PERBANDINGAN METODE KLASIFIKASI MAXIMUM LIKELIHOOD DAN MINIMUM DISTANCE PADA PEMETAAN TUTUPAN LAHAN DI KABUPATEN BANDUNG BARAT, JAWA BARAT

Abstract

ABSTRAK
Pertumbuhan penduduk akan diikuti dengan kebutuhan akan lahan yang potensial, dimana lahan potensial itu merupakan lahan yang dapat digunakan sebagai penyangga kelestarian lingkungan di wilayah tersebut di masa mendatang. Peta tutupan lahan dari wilayah tersebut merupakan data penunjang yang sangat diperlukan dalam pengembangan pembangunan suatu wilayah. Tujuan penelitian ini yaitu untuk membuat peta tutupan lahan dari wilayah Kabupaten Bandung Barat dengan menggunakan data citra satelit Landsat 8 tahun 2021. Pada kajian ini, dilakukan metode klasifikasi terbimbing yaitu Maximum Likelihood Classification (MLC) dan Minimum Distance Classification (MDC). Kajian ini melakukan perhitungan uji akurasi klasifikasi menggunakan tabel error matrix dan confusion matrix. Hasil klasifikasi terbimbing yang dilakukan pada penelitian ini diperoleh nilai akurasi keseluruhan lebih unggul pada metode MLC yang mencapai nilai 87,56 % dengan akurasi kappa 85,9 %, sedangkan akurasi keseluruhan metode MDC hanya 79,3 % dengan akurasi kappa 76,8 %.

ABSTRACT
Population growth will be followed by the need for potential land, where that potential land can be used as a buffer for the environment in the future. The land cover map of the area is supporting data that is needed in the development of an area. The purpose of this study is to create a land cover map of the West Bandung Regency area using Landsat 8 satellite imagery data in 2021. In this study, supervised classification methods were carried out, namely Maximum Likelihood Classification (MLC) and Minimum Distance Classification (MDC). This study calculates the classification accuracy test using an error matrix table and a confusion matrix. The results of the classification carried out in this study obtained an overall accuracy value that was superior to the MLC method which reached a value of 87.56% with a kappa accuracy of 85.9%, while the overall accuracy of the MDC method was only 79.3% with a kappa accuracy of 76.8%.