## PEMETAAN TUTUPAN LAHAN BERBASIS OBIA (OBJECT BASED IMAGE
ANALYSIS) MENGGUNAKAN CITRA RESOLUSI SPASIAL TINGGI (STUDI KASUS DIBAGIAN SELATAN KABUPATEN KULONPROGO)
(Land cover mapping using high spatial resolution imagery employing Object-Based Image Analysis, Case Study in Southern of Kulonprogo Regency)
Erisa Ayu Waspadi Putri 1*) , Siti Puji Lestariningsih 1) , Ana Ariasari 2) , Endi Ramadhani 1)
1 Fakultas Kehutanan Universitas Tanjungpura, Pontianak, Indonesia
2 Fakultas Pertanian, Universitas Bengkulu, Bengkulu, Indonesia
* e-mail: erisaayu@fahutan.untan.ac.id

## Abstract
The  importance  of  land  cover  information  in  various  planning  circumstances  results  in  high demand for such up-to-date information continuously. Remote sensing is a time and cost-effective technology  that  could  provide  such  information.  Remote  sensing  can  be  employed  to  derive numerous  information  from  a  distance  without  requiring  direct  contact  with  the  object.  The remote  sensing  data  analysis  simply  demands  field  verification  to  produce  scientifically admissible land cover maps. In the process, the analysis can be done with visual as well as digital analysis. In terms of digital analysis, the OBIA (Object-Based Image Analysis) technique could be  deployed  to  synthesize  land  cover  information  in  the  form  of  maps.  OBIA  is  a  digital interpretation  technique  consisting  of  two  processes  named  segmentation  and  classification which require a dominant role of interpreter. The study aims is apply OBIA in Pleiades imagery to  produce  land  cover  maps  in  parts  of  the Kulonprogo  region.  The accuracy  of  the produced map then be evaluated using the confusion matrix method and Kappa Index. The analysis reveals that OBIA is adequate in terms of providing accurate land cover maps using high spatial remote sensing  imagery.  The  Overall  accuracy  and Kappa  Index  values  of  the  resulting  map  reached 91.07% and 0.92. The results exhibit that the technique applied has a high level of confidence and could be scientifically accepted.
Keywords: Accuracy Assessments, Land cover, OBIA, Pleiades.

## Abstrak
Pentingnya  informasi  tutupan  lahan  dalam  berbagai  bidang  perencanaan  mengakibatkan tingginya kebutuhan dan keterbaharuan informasi tersebut secara berkelanjutan. Penginderaan jauh  merupakan  salah  satu  teknologi  yang  dapat  digunakan  untuk  menyediakan  informasi tutupan  lahan  secara  time  and  cost  effective.  Penginderaan  jauh  dapat  digunakan  untuk menderivasi berbagai informasi tanpa harus ada kontak langsung dengan objek tersebut. Analisa data penginderaan jauh hanya memerlukan verifikasi lapangan untuk menghasilkan peta tutupan lahan yang dapat dipertanggungjawabkan secara ilmiah. Pada prosesnya, analisa tersebut dapat dilakukan  dengan  berbagai  macam  teknik;  baik  secara  digital  maupun  visual.  Secara  digital, derivasi  informasi  tutupan  lahan  dapat  dilakukan  dengan  teknik  OBIA  (Object  Based  Image Analysis). OBIA merupakan teknik interpretasi digital yang terdiri atas segmentasi dan klasifikasi dimana  dalam  prosesnya,  memerlukan  peran  interpreter  yang  cukup  dominan.    Penelitian  ini bertujuan  untuk  memetakan  tutupan  lahan  pada  sebagian  wilayah  Kulonprogo  menggunakan citra Pleiades dengan teknik OBIA. Terhadap peta hasil analisis OBIA, dilakukan perhitungan akurasi dengan metode confusion matrix dan perhitungan Kappa Index untuk mengetahui akurasi dari penerapan OBIA pada citra Pleiades. Berdasarkan analisa dan perhitungan yang dilakukan, diketahui  bahwa  OBIA  mampu  memberikan  hasil  yang  akurat  untuk  interpretasi  informasi tutupan  lahan  menggunakan  citra  penginderaan  jauh  resolusi  spasial  tinggi.  Nilai  overall accuracy dan Kappa Index yang mencapai 91.07% dan 0.92 menunjukkan bahwa hasil analisis
Vol. 11 (2): 518 – 527
tersebut memiliki tingkat konfidensi yang tinggi dan dapat diterima juga dipertanggungjawabkan secara ilmiah.
