OPTIMALISASI PARAMETER SEGMENTASI UNTUK PEMETAAN LAHAN SAWAH MENGGUNAKAN CITRA SATELIT LANDSAT (STUDI KASUS PADANG PARIAMAN, SUMATERA BARAT DAN TANGGAMUS, LAMPUNG)
(PARAMETER OPTIMIZATION OF SEGMENTATION FOR WETLAND MAPPING USING LANDSAT SATELLITE IMAGE (CASE STUDY PADANG PARIAMAN-WEST SUMATERA, AND TANGGAMUS-LAMPUNG)
I Made Parsa
Peneliti Bidang Sumber Daya Wilayah Darat, Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh, Lapan e-mail: parsa_lpn@yahoo.com
Diterima 5 Maret 2013; Disetujui 21 Juni 2013

## ABSTRACT
Pixel-based  digital-image  classification  results  often  contain  of  salt  and  pepper effects,  while  the  visual  classification  has  weakness  because  frequently  provide inconsistent  results.  Due  to  the  above,  this  study  describes  "Segmentation  Parameter Optimization  for  Wetland  Mapping  Using  Landsat  Satellite  Image"  with  object-based classification. The main objective of this  study is to find out the optimal combination of segmentation  parameters  for  paddy  field  mapping.  The  study  was  carried  out  in  two sites  namely  in  Pariaman,  -West  Sumatera  Province  and  in  Tanggamus,  -Lampung Province  using segmentation  of  Landsat  acquired  in  2008  and visual  interpretation  of multitemporal  Landsat  images  acquired  in  2000~2009.  Landsat  segmentation  covers two  steps,  firstly  segmentation  to  optimize  the  parameter  of  color  and  compactness values, secondly to optimize the segmentation scale parameter. For validation, the study used  both  the  visual-based  and  quantitative-based  classification  results  of  2005  and 2007  derived  from  Quickbird  image.  Qualitative  test  includes  object  separation  and segmentation  accuracy  of  the  first  step  of  segmentation,  while  quantitative  test  is performed  using  confusion  matrix  on  the  second  step  of  segmentation.  This  study results  show  that  within  the  combinations  of  parameter  values  analyzed,  the combination  of  parameter  color  value  of  0.9,  shape  of  0.1,  compactness  of  0.5,  and smoothness  of  0.5  provides  the  most  similar  segmentation  to  the  data  reference. Meanwhile, the best scale that meet the rules of cartography is scale of 8 for Pariaman study  area  and  scale  of  6  for  Tanggamus  study  area  having  accuracy  ranges  from 90.7% to 96.3%. This study concluded that the effect of different quality of geometry of Landsat  images  against  Quickbird  images  shows  the  maximum  error  of  segment tolerance  the  origin  of  4  ha  to  16.70  ha  for  Pariaman  site  and  to  13.32  ha  for Tanggamus  test  site.  This  tolerances  are  still  acceptable  at  11  segmentation  scales. Finally  it  was  found  that,  the  most  optimal  combination  of  parameters  for  mapping paddy field is at a scale of 11, color of 0.9 and compactness of 0.5.
Keywords: Field mapping, Segmentation, Optimization parameters, Landsat images

## ABSTRAK
Klasifikasi  citra  dijital  berbasis  pixel  seringkali  memberikan  hasil  yang  masih mengandung efek salt and pepper , sementara klasifikasi visual mempunyai kelemahan karena  sering  dianggap  tidak  konsisten.  Berkenaan  dengan  permasalahan  tersebut, maka pada penelitian ini dilakukan kajian tentang “Optimalisasi Parameter Segmentasi
untuk  Pemetaan  Sawah  Menggunakan  Citra  Satelit  Landsat”  yang  merupakan klasifikasi  dijital  berbasis  obyek.  Tujuan  utama  penelitian  ini  adalah  untuk  mencari kombinasi  parameter  segmentasi  yang  paling  optimal  guna  pemetaan  lahan  sawah. Penelitian dilaksanakan di dua wilayah yaitu di Padang Pariaman, Sumatera Barat dan Tanggamus, Lampung menggunakan metode segmentasi citra Landsat tahun 2008 dan interpretasi  visual  citra  Landsat  multiwaktu  rekaman  tahun  2000~2009.  Segmentasi citra  Landsat  mencakup  dua  tahap,  pertama  segmentasi  untuk  optimalisasi  nilai parameter warna, bentuk, kekompakkan, dan kehalusan; dan kedua segmentasi untuk optimalisasi  parameter  skala.  Sebagai  referensi,  digunakan  hasil  klasifikasi  citra Quickbird  2005 dan 2007 dengan pendekatan teknik kualitatif (visual) dan kuantitatif. Pengujian secara kualitatif meliputi parameter keterpisahan obyek dan akurasi segmen terhadap hasil segmentasi tahap satu, sedangkan pengujian kuantitatif dengan matrik kesalahan dilakukan  terhadap  hasil  segmentasi  tahap  kedua.  Hasil  menunjukkan bahwa;  kombinasi  nilai  parameter  warna  0,9,  bentuk  0,1, kekompakkan  0,5, kehalusan 0,5 memberikan hasil segmentasi yang paling mirip dengan data referensi. Pengaruh  skala  yang  paling  baik  (sesuai  kaidah  kartografi)  adalah  skala  8  (lokasi  uji Padang  Pariaman)  dan  skala  6  (lokasi  uji  Tanggamus)  dengan  ketelitian  pemetaan 90,7%  sampai  96,3%.  Studi  ini  menyimpulkan  bahwa pengaruh  perbedaan  kualitas geometri  citra  Landsat  terhadap  citra  Quickbird  menunjukkan  toleransi  kesalahan maksimum  segmen  yang  semula  4  ha  menjadi  16,70  ha  untuk  lokasi  uji  Padang Pariaman  dan  menjadi  13,32  ha  untuk  lokasi  uji  Tanggamus.  Toleransi  ini  masih terpenuhi pada segmentasi skala 11. Akhirnya studi ini menemukan bahwa kombinasi parameter  yang paling  optimal  untuk pemetaan  lahan  sawah  adalah  skala 11,  warna 0,9 dan kekompakan 0,5.
Kata kunci: Pemetaan sawah, Segmentasi, Optimalisasi parameter, Citra Landsat

## 1  PENDAHULUAN
Teknik  klasifikasi  untuk  citra penginderaan jauh secara umum dibedakan menjadi dua yaitu klasifikasi visual  dan  klasifikasi  dijital.  Klasifikasi visual  dilakukan  dengan  interpretasi dan  delineasi  citra  secara  langsung, sedangkan  klasifikasi  dijital  dilakukan dengan metode supervised/unsupervised (hanya  didasarkan  nilai  dijital  citra) menggunakan perangkat lunak tertentu. Masing-masing teknik klasifikasi tersebut  mempunyai  keunggulan  dan kelemahannya,  walaupun  hingga  saat ini  masih  menjadi  perdebatan.  Metode klasifikasi visual yang dilakukan dengan teknik  interpretasi  berdasarkan  kunci interpretasi  seperti  warna,  bentuk, ukuran,  pola,  tekstur,  lokasi,  dan asosiasi  serta  hubungan  antar  obyek yang  ada  disamping  menggunakan pengetahuan  dan  pengalaman  manusia (Shunji  Murai,  1993,  Anonim,  2008). Deliniasi dapat dilakukan secara
manual  pada hardcopy maupun on screen. Walaupun  dalam  beberapa  hal interpretasi  citra  dapat  dilakukan dengan  cukup  baik,  tetapi  deliniasi manual seringkali tidak dapat dilakukan dengan  konsisten  sehingga  hasilnya bersifat  sangat  subjektif.  Sementara  itu hasil  klasifikasi  dijital  yang  konvensional (berbasis pixel), selalu mengandung efek “ salt and pepper ” (Qian Yu , et al ., 2006.) dan  seringkali  kurang  sesuai  dengan pola  penutup/penggunaan  lahan  yang ada.
Saat  ini  metode  klasifikasi  dijital telah  berkembang  demikian  pesatnya terutama  klasifikasi  dijital  berbasis obyek.  Metode  klasifikasi  ini  akan meminimalkan  kelemahan  klasifikasi berbasis  pixel  (yang  hanya  didasarkan nilai  dijital)  dengan  menambahkan beberapa  parameter  lain  (Kampouraki, 2007). Metode  klasifikasi  ini  meng- gunakan  tiga  parameter  utama  sebagai pemisah  obyek,  yaitu  skala,  bentuk,
kekompakkan.  Klasifikasi  dijital  ini memiliki  keunggulan  pada  pemisahan antar  obyek  yang  sangat  akurat  dan presisi sehingga dengan demikian dapat menjadi  alternatif  untuk  menggantikan klasifikasi  dijital  berbasis  pixel  dan klasifikasi  visual/delineasi.  Klasifikasi dijital ini juga memiliki kelebihan dalam efisiensi  waktu  pengerjaan.  Penelitian Kampouraki, (2007) menyimpulkan bahwa  segmentasi  otomatis  mempunyai potensi  yang  cukup  besar  untuk menggantikan delineasi manual.
