PERBANDINGAN METODE KLASIFIKASI PENUTUP LAHAN BERBASIS PIKSEL DAN BERBASIS OBYEK MENGGUNAKAN DATA PiSAR-L2
(COMPARISON BETWEEN PIXEL-BASED AND OBJECT-BASED METHODS FOR LAND COVER CLASSIFICATION USING PiSAR-L2 DATA)
R. Johannes Manalu 1 , Ahmad Sutanto, dan Bambang Trisakti Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Kalisari Lapan No. 8, Pekayon, Pasar Rebo, Jakarta Timur 13710, Indonesia
1 e-mail: jo_manalu@yahoo.com
Diterima 3 Mei 2016; Direvisi 16 Juni 2016; Disetujui 20 Juni 2016

## ABSTRACT
PiSAR-L2  program  is  an  experimental  program  for  PALSAR-2  sensor  installed  on  ALOS-2. Research collaboration had been conducted between the Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA) and Ministry for Research and Technology of Indonesia in 2012 to assess the ability of PiSAR-L2 data for some applications. This paper explores the utilization of PiSAR-L2 data for land cover classification in forest area using pixel-based and object-based methods, then carried out comparison between the two  methods.  PiSAR-L2  data  full  polarization  with  2.1  level  for  Riau  province  was  used.  Field  data conducted by JAXA team and landcover map from WWF were used as references to collect input and evaluation  sample.  Pre-processing  was  done  by  doing  backscatter  conversion  and  filtering,  then classification  was  conducted  and  it`s  accuracy  was  tested.  Two  methods  were  used,  1)  Maximum Likelihood Enhance Neighbor classifier for pixel-based and 2) Support Vector Machine for object based classification.  The  effect  of  spatial  resolution  on  classification  result  was  also  analyzed.  The  results show that pixel-based produced mixed pixels "salt and pepper", the classification accuracies were 62% for  2.5  m  and  83%  for  10  m  spatial  resolution.  While  the  object-based  has  some  advantages:  high homogeneity (absence of mixed pixels), clear and sharp boundary among classes, and high accuracy (97% for 10 m spatial resolution), although it was still found errors in some classes.
Keywords: PiSAR-L2, Pixel-based, Object-based, Texture band

## ABSTRAK
Program Polarimetric  Interferometric  Airborne  Synthetic  Aperture  Radar  of  L-band  version  2 (PiSAR-L2) adalah program eksperimen sensor Phased-Array Synthetic Aperture RADAR-2 ( PALSAR-2) yang  dipasang  pada  satelit Advanced  Land  Observing  Satellite-2 (ALOS-2).  Kerjasama  riset  telah dilakukan antara JAXA dan Kementerian Riset dan Teknologi pada 2012 untuk mengkaji kemampuan data  PiSAR  L-2  yang  direkam  menggunakan  pesawat  untuk  beberapa  aplikasi.  Kegiatan  ini menggunakan  data  PiSAR  L-2  untuk  klasifikasi  penutup  lahan  di  wilayah  hutan  dengan  metode klasifikasi  berbasis  piksel  dan  berbasis  obyek,  kemudian  membandingkan  kedua  metode  tersebut. Data yang digunakan adalah data PiSAR L-2 polarisasi penuh dengan level 2.1 untuk wilayah Provinsi Riau.  Data  lapangan  diperoleh  dari  survei  lapangan  tim  JAXA  dan  peta  penutup  lahan  dari World Wildlife  Fund dijadikan  sebagai  referensi  untuk  sampel  masukan  dan  pengujian.  Pengolahan  awal melakukan konversi backscatter dan filtering , kemudian melakukan klasifikasi dan uji akurasi. Dua metode klasifikasi yang digunakan, 1) Metode Maximum Likelihood Enhance Neighbor classifier untuk klasifikasi  berbasis  piksel  dan  2)  Metode Support  Vector  Machine untuk  klasifikasi  berbasis  obyek. Pada  kegiatan  ini  dilakukan  analisis  pengaruh  resolusi  spasial  terhadap  hasil  klasifikasi.  Hasil memperlihatkan  bahwa  metode  berbasis  piksel  mempunyai  piksel  bercampur  “ salt  and  pepper ”, akurasi  klasifikasi  adalah 62%  untuk  spasial  resolusi  2.5  m  dan  83%  untuk  spasial  resolusi  10  m. Sedangkan  klasifikasi  berbasis  obyek  mempunyai  kelebihan  dengan  homogenitas  obyek  yang  tinggi (tidak  adanya  piksel  bercampur),  batas  antara  kelas  yang  jelas  dan  tegas,  serta  akurasi  yang  tinggi (97% untuk resolusi spasial 10 m), walau masih ada kesalahan pada beberapa kelas penutup lahan.
Kata kunci: PiSAR-L2, Berbasis piksel, Berbasis obyek, Band tekstur

## 1  PENDAHULUAN
Pemanfaatan data
satelit penginderaan  jauh  telah  dilakukan secara  ekstensif  untuk  mendukung kegiatan  di  berbagai  sektor,  seperti sektor pertanian, kehutanan, sumber- daya  air,  kelautan  dan  perikanan, serta  mitigasi  bencana.  Saat  ini  data satelit  dengan  sensor  optik  masih merupakan  data  yang  paling  banyak digunakan  untuk  kegiatan,  karena data satelit optik mempunyai beberapa kelebihan  seperti  resolusi  spasial, temporal,  dan  spektral  data  yang tinggi,  serta  ketersediaan  data  yang lengkap.  Dengan  kelebihan  tersebut maka data satelit optik dapat memberikan  informasi  detil  mengenai obyek (warna, bentuk, tekstur dan lain lain)  yang  mendekati  kondisi  obyek sebenarnya  dipermukaan  bumi,  dan pasokan  data  masukan  yang  konsisten untuk  mendukung  kegiatan  produksi informasi secara operasional.
Permasalahan utama pada data satelit  sensor  optik  adalah  banyak penutupan awan sehingga menyulitkan dalam  identifikasi  obyek  (gelombang elektromagnetik pada gelombang
cahaya  tampak  dan  infra  merah dipengaruhi  oleh  penutupan  awan). Permasalahan  penutupan  awan  pada data  optik  mengakibatkan  data  yang direkam oleh sensor optik tidak selalu dapat digunakan untuk menghasilkan informasi  (Trisakti  dan  Hamzah, 2013).  Bahkan  pada  daerah  subtropis dengan  liputan  awan  yang  tinggi, maka banyak data satelit sensor optik yang tidak dapat digunakan dan harus diisi  dengan  data  yang  direkam  pada waktu yang berbeda.
Synthetic  Aperture  Radar (SAR) adalah  sensor  satelit  pada  panjang gelombang mikro yang dapat digunakan untuk mengatasi permasalahan liputan awan  sehingga  berpotensi  untuk digunakan  dalam  pemantauan  per- mukaan  bumi  dengan  berbagai  skala dari skala regional sampai skala global. Data yang direkam dengan sensor SAR juga  mempunyai  karakteristik  khusus, yaitu bebas liputan awan, mempunyai informasi polarimetri dan interferometri dan  sensitif  pada  tingkat  kebasahan obyek  yang  sangat  bermanfaat  untuk mendukung  berbagai  kegiatan  (JAXA, 2012).
Kemampuan  data  SAR  untuk mendapatkan data yang bebas liputan awan  adalah  keuntungan  yang  paling utama untuk melakukan pemantauan pada  daerah  beriklim  tropis  basah seperti  Indonesia.  Oleh  karena  itu kajian  pemanfaatan  data  SAR  di wilayah  Indonesia  sangat  penting dilakukan  untuk  mengetahui  potensi pemanfaatan  data  SAR  dan  tingkat akurasi dari informasi yang dihasilkan.
Advanced Land Observing Satellite (ALOS)  adalah  satelit  milik  Jepang yang  diluncurkan  pada  24  Januari 2006 dari Pusat
Peluncuran Tanegashima,  Jepang.  ALOS  dilengkapi dengan  tiga  sensor,  yang  terdiri  dari Panchromatic Remote-sensing Instrument for  Stereo  Mapping (PRISM), the Advanced  Visible  and  Near  Infrared Radiometer  type-2 (AVNIR-2),  dan the type  L  band  Phased-Array  Synthetic Aperture  RADAR (PALSAR).  PALSAR adalah  sensor  SAR  yang  mempunyai kemampuan  untuk  merekam  citra polarisasi penuh (HH, VV, HV dan VH) dengan  resolusi  10-100  meter  (JAXA, 2008).  Kajian  mengenai  kemampuan data  PALSAR  telah  dilakukan  oleh peneliti  dari  berbagai  negara  dan dipublikasikan  melalui  media  prosiding atau  jurnal.  Hasil  kajian  tersebut memperlihatkan  bahwa  data  PALSAR sangat  potensial  untuk  identifikasi lahan  sawah  pada  area  yang  sempit dengan  berbagai  bentuk  lahan  yang berbeda  (Raimadoya et  al. ,  2007),
PALSAR  juga  cukup  baik  digunakan untuk  klasifikasi  penutup  lahan  di wilayah  Indonesia  dengan  memanfaat- kan seluruh band polarisasinya (Sambodo et  al. ,  2005).  Pemanfaatan data  SAR  (termasuk  data  PALSAR) untuk kehutanan menunjukkan bahwa data  SAR  mempunyai  kemampuan yang baik untuk membedakan berbagai  jenis  penutup  lahan  hutan (Sgrenzaroli,  2004).  PALSAR  juga terbukti  dapat  menjadi  data  masukan untuk  meningkatkan  hasil  klasifikasi hutan  dan  bukan  hutan  dengan  cara menggabungkan  data  PALSAR  dengan data Landsat multi waktu (Lehmann et al. , 2012), selain itu juga data PALSAR dapat  digunakan  untuk  mengestimasi biomassa  di  atas  permukaan  tanah pada  kondisi  hutan  yang  rapat (Watanabe et al. , 2013).
