Klasifikasi Pohon Keputusan untuk Kajian Perubahan Penggunaan Lahan Kota Semarang Menggunakan Citra Landsat TM/ETM+

https://doi.org/10.22146/mgi.13330

Like Indrawati(1*), Hartono Hartono(2), Sunarto Sunarto(3)

(1) Fakultas Geografi, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta
(2) Fakultas Geografi, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta
(3) Fakultas Geografi, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta
(*) Corresponding Author

Abstract


ABSTRAK Kota Semarang masih berkembang pesat. Dengan jumlah penduduk sekitar 1.434.025 jiwa (BPS, 2006) yang tinggal di kota, kota ini bisa disebut kota metropolitan. Pertumbuhan penduduk Kota Semarang sejak tahun 1994 ketika ekspansi ke 16 daerah kabupaten menunjukkan perbaikan. Kondisi ini menyebabkan kebutuhan lahan yang lebih tinggi, sehingga konversi lahan pertanian menjadi nonpertanian akan meningkat. Untuk yang terakhir, data dari jarak jauh-merasakan memainkan peran penting yang memberikan informasi terbaru untuk penggunaan lahan. Hal ini harus didukung oleh canggih metodologi pengolahan gambar seperti otomatis klasifikasi spektral. Penelitian ini mencoba untuk membandingkan dua algoritma klasifikasi Landsat TM digital / ETM + adalah classifier kemungkinan dan keputusan pohon maksimum, akurasi tertinggi berikutnya digunakan untuk studi perubahan penggunaan lahan di Kota Semarang. Penggunaan lahan klasifikasi yang diterapkan memiliki berbeda dua-tahap detail untuk skala 1: 250.000 (tingkat I) dan 1: 100.000 (level II). Hasil ini pada penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan lahan peta klasifikasi pohon keputusan pada akurasi keseluruhan dan Kappa Indeks lebih tinggi dari penggunaan lahan peta hasil maximun klasifikasi kemungkinan dan penggunaan lahan klasifikasi tingkat I memiliki akurasi yang lebih baik daripada penggunaan lahan klasifikasi tingkat II. Akurasi tingkat I klasifikasi di peta tahun 1994, untuk klasifikasi kemungkinan maksimum yang diperoleh adalah 54,14% yang memiliki indeks Kappa adalah 0,4822, dan akurasi untuk klasifikasi pohon keputusan adalah 66,34% dengan indeks Kappa 0,6256. Akurasi peta tahun 2002 untuk klasifikasi kemungkinan maksimum yang diperoleh adalah 75,12% yang memiliki indeks Kappa 0713, dan keputusan klasifikasi pohon akurasi 81,46% yang memiliki indeks Kappa 0787. Pada peta tahun 2006 untuk klasifikasi kemungkinan maksimum yang diperoleh adalah akurasi keseluruhan 78,05% yang memiliki indeks Kappa 0,7641 dan keputusan klasifikasi pohon akurasi 82,45% yang memiliki indeks Kappa 0805. Perubahan penggunaan lahan di Kota Semarang menginstruksikan turunnya perkebunan dan lahan pertanian dan meningkatnya penyelesaian dan industri.

 

ABSTRACT The  Semarang  City  is  still  growing  rapidly.   With  total  population  of approximately 1,434,025 people (BPS, 2006) who lived in the city, this city can be called a metropolitan city. Growth of Semarang City population since 1994  when expansion into 16 district areas showed improvement. This condition caused the need of  land higher, so that the conversion of agricultural into nonagricultural land will increased. For the latter, remotely-sensed data plays an important role which provide updated information for land use. This is must be supported by the advanced of image processing methodology such as automated   spectral  classification. This study attempted to compare two classification algorithm of digital Landsat TM/ETM+ is the maximum likelihood and decision tree classifier, the next highest accuracy used for the study of land use change in the Semarang City. Land use classification which was applied has different two-stage of the detail for scale of 1 : 250.000 (level I)  and 1 : 100.000 (level II). This  result  on  this  study indicate  that  the  landuse  map  of  decision  tree classification  on overall accuracy and Kappa Index was higher than landuse map of result maximun likelihood classification and land use classification of level I   have accuration which better than land use classification of level II. The accuracy of level  I classification at map year 1994, for maximum likelihood classification obtained is 54,14%  that  have  Kappa  index  is  0,4822,  and  the  accuracy  for  decision  tree classification is 66,34% with Kappa index 0,6256. The accuracy of map year 2002 for maximum likelihood classification obtained is 75,12% that have Kappa index 0,713, and for decision tree classification accuration of 81,46% that have Kappa index 0,787. At map year 2006 for maximum likelihood classification obtained  is overall accuration of 78,05% that have Kappa index 0,7641 and for decision tree classification accuration of 82,45% that have Kappa index 0,805. Change of land use in Semarang City instruct the  descent  of  plantation  and  agricultural  land and increasing  of  settlement  and industrial.


Keywords


keputusan klasifikasi pohon; klasifikasi kemungkinan maksimum; penggunaan lahan; perubahan penggunaan lahan; decision tree classification; maximum likelihood classification; land use; land use change




DOI: https://doi.org/10.22146/mgi.13330

Article Metrics

Abstract views : 298 | views : 925

Refbacks

  • There are currently no refbacks.




Copyright (c) 2016 Majalah Geografi Indonesia

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Majalah Geografi Indonesia Indexed by:

ISJDIndonesian Publication Index Indonesia One Search SINTA  CROSSREF

 

Accredited Journal, Based on Decree of the Minister of Research, Technology and Higher Education, Republic of Indonesia Number 48a/KPT/2017

ISSN  0215-1790 (print) ISSN 2540-945X  (online)

MAJALAH GEOGRAFI INDONESIA

Faculty of Geography, Universitas Gadjah Mada, and The Indonesian Geographers Association

 

website statistics Statistik MGI