<![CDATA[Pemetaan tutupan lahan merupakan informasi penting dalam perencanaan wilayah dan pengelolaan sumber daya alam yang memerlukan metode klasifikasi citra dengan tingkat akurasi tinggi. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja metode Maximum Likelihood Classification (MLC) dan Object Oriented Classification (OOC) dalam pemetaan tutupan lahan menggunakan citra Sentinel-2A di Kecamatan Ambarawa dan Kecamatan Pringsewu, Provinsi Lampung. Penelitian dilakukan dengan pendekatan kuantitatif melalui klasifikasi citra berbasis piksel menggunakan MLC dan berbasis objekmenggunakan OOC, kemudian dievaluasi menggunakan confusion matrix, Overall Accuracy (OA), dan Kappa Coefficient. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode OOC menghasilkan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan MLC. Di Kecamatan Ambarawa, metode MLC memperoleh OA 89% dan Kappa 87%, sedangkan OOC mencapai OA 92% dan Kappa 90%. Di Kecamatan Pringsewu, MLC menghasilkan OA 88% dan Kappa 86%, sementara OOC memperoleh OA 90% dan Kappa 88%. Selain itu, hasil klasifikasi OOC menunjukkan pola tutupan lahan yang lebih terstruktur karenamempertimbangkan karakteristik spektral, bentuk, tekstur, dan konteks spasial objek. Dengan demikian, metode OOC lebih optimal untuk pemetaan tutupan lahan berbasis citra Sentinel-2A dan dapat direkomendasikan sebagai pendekatan yang lebih akurat untuk mendukung pengelolaan wilayah dan pengambilan keputusan berbasis geospasial. Kata Kunci: Sentinel 2A Imagery, Land Cover, Maximum Likelihood Classification (MLC), Object Oriented Classification (OOC), Accuracy Test, Pringsewu Regency.]]>
