## PEMANFAATAN KANAL POLARISASI DAN KANAL TEKSTUR DATA PISAR-L2 UNTUK KLASIFIKASI PENUTUP LAHAN KAWASAN HUTAN DENGAN METODE KLASIFIKASI TERBIMBING
(UTILIZATION OF POLARIZATION AND TEXTURE BANDS OF PISAR-L2 DATA FOR  LAND COVER CLASSIFICATION IN FOREST AREA USING SUPERVISED CLASSIFICATION METHOD)
Heru Noviar dan Bambang Trisakti Peneliti Bidang Sumber Daya Wilayah Darat, Pusfatja, Lapan e-mail: heru_lapan@yahoo.co.id

## ABSTRACT
Polarimetric  and  Interferometric  Airborne  SAR  in  L  band  (PiSAR-L2)  is  an upgraded  PiSAR program, which has a purpose for experimental activities of PALSAR-2 sensor  equiped  by  ALOS-2  in  2013.  Japan  Aerospace  Exploration  Agency  (JAXA)  and Ministry  of  Reseach  and  Technology  Indonesia  have  collaborated  to  explore  the utilization  PiSAR-L2  data  for  some  applications  in  Indonesia.  The  purpose  of  this research is to utilize full polametric band of PiSAR-L2 data to clasify land cover of forest area in Riau province. Field data conducted by JAXA team was used as reference data to  collect  input  and  verification  training  samples.  SAR  data  pre-processing  was conducted  by  doing  backscatter  conversion  (dijital  number  to  Sigma  naught)  and filtering process using Lee filter. Classification was carried out by Maximum Likelihood classifier using Maximum Likelihood Enhanced Neighbour method. The research used three treatments for input data, using three SAR polarization bands (HH, VV and HV), using three SAR polarization bands and three texture bands (deviation HH, VV and HV), and  using  six  bands  (three  polarization  dan  3  texture  bands)  with  training  sample improvement  based  on  confusion  matrix  result.  Verification  of  classification  results were  done  using  confusion  matrix  for  each  treatment.  The  result  shows  that  texture band  can  enhance  the  degree  of  separation  between  object  classes  of  vegetation, especially  between  forest  and  acacia  plantation.  Classification  using  six  bands  (three polarization  dan  3  texture  bands)  with  training  sample  improvement  increased  the overall  accuracy  and  kappa  statistic  of  the  classification  result  to  be  80%  and  0.612 respectivelly.
Keywords: PiSAR-L2, Maximum likelihood classification, Polarization band, Texture band, Confusion matrix

## ABSTRAK
Polarimetric  and  Interferometric  Airborne  SAR  in  L  band (PiSAR-L2),  yang merupakan  kelanjutan  dari  program  PiSAR,  bertujuan  untuk  melakukan  eksperimen sensor PALSAR-2 yang akan dibawa oleh ALOS-2. Selanjutnya pada tahun 2012, Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA) dan Kementerian Ristek dan Teknologi Indonesia telah  melakukan  kerjasama  riset  untuk  mengkaji  pemanfaatan  data  PiSAR-L2  di wilayah  Indonesia.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memanfaatkan  kanal-kanal polarisasi  data  PiSAR-L2  untuk  klasifikasi  penutup  lahan  kawasan  hutan  di  Provinsi Riau.  Hasil  survei  lapangan  tim  JAXA  setelah  perekaman  data  PiSAR-L2  dijadikan sebagai  data  referensi  untuk  pembuatan  training  data  dan  training  pengujian  hasil
klasifikasi.  Pengolahan  data  dilakukan  dengan  merubah  nilai  dijital  menjadi backscatter ( Sigma naught ) dan melakukan Lee filter , kemudian melakukan klasifikasi terbimbing  dengan  metode Maximum  Likelihood  Enhanced  Neighbour dengan  3 perlakuan,  yaitu  menggunakan input 3  kanal  polarisasi  SAR  (HH,  VV  dan  HV), menggunakan input 3 kanal polarisasi dan 3 kanal tekstur (deviasi HH, deviasi VV dan deviasi HV), serta menggunakan input 6 kanal (3 kanal polarisasi dan 3 kanal tekstur) dan  perbaikan  training  sampel  berdasarkan  hasil confusion  matrix .  Selanjutnya dilakukan  pengujian  akurasi  dengan  menggunakan  metode confusion  matrix .  Hasil menunjukkan bahwa kanal tekstur dapat  menaikkan tingkat pemisahan antara kelas obyek vegetasi, khususnya hutan dan akasia. Hasil klasifikasi dengan menggunakan 6 kanal  dan  perbaikan  training  sampel  berhasil  meningkatkan  akurasi  klasifikasi penutup  lahan  sehingga  diperoleh  nilai overall  accuracy sebesar  80%  dan  nilai  kappa sebesar 0.612.
Kata kunci: PiSAR-L2,  klasifikasi  maximum  likelihood,  Kanal  polarisasi,  Kanal  tekstur, Confusion matrix

## 1  PENDAHULUAN
Advanced  Land  Observing  Satellite (ALOS) adalah satelit milik Jepang yang diluncurkan  pada  tanggal  24  Januari 2006 dari Pusat peluncuran Tanegashima Jepang  (JAXA,  2006).  Satelit  ini  memiliki 3 instrumen yaitu Panchromatik Remote- sensing  Instrument  for  Stereo  Mapping (PRISM), Advanced  Visible  and  Near Infrared  Radiometer  type-2 (AVNIR-  2), dan Phased-Array  type  Lband  Synthetic Aperture  RADAR (PALSAR).  PALSAR merupakan sensor SAR pada gelombang L  band  dengan  resolusi  spasial  10-100 m dan waktu ulang perekaman 46 hari. Sensor  ini  juga  memiliki  kemampuan polarisasi penuh (HH, VV, HV, dan VH). Operasi  satelit  ALOS  berakhir  pada pertengahan  tahun  2011,  sehingga Japan  Aerospace  Exploration  Agency (JAXA)  berencana  untuk  meluncurkan satelit  ALOS  2  yang  membawa  sensor PALSAR-2 dengan  resolusi  spasial 2.5m pada tahun 2013.
Selama  15  tahun  terakhir  (1996- 2011),  JAXA  telah  mengoperasikan Polarimetric  and  Interferometric  Airborne SAR  in  L  band (PiSAR-L)  untuk mendemonstrasikan pemanfaatan sistem  SAR.  PiSAR  telah  digunakan secara  efektif  untuk  berbagai  kegiatan eksperimen  data  SAR  yang  sangat bermanfaat  untuk  operasional  satelit
SAR. Pada tahun 2012, JAXA melakukan upgrade Pi-SAR-L  menjadi  PiSAR-L2 sehingga dapat digunakan untuk eksperimen sensor PALSAR-2 yang akan dibawa oleh ALOS-2 tahun 2013. PiSAR- L2  memiliki  fungsi  polarimetrik  dan interferometrik  dengan  resolusi  spasial yang  tinggi,  yaitu  0.3-0.5  meter sepanjang lintasan ( along track ) dan 0.3- 0.6  meter  menyilang  lintasan  ( cross track )  pada  L-band.  Spesifikasi  teknis Pi-SAR-L2  diperlihatkan  pada  Tabel  1-1 (Motohka, 2012).
Operasional PiSAR-L2 dimulai pada bulan  April  2012  dengan  melakukan perekaman  di  wilayah  Jepang  dan beberapa  wilayah  di  negara-negara  lain termasuk  Indonesia.  Pada  pertengahan tahun  2012,  JAXA  dan  Kementerian Riset  dan  Teknologi  Republik  Indonesia membangun  kerjasama  riset  untuk pemanfaatan  data  PiSAR-L2  dalam beberapa  sektor  aplikasi,  kerjasama  ini melibatkan beberapa kementerian, lembaga dan perguruan tinggi Indonesia yang  mempunyai  kompetensi  untuk memanfaatkan data PiSAR L-2 (Trisakti, 2012).  LAPAN  merupakan  salah  satu anggota  kerjasama  riset  pemanfaatan data  PiSAR-L2,  selain  itu  juga  telah mempunyai pengalaman dalam menggunakan  data  PALSAR  dari  satelit ALOS generasi pertama (ALOS-1).
