## PENERAPAN ALGORITME POHON KEPUTUSAN C5.0 UNTUK KLASIFIKASI LAHAN GAMBUT YANG TERBAKAR DI KABUPATEN OGAN KOMERING ILIR
Meliana O. Meo
Program Studi Teknik Informatika, STIKOM Uyelindo Kupang E-mail: meliana.oktavia.g@gmail.com

## ABSTRACT
Lahan  gambut  merupakan  salah  satu  tipe  lahan  basah  yang  memiliki  peranan  yang  sangat  penting  dalam kehidupan makluk hidup. Selain sebagai media penyimpanan air dimusim hujan juga merupakan habitat bagi hewan dan  ikan. Luasan  lahan gambut di Indonesia saat ini  mengalami degradasi salah satunya penyebabnya dikarenakan banyaknya  kebakaran  yang  terjadi.  Kebakaran  dilahan  gambut  jauh  lebih  berbahaya  dibandingkan  kebakaran  non gambut selain itu dampak dari kebakaran lahan gambut sangat merugikan masyarakat.  Salah satu upaya yang dapat dilakukan untuk mengamati lokasi, luasan dan dampak dari kebakaran gambut yaitu dengan memanfaatkan teknologi remote sensing . Dari satelit, data lokasi kebakaran, intensitas kebakaran dan luas area yang terbakar dapat diketahui dengan  mudah  dan  efektif.  Citra  satelit  yang  dihasilkan  dari remote  sensing dapat  dimanfaatkan  melalui  proses klasifikasi.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  membangun  model  klasifikasi  menggunakan  algoritme  C5.0  untuk mengklasifikasi  citra  satelit  lahan  gambut  sebelum  terbakar,  terbakar,  dan  setelah  terbakar.  Area  yang  digunakan adalah  Kabupaten  Ogan  Komering  Ilir,  Provinsi  Sumatera  Selatan.  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukan  bahwa algoritme C5.0 memiliki akurasi sebesar 97.10% dan nilai Kappa sebesar 0.96. Selain itu, hasil penelitian menunjukan bahwa  total  estimasi  luasan  lahan  gambut  di  kabupaten  Ogan  Komering  Ilir,  Sumatera  Selatan  pada  tanggal  6 September 2015 dengan menggunakan algoritme C5.0 adalah 7.119,995 km 2 pada kelas sebelum terbakar,  689.895 km 2 pada kelas terbakar dan 2.155,300 km 2 pada kelas setelah terbakar.
Kata Kunci: C5.0, Lahan Gambut, Kebakaran Hutan, Klasifikasi, Pohon Keputusan

## Pendahuluan
Indonesia merupakan salah satu negara tropis di dunia yang memiliki lahan gambut terluas yaitu seluas 17-27  juta  hektar  yang  tersebar  di  beberapa  Pulau diantaranya  pulau  Sumatera,  Kalimantan  dan  Papua [1].  Lahan  gambut  memiliki  peranan  yang  sangat penting  dalam  menunjang  kehidupan  makluk  hidup. Selain sebagai media penyimpanan air dimusim hujan juga merupakan habitat bagi hewan dan ikan.
Saat  ini  luasan  lahan  gambut  di  Indonesia mengalami  degradasi,  salah  satunya  di  wilayah Sumatera  Selatan.  Hal  ini  dikarenakan  banyaknya kebakaran yang terjadi pada lahan gambut. Di wilayah Sumatera Selatan sendiri pada tahun 2015, kebakaran hutan mencapai 30.984,98 ha. [2]. Hal ini memberikan dampak  yang  buruk  bagi  lingkungan  diantaranya hilangnya  biomassa  dan  keanekaragaman  hayati, terjadinya proses subsiden, hilangnya fungsi penyerapan  karbon  serta  timbulnya  kabut  asap  yang menyebabkan  gangguan  kesehatan  dan  transportasi [1].
Kebakaran yang terjadi dilahan gambut termasuk dalam tipe ground fire dimana api menjalar di bawah permukaan  dengan  pembakaran  yang  tidak  menyala ( smoldering ). Ground fire menyebabkan pemadaman kebakaran  sulit  dilakukan  karena  api  dapat  bertahan lama dan menghasilkan asap yang tebal. Berdasarkan hal  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  kebakaran gambut  lebih  berbahaya  dibandingkan  dengan kebakaran non gambut.
Besarnya  kerugian  akibat  kebakaran  lahan gambut  menuntut  kita  untuk  melakukan  usaha pencegahan dan pengendalian kebakaran secara terus menerus. Salah satu upaya yang dapat dilakukan untuk mengamati lokasi, luasan dan dampak dari kebakaran gambut yaitu dengan memanfaatkan teknologi remote sensing . Dari satelit, data lokasi kebakaran, intensitas kebakaran dan luas area yang terbakar dapat diketahui dengan  mudah  dan  efektif  [3].  Metode  yang  dapat digunakan antara lain dengan mengklasifikasikan data citra  satelit.  Salah  satu  algoritme  yang  digunakan untuk  mengklasifikasikan  citra  satelit  adalah  pohon keputusan. Terdapat berbagai algoritme dalam pohon
keputusan  diantaranya  algoritme Random  Forest , algoritme C5.0, algoritme CART dan lainnya.
Algoritme pohon keputusan dapat digunakan untuk mengklasifikasikan  data  yang  besar,  namun  hasil klasifikasi  pohon  keputusan  cenderung  tidak  stabil, karena perubahan-perubahan kecil pada data learning akan  mempengaruhi  hasil  akurasi  prediksi  [4]  Untuk memperbaiki  stabilitas dan kekuatan akurasi prediksi pohon  klasifikasi  dapat  digunakan  metode boosting . Boosting adalah  teknik  untuk  menghasilkan  dan menggabungkan  beberapa  pengklasifikasi  untuk meningkatkan  akurasi  prediksi  [5].  Salah  satu algoritme  yang  telah  menerapkan  metode  ini  adalah algoritme C5.0
Berdasarkan  pemaparan  tersebut,  maka  pada penelitian  ini  akan  dilakukan  pengklasifikasian  area lahan  gambut  yang  terbakar  di  kabupaten  Ogan Komering  Ilir,  Sumatera  Selatan  dari  data  citra Landsat  7.  Klasifikasi  citra  sendiri  dilakukan  dengan menggunakan  algoritme  C5.0.  Hasil  klasifikasi  dari algoritme ini akan digunakan untuk mengklasifikasikan  dan  menghitung  estimasi  luasan lahan atau wilayah yang belum terbakar, terbakar dan telah terbakar.

## 1. LANDASAN TEORI
1.1 Citra Satelit
Citra  dalam  bidang remote  sensing merupakan gambaran  sebagian  permukaan  bumi  yang  diperoleh dari  sistem  perekaman  melalui  sensor  yang  dipasang pada pesawat terbang ataupun satelit [6]. Citra digital adalah array angka-angka dalam bentuk dua dimensi. Citra  digital  dapat  memiliki  dimensi  ketiga  yang disebut  dengan  layer.  Layer  adalah  suatu  citra  yang sama tetapi memiliki informasi yang berbeda dengan informasi  pada  layer-layer  lainnya.  Pada  citra  satelit layer yang divisualisasikan secara multispektral, layer berupa saluran atau band yang berbeda dari citra yang sama [7].

## 1.2 Konsep Dasar Satelit Landsat
Satelit Landsat merupakan satelit hasil program sumberdaya  bumi  milik  Amerika  Serikat  yang dikembangkan oleh NASA ( the National Aeronautical and  Space  Administration ).  Satelit  ini  pertama  kali diluncurkan  pada  tanggal  23  Juli  1972  dengan  nama ERTS-I ( Earth Resources Technology Satellite ) yang kemudian  berganti  nama  menjadi  Landsat  I.  Hingga saat  ini,  seri  Landsat  yang  diluncurkan  telah  sampai pada  seri  Landsat  8.  Kelebihan  sensor  pada  Landsat ETM+  adalah  menggunakan  delapan  saluran,  enam saluran  dititikberatkan  untuk  studi  vegetasi,  satu saluran  untuk  studi  geologi  dan  satu  saluran  untuk sensor pankromatik seperti tampak pada Tabel 1.
Tabel 1. Karakteristik sensor Landsat 7 ETM+
Band Resolusi Keterangan Spektral (μm) 1 30 m Blue 0.441 - 0.514 2 30 m Green 0.519 - 0.601 3 30 m Red 0.631 - 0.692 4 30 m NIR 0.772 - 0.898 5 30 m SWIR-1 1.547 - 1.749 6 60 m Thermal IR 10.31 - 12.36 7 30 m SWIR-2 2.064 – 2.345 8 15 m Pan 0.515 – 0.896

## 1.3 Klasifikasi Data Citra Satelit
Klasifikasi  citra  satelit  merupakan  salah  satu teknik  yang  digunakan  untuk  mengekstrak  informasi dari  sejumlah  besar  gambar  satelit.  Pada  klasifikasi citra dilakukan pemberian label atau kelas pada setiap piksel  citra  berdasarkan  karakteristik  spektral  pada berbagai bands [8].
Terdapat dua metode klasifikasi citra satelit yaitu klasifikasi  tak terbimbing  dan  klasifikasi  terbimbing. Klasifikasi  tak  terbimbing  akan  mencari  kelompok- kelompok piksel dari citra satelit kemudian menandai setiap  piksel  ke  dalam  sebuah  kelas  berdasarkan parameter-parameter  pengelompokkan  awal  yang didefinisikan oleh penggunanya. Sedangkan klasifikasi  terbimbing  memerlukan  inputan  atau informasi  yang  dikenal  sebagai  data  latih untuk memulai klasifikasi. Piksel atau kelompok piksel yang sesuai  dijadikan  sebagai  data  latih,  piksel-piksel tersebut  digunakan  untuk  melatih  dan  mengenali piksel serupa lainnya [9].

## 1.4 Algoritma C5.0
Algoritme C5.0 merupakan perbaikan dari C4.5. C5.0  lebih  baik  dari  C4.5  dalam  hal  kecepatan, efisiensi penggunaan memori, ukuran pohon keputusan  dan  kesalahan  klasifikasi  [10].  Pada algoritme C5.0, data latih awal dianggap sebagai node root dari pohon keputusan, kemudian dihitung  setiap gain  ratio setiap  atribut.  Untuk  menghitung  entropi informasi, digunakan Persamaan 1 [11].
𝐸(𝑆) = − ∑ 𝑃 𝑖 𝑙𝑜𝑔 2 𝑚 𝑖=1 (𝑃 𝑖 ) ) (1)
dimana S set  data  yang  terdiri  atas n data  sampel. C adalah kategori atribut yang memiliki m nilai berbeda. pi adalah proporsi yang bisa dihitung dengan 𝑝 𝑖 = 𝑛 𝑖 |𝑠| , ni adalah jumlah data yang termasuk kelas ke- i dan | s | adalah banyaknya data pada data set S (maka | s |= n ).
Untuk  menghitung  entropi  bersyarat  atribut  A digunakan persamaan 2 [11].
𝐸 (𝑆|𝐴) = − ∑ 𝑃 𝑗 ′ ∑ 𝑝 𝑖𝑗 𝑚 𝑗=1 𝑙𝑜𝑔 2 𝑣 𝑗=1 (𝑃 𝑖𝑗 ) (2)
dimana 𝑃 𝑗 ′ adalah  proporsi  yang  dapat  dihitung dengan 𝑃 𝑗 ′ = |𝑠 𝑗 | 𝑠 = ∑ 𝑛 𝑖𝑗 𝑚 𝑖 𝑛 ; 𝑃 𝑗 ′ adalah  peluang
bersyarat  yang  dapat  dihitung  dengan 𝑝 𝑖𝑗 = 𝑛 𝑖𝑗 |𝑠 𝑗 | ; dan | Sj |  adalah  jumlah  data  dengan  atribut A .  Maka,  nilai gain dari atribut A dapat dihitung dengan persamaan 3 [11].
𝐺𝑎𝑖𝑛 = 𝐸(𝐴) − 𝐸(𝑆|𝐴) (3)
Nilai gain  ratio dari  atribut A dihitung  dengan Persamaan 4 [11].
𝐺𝑎𝑖𝑛 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 (𝐴) = 𝐺𝑎𝑖𝑛(𝐴) 𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡(𝐴) (4)
dimana 𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡(𝐴) = − ∑ 𝑝 𝑗 ′ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑣 𝑗=1 (𝑝 𝑗 ′ ) .  Algoritme C5.0  memecah  data  latih  berdasarkan  atribut  yang memiliki  nilai  informasi gain terbesar. Prosedur split terus dilakukan hingga tidak ada lagi subset data yang dapat di- split.

## 1.5 Area Studi dan data penelitian
a. Area studi yang akan digunakan dalam penelitian ini  adalah  lahan  gambut  di  Kabupaten  Ogan Komering Ilir, Provinsi Sumatera Selatan.
b. Data penelitian berupa :
1. Data  citra  satelit  Landsat  7  ETM+  di kabupaten  Ogan  Komering  Ilir  yang diperoleh dari website http://earthexplorer.usgs.gov.
2. Data peta lahan gambut di pulau Sumatera tahun  2002  diperoleh  dari  Wetlands International Programme Indonesia
3. Data  titik  panas  bulan  September  tahun 2015  diperoleh  dari  FIRMS  MODIS Fire/Hotspot, NASA/University of Maryland
1.6 Peralatan Penelitian
Dalam  penelitian  ini,  perangkat  lunak  yang digunakan yaitu :
a. R  sebagai  bahasa  pemrograman  yang  digunakan untuk klasifikasi data
b. ILWIS  dan  Quantum  GIS  2.6.0  untuk  praproses citra satelit.
c. PostgreSQL  9.1  digunakan  untuk  mengelola  data spasial
1.7 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  terdiri  dari  3 tahapan  utama  yaitu praproses  citra,  klasifikasi  citra  satelit  dan  evaluasi hasil klasifikasi.
Mulai Data Citra Landsat 7 ETM+ Praproses Citra Data Citra dengan Label Kelas
Penentuan Label Kelas Data Titik Panas
Pembagian Data (K-Folds Cross Validation) Data Latih Data Uji Klasifikasi menggunakan algoritme C5.0 Evaluasi Hasil Klasifikasi Selesai Gambar 1 Tahapan penelitian

## a. Praproses Citra Satelit
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  pengisian gap , proses  kombinasi band ,  georeferensi,  proses overlay citra satelit dengan peta gambut. Proses pengisian gap dilakukan  untuk  memperbaiki  data  citra  yang mengalami  kerusakan  akibat  terdapatnya gap pada citra satelit.
(a) (b)
Gambar  2  Proses  pengisian gap (a)  Citra  satelit sebelum  pengisian gap (b)  Citra  satelit  setelah pengisian gap
Proses  kombinasi band dilakukan  untuk mendapatkan  warna  RGB  dan  kombinasi band yang digunakan. Dalam penelitian ini kombinasi band yang digunakan  adalah band 7, band 4,  dan band 2  yang mengacu  pada  standar  dari  NASA. Band 7 direpresentasikan  dengan  warna  merah, band 4 direpresentasikan  dengan  warna  hijau,  dan band 2 direpresentasikan dengan warna biru.
Proses georeferensi ini dilakukan dengan tujuan untuk menyamakan sistem koordinat yang digunakan pada  citra  satelit  yang  memiliki  sistem  proyeksi koordinat UTM Zone 48S with WGS84, hal ini berarti Kabupaten  Ogan  Komering  Ilir,  Provinsi  Sumatera
Selatan terletak pada zona 48S dalam sistem proyeksi UTM  ( Universal  Transverse  Merctator )  dengan sistem referensi geospasial WGS84.

## b. Klasifikasi Citra Satelit
Beberapa  tahapan  yang  dilakukan  sebelum dilakukan  klasifikasi,  yaitu  proses  penentuan  kelas citra  satelit,  pembagian  data  latih  dan  data  uji  serta proses klasifikasi. Proses penentuan kelas citra satelit dilakukan  dengan  cara  meng- overlay titik  panas dengan  citra  satelit  untuk  mendapatkan  label  kelas yang dibutuhkan.
Titik panas yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari tanggal 1 September 2015 sampai tanggal 6  September  2015  yang  disesuaikan  dengan  tanggal akusisi citra yaitu tanggal 6 September 2015. Terdapat empat  buah  kelas  label  yang  akan  dihasilkan,  yaitu: sebelum terbakar, terbakar, setelah terbakar dan awan.
Tahapan selanjutnya adalah pengambilan sampel atau  area  contoh.  Sampel  piksel  yang  diambil berdasarkan kenampakan visual pada display monitor , dimana kelas sebelum terbakar ditandai dengan warna hijau,  kelas  terbakar  ditandai  dengan  merah  terang, kelas  setelah  terbakar  ditandai  dengan  merah kecoklatan  dan  kelas  awan  ditandai  dengan  warna Putih.  Jumlah  sampel  yang  diambil  dari  masing- masing kelas label yaitu sebanyak 10 sampel. Tabel 2 menunjukkan  banyaknya  jumlah  piksel  setiap  kelas yang menjadi area contoh.
Tabel  2. Jumlah piksel area contoh Kelas Tutupan Lahan Jumlah Sampel Jumlah Piksel Sebelum Terbakar 10 2.500 Terbakar 10 2.343 Setelah Terbakar 10 2.502 Awan 10 2.400
Sampel  piksel  yang  ada  diubah  ke  dalam  nilai digital  setelah  itu  dibagi  menjadi  data  latih  dan  data uji.  Pembagian  data  dilakukan  dengan  menggunakan K-fold  cross  validation. Data  dibagi  menjadi  10 kelompok  percobaan  dengan  porsi  9/10  data digunakan sebagai data latih dan 1/10 data digunakan sebagai  data  uji.  Artinya  dari  9.745  piksel  dataset diambil  8.770  piksel  atau  8.771  piksel  sebagai  data latih dan sisanya sebanyak 975 piksel atau 974 piksel sebagai data uji
Gambar  3  merupakan  contoh  kelas  untuk kebakaran lahan.
(a) (b) (c) (d)
Gambar  3  Contoh  kelas  tutupan  lahan  (a)  Kelas sebelum terbakar (b) kelas terbakar (c) Kelas setelah terbakar (d) Kelas awan
Setelah  proses  penentuan  label  kelas,  tahapan selanjutnya adalah pembagian data latih dan data uji. Pembagian  data  dilakukan  dengan  menggunakan metode K-fold  cross  validation .  Metode  ini  akan membagi  data  menjadi K kelompok  dan  akan mengulang  percobaan  sebanyak K -kali.  Data  akan dibagi  menjadi  10  kelompok  percobaan  dengan proporsi  90%  data  latih  dan  10%  data  uji.  Tahapan akhir setelah pembagian data yaitu proses klasifikasi. Proses  klasifikasi  dilakukan  dengan  menerapkan algoritme C5.0 .

## c. Evaluasi Hasil Klasifikasi
Evaluasi  hasil  klasifikasi  dilakukan  dengan melihat nilai akurasi keseluruhan dan koefisien Kappa yang diperoleh dari perhitungan confusion matrix . Akurasi  keseluruhan  menunjukkan  banyaknya jumlah  piksel  yang  terklasifikasi  secara  benar  pada tiap  kelas  dibanding  jumlah  sampel  yang  digunakan untuk uji akurasi pada semua kelas sedangkan Kappa dapat  digunakan  untuk  mengukur  kebenaran  antara model dengan kenyataan atau menghitung jumlah nilai yang ada dalam perhitungan Confusion matrix [12]
Akurasi  = ∑ 𝑛 𝑘𝑘 𝑞 𝑘=1 𝑛 × 100 (5)
Kappa = 𝑛 ∑ 𝑛 𝑘𝑘 −∑ 𝑛 𝑘+ ×𝑛 +𝑘 𝑞 𝑘=1 𝑞 𝑘=1 𝑛 2 −∑ 𝑛 𝑘+ ×𝑛 +𝑘 𝑞 𝑘=1 (6)
dimana: 𝑛 𝑘𝑘 = nilai diagonal dari matrik kontingensi baris ke-k dan kolom ke-k 𝑛 +𝑘 𝑛 +𝑘 = jumlah piksel dalam kolom ke-k 𝑛 𝑘+ = jumlah piksel dalam baris ke-k 𝑛 = banyaknya piksel dalam contoh

## 2. HASIL DAN PEMBAHASAN
Algoritme C5.0 menghasilkan  model klasifikasi berupa  model  pohon  keputusan  dan  model  berbasis aturan. Model berbasis aturan memiliki banyak aturan yang  dapat  disederhanakan  dan  dipangkas  sehingga aturan  yang  diturunkan  dapat  berjumlah  sedikit  dari aturan  yang  dihasilkan  oleh  model  berbasis  pohon keputusan.  Dari  tahapan  implementasi  menggunakan algoritme C5.0 dengan menggunakan perangkat lunak R,  diperoleh  model  berbasis  pohon  keputusan  untuk dataset tiap fold .  Akurasi  model  berbasis  pohon keputusan  dapat  dilihat  pada  Tabel  3  sedangkan akurasi model berbasis aturan dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 3. Akurasi rata-rata model berbasis pohon
keputusan Fold Ukuran Pohon Koefisien Kappa Akurasi Keseluruhan (%) 1 63 0.95 96.41 2 63 0.95 96.31 3 59 0.97 97.54 4 63 0.97 97.54 5 60 0.96 97.33 6 55 0.96 97.13 7 58 0.96 97.23 8 54 0.96 96.92 9 60 0.97 97.64 10 45 0.96 97.33 Rata-Rata 0.96 97.14
Akurasi  rata-rata  yang  diperoleh  dari  model pohon  keputusan  dari  10- fold pada  Tabel  3  diatas sebesar  97.14%  dan  nilai  koefisien  Kappa  sebesar 0.96.  Sedangkan  akurasi  rata-rata  model  berbasis aturan  sebesar  97.10%  dan  nilai  koefisien  Kappa sebesar 0.96 seperti diberikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Akurasi rata-rata model berbasis aturan
Fold Jumlah Aturan Koefisien Kappa Akurasi Keseluruhan (%) 1 32 0.95 96.21 2 31 0.95 96.21 3 28 0.97 97.44 4 28 0.96 97.13 5 33 0.96 97.33 6 26 0.96 97.33 7 31 0.97 97.53 8 32 0.96 97.02 9 27 0.97 97.64 10 27 0.96 97.12 Rata-Rata 0.96 97.10
Kecepatan dari suatu algoritme dapat dilihat dari penerapan  model  pada  data  baru  yang  akan diklasifikasi.  Model  yang  dihasilkan  dari  pohon
keputusan  berupa  sejumlah  aturan.  Semakin  besar jumlah  pohon  dan  aturan  yang  dihasilkan,  maka semakin lama proses pengklasifikasian dilakukan.
Berdasarkan  hasil  pada  Tabel  3  dan  Tabel  4, dapat  dilihat  bahwa  ukuran  pohon  keputusan  dan jumlah  aturan  yang  dihasilkan  pada fold ke-10  lebih sedikit dibandingkan dengan fold lainnya yaitu dengan ukuran  pohon  sebesar  45  pohon  dan  jumlah  aturan sebanyak 27 aturan.
Klasifikasi dengan algoritme C5.0 menghasilkan 27  aturan.  Aturan  ini  didapat  dari  pohon  keputusan yang  dihasilkan  dari  model  klasifikasi.  Berikut  27 aturan yang dihasilkan dari algoritme C5.0:
1. JIKA  Band4  >  94  DAN  Band2  >  83 MAKA Awan
2. JIKA  Band7  ≤  86  DAN  Band4  >  94 DAN  Band2  ≤  71  MAKA  Sebelum Terbakar
3. JIKA  Band7  ≤  40  DAN  Band2  ≤  82 MAKA Sebelum Terbakar
4. JIKA  Band4  >  119  DAN  Band2  ≤  81 MAKA Sebelum Terbakar
5. JIKA 86 < Band7 ≤ 101 DAN Band4 > 94  DAN  69  <  Band2  ≤  83  MAKA Sebelum Terbakar
6. JIKA  Band7  ≤  82  DAN  Band4  >  149 DAN  Band2  ≤  123  MAKA  Sebelum Terbakar
7. JIKA 40 < Band7 ≤ 89 DAN Band4 > 73  DAN  61  <  Band2  ≤  66  MAKA Sebelum Terbakar
8. JIKA 40 < Band7 ≤ 73 DAN Band4 ≤ 87 Setelah Terbakar
9. JIKA  Band7  ≤  79  DAN  Band4  ≤  94 DAN Band2 > 82 Setelah Terbakar
10. JIKA  Band7  >  85  DAN  Band4  ≤  61 DAN Band2 ≤ 82 Setelah Terbakar 11. JIKA 40 < Band7 ≤ 78 DAN Band4 ≤ 82 MAKA Setelah Terbakar
12. JIKA  Band7  ≤  44  DAN  Band2  >  83 MAKA Setelah Terbakar
13. JIKA  Band7  >  86  DAN  Band2  ≤  69 MAKA Setelah Terbakar
14. JIKA  101  <  Band7  ≤  166  DAN  94  < Band4  ≤  119  DAN  Band2  ≤  81  MAKA Setelah Terbakar
15. JIKA  Band4  ≤  94  MAKA  Setelah Terbakar
16. JIKA  Band7  >  161  DAN  Band4  ≤  94 MAKA Terbakar
17. JIKA Band7 > 166 DAN Band4 ≤ 149 MAKA Terbakar
18. JIKA  Band7  >  79  DAN  Band4  ≤  70
DAN Band2 > 82 MAKA Terbakar
