Aplikasi Citra Drone untuk Klasifikasi Vegetasi di Cagar Alam Curah Manis Sempolan 1 Menggunakan Metode Manual, Object Base Image Analysis (OBIA), dan K-Means
Drone Images Application for Vegetation Classification in Sempolan 1 Curah Manis Natural Reserve Using Manual Methods, Object Base Images Analysis (OBIA), and K-Means
Rufiani Nadzirah* , Yoga Rezky Saputra , Indarto Jurusan Teknik Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Jember Jl. Kalimantan 37 Bumi Kampus Tegal Boto, Jember, 68121, Jawa Timur, Indonesia
* Korespondensi Penulis: rufianinadzirah@unej.ac.id
Submisi: 5 Januari 2022, Review : 29 Agustus 2022, Diterima ( Accepted ): 25 Desember 2022

## ABSTRACT
Nowadays,  vegetation  classification  can  be  used  to  find  out  the  latest  information  about  the characteristics  and  distribution  of  vegetation  in  an  area.  However,  a  conservative  process  to differentiate  vegetation  was  ineffective.  Some  of  those  limitations  are  poor  accessibility  that  does work  less  safety,  time-consuming,  and  needs  a  lot  of  human  resources.  On  the  other  hand,  remote sensing offers solutions that cannot be done by the simple method, such as how to take the data, time- consuming  are  less,  and  human  resource  needs  are  less  as  well.  The  purpose  of  this  study  was  to classify,  measured  the  area  of  each  vegetation,  and  compared  the  effectiveness  of  the  unsupervised used  K-Means  algorithm  and  supervised  used  Object  Base  Image  Analysis  algorithm  methods vegetation classification. For accuracy calculation with confusion matrix, the classification results of the two methods were compared with the manual digitization method. Data was taken using drones in the  area  of  the  Curah Manis  Sempolan  Nature  Reserve  1.  Classification  of  vegetation consists  of 5 vegetation types, which was apak , bush, pine, bendo , and dadap . The total area of the study area was 1.633 ha, and area vegetation of each classification was apak 0.224 ha; bush 0.748 ha; pine 0.394 ha; bendo 0.222 ha; and dadap 0.045 ha. The results of the calculation of accuracy showed that the unsupervised method had a value for overall accuracy of 80% and kappa accuracy of 73.58%. Then, in the supervised for overall accuracy is 68% and kappa accuracy of 58.72%.
Keywords : classification, drone, remote sensing, satellite

