## Perbandingan Klasifikasi Penutup Lahan di Kota Bandung Menggunakan Metode Klasifikasi Berbasis Piksel dan Klasifikasi Berbasis Objek Pada Citra SPOT 7
Eka Wahyu Ningsih 1 *, Dede Sugandi 2 , Lili Somantri 2 , Riki Ridwana 2
1 Program Studi Survei Pemetaan dan Informasi Geografis, 2 Program Studi Sains Informasi Geografi, Universitas Pendidikan Indonesia, Sukasari, Bandung, Jawa Barat 40154 Email : *ekawahyuningsih@upi.edu, dedesugandi1958@gmail.com, lilisomantri@upi.edu,
rikiridwana@upi.edu Dikirim : 12 Januari 2022 Diterima : 28 Maret 2022
Abstrak: Pembangunan akan terus terjadi di suatu wilayah tertentu, sehingga mengakibatkan adanya perubahan  penampakan  fisik.  Fokus  utama  dalam  penelitian  ini  adalah  membandingkan  dua  metode klasifikasi  antara  metode  klasifikasi  berbasis  piksel,  dan  metode  klasifikasi  berbasis  objek  dengan menggunakan  citra  SPOT  7  sebagai  data  sekunder  yang  digunakan  untuk  proses  klasifikasi,  yang berlokasi di wilayah Kota Bandung. Klasifikasi citra menghasilkan 10 kelas penutup lahan diantaranya, bangunan  industri,  ladang/tegalan,  lahan  terbuka,  perkebunan,  permukaan  diperkeras,  permukiman, ruang terbuka hijau, sarana olahraga, sawah, dan semak belukar. Hasil klasifikasi dengan kedua metode tersebut akan diuji akurasinya berdasarkan data validasi lapangan, serta dihitung luas penutup lahan dari kedua  metode  dan  nilai  akurasi  keseluruhannya  menggunakan  matriks  konfusi,  yang  menghasilkan akurasi klasifikasi citra berbasis piksel sebesar 80% dan akurasi klasifikasi citra berbasis objek sebesar 87%. Berdasarkan hasil akurasi keseluruhan dapat dikatakan bahwa metode berbasis objek lebih baik digunakan  untuk  klasifikasi  penutup  lahan  di  Kota  Bandung  dibandingkan  menggunakan  metode klasifikasi berbasis piksel.
Kata Kunci: Penutup Lahan, Citra SPOT 7, Klasifikasi Berbasis Piksel, Klasifikasi Berbasis Objek.
Abstract:  Development  will  continue  to  occur  in  a  certain  area,  resulting  in  changes  in  physical appearance. The main focus of this study is to compare the two classification methods: the pixel-based classification method and the object-based classification method, using SPOT 7 images as secondary data used for the classification process, which is located in the Bandung City area. Image classification produces 10 land cover classes, including industrial buildings, fields and moors, open land, plantations, hardened surfaces, settlements, green open spaces, sports facilities, rice fields, and shrubs. The results of the classification with the two methods will be tested for accuracy based on field validation data, and the  land  cover  area  of  the  two  methods  will  be  calculated  and  the  overall  accuracy  value  will  be determined using a confusion matrix, which results in an accuracy of pixel-based image classification of  80%  and  object-based  image  classification  accuracy  of  87%.  Based  on  the  results  of  the  overall accuracy,  it  can  be  said  that  the  object-based  method  is  better  used  for  land  cover  classification  in Bandung City than the pixel-based classification method.
Keywords: Land Cover, SPOT 7 Image, Pixel Based Classification, Object Based Classification.

