Perbandingan Metode Random Forest dan Maximum Likelihood Classification untuk Tutupan Lahan pada Citra Landsat 9 di Kecamatan Lubuk Kilangan

Hayati, Fitri (2023) Perbandingan Metode Random Forest dan Maximum Likelihood Classification untuk Tutupan Lahan pada Citra Landsat 9 di Kecamatan Lubuk Kilangan. Diploma thesis, Universitas Negeri Padang.

Preview

Text B1_06_Fitri_Hayati_19331049_1398_2023.pdf Download (2MB) | Preview

Abstract

Informasi mengenai tutupan lahan sangat diperlukan dalam berbagai sector termasuk pengelolaan dan sumberdaya yang dapat diperoleh melalui pengolahan data menggunakan citra satelit penginderaan jauh. Penelitian ini dilaksanakan di Kecamatan Lubuk Kilangan menggunakan citra Landsat 9, dengan tujuan untuk (1) mengetahui klasifikasi tutupan lahan menggunakan metode random forest, (2) mengetahui klasifikasi tutupan lahan menggunakan metode maximum likelihood classification, dan (3) mengetahui metode yang paling baik untuk mendapatkan informasi tutupan lahan berdasarkan nilai akurasi antara metode random forest dan maximum likelihood classification. Metode yang digunakan yaitu metode kuantitatif komparasi dengan membandingkan metode random forest dan maximum likelihood classification terhadap tutupan lahan di Kecamatan Lubuk Kilangan. Kajian ini melakukan perhitungan uji akurasi klasifikasi menggunakan Kappa dengan bantuan confusion matrix. Hasil penelitian diperoleh 13 kelas tutupan lahan yang didapati dari pengambilan training sample menunjukan (1) klasifikasi tutupan lahan metode random forest mampu mengklasifikasikan citra dengan baik. Hal ini dibuktikan dengan temuan dilapangan yang mana 86% piksel terklasifikasi benar. Sedangkan, (2) klasifikasi tutupan lahan metode maximum likelihood classification kurang mampu mengklasifikasikan citra dengan baik. Hal ini dibuktikan dengan temuan di lapangan yang mana 55% piksel terklasifikasi benar. (3) nilai akurasi Kappa yang didapati untuk metode random forest sebesar 0.81, sedangkan metode maximum likelihood classification sebesar 0.51. Hal ini menunjukan bahwa metode random forest lebih baik dalam mendapatkan informasi mengenai tutupan lahan dibandingkan dengan metode maximum likelihood classification.

Actions (login required)

View Item