Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 865-881 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Analisis Algoritma Random Forest dan Kombinasi
Indeks Spektral untuk Identifikasi Lahan Terbangun (Kasus  Kota Surakarta)
Ardia Tiara Rahmi 1 , Kholis Hapsari Pratiwi 2 , Delista Putri Deni 3 1,2,3 Sekolah Vokasi Universitas Sebelas Maret, Jawa Tengah, Indonesia e-mail : ardia_tiara@staff.uns.ac.id 2 , kholis.hapsari@staff.uns.ac.id 3 , delistaputri@staff.uns.ac.id 3

## Abstract
In an effort to realize one of the objectives of the Sustainable Development Goals (SDGs) program goal 11 concerning Sustainable Cities and Settlements, controlling the intensity of urban built-up land in Indonesia really needs attention. One effort to monitor the condition of changes in built-up land that is easy, fast, cheap and efficient is to use the results of remote sensing  data processing. Technological developments in the field of remote sensing are currently leading to processing based on Big Data and cloud computing, one of  which is GEE (Google Earth Engine). Google Earth Engine. Identification of built-up  land  was  carried  out  using  the  guided  classification  method  of  Machine  Learning  Random Forest  and  a  combination  of  Spectral  Index  algorithms  consisting  of  a  combination  of  Urban  Index (UI),  Normalized  Difference  Vegetation  Index  (NDVI),  and  Modified  Normalized  Difference  Water Index (MNDWI) algorithms. The object segmentation process on the results of the combined spectral index  is  carried  out  using  the  Otsu  thresholding  method.  The  results  showed  that  the  built-up  area from  the  results  of  identification  using  the  Random  Forest  algorithm  and  the  spectral  index combination algorithm in 2019 to 2023 has increased the area of land, which is shown in the 2019- 2023  built-up  land  map.  The  accuracy  test  using  the  confusion  matrix  showed  that  the  results  of identification  using  a  combination  of  spectral  indices  obtained  OA  and  Kappa  values  which  were included  in  the  medium  to  high  category,  namely  98.69%  and  0.969.  So  that  this  method  can  then continue to be used to monitor the pattern of development of built-up land in Surakarta City.
Keywords : Google Earth Engine, Spectral Index, Built-up Land, Random Forest, Sentinel-2

## Abstrak
Dalam  upaya  mewujudkan  salah  satu  tujuan  dari  program  Sustainable  Development  Goals  (SDGs) tujuan  11  tentang  Kota  dan  Pemukiman  yang  Berkelanjutan,  pengendalian  intensitas  lahan terbangun perkotaan di Indonesia sangat perlu diperhatikan. Salah satu upaya pemantauan kondisi perubahan  lahan  terbangun  yang  mudah,  cepat,  murah  dan  efisien  adalah  menggunakan  hasil pengolahan data penginderaan jauh. Perkembangan teknologi di bidang penginderaan jauh saat ini mengarah ke pengolahan berbasis Big Data dan cloud computing salah satunya adalah GEE (Google Earth  Engine).Dalam  penelitian  ini,  akan  dilakukan  model  pemantauan  lahan  terbangun  dari  data Citra  Satelit  Sentinel  2A  SR  resolusi  10  meter  multi  temporal  menggunakan  Google  Earth  Engine. Identifikasi  lahan  terbangun  dilakukan  dengan  metode  klasifikasi  terbimbing  Machine  Learning Random  Forest  serta  kombinasi  algoritma  Indeks  Spektral  yang  terdiri  dari  kombinasi  algoritma Urban  Index  (UI),  Normalized  Difference  Vegetation  Index  (NDVI),  dan  Modified  Normalized Difference  Water  Index  (MNDWI).  Proses  segmentasi  objek  pada  hasil  kombinasi  indeks  spektral dilakukan  menggunakan  metode  Otsu  thresholding.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  lahan terbangun  dari  hasil  identifikasi  menggunakan  algoritma  Random  Forest  dan  algoritma  kombinasi indeks  spektral  pada  tahun  2019  ke  2023  mengalami  peningkatan  luasan  lahan,  yang  mana ditunjukkan dalam peta lahan terbangun tahun 2019-2023. Uji akurasi menggunakan matriks konfusi menunjukkan  bahwa  hasil  identifikasi  menggunakan  kombinasi  indeks  spektral  mendapatkan  nilai OA  dan  Kappa  yang  termasuk  dalam  kategori  sedang  hingga  tinggi  yaitu  98,69  %  dan  0,969. Sehingga metode tersebut selanjutnya dapat terus digunakan untuk memantau pola perkembangan lahan terbangun di Kota Surakarta.
Kata kunci : Google Earth Engine, Indeks Spektral, Lahan Terbangun, Random Forest, Sentinel-2
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 865-881 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  Kota  padat  penduduk  di  Indonesia  adalah  Kota  Surakarta  yang memiliki  luas  46,72  km 2 dengan  jumlah  penduduk  578.906  jiwa  per  Desember 2021. Dengan demikian, kepadatan penduduk di kota ini mencapai 12.391 jiwa per km persegi [1]. Hal tersebut menuntut adanya kebijakan untuk mengendalikan dan mengarahkan  pengembangan  wilayah  perkotaan  sesuai  Tujuan  Pembangunan Berkelanjutan  ( Sustainable  Development  Goals /  SGDs)  yaitu  Tujuan  11  tentang Kota dan Pemukiman Berkelanjutan yang ditetapkan oleh PBB 2015 silam. Dalam usaha  mendukung  kebijakan  tersebut,  maka  dibutuhkan  upaya  pemantauan perubahan  lahan  terbangun  yang  mudah,  cepat,  dan  efisien.  Saat  ini  teknologi penginderaan  jauh  untuk  pemantauan  perubahan  lahan  terbangun  lebih  banyak digunakan  dari  pada  survei  terestrial  karena  identifikasi  obyek  dapat  dilakukan secara  cepat,  efisien,  multitemporal,  mencakup  wilayah  yang  cukup  luas,  dan validitasnya  dapat  diandalkan  [2].  Permodelan  data  inderaja  memerlukan pengolahan  data  citra  satelit  dengan  volume  yang  sangat  besar  dan  tidak terstruktur  sehingga  membutuhkan  teknologi  /  sumber  daya  baru  yang  lebih efisien [3]. Hadirnya sumber daya cloud computing platform seperti Google Earth Engine (GEE), dapat menjawab permasalahan Geo Big Data tersebut [4]. Algoritma Random Forest (RF) dapat digunakan sebagai pendekatan baru untuk memetakan tutupan lahan melalui Google Earth Engine [5].
Dalam  penelitian  oleh  Kurniawan,  dkk.  (2017)  [6],  pendeteksian  lahan terbangun berhasil dilakukan dengan kombinasi indeks spektral Urban Index (UI), Normalized Difference Built-up Index (NDBI) dan Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)  pada  citra  Landsat  8  Tahun  2013  di  Kota  Magelang.  Kombinasi indeks  spektral  UI  ─  NDVI  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  lahan  terbangun dengan  hasil  terbaik  dibanding  kombinasi  NDBI  ─ NDVI,  dengan  memperhatikan objek kenampakan citra berupa lahan vegetasi. Metode ekstraksi lahan terbangun dengan  Kombinasi  Indeks  Spektraleberapa  indeks  spektral  yaitu  NDBI,  NDVI, Modified  Normalized  Difference  Water  Index (MNDWI), Normalized  Difference Water Index (NDWI) dan Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI) pada citra Landsat 8 Tahun  2015  di  Kota  Yogyakarta  dilakukan  oleh  Hidayati,  dkk.  (2018)  [7]. Penelitian  ini  berhasil  dilakukan  dengan  hasil  terbaik  dalam  mengidentifikasi lahan  terbangun  yang  terbebas  dari  badan  air  pada  kombinasi  indeks  spektral NDBI─MNDWI.  Kemudian  Penelitian  yang  mengkaji  perbandingan  kemampuan beberapa  metode machine  learning dalam  GEE  untuk  pemetaan  tutupan  lahan telah  dilakukan  oleh  Mustofa  pada  tahun  2018  [8].  Penelitian  tersebut mebandingkan metode klasifikasi berbasis piksel menggunakan machine learning diantaranya  Winnow,  SVM, Random  Forest ,  Perceptron,  Naïve  Bayes, Minimum Distance ,  GmoMaxEnt,  Ikpamir,  dan  CART.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  metode Random  Forest menunjukkan  performa  terbaik  dalam  identifikasi  obyek  dengan nilai  overall  accuracy  sebesar  88.1%,  yang  artinya  hasil  identifikasi  obyek menggunkan metode tersebut dapat diandalkan validitasnya hinggal 88.1%.
Berdasarkan  beberapa  penelitian  terdahulu  mengenai  analisis  lahan terbangun,  penulis  menemukan  suatu  kajian  yang  belum  dilakukan  yaitu bagaimana jika identifikasi lahan terbangun dilakukan dengan mengkombinasikan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 865-881 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
beberapa indeks spektral yaitu UI, NDVI dan MNDWI dari data citra satelit resolusi tinggi  Sentinel  2A  SR  untuk  interpretasi  objek  di  permukaan  bumi,  kemudian membandingkannya  dengan  hasil  identifikasi  lahan  terbangun  menggunakan metode  algoritma Random  Forest. Kegiatan-kegiatan  pengolahan  data  penelitian akan membutuhkan waktu yang lama jika diolah menggunakan aplikasi pengolah data berbasis desktop, terutama jika area studinya sangat luas. Hadirnya platform pengolahan geo-big data berbasis cloud bernama Google Earth Engine (GEE) bisa menjadi  salah  satu  solusi  dari  permasalahan  tersebut  [9]. Google  Earth  Engine (GEE)  menyediakan platform  cloud berbahasa  pemograman JavaScrit untuk mengakses  dan  memproses  citra  penginderaan  jauh  yang  tersedia  secara  bebas dalam  jumlah  besar,  sehingga  dapat  melakukan  pemantauan  perubahan  objek permukiman bumi secara multi-temporal dan kontinyu.  Kemudian hasil penelitian ini  akan  mendapatkan  metode  identifikasi  lahan  terbangun  yang  terbaik  antara metode klasifikasi terbimbing menggunakan algoritma Random Forest dan metode klasifikasi menggunakan kombinasi indeks spektral. Perbandingan dilakukan dari hasil  uji  akurasi  yang  menghasilkan  nilai  Kappa  dari  kedua  metode  tersebut. Metode  yang  terbaik  akan  dijadikan  rekomendasi  untuk  pemantauan  lahan terbangun secara kontinyu di Kota Surakarta.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Studi Literatur
Studi literatur yang dipelajari yaitu perkembangan  ruang perkotaan,  faktor pendorong    perubahan    lahan  terbangun,  rencana  tata  ruang  wilayah,  aplikasi penginderaan  jauh  untuk  kajian  perkotaan  dan  tata  ruang,  Pengolahan  data dengan Google  Earth  Engine, Sentinel-2  level  2A,  Segmentasi  berbasis Otsu thresholding , klasifikasi citra terbimbing Random Forest , kombinasi indeks spektral dengan algoritma UI, NDVI dan MNDWI, serta penelitian-penelitian terdahulu.

