Analisis Kemampuan Klasifikasi Citra Berbasis Objek .............................................................................................. (Arrahman & Kamal)

## ANALISIS KEMAMPUAN KLASIFIKASI CITRA BERBASIS OBJEK UNTUK PEMETAAN PENUTUP LAHAN SKALA DETIL DI SEBAGIAN KOTA BANDAR LAMPUNG
( Analysis of Object Based Image Classification Capabilities for Detailed Scale Landcover Mapping in Part of Bandar Lampung City)

## Iqbal Arrahman dan Muhammad Kamal
Departemen Sains Informasi Geografi Fakultas Geografi Universitas Gadjah Mada Sekip Utara, Bulaksumur, Yogyakarta 55281 Indonesia E-mail: m.kamal@ugm.ac.id
Diterima: 6 Agustus 2020; Direvisi: 5 April 2021; Disetujui untuk Dipublikasikan: 20 Mei 2021

## ABSTRAK
Pemetaan  skala  detil  penutup  lahan  penting  dilakukan  untuk  mendukung  kegiatan  memantau perkembangan  wilayah,  perencanaan  wilayah,  dan  evaluasi  sumberdaya  alam.  Metode  interpretasi  visual sangat  efektif  untuk  kegiatan  pemetaan  objek  penutup  lahan,  terutama  dari  aspek  akurasi  tematik  dan geometrik objek. Akan tetapi, metode interpretasi visual sering kali tidak menghasilkan peta yang konsisten karena  bergantung  pada  kemampuan  interpreter  dan  kurang  efektif  dari  segi  waktu.  Metode  klasifikasi berbasis  objek  berpotensi  untuk  mengatasi  kelemahan  tersebut,  yaitu  dapat  dilakukan  pemetaan  secara digital,  sistematis  dan  konsisten,  dapat  direplikasi  (diulang),  serta  mampu  mempertimbangkan  aspek geometrik  objek.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  kemampuan  klasifikasi  berbasis  objek  untuk pemetaan penutup lahan skala detil, dilihat dari nilai uji akurasi yang dihasilkan. Penilaian akurasi pemetaan untuk klasifikasi berbasis objek membutuhkan area-based accuracy assessment yang menilai akurasi dari segi semantik (tematik) dan geometrik objek hasil pemetaan dibandingkan dengan data referensi. Data referensi untuk uji akurasi menggunakan hasil interpretasi visual yang dikonfirmasi dengan survei lapangan. Kedua peta diperoleh dari citra WorldView-2 pan-sharpened (ukuran piksel 0,5 m), kemudian hasil pemetaan di- overlay dan dihitung akurasi berdasarkan user’s accuracy (UA), producer’s accuracy (PA), overall quality (OQ), dan overall accuracy (OA). Hasil pemetaan menunjukkan klasifikasi berbasis objek menghasilkan overall accuracy sebesar 71,27 %. Angka ini menunjukkan bahwa pada penelitian ini, hasil klasifikasi berbasis objek belum mampu menyamai akurasi atau kemampuan hasil pemetaan skala detil dari interpretasi visual.
Kata kunci : area-based accuracy assessment , interpretasi, pan-sharpened, segmentasi

## ABSTRACT
Detailed  scale  land  cover  mapping  is  important  to  support  the  monitoring  of  regional  development, planning,  and  evaluation  of  natural  resources.  The  visual  interpretation  (VI)  method  is  very  effective  for mapping land cover objects, especially from the aspect of thematic and geometric accuracy. However, VI often does not produce consistent maps because it depends on the ability of the interpreter and is less effective in terms of time. Object-based (OB) classification methods have the potential to overcome these weaknesses, such  as  the  mapping  process  can  be  done  digitally,  systematically,  and  consistently,  can  be  replicated (repeated), and able to consider the geometric aspects of objects. This study aims to analyze the ability of OB classification for detailed scale land cover mapping, observed from the resulting accuracy assessment values. Accuracy assessment for OB classification requires an area-based accuracy assessment which assesses both semantic (thematic) and geometric aspect of the mapping results compared to the reference data. Reference data for this purpose was produced from VI confirmed by field surveys. Both maps were obtained from the pansharpened WorldView-2 imagery (pixel size 0.5 m), then the mapping results were overlaid and calculated based  on  user's  accuracy  (UA),  producer's  accuracy  (PA),  overall  quality  (OQ),  and  overall  accuracy  (OA) measures. The mapping result shows that OB classification produces an overall accuracy of 71.27%. It means that the result of OB classification has not been able to match the accuracy or ability of detailed scale mapping results from VI.
Keywords : area-based accuracy assessment, interpretation, pan-sharpened, segmentation

## PENDAHULUAN
Informasi  penutup  lahan  memiliki  peranan penting dalam pengelolaan suatu wilayah. Penutup lahan  merupakan  salah  satu  sumber  informasi
penting  dalam  kajian  geografi  fisik,  analisis lingkungan,  monitoring,  perencanaan  tata  ruang, evaluasi sumber daya alam suatu wilayah, dan studi perubahan  global  (Prasad  et  al.,  2002;  Mare  &
Mihai, 2016). Penutup lahan tidaklah sama dengan penggunaan  lahan,  walaupun  keduanya  memiliki hubungan pada objek yang  dipetakan.  Danoedoro (2009)  mengemukakan  bahwa,  penutup  lahan secara  langsung  dapat  diekstraksi  melalui  citra penginderaan  jauh  sedangkan  penggunaan  lahan dapat  diekstraksi  ketika  data  dari  penutup  lahan telah  diketahui  pemanfaatan  lahannya  atau fungsionalnya. Senada dengan pengertian tersebut, (Campbell  &  Wynne,  2011)  menyatakan  bahwa penutup lahan merupakan objek yang benar-benar dapat  dilihat  secara  langsung,  sedangkan penggunaan lahan lebih spesifik berupa lahan yang dilihat  dari  sudut  pandang  pemanfaatan  oleh manusia  secara  ekonomis,  seperti  dalam  bidang pertanian,  perumahan  dan  penggunaan  lainnya. Kondisi  dan  variasi  objek  di  permukaan  bumi bersifat  dinamis  dan  selalu  mengalami  perubahan dari  waktu  ke  waktu  karena  merepresentasikan interaksi  antara  aktivitas  sosial-ekonomi  dan perubahan lingkungan secara keruangan (Huang et al.,  2017;  Jia  et  al.,  2014).  Hal  ini  menunjukkan bahwa  kegiatan  pemetaan  terkait  penutup  lahan skala  detil  sangat  penting  dilakukan  secara sistematis,  efisien  dan  berkala  untuk  dapat merepresentasikan  kondisi  aktual  penutup  lahan detil di suatu wilayah.
Citra penginderaan jauh dalam hal ini mampu memberikan informasi yang akurat dan up-to-date mengenai objek penutup lahan skala detil (Jia et al., 2014; Mare & Mihai, 2016). Citra penginderaan jauh memiliki  banyak  kelebihan  untuk  pemetaan penutup  lahan  dibandingkan  dengan  survei terestris, antara lain mencakup liputan daerah yang luas,  perulangan  perekaman  pada  daerah  yang sama, kemampuan penyajian data multi-skala, dan efisien  dalam  hal  waktu  dan  biaya  (Kamal  et  al., 2015;  Morgan  et  al.,  2010).  Metode  ekstraksi informasi  penutup  lahan  dari  citra  penginderaan jauh yang lazim digunakan adalah interpretasi visual (Morgan  et  al.,  2010).  Metode  ini  mampu menghasilkan  akurasi  yang  tinggi,  baik  pada  citra resolusi  spasial  tinggi  maupun  resolusi  spasial rendah.  Akan  tetapi  menurut  (Filho  et  al.,  1997) metode  ini  memiliki  dua  kelemahan  utama,  yaitu adanya aktivitas pengulangan yang menghabiskan banyak waktu dan klasifikasi yang dihasilkan sangat bergantung  pada  pengetahuan  serta  pengalaman interpreter citra.
