Media Ilmiah Teknik Lingkungan (MITL)
Volume x, Nomor x, Hal. 63 – 73
DOI: https://doi.org/10.33084/mitl.v8i2.5486 e-ISSN: 2655-2000
Identification of Land Area Changes in the Cikeruh Sub-watershed Area Using Landsat 8 Imagery with Google Earth Engine (GEE)
Identifikasi Perubahan Luasan Lahan di Wilayah Sub-DAS Cikeruh Menggunakan Citra Landsat 8 dengan Google Earth Engine (GEE)
Aditya Rahman Lapian 1 , Edy Suryadi 1 , Kharistya Amaru 1 1 Universitas Padjadjaran , Sumedang, Indonesia *surel: Adityarahman2197@gmail.com

## ABSTRACT
Land cover information is the data neede in the management of watersheds. Identification  to  obtain  land  cover  using  a  cloud-based  spatial  data processing platform Google Earth Engine (GEE). This study aims to identify changes in land area in the Cikeruh sub-watershed area by classifying them using  a  machine  learning  basis  on  GEE.  Utilization  of  landsat  imagery  is applied in the operation of the Google Earth Engine (GEE) platform using landsat 8 imagery. The analysis method used is the interpretation of Support Vector  Machine  (SVM)  imagery  with  the  identified  years  since  2015  until 2020. This research still has deficiencies, especially in the validation of land cover classes and area mapped and analyzed.
Keywords :
Land Cover, Watershed, Google Earth Engine (GEE)
Received: July 22 nd 2023 Reviewed: July 27 th 2023 Pulished: August 09 th 2023

## ABSTRAK
Informasi  tutupan  lahan  merupakan  data  yang  diperlukan  dalam pengelolaan  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS).  Identifikasi  untuk  memperoleh tutupan lahan memanfaatkan platform olah data spasial berbasis cloud yaitu Google  Earth  Engine (GEE).  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi perubahan  luasan  lahan  di  wilayah  Sub-DAS  Cikeruh  dengan pengklasifikasian  menggunakan  basis  machine  learning  pada  GEE. Pemanfaatan  citra  landsat  diaplikasikan  dalam  pengoperasian  platform Google  Earth  Engine (GEE) dengan  menggunakan  citra  landsat  8.  Adapun metode  analisis  yang  digunakan  adalah  interpretasi  citra Support  Vector Machine (SVM) dengan tahun yang diidentifikasi yaitu tahun 2015 sampai tahun  2020.  Penelitian  ini  masih  terdapat  kekurangan  terutama  validasi kelas tutupan lahan dan luasan yang dipetakan dan dianalisis.
Kata Kunci:
Tutupan Lahan, Daerah Aliran Sungai (DAS), Google Earth Engine (GEE)
Diterima: 22 Juli 2023
Direview: 27 Juli 2023
Dipublikasi: 09 Agustus 2023
©  2023  A.  R.  Lapian,  E.  Suryadi,  K.  Amaru.  Published  by Institute  for  Research  and  Community Services Universitas Muhammadiyah Palangkaraya . This is Open Access article under the CC-BY-SA License ( https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ ). DOI: https://doi.org/10.33084/mitl.v8i2.5486

## PENDAHULUAN
Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  merupakan  wilayah  yang  dibatasi  oleh  titik  ketinggian  yang berbentuk  punggungan  gunung  yang  mengalirkan  air  dari  tempat  yang  paling  ke  tempat  yang rendah. Daerah Aliran Sungai (DAS) juga merupakan tempat berkumpulnya air hujan yang jatuh ke permukaan untuk kemudian menyalurkannya ke laut melalui sugai utama [1] . Ekosistem DAS dibagi menjadi 3 bagian yaitu mulai dari hulu, tengah, hingga ke hilir. Kondisi DAS terpenting dimulai dari bagian  hulu  sebab  akan  berdampak  langsung  pada  kondisi  yang  ada  di  hilir,  oleh  karena  itu pengelolaan Daerah Aliran Sungai (DAS) sangat penting dilakukan. Aspek utama yang dikendalikan pada  proses  pengelolaan  DAS  yaitu  kondisi  tutupan  lahan,  tanah,  air,  dan  manusia [2] .  Untuk  itu, dalam pengelolaan DAS informasi tutupan lahan memiliki peran penting karena berfungsi sebagai kajian hidrologis yang ada di sekitar wilayah DAS.
Tutupan lahan atau penggunaan lahan merupakan suatu upaya merencanakan penggunaan lahan  dalam  suatu  Kawasan  yang  meliputi  pembagian  wilayah  untuk  pengkhususan  fungsi-fungsi tertentu seperti pemukiman, industri, pertanian, dan lain-lain [3] . Oleh karena itu, penggunaan lahan merupakan faktor penentu utama dalam  pengelolaan  lingkungan.  Keseimbangan antara Kawasan budidaya  dan  Kawasan  konservasi  merupakan  kunci  dari  pembangunan  berkelanjutan  yang berwawasan  lingkungan.  Keseimbangan  dari  tutupan  lahan  bias  diidentifikasi  dengan  pemetaan tutupan lahan serta besar luasan dari pemabgian kelas tutupan lahan yang mengalami perubahan ditinjau dari waktu beberapa tahun terakhir.
Pemetaan tutupan lahan dapat dilakukan dengan Remote Sensing (Penginderaan Jarak Jauh) yang merupakan seni dan  ilmu  untuk mendapatkan informasi tentang obyek, area atau  fenomena melalui Analisa terhadap data yang diperoleh  dengan  menggunakan  alat tanpa kontak langsung dengan obyek, daeran ataupun fenomena yang dikaji [4] . Penginderaan jarak jauh dilakukan dengan memanfaatkan  interpretasi  citra  satelit  landsat  8.  Pemanfaatan  citra  landsat  diaplikasikan  dalam pengoperasian  platform Google  Earth  Engine (GEE).  Kelebihan  yang  dimiliki  Google  Earth  Engine (GEE) dalam mengakses data dalam jumlah besar dengan data yang diolah berbasis cloud membuat proses analisis data dengan skala besar dapat dilakukan tanpa menggunakan super komputer [5] . Pengguna  dapat  mengakses  dan  menganalisis  data  dari  katalog  publik  serta  data  pribadi menggunakan  perpustakaan  operator yang disediakan  oleh Earth Engine Application Programming Interface (API). Selain  itu, pengolahan  data pada GEE  memiliki cakupan yang lebih  kompleks dan disesuaikan  dengan  kebutuhan  karena  GEE  memiliki Application  Programming  Interface (API)  yang tersedia untuk Java Script dan Phyton.
Pemetaan  tutupan  lahan  menggunakan  metode  machine  learning.  Metode  analisis  yang digunakan adalah interpretasi citra Support Vector Machine (SVM). Google Earth Engine (GEE) memiliki beberapa  metode  machine  learning  yang  dapat  digunakan  untuk  proses  analisis.  Tingkat  akurasi untuk  proses  analisis  ditentukan  berdasarkan  machine  learning  yang  digunakan  untuk  identifikasi tutupan  lahan.  Algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  merupakan  pendekatan  machine  learning yang  memanfaatkan  ruang  hipotesis  berupa  fungsi-fungsi  linier  dalam  suatu  fitur  ruang  dengan dimensi tinggi, dilatih dengan algoritma pembelajaran yang didasarkan pada teori optimasi dengan mengimplementasikan learning bias yang berasal dari teori pembelajaran statistik [6] . Tujuan  dari  penelitian  kali  ini  adalah  untuk  memetakan  tutupan  lahan  di wilayah  Sub  DAS Cikeruh  dengan  menggunakan  metode  machine  learning  yang  tersedia  pada Google  Earth  Engine (GEE). Sub DAS Cikeruh merupakan bagian hulu dari DAS Citarum yang mana di sekitar wilayah Sub DAS Cikeruh sering terjadi fenomena berupa banjir dan erosi. Oleh karena itu, penelitian dilakukan untuk  mengetahui  perubahan  besaran  luasan  tutupan  lahan  yang  dibagi  menjadi  beberapa  kelas yang  diharapkan  bisa  menjadi  informasi  dasar  untuk  pengelolaan  Sub  DAS  Cikeruh  serta perencanaan penanganan banjir dan erosi yang terjadi di sekitar wilayah Sub DAS Cikeruh.

## METODOLOGI
Penelitian  dilakukan  terhadap  wilayah  DAS  Citarum  Hulu,  tepatnya  di  wilayah  Sub  DAS Cikeruh.  Letak  geografis  Sub  DAS  Cikeruh  adalah  antara  garis  Bujur  Timur  107 o 41 ’ 00 ” BT – 107 o 48 ’ 30 ” BT dan antara garis Lintang Selatan 6 o 48 ’ 30 ” LS –
6 o 59 ’ 15 ” LS. Secara administrasi Sub DAS Cikeruh berada pada wilayah Kabupaten Sumedang di bagian Hulu meliputi Kecamatan Jatinangor  dan  Tanjungsari  dan  Kabupaten  Bandung  dibagian  hilir  meliputi  wilayah  Kecamatan Rancaekek. Alat yang digunakan untuk kebutuhan penelitian diantaranya Laptop untuk pengolahan data penelitian, platform Google Earth Engine (GEE) untuk analisis tutupan lahan serta luasannya, dan Kamera GPS untuk proses Ground Check Point (GCP) atau pengambilan titik sampel terhadap lokasi yang dianalisis. Adapun bahan yang digunakan dalam penelitian kali ini diantaranya data shape file batas  wilayah  Sub  DAS  Cikeruh  tahun  2018  dari  Bappenas  dan  RBI  tahun  2018  dengan  skala 1:25.000, data citra landsat 8 yang bersumber dari Google Earth Engine (GEE), software Google Chrome  untuk mengoperasikan platform Google Earth  Engine (GEE). Metode yang dilakukan pada penelitian  ini  adalah  menggunakan  metode  deskriptif.  Metode  analisis  deskriptif  berfungsi  untuk memberikan gambaran  terhadap obyek yang diteliti  melalui data yang diperoleh untuk membuat kesimpulan [7] .  Analisis  yang  dilakukan  pada  penelitian  kali  ini  yaitu  melakukan  interpretasi  citra berdasarkan penginderaan jarak jauh dengan memanfaatkan citra satelit landsat 8 untuk mengetahui permukaan dari jauh Penelitian ini diawali dengan pengumpulan data yang diperoleh dari instansi kemudian dilakukan proses interpretasi citra menggunakan platform Google Earth Engine (GEE). Penelitian kali ini memerlukan data pendukung yang digunakan dalam proses analisis yang dilakukan dengan menggunakan Google Earth Engine (GEE). Data yang digunakan merupakan data peta  penggunaan  lahan  yang  diperoleh  dari  instansi  Badan  Perencanaan  Pembangunan  Nasional (Bappenas). Data tersebut meliputi data peta batas wilayah Daerah Aliran Sungai (DAS) Cikeruh. Fungsi dari penggunaan data yang dikumpulkan adalah untuk menunjukkan cakupan wilayah analisis yang nantinya akan di- upload ke platform Google Earth Engine (GEE). Format data yang didukung oleh Google Earth Engine (GEE) yaitu berupa shp. file, dbf. file, cpg. file, prj. file, sbn. file, dan sbx. file. Pelaksanaan penelitian secara lengkap tertera pada Gambar 1 .
Pengolahan  data  pada  penelitian  kali  diawali  dengan  input  data  batas  wilayah  sub  DAS Cikeruh dengan format shape file . Import data tersebut bertujuan untuk menampilkan data wilayah yang lebih spesifik karena terdapat batasan yang akan terlihat pada layer untuk wilayah yang akan dianalisis. Import data shape file yang telah tersedia dilakukan dengan memilih data yang tersedia pada Assets yang kemudian diseleksi format yang dibutuhkan meliputi shp, zip, dbf, prj, shx, cpg, fix, qix, sbn, dan shp.xml.
Tahapan  yang  dilakukan  selanjutnya  yaitu  penapisan Gaussian yang  digunakan  untuk meminimalisir  atau  bahkan  menghilankan noise yang  terjadi  saat  pengambilan  data  citra  yang digunakan. Munculnya Gaussian noise biasanya terjadi karena adanya pengaruh dari alam seperti getaran termal, faktor suhu, ataupun radiasi dari benda. Hal tersebut akan mempengaruhi kualitas pixel yang diperoleh dalam menggunakan data citra satelit. Oleh karena itu, untuk memperoleh hasil dan kualitas pixel yang baik dalam menggunakan data citra, terlebih dahulu dilakukan penapisan Gaussian . Setelah  penapisan Gaussian telah  diproses,  maka  selanjutnya  dilakukan filter  date untuk menggunakan data citra satelit sesuai dengan tahun yang dianalisis, yang mana pada penelitian kali ini  menganalisis  data  citra  tahun  2015-2020.  Penggunaan  data  citra  pertahun  yang  dianalisis disesuaikan dengan Geomety/ wilayah analisis yang telah ditentukan yaitu sekitar wilayah Sub-DAS Cikeruh.  Adanya  algoritma cloud  removal dan  juga median pada Google  Earth  Engine (GEE) menghasilkan pemanfaatan citra satelit yang menampilkan tutupan awan paling sedikit berdasarkan rentang waktu yang diperlukan. Filter date menggunakan assets image collection pada Google Earth Engine (GEE)  yang  dikombinasikan  dengan  hasil  citra  landsat  8  dan  reflektan Top  of  Atmosphere (TOA).
Interpretasi  secara  visual  (manual)  dilakukan  terhadap  data  penginderaan  jauh  yang berdasarkan pada pengenalan ciri/karakteristik objek secara keruangan. Karakteristik objek dapat dikenali berdasarkan 9 unsur interpretasi yaitu bentuk, ukuran, pola, bayangan, rona/warna, tekstur, situs, asosiasi dan konvergensi bukti. Tahapan yang dilakukan pada interpretasi secara visual adalah dengan menggunakan teknik kombinasi RGB dalam bentuk citra komposit [8] .

## Gambar 2. Sampel Hasil GCP Sumber: Hasil Analisis, 2023
Gambar 2 di atas merupakan sampel Ground Check Point (GCP) yang diperoleh berdasarkan hasil  survey  lapangan  dengan  titik  yang  dianalisis  berdasarkan  koordinat  menggunakan  Kamera GPS. Hasil dari Ground Check Point (GCP) kemudian diolah pada Google Earth Engine (GEE). Tahap klasifikasi Supervised (Terbimbing)  dilakukan  berdasarkan  sampel  hasil Ground  Check  Point (GCP) yang  telah  dilakukan  dengan  hasil  sampel  titik  survey  yang  diperoleh  untuk  proses  analisis  yaitu sebanyak 1.337 titik. Sampel yang diperoleh deprogram dengan menggunakan algoritma klasifikasi citra yang digunakan pada penelitian kali ini yaitu Support Vector Machine (SVM). Klasifikasi Support Machine  Vector (SVM)  mengklasifikasikan  setiap  parameter  yang  ditentukan  dalam  suatu  piksel berdasarkan suatu piksel dengan kelas/parameter tertentu dalam suatu piksel. Hasil dari algoritma Support Vector Machine (SVM) kemudian dikombinasikan dengan Kombinasi band yang digunakan untuk analisis training area yaitu dengan band 6-5-4. Kombinasi dilakukan dengan menuangkan script pada Google Earth Engine (GEE) sebagai berikut:
(1) var aoi = Urban.merge(Forest).merge(Agriculture) (2) var bands = (['B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7']) (3) var training = composite.select(bands).sampleRegions({ collection: aoi, properties: ['LandCover'], scale: 30 }); (4) var classifier = ee.Classifier. libsvm().train({ features: training, classProperty: 'LandCover',
inputProperties: bands }); (5) var classified = composite.select(bands).classify(classifier); (6) Map.addLayer(classified,
{min: 0, max: 5, palette: ['d63000','1b6c04','36e21c', 'fffd1b','00ffff']}, classification');
Berdasarkan script di atas, kombinasi algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan band 6-5-4,  diperoleh  hasil  seperti Gambar  3 di  bawah  yang  menunjukkan  pembagian  tutupan  lahan dengan  warna  hijau  cerah  untuk  identifikasi  tutupan  lahan  sawah,  hijau  pekat  menunjukkan  hutan, merah menunjukkan lahan terbangun, dan kuning menunjukkan lahan kosong.

## Gambar 3. Hasil Kombinasi SVM dan RGB Band 6-5-4 Sumber: Hasil Analisis, 2023
Tahap uji akurasi dilakukan setelah memperoleh hasil klasifikasi. Uji akurasi dan nilai kappa sangat  perlu  dilakukan  untuk  mengetahui  seberapa  besar  kecocokan  hasil  analisis  dengan  kondisi sebenarnya. Tahap uji akurasi pada proses analisis dilakukan dengan menggunakan script sebagai berikut:
(1) var akurasi_aoi = akurasi_urban.merge(akurasi_forest). merge(akurasi_agriculture); (2) var validasi = classified.sampleRegions({ collection: akurasi_aoi, properties: ['LandCover'], scale: 30, }); print(validasi);
Menghitung  luasan  terhadap  klaster  yang  telah  diklasifikasi  dilakukan  setelah  diketahui tingkat akurasi dari analisis yang dilakukan sudah terbilang baik. Akurasi bisa terbilang baik jika hasil yang diperoleh yaitu lebih besar dari 80%. Perhitungan luas ini mengacu pada tingkat akurasi analisis karena besarnya luasan yang dihitung dipengaruhi dengan perbandingan klasifikasi yang telah dilakukan dengan keadaan yang sebenarnya berdasarkan data citra satelit. Perhitungan luasan klaster ini dilakukan dengan menggunakan algoritma yang telah terdapat pada Google Earth Engine . Algoritma  tersebut  kemudian  akan  dijadikan  menjadi  sebuat script yang  digabungkan  dengan
variabel  yang  telah  dibentuk  pada  tahapan-tahapan  sebelumnya.  Adapun script dalam mengidentifikasi luasan klaster yang telah diklasifikasi adalah sebagai berikut:
(1) var class_areas = ee.Image.pixelArea(). divide(1000*1000). addBands(classified).reduceRegion({ reducer: ee.Reducer.sum().group({ groupField: 1, groupName: 'code', }), geometry: TrainingArea, maxPixels : 500000000, scale: 30, }).get('groups'); print(class_areas);

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Klasifikasi Interpretasi Citra
Klasifikasi  interpretasi  citra  satelit  dilakukan  secara  terbimbing (supervised) dengan membedakan  klaster  lahan  yang  ditandai  dengan  warna  yang  berbeda  pada training  area. Penerapan  klasifikasi terbimbing yang dilakukan dalam  GEE  tergolong mudah, karena pada GEE tersebut terdapat tools geometri sehingga klasifikasi dapat langsung digunakan pada layer yang tersedia. Penelitian kali ini membagi beberapa klaster menjadi urban, forest, dan agriculture yang mana  tentunya  dibedakan  menjadi  beberapa  warna. Tools yang  digunakan  yaitu geometry untuk menandai perbedaan penggunaan lahan pada training area. Proses pengklasifikasian klaster pada training area dapat dilihat seperti gambar di bawah.
Klasifikasi  dilakukan  sedetail  mungkin  agar  hasil  pengklasifikasian  terhadap  tutupan  lahan yang  dianalisis  memperoleh  hasil  yang  akurat.  Proses  klasifikasi  terbimbing  yang  telah  dilakukan menghasilkan total marking area sebanyak 1.337 geometry yang terbagi pada masing-masing klaster sebesar  452 point untuk  klaster Urban, 401 point untuk  klaster Forest, 395 point untuk  klaster Agriculture, 85 point untuk klaster Baren, dan 14 point untuk klaster Water. Analisis  TOA Reflectance pada  Landsat  8  menggunakan  kombinasi  band  komposit  6-5-4 sebagai citra komposit band. Penggunaan band 6-5-4 ini bertujuan untuk menghasilkan citra dengan warna yang sebenarnya terdapat pada training area , hal tersebut memudahkan analisis terhadap tutupan lahan yang ada di wilayah analisis. Pemilihan band akan sangat berpengaruh terhadap hasil yang akan ditampilkan dari interpretasi citra yang dilakukan, oleh karena itu pemilihan band dalam interpretasi  citra  berdasarkan  citra  Landsat  8  yang  digunakan  untuk  analisis  klasifikasi  lahan menggunakan kombinasi band 6-5-4, yang mana kombinasi band pada Tabel 1 .
