PERBANDINGAN KLASIFIKASI TUTUPAN LAHAN MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI BERBASIS OBJEK DAN KLASIFIKASI BERBASIS PIKSEL PADA CITRA RESOLUSI TINGGI DAN MENENGAH

*Zia Ul Maksum  -  Program Studi Teknik Geodesi Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro, Indonesia
Yudo Prasetyo  -  Program Studi Teknik Geodesi Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro, Indonesia
Haniah Haniah  -  Program Studi Teknik Geodesi Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro, Indonesia
Received: 21 Apr 2016; Published: 2 May 2016.
View
Open Access
Citation Format:
Article Info
Section: Articles
Language: ID
Statistics: 902 756
Abstract

ABSTRAK

                Suatu wilayah akan mengalami perkembangan yang akan membawa perubahan penampakan secara fisik. Wilayah yang berkembang memerlukan adanya perencanaan untuk mengarahkan peruntukan lahan secara tepat. Dibutuhkan suatu metode yang akurat dan efektif untuk memperoleh informasi tutupan lahan. Salah satu teknologi yang efektif untuk memetakan tutupan lahan adalah teknologi penginderaan jauh. Terdapat berbagai macam teknik pengolahan data dalam penginderaan jauh untuk memperoleh informasi tutupan lahan. Teknik klasifikasi citra dalam penginderaan jauh terbagi menjadi tiga bagian teknik klasifikasi yaitu teknik berbasis piksel, teknik berbasis sub-piksel, dan teknik berbasis objek.

                Pada penelitian ini, teknik klasifikasi berbasis piksel dan klasifikasi berbasis objek akan dibandingkan dalam mengklasifikasi tutupan lahan pada citra resolusi tinggi yaitu citra Quickbird dan citra resolusi menengah yaitu citra Landsat 8 dengan lokasi Kota Semarang.  Perbandingan hasil klasifikasi berbasis objek dan klasifikasi berbasis piksel pada kedua citra tersebut diuji akurasinya dengan matriks konfusi yang menghasilkan akurasi klasifikasi tutupan lahan pada citra Landsat 8 didapat akurasi keseluruhan untuk metode klasifikasi berbasis objek sebesar 77,14% sedangkan metode klasifikasi berbasis piksel didapat nilai sebesar 75,71%. Untuk citra Quickbird, klasifikasi berbasis objek menghasilkan akurasi keseluruhan 87,14% sementara klasifikasi berbasis piksel didapat nilai sebesar 82,85%.

                Hasil akurasi keseluruhan menunjukkan klasifikasi berbasis objek cukup baik dibandingkan klasifikasi berbasis piksel dalam mengklasifikasi tutupan lahan baik pada citra resolusi menengah (citra Landsat 8) maupun citra resolusi tinggi (citra Quickbird).

 

Kata Kunci : Klasifikasi Berbasis Objek, Klasifikasi Berbasis Piksel, Tutupan Lahan

 

ABSTRACT

A region will experience growth that it will bring changes in the physical appearance. Evolving region need to review land use planning to steer land cover allocation properly. It requires an accurate and effective method to obtain land cover information. One effective technology for mapping land cover is a remote sensing technology. There are various kinds of data processing techniques in remote sensing to obtain land cover information. Classification techniques in remote sensing image are divided into three parts classification technique that are pixel based technique, sub-pixel based technique, and object-based techniques.

In this study, the pixel based classification and object based classification techniques will be compared in land cover classification on high resolution imagery that are Quickbird imagery dan medium resolution imagery that are Landsat 8 imagery with the location in city of Semarang. Comparison of the results object based classification and the pixel based classification is tested for accuracy by confusion matrix that produce land cover classification accuracy of Landsat 8 obtained value the overall accuracy for an object based classification method amounted to 77.14%, while the pixel based classification methods obtained a value of 75.71%. For Quickbird image, object based classification produce in overall accuracy of 87.14% while the pixel-based classification obtained a value of 82.85%.

 The results showing the accuracy of the object based classification is quite good compared to the pixel-based classification either at medium resolution imagery (Landsat 8) and high resolution imagery (Quickbird).

 

Keywords : Object Based Classification, Pixel Based Classification, Land Cover.

 

 

*) Penulis Penanggung Jawab
Keywords: Klasifikasi Berbasis Objek, Klasifikasi Berbasis Piksel, Tutupan Lahan

Article Metrics: