III-11
Gambar 3.8 Hasil akhir data atribut peta kelerengan
3.5.3 Pembuatan Peta Penggunaan Lahan
Untuk peta penggunaan lahan, prosesnya sedikit berbeda dan lebih panjang dari peta yang lainnya, yaitu mengolah citra Landasat 8 terupadate
Agustus 2013 terlebih dahulu di softwareER Mapper. 1.
Penggabungan Band Buka ER Mapper, klik Edit Algorithm
lalu copy layer “Pseudo Layer” sebanyak 8 layer, dan rename sesuai nama bandnya pada setiap layer,
yaitu band 1-7 dan band 9. Lalu load dataset band 1-7 dan band 9 pada masing-masing layer. Seperti pada gambar 3.9.
Gambar 3.9 Jendela Algorithm setelah dimasukan semua band
Selanjutnya saveAlgorithm, dengan klik pada Menubar. Pada field:
III-12
Save As : ketik nama file “gabungband.ers”
Files of Type : ER Mapper Raster Dataset .ers Klik OK.
Lalu pada field: -
Data Type : ganti menjadi “Unsigned16BitInteger” -
Centang “Delete output transforms” -
Klik Default. Lalu klik OK. Open dataset band yang telah digabung tadi dengan cara klik File – Open,
lalu pilih lokasi peyimpanan file tersebut, lalu OK. Dan tampilannya seperti pada gambar 3.10.
Gambar 3.10 Hasil gabung band citra Landsat Jawa Tengah
Lalu atur komposisi band pada Edit Algorithm dengan RGB 764, untuk analisa penggunaan lahan, dan klik
Refresh image with 99 clip limit. Maka hasilnya seperti pada gambar 3.11.
III-13
Gambar 3.11 LandsatRGB 764 Jawa Tengah
2. Croping Kotak
Zoom citra Landsat Jawa Tengah sampai hanya wilayah kota Semarang saja. Seperti pada gambar.
Gambar 3.12 LandsatRGB 764 kota Semarang
III-14
Lalu klik Save As citra pada jendela utama ER Mapper dengan
filenameBandGabungSemarangKotak.ers. Pengaturan
dan langkah-
langakah penyimpanannya sama seperti pada tahap sebelumnya. 3.
Rektifikasi Image Rectification adalah proses koreksi geometris pada sebuah citra.
Image Rectificationdilakukan karena terdapat kesalahan geometris pada citra atau citra belum memiliki koordinat.Tahap ini dilakukan untuk
meminimalisir ataupun menghilangkan kesalahan pada citra yang disebabkan oleh gerakan rotasi bumi, efek kelengkungan bumi,
disorientasi wahana dan distorsi relief displacement. Open New Window dan buka citra yang akan direktifikasi. Lalu Klik
Ortho and Geocoding Wizard pada jendela utama ER Mapper. Maka muncul jendela seperti pada gambar 3.13.
Gambar 3.13 Jendela Geocoding Wizard
1 Start
- Input File
: BandGabungSemarangKotak.ers -
Geocoding Type : Polynomial.
III-15
2 Triangulation Setup
- Pilih Linear.
3 GCP Setup
Klik Change, lalu setting: -
Datum : WGS84
- Projection
: SUTM49 -
Coord system Type : EastingsNorthings -
Klik OK. 4
GCP Edit -
Pilih titik ikat pada citra dan masukkan koordinatnya, minimal 4 buah titik ikat yang berada di setiap sudut citra. Pada Penelitian ini
menggunakan koordinat AdminstrasiSemarang.shp dan hasil RMS masuk dalam toleransi yaitu hanya 0.01. Seperti pada gambar 3.14.
Gambar 3.14 Hasil GCP Edit
5 Rectify
- Pilih
lokasi pemyimpanan
dan Save
As dengan
filenameBandGabungSemarangKotak_Rektifikasi.ers -
Klik -
Muncul jendela info: Rectification finished successfully. -
Klik OK.
III-16
4. Klasifikasi Supervised
Sebelum melakukan klasifikasi diperlukan survey lapangan terlebih dahulu untuk membuat traning area.Hasil survey disajikan dalam tabel
3.4.
