PERUBAHAN KERAPATAN VEGETASI MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT 8 DI KOTA BATAM BERBASIS WEB

Sudra Irawan, Jaheskiel Sirait

Abstract


Kerapatan vegetasi di perkotaan dan pendesaan sudah sangat sedikit yang dirasakan oleh masyarakat. Informasi mengenai kerapatan vegetasi ini sangat penting diketahui dikarenakan adanya isu pemanasan global. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dan menghasilkan peta kerapatan vegetasi di Kota Batam berbasis web secara multitemporal waktu tahun 2013 dan 2016 yang meliputi kerapatan vegetasi dengan nilai NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) dan luasannya di Kota Batam tahun 2013 dan 2016 serta perubahannya. Proses pengolahan data menggunakan transformasi NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) dengan rumus Sturgess yang diklasifikasikan menjadi 5 kelas, yaitu tak bervegetasi, rendah, sedang, rapat, dan sangat rapat. Teknik analisis data yang digunakan adalah metode overlay dan metode analisis secara deskriptif. Hasil dari penelitian akan berupa web yang dijadikan sumber informasi terkait perubahan kerapatan vegetasi di Kota Batam. Perubahan tingkat kerapatan vegetasi dan luasannya di Kota Batam pada tahun 2013 dan 2016 yaitu, tak bervegetasi memiliki perubahan luas area sebesar 7.600,9 hektar dengan persentase 29,3%, rendah memiliki perubahan luas area sebesar 798 hektar dengan persentase 3,1%, sedang memiliki perubahan luas area sebesar 3.999 hektar dengan persentase 15,4%, rapat memiliki perubahan luas area sebesar 11.006,8 hektar dengan persentase 42,5%, dan sangat rapat memiliki perubahan luas area sebesar 2.508,6 hektar dengan persentase 9,7%.


Full Text:

PDF (Indonesian)

References


Aftriana, C. V. (2013). Analisis Perubahan Kerapatan Vegetasi Kota Semarang Menggunakan Aplikasi Penginderaan Jauh. Geo-Image, 2(2).

Anargi, Septiyaji B. (2008). Aplikasi Sistem Informasi Geografi Untuk Pemetaan Perubahan Penggunaan Lahan Kota Semarang Tahun 1994 Dan Tahun 2005. Skripsi. Universitas Negeri Semarang.

Bengen, D. G. (2000). Pedoman teknis pengenalan & pengelolaan ekosistem mangrove. Pusat Kajian Sumberdaya Pesisir dan Lautan (PKSPL), Institut Pertanian Bogor (IPB), hal 59.

Danoedoro, P. (2012). Pengantar Penginderaan Jauh Digital. Yogyakarta: Andi Offset.

Faizal, A., & Amran, M. A. (2002). Model Transformasi Indeks Vegetasi Yang Efektif untuk Prediksi Kerapatan Mangrove Rhizophora Mucronata. Metode, 114(064).

Irwan, Djamal Z. (2008). Tantangan Lingkungan dan Lasekap Hutan Kota. Cidesindo. Jakarta.

Iskandar, M., Sanjoto, T. B., & Sutardji, S. (2012). Analisis Kerapatan Vegetasi Menggunakan Teknik Penginderaan Jauh Sebagai Basis Evaluasi Kerusakan Hutan di Taman Nasional Gunung Gede Pangrango. Geo-Image, 1(1).

Kusmana, C. (1993). A Study on Mangrove Forest Management Based on Ecologycal Data in East Sumatera, Indonesia. Kyoto University, Japan.

Nursal, F., Ismiati (2005). Struktur dan komposisi vegetasi mangrove Tanjung Sekodi Kabupaten Bengkalis Riau. Jurnal Biogenesis, 2(1), 1-7.

Riduwan. (2011). Dasar-dasar Statistika. Bandung: Alfabeta.

Spies, T.A., & M.G. Tunner (1999). Dynamic Forest Mosaic in Monitoring Biodiversity. In Hunter, M.L, Jr. (Ed.). Forest Ecosystem. Cambridge University Press, Cambridge. 8 : 35-44.

Sukristiyanti, S., & Marganingrum, D. (2008). Pendeteksian Kerapatan Vegetasi dan Suhu Permukaan Menggunakan Citra Landsat Studi Kasus: Jawa Barat Bagian Selatan dan Sekitarnya. Jurnal RISET Geologi dan Pertambangan, 19(1), 15-24.

Sunardi Nur. (2009). Pengantar Satistika. Jakarta: Bumi Aksara.

Widayati, A., Ekadinata, A., & Syam, R. (2005). Alih guna lahan di kabupaten Nunukan: Pendugaan cadangan karbon berdasarkan tipe tutupan lahan dan kerapatan vegetasi pada skala lansekap. Cadangan Karbon Di Kabupaten Nunukan, Kalimantan Timur: Monitoring Secara Spasial Dan Pemodelan. Bogor, Indonesia: World Agroforestry Centre–ICRAF.

Yeni Kustiyahningsih. Dan Devie Rosa Anamisa. (2011). Pemograman Basis Data Berbasis Web Menggunakan PHP & MySQL. Graha Ilmu: Yogyakarta.




DOI: http://dx.doi.org/10.21107/jk.v10i2.2685

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.




 INDEXED BY:
ISSN: 1907-9931 (Print), 2476-9991 (Online)