## KLASIFIKASI SPASIAL PENUTUP LAHAN DENGAN DATA SAR DUAL- POLARISASI MENGGUNAKAN NORMALIZED DIFFERENCE POLARIZATION INDEX DAN FITUR KERUANGAN DARI MATRIK KOOKURENSI
(SPATIAL LAND COVER CLASSIFICATION USING DUAL-POLARIZATION SAR DATA BASED ON NORMALIZED DIFFERENCE POLARIZATION INDEX AND
SPATIAL FEATURES FROM CO-OCCURRENCE MATRIX)
Dony Kushardono Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh, LAPAN e-mail : dony_kushardono@lapan.go.id, dony_kushard@yahoo.com
Diterima 15 Maret 2012; Disetujui 15 Juni 2012

## ABSTRACT
In this study, the land cover classification method using the spatial information features of co-occurence matrix and Normalized Difference Polarization Index (NDPI) data from  dual  polarization  SAR  Data  was  proposed.  The  spatial  information  features  are used as input of supervised classification, and to get the performance of the proposed method, land cover classification was conducted with SAR C-band and L-band satellite data  of  Envisat  ASAR  and  ALOS  PALSAR.  The  results  of  the  study  are,  the  size  of window on the SAR image to get the spatial information features of co-occurence matrix and  the  use  of  additional  NDPI  data  are  giving  effect  to  the  accuracy  of  classification results.  At  the  test  area  in  Siak  Riau  Province  which  have  7  classes  of  land  use,  the optimum  window  size  for  co-occurence  matrix  is  7pixel  x  7pixel  for  ASAR  data  which has 75m spatial resolution, and more than 9pixel x 9pixel for PALSAR data which has 10m  spatial  resolution.  The  addition  of  the  co-occurence  matrix  information  of  NDPI data can improve the classification of accuracy up to 2%.
Key words: Spasial  land  cover classification,  Dual  polarization  SAR,  NDPI,  Co-occurrence matrix

## ABSTRAK
Pada  penelitian  ini,  diusulkan  metode  klasifikasi  penutup  lahan  menggunakan fitur informasi spasial dari matrik kookurensi dan Normalized Difference Polarization Index (NDPI)  dari  data  penginderaan  jauh  SAR  dual  polarisasi.  Fitur  informasi  keruangan digunakan sebagai masukan klasifikasi terbimbing, dan untuk melihat performansinya dicoba  Data  Satelit  SAR  C-band  dan  L-band  dari  Satelit  ENVISAT  ASAR  dan  ALOS PALSAR.  Hasil  penelitian,  ukuran  window  pada  citra  SAR  untuk  mendapatkan  fitur keruangan dari matrik kookurensi dan penggunaan tambahan data NDPI memberikan pengaruh  terhadap  akurasi  hasil  klasifikasi.  Pada  uji  coba  klasifikasi  di  Kabupaten Siak Provinsi Riau terhadap 7 kelas penggunaan lahan, ukuran window yang optimum dalam  mengektrasi  informasi  dengan matrik kookurensi  adalah  7pixel  x 7pixel untuk Data ASAR yang memiliki resolusi spasial 75m per pixel, dan 11pixel x 11pixel untuk Data  PALSAR  yang  memiliki  resolusi  spasial  10m  per  pixel.  Penambahan  informasi matrik  kookurensi  data  NDPI  dari  dual  polarisasi  dapat  meningkatkan  akurasi  hasil klasifikasi hingga 2%.
Kata Kunci: Klasifikasi  spasial  penutup  lahan,  SAR  dual  polarisasi,  NDPI,  Matrik kookurensi

