## MODIFIKASI MODEL FOREST CANOPY DENSITY (FCD) PADA CITRA LANDSAT 8 MULTITEMPORAL UNTUK MONITORING PERUBAHAN TUTUPAN VEGETASI DI KECAMATAN SUKASADA-BALI

## (MODIFICATION OF FOREST CANOPY DENSITY MODEL ON MULTITEMPORAL LANDSAT 8 IMAGERY FOR MONITORING OF VEGETATION COVER CHANGES IN SUKASADA-BALI)
A Sediyo Adi Nugraha 1 , I Putu Ananda Citra 1
1 Jurusan Geografi, Fakultas Hukum dan Ilmu Sosial, Universitas Pendidikan Ganesha

## e-mail: adi.nugraha@undiksha.ac.id
Diterima: 1 Agustus 2020; Direvisi: 7 Desember 2020; Disetujui: 20 Desember 2020

## ABSTRACT
Modification  of  Forest  Canopy  Density  (FCD)  model  aims  to  determine  how  much  accuracy improvement in FCD model. Changes in the model modification of FCD are performed temporally from 2014  to  2019  in  Sukasada  subdistrict.  Changes  were  made  to  the  vegetation  index  with  the  Soil Adjusted  Vegetation  Index  (SAVI)  and  the  thermal  index  with  the  Split-Windows  Algorithm  (SWA) method. Such modifications should be made due to the previous modification of the FCD model as a reduction in the use of indicators. Based on the modification of FCD model conducted, it proved that FCD SAVI model acquires 83.67% accuracy while the original FCD model obtains 84% accuracy. While the use of SWA on FCD model has a consistent condition so that it can be stated that SWA is able to adjust to modification FCD model. Temporally (2014 – 2019) indicates the change of high vegetation cover to a moderate vegetation cover of 1115.28 hectares. It was concluded that the FCD SAVI model had a difference of 0.33% in accuracy compared to the original FCD model. This is influenced by the region's topographical variation conditions that cause a shadow effect.
Keywords: FCD, SAVI, SWA, Multitemporal

## ABSTRAK
Modifikasi  model Forest  Canopy  Density (FCD)  bertujuan  untuk  mengetahui  seberapa  besar peningkatan akurasi  pada model FCD. Perubahan modifikasi model FCD dilakukan secara temporal pada  tahun  2014  sampai  tahun  2019  di  Kecamatan  Sukasada.  Perubahan  dilakukan  pada  indeks vegetasi dengan Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI) dan indeks termal dengan metode Split-Windows Algorithm (SWA).  Modifikasi  tersebut  perlu  dilakukan  karena  modifikasi  model  FCD  sebelumnya berupa pengurangan penggunaan indikator. Berdasarkan hasil modifikasi model FCD yang dilakukan membuktikan  model  FCD  SAVI  memiliki  akurasi  sebesar  83,67%  dan  model  FCD  original  sebesar 84%.  Penggunaan  SWA  pada  model  FCD  memiliki  kondisi  konsisten  sehingga  dapat  dinyatakan bahwa  SWA  mampu  menyesuaikan  terhadap  modifikasi  model  FCD.  Secara  temporal  (2014 – 2019) menunjukkan perubahan tutupan vegetasi tinggi menjadi tutupan vegetasi sedang sebesar  1.115,28 Hektar. Disimpulkan bahwa model FCD SAVI memiliki perbedaan sebesar 0,33% dibandingkan model FCD  aslinya.  Hal  ini  dipengaruhi  oleh  kondisi  variasi  topografi  wilayah  yang  menyebabkan  efek bayangan.
Kata kunci: FCD, SAVI, SWA, Multitemporal

