Komparasi Algoritma Spectral Angle Mapper dan Algoritma Spectral Information Divergence untuk Pemetaan Penutup Lahan pada Citra Pansharphed
Naufal Azmi 1 *, Shafira Himayah 2 , Lili Somantri 2 , Riki Ridwana 2
1 Program Studi Survei Pemetaan dan Informasi Geografis, Universitas Pendidikan Indonesia, Sukasari, Bandung, Jawa Barat 40154
2 Program Studi Sains Informasi Geografi, Universitas Pendidikan Indonesia, Sukasari, Bandung, Jawa Barat 40154
Email: *naufal.azmi@upi.edu, shafirahimayah@upi.edu, lilisomantri@upi.edu, rikiridwana@upi.edu
Dikirim : 23 Agustus 2021 Diterima
: 25 September 2021

## Abstrak
Kota Bandung memiliki luas wilayah 16.731 hektar dan senantiasa berkembang dari tahun ke tahun  termasuk  dalam  hal  perubahan  penutup  lahan.  Penelitian  ini  membandingan  algoritma  Spectral Angle  Mapper  dan  Spectral  Information  Divergence  untuk  pemetaan  penutup  lahan  di  Kota  Bandung menggunakan  citra  SPOT  7  PMS  ORT  tahun  2019.  Pengolahan  data  citra  dimulai  dengan  koreksi geometrik,  koreksi  radiometrik,  pemotongan  area  kajian,  dan  pengambilan training area.  Proses selanjutnya  adalah  klasifikasi  citra  masing-masing  algoritma  yang  kemudian  dibuat  peta  penutup  lahan, validasi data, dan uji keakuratan. Hasil klasifikasi citra mengklasifikasikan 11 kelas penutup lahan, yaitu bangunan  industri,  bangunan  permukiman,  hutan  kota,  hutan  lahan  rendah,  hutan  lahan  tinggi,  jaringan jalan,  kebun  campuran,  ladang,  lahan  terbuka,  sawah,  dan  sungai.  Algoritma  SAM  memperoleh  luasan terbesar  pada  kelas  penutup  lahan  bangunan  permukiman  seluas  7.551,37  hektar  (45,20%)  dan  luasan terkecil pada kelas penutup lahan hutan lahan rendah seluas 349,24 hektar (2,09%). Lalu algoritma SID memperoleh  luasan  terbesar  pada  kelas  penutup  lahan  bangunan  permukiman  seluas  4.837,70  hektar (23,37%)  dan  luasan  terkecil  pada  kelas  penutup  lahan  sawah  seluas  287,53  hektar  (1,72%).  Nilaii  uji akurasi  keseluruhan  agoritma  SAM  sebesar  90%  lebih  teliti  4%  dibandingkan  nilai  uji  akurasi keseluruhan algoritma SID sebesar 86%.
Kata  Kunci: Penutup  Lahan,  Citra  SPOT  7,  algoritma  Spectral  Angle  Mapper,  algoritma  Specrtral  Information Divergence.

## Abstract
The  city  of  Bandung  has  an  area  of  16,731  hectares  and  continues  to  grow  from  year  to  year including  in  terms  of  land  cover  changes.This  study  compares  spectral  angle  mapper  and  spectral information divergence algorithms for mapping land cover in bandung using spot 7 PMS ORT imagery in 2019.Image  data  processing  begins  with  geometric  correction,  radiometric  correction,  cutting  of  study areas,  and  training area  retrieval.The  next  process  is  the  classification  of  the  image  of  each  algorithm which  is  then  created  land  cover  maps,  data  validation,  and  accuracy  tests.The  results  of  the  image classification classify 11 classes of land cover, namely industrial buildings, residential buildings, urban forests,  lowland  forests,  highland  forests,  road  networks,  mixed  gardens,  fields,  open  land,  rice  fields, and  rivers.Sam's  algorithm  obtained  the  largest  area  in  the  residential  building  land  cover  class  of 7,551.37 hectares  (45.20%)  and  the  smallest  area  in  the  lowland  forest  cover  class  of  349.24  hectares (2.09%).Then the SID algorithm obtained the largest area in the residential building land cover class of 4,837.70  hectares  (23.37%)  and  the  smallest  area  in  the  rice  field  cover  class  of  287.53  hectares (1.72%).Sam's  overall  agoritma  accuracy  test  score  was  90%  more  precisely  4%  than  the  SID algorithm's overall accuracy test score of 86%.
Keywords: Land  cover,  SPOT  7  image,  Spectral  Angle  Mapper  algorithm,  Specrtral  Information  Divergence algorithm.