## 2.2. Pengumpulan Data
Pengumpulan    data    dilakukan      untuk      mengumpulkan      segala      data pendukung  dalam penelitian.  Adapun  data  yang  akan  diolah  dalam  penelitian  ini meliputi:
a) Data citra Sentinel-2 Level-2A pada tahun 2019, hingga 2023   di Kota Surakarta yang diimport dari Copernicus Open Access Hub (https://scihub.copernicus.eu/) ke  sistem  penyimpanan  cloud  yang  disediakan  oleh  platform Google  Earth Engine.
b) Data estimasi jumlah populasi penduduk per grid-sel 100 m x 100 m pada tahun 2015  yang  berasal  dari  WorldPop  (https://www.worldpop.org/)  dan  diakses melalui Google Earth Engine . dalam format .tif .
c) Peta  batas  administrasi  Kota  Surakarta  Skala  1:25.000  yang  diambil  dari The Global  Administrative  Unit  Layers (GAUL)  dan    dikeluarkan  oleh  Organisasi Pangan dan Pertanian ( Food and Agriculture Organization /FAO). Data tersebut kemudian diimport ke dalam platform penyimpanan cloud GEE.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 865-881 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.3. Kombinasi Kanal
Pada  tahap    ini  dilakukan  kombinasi  dari  beberapa  kanal  citra  untuk menghasilkan  beberapa  jenis  tampilan  citra  dan  indeks  spektral.  Tampilan  citra yang dubutuhkan pada penelitian ini adalah Natural color dengan kompisisi kanal B4 ( Red ), B3 ( Green ) dan B2 ( Blue ), Tampilan Natural Color menampakkan objek pada  permukaan  bumi  sesuai  dengan  kondisi  dan  warna  aslinya.  Tampilan tersebut kemudian digunakan untuk memudahkan peneliti melakukan interpretasi obyek  pada  citra  dan  membuat  sampel Training  Sample. Selain  itu,  kombinasi kanal  juga  dilakukan  untuk  menghitung  algoritma  NDVI,  MNDWI,  dan  UI.  NDVI atau  indeks  vegetasi  membutuhkan  Kombinasi  Indeks  Spektral4  ( red )  dan  B8 (NIR).  MNDWI  atau  indeks  badan  air  membutuhkan  kombinasi  kanal  B3  ( green ) dan B11 (SWIR 1). UI membutuhkan kombinasi kanal B8 (NIR) dan B12 (SWIR 2). Berikut ini adalah formula-formula indeks spektral tersebut.
(1) (2)
(3)
Berikut ini adalah Gambar-Gambar script dalam Google Earth Engine (GEE)
Gambar 1. Skrip Google Earth Engine untuk perhitungan algoritma NDVI, MNDWI, dan UI

## 2.4. Penentuan Training Sample
Penentuan  sampel Training Sample berfungsi  untuk  menentukan  jenis-jenis obyek  di  permukaan  bumi  yang  akan  digunakan  sebagai  acuan  dalam  proses klasifikasi  terbimbing  menggunakan  Algoritma Random  Forest .  Penentuan Training Sample harus memenuhi persyaratan akurasi, dengan jumlah minimal 3 (tiga) sampel setiap jenis objek. Penetapan Training Sample juga dapat dilakukan dengan menggunakan data acuan berupa peta dan pengenalan objek secara visual agar penentuan Training Sample dapat merepresentasikan objek penelitian secara menyeluruh dan sesuai dengan kondisi sebenarnya. Sampel objek penelitian akan terbagi  dalam dua  (2)  kelas  tutupan  lahan  yaitu:  lahan  terbangun  ( built-up  land ) dan non-lahan terbangun ( non-built-up ). Dapat dilihat pada Gambar berikut skrip untuk  input training  point kedalam  analisis  klasifikasi  menggunakan  algoritma Random Forest.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 865-881 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 2. Skrip Google Earth Engine untuk analisis Training sample dalam menyusun classifier menggunakan algoritma Random Forest
2.5. Klasifikasi Terbimbing Algoritma Random Forest Pada  penelitian  ini  proses  klasifikasi  terbimbing  ( supervised  classification ) yang digunakan adalah metode klasifikasi Random Forest yang merupakan  salah satu    metode  klasifikasi  dengan  mengacu  pada Training  Sample dan  dianalisis secara Machine  Learning .  Penetapan Training  Sample dilakukan  dengan menggunakan  data  acuan  berupa  peta  dan  pengenalan  objek  secara  visual  agar penentuan  Training  Sample  dapat  merepresentasikan  objek  penelitian  sesuai dengan  kondisi  sebenarnya.  Objek  penelitian  akan  terbagi    dalam  dua  kelas tutupan  lahan  yaitu  lahan  terbangun  dan  non-lahan  terbangun.  Objek  penelitian akan  terbagi  dalam  dua  (2)  kelas  tutupan  lahan  yaitu:  lahan  terbangun  dan  (2) non-lahan  terbangun.  Selanjutnya  dilakukan  pembagian  kelas  tutupan  lahan  dari hasil  klasifikasi  terbimbing  dan  mengatur  ulang  rentang  nilai  piksel  citra  yang masuk  kedalam  kelas-kelas  tersebut  untuk  mempermudah  interpretasi  secara visual.  Sama  halnya  dengan  proses-proses  pengolahan  data  citra  sebelumnya, klasifikasi terbimbing ini dilakukan menggunakan JavaScript melalui Google Earth Engine (GEE).

## 2.6. Perhitungan Kombinasi Indeks Spektral
Perhitungan indeks spektral dilakukan dua tahap yaitu:
(1)  Perhitungan  masing-masing  indeks  spektral  (UI,  NDVI  dan  MNDWI)  sesuai dengan persamaan masing-masing indeks spektral dan,
(2) Perhitungan kombinasi indeks spektral yaitu
(4)
Pemilihan  jenis  kombinasi  ini  bertujuan  untuk  menguji  kemampuan  UI  dalam identifikasi  lahan  terbangun  dengan  memperhatikan  kenampakan  objek  vegetasi (NDVI) dan badan air (MNDWI).

