## METODE DEFUZZIFIKASI ARTIFICIAL NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI PENGGUNAAN LAHAN
Harvini Wulansari Sekolah Tinggi Pertanahan Nasional harvini@stpn.ac.id

## ABSTRACT
Artificial  neural  network  is  a  non-parametric  approach  which  does  not  require  class statistical  distribution  to  be  described  normally,  the  advantages  of  non-parametric approach  are  its  ability  to  combine  septral  data  and  non-spectral  data,  which  is assumed  by  adding  non-spectral  data,  the  resulting  accuracy  also  increased.  The method used in this study is a fuzzy logic-based approach with defuzzification using an artificial neural network algorithm. The input spectral data  were taken from the ALOS AVNIR-2  image  and  non-spectral  data  in  the  form  of  slope,  soil  solum  and  image texture. This study resulted in an overall accuracy and kappa index that  was not good or proper, however the results were still acceptable. The results of the overall accuracy calculation  for  the  14  land  use  classes  of  the  artificial  neural  network  defuzzification process involving spectral data only (4 bands ALOS AVNIR-2) were 55% and the kappa index  was  0.51. Meanwhile,  when  non-spectral  data  such  as  slope  slope,  soil  solution and image texture are involved as input, the accuracy decreases in 14 land use classes, with an overall accuracy of 40% and a kappa index of 0.35 where the input slope and soil solum are interpolated in the software. ArcGIS first, while the one that was directly interpolated  in  the  Idrisi  Selva  software,  the  overall  accuracy  was  49.75%  and  the kappa index was 0.45%.
Keywords: land  use classification, ALOS AVNIR-2 image, fuzzy logic, artificial  neural network.

## ABSTRAK
Jaringan syaraf  tiruan  ( artificial neural network ) merupakan salah satu pendekatan non parametrik  dimana  tidak  mengharuskan  distribusi  statistik  kelas  digambarkan  secara normal,    kelebihan  dari  pendekatan  non  parametrik  kemampuannya  dalam menggabungkan  data  sepktral  dan  data  non  spektral,  yang  diasumsikan  dengan menambah  data  non  spektral  maka  akurasi  yang  dihasilkan  juga  meningkat.  Metode yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  metode  pendekatan  berbasis  logika  samar (fuzzy  logic)  dengan  defuzzifikasi  menggunakan  algoritma artificial  neural  network . Input  data  spektral  diambil  dari  Citra  ALOS  AVNIR-2  dan  data  non  spektral  berupa kemiringan  lereng,  solum  tanah  dan  tekstur  citra.  Penelitian  ini  menghasilkan    overall accuracy  dan  indeks  kappa  yang  kurang  baik  atau  kurang  layak,  namun  demikian hasilnya  masih  dapat  diterima.  Hasil  perhitungan  overall  accuracy  untuk  14  kelas penggunaan lahan proses defuzzifikasi  artificial neural network (jaringan syaraf tiruan) yang  melibatkan data spektral  saja (4  band  ALOS AVNIR-2) sebesar 55% dan  indeks kappa  0,51.  Sementara  itu  ketika  data  non  spektral  seperti  kemiringan  lereng,  solum tanah  dan  tekstur  citra  dilibatkan  sebagai  input,  akurasinya  semakin  menurun  pada  14 kelas  penggunaan  lahan,  dengan  overall  accuracy  sebesar  40%  dan  indeks  kappa  0,35 dimana  input  kemiringan  lereng  dan  solum  tanah  diinterpolasi  pada  software  ArcGIS
terlebih  dahulu,  sedangkan  yang  langsung  diinterpolasi  pada  software  Idrisi  Selva overall accuracy sebesar 49,75% dan indeks kappa 0.45% .
Kata  kunci: klasifikasi  penggunaan  lahan,  Citra  ALOS  AVNIR-2,  logika  samar, artificial neural network.

## PENDAHULUAN
Teknologi penginderaan jauh merupakan  salah  satu  alat  yang  dapat digunakan  untuk  melakukan  analisis  suatu area  yang  luas  dan  sulit  dijangkau  secara cepat,  efisien,  efektif  dan  lengkap.  Saat  ini teknologi  penginderaan  jauh  sangat  besar perannya  dalam  pengumpulan  data  geografis suatu  wilayah,  berbagai  sektor  sudah  mulai menggunakan  teknologi  penginderaan  jauh untuk memperoleh data spasial yang nantinya digunakan  sebagai  penentu  kebijakan  misal sektor  pertanahan,  sektor  kehutanan,  sektor pengembangan wilayah, sektor pertambangan dan  lain-lain.  Untuk  dapat  melakukan  suatu analisis  maka  data  penginderaan  jauh  perlu diolah agar dapat memberikan informasi yang mudah  dipahami  dan  bermanfaat  bagi pengguna. Beberapa penelitian mulai dikembangkan  terkait  pengolahan  citra,  salah satunya  yaitu  klasifikasi  multispektral.  Untuk pembuatan Peta Tematik, klasifikasi multisepktral  atau  klasifikasi  digital  bisa dijadikan  alternatif  sebagai  masukan  dalam pemodelan  spasial  karena  dapat  dilakukan dengan  cepat  dan  murah.  Permasalahannya adalah  sebagai  masukan  data  penginderaan jauh    dengan  cara  klasifikasi  multispektral untuk pembuatan Peta Tematik belum banyak dimanfaatkan  oleh  instansi  yang  ditugaskan untuk membuat Peta Tematik  sehingga perlu diuji    ketelitiannya.  Dari  permasalahan tersebut peneliti  melakukan sebuah penelitian mengenai klasifikasi penggunaan lahan dengan  metode  defuzzifikasi artificial neural network. Tujuan  dari  penelitian  adalah melakukan analisis metode pendekatan berbasis  logika  samar  ( fuzzy  logic )  dengan defuzzifikasi menggunakan algoritma artificial neural  network untuk  klasifikasi penggunaan  lahan,  serta  mengkaji  tingkat akurasi  metode  pendekatan  berbasis  logika samar  ( fuzzy  logic )  menggunakan  algoritma artificial neural  network yang  melibatkan input data spektral  ALOS  AVNIR-2 dan data non spektral.
Penelitian  ini  dilakukan  di  sebagian wilayah  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  dan sebagian  wilayah  Kabupaten  Klaten.  Input data yang dilibatkan  berupa data spektral dan data  non  spektral  yang  berupa  kemiringan lereng,  solum  tanah  dan  tekstur  citra. Pemilihan input data yang dilibatkan berdasarkan asumsi bahwa perbedaan kemiringan lereng menggambarkan perbedaan penggunaan  lahannya,  untuk  solum  tanah dengan asumsi bahwa  beda kedalaman solum beda  pula  penggunaan  lahannya,  sedangkan untuk  tekstur  citra  diasumsikan  bahwa  pola tekstur yang berbeda menggambarkan penggunaan lahan yang berbeda juga.
Saat  ini  telah  berkembang  metode klasifikasi  multispektral  yang  bisa  dilakukan melalui  berbagai  pendekatan  diantaranya menurut  Jensen  (2005) hard  classification atau soft classifaction tergantung output yang dikehendaki, sedangkan berdasarkan distribusi  datanya  dapat    menggunakan algoritma pendekatan parametrik misal maximum likelihood atau dengan pendekatan non  parametrik  misal  jaringan  syaraf  tiruan ( artificial  neural  network ).  Proses  klasifikasi multispektral  diproses  dengan  menggunakan bantuan perangkat komputer, menurut Danoedoro,  P.  (2012,hlm  295)  berdasarkan tingkat otomatisasinya dapat dibedakan menjadi klasifikasi terselia ( supervised classification )  dan  klasifikasi  tak  terselia ( unsupervised  classification ).  Jaringan  syaraf tiruan    ( artificial  neural  network )  merupakan salah satu pendekatan non parametrik dimana tidak  mengharuskan  distribusi  statistik  kelas digambarkan  secara  normal,    kelebihan  dari pendekatan  non  parametrik  kemampuannya dalam menggabungkan data sepktral dan data non  spektral,  yang  diasumsikan  dengan menambah  data  non  spektral  maka  akurasi yang  dihasilkan  juga  meningkat.  Algoritma klasifikasi  multispektral  berdasarkan  pada asumsi distribusi datanya menurut
Schowengerdts (1983) dapat dibedakan menjadi  parametrik  dan  non  parametrik. Algoritma  parametrik  mengamsusikan  bahwa
122 Jurnal Geografi Gea , Volume 20, Nomor 2, Oktober 2020
distribusi  statistik  kelas  digambarkan  dengan distribusi normal dan mengestimasikan parameter yang didistribusikan dengan vektor rerata  dan  matriks  kovarian,  sedangkan algoritma non parametrik tidak mengasumsikan distribusi kelas.
Arif (2011) menyebutkan bahwa jaringan  syaraf  tiruan  memiliki  kelebihan dalam  menggabungkan  data  spektral  dan  non spketral,  kemampuannya  mengingat  data berapapun  jumlahnya  data  yang  dilatihkan (memorisasi)  serta  mengenali  data  yang belum  dilatihkan  (generalisasi).  sedangkan Kusumadewi  (2004)  menjelaskan  bahwa jaringan syaraf merupakan salah satu representasi  buatan  dari  otak  manusia  yang selalu mencoba untuk mensimulasikan proses pembelajaran  pada  otak  manusia  tersebut. Istilah buatan disini karena jaringan syaraf ini diimplementasikan dengan menggunakan program komputer yang mampu menyelesaikan  sejumlah  proses  perhitungan selama  pembelajaran,  seperti  halnya  otak manusia  jaringan  syaraf  juga  terdiri  dari beberapa  neuron  dan  ada  hubungan  antara neuron-neuron tersebut. Neuron-neuron tersebut  akan  mentransformasikan  informasi yang  diterima  melalui  sambungan  keluarnya menuju  neuron-neuron  yang  lain,  pada jaringan  syaraf,  hubungan  ini  dikenal  dengan nama bobot.
Sebagai  input  data  spektral  pada penelitian  ini  menggunakan  Citra  ALOS AVNIR-2 yang merupakan citra penginderaan jauh yang memiliki resolusi spasial menengah,  dan  ada  kecenderungan  memiliki mixed pixel¸ dimana dalam satu pikselnya bisa terdiri dari dua atau lebih jenis obyek. Metode pendekatan  yang  digunakan  yaitu  metode berbasis  logika  samar  ( fuzzy  logic ),  dalam pengambilan  sampelnya  tidak  harus  piksel murni  tapi  dapat  diambil  pada mixed  pixel sehingga tidak terjadi pemaksaan keanggotaan  piksel  untuk  masuk  ke  dalam satu  kelas  saja  ( soft  classification ). Sedangkan untuk proses defuzzifikasi menggunakan  algoritma artificial  neural network. Proses defuzzifikasi menurut Novamizanti  et.al.  (2010)  merupakan  proses
mengubah fuzzy  output menjadi crisp  value . Fungsi  aktivasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan menurut  Kristanto  (2004),  diantaranya  yaitu fungsi  biner  sigmoid.  Fungsi  ini  digunakan untuk  jaringan  syaraf  yang  dilatih  dengan menggunakan metode backpropagation , nilai output yang dihasilkan pada interval 0 sampai dengan 1. Beberapa penelitian terkait pendekatan  logika  samar  (fuzzy  logic) diantaranya  Denaswidhi  (2008)  melakukan penelitian  menggunakan  pendekatan  logika samar  ( fuzzy  logic )  untuk  menurunkan informasi penggunaan lahan di sebagian Kota Semarang, eksekusi klasifikasi (defuzzifikasi) yang  digunakan  menggunakan  algoritma maximum  likelihood. Kurniawan  (2012) melakukan penelitian tentang studi kemampuan fuzzy  neural  network dalam klasifikasi  perpiksel  penutup  lahan  dengan menggunakan  Citra  Landsat  7  ETM+. Samudra (2007) melakukan penelitian dengan menggunakan  metode  jaringan  syaraf  tiruan untuk  klasifikasi  penutup  lahan  dengan menggunakan Citra ASTER  di Kota Salatiga dan  sekitarnya,  sedangkan  variabel-variabel yang  dilibatkan  yaitu  elevasi  dan  kemiringan lereng.
Informasi  penggunaan  lahan  dari  citra satelit tidak bisa  langsung diterjemahkan dari kenampakan  yang  bisa  dilihat  pada  citra tersebut.  Danoedoro  (1994  dalam  Danoedoro 2012)  menjelaskan  bahwa  skema  klasifikasi yang secara langsung mengacu pada kategori- kategori  penggunaan  lahan,  atau  yang mencampur adukkan aspek penutup lahan dan penggunaan  lahan  sebaiknya  tidak  digunakan pada klasifikasi awal, karena fungsi penggunaan  lahan  tidak  bisa  secara  langsung direpresentasikan  dengan  nilai  piksel.  Oleh karena  itu  maka  pengetahuan  hubungan karaketristik  antara  penggunaan  lahan  dan penutup lahannya sangat diperlukan, selain itu menurut  Bronsveld  et  al.  (1994  dalam Danoedoro 2012) kondisi lapangan yang akan diamati  atau local  knowledge juga  sangat penting  dibutuhkan.  Contoh  hubungan  antara penutup lahan dan penggunaan lahan dapat dilihat pada gambar 1.
