Vol. 4, No. 1, January 2022: 11-21
Jambura Geoscience Review
p-ISSN 2623-0682 | e-ISSN 2656-0380
Department of Earth Science and Technology, Universitas Negeri Gorontalo
Copyright © 2022 The Authors. Published by Department of Earth Science and Technology, Universitas Negeri Gorontalo This work is licensed under a Creative Commons Attribution (CC-BY) 4.0 International License.

## Ekstraksi Perubahan Tutupan Vegetasi Di Kabupaten Gorontalo Menggunakan Google Earth Engine
Rakhmat Jaya Lahay 1 , Syahrizal Koem 1
1 Jurusan Ilmu dan Teknologi Kebumian, Universitas Negeri Gorontalo, Jalan B.J Habibie, 96183, Bone Bolango Gorontalo, Indonesia
ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Article history:
Received: 20 November 2021
Accepted: 21 December 2021
Published: 30 December 2021
Keywords: Earth Engine; MODIS; NDVI; Vegetation
Corresponding author: Rakhmat Jaya Lahay Email: rjlahay@ung.ac.id
Read online: Scan this QR code with your smart phone or mobile device to read online. Monitoring changes in vegetation cover is important for the restoration of ecosystems  in  the  Gorontalo  Regency  area.  The  utilization  of  remote sensing technology makes it possible to detect the dynamics of changes in vegetation  cover  spatially  and  temporally.  The  Terra  MODIS  satellite image collection in the study area is available in large numbers and sizes. Therefore,  cloud  computing-based  spatial  technology  support  is  needed. Google  Earth  Engine  (GEE)  as  a  geospatial  computing  device  is  an alternative  to  cover  this  shortfall.  The  aim  of  this  study  is  to explore  the condition  of  vegetation  cover  spatially  and  temporally  using  the  GEE platform.  A  total  of  43  MODIS  images  in  the  study  area,  recording periods  2000  and  2020,  were  used  to  quickly  and  effectively  generate vegetation  cover  maps.  The  process  of  downloading,  processing,  and analyzing data was automated through the GEE interface. The results of the mapping in 2000 and 2020 are shown by maps of vegetation cover in two  classes,  namely;  vegetation  and  non-vegetation.  The  accuracy  of  the vegetation cover map shows good results, namely an overall  accuracy of 0.81  for  2000  and  0.85  for  2020.  The  area  of  the  non-vegetation  class increased by 2815.29 ha, and the vegetation class decreased by 2767.31 ha. The  map  of  spatial  changes  in  vegetation  cover  in  the  study  area  is classified  into  three  classes,  namely  revegetation,  devegetation,  and unchanged.  Based  on  these  results,  the  extraction  of  vegetation  cover changes in the study area using the GEE platform can be carried out well.
How  to  cite: Lahay,  R.  J.,  &  Koem,  S.  (2022).  Ekstraksi  Perubahan  Tutupan  Vegetasi  Di  Kabupaten  Gorontalo  Menggunakan Google Earth Engine. Jambura Geoscience Review, 4 (1), 11-21. https://doi.org/10.34312/jgeosrev.v4i1.12086

## 1. PENDAHULUAN
Vegetasi  merupakan  bagian  ekosistem  global  yang  merupakan  unsur  penting  untuk mendukung  kelangsungan  hidup  di  bumi.  Perubahan  lingkungan  ekologis  suatu  wilayah  dapat dikaitkan  dengan  kondisi  tutupan  vegetasi  (Yuan  et  al.,  2019).  Tutupan  vegetasi  juga memberikan  pengaruh  yang  besar  pada  keseimbangan  siklus  air  dan  biomasa  (Kucharik  et  al., 2000).  Selain  itu,  perubahan  tutupan  vegetasi  dapat  menyebabkan  perubahan  siklus  karbon melalui  proses  fotosintesis  (Jackson  et  al.,  2008;  Schimel  et  al.,  2000).  Vegetasi  juga  menjadi salah satu indikator untuk mengidentifikasi fenomena kekeringan di suatu wilayah (NASA, 2000; Rousta et al., 2020). Oleh karena itu, kajian mengenai perubahan tutupan vegetasi sangat penting untuk mengevaluasi kondisi hidrologi dan ekologi di wilayah Kabupaten Gorontalo.
Pemetaan  perubahan  tutupan  vegetasi  dapat  diketahui  melalui  implementasi  metode  indeks vegetasi pada data penginderaan jauh. Terdapat sejumlah penelitian yang telah dilakukan untuk mengidentifikasi perubahan tutupan vegetasi melalui pemanfaatan data citra satelit (Adiningsih, 2014;  Klisch  &  Atzberger,  2016;  Semerádová  et  al.,  2013;  Usman  et  al.,  2015;  Zaitunah  &
Sahara,  2021).  Keterbatasan  pada  studi-studi  tersebut  adalah  pada  penggunaan  data penginderaan jauh dengan periode waktu yang pendek dan jumlah citra sedikit  (Nguyen et al., 2019).  Selain  itu,  prosedur  pengolahan  data  dilakukan  secara  konvensional  meskipun  dengan bantuan  perangkat  lunak  komputer  (Wang  et  al.,  2020).  Sebagai  alternatif  untuk  mengatasi keterbatasan  ini  adalah  dengan  menggunakan  teknologi  komputasi  awan  yang  dikenal  dengan Google Earth Engine (GEE) (Kumar and Mutanga 2018).