## 2.7. Pembuatan Peta Lahan Terbangun
Setelah didapatkan dua hasil kombinasi indeks spektral Kombinasi algoritma UI  ─  NDVI  ─  MNDWI  serta  hasil  klasifikasi  terbimbing Random  Forest, maka dilakukan  pembuatan  Peta  Lahan  Terbangun  pada  tahun  2019,  2020,  2021,  dan 2022.

## 2.8. Perbandingan  Metode  Identifikasi  Lahan  Terbangun  dari  Hasil  Uji Akurasi
Pada tahap ini dilakukan penentuan dan membandingkan metode identifikasi lahan  terbangun  yang  dapat  digunakan  secara  kontinyu.  Proses  ini  bertujuan untuk  mengetahui  metode  yang  tepat  digunakan  di  wilayah  perkotaan  dengan melihat nilai OA dan Kappa yang dihasilkan dari Uji Akurasi metode indentifikasi. Uji akurasi dilakukan untuk mengetahui tingkat ketelitian dalam mengidentifikasi lahan  terbangun.  Cara  yang  dilakukan  adalah  membandingkan  hasil  identifikasi obyek dari metode kombinasi indeks spectra dan algoritma Random Forest dengan data referensi berupa hasil interpretasi citra yang didapatkan dari proses digitasi kenampakan  lahan  terbangun  melalui  tampilan  Natural  Color.  Proses  pengujian dilakukan  dengan  menggunakan  perhitungan  metode confusion  matrix .  Metode penentuan  titik  sampel  yang  digunakan  adalah stratified  random  sampling yaitu menentukan beberapa titik sampel yang didistribusikan secara acak dalam setiap kelas,  di  mana  setiap  kelas  memiliki  sejumlah  poin  yang  sebanding  dengan  area relatifnya.  Hasil  uji  akurasi  menggunakan  confusion  matrix  dengan mempertimbangkan  nilai  OA  (overall  accuracy)  ≥  80%  (Congalton  dan Green,2009).  Gambar  berikut  menunjukkan  skrip  analisis  uji  akurasi  hasil identifikasi  lahan  terbangun  menggunakan  klasifikas Random  Forest dan kombinasi indeks spektral pada Google Earth Engine .
Gambar 3. Skrip Google Earth Engine untuk uji akurasi hasil klasifikasi lahan terbangun
2.9. Diagram Alir ( Flow Chart )
Adapun  diagram  alir  pengolahan  data  pada  penelitian  ini  terlihat  pada Gambar dengan penjelasan sebagai berikut :
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 865-881 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 4. Diagram Alir Pengolahan Data

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut ini hasil dan pembahasan dari proses pengolahan data Citra Sentinel 2A.
3.1. Hasil Pemrosesan Awal ( Preprocessing ) Sentinel-2 Pada  pemrosesan  awal  data  satelit  dilakukan  beberapa  tahapan  yaitu resampling , mosaicking, reprojecting dan subsetting . Seperti yang sudah dijelaskan pada  subbab  sebelumnya  bahwa  Citra  Sentinel  level  2A  tidak  perlu  dikoreksi
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 865-881 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
atmosferik  dan  geometris.  Dengan  wilayah  penelitian  yang  meliputi  Kota Surakarta,  maka  dibutuhkan  dua scene citra  per  tahunnya  untuk  mendapatkan wilayah  penelitian  yang  utuh.  Sedangkan  kanal-kanal  yang  digunakan  yaitu  B2 ( Blue ), B3 ( Green ), B4 ( Red ), B8 (NIR), B11 (SWIR-1) dan B12 (SWIR-2).

## 3.2. Hasil Resampling
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses downscaling atau  menurunkan  resolusi spasial kanal dari 10 m menjadi 20 m mengikuti skala spasial terendah dari kanal- kanal  yang  akan  diolah.  Kanal-kanal  yang  memiliki  resolusi  spasial  10  m diantaranya B2, B3, B4 dan B8, sedangkan kanal yang memiliki resolusi spasial asli 20 m adalah  B11 dan B12. Pada proses resampling ini tidak disarankan melakukan upscaling untuk  mencegah  terjadinya  kesalahan  dalam  interpolasi  piksel. Penyamaan  resolusi  spasial  di  semua  kanal  merupakan  syarat  utama  sebelum memasuki tahap kombinasi kanal untuk perhitungan indeks spektral.
Sebelum Sesudah
Gambar 5. Perbandingan Resolusi Spasial Sebelum dan Sesudah Resampling Berdasarkan Gambar 5, terlihat perbandingan sebelum dan sesudah proses resampling yang ditandai dengan berubahnya ukuran piksel ( cell size ) pada sumbu X dan Y dari 10 m pada kanal B2, B3, B4 dan B8 menjadi 20 meter. Dalam hal ini, untuk setiap piksel hasil resampling yang berukuran 20 meter pada sumbu X dan sumbu Y terbentuk dan terdiri dari 4 piksel yang berukuran 10 meter pada sumbu X  dan  sumbu  Y.  Tahap  resampling  dilakukan  menggunakan  analisis JavaScript melalui Google Earth Engine .

## 3.3. Hasil Mosaicking dan Subsetting
Dikarenakan pada wilayah penelitian membutuhkan dua scene citra Sentinel- 2  pada  setiap  tahunnya  maka  dilakukan  tahap mosaicking kedua scene citra tersebut  menjadi  satu scene yang  utuh.  Proses  ini  dilakukan  pada  tiap-tiap  kanal yang  digunakan  dalam  penelitian  yaitu  B2,  B3,  B4,  B8,  B11  dan  B12.  Untuk  nilai piksel  pada  hasil mosaicking dilakukan  akumulasi  menggunakan  rata-rata aritmatika dari semua piksel citra yang valid pada masing-masing scene citra yang dimasukkan dalam proses mosaicking .
Untuk  mempermudah  pemrosesan  data  citra  Sentinel-2  khususnya  pada wilayah  penelitian  dilakukan subsetting atau  pemotongan  bagian  citra  sesuai dengan  batas  administrasi  Kota  Surakarta.  Proses  ini  juga  dilakukan  pada  kanal- kanal citra yang digunakan di setiap tahunnya. Hasil dari subsetting adalah Gambar
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 865-881 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
dengan  kanal  B2,  B3,  B4,  B8,  B11  dan  B12  yang  hanya  mencakup  piksel  di  Kota Surakarta.
Gambar 6. Peta Kota Surakarta dengan Tampilan Natural Color .
Gambar  di  atas  merupakan  Peta  Kota  Suarakarta  dengan  tampilan  Natural Color  yang  dihasilkan  dari  kombinasi  kanal  RGB  atau  B4,  B3,  dan  B2.  Citra  pada Gambar  tersebut  sudah  melalui  proses resampling , mosaicking,  reprojecting  dan subsetting .
3.4. Hasil Pengolahan Berbasis Klasifikasi Random Forest Training sample yang digunakan dalam proses klasifikasi dibuat berdasarkan interpretasi visual pada citra yang berkomposit natural color . Jumlah kelas tutupan lahan  yang  dihasilkan  ada  dua  yaitu:  lahan  terbangun  ( built-up )  dan  non-lahan terbangun  ( non-built-up ),  sehingga  jumlah  sampel training  sample tutupan  lahan untuk menghasilkan klasifikasi Random Forest juga menyesuaikan dengan jumlah kelas  tutupan  lahan  tersebut.  Bentuk training  sample yang  dipilih  adalah  titik koordinat  agar  mempermudah  proses  digitasi  obyek  yang  lebih  teliti.  Penentuan training  sampe ini  disebar  sesuai  dengan  posisi  lahan  terbangun  dan  non-lahan terbangun  yang  terlihat  pada  citra Natural  Color di  seluruh  wilayah  penelitian seperti pada Gambar 7.
Gambar 7. Tampilan Sebaran Titik Training Sample
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 865-881 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 1. Jumlah Training Sample Klasifikasi Terbimbing
Kelas Tutupan Lahan  Jumlah Training Sample Interpretasi
Lahan Terbangun 105
Non Lahan Terbangun       105
Penelitian  ini  menetapkan training  sample berupa  titik  untuk  digitasi  objek lahan  terbangun  dan  non  lahan  terbangun  masing-masing  sebanyak  100  titik. Obyek  lahan  terbangun  meliputi  piksel  yang  meliputi  objek  atap  bangunan sedangkan  objek  non-lahan  terbangun  meliputi  badan  air  dan  vegetasi.  Digitasi obyek pada penentuan training sample ini dilakukan pada semua citra dari tahun 2019  s/d  2023.  Hal  ini  dilakukan  untuk  mencegah  terjadinya  kesalahan interpretasi  akibat  perubahan  tutupan  lahan  yang  terjadi  dari  tahun  ke  tahun. Hasil  dari  pembuatan  Training  Sample  kemudian  digunakan  dalam  proses klasifikasi  citra  Sentinel-2 Random  Forest .  Dari  proses  klasifikasi  ini  kemudian dihasilkan  citra  tutupan  lahan  terbangun  Kota  Surabaya  tahun  2019  dan  2023 sebagaimana terlihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Peta Tutupan Lahan hasil Klasifikasi Random Forest
Tabel 2. Perbandingan Luas Tutupan Lahan Hasil Klasifikasi Random Forest Tahun
2019 s/d 2023 Tutupan Lahan  2019 (ha)  2020 (ha) 2021 (ha)  2022 (ha)  2023 (ha) Non Built up 1795,76 1544.72 1440,92 1523.50 1388.71 38.81% 33.39% 31.14% 32.93% 30,02% Built Up 2830,79 3081.84 3185.64 3103.05 3237.84 61.19% 66.61% 68.86% 67.07% 69.98% Total 4626.56 4626.56 4626.56 4626.56 4626.56
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 865-881 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 9. Grafik Perbandingan Luas Tutupan Lahan Hasil Klasifikasi Random
Forest Tahun 2019 s/d 2023
Berdasarkan Gambar 9, jika melihat grafik tersebut luas lahan terbangun dari tahun  2019  hingga  tahun  2021  terus  bertambah,  namun  pada  tahun  2021  luas lahan  terbangun  menurun.  Kemudian  pada  tahun  2023,  luas  lahan  terbangun Kembali  meningkat.  Hal  ini  dapat  dianalisis  melalu  jumlah  piksel  citra  yang teridentifikasi sebagai lahan terbangun pada tahun 2022 lebih kecil dibandingkan pada tahun 2021. Hal ini perkuat oleh informasi perhitungan luasan yang terlihat pada Tabel 2. Diketahui bahwa pada tahun 2023, kelas lahan terbangun memiliki luasan tertinggi sebesar 3237.84 Hektar (69,98 %). Sedangkan  pada  tahun  2019, kelas    lahan    terbangun  memiliki  luasan  terendah  sebesar  2830,79  Hektar (61.19%). Penurunan luas lahan terbangun dari tahun 2021 ke tahun 2022 dapat terjadi  akibat  beberapa  faktor.  Faktor  pertama  adalah  kesalahan  interpretasi obyek tutupan lahan saat membuat training sample . Faktor lainnya adalah kualitas citra  yang  kurang  baik  pada  tahun  tersebut  dimana  tutupan  awan  sangat mempengaruhi  proses  identifikasi  lahan.  Jika  melihat  tampilan  komposit natural color Kota Surakarta pada tahun 2022, ada beberapa wilayah yang tertutup awan dimana  wilayah  tersebut  dapat  menghasilkan  nilai null atau  piksel  tak  bernilai. Berdasarkan  analisis  penulis  maka  pada  metode  klasifikasi  terbimbing  ini  masih terjadi misinterpretasi dalam mengidentifkasi objek lahan terbangun, oleh karena itu  perlu  dilakukan  uji  akurasi  untuk  dapat  mengetahui  seberapa  besar misinterpretasi tersebut.

