## Aplikasi  Teknik  Fusi  dengan  Metode  Pansharpening untuk  Analisis  Penggunaan  Lahan  pada  Wilayah  Bali Selatan

## I Kadek Adiana Putra, I Made Dedy Setiawan
Masuk: 09 01 2021 / Diterima: 22 02 2021 / Dipublikasi: 30 06 2021
Abstract  The  southern  Bali  region  was  the  center  of  tourism,  especially  in  the  North  Kuta  District,  Kuta District,  and  South  Kuta  District.  The  rapid  development  of  tourism  is  also  supported  by  the  increase  in infrastructure  development to  land  changes.  It  is  necessary  to  monitor  and  analyze  changes  in  land use. For land use analysis using fusion imagery with HSV method from a combination of AVNIR-2 and PRISM images  in  2008.  This  study  aimed  at  investigating  the  accuracy  level  of  fusion  images,  and  it  can  be carried  out  for  land  use  analysis  in  the  southern  Bali  region.  This  research  was  conducted  in  several phases, namely: (1) problem identification, (2) data collection, (3) data identification and analysis, (4) and reporting.  The  analysis  results  show  that  the  fused  image  can  produce  color  images  with  a  resolution  of 2.5 m, the same as the PRISM image. The results of the accuracy-test with comparative data from Google Earth  show that  the  use  of  fused  land  has  high  accuracy  with  an  overall  accuracy  of  84.848%, so  it was feasible  to  use  the  basis  for  land  use  analysis.  Comparing  land  use  analysis  between  fusion  images  and AVNIR-2  shows  that  the  fusion  image  can  interpret  objects  in  more  detail  because  it  has  a  higher resolution. Besides that, the fusion image can identify a new class, namely roads.

## Keywords: Fusion Technique; ALOS; Land Use
Abstrak Wilayah  Bali  selatan  merupakan  wilayah  pusat  pariwisata  khususnya  pada  wilayah  Kecamatan Kuta  Utara,  Kecamatan  Kuta,  dan  Kecamatan  Kuta  Selatan.    Pesatnya  perkembangan  pariwisata didukung juga dengan meningkatnya pembangunan infrastruktur sehingga banyak terjadi alih fungsi lahan. Perlu  dilakukan  pemantauan  dan  analisis  dari  perubahan  penggunaan  lahan  tersebut.  Untuk  analisis penggunaan lahan menggunakan citra fusi dengan metode HSV dari kombinasi citra AVNIR-2 dan PRISM tahun  2008.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  citra  fusi  dan  selanjunya  dapat dilakukan  untuk  analisis  penggunaan  lahan  pada  wilayah  Bali  selatan.  Penelitian  ini  dilakukan  dalam beberapa fase yaitu: (1) identifikasi masalah, (2) pengumpulan data, (3) identivikasi dan analisis data, (4) serta  pelaporan.  Hasil  analisis  menujukan  bahwa  citra  hasil  fusi  dapat  menghasilkan  citra  berwarna dengan resolusi 2.5 m sama dengan citra PRISM. Hasil uji akurasi dengan data pembanding Google Earth menunjukan  penggunan  lahan  hasil  fusi  memiliki  akurasi  yang  tinggi  dengan  overall  akurasi  sebesar 84.848%, sehingga layak digunakan dasar untuk analisis penggunaan lahan. Hasil perbandingan analisis penggunaan  lahan  antara  citra  fusi  dengan  AVNIR-2,  ternyata  citra  fusi  mampu  menginterpretasi  objek lebih detail karena memiliki resolusi lebih tinggi, selain itu pada citra fusi dapat mengidentifikasi kelas baru yaitu jalan.
Kata kunci : Teknik Fusi; ALOS; Penggunaan Lahan
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Copyright © 2021 by Author. Published by Universitas Pendidikan Ganesha.

## 1.  Pendahuluan
Sistem penginderaan jenis ALOS  memiliki  tiga  instrumen:  di
P-ISSN 0216-8138 | E-ISSN 2580-0183 MKG Vol. 22, No.1, Juni 2021 (62 - 74) DOI: http://dx.doi.org/10.23887/mkg.v22i1.30978
I Kadek Adiana Putra, I Made Dedy Setiawan STMIK STIKOM, Indonesia
putraadiana@ymail.com
antaranya  citra Panchromatic  Remote- sensing  Instrument  for  Stereo  Mapping (PRISM) untuk pemetaan elevasi
digital, Advanced  Visible  and  Near Infrared  Radiometer  tipe  2 (AVNIR-2)
untuk observasi dan Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar (PALSAR) di perunukan untuk mengmatan  malam, ground  water atau pengamatan  yang  tidak  memerlukan matahari sebagai sumber tenaga
(ALOS, 2007). Pemanfaatan penginderaan
jauh data ALOS (PRISM, AVNIR-2 dan
PALSAR)  secara  umum  berorientasi pada ketersediaan data dan kebutuhan jenis  informasi  yang  dimanfaatkan untuk aplikasi pemetaan atau perencanaan  pengembangan  daerah, serta  pengelolaan  sumber  daya  alam (pertanian, peternakan,
geologi, perkotaan,  dan  lain-lain),  manajemen bencana,  pemantauan  lingkungan,  dan sebagainya.  Untuk  memperoleh  data secara  tepat  dan  sesuai  kebutuhan harus  memperhatikan:  (1)  pemilihan jenis  data  berkaitan  dengan  pemilihan kanal/resolusi  atau  kombinasi  spectral dan resolusi spasial. Resolusi temporal dan  resolusi  radiometrik  serta  cakupan luas  dari  unit  citra.  (2)  Prosedur Penentuan  atau  teknik  dan  metode pengolahan dan analisis data citra.
Teknik  fusi  data multisensor penginderaan jauh dapat meningkatkan kualitas informasi yang diperoleh, seperti  data  optik  dan  radar,  dapat meningkatkan  informasi  Pada  daerah yang  mayoritas  tutupan  awan.  Citra pankromatik  (hitam  dan  putih)  yang memiliki  resolusi  spasial  tinggi,  dan citra  multispektral  ( full  colour )  dengan resolusi  spasial  yang  rendah,  sangat efektif dikobinasikan dengan teknik fusi
untuk dapat mempertajam resolusi citra sehingga dapat meingkatkan meningkatkan  informasi  yang  diperoleh (teknik gambar Pan Sharpening ),
(Aithal dan Kumar, 2009).
Secara umum ,  teknik  fusi  citra dapat  dibagi  menjadi  dua  kelas:  teknik yang terkait warna, dan metode statistik atau numerik. Kelompok pertama terdiri dari  komposisi  warna  dalam  merah, hijau,  biru  ruang  warna  RGB  serta transformasi yang lebih canggih (misalnya  IHS).  Pendekatan  statistik menggunakan saluran statistik termasuk korelasi ( Principal Components  Analysis (PCA),  regresi),
dan  filter  ( high  pass ),  sedangkan metode numerik meliputi operasi aritmatika seperti perkalian, pembagian,  dan  pengurangan  (Vrabel, 1996). Pansharp adalah  salah  satu metode yang digunakan untuk menggabungkan  antara  data  satelit monokromatik/pankromatik  (hitam  dan putih) dengan data citra satelit multispektral (berwarna) secara otomatis.  Metode  penggabungan  data otomatis  antara  data  citra  satelit pankromatik dan multispektral dikembangkan  oleh  Dr.  Yun  Zang  dari Jurusan Teknik Geodesi dan Geometrics 'University of New
Brunswick, (Abdi, 2011).
Dalam  metode  pan-sharpening dilakukan  dengan  mengganti  informasi kecerahan  watrna  asli  pada  band  citra Multi  Spektral  (MS)  resolusi  rendah dengan  nilai-nilai  yang  resolusi  spasial tinggi dari band pankromatik. Proses ini dilakukan dengan tetap menjaga informasi spektral untuk mempermudah klasifikasi dan analisis citra, (Hanaizumi, 2008).
Provinsi  Bali  merupakan  salah satu  destinasi  pariwisata  dunia  yang menyebabkan tingginya angka in
migration atau out  migration, nilai  ini sangat mempengaruhi indikator demografi  yang  berimplikasi  terhadap tingginya tingkat alihfungsi lahan. Sejalan dengan hal tersebut peningkatan  sarana  pariwisata  terus dikembangkan khususnya pada wilayah
Bali  Selatan  yang  menjadi  sentral pariwisata di Bali.
Berdasarkan data statistik tahun 2008 merupakan titik baliknya
pariwisata  bali  passca  Bom  Bali  1  dan Bom  Bali  2,  senghingga  tingkat  hunian dan  alih  fungsi  lahan  mengalami peningkatan.