Penelitian  ini  bermaksud  melengkapi  studi-studi  sebelumnya  (Ayuba  et  al.,  2018;  H.  Umar, 2012;  Koem  &  Rusiyah,  2017;  Lahay  &  Koem,  2021;  Trisakti,  2009;  Umar  et  al.,  2018). Argumen yang melandasi penelitian ini adalah satelit penginderaan jauh (Terra) telah merekam perubahan  vegetasi  di  seluruh  permukaan  bumi,  setiap  satu  sampai  dua  hari  (NASA,  2021), termasuk wilayah Kabupaten Gorontalo. Data citra Terra MODIS hasil perekaman ini tersedia dalam periode waktu yang panjang dan ukuran data yang besar. Proses pengolahan data secara konvensional (unduh, simpan, olah) tentunya akan membutuhkan waktu yang lama. Otomatisasi proses  penyediaan,  penyimpanan  dan  pengolahan  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan platform GEE.  Kemampuan  ini  dimiliki  oleh  GEE  (Luo,  Song,  Liu,  Ke,  &  Ma, 2019),  sebagai platform yang  memiliki  kinerja  komputasi  tinggi  untuk  mengolah  dan  menganalisis  data geospasial  yang  berukuran  besar  (Kumar  &  Mutanga,  2018).  Teknologi  ini  juga  memiliki lingkungan antarmuka, memungkinkan pengguna untuk mengakses data penginderaan jauh yang tersimpan  dalam  basis  data  GEE  tanpa  mengunduhnya  (Gorelick  et  al.,  2017).  Pemanfaatan teknologi  ini  untuk  aplikasi  yang  berkaitan  dengan  pemantauan  perubahan  sumber  daya  lahan dan air masih sangat terbatas dan masih menjadi peluang penelitian kedepan (Tamiminia et al., 2020).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menginvestigasi  perubahan  tutupan  vegetasi  yang  terjadi  di Kabupaten  Gorontalo  dalam  kurun  waktu  21  tahun.  Identifikasi  perubahan  tutupan  vegetasi dilakukan dengan menerapkan metode indeks vegetasi pada data MODIS Tahun 2000 dan 2020 di wilayah kajian. Kurun waktu data disesuaikan dengan ketersediaan data MODIS pada basis data GEE. Salah satu alasan pemilihan data ini adalah data MODIS banyak digunakan dalam penelitian  Tamiminia  et  al.,  (2020).  Implementasi  metode  dilakukan  dalam  sejumlah  prosedur pengolahan  data,  berupa  penyediaan,  pengolahan  dan  analisis  data.  Otomatisasi  prosedur dikembangkan melalui antarmuka GEE, untuk menghasilkan peta sebaran tutupan vegetasi dan peta perubahan tutupan vegetasi selama tahun pengamatan.

## 2. METODE

## 2.1. Lokasi Studi
Lokasi penelitian adalah Kabupaten Gorontalo, terletak pada koordinat 00 o .24" – 10 o .02" LU dan 121 o .59" - 123 o .32 ” BT (Gambar 1). Luas wilayah Kabupaten Gorontalo adalah sekitar 2125 km 2 .  Bulan  Mei  merupakan  puncak    curah    hujan  dan  terendah  pada  bulan  September.  Suhu minimum rata-rata 23 O C dan suhu maksimum rata-rata 32 O C. Topografi bagian utara dan selatan didominasi oleh daerah pegunungan (Koem & Rusiyah, 2017, 2018).

## 2.2. Dataset Geospasial
Dataset  yang  digunakan  dalam  studi  ini  adalah  data Terra  Moderate  Resolution  Imaging Spectroradiometer (MODIS)  versi  6  untuk  lapisan  indeks  vegetasi  (MOD13Q1)  (Didan,  2015). Terdapat  dua  jenis  data  indeks  vegetasi  pada  MODIS  versi  ini,  yaitu;  jenis  lapisan Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) dan Enhanced Vegetation Index (EVI). Data MODIS ini adalah produk level 3 yang dihasilkan pada interval 16 hari, resolusi spasial 250 meter, cakupan wilayah perekaman 1200 km 2 (Didan et al., 2015). Data MODIS indeks vegetasi ini diturunkan dari data pantulan  permukaan  ( surface  reflectance )  yang  telah  dikoreksi  secara  atmosfer  (NASA,  2021). Koleksi  data  MOD13Q1  indeks  vegetasi  yang  tersedia  pada  katalog  GEE  adalah  perekaman tanggal 18 Februari 2000 sampai dengan sekarang (USGS, 2021).
Penelitian  ini  menggunakan  MODIS  jenis  lapisan  NDVI,  yang  diakses  dari  katalog  data publik GEE sebagai koleksi citra (Gorelick et al., 2017). Pertimbangan memilih data citra satelit ini  adalah:  pertama,  data  MODIS  tersedia  secara  gratis,  mudah  diakses,  cakupan  wilayahnya luas  tanpa  harus  melakukan  mosaik,  dan  tersedia  lapisan  NDVI.  Kedua,  data  MODIS  banyak digunakan  dalam  penelitian  Tamiminia  et  al.,  (2020)  seperti  yang  dilakukan  Albarakat  &
Lakshmi,  (2019)  dan  Zhang  et  al.,  (2020).  Dataset  kedua  adalah  batas  wilayah  Kabupaten Gorontalo dalam format shapefile , yang digunakan untuk menentukan cakupan wilayah studi.

## 2.3. Ekstraksi Perubahan Tutupan Vegetasi
Prosedur  pengolahan  data  dalam  ekstraksi  perubahan  tutupan  vegetasi  terdiri  dari  beberapa tahap  (Gambar  2).  Tahap  pertama  adalah  pengolahan  awal  yang  dilakukan  dalam  beberapa prosedur, yaitu; pertama adalah data batas administrasi diimpor kedalam penyimpanan di GEE, data  tersebut  sebagai  pembatas  wilayah  kajian.  Kedua,  data  MODIS  jenis  NDVI  diakses  dari katalog  GEE,  disaring  sesuai  tahun  pengamatan,  dan  ditentukan  cakupan  citra  berdasarkan wilayah  kajian.  Nilai  piksel  dari  data  MODIS  berada  pada  range  -2000  sampai  10000.  Oleh karena  itu,  nilai  ini  harus  diubah  dengan  mengalikan  nilai  piksel  dengan  faktor  skala  0.0001 untuk  memperoleh  nilai  NDVI  pada  rentang  -1  sampai  1    (Didan  et  al.,  2015).  Keluaran  dari tahapan ini adalah koleksi citra setiap tahun pengamatan dengan nilai NDVI -1 sampai 1.
