## Pemetaan Perubahan Penutup Lahan Di Sub-DAS Kreo Menggunakan Machine Learning Pada Google Earth Engine

## Mapping Land Cover Changes in Kreo Sub-Watershed Using Machine Learning in Google Earth Engine
Trida Ridho Fariz 1 *, Fitri Daeni 1 , Habil Sultan 1
1 Ilmu Lingkungan, Universitas Negeri Semarang, Gunungpati, Kota Semarang 50229, Indonesia
*Email korespondensi : trida.ridho.fariz@mail.unnes.ac.id

## ABSTRAK
Informasi penutup lahan merupakan data yang sangat penting dalam pengelolaan Daerah Aliran Sungai  (DAS).  Tantangan  dalam  penyediaan  informasi  penutup  lahan  di  DAS  Kreo  adalah tutupan  awan  dan  cangkupan  areanya  yang  cukup  luas.  Hadirnya platform pengolahan  data spasial berbasis cloud yaitu Google Earth Engine (GEE) bisa menjawab tantangan tersebut. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk memetakan penutup lahan di DAS Kreo menggunakan klasifikasi  berbasis machine  learning pada  GEE.  Proses  pemetaan  penutup  lahan  di  DAS  Kreo menggunakan  citra  satelit  Landsat  8  dan  DEM  SRTM. Input data  yang  digunakan  antara  lain band 1 sampai 7 pada citra Landsat 8, transformasi NDVI dan NDBI serta nilai elevasi dari DEM SRTM. Adapun tahun yang dipilih adalah tahun 2015 dan 2020 dengan machine learning yang diujikan meliputi CART, Random forest dan Voting SVM. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa machine  learning yang  terbaik  dalam  memetakan  penutup  lahan  di  DAS  Kreo  adalah Random forest .  Penelitian  ini  masih  terdapat  banyak  keterbatasan  terutama  kelas  penutup  lahan  yang dipetakan.
Kata kunci: Google Earth Engine , klasifikasi multispektral, machine learning , penutup lahan

## ABSTRACT
Land cover information is very important data in watershed management.  The challenge in providing land cover information in the Kreo watershed is cloud cover and its wide area coverage.  The presence of a cloud- based spatial data processing platform, namely Google Earth Engine (GEE) can answer these challenges. Therefore,  this  study  aims  to  map  land  cover  in  the  Kreo  watershed  using  machine  learning  based classification  on  GEE.  The  land  cover  mapping  process  in  the  Kreo  watershed  uses  Landsat  8  satellite imagery and DEM SRTM.  The input data used include bands 1 to 7 on Landsat 8 imagery, NDVI and NDBI transformations as well as elevation values from DEM SRTM.  The selected years are 2015 and 2020 with machine learning being tested including CART, Random forest and SVM Voting. The results of  this  study  indicate  that  the  best  machine  learning  in  mapping  land  cover  in  the  Kreo  watershed  is Random  forest.    There  are  still many  limitations  in this  research,  especially  the  land  cover  class  being mapped.
