## Aplikasi ALOS PALSAR Full Polarimetric Untuk  Pemetaan Penutup Lahan Di Sebagian Kabupaten Sleman
(Application of Full Polarimetric ALOS PALSAR for Land Cover Mapping In Sleman
District)

## Like Indrawati
Program Studi Diploma 3 Penginderaan Jauh dan SIG, Departemen Teknologi Kebumian, Sekolah Vokasi, UGM

## Abstract
The  simplest  way  to  interpret  polarimetric  imagery  for  land  cover  classification  is  to  use  visual interpretation methods. The existence of interpretations key as a tool for visual interpretation becomes important when different interpreters can produce different results.     The quality of the results of the interpretation of land cover is then determined by the quality of the interpretation tool, in this case, the key  to  the  interpretation  of  land  cover. The  purpose  of  this study  was to  make  the  key to  land  cover class  interpretation  in  the  Full  Polarimetric  ALOS  PALSAR  image,  then  the  interpretation  key  was used for reference in making land cover maps and measuring the accuracy of the results of the visual interpretation. The image used in this study consisted of HH, VV, HV and VH bands. The location of the  study  was  in  parts  of  Sleman  District.  The  analysis  is  done  visually  by  on-screen  digitizing  on ALOS Palsar composite HH + VV HV + VH HH-HV image, which is then interpreted key.     The true test  is  done  by  means  of  the  overall  accuracy  test  and  Kappa.  Visually,  ALOS  PALSAR  imagery  is able  to  distinguish  12  land  cover  classes  in  the  research  area,  namely  built  land,  rice  fields,  mixed gardens,  moorlands,  salak  garden,  grass,  forest,  shrubs,  open  land,  airports,  water  bodies  and  lava with 83% Overall accuracy, and 78% Kappa accuracy.
Keywords: Full Polarimetric ALOS PALSAR, interpretation, interpretation key, land cover

