Abstrak—Pada  4  Desember  2021  terjadi  letusan  Semeru  yang membawa perubahan lingkungan termasuk perubahan tutupan lahan di daerah letusan, salah satunya di Kecamatan Pronojiwo, Kabupaten Lumajang. Informasi mengenai perubahan tutupan lahan  diperlukan  untuk  para  pengambil  kebijakan  atau pemangku kepentingan terkait untuk pengelolaan sumber daya lahan  berkelanjutan.  Pemantauan  perubahan  tutupan  lahan dapat  dilakukan  menggunakan  teknologi  penginderaan  jauh dengan  data  multi-temporal  Sentinel-2  Level  2A  dan menggunakan  berbagai  cara,  salah  satunya  dengan  metode supervised  machine  learning  dengan  algoritma  Support  Vector Machine  (SVM).  Klasifikasi  tutupan  lahan  yang  diterapkan pada penelitian ini terdiri dari lima enam tutupan lahan, yaitu sungai,  lahan  terbuka,  area  terbangun,  sawah,  hutan  lahan kering, dan perkebunan. Berdasarkan hasil uji akurasi dengan menggunakan  Confussion  matrix  diperoleh  nilai  overall accuracy  sebesar  88,11%.  Algoritma    Support  Vector  Machine (SVM)  cukup  baik  digunakan  untuk  mengetahui  perubahan tutupan lahan akibat letusan Gunung Semeru tahun 2021. Hasil penelitian  menunjukkan  terjadi  penambahan  luas  pada  kelas sungai,  lahan  terbuka,  dan  hutan  lahan  kering  yaitu  sebesar 2,293 𝒌𝒎 𝟐 ,  6,381 𝒌𝒎 𝟐 ,  6,499 𝒌𝒎 𝟐 .  Sedangkan  untuk  area terbangun  mengalami  penurunan  luas  sebesar  12,863 𝒌𝒎 𝟐 , 2,495 𝒌𝒎 𝟐 dan 0,445 𝒌𝒎 𝟐 .
Kata  Kunci—Letusan  Semeru,  Perubahan  Tutupan  Lahan, Random Forest, Support Vector Machine, Sentinel-2.

## I. PENDAHULUAN
UNUNG  Semeru  merupakan  gunung  api  aktif  tipe-A yang  kerap  mengalami  letusan  hingga  saat  ini  dengan catatan letusan pertama pada tahun 1818 dan sudah tercatat 90  kali  mengalami  letusan  hingga  saat  ini.  Letusan  dari Gunung  Semeru  memiliki  tipe vulkanian-strombolian yaitu letusan  terjadi  dengan  interval  20  menit  hingga  1  jam  [1]. Letusan  terakhir  Gunung  Semeru  terjadi  pada  tahun  2007, kemudian Gunung Semeru mengalami letusan kembali pada 4 Desember 2021 pukul 15.20 WIB dengan banjir lahar yang disertai dengan hujan abu. Berdasarkan informasi dari Kepala Pusat Vulkanologi Mitigasi Becana Geologi (PVMBG), jarak luncur  awan  panas  guguran  dari  Gunung  Semeru  mencapai hingga 11 kilometer yang mengarah ke Curah Kobokan yang berada  di  Kecamatan  Pronojiwo,  Kabupaten  Lumajang sehingga  mengakibatkan  banyak  perubahan    tutupan  lahan pada daerah tersebut.
Tutupan  lahan  merupakan  istilah  yang  digunakan  untuk meyebutkan  suatu  kenampakan  lahan  secara  fisik,  baik kenampakan  alami  maupun  kenampakan  buatan  manusia misalnya sawah, hutan, pemukiman, perkebunan, badan air, dan lahan  kosong  [2]. Lahan berubah secara dinamis sesuai
dengan  kebutuhan  manusia  ataupun  karena  keadaan  suatu alam  baik  yang  sudah  direncanakan  ataupun  tidak direncanakan.  Kajian  dan  analisis  mengenai  perubahan tutupan  lahan  ini  perlu  dilakukan  agar  dapat  memahami mengenai  mekanisme  perubahan  dan  modeling  dampak perubahan bagi lingkungan dan ekosistemnya [3].
