5.5 Interpretasi Citra Secara Digital
Interpretasi citra secara digital merupakan evaluasi kuantitatif tentang informasi spektral disajikan pada citra. Klasifikasi citra merupakan suatu proses
yang dilakukan untuk mengelompokkan suatu obyek pada citra dengan cara mengidentifikasi kenampakan obyek tersebut pada citra. Dasar interpretasi citra
digital berupa klasifikasi pixel berdasarkan nilai spektralnya. Setiap kelas kelompok pixel dicari kaitannya terhadap objek atau gejala di permukaan bumi.
Dalam penelitian ini, analisis secara digital dilakukan pada adalah analisis diskriminan dan analisis separabilitas.
5.5.1 Analisis Diskriminan
Analisis diskriminan merupakan suatu analisis multivariat yang digunakan untuk mengelompokkan suatu individu atau objek ke dalam suatu kelompok yang
telah ditentukan sebelumnya berdasarkan variabel-variabel tertentu. Analisis diskriman dapat digunakan jika variabel dependen terdiri dari dua kelompok atau
lebih. Pengelompokkan pada analisis bersifat apriori, artinya seorang peneliti, sudah mengetahui sebelumnya individu atau objek mana saja yang masuk ke
dalam kelompok 1, 2, dan 3. Menurut Cramer 2004, analisis diskriminan
merupakan teknik parametrik yang digunakan untuk menentukan bobot dari prediktor yang paling baik untuk membedakan dua atau lebih kelompok kasus,
yang tidak terjadi secara kebetulan
Berdasarkan hasil analisis yang dilakukan terhadap nilai digital 23 kelas penutupan lahan yang ditemukan di langan pada citra ALOS PALSAR resolusi
12,5 meter slope corrected dan citra ALOS PALSAR resolusi 50 meter menunjukkan kelas penutupan lahan bukan vegetasi memiliki nilai kecerahan atau
nilai digital polarisasi HH lebih tinggi dibandingkan HV di kelas penutupan lahan tertentu kecuali kelas penutupan yang mempunyai penutupan lahan vegetasi
pohon. Hutan agathis, hutan pinus, hutan tanaman campuran, kebun campuran, kebun singkong,kebun kacang panjang, perkebunan karet dan semak belukar
memiliki nilai HV yang lebih besar dibandingkan nilai HH. Pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 meter nilai polarisasi HH lebih tinggi dibandingkan nilai HH
di setiap kelas penutupan lahan..Gambar 34 dan Gambar 35.
Gambar 34 menunjukkan variasi perbedaan rata-rata nilai digital digital number
masing-masing kelas penutupan lahan pada polarisasi HH dan HV citra ALOS PALSAR resolusi 12,5 meter slope corrected sedangkan Gambar 35
menunjukkan variasi perbedaan rata-rata nilai digital digital number masing- masing kelas penutupan lahan pada polarisasi HH dan HV citra ALOS PALSAR
resolusi 50 meter. Variasi nilai kecerahan pada citra ALOS PALSAR cukup besar. Hal
ini disebabkan karena resolusi radiometrik pada citra ALOS PALSAR adalah sebesar 16 bit rentang DN dari 0 sampai 65536 yang artinya variasi informasi
yang diberikan citra ALOS PALSAR lebih tinggi dibandingkan citra lain yang sering digunakan untuk interpretasi penutupan lahan, yaitu citra Landsat, yang
hanya mempunyai resolusi radiometrik 8 bit rentang DN 0 sampai 255.
Gambar 34 Grafik perbandingan nilai digital polarisasi HH dan HV pada Citra ALOS PALSAR 12,5 meter slope corrected.
