DOI: 10.29303/jrpb.v10i1.319 ISSN 2301-8119, e-ISSN 2443-1354 Tersedia online di http://jrpb.unram.ac.id/

## KLASIFIKASI PENGGUNAAN LAHAN KELAS SAWAH BERBASIS DATA CITRA SENTINEL-2 DENGAN ALGORITMA MLC: STUDI KASUS KABUPATEN JEMBER TAHUN 2019
Land Use Classification of Paddy Fields Class Based on Sentinel-2 Images with MLC Algorithm: Jember Regency Case Studies in 2019
Rufiani Nadzirah *) , Indarto Indarto, Degita Fahmi Brillyansyah
Program Studi Teknik Pertanian – FTP – Universitas Jember Jl. Kalimantan no. 37 Kampus Tegalboto, Jember 68121, Indonesia
Email: rufianinadzirah@unej.ac.id
Diterima: Desember 2021 Disetujui: Maret 2022

## ABSTRACT
Sentinel-2  is  a  European  satellite  that  can  be  useful  in  several  fields.  In  agriculture,  the Sentinel-2  images  can  identify  paddy  fields  area  in  Jember  Regency.  This  study  aimed  to proceed with the Sentinel-2 images data into a map of the paddy field area of Jember Regency using the Maximum Likelihood Classification method (MLC) and then compared the study site during the dry and rainy seasons. Several processes conducted this research; an inventory of Sentinel-2 image data for June and October 2019 and a field survey for the Ground Control Point (GCP), used as a training area; data pre-processing; data processing; test accuracy; analysis of results. There were six land cover classes for classification: forest, water bodies, settlement,  dry  land,  bare  land,  and  paddy  fields;  in  the  classification  results,  there  was  a difference in paddy fields in June and October 134.332 km 2 . Based on the confusion matrix results, there were errors in the two classifications: between the paddy field class and forest, then between the bare land and the dry land. In June, the classification accuracy results were for the overall test: 93.3% and Kappa accuracy: 90.1%. In October, the classification results for overall accuracy: 94.27% and Kappa accuracy:0.90. There are differences in the Salmon2 irrigation area paddy fields between the classification results and field digitization. The result indicated  that  the  Sentinel-2  image  classification  using  the  MLC  method  has  not  correctly interpreted the paddy field area.
Keywords: Maximum Likelihood Classification; paddy field; Sentinel-2

## ABSTRAK
Sentinel-2 merupakan satelit Eropa yang dapat digunakan dalam beragam bidang. Pada bidang pertanian  citra  Sentinel-2  dapat  dimanfaaatkan  untuk  memetakan  luas  sawah  di  Kabupaten Jember.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengolah  data  citra  Sentinel-2  menjadi  peta  luasan sawah  Kabupaten  Jember  dengan  metode Maximum  Likelihood  Classification (MLC),  dan membandingkan luasan pada musim kemarau dan hujan. Tahapan penelitian ini adalah unduh data satellite Sentinel-2 pada bulan Juni dan Oktober 2019 dan survei lapang Ground Control
Point (GCP),  digunakan  sebagai training  area ;  pra  pengolahan  data;  pengolahan  data;  uji akurasi; analisa hasil. klasifikasi yang digunakan pada penelitian ini adalah hutan, badan air, pemukiman,  tegalan,  lahan  kering/lahan  kosong,  sawah,  Pada  hasil  klasifikasi  terdapat perbedaan luas sawah pada bulan Juni dan Oktober sebesar 134,332 km 2 . Hasil dari confussion matrix menunjukkan bahwa terdapat kesalahan pada kedua klasifikasi, yaitu pada kelas sawah dengan hutan dan kelas tegalan dengan lahan kering. Nilai akurasi hasil klasifikasi bulan Juni untuk  uji Overall : 93,3% dan Kappa accuracy : 0,90. Untuk hasil klasifikasi  bulan Oktober untuk uji Overall : 94,27% dan Kappa accuracy : 90,55%. Terdapat perbedaan luas sawah pada daerah irigasi (DI) Salmon2 antara hasil klasifikasi dengan digitasi lapang. Hal ini menandakan bahwa  klasifikasi  citra  Sentinel-2  dengan  metode maximum  likelihood belum  dapat menginterpretasikan luas sawah dengan baik.
Kata kunci: Maximum Likelihood Classification ; sawah; Sentinel-2

