<![CDATA[Abstract :Information of landuse plays an important role in spatial planning and monitoring development in order to optimize the landuse data and to minimize land conflict. Remote sensing technology can be used to derive landcover information for landuse. The aim of this research was to study the accuracy level and how efficient the fuzzy logic is, with defuzzification method using maximum likelihood and its landuse map from classification result, using spectral data from ALOS AVNIR-2. The method used in this research was fuzzy logic approach with defuzzification method using maximum likelihood. Sample plots in area were used for modelling and accuracy assessment using stratified random sampling method. In overall, the research process worked well, although from the standpoint of accuracy and thoroughness resulted in overall kappa index was less good or less feasible, however, the results were still acceptable. The 14 landuse classes (57% overall accuracy and kappa index was 0,53). Time execution using maximum likelihood algorithm for about 10 seconds.Intisari : Informasi data penggunaan lahan sangat berperan penting diantaranya untuk melakukan perencanaan maupun pengawasan perkembangan suatu wilayah, sehingga penggunaan lahannya dapat dimanfaatkan secara optimal dan tetap menjaga kelestariannya, serta meminimalkan terjadinya konflik terhadap lahan. Teknologi penginderaan jauh merupakan salah satu cara yang dapat dimanfaatkan untuk menurunkan data penutup lahan sebelum akhirnya diterjemahkan menjadi informasi penggunaan lahan. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengetahui seberapa akurat dan efisien metode pendekatan berbasis logika samar ( fuzzy logic ) dengan defuzzifikasi menggunakan algoritma maximum likelihood serta peta hasil klasifikasi penggunaan lahannya, yang melibatkan input data spektral dari Citra ALOS AVNIR-2. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode pendekatan berbasis logika samar (fuzzy logic) dengan defuzzifikasi menggunakan algoritma maximum likelihood . Penentuan sampel untuk training area dan uji akurasi menggunakan metode plot area sedangkan pengambilan sampel menggunakan metode stratified random sampling. Secara keseluruhan proses penelitian berhasil dengan baik, walaupun dari sudut pandang ketelitian menghasilkan overall accuracy dan indeks kappa yang kurang baik atau kurang layak, namun demikian hasilnya masih dapat diterima.Untuk 14 kelas penggunaan lahan ( overall accuracy 57%, nilai indeks kappa 0,53). Hasil pencatatan waktu untuk proses eksekusi menggunakan algoritma maximum likelihood sekitar 10 detik. Kata kunci Kata kunci Kata kunci Kata kunci Kata kunci: klasifikasi penggunaan lahan, Citra ALOS AVNIR-2, logika samar, maximum likelihood .]]>
Copyrights © 2017
