Fadly, Romi (2022) Review Jurnal: KAJIAN PEMANFAATAN TEKNOLOGI GOOGLE EARTH ENGINE UNTUK BIDANG PENGINDERAAN JAUH. JURNAL PENELITIAN GEOGRAFI. Department of Geography Education, Faculty of Teacher Training & Education, Universitas Lampung, http://jurnal.fkip.unila.ac.id/index.php/JPG/index.

Preview

Text SEJAWAT SEBIDANG atau PEER REVIEW (5).pdf Download (975kB) | Preview

Abstract

Pesatnya perkembangan teknologi di bidang penginderaan jauh menyebabkan perubahan kebutuhan akan pengolahan data yang masif, mudah dan cepat. Trend teknologi kedepan diperkirakan akan mengarah ke sebuah sistem berbasis cloud computing dimana big data dan IOT (Internet of things) saling terintegrasi untuk menyelesaikan permasalahan didunia penginderaan jauh. Salah satu teknologi baru yang tersedia untuk bidang penginderaan jauh adalah Google Earth Engine (GEE). Penelitian ini dilaksanakan di kecamatan Natar dengan fokus studi kasus untuk interpretasi tutupan lahan. Data yang digunakan berupa Citra Sentinel-2 tahun 2021-2022. Metode yang digunakan untuk klasifikasi yaitu dengan eksplorasi machine learning pada GEE. Adapun metode machine learning yang digunakan pada penelitian ini yaitu CART, SVM, RFC dan NBC. Hasil penelitian menunjukan bahwa (1) GEE mampu melakukan proses pengolahan data citra penginderaan jauh dengan cukup baik. Terbukti dengan kegiatan klasifikasi dapat memproses menggunakan 4 metode machine learning hanya dengan memodifikasi formula sesuai kebutuhan. Selanjutnya untuk ketelitian citra yang dihasilkan dengan area satu kabupaten berada pada skala 1:100.000 dengan ketelitian horizontal/CE90 berada pada kelas 2 dan 3, sedangkan ketelitian horizontal/CE90 pada kelas 1 berada pada skala 1:250.000. (2) Fasilitas pengolahan data yang disediakan GEE mampu menyelesaikan analisis penginderaan jauh dengan maksimal meskipun masih terdapat fasilitas yang belum tersedia seperti fasilitas layout peta dengan metode klasifikasi machine learning tertinggi yang mampu menginterpretasi tutupan lahan dengan baik adalah random forest dengan akurasi 93%.

Item Type:	Other
Subjects:	G Geography. Anthropology. Recreation > G Geography (General) G Geography. Anthropology. Recreation > GE Environmental Sciences Q Science > Q Science (General)
Divisions:	Fakultas Teknik (FT) > Prodi Teknik Geodesi
Depositing User:	ROMI FADLY
Date Deposited:	08 Apr 2023 13:24
Last Modified:	08 Apr 2023 13:24
URI:	http://repository.lppm.unila.ac.id/id/eprint/49817

Actions (login required)

View Item