## Pendahuluan
Pesatnya laju pembangunan pada berbagai sektor membawa perubahan dalam berbagai aspek kehidupan manusia dan lingkungan sekitarnya. Pembangunan memerlukan lahan, serta pembangunan  yang  dilakukan  terus  –  menerus  mengakibatkan  kebutuhan  akan  lahan  untuk pemenuhan  kebutuhan  manusia  sangat  besar,  sehingga  menjadi  salah  satu  faktor  terjadinya
JPIG (Jurnal Pendidikan dan Ilmu Geografi) Vol. 7, No. 1, Maret 2022 Halaman: 39-52 Online: http://ejournal.unikama.ac.id/index.php/JPIG/
perubahan penutup lahan. Penutup lahan menyediakan informasi yang dapat digunakan sebagai keperluan pemodelan untuk memahami fenomena alam yang terjadi di permukaan bumi (Gong dkk., 2013).
Kota Bandung merupakan kota terpadat di Provinsi Jawa Barat, dan terbesar ketiga di Indonesia setelah Jakarta, dan Surabaya, dengan luas wilayah mencapai 167,31 km 2 (BPS Kota Bandung, 2021). Berdasarkan data basis pembangunan daerah Kota Bandung tahun 2016, penutup lahan Kota Bandung didominasi oleh lahan terbangun (gedung dan pemukiman) yang mencapai luas 12.728,50 hektar atau 75,95 % dari luas wilayah Kota Bandung.
Penutup lahan merupakan kenampakan permukaan bumi secara fisik dari objek-objek seperti vegetasi, benda alam, dan unsur budaya yang tidak memperhatikan kegiatan manusia terhadap  objek  tertentu  (Justice  dan  Townshend,  1981).  Menurut  Barret  dan  Curtis  (1982), berpendapat  bahwa  permukaan  bumi  terbagi  dua  yang  terdiri  dari  kenampakan  alamiah (penutupan lahan) seperti vegetasi, salju, dan lain sebagainya. Dan berupa kenampakan hasil aktivitas manusia (penggunaan lahan).
Penutup  lahan  merupakan  informasi  penting  bagi  suatu  wilayah  dalam  pembuatan perencanaan wilayah yang baik dan tepat (Maksum dkk., 2016). Penginderaan jauh merupakan salah satu teknologi yang dapat memberikan informasi penutup lahan yang diperlukan sebagai landasan  dalam  menentukan  arah  kebijakan  pembangunan,  perencanaan  pengembangan wilayah, dan pengelolaan sumber daya alam (Nugroho, 2016). Sejak dulu penginderaan jauh telah  digunakan  sebagai  teknologi  yang  efektif  dalam  pemantauan  penutup  lahan  yang memberikan informasi secara luas, cepat, dan mudah (Sampurno dan Thoriq, 2016).
Untuk  mendapatkan  informasi  penutup  lahan  berupa  peta,  dapat  dilakukan  dengan memanfaatkan  data  penginderaan  jauh  yaitu  citra  satelit.  Citra  merupakan  gambaran permukaan bumi yang direkam oleh sensor dan dipasang pada wahana dengan ketinggian 400 km  lebih  di  atas  permukaan  bumi  (Saputra,  2013).  Pemilihan  jenis  data  citra  yang  akan digunakan dapat berpengaruh terhadap kelengkapan dan keakuratan informasi yang dihasilkan. Penelitian ini menggunakan jenis citra SPOT 7 tahun 2019 yang memiliki resolusi hingga 1,5 meter  dengan  skala  1  :  25.000  dinilai  cocok  untuk  pemetaan  penutup  lahan,  karena  dapat memberikan  cakupan  penutup  lahan  dengan  resolusi  spasial  yang  baik  dalam  menyajikan kenampakan objek secara detail.
Penginderaan  jauh  memiliki  berbagai  macam  metode  yang  dapat  digunakan  untuk pengolahan  data,  khususnya  pada  proses  klasifikasi.    Li  dkk.  (2014),  menyebutkan  terdapat beberapa  jenis  metode  klasifikasi,  diantaranya  metode  berbasis  piksel,  dan  metode  berbasis objek.  Metode  klasifikasi  berbasis  piksel  merupakan  metode  yang  telah  banyak  digunakan untuk  proses  klasifikasi  penutup  lahan,  dimana  kriteria  pengelompokkan  kelas  ditetapkan berdasarkan class  signature (penciri  kelas)  yang  diperoleh  melalui  pembuatan training  area (area  contoh)  (Hendrawan  dkk.,  2018).  Klasifikasi  berbasis  objek  atau Object-based  Image Analysis (OBIA)  merupakan  proses  pengelompokan  piksel    berdasarkan  nilai  spektral  yang sama untuk  membentuk  suatu  objek  pada citra serta menggunakan unsur tekstur dan bentuk pada objek (Bashit and Prasetyo, 2018).
Penelitian  yang  sebelumnya  telah  dilakukan  oleh  Artika  dkk.  (2019),  diantaranya mengukur  perbandingan  keakurasian  dua  metode  klasifikasi Maximum  Likelihood Classification  (MLC) dan Object  Oriented  Classification  (OBIA) yang  menghasilkan perbedaan  pada  hasil  akurasi  keseluruhan  klasifikasi  dan  luasan  tutupan  mangrove  yang dihasilkan dari kedua metode klasifikasi.
Fokus utama dalam penelitian ini adalah membandingkan dua metode klasifikasi antara metode klasifikasi berbasis piksel, dan metode klasifikasi berbasis objek dalam mengklasifikasi penutup  lahan  menggunakan  citra  SPOT  7.  Kedua  metode  tersebut  kemudian  dibandingkan hasil  klasifikasi  dan  tingkat  keakuratannya,  sehingga  dari  perbandingan  tersebut  dapat
disimpulkan metode klasifikasi mana yang baik digunakan untuk klasifikasi penutup lahan di Kota Bandung tahun 2019.

## Metode Penelitian
Penelitian ini berlokasi di Kota Bandung, Provinsi Jawa Barat. Secara geografis Kota Bandung  terletak  antara  107˚30’0”-  107˚37’0”  Bujur  Timur  dan  6˚52’0”-  7˚0’0”  Lintang Selatan  (Bokusurtanal,  Peta  Rupa  Bumi  Indonesia  2001).  Kota  Bandung  memiliki  30 kecamatan dan 151 kelurahan, dengan luas wilayah sebesar 167,31 Km² (BPS Kota Bandung, 2021). Kota Bandung berbatasan langsung dengan Kabupaten Bandung Barat dan Kabupaten Subang pada sebelah Utara, sebelah Selatan Kabupaten Bandung, sebelah Barat Kota Cimahi, dan sebelah Timur Kabupaten Sumedang dan Kabupaten Bandung.

