## KAJIAN PENDEKATAN TEORI PROBABILITAS UNTUK PEMETAAN LAHAN SAWAH BERBASIS PERUBAHAN PENUTUP LAHAN CITRA LANDSAT MULTIWAKTU
(STUDI KASUS DAERAH TANGGAMUS, LAMPUNG) (STUDY OF PROBABILITY THEORY APPROACH FOR RICE FIELD MAPPING BASED ON LAND COVER CHANGES OF MULTITEMPORAL LANDSAT IMAGES (CASE STUDY TANGGAMUS, LAMPUNG))
I Made Parsa
Peneliti Bidang Sumber Daya Wilayah Darat, Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh, Lapan e-mail: parsa_lpn@yahoo.com
Diterima 20 Agustus 2013; Disetujui  18 November 2013

## ABSTRACT
Land cover change, from bare land, water and to vegetation, or vice versa can be used  as  the  basis  for  paddy  fields  mapping  using  the  theory  of  probability,  that  is probability a land cover can be regarded as an paddy fields if a sequence of land cover changes of water, vegetation and bare land or vice versa on multitemporal images have been  detected.  The  data  being  used  were  Landsat  multitemporal  imagery,  while  the methods  being  used  in  this  analysis  is  the  transformation  of  vegetation  index  and converted to land covers (bare land, water and vegetation). Detection of three types of land covers (bare land-water_vegetasi or viceversa) at sample area is assumed to have a a  probability  1  as  a  paddy  fields,  if  only  two  of  the  land  cover  types  were  detected  ( water  and  bare  land  ,  or  water  and  vegetation  ,  or  vegetation  or  bare  land  )  the  land cover of that pixel is assumed to have the probability as paddy fields 0.67, whereas if only  one  land  cover  types  were  detected  for  example  only  of  water,  or  bare  land  or vegetation  only,  then  the  probability  as  paddy  fields  is  assumed  to  be  just  0.33.  The results of the study showed that multitemporal Landsat of the study area is adequate for paddy fields mapping with accuracy of 91.2%.
Keywords: Probability, NDVI, Land cover change, Multitemporal

## ABSTRAK
Perubahan penutup lahan dari bera, air dan vegetasi ataupun sebaliknya dapat dijadikan dasar untuk pemetaan lahan sawah yaitu dengan menggunakan pendekatan teori  probabilitas,  yaitu  peluang  suatu  lahan  sebagai  lahan  sawah  jika  terdeteksi/ terjadi perubahan penutup lahan dari air, bera dan vegetasi atau sebaliknya pada citra multiwaktu. Data yang digunakan adalah adalah citra Landsat multiwaktu, sedangkan metode  yang  digunakan  dalam  analisis  ini  adalah  transformasi  indeks  vegetasi  dan dikonversi  kedalam  penutup  lahan  air,  bera  dan  vegetasi.  Terdeteksinya  tiga  jenis penutup  lahan  (air_bera_vegetasi  atau  sebaliknya)  pada  lokasi  sampel  diasumsikan mempunyai  peluang 1 sebagai  lahan sawah,  jika  jenis penutup  lahan  yang  terdeteksi hanya  dua  (air  dan  bera,  atau  air  dan  vegetasi,  ataupun  bera  dan  vegetasi  atau sebaliknya)  diasumsikan  mempunyai  peluang  sebagai  lahan  sawah  adalah  2/3, sedangkan  jika  jenis  penutup  lahan  yang  terdeteksi  hanya  satu  misalnya  hanya  air, hanya bera ataupun hanya vegetasi saja, maka peluangnya sebagai lahan sawah hanya 1/3. Hasil kajian menunjukkan bahwa citra Landsat multiwaktu wilayah kajian cukup memadai untuk memetakan lahan sawah dengan ketelitian pemetaan mencapai 91,2%. Kata kunci: Probabilitas, NDVI, Perubahan penutup lahan, Multiwaktu

## 1  PENDAHULUAN
Salahsatu  produk  standar  yang dihasilkan  dari  program Indonesia National  Carbon  Accounting  System (INCAS)  yang  dilaksanakan  di  Lapan mulai tahun 2009 hingga saat ini adalah mosaik  tahunan  citra  Landsat  ( scene selection ,  ortho rectification , terrain correction , sun  correction , cloud  masking dan  mosaik)  multiwaktu  (2000-2009) seluruh Indonesia dan diharapkan hingga akhir  tahun  2013  dapat  menyelesaikan koreksi  dan  mosaik  citra  tahun  2010- 2012.  Dengan  demikian,  pada  akhir tahun  2013  Lapan  akan  mempunyai mosaik  tahunan  citra  Landsat  mulai tahun 2000-2012 untuk seluruh wilayah Indonesia. Dalam perencanaannya,  citra Landsat  tersebut  akan  dimanfaatkan untuk memetakan penutup lahan khususnya lahan hutan seluruh Indonesia sebagai
input untuk penghitungan  carbon  yang  sedang dikerjakan oleh Kementerian Kehutanan.
