## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5279
Submitted: 07/12/2022 ; Accepted: 15/01/2023 ; Published: 28/01/2023

## Performa Support Vector Machine Pada Klasifikasi Lahan dan Air Tanah
Angellina, Dyah Erny Herwindiati * , Janson Hendryli
Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Infomatika, Universitas Tarumanagara, Jakarta, Indonesia Email: 1 angellina.535190018@stu.untar.ac.id, 2,* dyahh@fti.untar.ac.id, 3 jansonh@fti.untar.ac.id Email Penulis Korespondensi: dyahh@fti.untar.ac.id
Abstrak -Air Tanah merupakan salah satu dari sumber air yang ada di dunia. Ketersediaan air tanah menjadi salah satu faktor yang berperan penting untuk menjalani aktivitas kehidupan sehari-hari, termasuk untuk air minum, masak, mencuci, pengairan sawah, dan masih banyak lainnya. Salah satu sumber air tanah di Jakarta diperoleh dari Daerah Aliran Sungai Ciliwung yang dilewati oleh daerah Bogor dan Depok. Namun, keberadaan mata air dan air tanah terus berkurang hingga saat ini. Tujuan penulisan ini membahas tahap satu dari klasifikasi ketersediaan air tanah di beberapa kecamatan di daerah Bogor dan Depok. Hasil tahap satu akan menyuguhkan pemetaan lahan hijau disertai dengan klasifikasinya. Data diambil dari Citra Satelit Landsat 8 - United States Geological Survey (USGS). Metode Support vector Machine (SVM) digunakan untuk melakukan klasifikasi ketersediaan air tanah. Data input proses pelatihan berupa konstanta Normalized Difference Vegetation Index, Soil Adjusted Vegetation Index,  dan Enhanced Vegetation Index.  Hasil evaluasi menggunakan kernel linear  menghasilkan F1 score hijau 89.58%, setengah hijau 65.62%, dan kering 83.44%. Sedangkan hasil evaluasi menggunakan kernel polinomial menghasilkan F1 score hijau 83.58%, setengah hijau 25.68%, dan kering 66.59%.
Kata Kunci: Air Tanah; Citra Satelit Landsat 8; EVI; NDVI; Remot Sensing; SAVI; SVM
Abstract -Groundwater is one of the sources of water in the world. The availability of groundwater is one of the factors that plays an important role in carrying out daily life activities, including for drinking, cooking, washing, irrigating rice fields, and many others. One source of groundwater in Jakarta is obtained from the Ciliwung River which is passed by the Bogor and Depok areas. However, the existence of springs and groundwater continues to decrease until now. The purpose of this paper is to discuss the first stage of the classification of groundwater availability in several sub-districts in the Bogor and Depok areas. The  results of  phase one will  present  a  mapping of  green  areas  along  with  their  classification.  Data taken  from  Landsat  8 Satellite Imagery - United States Geological Survey (USGS). The Support vector Machine (SVM) method is used to classify the availability of groundwater. The input data for the training process are the Normalized Difference Vegetation Index, Soil Adjusted  Vegetation  Index,  and  Enhanced  Vegetation  Index  constants.  The  results  of  the  evaluation  using  linear  kernel produced  a  green  F1  score  of  89.58%,  half  green  65.62%,  and  dry  83.44%.  While  the  results  of  the  evaluation  using  the polynomial kernel produced a green F1 score of 83.58%, half green 25.68%, and dry 66.59%.
Keywords: Groundwater; Landsat 8 Imageries; EVI; NDVI; Remote Sensing; SAVI; SVM

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia merupakan salah satu negara kepulauan terbesar di dunia, terdiri lebih dari 13.000 pulau dan 98 kota. Sebagai ibukota negara Indonesia, Jakarta memiliki peranan penting dalam berbagai bidang seperti politik, industri, ekonomi,  serta  aktivitas  sosial  lainnya  yang  membuat  banyak  masyarakat  dari  berbagai  daerah  berbondong- bondong  melakukan  urbanisasi.  Urbanisasi  sendiri  merupakan  proses  perpindahan  penduduk  dari  kawasan perdesaan  ke  wilayah  perkotaan,  sedangkan  orang  yang  melakukan  urbanisasi  disebut  sebagai  urbanisan  [1]. Berdasarkan data dari  Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil, jumlah penduduk di  DKI Jakarta pada tahun 2019  mencapai  angka  11.063.324  jiwa.  Dengan  luas  DKI  Jakarta  yaitu  662,33  km 2 ,  mengartikan  kepadatan penduduk saat itu mencapai 16.704 jiwa/km 2 .
Seiring bertambahnya penduduk yang menempati kota Jakarta inilah, pastinya membuat Jakarta semakin membutuhkan ketersediaan air bersih guna untuk mencukupi seluruh kebutuhan aktivitas sehari-hari masyarakat, seperti untuk  memasak, mandi, hingga kebutuhan Pembangkit Listrik Tenaga Air (PLTA). Air bersih  memiliki ciri-ciri  seperti  bebas  dari  kontaminan  atau  bibit  penyakit,  tidak  berasa  dan  berbau,  serta  memenuhi  standar minimal  yang  ditentukan  oleh  WHO  atau  Departemen  Kesehatan  RI.  Berdasarkan  sumbernya,  air bersih  dapat diperoleh melalui 2 (dua) sumber, yaitu air permukaan dan air tanah. Air permukaan merupakan air yang mengalir di permukaan bumi seperti sungai atau danau, sedangkan air tanah merupakan semua air yang ditemukan dibawah permukaan  bumi.  Air  tanah  berasal  dari  air  hujan  yang  jatuh  ke  permukaan  bumi  yang  kemudian  mengalami perkolasi atau penyerapan ke dalam tanah dan mengalami proses filtrasi secara alamiah. Proses-proses yang telah dialami air hujan tersebut, didalam perjalannya ke bawah tanah, membuat tanah menjadi lebih baik dan lebih murni dibandingkan air permukaan [2].
Namun, menurut Direktur Jenderal  Pencegahan dan Pengendalian Penyakit, Kementerian Kesehatan Dr. Maxi Rein Rondonuwu, DHSM, MARS, keberadaan mata air dan air tanah terus berkurang hingga saat ini [3]. Salah satu penyebabnya adalah pemakaian air tanah di gedung-gedung besar seperti perkantoran dan apartemen semakin  meningkat  dalam  jumlah  yang  signifikan.  Tentunya  dengan  berkurangnya  sumber  air  tanah  akan menghambat serta berdampak buruk bagi seluruh aktivitas industri, ekonomi, dan lainnya. Contoh dampak dari penurunan ketersediaan air tanah adalah turunnya dataran tanah hingga terbentuk ruang kosong didalam tanah, tentunya hal ini akan berbahaya karena dapat membuat bangunan lebih miring hingga menimbulkan resiko longsor.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5279
Submitted: 07/12/2022 ; Accepted: 15/01/2023 ; Published: 28/01/2023
Penggunaan  air  tanah  terutama  di  kota  besar  seperti  Jakarta  harus  segera  dikendalikan  agar  dapat mencukupi kebutuhan untuk seluruh masyarakat dan mengurangi resiko mengenai hal-hal yang buruk nantinya. Salah satu cara agar masyarakat Jakarta tetap tercukupi kebutuhannya adalah dengan pengambilan air tanah dari daerah  lain  yang  berada  di  sekitar  Jakarta  dan  masih  memiliki  ketersediaan  air  tanah  yang  banyak  atau  dapat dikatakan berlahan hijau. Buktinya, daerah yang berlahan hijau memiliki ketersediaan air tanah yang lebih banyak dibandingkan dengan lahan setengah hijau ataupun kering. Yang dimaksud kering merupakan lahan yang biasanya sudah dibangun perumahan atau bangunan lainnya, sebaliknya lahan hijau merupakan lahan yang biasanya masih ditumbuhi oleh tanaman-tanaman hijau seperti hutan raya. Salah satu sumber air tanah di Jakarta diperoleh dari Daerah Aliran Sungai Ciliwung (DAS Ciliwung) yang didalamnya meliputi daerah Kabupaten Bogor, Kota Bogor, Kota Depok, dan sekitarnya.
Karya ilmiah ini bertujuan untuk memberikan informasi  kepada Direktorat Jenderal  Pengelolaan Daerah Aliran  Sungai  Ciliwung  tentang relevansi  besarnya  luas  lahan  hijau,  tingginya  tingkat  kelembapan tanah,  serta prediksi ketersediaan air tanah yang terkandung didalamnya.
Sumber data penelitian ini adalah data citra satelit Landsat 8 dengan menggunakan band 2, 3, 4, 5, 6, dan 7. Data diambil dari sumber United States Geological Survey (USGS), menggunakan periode waktu mulai dari tahun  2014  hingga  2020  pada  bulan  Mei,  Juni,  Juli,  Agustus,  dan  September.  Adapun  wilayah  penelitian  yang digunakan sebanyak 52 (lima puluh dua) kecamatan yang berada di wilayah Bogor dan Depok.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan pemetaan dengan 3 kategori: lahan hijau, setengah hijau, dan kering menggunakan metode SVM yang dibantu oleh kernel linear dan kernel polinomial dari informasi nilai Normalized  Difference  Vegetation  Index  (NDVI),  Soil  Adjusted  Vegetation  Index  (SAVI),  dan  Enhanced Vegetation  Index (EVI) di daerah Bogor dan Depok (daerah yang dilalui oleh DAS Ciliwung). Hasil pemetaan nantinya dikaitkan dengan tinggi dan rendahnya kelembapan tanah di wilayah tersebut. Dari informasi kelembapan tanah, dapat diklasifikasikan daerah mana yang memiliki prediksi air tanah yang banyak dan daerah mana yang mengalami kekurangan air tanah.
Penelitian sebelumnya terkait penerapan serta penggunaan metode klasifikasi SVM ataupun berhubungan dengan air tanah telah banyak dilakukan di berbagai bidang. Penelitian yang berjudul “Prediksi Kelembapan Tanah Pada  Tingkat  Kecamatan  di  Bogor,  Depok,  dan  Tangerang  Selatan  dengan  Data  Remote  Sensing”  merupakan penelitian  yang  memanfaatkan  NDVI  untuk  menghitung  kelembapan  tanah  di  daerah  Bogor,  Depok,  dan Tangerang Selatan menggunakan metode CNN LSTM, hasil dari penelitian ini membuktikan bahwa lahan yang hijau memiliki tingkat kelembapan tanah yang lebih tinggi dibandingkan dengan lahan yang bersifat setengah hijau atau kering [4].
Terdapat  juga  penelitian  yang  berjudul  “Program  Pendeteksi  Perubahan  Fungsi  Lahan  Menggunakan Metode Ridge Regression dan Support Vector Machine (Studi kasus: 95 Kecamatan di Wilayah Bekasi, Depok, dan Tangerang” merupakan penelitian yang memanfaatkan metode Ridge Regression  dan SVM untuk  melihat perubahan  lahan  dengan  mengklasifikasikan  jenis  tanah  menjadi  hijau,  sebagian  hijau,  impervious,  Sebagian impervious, hasil dari penelitian ini membuktikan bahwa penggunaan metode SVM memiliki akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan metode Ridge Regression [5].
Selain  itu,  terdapat  juga  penelitian  berjudul  “Analisis  Ketersediaan  Air  Tanah  dengan  Metode  Statis  di Pulau Pasaran” merupakan penelitian yang memanfaatkan metode Statis untuk menganalisis ketersediaan air tanah dan kebtuhan air tanah di pulau Pasaran, hasil dari  penelitian ini adalah potensi  ketersediaan air tanah di pulau Pasaran tergolong rendah karena volume air tanah tidak mencukupi batas minimum kebutuhan air harian penduduk pulau  Pasaran  [6].  Penelitian  keempat  yang  berjudul  “Land  Use  Change  Using  Least  Absolute  Shrinkage  and Selection  Operator  Regression  in  Jakarta’s  Buffer  Cities”  merupakan  penelitian  yang  memanfaatkan  metode LASSO dan NDVI untuk mengklasifikasi lahan menjadi hijau, sebagian hijau, atau kering menggunakan Landsat 7  dan  Landsat  8,  hasil  dari  penelitian  ini  membuktikan  bahwa  akurasi  di  Landsat  7  lebih  tinggi  dibandingkan dengan Landsat 8 [7].
Penelitian kelima yang berjudul “Kajian Ketersediaan Air Tanah Terkait Pemanfaatan Lahan di Kabupaten Blitar”  merupakan  penelitian  yang  memanfaatkan  analisis  infiltrasi  untuk  mengetahui  kondisi  ketersediaan  air tanah  di  Kabupaten  Blitar,  hasil  dari  penelitian  ini  membuktikan  bahwa  kondisi  ketersediaan  air  tanah  di Kabupaten Blitar dalam kondisi surplus [8]. Penelitian terakhir yang berjudul “Impervious Surface Mapping Using Robust  Depth  Minimum  Vector  Variance  Regression”  merupakan  penelitian  yang  memanfaatkan  metode Minimum  Vector  Variance  (MVV)  yang  merupakan  salah  satu  metode  estimator  robust  untuk  melakukan pemetaan lahan yang kering di daerah Jabodetabek, hasil dari penelitian ini membuktikan bahwa lahan di Jakarta kebanyakan berlahan kering, sementara lahan di Bogor kebanyakan berlahan hijau [9].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Untuk melakukan penelitian, diperlukan pengetahuan mengenai kelengkapan dari penelitian yang ingin dilakukan, hal  ini  guna  agar  penelitian  yang  dilakukan  dapat  berjalan  dengan  lancar  dan  sesuai  dengan  tujuan  yang  ingin dicapai. Oleh karena itu, berikut merupakan poin penting yang perlu diketahui mengenai penelitian ini.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5279
Submitted: 07/12/2022 ; Accepted: 15/01/2023 ; Published: 28/01/2023

