## Community Engagement & Emergence Journal
Volume 2 Nomor 1 Tahun 2021 Halaman : 28-35

## Pelatihan Klasifikasi Tutupan Lahan Sebagai Teknologi Penginderaan Jarak Jauh untuk Pemantauan Lahan Pertanian Di Kabupaten Banyumas
Bagus Adhi Kusuma a , Purwadi b , Hendra Marcos c Universitas Amikom Purwokerto a,b,c bagus@amikompurwokerto.ac.id

## Abstract
An area will experience a development that will bring changes in physical appearance. The physical development  is  the  development  of  land  which  is  influenced  by  natural  and  human  factors.  The importance  of  remote  sensing  classification  in Banyumas  district  is  very  much needed  because  it  is seen  from  the  point  of  view  of  the  population  increasing  every  year.  In  Banyumas  district.  The population reached 1,0650,625 people consisting of 824,717 inhabitants of the male population and 825,908  inhabitants  of  the  female  population  in  which  population  growth  in  Banyumas  District increased by 0.90 percent from 2015. To find out the land area of the increase in population in the Banyumas  district,  the  purpose  of  This  dedication  is  to  do  land  cover  classification  in  Banyumas Regency  using  the  classification  method  with  Landsat  8  imagery  obtained  from  the  United  States Geological Survey (USGS) site using 5 classes, namely waters (rivers), wetlands / wetlands, wetlands, roads, and Tree. Therefore it is necessary to do community service conducted at the Laboratory of the University  of  Amikom  Purwokerto  followed  by  several  participants  from  Banyumas  Regency.  This service  is  intended  to  provide  expertise  in  land  cover  planning  which  is  very  important  for  the preservation of nature and human survival.
Keywords: Remote Sensing, classification, Land Cover

## Abstrak
Suatu  wilayah  akan  mengalami  perkembangan  yang  akan  membawa  perubahan  penampakan secara fisik. Perkembangan fisik tersebut merupakan perkembangan lahan yang dipengaruhi oleh faktor  alam  maupun  manusia.  Pentingnya  klasifikasi  penginderaan  jauh  di  kabupaten  Banyumas sangat diperlukan karena ditinjau dari segi jumlah penduduk yang mengalami peningkatan setiap tahunnya. Di kabupaten Banyumas. Jumlah penduduk mencapai 1.0650.625 jiwa yang terdiri atas 824.717  jiwa  penduduk  laki-laki  dan  825.908  jiwa  penduduk  perempuan  dimana  pertumbuhan penduduk di Kabupaten Banyumas mengalami peningkatan sebesar 0.90 persen dari tahun 2015. Untuk  mengetahui  luas  lahan  dari  peningkatan  jumlah  penduduk  di  kabupaten  Banyumas  maka tujuan  dari  pengabdian  ini  adalah  melakukan  klasifikasi  tutupan  lahan  di  Kabupaten  Banyumas dengan menggunakan metode  klasifikasi  dengan  citra  landsat  8  yang  diperoleh  dari  situs  United States  Geological  Survey  (USGS)  dengan  menggunakan  5  kelas  yaitu  Perairan  (sungai),  lahan sawa/padi, lahan basah, Jalan, dan Pohon. Oleh karena itu perlu dilakukannya pengabdian kepada masyarakat  yang  dilaksanakan  di  Laboratorium  Universitas  Amikom  Purwokerto  ini  diikuti  oleh beberapa  peserta  dari  Kabupaten  Banyumas.  Pengabdian  ini  dimaksudkan  untuk  memberikan keahlian mengenai perencanaan tutupan lahan yang mana sangat penting untuk kelestarian alam dan keberlangsungan hidup manusia.
Kata kunci : Penginderaan jarak jauh, klasifikasi, tutupan lahan