Pemetaan  liputan  lahan  (termasuk lahan sawah) berbasis citra penginderaan jauh  dapat  dilakukan  dengan  beberapa metode, diantaranya metode interpretasi visual, metode klasifikasi digital berbasis pixel, maupun metode klasifikasi berbasis  obyek.  Masing-masing  metode tersebut  mempunyai  keunggulan  dan kelemahannya  sendiri-sendiri,  namun demikian  belum  diketahui  secara  pasti mana  diantara  metode  tersebut  yang paling  baik  ditinjau  dari  ketelitian/ akurasi,  kecepatan  proses  maupun kelemahan-kelemahannya.  Secara  umum klasifikasi  visual  cukup  baik  ketelitian/ akuratnya  terutama  untuk  areal  yang sempit/tidak  luas  tetapi  membutuhkan waktu dan keterampilan khusus.
Klasifikasi  digital  berbasis  pixel  dapat lebih cepat untuk areal yang luas tetapi memerlukan  waktu  yang  cukup  lama untuk  editing,  sementara  klasifikasi digital berbasis obyek dapat mempunyai ketelitian  yang  baik  tetapi  juga  dapat membutuhkan waktu yang cukup banyak.
Probabilitas  diartikan  sebagai suatu  nilai  yang  dipergunakan  untuk
mengukur  tingkat  peluang  terjadinya kejadian  yang  random.  Peluang  dapat dibedakan  menjadi  dua  yaitu  peluang tunggal  dan  peluang  bersyarat.  Peluang tunggal  adalah  kemungkinan  terjadinya suatu  kejadian  secara  independen, sedangkan  peluang  bersyarat  adalah kemungkinan  terjadinya  suatu  kejadian jika  kejadian  lain  terjadi.  Dalam  hal kajian  ini  difokuskan  pada  peluang bersyarat,  yaitu  peluang  suatu  kejadian (lahan  sawah)  jika  terdeteksi/terjadi kejadian lain (perubahan penutup lahan dari  air,  bera  dan  vegetasi)  (Jupri  Al, 2010; Suherman  Maman,  2012).  Secara umum,  probabilitas  dapat  dirumuskan sebagai:
(1-1)
Keterangan:
P(A) : Peluang kejadian A
Dalam  hubungannya  dengan  kajian  ini, rumusan  probabilitas  tersebut  dapat dimodifikasi menjadi:
P(S) = P(S, bera) + P(S, vegetasi) + P(S, air) (1-2) Keterangan P(S) = Probabilitas piksel tersebut adalah sawah
P(S, bera)  = Probabilitas piksel tersebut adalah sawah bila terdeteksi sebagai  bera  (soil)  pada salah  satu  data  multiwaktu = 1/3
P(S,vegetasi)= Probabilitas piksel tersebut adalah sawah bila terdeteksi sebagai  vegetasi  pada  salah satu data multiwaktu = 1/3
P (S, air) = Probabilitas piksel tersebut adalah sawah bila terdeteksi sebagai air pada salah satu multiwaktu =1/3
Bila pada piksel tersebut terdeteksi bukan di antara tiga tutupan lahan bera atau vegetasi atau air maka probabilitas piksel  tersebut  sebagai  sawah  dianggap nol.
