## Analisis Tutupan Lahan Menggunakan Google Earth Engine Dan Citra Landsat 8 OLI
(Studi Kasus Kabupaten Belitung Timur)
Ruth Ade Putri * 1 , Rifka Sibarani 2
1 Bidang Survei dan Pemetaan, Kanwil ATR/BPN Provinsi Bangka Belitung
2 Northern Institute, Charles Darwin University, Darwin, NT, Australia e-mail: *1 ruthadeputri@gmail.com , rifka.sibarani@cdu.edu.au 2

## Abstrak
Google  Earth  Engine (GEE)  merupakan  platform  pemrosesan  data  spasial  yang menerapkan sistem teknologi cloud computing . GEE mampu menghasilkan data dan informasi spasial  permukaan  bumi  menggunakan  satelit  multi-temporal    secara  masif  pada  citra  satelit dengan  cepat,  areal  yang  luas,  dan  akurat.  Kajian  ini  bertujuan  untuk  menyajikan  penerapan teknik cloud  computing dari  GEE  dalam  menentukan  kelas  jenis  tutupan  lahan  di  Kabupaten Belitung  Timur.  Citra  Landsat  8  OLI  ( Operational  Land  Imager )  digunakan  dalam  proses interpretasi citra berdasarkan periode pengamatan satelit tahun 2021 sampai 2023 dengan resolusi spasial 30 meter. Setiap tahap kajian diproses menggunakan instruksi dalam bentuk script yang dijalankan dengan sistem Machine Learning (ML) yang ada pada GEE. Teknik Classification and Regression  Tree (CART)  dipilih  karena  kemampuannya  dalam  menganalisis  data  secara  cepat dengan  tingkat  akurasi  yang  baik.  Dihasilkan  4  kelas  tutupan  lahan  yaitu:  vegetasi,  badan  air, penambangan  timah  terbuka,  dan  lahan  terbangun.  Nilai overall  accuracy yang  didapatkan mencapai  0.93  dan  nilai kappa  accuracy mencapai  0.81.  Kajian  ini  memperlihatkan  teknik pemrosesan  citra  berbasis cloud  computing GEE  dapat  menghasilkan  peta  klasifikasi  tutupan lahan Kabupaten Belitung Timur.

## Kata kunci—Google Earth Engine, citra Landsat-8 OLI, tutupan lahan

## Abstract
Google  Earth  Engine  (GEE)  is  a  spatial  data  processing  platform  that  uses  a  cloud computing technology system. GEE can produce data and spatial information about the Earth's surface using a multi-temporal satellite on a large scale of imagery quickly, covering vast regions, and accurately. This study aims to apply GEE cloud computing techniques in determining land cover classes in the East Belitung Regency. Landsat 8 OLI (Operational Land Imager) imagery is utilized in the imagery interpretation process based on satellite observation periods from 2021 to 2023, with 30 meters of spatial resolution. Each stage of this study is processed using scripted instructions and executed through the Machine Learning (ML) system that is available in GEE. The Classification and Regression Tree (CART) technique is chosen for its capability in rapid data  analysis  with  a  high  level  of  accuracy.  There  are  four  land  cover  classes  produced: vegetation,  water  bodies,  open  tin  mining,  and  built-up  areas.  The  obtained  overall  accuracy value reaches 0.93, and the kappa accuracy value reaches 0.81. This study indicates the cloud computing-based  image  processing  technique  of  GEE  can  produce  a  land  cover  classification map of the East Belitung Regency.
Keywords—Google Earth Engine, Landsat-8 OLI imagery, land cover

## 1. PENDAHULUAN
Saat ini pengembangan platform analisis geo-big data dalam bentuk cloud terus dilakukan karena  kelebihannya  yang  mampu menyediakan  lebih  banyak  aksesibilitas  dan  keterjangkauan terhadap  penggunaan  prosesor,  memori,  dan  ukuran  ruang  penyimpanan  yang  fleksibel  [1].

## 1032  Jurnal JUPITER, Vol. 15  No. 2 Bulan Oktober Tahun 2023, Hal. 1031 - 1042
Infrastruktur cloud dapat  menyajikan  fleksibilitas  yang  diperlukan  untuk  mengelola  (baik penyimpanan maupun komputasi) data dalam jumlah yang sangat besar dan memprosesnya secara efisien [2].  GEE merupakan salah satu platform berbasis cloud computing dengan teknik Machine Learning (ML) dalam analisis geospasial.
Kemampuan cloud  computing tersebut memudahkan  para  pengguna  dalam memproses data  satelit  multi-temporal  secara  masif  pada  citra  satelit  dengan resolusi  spasial tinggi  seperti Landsat dan sensor Sentinel [3] yang terdapat dalam perpustakaan data set platform GEE. Dengan teknik  manajemen  data  tersebut,  pengguna  dimudahkan  dalam  melakukan  proses  klasifikasi tutupan lahan untuk kebutuhan pemantauan serta pemetaan lahan. Klasifikasi tutupan lahan yang akurat  dapat  menghasilkan  data  yang  memiliki  dampak  pada  kegiatan  pemantauan  dan pengelolaan sumber daya alam [4] .
Pengaplikasian GEE dalam proses analisis tutupan lahan telah diterapkan dalam beberapa literatur. Pada penelitian yang dilakukan oleh  Sidhu, et al. [5], GEE terbukti dapat menyajikan akses ke berbagai jenis citra dalam satu sistem terintegrasi serta memiliki kecepatan komputasi tinggi  dalam  menganalisis  jenis  tutupan  lahan  di  Singapura.  Berdasarkan  penelitian  yang dilakukan  Farda  [6]  dan  Wahap,  et  al.  [7],  GEE  dapat  membantu  proses  analisis  jenis  tutupan lahan  dengan  tingkat  akurasi  tinggi  menggunakan  citra  dan  algoritma  teknik classifier yang terdapat di GEE. Dengan semakin meningkatnya pengakuan akademik terhadap kapasitas GEE, penelitian  pemantauan  dinamis  jarak  jauh  dengan  GEE  saat  ini  telah  menghasilkan  banyak temuan dan secara signifikan mengoptimalkan efisiensinya pada penelitian terkait [8].
Tutupan lahan sangat berkaitan dengan pemanfaatan sumber daya alam yang dilakukan oleh  manusia  pada  sebuah  area  lahan.  Kabupaten  Belitung  Timur  memiliki  sumber  daya  alam berupa  pertambangan,  perikanan,  perkebunan,  dan  pariwisata  [9].  Pemanfaatan  GEE  dalam proses klasifikasi tutupan lahan khususnya di Kabupaten Belitung Timur dapat memperlihatkan potensi GEE dalam melakukan interpretasi citra satelit untuk menyajikan informasi jenis tutupan lahan. Kajian ini bertujuan untuk menghasilkan peta klasifikasi tutupan lahan pada area kajian Kabupaten Belitung Timur menggunakan citra Landsat 8 OLI dalam periode perekaman tahun 2021  sampai  dengan  tahun  2023.  Manfaat  dari  kegiatan  ini  antara  lain  untuk  eksplorasi kemampuan sistem cloud computing pada GEE dalam memproses analisis jenis  tutupan lahan dengan nilai akurasi yang baik.

## 2. METODE PENELITIAN
Kajian  ini  menggunakan  metode  pengumpulan  data  hasil  analisis  citra  satelit  dengan pendekatan  kuantitatif.  Variabel  terukur  berupa  angka  atau  bilangan  dihasilkan  dari  proses komputasi  citra  satelit  dengan  menggunakan  platform  GEE.  Angka  dan  bilangan  tersebut merupakan nilai indeks vegetasi yang dihasilkan dari proses komputasi data dan informasi yang terkandung  dalam  setiap  piksel  citra.  Berdasarkan  data  tersebut  dilakukan  perhitungan  untuk menghasilkan suatu kesimpulan. Alur pelaksanaan kajian ini digambarkan pada diagram berikut (Gambar 1).
Gambar 1. Alur Pelaksanaan Kajian

## 2. 1. Lokasi Penelitian
Lokasi  kajian  dilakukan  di  Kabupaten  Belitung  Timur,  Provinsi  Kepulauan  Bangka Belitung (Gambar 2). Menurut data BPS Tahun 2022, Kabupaten Belitung Timur terletak pada  107 o 45-108 o 18  BT  dan  2 o 30-3 o 15  LS  dan  merupakan  dataran  rendah  dengan ketinggian ±18,56 mdpl. Kabupaten ini terbagi ke dalam 7 wilayah kecamatan dengan total luas wilayah  daratan  yaitu  2.506,91  km2.  Penentuan  lokasi  ini  berkaitan  dengan  keragaman penggunaan lahan dan dinamika mata pencaharian penduduk asli Belitung Timur yang umumnya memanfaatkan lahan untuk bertani dan berkebun, serta melakukan aktivitas penambangan timah.

## Gambar 2. Lokasi Kajian

## 2. 2. Data
Penelitian  ini  menggunakan  dataset  citra  Landsat  8  OLI/TIRS  Collection  2 calibrated top-of-atmosphere (TOA) reflectance (LANDSAT/LC08/C01/T1_  TOA)  yang  terdapat  pada katalog GEE. Citra ini telah melalui proses kalibrasi reflektan TOA berdasarkan persamaan yang dikembangkan oleh USGS [10]. Penyesuaian terhadap tingkat resolusi spasial, resolusi spektral, dan  resolusi  temporal  perlu  dilakukan  untuk  kebutuhan  proses  analisis  citra  satelit  sehingga didapatkan hasil dengan akurasi yang baik. Suwargana [11] menyatakan bahwa terdapat beberapa jenis tingkatan resolusi spasial yaitu tinggi (0,6 m-4 m), menengah (4 m-30 m), dan rendah (30 m-1000  m).  Citra  Landsat  8  OLI  memiliki  resolusi  spasial  yang  masuk  dalam  kategori  level menengah. Dengan kualitas resolusi spasial sebesar 15 m (pankromatik) dan 30 m (multispektral), jenis citra ini memiliki kemampuan untuk mengidentifikasi objek permukaan bumi dengan cukup detail pada daerah yang meliputi wilayah yang besar [12]. Setiap scene pada citra Landsat 8 OLI merepresentasikan areal seluas 180 x 180 km sehingga citra ini dapat digunakan untuk pemetaan
1034  Jurnal JUPITER, Vol. 15  No. 2 Bulan Oktober Tahun 2023, Hal. 1031 - 1042
sumber  daya  alam  pada  skala  1:50.000  berdasarkan  masa  pengamatan  bentang  alam  yang beragam, serta perubahan jenis tutupan lahan pada wilayah yang luas [13][14].
Resolusi  spektral  merupakan  kemampuan  sensor  satelit  dalam  mengenali  objek permukaan  bumi  berdasarkan  nilai  spektral  yang  diterima.  Nilai  spektral  tersebut  berbanding lurus  terhadap  interval  panjang  gelombang  saluran  yang  diserap  oleh  sensor.  Semakin  kecil interval panjang gelombang yang diterima, maka semakin tinggi resolusi spektral suatu citra [15]. Satelit  Landsat  8  merekam  gambar  permukaan  bumi  dalam  beberapa  band  spektral,  termasuk shortwave infrared , visible , dan near-infrared yang dapat disesuaikan untuk membedakan antara berbagai jenis tutupan lahan seperti vegetasi, badan air, dan areal permukiman [16]. Pada katalog data  set  GEE,  citra  Landsat  8  OLI  menyediakan  12  band  dengan  detail  sebagaimana  Tabel  1. berikut.
Tabel 1. Band Sensor Landsat 8 OLI
Resolusi  temporal  adalah  intensitas  berulang  perekaman  pada  areal  yang  sama  dalam rentang  waktu  tertentu  yang  dinyatakan  dalam  satuan  jam  atau  hari  [17].  Resolusi  temporal terbagi dalam 3 tingkatan yaitu resolusi temporal tinggi (<24 jam sampai 3 hari), resolusi temporal sedang (4 hari sampai 16 hari), dan resolusi temporal rendah (lebih dari 16 hari). Satelit Landsat 8 memiliki periode orbit bumi selama 99 menit dan selang waktu perekaman setiap 16 hari pada area yang sama [18]. Pada kajian ini digunakan data perekaman pada rentang waktu 1 Januari 2021  sampai  dengan  25  Juli  2023.  Citra Google  Earth juga  dimanfaatkan  sebagai  referensi tambahan  dalam  pembuatan  area  dan  titik  sampel.  Namun  apabila  secara  visual  terdapat perbedaan  kenampakan  objek  antar  kedua  citra,  maka  citra  Landsat  8  OLI  digunakan  sebagai referensi.