## 1. Pendahuluan
Suatu  wilayah  akan  mengalami  perkembangan  yang  akan  membawa perubahan  penampakan  secara  fisik.  Perkembangan  fisik  tersebut  merupakan perkembangan lahan yang dipengaruhi oleh faktor alam maupun manusia. Wilayah yang  berkembang  memerlukan  adanya  perencanaan  untuk  mengarahkan
peruntukan lahan secara tepat. Dibutuhkan suatu metode yang akurat dan efektif untuk  memperoleh  informasi  tutupan  lahan.  Salah  satu  teknologi  yang  efektif untuk memetakan tutupan lahan adalah teknologi penginderaan jauh. Pentingnya teknologi  penginderaan  jauh  di  kabupaten  Banyumas  sangat  diperlukan  karena ditinjau dari segi jumlah penduduk yang mengalami peningkatan setiap tahunnya. Di kabupaten Banyumas jumlah penduduk mencapai 1.0650.625 jiwa yang terdiri atas  824.717  jiwa  penduduk  laki-laki  dan  825.908  jiwa  penduduk  perempuan dimana pertumbuhan penduduk di kabupaten Banyumas  mengalami  peningkatan  sebesar  0.90  persen  dari  tahun  2015  (BPS, 2017).  Hal  ini  sangat  berpengaruh  terhadap  penggunaan  lahan  pertanian  yang dialih  fungsikan  menjadi  lahan  non  pertanian.  Pertanian  perkotaan  merupakan strategi  yang  bersifat  komplementer  bagi  pengurangan  kemiskinan  perkotaan, permasalahan ketahanan pangan dan peningkatan kualitas lingkungan perkotaan (Maksum  et  al.,  2016).  Menurut  Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Jawa  Tengah (2016), luas panen tanaman pangan padi di kabupaten Banyumas pada tahun 2013 seluas 67.155 ha, tahun 2014 seluas 63.831 ha, dan pada tahun 2015 seluas 65.045 ha.  Hal  ini  menunjukan  bahwa  terdapat  penurunan  luas  panen  tanaman  padi  di kabupaten  Banyumas  yang  berakibat  pada  penurunnya  jumlah  produksi  padi setiap tahunnya. Pesatnya pertumbuhan penduduk dan pembangunan yang telah dilaksanakan  juga  berpengaruh  cukup  besar  terhadap  perubahan  tatanan lingkungan berupa menurunnya kualitas lingkungan, degredasi lingkungan/kerusakan serta berkurangnya sumberdaya alam maupun perubahan tata guna lahan (Coles et al., 2012). Berdasarkan permasalahan diatas maka perlu dilakukan  klasifikasi  tutupan  lahan  guna  mengetahui  luas  tutupan  lahan  di kabupaten  Banyumas.  Dengan  adanya  klasifikasi  tutupan  lahan  diharapkan  hasil dari klasifikasi tutupan lahan dapat memberikan informasi mengenai penggunaan lahan  di  Kabupaten  Banyumas.  Oleh  karena  itu  penulis  mengambil  pengabdian Pelatihan  Klasifikasi  Tutupa  Lahan  Pada  Citra  Satelit  Landsat  8  Menggunakan Metode Klasifikasi.

## 2. Metode
Secara  umum  pengolahan  citra  untuk  klasifikasi  tutupan  lahan  dibagi menjadi empat tahap, diantaranya:
1. Pengolahan Data
Pengolahan  data  merupakan  proses  perhitungan/tranformasi  data  input menjadi  informasi  yang  mudah  dimengerti  ataupun  sesuai  dengan  yang diinginkan.  Pada  tahap  ini  pengolahan  data  dilakukan  guna  mengolah  data citra  landsat  8  yang  diperoleh  dari  United  States  Geological  Survey  (USGS). Proses pengolahan data diawali dengan penggabungan kanal (layer staking) pada citra landsat 8. Penggabungan kanal dilakukan dengan menggabungkan band 432 guna memperoleh citra RGB ( Red, Green, Blue ). Tahap selanjutnya yaitu  dilakukan  pemotongan  citra  (image  cropping)  dan menghasilkan  citra landsat 8 kabupaten Banyumas.
2. Klasifikasi Citra
Klasifikasi  citra  diawali  dengan  melakukan  training  data  yang  diambil  dari sebagian objek citra landsat 8 tahun 2016 dengan memperhatikan parameter kelas  yaitu  sawah,  hutan,  air  dan  pemukiman.  Klasifikasi  dilakukan  dengan menggunakan  metode  klasifikasi  yang  ada  dalam  software  ENVI  yaitu berdasarkan metode Minimum Distance.
3. Uji Akurasi Analisis  kesalahan  pada  pengabdian  ini  akan  dilakukan  dengan  matriks kesalahan  (confusionmatrix)  untuk  membandingkan  hasil  klasifikasi terhadap  data  referensi  dengan  memperhatikan  beberapa  parameter  yaitu sawah, hutan, air dan pemukiman.
4. Perhitungan lahan pertanian Perhitungan  estimasi  lahan  pertanian  dilakukan  dengan  cara  menampilkan data  statistik  seperti  pada  Gambar  1,  kemudian  menghitung  setiap prosentase  lahan  dengan  menggunakan  skalalisasi  yang  terdapat  pada  peta ataupun luas lahan riil yang telah diketahui.
Gambar 1. Data statistik hasil klasifikasi