## 1  PENDAHULUAN
Penggunaan  data  satelit  peng- inderaan  jauh Synthetic  Aperture  Radar (SAR) untuk pemetaan dan pemantauan penutup penggunaan lahan di Indonesia adalah  sangat  penting,  karena  peng- gunaan  data  satelit  penginderaan  jauh optik  di  wilayah  Indonesia  memiliki liputan awan yang cukup tinggi sepanjang tahun sering mengalami kendala. Kebutuhan  pemetaan  sumberdaya  alam diantaranya  untuk  pemetaan  untuk perhitungan  karbon  nasional  terkait REDD+,  adalah  cukup  mendesak  dan membutuhkan  ketelitian.  Akan  tetapi metode  interpretasi  citra  satelit  SAR untuk pemetaan penutup lahan memang belum  banyak  berkembang  dibanding metode  untuk  citra  satelit  optik  seperti Landsat TM atau SPOT.
Belum  populernya  interpretasi citra satelit SAR, selain karena informasi objek yang dipantau berupa tekstur dan relatif  lebih  sulit  interpretasi  citranya dibanding  optik,  juga  karena  sensor satelit  SAR  pada  awalnya  hanya  meng- gunakan polarisasi tunggal HH atau VV seperti JERS-1 SAR L-Band atau ERS-1 SAR C-Band. Tetapi pada dekade terakhir ini  untuk  meningkatkan  informasi  data satelit SAR, teknologi satelit penginderaan jauh  radar  sudah  berkembang  pesat. Sejak  1  Maret  2002,  ENVISAT  ASAR ( Advance  SAR )  C-band  yang  merupakan lanjutan  ERS-1  SAR,  memiliki  multi polarisasi  HH,  HV,  VH,  VV  dan  meng- gunakan  beberapa  mode  operasi  mulai yang cakupannya luas dengan polarisasi tunggal  dan  lebar  cakupan  sekitar  400 km resolusi spasial 75 m, mode polariasi alternatif dengan dua polarisasi Alternating Polarisation  Mode (APM)  dengan  lebar cakupan  100  km  dan  75  m,  dan  mode presisi yang memiliki lebar cakupan 100 km  dan  resolusi  spasial  12,5  m  (ESA, 2007).  ALOS Phased  Array  L-band  SAR (PALSAR)  L-Band  yang  diorbitkan  pada 24  Januari  2006  dan  merupakan program lanjutan JERS-1 SAR sekarang
berkembang menjadi memiliki polarisasi penuh  (HH,  HV,  VH  dan  VV),  dimana sensor  SAR  ini  dilengkapi  dengan  mode pengamatan single,  dual,  quad dan scanSAR  yang  berturut-turut  memiliki resolusi spasial 9m x 10m, 19m x 10m, 30m x 10m, dan 71m x 100m serta lebar cakupan 10km, 30km dan 350km  (Ake et.al. , 2004).
Dengan  berkembangnya  sistem radar  menjadi  multi-polarisasi,  untuk meningkatkan informasinya juga dikem- bangkan  metode  pemanfaatannya.  Cao et.al. (2008)  menggunakan Normalized Difference  Polarization  Index (NDPI)  dari dual polarisasi data SAR untuk mening- katkan  perbedaan  objek  geologi  dan objek  permukaan  bumi  lainnya.  Makin banyak  informasi  yang  dipergunakan dalam klasifikasi penutup lahan dengan data  satelit  penginderaan  jauh,  makin tinggi akurasi hasil klasifikasinya. Dony et.al. (1994  dan  1995)  menggunakan informasi  multi  spektral  ditambah informasi keruangan dan multi temporal data  satelit  dalam  klasifikasi  penutup lahan  dapat  memberikan  peningkatan akurasi  hasilnya  yang  berarti.  Sedang pada  klasifikasi  penutup  lahan  dengan menggunakan  data  SAR,  Dony  (1998) menggunakan  matrik  kookurensi  untuk mengektraksi informasi keruangan dengan hanya  data  polarisasi  tunggal  SAR, kemudian  Katmoko et.al. (2005,  2008) menggunakan metode Cloude dan Pottier untuk meningkatkan komponen scattering -nya  pada  interpretasi  dengan data  polarimetrik  JPL  Airsar  L-band. Shimada  dan  Ohtaki  (2010)  telah mengembangkan  koreksi  radiometrik dan  geometrik  dengan  ortho  rektifikasi dan koreksi slope serta koreksi intensitas  untuk  mozaik  data  PALSAR yang  dapat  dipergunakan  pemantauan lingkungan global.
Penelitian ini bertujuan mengem- bangkan  metode  klasifikasi  penutup lahan  menggunakan  data  SAR  multi-
polarisasi dengan menggunakan informasi keruangan  dari  matrik  kookurensi  dan NDPI.

## 2  EKTRAKSI INFORMASI DATA SAR
Informasi  NDPI  dari  data  satelit penginderaan  jauh  SAR  dihasilkan  dari dua  polarisasi  yang  berbeda  yaitu  HH dan HV atau VV dan VH dengan formula selisih  nilai backscatter (hamburan balik)  kedua  polarisasi  dibagi  jumlah keduanya  (Cao et.al. ,  2008).  Dimana NDPI dari data citra ALOS PALSAR dual- polarisasi HH dan HV dihasilkan dengan formula,
NDPI(1) = [HV-HH]/[HH+HV]             (2-1) NDPI(2) = [HH-HV]/[HH+HV]             (2-2)
Sedang  NDPI  dari  citra  ENVISAT ASAR  polarisasi  VV  dan  VH  dengan formula,
NDPI(1) = [VH-VV]/[VV+VH]              (2-3) NDPI(2) = [VV-VH]/[VV+VH]              (2-4)
Matrik kookurensi yang merupakan metode  statistik  menggunakan  distribusi derajat  keabuan  dengan  mengukur tingkat  kekontrasan,  granularitas,  dan kekasaran suatu daerah dari hubungan ketetanggaan antar piksel di dalam citra pada  jarak  dan  sudut  tertentu,  pada penelitian  ini  dipergunakan  untuk mengektraksi  fitur  informasi  keruangan dari  data  SAR  sebagai  masukan  dalam klasifikasi penutup lahan.
Ekstraksi  informasi  keruangan dengan  matrik  kookurensi  dari  tiap polarisasi  data  SAR  dan  data  NDPI dihitung dari sebuah window berukuran N pixel  N pixel dan bergerak per pixel pada  citra.  Adapun  ukuran  matrik hasilnya adalah sebesar L x L dimana L adalah  tingkat  keabuan,  sedang  nilai tiap elemen matriknya adalah P(I,J) yang merupakan  peluang  kejadian  nilai digital I ketemu  dengan  nilai  digital J pada  window  berukuran  N  N  pixel tersebut.  Dengan  demikian  misal  pada
window berukuran 3 pixel x 3 pixel pada citra yang memiliki L=4 tingkat keabuan,  maka  pada  tiap  pixel i didalamnya yang bertemu dengan pixel j didepannya (sudut  =0°) pada jarak r=1 pixel,  bisa  didapat  matrik  kookurensi berukuran  4x4,  dimana  terlihat  pixel bernilai  1  bertemu  nilai  1  berjumlah  1 atau P(1,1)=1 dan nilai 1 bertemu nilai 2 berjumlah 2 atau P(1,2)=2.

## Gambar 2-1:Menghitung matrik kookurensi
Selanjutnya  dari  nilai  elemen matrik  kookurensi  P  (i,  j)  dapat dihasilkan  delapan  fitur  tekstur  yang diberi  nama  dan  diformulakan  seperti persamaan  (2-5)  hingga  (2-12)  berikut oleh Haralik (1985):
Angular second moment :  i,j P(i,j) 2 (2-5)
Contrast :  i,j (i - j) 2 P(i, j)                  (2-6) homogeneity :  i, j P(i,j)/(1+(i-j) 2 (2-7)
Entropy :  i,j P(i, j) log P(i, j) (2-8)
dissimilarity :  i,j [P (i,j) * |i–j|]          (2-9) Correlation :  i,j [ij P(i,j)-μ x μ y ]/σ x σ y (2-10)
Sum of average :  k [k P x+y (k)]         (2-11) Sum of variance :  k [(k - sum of average k) 2 * P x+y (k)]                                   (2-12)
dimana  P x+y (k)  =  i  j P(i,j),  μ x dan  μ y adalah  rataan  pada  baris  dan  kolom  di matrik  kookurensi,  σ x dan  σ y adalah standart  diviasi pada  baris  dan  kolom yang sama.

## 3  METODOLOGI

## 3.1 Data dan Lokasi
Data  utama  yang  dipergunakan dalam penelitian ini seperti pada Gambar 3-1 pada daerah Kabupaten Siak sekitar
Selat  Panjang  di  Provinsi  Riau  pada lokasi  seperti  Gambar  3-2(a)  di  bawah yaitu,
(a) Data  ENVISAT  ASAR  C-Band  tipe Alternating  Polarisation  Mode (APM), memiliki  dual  polarimetrik  VV  dan VH,  ukuran  data  1080  pixel  x  1446 line,  resolusi  spasial  75m  x  75m  per pixel,  dan  tanggal  perolehan  11  Juli 2010  yang  didapatkan  dari  ESA ( European Space Agency ).
(b) Data  ALOS PALSAR  L-Band  tipe Fine Beam  Dual (FBD)  tahun  2009  yang diperoleh  dari Japan  Aerospace
Exploration  Agency (JAXA).  Dimana data  yang  dipergunakan  memiliki
ukuran  1833  pixel  x  2179  line,  dual polarimetrik  HH  dan  HV,  resolusi spasial  10m  x  10m  per  pixel  dan sudah  terkoreksi  geometrik  ortho serta radiometrik slope.
Untuk menginterpretasikan kelas penutup  lahan  yang  ada  serta  sebagai referensi  pembuatan  training  data  dan pengukuran akurasi hasil klasifikasinya dipergunakan  data  satelit  GeoEye  31 Agustus 2009 dari Google yang memiliki tahun perolehan data yang sama dengan data  ALOS  PALSAR  yang  dipergunakan Gambar 3-2(b).
Gambar 3-1: Data utama yang dipergunakan dari satelit ALOS dan ENVISAT
Gambar 3-2: Lokasi  data  satelit  yang  dipergunakan  dan  citra  referensi  serta  interpretasi  kelas penutup lahan dari Citra Satelit GeoEye