5000 10000
15000 20000
25000 30000
Badan air Bandara
Hutan agathis Hutan pinus
Hutan rasamala Hutan tanaman campuran
Kebun campuran Kebun kacangpanjang
Kebun singkong Lahan Terbuka
Padang rumput Pemukiman
Perkebunan cokelat Perkebunan karet
Perkebunan sawit muda Perkebunan sawit tua
Perkebunan teh Pertanian lahan kering
Sawah bera Sawah olah
Sawah siap panen Sawah vegetatif
Semak belukar
Nilai Digital Citra ALOS PALSAR Resolusi 12,5 meter Slope Corrected
HV HH
Gambar 35 Grafik perbandingan nilai digital polarisasi HH dan HV pada Citra ALOS PALSAR resolusi 50 meter.
Kisaran nilai digital digital number tersebut menunjukkan keterpisahan antar kelas sehingga pengklasifikasian penutupan lahan dapat pula dilakukan
dengan melihat nilai digital dari band HH dan HV yang dihasilkan oleh masing- masing obyek. Pengklasifikasian atau pengelompokkan berdasarkan nilai digital
polarisasi HH dan HV ini dilakukan dengan metode analisis diskriminan yang telah dijelaskan sebelumnya yakni dengan syarat terdapat minimal dua kali
pengulangan disetiap obyek penutupan lahan yang akan dianalisis. Dalam menganalisis, variabel dependen yang digunakan disini adalah data
penutupan lahan dari titik yang dijumpai di lapangan, namun tetap pada ketentuanya yakni terdiri dari dua kelompok penutupan lahan atau lebih. Bobot
prediktor yang digunakan yakni bobot nilai digital DN polarisasi HH dan HV pada titik-titik lapangan tersebut. Proses diskriminan dituunjukkan pada Tabel 13
dan Tabel 14.
2000 4000
6000 8000
10000 12000
Badan air Bandara
Hutan agathis Hutan pinus
Hutan rasamala Hutan tanaman campuran
Kebun campuran Kebun kacangpanjang
Kebun singkong Lahan Terbuka
Padang rumput Pemukiman
Perkebunan cokelat Perkebunan karet
Perkebunan sawit muda Perkebunan sawit tua
Perkebunan teh Pertanian lahan kering
Sawah bera Sawah olah
Sawah siap panen Sawah vegetatif
Semak belukar
Nilai Digital Citra ALOS PALSAR Resolusi 50 meter
HV HH
Tabel 13 Proses analisis diskriminan pada citra ALOS PALSAR resolusi 12,5 meter slope corrected Regroup 1
Regroup2
No Penutupan Lahan
Jumlah No
Penutupan Lahan Jumlah
No Penutupan Lahan
Jumlah 1 Bandar udara
1 1 Badan air
3 1 Badan air
3 2 Badan air
3 2 Hutan agathis-rasamala
2 2 Hutan tanaman sejenis
9 3 Hutan agathis
1 3 Hutan pinus
7 3 Hutan tanaman campuran
3 4 Hutan pinus
7 4 Hutan tanaman campuran
3 4 Kebun campuran
38 5 Hutan rasamala
1 5 Kebun campuran
38 5 Lahan terbuka
5 6 Hutan tanaman campuran
3 6 Perkebunan cokelat
2 6 Pemukiman
40 7 Kebun campuran
38 7 Kebun kacangpanjang
2 7 Perkebunan cokelat
2 8 Perkebunan cokelat
2 8 Perkebunan kelapa sawit muda
2 8 Perkebunan karet
2 9 Kebun kacangpanjang
2 9 Perkebunan kelapa sawit tua
3 9 Perkebunan sawit
5 10 Perkebunan kelapa sawit muda
2 10 Kebun singkong
4 10 Perkebunan teh
6 11 Perkebunan kelapa sawit tua
3 11 Perkebunan teh
6 11 Pertanian lahan kering
17 12 Kebun singkong
4 12 Lahan Terbuka
3 12 Sawah
44 13 Perkebunan teh
6 13 Padang rumput
2 13 Kebun singkong
4 14 Lahan Terbuka
2 14 Pemukiman
40 14 Semak belukar
4 15 Padang rumput
