http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Klasifikasi Tutupan Lahan Menggunakan Convolutional Neural Network pada Citra Satelit Sentinel-2

## Eka Miranda*, Mediana Aryuni
Information Systems Department, School of Information Systems, Bina Nusantara University Jl. KH. Syahdan No.9, RT.6/RW.12, Palmerah, Kec. Palmerah, Jakarta Barat 11480 Indonesia *e-mail: ekamiranda@binus.ac.id
( received : 10 Januari 2021, revised : 12 April 2021, accepted : 20 April 2021)

## Abstrak
Perencanaan  dan  pemantauan  penggunaan  lahan  masih  menjadi  masalah  di  banyak  negara berkembang seperti Indonesia. Teknologi konvensional dan observasi lapangan yang digunakan saat ini memiliki kendala terkait dengan wilayah Indonesia yang luas. Deep learning dan citra satelit dapat digunakan untuk mendukung otomatisasi pemantauan dan klasifikasi tutupan lahan. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan metode klasifikasi berdasarkan Convolutional Neural Network (CNN) dan citra satelit Sentinel -2. Penelitian ini menggunakan: fitur spektral, indeks spektral, fitur spasial sebagai input dan definisi kelas tutupan lahan dari dokumen RSNI-1 Badan Standar Nasional Indonesia untuk Klasifikasi Kelas Penutupan Lahan dalam Penafsiran Citra Optis Resolusi Sedang sebagai dasar untuk ekstraksi  fitur.  Area  citra  penelitian  terletak  di  daerah  Semarang.  Alur  penelitian  meliputi: Mendefinisikan  kelas  hutan  berdasarkan  dokumen  RSNI-1,  Mengekstraksi  fitur  optik  citra berdasarkan  definisi  kelas  tutupan  lahan,  Mengekstraksi  fitur  citra  dari  citra  satelit Sentinel -2,  dan Mengklasifikasikan  fitur  objek  citra  menggunakan  pengklasifikasi  CNN.  Segmentasi  citra menghasilkan  2072  objek  dengan  menggunakan eCognition .  Label  kelas  data  pengujian  ditentukan menggunakan  pelatihan  semi  terawasi.  Klasifikasi  tutupan  lahan  dilakukan  menggunakan Convolutional  Neural  Network untuk  mengklasifikasikan  objek  ke  kelas  tutupan  lahan  hutan  kering primer,  hutan  kering  sekunder,  hutan  tanaman,  padang  rumput,  pemukiman,  badan  air  atau  tanah terbuka.  Metode  CNN  yang  digunakan  mampu  mengklasifikasi  dengan  baik  yaitu overall  accuracy 98.4%  untuk  data  pelatihan  dan  data  pengujian,  serta  rata-rata  nilai  akurasi user’s  accuracy dan producer’s accuracy lebih besar dari 95% untuk tiap kelas tutupan lahan.
Kata kunci: Convolutional Neural Network (CNN), klasifikasi tutupan lahan, Sentinel -2,

## Abstract
Land  cover  planning  and  monitoring  are  problems  in  many  developing  countries  and  Indonesia. Conventional technology and field observations have constraint related to the wide coverage area in Indonesia. Deep learning and satellite imagery can be used to support automation of monitoring and land cover classification and planning. The research aimed to study a classification method based on Convolutional  Neural  Network  (CNN)  and  Sentinel-2  satellite  imagery.  Spectral  indices  and spatial features were used as an input whereas the RSNI-1 document Indonesian National Standards Agency for  Land  cover  classification  in  Medium  Resolution  Optical  Images  Interpretation  as  a  basis  for feature extraction. The study area covered land cover in Semarang area.  The research flow consists of Defining forest classes based on the RSNI-1 document, Extracting optical features of imagery from the  definition  of  land  cover  class,  Extracting  image  features  from  Sentinel-2  satellite  imagery,  and Classifying the image object feature using the CNN. Image segmentation produced 2072 objects using eCognition software. Training data label for each class determined using a semi-supervised training approach.  The  land  cover  classification  performed  using  the  Convolutional  Neural  Network  to classify the object into land cover class namely primary dry forest, secondary dry forest, plantation forest,  grassland,  settlement,  waterbody  or  bare  land.  This  research  showed  the  CNN  method performs  high  accuracy  value  result:  overall  accuracy  of  98.4%  for  both  training  data  and  testing data. Avarage accuracy value for User’s accuracy and producer’s accuracy are more than 95% for each land cover classes.
Keywords: Convolutional Neural Network (CNN), land cover classification, Sentinel-2

