PERBANDINGAN KLASIFIKASI BERBASIS OBYEK DAN KLASIFIKASI BERBASIS PIKSEL PADA DATA CITRA SATELIT SYNTHETIC APERTURE RADAR UNTUK PEMETAAN LAHAN (COMPARISON OF OBJECT BASED AND PIXEL BASED CLASSIFICATION ON SYNTHETIC APERTURE RADAR SATELLITE IMAGE DATA FOR LAND MAPPING)
Ahmad Sutanto *,**) 1 , Bambang Trisakti **) dan Aniati Murni Arimurthy *) *) Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Indonesia, Depok, Indonesia **) Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional, Jakarta, Indonesia
1 e-mail: sutanto_ahmad@yahoo.com
Diterima 30 April 2014; Disetujui 23 Mei 2014

## ABSTRACT
Utilization of remote sensing data for land mapping has long been developed. In Indonesia,  as  a  tropical  region,  the  cloud  becomes  a  classic  problem  in  observing  the Earth's surface using optical remotely sensor satellite. Synthetic Aperture Radar (SAR) sensor satellite has the ability to penetrate clouds so it can solve cloud cover problems. In this study, the ALOS PALSAR data were used to assess object-based and pixel-based classification  techniques.  This  data  was  chosen  due  to  its    capacity  for  object recognition based on backscatter characteristics. Object-based classification using the methods  of  Statistical  Region  Merging  (SRM)  for  the  object  segmentation  process  and Support  Vector  Machine  (SVM)  for  the  classification  process,  whereas  the  pixel-based classification using SVM method. In the classification stage, several features of Target Decomposition and Image Decomposition of ALOS PALSAR data have been tested. The accuracy assessment of the classification was conducted using confusion matrix of the Region  of  Interest  (ROI)  data  using  the  QuickBird  data.  Implementation  of  the  object- based  classification  produced  better  result  comparing  to  the  pixel-based  classification (the  number  of  optimal  features  is  seven)  which  consisted  of  three  features  Freeman Decomposition  (Red,  Green,  Blue),  Entropy,  Alpha Angle,  Anisotrophy  and Normalized Difference  Polarization  Index (NDPI).  Overall  accuracy  attained  were  73.64  %  for  the result of the object-based classification and 62.6% for the pixel-based classification. Keywords: Object oriented classification, Remote sensing, SRM, SVM, SAR

## ABSTRAK
Pemanfaatan  data  penginderaan  jauh  untuk  pemetaan  lahan  sudah  lama berkembang.  Di  Indonesia  yang  beriklim  tropis,  awan  menjadi  masalah  klasik  dalam pemindaian permukaan  bumi dengan menggunakan satelit  penginderaan  jauh  sensor optik.  Satelit  dengan  sensor Synthetic  Aperture  Radar (SAR)  mempunyai  kemampuan untuk  menembus  awan  sehingga  menjadi  solusi  permasalahan  tutupan  awan.  Pada penelitian ini digunakan data ALOS PALSAR untuk mengkaji teknik klasifikasi berbasis obyek dan berbasis piksel. Data ALOS PALSAR dipilih karena mempunyai kemampuan pengenalan  suatu  obyek  berdasarkan  karakteristik  hamburan  baliknya  ( backscatter ). Klasifikasi berbasis obyek menggunakan metode Statistical Region Merging (SRM) untuk proses  segmentasi  obyek,  dan  metode Support  Vector  Machine (SVM)  untuk  proses
klasifikasi,  sedangkan  klasifikasi  berbasis  piksel  menggunakan  metode  SVM.  Pada tahap  klasifikasi  telah  diujicobakan  beberapa  fitur  Dekomposisi  Target  dan Dekomposisi  Citra  dari  data  ALOS  PALSAR.  Pengujian  akurasi  klasifikasi  dilakukan dengan  metode confusion  matrix menggunakan  data Region  of  Interest (ROI)  dari  data QuickBird.  Implementasi  klasifikasi  berbasis  obyek  memberikan  hasil  lebih  baik  dari klasifikasi berbasis piksel dengan jumlah fitur optimal yakni 7 fitur, terdiri dari 3 fitur dekomposisi Freeman ( Red,  Green,  Blue ),  Entropy, Alpha  Angle,  Anisotrophy dan Normalized Difference Polarization Index (NDPI). Akurasi keseluruhan mencapai 73,64% untuk hasil klasifikasi berbasis obyek dan 62,6% untuk klasifikasi berbasis piksel. Kata kunci : Klasifikasi berbasis obyek, SRM, SVM, Sensor SAR

## 1  PENDAHULUAN
Konsep dasar sistem penginderaan jauh  adalah  seluruh  rangkaian  proses pengumpulan  informasi  suatu  obyek, daerah,  atau  fenomena  melalui  analisis data  yang  diperoleh  dengan  suatu  alat tanpa  kontak  langsung  dengan  obyek, daerah,  atau  fenomena  yang  dikaji (Lillesand  and  Kiefer,  1979).  Letak geografis wilayah Indonesia yang berada pada  iklim  tropis  dengan  curah  hujan tinggi  serta  kabut  dan  liputan  awan yang  tebal  sering  menyebabkan  tampilan obyek  pada  citra  hasil  rekaman  sensor optik terhalang oleh awan. Kondisi cuaca yang  demikian  dapat  diatasi  dengan penggunaan  sistem  penginderaan  jauh aktif  gelombang  mikro.  Gelombang mikro  terpanjang  kira-kira  25.000.000 kali  lebih  panjang  daripada  gelombang cahaya  terpendek  (Lillesand  and  Kiefer, 1979). Semakin besar panjang gelombangnya maka semakin kuat daya tembus gelombangnya. Oleh karena itu, energi gelombang mikro dapat menembus awan  yang  menutupi  obyek  yang  akan diamati.  RADAR  merupakan  sistem penginderaan jauh sensor aktif gelombang  mikro  yang  dapat  dipakai pada hampir semua kondisi cuaca.
Hasil riset internasional European Space  Agency (ESA)  menunjukkan bahwa  citra  ALOS  PALSAR  terbukti mampu  mendeteksi land  use sawah yang luasan arealnya sempit dan bentuk lahannya  yang  bervariasi  menurut galangan  pada  salah  satu  daerah  pusat
produksi  padi  di  Provinsi  Jawa  Barat (Raimadoya, et. al 2000). Arifin menunjukkan  bahwa  citra  RGB false color antara citra polarisasi ganda ALOS PALSAR ( dual
polarimetry :
HH
Horizontal-Horizontal  dan  HV  Horizontal- Vertikal)  dan  citra  sintetik  berhasil menampilkan  penutup  lahan  sawah  di daerah  bukan  sentra  produksi  padi  di Yogyakarta (Arifin, 2007). Saat ini banyak penelitian telah dilakukan untuk mengembangkan teknik/ algoritma untuk ekstraksi  informasi  dan  klasifikasi  data citra  satelit Synthetic  Aperture  Radar (SAR).
Secara garis besar teknik klasifikasi  tersebut  dibagi  menjadi  dua yaitu  teknik  klasifikasi  berbasis  piksel dan teknik klasifikasi berorientasi obyek. Teknik  klasifikasi  berbasis  piksel  pada intinya  adalah  mengklasifikasi  tiap piksel  citra  menjadi  beberapa  kelas penutup  lahan  berdasarkan  fitur-fitur yang  dimiliki  piksel  tersebut.  Teknik klasifikasi berbasis piksel dengan menggunakan  dekomposisi  Yamaguchi dapat  membedakan  kelas  hutan  dan non hutan (Han, Shao, 2000), walaupun klasifikasi  berbasis  piksel  pada  citra SAR  memberikan  masalah  mempunyai efek salt-and-pepper yang  memberikan hasil  yang  kurang  sempurna  pada produk  klasifikasi (Li  et  al.,  2008) . Efek salt-and-pepper atau yang biasa disebut speckle  noise merupakan noise berupa efek  bintik  yang  timbul  pada  citra  SAR akibat  interferensi  gelombang-gelombang
mikro  yang out-of-phase yang  diterima sensor  SAR  (Lee    et  al,  1994). Noise ini mengganggu  kualitas  citra  SAR  yang dihasilkan. Speckle noise bisa dihilangkan antara lain  dengan menggunakan Enhanced  Lee  Filter (Lopez  et  al,  1990). Teknik  klasifikasi  berorientasi  obyek pada  intinya  mengklasifikasi  citra berdasarkan segmen-segmen obyek hasil  segmentasi  menjadi  kelas-kelas penutup  lahan  yang  sesuai  dengan karakteristik  obyek  (Li  et  al.,  2008), sehingga teknik ini juga dapat menghilangkan  permasalahan  efek salt- and-pepper .
Pada  penelitian  ini  dilakukan kajian  teknik  klasifikasi  berorientasi obyek pada citra SAR, yaitu menerapkan teknik  klasifikasi  berorientasi  obyek menggunakan SRM dan SVM pada data citra SAR (ALOS PALSAR) full polarimetric . Kemudian  melakukan  perbandingan hasil  klasifikasi menggunakan  teknik klasifikasi berorientasi obyek dan teknik klasifikasi  berbasis  piksel  dengan  cara mengevaluasi  tingkat  akurasi  kedua teknik  tersebut  terhadap  data  citra satelit resolusi sangat tinggi.

## 2  METODE PENELITIAN

## 2.1 Data dan Lokasi
Data  utama  yang  digunakan  adalah data citra Satelit ALOS PALSAR level 1.1 wilayah  Jakarta  dan  sekitarnya  dengan tanggal  akuisisi  data  6  Mei  2010 (Gambar  2-1).  Data  ALOS  PALSAR  ini mempunyai resolusi  spasial 12,5 meter. Selain  data  citra  ALOS  PALSAR,  data citra  lain  yang  digunakan  adalah  data citra satelit QuickBird tahun 2010 yang merupakan  data  resolusi  sangat  tinggi dengan  resolusi  spasial  sekitar  0,6 meter  sebagai  data  citra  referensi (Gambar 2-2).

## 2.2 Pengolahan Data SAR
Secara umum tahapan pengolahan data citra PALSAR dibagi menjadi empat bagian  yaitu (a)  ekstraksi  fitur  berupa dekomposisi  target,  dekomposisi  citra, dan  tekstur,  (b)  klasifikasi  berbasis obyek, (c) klasifikasi berbasis piksel dan (d)  evaluasi  akurasi.  Diagram  alir pengolahan  data  dapat  dilihat  pada Gambar 2-2.
Gambar 2-1: Data ALOS PALSAR Daerah Kajian Wilayah Jakarta
2.2.1 Ekstraksi  fitur  berupa  Dekom- posisi Target, Dekomposisi Citra, dan Tekstur
Pada  bagian  ini  data  citra  SAR yang  telah  dibentuk  menjadi  matrik koherensi kemudian didekomposisi menjadi 3 parameter target yaitu Entropy, Mean  Alpha  Angle dan Anisotropy berdasarkan eigenvalue dan eigenvector dari  matriks  koherensi  (Sambodo,  et.al 2005).  Hasilnya  didapatkan  nilai  dari ketiga parameter tadi pada setiap piksel pada citra SAR. Selain itu dihitung juga nilai Normalized  Difference  Polarization Index (NDPI)  dari  dual  polarisasi  data SAR (HV dan HH) dengan menggunakan Persamaan  2-1.  NDPI  dapat  meningkat- kan  perbedaan  obyek  geologi  dan  obyek permukaan  bumi  lainnya  (Cao,  et.  al, 2008. Kushardono, 2012).
NDPI = [HV-HH] / [HH+HV] (2-1)
Pada  dekomposisi  citra,  dibuat dekomposisi  Pauli,  dekomposisi  Sinclair dan dekomposisi Freeman-Durden. Tetapi  berdasarkan  hasil  pengamatan visual  dan  kajian  segmentasi  terhadap penampakan  obyek,  hasil  dekomposisi Freeman-Durden  (1998)  lebih  sesuai dengan  kenampakan  obyek  sehingga dekomposisi  ini  selanjutnya  digunakan dalam  kegiatan  klasifikasi.  Dekomposisi Freeman-Durden  menggambarkan  tiga mekanisme  fisis  hamburan  gelombang mikro  pada  data  SAR  yaitu surface scattering , double-bounce  scattering dan volume  scattering (Freeman,  Durden, 1998).  Mekanisme surface  scattering terjadi pada obyek seperti lahan terbuka, perairan,  dan  lapangan.  Mekanisme double-bounce  scattering terjadi  pada obyek  seperti  gedung  dan  permukiman. Mekanisme volume  scattering terjadi pada  obyek  seperti  pepohonan  dan hutan.
Fitur  tekstur  didapatkan  dengan menggunakan  analisa  Matrik  kookurensi tingkat keabuan ( Grey Level Cooccurance
Matrix (GLCM)) . Hasil  analisa  GLCM  ini menghasilkan  delapan  fitur  tekstur yaitu Energy,  Contrast,  Homogeneity, Entropy, Dissimiliarity, Correlation, Mean, dan Variance (Haralick, R.M, 1985).