Badung merupakan kabupaten  di  Bali  Selatan  dengan  luas daerah  tersebesar  yaitu  41.852  ha dan jumlah  tujuan  wisata  tertinggi,  dengan rata-rata
kepadatan penduduk mencapai  1.293,37  orang/km 2 (Badung Dalam Angka, 2008). Perkembangan  pariwisata  di wilayah Bali Selatan, khususnya Kecamatan  Kuta  Utara,  Kecamatan Kuta,  dan  Kecamatan  Kuta  Selatan
mampu  menciptakan  Bali  sebagai destinasi wisata dunia. Sebagai daerah tujuan wisata tentu sarana dan prasarana  banyak  dibangun,  sehingga berpengaruh  terhadap  meningkatnya alih  fungsi  lahan  pada  lahan  produktif ataupun lahan non produktif. Dari tahun 1992  sampai  tahun  2003  peningkatan lahan terbangun cukup tinggi mencapai 68,69% (Puspem Badung).
Untuk dapat mengetahui perubahan  penggunaan  lahan,  terlebih dahulu perlu dilakukan analisis penggunaan lahan. Dalam penelitian ini analysis  klasifikasi  penggunaan  lahan dilakukan  dari  hasil  pengolahan  citra
ALOS  AVNIR-2  dan  PRISM  denga menggunakan  teknik  fusi  dan  metode Phansharpening HSV (Hue, Saturation, Value) untuk dapat menghasilakan citra baru  hasil  kombinasi  dengan  resolusi spasial  yang  lebih  tinggi  sehingga dapat  meningkatkan  akurasi  dalam melakukan klasifikasi penggunaan lahan.
Metode  ini  digunakan  karna
HSV  memanfaatkan  tiga  kanal  band pada  citra  multi  spectral  yang  sesuai dengan  warna  R,  G  dan  B,  dengan mentranformasi intensitas V yang merupakan  jumlah  total  cahaya  pada citra pada pankromatik, untuk menciptakan  sebuah  citra  baru  dengan intensitas sesesuai citra pankromatik.
Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini adalah untuk mengetahui tingkat akurasi  citra  AVNIR-2  dengan  PRISM hasil fusi dengan menggunakan metode HSV dan mengetahui perbedaan  penggunaan  lahan  pada wilayah  bagaian  selatan  Pulau  Bali menggunakan  citra  fusi  dengan  citra ALOS AVNIR-2.

## 2.  Metode
Penelitian ini berlokasi di
wilayah  Selatan  Pulau  Bali  khususnya di  Kecamatan  Kuta  Utara,  Kecamatan Kuta,  dan  Kecamatan  Kuta  Selatan, yang bertujuan untuk menciptakan citra baru  dengan  resolusi  untuk  analisis penggunaan lahan.
Metode  HSV  dilakukan  dengan mengubah  gambar  dalam  ruang  warna merah-hijau-biru
(RGB) menjadi
gambar  dalam  ruang  warna  HSV (Hue
Saturation  Value) dengan:  mengganti nilai  saluran Velue (V)  dengan  gambar resolusi  spasial  tinggi,  saluran  sampel otomatis Hue (H)  dan Saturation (S)
menjadi  ukuran  elemen  citra  resolusi spasial  tinggi  dengan  menggunakan teknik nearest  neighbour,  bilinear ,  atau cubic  convolution  technique .  Akhirnya, mengubah  kembali  citra  warna  RGB untuk  ruang  warna.  Output  gambar RGB  akan  memiliki  elemen  ukuran gambar++6  yang  sama  dengan  citra resolusi tinggi (Laben, et al., 2005).
R′ IHS G′ IHS B′ IHS = 𝑅 + (𝑃𝑎𝑛 − 𝐼) 𝐺 + (𝑃𝑎𝑛 − 𝐼) 𝐵 + (𝑃𝑎𝑛 − 𝐼) = 𝑅 +   𝛿 𝐼𝐻𝑆 𝐺 +   𝛿 𝐼𝐻𝑆
𝐵 +   𝛿 𝐼𝐻𝑆
Dimana ä IHS = Pan − I dan  citra fusi  [ 𝑅′ 𝐼𝐻𝑆 , 𝐺′ 𝐼𝐻𝑆 , 𝐵′ 𝐼𝐻𝑆 ] T diperoleh  dari gambar  asli  dengan  mengubah  ukuran [ R, G, B ] T dengn operasi sederhana.