## 1 Pendahuluan
Perencanaan  dan  pemantauan  penggunaan  lahan  masih  menjadi  masalah  di  banyak  negara berkembang seperti Indonesia. Teknologi konvensional dan observasi lapangan yang digunakan saat ini  memiliki  kendala  terkait  dengan  wilayah  Indonesia  yang  luas.  Otomatisasi  pemantuan  dan klasifikasi tutupan lahan diperlukan untuk membantu pemantauan penggunaan lahan. Teknologi yang lebih lanjut diperlukan untuk dapat menganalisis tutupan lahan bumi secara otomatis dan mencakup area yang luas [1].
Deep  learning dan citra  satelit  dapat digunakan  untuk  mendukung  otomatisasi pemantauan dan klasifikasi  tutupan  lahan.  Keuntungan  penggunaan deep  learning dengan  data  satelit  sebagai input adalah  dapat  memfasilitasi  akuisisi  data  yang  lebih  cepat  dan  cakupan  data  yang  lebih  luas dibandingkan  dengan  teknologi  konvensional  atau  observasi  lapangan  [2].  Munculnya  metode deep learning dalam  dekade  terakhir  telah  sangat  berperan  untuk  mengembangkan  metode  yang  handal untuk  klasifikasi  tutupan  lahan  menggunakan  citra  satelit  sebagai input .  Algoritma Deep  Learning (DL)  makin  populer  digunakan  untuk  analisis  citra  satelit  (penginderaan  jauh)  beberapa  tahun terakhir.  DL  telah  diterapkan  untuk  analisis  citra  satelit  termasuk  klasifikasi  citra,  deteksi  objek, klasifikasi penggunaan lahan dan tutupan lahan, segmentasi, dan analisis citra. Jaringan saraf sebagai dasar dari algoritma deep learning telah digunakan pada penginderaan jauh [3]. Algoritma deep  learning terus  berkembang.  Salah  satu  algoritma  DL  yang  berkembang  pesat adalah Convolutional Neural Networks (CNNs). Studi terbaru menunjukkan bahwa representasi fitur yang dipelajari oleh CNN sangat efektif dalam pengenalan citra skala deteksi objek, dan segmentasi semantik [4][5][6][7].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [8]  menjelaskan  model  CNN  dirancang  sebagai  hierarki convolutional dan lapisan pooling . Struktur hierarki CNN ini memungkinkan untuk mempelajari fitur dari data input secara hirarki. Penelitian ini berhasil melakukan pengenalan objek visual dan navigasi pengelihatan  pada  robot  seluler off-road .  Beragam  data  yang  ada  di  dalam  citra  satelit  seperti  data multispektral  belum  dieksplorasi  di  penelitian  ini.  Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  [9]  telah berhasil  menggunakan  informasi  pada  pita  spektral  citra  satelit,  yaitu  bentuk  dan  warna  untuk mengklasifikasikan  tutupan  lahan  tetapi  penelitian  ini  belum  mengeksplorasi  informasi  indeks spektral pada citra satelit, sedangkan nilai indeks spektral ini berguna untuk mendeteksi suatu objek. Studi  yang  dilakukan  oleh  [10]  menghasilkan  penjelasan  metode  yang  memanfaatkan  keunggulan kerangka CNN yaitu:  ekstraksi fitur citra secara otomatis untuk mengklasifikasi objek perkotaan yang kompleks  (seperti  atap  bangunan  dan  mobil).  Namun,  penelitian  ini  belum  mengekstraksi  informasi yang  ada  pada  definisi  suatu  kelas  tutupan  lahan.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [11]  menjelaskan keuntungan  penggunaan  CNN  dan  memperoleh  hasil  akurasi  yang  tinggi  85%  untuk  klasifikasi tanaman  (gandum,  jagung,  bunga  matahari,  kedelai,  dan  bit  gula).  Studi  ini  menjadi  dasar  untuk penggunaan  lebih  lanjut  data  citra  satelit Sentinel -1A  di  Ukraina.  Eksplorasi  penggunaan  CNN  dan data citra Sentinel dapat juga dilakukan untuk wilayah Indonesia. Penelitian yang dilakukan oleh [12] menunjukkan  keunggulan  CNN  untuk  ekstraksi  fitur  dan  klasifikasi  tutupan  lahan  dari  citra  satelit. Penelitian ini  menghasilkan  akurasi sebesar  76%.  Eksplorasi  teknik  ekstraksi  dan  seleksi  fitur  dapat digunakan untuk meningkatkan akurasi.
Berdasar  hasil  yang  diperoleh  dari  penelitian  sebelumnya,  maka  penelitian  ini  bertujuan mengembangkan  metode  klasifikasi  tutupan  lahan  menggunakan  CNN  pada  citra  satelit Sentinel -2 Kelas  tutupan  lahan  yang  dianalisa  terdiri  atas  tujuh  kelas  yaitu  hutan  kering  primer,  hutan  kering sekunder,  hutan  tanaman,  padang  rumput,  pemukiman,  badan  air,  dan  lahan  terbuka  dengan  area penelitian  area  Semarang,  Jawa  Tengah.  Penelitian  ini  menggunakan  fitur  spektral,  indeks  spektral dan fitur spasial bersama sebagai fitur input . Penelitian ini juga menggunakan definisi kelas tutupan lahan  dari  dokumen  RSNI-1  Badan  Standar  Nasional  Indonesia  untuk  Klasifikasi  Kelas  Penutupan Lahan  dalam  Penafsiran  Citra  Optis  Resolusi  Sedang  [13]  sebagai  dasar  pada  ekstraksi  fitur  untuk mendapatkan fitur pengklasifikasi yang tepat.
Tujuan  penelitian  ini  yaitu  melakukan  klasifikasi  tutupan  lahan  menggunakan Convolutional Neural  Network pada  citra  satelit Sentinel -2.  Tujuan  ini  dirumuskan  berdasarkan  potensi pengembangan  penelitian  sebelumnya.  Kontribusi  penelitian  ini  adalah  menghasilkan  metode
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
klasifikasi  tutupan  lahan  sebagai  alternatif  cara  untuk  mengatasi  masalah  perencanaan  dan pemantauan penggunaan lahan di Indonesia yang memiliki wilayah yang luas.

