Abstract
Identifikasi permukiman kumuh merupakan bagian penting dalam bidang perencanaan wilayah dan kota. Citra satelit berperan penting dalam identifikasi permukiman kumuh, dengan menggunakan citra satelit identifikasi yang dilakukan tidak memakan banyak waktu dan tenaga dibandingkan dengan metode lain (data sensus, metode parsipatori). Dalam penelitian ini digunakan tiga metode ekstraksi fitur, metode pertama yaitu tekstur statistik orde pertama, kedua yaitu informasi spektral, yang ketiga lacunarity. Setelah didapatkan vektor fitur algoritma Support Vector Machine (SVM) diterapkan untuk melakukan klasifikasi. Penelitian ini menggunakan algoritma SVM sekuensial dengan kernel Radial Basis Function. Dari hasil pengujian yang dilakukan dengan menggunakan 55 data uji didapatkan rerata overall accuracy tertinggi 93% dan statistik kappa tertinggi sebesar 48% dengan window size sebesar 50x50 piksel, overlap sebesar 55%, menggunakan kernel RBF(Radial Basis Function) dengan parameter σ(sigma) sebesar 0,3. λ= 0.5, γ= 0,01 (learning rate), C=0,2 (variabel slack), ε =0.0001 (epsilon) dan Iterasi maksimum = 50.