Tabel 1. Kombinasi Band 6-5-4 Band Wavelenght Useful for Mapping Band 4 – red 0.64-0.67 Discriminates Vegetation Slopes Band  5 – Near  Infrared (NIR) 0.85-0.88 Emphasizes biomass content and shorelines Band  6 – Sort  Wave Infrared (SWIR) 1.57-1.65 Discriminates moisture content of soil and vegetation penetrates thin clouds Sumber: Hasil Analisis, 2023

## Klasifikasi Tutupan Lahan
Hasil  klasifikasi  penggunaan  lahan  dengan  menggunakan  citra  satelit  Landsat  8  algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  ditunjukkan  oleh Gambar  4 .  Hasil  gambar  tersebut  menggunakan dataset tahun 2018. Berdasarkan gambar tersebut, setiap kelas dapat diidentifikasi dan diklasifikasi berdasarkan pengetahuan analisis. Bagian utara didominasi oleh vegetasi yang rapat dengan warna
hijau  pekat  (hutan),  dan  bagian  selatan  didominasi  oleh  lahan  pertanian  dengan  warna  hijau. Sedangkan  untuk di sisi bagian  barat  banyak  terdapat pemukiman yang ditandai dengan  warna merah, dan di sebelah timur banyak terdapat lahan kering yang ditandai dengan warna kuning. Hasil klasifikasi berdasarkan 1.337 titik yang diperoleh dari proses Ground Check Point. Berdasarkan peta dapat dilihat bahwa pembagian kelas tutupan lahan terbagi menjadi 5 tutupan lahan yang terdiri dari Hutan, Sawah, Lahan Kering, Lahan Terbangun, dan Air.

## Perhitungan Akurasi
Besar akurasi dari klasifikasi yang telah dilakukan dihitung berdasarkan sampel hasil klasifikasi yang dibuat. Klasifikasi tutupan lahan menggunakan rentang nilai yang terdapat pada data raster yang telah dilakukan groundcheck menggunakan 1.337 titik untuk uji akurasi analisis yang dilakukan. Besaran akurasi dari klasifikasi dihitung pertahunnya berdasarkan penelitian yang dilakukan yaitu di tahun 2015 sampai dengan tahun 2020. Berikut merupakan rincian besar akurasi pertahunnya dari masing-masing klasifikasi tertera pada Tabel 2 , Tabel 3 , Tabel 4 , Tabel 5 , Tabel 6 , dan Tabel 7 . Tabel 2. Confussion Matrix Tahun 2015 0 1 2 3 4 Pembuat Class Image 0 23 0 0 0 0 23 100 1 0 51 0 0 0 51 100 2 1 11 9 0 0 21 43 3 0 0 0 5 0 5 100 4 0 0 0 0 0 0 0 Total 24 62 9 5 0 100 Pengguna 96 84 100 100 0
Sumber: Hasil Analisis, 2023 Tabel 3. Confussion Matrix Tahun 2016 0 1 2 3 4 Pembuat Class Image 0 23 0 0 0 0 23 100 1 0 53 0 0 0 53 100 2 0 0 21 0 0 21 100 3 0 0 0 3 0 3 100 4 0 0 0 0 0 0 0 Total 23 53 21 3 0 100 Pengguna 100 100 100 100 0
Sumber: Hasil Analisis, 2023 Tabel 4. Confussion Matrix Tahun 2017 0 1 2 3 4 Pembuat Class Image 0 23 0 0 0 0 23 100 1 0 48 0 0 0 48 100 2 0 7 14 0 0 21 66.6 3 0 0 0 8 0 8 100 4 0 0 0 0 0 0 0 Total 23 55 14 8 0 100 Pengguna 100 88.9 100 100 0
Sumber: Hasil Analisis, 2023

## Tabel 5. Confussion Matrix
Tahun 2018 0 1 2 3 4 Pembuat Class Image 0 23 0 0 0 0 23 100 1 0 50 0 0 0 50 100 2 0 9 12 0 0 21 57 3 0 0 0 6 0 6 100 4 0 0 0 0 0 0 0 Total 23 59 12 6 0 100 Pengguna 100 85 100 100 0 Sumber: Hasil Analisis, 2023 Tabel 6. Confussion Matrix Tahun 2019 0 1 2 3 4 Pembuat Class Image 0 23 0 0 0 0 23 100 1 0 46 0 0 0 46 100 2 0 4 17 0 0 21 81 3 0 0 0 10 0 10 100 4 0 0 0 0 0 0 0 Total 23 50 17 10 0 100 Pengguna 100 93 100 100 0 Sumber: Hasil Analisis, 2023 Tabel 7. Confussion Matrix Tahun 2020 0 1 2 3 4 Pembuat Class Image 0 20 0 0 0 0 20 100 1 0 48 2 0 0 50 96,4 2 0 0 21 0 0 21 100 3 0 0 0 9 0 9 100 4 0 0 0 0 0 0 0 Total 23 48 23 9 0 100 Pengguna 100 100 91 100