## PENDAHULUAN
Cagar  Alam  Curah  Manis  Sempolan I adalah salah satu cagar alam yang berada di  Kabupaten  Jember,  Jawa  Timur. Wilayah  ini  merupakan  salah  satu  dari total  delapan  wilayah  cagar  alam  Curah Manis Sempolan dengan total luas wilayah 17,33  ha  (Balai  Besar  Konservasi  Sumber
Daya Alam Jawa Timur, 2015). Keberadaan  vegetasi  di  cagar  alam  ini memiliki  peran  penting  untuk  menjaga keseimbangan  keanekaragaman  hayati. Oleh  karena  itu,  klasifikasi  vegetasi  perlu diaplikasikan di wilayah ini untuk mengetahui jenis dan persebaran tumbuhan di  wilayah tersebut  (Kurniawati
DOI: https://doi.org/10.19184/j-agt.v16i02.28567
et al ., 2019). Akan tetapi pengambilan data untuk pembuatan data klasifikasi tumbuhan  sangatlah  riskan  jika  dilakukan secara langsung karena risiko mengganggu spesies  dan  habitatnya,  sulitnya  akses  ke lokasi  karena  topografi  yang  terjal,  dan area  yang  terlalu  luas.  Hal  ini  menjadi salah  satu  penyebab  sulitnya  memperoleh data  dengan  sampel  yang  besar  secara berulang (Dronova, 2015).
Keterbatasan  dalam  pengambilan data menjadikan penginderaan jauh
sebagai metode alternatif yang menawarkan  beberapa  kelebihan.  Metode ini  bisa  menggunakan  satelit,  pesawat udara, atau  yang sering digunakan saat ini adalah Unmanned  Aerial  Vehicles (UAV) (Adam et al ., 2010; Indarto, 2014; Putra et al .,  2019).  Algoritma  yang  banyak digunakan  adalah  klasifikasi  terbimbing ( supervised  classification )  dan  klasifikasi tak terbimbing
( unsupervised classification )  (Indarto,  2017;  Lillesand et al ., 2015).
Salah  satu  algoritma  klasifikasi terbimbing  yang banyak digunakan adalah Object  Based  Images  Analysis (OBIA).
Secara  umum  proses  klasifikasi  dengan metode OBIA melalui tahapan segmentasi citra.  Segmentasi  citra  dilakukan  melalui proses pengelompokan piksel-piksel berdekatan  ke  dalam  area  atau  segmen berdasarkan  kemiripan  kriteria  seperti digital  number atau  tekstur.  Segmentasi citra  akan  menghasilkan  objek  yaitu kelompok piksel yang selanjutnya menjadi unit  analisis  klasifikasi  (Maksum et  al .,
2016) . Pada  penelitian  terdahulu,  Alimudi et  al. (2017)  mendeteksi  perubahan  luas area mangrove menggunakan citra Landsat dengan  metode  OBIA  dan  mendapat  nilai akurasi  85-88%.  Tingginya  nilai  akurasi
mengindikasikan  bahwa  teknik  klasifikasi dengan  metode  OBIA  sangat  baik  untuk dijadikan  alternatif  dalam  memetakan mangrove.  Wicaksono  &  Farda  (2016) melakukan  pemetaan family mangrove berbasis  objek  (OBIA)  dengan  data  citra WorldView-2 menggunakan rule class dan nearest  neighbor .  Nilai  akurasi  yang didapat  pada  penelitian  ini  di  bawah standar  karena  vegetasi  mangrove  pada lahan memiliki pertumbuhan yang berbeda pada setiap jenis familinya.
Pada  metode  tidak  terbimbing, algoritma  yang  banyak  digunakan  adalah K-Means.  K-Means adalah  salah  satu metode  data clustering non-hierarki  yang mempartisi data ke dalam bentuk satu atau lebih cluster atau  kelompok.  Data  yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan  dalam  satu cluster yang sama dan data yang memiliki karakteristik berbeda dikelompokkan ke dalam kelompok  lain.  Pada  algoritma  ini  akan ditentukan  terlebih  dahulu  jumlah cluster untuk  kategori  data  (Yang  &  Sinaga, 2019).  Menurut  Ediyanto et  al. (2013), algoritma K-Means cukup efektif diterapkan  dalam  proses  pengklasifikasian karakteristik  objek  dan  tidak  terpengaruh terhadap  urutan  objek  yang  digunakan.
Menurut Danoesoebroto (2010),
karakteristik K-Means memiliki  proses klasterisasi  yang  sangat  cepat  dan  sangat sensitif pada pembangkitan centroids awal secara  random.  Tujuan  dari  penelitian  ini adalah  mengklasifikasikan  vegetasi  yang ada di Cagar Alam Curah Manis Sempolan 1  dan  membandingkan  luasan  tiap  jenis vegetasi,  serta  membandingkan  efektifitas metode  terbimbing  (OBIA)  dan  tak terbimbing  ( K-Means )  jika  digunakan untuk mengklasifikasikan vegetasi.

## METODE PENELITIAN

## Waktu dan Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  dilaksanakan  pada bulan  April–Agustus  2018.  Penelitian dilakukan  di  Balai  Besar  Konservasi Sumber  Daya  Alam  wilayah  III  Cagar Alam  Curah Manis  Sempolan 1  ( Gambar 1 ). Pengolahan data dilakukan di Laboratorium  Teknik  Pengendalian  dan Konservasi  Lingkungan  Jurusan  Teknik Pertanian,  Fakultas  Teknologi  Pertanian, Universitas Jember.

## Alat dan Bahan
Alat yang digunakan pada penelitian ini  antara  lain personal  computer untuk
mengolah  data, drone untuk  mengambil gambar, kamera untuk mengambil gambar, software QGIS  2.14.21  digunakan  untuk digitasi proses atmospheric correction dan digitasi  manual, software  Agisoft 1.2.6 untuk mosaicking gambar, software SNAP, software SAGA 6.2.0, dan Microsoft  office  excel 2010.  Bahan  yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  foto drone yang  diolah  menggunakan software Agisoft.

## Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  melalui beberapa  proses.  Proses  tersebut  dibagi dalam empat  yaitu pengambilan data, pre- processing, processing, kemudian analisis.
Proses  tersebut  dirangkum  dalam  diagram alir yang disajikan pada Gambar 2 .
Mulai Pengambilan data di lapang Pengolahan data: - Klasifikasi manual
- Klasifikasi terbimbing (OBIA) - Klasifikasi tidak terbimbing (K-Means)
Analisis data - Perhitungan luas masing-masing vegetasi (manual, OBIA dan K-Means) - Perhitungan accuracy ( overall dan kappa ) Pre-pengolahan data - Mosaicking
- Atmospheric correction

## Selesai
Gambar 2 . Diagram alir analisis data

## Inventarisasi Data
Inventarisasi  data  lapang  terdiri  dari survei  lapang  dan  pengambilan  data. Pengambilan gambar dilakukan menggunakan drone DJI  Phantom  4.
Kelebihan  dari  pengambilan  data images menggunakan drone adalah  (1)  gambar bisa  diambil  kapan  saja  sesuai  kebutuhan dan  kondisi  lapang  (De  Castro et  al ., 2018); (2) resolusi spasial  yang dihasilkan sangat  tinggi  (López-Granados et  al ., 2016); (3) overlaps antar gambar yang bisa dengan  mudah  diatur  memungkinkan gambar  untuk  diolah  secara orthomosaics sehingga  dapat  menghasilkan Digital
Surface Models (DSMs) (Nex &
Remondino, 2014). Dengan resolusi spasial  yang  baik,  maka  OBIA  algoritma layak untuk digunakan sebagai analisis.

## Survei Lapang
Survei lapang bertujuan untuk memperoleh data aktual. Kemudian dilakukan  pengambilan  data  dengan  citra drone di wilayah kerja Bidang Konservasi Sumber  Daya  Alam  (BKSDA)  Cagar Alam Curah Manis Sempolan 1.

## Pengambilan Data
Pengambilan  gambar  pada  wilayah studi  dilakukan  dengan  menggunakan  DJI Phantom 4.  Ketinggian  pengambilan gambar  adalah  85,8  m.  Luas  area pengambilan gambar adalah 5,19 ha. Lama penerbangan drone 13  menit  41  detik. Jumlah  gambar  yang  diambil  adalah  203 gambar.
Input Data Input data dilakukan dari
inventarisasi data lapang ke dalam aplikasi Agisoft .  203  gambar  di- mosaicking di software tersebut  sehingga  menjadi  satu gambar. Setelah proses mosaicking dilakukan,  kemudian  gambar  diproses dengan atmospheric  correction untuk menghindari nilai bias yang dihasilkan dari efek atmosfir (Kristianingsih et al ., 2016).

## Pengolahan Data

## Digitasi Manual
Pengolahan  ini  dilakukan  dengan cara  mengklasifikasikan  vegetasi  pada images berdasarkan  hasil  survei  ( ground check )  menggunakan  aplikasi  QGIS.
Klasifikasi vegetasi dibagi menjadi 5 kelas antara lain semak, pinus, dadap, apak, dan bendo.

## Metode OBIA (Supervised)
Klasifikasi  metode  OBIA  dilakuan dengan  melakukan  pengambilan  sampel training  area pada  setiap  kelas  yaitu proses  klasifikasi  (Li et  al .,  2016) dilakukan  dengan  aplikasi  SAGA  6.2.0. Algoritma OBIA mempertimbangkan nilai dari beberapa  fitur seperti spectral , posisi, dan hubungan hierarki antar analisis (Peña et al ., 2015).

## Metode K-Means (Unsupervised)
K-Means merupakan  teknik  analisis data klasik, dimana cluster memiliki peran penting  dalam  menentukan  target  hasil klasifikasinya (Zhu et al ., 2019). K-Means layak  untuk  digunakan  pada  klasifikasi vegetasi karena algoritmanya dapat mengidentifikasi gambar daun (Tian et al ., 2019).  Pengolahan  dilakukan  dengan  cara menentukan terlebih dahulu berapa cluster (minimum  dan  maksimum)  yang  akan dibentuk.  Dilanjutkan  dengan  menentukan titik  tengah  ( centroid ) secara random .
Selanjutnya  algoritma  klasifikasi  akan menentukan  jarak  antar  piksel  dan memperkirakan  pusat-pusat cluster sesuai dengan nilai piksel pada peta.

