TEKNIK, 40 (2), 2019, 122-128
doi: 10.14710/teknik.v40n2.23050               Copyright © 2019, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919

## Klasifikasi Berbasis Objek untuk Pemetaan Penggunaan Lahan menggunakan Citra SPOT 5 di Kecamatan Ngaglik
Nurhadi Bashit * , Yudo Prasetyo, Andri Suprayogi
Departemen Teknik Geodesi Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro, Jl. Prof. Soedarto, SH, Kampus UNDIP Tembalang, Semarang, Indonesia 50275

## Abstrak
Pesatnya pertumbuhan penduduk  berdampak pada peningkatan pembangunan di setiap wilayah.  Hal ini menyebabkan  semakin  terbatasnya  keberaadaan  lahan  pada  suatu  wilayah  sehingga  mendasari perubahan  penggunaan  lahan.  Pembangunan  harus  mengikuti  pada  peraturan  yang  telah  dibuat  agar tidak menimbulkan masalah seperti terbentuknya lahan kritis.  Oleh karena itu, pemantauan penggunaan lahan pada suatu wilayah perlu dilakukan agar pembangunan tidak menimbulkan permasalahan. Artikel ini  memuat  pemanfaatan  metode  pengindraan  jauh  untuk pemantauan  penggunaan  lahan  di  Kecamatan Ngaglik, Kabupaten Sleman, Yogyakarta. Metode pengindraan jauh memanfaatkan data citra satelit yang akan  dilakukan  proses  klasifikasi  penggunaan  lahan.  Penelitian  ini  menggunakan  data  citra  resolusi tinggi  SPOT  5  dengan  memanfaatkan  metode  klasifikasi  berbasis  objek.  Klasifikasi  dilakukan  beberapa tahapan  seperti  segmentasi,  merge,  rule-based  classification.  Penelitian  ini  menggunakan  parameter skala  70  pada  proses  segmentasi.  Berdasarkan  resolusi  citra,  penelitian  ini  menghasilkan  16  kelas klasifikasi  penggunaan  lahan.  Pengujian  akurasi  dilakukan  untuk  melihat  akurasi  hasil  klasifikasi  yang telah dilakukan sehingga penelitian ini menghasilkan ketelitian 80%. Oleh karena itu, klasifikasi berbasis objek pada citra SPOT 5 menghasilkan akurasi yang baik. Hasil klasifikasi memperlihatkan di Kecamatan Ngaglik  masih  didominasi  oleh  pertanian  lahan  basah  sebesar  21.892.324,90  m 2 dan  perumahan  tidak teratur  sebesar  11.596.465,01  m 2 .  Perumahan  penduduk  memiliki  luas  setengah  dari  luas  pertanian disebabkan karena Kecamatan Ngaglik terletak berbatasan langsung dengan Kota Yogyakarta.
Kata kunci : Klasifikasi; Klasifikasi Berbasis Objek; Penggunaan Lahan; SPOT 5

## Abstract
[Title: Object-Based Classification for Mapping Land Use using Citra SPOT 5 in Sub-district Ngaglik] The  rapid  population  growth  has  an  impact  on  increasing  development  in  each  region.  This  causes increasingly limited availability of land in an area that underlies changes in land use.  Development must follow the regulations that have been made so as not to cause problems such as formed of critical land. Therefore,  monitoring  of  land  use  in  an  area  needs  to  be  done  so  that  development  does  not  cause problems. This article contains the use of remote sensing methods for monitoring land use in Ngaglik Sub- District, Sleman District, Yogyakarta Province. The remote sensing method utilizes satellite imagery data to be carried out in the land use classification process. This research uses SPOT 5 high-resolution image data by utilizing object-based classification methods. Classification is carried out several stages such as segmentation,  merge,  rule-based  classification.  This  study  uses  a  scale  parameter  of  70  in  the segmentation process. Based on image resolution, this study produced 16 land use classification classes. Accuracy testing is done to see the accuracy of the classification results that have been done so that the results  of  this  study  produce  an  accuracy  of  80%.  Therefore,  object-based  classification  on  SPOT  5 images  produces  good  accuracy.  The  classification  results  show  that  Ngaglik  Sub-District  is  still dominated  by  wetland  agriculture  at  21,892,324.90  m 2 and  irregular  housing  at  11,596,465.01  m 2 . Housing  residents  have an area  of  half  of  the  agricultural area  because  Ngaglik  Sub-District  is  located directly adjacent to the City of Yogyakarta.