## Sumber: Hasil Analisis, 2023
Hasil dari perhitungan luasan dari masing-masing klasifikasi dinyatakan dalam jarak kilometer persegi seperti pada Tabel 8 di bawah. Berdasarkan hasil luasan yang diperoleh pertahunnya, dapat dilihat bahwa setiap kelas tutupan lahan yang dibagi memiliki perbedaan. Setiap kelas tutupan lahan yang  dibagi  terdapat  kenaikan  dan  penurunan  setiap  tahunnya.  Setiap  tahunnya  mengalami kenaikan luasan. Hal tersebut tentunya berpengaruh pada pengurangan tutupan lahan lain, bahwa untuk  kelas  tutupan  lahan  hutan  dan  sawah  mengalami  penurunan  setiap  tahunnya.    Hal  tersebut berarti  bahwa  daerah  resapan  air  di  wilayah  Sub  DAS  Cikeruh  mengalami  pengurangan,  sebab daerah resapan air tersebut telah dialihfungsikan menjadi lahan terbangun.
Resapan  air yang semakin minim di suatu wilayah,  jika terus dibiarkan  akan  mengakibatkan terjadinya bencana berupa banjir dan erosi.  Dengan  demikian, berdasarkan  hasil yang diperoleh dari hasil analisis menunjukkan bahwa faktor yang membuat terjadinya banjir dan erosi di wilayah Sub-DAS Cikeruh beberapa tahun terakhir salah satunya adalah  semakin tingginya pembangunan lahan untuk pemukiman.
Hasil  yang  diperoleh  pada  penelitian  kali  ini  dapat  dijadikan  dasar  informasi  untuk pelaksanaan mitigasi dan penanggulangan bencana khususnya untuk fenomenan banjir dan erosi di sekitar  wilayah  Sub-DAS  Cikeruh.  Berdasarkan  hasil  besaran  luasan  dari  beberapa  kelas  yang dianalisis, menunjukkan ketidakseimbangan yang terjadi akan penggunaan lahan. Rekomendasi yang dapat dilakukan yaitu membuat daerah khusus pada suatu lahan di sekitar Sub DAS Cikeruh untuk dikelola kembali dan difungsikan sebagai daerah resapan air, sehingga limpasan air dari hulu Sub DAS Cikeruh tidak mencapai permukaan.
Pengelolaan yang dilakukan tentunya perlu ikut andil dari berbagai pihak terutama pemerintah dan  warga  sekitar.  Sebab,  ketidakseimbangan  penggunaan  lahan  yang  terjadi  dalam  kurun
beberapa  tahun  terakhir  tentunya  ada  campur  tangan  dari  pihak-pihak  yang  tidak bertanggungjawab yang mementingkan kepentingan instansi tanpa memikirkan dampak yang terjadi pada lingkungan.
Tabel 8. Data Hasil Luasan Tutupan Lahan
Sumber: Hasil Analisis, 2023

## KESIMPULAN
Hasil yang diperoleh dari luasan tutupan lahan yang dianalisis menghasilkan besaran tutupan lahan untuk kelas lahan terbangun yang mengalami kenaikan dari tahun 2015 sampai tahun 2020. Adanya  kenaikan  luasan  untuk  kelas  lahan  terbangun  dari  tahun  2015-2020  berpengaruh  pada berkurangnya  tutupan  lahan  lain  terutama  untuk  tutupan  lahan  pertanian  dan  hutan  yang mengakibatkan daerah resapan air pun menjadi berkurang. Akibat dari meningkatnya luasan dari tutupan lahan untuk lahan terbangun, menjadi salah satu faktor terjadinya banjir dan erosi dalam beberapa tahun terakhir.

