1,2,3 Program  Studi  Sistem  informasi  Fakultas  Sains  dan Teknologi Universitas Jambi, Jl. Jambi - Muara Bulian No.Km. 15, Mendalo  Darat,  Kec.  Jambi  Luar  Kota,  Kabupaten  Muaro  Jambi Jambi  36122 I NDONESIA (email: 1 edisaputra@unja.ac.id,
2 ulfa.ilkom@gmail.com , 3 Zainil.401@gmail.com)

## Implementasi Algoritme Support Vector Machines untuk Klasifikasi Area Terbakar di Lahan Gambut

## (Implementation of Support Vector Machines Algorithm to Classify Burn
Area of Peat)
Edi Saputra 1 , Ulfa Khaira 2 , Zainil Abidin 3
Abstract—Forest  fires  have  become  annual  disasters  in Indonesia  and  have  an  impact  on  peatland  degradation.  Many forest  fires  occur  on  peatlands.  In  August  2019,  810  hotspots were  detected  in  Jambi  Province.  Burned  area  of  peatland information  is  needed  so  that  the  goverment  can  determine policy  on  the  effectiveness  and  efficiency  of  forest  management. Information  about  burned  area  of  peatland  is  difficult  to  obtain from field measurements because the area is large and not easily accessible.  Landsat  data  is  a  type  of  image  from  remote  sensing technology that can be used to map this area. One method that is often  used  to  estimate  the  burned  area  is  visual  on-screen interpretation.  However,  this  technique  requires  experienced interpreters.  For  this  reason,  this  study  used  digital interpretation  techniques  using  the  Support  Vector  Machine (SVM)  algorithm  to  classify  burned  area,  vegetation,  and  bare soil from remote sensed data of protected area of peat in Muaro Jambi  District,  Jambi  Province.  This  study  obtained  a  classifier with the accuracy of 99.8%. The estimated area of peat based on the SVM classifier on August 15th 2019 are 1,396.89 hectares at the  burned  area  class,  7,069.5  hectares  at  the  vegetation  class, and 1,089.54 hectares at the bare soil class.
Intisari — Kebakaran  hutan  telah  menjadi  bencana  tahunan di Indonesia, yang berdampak pada degradasi lahan. Kebakaran hutan banyak terjadi di lahan gambut. Pada bulan Agustus 2019 terdeteksi  sebanyak  810  hotspot  di  Provinsi  Jambi.  Informasi luas  area  kebakaran  diperlukan  untuk  menentukan  kebijakan dalam  pengelolaan  hutan  dan  lahan.  Informasi  mengenai  luas area  kebakaran  sulit  didapatkan  dari  pengukuran  lapangan karena  area  yang  luas  dan  tidak  mudah  diakses.  Data  Landsat merupakan  salah  satu  jenis  citra  dari  teknologi  remote  sensing yang  dapat  digunakan  untuk  memetakan  luas  area  kebakaran. Salah  satu  metode  yang  sering  digunakan  untuk  mengestimasi luas area kebakaran adalah dengan teknik interpretasi visual on screen.  Namun,  teknik  ini  memerlukan  tenaga  interpreter  yang berpengalaman.  Untuk  itu,  pada  makalah  ini  digunakan  teknik interpretasi  digital  menggunakan  algoritme  Support  Vector Machine  (SVM)  untuk  mengklasifikasikan  area  kebakaran  di Kabupaten  Muaro  Jambi  pada  ekosistem  gambut  indikatif fungsi  lindung,  kemudian  menghitung  estimasi  luasan  lahan vegetasi,  lahan  terbuka,  dan  area  terbakar.  Makalah  ini menghasilkan  klasifikasi  dengan  akurasi  sebesar  99,8%. Estimasi luas gambut berdasarkan klasifikasi SVM pada tanggal 15  Agustus  2019  adalah  1.396,89  ha  teridentifikasi  sebagai  area
terbakar,  7.069,5  ha  adalah  area  vegetasi,  dan  1.089,54  ha merupakan area lahan terbuka.
Kata  Kunci—Kebakaran  Hutan,  Klasifikasi,  SVM,  Gambut, Remote Sensing.

## I. P ENDAHULUAN
Kebakaran  hutan  telah  menjadi  bencana  tahunan  di Indonesia  dan  berdampak  pada  deforestasi  hutan  serta kerusakan  lingkungan. Forest  Watch  Indonesia (FWI) melakukan  analisis  mengenai  deforestasi  pada  periode  2013- 2017. Hasil analisis menunjukkan bahwa dalam rentang waku lima  tahun  tersebut,  sekitar  5,7  juta  ha  hutan  di  Indonesia mengalami  deforestasi,  atau  rata-rata  sebanyak  1,46  juta  ha deforestasi  per  tahun.  Apabila  dibandingkan  dengan  angka rata-rata deforestasi pada periode 2009-2013, yaitu 1,1 juta ha, terlihat bahwa deforestasi pada periode 2013-2017 mengalami peningkatan.  Pada  tahun  2017,  Pulau  Kalimatan  menjadi pulau yang mengalami deforestasi terluas, yaitu mencapai 528 ribu  ha,  diikuti  oleh  Pulau  Sumatera  dengan  luas  deforestasi mencapai 251 ha [1].
Kebakaran  hutan  banyak  terjadi  di  lahan  gambut.  Pada bulan  Agustus  2019  terdeteksi  sebanyak  810 hotspot ada  di Provinsi  Jambi.  Kebakaran  di  lahan  gambut  dikategorikan sebagai tipe kebakaran yang paling berbahaya dan sangat sulit ditangani  dibandingkan  dengan  kebakaran  yang  terjadi  di kawasan nongambut [2]. Kebakaran gambut ( ground fire ) sulit dideteksi  karena  dapat  menyebar  ke  dalam  atau  menyebar  ke lokasi yang lebih jauh tanpa terlihat dari permukaan [3].
Perhitungan  luas  area  terbakar  perlu  dilakukan  untuk mengetahui  besar  kerugian  yang  dialami  akibat  kebakaran lahan.  Informasi  mengenai  deforestasi  lahan  gambut  yang diakibatkan  kebakaran  lahan  berguna  bagi  pemerintah  untuk menentukan kebijakan dalam manajemen hutan [4].  Informasi mengenai  luas  area  kebakaran  sulit  didapatkan  dari pengukuran  lapangan  karena area yang luas  dan  tidak mudah diakses.  Citra  satelit  yang  dihasilkan  dari remote  sensing dapat  dimanfaatkan  untuk  menghitung  luas  area  terbakar secara  cepat  dan  murah  dibandingkan  dengan  perhitungan manual  di  lapangan.  Teknologi remote  sensing dapat memberikan  solusi  dalam  mengawasi  perubahan  yang  terjadi secara  kontinu  dan  dalam  cakupan  wilayah  yang  luas.  Salah satu  metode  yang  sering  digunakan  untuk  mengestimasi  luas area  kebakaran  adalah  dengan  teknik  interpretasi visual on screen . Namun, teknik ini memerlukan tenaga interpreter yang berpengalaman  [5]. Untuk  itu,  pada  makalah  ini  digunakan teknik interpretasi digital.
Teknik interpretasi digital dilakukan dengan memanfaatkan citra  satelit  melalui  proses  klasifikasi.  Klasifikasi  merupakan teknik di bidang data mining yang digunakan untuk membuat model  prediksi  kelas  data  pada  data  yang  baru.  Berbagai macam  algoritme  klasifikasi  telah  diterapkan  dalam mengklasifikasi  citra  satelit.  Penelitian  mengenai  klasifikasi tutupan  lahan  gambut  di  Kabupaten  Rokan  Hilir  dengan menerapkan  algoritme Support  Vector  Machine (SVM) berhasil  mengklasifikasikan  tutupan  lahan  dengan  kelas vegetasi  rapat,  vegetasi  jarang,  dan  nonvegetasi,  dengan akurasi  rata-rata  98,2%  [6].  Pada  penelitian  lainnya, klasifikasi  data  citra  satelit  untuk  area  gambut  yang  terbakar di  Provinsi  Riau  menerapkan  beberapa  algoritme  pohon keputusan,  antara  lain  algoritme  C4.5,  algoritme  CART, algoritme  C5.0,  dan  algoritme  pohon  keputusan  berbasis autokorelasi  spasial.  Hasil  penelitian  yang  dilakukan menunjukkan bahwa algoritme C5.0 memiliki akurasi terbaik, yaitu  sebesar  99,79%  [7].  Dua  penelitian tersebut menggunakan citra satelit Landsat 7 ETM+.
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  algoritme  SVM mampu menghasilkan kinerja yang baik untuk mengklasifikasi kelas  vegetasi  rapat,  vegetasi  jarang,  dan  nonvegetasi,  pada citra  satelit  Landsat  7  ETM+,  sehingga  makalah  ini  juga menerapkan algoritme klasifikasi SVM untuk mengklasifikasi kelas  area  bervegetasi,  lahan  terbuka,  dan  terbakar.  SVM merupakan algoritme klasifikasi yang dapat bekerja pada data nonlinear.  Selain  itu,  algoritme  SVM  juga  dapat  bekerja dengan baik pada data sampel yang terbatas. Data satelit yang digunakan  adalah  citra  satelit  Landsat  8  yang  memiliki penyempurnaan  dari  satelit  Landsat  7  ETM+  dari  sisi  jumlah band ,  rentang  spektrum  gelombang  elektromagnetik  terendah yang  dapat  ditangkap  sensor,  serta  nilai  bit  (rentang  nilai digital  number )  dari  tiap  piksel  citra.  Hasil  dari  klasifikasi tersebut  dapat  digunakan  untuk  menghitung  luas  area  dari masing-masing kelas.

## II. M ETODOLOGI

## A. Area Studi dan Data
Area  studi  dalam  makalah  ini  adalah  Desa  Sipin  Teluk Duren, Desa Teluk Raya, dan Desa Pemunduran, yang terletak pada  area  ekosistem  gambut  indikatif  fungsi  lindung. Penelitian  menggunakan  data remote  sensing ,  peta  lahan gambut,  dan hotspot .  Citra  Landsat  8  dengan  lokasi Kabupaten  Muaro  Jambi,  Provinsi  Jambi,  didapatkan  dari United  States  Geological  Survey  (USGS).  Data  diakuisisi pada tanggal 15 Agustus 2019 dengan resolusi spasial 30 × 30 m 2 .  Peta  lahan  gambut  yang  digunakan  didapatkan  dari Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan  RI.  Data hotspot diakuisisi  pada  bulan  Agustus  2019,  diperoleh  dari MODIS  Fire  Firms.  Data hotspot digunakan  untuk menentukan kelas area terbakar.

## B. Praproses Citra
Praproses  data  dilakukan  untuk  memperbaiki  suatu  data sehingga  data  siap  untuk  digunakan  pada  proses  selanjutnya. Tahapan  praproses  yang  pertama  kali  dilakukan  adalah
koreksi radiometrik yang merupakan proses perbaikan kualitas citra  satelit,  karena  saat  pengambilan,  pengiriman,  serta perekaman  data  mungkin  saja  terjadi  tidak  sempurnanya operasi,  posisi  matahari,  dan  sensor.  Selanjutnya  adalah kombinasi band ,  dengan  mengombinasikan band 7, band 5, dan band 3.  Dari  proses  kombinasi band ini  akan  dihasilkan citra  komposit  yang  memberikan  tampilan  optimal  untuk identifikasi  kebakaran  lahan. Band 7  sangat  sensitif  terhadap pancaran radiasi sehingga dapat mendeteksi sumber panas [8]. Tahap praproses selanjutnya adalah penentuan area studi yang dilakukan  dengan  cara overlay dan clipping citra  satelit dengan  peta  lahan  gambut.  Proses overlay dan clipping dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak QGIS.

## C. Pelabelan Kelas Area Contoh
Penentuan  label  kelas  bertujuan  untuk  memperoleh informasi  mengenai  kelas-kelas  yang  akan  digunakan  dalam klasifikasi. Untuk membuat area contoh dari citra satelit bulan Agustus  2019,  digunakan  data hotspot bulan  Agustus  2019. Data hotspot yang  digunakan  memiliki  nilai confidence lebih dari atau sama dengan 70%. Para peneliti di bidang kebakaran hutan  dan  lahan  masih  menggunakan hotspot sebagai  acuan untuk  mendeteksi  kebakaran  hutan  dan  lahan,  tetapi  luas kebakaran yang akan terjadi tidak ditentukan oleh banyaknya hotspot [9]. Dalam makalah ini terdapat tiga buah label kelas yang  digunakan,  yaitu  vegetasi,  lahan  terbuka,  dan  area terbakar. Penentuan label kelas dilakukan dengan cara overlay data hotspot dengan citra satelit yang digunakan.

## D. Klasifikasi Citra
Hasil  kombinasi band berbentuk  citra multispectral tersimpan  dalam  format .tif ,  yang  terdiri  atas  tiga layer pada setiap  piksel  citra,  yaitu band 7,  5,  dan  3.  Ekstraksi  nilai reflectance dilakukan  dengan  menggunakan  R programming dan library RGDAL.
Data  dari  area  contoh  citra  satelit  yang  telah  diekstraksi dalam  nilai  digital  dibagi  menjadi  data  latih  dan  data  uji. Proses  klasifikasi  dilakukan  dengan  menerapkan  algoritme SVM setelah kegiatan pembagian data dilakukan.
SVM  dikenal  sebagai  algoritme machine  learning yang mampu  mengahasilkan  kinerja  terbaik,  meskipun  data  latih yang  dimiliki  sedikit  [10],  [11].  Konsep  mendasar  dalam klasifikasi  SVM  ini  adalah  berusaha  mencari hyperplane terbaik  dengan  margin  yang  maksimal.  Gbr.  1  menunjukkan ilustrasi  dari  maksimum  margin,  jarak  dari hyperplane ke pattern terdekat  masing-masing  kelas  [12]. Pattern terdekat dari  masing-masing  kelas  ini  dikenal  sebagai support  vector [13].
Kebanyakan data yang digunakan tidaklah linear, sehingga terjadi  permasalahan  tidak  dapat  dipisahkan  secara  linear dalam  ruang input .  Untuk  itu,  diperlukan kernel yang  dapat mengubah data ke dimensi yang lebih tinggi daripada dimensi aslinya.  Pada  dimensi  ruang  yang  lebih  tinggi  ini  data  dapat dipisahkan secara linear. Kernel linear, polinomial, dan Radial Basis Function (RBF) merupakan beberapa kernel yang sering digunakan dalam SVM.
Gbr. 1 Ilustrasi hyperplane .

## E. Evaluasi Hasil Klasifikasi
Untuk  merepresentasikan akurasi,  dapat digunakan confusion  matrix . Confusion  matrix dapat  digunakan  untuk menentukan  distribusi  kesalahan  pada  seluruh  kelas  yang digunakan  pada  sebuah  proses  klasifikasi  [14].  Nilai  akurasi didapatkan  dengan  cara  menghitung  jumlah  data  uji  yang terklasifikasi benar dibagi dengan jumlah keseluruhan data uji. Penyajian  hasil  akurasi  dilakukan  menggunakan confusion matrix .
Berdasarkan  hasil  klasifikasi  yang  dilakukan  dengan algoritme  SVM,  dapat  diketahui  jumlah  piksel  dari  masing- masing  kelas.  Jumlah  piksel  yang  diperoleh  dari  masing- masing kelas dapat digunakan untuk mengestimasi luasan dari lahan  gambut  pada  citra  yang  digunakan.  Estimasi  luasan lahan gambut dari masing-masing kelas diperoleh dengan cara mengalikan  nilai  piksel  dengan  resolusi  spasial  citra  Landsat 8. Resolusi spasial citra Landsat 8 adalah 30 × 30 𝑚 (900 m 2 ).

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Praproses Citra
Koreksi  radiometrik  meliputi  kalibrasi  radiometrik  dan koreksi  atmosferik.  Koreksi  radiometrik  dikenal  juga  dengan istilah  koreksi Top  of  Atmosfer (ToA).  Nilai digital  number dikonversi  ke  nilai reflectance [15].  Tahapan  koreksi radiometrik dapat dilakukan dengan menggunakan QGIS:Semi Automatic Classification.
Kombinasi band 7  ( shortwave  infrared 2), band 5  ( near infrared ), dan band 3 ( green ) membentuk citra komposit yang dapat  digunakan  untuk  proses  klasifikasi  tutupan  lahan  [16]. Kombinasi  ini  memperlihatkan  “ natural  like ”.  Berdasarkan penampakan  pada  layar  monitor,  vegetasi  terlihat  berwarna hijau  gelap,  lahan  terbuka  tampak  berwarna  cokelat,  dan  air tampak  berwarna  biru.  Kombinasi  ini  dapat  digunakan  pada bidang  pertanian,  geologi,  dan  lahan  gambut.  Jika  terdapat lahan  yang  terbakar,  maka  lahan  tersebut  akan  tampak berwarna  merah.  Dari  proses  kombinasi band ini  dihasilkan citra  komposit  yang  memberikan  tampilan  optimal  untuk identifikasi kebakaran lahan (Gbr. 2).
Penentuan  AOI  digunakan  untuk  membatasi  wilayah penelitian,  dilakukan  dengan  cara overlay dan clipping citra
raster  hasil  kombinasi band dengan shapefile peta  lahan gambut dan desa yang menjadi objek penelitian. Penelitian ini berfokus pada Desa Sipin Teluk Duren, Desa Teluk Raya, dan Desa Pemunduran, yang terletak pada area ekosistem gambut indikatif  fungsi  lindung.  Proses overlay dan clipping dilakukan  menggunakan  perangkat  lunak  QGIS.  Gbr.  3 menunjukkan proses pembentukan AOI.

