Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG Pemetaan Pengunaan Lahan dan Sistem Informasi Lahan Pertanian (Studi Kasus di Kabupaten Nagekeo,

## Provinsi Nusa Tenggara Timur)
Remote Sensing Application and GIS for Land Mapping and Agricultural Land Information Systems (Case Study in Nagekeo District, East Nusa Tenggara Province)
Paul Ludgerius Rusman Pita *) , Indayati Lanya, I Ketut Sardiana
Program Studi Magister Pertanian Lahan Kering, Fakultas Pertanian, Universitas Udayana Jln. PB. Sudirman, Denpasar, Bali *email: geripita@gmail.com

## ABSTRAK
Teknologi penginderaan jauh yang dipadukan dengan Sistem Informasi Geografis (SIG) dapat menghasilkan data dan  informasi secara cepat,  tepat dan akurat, sehingga dapat diketahui secara pasti persebaran lokasi lahan pertanian, baik dalam bentuk peta digital dan data atribut. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat ketelitian interpretasi citra satelit dengan penggunaan lahan terkini dan menyusun sistem informasi geografis lahan pertanian di Kabupaten Nagekeo. Metode penelitian yang digunakan yaitu metode eksploratif. Tahapan  penelitian  terdiri  dari  identifikasi  citra  satelit,  survei  lapangan,  reinterpretasi  peta  penggunaan lahan  dan  pembuatan  sistem  informasi  lahan  pertanian.  Hasil  penelitian  menunjukkan  tingkat  ketelitian interpretasi  citra  satelit  untuk  penggunaan  lahan  di  Kabupaten  Nagekeo  adalah  sebesar  97%.  Penggunaan lahan sawah terluas berada di Kecamatan Aesesa sebesar 5080ha, penggunaan lahan tegalan terluas berada di  Kecamatan  Nangaroro  sebesar  2062ha  dan  penggunaan  lahan  kebun  terluas  berada  di  Kecamatan Mauponggo  2800ha.  Informasi  lahan  pertanian  sawah  berisikan  informasi  luas  lahan,  status  lahan,  nama petani, alamat petani, umur petani, pola tanam dan sistem bagi hasil. Jumlah kepemilikan lahan-lahan petani pemilik sebesar 2417,77ha dengan jumlah petak 2798 unit petak, lahan petani penggarap 1102,7ha dengan jumlah petak 1240 unit petak dan luas lahan petani gadai sebesar 233,99ha dengan jumlah petak 331 unit petak.
Kata  kunci: Pemetaan  Penggunaan  Lahan,  Penginderaan  Jauh,  Sistem  Informasi  Geografis,  Sistem  Informasi Lahan Pertanian.

## ABSTRACT
Remote sensing technology combined with Geographic Information Systems (GIS) can provide and produce data and information quickly, precisely and accurately, so that the latest land use can be known. This study aims to determine the accuracy of satellite imagery interpretation, make existing land use maps and provide agricultural land information systems in Nagekeo Regency. The research method used is explorative method. The  stages  of  the  research  consisted  of  identifying  satellite  images,  field  surveys,  reinterpreting  land  use maps  and  creating  agricultural  land  information  systems.  The  results  showed  that  the  level  of  accuracy  of interpretation of satellite imagery for land use in Nagekeo Regency was 97%. The widest use of paddy fields is in Aesesa Subdistrict with 5080ha, the widest use of dry land is in Nangaroro Subdistrict with 2062ha, the widest  use  of  mixed  garden  land  is  in  Boawae  Subdistrict  7062ha  and  the  widest  use  of  garden  land  is  in Mauponggo Subdistrict 2800ha. Information on paddy fields contains information on land area, land status, farmer's  name,  farmer's  address,  farmer's  age,  cropping  pattern  and  yield  sharing  system.  The  total  land ownership of the owner's land was 2417,77ha with a total of 2798 plot units, 1102,7ha of sharecroppers' land with a total of 1240 plot units and pawning farmer's land area of 233,99ha with a total of 331 plot units. Key  Words: Agricultural  Land  Information  System,  Geographic  Information  System,  Land  Use  Maps,  Remote Sensing .
AGRICA: Journal of Sustainable Dryland Agriculture, 16 ( 1 ): 56-64 (2023)
ISSN Online: 2715-4955; ISSN Cetak: 2715-6613 DOI: https://doi.org/10.37478/agr.v16i1.2700

## PENDAHULUAN
Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur (NTT)  merupakan  sebuah  provinsi  di bagian  timur  Negara  Kesatuan  Negara Indonesia  (NKRI).  NTT  terdiri  dari  22 kabupaten/kota.  Salah  satu  kabupaten yang  berada  di  wilayah  Provinsi  NTT ialah  Kabupaten  Nagekeo.  Kabupaten Nagekeo  merupakan  sebuah  kabupaten baru  di  pulau  Flores,  yang  merupakan hasil  pemekaran  dari  Kabupaten  Ngada pada tahun 2007. Luas wilayah Kabupaten  Nagekeo  ialah  1.416,96km 2 . Kabupaten  ini  terdiri  dari  7  kecamatan yang  terdiri  dari  Kecamatan  Aesesa, Aesesa  Selatan,  Boawae,  Keo  Tengah, Mauponggo,  Nangaroro  dan  Wolowae. Sebagai  daerah  berkembang,  data  dan informasi  penggunaan  lahan  terkini merupakan  hal  yang  sangat  penting sebagai acuan untuk penentuan kebijakan penatagunaan  lahan.  Di  era  globalisasi, data  penggunaan  lahan  terkini  sangat krusial  dilakukan  guna  pengelolaan  dan aktivitas  perencanaan  pembangunan  di suatu wilayah yang baik.
Kusumaningrat et  al .,  (2017) mengartikan  penggunaan  lahan  sebagai hasil  akhir  dari  setiap  bentuk  campur tangan  (intervensi)  manusia  terhadap lahan  di  permukaan  bumi  yang  bersifat dinamis  dan  berfungsi  untuk  memenuhi kebutuhan  hidup  baik  material  maupun spiritual. Manusia mengelola penggunaan lahan secara berkelanjutan untuk memenuhi
kebutuhannya pada sumberdaya  lahan  yang  tersedia.  Sejalan dengan  pendapat  di  atas  Sitorus,  (2017) menyatakan  bahwa  penggunaan  lahan
bersifat dinamis, yaitu mengikuti perkembangan  kehidupan  manusia  dan budayanya.
Pemanfaatan teknologi penginderaan  jauh  dan  Sistem  Informasi Geografis  (SIG)  dapat  digunakan  untuk mendapatkan  data  penggunaan  lahan (Hasan et  al .,  2016).  Citra  satelit  yang memiliki  tingkat  ketelitian  tinggi,  mudah diamati secara multitemporal, dan daerah cakupan yang luas serta mudah diperoleh salah  satunya  citra  satelit  google  earth (Cahyono et  al .,  2019).  Kelebihan  citra google  earth  adalah  citra  ini  memiliki resolusi  tinggi  dapat  dengan  mudah mengidentifikasi penggunaan lahan aktual  berdasarkan  kenampakan  citra dengan  bantuan  SIG  dan  data  citra  yang tersedia  lebih  dari  empat  puluh  tahun sehingga mendukung untuk analisis multi temporal  (Zurqani et  al .,  2018;  Housman et  al .,  2015),  memiliki  jutaan  server dengan  triliunan  citra  yang  dapat diproses  secara  paralel  dan  tersedia secara  gratis  (Dong et  al .,  2016),  dapat menghasilkan  peta  penggunaan  lahan yang  representatif  dengan  akurasi  tinggi (Phalke et  al .,  2020)  serta  cakupan perekaman  yang  luas  dan  kemampuan penyajian  distribusi  data  spasial  secara jelas  (Schmidt et  al .,  2016;  Ahmad  & Quegan, 2012).