## 1  PENDAHULUAN
Perubahan hutan akibat degradasi  hutan  ataupun  aktivitas manusia  perlu  dilakukan  pengelolaan hutan  untuk  mengetahui  perubahan dari waktu ke waktu (Ariyani & Santosa, 2016;  Azizi  et  al.,  2008;  Muhammad  et al.,  2014)  Pengelolaan  hutan  dapat dilakukan  dengan  pemantauan  atau monitoring melalui  tutupan  vegetasi sebagai indikasi
bahwa hutan
mengalami  kerusakan  sementara  atau permanen  (Grainger,  1993).  Kegiatan monitoring sulit dilakukan ketika pengecekan  langsung  dan  sulit  untuk mengetahui
lokasi terjadinya perubahan.
Pemanfaatan  data  multitemporal sangat  membantu  untuk  mengetahui perubahan  tutupan  vegetasi  serta kondisi  penutup  lahan  khususnya penggunaan  data  citra  penginderaan jauh  (Loi  et  al.,  2017).  Salah  satu metode dalam penginderaan jauh untuk melakukan monitoring dan  manajemen keberlanjutan  ialah Forest  Canopy Density (FCD)  (Abdollahnejad  et  al.,
2017; Akike & Samanta, 2016; Sukarna, 2008).  Model  FCD  telah  banyak digunakan untuk melakukan monitoring hutan  dan  perubahan  penutup  lahan melalui  empat  indikator  yang  dibawa seperti; Advanced Vegetation Index (AVI), Bare  Soil  Index (BI), Shadow  Index (SI), dan Thermal Index (TI) (Rikimaru, 1999; Rikimaru  et  al.,  2002;  Rikimaru  & Miyatake,  2009).  Model  FCD  hingga sekarang  jarang  dilakukan  perubahan khususnya pada indikator indeks vegetasi,  walaupun  pada  penelitian Rikimaru  (1999)  menunjukkan  bahwa
AVI  menjadi  indeks  dengan  kepekaan tertinggi  untuk  identifikasi  vegetasi. Selain  itu,  penggunaan  indeks  termal juga berkembang sesuai dengan perkembangan citra Landsat.
Pengolahan  data  termal  pada  citra Landsat  8  menggunakan  metode Split-
Windows
Algorithm
(SWA) untuk identifikasi  suhu  permukaan  (A  Sediyo Adi  Nugraha,  2019;  J.  Sobrino  et  al., 2001; J. A. Sobrino et al., 2003; José A. Sobrino et al., 2008).
Perubahan  model  FCD  yang sering  dilakukan  ialah  menggunakan tiga  indikator  seperti  AVI,  BI,  dan  SI (Akash  et  al.,  2018;  Banerjee  et  al., 2014;  Chandrashekhar  et  al.,  2005; Deka et al., 2013; Kwon et al., 2012; Loi et  al.,  2017)  dan  yang  masih  belum sering  dilakukan  ialah  menggunakan lima  indikator  seperti;  AVI,  BI,  SI,  TI, dan  koreksi  topografi  (Himayah  et  al., 2016).  Dalam  penelitian  Ashaari  et  al., (2018) menunjukkan bahwa SAVI memiliki akurasi lebih tinggi dibandingkan  model  FCD.  Penelitian tersebut  mampu  dijadikan  dasar  untuk melakukan  perubahan  indeks  vegetasi sekaligus  menerapkan  metode  indeks termal yaitu SWA pada model FCD. Oleh karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan untuk  mengetahui  seberapa  besar peningkatan  akurasi  dari  perubahan indikator  model  FCD  khususnya  indeks vegetasi dengan SAVI dan menggunakan SWA  sebagai  indikator  untuk  indeks termal. Diharapkan penelitian ini mampu  menjadi  tambahan  informasi mengenai  variasi  penggunaan  model FCD  dalam  melakukan monitoring tutupan vegetasi.

## 2  METODOLOGI
Alur  penelitian  pengumpulan  data, proses pengolahan serta metode disajikan dalam Gambar 2-1.

## 2.1 Lokasi dan Data
Penelitian  dilakukan  di  wilayah Kecamatan  Sukasada  (Gambar  2-1), dimana  wilayah  tersebut  merupakan bagian dari Kabupaten Buleleng, Provinsi  Bali.  Kecamatan  Sukasada merupakan  wilayah  dengan  perubahan tutupan  vegetasi  paling  cepat  (Septiani et  al.,  2019)  karena  area  di  sekitar Kecamatan  Sukada  memiliki  daya  tarik seperti  Universitas  dan  aksesibilitas yang  paling  dekat  untuk  ke  wilayah Denpasar.  Selain  itu,  telah  terjadi perubahan  akibat  pembuatan  Jalan Singaraja-Mengwi  dan  beberapa  titik jalur  tersebut  melewati  Kecamatan Sukasada (Balipost, 2019).
Gambar 2-1: Lokasi Penelitian
Citra  Landsat  8  OLI/TIRS  tahun 2014  dan  tahun  2019  merupakan  data yang  digunakan  dalam  penelitian. Penggunaan range waktu  selama  5 tahun  di  kecamatan  Sukasada  telah mampu  memperlihatkan  perbedaan. Citra  Landsat  8  OLI/TIRS  diperoleh secara gratis melalui website resmi milik USGS yaitu http://earthexplorer.usgs.gov. Tidak hanya itu citra MODIS Terra digunakan untuk memperoleh nilai uap air sebagai dasar untuk penentuan suhu permukaan dengan metode SWA.