Keywords : Classification;  Land  Use;  Object-Based Classification; SPOT 5
------------------------------------------------------------------
*) Penulis Korespondensi. E-mail: nurhadi.bashit@live.undip.ac.id
1. Pendahuluan Perubahan penggunaan lahan diilustrasikan sebagai semua bentuk intervensi manusia terhadap lahan dalam  rangka  memenuhi  kebutuhan  hidup  baik  materil maupun spiritual (Arsyad, 2010). Pertumbuhan penduduk  yang  terjadi  saat  ini  merupakan  salah  satu faktor utama dalam meningkatnya perubahan penggunaan  lahan.  Pertumbuhan  penduduk  yang  tinggi menyebabkan  semakin  terbatasnya  keberaadaan  lahan pada  suatu  wilayah  sehingga  mendasari  perubahan fungsi  lahan.  Pembangunan  yang  tidak  terkontrol  akan memberikan  perubahan  tatanan  lingkungan  berupa menurunnya kualitas lingkungan, degradasi lingkungan/kerusakan  lingkungan  serta  berkurangnya sumberdaya  alam  maupun  perubahan  tata  guna  lahan. Penggunaan  lahan  yang  melampaui  kemampuan lahannya sangat berpotensi menyebabkan lahan terdegradasi,  jika  keadaan  ini  terus  dibiarkan  akan memicu  terjadinya  lahan  kritis  (Barus dkk. ,  2011). Pembangunan  saat  ini  tidak  hanya  berfokus  pada perkotaan  saja  melainkan  sudah    merembet  ke  daerah pinggiran  kota.  Hal  ini  disebabkan  karena  keterbatasan kesediaan  lahan  di  perkotaan.  Gejala  perambatan  kota akan berakibat mengubah sifat fisik di wilayah tersebut.
Desa-desa  di  Indonesia  mengalami  perkembangan seiring meningkatnya pembangunan. Hal ini yang terjadi di  Kecamatan  Ngaglik  yang  merupakan  wilayah  yang dekat dengan kota. Kecamatan Ngaglik merupakan salah satu  kecamatan  yang  berada  di  Kabupaten  Sleman sebagai kawasan penyangga pengembangan (algomerasi)  Kota  Yogyakarta.  Menurut  Rencana Pembangunan  Jangka  Panjang  (RPJP)  Kabupaten Sleman tahun 2006-2025, Kecamatan Ngaglik termasuk dalam  wilayah  tengah  berdasarkan  pembagian  wilayah menurut karakteristik sumberdaya dan  merupakan pusat perdagangan  dan  jasa.  Oleh  karena  itu,  Kecamatan Ngaglik  merupakan  kawasan penyangga pengembangan Kota  Yogyakarta  ke  arah  utara  dan  penggunaan  lahan yang  direncanakan  menjadi  permukiman.  Kecamatan Ngaglik  merupakan  kawasan  strategis  karena  dilewati jalan-jalan  utama  dari  Kota  Yogyakarta  menuju  arah utara.  Oleh  karena  itu,  perlunya  pemantauan  mengenai penggunaan lahan di Kecamatan Ngaglik.
Pemantauan  penggunaan  lahan  bertujuan  untuk mengetahui  kesesuaian  pembangunan  wilayah  yang telah  dilakukan  terhadap  rencana  pengembangan wilayah di Kecamatan Ngaglik. Salah satu metode yang digunakan  untuk  pemantauan  penggunaan  lahan  yaitu metode  pengindraan  jauh.  Metode  pengindraan  jauh memiliki  kelebihan  dibandingkan  pemetaan  secara konvensional  karena  metode  tersebut  dapat  melihat kondisi  permukaan  bumi  tanpa  mendatangi  keseluruhan lokasi  sehingga  mempercepat  proses  pemetaan.  Data citra  satelit  dilakukan  pengolahan  berupa  klasifikasi
sehingga menghasilkan peta penggunaan lahan.
Klasifikasi  penggunaan  lahan  dari  citra  satelit  dapat dilakukan  secara  manual  (digitasi on  screen )  maupun otomatis.  Klasifikasi  secara  manual  pada  citra  resolusi tinggi  dapat  menghasilkan  akurasi  klasifikasi  yang  baik (Sudaryanto, 2013).
Klasifikasi secara manual memiliki kelebihan pada akurasi  hasil  dibandingkan  secara  otomatis,  tetapi memiliki kelemahan pada waktu proses klasifikasi yang membutuhkan  waktu  lama.  Klasifikasi  penggunaan lahan  secara  otomatis  dapat  memanfaatkan  klasifikasi berbasis piksel akan tetapi untuk klasifikasi citra resolusi tinggi  memiliki  kelemahan  dalam  pemisahan  kelas. Kelemahan klasifikasi berbasis piksel untuk pengolahan citra resolusi tinggi dapat diantisipasi dengan memanfaatkan  klasifikasi  berorientasi  objek  (Kux  & Pinho,  2006).  Hasil  klasifikasi  berorientasi  objek dilakukan  proses  validasi  lapangan  untuk  melihat seberapa  akurat  hasil  klasifikasi  yang  telah  dilakukan. Hasil klasifikasi dimanfaatkan untuk melihat penggunaan  lahan  di  Kecamatan  Ngaglik  serta  melihat pola  penggunaan  lahan.  Hasil  klasifikasi  diharapkan menjadi masukkan bagi instasi terkait dalam melakukan pembangunan  wilayah.  Pengawasan  penggunaan  lahan perlu  dilakukan  secara  berkala  agar  tidak  terjadi kerusakan  lingkungan  apabila  pemanfaatan  lahan dilakukan secara sembarangan.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dimaksudkan untuk memperoleh data-data yang dibutuhkan dalam melakukan  penelitian.  Penelitian  ini  menggunakan  data citra resolusi tinggi  seperti SPOT 5 akuisisi tahun 2015 serta  peta  administrasi  Kecamatan  Ngaglik  dan  data hasil  survei  lapangan  yang  akan  digunakan  untuk validasi  hasil  klasifikasi  penggunaan  lahan.  Data  citra pada  penelitian  ini  menggunakan  citra  resolusi  tinggi yaitu SPOT 5 berguna untuk mengetahui efektivitas dari metode klasifikasi yang akan digunakan pada klasifikasi penggunaan lahan.