Tabel 1-1: SPESIFIKASI SENSOR PiSAR-L2 Observation mode Mode 1 Mode 2 Mode 2 Mode 0 (optional) Bandwidth 500 Mhz 300 MHz 150 MHz 500 MHz Method Strip map Strip map Strip map Sliding spotlight Slant range resolution 0,3 m 0,5 m 1,0 m 0,3 m Azimuth resolution 0,3 m (1 look) 0,6 m (2 looks) 0,6 m (2 looks)  0,5~0,3 m (2 looks) Swath width 5~10 km 7~10 km >10 km 4~9 km Azimuth length - - - 3~7 km NE σº < -23 dB < -27 dB < -30 dB < -25 dB
Kegiatan  riset  pemanfaatan  data SAR, khususnya PALSAR, telah dilakukan secara aktif untuk mendukung berbagai kegiatan  identifikasi  dan  pemetaan  di wilayah Indonesia, seperti: pemanfaatan PALSAR untuk mendeteksi lahan sawah dengan  areal  sempit  dan  bentuk  lahan bervariasi  (Raimadoya et  al .,  2007), pemetaan deformasi gunung api sebagai suatu  perubahan  bentuk  dan  dimensi gunung  api  sebelum  dan  setelah terjadinya  letusan  dengan  metode
Differential Interferometry Synthetic Aperture Radar (Kriswati; 2011), pemanfaatan data PALSAR dual
polarisasi dengan memanfaatkan parameter  NDPI  dan  fitur  tekstur  dari matrik  kookurensi  (Kushardono,  2012) dan  pemanfaatan  full  polarisasi  untuk identifikasi  dan  klasifikasi  obyek-obyek penutup  lahan  menggunakan  metode Cloude  &  Pottier  dan  dekomposisi  citra (Sambodo et  al .;  2005,  Arifin;  2007). Selain itu juga, penelitian di luar negeri telah membuktikan bahwa data PALSAR dapat  digunakan  untuk  klasifikasi antara  hutan-  non  hutan  secara  global dan  memantau  perubahan  yang  terjadi dari waktu ke waktu (Dutra et al ., 2009; JAXA, 2010). Data PiSAR-L2 merupakan data  sensor PALSAR-2  yang merupakan kelanjutan dari sensor PALSAR, sehingga  diharapkan  data  ini  dapat melanjutkan kemampuan PALSAR untuk  mendukung  berbagai  kegiatan pemetaan,  khususnya  pemetaan  di sektor kehutanan.
Paper  ini  menjelaskan  mengenai hasil penelitian kemampuan data
PiSAR-L2 full polarisasi untuk pemetaan penutup  lahan  kawasan  hutan  di Provinsi  Riau.  Pada  kegiatan  ini dilakukan  pengolahan  data  PiSAR-L2 dan  kajian  pengaruh  kanal  polarisasi dan  kanal  tekstur  untuk  klasifikasi penutup lahan kawasan hutan.
Pengaruh  penambahan  kanal  dianalisis secara  kualitatif  ( visual )  dan  kuantitatif dengan  menghitung  akurasi  klasifikasi menggunakan confusion matrix .

## 2  METODOLOGI

## 2.1 Bahan dan Lokasi
Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini adalah data PiSAR-L2, L- band,  level  data  L2.1  ( orthorectified image ), full polarisasi (HH, HV, VH, VV), dengan  waktu  perekaman  tanggal  5 Agustus 2012 untuk wilayah Riau. Data ini  diperoleh  dari  JAXA  dengan  melalui Kementerian Riset dan Teknologi. Lokasi penelitian  dilakukan  di  kawasan  hutan Propinsi Riau. Pemilihan lokasi didasarkan  karena  keragaman  jenis hutan, dan adanya hasil survei lapangan oleh  tim  JAXA  pada  bulan  Januari- Februari  2012.  Hasil  survei  tersebut, selanjutnya  dijadikan  dasar  untuk mengumpulkan  sampel  training  yang akan  digunakan  sebagai  input  data pada  proses  klasifikasi  dan  pengujian akurasi  hasil  klasifikasi.  Gambar  2-1 memperlihatkan  beberapa  foto  penutup lahan  yang  diperoleh  dari  survei lapangan  tim  JAXA,  dan  data  PiSAR-L2 untuk lokasi kajian yang telah diidentifikasi  kondisi  penutup  lahannya berdasarkan data hasil survei lapangan.
Hutan Akasia tua Lokasi kajian Gambar  2-1:  PiSAR-L2  Data  dan  identifikasi  obyek  dengan  merefer  kepada  survei  JAXA  dan  peta penutup lahan WWF

## 2.2 Metode Penelitian
Secara umum tahapan pengolahan data dibagi menjadi 3 tahap, yang dapat dirinci sebagai berikut:
 Tahap konversi menjadi nilai koefisien intensitas hamburan balik
Pada  tahap  awal  dilakukan resampling  data  dari  spasial  2.5  m menjadi  10  m.  Resampling  dilakukan untuk mengurangi ukuran data sehingga proses dapat dilakukan dengan lebih  cepat,  walaupun  mengakibatkan berkurangnya kedetilan informasi. Selanjutnya melakukan kalibrasi radiometrik  untuk  mendapatkan  nilai koefisien  intensitas  hamburan  balik ( backscatter ) dari obyek-obyek di permukaan  bumi  yang  menjadi  target yang  diterima  oleh  sensor  radar.  Dalam
sistem  SAR,  nilai  koefisien  intensitas backscatter dapat  dihitung  dari  nilai dijital  citra  amplitudo  dan  faktor kalibrasi.  Formula  untuk  menghitung besar  intensitas backscatter adalah sebagai berikut (Shimada et al ., 2009):
(dB) =10.log 10 < DN 2 > + CF (1)
dimana,  DN  adalah  nilai  dijital  citra amplitudo  dan  CF  adalah  faktor kalibrasi. Nilai CF Untuk data PiSAR-L2 adalah  sebesar  -79.6.  Simbol  °  adalah Sigma  naught yang  merupakan  nilai koefisen  intensitas backscatter yang dinyatakan  dalam  desibel  (dB).  Ilustrasi proses konversi dari nilai dijital menjadi nilai  koefisien  intensitas  hamburan balik Sigma  naught diperlihatkan  pada Gambar 2-2.