## Gambar 1. Peta Lokasi Penelitian (Sumber: Hasil Penelitian, 2021)
Peralatan yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari perangkat keras dan perangkat lunak yang digunakan untuk proses pengolahan data, diantaranya:
a. Perangkat keras Laptop VAIO SVF142C1 Intel® Core™ i3-3217U CPU @1.80 GHz 1.80 GHz Ram 6 GB
b. Perangkat lunak
i. ArcMap  10.6.  digunakan  untuk  proses  pembuatan  titik  sampel ground  check dan layouting peta
ii. ENVI  5.3  digunakan  untuk  proses  koreksi  citra,  pemotongan  citra,  dan  klasifikasi citra berbasis piksel
iii. eCognation  Developer  64  digunakan  untuk  proses  pengolahan  klasifikasi  citra berbasis objek
iv. Microsoft Office 2019 digunakan untuk penyusunan laporan dan merekap data.
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  data  sekunder  dan  data  primer  yang digunakan untuk proses pengolahan data, diantaranya:
a. Data sekunder
i. Citra  SPOT  7  tahun  2019  resolusi  1,5meter  yang  diperoleh  dari  Lembaga Penerbangan  dan  Antariksa  Nasional  (LAPAN)  digunakan  untuk  meperoleh  data klasifikasi penutup lahan
ii. Batas Administrasi Kota Bandung Tahun 2018 skala 1 : 25.000 yang diperoleh dari Badan  Informasi  Geospasial  (BIG)  digunakan  untuk  pemotongan  area  penelitian, sehingga penelitian yang dilakukan dapat dibatasi sesuai dengan wilayah yang dikaji
b. Data Primer
i. Data  validasi  lapangan  tahun  2021  yang  didapatkan  melalui  survei  lapangan, digunakan  untuk  validasi  data  hasil  klasifikasi  yang  selanjutnya  dilakukan perhitungan uji akurasi
ii. Data validasi lapangan tahun 2019 yang didapatkan melalui Google Earth , digunakan untuk  validasi  data  hasil  klasifikasi  yang  selanjutnya  dilakukan  perhitungan  uji akurasi.
Pelaksanaan  penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa  tahapan  pekerjaan,  tahapan  yang dilakukan adalah mengklasifikasikan penutup lahan menggunakan dua metode klasifikasi yang dilakukan dalam  ENVI  5.3  dan eCognation Developer 64 yang selanjutnya dihitung  akurasi keseluruhannya, antara lain sebagai berikut:
Gambar 2. Alur Penelitian (Sumber: Hasil Penelitian, 2021)

## Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  pada  dasarnya  adalah  cara  ilmiah  yang  digunakan  untuk mendapatkan  data  dengan  tujuan  dan  kegunaan  tertentu  (Sugiyono,  2013).  Dalam  lingkup kajian ini, pengumpulan data dilakukan dengan metode studi literatur ( library research ) yang dilakukan  dengan  cara  mengumpulkan  literatur  yang  berkaitan  dengan  kasus  yang  dikaji. Literatur dapat berupa artikel, jurnal, buku, paper , penelitian terdahulu, dan lainnya (Melinda dan  Zainil,  2020).  Metode  pengumpulan  data  juga  dilakukan  dengan  pengumpulan  data sekunder sebagai keperluan untuk pengolahan data. Data sekunder adalah data yang diperoleh secara  tidak  langsung  dari  subyek  penelitian.  Pihak  lain  telah  mengumpulkan  dan mempublikasikan  data  sekunder  baik  untuk  tujuan  komersial  maupun  non-komersial. (Suliyanto,  2017).  Data  sekunder  ini  diperoleh  dari  beberapa  instansi,  seperti  Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN) untuk permintaan data citra SPOT 7, dan Badan Informasi Geospasial (BIG) untuk permintaan data vektor Administrasi Kota Bandung.
Selain data sekunder, penelitian ini juga menggunakan data primer, yaitu berupa sampel data hasil validasi lapangan ( ground check ) yang dilakukan baik secara langsung maupun tidak langsung  terhadap  objek  penelitian.  Pengambilan  sampel  ( sampling )  ditujukan  untuk memperoleh gambaran deskriptif mengenai karakteristik objek yang termasuk di dalam sampel, hal  ini  dilakukan  karena  peneliti  tidak  dapat  melakukan  pengamatan  secara  langsung  pada semua unit analisis yang berada dalam populasi penelitian (Nurdiani, 2014). Pada penelitian ini, survei lapangan dilakukan dibeberapa titik yang tersebar pada 30 Kecamatan di  wilayah Kota Bandung.

## Analisis Data
Analisis data merupakan salah satu proses dalam penelitian ini yang dilakukan setelah seluruh data terkumpul dan peroses pengolahan data diselesaikan. Analisis deskriptif kuantitatif merupakan  teknik  analisis  data  yang  bersifat  statistik  yang  dilakukan  dengan  cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang ada berdasarkan objek sebagaimana adanya sehingga  hipotesis  yang  didapatkan  dapat  diuji  kebenarannya  (Muhson,  2006).  Analisis tersebut  digunakan  untuk  memaparkan  serta  memberikan  gambaran  mengenai  hasil perbandingan klasifikasi penutup lahan di Kota Bandung menggunakan metode berbasis piksel dan metode berbasis objek dengan menggunakan citra SPOT 7. Untuk menganalisis akurasi hasil klasifikasi kedua metode, didapatkan melalui perbandingan luas penutup lahan dari kedua metode, dan dilakukannya perhitungan uji akurasi menggunakan matriks kesalahan ( confusion matrix) untuk mendapatkan akurasi keseluruhan pada masing-masing metode klasifikasi.