Ketika  operasional  dari  satelit ALOS  berakhir  pada  pertengahan 2011,  JAXA  melanjutkan  program satelit  ALOS  dengan  meluncurkan satelit  generasi  kedua  yaitu  ALOS-2 dengan sensor PALSAR-2 pada 24 Mei 2014.  Pengujian  sensor  PALSAR-2 dilakukan dengan menggunakan sensor Polarimetric Interferometric Airborne Synthetic  Aperture  Radar  of  L-band version 2 (PiSAR-L2) pada airborne SAR L-band yang  mempunyai  kemampuan sama  dengan  sensor  PALSAR-2  yang dibawa  oleh  satelit  ALOS-2.  Tabel  1-1 memperlihatkan  perbandingan  antara sensor PALSAR dan PALSAR-2.
Tabel 1-1: PERBANDINGAN ANTARA SENSOR PALSAR DAN PALSAR-2 (TIPE L BAND ) Parameter PALSAR (Diluncurkan 2006) PALSAR-2 (Diluncurkan 2014)
Frekuensi Observasi - Perulangan: 46 hari - Perulangan: 14 hari - Observasi pada siang hari terbatas karena harus bergantian dengan observasi oleh sensor optik - Tidak ada konflik - Incidence angle : 8-60º - Right-side looking - Incidence angle : 8-70º - Right or left-side looking observation capability Resolusi Spasial - Strip map : 10 m - ScanSAR : 100 m - Strip map : 3 m /6 m /10 m - ScanSAR : 100 m
- Spotlight : 1 m x 3 m
Sumber: https://directory.eoportal.org/web/eoportal/satellite-missions/a/alos-2
Kementerian  Riset  dan  Teknologi (KemenRistek)  telah  bekerjasama  dengan JAXA  dalam  program Indonesia-Japan Joint  Airborne  PiSAR-L2  Campaign yang bertujuan  untuk  melakukan  kajian kemampuan  sensor  PiSAR-L2  untuk mendukung beberapa kegiatan strategis di  Indonesia  (Shimada et  al. ,  2013). Lembaga  Penerbangan  dan  Antariksa Nasional  (LAPAN)  adalah  salah  satu institusi  penelitian  yang  terlibat  dalam program kerjasama di bawah koordinasi dari  KemenRistek  yang  mempunyai tanggung jawab untuk mengkaji kemampuan  sensor  PiSAR-L2  untuk pemetaan  hutan,  deteksi  kapal,  dan mitigasi bencana. Kegiatan ini bertujuan mengetahui kemampuan data PALSAR-2 polarisasi  penuh  yang  direkam  dengan menggunakan pesawat untuk klasifikasi penutup lahan di wilayah hutan.
Dua  metode  klasifikasi,  yaitu: klasifikasi berbasis piksel dan klasifikasi berbasis  obyek,  akan  digunakan  dan hasilnya dibandingkan untuk mengetahui kelebihan  dan  kelemahannya  sehingga dapat  diketahui  metode  yang  sesuai untuk  pemetaan  hutan  di  wilayah kajian.

## 2  BAHAN DAN METODE
Lokasi  penelitian  adalah  wilayah hutan  di  Provinsi  Riau  yang  memiliki penutup  lahan  yang  cukup  bervariasi. Untuk  mengindentifikasi  jenis  penutup lahan  di  wilayah  tersebut  digunakan data referensi, yaitu data hasil pengamatan di lapangan yang dilakukan oleh  tim  JAXA  pada  2012  (Shimada et. Al. , 2014) dan peta penutup lahan 2009 yang  dibuat  oleh World  Wildlife  Fund (WWF)  pada  lokasi  yang  sama  dengan citra PiSAR-L2 yang digunakan. Penutup lahan di wilayah ini didominasi dengan  hutan  hujan  tropis  dan perkebunan  akasia,  penutup  lahan lainnya  adalah  tubuh  air,  lahan terbuka,  perkebunan  karet  dan  lahan hutan  yang  lagi  ditanami  kembali (reboisasi).  Data  satelit  yang  digunakan adalah  data  PiSAR-L2  pada  5  Agustus
2013,  dimana  level  data  adalah  2.1 (Citra yang sudah dilakukan orthorektifikasi)  dan  merupakan  data polarisasi  penuh  (HH,  VV,  HV  dan  VH) dengan resolusi spasial 2.5 meter. Citra PiSAR-L2 dan hasil identifikasi penutup lahan  diperlihatkan  pada  Gambar  2-1 dan diperoleh dari JAXA dalam kerangka kerjasama Indonesia Japan Joint
Airborne PiSAR-L2 Campaign .
Gambar 2-1: Citra PiSAR-L2 dan hasil identifikasi penutup lahan berdasarkan
survey lapangan  tim  JAXA  dan peta penutup lahan 2009 (WWF)
Pada  tahap  pengolahan  awal dilakukan  perubahan  nilai  dijital  piksel menjadi  nilai backscatter dengan  meng- gunakan  algoritma  yang  dikembangkan untuk  data  ALOS  PALSAR  (Shimada et al. ,  2009),  dimana  terdapat  perubahan untuk  nilai  faktor  kalibrasinya.  Faktor kalibrasi  untuk  PiSAR-L2  adalah  -79.6. Algoritma  yang  digunakan  pada  kegiatan ini diperlihatkan pada persamaan (2-1).
 ° (dB) =10.log 10 < DN 2 > - CF (2-1)
Keterangan:
 °    : Sigma nought dalam decibel DN 2 : Rata-rata nilai pada jendela3x3 CF   : Faktor kalibrasi untuk data PiSAR-L2 dengan nilai sebesar -79.6.
Selanjutnya dilakukan juga filtering untuk  mengurangi speckle  noise pada citra  PiSAR-L2, filtering dilakukan dengan menggunakan Lee filter (Lopez et
Lahan terbuka Tubuh air Hutan Karet Akasia Area reboisasi Akasia tua Lahan terbuka Akasia
al. , 1990). Selanjutnya diagram alir dari proses  klasifikasi  diperlihatkan  pada Gambar  2-2  untuk  metode  klasifikasi berbasis  piksel  dan  Gambar  2-3  untuk metode klasifikasi berbasis obyek.
Data  sampel  untuk  masukan proses klasifikasi dan pengujian akurasi dikumpulkan dari data hasil pengamatan di  lapangan  yang  dilakukan  oleh  tim JAXA pada tahun 2012 (Shimada et. al. , 2013)  dan  juga  menggunakan  peta penutup  lahan  2009  yang  dibuat  oleh World  Wildlife  Fund (WWF).  Pada  tahap
awal  dilakukan  pembuatan  sampel untuk  14  kelas,  masing-masing  kelas terdiri dari 20-30 sampel. Setelah proses klasifikasi  dilakukan  penyusunan  kelas kembali  sesuai  dengan  kebutuhan sebenarnya, dari 14 kelas disusun ulang menjadi  7  kelas  yang  terdiri  dari  kelas: hutan,  perkebunan  akasia  tua,  per- kebunan  akasia  muda,  lahan  reboisasi, perkebunan  karet,  lahan  terbuka,  dan tubuh air.
Gambar 2-2: Diagram alir proses klasifikasi berbasis piksel citra PiSAR-L2
Gambar 2-3: Diagram alir proses klasifikasi berbasis obyek citra PiSAR-L2
Metode klasifikasi berbasis piksel dilakukan dengan menggunakan
Maximum  Likelihood  Enhance  Neighbor classifier (MLEN)  yang  meliputi  nilai mean , varian, dan kovarian sampel input untuk  mengkelaskan  setiap  piksel kedalam kelas-kelas yang sudah ditentukan.  Klasifikasi  berbasis  piksel ini dilakukan dengan tahapan segmentasi yang menggunakan metode Multi Resolution  Segmentation (MRS)  dan metode Support  Vector  Machine (SVM) yang diproses dengan software ENVI. Di  sisi  lain,  metode  klasifikasi berbasis obyek dilakukan dengan tahapan segmentasi  MRS  dan  SVM  (Li et  al. , 2008 dan Sutanto et al. , 2014). Tahapan ini  berhasil  meningkatkan  akurasi  dari hasil klasifikasi sekitar 10% dibandingkan dengan  hasil  klasifikasi  berbasis  piksel. Tahapan detil untuk klasifikasi berbasis obyek  adalah  sebagai  berikut:  1)  dekom- posisi citra menggunakan metode dekomposisi Pauli, 2) melakukan segmentasi  menggunakan  metode  MRS dan  3)  Klasifikasi  penutup  lahan menggunakan  metode  SVM  dengan kernel  radial  basis function (Sutanto et al. , 2014).
Klasifikasi dilakukan  terhadap 2 jenis resolusi spasial, yaitu data  PiSAR- L2  yang  mempunyai  resolusi  2,5  meter dan  data  yang  sudah  di- resampling menjadi  10  meter  (disamakan  dengan resolusi  PALSAR,  untuk  kajian  per- bandingan).  Akurasi  dari  hasil  klasifikasi untuk data PiSAR-L2 dapat  ditingkatkan dengan  menggunakan band tekstur yang  dibuat  dengan  melakukan  filter deviasi  pada band polarisasi  awal (Noviar  dan  Trisakti,  2013),  maka  pada penelitian  ini band input yang  digunakan untuk  proses  klasifikasi  adalah  6 band yang  terdiri  dari  3 band polarisasi  awal (HH,  HV  dan  VV)  dan  3 band tekstur (deviasi HH, deviasi HV dan deviasi VV). Metode  pengujian  yang  digunakan adalah    metode confusion  matrix untuk menghitung overall  accuracy dari  hasil klasifikasi  terhadap  sampel  pengujian. Sampel  pengujian  yang  digunakan
terdiri  dari  6  set  data  sampel  yang berbeda,  dan  setiap  set  data  sampel digunakan  untuk  sekali  pengujian, sehingga  total  pengujian  adalah  6  kali pengujian.
Akurasi  akhir  diperoleh  dengan melakukan rata-rata nilai overall accuracy dari  6  pengujian.  Selanjutnya dilakukan  perbandingan  dan  analisis terhadap hasil klasifikasi yang dihasilkan menggunakan metode klasifikasi berbasis  piksel  dan  klasifikasi  berbasis obyek.

## 3    HASIL PEMBAHASAN

## 3.1 Pengaruh  Resolusi  Spasial  pada Hasil Klasifikasi Penutup Lahan
Klasifikasi  berbasis  piksel  dengan menggunakan  metode  MLEN  dilakukan pada  data  PiSAR-L2  dengan  resolusi spasial  awal  2,5  meter  dan  resolusi spasial yang diperkecil menjadi 10 meter dengan  melakukan resampling data. Enam band input digunakan  dalam proses  klasifikasi,  yang  terdiri  dari  3 band polarisasi  awal  dan  3  band tekstur.  Pada  publikasi  sebelumnya, (Noviar dan Trisakti, 2013) menunjukkan bahwa  nilai backscatter dari band polarisasi HH, VV, dan HV berbeda pada setiap  obyek  di  daerah  kajian,  tetapi nilai backscatter hutan dan perkebunan akasia hampir sama dan sulit dipisahkan.
Penggunaan band tekstur  yang diperoleh  dengan  menerapkan  filter deviasi  pada band polarisasi  dapat memperbesar perbedaan nilai backscatter antara  hutan  dan  perkebunan  akasia, sehingga  pemisahan kedua obyek tersebut  dapat  dilakukan  dengan  lebih baik.  Penerapan  filter  deviasi  dilakukan dengan  alasan  bahwa  nilai backscatter pada  hutan  lebih heterogen dibandingkan pada  perkebunan  akasia  sehingga  nilai deviasi obyek hutan menjadi lebih tinggi dari  obyek  perkebunan  akasia.  Hasil klasifikasi penutup lahan menggunakan metode klasifikasi berbasis piksel dengan  MLEN  untuk  data  PiSAR-L2 resolusi  spasial  2.5  meter,  dengan  6
band input (3 band polarisasi awal dan 3 band tekstur) diperlihatkan pada Gambar 3-1.
Hasil  klasifikasi  memperlihatkan adanya  piksel  bercampur  “ salt  and pepper ”  pada  beberapa  kelas,  terutama kelas  hutan  dan  perkebunan  akasia. Sedangkan  pada  kelas  tubuh  air  dan lahan  terbuka  hasil  klasifikasi  sangat baik dimana tidak  banyak terjadi piksel yang  bercampur.  Kalau  diperhatikan lebih  lanjut  piksel  bercampur  banyak terjadi  di  bagian  tengah  dan  bagian pinggir kanan citra yang mengikuti pola persegi  panjang.  Pola  yang  sama  juga terlihat  pada  citra  awal  (data  sebelum diklasifikasi)  sehingga  piksel  bercampur di  dalam  persegi  panjang  diperkirakan karena  “ noise ”  yang  terjadi  pada  saaat perekaman citra SAR.
Selanjutnya  resolusi  spasial  data PiSAR-L2  diturunkan  menjadi  10  meter dengan  melakukan resampling data
dengan  metode Nearest  Neighbor ,  dan melakukan  klasifikasi  dengan  sampel masukan, jumlah band yang digunakan, dan metode yang sama. Hasil klasifikasi penutup  lahan  menggunakan  PiSAR-L2 dengan  resolusi  spasial  10  meter diperlihatkan  pada  Gambar  3-2  Hasil klasifikasi memperlihatkan bahwa piksel bercampur  berkurang  secara  signifikan terutama  pada  kelas  hutan  dan perkebunan  akasia.  Bahkan  piksel bercampur  pada  bagian  tengah  yang disebabkan oleh noise sangat berkurang. Pada  proses resampling dilakukan penggabungan  beberapa  piksel  yang berdekatan  dan  memberi  nilai  piksel tersebut  dengan  rata-rata  nilai  piksel yang  digabung,  proses  ini  mempunyai efek  yang  sama  dengan  proses filtering atau smoothing , sehingga dapat mengura- ngi  jumlah  piksel bercampur pada hasil klasifikasi.