## 1.  Pendahuluan
Klasifikasi atau ekstraksi penutup lahan dari data  penginderaan  jauh  dapat  dilakukan  dengan beberapa cara, antara lain cara analog (interpretasi  visual)  yaitu  digitasi  citra  secara manual  ( on  screen  digitizing )  dan  cara  digital (klasifikasi  otomatis).  Klasifikasi  tutupan  lahan menggunakan  metode  digital  memiliki  beberapa keterbatasan  seperti  adanya  bayangan  topografi dan  topografi  yang  menghadap  arah  sensor. Pada  objek-objek  yang  berada  pada  bayangan topografi  dan  topografi  yang  menghadap  arah sensor  cenderung  terjadi  kesalahan  klasifikasi tutupan  lahan.  Hal  ini  disebabkan  karena  nilai digital  pada  daerah  bayangan  topografi  dan topografi  arah  sensor  terkadang  tidak  sesuai dengan nilai digital tutupan lahan yang seharusnya.
Peta penutup lahan pada penelitian dihasilkan  dari  interpretasi  visual.  Interpretasi secara  visual  menggunakan  elemen  interpretasi tertentu  seperti  warna,  tekstur,  bentuk,  pola, asosiasi, dan situs (lokasi).
*  Korespodensi  Penulis:  ( (Like  Indrawati)  Program Studi  Diploma  3  Penginderaan  Jauh  dan  SIG, Departemen Teknologi Kebumian UGM E-mail: like.indrawati@ugm.ac.id
Metode interpretasi visual memiliki kelebihan  yaitu  penafsir  dapat  memperhitungkan konsteks  spasial  wilayah  pada  saat  interpretasi  dengan melibatkan lebih dari satu elemen (topografi, bentuklahan, local  knowledge, dll)  hal  ini  tidak  dimungkinkan  apabila dilakukan  dengan  metode  klasifikasi  digital  secara langsung, selain itu metode ini cocok untuk daerah ekuator yang banyak tertutup awan.
Selain  kelebihan  tersebut,  terdapat  kelemahan  dari interpretasi  visual  ini,  yaitu  prosesnya  yang  kurang terkontrol,  di  mana  ada  banyak  faktor  penyebabnya (Svatonova, 2016). Karakteristik pengguna/ interpreter  selalu  mempengaruhi  interpretasi visual.  Bagian  dari  proses  interpretasi  selalu pengguna  atau  subjek,  apakah  mereka  ahli  atau tidak.  Tugas  dasar  dalam  menginterpretasi  citra adalah secara sistematis "membaca" isinya, yang mencakup  pengenalan  dan  klasifikasi  benda yang benar, menentukan sifat-sifatnya, karakteristik  kuantitatif  dan  kualitatif,  lokasi spasial (posisi) akurat dari objek yang terdeteksi, pengecekan  dan  evaluasi  hubungan  timbal  balik dan kausalitas antara objek yang ditampilkan dan fenomena,  menganalisis hubungannya dan mengidentifikasi  pola  yang  mengkarakterisasi bahan-bahan penting dan atribut di dalam liputan citra tersebut. Ini adalah kondisi untuk identifikasi dan memfasilitasi proses pengambilan keputusan
yang  didukung  oleh  citra  (Hoskova-Mayerova  et al, 2013).
Ada  tiga  faktor  yang  mempengaruhi  hasil interpretasi  visual,  yaitu  ragam  jenis  tutupan lahan,  keberadaan  alat  bantu,  dan  penafsir. Ragam  jenis  tutupan  lahan  dapat  dikategorikan tetap  dikarenakan  pada  suatu  wilayah  ragam jenis  tutupan  lahan  cenderung  tetap,  sementara penafsir  pada  umumnya  memiliki  kemampuan yang  berbeda  pada  tiap  individu.  Keberadaan manual  sebagai  alat  bantu  interpretasi  visual menjadi  penting  ketika  penafsir  yang  berbeda dapat menghasilkan  hasil  yang  berbeda.  Manual dalam  hal  ini  dapat  berupa  kunci  interpretasi untuk  setiap  klas  penutup  lahan.    Kualitas  hasil interpretasi  tutupan  lahan  kemudian  ditentukan oleh kualitas alat bantu interpretasi, dalam hal ini kunci interpretasi tutupan lahan.
ALOS (Advanced  Land  Observing  Satellite) adalah satelit sumberdaya bumi yang diluncurkan oleh Jepang pada tanggal 24 Januari 2006 yang memiliki  muatan  sensor  gelombang  mikro  aktif dengan  data  beresolusi  tinggi,  sehingga  dapat digunakan  untuk  aplikasi  seperti  pemetaan kartografi,  pemantauan  dan  bahaya  lingkungan (T.Hamazaki,  1999).  ALOS  mempunyai  tiga instrumen  yaitu  PRISM  ( Panchromatic  Remote Sensing  Instrument  for  Stereo  Mapping )  untuk pemetaan  digital  elevasi  (ketinggian)  sehingga dapat  menghasilkan  data  ketinggian.  Instrumen yang  kedua  adalah  AVNIR-2  ( Advanced  Visible and Near Infrared
Radiometer ) untuk pengamatan  lahan  secara  teliti  serta  instrumen PALSAR  ( Phased  Array  type  L-Band  Synthetic Aperture  Radar ).  Sesuai  dengan  namanya instrumen ini dapat menghasilkan data SAR atau radar.
Radar adalah sensor aktif yang mengirimkan  energi  untuk  merekam  permukaan bumi  dan  untuk  mendeteksi  porsi  energi hamburan  balik  ( backscatter ).  Sensor  radar menerima  energi  yang  dihamburkan  dari  fitur permukaan  yang  mana  jumlah  dan  arah hamburan  dipengaruhi  oleh  jenis  bahan,  kadar air, sudut iluminasi, sudut pengambilan hamburan  balik,  kekasaran  permukaan  dan geometri  permukaan.  Citra  radar  memiliki noise atau speckle ,  hal  ini  merupakan  sumber ketidakpastian  pada  data  radar.  Sensor  radar menghasilkan  gelombang  mikro,    yang  mana sifat  dari  gelombang  ini  adalah  dapat  membuat piksel  gelap  atau  terang  ketika  bersentuhan dengan  target  (Noreiga  and  Fabian,  2000).  Hal ini  disebabkan  oleh  sifat  yang  koheren  dari gelombang  radar  (Jensen,  2005),  yang  dapat menciptakan heterogenitas artifisial untuk wilayah  homogen. Speckle yang  terbentuk  pada citra  radar  akan  mempengaruhi  klasifikasi  dan interpretasi citra radar (Nyoungui et al., 2002).
Tujuan  penelitian  ini  adalah  membuat  kunci interpretasi  klas  tutupan  lahan  pada  citra  ALOS PALSAR  polarimetrik  penuh,  selanjutnya  kunci interpretasi  digunakan  untuk  acuan  dalam membuat  peta  penutup  lahan dan mengukur akurasi hasil interpretasi visual tersebut.