Lahan terbuka Tubuh air Forest Karet Akasia muda Akasia Penanaman kembali Akasia tua Lahan terbuka Akasia
Gambar  2-2: Proses konversi nilai dijital menjadi Sigma naught
 Tahap  pengolahan  klasifikasi  dijital penutup lahan
Dalam  penelitian  ini,  proses klasifikasi  dilakukan  secara  dijital dengan  klasifikasi  terbimbing  ( Supervised Classification )  menggunakan  metode Maximum  Likelihood .  Metode  ini  meng- gunakan  data  training  sebagai  sarana untuk  mengestimasi  nilai  rata-rata, varian  dan  kemungkinan  dari  masing- masing kelas tutupan lahan.
Diasumsikan  distribusi  datanya  berupa kurva bel Gaussian. Dengan asumsi ini, pola  distribusinya  dapat  dinyatakan melalui  vektor  rata-rata  dan  matrik covarian,  sehingga  ia  dapat  digunakan untuk menghitung probabilitas statistiknya  (Lillesand et  al .,  2007). Selanjutnya setiap piksel akan dikelaskan sesuai  dengan  kelas  data  training  yang digunakan.  Metode Maximum  Likelihood yang digunakan adalah metode Maximum Likelihood  Enhanced  Neighbour hal  ini didasarkan  pada  penelitian  sebelumnya (Trisakti et  al .,  2012), yang memperoleh hasil bahwa metode Maximum Likelihood Enhanced  Neighbour dapat  menghasilkan hasil  klasifikasi  yang  lebih  akurat dibandingkan metode Maximum Likelihood lainnya.  Training  sampel  sebagai input klasifikasi  ditentukan  dengan  merujuk kepada hasil survei penutup lahan yang dilakukan  oleh  tim  JAXA  (Gambar  2-1), jumlah sampel input adalah 55 sampel.
Pada proses klasifikasi dilakukan tiga  perlakuan,  perlakuan  pertama menggunakan  3  kanal  polarisasi  dari data  PiSAR-L2  (HH,  VV  dan  HV), band
HV  dan  VH  mempunyai  nilai  yang sangat  mirip  sehingga  diambil  salah satunya.  Perlakuan  kedua  menggunakan 3  kanal  polarisasi  dari  data  PiSAR-L2 (HH, VV dan HV) dan 3 kanal tambahan berupa  kanal  tekstur  yang  merupakan deviasi dari ke 3 kanal polarisasi, yaitu: deviasi  HH,  deviasi  VV  dan  deviasi  HV. Selanjutnya  apabila  akurasi  masih kurang  baik  dan  masih  banyak  terjadi pencampuran kelas  (dapat diidentifikasi dari  hasil  uji  akurasi  dengan confusion matrix )  maka  dilakukan  perlakuan ketiga, yaitu: melakukan perbaikan atau penambahan  training  sampel  pada daerah-daerah yang bercampur berdasarkan  hasil confusion  matrix dan melakukan  klasifikasi  dengan input 6 kanal  seperti  pada  perlakuan  kedua. Hasil dibandingkan dan dianalisis untuk melihat  perubahan  yang  terjadi  pada setiap hasil klasifikasi.
 Tahap uji akurasi hasil klasifikasi Seluruh  hasil  klasifikasi  diuji dengan  menggunakan confusion  matrix . Sampel  uji  diambil  berbeda  dengan sampel  input,  total  sampel  uji  yang digunakan  adalah  42  sampel.  Hasil confusion matrix dapat digunakan untuk melihat producer  accuracy dan user accuracy serta    ketelitian  klasifikasi secara  keseluruhan  ( overall  accuracy ) dan  nilai  kappa  dari  ketiga  perlakuan klasifikasi.
Sigma naught
Keterangan: n ii = jumlah piksel kelas i yang terklasifikasi  secara  benar  pada kelas i data referensi n jj = jumlah piksel kelas j yang terklasifikasi  secara  benar  pada kelas j data referensi
n ij = jumlah  piksel  kelas  j  pada  data referensi yang terklasifikasikan sebagai kelas i
n = jumlah piksel total k  = jumlah kelas total P 0 = overall agreement P C = chance agreement

## 3  HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil klasifikasi penutup lahan di kawasan hutan dengan menggunakan 3 kanal  polarisasi  (HH,  VV  dan  HV) diperlihatkan  pada  Gambar  3-1.  Hasil pengamatan  secara  visual  memper- lihatkan  bahwa  penutup  lahan  seperti lahan terbuka, tubuh air dapat terpisah dengan  baik,  sedangkan  obyek  lain masih saling bercampur. Sebagian besar kelas  akasia,  karet  dan  penanaman
kembali teridentifikasi masih bercampur dengan kelas hutan. Selanjutnya dilakukan  pengujian  akurasi  dengan menggunakan  metode confusion  matrix terhadap klasifikasi penutup lahan yang diperoleh,  hasil confusion  matrix diper- lihatkan  pada  Tabel  3-1.  Berdasarkan hasil  tabel confusion  matrix diperoleh bahwa  nilai producer  accuracy relatif tinggi,  sedangkan  nilai user  accuracy sangat  bervariasi  dari  10%  untuk  kelas perkebunan  karet  sampai  100%  untuk kelas tubuh air. Nilai user accuracy yang rendah  terlihat  pada  kelas  akasia  tua, akasia, perkebunan karet dan penanaman  kembali,  sedangkan  nilai user accuracy yang  tinggi  diperoleh  dari kelas  lahan  terbuka,  hutan  dan  tubuh air.  Rendahnya nilai user accuracy pada beberapa  obyek  penutup  lahan  karena masih  banyaknya  kesalahan  klasifikasi obyek  tersebut  menjadi  kelas  hutan. Hasil  statistik  ini  sesuai  dengan  hasil pengamatan  visual  yang  dilakukan sebelumnya. Kesalahan klasifikasi tersebut  mengakibatkan  nilai overall accuracy dan  nilai  kappa  yang  sangat rendah,  masing-masing  adalah  41.5  % dan 27.4%.
Legenda:
Gambar 3-1: Hasil klasifikasi dengan 3 kanal polarisasi(HH,VV,HV) data PiSAR-L2
Akasia Tua Akasia Lahan Terbuka Perkebunan Karet Penanaman Kembali Hutan Tubuh Air Akasia Tua Akasia Lahan Terbuka Perkebunan Karet Penanaman Kembali Hutan Tubuh Air

## Tabel 3-1: UJI AKURASI DENGAN CONFUSION MATRIX PADA KLASIFIKASI 3 KANAL
Kelas AT A LT K PK H TA UA  (%) AT 1247 127 41 28 8 1721 0 39 A 409 5615 1 14 13 27406 0 17 LT 99 122 2972 35 7 1582 0 61.7 K 382 221 56 294 3 2373 0 8.8 PK 208 381 0 9 794 3852 0 15 H 7 229 0 0 0 12009 0 98 TA 0 0 0 0 0 0 4944 100 PA (%) 53 84 97 77 96 24.5 100 41.5
Keterangan: AT = Akasia Tua,  A = Akasia,  LT = Lahan Terbuka,  K= Karet,  PK = Penanaman Kembali, H = Hutan, TA = Tubuh Air, UA = User Accuracy, PA = Producer Accuracy
Analisis  lebih  lanjut  mengenai nilai  rata-rata backscatter setiap  obyek penutup  lahan  pada  kanal  polarisasi HH,  VV  dan  HV  (Gambar  3-2) memperlihatkan  bahwa  lahan  terbuka, tubuh  air  dan  vegetasi  (hutan,  akasia, karet dan penanaman kembali) mempunyai  nilai  yang  berbeda,  tetapi obyek-obyek  vegetasi  mempunyai  nilai yang hampir sama sehingga sulit untuk dipisahkan  dengan  menggunakan  data PiSAR-L2.  Oleh  karena  itu  perlu dipikirkan  pembuatan  kanal  baru  yang dapat membedakan obyek-obyek vegetasi, salah  satu  kanal  yang  mungkin  dapat digunakan  adalah  kanal  tekstur.  Kanal tekstur  dibuat  dengan  menerap-kan filter  deviasi  3x3  ke  setiap  kanal polarisasi,  sehingga  diperoleh  kanal deviasi  HH,  deviasi  VV  dan  deviasi  HV. Dengan  menggunakan  kanal  tekstur diharapkan  hutan  dan  obyek  vegetasi lain  dapat  dipisahkan  secara  lebih  baik karena  hutan  mempunyai  tekstur  yang
lebih  kasar.  Nilai  rata-rata backscatter dari  obyek  hutan  dan  akasia  diper- lihatkan pada  Gambar  3-2 dan  Gambar 3-3  (hasil  perbesaran  untuk  tiga  kanal deviasi),  terlihat  bahwa  kanal  tekstur dapat membedakan antara obyek hutan, akasia dan akasia tua. Berdasarkah hal tersebut maka digunakan kanal polarisasi  dan  kanal  tekstur,  yang diharapkan dapat meningkatkan akurasi  hasil  klasifikasi  setiap  kelas, khususnya untuk obyek vegetasi.
