## ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING DALAM PENGOLAHAN CITRA DIGITAL LANDSAT
Nur Ridha Apriyanti 1 , Radityo Adi Nugroho 2 , Oni Soesanto 3 1,2,3 Prodi Ilmu Komputer FMIPA UNLAM Jl. A. Yani Km 36 Banjarbaru, Kalimantan selatan Email : ridhaapriyanti28@gmail.com

## Abstract
Digital image processing can now be done with a variety of assistive software, one of which ArcGIS. At ArcGIS there are some features of image classification with multiple algorithms, but there is an algorithm that has not been used, this is K-Means algorithm. From the test results are obtained 12 land cover classes as follows pastures, airports,  mining,  open  land,  plantations,  swamps,  bushes,  shrubs,  settlements, plantations,  dryland  agriculture,  and  vegetated  land.  Results  of  field  inspections showed 94.4% fit, and 5.6% did not correspond to actual field conditions.
Keywords : Digital Image Processing, K-Means Algorithm, Clustering.

## Abstrak
Pengolahan  citra  digital  saat  ini  bisa  dilakukan  dengan  berbagai  macam software bantu, salah satunya ArcGIS. Pada ArcGIS terdapat beberapa fitur klasifikasi citra dengan beberapa algoritma, namun ada satu algoritma yang belum digunakan yaitu algoritma K-Means. Dari hasil pengujian didapatkan 12 kelas penutupan lahan sebagai berikut padang rumput, bandara udara, pertambangan, lahan terbuka, hutan tanaman,  rawa,  semak,  belukar,  pemukiman,  perkebunan,  pertanian  lahan  kering, dan lahan bervegetasi. Hasil pengecekan lapangan menunjukkan 94,4% sesuai, dan 5,6% tidak sesuai dengan kondisi lapangan yang sebenarnya.
Kata kunci : Pengolahan Citra Digital, Algoritma K-Means, Clustering

## 1. PENDAHULUAN
Pengolahan citra digital merupakan salah satu cara pengolahan data secara digital.  Pengolahan  citra  digital  sering  digunakan  untuk  menganalisis  suatu  citra satelit yang hasilnya dapat dibandingkan dengan kenampakan suatu wilayah yang sebenarnya secara langsung. Citra satelit merupakan gambar ( image ) yang diambil dari  satelit  mengenai  kenampakan  permukaan  bumi  melalui  penginderaan  jauh Dari  sekian  banyak  satelit  pengindraan  jauh  menurut  Rahmi [5] yang  sering digunakan  untuk  pemetaan  penutupan  lahan  adalah  jenis  citra  Landsat  ( Land Satellite ). Menurut Apriyanti [2] Citra Landsat dapat digunakan dengan terlebih dahulu melalui proses pengolahan citra digital, dengan cara klasifikasi citra. Klasifikasi citra terdapat 2 cara, yaitu klasifikasi terawasi ( supervised ) dan klasifikasi tak terawasi ( unsupervised ). Klasifikasi terawasi yaitu pengelompokkan pixel-pixel dalam citra yang  sebelumnya  dianalisis  terlebih  dahulu  untuk  menentukan  beberapa  daerah contoh  kemudian  nilai-nilai  pixel  dalam  daerah  contoh  yang  memiliki  nilai  yang sejenis  dikelompokkan.  Sedangkan  klasifikasi  tak  terawasi  merupakan  kebalikan
dari klasifikasi terawasi, yaitu nilai-nilai pixel dikelompokkan terlebih dahulu oleh komputer menjadi beberapa kelas.
Banyak  sekali  algoritma  yang  digunakan  dalam  klasifikasi  citra.  Algoritma yang  bisa  digunakan  untuk  menyelesaikan  klasifikasi  terawasi  antara  lain Parallelepiped , Minimum  Distance , Mahalanobis  Distance , Maximum  Likelihood , Naive  Bayesian , K-Nearest  Neighbor .  Algortima  yang  bisa  digunakan  untuk menyelesaikan klasifikasi tak terawasi antara lain Isodata , K-Means , Improved Split and Merge Classification (ISMC), dan Clustering Adaptif (CA).