## Pendahuluan
Kota  Bandung  merupakan  Ibu  Kota  Provinsi  Jawa  Barat  yang  memiliki  luas  wilayah seluas  16.731  hektar  dan  senantiasa  berkembang  dari  tahun  ke  tahun  termasuk  dalam  hal perubahan  penutup  lahan.  Secara  geografisnya,  Kota  Bandung  berbatasan  dengan  di  bagian Utara  adalah  Kabupaten  Bandung  dan  Kabupaten  Bandung  Barat,  bagian  Selatan  adalah Kabupaten  Bandung,  bagian  Barat  adalah  Kota  Cimahi,  dan  bagian  Timur  adalah  Kabupaten Bandung (BPS Kota Bandung, 2020).
Menurut (M. Hafizul dkk., 2019), lahan menggabungkan setiap kondisi alam, dan tanah adalah  salah  satu  bagian  darinya.  Lahan  merupakan  bagian  dari    daratan  yang  ada  di permukiman  bumi  dalam  suatu  lingkungan  fisik  yang  meliputi  tanah  berserta  segenap  faktor yang  mempengaruhi  penggunaannya  seperti  iklim,  relief,  aspek  geologi,  dan  hidrologi  yang tercipta  secara  alami  maupun  akibat  pengaruh  dari  manusia  itu  sendiri  (Presiden  Republik Indonesia,  2009).  Manusia  membangun  lahan  untuk  dimanfaatkan  sebagai  tempat  tinggal  dan aktivitas lainnya. Istilah pemanfaatan lahan biasa disebut dengan penggunaan lahan, sedangkan tipe vegetasi yang terdapat pada suatu lahan tertentu  dan menutupinya dikenal sebagai penutup lahan (Dwiprabowo dkk., 2014).
Penutup  lahan  merupakan  kondisi  permukaan  bumi  yang  menggambarkan  kenampakan vegetasi.  Penutup  lahan  dapat  digambarkan  sebagai  keterkaitan  antara  proses  alami  dan  proses sosial  (Fauzi  dkk.,  2016). Penutup  lahan  cenderung  memberikan  penjelasan  mengenai  sumber daya  pada  suatu  tempat,  berbeda  dengan  penggunaan  lahan  yang  lebih  menjelaskan  mengenai pemanfaatanya oleh manusia (Eko dan Rahayu, 2012). Data penutup lahan dalam suatu wilayah digunakan sebagai data pelengkap yang sangat . diperlukan dalam pengembangan pembangunan suatu daerah (Yollanda, 2011).
Salah  satu  contoh  kegiatan  pendataan  untuk  klasifikasi  penutup  lahan  adalah menggunakan  metode  penginderaan  jauh  (Anggawinoto,  2017).  Metode  Penginderaan  jauh telah lama menjadi salah satu sarana yang penting dan efektif dalam pemantauan suatu  penutup lahan  dengan  kemampuannya  yang  menyediakan  informasi  mengenai  keragaman  spasial  di permukaan bumi dengan cepat, luas, tepat, dan mudah serta mencakup wilayah yang luas dengan biaya  yang  relatif  murah  (Sampurno  dan  Thoriq,  2016).  Penginderaan  jauh  juga  bukan  hanya sekedar teknologi melainkan suatu ilmu, yaitu untuk memperoleh informasi dari suatu objek atau area  yang  akan  dikaji  atau  dianalisa  tanpa  terjun  secara  langsung  ke  lapangan,  informasi  yang diperoleh dari objek atau area menggunakan alat bantu (Danoedoro, 2011).
Gambaran  informasi  klasifikasi  penutup  lahan  dapat  diperoleh  dengan  cara  klasifikasi citra (Purwandari, 2020). Metode klasifikasi citra pada penginderaan jauh terbagi menjadi dua, yaitu  klasifikasi  terbimbing  ( supervised  classification )  dan  klasifikasi  tidak  terbimbing ( unsupervised  classification )  (Septiani  dkk.,  2019).  Pendekatan  klasifikasi  terbimbing ( supervised  classification )  adalah  klasifikasi  dimana  banyak  piksel  dapat  mewakili  setiap kategori kelas yang diinginkan (Lubis, 2020).
Penelitian  yang  sebelumnya  telah  dilakukan  oleh  (Jayanti,  2017),  perbandingan keakurasian  algoritma  berbasis  piksel,  seperti  algoritma Maximum  Likelihood dan Minimum Distance untuk  pengklasifikasian  penutup  lahan.  Hasil  yang  di  dapat  dari  penelitian  tersebut adalah perbedaan pada hasil akurasi dan hasil luasan tiap kelas penutup lahan yang dihasilkan.
Dalam penelitian ini yang menjadi perhatian utama adalah perbandingan dua klasifikasi spektral  algoritma  lainnya  yang  berbasis  piksel  yang  terdapat  di  metode  klasifikasi  terbimbing ( supervised  classification )  yaitu,  algoritma Spectral  Angle  Mapper dan  algoritma Spectral Information Divergence serta kemudian dibandingkan hasil klasifikasi dan tingkat ketepatannya, sehingga  dari  perbandingan  tersebut  dapat  disimpulkan  metode  klasifikasi  spektral  berbasis piksel mana yang baik digunakan untuk pemetaan penutup lahan Kota Bandung tahun 2019.

## Metode Penelitian
Pada  penelitian  ini,  lokasi  penelitian  berlokasi  di  Kota  Bandung,  Jawa  Barat.  secara astronomis,  Kota  Bandung  terletak  antara  107 0 36’0”  -  107 0 44’0”  Bujur  Timur  dan  06 0 52’0”  - 06 0 56’0” Lintang Selatan. Iklim Kota Bandung dipengaruhi oleh hawa pegunungan yang lembab dan sejuk. Curah hujan sering terjadi sepanjang 2019, dan intensitas curah hujan bervariasi dari bulan  ke  bulan.  Curah  hujan  tertinggi  terjadi  pada  bulan  Desember  sebesar  313,5  mm. Sedangkan curah hujan terendah terjadi pada bulan Agustus dengan curah hujan hanya 0,2 mm. Pada  tahun  2019,  suhu  rata-rata  di  Kota  Bandung  adalah  23,71 o C.  Pada  tahun  2019,  suhu tertinggi di Kota Bandung mencapai 32,4 o C pada bulan Oktober, dan suhu terendah pada bulan Agustus 2019 sebesar 17,9 o C (BPS Kota Bandung, 2020).
Gambar 1. Peta Lokasi Penelitian (Sumber: Hasil Pengolahan, 2021)
Alat  yang  digunakan  berupa  satu  perangkat  keras  dan  empat  perangkat  lunak.  Dimana satu  perangkat  keras  tersebut  adalah  sebuah  laptop  14”  HD  Acer  CineCrystalTM  LCD  Intel® Core TM i5-8250U NVIDA® GeForce® MX130 with 2 GB VRAM 4 GB DDR4 Memory yang digunakan untuk proses pengolahan data seperti: pengolahan data citra, pembuatan peta, validasi data, dan pengolahan data sekunder lainnya. Perangkat lunak tersebut diantaranya: software GIS Arcmap 10.5 yang digunakan untuk proses pembuatan peta, software pengolahan ENVI 5.3 yang digunakan  untuk  proses  koreksi  geometrik,  koreksi  radiometrik,  pemotongan  data  citra,  dan pengolahan  data  citra, software validasi  data Google  Earth  Pro yang  digunakan  untuk  proses validasi  data  hasil  klasifikasi  penutup  lahan,  serta  software  Microsoft  Office  Microsoft  Word 2010  dan  Microsoft  Excel  2010  yang  digunakan  untuk  proses  merekap  data  dan  pembuatan laporan.
Bahan yang yang digunakan terdiri dari data primer dan data sekunder. Data primer yang digunakan terdiri dari Citra SPOT 7 dan data penutup lahan. Citra SPOT 7 tahun 2019 diperoleh dari Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN) yang digunakan atau diolah untuk memperoleh  data  klasifikasi  penutup lahan.  Data  penutup  lahan  diperoleh  dari  hasil Google Earth Pro tahun 2019 dan hasil survey lapangan tahun 2021 yang nantinya data tersebut
digunakan sebagai data untuk melakukan validasi data. Kemudian data sekunder yang digunakan terdiri  dari  Batas  Administrasi  Kota  Bandung  dan  Data  Batas  Administrasi  Kabupaten/Kota Provinsi  Jawa  Barat.  Batas  Administrasi  Kota  Bandung  diperoleh  dari  Badan  Perencanaan Pembangunan  Daerah  (BAPPEDA)  Provinsi  Jawa  Barat  tahun  2019  yang  digunakan  untuk subset ( cropping ) area penelitian dan untuk pengkoreksian geometrik. Serta Batas Administrasi Kabupaten/Kota  Provinsi  Jawa  Barat  diperoleh  dari  Badan  Perencanaan  Pembangunan  Daerah (BAPPEDA)  Provinsi  Jawa  Barat  tahun  2019  yang  digunakan  sebagai  pembatas  antara Kabupaten/Kota satu dengan Kabupaten/Kota lainnya di pembuatan layout Peta.

## Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  penelitian  deskriptif  dengan  pendekatan  kuantitatif. Penelitian  deskriptif  merupakan  metode  penelitian  yang  dapat  menganalisis  secara  sistematis dan  menyajikan  fakta-fakta  dari  objek  yang  diteliti,  sehingga  memudahkan  objek  yang  diteliti untuk  memahami  dan  menarik  kesimpulan  (Zellatifanny  dan  Mudjiyanto,  2018).  Menurut (Sugiyono,  2011),  metode  penelitian  dengan  menggunakan  metode  kuantitatif  adalah  metode yang  digunakan  untuk  melakukan  perhitungan  sistematis  atau  statistik  terhadap  objek berdasarkan objek untuk menguji hipotesis yang telah ditentukan.
Metode  pengumpulan  data  yang  digunakan  adalah  metode  data  sekunder.  Metode  ini sering  disebut  metode  penggunaan  bahan  dokumen,  karena  dalam  hal  ini  peneliti  tidak  akan mengumpulkan data secara langsung, tetapi akan meneliti dan menggunakan data atau dokumen yang dihasilkan oleh pihak lain (Syarifudin, 2013). Dalam hal ini data sekunder adalah data asli yang diperoleh pihak lain, atau data asli yang diolah lebih lanjut dan disajikan oleh pengumpul data asli atau pihak lain. Data tersebut biasanya disajikan dalam bentuk tabel atau grafik  untuk memberikan  gambaran  tambahan,  gambaran  pelengkap  ataupun  untuk  diproses  lebih  lanjut (Wahidmurni, 2017).

## Analisis Data
Analisis  data  yang  dilakukan  pada  peneltian  ini  setelah  membuat  klasifikasi  penutup lahan  dengan  algoritma  SAM  dan  SID  pada software ENVI  5.3,  membuat  peta  penutup  lahan pada software Arcmap 10.5, validasi data menggunakan software Google Earth Pro dan survey lapangan,  serta  dilakukan  nya  uji  akurasi  dengan  metode matriks  kesalahan  ( confusion  matrix ) adalah  analisis  perbandingan  hasil  klasifikasi  penutup  lahan  dengan  menggunakan  algoritma SAM dan  algoritma  SID  seperti  luasan  per  penutup  lahan  masing-masing  algoritma  dan  nilai akurasi klasifikasi  penutup lahan masing-masing algoritma sehingga dapat disimpulkan metode klasifikasi  spektral  berbasis  piksel  mana  yang  baik  digunakan  untuk  pemetaan  penutup  lahan Kota Bandung tahun 2019.

## Gambar 2. Alur Penelitian (Sumber: Hasil Pengolahan, 2021)

## Hasil dan Pembahasan
1. Klasifikasi Citra
Gambar 3. Peta Klasifikasi Penutup Lahan Kota Bandung Tahun 2019 Algoritma Spectral Angle Mapper (Sumber: Hasil Pengolahan, 2021)

## Gambar 4. Peta Klasifikasi Penutup Lahan Kota Bandung Tahun 2019 Algoritma Spectral Information Divergence (Sumber: Hasil Pengolahan, 2021)
Dari hasil proses klasifikasi citra masing-masing algoritma, peneliti mengidentifikasi 11 penutup lahan  yang  tersebar  secara  merata  yang  berada  di  Kota  Bandung  dimana  mengacu  kepada  (Badan Standardisasi Nasional, 2014) tentang klasifikasi penutup lahan. Seperti pada Gambar 3 dan Gambar 4 , jenis  penutup  lahan  yang  tersebar  di  wilayah  kajian  penelitian  diantaranya,  yaitu:  bangunan  industri, bangunan  permukiman,  kebun  campuran,  hutan  kota,  hutan  lahan  rendah,  hutan  lahan  tinggi,  jaringan jalan, ladang, lahan terbuka, sawah, dan sungai.