Klasifikasi kedua dilakukan dengan menggunakan 6 kanal (HH, VV, HV, dev HH,  dev  VV,  dev  HV)  sebagai  input klasifikasi.  Proses  klasifikasi  dilakukan dengan  menggunakan  training  sampel yang sama dengan yang digunakan pada klasifikasi  sebelumnya  menggunakan  3 kanal.  Gambar  3-4  memperlihatkan hasil klasifikasi meng-gunakan 6 kanal, sedangkan  hasil  pengujian  dengan menggunakan  metode confusion  matrix diperlihatkan pada Tabel 3-2.
Gambar 3-2: Perbandingan nilai rata-rata backscatter dari setiap obyek
Gambar 3-3: Perbandingan nilai rata-rata backscatter hutan dan akasia
Legenda:
Gambar 3-4: Hasil Klasifikasi dengan 6 kanal (HH, VV, HV, dev HH, dev VV, dev HV) data PiSAR-L2
Akasia Tua Akasia Lahan Terbuka Perkebunan Karet Penanaman Kembali Hutan Tubuh Air Akasia Tua Akasia Lahan Terbuka Perkebunan Karet Penanaman Kembali Hutan Tubuh Air

## Tabel 3-2: UJI AKURASI DENGAN CONFUSION MATRIX PADA KLASIFIKASI KEDUA
Kelas AT A LT K PK H TA UA  (%) AT 1535 99 49 37 40 919 0 57 A 377 4646 1 20 10 11746 0 27.6 LT 105 36 2966 48 7 303 0 85.6 K 193 96 45 261 14 624 0 21.2 PK 123 303 0 8 739 2455 0 20.3 H 19 1515 9 6 15 32896 0 95.5 TA 0 0 0 0 0 0 4944 100 PA (%) 65.3 69.4 96.6  68.7  89.6 67.2 100 71.4
Keterangan: AT = Akasia Tua,  A = Akasia,  LT = Lahan Terbuka,  K= Karet,  PK = Penanaman
Kembali,  H  =  Hutan,  TA  =  Tubuh  Air,  UA  =  User  Accuracy,  PA  =  Producer Accuracy Jika  dibandingkan  dengan  hasil pada  klasifikasi  pertama,  hasil  pada klasifikasi kedua memperlihatkan tampilan  visual  yang  lebih  terpisah antara  setiap  kelas.  Hasil confusion matrix memperlihatkan  peningkatan nilai  akurasi,  khususnya user  accuracy yang  bertambah  untuk  semua  kelas penutup  lahan.  Peningkatan  yang signifikan  (di  atas  10%)  terjadi  pada kelas  akasia  tua,  akasia,  lahan  terbuka dan karet. Hal ini membuktikan dugaan sebelumnya bahwa kanal tekstur mempunyai pengaruh yang cukup besar untuk  memisahkan  obyek  penutup lahan  khususnya  obyek  vegetasi  (kelas akasia, hutan dan karet) yang mempunyai kekasaran permukaan yang sedikit  berbeda.  Akurasi  keseluruhan ( overall Accuracy ) dari klasifikasi dengan menggunakan  6  kanal  memperlihatkan hasil  yang  cukup  baik  sebesar  71.4  %, dengan nilai kappa sebesar 51.7 %. Nilai
dari  klasifikasi  kedua  ini  meningkat hampir dua kali lipat dibandingkan nilai yang  diperoleh  dari  klasifikasi  pertama, walaupun  begitu  nilai-nilai  ini  masih relatif rendah.