## 2.2.2 Klasifikasi Berbasis Obyek

## A. Tahapan Segmentasi
Proses  segmentasi  yang  dilakukan pada  penelitian  ini  memakai  algortima Statistical Region Merging (SRM). Implementasi  SRM  dilakukan  dengan menggunakan  MATLAB source  code yang  diperoleh  dari  internet  dengan beberapa modifikasi. Source code dibuat oleh Sylvain Boltz (2009). (http:// www. mathworks.com/matlabcentral/  file- exchange/25619-image-segmentation- using-statistical-region-merging).
Proses segmentasi dilakukan dengan menggunakan metode Statistical Region  Merging (SRM). Input data dalam proses  segmentasi  adalah  citra  dekom- posisi Freeman-Durden. Parameter segmentasi  dengan  algoritma  SRM  ini adalah  parameter Q  level dan Region Pixel  Minimum (Nock  et  al,  2004) . Parameter Q  level berkaitan  dengan kompleksitas  segmentasi  dan  menentu- kan  banyak  sedikitnya  region  segmen yang  akan  terbentuk.  Nilai Q  level yang lebih tinggi menghasilkan region segmen yang lebih banyak sehingga kompleksitas segmentasi  lebih  tinggi.  Parameter Region  Pixel  Minimum menentukan jumlah  piksel  minimum  yang  dapat digabungkan dalam suatu region segmen.  Makin  tinggi  nilai Region  Pixel Minimum maka  makin  sedikit  region segmen  yang  akan  terbentuk  (Suwono, E. 2009).
Algoritma  SRM  didasarkan  pada analisis  statistik  dari  piksel-piksel  yang berdekatan lalu melakukan penggabungan piksel-piksel yang mirip/homogen dalam suatu  batasan/region.  Proses  peng- gabungan  piksel  dilakukan  dengan memperhatikan  fungsi  pengurutan  ( sort function )  dan  predikat  penggabungan
( merging predicate ) yang akan menentukan apakah  dua  piksel  yang  berdekatan akan digabung atau tidak.
Nielsen and Nock (2004) mendefinisikan  fungsi  pengurutan  ( sort function ) f sebagai berikut:
(2-2)
dimana  p a dan  p a ’  adalah  nilai-nilai piksel  yang  berdekatan  pada  kanal  a. Nielsen and Nock (2004) juga memodelkan  predikat  penggabungan ( merging predicate ) sebagai berikut:
(2-3)
dimana
= nilai rata-rata kanal a pada region R = himpunan  region-region  dengan  R piksel
Parameter  SRM  untuk  semua  citra  δ  = 1/(6 | I | 2 ) g = 256 (lihat referensi Nock, Nielsen, 2004) 0≤ δ ≥ 1 (lihat referensi Nock, Nielsen 2004)
Pada  kegiatan  awal  dilakukan perubahan  parameter  Q  level  dan parameter  Region  Pixel  Minimum,  dan dikaji hasil segementasi karena perubahan parameter-parameter tersebut. Nilai  Q  level  sebesar  256  memberikan batasan  obyek  yang  paling  jelas  secara visual,  dibandingkan  dengan  nilai  Q level yang lebih rendah atau lebih tinggi. Sedangkan  nilai region  pixel minimum digunakan nilai 3, 5 dan 10.
B. Tahapan Klasifikasi Berbasis Obyek Hasil  segmentasi  yang  membagi citra  SAR  menjadi  beberapa  poligon segmen  yang  di  dalamnya  memiliki piksel-piksel  yang  mirip.  Dari  poligon segmen-segmen tersebut akan diklasifikasi kelas penutup lahannya. Pada penelitian ini  digunakan  metode Support  Vector
Machine (SVM)  untuk  proses  klasifikasi kelas  penutup  lahan.  SVM  merupakan salah  satu  pengklasifikasi  ( classifier ) pada  sistem  klasifikasi  terbimbing ( surpervised classification ), yang memerlu- kan  data  latih  ( training  sample )  dalam proses  klasifikasinya  (Sembiring,  2007. Vapnik,  1999). Input data  untuk  proses klasifikasi  adalah  fitur  dekomposisi target  ( Entropy,  Mean  Alpha  Angle dan Anisotropy ),  NDPI,  dan  fitur  Dekomposisi Freeman-Durden  (RGB),  serta  enam  fitur tekstur  Haralick  ( entropy,  homogeneity, correlation, mean, contrast dan  variance ) sehingga  total  adalah  13  fitur  yang digunakan dalam proses klasifikasi.
Dalam proses klasifikasi pemilihan poligon  segmen-segmen  yang  akan dijadikan  data  latih  ( training  sample) akan mengacu pada data referensi (citra satelit  resolusi  tinggi).  Poligon  segmen- segmen  yang  akan  dijadikan  data  latih ( training  sample) akan  diberikan  label kelas  seperti  label  kelas  yang  terdapat pada  data  referensi.  Data  latih  yang telah  dipilih  untuk  tiap  kelas  penutup lahan  kemudian  akan  dimasukkan  ke dalam  sistem  klasifikasi  untuk  menentu- kan kelas penutup lahan untuk seluruh segmen  yang  ada  pada  data  citra  SAR. Variabel  yang mewakili  poligon  segmen- segmen  pada  klasifikasi  SVM  adalah nilai rata-rata (Mean) dari piksel segmen tersebut pada tiap-tiap kanal.
Tahapan  yang  dilakukan  dalam proses  klasifikasi  menggunakan  SVM yakni  melakukan  penyamaan  skala antara  data  latih  ( training  samples )  dan data tes ( test samples ), memilih beberapa segmen  untuk  menjadi  data  latih  yang mewakili  tiap  kelas penutup  lahan, dan menginputkan  data  latih  ke  dalam sistem SVM untuk mengklasifikasi kelas penutup  lahan  dari  seluruh  segmen. Selanjutnya,  apabila  secara  visual  hasil klasifikasi belum sesuai dengan penampakan pada citra maka dilakukan koreksi  dengan  memasukkan  beberapa data  latih  atau  menghapus  data  latih
yang  lama  dan  memilih  data  latih  yang baru.  Proses  tersebut  terus  berlanjut hingga  didapatkan  hasil  seperti  yang diharapkan.
Pada penelitian ini  juga dilakukan eksperimen  untuk  mengetahui  pengaruh penambahan  fitur  tekstur  yang  berupa nilai variance,  entropy,  energy/second moment, homogeneity, contrast, correlation dan mean/average dari band HH,  HV dan  VV  pada  proses  klasifikasi.  Variasi ekasperimen  yang  dilakukan  dengan menggunakan fitur tekstur dapat dilihat pada Tabel 2-2 percobaan 4.

