skip to main content

ANALISIS PENGGUNAAN NDVI DAN BSI UNTUK IDENTIFIKASI TUTUPAN LAHAN PADA CITRA LANDSAT 8 (Studi Kasus : Wilayah Kota Semarang, Jawa Tengah)

Program Studi Teknik Geodesi, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro, Indonesia


Citation Format:
Abstract

ABSTRAK

 

Lahan merupakan salah satu sumber daya alam penting yang sangat dibutuhkan oleh makhluk hidup baik hewan, tumbuhan dan manusia untuk berpijak,  sebagai tempat hidup dan melakukan kegiatan kehidupan serta untuk memenuhi kebutuhannya. Lahan dan manusia memiliki hubungan yang sangat kompleks dan erat antara satu dengan yang lain tidak dapat dipisahkan. Supaya manusia dapat memenuhi kebutuhannya seoptimal mungkin, maka  sumberdaya alam ini membutuhkan pengolahan, pelestarian, dan perlindungan.

Pada penelitian ini, dilakukan pengidentifikasian tutupan lahan pada citra Landsat 8 akuisisi 29 Mei 2015 wilayah Kota Semarang. Metode yang digunakan adalah analisis NDVI dan kombinasi NDVI BSI yang kemudian dibangun kelas tutupan lahan yang terdiri dari lima kelas diantaranya badan air, lahan terbuka, pemukiman, sawah dan vegetasi yang kemudian hasil klasifikasi dibandingkan dengan acuan klasifikasi Maximum Likelihood.

Hasil dari penelitian ini didapat untuk tingkat ketelitian hasil klasifikasi NDVI adalah sebesar 49,43% dengan user’s accuracy untuk kelas badan air sebesar 76,15%, lahan terbuka 12,60%, pemukiman 85,37%, sawah 25,44% dan vegetasi 65,55%. Sedangkan untuk hasil klasifikasi kombinasi NDVI BSI didapat tingkat ketelitian sebesar 60,14% dengan user’s accuracy untuk kelas badan air sebesar 77,03%, lahan terbuka 8,07%, pemukiman 82,47%, sawah 39,48% dan vegetasi 65,88%.

 

Kata Kunci : NDVI, BSI, Maximum Likelihood, Landsat 8, Tutupan Lahan

 

ABSTRACT

 

Land is one of the important natural resources that are needed by living things both animals, plants and humans to stand, as a place of life and activities of life as well as to meet their needs. Land and human beings have a very complex relationship and closely with each other which can not be separated. So that people can meet their needs as optimally as possible, the natural resources requires the processing, preservation and protection.

In this study, carried out the identification of land cover in the Landsat 8 May 29, 2015 acquisition of the city of Semarang. The method used is the analysis of NDVI and combination of NDVI BSI which later developed land cover classes consist of five classes including water, barren, settlements, rice fields and vegetation classification results are then compared with reference Maximum Likelihood classification.

Results from this study to the level of accuracy obtained NDVI classification results amounted to 49.43% with the user's accuracy for the class of water by 76.15%, barren by 12.60%, settlements by 85.37%, rice fields by 25.44% and vegetation by 65.55%. As for the combination of NDVI BSI classification results obtained by 60.14% accuracy level with the user's accuracy for the class of water by 77.03%, barren by 8.07%, settlements by 82.47%, rice fields by 39.48% and vegetation by 65, 88%.

 

Keywords : NDVI, BSI, Maximum Likelihood, Landsat 8, Land Cover

 

*) Penulis, Penanggungjawab
Fulltext View|Download

Last update:

No citation recorded.

Last update:

No citation recorded.