## APLIKASI CITRA SENTINEL-2 UNTUK PEMETAAN TUTUPAN DAN PERUNTUKAN LAHAN PADA TINGKAT DESA
Marga Mandala1, Indarto Indarto*1,  Fery Febrian Arifin2, Farid Lukman Hakim2 1Keris P-LSO (Pengembangan Lahan Sub-Optimal), Universitas Jember 2PS Teknik Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Jember Jalan Kalimantan No 37, Kampus Bumi Tegalboto, Krajan Timur, Kecamatan Sumbersari, Kabupaten Jember, Jawa Timut, 68121, Indonesia e-mail: indarto.ftp@unej.ac.id
Diterima: 05 Februari 2020, Direvisi: 18 Juni 2020, Disetujui: 22 Juni 2020

## Abstrak
Sentinel-2  menjanjikan  citra  yang  gratis,  pada  ketelitian  spasial  sedang  dan  ketelitian spektral tinggi. Data citra ini mungkin dapat digunakan sebagai dasar pemetaan tutupan lahan (land cover) dan pruntukan lahan (land use) sampai dengan level Desa. Artikel ini bertujuan untuk membandingkan dan mengevaluasi peta tematik yang dihasilkan dari: (1) Klasifikasi dari citra Sentinel-2A, (b) digitasi manual dari Google  Earth Image, (c) dan peta RBI (Rupa Bumi Indonesia). Citra Sentinel-2A, citra google earth dan peta RBI digital digunakan  sebagai  input  utama.  Pengolahan  citra  Sentinel-2A  mencakup:  atmosferic correction, image composite, klasifikasi terbimbing, koleksi training area,  dan  uji-akurasi. Selanjutnya, ke tiga jenis peta tematik yang dihasilkan digunakan untuk membandingkan luasan per jenis tutupan lahan  yang dipetakan dan interpretasi perubahan peruntukan lahan  yang  terjadi.  Selanjutnya,  wilayah  empat  desa  digunakan  sebagai  sampel pengukuran. Penelitian menghasilkan peta tematik  tutupan dan peruntukan lahan pada level Desa. Perbandingan peta tematik menunjukkan bahwa citra Sentinel mampu untuk menangkap  fitur  tutupan  lahan  yang  utama  (yaitu:  Lahan-sub-optimal  kering,  lahan irigasi, lahan non-irigasi, area terbangun, hutan-perkebunan, dan badan air) pada level desa.  Lebih  lanjut  peta  yang  dihasilkan  dari  citra  Sentinel  dapat  digunakan  untuk memperbaharui, perencanaan dan evaluasi kegiatan pembangunan di Desa.
Kata Kunci: Sentinel-2A, Pemetaan, Tutupan Lahan, peruntukan lahan, desa.

## Abstract
Sentinel-2 provide a free of cost imagery in medium spatial and high spectral resolutions. These data promise a rapid, low-cost and easy to apply imagery for the end-user.  These free data may produce a rationale thematic land cover and land use (LCLU) map at the village level.  This  paper  aims  to  compare  and  to  evaluate  the  thematics  maps  created  by  (a) Sentinel-2,  (b)  digitalisation  from  Google  Earth  and  (c)  RBI  (Rupa  Bumi  Indonesia) Digital  Map.  Sentinel-2  image,  google  earth  image,  and  RBI  digital  map  used  as  the primary input. The treatment of sentinel 2A imagery consists of atmospheric correction, image  composite,  supervised  classification,  collecting  training  areas,  and  accuracy assessment.  The three types of maps use to compare area extent mapped for each type of land cover (LC), and the interpretation of land-use change occurred. Four villages used as samples of measurement. The research produces thematic LCLU maps at the village level. Comparison of maps shows that Sentinel capable of capturing major LC (i.e., Dry-marginal land,  non-irrigated  area,  irrigated  area,  pavement  areas,  forest  -  plantation,  and  water
body) at the village level.  Moreover, Sentinel-2A produce more detail of land cover type. Finally,  the  maps derived  from  Sentinel  data  provide data  for  up-dating, planning  and evaluation of village development.
Keywords : Sentinel-2A, mapping, land cover, land use, village.

