## KLASIFIKASI TUTUPAN LAHAN BERDASARKAN RANDOM FOREST ALGORITHM MENGGUNAKAN CLOUD COMPUTING PLATFORM

## (Land Cover Classification Based on Random Forest Algorithm Using Cloud Computing Platform)
Hady Suryono 1 , Arif Handoyo Marsuhandi 2 , dan Setia Pramana 3
1 Badan Pusat Statistik *e-mail: hadys@go.id

## Abstrak
Statistik pertanian merupakan salah satu data yang vital di dunia dan memiliki kontribusi besar terhadap pencapaian tujuan program Sustainable Development Goals (SDGs). Dalam SDGs, perhatian terhadap ketahanan pangan difokuskan pada indikator kunci kedua yaitu nol kelaparan (SDG 2). Ketersediaan data  tutupan  lahan  yang  akurat  diperlukan  sebagai  data  dasar  untuk  luasan  baku  sawah  yang  akan digunakan untuk mengukur tingkat ketahanan pangan. Pemetaan tanaman membutuhkan pemrosesan dan pengelolaan data citra satelit dengan volume yang sangat besar dan tidak terstruktur yang mengarah pada  permasalahan  Geo  Big  Data  dan  menuntut  teknologi  dan  sumber  daya  baru  yang  mampu menangani citra satelit dalam jumlah besar. Secara khusus, munculnya sumber daya cloud computing, seperti Google Earth Engine telah mengatasi masalah Geo Big Data ini. Kami menggunakan algoritma Random Forest (RF) pada platform Google Earth Engine (GEE) di Kota Jakarta Utara pada tahun 2019 untuk mengklasifikasikan tutupan lahan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa overall accuracy (OA) menggunakan algoritma  RF  adalah  93,37%,  statistik kappa ( )  adalah 0,86 dan  F1 score  (F1) adalah 86,24%.
Kata  kunci :  sustainable  development  goals,  klasifikasi,  tutupan  lahan,  google  earth  engine,  random forest

## Abstract
The  agricultural  sector  is  one  of  the  vital  sectors  in  the  world  and  has  a  major  contribution  to  the achievement of the goals of the Sustainable Development Goals (SDGs) program. In the SDGs, attention to food security is focused on the second key indicator, namely zero hunger (SDG 2). The availability of accurate land cover data is needed as basic data for the raw area of rice fields that will be used to measure the level of food security. Plant mapping requires the processing and management of very large volumes of unstructured satellite image data which leads to Geo Big Data problems and demands new technology  and  resources  capable  of  handling  large  amounts  of  satellite  imagery.  In  particular,  the emergence of cloud computing resources, such as Google Earth Engine, has addressed this Geo Big Data problem. We used the Random Forest (RF) algorithm on the Google Earth Engine (GEE) platform in North Jakarta City in 2019 to classify land cover. The results showed that the overall accuracy (OA) using  the  RF  algorithm  was  93.71%,  the  kappa  statistic ( )  was  0.86  and  the  F1  score  (F1)  was 86,24%.
Keywords:  sustainable  development  goals,  classification,  land  cover,  google  earth  engine,  random forest

