## OPTIMASI PARAMETER DALAM KLASIFIKASI SPASIAL PENUTUP PENGGUNAAN LAHAN MENGGUNAKAN DATA SENTINEL SAR (PARAMETERS OPTIMIZATION IN SPATIAL LAND USE LAND COVER CLASSIFICATION USING SENTINEL SAR DATA)
Galdita Aruba Chulafak 1 , Dony Kushardono, Zylshal Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Kalisari Lapan No. 8, Pekayon, Pasar Rebo, Jakarta Timur 13710, Indonesia
1 e-mail: galdita.aruba@lapan.go.id
Diterima 30 Agustus 2017; Direvisi 12 Desember 2017; Disetujui 13 Desember 2017

## ABSTRACT
In this study, application of Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) data for the land use cover  classification was  investigated.  The  classification  was  implemented  with  supervised  Neural Network classifier for Dual polarization (VH and VV) Sentinel-1 data using texture information of gray level co-occurance matrix (GLCM). The purpose of this study was to obtain the optimum parameters in the extraction of texture information of pixel window size, the orientation of neighboring relationships on  the  texture  feature  extraction,  and  the  type  of  texture  information  feature  used  for  the classification. The classification results showed that in the study area, the best accuracy obtained is 5 × 5 pixel window size, 0 0 orientation angle, and the use of entropy texture information as classification input.  It  was  also  found  that  more  features  texture  information  used  as  classification  input  can improve  the  accuracy,  and  with  careful  selection  of  appropriate  texture  information  as  classification input will give the best accuracy.
Keywords: SAR, Sentinel-1, GLCM

## ABSTRAK
Pada  penelitian  ini  dilakukan  kajian  mengenai  klasifikasi  penutup  penggunaan  lahan menggunakan  data  Sentinel-1  yang  merupakan  data Synthetic  Aperture  Radar (SAR).  Informasi tekstur digunakan sebagai masukan dalam pembuatan klasifikasi terbimbing Neural Network dengan menggunakan Dual  polarization (VH  dan  VV).  Klasifikasi  dilakukan  menggunakan  informasi  tekstur menggunakan Gray  Level  Co-occurance  Matrix (GLCM)  dari  data  Sentinel-1.  Tujuan  penelitian  ini adalah  mendapatkan  parameter  optimum  dalam  ekstraksi  informasi,  yaitu  ukuran  jendela pemrosesan, orientasi hubungan ketetanggaan pada ekstraksi fitur tekstur, serta jenis fitur informasi tekstur  yang  digunakan  dalam  klasifikasi.  Hasil  klasifikasi  menunjukkan  bahwa  pada  area  yang dikaji,  akurasi  terbaik  adalah  pada  ukuran  jendela  5×5  piksel,  sudut  orientasi  hubungan ketetanggaan  0º,  serta  penggunaan  informasi  tekstur entropy sebagai  masukan  dalam  klasifikasi. Serta  diketahui  bahwa  semakin  banyak  fitur  informasi  tekstur  yang  digunakan  sebagai  masukan klasifikasi dapat meningkatkan akurasi dan pemilihan informasi tekstur yang tepat sebagai masukan klasifikasi akan menghasilkan akurasi terbaik.
Kata kunci: SAR, Sentinel-1, GLCM

## 1 PENDAHULUAN
Pemantauan penutup penggunaan lahan  di  Indonesia  perlu  dilakukan. Pemantauan  ini  bisa  dilakukan  dengan cara  melakukan  pemantauan  langsung maupun tidak langsung. Namun, pemantauan  secara  langsung  dapat memakan  biaya  yang  tinggi  dan  waktu yang  lama  sehingga  dapat  dilakukan pemantauan penutup penggunaan lahan  menggunakan  data  penginderaan jauh (Martono, 2008; Suwargana, 2008).
Indonesia  terletak  di  wilayah tropis,  sehingga  mempunyai  liputan awan  yang  tinggi  (Panuju, et  al .,  2009). Liputan  awan  yang  cukup  tinggi  ini dapat  menyulitkan  pemantauan  di Indonesia  terutama  dalam  penggunaan penginderaan  jauh  optik  (Hasyim, et  al ., 2010;  Tjahjono, et  al .,  2009),  sehingga dalam  mengatasi  permasalahan  ini dapat  menggunakan  penginderaan  jauh Synthetic Aperture Radar (SAR) (Kushardono,  1996;  Kushardono,  2012; Suwarsono, et  al .,  2013)  dikarenakan mempunyai  panjang  gelombang  yang lebih  panjang  daripada  partikel  awan (Sutanto, et  al .,  2014).  Selain  dapat menembus  awan,  SAR  juga  tidak terpengaruh  oleh  kondisi  atmosfer, cuaca,  maupun  waktu  pengambilan
data baik itu siang ataupun malam hari (Prahasta, 2009; Hutagalung, 2013).
Pada tahun 2014 telah diluncurkan  Satelit  Sentinel-1A  dengan pengindera radar (Geudner, et al ., 2014) dan  pada  tahun  2016,  sebagai  bagian dari  konstelasi  satelit  Sentinel-1,  Satelit Sentinel-1B  diluncurkan  (Miranda, et al ., 2016). Satelit Sentinel-1 merupakan Satelit  yang  membawa  muatan  SAR pada  kanal  C  (Xiaofeng,  2015)  dan mempunyai  mode  pengambilan single polarization ataupun dual  polarization (Torres, et  al .,  2012).  Satelit  lain pembawa pengindera SAR kanal C yaitu RADARSAT-2 dan Envisat-ASAR (Mouche dan Chapron, 2015).
Klasifikasi  penutup  penggunaan lahan menggunakan data satelit penginderaan jauh sudah  banyak dilakukan, misalnya klasifikasi pada data SPOT  di  wilayah  perbatasan  perkotaan yang menggunakan metode spatial feature (Gong, et  al .,  1992),  klasifikasi  penutup lahan  pada  data  EO-1  hiperspektral menggunakan neural network (Kushardono,  2016),    klasifikasi  pada Wordview-1  dan  Quickbird  menggunakan pendekatan neural  network di  wilayah pemukiman  (Pacifici et  al .,  2009), klasifikasi  menggunakan  data  ALOS PALSAR  dan  Envisat  ASAR  pada penggunaan  lahan  di  Kabupaten  Siak,
Riau (Kushardono, 2012), dan klasifikasi pada data
TerraSAR-X
untuk mengkelaskan  lahan  pertanian  (Sonobe et al ., 2014).
Dengan  semakin  meningkatnya resolusi spasial pada citra penginderaan jauh, analisis tekstur semakin mempunyai peranan  penting  dalam  pengolahan citra,  klasifikasi  citra,  dan  interpretasi citra  penginderaan  jauh  (He  dan  Wang, 1990).  Banyak  kajian  yang  menyatakan bahwa  klasifikasi  berdasarkan  fitur tekstur  dapat  meningkatkan  akurasi (Ulaby, et  al .,  1986;  Kushardono, et  al .,
1994;  Simard, et  al .,  2000;  Dekker,
2003).
Analisis  tekstur  yang  digunakan dalam  kajian  ini  adalah  menggunakan Gray  Level  Co-occurance  Matrix (GLCM).
Pemilihan GLCM ini dikarenakan metode  ini  mengungguli  metode  lain dalam  membedakan  tekstur  (Weszka, et al .,  1976;  Conners  dan  Harlow,  1980). GLCM  juga  telah  berhasil  digunakan dalam  banyak  aplikasi  (Haralick, et  al ., 1973;  Kruger, et  al .,  1974;  Soh  dan Tsatsoulis,  1996;  Kushwaha, et  al ., 1994;  Wu, et  al .,  2008)  dan  juga  pada klasifikasi data SAR (Shanmugan, et al ., 1981;  Barber,  dan  LeDrew,  1991; Kushardono,  1996).  Terdapat  berbagai macam jenis fitur tekstur  seperti Angular Second Moment (ASM), Inverse Difference Moment, Correlation , dan Entropi (Mohanaiah, et al ., 2013).
Pada penelitian ini dikaji mengenai penggunaan fitur tekstur dalam klasifikasi dengan berbagai parameter seperti ukuran jendela  piksel,  orientasi  ketetanggaan, dan  jenis  dari  fitur  tekstur  yang digunakan pada data Sentinel-1, sehingga  diperoleh  parameter  yang optimal.

