Identifikasi Penggunaan Algoritma EBBI (Enhanced Built-Up and Bareness Index) Dengan Kombinasi Klasifikasi Threshold dan Supervised Pada Pemetaan Spasial Kawasan Terbangun dan Lahan Kosong Di Pulau Batam 2023
dc.contributor.advisor | Gustin, Oktavianto | |
dc.contributor.author | Silvia, Ega | |
dc.date.accessioned | 2025-02-17T05:54:45Z | |
dc.date.issued | 2024-11-25 | |
dc.description.abstract | Kota Batam yang masuk tahun 2024 telah menyebabkan banyak sisi perkembangan dan kemajuan seperti pembangunan berbagai infrastruktur, beragam kawasan industri, hingga pengembangan sistem perizinan yang terintegrasi mengakibatkan perubahan tutupan lahan yang merupakan aspek yang cukup penting. Oleh sebab itu diperlukan pemetaan Kawasan terbangun dan lahan kosong menggunakan metode penginderaan jauh. Oleh karenanya pada penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan kawasan terbangun dan lahan kosong di Pulau Batam dengan menggunakan dua metode yaitu Enhanced Built-Up and Bareness Index dan klasifikasi terbimbing dengan metode Maximum Likelihood. Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa citra satelit Landsat 8 OLI/TIRS tahun 2023. Setelah melakukan analisis akurasi terhadap kedua metode tersebut, diperoleh hasil bahwa klasifikasi menggunakan metode EBBI memiliki tingkat overall accuracy sebesar 75% dan Kappa accuracy sebesar 32,4%. Hasil ini menunjukkan bahwa EBBI kurang optimal dalam memberikan klasifikasi yang akurat secara konsisten. Sebaliknya, metode klasifikasi terbimbing menghasilkan overall accuracy sebesar 93,18% dan Kappa accuracy sebesar 86,72%, yang menandakan bahwa metode ini lebih tepat dalam mengklasifikasikan tutupan lahan di Pulau Batam. Hasil pemetaan dari kombinasi kedua metode ini menunjukkan bahwa pada tahun 2023, luas kawasan terbangun di Pulau Batam mencapai 17.134 Ha (43%), sementara lahan kosong tercatat seluas 2.479 Ha (6%). Peta sebaran yang dihasilkan juga menunjukkan bahwa kawasan terbangun tersebar di seluruh pulau, dengan konsentrasi tinggi di wilayah barat dan timur laut. Sementara itu, lahan kosong cenderung berdekatan dengan kawasan terbangun dan memberikan potensi pengembangan lebih lanjut. | |
dc.identifier.citation | APA | |
dc.identifier.kodeprodi | KODEPRODI29301#TEKNOLOGI GEOMATIKA | |
dc.identifier.nidn | NIDN0013108904 | |
dc.identifier.nim | NIM3322101018 | |
dc.identifier.uri | https://repository.polibatam.ac.id/handle/PL029/3803 | |
dc.language.iso | other | |
dc.publisher | POLITEKNIK NEGERI BATAM | |
dc.subject | TECHNOLOGY::Information technology::Computer science::Software engineering | |
dc.subject | FORESTRY, AGRICULTURAL SCIENCES and LANDSCAPE PLANNING::Area technology::Remote sensing | |
dc.subject | SOCIAL SCIENCES::Statistics, computer and systems science::Informatics, computer and systems science::Data processing | |
dc.title | Identifikasi Penggunaan Algoritma EBBI (Enhanced Built-Up and Bareness Index) Dengan Kombinasi Klasifikasi Threshold dan Supervised Pada Pemetaan Spasial Kawasan Terbangun dan Lahan Kosong Di Pulau Batam 2023 | |
dc.type | Article |
Files
Original bundle
1 - 3 of 3
Repository Politeknik Negeri Batam
- Name:
- 3322101018_Identifikasi Penggunaan Algoritma EBBI (Enhanced Built-Up and Bareness Index) Dengan Kombinasi Kladsifikasi Threshold dan Supervised Pada Pemetaan Spasial Kawasan Terbangun dan Lahan Kosong Di Pulau Batam 2023.pdf
- Size:
- 929 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
Repository Politeknik Negeri Batam
- Name:
- Borang_Publikasi.pdf
- Size:
- 2.06 MB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
Repository Politeknik Negeri Batam
- Name:
- Lembar_ Pengesahan.pdf
- Size:
- 52.57 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
License bundle
1 - 1 of 1
Repository Politeknik Negeri Batam
- Name:
- license.txt
- Size:
- 1.71 KB
- Format:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Description: