PEMANFAATAN ALGORITMA RANDOM FOREST UNTUK KLASIFIKASI TUTUPAN LAHAN DI KABUPATEN KAPUAS DAN PULANG PISAU

Abstract

Pengembangan metodologi baru untuk memetakan tutupan lahan telah menjadi salah satu
perhatian utama pada skala regional dan global. Tutupan lahan harus diprioritaskan untuk
dipetakan secara cepat sebab menjadi parameter penting dalam banyak aplikasi pekerjaan.
Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan salah satu algoritma klasifikasi, yaitu random forest,
untuk klasifikasi tutupan lahan di Kabupaten Kapuas dan Pulang Pisau dengan parameter atau
data yang digunakan untuk klasifikasi tutupan lahan yaitu ketinggian, kemiringan, dan 10 band
dari citra satelit Sentinel-L2A. Model yang dibuat memiliki ntree atau jumlah pohon yang akan
ditumbuhkan sebanyak 300 pohon acak dan mtry atau jumlah parameter yang akan digunakan
adalah 4 parameter acak. Dari hasil klasifikasi diperoleh kelas tutupan lahan hutan menjadi
kelas dengan luasan terbesar dan kelas tutupan lahan perairan menjadi kelas dengan luasan
terkecil dibandingkan dengan 4 kelas lainnya. Namun, berdasarkan akurasi validation dataset,
model 300 pohon acak dan 4 parameter acak ini memiliki akurasi yang kurang baik (overfit)
sehingga belum direkomendasikan untuk digunakan membuat peta tutupan lahan.