## Geomedia
Majalah Ilmiah dan Informasi Kegeografian
Geomedia Vol. 16 No. 1 Tahun 2018 | 1 – 12
https://journal.uny.ac.id/index.php/geomedia/index
Kajian kemampuan metode neural network untuk klasifikasi penutup lahan dengan menggunakan Citra Landsat-8 OLI (kasus di Kota Yogyakarta dan sekitarnya)

## Melania Swetika Rini*
Universitas Widya Dharma, Klaten, Indonesia melanieajmala@gmail.com *korespondensi penulis
Informasi artikel

## A B S T R A K
Penelitian  ini  bertujuan:  Mengkaji  akurasi  metode neural  network untuk klasifikasi  penutup  lahan  dengan  menggunakan  citra  multispectral Landsat  8  dan  pengaruh  input  parameter  pada  metode neural  network terhadap hasil akurasi klasifikasi penutup lahan. Penelitian ini merupakan penelitian  berbasis  data  penginderaan  jauh  yang  mencakup  analisis digital  dan  kerja  lapangan.  Analisis  digital  mencakup  kegiatan  menguji kemampuan  metode neural  network / Multi  Layer  Perceptron (MLP) dengan  algoritma backpropagation untuk  klasifikasi  penutup  lahan berbasis  citra  penginderaan  jauh  Landsat  8.  Kerja  lapangan  dilakukan untuk mengambil sampel penelitian dan menguji hasil akurasi klasifikasi penutup lahan dengan metode jaringan syaraf. Uji akurasi menggunakan akurasi  keseluruhan , akurasi  produser , akurasi  pemakai  dan  analisis kappa accuracy . Hasil penelitian menunjukan (1) nilai akurasi terbaik yang diperoleh pada metode MLP dengan 7 kelas penutup lahan yaitu overall accuracy 76,69%, kappa accuracy 0,722 serta waktu eksekusi 1,25 menit, dengan kombinasi parameter yaitu 1 hidden layer ; 0,001 learning rate ; 0,5 momentum  factor; 0,001  RMS;  dan  15000  iterasi;  (2)  Nilai  parameter learning  rate  0,001  memberikan  pengaruh  nilai overall  accuracy yang rendah  sedangkan  nilai learning  rate 0,01  memberikan  nilai overall accuracy yang baik. Iterasi 15000 lebih optimal dibandingkan nilai iterasi 10000  dan  20000  dalam  pengaruhnya  terhadap  nilai  akurasi  hasil klasifikasi penutup lahan.
Kata kunci:
Neural network Penutup lahan Citra Landsat 8 OLI

## A B S T R A C T
Keywords: Neural network Land cover Landsat 8 OLI imagery This  study  aims: To  assess  the  accuracy  of  neural  network methods for classification of land cover by using Landsat 8 multispectral imagery and the  influence  of  input  parameters  on  neural  network  methods  on  the accuracy  of  land  cover  classification  results.  This  research  is  a  remote sensing data-based research that includes digital analysis and field work. Digital analysis includes activities to test the ability of neural network / Multi Layer  Perceptron  (MLP)  methods  with  backpropagation  algorithms  for classification of Landsat 8 remote sensing image-based land cover. Field work was carried out to take research samples and test the results of the accuracy of classification of land cover with neural network methods. Test accuracy  using  overall  accuracy,  producer  accuracy,  user  accuracy  and kappa  accuracy  analysis. The  results  show:  (1)  the  best  accuracy  value obtained  in  the  MLP  method  with  7  land  cover  classes,  76.69%  overall accuracy, 0.722 kappa accuracy and 1.25 minutes execution time, with a combination  of  parameters,  namely  1  hidden  layer;  0.001  learning  rate; 0.5 momentum factor; 0.001 RMS; and 15,000 iterations. (2) Learning rate parameter  value  0.001  gives  a  low  overall  accuracy  value  while  the learning rate value 0.01 gives a good overall accuracy value. The 15000 iteration is more optimal than the 10000 and 20000 iteration values in its effect on the accuracy value of the classification of land cover.
© 2018 Melania Swetika Rini. All Right Reserved

## Pendahuluan
Ketersediaan informasi penutup lahan ( land cover) yang  akurat  dilihat  dari  segi  spasial maupun  temporal  merupakan  komponen  penting bagi  pemerintah  daerah  dalam  menyusun kegiatan perencanaan, pengelolaan dan pemantauan  perubahan  lingkungan.  Beberapa contoh  kegiatan  yang  membutuhkan  informasi penutup  lahan  seperti  Rencana  Tata  Ruang Wilayah (RTRW) Nasional, Propinsi dan
Kabupaten/Kota, Kajian Lingkungan Hidup Strategis  (KHLS),  Monitoring  Kawasan  Hutan, Kajian  Kebencanaan  dan  lain  sebagainya. Mengingat  sangat  pentingnya  informasi  penutup lahan  Dalam  hal  ini  informasi  mengenai  penutup lahan  yang  komperhensif  dan  terbaru  mutlak untuk diketahui.
Penutup  lahan  dan  penggunaan  memiliki pengertian  yang  berbeda,  istilah  penutup  lahan berkaitan  dengan  jenis  kenampakan  yang  ada dipermukaan bumi sedangkan penggunaan lahan berkaitan  dengan  kegiatan  manusia  pada  lahan tertentu,  (Lillesand  and  Kiefer,  1994).  Informasi penutup  lahan  dapat  diperoleh  melalui  data penginderaan  jauh  seperti  foto  udara  dan  citra satelit. Citra satelit merupakan salah satu produk dari  teknologi  penginderaan  jauh  yang  banyak digunakan  untuk  memperoleh  informasi  penutup lahan  karena  memiliki  resolusi  spasial,  spectral, dan  temporal  yang  baik.  Apabila  dilihat  dari  sisi resolusi  spectral,  semakin  banyak  jumlah  band atau  saluran  yang  dimiliki  oleh  citra  satelit  maka semakin  banyak  informasi  objek  yang  dapat diidentifikasi. Begitu juga dengan resolusi spasial, semakin  besar  resolusi  spasial  suatu  citra  maka semakin detail informasi objek yang diterima.
