| dc.description.abstract | Pemetaan jenis tanaman atau Crop Type Mapping merupakan penampakan
permukaan bumi dengan pengelompokan jenis tanaman pada suatu wilayah tertentu
yang dapat memberikan manfaat dalam bidang pertanian. Untuk memperoleh peta
jenis tanaman diperlukan pengolahan data penginderaan jauh. Pada penelitian ini
data citra yang digunakan yaitu citra Sentinel-2, karena efektif digunakan untuk
cakupan wilayah yang tidak luas, resolusi spasial yang tinggi, waktu perekaman
singkat, memiliki 13 band multispectral, dan bisa didapatkan secara gratis. Tujuan
dari penelitian ini yaitu memetakan jenis tanaman dengan citra Sentinel-2
menggunakan metode klasifikasi terbimbing dan algoritma Random Forest di
Kecamatan Tanggul dan Kecamatan Semboro pada musim kemarau (MK) dan
musim hujan (MH1) tahun 2021. Sehingga manfaat yang didapat yaitu memberikan
informasi luas area dan tingkat akurasi setiap kelas yang diklasifikasikan yang dapat
dimanfaatkan untuk pertanian berkelanjutan. Tahapan penelitian yang digunakan,
yaitu inventarisasi data citra Sentinel-2, pengambilan data GCP (Ground Control
Point), pra-pengolahan data yaitu clipping citra, konversi titik, penentuan kelas dan
pembuatan training area, pengolahan data yaitu klasifikasi citra dan uji Akurasi
dengan matriks kesalahan.
Kelas training area yang digunakan yaitu pemukiman, tebu. padi, jeruk,
vegetasi rapat dan lahan kosong. Berdasarkan hasil perhitungan matriks kesalahan
hasil uji akurasi pada musim kemarau Overall Accuracy sebesar 92,68% dan Kappa
Accuracy sebesar 87,89%. Sedangkan saat musim hujan Overall Accuracy sebesar
67,68% dan Kappa Accuracy sebesar 57,18% mengacu pada peraturan yang
ditetapkan oleh LAPAN pada tahun 2014, maka hasil klasifikasi pada musim
kemarau dapat diterima dan musim hujan belum bisa diterima. Hasil klasifikasi
jenis tanaman dengan tingkat akurasi yang baik dapat digunakan untuk analisis
berkelanjutan seperti estimasi produksi dan analisis kerusakan tanaman. | en_US |