19. JIKA  Band7  >  79  DAN  Band4  ≤  94
DAN Band2 > 87 MAKA Terbakar
20. JIKA  Band7  >  79  DAN  Band4  ≤  73 DAN Band2 > 83 MAKA Terbakar
21. JIKA Band7 > 101 DAN 94 < Band4 ≤ 149 DAN Band2 > 81 MAKA Terbakar
22. JIKA Band7 > 44 DAN 94 < Band4 ≤ 130 DAN Band2 > 83 MAKA Terbakar
23. JIKA  Band7  >  78  DAN  Band4  ≤  69 DAN Band2 > 78 MAKA Terbakar
24. JIKA 78 < Band7 ≤ 89 DAN 61< Band4 ≤ 66 DAN Band2 > 61 MAKA Terbakar
25. JIKA  78  <  Band7  ≤  103  DAN  69  < Band4  ≤  94  DAN  Band2  >  75  MAKA
Terbakar
26. JIKA  78  <  Band7  ≤  89  DAN  55  < Band4  ≤  73  DAN  61  <  Band2  ≤  69 MAKA Terbakar
27. JIKA Band7 ≤ 86 DAN 94 < Band4 ≤ 122  DAN  71  <  Band2  ≤  83  MAKA Terbakar
Dari aturan-aturan yang dihasilkan oleh algoritme  C5.0  dapat  disimpulkan  bahwa  kelas sebelum  terbakar  memiliki  nilai  band  4  yang  lebih besar dari band 7, kelas terbakar memiliki nilai band 7 yang  lebih  besar  dari  band  4,  kelas  setelah  terbakar berada  di  pertengahan  nilai  band  dan  kelas  awan memiliki  nilai  band  2  yang  lebih  besar  dari  band lainnya.
Aturan  yang  dihasilkan  dari  algoritme  ini  dapat dimanfaatkan untuk mendeteksi adanya kebakaran di lahan  gambut  pada  citra  satelit.  Aturan  ini  dapat memberikan kemudahan dalam mendapatkan informasi  mengenai  area  yang  terbakar,  sebelum terbakar,  dan  telah  terbakar.  Kemudahan  tersebut berupa  waktu  yang  singkat  untuk  mendeteksi terjadinya kebakaran lahan gambut pada citra satelit.
Tabel  5  merupakan confusius  matrix dari algoritme C5.0 yang diperoleh dari salah satu data uji yang memiliki akurasi yang terbaik dari 10-fold.
Tabel 5. Confusion matrix untuk classifier dari
algoritme C5.0 Aktual Prediksi Sebelum Terbakar Terbakar Setelah Terbakar Awan Sebelum Terbakar 248 0 1 1 Terbakar 0 227 7 0 Setelah Terbakar 1 5 244 0
Awan 3 0 0 237
Hasil  confusion  matrix  yang  didapatkan  pada proses  klasifikasi  dari  algoritme  C5.0  menunjukan bahwa terdapat kemiripan antara kelas setelah terbakar dengan kelas terbakar. Kemiripan antara kelas setelah terbakar dan kelas terbakar terletak pada warna  yang ditunjukan  pada  citra  satelit.  Lahan  bekas  terbakar memiliki  warna  merah  kecoklatan  dan  warna  merah identik dengan kelas terbakar. Berikut ini merupakan tampilan Hasil klasifikasi citra algoritme C5.0
(a)
(b)
Gambar 4 hasil klasifikasi citra (a) Citra asli (b) menggunakan algoritme C5.0
Berdasarkan  hasil  klasifikasi  yang  dilakukan dengan algoritme C5.0 , dapat diketahui jumlah piksel dari  masing-masing  kelas.  Jumlah  piksel  yang diperoleh  dari  masing-masing  kelas  dapat  digunakan untuk  mengestimasi  luasan  dari  lahan  gambut  pada citra yang digunakan.  Estimasi  luasan  lahan gambut dari  masing-masing  kelas  diperoleh  dengan  cara mengalikan  nilai  piksel  dengan  resolusi  spasial  citra Landsat  7.    Resolusi  spasial  citra  Landsat  7  adalah 30 × 30 𝑚 (900 m 2 ).  Tabel 6  berikut ini merupakan estimasi  luasan  lahan  gambut  yang  terbakar  dengan menggunakan algoritme C5.0