Tahap  berikutnya  adalah  proses klasifikasi  ketiga  dengan    memperbaiki training sampel dan menambah training sampel  terutama  pada  daerah  yang bercampur  (merujuk  kepada  hasil confusion matrix ), sehingga lebih mewakili  kondisi  kelas  penutup  lahan. Pada klasifikasi ketiga, ditambahkan 11 sampel  sehingga  total  sampel  menjadi 66 training sampel. Selanjutnya dilakukan  proses  yang  sama  dengan klasifikasi  kedua  dan  ketiga.  Hasil klasifikasi menggunakan 6 kanal dengan  penambahan  training  sampel diperlihatkan  pada  Gambar  3-5,  dan hasil  uji  akurasi  dengan confusion matrix diperlihatkan pada Tabel 3-3.
Gambar 3-5: Hasil  Klasifikasi  menggunakan  6  kanal  (HH,  VV,  HV,  dev  HH,  dev  VV,  dev  HV)  data PiSAR-L2 dengan penambahan training sampel
Tabel 3-3: UJI AKURASI DENGAN CONFUSION MATRIX PADA KLASIFIKASI KETIGA
Kelas AT A LT K PK H TA UA (%) AT 1316 95 26
37 44 472 0 66.1 A 342 4034 2 14 17 6673 0 36.4 LT 115 37 2971 47 7 251 0 86.7 K 203 100 42 267 15 628 0 21.3 PK 138 286 0 9 729 1562 0 26.7 H 238 2143 29 6 13 39357 0 94.2 TA 0 0 0 0 0 0 4944 100 PA (%) 56 60.3 96.8  70.3  88.4 80.4 100 79.8
Keterangan:  AT = Akasia Tua,  A = Akasia,  LT = Lahan Terbuka,  K= Karet,  PK = Penanaman Kembali, H = Hutan, TA = Tubuh Air, UA = User Accuracy, PA = Producer Accuracy
Secara  visual  hasil  klasifikasi semakin  baik,  khususnya  pemisahan antara  kelas  hutan dan  akasia  semakin tegas.  Berdasarkan  nilai  akurasi  pada Tabel  3-3,  terlihat  adanya    peningkatan nilai User  Accuracy pada  kelas  akasia tua  dan  akasia  (kenaikan  9  %),  serta kelas  penanaman  kembali  (kenaikan  6 %).  Sementara  akurasi  kelas  hutan sangat baik, dengan  nilai User  accuracy sebesar  94.2%  dan Producer  accuracy sebesar  80.4%.  Kelas  karet  tidak mengalami  perubahan  karena  tidak adanya  penambahan  training  sampel yang  disebabkan  area  kelas  karet  pada citra  yang  tidak  terlalu  luas.  Secara
keseluruhan  hasil  klasifikasi  ketiga mempunyai nilai overall accuracy sebesar  79.8%  dan  nilai  kappanya sebesar 61.2%.
Perbandingan antara hasil klasifikasi  pertama,  kedua  dan  ketiga diperlihatkan  pada  Gambar  3-6.  Jika dibandingkan nilai-nilai overall accuracy dan  nilai  kappa  dari  ketiga  klasifikasi diatas  mulai  dari  yang  pertama  sampai ketiga,  maka  perlakuan-perlakuan  yang dilakukan  mempunyai  pengaruh  yang positif dalam meningkatkan nilai akurasi  dari  hasil  klasifikasi  yang dilakukan  dengan  menggunakan  data PiSAR-L2.
Akasia Tua Akasia Lahan Terbuka Perkebunan Karet Penanaman Kembali Hutan Tubuh Air Akasia Tua Akasia Lahan Terbuka Perkebunan Karet Penanaman Kembali Hutan Tubuh Air
Gambar 3-6: Perbandingan nilai Overall Accuracy dan Nilai Kappa untuk 3 perlakuan klasifikasi pada data Pi-SAR-L2

## 4  KESIMPULAN
Berdasarkan hasil
kajian kemampuan  data  PiSAR-L2  untuk klasifikasi  penutup  lahan  di  kawasan hutan  Provinsi  Riau  diperoleh  beberapa kesimpulan sebagai berikut:
 Dibandingkan  dengan  penggunaan kanal  polarisasi,  penambahan  kanal tekstur  dapat  menaikkan  tingkat pemisahan antara kelas obyek vegetasi yang  mempunyai  perbedaan  kekasaran permukaan.
 Klasifikasi  dengan  perlakukan  ketiga, yaitu:  penggunaan  3  kanal  polarisasi, 3  kanal  tekstur  dan  penambahan training sampel berhasil meningkatkan akurasi klasifikasi penutup lahan yang cukup  signifikan  sehingga  diperoleh nilai overall accuracy sebesar 80% dan nilai kappa sebesar 0.612
 Data hasil perekaman  PiSAR-L2 mempunyai  kemampuan  yang  cukup baik untuk memetakan penutup lahan di  kawasan  hutan,  bahkan  mampu membedakan  dua  kelas  hutan  dan akasia dengan cukup baik.
