## PENGUJIAN MODEL PENDEKATAN PROBABILITAS BERBASIS PERUBAHAN PENUTUP LAHAN CITRA LANDSAT TUNGGAL MULTIWAKTU UNTUK PEMETAAN LAHAN SAWAH
(THE TESTING OF RICE FIELD MAPPING MODEL BASED ON LAND COVER CHANGES ON MULTITEMPORAL SINGLE LANDSAT IMAGE)
I Made Parsa Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jln. Kalisari No. 8 Pekayon, Pasar Rebo – Jakarta 13710, Indonesia e-mail: parsa_lpn@yahoo.com
Diterima 8 April 2015; Direvisi 15 Mei 2015; Disetujui 22 Mei 2015

## ABSTRACT
Tests on a model of probability approach to paddy field mapping based on land cover changes that has been done in several districts in West Java showed overall accuracy an average only 65.5%. It is  thought  to  be  related  to  the  use  of  annual  multitemporal  Landsat  mosaic  results  so  often  seem illogical  because  the  image  is  derived  from  some  of  the  data  obtained  at  different  seasons.  In  this regard  has  been  done  phase  II  trial  of  the  model  using  multitemporal  Landsat-8  singles  data  (not mosaic  data).  The  objective  of  this  research  is  to  test  the  validity  of  the  probability  model  based  on multitemporal land cover changes for rice field mapping. The method used in this trial is unsupervised classification methods for mapping multitemporal land cover. Merging multitemporal land cover to see land  cover  change  in  the  timeframe  in  accordance  with  the  data  acquisition  date.  Analysis  of probability as a rice field area, where if the land observed a change of water, bare land and vegetation or otherwise classified as land with probability 1, if only observed once land cover change, bare land becomes water, water into vegetation or vegetation becomes bare land or otherwise then classified as land  with  a  probability  of  0.67  and  if  only  observed  just  one  type  of  land  cover,  a  water  course  or vegetation  or  bare  land  the  land  is  classified  as  a  probability  of  0.33.  Accuracy  tests  conducted  by confusion  matrix  between  rice  field  probability  image  and  rice  field  reference  scale  of  1:  5,000.  The evaluation results show that the average accuracy of the mapping reached 79.7% with lowest accuracy 67.7%  (Babelan  Sub-districts)  and  the  highest  86.7%  (Sukawangi  Sub-districts).  Comparison  of  test results  with  previous  test  results  showed  a  highly  significant  difference  with  an  average  increase  of more  than  600%  accuracy.  Based  on  these  results  it  can  be  concluded  that  the  probability  model based on multitemporal land cover changes for rice field mapping has good accuracy.
Keywords: Probability, Annual mosaic, Single image, Error matrix

## ABSTRAK
Pengujian terhadap model pendekatan probabilitas berbasis perubahan penutup lahan untuk pemetaan  lahan  sawah  yang  telah  dilakukan  di  beberapa  kabupaten  di  Jawa  Barat  menunjukkan ketelitian  hasil  pemetaan  ( overall  accuracy )  rata-rata  hanya  65,5%.  Rendahnya  ketelitian  ini  diduga karena  penggunaan  data  Landsat  multiwaktu  hasil  mosaik  tahunan.  Seringkali  citra  nampak  tidak logis  karena  berasal  dari  beberapa  data  yang  diperoleh  dari  musim  yang  berbeda.  Kondisi  tersebut menyebabkan perubahan penutup lahan yang sesungguhnya terjadi tidak dapat terpantau dari citra- citra  mosaik  tahunan  ini.  Berkaitan  dengan  hal  tersebut  telah  dilakukan  ujicoba  model  tahap  II dengan  menggunakan  data  Landsat-8  tunggal  multiwaktu.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk menguji  kesahihan  model  probabilitas  berdasarkan  perubahan  penutup  lahan  multiwaktu  untuk pemetaan  lahan  sawah.  Metode  yang  digunakan  adalah  klasifikasi  tidak  terselia  untuk  memetakan penutup  lahan  multiwaktu.  Penggabungan  penutup  lahan  multiwaktu  untuk  melihat  perubahan
penutup lahan dalam rentang waktu yang sesuai dengan tanggal perolehan data. Analisis probabilitas lahan  sebagai  lahan  sawah,  dengan  kriteria  jika  lahan  terpantau  mengalami  perubahan  dari  air, lahan  terbuka  dan  vegetasi  atau  sebaliknya  dikelaskan  sebagai  lahan  dengan  probabilitas  1,  jika penutup  lahan  hanya mengalami  sekali  perubahan,  lahan  terbuka menjadi  air, air  menjadi  vegetasi ataupun  vegetasi  menjadi  lahan  terbuka  atau  sebaliknya  maka  dikelaskan  sebagai  lahan  dengan probabilitas 0,67 dan jika hanya terpantau satu jenis penutup lahan saja air atau lahan terbuka atau vegetasi saja maka dikelaskan sebagai lahan probabilitas 0,33. Pengujian ketelitian dilakukan dengan matrik  kesalahan  antara  citra  probabilitas  lahan  sawah  dengan  referensi  luas  baku  lahan  sawah skala  1:5.000.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  rata-rata  ketelitian  pemetaan  mencapai  79,7% dengan ketelitian terendah 67,7% (Kecamatan Babelan) dan tertinggi 86,7% (Kecamatan Sukawangi). Perbandingan  hasil  pengujian  ini  dengan  hasil  pengujian  sebelumnya  menunjukkan  adanya perbedaan yang sangat signifikan yaitu terdapat peningkatan ketelitian lebih dari 600%. Berdasarkan hasil  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  model  probabilitas  berbasis  perubahan  penutup  lahan multiwaktu untuk pemetaan lahan sawah ini yang cukup baik.
Kata kunci: Probabilitas, Mosaik tahunan, Citra tunggal, Matrik kesalahan

## 1 PENDAHULUAN
Penutup  lahan  atau  tutupan biofisik  pada  permukaan  bumi  yang dapat diamati dapat didefinisikan sebagai suatu hasil pengaturan, aktivitas,  dan  perlakuan  manusia  yang dilakukan  pada  jenis  penutup  lahan tertentu  untuk  melakukan  kegiatan produksi, perubahan, ataupun perawatan pada  penutup  lahan  tersebut  [Badan Standarisasi  Nasional  (BSN)  7645:2010, 2010].  Contoh  penutup  lahan  yaitu,  air, pasir,  tanaman  panenan,  hutan,  lahan basah,  dan  aspal  (Jensen,  2005).  Oleh karena terkait dengan perlakuan manusia,  penutup  lahan  akan  sering mengalami perubahan seiring berjalannya waktu, sehingga untuk dapat memetakannya dengan baik, penggunaan data multiwaku akan sangat membantu untuk menghindari/ mengurangi kemungkinan terjadinya kesalahan.
Sebagaimana  diketahui  bahwa pemetaan  hutan  menggunakan  data Landsat  multiwaktu  yang  dilakukan LAPAN  bekerjasama  dengan  CSIRO sejak  2009  menggunakan  pendekatan probabilitas. Ini dilakukan, salah satunya  disebabkan  karena  kondisi tutupan  awan  yang  sangat  tinggi sehingga  data  mosaik  tahunan  belum menjamin sepenuhnya untuk memperoleh  citra  yang  bebas  dari tutupan awan (Wallace, 2010; www.geointispasial.com ,  diakses  8  Juni
2015).  Pendekatan  ini  sangat  penting untuk  memperkirakan  tutupan  lahan suatu waktu jika mosaik data Landsatnya  berawan  dengan  syarat bahwa  data  terdekat  sebelum  dan  atau setelahnya bebas awan.
Pendekatan probalilitas/teori peluang  (Triatmoko,  2011;  Suherman, 2012;  ( www.  mulin10.  files.  wordpress. com ,  diakses  22  Juli  2013)  ( www. academic . emporia.edu/aberjame/student/ banman5 ,  diakses  15  Juli  2014) berbasis  perubahan  penutup  lahan multiwaktu  telah  digunakan  untuk membangun  model  pemetaan  lahan sawah sejak 2012. Model yang mengambil  lokasi  riset  di  wilayah Tanggamus  Lampung  ini  merupakan salah  satu  model  yang  dikembangkan untuk  pemetaan  lahan  sawah  dengan menggunakan citra Landsat  multiwaktu dengan  akurasi  90,7  %  (Parsa,  2013). Namun  demikian,  pengujian  model menggunakan input citra  Landsat  hasil mosaik  tahunan  yang  sudah  ada  di LAPAN  dengan  mengambil  lokasi  di beberapa  kabupaten  di  Jawa  bagian barat  memberikan  hasil  yang  kurang menggembirakan karena rata-rata akurasinya  hanya  65,5  %  dengan akurasi  terendah  57,2  %  terjadi  di Kabupaten Bekasi dan akurasi maksimum 80  %  terjadi  di  Kabupaten  Tangerang sedangkan  untuk  di  kabupaten  lain berkisar antara 61-66,7 % (Parsa, 2014).
Dugaan  penyebab  rendahnya akurasi  rata-rata  adalah  terkait  dengan kualitas data hasil mosaik tahunan yang hanya  bertujuan  untuk  memperoleh citra  yang clear (bebas  awan)  tanpa mempertimbangkan  tanggal  perolehan/ musim  sehingga  citra  hasil  mosaiknya seringkali  nampak  tidak  logis  terutama pada  lahan  tanaman  semusim  seperti lahan  sawah.  Misalnya  di  hamparan lahan  sawah  yang  sedang  fase  vegetatif terdapat  lahan-lahan  terbuka  atau  air; ataupun  sebaliknya  (Gambar  1-1).  Hal tersebut disebabkan karena mosaik data dari citra yang berbeda musim, sehingga perubahan fase yang sangat diharapkan dari  tumpeng-susun  citra  multiwaktu tidak dapat dipantau (Parsa, 2014).
Gambar 1-1a: Komposit  citra  Landsat7  kanal 5,4,2 hasil mosaik tahunan
Gambar 1-1b: Komposit  citra  Landsat7  kanal 5,4,2 tunggal
Walaupun  saat  ini  telah  ada informasi  lahan  sawah  skala  rinci, namun  informasi  lahan  sawah  skala menengah  tetap  diperlukan  untuk mendukung  perencanaan  di  bidang ketahanan  pangan  khususnya  sebagai basis  data  untuk  pemantauan  fase pertumbuhan tanaman padi tiap kabupaten  yang  lebih  dikenal  dengan standing crop.
