## KLASIFIKASI TUTUPAN LAHAN PADA CITRA SENTINEL-2 KABUPATEN KUNINGAN DENGAN NDVI DAN ALGORITME
RANDOM FOREST
Dwi Marlina
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Indraprasta PGRI dhuwie.marlina@gmail.com
Submitted May 13, 2022; Revised July 13, 2022; Accepted July 28, 2022

## Abstrak
Teknologi penginderaan jauh saat ini telah menghasilkan berbagai pemanfaatan, salah satunya adalah klasifikasi  tutupan  lahan.  Teknik  ini  efektif dalam  pemantauan  tutupan  lahan karena  kemampuannya dalam menyediakan informasi spasial di permukaan bumi dengan cepat, luas, tepat dan mudah.  Indeks vegetasi  yang  diperoleh  berbasis  penginderaan  jauh  merupakan  metode  yang  cukup  sederhana  dan efektif untuk evaluasi kuantitatif dan kualitatif tutupan, kekuatan, dan dinamika pertumbuhan vegetasi. Indeks  vegetasi  menggunakan  pantulan  dari  vegetasi  yang  umum  digunakan  untuk  mengevaluasi kualitas vegetasi  adalah normalized difference  vegetation index (NDVI).  Analisis  klasifikasi tutupan lahan  dilakukan  dengan  NDVI  dan  algoritme random  forest .  Algoritme random  forest merupakan salah  satu  algoritme machine  learning  supervised yang  dapat  digunakan  dalam  mengklasifikasikan piksel pada kelas-kelas klasifikasi penutupan lahan. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan penutupan lahan  citra  satelit  sentinel-2A dengan menggunakan  metode  NDVI  dan algoritme random forest . Hasil dari penelitian ini bahwa nilai NDVI dihasikan adalah  -03 – 0,91 dan akurasi algoritme random  forest 91,39%,  dan  kappa  0,88,  dengan  demikian  dapat  dikatakan  bahwa  algoritme random forest efektif untuk melakukan klasifikasi tutupan lahan dengan menggunakan citra satelit Sentinel-2. Kata Kunci : machine learning , NDVI, penginderaan jauh , random forest , Sentinel-2

## Abstract
The current remote sensing technology has produced various advantages, one of which is land cover classification.  This  technique  is  effective  in  land  cover  monitoring  because  of  its  ability  to  provide spatial information on the surface of the earth quickly, broadly, precisely and easily. The vegetation index  obtained based  on  remote  sensing  is a fairly  simple  and effective  method for quantitative and qualitative evaluation of cover, strength, and vegetation growth dynamics. The vegetation index using reflections  from  vegetation  that  is  commonly  used  to  evaluate  vegetation  quality  is  the  normalized difference vegetation index  (NDVI).  Land cover  classification analysis  is performed  with NDVI and random  forest  algorithms.  The  random  forest  algorithm  is  one  of  the  supervised  machine  learning algorithms which can be used in classifying pixels in land cover classification classes. This research is  aimed  at  classifying  land  cover  of Sentinel-2 satellite  images  using  NDVI  and  random  forest algorithms.  The  result  of  this  research  is  that  the  NDVI  value  -0.3  –  0.91  and  the  random  forest algorithm  accuracy  is  91.39%,  and  Kappa  0.88.  In  conclusion,  it  can  be  said  that  random  forest algorithms is effective to perform land cover classification by using Sentinel-2 satellite images Key Words : machine learning, NDVI, remote sensing, random forest , Sentinel-2