Sementara  itu  Soelaiman  Rully,  dkk., (2008)  menyimpulkan  bahwa  parameter skala  dan  warna  sangat  mempengaruhi hasil  dan  waktu  segmentasi.  Semakin besar  skala,  hasil  segmentasi  semakin detil  karena  semakin  banyak region yang terbentuk. Semakin besar threshold kuantisasi  warna,  maka jumlah cluster warna  yang  terbentuk semakin sedikit karena semakin banyak cluster warna yang digabungkan.
Segmentasi  merupakan  suatu bagian  yang  sangat  penting  dalam analisis  citra  secara  otomatis,  sebab pada prosedur ini obyek yang diinginkan akan disadap untuk proses selanjutnya, misalnya: pada pengenalan pola. Qian Yu (2006), menemukan bahwa menggunakan obyek  sebagai  unit  klasifikasi  minimal membantu  mengatasi  efek  “ salt  and pepper” yang  dihasilkan  dari  metode klasifikasi  tradisional  berbasis  pixel dimana  fitur  spektral,  topografi,  tekstur dan  geometri  obyek,  informasi  topografi sebagai informasi tambahan adalah fitur yang  sangat  penting  untuk  klasifikasi vegetasi alami. Dengan klasifikasi berbasis obyek,  akurasi  klasifikasi  vegetasi meningkat  secara  signifikan  melampaui 40  persen,  yang  telah  dianggap  sebagai kemustahilan  dalam  pemetaan  vegetasi yang  kompleks  berbasis  penginderaan jauh.  Peijun  Li  (2011)  menyimpulkan bahwa segmentasi dan klasifikasi berbasis  obyek  citra  resolusi  sangat tinggi  untuk  pemetaan  daerah  perkotaan memberikan  akurasi  yang  lebih  tinggi dibandingkan klasifikasi berbasis pixel.
Hasil proses segmentasi tergantung beberapa parameter, yaitu: Scale Parameter , merupakan  istilah  abstrak yang  menentukan  nilai  maksimum heterogenitas  yang  dibolehkan  dalam menghasilkan  obyek-obyek  citra.  Untuk data  yang  heterogen  obyek-obyek  yang dihasilkan  untuk  skala  parameter tertentu  akan  menjadi  lebih  kecil daripada  data  yang  lebih  homogen. Dengan memodifikasi nilai skala parameter  dapat  dibuat  ukuran  obyek- obyek citra yang beragam.
Dengan  memodifikasi  kriteria bentuk kita dapat secara tidak langsung menentukan  kriteria  warna.  Dalam pengaruhnya  dengan  mengurangi  nilai dalam  kolom  bentuk  kita  mendefinisikan berapa  persen  nilai-nilai  spektral  pada layer  citra  yang  akan  berkontribusi terhadap  keseluruhan  kriteria  homo- genitas.  Pembobotan  ini  berlawanan dengan  persentase  homogenitas  bentuk yang  ditentukan  dalam  kolom  bentuk. Dengan  memasukkan  bobot  kriteria bentuk  dengan  nilai  1  akan  meng- akibatkan  homogenitas  spasial  dari obyek-obyek  menjadi  lebih  optimum. Meski  demikian  kriteria  bentuk  tidak dapat  memiliki  nilai  lebih  dari  0,9, terkait  dengan  fakta  bahwa  tanpa informasi  spektral  dari  citra  obyek- obyek  yang  dihasilkan  tidak  akan berkaitan  dengan  informasi  spektral sama sekali.
Kriteria  kehalusan  digunakan untuk  mengoptimalkan  obyek-obyek citra  berkaitan  dengan  kehalusan  dari batas-batas  obyek.  Sebagai  contoh kriteria  kehalusan  harus  digunakan ketika  mengerjakan  data  yang  sangat heterogen  untuk  menghindari  obyek dari batas-batas yang berjumpai, sementara mempertahankan kemampuan untuk  menghasilkan  obyek-obyek  tidak kompak.
Kriteria  kekompakan  digunakan untuk  mengoptimumkan  obyek-obyek citra  dikaitkan  dengan  kekompakan kriteria  ini  harus  digunakan  ketika obyek-obyek  citra  berbeda  yang  lebih
kompak  tetapi  dipisahkan  dari  obyek- obyek tidak kompak hanya oleh kontras spektral yang relatif lemah.
Berkaitan  dengan  hal  tersebut, penelitian  mengambil  judul  “Optimalisasi Parameter  Segmentasi  untuk  Pemetaan Sawah  Menggunakan  Citra  Satelit Landsat”. Penelitian ini mempunyai dua tujuan  utama,  yaitu  (1)  mencari kombinasi  parameter  segmentasi  yang paling  optimal  untuk  pemetaan  lahan sawah  dan  (2),  menguji  ketelitian segmentasi  untuk  pemetaan  lahan sawah.