## B. Pelabelan Kelas Area Contoh
Pada  makalah  ini  terdapat  tiga  buah  label  kelas  yang digunakan,  yaitu  vegetasi,  lahan  terbuka,  dan  area  terbakar. Penentuan  label  kelas  dilakukan  dengan  cara overlay data hotspot dengan  citra  satelit  yang  digunakan.  Berdasarkan visual  citra  satelit  pada  layar  monitor  (Gbr.  4),  warna  hijau menandakan  kelas  vegetasi,  warna  merah  terang  dan  jika  di- overlay terdapat hotspot di  atasnya  menandakan  kelas  bekas terbakar,  dan  warna  kecoklatan  menandakan  kelas  lahan terbuka. Area contoh ini digunakan sebagai data latih.
(a) (b) (c) (d) Gbr. 2 Proses kombinasi band , (a) band 7, (b) band 5, (c) band 3, (d) hasil kombinasi band 7-5-3.
(a) (b)
Gbr.  3  Tahapan  penentuan Area  of  Interest (AOI),  (a)  proses overlay peta lahan gambut, (b) hasil clipping dengan peta lahan gambut.
(a)
(b)
(c) Gbr. 4 Contoh kelas tutupan lahan, (a) lahan vegetasi, (b) lahan terbakar, (c) lahan terbuka.

## C. Klasifikasi Citra
Hasil  kombinasi band berbentuk  citra multispectral dan tersimpan  dalam  format .tif yang  terdiri  atas  tiga layer pada setiap  piksel  citra,  yaitu band 7,  5,  dan  3,  sehingga  perlu dilakukan  ekstraksi  nilai  piksel  dari  citra,  karena  proses klasifikasi  mengategorikan  setiap  piksel  yang  ada  dalam sebuah citra satelit ke dalam kelas tutupan lahan tertentu. Pada Gbr.  5  disajikan  contoh  data  hasil  ekstraksi  nilai  piksel  dari citra hasil praproses. Hal yang sama juga dilakukan pada data area contoh yang digunakan sebagai data latih (Gbr. 6).
Sebanyak  10%  data  dari  citra  satelit  dijadikan  area  contoh yang  dipakai  sebagai  data  latih  dan  data  uji.  Metode K-fold cross validation digunakan untuk membagi data latih dan data uji.  Data  dibagi  menjadi K kelompok  dan  percobaan  diulang `sebanyak K kali.  Data  dibagi  menjadi  sepuluh  kelompok percobaan,  sebanyak  9/10  data  digunakan  sebagai  data  latih dan  1/10  data  digunakan  sebagai  data  uji  [17].  Dari  10.617 data  contoh,  sebanyak  9.555  piksel  digunakan  sebagai  data latih, sisanya sebanyak 1.062 digunakan sebagai data uji.
Proses  klasifikasi  dilakukan  dengan  menerapkan  algoritme SVM  setelah  kegiatan  pembagian  data  dilakukan.  Proses klasifikasi dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak R package  e1071.  Metode  SVM one-versus-one digunakan dalam  penelitian  ini  dan  proses  pelatihan  serta  pengujian model  SVM  diimplementasikan  menggunakan  perangkat lunak R package e1071.
Berbagai macam fungsi kernel diuji coba, di antaranya RBF dan linear, optimasi parameter C dan γ menggunakan metode grid  search, parameter C pada  rentang  10 -1 -10 1 ,  dan  γ  pada rentang  10 -6 -10 1 .  Tujuan  dari  metode grid  search ini  adalah untuk  estimasi  parameter.  Cara  kerjanya  yaitu  dengan membagi  jangkauan  parameter  yang  akan  dioptimalkan  ke dalam grid yang  telah  ditentukan  sebelumnya  dan  kemudian melintasi  semua  titik  sehingga  didapatkan  parameter  yang optimal  [18].  Kerja  dari grid  search ini  dievaluasi  dengan cross validation pada data latih.
Gbr. 5 Contoh output hasil ekstraksi dari citra satelit.
Gbr. 6 Contoh output hasil ekstraksi dari citra satelit untuk data latih vegetasi.
T ABEL I
C ONFUSION M ATRIX K LASIFIKASI C ITRA B ULAN A GUSTUS T AHUN 2019 Kelas Aktual Kelas Prediksi Vegetasi  Lahan Terbuka  Terbakar Vegetasi 5.610 7 0 Lahan Terbuka 0 2.493 7 Terbakar 0 2 2.498
Parameter  yang  optimal  merupakan  pasangan  parameter yang  menghasilkan  akurasi  terbaik  dari  uji cross  validation . Parameter  optimal  yang  didapatkan  dari  metode grid  search digunakan untuk pembentukan model (tahap pelatihan) SVM. Setelah  itu,  model  SVM  tersebut  digunakan  untuk mengklasifikasi  data  uji.  Parameter  terbaik  untuk hyperplane ditentukan  dengan  nilai error terkecil.  Dari  pelatihan diperoleh nilai optimal untuk C = 1 dan γ = 0,1, sehingga nilai parameter  ini  akan  menjadi masukan  dalam  pembentukan model SVM.
Pada  makalah  ini  dilakukan  percobaan  pada  dua  jenis kernel ,  yaitu kernel linear  dan kernel radial.  Dari  hasil percobaan didapatkan bahwa baik kernel RBF maupun kernel linear menghasilkan akurasi yang sama, yaitu 99,8 %.
Untuk merepresentasikan akurasi,  dapat digunakan confusion  matrix .  Akurasi  keseluruhan  merujuk  pada  jumlah piksel  yang  terklasifikasi  benar  pada  tiap  kelas  dibandingkan dengan jumlah sampel yang digunakan untuk uji akurasi [19]. Confusion matrix hasil klasifikasi tutupan lahan gambut bulan Agustus  tahun  2019  disajikan  pada  Tabel  I.  Akurasi klasifikasi  tidak  mencapai  100%  karena  adanya  asap  atau awan  yang  menutupi  area  gambut  yang  masih  bervegetasi, sehingga ada daerah lain yang tidak terbakar  tetapi terdeteksi sebagai  area  terbakar.  Luasan  area  terbakar  dapat  dideteksi dengan  baik  oleh  citra  Landsat  8  OLI.  Namun,  citra  ini memiliki  kelemahan  jika  terdapat  tutupan  awan.  Jika  area terbakar terdapat tutupan awan, metode klasifikasi tidak dapat memproses hasil area terbakar dengan baik.

## D. Estimasi Luas Area Terbakar di Lahan Gambut
Dari hasil klasifikasi dengan menggunakan algoritme SVM dapat  diketahui  jumlah  piksel  dari  masing-masing  kelas. Visualisasi hasil klasifikasi citra bulan Agustus 2019 disajikan pada Gbr. 7.
Setelah  data  diklasifikasikan,  tahapan  selanjutnya  adalah menghitung  luasan  tiap  kelas  tutupan  lahan  pada  masing-
masing  citra.  Untuk  mengestimasi  luas  dari  tiap  kelas,  dapat digunakan  jumlah  piksel  dari  tiap  kelas.  Estimasi  luasan tutupan  lahan  gambut  diperoleh  dengan  cara  mengalikan jumlah  piksel  setiap  kelas  dengan  resolusi  spasial  Landsat  8, yaitu sebesar 30 m × 30 m (900 m 2 ) dan kemudian dikonversi ke hektare. Estimasi luas tutupan lahan gambut disajikan pada Tabel  II.  Dari Tabel  II  dapat  dilihat  bahwa  seluas  1.396,9  ha atau  14,62%  wilayah  gambut  di  Muaro  Jambi  pada  bulan Agustus  2019,  yang  terletak  pada  area  ekosistem  gambut indikatif  fungsi  lindung,  terindikasi  mengalami  kebakaran, seluas  1.089,54  ha  merupakan  lahan  terbuka,  dan  7.069,5  ha wilayah vegetasi.
Untuk melihat hasil klasifikasi tersebut benar area terbakar atau tidak, dilakukan overlay dengan hotspot di bulan Agustus 2019. Hotspot dapat digunakan sebagai alat deteksi kebakaran hutan  dan  lahan,  seperti  ditunjukkan  pada  Gbr.  8.  Selain  itu, pada  makalah  ini  juga  dilakukan cross  check dengan  peta kebakaran  lahan  bulan  Agustus  2019  yang  dirilis  oleh Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan  (KLHK), yaitu  dengan  melakukan overlay peta  kebakaran  lahan  tahun 2019 dan gambar hasil klasifikasi SVM, seperti pada Gbr. 9. Poligon  dengan  garis  kuning  merupakan  wilayah  area terbakar  dari  peta  kebakaran  lahan,  sedangkan  area  yang berwarna  merah  merupakan  area  terbakar  hasil  klasifikasi SVM.  Dari  gambar  tersebut  dapat  kita  lihat  bahwa  area terbakar hasil klasifikasi dengan SVM benar berada pada area terbakar.  Luas  area  terbakar  pada  wilayah  tersebut berdasarkan  peta  kebakaran  lahan  tahun  2019  adalah  seluas 1.263,26 ha, sementara hasil yang didapat dari hasil penelitian ini adalah seluas  1.396,89 ha.  Perbedaan ini disebabkan  pada citra  Landsat  8  OLI  yang  digunakan  terdapat  asap  atau  awan
yang menutupi area gambut yang masih bervegetasi, sehingga ada  daerah  lain  yang  tidak  terbakar  tetapi  terdeteksi  sebagai area terbakar.