## 2.1.1 Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian ini menggunakan wilayah Bogor dan Depok. Secara geografis Kota Bogor terletak di antara 106’ 48’ BT dan 6’ 26’ LS, memiliki rata-rata ketinggian minimum 190 meter dan maksimum 330 meter dari permukaan laut [10], sedangkan secara geografis Kota Depok terletak pada koordinat 6° 19’00’’ - 6° 28’00’’  Lintang Selatan dan 106°  43’00’’  -  106°  55’00’’  Bujur  Timur  dengan  batas  wilayahnya  secara  geografis  berbatasan  langsung dengan Kota Jakarta atau berada dalam lingkungan wilayah Jabotabek. Bentang alam Kota Depok dari Selatan ke Utara merupakan daerah dataran rendah - perbukitan bergelombang lemah, dengan elevasi antara 50 hingga 140 meter di atas permukaan laut, dengan kemiringan lerengnya kurang dari 15% [11]. Berikut merupakan peta dari wilayah Bogor dan Depok dapat dilihat pada Gambar 1 dan Gambar 2 dibawah ini.
Gambar 1. Peta Wilayah Bogor
Gambar 2. Peta Wilayah Depok

## 2.1.2 Satelit Landsat 8
Satelit  Landsat  8  merupakan  sebuah  satelit  observasi  bumi  dari  Amerika  yang  diluncurkan  pada  tahun  2013, memiliki  beberapa  misi  seperti  memantau  permukaan  bumi,  memahami  dan  mengelola  sumber  daya  yang dibutuhkan  untuk  memelihara  kelestarian  manusia  seperti  makanan  air  dan  hutan,  dan  lain  sebagainya.  Satelit landsat  8  mempunyai  Sencor  Onboard  Operational  Land  Imager  (OLI)  dan  Thermal  Infrared  Sencor  (TIRS) dengan jumlah kanal sebanyak 11 buah. Satelit ini akan menghasilkan hasil potret foto aerial sebanyak 11 foto per 16 hari nya, dimana setiap foto tersebut akan mewakili 1 band. Diantara kanal-kanal tersebut, 9 kanal (band 1-9) berada  pada  OLI  dan  2  lainnya  (band  10  dan  11)  pada  TIRS [12].  Berikut merupakan  spesifikasi  dari  masing- masing band di Landsat 8 dapat dilihat pada Tabel 1 .
Tabel 1. Spesifikasi Band Landsat 8 Band Wavelength (micrometer)  Resolution (meter) Band 1 - Coastal Aerosol 0.43 - 0.45 30 Band 2 - Blue 0.45 - 0.51 30 Band 3 - Green 0.53 - 0.59 30 Band 4 - Red 0.64 - 0.67 30 Band 5 - Near-infrared 0.85 - 0.88 30 Band 6 - SWIR 1 1.57 - 1.65 30 Band 7 - SWIR 2 2.11 - 2.29 30 Band 8 - Panchromatic 0.50 - 0.68 15 Band 9 - Cirrus 1.36 - 1.38 30 Band 10 - TIRS 1 10.06 - 11.19 100

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5279
Submitted: 07/12/2022 ; Accepted: 15/01/2023 ; Published: 28/01/2023
Band Wavelength (micrometer)  Resolution (meter) Band 11 - TIRS 2 11.5 - 12.51 100
USGS bertanggung jawab terhadap penyediaan pusat operasi-operasi misi dan sistem-sistem pengolahan pada Stasiun Bumi (termasuk pengarsipan dan jaringan-jaringan data).

## 2.1.3 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)
Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) merupakan indeks vegetasi yang paling umum digunakan. NDVI sendiri merupakan indeks “kehijauan” vegetasi atau aktivitas fotosintesis vegetasi. Nilai indeks vegetasi ini sendiri didasarkan pada perbandingan antara penyerapan maksimum radiasi di band merah (red) sebagai hasil dari pigmen klorofil  dan  reflektansi  maksimum  di  band  spektral  infra merah  dekat  (near  infra  red/NIR)  sebagai  akibat  dari struktur selular daun. Hal ini akan menghasilkan kontras 140 penyerapan yang kuat di band panjang gelombang sempit  650-850  nm,  yang  selanjutnya  ditangkap  oleh  NDVI.  Vegetasi  yang  padat  akan  memiliki  nilai  NDVI cenderung tinggi, sementara nilai tanah yang rendah tetapi positif, dan air akan bernilai negatif karena penyerapan yang kuat dari band NIR [13]. Adapun rumus dari NDVI itu sendiri adalah sebagai berikut.
NDVI = (𝑁𝐼𝑅−𝑅𝑒𝑑)
(𝑁𝐼𝑅+𝑅𝑒𝑑)
(1)
Keterangan: Red = Citra Band 4 pada satelit Landsat 8 NIR = Citra Band 5 pada satelit Landsat 8

## 2.1.4 Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI)
Soil Adjusted Vegetation Index menurut (Boehm et al., 2002; Ar Huete, 1988; A Sediyo Adi Nugraha, 2016) the transformation  involves  a  shif-ting  of  the  origin of  reflectance  spectra  plotted  in  NIR-red  wavelength  space  to account for first-order soil-vegetation interactions and differential red and NIR flux extinction through vegetated canopies.  For  cotton  (Gossypium  hirsutum  L.  var  DPI-70  dan Forest  Canopy  Density (FCD)  (Rikimaru,  1999; Rikimaru  et  al.,  2002;  Rikimaru  &  Miyatake,  2009)  merupakan  metode  yang  mampu  melakukan  monitoring terhadap tutupan vegetasi akibat perubahan degradasi hutan [14].
Secara umum, Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI) merupakan sebuah algoritma pengembangan dari NDVI yang telah dijelaskan diatas. Pada SAVI, dilakukan penekanan pengaruh latar belakang tanah pada tingkat kecerahan kanopi. SAVI menggunakan persamaan isoline vegetasi, yaitu vegetasi  dengan kerapatan yang sama namun latar belakang tanah berbeda yang diturunkan melalui aproksimasi reflektansi kanopi dengan sebuah model interaksi foton orde pertama antara kanopi dan lapisan tanah. Adapun rumus dari SAVI itu sendiri adalah sebagai berikut.
SAVI = 𝑁𝐼𝑅−𝑅𝑒𝑑) (𝑁𝐼𝑅+𝑅𝑒𝑑+𝐿) ∗ (1 + 𝐿) (2)
Keterangan: Red = Citra Band 4 pada satelit Landsat 8 NIR = Citra Band 5 pada satelit Landsat 8 L = Koreksi pencerahan latar belakang tanah (0,5)