## 3.2 Metode Pengolahan Data
Metode  pengolahan  data  dalam penelitian ini dilakukan seperti diagram alir  Gambar  3-3,  dimana  data  citra radar  dual  polarisasi  dan  data  NDPI masing-masing pada tiap piksel dihitung matrik  kookurensi  untuk  mendapatkan delapan  fitur  tekstur  Haralick.  Kemudian proses  selanjutnya  adalah  memasukan delapan  fitur  tekstur  matrik  kookurensi dari tiap data citra ke dalam pengklasifikasi terbimbing Maximum Likelihood (MLL)  dengan  ciri  kelas  dari
Training Data.
Kemudian untuk mengetahui  akurasi  hasil  klasifikasi penutup lahan dicek akurasinya dengan bantuan Tes Data yang berbeda dengan Training Data.
Untuk menghitung matrik kookurensi berukuran N  x  N,  data  citra ALOS  PALSAR  atau  Envisat  ASAR  dan data riil  NDPI-nya dikonversi menjadi  N tingkat  keabuan,  dimana  N  adalah  64. Sedang untuk optimalisasi dalam menghitung  matrik  kookurensi,  pada penelitian ini digunakan window bergerak  tiap  piksel  pada  citra  dan
ukuran  window  w  x  w  pixel  dimana  w yang diuji-coba adalah 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15 pixel.
Untuk mengetahui pengaruh penggunaan  matrik  kookurensi  dari data  NDPI  sebagai  masukan  dalam klasifikasi, pada penelitian ini dilakukan klasifikasi dengan masukan,
a. Data Polarisasi HH dan HV
b. Data Polarisasi HH, HV dan NDPI(1)
c. Data Polarisasi HH, HV dan NDPI(2)
d. Data  Polarisasi    HH,  HV,  NDPI(1) dan NDPI(2)
Training Data yang dipergunakan untuk  klasifikasi  terbimbing  MLL  dan Tes  Data  yang  dipergunakan  untuk mengukur akurasi dibuat melalui interpretasi visual dengan referensi citra satelit  resolusi  sangat  tinggi  GeoEye  di atas.  Adapun  hasilnya  berupa  jumlah kelas  penutup  lahan  yang  ada,  jumlah training  data  dan  jumlah  tes  datanya serta  kode  warna  yang  dipergunakan ditunjukan  pada  Tabel  3-1,  dimana jumlah  pixel  Tes  Data  dibuat  lebih banyak yaitu 287% untuk Data ASAR dan 547%  untuk  data  PALSAR  dibanding jumlah pixel Training Datanya.

## Gambar 3-3:Diagram alir pengolahan data

## Tabel 3-1: KATEGORI  KELAS  PENUTUP  LAHAN,  KODE  WARNA  DAN  JUMLAH  DATA REFERENSI
No. Kategori Kelas Penutup Lahan Kode Warna Referensi ASAR Referensi PALSAR Jumlah Training Data (pixel) Jumlah Tes Data (pixel) Jumlah Training Data (pixel) Jumlah Tes Data (pixel) 1 Hutan Suaka/ Alam 403 914 - - 2 Hutan Produksi 616 1827 1469 8134 3 Perkebunan 1 442 1803 1160 3825 4 Perkebunan 2 456 1082 919 5365 5 Bangunan Pemukiman 168 917 281 500 6 Perairan 630 1615 846 7099 7 Jalan - - 380 2792 8 Lain-lain 292 471 927 5003 Jumlah 3007 8629 5982 32718

## 4  HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini, dari klasifikasi penutup lahan menggunakan MLL dengan informasi  spasial  data  ENVISAT  ASAR dan  ALOS  PALSAR  dari  beberapa  per- lakuan  ukuran  window  dalam  ekstraksi informasi menggunakan matrik kookurensi  dan  NDPI,  didapatkan  hasil seperti  berikut  di  bawah.  Dimana berdasarkan  hasil  interpretasi  visual terhadap pola yang ada dengan bantuan citra  referensi  dari  data  satelit  resolusi sangat  tinggi,  masing-masing  untuk Data  ASAR  dan  PALSAR  didapatkan  7 kelas  penutup  lahan  yang  sedikit  agak
berbeda  kategorinya  karena  perbedaan resolusi spasial dan cakupan datanya.
Untuk mengetahui ukuran window yang  optimum  dalam  ekstraksi  informasi spasial  dengan  matrik  kookurensi  pada Data  ENVISAT,  dipergunakan  masukan data  polarisasi  VV  dan  data  polarisasi VH,  dan  diperoleh  hasil  seperti  yang ditunjukan  pada  Gambar  4-1  serta akurasinya  pada  Tabel  4-1.  Dari  Tabel 4-1  diketahui  ukuran  window  yang optimum untuk Data ASAR yang memiliki resolusi  spasial  75m  x  75m  per  pixel adalah  7pixel  x  7pixel  dengan  akurasi keseluruhan  94.8%  dan  Kappa  0.94
untuk 7 kelas penutup lahan yang ada. Ukuran  window  lebih  kecil  dari  ukuran optimum yang didapat tersebut, akurasi hasilnya  makin  rendah,  demikian  pula dari  citra  hasil  klasifikasi  pada  Gambar 4-1(a)  dan  (b)  juga  terlihat  semakin banyak  campuran  kelas  lain  pada  areal kelas  penggunaan  lahan  yang  luas, khususnya  pada  lahan  di  daratan.
Sedang ukuran window lebih besar dari ukuran optimum yang didapat, akurasinya tidak  naik  yang  berarti  bahkan  makin menurun dan jika dilihat Gambar 4-1 (e) dan  (f)  pada  citra  hasil  klasifikasinya menjadi  semakin  global  atau  penutup lahan  yang  sempit  seperti  sungai  kecil atau jalan menjadi hilang.

