Jurnal AGRIFOR Volume XVII Nomor 1, Maret 2018                                                                     ISSN P : 1412-6885 ISSN O : 2503-4960

## KLASIFIKASI PENUTUPAN LAHAN MENGGUNAKAN FOTO UDARA DI CV. ALASKA PRIMA COAL, KELURAHAN PENDINGIN, KABUPATEN KUTAI KARTANEGARA,

## PROVINSI KALIMANTAN TIMUR
Agus Sofyan 1 , dan Muhammad Sumaryono 2
1 Ilmu Kehutanan, Program Pascasarjana Fakultas Kehutanan Universitas Mulawarman Samarinda , Indonesia.
E-Mail: asfyn13@gmail.com

## ABSTRAK
Klasifikasi  Penutupan  Lahan  dengan  Menggunakan  Foto  Udara  Di  CV.  Alaska  Prima  Coal, Kelurahan Pendingin, Kecamatan Sanga-Sanga, Kabupaten Kutai Kartanegara, Provinsi Kalimantan Timur. Penginderaan jauh dapat dilakukan secara visual dan digital. Salah satu keuntungan data foto udara yang  dihasilkan  oleh  drone  (phantom-3)  dibandingkan  dengan  citra  satelit  yang  dengan  sensor  optik  yaitu kemampuannya untuk mendapatkan gambar bebas awan dan keleluasaan waktu perekaman dan daerah yang ditampilkan menunjukan objek dengan jelas sesuai dengan karakteristik penutupan lahan. Untuk membatasi daerah  yang  berbasis  objek  penelitian  ini  metode  yang  diterapkan  adalah Object  Based  Image  Analysis (OBIA).  Penelitian  ini  bertujuan  mengklasifikasi  penutupan  lahan  menggunakan  foto  udara  yang  memiliki resolusi  sangat  tinggi  dengan  bantuan  teknik Object  Based  Image  analysis (OBIA)  dan  menghitung keakuratan  dan  ketelitian,  hasil  klasifikasi  penutupan  lahan  menggunakan Object  Based  Image  analysis (OBIA)  melalui  pengecekan  kondisi  di  lapangan.  Dalam  mengklasifikasi  penutupan  lahan  didapatkan klasifikasi antara lain belukar tua,  belukar  muda,  perkebunan (sawit), semak, tambang, tanah  terbuka,  jalan dan tubuh air dengan nilai akurasi keseluruhan ( Overral Accuracy ) 85,7%.
Kata kunci : Klasifikasi, Penutupan Lahan, Foto Udara.

## ABSTRACT
Classification  of  Land  Cover  by  Using  Aerial  Photo  At  CV.  Alaska  Prima  Coal,  Cooling  Village, Sanga-Sanga Sub-district, Kutai Kartanegara District, East Kalimantan Province . Remote sensing can be  done  visually  and  digitally.  one  of  the  advantages  of  airborne  photography  data  generated  by  drone (phantom-3)  compared  to  satellite  imagery  with  optical  sensitivity  is  its  ability  to  obtain  cloud-free  images and  freedom  of  recording  time  and  the  displayed  area  shows  clearly  defined  objects  corresponding  to  land cover. characteristics. To limit the object-based area of this research method applied is Object Based Image Analysis (OBIA).  This  study  aims  to  classify  land  cover  using  highly  resolved  aerial  photography  with  the help of Object Based Image Analysis (OBIA) technique and calculate the accuracy and accuracy, land cover classification  by  using Object  Based  Image  Analysis (OBIA)  through  examination  of  field  conditions.  In classifying  land  cover,  the  classification  includes  shrubs,  young  shrubs,  plantations  (oil  palms),  shrubs, mines, open land, roads and water bodies with Accuracy of Overcome 85,7 %.
Key words : Classification, Land Cover, Aerial Photo.