Keywords: Google Earth Engine, multispectral classification, machine learning, land cover

## PENDAHULUAN
Daerah  Aliran  Sungai  yang  disingkat menjadi DAS adalah wilayah yang dibatasi oleh  titik  ketinggian  seperti  punggung
gunung  yang  mengalirkan  dan  tempat berkumpulnya  air  hujan.  Ekosistem  DAS terbagi  menjadi  3  bagian  yang  saling berkaitan  yaitu  hulu,  tengah  dan  hilir. Kondisi penutup lahan di DAS bagian hulu
akan  memberikan  dampak  ekologi  kepada bagian  hilir,  sehingga  pengelolaan  DAS merupakan  hal  yang  penting  dan  bersifat multidimensi  (Effendi,  2008).  Dalam pengelolaan DAS, aspek utama yang perlu dikendalikan adalah kondisi penutup lahan, tanah,  air  dan  manusia  (Setyowati  dkk, 2012).  Hal  ini  membuat  informasi  tutupan lahan  memegang  peranan  penting  dalam pengelolaan  DAS,  karena  bermanfaaat dalam kajian hidrologis seperti perhitungan debit  puncak  dan  koefesien run-off (Saraswati  dkk,  2017;  Poongothai et  al. , 2014). Pemetaan penutup
lahan dapat dilakukan  dengan  interpretasi  citra  baik secara manual maupun otomatis. Salah satu tantangan  dari  pemetaan  penutup  lahan dalam  lingkup  area  DAS  di  Indonesia adalah  cangkupan  wilayahnya  yang  besar serta  tutupan  awan  yang  menutupi kenampakan  tutupan  lahan  (Fariz  & Nurhidayati,  2020).  Hadirnya platform bernama Google  Earth  Engine (GEE)  bisa menjadi  solusi  dalam  menjawab  tantangan pemetaan  penutup  lahan  untuk  wilayah yang  luas.  Ketika  dibandingkan  dengan platform pengolahan data spasial yang lain, GEE  mempunyai  kelebihan  seperti  akses data yang sangat besar dan pengolahan data berbasis cloud , sehingga proses analisis geo- big data dapat dilakukan tanpa menggunakan super komputer (Tamiminia et  al. ,  2020).  Pemrosesan  data  di  GEE  juga sangat praktis sehingga kita dengan mudah mendapatkan  data  citra  yang  bebas  awan (Mateo-Garcia,  2018),  apalagi  GEE  juga memiliki beberapa metode machine learning untuk  analisis  citra  seperti Random  forest , CART dan sebagainya. Pemetaan  penutup  lahan  menggunakan machine  learning sudah  sering  dilakukan, tetapi  pemilihan  model  dan  langkah kerjanya yang sering terabaikan (Shih et al. , 2019).
Sehingga kajian yang membandingkan kemampuan
machine learning dalam pemetaan penutup lahan itu penting  karena  setiap machine  learning memliki  pendekatan  yang  berbeda  yang
berimbas  pada  perbedaan  tingkat  akurasi pemetaan  (Talukdar et  al. ,  2020).  Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah untuk  memetakan  penutup  lahan  di  DAS Kreo  menggunakan machine  learning yang tersedia di GEE untuk mengetahui machine learning yang  terbaik  dalam  memetakan penutup  lahan di DAS Kreo. Adapun Sub- DAS  Kreo  sendiri  merupakan  bagian  dari DAS Garang yang merupakan DAS kritis di Provinsi Jawa Tengah (Perdana, 2018).

## BAHAN DAN METODE

## Lokasi dan data penelitian
Lokasi  penelitian  adalah  Sub-DAS  Kreo yang  secara  administratif  berada  di  Kota Semarang,  Kabupaten  Semarang  dan Kabupaen  Kendal,  Provinsi  Jawa  Tengah (Gambar  1).  Sub  DAS  Krea  memiliki  luas area  6619.55  Ha,  dengan  daerah  hilir merupakan  wilayah  perkotaan.  Berbeda dengan daerah hilir, hulu DAS Kreo berada di Gunung Ungaran sehingga kenampakan tertutup awan. Pengumpulan dan
analisis data dilakukan  menggunakan platform GEE melalui  laman  code.earthengine.google.com dengan  menggunakan  script  yang  disusun oleh Farda (2020). Data citra satelit Landsat 8  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  perekaman  tahun  2015  dan  2020 pada  tanggal  1  Maret  sampai  31  Oktober dari USGS Landsat 8 Surface Reflectance Tier 1 . Pemilihan waktu perekaman citra berdasarkan  rentang  dikarenakan  GEE menyediakan  algoritma cloud  removal dan median ,  sehingga  citra  satelit  yang digunakan akan bebas awan dan mewakili kondisi  suatu  periode  waktu  (Fariz  dan Nurhidayati,  2020). Citra  Landsat  8  USGS Surface  Reflectance  Tier  1 ini  bersifat  siap pakai karena sudah diproses ortorektifikasi dan  kalibrasi  reflektan.  Selain  citra  satelit Landsat 8, penelitian ini juga menggunakan data DEM SRTM. Citra satelit Landsat 8 dan DEM SRTM digunakan sebagai input untuk pemetaan penutup lahan di Sub-DAS Kreo.