Tabel 6.  Estimasi luasan lahan gambut dengan
algoritme C5.0 Kelas Jumlah Piksel Estimasi Luasan (km 2 ) Estimasi Luasan (%) Sebelum Terbakar 7.911.106 7.119,995 68.16 Terbakar 766.550 689.895 6.60 Setelah Terbakar 2.394.778 2.155,300 20.63 Awan 53.976 481.478 4.61

## 3. SIMPULAN
Pengklasifikasi area lahan gambut yang terbakar di  kabupaten  Ogan  Komering  Ilir,  Sumatera  Selatan dengan  menggunakan  algoritme C5.0 menghasilkan nilai akurasi rata-rata sebesar 97.10% dan nilai Kappa sebesar  0.96.  Selain  itu  hasil  penelitian  menunjukan bahwa  estimasi  luasan  lahan  gambut  pada  kelas terbakar  dengan  mencapai  689.895  km 2 (6.60%). Sedangkan estimasi luasan lahan gambut untuk kelas setelah  terbakar  mencapai  2.155,300  km 2 (20.63%). Perbedaan  tersebut  terlihat  karena  adanya  piksel- piksel pada kelas terbakar yang terdapat di antara kelas setelah terbakar dan sebaliknya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Syaufina L.. 2008. Kebakaran Hutan dan Lahan di  Indonesia  :  Perilaku  Api,  Penyebab  dan Dampak  Kebakaran.  Malang  (ID)  :  Bayumedia Publishing
[2]  [KLH]  Kementrian  Lingkungan  Hidup  dan Kehutanan. 2015. Statistik Kementrian
Lingkungan Hidup dan Kehutanan Tahun 2014. Jakarta (ID): Kementrian Lingkungan Hidup dan
Kehutanan.
[3]    Justice  CO,  Malingreau  JP,  Setzer  AW.  1993. Satellite  remote  sensing  of  fires:  potential  and limitations. P. Crutzen, & J. Goldammer (Eds.). pp:77-88.
[4]   Sutton  CD.  2005.  Classification  and  regression trees,  Bagging,  and  Boosting,  Handbook  of statistics, 24(1): 303-329
[5]  Rulequest.  2012.  C5.0:  An  Informal  Tutorial. [Internet].  [diunduh  2016  Maret  23].  Tersedia pada: https://www.rulequest.com/see5-unix.html
[6]  Danoedoro  P.  2012. Pengantar  Penginderaan
Jauh Digital. Yogyakarta (ID) : Penerbit Andi.
[7]  Liu  JG,  Mason  PJ.  2009.  Essential  Image Processing  and  GIS  for  Remote  Sensing. Chichester : John Wiley and Sons.
[8]    Sharma  R,  Ghosh  A,  Joshi  PK.  2013.  Decision Tree  Approach  for  Classification  of  Remotely Sensed  Satellite  Data  Using  Open  Source Support.  Journal Earth  System Indian  Academy of Sciences. 122(5):1237-1247
[9]  Lillesand  TM,  Kiefer  RW,  Chipman  JW.  2004. Remote Sensing and Image Interpretation, USA: John Wiley & Sons, Inc
[10]  Pandya  R,  Pandya  J.  2015.  C5.0  Algorithm  to Improved  Decision  Tree  with  Feature  Selection and Reduced Error Pruning. International Journal of Computer Application. 117(16): 18-21.
[11]  Zhai  L,  Sun  J,  Sang  H,  Yang  G,  Jia  Y.  2012. Learning  spatial  decision  tree  for  geographical classification: a summary of results.
International  Archives  of  the  Photogrammetry, Remote  Sensing  and  Spatial  Information Sciences . Vol.XXXIX-B7. pp:422-426.
[12]  Foody  GM.  2002.  Status  of  Land  Cover Classification  Accuracy  Assesment. Remote Sensing of Environtment . 8:185-20