## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 2, Juni 2024, hal. 296~304 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Identifikasi Ukuran Luas Tanah dengan Mengimplementasikan Metode Transformasi Watershed
1 Yoga Saputra, 2 Yovi Apridiansyah, 3 Ardi Wijaya 1,2,3 Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Bengkulu, Indonesia
1 sptryoga07@gmail.com ; 2 yoviapridiansyah@umb.ac.id ; 3 ardiwijaya@umb.ac.id ;
Article Info ABSTRAK Article history: Received, 2024-05-30 Revised, 2024-06-03 Accepted, 2024-06-10 Studi  ini  membahas  penerapan  metode  transformasi  watershed  untuk mengukur luas tanah  pada citra satelit,  dengan  tujuan  meningkatkan  akurasi pengukuran  yang  penting  untuk  aplikasi  seperti  pertanian,  pengembangan perkotaan, dan konservasi alam. Metode konvensional sering memakan waktu dan  membutuhkan  sumber  daya  yang  besar.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini mengembangkan  pendekatan yang lebih  efisien  dan  cepat  dalam memproses data citra satelit. Proses dimulai dengan pengumpulan dan pre-processing data citra  satelit  untuk  meningkatkan  kualitas  citra.  Transformasi  watershed diterapkan  untuk  segmentasi  citra,  dipilih  karena  kemampuannya  dalam memisahkan  objek  berdasarkan  kontur  intensitasnya,  yang  efektif  dalam membedakan area tanah dari elemen lain dalam citra satelit. Pengukuran luas tanah  dilakukan  berdasarkan  hasil  segmentasi.  Evaluasi  dilakukan  melalui analisis akurasi dan perbandingan dengan data referensi, menunjukkan presisi 100%,  recall  80%,  dan  akurasi  95%  dari  20  sampel  data.  Hasil  ini menunjukkan bahwa metode transformasi watershed dapat digunakan secara efektif  untuk  mengukur  luas  tanah  pada  citra  satelit  dengan  akurasi  tinggi.
Penelitian  ini  diharapkan  dapat  berkontribusi  pada  pengembangan  teknik pengukuran luas tanah yang lebih efisien dan andal di masa depan.
Kata Kunci:
metode_transformasi_watershed pengukuran_luas_tanah citra_satelit

## ABSTRACT
Keywords: watershed_transformation_method land_area_measurement satellite_images This study discusses the application of the watershed transformation method to measure land area using satellite imagery, aiming to improve measurement accuracy,  which  is  crucial  for  applications  such  as  agriculture,  urban development, and nature conservation. Conventional methods are often time- consuming  and  resource-intensive.  Therefore,  this  study  develops  a  more efficient and faster approach to processing satellite imagery data. The process begins  with  the  collection  and  pre-processing  of  satellite  imagery  data  to enhance  image  quality  through  sharpening  techniques,  noise  reduction,  and radiometric  correction.  The  watershed  transformation  is  applied  for  image segmentation,  chosen  for  its  ability  to  separate  objects  based  on  intensity contours, effectively distinguishing land areas from other elements in satellite imagery. Land area measurement is then conducted based on the segmentation results. Evaluation through accuracy analysis and comparison with reference data  shows  100%  precision,  80%  recall,  and  95%  accuracy  from  20  data samples. These results demonstrate that the watershed transformation method can  be  effectively  used  to  measure  land  area  in  satellite  imagery  with  high accuracy.  This  study  is  expected  to  contribute  to  the  development  of  more efficient and reliable land area measurement techniques in the future.