## 2.2.3 Klasifikasi berbasis piksel
Klasifikasi berbasis piksel dilaku- kan  dengan  menggunakan  persyaratan dan  data  latih  yang  sama  dengan  yang digunakan  pada  klasifikasi  berbasis
obyek.  Metode  yang  digunakan  adalah metode  SVM.  Perbedaan  antara  kedua metode  klasifikasi  ini  yakni  ada  tidaknya proses  segmentasi,  dimana  klasifikasi berbasis  piksel  tidak  menggunakan tahapan segmentasi obyek.

## 2.2.4 Evaluasi akurasi
Perhitungan  nilai  akurasi  hasil klasifikasi  dilakukan  dengan  meng- gunakan  metode confusion  matrix .  Data referensi yang digunakan dalam pengujian dilakukan dengan mengambil dan mengumpulkan Ground truth Region of  Interest (ROI)  dari  data  QuickBird, seperti  diperlihatkan  pada  Gambar  2-3. Hasil confusion  matrix adalah Kappa
Coefficient, Overall Accuracy, User
Accuracy dan Producer Accuracy .
Gambar 2-2: Diagram Alir Pengolahan Data
Data QuickBird tahun 2010 sebagai referensi
Gambar 2-3: Data QuickBird Wilayah Jakarta dan Training Sampel untuk Pengujian

## 2.3 Skenario Eksperimen
Pada  kegiatan  ini,  klasifikasi dilakukan  dengan  menggunakan  lima skenario  besar,  selanjutnya  dibagi  lagi menjadi  22  skenario  yang  lebih  kecil (Tabel  2-1  dan  Tabel  2-2).  Tujuan  dari masing-masing skenario klasifikasi antara lain:
 Skenario klasifikasi 1 bertujuan untuk mengetahui  pengaruh  bentuk training sample
 Skenario klasifikasi 2 bertujuan untuk mengetahui  pengaruh  jumlah  piksel
minimum  dalam  satu  region  segmen dan  pengaruh  jumlah training  sample per kelas penutup lahan.
 Skenario klasifikasi 3 bertujuan untuk mengetahui  pengaruh  fitur-fitur  yang dijadikan input .
 Skenario klasifikasi 4 bertujuan untuk mengetahui  pengaruh  penambahan fitur tekstur
 Skenario klasifikasi 5 bertujuan untuk mengetahui pengaruh pengaruh pemberian filter pada citra SAR.

