Skripsi

Klasifkasi Tututpan Lahan Pada Citra Satelit Landsat Multispectral Menggunakan Metode Radial Basis Function Neutral Network (RBFNN) (Studi Kasus: Kabupaten Banyumas)

---

suatu wilayah akan mengalami perkembangan yang akan membawa perubahan penampakan secara fisik. perkembangan fisik tersebut merupakan perkembangan lahan yang dipengaruhi oleh faktor alam maupun manusia. pentingnya klasifikasi penginderaan jauh di kabupaten Banyumas sangat diperlukan karena ditinjau dari segi jumlah penduduk yang mengalami peningkatan setiap tahunnya. di kabupaten banyumas jumlah penduduk mencapai 1.0650.625 jiwa yang terdiri atas 824.717 jiwa penduduk laki-laki dan 825.908 jiwa penduduk perempuan, dimana pertumbuhan penduduk di kabupaten banyumas mebngalami peningkatan sebesar 0.90 persen dari tahun 2015. untuk mengetahui luas lahan dari peningkatan jumlah penduduk di kab banyumas maka tujuan dari penelitian ini adalah melakukan klasifikasi tutupan lahan di kabupaten banyumas dengan menggunakan mnetode radial basis function neural network (RBFNN) dengan citra landsat 8 yang diperoleh dari situs united states geological survey (USGS) dengan menggunakan 4 parameter kelas yaitu sawah, hutan, air dan pemukiman. klasifikasi tutupan lahan menghasilkan overall accuracy sebesar 50 % dengan menghasilkan luas wilayah tutupan lahan seluas 124.195.571 Ha dan luas wilayah yang tidak teridentifikasi yaitu seluas 8.563.989 Ha.
kata kunci: jumlah penduduk, klasifikasi, rbfnn

---

Ketersediaan

SI1250

SI 1250 MAU k

UPT. PERPUSTAKAAN (Rak 2)

Tersedia - No Loan

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

SI 1250 MAU k

Penerbit

Purwokerto : Universitas Amikom Purwokerto., 2018

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

14.12.0232

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

April 2018

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Sri Yulita Vanik Mauliddiana

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar