  sebelum  itu  dilakukan  identifikasi  wilayah melalui  proses overlay antara  peta  penutup  lahan  tahun  2015  dan  peta  penutup  lahan tahun 2020.
Gambar 2. Diagram Alir Penelitian Citra Landsat 8 Terkoreksi tahun 2015 Pembuatan Ruleset Penerapan Ruleset ( scale,
shape, compactness ) Kelas klasifikasi: lahan terbangun, lahan pertanian, hutan, semak belukar Peta Penutup Lahan Tentatif Th 2015 Peta Penutup Lahan Tentatif Th 2020
Visualisasi Google Earth Th 2015 Peta Penutup Lahan Tahun 2015 Uji Akurasi Survey Lapangan Peta Penutup Lahan Tahun 2020 Citra Landsat 8 Terkoreksi tahun 2020 Segmentasi: Multiresolution
Segmentation
: input data : pemrosesan data : hasil sementara : hasil akhir

## 3. Hasil Dan Pembahasan
Citra  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  ialah  citra  landsat  8  liputan Kabupaten  Jember  bagian  Timur  perekaman  tahun  2015  dan  2020.  Interpretasi  citra dilakukan dengan melihat karakteristik dasar kenampakan masing-masing kelas tutupan lahan yang dibantu dengan unsur-unsur interpretasi. Berdasarkan hasil interpretasi pada objek  tutupan  lahan  melalui  citra  landsat  8  akuisisi  8  Mei  2015  di  Kabupaten  Jember bagian Timur pada empat kelas tutupan lahan (hutan, lahan terbangun, lahan pertanian, dan semak belukar) diketahui luasan tiap kelas penutup lahan seperti terlihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Luasan Kelas Penutup Lahan di Kabupaten Jember bagian Timur Tahun 2015 No Kelas Penutup Lahan Luas (ha) Presentase % 1. Hutan 32696.49 65.92 2. Lahan terbangun 5481.54 11.05 3. Lahan pertanian 9690.91 19.54 4. Semak belukar 1731.27 3.49 Luas Lahan 49600.21 100
Berdasarkan  tabel  di  atas  dapat  dijelaskan  bahwa  penggunaan/penutup  lahan terluas di  Kecamatan Kaliwates, Sumbersari, Pakusari, Mayang, dan Silo berupa kelas penggunaan/penutup  lahan  hutan  yang  memiliki  luas  32696,49  Ha  dengan  presentase 65,92%.  Kelas  penggunaan/penutup  lahan  hutan  banyak  terdapat  di  Kecamatan  Silo, karena  pada  wilayah  ini  terdapat  Taman  Nasional  Meru  Betiri  sehingga  luasan  kelas penggunaan/penutup  lahan  berupa  hutan  mendominasi  di  Kecamatan  Silo.  Kelas penggunaan  /  penutup  lahan  sawah  menempati  luasan  wilayah  terluas  ketiga  di  lima kecamatan  tersebut  dengan  total  luasan  sebesar  19,54%.  Areal  persawahan  tersebar  di Kecamatan  Kaliwates,  Sumbersari,  Pakusari,  Mayang  dan  Silo.  Setiap  kecamatan memiliki  areal  persawahan  dengan  luasan  yang  berbeda-beda,  dan  terus  mengalami perubahan  sepanjang  tahunnya.  Hal  ini  juga  sama  seperti  yang  terjadi  pada  kelas penggunaan/penutup  lahan  berupa  lahan  terbangun.  Lahan  terbangun  dalam  kajian  ini berupa  kawasan  permukiman,  perkantoran,  area  komersil,  kawasan  pendidikan  hingga kawasan  yang  difungsikan  sebagai  fasilitas  kesehatan.  Seperti  yang  terlihat  pada Gambar  2,  Kecamatan  Sumbersari  memiliki  luasan  kelas  tutupan  lahan  terbangun terbesar, kemudian disusul oleh Kecamatan Pakusari, Mayang, dan Silo.
Gambar 3. Peta Penutup Lahan Kabupaten Jember bagian Timur Tahun 2015
Berdasarkan  hasil  interpretasi  pada  kedua  citra  Landsat  8  liputan  wilayah Kabupaten  Jember  bagian  Timur  secara  temporal  (tahun  2015  dan  2020)  diketahui bahwa  luasan  penggunaan/penutup  lahan  untuk  kelas  lahan  pertanian  dan  lahan terbangun  mengalami  kenaikan  luasan,  dan  kelas  tutupan  lahan  hutan  mengalami penurunan luasan. Hal ini dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 . Luasan Kelas Penutup Lahan di Kabupaten Jember bagian Timur Tahun 2020 No Kelas Penutup
Lahan Luas (ha) Presentase % 1. Hutan 28172.94 58.69 2. Lahan terbangun 7125.15 14.85 3. Lahan pertanian 11480.10 23.91 4. Semak/belukar 1225.84 2.55 Luas Lahan 48004.03 100
Berdasarkan  Tabel  2  di  atas,  hasil  interpretasi  citra  Landsat  8  perekaman  9 Agustus  2020  liputan  wilayah  Kabupaten  Jember  bagian  Timur  menunjukkan  bahwa kelas tutupan lahan hutan selama kurun waktu lima tahun mengalami penurunan sebesar 7,23%.  Sebaliknya  pada  kelas  penggunaan/penutup  lahan  sawah  dan  lahan  terbangun mengalami  peningkatan  luasan  selama  kurun  waktu  lima  tahun  yang  masing-masing sebesar 4,7% dan 3,79%. Kecamatan yang mengalami pembangunan penambahan lahan terbangun  cenderung  hampir  di  setiap  kecamatan  wilayah  kajian,  yaitu  Kecamatan Sumbersari,  Kaliwates,  Pakusari,  Mayang  dan  Silo.  Lebih  jelasnya  dapat  dilihat  pada Gambar 3 di bawah ini.
Gambar 4. Peta Penutup Lahan Kabupaten Jember bagian Timur Tahun 2020
Hasil  interpretasi  citra  Landsat  8  liputan  wilayah  Kabupaten  Jember  bagian Timur pada tahun perekaman 2015 dan 2020 selanjutnya dijadikan acuan untuk validasi data  di  lapangan.  Berdasarkan  hasil  pengamatan  di  lapangan  pada  kelima  kecamatan wilayah  kajian,  didapatkan  fenomena  yang  menarik  terkait  dengan  perubahan  tutupan lahan.  Pada  kecamatan  wilayah  kajian  yaitu  Kecamatan  Kaliwates,  Sumbersari, Pakusari, Mayang dan Silo hampir seluruhnya mengalami perubahan penggunaan/penutup  lahan.  Perubahan  ini  dapat  dilihat  pada  Tabel  2  dan  Gambar  2, yaitu  terjadi  peningkatan  luasan  pada  kelas  penggunaan/penutup  lahan  pertanian  yang umumnya  difungsikan  sebagai  areal  persawahan  dan  lahan  terbangun  yang  umumnya difungsikan  sebagai  kawasan  permukiman,  dan  terjadi  perubahan  luasan  pada  kelas penggunaan/penutup lahan hutan yang lebih cenderung berkurang luasannya.
Ekstraksi segementasi data citra Landsat 8 perekaman tahun 2020 menunjukkan terdapat  sejumlah  lokasi  lahan  terbangun  baru  khususnya  permukiman,  dimana sebelumnya pada tahun 2015 lokasi tersebut merupakan kelas tutupan lahan sawah. Hal ini  juga  terjadi  pada  kelas  penggunaan/penutup  lahan  sawah,  pada  beberapa  lokasi terdapat  penambahan  areal  yang  difungsikan  sebagai  sawah,  dimana  wilayah  tersebut pada  tahun  2015  merupakan  kelas  penggunaan/penutup  lahan  hutan.  Sehingga fenomena  menarik  yang  peneliti  amati  dari  ekstraksi  data  citra  Landsat  8  perekaman tahun 2015 dan 2020 yaitu penduduk setempat cenderung merubah fungsi lahan sawah menjadi  lahan terbangun khususnya permukiman, dan penduduk akan membuka hutan yang  kemudian  dijadikan  sebagai  areal  persawahan.  Seperti  yang  terjadi  pada Kecamatan Silo sebelah utara, pada tahun 2015 wilayah tersebut memiliki pemanfaatan sebagai  hutan,  namun  dalam  data  terbaru  (citra  Landsat  8  perekaman  tahun  2020) wilayah tersebut memiliki fungsi sebagai lahan sawah.
Perubahan tutupan lahan yang terjadi di kelima kecamatan wilayah kajian tidak lepas  dari  upaya  pemenuhan  kebutuhan  penduduk  yang  bermukim  pada  wilayah tersebut.  Perubahan  penggunaan/tutupan  lahan  diartikan  sebagai  upaya  pemenuhan kebutuhan  hidup  penduduk  baik  material  maupun  spiritual,  dengan  melakukan intervensi  atau  campur  tangan  terhadap  lahan  tersebut  (Nilda,  2015).  Sedangkan perubahan tutupan lahan lebih kepada adanya perubahan vegetasi. Tutupan lahan hutan terluas  di  wilayah  kajian  berada  di  Kecamatan  Silo  yang  termasuk  dalam  kawasan Taman  Nasional  Meru  Betiri,  sedangkan  di  kecamatan  lain  tutupan  lahan  hutan umumnya  terletak  di  daerah  yang  lebih  tinggi,  sehingga  perubahan  menjadi  areal persawahan atau permukiman cenderung tidak terjadi.
(a)                             (b)                             (c)
Gambar 4. Uji akurasi tutupan lahan di Kabupaten Jember bagian Timur hasil ekstraksi Citra Landsat 8 tahun 2015. (a) potongan citra Landsat 8, (b) potongan visualisasi Google Earth tahun 2015, (c) hasil klasifikasi OBIA.
Hasil  validasi  data  ekstraksi  segmentasi  citra  Landsat  8  perekaman  tahun  2015 dan  2020  menunjukkan  nilai  akurasi  sebesar  94,28%  dan  98,57%.  Hasil  validasi tersebut  didukung  oleh    (Ali  &  Nayyar,  2020;  Alifu et  al .,  2020;  Fallati et  al .,  2020; Hauser et al .,  2020)    bahwa  akurasi  Landsat  8  sangat  tinggi  pada  klasifikasi  berbasis objek. Rincian perhitungan keakuratan hasil segmentasi untuk tiap kelas penutup lahan dapat dilihat pada Tabel 3 dan Tabel 4 di bawah ini.
Tabel 3. Matriks Kesalahan Uji Akurasi Citra Landsat 8 Tahun Perekaman 2015
Kategori Lapangan Kategori Hasil Interpretasi Total Baris Ketelitian Hasil Interpretasi Hutan Sawah Lahan Terbangun Semak Belukar Hutan 15 - - - 15 66/70 = 94,28% Lahan pertanian - 18 4 - 22 Lahan terbangun - - 20 - 20 Semak belukar - - - 13 13 Total Kolom 15 18 24 13 70
Berdasarkan  Tabel  3  di  atas,  kemampuan  klasifikasi  atau  nilai  akurasi  hasil ekstraksi data citra Landsat 8 perekaman tahun 2015 liputan wilayah Kabupaten Jember bagian  Timur  menunjukkan  nilai  sebesar  94,28%.  Angka  ini  mencerminkan  bahwa ekstraksi  data  penutup  lahan  dengan  metode  OBIA  memiliki  kemampuan  yang  sangat baik khususnya pada Kecamatan Kaliwates, Sumbersari, Pakusari, Mayang, dan Silo.
Tabel 4. Matriks Kesalahan Uji Akurasi Citra Landsat 8 Tahun Perekaman 2020 Kategori Lapangan Kategori Hasil Interpretasi Total Baris Ketelitian Hasil Interpretasi Hutan Sawah Lahan Terbangun Semak Belukar Hutan 14 - - - 14 69/70 =
98,57%
Lahan pertanian - 19 1 - 20 Lahan terbangun - - 24 - 24 Semak belukar - - - 12 12 Total Kolom 14 19 25 12 70
Sedangkan  berdasarkan  tabel  4  bahwa  hasil  validasi  lapangan  yang  dilakukan untuk  menguji  kemampuan  klasifikasi  penutup  lahan  pada  citra  Landsat  8  perekaman tahun  2020,  nilai  akurasi  yang  diperoleh  yaitu  sebesar  98,57%.  Angka  tersebut menunjukkan  bahwa  metode  OBIA  mampu  mengekstraksi  data  dengan  sangat  baik, khususnya  pada  kelas  tutupan  lahan  di  lima  kecamatan  wilayah  kajian,  yaitu  hutan, lahan  terbangun,  lahan  pertanian,  dan  semak  belukar.  Berdasarkan  kegiatan  lapangan yang  dilakukan,  kelas  penutup  lahan  berupa  lahan  terbangun  teridentifikasi  sebagai objek  sawah  kering.  Hal  ini  dapat  terjadi  karena  adanya  kesamaan  warna  yang ditunjukkan  oleh  kedua  objek  pada  tampilan  komposit  citra  543,  sehingga  membuat operator salah menginput objek saat melakukan segmentasi berbasis objek.
(a) (b) (c) (d)
Gambar 5. Sampel Uji Akurasi tahun 2020: (a)  hutan, (b) Lahan terbangun, (c) Lahan pertanian, (d) Semak belukar
Berdasarkan  ketelitian  pengukuran  di  lapangan,  kelas  tutupan  lahan  hutan sebagian  besar  didominasi  oleh  vegetasi  kambium  tinggi,  seperti  tanaman  perkebunan yang  vegetasinya  lebih  homogen  dan  rapat.  Penduduk  setempat  terkadang  memiliki lahan  yang  ditanami  vegetasi  kambium,  sehingga  jika  dilihat  dari  citra,  vegetasi memiliki tajuk dengan tekstur lebih kasar yang terlihat seperti hutan.
Pada  objek  semak  belukar,  didominasi  oleh  vegetasi  perdu  yang  lebih  pendek, seperti  ilalang  dan  tanaman  non-kambium  lainnya.  Objek  semak  belukar  banyak dijumpai  di  sekitar  permukiman  penduduk  atau  dekat  dengan  lahan  pertanian. Kedepannya,  objek  semak  belukar  berpotensi  untuk  dikonversi  menjadi  lahan terbangun.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  uji  kemampuan  klasifikasi  penutup  lahan  di  Kabupaten Jember  bagian  Timur  dengan  menggunakan  metode  OBIA  menunjukkan  nilai  akurasi sebesar 94,28% untuk citra Landsat 8 perekaman tahun 2015, dan nilai akurasi sebesar 98,57%  untuk  citra  Landsat  8  perekaman  tahun  2020.  Nilai  akurasi  keduanya menunjukkan  bahwa  penggunaan  OBIA  mampu  meningkatkan  keakuratan  ekstraksi data  citra  Landsat  8  liputan  wilayah  Kabupaten  Jember  bagian  Timur.  Perubahan tutupan lahan yang terjadi  pada kelima kecamatan wilayah kajian selama kurun waktu lima  tahun  menunjukkan  perubahan  pada  kelas  tutupan  lahan  hutan,  lahan  pertanian, dan  lahan  terbangun.  Kelas  tutupan  lahan  hutan  mengalami  penurunan  luasan  sebesar 7,23%,  kelas  sawah  dan  lahan  terbangun  mengalami  peningkatan  sebesar  4,7%  dan 3,79%. Ekstraksi data perubahan tutupan lahan dari citra Landsat 8 di beberapa wilayah Kabupaten Jember menunjukkan nilai akurasi yang tinggi. Selama kurun waktu 5 tahun, terjadi  perubahan  kelas  tutupan  lahan  hutan  yang  berubah  menjadi  lahan  persawahan, semak  belukar  dan  lahan  terbangun.  Objek  persawahan  dan  semak  belukar  berpotensi menjadi lahan terbangun di masa yang akan datang.

## 5. Referensi
Affan,  F.  M.  (2014).  Analisis  Perubahan  Penggunaan  Lahan  Untuk  Permukiman  Dan Industri  Dengan  Menggunakan  Sistem  Informasi  Geografis  (Sig). ILmiah Pendidikan Geografi .
Ali,  A.,  &  Nayyar,  Z.  A.  (2020).  Extraction  of  mangrove  forest  through  Landsat  8 Mangrove Index (L8MI). Arabian Journal of Geosciences , 13 (21). https://doi.org/10.1007/s12517-020-06138-4
Alifu, H., Vuillaume, J. F., Johnson, B. A., & Hirabayashi, Y. (2020). Machine-learning classification  of  debris-covered  glaciers  using  a  combination  of  Sentinel-1/-2 (SAR/optical),  Landsat  8  (thermal)  and  digital  elevation  data. Geomorphology , 369 . https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2020.107365
Bashit,  N.,  Prasetyo,  Y.,  &  Suprayogi,  A.  (2019).  Klasifikasi  Berbasis  Objek  untuk Pemetaan Penggunaan Lahan menggunakan Citra SPOT 5 di Kecamatan Ngaglik. TEKNIK , 40 (2). https://doi.org/10.14710/teknik.v39i3.23050
Bashit, N., Sari Ristianti, N., Eko Windarto, Y., & Ulfiana, D. (2020). The Mapping of Land  Use  Using  Object-Based  Image  Analysis  (OBIA)  in  Klaten  Regency. E3S Web of Conferences , 202 . https://doi.org/10.1051/e3sconf/202020206036
Baatz,  M.,  &  Schaepe,  A.  (2000). Multiresolution  Segmentation-an  optimization approach  for  high  quality  multi  scale  image  segmentation .  Geographische Information Verarbeitung XII.Wichmann Karlsruhe.pp12-23.