Teknologi  penginderaan  jauh  melalui  pengolahan  data citra  satelit  dapat  digunakan  untuk  melakukan  kajian mengenai  tutupan  lahan  dengan  ketersediaan  informasi mengenai  keragaman  spasial  di  permukaan  bumi  dengan cepat,  luas,  tepat,  serta  mudah  [4].  Pengolahan  data  citra satelit  untuk  melakukan  klasifikasi  tutupan  lahan  dapat dilakukan  dengan  berbagai  metode,  salah  satunya  yaitu klasifikasi supervised menggunakan  metode machine learning .  Saat  ini  klasifikasi  dengan machine  learning banyak  digunakan  dan  dianggap  optimal  dalam  klasifikasi tutupan lahan [5].
Berdasarkan uraian di atas, maka perlu dilakukan analisis mengenai  perubahan  tutupan  lahan  akibat  letusan  gunung Semeru  Tahun  2021  dengan  metode machine  learning menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine (SVM). Support  Vector  Machine merupakan  klasifikasi  terbimbing non-parametrik  yang sering  digunakan untuk mengkelaskan citra  satelit  yang  diperuntukkan  untuk  berbagai  macam pemetaan, Support  Vector  Machine bekerja  dengan melakukan klasifikasi  terhadap dua kelas atau lebih  dengan mencari hyperlane terbaik yang memanfaatkan data pada titik

## Penerapan Algoritma Support Vector Machine dalam Analisis Perubahan Tutupan Lahan Akibat Letusan Gunung Semeru Tahun 2021 (Studi Kasus : Kecamatan Pronojiwo)
Erika Azzahra, Husnul Hidayat, dan Filsa Bioresita Departemen Teknik Geomatika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : hidayat@geodesy.its.ac.id
G
Gambar 1. Lokasi penelitian.
pemisah  ( super  vector )  bahkan  untuk  jumlah  sampel  yang terbatas  [6]. Pemilihan metode yang digunakan didasarkaan oleh penelitian yang dilakukan oleh Wening Aisyah Fauziana Koman  [7].  Melalui  penelitiannya  tentang  Perbandingan Metode Otomatisasi Supervised Machine Learning terhadap Perubahan  Tutupan  Lahan,  didapatkan  kesimpulan  bahwa metode Support  Vector  Machine (SVM)  memiliki  akurasi yang  lebih  baik  untuk  melakukan  klasifikasi  tutupan  lahan dibandingkan Random  Forest (RF)  dan Gaussian  Mixture Model (GMM)  dengan  menggunakan  citra  sentinel  2A  – Level 2A.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  metode supervised  machine  learning dengan  algoritma Support Vector  Machine untuk  melakukan  pemantauan  perubahan tutupan  lahan  akibat  letusan  Gunung  Semeru  Tahun  2021 dengan  menggunakan  data  Citra  Sentinel-2  Level  2A sehingga  diperoleh  akurasi  tinggi  dan  cepat  untuk memberikan informasi mengenai perubahan tutupan lahan.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Lokasi Penelitian
Wilayah  penelitian  berada  di  Kecamatan  Pronojiwo, Kabupaten  Lumajang  yang  ditunjukan  pada  Gambar  1. Secara  geografis,  Kecamatan  Pronojiwo  terletak  di antara 08°06 ′ 30 ′′ − 08°15 ′ 43 ′′ 𝐿𝑆 dan 112°54 ′ 09 ′′ − 113°01 ′ 09 ′′ 𝐵𝑇 . Secara administratif, Kecamatan Pronojiwo ini memiliki luas wilayah 140,55 𝑘𝑚 2 , yang terbagi menjadi
6  desa  yaitu  Desa  Sidomulyo,  Pronojiwo,  Tamanayu, Sumberurip, Oro-oro Ombo, dan Supiturang.
B. Data dan Peralatan
Adapun data yang diperlukan dalam penelitian ini yaitu:
1. Data  citra  satelit  Sentinel-2  Level  2A  yang  tersedia  di Google Earth Engine dengan tanggal akuisisi 1 Januari - 31 Desember 2020 (sebelum letusan) dan 1 Januari – 31 Desember 2022 (setelah letusan).
2. Data training dalam  format shapefile (.shp)  tutupan lahan Kecamatan Pronojiwo yang di ambil berdasarkan hasil interpretasi manual serta data testing untuk validasi hasil klasifikasi yang diambil dengan melakukan survei secara langsung di lapangan.
3. Data  batas  administrasi  Kecamatan  Pronojiwo  sebagai batas  lokasi  penelitian  yang  diperoleh  dari website inageoportal.
Peralatan yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari:
1. Perangkat keras Laptop/PCuntuk melakukan pengolahan dan GPS handheld untuk mengambil sampel di lapangan 2. Perangkat lunak Cloud Computing Google Earth Engine untuk melakukan analisis spasial
3. Perangkat lunak ArcMap 10.8 untuk melakukan analisis dan visualisasi hasil.
Gambar 2. Diagram alir penelitian.