## Hasil dan Pembahasan
1. Klasifikasi Berbasis Piksel
Gambar 3. Sebaran Training Area (Sumber: Hasil Penelitian, 2021)
Gambar 4. Peta Klasifikasi Penutup Lahan Kota Bandung Tahun 2019 Berbasis Piksel (Sumber: Hasil Penelitian, 2021)
Klasifikasi citra berbasis piksel yang digunakan pada penelitian ini mengambil jenis supervised classification atau klasifikasi terbimbing dengan algoritma maximum likelihood , dimana algoritma ini bekerja dengan mengambil nilai probabilitas maximum dan  hasil  klasifikasi  didapatkan  dari  pembuatan  sampel  atau training  area ( Khairussidqih  dkk.,  2021) .  Tahap  awal  proses  klasifikasi  melakukan  input  data  ke dalam  ENVI  5.3  yaitu  citra  satelit  SPOT  7  Kota  Bandung  yang  telah  terkoreksi, dilanjutkan dengan penentuan kelas penutup lahan sebanyak 10 kelas sesuai ketentuan yang  tertera  dalam  SNI  Klasifikasi  Penutup  Lahan  Tahun  2014  skala  1:50.000 diantaranya, bangunan industri, ladang/tegalan, lahan terbuka, perkebunan, permukaan diperkeras,  permukiman,  ruang  terbuka  hijau,  sarana  olahraga,  sawah,  dan  semak belukar.

## Tabel 1. Luas Penutup Lahan Klasifikasi Berbasis Piksel
No Kelas Penutup Lahan Luas (Ha) Persentase 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Bangunan Industri Ladang/Tegalan Lahan Terbuka Perkebunan Permukaan Diperkeras Permukiman Ruang Terbuka Hijau Sarana Olahraga Sawah Semak Belukar 1.758,51 1.024,80 767,83 1.714,76 572,14 7.775,72 826,87 525,07 522,86 1.217,88 10,53% 6,13% 4,60% 10,26% 3,42% 46,54% 4,95% 3,14% 3,13% 7,29% Total 16.706,44 100%
(Sumber: Hasil Penelitian, 2021)
Berdasarkan Tabel  1. dapat  diidentifikasi  bahwa  penutup  lahan  paling  luas menggunakan  metode  klasifikasi  berbasis  piksel  adalah  permukiman  dengan  luasan 7.775,72  hektar  (10,26%)  dan  penutup  lahan  yang  paling  sedikit  adalah  sawah  dengan luasan 522,86 hektar (3,13%).

## 2. Klasifikasi Berbasis Objek

## Gambar 5. Hasil Segmentasi Citra SPOT 7 (Sumber: Hasil Penelitian, 2021)
Segmentasi  dilakukan  menggunakan  algoritma Multiresolution  Segmentation dimana algoritma  ini  secara  teratur  menggabungkan  piksel  atau  objek  pada  citra  untuk mengidentifikasi objek citra tunggal dari satu ukuran piksel kemudian digabungkan piksel tersebut dengan piksel tetangga berdasarkan kriteria kesamaan relativ (Nikfar dkk., 2012). Penentuan  nilai  koefisien  parameter  bentuk  0,2  dan  kekompakan  0,8  didasarkan  pada parameter warna yang lebih di utamakan dengan koefisien 0,8 (80%) dan kekompakan 0,8 (80%).  Parameter  warna  diutamakan  agar  hasil  segmentasi  sesuai  dengan  penampakan visual  citra,  sehingga  mudah  untuk  proses  interpretasi  citra  pada  klasifikasi  dalam pemilihan  kelas  penutup  lahannya.  Semakin  besar  nilai  koefisien  parameter  skala  maka semakin besar juga ukuran objek yang dihasilkan sehingga jumlah objek yang dihasilkan semakin  sedikit.  Segemntasi  ini  menghasilkan  27,215  objek  atau  segmen  yang membutuhkan waktu selama 25 menit hingga terbentuk region-region objek.
Parameter  segmentasi  dapat  mempengaruhi  ukuran  objek  hasil  segmentasi.  Ukuran objek  dapat  mengalami under  segmentation dimana  segmentasi  menghasilkan  ukuran segmen atau region yang kurang dari ukuran objek. Objek citra yang berukuran kecil dapat bergabung dengan objek lainnya maka dalam satu objek terdiri dari dua kelas penutup lahan atau lebih menyebabkan algoritma klasifkasi menganggap satu objek tersebut menjadi satu kelas  penutup  lahan  (Maksum  dkk.,  2016).  Kesalahan  ini  ditemukan  saat region yang didalamnya terdapat lebih dari satu objek.

## Gambar 6. Peta Klasifikasi Penutup Lahan Kota Bandung Tahun 2019 Berbasis Objek (Sumber: Hasil Penelitian, 2021)
Klasifikasi  ini  merupakan  tahapan  utama  yang  dilakukan  setelah  segmentasi  citra, dimana  objek  hasil  dari  proses  segmentasi,  selanjutnya  akan  digunakan  sebagai sample besed pada proses klasifikasi. Dalam eCognation Developer 64 terdapat salah satu metode klasifikasi yang digunakan pada penelitian ini yaitu, klasifikasi nearest neighbor dimana proses  tersebut  akan  melakukan  pengelompokan  dari  setiap  objek  menjadi  kelas-kelas tertentu berdasarkan karakteristik yang sama dan dari sampel tetangga terdekat (Deswina dkk., 2018). Hasil dari proses klasifikasi ini didapatkan kelas penutup lahan terbagi menjadi 10  kelas  diantaranya,  bangunan  industri,  ladang/tegalan,  lahan  terbuka,  perkebunan, permukaan  diperkeras,  permukiman,  ruang  terbuka  hijau,  sarana  olahraga,  sawah,  dan semak belukar.
Tabel 2. Luas Penutup Lahan Klasifikasi Berbasis Objek
No Kelas Penutup Lahan Luas (Ha) Persentase 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Bangunan Industri Ladang/Tegalan Lahan Terbuka Perkebunan Permukaan Diperkeras Permukiman Ruang Terbuka Hijau Sarana Olahraga Sawah Semak Belukar 2.652,74 787,63 555,66 745,35 182,60 7.452,40 1005,75 294,90 787,80 2.241,63 15,88% 4,71% 3,33% 4,46% 1,09% 44,61% 6,02% 1,77% 4,72% 13,42% Total 16.706,46 100% (Sumber: Hasil Penelitian, 2021)
Berdasarkan Tabel  2. dapat  diidentifikasi  bahwa  penutup  lahan  paling  luas menggunakan  metode  klasifikasi  berbasis  objek  adalah  permukiman  dengan  luasan 7.452,40  hektar  (44,61%)  dan  penutup  lahan  yang  paling  sedikit  adalah  permukaan diperkeras dengan luasan 182,60 hektar (1,09%).