Kelemahan  tersebut  dapat  diatasi  dengan klasifikasi  citra  menggunakan  metode  lain  yang dapat  dioperasikan  secara  digital,  sistematis  dan konsisten, dapat direplikasi (diulang), serta mampu mempertimbangkan  aspek  geometrik  objek  pada citra.  Salah  satu  metode  klasifikasi  yang  potensial dan  berkembang  pesat  saat  ini  adalah  klasifikasi berbasis  objek  atau  sering  dikenal  dengan  istilah Geographic Object-Based Image Analysis (GEOBIA) (Blaschke  et  al.,  2014;  Hay  &  Castilla,  2008). Metode klasifikasi berbasis objek memiliki beberapa
kelebihan yang menggunakan seluruh dimensi dari citra  penginderaan  jauh  berupa  informasi  spektral (saluran  multispektral),  spasial  (area,  panjang, lebar,  arah),  morfologi  (bentuk,  tekstur), kontekstual  (hubungan  dengan  piksel  tetangga, analisis kedekatan), dan temporal. Metode ini juga mampu  menggunakan  berbagai  teknik  klasifikasi yang sebelumnya sudah lazim digunakan misalnya klasifikasi  terselia,  logika fuzzy , rule-based classification dan  dapat  diintegrasikan  dengan sistem informasi geografi (Navulur, 2006).
Menurut  Bhatta  (2013)  klasifikasi  citra penginderaan  jauh  digital  secara  umum  dibagi menjadi klasifikasi multispektral dan berbasis objek. Klasifikasi multispektral berbasis piksel yang hanya mempertimbangkan  nilai  piksel  pada  citra. Sedangkan  klasifikasi  berbasis  objek  tidak  hanya mempertimbangkan  nilai  piksel,  namun  juga mempertimbangkan  aspek  ketetanggaan  dan kelompok  piksel  yang  membentuk  individu  objek tunggal, termasuk beberapa aspek di atas, sehingga klasifikasi  berbasis  objek  dianggap  sebagai alternatif  yang  potensial  untuk  ekstraksi  informasi penutup  lahan.  Secara teknis  terdapat dua  proses utama  dalam  klasifikasi  berbasis  objek,  yaitu segmentasi  dan  klasifikasi  (Navulur,  2006). Segmentasi  membagi  citra  menjadi  kelompok- kelompok  piksel  bertetangga  yang  homogen  yang kemudian disebut objek primitif atau segmen yang batasnya mendekati batas target objek di lapangan (Blaschke,  2010).  Proses  segmentasi  didasarkan pada  informasi  spektral  dan  pola  lokal  piksel  atau informasi tekstur dari piksel bertangga (Mathieu et al.,  2007;  Navulur,  2006).  Sedangkan  klasifikasi adalah  pemberian  label  pada  setiap  segmen  ke dalam  kelas-kelas  target  objek  (misalnya  penutup lahan)  berdasarkan  kriteria  tertentu.  Proses klasifikasi  ini  dapat  mempertimbangkan  berbagai variabel, seperti pantulan spektral, tekstur, bentuk, ukuran  objek,  dan  berpotensi  menghasilkan  peta yang  lebih  akurat  dan  terperinci  daripada  teknik klasifikasi multispektral (Baatz et al., 2004; Blaschke et al., 2014)
Karena  unit  terkecil  pada  klasifikasi  berbasis objek adalah segmen objek, maka penilaian akurasi hasil  klasifikasinya  melibatkan  aspek  semantik (tematik)  dan  geometrik  dari  objek  target  ( Blaschke, 2010), atau secara teknis disebut dengan area-based  accuracy  assessment (Kamal  & Johansen, 2017; Zhan et al., 2005). Aspek semantik (tematik)  melihat kesesuaian pemberian label tiap segmen terhadap referensi di lapangan. Sedangkan aspek  geometrik  menilai  akurasi  hasil  pemetaan dari kriteria posisi, ukuran, dan bentuk objek (Zhan et  al.,  2005).  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  (1) memetakan  objek  penutup  lahan  pada  skala  detil (1:5.000) dengan menggunakan metode klasifikasi berbasis objek, dan (2)  menganalisis akurasi hasil klasifikasi  berbasis  objek  yang  dihasilkan  melalui parameter area-based accuracy assessment .
Analisis Kemampuan Klasifikasi Citra Berbasis Objek .............................................................................................. (Arrahman & Kamal)

## METODE
Penelitian  dilakukan  di  sebagian  Kota  Bandar Lampung yang mencakup kawasan permukiman di Tanjung  Karang.  Batas  daerah  penelitian  berada pada  koordinat  530912-531513  mT,  9400145- 9401487 mU dengan (sistem koordinat UTM Zona 48 M atau 5°25'36,66"-5°24'52,94" BT, 105°16'44,54"-105°17'4,05"  LS  ( Gambar  1 ). Lokasi  ini  dipilih  karena  berada  di  antara  pusat industri dan pusat perkotaan, sehingga daerah ini berupa  daerah  transisi,  dimana  pengaruh  fisik perkotaan  dan  kondisi  perdesaan  ditemui  pada daerah ini. Keadaan tersebut memunculkan variasi penutup  lahan  yang  lebih  tinggi  dibandingkan dengan  daerah  lainnya  di  Kota  Bandar  Lampung. Daerah kajian yang diambil tidak terlalu luas untuk lebih  fokus  pada  kemampuan  klasifikasi  berbasis objek untuk pemetaan penutup lahan skala detil.
Gambar 1 .   Lokasi penelitian di sebagian Kota Bandar
Lampung disajikan dengan citra WorldView-2 komposit 732.
Penelitian mencakup pemetaan penutup lahan melalui  klasifikasi  berbasis  objek  dan  interpretasi visual.  Terlebih  dahulu  dilakukan koreksi radiometrik dan pan-sharpening sebagi input awal
untuk  pemetaan.  Selanjutnya,  interpretasi  visual yang  sudah  dilakukan  uji  lapangan  digunakan sebagai input untuk  menilai  pemetaan  hasil klasifikasi  berbasis  objek  melalui  parameter area- based  accuracy  assessment .  Klasifikasi  berbasis objek  dimulai  dari  tahapan  segmentasi  dan dilanjutkan  ke  tahapan  klasifikasi  menggunakan object information melalui rule-based classification . Berdasarkan  hasil  analisis  keseluruhan  akan diketahui  apakah  klasifikasi  berbasis  objek  untuk pemetaan  penutup  lahan  dengan  menggunakan citra  WorldView-2  mampu  menyamai  hasil klasifikasi interpretasi visual ( Gambar 2 ). Penelitian  menggunakan  citra  WorldView-2 perekaman  16  Agustus  2016  yang  mencakup sebagian  Kota  Bandar  Lampung.  Citra  tersebut diperoleh  pada  level  koreksi  standar  2A  dan memiliki  delapan  saluran  multispektral  ( coastal blue-NIR2 )  dengan  ukuran  piksel  1,85  meter  dan satu  saluran  pankromatik  dengan  ukuran  piksel 0,46 meter.

## Pengolahan Awal Citra Satelit
Pengolahan  citra  WorldView-2  dilakukan dengan  menggunakan  perangkat  lunak  Envi  5.3., yang meliputi koreksi radiometrik,, dan penajaman spasial citra melalui proses pan-sharpening ( Gram- Schmidt Spectral Pansharpening ). Koreksi radiometrik  dilakukan  dengan  keseluruhan band atau  saluran,  baik  saluran  multispektral  maupun saluran  pankromatik.  Citra  WorldView-2  berada pada  level  standar  2A  yang  masih  berupa  nilai kecerahan  atau brightness  value. Koreksi radiometrik tahap pertama perlu mengonversi nilai brightness  value menjadi  nilai  radiansi/ radiance objek yang diterima oleh sensor. Nilai radiansi yang diterima oleh sensor masih berupa nilai pancaran, sehingga  diubah  ke  dalam  bentuk  nilai  pantulan atau reflectance . Pan-sharpening dengan  algoritma Gram- Schmidt  Spectral  Pansharpening dapat  diterapkan pada  saluran  multispektral  WorldView-2  dan mampu mempertahankan nilai piksel asli (Laben & Brower,  2000).  Proses pan-sharpening tersebut menghasilkan citra baru dengan ukuran piksel 0,5 meter dan delapan saluran multispektral. Penentuan ukuran  piksel  tersebut  dimaksudkan  untuk menghasilkan  peta  dengan  ketelitian  skala  output 1:5000  sesuai  dengan  panduan  hubungan  ukuran piksel  citra  dengan  skala output optimum  dari (Doyle, 1975).
Gambar 2 .   Diagram alir penelitian.

## Skema Klasifikasi
Klasifikasi penutup lahan menggunakan skema klasifikasi  dimensi  spasial  (Danoedoro,  2009). Skema  klasifikasi  ini  digunakan  pada  metode klasifikasi  dengan  metode  interpretasi  visual  dan klasifikasi berbasis objek. Skema klasifikasi ini dipilih karena skema klasifikasi ini lebih menekankan pada aspek  bentuk  objek  penutup  lahan.  Selain  itu, terdapat  adanya  kesesuaian  konsep  antara klasifikasi  dimensi  spasial  dengan  klasifikasi berbasis objek yang sama-sama mempertimbangkan  aspek  spasial  dari  objek penutup  lahan.  Beberapa  modifikasi  skema klasifikasi  dimensi  spasial  dilakukan  karena  pada daerah penelitian terdapat objek-objek yang kurang
sesuai  untuk  dikelaskan  melalui  skema  klasifikasi dimensi  spasial,  terutama  pada  kelas  tingkat  detil ( Tabel 1 ).

## Segmentasi Citra
Segmentasi citra
dilakukan dengan menggunakan
algoritma multiresolution segmentation .  Algoritma  segmentasi  ini  bersifat bottom-up ,  artinya  proses  dimulai  dengan  objek satu  piksel  kemudian  piksel  digabung  ( region growing )  dengan  piksel  homogen  di  sekelilingnya sehingga membentuk segmen objek  (Baatz  et al., 2004).  Algoritma  tersebut  menggunakan  lima parameter,  yaitu  warna,  bentuk,  kekompakan,
Analisis Kemampuan Klasifikasi Citra Berbasis Objek .............................................................................................. (Arrahman & Kamal)
kehalusan,  dan  skala.  Parameter  tersebut  dapat diatur dengan memberikan besaran nilai tertentu.
Tabel 1. Skema  klasifikasi  penutup  lahan  dimensi spasial (dengan modifikasi). Kode Klasifikasi Penutup Lahan Umum Kode Klasifikasi Penutup Lahan Detil A Tubuh Air A1 Sungai A2 Kolam daratan L Lahan Terbuka L11 Lahan terbuka di samping jalan L12 Lahan terbuka yang dikelilingi bangunan L21 Lahan terbuka berukuran kecil dengan bentuk tidak teratur/spesifik L22 Lahan terbuka berukuran besar dengan bentuk tidak teratur/spesifik L31 Lahan terbuka berukuran kecil dengan bentuk teratur/spesifik L32 Lahan terbuka berukuran besar dengan bentuk teratur/spesifik T Lahan Terbangun T11 Lahan terbuka dengan permukaan diperkeras T21 Blok Lahan terbangun ukuran kecil pola teratur T22 Blok lahan terbangun ukuran sedang pola teratur T23 Blok lahan terbangun ukuran bervariasi pola teratur T24 Blok lahan terbangun ukuran bervariasi pola tidak teratur T31 Lahan terbangun dengan objek/unit tunggal atau lebih yang belum membentuk blok T41 Jalan yang diperkeras T42 Jalan yang belum diperkeras V Vegetasi V11 Bentuk spesifik, homogen, jarak antara vegetasi tidak teratur V21 Bentuk tidak spesifik, homogen, jarak antara vegetasi teratur V31 Bentuk tidak spesifik, homogen, jarak antara vegetasi tidak teratur V32 Bentuk tidak spesifik, heterogen, jarak antar vegetasi tidak teratur V41 Pohon tunggal/lebih yang belum membentuk blok V42 Vegetasi rumput berukuran kecil Sumber:  Danoedoro (2009), dengan modifikasi
Terdapat  dua  alasan  utama  pemilihan algoritma multiresolution  segmentation .  Pertama, algoritma  ini  mampu  menghasilkan  segmen- segmen yang membentuk objek yang besaran atau cakupan  homogenitas  objeknya  dapat  diatur  oleh
operator  melalui scale  parameter .  Kedua,  proses segmentasi  yang  dilakukan  melibatkan  berbagai parameter (warna, bentuk, kekompakan, kehalusan dan  skala),  dimana  setiap  input  parameter  dapat diatur  oleh  operator  sesuai  kebutuhan.  Adanya banyak  parameter  pembentuk  segmen  citra  pada algoritma  ini  diharapkan  ini  mampu  mengatasi permasalahan tingginya variasi objek penutup lahan pada  daerah  penelitian  yang  akan  dikelaskan dengan skema klasifikasi dimensi spasial.

## Klasifikasi Citra Berbasis Objek
Klasifikasi dari hasil segmentasi citra dilakukan dengan menggunakan teknik rule-based classification ,  atau  klasifikasi  berdasarkan  aturan- aturan kondisional yang diterapkan untuk tiap kelas penutup  lahan  target.  Teknik  klasifikasi  tersebut mempertimbangkan karakteristik penyusun segmen yang akan dikelaskan, atau disebut dengan object information . Object  information dapat  terdiri  dari informasi standard  deviation , brightness  value , extent , shape dan sebagainya yang dihitung secara statistik  pada  suatu  segmen  citra  (Baatz  et  al., 2004; T. Blaschke, 2010). Aturan kondisional yang digunakan  untuk  klasifikasi  segmen  diperoleh  dari deskripsi  karakteristik  objek  penutup  lahan  baik yang  diperoleh  melalui  interpretasi  visual  maupun verifikasi  lapangan.  Karakteristik  objek  tersebut berlaku  sebagai  kunci-kunci  pengenalan  objek penutup  lahan  detil.  Aturan  tersebut  kemudian diterapkan  pada  tiap  segmen  hasil  segmentasi menggunakan software eCognition Developer 9.0.
Untuk  mempermudah  proses  klasifikasi berbasis  objek,  maka  diberlakukan  pendekatan hirarki klasifikasi (Baatz et al., 2004; Kamal et al., 2015), mulai dari penutup lahan yang paling umum menuju  yang  lebih  detil.  Tahap  awal  adalah memisahkan  kelas  penutup  lahan  tingkat  umum yang  terdiri  atas  kelas  vegetasi,  lahan  terbangun, lahan  terbuka,  dan  tubuh  air.  Selanjutnya diturunkan ke tingkat yang lebih detil sesuai dengan target pemetaan.

## Area-based Accuracy Assessment
Peta penutup lahan skala detil hasil klasifikasi berbasis  objek  diuji  akurasinya  dari  segi  semantik dan  geometrik  melalui area-based  accuracy assessment. Perhitungan akurasi tersebut mengikuti  cara  yang  dijelaskan  oleh  (Kamal  et  al. 2015) dan (Kamal & Johansen (2017) yang meliputi user’s  accuracy (UA), producer’s  accuracy (PA), overall  quality (OQ),  dan overall  accuracy (OA).
Sebagai  referensi  uji  akurasi,  digunakan  peta penutup  lahan  skala  detil  yang  berasal  dari interpretasi visual citra WorldView-2 pan-sharpened yang  telah  diverifikasi  dengan  data  lapangan. Persamaan 1-4 menunjukkan rumus dari parameter area-based accuracy assessment yang digunakan.
OQ = |𝐶 ∩ 𝑅| |¬𝐶 ∩ 𝑅|+ |𝐶 ∩ ¬𝑅|+|𝐶 ∩ 𝑅| .........................(1) UA = |𝐶 ∩ 𝑅| |𝐶 | ...............................................(2) PA = |𝐶 ∩ 𝑅| |𝑅 | ...............................................(3) OA = |𝐶 ∩ 𝑅 | |𝐶 ∪ 𝑅 | ..............................................(4) di mana:
C = hasil klasifikasi berbasis objek R = data referensi (hasil interpretasi visual) ¬ C ∩ R = R yang tidak bertampalan dengan C C ∩ ¬ R = C yang tidak bertampalan dengan R C ∩ R = pertampalan antara C dan R C ∪ R = luas keseluruhan area Metode ini menerapkan himpunan (matematika) yang dalam penelitian ini mengkaji luas  poligon  yang  sesuai  atau  tidak  sesuai,  baik dari  sisi  semantik  maupun  geometrik,  antara klasifikasi  berbasis  objek  dengan  data  referensi (hasil  interpretasi  visual)  melalui  overlay. Pengujian user’s  accuracy (UA), producer’s accuracy (PA), dan overall quality (OQ), dilakukan pada  masing-masing  kelas  penutup  lahan. Sedangkan overall  accuracy (OA)  dihasilkan  dari perhitungan seluruh poligon kelas penutup lahan. Disebabkan daerah kajian yang tidak terlalu luas, maka overlay hasil klasifikasi berbasis objek dan hasil klasifikasi interpretasi visual pada penelitian ini tidak menggunakan sampel, tetapi mencakup seluruh populasi daerah kajian.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pembuatan Peta Penutup Lahan Referensi
Peta  penutup  lahan  yang  dibuat  melalui interpretasi  visual  dibutuhkan  sebagai  data referensi untuk uji akurasi semantik dan geometrik hasil  klasifikasi  penutup  lahan  skala  detil  berbasis objek.  Peta  referensi  tersebut  dianggap  benar karena telah dilengkapi dengan verifikasi lapangan (Congalton  &  Green,  2009;  Congalton,  1991). Sebelum dilakukan pembuatan peta penutup lahan referensi melalui interpretasi visual, penting untuk mempertimbangkan  dua  hal,  yaitu  komposit  citra dan  tingkat zooming atau  perbesaran  dalam kegiatan interpretasi visual. Komposit citra penting untuk  dipertimbangkan  karena  dapat  membantu memudahkan identifikasi objek tertentu pada citra. Sedangkan  tingkat  perbesaran  berperan  penting dalam  menghasilkan  kualitas  dan  ketelitian  hasil digitisasi  peta  penutup  lahan  melalui  interpretasi visual secara on-screen . Berdasarkan  hasil  simulasi,  komposit  saluran 732 ( NIR1, green, blue ) dan 532 ( red, green, blue ) digunakan  untuk  kegiatan  interpretasi  visual penyusunan  peta  referensi.  Komposit  732  mampu menonjolkan  vegetasi  lebih  baik  dibandingkan
komposit  lainnya,  sedangkan  komposit  532 merupakan  komposit  warna  asli  yang  dapat digunakan  untuk  membantu  objek-objek  yang meragukan  untuk  dibedakan  antara  bangunan ataupun  vegetasi.  Sedangkan  untuk  tingkat perbesaran  yang  digunakan  dalam  kegiatan digitisasi yakni sebesar empat kali skala pemetaan, sehingga  proses  digitisasi  dilakukan  pada  skala  1: 1.250.  Tingkat  perbesaran  dengan  skala  tersebut dianggap  sesuai  karena  kenampakan  objek  masih terlihat jelas dan dapat dikenali dari citra.
Mengacu  pada Tabel  1 ,  secara  umum  kelas penutup  lahan  pada  penelitian  ini  dibagi  menjadi dua kelas utama, yaitu kelas umum dan kelas detil. Kelas  umum  terdiri  dari  empat  kelas,  sedangkan kelas  detil  terdiri  dari  22  kelas  yang  dipecah  dari kelas  umum.  Dalam  identifikasi  objek  penutup lahan, terdapat objek yang dapat dikelaskan secara langsung  dan  ada  pula  objek  yang  harus memperhatikan  objek  di  sekitarnya  untuk  dapat dikelaskan.  Objek  yang  dapat  dikelaskan  secara langsung  pada  umumnya  merupakan  objek-objek yang  dapat  dikenali  hanya  dengan  menggunakan kunci  interpretasi  visual  seperti  rona,  warna, bentuk,  ukuran,  dan  pola  atau  tekstur,  misalnya jalan yang diperkeras. Sedangkan objek yang tidak dapat  dikelaskan  secara  langsung  cenderung menggunakan kunci interpretasi visual asosiasi dan situs/konteks,  misalnya  objek  lahan  terbuka  di samping jalan.
Verifikasi  kondisi  penutup  lahan  lapangan dilaksanakan  pada  tanggal  22-23  Mei  2018. Kegiatan  tersebut  dimaksudkan  untuk  verifikasi aspek semantik dan geometrik objek penutup lahan hasil interpretasi visual kondisi tahun 2016. Sampel yang  diambil  memiliki  selisih  1  tahun  9  bulan terhadap waktu perekaman citra WorldView-2 yang digunakan. Selisih waktu yang cukup jauh ini pada beberapa  objek  menghasilkan  perbedaan  antara hasil  interpretasi  penutup  lahan  dengan  objek  di lapangan  yang  sebenarnya.  Secara  umum  objek lahan terbangun tidak mengalami perubahan dalam kurun  waktu  tersebut.  Akan  tetapi  objek  lahan terbuka, lahan terbangun, dan vegetasi mengalami beberapa perubahan minor. Sebagai contoh, lahan terbuka  atau  lahan  terbangun  yang  tidak  terawat cenderung  berubah  menjadi  vegetasi,  misalnya objek lahan terbuka berukuran kecil dengan bentuk tidak  teratur/spesifik  ditemukan  mengalami perubahan  menjadi  vegetasi  berupa  kebun  atau rumput.  Perubahan-perubahan  tersebut  dicatat, namun  tidak  digunakan  untuk  perbaikan  hasil interpretasi  karena  yang  digunakan  sebagai baseline adalah kondisi penutup lahan tahun 2016. Hasil  peta  penutup  lahan  referensi  disajikan  pada Gambar 3.
Analisis Kemampuan Klasifikasi Citra Berbasis Objek .............................................................................................. (Arrahman & Kamal)
Gambar 2 .   Peta  penutup  lahan  hasil  klasifikasi interpretasi visual sebagai referensi.
Penyusunan Hierarki Klasifikasi
Klasifikasi  berbasis  objek  perlu  dijabarkan dalam  beberapa  tingkatan  klasifikasi  yang dikelompokkan  berdasarkan  karakteristik  masing- masing  klasifikasi  penutup  lahan  yang  digunakan (Kamal  et  al.,  2015).  Skenario  tingkatan  atau hierarki  klasifikasi  dan  karakteristik object information yang  digunakan  pada  penelitian  ini dapat dilihat pada Gambar 4 .
Klasifikasi  pada  level  1  terdiri  dari  kelas penutup  lahan  utama,  yaitu  tubuh  air,  lahan terbangun,  lahan  terbuka,  dan  vegetasi.  Kelas tersebut  didefinisikan  berdasarkan  karakteristik spektral  pada  citra  yang  dapat  dibedakan berdasarkan rona, warna, dan tekstur. Pada level 2, kelas  tubuh  air  dapat  dibedakan  langsung  antara sungai  dan  kolam  daratan  dengan  menggunakan kunci  interpretasi  rona,  warna,  tekstur,  dan  pola. Klasifikasi  kelas  lahan  terbuka  lebih  banyak menggunakan object  information bentuk  untuk memisahkan antar sub-kelas objeknya. Tahap awal perlu  memisahkan  antara  lahan  terbuka  yang memerlukan  pendefinisian  berdasarkan  ukuran, bentuk, situs dan asosiasi objek. Pada level 3 objek yang  didefinisikan  dengan  bentuk  dan  ukuran selanjutnya  menggunakan object  information bentuk  mendefinisikan  apakah  spesifik  atau  tidak dengan  menggunakan object  information bentuk. Pada  level  4  masing-masing  kelas  lahan  terbuka selanjutnya dikelaskan menggunakan ukuran untuk membedakan antara lahan terbuka berukuran luas dan  lahan  terbuka  berukuran  kecil.  Kompleksitas karakteristik penciri kelas lahan terbuka menjadikan proses klasifikasi hingga pada level 4.
Gambar 4 .   Skenario hierarki proses klasifikasi penutup lahan skala detil yang diterapkan pada klasifikasi berbasis objek. Tiap kelas penutup lahan memiliki object information yang spesifik untuk dapat dikenali dari citra.
Klasifikasi kelas lahan terbangun pada level 2 dilakukan  untuk  memisahkan  antara  kelas  jalan, lahan terbuka yang diperkeras, dan blok bangunan. Ketiga kelas ini memiliki karakteristik yang berbeda. Jalan dibedakan berdasarkan rona, warna tekstur, dan  pola.  Lahan  yang  diperkeras  dibedakan berdasarkan object  information rona,  dan  blok lahan  terbangun  dibedakan  berdasarkan  ukuran, tekstur,  dan  rona.  Jalan  selanjutnya  didefinisikan menggunakan object  information rona  untuk memisahkan antara jalan yang diperkeras dan jalan yang  belum  diperkeras.  Blok  lahan  terbangun selanjutnya didefinisikan dan dipisahkan ke tingkat detil  dengan  menggunakan object  information tekstur,  karena  memiliki  nilai  spektral  yang cenderung  berbeda.  Klasifikasi  kelas  vegetasi menggunakan object  information ukuran  untuk memisahkan blok vegetasi dan vegetasi bukan blok. Vegetasi  bukan  blok  selanjutnya  dipisahkan berdasarkan nilai rona, warna, tekstur dan ukuran. Blok  vegetasi  dipisahkan  berdasarkan object information bentuk,  rona,  warna,  tekstur  dan ukuran untuk menghasilkan kelas detil.

## Segmentasi  dan  Klasifikasi  Penutup  Lahan Berbasis Objek
Segmentasi citra merupakan tahap awal dalam proses klasifikasi berbasis objek. Saluran input dari citra  WorldView-2 pan-sharpened yang  digunakan pada penelitian ini terdiri dari saluran biru (450-510 nm),  hijau  (510-580  nm),  merah  (630-690  nm), red-edge (705-745  nm),  dan  inframerah  dekat  1 (770-895  nm).  Pemilihan  saluran  input  tersebut berdasarkan  kontribusi  spesifik  saluran  dalam identifikasi  objek  penutup  lahan.  Pembentukan batas delineasi atau poligon segmentasi dihasilkan dengan memberikan bobot atau nilai input.
Algoritma yang digunakan adalah multiresolution  segmentation. Algoritma ini memungkinkan  untuk  membagi  segmen  objek  ke dalam  beberapa  level  skala  yang  berbeda,  untuk mengakomodasi skenario klasifikasi dari kelas yang umum  ke  yang  lebih  khusus.  Algoritma  ini membutuhkan  beberapa  parameter,  yaitu  bobot saluran  citra,  nilai  skala  segmentasi,  nilai  bentuk- warna  ( color-shape ),  dan  nilai  kekompakan- kehalusan objek target ( compactness-smoothness ). Nilai-nilai  yang  dijadikan  input  tidak  memiliki ketetapan atau aturan yang baku. Sehingga proses segmentasi  perlu  dilakukan trial  and  error untuk mendapatkan hasil segmen yang dapat menyamai batas  objek  pada  citra.  Berdasarkan  simulasi sistematik, diperoleh kombinasi parameter segmentasi  yang  optimal  sebagai  berikut:  bobot saluran semua 1, skala segmentasi 60, parameter bentuk 0,1, dan parameter kekompakan 0,5.
Hasil  segmentasi  citra  menunjukkan  bahwa secara visual batas-batas segmen objek berhimpit dengan  batas  objek  pada  citra  ( Gambar  5 ).
Artinya,  parameter  segmentasi  yang  digunakan berhasil mendelinasi objek penutup lahan pada citra dengan efektif. Meskipun demikian, walaupun hasil segmentasi  menghasilkan  batas  segmen  yang hampir  menyerupai  batas  objek  dari  citra  secara visual,  tetapi  ada  beberapa  objek  yang  tidak terpisahkan  dengan  baik.  Hal  ini  cenderung disebabkan  adanya  objek  bertetangga  yang seharusnya  memiliki  batas  kelas  berbeda,  tetapi memiliki  karakteristik  spektral  yang  hampir  sama. Sebagai contoh, objek lahan terbangun berupa atap bangunan  yang  memiliki  warna  (i.e.  pantulan spektral)  yang  hampir  sama  dengan  objek  jalan (abu-abu hingga hitam di komposit 732).
Gambar 5 .   Batas  poligon  atau  segmen  hasil  proses segmentasi citra.
Pembuatan  peta  penutup  lahan  dengan klasifikasi berbasis objek menggunakan teknik rule- based . Pembuatan rule-based sama halnya dengan decision  tree yang  memerlukan  semacam  aturan untuk  mengelompokkan  data  atau  dalam  hal  ini object  information dari  hasil  segmentasi  citra. Penentuan object  information yang  relevan  untuk deteksi  dan  identifikasi  tiap  objek  penutup  lahan dilakukan secara top-down, yaitu menggunakan ciri atau  karakteristik  objek  yang  diketahui  oleh interpreter  dari  citra  WorldView-2 pan-sharpened dan  kenampakan  di  lapangan  ( Gambar  4 ). Skenario  proses  klasifikasi  tersebut  kemudian diterapkan  secara  bertahap  untuk  mendapatkan kelas penutup lahan detil akhir. Tiap kelas penutup lahan memiliki tingkat kompleksitas rule klasifikasi masing-masing.  Sebagai  contoh,  objek  tubuh  air hanya  membutuhkan  2  level  proses  klasifikasi, sedangkan kelas lahan terbuka membuthkan 4 level proses klasifikasi.
Hasil  klasifikasi  berbasis  objek  untuk  kelas penutup  lahan  berbasis  berdasarkan  teknik rule- based mampu  menghasilkan  22  kelas  penutup lahan yang ditargetkan ( Gambar 6 ). Proses pada klasifikasi  level  1  ditemukan  adanya  beberapa tumpang  tindih  informasi  secara  spektral  antara lahan  terbuka  dan  lahan  terbangun.  Hal  ini
Analisis Kemampuan Klasifikasi Citra Berbasis Objek .............................................................................................. (Arrahman & Kamal)
disebabkan oleh tingginya variasi informasi spektral dari  lahan  terbangun  karena  perbedaan  material maupun  atap  bangunan,  sehingga  menyulitkan untuk  memilih object  information yang  sesuai. Sehingga  untuk  objek-objek  yang  mengalami kesalahan klasifikasi ( missclassified ) perlu dilakukan perlakuan  spesifik.  Kasus  khusus  juga  ditemukan untuk objek vegetasi dan lahan terbangun, dimana keduanya memiliki objek dengan ukuran yang besar dan  pada  level  1  banyak  mengalami over- segmentation .  Kedua  kasus  tersebut  perlu perlakukan  khusus  untuk  memastikan  batas  dan kelas  utama  penutup  lahan  benar.  Pada  kasus pertama  dilakukan  reklasifikasi  manual  secara minor.  Sedangkan  untuk  kasus  kedua  dilakukan penggabungan  beberapa  segmen  pada  kelas penutup  lahan  yang  sama  menjadi  satu  kelas penutup lahan tersebut yang lebih besar.
Gambar 6 .   Peta  penutup  lahan  hasil  klasifikasi berbasis objek.
Pada level-level klasifikasi berikutnya terdapat beberapa  objek  yang  mudah  dan  yang  sulit dikelaskan.  Objek  sungai  dan  kolam  daratan keduanya dapat dengan mudah dipisahkan secara langsung  pada  level  2.  Keduanya  dipisahkan berdasarkan batas tingkat kecerahan ( brightness ). Kolam  daratan  memiliki  kecerahan  tinggi, sedangkan sungai memiliki nilai yang rendah. Pada level 3 dan 4 proses klasifikasi mulai lebih spesifik dan objek semakin sulit untuk dipisahkan. Penyebab
utamanya  adalah  karena  cenderung  ditemuinya objek  yang  saling  tumpang  tindih  informasinya, sehingga  dapat  mengalami  kesalahan  klasifikasi. Beberapa objek penutup lahan yang sulit dikelaskan yaitu T11, T22, T23, T31, V11, V31 dan  V42.