Dari  semua  algoritma  klasifikasi  tak  terawasi,  ada  algoritma  yang  belum digunakan pada aplikasi ArcGIS 10.2 yaitu algoritma K-Means Clustering . Algoritma ini  digunakan  karena  mudah  diterapkan,  dan  menurut  Ediyanto [4] dalam penelitiannya,  algoritma K-Means cukup  efektif  diterapkan  dalam  proses pengklasifikasian karakteristik objek, dan  tidak terpengaruh terhadap urutan objek yang  digunakan.  Menurut  Danoesoebroto [3] ,  karakteristik K-Means yaitu,  proses klasterisasi sangat cepat, sangat sensitif pada pembangkitan centroids awal secara random, dan memungkinkan suatu klaster tidak mempunyai anggota.
Penelitian  ini  mencoba  untuk  menggunakan  algoritma K-Means  Clustering dalam  pengolahan  citra  digital,  yaitu  mengklasifikasikan  citra  landsat . Kemudian hasil  dari  klasifikasi  citra  ini  dapat  digunakan  untuk  klasifikasi  lahan  dimana klasifikasi  lahan  itu  sendiri  merupakan  pengelompokkan  lahan  berdasarkan kesamaan  karakteristik  tertentu.  Hasil  dari  klasifikasi  lahan  ini  dapat  digunakan untuk pemetaan penggunaan lahan di suatu wilayah.

## 2. METODE PENELITIAN
Citra  Landsat  akan  diubah  menjadi  matriks  RGB  yang  masing-masing komponen warna memiliki nilai pixel masing-masing dengan format vektor ( 𝑅, 𝐺, 𝐵 ) kemudian dari nilai pixel tersebut diambil nilai pixel masing-masing R, G dan B. Nilai ini  akan  dijadikan  sebagai  atribut-atribut  dalam  perhitungan  algoritma K-Means . Menurut Akhiruddin [1] , jika dua garis vector adalah saling berdekatan, warna akan ditampilkan  serupa,  rata-rata  dari  dua  garis  vector,  jika  warna  yang  yang  akan ditampilkan sangat berbeda, maka akan diambil jalan tengah dengan menghadirkan suatu warna secara kasar dari warna aslinya.  Berikut untuk detilnya dari penjelasan di  atas,  bagaimana  pilihan  penampilan  warna  mempengaruhi  hasil  proses clustering :
a. Langkah yang pertama adalah menetapkan data set dari algoritma yang akan digunakan ( KMeans ), yaitu dengan melakukan pengambilan nilai acak dari k .
b. Kemudian,  penampilan  RGB  dari  tiap pixel diciptakan,  dan  menghasilkan dataset dalam 3- vektor.
c. Algoritma K-Means diterapkan pada dataset, menetapkan klusterisasi pusat k . Algoritma K-Means akan menghadirkan k warna untuk menggambarkan citra tersebut.
d. Tiap-Tiap  piksel  citra  dikonversi  dalam  suatu  garis  vektor  RGB,  dan ditampilkan menggunakan rata-rata dari kelompok warna yang dihasilkan. Algoritma K-Means mengelompokkan  objek  berdasarkan  pada  atribut  ke dalam pembagi k . Diasumsikan bahwa format atribut objek itu adalah suatu garis vektor  ruang.  Menurut  Akhiruddin [1] ,  tujuannya  adalah  untuk  memperkecil  total perbedaan intra- cluster , atau fungsi
𝑉 = ∑ ∑|𝑥 𝑗 − 𝜇 𝑖 | 2 𝑗∈𝑆𝑖 𝑘 𝑖=1 ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ (1)
di mana ada k cluster S i , i = 1, 2,….,k dan 𝜇 𝑖 adalah pusat luasan atau titik dari semua poin-poin.  Menurut  Akhiruddin [1] algoritma  ini  dimulai  dengan  penyekatan masukan menunjuk ke dalam tetapan k secara acak. Kemudian mengkalkulasi rata- rata titik, atau pusat luasan, dari tiap set. Hal ini mengakibatkan suatu sekat baru dengan  menghubungkan  masing-masing  dengan  pusat  luasan  yang  terdekat. Kemudian  pusat  luasan  dihitung  kembali  untuk  klaster yang  baru,  dan  algoritma yang  diulangi  dua  langkah  sampai  pemusatan,  yang  mana  diperoleh  ketika  poin- poin tidak lagi berpindah klaster.