2 15 Perkebunan karet
2 16 Pemukiman
40 16 Pertanian lahan kering
15 17 Perkebunan karet
2 17 Sawah bera
8 18 Pertanian lahan kering
15 18 Sawah olah
15 19 Sawah bera
8 19 Sawah siap panen
2 20 Sawah olah
15 20 Sawah vegetatif
19 21 Sawah siap panen
2 21 Semak belukar
4 22 Sawah vegetatif
19 23 Semak belukar
4
N = 182 N Correct = 57
Proportion Correct = 0.313 N = 182
N Correct = 69 Proportion Correct = 0.379
Tabel 13 Lanjutan
Regroup3 Regroup4
Regroup5
No Penutupan Lahan
Jumlah No
Penutupan Lahan Jumlah
No Penutupan Lahan
Jumlah 1 Badan air
3 1 Badan air
3 1 Badan air
3 2 Hutan tanaman
12 2 Hutan tanaman
12 2 Vegetasi pohon
54 3 Kebun campuran
42 3 Kebun campuran
42 3 Pemukiman
40 4 Lahan terbuka
5 4 Pemukiman
40 4 Perkebunan
15 5 Pemukiman
40 5 Perkebunan
15 5 Pertanian lahan kering
26 6 Perkebunan
15 6 Pertanian lahan kering
26 6 Sawah
44 7 Pertanian lahan kering
21 7 Sawah
44 8 Sawah
44
N = 182 N Correct = 83
Proportion Correct = 0.456 N = 182
N Correct = 93 Proportion Correct = 0.511
N = 182 N Correct = 101
Proportion Correct = 0.555
Tabel 14 Proses analisis diskriminan pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 meter Regroup 1
Regroup2
No Penutupan Lahan
Jumlah No
Penutupan Lahan Jumlah
No Penutupan Lahan
Jumlah 1 Bandar udara
1 1 Badan air
3 1 Badan air
3 2 Badan air
3 2 Hutan agathis-rasamala
2 2 Hutan tanaman sejenis
9 3 Hutan agathis
1 3 Hutan pinus
7 3 Hutan tanaman campuran
3 4 Hutan pinus
7 4 Hutan tanaman campuran
3 4 Kebun campuran
38 5 Hutan rasamala
1 5 Kebun campuran
38 5 Lahan terbuka
5 6 Hutan tanaman campuran
3 6 Perkebunan cokelat
2 6 Pemukiman
40 7 Kebun campuran
38 7 Kebun kacangpanjang
2 7 Perkebunan cokelat
2 8 Perkebunan cokelat
2 8 Perkebunan kelapa sawit muda
2 8 Perkebunan karet
2 9 Kebun kacangpanjang
2 9 Perkebunan kelapa sawit tua
3 9 Perkebunan sawit
5 10 Perkebunan kelapa sawit muda
2 10 Kebun singkong
4 10 Perkebunan teh
6 11 Perkebunan kelapa sawit tua
3 11 Perkebunan teh
6 11 Pertanian lahan kering
17 12 Kebun singkong
4 12 Lahan Terbuka
3 12 Sawah
44 13 Perkebunan teh
6 13 Padang rumput
2 13 Kebun singkong
4 14 Lahan Terbuka
2 14 Pemukiman
40 14 Semak belukar
4 15 Padang rumput
2 15 Perkebunan karet
2 16 Pemukiman
40 16 Pertanian lahan kering
15 17 Perkebunan karet
2 17 Sawah bera
8 18 Pertanian lahan kering
15 18 Sawah olah
15 19 Sawah bera
8 19 Sawah siap panen
2 20 Sawah olah
15 20 Sawah vegetatif
19 21 Sawah siap panen
2 21 Semak belukar
4 22 Sawah vegetatif
19 23 Semak belukar
4
N = 182 N Correct = 40
Proportion Correct = 0.222 N = 182
N Correct = 69 Proportion Correct = 0.379
Tabel 14 Lanjutan Regroup3
Regroup4 Regroup5
No Penutupan Lahan
Jumlah No
Penutupan Lahan Jumlah
No Penutupan Lahan
Jumlah 1 Badan air
3 1 Badan air
3 1 Badan air
3 2 Hutan tanaman
12 2 Hutan tanaman
12 2 Vegetasi pohon
54 3 Kebun campuran
42 3 Kebun campuran
42 3 Pemukiman
40 4 Lahan terbuka
5 4 Pemukiman
40 4 Perkebunan
15 5 Pemukiman
40 5 Perkebunan
15 5 Pertanian lahan kering
26 6 Perkebunan
15 6 Pertanian lahan kering
26 6 Sawah
44 7 Pertanian lahan kering