Tabel 1.
Confussion matrix Klasifikasi Referensi Jumlah Baris User’s Accuracy A B C D A 𝑋 𝑖𝑖 𝑋 +𝑘 B C
D 𝑋 𝑘𝑘
Jumlah Kolom 𝑋 𝑘+ N Producer’s Accuracy
𝑋 𝑘𝑘 𝑋 𝑘+ Keterangan : 𝑋 𝑖𝑖 = nilai diagonal matriks kontingensi baris ke-i dan kolom ke-i
𝑋 +𝑘 = jumlah piksel dalam kolom ke-i 𝑋 𝑘+ = jumlah piksel dalam baris ke-i Tabel 2. Luas tutupan Lahan Kelas Tutupan Lahan
Luas Tutupan Lahan ( 𝑘𝑚 2 ) Sebelum Letusan Sesudah Letusan Sungai 2,480 5,403 Lahan Terbuka 7,154 13,535 Area Terbangun 2,678 2,233 Sawah 35,967 23,103 Hutan Lahan Kering 82,896 89,395 Perkebunan 15,339 12,884 Tabel 3. Confussion matix metode SVM tahun 2022 Data Klasifikasi Data Referensi Total Baris Total Pixel Benar A B C D E F A 22 1 0 0 0 0 23 200 B 1 59 0 0 0 0 60 C 0 4 25 0 0 1 30 D 0 1 0 25 0 9 35 E 0 0 0 2 52 1 55 F 0 0 0 6 1 17 24 Total
Kolom 23 65 25 33 53 28 227
Overall Accuracy 0,08811
4. Perangkat  lunak Microsoft  Office untuk  melakukan pengolahan kata dan angka

## C. Tahapan Pengolahan Data
Tahapan pengolahan data dilakukan dengan menggunakan cloud Computing yaitu Google Earth Engine (GEE) dengan tahapan pengolahan data ditunjukkan pada Gambar 2.

## 1) Pengumpulan Data
Tahap  pertama  yang  dilakukan  yaitu  memilih  data  citra Sentinel-2 Level 2A dengan resolusi spasial 10 m untuk tahun 2020  (sebelum  letusan)  dan  2022  (setelah  letusan)  dengan tanggal  akuisisi  1  Januari  –  31  Desember  pada  masing- masing  tahun.  Selain  itu  juga  dilakukan  pengumpulan  data vektor administrasi yang diperoleh dari web Inageoportal.
2) Cloudmasking dengan S2cloudless
Cloudmasking merupakan  tahapan  untuk  menghilangkan tutupan  awan  pada  citra  yang  dipilih.  Untuk  melakukan cloudmasking  pada  citra  Sentinel-2  menggunakan  masker awan yang dinamakan s2cloudless .
3) Pemotongan Citra Batas Studi
Pemotongan  citra  dilakukan  dengan  menggunakan  data vektor  administrasi  Kecamatan  Pronojiwo  yang  diperoleh dari  website  Inageoportal  sehingga  akan  diperoleh  citra sesuai dengan area studi .

## 4) Pembuatan Training Point
Training  point merupakan  titik  yang  terdiri  dari    data training dan testing tutupan lahan.  Data training digunakan sebagai pembuatan model klasifikasi sedangkan data testing digunakan  sebagai  data  validasi  hasil  klasifikasi. Training point dibuat untuk 2 tahun pengamatan yaitu:
a. Data  training  tahun  2020  yang  diperoleh  dari  hasil interpretasi manual dengan acuan data tutupan lahan dari laman  resmi  Badan  Informasi  Geospasial  (BIG)  yang menyediakan  data  spasial  secara  resmi  diakses  melalui https://tanahair.indonesia.go.id/portal-web .
b. Data  training  tahun  2022  diperoleh  berdasarkan  hasil interpretasi  manual  dan  pengambilan  data  di  lapangan dengan  melakukan geotagging untuk  memperoleh koordinat tutupan lahan.
Training  point diambil  sesuai  dengan  kelas  klasifikasi yang telah ditentukan, dalam penelitian ini ada 6 kelas yaitu sungai,  lahan  terbuka,  area  terbangun,  sawah,  hutan  lahan kering,  dan  perkebunan.  Masing  -  masing  kelas  terdiri  dari 15-50 titik training [8].