## 2.1.5 Enhanched Vegetation Index (EVI)
Enhanched Vegetation  Index (EVI) yang dikembangkan oleh Liu  dan Huete bertujuan mengoreksi hasil NDVI untuk pengaruh atmosfer dan signal latar belakang tanah, terutama di area kanopi yang rapat. EVI sangat sensitif pada daerah yang bervegetasi tinggi karena dalam proses monitoringnya dipengaruhi oleh kanopi penutupan lahan dan awan atmosfer. Nilai EVI diperoleh dari nilai reflektansi kanal spektral merah (red), kanal infra merah dekat (NIR) dan kanal biru (blue). EVI mengandung nilai koefisien C1 dan C2 untuk mengoreksi hamburan aerosol yang ada  di  atmosfer,  dan  L  untuk  menyesuaikan  kanopi  dan  latar  belakang  tanah  [15].  Adapun  rumus dari  EVI  itu sendiri adalah sebagai berikut.
EVI = G * (𝑁𝐼𝑅−𝑅𝐸𝐷) (𝑁𝐼𝑅+𝐶1∗𝑅𝑒𝑑−𝐶2∗𝐵𝑙𝑢𝑒+𝐿) (3) Keterangan:
Blue = Citra Band 2 pada satelit Landsat 8 Red = Citra Band 4 pada satelit Landsat 8 NIR = Citra Band 5 pada satelit Landsat 8 L = Koreksi pencerahan latar belakang tanah (0,5) G = Gain Factor (2,5) C1 = Koefisien koreksi pengaruh atmosfir pada band red (6,0) C2 = Koefisien koreksi pengaruh atmosfir pada band blue (7,5)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5279
Submitted: 07/12/2022 ; Accepted: 15/01/2023 ; Published: 28/01/2023

## 2.1.6 Support Vector Machine (SVM)
Support Vector Machine (SVM) merupakan suatu teknik untuk menemukan hyperplane yang bisa memisahkan dua set data dari dua kelas yang berbeda (Vapnik, 1999). SVM ini memiliki kelebihan diantaranya seperti dalam menentukan jarak menggunakan support vector, sehingga proses komputasi menjadi lebih cepat (Vapnik, 1995) [16]. Penelitian tentang SVM telah dilakukan oleh Rustam, et al (2003) yaitu membandingkan metode klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN) dengan metode SVM, lalu diperoleh kesimpulan bahwa SVM memiliki kinerja yang lebih unggul  dibandingkan KNN, karena telah mampu  100% mengklasifikasikan data aroma berdasarkan kelas yang  tepat.  Selain  itu,  Rachman  dan  Purnami  (2012)  yang  melakukan  penelitian  mengenai  klasifikasi  tingkat keganasan kanker dengan menggunakan metode regresi logistik dan SVM yang akhirnya memperoleh hasil bahwa tingkat  akurasi menggunakan metode SVM lebih tinggi, yaitu sebesar 98,11% [17]. Berikut merupakan konsep dari metode SVM dapat dilihat pada Gambar 3 dibawah ini.
Gambar 3. Konsep Metode SVM

## 2.1.7 Kernel Trick
Kernel Trick merupakan sebuah metode sederhana yang dipakai untuk memetakan data yang bersifat non-linear berdimensi rendah lalu mengubahnya ke dalam ruang dimensi yang lebih tinggi [18]. Tujuannya sendiri adalah untuk  memudahkan  peng-klasifikasian  data  dengan  menemukan  hyperplane  yang  dapat  memisahkan  dataset secara linear dengan baik dan memiliki akurasi cukup tinggi. Hyperplane sendiri merupakan sebuah fungsi yang dapat digunakan untuk pemisah antar kelas [19].
Sebenarnya,  dataset  yang  bersifat  linear  tidak  memerlukan  bantuan  dari  kernel  trick.  Namun,  metode klasifikasi SVM akan kesulitan untuk mengklasifikasi data non-linear. Oleh karena itu, digunakanlah kernel trick ini terutama untuk dataset yang jumlahnya besar atau banyak.
Pada  SVM,  kernel  trick  sendiri  dibagi  menjadi  beberapa  jenis  fungsi  kernel.  Dalam  jurnal  ini,  akan membahas tentang 2 jenis kernel trick yang digunakan, yaitu kernel linear dan kernel polinomial. 1. Kernel Linear
Kernel linear merupakan fungsi kernel yang paling sederhana. Kernel linear ini cocok digunakan ketika data yang dianalisis  sudah  terpisah  secara  linear.  Kernel  linear  cocok  ketika  terdapat  banyak  fitur  dikarenakan  pemetaan keruang dimensi yang lebih tinggi tidak benar-benar meningkatkan kinerja. Berikut merupakan persamaan untuk fungsi kernel linear.
k(x,xi) = sum (x*xi) (4)
2. Kernel Polinomial
Kernel  Polinomial merupakan fungsi  kernel  yang digunakan ketika data tidak terpisah secara linear atau saling tumpang tindih. Dalam pelajaran Machine Learning, kernel polinomial merupakan salah satu fungsi kernel yang cocok untuk digunakan apabila dataset yang dimiliki berjumlah banyak, di mana kernel mewakili kesamaan vektor sampel pelatihan dalam ruang fitur. Kernel polinomial  juga cocok untuk memecahkan masalah klasifikasi  pada dataset pelatihan yang dinormalisasi. Berikut merupakan persamaan untuk fungsi kernel polinomial.
k(x,xi) = 1 + sum (x * xi) d
(5)

## 2.2 Proses Pengerjaan
Beberapa poin yang telah dijelaskan diatas akan dimanfaatkan dan digunakan dalam proses training dan testing. Mulai dari menyiapkan dataset yang akan digunakan, menghitung nilai NDVI, SAVI, dan EVI, sampai melakukan klasifikasi  dengan  metode  SVM  yang  menggunakan  kernel  linear  dan  polinomial.  Untuk  mempermudah pemahaman mengenai proses pengerjaan, berikut merupakan bagan dari proses yang akan dilakukan dapat dilihat pada Gambar 4 dibawah.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5279
Gambar 4. Bagan Proses Pengerjaan

## 2.2.1 Menyiapkan Dataset
Dataset yang akan digunakan untuk penelitian ini merupakan data Citra Satelit Landsat 8 yang dapat di download atau  temukan  di  website  official  United  States  Geological  Survey  (USGS)  Earth  Explorer  webpage (https://earthexplorer.usgs.gov/).  Wilayah  Bogor  dan  Depok  dipilih  untuk  digunakan  sebagai  dataset  dalam pembuatan  aplikasi  klasifikasi  ketersediaan  air  tanah  ini  karena  kedua  daerah  tersebut  merupakan daerah  yang dilewati oleh DAS Ciliwung, dimana merupakan salah satu sumber air tanah di Jakata.