Kata kunci: Uji Akurasi, Tutupan Lahan, OBIA, Pleiades.

## PENDAHULUAN
Penutup  lahan  merupakan  informasi penting  yang  diperlukan  dalam  berbagai bidang perencanaan, tidak terkecuali dalam bidang kehutanan. Informasi tutupan lahan dapat  diartikan  sebagai  representasi  yang menggambarkan  interaksi  antara  aktivitas sosial ekonomi manusia dalam memanfaatkan sumber daya lahan (Rujoiu- Mare  &  Mihai,  2016)  yang  seringkali menjadi indikator penting dalam pemodelan  berbagai  fenomena  perubahan lingkungan  (Lam,  2018).  Tutupan  lahan juga  merupakan  objek  yang  dinamis dimana updating terhadap  informasi tersebut  akan  selalu  dibutuhkan  sehingga berbagai  teknik  dan  metode  derivasi informasi  penutup  lahan  akan  senantiasa berkembang, terutama dalam
memanfaatkan  citra  penginderaan  jauh (Wulansari, 2017; Zylshal, et al , 2016; Putri, et al ., 2019; ).
Citra  penginderaan  jauh  merupakan
teknologi yang terbukti mampu
menyediakan  informasi  tutupan  lahan secara  efektif  dan  efisien,  tanpa  harus kontak  langsung  dengan  objek  tersebut (Nageshwara Rao & Vaidyanadhan, 1981; Golmehr,  2009;  Weih  &  Riggan,  2010; Lam,  2018;  Sampurno  &  Thoriq,  2016). Teknik tersebut hanya memerlukan verifikasi  lapangan  yang  dapat  diperoleh dari penelitian terkait, data primer lainnya, ataupun  survei  lapangan  yang  umum disebut ground  check. Verifikasi  mutlak diperlukan  untuk  memastikan  tingkat konfidensi  informasi  tutupan  lahan  hasil
derivasi  citra  penginderaan  jauh.  Tanpa adanya  verifikasi  lapangan,  peta  hasil analisis  citra  penginderaan  jauh  hanya sebatas  peta  tentatif  dimana  belum  dapat dipertanggungjawabkan secara ilmiah kebenarannya.
OBIA (Object Based Image Analysisi) merupakan salah satu teknik yang banyak diterapkan  untuk  menderivasi  informasi tutupan  lahan  melalui  citra  penginderaan jauh.  Prinsip  dasar  dalam  teknik  tersebut adalah  segmentasi  dan  klasifikasi  dimana melibatkan  aspek  spektral  (nilai  piksel) juga  aspek  geometris  dan  topologis  dari citra  yang  digunakan  (Prudente, et  al. , 2017).  Segmentasi  dalam  konteks  OBIA merujuk pada  pengelompokan nilai  piksel yang  saling  bertetangga  dalam  area  atau segmen tertentu berdasarkan similarity atas nilai  spektral  atau  kenampakan  tekstural (Meinel & Nuebert, 2004; dalam Hussein, 2016).  Klasifikasi  dalam  konteks  tersebut yakni pemberian label segmen objek dalam jenis  tutupan  lahan  tertentu  yang  dapat dilakukan  dengan  basis  sampel (sample- based) ataupun  aturan  yang  dirumuskan oleh interpreter (rule-based).
Hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh Zylshal, et al . (2016); Widyastuti, et al . , (2019); dan Putri & Wicaksono, (2021) menunjukkan bahwa  OBIA  mampu  memberikan  hasil yang baik dalam interpretasi tutupan lahan menggunakan  citra  penginderaan  jauh resolusi  spasial  tinggi.    Merujuk  pada penelitian tersebut, penelitian ini dilakukan untuk menderivasi informasi tutupan lahan pada sebagian wilayah Kulonprogo
Vol. 11 (2): 518 – 527
menggunakan citra Pleiades, serta
mengetahui tingkat akurasi dari penerapan metode tersebut.

## METODE PENELITIAN Data dan Wilayah Kajian
Penelitian ini dilakukan terhadap citra
Pleiades  perekaman  27  April  2018  pada
sebagian  wilayah  Kulonprogo,  Daerah
Istimewa  Yogyakarta  seperti  ditunjukkan pada kotak merah gambar 1. Citra Pleiades didapat dari LAPAN (Lembaga
Penerbangan  dan  Antariksa  Negara) melalui pengajuan permohonan data secara resmi.
Gambar 1. Peta lokasi wilayah kajian (Map of study area)
Pleiades  merupakan  citra  milik AIRBUS  defence  and  Space yang memiliki resolusi spasial 2 meter saluran multispectral  dan  0.5  meter  saluran pankromatik.  Secara  spektral,  citra tersebut memiliki 4 saluran multispectral yakni visible (Biru,  Hijau  dan  Merah) dan near  infrared  (ASTRIUM  Geo- Information Services, 2012).
Pre-processing Citra
Terhadap  citra  tersebut,  terlebih dahulu  dilakukan pre-processing yang terdiri  atas:  a)  koreksi  radiometric,  b) koreksi  geometrik,  serta  c) masking awan. Pre-processing penting
diterapkan  pada  citra  Pleiades  karena
data dari LAPAN (Lembaga Penerbangan  dan  Antariksa  Negara) tersebut  merupakan raw  data yang belum memiliki sistem koordinat geografis  ataupun  UTM (Universal Transverse Mercator).
Klasifikasi Citra Berbasis Objek Klasifikasi  berbasis  objek  terhadap citra  hasil pre-processing dilakukan menggunakan aplikasi eCognition
Developer. Klasifikasi  merujuk  pada skema  dimensi  spasial  oleh  Danoedoro (2012)  yang  telah  disesuaikan  dengan jenis  tutupan  lahan  wilayah  kajian sebagaimana ditunjukkan tabel 1.
Tabel 1. Jenis tutupan lahan yang digunakan dalam penelitian (Land cover types as a basis for the classification process of the study)
Kode Kelas Objek S11 Laut S12 Danau S13 Sungai dan saluran air S21 Lahan dengan tutupan vegetasi yang  penuh S22 Lahan berpola (contoh: sawah ataupun ladang) S24 Kenampakan vegetasi lain dengan bentuk yang spesifik (contoh: jalur hijau di pinggir jalan raya)
S31 Lahan terbuka di kawasan pesisir S41
Lahan terbangun, baik yang terisolasi maupun tidak S43 Lahan terbangun dengan bentuk memanjang (misal: jalan)
Sumber: Danoedoro, (2012) dengan penyesuaian
Secara teknis, segmentasi dilakukan mengunakan  algoritma multi-resolution segmentation (Hussein,  2016)  dengan trial error pengaturan parameter segmentasi  sebanyak  5  kali  percobaan. Percobaan  tersebut  ditujukan  untuk mendapatkan  hasil  yang  representatif dibanding dengan poligon referensi. Hal tersebut  perlu  dilakukan  karena  sampai saat  ini  belum  ada  aturan  pasti pengaturan  parameter  segmentasi  untuk jenis  citra  yang  spesifik,  sedangkan klasifikasi  dilaksanakan  secara  multi level dengan kombinasi sample dan rule-
based classification menggunakan algoritma  KNN (K-Nearest  Neighbors) (Ma, et al ., 2017).

