PENDEKATAN INTERPRETASI VISUAL DAN DIGITAL CITRA PLEIADES UNTUK KLASIFIKASI PENUTUP LAHAN - Utami, Westi; Rahman, Azimur; Sutaryono, Sutaryono (Universitas Muhammadiyah Mataram, 2022)
Abstrak: Citra Pleiades sebagai citra resolusi tinggi mampu menyediakan ketersediaan data penggunaan lahan secara lengkap, efektif, efisien, dan akurat. Dalam hal ini, pemilihan pendekatan interpretasi menjadi bagian penting karena berpengaruh pada kualitas data yang dihasilkan. Kajian ini bertujuan membandingkan kualitas data hasil interpretasi citra secara digital dengan interpretasi visual. Pendekatan interpretasi digital dilakukan melalui klasifikasi supervised maximum likelihood sementara interpretasi visual melalui 9 kunci interpretasi. Analisis hasil interpretasi selanjutnya dilakukan perbandingan terhadap kualitas data meliputi aspek kelengkapan data, keakuratan data melalui confusion matrix, konsistensi data, dan ketepatan waktu. Hasil analisis menunjukkan pendekatan interpretasi citra secara visual menghasilkan data penggunaan lahan yang lebih baik dari aspek kelengkapan data dan keakuratan data hingga mencapai 97,83 %, sementara pada analisis digital tingkat akurasi hanya 70,65 %. Dari hasil analisis ini maka interpretasi visual lebih tepat digunakan pada wilayah sempit karena memiliki akurasi lebih tinggi serta kelengkapan data dan ketelitian perhitungan luas lebih baik, sedangkan interpretasi citra secara digital dinilai lebih baik dari segi konsistensi data dan ketepatan waktu sehingga lebih baik digunakan pada wilayah yang luas untuk penyusunan peta skala menengah dengan lingkup kabupaten/provinsi. Abstract: Pleiades image as a high-resolution image is able to provide complete, effective, efficient, and accurate land use data availability. In this case, the choice of interpretation method becomes an important part because it affects the quality of the data produced. This study aims to compare the quality of data resulting from digital image interpretation with visual interpretation. The digital interpretation method is carried out through the supervised maximum likelihood classification while visual interpretation is carried out through 9 interpretation keys. Analysis of the results of interpretation is then performed to compare the quality of the data including aspects of data completeness, data accuracy through a confusion matrix, data consistency, and timeliness. The results of the analysis show that the visual image interpretation method produces better land use data in terms of data completeness and data accuracy up to 97.83%, while in digital analysis the accuracy rate is only 70.65%. From the results of this analysis, visual interpretation is more appropriate to use in narrow areas, while digital image interpretation is considered better in terms of data consistency and timeliness so that it is better used in large areas for medium-scale map preparation with district / provincial scope.