Gambar 1 . Peta wilayah studi
Tahap  kedua  adalah  proses  komposisi  citra.  Data  MODIS  yang  telah  ditransformasi  pada tahap  sebelumnya,  masih  tersedia  dalam  bentuk  koleksi  citra (image  collection) .  Koleksi  citra  ini terdiri dari serangkaian pengamatan setiap 16 hari. Berdasarkan Tabel 1, terdapat 20 citra Tahun 2000  dan  23  citra  untuk  Tahun  2020,  yang  merupakan  hasil  penyaringan  berdasarkan  tahun pengamatan. Koleksi citra ini perlu dikomposisi menjadi satu citra yang mewakili masing-masing tahun pengamatan 2000 dan 2020. Proses komposisi dilakukan dengan menerapkan fungsi quality mosaic yang tersedia di platform GEE. Cara kerja dari fungsi ini adalah memilih piksel-piksel yang maksimum dari koleksi citra di setiap tahun pengamatan, untuk menghasilkan satu citra (Google Earth  Engine,  2021),  sebagaimana  studi  yang  dilakukan  oleh  Lahay  &  Koem,  (2021).  Alasan pemilihan  metode ini  adalah  uji  coba ( trial  and error) dengan  membandingkan  tiga fungsi  yaitu Mean, Median, dan quality mosaic selama proses pengolahan data. Hasil uji coba menunjukkan bahwa fungsi quality mosaic ini lebih baik dibanding komposisi citra menggunakan fungsi Mean dan  Median.  Klasifikasi  tutupan  vegetasi  menggunakan  data  komposisi  fungsi  Mean  dan Median, diperoleh kesalahan pada beberapa lokasi. Lokasi yang seharusnya hutan, terklasifikasi sebagai  non  vegetasi.  Keluaran  dari  tahapan  ini  adalah  citra  tunggal  hasil  komposisi  yang mewakili masing-masing tahun pengamatan.
Tahap ketiga adalah perhitungan nilai ambang batas yang digunakan untuk memisahkan pixel vegetasi  dan  non  vegetasi.  Nilai  ambang  batas  diperoleh  melalui  perhitungan  menggunakan metode  Otsu  (Otsu,  1979).  Prosedur  perhitungan  nilai  ambang  batas  diadaptasi  dari  algoritma yang  dikembangkan  oleh  Clinton  (2017).  Metode  ini  bekerja  dengan  asumsi  bahwa  data  citra masukan memiliki sebaran bimodal. Pemisahan sebaran data ini dilakukan dengan menghitung batas  nilai  yang  optimum  dari  kedua  kelas  (Buma  et  al.,  2018).  Nilai  optimum  ini,  menjadi ambang batas yang digunakan pada tahap selanjutnya.
Tahap  keempat  adalah  deteksi  tutupan  vegetasi.  Tutupan  vegetasi  dibagi  menjadi  2  kelas, yaitu  non  vegetasi  dan  vegetasi.  Pemisahan  pixel  kedua  kelas  dilakukan  berdasarkan  nilai ambang  batas  ( threshold )  yang  diperoleh  pada  tahap  sebelumnya.  Keluaran  dari  tahapan  ini adalah citra tutupan vegetasi pada setiap tahun pengamatan.
Tahap  kelima  adalah  uji  akurasi  hasil  deteksi  tutupan  vegetasi.  Prosedur  pada  tahap  ini dimulai  dari  penentuan  titik  sampel.  Pengambilan  sampel  dilakukan  secara  acak  bertingkat ( stratified random sampling ), dengan jarak antar sampel adalah 250 m. Jarak ini disesuaikan dengan resolusi  spasial  data  MODIS.  Jumlah  sampel  masing-masing  kelas  (vegetasi  dan  non  vegetasi)
Tabel 1 . Jenis dan sumber data yang digunakan dalam penelitian No Jenis Data Jumlah Tipe Data Sumber  Data 1. Batas administrasi wilayah Kabupaten Gorontalo 1 berkas Vektor Peta RBI Digital BIG 2. MODIS jenis NDVI 250 m Tahun 2000 20 citra Raster (Didan, 2015) 3. MODIS jenis NDVI 250 m Tahun 2020 23 citra Raster (Didan, 2015)
ditentukan berdasarkan pedoman teknis pengumpulan dan pengolahan data geospasial mangrove (BIG,  2014).  Penyesuaian  jumlah  sampel  dengan  skala,  luas,  dan  jumlah  minimal  dilakukan sebagaimana  penjelasan  pada  pedoman  tersebut.  Kesepadanan  skala  yang  dipilih  untuk perhitungan jumlah sampel adalah 1:250000, dengan total sampel minimal (TSM) adalah 20. Uji akurasi  dilakukan  dengan  menggunakan tool AcATaMa  (Llano,  2019)  yang  tersedia  pada perangkat lunak QGIS.
Studi ini menggunakan dua data acuan untuk menilai hasil klasifikasi. Pertama adalah data Global  Forest Cover  Change (GFCC) Tree Cover  Multi-Year  Global  30 (Townshend, 2016). Data ini digunakan  untuk  mengevaluasi  hasil  klasifikasi  Tahun  2000.  Kedua  adalah  data  citra  pada perangkat lunak Google Earth Pro digunakan untuk menilai hasil klasifikasi Tahun 2020 (Gambar 3). Keluaran dari uji akurasi adalah tabel matriks akurasi.
