Pemetaan Ekosistem Mangrove di Kabupaten Kubu Raya Menggunakan Machine Learning pada Google Earth Engine - Trida Ridho Fariz; Pawit Indra Permana; Fitri Daeni; Akbar Cahyadhi Pratama Putra (Universitas Negeri Semarang, 2021)
Penyediaan data distribusi mangrove serta perubahannya membutuhkan waktu pemrosesan yang lama jika dilakukan dengan interpretasi citra secara konvensional, apalagi jika dilakukan pada area yang luas seperti Kabupaten Kubu Raya. Hadirnya platform yang bernama Google Earth Engine (GEE) bisa menjadi solusi permasalahan tersebut. GEE mempunyai akses data yang besar, mampu mengolah data berbasis cloud serta memiliki banyak algoritma machine learning. Oleh karena itu penelitian ini mencoba memetakan mangrove di Kabupaten Kubu Raya menggunakan machine learning yang tersedia di GEE, selain itu kami juga membahas beberapa future work terkait pemetaan mangrove di Kabupaten Kubu Raya menggunakan GEE. Machine learning yang digunakan dalam penelitian ini antara lain: CART, Random Forest, GMO Max Entropy, Voting SVM, Margin SVM. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa machine learning yang terbaik dalam memetakan mangrove di Kabupaten Kubu Raya adalah CART. Random Forest juga menjadi machine learning dengan akurasi tertinggi setelah CART, baik keduanya merupakan machine learning berbasis logika atau juga disebut machine learning berbasis pohon keputusan. Dari beberapa studi juga mendukung bahwa machine learning ini sangat cocok digunakan untuk pemetaan penutup lahan. Hasil pemetaan mangrove ini memiliki akurasi kappa yang baik walaupun masih terdapat misklasifikasi sehingga perlu dilakukan sentuhan manual seperti interpretasi visual. Penelitian ini masih terdapat banyak keterbatasan sehingga perlu dikembangkan penelitian dengan menggunakan input data yang lebih beragam dan pengujian hyperparamater antar machine learning.