JGISE  Vol. 5 No. 1 (2022), pp. 51 - 62     |     https://doi.org/10.22146/jgise.68994

## JGISE
Journal of Geospatial Information Science and Engineering
ISSN: 2623-1182    |    https://jurnal.ugm.ac.id/jgise
Klasifikasi Digital Tutupan Lahan Berbasis Objek menggunakan Integrasi Data Lidar dan Citra Satelit di Kawasan Tamalanrea Indah, Kota Makassar
(Object-Based Digital Land Cover Classification Using Integration of Airborne Lidar Data and Satellite Image at Tamalanrea Indah, Makassar City)
Bagus Wijanarko 1 , Djurdjani 2
1Alumni Departemen Teknik Geodesi FT-UGM, Indonesia 2 Staf   Pengajar Departemen Teknik Geodesi FT-UGM, Indonesia
Penulis  Korespondensi: Djurdjani |  Email: djurdjani@ugm.ac.id
Diterima ( Received ): 7/Sep/2021 Direvisi ( Revised ): 24/Dec/2021 Diterima untuk Publikasi ( Accepted ): 4/4/2022

## ABSTRAK
Kebutuhan pemerintah daerah akan informasi geospasial menjadi semakin penting saat RTH semakin sulit ditemui di kawasan urban. Informasi tersebut adalah peta tutupan lahan, yang dapat diperoleh dari proses klasifikasi citra satelit resolusi tinggi, tetapi masih memiliki  keterbatasan  informasi  spektral  dimana  klasifikasi  objek  juga  melibatkan  karakteristik  spasial  hingga  tekstur  untuk mendapatkan  nilai  akurasi  yang  tinggi  (Kushardono,  2017).  Karakterisitik  tersebut  sangat  minimal  pada  data  sensor  pasif,  tetapi banyak  ditemukan  pada  data  sensor  aktif  (radar/LiDAR).  Dengan  diketahuinya  potensi  kedua  sensor  (citra  satelit  dan  LiDAR), beberapa peneliti telah melakukan penelitian serupa, di antaranya Awrangjeb dkk., (2013), Uzar dan Yastikli (2013), dan Gilani dkk., (2015). Pada penelitian ini, terdapat 3 data utama yaitu citra Pleiades, nDSM, dan citra intensitas. nDSM merupakan data turunan dari nilai elevasi LiDAR, sementara citra intensitas dibentuk dari nilai pantulan objek pada panjang gelombang NIR, yang masing-masing telah terkoreksi kemudian diinterpolasi menjadi data raster dan diklasifikasi. Proses klasifikasi dilakukan menggunakan metode OBIA dengan  algoritma  Assign  Class  melalui  proses  segmentasi.  Skema  klasifikasi  yang  dihasilkan  menghasilkan  sebanyak  12  subkelas (dalam  4  kelas  utama)  dari  masing-masing  hasil  klasifikasi  data  sensor  membentuk  dataset  komposisi.  Proses  integrasi  ini menghasilkan sebanyak 3 dataset komposisi, yaitu dataset A (citra Pleiades), dataset B (Pleiades-intensitas) dan dataset C (Pleiades- nDSM). Dengan analisis SIG dilakukan uji akurasi dan didapat nilai akurasi dataset A sebesar 44,44% dan dataset B dan C keduanya menghasilkan nilai akurasi sebesar 63,89%. Nilai akurasi tersebut sangat rendah jika mengacu pada SNI LU/LC, dikarenakan jumlah 36 titik sampel tidak proporsional (< 20%) terhadap total jumlah objek yang mencapai ribuan.
Kata Kunci : OBIA, penutup lahan, Pleiades, LiDAR, nDSM, intensitas, integrasi

## ABSTRACT
The  local  government's  need  for  geospatial  information  becomes  important  when  green  open  space  is  difficult  to  find  in  urban  areas.  The information is a land cover map, which can be obtained from the classification process of high-resolution satellite images, but it still has limited spectral information where object classification also involves spatial characteristics and textures to get high accuracy value (Kushardono, 2017). These characteristics are minimal in passive sensor data but are mostly found in active sensor data (radar/LiDAR). By knowing the potential of the two sensors (satellite imagery and LiDAR), several researchers have conducted similar studies, including Awrangjeb  et al., (2013), Uzar and Yastikli (2013), and Gilani et al., (2015). In this study, there are 3 main data, namely Pleiades images, nDSM, and intensity images. nDSM is derived data from the LiDAR elevation value, while the intensity image is formed from the object's reflection value at the NIR wavelength, each of which has been corrected and then interpolated into raster data and classified. The classification process is carried out using the OBIA method with the Assign Class algorithm through a segmentation process. The resulting classification scheme produces 12 subclasses (in 4 main classes) from each sensor data classification to form a composition dataset. This integration process produces 3 compositional datasets, namely  dataset A (Pleiades image), dataset B (Pleiades-intensity) and dataset C (Pleiades-nDSM). With GIS analysis, an accuracy test was carried out and the accuracy value of dataset A was 44.44% and dataset B and C both produced an accuracy value of 63.89%. The accuracy value is very low when  referring to SNI LU/LC, because the number of 36 sample points is disproportionate (<20%) to the total number of objects that reach thousands
Keywords : OBIA, land cover, Pleiades, LiDAR, nDSM, intensity, integration
© Author(s) 2022.  This is an open access article under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License ( CC BY-SA 4.0) .
1. Pendahuluan
Untuk memenuhi standar lingkungan hidup yang baik dalam sebuah  kota,  seperti  yang  tercantum  dalam  Undang-Undang Nomor 26 Tahun 2007 tentang Penataan Ruang Terbuka Hijau, diperlukan  proporsi  minimal  RTH  sebesar  30  persen  dari keseluruhan  lahan  kota.  Namun  pada  kenyataannya,  menurut data  yang  dimiliki  oleh  Kementerian  Pekerjaan  Umum  dan Perumahan Rakyat, sampai tahun 2019 baru tercatat sebanyak 13  dari  174  kota  di  Indonesia  yang  mampu  memenuhi  syarat sebagai  kota  yang  memiliki  luas  RTH  yang  proporsional (Wahdaniyat, 2019). Menurut ahli arsitektur dan perkotaan dari Institut  Teknologi  Sepuluh  November  (ITS)  Professor  Johan Silas, minimnya proporsi RTH di kota-kota besar salah satunya dikarenakan penataan ruang yang berantakan. Untuk mengatasi kendala  tersebut,  diperlukan  suatu  perencanaan  kota  yang berkelanjutan  dengan  memanfaatkan  informasi  geospasial berupa peta tutupan lahan (Achsan, 2017).
Suatu  peta  tutupan  lahan  dapat  diperoleh  dari  hasil klasifikasi lahan dengan berbagai macam metode, salah satunya yaitu  dengan  teknik  penginderaan  jauh  atau  inderaja (Sampurno dan Thoriq, 2016; Aristalindra dkk, 2020; Prayogo & Basith, 2020). Metode inderaja dipilih dalam pembuatan peta tutupan  lahan  karena  memiliki  beberapa  kelebihan,  yaitu mampu mencakup kawasan yang luas, memiliki resolusi yang cukup  tinggi  (foto  udara),  dapat  dianalisis  secara  cepat  dan dinamis serta dapat meminimalisir biaya survei (Kushardono, 2017).
