cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Lalu Muhamad Jaelani
Contact Email
lmjaelani@gmail.com
Phone
-
Journal Mail Official
lmjaelani@gmail.com
Editorial Address
-
Location
Unknown,
Unknown
INDONESIA
Jurnal Penginderaan Jauh Indonesia
Published by Masyarakat Ahli Penginderaan Jauh Indonesia
ISSN : -     EISSN : 26570378     DOI : -
Core Subject : Science, Agriculture, Social, Engineering,
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Earth & Planetary Sciences Engineering Environmental Science
Jurnal Penginderaan Jauh Indonesia (JPJI) adalah media komunikasi dan diseminasi hasil penelitian, kajian dan pemikiran terkait teori, sains, dan teknologi penginderaan jauh serta pemanfaatannya yang diterbitkan oleh Masyarakat Ahli Penginderaan Jauh Indonesia (MAPIN). Fokus jurnal mencakup penginderaan jauh untuk objek dipermukaan bumi, baik di darat, laut maupun atmosfer. JPJI terbit 2 kali setahun, pada bulan Februari dan Agustus.
Arjuna Subject : -
Articles 1 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 3 No 01 (2021)" : 1 Documents clear
KLASIFIKASI TUTUPAN LAHAN DATA LANDSAT-8 OLI MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST Zulfajri, Zulfajri; Danoedoro, Projo; Murti, Sigit Heru
Jurnal Penginderaan Jauh Indonesia Vol 3 No 01 (2021)
Publisher : Masyarakat Ahli Penginderaan Jauh Indonesia (MAPIN) /Indonesian Society of Remote Sensing (ISRS)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Informasi penggunaan dan tutupan lahan terbaru sangat diperlukan dalam perencanaan pembangunan wilayah dan pemantauan lingkungan. Salah satu cara untuk memperoleh informasi tersebut yaitu melalui pengolahan data citra satelit penginderaan jauh. Citra Landsat-8 OLI merupakan salah citra satelit penginderaan jauh yang mempunyai resolusi spasial multispektral 30 m dan resolusi temporal 16 hari. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi tutupan lahan di sebagian wilayah Kabupaten Pidie menggunakan metode random forest berdasarkan citra Landsat-8 OLI dan menghitung nilai akurasi dari hasil klasifikasi tersebut. Ekstraksi informasi tutupan lahan dilakukan dengan menggunakan metode random forest dengan proporsi 70% untuk data training dan 30% untuk data testing. Kemudian uji akurasi dari hasil klasifikasi yang dilakukan menggunakan metode confusion matrix. Hasil pemetaan tutupan lahan di sebagian wilayah Kabupaten Pidie menunjukkan bawah kelas tutupan lahan sawah mendominasi daerah penelitian dengan luas sebesar 22.598,20 ha (29,22% dari total luas daerah penelitian). Hasil klasifikasi tutupan lahan menghasilkan nilai akurasi keseluruhan sebesar 89,53% dan nilai kappa 0,91.

Page 1 of 1 | Total Record : 1

 1 

Filter by Year

2021 2021


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 3 No 01 (2021) Vol 2 No 2 (2020) Vol 2 No 1 (2020) Vol 2 No 1 (2019) Vol 1 No 1 (2019) Vol 1 No 1 (2019): JPJI