## 2. 3. Klasifikasi dan Analisis Data
Seluruh proses pengolahan data dalam kajian ini dilakukan secara cloud computing pada platform GEE, baik pada klasifikasi jenis tutupan lahan maupun analisis spasial. Tahap pertama adalah membuat batasan areal kajian dengan melakukan cropping area berdasarkan data shapefile batas administrasi Kabupaten Belitung Timur dengan luas area 2.603,6 km2 yang bersumber dari Peta  Rupa  Bumi  BIG  Tahun  2019.  Keakuratan  hasil  analisis  citra  sangat  dipengaruhi  dengan jumlah  tutupan  awan pada  wilayah  kajian  [19].  Untuk  itu  dilakukan  peningkatan  kualitas  citra khususnya  pada areal kajian  yang  memiliki tutupan awan  dengan menggunakan filter  masking pada band Quality Assessment (QA). Band QA berisikan informasi piksel- piksel yang memiliki
tutupan  awan.  Kode script  masking pada  GEE  akan  secara  otomatis  mengganti scene yang tertutup  awan  dengan  scene  yang  terkoreksi  dalam  rentang  waktu  perekaman  yang  telah ditentukan. Proses pemilihan scene pada tahap masking dilakukan berdasarkan algoritma script ‘median()’  dimana  sistem  komputasi  pada  GEE  akan  memilih  nilai  median  setiap  piksel  dari kumpulan beberapa scene untuk proses masking sehingga didapatkan hasil citra dengan tutupan awan yang telah direduksi.
Tahap  selanjutnya  yaitu  proses  komposit  citra  dengan  menentukan  kombinasi band . Penyesuaian kombinasi band bertujuan untuk mendapatkan tingkat ketajaman citra yang cukup, serta  memberikan  batas  yang  jelas  antara  berbagai  jenis  tutupan  lahan.  Kombinasi  band  yang digunakan pada kajian ini yaitu RGB 753. Kombinasi band tersebut digunakan dalam penelitian Udhi Catur et al. [20] tentang Identifikasi Lahan Tambang Timah di Pulau Bangka pada tahun 2015 dan penelitian Diah Kirana Kresnawati et al. [21] tentang analisis perubahan lahan tambang di Pulau Belitung pada tahun 2021. Penyesuaian kombinasi band tersebut akan menghasilkan rona warna  tertentu  untuk  setiap  objek  pada  wilayah  kajian  yang  berdampak  pada  hasil  pembuatan sampel kelas-kelas tutupan lahan.
Dalam  tulisannya,  Danoedoro  [22]  menerangkan  bahwa  pengambilan  sampel dilaksanakan  dengan  memperhitungkan  struktur  spektral  pada  berbagai  panjang  gelombang tertentu sehingga didapatkan area referensi yang efektif dalam merepresentasikan sebuah objek tertentu.  Pada  kajian  ini  sampel  dikumpulkan  melalui  platform  GEE  dengan  terlebih  dahulu mengidentifikasi kelas tutupan lahan secara visual pada citra. Terdapat 4 kelas tutupan lahan yang dapat diidentifikasi pada lokasi kajian yaitu vegetasi, badan air, penambangan timah terbuka, dan lahan terbangun. Sampel dikelompokkan dalam bentuk feature collection pada menu geometry yaitu dengan menggambar garis poligon atau membuat titik secara representatif dan merata yang mewakili  setiap  kelas  tutupan  lahan.  Citra Google  Satelit yang  tersedia  pada workspace GEE dapat dijadikan acuan dalam pembuatan sampel objek-objek yang sulit diidentifikasi pada citra komposit. Jumlah sampel yang dibentuk tertuang pada Tabel 3.
Tabel 2. Detail Pengambilan Sampel No. Kelas Tutupan Lahan Sampel Klasifikasi Sampel Uji Akurasi 1 Vegetasi 7 titik dan 37 poligon 3 titik dan 16 poligon 2 Penambangan Timah Terbuka 7 titik dan 33 poligon 3 titik dan 15 poligon 3 Lahan Terbangun 7 titik dan 40 poligon 3 titik dan 17 poligon 4 Badan Air 7 titik dan 31 poligon 3 titik dan 14 poligon
Proses  klasifikasi  dilakukan  dengan  metode supervised  classification atau  klasifikasi terbimbing dengan teknik komputasi berbasis ML. Teknik komputasi tersebut mampu melakukan klasifikasi secara efektif dan efisien terhadap citra penginderaan jauh meliputi kemampuan untuk mengelola  data  berdimensi tinggi,  serta memetakan  kelas-kelas  berdasarkan  karakteristik  yang kompleks  [23].  Teknik  komputasi  ML  menyajikan  kemudahan  bagi  para  pengguna  untuk menganalisis data dengan 4 macam model algoritma classifier terbimbing pada platform GEE, yakni Classification  and  Regression  Trees (CART), Naïve  bayes,  Random  Forest (RF),  dan Support vector Machine [24]. Algoritma Classification and Regression Trees (CART) pada GEE digunakan untuk mengekstraksi informasi jenis tutupan lahan pada citra satelit [25].Teknik CART dipilih  dengan  mempertimbangkan  keunggulannya  dalam  menganalisis  data  dengan  jumlah banyak secara cepat serta memiliki tingkat akurasi yang baik. Kemampuan tersebut menjadikan CART  sebagai  teknik classifier yang  paling  sering  diaplikasikan  pada  kajian-kajian  analisis
1036  Jurnal JUPITER, Vol. 15  No. 2 Bulan Oktober Tahun 2023, Hal. 1031 - 1042
penggunaan dan tutupan lahan meskipun memiliki tendensi overfitting pada beberapa jenis model data kajian [26].

## 2. 4.   Uji Akurasi
Pengujian akurasi bertujuan untuk mendapatkan nilai ketelitian hasil klasifikasi tutupan lahan  dengan  menggunakan  GEE.  Pengujian  dilakukan  dengan membandingkan  sampel piksel terklasifikasi terhadap sampel piksel uji akurasi yang merepresentasikan objek yang sama pada area kajian. Penentuan jumlah sampel klasifikasi terhadap sampel uji akurasi berdasarkan nilai perbandingan 7:3 (Tabel 3.) yang mengacu pada proses validasi atau uji akurasi pada penelitian yang  dilakukan  Mulyaqin, et al.  [27]  dan  Pratama  &  Riana  [28]  Uji  akurasi  dilakukan  dengan menggunakan  kode script matrik  konfusi  atau error  matrix pada  GEE  yang  direpresentasikan dengan sebuah matrik bujur sangkar sebagaimana pada Tabel 4. [29]. Matrik konfusi diterapkan untuk menghitung nilai akurasi pada hasil klasifikasi multispektral dari kelas tutupan lahan [30]. Dari hasil pengujian akurasi dengan matrik konfusi akan didapatkan producer’s accuracy, user’s accuracy, overall accuracy, dan kappa accuracy . Hasil uji akurasi dikatakan baik jika rata-rata nilai matrik konfusi menunjukkan angka ≥0.8 [31].
Tabel 3. Tabel Matrik Konfusi atau Error Matrix