Terdeteksinya  tiga  jenis  penutup lahan (air, bera, vegetasi atau sebaliknya) maka  peluangnya  sebagai  lahan  sawah sama dengan 1, jika jenis penutup lahan yang  terdeteksi  hanya  dua  (air,_bera, air_vegetasi,  bera_vegetasi  atau  sebalik- nya)  maka  peluangnya  sebagai  lahan sawah  hanya  2/3,  sedangkan  jika  jenis penutup  lahan  yang  terdeteksi  hanya satu  misalnya  hanya  air,  bera  ataupun vegetasi  saja,  maka  peluangnya  sebagai lahan sawah hanya 1/3.
Berkaitan  dengan  permasalahan di atas telah dilakukan kajian penerapan teori probabilitas untuk pemetaan lahan sawah berbasis citra Landsat multiwaktu. Kajian ini bertujuan untuk:
 Me- review mosaik data Landsat di luar pulau Jawa dan Bali, khususnya pada wilayah–wilayah sentra produksi pangan untuk  melihat  keterwakilan  fase  air, bera  dan  vegetasi  di  areal  persawahan pada  seluruh  seri  data  Landsat  yang ada
 Ujicoba penerapan metode probabilitas untuk memetakan lahan sawah berdasarkan perubahan penutup lahan.

## 2  DATA DAN METODE
Studi area untuk ujicoba penerapan  teori  probabilitas  untuk memetakan lahan sawah adalah wilayah Tanggamus, Lampung.
Data  yang  digunakan  dalam  kajian  ini meliputi:
a. Citra  satelit  Landsat  multiwaktu  tahun 2000  sampai  2009  yang  merupakan citra  standar  produk  dari  program INCAS  yang  ada  di  LAPAN.  Citra standar  ini  telah  mengalami  beberapa proses  yaitu scene  selection ,  ortho rectification , terrain correction , sun correction , cloud masking dan mosaik.
b. Informasi  spasial  lahan  sawah  yang diekstrak  dari  citra  satelit  Quickbird (60 cm) tahun 2005 (Parsa, 2012).
c. Perangkat  lunak  yang  digunakan meliputi  perangkat  pengolah  data  ER Mapper  7.0,  ArcView  GIS  3.3,  dan perangkat Microsoft Excel.
d. Tahap  pelaksanaan,  pengolahan  dan analisis data adalah sebagai berikut:
a. Tahapan:
i. Pengumpulan data Landsat multiwaktu untuk beberapa
wilayah sentra padi ii. Review  data  Landsat  multiwaktu untuk  melihat  keterwakilan  fase (air,  bera  dan  vegetasi)  di  area persawahan
b. Pengolahan data sampel
i. Kroping dan pengecekan  kualitas geometri  citra  Landsat  dengan referensi  citra  Quickbird  dan kroping  sesuai  dengan  lokasi kajian ii. Klasifikasi  penutup  lahan  (air, bera dan vegetasi), dapat dilakukan dengan  beberapa  cara  seperti transformasi indeks vegetasi, penggunaan indeks untuk
pemisahan  air  dan  daratan ataupun dengan klasifikasi
digital.
Dalam kasus ini
digunakan kombinasi antara transformasi  indek  vegetasi  dan indeks pemisahan air dan daratan.
iii. Transformasi dan klasifikasi indeks  vegetasi  menjadi  penutup lahan  (air,  bera  dan  vegetasi) menggunakan persamaan Jansen (1998)  dalam  Faizal  A.,2005 sebagai berikut:
(2-1)
Keterangan:
NDVI : Normalized
Difference
Vegetation Index
TM4  : Digital  Number kanal  4 Landsat TM TM3  : Digital  Number kanal  3 Landsat TM
iv. Dari  seluruh  seri  data  penutup lahan multiwaktu tersebut dilakukan  pengkelasan  ulang/ reklasifikasi  dalam  dua  tahap sebagai berikut:
 Tahap  satu,  dilakukan  pemi- sahan  masing-masing  kelas vegetasi,  kelas  air  dan  kelas bera dari seluruh seri yang ada sehingga  terbentuk  informasi
lahan  bera,  vegetasi  dan  air untuk  masing-masing  tahun (2000, 2001, 2002, 2004, 2006, 2007, 2008, dan 2009)
 Tahap  kedua,  penggabungan tiap  penutup  lahan  untuk seluruh tahun sehingga terbentuk tiga informasi spasial penutup  lahan  yaitu  bera (2000-2009),  vegetasi  (2000- 2009) dan air (2000-2009).