## Metode Analisis
Dari kedua metode dilakukan analisis  dengan  cara  membandingkan  luas area dan uji akurasi  menggunakan metode kontingensi  atau confusion  matrix dimana metode digitasi manual yang akan dijadikan sebagai acuan. Dari hasil analisis tersebut  nantinya  diambil  kesimpulan apakah  metode  OBIA (supervised) dan metode K-Means Clustering ( unsupervised )  cocok  untuk  klasifikasi tutupan  lahan  pada  Cagar  Alam  Curah Manis  Sempolan  1.  Cara  membuat confusion  matrix (matriks  kontingensi) pada setiap bentuk tutupan lahan dari hasil interpretasi  akan  dijelaskan  seperti  pada Tabel 1 .
Secara  matematis  akurasi  di  atas  dapat dinyatakan  persamaan  1  dan  2  sebagai berikut (Jenness & Wynne, 2005):
Overall Accuracy = ∑ Xii 𝑛 𝑖 𝑁 × 100%
User Accuracy = ∑ ( Xin 𝑁 × Xni 𝑁 ) 𝑛 𝑖
Tabel 1 . Contoh tabel matriks kesalahan Data Referensi Diklasifikasi ke kelas Jumlah 1 2 3 4 5 6 7 1 X11 X12 X13 X14 X15 X16 X17 X1+ 2 X21 X22 X23 X24 X25 X26 X27 X2+ 3 X31 X32 X33 X34 X35 X36 X37 X3+ 4 X41 X42 X43 X44 X45 X46 X47 X4+ 5 X51 X52 X53 X54 X55 X56 X57 X5+ 6 X61 X62 X63 X64 X65 X66 X67 X6+ 7 X71 X72 X73 X74 X75 X76 X77 X7+ Jumlah X+1 X+2 X+3 X+4 X+5 X+6 X+7
N
Sumber: Jenness & Wynne (2005)
Menurut  Jaya  &  Surati  (2010),  saat ini akurasi  yang dianjurkan adalah akurasi kappa ,  karena overall  accuracy secara umum masih over estimate . Akurasi kappa sering  juga  disebut  dengan  indeks kappa .
Apabila  hasil  uji  akurasi  kappa  diperoleh nilai  (<85%)  maka  hasil  tersebut  tidak memenuhi  syarat  ( US  Geological  Survey , 2015).  Akurasi Kappa dapat  dihitung dengan persamaan 2.3.
Kappa accuracy = ∑ Xii− ∑ XbiXki 𝑟 𝑖 𝑟 𝑖 𝑁²− ∑ XbiXki 𝑟 𝑖 × 100
Keterangan:
N =  banyaknya pixel dalam contoh Xii  =  nilai diagonal dari matriks kontingensi baris ke-i dan kolom ke-i
Xin  =  jumlah pixel dalam kolom ke-i Xni  =  jumlah pixel dalam baris ke-i (Jaya, 2010)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Segmentasi  Vegetasi  Tutupan  Lahan  di Wilayah  BKSDA  Cagar  Alam  Curah Manis Sempolan 1
Proses  segmentasi  vegetasi  pada penelitian  ini  dihasilkan  berdasarkan survei  yang  dilakukan  di  lapang.  Survei
tersebut  kemudian  dicocokkan  dengan ketampakan  piksel pada  peta yang dihasilkan  dari  pengolahan  menggunakan aplikasi Agisoft . Mosaik hasil dari pengolahan  aplikasi Agisoft tersaji  pada Gambar 3 .
Klasifikasi  Vegetasi  Tutupan  Lahan Wilayah  BKSDA  Cagar  Alam  Curah Manis Sempolan 1
Proses  klasifikasi  dilakukan  setelah diperoleh  jumlah  segmentasi  dan  cocok dengan  titik  kesesuaian  pada  lokasi penelitian.  Klasifikasi  pertama  dilakukan dengan  menggunakan  metode  digitasi manual,  kemudian  dilanjutkan  dengan metode  terbimbing  (OBIA)  dan  yang terakhir  dengan  menggunakan  metode tidak terbimbing ( K–Means ).
Klasifikasi Vegetasi dan Sebaran Tumbuhan Menggunakan Digitasi Manual Berdasarkan klasifikasi
yang dilakukan, untuk metode ini menghasilkan peta yang sangat baik sehingga batas antar cluster terlihat dengan jelas dan memudahkan  dalam  membedakan  letak persebaran vegetasi. Perbedaan warna juga terlihat  sangat  jelas  karena  bisa  diubah sesuai  dengan  yang  diinginkan.  Hasil
Gambar 3 . Mosaik citra hasil pengolahan aplikasi Agisoft
interpretasi  pada  metode  digitasi  manual yang  dikelompokkan  dalam  lima  (5)  jenis klasifikasi  vegetasi  dan  dihasilkan  peta sebaran  tumbuhan  seperti  ditunjukkan pada Gambar 4 .
Klasifikasi Vegetasi dan Sebaran Tumbuhan Menggunakan OBIA
(Supervised)
Pada  metode  OBIA  hasil  digitasi tidak  sehalus  seperti  pada  digitasi  manual sebab pembagian batas cluster berdasarkan pada training  area yang  telah  dibuat terlebih dahulu  sehingga untuk  persebaran vegetasi  tidak  sepenuhnya  sesuai  karena terdapat beberapa titik vegetasi  yang tidak
tepat dan akan dijelaskan pada uji akurasi. Hasil klasifikasi vegetasi pada Cagar Alam Curah Manis Sempolan 1 metode Supervised dikelompokkan  berdasarkan kunci  interpretasi  sebanyak  5  kelas  dan dihasilkan  peta  sebaran  tumbuhan  seperti pada Gambar 5 .
Klasifikasi
Vegetasi dan Sebaran
Tumbuhan  Menggunakan  Metode  K- Means (Unsupervised)
Metode unsupervised menghasilkan peta persebaran tumbuhan  yang lebih baik jika dibandingkan dengan metode supervised .  Hal  tersebut  dikarenakan pembagian  batas cluster berdasarkan  dari
Gambar 4 . Peta klasifikasi tumbuhan metode digitasi manual
nilai  citra  dan  diklasifikasikan  secara otomatis oleh aplikasi.
Hasil klasifikasi vegetasi pada Cagar Alam  Curah  Manis  Sempolan  1  metode unsupervised dikelompokkan  berdasarkan kunci  interpretasi  sebanyak  5  kelas. Berdasarkan kelas tersebut dihasilkan peta sebaran  tumbuhan/tanaman  seperti  pada Gambar 6 .