## 2  METODOLOGI

## a. Lokasi Penelitian
Penelitian  dilaksanakan  dengan mengambil  dua  wilayah  sampel  yaitu wilayah Tanggamus-Lampung dan Wilayah  Padang  Pariaman-Sumatera Barat  dengan  luas  kajian  berkisar 33.000  –  34.000  hektar.  Lokasi  ujicoba dalam  penelitian  ini  meliputi  dua
wilayah  dengan  karakteristik  yang sedikit  berbeda.  Lokasi  pertama  adalah Tanggamus  yang  mempunyai  karakter lahan  persawahan  yang  terkonsentrasi dalam  satu  kawasan  sedangkan  lokasi kedua  adalah  Padang  Pariaman  lahan sawahnya cendrung lebih menyebar.

## b. Data
Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  meliputi:  citra  satelit Landsat  terkoreksi  ortho  multitemporal tahun  2000  sampai  2009  arsip  LAPAN, citra  satelit  Quickbird  (60  cm)  tahun 2005 dan 2007.
c. Perangkat  Lunak  dan  Perangkat Keras
Perangkat lunak  yang digunakan meliputi  perangkat  pengolah  citra  ER Mapper 7.0, Definies Professional V 5.0, ArcView  GIS  3.3,  dan  perangkat Microsoft  Excel.  Diagram  alir  pengolahan dan  analisis  data  disajikan  pada Gambar 2-1.
MATRIK KESALAHAN ANALISIS/EVALUASI HITUNG KETELITIAN PEMETAAN SEGMENTASI SKALA PARAMETER WARNA/BENTUK KEKOMPAKKAN/ KEHALUSAN CITRA LANDSAT ORTHO 2008 KONVERSI SHAPE FILE KOREKSI GEOMETRI CITRA IKONOS /QUICKBIRD INTERPRETASI LAHAN SAWAH SKALA, WARNA KEKOMPAKKAN TERBAIK CITRA LANDSAT MULTIWAKTU INTERPRETASI LAHAN SAWAH SHAPE FILE TERLABEL INFORMASI SPASIAL LAHAN SAWAH 1. AKURASI SEGMEN 2. KETERPISAHAN OBYEK 3. OBYEK TERCAMPUR WARNA, KEKOMPAKKAN TERBAIK Gambar 2-1: Diagram alir pelaksanaan penelitian
Tahapan pengolahan dan análisis citra mencakup tahapan sebagai berikut:
- Pengolahan data
a. Rektifikasi  citra  Landsat  dengan referensi citra Quickbird terkoreksi.
b. Interpretasi  visual  lahan  sawah  pada citra Quickbird.
c. Cropping citra  Landsat  multiwaktu (2000  s/d  2009)  sesuai  dengan  citra Quickbird yang tersedia. Berdasarkan hasil cropping ternyata  citra  terbaru yang kualitasnya terbaik adalah citra tahun 2008 sehingga karenanya citra ini  digunakan  sebagai base untuk disegmentasi.
d. Segmentasi dijital citra Landsat tahap satu  untuk  mencari  kombinasi  nilai parameter  warna  dan  kekompakan yang  terbaik,  dalam  hal  ini  meng- gunakan  satu  nilai  skala  yaitu  20 yang dikombinasi dengan tiga kombi- nasi  nilai  warna  dan  kekompakan yaitu  0.9,  0.5,  0.5,0.5,  dan  0.1,  0.5. Hasil segmentasi dikonversi ke format shapefile (shp)  agar  dapat  dibaca menggunakan
perangkat
lunak ArcView.
e. Analisis  kualitatif  terhadap  hasil segmentasi,  meliputi  akurasi  segmen dan keterpisahan obyek. Berdasarkan hasil  analisis  ini  kemudian  ditetapkan kombinasi  nilai  warna  dan  kekompak- kan yang mampu memisahkan  obyek paling baik.
f. Segmentasi dijital tahap dua, menggunakan  beberapa  nilai  skala yaitu 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,  17,  18,  19,  20,  25  dan  30  yang dikombinasi  dengan  nilai  warna  dan kekompakan terbaik (hasil tahap e).
g. Interpretasi  dan  klasifikasi  citra Landsat  multitemporal  menggunakan dua  kelas  klasifikasi  liputan  lahan yaitu  sawah  dan  nonsawah.  Hasil klasifikasi  ini  digunakan  untuk memberikan  label  terhadap  hasil segmentasi citra Landsat tahap kedua di atas.
- Evaluasi  ketelitian  hasil  segmentasi dan  klasifikasi,  dilakukan  dengan
matrik  kesalahan  ( confusion  matrix ) antara  hasil  segmentasi/klasifikasi dengan  data  referensi  (informasi spasial  lahan  sawah  dari  citra Quickbird).  Evaluasi  ini  menggunakan beberapa  parameter:  jumlah  segmen, maksimum kesalahan sawah- nonsawah, dan akurasi/ketelitian pemetaan.
- Analisis  pengaruh  perbedaan  kualitas geometri  citra,  dilakukan  dengan menggunakan  rumus  hitung  perataan sebagai berikut:
(2-1)
Keterangan:
X,Y,Z : koordinat  tiga  dimensi  citra Quickbird S : skala : matrix rotasi sumsu X : matrix rotasi sumsu Y : matrix rotasi sumsu Z x,y,z : koordinat  tiga  dimensi  citra Landsat Tx,Ty,Tz : matrix translasi arah x,y,z X=(At*P*A)-1 * (At*P*F) (2-2) V =A*X+F (2-3)
(2-4)
(2-5)
Perhitungan  matriks  ragam-peragam hasil hitungan (∑v):
(2-6)
Perhitungan  matriks  ragam-peragam hasil hitungan (∑L):
(3.1) (3.6) (3.7) (3.4) (3.5)
Iterasi kedua dilakukan jika:
> toleransi atau aposteriori varian > toleransi i Keterangan: X : matrix  parameter  transformasi koordinat A : matrix model transformasi koordinat P : matrix bobot F : matrix pengukuran V
: matrix residu
∑ X : matrix varian-covarian ∑ NOL : aposteori varian
N : jumlah pengukuran U : jumlah parameter

## 3  HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  kualitatif  terhadap  hasil segmentasi  tahap  satu  yang  dilakukan pada  lokasi  sampel  1  (Gambar  3-1b), menunjukkan  bahwa  kombinasi  warna 0.9,  kekompakan  0.5  memberikan  hasil terbaik  dimana  segmen  yang  terbentuk telah  mampu  memisahkan  dengan  baik antar  kenampakan  obyek  yang  berbeda pada  citra  Landsat,  ini  sesuai  dengan ploting  segmen  pada  citra  Quickbird (Gambar  3-1a).  Pada  kombinasi    warna 0.5,  kekompakan  0.5  (Gambar  3-1c) maupun kombinasi warna
0.1,
kekompakan 0.5 (Gambar 3-1d) segmen yang terbentuk belum mampu memisahkan  obyek  dengan  baik  dan masih terjadi percampuran obyek dalam satu  segmen  dimana  vegetasi  yang berwarna  kekuningan  menjadi  satu segmen  dengan  vegetasi  hijau  maupun perkampungan.  Hal  yang  serupa  juga dapat  dilihat  pada  analisis  segmen  di lokasi 2 (Gambar 4-1).
Analisis akurasi pemetaan dilakukan  dengan  matrik  kesalahan ( confusion matrix ), yang membandingkan hasil  segmentasi  dengan  data  referensi dengan memperhatikan beberapa parameter:  jumlah  segmen,  ketelitian pemetaan  meliputi  (sawah,  nonsawah, dan ketelitian total). Kesalahan maksimum  segmen  (sawah,  nonsawah) dapat  dilihat  pada  Tabel  3-1  dan  Tabel
3-2.  Secara  umum  semakin  kecil  skala parameter yang diterapkan, akan menghasilkan segmen yang lebih banyak,  ketelitian  semakin  meningkat dan  kesalahan  yang  semakin  kecil. Kesalahan  maksimum  segmen  yang terjadi  baik  kesalahan  segmen  sawah maupun  bukan  sawah  semakin  kecil dengan  semakin  kecilnya  skala.  Hal  ini didukung oleh hasil penelitian Soelaiman  Rully,  dkk.  (2008)  yang menyimpulkan  bahwa  parameter  skala dan  warna  sangat  mempengaruhi  hasil dan  waktu  segmentasi,  semakin  besar skala hasil segmentasi semakin banyak. Semakin  besar threshold kuantisasi warna, maka jumlah cluster warna yang terbentuk  semakin sedikit karena semakin  banyak cluster warna  yang digabungkan.
Kesalahan  maksimum  segmen sawah untuk lokasi uji coba Tanggamus berkisar  30,5  ha  sampai  3,2  ha  dan kesalahan segmen bukan sawah berkisar 130,9  ha  sampai  3,7  ha  sedangkan untuk  lokasi  uji  coba  Padang  Pariaman berkisar  65,6  ha  sampai  3,5  ha  dan kesalahan segmen bukan sawah berkisar  88,9  ha  sampai  4,0  ha. Kesalahan maksimum segmen ini menjadi  penting  dalam  hubungannya dengan  batas  toleransi  area  yang  harus muncul  sebagai  polygon  yang  berdiri sendiri  sesuai  aturan  kartografi  yaitu sebesar  2mm  persegi  (Bakosurtanal, 2006)  yang  jika  dihitung  untuk  skala 1:100.000  menjadi  seluas  4  ha.  Ini berarti  bahwa  untuk  pemetaan  skala 1:100.000, setiap area yang mempunyai luas  minimal  4  ha  harus  dapat dipetakan  (muncul  sebagai  area  yang berdiri sendiri), sehingga dengan demikian  perlakuan  skala  6  untuk lokasi  uji  coba  Tanggamus  dan  skala  8 untuk  lokasi  uji  coba  Padang  Pariaman merupakan skala terbaik.
(a) Ploting hasil segmentasi skala 20, warna 0.9 dan kekompakkan 0.5 pada citra Quickbird pada
lokasi 1 (b) Ploting hasil segmentasi skala 20, warna 0.9 dan kekompakkan 0.5 pada citra Landsat pada lokasi 1 (c) Ploting hasil segmentasi skala 20, warna 0.5 dan kekompakkan 0.5 pada citra Landsat pada lokasi 1 (d) Ploting hasil segmentasi skala 20, warna 0.1 dan kekompakkan 0.5 pada citra Landsat pada lokasi 1 Gambar 3-1: Analisis kualitatif antar kombinasi nilai warna, kekompakkan pada lokasi 1
(a) Ploting hasil segmentasi skala 20, warna 0.9 dan kekompakkan 0.5 pada citra Quickbird pada
lokasi 2 (b) Ploting hasil segmentasi skala 20, warna 0.9 dan kekompakkan 0.5 pada citra Landsat lokasi 2 (c) Ploting hasil segmentasi skala 20, warna 0.5 dan kekompakkan 0.5 pada citra Landsat pada lokasi 2 d) Ploting hasil segmentasi skala 20, warna 0.1 dan kekompakkan 0.5 pada citra Landsat lokasi 2
Gambar 3-2: Analisis kualitatif antar kombinasi nilai warna, kekompakkan pada lokasi 2

## Tabel 3-1:  HASIL ANALISIS KUANTITATIF SEGMENTASI UNTUK PEMETAAN LAHAN SAWAH LOKASI UJI COBA TANGGAMUS, LAMPUNG
SKALA JUMLAH SEGMEN MAKSIMUM KESALAHAN (ha) AKURASI SAWAH AKURASI NONSAWAH AKURASI TOTAL SAWAH NONSAWAH 30 1491 30.5 130.9 81.2 95.1 92.7 25 1873 23.4 130.9 81.8                     95.8 93.4 20 1984 24.3 38.7 86.2                     95.2 93.7 18 1984 23.4 38.7 83.3                     96.8 94.5 16 3061 10.6 38.1 84.2                     97.1 94.9 15 3498 8.5 38.1 86.7                     96.1 94.5 14 4084 8.7 26.7 87.0                     96.5 94.8 13 4822 8.0 44.6 88.1                     96.2 94.9 12 5692 6.3 26.0 90.0                     96.0 95.0 11 6723 7.9 9.5 87.3                     96.6 95.1 10 8079 7.9 5.7 88.8                     97.2 95.7 8 8729 7.6 5.0 87.7                     97.8 96.1 7 11338 3.2 7.8 89.7                     97.6 96.3 6 21784 3.5 3.7 84.1                     98.3 95.9 Tabel 3-2:  HASIL ANALISIS KUANTITATIF SEGMENTASI UNTUK PEMETAAN LAHAN SAWAH LOKASI

## UJI COBA PADANG PARIAMAN, SUMATERA BARAT
SKALA JUMLAH SEGMEN MAKSIMUM KESALAHAN (ha) AKURASI SAWAH AKURASI NONSAWAH AKURASI TOTAL SAWAH NONSAWAH 30 926 65.6 88.9 63.6 93.4 86.7 25 1394 32.3 45.9 67.9 93.3 87.6 20 2339 16.6 25.5 69.5 93.6 88.2 19 2652 26.0 21.6 68.4 94.1 88.3 18 3002 19.1 19.1 66.8 94.6 88.3 17 3421 16.3 23.8 70.3 94.0 88.6 16 3967 14.0 19.1 71.3 93.7 88.7 15 4579 14.0 13.8 74.2 93.3 89.0 14 5289 13.4 14.4 74.0 93.8 89.4 13 6277 13.4 11.2 73.6 94.0 89.4 12 7444 13.4 8.4 72.0 94.4 89.3 11 8973 8.6 8.8 73.1 94.5 89.7 10 11036 6.1 6.0 76.9 93.6 89.8 9 13501 6.2 4.6 80.8 93.3 90.5 8 17061 3.7 4.0 87.6 91.7 90.7 7 22245 3.5 5.2 83.4 92.3 90.3
Sementara  itu  ketelitian  hasil pemetaan  (ketelitian  total)  untuk  lokasi uji  coba  Tanggamus,  berkisar  antara 92,7%  (skala  30)  sampai  96,3%  (skala
7),  sedangkan  ketelitian  pemetaan untuk  lokasi  uji  coba  Padang  Pariaman berkisar 86,7% (skala 30) hingga 90,7%
(skala  8).  Dengan  demikian  ketelitian pemetaan  terbaik  juga  terjadi  pada perlakuan skala 6 untuk lokasi uji coba Tanggamus dan skala 8 untuk lokasi uji coba  Padang  Pariaman.  Hasil  analisis disajikan pada Gambar 3-3 dan 3-4.