Volume 8 Nomor 2 : 85-92
https://doi.org/10.21776/ub.jsal.2021.008.02.4
Gambar 1. Lokasi penelitian (Sumber: Hasil penelitian, 2021)
Secara  eksplisit  input  dalam  penelitian  ini antara  lain:  band  1,  band  2,  band  3,  band  4, band  5,  band  6,  band  7,  NDVI,  NDBI  dan elevasi.  Penggunaan  band  1  sampai  7 dikarenakan kombinasi band tersebut memiliki akurasi  tertinggi  dibandingkan  kombinasi semua  band  (tanpa  pankromatik  dan  cirrus) pada  citra  Landsat  8  (Yu et  al. ,  2019;  Fariz  & Nurhidayati,  2020).  Penggunaan  transformasi citra NDVI dikarenakan menunjukan intensitas  pada  obyek  vegetasi,  sedangkan transformasi  citra  NDBI  menunjukkan intensitas pada obyek lahan terbangun. Untuk elevasi didapat dari DEM SRTM yang berguna untuk  meningkatkan  akurasi  hasil  pemetaan penutup  lahan  (Hidayati,  2013).  DEM  SRTM sejatinya  adalah  DSM  ( Digital  Surface  Model ) yang  merepresentasikan  ketinggian  tutupan lahan,  sedangkan  DEM  yang  representasikan ketinggian  tanah  yang  sebenarnya  adalah DTM  ( Digital  Terrain  Model )  (Fariz,  2019). Penggunaan  DEM  SRTM  pada  penelitian  ini diasumsikan bukan masalah mengingat skala pemetaan yang dipilih adalah 1:125.000.
Algoritma machine learning Machine learning adalah salah satu penerapan dari artificial  intellegence .  Kemampuan  utama dari machine  learning adalah  menangani  data berdimensi  tinggi  seperti  data  penginderaan jauh  dan  memetakannya  menjadi  beberapa kelas  dengan  karakteristik  yang  kompleks (Maxwell et al. , 2018). GEE menyediakan banyak machine learning yaitu  Fast  Naïve  Bayes,  CART  ( Classification and Regression Tree ), Random forest s, GMO Max Entropy,  Perceptron  ( Multi  Class  Perceptron ), Winnow,  IKPamir  ( Intersection  Kernel  Passive Aggressive  Method  for  Information  Retrieval , SVM),  Pegasos  ( Primal  Estimated  sub-Gradient Solver for SVM ), Voting SVM dan Margin SVM (Farda,  2017;  Shelestov et  al. ,  2017).  Semua machine  learning yang  tersedia  tidak  kami gunakan,  hal  ini  mengingat  bahwa machine learning dari  GEE  yang  tersedia  sekarang adalah CART, Random forest , Naïve Bayes dan SVM  (Gorelick,  2021).  Oleh  karena  itu  kami menggunakan machine learning CART, Random forest dan SVM (Voting), hal ini juga merujuk pada  Farda  (2017)  bahwa  ketiga machine learning ini  memiliki  diatas  80%  secara konsisten  dalam  pemetaan  multi-waktu. Pendekatan  klasifikasi  yang  gunakan  adalah pixel based atau klasifikasi multispektral.

## Sampel penelitian
Penutup  lahan  yang  dipetakan  dalam penelitian ini hanya terdiri dari 6 kelas yaitu tubuh air,  hutan dan kebun campur, lahan pertanian, lahan terbuka, permukiman dan industri  seperti  pada  Tabel  1.  Untuk mendukung proses klasifikasi
menggunakan machine  learning dibutuhkan beberapa  sampel  klasifikasi  ( training sample ).  Sampel  yang  digunakan  adalah sebanyak  300  titik  sampel.  Selain  sampel klasifikasi,  diambil  juga  sampel  penguji yang  digunakan  untuk  menguji  akurasi hasil klasifikasi. Jumlah titik sampel penguji dalam  penelitian  ini  adalah  sebanyak  170 titik.  Pada  penelitian  ini,  citra  yang digunakan  sebagai  rujukan  atau  referensi penguji  adalah  citra  satelit  resolusi  tinggi yang  menjadi basemap di  muka  GEE.  Jika terdapat  perbedaan  kenampakan  akibat perbedaan  waktu  perekaman,  maka referensi  yang  digunakan  adalah  citra Landsat 8.
Tabel 1. Kelas Penutup Lahan Yang Digunakan
Kelas penutup lahan Batasan operasional Tubuh air Tutupan lahan berupa perairan seperti sungai dan waduk Hutan dan kebun campur
Tutupan lahan vegetasi berkayu  seperti  hutan  lahan kering, hutan rakyat dan kebun campur Lahan pertanian Tutupan  lahan  vegatasi  tidak berkayu seperti tegalan, sawah Lahan terbuka  Tutupan  lahan  berupa  tanah terbuka seperti timbunan
Permukiman
Tutupan lahan berupa bangunan  beratap  tanah  liat, bisa permukiman kota maupun permukiman desa Industri Tutupan lahan berupa bangunan  beratap  metal,  bisa berupa gedung dan bangunan industri

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pemetaan penutup lahan menggunakan machine learning GEE
Tahapan  pemetaan  penutup  lahan  dengan GEE dimulai dengan memanggil citra satelit Landsat  8  dari  koleksi  USGS  Landsat  8 Surface  Reflectance  Tier  1 .  Tahapan selanjutnya  adalah  melakukan reducer citra menggunakan  median  untuk  mengurangi koleksi  gambar  dengan  menghitung  nilai tengah  dari  semua  nilai  piksel  citra  pada rentang waktu tertentu. Fungsi ini berguna untuk  mendapatkan  citra  pada  tahun  2020 dan  2015  yang  bebas  awan,  nilai  pantulan tinggi  dan  bayangan  awan.  Kemudian dilanjutkan  dengan  pengambilan  sampel klasifikasi  setiap  kelas  penutup  lahan,  lalu dilakukan  pemilihan machine  learning . Konfigurasi  pada  setiap machine  learning yang digunakan dalam penelitian ini tersaji di Tabel 2.
Tabel  2.  Ekspresi  Pada Machine  Learning Yang Digunakan
Machine learning Ekspeksi CART ee.Classifier.smileCart(6, 1) Random forest ee.Classifier.smileRandomForest(10, null, 1, 0.5, null, 0) SVM ee.Classifier.libsvm("Voting", "C_SVC", "LINEAR", true, null, null, null, null, null, null, null, null)
Peta  penutup  lahan  yang  dibangun menggunakan machine  learning kemudian diuji  akurasi  dengan  menggunakan  170 sampel penguji. Hasil uji akurasi menunjukkan  bahwa  peta  penutup  lahan yang memiliki akurasi terbaik didapat dari machine  learning Random  forest ,  baik  untuk pemetaan  di  tahun  2015  dan  2020  yang terdapat pada Tabel 3. Peta penutup lahan dengan  akurasi  terendah  didapat  dari machine  learning SVM  dengan  nilai overall accuracy dibawah 0.8.
Tabel  3.  Hasil  Uji  Akurasi  Pemetaan Penutup  Lahan  Menggunakan Machine
Learning
Machine learning Overall acuracy Tahun 2015  Tahun 2020 CART 0.85 0.86 Random forest 0.86 0.89 SVM 0.68 0.73
Machine  learning CART  secara  umum  juga memiliki  akurasi  diatas  0.8  baik  untuk pemetaan  di  tahun  2015  dan  2020,  namun nilai overall  accuracy dirasa  masih  kurang baik  dibandingkan Random  forest .  Peta penutup lahan dari Random forest dan CART memiliki  akurasi  tinggi  dikarenakan machine  learning  ini  berbasis decision  tree yang  terdapat  proses  pemilihan  dalam penentuan kelas penutup lahan (Fariz dkk, 2021). Khusus untuk Random Forest , menjadi machine  learning yang  terbaik  dalam penelitian ini mungkin dikarenakan sifatnya berbasis  nonlinier  dan  hasil  klasifikasinya bebas dari noise (Pelletier et al. ., 2016).
Kondisi pentup lahan di DAS Kreo Peta penutup lahan di DAS Kreo dalam penelitian ini menggunakan machine learning Random forest . Kelas penutup lahan dengan area  terluas  baik  di  tahun  2015  dan  2020 adalah hutan dan kebun campuran (Gambar 2). Pada rentang tahun 2015 ke tahun 2020, perubahan  penutup  lahan  terluas  di  Sub- DAS Kreo adalah pada kelas penutup lahan pertanian  dengan  pengurangan  luasan sekitar 489.23 Ha.
Gambar  2.  Grafik  perubahan  luasan  penutup lahan  di  Sub-DAS  Kreo  (Sumber:  Hasil penelitian, 2021)
Jika  dilihat  pada  Gambar  3,  pada  tahun 2020 banyak lahan pertanian yang berubah menjadi  hutan  dan  kebun  campuran  serta permukiman.  Perubahan  lahan  pertanian menjadi  hutan  dan  kebun  campuran tersebut  dikarenakan  faktor  kelas  penutup lahan  yang  ditentukan. Training  sample untuk  kelas  penutup  lahan  pertanian dipeneltiian ini adalah obyek yang memiliki warna  hijau  muda  dan  bertekstur  halus, sedangkan training sample untuk hutan dan kebun  campuran  adalah  obyek  berwarna hijau tua dan bertekstur lebih kasar. Obyek seperti  hutan  rakyat  yang  berisi  sengon ( Albizia  chinensis )  pada  saat  baru  tumbuh akan  masuk  kedalam  klasifikasi  lahan pertanian, tetapi jika sudah besar maka akan terklasifikasi  dalam  hutan  dan  kebun campuran.  Hutan  rakyat  berupa  sengon banyak ditemui di bagian tengah Sub-DAS Kreo atau disekitar Waduk Jatibarang. Keberadaan hutan rakyat yang membuat hasil pemetaan perubahan penutup lahan di Sub-DAS  Kreo  menjadi  kurang  terlihat nyata. Untuk mensiasati hal tersebut, perlu dilakukan  sentuhan  manual  melalui interpretasi  visual  untuk  memisahkan obyek tersebut. Selain itu, perlu dicoba juga pendekatan  lain  seperti object  based yang
mana  memiliki  akurasi  yang  lebih  baik dibandingkan pixel based seperti yang kami gunakan dipenelitian ini (Tassi et al. , 2021). Penelitian ini menunjukkan bahwa GEE memberikan kemudahan untuk penyediaan informasi perubahan penutup lahan di Sub- DAS  Kreo.  Proses  pemetaan  menjadi  lebih cepat dikarenakan tidak perlu mengunduh citra  satelit,  melakukan  pra-pengolahan citra  dan  menggunakan super-computer . Penelitian  ini  perlu  dikembangkan  dengan melakukan  perbandingan  antar pixel  based dan object  based serta  kelas  penutup  lahan yang  lebih  banyak,  selain  itu  perlu  juga dilakukan pengujian hyperparameter antar machine learning seperti pada penelitian Shih et al. (2019).
