Analisis Index Vegetasi Pesisir Pantai Aceh Pasca Tsunami Menggunakan Citra Satelit Landsat 7 Dan Landsat 8 Dengan Metode Clustering Algoritma K-Means

  • Lyonly Evany Tomasoa Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga
  • Sri Yulianto Joko Prasetyo Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga
Keywords: NDVI, Clustering, K-means, Indeks Vegetasi, Badan Pusat Statistik

Abstract

26  Desember  2004  terjadi  gempa  bumi  dahsyat  di  Samudra Hindia,  Gempa  ini  berkekuatan  9,3 menurut skala Richter dan merupakan gempa bumi terdahsyat dalam kurun waktu 40 tahun terakhir. Oleh Karena itu penulis akan melakukan penelitian tentang analisis NDVI wilayah Pesisir pantai aceh dengan membandingkan hasil Analisis Indeks Vegetasi Aceh pada saat sebelum, sesaat setelah terjadi bencana Tsunami, dan kondisi saat ini dengan , menggunakan metode Clustering K-means. Algoritma  K-Means  merupakan  salah  satu  teknik  pengelompokan  data yang  sering  digunakan.  K Means  mengelompokkan  objek  yang  mirip  dalam cluster  yang  sama. Hasil analisis menunjukan adanya perbedaan sebelum dan sesudah gempa. Tahun 2004 wilayah kabupaten aceh barat daya memiliki luas hutan dan daerah pemukiman disertai garis pantai yang masih sangat baik. Namun ketika terjadi gempa, pada tahun 2005 terjadi pelebaran lahan vegetasi yang begitu besar dikarenakan lahan tandus dan bebatuan berubah menjadi lahan hijau dan lahan produksi padi dan juga bisa digunakan untuk pemukiman penduduk.. Hal ini diperkuat dengan data Badan Pusat Statistik dimana jumlah penduduk dari 2004 ke 2005 mengalami peningkatan sebesar 4,1% begitu pula dengan luas lahan produksi padi yang juga mengalami peningkatan sebesar 20,4%. Wilayah pesisir pantai pun semakin lebar dengan adanya daerah air dangkal.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Gunawan, T., Suprayogi, S. 2013. Hubungan Antara Ideks Vegetasi NDVI Dan Koevisien Resesi Bseflow PAda Beberapa Subdas Propinsi Jawa Tengah Dan Daerah Istimewa Yogyakarta. Universitas Gadjah Mada. Yogyakarta.

Witoko, A., Suprayogi, A., Subiyanto, S. 2014. Analisis Perubahan Kerapatan Vegetasi Hutan Jati Dengan Metode Indeks Vegetasi (Studi Kasus : Kawasan KPH Randublatung Blora). Universitas Diponegoro. Semarang.

Wass, J.D.H., Nababan, B. 2010. Pemetaan Dan Analsis Indeks Vegetasi Mangrove Di Pulau Ssaparua, Maluku Tengah. Universitas Pattimura. Ambon.

Wulandari, D., Samsu, H.F. 2013. Identifikasi Sebaran Dan Tingkat Kesuburan Mangrove Melalui Pemantauan Indeks Vegetasi Dari Satelit Landsat 7.0 ETM+ Menggunakan Fuzzy Logic. Fakultas Sains Dan Teknologi, UIN Maliki. Malang.

Antono, T.H. 2013. Analisis Vegetasi Menggunakan Citra ALOS AVNIR-2 Untuk Mengestimasi Serapan Karbon. Puslibang Teknologi Mineral. Bandung.

Handoko, S., Sediono, E., Suharto. 2011. Sistem Informasi Gerografi Berbasis Web Untuk Pemetaan Sebaran Alumni Menggunakan Metode K-Means. Magister Sistem Informasi Universitas Diponegoro. Semarang.

Apriyanti, R.N., Nugroho, A.R., Soesanto, O. 2015. Algoritma K-Means Dalam Pengolahan Citra Digital Landsat. Progdi Ilmu Komputer, FMIPA UMLAM. Banjarmasin.

Suryana, N. 2011. Penggunaan Metode Statistika K-Means Clustering Pada Analisis Peruntukan Lahan Usaha Tambang Berbasis Sistem informasi Geografi. Puslitbang tekMIRA. Bandung.

Kaparang, R.D., Sediyono, E. 2013. Penentuan Alih Fungsi Lahan Marginal Menjadi Lahan Pangan Berbasis Algoritma K-Means di Wilayah Kabupaten Boyolali. Fakultas Teknologi Informasi, UKSW. Salatiga.

Badan Pusat Statistik Aceh Dalam Angka. Aceh, 2004.

Badan Pusat Statistik Aceh Dalam Angka. Aceh, 2005.

Badan Pusat Statistik Aceh Dalam Angka. Aceh, 2016.
Published
2018-01-26
How to Cite
Tomasoa, L., & Prasetyo, S. Y. (2018). Analisis Index Vegetasi Pesisir Pantai Aceh Pasca Tsunami Menggunakan Citra Satelit Landsat 7 Dan Landsat 8 Dengan Metode Clustering Algoritma K-Means. Indonesian Journal of Computing and Modeling, 1(1), 28-35. https://doi.org/https://doi.org/10.24246/j.icm.2018.v1.i1.p28-35
Section
Articles