## Tabel 4-1: AKURASI HASIL KLASIFIKASI DARI DATA ASAR PADA TIAP UKURAN WINDOW YANG DIPERGUNAKAN UNTUK PERHITUNGAN MATRIK KOOKURENSI
No.  Ukuran Window untuk Co-occurence Matrik Akurasi Keseluruhan (%) Indek Kappa 1.  3 pixel x 3 pixel 80,4 0,77 2.  5 pixel x 5 pixel 92,9 0,92 3.  7 pixel x 7 pixel 94,8 0,94 4.  9 pixel x 9 pixel 94,8 0,94 5.  11 pixel x 11 pixel 93,7 0,92
Gambar 4-1: Hasil  klasifikasi  dari  Data  ASAR  pada  tiap  ukuran  window  yang  dipergunakan untuk perhitungan matrik kookurensi
Hasil  klasifikasi  penutup  lahan pada  ukuran  window  yang  optimum 7pixel  x  7pixel  dengan  menggunakan informasi  tambahan  matrik  kookurensi dari  Data  NDPI(1)  dan  NDPI(2)  hasil transformasi dual polarisasi  VV dan VH Data  ASAR,  didapatkan  seperti  terlihat pada Gambar 4-2, yaitu masukan hanya matrik  kookurensi  dari  VV  dan  VH, dengan  tambahan  NDPI(1),  tambahan NDPI(2)  dan  tambahan  kedua  NDPI.
Dimana  hasilnya  terlihat  secara  visual tidak  begitu  berbeda,  tetapi  dilihat  dari hasil  pengukuran  akurasinya  seperti pada  Tabel  4-2  diketahui  bahwa  tanpa penambahan  NDPI  akurasi  keselu- ruhannya  adalah  84,8%  dengan  indek kappa 0,94 sedang dengan penambahan salah satu NDPI akurasinya naik sekitar 1,5%  dan  tambahan  kedua  NDPI  men- dapatkan  akurasi  yang  naik  menjadi 97,1% dengan indek kappa 0,97.

## Gambar 4-2: Hasil  klasifikasi  penutup  lahan  dari  Data  ASAR  tiap  jenis  masukan  data  matrik kookurensi yang dipergunakan