Gambar 3-3: Hasil  analisis  akurasi  sawah,  akurasi  bukan  sawah  dan  akurasi  total  untuk  lokasi  uji coba Tanggamus, Lampung
Gambar 3-4: Hasil  analisis  akurasi  sawah,  akurasi  bukan  sawah  dan  akurasi  total  untuk  lokasi  uji coba Padang Pariaman, Sumatera Barat

## Analisis  pengaruh  perbedaan  kualitas geometri citra
Hasil  penghitungan  kesalahan geometri citra yang digunakan menunjukkan  bahwa  standar  deviasi untuk lokasi uji coba Tanggamus 6,990 sedangkan untuk lokasi uji coba Padang Pariaman  9,526.  Dengan  memperhatikan toleransi  kesalahan  menurut  standar internasional yang mengisyaratkan ketelitian geometri minimal 90% atau 3σ (SNI, 2002; Moffitt, F. H. And Mikhail, E. M.,  1980),  maka  diperoleh  toleransi kesalahan  untuk  lokasi  uji  Padang Pariaman 16,70 ha dan untuk lokasi uji Tanggamus  13.32  ha.  Jika  toleransi kesalahan ini dikaitkan dengan Tabel 3-1 dan Tabel 3-2, maka dapat disimpulkan bahwa kombinasi parameter yang paling optimal  untuk    pemetaan  lahan  sawah adalah  skala  11,  warna  0.9  dan kekompakan 0.5.
4

## KESIMPULAN DAN SARAN
4.1 Kesimpulan Berdasarkan hasil kajian
sebagaimana  diuraikan  di  atas,  maka penelitian  ini  dapat  menyimpulkan bahwa:
a. Kombinasi parameter yang menghasilkan  toleransi  kesalahan segmen  yang  memenuhi  persyaratan kartografi  adalah  skala  6,  warna  0.9, dan kekompakan 0.5 untuk lokasi uji Tanggamus  dan  skala  8,  warna  0.9, kekompakan  0.5  untuk  lokasi  uji Padang Pariaman.
b. Kombinasi  parameter  yang  paling optimal untuk pemetaan lahan sawah adalah  skala  11,  warna  0.9  dan kekompakan 0.5.
c. Ketelitian klasifikasi  ( overall  accuracy ) maksimum  untuk  pemetaan  lahan sawah  berkisar  antara  90,7%  sampai 96,3 %.
4.1 Saran
Berkaitan dengan
beberapa kesimpulan  yang  telah  disampaikan  di atas, disarankan agar:
a. Perlu  dilakukan  validasi  di  wilayah lain untuk mengetahui tingkat ketelitian model pemetaan ini
b. Perlu  dilakukan  kajian  yang  lebih mendalam dari metode segmentasi ini dengan menggunakan kombinasi nilai parameter skala, warna, dan kekompakkan  yang  lebih  bervariasi untuk  memperoleh  hasil  segmentasi yang lebih akurat.
c. Perlu  dilakukan  kajian  yang  lebih mendalam  dari  metode  klasifikasi berbasis obyek ini
dengan meminimalkan  peran  analisis  visual dan  menggunakan  kombinasi  nilai parameter  yang  lebih beragam  untuk memperoleh  hasil  pemetaan  liputan lahan  yang  lebih  akurat  sehingga dapat dijadikan suatu standar metode klasifikasi di masa yang akan datang.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih  yang  setinggi-tingginya  kepada yth.  Prof.  Dr.  Ir.  I  Nengah  Surati  Jaya M.Sc  atas  bimbingan  dan  arahan  yang telah diberikan selama penulisan makalah  ini.  Ucapan  terima  kasih  juga saya  sampaikan  kepada  Kepala  Bidang Sumber  Daya  Wilayah  Darat  yang  telah memfasilitasi  serta  teman-teman  tim peneliti yang telah mendukung pelaksanaan penelitian ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Anonim,  ?. Agricultural  Parcel  Detection with Definiens eCognition . (http:// www.definiens.com , diakses
tanggal 22 Januari 2013). Adipranoto,  P.,  2005. Kombinasi  Metode Morphological Gradient dan Transformasi  Watershed  pada Proses  Segmentasi  Citra  Dijital , UK Petra, Surabaya.