Blaschke, T. (2010). Object based image analysis for remote sensing. In ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (Vol. 65, Issue 1).
https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2009.06.004
Burnett,  C.,  &  Blaschke,  T.  (2003).  A  multi-scale  segmentation/object  relationship modelling  methodology  for  landscape  analysis. Ecological  Modelling . https://doi.org/10.1016/S0304-3800(03)00139-X
Danoedoro,  P.  (2012). Pengantar  Penginderaan  Jauh  Digital .  Yogyakarta:  Penerbit ANDI.
Dong,  X.,  &  Xu,  S.  (2020).  Spatial  evolution  characteristics  of  urban  and  rural settlements  in  Inner  Mongolia. Arabian  Journal  of  Geosciences , 13 (22). https://doi.org/10.1007/s12517-020-06167-z
Drǎguţ, L., Csillik, O., Eisank, C., & Tiede, D. (2014). Automated parameterisation for multi-scale  image  segmentation  on  multiple  layers. ISPRS  Journal  of Photogrammetry and Remote Sensing . https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2013.11.018 Drǎguţ,  Lucian,  &  Eisank,  C.  (2012).  Automated  object-based  classification  of topography from SRTM data. Geomorphology , 141 – 142 .
https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2011.12.001
Fallati, L., Saponari, L., Savini, A., Marchese, F., Corselli, C., & Galli, P. (2020). Multi- temporal  UAV  data  and  bject-based  image  analysis  (OBIA)  for  estimation  of substrate  changes  in  a  post-bleaching  scenario  on  a  Maldivian  reef. Remote Sensing , 12 (13). https://doi.org/10.3390/rs12132093
Haryanti,  T.  U.,  &  Novidariyanti,  E.  (2018).  Peranan  Pantai  dalam  Kondisi  Sosial Ekonomi  Masyarakat  Di  Sekitar  Pantai  Bentar  Kabupaten  Probolinggo  Jawa Timur. Majalah Pembelajaran Geografi , I (I).
Hauser,  L.  T.,  Binh,  N. A.,  Hoa,  P.  V.,  Quan,  N.  H.,  &  Timmermans,  J. (2020).  Gap- free  monitoring  of  annual  mangrove  forest  dynamics  in  ca  mau  province, vietnamese  mekong  delta,  using  the  landsat-7-8  archives  and  post-classification temporal optimization. In Remote Sensing (Vol. 12, Issue 22).
https://doi.org/10.3390/rs12223729
Hermosilla,  T.,  Wulder,  M.  A.,  White,  J.  C.,  Coops,  N.  C.,  &  Hobart,  G.  W.  (2015). Regional detection, characterization, and attribution of annual forest change from 1984  to  2012  using  Landsat-derived  time-series  metrics. Remote  Sensing  of Environment , 170 . https://doi.org/10.1016/j.rse.2015.09.004
Hermosilla, T., Wulder, M. A., White, J. C., Coops, N. C., Hobart, G. W., & Campbell, L. B. (2016). Mass data processing of time series Landsat imagery: pixels to data products  for  forest  monitoring. International  Journal  of  Digital  Earth , 9 (11). https://doi.org/10.1080/17538947.2016.1187673
Khodaee,  M.,  Hwang,  T.,  Kim,  J.  H.,  Norman,  S.  P.,  Robeson,  S.  M.,  &  Song,  C. (2020).  Monitoring  forest  infestation  and  fire  disturbance  in  the  southern appalachian  using  a  time  series  analysis  of  landsat  imagery. Remote  Sensing , 12 (15). https://doi.org/10.3390/RS12152412
Kusuma,  I.  J.,  &  Handayani,  H.  H.  (2015).  Studi  Klasifikasi  Berbasis  Objek  Untuk Kesesuaian  Tutupan  Lahan  Tambak,  Konservasi  Dan  Permukiman  Kawasan Pesisir  (Studi  Kasus:  Kec.Asemrowo,  Krembangan,  Pabean  Cantikan,  Dan
Semampir, Kota Surabaya). Geoid . https://doi.org/10.12962/j24423998.v10i2.800 Laliberte,  A.  S.,  Koppa,  J.,  Fredrickson,  E.  L.,  &  Rango,  A.  (2006).  Comparison  of nearest  neighbor  and  rule-based  decision  tree  classification  in  an  object-oriented environment. International  Geoscience  and  Remote  Sensing  Symposium (IGARSS) . https://doi.org/10.1109/IGARSS.2006.1006
Li,  D.,  Jin,  R.,  Gu,  J.,  &  Huang,  R.  (2021). Object-based  land  use  and  land  cover change  detection  in  multi  temporal  remote-sensing  images . June ,  1–15. https://doi.org/10.20944/preprints202106.0157.v1
Li,  X.,  Gong,  P.,  &  Liang,  L.  (2015).  A  30-year  (1984-2013)  record  of  annual  urban dynamics  of  Beijing  City  derived  from  Landsat  data. Remote  Sensing  of Environment , 166 . https://doi.org/10.1016/j.rse.2015.06.007
Liu, F., Zhang, Z., Shi, L., Zhao, X., Xu, J., Yi, L., Liu, B., Wen, Q., Hu, S., Wang, X., Zuo,  L.,  Li,  N.,  &  Li,  M.  (2016).  Urban  expansion  in  China  and  its  spatial- temporal  differences  over  the  past  four  decades. Journal  of  Geographical Sciences , 26 (10). https://doi.org/10.1007/s11442-016-1339-3
Nilda, N., Adnyana, I., & Merit, I. (2015). Analisis Perubahan Penggunaan Lahan Dan Dampaknya Terhadap Hasil Air di DAS Cisadane Hulu. ECOTROPHIC : Jurnal Ilmu  Lingkungan  (Journal  Of  Environmental  Science),  9 (1),  35-45. doi:10.24843/EJES.2015.v09.i01.p05
Rimal,  B.,  Keshtkar,  H.,  Sharma,  R.,  Stork,  N.,  Rijal,  S.,  &  Kunwar,  R.  (2019).
Simulating  urban  expansion  in  a  rapidly  changing  landscape  in  eastern  Tarai,
Nepal. Environmental Monitoring and Assessment , 191 (4). https://doi.org/10.1007/s10661-019-7389-0
Rimal,  B., Zhang, L., Keshtkar, H., Haack, B. N., Rijal, S., & Zhang, P. (2018). Land use/land cover dynamics and modeling of urban land expansion by the integration of  cellular  automata  and  markov  chain. ISPRS  International  Journal  of  Geo- Information , 7 (4). https://doi.org/10.3390/ijgi7040154
Sadat,  M.,  Zoghi,  M.,  &  Malekmohammadi,  B.  (2020).  Spatiotemporal  modeling  of urban  land  cover  changes  and  carbon  storage  ecosystem  services:  case  study  in Qaem  Shahr  County,  Iran. Environment,  Development  and  Sustainability , 22 (8). https://doi.org/10.1007/s10668-019-00565-4
Wibowo  S., & Suharyadi, R., T., Baja, S., Kawamuna, A., Suprayogi, A., & Wijaya, A.
P.  (2012).  Perencanaan  Tata  Guna  Lahan  dalam  Pengembangan  Wilayah Pendekatan Spasial dan Aplikasinya. Remote Sensing . https://doi.org/10.1007/978-3-540-79132-4_8
Widayani, Prima. (2018). Aplikasi object-based image analysis untuk identifikasi awal permukiman  kumuh  menggunakan  Citra  satelit  worldview-2. Majalah  Geografi Indonesia Vol. 32, No. 2, September 2018 (162-169) DOI:10.22146/mgi. 32306 Xie,  S.,  Liu,  L.,  &  Yang,  J.  (2020).  Time-series  model-adjusted  percentile  features: Improved  percentile  features  for  land-cover  classification  based  on  landsat  data. Remote Sensing , 12 (18). https://doi.org/10.3390/RS12183091
Zhang, Z., Li, N., Wang, X., Liu, F., & Yang, L. (2016). A comparative study of urban expansion  in  Beijing,  Tianjin  and  Tangshan  from  the  1970s  to  2013. Remote Sensing , 8 (6). https://doi.org/10.3390/rs8060496