Syah,    (2010);  Sutanto,  (1986) menyatakan  bahwa  pentingnya  teknologi penginderaan  jauh  yang  dikolaborasikan dengan  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG) untuk tujuan inventarisasi serta pemantauan.  Hal  ini  terkait  dengan pengumpulan  data,  manipulasi  data,
Pita : Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG
analisis  data,  serta  penyediaan  informasi spasial  secara  lengkap,  cepat,  aktual  dan akurat walaupun hal ini tidak dimaksudkan  untuk  mengganti  semua pekerjaan  lapangan.  Hal-hal  tersebut diatas dapat digunakan untuk perencaanan pembangunan, khususnya di bidang pertanian di Kabupaten Nagekeo. Prahasta Eddy, (2002)
mendefinisikan bahwa keperluan manipulasi  maupun  pemodelananalisis terhadap  data  spasial  memerlukan  (SIG). Sedangkan  Lillesand et  al .,  (1993) mendeskripsikan penginderaan jauh atau remote  sensing sebagai  suatu  cara  untuk mendapatkan  informasi  suatu  objek  atau daerah  melalui  analisis  data.  Informasi tersebut  diperoleh  dengan  suatu  alat tanpa  adanya  kontak  langsung  dengan objek, daerah, atau fenomena yang dikaji.
Lanya et  al., (2016)  dalam penelitiannya  menjelaskan  data  secara terintegrasi  antara  satuan  wilayah pengembangan  dengan  potensi  sumber daya  lahan,  sumber  daya  manusia  dan kegiatan pertanian. Berdasarkan uraian di atas, sehingga dilakukanlah penelitian ini guna  mengetahui  dan  menganalisis tingkat ketelitian interpretasi citra satelit dengan  keadaan  dilapangan,  memetakan penggunaan  lahan  dengan  menggunakan remote  sensing dan  SIG,  dan  menyusun sistem informasi geografis lahan pertanian di Kabupaten Nagekeo.

## METODE
Penelitian  menggunakan  metode eksplorasi.  Lokasi  penelitian  berada  di wilayah  Kabupaten  Nagekeo  yang  secara geografis  terletak  pada  8 o 26’  00’’-8 o 64’ 40’’  Lintang  Selatan  dan  121 o 6’20”  –
121 o 32’  00”  Bujur  Timur  dengan  luas wilayah  1.416,96km 2 .  Penelitian  ini dilakukan  selama  enam  bulan,  terhitung sejak  bulan  Mei  hingga  bulan  Oktober 2021.
Penelitian  ini  menggunakan  alat berupa  seperangkat  komputer  yang terinstal  aplikasi Software QGIS  3.16 untuk  membuat  peta  penggunaan  lahan, peta kepemilikan lahan sawah dan sistem informasi  lahan  pertanian,  Smartphone Android  dengan  aplikasi Locus GIS  yang digunakan  untuk  pengumpulan  data atribut  di  lapangan  dan  printer.  Peta administrasi Kabupaten Nagekeo berskala  1:25.000,  peta  lereng  berskala 1:25.000  yang  didapatkan  dari  internet, dan  Citra  Satelit Google  Earth Kabupaten Nagekeo  tahun  2021  merupakan  bahan yang  digunakan  dalam  penelitian  ini. Adapun beberapa tahapan yang dilakukan dalam  penelitian  ini  yaitu  (1)  Pemetaan penggunaan  lahan  yangdiawali  dengan interpretasi  citra  satelit  secara  visual. Menurut  Lillesand et  al .,  (1993)  terdapat sembilan unsur interpretasi seperti: rona, ukuran,  bentuk,  tekstur,  pola,  tinggi, bayangan,  situs  dan  asosiasi.  (2)  Survei Lapang.  Tahapan  ini  dilakukan  dengan menggunakan metode terstrukstur melalui  wawancara  atau  komunikasi langsung  dengan  para  petani.  Selain  itu, data  batas  kepemilikan  lahan  diperoleh melalui  cara  menunjukkan  cetakan  citra yang  telah  dideliniasi  kepada  petani. Sealnjutnya, pengecekan batas kepemilikan  lahan  di  lapangan  dibantu dengan  menggunakan  aplikasi  Locus  GIS. Tahapan  akhir  dari  survei  lapang  yaitu melakukan  revisi  batas  kepemikan
melalui  digitasi on  screen .  (3)  Analisis tingkat  ketelitian.  Tahapan  ini  berarti membandingkan  jumlah  sampel  yang ditemukan  dilapangan  dengan  jumlah sampel  hasil  interpretasi  pada  citra satelit, reinterpretasi dan digitasi poligon. (4) Penyusunan Sistem Informasi dengan menggunakan  aplikasi  QGIS  3.6.  Dalam tahapan  ini,  terjadi  penginputan  data spasial yang berupa citra dan data atribut yang  berupa  tabel  kepemilikan  lahan. Hasil yang berupa data atribut yang telah diperoleh  sebelumnya,  akan  diinput  ke dalam  tabel Microsoft  Excel dengan format CSV, selanjutnya join atribut pada aplikasi QGIS 3.16.