## 1. PENDAHULUAN
Klasifikasi  citra  multispektral  telah  lama menarik  perhatian  pada  peneliti  dan pratiksi  penginderaan  jauh  karena  hasil klasifikasi  piksel  adalah  langkah  penting untuk  analisis  citra  dalam  memperoleh informasi  [1].  Informasi  pemetaan  tutupan
lahan  terbaru  sangat  diperlukan  dalam perencanaan
pembangunan dan
pemantauan  lingkungan  [2]  sehingga informasi  penting  dapat  diekstraksi  ke pemerintah daerah atau pemangku kepentingan [3].
Informasi  tutupan  lahan  terbaru  berupa peta  dapat  diperoleh  melalui  teknik penginderaan jauh [4]. Teknologi penginderaan  jauh  telah  dikembangkan dengan  sensor  baru  berkinerja  tinggi dengan  resolusi  spasial,  spektral,  dan temporal yang lebih tinggi [5]. Penggunaan citra satelit dalam deteksi penutupan lahan telah  banyak  digunakan  karena  memiliki resolusi  temporal  yang  baik  dan  cakupan wilayahnya  yang  luas.  Salah  satu  citra satelit  yang  dapat  digunakan  untuk mendapatkan  informasi  penutupan  dan penggunaan  lahan  adalah  citra  satelit sentinel-2 [6]. Sentinel-2 memiliki informasi spektral dengan 13 band termasuk  panjang  gelombang  inframerah tampak, inframerah dekat, tepi merah, dan gelombang pendek dengan resolusi spasial yang berbeda yaitu 4 band beresolusi 10 m, 6  band  beresolusi  20  m,  dan  3  band beresolusi spasial 60 m dengan area sapuan 290 km [7].
Penggunaan  teknologi  peninderaan  jauh sudah banyak digunakan untuk menganalisis vegetasi. Hal ini dikarenakan kemampuan citra memiliki banyak keuntungan  seperti  resolusi  temporal  yang baik  dan  dapat  digunakan  untuk  cakupan wilayah  yang  luas  dalam  waktu  yang singkat.  Terdapat  banyak  citra  yang  dapat digunakan  untuk  menganalisis  vegetasi, namum  hal  tersebut  disesuikan  dengan kebutuhan  [8].  Indeks  vegetasi  adalah transformasi  pita  spektral  dari  spektrum elektromagnetik,  diukur  sebagai  pantulan dari permukaan bumi oleh satelit pengamat bumi [9]. NDVI digunakan untuk memanfaatkan  informasi  yang  terkandung dalam  reflektansi  atau  pancaran  kanopi merah dan inframerah dekat (NIR) [10].
Algoritme random  forest telah  digunakan di  banyak  aplikasi  data  mining,  namun potensinya belum sepenuhnya dieksplorasi untuk menganalisis citra penginderaan jauh [1].  Algoritme random  forest adalah algoritme  pembelajaran  yang  didasarkan
pada  ansambel  pohon  keputusan  yang terdiri dari sejumlah besar pohon, komponen bootstrap individu  berarti bahwa  setiap  pohon  individu  diambil  dari kumpulan  pengamatan  yang  disampel secara  acak  dengan  penggantian  dari  data pelatihan [3].
Penelitian  ini  menggunakan  data  berupa citra  sentinel-2A.  Tujuan  penelitian  ini adalah untuk melakukan klasifikasi menggunakan metode NDVI dan algoritme random forest pada citra sentinel-2A. Hasil klasifikasi  diperoleh  peta  tutupan  lahan Kabupaten Kuningan yang dapat digunakan  untuk  berbagai  kajian  misalnya kajian penggunaan tutupan lahan.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan  penelitian  terdiri  dari  5  tahapan yaitu  studi  pendahuluan,  pengumpulan data,  pra-proses  data,  analisis  NDVI, analisis  klasifikasi  citra  dengan  algorime Random  Forest  dan  akurasi.  Diagram  alur tahapan  penelitian  seperti  pada  Gambar  1. di bawah ini:
Gambar 1. Diagram Alur Tahapan

## Penelitian

## Bahan dan Alat Penelitian
Studi kasus sebagai sampel pada penelitian ini  adalah  wilayah  Kabupaten  Kuningan berupa  peta  batas  wilayah  Kabupaten Kuningan  dan  citra  sentinel-2  Kabupaten Kuningan. Citra  Sentinel-2  Kabupaten
Kuningan tanggal 21 April 2021 L1C_T49MBN_A030445_20210421T025 916 Citra Sentinel-2 diunduh dari website : https://earthexplorer.usgs.gov/ .
Karakteristik bands pada Sentinel-2
disajikan pada Tabel 1.
Alat  yang  digunakan  dalam  pengolahan citra adalah perangkat komputer perangkat lunak  Qgis  3.16.7  dengan semi  automatic classification plugin (SCP) dan SNAP.
Tabel 1. Karakteristik Bands Sentinel-2 Band Spektrum Panjang gelombang (µm) Resolusi spasial (m) 1 Coastal Aerosol 0.433 – 0.453 60 2 Blue 0.458 – 0.523 10 3 Green 0.543 – 0.578 10 4 Red 0.650 – 0.680 10 5 Vegetation Red Edge1 0.698 – 0.713 20 6 Vegetation Red Edge2 0.733 – 0.748 20 7 Vegetation Red Edge3 0.765 – 0.785 20 8 NIR 0.785 – 0.900 10 8A Vegetation Red Edge4 0.855 – 0.875 20 9 Water Vapour 0.855 – 0.875 60 10 SWIR-Cirus 1.365 – 1.385 60 11 SWIR1 1.565 – 1.655 20 12 SWIR2 2.100 – 2.280 20 Sumber: [11]
Bands yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah bands 2,  3, 4, 5, 6, 7, 8, 8A, 11 dan 12.  Bands  1,  9  dan  10  tidak  digunakan karena resolusinya rendah yaitu 60 m.

## Praproses citra
Pengolahan  awal  citra  dilakukan  untuk mengoreksi kesalahan-kesalahan yang terjadi pada waktu proses pengolahan citra. Koreksi  yang  dilakukan  meliputi  koreksi geometrik  dan  radiometrik.  Tahap  akhir  pada pengolahan  awal  adalah  pembatasan  wilayah
kajian  dengan  memotong  citra  sesuai  dengan batas wilayah kajian.

## Analisis NDVI
Nilai  NDVI  mempunyai  rentang  antara  -1 (minus)  hingga  1  (positif).  Nilai  yang mewakili vegetasi berada pada rentang 0.1 hingga 0,7, jika nilai NDVI di atas nilai ini menunjukkan tingkat kesehatan dari tutupan  vegetasi  yang  lebih  baik.  Rentang nilai  kisaran  NDVI  lebih  lengkap  dapat dilihat pada Tabel 2 di bawah ini.
Nilai  NDVI  diperoleh  dari  perhitungan [12]:
𝑁𝐷𝑉𝐼 = 𝜌𝑁𝑖𝑟 −  𝜌𝑅𝑒𝑑
𝜌𝑁𝑖𝑟 +  𝜌𝑅𝑒𝑑 (1) Tabel 2 Kisaran Rentang Kerapatan

## Vegetasi
Kelas Tingkat Kerapatan Kisaran Nilai NDVI 1 Lahan Tidak Bervegetasi -1 - 0,12 2 Vegetasi sangat rendah 0,12 - 0,22 3 Vegetasi rendah 0,22 - 0,42 4 Vegatasi sedang 0,42 - 0,72 5 Vegetasi tinggi 0,72 - 1
Sumber: [13]

## Komposit Band
Pada interprestasi visual, identifikasi objek pada  citra  berwarna  akan  lebih  mudah dilakukan dibandingkan dengan citra hitam putih ( grayscle ). Interprestasi visual dilakukan dengan penyusunan citra komposit.  Kombinasi  band  ditentukan berdasarkan  nilai otimum  index  faktor (OIF), yaitu perbandingan antara simpangan  baku  dan  koefisien  korelasi pada  setiap  band  yang  digunakan  [14]. Penyusunan  citra  komposit  menggunakan kombinasi  3  band  RGB  ( red , green dan blue ).  Kombinasi  3  band  menggunakan kombinasi  band  7,  band  3  dan  band  2 seperti  pada  Gambar  2.  Perhitungan  OIF berdasarkan pada persamaan dibawah ini:
∑ 𝑆𝑖 3 𝑖=1 ∑ ∑ |𝑟 𝑖𝑗 | 3 𝑗=1 2 𝑖=1 = 𝑆 𝑖 +𝑆 𝑗 +𝑆 𝑘 |𝑟 𝑖𝑗 |+|𝑟 𝑖𝑘 |+|𝑟 𝑗𝑘 | (2)
dimana OIF = optimum index factor , Si, Sj dan Sk = simpangan baku nilai reklektansi band  i,j,k  dan  rij,  rik  dan  rjk  =  koefisien korelasi  antar  band.  Jumlah  kombinasi  3 band  dari  10  band  yang  digunakan ditentukan dengan persamaan dibawah ini:
( 𝑁 3 ) = 𝑁! (3!(𝑁−3)!) (3)
Dimana  n  =  jumlah band pada  citra  yang digunakan  untuk  dikombinasikan  pada susunan 3 band .
Gambar 2 Komposit Band 7-3-2 (NIR – Red – Green)