## IV. K ESIMPULAN
Makalah  ini  melakukan  estimasi  luas  area  gambut  yang terbakar pada area ekosistem gambut indikatif fungsi lindung di Kumpeh Ulu kabupaten Muaro Jambi, Provinsi Jambi, pada bulan  Agustus  2019.  Algoritme  SVM  diimplementasi  untuk mengklasifikasikan  area  lahan  gambut  berbasis  citra  satelit, kemudian  menghitung  estimasi  luasan  lahan  vegetasi,  lahan terbuka,  dan  area  terbakar.  Algoritme  SVM  menghasilkan akurasi  terbaik,  yaitu  sebesar  99,8%.  Pada  bulan  Agustus 2019,  seluas  1.396,89  ha  wilayah  gambut  di  Kumpeh  Ulu Muaro  Jambi  teridentifikasi  mengalami  kebakaran,  seluas 1.089,54 ha merupakan lahan terbuka, dan 7.069,5 ha wilayah vegetasi.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Kegiatan  penelitian  ini  mendapat  bantuan  dana  PNBP Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  Kepada  Masyarakat Skema  Penelitian  Dasar  Unggulan  Universitas  Nomor: 023.17.2.677565/2020  tanggal  27  Desember  2019  dan  Surat
Gbr. 7 Visualisasi hasil klasifikasi .
T ABEL II E STIMASI L UASAN T UTUPAN L AHAN G AMBUT A GUSTUS T AHUN 2019 Kelas Jumlah Piksel Estimasi Luasan (ha) Estimasi Luasan (%) Vegetasi 78.550 7.069,50 73,98 Lahan Terbuka 12.106 1.089,54 11,40 Terbakar 15.521 1.396,89 14,62
Gbr. 8 Overlay hotspot dengan hasil klasifikasi.
Gbr.  9  Perbandingan  area  terbakar  hasil  klasifikasi  dengan  peta  kebakaran dari KLHK.
Perjanjian  Penugasan  Dalam  Rangka  Pelaksanaan  Penelitian Nomor:  434/UN21.18/PG/SPK/2020  tanggal  20  April  2020. Terima  kasih  disampaikan  kepada  Kementerian  Lingkungan Hidup  dan  Kehutanan  (KLHK)  dan  Badan  Restorasi  Gambut atas bantuan sumber data yang diberikan, sehingga penelitian terlaksana dengan baik dan lancar.

