KLASIFIKASI TUTUPAN LAHAN DI DAERAH ALIRAN SUNGAI MANIKIN DENGAN MENGGUNAKAN DATA PENGINDERAAN JAUH

Abstract

Tutupan lahan merupakan perwujudan secara visual dari vegetasi, benda alam, dan sensor budaya yang ada di
permukaan bumi sehingga menjadi acuan bagi manusia untuk tujuan perencanaan dan pengembangan pada
wilayah tersebut. Dewasa ini, tutupan lahan dapat diidentifikasi dan dipetakan dengan menggunakan data
penginderaan jauh. Tujuan penelitian yang dilakukan adalah untuk mengidentifikasi tutupan lahan di Daerah
Aliran Sungai (DAS) Manikin dengan menggunakan data penginderaan jauh dalam hal ini Landsat 9 OLI
(Operational Land Imager) Path 111, Row 67 Perekaman tanggal 31 Juli 2023. Metode klasifikasi yang digunakan
adalah metode Maximum Likelihood Classification (MLC). Hasil analisis diklasifikasi ke dalam 6 klasifikasi
penutupan lahan menurut IPCC tahun 2006. Dari hasil klasifikasi kemudian dilakukan groundchek untuk
memastikan kenampakan di lapangan dengan hasil klasifikasi dari citra satelit. Ketelitian hasil klasifikasi
dianalisis dengan menggunakan metode overall accuracy dan Kappa accuracy. Hasil penelitian menunjukan bahwa ketelitian overall accuracy sebesar 88,89% dan ketelitian accuracy Kappa sebesar 86,13%. Hasil
penelitian ini memenuhi syarat akurasi penelitian yang ditetapkan oleh United States Geological Survey (USGS) sebesar >85% sehingga hasil klasifikasi tutupan lahan di DAS Manikin dapat digunakan.