Dalam penelitian yang dilakukan oleh Alonso dan Malpica (2010),  dilakukan  kajian  dari  penggabungan  sensor  secara sinergis  antara  LiDAR  dan  citra  multispektral  dalam memetakan persebaran objek berupa bangunan. Dari penelitian yang  telah  dilakukan,  diperoleh  hasil  yaitu Overall  Accuracy klasifikasi menggunakan data citra satelit dan LiDAR sebesar 97,12% sedangkan Overall Accuracy klasifikasi menggunakan data citra satelit tanpa data LiDAR sebesar 80,34%. Selain itu, pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Awrangjeb  dkk.,  (2013) dilakukan  klasifikasi  multisensor  data  LiDAR  dengan  citra multispektral untuk ekstraksi atap bangunan, dimana diperoleh akurasi  deteksi  dengan  klasifikasi  berbasis  objek  mencapai 94,1%  dan  akurasi  deteksi  dengan  klasifikasi  berbasis  piksel mencapai 82,9 %. Penelitian serupa juga dilakukan oleh Uzar dan  Yastikli  (2013)  dimana  klasifikasi  multisensor  yang dilakukan  untuk  mendeteksi  bangunan  menghasilkan  akurasi sebesar  96,73%  untuk  kelengkapan  dan  95,02%  untuk kebenaran objeknya.
LiDAR  ( Light  Detection  And  Ranging )  merupakan teknologi  penginderaan  jauh  dengan  sensor  aktif  berupa laser yang diintegrasikan dengan wahana terbang berupa pesawat  atau  wahana  terbang  nirawak/ Unmaned  Aerial Vehicle (UAV)  yang  mampu  melakukan  pemindaian ( scanning )  pada  area  yang  cukup  luas  (Istarno,  2016). Dalam  hal  akuisisi  data,  LiDAR  akan  menghasilkan  data ukuran berupa kumpulan titik-titik hasil pemindaian/ scanning yang  disebut point  cloud ,  yang masing-masing  memiliki  koordinat  tergeoreferensi sehingga  elevasinya  terhadap  permukaan  tanah  dapat diketahui,  serta  karakteristik  objek  yang  dipantulkan
dalam suatu nilai intensitas. Data point cloud tersebut jika diinterpolasi  dengan  metode  tertentu  berdasarkan  nilai elevasinya  dapat  menghasilkan  data  turunan  berbasis raster membentuk suatu citra dari wilayah yang dipetakan yang  disebut Digital  Terrain  Model (DTM)  dan Digital Surface Model (DSM). Sementara itu, jika data diinterpolasi berdasarkan nilai intensitas terhadap objek di permukaan tanah  dapat  dihasilkan  data  turunan  berupa  citra intensitas.
Selain  menggunakan  LiDAR,  wahana  yang  lebih  umum dimanfaatkan dalam klasifikasi tutupan lahan yaitu wahana satelit  optis.  Teknologi  satelit  optis  memanfaatkan pencitraan menggunakan sensor pasif, yang memanfaatkan pantulan  sinar  matahari  dari  permukaan  bumi  ke  sensor optik  satelit  sehingga  memiliki  kapabilitas  yang  berbeda dengan  LiDAR.  Jika  wahana  sensor  aktif  (radar/LiDAR) memiliki  keunggulan  dalam  segi  spasial  (ketelitian geometris  lebih  tinggi  tanpa  adanya  pergeseran  relief), satelit  memiliki  keunggulan  dalam  segi  spektral  (rentang kanal  spectral/band  lebih  luas  dalam  mengidentifikasi karakteristik  pada  objek)  (Kushardono,  1997;  Santosa, 2016; Aristalindra dkk, 2020).
Selain itu, menurut Kushardono (2017), umumnya hasil klasifikasi penutup lahan dengan citra satelit memberikan akurasi  yang  relatif  lebih  rendah  dari  metode  lain disebabkan oleh kurangnya informasi untuk membedakan objek  yang  sangat  heterogen  terutama  pada  citra  satelit resolusi  tinggi.  Pada  citra  satelit  resolusi  tinggi  untuk mendapatkan  nilai  akurasi  yang  tinggi  objek  tidak  hanya diklasifikasi berdasarkan karakteristik spektral tetapi juga melibatkan karakteristik spasial hingga tekstur. Karakterisitik  spasial  dan  tekstur  tersebut  tidak  dimiliki oleh satelit dengan sensor pasif/optik, tetapi data tersebut dapat  diperoleh  dari  satelit/instrumen  yang  bekerja dengan sensor aktif seperti halnya radar, Synthetic Aperture Radar (SAR)  dan  LiDAR.  Secara  teori,  perbedaan  kedua jenis  sensor  antara  sensor  pasif  dengan  sensor  aktif memberikan data yang berbeda tetapi dapat memberikan interpretasi  yang  sama  pada  objek  tertentu  berdasarkan suatu  acuan  atau  kaidah.  Tentunya  hal  tersebut  dapat memperkaya informasi atau karakteristik pada suatu objek sehingga  diasumsikan  dapat  meningkatkan  akurasi  dari hasil klasifikasi.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengeksplorasi  potensi dari  citra  satelit  yang  diintegrasikan  dengan  data  LiDAR dalam  mengklasifikasikan  objek  penutup  lahan  pada kawasan perkotaan Makassar yang memiliki objek penutup lahan yang bersifat heterogen. Hasil penelitian diharapkan dapat  memberikan  jawaban  dari  hipotesis  yang  telah dibuat dan memiliki kehandalan yang dapat diukur melalui uji akurasi.
2. Data dan Metodologi
2.1 Data dan  Lokasi
Kegiatan  penelitian  ini  mengambil  lokasi  di  Kota Makassar  pada  tahun  2013,  tepatnya  di  Kelurahan
Tamalanrea  Indah.  Lokasi  ini  dipilih  berdasarkan pertimbangan  peneliti  akan  ketersediaan  data  dari  dua instansi penyedia data (PT. Asi Pudjiastuti Geosurvey dan Pustekdata  LAPAN)  pada  lokasi  dan  waktu  yang berdekatan (lihat pada Gambar 1).
Beberapa data yang digunakan pada penelitian ini  sebagai berikut:
1. Data point cloud LiDAR Lokasi
: Kota Makassar
Waktu akuisisi  : 1 – 22 Juni 2012
Average point spacing : 0,47 meter Format data : *las Sumber data
: PT. Asi Pudjiastuti Geosurvey
2. Trajectory wahana udara perekaman LiDAR
Lokasi
: Kota Makassar Waktu akusisi  : 1 – 22 Juni 2012 Tinggi terbang  : 776 – 1038 meter dpl Format data : *trj Sumber data : PT. Asi Pudjiastuti Geosurvey 3. Data citra satelit Pleiades Lokasi : Kota Makassar Waktu akuisisi  : 18 Agustus 2013 Resolusi spasial  : 0,5 meter Format data : *TIFF Sumber data : Pustekdata LAPAN Gambar 1 Lokasi penelitian
2.2 Metodologi
2.2.1. Penyaringan dan koreksi data point cloud Point cloud dibagi ke dalam blok-blok persegi berukuran 1008,0349  x  1008,0349  m2  menjadi  sejumlah  dua  belas blok menggunakan tools Terrascan. Selanjutnya, dilakukan proses penyaringan kembali point cloud dari kelas default untuk  mendapatkan  kelas  vegetasi  menggunakan  tools macro.  Didapatkan  sebanyak  delapan  kelas point  cloud , yaitu  kelas default,  ground,  low  vegetation,  medium vegetation,  high  vegetation,  building,  low  point dan model keypoints sebagaimana ditunjukkan di Gambar 2.