21 7 Sawah
44 8 Sawah
44
N = 182 N Correct =77
Proportion Correct = 0.423 N = 182
N Correct = 84 Proportion Correct = 0.462
N = 182 N Correct = 97
Proportion Correct = 0.533
Seperti yang dapat dilihat pada Tabel 13 dan Tabel 14, dari 23 kelas penutupan lahan yang ditemui di lapangan, namun hanya 21 kelas yang dapat
dianalisis menggunakan analisis diskriminan, sebab pada bandar udara hanya terdapat satu kelas sehingga bandar udara dikelompokan ke dalam kelas
penutupan lahan terbuka, dan kelas hutan tanaman agathis dikelompokan bersama hutan rasamala menjadi satu kelompok yakni hutan agathis-rasamala.
Hasil pengelompokan pertama regroup 1 pada 21 kelas penutupan lahan untuk citra ALOS PALSAR resolusi 12,5 meter slope corrected didapatkan
proportion correct sebesar sebesar 0,313 atau 31,3. Hal ini menjelaskan bahwa
terdapat 57 titik atau 31 dari seluruh titik pengamatan yang diklasifikasikan dengan benar. Untuk citra ALOS PALSAR resolusi 50 meter didapatkan
proportion correct sebesar 0,220 atau 22 yang berarti terdapat 40 titik dari
seluruh titik pengamatan yang diklasifikasikan dengan benar. Karena hasil yang didapat pada citra ALOS PALSAR resolusi 12,5 meter slope corrected dan citra
ALOS PALSAR resolusi 50 meter tersebut masih rendah maka dilakukan pengelompokan kembali.
Pengelompokan kedua regroup 2 dilakukan dengan mengelompokkan hutan rasamala-agathis dan hutan pinus menjadi satu kelompok yakni hutan
tanaman sejenis dan kebun kacang panjang dikelompokkan menjadi satu dengan pertanian lahan kering. Dari pengelompokan tersebut terdapat 14 kelas penutupan
lahan nilai proportion correct yang dihasilkan untuk citra ALOS PALSAR resolusi 12,5 meter slope corrected dan citra ALOS PALSAR resolusi 50 meter
memiliki nilai yang sama besar yakni 0.379 atau 37,9 . Hal ini menunjukkan bahwa terdapat 69 titik dari total 182 titik di lapangan yang dapat diklasifikasikan
dengan benar. Menurut Nurhadiatin 2011, jika masih ada obyek yang dapat
dikelompokkan dengan kelas yang berdekatan sehingga perlu dilakukan kembali proses pengelompokkan. Pada pengelompokkan ketiga regroup 3 hutan
tanaman sejenis dan hutan tanaman campuran dikelompokkan menjadi hutan tanaman, semak belukar dikelompokkan menjadi satu dengan lahan terbuka.
Perkebunan cokelat, perkebunan karet, perkebunan kelapa sawit, dan perkebunan teh dikelompokkan menjadi satu kelas penutupan lahan yakni kelas perkebunan.
dan kebun singkong dimasukkan ke dalam kelas pertanian lahan kering. Setelah dilakukan pengelompokan, hasil analisis diskriminan yang didapat dari 8 kelas
penutupan lahan yang telah dikelompokakan regroup 3 adalah proportion correct
yang dihasilkan oleh citra ALOS PALSAR resolusi 12,5 meter slope corrected
sebesar 0,456 atau 45,6. Hal ini menunjukkan bawa terdapat 83 titik dari total 182 titik lapangan yang terklasifikasikan dengan benar dan citra ALOS
PALSAR resolusi 50 meter yaitu sebesar 0,423 atau 42,6 yang berarti terdapat 77 titik dari total 182 titik di lapangan yang dapat diklasifikasikan dengan benar.