## 5) Pengolahan Klasifikasi Tutupan Lahan
Proses  klasifikasi  dilakukan  menggunakan Google  Earth Engine dengan  menggunakan  algoritma Support  Vector Machine yang  telah  tersedia  pada Library  Google  Earth Engine sehingga  akan  diperoleh  hasil  klasifikasi  tutupan lahan  dengan  algoritma  SVM  untuk  tutupan  lahan  sebelum dan sesudah terjadinya letusan Gunung Semeru Tahun 2021.

## 6) Uji Akurasi Model
Uji  Akurasi  model  dilakukan  dengan  menggunakan  uji akurasi  kuantitatif  dengan  menggunakan  metode  statistika, Confussion  matrix yang  terdiri  dari overall  accuracy, producer accuracy, user accuracy seperti pada Tabel 1.
𝑂𝑣𝑒𝑟𝑎𝑙𝑙 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = ∑ 𝑋 𝑖𝑖 𝑞
𝑘=1 𝑁 × 100%
Gambar 3. Persebaran titik training point . Gambar 4. Persebaran titik testing .
Tabel 4.
Nilai user’s accuracy dan producer’s accuracy Kelas Tutupan Lahan Algoritma Support Vector Machine (SVM) User’s Accuracy (%) Producer’s Accuracy (%) Sungai 95,65 95,65 Lahan Terbuka 98,33 90,77 Area Terbangun 83,33 100 Sawah 71,43 75,76 Hutan Lahan Kering 94,55 98,11 Perkebunan 70,83 60,71 Tabel 5.
Perubahan luas tutupan lahan dengan algoritma SVM
Kelas Tutupan Lahan Luas Tutupan Lahan Selisih  Luas Tutupan Lahan 𝑘𝑚 2
Tahun 2020 ( 𝒌𝒎 𝟐 ) Tahun 2020 ( 𝑘𝑚 2 ) Sungai 2,480 5,403 (+) 2,923 Lahan Terbuka 7,154 13,535 (+) 6,381 Area Terbangun 2,678 2,233 (-) 0,445 Sawah 35,967 23,103 (-) 12,863 Hutan Lahan Kering 82,896 89,395 (+) 6,499 Keterangan :
(+) kenaikan penggunaan lahan pada masing-masing kelas (-) Penurunan penggunaan lahan pada masing-masing kelas
𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑒𝑟 ′ 𝑠 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑋 𝑘𝑘 𝑋 𝑘+ × 100%
𝑈𝑠𝑒𝑟′𝑠 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑋 𝑘𝑘 𝑋 +𝑘 × 100%
Overall  accuracy adalah  banyaknya  jumlah  piksel  yang terklasifikasi  secara benar pada tiap kelas dibanding jumlah sampel yang digunakan untuk uji akurasi pada semua kelas, dengan  tingkat  ketelitian  klasisifikasi  ( overall  accuracy ) sebesar  85%  [9].  P roducer’s accuracy adalah  peluang  rata- rata (%) suatu piksel yang menunjukkan sebaran dari masing masing kelas yang telah diklasifikasi di lapangan dan user’s accuracy adalah  peluang  rata-rata  (%)  suatu  piksel  secara aktual  yang  mewakili  kelas-kelas  tersebut  [10].  Uji  akurasi kuantitatif  dilakukan  bertujuan  untuk  mengetahui  tingkat kesalahan  hasil  klasifikasi  sehingga  dapat  diketahui presentase tingkat ketelitian hasil klasifikasi.

## 7) Analisis Perubahan Tutupan Lahan
Dalam  tahap  ini  dilakukan  analisa  mengenai  perubahan luas  tutupan  lahan  dari  masing-masing  kelas  tutupan  lahan
serta  analisa  mengenai  pola    perubahan  tutupan  lahan  yang diakibatkan dari letusan Gunung Semeru tahun 2021.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Training Point
Pada proses klasifikasi  citra membutuhkan training point yang terdiri dari data training dan data testing tutupan lahan yang digunakan sebagai acuan dalam klasifikasi. Hal tersebut dimaksudkan untuk mengurangi kesalahan dalam pemilihan objek  sampel  karena  nilai  suatu  piksel  pada training  point hendak  dipakai  sebagai  dasar  dalam  proses  klasifikasi terbimbing.  Ketelitian  dalam  pengambilan training  point sebagai  dasar  pengkelasan  selanjutnya  sangat  menentukan tingkat akurasi dari hasil klasifikasi.
