Kondisi Tutupan Lahan di Kabupaten Tangerang Berdasarkan Indeks Vegetasi
Abstract
Kabupaten Tangerang merupakan sebuah daerah kabupaten yang berada di Provinsi Banten dan berpusat di Tigaraksa. Pembangunan yang yang dilakukan terus-menerus di Kabupaten Tangerang secara tidak langsung memiliki dampak terhadap menurunnya lahan vegetasi. Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis tingkat kerapatan vegetasi di Kabupaten Tanggerang menggunakan data citra satelit Landsat 8 yang nantinya untuk pemantauan dan penataan penggunaan lahan. Pada penelitian ini menggunakan metode NDVI guna menggambarkan citra Landsat 8, metode NDVI akan sangat sensitif pada kegiatan proses fotosintesis pada vegetasi sehingga nilai NDVI dapat digunakan untuk membuat klasifikasi vegetasi. Nilai NDVI Kabupaten Tangerang didapatkan pada nilai maksimum diangka 0.83543 dan nilai minimum pada angka -0,686873. Persebaran vegetasi Kabupaten Tangerang dengan sistem informasi geografis didapatkan tiga kelas tingkat kerapatan vegetasi yakni vegetasi jarang, vegetasi, dan vegetasi lebat. Kabupaten Tangerang didominasi oleh vegetasi lebat dengan daerah non vegetasi yang masih kecil menandakan vegetasi yang tersebar masih sehat. Daerah dengan kerapatan vegetasi tertinggi dengan penggunaan lahan bukan pertanian condong pada daerah selatan Kabupaten Tangerang yang berbatasan dengan Kota Bogor. Sebaliknya dengan daerah dengan kerapatan vegetasi rendah dengan lahan pemukiman menyebar pada daerah perbatasan dengan Kota Tangerang Selatan dan DKI Jakarta.
References
Andini, Wahyu, S., Prasetyo, Y., & Sukmono, A. (2018). Analisis Sebaran Vegetasi Dengan Citra Satelit Sentinel Menggunakan Metode NDVI dan Segmentasi (Studi Kasus: Kabupaten Demak). Jurnal Geodesi Undip, 7(1), 14-25.
Badan Pusat Statistik. (2020). Kabupaten Tangerang Dalam Angka 2020. Tangerang: Badan Pusat Statistik Kabupaten Tangerang.
Danoedoro, P. (2012). Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: Universitas Gadjah Mada.
Dasuka, Paras, Y., Sasmito, B., & Haniāah. (2016). Analisis Sebaran Jenis Vegetasi Hutan Alami Menggunakan Sistem Penginderaan Jauh (Studi Kasus: Jalur Pendakian Wekas dan Selo). Jurnal Geodesi Undip, 5(2), 1-8.
Fatimah, R. N. (2012). Pola Spasial Suhu Permukaan Daratan Kota Surabaya tahun 1994, 2000 dan 2011. Universitas Indonesia: Depok
Franklin, S. E. (2011). Remote Sensing for Sustainable Forest Management. Florida: CRC Press LLC.
Latuamury, B., Gunawan, T., & Suprayogi, S. (2013). Hubungan Antara Indeks Vegetasi Ndvi (Normalized Difference Vegetation Index) Dan Koefisien Resesi Baseflow Pada Beberapa Subdas Propinsi Jawa Tengah Dan Daerah Istimewa Yogyakarta. Jurnal Teknosains, 2(2), 71-158.
Lufilah, Novianti, S., Makalew, A. D. N., & Sulistyantara, B. (2017). Pemanfaatan Citra Landsat 8 Untuk Analisis Indeks Vegetasi Di DKI Jakarta. Jurnal Lanskap Indonesia, 9(1), 73-80.
Nugroho, Adhi, S., Wijaya, A. P., & Sukmono, A. (2016). Analisis Pengaruh Perubahan Vegetasi Terhadap Suhu Permukaan Di Wilayah Kabupaten Semarang Menggunakan Metode Penginderaan Jauh. Jurnal Geodesi Undip, 5(1), 253-264.