Tahap terakhir adalah ekstraksi perubahan tutupan vegetasi. Analisis spasial yang dilakukan pada prosedur ini adalah operasi matematis berupa pengurangans ( subtract ) antara citra tutupan vegetasi Tahun 2020 dan 2000. Keluaran dari analisis ini adalah peta sebaran spasial perubahan tutupan vegetasi dengan 3 kelas piksel yaitu; (1) revegetasi, (2) devegetasi, dan (3) tidak berubah. Istilah revegetasi dan devegatasi yang di maksud seperti pada penelitian Arifin & Kartika (2021). Klasifikasi  nilai  piksel  didasarkan  pada  aturan  seperti  yang  ditampilkan  pada  Tabel  2. Keseluruhan  prosedur  pengolahan  data  ini  diimplementasikan  dalam  bentuk  perintah-perintah dan operasi pengolahan di lingkungan antarmuka platform GEE.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Distribusi Nilai NDVI di Kabupaten Gorontalo
Implementasi  sejumlah  perintah  dan  operasi  prosedur  pengolahan  data  di  lingkungan  GEE menghasilkan 43 citra MODIS di wilayah studi pada periode perekaman 2000 dan 2020. Hasil komposisi  koleksi  citra  diperoleh  citra  tunggal  pada  setiap  tahun  pengamatan.  Gambar  4 menunjukkan distribusi nilai NDVI di wilayah kajian. Semakin besar nilai NDVI, semakin gelap warna  hijau  pada  peta.  Sebaran  hijau  gelap  dominan  di  bagian  Utara  wilayah  studi,  yang merupakan  wilayah  pegunungan.  Warna  hijau  terang,  tersebar  di  bagian  tengah  wilayah  studi yang merupakan dataran. Sebaran nilai NDVI hasil komposisi di wilayah Kabupaten Gorontalo Tahun  2000  berada  pada  rentang  nilai  NDVI  -0.007 – 0.9995.  Berbeda  dengan  Tahun  2020, kisaran nilai NDVI adalah 0.0092 – 0.9995.
Berdasarkan  klasifikasi  sebaran  tutupan  vegetasi  di  wilayah  kajian  pada  setiap  tahun pengamatan,  diperoleh  2  kelas;  yaitu  non  vegetasi  dan  vegetasi.  Hasil  klasifikasi  kelas  tutupan vegetasi setiap tahun pengamatan, ditunjukkan pada Gambar 5a dan 5b. Berdasarkan Gambar 6,
Tabel 2. Aturan penentuan kelas perubahan tutupan vegetasi Kelas Subtract citra 2020 - 2000 Revegetasi 1 Devetegasi -1 Tidak berubah 0
Gambar 4 . Citra hasil komposisi (a) Tahun 2000 dan (b) Tahun 2020
proporsi  kelas  vegetasi  adalah  yang  paling  tinggi  pada  kedua  tahun  pengamatan,  dengan  luas mencapai  >60%  dari  wilayah  kajian  dibandingkan  dengan  kelas  non  vegetasi.  Selama  periode 2000-2020  luas  kelas  non  vegetasi  meningkat  sebesar  2815.29  ha,  dan  kelas  vegetasi  menurun sebesar 2767.31 ha.

## 3.2. Uji Akurasi Klasifikasi Tutupan Vegetasi
Berdasarkan  hasil  perhitungan  diperoleh  jumlah  sampel  untuk  masing-masing  kelas sebagaimana  ditunjukan  pada  Tabel  3.  Jumlah  keseluruhan  sampel  adalah  182  titik  di  setiap tahun  pengamatan.  Hasil  uji  akurasi  klasifikasi  tutupan  vegetasi  di  setiap  tahun  pengamatan ditunjukkan pada Tabel 4, yang terdiri dari Producer’s Accuracy (PA) dan User’s Accuracy (UA). Uji akurasi  dilakukan  pada  citra  klasifikasi  tutupan  vegetasi  untuk  setiap  tahun  pengamatan.  Hasil penilaian untuk klasifikasi Tahun 2000 menunjukkan Overall Accuracy 0.81 dan koefisien Kappa 0.62.  Uji  akurasi  untuk  klasifikasi  Tahun  2020  diperoleh Overall Accuracy 0.85  dan  koefisien Kappa  0.70.  Berdasarkan  nilai  indikator  pada  Tabel  4,  maka  klasifikasi  tutupan  vegetasi memungkinkan untuk diterapkan pada ekstraksi perubahan tutupan vegetasi di wilayah kajian.

## 3.3. Perubahan Tutupan Vegetasi di Kabupaten Gorontalo
Gambar  7  menunjukkan  sebaran  spasial  perubahan  tutupan  vegetasi  periode  2000-2020  di wilayah  Kabupaten  Gorontalo.  Perubahan  tutupan  vegetasi  pada  peta  dibagi  dalam  tiga  kelas, yaitu; kelas revegetasi, devegetasi, dan tidak berubah. Kelas revegetasi, mengindikasikan bahwa pada lokasi ini telah terjadi perubahan dari non vegetasi (Tahun 2000) menjadi vegetasi (Tahun 2020), dengan luas 18755.17 ha atau 8.82 % dari wilayah kajian. Kelas devegetasi, menunjukkan lokasi  perubahan  dari  vegetasi  (Tahun  2000)  menjadi  non  vegetasi  (Tahun  2020).  Kelas  ini
Gambar 5 . Sebaran kelas tutupan vegetasi (a) Tahun 2000 dan (b) Tahun 2020
Gambar 6 . Proporsi luas (ha dan %) tutupan vegetasi setiap tahun pengamatan
Tabel 3 . Jumlah sampel untuk uji akurasi Kelas Luas (Ha) Tahun 2000 Jumlah sampel Luas (Ha) Tahun 2020 Jumlah sampel Non Vegetasi 79535 73 82350 75 Vegetasi 133148 109 130381 107
memiliki  luas  sebesar  21518.46  ha  atau  10.12  %  dari  areal  studi.  Wilayah  dengan  warna  krem muda,  adalah  yang  paling  dominan,  dan  merupakan  kelas  Tidak  berubah,  artinya  dari  Tahun 2000 sampai 2020, kondisi di lokasi tersebut terindikasi tetap/tidak berubah. Daerah ini memiliki luas sebesar 172357.22 ha atau 81.06 %.