## Klasifikasi Tutupan Lahan
Klasifikasi  tutupan  lahan  pada  penelitian ini menggunakan algoritme random forest. Pada algoritme random forest ini menghasilkan banyak tree yang digunakan dasar majority vote . Majority vote digunakan untuk menentukan kelas label di output. Keunggulan dari algoritme random forest ini  adalah  sangat  efektif  dalam menghadapi  masalah overfitting ,  karena tree atau classified yang  dihasilkan  oleh random  forest  dipetakan  secara  random, sehingga  tidak  akan  berpengaruh  oleh overfitting .  Cara  kerja  algoritme  random forest seperti pada Gambar 3.
Sumber:http://learningbox.coffeecup.com/05_2_randomforest

## Gambar 3. Cara Kerja Random Forest
Random  forest membuat subset dari  dari data saat penginputan data sebanyak iterasi yang  dilakukan.  Subset  pertama  akan membuat tree sendiri (tree pertama), subset kedua membuat tree kedua dan seterusnya berdasarkan  iterasi  yang  dilakukan. Tree tersebut  akan  menghasilkan  kelas-kelas tersendiri  ( class A, class B)  dan  akan divoting menggunakan majority vote sehingga menghasilkan final class . Klasifikasi  tutupan  lahan  ini  dilakukan pada software Qgis  3.16.7  dengan semi automatic  classification  plugin (SCP)  dan SNAP.

## Akurasi klasifikasi tutupan lahan
Evaluasi  akurasi  digunakan  untuk  melihat tingkat kesalahn yang terjasi pada klasifikasi  area  kajian  sehingga  dapat ditentukan  besarnya  persentase  ketelitian pemetaan.  Evaluasi  ini  menguji  tingkat keakuratan  secara  visual  dari  klasifikasi machine  learning  supervised .  Akurasi ketelitian  pemetaan  dilakukan  dengan membuat confusion  matrix seperti  tersaji pada Tabel 3. Akurasi berdasarkan Tabel 3 dapat  dihitung  antara  lain user  accuracy , producer accuracy dan overall accuray .
Tabel 3. Confusion Matrix
Data Refer ensi Diklasifikasikan ke dalam kelas A B C D Total User Accura cy (%) A 𝑋 𝑖𝑖 𝑋 𝑖+ 𝑋 𝑖𝑖 𝑋 𝑖+ ⁄ B C
D 𝑋 𝑖𝑖 Total Kolo m 𝑋 +𝑖 Prod ucer Accu racy 𝑋 𝑖𝑖 𝑋 𝑖+ ⁄
Formula  matematis  akurasi  pada  Tabel  3 dapat dinyatakan sebagai berikut:
𝑈𝑠𝑒𝑟 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑋 𝑖𝑖 𝑋 +𝑖 ∗ 100% (4)
𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑒𝑟 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑋 𝑖𝑖 𝑋 𝑖+ ∗ 100% (5)
𝑂𝑣𝑒𝑟𝑎𝑙𝑙 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = ∑ 𝑋 𝑖𝑖 𝑟 𝑖 𝑁 ∗ 100% (6)
Keterangan: X ii =  nilai  diagonal  matriks  kontingensi baris ke-i dan kolom ke-i X i+ = jumlah piksel dalam baris ke-i X +i = jumlah piksel dalam kolom ke-i
Analisis  kappa  digunakan  dalam  penilaian akurasi  untuk  menentukan  secara  statistik nilai  signifikansi  dengan  menggunakan semua  informasi  dalam confusion  matrix . Hasil  dari  analisis  kappa  adalah  nilai statistik Khat (sebuah perkiraan nilai kapp) yang  merupakan  ukuran  lain  dari  akurasi [14].  Nilai  kappa  dapat  dihirung  dengan persamaan [14]:
𝐾𝑎𝑝𝑝𝑎 (𝐾) = 𝑁 ∑ 𝑋 𝑖𝑖 −∑ 𝑋 +𝑖 𝑥 𝑋 𝑖+ 𝑁 2 −∑ 𝑋 +𝑖 𝑥 𝑋 𝑖+ (7)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebaran nilai kerapatan  vegetasi di  Kabupaten Kuningan  yang  diperoleh  berdasarkan  analisis NDVI  yaitu  berada  pada  rentang -0,38539 hingga 0,911646 seperti pada Gambar 4. Hasil perhitungan tersaji pada Tabel 4.
Gambar 4. NDVI Kabupaten Kuningan