## 1. PENDAHULUAN
Di  negara  tropis  seperti  Indonesia, liputan  awan,  kabut  dan  asap  merupakan kendala besar dalam  penggunaan teknologi
satelit  penginderaan  jauh  sistem  optis (Riswanto, 2009).
Dalam penggunaan teknologi modern  Sistem  Informasi  Geografi  (SIG) dan  penginderaan  jauh  dapat  digunakan
untuk  memperoleh  data  spasial  digital dengan cepat dan akurat.
Metodologi penginderaan jauh yang banyak  menggunakan  citra  satelit  optik, yang digunakan saat ini, seringkali terkendala  oleh  tutupan  awan,  terutama pada  saat  musim  hujan.  Pemotretan  udara dengan  menggunakan  pesawat  tanpa  awak (UAV)  merupakan  salah  satu  teknologi alternatif  untuk  mendapatkan  data  lebih detil,  real  time,  cepat  dan  lebih  murah (Shofiyati, 2011).
Pengumpulan  data  dan  informasi dengan menggunakan
teknologi penginderaan jauh dapat mengurangi bahkan menghilangkan
pengaruh subjektivitas. Mengingat luasnya dan banyaknya  variasi  wilayah  Indonesia, sejalan dengan kemajuan teknologi informasi, maka aplikasi penginderaan jauh dan  SIG  sangat  tepat.  Kedua  teknologi tersebut dapat dipadukan
untuk meningkatkan  kemampuannya  dalam  hal pengumpulan data, manipulasi data, analisis  data,  dan  menyediakan  informasi spasial secara terpadu (Wahyunto, 2007).
Aplikasi penginderan
jauh digunakan  untuk  mendapatkan  data  dan informasi  yang  berkaitan  dengan  kondisi penutupan  vegetasi  dan  atau  penggunaan lahan saat ini (present land use/land cover).
Salah satu alternatif untuk mendapatkan informasi
mengenai penutupan  lahan  yaitu  dengan  melakukan survei dan identifikasi secara non terestrial. Survei  non  terestrial  didasarkan  informasi yang  didapatkan  dari  suatu  wahana  baik  di angkasa  maupun  luar  angkasa  dengan memanfaatkan teknologi penginderaan jauh.
Dalam piranti lunak ENVI telah ada ENVI  Zoom  yang  mana  salah  satu  toolnya adalah Feature Extraction. Feature
extraction merupakan algoritma yang dapat memberikan  informasi  objek  permukaan bumi  dengan  mengaitkan  kaitan  nilai spektral  dengan  karakteristik  objek  seperti tekstur dan pola objek.
Pada dasarnya konsep yang ditawarkan  oleh  tool  Feature  Extraction adalah  penerapan  konsep Object  Based Image  Analysis (OBIA)  dalam  pengenalan objeknya.  Konsep  ini  dalam  teorinya  lebih mendekati  pada  konsep  interpretasi  visual yang  menerapkan  pengenalan  objek  tidak hanya  dengan  nilai  spektral,  tetapi  dengan unsur  lain  seperti  pola,  bentuk,  tekstur  dan variable lain.
Klasifikasi Object  Based  Image Analysis (OBIA)  merupakan  pendekatan yang  proses  klasifikasinya  tidak  hanya mempertimbangkan  aspek  spektral  namun aspek spasial objek. Data citra penginderaan  jauh  yang  digunakan  untuk klasifikasi  ini  biasanya  menggunakan  data citra  penginderaan  jauh  resolusi  tinggi seperti Quickbird, Ikonos, World View, dll.
Tujuan penelitian ini adalah Mengklasifikasi penutupan Lahan menggunakan  Foto  Udara  yang  memiliki resolusi  sangat  tinggi  dengan  bantuan teknik Objeck  Based  Image  analysis
(OBIA)  dan  Menghitung  keakuratan  dan ketelitian, hasil klasifikasi penutupan lahan menggunakan Objeck Based Image analysis (OBIA) melalui pengecekan kondisi di lapangan.