## Tabel 2-1: KONDISI UNTUK PERCOBAAN KLASIFIKASI 1,2 DAN 3
Data Referensi : Ground Truth Image Object-based Classification Pixel-based Classification Average Average Producer Accuracy (%) User Accuracy (%) Producer Accuracy (%) User Accuracy (%) Jumlah fitur : 3
Jenis fitur : dekomposisi Freeman ( R,G,B ) Segmentasi : Q level = 256, Region pixel minimum = 10 Bentuk training sample : polygon segmentasi Jumlah training sample per kelas = rata-rata 3 buah Filter : tanpa filter Tipe file input : 8 bit uninteger Jumlah fitur : 3 Jenis fitur : dekomposisi Freeman ( R,G,B ) Segmentasi : Q level = 256, Region pixel minimum = 10
Bentuk training sample : rectangle (persegi panjang)
Jumlah training sample per kelas = 1 buah Filter : tanpa filter Tipe file input : 8 bit uninteger 1B 0.2862 59.35 37.63 36.80 0.1764 55.89 29.58 42.80 37.34 0.1665 68.20 30.07 18.42 Overall Accuracy ( % )
1
1A 0.2641 55.76 41.82
Percobaan Kondisi
Keterangan
Kappa Coefficient Overall Accuracy ( % )
Kappa Coefficient
Jumlah fitur : 4 Jenis fitur : dekomposisi Freeman ( R,G,B ), NDPI. Segmentasi : Q level = 256, Region pixel minimum = 10 Bentuk training sample : rectangle (persegi panjang) Jumlah training sample per kelas = 30 buah Filter : tanpa filter Tipe file input : 8 bit uninteger Jumlah fitur : 6 Jenis fitur : dekomposisi Freeman ( R,G,B ), Entropy, Alpha Angle, Anisotrophy. Segmentasi : Q level = 256, Region pixel minimum = 10 Bentuk training sample : rectangle (persegi panjang) Jumlah training sample per kelas = 30 buah Filter : tanpa filter Tipe file input : 8 bit uninteger Jumlah fitur : 7 Jenis fitur : dekomposisi Freeman ( R,G,B ), Entropy, Alpha Angle, Anisotrophy,NDPI. Segmentasi : Q level = 256, Region pixel minimum = 10 Bentuk training sample : rectangle (persegi panjang) Jumlah training sample per kelas = 30 buah Filter : tanpa filter Tipe file input : 8 bit uninteger
3A 3B 3 3C Percobaan Kondisi Keterangan Jumlah fitur : 3 Jenis fitur : dekomposisi Freeman ( R,G,B )
Segmentasi : Q level = 256, Region pixel minimum = 3 Bentuk training sample : rectangle (persegi panjang)
Jumlah training sample per kelas = 10 buah Filter : tanpa filter Tipe file input : 8 bit uninteger Jumlah fitur : 3 Jenis fitur : dekomposisi Freeman ( R,G,B ) Segmentasi : Q level = 256, Region pixel minimum = 5 Bentuk training sample : rectangle (persegi panjang) Jumlah training sample per kelas = 10 buah Filter : tanpa filter Tipe file input : 8 bit uninteger Jumlah fitur : 3 Jenis fitur : dekomposisi Freeman ( R,G,B ) Segmentasi : Q level = 256, Region pixel minimum = 10 Bentuk training sample : rectangle (persegi panjang) Jumlah training sample per kelas = 10 buah Filter : tanpa filter Tipe file input : 8 bit uninteger Jumlah fitur : 3 Jenis fitur : dekomposisi Freeman ( R,G,B ) Segmentasi : Q level = 256, Region pixel minimum = 3 Bentuk training sample : rectangle (persegi panjang) Jumlah training sample per kelas = 30 buah Filter : tanpa filter Tipe file input : 8 bit uninteger Jumlah fitur : 3 Jenis fitur : dekomposisi Freeman ( R,G,B ) Segmentasi : Q level = 256, Region pixel minimum = 5 Bentuk training sample : rectangle (persegi panjang) Jumlah training sample per kelas = 30 buah Filter : tanpa filter Tipe file input : 8 bit uninteger Jumlah fitur : 3 Jenis fitur : dekomposisi Freeman ( R,G,B ) Segmentasi : Q level = 256, Region pixel minimum = 10 Bentuk training sample : rectangle (persegi panjang) Jumlah training sample per kelas = 30 buah Filter : tanpa filter Tipe file input : 8 bit uninteger
2 2B-3 2B-2 2B-1 2A-3 2A-2 2A-1

## Tabel 2-2: KONDISI UNTUK PERCOBAAN KLASIFIKASI 4,5

## 3  HASIL DAN DISKUSI
Citra komposit RGB yang dihasilkan  dengan  metode  dekomposisi Freeman-Durden  diperlihatkan  pada Gambar  3-1.  Pada  citra  dekomposisi Freeman-Durden, surface scattering menampilkan  besarnya  energi  pantulan yang  rendah  yang  terjadi  pada  obyek- obyek  permukaan  bumi  yang  datar,
seperti: tubuh air dan lapangan rumput. Penempatan rough  surface pada  band biru mengakibatkan obyek-obyek tersebut berwarna hitam kebiruan. Double bounce menampilkan  besarnya  energi pantulan yang tinggi, sehingga penempatan pada band merah menjadikan obyek-obyek bangunan tinggi yang tersebar di beberapa tempat,
Data Referensi : Ground Truth Image Object-based Classification Pixel-based Classification Average Average Producer Accuracy (%) User Accuracy (%) Producer Accuracy (%) User Accuracy (%)
Jumlah fitur : 3
Jenis fitur : dekomposisi Freeman ( R,G,B )
Segmentasi : Q level = 256, Region pixel minimum = 10
Bentuk training sample : polygon segmentasi
Jumlah training sample per kelas = rata-rata 3 buah Filter : tanpa filter
Tipe file input : 8 bit uninteger Jumlah fitur : 3
Jenis fitur : dekomposisi Freeman ( R,G,B )
Segmentasi : Q level = 256, Region pixel minimum = 10
Bentuk training sample : rectangle (persegi panjang)
Jumlah training sample per kelas = 1 buah Filter : tanpa filter
Tipe file input : 8 bit uninteger 1B
0.2862 59.35 37.63 36.80 0.1764 55.89 29.58 42.80 37.34 0.1665 68.20 30.07 18.42 Overall Accuracy ( % ) 1 1A 0.2641 55.76 41.82
Percobaan Kondisi Keterangan Kappa Coefficient Overall Accuracy ( % ) Kappa Coefficient Jumlah fitur : 7
Jenis fitur : dekomposisi Freeman ( R,G,B ), Entropy, Alpha
Angle, Anisotrophy,NDPI.
Segmentasi : Q level = 256, Region pixel minimum = 10 Bentuk training sample : rectangle (persegi panjang) Jumlah training sample per kelas = 30 buah Filter : tanpa filter Tipe file input : 32 bit float Jumlah fitur : 10 Jenis fitur : dekomposisi Freeman ( R,G,B ), Entropy, Alpha Angle, Anisotrophy,NDPI,Varians HH, Varians HV, Varians VV. ( ukuran window fitur tekstur 3X3 ) Segmentasi : Q level = 256, Region pixel minimum = 10 Bentuk training sample : rectangle (persegi panjang) Jumlah training sample per kelas = 30 buah Filter : tanpa filter Tipe file input : 32 bit float Jumlah fitur : 13
Jenis fitur : Dekomposisi Freeman (R, G, B), Entropy, Alpha Angle, Anisotrophy, NDPI, Nilai entropy dan mean dari band HH, HV, VV. ( ukuran window fitur tekstur 3X3 )
Segmentasi : Q level = 256, Region pixel minimum = 10 Bentuk training sample : rectangle (persegi panjang) Jumlah training sample per kelas = 30 buah Filter : tanpa filter Tipe file input : 32 bit float Jumlah fitur : 16 Jenis fitur : dekomposisi Freeman ( R,G,B ), Entropy, Alpha Angle, Anisotrophy,NDPI,Nilai entropy , mean dan homogeneity dari band HH, HV, VV. ( ukuran window fitur tekstur 3X3 ) Segmentasi : Q level = 256, Region pixel minimum = 10 Bentuk training sample : rectangle (persegi panjang) Jumlah training sample per kelas = 30 buah Filter : tanpa filter Tipe file input : 32 bit float Jumlah fitur : 16 Jenis fitur : dekomposisi Freeman ( R,G,B ), Entropy, Alpha Angle, Anisotrophy,NDPI, Nilai contrast , energy dan correlation dari band HH, HV, VV. ( ukuran window fitur tekstur 3X3 ) Segmentasi : Q level = 256, Region pixel minimum = 10 Bentuk training sample : rectangle (persegi panjang) Jumlah training sample per kelas = 30 buah Filter : tanpa filter
Tipe file input : 32 bit float 4B 4A 4C 4D 4E 4 Jumlah fitur : 16 Jenis fitur : dekomposisi Freeman ( R,G,B ), Entropy, Alpha Angle, Anisotrophy,NDPI,Nilai entropy , homogeneity dan correlation dari band HH, HV, VV. ( ukuran window fitur tekstur 7X7 ) Segmentasi : Q level = 256, Region pixel minimum = 10 Bentuk training sample : rectangle (persegi panjang) Jumlah training sample per kelas = 30 buah Filter : tanpa filter Tipe file input : 32 bit float Jumlah fitur : 16 Jenis fitur : dekomposisi Freeman ( R,G,B ), Entropy, Alpha Angle, Anisotrophy,NDPI,Nilai entropy , homogeneity dan correlation dari band HH, HV, VV. ( ukuran window fitur tekstur 11 X 11 ) Segmentasi : Q level = 256, Region pixel minimum = 10
Bentuk training sample : rectangle (persegi panjang) Jumlah training sample per kelas = 30 buah Filter : tanpa filter Tipe file input : 32 bit float 4G 4H Jumlah fitur : 7 Jenis fitur : dekomposisi Freeman ( R,G,B ), Entropy, Alpha Angle, Anisotrophy,NDPI.
Segmentasi : Q level = 256, Region pixel minimum = 10 Bentuk training sample : rectangle (persegi panjang) Jumlah training sample per kelas = 30 buah Filter : Enhanced Lee Filter 3X3 Tipe file input : 32 bit float Jumlah fitur : 7 Jenis fitur : dekomposisi Freeman ( R,G,B ), Entropy, Alpha Angle, Anisotrophy,NDPI. Segmentasi : Q level = 256, Region pixel minimum = 10 Bentuk training sample : rectangle (persegi panjang) Jumlah training sample per kelas = 30 buah Filter : Enhanced Lee Filter 5X5 Tipe file input : 32 bit float Jumlah fitur : 7 Jenis fitur : dekomposisi Freeman ( R,G,B ), Entropy, Alpha Angle, Anisotrophy,NDPI. Segmentasi : Q level = 256, Region pixel minimum = 10
Bentuk training sample : rectangle (persegi panjang)
Jumlah training sample per kelas = 30 buah
Filter : Enhanced Lee Filter 7X7 Tipe file input : 32 bit float 5B 5 5A Percobaan Kondisi Keterangan 5C 4
terutama  di  sekitar  jalan-jalan  besar berwarna  kemerahan.  Sedangkan volume scattering ( canopy  layer )  pada  band hijau  menampilkan  energi  pantulan menengah  (menunjukkan  terjadinya scatter berulang), yang umumnya terdapat  pada  daerah  permukiman  dan vegetasi.
Citra dekomposisi Freeman-Durden menjadi input proses segmentasi menggunakan metode SRM. Pada
Gambar
3-2 diperlihatkan hasil
segmentasi  dari  citra  dekomposisi Freeman-Durden dengan parameter segmentasi Q level 256 dan Region Pixel Minimum 3,5  dan  10  piksel.  Pada penelitian  ini,  evaluasi  visual  untuk melihat  kemiripan  antara  bentuk  obyek dan hasil segmentasi menjadi cara yang digunakan untuk mengukur keakuratan segmentasi  dan  menentukan  nilai parameter yang paling sesuai.
Perbandingan  antara  citra  dekomposisi Freeman-Durden  (Gambar  3-1)  dengan tiga citra hasil segmentasi (Gambar 3-2) dengan nilai Region  Pixel Minimum yang berbeda, memperlihatkan bahwa segmentasi dengan region piksel minimum 3  dan  5  menghasilkan  jumlah  poligon segmen  yang  banyak  dan  terlalu  detil, sehingga  mengakibatkan  obyek  yang sama  terdiri  dari  poligon-poligon  segmen dalam  berbagai  ukuran.  Sementara region piksel minimum 10 menghasilkan hasil  segmentasi  yang  lebih  sedikit  dan kurang  detil,  tapi  segmentasi  yang dihasilkan  mempunyai  bentuk  yang relatif sesuai dengan penampakan obyek pada citra dekomposisi Freeman-Durden, seperti  tubuh  air  (warna  hitam  pada citra  dekomposisi  Freeman-Durden), atau  kumpulan  obyek  bangunan  tinggi (warna kemerahan).
Gambar 3-1: Citra hasil dekomposisi Freeman-Durden
Hasil Segmentasi Citra Dekomposisi Freeman-Durden
(Q level = 256, Region Pixel Minimum = 10) Hasil Segmentasi Citra Dekomposisi Freeman-Durden (Q level = 256, Region Pixel Minimum = 5) Hasil Segmentasi Citra Dekomposisi Freeman-Durden (Q level = 256, Region Pixel Minimum = 3)
Gambar 3-2: Citra Hasil Segmentasi dengan Region Pixel Minimum Berbeda
Dekomposisi Freeman-Durden
R : double bounce G : canopy layer B : rough surface
Dekomposisi Freeman-Durden
R : double bounce
G : canopy layer
B : rough surface
Dalam  proses  klasifikasi  meng- gunakan classifier SVM digunakan fitur- fitur  dekomposisi  target  dan  dekomposisi Freeman-Durden  yang  diturunkan  dari citra  PALSAR,  seperti  yang  telah  dijelas- kan  pada  bagian  metode.  Klasifikasi berbasis  obyek  dan  klasifikasi  berbasis piksel  dilakukan  dengan  menggunakan skenario  klasifikasi  pada  Tabel  2-1  dan 2-2,  hanya  saja  tidak  ada  proses segmentasi  pada  tahapan  klasifikasi berbasis  piksel.  Tingkat  akurasi  hasil klasifikasi  berbasis  obyek  dan  berbasis piksel  untuk  seluruh  skenario  klasifikasi dievaluasi  dengan  metode confusion matrix ,  dengan  menghitung Kappa
Coefficient, Overall Accuracy, User Accuracy dan Producer  Accuracy (Tabel 3-1).  Perbandingan overall  accuracy untuk  kedua  jenis  klasifikasi  pada semua  skenario  diperlihatkan  pada Gambar  3-3,  dimana  hasil  evaluasi memperlihatkan  bahwa  skenario  5C merupakan  skenario  klasifikasi  terbaik yang  menghasilkan overall  accuracy sebesar  73.6%  untuk  hasil  klasifikasi
berbasis  obyek  dan overall  accuracy sebesar  62.6%  untuk  hasil  klasifikasi berbasis piksel.
Gambar  3-4  menunjukkan  hasil klasifikasi penutup lahan wilayah kajian berbasis obyek (kiri) dan berbasis piksel (kanan)  untuk  skenario  5C  dengan menggunakan classifier SVM.  Kedua jenis  klasifikasi  menggunakan training sample , filter dan window size 7x7 yang sama. Fitur yang digunakan adalah tiga fitur dekomposisi Freeman-Durden (RGB), Entropy,  Alpha  Angle,  Anisotrophy dan NDPI.  Perbedaan  antara  hasil  kedua jenis  klasifikasi  terlihat  dengan  jelas, pada  hasil object-oriented  classification sebaran  kelas  penutup  lahan  terlihat lebih  homogen  karena  piksel-piksel sudah  dikelompokkan  dalam  region- region  segmen,  sedangkan  pada  hasil pixel-based  classification sebaran  kelas penutup lahan masih bercampur karena klasifikasi  didasarkan  pada  klasifikasi per  piksel  bukan  per  obyek  yang terdapat pada citra.
Tabel 3-1: PENGUJIAN HASIL KLASIFIKASI MENGGUNAKAN CONFUSION MATRIX
Gambar 3-3: Grafik  Fluktuasi  Hasil  Akurasi  Total  dari  Hasil  Klasifikasi  untuk  Seluruh  Skenario,