## Tinjauan Pustaka

## Spesifikasi Instrumen Satelit ALOS PALSAR
PALSAR  merupakan  salah  satu  instrumen ALOS  dengan  sensor  aktif  untuk  pengamatan cuaca  dan  permukaan  daratan  pada  siang  dan malam  hari  dengan  sistem  yang  lebih  maju  dari JERS-1  SAR.  Sensor  PALSAR  mempunyai sorotan  yang  dapat  disetir  dalam  elevasi, disamping  mode  ScanSAR.  karakterisasi  teknik sensor PALSAR disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Karakteristik ALOS PALSAR Mode Fine mode ScanSAR Full Polarimetry mode Frekuensi 1270 Mhz (L-Band) Lebar Kanal 24/14 MHz Polarisasi HH atau VV/HH+HV atau VV+VH HH atau VV HH+HV+VH+VV Resolusi Spasial 10 m (2 look)/ 20 m (4look) 100 m (multi look) 30 m Lebar Cakupan 70 km 250 – 350 km 30 km Incidence Angle 8 – 60 derajat 14 – 43 derajat 8 – 30 derajat NE Sigma 0 < - 23dB (70 km) <- 25 dB (60 km) <- 25 dB <- 29 dB Panjang bit 3 bit / 5 bit 5 bit 3 bit / 5 bit Ukuran Antena AZ: 8,9 m × EL: 2,9 m Sumber: JAXA 2006 Interpretasi Citra Synthetic Aperture Radar (SAR)
Dalam menginterpretasi citra radar diperlukan  beberapa  pengetahuan  mendasar tentang lokasi asli yang dijadikan acuan dari citra radar  yang  digunakan.  Dalam  penampakan  citra radar,  semakin  kasar  tampilan  suatu  permukaan maka  intensitas backscatter -nya  pun  semakin tinggi.
B ackscatter dari  objek  dalam  citra  radar sama  halnya  dengan reflectance dalam  sistem optik yaitu rasio antara sinyal emisi dengan sinyal yang  diterima  dan  akan  berbeda  sesuai  dengan jenis  objeknya.  Nilai  ini  sering  disebut  sebagai nilai radar  cross  section (σo)  dan  dinyatakan dalam besaran desibel (db).
Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  besaran backscatter dapat  dikelompokkan  ke  dalam  dua kelompok  besar,  yaitu  sistem  sensor  dan  target obyeknya. Dalam sistem sensor terdapat beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  besaran backscatter    SAR,  yaitu:  panjang  gelombang microwave yang digunakan (band X, C, S, L dan P);  polarisasi  (HH,  HV,  VV,  VH);  sudut  pandang dan  orientasi;  resolusinya,  sedangkan  faktor- faktor  yang mempengaruhi  besaran backscatter SAR  yang  berasal  dari  sistem  target,  yaitu: kekasaran, ukuran dan  orientasi obyek termasuk di  dalamnya  biomassa;  konstanta  dielektrik
(antara  lain  dapat  berupa  kelembaban  atau kandungan air); sudut kemiringan atau slope dan orientasinya  (sudut  pandang  lokal/ local  incident angle ).

## Interpretasi  Visual
Lillesand  dan  Kiefer  (2004)  menjelaskan bahwa interpretasi visual dilakukan atas sifat fisik yang  tampak  pada  citra.  Keberhasilan  di  dalam interpretasi  citra  sangat  bervariasi  bergantung kepada  pengalaman  penafsir,  sifat  alami  objek atau  fenomena  objek  yang  diinterpretasi,  dan kualitas citra yang digunakan.
Studi  secara  sistematik  pada  citra  biasanya meliputi  beberapa  sifat  khas  dasar  kenampakan pada  citra.  Karakteristik  tersebut  dapat  berguna untuk  beberapa  keperluan  tertentu,  tergantung pada  bidang  terapannya.  Meskipun  demikian, sebagian  besar  terapan  mempertimbangkan tujuh  karakteristik  dasar  atau  variasinya,  yakni: bentuk,  ukuran,  pola,  tone  (rona),  tekstur, bayangan,tekstur, lokasi, asosiasi dan resolusi.
Proses interpretasi  visual citra dapat dipermudah dengan menggunakan kunci interpretasi.  Kunci  interpretasi  dapat  membantu penafsir  menilai  informasi  yang  disajikan  pada citra  dengan  terorganisasi  dan  konsisten.  Kunci interpretasi menyajikan petunjuk tentang pengenalan  kenampakan  atau  kondisi  objek pada  citra.  Secara  ideal, kunci  interpretasi terdiri dari  dua  bagian  dasar,  yaitu:  (1)  sekumpulan ilustrasi  tentang  kenampakan  atau  kondisi  yang harus  diidentifikasi  dari  suatu  kenampakan  yang dikenali;  (2)  grafik  atau  deskripsi  verbal  yang dikemukakan secara sistematik tentang karakteristik  pengenalan  citra  bagi  kenampakan atau kondisi tersebut.
Citra radar (SAR) memiliki karakteristik yang berbeda dengan citra spektral seperti citra SPOT dan  LANDSAT,  karena  citra  radar  direkam dengan sinyal yang dipancarkan secara polarimetrik.  Cara  paling  sederhana  dalam interpretasi  citra  polarimetrik  untuk  klasifikasi penutup  lahan  adalah  dengan  menggunakan metode  interpretasi  visual.  Untuk  membantu interpretasi citra secara visual, multi saluran pada data  polarimetrik  dapat  dikompositkan  dengan aturan pewarnaan pada citra, dimana citra warna tersebut  dapat  dikenali  secara  pasti  oleh interpreter.