Gambar 3-1: Hasil  klasifikasi  penutup  lahan  berbasis  piksel  dengan  MLEN  untuk  data  PiSAR-L2 resolusi spasial 2.5 meter
Hutan Akasia tua Akasia Area reboisasi Karet Lahan terbuka LEGENDA Tubuh air
Gambar 3-2: Hasil  klasifikasi  penutup  lahan  berbasis  piksel  dengan  MLEN  untuk  data  PiSAR-L2 resolusi spasial 10 meter
Tabel 3-1: HASIL UJI AKURASI KLASIFIKASI BERBASIS PIKSEL UNTUK CITRA PALSAR-2
Pengujian 1 2 3 4 5 6 Rata- rata Hasil Klasifikasi dengan Resolusi Spasial 2.5 meter Overall Accuracy 56,8% 69,1% 65,7% 57,4% 59,3% 63,8% 62,0% Kappa Statistic 0,361 0,559 0,503 0,378 0,413 0,481 0,449 Hasil Klasifikasi dengan Resolusi Spasial 10 meter Overall Accuracy 80,0% 56,9% 82,2% 82,1% 81,6% 84,4% 82,9% Kappa Statistic 0,633 0,777 0,697 0,667 0,665 0,734 0,696
Dengan  membandingkan  hasil klasifikasi  penutup  lahan  dari  data PiSAR-L2  untuk  resolusi  spasial  2,5 meter  dan  resolusi  spasial  10  meter, maka  dapat  diketahui  bahwa  hasil klasifikasi  menggunakan  resolusi  spasial 2,5 meter menghasilkan informasi obyek yang  detil  tapi  mempunyai  banyak piksel  bercampur  terutama  pada  kelas hutan dan perkebunan akasia. Sementara hasil  klasifikasi  menggunakan  resolusi spasial  10  meter  mempunyai  kedetilan
yang lebih rendah tapi dapat mengurangi jumlah  piksel  bercampur.  Pengujian akurasi menggunakan metode confusion matrix (Tabel  3-1)  memperlihatkan bahwa  rata-rata overall  accuracy dari hasil  klasifikasi  menggunakan  data dengan  resolusi  spasial  2,5  meter adalah  sebesar  62%,  sedangkan  hasil klasifikasi  menggunakan  data  dengan resolusi  spasial  10  meter  mempunyai akurasi yang lebih tinggi sebesar 83%.
Hutan Akasia tua Akasia Area reboisasi Karet Lahan terbuka LEGENDA Tubuh air

## 3.2 Perbandingan  Hasil  Klasifikasi
Berbasis  Piksel  dan  Klasifikasi Berbasis Obyek
Berdasarkan hasil yang diperoleh dari  kajian  pengaruh  resolusi  spasial terhadap hasil klasifikasi, maka perbandingan  hasil  klasifikasi  penutup lahan  berbasis  piksel  dan  berbasis obyek  dilakukan  dengan  menggunakan data  PiSAR-L2  yang  telah  di resampling menjadi resolusi spasial 10 meter. Citra yang dihasilkan dari proses dekomposisi citra menggunakan metode dekomposisi Pauli  (Sutanto et  al. ,  2014)  selanjutnya difilter  menggunakan  filter  Lee  dengan jendela 3 × 3 dan 7 × 7. Hasil filter dengan jendela  3 × 3  menunjukan  obyek  yang jelas dan batas yang tajam dibandingkan dengan  hasil  filter  dengan  jendela  7 × 7 yang  menunjukkan  obyek  dan  batas yang  kurang  tajam  (Gambar  3-3), sehingga pada tahap berikutnya digunakan  citra  yang  dihasilkan  dari dekomposisi citra dengan jendela 3 × 3.
Selanjutnya dilakukan segementasi dengan  menggunakan  metode  MRS dengan  konfigurasi  parameter  untuk proses  segmentasi  adalah: scale 40, colour 0,5 dan shape 0,5. Konfigurasi ini adalah  konfigurasi  terbaik  setelah melakukan beberapa segmentasi dengan menggunakan  konfigurasi  yang  berbeda dan  menguji  secara  visual  terhadap obyek  di  citra.  Selanjutnya  melakukan klasifikasi  terhadap  segmen-segmen yang  dihasilkan  dengan  menggunakan metode  SVM  dengan  kernel  radial  basis function .  Gambar  3-4  memperlihatkan hasil  segmentasi  citra  dengan  metode MRS,  dan  Gambar  3-5  memperlihatkan hasil  klasifikasi  penutup  lahan  meng- gunakan  metode  klasifikasi  berbasis obyek dengan MRS dan SVM untuk data PiSAR-L2  resolusi  spasial  10  meter, menggunakan  6 band input (3 band polarisasi awal dan 3 band tekstur).