Berkaitan  dengan  hal  tersebut, dilakukan  penelitian  lanjutan  untuk menguji  ketelitian  model  pendekatan probabilitas  berbasis  perubahan  penutup lahan  multiwaktu  untuk  pemetaan lahan sawah dengan menggunakan citra Landsat  tunggal.  Citra  tunggal  adalah citra  yang  diperoleh  dari  satu  kali (tanggal)  akuisisi  dan  bukan  citra  hasil mosaik vertikal.
Tujuan  penelitian,  adalah  untuk menguji  ketelitian  model  pendekatan probabilitas  berbasis  perubahan  penutup lahan  multiwaktu  untuk  pemetaan lahan sawah.

## 2 METODE
Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  citra  Landsat8 multiwaktu  perolehan  8  Juli  2013,  25 Agustus  2013,  10  September  2013,  12 Oktober 2013, 28 Agustus 2014, dan 13 September  2014.  Penelitian  difokuskan di  Kabupaten  Bekasi.  Sebagai  data referensi  digunakan  informasi  spasial lahan  baku  sawah  skala  1:5.000  hasil update dari  Kementerian  Pertanian (Noviati,  et  al.,  2011)  dan  citra  SPOT6 2013-2014  yang  diperoleh  dari  Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh. Mengingat  penelitian  ini  merupakan pengujian  ulang,  maka  metode  yang digunakan hampir sama dengan metode ketika pengujian pertama (Parsa, 2014). Perbedaannya  adalah,  bahwa  sebelum digunakan  untuk  menguji  ketelitian model,  informasi  spasial  lahan  sawah skala  1:5.000  terlebih  dulu  divalidasi menggunakan  citra  SPOT6  2013-2014. Ketelitian  pemetaan  dihitung  dengan
teknik confusion  matrix (Visa,  et  al., 1998).
Klasifikasi  citra  dilakukan  dengan teknik klasifikasi tidak terselia ( isoclass ) ( www.academic.emporia.edu/aberjame/ student/banman5 ,  diakses  15  Juli 2014).  Pemilihan  teknik  klasifikasi  ini disebabkan  karena  teknik  ini  cukup sederhana dan cepat untuk mengklasifikasi liputan lahan global (air, vegetasi  dan  lahan  terbuka)  sesuai dengan  yang  dibutuhkan  oleh  model yang sedang diuji. Klasifikasi Isoclass ini dilakukan  dengan input seluruh band dengan  beberapa  parameter: maxsimum number  of  class  (default  255),  minimum members  in  a  class  (default  0,01%), maximum  standard  deviation  (default 4,0),  split  separation  value  (default  0,0), minimum  distance  between  class  means (default 3,2), maximum iteration  (default 9999), decired percent unchanged (default  98,0),  sampling  of  row  interval (default  1),  sampling  column  interval (default  1). Dalam  klasifikasi  ini  semua parameter  menggunakan  nilai default nya
kecuali  jumlah  kelas  maksimum  64, standard deviasi 2,0 dan minimum jarak antar  rata-rata  kelas  2,0  karena diharapkan  ketelitian  klasifikasi  dapat mencapai  98%.  Penggunaan  64  untuk jumlah  kelas  ini  didasarkan  atas pengalaman  bahwa  jumlah  itu  sudah cukup  baik  untuk  memisahkan  kelas penutup lahan yang global (air, vegetasi dan lahan terbuka. Untuk mempermudah identifikasi  kelas  penutup  lahan  dari hasil  klasifikasi  yang grey  scale seperti pada  contoh  Gambar  2-2a.  dilakukan auto-generate  colors dengan  RGB  654 sehingga akan menjadi berwarna sesuai dengan  warna  citra  komposit  654 sebagaimana contoh Gambar 2b. Tahapan  ini  akan  sangat  membantu dalam  identifikasi  kelas  (air,  lahan terbuka, vegetasi, awan) sehingga kesalahan dapat diminimalkan.
Selanjutnya  dilakukan  analisis  statistik untuk mengetahui jarak minimum antar kelas  ( minimum  distance )  yang  akan digunakan sebagai dasar untuk penggabungan kelas.
Gambar 2-2a: Hasil     klasifikasi    yang    belum di autogen Gambar 2-2b: Hasil    klasifikasi      yang    sudah di-autogen dengan RGB 654
Landsat-8
Reklasifikasi  dilakukan  dengan  menggunakan  panduan  kenampakan  tutupan  lahan pada citra sebagai berikut:
Gambar  2-3a:  Tutupan      lahan air  (warna  biru/ gelap) Gambar 2-3b: Tutupan     lahan terbuka (warna merah/coklat) Gambar 2-3c: Tutupan     lahan vegetasi (warna hijau/ kehijauan)
Gambar 2-4: Sebaran  titik  sampling  (warna  kuning)  untuk  validasi  informasi  spasial  lahan  sawah 1:5.000  (warna  biru)  wilayah  Kabupaten  Bekasi  dengan  latar  belakang  komposit  kanal 123 citra SPOT6 tahun 2013/2014
Validasi  data  penguji  dilakukan dengan  teknik point  to  point  sampling yang ditentukan secara sistematik, yaitu sampling  yang  dibuat  dengan  jarak tertentu  pada  skala  tampilan  (ArcView) sekitar  1:300.000.  Jumlah  titik  sampel
sebanyak  87  titik  dengan  penyebaran yang merata di seluruh wilayah (Gambar 2-4). Gambar  2-4  menunjukkan  bahwa Secara  umum  metode  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  disajikan  pada Gambar 2-5.
