Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems
Christian Christian
Tarumanagara University
Computer Science & IT

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Program Pendeteksi Perubahan Fungsi Lahan Menggunakan Metode Ridge Regression Dan Support Vector Machine (Studi Kasus: 95 Kecamatan Di Wilayah Bekasi, Depok Dan Tangerang) Christian Christian; Janson Hendryli; Dyah Erny Herwindiati
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol 4, No 1 (2020): COMPUTATIO : JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION SYSTEMS
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/computatio.v4i1.7190

Abstract

Tulisan ini membahas tentang perubahan fungsi lahan yang terjadi pada tingkat kecamatan di wilayah Bekasi, Depok dan Tangerang  perlu dipertimbangkan ketika melakukan pengembangan di sekitar kota penyangga Jakarta. Program untuk mendeteksi perubahan penggunaan lahan menggunakan metode Ridge Regression dan Support Vector Machine bertujuan untuk melihat perubahan penggunaan lahan di wilayah Bekasi, Depok dan Tangerang dengan mengklasifikasikan jenis tanah menjadi 4 kelas yaitu kelas hijau, kelas sebagian hijau, kelas impervious, dan sebagian impervious menggunakan citra satelit Landsat 7 dan Landsat 8 pada band Biru, Hijau, Merah, NIR, SWIR-1, dan SWIR-2. Gambar Landsat yang digunakan akan melalui proses preprocessing menggunakan metode koreksi radiometrik Pengurangan Gelap untuk gambar Landsat 7 dan Landsat 8 dan metode gap fill untuk gambar Landsat 7. Setelah itu, pemotongan citra Landsat akan dilakukan ke tingkat kecamatan pada wilayah Bekasi, Depok dan Tangerang. Hasil klasifikasi akan digunakan untuk menentukan perubahan lahan dengan membandingkan dua gambar hasil klasifikasi dengan tahun yang berbeda. Hasil dari makalah ini menunjukkan bahwa model yang menggunakan metode mesin Support Vector memiliki akurasi gain yang lebih baik sebesar 83,00% untuk data Landsat 7 dan 8 dibandingkan dengan model yang menggunakan metode Ridge Regression, yang memiliki akurasi perolehan 61,96% untuk data Landsat 7 dan 61,28% untuk data Landsat 8.
Program Pendeteksi Perubahan Fungsi Lahan Menggunakan Metode Ridge Regression Dan Support Vector Machine (Studi Kasus: 95 Kecamatan Di Wilayah Bekasi, Depok Dan Tangerang) Christian Christian; Janson Hendryli; Dyah Erny Herwindiati
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol. 4 No. 1 (2020): COMPUTATIO : JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION SYSTEMS
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/computatio.v4i1.7190

Abstract

Tulisan ini membahas tentang perubahan fungsi lahan yang terjadi pada tingkat kecamatan di wilayah Bekasi, Depok dan Tangerang  perlu dipertimbangkan ketika melakukan pengembangan di sekitar kota penyangga Jakarta. Program untuk mendeteksi perubahan penggunaan lahan menggunakan metode Ridge Regression dan Support Vector Machine bertujuan untuk melihat perubahan penggunaan lahan di wilayah Bekasi, Depok dan Tangerang dengan mengklasifikasikan jenis tanah menjadi 4 kelas yaitu kelas hijau, kelas sebagian hijau, kelas impervious, dan sebagian impervious menggunakan citra satelit Landsat 7 dan Landsat 8 pada band Biru, Hijau, Merah, NIR, SWIR-1, dan SWIR-2. Gambar Landsat yang digunakan akan melalui proses preprocessing menggunakan metode koreksi radiometrik Pengurangan Gelap untuk gambar Landsat 7 dan Landsat 8 dan metode gap fill untuk gambar Landsat 7. Setelah itu, pemotongan citra Landsat akan dilakukan ke tingkat kecamatan pada wilayah Bekasi, Depok dan Tangerang. Hasil klasifikasi akan digunakan untuk menentukan perubahan lahan dengan membandingkan dua gambar hasil klasifikasi dengan tahun yang berbeda. Hasil dari makalah ini menunjukkan bahwa model yang menggunakan metode mesin Support Vector memiliki akurasi gain yang lebih baik sebesar 83,00% untuk data Landsat 7 dan 8 dibandingkan dengan model yang menggunakan metode Ridge Regression, yang memiliki akurasi perolehan 61,96% untuk data Landsat 7 dan 61,28% untuk data Landsat 8.
Co-Authors Dyah Erny Herwindiati Janson Hendryli