Teknik fusi dari resolusi tinggi dan citra  penginderaan  jauh  multispektral, tujuannya adalah memastikan informasi spektral  dan  menambahkan  informasi detail  dari  resolusi  spasial  tinggi,  oleh karena  itu,  fusi  bahkan  lebih  memadai untuk  pengembang  di  ruang  HIS,  (Al- Wassai, et al., 2011).
Gambar 1. Model Ruang Warna IHS a) Model Warna Kubus (b) Model Warna Silinder (c) Model Warna Hexcone (d) Warna Bi-Conic Color, (Al-Wassai, et al., 2011).
Desain penelitian ini diawali dari tahap
identifikasi data, tahap
pengumpulan  data,  Tahap  identifikasi data  dan  analisis  hasil,  trahap  akhir. Penelitian  ini  menggunakan  metode analisis  deskriptif  kuantitatif.  Deskrip kualitatif adalah
untuk jelaskan penggunaan tkenik fusi dengan metode phansarpening HSV untuk menghasilkan  citra  baru multyspectral
dan memliki  resolusi tinggi. Untuk lebih
jelas  alur  algoritma  umum  fusi  dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Algoritma Fusi dengan metode pansharpening HSV
AVNIR-2  juga  memiliki  resolusi spasial  10  m,  perbaikan  dari  resolusi spasial  16  m  dari  AVNIR  yang merupakan citra
multi-spektral.
Peningkatan  detektor  CCD  (AVNIR memiliki 5.000 pixel per CCD, AVNIR-2 7.000 pixel per CCD) dan mengaktifkan elektronik  dengan  resolusi  lebih  tinggi, untuk  panjang  lintasan  ALOS  AVNIR-2 dapat  dilihat  pada  Gambar  3.  (ALOS, 2007).
Gambar 3. Panjang Lintasan ALOS (AVNIR 2), (Schneider. dkk, 2006)
Sumber  data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  citra  ALOS
AVNIR-2 (multi spectral) dengan
reseolusi  spasial  10m  dan  ALOS PRISM  (pankromatik)  resolusi  2,5m wilayah  bali  setalan  dengan  akusisi waktu  tahun  2008.  Citra  tahun  2008 dipilih  karena  pengaruh  perawanan  yg tinggi pada tahun – tahun yang lain.
Citra  fusi  dilakukan  uji  akurasi menggunakan Kappa analisis confusion matrixs dengan Google  Earth sebagi data  pembanding,  hasil  uji  akurasi dilakukan  analisis  penggunaan  lahan dengan klasifikasi superpise dan
klasifikasi on  screen (klasifikasi  visual) sehingga menghasilkan peta penggunaan lahan baru. Sebuah peta tematik hasil klasifikasi  klasifikasi  dapat  akurat  jika memberikan  gambaran  representasi objektif  tentang  tutupan  lahan  di wilayah  tersebut.  Oleh  karena  itu, akurasi  klasifikasi  diartikan  sejauh mana  klasifikasi  citra  sesuai  dengan realitas  ata  kebenaran,  Campbell, dalam Foody (2002).
Klasifikasi  penginderaan  jauh dan  data  referensi,  diharapkan  nilai KHAT positif. nilai KHAT di kelompokan mejadi  tiga:  akurasi  tinggi  dari  0,80 (yaitu,>  80%)  merupakan  perjanjian yang  kuat;  nilai  antara  0,40  -  0,80  (40- 80%) merupakan nilai akurasi moderat;
dan  nilai  di  bawah  0,40  (I,  e,.  <40%) merupakan nilai akurasi rendah, (Foody, 2002).

## Confusion Matrix
Ground  Truth (Persen)  Tabel menunjukkan  distribusi  kelas  persen untuk  masing-masing  kelas  kebenaran tanah.  Nilai-nilai  yang  dihitung  dengan membagi  jumlah  pixel  di  setiap  kolom kebenaran  tanah  dengan  jumlah  total piksel  dalam  kelas  kebenaran  tanah yang diberikan, (Anonim, 2015). Ground  truth  gigunakan  untuk  menguji ketelitian  dan  akurasi  hasil  klasifikasi kelas penggunaan lahan dari citra hasil fusi dengan kondisi sebenarnya dengan bantuan  citra google  earth ,  Contoh tabel Ground  truth  confusion  matrix dapat dilihat pada Tabel. 1.
Tabel 1. Ground Truth Confusion Matrix
Hutan  Tegalan  Sawah  Pemukiman Tanah kosong air ACC Ground Truth Hutan 440 40 0 0 30 10 0.83 Tegalan 20 220 0 0 40 10 0.71 Sawah 10 10 210 10 50 10 0.58 Pemukiman 20 0 20 240 100 10 0.56 Tanah kosong 0 0 10 10 230 0 0.88 air 0 20 0 0 0 240 0.89 REL 0.90 0.76 0.88 0.92 0.51 0.86

## Comisi
Errors  commission mewakili  piksel  yang  dimiliki  kelas  berbeda  dan  diberi  kode untuk kelas tertentu. Kesalahan komisi ditampilkan di baris confusion matrix, (Anonim, 2015).

## Omisi
Errors  omission merupakan  piksel  yang  dimiliki  kesalahan  analisis  dalam  jenis penggunaan  lahan  dalam  melakukan  analisis  yang  lebih  akurat.  Kesalahan  dari kelalaian ditunjukkan dalam kolom confusion matrix, (Anonim, 2015 ).
Untuk  mengetahui  tingkat  kedetailannya  peta  hasil  fusi  dibandingkan  dengan peta  hasil  analisis  dari  citra  ALOS  AVNIR-2.  Secara  detail  teknik  analisis  ini  dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Detail Teknik Analisis
3.  Hasil dan Pembahasan
Penggunaan  teknik  fusi  dengan
menggunaan  metode phansarpening HSV dapat menghasilkan citra berwarna ( multyspectral ) dengan resolusi tinggi. Fusi  dengan  Metode  Pahnsarpening
HSV
Dalam  penggunaan  teknik  fusi dengan  metode phansarpening HSV,
ALOS AVNIR-2 dengan PRISM menghasilkan citra baru dengan
resolusi  tinggi  2,5  m  sesuai  dengan resolusi pada PRISM.
Teknik  fusi  dengan  metode pansharpening HSV dapat
menghasilkan  citra  baru  berwarna dengan  resolusi  tinggi.  Dalam  fusi  juga dilakukan  komposit  dengan  kombinasi 3,2,1  untuk  warna  asli  dan  4,3,2  untuk kenampakan  vegetasi.  Citra  komposit hasil fusi memliki ketajaman yang tinggi
sesuai  dengan  resolusi  citra  PRISM. Pada ALOS AVNIR-2 terdapat gangguan sehingga mempengaruhi analisis objek. Citra fusi dapat menghilangkan gangguan awan,
sehingga  dapat  lebih  mudah  dalam melakukan  analisis  dan  interpretasi, kecuali  pada  objek  yang  sama  pada kedua  citra  tertutp  awan  tebal  teknik fusi tidak dapat menghilangkannya.
Gambar 5. Citra Fusi Dengan Metode Pansharpening HSV

## Hasil Uji Akurasi Citra Fusi
Dalam  uji  akurasi,  digunakan Google Earth sebagai data pembanding.  Data Google  earth dipilih karena memiliki  resolusi  temporal  yang tinggi,  resolusi  spasial  yang  tinggi, menampilakan informasi secara geometrik,  dan  dapat  menampilkan citra  yang  bersih  tanpa  awan.  Citra google earth yang dipilih sebagai meda uji  akurasi  adalah  citra  yang  memiliki akusisi  waktu  yang  sama  dengan  citra AVNIR-2 dan PRISM yaitu tahun 2008. Tahun yang sama dipilih untuk
menyamakan  hasil  perekaman  data.