## 2. METODA PENELITIAN
2.1. Tempat dan Waktu
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  areal  di areal  CV.  Alaska  Prima  Coal  secara geografis terletak antara 117º16’29,90”-117º16’30,07”  BT  dan 0º04’11,20”-0º04’11,73”  LS.  Secara administrasi  pemerintahan    berada  di Kelurahan Pendingin, Kecamatan Sanga-Sanga, Kabupaten Kutai Kartanegara, Provinsi Kalimantan Timur. Pada bulan Mei s/d   Juni 2017.
2.2. Bahan dan Alat Bahan  yang  digunakan  berupa  foto udara liputan bulan Juni 2016 diperoleh dari CV. Alaska Prima Coal.  Alat yang digunakan pada
penelitian ini
Jurnal AGRIFOR Volume XVII Nomor 1, Maret 2018                                                                     ISSN P : 1412-6885 ISSN O : 2503-4960
dikelompokkan menjadi 2  bagian, yaitu alat  yang  dipakai  pada  analisis  foto udara  berupa  laptop,  ENVI,  ArcMap 10.4,
2.3. Prosedur Penelitian Prosedur penelitian dapat dikelompokkan  menjadi  6  tahap,  yaitu : 2.3.1.  Tahap persiapan Pada tahap persiapan dikumpulkan  berbagai  literatur dan bahan-bahan yang diperlukan dalam penelitian. 2.3.2.  Pemilihan lokasi Pemilihan lokasi dimaksudkan  untuk  membatasi jumlah piksel yang diolah,
dengan mempertimbangkan ketelitian  hasil  dan  berdasarkan keterwakilan  kenampakan  objek pada foto udara, diputuskan untuk membatasi  areal  yang  akan diteliti yaitu di CV. Alaska Prima Coal seluas 58 Ha. 2.3.3.  Penafsiran Foto Udara Dalam  mengoperasikan aplikasi  ENVI  ZOOM  feature extraction  proses  pemerolehan objek  melalui  5  (lima)  tahapan alur kerja. Tahapan yang dapat dilakukan sebagai berikut :
a. Segmentasi  objek  ( Object
Segmentation )
b. Penggabungan segmentasi objek ( Merge Object Segmentation ) c. Tahap Refine
d. Tahap Computer Attributes
e. Tahap  proses  pemutusan
objek 2.3.4.  Pengambilan sampel lapangan Kegiatan pengecekan lapangan dilakukan dengan tujuan untuk memperoleh
informasi  yang  tidak  diperoleh oleh foto udara. Kegiatan pengecekan  lapangan  dilakukan
dengan  mendatangi  titik  yang telah direncanakan saat penentuan  sampel  berdasarkan kelas  penutupan  lahan  yang telah  dikenali  dalam  proses sebelumnya. Dengan pertimbangan kaidah uji statistik sampel  yang  diambil  minimal 30  sampel  (Congalton,  2004 dalam Henki 2009).
2.3.5.  Pengolahan dan analisa data
Dari  hasil  pengumpulan data primer maupun data sekunder selain dibuat deskripsi, data  tersebut  juga  diolah  dan disajikan dalam bentuk tabulasi. Adapun tahapan dalam pegolahan data sebagai berikut : a. Proses pengolahan ini menggunakan  piranti  lunak ArcMap 10.4 b. Menghitung luas kelas
penutupan lahan yang dihasilkan oleh object  based image analysis . c. Membandingkan kelas penutupan lahan yang dihasilkan oleh object  based image  analysis berdasarkan hasil pengecekan lapangan d. Perbaikan dan penyempurnaan Melakukan pengecekan akhir terhadap seluruh proses  yang  telah  dilalui untuk  memastikan  kualitas data yang dihasilkan.
2.3.6.  Analisa Data
a.   Tingkat Kedetailan Seberapa  besar  tingkat
keakuratan  yang  diperoleh dalam  pembedaan  objek, dan  seberapa  detil  metode tersebut mampu mengkelaskan objek. b.   Perhitungan Akurasi Dalam perhitungan tingkat akurasi menjadi
prasyarat yang multak setelah  kegiatan  klasifikasi. Akurasi  merupakan  tingkat perbandingan  antara  data hasil klasfikasi dengan kondisi lapangan. Perhitungan akurasi dilakukan dengan menggunakan metode confusion matrix . Kajian  ini  dilakukan  dengan analisis keunggulan dan kelemahan manfaat metode yang dipergunakan. Adapun kriteria yang  mutlak  diperlukan  di  dalam penelitian  ini  meliputi  sebagai berikut :
b.1. Akurasi Keseluruhan ( Overral
Accuracy ) Uji  statistik  ini  adalah  standar pengujian dalam studi penginderaan jauh untuk menguji tingkat akurasi identifikasi objek (Jensen, 1986). b.2.  Kappa statistik Overral accuracy adalah jumlah objek yang benar dibandingkan dengan hasil
pengambilan  sampel  dilapangan,
Sedangkan  untuk  kappa  statistik memperhatikan  juga  objek  lain dalam keseluruhan distribusi
rumus.
Dengan  perhitungan  kappa statistik  maka  dapat  diketahui seberapa  besar  tingkat  akurasi penafsiran  citra  Menurut  Garrett dan Viera (2005)