## R EFERENSI
[1]  (2019)    “Angka  Deforestasi  Sebagai  ‘Alarm’  Memburuknya  Hutan,
[Online],  https://fwi.or.id/wp-content/uploads/2019/10/FS_Deforestasi _FWI_small.pdf, tanggal akses: 15-Sep-2020.
[2]  L.  Syaufina,  “Forest  and  Land  Fires  in  Indonesia:  Assessment  and Mitigation,”  dalam Integrating  Disaster  Science  and  Management ,  P. Samui, D. Kim, dan C. Ghosh, Eds., Amsterdam, Netherlands: Elsevier, 2018, hal. 109–121.
[3]  W.C.  Adinugroho,  I.N.N.  Suryadiputra,  B.H.  Saharjo,  dan  L.  Siboro, Panduan Pengendalian  Kebakaran  Hutan  dan  Lahan  Gambut .  Bogor, Indonesia:  Wetlands  International  -  Indonesia  Programme  dan  Wildlife Habitat Canada, 2005.
[4]  Suwarsono,  Rokhmatuloh.,  dan  T.  Waryono,  “Pengembangan  model identifikasi  daerah  bekas  kebakaran  hutan  dan  lahan  (burned  area) menggunakan citra MODIS di Kalimantan,” J. Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital , Vol. 10, No. 2, hal. 93-112, 2013.
[5]  D.  Kosasih,  M.B.  Saleh,  dan  L.B.  Prasetyo,  “Visual  and  Digital Interpretations for Land Cover Classification in Kuningan District, West Java,” J. Ilmu Pertan. Indones. , Vol. 24, No. 2, hal. 101–108, 2019.
[6]  U. Khaira, I.S. Sitanggang, dan  L. Syaufina, “Detection and Prediction of Peatland Cover Changes Using Support Vector Machine and Markov Chain  Model,” TELKOMNIKA  (Telecommunication  Comput.  Electron. Control) , Vol. 14, No. 1, hal. 294-301, 2016.
[7]  P. Thariqa, I.S. Sitanggang, dan  L. Syaufina, “Comparative Analysis of Spatial Decision Tree Algorithms for Burned Area of Peatland in Rokan Hilir  Riau,” TELKOMNIKA  (Telecommunication  Comput.  Electron. Control) , Vol. 14, No.2, hal. 684-691, 2016.
[8]  C.  Pennington,  “Burn  Scar  Mapping  in  the  Sabine  National  Wildlife Refuge Using Landsat TM and ETM+ Imagery,” Thesis, Louisiana State University, Baton Rouge, USA, 2006.
[9]  I.  Prasasti,  R.  Boer,  M.  Ardiansyah,  A.  Buono,  dan  L.  Syaufina, “Analisis  Hubungan  Kode-Kode  SPBK  (Sistem  Peringkat  Bahaya Kebakaran)  dan  Hotspot  dengan  Kebakaran  Hutan  dan  Lahan  di
Kalimantan  Tengah,” J.  Nat.  Resour.  Environ.  Manag. ,  Vol.  2,  No.  2, hal. 91-101, 2012.
[10]  C.  Huang,  L.S.  Davis,  dan    J.R.G.  Townshend,  “An  Assessment  of Support Vector Machines for Land Cover Classification,” Int. J. Remote Sens. , Vol. 23, No. 4, hal. 725-749, 2002.
[11]  A.T.  Azar  dan  S.A.  El-Said,  “Performance  Analysis  of  Support  Vector Machines  Classifiers  in  Breast  Cancer  Mammography  Recognition,” Neural Comput. Appl. , Vol. 24, No. 5, hal. 1163-1177, 2014.
[12]  C. Pitoy, “Metode Support Vector Machines pada Klasterisasi K-Means Data  Nonlinear  Separable,” Frontiers:  Jurnal  Sains  Dan  Teknologi .,
Vol. 2, No. 1,  hal. 71–77, 2010.
[13]  J.  Weston,  S.  Mukherjee,  O.  Chapelle,  M.  Pontil,  T.  Poggio,  dan  V. Vapnik,  “Feature  Selection  for  SVMs,” Proc. Advances  in  Neural Information Processing Systems , 2001, hal. 668-674.
[14]  L.I.  Kuncheva, Combining  Pattern  Classifiers .  Hoboken,  USA:  John Wiley & Sons, Inc., 2014.
[15]  M.Z.  Lubis,  H.M.  Taki,  W.  Anurogo,  D.S.  Pamungkas,  P.  Wicaksono, dan  T.  Aprilliyanti,  “Mapping  the  Distribution  of  Potential  Land Drought  in  Batam  Island  Using  the Integration  of  Remote  Sensing  and Geographic Information Systems (GIS),” IOP Conference Series: Earth and  Environmental  Science , Vol.  98,  The  5th  Geoinformation  Science Symposium, 2017, hal. 1-8.
[16]  L.S.  Wijedasa,  S.  Sloan,  D.G.  Michelakis,  dan  G.R.  Clements, “Overcoming  Limitations  with  Landsat  Imagery  for  Mapping  of  Peat Swamp Forests  in Sundaland,” Remote Sens. , Vol. 4,  No. 9, hal. 2595- 2618, 2012.
[17]  I.H. Witten, E. Frank, M.A. Hall, dan C.J. Pal, Data Mining: Practical Machine  Learning  Tools  and  Techniques ,  Burlington,  USA:  Morgan Kaufmann, 2011.
[18]  P.  Lameski,  E.  Zdravevski,  R.  Mingov,  dan  A.  Kulakov,  “SVM Parameter  Tuning  with  Grid  Search  and  Its  Impact  on  Reduction  of Model  Over-fitting,”  dalam Rough  Sets,  Fuzzy  Sets,  Data  Mining,  and Granular Computing. Lecture Notes in Computer Science , Vol. 9437, Y.
Yao,  Q.  Hu,  H.  Yu,  J.W.  Grzymala-Busse,  Eds.,  Cham,  Switzerland: Springer, 2015, hal. 464–474.
[19]  F. Yuan, K.E. Sawaya, B.C. Loeffelholz, dan M.E. Bauer, “Land Cover Classification  and  Change  Analysis  of  the  Twin  Cities  (Minnesota) Metropolitan Area by Multitemporal Landsat Remote Sensing,” Remote Sens. Environ. , Vol. 98, No. 2, hal. 317–328, Okt. 2005.