## 3.5. Hasil Analisis Algoritma Indeks Spektral UI
Indeks  spektral  yang  diterapkan  adalah  UI  untuk  mengidentifikasi  objek lahan  terbangun,  NDVI  untuk  mengidentifikasi  objek vegetasi  dan  MNDWI  untuk mengidentifikasi  objek  badan  air.  Pengolahan  dilakukan  dengan  memasukkan rumus  atau  formula  dari  setiap  indeks  spektral  yang  digunakan  dan  dilakukan visualisasi  dengan  gradasi  warna  tertentu.  Identifikasi  objek  lahan  terbangun dengan indeks spektral UI (Urban Index ) menggabungkan kemampuan dari kanal B8  (NIR)  dan  B12  (SWIR-12)  yang  diolah  dengan  formula  (3).  Adapun  hasil visualisasi dari identifikasi objek lahan terbangun berbasis indeks UI terlihat pada Gambar 10.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 865-881 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 10. Peta Hasil Kombinasi Indeks Spektral UI

## Gambar 11. Grafik Nilai Reflektan UI
Berdasarkan  Gambar  11,  semakin  tinggi  kemungkinan  piksel  tersebut diidentifikasi  sebagai  lahan  terbangun,  berlaku  sebaliknya  untuk  non-lahan terbangun.  Citra  Sentinel  yang  digunakan  pada  proses  analisis  indek  spektral  UI pada  Gambar  10  tersebut  adalah  citra  sentinel  pada  tahun  2023,  tahun  dengan kondisi citra yang paling relevan dengan kondisi saat ini.

## 3.6. Hasil Kombinasi Indeks Spektral
Hasil  segmentasi  obyek  dari  proses Otsu  thresholding kemudian  digunakan untuk  pembentukan  kombinasi  indeks  spektral.  Pada  penelitian  ini  dihasilkan kombinasi = UI - NDVI – MNDWI berdasarkan rumus nomor 4. Perhitungan yang dilakukan adalah melakukan pengurangan objek piksel dari masing-masing indeks spektral. Visualisasi hasil dari kombinasi indeks spektral ditampilkan pada Gambar 12.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 865-881 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 12. Hasil Kombinasi Indeks Spektral tahun 2019 dan 2023
Diketahui  bahwa  kombinasi  memiliki  asumsi  bahwa  wilayah  yang diidentifikasi  sebagai  objek  lahan  terbangun  dari  indeks  UI  dikurangkan  dengan wilayah  yang  diidentifikasi  sebagai  objek  vegetasi  dari  indeks  NDVI  dan  wilayah yang  diidentifikasi  sebagai  objek  badan  air  dari  indeks  MNDWI.  Berdasarkan Gambar  16,  hasil  yang  didapatkan  dari  kombinasi  ini  adalah  citra  raster  berupa piksel lahan terbangun (UI) yang sudah terbebas dari piksel objek vegetasi (NDVI) dan piksel objek badan air (MNDWI). Untuk kelas tutupan lahan terbagi menjadi dua yaitu lahan terbangun ( built-up ) yang memiliki nilai piksel sebesar 1 dan non- lahan  terbangun  ( non-built-up) yang  memiliki  nilai  piksel  sebesar  0.  Piksel  1 ditampilkan dengan warna gelap untuk menunjukkan perbedaan signifikan antara obyek lahan terbangun dan non lahan terbangun.
Tabel 3. Perbandingan Luas Tutupan Lahan Hasil Kombinasi  tahun 2019 s/d
2023 Tutupan Lahan  2019 2020 2021 2022 2023 Non Built up 1438.71  1310,65  1292.00  1107.26  959.19 31.10%  28.33%  27.93%  23.93%  20,73% Built up 3187.84  3315.91  3334.56  3519.30  3667.37 68.90%  71.67%  72.07%  76.07%  79.27% Total 4626.56  4626.56  4626.56  4626.56  4626.56
Hasil  perhitungan  luas  dari  identifikasi  lahan  terbangun  metode  kombinasi indeks  spektral  menunjukkan  pola  yang  berbanding  lurus  antara  pertambahan tahun  dan  luas  lahan  terbangun.  Semakin  bertambah  tahun  makan  jumlah  luas lahan  terbangun  pun  semankin  meningkat.  Namun  hasil  tersebut  masih  tetap harus  diuji  keakuratannya.  Tabel  3  menunjukkan  kelas  tutupan  lahan  terbangun terbesar  pada  tahun  2023  yaitu  3667,37  Ha  (79,27%),  sedangkan  kelas  tutupan lahan terbangun terendah pada tahun 2019 yaitu sebesar  3187.84 Ha (68.90%). Untuk  mengetahui  perbandingan  setiap  tahun  secara  grafik  dapat  dilihat  pada Gambar 13.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 865-881 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 13. Grafik Perbandingan Luas Hasil Kombinasi Indeks Spektral Gambar  13  menunjukkan  pola  perkembangan  lahan  terbangun  yang  sama antara kombinasi A dan Kombinasi Indeks Spektral. Seiring bertambahnya tahun, luas lahan terbangun semakin meningkat. kedua hasil tersebut menunjukkan hasil yang baik dan searah dengan pola peningkatan kepadatan penduduk di Indonesia. Maka untuk mendapatkan metode identifikasi terbaik perlu dilakuka uji akurasi.