## Berbasis Obyek (Biru) dan Berbasis Piksel (Merah)
Gambar 3-4: Hasil Klasifikasi Skenario 5C, (Kiri) Berbasis Obyek dan (Kanan) Berbasis Piksel
Analisis  lebih  lanjut  yakni  untuk mengetahui pengaruh dari setiap skenario (lima  skenario  besar)  terhadap  hasil klasifikasi,  dilakukan  dengan  mengacu perubahan  tingkat  akurasi  (khususnya nilai  koefisien  Kappa  dan  nilai overall accuracy )  dari  setiap  proses  klasifikasi yang dikerjakan (Tabel 3-1 dan Gambar 3-3).  Beberapa  hasil  analisis  sebagai berikut:
 Pada  skenario  klasifikasi  1,  tingkat akurasi  hasil  klasifikasi  yang  lebih baik  didapatkan  saat  menggunakan training  sample berbentuk rectangle dibandingkan berbentuk poligon segmentasi
 Terdapat  kecenderungan  kenaikkan nilai  koefisien  Kappa  dan  nilai overall accuracy apabila  terjadi  penambahan jumlah training  sample .  Hal  ini  bisa
terlihat  pada  skenario  klasifikasi  2. Penambahan    jumlah training  sample ini  bisa  membantu classifier SVM untuk mengenali kelas obyek lahan.
 Pada  skenario  klasifikasi  3  dimana terdapat  variasi  jumlah  fitur,  peng- gunaan  fitur  polarimetri  ( Entropy, Alpha Angel, dan Anisotrophy ) dan fitur
NDPI secara bersamaan dapat
meningkatkan  nilai  koefisien  Kappa dan  nilai  akurasi  dibandingkan  bila digunakan secara terpisah.
 Penambahan  fitur  tekstur  dengan ukuran  window  3x3  pada  skenario klasifikasi
4 tidak signifikan
mempengaruhi  peningkatan  tingkat akurasi.  Fenomena  ini  terlihat  dari nilai overall  accuracy yang  cenderung stabil  (Gambar  3-3).  Hal  ini  mungkin karena  dalam  percobaan  ini  telah digunakan fitur dekomposisi Freeman- Durden  yang  terdiri  dari  fitur Double bounce pada  band Red , Canopy  layer pada  band Green dan Rough  Surface pada  band Blue ,  dimana  ketiga  band tersebut  merepresentasikan  tekstur dari permukaan bumi. Oleh karena itu penambahan  fitur  tekstur  kurang mempengaruhi kenaikan tingkat akurasi.  Perbesaran  ukuran  window fitur  tekstur  menjadi  7x7  dan  11x11 mempengaruhi    klasifikasi  berbasis piksel tetapi tetap kurang berpengaruh klasifikasi  berbasis  obyek.  Hal  ini diperkirakan karena penambahan
ukuran  window  fitur  tekstur  akan memberi  efek penghalusan  citra ( smoothing )  yang  berpengaruh  pada klasifikasi  berbasis  piksel.  Sedangkan pada klasifikasi berbasis obyek, hal ini kurang  berpengaruh  karena  sudah ada  proses  segmentasi  yang  merata- ratakan nilai piksel dalam satu region.
 Efek  filter  pada  skenario  klasifikasi  5 kurang berpengaruh pada peningkatan akurasi  untuk  klasifikasi  berbasis obyek, tetapi berpengaruh pada klasifikasi  berbasis  piksel.  Hal  ini terlihat dari nilai overall accuracy yang
meningkat cukup tinggi. Hal ini karena filter merupakan juga proses homogenisasi piksel-piksel yang berdekatan.  Efek  ini  serupa  dengan proses  segmentasi  pada  klasifikasi berbasis  obyek. Pemberian  filter dapat mengurangi  efek speckle  noise yang selanjutnya  meningkatkan  akurasi pemisahan  obyek.  Pada  klasifikasi berbasis  obyek  proses  pengurangan speckle  noise ini  sudah  dilakukan pada  tahapan  segmentasi  sehingga penggunaan  filter  kurang    berpengaruh pada hasil klasifikasi berbasis obyek.