## Penilaian Akurasi Hasil Klasifikasi
Perhitungan Confusion Matrix dilakukan  untuk  uji  akurasi  hasil interpretasi (Zhan, et al. , 2005;
Congalton  &  Green,  2009;  Danoedoro, 2012;  Foody,  2000  dalam  Hapsari  & Murti,  2015)  terhadap  81  poligon  data lapangan yang dikumpulkan pada bulan
April tahun 2019 . Kemungkinan perubahan tutupan lahan selama perbedaan  waktu  perekaman  citra  dan
pelaksanaan ground check diminimalisir dengan dilakukannya wawancara terhadap  masyarakat  sekitar  dalam pengambilan sampel lapangan. Sehingga perbedaan jenis tutupan lahan antara peta hasil  analisis  dengan  kondisi  nyata  di lapangan  murni  disebabkan  karena kesalahan interpretasi citra.
Selanjutnya, untuk mengetahui tingkat konfidensi dari analisa confusion matrix ,  dilakukan  perhitungan Kappa dengan formulasi:

## 𝑲𝒂𝒑𝒑𝒂 𝒄𝒐𝒆𝒇𝒇𝒊𝒄𝒊𝒆𝒏𝒕
= 𝑛 ∑ 𝒏 𝑘𝑘 − 𝑚 𝑘=1 ∑ 𝒏 𝑘𝑘 + 𝒏 + 𝑘 𝑚 𝑘=1 𝒏 2 − ∑ 𝒏 𝑘𝑘 + 𝒏 + 𝑘 𝑚 𝑘=1
dengan k merupakan kelas yang dipilih, n yakni jumlah objek, n kk sebagai jumlah objek yang sesuai dengan data referensi

## HASIL DAN PEMBAHASAN Teknik Klasifikasi Berbasis Objek
Segmentasi  terbaik  dihasilkan  pada percobaan  ke-3  menggunakan  nilai  70, 0.6,  0.5  untuk  parameter  skala,  bentuk, dan  kekompakan  secara  berurutan. Penilaian  hasil  segmentasi  dengan
pengaturan parameter tersebut dilakukan secara  kualitatif  maupun  kuantitatif menggunakan  polygon  referensi (P-ref) atas  lima  jenis  objek  yakni  tubuh  air, vegetasi,  lahan  terbangun,  jalan,  serta sawah/tegalan. Secara
kualitatif, evaluasi  segmentasi  dilakukan  terhadap
aspek Oseg, Useg, D, dan Qr sebagaimana dilakukan dalam penelitian Hussein (2018), sedangkan hasil segmentasi  terbaik  yang  dibandingkan dengan  poligon  referensi  ditunjukkan pada gambar 2.
(a) (b)
(c)
(d)
(e)
Gambar 2. Hasil segmentasi terbaik yang digunakan dalam penelitian untuk objek (a) S13, (b) S21, (c) S41, (d) S43  dan (e) S22 (Best Segmentation Results Used In The Study For The Follows Object Classes (a) S13, (b) S21, (c) S41, (d) S43 dan (e) S22).
Klasifikasi  dilakukan  secara  multi- level  terhadap  hasil  segmentasi  terbaik menggunakan algoritma
K-Nearest Neighbor  (KNN)  ( Therany et  al (2014, dalam  Ma, et  al., 2017) sebagaimana ditunjukkan  pada  gambar  3.  Klasifikasi level pertama dilakukan dengan pendekatan sample-based melalui parameter mean dan standard deviation untuk  membedakan  objek  general  yang terdiri  atas  air,  vegetasi,  tanah  1  (tanah secara  umum,  baik  yang  bervegetasi sedikit  ataupun  agak  banyak),  tanah  2 (tanah terbuka cenderung cerah),
bangunan 1 (bangunan beratap genteng), dan bangunan 2 (bangunan dengan atap berona  cerah).  Melalui  pengambilan sampel  terhadap  keenam  kelas  objek tentatif  level  1,  selanjutnya  dilakukan reklasifikasi  untuk  objek  air,  vegetasi dan kedua tanah pada klasifikasi level 2. Sedangkan untuk kedua kelas bangunan (bangunan  1  –  beratap  genteng  dan bangunan  2  –  beratap  seng/keramik) digolongkan sebagai kelas tentatif yakni S41a  dan  S41b  untuk  dilakukan class merging pada klasifikasi level 3.