Gambar 3-3: Perbandingan  hasil  filter  Lee  berbeda  ukuran  jendela  pada  citra  PiSAR-L2  hasil dekomposisi Pauli
Jendela 3X3 Jendela 7X7 Red = HH-VV Green = HV + VH
Blue = HH+VV
Gambar 3-4: Hasil segmentasi dengan metode MRS ( scale 40, colour 0,5 dan shape 0,5)
Gambar 3-5: Hasil  klasifikasi  penutup  lahan  berbasis  obyek  dengan  MRS  dan  SVM  untuk  data PiSAR-L2 resolusi spasial 10 meter
Hasil  klasifikasi  berbasis  obyek memperlihatkan  tidak  terjadinya  piksel bercampur di dalam setiap kelas seperti yang  terjadi  pada  hasil  klasifikasi berbasis  piksel.  Batas  semua  kelas terlihat jelas dan tajam. Kelas tubuh air, lahan  terbuka,  karet,  dan  akasia  tua menghasilkan  pemisahan  yang  baik, tetapi masih terdapat kesalahan pengkelasan  pada  hutan,  perkebunan akasia  dan  area  reboisasi.  Beberapa wilayah  yang  seharusnya  adalah  kelas perkebunan  akasia  (kuning)  dipetakan sebagai kelas hutan (hijau) seperti pada
Gambar 3-6, dan di tempat lain wilayah yang  seharusnya  adalah  area  reboisasi dipetakan  sebagai  kelas  hutan.  Hasil pengujian  akurasi  terhadap  penutup lahan  yang  dibuat  dengan  metode klasifikasi  berbasis  obyek  sangat  tinggi mencapai  97%  (kappa  statistik  0,956) berbanding  dengan  hasil  klasifikasi berbasis piksel. Walaupun begitu perbedaan  tingkat  akurasi  ini  masih bisa  diperdebatkan  karena  sangat dipengaruhi  oleh  pemilihan  lokasi sampel pengujian yang digunakan.
Hutan Akasia tua Akasia Area reboisasi Karet Lahan terbuka LEGENDA Tubuh air
Gambar 3-6: Kesalahan kelas yang terjadi pada hasil klasifikasi berbasis obyek
Tabel 3-2: HASIL UJI AKURASI KLASIFIKASI BERBASIS OBYEK UNTUK CITRA PiSAR-L2.
Pengujian 1 2 3 4 5 6 Rata- rata Hasil Klasifikasi dengan Resolusi Spasial 2.5 meter Overall Accuracy 99,8% 98,8% 96,5% 97,1% 95,2% 99,5% 97,8% Kappa Statistic 0,999 0,979 0,933 0,936 0,898 0,990 0,956 Perbandingan antara hasil
klasifikasi berbasis piksel dan klasifikasi berbasis  obyek  memperlihatkan  bahwa klasifikasi  berbasis  obyek  mempunyai kelebihan  dengan  homogenitas  obyek yang  tinggi  (tidak  adanya  piksel bercampur),  batas  antara  kelas  yang tajam  dan  jelas,  serta  hasil  pengujian akurasi  yang  di  atas  90%.  Walaupun begitu  masih  dijumpai  adanya  kesalahan kelas  pada  klasifikasi  berbasis  obyek antara  hutan,  perkebunan  akasia,  dan area reboisasi. Berkaitan dengan kesalahan  kelas  ini  maka  klasifikasi berbasis  piksel  lebih  bisa  mengiden- tifikasi obyek secara lebih baik walaupun banyak terjadi piksel bercampur,  seperti  diperlihatkan  pada Gambar 3-6.

## 4  KESIMPULAN DAN SARAN
Data  PiSAR-L2  yang  direkam dengan airborne SAR L-band digunakan untuk  klasifikasi  penutup  lahan  di
wilayah  hutan  Provinsi  Riau  dengan menggunakan metode klasifikasi berbasis piksel  dan  berbasis  obyek,  hasil memperlihatkan  bahwa  Data  PiSAR-L2 dapat  digunakan  untuk  memetakan penutup  lahan  dengan  cukup  akurat menggunakan metode klasifikasi berbasis piksel  (akurasi  83%)  dan  metode klasifikasi berbasis obyek (akurasi 97%) untuk resolusi spasial 10m.
Dibandingkan  dengan  klasifikasi berbasis  piksel,  klasifikasi  berbasis obyek  mempunyai  kelebihan  dengan homogenitas  kelas  yang  tinggi  (tidak adanya piksel bercampur),  batas  antara kelas yang tajam dan jelas, serta akurasi yang  tinggi,  walau  masih  dijumpai adanya  kesalahan  pada  beberapa  kelas penutup  lahan.  Klasifikasi  penutup lahan  berbasis  obyek  dengan  metode MRS  dan  SVM  menjadi  pilihan  metode yang dapat digunakan untuk memetakan penutup  lahan  di  wilayah  hutan  secara akurat  menggunakan  data  PALSAR-2,
Berbasis objek Berbasis piksel Akasia Kesalahan
walau  masih  perlu  dikaji  cara  untuk meminimalisir terjadinya kesalahan kelas penutup lahan.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  mengucapkan  terimakasih kepada  JAXA  yang  telah  menyediakan data  PiSAR-L2  dan  data  hasil survey lapangan di  daerah kajian.  Penulis  juga mengucapkan terimakasih kepada LAPAN,  BPPT,  dan  KemenRistek  yang telah mendukung  pelaksanaan kegiatan sehingga  penelitian  ini  dapat  berjalan dengan lancar.

## DAFTAR RUJUKAN
eoPortal  Directory  https://  directtory.eoportal. org/web/eoportal/satellite-missions/
a/alos-2.
JAXA,  2008. ALOS  User  Handbook .  NDX- 070015, EORC-JAXA.