## Tabel 4. Klasifikasi Nilai NDVI
Nilai NDVI Kelas Luas (km) Persentase (%) -1 - 0,12 Lahan tidak bervegetasi 4,367 0,36 0,12 - 0,22 Vegetasi sangat rendah 23,022 1,88 0,22 - 0,42 Vegetasi rendah 125,329 10,3 0,42 - 0,72 Vegetasi sedang 152,662 12,5 0,72 - 1 Vegetasi tinggi 916,334 75 Jumlah 1.222 100
Hasil  perhitungan  NDVI  diperoleh  nilai NDVI  terendah  adalah  -0,38  dan  nilai NDVI  tertinggi  adalah  0,91.  Persebaran nilai  NDVI  berdasarkan  klasifikasi  kelas vegetasi  menunjukkan  bahwa  sebagian besar  tutupan  lahan  berupa vegetasi  tinggi seluas  916,334  km 2 atau  75%,  dan  yang terkecil  berupa  vegetasi  rendah  seluas 125,329  km 2 atau  10,3%  dari  total  luasan wilayah penelitian. Kelas 1 sampai dengan
2  merupakan  area  yang  tidak  bervegetasi seperti  badan  air,  pemukiman  dan  lahan kosong,  sedangkan  kelas  3  merupakan
kelas  vegetasi  rendah  seperti  semak belukar  padang  rumput,  kelas  4  vegetasi sedang  seperti  sawah  atau  pertanian,    dan kelas  5  merupakan  vegetasi  tinggi  seperti perkebunan  dan  hutan.  Klasifikasi  kelas vegetasi tampak pada Gambar 5.

## Gambar 5. Kelas Kerapan Vegetasi
Berdasarkan  interpretasi  citra  Sentinel-2 menggunakan  kombinasi  band  terbaik untuk klasifikasi tutupan lahan, pengamatan
kebenaran objek-objek tutupan  lahan  secara  visual.  Kelas  tutupan lahan  pada  penelitian  ini  teridentifikasi  5 kelas  tutupan  lahan  yaitu  badan  air, bangunan,  lahan  kosong,  pertanian  dan vegetasi.
Kenampakan jenis tutupan lahan pada citra ditampilkan  dengan  warna  yang  berbeda- beda, yaitu kelas badan air diwakili dengan warna  biru,  kelas  bangunan  diwakili dengan  warna  merah,  kelas  lahan  kosong diwakili  dengan  warna  coklat,  kelas pertanian  diwakilidengan  warna  hijau  dan kelas vegetasi diwakili dengna warna hijau tua.  Hasil klasifikasi tutupan lahan dengan kombinasi  band  7-3-2  Sentinel-2  tampak pada Gambar 6.
Gambar 6. Peta Tutupan lahan Kabupaten

## Kuningan tahun 2021
Hasil
klasifikasi tutupan lahan
menunjukkan  tutupan  lahan  didominasi oleh  pertanian  32,66%  seluas  398,98  km 2 dan vegetasi 38,59% seluas 471,47 km 2 . Seperti tersaji pada Tabel 5.