## Perbandingan  Luas  Lahan  Vegetasi Berdasarkan Beberapa Metode
Hasil perhitungan luas pada masing- masing  metode  akan  dibandingkan  untuk mengetahui  selisih  luas  tiap  segmentasi. Hal  ini  bertujuan  untuk  membuktikan sejauh mana tingkat akurasi metode OBIA dan K-Means  Clustering jika  digunakan pada klasifikasi tumbuhan selain menggunakan metode kontingensi ( Confusion Matrix ).

## Luas  Lahan  Berdasarkan  Metode  Digitasi Manual
Pada metode digitasi manual perhitungan  luas  lahan  bisa  dihitung dengan  melihat  tabel  atribut  pada  poligon yang  terdapat  di  setiap  segmentasi.  Luas
lahan keseluruhan dari peta tersebut adalah 1,633  ha  yang  terbagi  menjadi  5 segmentasi.  Pembagian  luas  vegetasi metode  digitasi  manual  disajikan  pada Tabel 2 .
Tabel 2 . Luas lahan digitasi manual
No.  Nama vegetasi tumbuhan Luas (ha) 1. Pinus 0,394 2. Apak 0,224 3. Dadap 0,045 4. Bendo 0,222 5. Semak 0,748 Luas total 1,633 Luas Lahan Berdasarkan
Metode

## Terbimbing (OBIA)
Pada  metode  OBIA  luas  lahan diperoleh  dengan  cara  mengalikan  jumlah persentase  tiap  segmen  dengan  luas  lahan keseluruhan  pada  Cagar  Alam  Curah Manis  Sempolan  1.  Luas  lahan  pada metode OBIA tersaji pada Tabel 3 .
Gambar 6 . Peta klasifikasi tumbuhan metode K-Means ( Unsupervised )
Tabel 3 . Luas lahan metode OBIA No.  Nama vegetasi tumbuhan Luas (ha) 1. Pinus 0,251 2. Apak 0,076 3. Dadap 0,078 4. Bendo 0,318 5. Semak 0,521 Luas total 1,633

## Luas  Lahan  Berdasarkan  Metode  Tidak Terbimbing (K-Means)
Sama  dengan  metode  OBIA  pada metode K-Means luas  lahan  diperoleh dengan cara mengalikan jumlah persentase tiap segmen dengan luas lahan keseluruhan pada  Cagar  Alam  Curah  Manis  Sempolan 1. Luas lahan pada metode K-Means tersaji pada Tabel 4 .
Tabel 4 . Luas lahan metode K-Means
No. Nama vegetasi tumbuhan Luas (ha) 1. Pinus 0,373 2. Apak 0,292 3. Dadap 0,079 4. Bendo 0,359 5. Semak 0,530 Luas total 1,633 Perbandingan Luas Lahan pada Masing-Masing Vegetasi Tutupan