## PENDAHULUAN
Statistik  pertanian  merupakan  salah satu  data  penting  di  dunia  dan  memiliki kontribusi  yang  sangat  signifikan  terhadap pencapaian
program
Sustainable
Development  Goals  (SDGs).  SDGs  yang diadopsi  oleh  negara-negara  di  dunia memiliki  implikasi  yang  signifikan  dan bersifat global terhadap perencanaan pembangunan  pada  tahun  2015-2030 (Omilola  &  Robele,  2017).  Pada  indikator kunci  SDGs, perhatian terhadap ketahanan pangan difokuskan pada tujuan kedua yaitu zero  hunger  (SDG  2),  mewujudkan ketahanan  pangan,  perbaikan  gizi,  dan mendorong budidaya pertanian berkelanjutan  (FAO,  2016).  Pertanian merupakan  bagian  penting  dari  ekosistem darat dan memainkan peran penting dalam mata pencaharian manusia (Ramankutty, et al. , 2018). Berdasarkan data BPS, produksi padi  di  Indonesia  Januari-September  2018 sebesar 49,65 juta ton Gabah Kering Giling (GKG)  atau  setara  dengan  34,42  juta  ton beras,  sedangkan  konsumsi  beras  di Indonesia hingga
Desember 2018 diperkirakan mencapai 29,57 juta ton.
Melihat kebutuhan beras yang sangat besar  tersebut  maka  tersedianya  data pertanian sebagai bahan pangan pokok yang tepat  waktu  dan  akurat  memiliki  nilai strategis  dan  mempunyai  pengaruh  yang besar  dalam  bidang  ekonomi,  lingkungan dan sosial politik. Kebutuhan pangan terus meningkat  seiring  dengan  pertumbuhan populasi.  Sementara  itu,  lahan  pertanian belum  dapat  memenuhi  seluruh  kebutuhan pangan  penduduk  Indonesia,  sehingga sangat memungkinkan perluasan lahan dan intensifikasi pertanian. Pemantauan tutupan lahan  dilakukan  untuk  menjawab  tujuan SDGs  kedua.  Klasifikasi  tutupan  lahan merupakan langkah awal dalam pemantauan kebutuhan lahan pertanian dan ketersediaan  data  Luas  Baku  sawah. Klasifikasi
tutupan lahan dapat menhasilkan  5  kelas  tutupan  lahan,  antara lain:  kelas  perairan,  kelas  pertanian,  kelas permukiman,  kelas  hutan  dan  kelas  lahan terbuka.
Pada bidang pertanian, data penginderaan  jauh  seperti  Landsat  8 memberikan kemampuan untuk
memperoleh  informasi  pertanian  yang akurat  dan tepat  waktu  (Thenkabail, et  al. ,
2019), pemetaan tutupan lahan (Congalton
&  Green,  2019),  pemodelan  pertumbuhan padi dengan fitur spasio-temporal (Parsa, et al. , 2017), klasifikasi jenis tanaman (Azar, et  al. ,  2016),  estimasi  luas  panen  (You, et al. ,  2017),  pemetaan  padi  (Zhang, et  al. , 2018).
Pemodelan  data  penginderaan  jauh untuk  melakukan  klasifikasi  tutupan  lahan memerlukan  pengolahan  dan  pengelolaan data citra satelit dengan volume yang sangat besar  dan  tidak  terstruktur  yang  mengarah pada  permasalahan  "Big  Data".  Hal  ini dikenal  sebagai  masalah  "Geo  Big  Data" dan  membutuhkan  teknologi  dan  sumber daya  baru  yang  mampu  menangani  citra satelit dalam jumlah besar (Shelestov, et al. , 2017).  Secara  khusus,  munculnya  sumber daya  cloud  computing  platform,  seperti Google  Earth  Engine  (GEE),  dapat memecahkan  masalah  Geo  Big  Data (Mutanga  &  Kumar,  2019).  Penggunaan cloud platform yang tersedia secara terbuka, banyaknya pilihan multiple sensor (Landsat,  sentinel)  dan  machine  learning algorithms menjadikan GEE sangat popular beberapa  tahun  terakhir  untuk  melakukan proses  data  satellite  imagery.  Peningkatan volume dan variasi data penginderaan jauh mengakibatkan masalah Big Data membutuhkan tantangan baru dalam menangani kumpulan data sehingga diperlukan pendekatan baru untuk mengekstrak  informasi  yang  relevan  dan akurat dari data penginderaan jauh (Kussul, et  al. ,  2016).  Algoritma  Random  Forest (RF)  dapat  digunakan  sebagai  pendekatan baru  untuk  memetakan  tutupan  lahan melalui Google Earth Engine (Teluguntla & Thenkabail, 2018).
Makalah ini bertujuan untuk mengeksplorasi  akurasi  penggunaan  GEE cloud
computing platform saat mengklasifikasikan  citra  satelit  Landsat  8 untuk  tutupan  lahan.  Analisis  spasial dilakukan menggunakan peta tutupan untuk mengidentifikasi luas pertanian serta memberikan informasi terkait jenis tutupan lahan  mana  yang  dapat  menjadi  perluasan areal pertanian. Pendekatan yang dilakukan adalah  dengan  menerapkan  algoritma  RF sehingga  berpotensi  meningkatkan  kinerja prediktif  secara  keseluruhan.  Oleh  karena itu,  kami  mengusulkan  algoritma  RF menggunakan  Google  Earth  Engine cloud computing platform
untuk
mengklasifikasikan tutupan lahan dari citra satelit Landsat 8.