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Penulis Korespondensi:
Yovi Apridiansyah, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Bengkulu, Email: yoviapridiansyah@umb.ac.id

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 2, Juni 2024, hal. 296~304 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## 1. PENDAHULUAN
Tanah adalah lapisan bumi paling luar yang memiliki arti penting baik secara fisik maupun hukum. Dalam konteks  hukum,  tanah  dapat  dimiliki  dan  dibatasi  oleh  warga  negara  Indonesia  atau  asing  yang  tinggal  di Indonesia[1].  Berbagai  aktivitas  manusia  seperti  pertanian,  pemukiman,  penambangan,  dan  rekreasi  dapat mengubah kondisi tanah. Perubahan ini bisa diidentifikasi dengan metode konvensional maupun melalui citra satelit dari Google Earth[2]. Pengukuran luas tanah merupakan informasi dasar yang esensial dalam berbagai keputusan  strategis  di  banyak  bidang.  Keakuratan  dalam  pengukuran  ini  sangat  penting  untuk  memastikan perencanaan dan pengelolaan yang tepat.
Di era revolusi industri 4.0, pengolahan data citra satelit menjadi penting karena memerlukan pemrosesan data gambar dalam jumlah besar agar informasi dapat diperoleh dengan cepat. Metode konvensional tidak lagi memadai karena membutuhkan waktu lama untuk mengunduh dan memproses data citra satelit[3]. Citra satelit adalah  teknik memperoleh  informasi tentang objek,  area,  atau  fenomena  melalui analisis  data  tanpa  kontak langsung dengan  objek tersebut.  Komponen  dasar citra  satelit mencakup  sumber  energi, atmosfer,  interaksi energi  dengan  permukaan  bumi,  sensor,  sistem  pemrosesan  data,  dan  berbagai  aplikasi  data[4].  Penerapan teknologi  citra  satelit  memungkinkan  penghitungan  luas  tanah  secara  akurat.  Teknik  ini  melibatkan penghitungan jumlah piksel pada area tersegmentasi dan perbandingan antara jumlah piksel objek dengan latar belakang untuk mengetahui ukuran asli objek[5].
Penggunaan  citra  satelit  untuk  pengukuran  luas  tanah  menghadapi  beberapa  tantangan,  salah  satunya adalah pemanfaatan Big Data dan analisis yang tepat[6]. Salah satu aplikasi citra satelit adalah menghitung luas  tanaman  padi  di  lahan  irigasi  menggunakan  citra  satelit  optik  dan  cloud  computing  melalui  platform Google Earth Engine (GEE)[7].
Penelitian  ini  menggunakan  metode  transformasi  watershed  untuk  mengukur  luas  tanah  di  Provinsi Bengkulu.  Pemilihan  metode  ini  diperkuat  dengan  beberapa  alasan  yaitu,  bahwa  metode  transformasi watershed menghasilkan akurasi pengukuran yang lebih tinggi dibandingkan metode lain[8]. Data citra satelit terbukti  lebih  cepat  dalam  memproses[9].  Metode  transformasi  watershed  mampu  memisahkan  batas-batas objek dengan lebih baik di area dengan tutupan lahan yang kompleks, seperti area perkotaan dan pedesaan[10]. Penelitian  lain  yang  serupa,  menunjukkan  hasil  yang  akurat  dengan  metode  transformasi  watershed[11]. Pemilihan  metode  transformasi  watershed  untuk  mengukur  luas  lahan  di  Provinsi  Bengkulu  didasari  pada akurasinya yang tinggi, efisiensi, kecocokan untuk area kompleks, dan hasil penelitian yang serupa.
Penelitian mengenai pengolahan citra satelit untuk mengukur luas lahan di Provinsi Bengkulu bertujuan untuk menganalisis  dan mengidentifikasi  luas tanah  di  wilayah tersebut. Luas  lahan  tanah  yang terdapat di wilayah Provinsi Bengkulu dapat kita analisis maupun diindetifikasi dengan pengolahan citra satelit. Penelitian ini melakukan pengolahan citra digital berupa citra satelit dari lahan tanah di wilayah yang terdapat di Provinsi Bengkulu untuk diukur luasnya.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah metode  transformasi watershed dapat mengukur luas tanah. Secara sederhana proses penelitian yang dilakukan dapat dilakukan seperti pada Gambar1 berikut:

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 2, Juni 2024, hal. 296~304 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Tahapan pertama penelitian dilakukan dengan memulai pengumpulan data citra satelit yang relevan dengan wilayah studi dari sumber data yang terpercaya seperti google earth . Google Earth Engine merupakan sebuah teknologi yang telah menerapkan prinsip pembelajaran mesin pada bidang ilmu citra satelit [12]. Data yang dikumpulkan mencakup citra satelit yang memiliki resolusi spasial yang memadai dan cakupan wilayah yang sesuai dengan tujuan penelitian.