## PENDAHULUAN
Latar Belakang
Jember merupakan salah satu kabupaten  penghasil  gabah  kering  giling terbesar  di  Jawa  Timur.  Berdasarkan  data Badan  Pusat  Statistik,  pada  tahun  2020 Jember  mampu  menghasilkan  997,838  ton padi  (Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Jawa Timur, 2020). Selain itu, padi memiliki total luas lahan terluas jika dibandingkan dengan luas  tanaman  pangan  lainnya,  yaitu  seluas 157.344  ha  (Badan  Pusat  Statistik
Kabupaten
Jember, 2020). Untuk meningkatkan  efektifitas  dan  produktifitas gabah  di  Kabupaten  Jember,  maka monitoring  terhadap  luas  sawah  irigasi sangatlah  diperlukan  (Castro  Filho, et  al ., 2020; Laborte, et al ., 2017).
Penelitian  tentang  pengideraan  jauh untuk  memetakan  sawah  telah  banyak dilakukan  sejak  sebelum  tahun  2000. Beberapa  penelitian  menggunakan optical images (Fang,  1998;  McCloy et  al .,  1987; Turner  &  Congalton,  1998), microwave images (Kurosu, et  al .,  1997;  Liew, et  al .,
1998;  Panigrahy et  al .,  1997),  dan kombinasi  dari  kedua  metode  tersebut (Okamoto, 1999). Akan tetapi analisis data optik membutuhkan resolusi temporal yang tinggi  untuk  memperoleh  data  citra  tanpa tertutup awan (Filho, et al. , 2020).
Sentinel-2A  merupakan  satelit  optik milik  Eropa  yang  diluncurkan  pada  tahun 2015. Sentinel-2A Multispectral Instrument (MSI) memiliki 13 band spektral (European
Space  Agency,  2015).  Sentinel-2  dapat dimanfaatkan  pada  beragam  bidang  mulai dari  pertanian,  perhutanan,  memantau lingkungan  hingga  perencanaan  tata  ruang perkotaan,  penggunaan  lahan,  pemantauan perairan  serta  beragam  aplikasi  lainnya. Pada  bidang  pertanian  pemanfaatan  citra Sentinel-2  dapat  dimanfaatkan  untuk pemetaan luas sawah (Singha, et al ., 2019, 2020), dan juga dapat membedakan antara sawah irigasi dan sawah non irigasi.
Selama  bertahun  tahun  ilmuan berusaha mengembangkan berbagai metode dan strategi untuk klasifikasi citra (Indarto, 2017a). Klasifikasi terbimbing (supervised) adalah proses klasifikasi dengan menggunakan sampel piksel dengan digital value yang  sudah  dikenali  (nilai  piksel sudah  sesuai  dengan  kelas  yang  telah ditentungan nilainya) untuk mengkasifikasikan piksel – piksel yang belum  diketaui  identitasnya  atau  untuk menggolongkan piksel yang tidak terklasifikasi  ke  dalam  salah  satu  kelas informasi.
Maximum  likelihood classification (MLC) adalah salah satu satu algoritma dari metode  klasifikasi  terbimbing (supervised) yang  banyak  digunakan  dalam  klasifikasi data  penginderaan  jauh.  MLC  menghitung faktor  peluang  dalam  satu  piksel  untuk diklasifikasikan  kepada  klasifikasi  atau kategori tertentu. Peluang ini sering disebut prior  probability ,  dapat  dihitung  dengan menghitung  persentase  tutupan  lahan  pada citra  yang  akan  diklasifikasikan.  Jika
peluang ini tidak diketahui, maka besarnya peluang  dinyatakan  sama  untuk  semua klasifikasi  (satu  perjumlah  kelas  yang dibuat).  Aturan  pengambilan  keputusan  ini disebut  dengan  aturan  keputusan  Bayes ( Bayesian  Decision  Rule )  (Sampurno  & Thoriq,  2016).  MLC  dipilih  karena merupakan  metode  yang  sering  digunakan untuk  klasifikasi  citra  satelit.  Metode  ini mengklasifikasikan  nilai  piksel  dari  citra satelit  terhadap  kelas  yang  ditentukan berdasarkan kemungkinan maksimum
(Navin & Agilandeeswari, 2019). Penelitian ini ber tujuan untuk
mengolah  data  citra  Sentinel-2  perekaman
bulan Juni dan Oktober 2019 menjadi peta luasan  sawah  Kabupaten  Jember  dengan metode  klasifikasi maximum  likelihood , dan  membandingkan  luasan  sawah  pada musim  kemarau  dan  hujan  di  Kabupaten Jember.

## METODE PENELITIAN

## Lokasi Penelitian
Area  penelitian  adalah  Kabupaten Jember (Gambar 1) yang telah dilaksanakan  pada  bulan  Februari  hingga Juni 2020.
Gambar 1. Lokasi penelitian
Secara  geografis  Kabupaten  Jember berbatasan tiga kabupaten, yaitu Kabupaten Bondowoso  yang  berada    di  sebelah  utara Kabupaten  Jember,  kemudian  Kabupaten Banyuwangi  yang  berada  di  sebelah  timur Kabupaten Jember, kemudian dan berbatasan dengan Kabupaten Lumajang di sebelah  barat,  dan  berbatasan  dengan Samudera  Hindia  di  sebelah  selatan.  Luas Kabupaten  Jember  adalah  3.306,689  km 2 . Tinggi rata-rata wilayah antara 0 sampai 500 mdpl. Sebagian besar wilayahnya terdiri atas kawasan  hijau,  yaitu  hutan,  sawah,  tegalan dan perkebunan. Luas area tanaman pangan utama  di  kabupaten  ini  adalah  224.195  ha dengan tanaman terluas adalah padi (Badan
Pusat Statistik Kabupaten Jember, 2020).

## Alat dan Bahan
Penelitian  ini  menggunakan  alat sebagai  berikut, Personal  Computer (PC) yang  digunakan  untuk  mengolah  data, perangkat  lunak Multispec 2019.12.20 digunakan  untuk  proses  klasifikasi, perangkat  lunak QGIS  3.10.2 digunakan untuk proses pra pengolahan data, Global Positioning System
(GPS) Garmin handheld dengan  akurasi  3  -  4  meter digunakan  untuk  digitasi  data  lapang, Google Earth digunakan untuk penentuan kelas bulan Juni 2020.
Data  yang  digunakan  pada  penelitian
ini adalah data citra satelit Sentinel-2 waktu perekaman  bulan  Juni  dan  Oktober  2019 yang diperoleh dari
laman https://earthexplorer.usgs.gov/ ,
batas wilayah lokasi penelitian Kabupaten Jember, dan  data Ground  Control  Point (GCP)
wilayah Kabupaten Jember (European Space Agency,  2015)  (Gambar  2).  Ada  4 scene yang  digunakan  untuk  wilayah  Jember. Detail  data  yang  digunakan  diperlihatkan pada Tabel 1.
Gambar 2. Lokasi pengambilan GCP
Tabel 1. Data citra yang digunakan
No ID Tanggal Akuisisi Platform Tile Number 1. L1C_T49LGL_A020921_20190625T024403 25 Juni 2019 S2A T49LGL 2. L1C_T49LHL_A020921_20190625T024403 25 Juni 2019 S2A T49LHL 3. L1C_T49MGM_A020921_20190625T024403 25 Juni 2019 S2A T49MGM 4. L1C_T49MHM_A020921_20190625T024403 25 Juni 2019 S2A T49MHM 5. L1C_T49LGL_A022637_20191023T023735 23 Oktober 2019 S2A T49LGL 6. L1C_T49LHL_A022637_20191023T023735 23 Oktober 2019 S2A T49LHL 7. L1C_T49MGM_A022637_20191023T023735 23 Oktober 2019 S2A T49MGM 8. L1C_T49MHM_A022637_20191023T023735 23 Oktober 2019 S2A T49MHM