## PENDAHULUAN
Pada  tulisan  ini  definisi  tutupan lahan atau Land cover (LC) dan peruntukan lahan  atau Land  use  (LU) mengacu  pada publikasi oleh   EUROSTAT (2001) sebagai berikut  :  tutupan  lahan  (LC)  menyatakan deskripsi  fisik  dari  suatu  ruang  di permukaan  bumi  kita  dan  dengan deskripsi  ini  memungkinkan  berbagai macam  kategori  sifat  bio-fisik  dapat dibedakan.    Pengamatan  tutupan  lahan dapat dilakukan melalui berbagai metode, mencakup: pengamatan langsung, fotografi udara dan sensor satelit.
Peruntukan lahan atau land use (LU) mengacu  pada  dimensi  fungsi  dari  suatu luasan  terkait  dengan  tujuan  ekonomi ( misal: luasan untuk pemukiman, industri, pusat  komersial,  pertanian  atau  hutan, tempat  rekreasi  atau  konservasi  alam (EUROSTAT,  2001).  Selanjutnya,  (Parece and Campbell, 2015)  mengadopsi definisi yang  sama  dan  menyatakan  bahwa  pada prakteknya istilah tutupan-lahan (LC) dan peruntukan-lahan (LU) dapat  saling dipertukarkan.    Citra  satelit  menawarkan alternatif  solusi  untuk  berbagai  malasah terkait  dengan  perubahan LCLU dan dampaknya  terhadap  masyarakat  dan lingkungan.
Ketersedian  data  citra  yang  gratis dengan  ketelitian  spasial  sedang  dan ketelitian  spektral  tinggi,  seperti  citra satelit  Sentinel-2,  menawarkan  metode pemetaan  yang  cepat,  murah  dan  mudah untuk  diterapkan.  Peta  tematik  yang dihasilkan  dari  citra  Sentinel-2  dapat menyediakan  informasi  yang  lebih terbaharui.  Informasi tersebut selanjutnya dapat digunakan sebagai dasar perencanaan dan aplikasi peta lainya.
Sentinel-2  merupakan  salah  satu satelit  penginderaan  jauh  dengan  sensor pasif. Sentinel-2 memiliki 13-band spektral
yaitu  band  2,3,4  dan  8  dengan  ketelitian spasial  10  m,  band  5,6,7,  8a,  11  dan  12 mempunyai  ketelitian  spasial  20  m  dan band 1, 9, dan 10 memiliki ketelitian spasial 60  m  (Esa,  2013).  Citra  sentinel-2  banyak digunakan untuk identifikasi dan analisis permasalahan terkait dengan lingkungan, perencanaan perkotaan, deteksi    perubahan    tutupan  lahan, pemetaan  resiko  bencana    dan  beragam aplikasi lainnya (Clerici, Valbuena
Calderón  &  Posada,  2017;  Tavares et  al. , 2019; Lopes et al. , 2020).
Peta tematik
LCLU dapat dihasilkan  dari  peta  konvensional  yang ada  atau  diturunkan  melalui  citra  satelit. Ke dua jenis peta tersebut dapat digunakan untuk mempelajari
LCLU dan
perubahannya,  seperti  pada  penelitian yang  dilakukan  oleh  (Eremiasova  & Skokanova 2009) dan  (Ptak  & Ławniczak, 2012).
Selanjutnya  Lambin et  al .  (2001); Martínez & Mollicone (2012); Efroymson et al .  (2016);  dan  Song et  al. (2018)  memberi contoh  bagaimana  eksplorasi  lebih  lanjut hubungan  sebab-akibat  antara  perubahan LCLU dan  kosenkuensinya  terhadap masyarakat  dan  lingkungan.  Pada  kasus yang  lain,  beberapa  penelitian  mencoba mengintegrasikan  berbagai  macam  data citra melalui teknik fusi citra (image fusion) untuk  mempelajari  fenomena LCLU dengan lebih komprehensif ( Moran, 2010; Li,  Lu,  Moran,  Dutra,  &  Batistella,  2012; Wężyk, Hawryło, Szostak, Pierzchalski, & Kok, 2016; Tavares et al ., 2019).
Penggunaan citra
Sentinel-2A untuk  interpretasi LCLU ,  perubahan  dan konsekuensinya  telah  menjadi  subjek penelitian  yang  cukup  populer  pada  5 tahun  terakhir.  Beberapa  contoh  aplikasi citra  Sentinel-2A  untuk  identifikasi  dan pemetaan  pada  bidang  terkait  dengan
pertanian,  misalnya  dijumpai  dalam tulisan (Rujoiu-Mare et al. , 2017; Tavares et al. ,  2019  ;  Abdi,  2019).  Penelitian  tersebut menunjukkan  potensi  aplikasi  citra sentinel-2A  untuk  pemetaan LCLU dan fenomena terkait.
Interval waktu pemotretan dengan frekuensi  yang  cukup  tinggi,  yang ditawarkan  oleh  Landsat-8  (Operational Land Imager) dan citra Sentinel 2A atau 2B MSI ( Multi Spekctral imaging )  memberikan peluang  baru  untuk  memetakan  dan mengidentifikasi  karakteristik  dinamika perubahan  permu-kaan  bumi  kita  dari waktu
ke waktu dengan mengkombinasikan  ke  dua  citra  tersebut (Bolton et al. , 2020). Memetakan menggunakan citra satelit pada prinsipnya adalah mengklasifikasikan  piksel  menjadi sekelompok  piksel  berdasar-kan  logika tertentu, sehingga objek atau fitur yang ada di  alam  dapat  digambarkan  semirip mungkin.  Hal ini dapat dilakukan dengan berbagai  metode,  misalnya:    klasifikasi, segmentasi, machine-learning atau algoritma yang lain.
Metode  klasifikasi  sudah  sangat umum  digunakan.  Khorram et  al. ,  (2013) menyatakan  bahwa  kebanyakan  metode klasifikasi  citra  didasarkan  pada  “ hard- logic ”,  menggunakan  baik  infomasi spektral  dan  pola  temporal-spasial. Klasifikasi  berbasis  “ hard-logic ”  ini  secara umum  dibedakan  menjadi  dua,  yaitu klasifikasi
terbimbing (supervised classification) dan klasifikasi tidak terbimbing (un-supervised classification) . Secara  prinsip  ke  dua  jenis  teknik klasifi-kasi  tersebut  dapat  menggunakan berbagai macam algoritma yang ada. Pada klasifikasi  terbimbing,  titik  kritis  metode ada  pada  jenis  dan  jumlah  training  area yang  digunakan  untuk  proses  klasifikasi. Kombinasi  kanal  yang  dipilih  juga  akan menentukan  hasil  klasifikasi  (Richards, 2013).
Klasifikasi  tidak  terbimbing  dapat menggunakan
berbagai algoritma pengelom-pokan (clustering-algorithm) . Klasifikasi tidak terbimbing
menggabungkan piksel hanya berdasarkan
kemiripan  karaktertisik piksel dan dilambangkan  oleh  nilai  digital  (DN value)(Richards,  2013).  Lebih  lanjut, Khorram et  al. (2013)  menyatakan  bahwa algoritma  yang  paling  umum  digunakan pada  proses  klasifikasi  terbimbing  adalah Maximum Likelihood Classification (MLC).
Ketelitian  hasil  klasifikasi  dapat diukur  dengan  berbagai  metode  (Foody, 2002,  2004).  Metode  yang  paling  umum digunakan  untuk  mengukur  ketelitian hasil  kaslifikasi  adalah  matrik  kesalahan atau confusion-matrix (Foody,  2004). Konsep matrik kesalahan umumnya telah ditulis pada buku teks tentang penginderaan  jauh  (Lillesand,  Kiefer  & Chipman, 2008; Campbell & Wynne, 2011).
Ada perbedaan tingkat penerimaan dari  hasil  matrik  kesalahan . USGS,  (2019)
menyatakan minimal 85% tingkat kesalahan  cukup  untuk  menyatakan  hasil klasifikasi  yang  baik.  Sementara,  LAPAN (2015)  mensyaratkan  tingkat  ketelitian lebih  dari  75%  untuk  menyatakan  bahwa hasil  klasifikasi  memadai.  Selanjutnya Foody  (2008)  merekomendasikan  tingkat ketelitian  89%  ±  5%  interval  konfidensi untuk  menyatakan  hasil  klasifikasi  yang baik.
Di Indonesia, sumber utama untuk interpretasi LCLU pada wilayah pedesaan adalah  Peta  Rupa  bumi  Indonesia  (RBI). Peta  ini  dapat  didownload  secara  gratis untuk  semua  wilayah  NKRI,  melalui laman  resmi  portal  BIG.  Peta  RBI  dapat didownload  dalam  format  raster  (*.Jpeg) dari  hasil  scan  lembar  peta  atau  dalam format shapefile (*.shp) (format vektor)(BIG, 2019). Pada kebanyakan wilayah
pedesaan  di  Indonesia,  peta  RBI  yang tersedia  adalah  peta  RBI  produksi  tahun 1999  sd  2001.  Artinya  peta  RBI  yang  ada menggambarkan tutupan dan peruntukan lahan  wilayah  pada  sekitar  tahun  2000 (atau  20  tahun  yang  lalu).  Dan  pada kebanyakan  wilayah  peta  RBI  yang  ada masih  belum  terbaharui.  Tetapi  pada kenyataannya,  peta  RBI  juga  masih digunakan  sebagai  dasar  kajian  dan
interpretasi (Riadi & Makmuriyanto, 2014; Susetyo, 2015).
Pada  beberapa  kasus  peta  RBI masih  dapat  dan  layak  digunakan.  Pada kasus  dimana  fenomena  yang  akan dibahas  adalah  masalah  terkait  kekinian, peta detail perkotaan, maka peta RBI perlu diperbaharui  dengan  interpretasi  citra satelit  yang  memiliki  ketelitian  spasial tinggi, hasil survei, foto udara atau drone (Hakim,  Riqqi  &  Harto,  2014;  Riadi  & Rachma,  2017;  Sudarman,  Sadikin  & Prijatna, 2020).
Salah satu cara sederhana membuat peta  adalah  dengan  digitasi  manual  dari peta  Google  Earth.  Namun  demikian, proses  digitasi  manual  tidak  disarankan untuk wilayah yang luas, karena beresiko pada  banyak-nya  kesalahan  digitasi  yang mungkin  dilakukan,  disamping  proses lebih  lama,  hasil  kurang  teliti  dan  biaya mahal. Alternatif lain adalah menggunakan Citra satelit resolusi tinggi, Unmanned Aerial Vehicle (UAV) atau drone. Drone sangat bagus untuk digunakan pada wilayah yang  relatif sempit dan membutuhkan  ketelitian  yang  cukup tinggi.  Namun  demikian,  penggunaan citra  resolusi  tinggi  dan  drone  untuk pemetaan  wilayah  yang  luas,  akan membutuhkan  banyak  biaya,  proses rendering,  penggabungan (mozaick) dan interpretasi  menjadi  lebih  lama,  dan membutuhkan  teknologi  hardware  dan software dengan kapasitas memadai.
Ketersediaan  data  citra  Sentinel yang gratis dan mencakup setiap wilayah di  permukaan    bumi  kita,  menjanjikan alternatif solusi bagi proses pemetaan yang cukup  akurat,  biaya  murah,  dan  mudah diterapkan.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk:  (1) menghasilkan  peta  tematik LCLU dari interpretasi Sentinel, (2)  membandingkan peta  tematik  yang  dihasilkan  dari interpretasi  citra  sentinel,  digitasi  manual dan peta RBI, (3) menginterpretasikan peta tutupan dan peruntukan lahan pada level desa. Desa merupakan wilayah administrasi  paling  kecil.  Perencanaan wilayah,  perubahan LCLU dan  aspek
pembangunan  lainnya  dimulai  dari  level Desa,  sehingga  pemetaan  status  dan perubahan LCLU pada  level  desa  sangat pentin  untuk  dilakukan.  Apa  jenis  LCLU utama  pada  level  desa  yang  dapat dideteksi melaluai  Sentinel? Apakah hasil pemetaan rasional dan dapat dibandingkan  dengan  RBI,  dan    dengan digitasi manual.

## METODE PENELITIAN Lokasi Penelitian
Kabupaten  Situbondo  (Gambar  1) terletak  di  bagian  timur  wilayah  Jawa Timur  memiliki  luas  wilayah  total  = 1651,33  km 2 .  Jumlah  penduduk  per Kabupaten    =  691622  orang.  Kepadatan populasi = 422 per km 2 dan pertumbuhan penduduk  tahunan    dihitung  selama periode  2018–2019 is 0,46 (%)(BPS, 2019).
Wilayah  kabupaten  situbondo relatif  kering  dibanding  wilayah  lain  di Jawa  Timur.  Hujan  tahunan  rerata berkisar  antara  500  sd  1500  mm/tahun. Umumnya  di  Jawa  timur  hujan  tahunan berkisar  antara  1000  sd  3500  mm/tahun. Bulan  kering  (  hujan  <  100mm/bln)  , lamanya  antara  7  sd  9  bulan  per  tahun. Penelitian  ini  dilaksanakan  antara  bulan Maret sampai November 2019.
Gambar 1. Lokasi Penelitian

## Alat dan Bahan
1 . Perangkat  lunak multispec  Versi 9 (Landgrebe,   2005) digunakan  untuk klasifikasi  dan  interpretasi    citra sentinel-2A.
2. Q-GIS 3.2.0          diunduh          dari website https://qgis.org (QGIS Development  Team,  2019)  dan digunakan    untuk reclass dan  koreksi atmosferik.
4. GPS  digunakan  untuk mengambil titik GCP (Ground  check  point) dan Google earth image  (digunakan  untuk  melihat kecocokan keadaan yang ada dilapang.
5. Camera  untuk  mengambil  gambar GCp.

## Input Data
1. Input utama pada penelitin ini adalah citra  Sentinel-2A  yang  mencakup seluas  wilayah  Kabupaten  Situbondo. Citra diunduh dengan kriteria penutupan  awan (cloud  coverage) yang paling minimal. Citra didownload dari web  site  USGS  (USGS,  2019).  Karena fokus  penelitian  ini  adalah  pemetaan jenis LCLU maka citra yang paling baik untuk  diunduh  adalah  citra  dengan tutupan  awan  yang  minimal.  Dua scene  citra  dari  tanggal  25  bulan  Juni 2019 diunduh dan digabung.
Tabel 1. Raw image metadata Cloud cover(%) Data type orbit 0,0179 S2A_MSIL1C  Descending 0,1016 S2A_MSIL1C  Descending Sumber: Pemrosesan Data, 2019 2. Peta  RBI  diunduh  dari  laman  resmi website BIG (BIG, 2019). Peta RBI skala 1:25000 (skala sedang) diunduh seluas wilayah  Kab.  Situbondo.  Peta  RBI selanjutnya di potong seluas wilayah 4 desa sebagai sampel evaluasi.
3. Google  Earth  image  diunduh  hanya seluas  4  wilayah  desa  yang  dijadikan sample.  Baik RBI maupun google erath image  dignakan  sebagai  pembanding dapam penelitian ini.