Gambar 2. Citra Asli
Tabel 1. Dataset Tanah
DataSet Luas Tanah1 3.574,35 m 2 Tanah2 1.240,64 m 2 Tanah3 1.118,68 m 2 Tanah4 663,23 m 2 Tanah5 1.790,14 m 2 Tanah6 3.836,93 m 2 Tanah7 601,89 m 2 Tanah8 169,77 m 2 Tanah9 512,75 m 2 Tanah10 155,19 m 2 Tanah11 332,07 m 2 Tanah12 352,67 m 2 Tanah13 1.020 m 2 Tanah14 1.099,21 m 2 Tanah15 518,72 m 2 Tanah16 429,73 m 2 Tanah17 402,7 m 2 Tanah18 2.788,68 m 2 Tanah19 3.574,35 m 2 Tanah20 1.240,64 m 2
Tahapan  kedua,  dilakukan pre-processing data  untuk  mempersiapkan  citra  satelit  sebelum  dilakukan analisis  ke  tahap  selanjutnya. Pre-processing menerapkan  langkah-langkah  untuk  menghilangkan noise , meningkatkan  kontras,  dan  memperbaiki  kualitas  citra.  Teknik-teknik  seperti  penyesuaian  kontras  dan pengurangan noise diterapkan untuk memperbaiki  kualitas citra. Pre-processing ini dimulai  dari grayscale- tresholding yang dilakukan sebelum menerapkan metode transformasi watershed .
Gambar skala abu-abu ( Grayscale ) adalah gambar yang hanya memiliki satu warna yaitu abu-abu. Gambar skala abu-abu berasal dari gambar berwarna (RGB) yang diproses dalam ruang warna sehingga

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 2, Juni 2024, hal. 296~304 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
warnanya  berubah  menjadi  abu-abu.  Mengubah  gambar  RGB  ke  skala  abu-abu  melibatkan penyembunyian informasi warna saat memproses elemen gambar [13] .
Gambar 3. Citra Grayscale
Citra Biner merupakan setiap piksel yang terdiri dari warna hitam atau putih, karena  setiap piksel hanya mempunyai 2 warna, maka dari keseluruhan piksel hanya memerlukan 1 bit untuk setiap piksel (0 dan 1) ataupun untuk 8 bit (0 dan 255) [14].
Gambar 4. Citra Biner
Morfologi  opening merupakan  operasi  dasar  untuk  pengolahan citra  biner  yang  meliputi  2  tahap yaitu erosi dan dilasi. Pada tahapan erosi, elemen struktur kecil dipindahkan pada gambar yang dapat memperkecil ukuran sebuah objek serta dapat menghilangkan noise kecil. Selanjutnya, pada tahapan dilasi, elemen struktur serupa dipindahkan agar dapat memperbesar objek serta mengisi bagian-bagian kecil yang tidak terlihat [15].
Gambar 5. Citra Opened Image

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 2, Juni 2024, hal. 296~304 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Segmentasi watershed didasarkan pada proses morfologi yang dikombinasikan dengan transformasi jarak.  Transformasi  jarak  suatu  citra  biner  adalah  jarak  antara  setiap  piksel  penyusun  objek,  piksel hitam, dan piksel putih terdekat. Pada citra biner hanya terdapat dua tingkat keabuan yaitu 0 dan 1 [16].
