FADHIA FAIRUZZA Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Fakultas Pertanian 2024

Skripsi

Pada tanggal 2 Desember 2010, Google meluncurkan sebuah teknologi kecerdasan buatan yang dinamakan Google Earth Engine (GEE). Platform Google Earth Engine merupakan salah satu teknologi terobosan baru di bidang penginderaan jauh yang memanfaatkan big data berbasis cloud computing. Salah satu metode dalam penginderaan jauh yang dapat digunakan untuk mendapatkan informasi terkait tutupan lahan yaitu dengan menggunakan metode klasifikasi. Klasifikasi ini penting dilakukan untuk memahami distribusi dan karakteristik berbagai jenis tutupan lahan, yang mencakup wilayah perkotaan, pertanian, hutan, air, dan lainnya dan dihasilkan dalam bentuk infromasi peta. Penelitian ini perlu dilakukan sebagai salah satu acuan dalam penyediaan informasi geospasial berbasis cloud computing menggunakan teknologi yang tersedia pada platform Google Earth Engine. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kajian proses penggunaan platform Google Earth Engine untuk klasifikasi tutupan lahan serta bagaimana penggunaan algoritma random forest yang terdapat pada platform Google Earth Engine dalam melakukan klasifikasi penggunaan dan tutupan lahan. Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi terbimbing (supervised classification) yaitu random forest. Tahapan pengolahan data meliputi tahap pra-prosesing, prosesing, validasi lapangan, dan uji akurasi. Hasil penelitian menghasilkan 7 kelas tutupan lahan yang didapat dari hasil klasifikasi meliputi formasi hutan, tumbuhan non-hutan, sawah, sawit, pertanian lainnya, non-vegetasi lainnya, sungai, danau/laut, dan citra tertutup awan. Hasil perhitungan user accuracy nilai presentase tertinggi didapatkan pada kelas tumbuhan non-hutan, sawah, pertanian lainnya, dan citra tertutup awan sebesar 100%. dan perhitungan user accuracy terendah didapatkan pada kelas sungai, danau/laut sebesar 98.6%. Hasil perhitungan producer accuracy terbesar didapatkan pada kelas pertanian lainnya, diikuti dengan non-vegetasi lainnya, sungai, danau/laut, dan citra tertutup awan yang mencapai 100% dan yang terendah didapatkan pada kelas formasi hutan mencapa 99,12%. Hasil perhitungan overall accuracy mencapai 99.60% dan kappa accuracy mencapai 99.54%. Platform Google Earth Engine mampu melakukan klasifikasi tutupan dan penggunan lahan dengan baik menggunakan algoritma random forest. Hal ini ditunjukkan dengan hasil uji akurasi yang memiliki nilai yang tinggi, yaitu diatas 80%. Uji akurasi yang dilakukan pada penelitian ini masuk ke kategori Almost Perfect Agreement sesuai dengan kategori kesesuaian akurasi. Salah satu kelas yang memiliki luas tertinggi didapatkan pada kelas formasi hutan yaitu sebesar 369.97 km2 atau 63% bagian dari total keseluruhan. Sedangkan luas terkecil didapatkan pada kelas sawah yaitu sebesar 11.33 km2 atau 2% bagian dari total keseluruhan. Kata Kunci : Google Earth Engine, klasifikasi, tutupan lahan, penggunaan lahan, random forest, sentinel-2 Mapbiomas Indonesia Koleksi 2.0. 0 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 136231 2024-10-07 14:47:57 2024-10-07 20:43:59 machine generated