## Pemanfaatan Object-Based Image Analysis (OBIA) pada Citra SPOT-6 untuk Identifikasi Jenis Penutup Lahan Vegetasi di Kota Bogor
Farizkhar 1 *, Lili Somantri 1 , Shafira Himayah 1
1 Program Studi Sains Informasi Geografi, Universitas Pendidikan Indonesia, Bandung, 40154, Indonesia
Email : * farizkhar@upi.edu, lilisomantri@upi.edu, shafirahimayah@upi.edu Dikirim : 18 Januari 2022 Diterima : 28 Maret 2022
Abstrak: Konversi lahan yang terjadi di wilayah perkotaan menajdikan keberadaan ruang terbuka hijau terancam. Ruang terbuka hijau terdiri dari vegetasi yang dapat dianalisis menggunakan penginderaan jauh.    Selain  menggunakan  penginderaan  jauh,  penerapan  sistem  informasi  geografis  (SIG)  juga mengambil peran penting dalam mengelola dan menghasilkan suatu informasi spasial. Dengan integrasi penginderaan jauh dan SIG, setiap jenis penutup lahan dapat diketahui persebarannya secara spasial dan dapat  dilakukan  analisis  hingga  dipetakan.  Citra  satelit  SPOT-6  digunakan  sebagai  data  untuk mengekstrak informasi penutup lahan vegetasi dengan memanfaatkan metode klasifikasi berbasis objek atau Object-Based Image Analysis (OBIA). Penelitian ini mengkaji pemanfaatan metode OBIA pada citra satelit SPOT-6 yang merupakan citra resolusi tinggi untuk mengidentifikasi penutup lahan berupa jenis vegetasi dengan karakteristik wilayah Kota Bogor. Akurasi penggunaan metode OBIA pada citra SPOT  6  mampu  menghasilkan  akurasi  sebesar  94%  dan  nilai  Kappa  sebesar  91%.  Dengan  resolusi spasial citra SPOT-6 yang digunakan mencapai 1,5 meter, penggunaan metode OBIA di wilayah Kota Bogor  mampu  dengan  baik  menghasilkan  klasifikasi  penutup  lahan  vegetasi  dengan  jenis  dan karakteristiknya. OBIA mampu membedakan kelas-kelas penutup lahan dengan karakteristik vegetasi yang berbeda seperti, pohon, semak dan belukar, serta herba dan rumput.
Kata kunci : OBIA, penutup lahan, vegetasi, RTH, SPOT-6
Abstract:  Land  conversion  that  occurs  in  urban  areas  makes  the  existence  of  green  open  spaces threatened.  Green  open  space  consists  of  vegetation  that  can  be  analyzed  using  remote  sensing.  In addition to using remote sensing, the application of geographic information systems (GIS) also plays an  important  role  in  managing  and  producing  spatial  information.  With  the  integration  of  remote sensing and GIS, each type of land cover can be identified spatially and can be analyzed and mapped. SPOT-6 satellite imagery is used as data to extract vegetation land cover information by utilizing the Object-Based Image Analysis (OBIA) classification method. This study examines the use of the OBIA method on SPOT-6 satellite imagery which is a high-resolution image to identify land cover in the form of vegetation types with the characteristics of the Bogor City area. The accuracy of using the OBIA method on SPOT-6 images is able to produce an accuracy of 94% and a Kappa of 91%. With the spatial resolution of the SPOT-6 imagery used reaching 1.5 meters, the use of the OBIA method in the Bogor City area is able to produce a classification of vegetation land cover with its types and characteristics. OBIA is able to distinguish land cover classes with different vegetation characteristics such as trees, shrubs, as well as herbs and grasses.
Keywords: OBIA, land cover, vegetation, green open space, SPOT-6

## Pendahuluan
Peningkatan jumlah penduduk di suatu wilayah menjadikan wilayah tersebut memiliki kebutuhan  yang  tinggi  akan  fasilitas-fasilitas  untuk  membantu  kehidupan  penduduk.  Dalam
JPIG (Jurnal Pendidikan dan Ilmu Geografi) Vol. 7, No. 1, Maret 2022 Halaman: 53-61 Online: http://ejournal.unikama.ac.id/index.php/JPIG/
memenuhi  kebutuhan  tersebut,  seringkali  terjadi  konversi  lahan  yang  membuat  keberadaan lahan  bervegetasi  menjadi  terancam  untuk  dijadikan  lahan  terbangun.  Konversi  lahan  yang terjadi dapat memberikan dampak negatif terhadap lingkungan (Aprianto dkk., 2010; Lestari, 2009).  Kawasan  perkotaan  yang  minim  keberadaan  ruang  terbuka  hijau  dapat  menjadikan kualitas  lingkungan  dan  ekosistem  alami  di  kawasan  tersebut  menurun  (Astuti  dkk.,  2016; Febrianti dkk., 2015).
Ruang terbuka hijau di perkotaan yang terdiri dari vegetasi dapat dikaji menggunakan penginderaan  jauh.  Penggunaan  teknik  penginderaan  jauh  dapat  memberikan  efisiensi  dan ketepatan  waktu  dengan  menggunakan  citra  satelit  dalam  melakukan  analisis.  Penginderaan jauh dapat memberikan gambaran kenampakan fisik suatu wilayah yang menjadikannya sebuah keunggulan (Hapsari & Murti, 2015; Suryantoro, 2017). Penginderaan jauh juga dapat sangat membantu analisis terkait ruang terbuka hijau (RTH) (Putrajaya, 2019; Rini & Susatya, 2019).
Selain  menggunakan  teknologi  penginderaan  jauh,  penerapan  sistem  informasi geografis  (SIG)  juga  mengambil  peran  penting  dalam  mengelola  dan  menghasilkan  suatu informasi  spasial.  Dalam  pemetaan  ruang  terbuka  hijau,  teknik  penginderaan  jauh  dapat diintegrasikan dan diterapkan bersamaan dengan sistem informasi geografis (SIG), yakni dalam hal pengukuran ( measurement ), pemetaan ( mapping ), dan pemantauan ( monitoring ) (Hapsari & Murti, 2015). Dengan integrasi penginderaan jauh dan SIG, setiap jenis penutup lahan dapat diketahui  persebarannya  secara  spasial  dan  dihitung  luasannya  sehingga  dapat  dilakukan analisis spasial serta dapat dipetakan berdasarkan data spasial yang telah didapatkan. SIG dapat menghubungkan  data  spasial  dengan  atribut  menjadi  kesatuan  sehingga  informasi  yang dihasilkan lebih mudah untuk dipahami dan dianalisis (Indriasari, 2018).
Untuk  memaksimalkan  hasil  interpretasi  dan  klasifikasi  citra  di  kawasan  perkotaan menggunakan  integrasi  penginderaan  jauh  dan  SIG,  diperlukan  citra  satelit  dengan  resolusi tinggi. Proses analisis dapat lebih mudah seiring dengan semakin tingginya resolusi spasial citra yang digunakan (Rustianto, 2020).  Citra satelit resolusi tinggi yang sering digunakan untuk kajian di perkotaan salah satunya adalah citra satelit SPOT-6. Citra satelit SPOT-6 memiliki resolusi  spektral  hingga  1,5  m  pada  band  pankromatik  dan  resolusi  hingga  6  m  untuk  band multispektral.
Citra  satelit  SPOT-6  digunakan  sebagai  data  untuk  mengekstrak  informasi  penutup lahan  vegetasi  dengan  memanfaatkan  metode  klasifikasi  berbasis  objek  atau Object-Based Image Analysis (OBIA). OBIA dinilai mampu mendefinisikan kelas-kelas objek berdasarkan aspek  spektral  dan  aspek  spasial  secara  sekaligus.  Jika  dibandingkan  dengan  klasifikasi berbasis piksel, OBIA dinilai dapat memberikan hasil yang lebih baik. Keunggulan penggunaan OBIA adalah karena mampu mempertimbangkan kesatuan objek berdasarkan rona dan tekstur piksel dalam proses pengolahan datanya (Danoedoro, 2012; Mayagita dkk., 2019; Rustianto, 2020; Wibowo & Suharyadi, 2009).
Penelitian  ini  mengkaji  pemanfaatan  metode  OBIA  pada  citra  satelit  SPOT-6  yang merupakan  citra  resolusi  tinggi  untuk  mengidentifikasi  penutup  lahan  berupa  jenis  vegetasi dengan karakteristik wilayah Kota Bogor. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui akurasi  yang  mampu  dihasilkan  dari  pemanfaatan  metode  OBIA  pada  citra  SPOT  6  dalam mengidentifikasi penutup lahan jenis vegetasi di Kota Bogor serta untuk mengetahui sebaran penutup lahan vegetasi di Kota Bogor pada tahun 2020.

## Metode Penelitian
Penelitian ini berlokasi di wilayah Kota Bogor, Provinsi Jawa Barat. Kota Bogor terletak di antara 106° 43' 30” - 106° 51' 00” Bujur Timur dan 6° 30' 30” – 6° 41' 00” Lintang Selatan.
Luas  Wilayah  Kota  Bogor  sebesar  11.850  Ha  terdiri  dari  6  kecamatan  dan  68  kelurahan. Berdasarkan letak administratif, Kota Bogor dikelilingi wilayah Kabupaten Bogor.
Gambar 1. Peta Wilayah Kota Bogor (Sumber: Hasil Analisis, 2021 )
Pada  penelitian  ini  digunakan  integrasi  penginderaan  jauh  dengan  sistem  informasi geografis  (SIG)  dalam  melakukan  identifikasi  penutup  lahan  di  Kota  Bogor  dengan pemanfaatan  metode  OBIA.    Pendekatan  dalam  metode  OBIA  mempertimbangkan  aspek spektral dan aspek spasial.
OBIA  melalui  proses  segmentasi  yang  membentuk  segmen-segmen  yang  mewakili objek  pada  citra.  Objek  pada  citra  akan  bedakan  sesuai  perbedaan  karakteristiknya  menjadi area-area  terpisah  dan  membentuk  poligon  pada  tahap  segmentasi  ini  (Prastiwi  dkk.,  2017). OBIA  memperhatikan  kesatuan  objek  dalam  teknik  klasifikasinya  tidak  hanya  melihat  pada rona dan tekstur piksel saja sehingga metode OBIA dinilai lebih baik jika dibandingkan dengan klasifikasi berbasis piksel.

## Pengumpulan data
Pada penelitian ini digunakan data Citra SPOT-6 fusi dengan resolusi 1,5 m yang diakuisisi pada tahun 2020 yang diperoleh dari Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh – Organisasi Riset Penerbangan dan  Antariksa BRIN. Data lainnaya yang digunakan  dalam penelitian ini diperoleh  melalui  studi  pustaka  dan  observasi  lapangan.  Studi  pustaka  dilakukan  untuk memperoleh asumsi-asumsi yang menjadi kajian penelitian. Studi pustaka ini dilakukan sebagai pengumpulan  data  sekunder  yang  berkaitan  dengan  pokok  bahasan  penelitian.  Observasi dilakukan untuk  mendapatkan gambaran fisik  dari  lokasi penelitian mengenai  ruang terbuka hijau di Kota Bogor. Hasil observasi dijadikan bahan perhitungan ketelitian interpretasi citra.

## Analisis data
Analisis identifikasi penutup lahan vegetasi pada penelitian ini dilakukan pada citra satelit resolusi  tinggi  SPOT  6  yang  terkoreksi  dan  dilakukan  fusi.  Citra  SPOT  6  diolah  dengan menggunakan  metode  klasifikasi  berbasis  objek  atau Object-Based  Image  Analysis (OBIA) untuk mendapatkan klasifikasi penutup lahan berupa vegetasi di Kota Bogor.
Proses  klasifikasi  dengan  metode  OBIA  secara  umum  melalui  dua  tahapan  utama  yaitu segmentasi citra dan klasifikasi tiap segmen (Xiaoxia dkk., 2005). Algoritma segmentasi yang digunakan  adalah mean  shift dengan  algoritma  klasifikasi support  vektor  machine (SVM). Tujuan dari segmentasi adalah untuk memebagi citra ke dalam poligon-poligon terpisah yang berbeda berdasarkan karakteristik  tertentu seperti tekstur, warna, bentuk,  ukuran dan  tingkat keabuan (Lucchese dan Mitray, 2001 dalam Hossain & Chen, 2019).

## Hasil Penelitian
Penggunaan  metode object-based  image  analysis (OBIA)  pada  citra  SPOT  6  dapat menghasilkan akurasi klasifikasi penutup lahan hingga 94% dengan nilai indeks Kappa 91%. Dengan resolusi spasial citra SPOT-6 yang digunakan mencapai 1,5 meter, penggunaan metode OBIA  mampu  dengan  baik  melakukan  klasifikasi  penutup  lahan  vegetasi  dengan  jenis  dan karakteristiknya. OBIA mampu membedakan kelas-kelas penutup lahan dengan karakteristik vegetasi yang berbeda seperti, pohon, semak dan belukar, serta rumput dan herba. Penggunaan algoritma yang tepat dalam melakukan segmentasi citra juga memberikan peran yang signifikan dikarenakan  proses  selanjutnya  bergantung  pada  hasil  segmentasi  yang  diperoleh.  Peneliti harus mencoba beberapa kombinasi untuk dan memilih kombinasi parameter yang paling baik terhadap objek yang diteliti.
Gambar 2. Peta Jenis Vegetasi Penutup Lahan Kota Bogor (Sumber: Hasil Analisis, 2021 ) )

## Segmentasi
Pada penelitian ini dalam menentukan nilai dari masing-masing parameter segmentasi yang digunakan untuk menghasilkan data citra tersegmentasi sesuai dengan yang diingikan adalah dengan  melakukan  uji  coba  terhadap  beberapa  kombinasi  nilai  masing-masing  parameter melalui trial and error . Uji coba kombinasi nilai parameter yang digunakan dilakukan hingga menghasilkan kombinasi nilai yang sesuai. Kombinasi nilai pada parameter-parameter tersebut dapat diketahui lebih jelas pada Tabel 1.

## Tabel 1. Parameter Segmentasi
Segmentasi Spectral Detail Spatial Detail Minimum Segmen Size 1 2 3 4 5 15 15 18 20 18
15 18
15 20 16
20 20 20 20 83
(Sumber: Hasil Analisis, 2021)
Parameter  spectral  detail  dan  parameter  spatial  detail  dalam  proses  segmentasi  ini memiliki  rentang  nilai  1—20.  Untuk  parameter  spectral  detail,  semakin  tinggi  nilai  yang diberikan, maka fitur yang sama dan memiliki kemiripan spektral dapat  dipisahkan. Namun, dengan  nilai  yang  lebih  kecil  maka  dapat  menghasilkan  fitur  spektral  yang  lebih  halus. Sedangkan, pada parameter spatial detail, nilai yang tinggi akan sesuai jika ingin mendapatkan fitur-fitur yang lebih kecil dan detail. Jika nilai yang lebih kecil digunakan maka hasil dari fitur yang  didapatkan  akan  lebih  halus  dan  tidak  detail.  Lalu,  untuk  parameter  minimum  segmen size,  segmen-segmen  yang  memiliki  ukuran  lebih  kecil  dari  nilai  tersebut  akan  digabung dengan segmen yang paling menyerupai disekitarnya.
Dilakukan  beberapa  kombinasi  parameter  segmentasi  untuk  mendapatkan  hasil segmentasi yang dirasa cukup bisa menampilkan fitur yang dingin dikaji. Dalam uji coba ini dilakukan lima kombinasi parameter segmentasi dengan memperhatikan nilai detail kehalusan spectral  dan  nilai  detail  kealusan  spasial.  Pada  segmentasi  1  dilakukan  segmentasi  dengan menggunakan nilai bawaan dari perangkat lunak ArcMap. Kemudian, berdasarkan hasil yang didapatkan  dilakukan  penyesuaian  parameter  untuk  mengetahui  perbedaannya.  Setelah melakukan uji coba didapatkan hasil yang dirasa sudah dapat mewakili fitur atau objek yang dibutuhkan, yaitu dengan kisaran nilai pada masing-masing parameter adalah spectral detail 18 dan spatial detail 15.
Setelah  mendapatkan  kombinasi  parameter  yang  dirasa  paling  sesuai,  kemudian segmentasi citra diuji kembali dengan nilai yang sedikit berbeda, yaitu dengan menaikan nilai spatial  detail  sebanyak  1  poin  sehingga  didapatkan  parameter  akhir  yang  digunakan  untuk segmentasi pada tahapan ini adalah dengan nilai spectral detail 18 dan spatial detail 16. Untuk mendapatkan  nilai  parameter  minimum  segmen  size  yang  seusai,  selanjutnya  dengan mempertimbangkan  minimum  mapping  unit  (MMU)  sebesar  125m  x  125m  dan  dengan memperhatikan resolusi spasial citra SPOT-6 fusi yang memiliki resolusi spasial hingga 1,5m, dihasilkan  nilai  83,3  yang  kemudian  digunakan  sebagai  nilai  masukan  pada  parameter segmentasi  minimum  segmen  size.  Maka,  hasil  hasil  proses  segmentasi  yang  dilakukan didapatkan  hasil  segmentasi  sebagaimana  yang  ditampilkan  pada  Gambar  3.  Gambar  A merupakan  kenampakan  asli  citra  SPOT-6  dengan  komposit  natural  color  dan  gambar  A merupakan kenampakan dari hasil segmentasi menggunakan kombinasi parameter 5.