Gambar 6. Citra Distance Image
Metode Threshold merupakan metode sederhana untuk mengubah citra skala abu-abu ( grayscale ) menjadi citra biner. Gambar biner adalah gambar digital yang mempunyai  2 piksel yaitu warna hitam dan warna  putih [17].

## Gambar 7. Citra Thresholding
Tahapan ketiga, dilakukan penerapan transformasi watershed untuk segmentasi citra dan pengukuran luas tanah. Transformasi watershed merupakan salah satu metode segmentasi citra berdasarkan konsep geografis. Transformasi watershed banyak digunakan untuk mensegmentasi objek yang bersentuhan atau tumpang tindih [18]. Watershed ialah tool dalam morfologi matematis berguna dalam segmentasi dapat dimanfaatkan di bidang citra satelit yang dapat diketahui ketinggian/kontur suatu wilayah [19].
Citra pre-processing diubah menjadi citra gradien intensitas untuk mengidentifikasi daerah potensial objek. Selanjutnya,  transformasi  jarak  diterapkan  untuk  menentukan  daerah  yang  berpotensi  menjadi  objek.  Citra transformasi jarak kemudian dijadikan input untuk algoritma transformasi watershed .

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 2, Juni 2024, hal. 296~304 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Gambar 8. Citra Transformasi Watershed
Tahapan  keempat  dilakukan  pengujian,  pengujian  adalah  langkah  penting  dalam  metodologi  penelitian untuk mengidentifikasi ukuran luas tanah menggunakan metode transformasi watershed . Tahap ini bertujuan untuk  memastikan  keakuratan  dan  keandalan  metode  yang  diterapkan.  Pengujian  dilakukan  dengan menggunakan dataset gambar citra satelit yang telah diketahui ukuran luas tanahnya sebagai pembanding.
Tabel 2. Pengujian Data set Luas Tanah Asli Luas Tanah Transformasi Watershed Tanah1 3.574,35 m 2 22468.25 m 2 Tanah2 1.240,64 m 2 45049.75 m 2 Tanah3 1.118,68 m 2 4229 m 2 Tanah4 663,23 m 2 31747.75 m 2 Tanah5 1.790,14 m 2 17045 m 2 Tanah6 3.836,93 m 2 413 m 2 Tanah7 601,89 m 2 2883.5 m 2 Tanah8 169,77 m 2 24557.75 m 2 Tanah9 512,75 m 2 35953.25 m 2 Tanah10 155,19 m 2 8361.75 m 2 Tanah11 332,07 m 2 22861 m 2 Tanah12 352,67 m 2 430.5 m 2 Tanah13 1.020 m 2 107.5 m 2 Tanah14 1.099,21 m 2 84.5 m 2 Tanah15 518,72 m 2 7501.25 m 2 Tanah16 429,73 m 2 2976.5 m 2 Tanah17 402,7 m 2 24076 m 2 Tanah18 2.788,68 m 2 6210.75 m 2 Tanah19 831,01 m 2 2523 m 2 Tanah20 878,79 m 2 4446.25 m 2
Tahapan  Akhir,  setelah  proses  pengujian  selesai  dilakukan analisis terhadap hasil  yang  diperoleh.  Hasil segmentasi  dievaluasi  berdasarkan  akurasi  segmentasi  dan  kesesuaian  dengan  data  referensi  yang  tersedia. Analisis  dilakukan  untuk  mengevaluasi  kinerja  dan  potensi  metode  transformasi watershed yang diimplementasikan.  Langkah  ini  berguna  untuk  mengetahui  tata  cara  melakukan  suatu  penelitian  untuk mengetahui apakah sistem dapat digunakan untuk mengukur tingkat hubungan antara luas yang diukur dengan metode watershed dengan luas dari data referensi.