## 3. Hasil dan Pembahasan
Realisasi  pemecahan  masalah  yang  telah  dilakukan  dengan  cara membangun  aplikasi  yang  dipergunakan  untuk  melakukan  pelatihan SIG  untuk dapat  mengklasifikasikan  lahan  pertanian. Metode yang  digunakan  dalam pembangunan  perangkat  lunak  adalah  dengan  metode  Supervised  Learning
(Qingyuan  et  al.,  2006).  Berikut  merupakan  hasil  pengabdian  berupa  5  langkah proses.

## 1. Mempersiapkan dataset citra satelit
Disini  dilakukan  layer  stacking  terhadap  citra  Landsat  8.  Landsat  8 memiliki 11 layer dengan panjang gelombang yang berbeda-beda dan respon terhadap  objek  yang  berbeda-beda  (Teke  et  al.,  2013).  Untuk  kegunaan klasifikasi  kami  menggunakan  data  dengan  3  layer  yaitu  RGB.  Data  dengan format  RGB  ini  dinilai  sangat  familier  dengan  orang  awam.  Orang  dapat melihat  seluruh  kondisi  lahan  mereka  dari  udara  melalui  representasi  citra model  ini.  Bagaimanapun  untuk  analisis  pertanian  yang  lainnya  misalnya untuk  menghitung  index  kehijauan  atau  NDVI  (Normalized  Different Vegetation  Index)  dapat  menggabungkan  beberapa  kanal  selain  kanal  RGB. Pada dasarnya penggunaan citra berformat RGB dapat dimanfaatkan secara luas,  dan  datanya  pun  dapat  diperloeh  dengan  mudah.  Salah  satu  sumber citra satelit yang dapat dengan mudah diperoleh adalah dengan bantuan citra google maps (Rui-fang et al., 2012). Google mengijinkan publik untuk dapat mengakses data mereka secara gratis. Gambar 3 berikut merupakan dataset yang digunakan pada pengabdian.
Gambar 3. Citra Pelatihan yang digunakan merupakan Kabupaten Banyumas
2. Menentukan Data Training
Tahap selanjutnya yang dilakukan peserta pengabdian adalah menentukan data  training.  Pada  pengabdian  ini  akan  dilakukan  proses  klasifikasi terbimbing, oleh karena itu perlu ditentukan data latih yang  akan dijadikan sebagai  master.  Data  latih  adalah  data  yang  telah  diketahui  targetnya.  Pada proses pemetaan lahan, kami akan mengklasifikasikan lahan menjadi 5 kelas yaitu  Perairan  (sungai),  lahan  sawa/padi,  lahan  basah,  Jalan,  dan  Pohon. Peserta  mengambil  sampel  dari  masing-masing  kelompok  yang  telah diketahui  targetnya.  Disini  peserta  dipandu  oleh  data  yang  berasal  dari expert atau ahli pertanian.
3. Melakukan pemetaan lahan melalui proses klasifikasi
Baik  atau  tidaknya  proses  klasifikasi  terbimbing  juga  dipengaruhi  oleh data training yang ditentukan pada step 2. Disini peserta melakukan proses klasifikasi  terbimbing  menggunakan  software  ENVI,  dan  secara  otomatis hasil  klasifikasi  akan  tertampil  menjadi  5  kelas  atau  5  warna,  seperti  yang dipelihatkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Hasil Klasifikasi
4. Melihat data statistik hasil klasifikasi
Data  kelompok  yang  telah  berhasil  diklasifikasikan  tidak  langsung  dapat dipergunakan  untuk  melihat  informasi  yang  terkandung  di  dalamnya, melainkan  harus  diekstrak  terlebih  dahulu.  Informasi  hasil  klasifikasi  dapat dilakukan  dengan  melihat  data  statistik  melalui  fitur  ENVI,  dengan  cara mencari menggunakan keyword “statistic” pada kolom pencarian. Hasil dari informasi statistik ini adalah kita dapat mengetahui seberapa besar luas area yang  direpresentaikan  dalam  prosentase.  Sehingga  untuk  menghitung  luas area  setiap  kelas  dapat  dilakukan  dengan  mengkorelasikan  setiap  luas  area disetiap kelas dengan luas area yang sebenarnya. Gambar 5 merupakan data atau informasi statistik yang dihasilkan dari proses klasifikasi.
Gambar 5. Data Statistik hasil klasifikasi