Achmad,  B.  dan  Fardausy,  K.,  2005.
Teknik  Pengolahan  Citra  Dijital , Ardi Publishing, Yogyakarta.
Anuraag  Agrawal,  2010. Object-based Classification  of  Range  Data (Masters
Thesis) , Information
Systems  Engineering,  Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University.
Badan  Standarisasi  Nasional,  2002.
Standar Nasional Indonesia – Peta Dasar Lingkungan Pantai Indonesia skala  1:250.000 .  Jakarta:  BSN. 38 hlm.
Badan  Standarisasi  Nasional,  2010.
Standar Nasional Indonesia - Klasifikasi Penutup Lahan . Jakarta: BSN. 28 hlm.
Benedictus  Yoga  Budi  Putranto,  et  al., 2010. Segmentasi  Warna  Citra Dengan Deteksi Warna HSV Untuk Mendeteksi  Obyek .  Universitas Kristen Sayta Wacana, Yogyakarta.
Bins,  S.L.,  Fonseca,  G.L.,  Erthal,  J.G., Mitsuo, F., 1996. Satellite Imagery Segmentation:  A  Region  Growing Approach ,  National  Institute  for Space Research, Image Processing Division,  São  José  dos  Campos, Brasil.  Tersedia  di  http://  marte. dpi.inpe.br/col/sid.inpe.br/deise/ 1999/02.05.09.30/doc/T205.pdf, diakses tanggal 9 April 2013.
Forsyth,  D.A.  and  Ponce,  J.,  2003.
Segmentation  by  Clustering’  In:
Computer Vision A Modern
Approach ,  International  Edition, Pearson Education, Inc.
Images  Interpretation  and  Analysis,
2008. Natural Resources Canada. (http://www.nrcan.gc.ca , diakses tanggal 4 Maret 2012).
Kampouraki  M.,  Wood  GA.,  Brewer  TR., 2007. The  Suitable  of  Object-Base Image  Segmentation  to  Replace Manual  Areal  Photo  Interpretation for  Mapping  Impermeable  Land Cover .
Lahan  Sawah.  (http://www.mediabpr. com/kamus-bisnis-bank/lahan
sawah.aspx,  diakses  tanggal  9 Maret 2011). Malingreau,  J.P.,  1986a. Monitoring Tropical  Wetland  Rice  Production Systems: a Test for Orbital Remote Sensing ,  In:  Remote  Sensing  and Tropical  Land  Management.  John Wiley and Sons, New York, N.Y. Manual  Definiens  Professional  5.0 . (http://www.definiens.com , di- akses tanggal 28 Januari 2011).
Moffitt,  F.  H.  And  Mikhail,  E.  M.,  1980.
Photogrammetry. Edisi  Kedua,
Harper and Row Publisher, Newyork, USA. Murinto, Agus Harjoko, 2009. Segmentasi  Citra  Menggunakan
Watershed dan Intensitas Filtering sebagai  Pre  Processing. Seminar Nasional Informatika 2009.
Qian Yu, Peng Gong, Nick Clinton, Greg Biging,  Maggi  Kelly,  and  Dave
Schirokauer,  2006. Object-based Detailed  Vegetation  Classification with Airborne High Spatial Resolution Remote Sensing Imagery . Photogrammetric
Engineering  &  Remote  Sensing
Vol.  72,  No.  7,  July  2006,  pp. 799–811.
Soelaiman Rully, dkk.,2008. Segmentasi Citra  Berwarna  Menggunakan Algorithma Jseg , Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS), Surabaya, Prosiding Seminar Nasional Teknologi Industri Bidang Teknik Informatika.
Shunji  Murai,  1993. Remote  Sensing Note, University of Tokyo.
Sumengen,  B.,  Manjunath,  B,  S.,  2005.
Multi-scale  Edge  Detection  and
Image
Segmentation . ECE
Department,  UC,  Santa  Barbara, CA, USA.
Peijun  Li,  dkk.,  2011. A  Multilevel Hierarchical  Image  Segmentation Method  for  Urban  Impervious Surface  Mapping  using  Very  High Resolution  Imagery .  IEEE  Journal of  Selected  Topics  in  Applied Earth  Observations  and  Remote Sensing  -  IEEE  J  SEL  TOP  APPL EARTH OBS, vol. 4, no. 1, p. 103- 116.