## 4  KESIMPULAN
Dari  berbagai  percobaan  yang dilakukan  dalam  penelitian  ini  dapat diambil  beberapa  kesimpulan  antara lain:
 Pemberian variasi filter kurang berpengaruh pada peningkatan akurasi hasil klasifikasi berbasis obyek, tapi  berpengaruh  cukup  signifikan pada klasifikasi berbasis piksel. Hal ini karena pada proses klasifikasi berbasis obyek telah dilakukan proses segmentasi  yang  menyatukan  piksel- piksel yang homogen sehingga pemberian-pemberian  filter  kurang berpengaruh. Pada klasifikasi berbasis piksel,  filter  akan  mengurangi speckle noise yang meningkatkan homogenitas piksel, sehingga meningkatkan akurasi hasil klasifikasi.
 Tingkat  akurasi  klasifikasi  berbasis obyek  lebih  baik  dari  pada  klasifikasi berbasis  piksel  untuk  seluruh  skenario klasifikasi. Akurasi keseluruhan ( Overall  accuracy )  mencapai  73,61% untuk  hasil  klasifikasi  berbasis  obyek dan 62,55% untuk klasifikasi berbasis piksel,  dimana  jumlah  fitur  yang optimal  dalam  percobaan  klasifikasi data  citra  SAR  dengan  menggunakan SVM  yaitu  7  fitur  yang  terdiri  dari  3 fitur  dekomposisi  Freeman  (R,G,B), Entropy, Alpha Angle, Anisotrophy dan NDPI.

## DAFTAR RUJUKAN
Arifin, S., 2007. Identifikasi Penutup Lahan Menggunakan  Data  Polarimetrik Satelit ALOS Palsar. Berita Inderaja. Cao, Y.G., Yan, L.J., & Zheng, Z.Z., 2008. Extraction  of  Information  on Geology  Hazard  From  Multi- Polarization  Sar  Images ,  The International  Archives  of  the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Vol.  XXXVII.  Part  B4.  Beijing, pp.1529-1532.
Freeman,  A.    &  Durden,  S.  L.,  1998. A Three-Component Scattering Model for  Polarimetric  SAR  Data < IEEE Trans.  on  GRS ,  GRS-36(3),  pp. 963-973.
Han, Y.,  Shao, Y., 2010. Full Polarimetric SAR  Classification  Based  on Yamaguchi  Decomposition  Model and  Scattering  Parameters, IEEE Journal, pages 1104-1108.
Haralick,  R.M.,  1985. Statistical  and Structural  Approaches  to  Texture , Digital  Image  Processing  and Analysis,  Volume  2,  IEEE  Comp. Soc. Press,  pp. 304-322. 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.
Lee,  J.-S.,  Jurkevich,  I.,  Dewaele,  P., Wambacq, P., and A. Oosterlinck, 1994. Speckle Filtering of Synthetic Aperture Radar Images : A Review, Remote Sensing Review, 8:313-340.
Li, H. T., Gu, H.Y., Han, Y. S., Yang, J. H., 2008. Object-oriented  Classification of Polarimetric SAR Imagery based on  Statistical  Region  Merging  and Support Vector Machine , International  Workshop  on  Earth
Observation  and  Remote  Sensing Applications.
Lillesand,  T.M.,  &  Kiefer,  R.W.,  1979.
Remote Sensing and Image
Interpretation , John Willey & Sons, New York.
Lopes, A.,  Touzi, R., & Nezry, E., 1990. Adaptive Speckle Filters  and  Scene Heterogeneity .  IEEE  Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 28, No. 6, pp. 992-1000. Nock, R., & Nielsen, F., 2004. Statistical Region  Merging . IEEE  transctions on  pattern  analysis  and  machine intelligence. Vol. 26,pp. 1452-1458 . Raimadoya,  M.A.,  Trisasongko,  B.H.,  & Nurwadjedi, 2007. Eksplorasi Citra Radar  untuk  Intelijen  Ketahanan Pangan ,  Departemen  Imu  Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor. Sambodo, K. A., Teguh, K., & Santoso, H., 2005. Klasifikasi  Data  Polarimetrik RADAR  dengan  Menggunakan Metode  Dekomposisi  Cloude  & Pottier ,  Pertemuan  Ilmiah  MAPIN
XIV, hal 79-84, Surabaya,
Indonesia.
Sembiring,  K.,  2007. Penerapan  Teknik
Support  Vector  Machine  untuk
Pendeteksian Intrusi pada Jaringan , skripsi sarjana, Jurusan Teknik Informatika,
Sekolah  Teknik  Elektro  dan Informatika,  Institut  Teknologi Bandung, 2007.
Suwono,  E.,  2009. Aplikasi  Deteksi Obyek  Pada  Citra  Digital  Dengan Metode  Global  Contour  Shape , skripsi  sarjana,  Jurusan  Teknik Informatika,  Fakultas  Teknologi Informasi,
Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya.
Sylvain  Boltz,  2009. (http://www. mathworks.com/matlabcentral/ fileexchange/25619-image - segmentation-using-statistical- region-merging).
Vapnik,  V.  N.,  1999. The  Nature  of Statistical  Learning  Theory ,    2 nd edition , Springer-Verlag,  New  York Berlin Heidelberg.