ANALISIS PERUBAHAN TATA GUNA LAHAN PASCA GEMPA PALU BERDASARKAN INDEKS VEGETASI DARI CITRA SATELIT LANDSAT 8 MENGGUNAKAN TEKNIK SUPERVISED CLASSIFICATION DALAM SISTEM INFORMASI GEOGRAFI

Astriyer Nahumury

Abstract


Gempa bumi berkekuatan 7,4 skala Richter yang mengguncang bagian Utara dan Barat Pulau Sulawesi menimbulkan banyak korban, baik secara material maupun jiwa. Kerugian material yang terjadi mengakibatkan hilangnya lahan terbuka di daerah bencana. Hal ini disebabkan oleh gempa yang diikuti oleh fenomena likuefaksi, yang mengakibatkan hilangnya kekuatan tanah. Berdasarkan hal tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi perubahan tata guna lahan pasca gempa Palu, khususnya di wilayah Palu Timur, melalui analisis deteksi perubahan (Change Detection Analysis) menggunakan indeks vegetasi dari citra satelit Landsat 8 dengan metode klasifikasi terbimbing (supervised classification). Hasil penelitian menunjukkan perbedaan luas area klasifikasi terbimbing sebelum dan sesudah gempa. Sebelum gempa, luas vegetasi rendah tercatat sebesar 1.458.000 m², sedangkan setelah gempa meningkat menjadi 3.743.900 m². Artinya, luas vegetasi rendah meningkat sebesar 2.467% setelah gempa. Penelitian ini juga menghasilkan peta baru berupa peta NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) dan hasil klasifikasi terbimbing sebagai data untuk membandingkan perubahan tata guna lahan sebelum dan sesudah gempa.

Keywords


Lansat 8; NDVI; Suppervised classification; Change Detection Analysis; Tata Guna Lahan

Full Text:

PDF [75-88]

References


. Mela Arnani. “Gempa 7,7 Guncang Donggala Sulteng, Berpotensi Tsunami”. Kompas.com - 28/09/2018, 17:17 WIB.

. Nugroho Tri Laksono (28 September 2018). "BMKG Memutakhirkan Data Gempa Donggala 7,4 M". Detik.com. Diakses tanggal 28 September 2023.

. Eva Safitri. BNPB: Tinggi Tsunami Capai 5 Meter di Palu. Detik News Sabtu 29 September 2018, 15:06 WIB

. Nanda Perdana Putra. BNPB: Tsunami di Palu Tingginya Hampir 6 Meter. liputan6 Sabtu 29 Sep 2018, 17:26 WIB

. Fitria Chusna Farisa. "Ada Dua Penyebab Tsunami di Palu dan Donggala Menurut Para Ahli". Kompas.com 29 September 2023, pukul 12.47 WIB.

. Sartika, Resa Eka Ayu (30 September 2018). Utomo, Yunanto Wiji, ed. "Fenomena Tanah Bergerak Pasca-gempa Donggala, Samakah dengan Lapindo?". Kompas. Diakses tanggal 1 Oktober 2023.

. Rosyid A Azhar. "Aspal seperti Gelombang dan Lumpur Keluar dari Perut Bumi, seperti Mau Kiamat". Kompas 2 Oktober 2023, Pukul 07:44 WIB

. Hazen, A. (1920). "Hydraulic fill dams". Transactions of the American Society of Civil Engineers (dalam bahasa bahasa Inggris). 83: 1717–1745

. Fenomena Likuifaksi dan Tenggelamnya Rumah-Rumah di Petobo. Republika daring, edisi Selasa 2 Oktober 2018.

. Muhammad Fida Ul Haq. Muncul Lumpur Usai Gempa di Sigi Bikin Bangunan dan Pohon 'Jalan'. DetikNews Edisi Minggu 30 September 2023, 06:33 WIB.

. https://www.bbc.com/indonesia/indonesia-45715440. “Jumlah korban meninggal dunia gempa-tsunami Palu lebih dari 1300 orang”, 3 oktober 2018. Diakses pada tanggal 2 November 2023.

. Yunhao, C., S. Peijun, L. Xiaobing, C. Jin, and L. Jing. (2006). "A combine Approach for Estimating Vegetation Cover in Urban/Suburban Enviroments From Remotely Sensed Data". Computers & Geosciences, 32, 1299-1309.