Gambar 3. Strategi multi-level klasifikasi menggunakan OBIA (Multi-Level  Stragy Classification  Used (OBIA ) .
Klasifikasi  level  2  dilakukan  untuk mendefinisikan  masing-masing  kelas spesifik  menggunakan  pengaturan rule seperti  ditunjukkan  pada  gambar  2. Pembuatan rule pada  masing-masing kelas  tersebut  memerlukan  kesabaran
dan  ketelitian  interpreter  oleh  karena sangat  banyak  parameter  yang  perlu dianalisis.  Namun  setelah  interpreter mampu  menemukan  parameter  kunci dengan threshold -nya, maka rule
tersebut dapat diterapkan kepada seluruh segmen objek dalam area of Interest.
Klasifikasi level 3 dan 4 selanjutnya
menjadi penyempurna dari hasil
klasifikasi level sebelumnya. Pada level 3 dilakukan penggabungan kelas segmen objek  menjadi  kelas  S21,  S22  dan  S41, sedangkan  pada  level  4,  dilakukan masking awan  pada  citra  Pleiades. Berdasarkan  seluruh  proses  yang  telah dilakukan, dihasilkan peta tutupan lahan wilayah kajian yang ditunjukkan gambar 4.
Gambar 4. Peta tutupan lahan sebagian wilayah Kulonprogo yang diperoleh dari hasil analisis OBIA citra Pleiades (Part of Kulonprogo Land cover map extracted from Pleiades using OBIA )

## Analisa Akurasi Hasil Interpretasi
Secara  visual,  peta  tutupan  lahan hasil  dari  klasifikasi  OBIA  yang diterapkan nampak representative
dimana  semua  kelas  objek  dapat
terklasifikasi dengan baik. Namun untuk memastikan  tingkat  akurasi  dari  hasil analisis  tersebut,  dilakukan  perhitungan confusion matrix seperti tercantum pada table  2.  Pada  analisa  tersebut,  unit
analisis  yang  digunakan  bukanlah sekedar  titik,  melainkan  sejumlah  81
sampel area berbentuk polygon.
Penggunaan polygon sebagai unit analisis confusion  matrix ditujukan
untuk meminimalisasi subjektifitas yang sering  kali  timbul  dalam  penggunaan titik (point) sebagai  unit  analisis  dalam perhitungan tersebut.

## Tabel  2.  Perhitungan  Confusion  Matrix  Peta  hasil  analisis  (Confusion  Matrix calculation of Resulted Map in the study)
Lapangan  (m 2 ) Total kolom Akurasi pengguna (%) S11 S12 S13 S21 S22 S24 S31 S41 S43
La bo ra to ri um (m 2 ) S11 18162 0 0 0 0 0 0 0 0 18161,6 100,00 S12 0 1289 0 0 0 0 0 0 0 1289,4 100,00 S13 0 808,6 1021 0 0 0 0 0 0 1829,4 55,80 S21 0 0 0 41630 0 1514 0 726 3,077 43873,3 94,89 S22 0 115,5 787,4 2,218 10624 303,9 0 1466 559,1 13857,9 76,66 S24 0 0 1,556 0 0 580,9 0 0 26,35 608,8 95,42 S31 270,62 0 157,7 0 0 218,5 885 0 0 1531,5 57,77 S41 2,1092 67,34 188,9 0 0 0 0 3211 262,1 3731,0 86,05 S43 0 0 72,95 0 0 75,21 0 0 420,5 568,6 73,94 Total baris 18434,4 2280,8 2229,3 41632,2 10624,2 2692,7 884,7 5402,2 1271,0 85451,5 Akurasi produser (%) 98,5 56,5 45,8 100,0 100,0 21,6 100,0 59,4 33,1 91,07
Tabel  2  menunjukkan  bahwa  pada beberapa  kelas  objek,  terdapat  nilai akurasi producer maupun user yang rendah.  Hal  tersebut  menunjukkan bahwa  pada  beberapa  kelas  objek, terdapat  kesalahan  interpretasi  dengan kondisi  data  asli  di  lapangan.  Namun demikian,  nilai overall  accuracy peta tutupan  lahan  yang  dihasilkan  dalam penelitian ini melebihi 90%.