## 3. Validasi Data
Validasi  data  merupakan  tahapan  penting  yang  perlu  dilakukan  setelah  proses klasifikasi.  Hasil  klasifikasi  penutup  lahan  dengan  metode  berbasis  piksel  dan  berbasis objek akan dievaluasi baik secara langsung dengan survei lapangan ( ground check ) maupun secara  tidak  langsung  dengan  menggunakan Google  Earth .  Validasi  ini  bertujuan  untuk menyesuaikan keadaan penutup lahan hasil klasifikasi dengan keadaan yang sebenarnya di lapangan. Menentukan sebaran titik sampel digunakan teknik stratified random sampling dimana,  sampel  akan  diambil  secara  acak  dengan  jumlah  setara  namun  berulang-ulang untuk setiap kelas penutup lahan, sehingga estimasi parameter yang dihasilkan akan akurat dan  memiliki  presisi  tinggi  serta  tingkat  variabilitas  atau  kesalahan  dalam  melakukan estimasi dapat dilakukan pengujian secara statistik (Arieska dan Herdiani, 2018).
Pada penelitian ini, titik sampel dibuat sebanyak 60 titik untuk 10 jenis penutup lahan pada setiap metode klasifikasi, dengan penentuan titik disesuaikan berdasarkan aksesbilitas jalan  yang  tersebar  pada  30  Kecamatan  di  Kota  Bandung.  Dari  60  titik  sampel,  penulis hanya mengambil 20 titik yang terbagi menjadi dua titik sampel disetiap jenis penutup lahan untuk dilakukan survei lapangan ( ground check ). Dan untuk 40 titik sampel yang tersisa dilakukan  survei  secara  tidak  langsung  menggunakan Google  Earth dengan  membagi empat titik sampel untuk setiap jenis penutup lahan.

## 4. Uji Akurasi Hasil Klasifikasi
Uji akurasi yang umum dilakukan pada data hasil klasifikasi penginderaan jauh yaitu menggunakan  matriks  kesalahan  ( matrix  confusion ).  Menurut  LAPAN  (2015),  yang menjadi pedoman pengolahan data satelit yaitu tingkat penilaian ketelitian klasifikasi yang digunakan harus tidak kurang dari 75%.
Tabel 3. Matriks Kesalahan Klasifikasi Berbasis Piksel
Hasil Interpretasi Jumlah Tingkat Akurasi
D at a La panga n

## Data Klasifikasi  BI  LT  LA  PE  PD  PM  RTH   SO  SH  SB
BI 6 0 0 0
0 0 0 0 0 0 6 100% LT 0 2 3 0
0 0 0 0 0 1 6 30% LA 0 0 4 0
0 1 0 1 0 0 6 70% PE 1 0 0 4
0 1 0 0 0 0 6 70% PD 1 0 0 0
5 0 0 0 0 0 6 80% PM 0 0 0 0
0 6 0 0 0 0 6 100% RTH 1 0 0 0
0 0 5 0 0 0 6 80% SO 0 0 0 0
0 0 0 6 0 0 6 100% SH 1 0 0 0
0 0 0 0 5 0 6 80% SB 1 0 0 0
0 0 0 0 0 5 6 80% Jumlah 11 2 7 4
5 8 5 7 5 6 60 80% (Sumber: Hasil Penelitian, 2021 ) Keterangan: BI : Bangunan Industri LT : Ladang/Tegalan LA : Lahan Terbuka PE : Perkebunan PD : Permukaan Diperkeras PM : Permukiman
RTH : Ruang Terbuka Hijau SO : Sarana Olahraga SH : Sawah SB : Semak Belukar Akurasi keseluruhan berbasis piksel = 6+2+4+4+5+6+5+6+5+5 60 x 100% = 80% Tabel 4. Matriks Kesalahan Klasifikasi Berbasis Objek Hasil Interpretasi Jumlah Tingkat Akurasi
D at a La panga n