Menurut  Widodo [7] ,  algoritma K-Means secara  umum  dilakukan  dengan algoritma dasar sebagai berikut:
a. Data  yang  ada  dipisahkan  dalam  kelompok-kelompok  data  (klaster)  k  dan nilai-nilai  data  diacak  ke  dalam  hasil-hasil  kelompok  data  dalam  kelompok data yang memiliki kesamaan jumlah dari nilai data.
b. Tiap nilai data dihitung menggunakan jarak Euclidean untuk tiap klaster.
c. Jika nilai data diwakili kelompok data tersendiri, biarkan, dan jika nilai data tak terwakili oleh kelompok data, pindah ke dalam kelompok data yang telah terwakili.
d. Ulangi  langkah  hingga  lengkap  meliputi  seluruh  hasil  nilai  data  dalam perpindahan satu klaster ke klaster lainnya.
Menurut  Syakry [6] ,  data  yang  digunakan  untuk  diklaster  diperoleh  dengan membandingkan  jarak  ( distance ),  jarak  digunakan  untuk  menentukan  tingkat kesamaan  ( similarity  degree )  atau  ketidaksamaan  dua  vektor  fitur.  Tingkat kesamaan berupa suatu nilai ( score ) dan berdasarkan skor tersebut dua vektor fitur akan  dikatakan  mirip  atau  tidak. Euclidean  distance adalah  metrika  yang  paling sering  digunakan  untuk  menghitung  kesamaan  2  vektor. Euclidean  distance menghitung akar dari kuadrat perbedaan 2 vektor.
𝑑 𝑦 = √∑ (𝑥 𝑖𝑘 − 𝑥 𝑗𝑘 ) 2 𝑛 𝑘=1 ........................................ (2)
Gambar 1. Pemetaan Warna RGB.
Sumber : Klasifikasi Citra Sidik Jari (Berminyak, Normal, Kering) Berdasarkan Nilai Pixel Menggunakan K-Means Klastering . 2013
Contoh dari algoritma K-Means menurut Danoesoebroto [3] yaitu:
a. Iterasi ke-1. Pusat – pusat gugusan ditetapkan secara acak. Piksel – piksel akan ditempatkan ke pusat – pusat terdekat.
b. Iterasi ke-2. Setiap pusat – pusat gugusan berpindah/bergerak ke pusat tengah rataan, semua pikselnya.
c. Iterasi ke-n. Semua pusat gugusan telah stabil.
Gambar 2. Perubahan kelompok piksel.
Sumber : Klasifikasi Citra/Lahan- Klasifikasi Terbimbing dan Tak Terbimbing .2010

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil
Form Spatial  Analyst  K-Means adalah  form  yang  digunakan  untuk menampilkan data raster yang akan diproses dan menampilkan hasil dari clustering . Terlebih dahulu user akan memasukkan format file gambar TIFF yang dipilih dari direktori,  kemudian  format  file  gambar  TIFF  akan  ditampilkan  di  form Spatial Analyst  K-Means .  Setelah  itu  user  dapat  menekan  button  proses  agar  proses klasifikasi  citra  dengan  algoritma K-Means dapat  dilakukan.  Selama  proses clustering user akan melihat progressbar berjalan, jika telah selesai akan message dialog berisi pemberitahuan bahwa clustering telah selesai. Setelah proses selesai, gambar hasil dari clustering akan ditampilkan di form Spatial Analyst K-Means . Hasil dari clustering dapat disimpan ke dalam direktori sesuai pilihan user. Dan hasil dari clustering juga akan ditampilkan pada ArcMap.
Adapun hasil dari pengolahan citra digital dengan K-Means adalah sebagai berikut:
Gambar 3. Setelah proses K-Means
Sumber : Pengolahan Citra Digital Landsat 8 dengan Algoritma K-Means Clustering (Studi Kasus : Banjarbaru, Kalimantan Selatan). 2015

## 3.2 Pembahasan
User akan menginputkan citra landsat 8 yang telah melalui proses composite band dalam format file gambar TIFF dengan memilih data raster dari direktori yang dimiliki  oleh  user,  kemudian  sistem  akan  berjalan  ketika  user  menekan  tombol proses.  Dalam  sistem,  ada  beberapa  hal  yang  bisa  dilakukan  salah  satunya mendapatkan data pixel gambar.
a. Ambil nilai pixel panjang (x)
b. Ambil nilai pixel tinggi/ lebar (y)
c. Untuk mengambil data masing-masing pixel, dilakukan iterasi / pengulangan pembacaan data dari x=0 dan y=0 sampai dengan panjang dan lebar gambar input. Kemudian data pixel akan disimpan dalam bentuk matrik menggunakan tipe data array.
Ada berbagai unsur dalam suatu pixel yang dapat diambil atau diolah, seperti mendapatkan  unsur  warna  RGB  dan  pengelompokkan  nilai pixel .  Untuk mendapatkan unsur warna gambar dengan ukuran 980x726 pixel akan dikonversi menjadi matrik [980, 726], setiap nilai dalam matrik mengandung nilai R, G, dan B, misal matrik [1,1] dengan nilai pixel (128, 128, 128), matrik [1,2] dengan nilai pixel (128, 128, 128),  dan seterusnya hingga matrik [980, 726]. Kemudian dari nilai pixel yang terdapat pada matrik tersebut dibaca satu persatu untuk setiap nilai pixel Red , nilai pixel Green , dan nilai pixel Blue . Dari hasil tersebut dibentuk sebuah array yang memiliki nilai pixel Red , nilai pixel Green , dan nilai pixel Blue dengan jumlah data sebanyak 711.480 pixel untuk masing-masing model warna. Pengelompokkan nilai pixel yang telah didapat dari proses sebelumnya akan dilakukan dengan algoritma K-Means , yang termasuk dalam klasifikasi tak terawasi ( unsupervised ). Adapun algoritma K-Means itu sendiri, yaitu sebagai berikut:
a. Menetapkan  jumlah cluster (pengelompokkan  atau  kelas)  yang  akan diklasifikasikan.  Pada  program  ini  peneliti  telah  menetapkan  jumlah cluster yaitu 14.
b. Menetapkan secara acak nilai tengah ( centroid ) cluster .
Sumber  data  yang  digunakan  merupakan  format  file  gambar  TIFF,  dengan ukuran 980 x 726 pixel , sehingga sebelum memasuki proses clustering sumber data  akan  diubah  terlebih  dahulu  menjadi  matriks pixel seperti  gambar  4 dibawah ini dengan diambil ukuran 4x4 pixel :
Gambar 4. Matriks pada citra
Sumber : Pengolahan Citra Digital Landsat 8 dengan Algoritma K-Means Clustering (Studi Kasus : Banjarbaru, Kalimantan Selatan). 2015
Nilai yang dibaca oleh sistem yaitu nilai pixel RGB. Dari gambar 4 dapat dibuat tabel warna yaitu seperti tabel 1 di bawah ini:
Tabel 1. Nilai Pixel Warna Data Atribut Warna R G B 1 62 62 62 2 76 76 76 3 80 80 80 4 81 81 81 5 64 64 64 6 65 65 65 7 64 64 64 8 62 62 62 9 67 67 67 10 66 66 66 11 60 60 60 12 57 57 57 13 67 67 67 14 75 75 75 15 72 72 72 16 66 66 66
Sumber  :  Pengolahan  Citra  Digital  Landsat  8  dengan  Algoritma K-Means  Clustering (Studi Kasus : Banjarbaru, Kalimantan Selatan). 2015
Untuk menentukan centroid awal digunakan cara yaitu diambil sebanyak 14 data dari tabel 1. Kemudian dari setiap nilai pixel data tersebut diambil nilai tengahnya.  Contoh  untuk  data  ke  1  atribut  warna  R,  nilai pixel 62  maka centroid awalnya yaitu 62 : 2 = 31. Langkah tersebut dilakukan untuk setiap nilai  R,  G  dan  B  hingga  didapatkan  14 cluster sehingga  didapatkan  nilai centroid awal seperti tabel 2 di bawah ini.
Tabel 2. Nilai Centroid Awal Cluster Warna
Cluster Centroid Awal R G B 1 31.00 31.00 31.00 2 38.00 38.00 38.00 3 40.00 40.00 40.00 4 40.50 40.50 40.50 5 32.00 32.00 32.00 6 32.50 32.50 32.50 7 32.00 32.00 32.00 8 31.00 31.00 31.00 9 33.50 33.50 33.50 10 33.00 33.00 33.00
Cluster
Centroid Awal R G B 11 30.00 30.00 30.00 12 28.50 28.50 28.50 13 33.50 33.50 33.50 14 37.50 37.50 37.50
Sumber  :  Pengolahan  Citra  Digital  Landsat  8  dengan  Algoritma K-Means  Clustering (Studi Kasus : Banjarbaru, Kalimantan Selatan). 2015
c. Menghitung jarak Euclidean untuk tiap cluster .
