Identifikasi Perubahan Tutupan Lahan Berbasis Citra Sentinel 2 di Wilayah Pasuruan dan Probolinggo

Abstract

Tutupan lahan adalah kenampakan material fisik permukaan bumi yang menggambarkan keterkaitan antara proses alami dan proses sosial. Untuk memperoleh informasi tutupan lahan dapat memanfaatkan citra satelit. Data citra satelit yang digunakan yaitu Sentinel 2A. Penelitian ini bertujuan untuk (1) Mengolah data citra Sentinel-2 di wilayah Pasuruan dan Probolinggo menggunakan algoritma ECHO Spectral Spatial; (2) Mengidentifikasi tutupan lahan di wilayah Pasuruan dan Probolinggo pada tahun 2015 dan 2019. Tahapan penelitian ini adalah (1) inventarisasi data citra Sentinel-2 perekaman tahun 2015 (bulan Oktober) dan 2019 (bulan Juni) dan survei lapang. Didapatkan 207 titik data lapang yang digunakan sebagai training area; (2) pra pengolahan data yang meliputi (koreksi atmosferik, komposit, mosaik, kliping dan penentuan kelas); (3) pengolahan data (pembuatan training area citra tahun 2015 dan 2019, klasifikasi ECHO SpectralSpatial menggunakan aplikasi Multispec; (4) Post Processing; (5) Uji akurasi menggunakan matriks kesalahan dengan nilai akurasi Kappa dan Overall, (6) Perhitungan luas tutupan lahan; (7) Perbandingan Subset Area Terdapat sepuluh kelas tutupan lahan untuk klasifikasi yaitu: (1) lahan terbangun, (2) pertanian heterogen, (3) sawah, (4) badan air, (5) hutan, (6) kebun, (7) lahan kering/semak, (8) tambak, (9) pasir/tanah dan (10) awan sebagai kelas yang tidak terklasifikasi. Pada hasil klasifikasi tahun 2015 dan 2019 kelas tutupan lahan mengalami perubahan luas. Terdapat 7 kelas tutupan lahan yang mengalami penurunan luas yaitu ladang/tegalan, sawah irigasi, badan air, lahan kering/semak, tambak, pasir/tanah, dan awan. Kelas-kelas tutupan lahan yang mengalami peningkatan yaitu lahan terbangun, hutan dan kebun. Nilai akurasi hasil klasifikasi pada tahun 2015 untuk uji Overall : 93,92% dan Kappa accuracy : 92,91%. Untuk hasil klasifikasi pada tahun 2019 untuk uji Overall : 91,96% dan Kappa accuracy : 90,00%.