## 2.2. Segmentasi
Segmentasi  merupakan  tahapan  awal  sebelum melakukan  klasifikasi  berbasis  objek.  Segmentasi menghasilkan  bentuk  deliniasi  objek  dari  sekumpulan piksel yang memiliki kesamaan nilai spektral ( homogen ). Oleh karena itu, setiap piksel yang memiliki nilai  spektral  yang  sama  dilakukan  pengelompokan dalam pembentukan sebuah objek (Campbell & Wynne, 2011). Besar kecilnya objek yang dihasilkan dari proses segmentasi berdasarkan nilai parameter skala yang telah didefinisikan  (Bashit,  2017).  Penentuan  nilai  parameter
skala  merupakan  hal  penting  untuk  menghasilkan akurasi klasifikasi (Gupta dan Bhadauria, 2014).
Penentuan nilai parameter skala perlu didefinisikan untuk menentukan ukuran hasil deliniasi secara otomatis sesuai  dengan  keperluan  klasifikasi.  Setiap  tingkatan segmentasi  menghasilkan  jumlah  dan  ukuran  yang berbeda.  Segmentasi  dilakukan  berdasarkan  konsep watershed karena  mempertimbangkan  nilai  spectral yang  dianggap  sebagai  ketinggian  dari  objek.  Setiap nilai keabuan dari nilai spektral menunjukkan ketinggian suatu  wilayah  (Chadha  &  Satam,  2013).  Kelebihan metode watershed yaitu  efektif  dalam  menggabungkan nilai  piksel  yang  sama  sehingga  membentuk  deliniasi suatu objek.

## 2.3. Klasifikasi Berbasis Objek
Klasifikasi  berbasis  objek  dilakukan  berdasarkan pendekatan bottom  up .  Pendekatan bottom  up pada awalnya  dilakukan  pendeteksian  nilai  spektral  pada piksel-piksel  yang homogen untuk  membentuk  suatu objek  yang  kecil  kemudian  digabungkan  menjadi  objek yang  lebih  besar.  Pembentukan  objek  dilakukan  dari proses  segmentasi  berupa  delineasi  secara  otomatis berdasarkan nilai parameter skala yang telah didefinisikan.
Klasifikasi  berbasis  objek  menggunakan rule- based  classification yang  merupakan  metode  untuk menentukan  jenis  objek  berdasarkan  aturan  dari  atribut objek. Rule-based  classification merupakan  teknik klasifikasi  yang  baik  untuk  citra  resolusi  tinggi  dalam melakukan  ekstraksi  jenis  objek  pada  citra.  Aturan- aturan untuk menentukan sebuah objek didasarkan pada pengetahuan  manusia  dan  penalaran  tentang  jenis  fitur tertentu,  misalnya:  jalan  yang  memanjang,  beberapa bangunan  mendekati  bentuk  persegi  panjang,  vegetasi memiliki  nilai  NDVI  yang  tinggi,  dan  pohon-pohon yang sangat bertekstur dibandingkan dengan rumput.
Aturan-aturan  dibuat  untuk  memisahkan  antar objek  berdasarkan  kelas  dari  objek.  Pemisahan  objek berdasarkan  aturan  dengan  memanfaatkan  informasi spektral,  tekstur  dan  spasial  dari  objek.  Setiap  objek merupakan  titik  data  (sampel)  dalam  atribut  dimensi ruang.  Objek  dapat  ditentukan  menggunakan  beberapa aturan  (membangun  satu  set  aturan)  untuk  fitur  yang memiliki lebih dari satu cluster dalam dimensi ruang.