JAXA,  RISTEK,  BPPT,  2012. JAXA-RISTEK- BPPT-LAPAN-BIG Joint Airborne Synthetic  Aperture  Radar  Campaign  in Indonesia for  Forest  Carbon  Monitoring, Ship  Detection,  Disaster  Monitoring, Geometric Evaluation, and Crop Monitoring, JAXA/EORC.
Lehmann,  E.  A.,  Caccetta  P.A.,  Zhou  Z.S., McNeill  S.J.,  Wu  X.,  Mitchell  A.L., 2012. Joint  Processing  of  Landsat  and ALOS-PALSAR  Data  for  Forest  Mapping and  Monitoring ,  IEEE  Transactions  on Geoscience and Remote Sensing, 50(1), 55-67.
Li,  H.T.,  Gu  H.Y.,  Han  Y.S.,  Yang  J.H.,  2008.
Object-oriented Classification of Polarimetric  SAR  Imagery  based  on Statistical  Region  Merging  and  Support
Vector  Machine, International  Workshop on  Earth  Observation  and  Remote Sensing Applications.
Lopez,  A.,    Touzi,  R.,  and  Nezry,  E.,  1990.
Adaptive  Speckle  Filters  and  Scene Heterogeneity, IEEE  Transactions  on Geoscience and Remote Sensing, 28(6), 992-100.
Noviar, H., dan Trisakti, B., 2013. Pemanfaatan Kanal  Polarisasi  dan  Kanal  Tekstur Data PiSAR-L2 Untuk Klasifikasi Penutup Lahan Kawasan Hutan dengan
Metode  Klasifikasi  Terbimbing< Jurnal Penginderaan Jauh, 10(1), 47-58.
Raimadoya,  M.A.,  Trisasongko  B.H.,  dan Nurwadjedi, 2007. Eksplorasi Citra Radar untuk  Intelijen  Ketahanan  Pangan,
Departemen Ilmu Tanah dan
Sumberdaya  Lahan . Institut  Pertanian Bogor.
Sambodo,  K.A.,  Teguh  K.,  dan  Santoso  H., 2005. Klasifikasi  Data    Polarimetrik
RADAR  Dengan  Menggunakan  Metode Dekomposisi Cloude and Pottier,
Prosiding  MAPIN  XIV,  halaman  79-84, Surabaya, Indonesia.
Sgrenzaroli,  M.,  2004. Tropical  Forest  Mapping at  Regional  Scale  using  the  GRFM  SAR mosaics  over  The  Amazon  in  South America, Ph.D.  Thesis  Wageningen University.
Shimada, M., Isoguchi O., Tadono T., and Isono K.,  2009. PALSAR  Radiometric  and Geometric  Calibration, IEEE  Transaction on  Geoscience  and  Remote  Sensing 47(12), 3915-3931.
Shimada,  M.,  Kawano  N.,  Watanabe  M., Motohka  T.,  and  Ohki  M.,  2012. Calibration and Validation of the PiSAR- L2, In:  Proceeding  of  53 rd Autumn Conference  of  the  Remote  Sensing Society of Japan 37-38.
Shimada,  M.,  Watanabe  M.,  Motohka  T., Shiraishi  T.,  Thapa  R.B.,  Kawano  N., Uttank  A.,  Sadly  M.,  and  Rahman  A., 2014. Final  Report  on  Japan-Indonesia PiSAR-L2  Campaign “Japan -Indonesia PiSAR- L2  Campaign  2012” ,  JAXA- RISTEK-BPPT.
Shimada,  M.,  Watanabe  M.,  Motooka  T., Shiraishi  T.,  Thapa  R.,  Kawano  N., Ohki  M.,  Uttank  A.,  Sadly  M.,  and Rahman A., 2013. Japan - Indonesia Pi- Sar-L2  Campaign  2012, Proceedings  of 34 th .  Asian  Conference  on  Remote Sensing (ACRS 2013), Bali Indonesia.
Sutanto,  A.,  Trisakti  B.,  dan  Arimurthy    A.M.,
2014. Perbandingan  Klasifikasi  Berbasis Obyek  dan  Klasifikasi  Berbasis  Piksel pada  Data  Citra  Satelit  Synthetic Aperture Radar untuk Pemetaan Lahan. Jurnal Penginderaan Jauh 11(1), 63-75. Trisakti, B., dan Hamzah R., 2013. Utilization of Multi  Temporal  SAR  Data  for  Forest
Mapping Model Development, International, Journal of Remote Sensing and Earth Sciences, 10(1), 65-74.
Watanabe,  M.,  Motohka  T,  Shiraishi  T.,  Thapa R.B.,  Kawano  N.,  and  Shimada  M., 2013. Correlation  between Forest Biomass and Full Polarimetric
Parameters Derived from PiSAR-L2 Data for  a  Site  in  Riau,  Indonesia. In: Proceedings  of  34 th Asian  Conference on  Remote  Sensing  (ACRS  2013),  Bali Indonesia.