HASIL DAN PEMBAHASAN Interpretasi Citra Satelit Berdasarkan  Gambar  1,  terdapat sembilan jenis penggunaan lahan berdasarkan  hasil  intepretasi  citra  satelit Google  Earth untuk  penggunaan  lahan  di Kabupaten Nagekeo. Hasil tersebut terdiri dari:  Kecamatan  Aesesa  didapatkan sejumlah  786  poligon,  terdiri  dari  322 poligon  sawah,  289  poligon  tegalan,  dan
175 poligon kebun campuran. Kecamatan Aesesa  Selatan  didapatkan  sejumlah  122 poligon, terdiri dari 13 poligon sawah, 72 poligon  tegalan  dan  37  poligon  kebun campuran. Kecamatan Boawae didapatkan sejumlah 1337 poligon, terdiri dari  532  poligon  sawah,  727  poligon tegalan  dan  78  poligon  kebun  campuran. Kecamatan  Keo  Tengah  didapatkan sejumlah  190  poligon,  terdiri  dari  59 poligon  sawah,  30  poligon  tegalan,  66 poligon  kebun  campuran  dan  35  poligon kebun. Kecamatan
Mauponggo didapatkan  sejumlah  524  poligon,  terdiri dari  312  poligon  sawah,  139  poligon tegalan,  55  poligon  kebun  campuran  dan 18  poligon  kebun.  Kecamatan  Nangaroro didapatkan  sejumlah  536  poligon,  terdiri dari  203  poligon  sawah,  195  poligon tegalan,  61  poligon  kebun  campuran  dan 77  polygon  kebun.  Kecamatan  Wolowae didapatkan  sejumlah  160  poligon,  terdiri dari  47  poligon  sawah  (Sw),  78  poligon tegalan  (Tg)  dan  35  poligon  kebun campuran (Kc). Gambar 1. Peta penggunaan lahan existing Kabupaten Nagekeo 2021 Hasil analisis tingkat ketelitian penggunaan lahan di Kabupaten Nagekeo
sebesar 97%. Tingkat ketelitian interpretasi  ini  lebih  rendah  dari  pada
Pita : Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG
penelitian pemetaan lahan subak Gianyar yang  dilakukan  oleh  Lanya et  al., (2016).
Tingkat  ketelitian  interpretasi  citra  pada pemetaan  lahan  subak  Gianyar  ialah sebesar 99%. Tingkat ketelitian interpretasi citra satelit tertinggi terdapat di  Kecamatan  Aesesesa,  Boawae,  Keo Tengah, Nangaroro, dan Wolowae dengan tingkat  ketelitian  100%.  Sedangkan tingkat  ketelitian  di  Kecamatan  Aesesa Selatan  sebesar  90%  dan  tingkat ketelitian terendah terdapat di Kecamatan Mauponggo sebesar Hasil  survei  lapang  menemukan terdapat  adanya  beberapa  kesalahan interpretasi dimana pada citra menunjukkan ciri-ciri kenampakan penggunaan lahan tegalan, namun setelah diverifikasi  dilapangan  menunjukkan objek  berupa  lahan  sawah  dan  kebun campuran.  Hal  ini  ditemukan  pada Kecamatan Aesesa Selatan dan Mauponggo  pada  beberapa  lahan  tegalan yang sudah berubah menjadi lahan sawah dan  kebun  campuranan  dan  sebaliknya lahan  sawah  yang  berubah  menjadi tegalan  yang  dipakai  untuk  budidaya tanaman hortikultura. Kesalahan interpretasi  ini  juga  disebabkan  oleh adanya perbedaan waktu antara perekaman citra dan waktu survei lapang sehingga  menghasilkan  warna  atau  rona yang  berbeda  sehingga  peneliti  kesulitan dalam mengidentifikasi penggunaan lahan.
