Electronic Theses and Dissertation

Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan tutupan lahan dengan mnggunakan metode sub-pixel, yaitu Artificial Neural Network (ANN) dan Mixture Tuned Matched Filtering (MTMF), kemudian menganalisa dan membandingkan hasil klasifikasi tutupan lahan tersebut. Data yang digunakan merupakan data primer dan data sekunder. Data primer diperoleh dari observasi lapangan, sedangkan data sekunder diperoleh dari USGS dan BAPPEDA Aceh. Dilakukan pra-pengolahan citra Landsat 8 berupa layer stacking, koreksi radiometrik, dan cropping. Proses klasifikasi citra dimulai dengan pembuatan training area berdasarkan kenampakan pada citra Landsat 8 untuk digunakan dalam pengklasifikasian. Dilakukan perhitungan luas dan nilai akurasi dari hasil klasifikasi. Jenis perhitungan nilai akurasi yang dilakukan adalah matriks konfusi dan koefisien Kappa. Seluruh data diproses dengan menggunakan ENVI, kecuali untuk perhitungan luas tutupan lahan masing-masing kelas yang dilakukan dengan menggunakan ArcGIS. Hasil perhitungan nilai akurasi yang didapat dari metode ANN adalah 88,0589% dengan koefisien Kappa sebesar 0,8478, sedangkan nilai akurasi metode MTMF yang didapat adalah 82,0231% dengan koefisien Kappa sebesar 0,7685. Hal ini menyatakan bahwa metode ANN lebih baik dari metode MTMF dalam mengklasifikasikan tutupan lahan di kecamatan Peukan Bada dengan menggunakan citra Landsat 8.

Kata kunci: sub-pixel, citra Landsat 8, Artificial Neural Network (ANN), Mixture Tuned Matched Filtering (MTMF)

Tidak Tersedia Deskripsi