2.4 Penggunaan Lahan Penggunaan lahan ( land use) merupakan perwujudan fisik obyek-obyek yang menutupi lahan dan terkait  dengan  kegiatan  manusia  pada  sebidang  lahan (Lillesand  dkk.,  2004).  Penggunaan  lahan  tergantung pada  aktivitas  manusia  pada  suatu  lahan.  Hal  tersebut dipengaruhi  juga  oleh  pertumbuhan  manusia  yang semakin meningkat karena manusia membutuhkan lahan untuk  beraktivitas  seperti  lahan  untuk  pertanian,
permukiman  maupun  perdagangan  jasa.  Pemetaan penggunaan  lahan  membutuhkan  skema  klasifikasi  agar sesuai skala peta yang diharapkan.
Skema  klasifikasi  merupakan  rencana  untuk memilih  kategori-kategori  untuk  mengelompokkan  nilai piksel  kedalam  kelas-kelas  tertentu.  Oleh  karena  itu, penentuan  skema  klasifikasi  merupakan  suatu  hal  yang penting  agar  hasil  klasifikasi  sesuai  dengan  skala  peta yang  diharapkan.  Dalam  hal  ini,  skala  peta  semakin besar  maka  pemisahan  objek  akan  semakin  detail dibandingkan  dengan  skala  kecil.  Penentuan  skala  juga tergantung  identifikasi  objek  pada  citra  yang  dapat dilakukan  secara  visual  dengan  menggunakan  unsur- unsur interpretasi.
Tabel 1. Sebagian kecil jenis kelas objek penggunaan lahan
Jenis Penggunaan Skala 1:5.000 / 1:2.500 Tanah tidak ada bangunan 1. Tanah kosong 2. Tanah kosong sudah ada rencana peruntukannya
3. Tanah kosong belum ada rencana peruntukannya
Kelas-kelas  pada  skema  klasifikasi  menurut PMNA/KBPN  No.1  Tahun  1997  tidak  dapat  langsung digunakan seluruhnya. Kelas objek pada skema tersebut perlu  dilakukan  pemilihan  berdasarkan  kenampakan objek  yang  dapat  diklasifikasi  dari  citra  resolusi  tinggi. Pemilihan  objek  berdasarkan  kenampakan  objek  yang mudah  di  identifikasi  dari  atas  citra.  Skema  klasifikasi menurut  PMNA/KBPN  No.1  Tahun  1997  terdiri  dari  3 tingkatan kelas (Peraturan Menteri Negara Agraria No.1 Tahun 1997).
Tabel  1  menampilkan  sebagian  kecil  jenis  kelas objek  penggunaan  tanah  menurut  PMNA/KBPN  No.1 Tahun  1997.  Kelas  objek  pada  Tabel  1  tidak  dapat digunakan  seluruhnya  dari  klasifikasi  citra.  Kelas  objek berupa  tanah  kosong  dapat  dilakukan  klasifikasi  dari atas citra. Objek berupa tanah kosong dapat langsung di identifikasi  dari  citra.  Objek  lainnya  seperti  tanah kosong  belum  ada  rencana  memiliki  atribut  lain  yang tidak  dapat  diekstrak  informasinya  pada  citra.  Kelas- kelas  yang  terdapat  pada  skema  klasifikasi  menurut PMNA/KBPN  No.1  Tahun  1997  perlu  dilakukan pemilihan  sesuai  dengan  kenampakan  objek  pada  citra resolusi tinggi.

## 2.5 Uji Akurasi Klasifikasi
Pengujian  ketelitian  hasil  klasifikasi  bertujuan untuk  melihat  kesalahan-kesalahan  klasifikasi  sehingga dapat  diketahui  persentase  ketepatannya  (akurasi)  hasil
doi: 10.14710/teknik.v40n2.23050               Copyright © 2019, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
klasifikasi.  Akurasi  hasil  klasifikasi  diuji  dengan  cara membuat matrik kontingensi yang sering disebut dengan matrik  kesalahan  ( error  matrix )  atau  matrik  konfusi ( confusion  matrix )  (Nawangwulan  dkk.,  2013).  Uji ketelitian  klasifikasi  bertujuan  untuk  memperoleh  nilai kedekatan  hasil  klasifikasi  dengan  data  ukuran sebenarnya.  Uji  ketelitian  ini  dilakukan  agar  dapat diketahui tingkat  kepercayaan terhadap pemakaian hasil klasifikasi  untuk  analisis  dan  keperluan  berikutnya. Hasil  klasifikasi  perlu  dilakukan  uji  ketelitian  untuk menilai akurasi dari hasil yang diperoleh.
Akurasi ditentukan secara empiris dengan memilih sampel  pada  setiap  piksel  dari  hasil  klasifikasi  dan memeriksa  label  terhadap  kelas  yang  ditentukan  dari data referensi (dikumpulkan selama survei di lapangan). Data  referensi  merupakan  informasi  objek  yang sebenarnya, sedangkan objek yang dipilih untuk menilai akurasi  disebut  pengujian  objek.  Penilaian  mengenai persentase  objek  dari  masing-masing  kelas  pada  setiap objek  yang  tergambar  pada  citra  dapat  diperkirakan bersama  dengan  proporsi  objek  dari  masing-masing kelas  yang tidak sesuai dengan objek sebenarnya dalam memberikan  label  ke  setiap  kelas  lainnya.  Hasil  dari pemberian  label  terhadap  objek  yang  tidak  sesuai disajikan  dalam  bentuk  tabel,  sering  disebut  sebagai matrix  error .  Nilai-nilai  yang  tercantum  dalam  tabel merupakan  jumlah  objek  yang  sebenarnya  di  lapangan pada  setiap  objek  yang  benar  dan  salah  (Richards, 2006).

## 3. Hasil dan Pembahasan 3.1 Analisis Hasil Segmentasi
Segmentasi  merupakan  proses  partisi  (pemisahan) sebuah  gambar  menjadi  beberapa  bentuk  segmen  dari pengelompokan  piksel  dengan  nilai  piksel  yang  sama ( homogen ).  Segmentasi  dilakukan  menggunakan  proses deliniasi  secara  otomatis  sesuai  dengan  fitur  dari  objek ( brightness ,  tekstur,  warna,  dan  lain-lain).  Besar/kecil bentuk  hasil  deliniasi  objek  pada  proses  segmentasi ditentukan berdasarkan nilai parameter skala.
Penentuan nilai parameter skala dapat menghasilkan  ukuran  deliniasi  objek  yang  sesuai  dan dapat dilihat secara visual seperti Gambar 1.
Gambar  1  menggambarkan  hasil  segmentasi  pada citra  resolusi  tinggi  berdasarkan  nilai  parameter  skala 50,  60,  70  dan  80.  Gambar  1  (a)  menampilkan  hasil segmentasi dengan parameter skala 50, (b) menampilkan hasil  segmentasi  dengan  nilai  parameter  skala  60,  (c) menampilkan  hasil  segmentasi  dengan  nilai  parameter skala 70, dan (d) menampilkan hasil segmentasi dengan nilai  parameter  skala  80.  Nilai  parameter  skala menentukan  besar  atau  kecil  hasil  deliniasi  objek  pada proses segmentasi. Hasil segmentasi dapat dilihat secara visual  sehingga  deliniasi  objek  hasil  segmentasi  yang terbaik dapat ditentukan berdasarkan kenampakan secara
visual  seperti  Gambar  1.  Gambar  1  (c)  menampilkan hasil  deliniasi  terbaik  diantara  beberapa  nilai  parameter skala lainnya.
Gambar 1. Segmentasi pada citra
Penelitian  ini  menggunakan  nilai  parameter  skala 70  untuk  mendefinisikan  segmentasi.  Semakin  besar parameter  skala  yang  digunakan  maka  hasil  objek  yang terdelinasi  menjadi  semakin  besar  dan  sebaliknya. Penentuan nilai parameter skala dengan nilai yang tinggi menyebabkan  obyek  lebih  sedikit  terdeliniasi  serta bentuk  objek  lebih  besar.  Penentuan  nilai  parameter skala  dengan  nilai  yang  rendah  menyebabkan  obyek lebih banyak terdeliniasi serta bentuk objek lebih kecil.
Nilai parameter skala ditentukan berdasarkan besar atau  kecil  objek  pada  citra  dan  kondisi  citra  yang digunakan. Penentuan nilai parameter skala yang kurang tepat  dapat  mengakibatkan  kehilangan  fitur-fitur  objek tertentu.  Penentuan  nilai  parameter  skala  perlu memastikan  bahwa  fitur-fitur  pada  setiap  objek  harus terwakilkan  sesuai  dengan  skema  klasifikasi  yang  telah dibuat  sebelumnya.  Objek-objek  tertentu  seperti  sawah harus  dibuat  menjadi  segmen  yang  besar  agar  tidak terbagi menjadi terlalu banyak segmen kecil (segmentasi berlebihan dari penentuan nilai parameter skala rendah).
Ketepatan dalam menentukan nilai parameter skala merupakan  hal  yang  mendukung  tingkat  akurasi  pada tahap segmentasi citra. Semakin besar menentukan nilai parameter  skala  pada  proses  segmentasi  maka  akan menghasilkan  deliniasi  objek  yang  semakin  besar  dan sebaliknya.  Hasil  deliniasi  objek  yang  terlalu  banyak
doi: 10.14710/teknik.v40n2.23050               Copyright © 2019, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
mengakibatkan  lamanya  proses  segmentasi  pada komputer.  Penentuan  nilai  parameter  skala  perlu mempertimbangkan spesifikasi dan kecepatan komputer dalam  melakukan  proses  segmentasi  citra.  Proses segmentasi  citra  SPOT  5  dapat  dilakukan  pengolahan citra pada 1 kecamatan sekaligus.