## Tabel 5. Luas dan Persentase Kelas Tutupan Lahan
Kelas Jumlah Piksel Persentase (%) Area ( 𝒌𝒎 𝟐 ) Badan Air 75.729 0,62 7,57 Bangunan 6,13 74,88
748.766 Lahan Kosong 2.688.221 22,00 268,82 Pertanian 3.989.767 32,66 398,98 Vegetasi 4.714.660 38,59 471,47 Jumlah 100 1.222 Akurasi  klasifikasi  dan  kappa  dihitung berdasarkan  sample  dan  matriks  konfusi pada  hasil  klasifikasi  citra  Sentinel-2 menggunakan  algoritme random  forest tersaji  pada  Tabel  6. Overall  accuracy klasifikasi adalah 91,39%, dan kappa 88%. Kelas pertanian memiliki akurasi pengguna yang paling rendah (71,45%). Berdasarkan nilai overall accuracy dan kappa memberikan  ketelitian  yang  cukup  tinggi karena  memenuhi  syarat  yang  ditetapkan oleh  USGS  yaitu  ketelitian  interpretasi lebih  dari  85%  [15][15],  sehingga  hasil klasifikasi  citra  Sentinel-2  Kabupaten Kuningan  dapat  digunakan  untuk  berbagai macam tujuan.

## Tabel 6. Matriks Konfusi Klasifikasi Tutupan Lahan
data Sentinel 2 Menggunakan Random Forest Kelas Klasifikasi Data referensi (piksel) Badan Air Bangunan Lahan Kosong Pertanian Lahan Kosong User Accuracy (%) Badan Air 10568 0 0 0 0 100 Bangunan 0 1040 0 0 0 100 Lahan Kosong 133 1 1000 7 0 87,64 Pertanian 16 0 0 563 209 71,45 Vegetasi 0 0 0 42 572 93,16 Total Kolom 10717 1041 1000 612 781 Producer Accuracy 100% 99,97% 100% 89,37% 80,58%