Sawah vegetatif Nonsawah (industri) Sawah bera
Gambar 2-5: Diagram  alir  pelaksanaan  ujicoba  model  pemetaan  lahan  sawah  berbasis  perubahan penutup lahan citra Landsat8
Analisis
probabilitas lahan dilakukan  dengan overley penutup lahan  multiwaktu  untuk  klasifikasi kelas  probabilitas  lahan.  Jika  lahan terpantau  mempunyai  ketiga  jenis penutup  lahan  (air,  lahan  terbuka  dan vegetasi)  dikelaskan  sebagai  lahan probabilitas  1  (3/3).  Sementara  jika hanya  terpantau  mempunyai  dua  jenis penutup  lahan  (air  dan  lahan  terbuka, air  dan vegetasi  ataupun  lahan  terbuka dan  vegetasi)  maka  dikelaskan  sebagai lahan  probabilitas  0,67  (2/3).  Jika  lahan terpantau  hanya  mempunyai  satu  jenis
penutup  lahan  (air  saja,  lahan  terbuka saja  ataupun  vegetasi  saja)  maka dikelaskan  sebagai  lahan  probabilitas 0,3  (1/3).  Pengujian  akurasi  pemetaan dilakukan  dengan confusion  matrix (matrik kesalahan) antara citra probabilitas lahan dengan referensi luas baku lahan sawah skala 1:5.000.

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Reklasifikasi hasil klasifikasi isoclass dari 64 kelas menjadi tiga kelas tutupan  lahan  akan  menghasilkan  peta tutupan  lahan  (air,  lahan  terbuka  dan
MATRIK PERUBAHAN CITRA LANDSAT MULTIWAKTU INFORMASI SPASIAL SAWAH DIGITAL SKALA 1:5.000 PENGGABUNGAN SPASIAL MULTIWAKTU KLASIFIKASI TIDAK TERSELIA INFORMASI SPASIAL PENUTUP LAHAN 3 KELAS MULTIWAKTU AUTO-GENERATE COLORS, IDENTIFIKASI KELAS DAN REKLASIFIKASI VALIDASI DENGAN CITRA SPOT-6 KETELITIAN MODEL INFORMASI SPASIAL PENUTUP LAHAN 64 KELAS MULTIWAKTU NILAI PROBABILITAS LAHAN SAWAH OVERLEY UNTUK MEMBUAT CITRA PROBABILITAS LAHAN SAWAH INFORMASI SPASIAL PENUTUP LAHAN MULTIWAKTU (LAHAN TERBUKA, VEGETASI, AIR) INFORMASI SPASIAL SAWAH DIGITAL SKALA 1:5.000
vegetasi) multiwaktu. Berdasarkan analisis statistik hasil klasifikasi terlihat adanya percampuran kelas antara kelas air  dengan  lahan  terbuka,  antara  kelas air  dan  bayangan  awan,  antara  kelas lahan  terbuka  dengan  vegetasi,  antara kelas  vegetasi  dengan  air.  Percampuran antara  kelas  air  dengan  lahan  terbuka 27,76%  terjadi  khususnya  antara  kelas air  dengan  lahan  terbuka  yang  lembab, sedangkan  percampuran  antara  kelas bayangan  awan  dan  air  terjadi  karena keduanya mempunyai kenampakan yang mirip. Sementara itu percampuran antara  kelas  vegetasi  dengan  kelas  air 29,85%  terjadi  terutama  dengan  kelas vegetasi  yang  masih  muda.  Sedangkan percampuran  kelas  lahan  terbuka dengan vegetasi 24,52% terjadi terutama disebabkan  karena  adanya  vegetasi tipis/rumput  ataupun  sisa  tanaman yang dipanen. Percampuran ini diindikasikan  dengan  kecilnya  jarak ( minimum distance )
antar kelas sebagaimana dapat dilihat pada Lampiran 1. Akibat adanya percampuran kelas  ini,  maka  dilakukan  pengecekan secara  visual  dengan  referensi  citra  rgb band 6,5,4. Keputusan kelasnya
mengikuti  jumlah pixel yang  lebih banyak.  Sementara  untuk  mengurangi percampuran  kelas  antara  bayangan awan  dan  air  maka  dilakukan editing untuk  merubah  kelas  air  yang  berada dalam  area  bayangan  awan  menjadi kelas awan.