Untuk  sebaran  titik  dapat  dilihat  pada Gambar 6. Gambar 6. Sebaran Titik Sampel Citra Fusi
Dalam  analisis  akurasi  jumlah sampel  dipilih  10%  dari  total  seluruh piksel  citra  fusi  yaitu  sebanyak  297 piksel yang dipilih secara acak. Legenda  kalsifikasi  jenis  lahan  dan error matrix dapat dilahat pada Tabel 2 dan Tabel 3. Tabel 2. Legenda Klasifikasi Jenis Lahan Kode Kelas Penggunaan Lahan 1 Lahan Kosong 2 Bangunan 3 Semak 4 Awan 5 Rumput 6 Sawah 7 Mangrove 8 Tegalan 9 Kebun 10 Jalan 11 Pasir Pantai 12 Pemukiman 13 Air Tabel 3. Error Matrix :  Data Refrensi Dalam Kolom, Data Klasifikasi Dalam Baris
Kode 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 SUM 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 2 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 3 3 1 98 0 0 0 0 1 4 0 0 0 0 108 4 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 5 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0 0 5 6 0 0 0 0 0 32 0 0 0 0 0 3 0 35 7 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 3 8 0 0 0 0 0 0 1 15 0 0 0 0 0 16 9 0 1 3 0 0 0 0 0 25 0 1 1 0 31 10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 2 11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 12 2 0 5 0 0 0 0 0 11 0 0 69 0 91 13 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 2 SUM 6 4 107 0 5 32 4 16 41 1 1 75 1 297 Hasil analisis akurasi menggunakan kappa analisis adalah sebagai berikut : Overall Accuracy : (252 / 297) = 0.848484848 = 84.848% Overall Misclassification Rate : (45 / 297)   = 0.151515152 = 15.151% Overall Sensitivity :  0.848484848 = 84.848% Overall Specificity :  0.987373737 = 98.737% Overall Omission Error :  0.151515152 = 15.151% Overall Commission Error :  0.012626263 =1.263%
Sesuai  hasil  analisis  akurasi menunjukan  terdapat  beberapa  kelas tidak  memiliki  nilai  sperti,  awan  dan pasir  pantai.  Akan  tetapi  secara  umum hasil  akurasi  citra  fusi  memiliki  akurasi yang  tinggi  berdasarkan  nilai  overall akurasi  sebesar  84,848%  dan  nilai errornya sebesar 15,515%.

## Analsis  Penggunaan  Lahan  Dengan Citra Fusi
Analisis penggunaan lahan
menggunakan citra fusi dengan resolusi
spasial  2,5m  dapat  menampilkan  kelas penggunaan  lahan  dengan  jelas  dan akurat,  serta  hasil  fusi  ini  juga  dapat meminimalisir terjadinya distorsi. Dalam analisis  ketajaman  kelas  penggunaan lahan pada citra fusi dilakukan perbandingan  dengan  klasifikasi  dari citra  AVNIR-2  dengan  resolusi  spasial 10m  yang  tanpa  dilakukan  teknik  fusi. Perbandingan hasil analisis penggunaan  lahan  dapat  dilihat  pada Gambar 7.
Gambar 7. Hasil Analsis Penggunaan Lahan Citra Fusi Dengan AVNIR-2 di Wilayah
Bali Selatan Tahun 2008 Dari  analisis  visual  menunjukan terdapat kelas penggunaan yang berbeda  khususnya  pada  penggunaan lahan  pada  citra  hasil  fusi  dapat
menampilkan  kelas  jalan.  Berdasarkan data  luas  lahan  menunjukan  adanya variasi  penggunaan  lahan  yang  sangat tinggi khususnya pada kelas penggunaan lahan tegalan,
pemukiman,  sawah  dan  bangunan. Untuk  lebih  jelas  data  perbandingan nilai  kelas  penggunaan  lahan  antara citra  fusi  dengan  AVNIR-2  tahun  2008 dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Perbandingan Nilai Kelas Penggunaan Lahan Citra Fusi Tahun
2008 Dengan Citra AVNIR-2 Tahun 2008. Penggunaan Lahan 2008 (Km) 2008 Fusi (Km) Lahan kosong 36,393 64,12431 Bangunan 62,058 187,09604 Semak 35,101 28,96866 Tambak 3,51 3,51 Air 44,667 65,634 Kebun 1691,637 900,4133 Rumput 307,236 134,739 Sawah 3214,917 5172,882 Mangrove 1234,448 1943 Tegalan 6484,998 7369,263 Pasir 205,587 109,065 Pasir Pantai 1310,096 457,217 Pemukiman 5281,029 2195,1497 Awan 223,185 Jalan 895,635 TOTAL 19911,677 19749,882
Perbedaan  resolusi  pada  kedua citra  mempengaruhi  tingkat  kedetailan analsis,  resolusi  10  m  pada  AVNIR-2 dengan  2,5  m  pada  citra  fusi  memiliki perbedaan  dan  penyimpangan  nilai yang  tinggi  khususnya  pada  kelas penggunaan  lahan  yang  sempit.  Untuk lebih  jelas,  variasi  kelas  pnggunaan lahan antara AVNIR-2 dengan citra fusi dapat dilihat Gambar 8.
Gambar 8. Variasi Kelas Pnggunaan Lahan antara AVNIR-2 Dengan Citra
Fusi Hasil  pengolahan  data  citra menggunakan teknik fusi dengan
metode pansharpening HSV  yang menggabungkan  antara  citra  AVNIR-2 tahun 2008 dengan PRISM tahun 2008, dapat  menghasilkan  citra  baru  dengan warna  yang  tajam  dan  resolusi  tinggi yaitu  2,5  m  setelah  dilakukan  komposit 3,2,1 dan 4,3,2.