## Data Klasifikasi  BI  LT  LA  PE  PD  PM  RTH   SO  SH  SB
BI 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 100% LT 0 4 1 0 0 1 0 0 0 0 6 70% LA 1 0 5 0 0 0 0 0 0 0 6 80% PE 0 0 0 3 0 1 0 0 0 2 6 50% PD 1 0 0 0
5 0 0 0 0 0 6 80% PM 0 0 0 0 0 6 0 0 0 0 6 100% RTH 0 0 0 0 0 0 6 0 0 0 6 100% SO 0 0 0 0 0 0 0 6 0 0 6 100% SH 0 0 0 0 0 0 0 0 6 0 6 100% SB 1 0 0 0 0 0 0 0 0 5 6 80% Jumlah 9 4 6 3 5 8 6 6 6 7 60 87% (Sumber: Hasil Penelitian, 2021) Keterangan: BI : Bangunan Industri LT : Ladang/Tegalan LA : Lahan Terbuka PE : Perkebunan PD : Permukaan Diperkeras PM : Permukiman RTH : Ruang Terbuka Hijau SO : Sarana Olahraga SH : Sawah SB : Semak Belukar
Akurasi keseluruhan berbasis objek = 6+4+5+3+5+6+6+6+6+5 60 x 100% = 87%

## 5. Perbandingan Hasil Klasifikasi
Dari  hasil  klasifikasi  citra  SPOT  7  yang  dilakukan  menggunakan  metode  berbasis piksel maupun berbasis objek menghasilkan hasil klasifikasi yang tergolong cukup baik. Nilai  akurasi  keseluruhan  dari  kedua  metode  tersebut  mencapai  nilai  pedoman  yang digunakan yaitu tidak kurang dari 75%.

## Tabel 5. Perbandingan Luas Penutup Lahan
No Kelas Penutup Lahan Luas Berbasis Piksel Berbasis Objek (Ha) Persentase (Ha) Persentase 1 Bangunan Industri 1.758,51 10,53% 2.652,74 15,88% 2 Ladang/Tegalan 1.024,80 6,13% 787,63 4,71% 3 Lahan Terbuka 767,83 4,60% 555,66 3,33% 4 Perkebunan 1.714,76 10,26% 745,35 4,46% 5 Permukaan Diperkeras 572,14 3,42% 182,60 1,09% 6 Permukiman 7.775,72 46,54% 7.452,40 44,61% 7 Ruang Terbuka Hijau 826,87 4,95% 1005,75 6,02% 8 Sarana Olahraga 525,07 3,14% 294,90 1,77% 9 Sawah 522,86 3,13% 787,80 4,72% 10 Semak Belukar 1.217,88 7,29% 2.241,63 13,42% Total 16.706,44 100% 16.706,46 100%
(Sumber: Hasil Penelitian, 2021)
Hasil  klasifikasi  yang  sebelumnya  dibahas  pada Tabel 3. dan Tabel  4. menunjukan bahwa  hasil  klasifikasi  dari  metode  berbasis  objek  lebih  detail  dibandingkan  metode berbasis  piksel.  Klasifikasi  metode  berbasis  objek  cenderung  benar  dalam mengklasifikasikan  penutup  lahan  ruang  terbuka  hijau  dan  sawah  dibandingkan  metode berbasis piksel, hal ini diperkuat berdasarkan Survei Data Basis Pembangunan Daerah Kota Bandung (2019) menyebutkan bahwa ruang terbuka hijau di Kota Bandung memiliki luas sebesar  1.008,1  ha  atau  6%  dari  luas  wilayah  Kota  Bandung,  seperti  yang  tertera  pada Tabel  5. luas  penutup  lahan  ruang  terbuka  hijau  berdasarkan  klasifikasi  berbasis  objek sebesar 1005,75 ha lebih mendekati daripada klasifikasi berbasis piksel dengan luas 826,87 ha.  Untuk  penutup  lahan  sawah  menurut  Survei  Data  Basis  Pembangunan  Daerah  Kota Bandung (2019) menyebutkan bahwa sawah di Kota Bandung memiliki luas sebesar 784,21 ha, dimana luas penutup lahan sawah berdasarkan klasifikasi berbasis objek pada Tabel 5. menunjukkan  sebesar  787,80  ha  lebih  mendekati  daripada  klasifikasi  berbasis  piksel dengan  luas  522,86  ha.  Hal  tersebut  juga  dikemukakan  oleh  Duro  dkk.  (2012)  dalam penelitiannya yang menyebutkan dan membuktikan bahwa metode klasifikasi berdasarkan objek lebih baik dalam pengklasifikasian objek yang memiliki tingkat homogenitas tinggi dibandingkan metode klasifikasi berdasarkan piksel.
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Maksum  dkk.  (2016) menyatakan  bahwa  untuk  kelas  vegetasi  pada  metode  klasifikasi  berbasis  piksel  dan berbasis objek cukup baik dalam mengklasifikasi kelas penutup lahan dengan tepat, hanya saja  jika  dibandingkan  dengan  metode  klasifikasi  berbasis  objek  hasil  penutup  lahan berbasis  piksel  memiliki  tingkat  keakuratan  lebih  rendah.  Maksum  dkk.  (2016) menjelaskan  bahwa  metode  berbasis  piksel  dengan  algoritma maximum  likelihood merupakan metode klasifikasi yang berpedoman pada nilai piksel yang terdapat pada citra
yang  kemudian  dibuat  dalam training sampel  yang  dikategorikan  dalam  beberapa  kelas penutup  lahan.  Namun  permasalahan  yang  ada  pada  klasifikasi  berbasis  piksel  yaitu pengklasifikasi secara tradisional per-piksel dapat menyebabkan kesalahan klasifikasi yang muncul  dalam  bentuk  poligon  ( salt  and  pepper ),  ketika  piksel  di  luar  area  spesifik  atau diantara area yang bertumpang tindih  tetap diklasifikasikan secara paksa. Pada Tabel  5. luas  penutup  lahan  ruang  terbuka  hijau  dengan  metode  klasifikasi  berbasis  piksel  dan berbasis objek memiliki selisih sebesar 178,88 ha dan penutup lahan sawah memiliki selisih 264.94 ha, hal tersebut disebabkan adanya efek salt and pepper pada klasifikasi, sehingga saat  penetapan  peluang  penutup  lahan  ruang  terbuka  hijau  dan  sawah  teridentifikasi sebagian menjadi kelas penutup lahan lain.
Tabel  6.  Perbandingan  Hasil  Akurasi  Keseluruhan  Metode  Berbasis  Piksel  dan  Berbasis Objek
Klasifikasi Berbasis Piksel Citra SPOT 7 Klasifikasi Berbasis Objek Citra SPOT 7 Akurasi Keseluruhan 80% Akurasi Keseluruhan 87%
(Sumber: Hasil Penelitian, 2021)
Hal yang terpenting dalam klasifikasi citra, adalah nilai akurasi dari hasil klasifikasi. Dalam  penelitian  ini  nilai  dari  akurasi  keseluruhan  menjadi  bahan  perbandingan  sesuai pedoman yang ada, yaitu nilai tersebut tidak dibawah dari 75%. Dari hasil uji akurasi yang ada pada Tabel  6. dapat  dilihat  bahwa  klasifikasi  menggunakan  metode  berbasis  objek memperoleh  nilai  akurasi  keseluruhan  sebesar  87%  sedangkan  klasifikasi  menggunakan metode  berbasis  piksel  memperoleh  nilai  akurasi  keseluruhan  sebesar  80%.  Maka  hasil perbandingan tersebut dapat menjadikan metode berbasis objek untuk klasifikasi penutup lahan menggunakan  Citra  SPOT  7  lebih  unggul  dibandingkan  klasifikasi  penutup  lahan menggunakan metode berbasis piksel.