## 2.  Metode Penelitian
Bahan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  Citra  ALOS  PALSAR  Polarimetry  mode (HH+HV+VV+VH)  level  4.1  perekaman  bulan Desember 2010, Citra ALOS AVNIR2 perekaman  tahun  2010,  dan  Peta  RBI  skala  1  : 25.000.
Pra-pengolahan    citra    dilakukan    dengan membuat band sintetik  dan  citra komposit.  Citra kemudian dipotong seluas wilayah pengamatan    untuk    kemudian  dilakukan interpretasi,    penentuan    lokasi    verifikasi lapangan,  dan  pembuatan peta penutup lahan.

## Pengukuran Akurasi Hasil Interpretasi Visual
Overall  Accuracy memiliki  potensi  pendugaan akurasi yang cenderung over estimate, sehingga kemudian  diperlukan  juga  pengukuran  akurasi kappa (K) yang secara matematis dapat dihitung menggunakan persamaan:
dimana: X ii = nilai diagonal dari matriks kontingensi
baris ke-i dan kolom ke-i X i+ = jumlah piksel dalam kolom ke-i
X +i = jumlah piksel dalam baris ke-i N = banyaknya titik contoh
Dalam  matriks  kontingensi  dapat  pula dihitung besarnya    akurasi    pembuat  ( Producer’s Accuracy/PA )    dan    akurasi    pengguna    ( User’s Accuracy/UA )    dari  setiap    kelas.    Secara matematis    akurasi    tersebut    dapat    dihitung menggunakan persamaan

## Analisis Hasil
Analisis hasil dilakukan secara deskriptif kuantitatif berdasarkan pada hasil uji akurasi dari klasifikasi  citra  yang  diteliti  dan  secara  deskriptif kualitatif  berdasarkan  hasil  peta  tutupan  lahan. Deskriptif  kualitatif  ini  dapat  menjadi  bahan masukan dalam interpretasi visual menggunakan citra ALOS PALSAR.

## 3.  Hasil Penelitian dan Pembahasan

## Deskripsi Wilayah Penelitian
Secara Geografis Kabupaten Sleman terletak  diantara  7°34 ′51″  hingga  7°47′30″ Lintang Selatan, dan 110°33 ′00″ hingga 110°13 ′00″  Bujur  Timur.  Tidak  seluruh  wilayah Kabupaten  Sleman  yang  digunakan  dalam penelitian  ini,  tetapi  hanya  sebagian  besar wilayah  utara  Kabupaten  Sleman.  Daerah penelitian  yang  dipilih  ada  sepuluh  kecamatan, antara lain adalah Kecamatan Sleman, Kecamatan Ngaglik, Kecamatan Mlati,
Kecamatan Kalasan, Kecamatan, Pakem, Kecamatan  Cangkringan,  Kecamatan  Depok, Kecamatan  Ngemplak,  Kecamatan  Tempel  dan Kecamatan Turi. Pemilihan lokasi ini berdasarkan pada  variasi  penutup  lahan  yang  ada,  sehingga diperoleh lebih banyak informasi tentang tutupan lahan  yang  akan  digunakan  untuk  pembuatan kunci interpretasi.

## Pra Pemrosesan Citra ALOS PALSAR

## Pemotongan Citra
Pra pemrosesan ini diawali dengan pemotongan citra sesuai dengan wilayah penelitian. Wilayah penelitian berada di Kabupaten Sleman yang meliput sebagian besar wilayah  Kabupaten  Sleman  bagian  Utara. Pemilihan  lokasi  penelitian  ini  berdasarkan  pada kemudahan  dalam  menjangkau  lokasi  serta persebaran penutup lahan yang relatif bervariasi.

## Reduksi Speckle
Salah  satu  cara  untuk  mereduksi  noise  ini adalah  melalui  proses  pemfilteran.  Filter  yang dipilih  dalam  penelitian  ini  adalah  filter  lee dengan jendela 3 x 3, ukuran jendela yang dipilih tidak  terlalu  besar,  hal  ini  dilakukan  untuk menjaga  variasi  nilai  piksel,  karena  hanya memperhitungkan 9 piksel yang ada disekitarnya. Kelemahan  dari  proses  pemfilteran  ini  adalah akan  mengaburkan  atau blurring batas-batas objek  pada  citra  dan  berubahnya  nilai  piksel sehingga mempengaruhi proses ekstraksi (analisa) informasi objek yang terkandung dalam satu piksel.
Sifat Hamburan Balik ALOS Palsar
Sifat-sifat    hamburan  balik    dari  permukaan ( backscatter )  pada data  radar (SAR) merupakan salah  satu    parameter    yang    digunakan    dalam mengidentifikasi  objek  kelas  penutup  lahan. Teknik interpretasi  citra  polarimetrik radar (SAR) didasarkan  atas mekanisme scattering dengan membagi   tingkat  kecerahan    pada  citra menjadi kelas-kelas  terkait  dengan  hamburan baliknya.
Secara  visual  citra  polarisasi  HH  lebih mudah  untuk  mengidentifikasikan  objek  yang berupa  lahan  terbangun,  karena  pada  citra  ini kenampakan objek tersebut terlihat sangat cerah dibandingkan  dengan  objek  yang  lain.  Hal  ini dapat disimpulkan bahwa pada saluran HH akan terjadi  hamburan  balik  yang  kuat  pada  objek yang  memiliki  sifat  pantulan  sudut  ( corner reflector ).  Sedangkan  pada  citra  polarisasi  HV akan  lebih  mudah  untuk  mengidentifikasikan objek  yang  berupa  tanah  terbuka  atau  objek kelas  penutup  lahan  yang  didominasi  oleh pantulan tanah, seperti sawah, atau bekas aliran lava. Kenampakan pada saluran HV untuk objek- objek ini terlihat paling gelap dibandingkan objek
yang  lain  (Gambar  1).  Hal  ini  mengindikasikan bahwa saluran HV memiliki hamburan balik yang lebih lemah apabila mengenai objek yang bersifat surface  scattering ( specular reflection dan difuse reflection).

## Gambar 1. Citra ALOS Palsar polarisasi penuh : HH, HV, VH  dan VV

## Pembuatan Citra Sintetik
Pembuatan  citra  sintetik  ini  bertujuan  untuk membuat  saluran/ band baru  yang  berasal  dari saluran  polarimetrik  yang  ada  menggunakan beberapa formula aritmatik. Proses ini menghasilkan citra baru dengan karakteristik nilai piksel yang berbeda sesuai dengan formula yang diterapkan  sehingga  variasi  informasi  menjadi lebih banyak (Gambar 2).
Citra  sintetik  yang  dibuat  berjumlah  6 saluran  dengan  formula  yang  digunakan  sesuai dengan  penyusunan  citra  komposit  yang  akan dilakukan,  yaitu :  HH +  VV;  HH  –  HV;  HV + VH; (HV+ VH)/ 2; HH + HV dan HH + HV.
Gambar 2. Citra sintetik ALOS PALSAR: HH/HV (kiri) dan HH-HV (kanan)

## Penyusunan Citra Komposit Warna
Citra komposit warna yang terpilih berdasarkan pada analisis visual dalam kemudahan  untuk  membedakan  objek  yang  ada pada liputan citra. Setelah disusun beberapa citra komposit  warna  maka  citra  yang  terpilih  adalah komposit  HH+VV  HV+VH  HH-HV,  dimana saluran  sintetik  HH+VV  diberi  warna  merah, saluran  sintetik  HV+VH  diberi  warna  hijau  dan saluran sintetik HH-HV diberi warna biru.
Gambar 3.  Atas: ALOS PALSAR Komposit RGB: HH+HV HH HH+VV (Rauste)(kiri); HH+VV HV+VH HH-HV (kiri);  ALOS PALSAR Komposit RGB: HH (HV+VH)/2 VV (Sinclair)(bawah)
Gambar 3 di atas memperlihatkan beberapa kombinasi  citra  komposit  warna  ALOS  Palsar polarisasi  penuh.  Beberapa  kombinasi  di  atas menunjukkan  bahwa  terdapat  beberapa  variasi warna untuk objek yang terekam pada citra.