## Prosedur Pemrosesan Data
Gambar (2) menampilkan prosedur penelitian. Blok kiri merinci urutan langkah pengolahan citra sentinel-2A, yang
mencakup: koreksi atmosferik (atmospheric correction), komposit  citra,    klasifikasi terbimbing,  survey  lapang,  dan accuracy assessment .
Koreksi atmospheric
menggunakan algo-ritma DOS (Dark Object Sub-traction) yang ada pada tool  SCP (semi automatic  plugin) dan  mengikuti  prosedur yang  telah  dipubikasi  oleh  (Congedo, 2016).  Koreksi  atmosferik  dilakukan menggunakan  QGIS.  Citra  Sentinel-2A yang  tersedia  adalah  Level-1C  artinya telah      terkoreksi      secara  geometrik. Komposit citra dibuat dengan kombinasi 5 kanal yaitu (kanal 2,3,4,5 dan 8A).
Gambar 2. Prosedur Pemrosesan Data
Beberapa  kali  kegiatan  survey  lapang dilakukan  antar  bulan  Mei  sd  November 2019 untuk mengoleksi GCP dan memotret wilayah  kajian.  Sejumlah 771  GCP  dibuat untuk  membantu  proses  klasifikasi terbimbing (Tabel 2).
Tabel 2. Ringkasan GCP
Sumber: Pemrosesan Data, 2019 LCLU class Jumlah GCP Luas ukuran GCP (ha) Total Min Mak Water body 40 553,9 1,23 54,3 Forest- plantation 184 12.366,5 1,78 209 DryMAL 165 4.280,2 1,21 93,5 Non-Irrigated 92 2.169,5 1,40 46,8 Built- up area 140 3.425,6 2,38 56,7 Irrigated paddy field 150 3.222,6 1,14 56,8 Total 771 26.018,3
Klasifikasi dilakukan dengan algoritma maximul  likelihood  classification (MLC) (Landgrebe  and  Biehl,  2011) . MLC dijalankan  dengan  menggunakan  lima kanal untuk komposit citra dan 771 GCP. Proses kasifikasi mengikuti prosedur pada tutorial  (Landgrebe, 2015).
Selanjutnya  digunakan,  matrik kesalahan  berbasis indek overall dan kappa accuracy ,  untuk  menilai  kualitas  hasil klasifikasi. Kriteria
ketelitian menggunakan 89% (Foody, 2008).
Langkah  berikutnya,  Empat  (4)
wilayah  Desa  digunakan  sebagai  sampel untuk mengevaluasi hasil klasifikasi, yaitu desa:  Jatisari,  Sopet,  Kendit,  dan Jatibanteng.  Pemilihan  desa  berdasarkan lokasi  dan  karakteristik  LCLU  yang  ada pada  tiap  desa.  Selanjutnya  peta  tematik hasil klasifikasi dipotong (clip) seluas batas Desa untuk dibandingkan dengan peta RBI dan hasil digitasi manual.
Peta RBI yang diunduh dari laman BIG,  se  batas  wilayah  kabupaten Situbondo
(dalam format vector), selanjutnya  dipotong    dengan  poligon batas  desa  (Blok  tengah  dari  gambar  2). Hasilnya berupa peta LCLU desa versi RBI tahun  2000,  sebagai  bahan  perbandingan. Proses dilakukan pada software QGIS.
Selanjutnya,  pada  blok  kanan, google earth image diunduh dengan Easy Google  Map  downloader  dan  digabung seluas batas Desa. Selanjutnya , citra Google Earth (dalam  format  raster)  tersebut, dijadikan  sebagai  background  map-file untuk proses digitalisasi. Hasil digitalisasi adalah peta raster.
Selanjutnya,  (1)  peta  RBI  dan  (2) peta  hasil  digitasi  manual  dari  Google Earth digunakan untuk Evaluasi. Peta RBI dipotong (clip) sebatas  desa  Jatisari  dan dihitung luas tiap jenis peruntukan lahan. Kemudian, Citra Google Earth di mosaick dan  dipotong  dengan  batas Desa  Jatisari. Selanjutnya,  dilakukan  pembuatan  peta LCLU  desa  secara  manual  dengan melakukan digitalisasi. Dalam hal ini citra google  tidak  diolah,  tetapi  hanya digunakan sebagai back- ground map file untuk  melakukan  digitalisasi  (gambar  3).
Metode  ini  sudah sangat  umum dipraktekkan. Proses digitalisasi
dilakukan  menggunakan  QGIS  (QGIS Development Team, 2019).
Gambar 3. Ilustrasi Proses Digitasi
Selanjutnya,  evaluasi  dilakukan dengan  membandingkan  jenis  fitur  yang dapat  dipetakan  dan  prosentase  luas.
Interpretasi dilakukan dengan membandingkan    ke  tiga  peta  tematik LCLU ,  yaitu:  (1)  dari  RBI,  (2)  hasil klasifikasi  terbimbing  metode MLC ,  (3) Digitasi  dari  google  earth.    Interpretasi juga dilakukan dengan membandingkan kenya-taan yang ada di Lapang.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Interpretasi Umum
Klasifikasi terbimbing menggunakan MLC menghasilkan  indek overall  dan  kappa  accuracy  =  95,6%  dan 93%. Menurut Foody (2008) hasil ini cukup memadai  dan  memenuhi  kriteria  standar klasifikasi. Tabel 3 menampilkan perbandingan  hasil  klasifi-kasi  dengan peta RBI tahun 2000.
Table 3. Perbandingan RBI dan Sentinel
LULC Class RBI-2000 Sentinel - 2019 km 2 % km 2 % Area terbangun 90 5,45 174 10,53 LSO-kering 859 52,0 439,1 26,6 Lahan irigasi 207 12,5 170,9 10,35 Lahan non- irigasi 109 6,6 33,4 2,02 Hutan- perkebunan 363,3 22,0 821,7 49,8 Badan air 23,0 1,39 12,18 0,74 Total 1651, 3 100 1651,3 100 Sumber: Pengolahan Data, 2019
Gambar  (4)  menampilkan  peta hasil  klasifikasi  Sentinel  dibandingkan dengan peta RBI.  RBI dibuat pada tahun 2000-an,  sementara  sentinel  berdasarkan citra tahun 2019.  Perubahan LCLU dapat diamati dengan membandingkan 3 kelas, yaitu:  LSO-kering,  kebun-hutan,  dan lahan non-irigasi.  Asal dari ke tiga kelas ini  pada  hakekatnya  sama  yaitu  Lahan Sub-optimal kering (LSO-Kering).
Definisi  LSO-kering  merujuk  pada publikasi  (Mulyani  &  Sarwani,  (2013)  ; Mulyani, Priyono & Agus, (2013).
Luas total ke tiga kelas pada RBI = (859 + 109 + 363,3) = 1331,3 km 2 = 80,62% dari  total  luas  wilayah  Situbondo. Sedangkan pada citra Sentinel luas total = 439,1  + 33,4  + 821,7 1294,2  km 2 = 78.37%. Hal  ini  menunjukan  telah  terjadi perubahan  peruntukan  lahan  (LU)  dari LSO-kering menjadi peruntukan lainnya. LSO-kering berkurang karena dimanfaatkan untuk peruntukan lainnya, menjadi  hutan  dan  sebagian  besar  LSO- Kering telah dimanfaatkan untuk  kebun, pemukiman dan sawah atau ladang.
Peruntukan  lahan  untuk  area terbangun  (berupa    pemukiman  warga, infrastruktur jalan, kawan pertokoan, dll) telah meningkat secara signifikan selama dua  dekade.  Pada  peta  RBI  (tahun 2000) luas total  area terbangun = 90 km 2 , hanya mencakup  5,45%  dari  luas  total  wilayah Kabupaten  Situbondo.  Pada  tahun  2019 (sentinel), area terbangun sudah mencapai = 174 km 2 = 10,53% luas total wilayah. Jadi dari tahun 2000 sd 2019 telah terjadi  peningkatan  luas  pemukiman  di Kabupaten Situbondo menjadi 2x lipat.
Perubahan  terjadi  dan  dapat disebabkan  karena  urbanisasi  dan peningkatan  jumlah  penduduk  di wilayah  perkotaan  Situbondo.  Misalnya terjadi  di  kecamatan  Besuki,  Bungatan, Panarukan,  Mangaran,  Situbondo,  Panji,
Kapongan, Jangkar, Arjasa dan Asembagus. Umumnya wilayah
kecamatan  yang  berada  di  sepanjang Pantai  utara  Jawa.    Perkembangan industri  dan  lokasi  wisata  di  sepanjang pantai  Situbondo  juga  meningkatkan konversi  lahan  ke  pemukiman  dan fasilitas perkotaan terkait.
Gambar 4. Perbandingan hasil klasifikasi dengan peta RBI.
Konversi  lahan  sawah  dan  tegalan menjadi  pemukiman  (lahan  terbangun) juga terjadi. Fenomena ini teramati pada wilayah  perkotaan  (bagian  tengah  dari Peta), di kecamatan Mangaran, Situbondo, Panarukan, Panji, dan Kapongan.  Lahan  Irigasi  di  wilayah tersebut  telah  terkonversi  sebagian menjadi
area-terbangun untuk pemukiman  atau  fasilitas  kota  lainnya (infrastruktur  jalan,  mall,  dll).  Lahan irigasi  pada  peta  RBI  tampak  sebagai blok-luasan  berwarna  biru-muda,  dan telah  berubah  menjadi  lahan  campuran yang  terdiri  dari  pemukiman  dan  lahan sawah (terlihat pada peta hasil klasifikasi Sentinel).