Gambar 2 Point cloud berdasarkan 12 blok area kerja Kemudian,  proses  selanjutnya  adalah  mencari ketidakcocokan  dalam  data  hasil  pengukuran  LiDAR  dan menentukan nilai koreksinya dengan tools find match . Data trajectory  dibutuhkan  karena  menyimpan  data  orientasi wahana  terbang  ( pitch,  roll,  heading )  serta mirror  scale untuk  selanjutnya  menentukan  besar  koreksi  orientasi, elevasi maupun fluktuasi wahana terbang. Point cloud yang telah  terkoreksi selanjutnya diekspor sesuai dengan jalur terbang  masing-masing.  Hal  ini  dikarenakan  dalam  satu blok area kerja, point cloud terbagi ke dalam beberapa jalur terbang  yang  berbeda,  yang  selanjutnya  mempengaruhi nilai intensitas.
2.2.2. Normalized Digital Surface Model (nDSM) Dalam  menghasilkan  nDSM, point  cloud yang  diimpor disaring  berdasarkan  ketinggian  relatifnya  terhadap permukaan tanah ( point cloud yang relatif lebih rendah dari permukaan  tanah  tidak  digunakan)  dan  hanya menggunakan dua return , yaitu first return dan last return secara terpisah. Hal ini karena first return merupakan point cloud yang benar-benar meliputi semua objek yang berada di  atas  permukaan  tanah  sebagai  hasil  dari  pantulan pertama, sementara last return merupakan point cloud yang mampu dipantulkan oleh objek yang paling dekat dengan permukaan tanah sebagai pantulan terakhir.
Selanjutnya,  menentukan  metode gridding serta memasukkan  nilai point  spacing dalam  perangkat  lunak Global Mapper. Metode gridding yang dipilih yaitu dengan binning  average  values ,  karena  dinilai  paling  ideal  untuk menghasilkan  model  permukaan  yang  lebih  halus dibanding  metode  TIN,  serta  terhindar  dari noise (Mills, 2020).  Sementara  itu,  nilai point  spacing didapat  dari tahapan  pengamatan  karakteristik point  cloud yang memberikan  nilai  rerata  sebesar  0,471651  meter  dan berguna untuk menentukan ukuran piksel dari raster yang dihasilkan.  Dengan  konfigurasi  tersebut,  dapat  dihasilkan nDSM  secara  otomatis  untuk  kemudian  diekspor  dalam format raster ( lihat Gambar 3).
Gambar 3 Hasil pembuatan nDSM first return (atas) dan last return (bawah)
2.2.3. Citra intensitas
Citra  intensitas  dibuat  menggunakan  perangkat  lunak ENVI.  Perangkat  lunak  ini  dipilih  karena  mampu menghasilkan  keluaran  citra  intensitas  dengan  kualitas radiometrik  yang  terjaga  dan  dapat  dilakukan image enhancement yaitu contrast stretching . Citra intensitas yang telah  diperbaiki  kualitas  radiometriknya  dengan contrast stretching ,  selanjutnya  dapat  diproses  lebih  lanjut  untuk diklasifikasi. Akan tetapi, citra-citra tersebut dalam proses pembuatannya menggunakan ENVI ternyata tidak mampu mempertahankan kualitas geometrik dari data point cloud , sehingga diperlukan pendefinisian ulang sistem koordinat dan georeferencing menggunakan citra yang telah memiliki sistem  koordinat.  Metode  yang  digunakan  yaitu  dengan rektifikasi atau image to image pada ArcGIS desktop dengan citra acuan yaitu citra Pleiades (lihat Gambar 4)
Gambar 4 Citra intensitas terkoreksi radiometrik dan geometric
2.2.4.

## Citra Pleiades
Gambar 5 Citra Pleiades berdasarkan 12 blok area kerja Citra  mosaik  Pleiades  (Gambar  5)  dipotong menggunakan  tools  raster  clip  dalam  dua  tahap,  yang pertama yaitu memotong citra mosaik sesuai dengan extent boundary poligon studi kasus, lalu yang kedua memotong citra yang telah sesuai boundary dengan grid blok area dari Terrasolid seperti halnya pada data nDSM.
2.2.5. Klasifikasi Object-Based Image Analysis (OBIA) Pada proses segmentasi, nilai parameter masukan ( scale, shape, dan compactness ) ditentukan dengan cara trial and error , yaitu nilai dimasukan secara berulang-ulang sampai mendapatkan  bentuk  segmen  yang  proporsional  secara visual.  Nilai  masukan  juga  memperhatikan  kenampakan segmen/objek dalam citra. Selanjutnya, penyusunan skema klasifikasi  untuk  masing-masing  data  sensor  didasarkan pada  interpretasi  visual  yang  mengacu  pada  skema klasifikasi  SNI  Penutup  Lahan  (2010)  serta  skema klasifikasi  multiguna  dimensi  spasial  tingkat  IV  milik Danoedoro (2006).
Masing-masing  data  sensor  yang  telah  disegmentasi selanjutnya  dilakukan  klasifikasi  satu  per  satu.  Proses klasifikasi  yang  digunakan  yaitu  dengan  menggunakan algoritma Assign  Class pada  perangkat  lunak eCognition , yaitu  algoritma  klasifikasi  sederhana  yang  mana  setiap objek  dikelaskan  berdasarkan  nilai  kriteria  dengan threshold  condition ke  dalam  kelas  tertentu.  Algorithma Assign  Class bersifat  tidak  terbimbing  ( unsupervised ), dimana klasifikasi objek tidak menggunakan training area untuk acuan klasifikasi. Objek yang berupa segmen-segmen akan  dikelaskan  jika  nilai  kriteria  pada  objek  tersebut memenuhi ambang batas yang diberikan. Kriteria-kriteria tersebut  berupa  kriteria  spektral  ( layer  value ),  kriteria
spasial  ( shape  and  area )  dan  kriteria  tekstur.  Penjelasan lebih  detail  terkait  fitur  yang  digunakan  dalam  masing- masing data sensor dijelaskan sebagai berikut.
(a)  Citra  Pleiades .  Dalam  proses  klasifikasi  citra Pleiades,  digunakan  fitur-fitur  yang  memuat  kriteria spektral,  spasial  hingga  tekstur.  Pada  kriteria  spektral, selain menggunakan fitur band yang sudah ada pada citra, juga  menggunakan  fitur  tambahan  berupa band  ratio, diantaranya yaitu RVI, NDVI dan NDWI. Band ratio sangat berguna  dalam  identifikasi  objek  pada  kelas  utama,  yang dapat membedakan objek vegetasi, tubuh air, lahan terbuka dan lahan terbangun. Selanjutnya untuk kriteria spasial dan tekstur seperti fitur shape, area dan texture after Harralick digunakan  sebagai  kriteria  penunjang  dalam  klasifikasi subkelas  yang  lebih  detail.  Fitur-fitur  yang  ditampilkan pada  objek  bergantung  pada  skema  klasifikasi  yang diberikan,  dimana  pada  citra  Pleiades  skema  hasil klasifikasi  terdiri  dari  empat  kelas  utama  dan  dua  belas subkelas,  yaitu  Vegetasi  (pekarangan,  semak,  ladang  dan pepohonan),  Tubuh  air  (kolam,  rawa,  danau  dan  sungai), Lahan terbuka (tanah kosong) dan Lahan terbangun (jalan, bangunan dan permukaan diperkeras lain).