Penutup lahan Penggunaan lahan Hutan Hutan tanaman industri Semak belukar Wilayah konservasi Padang rumput Padang penggembalaan Lahan terbuka Tegalan (bera) Tubuh air dangkal Sawah Bangunan Kawasan industri Perumahan Sumber : Danoedoro, P. 2012, hlm 302
Gambar 1 . Hubungan antara penutup lahan dan penggunaan lahan Dari  contoh  hubungan  antara  penutup lahan  dan  penggunaan  lahan  pada  gambar  1 tersebut,  jika  pada  citra  yang  tampak  adalah karakteristik  penutup  lahannya  berupa  hutan sedangkan  penggunaan  lahannya  bisa  jadi berupa  hutan  tanaman  industri  atau  wilayah konservasi.  Kemudian    karakteristik  penutup lahannya berupa bangunan, sedangkan penggunaan lahannya bisa merupakan kawasan industri atau permukiman.
Lahan  menurut  FAO  (1976  dalam Hardjowigeno  dkk.,2007)  merupakan  suatu lingkungan fisik termasuk iklim, relief, tanah, hidrologi,  dan  vegetasi  alami  yang  semuanya secara  potensial  akan  berpengaruh  terhadap penggunaan  lahan.  Sedangkan  karakteristik lahan  atau  sifat-sifat  lahan  menurut  Arsyad (2010) yaitu atribut atau keadaan unsur-unsur lahan  yang  dapat  diukur  atau  diperkirakan, diantaranya  seperti  temperature,  curah  hujan, tekstur  tanah,  kedalaman  tanah,  lereng,  jenis vegetasi dan sebagainya.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  mencoba  mengkaji tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  dengan menggunakan input yang berbasis fuzzy logic , sedangkan untuk proses defuzzifikasi menggunakan  algoritma jaringan syaraf tiruan/ artificial neural network atau sama saja dengan  istilah fuzzy  neural network ,  selain dicoba  menggunakan input spektral  (4  Band
Citra  ALOS  AVNIR-2),  juga  dicoba input tambahan  yang  bersifat  data  non  spektral diantaranya  data  kemiringan  lereng,  solum tanah  dan  tekstur  citra  yang  di- re-scale atau dibuat pada interval yang sama yaitu 0 sampai dengan 255 untuk semua input.
Data kemiringan  lereng diperoleh dari data digital kontur peta RBI skala 1 : 25.000, kemudian  data  titik  tinggi  dari  data  kontur digital peta RBI skala 1 : 25.000  diinterpolasi pada software Idrisi  Selva , untuk  selanjutnya diubah ke slope. Data  solum  tanah  diperoleh dari  pengukuran  langsung  di  lapangan,  untuk selanjutnya dilakukan metode interpolasi data kedalaman solum tanah  yang  sudah ada pada software Idrisi  Selva,  Tekstur  citra  diperoleh dengan menggunakan teknik analisis variability berdasarkan texture  measure tipe diversity dengan area  calculation 7x7  yang terdapat  pada software Idrisi  Selva.  Skema penggunaan  lahan  yang  sudah  dimodifiksi dengan acuan, Norma, Standar, Prosedur dan
Kriteria yang dibuat oleh Direktorat Pemetaan Tematik BPN RI dapat dilihat pada tabel  1,  sedangkan  alur  penelitian  dapat dilihat pada gambar 3.
Penelitian  ini  menggunakan  metode multilayer  perceptron dengan  algoritma backpropagation, contoh  arsitektur  jaringan syaraf tiruan (JST) dapat  dilihat pada gambar 2.
Tabel 1. Skema klasifikasi penggunaan lahan yang digunakan dalam penelitian (modifikasi atas
klasifikasi penggunaan lahan BPN RI) No. Identifikasi penutup lahan Kelas Penggunaan Lahan Singkatan 1 Vegetasi berkayu kerapatan rendah tegalan/ladang Tg 2 Vegetasi berkayu kerapatan rendah Semak sm 3 Atap genteng Permukiman pm 4 Aspal tanah jasa Tj 5 Vegetasi tak berkayu kerapatan sedang tempat olahraga to 6 Vegetasi tak berkayu kerapatan tinggi sawah irigasi si 7 Vegetasi berkayu kerapatan tinggi kebun campuran kc 8 Atap genteng Peternakan pt 9 Atap asbes tanah industri ti 10  Air dangkal pemanfaatan  berbasis  air tergenang at 11  Air dangkal pemanfaatan berbasis sungai sg 12 Tanah  terbuka dan kering dan  vegetasi berkayu kerapatan rendah sawah non irigasi sn 13  Vegetasi berkayu kerapatan tinggi hutan sejenis hs 14 Tanah    terbuka  dan  kering  dan  lahan terbangun penggunaan lain pl
Sumber : BPN RI, 2012 dengan modifikasi
Sumber : Danoedoro, P. 2012, hlm 352
Gambar 2. Contoh arsitektur jaringan syaraf tiruan (JST)
Backpropagation menurut Kusumadewi  (2004)  merupakan  algoritma pembelajaran  yang  terawasi  dan  biasanya digunakan  oleh percepteron dengan  banyak lapisan  untuk  mengubah  bobot-bobot  yang terhubung  dengan  neuron-neuron  yang  ada pada  lapisan  tersembunyinya.  Algoritma backpropagation menggunakan error output untuk  mengubah  nilai  bobot-bobotnya  dalam arah mundur ( backward ). Untuk mendapatkan
error ini,  tahap  perambatan  maju  ( forward propagation ) harus dikerjakan terlebih dahulu.
Parameter-parameter  jaringan  yang digunakan  untuk  batasan  dalam  prosesnya yaitu:
1.  Iterasi  adalah  jumlah  perulangan  yang dilakukan  selama  pelatihan  data  dalam klasifikasi penggunaan lahan. Dalam penelitian  ini  akan  dicoba  dengan  jumlah
Gambar 3. Diagram alir penelitian
Citra ALOS AVNIR2 Data kemiringan lereng  klasifikasi penggunaan Skema lahan
 Citra Quickbird
( hardcopy ) Peta RBI skala 1 : 25.000 Citra terkoreksi Penentuan  daerah contoh ( training area) Matrik partisi fuzzy Uji separabilitas Statistik sampel Uji akurasi Himpunan fuzzy dan derajat keanggotaan piksel Eksekusi klasifikasi (defuzzifikasi) fuzzifikasi Data tekstur citra Training area fuzzy Penentuan input (JST) Pengaturan simulasi JST Pelatihan Jaringan Algoritma JST atau artificial neural network Pencatatan waktu lamanya eksekusi Koreksi Geometrik Kegiatan lapangan
akurasi  hasil  klasifikasi    penggunaan  lahan  defuzzifikasi menggunakan  algoritma  JST  atau artificial neural  network serta Peta Penggunaan Lahan
Re-scale (interval 0 - 255 )
Pemilihan simulasi dan hasil terbaik Klasifikasi Penggunaan Lahan
Data solum tanah
126 Jurnal Geografi Gea , Volume 20, Nomor 2, Oktober 2020
iterasi  10000  kali  ( set  as  default pada software Idrisi  Selva).  Jumlah  iterasi  sangat mempengaruhi  waktu  yang  diperlukan  dalam pelatihan  dan  pengujian  jaringan,  semakin besar  iterasi  yang  dilakukan  semakin  lama waktu yang diperlukan dalam proses pelatihan jaringan.