## Peta Hasil Digitalisasi
Gambar (5) menampilkan perbandingan  antara  citra  Google  Earth dan  hasil  digitalisasi  pada  ke  empat  (4) desa sampel. Ketelitian proses digitalisasi sangat    tergantung  pada konsistenti  dan ketelitian  operator  dalam  melakukan digitasi.  Terlihat  bahwa  hasil  digitalisasi yang  baik  dan  paling  detail  adalah  desa Jatisari.
Gambar  5.  Peta Hasil Digitasi
Luas wilayah ke empat desa juga berbeda,  yaitu  :  Jatibanteng  (6.78  km 2 ), Kendit (6.45 km 2 ), Jatisari (45.97 km 2 ), and Sopet (43.51 km 2 ).
Pada  wilayah  desa  Jatibanteng, Kendit dan Sopet relatif hanya fitur utama yang didigitasi. Artinya, seharusnya pada penelitian  ini,  peta  hasil  digitasi  dari Google Earth dapat menjadi acuan utama,
tetapi
faktor operator dapat
menyebabkan hasil digitasi atau perhitungan  luas  menjadi  kurang  tepat, sehingga  digitasi  menjadi  pertimbangan dalam  interpretasi  tetapi  tidak  dapat menjadi tolok ukur utama.

## Interpretasi LCLU Desa Jatisari
Tabel (4) menampilkan perbandingan LCLU di desa Jatisari (45.97 km 2 ).  Luasan  yang  sama  dipetakan dengan  cara  yang  berbeda  akan menghasilkan detail yang berbeda.
Table 4. Perbandingan LCLU Jatisari Kelas LCLU RBI-2000 Google Earth - 2019 Sentinel 2A-2019 km 2 % km 2
% km 2 % Area terbangun 1,03  2,24 1,79 3,90  1,83  3,99 LSO- kering 34,9  76,0 23,3 50,6  23,7  51,6 Lahan irigasi 6,57  14,3 6,89 15,0  4,65  10,1 Lahan non- irigasi 0,00  0,00 8,12 17,7  0,49  1,08 Hutan- kebun 3,42  7,44 5,83 12,6  15,3  33,2 Badan air 0,00  0,00 0,05 0,12  0,00  0,01 Luas total 45,9 100 45,9 100 45,9 100
Sumber: Pengolahan Data, 2019
Area terbangun yang pada tahun 2000  hanya  seluas  1,03  km 2 atau  (2,24%) dari  luas  Desa  Jatisari.  Pada  tahun  2019 telah  berkembang  menjadi  hampir  2x lipat (1,83 km 2 ) atau (±3,90%) pada tahun 2019.  Hasil  klasifikasi  relatif  identik dengan hasil digitasi manual. Perbedaan hanya sekitar = 1.83 – 1.79 = 0.04 km 2 . Kemiripan  hasil  juga  terlihat untuk  kelas  LSO-kering.  Sentinel  dapat memisahkan  dengan  jelas  pemukiman dan  LSO.  Proses  digitasi  sawah  irigasi lebih  luas  dari  yang  seharusnya,  karena mungkin  ada  lahan  non-irigasi  yang dianggap sebagai lahan irigasi. Pada citra Google  Earth  kenampakan  ke  dua-nya hampir mirip. Lahan irigasi pada wilayah Jatisari  relatif  tidak  bertambah,  sejak dibangun-nya  Jaringan  Irigasi.  Daerah irigasi  (warna  biru  muda)  hanya  ada diujung  sebelah  kiri  atas  dari  peta  RBI (Gambar 6).
Gambar 6. LCLU Desa Jatisari
Pada  proses  digitasi,  karena dilakukan  secara  manual,  maka  lahan non-irigasi dapat dipisahkan dari Kebun. Proses  digitasi  mengindentifikasi  kebun mangga warga dengan baik. Dimana area berpohon  dianggap  kebun,  sedangkan area    kosong  didigit  lahan  non-irigasi. Pada  Sentinel  tutupan  lahan  (LC) dipisahkan  menjadi  2,  area  yang  tidak bervegatasi  dimasukan  sebagai  LSO (ladang/tegalan)  dan  area  berpohon (termasuk tanah kosong di sekitar kebun atau tanaman) diklasifikan sebagai hutan- kebun.  Dalam  hal  ini,  sentinel  melihat hutan  dan  kebun  sama  sebagai  kelas tanaman tahunan. Pohon besar yang hijau sepanjang tahun. Sementara, RBI mengidentifikasi lahan berbasis land use (fungsi kebun dan fungsi hutan).
Lahan irigasi yang pada peta RBI digambarkan sebagai blok-area ( Land-use ) berwarna  biru  muda,  telah  berubah karena  sebagian  dikonversi  untuk pemukiman warga.  Sehingga, tampak di peta  Sentinel  sebagai  campuran  warna biru-merah-kuning  yang  menunjukan kondisi  tutupan  lahan (LC) yang  lebih terfragmentasi  berupa  campuran  antara pemukiman vegetasi dan lahan irigasi.