Selain  memliki  resolusi  tinggi dan  warna  yang  tajam,  teknik  fusi dengan  metode pansharpening HSV juga  dapat  menghilangkan  gangguan awan,  sehingga  obek  yang  tidak  jelas karena tutupan awan dapat dihilangkan sehingga  dapat  dengan  mudah  untuk dilakukan  interpretasi  objek.  Tidak semua  awan  dapat  dihilangkan  dalam teknik fusi ini, awan yang terdapat pada AVNIR-2  saja  yang  dapat  dihilangkan yaitu dengan melakukan inferst terhadap  citra  PRISM,  sehingga  hasil
N il a i d a la m ( K m ) Tahun Lahan Kosong Bangunan Semak Tambak Air Kebun Rumput Sawah Mangrove Tegalan Pasir Pasir Pantai Pemukiman Awan Jalan AVNIR-1 2008 FUSI 2008
fusi  terlihat  jernih  tanpa  awan.  Akan tetapi  tutupan  awan  pada  citra  PRISM tidak dapat dihilangkan sehingga beberapa objek hasil fusi masih terlihat tutupan dari awan pada PRISM. Dari berbagai metode teknik fusi citra seperti Metode Transformasi Brovey ,  Metode Principal  Component Analysis (PCA), Gram-Schmidt seperti pernelitian  yang  dilakukan  oleh  (Putrri. Dkk,  2018)  menunjukan  metode  HSV dapat  menghasilkan  resolusi  sesuai resolusi  citra  multi  spectral  sehingga mempermudah dalam melakukan klasifikasi  kelas  penggunaan  lahan, akan  tetapi  kelemahan  dari  metode  ini adalah  nilai  DN  (digital  Number) dirubah  kedalah  ruang  gambar  pada satuan  RBG  sehingga  tidak  bisa dilakukan koreksi lebih lanjut.
Berdasarkan hasil analisis
sampel sebanyak 10% dari total sampel di komparasi dengan data Google Earth menunjukan bahwa tingkat akurasi citra fusi  sebesar  84,848%.  Sesuai  dengan kappa analisis menunjukan nilai overall accuracy  sebesar  84,848%  dan  overall omission error sebesar 15,151%.
Dengan  nilai  akurasi  84,848%  telah melampaui  standar  akurasi  yaitu  80%, sehingga  citra  fusi  dapat  digunakan sebagai acuan dalam melakukan interpretasi penggunaan lahan. Terdapat penyimpangan dalam analisis akurasi  sehingga  mempengaruhi  nilai akurasi  citra  yaitu,  hasil  klasifikasi  citra fusi  terdapat  kelas  awan  dan  pasir pantai  sedangkan  pada Google  Erath pada  titik  tersebut  tidak  terdapat  kelas awan  dan  pasir  pantai  sehingga penyimpangan ini
menyebabkan penurunan  hasil  akurasi.  Walaupun demikian dengan nilai 84,848% merupakan  nilai  yang  tinggi  sebagai
acuan  dalam  analisis  penggunaan lahan.
Hasil analisis penggunaan lahan pada  wilayah  Bali  selatan  khususnya pada Kecamatan Kuta Utara, Kecamatan  Kuta,  dan  Kecamatan  Kuta Selatan dengan menggunakan perbandingan kedua citra antara AVNIR-2  dengan  Citra  fusi,  keduanya sama-sama menampilkan kelas
penggunaan  lahan  yang  sama.  Akan tetapi  dengan  resolusi  spasial  yang dimiliki AVNIR-2 yaitu 10 m berbanding 2,5  m  memberikan  nilai  kedetailan objek  yang  berbeda.  Pada  objek dengan  luas  <10  m  tidak  bisa diidentifikasi pada citra AVNIR-2 karena nilai selnya adalah 10 m sehingga nilai sel  pada  objek  tersebut  akan  digabung dengan  objek  lain  disekitarnya  dan menjadi  satu  raster.  Sedangkan  pada fusi  dengan  nilai  sel  2,5  m  dapat mengidentifikasi objek dengan luas <10 m  dan  ≥2,5  m  sehingga  dapat menginterpretasi  objek  lebih  rinci  dari pada  citra  AVNIR-2.  Hal  tersebut  yang menyebabkan  nilai  beberapa  kelas penggunaan  lahan  yang  sama  pada kedua  citra  memiliki  variasi  yang  tinggi khususnya pada kelas sawah,
bangunan,  pemukiman  dan  tegalan. Selan  kelas  tersebut  dengan  resolusi 2,5 dan warna yang tajam citra fusi juga dapat menampilkan kelas yang berbeda  yaitu  kelas  jalan  yang  tidak terdapat  pada  hasil  interpretasi  pada AVNIR-2.