## 2. Luasan Penutup Lahan
Tabel 1. Luasan Penutup Lahan algoritma Spectral Angle Mapper No Jenis Penutup Lahan Luasan (Ha) Persentase (%) 1  Bangunan Industri 1.014,50 6,07 2  Bangunan Permukiman 7.551,37 45,20 3  Hutan Kota 566,08 3,39 4  Hutan Lahan Rendah 349,24 2,09 5  Hutan Lahan Tinggi 528,67 3,16 6  Jaringan Jalan 1.167,33 6,99 7  Kebun Campuran 1.097,69 6,57 8  Ladang 1.491,66 8,93 9  Lahan Terbuka 1.135,38 6,80 10  Sawah 701,10 4,20 11  Sungai 1.101,87 6,60 Jumlah 16.704,89 100 (Sumber: Hasil Pengolahan, 2021) Berdasarkan Tabel  1. algoritma Spectral  Angle  Mapper (SAM)  memperoleh luasan  terbesar  pada  kelas  penutup  lahan  bangunan  permukiman  seluas  7.551,37  hektar (45,20%)  dan  luasan  terkecil  pada  kelas  penutup  lahan  hutan  lahan  rendah  seluas  349,24 hektar  (2,09%).  Ururan  luasan  penutup  lahan  dari  luas  luasan  terbesar  ke  terkecil  adalah bangunan  permukiman,  ladang,  jaringan  jalan,  lahan  terbuka,  sungai,  kebun  campuran, bangunan industri, sawah, hutan kota, hutan lahan tinggi, dan hutan lahan rendah.
Tabel 2. Luasan Penutup Lahan algoritma Spectral Information Divergence No Jenis Penutup Lahan Luasan (Ha) Persentase (%) 1  Bangunan Industri 1.734,29 10,38 2  Bangunan Permukiman 4.837,70 28,96 3  Hutan Kota 1.593,95 9,17 4  Hutan Lahan Rendah 704,48 4,22 5  Hutan Lahan Tinggi 1.078,87 6,46 6  Jaringan Jalan 2.595,35 15,54 7  Kebun Campuran 965,86 5,78 8  Ladang 847,74 5,07 9  Lahan Terbuka 638,62 3,82 10  Sawah 287,53 1,72 11  Sungai 1.420,50 8,88 Jumlah 16.704,89 100
(Sumber: Hasil Pengolahan, 2021)
Berdasarkan Tabel  2. algoritma Spectral  Information  Divergence (SID)  memperoleh  luasan terbesar  pada  kelas  penutup  lahan  bangunan  permukiman  seluas  4.837,70  hektar  (23,37%)  dan  luasan terkecil pada kelas penutup lahan sawah seluas 287,53 hektar (1,72%). Ururan luasan penutup lahan dari luas luasan terbesar ke terkecil adalah bangunan permukiman, jaringan jalan, bangunan industri, sungai, hutan kota, hutan lahan tinggi, kebun campuran, ladang, hutan lahan rendah, lahan terbuka dan sawah.

## 3. Validasi Data
Tabel 3. Penentuan Jumlah Titik Sampel Menurut Luasan dan Skala
Skala Luas(Ha) 500 1.000 5.000 10.000 20.000 100.000 1:25.000 50 51 53 57 63 117 1:50.000 30 31 33 37 43 97 1:250.000 20 21 23 27 33 87
(Sumber: Badan Informasi Geospasial, 2014)
Berdasarkan Tabel  3 .  dijelaskan  tentang  penentuan  jumlah    titik  sampel  menurut  skala dan luasan yang dimana Kota Bandung memiliki luas wilayah seluas  16.731 hektar serta untuk pemetaannya  menggunakan  skala  1:50.000.  Maka  penentuan  jumlah  titik  sampel  dalam penelitian ini untuk kelas penutup lahan harus lebih dari 37 titik sampel.
Gambar 5. Peta Sebaran Titik Sampel Kota Bandung Tahun 2019 Algoritma Spectral Angle Mapper (Sumber: Hasil Pengolahan, 2021)
Gambar 6. Peta Sebaran Titik Sampel Kota Bandung Tahun 2019 Algoritma Spectral Information Divergence  (Sumber: Hasil Pengolahan, 2021)
Penentuan  titik  sebaran  GCP  (sampel)  pada  kelas  penutup  lahan  masing-masing algoritma  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  asumsi stratified  random  sampling dengan mencermati jumlah sampel untuk tiap kelas secara setara.  Metode stratified random sampling ialah teknik pengambilan sampel secara heterogen atau acak (Demokrawati, 2014). Salah satu keuntungan menggunakan metode sampling ini ialah semua penutup lahan dengan kategori atau kelas yang berbeda dapat diwakili oleh beberapa sampel (Monica, 2020).
Dilihat  dari Gambar  5.  Dan  Gambar  6. penentuan  titik  sampel  pengamatan sebanyak  77  titik  di  peroleh  11  jenis  penutup  lahan  di  lapangan  sesuai  dengan  yang  sudah dilakukan klasifikasi citra menggunakan masing-masing algoritma. Dari total 77 titik sampel ini  dibagi  titiknya  untuk  dilakukan  validasi  data  menggunakan software  Google  Earth  Pro dan  survey  lapangan  ( Ground  Check ).  Jumlah  sebaran  titik  sampel  untuk  kelas  penutup lahan  masing-masing  algoritma  berjumlah  55  titik  sampel  yang  akan  di  validasi  datanya menggunakan software Google  Earth  Pro dengan  masing-masing  kelas  penutup  lahan berjumlah  lima  sampel  dan  22  titik  sampel  yang  di  validasi  datanya  dengan  dilakukannya survey lapangan ( Ground Check ) dimana masing-masing kelas penutup lahan berjumlah dua sampel. Tujuan sebagian titik sampel dilakukan dengan survey lapangan ( Ground Check ) ini untuk  memberikan  informasi  yang  lebih  akurat  tentang  penutup  lahan  dan  untuk menyesuaikan  kondisi  penutup  lahan  yang  terlihat  pada  citra  dengan  kondisi  yang sebenarnya di lapangan.

## 4. Uji Akurasi
Gambar 7. Matriks Kesalahan Algoritma Spectral Angle Mapper (Sumber: Hasil Pengolahan, 2021) Perhitungan uji akurasi keseluruhan dilakukan dengan menggunakan rumus:
Akurasi Keseluruhan = (      ) x 100% = x 100%
= x 100% = 0,90 x 100% = 90%
Gambar 8. Matriks Kesalahan Algoritma Spectral Information Divergence (Sumber: Hasil Pengolahan,
2021)
Perhitungan uji akurasi keseluruhan dilakukan dengan menggunakan rumus:
Akurasi Keseluruhan = (      ) x 100% = x 100% = x 100% = 0,86 x 100%
= 86%
Dilihat  dari Gambar  7. hasil  uji  akurasi  untuk  klasifikasi  penutup  lahan algoritma Spectral Angle Mapper jumlah sampel yang benar adalah 69 titik sampel penutup lahan yang terklasfikasikan secara benar dari total 77 titik sampel penutup lahan yang ada,
Hasil Interpretasi Jumlah Tingkat Akurasi (%) DATA LAPANGAN DAN GOOGLE EARTH Data Klasifikasi Bi Bp Kc Hk Hlr Hlt Jj Ld Lt Sw Sg Bi 7 7 100% Bp 7 7 100% Kc 6 1 7 86% Hk 7 7 100% Hlr 1 5 1 7 71% Hlt 5 2 7 71% Jj 7 7 100% Ld 5 1 1 7 71% Lt 7 7 100% Sw 7 7 100% Sg 1 6 7 86% Jumlah 8 7 7 7 5 5 7 5 10 9 6 77 90% Hasil Interpretasi Jumlah Tingkat
Akurasi (%)
DATA LAPANGAN DAN GOOGLE EARTH Data Klasifikasi   Bi Bp Kc Hk  Hlr  Hlt Jj Ld Lt Sw Sg Bi 6 1 7 86% Bp 7 7 100% Kc 5 1 1 7 71% Hk 7 7 100% Hlr 5 2 7 71% Hlt 5 1 1 7 71% Jj 7 7 100% Ld 1 5 1 7 71% Lt 1 6 7 86% Sw 1 6 7 86% Sg 7 7 100% Jumlah 6 8 5 9 6 5 7 7 10 7 7 77
86%
dengan  kelas  penutup  lahan  yang  terklasifikasikan  secara  sempurna  (100%)  diantaranya: bangunan  industri,  bangunan  permukiman,  hutan  kota,  jaringan  jalan,  lahan  terbuka,  dan sawah dimana nilai akurasi keseluruhannya sebesar 90%.
Sedangkan  dilihat  dari Gambar  8. hasil  uji  akurasi  untuk  klasifikasi  penutup lahan algoritma Spectral Information Divergence jumlah sampel  yang benar adalah 66 titik sampel  penutup lahan  yang  terklasfikasikan  secara  benar  dari total  77  titik  sampel  penutup lahan yang ada, dengan kelas penutup lahan yang terklasifikasikan secara sempurna (100%) diantaranya: bangunan permukiman, hutan kota, jaringan jalan, dan sungai.
Berdasarkan ketentuan yang telah ditetapkan oleh Badan Survei Geologi Amerika Serikat  (USGS),  yaitu  bahwa  syarat  untuk  tingkat  ketelitian/akurasi  sebagai  kriteria  utama bagi  sistem  klasifikasi  penutup  lahan  sedikitnya  dengan  menggunakan  penginderaan  jauh tidak boleh kurang dari dan harus lebih dari 85% (Hartanti, 2020). Artinya kedua algoritma ini sudah cukup baik karena sudah melebihi batas yang ditentukan.
5. Perbandingan Hasil Klasifikasi
Dilihat  dari Gambar  3. dan Gambar  4 .,  secara  visualisasi  beberapa  penutup lahan  yang  terlihat  jelas  adalah  bangunan  permukiman  dan  bangunan  industri.  Tetapi berdasarkan Tabel 4.3 , hasil luasan penutup lahan bangunan permukiman mempunyai selisih luasan  yang  besar  sekitar  2.713,67  hektar  dan  bangunan  industri  mempunyai  selisih  luasan yang cukup kecil sekitar 719,79 hektar, padahal training sampel area yang digunakan untuk pengklasifikasian  masing-masing  algoritma  sama.  Dimana  jika  dilihat  dari  gambar  4.1, penutup  lahan  bangunan  permukiman  merupakan  objek  yang  banyak  yang  tersebar  di seluruh Kecamatan yang ada di Kota Bandung.
(Fadila,  2018)  menjelaskan  bahwa  algoritma  SID  merupakan  metode  yang mempertimbangkan masing-masing piksel sebagai variabel acak dan menggunakan spectral histogram sebagai  penetapan  distribusi  probabilitas.  Artinya,  hasil  dari  data training area yang  dilakukan  kemungkinan  mempunyai  nilai  piksel  sebagai  variabel  acak  yang  serupa dengan  penutup  lahan  lainnya  menggunakan spectral  histogram sehingga  penetapan distribusi  probabilitas  penutup  lahan  bangunan  permukiman  terbaca  sebagai  kelas  penutup lahan  lainnya  seperti  bangunan  industri.  Maka  nilai  luasan  penutup  lahan  bangunan permukiman  algoritma  SID  lebih  kecil  luasannya  dibandingkan  hasil  luasan  penutup  lahan bangunan permukiman algoritma SAM.

## Tabel 4.4 Perbandingan Luasan Penutup Lahan
No Jenis Penutup Lahan Luasan Penutup Lahan Masing-masing Algoritma SAM SID Luasan (Ha)  Persentase (%)  Luasan (Ha)  Persentase (%) 1 Bangunan Industri 1.014,50 6,07 1.734,29 10,38 2 Bangunan Permukiman 7.551,37 45,20 4.837,70 23,37 3 Hutan Kota 566,08 3,39 1.593,95 7,45 4 Hutan Lahan Rendah 349,24 2,09 704,48 4,22 5 Hutan Lahan Tinggi 528,67 3,16 1.078,87 6,46 6 Jaringan Jalan 1.167,33 6,99 2.595,35 15,54 7 Kebun Campuran 1.097,69 6,57 965,86 5,78 8 Ladang 1.491,66 8,93 847,74 5,07 9 Lahan Terbuka 1.135,38 6,80 638,62 3,82 10 Sawah 701,10 4,20 287,53 1,72 11 Sungai 1.101,87 6,60 1.420,50 14,19 Jumlah 16.704,89 100 16.704,89 100
(Sumber: Hasil Pengolahan, 2021)
Tabel  4.5  Luas  Lahan  Sawah  Menurut  Kecamatan  dan  Jenis  Pengairan  di  Kota  Bandung (Hektar) tahun 2019
No Kecamatan Luasan (Ha) Irigasi Non irigasi Jumlah 1 Andir 0 0 0 2 Antapani 7 0 7 3 Arcamanik 27 0 27 4 Astanaanyar 0 0 0 5 Babakan Ciparay 1 0 1 6 Bandung Kidul 10 0 10 7 Bandung Kulon 1 0 1 8 Bandung Wetan 0 0 0 9 Batununggal 1 0 1 10 Bojongloa Kaler 0 0 0 11 Bojongloa Kidul 7 0 7 12 Buah Batu 49 0 49 13 Cibeunying Kaler 4 0 4 14 Cibeunying Kidul 0 0 0 15 Cibiru 60 0 60 16 Cicendo 0 0 0 17 Cidadap 0 0 0 18 Cinambo 70 0 70 19 Coblong 0 0 0 20 Gedebage 276 0 276 21 Kiaracondong 13 0 13 22 Lengkong 0 0 0 23 Mandalajati 11 0 11 24 Panyileukan 27 0 27 25 Rancasari 60 0 60 26 Regol 3 0 3 27 Sukajadi 0 0 0 28 Sukasari 0 0 0 29 Sumur Bandung 0 0 0 30 Ujungberung 98 0 98 Jumlah 725 0 725 (Sumber: BPS Kota Bandung, 2020)

## Tabel 4.6 Luasan Jalan Menurut Kondisi Jalan tahun 2017-2019
Kondisi Jalan Luasan (Ha) 2017 2018 2019 Baik 900,39 986,27 1.022,94 Sedang 173,16 104,69 72,01 Rusak 94,17 81,82 77,83 Jumlah 1.167,72 1.172,78 1.172,78 (Sumber: BPS Kota Bandung, 2020)
Menurut  (LAPAN,  2016),  beberapa  kelas  penutup  lahan  yang  baik  untuk diklasifikasikan menggunakan algoritma Spectral Angle Mapper adalah objek jaringan jalan, lahan  sawah,  kebun  campuran,  lamun,  lahan  yang  mengalami  perubahan  setiap  tahunnya, dan sebagainya. Hal ini diperkuat berdasarkan data dari Badan Pusat Statistik Kota Bandung (2020) Tabel 4.5 , bahwa lahan sawah di Kota Bandung tahun 2019 memiliki luas 725 hektar
yang  dimana  berdasarkan Tabel  4.3 hasil  luasan  penutup  lahan  sawah  algoritma  Spectral Angle  Mapper  lebih  mendekati  dengan  luas  701,10  hektar  daripada  algoritma  Spectral Information  Divergence  dengan  luas  287,53  hektar.  Selanjutnya  diperkuat  juga  bedasarkan data  dari  Badan  Pusat  Statistik  Kota  Bandung  (2020) Tabel  4.6 ,  bahwa  jaringan  jalan  di Kota Bandung tahun 2019 memiliki luas 1.172,78 hektar dimana berdasarkan Tabel 4.3 hasil luasan  penutup  lahan  jaringan  jalan  algoritma  Spectral  Angle  Mapper  lebih  mendekati dengan  luas  1.167,33  hektar  daripada  algoritma  SID  yang  melebihi  dengan  luas  2.595,35 hektar.
Sedangkan  dalam  hasil  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  (Fadila,  2018) mengatakan,  penggunaan  algorima Spectral  Information  Divergence ini  sangai  baik  untuk pengklasifikasian  kelas  penutup  lahan  badan  air,  seperti:  laut,  sungai,  danau,  waduk,  dan sebagainya.  Hal  ini  diperkuat  dengan  data  dari  (BAPPEDA,  2018)  tentang  Rencana Pembangunan  Jangka  Menengah  Daerah  (RPJMD)  Kota  Bandung  tahun  2018-2023  yang bersumber  dari  BAPPEDA  Provinsi  Jawa  Barat,  bahwa  sungai  yang  ada  di  Kota  Bandung terdiri  dari  10  sungai  seluas  1.483,00  hektar  dimana  berdasarkan Tabel  4.3 hasil  luasan penutup  lahan  sungai  algoritma  Spectral  Information  Divergence  lebih  mendekati  dengan luas 1.420,50 hektar daripada algoritma Specral Angle Mapper dengan luas 1.101,87 hektar. Perbandingan  dari  hasil  luasan  penutup  lahan  untuk  masing-masing  algoritma belum  dapat  dikatakan  sebagai  penentu  utama  klasifikasi  mana  yang  lebih  baik  digunakan untuk  pemetaan  penutup  lahan  di  Kota  Bandung  tahun  2019.  Maka  dari  itu,  perbandingan yang  lebih  akurat  adalah  dengan  melihat  hasil  uji  akurasi  masing-masing  algoritma.  Uji akurasi  ini  bertujuan  untuk  melihat  tingkat  keakuratan  hasil  klasifikasi  penutup  lahan  yang mana nantinya bisa disimpulkan agoritma mana yang lebih baik digunakan untuk pemetaan penutup lahan di Kota Bandung tahun 2019.
Perbandingan  lain  yang  paling  menentukan  untuk  pengklasifikasian  hasil  penutup lahan  dalam  penelitian  ini  adalah  nilai  keakuratan  dari  hasil  uji  akurasi  masing-masing algoritma. Berdasarkan Gambar  9. dapat  diketahui  bahwa  nilai  akurasi  keseluruhan  untuk algoritma  Spectral  Angle  Mapper  lebih  teliti  daripada  algoritma  Spectral  Information Divergnce.  Dimana  nilai  akurasi  algoritma  Specral  Angle  Mapper  memporoleh  nilai ketelitian sebesar 90% dengan selisih ketelian sebesar 4% lebih teliti daripada nilai akurasi algoritma Spectral Information Divergence yang memperoleh nilai ketelitian sebesar 86%.
Gambar 9. Grafik Perbandingan Nilai Akurasi Keseluruhan Masing-masing Algoritma