## 2. 5. Export Data
Hasil  klasifikasi  tutupan  lahan  kemudian  di export ke drive penyimpanan  dengan menggunakan script melalui  GEE.  Pada  kajian  ini  digunakan  Quantum  GIS  untuk  membuat layout peta hasil klasifikasi tutupan lahan tersebut.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3. 1. Visualisasi Peta
Proses  klasifikasi  tutupan  lahan  dimulai  dengan filter date perekaman  citra  dan dilanjutkan dengan memotong batas areal kajian menggunakan data shapefile batas administrasi Kabupaten  Belitung  Timur  yang  diunggah  sebagai asset ke  dalam  GEE.  Pemotongan  citra dilakukan  dengan  menggunakan  kode script ‘clip()’  sehingga  tampilan  citra  Landsat  8  sesuai dengan batas area kajian.
Penyesuaian komposit band 753 dilakukan untuk menghasilkan citra dengan rona warna yang  berbeda  untuk  setiap  jenis  objek  di  dalam  area  kajian.  Rona  warna  yang  dihasilkan  dari kumpulan piksel merepresentasikan nilai spektral dari setiap objek tutupan lahan. Piksel-piksel tersebut menjadi sampel dalam proses pengklasifikasian kelas tutupan lahan pada GEE. Gambar 4.  memperlihatkan  perbandingan  tampilan natural  color RGB  432  dengan  hasil  penyesuaian komposit band 753 pada citra Landsat 8 OLI.
Gambar 3.  (a) Tampilan natural color RGB 432; (b) Tampilan Komposit Band 753

## 3. 2.   Klasifikasi Tutupan Lahan
Proses klasifikasi dilakukan menggunakan model algoritma CART yang dijalankan pada platform  GEE.  Model  algoritma  tersebut  memungkinkan  proses  analisis  berdasarkan  teknik statistik nonparametrik dan hirarkis yang memprediksi pengelompokan kelas melalui pembagian data  set  secara  berulang  sehingga  didapatkan  data  tertentu  atau subset yang  lebih  homogen. Adapun script CART classifier yang digunakan pada GEE sebagaimana pada Gambar 4. berikut.
Gambar 4. Script Supervised Classifier CART
Proses klasifikasi tersebut menghasilkan 4 jenis kelas tutupan lahan yaitu vegetasi, badan air,  penambangan  timah  terbuka,  dan  lahan  terbangun.  Secara  visual  area  vegetasi direpresentasikan  dengan  warna  hijau,  badan  air  direpresentasikan  dengan  biru,  penambangan timah terbuka direpresentasikan dengan kuning, dan lahan terbangun direpresentasikan dengan warna merah (Gambar 5.).
Gambar 5. Tampilan Hasil Klasifikasi Algoritma CART
Kelas vegetasi mewakili jenis tutupan lahan berupa ladang, sawah, rumput rawa, semak, perkebunan,  hutan  belukar.  Kelas  badan  air  mewakili  sungai,  rawa,  kolam  kecil,  tambak,  atau kawah  bekas  penambangan  timah  yang  berisi  air.  Penambangan  Timah  Terbuka merepresentasikan  lahan  terbuka  akibat  aktivitas  pertambangan  timah  oleh  PT.  Timah  Tbk. dan/atau  masyarakat  setempat.  Kelas  lahan  terbangun  mengklasifikasikan  jenis  tutupan  lahan
(a)
(b)
berupa  permukiman,  bangunan  perkantoran,  jalan,  dan  lahan  non-pertanian  lainnya. Penghitungan luas area masing-masing kelas tutupan lahan dilakukan dengan menggunakan kode script pada GEE sehingga didapatkan analisis luas area tutupan lahan sebagaimana pada Tabel 5 dan Gambar 6.
Tabel 4. Luas Area Kelas Tutupan Lahan (sumber: Analisis Tahun 2023)
No. Kelas Tutupan Lahan Luas Area (km2) 1. Vegetasi 2.254,09 2. Penambangan Timah Terbuka 194,29 3. Lahan Terbangun 86,67 4. Badan Air 68,56
Gambar 6. Persentase Luas Kelas Tutupan Lahan di Kabupaten Belitung Timur
(sumber: Analisis Tahun 2023)
Tabel  dan  gambar  di  atas  mengilustrasikan  bahwa  kelas  vegetasi  merupakan  tutupan lahan  paling  dominan  pada  area  kajian  dengan  luas  area  2.254,09  km2.  Penambangan  timah terbuka  menjadi  kelas  tutupan  lahan  terluas  kedua  dengan  luas  194,29  km2  dan  dilanjutkan dengan kelas lahan terbangun seluas 86,67 km2. Luas paling area terkecil merupakan kelas badan air dengan luas 68,56 km2.

## 3. 3. Hasil Uji Akurasi
Pengujian akurasi dilaksanakan dengan menerapkan model perhitungan matriks konfusi atau error  matrix di  GEE  sehingga  diketahui  tingkat  keakuratan  hasil  sampel  klasifikasi  kelas tutupan lahan terhadap data sampel pembanding. Berdasarkan hasil perhitungan matriks konfusi pada Tabel 6. dinyatakan total piksel yang terklasifikasi dengan benar sejumlah 2.592 piksel dan piksel memiliki kesalahan klasifikasi sejumlah 202 piksel.
Tabel 5. Hasil Perhitungan Matriks Konfusi CART (sumber: Analisis Tahun 2023)
Sampel Uji Akurasi
S ampel Kl asi fik as i Vegetasi Badan Air Penambangan Timah Terbuka Lahan Terbangun Total Vegetasi 2080 14 0 54 2148 Badan Air 0 108 0 0 108 Penambangan Timah Terbuka 56 0 318 17 391 Lahan Terbangun 39 0 22 86 147 Total 2175 122 340 157 2794
2254,09 194,29 86,67 68,56

## PERSENTASE LUAS KELAS TUTUPAN LAHAN
Vegetasi Penambangan Timah Terbuka Lahan Terbangun Badan Air
Ruth Ade Putri, dkk., Analisis Tutupan Lahan Menggunakan Google Earth … 1039
Kesalahan  klasifikasi  tersebut  terjadi  karena  adanya  kelas-kelas  tutupan  lahan  yang memiliki rona warna yang mendekati homogen dengan rona  warna kelas lainnya. Berdasarkan hasil komputasi digital dengan algoritma matriks konfusi dihasilkan nilai producer’s accuracy, user’s accuracy, overall accuracy , dan kappa accuracy (Tabel 7.)
Tabel 6. Hasil Uji Akurasi Matrik Konfusi (sumber: Analisis Tahun 2023)
Kelas Tutupan Lahan Producer's Accuracy User's Accuracy Overall Accuracy Kappa Accuracy Vegetasi 0.97 0.96 0.93 0.81 Badan Air 1.00 0.89 Penambangan Timah Terbuka 0.81 0.94 Lahan Terbangun 0.59 0.55 Rata-rata 0.84 0.83
Perhitungan  matriks  konfusi  menyatakan overall  accuracy dari  analisis  citra  yang menghasilkan  4  kelas tutupan  lahan  bernilai 0.93  dan kappa accuracy  bernilai  0.81. Terhadap tingkat producer’s accuracy dan user’s accuracy masing-masing kelas menunjukkan nilai yang beragam.  Nilai producer’s  accuracy tertinggi  berada  pada  kelas  badan  air  yaitu  1  dan  nilai terendah berada pada kelas lahan terbangun yaitu 0.59. Kualitas yang sama terjadi pada user’s accuracy dimana nilai tertinggi berada pada kelas badan air yaitu 0.96 dan kelas lahan terbangun yaitu 0.55. Rendahnya nilai producer’s accuracy dan user’s accuracy pada kelas lahan terbangun memiliki keterkaitan dengan hasil perhitungan matrik konfusi pada Tabel 6. yang memperlihatkan sejumlah piksel kelas lahan terbangun terklasifikasi ke dalam kelas penambangan timah terbuka dan  vegetasi.  Akurasi  spasial  dan  proses  pemilihan  sampel  yang  homogen  memiliki  pengaruh signifikan terhadap tingkat akurasi hasil klasifikasi tutupan lahan.
Hasil  dari  proses  klasifikasi  ini  kemudian  diexport  dalam  bentuk  raster  dengan  format *.tiff  ke google  drive .  Data  hasil export tersebut  dapat  digunakan  untuk  melakukan  analisis lanjutan. Proses layout peta klasifikasi tutupan lahan dilakukan dengan menggunakan Quantum GIS sebagaimana pada Gambar 7. berikut.
Gambar 7. Layout Peta Klasifikasi Tutupan Lahan di Kabupaten Belitung Timur