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 2, Juni 2024, hal. 296~304 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Setelah menerapkan metode watershed, dilakukan pengujian dan analisis hasil untuk mengevaluasi akurasi segmentasi dan kesesuaian dengan data referensi. Berdasarkan threshold 10.000 m², dibuat confusion matrix untuk mengevaluasi hasil prediksi dengan perhitungan berikut:
• True Positive (TP): Jika nilai prediksi dan nilai aktual sama-sama positif (luas > 10,000 m²)
• True Negative (TN): Jika nilai prediksi dan nilai aktual sama-sama negatif (luas ≤ 10,000 m²)
• False Positive (FP): Kasus yang prediksinya positif namun nilai aktualnya negatif
• False Negative (FN): Kasus yang prediksinya negatif namun nilai aktualnya positif
Tabel 3. Hasil Pengujian Data Pengujian TP TN FP FN Tanah 1
✓ Tanah 2 ✓ Tanah 3 ✓ Tanah 4 ✓ Tanah 5 ✓ Tanah 6 ✓ Tanah 7 ✓ Tanah 8 ✓ Tanah 9 ✓ Tanah 10 ✓ Tanah 11 ✓ Tanah 12 ✓ Tanah 13 ✓ Tanah 14 ✓ Tanah 15 ✓ Tanah 16 ✓ Tanah 17 ✓ Tanah 18 ✓ Tanah 19 ✓ Tanah 20 ✓
Dari data di atas, kita mendapatkan:
• TP: 8 (Tanah1, Tanah2, Tanah4, Tanah5, Tanah8, Tanah9, Tanah11, Tanah17)
• TN: 11 (Tanah3, Tanah6, Tanah7, Tanah10, Tanah12, Tanah13, Tanah14, Tanah15, Tanah16, Tanah19, Tanah20)
• FP: 0
• FN: 1 (Tanah18)
Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 8 8 +0 = 1.0  = 100%

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 2, Juni 2024, hal. 296~304 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Recal = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 +𝐹𝑁
= 8 8+1 = 0.8  = 80%
Akurasi = Jumlah Predksi Benar
Jumlah Total Data
= 8 +11
8 +11 +0 +1 = 0.95  = 95%
Dari  perhitungan  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  transformasi  watershed  berhasil  melakukan pengukuran luas tanah dengan tingkat akurasi yang tinggi yaitu 100%, recall 80% dan presisi 95% serta dapat tergolong berhasil dalam pengukurannya. Tingkat keberhasilan tergolong berhasil jika nilai akurasi mencapai 70% atau lebih, dan pada penelitian ini tingkat yang diperoleh dari 20 kali percobaan mencapai 80%.
Perhitungan ini memberikan gambaran tentang kinerja model klasifikasi yang diterapkan pada kumpulan data  ini.  Presisi  menunjukkan  seberapa  baik  model  kita  memprediksi  kategori  positif,  recall  menunjukkan seberapa baik model kita menangkap semua contoh positif, dan presisi menunjukkan seberapa sering model kita membuat prediksi yang akurat.
Secara  keseluruhan,  metode transformasi  watershed memiliki  potensi  besar  dalam mengidentifikasi dan mengukur luas tanah dari citra satelit dan dapat digunakan sebagai alat yang efektif dalam pengelolaan lahan dan perencanaan tata ruang.

## 4. KESIMPULAN
Metode transformasi watershed memiliki potensi yang cukup baik dalam mengatasi masalah identifikasi dan pengukuran luas tanah. Dengan tingkat akurasi yang tinggi, termasuk precision 100% dan akurasi 95%, metode ini menunjukkan kemampuannya dalam memberikan solusi yang akurat dan dapat diandalkan untuk manajemen lahan serta konservasi lingkungan. Namun, adanya recall sebesar 80% menunjukkan bahwa masih ada tantangan yang perlu diatasi, seperti meningkatkan resolusi data atau pengembangan algoritma yang lebih canggih untuk mendeteksi area yang tidak teridentifikasi. Dengan demikian, meskipun metode transformasi watershed  telah  memberikan  hasil  yang memuaskan, penelitian  selanjutnya  perlu fokus  pada  meningkatkan keberhasilan recall untuk mencapai tingkat akurasi yang lebih tinggi dalam identifikasi dan pengukuran luas tanah.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada Universitas Muhammadiyah Bengkulu, Bapak Ardi Wijaya S.Kom., M.Kom, Bapak Yovi  Apridiansyah  S.Kom.,  M.Kom,  keluarga,  dan  teman-teman  atas  dukungan  dan  bimbingannya  selama penelitian ini.

## REFERENSI
[1] A. R. Ramadhan, F. Muntaqo, and I. R. RS, “Penertiban Tanah Terlantar Dalam Rangka Penatagunaan dan  Pemanfaatan  Tanah,” J.  Ilm.  Huk.  Kenotariatan ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  92–103,  2022,  doi: 10.28946/rpt.v11i1.1799.
[2] I. Ayu Puspita Sari Sp and S. Yusuf Irianto, “Monitoring Land Surface ConditionToward Pesawaran District Using Watershed Segmentation Method,” Technol. Accept. Model , vol. 11, no. 2, pp. 80–86, 2020.
[3] A. A. FIKRI, “Pemanfaatan Citra Satelit Multi-Sensor Dalam Pemantauan Tutupan Lahan Di Taman Hutan Raya Wan Abdul Rachman,” 2022, [Online]. Available:
http://repository.lppm.unila.ac.id/id/eprint/47107%0Ahttp://repository.lppm.unila.ac.id/47107/1/Adhi Auliya Fikri -SKRIPSI FULL TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf
[4] D. Afasel, R. Purnamasari, and Edwar, “Klasifikasi Tutupan Lahan Menggunakan Supervised Machine Learning Pada Citra Satelit Menggunakan Google Earth Engine,” e-Proceeding Eng. , vol. 8, no. 6, p. 3281, 2022.
[5] M. Oni, B. Kanata, and D. Ratnasari, “MENENTUKAN LUAS OBJEK CITRA DENGAN TEKNIK

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 7, No. 2, Juni 2024, hal. 296~304 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
SEGMENTASI BERDASARKAN WARNA PADA RUANG WARNA HSV Determining the Image Object Area Using Color-Based Segmentation Technique in HSV Color Space,” vol. 8, no. 2, pp. 137– 146, 2021.
[6] D. W. Triscowati, W. P. Buana, and A. H. Marsuhandi, “Mapping Corn Land Potential Using Satellite Imagery and Random Forest on Cloud computing Google Earth Engine,” Semin. Nas. Off. Stat. , vol. 2021, no.
1, pp. 1001–1011, 2021, [Online]. Available:
https://prosiding.stis.ac.id/index.php/semnasoffstat/article/view/889
[7] A. G. Koto, H. A. Koto, and T. Dangkua, “Spasial Luas Tanam Padi Sawah Irigasi Berdasarkan Citra Satelit  Optis,” J.  Teknol.  Pertan.  Gorontalo ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  63–69,  2023,  doi: 10.30869/jtpg.v8i2.1268.
[8] M. F. ZUANDI, “Deteksi Citra Granuloma Pada Radiograf Periapikal dengan Metode Watershed dan Klasifikasi Support Vector Machine,” e-Proceeding Eng. , vol. 5, no. 1, pp. 409–417, 2018, [Online]. Available:  https://repository.telkomuniversity.ac.id/pustaka/142392/deteksi-citra-granuloma-melalui- radiograf-periapikal-dengan-metode-gabor-dan-klasifikasi-support-vector-machine.html
[9] A. Mahfudhoh, “Pemanfaatan Penginderaan Jauh Untuk Mengidentifikasi,” Geografi , vol. XX Nomor X,  no.  March,  pp.  0–7,  2022,  [Online].  Available:  https://www.researchgate.net/profile/Ahmad- Gilang-Surya-
Ramadhan/publication/359506769_PEMANFAATAN_PENGINDERAAN_JAUH_UNTUK_MENG IDENTIFIKASI_PENGGUNAAN_LAHAN_PADA_PEMBANGUNAN_BANDARA_DI_KABUP ATEN_KEDIRI/links/6241534d8068956f3c539d16/PEMANFAATAN-PENGINDERA
[10] D. S. Alham and D. Herumurti, “Segmentasi Dan Perhitungan Sel Darah Putih Menggunakan Operasi Morfologi Dan Transformasi Watershed,” INFORMAL Informatics J. , vol. 4, no. 2, p. 59, 2019, doi: 10.19184/isj.v4i2.13347.