## Uji Akurasi Hasil Klasifikasi Berbasis Objek
Nilai  akurasi  klasifikasi  pada  metode area- based accuracy assessment didapatkan dari analisis overlay atau tumpang-susun poligon peta penutup lahan  antara  hasil  interpretasi  visual  dengan  hasil klasifikasi  berbasis  objek  ( Tabel  2 ).  Terdapat empat  komponen  ukuran  yang  dihasilkan  oleh metode ini, yaitu user’s accuracy yang menyajikan kesalahan
komisi ( commission ) yang
mengindikasikan probabilitas objek yang diklasifikasikan  pada  peta  merepresentasikan kategori  tersebut  di  lapangan  dengan  benar, producer’s  accuracy yang  menyajikan  kesalahan omisi  ( omission )  atau  probabilitas  segmen  objek referensi diklasifikasikan dengan benar (Congalton 1991), overall  quality yang  menunjukkan  akurasi area tiap kelas, misalnya dari Tabel 2 79,38% dari seluruh  area  kelas  kolam  daratan  diklasifikasikan dengan  benar,  dan overall  accuracy (OA)  yang menghitung  persentase  seluruh  area  klasifikasi yang  benar  terhadap  area  total  liputan  citra  pada penelitian ini (Kamal et al., 2015).
Tabel 2. Hasil  uji  akurasi  kelas  penutup  lahan melalui area-based accuracy assessment. KodeKelas User's Accuracy Producer's Accuracy Overall Quality Overall Accuracy A1 48,94% 40,59% 28,63%
71,27%
A2 93,48% 84,03% 79,38% L11 64,94% 49,04% 38,77% L12 35,27% 58,48% 28,21% L21 67,68% 59,12% 46,31% L22 88,37% 92,40% 82,84% L31 67,93% 55,61% 44,79% L32 95,89% 91,12% 87,70% T11 85,32% 53,49% 49,06% T21 43,99% 66,78% 36,21% T22 84,69% 85,70% 74,20% T23 71,46% 73,29% 57,13% T24 80,46% 87,62% 72,31% T31 62,45% 63,46% 46,32% T41 62,75% 68,06% 48,76% T42 55,73% 49,36% 35,53% V11 91,87% 91,67% 85,42% V21 90,36% 88,31% 80,70% V31 75,96% 73,82% 59,84% V32 91,15% 90,09% 83,14% V41 46,99% 52,05% 32,91% V42 76,37% 66,59% 55,40%
Berdasarkan  uji  akurasi  yang  dilakukan ditemukan  bahwa  akurasi  masing-masing  kelas ( overall quality ) cenderung rendah pada kelas-kelas dengan  ukuran  poligon  yang  kecil  dibandingkan dengan kelas berpoligon besar. Contoh objek yang memiliki overall quality yang kecil (di bawah 50%) dengan ukuran poligon kecil yaitu A1, L11, L12, L21, L31,  T11,  T21,  T31,  T42  dan  V41.  Objek  dengan ukuran  poligon  kecil  cenderung  hanya  sedikit mengalami  tampalan  atau  tumpang  tindih  antar hasil interpretasi visual dengan klasifikasi berbasis objek,  karena  memiliki  banyak  objek-objek  kecil yang  menyebar.  Objek-objek  berukuran  kecil cenderung  mengalami under-segmentation atau bergabung pada kelas-kelas yang lebih besar yang mengakibatkan  akurasi  mengalami  penurunan. Semakin  kecil  objek,  maka  semakin  berpeluang objek  tersebut  untuk  menghasilkan  nilai  akurasi yang  rendah,  begitu  pula  sebaliknya.  Akan  tetapi, tidak semua kelas objek dengan poligon berukuran kecil menghasilkan akurasi yang rendah (di bawah 50%), yakni pada objek V42 yang memiliki overall quality sebesar  55,40%.  Objek  V42  cenderung bertetangga dengan objek lahan terbuka dan lahan terbangun yang memiliki karakteristik spektral yang berbeda dengan V42, sehingga kecil kemungkinan munculnya under-segmentation atau over- segmentation pada objek V42. Nilai overall quality terbesar  dihasilkan  oleh  kelas  L32  yaitu  sebesar 87,7%.  Besarnya  akurasi  objek  kelas  tersebut disebabkan objek ini memiliki ukuran poligon besar dan memiliki bentuk kompak.
Uji akurasi pada seluruh  kelas penutup  lahan menghasilkan overall  accuracy sebesar  71,27%. Angka  71,27%  tidak  mencapai  akurasi  yang diharapkan, yaitu sekitar 85%. Sehingga klasifikasi berbasis objek pada penelitian ini dianggap belum mampu  menyamai  akurasi  hasil  pemetaan interpretasi  visual.  Rendahnya  akurasi  yang dihasilkan  lebih  banyak  disebabkan  oleh  proses segmentasi  citra  kurang  mampu  membatasi  batas poligon  sesuai  data  referensi  (hasil  interpretasi visual).  Salah  satu  kelemahan  hasil  klasifikasi berbasis  objek  pada  penelitian  ini  yakni  batas segmentasi  yang  dihasilkan  secara  otomatis, mengakibatkan  objek-objek  yang  pada  proses segmentasi  tidak  dapat  didefinisikan  pada  kelas sesungguhnya.  Contohnya,  objek  jalan  yang diperkeras (T41) memiliki pola lurus, pada klasifikasi berbasis objek tidak dapat ditarik garis secara lurus, disebabkan adanya gangguan objek-objek vegetasi yang  menutupi  informasi  spektral  dari  jalan  yang mengganggu  hasil  segmentasi  dari  objek  jalan ( Gambar 7a-c ). Contoh lainnya, objek sungai (A1) memiliki pola aliran yang dapat diinterpretasi secara visual  melalui  karakteristik  tekstur  dan  pola. Sedangkan  pada  klasifikasi  berbasis  objek,  pada beberapa segmen tidak terbentuk segmen sungai, karena  tertutup  oleh  objek-objek  vegetasi  yang
mengakibatkan segmentasi mengikuti nilai spektral dari objek-objek vegetasi ( Gambar 7d-f ).
Gambar 7 .   Hasil  overlay  antara  hasil  klasifikasi interpretasi  visual  dengan  klasifikasi berbasis  objek  pada  objek  jalan  yang diperkeras (T41, a-c) dan objek sungai (A1, d-f).

## Perbandingan  Hasil  Klasifikasi  Penutup Lahan
Klasifikasi berbasis objek yang diuji menggunakan area-based  accuracy  assessment pada  penelitian  ini  dapat  diterapkan  dengan  baik untuk mengetahui akurasi dari aspek semantik dan geometrik  objek.  Untuk  dapat  melihat  efektivitas klasifikasi  berbasis  objek,  maka  perlu  dilakukan perbandingan  kesesuaian  hasil  klasifikasi  penutup lahan terhadap peta referensi (interpretasi visual). Perbandingan  dilakukan  berdasarkan  luas  total poligon  dari  kedua  hasil  klasifikasi  pada  masing- masing kelas. Hasil klasifikasi berbasis objek dapat
Analisis Kemampuan Klasifikasi Citra Berbasis Objek .............................................................................................. (Arrahman & Kamal)
dikatakan efektif apabila memiliki luas poligon yang hampir sama atau tidak jauh berbeda dengan hasil klasifikasi interpretasi visual (Gambar 8) . Dari peta kesesuaian hasil tersebut dapat diketahui distribusi spasial dan pola kesalahan klasifikasi yang terjadi. Kesalahan klasifikasi berbasis objek beberapa kasus terjadi  pada  objek  tubuh  air,  lahan  terbuka,  dan lahan terbangun.
Gambar 8 .   Peta  kesesuaian  hasil  klasifikasi  berbasis objek  dengan  hasil  klasifikasi  interpretasi visual.
Untuk  dapat  membandingkan  hasil  klasifikasi secara  kuantitatif,  maka  dilakukan  perbandingan persentase luasan tiap  kelas penutup  lahan  untuk kedua  peta  tersebut. Gambar  9 menunjukkan perbandingan persentase luasan kelas hasil kedua klasifikasi.  Jika  grafik  batang  antara  kedua  peta bertemu pada angka 50% maka kedua peta sesuai 100%.  Jika  kelas  pada  klasifikasi  berbasis  objek nilainya  kurang  dari  50%  maka  berarti  kelas tersebut under-classification ,  jika  sebaliknya  maka terjadi over-classification .  Dari  grafik  tersebut Sebagian  besar  hasil  klasifikasi  berbasis  objek mengalami over-classification dan under- classification ,  hanya  beberapa  kelas  objek  yang mendekati nilai 50%. Hasil klasifikasi berbasis objek yang efektif (mendekati nilai 50%) yaitu, L22, L32, T22, T23, T31, V11, V21, V31 dan V32. Kelas yang paling banyak mengalami under-classification yakni T11 atau lahan terbuka yang diperkeras. Kelas ini
mengalami under-classification karena  cenderung memiliki  nilai  spektral  yang  sama  dengan  atap bangunan  (berwarna  abu-abu  kehitaman  di komposit 732). Sedangkan L12 atau lahan terbuka yang dikelilingi bangunan paling banyak mengalami over-classification ,  karena  memiliki  nilai  spektral yang juga sama dengan atap bangunan (berwarna coklat di komposit 732).
Gambar 9 .   Grafik  persentase  perbandingan  luasan kelas penutup lahan hasil interpretasi visual dan klasifikasi berbasis objek.
Berdasarkan  hasil  klasifikasi  berbasis  objek yang  dilakukan  terdapat  beberapa  pertimbangan faktor-faktor  yang  dapat  mempengaruhi  hasil akurasi klasifikasi berbasis objek yang menggunakan  segmentasi  dan  metode rule-based yaitu,  resolusi  spasial  citra  tinggi,  saluran-saluran citra yang mampu mengenali objek tertentu secara spesifik,  segmentasi  yang  dipilih  benar-benar mampu  menghasilkan  batas  poligon  yang  sesuai, skema  klasifikasi  yang  digunakan  mampu membedakan  penutup  lahan  secara  spektral  dan spasial,  dan  pemilihan object  information yang sesuai dengan karakteristik objek.
Resolusi  spasial  citra,  berkaitan  dengan homogenitas objek yang dihasilkan oleh segmentasi. Resolusi citra tinggi akan lebih mampu memisahkan  objek  dengan  baik  karena  memiliki heterogenitas  spektral  yang  tinggi.  Hal  ini  akan mempengaruhi batas poligon dari  segmentasi dan dapat  meningkatkan  akurasi  pemetaan.  Resolusi spasial  citra  sebesar  0,5  meter  dianggap  masih belum mampu menghasilkan segmentasi yang baik yang menyebabkan hasil segmentasi kurang sesuai dengan data referensi.
Berdasarkan  faktor-faktor  tersebut  diketahui rendahnya  akurasi  yang  dihasilkan  lebih  banyak disebabkan segmentasi yang dipilih kurang mampu membatasi  batas  poligon  sesuai  data  referensi (hasil  interpretasi  visual).  Salah  satu  kelemahan hasil klasifikasi berbasis objek yang ditemukan pada penelitian  ini,  yakni  batas  segmentasi  yang dihasilkan  secara  otomatis  mengakibatkan  adanya objek-objek  yang  pada  proses  segmentasi  tidak dapat didefinisikan sesuai kelas sebenarnya.
Tabel 3. Hasil Penelitian dibandingkan Penelitian-Penelitian Sebelumnya. Peneliti (Tahun) Citra (Resolusi Spasial) Jumlah Kelas Akurasi Semantik Akurasi Geometrik Zhan et al. (2005) TopoSys I (1 m) TopoSys II ( 1 m) IKONOS (4 m) 2 - 93,1% & 83,3% Riggan et al. (2009) SPOT-5 (5 m) 11 82,5% - Myint et al. (2011) Landsat 8 OLI (30 m) 7 90,4% - Kamal et al. (2015) Landsat TM (30 m) ALOS AVNIR-2 (10 m) WorldView-2 pan- sharpened (0,5 m) Foto Udara (7,5 cm) LiDAR (2.8 pts/m2) 2 - Landsat TM: 89%, 82% ALOS AVNIR-2: 93%, 82%, 46% WorldView-2: 97%, 85%, 53%, 68 %, 54% LiDAR + WV: 94%, 59%, 64%, 53% Ramadhani et al. (2015) Foto Udara (10 cm) 4 94,4% - Kamal & Johansen (2017) WorldView-2 pan- sharpened (0,5 m) Foto Udara (7,5 cm) 2 - 68% Arrahman & Kamal (2021)/ Penelitian yang dilakukan saat ini WorldView-2 pan- sharpened (0,5 m) 22 - 71,27%
Berdasarkan  hasil  penelitian,  maka  dapat dilakukan  perbandingan  terhadap  penelitian- penelitian  lain  yang  sudah  dilakukan  sebelumnya ( Tabel  3 ).  Pada Tabel  3 terdapat  kolom  Akurasi Geometrik dan Akurasi Semantik. Akurasi geometrik yang  dimaksud,  yakni  uji  akurasi  dengan memperhitungkan  batas-batas  delineasi/poligon yang dihasilkan. Sedangkan yang dimaksud akurasi semantik, yakni uji akurasi dengan memperhatikan isi  kelas  atau  atribut  yang  dihasilkan  pada delineasi/poligon.
Jika dilihat pada penelitian-penelitian sebelumnya,  Zhan  et  al.  (2005)  membandingkan klasifikasi  multispektral  berbasis  piksel  dan klasifikasi  berbasis  objek  yang  dinilai  dengan persamaan similarity .  Riggan  et  al.  (2009) melakukan pemetaan penutup lahan pada klasifikasi berbasis objek dan klasifikasi multispektral berbasis piksel.  Myint  et  al.  (2011)  membandingkan klasifikasi  berbasis  objek  dengan  klasifikasi multispektral  berbasis  piksel  untuk  ekstraksi informasi  perkotaan.  Kamal  et  al.  (2015) menggunakan  tiga  citra  berbeda  resolusi  pada penelitiannya,  untuk  mengetahui  jenis mangrove apa saja yang dapat dipetakan melalui pendekatan klasifikasi berbasis objek. Ramadhani et al. (2015) memanfaatkan  foto  udara  yang  memetakan penutup  lahan  dengan  klasifikasi  berbasis  objek. Kamal  &  Johansen  (2017)  memetakan  mahkota pohon mangrove secara  individu  dengan menggunakan  klasifikasi  berbasis  objek  dan  hasil pemetaan  klasifikasi  berbasis  objek  diuji  dengan pendekatan area-based accuracy assessment .
Berdasarkan perbandingan dengan penelitian- penelitian lain sebelumnya pada Tabel 3, penelitian yang menggunakan uji akurasi dengan area-based accuracy  assessment terdapat  pada  penelitian Kamal et al. (2015) dan Kamal & Johansen (2017). Apabila dibandingkan dengan banyaknya kelas dan akurasi  geometrik  yang  dihasilkan,  nilai overall accuracy sebesar  71,27%  dapat  dikatakan  cukup optimis  dalam  memetakan  objek  yang  memliki  22 kelas pada  hasil  klasifikasi  berbasis objek, dimana banyaknya  kelas  cenderung  dapat  menurunkan o verall accuracy yang dihasilkan, walaupun akurasi yang dihasilkan belum mampu secara keseluruhan menyamai hasil klasifikasi interpretasi visual.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  klasifikasi berbasis  objek  mampu  untuk  memetakan  objek penutup  lahan  skala  detil  (1:5.000)  dengan menggunakan kunci-kunci pengenalan objek, yaitu rona,  warna,  tekstur,  pola,  bentuk,  ukuran,  situs, dan  asosiasi.  Setiap  kelas  penutup  lahan  memiliki karakteristik  kunci  pengenalan  objek  dan  memiliki level  kompleksitas  identifikasi  yang  berbeda. Sebanyak  22  kelas  penutup  lahan  berhasil dipetakan menggunakan rule-based classification . Hasil  uji  akurasi  menggunakan area-based accuracy assessment menunjukkan bahwa  akurasi masing-masing  kelas  ( overall  quality )  cenderung rendah  pada  kelas  penutup  lahan  dengan  ukuran poligon  yang  kecil  karena  cenderung  mengalami under-segmentation .  Nilai overall  accuracy hasil klasifikasi berbasis objek sebesar 71,27%. Angka ini menunjukkan bahwa hasil klasifikasi berbasis objek
Analisis Kemampuan Klasifikasi Citra Berbasis Objek .............................................................................................. (Arrahman & Kamal)
pada penelitian ini belum mampu menyamai akurasi hasil klasifikasi interpretasi visual.