Jumlah training  point yang  digunakan  untuk  masing- masing  kelas  yaitu  sebanyak  15-50  sampel  seperti  pada Gambar 3. Perbandingan antara data training dan data testing
Gambar 5. Klasifikasi tuutpan lahan sebelum letusan.
Gambar 6. Klasifikasi tutupan lahan setelah letusan.
Gambar 7. Luas tutupan lahan tahun 2020.
Gambar 8. Peta pola perubahan tutupan lahan.
Gambar  9.  Perbandingan  hasil  klasifikasi  pada  kelas  lahan  terbuka tahun  2022  dengan  (a)  algoritma  SVM  (b)  google  earth  (c)  data lapangan.
Gambar  10.  Perbandingan  hasil  klasifikasi  pada  kelas  area  terbangun tahun  2022  dengan  (a)  algoritma  SVM  (b)  google  earth  (c)  data lapangan.
yaitu  40  :  60  dimana  40%  titik  digunakan  sebagai  titik training dan 60% titik digunakan sebagai  titik testing . Titik yang digunakan untuk data training berjumlah 160 titik untuk masing-masing  tahunnya  dan  data testing berjumlah  240 untuk  titik  validasi  tahun  2022.  Untuk  melihat  persebaran titik testing yang  digunakan  sebagai  titik  vailidasi  dapat dilihat pada Gambar 4.

## B. Klasifikasi Tutupan Lahan
Hasil  klasifikasi  kelas  tutupan  lahan  terdiri  dari  6  kelas tutupan  lahan  yaitu  sungai,  lahan  terbuka,  area  terbangun, sawah,  hutan  lahan  kering,  dan  perkebunan.  Untuk  hasil klasifikasi  tutupan  lahan  akibat  letusan  Gunung  Semeru Tahun 2021 berdasarkan algoritma Support Vector Machine (SVM) ditunjukkan pada Gambar 5 dan Gambar 6.
Berdasarkan Gambar 5 dan Gambar 6 terlihat bahwa pada Kecamatan Pronojiwo, hutan lahan kering berwarna hijau tua. Untuk  sungai  berwarna  biru,  warna  kuning  untuk  lahan terbuka,  merah  untuk  area  terbangun,  hijau  muda  untuk sawah,  dan  hijau  tosca  untuk  perkebunan.  Berdasarkan estimasi tutupan lahan yang diperoleh dapat dihitung luasan dari  masing-masing  kelas  tutupan  lahan  yang  ditunjukkan pada Tabel 2.
Berdasarkan  hasil  luas  tutupan  lahan  dengan  algoritma Support Vector Machine , terlihat bahwa sebelum dan sesudah terjadinya letusan, Kecamatan Pronojiwo di dominasi dengan kelas  hutan  lahan  kering.  Sedangkan  untuk  tutupan  lahan dengan  luas  paling  kecil  yaitu  kelas  sungai  dan  area terbangun baik sebelum ataupun sesudah terjadinya letusan. Hal tersebut dikarekanakan Kecamatan Pronojiwo merupakan  kecamatan  yang  terletak  di  daerah  pegunungan sehingga tidak terlalu banyak pemukiman dan sebagian besar wilayahnya merupakan hutan.
Berdasarkan  grafik  pada  Gambar  7  terlihat  bahwa  warna orange merupakan luas tutupan lahan sebelum terjadi letusan dan warna biru merupakan luas tutupan lahan setelah terjadi letusan.

## C. Uji Akurasi Kuantitif
Uji  akurasi  kuantitatif  diperoleh  dengan  menggunakan metode  statistika Confussion  matrix dimana  diperoleh  nilai overall accuracy, user’s accuracy , dan producer’s accuracy . Pada  Tabel  3  ditunjukkan  hasil confussion  matix metode SVM  tahun  2022  dengan  data  referensi  yang  digunakan adalah A = sungai, B = lahan terbuka, C = area tebangan, D = sawah, E = hutan lahan kuning, dan F = perkebunan.
Berdasarkan  hasil  uji  akurasi  dengan  menggunakan confussion  matrix untuk  hasil  klasifikasi  diperoleh  nilai Overall  Accuracy yaitu  88,11%  telah  memenuhi  ketentuan yang  ditetapkan  oleh United  States  Geological  Survey (USGS)  dimana  nilai overall  accuracy yang  diperbolehkan yaitu sebesar 85%.