## METODE
Penelitian  ini  menggunakan  metode Random  Forest  (RF)  yang  tersedia  pada algoritma  data  processing  Google  Earth Engine untuk memberikan solusi permasalahan Big data remote sensing pada klasifikasi tutupan lahan. Kami melakukan pemrosesan dan komputasi data citra satelit menggunakan  GEE  yang  memungkinkan
pengolahan  secara  cloud  dan  pararel  di server  Google  dengan  lancar  dan  cepat (Teluguntla  &  Thenkabail,  2018).  Gambar 1. menunjukkan kerangka konseptual untuk klasifikasi tutupan lahan.

## Studi Area
Jakarta  Utara  adalah  sebuah  kota administrasi di bagian utara Daerah Khusus Ibukota Jakarta. Kota ini berada di path/row 122/064  pada  citra  Landsat  8 Operational Land Imager (OLI). Secara geografis, Kota Jakarta  Utara  terletak  pada  1060  20’  00” Bujur Timur 060 10’ 00’’ Lintang selatan. Kota Jakarta Utara berbatasan dengan Laut Jawa  di  sebelah  utara,  Kota  Jakarta  Timur dan  Kabupaten  Bekasi,  Jawa  Barat  di sebelah  timur,  Kota  Jakarta  Barat,  Kota Jakarta  Pusat  dan  Kota  Jakarta  Timur  di sebelah  selatan,  serta  Kota  Jakarta  Barat dan  Kabupaten  Tanggerang,  Banten  di sebelah barat (lihat Gambar 2).

## Data
Data yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  data  peta  penutupan (tutupan) lahan, Citra satelit Landsat 8 OLI Januari-Desember  2019  dan  SHP  batas provinsi  serta  kabupaten  dari  Badan  Pusat
Gambar 1. Kerangka Konseptual Untuk Klasifikasi Tutupan Lahan
Statistik  (BPS)  tahun  2019.  Peta  tutupan lahan dari Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan Indonesia (KLHK) bekerjasama  dengan  Lembaga  Antariksa dan  Penerbangan  Nasional  (LAPAN), Badan  Informasi  Geospasial  (BIG)  dan
Balai Pemantapan Kawasan Hutan (BPKH) menghasilkan  5  kelas  tutupan  lahan  yang diberi  label  sebagai  lahan  pertanian, perairan,  hutan/rumput/semak,  pemukiman dan area kosong atau lahan terbuka.
Gambar 2. Letak Geografis dan Studi Area Kota Jakarta Utara
Tabel 1. Jenis dan kegunaan band Landsat 8 (yang digunakan pada penelitian)
No band Nama band
Panjang gelombang (μm) Aplikasi Band 1 Coastal/Aerosol 0,43 - 0,45 Studi pesisir dan aerosol 2 Biru 0,45 - 0,51 Pemetaan batimetri, membedakan tanah dari vegetasi 3 Hijau 0,53 - 0,59 Menekankan puncak vegetasi, yang berguna untuk menilai kekuatan tanaman 4 Merah 0,63 - 0,67 Membedakan lereng vegetasi 5 NIR 0,85 - 0,88 Menekankan konten biomassa dan garis pantai 6 SWIR 1 1,57 - 1,65 Diskriminasi kadar air tanah dan tumbuh- tumbuhan,  menembus awan tipis 7 SWIR 2 2,11 – 2,29 Peningkatan kadar air tanah dan vegetasi dan penetrasi awan tipis
Sumber: Landsat 8 (L8) Data User Handbook, USGS 2018 ( https://www.usgs.gov/media/files/landsat- 8-data-users-handbook )

## Data arsip Landsat 8 pada GEE
Landsat  8  adalah  salah  satu  satelit yang diluncurkan untuk melakukan pemantauan  bumi.  Satelit  ini  terdiri  dari  9 sensor Operational  Land  Image dan  2 sensor Thermar  Infrared  Sensor (TIRS).
OLI  memiliki  sembilan  kelas  band  yang beroperasi pada kisaran panjang gelombang 0,433-2,300  μm  dan  memberikan  gambar dengan  resolusi  maksimum  15  m  (USGS 2018).  Setiap  spektral  band  dalam  citra satelit  akan  menghasilkan  nilai  reflektansi yang  berbeda  antar  lokasi.  Misalkan  pada lahan  laut,  nilai  reflektansi  pada  semua kanal band berada pada  nilai  yang rendah. GEE merupakan inovasi teknologi geospasial yang menyediakan akses online untuk data Landsat 8.
Setiap  band  dalam  citra  satelit  akan menghasilkan nilai reflektansi yang berbeda antar  lokasi.  Contohnya  nilai  reflektansi pada  lahan  laut,  nilai  semua  kanal  band berada  pada  nilai  yang  rendah  (lihat Gambar 3).

