Pemanfaatan Citra Sentinel-2 dengan Metode NDVI untuk Perubahan Kerapatan Vegetasi Mangrove di Kabupaten Indramayu
Main Article Content
Abstract
Kabupaten Indramayu merupakan salah satu kabupaten yang memiliki kawasan hutan yang cukup luas. Diantara hutan yang ada di Indramayu diantaranya merupakan kawasan hutan mangrove yang berada di pesisir utara Kabupaten Indramayu. Perubahan kawasan hutan di daerah tersebut berpeluang mengalami perubahan kerapatan vegetasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis bagaimana perubahan nilai indeks vegetasi pada hutan mangrove yang ada di Kabupaten Indramayu. Metode penelitian yang digunakan dalam mengukur kerapatan atau tingkat kehijauan hutan mangrove yaitu menggunakan metode indeks vegetasi seperti Normalized Different Vegetation Index (NDVI). NDVI menjadi indikator untuk mengukur biomass daun hijau dan indeks luas daun untuk klasifikasi vegetasi mangrove di Kabupaten Indramayu. Informasi perubahan kerapatan vegetasi dapat diketahui dari informasi yang ditampilkan pada citra tahun 2018 dan tahun 2020. Dengan metode transformasi NDVI, yang menghasilkan kerapatan 5 kelas dengan dominan kelas kerapatan sangat tinggi pada tahun 2018 memiliki luas 916.97 ha dan tahun 2021 menjadi 1051.48 ha. Perubahan kerapatan mangrove yang terjadi pada kelas kerapatan sangat rendah mengalami penurunan sebesar 16.71 ha, kelas kerapatan rendah mengalami penurunan sebesar 61.99 ha, untuk kelas kerapatan sedang mengalami penurunan sebesar 28.04 ha, untuk kelas kerapatan tinggi mengalami penurunan sebesar 26.7 ha, sedangkan untuk kelas kerapatan sangat tinggi mengalami kenaikan sebesar 134.51 ha. Perubahan kerapatan vegetasi di Kabupaten Indramayu terjadi karena beberapa faktor yang mempengaruhi seperti aktivitas perubahan lahan hutan menjadi tambak ataupun karena faktor alam.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
References
Aftriana, C. V., Parman, S., & Sanjoto, T. B. (2013). Analisis Perubahan Kerapatan Vegetasi Kota Semarang Menggunakan Aplikasi Penginderaan Jauh. Geo Image, 2(1), 1-7.
Annisa Amin Yunita Nur, Pribadi Rudhi, & Pratiko Ibnu. (2019). Analisis Perubahan Luasan Hutan Mangrove Di Kecamatan Brebes Dan Wanasari, Kabupaten Brebes Menggunakan Citra Satelit Landsat Tahun 2008, 2013 Dan 2018. Journal of Marine Research, 8(1), 27–35.
Arnanto, A. (2015). Pemanfaatan Transformasi Normalized Difference Vegetation Index(Ndvi) Citra Landsat Tm Untuk Zonasi Vegetasi Di Lereng Merapi Bagian Selatan. Geomedia: Majalah Ilmiah Dan Informasi Kegeografian, 11(2), 155–170. https://doi.org/10.21831/gm.v11i2.3448
Ashar, J. A., Jumadi, S. S., Saputra, A., & Fikriyah, V. N. (2019). Analisis Perubahan Luas dan Kerapatan Hutan Mangrove menggunakan Citra Landsat 7 ETM+ dan Landsat 8 OLI di Segara Anakan, Cilacap tahun 2003-2018 (Doctoral dissertation, Universitas Muhammadiyah Surakarta).
No.41, U.-U. (2004). Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 41 Tahun 1999 Tentang Kehutanan. Peraturan Pemerintah Republik Indonesia, 1, 1–5.
Danoedoro, P. (2012). Pengantar Penginderaan Jauh Digital. Yogyakarta: C.V ANDI OFFSET.
Departemen Kehutanan, 2005. Pedoman Inventarisasi dan Indentifikasi Lahan Kritis Mangrove. Direktorat Jenderal Rehabilitasi Lahan dan Perhutanan Sosial Departemen Kehutanan. Jakarta
Frahma, Y. F., Cahyono, B. E., & Nugroho, A. T. (2018). Analisis Tingkat Kehijauan Hutan Daerah Pertambangan Sawahlunto Dengan Metode NDVI Berdasarkan Citra Landsat Tahun 2006-2016. Universitas Jember Jalan Kalimantan.
Harahap, Y. (2019). ANALISIS KERUSAKAN HUTAN MANGROVE BERDASARKAN METODE KLASIFIKASI NDVI DAN EVI PADA CITRA SENTINEL-2A (Studi Kasus: Hutan Mangrove di Kawasan Pesisir Kecamatan Perbaungan Kabupaten Serdang Bedagai). Undergraduate thesis, UNIMED, 9-11.