(b) nDSM .  Jika dibandingkan dengan fitur-fitur yang ada pada  citra  Pleiades,  fitur-fitur  yang  digunakan  pada klasifikasi  nDSM  lebih  sedikit,  terutama  pada  fitur  yang menentukan kriteria spektral yang memuat satu band saja ( elevation )  yaitu  informasi  nilai  elevasi  tiap  objek (digolongkan  sebagai  kriteria  spasial).  Selain  itu ditambahkan pula fitur lain yaitu nilai intensitas dan nilai first pulse – last pulse (Fp – Lp). Fitur Fp – Lp didapat dari selisih  citra  nDSM first  return dengan  citra  nDSM last return .  Fitur  Fp – Lp  selanjutnya  akan  sangat  berguna dalam  membedakan  objek  berupa  bangunan  dengan vegetasi (Jia, 2015). Sementara itu, skema hasil klasifikasi citra  nDSM terdiri dari empat kelas utama dan dua belas subkelas  yaitu  Vegetasi  (pekarangan,  semak  dan pepohonan),  Tubuh  air  (kolam,  rawa,  danau  dan  sungai), Lahan  terbuka  (tanah  kosong  dan  jalan)  dan  Lahan terbangun (bangunan pemukiman, bangunan infrastruktur dan permukaan diperkeras lain).
(c) Citra intensitas . Fitur-fitur yang digunakan sebagai kriteria  penentu  klasifikasi  citra  intensitas  berjumlah cukup banyak, hampir sebanyak fitur yang digunakan pada klasifikasi citra Pleiades. Kriteria spektral yang digunakan yaitu  bersumber  dari  citra  intensitas  yang  menggunakan tiga pulse yang  berbeda, yaitu citra intensitas first return, citra intensitas last return , dan citra intensitas first of many returns (FoM).  Dari  ketiga  citra  ini  selanjutnya  diperoleh fitur tambahan untuk klasifikasi objek yaitu fitur F – FoM (citra first  return dikurangkan  dengan  citra first  of  many return ), fitur Fp – Lp (citra first return dikurangkan dengan citra last return ) dan fitur intensitas rerata dari citra first return dengan last  return .  Fitur  F – FoM  berguna  untuk identifikasi  objek  vegetasi  seperti  semak  dan  pepohonan,
dari  objek  lainnya.  Sementara  itu  fitur  Fp – Lp  berguna sebagai  fitur  penunjang  di  samping  fitur texture  after Harralick untuk identifikasi objek berupa tubuh air. Fitur intensitas rerata berguna untuk memisahkan objek berupa lahan terbuka dengan lahan terbangun. Berdasarkan fitur- fitur tersebut diperoleh skema hasil klasifikasi yang terdiri dari empat kelas utama dan sebelas subkelas yaitu Vegetasi (semak  dan  pepohonan),  Tubuh  air  (kolam,  rawa,  danau dan sungai), Lahan terbuka (pekarangan dan tanah kosong) dan  Lahan  terbangun  (jalan,  bangunan  dan  permukaan diperkeras lain).
Hasil klasifikasi yang telah diperoleh selanjutnya dapat diekspor  dari  perangkat  lunak eCognition ,  dengan menyesuaikan tipe data berupa shapefile dalam format data vektor  (.shp).  Sebelumnya,  fitur  yang  mendeskripsikan kelas  objek  dapat  diekspor  bersama  dengan shapefile sebagai data atribut, dimana fitur yang  digunakan adalah Class-related  features ,  yaitu  mencakup  nama  kelas  dan nama  subkelas  dari  setiap  objek  yang  telah  diklasifikasi. Selain itu, ekspor data juga dapat disesuaikan dengan kelas yang  diinginkan,  yang  dalam  penelitian  ini  mencakup semua kelas .

## 2.2.6. Integrasi data
Setelah  hasil  klasifikasi  ketiga  data  sensor  terekspor, dapat  dilakukan overlay dengan  metode identify menggunakan  ArcGIS  desktop  untuk  dilakukan  analisis kesesuaian  kelas  objek  membentuk  dataset  komposisi. Analisis dilakukan dengan menghitung persentase jumlah objek  yang  memiliki  kesesuaian  kelas  yang  sama  dari seluruh  objek.  Teknik  yang  dilakukan  untuk  menemukan entry objek yang memenuhi kondisi tersebut yaitu dengan membuat  query  SQL.  Jumlah  dari  objek  yang  terseleksi dengan  query  selanjutnya  dihitung  berdasarkan  jumlah total  objek  yang  ter- identify untuk  mendapatkan  nilai persentase  kesesuaian  kelas  objek,  sementara  dataset komposisi yang terbentuk dapat dimasukkan ke tahap uji akurasi. Hasil perhitungan yang telah didapatkan kemudian dapat dianalisis lebih lanjut.

## 2.2.7. Uji akurasi
Proses  uji  akurasi  dilakukan  pada  hasil  klasifikasi dataset A (citra Pleiades), dataset B (citra Pleiades dengan citra  intensitas)  dan  dataset  C  (citra  Pleiades  dengan nDSM).  Uji  akurasi  diukur  dari  kecocokan  kelas  penutup lahan  yang  terklasifikasi  dengan ground  truth dari  citra temporal Google  Earth yang  diinterpretasi  secara  visual. Digunakannya  citra  temporal  Google  Earth  karena  data acuan  awal  untuk  proses  uji  akurasi  semula  akan menggunakan  orthofoto  kawasan  studi  kasus  yang diakuisisi bersama dengan data LiDAR, namun data LiDAR dengan  data  citra  satelit  berselisih  waktu  sekitar  empat belas  bulan.  Citra  Google  Earth  yang  digunakan  memiliki waktu  perekaman  berdekatan  dengan  data  citra  satelit yaitu  pada  tanggal  19  Agustus  2013.  Titik-titik  koordinat ground truth yang dipilih ditampilkan dalam bentuk ground check  point, dimana  diambil  secara  acak  dan  merata  di
seluruh  tutupan  lahan  area  studi  kasus  dengan  jumlah sebanyak 36 titik sebagaimana ditunjukkan oleh Gambar 6. Uji  akurasi  dilakukan  menggunakan  perangkat  lunak ArcGIS  desktop  untuk  pengecekan  hasil  klasifikasi  dan Google Earth untuk pengecekan ground truth .
Gambar 6 Sebaran ground check points untuk uji akurasi
3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Hasil segmentasi
3.1.1.
Citra Pleiades
Nilai  parameter  segmentasi  masukan  yaitu shape sebesar  0.8  dan scale sebesar  50  menunjukkan  bahwa kenampakan  objek  pada  citra  Pleiades  sangat  heterogen secara  spasial,  sementara  nilai  parameter compactness sebesar  0.4  menunjukkan  citra  memiliki  tekstur  yang normal  cenderung  halus  untuk  bisa  membedakan  bentuk satu  objek  dengan  objek  lainnya.  Hasil  segmentasi ditunjukkan oleh Gambar 7.