Penyebaran Penggunaan Lahan Persebaran penggunaan lahan dipengaruhi oleh kondisi topografi, faktor aksesibilitas  wilayah,  kondisi  sosial ekonomi  penduduk,  fasilitas  sosial
ekonomi  dan  faktor-faktor  tersebut  akan sangat  mempengaruhi  penggunaan  lahan dalam  perkembangannya.  Luas  masing- masing penggunaan lahan sawah, tegalan, kebun,  dan  kebun  campuran  di  masing- masing  Kecamatan  dicantumkan  pada tabel 1.
Data pada tabel 1 menunjukkan luas masing-masing  penggunaan  lahan  di masing-masing  kecamatan  di  Kabupaten Nagekeo.  Penyebaran  penggunaan  lahan sawah  terbanyak  berada  di  Kecamatan Aesesa  sebesar  5184ha,  dilanjutkan  di Kecamatan  Boawae  1241ha,  Kecamatan Mauponggo  486ha,  Kecamatan  Wolowae 411ha,  Kecamatan  Keo  Tengah  90ha  dan terendah  di  Kecamatan  Aesesa  Selatan sebesar  37ha.  Untuk  penggunaan  lahan tegalan  tertinggi  berada  di  Kecamatan Nangaroro  sebesar  2062ha,  dilanjutkan dengan  Kecamatan  Boawae  1620ha, Kecamatan  Aesesa  1431ha,  Kecamatan Wolowae  1008ha,  Kecamatan  Aesesa Selatan  413ha,  Kecamatan  Mauponggo 130ha  dan  penggunaan  lahan  tegalan terendah  berada  di  Kecamatan  Keo Tengah  44ha.  Penggunaan  lahan  kebun campuranan terbanyak berada di Kecamatan  Boawae  7062ha,  Kecamatan Aesesa  2420ha,  Kecamatan  Keo  Tengah 1892ha,  Kecamatan  Nangaroro  1257ha, Kecamatan  Wolowae  1237ha,  Kecamatan Aesesa  Selatan  1233ha  dan  terendah berada di Kecamatan Mauponggo 1101ha. Penggunaan  lahan  kebun  terbanyak berada di Kecamatan Mauponggo 2800ha, Kecamatan  Nangaroro  2244ha  dan terendah  berada  di  Kecamatan  Keo Tengah 709ha.

## Tabel 1. Luas penggunaan lahan di masing-masing kecamatan di Kabupaten Nagekeo
No Kecamatan Luas (ha) Sawah  Tegalan Kebun campuran Kebun 1 Aesesa 5184 1431 2865 2 Aesesa Selatan 37 413 1233 3 Boawae 1250 1723 7062 4 Keo Tengah 90 44 1892 709 5 Mauponggo 490 130 1101 2800 6 Nangaroro 352 2062 1257 2244 7 Wolowae 411 1008 1237 Total 7814 6811 16391 5753 Sumber : hasil analisis citra satelit google earth
Gambar 2. Peta kepemilikan lahan sawah irigasi di Kecamatan Aesesa
Gambar 3. Hasil print screen sistem informasi lahan pertanian Sistem Informasi Lahan Pertanian
Sistem  informasi  lahan  pertanian terdiri  dari  (1)  data  spasial  yaitu  peta kepemilikan  lahan  sawah,  dan  (2)  data atribut yang berisikan informasi mengenai  luas  lahan  sawah,  nama  petani pemilik  sawah,  nama  petani  penggarap sawah,  umur  petani,  status  lahan,  pola tanam dan  sistem  bagi  hasil  seperti  yang terdapat  pada  Gambar  3  yang  kemudian dioverlay  dengan  menggunakan  aplikasi QGIS  3.16  sehingga  menhadi  suatu  basis data  yang  dinamakan  sistem  informasi lahan pertanian.