2. Learning  rate atau konstanta pembelajaran yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dibatasi antara  0,005  sampai  dengan  0,5.  Semakin besar  nilai  learning  rate  maka  bias  antara training  RMS  dan  testing  RMS  semakin besar,  selain  itu  semakin  cepat  pula  proses pembelajarannya.
3.  Metode  aktivasi  yang  digunakan  pada penelitian  ini  yaitu  fungsi  aktivasi sigmoid . Data  yang  digunakan  adalah  data  yang bersifat  kontinyu  maka    fungsi  sigmoid umumnya  sering  digunakan  karena  sifat fungsional exponensialnya yang tidak memasuki  daerah  jenuh  (bersifat  konvergen), dengan  garis  singgung  antara  0  sampai dengan 1 atau -1 sampai dengan 1. 4. Nilai momentum ditentukan pada nilai 0,5, semakin  besar  momentum  maka  proses semakin cepat dan juga RMS semakin besar. 5.  Nilai  RMS stopping  criteria ditentukan pada  nilai  0,001,  iterasi  akan  berhenti  jika nilai  RMS  lebih  kecil  daripada  nilai  batas toleransi yang ditetapkan.
6. Lapisan tersembunyi ( hidden layer ) adalah lapisan  yang  menerima  respon  berupa  bobot dari  lapisan input untuk  diteruskan  pada lapisan output .  Jumlah hidden  layer yang digunakan  dalam  penelitian  ini  satu hidden layer ,  karena  semakin  banyak hidden  layer
yang dilibatkan hanya akan menambah waktu pelatihan.
Metode yang digunakan untuk menghitung akurasi klasifikasi dengan menggunakan matriks kesalahan atau confusion matrix/error matrix, untuk selanjutnya dilakukan perhitungan producer’s accuracy , user’s  accuracy,  overall  accuracy dan nilai  indeks kappa. Producer’s accuracy merupakan  akurasi  yang  dilihat  dari  sisi penghasil  peta,  sedangkan user’s  accuracy merupakan akurasi yang dilihat dari  sisi pengguna petanya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  input  data  non  spektral  yang digunakan beserta hasilnya :

## 1. Kemiringan Lereng
Data  kemiringan  lereng  diperoleh dengan  dua  metode,  yang  hasil  dari  kedua metode  tersebut  nanti  digunakan  untuk melihat perbandingan hasil akurasinya. Metode  yang  pertama  yaitu  diperoleh  dari data  titik  tinggi  dari  data  kontur  digital  peta RBI skala 1 : 25.000  untuk kemudian diambil titik ketinggiannya pada software Idrisi Selva dapat  dilihat  pada  gambar  4.  Metode  yang kedua  yaitu  dari  data  kontur  digital  peta  RBI skala  1  :  25.000  diproses  menggunakan metode topo  to  raster kemudian  diubah menjadi slope pada software ArcGIS, selanjutnya diubah kedalam  format .img  agar bisa  dibuka  pada software Idrisi  untuk kemudian  diubah  kedalam  format  raster  atau .rst  yang  dapat  dilihat  pada  gambar  5.
Gambar 5. Data slope hasil pengolahan dari software ArcGIS di- import pada software Idrisi Selva
Gradasi  warna  dari  biru  tua  hingga warna  merah  menunjukkan  bahwa  semakin warnanya  merah  maka  kemiringan  lereng semakin  curam  sedangkan  semakin  ke  arah warna biru tua menunjukkan bahwa kemiringan lereng semakin datar.

## 2. Solum Tanah
Data  solum  tanah  diperoleh  dengan melakukan  pengukuran  secara  langsung  di lapangan,  dengan  mengisi  formulir  yang sudah dibuat sebelum pergi ke lapangan. Data solum tanah tersebut diambil secara acak dan merata  diseluruh  wilayah  kajian  sebanyak  50 sampel. Selanjutnya data solum tanah tersebut diinterpolasi pada software Idrisi Selva.
Solum  tanah  merupakan  indikator potensi  kedalaman  akar  tanaman  untuk berpenetrasi,  makin  dangkal  berarti  makin tipis  sistem  perakarannya,  sehingga  semakin besar bobot atau tinggi tanaman akan semakin
mudah  tumbang  (Sartohadi,  2006),  dengan penjelasan  tersebut  maka  diasumsikan  bahwa untuk  tanah  dengan  solum  dangkal  tidak mungkin ditanami pohon yang berbobot besar atau  tinggi  hanya  cocok  untuk  jenis  padi- padian atau sejenisnya yang berbobot rendah, atau  juga  cocok  untuk  permukiman  apabila kemiringan  lereng  datar.  Hal  tersebut  juga mengasumsikan  beda  kedalaman  solum  beda pula  penggunaan  lahannya.  Data  kedalaman solum  tanah  diperoleh  dari  pengukuran langsung  di  lapangan  sebanyak  50  sampel, data  dapat  dilihat  pada  tabel  2.  Solum  tanah diukur  dari  horizon  O  hingga  menemukan lapisan batuan (horizon R)  untuk solum tanah yang  dalam  maka  dicari  profil  penampang samping yang bisa dilihat di kanan/kiri sungai sekitar tempat titik pengambilan sampel solum tanah.
Tabel 2 . Titik-titik sampel kedalaman solum tanah No. X Y Kedalaman solum tanah (cm) 1 435897 9141882 150 2 435990 9143125 150 3 437239 9139850 90 4 437943 9139667 120 5 438101 9140484 110 6 439254 9141870 150 7 440143 9141846 110 8 440560 9140400 150 9 442448 9142291 120
10 444219 9144245 110 11 445137 9144058 110 12 446555 9143618 100 13 447353 9142522 110 14 443023 9144259 120 15 443959 9141692 50 16 445312 9141411 61 17 445408 9141396 53 18 445760 9141337 68 19 446404 9140517 44 20 447500 9139955 54 21 446006 9141552 65 22 443154 9140362 50 23 443683 9139632 48 24 443886 9138916 51 25 444379 9138176 45 26 445060 9136423 87 27 445083 9135427 38 28 445299 9135317 80 29 443034 9133725 34 30 437635 9134768 150 31 441386 9139384 120 32 439550 9134175 95 33 442754 9131987 120 34 443055 9131502 50 35 444477 9130109 135 36 443880 9130895 150 37 444750 9129981 130 38 440986 9130487 160 39 440987 9130876 43 40 442240 9133384 155 41 437554 9130567 80 42 437054 9129657 42 43 438654 9132112 32 44 448747 9136428 50 45 447490 9133980 48 46 438461 9137387 130 47 440776 9136361 50 48 442496 9136560 150 49 440942 9138015 150 50 446961 9131830 110 Sumber: Survei lapangan, 2013
Interpolasi  solum  tanah  dilakukan pada software Idrisi  Selva  dapat  dilihat  pada Gambar 6.