Nilai user  accuracy (UA)  yaitu  akurasi  pengguna merupakan  kemungkinan  sebuah  piksel  di  dalam  peta  yang terwakilkan  secara  benar  dengan  kelas  yang  terdapat  di lapangan. Sedangkan producer’s accuracy (PA) merupakan sudut pandang klasifikasi yang telah dilakukan. Apabila nilai user’s accuracy tinggi maka akan mencerminkan keakuratan tingkat  klasifikasi  yang  telah  dihasilkan.  Berdasarkan  hasil klasifikasi  dengan  algoritma  SVM  yang  ditampilkan  pada Tabel  4,  diketahui  bahwa  nilai user  accuracy untuk  kelas tutupan lahan area terbangun, sawah, dan perkebunan kurang dari 85%. Hal tersebut dapat terjadi dikarenakan untuk kelas area  terbangun  memiliki pixel yang  hampir  sama  dengan kelas  lahan  terbuka  sehingga  terjadi  kesalahan  dalam klasifikasi  antara  kedua  kelas  tersebut.  Sedangkan  untuk kelas sawah dan perkebunan memiliki kemiripan piksel yang cukup tinggi dikarenakan sama-sama area vegetasi sehingga banyak terjadi kesalahan klasfikasi dari kedua kelas tersebut.

## D. Perubahan Tutupan Lahan
Analisis  perubahan  tutupan  lahan  ini  mencakup  2 perubahan  yaitu  perubahan  luas  pada  masing-masing  kelas tutupan  lahan  sebelum  dan  sesudah  terjadinya  letusan Gunung  Semeru  tahun  2021  serta  perubahan  pola  tutupan lahan.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  luas  tutupan  lahan sebelum dan sesudah terjadinya letusan dengan menggunakan  algoritma  SVM  terjadi  perubahan  luas  yang cukup signifikan yang dapat dilihat pada Tabel 5.
Perubahan  kelas  tutupan  lahan  Kecamatan  Pronojiwo mengalami  penambahan  penggunaan  lahan  terbesar  pada kelas hutan lahan kering dan lahan terbuka dengan perubahan masing-masing  sebesar  6,499 𝑘𝑚 2 dan  6,381 𝑘𝑚 2 . Hal tersebut dapat terjadi diakibatkan karena adanya aliran lahar yang  besar  menyebabkan  sungai  yang  awalnya  memiliki lebar  1,5  meter  berubah  menjadi  ratusan  meter  dan menjadikan  area  disekitarnya  tertimbun  material  vulkanik sehingga  terklasifikasi  menjadi  lahan  terbuka.  Sedangkan untuk kelas vegetasi rapat mengalami penambahan luas dapat dikarenakan  curah  hujan  tinggi  sehingga  tanaman  menjadi semakin lebat.
Kelas  sawah  mengalami  penurunan  luas  sebesar  12,863 𝑘𝑚 2 , penurunan tersebut dapat terjadi dikarenakan terjadinya kerusakan  sawah  yang  ada  di  sekitar  aliran  sungai  di  Desa Supiturang, Kecamatan Pronojiwo yang mengakibatkan area persawahan mengalami kerusakan akibat adanya banjir lahar dan  material  vulkanik  menimbun  di  area  persawahan  yang ada  di  sekitar  sungai.  Berdasarkan  perubahan  luas  tutupan lahan  tersebut,  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  pola perubahan  tutupan  lahan  yang  terjadi  di  Kecamatan Pronojiwo seperti pada Gambar 8.
Peta  Pola  Perubahan  Tutupan  Lahan  dibuat  dengan melakukan  overlay  hasil  klasifikasi  sebelum  dan  sesudah
Gambar 12. Kesalahan klasifikasi dengan algoritma SVM tahun 2022 kelas area terbangun pada (a) Google Earth (b) Hasil klasifikasi.
Gambar  11.  Kesalahan  klasifikasi  dengan  algoritma  Support  Vector Machine  tahun  2022  kelas  lahan  terbuka  pada  (a)  Google  Earth  (b) Hasil klasifikasi.
terjadinya letusan dengan Algoritma SVM. Selanjutnya yaitu menentukan perubahan area dari  semua kelas tutupan lahan sehingga  akan  diperoleh  pola  perubahan  tutupan  lahan. Perubahan  tutupan  lahan  paling  besar  terlihat  dari  puncak menuju  ke  arah  tenggara,  dimana  pada  daerah  tersebut merupakan sungai Curah Kobokan yaitu sungai utama tempat mengalirnya  lahar  dan  lava.  Oleh  karena  itu,  kelas  tutupan lahan  sungai  mengalami  penambahan  lebar  akibat  adanya aliran lahar dan lava sehingga seiring berjalannya waktu area tersebut  berubah  menjadi  daerah  dengan  timbunan  material vulkanik  yang  terklasifikasi  sebagai  lahan  terbuka.  Namun, untuk  kedua  sungai  lain  yang  ada  di  Desa  Sumberurip  dan berada  di  sebelah  barat  daya  dari  puncak  Gunung  Semeru tidak  mengalami  perubahan  tutupan  lahan  yang  signifikan dikarenakan  sungai  tersebut  bukan  aliran  utama  lahar  dan lava, serta daerah yang tidak searah dengan aliran erupsi.