## 2 METODOLOGI
2.1  Lokasi dan Data Lokasi kajian berada pada wilayah  Kabupaten  Karawang,  Subang, dan  Indramayu,  Provinsi  Jawa  Barat yang  termasuk  daerah  penghasil  padi terbesar  di  Indonesia  seperti  terlihat
pada Gambar 2-1. Data yang digunakan adalah data Sentinel-1A yang merupakan data penginderaan jauh SAR dengan  waktu  perekaman  tanggal  10 September 2016 05: UTC.
Data Sentinel-1A yang digunakan merupakan  data dual  polarization VH dan  VV  yang  mempunyai  resolusi spasial 5x10 m.

## Gambar 2-1: Area kajian yang dilakukan

## 2.2  Metode Penelitian
Metode  yang  dilakukan  dalam kajian  ini seperti terlihat pada Gambar 2- 2.
Gambar  2-2:  Diagram  alir  kajian  klasifikasi data Sentinel-1
Data  Sentinel-1  yang  digunakan berada  pada  level-1 Ground  Range Detected (GRD).  Level  GRD  ini  sudah
terkoreksi terrain dan sudah
ditransformasi ke dalam bentuk koordinat geografik (Twelve, et al ., 2016) namun masih
perlu
dilakukan reproyeksi
citra
sehingga
citra mempunyai posisi yang benar. Preprocessing data Sentinel-1 dilakukan di  lingkungan  perangkat  lunak  ESA SNAP Toolbox (ESA, 2017).
Data  yang  diperoleh  pada  data satelit Sentinel-1 berupa data amplitudo dan  intensitas  dalam  bentuk  angka digital.  Dari  data  tersebut  dilakukan kalibrasi  sehingga  didapatkan  nilai hamburan balik dalam sigma naught (σº) dengan menggunakan persamaan berikut (Cazals, et  al .,  2016;  Miranda  dan Meadows, 2015):
𝝈 𝟎 [𝒅𝑩] = 𝟏𝟎 ∗ 𝐥𝐨𝐠 𝟏𝟎 ( 𝑫𝑵 𝟐
𝑨 𝒅𝒏 𝟐 𝑲 𝐬𝐢𝐧⁡(𝜶)) (2-1)
Keterangan:
𝜎 0 = Koefisien hamburan balik (dB)
K  = Koefisien kalibrasi DN  = Digital Number 𝛼 = Incidence Angle A = Amplitudo
Dari  hasil  tersebut  kemudian dilakukan ekstraksi informasi keruangan berdasarkan GLCM. Di mana GLCM  untuk  tiap  polarisasi  data dihitung  berdasarkan  jendela  piksel ( window )  ukuran  n×n  piksel  dengan suatu  hubungan  ketetanggaan  sudut orientasi yang bergerak tiap piksel pada citra.  Ukuran  tersebut  tidak  dibatasi dalam  ukuran  tertentu  namun  ukuran window akan membedakan  optimalisasi penggunaannya. Nilai displacement yang digunakan  adalah  sebesar  satu  piksel. Menurut Barber dan LeDrew, 1991, nilai displacement 1 menghasilkan hasil yang lebih baik dibandingkan nilai lain.
Ukuran  matriks  yang  dihasilkan adalah  sebesar  jumlah  tingkat  keabuan di dalam window tersebut dikali jumlah tingkat  keabuan.  Agar  prosesnya  tidak memakan  waktu  yang  lama  dan  terlalu
bervariasi,  maka  dilakukan  kuantisasi tingkat keabuan. Kuantisasi  yang digunakan  adalah  sebesar  64  tingkat keabuan.  Penggunaan  kuantisasi  ini akan  mempengaruhi  hasil  klasifikasi, semakin  kecil  maka  semakin  banyak informasi  yang  hilang,  namun  semakin banyak  kuantisasi  juga  tidak  akan menghasilkan hasil yang optimal karena waktu  proses  yang  lama  (Kushardono, 1996; Wen, et al ., 2009).
Nilai  pada  tiap  elemen  matriks kookurensi  adalah  P(i,j)  di  mana  nilai tersebut  merupakan  peluang  kejadian nilai  digital  i  bertemu  dengan  nilai digital  j.  Dari  nilai  peluang  tersebut dapat  dihasilkan  delapan  fitur  tekstur yang  diformulasikan  oleh  Haralick,  1985 sebagai berikut:
 Angular second moment :
∑ {𝑃(𝑖, 𝑗)} 2
𝑖,𝑗
(2-2)
 Contrast :
∑ (𝑖 − 𝑗) 2 𝑃(𝑖, 𝑗)
𝑖,𝑗
(2-3)
 Homogeneity :
∑ (𝑖 − 𝑗) 2 𝑃(𝑖, 𝑗) 𝑖,𝑗 (2-4)  Entropy :
− ∑ 𝑃(𝑖, 𝑗) log 𝑃(𝑖, 𝑗)
𝑖,𝑗 (2-5)
 Dissimilarity :
∑ 𝑃(𝑖, 𝑗)|𝑖 − 𝑗| 𝑖,𝑗 (2-6)
 Correlation :
∑ [(𝑖𝑗)⁡𝑃(𝑖, 𝑗) − 𝜇 𝑥 𝜇 𝑦 𝑖,𝑗 ]/𝜎 𝑥 𝜎 𝑦 (2-7)
 Mean : ∑ 𝑖. 𝑃(𝑖, 𝑗) 𝑖,𝑗 (2-8)
 Variance : ∑ 𝑃(𝑖, 𝑗)(𝑖 − 𝜇 𝑖 ) 2 𝑖,𝑗 (2-9)
Keterangan:
𝝁 𝒙 , 𝝁 𝒚 = rataan
𝝈 𝒙 , 𝝈 𝒚 = standar deviasi
Setelah  didapatkan  kedelapan informasi tersebut, kemudian dilakukan klasifikasi  terbimbing Neural  Network
dengan menggunakan kelas dari training data dengan kategori terlihat pada Tabel 2-1.  Pembelajaran  dengan  klasifikasi Neural Network dilakukan dengan

## Tabel 2-1: KATEGORI KELAS PENUTUP PENGGUNAAN LAHAN
No Kategori Kelas Kode Warna Jumlah Training Data (pixel) Jumlah Tes Data (pixel) 1 Perairan 1063 16597 2 Sawah Bera 2532 17600 3 Sawah Vegetasi 1 2828 22711 4 Sawah Vegetasi 2 2750 24738 5 Kebun Campuran 3470 18223 6 Pemukiman 4420 13726 7 Kosong 1332 6284 perulangan maksimal 10,000
perulangan  dan RMS  error kurang  dari 0.1.  Training  data  yang  dipergunakan adalah  berupa  poligon  yang  merupakan hasil  interpretasi  dengan  bantuan  data referensi  dan  jumlah  pixel  perpoligon tiap  kelasnya  sebagaimana  pada  Tabel 2-1.  Uji akurasi  hasil  klasifikasi  yang diperoleh dilakukan dengan menggunakan  data  referensi  yang diperoleh  dari  hasil  interpretasi  visual citra  resolusi  tinggi.  Sampel  data  uji akurasi  yang  digunakan  adalah  sampel poligon  yang  mewakili  tiap  kelas penutup  lahan  hasil  klasifikasi  yang diperoleh sebelumnya. Akurasi kemudian  dihitung  dengan  menggunakan metode confusion    matrix (Congalton dan  Green,  2008).  Dari confusion  matrix tersebut  dapat  dilakukan  analisis  lebih lanjut. Tahap klasifikasi dan uji akurasi dilakukan  di  lingkungan  perangkat lunak IDL ENVI.

## 3     HASIL PEMBAHASAN
Dalam klasifikasi yang dilakukan dibedakan  dalam  beberapa  perlakuan, yaitu  berdasarkan  ukuran  jendela piksel,  orientasi  ketetanggan,  serta informasi tekstur yang digunakan.
Pada perlakuan berdasarkan ukuran  jendela  pemrosesan  informasi tekstur, digunakan ukuran jendela 5x5, 7x7,  9x9,  dan  11x11  piksel  dengan menggunakan  kuantisasi  64  tingkat, serta orientasi semua arah  dan menggunakan  delapan  fitur  tekstur sebagai  masukannya.  Hasil  klasifikasi berdasarkan  ukuran  jendela  tersebut dapat dilihat pada Gambar 3-1.