Gambar 6. Data solum tanah hasil pengolahan pada software Idrisi Selva Dari gambar 6 terlihat  adanya gradasi warna  dari  warna  hitam  (gelap)  ke  warna putih  (cerah)  ,  hal  tersebut  menggambarkan bahwa  semakin  gelap  maka  semakin  dangkal kedalaman solum tanahnya, sebaliknya semakin cerah semakin dalam.
3. Tekstur Citra
Tekstur citra diperoleh dengan menggunakan  teknik  analisis variability berdasarkan texture  measure tipe diversity dengan area  calculation 7x7  yang  terdapat pada software Idrisi Selva,  hasil proses dapat dilihat pada gambar 14.
Teknik  ini  dipilih  dengan  asumsi bahwa  perbedaaan  pola-pola  tekstur  yang didapatkan menggambarkan perbedaan penggunaan  lahannya.  Seperti  yang  terlihat pada gambar 7,  pola-pola tekstur bisa dilihat pada perubahan rona dari warna hitam (gelap) ke  arah    putih  (cerah)  tampak  sangat  jelas
pola-pola tekstur yang tergambar pada tekstur citra  band  1  ALOS  AVNIR-2  untuk  yang bervegetasi  tampak  agak  gelap  sedangkan yang  tidak  bervegetasi  tampak  cerah  seperti jalan dan permukiman. Tetapi di tekstur citra band  4  ALOS  AVNIR-2  pola  tekstur  tidak begitu  tampak  jelas  apabila  dibandingkan dengan tekstur citra band 2 dan band 3.
Kelebihan dari metode jaringan syaraf tiruan  adalah  bisa  mengolah  data  spektral yang  dipadukan  dengan  data  non  spektral. Input  data  spektral  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  yaitu 4 band  yang dimiliki oleh Citra  ALOS  AVNIR-2,  sedangkan  data  non spektral  yang  dilibatkan  adalah  kemiringan lereng,  solum  tanah  dan  tekstur  citra. Tampilan  untuk  eksekusi  MLP  ( Multi  Layer Perceptron )  pada software Idrisi  Selva  dapat dilihat pada gambar 8.
Pengaturan  parameter  simulasi  pada penelitian  ini  hanya  satu hidden  layer , momentum  factor diatur  pada  nilai  0,5  , sigmoid  constant sama  dengan  1,  RMS stopping  criteria diatur  pada  nilai  0,001 sedangkan  iterasi  dibatasi  sebanyak  10000 kali  iterasi,  sedangkan learning  rate diatur pada  nilai  0,005  sampai  dengan  0,05.  Untuk 14 kelas penggunaan lahan dengan input data spektral    jumlah  layer  node    yaitu  7  dan  14, sedangkan dengan input data spektral dan non spektral  jumlah  layer  node  12  dan  24. Pengaturan  simulasi  dan  perhitungan  waktu eksekusi  untuk  14  kelas  penggunaan  lahan dapat dilihat pada tabel 3, 4, dan 5 sedangkan untuk  perhitungan overall  accuracy dan indeks  kappa  masing-masing  simulasi  dapat dilihat pada tabel 5, 6 dan 7.
Gambar 7. Tekstur citra hasil pengolahan Citra ALOS AVNIR-2 pada software Idrisi Selva
Gambar  8. Tampilan pengaturan eksekusi MLP ( Multi Layer Perceptron ) pada software Idrisi
Selva
Tabel 3. Simulasi parameter JST untuk 14 kelas penggunaan lahan dengan input 4 band spektral
No. Simulasi dan Hasilnya Hidden layer Layer node Learning rate Momentum factor Sigmoid constant RMS Iterasi Akurasi Training RMS Testing RMS Time FNN1 1 7 0,005 0,5 1 0,001 10000 60,27 0,2074 0,208 00.02.32 FNN2 1 7 0,006 0,5 1 0,001 10000 51,53 0,2096 0,2115 00.02.32 FNN3 1 7 0,007 0,5 1 0,001 10000 59,88 0,2053 0,2041 00.02.32 FNN4 1 7 0,008 0,5 1 0,001 10000 58,8 0,2047 0,2058 00.02.32 FNN5 1 7 0,009 0,5 1 0,001 10000 55,9 0,2056 0,2052 00.02.32 FNN6 1 7 0,01 0,5 1 0,001 10000 59,19 0,2029 0,2051 00.02.32 FNN7 1 7 0,02 0,5 1 0,001 10000 54,03 0,2092 0,211 00.02.32 FNN8 1 7 0,03 0,5 1 0,001 10000 44,44 0,2271 0,2268 00.02.32 FNN9 1 7 0,04 0,5 1 0,001 10000 8,23 0,2673 0,2673 00.02.33 FNN10 1 14 0,005 0,5 1 0,001 10000 61,52 0,2003 0,2014 00.04.14 FNN11 1 14 0,006 0,5 1 0,001 10000 61,24 0,1974 0,2012 00.04.13 FNN12 1 14 0,007 0,5 1 0,001 10000 63 0,1979 0,1979 00.04.13 FNN13 1 14 0,008 0,5 1 0,001 10000 60,9 0,2016 0,2039 00.04.13 FNN14 1 14 0,009 0,5 1 0,001 10000 58,06 0,1996 0,2032 00.04.13 FNN15 1 14 0,01 0,5 1 0,001 10000 62,15 0,1994 0,2011 00.04.14 FNN16 1 14 0,02 0,5 1 0,001 10000 7,6 0,2673 0,2673 00.04.13 Sumber : Pengolahan penelitian, 2013 131