Irawan, S., & Sirait, J. (2017, Desember 22). Perubahan Kerapatan Vegetasi menggunakan citra landsat 8 di Kota Batam Berbasis Web. Jurnal Kelautan, 10(2), 174-184. doi:http://dx.doi.org/10.21107/jk.v10i2.2685
Iskandar, M., Sanjoto, T. B., & Sutardji. (2012). Analisis Kerapatan Vegetasu Menggunakan Teknik Penginderaan Jauh Sebagai Basis Evaluasi Kerusakan Hutan Di Taman Nasional Gunung Gede Pangrango. Jurnal Geo Image, 1(1), 94-101
N. N. Prasetyo, B. Sasmito, & Y. Prasetyo. (2017). ANALISIS PERUBAHAN KERAPATAN HUTAN MENGGUNAKAN METODE NDVI DAN EVI PADA CITRA SATELIT LANDSAT 8 TAHUN 2013 DAN 2016 (Area Studi: Kabupaten Semarang). Jurnal Geodesi Undip, vol. 6, no. 3, pp. 21-27.
Pangrango, G. G. (2012). Analisis Kerapatan Vegetasimenggunakan Teknik Penginderaan Jauh Sebagai Basis Evaluasi Kerusakan Hutan Di Taman Nasional Gunung Gede Pangrango. Geo-Image, 1(1). https://doi.org/10.15294/geoimage.v1i1.953
Perdana, A. F., Subardjo, P., & DS, A. A. (2016). Kajian Perubahan Luas Vegetasi Mangrove Menggunakan Metode Ndvi Citra Landsat 7 Etm+ Dan Landsat 8 Etm+ Tahun 1999, 2003 Dan 2015 Di Pesisir Desa Tapak Kec. Tugu, Kota Semarang (Doctoral dissertation, Diponegoro University).
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. https://www.researchgate.net/publication/314430543_PEMETAAN_VEGETASI_HUTAN_MANGROVE_MENGGUNAKAN_METODE_NORMALIZED_DIFFERENCE_VEGETATION_INDEX_NDVI_DI_DESA_ARAKAN_MINAHASA_SELATAN_SULAWESI_UTARA
Prasetio, R. T., & Ripandi, E. (2019). Optimasi Klasifikasi Jenis Hutan Menggunakan Deep Learning Berbasis Optimize Selection. JURNAL INFORMATIKA, 6(1), 100-106.
Puspitojati, T. (2011). Persoalan Definisi Hutan dan Hasil Hutan Dalam Hubungannya Dengan Pengembangan HHBK Melalui Hutan Tanaman. Jurnal Analisis Kebijakan Kehutanan, 8(3), 210-227.
Que, V. K., Prasetyo, S. Y., & Fibriani, C. (2019). Analisis Perbedaan Indeks Vegetasi Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) dan Normalized Burn Ratio (NBR) Kabupaten Pelalawan Menggunakan Citra Satelit Landsat 8. Indonesian Journal of Modeling and Computing, 1, 1-7.
Rachman, F. (2021). Analisis Perubahan Penggunaan Lahan Menggunakan Metode NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) pada Kecamatan Natar, Kabupaten Lampung Selatan. Unram Journal of Community Service, 2(1), 17–22. https://doi.org/10.29303/ujcs.v2i1.22
Ramayanti, L. A., Yuwono, B. D., & Awaluddin, M. (2015). Pemetaan Tingkat Lahan Kritis Dengan Menggunakan Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis. Jurnal Geodesi Undip, 4(2), 200-207.
Sambodo, K. A., Rahayu, M. I., Indriasari, N., & M.Natsir. (2014). Klasifikasi Hutan-Non Hutan Data Alos Palsar Menggunakan Metode Random Forest. 120-127.
Santoso, H. Pemetaan Daerah Mangrove di Benoa, Bali Menggunakan Citra Landsat Benoa Tahun 2002.
Sentinel-a, M. C. S., Kasus, S., & Demak, K. (2018). Analisis Ketersediaan Ruang Terbuka Hijau Dengan Metode Normalized Difference Vegetation Index Dan Soil Adjusted Vegetation Index Menggunakan Citra Satelit Sentinel-2a (Studi Kasus : Kabupaten Demak). Jurnal Geodesi Undip, 7(1), 202–211.
Setiawan, H., Ir. Bambang Sudarsono, M., & Moehammad Awaluddin, S. (2013). Identifikasi Daerah Prioritas Rehabilitasi Lahan Kritis Kawasan Hutan Dengan Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis. Jurnal Geodesi Undip, 2(3), 31-41.
Setiawan, A., Akhbar., & Arianingsih, I. (2018). Analisis Vegetasi Mangrove Menggunakan (NDVI) Pada Ekosistem Mangrove Di Kecamatan Balinggi Kabupaten Parigi Moutong. Forest Sains. Jakarta.
Yulianto, D. (2018). Pemanfaatan Citra Landsat Untuk Analisis Deforestasi Hutan Di Kabupaten Bantul. 1–7.