Salah  satu  citra  satelit  yang  sering digunakan  untuk  kajian  penutup  lahan  adalah Citra landsat. Pada tahun 2013 NASA meluncurkan  satelit  Landsat  Data  Continuity Mission (LDCM) yang dikenal dengan Landsat 8. Landsat 8 merupakan kelanjutan dari misi Landsat yang untuk pertama kali menjadi satelit pengamat bumi  sejak  tahun  1972  (Landsat  1).  Landsat  8 tergolong satelit baru walaupun sebenarnya lebih cocok  disebut  sebagai  satelit  yang  melanjutkan misi  dari  landsat  7,  hal  ini  karena  landsat  8 memiliki karakteristik yang mirip dengan landsat 7 hanya saja ada beberapa tambahan yang menjadi titik penyempurnaan dari landsat 7 seperti jumlah band, rentang spectrum dan nilai bit atau rentang nilai digital number.
Perkembangan teknologi satelit penginderaan jauh yang begitu cepat juga diikuti dengan perkembangan teknik ekstraksi informasi citra satelit penginderaan jauh. Salah satu teknik ekstraksi informasi  citra  adalah  teknik  klasifikasi. Saat  ini  telah  berkembang  metode  klasifikasi multispektral yang bisa dilakukan melalui berbagai pendekatan  diantaranya  menurut  Jensen  (2005) hard classification atau soft classifaction . Sementara  berdasarkan  distribusi datanya  dapat menggunakan  algoritma  pendekatan  parametrik seperti maximum likelihood atau pendekatan non parametrik seperti jaringan syaraf tiruan ( artificial neural  network ).  Proses  klasifikasi  multispektral dapat  diproses  dengan  menggunakan  perangkat komputer.  Berdasarkan  tingkat  otomatisasinya terdapat  dua  klasifikasi  yaitu  klasifikasi  terselia ( supervised  classification )  dan  klasifikasi  tak terselia ( unsupervised classification ) (Danoedoro, 2012)
Kemajuan dibidang
komputerisasi menyebabkan  munculnya  teknik  klasifikasi  yang dikenal  dengan  nama soft  computing.  Soft computing merupakan  model  pendekatan  untuk melakukan komputasi yang meniru akal manusia serta  memiliki  kemampuan  untuk  menalar  dan belajar  pada  lingkungan  yang  penuh  dengan ketidakpastian  dan  ketidaktepatan  (Jang,  1997 dalam Kusumadewi dan Hartati, 2010). Salah satu komponen  utama  pembentuk soft  computing adalah jaringan syaraf tiruan (neural network) . Neural  Network sebenarnya  mengadopsi kemampuan otak manusia yang mampu memberikan  stimulasi/rangsangan,  melakukan proses,  dan  memberikan output, (Kusumadewi, 2004). Output diperoleh dari variasi stimulasi dan proses  yang  terjadi  di  dalam  otak  manusia. Kemampuan manusia dalam memproses informasi merupakan hasil kompleksitas proses di dalam  otak.  Jaringan  syaraf  tiruan  memiliki kelebihan  dalam  menggabungkan  data  spektral dan non spketral, kemampuannya mengingat data berapapun  jumlahnya  data  yang  dilatihkan (memorisasi)  serta  mengenali  data  yang  belum dilatihkan (generalisasi), (Arif, 2011). Dalam dunia penginderaan  jauh, neural  network digunakan untuk  mengekstrasi  informasi  dari  citra  satelit berbasis data nilai spectral dan data non spectral. Kemampuan neural  network dalam  menangani fenomena yang kompleks (heterogen) merupakan suatu keunggunalan dibandingkan dengan
metode  klasifikasi  parametrik  (konvensional) seperti maximum likelihood.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui akurasi hasil klasifikasi penutup lahan menggunakan  metode neural  network pada citra landsat  8.  Wilayah  penelitian  meliputi  Kota Yogyakarta  dan  sekitarnya  yang  mencakup sebagian  Kabupaten  Bantul  dan  sebagian Kabupaten Sleman.

## Metode
Penelitian  ini  menggunakan  Citra  digital Landsat  8  OLI  perekaman  tahun  2015  daerah perekaman  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  (DIY). Dalam pengolahan data menggunakan perangkat lunak The Environmental Of Visual Image (ENVI) versi  5.1,  IDRISI  SELVA  dan  perangkat  lunak pengolahan  data  spasial,  yaitu  ArcGIS  10.1. Tahapan  pemrosesan  citra  dilakukan  dengan melakukan  koreksi  radiometric  terlebih  dahulu dengan  metode  TOA (Top  Of  Atmospheric). Setelah itu melakukan koreksi geometric dengan mengambil  10  titik  ikat  ( ground  control  points (GCPs) ).
Jensen (2005) menjelaskan, ada 2 langkah utama  dalam  koreksi  geometrik  yaitu  interpolasi spasial  dan  interpolasi  intensitas.  Interpolasi spasial berkaitan dengan koreksi posisi geometrik tiap  piksel  citra  sesuai  dengan  posisi  aslinya  di permukaan  bumi.  Proses  ini  membutuhkan beberapa titik ikat ( ground control points (GCPs) ) sebagai referensi posisi yang dapat diperoleh dari citra yang telah terkoreksi, peta, atau pengukuran dengan  piranti  GNSS.  maka  semakin  baik hasilnya.  Sebagai  hasilnya  tiap  citra  yang  telah dikoreksi  dengan  sistem  proyeksi  UTM  memiliki metrik sesuai dengan peta dasar.
Skema  klasifikasi  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  mengacu  pada  skema  klasifikasi skema  klasifikasi  SNI  7645-1:2014  pada  skala 1:50.000  dengan  modifikasi.  Penentuan  sampel dilakukan  dengan  memilih  area  yang  diketahui penutup    lahannya  secara  pasti  diketahui identitasnya  baik  itu  berdasarkan  pengetahuan lokal (local knowledge) . Hal yang terpenting ketika pengambilan  training  set  piksel  adalah  bukan banyaknya  jumlah  piksel  pada  satu  area  tetapi jumlah  piksel  yang  banyak  pada  beberapa  area. Piksel-piksel yang diambil sebaiknya juga memiliki karakteristik  yang  sama  (Lillesand  and  Kiefer, 1994)
Jumlah minimal sampel untuk training area dalam penelitian ini yaitu 100 piksel untuk setiap
kelas penutup lahan. Kesalahan dalam menentukan  daerah  contoh  akan  menyebabkan kesalahan  hasil  klasifikasi.  Sehingga  dalam mempermudah penentuan daerah contoh dibantu dengan  citra  resolusi  tinggi  yaitu  Quickbird  dan google earth.
Metode  klasifikasi  yang  digunakan  adalah Metode  Klasifikasi Multilayer  Perceptron (MLP). Proses klasifikasi MLP dilakukan setelah penentuan  daerah  contoh.  Algoritma  pelatihan yang  digunakan  pada  klasifikasi  ini  yaitu backpropagation
dengan supervised classification .  Pada  tahap  ini  proses  klasifikasi dilakukan  dengan  simulasi  beberapa  parameter pada  jaringan  MLP.  Proses  simulasi  MPL dilakukan  dengan  16  simulasi  dengan  variasi parameter  jaringan  yang  berbeda.  Parameter jaringan  di setting sedimikian  rupa  dengan  tujuan untuk  mendapatkan  hasil  klasifikasi  MLP  yang memiliki akurasi dan waktu eksekusi yang terbaik. Parameter-parameter  jaringan  yang  ditentukan (kusumadewi S, 2004) yaitu:
1.  Fungsi aktivasi: fungsi aktivasi yang digunakan adalah fungsi aktivasi sigmoid, hal ini didasari pada berbagai penelitian sebelumnya dengan membandingkan beberapa fungsi aktivasi dan menyimpulkan  fungsi  aktivasi  sigmoid  logistik sangat  baik.  Fungsi  ini  dengan  mudah  untuk membedakan dan dapat meminimalkan perhitungan  kapasitas  pelatihan,  sinyal  tak terbatas  ke  dalam  sinyal  terbatas  dalam daerah ambang antara 0 sampai 1.
2.  Lapisan  tersembunyi (hidden  layer) adalah lapisan  yang  menerima  respon  bobot  dari lapisan  input  untuk  diteruskan  pada  lapisan output.  Jumlah  lapisan  tersembunyi  yang digunakan pada penelitian ini yaitu 1 dan 2.
3. Learning  rate, pada  sistem  ini,  konstanta belajar  yang  digunakan  secara default yaitu 0,001.
4. Nilai momentum (training  momentum ),  untuk mengatur  besarnya  efek  perubahan  bobot sebelumnya, nilai ini berada dalam interval nilai nol  sampai  satu.  Nilai  momentum  lebih  besar maka proses tahapan pelatihan akan semakin banyak dibandingkan dengan nilai momentum yang lebih kecil. Variasi nilai momentum akan dilakukan  dalam  simulasi.  Nilai  momentum yang divariasikan pada rentan 0,5-0,9
5.  Iterasi  merupakan  suatu  proses  atau  metode yang digunakan secara berulang-ulang (pengulangan)  dalam  menyelesaikan  suatu permasalahan dalam klasifikasi. Dalam
penelitian  ini  akan  dicoba  dengan  jumlah iterasi  15.000  sampai  25.000.  Secara  teori penambahan jumlah iterasi
dapat
meningkatkan  akurasi  dan  mempengaruhi waktu  eksekusi  yang  diperlukan  dalam pelatihan  dan  pengujian  jaringan  untuk klasifikasi.
6.  Nilai  RMS,  nilai  toleransi  selama  pelatiahan akan terhenti. Nilai ini akan digunakan sebagai batas  iterasi.  Iterasi  akan  berhenti  jika  nilai RMS  <  nilai  batas  toleransi  yang  ditetapkan pada  jaringan  ataupun  jumlah epoch yang telah  mencapai  batas  yang  telah  ditentukan. Pada  penelitian  ini  RMS  yang  ditentukan sebesar 0,001 dengan harapan hasil klasifikasi semakin baik.
Setiap  hasil  simulasi  klasifikasi  MLP  akan dilakukan pengujian akurasi dan waktu eksekusi. Uji akurasi dilakukan untuk menilai ketelitian data hasil  klasifikasi.  Tahap  ini  diawali  dengan penentuan sampel di lapangan. Teknik pengambilan  sampel  dengan  metode purposive random  sampling ,  yaitu  sampel  diambil  secara acak  dengan  pertimbangan  pengetahuan  lokal dan  keterjangkauan  di  lapangan.  Sampel  yang diperoleh  digunakan  untuk training  area dan  uji akurasi  pada  setiap  kelas  penutup  lahan. Selanjutnya uji akurasi dengan membuat
confusion matrix/error matrix (matriks kesalahan).
Matriks kesalahan ini membandingakan hubungan  antara  data  lapangan  yang  telah diketahui  dengan  hasil  proses  klasifikasi.  Uji akurasi yang akan diterapkan dengan menggunakan akurasi keseluruhan (overall accuracy), akurasi penghasil (producer accuracy), akurasi  pemakai (user  accuracy) dan Kappa accuracy (K).  McCoy  (2005)  menjelaskan  suatu hasil  interpretasi  dapat  digunakan  keperluan analisis  jika  tingkat  ketelitiannya  mencapai minimal 80-85%

## Hasil dan pembahasan
Penelitian ini dilakukan dengan mengambil studi  kasus  di  Kota  Yogyakarta  dan  sekitarnya. Dalam  proses  pengambilan  daerah  contoh digunakan  perangkat  lunak  ENVI  5.1.  dengan pertimbangan karena perangkat lunak ini dianggap  paling  fleksibel.  Selanjutnya  untuk proses  dan  eksekusi  klasifikasi  MLP  digunakan perangkat  lunak  IDRISI  SELVA.  Adapun  untuk proses  layout  peta  hasil  klasifikasi  digunakan peragkat lunak ARCGIS 10.1. Tabel 1 berikut ini
menunjukkan jumlah piksel daerah contoh dalam penelitian ini.
Tabel 1. Jumlah Piksel Daerah Contoh
No  Kelas Penutup Lahan Kode  Jumlah Piksel 1 Lahan Terbangun/Bangunan Lb 271 2 Tanah Terbuka Tk 131 3 Rumput/Semak Belukar Sb 193 4 Vegetasi Pohon Vp 193 5 Vegetasi Sawah Vs 200 6 Jaringan Jalan Jl 212 7 Tubuh Air/Sungai Ta 102
Sampel yang telah diambil sebagai training area selanjutnya dikontrol melalui uji keterpisahan atau  uji  separabilitas  pada  masing-masing  kelas penutup  lahan.  Uji  separabilitas  dihitung  dengan menggunakan  algoritma transformed  divergence (TD).  Nilai transformed  divergence (TD)  antara 1,900-2,000  memiliki  keterpisahan  yang  baik, sedangkan  di  bawah  1,700  merupakan  hasil keterpisahan  yang  kurang  baik  ( poor ),  yang dimungkinkan  piksel  tersebut  adalah  piksel campuran, (Jensen, 2005). Hasil uji separabilitas ditunjukkan oleh Tabel 2.
Tabel 2. Nilai Indeks Separabilitas 7 Kelas

## Penutup Lahan
Lb Tk Sb Vp Vs Jl Ta Lb Tk  1.900 Sb  1.995  1.845
Vp  1.999  1.999  1.993 Vs  1.999  1.999  1.999  1.885 Jl  1.841  1.949  1.999  1.999  1.996 Ta  1.999  1.998  1.998  1.977  1.897  1.969
Berdasarkan  data  yang  terdapat  dalam Tabel  2,  nilai  indeks  separabilitas  setiap  sampel memiliki nilai keterpisahan yang baik dengan nilai maksimum 1.999 dan minimum 1.841 artinya tidak ada nilai keterpisahan yang di bawah 1.700.
Penelitian ini dilakukan dengan melakukan 16 simulasi jaringan MLP dengan cara mengatur nilai parameter jaringan. Hasil simulasi parameter MLP  akan  dihitung  nilai  akurasinya  dan  waktu eksekusinya.  Tujuannya  adalah  untuk  menilai seberapa  besar  tingkat  kesalahan  dan  ketelitian dari  hasil  klasifikasi  penutup  lahan  dengan membandingkan  data  lapangan  dan  hasil klasifikasi.  Simulasi  MLP  Pada  7  Saluran (Spektral) ditunjukkan oleh Tabel 3.

## Tabel 3 Simulasi MLP Pada 7 Saluran (Spektral)
No Kode Simulasi HL LR MF RMS Iterasi Akurasi MLP (%) overall accuracy (%) Kappa Accuracy (%) Waktu (menit) 1 MLP1 1 0,001 0,5 0,001 10000 62,17 60,47 0.474 1 2 MLP2 1 0,01 0,5 0,001 10000 82,54 75,81 0,747 1 3 MLP3 1 0,05 0,5 0,001 10000 83,61 74,92 0,702 1 4 MLP4 1 0,001 0,6 0,001 10000 63,71 57,52 0,494 1 5 MLP5 1 0,01 0,6 0,001 10000 84,38 75,51 0,709 1 6 MLP6 1 0,05 0,6 0,001 10000 78,10 75,51 0,708 1 7 MLP7 1 0,001 0,5 0,001 15000 65,70 57,22 0,491 1,25 8 MLP8 1 0,01 0,5 0,001 15000 83,92 76,69 0,722 1,25 9 MLP9 1 0,05 0,5 0,001 15000 84,53 72,86 0,678 1,21 10 MLP10 1 0,001 0,5 0,001 20000 69,07 63,42 0,564 1,46 11 MLP11 1 0,01 0,5 0,001 20000 83,61 76,10 0,716 1,51 12 MLP12 1 0,05 0,5 0,001 20000 84,69 73,15 0,682 1,34 13 MLP13 2 0,001 0,5 0,001 10000 63,24 56,32 0,438 3 14 MLP14 2 0,01 0,5 0,001 10000 82,39 75,22 0,706 1,28 15 MLP15 2 0,01 0,5 0,001 15000 86,83 74,33 0,695 2,12 16 MLP16 2 0,01 0,5 0,001 20000 83,92 73,45 0,684 2,48 Sumber : Pengolahan Citra, 2016
Keterangan: HL ( Hidden Layer ); LR ( learning rate ); MF ( Momentum Factor ); RMS ( RMS exit criteria );
Tabel  hasil  simulasi  menunjukan  bahwa nilai learning  rate atau  laju  pembelajaran  0,001 tidak  memberikan  hasil  akurasi  yang  baik,  tetapi sebaliknya justru memiliki hasil akurasi yang tidak baik  yaitu  pada  simulasi  MLP1  dengan  akurasi MLP sebesar 62,17 % dan overall accuracy 60,47 %,  simulasi  MLP4  dengan  akurasi  MLP  sebesar 63,71  %  dan overall  accuracy 57,52  %,  simulasi MLP7 dengan akurasi MLP sebesar 65,70 % dan overall  accuracy 57,22  %,  simulasi  MLP10 dengan akurasi MLP sebesar 69,07 % dan overall accuracy 63,42  %,  dan  simulasi  MLP13  dengan akurasi  MLP  sebesar  63,24  %  dan overall accuracy 56,32 %.