## 3.7. Hasil Uji Validasi Tutupan Lahan
Validasi  tutupan  lahan  dilakukan  terhadap  piksel  yang  dihasilkan  dari metode  klasifikasi  yang  telah  dilakukan  yaitu  berbasis  klasifikasi  terbimbing Random  Forest dan  klasifikasi  berbasis  kombinasi  indeks  spektral.  Hal  ini diterapkan  dengan  cara  membandingkan  data  hasil  klasifikasi  terhadap  data referensi yaitu Interpretasi melalui Google Earth Pro yang disesuaikan juga dengan citra  sentinel Natural  Color. Jumlah  ukuran  sampel  dalam  melakukan  validasi tutupan  lahan  memiliki  nilai  yang  sama  dengan  jumlah  ukuran  sampel  dalam menentukan  korelasi  antar  indeks  spektral  yang  ditentukan  berdasarkan persamaan distribusi multinomial.

## 3.8. Hasil Uji Validasi Klasifikasi Random Forest
Berdasarkan  hasil  validasi  tutupan  lahan  berbasis  klasifikasi  terbimbing dengan  algoritma Random  Forest ,  didapatkan  nilai  koefisien  Kappa  dengan  nilai minimum  sebesar  0,94  pada  tahun  2019  dan  nilai  maksimum  sebesar  0,98  pada tahun  2023.  Sedangkan,  nilai  OA  ( overal  accuracy )  didapatkan  nilai  minimum sebesar 97,00% pada tahun 2019 dan nilai maksimum sebesar 99,42% pada tahun 2023.
Tabel 5. Matriks Konfusi Klasifikasi Random Forest Tahun 2019
Reference Data Class Classified Data non-built-up  built up Total Producer Accuracy non-built-up 85 1 86 98,8372 built up 4 77 81 95,0617 Total 89 78 167 User Accuracy 95,5056 98,71794
Total Sample: 167, Total Corrected Sample: 162 Overall Accuracy : 97,01%   Kappa: 0,94
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 865-881 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 6. Matriks Konfusi Klasifikasi Random Forest Tahun 2023
Reference Data Class Classified Data non-built-up  built up Total Producer Accurac y non-built-up 84 0 84 100 built up 1 86 87 98,8505 Total 85 86 171 User Accuracy 98,8235 100
Total Sample: 171, Total Corrected Sample: 170 Overall Accuracy : 99,415%    Kappa: 0,988
Jika  dilihat  berdasarkan  nilai  Kappa  dan  OA  tersebut  dapat  disimpulkan bahwa  hasil  klasifikasi  terbimbing  termasuk  dalam  kategori  sangat  dapat diandalkan  yang  berarti  memiliki  kekuatan  kesepakatan  pada  tingkat  tinggi. Adapun  hasil  perhitungan  uji  validasi  dengan  metode confusion  matrix dapat dilihat pada Tabel 5 dan Tabel 6.

## 3.9. Hasil Uji Validasi Berbasis Kombinasi Indeks Spektral
Berdasarkan hasil validasi tutupan lahan berbasis kombinasi indeks spektral, didapatkan nilai koefisien Kappa dengan nilai minimum sebesar 0,933 pada tahun 2020  dan  nilai  maksimum  sebesar  0,988  pada  tahun  2021.  Sedangkan,  nilai  OA ( overal accuracy ) didapatkan nilai minimum sebesar 96,67 % pada tahun 2020 dan nilai maksimum sebesar 99,41% pada tahun 2021.
Tabel 9. Matriks Konfusi Kombinasi Indeks Spektral Tahun 2020
R eference Data Class Classified Data non-built-up  built up Total Producer Accuracy non-built-up 74 2 76 97,3684 built up 3 71 74 95,9459 Total 77 73 150 User Accuracy 96,1038 97,2602
Total Sample: 150, Total Corrected Sample: 145 Overall Accuracy: 96,67%    Kappa: 0,933
Tabel 10. Matriks Konfusi Kombinasi Indeks Spektral Tahun 2021
Reference Data Class Classified Data non-built-up  built up  Total  Producer Accuracy non-built-up 82 1 83 98,7951 built up 0 87 87 100 Total 82 88 170 User Accuracy  100 98,8636
Total Sample: 170, Total Corrected Sample: 169 Overall Accuracy: 99,39%    Kappa: 0,988

## 3.10. Analisis Hasil Uji Validasi Keseluruhan
Berdasarkan hasil uji validasi yang telah dilakukan, maka pada penelitian ini dapat  dirangkum  bahwa  nilai  Kappa  dan  OA  pada  metode  klasifikasi  terbimbing termasuk dalam kategori sedang atau memiliki kekuatan kesepakatan pada tingkat
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 865-881 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
sedang,  sedangkan  pada  metode  kombinasi  indeks  spektral  termasuk  dalam kategori  sedang  hingga  tinggi  atau  memiliki  kekuatan  kesepakatan  pada  tingkat sedang hingga tinggi. Seperti yang terlihat pada Tabel 11, berikut rangkuman nilai OA dan Kappa dari semua metode yang telah dilakukan.
Tabel 11. Nilai OA dan Kappa Hasil Penelitian Secara Keseluruhan Tahun Parameter Metode Kombinasi Indeks Spektral  Klasifikasi RF 2019 OA (%) 96,748 97,006 Kappa 0,975 0,940 2020 OA (%) 96,667 97,024 Kappa 0,933 0,940 2021 OA (%) 99,412 97,590 Kappa 0,988 0,952 2022 OA (%) 99,306 97,576 Kappa 0,986 0,951 2023 OA (%) 98,101 99,415 Kappa 0,962 0,988 Rata-Rata  OA 98,047 97,722 Kappa 0,969 0,954
Jika memperhatikan nilai OA dari setiap metode di tahun 2019 hingga 2023, Kombinasi  Indeks  Spektral  memberikan  nilai  tertinggi,  disusul  dengan  nilai  OA dari hasil klasifikasi terbimbing Random Forest . Kedua metode tersebut memiliki nilai  Kappa  minimum  yang  masih  termasuk  dalam  kategori  tinggi,  maka  dapat dikatakan  bahwa  hasil  pengolahan  kedua  metode  tersebut  dapat  diterima  dan sangat dapat diandalkan untuk merepresentasikan kondisi objek yang sebenarnya.
Hasil  identifikasi  algoritma Random  Forest tidak  dapat  mengungguli  hasil identifikasi  berbasis  kombinasi  indeks spektral  dapat  disebabkan  oleh kesalahan interpretasi  saat  proses  penentuan Training  Sample. Sedangkan  hasil  identifikasi berdasarkan metode kombinasi indeks spektral (UI-NDVI-MNDWI) mendapat hasil terbaik  karena  proses  perhitungan  nilai  pikselnya  menggunakan  indeks  spektral yang  telah  disegmentasi  menggunakan Otsu  Thresholding, yang  mana  pembagian kelas  nilai  piksel  sudah  jelas  antara  obyek  dan  yang  bukan  obyek.    Hal  tersebut menambah akurasi dalam proses identifikasi lahan terbangun yang terbebas dari vegetasi dan badan air.
Berdasarkan data Bapedda Kota Surakarta Tahun 2021, didapatkan data luas lahan  terbangun  di  Kota  Surakarta  sebesar  4161,42  Ha  sedangkan  non  lahan terbangun  adalah  465,14  Ha.  Jika  dihitung  korelasi  antara  data  tersebut  dengan Luas  lahan  terbangun  hasil  identifikasi  kombinasi  indeks  spektra  (UI-NDVI- MNDWI) di tahun yang sama, maka didapat nilai R 2 sebesar 1. Artinya kedekatan antara nilai luas hasil identifikasi berbasis kombinasi indeks dengan luas dari data Bapedda  sangat  tinggi.  Sehingga  metode  identifikasi  obyek  lahan  terbangun berbasis kombinasi indeks spektral (UI-NDVI-MNDWI) menggunakan Google Earth Engine dapat digunakan secara kontinyu untuk memantau pola perubahan lahan di Kota Surakarta secara multi-temporal.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 865-881 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 4. SIMPULAN
Hasil  identifikasi  lahan  terbangun  menggunakan  metode  klasifikasi terbimbing Random Forest dan identifikasi berbasis kombinasi indeks spektral (UI- NDVI-MNDWI) menunjukkan pola yang searah. Luas lahan terbangun tahun 2019 hingga tahun 2023 yang didapat dari ketiga metode tersebut selalu menunjukkan peningkatan  nilai.  Dari  hasil  uji  akurasi,  metode  terbaik  dari  ketiga  metode tersebut  adalah  identifikasi  lahan  terbangun  berbasis  kombinasi  indeks  spektral UI-NDVI-MNDWI  dengan  nilai  rata-rata  OA  sebesar  98,047%  dan  Kappa  0,969. Sehingga  metode  tersebut  dapat  diandalkan  untuk  interpretasi  obyek  lahan terbangun dan dapat digunakan secara kontinyu untuk memantau pola perubahan lahan di Kota Surakarta.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Puspitasari,  S.,  &  Suharyadi.  (2016).  Kajian  Kepadatan  Bangunan  Menggunakan Interpretasi Hibrida Citra Landsat-8 OLI di Kota Semarang Tahun 2015. Jurnal Bumi Indonesia, 5, 1–9.
[2] BPS Pemerintah Kota Surabaya. (2016). Surakarta dalam angka 2022. Badan Pusat Statistik Kota Surakarta Tahun 2022.
[3] Shelestov,  Andrii,  Mykola  Lavreniuk,  Nataliia  Kussul,  and  Alexei  Novikov.  2017. “Exploring Google Earth Engine Platform for Big Data  Processing : Classification of Multi-Temporal  Satellite  Imagery  for  Crop  Mapping.”  5(February):  1–10.  https:// doi.org/10.3389/feart.2017.00017
[4] Mutanga,  Onisimo,  and  Lalit  Kumar.  2019.  “Google  Earth  Engine  Applications.” Remote Sensing 11(591): 11–14. https://doi.org/10.3390/ rs11050591
[5] Teluguntla,  P.,  &  Thenkabail,  P.  (2018).  A  30-m  landsat-derived  cropland  extent product of Australia and China using random forest machine learning algorithm on Google Earth Engine cloud computing platform. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens., 325-340
[6] Kurniawan,  S.,  Nurhaidar,  W.  O.,  &  Salihin,  I.  (2017).  Optimalisasi  Transformasi Spektral UI, NDBI, NDVI dan Kombinasi Transformasi Spektral UI-NDVI dan NDBI- NDVI  Guna  Mendeteksi  Kepadatan  Lahan  Terbangun  di  Kota  Magelang.  Jurnal Geografi Aplikasi Dan Teknologi, 1 (1), 13–22.
[7] Hidayati, I. N., Suharyadi, R., & Danoedoro, P. (2018b). Kombinasi Indeks Citra untuk Analisis  Lahan  Terbangun  dan Vegetasi  Perkotaan.  Majalah  Geografi  Indonesia,  32 (1), 24. https://doi.org/10.22146/mgi.31899
[8] Mustofa, Dian (2018). Perbandingan Metode Klasifikasi Berbasis Machine Learning Pada Google Earth Engine Untuk Pemetaan Perubahan Penutup Lahan  (Studi Kasus: Daerah Aliran Sungai Opak-Oyo). Diunduh dari http://etd.repository.ugm.ac.id/.
[9] Kamal,  M.,  Farda,  N.  M.,  Jamaluddin,  I.,  Parela,  A.,  Wikantika,  K.,  Prasetyo,  L.  B.,  & Irawan, B. (2020). A preliminary study on machine learning and google earth engine for  mangrove  mapping.  IOP  Conference  Series:  Earth  and  Environmental  Science (Vol. 500, No. 1, p. 012038). IOP Publishing.