Tabel 4. Simulasi parameter JST untuk 14 kelas penggunaan lahan dengan input 4 band spektral dan data non spektral (metode interpolasi langsung di
Idrisi Selva untuk data kemiringan lereng dan solum tanah) No. simulasi dan hasilnya Hidden layer Layer node Learning rate Momentum factor Sigmoid constant RMS Iterasi Akurasi Training RMS Testing RMS Time FNNNS1 1 12 0,005 0,5 1 0,001 10000 80,99 0,1376 0,1453 00.04.29 FNNNS2 1 12 0,006 0,5 1 0,001 10000 82,18 0,1238 0,1416 00.04.29 FNNNS3 1 12 0,007 0,5 1 0,001 10000 80,7 0,1329 0,1448 00.04.29 FNNNS4 1 12 0,008 0,5 1 0,001 10000 83,71 0,1251 0,1319 00.04.28 FNNNS5 1 12 0,009 0,5 1 0,001 10000 79,51 0,1254 0,1377 00.04.28 FNNNS6 1 12 0,01 0,5 1 0,001 10000 84,73 0,125 0,1335 00.04.29 FNNNS7 1 12 0,02 0,5 1 0,001 10000 7,6 0,2673 0,2673 00.04.29 FNNNS8 1 24 0,005 0,5 1 0,001 10000 85,3 0,1161 0,122 00.08.03 FNNNS9 1 24 0,006 0,5 1 0,001 10000 83,71 0,1177 0,1288 00.08.04 FNNNS10 1 24 0,007 0,5 1 0,001 10000 74,35 0,1437 0,1532 00.08.03 FNNNS11 1 24 0,008 0,5 1 0,001 10000 85,58 0,1155 0,1245 00.08.03 FNNNS12 1 24 0,009 0,5 1 0,001 10000 7,26 0,2673 0,2673 00.08.03 Sumber : Pengolahan penelitian, 2013
Tabel 5. Simulasi parameter JST untuk 14 kelas penggunaan lahan dengan input 4 band spektral dan data non spektral (metode interpolasi di ArcGIS
untuk data kemiringan lereng dan solum tanah) No. simulasi dan hasilnya Hidden layer Layer node Learning rate Momentum factor Sigmoid constant RMS Iterasi Akurasi Training RMS Testing RMS Time FNNNS1 1 12 0,005 0,5 1 0,001 10000 79,28 0,1182 0,1456 00.03.34 FNNNS2 1 12 0,006 0,5 1 0,001 10000 81,59 0,1233 0,1406 00.03.35 FNNNS3 1 12 0,007 0,5 1 0,001 10000 82,12 0,1218 0,1366 00.03.34 FNNNS4 1 12 0,008 0,5 1 0,001 10000 80,7 0,1239 0,1405 00.03.34 FNNNS5 1 12 0,009 0,5 1 0,001 10000 83,95 0,1215 0,1331 00.03.34 FNNNS6 1 12 0,01 0,5 1 0,001 10000 81,56 0,1273 0,1427 00.03.34 FNNNS7 1 12 0,02 0,5 1 0,001 10000 81,55 0,1265 0,1413 00.03.34 FNNNS8 1 12 0,03 0,5 1 0,001 10000 6,6 0,2673 0,2673 00.03.34 FNNNS9 1 24 0,005 0,5 1 0,001 10000 87,39 0,1042 0,1209 00.06.24 FNNNS10 1 24 0,006 0,5 1 0,001 10000 82,98 0,1119 0,1361 00.06.24 FNNNS11 1 24 0,007 0,5 1 0,001 10000 81,88 0,1223 0,1367 00.06.24 FNNNS12 1 24 0,008 0,5 1 0,001 10000 82,41 0,1251 0,1358 00.06.24 FNNNS13 1 24 0,009 0,5 1 0,001 10000 79,74 0,1286 0,1425 00.06.23 FNNNS14 1 24 0,01 0,5 1 0,001 10000 79,19 0,1353 0,1427 00.06.23 FNNNS15 1 24 0,02 0,5 1 0,001 10000 7,3 0,2673 0,2673 00.06.24 Sumber : Pengolahan penelitian, 2013 133
134 Jurnal Geografi Gea , Volume 20, Nomor 2, Oktober 2020
Tabel 5. Overall accuracy dan indeks kappa masing-masing simulasi untuk 14 kelas penggunaan lahan dengan input 4 band spektral Hasil simulasi Overall accuracy (%) Indeks kappa FNN1 51,66 0,47 FNN2 48,78 0,44 FNN3 47,01 0,43 FNN4 48,78 0,45 FNN5 49,31 0,45 FNN6 51,69 0,47 FNN7 53,09 0,49 FNN8 45,97 0,41 FNN9 0 0 FNN10 52,86 0,49 FNN11 54,73 0,51 FNN12 53,43 0,49 FNN13 55 0,51 FNN14 52,12 0,48 FNN15 52,49 0,49 FNN16 0 0 Sumber : Pengolahan penelitian, 2013
Dari  tabel  5 overall  accuracy terbaik untuk  14  kelas  penggunaan  lahan  dengan input data spektral diperoleh pada simulasi ke 13 dengan overall accuracy 55 %  dan indeks kappa 0,51.
Tabel 6. Overall accuracy dan indeks kappa masing-masing simulasi untuk 14 kelas penggunaan lahan dengan input 4 band spektral dan data non spektral (metode
interpolasi data kemiringan lereng dan solum tanah di Idrisi Selva)
Hasil simulasi Overall accuracy (%) Indeks kappa FNNNS1 37,84 0,31 FNNNS2 40,08 0,34 FNNNS3 38,17 0,31 FNNNS4 40,52 0,35 FNNNS5 34,26 0,28
FNNNS6 36,84 0,31 FNNNS7 0 0 FNNNS8 36,37 0,30 FNNNS9 40,88 0,35 FNNNS10 32,18 0,25 FNNNS11 34,16 0,28 FNNNS12 0 0

## Sumber : Pengolahan penelitian, 2013
Dari  tabel  6 overall  accuracy terbaik untuk  14  kelas  penggunaan  lahan  dengan input  data  spektral  dan  data  non  spektral (metode  interpolasi  langsung  di  Idrisi  Selva) diperoleh  pada  simulasi  ke  9  dengan overall accuracy 40,88%  dan indeks kappa 0,35.