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
GEE  dapat  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  kelas  tutupan  lahan  di  Kabupaten Belitung  Timur  pada  luas  area  kajian  2.603,6  km2  menggunakan  citra  Landsat  8  OLI  dengan resolusi spasial 30 m. Model kajian tersebut menghasilkan output dengan tingkat akurasi yang baik. Kombinasi band 753 dipilih untuk menghasilkan citra komposit dengan rona warna yang lebih baik untuk memudahkan proses identifikasi objek tutupan lahan. Proses klasifikasi dengan menggunakan metode classifier terbimbing CART mampu mengidentifikasi jenis tutupan lahan serta  mengklasifikasikannya  dalam  4  kelas  tutupan  lahan  yaitu  vegetasi  dengan  luas  2.254,09 km2, penambangan timah terbuka dengan luas 194,29 km2, lahan terbangun dengan luas 86,67 km2, dan badan air dengan luas 68,56 km2. Matriks kesalahan yang dihasilkan berupa nilai overal accuracy 0.93  dan kappa  accuracy 0.81.  Meskipun producer’s  accuracy dan user’s  accuracy pada  kelas  lahan  terbangun  memiliki  nilai  akurasi  di  bawah  0.6,  rata-rata  nilai producer’s accuracy dan user’s accuracy masing-masing bernilai 0.84 dan 0.83. Secara keseluruhan, hasil uji akurasi dapat dikatakan baik karena rata-rata hasil perhitungan matrik konfusi bernilai ≥0.8. Beberapa  hal  yang  perlu  dipertimbangkan  dalam  melaksanakan  kajian  selanjutnya  yaitu penggunaan  citra  yang  mempunyai  resolusi  spasial  yang  lebih  tinggi  dengan  proporsi  tutupan awan  yang  lebih  rendah,  serta  pemilihan  sampel  objek  sejenis  yang  lebih  homogen  untuk mereduksi terjadinya kesalahan pengelompokan kelas tutupan lahan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P. Pérez-Cutillas, A. Pérez-Navarro, C. Conesa-García, D. A. Zema, dan J. P. Amado-Álvarez, "What  is  going  on  within  Google  Earth  Engine?  A  systematic  review  and  meta-analysis," Remote  Sensing  Applications:  Society  and  Environment ,  vol.  29,  p.  100907,  2023. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2022.100907
[2] M. Amani et al., "Google Earth Engine cloud computing platform for remote sensing big data applications:  A  comprehensive  review," IEEE  Journal  of  Selected  Topics  in  Applied  Earth Observations and Remote Sensing , vol. 13, pp. 5326-5350, 2020. DOI: 10.1109/JSTARS.2020.3021052
[3] N. Gorelick et al., "Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone," Remote Sens. Environ. , vol. 202, p. 18-27, 2017. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.06.031
[4] L. Qu, Z. Chen, dan M. Li, "CART-RF Classification with Multifilter for Monitoring Land Use  Changes  Based  on  MODIS  Time-Series  Data:  A  Case  Study  from  Jiangsu  Province, China," Sustainability , vol. 11, no. 20, p. 5657, 2019. DOI: 10.3390/su11205657
[5]  N.  Sidhu,  E.  Pebesma,  dan  G.  Câmara,  "Using  Google  Earth  Engine  to  detect  land  cover change: Singapore as a use case," European Journal of Remote Sensing , vol. 51, no. 1, pp. 486-500, 2018. DOI: 10.1080/22797254.2018.1451782
[6] N. M. Farda, "Multi-temporal Land Use Mapping of Coastal Wetlands Area using Machine Learning in Google Earth Engine," IOP Conference Series: Earth and Environmental Science , vol. 98, no. 1, p. 012042, 2017.
[7] N. A. Wahap dan H. Z. M. Shafri, "Utilization of Google Earth Engine (GEE) for land cover monitoring over Klang Valley, Malaysia," IOP Conference Series: Earth and Environmental Science , vol. 540, p. 012003, 2020. https://doi.org/10.1088/1755-1315/540/1/012003
[8]  J.  Lin  et  al.,  "Rapid  Mapping  of  Large-Scale  Greenhouse  Based  on  Integrated  Learning Algorithm  and  Google  Earth  Engine," Remote  Sensing ,  vol.  13,  no.  7,  p.  1245,  2021. https://doi.org/10.3390/rs13071245
[9] BPS  Kabupaten  Belitung  Timur,  "Belitung  Timur  Dalam  Angka  2022,"  2022. https://belitungtimurkab.bps.go.id/ (diakses tanggal 01 Agustus 2023)
[10] M. Hafizt, M. Iswari,  dan B. Prayudha, "Kajian Metode Klasifikasi Citra Landsat-8 untuk Pemetaan  Habitat  Bentik  di  Kepulauan  Padaido,  Papua," Oseanologi  dan  Limnologi  di Indonesia , vol. 2, no. 1, pp. 1-13, 2017. [Online]. doi:10.14203/oldi.2017.v2i1.69
[11] N. Suwargana, "Resolusi Spasial, Temporal Dan Spektral Pada Citra Satelit Landsat, Spot Dan Ikonos," Jurnal Ilmiah Widya , vol. 1, no. 2, pp. 167-174, 2013.
[12]  U.  Catur,  S.  Susanto,  D.  Yudhatama,  dan  M.  Mukhoriyah,  "Identifikasi  Lahan  Tambang Timah  Menggunakan  Metode  Klasifikasi  Terbimbing  Maximum  Likelihood  pada  Citra Landsat 8," Majalah Ilmiah Globe , vol. 17, no. 1, pp. 09-15, 2015.