Jarak  untuk  setiap  data  dihitung  dengan  persamaan  di  atas.  Dengan penjelasan yaitu jarak untuk setiap anggota cluster dengan data yaitu dihitung dengan cara nilai pixel data 1 atribut warna R di kurangi dengan nilai centroid awal cluster 1 atribut warna R kemudian dipangkatkan dua, ditambah  nilai pixel data 1 atribut warna G di kurangi dengan nilai centroid awal cluster 1 atribut warna G kemudian dipangkatkan dua, nilai pixel data 1 atribut warna B di kurangi dengan nilai centroid awal cluster 1 atribut warna B kemudian dipangkatkan dua. Hasil penjumlahan tersebut diakarkan. Langkah tersebut dilakukan untuk semua data dari 1 hingga 16 untuk cluster 1 hingga cluster 3. Berikut contoh perhitungan untuk data 1 dengan cluster 1,
𝑑 11 = √(62 − 31) 2 + (62 − 31) 2 +(62 − 31) 2 = 53.69 data 1 dengan cluster 2,
𝑑 12 = √(62 − 38) 2 + (62 − 38) 2 +(62 − 38) 2 = 41.57 data 1 dengan cluster 3,
𝑑 13 = √(62 − 40) 2 + (62 − 40) 2 +(62 − 40) 2 = 38.11 Kemudian lakukan langkah yang sama untuk data ke 2 hingga ke 16. Tabel 3 berikut  ini  adalah hasil  perhitungan  jarak  untuk  setiap  anggota cluster dari data ke 1 hingga ke 16.
Tabel 3. Jarak Tiap Cluster Data Jarak C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 C 8 C 9 C 10 C 11 C 12 C 13 C 14 1 53.69 41.57 38.11 37.24 51.96 51.10 51.96 53.69 49.36 50.23 55.43 58.02 49.36 42.44 2 77.94 65.82 62.35 61.49 76.21 75.34 76.21 77.94 73.61 74.48 79.67 82.27 73.61 66.68 3 84.87 72.75 69.28 68.42 83.14 82.27 83.14 84.87 80.54 81.41 86.60 89.20 80.54 73.61 4 86.60 74.48 71.01 70.15 84.87 84.00 84.87 86.60 82.27 83.14 88.33 90.93 82.27 75.34 5 57.16 45.03 41.57 40.70 55.43 54.56 55.43 57.16 52.83 53.69 58.89 61.49 52.83 45.90 6 58.89 46.77 43.30 42.44 57.16 56.29 57.16 58.89 54.56 55.43 60.62 63.22 54.56 47.63 7 57.16 45.03 41.57 40.70 55.43 54.56 55.43 57.16 52.83 53.69 58.89 61.49 52.83 45.90 8 53.69 41.57 38.11 37.24 51.96 51.10 51.96 53.69 49.36 50.23 55.43 58.02 49.36 42.44 9 62.35 50.23 46.77 45.90 60.62 59.76 60.62 62.35 58.02 58.89 64.09 66.68 58.02 51.10 10 60.62 48.50 45.03 44.17 58.89 58.02 58.89 60.62 56.29 57.16 62.35 64.95 56.29 49.36 11 50.23 38.11 34.64 33.77 48.50 47.63 48.50 50.23 45.90 46.77 51.96 54.56 45.90 38.97 12 45.03 32.91 29.44 28.58 43.30 42.44 43.30 45.03 40.70 41.57 46.77 49.36 40.70 33.77 13 62.35 50.23 46.77 45.90 60.62 59.76 60.62 62.35 58.02 58.89 64.09 66.68 58.02 51.10 14 76.21 64.09 60.62 59.76 74.48 73.61 74.48 76.21 71.88 72.75 77.94 80.54 71.88 64.95 15 71.01 58.89 55.43 54.56 69.28 68.42 69.28 71.01 66.68 67.55 72.75 75.34 66.68 59.76 16 60.62 48.50 45.03 44.17 58.89 58.02 58.89 60.62 56.29 57.16 62.35 64.95 56.29 49.36
Sumber  :  Pengolahan  Citra  Digital  Landsat  8  dengan  Algoritma K-Means  Clustering (Studi Kasus : Banjarbaru, Kalimantan Selatan). 2015
d. Memindahkan data ke cluster yang memiliki sedikit jarak.
Tabel 4. Posisi Data Data Anggota Cluster C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 C 8 C 9 C 10 C 11 C 12 C 13 C 14 1 * 2 * 3 * 4 * 5 * 6 * 7 * 8 * 9 * 10 * 11 * 12 * 13 * 14 * 15 * 16 *
Sumber  :  Pengolahan  Citra  Digital  Landsat  8  dengan  Algoritma K-Means  Clustering (Studi Kasus : Banjarbaru, Kalimantan Selatan). 2015
Berdasarkan  hasil  pengelompokkan  pada  tabel  4,  posisi  data  terletak  pada cluster anggota cluster ke 4.
e. Menghitung centroid baru  dari  hasil cluster yang  sekarang,  karena  data kemungkinan  berpindah.  Dari  tabel  4  dapat  dilihat  bahwa cluster yang memiliki anggota yaitu cluster ke 4 sedangkan cluster yang lain tidak memiliki anggota sehingga untuk menghitung centroid yang baru cara yang dilakukan adalah untuk cluster ke 1 hingga ke 14 kecuali cluster ke 4 centroid barunya bernilai  sama  dengan centroid awal.  Sedangkan  untuk cluster ke  4  nilai centroid barunya didapat dengan cara menghitung nilai pixel data ke 1 hingga data ke 16 untuk setiap nilai R, G dan B yaitu sebagai berikut:
C R4 = (62+76+80+81+64+65+64+62+67+66+60+57+67+75+72+66) 16 = 67.75 C G4 = (62+76+80+81+64+65+64+62+67+66+60+57+67+75+72+66) 16 = 67.75 C B4 = (62+76+80+81+64+65+64+62+67+66+60+57+67+75+72+66) 16 = 67.75
Berikut ini adalah tabel hasil perhitungan centroid yang baru:
Tabel 5. Nilai Centroid Baru Cluster Warna
Cluster Centroid Baru R G B 1 31.00 31.00 31.00 2 38.00 38.00 38.00 3 40.00 40.00 40.00 4 67.75 67.75 67.75 5 32.00 32.00 32.00 6 32.50 32.50 32.50 7 32.00 32.00 32.00 8 31.00 31.00 31.00 9 33.50 33.50 33.50
Cluster Centroid Baru R G B 10 62.45 62.45 62.45 11 62.25 62.25 62.25 12 61.85 61.85 61.85 13 62.21 62.21 62.21 14 70.25 70.25 70.25
Sumber  :  Pengolahan  Citra  Digital  Landsat  8  dengan  Algoritma K-Means  Clustering (Studi Kasus : Banjarbaru, Kalimantan Selatan). 2015
Kemudian  dari  centroid  baru  dilakukan  kembali  perhitungan  jarak  untuk setiap cluster . Seperti yang dilakukan pada langkah ke 3. Berikut adalah hasil perhitungan jarak yang baru yaitu:
Tabel 6. Jarak Tiap Cluster Iterasi ke-1
Data Jarak C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 C 8 C 9 C 10 C 11 C 12 C 13 C 14 1 53.69 41.57 38.11 9.96 51.96 51.10 51.96 53.69 49.36 50.23 55.43 58.02 73.95 42.44 2 77.94 65.82 62.35 14.29 76.21 75.34 76.21 77.94 73.61 74.48 79.67 82.27 96.89 66.68 3 84.87 72.75 69.28 21.22 83.14 82.27 83.14 84.87 80.54 81.41 86.60 89.20 103.56 73.61 4 86.60 74.48 71.01 22.95 84.87 84.00 84.87 86.60 82.27 83.14 88.33 90.93 105.23 75.34 5 57.16 45.03 41.57 6.50 55.43 54.56 55.43 57.16 52.83 53.69 58.89 61.49 77.18 45.90 6 58.89 46.77 43.30 4.76 57.16 56.29 57.16 58.89 54.56 55.43 60.62 63.22 78.80 47.63 7 57.16 45.03 41.57 6.50 55.43 54.56 55.43 57.16 52.83 53.69 58.89 61.49 77.18 45.90 8 53.69 41.57 38.11 9.96 51.96 51.10 51.96 53.69 49.36 50.23 55.43 58.02 73.95 42.44 9 62.35 50.23 46.77 1.30 60.62 59.76 60.62 62.35 58.02 58.89 64.09 66.68 82.06 51.10 10 60.62 48.50 45.03 3.03 58.89 58.02 58.89 60.62 56.29 57.16 62.35 64.95 80.43 49.36 11 50.23 38.11 34.64 13.42 48.50 47.63 48.50 50.23 45.90 46.77 51.96 54.56 70.74 38.97 12 45.03 32.91 29.44 18.62 43.30 42.44 43.30 45.03 40.70 41.57 46.77 49.36 65.98 33.77 13 62.35 50.23 46.77 1.30 60.62 59.76 60.62 62.35 58.02 58.89 64.09 66.68 82.06 51.10 14 76.21 64.09 60.62 12.56 74.48 73.61 74.48 76.21 71.88 72.75 77.94 80.54 95.23 64.95 15 71.01 58.89 55.43 7.36 69.28 68.42 69.28 71.01 66.68 67.55 72.75 75.34 90.27 59.76 16 60.62 48.50 45.03 3.03 58.89 58.02 58.89 60.62 56.29 57.16 62.35 64.95 80.43 49.36
Sumber  :  Pengolahan  Citra  Digital  Landsat  8  dengan  Algoritma K-Means  Clustering (Studi Kasus : Banjarbaru, Kalimantan Selatan). 2015
Kemudian  pindahkan  data  ke cluster yang  memiliki  sedikit  jarak.  Sehingga diperoleh posisi data yang baru sebagai berikut:
Tabel 7. Posisi Data yang Baru Data Anggota Cluster C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 C 8 C 9 C 10 C 11 C 12 C 13 C 14 1 * 2 * 3 * 4 * 5 * 6 * 7 * 8 * 9 * 10 * 11 * 12 * 13 * 14 * 15 * 16 *
Sumber  :  Pengolahan  Citra  Digital  Landsat  8  dengan  Algoritma K-Means  Clustering (Studi Kasus : Banjarbaru, Kalimantan Selatan). 2015
Berdasarkan  hasil  pengelompokkan  pada  tabel  7,  posisi  data  tetap  seperti sebelumnya terlihat pada tabel 4.
f. Mengulangi langkah ke 3 hingga langkah ke 5 jika posisi data yang baru untuk nilai centroid baru  hasilnya  berbeda.  Jika  posisi  data yang  baru  untuk  nilai centroid baru  hasilnya  sama  maka  proses  berhenti.  Berdasarkan  hasil pengelompokkan pada tabel 7 posisi data yang baru sama dengan posisi data pada perhitungan sebelumnya seperti terlihat pada tabel 4. Sehingga proses iterasi dihentikan.
Hasil clustering kemudian  diberi  warna  berbeda  ditiap  kelompoknya. Kemudian dari setiap warna tersebut dilakukan pengecekan lahan secara langsung. Berikut adalah hasil pengecekan keadaan sebenarnya di lapangan:
(a) (b)
Gambar 5. Hasil pengecekan lapangan (a) Pada peta hasil Clustering (b) Keadaan Lahan yang ditunjukkan peta
Sumber : Pengolahan Citra Digital Landsat 8 dengan Algoritma K-Means Clustering (Studi Kasus : Banjarbaru, Kalimantan Selatan). 2015
(a)
(b)
Gambar 6. Hasil pengecekan lapangan (a) Pada peta hasil Clustering (b) Keadaan Lahan yang ditunjukkan peta (Bandara)
Sumber : Pengolahan Citra Digital Landsat 8 dengan Algoritma K-Means Clustering (Studi
Kasus : Banjarbaru, Kalimantan Selatan). 2015

## Tabel 8. Klasifikasi Penutupan Lahan
No Warna RGB Jenis Klasifikasi Lahan 1 (Biru Muda) 0, 255, 255  Padang Rumput
No Warna RGB Jenis Klasifikasi Lahan 2 (Biru Tua) 0, 0, 123 Bandara Udara Internasional, Pertambangan 3
(Biru Keunguan) 64, 0, 128
Lahan Terbuka / tanpa vegetasi
4 (Biru Elektrik) 0, 0, 160
Lahan Terbuka / tanpa vegetasi
5 (Biru)
0, 0, 255 Lahan Terbuka/tanpa vegetasi
6 (Merah
Keunguan)
128, 0, 64 Hutan Tanaman, dan Pohon-pohon 7 (Merah Muda)
255, 128,
128 Rawa, vegetasi, semak dan belukar 8 (Jingga) 255, 128, 0  Vegetasi 9 (Hijau Kekuningan) 128, 255, 0  Pemukiman 10 (Hijau) 0, 200, 0 Vegetasi 11 (Hijau Gelap)
0, 64, 0 Perkebunan, Perkebunan Campuran, Hutan
Tanaman, Pertanian Lahan Kering. 12 (Cream) 255, 255,