Walaupun  begitu  masih  perlu kajian parameter lain untuk lebih dapat memisahkan  obyek  dan  meningkatkan akurasi hasil klasifikasi.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada JAXA yang telah memberikan  bantuan  data  PiSAR-L2 dan  data  hasil  survei  lapangan  untuk kepentingan penelitian, dan juga mengucapkan  terima  kasih  kepada Kementerian  Riset  dan  Teknologi  serta Lembaga  Penerbangan  dan  Antariksa Nasional yang telah memfasilitasi sehingga  kegiatan  ini  dapat  dilakukan dengan baik.

## DAFTAR RUJUKAN
Arifin,  S.,  2007. Identifikasi  Penutup
Lahan
Menggunakan Data Polarimetrik  Satelit  ALOS  Palsar ,
Berita Inderaja, Jakarta.
Dutra  L.V.,  Scofield  G.B.,  Neta  S.M.A., Negri  R.G.,  Feitas  C.C.,  and Andrade  D.,  2009. Land  Cover Classification  in  Amazon  using ALOS  Palsar  Full  Polarimetric Data , Anais XIV Simpósio Brasileiro de Sensoriamento
Remoto, Natal, Brasil, 25-30 april 2009, INPE, p. 7259-7264.
JAXA, 2006. Annual Report 2005 , EORC Bulletin, No. 9, March 2006.
JAXA,  2006. The  2nd  ALOS  Research Announcement:  Calibration  and
0.41 0.71 0.8 0.274 0.517 0.612 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Hasil Klasifikasi data PiSAR-L2 (-) Nila i a k ura s i (- ) ) O.A 0.41
0.71 0.80 Kappa 0.274 0.517 0.612
Hasil 1 Hasil 2 Hasil 3
Validation,  Utilization  Research,
and  Scientific  Research ,  Earth Observation Research Center Japan Aerospace Exploration Agency, Japan. JAXA,  2010. Generation  of  Global Forest/Non-forest map Using ALOS/PALSAR , http://www. eorc. jaxa.jp/ALOS/en/guide/forestma p_oct2010.htm, diunduh pada  17 Juni 2011. Kriswati,  E.,  2011. Remote  Sensing untuk Pemantauan Deformasi Gunungapi,  Bulletin  Vulkanologi dan  Bencana  Geologi ,  Vol  6,  No.1:
31-37.
Kushardono, D., 2012. Klasifikasi Spasial Penutup  Lahan  dengan  Data  SAR Dual-Polarisasi Menggunakan Normalized  Difference  Polarization Index  dan  Fitur  Keruangan  dari Matriks Kookurensi , Jurnal
Penginderaan  Jauh  Vol.9  No.1, pp.12-24, 2012.
Lillesand, T.; Kiefer R. W., and Chipman J.,  2007. Remote  Sensing  and Image Interpretation , Fifth Edition. Wiley.
Motohka, T., 2012. Introduction on Forest Change  Mapping  Using  PALSAR
Sigma-Naught  Change ,  Presented in  Training  on  Pi-SAR-L2  Data Analysis, Jakarta.
Raimadoya,  M.A.;  Trisasongko,  B.H.; dan Nurwadjedi, 2007. Eksplorasi Citra Radar Untuk Intelijen Ketahanan  Pangan.  Departemen Imu  Tanah  dan  Sumberdaya Lahan , Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor.
Sambodo,  K.  A.;  Kuncoro,  T.;  dan
Santoso H., 2005. Klasifikasi Data Polarimetrik RADAR Dengan Menggunakan  Metode  Dekomposisi
Cloude and Pottier .
Shimada,  M.;  Isoguchi,  O.;  Tadono,  T.;
and  Isono,  K.,  2009. PALSAR Radiometric
and
Geometric Calibration ,  IEEE  Transaction  on Geoscience  and  Remote  Sensing (47), 12,  3915-3931.
Trisakti,  B.,  2012. Kegiatan  Pemanfaatan Data  Pi-SAR-L2 ,  Laporan  Akhir Bidang  Sumber  Daya  Wilayah Darat, Pusfatja, LAPAN, Jakarta. Trisakti,  B.,  2012. Peningkatan  Akurasi Hasil  Klasifikasi  Penutup  Lahan
Menggunakan  Metode  Maximum
Likelihood , Prosiding PIT MAPIN XIX, 7 Juni 2012, Makassar.