Berdasarkan  seri  data  dalam rentang waktu tiga bulan (8 Juli hingga 12 Oktober 2013), sebagian besar lahan sawah  di  kabupaten  Bekasi  terjadi perubahan dari air menjadi vegetatif dan sebagian  kecil  fase  vegetatif  telah dipanen  pada  September  sehingga  pada Oktober nampak sebagai lahan terbuka. Berdasarkan  seri  data  yang  ada khususnya  data  25  Agustus  2013  dan 28  Agustus  2014  juga  nampak  bahwa musim  tanam  2014  tidak  persis  sama dengan  musim  tanam  2013.  Sebagian wilayah  mengalami  penundaan  musim tanam yang ditandai dengan  luas lahan sawah  dalam  fase  air  pada  2014  jauh lebih  besar  dibandingkan  tahun  2013. Untuk  lebih  memahami  pergeseran musim tanam tersebut dapat dilihat seri tutupan  lahan  pada  Gambar  3-1 khususnya Gambar 3-1b dan 3-1e.
Gambar 3-1a: Penutup     lahan
Bekasi dan sekitarnya  8  Juli 2013 Gambar 3-1b: Penutup     lahan Bekasi dan sekitarnya 25 Agustus 2013 Gambar 3-1c: Penutup      lahan Bekasi dan sekitarnya 10 September 2013
Gambar 3-1d: Penutup     lahan Bekasi dan sekitarnya 12 Oktober 2013 Gambar 3-1e: Penutup     lahan Bekasi dan sekitarnya 28 Agustus 2014 Gambar 3-1f: Penutup     lahan Bekasi dan sekitarnya 13 September 2014
Keterangan:   air,   lahan terbuka,   vegetasi,    awan

## Tabel 3-1: HASIL REKAPITULASI AKURASI PEMETAAN PERKECAMATAN
NO. KECAMATAN USER ACCURACY PRODUCER ACCURACY OVERAL RATAAN NONSAWAH  SAWAH  NONSAWAH  SAWAH ACCURACY 1 Babelan 91.4 60.7 40.4 96.1
67.7 79.7 % 2 Cabangbungin
84.8 83.5 17.2 99.3 83.5 3 Karangbahagia 91.9 73.9 21.3 99.2 75.2 4 Kedungwaringin 91.5 75.6 32.2 98.6 77.4 5 Muaragembong 99.0 39.8 74.7 95.8 77.8 6 Pabayuran 93.0 84.5 20.5 99.6 84.9 7 Sukakarya 84.1 75.8 5.8 99.6 75.9 8 Sukatani 86.0 84.4 28.9 98.8 84.5 9 Sukawangi 55.4 87.8 13.6 98.3 86.7 10 Tambelang 89.5 83.7 14.9 99.6 83.9
Sumber data: Hasil analisis matrik kesalahan
Berdasarkan
penutup lahan multiwaktu  tersebut  telah  dilakukan penggabungan  untuk  memperoleh  citra probablitas lahan sawah. Analisis selanjutnya  dilakukan  dengan  matrik kesalahan perkecamatan dengan sampel sepuluh kecamatan menggunakan referensi  luas  baku  lahan  sawah  skala 1:5000  yang  telah  divalidasi  meng- gunakan  citra  SPOT6 multiwaktu.  Hasil validasi  informasi  spasial  skala  1:5000
ini  menunjukkan  bahwa  dari  87  titik sampel, 84 titik benar dan hanya tiga titik yang salah dengan demikian akurasinya menjadi  96,5%.  Hasil  validasi  pertitik selengkapnya disajikan pada Lampiran 2.
Selengkapnya  hasil  rekapitulasi pengujian  disajikan  pada  Tabel  3-1 sedangkan  hasil  lengkapnya  disajikan pada Lampiran 3.
Hasil  pengujian  sebagaimana disajikan  pada  Tabel  3-1  menunjukkan
bahwa  rata-rata user  accuracy sawah lebih  rendah  dibandingkan  dengan nonsawah. Sedangkan keadaan sebaliknya terjadi untuk rata-rata producer accuracy sawah  yang  lebih  tinggi dibandingkan dengan nonsawah.
Ketelitian  pemetaan  non  sawah  untuk seluruh  kecamatan  mencapai  rata-rata 26,9%.  Sedangkan  ketelitian  pemetaan sawah rata-rata mencapai 98,5%. Dengan kata  lain  ketelitian  pemetaan  lahan sawah  jauh  lebih  tinggi  dibandingkan dengan  ketelitian  pemetaan  nonsawah. Rendahnya ketelitian pemetaan nonsawah  diduga  disebabkan  lahan nonsawah  juga  dapat  terpantau  adanya perubahan  dari  vegetasi  menjadi  lahan terbuka  atau  sebaliknya  sebagai  akibat data  yang  digunakan  berbeda  musim sehingga ladang misalnya akan terklasifikasi  sebagai  vegetasi  untuk musim  hujan  dan  jika  musim  kemarau akan  terklasifikasi  sebagai  lahan  lahan terbuka/terbuka.  Tabel  tersebut  juga menunjukkan bahwa ketelitian pemetaan ( overall accuracy ) rata-rata untuk seluruh kecamatan adalah  79,7% dengan ketelitian terredah 67,7% terjadi di  Kecamatan  Babelan  dan  tertinggi 86.7% terjadi di Kecamatan Sukawangi.
Jika dilakukan
komparasi ketelitian  pemetaan  ( overall  accuracy )
perkecamatan  antara  hasil  pengujian tahap 1 dengan hasil pengujian tahap 2 ini,  ternyata  menunjukkan  perbedaan ketelitian  yang  sangat  signifikan  untuk seluruh  kecamatan  yang  diuji.  Pada pengujian  tahap  kedua  ini  terjadi peningkatan  ketelitian  rata-rata  lebih dari 600% dibandingkan hasil pengujian tahap  sebelumnya,  bahkan  untuk kecamatan Sukakarya terjadi peningkatan ketelitian  lebih  dari  1365%.  Hasil komparasi  setiap  kecamatan  disajikan pada Tabel 2, sedangkan hasil pengujian ketelitian tahap 1 selengkapnya disajikan pada Lampiran 3.
Dengan  hasil  pengujian  kedua ini,  maka  dapat  disimpulkan  beberapa hal:  pertama  bahwa  model  pemetaan lahan sawah berdasarkan teori probabilitas berbasis perubahan penutup  lahan  multiwaktu  cukup  baik dengan ketelitian ( overall accuracy ) rata- rata  79,7%.    Namun  demikian  untuk memperoleh hasil yang lebih meyakinkan masih  perlu  dilakukan  validasi  di wilayah  lain.  Kedua  bahwa  penggunaan data  Landsat  tunggal  sebagai input model akan memberikan hasil yang jauh lebih  baik  dibandingkan  dengan input data Landsat mosaik tahunan.

## Tabel 3-2:  KOMPARASI  KETELITIAN  PEMETAAN  MODEL  PERKECAMATAN  DARI  DUA  KALI PENGUJIAN
NO. KECAMATAN
OVERALL ACCURACY PENINGKATAN PENGUJIAN TAHAP 1  PENGUJIAN TAHAP 2 AKURASI (%) 1. Babelan 63.5 67.7 107 2. Cabangbungin 13.3 83.5 628 3. Karangbahagia 17.9 75.2 420 4. Kedungwaringin 23.9 77.4 324 5. Muaragembong 55.3 77.8 141 6. Pabayuran 11.3 84.9 751 7. Sukakarya 5.2 75.9 1460 8. Sukatani 8.8 84.5 960 9. Sukawangi 17.5 86.7 495 10.  Tambelang 8.5 83.9 987 RATAAN 22.5 79.7 627.3
Sumber data: Hasil analisis matrik kesalahan
4 KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan pembahasan  yang  telah  disampaikan dapat disimpulkan bahwa: model pemetaan  lahan  sawah  berdasarkan teori  probabilitas  menggunakan  citra multiwaktu  cukup  teliti  dengan  akurasi dengan  rata-rata  79,7%  sehingga  dengan demikian  dapat  dipertimbangkan  untuk digunakan  mendukung  perencanaan  di bidang  ketahanan  pangan  khususnya dalam  pembuatan  basis  data  untuk pemetaan  fase  pertumbuhan  tanaman padi tiap kabupaten.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih  yang  setinggi-tingginya  kepada Dr.  Baba  Barus,  M.Sc  atas  bimbingan dan arahan yang telah diberikan selama penulisan  makalah  ini.  Ucapan  terima kasih  juga  saya  sampaikan  kepada Kepala  Bidang  Sumber  Daya  Wilayah Darat  yang  telah  memfasilitasi,  serta teman-teman peneliti yang telah memberikan  masukan  dan  saran  pada pelaksanaan penelitian maupun penulisan makalah ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Badan  Standarisasi  Nasional,  2010. Standar Nasional  Indonesia  (SNI)  7645:2010 ,
Klasifikasi Penutup Lahan, Jakarta.
Jensen,  JR.,  2005. Introductory  Digital  Image Processing - A Remote Sensing Perspective,  3 rd Edition ,  New  Jersy:
Pearson Prentice Hall.
Noviati,  Efi  R.,  Paulus  BKS.,  Jaka  S.,  Lili  H.,
Widyawati,  Ade  S.,  Dhanang  S.,
Sehusman, Hetty S., Hani HR, Mokhamad  S.,  2011. Updating  Peta
Lahan Baku Sawah Menggunakan GPS , Pusat  Data  dan  Sistem  Informasi Pertanian Kementerian Pertanian, Jakarta. Parsa,  M.,  2013. Kajian  Penerapan  Teori Probabilitas  untuk  Pemetaan  Lahan Sawah Berbasis Citra Landsat Multiwaktu (Studi Kasus Daerah Tanggamus, Lampung) , Jurnal Penginderaan  Jauh  dan  Pengolahan
Data  Citra  Digital  Vol.  10  No.  2 Desember  2013,  ISSN  1412-8098. Lembaga  Penerbangan  dan  Antariksa Nasional-LAPAN.
Parsa,  M.,  2014. Ujicoba  Model  Pemetaan Lahan  Sawah  Berbasis  Perubahan Penutup  Lahan  Citra  Landsat  Mosaik Tahunan  Di  Jawa  Barat ,  Jurnal Penginderaan  Jauh  dan  Pengolahan Data  Citra  Digital  Vol.  11  No.  1  Juni 2014,  ISSN  1412-8098,  Lembaga Penerbangan  dan  Antariksa  Nasional- LAPAN.
Provost,  Fawcett  &  Kohavi,  1998. The  Case Against Accuracy Estimation for
Comparing  Induction Algorithms.  www. lingpipe-blog.com. , diakses  tanggal  20 Mei 2015.
Suherman  M.,  2012. Statistik  dan  Teori Peluang ,  Institut  Teknologi  Bandung. www.mulin10.files.wordpress.com. , diakses tanggal 22 Juli 2013).
Supervised  and  Unsupervised  Land  Use Classification. www.academic. emporia. edu/ aberjame/student/banman5. , diakses tanggal 15 Juli 2014.
Suryadi  C.,  2003. Probabilitas  dan  Statistika Dasar, Teori Peluang , Departemen Teknik Informatika. www.kur2003.if.itb.ac.id. , diakses tanggal 22 Juli 2013.
Triatmoko RP., 2011. Teori Peluang (Probabilitas) , www.  restupamujitriatmoko.  blogspot. com. , diakses tanggal 22 Juli 2013.
Visa  S.,  Brian  R.,  Anca  R.,  Esther  van  der Knaap,  1998. Confusion  Matrix-based
Feature Selection , www.spatial- analyst.net ., diakses tanggal 27
February 2015.
Wallace  J.  and  Suzanne  F.,  2010. Indonesia’s National  Carbon  Accounting  System Land  Cover  Change  Program ,  National Research Flagships Sustainable Agriculture, CSIRO.
Mosaik  dan  Teknik  Menghilangkan  Awan.
www.geointispasial.com/index.php?opti on = com_  content&view=  article&id=  32 &  Itemid=90&lang=id., diakses  tanggal
8 Juni 2001.
Lampiran 1. Nilai statistik minimum distance hasil klasifikasi penutup lahan
Sumber data: Hasil analisis statistik
Lampiran 2. Hasil pengecekan informasi spasial laha sawah 1:5000 kabupaten Bekasi
ID KELAS SPOT6 KET. ID KELAS SPOT6 KET. 1  Sawah Sawah Benar (B) 45  Sawah Sawah B 2  Sawah Sawah B 46  Sawah Sawah B 3  Sawah Sawah B 47  Sawah Sawah B 4  Sawah Sawah B 48  Sawah Sawah B 5  Sawah Sawah B 49  Sawah Sawah B 6  Nonsawah Bangunan B 50  Sawah Sawah B 7  Nonsawah Bangunan B 51  Nonsawah Kbn.Campur B 8  Nonsawah Kbn.Campur B 52  Sawah Sawah B 9  Nonsawah Kbn.Campur B 53  Sawah Sawah B 10  Nonsawah Bangunan B 54  Sawah Sawah B 11  Sawah Sawah B 55  Sawah Bangunan S 12  Sawah Sawah B 56  Sawah Sawah B 13  Sawah Sawah B 57  Nonsawah Bangunan B 14  Sawah Sawah B 58  Sawah Sawah B 15  Nonsawah Bangunan B 59  Sawah Sawah B 16  Nonsawah Kebun B 60  Sawah Sawah B 17  Nonsawah Bangunan B 61  Sawah Sawah B 18  Nonsawah Kbn.Campur B 62  Sawah Sawah B 19  Nonsawah Lhn. Terbangun B 63  Sawah Sawah B 20  Nonsawah Bangunan B 64  Sawah Sawah B 21  Nonsawah Bangunan B 65  Nonsawah Bangunan B 22  Nonsawah Bangunan B 66  Nonsawah Bangunan B 23  Nonsawah Bangunan B 67  Nonsawah Bangunan B 24  Sawah Sawah B 68  Nonsawah Bangunan B 25  Sawah Sawah B 69  Nonsawah Kbn.Campur B 26  Sawah Sawah B 70  Nonsawah Kbn.Campur B 27  Sawah Sawah B 71  Sawah Sawah B 28  Sawah Sawah B 72  Nonsawah Kbn.Campur B 29  Sawah Sawah B 73  Sawah Sawah B 30  Sawah Bangunan Salah (S) 74  Nonsawah Bangunan B 31  Nonsawah Bangunan B 75  Nonsawah Bangunan B 32  Nonsawah Bangunan B 76  Sawah Sawah B 33  Nonsawah Bangunan B 77  Sawah Sawah B 34  Sawah Kbn.Campur S 78  Sawah Sawah B 35  Nonsawah Kbn.Campur B 70  Sawah Sawah B 36  Sawah Sawah B 80  Sawah Sawah B 37  Nonsawah Kbn.Campur B 81  Sawah Sawah B 38  Nonsawah Kbn.Campur B 82  Nonsawah Bangunan B 39  Sawah Sawah B 83  Nonsawah Bangunan B 40  Sawah Sawah B 84  Nonsawah Bangunan B 41  Sawah Sawah B 85  Nonsawah Bangunan B 42  Sawah Sawah B 86  Nonsawah Bangunan B 43  Sawah Sawah B 87  Sawah Sawah B 44  Sawah Sawah B
Lampiran 3. Hasil pengujian ketelitian pemetaan lahan sawah perkecamatan di Kabupaten Bekasi Lampiran 2a. Hasil analisis matrik kesalahan untuk Kecamatan Babelan