Secara  visual  terlihat  bahwa penggunaan  ukuran  jendela  5x5  dalam klasifikasi menghasilkan klasifikasi terbaik  dikarenakan  masih  terdapatnya kelas perairan dan kelas data kosong.
Hasil akurasi penggunaan keempat  ukuran  jendela  tersebut  dapat dilihat  pada  Tabel  3-1  dalam  bentuk
confusion  matrix .  Hasil  akurasi  tertinggi diperoleh  pada  jendela  berukuran  5x5
kemudian  7x7,  11x11,  dan  yang terakhir
9x9. (a) (b) (c) (d)
Gambar 3-1. Hasil klasifikasi menggunakan ukuran window (a) 5x5, (b) 7x7, (c) 9x9, dan (d) 11x11
Tabel 3-1 : CONFUSION MATRIX PADA BERBAGAI UKURAN WINDOW (%)
UKURAN WINDOW 5X5 Kelas Perairan  Sawah bera  Sawah Veg 1  Sawah Veg 2  Kebun Campur  Pemukiman  Kosong  Total Perairan 99.96 0 0.07 0.01 0 0 0  13.85 Sawah bera 0 89.05 0.49 0 0 0.01 0  13.17 Sawah Veg 1 0 6.8 49.93 10.47 0.07 0.09 0  12.64 Sawah Veg 2 0 0.66 40.74 66.06 7.33 1.41 0  22.72 Kebun Campur 0 0.01 8.12 20.36 69.01 6.56 0  16.98 Pemukiman 0 3.48 0.66 3.1 23.6 91.93 0  15.39 Kosong 0.04 0 0 0 0 0 100 5.25 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Overall Accuracy = 76.2611% Kappa Coefficient = 0.7189 UKURAN WINDOW 7X7 Kelas Perairan  Sawah bera  Sawah Veg 1  Sawah Veg 2  Kebun Campur  Pemukiman  Kosong  Total Perairan 100 0.19 0.05 0 0 0 100  19.12 Sawah bera 0 95.08 0.19 0 0 0 0 14 Sawah Veg 1 0 2.73 56.35 9.63 0 0.01 0  13.06 Sawah Veg 2 0 0.01 36.4 69.78 3.98 1.04 0  22.02 Kebun Campur 0 0 6.76 18.88 80.05 4.2 0  17.83 Pemukiman 0 1.99 0.25 1.71 15.97 94.75 0  13.97 Kosong 0 0 0 0 0 0 0 0 Total 100 100 100 100 100 100 100 100
Overall Accuracy = 75.8974%
Kappa Coefficient = 0.7130
UKURAN WINDOW 9X9 Kelas Perairan  Sawah bera  Sawah Veg 1  Sawah Veg 2  Kebun Campur  Pemukiman  Kosong  Total Perairan 0 0 0.22 0.09 0.31 0 0 0.11 Sawah bera 41.12 96.89 0.01 0 0 0 100  25.16 Sawah Veg 1 58.88 2.06 58.27 9.45 0 0.03 0  21.45 Sawah Veg 2 0 0 35.19 69.63 1.9 0.44 0  21.37 Kebun Campur 0 0 6.24 20.29 90.36 4.41 0  19.61 Pemukiman 0 1.05 0.07 0.55 7.43 95.13 0 12.3 Kosong 0 0 0 0 0 0 0 0 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Overall Accuracy = 64.2598% Kappa Coefficient = 0.5716
Gambar 3-2: Grafik  penurunan RMS  error (sumbu  Y)  berbagai  ukuran window pada  setiap  jumlah iterasi (sumbu X)
UKURAN WINDOW 11X11 Kelas Perairan  Sawah bera  Sawah Veg 1  Sawah Veg 2  Kebun Campur  Pemukiman  Kosong  Total Perairan 0 0 0 0 0 0 0 0 Sawah bera 100 99.55 0.01 0 0 0.36 100 33.75 Sawah Veg 1 0 0.45 58.18 6.04 0 0.01 0 12.34 Sawah Veg 2 0 0 37.96 77.96 2.84 0.62 0 23.78 Kebun Campur 0 0 3.85 15.97 95.35 5.41 0 19.14 Pemukiman 0 0 0 0.03 1.81 93.59 0 11 Kosong 0 0 0 0 0 0 0 0 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Overall Accuracy = 66.9342% Kappa Coefficient = 0.6046
Hasil akurasi ini berbeda dengan kajian yang dilakukan oleh Kushardono, 2012,  yang  menggunakan  metode klasifikasi  Maksimum Likelihood pada data  Envisat  ASAR,  di  mana  ukuran window yang  paling  optimal  adalah menggunakan  ukuran  7  x  7  piksel.  Hal ini  dikarenakan  perbedaan  ukuran obyek  penutup  lahan  di  wilayah  Jawa tempat    studi     yang     lebih     sempit dibanding penutup lahan hutan di Riau.
Su,  2008,  juga  mengkaji  akurasi berdasarkan  ukuran window ini  pada penggunaan  beberapa  fitur  tekstur  dan hasil akurasi terbaik tidak selalu berada pada  ukuran window tertentu,  seperti ukuran  11x11  menghasilkan  akurasi tertinggi  pada  fitur homogeneity dan entropy ,  9x9  pada  fitur angular  second moment , dan 7x7 pada penggunaan fitur contrast .
Apabila  dilihat  berdasarkan RMS error yang didapatkan ketika melakukan klasifikasi neural  network maka  akan terlihat seperti Gambar 3-2. Terlihat jika error yang  didapat  tidak  berkorelasi dengan  akurasi  yang  didapat.  Ukuran window dengan error terendah  dihasilkan pada  ukuran  11x11  sebesar  0.42, namun  hasil  akurasi  menujukkan bahwa  pada  ukuran window ini  hanya menempati  akurasi  tertinggi  ketiga  di bawah ukuran window 5x5 dan 7x7. Berdasarkan penelitian yang dilakukan  oleh  Clausi  dan  Jernigam, 1998, jika ukuran window terlalu besar, maka  akan  terjadi  banyak  kekaburan pada perbatasan antar kelas, sedangkan pada window dengan ukuran lebih kecil akan  menghasilkan error yang  lebih banyak  namun  menghasilkan  akurasi yang lebih tinggi pada wilayah perbatasan.
Kayitakire,  2006  mengatakan bahwa  ukuran window merupakan parameter kunci dalam tekstur analisis, pemilihannya  tidak  dapat  dilakukan secara  langsung.  Pemilihan  ukuran window ini dapat dilakukan dengan trial
dan error ,  di  mana  beberapa  nilai  diuji (Franklin, et  al .,  2001;  Pesaresi,  2000).
Hal  ini  menandakan  jika  ukuran window paling  optimal  akan  berbeda untuk  kasus  yang  berbeda  sekalipun diterapkan pada data Sentinel-1.
Pada Tabel 3-2 disajikan mengenai perbandingan  akurasi producer dan user .  Terlihat  pada  kelas  kosong  baik pada  akurasi producer maupun  akurasi user menghasilkan  nilai  0  pada  ukuran window selain  5x5.  Sedangkan  pada kelas  perairan  nilai  0  muncul  pada ukuran window 9x9 dan 11x11 baik itu pada  akurasi producer maupun  akurasi user .
Perlakuan kedua dilakukan berdasarkan  pada  orientasi  hubungan ketetanggaan  dari  matriks  kookurensi. Orientasi  ini  dibedakan  pada  semua arah,  orientasi  0º,  45º,  90º,  dan orientasi 135º. Hasil klasifikasi berdasarkan orientasi ini seperti terlihat pada  Gambar  3-3  dan  Gambar  3-1(a) untuk orientasi semua arah.
Secara visual tidak terlalu banyak terlihat perbedaan antara klasifikasi  berdasarkan  orientasi  ini kecuali pada orientasi 90º di mana kelas kosong  terkelaskan  menjadi  kelas perairan.
Hasil  akurasi  berdasarkan  arah orientasi ini seperti terlihat pada Tabel 3-3. Akurasi tertinggi didapat pada klasifikasi  dengan  orientasi  0º  sebesar 76.9% dan diikuti sudut orientasi semua arah sebesar 76.2%, 45º sebesar 76.0%, 90º sebesar  69.6%,  dan  135º sebesar 66.9%.
