Bencana gempabumi mengakibatkan kerusakan bangunan dan infrastruktur. Oleh karena itu perlu adanya pemetaan bangunan dan infrastruktur yang menjadi elemen berisiko gempabumi. Dikarenakan daerah yang terdampak gempabumi di indonesia sangatlah luas maka pemetaan bangunan dan infrastruktur memerlukan teknologi penginderaan jauh. Teknologi penginderaan jauh dengan klasifikasi penggunaan lahan mampu memetakan bangunan dan infrastruktur lebih efisien. Klasifikasi penggunaan lahan dengan pendekatan berbasis piksel memiliki kelemahan yaitu mengabaikan aspek spasial, munculnya “salt and papper” dan kurang menunjukan otomatis ketika diintegrasikan dengan SIG. Kelemahan klasifikasi berbasis piksel tersebut dilengkapi pada klasifikasi berbasis objek. Penelitian ini bertujuan Penelitian ini bertujuan mengkaji kemampuan klasifikasi berbasis objek dengan menggunakan citra ALOS pansharpening dalam memetakan bangunan dan infrastruktur yang berisiko gempabumi. Metode yang digunakan dalam klasifikasi berbasis objek dengan klasifikasi hierarkis rule-based dengan segmentasi multiresolusi. Metode ini memanfaatkan algoritma hierarchical classification dan logika fuzzy yang disusun dalam rule-set ditiap kelas penggunaan lahan. Logika fuzzy digunakan untuk menentukan nilai keanggotaan fitur-fitur objek yang digunakan dalam identifikasi objek dalam citra. Fitur-fitur objek yang digunakan adalah gabungan dari aspek spektral dan tekstur atau GLCM. Nilai fitur-fitur objek diekstrak dari sempel area berdasarkan segmentasi multiresolusi dengan citra multispektral AVNIR-2 pansharpening. Selanjutnya hasil klasifikasi penggunaan lahan diseleksi subkelas area terbangunan dimanfaatkan untuk mengetahui distribusi spasial bangunan yang berisiko gempabumi. Hasil dari klasifikasi menunjukan tingkat akurasi yang rendah dimana akurasi keseluruhan yang dihasilkan adalah 65.4% dan akurasi klasifikasi untuk subkelas area terbangun juga rendah. Hal ini disebabkan oleh kurang efektiknya klasifikasi hierarkis pada daerah penggunaan lahan dengan heterogenitas yang tinggi, distorsi citra AVNIR-2 pansharpening sebagai sumber data. Dan penggunaan 1 skala segmentasi untuk semua kelas di level 4 klasifikasi mempengaruhi rendahnya akurasi klasifikasi berbasis objek. Show More