## Kesimpulan
Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  peta  penutup  lahan  menggunakan  metode  klasifikasi berbasis piksel dan metode klasifikasi berbasis objek yang berlokasi di Kota Bandung tahun 2019.  Penutup  lahan  diklasifikasikan  menjadi  10  kelas  diantaranya,  bangunan  industri, ladang/tegalan, lahan terbuka, perkebunan, permukaan diperkeras, permukiman, ruang terbuka hijau, sarana olahraga, sawah, dan semak belukar. Metode klasifikasi berbasis piksel memiliki penutup lahan paling luas yaitu, permukiman dengan luasan 7.775,72 hektar dan penutup lahan yang  paling  sedikit  adalah  sawah  dengan  luasan  522,86  hektar.  Sedangkan  untuk  metode klasifikasi  berbasis  objek  penutup  lahan  paling  luas  adalah  permukiman  dengan  luasan 7.452,40 hektar dan penutup lahan yang paling sedikit adalah permukaan diperkeras dengan luasan 182,60 hektar.
Hasil  uji  akurasi  klasifikasi  dengan  metode  berbasis  piksel  dan  berbasis  objek menunjukkan  keakuratan  yang  memenuhi  syarat  kriteria  klasifikasi  digital  yang  ditetapkan LAPAN  sebesar  >  75%.  Hasil  akurasi  keseluruhan  pada  metode  klasifikasi  berbasis  piksel sebesar  80%,  sedangkan  hasil  akurasi  pada  metode  klasifikasi  berbasis  piksel  sebesar  87%. Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  klasifikasi  berbasis  objek  lebih  baik  dibandingkan klasifikasi  berbasis  piksel  dalam  mengklasifikasi  penutup  lahan  di  Kota  Bandung menggunakan citra SPOT 7.

## Ucapan Terimakasih
Penelitian ini merupakan hasil dari Tugas Akhir penulis pertama. Penulis mengucapkan terimakasih  kepada  bapak  Prof.  Drs.  Dede  Sugandi,  M.Si  selaku  dosen  pembimbing  tugas akhir, bapak Dr. Lili Somantri, S.Pd., M.Si selaku dosen penguji I sidang Tugas Akhir, serta bapak  Riki  Ridwana,  S.Pd,  M.Sc  selaku  dosen  penguji  II  sidang  Tugas  Akhir  yang  telah memberikan arahan, serta memberikan saran, dan bimbingan agar penulis bisa menyelesaikan penyusunan penelitian ini dengan lancar