Berdasarkan kajian yang dilakukan  oleh  Su  (2008),  hasil  akurasi berdasarkan sudut orientasi ini juga akan menghasilkan  akurasi  yang  berbeda untuk tiap-tiap penggunaan fitur tekstur yang berbeda serta orientasi dari tekstur dapat meningkatkan nilai akurasi  klasifikasi  tergantung  pola  dari area kajian.

## Tabel 3-2:  PERBANDINGAN  PRODUSER  AKURASI  DAN  USER  AKURASI  BERDASARKAN  UKURAN
WINDOW (%) Kelas Producer's Accuracy User's Accuracy 5x5 7x7 9x9 11x11 5x5 7x7 9x9 11x11 Perairan 99.96 100 0 0 99.89 72.4 0 0 Sawah bera 89.05 95.08  96.89  99.55 99.28 99.74  56.53  43.31 Sawah Veg 1 49.93 56.35  58.27  58.18 74.83 81.71  51.47  89.34 Sawah Veg 2 66.06 69.78  69.63  77.96 59.99 65.39  67.23  67.65 Kebun Campur 69.01 80.05  90.36  95.35 61.78 68.26  70.05  75.73 Pemukiman 91.93 94.75  95.13  93.59 68.4 77.67  88.55  97.44 Kosong 100 0 0 0 99.9 0 0 0 (a) (b) (c) (d) Gambar 3-3: Hasil klasifikasi menggunakan orientasi (a) 0º, (b) 45º, (c) 90º, dan (d) 135º
Gambar 3-4: Grafik penurunan
RMS  error
(sumbu  Y)  berbagai  orientasi window pada  setiap  jumlah iterasi (sumbu X)
Pola  pada  area  kajian  yang dilakukan  termasuk  mempunyai  pola yang  cukup  heterogen  dengan  arah orientasi  yang  berbeda-beda  seperti pada  wilayah  pertambakan,  pertanian, perumahan,  dan  wilayah  pegunungan, sehingga  bisa  terlihat  jika  beberapa orientasi  yang  digunakan  mempunyai tingkat akurasi yang tidak jauh berbeda, dengan selisih kurang dari 1% dikarenakan  kondisi  pada  area  kajian yang  mempunyai  arah  pola  yang bervariasi.
Grafik RMS error yang didapatkan dapat dilihat pada Gambar 3-4, di mana terlihat RMS error untuk orientasi sudut 0º,  45º,  135º,  dan  semua  arah mempunyai  nilai RMS  Error yang  tidak jauh  berbeda  berada  pada  kisaran  nilai 0.52  hingga  0,53,  sedangkan RMS  Error pada  orientasi  90 0 adalah  sebesar  0,59. Sama  seperti  halnya  pada  perbandingan dengan  ukuran window , RMS  error dan akurasi tidak mempunyai korelasi.
Tabel
perbandingan berbagai jenis  orientasi  ketetanggaan  terhadap hasil akurasi producer dan akurasi user disajikan  pada  Tabel  3-4.  Pada  kelas perairan,  akurasi producer pada  tiap orientasi  menghasilkan  nilai  akurasi yang  tinggi,  >  99%,  begitu  pula  pada akurasi user kecuali  pada  orientasi  90º yang hanya mempunyai akurasi sebesar 72,2%.  Nilai  produser  akurasi  dan akurasi user yang tinggi juga dihasilkan pada  kelas  sawah  bera  dan  kelas kosong, namun pada kelas kosong, pada orientasi 90º menghasilkan akurasi 0%. Jika  dilihat  pada  Gambar  3-3(c),  lokasi yang  seharusnya  terklasifikasi  sebagai kelas  kosong  dikelaskan  sebagai  kelas perairan.
Hasil  akurasi  ini  juga  sesuai dengan  penuturan  Kushardono,  1996 dan Wen, et al ., 2009 yang mengatakan jika  akurasi  klasifikasi  yang  didapat lebih  baik  ketika  orientasi  GLCM  paralel dengan  arah  penglihatan  dari  sensor  di mana  pada  satelit  Sentinel-1  juga mengambil  pada  sudut  orientasi  yang lebih  mendekati  sudut  0º  lebih  baik ketika  orientasi  GLCM  paralel  dengan arah  penglihatan  dari  sensor  di  mana pada  satelit  Sentinel-1  juga  mengambil pada  sudut  orientasi  yang  lebih mendekati
sudut 0º.
Tabel 3-3: CONFUSION MATRIX PADA BERBAGAI ARAH ORIENTASI (%)
ORIENTASI 0 O Kelas Perairan  Sawah bera  Sawah Veg 1  Sawah Veg 2  Kebun Campur  Pemukiman  Kosong  Total Perairan 99.95 0 0.18 0.03 0 0 0  13.88
Sawah bera 0 89.99 0.37 0.01 0 0.02 0  13.29 Sawah Veg 1 0 6.7 50.46 10.6 0.07 0.03 0  12.75 Sawah Veg 2 0 0.67 40.35 66.93 9.62 1.89 0  23.24 Kebun Campur 0 0.02 7.92 19.29 71.9 7.23 0  17.24 Pemukiman 0 2.61 0.71 3.13 18.42 90.83 0  14.36 Kosong 0.05 0 0 0 0 0 100 5.25 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Overall Accuracy = 76.9943% Kappa Coefficient = 0.7273
ORIENTASI 45 O Kelas Perairan  Sawah bera  Sawah Veg 1  Sawah Veg 2  Kebun Campur  Pemukiman  Kosong  Total Perairan 99.04 0 0 0 0 0 0  13.71 Sawah bera 0 89.84 0.64 0.02 0 0.13 0  13.33 Sawah Veg 1 0.9 7.78 46.03 8.81 0.13 0.04 0  11.83 Sawah Veg 2 0 0.89 43.62 64.49 7.51 1.74 0  23.04 Kebun Campur 0 0.04 9.25 24.49 78.14 10.86 0  19.93 Pemukiman 0 1.45 0.46 2.18 14.23 87.23 0 12.9 Kosong 0.05 0 0 0 0 0 100 5.25 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Overall Accuracy = 76.0375% Kappa Coefficient = 0.7160 ORIENTASI 90 O Kelas Perairan  Sawah bera  Sawah Veg 1  Sawah Veg 2  Kebun Campur  Pemukiman  Kosong  Total Perairan 100 0.43 0.02 0 0.12 0 100  19.17 Sawah bera 0 90.09 0.44 0.01 0 0.01 0  13.31 Sawah Veg 1 0 6.29 52.75 13.47 0.14 0.15 0  13.74 Sawah Veg 2 0 0.22 37.8 61.21 8.2 1.28 0  21.22 Kebun Campur 0 0 8.13 21.75 60.77 5.34 0  15.88 Pemukiman 0 2.97 0.85 3.57 30.77 93.22 0  16.68 Kosong 0 0 0 0 0 0 0 0 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Overall Accuracy = 69.6069% Kappa Coefficient = 0.6385 ORIENTASI 135 O Kelas Perairan  Sawah bera  Sawah Veg 1  Sawah Veg 2  Kebun Campur  Pemukiman  Kosong  Total Perairan 99.98 0.07 0 0 0 0 0  13.85 Sawah bera 0 82.9 0.24 0 0 0.01 0  12.22 Sawah Veg 1 0 10.37 46.86 8.69 0.09 0.07 0  12.22 Sawah Veg 2 0 0.46 42.74 64.7 7.11 1.39 0  22.76 Kebun Campur 0 0 9.01 22.1 68.1 6.25 0  17.33 Pemukiman 0 6.2 1.14 4.51 24.71 92.27 0  16.38 Kosong 0.02 0 0 0 0 0 100 5.24 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Overall Accuracy = 66.9342% Kappa Coefficient = 0.6046 ORIENTASI SEMUA ARAH Kelas Perairan  Sawah bera  Sawah Veg 1  Sawah Veg 2  Kebun Campur  Pemukiman  Kosong  Total Perairan 99.96 0 0.07 0.01 0 0 0  13.85 Sawah bera 0 89.05 0.49 0 0 0.01 0  13.17 Sawah Veg 1 0 6.8 49.93 10.47 0.07 0.09 0  12.64 Sawah Veg 2 0 0.66 40.74 66.06 7.33 1.41 0  22.72 Kebun Campur 0 0.01 8.12 20.36 69.01 6.56 0  16.98 Pemukiman 0 3.48 0.66 3.1 23.6 91.93 0  15.39 Kosong 0.04 0 0 0 0 0 100 5.25 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Overall Accuracy = 76.2611% Kappa Coefficient = 0.7189
Tabel 3-4:  PERBANDINGAN PRODUSER  AKURASI  DAN  USER  AKURASI  BERDASARKAN  ARAH ORIENTASI (%)
Kelas Producer's Accuracy User's Accuracy 0 45 90 135 All 0 45 90 135 All Perairan 99.95 99.04  100  99.98  99.96 99.71 100  72.21  99.92  99.89 Sawah bera 89.99 89.84  90.09  82.9  89.05 99.43 98.94  99.35  99.61  99.28