## Interpretasi Penutup Lahan
Interpretasi  penutup  lahan  mengacu  pada klasifikasi penutup lahan SNI 7645:2010, pemilihan  klasifikasi  ini  berdasarkan  kepada standar  klasifikasi  penutup  lahan  di  Indonesia. Hasil  interpretasi  penutup  lahan  di  daerah penelitian  memperoleh  12  klas  penutup  lahan, yaitu:  lahan  terbangun,  kebun  campur,  sawah, tegalan,  rumput,  tubuh  air,  kebun  salak,  tanah terbuka,  hutan,  semak  belukar,  lahar  dan  lava, serta bandar udara.
Hasil  identifikasi  objek  berdasarkan  pada delapan  elemen  interpretasi  yang  digunakan, objek  paling  mudah  dikenali  berdasarkan  pada tone atau warna. Adanya variasi tone, mengakibatkan  objek  dapat  dideteksi,  serta unsur lain seperti bentuk, tekstur, dan pola dapat dibedakan.    Tone  pada  citra  radar  dapat didefinisikan  sebagai  intensitas  rata-rata  dari sinyal hamburan balik ( backscatter ). Backscatter yang tinggi menghasilkan kecerahan  yang  tinggi  (tone  terang),  sebaliknya backscatter rendah  menghasilkan  kecerahan rendah  (tone    gelap).  Misalnya  pada  lahan terbangun  yang  memiliki  sifat  hamburan  balik berupa  pantulan  sudut  sehingga  kenampakan pada citra akan tampak cerah karena sinyal yang mengenai  objek  hampir  semuanya  kembali  ke
antena  penerima.  Warna  yang  dihasilkan  dari objek  ini  hampir  disemua  citra  komposit  yang disusun  akan  berwarna  putih/  cerah,  sehingga kenampakan objek ini mudah dikenali.
Objek  penutup  lahan  yang  lainnya  adalah lahan  pertanian  berupa  sawah.  Objek  ini  pada komposit  warna  HH+VV  HV+VH  HH-HV  dapat dikenali  dengan  warna  biru  keunguan,  dengan bentuk berupa petak-petak teratur dan berasosiasi  dengan  pematang  yang  berwarna lebih cerah seperti yang terlihat pada Gambar 4. Sebagian  besar  penutup  lahan  yang  ada  pada daerah penelitian didominasi oleh objek ini.
Gambar 4.  Objek penutup lahan berupa lahan terbangun (kiri); sawah (tengah) dan bandar udara (kiri)  pada komposit RGB HH+VV HV+VH HH-HV

## Kunci Interpretasi
Kunci  interpretasi  citra  merupakan  panduan bagi interpreter dalam mengidentifikasi citra yang mencakup elemen-elemen interpretasi. Interpretasi citra dilakukan berdasarkan penilaian subjektivitas sehingga untuk mengurangi subjektivitas  tersebut,  maka  pembuatan  kunci interpretasi  sangat  diperlukan  sebagai  pedoman dalam mengidentifikasi citra. Kunci interpretasi ini mungkin  akan  berbeda  apabila  diterapkan  pada komposit  citra  yang  berbeda,  akan  tetapi karakteristik  masing-masing  kelas  penggunaan lahan  yang  dijabarkan  dalam  elemen  kunci interpretasi  dapat  dimanfaatkan  untuk  panduan awal dalam memulai interpretasi citra pada lokasi yang  berbeda.  Tabel  2  di  atas    adalah  kunci interpretasi  untuk  citra  ALOS  Palsar  komposit HH+VV HV+VH HH-HV.