## 3.2 Analisis Hasil Klasifikasi Berbasis Objek
Hasil  segmentasi  dilakukan  proses  klasifikasi dengan  cara  pemisahan  objek  menggunakan rule-based classification .  Pemisahan  objek  dilakukan  berdasarkan identifikasi  nilai  spektral  pada  masing-masing  kelas. Identifikasi  nilai  spektral  dapat  menginterpresentasikan keseluruhan  nilai  spektral  setiap  objek  pada  satu  kelas. Proses  identifikasi  nilai  spektral  dilakukan  berdasarkan pengecekan  pola  penyebaran  nilai  spektral  tiap  objek dalam satu kelas.
Pola  penyebaran  nilai  spektral  perlu  diidentifikasi pada  setiap  objek  dalam  satu  kelas.  Penelitian  ini menggunakan scattergrams pada  program  ER  Mapper untuk menentukan pola penyebaran nilai spektral pada 1 kelas objek. Pola penyebaran nilai spektral dapat dilihat menggunakan  scattergrams  sehingga  memudahkan dalam  memisahkan  masing-masing  objek  tiap  kelas seperti objek pada kelas jalan seperti Gambar 2.
Gambar 2. Persebaran nilai spektral pada objek jalan
Gambar  2  menampilkan  pola  penyebaran  nilai spektral  pada  objek  jalan  dengan  range  band  merah antara  60  hingga  80  dan  range  band  hijau  antara  37 hingga  100.  Range  nilai  spektral  antar  band  dapat digunakan  untuk  memisahkan  antar  objek  lebih  mudah. Objek dilakukan pemisahan secara bertahap pada 1 jenis objek terlebih dahulu. Range nilai spektral pada Gambar 2  memperlihatkan  objek  jalan  terpilih  dan  terpisahkan dari  objek  lainnya.  Pemisahan  objek  dilakukan  pada objek  jalan  dengan  menggunakan  nilai  spektral  akan tetapi  ada  beberapa  objek  yang  masih  ikut  terpilih sehingga  perlu  melakukan  pemisahan  objek  dengan parameter lainnya.
Pemisahan objek pertama kali dengan menggunakan  nilai  spektral  dari  objek  kemudian dilanjutkan  dengan  unsur  spasial  dari  objek.  Pemisahan objek  dilakukan  dengan  unsur  spasial  seperti  bentuk,
ukuran,  panjang,  dan  lain-lain.  Setiap  objek  pada masing-masing  kelas  memiki  unsur  spasial  berbeda sehingga  dapat  digunakan  untuk  memisahkan  objek lebih detail. Hasil klasifikasi dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil Klasifikasi

## 3.3 Analisis Akurasi klasifikasi
Hasil  klasifikasi  berbasis  objek  perlu  dilakukan pengujian  akurasi  terhadap  hasil  klasifikasi  agar mengetahui  tingkat  akurasi  dari  hasil  yang  diperoleh. Penelitian  ini  menggunakan  survei  lapangan  yang bertujuan  untuk  validasi  data  hasil  klasifikasi  dengan kondisi  lapangan.  Uji  ketelitian  dilakukan  untuk menentukan  tingkat  akurasi  dari  metode  klasifikasi berbasis  objek  untuk  pengolahan  citra  resolusi  tinggi. Uji  ketelitian  hasil  klasifikasi  citra  dalam  penelitian  ini yaitu  dengan  membuat  matrik  dari  perhitungan  setiap kesalahan  ( confusion  matrix )  pada  setiap  kelas  hasil klasifikasi citra.
Tahapan akhir dari penelitian ini adalah berupa uji akurasi  terhadap  hasil  klasifikasi  berbasis  objek.  Uji akurasi  merupakan  hal  yang  penting  sebagai  penilaian kualitas  hasil  klasifikasi  berbasis  objek  pada  citra resolusi  tinggi.  Hasil  klasifikasi  citra  dapat  digunakan apabila  memenuhi  syarat  uji  ketelitian  klasifikasi.  Uji ketelitian  dalam  penelitian  ini  menggunakan  tabel perhitungan Confusion  Matrix  Calculation .  Tabel perhitungan  matrik  konfusi  merupakan  derivasi  dari penjumlahan  omisi,  komisi,  dan  keseluruhan  ketelitian pemetaan (Short, 1982). Ketelitian hasil klasifikasi dapat didefinisikan  menggunakan  deteksi confusion  matrix pada  masing-masing  kelas  hasil  klasifikasi.  Ketelitian akurasi klasifikasi dapat dilihat pada Tabel 2.
Jalan
Tabel  2  menampilkan  perhitungan  uji  akurasi  dari hasil  klasifikasi  berbasis  objek  pada  citra  SPOT  5 dengan  melakukan  perhitungan confusion  matrix sehingga  menghasilkan  ketelitian  keseluruhan  sebesar 80%  dengan kappa  coeffisien sebesar  0,79.  Akurasi klasifikasi  terendah  diperoleh  kelas  pertanian  lahan basah  karena  objek  telah  berubah  penggunaannya menjadi pemukiman dan kelas terakurat ada pada objek khusus  seperti  akomodasi  dan  rekreasi,  jalan  serta bangunan.  Akurasi  klasifikasi  kelas  pertanian  lahan basah  sangat  rendah  disebabkan  karena  beberapa  lahan telah berubah fungsi dan kurang teliti dalam melakukan klasifikasi.

