PEMETAAN PENGGUNAAN LAHAN DENGAN MACHINE LEARNING DAN DEEP LEARNING DALAM RANGKA MENDUKUNG PERCEPATAN PEMETAAN SKALA BESAR
Rifki Hidayat Saputra, Dr. Taufik Hery Purwanto, S.Si., M.Si.
2024 | Skripsi | KARTOGRAFI DAN PENGINDRAAN JAUH
Kebutuhan
pemetaan penggunaan lahan yang tinggi terutama untuk mendeteksi perubahan
penggunaan lahan skala besar. Kebijakan pemerintah yaitu Peraturan Presiden
(Perpres) tentang Perubahan atas Perpres Nomor 9 Tahun 2016 tentang Percepatan
Pelaksanaan Kebijakan Satu Peta (KSP) pada Tingkat Ketelitian Peta Skala
1:50.000 merupakan kebijakan yang dimaksudkan sebagai arahan
strategis dalam terpenuhinya satu peta yang mengacu pada satu referensi
geospasial, satu standar, satu basis data, dan satu geoportal pada tingkat
ketelitian peta skala 1:50.000.
Penelitian
ini bertujuan untuk mendukung kebijakan tersebut untuk mempercepat pemetaan
skala besar menggunakan Deep Learning (DL) atau Machine Learning
untuk pembuatan peta penggunaan lahan. Metode yang digunakan yaitu menggunakan SVM
dan DL untuk melakukan klasifikasi penggunaan lahan menggunakan
perangkat ArcGIS pro.
Hasil dari
penelitian ini adalah peta penggunaan lahan dengan akurasi tinggi sehingga
dapat dikembangan untuk mendukung kebijakan pemerintah tersebut. Diharapkan
dengan penelitian ini dapat membantu untuk mendukung kebijakan pemerintah.
This research purpose to support the policy to
accelerate large-scale mapping using DL or Machine Learning for making land use
maps. The method used in this research is SVM and DL to classify land use using
ArcGIS pro tool.
The result of this research is a land use map with
high accuracy. So that it can be developed to support these government policies
and can be developed for various purposes. Such as : maps of spatial planning,
infrastructure, boundaries maps.
Kata Kunci : KSP, machine learning, deep learning, SVM, peta penggunaan lahan