Hasil  akurasi  MLP  dan overall  accuracy pada  tabel  simulasi  di  atas  menunjukan  bahwa nilai  akurasi  MLP  yang  tinggi  tidak  selalu memberikan  nilai overall  accuracy yang  tinggi pula,  hal  ini  disebabkan  karena  resolusi  spasial citra  yang  digunakan  adalah  30  meter  dimana banyak objek penutup lahan di daerah perkotaan yang  saling  berdekatan  sehingga  pengambilan sampel  penutup  lahan  tidak  100%  homogen. Artinya  banyak  terdapat  piksel  campuran  atau  1 piksel  di  citra  belum  mewakili  kenampakan  satu objek  di  lapangan.  Selain  itu  ketidakstabilan software IDRISI  SELVA  juga  menyebabkan terjadinya perbedaan pada nilai hasil akurasi MLP dan overall accuracy .
Simulasi  MLP  dengan  7  kelas  penutup lahan  pada  7  saluran  spectral  landsat  8  OLI menunjukan hasil yang beragam. Dari 16 simulasi yang dilakukan, akurasi MLP terbaik di dapat pada simulasi  MLP15  dengan  nilai  akurasi  sebesar 86,83  %  akan  tetapi  nilai overall  accuracy nya bukan  yang  paling  tinggi  dimana  nilai overall accuracy yang  diperoleh  sebesar  74,33  %  yang terpaut 2,36 % dari nilai overall accuracy tertinggi yang  terdapat  pada  simulasi  MLP8.  Simulasi MLP15 menggunakan 2 hidden layer dengan nilai learning  rate 0,01, momentum  factor 0,5  dan iterasi  15.000  ternyata  memiliki  nilai overall accuracy yang  lebih  kecil  dibandingkan  dengan simulasi  pada  MLP14  yang  memiliki  parameter jaringan  yang  sama  kecuali  pada  nilai  iterasinya sebesar  10.000.  Simulasi  MLP14,  MLP15  dan MLP16 menggunakan learning rate 0,01, momentum factor 0,5, RMS 0,001 dengan iterasi yang  berbeda  yaitu  10.000,  15.000  dan  20.000 memperlihatkan  nilai overall  accuracy yang optimal pada iterasi 10.000 dan semakin menurun pada  iterasi  15.000  dan  20.000.  Hal  ini menunjukan  bahwa  nilai  iterasi  yang  besar  tidak selalu memberikan akurasi yang baik. Gambar 1 menunjukkan  tampilan  hasil  klasifikasi  penutup lahan pada simulasi 15 dengan nilai akurasi MLP tertinggi.
Gambar 1 Tampilan Hasil Klasifikasi Penutup Lahan Pada Simulasi MLP15 Keterangan : 1 : Lahan Terbangun, 2 : Tanah Terbuka, 3 : Rumput/Semak Belukar, 4 : Vegetasi Pohon, 5 : Vegetasi Sawah, 6 : Jaringan Jalan, 7 Tubuh Air/Sungai
Simulasi  MLP  dengan overall  accuracy tertinggi  dijumpai  pada  simulasi  MLP8  dengan nilai overall  accuracy sebesar  76,69  %  dan  nilai index  kappa  0,722.  Parameter  yang  digunakan pada  simulasi  MLP8  yaitu  1 hidden  layer ,  0,01 learning  rate ,  0,5  momentum  factor,  0,001  RMS dan 15.000 iterasi.  Hasil klasifikasi penutup lahan pada simulasi MLP8 dapat dilihat pada Gambar 2.
Nilai  kappa accuracy tertinggi  diperoleh pada simulasi MLP2 dengan nilai kappa 0,747 dan waktu training parameter  hanya  1  menit. Parameter  yang  digunakan  pada  simulasi  MLP2 yaitu  1 hidden  layer ,  0,01 learing  rate, 0,5 momentum factor , 0,001 RMS dan 10.000 iterasi. Tampilan  hasil  klasifikasi  penutup  lahan  pada MLP2  dengan  7  saluran  spectral  Landsat  8  OLI ditunjukkan oleh Gambar 3.
Hasil  uji  akurasi  klasifikasi  penutup  lahan pada  3  simulasi  MLP  yang  dipilih  berdasarkan nilai  akurasi  MLP  tertinggi  (simulasi  MLP15), overall  accuracy tertinggi  (simulasi  MLP8)  dan kappa accuracy tertinggi (simulasi MLP2). Secara
berturut-turut  nilai producer’s  accuracy , user’s accuracy dapat dilihat pada Tabel 4 hingga 9 Tabel 4.
Matriks Kesalahan ( error Matrix ) Pada Simulasi MLP15 untuk 7 Kelas Penutup Lahan
Hasil Klasifik
asi Data Acuan / Data Lapangan L b T k S b V p V s Jl T a L b 3 2 3 0 0 0 3 0 38 T k 0 1 3 0 0 1 0 0 14 S b 0 1 0 4 3 2 2 1 0 58 V p 0 1 5 4 4 9 0 4 63 V s 0 0 0 2 5 4 5 0 5 75
Jl 1 1 0 0 0 4 9 4 55 T a 0 0 0 0 6 4 2 6 36 3 3 2 8 4 8 7 1 6 3 5 7
3
9 33 9
Sumber : Pengolahan Citra, 2016
Gambar 2. Tampilan Hasil Klasifikasi Penutup Lahan Pada Simulasi MLP8
Gambar 3. Tampilan Hasil Klasifikasi Penutup Lahan Pada Simulasi MLP2
Tabel 5.
Nilai producer’s accuracy dan user’s accuracy Pada Simulasi MLP15 untuk 7 Kelas
Penutup Lahan Ke las Producer’s Accuracy User Accuracy Akurasi (%) Omisi Kesalahan Akurasi (%) Komisi Kesalahan Lb 97.00 3.0 84.21 15.79 Tk 46.43 53.57 92.86 7.14 Sb 89.48 10.42 74.14 25.86 Vp 61.07 38.03 69.84 30.16 Vs 71.43 28.57 60.0 40.0 Jl 85.06 14.04 89.09 10.91 Ta 66.67 33.33 72.22 27.78 Sumber : Pengolahan Citra, 2016 Tabel 6.