v. Analisis  perubahan,  dilakukan dengan  tumpang  tindih  antara ketiga  informasi  spasial  penutup lahan  (hasil  iv)  dan  perhitungan probabilitas  lahan.  Tumpang- tindih dilakukan dengan menem- patkan  penutup  lahan  bera  pada Layer  Red ,  vegetasi  pada Layer Green dan air pada Layer Blue  Jika  dari  seluruh  data  multi- waktu  yang  dianalisis  hanya terdeteksi  satu  jenis  penutup lahan,  air  saja,  bera  saja ataupun  vegetasi  saja  (tidak terjadi perubahan penutup lahan)  maka  probabilitasnya sebagai  lahan  sawah  hanya
1/3, diasumsikan sebagai bukan lahan sawah
 Jika  dari  seluruh  data  multi- waktu  yang  dianalisis  hanya terdeteksi  dua  jenis  penutup lahan,  air  dan  bera,  air  dan vegetasi,  bera  dan  vegetasi (terjadi perubahan dua penutup lahan)  maka  probabilitasnya sebagai  lahan  sawah  hanya 2/3, diasumsikan sebagai lahan sawah
 Jika  dari  seluruh  data  multi- waktu  yang  dianalisis  hanya terdeteksi  tiga  jenis  penutup lahan, air, bera, vegetasi (terjadi perubahan  tiga  penutup  lahan) maka  probabilitasnya  sebagai lahan  sawah  mencapai  1,  di- asumsikan sebagai lahan sawah
c. Analisis  ketelitian  hasil  pemetaan, dilakukan  dengan  analisis  matrik kesalahan  menggunakan  referensi informasi  spasial  lahan  sawah  dari citra  Quickbird.  Tujuan  analisis  ini mengetahui  akurasi/ketelitian  hasil pemetaan. Secara diagram disajikan pada Gambar 2-1.
Gambar 2-1: Diagram alir pelaksanaan penelitian penerapan teori probabilitas untuk pemetaan lahan sawah berdasarkan perubahan penutup lahan citra Landsat multiwaktu
MATRIK PERUBAHAN KETELITIAN PEMETAAN CITRA LANDSAT ORTHO  dan TERRAIN MULTIWAKTU CITRA QUICKBIRD INTERPRETASI LAHAN SAWAH INFORMASI SPASIAL LAHAN SAWAH OVERLEY DAN ANALISIS PERUBAHAN PENUTUP LAHAN KR0PPING, TRAINING SAMPEL BERA,AIR,VEGETASI KLASIFIKASI PENUTUP LAHAN (BERA, VEGETASI, AIR) MULTIWAKTU CITRA PROBABILITAS LAHAN SAWAH 1. TRANSFORMASI INDEKS VEGETASI 2. TRANSFORMASI  INDEKS  UNTUK  PEMISAHAN  AIR DAN DARATAN 3. KLASIFIKASI DIGITAL PENGGABUNGAN TIAP PENUTUP LAHAN MULTIWAKTU

## 3  HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengumpulan data Landsat multiwaktu  yang  telah  dilakukan  untuk beberapa  wilayah  di  luar  Jawa-Bali meliputi:  NTB  (Lombok),  Lampung, Sumatera  Selatan,  Sumatera  Barat, Sumatera Utara, Nanggroe Aceh Darussalam, Sulawesi Selatan, Sulawesi Tengah. Review terhadap  data  Landsat multiwaktu tersebut menunjukkan bahwa kondisi  data  tahunan  banyak  yang tertutup awan, akan tetapi jika ditumpang-tindih  antar  waktu  dapat menghasilkan  citra yang  mewakili kenampakan  tiga  jenis  penutup  lahan (air, bera dan vegetasi) yang cukup baik. Dengan demikian akan sangat memung- kinkan untuk melakukan analisis perubahan penutup lahan sebagai dasar untuk memetakan lahan sawah.
Pengolahan data sampel dilakukan untuk  wilayah  Tanggamus  Lampung, yang diawali dengan pengecekan geometri menunjukkan  bahwa  sebagian  besar citra  Landsat  multiwaktu  mempunyai kualitas  geometri  yang  cukup  baik, sementara yang lainnya perlu dilakukan perbaikan dengan  melakukan  rektifikasi terhadap citra Quickbird.
Hasil  transformasi  nilai  NDVI multiwaktu  pada  daerah  penelitian menunjukkan  bahwa:  secara  umum, daerah  penelitian  mempunyai  kisaran nilai  NDVI  minimum  -0.288  sampai 0.305  dan  maksimum  0.426  sampai 0.960, sedangkan pada areal persawahan kisaran  nilai  minimum  NDVI  adalah -0.228  sampai  0.168,  kisaran  nilai maksimum
0.537
sampai
0.811.
Berdasarkan  hasil  analisis  ini  juga menunjukkan bahwa nilai minimum dan maksimum NDVI pada areal persawahan lebih  rendah  dibandingkan  seluruh lokasi  penelitian.  Hal  ini  disebabkan karena  air  (laut,  danau,  sungai,  waduk maupun tambak) mempunyai nilai NDVI paling  rendah,  sedangkan  fase  vegetatif pada areal persawahan mempunyai nilai NDVI  yang  lebih  rendah  dibandingkan dengan tutupan lahan hutan.
Dari  seluruh  seri  data  penutup lahan  multiwaktu  tersebut  dilakukan pengkelasan  ulang/reklasifikasi  dalam dua  tahap  sehingga  menghasilkan penutup  lahan  air,  bera  dan  vegetasi 2000-2009 dimana masing-masing dijadikan kelas 255. Overlay ketiga data penutup lahan kedalam tampilan komposit  dimana  bera  sebagai Layer Red ,  vegetasi  sebagai Layer  Green dan air  sebagai Layer Blue .  Berdasarkan tampilan komposit tersebut dapat dianalisis  menggunakan  teori  peng- gabungan  warna  dan  teori  probabilitas sebagai berikut:
a. Warna  putih  mengindikasikan  bahwa pada  lahan  tersebut  terpantau  ketiga fase  dari  bera,  vegetasi  dan  air, sehingga  dengan  demikian  lahan tersebut mempunyai probabilitas sebagai lahan sawah mencapai 1.
b. Warna kuning mengindikasikan hanya terpantau  dua  fase  yaitu  bera  dan vegetasi  sehingga  dengan  demikian lahan  tersebut  mempunyai  probabilitas sebagai lahan sawah hanya 2/3.
c. Warna  pink  mengindikasikan  hanya terpantau dua  fase yaitu  bera  dan  air sehingga  dengan  demikian  lahan tersebut mempunyai probabilitas sebagai lahan sawah hanya 2/3.
d. Warna  cyan  mengindikasikan  hanya terpantau  dua  fase  yaitu  vegetasi  dan air  sehingga  dengan  demikian  lahan tersebut mempunyai probabilitas sebagai lahan sawah hanya 2/3.
e. Warna  biru  mengindikasikan  hanya terpantau fase air dan tidak terpantau fase bera dan vegetasi, sehingga dengan demikian  lahan  tersebut  mempunyai probabilitas  sebagai  lahan  sawah hanya 1/3.
f. Warna  hijau  mengindikasikan  hanya terpantau  fase  vegetasi  dan  tidak terpantau  fase  bera  dan  air,  sehingga dengan  demikian  lahan  tersebut mempunyai probabilitas sebagai lahan sawah hanya 1/3.
g. Warna  merah  mengindikasikan  hanya terpantau fase bera/terbuka dan tidak terpantau  fase  air  dan  vegetasi,
sehingga  dengan  demikian  lahan tersebut mempunyai probabilitas sebagai lahan sawah hanya 1/3. Secara  spasial  hasil  analisis  disajikan pada Gambar 3-1.
Cara  menentukan  kelas  suatu lahan adalah sebagai berikut:
 Jika  suatu  lahan  multiwaktu  hanya mempunyai  satu  jenis  penutup  lahan (misalnya  bera-bera-bera/air-air-air/ vegetasi-vegetasi-vegetasi),  maka  pro- babilitasnya sebagai lahan sawah sama dengan  1/3.  Lahan  ini  diasumsikan sebagai kelas nonsawah
 Jika  suatu  lahan  multiwaktu  hanya mempunyai  dua  jenis  penutup  lahan (bera-air-bera/air-vegetasi-vegetasi/ vegetasi-bera-bera  ataupun  kombinasi lainnya), maka probabilitasnya sebagai lahan sawah sama dengan 2/3. Lahan ini diasumsikan sebagai kelas sawah
 Jika suatu lahan multiwaktu mempunyai tiga  jenis  penutup  lahan  (bera-air- vegetasi/  air-vegetasi-bera/vegetasi- bera-air  ataupun  kombinasi  lainnya), maka  probabilitasnya  sebagai  lahan sawah sama dengan 3/3 atau 1. Lahan ini diasumsikan sebagai kelas sawah Secara spasial hasil penggabungan kelas lahan berdasarkan probabilitasnya disajikan pada Gambar 3-2.