Sawah Veg 1 50.46 46.03  52.75  46.86  49.93 75.01 73.71  72.76  72.67  74.83 Sawah Veg 2 66.93 64.49  61.21  64.7  66.06 59.45 57.75  59.53  58.67  59.99 Kebun Campur 71.9 78.14  60.77  68.1  69.01 63.39 59.59  58.18  59.72  61.78 Pemukiman 90.83 87.23  93.22  92.27  91.93 72.41 77.42  63.97  64.51  68.4 Kosong 100 100 0 100 100 99.87 99.86 0 99.95  99.9
(a) (b) (c) (d) (e) (f) (g) (h)
Gambar 3-5: Hasil klasifikasi menggunakan fitur tekstur (a) Angular Second Moment , (b) Contrast , (c) Correlation , (d) Dissimilarity , (f) Entropy , (g) Mean , dan (h) Variance
Tabel 3-5: CONFUSION MATRIX PADA BERBAGAI FITUR TEKSTUR (%)

## ANGULAR SECOND MOMENT
Kelas Perairan  Sawah bera  Sawah Veg 1  Sawah Veg 2  Kebun Campur  Pemukiman  Kosong  Total Perairan 59.02 2.96 0.33 0.02 0 0 0 8.67 Sawah bera 0.07 50.65 16.44 27.82 23.74 1.51 0 20.08 Sawah Veg 1 40.9 27.51 78.37 55.83 3.42 0.09 100 41.84 Sawah Veg 2 0 0 0.03 0.1 0.02 0 0 0.03
Kebun Campur 0 16.85 4.73 15.38 47.4 11.58 0 15.08 Pemukiman 0 2.03 0.11 0.84 25.42 86.83 0 14.3 Kosong 0 0 0 0 0 0 0 0 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Overall Accuracy = 47.6222% Kappa Coefficient = 0.3764
Pada perlakuan yang ketiga adalah perlakuan  terhadap  fitur  tekstur  yang digunakan. Pada perlakuan ini digunakan ukuran window 5x5  dengan  sudut orientasi semua arah.
Klasifikasi dilakukan  pada  kedelapan  jenis  fitur tektur secara individual dengan menggunakan  kedua  jenis  polarisasi. Hasil  klasifikasi  dari  tiap  fitur  tekstur ini dapat dilihat pada Gambar 3-5.
Hasil akurasi dari masing-masing fitur  tekstur  ini  seperti  terlihat  pada Tabel  3-3.  Hasil  akurasi  tertinggi didapat  pada  fitur entropy sebesar 59,1% dilanjutkan mean
(59,1%),
homogeneity
(58,2%),
dissimilarity (52,2%), angular second moment (47,6%), contrast (46,6%), correlation (44,3%),  dan  yang  terendah  adalah variance dengan  hasil  akurasi  sebesar
40,1%. CONTRAST Kelas Perairan Sawah bera Sawah Veg 1 Sawah Veg 2 Kebun Campur Pemukiman  Kosong  Total Perairan 0 0 0 0 0 0 0 0 Sawah bera 99.91 83.66 5.08 1.28 10.86 1.17 0  29.13 Sawah Veg 1 0.09 5.38 5.17 0.97 0.56 0.03 0 2.07 Sawah Veg 2 0 6.53 84.19 82.86 30.25 5.49 0  39.23 Kebun Campur 0 1.16 0.89 0.89 2.11 0.33 0 0.88 Pemukiman 0 3.27 4.66 14 56.23 92.98 0  23.45 Kosong 0 0 0 0 0 0 100 5.24 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Overall Accuracy = 46.5686% Kappa Coefficient = 0.3650 CORRELATION Kelas Perairan Sawah bera Sawah Veg 1 Sawah Veg 2 Kebun Campur Pemukiman  Kosong  Total Perairan 59.64 1.2 0.74 0.15 0.02 0.02 0 8.61 Sawah bera 0 23.12 18.05 14.27 2.42 1.19 0  10.26 Sawah Veg 1 11.39 5.57 11.55 4.49 0.36 0.15 0 5.58 Sawah Veg 2 23.58 15.58 44.37 33.67 5.21 0.68 0  21.78 Kebun Campur 0 5.76 8.78 16.02 52.24 7.67 0  14.63 Pemukiman 0 48.64 16.14 31.03 39.68 90.29 0  32.97 Kosong 5.38 0.14 0.36 0.37 0.07 0 100 6.16 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Overall Accuracy = 44.3097% Kappa Coefficient = 0.3481 DISSIMILARITY Kelas Perairan Sawah bera Sawah Veg 1 Sawah Veg 2 Kebun Campur Pemukiman  Kosong  Total Perairan 16.48 0 0 0 0 0 0 2.28 Sawah bera 83.52 84.52 4.79 0.6 6.49 0.12 0 26 Sawah Veg 1 0 4.07 12.97 3.04 1.48 0.02 0 3.91 Sawah Veg 2 0 2.32 77.88 82.92 25.23 3.51 0  36.44 Kebun Campur 0 3.02 2.99 7.6 13.41 3.09 0 4.97 Pemukiman 0 5.16 1.37 5.85 52.86 93.26 0  20.94 Kosong 0 0.91 0 0 0.53 0 100 5.46 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Overall Accuracy = 52.2177% Kappa Coefficient = 0.4323 ENTROPY Kelas Perairan Sawah bera Sawah Veg 1 Sawah Veg 2 Kebun Campur Pemukiman  Kosong  Total Perairan 32.93 9.91 0 0 1.49 0 0 6.24 Sawah bera 66.13 72.45 7.92 0 1.08 0 0  21.46 Sawah Veg 1 0 7.14 44.54 8.63 1.17 0 0  11.45 Sawah Veg 2 0 2.52 44.16 73.69 3.52 0.01 0  24.48
Kebun Campur 0 1.16 3.32 17.57 25.5 2.29 0 8.56 Pemukiman 0 4.63 0.07 0.1 60.14 97.7 0  21.04 Kosong 0.93 2.2 0 0 7.1 0 100 6.77 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Overall Accuracy = 59.1446% Kappa Coefficient = 0.5176 HOMOGENEITY Kelas Perairan Sawah bera Sawah Veg 1 Sawah Veg 2 Kebun Campur Pemukiman  Kosong  Total Perairan 98.16 17.91 4.3 0.53 0.13 0 0  17.16 Sawah bera 0.57 49.24 0.82 0.46 16.44 1.2 0 10.2 Sawah Veg 1 1.27 8.69 13.3 4.5 0.81 0.01 0 5.02 Sawah Veg 2 0 8.25 68.47 67.6 11.11 0.68 0 29.9 Kebun Campur 0 12.22 7.17 20.57 32.93 5.12 0  12.99 Pemukiman 0 3.68 0.65 3.16 38.52 92.98 0  17.82 Kosong 0 0 5.29 3.18 0.05 0 100 6.91 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Overall Accuracy = 58.1845% Kappa Coefficient = 0.5059 MEAN Kelas Perairan Sawah bera Sawah Veg 1 Sawah Veg 2 Kebun Campur Pemukiman  Kosong  Total Perairan 93.07 0.01 0 0 0 0 0  12.89 Sawah bera 0 89.68 6.52 0.04 0 0.01 0  14.41 Sawah Veg 1 0 10.27 42.64 12.6 0.71 20.14 0 14.6 Sawah Veg 2 0 0 5.37 2.17 0 0 0 1.46 Kebun Campur 0 0 16.11 27.39 78.12 15.04 0 22.3 Pemukiman 0 0.03 29.36 57.81 21.17 64.8 0  28.13 Kosong 6.93 0 0 0 0 0 100 6.2 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Overall Accuracy = 59.1146% Kappa Coefficient = 0.5251 VARIANCE Kelas Peraira n Sawah bera Sawah Veg 1 Sawah Veg 2 Kebun Campur Pemukima n Koson g Tota l Perairan 37.58 0 0 0 0 0 0 5.2 Sawah bera 0 0 0 0 0 0 0 0 Sawah Veg 1 0 0 0 0 0 0 0 0 Sawah Veg 2 60.24 56.87 91.61 76.13 13.86 1.21 0 52 Kebun Campur 0 28.81 6.65 16.8 20.14 3.65 0 12.4 4 Pemukiman 0 14.32 1.73 7.06 66 95.14 0 24.8 2 Kosong 2.18 0 0 0 0 0 100 5.54 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Overall Accuracy = 40.1104% Kappa Coefficient = 0.283
Jika  akurasi  dari  tiap-tiap  fitur tekstur  dibandingkan  dengan  akurasi pada  penggunaan  semua  fitur  tekstur sebagai  masukan,  hasil  akurasi  yang didapat jauh lebih rendah dibandingkan klasifikasi  menggunakan  seluruh  fitur tekstur yang  mencapai  76.3%.  Hal  ini sesuai dengan pendapat dari Kushardono, 2012 di mana semakin banyak informasi  yang  dipergunakan  dalam klasifikasi  penutup  lahan  dengan  data satelit  penginderaan  jauh,  makin  tinggi akurasi hasil klasifikasinya.