HASIL PEMETAAN Prob<0,5 Prob>0,5 Total Luas Produser Overall Accuracy REFERENSI Nonsawah Sawah Accuracy NONSAWAH 1360.2 2008.3 3368.5 40.4 SAWAH 127.6 3107.9 3235.6 96.1 Jumlah 1487.8 5116.3 User Accuracy 91.4 60.7 67.7 Lampiran 2b. Hasil analisis matrik kesalahan untuk Kec Cabangbungin HASIL PEMETAAN Prob<0,5 Prob>0,5 Total Luas Produser Overall Accuracy REFERENSI Nonsawah Sawah Accuracy NONSAWAH 154.4 744.2 898.6 17.2 SAWAH 27.7 3760.9 3788.6 99.3 Jumlah 182.0 4505.2 User Accuracy 84.8 83.5 83.5 Lampiran 2c. Hasil analisis matrik kesalahan untuk Kec Karangbahagia HASIL PEMETAAN Prob<0,5 Prob>0,5 Total Luas Produser Overall Accuracy REFERENSI Nonsawah Sawah Accuracy NONSAWAH 302.1 1114.8 1416.9 21.3 SAWAH 26.7 3150.2 3176.9 99.2 Jumlah 328.8 4265.0 User Accuracy 91.9 73.9 75.2 Lampiran 2d. Hasil analisis matrik kesalahan untuk Kec Kedung waringin HASIL PEMETAAN Prob<0,5 Prob>0,5 Total Luas Produser Overall Accuracy REFERENSI Nonsawah Sawah Accuracy NONSAWAH 310.5 652.9 963.4 32.2 SAWAH 28.8 2026.7 2055.5 98.6 Jumlah 339.3 2679.6 User Accuracy 91.5 75.6 77.4 Lampiran 2e. Hasil analisis matrik kesalahan untuk Kec Muaragembong HASIL PEMETAAN Prob<0,5 Prob>0,5 Total Luas Produser Overall Accuracy REFERENSI Nonsawah Sawah Accuracy NONSAWAH 9833.1 3337.2  13170.3 74.7 SAWAH 96.3 2207.7 2304.0 95.8 Jumlah 9929.4 5544.9 User Accuracy 99.0 39.8 77.8 Lampiran 2f. Hasil analisis matrik kesalahan untuk Kec Pabayuran HASIL PEMETAAN Prob<0,5 Prob>0,5 Total Luas Produser Overall Accuracy REFERENSI Nonsawah Sawah Accuracy NONSAWAH 350.5 1358.9 1709.4 20.5 SAWAH 26.5 7420.0 7446.5 99.6 Jumlah 377.0 8778.9 User Accuracy 93.0 84.5 84.9
Lampiran 2g. Hasil analisis matrik kesalahan untuk Kec Sukakarya
HASIL PEMETAAN Prob<0,5 Prob>0,5 Total Luas Produser Overall Accuracy REFERENSI Nonsawah Sawah Accuracy NONSAWAH 70.9 1151.1 1222.0 5.8 SAWAH 13.4 3601.4 3614.9 99.6 Jumlah 84.4 4752.5 User Accuracy 84.1 75.8 75.9 Lampiran 2h. Hasil analisis matrik kesalahan untuk Kec Sukatani HASIL PEMETAAN Prob<0,5 Prob>0,5 Total Luas Produser Overall Accuracy REFERENSI Nonsawah Sawah Accuracy NONSAWAH 225.9 556.1 782.0 28.9 SAWAH 36.8 2997.5 3034.2 98.8 Jumlah 262.6 3553.6 User Accuracy 86.0 84.4 84.5 Lampiran 2i. Hasil analisis matrik kesalahan untuk Kec Sukawangi HASIL PEMETAAN Prob<0,5 Prob>0,5 Total Luas Produser Overall Accuracy REFERENSI Nonsawah Sawah Accuracy NONSAWAH 125.9 801.8 927.7 13.6 SAWAH 101.4 5763.9 5865.3 98.3 Jumlah 227.3 6565.7 User Accuracy 55.4 87.8 86.7 Lampiran 2j. Hasil analisis matrik kesalahan untuk Kec Tambelang HASIL PEMETAAN Prob<0,5 Prob>0,5 Total Luas Produser Accuracy Overall Accuracy REFERENSI Nonsawah Sawah NONSAWAH 96.1 548.6 644.7 14.9 SAWAH 11.2 2826.8 2838.0 99.6 Jumlah 107.3 3375.3 User Accuracy 89.5 83.7 83.9 Lampiran 3.Hasil analisis ketelitian perkecamatan pengujian tahap satu (sebelumnya) NO KECAMATAN USER ACCURACY

## PRODUCER ACCURACY
OVERAL RATAAN NONSAWAH SAWAH  NONSAWAH SAWAH ACCURACY 1  Babelan 26.5 78.3 32.8 72.7 63.5 22.5 2  Cabangbungin 10.9 24.7 40.4 5.5 13.3 3  Karangbahagia 15.0 26.2 36.0 10.0 17.9 4  Kedungwaringin 12.1 42.2 24.6 23.7 23.9 5  Muaragembong 67.9 19.4 70.5 17.6 55.3 6  Pabayuran 10.6 15.3 41.5 2.9 11.3 7  Sukakarya 4.9 14.4 63.0 0.5 5.2 8  Sukatani 8.2 12.0 33.9 2.3 8.8 9  Sukawangi 5.8 62.6 37.5 14.7 17.5 10  Tambelang 7.9 14.2 46.9 1.6 8.5