## Lahan
Setelah  dilakukan  perhitungan  luas lahan  pada  ketiga  metode  tersebut,
diperoleh  hasil  bahwa  pada  ketiga  metode menghasilkan  data  yang  tidak  terlalu berbeda  jauh.  Berikut  merupakan  diagram perbandingan  luas  lahan  metode  digitasi manual,  metode  OBIA,  dan  metode K- Means pada Gambar 7 .
Gambar  7 .  Luas  lahan  pada  vegetasi  tumbuhan berdasarkan  perbandingan  metode manual ( ), OBIA ( ), dan K-Means
( )
Nilai Akurasi Klasifikasi Tutupan Lahan
Uji  akurasi  dilakukan  berdasarkan uji ketelitian menggunakan matriks kontingensi atau confusion matrix kemudian  menghitung  akurasi  dengan persamaan Kappa . Tabel  5 adalah perhitungan akurasi dengan matriks kontingensi pada metode OBIA.
0,394 0,224 0,045 0,222 0,748 0,251 0,076 0,078 0,318 0,521 0,373 0,292 0,079 0,359 0,53 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 Pinus Apak Dadap Bendo Semak
L u as lah an (h a) Manual OBIA K-Means
Tabel 5 . Nilai confusion matrix metode OBIA (supervised)
No. Nama vegetasi tumbuhan Semak Pinus Dadap Apak Bendo Jumlah 1. Semak 28 2 3 5 8 46 2. Pinus 1 19 2 1 23 3. Dadap 7 7 4. Apak 5 9 2 27 2 45 5. Bendo 4 3 1 21 29 Jumlah 38 33 13 34 32 150
Keterangan: Overall accuracy = 68%, kappa accuracy = 58,72%
Nilai  akurasi  yang  dihasilkan  pada penelitian  ini  rendah,  dimana  nilai  akurasi minimum  menurut  USGS  adalah  minimal 85%.  Nilai  akurasi  untuk  klasifikasi menggunakan  algoritma  OBIA  untuk overall  accuracy adalah  68%  dan  untuk kappa accuracy adalah 58,72%. Mahdianpari et al . (2017) telah mengklasifikasikan  tutupan  lahan  pada hutan menggunakan aplikasi OBIA dengan citra  ALOS-2  L-band,  RADARSAT-2  C- band,  dan  TerraSAR-X.  Akurasi  yang dihasilkan  adalah  94,82%  untuk overall accuracy dan kappa accuracy 0,93.
Rendahnya  nilai  ini  dikarenakan  nilai akurasi  tergantung  dari  kualitas images (Hossain  &  Chen,  2019).  Berdasarkan jenis klasifikasi, lebih baik jika diklasifikasikan  tutupan  lahan  seperti bangunan, pohon, air, padang rumput yang dikenal sebagai image  object pada GEOBIA  (Costa et  al .,  2018).  OBIA adalah  metode  yang  dapat  digunakan untuk  menganalisis images beresolusi tinggi  menggunakan  karakter  dari  nilai spectral ,  spasial, textural ,  dan topolical (Lang, 2008).
Images yang digunakan dalam penelitian  ini  memiliki  resolusi  spektral rendah  yaitu true  color (red,  green,  blue) .
Klasifikasi  yang  dituju  adalah  klasifikasi vegetasi,  dimana  secara  spektral,  vegetasi
memiliki  nilai  yang  hampir  sama.  Hal  ini yang  menyebabkan  nilai  akurasi  dari penelitian  ini  rendah.  Selain  itu,  dari  segi bentuk  objek,  beberapa  vegetasi  memiliki kemiripan secara bentuk spasialnya, seperti error yang  terjadi  antara  vegetasi apak dan pinus.
Tabel 6 menjelaskan hasil perhitungan akurasi dengan matriks kontingensi  pada  metode K-Means .  Total titik  uji  adalah  150  titik.  Total  jenis vegetasi adalah 5 vegetasi.
Analisis ketepatan interpretasi didapatkan  dari  hasil  koreksi  interpretasi klasifikasi  metode K-Means dibandingkan dengan klasifikasi metode digitasi manual. Pada  penelitian  ini  untuk  uji  akurasi  pada metode K-Means menghasilkan overall accuracy sebesar 80% dan kappa accuracy sebesar  73,58%.  Akurasi  pada  metode  ini lebih  tinggi  karena  pengklasifikasian dilakukan  total  oleh  algoritma K-Means . Secara  umum, K-Means akan  memiliki hasil  berbeda  jika  data  yang  digunakan sebagai index yang  berbeda  (Guo et  al .,
2021).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  kedua metode  baik  OBIA  maupun K-Means menggunakan  citra drone dengan  resolusi spectral hanya red,  green,  blue ,  masih belum  memenuhi  syarat  yang  ditetapkan oleh USGS yaitu sebesar (>85%).
Tabel 6 . Nilai confusion matrix metode K-Means ( unsupervised ) No. Nama vegetasi tumbuhan Semak Pinus Dadap Apak Bendo Jumlah 1. Semak 43 2 1 3 49 2. Pinus 1 29 3 1 34 3. Dadap 7 7 4. Apak 3 6 18 27 5. Bendo 5 4 1 23 33 Jumlah 52 41 9 21 27 150
Keterangan: Overall accuracy = 68%, kappa accuracy = 58,72%

## KESIMPULAN
Penelitian ini mengembangkan metode  klasifikasi  dengan  OBIA  dan K- Means menggunakan true  color  images (red,  green,  blue) data.  Uji  akurasi menunjukkan  bahwa  baik  OBIA  dan K- Means belum  memenuhi  syarat  minimum yang  ditetapkan  oleh  USGS  yaitu  >85%. Nilai  kappa  akurasi  dengan  metode  OBIA adalah  58,72%,  sedangkan  dengan K- Means 73,58%.  Agar  nilai  akurasi  dari hasil  klasifikasi  yang  dihasilkan  menjadi lebih  baik,  perlu  digunakan  sensor tambahan yang dapat menangkap gelombang Near  InfraRed pada  kamera sehingga  resolusi spectral yang  dimiliki lebih tinggi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  disampaikan kepada  pihak-pihak  yang  telah  membantu sehingga  dapat  diselesaikannya  penelitian ini,  terutama  kepada  pihak  Lembaga Penelitian  dan  Pengabdian  Universitas Jember  yang  telah  mendukung  penelitian ini melalui
Hibah Reworking
Skripsi/Thesis Mahasiswa
Universitas Jember.

## DAFTAR PUSTAKA
Adam, E., Mutanga, O., & Rugege, D. (2010).
Multispectral  and  hyperspectral  remote sensing  for  identification  and  mapping of  wetland  vegetation:  A  review.
Wetlands  Ecology  and  Management ,
18 (3), 281–296.
https://doi.org/10.1007/s11273-009-
9169-z
Alimudi,  S.,  Susilo,  S.B.,  &  Panjaitan,  J.P.
(2017).  Deteksi  perubahan  luasan mangrove  menggunakan  citra  landsat berdasarkan  metode  OBIA  di  Teluk
Valentine Pulau Buano. Jurnal
Teknologi  Perikanan  dan  Kelautan , 8 (2), 139–146. https://doi.org/10.29244/jitkt.v13i1.278
86
Balai  Besar  Konservasi  Sumber  Daya  Alam Jawa  Timur.  (2015). Balai  Besar
Konservasi  Sumber  Daya  Alam  Jawa Timur .  Humas  BBKSD  Jawa  Timur.
(https://bbksdajatim.org/) [Diakses
tanggal 5 Juli 2022].
Costa, H., Foody, G.M., & Boyd, D.S. (2018).
Supervised methods of image segmentation  accuracy  assessment  in land cover mapping. Remote Sensing of
Environment , 205 , 338–351. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.11.02 4 Danoesoebroto, A. (2010). Klasifikasi
Citra/Lahan-Klasifikasi Terbimbing dan Tak Terbimbing.  Bandung:  Institut
Teknologi Bandung.
De  Castro,  A.I.,  Torres-Sánchez,  J.,  Peña, J.M., Jiménez-Brenes, F.M., Csillik, O., &  López-Granados,  F.  (2018).  An automatic random forest-OBIA algorithm  for  early  weed  mapping between  and  within  crop  rows  using UAV  imagery. Remote  Sensing , 10 (2), 285. https://doi.org/10.3390/rs10020285
Dronova,  I.  (2015).  Object-based  image analysis in wetland research: A review. Remote  Sensing , 7 (5),  6380–6413.
https://doi.org/10.3390/rs70506380
Ediyanto,  Mara,  M.N,  &  Satyahadewi,  N.
(2013).  Pengklasifikasian  karakteristik dengan metode K-Means cluster analysis. Bimaster , 2 (02),  133–136. http://dx.doi.org/10.26418/bbimst.v2i0 2.3033
Guo,  Z.,  Wang,  T.,  Liu,  S.,  Kang,  W.,  Chen,
X.,  Feng,  K.,  Zhang,  X.,  &  Zhi,  Y. (2021). Biomass and vegetation
coverage  survey  in  the  Mu  Us  sandy land-based  on  unmanned  aerial  vehicle
RGB  images. International  Journal  of Applied Earth Observation and Geoinformation , 94 , 102239. https://doi.org/10.1016/j.jag.2020.1022 39
Hossain, M.D., & Chen, D. (2019).
Segmentation  for  object-based  image analysis (OBIA): A review of algorithms  and  challenges from  remote sensing  perspective. ISPRS  Journal  of Photogrammetry  and  Remote  Sensing ,
150 , 115–134.
https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019. 02.009
Indarto,  I.  (2014). Teori  dan  Praktek Penginderaan  Jauh  (ISBN:  978--979-- 29-4224-8) . Yogyakarta: Penerbit Andi.
Indarto, I. (2017). Penginderaan Jauh: Metode Analisis & Interpretasi Citra .
Yogyakarta: Penerbit Andi.
Jaya, I.N.S., & Surati, N. (2010). Analisis citra digital:  Perspektif  penginderaan  jauh untuk pengelolaan Sumber Daya Alam. Fakultas Kehutanan. Bogor (ID):
Institut Pertanian Bogor.
Jenness,  J.,  &  Wynne,  J.J.  (2005).  Cohen’s
Kappa  and  classification  table  metrics
2.0:  An  ArcView  3.  x  extension  for accuracy assessment of spatially
explicit  models. Open-File  Report  OF 2005- 1363. Flagstaff, AZ: US Geological Survey, Southwest
Biological Science Center. 86 p.
Kristianingsih,  L.,  Wijaya,  A.P.,  &  Sukmono,
A.  (2016).  Analisis  pengaruh  koreksi atmosfer  terhadap  estimasi  kandungan klorofil-a  menggunakan  Citra  Landsat
8. Jurnal Geodesi Undip, 5 (4), 56–64.
Kurniawati,  E.,  Wibowo,  Y.,  &  Suryaningrat,
I.B.  (2019).  Analisis  penentuan  lokasi pengembangan klaster industri berbasis
