ANALISIS PERUBAHAN LAHAN PERMUKIMAN MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT 8 (Studi Kasus : Kabupaten Cianjur, Provinsi Jawa Barat)

MOHAMAD MAHFUDZ

Abstract


Bertambahnya jumlah penduduk berkorelasi dengan berkjembangnya kawasan pemukiman karena permukiman merupakan kebutuhan yang sangat penting dalam kehidupan manusia. Jumlah penduduk Kabupaten Cianjur dari tahun ke tahun mengalami peningkatan yang signifikan, semakin bertambahnya jumlah penduduk tentunya kebutuhan akan lahan pemukiman juga semakin meningkat. Untuk memudahkan identifikasi kebutuhan lahan pemukiman pada suatu kawasan dengan menggunakan pendekatan spasial. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi perubahan lahan pemukiman menggunakan citra Landsat 8 tahun 2014 dan 2020. Untuk mengetahui perubahan lahan pemukiman menggunakan metode klasifikasi terpandu Normalized and Difference Vegetation Index (NDVI) maximum likelihood, metode tersebut sangat efektif untuk memvisualisasikan perubahan lahan di suatu daerah. Berdasarkan analisis perubahan lahan permukiman tahun 2014-2020 di Kecamatan Mande, Karangtengah, dan Cilaku Kabupaten Cianjur rata-rata sebesar 33,33% dari total luas lahan 6.205,03 Ha

 

Kata kunci : Klasifikasi Terpandu, NDVI, Perubahan Lahan Pemukiman, Spasial,

 

ABSTRACT

 

The increasing number of residents is correlated with the development of residential areas because settlements are an essential need in human life. The population of Cianjur Regency from year to year has increased significantly, the increasing number of residents of course the need for residential land also increases. To facilitate the identification of the need for residential land in an area using a spatial approach. This study aims to identify changes in residential land areas using Landsat 8 images in 2014 and 2020. To determine changes in residential land using the maximum likelihood Normalized and Difference Vegetation Index (NDVI) guided classification methods, these methods are very effective for visualizing land changes in an area. Based on the analysis of land changes for settlements from 2014-2020 in the Districts of Mande, Karangtengah, and Cilaku, Cianjur Regency an average of 33.33% of the total land area of 6,205.03 Ha

 

Keywords : Guided Classification, NDVI, Change of Settlement Land, Spatial


References


Ahmad, Asmala, and Shaun Quegan. 2012. “Analysis of Maximum Likelihood Classification on Multispectral Data.” Applied Mathematical Sciences 6(129–132):6425–36.

Arifin, Agus Zainal, and Nova Hadi Lestriandoko. 2003. “Kompresi Citra Penginderaan Jauh Multispektral Berbasis Clustering Dan Reduksi Spektral.” JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi 2(1):8. doi: 10.12962/j24068535.v2i1.a110.

BPS. 2020. Kabupaten Cianjur Dalam Angka 2020. Badan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Cianjur.

Kattimani, Jagadeesha Menappa, and T. J. Renuka Prasad. 2015. "Normalized Difference Vegetation Index ( NDVI ) Applications in Part of South-Eastern Dry Agro-Climatic Zones of Karnataka Using Remote Sensing and GIS." 1593–96.

Li, J., B. E. Carlson, and A. A. Lacis. 2014. “Application of Spectral Analysis Techniques to the Intercomparison of Aerosol Data - Part 4: Synthesized Analysis of Multisensor Satellite and Ground-Based AOD Measurements Using Combined Maximum Covariance Analysis.” Atmospheric Measurement Techniques 7(8):2531–49. DOI: 10.5194/amt-7-2531-2014.

Ramachandra, T. V, and U. Kumar. 2004. “Geographic Resources Decision Support System for Land Use, Land Cover Dynamics Analysis.” Proceedings of the FOSS/GRASS Users Conference (September):15.

Science, Landsat. 2017. “EoPortal Landsat 8 Page.” Landsat Science. Retrieved (https://landsat.gsfc.nasa.gov/landsat-8/mission-details).

sippa.ciptakarya.pu. 2019. “Profil Kabupaten Cianjur.”

Sitorus, Santun Risma Pandapotan, Citra Leonataris, and Dyah Retno Panuju. 2012. “Analisis Pola Perubahan Penggunaan Lahan Dan Perkembangan Wilayah Di Kota Bekasi, Provinsi Jawa Barat.” Jurnal Ilmu Tanah Dan Lingkungan 14(1):21. doi: 10.29244/jitl.14.1.21-28.

Sutanto, Dkk. 2014. “Perbandingan Klasifikasi Berbasis Objek Dan Klasifikasi Berbasis Piksel Pada Data Citra Satelit Synthetic Aperture Radar Untuk Pemetaan Lahan (Comparison Of Object Based and Pixel Based Classification On Synthetic Aperture Radar Satellite Image Data For L.” Lembaga Antariksa Dan Penerbangan 11(1):63–75.

Taufik, Afirah, Sharifah Sakinah Syed Ahmad, and Ezzatul Farhain Azmi. 2019. “Classification of Landsat 8 Satellite Data Using Unsupervised Methods.” Lecture Notes in Networks and Systems 67(January):275–84. DOI: 10.1007/978-981-13-6031-2_46.

Verburg, Peter H., Paul P. Schot, Martin J. Dijst, and A. Veldkamp. 2004. “Land Use Change Modelling: Current Practice and Research Priorities.” GeoJournal 61(4):309–24. doi: 10.1007/s10708-004-4946-y.

Zia, Yudo, Haniah. 2016. “Perbandingan Klasifikasi Tutupan Lahan Menggunakan Metode Klasifikasi Berbasis Objek Dan Klasifikasi Berbasis Piksel Pada Citra Resolusi Tinggi Dan Menengah.” Jurnal Geodesi Undip.


Full Text: PDF

DOI: 10.33751/teknik.v24i1.7997 Abstract views : 166 views : 187

Refbacks

  • There are currently no refbacks.