## Indeks Vegetasi
Indeks  Vegetasi  atau  Vegetation Indices  (VI)  adalah  pengukuran  optis tingkat  kehijauan  vegetasi  dari  informasi reflektansi gelombang elektromagnetik dari kanopi  menggunakan  sensor  pasif  (Xue  & Su,  2017).  Beberapa  indeks  vegetasi  yang diturunkan dari citra satelit untuk mendeteksi  tutupan  lahan  diantaranya adalah  Normalized  Difference  Vegetation Index (NDVI), Enhanced Vegetation Index (EVI),  Normalized  Difference  Built-Up
Index (NDBI), dan Normalized Difference Water  Index  (NDWI). 𝜌 𝑁𝐼𝑅 , 𝜌 𝑅𝐸𝐷 , 𝜌 𝐵𝐿𝑈𝐸 dan 𝜌 𝑆𝑊𝐼𝑅 mewakili  reflektansi  pada gelombang untuk pita masing-masing. Data NDVI,  EVI,  NDBI  dan  NDWI  dapat didefinisikan:
dimana: 𝜌 𝑁𝐼𝑅 = nilai band near infrared (NIR) 𝜌 𝑅𝐸𝐷 = nilai band merah 𝜌 𝐵𝐿𝑈𝐸 = nilai band biru 𝜌 𝑆𝑊𝐼𝑅 = nilai band shortwave infrared (SWIR)

## Cloud Computing Platform
Pengolahan  yang  digunakan  dalam penelitian ini menggunakan cloud computing  platform  yaitu  Google  Earth Engine  yang  meliputi  pengolahan  citra satelit Landsat 8 OLI dengan periode waktu tahun  2019.  Landsat  8  mempunyai kemampuan  untuk  mengidentifikasi  kelas tutupan lahan yang memiki resolusi spasial 30x30 meter.
Google  Earth  Engine  (GEE)  adalah portal  web  yang  menyediakan  citra  satelit deret  waktu  global  (lebih  dari  40  tahun), cloud  computing ,  dan  algoritma  untuk
, NIR RED NIR RED NDVI     − = + ( ) 2, 5 1 6 7, 5 , NIR RED NIR RED BLUE EVI
     − = + + − , SWIR NIR SWIR NIR NDBI     − = + , NIR SWIR NIR SWIR NDWI     − = −
Gambar 3. Grafik Reflektansi band landsat 8 di Kota Jakarta Utara
memproses  data  (Mutanga  &  Kumar, 2019).  Data  yang  tersedia  berasal  dari beberapa satelit, seperti: Moderate Resolution Imaging Spectrometer (MODIS);  National  Oceanographic  and
Atmospheric  Administration  Advanced resolusi  sangat  tinggi  radiometer  (NOAA AVHRR);  Landsat  7  dan  8;  Sentinel  1,  2, dan  3;  Satelit  Pengamat  Darat  Lanjutan (ALOS).  Data  citra  satelit  yang  digunakan telah  terkoreksi  secara  geometrik  dan radiometric surface reflectance dari United States  Geological  Survey  (USGS)  dan kemudian  dengan  GEE  dilakukan cloud masking agar data terbebas dari awan.

## Random Forest Algorithms
Random  forest  (Breiman,  2001) merupakan  pengembangan  CART  dengan menerapkan  bagging  dan  random  feature selection  pada  algoritma  Decision  Tree Machine  Learning,  yaitu  memilih  secara acak beberapa fitur dalam setiap iterasinya.. Pohon yang dihasilkan sebanyak iterasinya sehingga  menyerupai  hutan.  Keputusan klasifikasi  diambil  dari  suara  terbanyak ( majority  vote )  diantara  semua  pohon (Sammut & Webb, 2017). Alasan penelitian ini  memanfaatkan  Random  Forest  (RF) dalam  penginderaan  jauh  adalah  untuk menangani  data  berdimensi  tinggi  ( high data dimensionality ), multikolinearitas dan juga karena tidak sensitif terhadap overfitting  (Belgiu  &  Drăguţ,  2016). Pembagian  data  untuk  training  dan  testing adalah  70%  data  training  dan  30%  data testing.