Menurut Baraldi dan Parmiggiani, 1995, tidak  semua  fitur  tekstur  perlu  untuk digunakan,  beberapa  fitur  akan  saling berkorelasi  namun  juga  ada  fitur-fitur yang  tidak  berkorelasi.  Baraldi  dan Parmiggiani juga mengemukakan bahwa terdapat  fitur-fitur  yang  tidak  perlu digunakan  seperti correlation .  Jika dilihat  dari  akurasi  yang  didapat, correlation termasuk  fitur  tekstur  yang mempunyai akurasi cukup rendah.Tabel 3-6 memperlihatkan perbandingan producer akurasi dan user akurasi antar fitur  tekstur.  Terlihat  jika  kebanyakan
tekstur  menghasilkan  produser  dan user  akurasi  yang  bervariasi  namun
cenderung di bawah 70%. Tabel 3-6:  PERBANDINGAN  PRODUSER  AKURASI  DAN  USER  AKURASI  BERDASARKAN  FITUR TEKSTUR (%) Kelas User's Accuracy ASM Contrast  Correlation  Dissimilarity  Entropy  Homogeneity  Mean  Variance Perairan 59.02 0 59.64 16.48 32.93 98.16 93.07 37.58 Sawah bera 50.65 83.66 23.12 84.52 72.45 49.24 89.68 0 Sawah Veg 1 78.37 5.17 11.55 12.97 44.54 13.3 42.64 0 Sawah Veg 2 0.1 82.86 33.67 82.92 73.69 67.6 2.17 76.13 Kebun Campur  47.4 2.11 52.24 13.41 25.5 32.93 78.12 20.14 Pemukiman 86.83 92.98 90.29 93.26 97.7 92.98 64.8 95.14 Kosong 0 100 100 100 100 100 100 100 las User's Accuracy ASM Contrast  Correlation  Dissimilarity  Entropy  Homogeneity  Mean  Variance Perairan 94.23 0 95.89 100 73.07 79.18 99.99 100 Sawah bera 37.03 42.17 33.07 47.72 49.57 70.9 91.36 0 Sawah Veg 1 35.48 47.32 39.22 62.85 73.72 50.15 55.33 0 Sawah Veg 2 71.43 43.58 31.9 46.95 62.12 46.66 30.52 30.21 Kebun Campur  47.8 36.33 54.27 41.03 45.27 38.54 53.25 24.62 Pemukiman 69.53 45.41 31.35 51 53.16 59.75 26.37 43.9 Kosong 0 100 85.07 96.07 77.39 75.89 84.53 94.55
(a) (b) (c)
Gambar 3-6: Hasil klasifikasi
tanpa menggunakan  fitur  tekstur  (a) Correlation ,  (b) Variance ,  (c)
Correlation dan Variance.
Gambar 3-7: Hasil  klasifikasi  menggunakan fitur  tekstur mean , variance ,  dan correlation
Hal  tersebut  menunjukkan bahwa menghilangkan fitur tekstur yang mempunyai  hasil  akurasi  rendah  pada saat  digunakan  per  fitur  belum  tentu menambah hasil akurasinya, malah bisa jadi hasil akurasinya menurun.
Fitur tekstur dapat dibagi-bagi ke dalam beberapa grup dan salah satunya adalah  grup  statistik  yang  terdiri  dari mean , variance , dan correlation (Wen, et al ., 2009). Hasil klasifikasi
menggunakan  grup  statistik  tersebut dapat dilihat pada Gambar 3-7.
Hasil    akurasi   dari    klasifikasi menggunakan  grup  statistik  ini  dapat dilihat  pada  Tabel  3-6.  Terlihat  bahwa akurasi  yang  diperoleh  menggunakan grup  statistik  ini  menghasilkan  akurasi 77.3  %  dengan  koefisien  kappa  sebesar 0.7308. Walaupun hanya menggunakan
tiga  informasi  tekstur  dengan  dua informasi  tekstur  merupakan  informasi dengan akurasi rendah ketika dilakukan tiap fitur namun hasil akurasi  ini  lebih tinggi  dibandingkan penggunaan  semua
fitur tekstur sebagai masukan klasifikasi  yang  hanya  memiliki  akurasi sebesar  76.3%  dan  koefisien  kappa 0.7189.

## Tabel 3-7: CONFUSION MATRIX TANPA PENGGUNAAN BEBERAPA FITUR TEKSTUR (%)
HASIL UJI AKURASI TANPA FITUR TEKSTUR CORRELATION Kelas Perairan  Sawah bera  Sawah Veg 1  Sawah Veg 2  Kebun Campur  Pemukiman  Kosong  Total Perairan 99.73 0.48 0 0 0 0 0 13.88 Sawah bera 0 86.81 0.39 0 0 0.01 0 12.82 Sawah Veg 1 0 7.47 50.67 11.9 0.21 0.24 0 13.21 Sawah Veg 2 0.22 0.1 41.02 66.22 7.94 1.33 0 22.84 Kebun Campur 0 0 7.06 18 70.18 6.6 0 16.48 Pemukiman 0 5.15 0.87 3.87 21.68 91.83 0 15.53 Kosong 0.04 0 0 0 0 0 100 5.25 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Overall Accuracy = 76.2402% Kappa Coefficient = 0.7186 HASIL AKURASI TANPA FITUR TEKSTUR VARIANCE Kelas Perairan  Sawah bera  Sawah Veg 1  Sawah Veg 2  Kebun Campur  Pemukiman  Kosong  Total Perairan 99.93 0 0 0 0 0 0 13.84 Sawah bera 0 83.03 0.67 0 0 0.04 0 12.32 Sawah Veg 1 0.07 12.57 43.17 5.51 0.01 0.12 0 11.19 Sawah Veg 2 0 0.56 46.36 69.06 8.76 2.53 0 24.74 Kebun Campur 0 0 7.34 17.16 67 5.32 0 15.73 Pemukiman 0 3.84 2.46 8.27 24.22 91.99 0 16.95 Kosong 0 0 0 0 0 0 100 5.24 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Overall Accuracy = 74.4142% Kappa Coefficient = 0.697 HASIL AKURASI TANPA FITUR TEKSTUR CORRELATION DAN VARIANCE Kelas Perairan  Sawah bera  Sawah Veg 1  Sawah Veg 2  Kebun Campur  Pemukiman  Kosong  Total Perairan 99.91 0 0 0 0 0 0 13.83 Sawah bera 0.01 85.41 1.28 0.01 0 0.27 0 12.82 Sawah Veg 1 0.08 12.4 46.24 8.61 0.07 0.19 0 12.4 Sawah Veg 2 0 0.32 44.37 69.27 11.25 3.26 0 24.83 Kebun Campur 0 0 6.72 16.61 74.28 8.77 0 17 Pemukiman 0 1.87 1.39 5.5 14.4 87.51 0 13.88 Kosong 0 0 0 0 0 0 100 5.24 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Overall Accuracy = 75.9799% Kappa Coefficient = 0.715

## Tabel 3-8: CONFUSION MATRIX FITUR TEKSTUR MEAN, VARIANCE, CORRELATION (%)
Kelas Perairan  Sawah bera  Sawah Veg 1  Sawah Veg 2  Kebun Campur  Pemukiman  Kosong  Total Perairan 99.88 0 0 0 0 0 0 13.83 Sawah bera 0 88.14 0.23 0.01 0 0.22 0 13.01 Sawah Veg 1 0.01 10.61 47.7 8.06 0.07 0.13 0 12.28 Sawah Veg 2 0 0.23 43.83 68.58 8.77 2.05 0 24.06 Kebun Campur 0 0.01 7.95 21.74 81.3 12.35 0 19.77 Pemukiman 0 1.01 0.28 1.61 9.86 85.25 0 11.79 Kosong 0.11 0 0 0 0 0 100 5.26 Total 100 100 100 100 100 100 100 100 Overall Accuracy = 77.318% Kappa Coefficient = 0.7308 4 KESIMPULAN
Berdasarkan
penelitian ini diketahui penggunaan fitur tekstur dalam klasifikasi  penutup  penggunaan  lahan dengan data Sentinel-1 akan memberikan hasil  yang  bervariasi  tergantung  dari parameter  yang  digunakan.  Beberapa parameter  yang  mempengaruhi  nilai
akurasi  dari  hasil  klasifikasi  dengan menggunakan  informasi  spasial  yaitu ukuran window, orientasi,  dan  fitur tekstur yang digunakan.
Dari  penelitian  ini  parameter yang  optimal  dalam  ekstraksi  informasi tekstur untuk klasifikasi penutup penggunaan  lahan  pada  daerah  studi
dengan menggunakan data radar Sentinel  1  adalah,  ukuran window 5x5 dengan  sudut  orientasi  ketetanggaan  0º yang  dapat  menghasilkan  akurasi sebesar 77%. Adapun fitur tekstur yang mempunyai  akurasi  tertinggi  didapat pada  penggunaan  fitur entropy ,  tetapi semakin  banyak  jumlah  fitur  yang dijadikan  masukan  dalam  klasifikasi dan  pemilihan  fitur  tekstur  yang  tepat akan dapat meningkatkan  akurasi hasil klasifikasinya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan
terima kasih kami ucapkan
kepada
Kepala Pusat
Pemanfaatan  Penginderaan  Jauh  yang telah  memberikan  dukungan  pada penelitian ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Baraldi,  A.,  dan  Parmiggiani,  F.,  1995. An Investigation of the Textural
Characteristics  Associated  with  Gray
Level  Co-occurrence  Matrix  Statistical
Parameters .  IEEE  Transactions  on Geoscience and Remote Sensing, 33(2), 293-304.
Barber,  D.  G.  dan  LeDrew,  E.  F.,  1991. SAR
Sea  Ice  Discrimination  Using  Texture Statistics:  A  Multivariate  Approach . Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 57(4), 385-395.
Cazals, C., Rapinel, S., Frison, P. L., Bonis, A.,
Mercier, G., Mallet, C., Corgne, S., dan Rudant,  J.  P.,  2016. Mapping  and Characterization of Hydrological Dynamics  in  a  Coastal  Marsh  Using
High  Temporal  Resolution  Sentinel-1A Images . Remote Sensing 8(7), 570.
Clausi,  D.  A.,  dan  Jernigam,  M.  E.,  1998. A Fast Method to Determine Co-Occurrence Texture Features . IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 36(1), 298-300.
Congalton,  R.  G.,  dan  Green  K.,  2008.
Assessing  the  Accuracy  of  Remotely Sensed Data – Principles  and Practices . Second  Edition.  CRC  Presss/Taylor  &
Francis.
Conners,  R.  W.,  dan  Harlow,  C.  A.,  1980. A Theorical Comparison of Texture Algorithms .  IEEE  Transactions  on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2(3), 204-222.
Dekker,  R.  J.,  2003. Texture  Analysis  and Classification  of  ERS  SAR  Images  for Map  Updating  of  Urban  Areas  in  The Netherlands .  IEEE  Transactions  on Geoscience and Remote Sensing, 41(9),
1950-1958.
ESA,  2017.  SNAP  -  ESA  Sentinel  Application Platform  v2.0.2,  http://step.esa.int diakses Januari 2017.
Franklin,  S.  E.,  Wulder,  M.  A.,  dan  Gerylo,  G.
R.,  2001. Texture  Analysis  of  IKONOS
Panchromatic  Data  for  Douglas-Fir Forest  Age  Class  Separability  in  British Columbia .  International  Journal  of Remote Sensing, 22(13), 2627–2632. Geudner,  D.,  Torres,  R.,  Snoeij,  P.,  Davidson,
M.,  dan  Rommen,  B.,  2014. Sentinel-1 System  Capabilities  and  Applications . Geoscience and Remote Sensing
Symposium (IGARSS), 13-18 Juli 2014.
Quebec City.
Gong,  P.,  Marceau,  D.  J.,  and  Howarth,  P.  J., 1992. A  Comparison  of  Spatial  Feature Extraction  Algorithms  for  Land-Use Classification  with  SPOT  HRV  Data .
Remote Sensing Environment, 40, 137- 151.
Haralick, R. M., 1985. Statistical and Structural Approaches  to  Texture .  304-322.  In Chellappa,  R.  dan  Sawchuk  A.  A.  (ed.)
Digital  Image  Processing  and  Analysis: Volume 2: Digital Image Analysis. IEEE Computer Society Press, New York.
Haralick, R. M., Shanmugam, K., dan Dinstein, I.  (1973). Textural  Feature  for  Image Classification .  IEEE  Transactions  on Systems,  Man  and  Cybernetics,  3(6), 610-621.
Hasyim,  B.,  Sulma,  S.,  dan  Hartuti,  M.,  2010.
Kajian Dinamika Suhu Permukaan Laut Global  Menggunakan  Data  Penginderaan Jauh  Microwave .  Majalah  Sains  dan Teknologi Dirgantara, 5(4), 130-143.
He,  D.  C.,  dan  Wang,  L.,  1990. Texture  Unit,
Texture Spectrum, and Texture Analysis . IEEE Transactions on
Geoscience and Remote Sensing, 28(4), 509-512.
Hutagalung,  M.  E.,  2013. Model  Spasial Pendugaan  dan  Pemetaan  Biomassa  di atas  Permukaan  Tanah  Menggunakan Citra  ALOS  PALSAR  Resolusi  12.5  M .
Skripsi Institut Pertanian Bogor. 43.
Kayitakire, F., Hamel, C., dan Defourny, P., 2006.
Retrieving  Forest  Structure  Variables Based  on  Image  Texture  Analysis  and IKONOS-2  Imagery .  Remote  Sensing  of Environment, 102, 390-401.
Kruger,  R.  P.,  Thompson,  W.  B.,  dan  Turner,  A.
F.,  1974. Computer  Diagnosis  of Pheumoconiosis .  IEEE  Transactions  on Systems,  Man,  and  Cybernetics,  4(10, 40-49.
Kushardono, D., 1996. Metode Klasifikasi Citra
Satelit  Radar  untuk  Mengidentifikasi
Penutup Lahan . Warta Inderaja-MAPIN. VIII(2), 36-44. Kushardono,  D.,  2012. Klasifikasi  Spasial Penutup  Lahan  Dengan  Data  SAR  Dual Polarisasi  Menggunakan  Normalized Difference  Polarization  Index  dan  Fitur Keruangan  Dari  Matrik  Kookurensi . Jurnal Inderaja, 9(1), 12-24. Kushardono,  D.,  2016. Klasifikasi  Penutup/ Penggunaan Lahan Dengan Data Satelit Penginderaan Jauh Hiperspektral (Hyperion) Menggunakan Metode Neural
Network Tiruan. Jurnal Inderaja. 13(2), 85-96.
Kushardono,  D.,  Fukue,  K.,  Shimoda,  H.,  dan Sakata,  T.,  1994. A  Spatial  Landcover
Classification  with  The  Aid  of  Neural Networks. In: Image  and  Signal
Processing  for  Remote  Sensing ,  edited by Desachy J., The Int. Soc. for Optical Engineering-SPIE, Pro. 2315, 702-710.