## Prosedur
Citra yang digunakan pada penelitian ini  adalah  Sentinel-2.  Sentinel-2  bertujuan untuk  memantau  kondisi  tutupan  lahan, pemantauan  lingkungan  dan  keadaan kondisi  fisik  permukaan  bumi.  Sentinel-2 Multispectral  Instrument (MSI)    memiliki 13  sampel band  spectral .  Empat  band
spektral memiliki resolusi spatial 10 meter (band  2,3,4  dan  8),  enam  band  memiliki resolusi 20 meter (band 5, 6, 7, 8a, 11, dan 12), tiga band memiliki resolusi 60 m (band 1, 9, dan 10)
Klasifikasi  tutupan  lahan  disesuaikan dengan  resolusi spectral maupun spatial citra,  sehingga  hasil  klasifikasi  tutupan
lahan  memiliki  akurasi  yang  tinggi (Lembaga  Penerbangan  dan  Antariksa Nasional, 2014).

## Klasifikasi Terbimbing
Klasifikasi terbimbing adalah klasifikasi yang menggunakan sampel piksel yang  sudah  ditentukan    kelas  informasinya untuk mengkasifikasikan piksel – piksel yang belum  diketahui  kelasnya.  Pada  klasifikasi terbimbing ( supervised classfication ), penentuan  sampel  area (zone) yang  relatif homogen  perlu  dilakukan  sebelum  proses klasifikasi.  Penentuan  area  dilakukan  pada beberapa  objek/fitur  di  permukaan  bumi, misalnya  hutan,  sawah,  ladang,  kebun, pemukiman (Indarto, 2017).
Algoritma Maximum Likelihood (MLC) Menurut  Shresta  (Wulansari,  2017), algoritma  MLC  dikelaskan  sebagai  objek tertentu  berdasarkan  bentuk  ukuran  dapat dilihat  gambaran  algoritma  MLC  pada informasi  nilai  statistik  yang  dibutuhkan pada  klasifikasi  menggunakan  algoritma MLC, yaitu nilai rerata (mean) , simpangan baku  serta  variansi  dan  kovariansinya. MLC  pada  umumnya  digunakan  untuk pendekatan  dengan  metode supervised untuk  mengklasifikasikan  tutupan  lahan, perkembangan  area  perkotaan.  Selain  itu, MLC juga dapat memberikan nilai akurasi yang  tinggi,  yaitu  sekitar  84%  (Rimal, et al ., 2020).
Klasifikasi maximum likelihood menggunakan  asumsi  bahwa  data  statistik dari  masing-masing  kelas  pada  masing- masing  saluran  terdistribusi  normal  dan menghitung probabilitas suatu piksel untuk masuk dalam kelas tertentu. Ambang batas probabilitas nilai piksel ( threshold ) ditentukan  dalam  proses  klasifikasi. Apabila  nilai  probabilitas  tertinggi  dari suatu piksel lebih rendah dari nilai ambang batas yang ditetukan, maka piksel tersebut masuk  dalam  kelas  tak  terklasifikasi ( unclassified  pixel )  (Hamdir  &  Herumurti, 2018).
Uji Akurasi Menurut  Muhammad, et  al. ,  (2016), evaluasi  akurasi  digunakan  untuk  melihat tingkat  kesalahan  yang  terjadi  pada klasifikasi  area  contoh,  sehingga  dapat ditentukan  besarnya  presentase  ketelitian pemetaan.  Evaluasi  ini  bertujuan  untuk menguji tingkat keakuratan hasil klasifikasi terbimbing.  Metode  uji  akurasi  yang digunakan adalah dengan matriks kesalahan ( confusion  matrix )  untuk  mengetahui  nilai akurasi Kappa dan Overall (Muhammad, et al ., 2016) disajikan pada persamaan 1 – 3.
Akurasi  Pengguna = 𝑋𝑖𝑖 𝑋+𝑖 × 100% .......... (1)
Akurasi  Pembuat = 𝑋𝑖𝑖 𝑋𝑖+ × 100% .......... (2)
Akurasi  Keseluruhan = ∑ 𝑋𝑖𝑖 𝑟 𝑖=1 𝑁 × 100% (3)
Menurut  Muhammad, et  al .,  (2016) secara sistematis akurasi Kappa dan overall disajikan pada persamaan 4 – 5.
Akurasi  Kappa = 𝑁 ∑ × 𝑟 𝑖=1 𝑋𝑖𝑖−∑ × 𝑟 𝑖=1 𝑋 𝑖+ 𝑋 𝑖+ 𝑁 2 −∑ 𝑋 𝑖+ 𝑋 𝑖+ × 100 (4)
Overall Accuracy = ∑ Xii 𝑟 𝑖 𝑁 x 100 .............. (5)
Keterangan : 𝑋𝑖𝑖 =  Nilai  diagonal  dari  matriks kontingensi baris ke-i dan kolom ke-i
𝑋 + 𝑖 = Jumlah piksel dalam kolom ke-i 𝑋𝑖 + = Jumlah piksel dalam baris ke-i N = Banyaknya piksel dalam contoh

## Pengambilan data lapang
Data  lapang  diambil  sesuai  dengan kelas yang ingin diklasifikasikan berdasarkan purposive  sampling karena masing-masing area yang dijadikan sample harus  mewakili  kelas  tutupan  lahan  yang ditentukan.  Pengambilan  data  lapang dilakukan dengan cara digitasi menggunakan  GPS  dan  foto  lokasi . Data tersebut  digunakan  untuk  membuat  titik control atau Ground Control Point (GCP). GCP  tersebut  digunakan  untuk  pembuatan training area .

