PERBANDINGAN METODE MAXIMUM LIKELIHOOD CLASIFICATION (MLC) DAN OBJECT ORIENTED CLASSIFICATION (OOC) DALAM PEMETAAN TUTUPAN MANGROVE DI KABUPATEN LAMPUNG SELATAN - Emi Artika; Arief Darmawan; Rudi Hilmanto (Lambung Mangkurat University-Indonesia, 2019)
Hutan mangrove berperan penting dalam menjaga ekosistem daerah pesisir. Ekosistem ini telah banyak mengalami konversi dan alih fungsi lahan menjadi tambak, pemukiman, perkebunan, dan sawah. Informasi mengenai tutupan hutan mangrove secara periodik dan akurat sangat diperlukan untuk memastikan ekosistem ini terjaga dengan baik, akan tetapi saat ini informasi tersebut masih sangat terbatas ditinjau dari aspek kuatitas data maupun metodologi pemetaannya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis teknik deteksi hutan mangrove yang paling tepat dengan menggunakan citra satelit penginderaan jauh secara digital. Lokasi penelitian adalah Kabupaten Lampung Selatan. Tutupan lahan mangrove dihasilkan dari proses klasifikasi citra satelit menggunakan algoritma maximum likelihood classification dan object oriented classification. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma object oriented classification merupakan metode klasifikasi yang lebih baik dan akurat dalam memetakan hutan mangrove dengan nilai akurasi sebesar 95%. Total tutupan hutan mangrove di Kabupaten Lampung Selatan yang dihasilkan dari hasil klasifikasi ini pada tahun 2017 adalah seluas 458 ha.