[13] I. Arimbawa dan K. Khomsin, "Kajian Berbagai Macam Citra Satelit Terhadap Skala Peta (Planimetris)," Geoid , vol. 5, no. 1, pp. 55-58, 2010. doi: 10.12962/j24423998.v5i1.7331.
[14]  Y.  Suwarno,  "Pemetaan  Lahan  Kritis  Kabupaten  Belitung  Timur  Menggunakan  Sistem Informasi Geografis," Majalah Ilmiah Globe , vol. 15, no. 1, pp. 30-38, 2013.
[15]  Hernan,  "Konsep  Resolusi  dalam  Penginderaan  Jauh:  Spasial,  Spektral,  Radiometrik,
Temporal," WordPress, 29 Februari 2016. https://hernandeaff.wordpress.com/2016/02/29/konsep-resolusi-dalam-penginderaan-jauh-
spasial-spektral-radiometrik-temporal/. (diakses pada tanggal 30 Juli 2023)
[16]  T.  N.  Phan,  V.  Kuch,  dan  L.  W.  Lehnert,  "Land  Cover  Classification  using  Google  Earth Engine and Random Forest Classifier—The Role of Image Composition," Remote Sensing , vol. 12, no. 15, p. 2411, 2020. DOI: 10.3390/rs12152411.
[17] N. Suwargana, "Resolusi Spasial, Temporal Dan Spektral Pada Citra Satelit Landsat, Spot Dan Ikonos," Jurnal Ilmiah Widya , vol. 1, no. 2, pp. 167-174, 2013.
[18]  N.  I.  Fawzi  dan  V.  N.  Husna,  "Landsat  8-Sebuah  Teori  dan  Teknik  Pemrosesan  Tingkat Dasar,"  Perpustakaan  Nasional  RI.  Katalog  Dalam  Terbitan  (KDT).  Penerbit  El  Markaz, 2021.
[19]  R.  V.  Nahari  dan  R.  Alfita,  "Classification  Sensing  Image  of  Remote  Using  Landsat  8 through  Unsupervised  Classification  Technique  (Case  Study  of  Bangkalan  Regency)," International Journal of Advanced Engineering, Management and Science , vol. 3, pp. 878- 881, 2017.
[20]  U.  Catur,  S.  Susanto,  D.  Yudhatama,  dan  M.  Mukhoriyah,  "Identifikasi  Lahan  Tambang Timah  Menggunakan  Metode  Klasifikasi  Terbimbing  Maximum  Likelihood  pada  Citra Landsat 8," Majalah Ilmiah Globe , vol. 17, no. 1, pp. 09-15, 2015.
[21] D. K. Kresnawati, D. Ramdani, dan D. Apriyanti, "Analisis perubahan lahan tambang timah dan  sebarannya  di  pulau  belitung  dengan  menggunakan  citra  penginderaan  jauh  berbasis sistem informasi geografis Studi Kasus Kabupaten Belitung Timur," Jurnal Teknik| Majalah Ilmiah Fakultas Teknik UNPAK , vol. 22, no. 1, 2021.
[22] P. Danoedoro, "Pengolahan Citra Digital Teori dan Aplikasinya dalam Bidang Penginderaan Jauh," Fakultas Geografi UGM, 1996.
[23]  A.  E.  Maxwell,  T.  A.  Warner,  dan  F.  Fang,  "Implementation  of  machine-learning classification  in  remote  sensing:  An  applied  review," International  Journal  of  Remote Sensing , vol. 39, no. 9, pp. 2784-2817, 2018. DOI: 10.1080/01431161.2018.1433.
1042  Jurnal JUPITER, Vol. 15  No. 2 Bulan Oktober Tahun 2023, Hal. 1031 - 1042
[24]  "Supervised  Classification,"  Google  Earth  Engine,  pembaruan  terakhir  26  Juli  2023. https://developers.google.com/earth-engine/guides/classification.  (diakses  pada  tanggal  5 Agustus 2023).
[25] X. Sang et al., "Intensity and Stationarity Analysis of Land Use Change Based on CART Algorithm," Scientific Reports , vol. 9, p. 12279, 2019. DOI: 10.1038/s41598-019-48586-3.
[26] R. L. Lawrence dan A. Wright, "Rule-based classification systems using classification and regression tree (CART) analysis," Photogrammetric Engineering and Remote Sensing , vol. 67, pp. 1137-1142, 2001.
[27]  T.  Mulyaqin  et  al.,  "Deteksi  Alih  Fungsi  Lahan  Padi  Sawah Menggunakan  Sentinel-2  dan Google  Earth  Engine  di  Kota  Serang,  Provinsi  Banten," Jurnal  Ilmu  Pertanian  Indonesia , vol. 27, no. 2, pp. 226-236, 2022.
[28]  M.  R.  Pratama  dan  D.  Riana,  "Klasifikasi  Penutupan  Lahan  Menggunakan  Google  Earth Engine  dengan  Metode  Klasifikasi  Terbimbing  pada  Wilayah  Penajam  Paser  Utara," JUPITER: Jurnal Penelitian Ilmu Dan Teknologi Komputer , vol. 14, no. 2-c, pp. 637–650, 2023. DOI: 10.5281./5927/5.jupiter.2022.10.
[29] D. Pertami, I. W. Nuarsa, dan I. D. Nurweda Putra, "Pemetaan Perubahan Penggunaan Lahan Wilayah  Pesisir  Kecamatan  Rungkut,  Kota  Surabaya,  Tahun  2013  dan  2019," Journal  of Marine Research and Technology , 2022.
[30] F. M. Rosita Pane, A. Suprayogi, dan L. Sabri, "Analisis Pengaruh Perubahan Tutupan Lahan Daerah  Aliran  Sungai  Tahun  2013  dan  2018  Terhadap  Peningkatan  Debit  Puncak  Sungai Kaligarang," Jurnal  Geodesi  Undip ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  285-294,  2019.  DOI: 10.14710/jgundip.2020.26173.
[31]  N.  H.  Nawangwulan,  B.  Sudarsono  MS,  dan  B.  Sasmito,  "Analisis  Pengaruh  Perubahan Lahan Pertanian Terhadap Hasil Produksi Tanaman Pangan di Kabupaten Pati Tahun 2001- 2011," 2(April), pp. 127-140, 2013.