Informasi  penutup  lahan  sangat  berguna dalam  pengelolaan  lingkungan  di  Sub-DAS Kreo. Selain berguna sebagai data kajian erosi dan konservasi lahan, informasi ini  juga bisa digunakan sebagai indikasi tingkat kesuburan perairan  Waduk  Jatibarang  (Fauzi  & Maryono,  2016;  Silitonga  dkk,  2018).  Dalam rangka  menjaga  kualitas  perairan  di  Waduk Jatibarang,  kajian  perubahan  penutup  lahan perlu difokuskan pada  wilayah  hulu  waduk seperti  Kelurahan  Jatirejo  dan  Kelurahan Jatibarang.
Gambar 3. Peta perubahan penutup lahan di Sub-DAS Kreo menggunakan machine learning Random Forest di GEE (Sumber: Hasil penelitian, 2021)

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  ditujukan  kepada Saryono  S.Si  yang  telah  membantu  dalam penyediaan  data  pendukung  sehingga penelitian  ini  dapat  diselesaikan  dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Effendi,  E.  (2008). Kajian  model  pengelolaan daerah  aliran  sungai  (DAS)  terpadu . Direktorat  Kehutanan  dan  Konservasi Sumberdaya  Air,  Badan  Perencanaan Pembangunan Nasional. Jakarta.
Farda, N. M. (2017). Multi-temporal land use mapping of coastal wetlands area using machine learning in Google earth engine. IOP  Conference  Series:  Earth  and
Environmental Science , 98(1). Doi:10.1088/1755-1315/98/1/012042.
Farda,  N.  M.  (2020). Image  classification  – Machine  learning. Diakses  pada  9  Julo 2021, dari code.earthengine.google.com/?accept_r epo=users/farda/EE03.
Fariz, T. R. (2019). Penilaian kerentanan fisik rumah  terhadap  longsor  berdasarkan interpretasi  foto  udara  format  kecil  di Sub DAS Bompon, Kabupaten Magelang [tesis, Universitas Gadjah Mada]. Digital Library.
Fariz, T. R., & Nurhidayati, E. (2020). Mapping land coverage in the Kapuas Watershed using machine learning in Google Earth Engine. Journal  of  Applied  Geospatial
Information , 4(2), 390-395. Doi:10.30871/jagi.v4i2.2256.
Fariz, T. R., Permana, P. I., Daeni, F., Putra, A. C.  P.  (2021).  Pemetaan  ekosistem mangrove  di  Kabupaten  Kubu  Raya menggunakan  machine  learning  pada Google  Earth  Engine. Jurnal  Geografi: Media Informasi Pengembangan dan Profesi Kegeografian , 18(2).
Fauzi, R. M. Z., & Maryono, M. (2016). Kajian erosi dan hasil sedimen untuk konservasi lahan DAS Kreo Hulu.
Jurnal Pembangunan Wilayah dan Kota , 12(4), 429-
445. Doi:doi.org/10.14710/pwk.v12i4.13508.
Gorelick,  N.  (2021). Announcement:  Old classifiers  will  stop  working  on  March  1. Diakses  pada  2  Juli  2021,  dari http://goo.gle/deprecated-classifiers.
Hidayati,  I.  N.  (2013).  Pengaruh  ketinggian dalam analisis kemasuk-akalan (plausibility function) untuk optimalisasi klasifikasi  Penggunaan  lahan. Majalah Ilmiah Globe , 15(1).
Mateo-García, G., Gómez-Chova, L., Amorós- López,  J.,  Muñoz-Marí,  J.,  &  Camps- Valls,  G.  (2018).  Multitemporal cloud masking  in  the  Google  Earth  Engine.
Remote Sensing , 10(7), 1079.
Doi:doi.org/10.3390/rs10071079.
Maxwell,  A.  E.,  Warner,  T.  A.,  &  Fang,  F.
(2018).  Implementation  of  machine- learning classification in remote sensing: An applied review. International Journal of
Remote Sensing , 39(9), 2784-2817. Doi:doi.org/10.1080/01431161.2018.1433 343.