Tabel 7. Overall accuracy dan indeks kappa masing-masing simulasi untuk 14 kelas penggunaan lahan dengan input 4 band spektral dan data non spektral (metode interpolasi data kemiringan lereng dan solum
tanah di ArcGIS) Hasil simulasi Overall accuracy (%) Indeks kappa FNNNS1 39,14 0,34 FNNNS2 39,48 0,34 FNNNS3 40,78 0,36 FNNNS4 42,76 0,38 FNNNS5 43,36 0,38 FNNNS6 41,49 0,36 FNNNS7 47,01 0,42 FNNNS8 0 0 FNNNS9 41,62 0,37 FNNNS10 49,75 0,45 FNNNS11 44,83 0,40 FNNNS12 45,83 0,41 FNNNS13 43,33 0,38 FNNNS14 33,96 0,29 FNNNS15 0 0 Sumber : Pengolahan penelitian, 2013
Penelitian  ini  lebih  mengutamakan  merubah jumlah  node dan learning  rate dengan alasan seperti  pada  tulisan  Wahyudi  (2013)  yang menjelaskan bahwa jumlah node berpengaruh pada  pengenalan  data  input  yang  merupakan faktor  pengali  terhadap  bobot  yang  akan dilatih  dan  diteruskan  kelapisan  tersembunyi untuk  kemudian  diteruskan  kelapisan  output. Sedangkan learning rate berpengaruh terhadap proses pelatihan baik waktu maupun kesalahan  yang  dihasilkan,  semakin  tinggi laju  pembelajaran  maka  proses  pembelajaran semakin cepat, tetapi akan meningkatkan nilai kesalahan  juga.  Namun  ternyata  karena ketidakstabilan software
Idrisi Selva
menyebabkan pernyataan tersebut tidak terbukti  dalam  penelitian  ini,  hal  tersebut dapat  dilihat  dari  hasil  akurasi  perhitungan software Idrisi  Selva  bernilai  tinggi,  belum tentu overall  accuracy yang  sesuai  keadaan lapangan untuk setiap simulasi jaringan syaraf tiruan  bernilai  tinggi  juga,  hal  tersebut  dapat dilihat  pada  grafik  yang  digambarkan  pada gambar 9 dan 10.
Gambar  9. Fuzzy  Neural  Network dengan input 4 Band Citra ALOS AVNIR-2 (14 kelas PL)
Gambar  10. Fuzzy  Neural  Network dengan input 4 Band Citra ALOS  AVNIR-2 dan data non spektral (14 kelas PL)
Citra  hasil  klasifikasi  dari  simulasi yang  memiliki  akurasi  terbaik  kemudian dibuat      peta  penggunaan  lahannya  dapat dilihat  pada  gambar  9,  10,  dan  11.
Gambar 9. Peta Penggunaan Lahan Defuzzifikasi Artificial Neural Network Input 4 Band ALOS AVNIR-2
Gambar 10. Peta Penggunaan Lahan Defuzzifikasi Artificial Neural Network Input Spektral dan Non Spektral (diinterpolasi di Idrisi Selva)
Tabel 8. Perhitungan akurasi penghasil dan pengguna untuk 14 kelas penggunaan lahan proses defuzzifikasi menggunakan artificial neural network atau jaringan syaraf tiruan (input 4 band )
Kelas Producer’s accuracy User’s accuracy
Akurasi (%) Omisi kesalahan (%) Akurasi (%) Komisi kesalahan (%) Tg 36,07 63,93 36,46 63,54 Sm 55,19 44,81 74,72 25,28 Pm 65,42 34,58 72,35 27,65 Tj 51,72 48,28 75,00 25,00 To 96,72 3,28 72,84 27,16 Si 68,09 31,91 28,15 71,85 Kc 46,39 53,61 30,68 69,32 Pt 23,21 76,79 9,74 90,26 Ti 60,00 40,00 43,94 56,06 At 43,50 56,50 56,20 43,80 Sg 47,08 52,92 66,48 33,52 Sn 65,12 34,88 96,55 3,45 Hs 61,59 38,41 80,90 19,10 Pl 11,54 88,46 40,91 59,09 Sumber : Pengolahan penelitian, 2013
Tabel 9. Perhitungan akurasi penghasil dan pengguna untuk 14 kelas penggunaan lahan proses defuzzifikasi menggunakan artificial neural network atau jaringan syaraf tiruan (input 4 band  dan data non spektral)  interpolasi data kemiringan lereng dan solum tanah di Idrisi Selva
Kelas Producer’s accuracy User’s accuracy Akurasi (%) Omisi kesalahan (%) Akurasi (%) Komisi kesalahan (%) Tg 6,56 93,44 5,61 94,39 Sm 0 100 0 100 Pm 73,83 26,17 50,97 49,03 Tj 52,41 47,59 71,03 28,97 To 98,91 1,09 65,82 34,18 Si 0 100 0 100 Kc 63,25 36,75 94,59 5,41 Pt 0 100 0 100 Ti 0 100 0 100 At 19,21 80,79 18,78 81,22 Sg 82,10 17,90 57,65 42,35 Sn 19,07 80,93 28,47 71,53 Hs 52,73 47,27 48,74 51,26 Pl 8,97 91,03 20,90 79,10 Sumber : Pengolahan penelitian, 2013
Jurnal Geografi Gea , Volume 20, Nomor 2, Oktober 2020
Tabel 10. Perhitungan akurasi penghasil dan pengguna untuk 14 kelas penggunaan lahan proses defuzzifikasi menggunakan artificial neural network atau jaringan syaraf tiruan (input 4 band  dan data non spektral) ) interpolasi data kemiringan lereng dan solum tanah di ArcGIS
Kelas Producer’s accuracy User’s accuracy Akurasi (%) Omisi kesalahan (%) Akurasi (%) Komisi kesalahan (%) tg 0 100 0 100 sm 34,02 65,98 34,75 65,25 pm 57,01 42,99 48,90 51,10 tj 5,52 94,48 22,86 77,14 to 98,36 1,64 94,74 5,26 si 59,57 40,43 42,86 57,14 kc 86,75 13,25 54,96 45,04 pt 15,18 84,82 4,58 95,42 ti 2,07 97,93 33,33 66,67 at 81,36 18,64 88,34 11,66 sg 74,71 25,29 88,89 11,11 sn 87,44 12,56 78,99 21,01 hs 43,18 56,82 50,26 49,74 pl 7,05 92,95 7,05 92,95 Sumber : Pengolahan penelitian, 2013
Tabel 11. Perbandingan overall accuracy dan indeks kappa dengan proses defuzzifikasi menggunakan artificial neural network atau jaringan syaraf tiruan (input 4 band) 14 kelas penggunaan lahan.
Sumber : Pengolahan penelitian, 2013 Perhitungan producer’s  accuracy , user’s  accuracy,  overall  accuracy dan  nilai indeks kappa dapat dilihat pada tabel 8, 9 dan 10.