. https://earthexplorer.usgs.gov/

. https://libra.developmentseed.org/

. Nielsen, A.A., Conradsen, K., and Simpson, J.J. Multivariate alteration detection (MAD) and MAF post processing in multispectral, bitemporal image data: new approaches to change detection studies. Remote Sensing of Environment. 1998. 64; 1-19.

. Stow, D.A., Chen, D.M., Parrott, R., (1996). Enhancement, identification and quantification of land cover change. In: Morain, S.A., and Lopez Barose, S.V., Raster imagery in geographical information systems. 307-312.

. Yuan, D., Elvidge, C.D., and Lunetta, R.S., (1999). Survey of multi-spectral methods for land cover change analysis. In: Lunetta, R.S., and Elvidge, C.D. Remote sensing change detection: Environmental monitoring methods and applications, Ann Arbor Press. 21-39.

. Sahebjalal, Ehsan and Dashtekian2, Kazem. (2013). Analysis of land use-land covers changes using normalized difference vegetation index (NDVI) differencing and classification methods. Academic Journal, African Journal of Agricultural Research. ISSN 1991-637X.

. Singh, Ravi Prakash., Singh, Nenha., Singh, Saumya., and Mukherjee. (2016). Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) Based Classification to Assess the Change in Land Use/Land Cover (LULC) in Lower Assam, India. Cloud Publications, International Journal of Advanced Remote Sensing and GIS. ISSN 2320 - 0243.

. Tomasoa, Lyonly Evany.. and Prasetyo, Sri Yulianto Joko. (2017). Analisis Index Vegetasi Pesisir Pantai Aceh Pasca

Tsunami Menggunakan Citra Satelit Landsat 7 Dan Landsat 8 Dengan Metode Clustering Algoritma K-Means. Indonesian Journal of Computing and Modeling. e-ISSN : 2598-9421

. Lillesand T.M dan R.W. Kiefer. (1997). Penginderaan Jauh dan Interpretasi Citra. Diterjemahkan : Dulbahri, Prapto Suharsono, Hartono, Suharyadi. Yogyakarta : Gajah Mada University Press

. Ryan L. (1997). Creating a Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) image Using MultiSpec. University of New Hampshire

. Febrianti,N dan Parwati Sofan. (2014). Ruang Terbuka Hijau di DKI Jakarta Berdasarkan Analisis Spasial dan Spektral Data Landsat 8. Bidang Lingkungan dan Mitigasi Bencana, Pusfatja: LAPAN

. Sahebjalal, E. & Dashtekian, K.. (2013). Analysis of land use-land covers changes using normalized difference vegetation index (NDVI) differencing and classification methods. African Journal of Agricultural Research. 8. 4614- 4622. 10.5897/AJAR11.1825.

. Stuart J. Russell, Peter Norvig. (2010). Artificial Intelligence: A Modern Approach, Third Edition, Prentice Hall ISBN 9780136042594.

. Mehryar Mohri, Afshin Rostamizadeh, Ameet Talwalkar. (2012). Foundations of Machine Learning, The MIT Press ISBN 9780262018258.

. Gov Nasa. (2000). Measuring Vegetation Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). https://earthobservatory.nasa.gov/features/MeasuringVegetation/measuring_vegetation_2.php. Diakses 30 Oktober




DOI: https://doi.org/10.31326/sistek.v7i1.2126

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


JOURNAL IDENTITY

Journal Name:  Journal Information System and Science Technology

Jurnal Sistem Informasi dan Sains Teknologi


e-ISSN: 2684-8260
Publisher: Program Studi Sistem Informasi, Universitas Trilogi, Jakarta Selatan, Indonesia
Publication Schedule: February and August
Language: Indonesian and English
APC: Free of charge (submission, publishing) 
Indexing:  Google Scholar, Garuda, Neliti, One Search, Base, DRJI, Road, Crossref, Index CopernicusWorldCat, ScilitDimensions (find by DOI article)
OAI addresshttp://trilogi.ac.id/journal/ks/index.php/SISTEK/oai?verb=ListRecords&metadataPrefix=oai_dc
Collaboration Partners: Indonesian Association of Higher Education in Informatics and Computing (APTIKOM)

Contactsistek@trilogi.ac.id (Whatsapp Number: +628192454119)

license :
Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Journal Information System and Science Technology (Jurnal Sistem Informasi dan Sains Teknologi) is Published by Information System Department Trilogi University, South Jakarta, Indonesia. 

Under license CC-BY from Creative Commons Attribution.