ANALISIS PERUBAHAN LUAS DAN KERAPATAN HUTAN MENGGUNAKAN ALGORITMA NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) DAN EVI (Enhanced Vegetation Index) PADA CITRA LANDSAT 7 ETM+ TAHUN 2006, 2009, DAN 2012 (Studi Kasus: Kabupaten Kendal, Provinsi Jawa Tengah)

Abstract

ABSTRAK

Hutan pada dasarnya mempunyai fungsi sebagai penyangga bagi sistem kehidupan, beberapa diantaranya sebagai penyimpaan cadangan air dan oksigen. Saat ini hutan mengalami perubahan yang sangat memprihatinkan dan semakin parah dalam hal kerusakannya. Kerusakan hutan dalam jangka panjang akan mengakibatkan terganggunya ekosistem hutan dan kehidupan yang ada di sekitarnya. Pemantauan hutan secara berkala dapat digunakan untuk menekan laju kerusakan hutan. Teknologi penginderaan jauh memberikan solusi untuk pemantauan hutan dalam skala luas, salah satunya dengan memanfaatkan sensor multispektral pada citra satelit Landat 7 ETM+ dengan berbagai macam algoritma pemrosesan indeks vegetasi. Penelitian ini menggunakan algoritma NDVI dan EVI untuk melakukan pemantauan perubahan hutan dan Kabupaten Kendal sebagai studi kasusnya. Berdasarkan pengolahan data pada periode tahun 2006 sampai tahun 2009 luas hutan Kabupaten Kendal mengalami penurunan baik dari NDVI maupun EVI yaitu sebesar 8.88% untuk NDVI dan 9.12% untuk EVI. Sedangkan pada periode tahun 2009 sampai tahun 2012 luas hutan mengalami kenaikan antara lain 1.25% pada metode NDVI dan 0.48% pada metode EVI. Berdasarkan uji ketelitian yang dilakukan, pada metode NDVI mempunyai tingkat ketelitian sebesar 81,08% sedangkan pada metode EVI mempunyai tingkat ketelitian sebesar 72,97% dalam pemantauan hutan di Kabupaten Kendal. Berdasarkan uji statistik, kedua metode mempunyai korelasi yang sangat kuat dan searah dengan nilai korelasi sebesar 0,997, dan pengujian hipotesis bahwa luas hutan yang didapatkan oleh metode NDVI dan EVI berbeda secara signifikan.

Kata Kunci : EVI, Hutan, Indeks Vegetasi, NDVI, dan Penginderaan jauh.

ABSTRACT

Forest basically has a function as a buffer for the living system, some of them as a backup storage of water and oxygen. The forest has been a very alarming change and getting severely damage. Forest destruction in the long term will disrupt in forest ecosystems and the life that exists around it. Regular forest monitoring can be used to reduce the forest destruction. Remote sensing technology provides solution for monitoring forests in wide scale, one of them by utilizing multispectral sensors on Landsat 7 ETM+ satellite imagery with a variety of vegetation index processing algorithms. This study using NDVI and EVI algorithm for monitoring changes in forest and Kendal Regency as a case study. Based on data processing in the period 2006 to 2009 Kendal forest area has decreased from both the NDVI and EVI among 8.88% for NDVI and 9.12% for EVI. Whereas in period from 2009 to 2012 forest area has increased, an estimate 1.25% in the NDVI method and 0.48% in the EVI method. Based on the accuracy test, the NDVI method has accuracy rate of 81.08% and the EVI method has about 72.97% accuracy rate for forest monitoring in Kendal Regency. Based on statistical tests, both methods have a very strong correlation and the direction with the correlation value is 0.997, and testing the hypothesis that wide of forest obtained by the method of NDVI and EVI has a significant difference.

Keywords : EVI, Forest, NDVI, Remote Sensing, and Vegetation Index.

^*) Penulis PenanggungJawab