## Tabel 2 . Uji Akurasi Klasifikasi
Kelas AR JAP JAS JK S PT P T T TP T IP TS P L B P L K TK P PR L Total Baris AR 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 JAP 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 JAS 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 JK 0 0 0 2 0 0 2 0 0 0 1 0 0 0 0 0 5 S 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 PT 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 5 PTT 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 1 0 0 0 0 0 5 TP 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 TIP 0 0 0 0 0 0 1 0 4 0 0 0 0 0 0 0 5 TS 0 0 0 0 0 0 1 0 0 4 0 0 0 0 0 0 5 PLB 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 4 0 0 0 0 0 5 PLK 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 2 1 0 0 0 5 TK 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 4 0 0 0 5 P 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 4 0 0 5 PR 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 5 L 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 5 Total Kolom 2 2 5 2 5 3 10 1 4 4 11 2 5 4 5 5 70 Akurasi Keseluruhan = 80% Kappa coeffisien = 0,79 Keterangan: Akomodasi dan Rekreasi : AR Jalan Arteri Primer : JAP Jalan Arteri Sekunder : JAS Jalan Kolektor : JK Jalan Lingkungan : JL Sungai : S Perumahan Teratur : PT Perumahan Tidak Teratur : PTT Pasar : TP Tanah Industri/Pergudangan : TIP Tanah Jasa : TJ Pertanian Lahan Basah : PLB Pertanian Lahan Kering : PLK Tanah Kosong : TK Peternakan : P Perikanan : PR Lapangan : L

## 3.4 Analisis Pengunaan Lahan
Klasifikasi berbasis objek pada citra resolusi tinggi menghasilkan  luas  area  pada  setiap  kelas  objek  dari vektorisasi  data  raster.  Hasil  klasifikasi  berbasis  objek pada  citra  menghasilkan  luas  objek  yang  dapat  dilihat pada Tabel 3.

## Tabel 3. Hasil Klasifikasi Penggunaan Lahan
Jenis Penggunaan Luas Area (m 2 )
1. Akomodasi dan Rekreasi
2. Jalan Arteri Primer
3. Jalan Arteri Sekunder
4. Jalan Lingkungan 5. Sungai 6. Perumahan Teratur
7. Perumahan Tidak Teratur
8. Pasar
9. Tanah Industri/Pergudangan
10. Tanah Jasa
11. Pertanian Lahan Basah
12. Pertanian Lahan Kering
13. Tanah Kosong
14. Perternakan
15. Perikanan 16. Lapangan 245.849,73 22.254,12 186.370,62 114.254,29 183.427,81 1.873.528,27 11.596.465,01 2.293,39 92.484,84 71.779,77 21.892.324,90 27.694,64 2.037.227,44 126.207,13 14.962,45 52.655,03
Gambar  3  memperlihatkan  luas  area  dari  setiap jenis  penggunaan  lahan  yang  telah  diklasifikasi.  Hasil klasifikasi memperlihatkan di Kecamatan Ngaglik masih didominasi  oleh  pertanian  lahan  basah  sebesar 21.892.324,90  m 2 dan  perumahan  tidak  teratur  sebesar 11.596.465,01  m 2 .  Perumahan  penduduk  memiliki  luas setengah  dari  luas  pertanian  disebabkan  karena Kecamatan Ngaglik terletak berbatasan langsung dengan Kota  Yogyakarta.  Hal  ini  mempengaruhi  meningkatnya pembangunan  di  Kecamatan  Ngaglik  serta  ketersediaan aksesibilitas  daerah-daerah  yang  berdekatan  dengan Kota  Yogyakarta  dan  dilewati  oleh  jalan  utama  seperti Jalan  Ring  Road  Utara  serta  adanya  objek  wisata Museum Monumen Yogya Kembali.

## 4. Kesimpulan
Penelitian  ini  menganalisis  metode  klasifikasi berbasis objek pada citra resolusi tinggi. Hasil penelitian telah  membuktikan  bahwa  metode  klasifikasi  berbasis objek dapat dimanfaatkan untuk klasifikasi citra resolusi tinggi.  Klasifikasi  berbasis  objek  menggunakan  citra SPOT 5  dapat  menghasilkan  ketelitian  hingga  80%  dan menghasilkan  16  kelas.  Dengan  demikian,  klasifikasi berbasis  objek  sangat  efektif  dalam  melakukan klasifikasi  pada  citra  resolusi  tinggi  yang  memiliki tingkat  variasi  objek  yang  beraneka  ragam  ( heterogen ) sehingga dapat menghasilkan tingkat akurasi  yang baik. Klasifikasi  berbasis  objek  menggunakan  citra  resolusi tinggi dapat menghasilkan akurasi yang baik tergantung pada  kriteria  yang  diterapkan  pada  segmentasi, merge
dan rule-based  classification. Hasil  segementasi  citra sangat  tergantung  pada  penentuan  nilai  parameter  skala dan penilaian tentang hasil segmentasi secara visual.