Pelletier, C., Valero, S., Inglada, J., Champion, N.,  &  Dedieu,  G.  (2016).  Assessing  the robustness of Random forest s to map land cover with high resolution satellite image time  series  over  large  areas. Remote Sensing of Environment , 187, 156-168.
Perdana,  A.  P.  (2018). Tujuh  DAS  di  Jawa Tengah  kritis. Diakses  pada  2  Juli  2021, dari kompas.id/baca/nusantara/2018/04/1
9/tujuh-das-di-jawa-tengah-kritis.
Poongothai,  S.,  Sridhar,  N.,  &  Shourie,  R.  A.
(2014).  Change  detection  of  land use/land  cover  of  a  watershed  using sremote  sensing and  GIS.  Inter. J.  Engg. Adv., Tech , 3(6), 226-230.
Saraswati,  G.  F.,  Suprayogi,  A.,  & Amarrohman,  F.  J.  (2017).  Analisis perubahan  tutupan  lahan  Das  Blorong terhadap  peningkatan  debit  maksimum Sungai  Blorong  Kendal. Jurnal  Geodesi Undip , 6(2), 90-98.
Setyowati,  D.  L.,  Amin,  M.,  Suharini,  E.,  &
Pigawati, B. (2012). Model agrokonservasi  untuk  perencanaan pengelolaan Das Garang Hulu. TATALOKA , 14(2), 131-141.
Doi:doi.org/10.14710/tataloka.14.2.131- 141. Shelestov,  A.,  Lavreniuk,  M.,  Kussul,  N., Novikov,  A.,  &  Skakun,  S.  (2017). Exploring  Google  Earth  Engine platform
for big data processing: Classification of multi-temporal satellite imagery for crop mapping. Frontiers in Earth Science , 5, 17. Doi:doi.org/10.3389/feart.2017.00017. Shih, H. C., Stow, D. A., & Tsai, Y. H. (2019). Guidance on and comparison of machine learning classifiers for Landsat-based land cover and
land use mapping. International  Journal  of  Remote  Sensing ,
40(4), 1248-1274. Doi:doi.org/10.1080/01431161.2018.1524 179.
Silitonga, Y. T., Sulardiono, B., & Purnomo, P. W.  (2018).  Peranan  tata  guna  lahan bagian  hulu  terhadap  kesuburan perairan  pada  Waduk  Jatibarang, Semarang. Management  of  Aquatic Resources Journal (MAQUARES) , 7(1), 39- 48. Doi:doi.org/10.14710/marj.v7i1.22523. Talukdar,  S.,  Singha,  P.,  Mahato,  S.,  Pal,  S., Liou, Y. A., & Rahman, A. (2020). Land- use  land-cover  classification  by Machine learning
classifiers
for satellite observations—A review. Remote Sensing , 12(7), 1135. Doi:doi.org/10.3390/rs12071135. Tamiminia,  H.,  Salehi,  B.,  Mahdianpari,  M., Quackenbush,  L.,  Adeli,  S.,  &  Brisco,  B. (2020). Google Earth Engine for  geo-big data  applications:  A  meta-analysis  and systematic  review. ISPRS  Journal  of Photogrammetry  and  Remote  Sensing ,  164,
152-170. Doi:10.1016/j.isprsjprs.2020.04.001. Tassi, A., Gigante, D., Modica, G., Di Martino,
L., & Vizzari, M. (2021). Pixel vs. object- based  Landsat  8  data  classification  in Google Earth Engine using Random forest : The case study of Maiella National Park.
Remote Sensing , 13(12), 2299.
Doi:doi.org/10.3390/rs13122299.
Yu, Z., Di, L., Yang, R., Tang, J., Lin, L., Zhang,
C., Sun, Z. (2019). Selection of Landsat 8 OLI band combinations for land use and land  cover  classification  in  2019  8th International  Conference  on  Agro- Geoinformatics. Agro-Geoinformatics. 1-5. Doi:10.1109/Agro- Geoinformatics.2019.8820595.