Menurut  Sutanto  (2013,  dalam Wulansari, 2017), acceptable trhesholds untuk  peta  tutupan  lahan  yakni  di  atas 85%.  Sehingga  nilai overall  accuracy dari  klasifikasi  OBIA  dalam  penelitian ini termasuk dalam kategori tinggi serta
memenuhi  persyaratan  akurasi.  Namun perlu  dilakukan  perhitungan  konfidensi dari confusion matrix untuk mengetahui derajat  kepercayaan  dari  penerapan metode tersebut.
Berdasarkan perhitungan yang dilakukan,  dihasilkan  Koefisien  Kappa peta hasil mencapai 0.92. Merujuk pada Jensen  (2016),  nilai  tersebut  termasuk dalam  kategori  tingkat  kepercayaan tinggi ditinjau dari overall accuracy dan Kappa Index, hasil perhitugan confusion matrix yang dilakukan dalam penelitian ini  memiliki  tingkat  konfidensi  yang tinggi  sehingga  dapat  diterima  dan dipertanggungjawabkan secara ilmiah.

## KESIMPULAN
Penerapan  teknik  klasifikasi  berbasis objek guna menderivasi informasi tutupan lahan  suatu  wilayah  dapat  diterapkan
menggunakan  citra  penginderaan  jauh resolusi  spasial  tinggi.  Berbeda  dengan teknik klasifikasi lainnya, OBIA memerlukan peran interpreter yang
Vol. 11 (2): 518 – 527
dominan  terutama  pada  tahap  penentuan rule sebagai  dasar  klasifikasi.  Namun seiring  dengan  tingkat  kerumitan  dan tingginya  resolusi  spasial  data  yang digunakan, teknik tersebut terbukti mampu menghasilkan  peta  tutupan  lahan  dengan overall  accuracy mencapai  91.07%.  dan indeks kappa sebesar 0.92. Sehingga dapat disimpulkan  bahwa  teknik  klasifikasi OBIA  dapat  digunakan  dalam  pemetaan tutupan  lahan  melalui  citra  Pleaides wilayah kajian dan menghasilkan informasi yang scientifically  accurate. Di  samping itu,  penggunaan  teknik  tersebut  memiliki keunggulan  dalam  aspek time  and  cost effective yet efficient .
UCAPAN TERIMA KASIH/

## ACKNOWLEDGEMENT
Terima  kasih  penulis  sampaikan kepada Lembaga Pengeolaan Dana Pendidikan  (LPDP)  atas  pendanaan  dan LAPAN (Lembaga Antariksa dan
Penerbangan Negara) atas penyediaan citra Pleiades dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Congalton,  R.  G.,  &  Green,  K.  (2009). Assessing the accuracy of remotely sensed data: Principles and practices. Boca Raton: CRC Press
Danoedoro, P. (2009). Land-Use
Information  From  The  Satellite Imagery: Versatility and Contents for Local Physical Planning. USA: Lambert Academic Publishing.
Danoedoro, P. (2012). Pengantar Penginderaan Jauh Digital. Yogyakarta: Penerbit Andi. Golmehr, E. (2009). Current Application of  Remote  Sensing Techniques  in
Land Use Mapping: A Case Study of  Northern  Parts  of  Kolhapur
District, India. Journal Application Science of Environment Management, 13 (4),
15-20.
