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

Indonesian Journal of Computing and Modeling

View Publication Info
 
 
Field Value
 
Title Analisis Perbandingan Area Kebakaran Padang Rumput Berbasis Citra Landsat-8 Pada Sumba Tengah Menggunakan Metode Unsupervised Classification
 
Creator Jawa, Antar Maramba
Matatula, Ravensca
Rehatta, Stanny Dewanty
Prasetyo, Sri Yulianto Joko
Fibriani, Charitas
 
Description 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.
 
Publisher Pusat Studi Sistem Informasi dan Pemodelan Mitigasi Tropika
 
Date 2020-06-02
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Peer-reviewed Article
 
Format application/pdf
 
Identifier https://ejournal.uksw.edu/icm/article/view/3592
 
Source Indonesian Journal of Computing and Modeling; Vol 3 No 1 (2020); 7-16
2598-9421
 
Language eng
 
Relation https://ejournal.uksw.edu/icm/article/view/3592/1490
 
Rights Copyright (c) 2020 Indonesian Journal of Computing and Modeling
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
 

Contact Us

The PKP Index is an initiative of the Public Knowledge Project.

For PKP Publishing Services please use the PKP|PS contact form.

For support with PKP software we encourage users to consult our wiki for documentation and search our support forums.

For any other correspondence feel free to contact us using the PKP contact form.

Find Us

Twitter

Copyright © 2015-2018 Simon Fraser University Library