## Kesimpulan
Penelitian ini menghasilkan  peta  penutup  lahan  menggunakan  algoritma Spectral Angle Mapper (SAM) dan algoritma Spectral Information Divergence (SID) di wilayah Kota Bandung tahun 2019 dengan klasifikasi penutup lahan berjumlah 11 kelas diantaranya: bangunan industri, bangunan permukiman, hutan kota, hutan lahan rendah, hutan lahan tinggi, jaringan jalan, kebun campuran, ladang, lahan terbuka, sawah, dan sungai. Dimana hasil analisa luasan penutup lahan algoritma  SAM  menghasilkan  luasan  terbesar  pada  objek  bangunan  permukiman  dan  terkecil pada  objek  hutan  lahan  rendah.  Sedangkan  hasil  analisa  luasan  penutup  lahan  algoritma  SID menghasilkan luasan terbesar pada objek bangunan permukiman dan terkecil pada objek sawah.
Keunggulan dari masing-masing algorima dapat mengklasifikasikan penutup lahan yang berbeda-beda.  Untuk  algoritma  SAM  pada  penelitian  ini  baik  dalam  mengklasifikasikan  kelas penutup  lahan  seperti  sawah  dan  jaringan  jalan  sesuai  dengan  luasan  sebenarnya.  Sedangkan algoritma SID pada penelitian ini cenderung lebih baik dalam mengklasifikasikan kelas penutup lahan sungai sesuai dengan luasan sebenarnya.
Hasil  nilai  uji  akurasi  keseluruhan  algoritma  SAM  lebih  unggul  dari  4%  dari  nilai  uji akurasi  keseluruhan  algoritma  SID.  Niai  uji  akurasi  keseluruhan  agoritma  SAM  sebesar  90% sedangkan  nilai  uji akurasi  keseluruhan  algoritma  SID  sebesar  86%.  Maka,  klasifikasi  spektral berbasis  piksel  yang  terdapat  dalam  metode  klasifikasi  terbimbing  ( supervised  classification ) yang  cocok  digunakan  untuk  pemetaan  penutup  lahan  Kota  Bandung  tahun  2019  adalah menggunakan algoritma Specral Angle Mapper (SAM).

## Ucapan Terimakasih
Penelitian ini merupakan  penelitian  dari Tugas  Akhir  penulis  pertama.  Penulis  ucapkan terima kasih kepada Ibu Shafira Himayah, S.Pd., M.Sc selaku dosen pembimbing Tugas Akhir, Bapak  Dr.  Lili  Somantri,  S.Pd.,  M.Si  selaku  dosen  penguji  I  sidang  Tugas  Akhir,  serta  Bapak Riki  Ridwana,  S.Pd,  M.Sc  selaku  dosen  penguji  II  sidang  Tugas  Akhir  penulis  yang  sudah membantu penulis dalam melakukan penyelesaian jurnal penelitian ini.