## 2.2.2 Pre-Processing Data
Setelah  menyiapkan  dataset  yang  diinginkan,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  pre  processing  data  Citra Satelit  Landsat  8  untuk  proses  training  dan  testing,  yaitu  melakukan  transformasi  serta  pemotongan  citra berdasarkan kecamatan masing-masing wilayah di Bogor dan Depok. 1. Transformasi Citra Satelit Landsat 8
Transformasi  Citra  Satelit  Landsat  8  dilakukan  melalui  perangkat  lunak  ArcMap.  Citra  Landsat  8  ini  di transformasi dari sebelumnya berukuran 16 bit menjadi 8 bit, tujuannya agar memiliki rentang nilai dalam jarak 0 - 255 dan dapat dihitung dengan NDVI.
2. Pemotongan Citra Satelit Landsat 8
Pemotongan Citra Satelit Landsat 8 atau yang biasa disebut sebagai proses cropping dilakukan melalui perangkat lunak  ENVI.  Selain  itu,  digunakan  juga  Shapefile  untuk  batas  wilayah  yang  akan  dipotong.  Shapefile  yang digunakan  pada  pemotongan  didapatkan  melalui Badan  Pengkajian  dan Penerapan  Teknologi (BPPT).  Dimana terdapat total 11 kecamatan di Kota Depok, 40 kecamatan di Kabupaten Bogor, dan 1 Kota Bogor yang selanjutnya akan digabung kedalam kecamatan di wilayah Bogor. Sehingga, dari proses pemotongan ini didapatkan total 52 kecamatan yang akan digunakan sebagai dataset.

## 2.2.3 Menghitung Nilai NDVI, SAVI, dan EVI
Setelah melakukan pre-processing, langkah selanjutnya adalah mengolah data tersebut menjadi nilai NDVI, SAVI, dan EVI. Proses ini dilakukan melalui perangkat lunak Visual Studio Code dengan bantuan library python. Untuk NDVI dan SAVI, dibutuhkan gambar band 4 (red) dan band 5 (NIR) dari kecamatan yang diinginkan untuk dapat menghasilkan nilai yang benar, sedangkan untuk EVI, dibutuhkan gambar band 2 (blue), band 4 (red), dan band 5 (NIR) dari kecamatan yang diinginkan untuk dapat menghasilkan nilai yang benar.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah mendapatkan nilai  dari  NDVI, SAVI, dan EVI, selanjutnya nilai-nilai  tersebut  akan  digunakan sebagai input X (X1, X2, X3) untuk metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM) bersama dengan labeling lahan yang digunakan sebagai  input Y dan memiliki  3 (tiga)  kelas  yaitu lahan hijau, lahan setengah hijau, atau lahan kering. Dengan bantuan dari penggunaan kernel di metode SVM, pada akhirnya akan terbentuk atau menghasilkan sebuah model (2 model, yaitu model dengan kernel linear dan model dengan kernel polinomial). Model ini sendiri merupakan suatu bentuk pelaksanaan pelatihan yang didalamnya terdapat program pelatihan bersama dengan tata cara pelaksanaan nya. Dalam penelitian ini, model yang akan terbentuk memiliki ekstansi file .pkl. Model dengan nilai error yang paling kecil dan memiliki akurasi yang tinggilah yang akan digunakan sebagai model akhir karena dianggap sebagai model yang paling efisien dan terbaik.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5279
Submitted: 07/12/2022 ; Accepted: 15/01/2023 ; Published: 28/01/2023
Dari model terbaik yang telah didapatkan pada saat proses testing dilakukan, selanjutnya model tersebut akan digunakan untuk melakukan klasifikasi lahan yang dibagi menjadi tiga (3) kelas seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, yaitu lahan hijau, lahan setengah hijau, atau lahan kering. Namun, sebelum memasukkan nilai NDVI, SAVI, dan EVI yang akan menjadi  input  didalam metode klasifikasi  SVM, harus dilakukan pembagian dataset terlebih dahulu. Contoh yang baik untuk pembagian dataset adalah dengan pembagian 80-20. Maksud dari 80 ini sendiri adalah 80% dari total dataset yang kemudian disebut dan digunakan menjadi dataset training (pelatihan). Sedangkan  maksud  dari  20  lainnya  adalah  20%  dari  total  dataset  (yang  bukan  termasuk  data  training),  yang kemudian  digunakan  menjadi  dataset  testing  (pengujian).  Pembagian  dengan  pemilihan  80-20  ini  didasarkan karena untuk melakukan pelatihan, dibutuhkan data yang jauh lebih banyak dibandingkan data untuk melakukan pengujian.  Hal  ini  dimaksudkan  agar  komputer  atau  sistem  dapat  belajar  lebih  banyak  dengan  berbagai kemungkinan yang dapat terjadi didalamnya. Pembagian ini membuat total dataset untuk training menjadi berkisar sekitar 2950 data dan berskisar sekitar 250 data untuk testing dalam penelitian ini.
Untuk  merangkum  jumlah  data  dari  proses  pelatihan,  berikut  gambar  dari  detail  data  pelatihan  yang didalamnya terdapat beberapa informasi. Gambar tersebut dapat dilihat pada Gambar 5 dibawah ini.
Gambar 5. Detail Data Pelatihan
Dari  gambar  data  pelatihan  diatas,  dapat  dilihat  bahwa  data  yang  muncul  dalam  1  (satu)  layar  hanya berjumlah 5 (lima), padahal jika dilihat pelatihan ini memiliki jumlah data hingga 2947. Hal tersebut dapat terjadi karena penggunaan pagination, yang dapat membuat pengguna melihat data sebelum atau data sesudah nya dengan menekan logo “<” atau logo “>”. Selain itu, pengguna dapat membuka gambar dari hasil NDVI, SAVI, dan EVI dengan menekan link berwarna biru sesuai dengan wilayah, kecamatan, dan tahun yang ingin dilihat. Fitur lainnya adalah melakukan filter dan reset  yang terdapat di  gambar kiri  atas, fungsinya adalah untuk  mencari  data yang spesifik baik melalui wilayah, kecamatan, atau tahun yang diinginkan. Jika pengguna ingin mengembalikan data seperti awal setelah selesai melakukan filter, dapat menekan tombol reset. Fitur terakhir dari Gambar 5 ini adalah download data pelatihan yang memiliki ekstansi file .xlsx yang terdapat di gambar kanan atas, fitur tersebut akan melakukan pengunduhan semua data yang berada di gambar detail data pelatihan.
Selanjutnya  akan  ditampilkan  gambar  yang  merupakan  diagram  pembagian  dari  jumlah  setiap  data pelatihan yang terdiri dari 2 (dua) wilayah yaitu Bogor dan Depok. Selain itu, dapat dilihat juga diagram pembagian yang didasarkan pada perbedaan periode tahun nya. Kedua diagram ini dapat dilihat masing-masing pada Gambar 6 dan Gambar 7 dibawah ini.
Gambar 6. Pembagian Jumlah Data Training per Wilayah
Keterangan: Bagian berwarna Biru Muda = Wilayah Depok Bagian berwarna Biru Tua = Wilayah Bogor
Dari  gambar  diagram  jumlah  data  per  wilayah  diatas,  dapat  dilihat  bahwa  data  dari  wilayah  Bogor (berwarna biru tua) memiliki persentase dan jumlah yang jauh lebih banyak dibandingkan dengan wilayah Depok (berwarna  biru  muda),  yaitu  dengan  jumlah  data  pada  wilayah  Bogor  adalah  2341  data  dan  jumlah  data  pada