Penelitian  ini  menghasilkan    overall accuracy  dan  indeks  kappa  yang  kurang  baik atau  kurang  layak,  namun  demikian  hasilnya masih dapat diterima, menurut Sutanto (2013) acuan  akurasi  yang  dianggap  layak  untuk penggunaan  citra  satelit  yaitu  80%  -  85%. Ada beberapa kemungkinan diantaranya yaitu perbedaan  antara  data  citra  dan  kapan dilakukannya penelitian, kemungkinan kondisi  lapangan  sudah  berubah.  Selain  itu
kemungkinan  dalam  hal  penentuan  derajat keanggotaan  himpunan  fuzzy  dibutuhkan analisis  yang  baik  oleh  orang  yang  benar benar  ahlinya,  karena  dalam  penelitian  ini peneliti  masih  pemula  dalam  melakukan analisis/bukan  ahlinya  maka  bisa  saja  terjadi kesalahan  dalam  pemberian  bobot-bobot ( membership  grade )  keanggotaan.  Hasil survei  lapangan  untuk  solum  tanah  yang kurang  baik  juga  bisa  menyebabkan  hasil akurasi  kurang  maksimal  karena  meskipun survei  penentuan  solum  tanah  dilakukan langsung  dilapangan  tetapi  setelah  dianalisis masih  terdapat  lokasi-lokasi  yang  seharusnya
Input Data overall accuracy indeks kappa 4 Band ALOS AVNIR-2 55% 0,51 Kemiringan  lereng,  solum  tanah (diolah  langsung  pada software Idrisi Selva) dan tekstur citra 40%
0,35
Kemiringan  lereng,  solum  tanah
(interpolasi  di software ArcGIS
kemudian  pengolahan  di  Idrisi
Selva) dan tekstur citra
49,75%
0,45
memiliki  solum  tanah  yang  dangkal  tetapi hasil  surveinya  solum  tanahnya  lebih  dalam atau  misal  pada  kemiringan  lereng  yang curam yang seharusnya lapisan tanahnya tidak begitu  dalam  tetapi  data  survei  lapangan solum  tanahnya  dangkal.  Metode  interpolasi yang  digunakan  bisa  juga  menjadi  salah  satu kemungkinan    hasil  penelitian  ini  kurang bagus,  karena  kurang  mewakili  kondisi lapangan yang sebenarnya.

## SIMPULAN
Proses penelitian ini keseluruhan berhasil dengan baik, menghasilkan peta yang informatif dengan  klasifikasi yang bervariasi, walaupun  dari  sudut  pandang    ketelitian menghasilkan overall  accuracy dan  indeks kappa  yang  kurang  baik  atau  kurang  layak apabila  menggunakan  acuan  akurasi  yang dianggap layak untuk penggunaan citra satelit 80%  -  85%,  namun  demikian  hasilnya  masih dapat  diterima.  Pendekatan  non  parametrik yang  dapat  memadukan  input  data  spektral dan  non  spektral  yang  diharapkan  dapat meningkatkan  akurasi  tidak  begitu  banyak menambahkan akurasi hanya kurang dari 1 %. Hasil  perhitungan overall  accuracy untuk  14 kelas  penggunaan  lahan  proses  defuzzifikasi artificial  neural  network (jaringan  syaraf tiruan)  yang  melibatkan  data  spektral  saja  (4 band  ALOS  AVNIR-2)  sebesar  55%  dan indeks  kappa  0,51.  Sementara  itu  ketika  data non spektral seperti kemiringan lereng, solum tanah  dan  tekstur  citra  dilibatkan  sebagai input,  akurasinya  semakin  menurun  pada  14 kelas  penggunaan  lahan,  dengan overall accuracy sebesar 40% dan indeks kappa 0,35 dimana  input  kemiringan  lereng  dan  solum tanah  diinterpolasi  pada software ArcGIS terlebih  dahulu,  sedangkan  yang  langsung diinterpolasi  pada software Idrisi  Selva overall  accuracy sebesar  49,75%  dan  indeks kappa 0.45%.

## REKOMENDASI
Simulasi  jaringan  syaraf  tiruan  untuk input data non spektralnya bisa dicoba dengan memasukkan    input  tambahan  yang  berbeda, sehingga  diharapkan  bisa  mendapatkan  hasil akurasi  yang  lebih  baik.  Input  tambahan  bisa dicoba  dengan  metode  yang  lain  untuk membandingkan hasil akurasimya.

## DAFTAR PUSTAKA
Danoedoro, P., 2012, Pengantar Penginderaan Jauh Digital , Penerbit Andi, Yogyakarta.
Denaswidhi, E., 2008, Pendekatan Logika Samar (Fuzzy Logic) untuk Pemetaan Penggunaan Lahan Sebagian Kota Semarang dari Citra Landsat ETM+ Multitemporal , Skripsi, Fakultas
Geografi Universitas Gadjah Mada
Yogyakarta.
Direktorat Pemetaan Tematik, 2012, Norma, Standar, Prosedur dan Kriteria , Deputi Bidang Survei, Pengukuran dan
Pemetaan, BPN RI.
Hardjowigeno, S., dan Widiatmaka, 2007,
Evaluasi Kesesuaian Lahan dan Perencanaan Tataguna Lahan, Gadjah Mada University Press, Yogyakarta. Jensen, J.R., 2005, Introductory Digital Image Processing : A Remote Sensing Perspective, Third Edition , Pearson Education, Inc., United States of America. Kristanto, A., 2004, Jaringan Syaraf Tiruan:
Konsep Dasar, Algoritma dan Aplikasi, Penerbit Gava Media, Yogyakarta. Kurniawan, W., 2012, Studi Kemampuan Fuzzy Neural Network Dalam Klasifikasi Perpiksel Penutup Lahan Menggunakan Citra Landsat 7 Etm+ , Skripsi, Fakultas Geografi, Universitas Gadjah Mada Yogyakarta. Kusumadewi, S., 2004, Membangun Jaringan Syaraf Tiruan Menggunakan MATLAB dan EXCEL LINK , Penerbit Graha Ilmu,
Yogyakarta.
Novamizanti et.al., 2010, Optimasi Logika Fuzzy Menggunakan Algoritma Genetika Pada Identifikasi Pola Tanda Tangan, Jurnal, Konferensi Nasional Sistem dan Informatika Bali, hal : 153. Samudra, I., 2007, Kajian Kemampuan Metode Jaringan Syaraf Tiruan untuk Klasifikasi Penutup Lahan dengan Menggunakan Citra ASTER , Tesis, Program Pasca Sarjana Fakultas Geografi Universitas Gadjah Mada Yogyakarta.
140 Jurnal Geografi Gea , Volume 20, Nomor 2, Oktober 2020
Sutanto, 2013, Metode Penelitian Penginderaan Jauh , Penerbit Ombak, Yogyakarta. Wahyudi, D., 2013, Kajian Jaringan Syaraf Tiruan Berbasis Citra ASTER VNIR dan SWIR untuk Klasifikasi Penutup dan Penggunaan Lahan di Kecamatan
Katingan Tengah, Kabupaten Katingan,
Provinsi Kalimantan Tengah, Tesis,
Program Pasca Sarjana Fakultas Geografi Universitas Gadjah Mada
Yogyakarta. Schowengerdt, R.A., 1983, Techniques for Image Processing and Classification in Remote Sensing , Academic Press, London. Tutorial Idrisi Selva, 2012, Help , Idrisi Selva.
.