## Tabel 4-2:  PENGARUH  JENIS  MASUKAN  DATA  MATRIK  KOOKURENSI  YANG  DIPERGUNAKAN UNTUK  KLASIFIKASI  PENUTUP  LAHAN  TERHADAP  AKURASI  HASIL  DARI  DATA ASAR
No. Data Input untuk Klasifikasi Akurasi Keseluruhan (%) Indek Kappa 1.  Polarisasi VV, Polarisasi VH 94,8 0,94 2.  Polarisasi VV, Polarisasi VH, NDPI(1) 96,3 0,96 3.  Polarisasi VV, Polarisasi VH, NDPI(2) 96,2 0,95 4.  Polarisasi VV, Polarisasi VH, NDPI(1), NDPI(2) 97,1 0,97
Dilihat dari matrik konfusi akurasi hasil  klasifikasi  penutup  lahan  dari masukan dengan tambahan NDPI(1) dan NDPI(2) yaitu yang menggunakan gabungan  8  fitur  masing  masing  dari data  polarisasi  VV,  VH,  NDPI(1)  dan NDPI(2) atau sejumlah 32 fitur informasi tekstur,  diketahui  bahwa  dari  7  kelas penutup  lahan  kelas  hutan  produksi dan  kelas  lain-lain  memiliki  akurasi user  terendah.  Hal  tersebut  disebabkan seperti  terlihat  pada  citra  ASAR  kedua kelas  penutup  lahan  tersebut  memang relatif  agak  sulit  dibedakan  dibanding kelas penutup lahan yang lain. Demikian juga  dilihat  pada  Tabel  4-4  untuk keterpisahan  antar  kelas  berdasarkan metode  Jeffries-Matsushita  (Richards, 1999)  terhadap  Tes  Data  pada  32  fitur informasi  keruangan  Data  ASAR  yang dipergunakan dalam klasifikasi ditunjukan walaupun  secara  umum  semua  kelas
penutup  lahan  memiliki  keterpisahan yang  baik,  tetapi  kelas  hutan  produksi dan  lain-lain  memang  memiki  keter- pisahan terendah, sedang kelas perairan dan bangunan keterpisahannya tertinggi.
Klasifikasi  penutup  lahan  meng- gunakan Data PALSAR dilakukan dengan menggunakan masukan 32 fitur informasi keruangan yang diusulkan pada penelitian ini  dari  data  dual  polarisasi  HH,  HV, NDPI(1), dan NDPI(2). Guna mengetahui ukuran  window  yang  optimum  untuk ekstraksi  informasi  dengan  matrik kookurensi  dalam  kaitannya  dengan resolusi spasial 10m per pixel dari ALOS PALSAR, hasil percobaan dengan beberapa ukuran window mulai dari 5pixel x 5 pixel hingga 15pixel x 15pixel,  didapatkan citra hasil klasifikasi seperti pada Gambar 4-3 dan  hasil  pengukuran  akurasi  hasilnya terhadap  tes  data  hasil  interpretasi sebagai referensi pada Tabel 4-5 di bawah.

## Tabel 4-3: MATRIK KONFUSI AKURASI HASIL KLASIFIKASI PENUTUP LAHAN DARI DATA ASAR DENGAN MASUKAN DATA MATRIK  KOOKURENSI TERBAIK (AKURASI KESELURUHAN 97,1%, INDEK KAPPA 0,97)
Tes Data Hasil Klasifikasi Hutan Alam Hutan Produksi Perkebunan 1 Perkebunan 2 Bangunan  Perairan Lain- lain Akurasi User Hutan Alam 99,02 0,77 0,00 0,00 0,00 0,00 0,64 98,16 Hutan Produksi 0,55 98,25 0,11 0,46 12,00 0,00 2,76 93,01 Perkebunan 1 0,00 0,05 99,33 0,18 0,00 0,00 0,00 99,83 Perkebunan 2 0,00 0,05 0,00 99,26 0,00 0,00 1,06 99,44 Bangunan 0,00 0,00 0,00 0,00 81,57 0,00 0,00  100,00 Perairan 0,00 0,38 0,00 0,09 5,56 100,00 0,00 96,48 Lain-lain 0,44 0,49 0,55 0,00 0,87 0,00 95,54 93,56 Akurasi Produser 99,02 98,25 99,33 99,26 81,57 100,00  95,54

## Tabel 4-4: UKURAN  KETERPISAHAN  ANTAR  KELAS  PENUTUP  LAHAN  TERHADAP  TES  DATA PADA 32 FITUR INFORMASI KERUANGAN DARI DATA ASAR
Perbandingan Ukuran Keterpisahan (0.0 s.d 2.0) Nama Kelas Nama Kelas Hutan Produksi Hutan Alam 1,99914209 Hutan Produksi Lain-lain 1,99942343 Hutan Alam Lain-lain 1,99994073 Perkebunan 2 Lain-lain 1,99997069 Hutan Produksi Perkebunan 2 1,99997680 Perkebunan 2 Perkebunan 1 1,99998588 Perkebunan 1 Lain-lain 1,99999918 Perkebunan 2 Hutan Alam 1,99999928 Hutan Produksi Perkebunan 1 1,99999998 Perkebunan 1 Hutan Alam 1,99999999 Hutan Produksi Bangunan 2,00000000 Lain-lain Bangunan 2,00000000 Perkebunan 2 Perairan 2,00000000 Perkebunan 2 Bangunan 2,00000000 Perairan Bangunan 2,00000000 Hutan Produksi Perairan 2,00000000 Perairan Lain-lain 2,00000000 Perkebunan 1 Perairan 2,00000000 Hutan Alam Perairan 2,00000000 Perkebunan 1 Bangunan 2,00000000 Hutan Alam Bangunan 2,00000000
Dari  Tabel  4-5  terlihat  bahwa penggunaan  ukuran  window  lebih  dari 9pixel  x  9pixel  atau  90m  x  90m  pada citra  PALSAR  tersebut  untuk  7  kelas penggunaan  lahan  mendapatkan  akurasi keseluruhan yang  tinggi  96,6  % dengan indek  kappa  0,96.  Ukuran  window tersebut semakin besar tidak memberikan peningkatan  akurasi  hasil  klasifikasinya, bahkan  pada  ukuran  window  hingga 15pixel  x  15pixel  menjadi  menurun. Dilihat dari citra hasil klasifikasi penutup lahan  Gambar  4-3,  ukuran  window makin  besar  penutup  lahan  yang  detail atau  sempit  seperti  jalan  atau  anak sungai semakin hilang, sehingga ukuran window  9pixel  x  9pixel  yang  memiki akurasi yang sudah cukup tinggi adalah yang optimum.
Dilihat  dari  akurasi  hasil  matrik konfusi  pada  7  kelas  penutup  lahan hasil  klasifikasi  dari  Data  PALSAR
dengan  ukuran  window  yang  optimum informasi  spasial  matrik  kookurensi, diketahui  bahwa  penutup  lahan  yang sempit  dalam  hal  ini  kelas  jalan memiliki  akurasi  yang  paling  rendah. Hal tersebut dikarenakan adanya pengaruh  penggunaan  ukuran  window yang  relatif  besar  yakni  90m  x  90m tersebut  mengakibatkan  munculnya informasi  tercampur  antara  kelas  jalan dengan  kelas  lain  disekitar  jalan tersebut,  dalam  hal  ini  perkebunan, hutan  produksi  dan  bangunan  yang seperti  terlihat  di  citra  hasil  klasifikasi dengan warna kuning, hijau dan merah disekitar  jalan  yang  berwarna  ungu. Dimana  percampuran  kelas  pada  kelas jalan  juga  dapat  dilihat  pada  matrik konfusi  dengan  adanya  kelas  penutup lahan  yang  lain  pada  Tes  Data  jalan kecuali kelas perairan dan lain-lain.
Gambar 4-3: Hasil klasifikasi dari Data PALSAR tiap ukuran window yang dipergunakan untuk perhitungan matrik kookurensi