Proportion correct yang dihasilkan 8 kelas penutupan lahan memang meningkat,
tetapi masih tergolong rendah. Dari 7 kelas yang terbentuk, ternyata persentase objek yang benar masih
dibawah 50 . Oleh sebab itu masih dilakukan pengelompokkan ulang pada proses pengelompokan keempat. Pengelompokan yang dilakukan kali ini yakni
mengelompokkan kelas penutupan lahan terbuka menjadi satu dengan kelas pertanian lahan kering. Sehingga penutupan lahan pada pengelompokkan keempat
regroup 4 ada 7 kelas dan hasil analisis diskriminan pada citra ALOS PALSAR resolusi 12,5 meter slope corrected proportion correctnya sebesar 0,511 atau
51,1 dan pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 meter proportion correct yang didapat sebesar 0,462 46,2. Hal ini menjelaskan bahwa terdapat 93 titik dari
total 182 titik di lapangan pada citra ALOS PALSAR resolusi 12,5 meter slope corrected
dan terdapat 84 titik dari 182 titik lapangan pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 meter yang dapat diklasifikasikan dengan benar.
Menurut penelitian yang dilakukan oleh Bainnaura 2010 dan Puminda 2010, nilai proportion correct yang dihasilkan sudah cukup mewakili
keterpisahan tiap objek penutupan lahan meskipun demikian perlu dilakukan pengkelasan kembali karena masih ada kelas yang memiliki kemiripan nilai
digital dengan kelas lainnya. Untuk itu akan dilakukan pengelompokkan ulang pada analisis diskriminan keempat. Pada pengelompokkan ini, hutan tanaman dan
kebun campuran dikelompokkan kembali menjadi kelas vegetasi pohon. Terdapat 6 kelas penutupan lahan pada pengelompokkan keenam regroup 5 dengan nilai
proportion corrcet pada diskriminan pada citra ALOS PALSAR resolusi 12,5
meter slope corrected proportion correctnya sebesar 0,555atau 55,5, hal ini
menjelaskan bahwa terdapat 101 titik dari total 182 titik di lapangan yang dapat diklasifikasikan dengan benar, dan pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 meter
proportion correct yang didapat sebesar 0,533 53,3 yang berarti terdapat 97
titik dari total 182 titik di lapangan yang dapat diklasifikasikan dengan benar. Hasil nilai proportion correct citra ALOS PALSAR resolusi 12,5 meter
slope corrected dan citra ALOS PALSAR resolusi 50 meter pada proses analisis
diskriminan pertama,pada nilai proportion correctnya terdapat perbedaan yang cukup signifikan terhadap pengelompokannya. Namun pada pengelompokkan
kedua, nilai proportion correct pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 meter sama besarnya citra ALOS PALSAR resolusi 12,5 m slope corrected. Pada proses
analisis diskriminan ketiga dan keempat, nilai proportion correct pada kedua citra terdapat perbedaan namun tidak terlalu signifikan besar perbedaan nilainya. Hasil
akhir dari proses analisis diskriminan yakni didapat 5 kelas tutpan lahan pada kedua citra ALOS PALSAR tersebut, namun nilai proportion correct yang
dihasilkan lebih tinggi terdapat pada citra ALOS PALSAR resolusi 12,5 m slope corrected
walaupun perbedaan yang dihasilkan tidak terlalu signifikan. Hal ini menunjukkan bahwa pada citra ALOS PALSAR resolusi 12,5 m tingkat
kebenaran dalam pengklasifikasian penutupan lahan menjadi 5 kelas lebih besar walaupun hasil akhir kelas penutupan lahan yang didapat sama dengan citra
ALOS PALSAR resolusi 50 m.
5.5.2 Analisis Separabilitas
Kategori