## LCLU Desa Sopet
Peruntukan lahan (LU) di peta RBI terbagi  ke  dalam  :  area-terbangun,  lahan- irigasi, LSO-kering, hutan dan perkebunan (gambar  7).  Saluran  irigasi  Sampeanbaru melintas dari Barat ke Timur dan membagi wilayah  Sopet  menjadi  dua  bagian  yang
kontras  (Gambar  7).    Di  bawah    saluran adalah lahan irigasi. Pada peta RBI, lahan irigasi  berupa  blok-area  berwarna  biru- muda, mencakup ± 30% wilayah desa dan terletak di sebelah utara saluran. Sebagian lahan  irigasi  telah  terkonversi  menjadi pemukiman.  Di atas  saluran  adalah  LSO- kering,  perkebunan  dan  hutan mencakup seluas  ±30  km 2 atau    67,7%  dari  total wilayah desa.
Gambar 7. LCLU Desa Sopet
Proses  digitasi  dilakukan  dengan mengikuti  fitur  utama  dari  google  earth sehingga  hasilnya  menyerupai  RBI. Sentinel dapat mengklasifikasikan konsidi penutupan lahan (LC) di Sopet dengan lebih detail.  Dimana  terlihat  bahwa  area  yang awalnya diperuntukan untuk lahan irigasi, telah  terkonversi  sebagian  menjadi  area terbangun dan vegetasi tahunan. Demikian  juga  di  bagian  selatan  dari saluran.  LSO-kering  (pada  RBI  2000) diklasifikasikan  menjadi  LSO-kering  dan vegatsi  tahunan  (hutan  –perkebunan) dalam  bentuk  yang  lebih  terfragmentasi. Hal  ini  karena  sentinel  mengelompokan pixel  ke  dalam  kelas  berdasarkan penutupan lahan ( land cover ).
Table 5. LCLU desa Sopet
Kelas LCLU RBI 2000 Google Earth- 2019 Sentinel 2A - 2019 km 2 % km 2 % km 2 % Area terbangun 1,15  2,64 1,42 3,3 5,6 12,9 LSO-kering 23,5  54,1  17,42 40,1 18,7  43,0 Lahan irigasi 12,9  29,7  11,09 25,5 6,31  14,5 Lahan non irigasi 0,04  0,09 3,07 7,07 0,54  1,24 Hutan - perkebunan 5,9 13,5 9,11 20,9 12,3  28,4 Badan air 0,00  0,00 1,39 3,19 0,00  0,00 Total 43,5  0,00  43,51 100 43,5  100
Selama  19  tahun,  area  terbangun meningkat  4,86  kali  lebih  luas.  LSO- kering  berkurang  –  20%  dari  luas sebelumnya. Lahan irigasi telah berkurang hampir 50%. Luas area untuk perkebunan  dan  hutan  menjadi  2  kali lipat (Tabel 5).

## LCLU Desa Kendit
Desa  kendit  terletak  di  wilayah bawah,  dekat  dengan  pantai  dan  pada topografi  yang  relatif  datar.  Pada  tahun 2000  (peta  RBI),  hampir  80%  wilayah  di Kendit  adalah  lahan  non-irigasi  atau sawah  tadah  hujan.  Pengembangan jaringan  irigasi  (  dalam  hal  ini,  saluran Induk Panarukan) telah mampu mengairi lahan  tersebut  menjadi  sawah  irigasi. Saluran  irigasi  pada  proses  digitalisasi digambarkan  sebagai  badan  air  (Gambar 8).
Gambar 8. LCLU Desa Kendit
Lahan  irigasi  didigitasi  seluas 75%.  Selama  19  tahun,  area  terbangun hanya bertambah = 1,07 – 0,99 = 0,08 km 2 , sesuatu yang sulit untuk dipahami untuk suatu wilayah perkotaan.  Hal ini karena proses digitasi dilakukan hanya mengambil  secara  umum  (berupa  zona). Ini  salah  satu  kelemahan  dari  operator dalam  proses  digitasi.  Dalam  hal  ini, Sentinel  dapat  menggambarkan  proses perubahan  dari  lahan  non-irigasi  ke lahan-irigasi, area terbangun dan vegetasi tahunan  dengan  lebih  baik.    Luas  area terbangun  selama  19  tahun  telah meningkat menjadi 1,6 x dari sebelumnya (tabel  6).  Lahan  irigasi  tinggal  45%  dari luas total.
Lahan
non-irigasi (tegalan/ladang)  seluas  10%  berada  di utara  saluran  dan  merupakan  wilayah
yang  lebih  tinggi  dari  saluran  induk, sehingga tidak terairi. Hutan-perkebunan seluas 4,34% hakekat-nya adalah tanaman tahunan, seperti pohon mangga, tanaman di  sekitar  jalan  atau  pohon  di  sekitar pekarangan rumah.
Table 6. LCLU at Kendit Kelas LCLU RBI 2000 Google Earth - 2019 Sentinel 2A - 2019 km 2 % km 2 % km 2 % Area terbangun 0,99 15,4 1,07 16,6 1,58 24,5 LSO-kering 0,34 5,26 0,00 0,00 0,96 14,9 Lahan irigasi 0,00 0,00 4,81 74,6 2,92 45,2 Lahan non- irigasi 5,07 78,6 0,15 2,33 0,70 10,9 Hutan - perkebunan 0,04 0,69 0,31 4,75 0,28 4,34 Badan air 0,00 0,00 0,11 1,72 0,01 0,12 Total 6,45 100 6,45 100 6,45 100
Sumber: Pengolahan Data, 2019

## LULC Desa JatiBanteng
Desa  Jatibanteng  merupakan pusat dari Kecamatan Jatibanteng. Dalam hal  ini  area  terbangun  relatif  tidak berubah  selama  19  tahun.  LSO-kering berkurang dai 36% menjadi 24% (Tabel 7).
Tabel 7. LCLU Jatibanteng LCLU class RBI 2000 Google Earth- 2019 Sentinel 2019 km 2 % km 2 % km 2 % Area terbangun 0,79  11,7  0,59 8,7 0,80  11,9 LSO-kering 2,43  35,9  2,69  39,6  1,60  23,6 Lahan irigasi 1,72  25,4  2,70  39,9  0,27 4,0 Lahan non- irigasi 0,41  6,00  0,25  3,68  0,06  0,88 Hutan- perkebunan 1,18  17,4  0,49  7,17  4,05  59,7 Badan air 0,24  3,57  0,07  1,00  0,00  0,00 Total 6,78  100  6,78 100 6,78 100 Sumber: Pengolahan Data, 2019 Sebaliknya wilayah
hutan- perkebunan  digambarkan  oleh  Sentinel lebih  besar.  Hal  ini  karena,  citra  yang digunakan adalah hasil pemotretan pada akhir  musim  penghujan  (juni  2019). Lahan  di  wilayah  Jati  Banteng  masih banyak  tertutup  oleh  vegetasi.  Vegetasi yang  dominan,  diklasifikasikan  lebih  ke
dalam  kelas  hutan-perkebunan  (Gambar 9).