[11] T.  R.  Fariz,  F.  Daeni,  and  H.  Sultan,  “Pemetaan  Perubahan  Penutup  Lahan  Di  Sub-DAS  Kreo Menggunakan Machine Learning Pada Google Earth Engine,” J. Sumberd. Alam dan Lingkung. , vol. 8, no. 2, pp. 85–92, 2021, doi: 10.21776/ub.jsal.2021.008.02.4.
[12] B. Sukoco, F. Teknik, U. Lampung, and B. Lampung, “Kajian pemanfaatan teknologi google earth engine untuk bidang penginderaan jauh,” 2022.
[13] A. Fadjeri, A. M. Asroriyah, and A. Rahmawati, “Analisis Teks Bahasa Indonesia Dan Inggris Dari Sebuah Citra Menggunakan Pengolahan Citra Digital,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 10, no. 2, p. 42, 2022, doi: 10.30646/tikomsin.v10i2.650.
[14] P.  Studi et  al. ,  “PENGAMANAN  CITRA  DIGITAL  MENGGUNAKAN  METODE  BIT-PLANE COMPLEXITY  SEGMENTATION  (  BPCS  )  Disusun  dan  diajukan  oleh :  REDHA  KAMILUL INSAN METODE BIT-PLANE COMPLEXITY SEGMENTATION ( BPCS ) REDHA KAMILUL INSAN,” 2023.
[15] M.  Muchtar  and  R.  Riska,  “Deteksi  Area  Kerusakan  Pada  Citra  Terumbu  Karang  Akibat  Coral Bleaching Berbasis Pengolahan Citra Digital,” J. Innov. Futur. Technol. , vol. 5, no. 2, pp. 1–12, 2023, doi: 10.47080/iftech.v5i2.2701.
[16] Z. Prasasti, Wilis, “Segementasi Citra Menggunakan Metode Watershed Transform dengan Kombinasi Thershold,  HSV,  Grayscale  dan  Morphology  Untuk  Mendeteksi  Sebaran  API,” Ejournal.Uin- Suska.Ac.Id ,  vol.  19,  no.  1,  pp.  49–54,  2021,  [Online].  Available:  http://ejournal.uin- suska.ac.id/index.php/sitekin/article/view/14880
[17] Z.  Zulfachmi,  Muhammad  Rizky  Fatahillah,  and  Samuel  Belman  Silalahi,  “Analisis  Keretakan Permukaan Jalan Menggunakan Fitur Thresholding, Median Filter, dan Teknik Morfologi,” J. Bangkit Indones. , vol. 13, no. 1, pp. 33–39, 2024, doi: 10.52771/bangkitindonesia.v13i1.277.
[18] G.  J.  Author,  “Aplikasi  Transformasi  Watershed  untuk  Segmentasi  Objek  Bersentuhan  dan Overlapping,” vol. 13519096, 2023.
[19] J.  Teknik  Sipil  Fakultas  Teknik  Universitas  Muhammadiyah  Jember  Alamat  Korespondensi  and  J. Karimata,  “PEMANFAATAN  CITRA  TOPOGRAFI  MENGGUNAKAN  TRANSFORMASI WATERSHED  PADA  DAS  YANG  RAWAN  BENCANA  ALAM  Image  Utilization  Topography Using Watershed Transformation In Watersheds Natural Disaster Prone Muhtar”, [Online]. Available: www.mathworks.com,