Electronic Theses and Dissertation

Tutupan lahan merupakan kenampakan fisik bumi yang menggambarkan hubungan antara proses alam dan proses sosial. Seiring berjalannya waktu, banyak terjadi alih fungsi lahan, dimana awalnya lahan terbuka sekarang menjadi lahan terbangun. Hal tersebut disebabkan karena banyaknya terjadi pembangunan dengan skala yang besar di Kota Banda Aceh. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja dari dua metode klasifikasi yaitu menggunakan Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest dalam identifikasi tutupan lahan di Kota Banda Aceh menggunakan citra Sentinel-2A melalui platform Google Earth Engine. Adapun untuk perekaman data dimulai dari 1 Januari sampai dengan 31 Desember 2023. Terdapat 4 kelas yang digunakan pada penelitian ini, yaitu vegetasi, badan air, lahan terbangun, dan lahan terbuka. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa metode Support Vector Machine dan Random Forest berhasil diterapkan pada identifikasi tutupan lahan Kota Banda Aceh dengan menggunakan citra Sentinel-2A. Hasil akurasi menunjukkan bahwa metode Support Vector Machine lebih tinggi nilai akurasinya dengan 90, 5% dibandingkan dengan metode Random Forest sebesar dengan 85, 7%.

Land cover is the physical appearance of the earth that describes the relationship between natural processes and social processes. Over time, many changes in land use have occurred, where initially open land has now become built-up land. This is because there is a lot of large-scale development taking place in the city of Banda Aceh. Therefore, this research aims to compare the performance of two classification methods, namely using Support Vector Machine (SVM) and Random Forest in identifying land cover in Banda Aceh City using Sentinel-2A imagery via the Google Earth Engine platform. Meanwhile, data recording starts from January 1 to December 31 2023. There are 4 classes used in this research, namely vegetation, water bodies, built-up land and open land. The classification results show that the Support Vector Machine and Random Forest methods were successfully applied to identify land cover in Banda Aceh City using Sentinel-2A imagery. The accuracy results show that the Support Vector Machine method has a higher accuracy value of 90.5% compared to the Random Forest method of 85.7%.