128 Vegetasi
Sumber : Pengolahan Citra  Digital Landsat 8 dengan Algoritma K-Means Clustering (Studi  Kasus : Banjarbaru, Kalimantan Selatan). 2015
Peneliti melakukan pengecekan secara langsung ke lapangan sesuai warna yang ditunjukkan pada peta Banjarbaru. Untuk setiap warna diwakili oleh 3 lokasi. Jadi total lokasi yang diteliti yaitu 36 lokasi. Namun dari ke-36 lokasi tersebut ada 2 lokasi  yang  berbeda  kondisi  di  lapangannya,  yaitu  warna  merah  muda  tidak terdapat rawa seperti yang ditunjukkan pada peta hasil clustering . Dan biru muda di kecamatan  Banjarbaru  Utara  tidak  terdapat  padang  rumput  seperti  yang ditunjukkan pada peta hasil clustering . Jadi, berdasarkan hasil pengecekan lapangan yang didapatkan yaitu 94,4% sesuai, dan 5,6% tidak sesuai.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  dan  pengamatan  dari  sistem  yang  telah  dibuat,  maka dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
a. Algoritma  K-Means  dapat  digunakan  dalam  pengolahan  citra  digital,  yaitu sebagai algoritma untuk mengklasifikasikan citra sesuai nilai pixel nya.
b. Dengan  algoritma K-Means wilayah  Banjarbaru  dibagi  menjadi  12  kelas dengan  warna  yang  berbeda  ditiap  kelasnya  untuk  menandakan  setiap penutupan  lahan.  12  kelas  pembagian  wilayah  Banjarbaru  tersebut  yaitu, padang rumput, bandara udara, pertambangan, lahan terbuka, hutan tanaman, rawa, semak, belukar, pemukiman, perkebunan, pertanian lahan kering, dan lahan bervegetasi.
c. Berdasarkan hasil pengecekan lapangan yaitu 94,4% sesuai, dan 5,6% tidak sesuai dengan kondisi lapangan yang sebenarnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Apriyanti,  Nur  Ridha.  2015. Pengolahan  Citra  Digital  Landsat  8  dengan Algoritma  K-Means  Clustering  (Studi  Kasus:  Banjarbaru,  Kalimantan Selatan) .  Program  S-1  Ilmu  Komputer,  Universitas  Lambung  Mangkurat: Banjarbaru.
[2] Danoesoebroto,  Ardityo.  2010 . Klasifikasi  Citra/Lahan-  Klasifikasi  Terbimbing dan Tak Terbimbing . Institut Teknologi Bandung, Bandung.
[3] Ediyanto,  dkk.  2013. Pengklasifikasian  Karakteristik  dengan  Metode  K- Means  Cluster  Analysis .  Buletin  Ilmiah  Mat.  Stat.  dan  Terapannya (Bimaster) vol 02, No.2, hal 133-136 .
[4] Rahmi,  Julia.  2009. Hubungan  Kerapatan  Tajuk  dan  Penggunaan  Lahan Berdasarkan  Analisis  Citra  Satelit  dan  Sistem  Informasi  Geografis  di Taman  Nasional  Gunung  Leuser  (Stidi  Kasus:  Kawasatn  Hutan  Resort Tangkahan, Cinta Raja, Sei Lepan dan Kawasan Ekosistem Leuser (KEL)) . Program  Sarjana  Departemen  Kehutanan  Fakultas  Pertanian  Universitas Sumatera Utara, Medan.
[5] Syakry,  Sila  Abdullah.  2013. Klasifikasi  Citra  Sidik  Jari  (Berminyak,  Normal, Kering) Berdasarkan Nilai Pixel Menggunakan K-Means Klastering . Politeknik Negeri Lhokseumawe, Aceh.
[6] Widodo,  Saptono;  Hidayatno,  Achmad;  Isnanto,  R  Rizal.  2011. Segmentasi Citra  Menggunakan  Teknik  Pemetaan  Warna  (Color  Mapping)  dengan Bahasa Pemrograman Delphi .  Program Sarjana Teknik Elektro Universitas Diponegoro, Semarang.