## Gambar 9. LCLU Desa Jatibanteng

## KESIMPULAN
Artikel ini membahas
perbandingan  peta  hasil  klasifikasi  dari citra-Sentinel 2A, peta hasil digitasi manual dari  Google  Earth    dan  peta  RBI  Digital untuk  menggambarkan  tutupan  dan peruntukan lahan ( LCLU )  pada level desa. Perbandingan  hasil  klasifikasi,  dengan digitasi manual dan RBI dapat digunakan sebagai dasar interpretasi LCLU di wilayah empat  desa  tersebut  dan  identifikasi perubahan LCLU yang  utama  selama  19 tahun terakhir.
Hasil  evaluasi  juga  menunjukan kemampuan Sentinel 2A untuk
memetakan tutupan lahan sampai dengan level  desa.  Digitasi  secara  manual  dari goole  earth  beresiko  pada  terjadinya kesalahan interpre-tasi. Secara umum citra sentinel dapat digunakan untuk mengambarkan  fitur  utama LCLU suatu Desa.  Citra  juga  dapat  digunakan  untuk memperbaharuai peta RBI dan perencanaan pembangunan di tingkat Desa

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  dan  publikasi  terkait LSO  di  wilayah  Jatisari  merupakan bagian  dari  skema  Hibah  Pendamping IDB LP2M UNEJ tahun   anggaran   2019, No    SK    rektor: 13455/UN25/LT/2019 (Tanggal  9  Agustus  2019)                dan contract                no:                3200 /UN25.3.1/LT/2019    (tanggal    16 Agustus  2019).  A.n  Indarto,  berjudul  : “Pengembangan  Jaringan  Distribusi  Air dan Desain Irigasi Mikro Berbasis Sumur
Tanah dalam pada Lahan Sub-Optimal di Desa Jatisari, Kec Arjasa, Kab Situbondo”, di  bawah  koordinasi  keris  LSO.  Kepada LP2M  UNEJ,  pemkab  Situbondo  dan semua  pihak  yang  telah  membantu kelancaran proses penelitian ini disampaikan banyak terima kasih.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdi,  A.  M.  (2019)  ‘Land  cover  and  land use  classification  performance  of machine learning algorithms in a boreal landscape  using  Sentinel-2  data’, GIScience  &  Remote  Sensing .  Taylor  & Francis, pp. 1–20. doi: 10.1080/15481603.2019.1650447. BIG  (2019) Indonesia  Geospatial  Portal . Available at: http://tanahair.indonesia.go.id/portal -web (Accessed: 15 December 2019). Bolton, D. K. et al. (2020) ‘Continental-scale land surface phenology from
harmonized  Landsat  8  and  Sentinel-2 imagery’, Remote Sensing of Environment . Elsevier Inc., 240. doi: 10.1016/j.rse.2020.111685. BPS,  S.  (2019) Kabupaten  Situbondo  dalam angka  tahun  2019  (Regency  Situbondo  in number) .  Situbondo.  Available  at: https://situbondokab.bps.go.id/public ation/2019/12/26/ee20f467bae2040464 413b80/statistik-daerah-kabupaten- situbondo-2019.html (Accessed: 25 May 2020).
Campbell,  J.  B.  and  Wynne,  R.  H.  (2011) Introduction  to  remote  sensing .  Guilford Press.
Clerici, N., Valbuena Calderón, C. A. and Posada, J. M. (2017) ‘Fusion of sentinel- 1a and sentinel-2A data for land cover mapping:  A  case  study  in  the  lower Magdalena region, Colombia’, Journal of Maps . doi: 10.1080/17445647.2017.1372316. Congedo, L. (2016) Semi-Automatic
Classiﬁcation  Plugin  Documentation .  doi:
10.13140/RG.2.2.29474.02242/1.
Efroymson,  R.  A. et  al. (2016)  ‘A  causal analysis framework for land-use change and  the  potential  role  of  bioenergy
policy’, Land Use Policy . Elsevier Ltd, 59, pp. 516–527. doi: 10.1016/j.landusepol.2016.09.009. Eremiášová,  R.  and  Skokanová,  H.  (2009)
‘Land  Use  Changes  (Recorded  in  Old Maps)  and  Delimitation  of  the  Most Stable  Areas  from  the  Perspective  of Land  Use  in  the  Kašperské  Hory Region’, Journal  of  Landscape  Ecology . Berlin:  Sciendo,  2(1),  pp.  20–34.  doi: https://doi.org/10.2478/v10285-012- 0012-5. Esa  (2013) SENTINEL-2  User  Handbook Sentinel-2  User  Handbook  SENTINEL-2 User  Handbook  Title  Sentinel-2  User Handbook Issue 1 Revision 1 SENTINEL-2 User Handbook . EUROSTAT  (2001) Manual  of  concepts  on land  cover  and  land  use  information systems . Available at: http://europa.eu.int (Accessed: 17 May 2020).
Foody,  G.  (2008)  ‘Harshness  in  image classification  accuracy  assessment’, International  Journal  of  Remote  Sensing .
Taylor  and  Francis  Ltd.,  29(11),  pp. 3137–3158.
doi:
10.1080/01431160701442120.
Foody, G.  M.  (2002)  ‘Status  of  land  cover classification  accuracy  assessment’,
Remote Sensing of Environment . Elsevier Inc.,  pp.  185–201.  doi:  10.1016/S0034- 4257(01)00295-4.
Foody,  G.  M.  (2004)  ‘Thematic  map comparison:  Evaluating  the  statistical significance
of differences in classification accuracy’, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing .
American  Society  for  Photogrammetry and  Remote  Sensing,  pp.  627–633. doi: 10.14358/PERS.70.5.627.
Hakim,  Y.  F.,  Riqqi,  A.  and  Harto,  A.  B.
(2014)  ‘Kontrol  Kualitas  Dalam  Alur Produksi Kartografi Peta RBI di Badan Informasi  Geospasial’, GEOMATIKA , 20(1).
Hariyono,  M.  I.  (no  date)  ‘Kajian Perubahan  Penutup  Lahan  Peta Rupabumi pada Skala yang Berbeda’.
Khorram,  S. et  al. (2013)  ‘Digital  Image Acquisition:  Preprocessing  and  Data
Reduction  BT    -  Handbook  of  Satellite Applications’, in Pelton, J. N., Madry, S., and Camacho-Lara, S. (eds). New York, NY:  Springer  New  York,  pp.  809–837. doi: 10.1007/978-1-4419-7671-0_46. Lambin,  E.  F. et  al. (2001)  ‘The  causes  of land-use  and  land-cover  change: Moving  beyond  the  myths’, Global