Berdasarkan  data  pada  Gambar  2 menunjukan penyebaran hamparan lahan sawah irigasi teknis dalam kawasan lahan pertanian  pangan  di  Kecamatan  Aesesa seluas  3.753,91ha  dan  tersebar di  9  desa yaitu  Desa  Aeramo,  Kelurahan  Danga, Kelurahan Lape, Desa Marapokot, Kelurahan  Mbay  I,  Kelurahan  Mbay  II, Desa  Nangadhero,  Desa  Tonggurambang, dan Desa Waekokak dengan jumlah petak sawah 4369 unit petak. Status
kepemilikan  lahan  sawah  di  9  desa tersebut,  yaitu  luas  lahan  petani  pemilik sebesar  24 17,77 ha  dengan  jumlah  petak 2798  unit  petak,  luas  lahan  petani penggarap 1102,7ha dengan jumlah petak 1240  unit  petak  dan  luas  lahan  petani gadai  sebesar  233,99ha  dengan  jumlah petak  331  unit  petak.  Status  lahan  di Kecamatan  Aesesa  menujukkan  bahwa lebih  banyak  petani  yang  memiliki  lahan sawah  dan  menggarap  lahannya  sendiri, dibandingkan dengan petani yang bekerja hanya  sebagai  petani  penggarap  tanpa memiliki  lahan  sawah.  Sedangkan  petani dengan  status  lahan  gadai;  petani  yang menggadaikan  lahan  sawah  sebagai jaminan  ke  pihak  lain  yang  memberikan pinjamin  berupa  uang  dengan  batas waktu  tertentu,  selama  masa  gadai berjalan  petani  pemilik  tidak  bisa menggarap  dilahan  tersebut.  Indeks pertanaman rata-rata 2 kali tanam dalam 1  kali  masa  tanam  dengan  pola  tanam padi-padi-beras atau padi-padi- palawija/hortikultura  sayuran.  Sistem
pembagian  hasil  bagi  hasil  menggunakan sistem  2:1.  Sistem  ini  berarti,  petani penggarap akan mendapatkan keuntungan  sebesar  60%  dan  pemilik lahan  akan  mendapatkan  keuntungan sebesar  40%  keuntungan.  Adapun  biaya modal  berasal  dari  petani  penggarap. Petani yang memiliki lahan hanya dengan status  lahan  milik  sendiri  dan  garap mengerjakan lahannya hanya 2 kali dalam setahun,  sedangkan  petani  dengan  status lahan gadai menanami lahannya sebanyak 3 kali dalam setahun atau lahan tersebut  disewakan  kepada  orang  yang ingin menyewa lahan dengan status lahan gadai.

## SIMPULAN
Perbandingan  tingkat  ketelitian interpretasi  citra  satelit  dan  keadaan  di lapangan  untuk  penggunaan  lahan  di Kabupaten Nagekeo adalah sebesar 97 %. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  data penggunaan lahan di Kabupaten Nagekeo telah  akurat.  Adapun  penggunaan  lahan pertanian di Kabupaten Nagekeo dibedakan atas 4 (empat) jenis penggunaan  lahan  yaitu:  (1)  kebun campuran,  (2)  kebun,  (3)  sawah  dan  (4) tegalan.  Luas  lahan  sawah  terbesar terdapat  di  Kecamatan  Aesesa  yaitu 5184ha,  luas  lahan  tegalan  terbesar terdapat  di  Kecamatan  Nangaroro  yaitu sebesar  2062ha,  luas  kebun  terbesar berada di Kecamatan Mauponggo dengan luas  2800ha,  luas  kebun  campuran terbesar  berada  di  Kecamatan  Boawae dengan  luas  7062ha.  Sistem  informasi lahan  pertanian  terdiri  dari  nama  petani pemilik,  nama  petani  penggarap,  alamat
petani, umur, pendidikan, luas lahan, pola tanam,  dan  sistem  bagi  hasil.  Di  samping itu,  terdapat  tiga  sistem  kepemilikan lahan  di  Kecamatan  Aesesa  yaitu  lahan milik, lahan garap dan lahan gadai. Jumlah kepemilikan  lahan  sawah  di  kecamatan Aesesa  pada  sembilan  desa  berjumlah 4369  poligon,  terdiri  dari  lahan  milik 2798 petak dengan luas lahan 2417,22ha, lahan garap 1240 petak dengan luas lahan 1102,7ha  dan  lahan  gadai  331  petak dengan luas lahan 233,99ha.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  banyak terima  kasih  kepada  kedua  orang  tua yang  sudah  memberikan  dukungan kepada  penulis  dan  Pemerintah Kabupaten  Nagekeo  yang  telah mengizinkan penulis untuk melakukan penelitian di Kabupaten Nagekeo.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmad,  A.,  &  Quegan,  S.  (2012).  Analysis
of Maximum Likelihood Classification  on  Multispectral Data. Dalam Applied Mathematical  Sciences (Vol.  6, Nomor 129).
