Pemanfaatan Citra Landsat 8 Untuk Klasifikasi Tutupan Lahan di Kecamatan Sumber Jaya Kabupaten Lampung Barat - , ojsunila22; Stefanus, Efraim Aldorino; Hilamanto, Rudi; Santoso, Trio; Darmawan, Arief (Seminar Nasional Konservasi, 2025)
Klasifikasi tutupan lahan merupakan komponen penting dalam perencanaan pembangunan wilayah dan pengelolaan sumber daya alam berkelanjutan. Informasi tutupan lahan yang akurat, memantau perubahan lingkungan, dan mengidentifikasi area konservasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan tutupan lahan di Kecamatan Sumber Jaya menggunakan citra Landsat 8, serta menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi pola tutupan lahan di wilayah tersebut. Metode yang digunakan adalah klasifikasi terbimbing ( supervised classification ) dengan algoritma Random Forest menggunakan software QGIS. Tutupan lahan diklasifikasikan menjadi 6 kelas yaitu lahan pertanian, hutan, sawah, lahan terbangun, badan air, dan lahan terbuka. Validasi hasil klasifikasi dilakukan melalui groundcheck dan uji akurasi menggunakan confusion matrix. Hasil menunjukkan dominasi lahan pertanian (76,74%), diikuti hutan (16,87%), sawah (5,29%), lahan terbangun (0,73%), badan air (0,30%), dan lahan terbuka (0,07%). Uji akurasi menghasilkan Overall Accuracy 93,077% dengan Kappa Coefficient 0,917, menunjukkan klasifikasi sangat baik. Dominasi pertanian dan rendahnya hutan (30%) perlu perhatian. Berdasarkan hasil penelitian, klasifikasi terbimbing dengan algoritma Random Forest pada citra Landsat 8 OLI berhasil mengidentifikasi enam kelas tutupan lahan dengan akurasi 93,077%. Kecamatan Sumber Jaya didominasi oleh lahan pertanian (76,74%) dengan tutupan hutan yang rendah (16,87%), mencerminkan ketidakseimbangan ekosistem akibat konversi lahan untuk kebutuhan ekonomi masyarakat. Berdasarkan hasil penelitian, penulis menyarankan untuk penelitian selanjutnya agar melakukan analisis multitemporal untuk mengidentifikasi tren perubahan tutupan lahan di Kecamatan Sumber Jaya. Penggunaan citra dengan resolusi spasial lebih tinggi seperti Sentinel-2 dan penambahan titik sampel validasi lapangan perlu dilakukan untuk meningkatkan akurasi klasifikasi