## Tabel 4-5: PENGARUH  UKURAN  WINDOW  YANG  DIPERGUNAKAN  UNTUK  PERHITUNGAN MATRIK  KOOKURENSI  TERHADAP  AKURASI  HASIL  KLASIFIKASI  PENUTUP  LAHAN DARI DATA PALSAR
No. Ukuran Window untuk Matrik Kookurensi Akurasi Keseluruhan (%) Indek Kappa 1. 5 pixel x 5 pixel 83,8 0,80 2. 7 pixel x 7 pixel 92,0 0,90 3. 9 pixel x 9 pixel 96,6 0,96 4. 11 pixel x 11 pixel 96,8 0,96 5. 13 pixel x 13 pixel 96,5 0,95 6. 15 pixel x 15 pixel 95,5 0,94
Tabel 4-6: MATRIK  KONFUSI  AKURASI  HASIL  KLASIFIKASI  PENUTUP  LAHAN  DARI  DATA PALSAR  DENGAN  MASUKAN  INFORMASI  SPASIAL  DARI  UKURAN  WINDOW  YANG OPTIMUM  UNTUK  MATRIK  KOOKURENSI  (AKURASI  KESELURUHAN  96,6%,  INDEK KAPPA 0,96)
Tes Data Hasil Klasifikasi Hutan Produksi  Perkebunan 1  Perkebunan 2  Bangunan  Perairan  Jalan Lain- lain Akurasi User Hutan Produksi 97.73 6.93 0.00 0.00 0.00 3.19 1.22 95.04 Perkebunan 1  2.08 91.76 0.02 0.00 0.00 7.23 1.04 89.22 Perkebunan 2  0.00 0.00 97.73 0.00 0.00 1.04 0.00 99.45 Bangunan 0.18 0.00 0.00 100.00 0.00 2.11 0.04 86.81 Perairan 0.00 0.00 1.64 0.00 99.87 0.00 0.00 98.77 Jalan 0.00 0.13 0.62 0.00 0.13 86.43 0.00 98.09 Lain-lain 0.01 1.18 0.00 0.00 0.00 0.00 97.70 99.07 Produser Akurasi 97.73 91.76 97.73 100.00 99.87 86.43  97.70