Selanjutnya hasil klasifikasi tersebut kemudian dilakukan reklasifikasi berdasarkan  probabilitasnya  menjadi tiga kelas yaitu kelas sawah probabilitas 1/3,  sawah  probabilitas  2/3  dan  sawah probabilitas  1.  Pada  tahap  terakhir, dilakukan pengujian ketelitian pemetaan menggunakan referensi informasi spasial lahan sawah berbasis citra resolusi tinggi QB menggunakan teknik confusion matrix (matrik  kesalahan).  Hasil  pengujian  ini ditunjukkan pada Tabel 3-1.
Gambar 3-1: Tampilan komposit penutup lahan 2000-2009
Tabel 3-1: MATRIKS KESALAHAN PROBABILITAS PEMETAAN LAHAN SAWAH
MATRIKS LUAS LAHAN (ha) Probabilitas 1  Probabilitas 2/3  Probabilitas 1/3 Total Sawah 3,347 2,103 289       5,739 Nonsawah 399 3,478 26,806 30,682 36,421
Gambar 3-2: Informasi spasial probabilitas lahan sawah
Tabel 3-2: MATRIKS KETELITIAN PEMETAAN LAHAN SAWAH
MATRIKS KETELITIAN PEMETAAN (%) Probabilitas 1  Probabilitas 2/3  Probabilitas 1/3 Total Sawah 58.3 36.6 5.0 95.0 Nonsawah 1.3 11.3 87.4
Berdasarkan  Tabel  3-2,  terlihat bahwa  ternyata  58,3%  lahan  sawah  di area  sampel  terklasifikasi  sebagai  lahan yang  mempunyai  probabilitas  1,  36,6% terklasifikasi sebagai lahan yang mempunyai  probabilitas  2/3  dan  5% sisanya terklasifikasi sebagai lahan yang mempunyai probabilitas 1/3. Sementara itu 87,4% lahan nonsawah terklasifikasi sebagai  lahan  probabilitas  1/3,    11,3% terklasifikasi  sebagai  lahan  probabilitas 2/3  dan  1,3%  sisanya  terklasifikasi
sebagai lahan probabilitas 1. Oleh karena itu reklasifikasi kelas probabilitas 1 dan kelas  probabilitas  2/3  menjadi  kelas lahan sawah sedangkan kelas probabilitas 1/3 menjadi kelas lahan nonsawah akan menyebabkan  ketelitian  pemetaan  sawah menjadi  95%  sedangkan  ketelitian pemetaan  nonsawah  menjadi  87%. Sehingga  dengan  demikian  akurasi pemetaan keseluruhan ( overall accuracy ) menjadi 91,2%. Secara spasial disajikan pada Gambar 3-3.

## Gambar 3-3: Hasil pengujian pemetaan lahan sawah
Beberapa hal yang mungkin akan mempengaruhi ketelitian pemetaan dengan metode ini adalah:
 Keterwakilan  ketiga  jenis  penutup lahan dalam seri data multiwaktu yang digunakan  dimana  setiap  jenis  penutup lahan  mewakili  fase/kondisi  lahan sawah. Bera mewakili fase habis panen, air  mewakili  pengolahan  tanah  dan vegetasi  mewakili  fase  pertumbuhan vegetatif.  Semakin  maksimum  keter- wakilan  ketiga  fase  maka  ketelitian pemetaan akan semakin tinggi.
 Kualitas  geometri  citra  Landsat  yang digunakan, bukan saja RMS error tiap citra  tetapi  juga  keseragaman  kualitas geometri  citra  multiwaktu.  Walaupun standar  RMS  error  rendah  tetapi  jika antar  citra  multiwaktu  tidak  sama kualitasnya dapat menyebabkan ketelitian  pemetaan  menurun  akibat overlei antar penutup lahan tidak pas.