Cahyono,  B.  E.,  Febriawan,  E.  B.,  & Nugroho,  A.  T.  (2019).  Analisis Tutupan  Lahan  Menggunakan Metode Klasifikasi Tidak
Terbimbing  Citra  Landsat  di Sawahlunto,  Sumatera  Barat.
Teknotan , 13 (1), 8–14. Dewo Kusumaningrat, M., Subiyanto, S., & Darmo Yuwono, B. (2017). Studi kasus :  Kabupaten  Boyolali. Dalam Jurnal  Geodesi  Undip Oktober (Vol. 6, Nomor 4).

## Pita : Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG
Dong, J., Xiao, X., Menarguez, M. A., Zhang, G., Qin, Y., Thau, D., Biradar, C., & Moore,  B.  (2016).  Mapping paddy  rice  planting  area  in northeastern  Asia  with  Landsat 8 images, phenology-based algorithm  and  Google  Earth Engine. Remote  Sensing  of Environment , 185 ,  142–154. https://doi.org/10.1016/j.rse.2
016.02.016 Prahasta  Eddy.  (2002). Konsep-Konsep Dasar Sistem Informasi Geografis . Informatika.
Hasan, M. F., Parman, S., Aji, A., & Geografi, J.  (2016).  Juwana  Hulu  Muria. Dalam Geo Image (Vol. 5, Nomor
1).http://journal.unnes.ac.id/sju /index.php/geoimage Housman, I., Tanpipat, V., Biswas, T., Clark, A.,  Stephen,  P.,  Maus,  P.,  & Megown,  K.  (2015).  Monitoring Forest Change in Southeast Asia:
Case Studies for USAID Lowering  Emissions  in  Asia’s Forests. RSAC-10108-RPT1 ,  1–
16.
Lanya, I., & Netera Subadiyasa, N. (2016). Role  of  Remote  Sensing  and Geographyc  Information  System Mapping  for  Protected  Areas Land  Rice  Field  Subak,  Buffer Zones,  and  Area  Conversion
(Case Studies in Gianyar Regency,  Bali  Province). IOP
Conference  Series:  Earth  and Environmental  Science , 47 (1). https://doi.org/10.1088/1755- 1315/47/1/012037
Lillesand,  T.  M.,  Ralph W.  Kiefer,  Sutanto, Dulbahri,  Prapto  Suharsono,  & Hartono.  (1993). Penginderaan Jauh  dan  Interpretasi  Citra (2 ed.).  Gadjah  Mada  University Press.
Phalke,  A.  R.,  Özdoğan,  M.,  Thenkabail,  P. S.,  Erickson,  T.,  Gorelick,  N., Yadav,  K.,  &  Congalton,  R.  G. (2020). ISPRS Journal of Photogrammetry  and  Remote Sensing  Mapping  croplands  of Europe,  Middle  East,  Russia,  and Central  Asia  using  Landsat, Random Forest, and Google Earth Engine . https://doi.org/10.5067/Measu res/Gfsad/Gfsad30eucearumece .001 Schmidt, M. A. R., Bressiani, J. X., Dos Reis, P.  A.,  &  Salla,  M.  R.  (2016). Evaluation  of  the  performance of  image  classification  methods in the identification of vegetation. Journal of Urban and Environmental Engineering , 10 (1), 62–71. https://doi.org/10.4090/juee.2
016.v10n1.062071 Sitorus,  S.  R.  P.  (2017). Perencanaan Penggunaan  Lahan (R.  Y.  Y. Maromon, Yoni Elviandri, & Robi Deslia  Waldi,  Ed.;  1  ed.).  IPB Press.
Sutanto.  (1986). Penginderaan  Jauh (1 ed.).  Gadjah  Mada  University Press.
Syah, A. F. (2010). Penginderaan Jauh Dan Aplikasinya  Di  Wilayah  Pesisir Dan  Lautan. Kelautan , 3 (1),  19– 28.
Zurqani, H. A., Post, C. J., Mikhailova, E. A., Schlautman,  M.  A.,  &  Sharp,  J.  L. (2018).  Geospatial  analysis  of land use change in the Savannah River  Basin  using  Google  Earth Engine. International  Journal  of Applied  Earth  Observation  and Geoinformation , 69 ,  175–185. https://doi.org/10.1016/j.jag.2 017.12.006