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5279
Submitted: 07/12/2022 ; Accepted: 15/01/2023 ; Published: 28/01/2023
wilayah Depok adalah 610 data. Hal ini dapat terjadi dikarenakan wilayah Bogor yang memiliki jumlah kecamatan lebih banyak dibandingkan dengan wilayah Depok, yaitu 41 kecamatan untuk wilayah Bogor dan 11 kecamatan untuk wilayah Depok.

## Gambar 7. Pembagian Jumlah Data Training per Tahun
Dari gambar diagram jumlah data per tahun diatas, dapat dilihat bahwa data yang digunakan sebagai data pelatihan paling banyak berada di tahun 2014, 2018, dan 2019, dengan jumlah data masing-masing tahun tersebut adalah 520 data. Lalu yang menempati posisi kedua terbanyak berada di tahun 2015 dan 2016, dengan jumlah data masing-masing  adalah 468 data. Selanjutnya pada posisi  ketiga ditempati  oleh tahun 2017, dengan jumlah 301 data. Sedangkan, untuk data yang paling sedikit digunakan dalam proses pelatihan ini jatuh kepada tahun 2020, yang terdiri dari jumlah 153 data. Hal ini dapat terjadi dikarenakan proses pengujian yang nantinya akan dilakukan setelah proses pelatihan banyak menggunakan data pada tahun 2020, sehingga membuat data pada tahun tersebut untuk proses pelatihan nya menjadi berkurang dan sedikit dibandingkan dengan tahun yang lainnya.
Berdasarkan  diagram  pembagian  data  pelatihan  (per  wilayah  dan  per  tahun)  yang  telah  dijelaskan  dan ditunjukkan diatas, berikut akan ditunjukkan gambar dari plot data pelatihan, dimana terdapat pembagian 3 (tiga) jenis kelas lahan yang dapat dilihat pada Gambar 8 dibawah ini.
Gambar 8. Plot Data Pelatihan
Dari gambar plot data pelatihan diatas, dapat terlihat dan disimpulkan bahwa data pelatihan yang dijalankan paling banyak memiliki labeling atau lahan yang bertanda Hijau dengan total data yang cukup banyak yaitu 1658 data. Selanjutnya untuk labeling atau lahan yang bertanda Kering menempati posisi di urutan kedua dengan total data yaitu 926 data, dan yang terakhir adalah labeling atau lahan yang bertanda Setengah Hijau dengan total data yaitu 367 data. Sehingga, dapat disimpulkan bahwa lahan Hijau > Kering > Setengah Hijau. Hal ini dapat terjadi karena  wilayah  Bogor  memiliki  daerah  yang  berlahan  Hijau  lebih  banyak  dibandingkan  dengan  daerah  yang berlahan  Setengah  Hijau  atau  Kering.  Sedangkan  untuk  wilayah  Depok  memiliki  lebih  banyak  daerah  yang berlahan  Kering.  Oleh  karena  itu,  lahan Setengah  Hijau  memiliki  jumlah  data  yang  lebih  sedikit  dibandingkan dengan 2 (dua) lahan lainnya.
Selain plot data pelatihan, terdapat juga gambar confusion matrix yang akan ditampilkan sebagai salah satu kesimpulan  akhir  dari  penelitian  ini.  Confusion  Matrix sendiri  adalah  susunan  yang  berisi  kombinasi  yang berbeda-beda antara nilai prediksi yang dilakukan oleh komputer atau sistem dengan nilai actual (nilai asli) nya. Berikut ditampilkan gambar dari confusion matrix data pelatihan yang dapat dilihat pada Gambar 9 dibawah ini.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5279
Submitted: 07/12/2022 ; Accepted: 15/01/2023 ; Published: 28/01/2023
Dari gambar confusion matrix data pelatihan diatas, dapat terlihat dan disimpulkan bahwa kotak diagonal yang  memiliki  warna  biru  tua  (baris  1  kiri,  baris  2  tengah,  dan  baris  3  kanan)  merupakan  kotak  yang memperlihatkan nilai akurasi tepat antara prediksi yang dilakukan oleh komputer atau sistem dengan kondisi lahan aslinya, dimana prediksi lahan hijau dan benar kondisi aslinya adalah lahan hijau, begitupun dengan lahan kering dan  setengah  hijau.  Sedangkan,  untuk  kotak-kotak  lainnya  yang  berada  di  samping  kotak  diagonal  tersebut (berwarna  biru  muda)  merupakan  kotak  yang  memperlihatkan  nilai  kesalahan  atau  error  antara  prediksi  yang dilakukan oleh komputer atau sistem dengan kondisi aslinya, contohnya adalah prediksi lahan hijau namun kondisi aslinya adalah lahan kering.
Dalam  kasus  pada  penelitian  ini  yang  dapat  dilihat  pada Gambar  9 diatas,  terlihat  bahwa  kotak-kotak diagonal  memiliki  nilai  atau  persentase  yang  jauh  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  kotak-kotak  yang menunjukkan nilai  kesalahan atau error. Dengan nilai  akurasi  dari  prediksi  lahan yang hijau dan benar kondisi aslinya adalah lahan hijau mencapai 91%, selanjutnya prediksi lahan yang kering dan benar kondisi aslinya adalah lahan kering mencapai 81%, dan terakhir untuk prediksi lahan yang setengah hijau dan benar kondisi aslinya adalah lahan setengah hijau mencapai 68%. Sedangkan, untuk kotak-kotak yang menunjukkan nilai kesalahan atau error memiliki kisaran mulai dari 4% hingga 20%. Dari perbandingan persentase ini, dapat disimpulkan bahwa akurasi dari model akan memiliki hasil yang bagus dan cukup memuaskan.
Akurasi untuk lahan yang hijau memiliki nilai atau persentase jauh lebih tinggi dibandingkan dengan lahan kering dan lahan setengah hijau dapat dikarenakan dataset pelatihan yang dimiliki dan digunakan juga lebih banyak mempelajari  mengenai  lahan  yang  hijau.  Begitupun  dengan  lahan  kering  yang  akurasinya  lebih  tinggi dibandingkan dengan lahan setengah hijau, dikarenakan komputer atau sistem lebih banyak mempelajari pelatihan untuk  lahan  yang  kering.  Hal  ini  telah  terbukti  dari Gambar  8 yang  menunjukkan  jumlah  data  pelatihan  dari masing-masing jenis lahan tersebut dimana lahan hijau > lahan kering > lahan setengah hijau.
Keberhasilan  dari  proses  yang  dijalankan  ini  pun  tidak  luput  dari  bantuan  kernel  linear  dan  kernel polinomial  yang  digunakan  kedalam  metode  klasifikasi  SVM  pada  saat  melakukan  proses  pelatihan.  Namun, diantara  kedua  kernel  yang  digunakan  tersebut,  dapat  dipastikan  terdapat  beberapa  perbedaan,  seperti  terdapat kernel yang memiliki hasil akurasi yang lebih tinggi dan nilai error yang lebih kecil, sehingga pada akhirnya kernel tersebut dianggap lebih cocok digunakan sebagai model akhir, karena maksimal dalam hal efisiensi dan juga yang terbaik untuk melakukan pengklasifikasian dalam penelitian ini. Oleh karena itu, sebagai hasil serta kesimpulan dari  perbandingan  antara  akurasi  dan  nilai  error  dari  SVM  yang  menggunakan  kernel  linear  dan  SVM  yang menggunakan kernel polinomial, berikut akan ditunjukkan gambar yang berisi Score Model Pelatihan dari masing- masing kernel agar dapat dilihat perbandingan nya, gambar tersebut dapat dilihat pada Gambar 10 dan Gambar 11 dibawah ini.
Gambar 10. Score Model Pelatihan Menggunakan Kernel Linear
Gambar 11. Score Data Pelatihan Menggunakan Kernel Polinomial
Dari gambar Score Model data pelatihan diatas, dapat terlihat dan disimpulkan bahwa F1 score untuk lahan yang hijau, setengah hijau, dan kering lebih baik dan nilainya lebih tinggi saat menggunakan bantuan kernel linear

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5279
pada Gambar 10 dibandingkan dengan bantuan dari kernel polinomial pada Gambar 11 . Dengan hasil F1 score pada  lahan  yang  hijau  yaitu  89.58  di  kernel  linear  dan  83.58  di  kernel  polinomial,  F1  score  pada  lahan  yang setengah hijau yaitu 65.62 di kernel linear dan 25.68 di kernel polinomial, dan terakhir adalah F1 score pada lahan kering yaitu 83.44 di kernel linear dan 66.59 di kernel polinomial. Waktu pelaksanaan untuk memulai pelatihan sampai terbentuknya sebuah model dari penelitian ini berkisar sekitar 10 hingga 20 menit.
Hasil  akhir  dari  penelitian  ini  adalah  menunjukkan  klasifikasi  ketersediaan  air  tanah,  dimana  data keasliannya  didapat  dari  pihak  BP  DAS  Ciliwung  yang  berupa  data  CAT  (Cekungan  Air  Tanah).  Berikut merupakan  data  Citra  Klasifikasi  Ketersediaan  Air  Tanah  di  kecamatan  Ciseng  Bogor  dan  perbandingan  citra tersebut  dengan  kondisi  asli  yang  didapat  dari  Google  Earth  dapat  dilihat  pada Gambar  12 dan Gambar  13 dibawah.
Gambar 12. Citra Klasifikasi Ketersediaan Air Tanah Ciseng
Gambar 13. Perbandingan Citra Klasifikasi Dengan Kondisi Asli di Google Earth
Dari gambar perbandingan diatas, terbukti bahwa kondisi asli dari Kecamatan Ciseng memiliki lahan yang cenderung  hijau  dibandingkan  setengah  hijau  dan  kering  seperti  yang  terlihat  pada  Google  Earth,  bahwa kebanyakan lahan masih berwarna hijau tua yang menandakan wilayah tersebut merupakan lahan yang memiliki banyak ketersediaan air tanah seperti hutan dan lainnya.
Dalam  penelitian  sejenis  seperti  penelitian  dengan  judul  “Prediksi  Kelembapan  Tanah  Pada  Tingkat Kecamatan di Bogor, Depok, dan Tangerang Selatan dengan Data Remote Sensing”, didapatkan juga hasil bahwa lahan di  wilayah Bogor kecamatan Ciseng memiliki  lahan yang lebih banyak hijau dibandingkan dengan lahan kering. Pada penelitiannya, lahan yang hijau terbukti memiliki kelembapan tanah yang lebih tinggi dibandingkan dengan  lahan  kering.  Perbedaannya  dalam  penelitian  yang  dilakukan  ini,  membuktikan  bahwa  lahan  hijau memiliki ketersediaan air tanah yang lebih banyak dibandingkan dengan lahan setengah hijau atau kering.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  didapat  dari  penelitian  ini  adalah  metode  klasifikasi  Support  Vector  Machine  terbukti  dapat melakukan  klasifikasi  ketersediaan  air  tanah  di  daerah  Bogor  dan  Depok  dan  dapat  mengelompokkan  hasil klasifikasi  nya  menjadi  3  kelas  yang  berbeda,  yaitu  kelas  dengan  lahan  hijau,  lahan  setengah  hijau,  atau lahan kering. Selain itu, pada penelitian ini ditemukan fakta bahwa akurasi dari model yang menggunakan bantuan kernel linear menghasilkan hasil yang lebih baik  dan efisien dibandingkan dengan model  yang menggunakan bantuan kernel polinomial, dengan akurasi dari kernel linear sebesar 84.7% dan akurasi kernel polinomial sebesar 74.36%. Penelitian ini diharapkan dapat bermanfaat bagi seluruh masyarakat terutama yang berada di kawasan Jakarta agar dapat  mengetahui  daerah  mana  yang  memiliki  ketersediaan  air  tanah  yang  berlimpah  dan  dapat  dimanfaatkan untuk  kebutuhan  aktivitas  sehari-hari.  Diharapkan  juga  pemerintah  atau  pihak  yang  berwenang  dapat  segera melakukan reboisasi (penanaman kembali) lahan yang bersifat setengah hijau atau kering, guna agar lahan tersebut