## 2 Tinjauan Literatur

## 2.1 Tutupan Lahan (Land Cover)
Tutupan  lahan  adalah  tutupan  fisik  yang  diamati  di  permukaan  bumi.  Penutup  lahan  meliputi kumpulan  vegetasi,  tanah  terbuka,  batu,  atau  air  yang  menempati  permukaan  tanah  [13].  Penutup lahan dapat pula berarti penutup biofisik pada permukaan bumi yang dapat diamati [13]. Dipandang dari teknologi penginderaan jauh (inderaja), penutup lahan merupakan gambaran objek (penampakan biofisik)  di  permukaan  bumi  yang  diperoleh  dari  sumber  data  terpilih  (umumnya  data  penginderaan jauh)  dan  dikelompokkan  ke  dalam  kelas-kelas  penutup  yang  sesuai  dengan  kebutuhannya  [13]. Klasifikasi  Penutup  Lahan  Badan  Standarisasi  Nasional  Indonesia  SNI  7645:1:2014  disusun berdasarkan  sistem  klasifikasi  penutup  lahan  UNFAO  ( Food  and  Agriculture  Organization  of  the United  Nations )  dan  ISO  19144-1  - Geographic  Information  -  Classification  Systems  -  Part 1: Clasification  System  Structure ISO  19144-1.  Definisi  kelas  tutupan  lahan  yang  digunakan  pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Definisi Kelas Tutupan Lahan [13] Kelas tutupan lahan Definisi kelas tutupan lahan Kelas tutupan lahan Hutan kering primer Penampakan hutan primer ditandai dengan adanya objek yang berwarna hijau tua (pada pita 8, 4, 3)  cenderung  gelap  dan  bertekstur kasar  dengan  tajuk-tajuk  pohon yang kelihatan bergerombol. Tidak terdapat  bekas  tebangan.  Pada citra,  warna  yang  cenderung  gelap karena  posisi  objek  yang  berada pada  tebing  pegunungan  tinggi sehingga cahaya matahari kurang. 1. Hijau tua (warna) 2. Cenderung gelap (rona) 3. Bertekstur kasar (tekstur) 4. Tajuk pohon bergerombol (bentuk) Hutan kering sekunder Penampakan hutan sekunder ditandai dengan adanya objek yang berwarna hijau tua (pada pita 8, 4, 3)  cenderung  gelap  dan  bertekstur kasar  dengan  tajuk-tajuk  pohon yang kelihatan bergerombol. Terdapat  bekas  tebangan.  Pada citra,  warna  yang  cenderung  gelap karena  posisi  objek  yang  berada pada  tebing  pegunungan  tinggi sehingga cahaya matahari kurang. 1. Hijau tua (warna) 2. Cenderung gelap (rona) 3. Bertekstur kasar (tekstur) 4. Tajuk pohon bergerombol (bentuk) Hutan tanam Berwarna  hijau  (pada  pita  8,  4,  3) Mempunyai  umur  seragam,  tertata rapi  dan  mempunyai  pola  tertentu yang menunjukkan adanya manajemen dalam penanaman maupun pengelolaannya. 1. Hijau (warna) 2. Cenderung  agak  gelap
(rona)
3. Bertekstur kasar (tekstur) 4. Memiliki  bentuk  tertentu (bentuk) Padang rumput Penampakan objek ditandai dengan  barisan  tipis  vegetasi  yang bertekstur  sangat  halus  berwarna hijau  lumut  (pada  pita  8,  4,  3). 1. Hijau (warna)
2. Cenderung  agak  gelap sampai agak terang (rona) 3. Bertekstur halus (tekstur)
Lapisan berwarna merah merupakan tanah terbuka. Penampakan  rumput  rawa  sangat spesifik pada kondisi basah, namun pada kondisi kering cukup sulit  dibedakan  dengan  tanah terbuka karena sama-sama berwarna merah (pada pita 8, 4, 3). Oleh karena itu diperlukan data pendukung seperti foto lapangan. 4. Tajuk rumput bergerombol (bentuk) Badan air Penampakan objek ditandai dengan  adanya  area  berwarna  biru muda,  biru  keputihan  atau  hitam (pada  kombinasi  pita  8,  4,  3) meliputi area cukup luas. 1. Biru, biru muda, kepuhitan, hitam (warna) 2. Cenderung  gelap  sampai agak terang (rona) 3. Bertekstur halus (tekstur) 4. Bentuk  danau,  waduk, sungau  dan  laut  tidak teratur (bentuk) Permukiman Dicirikan dengan sekumpulan pola bangunan yang rapat di permukiman  kota,  Jaringan  jalan nampak  padat.  Permukiman  di pedesaan  lebih  jarang  dan  terlihat adanya  pola  jalan  penghubung antar kelompok permukiman. 1. Warna 2. Terang (rona) 3. Bertekstur halus (tekstur) 4. Sekumpulan bangunan (bentuk) Lahan terbuka Penampakan objek (pada pita 8, 4, 3)  ditandai  dengan  area  berwarna merah  muda  hingga  merah  tua, kadang berwarna coklat, tergantung pada kandungan material  tanahnya,  dan  berwarna putih apabila material tersusun dari kapur. 1. Merah  muda  hingga  tua, coklat, putih (warna) 2. Cenderung  agak  gelap sampai terang (rona)
3. Bertekstur  kasar  sampai halus (tekstur) 4. Bentuk lahan terbuka tidak teratur (bentuk)

## 2.2 Convolutional Neural Network (CNN)
Convolutional  Neural  Network (CNN)  adalah  salah  satu  jenis  jaringan  saraf  yang  biasa digunakan pada data citra. CNN bisa digunakan untuk mendeteksi dan mengenali objek pada sebuah citra [2]. Saat ini, banyak hasil yang mengesankan telah dicapai dalam domain penglihatan komputer dengan menggunakan metode deep learning . Convolutional Neural Network (CNN) adalah salah satu metode deep learning , yang memiliki sejumlah lapisan konvolusional dan penggabungan serta lapisan yang  terhubung  penuh  ( Fully  Connected  Layer (FCL))  sebagai  penggolong  [2].  CNN  adalah  salah satu model jaringan saraf untuk pembelajaran yang mendalam, yang dicirikan oleh tiga karakteristik spesifik,  yaitu  neuron  yang  terhubung  secara  lokal, shared  weight ,  dan  sub-sampel  spasial  atau temporal. Struktur penampang input pada CNN untuk matriks warna citra dapat dilihat pada Gambar 1 [2].
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 1. Penampang Ukuran Input : 4 x 4 x 3 dengan 3 Channel Warna
Matriks dari Citra Input

## 2.3 Sentinel-2
Satelit Sentinel -2  adalah  satelit  pencitraan  optik  Eropa  yang  diluncurkan  tanggal  23  Juni  2015, sebagai bagian dari program Copernicus Badan Antariksa Eropa [14]. Saat ini Sentinel -2 merupakan salah  satu  satelit  yang  digunakan  untuk  menghasilkan  citra  satelit  penutup  lahan  muka  bumi  ( land cover ). Sentinel -2  dilengkapi  dengan instrument  multispectral dan  memiliki  13  pita  yang  diperoleh dari  instrumen  MSI  ( Multispectral  Imager ). Band (pita)  dalam  citra  satelit  merupakan  kumpulan panjang gelombang atau frekuensi bagi kanal atau saluran warna [15]. Pita-pita ini dikelompokkan ke daerah  panjang  gelombang  berdasarkan  asal  cahaya  [16]. Sentinel -2  memiliki  resolusi  spasial  10 meter  (untuk  pita  merah,  biru,  hijau  dan near-infrared ),  20  meter  dan  60  meter  (untuk  pita near- infrared dan short-infrared ).  Resolusi  temporal Sentinel -2  adalah  sepuluh  hari  yang  dilakukan  oleh satu satelit kemudian ditambah lima hari yang dilakukan dengan dua satelit yang akan membuat data observasi berjumlah banyak [17].

## 3 Metode Penelitian

## 3.1 Data dan Area Citra Penelitian
Tutupan  lahan  menggambarkan  tutupan  fisik  yang  diamati  pada  permukaan  bumi.  Citra pengamatan  yang  digunakan  terletak  di  daerah  Semarang,  Jawa  Tengah,  Indonesia.  Area  ini  dipilih karena  alasan  berikut:  (1)  Cakupan  awan  dari  wilayah  yang  diamati  (2)  Karakteristik  geografi  dan topografi wilayah Semarang mewakili kelas tutupan lahan yang dianalisa dalam penelitian ini. Bagian kota Semarang yang dipilih untuk studi ini ditandai dengan kelas tutupan lahan utama yang terdiri atas hutan  kering  primer,  hutan  kering  sekunder,  hutan tanaman,  padang  rumput,  pemukiman,  badan air, lahan terbuka, (3) Semarang merupakan salah satu kota di Indonesia di mana Pertumbuhan penduduk dan  perkembangan  kota  telah  menyebabkan  meningkatnya  kebutuhan  lahan.  Alasan  seperti  itu membuat  perencanaan  dan  pemantauan  penggunaan  lahan  regional  sangat  penting.  Citra  satelit Sentinel -2 area Semarang yang digunakan pada penelitian dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. False Color dari Pita 4, 3, 2, 8 Citra Satelit Sentinel-2 Area Semarang
Penelitian  ini  menggunakan  data  dari  citra  satelit Sentinel -2  yang  diakses  melalui  situs  web dengan  URL  https://earthexplorer.usgs.gov/,  yang  diakuisisi  pada  27  Agustus  2017,  pukul  14:55:47 dengan  tutupan  awan  di  daerah  yang  diamati  sebesar  8,49%.  Citra  diperoleh  pada  musim  kemarau dengan paparan sinar matahari yang tinggi. Penelitian ini menggunakan citra satelit Sentinel -2 karena alasan sebagai berikut [16]:
1. Cakupan citra satelit Sentinel -2 mencakup seluruh dunia dalam resolusi 10-60 meter.
2. Citra satelit ini memiliki 13 pita spektrum pita. Pita yang digunakan pada penelitian ini terdiri atas:  pita  4  (merah),  pita  3  (hijau),  pita  2  (biru),  pita  8  ( Near-Infrared )  dan  pita  11  (SWIR, Short-Wave  Infrared ).  Pita  4  berguna  untuk  mengidentifikasi  jenis-jenis  vegetasi,  tanah  dan fitur  perkotaan;  pita  3  memberikan  kontras  yang  sangat  baik  antara  air  jernih  dan  keruh (berlumpur);  pita  2  berguna  untuk  identifikasi  lahan  dan  vegetasi,  pemetaan  tipe  hutan,  dan untuk  mengidentifikasi  fitur  buatan  manusia;  pita  8  baik  untuk  memetakan  garis  pantai  dan kandungan  biomasa,  serta  mendeteksi  dan  menganalisis  vegetasi,  juga  digunakan  untuk pengamatan status vegetasi, dan struktur kanopi; sementara pita 11 berguna untuk mengukur kelembaban tanah dan tumbuh-tumbuhan, dan pita ini memberikan kontras yang baik.
3. Memiliki resolusi temporal 10 hari dan 5 hari. Citra direkam setiap 10 hari dan 5 hari masing- masing  menggunakan  satu  satelit  dan  dua  satelit  untuk  menghasilkan  data  observasi  dalam jumlah besar.