Penggunaan  lahan  di  Kecamatan  Ngaglik didominasi  oleh  pertanian  lahan  basah  dan  perumahan tidak teratur. Penggunaan lahan berupa perumahan tidak teratur  memiliki  luas  hampir  setengah  dari  keseluruhan lahan  pertanian.  Hal  ini  disebabkan  karena  letak Kecamatan  Ngaglik  berbatasan  langsung  dengan  Kota Yogyakarta  dan  dilewati  jalan  utama  seperti  Jalan  Ring Road  Utara  serta  adanya  objek  wisata  Museum Monumen Yogya Kembali.
Penelitian  yang  telah  dilakukan  menghasilkan saran untuk penelitian selanjutnya  : (1) penentuan  kelas hendaknya  diperkirakan  terlebih  dahulu  terhadap resolusi  spasial  citra  yang  digunakan  agar  dapat diklasifikasikan  dengan  mudah,  (2)  pemanfaatan  DEM untuk meningkatkan hasil klasifikasi citra, (3) perkiraan pemanfaatan  unsur  spasial  harus  dilakukan  untuk memudahkan dalam klasifikasi objek.

## Daftar Pustaka
Arsyad, S. (2010). Konservasi Tanah dan Air . Edisi ke- 2. Bogor: IPB Press.
Barus,  B.,  Gandasasmita,  K.,  Tarigan,  S.,  Rusdiana,  O. (2011). Laporan Akhir Penyusunan Kriteria Lahan Kritis.  Bogor .  Bogor:  Kementerian  Lingkungan Hidup & Pusat Pengkajian Pengembangan Wilayah (P4W)  Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  pada Masyarakat Institut Pertanian Bogor.
Bashit,  N.,  Harintaka,  Basith,  A.  (2017).  Analysis  of object  oriented  classification  on  high  resolution images. Proceedings  -  2016  6th  International Annual  Engineering  Seminar (InAES  2016) . https://doi.org/10.1109/INAES.2016.7821931 Campbell,  J.  B.,  Wynne,  R.  H.  (2011). Introduction  to Remote Sensing. New York: Guilford Press.
Chadha,  A.,  Satam,  N.  (2013).  A  Robust  Rapid
Approach  to  Image  Segmentation  with  Optimal Thresholding and Watershed Transform. International  Journal  of  Computer  Applications , 65(9), 0975–8887.
Gupta,  N.,  Bhadauria,  H.  (2014).  Object  Based Information  Extraction  from  High  Resolution Satellite  Imagery  Using  Ecognition. International Journal of Computer Science Issues , 11 (3), No 2, 139-144.
Kux, H. J. H., Pinho, C. M. D. (2006). Objek- Oriented Analysis  Of  High-Resolution  Satellite  Image  For Intra-Urban  Land  Cover  Classification:  Case Study  In  São  José  Dos  Campos,  São  Paulo  State, Brazil. Brazil  :  Instituto  Nacional  de  Pesquisas Espaciais.
Lillesand,  T.  M.,  Kiefer,  R.W.,  Chipman,  J.W.  (2004).
Remote Sensing and Image Interpretation . Manhattan: John Wiley and Sons.
Nawangwulan,  N.  H.,  Sudarsono,  B.,  Sasmito,  B. (2013).  Analisis  Pengaruh  Perubahan  Lahan Pertanian  Terhadap  Hasil  Produksi  Tanaman Pangan  Di  Kabupaten  Pati  Tahun  2001  –  2011. Jurnal Geodesi Undip , 2, 127–140. Peraturan  Menteri  Negara  Agraria  No.1  Tahun  1997. (1997). Peraturan  Menteri  Negara  Agraria  / Kepala  Badan  Pertanahan  Nasional  Nomor  1 Tahun 1997 tentang Pemetaan Penggunaan Tanah Perdesaan, Penggunaan Tanah Perkotaan, Kemampuan Tanah Dan Penggunaan
Simbol/Warna  Untuk  Penyajian  Dalam  Peta . Jakarta: Kementerian Negara Agraria.
Richards,  J.  A.  (2006). Remote  Sensing  Digital  Image Analysis: An Introduction. Berlin: Springer.
Sudaryanto.  (2013).  Studi  Penggunaan  Lahan  Di
Kecamatan Umbulharjo Kota Yogyakarta Berdasarkan Interpretasi Citra Quickbird. Magistra XXV(86), 112–118.