// <![CDATA[IDENTIFIKASI TUTUPAN LAHAN PADA CITRA SATELIT SENTINEL-2A DENGAN SUPPORT VECTOR MACHINE MULTI TAHUN DI KOTA BANDUNG]]> 119910601 - Dr. Ir. Hary Nugroho, M.T Dosen Pembimbing 1 Muhammad Kautsar Setyawan D / 232018064 Penulis
Semakin banyaknya penduduk maka kebutuhan akan lahan untuk tempat tinggal semakin besar sehingga banyak terjadi alih fungsi kegiatan dari suatu wilayah sehingga diperlukan suatu penataan ruang yang baik. Dibutuhkan suatu data dasar seperti citra resolusi tinggi ataupun foto udara. Perkembangan teknologi penginderaan jauh terutama pada metode pengolahan citra resolusi tinggi memunculkan teknologi yang lebih canggih yang memudahkan dalam teknik interpretasi dan klasifikasi citra yang biasa disebut dengan metode klasifikasi digital. Metode klasifikasi yang dapat digunakan adalah metode klasifikasi berbasis piksel dan metode klasifikasi berbasis objek. Pada penelitian ini dilakukan pengolahan citra menggunakan klasifikasi berbasis objek. Klasifikasi berbasis objek menggunakan algoritma Support Vector Machine. Dalam penelitian ini digunakan citra satelit Sentinel-2A yang memiliki 13 band spektral yang menawarkan detail informasi akurat yang dapat diekstrak untuk berbagai keperluan. Penelitian ini mengidentifikasi tutupan lahan menggunakan metode klasifikasi berbasis objek dengan algoritma Support Vector Machine. Hasil dari uji ketelitian klasifikasi citra Sentinel-2A sebesar 97,80% pada Tahun 2021, 85,14% pada Tahun 2022, dan 96,38% pada Tahun 2023 dengan jumlah kelas tutupan lahan sebanyak 4 kelas yaitu Area Terbangun, Area Terbuka, Vegetasi, dan Pertanian.