Matriks Kesalahan (error Matrix) Pada Simulasi MLP8 dengan Nilai Overall Accuracy Tertinggi
untuk 7 Kelas Penutup Lahan Hasil Klasifik asi
Data Acuan / Data Lapangan L b T k S b V p
V s Jl T a L b 3 3 3 0 1 0 1 0 0 47 T k 0 1 3 0 0 0 0 0 13 S b 0 9 4 1 1 4 1 0 56 V p 0 2 7 6 2 1 7 1 4 93
V s 0 0 0 7 3 8 0 2 47 Jl 0 1 0 0 4 4 4 4 53
T a 0 0 0 0 0 1 2 9 30
3 3 2 8 4 8 7 1 9 9 5 7
3 9 33 9
Sumber : Pengolahan Citra, 2016
Dari  Tabel  5  dapat  dilihat  bahwa  akurasi tertinggi  untuk  7  kelas  penutup  lahan  di  daerah penelitian  menggunakan  metode neural  network dengan  arsitektur  jaringan  MLP  ditunjukan  pada kelas  lahan  terbangun  dengan  tingkat  akurasi penghasil  atau producer’s  accuracy sebesar 97,0%  dengan nilai omisi kesalahan sebesar 3.0 %.  Sedangkan  akurasi  penghasil  terendah terdapaat pada kelas tanah terbuka/lahan kosong yaitu  sebesar  46,43  %  dengan  nilai  omisi kesalahan sebesar 53,57 %. Pada tingkat akurasi
pengguna  atau user’s  accuracy akurasi  tertinggi terdapat  pada  kelas  tanah  terbuka/lahan  kosong yaitu  sebesar  92,86  %  dengan  nilai  komisi kesalahan  sebesar  7,14%,  sedangkan  akurasi pengguna terendah terdapat pada kelas vegetasi sawah yaitu sebesar 60.0 % dengan nilai  komisi kesalahan sebesar 40%.
Tabel 7. Nilai producer’s accuracy dan user’s accuracy Pada Simulasi MLP8 dengan Nilai Overall Accuracy Tertinggi untuk 7 Kelas Penutup Lahan
Ke las Producer’s Accuracy  User Accuracy Akurasi (%) Omisi Kesalahan Akurasi (%) Komisi Kesalahan Lb 100 0 29.79 60.21 Tk 53.57 46.43 0 0 Sb 14.58 85.42 26.79 63.21 Vp 12.68 87.32 33.33 66.67 Vs 39.68 60.32 19.15 80.85 Jl 22.81 77.19 16.98 83.02 Ta 25.64 74.36 3.33 96.67 Sumber : Pengolahan Citra, 2016 Tabel 8
Matriks Kesalahan (error Matrix) Pada Simulasi MLP2 dengan Nilai Kappa Accuracy Tertinggi
untuk 7 Kelas Penutup Lahan Hasil Klasifik asi Data Acuan / Data Lapangan L b T k S b V p
V s Jl T a L b 3 2 1 0 0 0 2 0 35 T k 0 1 6 0 0 0 2 0 18 S b 0 1 0 4 3 1 3 2 0 59 V p 0 1 5 3 9 0 0 1 46 V s 0 0 0 3 0 5 9 1 6 96 Jl 1 0 0 1 1 5 0 4 57
T a 0 0 0
0 0 0 2 8 28
3 3 2 8 4 8 7 1 6 3 5 7 3 9 33 9
Sumber : Pengolahan Citra, 2016
Dari  tabel  7  dapat  dilihat  bahwa  akurasi penghasil atau producer’s accuracy tertinggi untuk 7  kelas  penutup  lahan  di  daerah  penelitian menggunakan  metode neural  network dengan arsitektur  jaringan  MLP  ditunjukan  pada  kelas lahan terbangun dengan tingkat akurasi penghasil atau producer’s  accuracy sebesar  100,0% dengan omisi kesalahan sebesar 0 %. sedangkan akurasi penghasil terendah terdapaat pada kelas vegetasi  pohon  yaitu  sebesar  12,68  %  dengan
omisi  kesalahan  sebesar  87,32  %.  Pada  tingkat akurasi  pengguna  atau user’s  accuracy, akurasi tertinggi terdapat pada kelas vegetasi pohon yaitu sebesar  33,33  %  dengan  komisi  kesalahan sebesar  66,67%,  sedangkan  akurasi  pengguna terendah terdapat pada kelas tanah terbuka/lahan kosong  yaitu 0 % dengan nilai  komisi kesalahan sebesar 0%
Tabel 9 Nilai producer’s accuracy dan user’s accuracy Pada Simulasi MLP2 dengan Nilai Kappa Accuracy Tertinggi untuk 7 Kelas Penutup Lahan
Ke las Producer’s Accuracy User Accuracy Akurasi (%) Omisi Kesalahan Akurasi (%) Komisi Kesalahan Lb 96.97 3.03 91.43 8.57 Tk 57.14 42.86 88.89 11.11 Sb 89.58 10.42 72.88 27.12 Vp 54.93 45.07 84.78 15.22 Vs 93.65 6.35 62.46 38.54 Jl 87.72 12.28 87.72 12.28 Ta 71.79 28.21 100 0
Sumber : Pengolahan Citra, 2016
Dari  tabel  9  dapat  dilihat  bahwa  akurasi penghasil atau producer’s accuracy tertinggi untuk 7  kelas  penutup  lahan  di  daerah  penelitian menggunakan  metode neural  network dengan arsitektur  jaringan  MLP  ditunjukan  pada  kelas lahan terbangun dengan tingkat akurasi penghasil atau producer’s  accuracy sebesar  96,97% dengan  omisi  kesalahan  sebesar  3.03  %. sedangkan akurasi penghasil terendah terdapaat pada kelas vegetasi pohon yaitu sebesar 54,93 % dengan omisi kesalahan sebesar 45,07 %. Pada tingkat  akurasi  pengguna  atau user’s  accuracy, akurasi  tertinggi  terdapat  pada  kelas  tubuh  air yaitu  sebesar  100  %  dengan  komisi  kesalahan sebesar  0  %,  sedangkan  akurasi  pengguna terendah  terdapat  pada  kelas  vegetasi  sawah yaitu  62,46  %  dengan  nilai    komisi  kesalahan sebesar 38,54%.
