di lapangan dengan bantuan citra warna komposit Landsat ETM+ sebagai citra referensi dan peta vegetasi untuk setiap kelas penutupan lahan.
Untuk pembuatan training area digunakan data citra satelit Landsat ETM+ pada 7 wilayah Sumatera, meliputi Aceh path 131 row 057, Sumatera
Utara, Sumatera Barat, Riau dan Jambi path 126 row 060 tahun 2001, path 126 row
061, path 128 row 060, path 127 row 059,dan path 127 row 060, serta daerah Lampung path 123 row 064 tahun 2001.
b. Klasifikasi knowledge based
Ada beberapa cara yang dapat ditangkap dan dicatat oleh para ahli untuk penggunaan sistem analisa dengan knowledge based. Yang paling sederhana dan
yang paling umum adalah dengan menggunakan aturan-aturan rules Richard, 1993.
Pembuatan aturan dalam knowledge based classification dimulai dengan menentukan membership function bagi tiap piksel pada citra. Dalam Pal dan
Majumder 1986 diterangkan bahwa sebuah kumpulan fuzzy A dalam sebuah ruangan titik -titik X = {x} ialah sebuah kelas kejadian class of events dengan
sebuah mutu keanggotaan kontinu grade of membership dan ditandai oleh sebuah fungsi keanggotaan µA x yang dihubungkan dengan setiap titik dalam X
oleh sebuah bilangan real dalam interval [0,1] dengan nilai µA x pada x menyatakan mutu keanggotaan x dalam A. Secara formal, sekumpulan fuzzy A
dengan sejumlah penyokong hingga x
1
, x
2
, …, x
n
didefinisikan sebagai kumpulan pasangan yang diurutkan :
A = {µAx
i
, x
i
, i= 1, 2, …, n} Dimana penyokong A adalah subkumpulan X yang didefinisikan sebagai
SA = {x, xåX dan µAx 0} µi, mutu keanggotaan x
i
dalam A, menyatakan tingkat yang sebuah kejadian x
i
boleh menjadi anggota A atau kepunyaan A. Fungsi karakteristik ini ternyata dapat dipandang sebagai suatu koefisien pembobotan yang merefleksikan
ambiguitas dalam sebuah kumpulan dan jika ia mencapai harga satu, mutu keanggotaan suatu kejadian dalam A menjadi lebih tinggi.
Menurut Jaya 1997, klasifikasi merupakan proses pengelompokan piksel-piksel ke dalam kelas-kelas atau kategori-kategor i yang telah ditentukan
berdasarkan nilai kecerahan brightness valueBV atau digital numberDN yang bersangkutan. Pada penelitian ini klasifikasi dilakukan berdasarkan aturan yang
didapat berdasar knowledge based dengan teknik fuzzy. Klasifikasi dilakukan berdasarkan aturan yang dihasilkan. Peneliti
memegang peranan utama dalam memberikan pertimbangan. Pada setiap langkah dalam proses ini, suatu kesimpulan dapat memiliki pertimbangan yang valid dan
kebalikannya. Hal ini memungkinkan untuk menduga label yang paling mendukung untuk penentuan kelas. Aturan ini disebut endorsement pengesahan
Richard, 1993. Aturan yang dihasilkan diaplikasikan pada tahun yang berbeda. Hal ini
dimaksudkan untuk memperbaiki rule yang telah dihasilkan.
c. Evaluasi hasil klasifikasi