## Pra-pengolahan Data
Pada  tahap  pra-pengolahan  data terdapat  beberapa  proses,  yaitu  meliputi
atmospheric
correction untuk menghilangkan  kesalahan  pada  data  citra yang  disebabkan  oleh  faktor  atmosfer menggunakan metode Dark
Object Subtraction (DOS)  yang  disediakan  oleh Semi-Automatic Classification Plugin (SCP) pada perangkat lunak QGIS 3.10.2. Berikut adalah  formula  DOS  (Cui, et  al .,  2014; Firmansyah, et al ., 2019).
Rλ = π × D2 × (Lλsat − Lλp)/(Esunλ × cos(θz)) .. (6)
Keterangan:
Rλ = surface reflectance
D = the distance between earth and sun Lλsat = radian spectral value on the sensor Lλp = radian path Esunλ = radian spectral value from the sun θz = angle of the sun
Kemudian composite  band dilakukan supaya  didapatkan digital  number yang dapat  membedakan  objek  pada  tutupan lahan.  Kombinasi  band  yang  digunakan, yaitu band 2 ( blue ), band 3 ( green ), band 4 ( red ),  dan band 8  (NIR)  (European  Space Agency,  2012).  Menurut  Zhang, et  al .,
(2019)  penggunaan band tertentu  akan memberikan nilai  akurasi  yang lebih tinggi daripada menggunakan 13 band Sentinel-2.
Proses berikutnya adalah mosaic yang bertujuan  untuk  menyatukan  beberapa scene citra  satelit  yang  terbagi  ke  dalam beberapa scene agar  menjadi  satu scene utuh yang mencakup seluruh daerah kajian, yaitu  Kabupaten  Jember.  Proses  terakhir adalah clipping yang  merupakan  proses pemotongan  citra  sesuai  dengan  area penelitian,  yaitu  wilayah  Kabupaten Jember.

## Pengolahan Data
Pada tahap pengolahan data menggunakan  perangkat  lunak  Multispec 2019.12.20.  Proses  pengolahan  data meliputi:
a. Penentuan training area . Pada tahap ini peneliti  perlu  mengidentifikasi  dan
menentukan training area yang cukup mewakili dan mengembangkan deskripsi  numerik  atribut  spektral setiap  jenis  peruntukan  lahan  ( land cover )  yang  diklasifikasikan. Training area dibuat sesuai enam kelas tutupan lahan  yang  telah  ditentukan.  Total training area yang diambil adalah  464 titik.
Tabel 2. Jumlah titik training area Kelas Training area Hutan/Kebun 126 Badan Air 12 Pemukiman 112 Tegalan 60 Lahan Kering/Lahan Kosong 19 Sawah irigasi 135 Total 464 b. Klasifikasi dengan algoritma MLC
c. Uji  akurasi  dengan confusion  matrix kemudian dihitung akurasi Kappa dan akurasi Overall .

## Analisis Hasil
Perbandingan  hasil  uji  akurasi  yang telah diperoleh dilakukan untuk mengetahui hasil klasifikasi pada bulan apa yang lebih baik  untuk  menginterpretasi  luas  sawah irigasi dan sawah non irigasi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Klasifikasi Bulan Juni
Gambar  2  menunjukkan  peta  hasil klasifikasi tutupan lahan algoritma maximum  likelihood pada  bulan  Juni. Berdasarkan dari peta yang diperoleh, dapat diketahui  luasan  dari  setiap  kelas  tutupan lahan. Luasan setiap kelas tutupan disajikan pada  Tabel  3.  Untuk  mengetahui  akurasi peta  hasil  klasifikasi  dengan  dihitung menggunakan  matriks  kesalahan.  Pada Tabel  4  ditampilkan  hasil  perhitungan  uji akurasi bulan Juni.
Gambar 3. Peta klasifikasi tutupan lahan bulan Juni (a. Hutan/Kebun; b. Badan air; c. Pemukiman; d. Tegalan/sawah tadah hujan; e. Lahan kering/lahan kosong; f. Sawah irigasi; g. Tutupan awan)
Tabel 3. Hasil perhitungan luas tutupan lahan bulan Juni 2019
Kelas Luasan (km²) Persentase (%) Hutan/Kebun 1.177,50 35,76 Badan Air 17,15 0,52 Pemukiman 398,28 12,09 Tegalan/Sawah Non-Irigasi 551,62 16,75 Lahan Kering/ Lahan Kosong 88,59 2,69 Sawah Irigasi 1.000,22 30,37 Tutupan Awan 59,64 1,81 Jumlah 3.293 100 Tabel 4. Matriks kesalahan hasil klasifikasi bulan Juni 2019 Kelas Kelas tutupan lahan Total a b c d e f g a 1871 0 1 128 0 56 0 2056 b 0 24 0 0 0 0 0 24 c 0 1 210 2 12 4 1 230 d 2 0 2 83 0 10 0 97 e 0 0 12 0 100 3 0 115 f 17 0 4 28 5 411 1 466 g 0 0 0 0 0 0 1321 1321 Total 1890 25 229 241 117 484 1323 4309
Keterangan : a. Hutan/Kebun; b. Badan air; c. Pemukiman; d. Tegalan/sawah non-irigasi; e. Lahan kering/lahan kosong; f. Sawah irigasi; g. Tutupan awan;  Overall Accuracy: 93,3%; Kappa Accuracy: 0,90.
Penentuan jumlah titik untuk melakukan  perhitungan  kesalahan  pada matriks  adalah  berdasarkan  perbandingan luasan  masing-masing  klasifikasi.  Tingkat akurasi  tertinggi  terdapat  pada kelas badan air. Dari total 25 piksel badan air sebanyak 24 terklasifikasi secara benar dan satu piksel terklasifikasikan  sebagai  pemukiman.  Pada kelas sawah dari total 484 piksel, sebanyak 56  piksel  sawah  terklasifikasikan  sebagai hutan,  4  piksel  terklasifikasikan  sebagai pemukiman,  10  piksel  terklasifikasikan sebagai  tegalan,  3  piksel  terklasifikasikan sebagai lahan kering/lahan kosong, dan 411 piksel  terklasifikasikan  benar  sebagai sawah. Kesalahan klasifikasi tersebut dapat terjadi  karena  nilai digital  number pada piksel dari masing-masing peruntukan lahan tersebut  yang  merupakan  hasil  interpretasi dari nilai spektral memilih nilai yang hampir sama.
Menurut Sampurno & Thoriq (2016),
Uji  akurasi  yang  dianjurkan,  yaitu menggunakan Kappa karena
memperhitungkan  seluruh  bagian  dalam matriks kesalahan sedangkan Overall hanya memperhitungkan piksel yang terklasifikasi secara benar. Mengacu pada LAPAN bahwa syarat  untuk  nilai  akurasi  yang  diterapkan diatas  75%  (LAPAN,  2015)  dan  menurut USGS  ( United  States  Geological  Survey ) bahwa  syarat  untuk  nilai  akurasi  yang diterapkan  diatas  85%.  Karena  hasil  nilai akurasi pada algoritma maximum likelihood bulan Juni lebih dari ketentuan LAPAN dan USGS,  dapat  dikatakan  bahwa  hasil penelitian citra bulan Juni ini dapat diterima.