Environmental Change . Elsevier Ltd, pp. 261–269. doi: 10.1016/S0959- 3780(01)00007-3.
Landgrebe,  D.  (2015) MultiSpec  Tutorial: Supervised  Classification-Select  Training Fields . Available at: https://engineering.purdue.edu/~bie hl/MultiSpec/documentation.html (Accessed: 26 November 2019). LAPAN (2015) ‘LAPAN Pedoman Pengolahan  Data  Penginderaan  Jauh
Landsat  8  untuk  MPT’.  Available  at: file:///F:/BISMILLAH/Ris/000_Buku _Pedoman_TSM_final.pdf.
Li, G. et al. (2012) ‘A comparative analysis of  ALOS  PALSAR  L-band  and RADARSAT-2  C-band  data  for  land- cover  classification  in  a  tropical  moist region’, ISPRS Journal of Photogrammetry and  Remote  Sensing ,  70,  pp.  26–38.  doi: 10.1016/j.isprsjprs.2012.03.010.
Lillesand,  T.  M.,  Kiefer,  R.  W.  and Chipman,  J.  W.  (2008) Remote  Sensing and  Image  Interpretation .  6th  edn.  New Jersey.
Lopes, M. et al. (2020) ‘Combining optical and radar satellite image time series to map natural vegetation: savannas as an example’, Remote Sensing in Ecology and Conservation .  Wiley-Blackwell.  doi:
10.1002/rse2.139.
Martínez, S. and Mollicone, D. (2012) ‘From Land  Cover  to  Land  Use:  A Methodology to Assess Land Use from Remote  Sensing  Data’, Remote  Sensing . MDPI  AG,  4(4),  pp.  1024–1045.  doi: 10.3390/rs4041024.
Moran,  E.  F.  (2010)  ‘Land  Cover Classification  in  a  Complex  Urban- Rural  Landscape  with  Quickbird Imagery’, Photogrammetric  engineering and  remote  sensing .  NIH  Public  Access, 76(10), p. 1159.
Mulyani,  A.,  Priyono,  A.  and  Agus,  F.
(2013)  ‘Semiarid  Soils  of  Eastern Indonesia: Soil Classification and Land Uses’, in, pp. 449–466. doi: 10.1007/978-
94-007-5332-7_24. Mulyani,  A.  and  Sarwani,  M.  (2013) ‘Karakteristik  dan  Potensi  Lahan  Sub Optimal untuk Pengembangan Pertanian  di  Indonesia  |  Mulyani  | Jurnal  Sumberdaya  Lahan’, Jurnal Sumberdaya  Lahan ,  7(1),  pp.  47–55. Available at: http://ejurnal.litbang.pertanian.go.id/
index.php/jsl/article/view/6429 (Accessed: 26 November 2019). Parece,  T.  E.  and  Campbell,  J.  B.  (2015) ‘Land  use/land  cover  monitoring  and geospatial  technologies:  An  overview’, in Handbook of Environmental Chemistry . Springer  Verlag,  pp.  1–32.  doi: 10.1007/978-3-319-14212-8_1.
Ptak,  M.  and  Ławniczak,  A.  E.  (2012) ‘Changes in land use in the buffer zone of  lake  of  the  Mała  Wełna  catchment’, Limnological  Review .  Berlin:  Sciendo, 12(1), pp. 35–44. doi: https://doi.org/10.2478/v10194-011- 0043-z.
Putri  Abdi. Sudarsono, Bambang., D. R. S.
(2018)  ‘Analisis  Kombinasi  Citra Sentinel-1a Dan Citra Sentinel-2a Untuk Klasifikasi  Tutupan  Lahan  (Studi Kasus:  Kabupaten  Demak,  Jawa Tengah)’, Jurnal Geodesi Undip , 7(2), pp.
85–96. doi: 10.1016/j.cirp.2008.03.009. Riadi,  B.  and  Makmuriyanto,  A.  (2014) ‘Kajian  Percepatan  Penetapan  dan Penegasan  Batas  Kecamatan/Distrik,
Desa/Kelurahan  Secara  Kartometris’, Majalah Ilmiah Globe , 16(2). Riadi,  B.  and  Rachma,  T.  R.  N.  (2017) ‘Kajian Prototipe Peta Desa Menggunakan  Citra  Satelit  Resolusi Tinggi’, Majalah Ilmiah Globe , 19(2), pp.
147–156.
Richards, J. A. (2013) Remote Sensing Digital Image  Analysis .  5th  edn.  Heidelberg: Springer-Verlag. Available at:
file:///D:/KULIAH/SKRIPSI/05_Jurn al Penunjang/Remote_Sensing_Digital_I
mage_Analysis_www.GISman.ir.pdf. Rujoiu-Mare, M.-R. et al. (2017) ‘Land cover classification in Romanian Carpathians and  Subcarpathians  using  multi-date Sentinel-2  remote  sensing  imagery’, European  Journal  of  Remote  Sensing . Taylor & Francis, 50(1), pp. 496–508. doi: 10.1080/22797254.2017.1365570. Song, X. P. et al. (2018) ‘Global land change from  1982  to  2016’, Nature .  Nature Publishing  Group,  560(7720),  pp.  639– 643. doi: 10.1038/s41586-018-0411-9.
Sudarman, S., Sadikin, H. and Prijatna, K.
(2020)  ‘Desain  Alternatif  Lembar  Peta Rupabumi Indonesia (RBI) Skala Besar’,
GEOMATIKA , 26(1), pp. 35–44.
Susetyo,  D.  B.  (2015)  ‘Generalisasi kartografis  pada  peta  Rupabumi Indonesia (RBI) skala 1: 25.000 menjadi 1: 50.000’, Proceeding of Simposium Sains Geoinformasi , pp. 217–225. Tavares,  P.  A. et  al. (2019)  ‘Integration  of sentinel-1 and sentinel-2 for
classification and LULC mapping in the urban  area  of  Belém,  eastern  Brazilian Amazon’, Sensors  (Switzerland) .  MDPI AG, 19(5). doi: 10.3390/s19051140. USGS (2019) ‘EarthExplorer - Home’, U.S. Geological Survey . Available at:
https://earthexplorer.usgs.gov/
(Accessed: 15 December 2019). USGS, U. S. G. (2019) ‘Landsat 8 (L8) Data Users Hanbook Version 4.0’, Department of  the  Interior,  U.S.  Geological  Survey , 4(April), p. 106. Available at:
https://prd-wret.s3-us-west- 2.amazonaws.com/assets/palladium/ production/atoms/files/LSDS-
1574_L8_Data_Users_Handbook_v4.0. pdf.
Wężyk,  P. et  al. (2016)  ‘Using  Geobia  and Data Fusion Approach for Land use and Land  Cover  Mapping’, Quaestiones
Geographicae . Berlin: Sciendo, 35(1), pp.
93–104.
doi: https://doi.org/10.1515/quageo-2016- 0009 .