## Daftar Rujukan
Arieska, P. K., & Herdiani, N. (2018). Pemilihan Teknik Sampling Berdasarkan Perhitungan Efisiensi Relatif. Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang, 6(2). Artika, E., Darmawan, A., & Hilmanto, R. (2019). PERBANDINGAN METODE MAXIMUM
LIKELIHOOD CLASIFICATION (MLC)
DAN OBJECT ORIENTED CLASSIFICATION  (OOC)  DALAM  PEMETAAN  TUTUPAN  MANGROVE  DI KABUPATEN LAMPUNG SELATAN. Jurnal Hutan Tropis , 7 (3), 267-275.
Bakosurtanal,  2001,  Peta  Rupabumi  Indonesia  Bandung  Lembar  1209-311  skala  1:25.000, Bakosurtanal: Bogor
Barret, R. B dan L. F. Curtis. 1982. Introduction to environmental remote sensing. Chapman and Hall. London. 352 h.
Bashit, N., & Prasetyo, Y. (2018). Uji ketelitian klasifikasi berbasis objek pada citra quickbird (Vol. 01, Issue 01, pp. 20–25).
BPS  Kota  Bandung,  2021. Jumlah  Penduduk  (jiwa)  2018-2020 .  Diakses  dari: https://bandungkota.bps.go.id/indicator/12/32/1/jumlah-penduduk.html
Dinas  Komunikasi  dan  Informasi  Kota  Bandung  &  UNPAD,  2016.  Survei  Data  Basis Pembangunan  Daerah  Kota  Bandung  2016.  Kota  Bandung:  Dinas  Komunikasi  dan Informasi Kota Bandung & UNPAD
Dinas  Komunikasi  dan  Informasi  Kota  Bandung  &  UNPAD,  2019.  Survei  Data  Basis Pembangunan  Daerah  Kota  Bandung  2019.  Kota  Bandung:  Dinas  Komunikasi  dan Informasi Kota Bandung & UNPAD
Duro, D. C., Franklin, S. E., & Dubé, M. G. (2012). A comparison of pixel-based and object- based image analysis with selected machine learning algorithms for the classification of agricultural landscapes using SPOT-5 HRG imagery. Remote sensing of environment , 118 , 259-272.
Gong, P., Wang, J., Yu, L., Zhao, Y., Zhao, Y., Liang, L., ... & Chen, J. (2013). Finer resolution observation and monitoring of global land cover: First mapping results with Landsat TM and ETM+ data. International Journal of Remote Sensing , 34 (7), 2607-2654.
Hendrawan,  Gaol,  J.L.  &  Susilo,S.B.  Studi  Kerapatan  dan  Perubahan  Tutupan    Mangrove Menggunakan Citra Satelit di Pulau Sebatik Kalimantan Utara. Jurnal Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis., 10(1):99-109. DOI: 10.29244/jitkt.v10i1.18595.
Justice,  C.O.  and  Townshend,  J.R.G.  1981.  A  comparison  of  unsupervised  classification procedures  using  Landsat  MSS  data  for  an  area  of  complex  89  surface  conditions  in Basilicata, southern Italy. Remote Sensing of Environment, 12, 407-420.
Khairussidqih, S., Akhbar, A., Wahid, A., Misrah, M., & Hamka, H. ANALISIS SPEKTRAL PENGGUNAAN LAHAN MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT 8 DI SUB DAS MIU KECAMATAN GUMBASA KABUPATEN SIGI. Jurnal Warta Rimba , 9 (3), 133-144. LAPAN. 2015. Pedoman Pengolahan Data Penginderaan Jauh Landsat-8 untuk MPT. Jakarta.
Li,  H.  T.,  Gu,  H.  Y.,  Han,  Y.  S.,  &  Yang,  J.  H.  (2008).  Object-oriented  classification  of polarimetric  SAR  imagery  based  on  statistical  region  merging  and  support  vector machine.  In 2008  International  Workshop  on  Earth  Observation  and  Remote  Sensing Applications (pp. 1-6). IEEE.
Maksum,  Z.,  Prasetyo,  Y.,  &  Haniah,  H.  (2016).  Perbandingan  Klasifikasi  Tutupan  Lahan Menggunakan Metode Klasifikasi Berbasis Objek Dan Klasifikasi Berbasis Piksel Pada Citra Resolusi Tinggi Dan Menengah. Jurnal Geodesi Undip , 5 (2), 97–107.
Melinda, V., & Zainil, M. (2020). Penerapan model project based learning untuk meningkatkan kemampuan  komunikasi  matematis  siswa  sekolah  dasar  (studi  literatur). Jurnal Pendidikan Tambusai , 4 (2), 1526-1539. Muhson, A. (2006). Teknik analisis kuantitatif. Universitas Negeri Yogyakarta. Yogyakarta . Nikfar,  M.,  Zoej,  M.  J.  V.,  Mohammadzadeh,  A.,  Mokhtarzade,  M.,  &  Navabi,  A.  (2012). Optimization  of  multiresolution  segmentation  by  using  a  genetic  algorithm. Journal  of Applied Remote Sensing , 6 (1), 063592.
Nugroho,  F.  S.  (2016).  Pengaruh  Jumlah  Saluran  Spektral,  Korelasi  Antar  Saluran  Spektral
Dan Jumlah Kelas Objek Terhadap Akurasi Klasifikasi Penutup
Lahan. GEOMATIKA , 21 (1), 09-16.
Nurdiani,  N.  (2014).  Teknik  sampling  snowball  dalam  penelitian  lapangan. ComTech: Computer, Mathematics and Engineering Applications , 5 (2), 1110-1118.
Sampurno, R. M., & Thoriq, A. (2016). Klasifikasi tutupan lahan menggunakan citra landsat 8 operational land imager (OLI) di Kabupaten Sumedang (land cover classification using landsat  8  operational  land  imager  (OLI)  data  in  Sumedang  Regency). Jurnal  Teknotan Vol , 10 (2).
Saputra, A. (2013). PENDAYAGUNAAN RESOLUSI CITRA SATELIT PENGINDERAAN JAUH. Media Dirgantara , 8 (1).
SNI. (2014). Klasifikasi Penutup Lahan. Badan Standardisasi, 2-28.
Sugiyono,  D.  (2013).  Metode  penelitian  pendidikan  pendekatan  kuantitatif,  kualitatif  dan R&D.
Suliyanto, S. E., & MM, S. (2017). Metode Penelitian Kuantitatif