## Tabel 2. Kunci interpretasi

## Pembahasan
Hasil  pengukuran  akurasi  diperoleh  tingkat kebenaran  interpretasi  penutup  lahan  dengan menggunakan  citra  ALOS  Palsar  komposit HH+VV  HV+VH  HH-HV  sebesar  83%  dan  nilai Kappa  accuracy sebesar  78%.  Landis  dan  Koch (1977;  dalam  Congalton  dan  Green,  2008) mengkarakteristikkan  bahwa  nilai  itu  masuk dalam kategori menengah.
Tabel  3  merupakan  matriks  konfusi  yang memperlihatkan  akurasi  produser  dan  akurasi pengguna.  Hasil  estimasi  akurasi  diperoleh walaupun  rata-rata  kebenaran  hasil  interpretasi sebesar  83%  akan  tetapi  kebun  campur  hanya memiliki  tingkat  kebenaran  65,22%  di  lapangan ( Produser’s  accuracy ).  Hal  ini  disebabkan  objek kebun  campur  sering  berasosiasi  dengan permukiman, sehingga lebih sulit untuk
memisahkan  antara  objek  yang  benar-benar kebun campur dengan permukiman.
Semak  belukar  juga  memiliki  akurasi produser  yang  rendah  yaitu      sebesar  60%,  hal ini  disebabkan  objek  semak  belukar  memiliki intensitas  hamburan  balik  yang  hampir  sama dengan  tegalan,  sehinga  pada  saat  interpretasi sulit untuk dibedakan.
Objek  kelas  penutup  lahan  yang  memiliki tingkat  akurasi  yang  tinggi  adalah  lahan terbangun,  sawah,  bandara,  tubuh  air  dan  lahar dengan  akurasi  lebih  dari  90%.  Ini  dapat dijelaskan  bahwa  penutup  lahan  ini  memiliki permukaan  yang  halus  yang  akan  membentuk hamburan  balik  yang  sedikit,  bahkan  tidak  ada (pantulan cermin), sehingga mudah dikenal pada citra  komposit  dengan menggunakan  citra  ALOS Palsar komposit HH+VV HV+VH HH-HV.
Tabel 3. Matriks Konfusi
Hasil Interpertasi Citra LTr S KC Tg R KS Ht B TA LT SB LL LTr 40 3 1 1 45 88.89 11.11 S 1 30 4 1 1 37 81.08 18.92 KC 2 1 15 1
19 78.95 21.05 Tg 1 6 1 8 75.00 25.00 R 2 2 100.00 0.00 KS 1 1 7
9 77.78 22.22 Ht 1 1 100.00 0.00 B 1 1 100.00 0.00 TA 1 1 100.00 0.00 LT 1 2 3 66.67 33.33 SB 1 3 4 75.00 25.00
LL 1 1 100.00 0.00 Total 44 33 23 7 3 9 1 1 1 3 5 1 131 %PA 90.91 90.91 65.22 85 .71 66.67 77.78 100 100 10 0 66.67 60 100 %CE 9.091 9.091 34.78 14 .29 33.33 22.22 0 0 0 33.33 40 0 %OA %KA Keterangan: LTr = Lahan Terbangun
UA = User's Accuracy
S    = Sawah
OE  = Ommision Error
KC  = Kebun Campur
PA  = Producer's Accuracy
Tg  = Tegalan
CE  = Commision Error
R   = Rumput
OA  = Overall Accuracy
KS = Kebun Salak KA  = Kappa Accuracy
Ht = Hutan B  = Bandara TA = Tubuh Air
LT  = Lahan Terbuka SB  = Semak Belukar LL  = Lahar dan Lava 78 Hasil Cek Lapangan Total %UA %OE 83
Keberadaan    kunci  interpretasi  sebagai  alat bantu  interpretasi  visual  menjadi  penting  ketika penafsir  yang  berbeda  dapat    menghasilkan hasil  yang  berbeda.  Kualitas  hasil interpretasi tutupan    lahan  kemudian    ditentukan    oleh kualitas  alat  bantu  interpretasi,  dalam  hal  ini kunci interpretasi tutupan lahan.
Setiap kelas penutup lahan memiliki karakteristik  hamburan  balik  yang  berbeda, sehingga memberikan warna yang berbeda pada citra komposit terpilih.
Hasil  interpretasi  penutup  lahan  yang  telah dicek  kebenarannya  di  lapangan  ditampilkan dalam  bentuk  peta  penutup  lahan  daerah penelitian.
Citra  radar  memiliki  karakteristik  tertentu yang secara fundamental berbeda dari citra yang diperoleh  dengan  menggunakan  sensor  optik seperti  Landsat,  SPOT  atau  foto  udara. Karakteristik  khusus  ini  merupakan  konsekuensi dari  teknik  radar  pencitraan,  dan  terkait  dengan radiometri ( speckle , tekstur, atau geometri). Akan tetapi  apabila  citra  radar  tersebut  dikompositkan menjadi  citra  radar  komposit  warna  berdasarkan polarimetriknya,  maka secara  visual hasil komposit  warna  tersebut  akan  memudahkan interpreter  untuk  melakukan  interpretasi  penutup lahan.  Hal  ini  dapat  dilihat  bahwa  dari  penelitian ini  tingkat  ketelitian  yang  diperoleh  cukup  tinggi yaitu sebesar 83%. Akan tetapi tetap saja bahwa dalam  interpretasi  visual,  subjektivitas  dalam “membaca”  citra  sangat  mempengaruhi  hasil pemetaan secara individual.
Gambar 5. Peta Penutup Lahan daerah penelitian