Gambar 9 merupakan gambar dengan titik yang di ambil di area  sungai  yang  ada  di  Desa  Sapiturang,  Kecamatan Pronojiwo  dimana  daerah  tersebut  menjadi  daerah  lahan terbuka  dan  terdapat  banyak  batuan-batuan  akibat  adanya aliran lahar dari letusan Gunung Semeru.
Untuk  kelas  area  terbangun,  tidak  banyak  mengalami perubahan akibat letusan Gunung Semeru Tahun 2021, akan tetapi pada daerah sekitar sungai Curah Kobokan, Desa Oro- oro Ombo yang dialiri oleh lahar dan lava mengalami banyak kerusakan pada tempat tinggal warga dikarenakan tertimbun oleh  material  vulkanik  sehingga  di  sekitar  area  sungai tersebut  terdapat  banyak  rumah  warga  yang  masih  ada bangunannya  tetapi  sudah  tidak  ada  penghuninya.  Untuk melihat  perbandingan  hasil  klasifikasi  dengan  data  validasi yang  diambil  secara  langsung  di  lapangan  untuk  area terbangun yang mengalami kerusakan pada Gambar 10.
Selain disebabkan karena adanya letusan Gunung Semeru tahun 2021, perubahan luasan tutupan lahan juga dapat terjadi akibat adanya kesalahan klasifikasi  dikarenakan nilai  piksel yang  dimiliki  oleh  kelas  beberapa  kelas  hampir  sama  dan memiliki  visualisasi  serupa.  Selain  itu,  penentuan training point juga  mempengaruhi  terjadinya  kesalahan  klasifikasi tutupan  lahan  dikarenakan  cara  kerja supervised  machine learning yaitu  dengan  menggunakan training  dataset untuk melakukan prediksi dan klasifikasi [11].
Berdasarkan Gambar 11 terlihat tutupan lahan tahun 2022 pada google earth merupakan area terbangun sedangkan hasil klasifikasi menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM)  masih  terdapat  beberapa pixel yang  terklasifikasi sebagai  kelas  lahan  terbuka  di  sekitar  area  terbangun.  Hal tersebut dapat menyebabkan terjadinya kesalahan klasifikasi dan perubahan luas yang cukup signifikan.
Kesalahan  klasifikasi  juga  terjadi  pada  hasil  klasifikasi tutupan lahan tahun 2020 sebelum terjadinya letusan. Dimana pada Gambar 12 terlihat bahwa pada area di sekitar puncak Gunung  Semeru  yang  seharusnya  merupakan  area  lahan terbuka  pada google  earth terlasifikasi  menjadi  area terbangun  berdasarkan  hasil  klasifikasi  dengan  algoritma Support  Vector  Machine .  Dengan  terjadinya  kesalahan klasifikasi  tersebut,  menjadikan  kenaikan  luas  pada  kelas tutupan lahan yang berkaitan.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat
disimpulkan  bahwa  hasil  uji  akurasi  dengan  menggunakan Confussion  matrix untuk  diperoleh  nilai overall  accuracy sebesar 8%,11. Berdasarkan hasil tersebut, dilakukan analisis lebih  lanjut  untuk  mengetahui  perubahan  tutupan  lahan. Berdasarkan  hasil  klasifikasi,  diperoleh  perubahan  tutupan lahan  akibat  letusan  Gunung  Semeru  tahun  2021  pada masing-masing kelas tutupan lahan sungai, lahan terbuka, dan hutan  lahan  kering  mengalami  peningkatan  luas  berturut- turut  sebesar  2,293 𝑘𝑚 2 ,  6,381 𝑘𝑚 2 ,  dan  6,499 𝑘𝑚 2 . Sedangkan  untuk  kelas  sawah,  perkebunan,  dan  area terbangun  mengalami  penurunan  luas  sebesar  12,863 𝑘𝑚 2 , 2,495 𝑘𝑚 2 dan  0,445 𝑘𝑚 2 .    Pola  perubahan  tutupan  lahan sendiri  dari  puncak  Gunung  Semeru  mengarah  ke  tenggara sehingga  menyebabkan  area  di  sekitar  sungai  mengalami perubahan tutupan lahan.