Philiani, I., Saputra, L., Harvianto, L., & Muzaki, A. A. (2016). Pemetaan Vegetasi Hutan Mangrove Menggunakan Metode Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) Di Desa Arakan, Minahasa Selatan, Sulawesi Utara. Surya Octagon Interdisciplinary Journal of Technology, 1(2), 211-222.
Purwadhi, S. H. & Tjaturrahono, B. S. (2008). Pengantar Interpretasi Citra Penginderaan Jauh. Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional dan UNNES.
Purwanto, A. (2015). Pemanfaatan Citra Landsat 8 Untuk Identifikasi Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) Di Kecamatan Silat Hilir Kabupaten Kapuas Hulu. Jurnal Edukasi, 13(1).
Putra, E. H. (2011). Penginderaan Jauh dengan ERMapper.Yogyakarta: Graha Ilmu.
Segah, H. (1999). Kajian akurasi citra Landsat-TM yang didukung citra NOAA-AVHRR dalam mendeteksi perubahan penutupan lahan areal proyek pengembangan lahan gambut (PLG) sejuta hektar di Provinsi Kalimantan Tengah Tesis. Bogor: Institut Pertanian Bogor.
Winarti & Rahmad, R. (2019). Analisis Sebaran Dan Kerapatan Vegetasi Menggunakan Citra Landsat 8 Di Kabupaten Dairi, Sumatera Utara. Jurnal Swarnabhumi, 4(1), 61-65.
Yassar, M. F., Nurul, M., Nadhifah, N., Sekarsari, N. F., Dewi, R., Buana, R., Fernandez, S. N., & Rahmadhita, K. A. (2020). Penerapan Weighted Overlay Pada Pemetaan Tingkat Probabilitas Zona Rawan Longsor di Kabupaten Sumedang, Jawa Barat. Jurnal Geosains Dan Remote Sensing, 1(1), 1-10. https://doi.org/10.23960/jgrs.2020.v1i1.13
- views: 943   downloads: 3010
Copyright (c) 2021 Muhammad Nurul, Naira Prasiamratri, Wayan Vinna Elvira, Wulan Safitri, Rizky Prabowo
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Most read articles by the same author(s)
- Muhammad Farhan Yassar, Muhammad Nurul, Nisrina Nadhifah, Novia Fadhilah Sekarsari, Rafika Dewi, Rima Buana, Sarah Novita Fernandez, Kirana Azzahra Rahmadhita, Penerapan Weighted Overlay Pada Pemetaan Tingkat Probabilitas Zona Rawan Longsor di Kabupaten Sumedang, Jawa Barat , Jurnal Geosains dan Remote Sensing: Vol 1 No 1 (2020): JGRS Edisi Mei
- Taufiq Feriansyah, Rindy Febriani, Pitry Dwiatika Norcela , Wayan Vinna Elvira, Retno Gayatri, Ryas Hary, Sarah Safira Muchliana, Nurul Nahar, Integrasi SIG dan Penginderaan Jauh Untuk Pemetaan Tingkat Kerawanan Kebakaran Lahan di Lampung Utara , Jurnal Geosains dan Remote Sensing: Vol 1 No 2 (2020): JGRS Edisi November
- Tectona Putra Epriyan Pratama, Supardi, Winona Putri Prihadita, Vivi Putri Yuliatama, Sebrina Putri Ramadhani, Wulan Safitri, Hendun Naura Syifa, Analisis Index Overlay Untuk Pemetaan Kawasan Berpotensi Banjir di Gowa, Provinsi Sulawesi Selatan , Jurnal Geosains dan Remote Sensing: Vol 1 No 1 (2020): JGRS Edisi Mei
- Oktaviana, Pegita Urmala Dewi, Mila Wahdini, Naira Prasiamratri, Muhammad Budzar Alghifarry, Nur Aulia Utami, Aplikasi SIG Untuk Pemetaan Zona Tingkat Bahaya Dan Keterpaparan Pemukiman Terhadap Tsunami Kota Denpasar , Jurnal Geosains dan Remote Sensing: Vol 1 No 2 (2020): JGRS Edisi November