## 4. Penutup
Aplikasi  teknik  fusi  dengan metode pansharpening HSV (Hue Saturation and Value ) dapat menciptakan citra baru berwarna ( multispectral )  dengan  resolusi  tinggi,
selain  itu  metode  pansharpening  juga dapat  menghilangkan  pengaruh  awan pada  objek.  Dengan  nilai  akurasi  tinggi yaitu  84,848%  dapat  menjadi  acuan dalam  interpretasi  untuk  klasifikasi penggunaan  lahan.  Perbedaan  analisis citra  fusi  dengan  citra  AVNIR-2  adalah citra  fusi  dapat  menampilkan  kelas yang  lebih  detail  dari  citra  AVNIR-2. Selain  lebih  detail  citra  fusi  juga  dapat menghasilkan  kelas  baru  yaitu  kelas jalan. Dengan menggunakan teknik fusi
dapat mempermudah
melakukan klasifikasi  wilayah  perkotaan  yang secara  umum  memerlukan  data  satelit serolusi tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdi.  2011.  Pan-Sharpening.  [Cited 2013  Feb.  17]  Available  from: URL:
http://mtnugraha.wordpress.com /2011/10/31/pan-sharpening. Aithal,  Bharath  H.  and  Kumar,  Uttam. 2009. Fusion of Multi Resolution Remote Sensing Data For Urban Sprawl Analysis. COSMAR  09.  Indian  Institute  of Science. ALOS.  2007.  Daichi –  Advend  Land
Observing  Satellite.  [Cited  2013
Feb. 13].   Available from: URL:
http://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/en /about/avnir2.htm. Al-Wassai, Firouz Abdullah., Kalyankar, N.V.,  Al-Zuky,    Ali  A.  2011.  The IHS Transformations Based Image Fusion (Research Student). Nanded, India. Yeshwant College. Anonim.  2015.  Calculate  Confusion Matrices.  [Cited  2015,  june  17] available from: URL: http://www.exelisvis.com/docs/C
alculatingConfusionMatrices.htm
l. Badung  dalam  Angka.  2009.  Bappeda Litbang Kabupaten Badung Badan Pusat Statistik Kabupaten Badung (Katalog BPS : 1102001.5103). Hanaizumi,  Akiba,  M,  Yamano,  H,  and Matsunaga,  T.  2008.  A  pan- sharpening  method  for  satellite image-based coral reef monitoring  with  higher  accuracy :  Proceedings  of  the  11th International Coral Reef Symposium, Ft. Lauderdale, Florida, 7-11 July 2008. Session number  17.  Japan.    Hosei University,  Faculty  of  Computer and  Information  Sciences,  3-7-2 Kajino-cho, Koganei, Tokyo 184-8584. Laben,    Muthusamy.  S.,  Rosario, Arunkumar.  X.  2005. Process for Enhancing the Spatial Resolution of Multispectral Imagery  Using  Pan-Sharpening , US  Patent  6,011,875.  [Cited. 2013,  February  13]  Avilable from: URL : http://www.exelisvis.com/docs/gr amschmidtspectralsharpening.ht ml.
Putri,  D.  R.  2018.    Analisis  Kombinasi
Citra  Sentinel-1A  dan  Citra Sentinel-2A  Untuk  Klasifikasi Tutupan  Lahan  (Studi  Kasus: Kabupaten Demak, Jawa Tengah).  Jurnal  Geodesi  Undip. 7(2). Schneider,  Mathias.,  Lehner,  Manfred.,
Müller,  Rupert.  And    Reinartz, Peter.  2006. Stereo  Evaluation of  ALOS/PRISM  Data  On  Esa- Ao  Test  Sites –  First  DLR
Results. German Aerospace
Center  (DLR),  Remote  Sensing
Technology  Institute,  D-82234 Wessling, Germany. Vrabel,  J.  1996.  Multispectral  Imagery Band Sharpening Study . Photogrammetric  Engineering  & Remote  Sensing .  62(9):  1075- 1083.