Kushwaha, S. P. S., Kuntx, S., dan Oesten, G., 1994. Applications  of  Image  Texture  in Forest Classification . International
Journal  of  Remote  Sensing,  15(110),
2273-2284.
Martono,  D.  N.,  2008. Aplikasi  Teknologi Penginderaan Jauh dan Uji Validasinya untuk  Deteksi  Penyebaran  Lahan Sawah  dan  Penggunaan/Penutupan Lahan .  Seminar  Nasional  Aplikasi
Teknologi  Informasi  2008,  21  Juni 2008. Yogyakarta.
Miranda,  N.,  dan  Meadows,  P.  J.,  2015.
Radiometric  Calibration  of  S-1  Level-1 Products Generated by the S-1 IPF, ESA- EOPG-CSCOP-TN-0002 ;
European
Space Agency: Paris, France.
Miranda,  N.,  Meadows,  P.  J.,  Pilgrim,  A.,
Piantanida,  R.,  Recchia,  A.,  Giudici,  A., Small,  D.,  dan  Schubert,  A.,  2016. Sentinel-1B Preliminary Results Obtained  During  the  Orbit  Acquisition Phase [Work in Progress] . Conference on ENTERprise Information
Systems/International  Conference  on Project  MANagement/  Conference  on Health  and  Social  Care  Information Systems and Technologies, SENTERIS/ ProjMAN  /  HCist  2016,  5-7  Oktober 2016. Porto.
Mohanaiah,  P.,  Sathyanarayana,  P.,  dan  Guru Kumar, L., 2013. Image Texture Feature Extraction  Using  GLCM  Approach. International  Journal  of  Scientific  and Research Publications, 3(5), 1-5.
Mouche,  A.,  dan  Chapron,  B.,  2015. Global  C- Band Envisat, RADARSAT-2 and Sentinel- 1  Measurements  in  Co-Polarization  and Cross-Polarization . Journal of
Geophysical Research: Oceans, 120(11),
7195-7207.
Pacifici, F., Chini, M., dan Emery, W. J., 2009.
A Neural Network Approach Using Multi- Scale  Textural  Metrics  from  Very  High- Resolution  Panchromatic  Imagery  for Urban  Land-Use  Classification .  Remote Sensing  of  Environment,  113(6),  1276- 1292.
Panuju,  D.  R.,  Heidina,  F.,  Trisasongko,  B.  T.,
Tjahjono, B., Kasno, A., dan Syafril, H.
A.,  2009. Variasi  Nilai  Indeks  Vegetasi Modis  pada  Siklus  Pertumbuhan  Padi . Jurnal Ilmiah Geomatika, 15(2), 9-16. Pesaresi,  M.,  2000. Texture  Analysis  for  Urban Pattern  Recognition  Using  Fine-Resolution
Panchromatic Satellite Imagery . Geographical and Environmental Modelling, 4(1), 43–63. Prahasta, E., 2009. Sistem Informasi Geografis: Konsep-Konsep Dasar (Perspektif
Geodesi  dan  Geomatika) .  Informatika
Bandung.
Shanmugan,  K.,  Narayanan,  V.,  Frost,  V.  S., Stiles, J. A., dan Holtzman, J. C., 1981.
Textural  Features  for  Radar  Image
Analysis . IEEE Transactions on
Geoscience and Remote Sensing, 19(3), 153-156.
Simard,  M.,  Saatchi,  S.S.,  dan  Grandi  G.  D.,
2000. The  Use  of  Decision  Tree  and Multiscale  Texture  for  Classification  of JERS-1  SAR  Data  Over  Tropical  Forest .
IEEETransactions  on  Geoscience  and Remote Sensing, 38(5), 2310-2321.
Soh,  L.  K.,  dan  Tsatsoulis,  C.,  1996. Texture Representation  of  SAR  Sea  Ice  Imagery Using Multi-Displacement Co-Occurrence Matrices . IEEE Transactions
on
Geoscience  and  Remote  Sensing,  37(2),
780-795.
Sonobe,  R.,  Tani,  H.,  Wang,  X.,  Kobayashi,  N., and  Shimamura,  H.,  2014. Random Forest of Classification Crop Type Using Multi-Temporal TerraSAR-X Dual-
Polarimetric  Data .  Remote  Sensing Letters, 5(2), 157-164.
Su, W., Li, J., Chen, Y., Liu, Z., Zhang, J., Low,
T.  M.,  Suppiah,  I.,  dan  Hashim,  S.  A. M.,  2008. Textural  and  Local  Spatial Statistics for The Object-Oriented
Classification  of  Urban  Areas  Using High  Resolution  Imagery .  International Journal  of  Remote  Sensing,  29(11), 3105-3117.
Sutanto, A., Trisakti, B., dan Arimurthy, A. M., 2014.  Perbandingan  Klasifikasi  Berbasis
Obyek  dan  Klasifikasi  Berbasis  Piksel pada  Data  Citra  Satelit  Synthetic Aperture Radar untuk Pemetaan
Lahan.  Jurnal  Penginderaan  Jauh  dan Pengolahan Citra Digital, 11(1), 63-75.
Suwargana,  N.,  2008. Analisis  Perubahan
Hutan  Mangrove  Menggunakan  Data
Penginderaan  Jauh  di  Pantai  Bahagia,
Muara Gembong, Bekasi . Jurnal Penginderaan Jauh, 5, 64-74.
Suwarsono.,  Yudhatama,  D.,  Trisakti,  B.,  dan
Sambodo,  K.  A.,  2013. Pemanfaatan Citra Pi-SAR2 untuk Identifikasi
Sebaran  Endapan  Piroklastik  Hasil
Erupsi  Gunungapi  Gamalama  Kota Ternate .  Jurnal  Penginderaan  Jauh, 10(1), 15-26.
Tjahjono,  B.,  Syafril,  A.  H.  A.,  Panuju,  D.  R., Kasno,  A.,  Trisasongko,  B.  H.,  dan Heidina,  F.,  2009. Pemantauan  Lahan Sawah  Menggunakan  Citra  ALOS AVNIR-2 .  Jurnal  Ilmiah  Geomatika,
15(2), 1-8.
Torres,  R.,  Snoeij,  P.,  Geudtner,  D.,  Bibby,  D.,
Davidson,  M.,  Attema,  E.,  Potin,  P., Rommen, B., Floury, N.,       Brown, M., Traver,  I.  N.,  Deghaye,  P.,  Duesmann, B., Rosich,  B., Miranda, N., Bruno, C., L’Abbate, M., Croci, R., Pietropaolo, A., Huchler,  M.,  dan  Rostan,  F.,  2012. GMES  Sentinel-1  Mission .  Remote Sensing  of  Environment,  120(2012),  9- 24.
Transactions  on  Geoscience  and  Remote Sensing, 24(2), 235-245.
Twelve, A., Cao, W., Plank, S., dan Martinis, S.,
2016. Sentinel-1-based  Flood  Mapping:
A  Fully  Automated  Processing  Chain . International Journal of Remote
Sensing, 37(13), 2990-3004.
Ulaby,  F.  T.,  Kouyate,  F.,  Brisco,  B.,  dan Williams,  T.  H.  L.,  1986. Textural Infornation in SAR Images. IEEE.
Wen, C., Zhang, Y., dan Deng, K., 2009. Urban Area  Classification  in  High  Resolution SAR  Based  on  texture  Features .  Geo-
spatial Solutions for Emergency
Management,  14-16  September  2009.
Beijing.
Weszka,  J.  S.,  Dyer,  C.  R.,  dan  Rosenfeld,  A.,
1976. A  Comparative  Study  of  Texture Measures  for  Terrain  Classification . IEEE  transactions  on  Systems,  Man, and Cybernetics, 6(4), 269-285.
Wu, D., Yang, H., Chen, X., He, Yong., dan Li,
X.,  2008. Application  of  Image  Texture for  The  Sorting  of  Tea  Categories  Using Multi-Spectral  Imaging  Technique  and Support  Vector  Machine .  Journal  of Food Engineering, 88(4), 474-483.
Xiaofeng,  L.,  2015. The  First  Sentinel-1  SAR
Image of a Typhoon. Acta Oceanologica Sinica, 34(1), 1-2.