Gambar 7 Hasil segmentasi citra Pleiades
3.1.2. nDSM
Berdasarkan  hasil  segmentasi,  dapat  diketahui  bahwa citra  nDSM  berbeda  dengan  citra  Pleiades.  Perbedaan paling  mencolok  yaitu  nilai  parameter scale sebesar  20,
yang berarti lebih kecil dari nilai pada citra Pleiades. Hal ini dapat  disebabkan  kenampakan  objek  dalam  nDSM  lebih sedikit dibanding kenampakan objek dalam citra Pleiades. Sementara itu, parameter shape bernilai minimum sebesar 0.1,  yang  berarti  bahwa  homogenitas  piksel-piksel  dalam nDSM jauh lebih  mudah dibentuk menjadi segmen secara spektral  daripada  secara  spasial.  Nilai  parameter compactness sebesar 0.6 menunjukkan bahwa tekstur pada nDSM cukup berpengaruh dalam membedakan bentuk satu objek dengan objek lainnya (lihat Gambar 8)
Gambar 8 Hasil segmentasi nDSM

## 3.1.3. Citra intensitas
Berdasarkan  nilai  parameter  masukan,  citra  intensitas memiliki kenampakan  objek  yang  cenderung  heterogen secara  spektral  karena  parameter shape bernilai  cukup kecil  yaitu  sebesar  0,3.  Nilai  parameter scale sebesar  80 dimaksudkan agar ukuran segmen proporsional terhadap cakupan  citra  yang  sangat  luas.  Sementara  itu,  nilai parameter compactness sebesar  1,0  menunjukkan  bahwa tingkat  kekasaran  citra  intensitas  sangat  tinggi  dalam membedakan objek satu dengan lainnya. (lihat Gambar 9)
Gambar 9 Hasil segmentasi citra intensitas
3.2. Hasil klasifikasi
3.2.1. Hasil ekspor klasifikasi Hasil klasifikasi  citra Pleiades, nDSM dan citra intensitas ditunjukkan oleh Gambar 10, Gambar 11 dan Gambar 12.

## Gambar 10 Hasil klasifikasi citra Pleiades

## Gambar 11 Hasil klasifikasi nDSM
Gambar 12 Hasil klasifikasi citra intensitas Dengan  menggunakan  simbol  warna  yang  sama,  dapat dilihat  bahwa  hasil  klasifikasi  dari  tiga  data  sensor  yang
berbeda  juga  memberikan  hasil  klasifikasi  yang  berbeda- beda.  Pada  hasil  klasifikasi  dari  citra  intensitas  terlihat bahwa terdapat fitur yang menyerupai garis di bagian atas, garis tersebut merupakan bagian sambungan yang kurang sempurna  dari  citra  intensitas  yang  berasal  dari  jalur terbang  yang  berbeda  mengunakan tools  merge dari ArcToolbox .
Selain  tampilan  secara  visual,  hasil  klasifikasi  juga memiliki  data  atribut  yang  ditampilkan  dalam attribute table yang  memuat  informasi  setiap  objek  yaitu  berupa atribut  KELAS  dan  SUBKELAS.  Informasi  ini  selanjutnya dapat  disertakan  dalam  analisis  dengan overlay metode identify untuk  dicocokkan  dengan  data  atribut  dari  hasil klasifikasi data sensor lainnya.
3.2.2. Hasil overlay dan analisis query
Proses overlay  identify berfokus  pada  penggabungan ( overlay ) data spasial (objek hasil klasifikasi) dari dua data sensor yang berbeda dengan tetap mempertahankan data atribut  dari  masing-masing  data  sensor.  Hasil overlay identify mengakibatkan  jumlah  objek  dari  masing-masing dataset  menjadi  berlipat  ganda  yang  jumlahnya  sangat dipengaruhi  oleh  jumlah  dan  ukuran  dari  objek  pada masing-masing data sensor saat proses segmentasi. Untuk dapat dilakukan analisis kesesuaian kelas objek, diperlukan informasi  jumlah  objek  yang  memenuhi  kondisi  dimana atribut KELAS_1 sama dengan atribut KELAS_2. Pencarian data  berdasarkan  kondisi  tersebut  dilakukan  dengan menggunakan query SQL.
3.3. Skema klasifikasi
Skema klasifikasi ditunjukkan oleh Tabel 1 berikut.
Tabel 1 Skema klasifikasi tutupan lahan 3 data sensor Kelas Pleiades nDSM Intensitas Tubuh air kolam kolam kolam sungai sungai sungai danau danau danau rawa rawa rawa Lahan terbuka pekarangan Tanah kosong Tanah kosong Tanah kosong jalan Lahan terbangun jalan jalan bangunan Bangunan pemukiman bangunan Bangunan infrastruktut Permukaan diperkeras lain Permukaan diperkeras lain Permukaan diperkeras lain Jumlah subkelas 12 12 11 3.3.1. Citra Pleiades
Berdasarkan  skema  klasifikasi,  citra  Pleiades  sangat
unggul dari segi spektral yang memiliki empat kanal band ( red, green, blue dan NIR) serta band ratio (RVI, NDVI dan NDWI)  dalam  mengidentifikasi  berbagai  macam  objek. Selain itu, terdapat juga subkelas ladang dari kelas Vegetasi yang  tidak  ditemukan  pada  subkelas  dari  data  sensor lainnya, yang dalam identifikasinya menggunakan kriteria spasial  dan  kriteria  tekstur  untuk  membedakan  subkelas tersebut dengan subkelas lain dari kelas Vegetasi. 3.3.2. nDSM Dari skema klasifikasi nDSM, terdapat perbedaan dengan skema klasifikasi pada citra Pleiades. Perbedaan ini sangat terlihat  pada  subkelas  jalan  yang  termasuk  dalam  kelas Lahan  terbuka  sementara  pada  kelas  Lahan  terbangun subkelas  bangunan  terbagi  menjadi  subkelas  bangunan pemukiman dan subkelas bangunan infrastruktur. Hal ini dikarenakan  objek  berupa  jalan  memiliki  elevasi  yang relatif sama dengan objek tanah kosong dibanding dengan objek lahan terbangun. Sementara itu, pembagian subkelas bangunan  menjadi  dua  subkelas  dapat  dilakukan  dengan mudah  berdasarkan  nilai  elevasi  relatif.  Selain  itu, perbedaan  lainnya  juga  terdapat  pada  tidak  adanya subkelas  ladang,  dikarenakan  fitur-fitur  identifikasi  yang terbatas.
3.3.3. Citra intensitas Dilakukan juga identifikasi perbedaan skema klasifikasi citra  intensitas  dengan  skema  klasifikasi  pada  citra Pleiades. Dapat dilihat bahwa skema klasifikasi pada citra intensitas memiliki susunan tersendiri seperti halnya pada skema  klasifikasi  data  lainnya.  Pada  skema  klasifikasi  ini terlihat  banyak  kemiripan  susunan  kelas  dengan  skema klasifikasi yang digunakan pada citra Pleiades. Perbedaan paling  mencolok  yaitu  pada  subkelas  pekarangan  yang termasuk  dalam  kelas  Lahan  terbuka  alih-alih  kelas Vegetasi.  Hal  ini  dikarenakan  objek  pekarangan  memiliki karakteristik intensitas yang cenderung menyerupai tanah kosong  dan  tidak  memberikan  nilai  yang  signifikan  pada citra first of many return seperti halnya subkelas vegetasi lainnya.  Selain  itu,  perbedaan  lainnya  juga  terdapat  pada tidak  adanya  subkelas  ladang,  dikarenakan  fitur-fitur identifikasi yang terbatas.
3.4. Hasil uji akurasi
Dari sebanyak 36 titik uji, pada dataset A atau Pleiades didapat  jumlah  objek  yang  sesuai  dengan ground  truth sebanyak  16  titik  menghasilkan  nilai overall  accuracy sebesar 44,44%. Sementara itu, dengan integrasi dari data sensor  LiDAR,  pada  dataset  B  (Pleiades  ditambah  citra intensitas)  didapat  sebanyak  23  titik  uji  yang  akurat menghasilkan  nilai overall  accuracy sebesar  63,89% sementara  pada  dataset  C  (Pleiades  ditambah  nDSM) didapat  pula  sebanyak  23  titik  uji  yang  akurat menghasilkan nilai overall accuracy sebesar 63,89%.
3.4.1 Dataset A (Pleiades)
Hasil  pengujian  dataset  A  yaitu  citra  Pleiades ditunjukkan  dalam  Tabel  2.  Dalam  hal  akurasi  pembuat
peta  ( producer  accuracy ),  terdapat  empat  subkelas  yang diklasifikasi secara akurat yaitu semak, kolam, danau dan sungai, sementara untuk subkelas pekarangan, rawa, tanah kosong  dan  permukaan  diperkeras  lain  memiliki  akurasi yang paling rendah dimana tidak dikelaskan dengan benar (ditunjukan dari nilai omisi) . Subkelas yang bernilai ‘NULL’ menunjukan  bahwa  tidak  ada ground  check  point yang merepresentasikan  subkelas  tersebut.  Sementara  itu, dalam  hal  akurasi  pengguna  peta  ( user  accuracy ),  ladang menjadi subkelas yang paling mudah untuk diidentifikasi, sementara kelas lainnya cenderung sulit untuk dibedakan satu sama lain (ditunjukan dari nilai komisi). Subkelas yang bernilai  ‘NULL’ menunjukkan  bahwa tidak ada objek dari hasil  klasifikasi  pada  36  titik  yang  merepresentasikan subkelas  tersebut.  Dengan  demikian,  rendahnya  akurasi keseluruhan  dari  hasil  klasifikasi  dataset  A  (Pleiades) dikarenakan banyak objek yang masih sulit dibedakan satu sama lain.
Tabel 2 Persentase akurasi subkelas objek terhadap producer dan user accuracy dataset A
Producer accuracy Omisi User accuracy komisi Pekarangan 25% 75% 33% 67% Ladang NULL NULL 100% 0% Semak 75% 25% 0% 100% Pepohonan 40% 60% 20% 80% Kolam 100% 0% 0% 100% Rawa 0% 100% 0% 100% danau 100% 0% 0% 100% Sungai 75% 25% 0% 100% Tanah kosong 0% 100% Null NULL jalan Null NUll 0% 100% Bangunan 44% 56% 0% 100% Permukaan diperkeras lain 0% 100% 0% 100%
3.4.2 Dataset B Hasil  pengujian  dataset  B  yaitu  citra  Pleiades+citra intensitas  ditunjukkan  dalam  Tabel  3.  Dalam  hal  akurasi pembuat  peta,  terdapat  lima  subkelas  yang  diklasifikasi secara  akurat  yaitu  semak,  kolam,  danau,  sungai  dan bangunan,  sementara  untuk  rawa,  tanah  kosong  dan permukaan  diperkeras  lain  menjadi  sukelas  yang  paling tidak  akurat  (ditunjukan  dari  nilai  omisi  yang  besar). Subkelas  ladang  dan  jalan  bernilai  ‘NULL’  menunjukan bahwa tidak ada ground check point yang merepresentasikan  subkelas  tersebut.  Selanjutnya,  dalam hal  akurasi  pengguna  peta,  terdapat  lima  subkelas  yang paling  mudah  untuk  diidentifikasi  yaitu  semak,  danau, sungai,  tanah  kosong  dan  bangunan,  sementara  terdapat empat subkelas yang masih sulit untuk diidentifikasi yaitu ladang, rawa, jalan dan permukaan diperkeras lain.
Tabel 3 Persentase akurasi subkelas objek terhadap producer dan user accuracy dataset B Producer accuracy Omisi User accuracy komisi Pekarangan 50% 50% 67% 33% Ladang NULL NULL 0% 100% Semak 75% 25% 100% 0% Pepohonan 60% 40% 60% 40% Kolam 100% 0% 67% 33% Rawa 0% 100% 0% 100% danau 100% 0% 100% 0% Sungai 75% 25% 100% 0% Tanah kosong 25% 75% 100% 0% jalan NULL NULL 0% 100% Bangunan 89% 11% 80% 20% Permukaan diperkeras lain 0% 100% 0% 100%
Tidak  ada  di  antara  subkelas  yang  bernilai ‘NULL’ menunjukkan  bahwa  semua  objek  dari  hasil  klasifikasi pada  36  titik  telah  merepresentasikan  semua  subkelas. Dengan  demikian,  akurasi  hasil  klasifikasi  dataset  B memiliki kualitas yang lebih baik dibanding dataset A yang hanya memanfaatkan citra Pleiades.

## 3.4.3 Dataset C
Hasil  pengujian  dataset  C  yaitu  citra  Pleiades+nDSM ditunjukkan dalam Tabel 4.
Tabel 4 Persentase akurasi subkelas objek terhadap producer dan user accuracy dataset C Producer accuracy Omisi User accuracy komisi Pekarangan 25% 75% 33% 67% Ladang NULL NULL 0% 100% Semak 75% 25% 100% 0% Pepohonan 80% 20% 57% 43% Kolam 100% 0% 67% 33% Rawa 0% 100% 0% 100% danau 100% 0% 100% 0% Sungai 75% 25% 100% 0% Tanah kosong 75% 25% 100% 0% jalan NULL NULL NULL NULL Bangunan 67% 33% 75% 25% Permukaan diperkeras lain 0% 100% 0% 100%
Jika dibandingkan dengan dataset B, persentase akurasi subkelas objek pada dataset C hampir sama, tetapi dengan distribusi  yang  berbeda.  Dataset  C  memiliki  akurasi pembuat peta yang baik pada enam subkelas yaitu semak, pepohonan,  kolam,  danau,  sungai  dan  tanah  kosong  yang mampu diklasifikasikan secara akurat. Akan tetapi, untuk
pekarangan,  rawa  dan  permukaan  diperkeras  lain  masih menjadi subkelas yang paling tidak akurat (dintujukan dari nilai  omisi) .  Subkelas  ladang  dan  jalan  bernilai  ‘NULL’ menunjukan  bahwa  tidak  ada ground  check  point yang merepresentasikan kelas tersebut. Sementara itu, dari segi akurasi  pengguna  peta,  dataset  C  memiliki  akurasi  yang hampir sama dengan dataset B, hanya saja dengan akurasi bangunan  yang  sedikit  lebih  rendah.  Selain  itu,  subkelas jalan pada dataset ini bernilai ‘NULL’ karena tidak ada objek dari hasil klasifikasi pada 36 titik yang merepresentasikan subkelas  tersebut.  Dengan  demikian,  akurasi  hasil klasifikasi dataset C juga masih lebih baik dibanding dengan dataset A dan setara dengan dataset B tetapi hanya berbeda pada distribusi subkelasnya.