## 4 KESIMPULAN
4.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil kajian sebagai- mana  diuraikan  di  atas,  maka  dapat disimpulkan bahwa:
 Mosaik  data  Landsat  yang  sudah  ada hingga  saat  ini  cukup  memadai digunakan  untuk  memetakan  lahan sawah dengan pendekatan teori probabilitas.
 Ujicoba  di  area  sampel  menunjukkan bahwa
i. Lahan  sawah  yang  dapat  dipantau ketiga  fase  pertumbuhannya  hanya 58,3%,
ii. Lahan  sawah  yang  dapat  dipantau hanya  dua  fase  pertumbuhannya hanya 36,6%,
iii. Overall  accuracy untuk  pemetaan lahan sawah dengan pendekatan teori probabilitas mencapai 91,2%.

## 4.2 Saran
Berkaitan dengan beberapa kesimpulan  yang  telah  disampaikan  di atas,
 Perlu  dilakukan  penyeragaman  kualitas geometri  citra  Landsat  multiwaktu untuk  meningkatkan  ketelitian  pemeta- an,
 Perlu  dilakukan  ujicoba  yang  lebih luas  dengan sampel  area yang  lebih banyak sehingga diperoleh kesimpulan yang lebih komprehensif.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih yang setinggi-tingginya  kepada  yth.  Ir.  Mahdi Kartasasmita,  MS,  Ph.d  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,  Drs. Kustiyo, M.Si serta teman-teman peneliti yang  telah  membantu  dan  mendukung pelaksanaan penelitian ini

## DAFTAR RUJUKAN
Achmad,  B.  dan  Fardausy,  K.,    2005. Teknik  Pengolahan  Citra  Digital , Ardi Publishing, Yogyakarta. Badan  Standarisasi  Nasional,  2010. Standar  Nasional  Indonesia  - Klasifikasi Penutup Lahan, Jakarta:
BSN.
Faizal Ahmad, Anshar Amran Muhammad, 2005. Model  Transformasi  Indeks Vegetasi yang Efektif Untuk Prediksi Kerapatan Mangrove Rhizophora  Mucronata ,  Jurusan Ilmu Kelautan, FIKP-UNHAS, Pertemuan Ilmiah Tahunan MAPIN XIV, Surabaya.
Furby,  Suzanne,  2002. Land  Cover
Change:  Specification  for  Remote Sensing Analysis ,  National Carbon Accounting System Technical Report No. 9. ISSN: 1442 6838.
Guna  Dharma,  Probabilitas,  Pengantar Statistik,  (www.  elearning.  guna-
dharma.ac.id/docmodul/  diakses 22 Juli 2013.
Images  Interpretation  and  Analysis, 2008.  Natural  Resources  Canada. ( http: //www.nrcan.gc.ca,  diakses tanggal 4 Maret 2012).
Jupri  Al .,  2010. Teori  Peluang , Jurusan Pendidikan  Matematika  FPMIPA Universitas  Pendidikan  Indonesia, ( http://www.file.upi.edu/Direktori/ FPMIPA/ .
Lahan  Sawah,  (http://www.  mediabpr. com/kamus-bisnis-bank/lahan sawah.aspx,  diakses  tanggal  9 Maret 2011).
Parsa, et al., 2012. Pengembangan Model Standar  Pemanfaatan  Data  Peng- inderaan  Jauh  (Landsat/SPOT) untuk  Pemetaan  Lahan  Sawah . Pusat  Pemanfaatan  Penginderaan Jauh, Jakarta: LAPAN.
Suherman  Maman,  Pengantar  Statistik Matematik. www.gobookee.teori peluang,  diakses  16  September 2013. 28 h.
Suherman  Maman,  2012. Statistik  dan Teori  Peluang ,  Institut  Teknologi Bandung,  (http://www.  mulin10. files.wordpress.com/, diakses tanggal 22 Juli 2013).
Suryadi  Christine,    2003. Probabilitas dan Statistika Dasar , Teori Peluang, Departemen  Teknik  Informatika. (http://www. kur2003. if.itb.ac.id, diakses tanggal 22 Juli 2013).