## 5  KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  telah  dikem- bangkan  metode  klasifikasi  spasial penutup  lahan  menggunakan  fitur informasi spasial dari matrik kookurensi dan  NDPI  dari  data  satelit  SAR  dual polarisasi.  Data  yang  sudah  diuji  coba adalah  data  resolusi  menengah  75m Envisat ASAR C-Band  dan resolusi tinggi 10m ALOS PALSAR L-Band.
Dari  penelitian  ini  didapatkan ukuran  window  yang  optimum  untuk mengekstraksi  informasi  spasial  meng- gunakan  matrik  kookurensi  sebagai masukan  dalam  klasifikasi  terbimbing MLL,  yaitu  untuk  Data  ALOS  PALSAR adalah  9pixel  x  9pixel  atau  90m  x  90m
untuk  mendapatkan  hasil  klasifikasi penutup  lahan  skala  detail,  sedang untuk skala regional menggunakan data Envisat  ASAR  adalah  7pixel  x  7pixel atau 525m x 525m. Sedang penggunaan penambahan  informasi  NDPI  dalam klasifikasi  penutup  lahan  memberikan kenaikan  akurasi  hasilnya  yang  berarti dibanding  dengan  hanya  menggunakan data dual polarisasi SAR.
Daerah  penelitian  ini  adalah wilayah  hutan  dan  perkebunan  di  Siak Provinsi Riau yang penggunaan lahannya relatif  luas  luas,  maka  disarankan melakukan  penelitian  lanjut  untuk daerah  yang  memiliki  kelas  yang  lebih banyak  dan  penggunaan  lahannya sempit-sempit dengan data SAR resolusi
spasial  tinggi  untuk  mendapatkan ukuran  window  yang  optimum  dalam ekstraksi  informasi  dengan  matrik kookurensi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Diucapkan  terima  kasih  kepada DR. Robert Meisner dari Earth Observation communication programme officer DGC- CCE  ESRIN/ESA  Italia  yang  telah mengijinkan menggunakan Data Envisat ASAR,  dan  kepada  DR.  Masanobu Shimada  dari  EORC  JAXA  Jepang  yang memberikan  Data  ALOS  PALSAR  yang digunakan  pada  penelitian  ini.  Terima kasih  juga  kepada  Bapak  Ir.  Mahdi Kartasasmita,  MS,  Ph.D  yang  sudah memberikan  masukan  dan  arahan dalam penulisan naskah ilmiah ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Ake  R.;  Shimada  M.;  and  Watanabe  M.,
2004. ALOS  PALSAR:  Technical Outline and Mission Concepts , 4th International Symposium on
Retrieval  of  Bio-  and  Geophysical Parameters  from  SAR  Data  for Land Applications, Austria, pp. 1-7. Cao  Y.G.;  Yan  L.J.;  and  Zheng  Z.Z.,
2008. Extraction Of Information On Geology  Hazard  From  Multi- Polarization  Sar  Images ,  The International  Archives  of  the Photogrammetry,  Remote  Sensing and Spatial Information Sciences. Vol.  XXXVII.  Part  B4.  Beijing, pp.1529-1532.
Dony  K.,  1998. Metode  Klasifikasi  Citra Satelit Radar untuk Mengidentifikasi Penutup  Lahan ,  Warta  Inderaja (MAPIN ) , Vol. VIII, No. 2, pp. 36-44. Dony  K.;  Fukue  K.;  Shimoda  H.;  and Sakata  T.,  1994. A  spatial  Land Cover Classification with the Aid of
Neural  Network ,  In:  Image  and Signal  Processing  for  Remote Sensing,  edited  by  J.  Desachy, SPIE Pro. vol. 2315, pp.702-710. Dony  K.;  Fukue  K.;  Shimoda  H.;  and Sakata  T.,  1995. Comparison  of Multitemporal  Image  Classification Methods ,  IEEE  Int.  Geoscience and  Remote  Sensing  Symp.,  Vol. II, pp.1282-1284.
ESA,  2007. ASAR  Product  Handbook , http://envisat.esa.int/handbooks/, 564p (diunduh Juli 2011).
Haralick  R.  M.,  1985. Statistical  and Structural  Approaches  to  Texture , In  :  Digital  Image  Processing  and Analysis,  Volume  2,  edited  by Chellapa  R.  and  Sawchuk  A.A., IEEE Comp. Soc. Press,  304-322. Katmoko  A.;  Aniati  M.;  dan  M. Kartasasmita, 2007. Classification of Polarimetric-SAR Data with Neural Network using Combination Features Extracted  From  Scattering  Models and  Texture  Analysis , Remote Sens & Earth Sci., Vol.4, pp.1-7. Katmoko  A.;  Kuncoro  T.;  dan  Heru  S.,
2005. Klasifikasi Data Polarimetrik Radar Dengan Menggunakan
Metode  Dekomposisi  Cloude  & Pottier , Pertemuan Ilmiah Tahunan MAPIN XIV, Surabaya,  78-84. Richards,  J.A.,  1999. Remote  Sensing Digital  Image  Analysis ,  Springer- Verlag, Berlin, 240.
Shimada  M.;  and  Ohtaki  T.,  2010.
Generating  Large  Scale  High Quality  SAR  Mosaic  Datasets: Application  to  PALSAR  Data  for Global  Monitoring, IEEE  Journal of  Selected  Topics  in  Applied Earth  Observations  and  Remote Sensing, Vol.3, No.4,  637-656.