PEMETAAN PERUBAHAN TUTUPAN LAHAN MENGGUNAKAN CITRA SENTINEL 2A DENGAN METODE RANDOM FOREST DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (STUDI KASUS: KECAMATAN GUNUNG TABUR)

Perubahan tutupan lahan merupakan isu penting yang berkaitan erat dengan dinamika pembangunan wilayah serta kondisi lingkungan. Kecamatan Gunung Tabur di Kabupaten Berau, Kalimantan Timur, dalam lima tahun terakhir mengalami perubahan cukup signifikan akibat aktivitas manusia seperti ekspansi pertanian, pembangunan permukiman, serta pertambangan. Untuk memahami dinamika tersebut, penelitian ini memanfaatkan citra Sentinel-2A periode 2020– 2024 yang diolah melalui platform Google Earth Engine (GEE). Tahapan pengolahan meliputi cloud masking untuk penyaringan awan, pembuatan citra komposit median, serta klasifikasi tutupan lahan dengan metode machine learning Random Forest (RF) dan Support Vector Machine (SVM). Penelitian ini mengklasifikasikan tutupan lahan menjadi lima kategori utama, yaitu hutan lahan kering, pertanian, permukiman, lahan terbuka, dan pertambangan, sesuai standar Badan Standardisasi Nasional (BSN). Hasil penelitian menunjukkan bahwa hutan lahan kering tetap mendominasi tutupan lahan di Gunung Tabur, meskipun terjadi penurunan luasannya dari tahun ke tahun. Sebaliknya, kategori pertanian, permukiman, dan lahan terbuka mengalami peningkatan luasan yang cukup nyata, sementara aktivitas pertambangan teridentifikasi meskipun dalam cakupan yang relatif kecil. Dari sisi performa metode, algoritma Random Forest terbukti lebih stabil dan konsisten dalam menghasilkan peta klasifikasi, sedangkan Support Vector Machine lebih baik dalam membedakan kelas dengan variasi spektral yang berdekatan. Temuan ini tidak hanya memberikan gambaran mengenai pola perubahan tutupan lahan, tetapi juga dapat menjadi bahan pertimbangan dalam perencanaan tata ruang, pemantauan lingkungan, serta rujukan penelitian lanjutan yang berfokus pada penginderaan jauh dan pemodelan spasial.

Kata kunci: Google Earth Engine, Perubahan Tutupan Lahan, Random Forest, Sentinel-2A, Support Vector Machine.