Berkaitan  dengan  pemetaan  spasial  tutupan  vegetasi  menggunakan  metode  indeks  vegetasi, ekstraksi  batas  vegetasi  dan  non  vegetasi  membutuhkan  nilai  ambang  batas.  Pada  beberapa penelitian sebelumnya nilai ini ditentukan secara manual ( trial and error ) atau sesuai standar yang sudah ada, seperti pada penelitian Arifin & Kartika (2021); Zaitunah & Sahara (2021). Cara ini menurut Zhang et al., (2016) kurang esfektif jika diterapkan pada data citra dalam jumlah yang banyak.  Selain  itu,  karakteristik  spektral  objek  yang  terekam  oleh  sensor  satelit  akan mempengaruhi  nilai  piksel  pada  citra,  sehingga  pemisahan  objek  tidaklah  statis  berdasarkan ambang  batas  tertentu  (Ji  et  al.,  2009).  Oleh  karena  itu,  studi  ini  menggunakan  nilai  ambang batas  yang  ditentukan  secara  dinamis  berdasarkan  sebaran  nilai  NDVI  citra  pada  kedua tahun
Tabel 4 . Hasil uji akurasi klasifikasi tutupan vegetasi Tahun 2000 NonVeg. Veg. Jum. UA NonVeg. 66 7 73 0.90 Veg. 28 81 109 0.74 Jum. 94 88 182 PA 0.70 0.92 Tahun 2020 NonVeg. Veg. Jum. UA NonVeg. 68 7 75 0.91 Veg. 20 87 107 0.81 Jum. 88 94 182 PA 0.77 0.93
Gambar 7 . Sebaran spasial perubahan tutupan vegetasi di wilayah kajian selama 2000-2020
pengamatan. Nilai ambang batas yang diperoleh untuk data Tahun 2000 adalah 0.85 dan Tahun 2020  adalah  0.86  dan  digunakan  sebagai  aturan  pemisahan  objek  vegetasi  dan  non  vegetasi sebagaimana ditunjukkan pada Tabel 5. Nilai ambang ini tidak serta merta menjadi acuan untuk diterapkan  secara  langsung  di  wilayah  lain.  Akan  tetapi,  teknik  yang  digunakan  untuk menghasilkan nilai ambang ini dapat diterapkan untuk wilayah lain.
Penelitian  sebelumnya  seperti  pada  Arifin  et  al.,  (2019);  Zaitunah  &  Sahara,  (2021), menggunakan nilai 0.2 sebagai ambang batas untuk memisahkan objek vegetasi dan non vegetasi pada  citra  Landsat  8  dan  LAPAN-A3.  Berdasarkan  uji  coba  ( trial  and  error )  pada  studi  ini menggunakan nilai 0.2 sebagai ambang batas, hasil klasifikasi yang diperoleh tidak sesuai (satu kelas  saja).  Uji  coba  ini  dilakukan  pada  data  yang  belum  dikomposisi  dan  sudah  dikomposisi. Hal  ini  diduga  karena  sebaran  nilai  NDVI  data  MODIS  di  wilayah  kajian  berada  di  atas  dari nilai  0.2.  Perbedaan  data  satelit  yang  digunakan  pada  studi  juga  dapat  mempengaruhi  sebaran nilai  piksel  objek  (Ji  et  al.,  2009).  Setiap  citra  pada  tahun  pengamatan  memiliki  nilai  berbeda karena  perhitungan  penentuan  nilai  ambang  batas  dengan  metode  Otsu  menyesuaikan  dengan sebaran nilai piksel di setiap tahun pengamatan. Menurut  Ji et al., (2009); Wang et al., (2019), cara ini dapat memisahkan objek penggunaan lahan dengan baik dan meningkatkan akurasi hasil klasifikasi.
Pemanfaatan  data  penginderaan  jauh  untuk  pemetaan  vegetasi  pada  beberapa  penelitian sebelumnya,  diawalis  dengan  mengunduh  data  satelit  terlebih  dahulu  dan  disimpan  pada penyimpanan  di  komputer.  Selanjutnya  dilakukan  pra  pengolahan,  pengolahan  lanjutan  dan analisis, seperti pada studi Hayu & Ridwana (2019); Hidayati et al., (2018); Solihin et al., (2020); Zaitunah  &  Sahara  (2021).  Pekerjaan  ini  tentunya  akan  menjadi  tidak  efisien  jika  melibatkan citra  satelit  dalam  jumlah  yang  banyak,  seperti  pada  studi  ini,  yaitu  sebanyak  43  lapisan  citra. Teknologi  informasi  geospasial  berbasis  komputasi  awan  menjadi  alternatif  untuk  mengurangi beban pekerjaan ini. Teknologi ini memungkinkan pengguna untuk mengembangkan algoritma otomatisasi proses prepocessing , pengolahan serta analisis data spasial (Kumar & Mutanga, 2018). Platform komputasi  ini  mampu  mengolah  dan  menganalisis  data  dalam  jumlah  yang  besar (Gorelick et al., 2017; Soulard, Walker, & Petrakis, 2020). Katalog data geospasial yang berasal dari berbagai sumber penyedia data geospasial, menjadi satu keuntungan lain yang dimiliki oleh platform GEE. Data ini dapat menjadi alternatif untuk mengevaluasi dan membandingkan hasil studi ketika data lapangan atau peta referensi tidak tersedia (Wu et al., 2019).