## Klasifikasi Bulan Oktober
Gambar 4 adalah peta hasil klasifikasi tutupan  lahan  menggunakan  algoritma maximum likelihood pada bulan Oktober.
Gambar 4. Peta klasifikasi tutupan lahan bulan Oktober (a. Hutan/Kebun; b. Badan air; c. Pemukiman; d. Tegalan/sawah non-irigasi; e. Lahan kering/lahan kosong; f. Sawah irigasi;
g. Tutupan awan)
Berdasarkan dari peta yang diperoleh, dapat  diketahui  luasan  dari  setiap  kelas
tutupan  lahan.  Luasan  setiap  kelas  tutupan disajikan  pada  Tabel  5.  Untuk  mengetahui
akurasi  peta  hasil  klasifikasi  dengan dihitung  menggunakan  matriks  kesalahan.
Pada Tabel 6 ditampilkan hasil perhitungan uji akurasi bulan Oktober.
Tabel 5. Hasil perhitungan luas tutupan lahan bulan Oktober 2019 Kelas Luasan (km²) Persentase (%) Hutan/Kebun 1.276,87 38,78 Badan Air 3,58 0,11 Pemukiman 421,58 12,80 Tegalan/Sawah Non-Irigasi 261,89 7,95 Lahan Kering/ Lahan Kosong 156,51 4,75 Sawah Irigasi 1.134,54 34,45 Tutupan Awan 38,03 1,15 Jumlah 3.293 100 Tabel 6. Matriks kesalahan hasil klasifikasi bulan Oktober 2019 Kelas Kelas tutupan lahan Total a b c d e f g a 14890 22 1 0 0 492 0 15405 b 0 1025 3 10 1 0 0 1039 c 0 0 1283 432 93 21 1 1830 d 0 0 363 3450 181 21 0 4015 e 0 0 97 59 3140 4 6 3306 f 152 0 3 0 0 3274 0 3429 g 0 0 0 0 0 0 374 374 Total 15042 1047 1750 3951 3415 3812 381 29398
Keterangan : a. Hutan/Kebun; b. Badan air; c. Pemukiman; d. Tegalan/sawah non-irigasi; e. Lahan kering/lahan kosong; f. Sawah irigasi; g. Tutupan awan;  Overall Accuracy: 94,27%; Kappa Accuracy: 0,90.
Penentuan jumlah titik untuk melakukan  perhitungan  kesalahan  pada matriks  adalah  berdasar  perbandingan luasan  masing-masing  klasifikas.  Pada klasifikasi bulan Oktober untuk kelas sawah mempunyai  total  piksel  sebanyak  1844, dengan 246 piksel sawah terklasifikasi pada kelas  hutan,  3  piksel  terklasifikasi  sebagai kelas  pemukiman,  17  piksel  terklasifikasi dalam  kelas  tegalan,  3  piksel  terklasifikasi dalam kelas lahan kering/lahan kosong, dan 1575  piksel  terklasifikasikan  secara  benar dalam  kelas  sawah.  Kesalahan  klasifikasi kelas sawah sebanyak 246 piksel masuk ke dalam  kelas  hutan  karena training  area antara  kelas  sawah  dan  hutan  memiliki digital  number pada  piksel  dari  masing- masing  peruntukan  lahan  tersebut  yang
merupakan  hasil  interpretasi  dari  nilai spektral  dengan  nilai  yang  saling overlap . Mengacu pada LAPAN (Lembaga Penerbangan  dan  Antariksa  Nasional)  dan USGS  ( United  States  Geological  Survey) bahwa  syarat  untuk  nilai  akurasi  yang diterapkan diatas 75% dan 85%. Untuk uji akurasi  yang  digunakan  mengacu  pada  uji akurasi  Kappa  yang  sebesar  90,55%, sehingga  hasil  klasifikasi  menggunakan metode maximum  likelihood pada  bulan Oktober dapat diterima.

## Perbandingan Hasil Klasifikasi
Pada  Gambar  5  ditunjukkan  peta perbandingan  hasil  klasifikasi  bulan  Juni dan Oktober.
Gambar 5. Peta Perbandingan Hasil Klasifikasi
Tabel 7. Perbandingan hasil klasifikasi bulan Juni dan Oktober 2019
Kelas Juni Oktober Tutupan (km²) (%) (km²) (%) Hutan 1.177,50 35,76 1.276,87 38,78 Badan Air 17,15 0,52 3,58 0,11 Pemukiman 398,28 12,09 421,58 12,80 Tegalan/ Sawah non-Irigasi 551,62 16,75 261,89 7,95 Lahan Kering 88,59 2,69 156,51 4,75 Sawah Irigasi 1.000,22 30,37 1.134,54 34,45 Awan 59,64 1,81 38,03 1,15 Total 3.293 100 3.293 100
Tabel  7  menunjukkan  perbandingan hasil  klasifikasi  pada  bulan  Juni  dan Oktober. Pada kelas Hutan pada bulan juni
memiliki  luas  1.177,50  km 2 (35,75%)  dan pada bulan Oktober 1.276,86 km 2 (38,77%), hal  ini  sesuai  karena  pada  bulan  Oktober
sudah  memasuki  musim  penghujan.  Hasil klasifikasi  bulan  Juni  dan  Oktober mempunyai  nilai  luasan  pemukiman  yang mendekati, yaitu 398,28 km 2 (12,09%) dan 421,57 km 2 (12,80%). Hal ini menunjukkan bahwa pertambahan pemukiman di Kabupaten Jember pada bulan Juni ke bulan
Oktober tidak terlalu signifikan. Untuk kelas sawah  terdapat  kenaikan  luas  antara  bulan Juni dan bulan Oktober. Kenaikan tersebut disebabkan  karena  pada  bulan  Oktober memasuki  musim  penghujan,  sehingga luasan jumlah sawah bertambah.
Gambar 6 . Data curah hujan Kabupaten Jember tahun 2020
Pada kelas lahan kering/lahan kosong dan  tegalan  didapatkan  nilai  yang  tidak sesuai  dengan  musim.  Didapatkan  nilai 88,59 km 2 dan 551,61 km 2 untuk bulan Juni, dan 156,51 km 2 dan 261,89 km 2 pada bulan Oktober.  Hal  ini  disebabkan  karena kesalahan  klasifikasi  dikarenakan  nilai piksel training area untuk kelas tegalan dan lahan  kering/lahan  kosong  yang  hampir sama. Sesuai dengan pernyataan
(Kushardono,  2017),  metode maximum likelihood dapat memberikan hasil klasifikasi yang tidak sesuai ke suatu kelas penutup  lahan  lainnya.  Misal  dalam klasifikasi terdapat kelas hutan yang diambil dalam training  data ,  piksel  hutan  memang tidak akan salah menjadi kelas hutan, tetapi
karena kemiripan ke kelas hutan lebih besar dibanding  ke  kelas  lain,  ada  kemungkinan piksel bukan kelas hutan akan menjadi kelas hutan.
Perbandingan Luas Sawah Hasil Klasifikasi dengan Digitasi Lapang Hasil klasifikasi dengan
menggunakan metode maximum likelihood dikalibrasi  dengan  hasil  digitasi  lapang untuk  menentukan  sebaik  apa  hasil klasifikasi.  Pada  Tabel  8  disajikan  data kalibrasi  antara  hasil  klasifikasi  dengan digitasi lapang pada Kecamatan Sukowono.
Tabel 8. Kalibrasi hasil klasifikasi dengan digitasi lapang tahun 2019
Jenis Tutupan Lahan Sawah Irigasi (ha) Data Digitasi Lapang 43,42 Data Hasil Klasifikasi Juni 17,99 Data Hasil Klasifikasi Oktober 32,74
0 100 200 300 400 Jum la h Cura h H uja n (m m ) Bulan
Gambar 7. Kalibrasi hasil klasifikasi dengan digitasi lapang daerah irigasi Salmon (A. Bulan Juni; B. Bulan Oktober; C. Digitasi Manual)
Berdasarkan  hasil  kedua  klasifikasi kemudian dibandingkan dengan data digitasi lapang didapatkan hasil perbandingan antara luas sawah hasil klasifikasi dan luas sawah menurut digitasi lapang. Terdapat perbedaan yang  cukup  signifikan  antara  hasil klasifikasi  dengan  data  digitasi  lapang disebabkan  banyaknya  piksel  kelas  sawah yang  memiliki digital  number pada pikselnya yang mirip dikategorikan sebagai piksel  lain,  sehingga  luasan  sawah  hasil klasifikasi memiliki nilai yang lebih rendah dibandingkan data digitasi lapang.
Berdasarkan  Tabel  8  dapat  diketahui bahwa hasil klasifikasi bulan Oktober lebih mendekati data digitasi lapang, dikarenakan warna  citra  dari  bulan  oktober  lebih kehijauan  dikarenakan  merupakan  musim penghujan.  Perbedaan  luasan  sawah  antara hasil  klasifikasi  dan  digitasi  lapang  masih terdapat  perbedaan  yang  cukup  signifikan. Dapat  dikatakan  bahwa  citra  Sentinel-2 belum  dapat  membedakan  antara    sawah irigasi dengan sawah tadah hujan. Hasil ini dikarenakan sawah irigasi dan sawah tadah hujan  memiliki  karakteristik  yang  hampir sama,  sehingga  nilai  spektralnya  hampir sama  (Saini  &  Ghosh,  2019).  Nilai  yang
dihasilkan  juga  hampir  sama  bahkan tumpang tindih dan menyebabkan beberapa informasi  tidak  dapat  diinterpretasikan secara akurat (Huang, et al ., 2017).
Menurut  Arnanto  (2013),  kawasan vegetasi  yang  heterogen  mempersulit analisis  citra,  sehingga  akurasi  hasil klasifikasi menjadi rendah. Selain itu, citra yang  digunakan  masih  banyak  tertutup awan, sehingga daerah yang tertutup awan menghasilkan  kelas  yang  berbeda  dengan keadaan  sebenarnya  (Yang, et  al. ,  2019), karena  produk cloud  mask belum  dapat diandalkan  (Zhang, et  al. ,  2018)  dan permukaan  bumi  hanya  dapat  diamati dengan  jelas  dalam  kondisi  bebas  awan (Filgueiras, et  al .,  2019;  Preidl, et  al. , 2020).