## A
B
Gambar 3. Perbandingan Hasil Segmentasi (Sumber: Hasil Analisis, 2021 )

## Klasifikasi
Klasifikasi yang dilakukan pada penelitian ini merupakan supervised classification atau klasifikasi terbimbing dengan algoritma klasifikasi support vektor machine (SVM). Klasifikasi dilakukan pada citra hasil segmentasi yang telah diperoleh pada tahapan sebelumnya, dengan segmen-segmen  yang  akan  menjadi  unit  dari  klasifikasi  ini.  Segmen-segmen  ini  sebagai kesatuan  dari  fitur  atau  objek  yang  mewakili  kenampak  di  dunia  nyata. Kelas-kelas  yang dijadikan acuan klasifikasi merupakan kelas-kelas penutup lahan yang terdapat pada SNI Kelas Penutup  Lahan  tahun  2014  dengan  modifikasi  yang  disederhanakan  untuk  memaksimalkan hasil  klasifikasi.  Adapun  keterangan  lebih  lanjut  terkait  kelas-kelas  penutup  lahan  yang digunakan disajikan pada Tabel 2.

## Tabel 2. Kelas Klasifikasi
ID Nama Kelas Keterangan 1 Pohon Penutup lahan berupa struktur vegetasi yang didominasi oleh pepohonan dengan ketinggian lebih dari 2 m. 2 Semak dan Belukar Kawasan lahan kering yang telah ditumbuhi dengan berbagai vegetasi alami heterogen dan homogen dengan tingkat kerapatan jarang hingga rapat. Kawasan tersebut didominasi oleh vegetasi rendah berupa kumpulan semak dengan ketinggian antara 50 cm sampai dengan 2 m. 3 Herba dan Rumput Semua tumbuhan bedaun lebar dan berdaun jarum sebagai bentuk pertumbuhan maupun fase pertumbuhan denngan ketinggian ≤ 50 cm. 4 Non Vegetasi Penutup lahan lainnya bukan termasuk vegetasi.

## (Sumber: dimodifikasi dari SNI Kelas Penutup Lahan, 2014)
Pada Gambar 3. dapat dilihat untuk hasil klasifikasi jenis vegetasi penutup lahan yang telah dilakukan berdasarkan hasil segmentasi yang telah didapat. Pola sebaran vegetasi di Kota Bogor cukup merata dan untuk kawasan pusat perkotaan terlihat lebih didominasi oleh penutup lahan non vegetasi namun, terlihat penutup lahan vegetasi pohon yang dominan di tengah kota yang merupakan kawasan Kebun Raya Bogor dan sisi Barat Laut yang merupakan Kawasan Hutan CIFOR. Selain itu, vegetasi di wilayah sisi Selatan Kota Bogor terlihat cukup dominan dikarenakan lokasinya yang terletak pada kaki Gunung Salak.
Gambar 3. Hasil Klasifikasi Penutup Lahan (Sumber: Hasil Analisis, 2021 )

## Uji Akurasi
Uji akurasi merupakan bagian penting dalam proses ini karena membandingkan hasil yang  didapat  dari  pengolahan  citra  dengan  data  dari  hasil  survey  lapangan.  Uji  akurasi dilakukan berdasarkan data pada titik-titik yang dijadikan sampel uji. Metode uji akurasi yang digunakan  adalah confusion  matrix dengan  mempertimbangkan producer  accuracy,  user accuracy, overall accuracy, dan kappa accuracy . Untuk menentukan jumlah titik sampel yang akan diuji, digunakan perhitungan binomial probability formula Fitzpatrick-Lins (1981, dalam McCoy 2005):
𝑁 = 𝑍 2 (𝑝)(𝑞)
𝐸 2 dimana N adalah jumlah titik sampel uji, Z adalah 2 (standar deviasi untuk confidence level 95%), p adalah tingkat akurasi yang diharapkan, q adalah 100-p, E adalah persentase kesalahan yang  ditolerir.  Maka,  dengan  tingkat  akurasi  yang  diharapkan  sebesar  85%  dan  persentase kesalahan yang ditolerir sebesar 10%, jumlah sampel minimum yang pantas untuk digunakan adalah 51 titik sampel.
Pada  penelitian  ini  penentuan  sebaran  titik  sampel  uji  menggunakan  tool  assessment point  pada  ArcMap  dan  didapatkan  53  titik.  Masing-masing  kelas  vegetasi  penutup  lahan mendapatkan  10  titik  uji  dan  23  titik  uji  diberikan  pada  kelas  penutup  lahan  non  vegetasi Penentuan titik sampel ini menggunakan metode stratified random sampling yang menentukan sampel pada tiap-tiap kelas secara proporsional terhadap luasnya dan diambil secara acak.

## Tabel 2. Kelas Klasifikasi
Class Pohon Semak dan Belukar Rumput dan Herba Non Vegetasi Total U_Accuracy Kappa Pohon 10 0 0 0 10 1 0 Semak dan Belukar 0 7 3 0 10 0.7 0 Rumput dan Herba 0 0 10 0 10 1 0 Non Vegetasi 0 0 0 23 23 1 0 Total 10 7 13 23 53 0 0 P_Accuracy 1 1 0.7692 1 0 0.9434 0 Kappa 0 0 0 0 0 0 0.9197
(Sumber: Hasil Analisi, 2021)
Dapat dilihat berdasarkan Tabel 3. total akurasi yang didapatkan dari hasil uji akurasi yang  dilakukan  adalah  sebesar  94%  dengan  akurasi  indeks  Kappa  sebesar  91%.  Sedangkan menutut  Anderson  (1976),  dalam  proses  klasifikasi  penutup  lahan,  nilai  akurasi  yang  dapat diterima  adalah  85%.  Sedangkan  berdasarkan  (LAPAN,  2015),  hasil  uji  ukarasi  setelah divalidasi  dengan  data  lapangan  yang  diperkenankan  adalah  90%.  Maka,  dapat  dikatakan bahwa penggunaan metode OBIA pada penelitian ini mampu manghasilkan klasifikasi penutup lahan  berupa  vegetasi  dengan overall  accuracy sebesar  94%  dan kappa sebesar  91%.  Hal tersebut  menandakan  bahwa  peta  hasil  penggunaan  metode  OBIA  pada  penelitian  ini  dapat diterima.

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian,  didapatkan  akurasi  penggunaan  metode  object-based image analysis (OBIA) pada citra SPOT 6 mampu menghasilkan akurasi sebesar 94% dan nilai Kappa sebesar 91%. Dengan resolusi spasial citra SPOT-6 yang digunakan mencapai 1,5 meter, penggunaan  metode  OBIA  di  wilayah  Kota  Bogor  mampu  dengan  baik  menghasilkan klasifikasi  penutup  lahan  vegetasi  dengan  jenis  dan  karakteristiknya.  OBIA  mampu membedakan  kelas-kelas  penutup  lahan  dengan  karakteristik  vegetasi  yang  berbeda  seperti, pohon, semak dan belukar, serta rumput dan herba. Peneliti harus memilih kombinasi parameter yang paling baik terhadap objek yang diteliti. Karena bisa saja hasil segmentasi memberikan gambaran yang sangat detail dan terlihat sangat baik namun, hal tersebut tidak dapat begitu saja dianggap  hal  yang  tepat  untuk  penelitian  yang  dilakukan.  Segmen  yang  terlalu  detail  justru dapat mengarah kepada over segmentation yang berarti objek yang dijadikan segmen menjadi terlalu detail dan terlalu banyak serta tidak sesuai dengan fokus objek yang sebenarnya akan dikaji, dalam hal ini penutup lahan vegetasi.

## Daftar Rujukan
Aprianto,  M.  C.,  Sudibyakto,  &  Chafid,  F.  (2010).  Kajian  Luas  Hutan  Kota  Berdasarkan Kebutuhan. Majalah Geografi Indonesia , 21 (2), 12–29.
Astuti,  W.,  At,  M.,  Setiawan,  I.,  Fakultas  Kehutanan,  &  Universitas  Nusa  Bangsa.  (2016). Identifikasi ruang terbuka hijau di kota bogor dengan aplikasi sistem informasi geografis . 16 (1), 24–31.
Danoedoro, P. (2012). Pengantar Penginderaan Jauh Digital . ANDI Press.
Febrianti,  N.,  Pasaribu,  J.  M.,  &  Sulma,  S.  (2015).  Analisis  Ruang  Terbuka  Hijau  di  DKI Jakarta Menggunakan Data SPOT 6. Pertemuan Ilmiah Tahunan MAPIN XX 2015 , 644– 649. https://doi.org/10.24895/mig.2019.21-1.869
Hapsari,  E.,  &  Murti,  S.  H.  (2015).  Klasifikasi  Berbasis  Objek  pada  Citra  Pleiades  untuk Pemetaan Ketersediaan Ruang Terbuka Hijau di Perkotaan Purwokerto 2013. Pertemuan Ilmiah Tahunan MAPIN XX 2015 , July , 244–254.
Hossain, M. D., & Chen, D. (2019). Segmentation for Object-Based Image Analysis (OBIA): A review of algorithms and challenges from remote sensing perspective. ISPRS Journal of Photogrammetry and
Remote Sensing , 150 (February), 115–134. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.02.009
Indriasari, V. (2018). Sistem Informasi Geografis . Mobius. LAPAN. (2015). Pedoman Pengolahan Data Satelit Multispektral Secara Digital Supervised Untuk Klasifikasi . 1–8.
http://pusfatja.lapan.go.id/files_uploads_ebook/pedoman/000_Buku_Pedoman_Klasifika si_final.pdf
Lestari. (2009). Faktor-Faktor Terjadinya Alih Fungsi Lahan .
Mayagita,  A.,  Yanuarsyah,  I.,  &  ...  (2019).  Kombinasi  Object  Based  Image  Analysis  Untuk Identifikasi RTH Non Pohon di Kelurahan Babakan Kota Bogor. Seminar Nasional … . http://prosiding.uika-bogor.ac.id/index.php/semnati/article/view/298
Prastiwi,  P.  A.  D.,  harto,    agung  budi,  Wikantika,  K.,  &  Irawan,  D.  E.  (2017). Identifikasi Kerusakan  Pasca  Gempa  Menggunakan  Metode  Object  Based  Image  Analysist  (OBIA) (Studi Kasus: Pidie Jaya, Aceh) . https://doi.org/10.31227/osf.io/bsejq Putrajaya, I. K. (2019). Analisis Indeks Vegetasi Menggunakan Citra ALOS AVNIR-2 untuk Estimasi  Kebutuhan  Ruang  Terbuka  Hijau  Berdasarkan  Kebutuhan  Oksigen  di  Kota Denpasar, Provinsi Bali. Jurnal IKA , 17 (2), 171. https://doi.org/10.23887/ika.v17i2.19853 Rini,  M.  S.,  &  Susatya,  J.  (2019). Pemanfaatan  Penginderaan  Jauh  Dan  Sistem  Informasi Geografis untuk Identifikasi Ruang Terbuka Hijau di Kabupaten Klaten . 280–300. Rustianto,  F.  D.  (2020). Analisis  Kualitas  Lingkungan  Permukiman  Menggunakan  Citra Pleiades  dan  Sistem  Informasi  Geografis  di  Kecamatan  Godean  Kabupaten  Sleman . Universitas Muhammadiyah Surakarta.
Suryantoro, A. (2017). Penginderaan Jauh untuk Geografi (R. P. Wulandari (ed.)). Penerbit Ombak.
Wibowo, T. S., & Suharyadi, R. (2009). Aplikasi Object-Based Image Analysis (OBIA) untuk Deteksi  Perubahan  Penggunaan  Lahan  Menggunakan  Citra  ALOS  AVNIR-2. International Safeguards and Satellite Imagery: Key Features of the Nuclear Fuel Cycle and Computer-Based Analysis , 107–111. https://doi.org/10.1007/978-3-540-79132-4_8 Xiaoxia, S., Jixian, Z., & Zhengjun, L. (2005). A Comparison of Object-Oriented and Pixel-
Based Classification Approachs Using Quickbird Imagery . 1–3.
http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.184.3501