singkong  di  Kabupaten  Jember. Jurnal
Agroteknologi , 13 (02), 98–107.
https://doi.org/10.19184/j-
agt.v13i02.9552
Lang,  S.  (2008).  Object-based  image  analysis for remote sensing applications: modeling reality–dealing with
complexity.  In Object-based  image analysis (pp. 3–27). Springer.
Li,  M.,  Ma,  L.,  Blaschke,  T.,  Cheng,  L.,  & Tiede, D. (2016). A systematic comparison  of  different  object-based classification  techniques  using  high spatial resolution imagery in agricultural environments.
International  Journal  of  Applied  Earth Observation  and  Geoinformation , 49 , 87–98. http://dx.doi.org/10.1016/j.jag.2016.01. 011
Lillesand,  T.,  Kiefer,  R.W.,  &  Chipman,  J. (2015). Remote  sensing  and  image interpretation .  United  States:  John Wiley & Sons.
López-Granados,  F.,  Torres-Sánchez,  J.,  De Castro, A.I., Serrano-Pérez, A., Mesas- Carrascosa,  F.J.,  &  Peña,  J.M.  (2016). Object-based  early  monitoring  of  a grass  weed  in  a  grass  crop  using  high resolution UAV imagery. Agronomy for Sustainable  Development , 36 (4),  67. DOI: 10.1007/s13593-016-0405-7 Mahdianpari, M., Salehi, B.,
Mohammadimanesh, F., & Motagh, M. (2017). Random forest wetland classification  using  ALOS-2  L-band, RADARSAT-2 C-band,
and TerraSAR-X  imagery. ISPRS  Journal of Photogrammetry and Remote Sensing , 130 , 13–31. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017. 05.010
Maksum,  Z.U.,  Prasetyo,  Y.,  &  Haniah,  H.
(2016). Perbandingan klasifikasi
Jurnal Agroteknologi Vol. 16 No. 02 (2022)
tutupan  lahan  menggunakan  metode klasifikasi berbasis objek dan klasifikasi  berbasis  piksel  pada  citra resolusi  tinggi  dan  menengah. Jurnal Geodesi Undip , 5 (2), 97–107.
Nex,  F.,  &  Remondino,  F.  (2014).  UAV  for 3D  mapping  applications:  A  review.
Applied Geomatics , 6 (1), 1–15. https://doi.org/10.1007/s12518-013-
0120-x
Peña, J.M., Torres-Sánchez, J., Serrano-Pérez,
A., De Castro, A.I., & López-Granados,
F.  (2015).  Quantifying  efficacy  and limits  of  unmanned  aerial  vehicle (UAV)  technology  for  weed  seedling detection as affected by sensor resolution. Sensors , 15 (3),  5609–5626. https://doi.org/10.3390/s150305609
Putra,  B.T.W.,  Soni,  P.,  Marhaenanto,  B., Harsono,  S.S.,  &  Fountas,  S.  (2019). Using  information  from  images  for plantation  monitoring:  A  review  of solutions  for  smallholders. Information Processing  in  Agriculture , 7 (1),  109– 119. https://doi.org/10.1016/j.inpa.2019.04.0 05
Tian, K., Li, J., Zeng, J., Evans, A., & Zhang, L. (2019). Segmentation of tomato leaf images  based  on  adaptive  clustering number of K-Means algorithm.
Computers and Electronics in Agriculture , 165 , 104962.
https://doi.org/10.1016/j.compag.2019. 104962
US Geological Survey. (2015). Landsat 8 (L8) data  users  handbook .  Sioux  Falls,
South Dakota.
Wicaksono,  I.,  &  Farda,  N.M.  (2016). Pemetaan famili mangrove menggunakan  metode  object  base image  analysis  (OBIA)  pada  Citra Worldview-2  di  Balai  Taman  Nasional Karimunjawa. Jurnal  Bumi  Indonesia , 5 (1), 1–10.
Yang, M.S., & Sinaga, K.P. (2019). A feature- reduction multi-view
K-means clustering  algorithm. IEEE  Access , 7 ,
114472–114486. DOI: 10.1109/ACCESS.2019.2934179
Zhu, E., Zhang, Y., Wen, P., & Liu, F. (2019).
Fast  and  stable  clustering  analysis based  on  Grid-mapping  K-Means algorithm  and  new  clustering  validity index. Neurocomputing , 363 ,  149–170.
DOI: 10.1016/j.neucom.2019.07.048