## REFERENCES
[1]  C. Asdak, Hidrologi dfan Pengelolaan Daerah Aliran Sungai, Yogyakarta: Gadjah Mada University Press, 2010.
[2]  M. R. Zarkasih, D. Rohmat and D. M. Nur, "Evaluasi Ketersediaan dan Tingkat Pemenuhan Kebutuhan Air di Sub DAS Cikeruh," GEA: Jurnal Pendidikan Geografi, vol. 18, no. 1, pp. 72-80, 2018. URL: https://ejournal.upi.edu/index.php/gea/article/viewFile/9867/6811
[3]  R. Wirosoedarmo, A. T. S. Haji and F. Zulfikar, "AnalisaPerubahan Tata Guna Lahan dan Pengaruhnya Terhadap Pencemaran di Brantas Hulu, Kota Batu, Jawa Timur," Jurnal Sumberdaya Alam dan Lingkungan, vol. 3, no. 1, pp. 33-39, 2016. URL: https://jsal.ub.ac.id/index.php/jsal/article/view/251
[4] T. M. Lillesand and R. W. Kiefer, Penginderaan Jauh dan Interpretasi Citra”. Yogyakarta: Gajah Mada University Press, Yogyakarta: Gadjah Mada University Press, 1997.
[5]  H. Tamiminia, B. Salehi, . M. Mahdianpari, L. Quackenbush, S. Adeli and B. Brisco, "Google Earth Engine for Geo-Big Data Applications: A Meta-Analysis and Systematic Review," ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, vol. 164, pp. 152-170, 2020. DOI: https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.04.001
[6]  M. Kamal, A. Parela, I. Jamaluddin and N. M. Farda, "Comparison of Google Earth Engine (GEE)-based Machine Learning Classifiers for Mangrove Mapping," in Conference: The 40th Asian Conference on Remote Sensing (ACRS 2019) , Daejeon, 2019.
Kelas Data Luasan (km 2 ) 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Lahan terbangun 38.01 38.95 39.11 40.85 41.74 42.59 Hutan 59.11 55.16 56.14 54.77 51.34 50.66 Sawah 70.89 70.77 66.97 69.41 71.79 71.96 Lahan Kering 19.86 19.04 18.68 17.94 16.98 16.11 Badan Air 0 0 0 0 0 0
[7]  A. M. Kusuma and P. Mahardi, "Analisis Deskriptif Terhadap Pengembangan Media Pembelajaran E - Modul Interaktif Berbasis Software Aplikasi Lectora Inspire," Jurnal Kajian Pendidikan Teknik Bangunan, vol. 7, no. 2, pp. 1-11, 2021. URL: https://ejournal.unesa.ac.id/index.php/jurnal-kajian-ptb/article/view/42726
[8]  M. R. Pahleviannur, "Pemanfaatan Informasi Geospasial Melalui Interpretasi Citra Digital Penginderaan Jauh untuk Monitoring Perubahan Penggunaan Lahan," JPIG (Jurnal Pendidikan dan Ilmu Geografi), vol. 4, no. 2, pp. 18-26, 2019. DOI: https://doi.org/10.21067/jpig.v4i2.3267
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian Sumber: Hasil Analisis, 2023
Selesai Digitasi Berdasarkan Kelas Tutupan Lahan Klasifikasi Supervised Support Vector Machine (SVM) Peta Hasil Klasifikasi SVM
Citra Landsat 8
Koreksi Geometrik,
Radiometrik, dan
Cloud Removal
Mulai Pengumpulan Data Pengambilan Sampel Titik Lokasi
Assets Data GEE Shape file Batas
Wilayah Pengolahan Data Menggunakan Google Earth Engine (GEE)
Perhitungan Luas Kelas Tutupan Lahan Uji Akurasi
Confusion Matrix Hasil

## Gambar 4. Hasil Klasifikasi Tutupan Lahan
Sumber: Hasil Analisis, 2023