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini  dapat dilihat bahwa teknologi penginderaan jauh dapat
digunakan untuk membantu
pekerjaan  manusia,  diantaranya  untuk menganalisis  vegatasi  dan  tutupan  lahan. Analisis  ini  dapat  dilakukan  oleh  berbagai citra salah satunya adalah Sentinel-2.
Metode  NDVI  yang  diterapkan  pada  citra Sentinel-2 dapat digunakan untuk memperoleh informasi mengenai kerapatan NDVI  dan  persentase  kerapatan  NDVI  di wilayah kajian.  Hasil nilai vegetasi NDVI yang  diperoleh  yaitu  sebesar  03  –  0,91. Nilai  ini  menunjukkan  bahwa  vegetasi yang berada di daerah Kabupaten Kuningan  memiliki  kerapatan  yang  tinggi yaitu  0,91  dan  juga  memiliki  lahan  yang tidak bervegetasi (mengandung air) bernilai -0,38.
Hasil klasifikasi tutupan lahan menggunakan  metode  algoritme random forest
menunjukkan nilai akurasi keseluruhan  ( overall  accuracy )  91,39%, dan nilai kappa 0,88. Nilai akurasi tersebut masuk  dalam  kategori  layak  dan  hasil klasifikasinya  dapat  digunakan  untuk keperluan lainnya. Keunggulan dari algoritme random  forest adalah  sangat efektif dalam mengatasi overfitting, dikarenakan  tree  atau classified yang dihasilkan dilakukan secara random .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  D.  Kulkarni  and  B.  Lowe, “Random Forest Algorithm for Land Cover Classification,” Int. J.  Recent Innov.  Trends  Comput.  Commun. ,
vol. 4, no. 3, pp. 58–63, 2016.
[2] S.  H.  Julfazri,  Projo  Danoedora,
“Klasifikasi  Tutupan  Lahan  Data
Landsat-8 OLI Menggunakan Metode  Random  Forest,”  vol.  03, 2021, [Online]. Available: https://journal.its.ac.id/index.php/jpj i/article/view/266/104.
[3] T. Zhang, J. Su, Z. Xu, Y. Luo, and
J.  Li,  “Sentinel-2  satellite  imagery for  urban  land  cover  classification by optimized random forest
classifier,” Appl. Sci. , vol. 11, no. 2, pp. 1–17, 2021, doi: 10.3390/app11020543. [4] R.  M.  Sampurno  and  A.  Thoriq, “Klasifikasi Tutupan Lahan
Menggunakan  Citra  Landsat  8 Operational  Land  Imager  (Oli)  Di Kabupaten Sumedang,” J. Teknotan , vol. 10, no. 2, pp. 61–70, 2016, doi: 10.24198/jt.vol10n2.9.
[5] Y. Huang, Z. xin CHEN, T. YU, X. zhi  HUANG,  and  X.  fa  GU, “Agricultural  remote  sensing  big data:
Management and applications,” J.  Integr.  Agric. ,  vol. 17, no. 9, pp. 1915–1931, 2018, doi: 10.1016/S2095-3119(17)61859-8.
[6] R.  Awaliyan  and  Y.  B.  Sulistyoadi, “Klasifikasi  Penutupan  Lahan  Pada Citra  Satelit  Sentinel-2a  Dengan Metode  Tree  Algorithm,” ULIN  J. Hutan  Trop. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  98–
104, 2018, doi: 10.32522/u- jht.v2i2.1363.
[7] C.  Li,  L.  Zhou,  and  W.  Xu, “Estimating  aboveground  biomass using  sentinel-2  msi  data  and ensemble  algorithms  for  grassland in  the  shengjin  lake  wetland, China,” Remote Sens. , vol. 13, no. 8, 2021, doi: 10.3390/rs13081595.
[8] E.  S.  Putri,  A.  Widiasari,  R.  A. Karim, L. Somantri, and R. Ridwana, “Pemanfaatan Citra
Sentinel-2  Untuk  Analisis  Gunung Manglayang,” J.  Jur.  Pendidik. Geogr. ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  133–143, 2021.
[9] J.  P.  Angerer,  “Technologies,  tools and methodologies for forage evaluation in grasslands and rangelands,” Natl. Feed Assessments , p. 165, 2012.
[10]  H.  Fang  and  S.  Liang, Leaf  Area Index  Models ,  no.  January.  Elsevier Inc., 2014.
[11]  esa, Sentinel-2  User  Handbook ,  no. 1. 2015.
[12]  J.  Xue  and  B.  Su,  “Significant remote  sensing  vegetation  indices: A  review  of  developments  and applications,” J. Sensors , vol. 2017,
2017, doi: 10.1155/2017/1353691.
[13]  R.  Awaliyan  and  Y.  B.  Sulistyoadi,
“Klasifikasi  Penutupan  Lahan  Pada Citra  Satelit  Sentinel-2a  Dengan Metode  Tree  Algorithm,” ULIN  J.
Hutan  Trop. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  98– 104, 2018, doi: 10.32522/ujht.v2i2.1363. [14]  D.  Kosasih,  M.  B.  Saleh,  and  L.  B. Prasetyo,  “Interpretasi  Visual  dan Digital  untuk  Klasifikasi  Tutupan Lahan  di  Kabupaten  Kuningan, Jawa  Barat,” J.  Ilmu  Pertan.
Indones. ,  vol.  24,  no.  2,  pp.  101– 108, 2019. [15]  A.  T.  Rizky  Mulya  Sampurno, “Klasifikasi Tutupan Lahan Menggunakan  Citra  Landsat  8 Operational  Land  Imager  (OLI)  Di Kabupaten  Sumedang  (Land  Cover Classification using Landsat 8 Operational  Land  Imager  (OLI) Data  in  Sumedang  Regency),” J. Teknotan , vol. 10, no. 2, 2016.