separabilitas dapat dilihat pada Tabel 14, dengan kisaran nilai antara 0 yang berarti tidak dapat dipisahkan sampai dengan 2000 yang berarti keterpisahannya
sangat baik. Tabel 14 Kriteria nilai keterpisahan Transformed Divergence.
Nilai Transformasi Keterpisahan Keterangan
2000 Sempurna excellent 1900 ~ 2000 Sangat baik good
1700 ~ 1900 Baik fair 1600 ~1800 Cukup baik poor
1600 Tidak terpisahkan inseperable
Sumber : Jaya 2010
2.3.7 Uji Akurasi
Dalam rangka mengetahui ketelitian dari hasil klasifikasi, maka perlu dilakukan uji akurasi klasifikasi. Salah satu metode untuk menguji akurasi adalah
dengan matrik kontingensi. Matrik kontigensi adalah suatu matrik bujur sangkar yang memuat sejumlah piksel yang diklasifikasi. Matrik kontingensi ini dapat
menentukan berapa besar nilai akurasi umum overall accuracy, akurasi pembuat producer accuracy, akurasi pengguna user accuracy dan akurasi Kappa
Kappa accuracy. Ukuran-ukuran akurasi menurut JICA dan Fakultas Kehutanan IPB 2010:
1. Akurasi umum adalah rasio sederhana antara jumlah piksel yang benar
dengan total semua piksel yang dipergunakan dalam menguji akurasi. 2.
Akurasi pembuat adalah ketika sebuah area dikeluarkan dari kategori yang sesungguhnya benar.
3. Akurasi pengguna adalah kesalahan pengguna ketika area tersebut
dikategorikan ke kategori yang salah. 4.
Kappa adalah akurasi yang mempertimbangkan semua elemen yang ada pada matrik kesalahan, sehingga akurasi Kappa ini dianggap ukuran yang
paling relevan. Uji akurasi klasifikasi kualitatif dilakukan dengan cara meng-overlaykan-
kan hasil penafsiran visual dengan titik pengamatan lapangan. Hasil overlay tersebut kemudian di proses menggunakan Arcview 3.2 dengan ektensi IHMB
Jaya versi 6. Pada klasifikasi kuantitatif perolehan nilai akurasi berdasarkan hasil dari matrik kontingensi yang diperoleh dari pembuatan training area.
Adapun metode uji akurasi dengan akurasi keseluruhan, namun metode ini jarang digunakan karena terlalu over estimate untuk digunakan sebagai indikator
yang baik dalam mengukur kesuksesan klasifikasi JICA dan Fakultas Kehutanan IPB 2011. Tabel matriks kontingensi berikut dengan rumus perhitungannya dapat
dilihat pada Tabel 15. Tabel 15 Matriks kontingensi
Data acuan training Area
Disklasifikasi kelas data klasifikasi di peta
A B ... D Total baris
X
k+
Producer’s accuracy X
kk
X
k+
A X
ii
B …
D X
kk
Total kolom X
k+
N User’s accuracy
X
kk
X
k+
Kappa accuracy =
� �
�� �
�
− �
�+
�
+ �
� �
�
2
− �
�+
�
+ �
� �
x100 . 1
User’s accuracy =
�
��
�
+ �
x 100 .......................................................... 2 Producer’s accuracy =
�
��
�
�+
x 100 ........................................................... 3 Overall accuracy
=
�
�� �
�
�
x 100 ....................................................... 4 Keterangan :
N = Jumlah semua piksel yang digunakan untuk pengamatan
R = Jumlah baris atau lajur pada matriks kesalahan jumlah kelas
X
i+
= Jumlah semua kolom pada baris ke-I Xij X
+j
= Jumlah semua kolom pada lajur ke-j Xij
2.3.8 Analisis Perubahan Tutupan Hutan