## KESIMPULAN
Hasil olahan citra Sentinel-2 menggunakan  metode  klasifikasi  MLC mendapatkan enam kelas, yaitu hutan/kebun,  badan  air,  pemukiman, tegalan,  lahan  kering/lahan  kosong,  dan sawah.  Metode  MLC  dapat  memberikan hasil klasifikasi  yang tidak sesuai  ke  suatu
kelas  penutup  lahan  lainnya  karena kemiripan spectral value pada training area antara dua kelas. Akurasi yang didapat pada bulan  Juni  untuk Overall  Accuracy adalah 93,3%,  dan  untuk Kappa  Accuracy 0,90. Akurasi  yang  didapat  pada  bulan  Oktober untuk Overall Accuracy adalah 94,27%, dan untuk Kappa Accuracy 0,90.

## DAFTAR REFERENSI
Arnanto,
A. (2013). Pemanfaatan
Transformasi  Normalized  Difference Vegetation  Index  (NDVI)  Citra Landsat  TM  Untuk  Zonasi  Vegetasi Di  Lereng  Merapi  Bagian  Selatan. Geomedia:  Majalah  Ilmiah  Dan Informasi  Kegeografian , 11 (2),  155 – 170.
https://doi.org/10.21831/gm.v11i2.34 48.
Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten  Jember. (2020). Kabupaten  Jember  dalam Angka . BPS Kabupaten Jember.
Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur.
(2020). Provinsi  Jawa  Timur  dalam Angka . BPS Provinsi Jawa Timur.
Crisóstomo  de  Castro  Filho,  H.,  Abílio  de Carvalho  Júnior,  O.,  Ferreira  de Carvalho, O. L., Pozzobon de Bem, P., dos  Santos  de  Moura,  R.,  Olino  de Albuquerque,  A.,  Rosa  Silva,  C., Guimarães  Ferreira,  P.  H.,  Fontes Guimarães, R., & Trancoso Gomes, R. A. (2020). Rice Crop Detection Using LSTM,  Bi-LSTM,  and  Machine Learning  Models  from  Sentinel-1 Time Series. Remote Sensing , 12 (16), 2655.
Cui,  L.,  Li,  G.,  Ren,  H.,  He,  L.,  Liao,  H., Ouyang,  N.,  &  Zhang,  Y.  (2014). Assessment of atmospheric correction methods  for  historical  Landsat  TM images  in  the  coastal  zone:  A  case study  in  Jiangsu,  China. European Journal  of  Remote  Sensing , 47 (1),
701 – 716. https://doi.org/10.5721/EuJRS201447 40.
European  Space  Agency.  (2012). ESA’s Optical  High-Resolution  Mission  for GMES Operational Services . European Space Agency. (2015). Sentinel-2 User Handbook, Issue 1 Revision 2 . 1 , 1 – 64.
Fang, H. (1998). Rice crop area estimation of an administrative division in China using remote sensing data. International  Journal  of  Remote Sensing , 19 (17), 3411 – 3419.
Filgueiras, R., Mantovani, E. C., Althoff, D., Fernandes Filho, E. I., & Cunha, F. F. da.  (2019).  Crop  NDVI  monitoring based on sentinel 1. Remote Sensing , 11 (12), 1441.
Firmansyah,  S.,  Gaol,  J.,  &  Susilo,  S.  B. (2019). Perbandingan  Klasifikasi SVM  dan  Decision  Tree  untuk Pemetaan  Mangrove  Berbasis  Objek Menggunakan  Citra  Satelit  Sentinel- 2B di Gili Sulat , Lombok Timur . 9 (3),
746 – 757.
Hamdir,  A.  N.  R.  W.,  &  Herumurti,  S.
(2018). Studi Perbandingan
Klasifikasi  Multispektral  Maximum Likelihood  dan  Support  Vector Machine  untuk  Pemetaan  Penutup Lahan. Jurnal  Bumi  Indonesia , 3 (4), 1 – 7. file:///D:/Skripsi/bahan proposal/hamdir.pdf.
Huang, S., Ming, B., Huang, Q., Leng, G., & Hou, B. (2017). A case study on a combination NDVI forecasting model based on the entropy weight method. Water Resources Management ,
31 (11), 3667 – 3681.
Indarto.  (2017a). Penginderaan  Jauh Metode  Analisis  dan  Interpretasi Citra Satelit . Andi Offset.
Indarto. (2017b). Pengindraan Jauh Metode Analisis dan Interpretasi Citra satelit .
ANDI.
Kurosu, T., Fujita, M., & Chiba, K. (1997). The identification of rice fields using multi-temporal  ERS-1  C  band  SAR data. International Journal of Remote Sensing , 18 (14), 2953 – 2965.
Kushardono,  D.  (2017). Klasifikasi  Digital Pada Penginderaan Jauh . IPB Press.
Laborte, A. G., Gutierrez, M. A., Balanza, J.
G., Saito, K., Zwart, S. J., Boschetti, M.,  Murty,  M.  V.  R.,  Villano,  L., Aunario, J. K., &  Reinke, R. (2017). RiceAtlas, a spatial database of global rice  calendars  and  production.
Scientific Data , 4 , 170074.
LAPAN.  (2015). Pedoman  pengolahan Data  Satelit  Multispektral  Secara Digital  Supervised  untuk  Klasifikasi .
Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional.
Lembaga  Penerbangan  dan  Antariksa Nasional. (2014). Penyusunan pedoman pengolahan digital klasikasi penutup lahan menggunakan penginderaan jauh . Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh Lembaga Penerbangan dan Antariksa
