59 BAB V HASIL DAN ANALISIS Hasil analisis dari metode yang digunakan tertuang dalam bab ini, yang meliputi hasil pengambilan data, pengolahan, hingga analisisnya. Foto saat survey, peta-peta dan tabel digunakan untuk membantu visualisasi analisis serta menunjukkan alur pengolahan hingga menghasilkan output yang menjawab pertanyaan penelitian pada bab awal tesis ini. Pembahasan sesuai dengan urutan sasaran yang diawali dengan analisis perubahan tata guna lahan, kemudian dikaitkan dengan kejadian bencana gerakan tanah dan tingkat kerentanan bencananya. Kemudian, proyeksi tata guna lahan sebagai masukan dalam untuk proyeksi kerentanan. Hasil analisis menjadi bahan untuk memberikan rekomendasi terhadap RTRW Kab. Sumedang khususnya pada daerah yang rawan bencana gerakan tanah. VI.1 Analisis Tata Guna Lahan Klasifikasi tata guna lahan pada Gambar 5.1 dihasilkan dari pemodelan MLC berdasarkan citra satelit yang digunakan sebagai input-nya. Model klasifikasi tata guna lahan yang dihasilkan memiliki akurasi 87% dan Kappa indeks 0,83 yang berarti model dapat digunakan untuk analisis. Klasifikasi dilakukan berdasarkan reflektansi yang diidentifikasi sebagai tata guna lahan maupun tutupan lahan sesuai dengan yang ditentukan oleh pengguna. Salah satu kendala dalam klasifikasi ini adalah tutupan awan, terutama di daerah tropis dimana awan relatif lebih tebal sehingga kendala ini tidak dapat dihindari (Shrestha dkk., 2019). Perbedaan kondisi awan pada setiap citra akan berpengaruh terhadap analisis perubahan tata guna lahan. Pada penelitian ini, kendala awan diatasi dengan validasi melalui citra Google Earth untuk mengetahui tata guna lahan apa yang berada dibalik awan tersebut. Pada Gambar 5.1 terlihat bahwa citra tahun 2013 memiliki tutupan awan yang paling tinggi sedangkan citra tahun 2018 dan 2024 relatif lebih bersih dari awan. Tutupan awan pada citra tahun 2013 sebesar 2,65%, tahun 2018 sebesar 0,14% dan tahun 2024 sebesar 0,23%. Citra tahun 2018 paling bersih dari awan namun yang digunakan sebagai acuan dalam pengambilan sampel pixel masing- masing kelas tata guna lahan adalah citra tahun 2024 karena paling memungkinkan untuk dilakukan validasi lapangan. Koleksi digital milik UPT Perpustakaan ITB untuk keperluan pendidikan dan penelitian 60 Sampel untuk training set kelas tata guna lahan berjumlah total 100 poligon dengan ukuran bervariasi tergantung obyek sampelnya. Pada citra tahun 2024 yang menjadi acuan, dipilih 20 sampel untuk masing-masing kelas. Jumlah sampel untuk citra tahun 2013 dan 2018 disesuaikan dengan tata guna lahan di tahun tersebut. Dengan cara ini, sampel untuk ketiga tahun analisis memiliki ukuran dan jumlah yang sama sehingga hasil klasifikasi lebih konsisten. Hal ini penting agar perubahan tata guna lahan yang terjadi memang disebabkan oleh dinamika tata guna lahan, bukan karena perbedaan spektrum citra.