Tabel 3.4 Hasil survey lapangan untuk pembuatan traning area
Kelas Penggunaan Lahan
Koordinat Lokasi sekitar
Lintang ° Bujur °
X m Y m
Hutan -7,02871
110,39994 433725,37
9223034,42 Tinjomoyo, Gunung Pati
Sawah -6,98121
110,4462 438823,74
9228292,04 Masjid Agung Jawa Tengah,
Gayamsari Permukiman
6,98901 110,42358
436331,09 9227427,08
Kawasan Simpang Lima, Semarang Tengah
Kebun Campuran -7,03741
110,39079 432716,26
9222071,76 UNNES, Gunung Pati
Perkebunan -7,03515
110,33495 426548,44
9222313,21 BSB, Mijen
Tegalan -7,0321
110,39745 433450,93
9222665,11 Jl. Satria Utara 2, Gunung Pati
Adapun tahap Klasifikasi Supervised, yaitu: 1
Opendataset citra yang telah direktifikasi, dengan bandRGB 764. 2
Buat traning area, dengan klik Edit – EditCreate Regions. Laluakan keluar jendela Tools, pilih
Polygon, dan buat poligon-poligon sesuai kelas penggunaanlahannya.
3 Lalu masih pada jendela Tools, klik Save As.
4 Lalu pada Menu Bars, klik Procces – Classification – Supervised
Classification. Akan keluar jendela Supervised Classification, pada field isikan:
- InputDataset
: dataset citra yang akan diklasifikasikan -
InputBands : All
- OutputDataset : lokasi penyimpanan hasil klasifikasi
- Classification Type : Maximum Likelihood Enhanced -
Maximum Likelihood Standard. Klik Setup, lalu uncheck pada kotak Generate Typicality. Klik OK.
5 Selanjutnya, buka jendela baru, dengan klik Windows – Open Window.
Lalu klik Edit Algorithm pada jendela ER Mapper, setelah itu klik
III-17
Load Dataset. Pilih dataset yang telah diklasifikasi. Pada layernya ganti Psoudo Layer menjadi Class Display, tampilan jendela dataset
akan menjadi putih. Maka berikan warna pada masing-masing kelasnya, dengan klik Edit – Edit ClassRegion Color and Name.
Hasilnya seperti pada gambar 3.15.
Gambar 3.15 Citra kota Semarang hasil klasifikasi supervised
5. Confusion Matrix
Confusion matrix adalah suatu matriks yang mengindikasikan tingkat akurasi citra terkalasifikasi dengan membandingkan dengan data refrensi.
Data refrensi ini berasal dari titik ground truth hasil survey lapangan yang berupa file teks ASCII.
III-18
Gambar 3.16 Data refrensi ASCII textfile
Lalu konversi ke erv, dengan klik Utilities – Import Vector and GIS Formats – ASCII Point Attributes – Import. Selanjutnya lihat hasil
akurasinya, dengan klik View – Statistics – Confusion Matrix. Akan keluar jendela Confusion Matrix dan isikan:
Matrix Type : Raw Counts
Refrence Dataset : Data refrensi ASCII textfile .erv
Classified Dataset :Dataset citra yang sudah diklasifikasi
Maka dari hasil perhitungan Confusion matrix tingkat akurasi keseluruhanoverall accuracy sebesar 92,357, masuk dalam batas
toleransi yaitu 80.
III-19
Gambar 3.17 Akurasi hasil perhitungan confusion matrix
6. Konversi ke GeoTIFF
Klik Kanan pada dataset citra, pilih File – Save As. Akan keluar jendela Save As, lalu pada field Files of Type pilih GeoTIFF.
7. Konversi ke Shapefile
Buka Program ArcGIS 10.0. Add data raster citra, lalu pada pada ArcToolbox, Pilih Conversion Tools – From Raster – Raster to Polygon.
Isi field Input Raster dan Output Polygon Features. Klik OK. 8.
Editing Attribute Lalu melakukan Editing Attribute sedemikian rupa sesuai dengan nilai
bobot setiap kelasnya.Seperti yang ditampilkan pada tabel 3.5.
Tabel 3.5 Klasifikasi pembobotan parameter penggunaan lahan
Kusratmoko, 2002
Jenis Penggunaan lahan
Nilai Bobot
Total Bobot Bobot30
Hutan 0,01
0,3 Sawah
0,06 1,8
Permukiman 0,09
2,7 Kebun Campuran
0,21 6,3
Perkebunan 0,25
7,5 Tegalan
0,38 11,4
III-20
9. Membuat Kolom Field Luas
Melakukan cara yang sama seperti pada subsubbab 3.4.2 point 9.
Gambar 3.18 Hasil akhir data spasial peta penggunaan lahan kota Semarang
Tahun 2013
Gambar 3.19 Hasil akhir data atribut peta penggunaan lahan kota Semarang
Tahun 2013
III-21
3.5.4 Pembuatan Peta Jenis Tanah
Kategori