3.5. Hasil analisis kesesuaian kelas objek
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  pada  Tabel  5,  dapat diketahui  bahwa  hasil  analisis  secara  SIG  menggunakan tools identify dan query SQL pada ketiga dataset komposisi memberikan  persentase  kesesuaian  kelas  objek  yang berbeda-beda.  Berdasarkan  nilai  rerata,  dataset  C memperoleh  kesesuaian  kelas  objek  paling  tinggi  yaitu sebesar 45,78% dibanding dataset B yang sebesar 36,61%, dimana  nilai  persentase  rerata  yang  dihasilkan  pada dataset  C  cukup  signifikan  jika  dibandingkan  dengan dataset B. Salah satu faktor yang menyebabkan hal tersebut yaitu  karena  dipengaruhi  oleh  jumlah  subkelas  dari  tiap data yang menyusun komposisi. Pada dataset C, komposisi tersusun  dari  12  subkelas  citra  Pleiades  dan  12  subkelas citra  nDSM,  sementara  pada  dataset  B  dengan  komposisi tersusun dari 11 subkelas citra intensitas dan 12 subkelas citra  Pleiades.  Hasil  analisis  kesesuaian  objek  antardata ditunjukkan dalam Tabel 5
Tabel 5 Persentase hasil analisis kesesuaian objek antardata Nomor blok Dataset B (Pleiades+Intensitas Dataset C (Pleiades+nDSM) 001 35,67% 49,96% 002 30,31% 55,11% 003 33,75% 42,44% 004 36,13% 56,00% 005 40,60% 31,47% 006 38,91% 49,00% 007 30,60% 52,80% 008 39,66% 40,35% 009 40,02% 44,08% 010 40,22% 51,97% 011 31,73% 37,65% 012 41,65% 38,51% Rerata 36,61% 45,78% Min 30,31% 31,47% max 41,65% 56,00% 3.5.1 Dataset B
Berdasarkan  analisis,  terdapat  322  objek  yang dikelaskan  sebagai  bangunan  pada  citra  intensitas  tetapi
dikelaskan  sebagai  pepohonan  pada  citra  Pleiades. Ketidaksesuaian  klasifikasi  tersebut  dikarenakan  adanya noise yang belum dihilangkan dari citra intensitas sehingga menghasilkan  efek salt  and  pepper pada  hasil  klasifikasi (Mills, 2020). Ketidak sesuaian klasifikasi akibat noise, efek bayangan  dan  perubahan  tutuypan  lahan  ditunjukkan dalam Gambar 13, Gambar 14 dan Gambar 15.
Gambar 13 Ketidaksesuaian klasifikasi akibat noise
Gambar 14 Ketidaksesuaian klasifikasi akibat efek bayangan
Terdapat  pula  306  objek  yang  dikelaskan  sebagai pepohonan dan 143 objek dikelaskan sebagai semak pada citra  intensitas  tetapi  objek-objek  tersebut  dikelaskan sebagai  bangunan  pada  citra  Pleiades.  Hal  ini  dapat disebabkan  karena  terdapat  efek  bayangan  pada  citra Pleiades yang tidak ditemukan pada citra intensitas.
Gambar 15 Ketidaksesuaian klasifikasi akibat perubahan tutupan lahan
Selanjutnya, terdapat 113 objek yang dikelaskan sebagai bangunan  pada  citra  intensitas  tetapi  dikelaskan  sebagai pekarangan pada citra Pleiades. Hal ini salah satunya dapat disebabkan karena  sempat  terjadinya perubahan tutupan lahan di selisih perbedaan waktu akuisisi kedua data.

## 3.5.2 Dataset C
Berdasarkan hasil  analisis,  sebagian  besar  objek  yang tidak  bersesuaian  klasifikasinya  pada  citra  nDSM dikelaskan sebagai tanah kosong, tetapi pada citra Pleiades, sebanyak  76  objek  dikelaskan  sebagai  kolam,  52  objek dikelaskan  sebagai  sungai,  76  objek  dikelaskan  sebagai pekarangan dan 38 objek dikelaskan sebagai bangunan.
Gambar 16 Ketidaksesuaian klasifikasi akibat interaksi pulse LiDAR dengan permukaan air
Penyebab  ketidaksesuaian  hasil  klasifikasi  tersebut diduga pada saat pulse LiDAR mengenai objek yang berupa permukaan air, sebagian pulse berhasil dipantulkan karena terdapat  objek  di  permukaan  air  tersebut  (yang memberikan  data  elevasi)  dan  sebagian  lainnya  yang mengenai  permukaan  air  langsung  diserap  (tidak memberikan data elevasi) (Suradji, 2020). Ketidak sesuaian klasifikasi  akibat  interaksi pulse LIDAR,  perbedaam  fitur spektral  dan  karakteristik  segmen  ditunjukkan  dalam Gambar 16, Gambar 17 dan Gambar 18.
Gambar 17 Ketidaksesuaian klasifikasi akibat perbedaan fitur spektral dua sensor
Pada Gambar 18, terdapat objek yang dikelaskan sebagai pekarangan  pada  citra  Pleiades  tetapi  dikelaskan  sebagai tanah kosong pada citra nDSM. Objek tersebut dalam citra Pleiades  kemungkinan  adalah  tumbuhan  air  yang mengapung, sebab mampu memberikan nilai RVI dan NDVI yang  signifikan.  Sementara  itu,  objek  yang  berupa pekarangan dan lahan kosong pada citra nDSM umumnya sangat  sulit  untuk  dibedakan,  terlebih  bila  ketinggian vegetasi  sangat  rendah  (tidak  lebih  dari  satu  meter)  dan tidak memberikan nilai yang signifikan pada citra Fp – Lp ( First return – Last return ) atau juga karena nilai intensitas yang terlalu rendah, dimana sangat riskan untuk dikelaskan ke dalam Lahan terbuka atau Lahan terbangun.
Perbedaan  hasil  klasifikasi  juga  dapat  disebabkan  oleh perbedaan  bentuk  dan  ukuran  segmen.  Pada  Gambar  19 terlihat bahwa segmen yang dibentuk pada citra Pleiades lebih kompak dan detail daripada segmen pada citra nDSM yang  lebih  halus.  Akan  tetapi,  menurut  Guo  dkk.,  (2007), bentuk segmen yang terlalu detail pada citra Pleiades dapat menghasilkan over  classification dimana  struktur  objek menjadi  terpecah-pecah  dan  dikelaskan  ke  kelas  yang berbeda-beda.  Sementara  itu,  bentuk  segmen  yang  halus pada  nDSM  juga  tidak  memberikan  hasil  yang  lebih  baik dimana  juga  terjadi  kesalahan  klasifikasi  yang
menyebabkan objek yang berupa tepi-tepi atap bangunan menjadi satu segmen dengan pepohonan di sekitarnya dan dikelaskan sebagai pepohonan.