## Evaluasi Kinerja Model
Kinerja
prediksi
dievaluasi
menggunakan  fungsi  akurasi,  presisi,  dan sensitivitas. Confusion  matrix merupakan ringkasan  dari  hasil  prediksi  dan  ukuran kinerja  untuk  masalah  klasifikasi  (lihat Tabel  2).  Jumlah  prediksi  benar  dan  salah untuk setiap kelas dirangkum di mana nilai
(AP,  AN)  mewakili  data  tes  positif  dan negatif,  dan  nilai  (PP,  PN)  mewakili  hasil prediksi  untuk  kelas  positif  dan  negatif (Visa, et al. , 2011).
Persamaan fungsi kriteria pengukuran kinerja model adalah sebagai berikut:
akurasi , BP BN BP BN SP SN + = + + + Presisi , BP BP SP = + Sensitifitas . BP BP SN = +
Statistik  Kappa  (Viera  &  Garrett, 2005) digunakan untuk memberikan ukuran kuantitatif dari besarnya kesepakatan antara pengamat (rater) dan dapat disebut dengan Inter-Rater  reliability (IRR).  Koefisien Kappa  dapat  melihat  tingkat  kesepakatan (agreement) antar pengamat dalam menilai setiap  indikator  pada  instrumen.  IRR  akan memberikan gambaran berupa skor tentang sejauh  mana  tingkat  kesepakatan  yang diberikan  pengamat.  Persamaan  statistik kappa adalah sebagai berikut:
1 1 1 1 , v v ii i i i i v i i i p p p p p  + + = = + + = − = −    dimana:
 = Statistik Kappa dengan kategori: buruk ( ) 0, 4   ,cukup ( ) 0, 4 0, 6    ,  baik ( ) 0, 6 0, 75
   , sangat baik ( ) 0, 75
  1 v ii i p =  = Proporsi kesepakatan teramati 1 v i i i p p + + =  = Proporsi kesepakatan teramati.
F1  Score  adalah  rata-rata  harmonik dari  presisi  dan  sensitifitas.  Persamaan  F1 score adalah sebagai berikut:
( ) 1 x 2 , presisi sensitifitas F presisi sensitifitas = +

## Tabel 2. Confusion Matrix
Aktual Positif (AP) Aktual Negatif (AN) Prediksi Positif (PP) Prediksi Negatif (PN) Benar Positif (BP) Salah Negatif (SN) Salah Positif (SP) Benar Negatif (BN)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Setiap band pada  citra  satelit  akan menghasilkan nilai reflektansi yang berbeda antar  lokasi  pada  setiap  koordinat.  Peta grafik  reflektansi band dibangun  sebagai informasi awal untuk mendukung klasifikasi  tutupan  lahan.  Koordinat  AOI ( Area  of  Interest )  secara  acak  ditentukan untuk  objek  perairan  (Kelas  0),  pertanian (Kelas  1),  permukiman  (Kelas  2),  hutan (Kelas  3),  dan  lahan  terbuka  (Kelas  4)  di Kota  Jakarta  Utara.  Grafik  Karakteristik Spektral  memperlihatkan  ciri  khas  yang dimiliki  dari  masing-masing  pita  dalam menangkap gelombang pantul dari masing- masing objek tutupan lahan. Kurva spektral pada  objek  vegetasi  pertanian  dan  non- pertanian  menunjukkan  bahwa  reflektansi objek  pertanian  lebih  tinggi  daripada reflektansi objek non-pertanian pada pita 4 sampai 7. Kurva spektral dengan objek air menunjukkan  kemiringan  yang  hampir sama di setiap pita (lihat Gambar 3).
Tabel 3 menampilkan hasil dalam hal akurasi,  presisi,  dan  recall.  Akurasi  atau Overall  Accuracy (OA)  menggunakan  RF untuk  model  klasifikasi  tutupan  lahan sangat  baik  yaitu  93,37%.  Terlihat  bahwa
ketepatan model  dalam  memprediksi kelas lahan  terbuka  hanya  sebesar  69,90%  dan sensitivitasnya juga hanya 71,35%. Hal ini menunjukkan bahwa model ini tidak dapat secara  efektif  memprediksi  Kelas  lahan terbuka.
Sedangkan  presisi  dan  sensitivitas untuk  kelas  lain  seperti  Kelas  pertanian mendapatkan nilai akurasi yang sangat baik yaitu  90,80%    dan  89,27%.  Nilai  tersebut menunjukkan  bahwa  model  dapat  dengan sangat  baik  mengklasifikasikan  Kelas pertanian  dalam  kasus  klasifikasi  tutupan lahan  di  Kota  Jakarta  Utara.  Tabel  4 menunjukkan  bahwa  Kelas  1,  Kelas  2  dan Kelas  3  dapat  dipetakan  dengan Producer’s Accuracy yang  sangat  baik.  Hal  ini menunjukkan bahwa model dapat mengklasifikasikan  tutupan  lahan  secara efektif dengan kebenaran klasifikasi sebesar 90,80%,  96,77%  dan  93,92%.  Statistik
kappa ( )  untuk  model  sebesar  0,86,  yang artinya memiliki kategori yang sangat baik karena 0,75   dan  F1  Score  sebesar 86,24%.
Berdasarkan  interpretasi  visual  dan perbandingan  dengan  citra  satelit  resolusi
Tabel 3. Performa prediksi hasil klasifikasi tutupan lahan dengan Random Forest Algorithm.
Algoritma Kelas Akurasi (%)  Presisi (%)  Sensitivitas (%) Random forest algorithm Perairan (0) 93,37% 77,59% 84,67% Pertanian (1) 90,80% 89,27% Permukiman (2) 96,77% 96,46% Hutan (3) 93,92% 92,05% Lahan terbuka (4) 69,90% 71,35%
Tabel  4. Confusion  table dari prediksi hasil klasifikasi  tutupan lahan dengan Random  Forest Algorithm.