## 3.2 Alur Kerja Penelitian
Metode  klasifikasi  yang  dikembangkan  pada  penelitian  ini  digambarkan  pada  alur  penelitian sebagai  berikut:  (1)  Mendefinisikan  kelas  hutan  berdasarkan  RSNI-1  Badan  Standar  Nasional Indonesia  untuk  Klasifikasi  Kelas  Penutupan  Lahan  dalam  Penafsiran  Citra  Optis  Resolusi  Sedang, (2)  Mengekstraksi  fitur  optik  citra  berdasarkan  definisi  kelas  tutupan  lahan,  (3)  Mengekstraksi  fitur citra  dari  citra  satelit Sentinel -2,  dan  (4)  Mengklasifikasikan  fitur  objek  citra  menggunakan pengklasifikasi CNN. Alur kerja penelitian dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Alur Penelitian

## 3.3 Proses Klasifikasi Dengan CNN
Klasifikasi  terawasi  ( supervised )  digunakan  pada  penelitian  ini.  Klasifikasi  secara supervised (terawasi)  adalah  proses  klasifikasi  piksel  menggunakan  sebuah  model  yang  telah  dilatih  secara terawasi atau proses pelatihan menggunakan dataset yang sudah diberi label (kelas) kategori penutup lahan sebagai input [18]. Kelebihan klasifikasi  terawasi: (1) kontrol terhadap informasi karakteristik kelas  berdasarkan  area  yang  diamati,  (2)  adanya  kontrol  terhadap  klasifikasi [18].  Proses  klasifikasi tutupan lahan dengan CNN dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Tahapan Proses Klasifikasi dengan CNN
Proses  ini  terdiri  atas:  Menghasilkan  data  mentah  hasil  ekstraksi  fitur  citra,  Menghasilkan  data pelatihan,  Melatih  CNN  dan  Evaluasi.  Lapisan  utama  arsitektur  CNN  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  memiliki  format  sebagai  berikut:  Conv1D  (filters  _  10,  kernel_size  _  2,  activation  _ „relu‟, input_shape _ (1, 4), padding _ „same‟))
1. filters _ 10 dimensi output (jumlah filter output pada convolutional ).
2. kernel_size _ 2 panjang jendela convolutional.
3. activation  _  „relu‟,  fungsi  aktivasi  untuk Rectified  Linear  Unit (relu).  ReLu  tidak mengaktifkan input negatif.
4. input_shape _ (1, 4) bentuk vektor input .
5. padding  _  „same‟  menghasilkan padding  input ,  agar output memiliki  panjang  yang  sama dengan input .

## 4 Hasil dan Pembahasan

## 4.1 Ekstraksi Fitur
Ekstraksi  fitur  citra  satelit  diimplementasikan  menggunakan  perangkat  lunak eCognition [19]. Segmentasi  berbasis  poligon  digunakan  untuk  membagi  citra  menjadi  sejumlah  segmen/objek berdasarkan kesamaan piksel. Proses ini diimplementasikan dengan menggunakan logika fuzzy yang memungkinkan  integrasi  spektrum  secara  luas  dari  fitur  objek  yang  berbeda,  seperti  nilai  spektral, bentuk,  dan  tekstur  [20].  Dalam  penelitian  ini,  teknik  segmentasi  multi-resolusi  diterapkan  untuk menggabungkan piksel dengan nilai yang sama ke dalam satu objek.  Segmentasi citra menghasilkan 2072  objek  dengan  menggunakan  eCognition  yang  kemudian  digunakan  sebagai  data  training  dan data testing.. Hasil segmentasi citra dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Segmentasi Citra Satelit Sentinel-2 Area Semarang
Selanjutnya, fitur citra diekstraksi berdasarkan definisi kelas tutupan lahan dari dokumen RSNI-1 Badan Standar Nasional  Indonesia untuk Klasifikasi Kelas Penutupan Lahan dalam Penafsiran Citra Optis  Resolusi  Sedang  untuk  setiap  segmen  yang  mewakili  kelas  tutupan  lahan  yang  terkait.  Fitur yang  dihasilkan  adalah:  warna,  rona,  tekstur,  dan  bentuk,  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  2.
Karena ekstraksi fitur citra satelit diimplementasikan menggunakan perangkat lunak eCognition maka masing-masing  fitur  hasil ekstraksi (warna,  rona,  tekstur,  dan  bentuk)  dipetakan  ke  dalam  fitur-fitur citra  yang  ada  di  eCognition.  Kemudian  fitur-fitur  ini  yang  digunakan  sebagai  fitur  pengklasifikasi. Fitur-fitur  tersebut  yaitu:  NDVI  ( Normalized  Difference  Vegetation  Index ), Brightness ,  GLCM  ( the Gray-Level  Co-occurrence  Matrix ),  dan Rectangular  fit .  Pemetaan  atribut  hasil  ekstraksi  fitur  citra satelit Sentinel -2 terhadap fitur citra eCognition dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Fitur Citra pada RSNI-1 dan Fitur eCognition
Fitur yang bersesuaian Fitur citra pada RSNI-1 Fitur pada eCognition Warna NDVI Rona Brightness Tekstur GLCM (the Gray-Level Co-occurrence Matrix) homogeneity Bentuk Rectangular fit
Di  antara  fitur  yang  diekstraksi,  NDVI  ( Normalized  Difference  Vegetation  Index )  banyak digunakan  sebagai  indeks  vegetasi  karena  kesederhanaannya  tetapi  efektif  untuk  mengukur  vegetasi hijau. Nilai NDVI dihitung menggunakan persamaan (1) [19]:
(1)

