Analisis Perbandingan Area Kebakaran Padang Rumput Berbasis Citra Landsat-8 Pada Sumba Tengah Menggunakan Metode Unsupervised Classification

  • Antar Maramba Jawa Program Studi Magister Sistem Informasi Universitas Kristen Satya Wacana
  • Ravensca Matatula Program Studi Magister Sistem Informasi Universitas Kristen Satya Wacana
  • Stanny Dewanty Rehatta Program Studi Magister Sistem Informasi Universitas Kristen Satya Wacana
  • Sri Yulianto Joko Prasetyo Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Satya Wacana
  • Charitas Fibriani Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Satya Wacana
Keywords: Indeks vegetasi, NDVI, NBR, Landsat 8

Abstract

Data statistik tahun 2019 menunjukan hingga saat ini luas padang rumput di kawasan Sumba Tengah cenderung mengalami penurunan dikarenakan seringnya terjadi kebakaran pada lokasi tersebut. Data ini menjadi pendorong akan kebutuhan informasi yang tepat dan cepat terkait tata letak dan perubahan tata letak padang rumput untuk tetap menjaga ketahanan lingkungan sekitar. Teknologi penginderaan jarak jauh telah menjadi tool yang baik dalam pemecahan masalah ini. Melalui klasifikasi citra satelit penginderaan jarak jauh, perubahan lokasi kebakaran dapat dianalisis dengan baik. Berdasarkan hal tersebut penelitian ini akan menganalisis perubahan padang rumput pasca kebakaran pada daerah Sumba Tengah khususnya sebagai wilayah penelitian pada index vegetasi citra satelit lansat 8 dengan memakai Unsupervised Classification. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan klasifikasi untuk memperkirakan luas dan sebaran perubahan padang rumput di Sumba Tengah.Hasil penelitian Kabupaten Sumba Tengah November 2019 memiliki lebih banyak lahan hijau (vegetasi tinggi) dibandingkan dengan nilai NDVI pada citra landsat Kabupaten Sumba Tengah Maret 2020. Sedangkan presentase NDVI November 2019 dan Maret 2020 penurunan yang cukup besar terjadi pada lahan hijau atau padang rumput dengan nilai vegetasi 0.492 ke 0.415 Analisis menunjukkan adanya perbedaan nilai vegetasi pada klasifikasi lahan hijau atau padang rumput menunjukkan terjadinya kebakaran, sehingga naiknya nilai vegetasi klasifikasi lahan kering.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Anton Wisuda, “Artikel Berita Lingkungan,” 2019. [Online]. Available: https://www.mongabay.co.id/2019/11/04/kebakaran-yang-terus-berulang-di-pulau-sumba-5/. Diakses 26 Maret 2020.

R. M. Sampurno, A. Bunyamin, dan T. Herwanto, 2017. “Estimasi Perubahan Lahan Sawah dengan Kasifikasi Tidak Terbimbing Citra MODIS EVI di Provinsi Jawa Barat, ” Jurnal Teknotan Vol. 11 No. 2.

M. Ayuindra, “Analisa Perubahan Tutupan Lahan Menggunakan Citra Landsat (Studi Kasus: Sulawesi Selatan tahun 1999–2013”. 2013. Laporan Penelitian Institut Teknologi Surabaya (belum dipublikasikan).

Nahumury, Astriyer J., Prasetyo, Sri Yulianto Joko., Fibriani Charitas, 2018. “Analisis Perubahan Tata Guna Lahan Pasca Gempa Palu Pada Index Vegetasi Citra Satelit Lansat 8 Dengan Supervised Classification”.

T. M. Lillesand dan R. W. Kiefer, Diterjemahkan: Dulbahri, P. Suharsono, Hartono, dan Suharyadi. Yogyakarta: Gajah Mada University Press, “Penginderaan Jauh dan Interpretasi Citra,“ 1997.

S. E. Franklin, “Remote Sensing for Sustainable Forest Management. Florida: CRC Press LLC,” 2011.

M. A. Reddy, “Remote Sensing and Geographical Information Systems,” 2008.

A. Purwanto,” Pemanfaatan Citra Landsat 8 Untuk Identifikasi Normalized Difference Vegetation Index (Ndvi) Di Kecamatan Silat Hilir Kabupaten Kapuas Hulu,” Edukasi: Jurnal Pendidikan, 13(1), 27-36, 2016.

Gov Nasa, “Measuring Vegetation Normalized Difference Vegetation Index (NDVI),” 2000. [Online]. Available: https://earthobservatory.nasa.gov/features/MeasuringVegetation/measuring_vegetation_2.php. Diakses 31 Maret 2020.
Published
2020-06-02
How to Cite
Jawa, A., Matatula, R., Rehatta, S., Prasetyo, S., & Fibriani, C. (2020). Analisis Perbandingan Area Kebakaran Padang Rumput Berbasis Citra Landsat-8 Pada Sumba Tengah Menggunakan Metode Unsupervised Classification. Indonesian Journal of Computing and Modeling, 3(1), 7-16. Retrieved from https://ejournal.uksw.edu/icm/article/view/3592
Section
Articles