## Kelas Aktual
0 1 2 3 4 Producer’s Accuracy (PA) Kelas Prediksi 0 232 25 41 0 1 77,59% 1 38 790 29 12 1 90,80% 2 1 55 3268 0 53 96,77% 3 3 6 0 139 0 93,92% 4 0 9 50 0 137 69,90% User’s Accuracy (UA) 84,67%  89,27%  96,46%  92,05%  71,35% Akurasi dan F1 Score 93,37% dan 86,24% Statistik Kappa 0,86
tinggi,  metodologi  pemrosesan  Geo  Big Data yang diusulkan mampu menggambarkan  kelas  secara  baik  dan memberikan  gambaran  visual  yang  akurat dari hampir semua kelas. Peta tutupan lahan
Kota  Jakarta  Utara  diilustrasikan  pada Gambar 4.
Kami  membuat  perbandingan  antara output  peta  di  GEE  platform  dengan  hasil klasifikasi  model  untuk  melihat  akurasi
Gambar 4. Peta Citra pada Google Earth, Peta Medan (Terrain), Peta dari Komposit Band 4, 3 dan  2  serta  Peta  hasil  Model  Klasifikasi  menggunakan  algoritma  RF  pada  GEE platform di Kota Jakarta Utara dari (a) Kelas perairan, (b) Kelas pertanian, (c) Kelas permukiman, (d) Kelas Hutan, dan (e) Kelas lahan terbuka.
secara  visual  pada  5  kelas  tutupan  lahan. Setiap Kelas dipilih satu area dari area studi yang  dapat  memperlihatkan  kesesuaian tampilan  citra  dengan  hasil  peta  model klasifikasi.  Misalnya,  area  pada  Gambar 4(a)  adalah  area  perairan  yang  merupakan Kelas  perairan.  Pada  kelas  tersebut  kami memilih  area  disekitar  Waduk  Pluit. Visualisasi  warna  digunakan  sebagai keterwakilan  Kelas  pada  peta  hasil  model klasifikasi  (lihat  Gambar  5).  Peta  model klasifikasi  untuk  Kelas  perairan  pada Gambar  4(a)  telah  mendeteksi  reflektansi dari permukaan air dan juga reflektansi dari bangunan di sekitar waduk tersebut. Walau ada beberapa noise di area tertentu di Kelas perairan  namun  secara  akurasi  sebesar 77,59%.  Model  yang  dibangun  juga  dapat mengklasifikasikan  Kelas  Hutan  dimana area Hutan Mangrove yang berada di Utara area  studi  dapat  diidentifikasi  dengan  baik yang  ditunjukkan  oleh  Gambar  4(b). Akurasi untuk Kelas Hutan sebesar 69,90%.
Gambar  4(c)  menunjukkan  area permukiman yang dipilih di sekitar Waduk Sunter  Barat.  Peta  medan  ( terrain )  pada Kelas permukiman memperlihatkan bahwa daerah perairan dan daratan dapat diidentifikasi,  namun  tidak  terlihat  jelas pada  visualisasi Natural  Map (peta komposit  Band  4,  3  dan  2)  Kelas
permukiman.  Peta  model  klasifikasi  untuk Kelas  permukiman  dapat  memperlihatkan secara  visual  batas  klasifikasi  antara permukiman  (ditampilkan  dengan  legenda warna merah) dan perairan yang merupakan Waduk  Sunter  Barat  (ditampilkan  dengan legenda warna biru).
Kelas  pertanian  diperlihatkan  pada Gambar  4(b).  Visualisasi  yang  dihasilkan untuk  Kelas  pertanian  sangat  baik.  Hal  ini menunjukkan  model  tutupan  lahan  dengan algoritma  Machine  Learning  Random Forest  dapat  mengklasifikasikan  Kelas pertanian  dengan  baik  dan  benar  sebesar 90,80%. Klasifikasi yang baik untuk Kelas pertanian pada tutupan lahan sangat penting karena  Kelas  pertanian  sangat  berguna sebagai  dasar untuk  perhitungan luas baku sawah  untuk  menghasilkan  satu  data pertanian  sehingga  dapat  mewujudkan ketahanan  pangan,  perbaikan  gizi,  dan mendorong budidaya pertanian berkelanjutan  dan  dapat  menjawab  tujuan ke-2 SDGs yaitu Zero Hunger.
Gambar  5.  Menampilkan  gambaran visual  secara  keseluruhan  peta  model klasifikasi  tutupan  lahan  Kota  Jakarta Utara.  Secara  umum,  klasifikasi  yang dihasilkan  untuk  mengidentifikasi  bagian perairan dapat dengan baik dilakukan untuk beberapa danau, waduk, tambak serta aliran
Gambar 5. Peta tutupan lahan menggunakan GEE platform dari Landsat 8 di Kota Jakarta Utara
sungai di daerah Kota Jakarta Utara. Kelas permukiman  juga  dapat  dengan  baik diklasifikasikan  dengan  akurasi  terbesar dari semua kelas yaitu 96,77%. Pada bagian utara,  model  dapat  mengklasifikasikan Hutan  bakau  yang  memang  ada  di  Kota Jakarta Utara. Sedangkan untuk Kelas lahan terbuka,  akurasi  yang  didapatkan  tidak terlalu  baik  yang  mungkin  terjadi  karena data  training  yang  dipilih  tidak  mewakili atau  mungkin  datanya  bisa  bersifat  tidak seimbang. Data  imbalanced yang  terjadi terlihat  dari  jumlah  data  pada  setiap  kelas tidak sama (Lihat Tabel 4).

## KESIMPULAN
Secara  ringkas  dapat  disimpulkan bahwa
Random Forest Algorithm
merupakan  teknik  yang  sangat  baik  untuk mengatasi  masalah  klasifikasi  data  pada kasus tutupan lahan di Kota Jakarta Utara. Berdasarkan  hasil  penelitian,  algoritma klasifikasi Random Forest memiliki kinerja dalam  hal  persentase  akurasi  untuk klasifikasi  tutupan  lahan  dengan  akurasi, statistik kappa dan F1 score (93,37%, 0,86 dan 86,24%). Model tersebut juga berhasil mengklasifikasikan  Kelas  1  yaitu  Kelas pertanian, Kelas 2 yaitu Kelas permukiman dan  Kelas  3  yaitu  Kelas  Hutan  memiliki Producer’s  Accuracy diatas  90%.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  metode yang kami usulkan mencapai kinerja terbaik dalam  hal  klasifikasi  tutupan  lahan  untuk mendukung  data  ketahanan  pangan  dalam berkontribusi  pada  pencapaian  tujuan SDGs.  Oleh  karena  itu,  pengembangan penelitian dengan menggunakan pendekatan  Algoritma Machine  Learning lain  dan  jenis  citra  yang  berbeda,  seperti Sentinel  2  merupakan  langkah  penting berikutnya  dalam  mengklasifikasikan Geo Big  Data dengan  lebih  tepat.  Metode  lain, seperti  SVM  dan  NN,  dapat  digunakan untuk meningkatkan kinerja model.