Nasional.
Liew, S. C., Kam, S.-P., Tuong, T.-P., Chen, P.,  Minh,  V.  Q.,  &  Lim,  H.  (1998).
Application  of  multitemporal  ERS-2 synthetic aperture radar in delineating rice cropping systems in the Mekong River Delta, Vietnam. IEEE Transactions  on  Geoscience  and
Remote Sensing , 36 (5), 1412 – 1420.
McCloy, K. R., Smith, F. R., & Robinson, M.  R.  (1987).  Monitoring  rice  areas using Landsat MSS data.
International  Journal  of  Remote
Sensing , 8 (5), 741 – 749.
Muhammad,  A.  M.,  Rombang,  J.  A.,  & Saroinsong,  F.  B.  (2016).  Tutupan lahan di  KPHP Poigar terus menerus mengalami perubahan . Pemetaan dan identifikasi jenis tutupan lahan dengan metode  Maximum  Likelihood  lebih akurat  dari  metode. Jurnal  Ilmu Kehutanan , 7 (2).
Navin, M. S., & Agilandeeswari, L. (2019).
Land use land cover change detection using k-means clustering and maximum  likelihood  classification method  in  the  javadi  hills,  Tamil Nadu, India. International Journal of Engineering
and Advanced Technology (IJEAT) .
Okamoto,  K.  (1999).  Estimation  of  rice- planted area in the tropical zone using a  combination  of  optical  and microwave  satellite  sensor  data. International  Journal  of  Remote Sensing , 20 (5), 1045 – 1048.
Panigrahy, S., Chakraborty, M., Sharma, S.
A., Kundu, N., Ghose, S. C., & Pal, M.
(1997).  Early  estimation  of  rice  area using  temporal  ERS-1  synthetic aperture radar data a case study for the Howrah and Hughly districts of West Bengal,  India. International  Journal of Remote Sensing , 18 (8), 1827 – 1833.
Preidl, S., Lange, M., & Doktor, D. (2020). Introducing  APiC  for  regionalised land  cover  mapping  on  the  national scale  using  Sentinel-2A  imagery. Remote Sensing of Environment , 240 , 111673.
Rimal, B., Rijal, S., & Kunwar, R. (2020). Comparing  support  vector  machines and  maximum  likelihood  classifiers for mapping of urbanization. Journal of  the  Indian  Society  of  Remote Sensing , 48 (1), 71 – 79.
Saini,  R.,  &  Ghosh,  S.  K.  (2019).  Crop classification  in  a  heterogeneous agricultural environment using ensemble  classifiers  and  single-date Sentinel-2A imagery. Geocarto
International , 1 – 19. Sampurno,  R.  M.,  &  Thoriq,  A.  (2016). Klasifikasi tutupan lahan menggunakan citra landsat 8 operational  land  imager  (oli)  di kabupaten sumedang. Jurnal
Teknotan , 10 (2), 61 – 70.
Singha, M., Dong, J., Sarmah, S., You, N.,
Zhou,  Y.,  Zhang,  G.,  Doughty,  R.,  & Xiao, X. (2020). Identifying floods and flood-affected  paddy  rice  fields  in Bangladesh  based  on  Sentinel-1 imagery  and  Google  Earth  Engine. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing , 166 , 278 – 293.
Singha, M., Dong, J., Zhang, G., & Xiao, X. (2019).  High  resolution  paddy  rice maps  in  cloud-prone  Bangladesh  and Northeast  India  using  Sentinel-1  data. Scientific Data , 6 (1), 1 – 10.
Turner, M. D., & Congalton, R. G. (1998). Classification of multi-temporal SPOT-XS  satellite  data  for  mapping rice  fields  on  a  West  African
floodplain. International  Journal  of Remote Sensing , 19 (1), 21 – 41.
Wulansari,  H.  (2017).  Uji  Akurasi Klasifikasi Penggunaan Lahan dengan Menggunakan  Metode  Defuzzifikasi Maximum  Likelihood  Berbasis  Citra Alos Avnir-2. BHUMI: Jurnal Agraria Dan Pertanahan , 3 (1), 98 – 110.
Yang,  Y.,  Luo,  J.,  Huang,  Q.,  Wu,  W.,  &
Sun,  Y.  (2019).  Weighted  double- logistic  function  fitting  method  for reconstructing the high-quality sentinel-2  NDVI  time  series  data  set. Remote Sensing , 11 (20), 2342.
Zhang,  H.  K.,  Roy,  D.  P.,  Yan,  L.,  Li,  Z., Huang, H., Vermote, E., Skakun, S., & Roger,  J.-C.  (2018).  Characterization of  Sentinel-2A  and  Landsat-8  top  of atmosphere,  surface,  and  nadir  BRDF adjusted  reflectance  and  NDVI differences. Remote  Sensing  of Environment , 215 , 482 – 494.
Zhang, T.-X., Su, J.-Y., Liu, C.-J., & Chen, W.-H.  (2019).  Potential  bands  of sentinel-2A  satellite  for  classification problems  in  precision  agriculture. International  Journal  of  Automation and Computing , 16 (1), 16 – 26.