Hapsari,  E.,  &  Murti,  S.  H.  (2015). Klasifikasi  berbasis  objek  pada citra  Pleiades  untuk  pemetaan ketersediaan ruang terbuka hijau di perkotaan  Purwokerto. Prosiding Pertemuan  Ilmiah  Tahunan  XX dan Kongres Masyarakat Peginderaan  Jauh  Indonesia (pp. 244-254). Jakarta: Lembanga Antariksa dan Penerbangan Nasional. Hussein, S. (2016). Kajian Object Based Image  Analysis  pada  foto  udara untuk  klasifikasi  penutup  dan penggunaan  lahan  skala  detil.
Yogyakarta:  Universitas  Gadjah Mada.
Jensen, J. R. (2016). Introductory Digital
Image  Processing:  A  Remote Sensing  Perspective  4th  Edition . South Carolina: Pearson Education. Lam, S.-N. N. (2018). Methodologies for
Mapping  Land  Cover/Land  Use and  its  Change.  In  S.  Liang,
Advances in Land Remote Sensing: System,  Modeling,  Inversion  and Application (pp.  348-374).  USA: Springer.
Ma,  L.,  Li,  M.,  Ma,  X.,  Cheng, L.,  Du, P., & Liu, Y. (2017). A Review of Supervised  Object-Based  Land- cover Image Classification. ISPRS Journal  of  Photogrammetry  and Remote Sensing , 130, 277-293.
Putri, E. A., Danoedoro, P., & Farda, N.
M. (2019). Comparing Land-cover maps  accuracies  generated  from multispectral classification of Landsat-8  OLI  and  Pleiades
images using two different classification schemes. Sixth Geoinformation Science Symposium. Yogyakarta: Universitas Gadjah Mada. Putri,  L.  M.,  &  Wicaksono,  P.  (2021). Mapping Of Land Use Changes In The  Core  Zone  Of  Parangtritis Sand  Dunes  Using  Obia  Method 2015-2020. Jurnal Geografi ,
13 (1).
https://doi.org/10.24114/jg.v13i1.
21465
Prudente, V. H., Silva, B. B., Johann, J.
A., Mercante, E., & Oldoni, L. V.
(2017).  Comparatibe  Assessment Between  Per-Pixel  and  Object-
Oriented for Mapping Land Cover and  Use. Journal  of  Brazilian Association of Agriculture Engineering, 37  (5),  1015-1027.
http://dx.doi.org/10.1590/1809- 4430-Eng.Agric.v37n5p1015-
1027/2017
Rujoiu-Mare,  M.-R.,  &  Mihai,  B.-A. (2016).  Mapping  Land  Cover
Using  Remote  Sensing  Data  and
GIS Techniques: A Case Study of
Prahova Subcarpathians. Procedia Environmental Sciences , 32 . https://doi.org/10.1016/j.proenv.2 016.03.029 Sampurno, R. M., & Thoriq, A. (2016). Klasifikasi tutupan lahan menggunakan  Citra  Landsat  8 Operational Land Imager (OLI) di Kabupaten Sumedang. Jurnal Teknologi  Industri  Pertanian, 10 (2), 61-70. Wulansari,  H.  (2017).  Uji  akurasi klasifikasi penggunaan lahan dengan menggunakan metode Defuzzifiaksi Maximum Likelihood  berbasis  citra  ALOS AVNIR-2. Jurnal  Bhumi, 3  (1),
98-110.
Zylshal,  Z.,  Susanto,  H.,  &  Hidayat,  S.
(2016). Ekstraksi Informasi Penutup Lahan Area Luas Dengan Metode Expert Knowledge Object-Based Image Analysis (Obia)  Pada  Citra  Landsat  8  Oli Pulau Kalimantan. Majalah Ilmiah Globe , 18 (1). https://doi.org/10.24895/mig.2016 .18-1.390