## DAFTAR PUSTAKA
Azar, R., Villa, P., Stroppiana, D., Crema,
A.,  Boschetti,  M.,  &  Brivio,  P.  A.
(2016).  Assessing  In-Season  Crop Classification  Performance  Using
Satellite  Data:  A  Test  Case  In Northern  Italy. Eur.  J.  Remote  Sens. 49 , 361-380.
Belgiu, M., &  Drăguţ,  L. (2016). Random
Forest in Remote Sensing: A Review of Applications and Future Directions. ISPRS Journal of
Photogrammetry and Remote Sensing
114 , 24–31.
Breiman,  L.  (2001).  Random  forests.
Machine  learning,  vol.  45,  no.  1 ,  5– 32.
Congalton,  R.  G.,  &  Green,  K.  (2019). Assessing  the  accuracy  of  remotely sensed data: principles and practices. CRC Press.
FAO. (2016). Food and Agriculture Key To
Achieving  The  2030  Agenda  For
Sustainable Development. FAO.
Kussul,  N.,  Lemoine,  G.,  Gallego,  F.  J., Skakun,  S.  V.,  Lavreniuk,  M.,  & Shelestov, A. Y. (2016). Parcel-Based Crop Classification in Ukraine Using Landsat-8 Data and Sentinel-1A Data. IEEE  J.  Sel.  Topics  Appl.  Earth Observ,  Remote  Sens.,  vol.  9,  no.  6 ,
2500-2508.
Mutanga, O., & Kumar, L. (2019). Google
Earth  Engine  Applications. Remote Sens., 11 , 591.
Omilola,  B.,  &  Robele,  S.  (2017). The Central Position of Agriculture within the  2030  Agenda  for  Sustainable Development. Washington, DC:
International  Food  Policy  Research Institute.
Parsa,  I. M., Dirgahayu,  D., Manalu,  J., & Carolita,  I.  (2017).  Uji  Model  Fase Pertumbuhan  Padi  Berbasis  Citra Modis Multiwaktu Di Pulau Lombok. Jurnal Penginderaan Jauh , 51-64.
Ramankutty,  N.,  Mehrabi,  Z.,  Waha,  K.,
Jarvis, L., Kremen, C., Herrero, M., le ba  bangwe.  (2018).  Trends  in  global agricultural land use: implications for environmental health and food security. Annu.  Rev.  Plant  Biol.  69 , 789–815.
Sammut,  C.,  &  Webb,  G.  I.  (2017).
Encyclopedia  of  Machine  Learning and  Data  Mining. New  York,  AS:
Springer.
Shelestov,  A.,  Lavreniuk,  M.,  Kussul,  N., Novikov,  A.,  &  Skakun,  S.  (2017).
Exploring google earth engine platform  for  big  data  processing:
Classification of multi-temporal satellite  imagery  for  crop  mapping. Front. Earth Sci., vol. 5 , 17. Teluguntla, P., & Thenkabail, P. (2018). A 30-m landsat-derived cropland extent product of Australia and China using random  forest  machine  learning algorithm  on  Google  Earth  Engine cloud  computing  platform. ISPRS  J. Photogramm. Remote Sens. , 325-340.
Thenkabail,  P.,  Lyon,  J.,  &  Huete,  A. (2019).  Advanced  Applications  in
Remote  Sensing  of  Agricultural
Crops  and  Natural  Vegetation.  Boca
Raton: CRC Press.
Viera,  A.  J.,  &  Garrett,  J.  M.  (2005).
Understanding
interobserver agreement:  The  Kappa  Statistic. Family Medicine, 37 , 360-63.
Visa,  S.,  Ramsay,  B.,  Ralescu,  A.,  &  Van Der  Knaap,  E.  (2011).  Confusion matrix-based feature selection. MAICS, 710 , 120–127.
Xue,  J.,  &  Su,  B.  (2017).  Significant Remote  Sensing  Vegetation  Indices:
A  Review  of  Developments  and Applications. Journal  of  Sensors ,  1–
17.
You,  J.,  Li,  X.,  Low,  M.,  Lobell,  D.,  &
Ermon,  S.  (2017).  Deep  Gaussian Process  for  Crop  Yield  Prediction
Based on Remote Sensing Data. 31th AAAI  Conf.  Artificial  Intelligence ,
(dits. 4559–4565).
Zhang, C., Zhang, H., & Zhang, L. (2018). An  Automated  Paddy  Rice  Extent Extraction  with  Time  Stacks  of
Sentinel  Data:  A  Case  Study  In Jianghan Plain, Hubei, China. 7th Int. Conference  Agro-Geoinformatics  8 , (dits. 1-6).