Analisis Perubahan Tutupan Lahan Menggunakan Metode Klasifikasi Terbimbing Pada Data Citra Penginderaan Jauh Kota Samarinda-Kalimantan Timur

Abstract

Tutupan lahan merupakan ilmu tentang penggunaan suatu lahan untuk mencapai tujuan kesejahteraan dan kemajuan baik masyarakat ataupun lingkungan itu sendiri. Tutupan dan penggunaan lahan selalu berubah mengikuti perkembangan jumlah penduduk dan juga kebijakan yang dimiliki pemerintah suatu daerah itu sendiri. Kota Samarinda merupakan kota yang dimana tutupan lahannya berubah dengan cepat akibat pertumbuhan pendududuk yang pesat. Informasi tentang keadaan tutupan lahan sangat penting dalam perencanaan operasional dan penyelenggaraan evaluasi pada pemerintah. Sehingga diperlukannya analisis terhadap perubahan yang terjadi. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah memanfaatkan teknologi penginderaan jauh yang kemudian diolah dengan menggunakan algoritma Maximum Likelihood Classification dan menghitung nilai kerapatan vegetasi dari suatu daerah yaitu NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). Penentuan sampel untuk training area menggunakan metode plot area dan pengambilan sampel menggunakan metode random sampling. Hasil pengolahan menghasilkan tutupan lahan yang ada di Kota Samarinda didominasi dengan kelas tutupan lahan vegetasi alami yang mencakup 50% dari keseluruhan wilayah Kota Samarinda. Kerapatan vegetasi menunjukkan kehjijaun tingi pada interval 0.510494065 – 0.793650806 pada tahun 1994. Sedangkan pada tahun 2022 menunjukkan interval 0.143671161 – 0.249420762. Akurasi keseluruhan pada tahun 1994 menghasilkan nilai 97,02% sedangkan pada tahun 2022 menghasilkan nilai 99,01%.

Kajian Karakteristik Lahan Untuk Mendukung Penyusunan Model Decision Support System (Dss) Optimalisasi Lahan Di Kabupaten Pangkep

“…Klasifikasi multispektral menggunakan algoritma maximum likelihood dengan hasil peta penutup lahan pada beberapa kelas. Penggunaan algoritma ini banyak digunakan dalam analisis penutupan lahan, seperti yang digunakan oleh (Danoedoro, 2015;Gifari et al, 2023;Pertami et al, 2022). Pemberian nama setiap kelas disajikan secara sederhana.…”