Penting untuk mengkaji lebih lanjut perubahan tutupan vegetasi dengan kejadian kekeringan di wilayah Kabupaten Gorontalo. Kejadian kekeringan selama periode 1981 – 2016 di daerah ini (Koem  &  Rusiyah,  2017,  2018)  dapat  diindentifikasi  melalui  data  satelit.  Nilai  indeks  vegetasi dapat  menjadi  indikator  untuk  mengetahui  fenomena  kekeringan  pada  suatu  wilayah  (NASA, 2000).  Terdapat  keterbatasan  pada  studi  ini,  yaitu  belum  melakukan  perbandingan  hasil pemetaan  tutupan  vegetasi  dengan  data  penginderaan  jauh  lainnya seperti  Landsat dan  SPOT. Perbandingan ini penting untuk melihat tingkat akurasi hasil pemetaan.

## 4. KESIMPULAN
Ekstraksi perubahan tutupan vegetasi di wilayah kajian yang diimplementasikan pada platform GEE  berjalan  dengan  baik  sebagaimana  ditunjukkan  oleh  hasil  yang  diperoleh.  Tahapan ekstraksi  dimulai  dari  pengolahan  awal,  pengolahan,  analisis,  diotomatisasi  melalui  antarmuka GEE. Otomatisasi ini dapat menanggulangi keterbatasan proses pengolahan data MODIS yang biasanya dilakukan secara manual. Prosedur penentuan nilai ambang batas dengan metode Otsu, dapat  diadaptasi  pada  studi  lain,  sehingga  pemisahan  objek  dapat  disesuaikan  dengan  kondisi citra  di  wilayah  kajian.  Perubahan  tutupan  vegetasi  ditunjukan  oleh  kelas  revegetasi  sebesar
Tabel 5 . Aturan penentuan kelas tutupan vegetasi Kelas Nilai ambang batas Tahun 2000 Tahun 2020 Kelas Vegetasi NDVI >= 0.85 NDVI >= 0.86 Non Vegetasi NDVI < 0.85 NDVI < 0.86
18755.17  ha  dan  kelas  devegetasi  sebesar  21518.46  ha.  Selanjutnya,  peta  perubahan  tutupan vegetasi  yang  diperoleh  dari  studi  ini  dapat  digunakan  untuk  mengevaluasi  fenomena  lainnya seperti  kekeringan  dan  perubahan  penggunaan  lahan  yang  terjadi  di  wilayah  kajian.  Pekerjaan studi  selanjutnya  perlu  mempertimbangkan  komparasi  hasil  dengan  data  penginderaan  jauh lainnya.

## 5. REFERENSI
Adiningsih,  S.  E.  (2014).  Tinjauan  metode  deteksi  parameter  kekeringan  berbasis  data penginderaan jauh. Prosiding Seminar Nasional Penginderaan Jauh 2014 , 210 – 220.
Albarakat,  R.,  &  Lakshmi,  V. (2019).  Comparison  of  Normalized  Difference Vegetation  Index Derived  from  Landsat,  MODIS,  and  AVHRR  for  the  Mesopotamian  Marshes  Between 2002 and 2018. Remote Sensing , 11 (10), 1245. https://doi.org/10.3390/rs11101245 Arifin, S., Carolita, I., & Kartika, T. (2019). Aplikasi model geobiofisik NDVI untuk identifikasi hutan  pada  data  satelit  Lapan-A3. Jurnal  Penginderaan  Jauh  Dan  Pengolahan  Data  Citra Digital , 16 (2), 91 – 100. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.30536/j.pjpdcd.2018.v0.a3109 Arifin, S., & Kartika, T. (2021). Monitoring Model Of Land Cover Change For The Indication Of  Devegetation And Revegetation Using. International  Journal  of  Remote  Sensing  and  Earth Sciences (IJReSES) , 17 (2), 163. https://doi.org/10.30536/j.ijreses.2020.v17.a3385 Ayuba, S. R., Nursaputra, M., & Tisen, T. (2018). Klasifikasi Tingkat Kekeringan Pada Daerah Aliran  Sungai  (Das)  Limboto  (Classification  Of  Drought  Level  In  Limboto  Watershed). Jurnal Sains Informasi Geografi , 1 (2), 12. https://doi.org/10.31314/jsig.v1i2.174 BIG.  (2014). Peraturan  Kepala  Badan  Informasi  Geospasial  Nomor  3  Tahun  2014  Tentang  Pedoman Teknis Pengumpulan Dan Pengolahan Data Geospasial Mangrove . Badan Informasi Geospasial. Buma,  W.,  Lee,  S.-I.,  &  Seo,  J.  (2018).  Recent  Surface  Water  Extent  of  Lake  Chad  from
Multispectral Sensors and GRACE. Sensors , 18 (7), 2082.
https://doi.org/10.3390/s18072082
Clinton,  N.  (2017).  Otsu’s  Method  for  Image  Segmentation.  Retrieved  July  28,  2020,  from https://medium.com/google-earth/otsus-method-for-image-segmentation-f5c48f405e
Didan,  K.  (2015). MOD13Q1  MODIS/Terra  Vegetation  Indices  16-Day  L3  Global  250m  SIN  Grid V006 [Data set] . https://doi.org/https://doi.org/10.5067/MODIS/MOD13Q1.006 Didan, K., Munoz, A. B., & Huete, A. (2015). MODIS  Vegetation Index  User  ’  s  Guide  (  MOD13 Series ) (Vol. 2015).
Google  Earth  Engine.  (2021).  NDVI,  Mapping  a  Function  over  a  Collection,  Quality Mosaicking.  Retrieved  November  11,  2021,  from  https://developers.google.com/earth- engine/tutorials/tutorial_api_06
Gorelick, N., Hancher, M., Dixon, M., Ilyushchenko, S., Thau, D., & Moore, R. (2017). Google Earth  Engine:  Planetary-scale  geospatial  analysis  for  everyone. Remote  Sensing  of Environment , 202 , 18 – 27. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.06.031 Hayu,  M.  K.,  &  Ridwana,  R.  (2019).  Analisis  Kerapatan  Vegetasi  untuk  Area  Pemukiman Dengan Memanfaatan Citra Satelit Landsat Di Kota Tasikmalaya. Jurnal Geografi , 8 (2), 78. https://doi.org/10.24036/geografi/vol8-iss2/845
Hidayati,  I.  N.,  Suharyadi,  R.,  &  Danoedoro,  P.  (2018).  Developing  an  Extraction  Method  of Urban  Built-Up  Area  Based  on  Remote  Sensing  Imagery  Transformation  Index. Forum Geografi , 32 (1), 96 – 108. https://doi.org/10.23917/forgeo.v32i1.5907
Jackson, R. B., Randerson, J. T., Canadell, J. G., Anderson, R. G., Avissar, R., Baldocchi, D. D.,  … Pataki, D.  E .  (2008). Protecting  climate  with  forests. Environmental  Research  Letters ,
3 (4), 044006. https://doi.org/10.1088/1748-9326/3/4/044006
Ji,  L.,  Zhang,  L.,  &  Wylie,  B.  (2009).  Analysis  of  dynamic  thresholds  for  the  normalized difference  water  index. Photogrammetric  Engineering  and  Remote  Sensing , 75 (11),  1307 – 1317. https://doi.org/10.14358/PERS.75.11.1307
Klisch,  A.,  &  Atzberger,  C.  (2016).  Operational  drought  monitoring  in  Kenya  using  MODIS NDVI time series. Remote Sensing , 8 (4). https://doi.org/10.3390/rs8040267
Koem,  S.,  &  Rusiyah.  (2017).  Monitoring  of  Drought  Events  in  Gorontalo  Regency. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science , 98 , 012053. https://doi.org/10.1088/1755-
1315/98/1/012053
Koem,  S.,  &  Rusiyah,  R.  (2018).  Spatiotemporal Characteristics  of  Meteorological  Drought  in Gorontalo  Regency  in  1981-  2016. Jurnal  Pengelolaan  Sumberdaya  Alam  Dan  Lingkungan (Journal  of  Natural  Resources  and  Environmental  Management) , 8 (3),  355 – 364. https://doi.org/10.29244/jpsl.8.3.355-364 Kucharik, C. J., Foley, J. A., Delire, C., Fisher, V. A., Coe, M. T., Lenters, J. D., … G ower, S. T. (2000). Testing the performance of a dynamic global ecosystem model: Water balance, carbon  balance,  and  vegetation  structure. Global  Biogeochemical  Cycles , 14 (3),  795 – 825. https://doi.org/10.1029/1999GB001138
Kumar, L., & Mutanga, O. (2018). Google Earth Engine Applications Since Inception: Usage, Trends, and Potential. Remote Sensing , 10 (10), 1509. https://doi.org/10.3390/rs10101509 Lahay, R. J., & Koem, S. (2021). Google earth engine and landsat data for detecting inundation changes  in  Limboto  lake. IOP  Conference  Series:  Earth  and  Environmental  Science , 739 (1), 012087. https://doi.org/10.1088/1755-1315/739/1/012087
Llano,  X.  C.  (2019). AcATaMa  -  QGIS  plugin  for  Accuracy  Assessment  of  Thematic  Maps,  version XX.XX . Retrieved from https://plugins.qgis.org/plugins/AcATaMa/ Luo,  S.,  Song,  C.,  Liu,  K.,  Ke,  L.,  &  Ma,  R.  (2019).  An  Effective  Low-Cost  Remote  Sensing Approach  to  Reconstruct  the  Long-Term  and  Dense  Time  Series  of  Area  and  Storage Variations for Large Lakes. Sensors , 19 (19), 4247. https://doi.org/10.3390/s19194247 NASA. (2000). NDVI as an Indicator of Drought. Retrieved from https://earthobservatory.nasa.gov/features/MeasuringVegetation/measuring_vegetation_3 .php
NASA. (2021). Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer. Retrieved November 29, 2021, from https://modis.gsfc.nasa.gov/about/
Nguyen,  U.  N.  T.,  Pham,  L.  T.  H.,  &  Dang,  T.  D.  (2019).  An  automatic  water  detection approach using Landsat 8 OLI and Google Earth Engine cloud computing to map lakes and reservoirs  in  New  Zealand. Environmental  Monitoring  and  Assessment , 191 (4),  235. https://doi.org/10.1007/s10661-019-7355-x
Otsu, N. (1979). A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics , 9 (1), 62 – 66. https://doi.org/10.1109/TSMC.1979.4310076 Rousta, I., Olafsson, H., Moniruzzaman, M., Zhang, H., Liou, Y.-A., Mushore, T. D., & Gupta,
A.  (2020).  Impacts  of  Drought  on  Vegetation  Assessed  by  Vegetation  Indices  and Meteorological Factors in Afghanistan. Remote Sensing , 12 (15), 2433.
https://doi.org/10.3390/rs12152433 Schimel,  D.,  Melillo,  J.,  Tian,  H.,  McGuire,  A.  D.,  Kicklighter,  D.,  Kittel,  T.,  …  Rizzo,  B.
(2000). Contribution of Increasing CO 2 and Climate to Carbon Storage by Ecosystems in the United States. Science , 287 (5460), 2004 – 2006. https://doi.org/10.1126/science.287.5460.2004
Semerádová,  D.,  Hlavinka,  P.,  Trnka,  M.,  Lukas,  V.,  Bohovic,  R.,  Tadesse,  T.,  … Ž alud,  Z.
(2013).  Remotely  sensed  NDVI  as  an  indicator  of  drought  stress  on  the  vegetation. Environmental Changes and Adaptation Strategies , (September).
Solihin, M. A., Putri, N., Setiawan, A., Siliwangi, D., & Arifin, M. (2020). Karakteristik indeks vegetasi  pada  berbagai  penggunaan  lahan  di  hulu  sub  DAS  Cikapundung  melalui interpretasi citra satelit Landsat 8. Kultivasi , 19 (3), 1202 – 1209. https://doi.org/10.24198/kultivasi.v19i3.28625
Soulard, C. E., Walker, J. J., & Petrakis, R. E. (2020). Implementation of a Surface Water Extent Model  in  Cambodia  using  Cloud-Based  Remote  Sensing. Remote  Sensing , 12 (6),  984. https://doi.org/10.3390/rs12060984
Tamiminia,  H.,  Salehi,  B.,  Mahdianpari,  M.,  Quackenbush,  L., Adeli,  S., &  Brisco,  B.  (2020). Google Earth Engine for geo-big data applications: A meta-analysis and systematic review. ISPRS  Journal  of  Photogrammetry  and  Remote  Sensing , 164 (May),  152 – 170. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.04.001
Townshend, J. (2016). Global Forest Cover Change (GFCC) Tree Cover Multi-Year Global 30 m V003 . https://doi.org/10.5067/MEASURES/GFCC/GFCC30TC.003
Trisakti, B. (2009). Pembuatan Sebaran Spasial Ndvi Minimum Dan Maksimum Berbasis Data Landsat TM/ETM+ Periode 2000-2009 .
Umar,  H.  R.  (2012).  Model  Terpadu  Pengelolaan  Daerah  Aliran  Sungai  (Das)  Limboto  Riset Pengembangan  Model  Melalui  Pembayaran  Jasa  Lingkungan  (Pjl)  Di  Kabupaten Gorontalo,  2009. Jurnal  Green  Growth  Dan  Manajemen  Lingkungan , 1 (1),  11 – 26. https://doi.org/10.21009/jgg.011.02
Umar, I., Marsoyo, A., & Setiawan, B.  (2018). Analisis Perubahan Penggunaan Lahan Sekitar Danau  Limboto  Di  Kabupaten  Gorontalo. Tata  Kota  Dan  Daerah , 10 (2),  77 – 90. https://doi.org/10.21776/ub.takoda.2018.010.02.3 USGS.  (2021).  MOD13Q1  v006-MODIS/Terra  Vegetation  Indices  16-Day  L3  Global  250  m SIN Grid. Retrieved November 28, 2021, from https://lpdaac.usgs.gov/products/mod13q1v006/ Usman,  M.,  Liedl,  R.,  Shahid,  M.  A.,  &  Abbas,  A.  (2015).  Land  use/land  cover  classification and  its  change  detection using  multi-temporal MODIS NDVI  data. Journal  of  Geographical Sciences , 25 (12). https://doi.org/10.1007/s11442-015-1247-y Wang, J., Ding, J., Li, G., Liang, J., Yu, D., Aishan, T., … Liu, J. (2019). Dynamic detection of water surface area of Ebinur Lake using multi-source satellite data (Landsat and Sentinel- 1A)  and  its  responses  to  changing  environment. Catena , 177 (March),  189 – 201. https://doi.org/10.1016/j.catena.2019.02.020
Wang,  Y.,  Li,  Z.,  Zeng, C.,  Xia,  G.,  &  Shen,  H. (2020).  An Urban  Water Extraction  Method Combining  Deep  Learning  and  Google  Earth  Engine. IEEE  Journal  of  Selected  Topics  in Applied Earth Observations and Remote Sensing , 13 , 769 – 782. https://doi.org/10.1109/JSTARS.2020.2971783
Wu, Q., Lane, C. R., Li, X., Zhao, K., Zhou, Y., Clinton, N., … Lang, M. W. (2019). Mapping wetland hydrological dynamics using Google Earth Engine . https://doi.org/10.6084/m9.figshare.8864921.v1
Yuan, J., Xu, Y., Xiang, J., Wu, L., & Wang, D. (2019). Spatiotemporal variation of vegetation coverage  and  its  associated  influence  factor  analysis  in  the  Yangtze  River  Delta,  eastern China. Environmental Science and Pollution Research , 26 (32), 32866 – 32879.
https://doi.org/10.1007/s11356-019-06378-2
Zaitunah,  A.,  &  Sahara,  F.  (2021).  Mapping  and  assessment  of  vegetation  cover  change  and species  variation  in  Medan  ,  North  Sumatra. Heliyon , 7 (July),  e07637. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2021.e07637
Zhang, F., Li, J., Shen, Q., Zhang, B., Ye, H., & Wang, S. (2016). Dynamic Threshold Selection for  the  Classification  of  Large  Water  Bodies  within  Landsat-8  OLI  Water  Index  Images. Preprint 2016 , (December), 1 – 18. https://doi.org/10.20944/preprints201612.0141.v1
Zhang, J., Ding, J., Wu, P., Tan, J., Huang, S., Teng, D., … Chen, W. (2020). Assessin g arid Inland  Lake  Watershed  Area  and  Vegetation  Response  to  Multiple  Temporal  Scales  of Drought  Across  the  Ebinur  Lake  Watershed.  In Scientific  Reports (Vol.  10). https://doi.org/10.1038/s41598-020-57898-8