## 5. Menghitung luas lahan pertanian
Berdasarkan  luas  area  yang  didapatkan  dari  proses  pemetaan  data terhadap  informasi  statistik,  maka  luas  area  nyata  dapat  diperhitungkan. Disini  luas  area  Banyumas  yang  didapatkan  dari  data  BPS  (Badan  Pusat Statistik) adalah 1335 Km2. Sehingga area setiap kelas dapat dihitung dengan menghitung  prosentase  dikalikan  dengan  luas  area  Banyumas  secara  riil. Disini  dapat  terlihat  bahwa  53,59%  wilayah  Banyumas  merupakan  lahan vegetasi,  menjadikan  Banyumas  memiliki  potensi  untuk  dilakukan  usaha pertanian.
Berikut adalah dokumentasi pengabdian yang dilakukan di Laboratorium STMIK  Amikom  Purwokerto  pada  Lab  Multimedia.  Peserta  tampak  antusias mengikuti  jalannya  pengabdian.  Beberapa  peserta  yang  ahli  dalam  bidang pengolahan  data  turut  hadir  dalam  acara  ini,  seperti  yang  tampak  pada Gambar 6.

## Gambar 6. Dokumentasi kegiatan pelatihan menggunakan software Envi

## 4. Simpulan
Dari  hasil  kegiatan  dapat  disimpulkan  beberapa  hal  yaitu,  pelaksanaan pengabdian  kepada  masyarakat  terkait  pemetaan  lahan  pertanian  sangat dibutuhkan  oleh  warga  Banyumas  karena  sebagian  besar  mata  pencahariannya adalah bertani. Banyak peserta yang antusias dan menginginkan pengolahan citra satelit  untuk  tujuan  lainnya  seperti  menghitung  index  vegetasi  dan  land  change atau perubahan lahan. Karena hal tersebut dapat digunakan untuk memonitoring perkembangan  lingkungan  sekitar  serta  mengontrol  keseimbangan  antara manusia  dengan  lingkungan.  Saran  kami  sebagai  tim  pengabdian  untuk  ke depannya  kami  akan  mengadakan  pelatihan  yang  lebih  terintegrasi  dengan segenap aparat pemerintahan dan dengan fitur citra satelit yang lebih banyak lagi.

## 5. Daftar Pustaka
Badan Pusat Statistik Kabupaten Banyumas Tahun 2017. Maksum,  Zia  Ui  dkk.  2016. Perbandingan  Klasifikasi  Tutupan  Lahan Menggunakan Metode Klasifikasi Berbasis Objek Dan Klasifikasi
Berbasis  Piksel  Pada  Citra  Resolusi  Tinggi  Dan  Menegah .  Universitas Diponegoro. Semarang
Coles,  N.,  &  Hall,  P.  (2012).  Water,  Energy  and  Food  Security:  Technology Challenges of Thinking in a Nexus Perspective. Technology and Society in Asia (T&SA), 2012 IEEE Conference On, 1–6. https://doi.org/10.1109/TSAsia.2012.6397986
Qingyuan, M., Qiang, C., Qingsheng, S., & Chao, Z. (2006). The Data Acquisition for Precision  Agriculture  Based  on  Remote  Sensing.  Geoscience  and  Remote
Sensing  Symposium,  2006.  IGARSS  2006.  IEEE  International  Conference  On, 888–891. https://doi.org/10.1109/igarss.2006.228
Rui-fang,  G.  U.  O.,  Jing-feng,  H.,  &  Xiu-zhen,  W.  (2012).  Design of  Remote  Sensing System for Rice Information Extraction. In 2012 First International Conference on Agro- Geoinformatics (Agro-Geoinformatics).
Teke,  M.,  Deveci,  H.  S.,  Haliloglu,  O.,  Gurbuz,  S.  Z.,  &  Sakarya,  U.  (2013).  A  short survey  of  hyperspectral  remote  sensing  applications  in  agriculture.  2013  6th International  Conference  on  Recent  Advances  in  Space  Technologies  (RAST), 171–176. https://doi.org/10.1109/RAST.2013.6581194