Faktor  utama  yang  menyebabkan  rendahnya nilai tersebut adalah ketidak akuratan pada proses segmentasi  citra  dan  karakteristik  objek  kelas penutup  lahan  yang  saling  tumpeng  tindih  pada level  proses  klasifikasi  yang  tinggi.  Penelitian lanjutan  dapat  difokuskan  pada  penentuan parameter  segmentasi  yang  lebih  optimal  untuk pemetaan  penutup  lahan  skala  detil  dan penggunaan  citra  penginderaan  jauh  yang  lebih tinggi resolusi spasialnya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada (1) Digital  Globe  Foundation  yang  telah  memberikan akses  data  citra  WorldView-2,  (2)  Yusron  Hidayat Ridho  yang  telah  membantu  kerja  lapangan,  (3) Departemen  Sains  Informasi  Geografi,  Fakultas geografi,  Universitas  Gadjah  Mada  atas  fasilitas peralatan  penelitian  dan  laboratorium  untuk mendukung  penelitian  ini,  dan  (4)  reviewer  jurnal atas  kritik  dan  saran  yang  konstruktif  untuk perbaikan manuskrip makalah ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Baatz, M., Benz, U., Dehghani, S., Heynen, M., Höltje, A., Hoffmann,  P. ,…..  & Willhauck,  G.  (2004). eCognition:  User  Guide  4: Definiens  Imaging GmbH. Germany: Munchen. Bhatta, B. (2013). Research methods in remote sensing. Berlin: Springer.
Blaschke,  T.  (2010).  Object  based  image  analysis  for remote sensing. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 65(1), 2 – 16. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2009.06.004
Blaschke, T., Hay, G. J., Kelly, M., Lang, S., Hofmann, P., Addink, E., Queiroz Feitosa, R., van der Meer, F., van  der  Werff,  H.,  van  Coillie,  F.,  &  Tiede,  D. (2014). Geographic Object-Based Image Analysis - Towards  a  new  paradigm. ISPRS  Journal  of Photogrammetry  and  Remote  Sensing,  87,  180 –
191.
https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2013.09.014 Campbell, J. B., & Wynne., R. H. (2011). Introduction to Remote Sensing FIFTH EDITION. In Uma ética para quantos? https://doi.org/10.1007/s13398-014- 0173-7.2
Congalton,  R  G,  &  Green,  K.  (2009).  Assessing  the Accuracy of Remotely Sensed Data: Principles and Practices. In The Photogrammetric Record (Vol. 2, Issue 130). https://doi.org/10.1111/j.1477-
9730.2010.00574_2.x
Congalton, Russell G. (1991). A review of assessing the accuracy of classifications of remotely sensed data. Remote Sensing of Environment, 37(1), 35 – 46. Danoedoro,  P.  (2009).  Land-use  Information  from  the Satellite Imagery: Versatility and Contents for Local Physical Planning. Saarbrucken: Lambert Academic Publishing.
Doyle, F. J. (1975). Cartographic presentation of remote sensor data. Manual of Remote Sensing, American
Society of Photohrammetry, 2, 1078. Filho,  R.  A.,  Vitorello,  Í.,  Sant,  L.,  &  Bins,  A.  (1997). Application of Image Merging , Segmentation and Region-Classification  Techniques  As  a  New Approach  for  the  Detailed  Thematic  Mapping  of Soil-Vegetation Assemblages. 27(2), 207 – 210.
Hay, G. J., & Castilla, G. (2008). Geographic Object-Based Image Analysis (GEOBIA): A new name for a new discipline. In Object-based image analysis (pp. 75 – 89). Springer.
Huang, H., Chen, Y., Clinton, N., Wang, J., Wang, X., Liu, C., Gong, P., Yang, J., Bai, Y., & Zheng, Y. (2017).
Mapping major land cover dynamics in Beijing using all Landsat images in Google Earth Engine. Remote Sensing of Environment, 202, 166 – 176.
Jia, K., Wei, X., Gu, X., Yao, Y., Xie, X., & Li, B. (2014). Land  cover  classification  using  Landsat  8 Operational  Land  Imager  data  in  Beijing,  China. Geocarto International, 29(8), 941 – 951. https://doi.org/10.1080/10106049.2014.894586
Kamal,  M.,  &  Johansen,  K.  (2017).  Explicit  area-based accuracy  assessment  for  mangrove  tree  crown delineation using Geographic  Object-Based Image Analysis  (GEOBIA). Earth  Resources  and Environmental  Remote  Sensing/GIS  Applications VIII, 10428, 17. https://doi.org/10.1117/12.2278179 Kamal,  M.,  Phinn,  S.,  &  Johansen,  K.  (2015).  Object- based  approach  for  multi-scale  mangrove composition mapping using multi-resolution image datasets.  In Remote  Sensing  (Vol.  7,  Issue  4). https://doi.org/10.3390/rs70404753
Laben, C. ., & Brower, B. . (2000). Process for enhancing the spatial resolution of multispectral imagery using pan-sharpening. United  States  Patent  6,  11,  875. https://doi.org/10.1074/JBC.274.42.30033.(51)
Mathieu,  R.,  Aryal,  J.,  &  Chong,  A.  K.  (2007).  Object- based classification of Ikonos imagery for mapping large-scale vegetation communities in urban areas. Sensors, 7(11), 2860 – 2880. Morgan, J. L., Gergel, S. E., & Coops, N. C. (2010). Aerial Photography: A Rapidly Evolving Tool for Ecological Management. BioScience, 60(1), 47 – 59. https://doi.org/10.1525/bio.2010.60.1.9
Myint, S. W., Gober, P., Brazel, A., Grossman-Clarke, S.,
&  Weng,  Q.  (2011).  Per-pixel  vs.  object-based classification of urban land cover extraction using high spatial resolution imagery. Remote Sensing of Environment, 115(5), 1145 – 1161. https://doi.org/10.1016/j.rse.2010.12.017
Navulur, K. (2006). Multispectral image analysis using the object-oriented paradigm. CRC press.
Prasad, R. K., Sinha, A. K., & Ranjan, K. R. (2002). Visual Interpretation of FCC Image for Land Use & Land Cover Mapping. SICE Annual Conference Program and Abstracts SICE Annual Conference 2002, 462. Ramadhani,  Y.  H.,  K,  A.  P.,  &  Susanti,  R.  (2015). Pemetaan Pulau Kecil Dengan Pendekatan Berbasis Objek Menggunakan Data Unmanned Aerial Vehicle ( UAV ) Studi Kasus di Pulau Pramuka , Kepulauan Seribu  (  Small  Island  Mapping  with  Object  Based Approach Using Unmanned Aerial Vehicle ( UAV ) Data : Case Stud . 125 – 134. Riggan,  N.  D.,  Weih,  R.  C.,  &  Weih,  R.  C.  (2009). Comparison  of  Pixel-based  versus  Object-based Land Use/Land Cover Classification Methodologies A  Comparison  of  Pixel-based  versus  Object-based
Land Use/Land Cover Classification Methodologies. Journal  of  the  Arkansas  Academy  of  Science, 63(63), 145 – 152. http://scholarworks.uark.edu/jaas%0Ahttp://schol arworks.uark.edu/jaas/vol63/iss1/18 Rujoiu-Mare, M.-R., & Mihai, B.-A. (2016). Mapping Land Cover  Using  Remote  Sensing  Data  and  GIS Techniques: A Case Study of Prahova Subcarpathians. Procedia Environmental Sciences, 32, 244 – 255. https://doi.org/10.1016/j.proenv.2016.03.029 Zhan,  Q.,  Molenaar,  M.,  Tempfli,  K.,  &  Shi,  W.  (2005). Quality assessment for geo‐spatial objects derived from remotely sensed data. International Journal of Remote Sensing, 26(14), 2953 – 2974.