## 3. HASIL PENELITIAN
DAN

## PEMBAHASAN
3.1. Hasil Object Based Image Analysis Dengan pendekatan object
based image analysis maka foto  udara dibagi-bagi  kedalam  wilayah  yang homogen  secara  spatial,  spektral, tekstur,  warna,  bentuk  dan  ukuran.
Proses ini dimungkinkan untuk memilih  detil  objek  dalam  proses generalisasi ke level detil atau ke level yang lebih umum, sehingga didapatkan foto  udara  yang  telah  terbagi-bagi menjadi  beberapa  kelas  klasifikasi seperti  yang  ada  di  Tabel  1  dibawah ini.

## Tabel 1.   Kelas Klasifikasi Penutupan Lahan Foto Udara
No Kelas Penutupan Lahan Luas (Ha) Persentase (%) 1. Belukar Tua 4.66 8.03 2. Belukar Muda 12.56 21.66 3. Semak 18.90 32.59 4. Perkebunan (Sawit) 4.64 8.00 5. Pemukiman 0.51 0.88 6. Tambang 10.36 17.86 7. Tanah Terbuka 3.69 6.36 8. Tubuh Air 0.98 1.69 9. Jalan 1.70 2.93 Jumlah 58,00 100,00
Pada  tabel  hasil  klasifikasi object based  image  analysis (OBIA),  persentase yang  terbesar  yaitu  semak  (32,59%), belukar  muda  (21,66%)  dan  tambang
(17,86%)  hal  ini  dikarenakan  disekitar wilayah  tersebut  merupakan  pemukiman dan  pertanian  lahan  kering  campur  semak
Jurnal AGRIFOR Volume XVII Nomor 1, Maret 2018                                                                     ISSN P : 1412-6885 ISSN O : 2503-4960
seperti kebun buah yang ditanam masyarakat.
3.2.  Hasil Pengecekan Lapangan Kegiatan  pengecekan  lapangan
dilakukan bertujuan untuk memperoleh informasi  yang  tidak  diperoleh  dari foto udara. Pengambilan sampel dilakukan  pada  keterwakilan  masing- masing  kelas  penutupan  lahan  yang diklasifikasikan  oleh Object  Based Image  Analysis dapat  diidentifikasi  di foto  udara  dan  terutama  untuk  hasil klasifikasi yang meragukan. Pemilihan  lokasi  pengambilan sampel secara systematic sampling / strative  purposive  random sampling ,  dimana  peletakan  titik sampel dilakukan berdasarkan keterwakilan masing-masing kelas penutupan lahan dengan memperhitungkan  faktor  aksesibilitas sehingga  pengecekan  lapangan  dapat dilakukan  dengan  lebih  efektif  dan efisien.
Masing-masing kelas penutupan lahan  keterwakilannya  ada    3  titik sampel  kecuali  kelas  penutupan  lahan berupa  semak  ada  4  titik  sampel sehingga  keseluruhan  titik  sampel
lapangan  yang  diperoleh  adalah  28 titik sampel.
Dari  28  titik  sampel  lapangan terdapat  4  titik  sampel  yang  tidak cocok antara pengecekan lapangan dan penutupan  lahan  hasil  OBIA.  Dari  4 titik  sampel  yang  tidak  cocok  adalah kelas  penutupan  lahan  belukar  tua, belukar  muda,  semak  dan  tanah terbuka  karena  perubahan  tutupan lahan  pada  lokasi  tambang  relatif dinamis  sehingga  dengan  rentang waktu  1 tahun dapat  terjadi  perubahan tutupan  lahan  yang  semula  berupa tanah  terbuka  menjadi  semak,  belukar tua menjadi belukar muda dan sebagainya.
3.3.  Uji Akurasi Kajian dilakukan dengan
menggunakan uji kappa statistik untuk mengetahui  keunggulan,  kelemahan dan  kemanfaatan  metode.  Kriteria yang dipakai adalah Overral Accuracy. Overral  Accuracy  adalah  standar pengujian  dalam  studi  penginderaan jauh  untuk  menguji  tingkat  akurasi identifikasi  objek  (Jensen,  1986). Seperti terlihat pada tabel 2.
Tabel 2. Perhitungan Akurasi Keseluruhan ( Overral Accuracy )
Hasil Lapangan
Hasil Kla
sif ik a si O B
IA Bt Bm Sm Pk Tb Pm T A JL Jlh Bt 2 1 0 0 0 0 0 0 0 3 Bm 0 2 1 0 0 0 0 0 0 3 Sm 0 1 2 0 0 0 1 0 0 4 Pk 0 0 0 3 0 0 0 0 0 3 Tb 0 0 0 0 3 0 0 0 0 3 Pm 0 0 0 0 0 3 0 0 0 3 T 0 0 0 0 0 0 3 0 0 3 A 0 0 0 0 0 0 0 3 0 3 JL 0 0 0 0 0 0 0 0 3 3 Jlh 2 4 3 3 3 3 4 3 3 28
Hasil klasifikasi yang sama dengan hasil lapangan
Keterangan : Bt :  Belukar tua Bm :  Belukar muda Sm :  Semak Pk :  Perkebunan (Sawit) Tb :  Tambang T :  Tanah terbuka A :  Tubuh air JLN :  Jalan Overral accuracy     = ( 2+2+2+3+3+3+3+3+3 ) / 28*100 = 85,7%
Berdasarkan  hasil  perhitungan yang disajikan pada tabel 2 di atas, dapat disimpulkan bahwa hasil dari objek based image analysis (OBIA) dengan
pengecekan  lapangan  sudah  dianggap lebih  baik  dengan  akurasi  keseluruhan (Overral Accuracy) sebesar 85,7% hal ini sesuai  penelitian  Indriastiti,  2016  yang menghasilkan  tingkat  ketelitian  cukup tinggi  dengan  menggunakan  Metode Klasifikasi  OBIA  ( Object-Based  Image Analysis ) dengan tahapan segmentasi dan klasifikasi. Algoritma.