## 4.  Penutup
Penelitian  ini  menghasilkan  kesimpulan sebagai berikut:
1.  Citra  ALOS  PALSAR  level  4.1  komposit warna  terpilih  yaitu  komposit  HH+VV  HV+VH HH-HV ( RGB ) mampu membedakan 12 kelas penutup lahan yaitu: lahan terbangun, sawah, kebun  campur,  tegalan,  kebun  salak,  rumput, hutan,  semak  belukar,  lahan  terbuka,  bandar udara, tubuh air, serta lahar dan lava.
2.  Kunci  interpretasi  yang  disusun  terdiri  dari delapan elemen interpretasi yaitu warna, tone, bentuk,  ukuran,  pola,  tekstur,  lokasi  dan asosiasi. Elemen yang paling banyak digunakan dalam mengenali objek adalah dari warna, tone dan bentuk.. kelas penutup lahan yang  paling  mudah  diinterpretasikan  adalah lahan  terbangun,  dan  yang  paling  sulit diinterpretasikan  adalah  kebun  campur  dan semak belukar.
3.  Hasil  uji  akurasi  yang  dilakukan  diperoleh akurasi  keseluruhan  ( overall  accuracy ) sebesar  83%  dengan  nilai  akurasi  Kappa ( Kappa  Accuracy )  sebesar  78%.  Kelas penggunaan  lahan  yang  memiliki  akurasi tertinggi  adalah  lahan  terbangun,  sawah, hutan, bandar udara, tubuh air serta lahar dan lava dengan akurasi lebih dari 90% sedangkan akurasi terburuk dimiliki oleh kelas penutup  lahan  kebun  campur  dan  semak belukar dengan akurasi kurang dari 65%.
Adapun  saran  untuk  uenelitian  selanjutnya perlu  dikaji  kemampuan  citra  ALOS  PALSAR untuk mengkelaskan penutup lahan secara digital, menggunakan supervised maupun unsupervised classification , analisis tekstural dan decision tree .

## Ucapan Terimakasih
Penelitian  ini  terlaksana  atas  biaya  Dana Masyarakat  Sekolah  Vokasi  UGM . Penulis mengucapkan  banyak  terima  kasih  kepada semua  pihak  yang  telah  membantu  dalam pelaksanaan penelitian.

## Daftar Pustaka
Congalton  RG,  Green  K.  (1999). Assesing  the Accuracy of Remotely Sensed Data:
Principles  and  Practice .  CRC  Press  Taylor and Francis Group: USA.
[JAXA]  Japan  Aerospace  Exploration  Agency. (2006). Advance Land Observing Satellite ”DAICHI” (ALOS).
http://www.jaxa.jp/projects/sat/alos/index_e.html [25 April 2014].
Jensen,  J.R.,  (2005)  Introductory  Digital  Image Processing:  A  Remote  sensing  Perspective. Third  edition.  Pearson  Prentice  Hall.  Upper Saddle River, NJ, USA.
Lillesand, T.M. and Kiefer, R.W. (2004). Remote Sensing  And  Image  Interprtetation  (Fifth Edition). John  Willey  and  Son.  Inc.  Amerika Serikat
Noriega,  J.R.R.  and  Fabian,  D.L.  (2000)  Spatial Filtering  of  Radar  Data  (RADARSAT)  for Wetland  (Brackish  Marshes)  Classification. Remote  Sensing  of  Environment ..  73;  143- 151.
Nyoungui,  A.,  Tonye,  E.,  and  Akono  (2002),  A. Evaluation  of  speckle  filtering  and  texture analysis  methods  for land  cover  classification from  SAR  images. International  Journal  of remote sensing .. 23 (9) 1895-1925.
Svatonova,  H.  (2016).  Analysis  Of  Visual Interpretation  Of  Satellite  Data.  In The
International Archives of the Photogrammetry,
Remote  Sensing  and  Spatial  Information Sciences (Vol. XLI, pp. 675–681). https://doi.org/10.5194/isprsarchives-XLI-B2- 675-2016
Hamazaki, T. (1999). Overview of the Advanced Land  Observing  Satellite  (ALOS):  Its  Mission Requirements,  Sensors,  and  a  Satellite System ,  presented  to  ISPRS  Joint  Workshop "Sensors  and  Mapping  From  Space  1999," International  Society for  Photogrammetry  and Remote Sensing (ISPRS), Hannover, Germany, Sept. 27-30
Hoskova-Mayerova, Š., Talhofer, V., Hofmann, A.,
Kubíček, P, (2013). Mathematical model used in decision-making process with respect to the reliability of geodatabase. Studies in Computational Intelligence , 448, pp. 127-142.