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5279
Submitted: 07/12/2022 ; Accepted: 15/01/2023 ; Published: 28/01/2023
dapat kembali menjadi lahan hijau dan menghasilkan air tanah yang lebih banyak dibandingkan sebelumnya dan dapat  dimanfaatkan  oleh masyarakat  setempat.  Mengingat  beberapa  keterbatasan  dalam  penelitian ini,  terdapat saran  untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  memperbaiki  beberapa  poin  seperti  menggunakan  data  Citra  Satelit Landsat 9 yang lebih lengkap dan up-to-date serta menggunakan tahapan pre-processing untuk melakukan koreksi terhadap  citra  yang  tertutup  awan  menggunakan  metode  seperti  Koreksi  Radiometrik  sehingga  dataset  yang digunakan lebih akurat.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Tulisan  ini  adalah  bagian  akhir  dari  hasil  penelitian  mahasiswi  Fakultas  Teknologi  Informasi,  Program  Studi Teknik  Infomatika,  Universitas  Tarumanagara.  Mengucapkan  terima  kasih  kepada  Prof.,  Dr.,  Ir.,  Dyah  Erny Herwindiati M.Si., dan Janson hendryli S.Kom., M.Kom., atas saran berharga dalam penelitian ini. Terima kasih juga diucapkan kepada pihak BP DAS Citarum Ciliwung atas penyediaan data untuk menunjang penelitian ini.

## REFERENCES
[1] F. R. Harahap, "Dampak Urbanisasi Bagi Perkembangan Kota di Indonesia", Journal Society, Vol. 11, No. 1, p. 36, 2018.
[2] H. Nazar, A. Kasry, Z. Saam, "Kebijakan Pengendalian Pencemeran sumber Air Bersih Perumahan Sederhana di Kota Pekanbaru (Kasus di Kecamatan Tampan), Journal of Environmental Science, Vol. 1, p. 67, 2010.
[3] R. A. P. Rini, "Ketersediaan Mata Air dan Air Tanah Terus Berkurang", Tersedia di https://www.tribunnews.com/kesehatan/2022/03/22/ketersediaan-mata-air-dan-air-tanah-terus-berkurang.
[4] M. R. Sopany, D. E. Herwindiati, J. Hendryli, "Prediksi Kelembapan Tanah Pada Tingkat Kecamatan di Bogor, Depok, dan  Tangerang  Selatan  dengan  Data  Remote  Sensing",  Computatio  :  Journal  of  Computer  Science  and  Information Systems, Vol. 6, No. 1, pp. 1-9, 2022.
[5] C. Christian, J. Hendryli, D. E. Herwindiati, "Program Pendeteksi Perubahan Fungsi Lahan Menggunakan Metode Ridge Regression Dan  Support Vector  Machine  (Studi  Kasus:  95  Kecamatan  Di Wilayah  Bekasi, Depok  Dan  Tangerang)", Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems, Vol. 4, No. 1, pp. 9-20, 2020.
[6] M. B. Wiyono, T. N. Adji, L. W. Santosa, "Analisis Ketersediaan Airtanah dengan Metode Statis di Pulau Pasaran", Media Komunikasi Geografi, Vol. 21, No. 2, pp. 223-233, 2020.
[7] D. Budi, D. E. Herwindiati, J. Hendryli, "Land Use Change Using Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression in Jakarta's Buffer Cities", Symposium on Computer Applications & Industrial Electronics (ISCAIE), Vol. 11, No. 1, pp. 30-35, 2021.
[8] T.  Widodo,  "Kajian  Ketersediaan  Air  Tanah  Terkait  Pemanfaatan  Lahan  di  Kabupaten  Blitar",  Jurnal  Pembangunan Wilayah dan Kota, Vol. 9, No. 2, pp. 122-133, 2013.
[9] D.  E.  Herwindiati,  J.  Hendryli,  L.  Haryanto,  "Impervious  Surface  Mapping  Using  Robust  Depth  Minimum  Vector Variance Regression", European Journal of Sustainable Development, Vol. 6, No. 3, pp. 29-39, 2017.
[10] Anonymous, "Letak Geografis", Tersedia di https://www.kotabogor.go.id/index.php/page/detail/9/letak-geografis.
[11] Anonymous, "Geografi", Tersedia di https://www.depok.go.id/geografi.
[12] N. I. Fawzi, V. N. Husna, Landsat 8 - Sebuah Teori dan Teknik Pemrosesan Tingkat Dasar. Elmarkazi, 2021, p. 5.
[13] R. Yudistira, A. I. Meha, S. Y. J. Prasetyo, "Perubahan Konversi Lahan Menggunakan NDVI, EVI, SAVI dan PCA pada Citra Landsat 8 (Studi Kasus : Kota Salatiga)", Indonesia Journal of Computing and Modeling, Vol. 1, pp. 25-30, 2019.
[14] A. R. Huete, "A soil-adjusted vegetation index (SAVI)", Remote Sensing of Environment, Vol. 25, No. 3, pp. 295-309, 1988.
[15] N.  D.  Mutmainna,  M.  Achmad,  S.  Suhardi,  "Pendugaan  Lengas  Tanah  Inceptisol  Pada  Tanaman  Hortikultura Menggunakan Citra Landsat 8", Jurnal Agritechno, Vol. 10, No. 2, pp. 135-151, 2017.
[16] K.  Supribadi,  N.  Khakhim,  T.  H.  Purwanto,  "Analisis  Metode  Support  Vector  Machine  (Svm)  untuk  Klasifikasi Penggunaan Lahan Berbasis Penutup Lahan pada Citra Alos Avnir-2", Majalah Geografi Indonesia, Vol. 28, No. 1, pp. 71-80, 2014.
[17] P.  A.  Octaviani,  Y.  WIlandari,  D.  Ispriyanti,  "PENERAPAN  METODE  KLASIFIKASI  SUPPORT  VECTOR MACHINE (SVM) PADA DATA AKREDITASI SEKOLAH DASAR (SD) DI KABUPATEN MAGELANG", Jurnal Gaussian Vol. 3, No. 4, pp. 811-820, 2014.
[18] R. Diani, "Analisis Pengaruh Kernel Support Vector Machine (SVM) pada Klasifikasi Data Microarray untuk Deteksi Kanker", Indonesian Journal on Computing, Vol. 2, No. 1, pp. 109-118, 2017.
[19] M. A. Alkromi, "Komparasi Algoritma Klasifikasi untuk dataset iris dengan rapid miner", Jurnal STMIK Widya Pratama, Vol. 1, No. 1, pp. 23-30, 2015.
[20] Trivusi, "Apa itu Kernel Trick? Pengertian dan Jenis-jenis Fungsi Kernel SVM", Tersedia di https://www.trivusi.web.id/2022/04/fungsi-kernel-svm.html.