## 4. KESIMPULAN
Metode object base image analysis  dengan  tool  feature  extraction menghasilkan  kualitas  informasi  tutupan lahan  yang  lebih  akurat,  lebih  informatif dengan  deliniasi  obyek  yang  lebih  detail dan kelas penutupan lahan telah teridentifikasi seperti belukar tua, belukar muda,  semak,  tanah  terbuka,  tubuh  air dan lain-lain.
Hasil  uji  nilai  overall  accuracy  untuk metode object  based  image  analysis (OBIA)  dengan  pengecekan  lapangan didapatkan  tingkat  akurasi  keseluruhan ( Overral  Accuracy )  85,7  %  dari  28 sampel  titik, yang dimana ada perubahan sebanyak  4  sampel  ini  karena  perubahan tutupan lahan pada lokasi tambang relatif dinamis sehingga dengan rentang waktu 1
tahun  dapat  terjadi  perubahan  tutupan lahan  yang  semula  berupa  tanah  terbuka menjadi  semak,  belukar  tua  menjadi belukar muda dan sebagainya.

## DAFTAR PUSTAKA
Anonim,  2004.  Envi  Tutorial.  Research System Inc.
Anonim 2009. Petunjuk Teknis Interpretasi  Citra  Resolusi  Tinggi. Departemen Kehutanan, Jakarta. Garret  and  Viera.  2005.  Understanding
Interobserver  Agreement  :  The Kappa  Statistic.  Journal  vol.  37, no.5.
Jensen,  J.R.  (1996).  Introductory  to Digital Image Processing:A Remote Sensing Perspective. (Second  Edition).  Prentice-Hall, Inc.,  Upper  Saddle  River.  New Jersey. Riswanto,  E.,  2009,  “Evaluasi  Akurasi KlasifikasiPenutupan Lahan Menggunakan Citra ALOS PALSAR  Resolusi  Rendah  Studi Kasus  di  Pulau  Kalimantan”,
skripsi ,  Departemen  Manajemen Hutan, Fakultas Kehutanan, Institut Pertanian Bogor, Bogor.