Apabila  akan  dilakukan  penelitian  serupa  mengenai analisis  perubahan  tutupan  lahan  dengan  menggunakan machine learning, penulis menyarankan agar memperhatikan penentuan letak training point (data training dan testing ) agar diperoleh hasil klasifikasi yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H.  Z.  Abidin,  H.  Andreas,  M.  Hendrasto,  M.  Gamal,  and  O.  K. Suganda,  “Penentuan  Tinggi  Orthometrik  Gunung  Semeru Berdasarkan  Data  Survei  GPS  dan  Model  Geoid  EGM  1996,”  in PROC. ITB Sains & Tek , 2004, pp. 145–157. doi: 10.5614/itbj.sci.2004.36.2.4.
[2] A. B. Suryo and T. Hariyanto, “Studi perubahan tutupan lahan das ciliwung dengan metode klasifikasi terbimbing citra landsat 7 ETM+ multitemporal tahun 2001 & 2008 (Studi Kasus: Bogor),” Geoid , vol. 9, no. 1, 2013, doi: 10.12962/j24423998.v9i1.732.
[3] W. Rotinsulu, H. D. Walangitan, and A. Ahmad, “Analisis perubahan tutupan  lahan  Das  Tondano,  Sulawesi  Utara  selama  periode  tahun 2002  dan  2015,” Jurnal  Pengelolaan  Sumberdaya  Alam  dan Lingkungan  (Journal  of  Natural  Resources  and  Environmental Management) ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  161–169,  2018,  doi: 10.29244/jpsl.8.2.161-169.
[4] J.  Y.  Liu,  D.  F.  Zhuang,  D.  Luo,  and  X.  Xiao,  “Land-cover classification of China: Integrated analysis of AVHRR imagery and geophysical data,” Int J Remote Sens , vol. 24, no. 12, pp. 2485–2500, Jan. 2003, doi: 10.1080/01431160110115582.
[5] S.  Talukdar et  al. ,  “Land-use  land-cover  classification  by  machine learning  classifiers  for  satellite  observations-A  review,” Remote Sensing ,  vol.  12,  no.  7.  MDPI  AG,  p.  1135,  Apr.  01,  2020.  doi: 10.3390/rs12071135.
[6] G. Zhu and D. G. Blumberg, “Classification using ASTER data and SVM algorithms: the case study of beer sheva, Israel,” Remote Sens Environ ,  vol.  80,  no.  2,  pp.  233–240,  2002,  doi:  10.1016/S0034- 4257(01)00305-4.
[7] W. Aisyah, F. Koman, A. Janur, F. Nisaul, I. D. Putri, and G. Pratiwi, “Perbandingan  Metode  Otomatisasi  Supervised  Machine  Learning Terhadap Perubahan Tutupan Lahan,” in Prosiding FIT ISI , 2021, pp. 301–307.
[8] W. Siska, W. Widiatmaka, Y. Setiawan, and S. H. Adi, “Pemetaan perubahan  lahan sawah  Kabupaten  Sukabumi  menggunakan  google earth engine,” TATALOKA , vol. 24, no. 1, pp. 74–83, Apr. 2022, doi: 10.14710/tataloka.24.1.74-83.
[9] R. Sampurno and A. Thoriq, “Klasifikasi tutupan lahan menggunakan citra  landsat  8  operational  land  imager  (OLI)  di  Kabupaten Sumedang,” Jurnal  Teknotan ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  61–70,  2016,  doi: 10.24198/jt.vol10n2.9.
[10]  S. Firmansyah, J. L. Gaol, and S. B. Susilo, “Perbandingan klasifikasi SVM  dan  decision  tree  untuk  pemetaan  mangrove  berbasis  objek menggunakan citra satelit sentinel-2B di Gili Sulat, Lombok Timur,” Jurnal Pengelolaan Sumberdaya Alam dan Lingkungan (Journal of Natural  Resources  and  Environmental  Management) ,  vol.  9,  no.  3, pp. 746–757, Oct. 2019, doi: 10.29244/jpsl.9.3.746-757.
[11]  E.  Retnoningsih  and  R.  Pramudita,  “Mengenal  machine  learning dengan  teknik  supervised  dan  unsupervised  learning  menggunakan python,” BINA  INSANI  ICT  JOURNAL ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  156–165, Dec. 2020, doi: 10.51211/biict.v7i2.1422.