## Daftar Rujukan
Anggawinoto,  Fachry. (2017). Klasifikasi  Penutup Menggunakan Citra Landsat 8 dan SPOT 6 di DAS Wampu Kabupaten Langkat, Sumatera Utara . Universitas Sumatera Utara, 1–38. Badan  Informasi  Geospasial.  (2014). Peraturan  Kepala  Badan  Informasi  Geospasial  Nomor  3 Tahun  2014  Tentang  Pedoman  Teknis  Pengumpulan  dan  Pengolahan  Data  Geospasial Mangrove . Big, 47. Badan Standardisasi Nasional. (2014). Klasifikasi Penutup Lahan  - Bagian 1 : Skala Kecil dan Menengah. S tandar Nasional Indonesia, 7645–1, 1–51. BAPPEDA,  Jawa  Barat.  (2018). Rencana  Pembangunan  Jangka  Menengah  Daerah  Kota Bandung tahun 2018-2023 . BPS  Kota  Bandung.  (2020). Kota  Bandung  Dalam  Angka  Tahun  2020 .  Badan  Pusat  Statistik Kota Bandung, 1–352.
Danoedoro,  Projo.  (2011). Pengolahan  Citra  Digital  Teori  dan  Aplikasinya  Dalam  Bidang Penginderaan Jauh. Analysis, 1–44. Demokrawati, Fiqa Adha. (2014). Analisa Quick Count Dengan Menggunakan Metode Stratified Random  Sampling  (Studi  Kasus  Pemilu  Walikota  Bandung  2013). Skripsi:  Universitas Pendidikan Indonesia.
Dwiprabowo,  Hariyatno.,  Djaenudin,  Deden.,  Alviya,  Iis.,  dan  Wicaksono,  Donny.  (2014). Dinamika Penutup Lahan: Pengaruh Faktor Sosial Ekonomi . In PT Kanisius, Yogyakarta, Indonesia (Issue May).
Eko,  Trigus  dan  Rahayu,  Sri.  (2012). Perubahan  Penggunaan  Lahan  dan  Kesesuaiannya terhadap  RDTR  di  Wilayah  Peri-Urban  Studi  Kasus:  Kecamatan  Mlati. Jurnal
Pembangunan Wilayah dan Kota, 8(4), 330–340. Fadila.  (2018). Perbandingan  Klasifikasi  Statistic  Based  dan  Similarity  Based  pada  Pemetaan Penutup Lahan (Studi Kasus Kecamatan Peukan Bada). Universitas Syiah Kuala, 1–64. Fauzi,  Rio  M.,  R,  Joko  Nugroho.,  dan  Herawatiningsih,  Ratna.  (2016). Analisa  Perubahan Penutupan  Lahan  pada  Kawasan  Hutan  Lindung  Gunung  Naning  Kabupaten  Sekadau Provinsi Kalimantan Barat. Jurnal Hutan Lestari, 4(4), 520–526. Hartanti,  Risma  Dwi.  (2020). Metode  Object  Based  Image  Analysis  untuk  Pemetaan Penggunaan  Lahan  di  Kota  Bandung  Menggunakan  Citra  Satelit  SPOT  6  dan  7 .  Tugas Akhir: Universitas Pendidikan Indonesia, 1–124.
Indonesia,  Presiden  Republik.  (2009). Undang-undang  Republik  Indonesia  Nomor  41  tahun 2009 Tentang Perlindungan Lahan Pertanian Pangan Berkelanjutan . Jayanti,  Indrayani.  (2017). Perbandingan  Metode  Klasifikasi  Maximum  Likelihood  dan Minimum  Distance  pada  Pemetaan  Penutup  Lahan  di  Kota  Langsa .  Tugas  Akhir: Universitas Syah Kuala, 1–53.
LAPAN. (2016). Pengindraan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital. Jurnal: LAPAN, 13(2), 1–76.
Lubis, Oppie Apriliaa. (2020). Perbandingan Klasifikasi Penutupan Lahan Citra Satelit Sentinel 2a  Menggunakan  Object Based  Image  Analysis  (Obia)  (Studi  Kasus  Ekosistem  Mangrove Sm Karang Gading dan Langkat Timur Laut). Skripsi, Medan:Universitas Sumatera Utara, 1–48.
M.  Hafizul  Furqan.,  Fitriani,  Yulianti.,  Novia,  Zalmita.,  dan  Nurul,  Izza.  (2019). Pemanfaatan SIG  Dalam  Mengkaji  Perubahan  Lahan  Pertanian  Sawah  di  Aceh  Besar .  In  Jurnal Geografi (Vol. 9, Issue 1).
Monica,  Windha.  (2020). Pemanfaatan  Citra  Satelit  Multitemporal  untuk  Monitoring Perubahan  Penutup  Lahan  di  Kabupaten  Bandung  Barat. Tugas  Akhir:  Universitas Pendidikan Indonesia.
Purwandari,  Edina  Putri.  (2020). Pemanfaatan  Citra  Penginderaan  Jauh  untuk  Pemetaan Klasifikasi  Penutup  Lahan  Menggunakan  Metode  Unsupervised  K-Means  Berbasis  Web Gis. Rekursif: Jurnal Informatika, 8(1), 100–110. Sampurno,  Rizky  Mulya.  Thoriq,  Ahmad.  (2016). Klasifikasi  Penutup  Lahan  Menggunakan Citra Landsat 8 Operational Land Imager (OLI) di Kabupaten Sumedang . Jurnal Teknotan, 10(2–3), 61–70.
Septiani,  Rosi.,  Citra,  I  Putu  Ananda.,  dan  Nugraha,  A  Sediyo  Adi.  (2019). Perbandingan Metode  Supervised  Classification  dan  Unsupervised  Classification  terhadap  Penutup Lahan  di  Kabupaten  Buleleng. Jurnal  Geografi:  Media  Informasi  Pengembangan  Dan Profesi Kegeografian, 16(2), 90–96.
Sugiyono. (2011). Metode Penelitian Pendidikan (Pendeketan Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D). Bandung: Alfabeta.
Syarifudin,  M.  (2013). Pengumpulan  Data  Sekunder .  Journal  of  Chemical  Information  and Modeling, 53(9), 1689–1699.
Wahidmurni.  (2017).  P emaparan  Metode  Penelitian  Kuantitatif. Jurnal:  UIN  Maulana  Malik Ibrahin Malang, 1–16.
Yollanda,  Adnan.  (2011). Kajian  Perubahan  Penutup  Lahan  Dengan  Menggunakan  Teknik Penginderaan  Jauh  Multi-Temporal  di  Daerah  Aliran  Sungai. Skripsi:  Semarang:Jurusan Geografi Universitas Negeri Semarang.
Zellatifanny,  Cut  Medika  dan  Mudjiyanto,  Bambang.  (2018). Tipe Penelitian  Deskripsi  Dalam Ilmu Komunikasi . Diakom: Jurnal Media Dan Komunikasi, 1(2), 83–90.