Gambar 18 Ketidaksesuaian klasifikasi akibat perbedaan karakteristik segmen

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  penelitian  yang didapatkan, diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
1. Hasil klasifikasi citra Pleiades (dataset A) dengan metode OBIA pada area studi kasus secara keseluruhan menghasilkan akurasi yang cukup rendah yaitu sebesar 44,44%,
2. Hasil  klasifikasi  citra  Pleiades  yang  telah  ditambahkan  data LiDAR  (citra  intensitas  dan  nDSM)  dimana  masing-masing membentuk  dataset  B  dan  dataset  C,  keduanya  mampu meningkatkan  akurasi  hasil  klasifikasi  sebesar  19,45%  atau hampir  20%  dibanding  dataset  A  yang  hanya  memanfaatkan sensor tunggal Pleiades,
3. Rendahnya nilai akurasi hasil klasifikasi pada penelitian ini jika mengacu  pada  SNI  Penutup  dan  Penggunaan  Lahan  (minimal 70%)  dapat  disebabkan  karena  jumlah  titik  sampel  yang sebanyak  36  buah, sangat  jauh dari  jumlah  yang  proporsional terhadap total jumlah objek terklasifikasi yang mencapai ribuan, yang  seharusnya  mencakup  20%  dari  total  jumlah  objek terklasifikasi untuk dapat memberikan hasil uji yang signifikan, 4. Dataset  B  dan  dataset  C  masing-masing  menghasilkan persentase  kesesuaian  kelas  objek  yang  berbeda,  dimana berdasarkan  nilai  terendah  dan  tertinggi  pada  dataset  B menghasilkan  kesesuaian  objek  dalam  rentang  30%  hingga 41%, dan pada dataset C menghasilkan kesesuaian objek dalam rentang 31% hingga 56% dimana kesesuaian kelas objek tidak berpengaruh  pada  peningkatan  akurasi  hasil  klasifikasi terhadap ground truth .

## 5. Pernyataan Konflik Kepentingan
Penulis  menyatakan  tidak  ada  konflik  kepentingan dalam  artikel  ini  ( The  authors  declare  no  competing interest ).
6. Referensi
Achsan, A. C. (2017). Pemanfaatan Citra Landsat untuk Klasifikasi Tutupan Lahan Lanskap Perkotaan Kota Palu. E-Journal Arsitektur Lansekap , 59.
Alonso,  M.,  &  Malpica,  J.  (2010). Satellite  Imagery Classification  with  Lidar  Data .  International Archives of  the Photogrammetry,  Remote Sensing and Spatial Information Science.
Aristalindra,  F.,  Santosa,  P.  B.,  Diyono  &  Subaryono. (2020).  Evaluasi  Pemanfaatan  Citra  Tegak  Satelit Resolusi Tinggi untuk Percepatan Pembuatan Peta Blok  Pajak  Bumi  dan  Bangunan  (PBB-P2)  secara Partisipatif  di  Desa  Triharjo,  Kabupaten  Bantul, DIY. Journal  of Geospatial Information Science  and Engineering, vol 3 no 1 .
https://doi.org/10.22146/jgise.55788
Awrangjeb,  M.,  Zhang,  C.,  &  Fraser,  C.  (2013). Automatic extraction of building roofs using LiDAR data  and  multispectral  Imagery.  ISPRS Jorunal  of Photogrammetry and Remote Sensing , 83, 1-18.
Danoedoro,  P. (2006). Versatile Land-use Information for Local Planning in Indonesia . Centre for Remote Sensing and Spatial Information Science (CRSSIS): School  of  Geography,  Planning  and  Architecture. The University of Queensland. Gilani,  S.,  Awrangjeb,  M.,  &  Lu,  G.  (2015). Fusion  of LiDAR data and multispectral imagery for effective building  detection  based  on  graph  and  connected component analysis . The International Archives of Photogrammetry,  Remote  Sensing  and  Spatial Information Sciences, 40, 65. Guo, Q. H., Kelly, M., Gong, P., & Liu, D. (2007). An object- based  classification  approach  in  mapping  tree mortality  using  high  spatial  resolution  imagery . GIScience dan Remote Sensing. Istarno.  (2016). Buku  Ajar  Penginderaan  Jauh  Sensor Aktif  Airborne  Laser  Scanning/Lidar .  Yogyakarta:
Departemen Teknik Geodesi UGM.
Jia,  Y.  (2015). Object-based  land  cover  classification with orthophoto and lidar data . Stockholm: School of  Architecture  and  the  Built  Environment  (KTH) Stockholm, Sweden.
Kushardono,  D.  (1997).  Model  Klasifikasi  Penutup Lahan  Data  Multisensor  Radar-Optik.  Majalah LAPAN no.83.
Kushardono, D. (2017). Klasifikasi Digital Penginderaan Jauh. Bogor: Penerbit IPB Press. Mills,  M.  (2020,  June  23). Elevation  Grid  Creation  in Global  Mapper:  Creating  a  DTM .  Retrieved  from
Insight from Blue Marble Geographics: https://blog.bluemarblegeo.com/2020/06/23/ele vation-grid-creation-in-global-mapper-creating-a- dtm/
Prayogo, L. M. & Basith, A. (2020). Uji Performa Citra Worldview  3  dan  Sentinel  2A  untuk  Pemetaan Kedalaman Laut Dangkal (Studi Kasus di Kepulauan
Karimunjawa,  Jawa Tengah). Journal of Geospatial Information  Science  and  Engineering,  vol  3  no  2 . https://doi.org/10.22146/jgise.59572
Sampurno, R., & Thoriq, A. (2016). Klasifikasi Tutupan Lahan  Menggunakan  Citra  Landsat  8  Operational Land Imager (OLI) di Kabupaten Sumedang. Jurnal Teknotan Vol.10.2.
Santosa,  P.  B.  (2016).  Evaluation  of  satellite  image correction  methods  caused  by  differential  terrain illumination. Forum  Geografi ,  vol  30  no  1. doi: 10.23917/forgeo.v30i1.1768
SNI 7645. (2010). SNI 7645: 2010 tentang Klasifikasi Penutup Lahan. Badan Standardisasi Nasional. Suradji,  A.  (2020,  May  18).  Webinar  PT  Waindo Specterra.  Retrieved  from  Teknologi  GIS Enterprise,  Dashboard  Operation,  CSRT,  airborne LiDAR  dan  Aplikasi  Pemanfaatannya  di  Bidang Pertambangan: https://youtu.be/1e9LgCy1yqs
Uzar,  M.,  &  Yastikli,  N.  (2013). Automatic  building extraction  using  LiDAR  and  aerial  photographs .
Boletim de Ciências Geodésicas, 153-171.
Wahdaniyat,  H.  (2019,  August  20).  Ruang  Terbuka Hijau  yang  Masih  Terpinggirkan  di  Indonesia. Retrieved  from  Direktorat  Jenderal  Cipta  Karya, Kementerian  Pekerjaan  Umum  dan  Perumahan Rakyat: http://ciptakarya.pu.go.id/pbl/index.php/detail_b erita/565/ruang-terbuka-hijau-yang-masih- terpinggirkan-di-indonesia