Berdasarkan hasil simulasi MLP pada Tabel 3, sangat jelas bahwa nilai akurasi dari klasifikasi penutup  lahan  diseluruh  model  jaringan  MLP dengan  variasi  parameter  internal  yang  berbeda sangatlah  berpengaruh.  Khususnya  di  empat parameter  yang  divariasikan  yaitu hidden  layer (lapisan tersembunyi), learning rate (laju pembelajaran), training momentum (faktor momentum)  dan  iterasi  yang  dilakukan  dengan cara  mengubah  nilai  dari  setiap  parameter tersebut.  Parameter hidden  layer berpengaruh
terhadap  waktu  dan  hasil  akurasi  klasifikasi penutup  lahan  dimana  jumlah hidden  layer satu lebih baik dibandingkan dengan hidden layer dua baik  dari  sisi  waktu  maupun  hasil  akurasi klasifikasi yang terlihat pada hasil simulasi MLP8 dan  MLP15.  Pada  MLP8  menggunakan  satu hidden  layer dan  MLP15  menggunakan  dua hidden layer dengan nilai parameter learning rate , momentum  factor ,  RMS  dan  iterasi  mempunyai nilai  yang  sama.  Waktu  yang  dibutuhkan  dalam proses  pembelajaran  pada  simulasi  MLP8  lebih baik  dari  simulasi  MLP15  dengan  waktu  proses selama  1,25  menit  sedangkan  pada  simulasi MLP15 selama 2,12 menit, dengan demikian ada selisih  waktu  47  detik.  Begitu  juga  dengan  hasil overall accuracy pada simulasi MLP8 lebih besar dibandingkan MLP15 dengan masing-masing nilai overall accuracy sebesar 76,69 dan 74,33. Penggunaan parameter learning rate dengan tiga kombinasi nilai yaitu 0,001, 0,01 dan 0,05  dengan  tujuan  untuk  melihat  pada  nilai berapa  learning  rate  akan  optimum  dan memberikan  akurasi  terbaik. Learning  rate yang terlalu  tinggi dapat  menyebabkan  algoritma  tidak stabil yang berpengaruh terhadap hasil klasifikasi. Sebaliknya  jika learing  rate terlalu  rendah  akan menyebabkan  algoritma  akan  semakin  lama mencapai  konvergen.  Dari  hasil  simulasi  MLP pada  table  3  terlihat  bahwa  nilai learning  rate 0,001  memiliki  nilai overall  accuracy terendah disetiap  simulasi    dibandingkan  dengan  nilai learning rate 0,01 dan 0,05. Sedangkan untuk nilai learning rate optimum adalah 0,01 dengan overall accuracy terbaik  disetiap  simulasi  yang  dapat dilihat pada Gambar 4.
Berdasarkan  hasil  simulasi  tersebut  maka dapat disimpulkan bahwa nilai learning rate yang semakin besar tidak menjamin akan memberikan hasil  klasfikasi  yang  baik,  artinya  parameter lainnya mempunyai pengaruh dalam memberikan hasil klasifikasi yang baik. Dengan demikian nilai learning  rate saja  tidak  dapat  dijadikan  acuan tinggi  atau  rendahnya  hasil  klasifikasi.    hasil akurasi  Parameter training  momentum (faktor momentum)  menentukan  besarnya  perubahan bobot  dari  suatu  pelatihan.  Setiap  perubahan dengan  meningkatkan training  momentum maka nilai akurasi dari hasil klasifikasi akan mengalami perubahan (Gambar 5).
Momentum  dengan  nilai  0,5  dianggap memiliki performa yang baik, terlihat dari akurasi yang  dihasilkan  dengan  menggunakan  1 hidden layer, 0,01 learning rate , 0,001 RMS dan 10.000
iterasi.  Sedangkan  nilai  momentum  0,6  memiliki akurasi  yang  kurang  bagus  dengan  variasi parameter  1  hidden  layer,  0,001 learning  rate , 0,001 RMS dan 10.000 iterasi. Dari kedua variasi parameter  tersebut  di  atas,  nilai  momentum  0,5 menunjukan  hasil  klasifikasi  yang  lebih  baik dibandingkan dengan momentum 0,6, akan  tetapi
hal  tersebut  tidak  terjadi  pada  kombinasi parameter  1 hidden  layer ,  0,05 learning  rate, 0,001  RMS  dan 10.000 iterasi  yang  menunjukan nilai  momentum  0,6  memberikan  hasil  klasifikasi yang  lebih  baik  dari  momentum  0,5,  artinya  nilai momentum  dipengaruhi  oleh  parameter  lainnya dalam proses klasifikasi penutup lahan.
Gambar 4. Hubungan antara learning rate dengan overall accuracy
Gambar 6 Hubungan antara training momentum dengan overall accuracy
Parameter  terakhir  yang  berpengaruh terhadap  hasil  klasifikasi  penutup  lahan  adalah iterasi  atau  perulangan.  Pada  metode  MLP, proses  pembelajaran  dan  pelatihan  jaringan  dari suatu  data  masukan  membutuhkan  perulangan berkali-kali  untuk  mengenali,  mempelajari  dan mengelompokkan pola spectral yang didapat dari training  area .  Iterasi  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  dimulai  dari  10000,  15000  dan 20000.  Dari  hasil  simulasi  yang  dilakukan, penambahan  iterasi  dari  10000  menjadi  15000 memberikan nilai akurasi yang paling baik dengan nilai overall  accuracy 76,69  %,  sebaliknya penambahan  jumlah  iterasi  dari  15000  menjadi
20000 menyebabkan terjadinya pengurangan nilai akurasi  walaupun  tidak  begitu  signifikan  dengan nilai overall accuracy 76,01 %.  Berdasarkan hasil simulasi  tersebut  dengan  penambahan  jumlah iterasi  sampai  pada  batas  iterasi  optimum  akan meningkatkan  nilai  akurasi  hasil  klasifikasi  dan penambahan  jumlah  iterasi  yang  melebihi  batas optimum  akan  menyebabkan  penurunan  nilai akurasi hasil klasifikasi. Dalam penelitian ini iterasi optimum diperoleh pada iterasi 15000. Hubungan antara jumlah iterasi dengan nilai overall accuracy ditunjukan  pada  Gambar  6.  Peta  hasil  klasifikasi penutup  lahan  dengan  metode  neural  network ditunjukkan oleh Gambar 7.
0 10 20 30 40 50 60 70 80 HL =1, LR=0,001, RMS =0,001, MF =0,5
HL =1, LR=0,01, RMS =0,001, MF=0,5 HL =1, LR=0,05, RMS =0,001, MF=0,5 HL =1, MF=0,5, RMS =0,001, IT =20000 60,47 57,52 57,22 63,42
75,81 75,51 76,69 76,1 74,92 75,51 72,86 73,15 "0,001: "0,01" "0,05" Learning 0 20 40 60 80 HL =1, LR=0,001, RMS =0,001, MF =0,5 HL =1, LR=0,01,
RMS =0,001,
MF=0,5
HL =1, LR=0,05, RMS =0,001, MF=0,5
60,47
75,81
74,92 57,52
75,51 75,51
"0,5" "0,6"
Gambar 7 Hubungan antara Jumlah Iterasi dengan overall accuracy
Gambar 8. Peta Hasil Klasifikasi Penutup Lahan Dengan Metode Neural Network
0 20 40 60 80 HL =1, LR=0,001, RMS =0,001, MF =0,5
HL =1, LR=0,01, RMS =0,001, MF=0,5 HL =1, LR=0,05, RMS =0,001, MF=0,5
60,47
75,81 74,92
57,22
76,69 72,86 63,42 76,1 73,15
"10.000"
"15.000"
"20.000"

## Simpulan
Hasil penelitian ini memperoleh kesimpulan bahwa  nilai  akurasi  terbaik  yang  diperoleh  pada metode  MLP  dengan  7  kelas  penutup  lahan adalah overall accuracy 76,69%, kappa accuracy 0,722  serta  waktu  ekseskusi  1,25  menit, dengan kombinasi  parameter  1  hidden  layer,  0,001 learning rate,  0,5 momentum factor, 0,001 RMS dan  15000  iterasi.  Nilai  parameter learning  rate 0,001 memberikan pengaruh nilai overall accuracy yang  rendah  sedangkan  nilai learning rate 0,01 memberikan nilai overall accuracy yang baik. Iterasi 15000 lebih optimal dibandingkan nilai iterasi  10000  dan  20000  dalam  pengaruhnya terhadap  nilai  akurasi  hasil  klasifikasi  penutup lahan.
Selain kesimpulan tersebut, melalui penelitian  ini  juga  diajukan  saran  bagi  penelitian sejenis maupun berbagai keperluan yang bersifat praktis  pada  masa  yang  akan  datang,  yaitu:  (1) pada  simulasi  jaringan  syaraf  tiruan  untuk  input data  bisa ditambahkan data non  spektral untuk dapat  meningkatkan  akurasi  klasifikasi  penutup lahan  misalnya  dengan  menambahkan  data lereng,  tekstur  citra,  jenis  tanah  dan  data  non spektral lainnya yang memiliki pengaruh terhadap penutup  lahan.  (2)  Kelas  Penutup  lahan  bisa diperinci  lagi  untuk  melihat  perbandingan  hasil klasifikasi pada setiap level kelas penutup lahan. (3)  Pengaturan  nilai  parameter  jaringan  dalam MLP  dapat  lebih  bervariasi  untuk  melihat  nilai
optimal  pada  setiap  parameter  misalnya  dengan menambahkan nilai iterasi 10000, 12500, 15000, 17500 dan seterusnya.

## Ucapan terima kasih
Dalam kesempatan ini penulis mengucapkan  terima  kasih  kepada  berbagai pihak  yang  telah  membantu  dalam  penelitian  ini, baik  selama  pengumpulan  data,  pengolahan, data, maupun analisis data.

## Referensi
Arif,  N.  (2011). Kajian  Kemampuan  Jaringan Syaraf  Tiruan  Berbasis  Citra  ALOS  Dalam Identifikasi  Lahan  Kritis, Tesis  Fakultas Geografi, Universitas Gadjah Mada. Danoedoro,  P.  (2012). Pengantar  Penginderaan Jauh Digital . Penerbit ANDI,  Yogyakarta Jensen,  J.  R.  (2005). Introductory  Digital  Image Processing , A remote sensing perspective,
3 rd edn, Pearson Prentice Hall, Sidney.
Kusumadewi,  S.  (2004). Artificial  Intelligence , Penerbit Graha Ilmu, Yogyakarta Kusumadewi,  S.  dan  Hartati,  S.  (2010). Neuro- Fuzzy Integrasi Sistem Fuzzy dan Jaringan Syaraf , Penerbit Graha Ilmu, Yogyakarta Lillesand, T. M and Keifer, R. W. (1994). Remote Sensing  and  Image  Interpretation.  3rd. Edition. John Wiley and Sons, Inc. Canada McCoy,  R.  M.  (2005). Field  Methods  in  Remote Sensing , The Guilford Press, New York.