ANALISIS SPASIAL DAN TEMPORAL PERUBAHAN VEGETASI BANTEN MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI NDVI PADA CITRA SENTINEL 2 (STUDI KASUS: BANTEN 2019-2023)

Livia Hendriyanti, - (2023) ANALISIS SPASIAL DAN TEMPORAL PERUBAHAN VEGETASI BANTEN MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI NDVI PADA CITRA SENTINEL 2 (STUDI KASUS: BANTEN 2019-2023). S1 thesis, Universitas Pendidikan Indonesia.

Baca Full Text klik disini
[img] Text
S_SIK_1904682_Title.pdf
Download (1MB)
[img] Text
S_SIK_1904682_Chapter1.pdf
Download (507kB)
[img] Text
S_SIK_190468_Chapter2.pdf
Restricted to Staf Perpustakaan
Download (294kB)
[img] Text
S_SIK_1904682_Chapter3.pdf
Download (391kB)
[img] Text
S_SIK_1904682_Chapter4.pdf
Restricted to Staf Perpustakaan
Download (1MB)
[img] Text
S_SIK_1904682_Chapter5.pdf
Download (124kB)
[img] Text
S_SIK_1904682_Appendix.pdf
Restricted to Staf Perpustakaan
Download (4MB)
Official URL: http://repository.upi.edu/

Abstract

Indeks Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) telah banyak digunakan sebagai indikator kesehatan, kerapatan dan produktivitas vegetasi. Perubahan vegetasi menjadi salah satu faktor penting dalam perencanaan penggunaan lahan dan berdampak langsung terhadap lingkungan. Penelitian bertujuan untuk mengetahui perubahan vegetasi Banten yang memiliki korelasi dampak terhadap lingkungan sehingga dapat dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan pengelolaan lahan di Provinsi Banten. Penelitian dilakukan menggunakan data citra Sentinel 2 dengan resolusi 30 m pada Google Earth Engine (GEE) dan dilakukan pengolahan data melalui perhitungan indeks NDVI. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Provinsi Banten mengalami peningkatan nilai NDVI yang tertinggi terjadi pada tahun 2021 dengan nilai 0.65 dan peningkatan 2,75% seluas 84.627 Ha atau sekitar 25,6% dengan luas 421.896 Ha. Vegetasi terendah terjadi pada tahun 2023 ditunjukan oleh nilai NDVI 0,4 dengan penurunan vegetasi sebesar 0,67% seluas 1044.197 Ha. Perubahan vegetasi yang terjadi pada wilayah Banten pada rentang waktu 2019-2023 mengalami penurunan vegetasi namun masih termasuk dalam kategori vegetasi sedang.

Item Type: Thesis (S1)
Additional Information: https://scholar.google.com/citations?view_op=new_profile&hl=id#d=gs_hdr_drw&t=1695917507447 ID SINTA Dosen Pembimbing Luthfi Anzani: 6721957 La Ode Alam Minsaris: 6760517
Uncontrolled Keywords: Penginderaan Jauh Vegetasi, NDVI, Citra Sentinel 2, Vegetasi Banten.
Subjects: L Education > L Education (General)
Divisions: UPI Kampus Serang > S1 Sistem Informasi Kelautan
Depositing User: Livia Hendriyanti
Date Deposited: 02 Oct 2023 03:58
Last Modified: 02 Oct 2023 03:58
URI: http://repository.upi.edu/id/eprint/108779

Actions (login required)

View Item View Item