## 4.2 Klasifikasi Tutupan Lahan
Penelitian ini menggunakan teknik klasifikasi terawasi ( supervised ). Model pengklasifikasi pada klasifikasi terawasi dibentuk berdasarkan data yang sudah ada, data tersebut berupa sekumpulan data ( dataset )  yang  telah  diberi  label  kelas.  Data  umumnya  dibagi  menjadi  data  pelatihan  dan  data pengujian.  Data  pelatihan  digunakan  untuk  menghasilkan  model  pengklasifikasi  yang  merupakan representasi pengetahuan. Sedangkan data pengujian digunakan untuk mengukur sejauh mana model pengklasifikasi  berhasil  melakukan  klasifikasi  dengan  benar  terhadap  data  baru  yang  belum  pernah digunakan. Dataset yang  digunakan  pada  penelitian  ini  merupakan  objek-objek  yang  diperoleh  dari hasil segmentasi dan ekstrasi fitur citra menggunakan eCognition area Semarang (terdapat 2072 objek citra).  Tiap  objek  kemudian  diberi  label  kelas  menggunakan  pendekatan  pelatihan  semi  terawasi ( semi-supervised ) dengan proses sebagai berikut: (1) mengamati satu objek citra beserta nilai fiturnya (fitur brigthness , NDVI, GLCM homogeneity dan rectangular fit ), (2) membandingkan objek tersebut dengan  objek  yang  sama  pada  peta  tematik  Kementerian  LHK  2017,  (3)  memberi  label  kelas  pada objek tersebut sesuai warna tema dan nama kelas yanag ada pada tematik. Ulangi proses satu sampai tiga  untuk  semua  objek  citra.  Alur  proses  memberi  label  kelas  pada  objek  citra  dapat  dilihat  pada Gambar 6.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 6. Alur Proses Pelabelan Kelas pada Objek Citra
Dataset berlabel ini kemudian digunakan untuk melatih model pengklasifikasi pelatihan terawasi ( supervised ) menggunakan Root Mean Square Error (RMSE) sebagai fungsi objektif. K- Fold cross- validation digunakan  untuk  mengukur  kinerja  model  klasifikasi  CNN.  Kinerja  model  diukur menggunakan overall  accuracy ,  untuk  data  pelatihan,  dan  data  pengujian, producer’s  accuracy dan user’s accuracy untuk tiap kelas tutupan lahan. K- Fold cross-validation bekerja dengan membagi data ke wadah sebanyak K dan mengulangi (iterasi) eksperimen sebanyak K juga. Penelitian menggunakan K = 4, artinya data dilipat (dibagi) menjadi empat bagian kemudian iterasi eksperimen proses belajar model  klasifikasi  diulangi  sebanyak  empat  kali.  Nilai  K  ini  dipilih  dengan  pertimbangan  ukuran dataset yang  tidak  terlalu  besar  (2072  objek  citra).  Akurasi  pelatihan  dikalkulasi  pada  tiap  iterasi. Penelitian  ini  menggunakan epoch 5000  untuk  CNN  dengan  harapan  makin  lama  siklus/waktu pelatihan/belajar  dapat  menghasilkan  nilai  akurasi  yang  tinggi.  Satu epoch terdiri  dari  satu  siklus pelatihan  penuh  pada  data  pelatihan.  Setelah  semua  data  pada  data  pelatihan  diseksekusi,  siklus pelatihan  satu epoch dinyatakan  selesai  dan  menandai  awal  dari  siklus  pelatihan epoch berikutnya. Hasil  klasifikasi  kelas  tutupan  lahan  dan confusion  matrix data  pelatihan  dan  data  pengujian  dapat dilihat pada Gambar 7, 8 dan 9.
Gambar 7. Hasil Klasifikasi Kelas Tutupan Lahan Citra Satelit Sentinel-2 Area Semarang
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 8. Confusion Matrix Data Pelatihan

## Gambar 9. Confusion Matrix Data Pengujian
Hasil  klasifikasi  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  9  menunjukkan false  value yang  tinggi dihasilkan  dari  perbandingan  kelas  hutan  tanam  terhadap  padang  rumput  hal  ini  terjadi  karena karakteristik dan nilai indeks vegetasi (NDVI) yang hampir mirip. Selain itu false value yang tinggi
juga  ditunjukkan  pada  perbandingan  lahan  terbuka terhadap  badan  air.  Hal  ini terjadi  terutama  pada lahan  terbuka  dengan  rona  gelap.  Akurasi  hasil  klasifikasi  dikalkulasi  dengan  basis confusion matrix. yaitu  membandingkan  nilai  aktual  dengan  nilai  prediksi  pada  data training dan  data testing . Hasil dari penelitian ini yaitu CNN telah dapat mengklasifikasi tujuh kelas tutupan lahan yang diamati dengan nilai akurasi sebagai berikut:
a. Overall accuracy , nilai akurasi ini memberitahu berapa proporsi dipetakan dengan benar dari semua data referensi. Overall accuracy diperoleh hasil 98.4% untuk data pelatihan dan 98.4% untuk data pengujian, hal ini menunjukan bahwa model klasifikasi ini telah dengan akurat dan baik mengklasifikasi kelas penutup lahan dengan fitur citra yang diekstraksi dari citra satelit Sentinel -2  dan  definisi  kelas  tutupan  lahan  pada  dokumen  RSNI-1  Badan  Standar  Nasional Indonesia  untuk  Klasifikasi  Kelas  Penutupan  Lahan  dalam  Penafsiran  Citra  Optis  Resolusi Sedang (NDVI, Brightness , GLCM homogeneity and Rectangular fit ).
b. User’s accuracy , nilai akurasi ini pada dasarnya untuk mengetahui seberapa sering kelas pada peta  benar-benar  akan  hadir  di  lapangan  (nilai  akurasi  ini  disebut  juga  dengan  kehandalan). Kehandalan  100%  artinya  model  memiliki  kehandalan  yang  tinggi  [21].  Model  klasifikasi pada  penelitian  ini  memiliki  kehandalan  yang  tinggi  (rata-rata  nilai  akurasi  lebih  besar  dari 95%) pada data pelatihan dan data pengujian untuk mengklasifikasi tiap kelas penutup lahan seperti yang ditunjukkan pada Tabel 3 dan 4.
c. Producer’s accuracy , nilai akurasi ini dapat diartikan bahwa seberapa sering fitur-fitur nyata di  lapangan  dengan  benar  ditampilkan  pada  peta  hasil  klasifikasi  atau  berapa  kemungkinan bahwa  penutup  lahan  dapat  diklasifikasikan  dengan  benar.  Nilai producer’s accuracy 100% artinya  model  memiliki  kemumgkinan  yang  besar  untuk  mengklasifikasi  dengan  benar  [21]. Model  klasifikasi  pada  penelitian  ini  memiliki  kemungkinan  yang  besar  (rata-rata  nilai akurasi  lebih  besar  dari  95%)  untuk  data  pelatihan  dan  data  pengujian  bahwa  tiap  penutup lahan dapat diklasifikasikan dengan benar seperti yang ditunjukkan pada Tabel 3 dan 4.
Tabel 3. User’s accuracy dan producer’s accuracy data pelatihan User's accuracy Producer's accuracy Hutan kering primer 0.975 1.000 Hutan kering sekunder 0.980 0.967 Hutan tanam 0.980 0.980 Padang rumput 0.976 0.972 Pemukiman 1.000 1.000 Badan air 0.961 0.974 Lahan terbuka 1.000 0.991 Rata-rata nilai akurasi 0.982 0.983
Tabel 4. User’s accuracy dan producer’s accuracy data pengujian User's accuracy Producer's accuracy Hutan kering primer 1.000 1.000 Hutan kering sekunder 0.980 1.000 Hutan tanam 1.000 0.939 Padang rumput 0.955 1.000 Pemukiman 0.981 0.981 Badan air 0.973 0.986 Lahan terbuka 1.000 0.980 Rata-rata nilai akurasi 0.984 0.984
Penelitian  ini  telah  membuktikan  penelitian  sebelumnya  [3]  tentang  potensi  penggunaan  salah  satu metode deep learning yakni CNN pada analisis citra satelit untuk klasifikasi objek, deteksi objek dan klasifikasi  tutupan  lahan.  Dibandingkan  dengan  penelitian  sebelumnya  [3],  penelitian  ini  telah membuat  perbaikan  dengan  menambahkan  fitur  spektral,    indeks  spektral  dan  fitur  spasial  sebagai fitur  input  dan  menambahkan  definisi  kelas  tutupan  lahan  dari  dokumen  RSNI-1  Badan  Standar
Nasional Indonesia untuk Klasifikasi Kelas Penutupan Lahan dalam Penafsiran Citra Optis Resolusi Sedang sebagai dasar untuk fitur ekstraksi untuk mendapatkan fitur pengklasifikasi yang tepat.

## 5 Kesimpulan
Hasil  kajian  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  metode  klasifikasi  tutupan  lahan  menggunakan deep  learning yakni  CNN  pada  citra  satelit Sentinel -2  memberikan  hasil  akurasi  yang  tinggi  untuk mengklasifikasi  tujuh  kelas  tutupan  lahan  (hutan  kering  primer,  hutan  kering  sekunder,  hutan tanaman,  padang  rumput,  pemukiman,  badan  air,  dan  lahan  terbuka),  yaitu overall  accuracy diperoleh hasil 98.4% untuk data pelatihan dan 98.4% untuk data pengujian serta rata-rata nilai akurasi lebih besar dari 95% pada user’s accuracy dan producer’s accuracy untuk data pelatihan dan pengujian.  Namun  metode  ini  masih  menghasilkan false  value yang  tinggi  dari  perbandingan  kelas hutan  tanam  terhadap  padang  rumput,  hal  ini  terjadi  karena  karakteristik  dan  nilai  indeks  vegetasi (NDVI)  yang  hampir  mirip.  Selain  itu false  value yang  tinggi  juga  ditunjukkan  pada  perbandingan lahan  terbuka  terhadap  badan  air.  Hal  ini  terjadi  terutama  pada  lahan  terbuka  dengan  rona  gelap. Tantangan  masa  depan  penelitian  ini  termasuk  penentuan  wilayah  yang  diminati,  keanekaragaman jenis  tutupan  lahan  yang  diamati  (pada  beberapa  kelas  tutupan  lahan  memiliki  karakteristik  yang hampir  sama)  dan  penentuan  algoritma  klasifikasi.  Secara  teknis,  metode  dalam  penelitian  ini  dapat diadaptasi  untuk  melatih  model  klasifikasi  tutupan  lahan  di  lokasi  mana  pun  selama  citra  satelit Sentinel -2 untuk lokasi yang diamati dan peta tematik serta dokumen klasifikasi kelas tutupan lahan yang diterbitkan oleh pemerintah daerah tersedia untuk menentukan kelas tutupan lahan.

## Referensi
[1] M. Kampffmeyer, A. Salberg, R. Jenssen,   “Urban Land Cover Classification with Missing Data  Using  Deep  Convolutional  Neural  Networks”,  in IEEE  International  Geoscience  and Remote Sensing Symposium , 2017, pp. 5161-5164.
[2] Q. Weng, Z. Mao, J. Lin, X. Liao, “Land-Use Scene Classification Based on A CNN Using A Constrained Extreme Learning Machine”, International Journal of Remote Sensing , pp. 1-18. 2018.
[3] L.  Ma,  X.  Liu,  Y.  Zhang,  G.  Yin,  B.A  Johnson,  “Deep  Learning  in  Remote  Sensing Applications: A Meta Analysis and Review” ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing , vol. 152, pp. 166-177, 2019.
[4] K. He, S. Zhang, S. Ren, J. Sun, “Deep Residual Learning for Image Recognition” in IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2016, pp. 770-778.
[5] K.  Simonyan,  A.    Zisserman,  “Very  Deep  Convolutional  Networks  for  Large-Scale  Image Recognition”, in IEEE International Conference on Learning Representation , 2015,  pp. 1-14.
[6] R.  Girshick,  J.  Donahue,  T.  Darrell,  J.  Malik,  “Region-Based  Convolutional  Networks  for Accurate  Object  Detection  and  Segmentation”, IEEE  Transactions  on  Pattern  Analysis  and Machine Intelligence , vol. 38, issue. 1, pp. 142-158, 2016.
[7] J.  Redmon,  S.  Divvala,  R.  Girshick,  A.  Farhadi,  “You  only  look  once:  Unified,  Realtime Object  Detection”  in IEEE  International  Conference  on  Computer  Vision  and  Pattern Recognition , 2016, pp. 779-788.
[8] Y.  LeCun,  K.  Kavukcuoglu,  C.  Farabet,  C.  “Convolutional  Networks  and  Applications  in Vision”, in IEEE International Symposium on Circuits and Systems , 2010, pp. 253–256.
[9] K. Uddin, H. Gilani, M. Murthy, R. Kotru, F.M. Qamer, “Forest Condition Monitoring Using Very-Highresolution  Satellite  Imagery  in  A  Remote  Mountain  Watershed  in  Nepal”, Mountain Research and Development, vol. 35, issue. 3, pp. 264–278, 2015.
[10] W.  Zhao,  S.  Du,  W.J.    Emery,  “Object-Based  Convolutional  Neural  Network  for  High- Resolution  Imagery  Classification”. IEEE  Journal  of  Selected  Topics  in  Applied  Earth Observations and Remote Sensing , vol. 10. issue. 7, pp. 3386–3396, 2017.
[11] N.  Kussul,  M.  Lavreniuk,  S.  Skakun,  A.  Shelestov,  “Deep  Learning  Classification  of  Land Cover  and  Crop  Types  using  Remote  Sensing  Data” IEEE  Geoscience  and  Remote  Sensing Letters , vol. 14, issue. 5, pp. 778–782, 2017.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[12] Y. Zhu, S. Newsam, “Land Use Classification Using Convolutional Neural Networks Applied to Ground-Level Images, in the 23rd SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems , 2015, pp. 1-4.
[13] Badan Standardisasi Nasional, “RSNI-1 Standar Nasional Indonesia. Kelas Penutupan Lahan Dalam  Penafsiran  Citra  Optis  Resolusi  Sedang”, Badan  Standardisasi  Nasional ,  2014.
[Online]
Available: http://appgis.menlhk.go.id/appgis/download.aspx?status=view&filename=RSNI_1b_KELAS %20PENUTUPAN%20LAHAN%20DALAM%20PENAFSIRAN%20CITRA%20OPTIS%2 0RESOLUSI%20SEDANG.pdf&fileFullName=E:%5Cwebgisapp%5CDownload%5CPeratur an%20Terkait%5CRSNI_1b_KELAS%20PENUTUPAN%20LAHAN%20DALAM%20PEN AFSIRAN%20CITRA%20OPTIS%20RESOLUSI%20SEDANG.pdf
[14] E. Mandanici,  G. Bitelli, “Preliminary comparison of sentinel-2 and landsat 8 imagery for a combined use”, Remote Sensing vol. 8, issue.12, pp. 1014, 2016.
[15] A Canada Centre for Remote Sensing, Fundamentals of Remote Sensing , A Canada Centre for Remote Sensing, 2016.
[16] Sentinel-2  EO.  “Sentinel  Hub  Data”,  [Online].  Available:  https://www.sentinel- hub.com/explore/data/.
[17] H. Saadat, J. Adamowski, R. Bonnell, F. Sharifi, M. Namdar, S. Ale-Ebrahim,”Land use and land  cover  classification  over  a  large  area  in  Iran  based  on  single  date  analysis  of  satellite imagery‟, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, vol. 66, issue. 5, pp. 608– 619, 2011.
[18] GISGeography,  “Supervised  and  Unsupervised  Classification  in  Remote  Sensing”, GISGeography , 2018. [Online]. Available: https://gisgeography.com/supervised- unsupervised-classification-arcgis/
[19] Trimble  Geospatial,  “eCognitionTransform  Data  to  Information”.  [Online].  Available: https://geospatial.trimble.com/products-and-solutions/ecognition.
[20] Trimble  Geospatial,  Benefits  of  Object-based  Feature  Extraction.  [Online].  Available: https://geospatial.trimble.com/blog/benefits-object-based-feature-extraction.
[21] G.B. Scofield, E. Pantaleao, R.G. Negri, “A Comparison of Accuracy Measures for Remote Sensing  Image  Classification:  Case  Study  in  An  Amazonian  Region  using  Support  Vector Machine”, International Journal of Image Processing , vol. 9, issue. 1, pp. 11–21, 2015.