## 2.2 Standarisasi data
Sebelum dilakukan proses
pengolahan  data  citra  Landsat  8 OLI/TIRS,  perlu  dilakukan  proses  pra- pengolahan. Pra-pengolahan citra Landsat  8  OLI/TIRS  meliputi  :  koreksi radiometrik,  koreksi  geometrik,  koreksi atmosferik, dan cropping . − Koreksi radiometrik
Citra Landsat menggunakan saluran
2,3,4,5,6,7,10, dan 11. Pada saluran 2-7 dilakukan proses perubahan dari digital number ke  nilai reflectan, kemudian dilanjutkan  proses Top  of  Atmosfer (TOA).  Pada  saluran  10  dan  11 dilakukan  perubahan digital  number ke nilai radian karena  data  termal  tidak memiliki  nilai reflectan (Department  of the  Interior  U.S.  Geological  Survey, 2016).
− Koreksi Geometrik Koreksi tidak dilakukan karena citra Landsat  8  OLI/TIRS  berada  pada  level 1T  dan  telah  memiliki  akurasi  sesuai dengan  posisi  permukaan  bumi  (USGS, 2016).  Hal  ini  dibuktikan  dengan  posisi data  batas  administrasi  sesuai  dengan posisi  citra.  Batas  administrasi  yang digunakan berasal dari Badan Informasi Geospasial  (BIG)  yang  dapat  diperoleh secara gratis melalui website http://tanahairku.big.go.id.
− Koreksi Atmosferik Koreksi  dilakukan  dengan  metode Dark  Object  Subtraction (DOS)  (Chavez, 1988) khusus pada saluran 1 sampai 7. Pada  saluran  termal  tidak  dilakukan proses koreksi atmosferik karena nantinya  nilai  radian  akan  diubah menjadi  nilai Brightness  Temperature (Nugraha et al., 2019). DOS merupakan salah  satu  metode  koreksi  atmosferik relatif.  Sampel  dalam  pemrosesan koreksi atmosferik ini dilakukan dengan mengambil  sampel  air  pada  satu scene citra.
− Cropping
Proses cropping (pemotongan)  pada citra  dilakukan  supaya  pengolahan terfokus pada wilayah penelitian dan file yang  dihasilkan  tidak  besar.  Selain proses cropping, dilakukan  juga  proses masking, yaitu  proses  menghilangkan objek  awan, bayangan, dan air. Aplikasi yang  digunakan  dalam  keseluruhan proses  ialah  perangkat  lunak  ENVI  dan tidak  menggunakan  aplikasi  khusus untuk  pengolahan  FCD  yaitu  FCD Mapper seperti pada penelitian Rikimaru (1999).

## 2.3 Metode Penelitian
− Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI)
SAVI  merupakan  salah  satu  indeks vegetasi yang dikembangkan oleh (Huete, 1988). SAVI memiliki
kemampuan  dalam  menekan  gangguan ( noise ) tanah sebagai background sehingga  mengoptimalkan  kenampakan vegetasi.  Algoritma  untuk  memperoleh SAVI ditunjukkan pada Persamaan 1 .
SAVI= (1+L)(NIR - Red )
NIR+ Red +L ........................ (1)
Dengan L   = Ketetapan 0,5 NIR = Saluran Inframerah dekat Red = Saluran merah
− Split-Windows Algorithm (SWA)
SWA  merupakan  metode  untuk memperoleh  suhu  permukaan  melalui citra  Landsat  8  dan  menggunakan kedua  saluran  termal  yaitu  saluran  10 dan  saluran  11.  Metode  SWA  yang digunakan  mengacu  pada  penelitian  (J. A.  Sobrino  et al.,  2003;  José A.  Sobrino et  al.,  2008).  Perolehan  data  untuk proses  SWA  seluruhnya  menggunakan data  hasil  citra  MODIS  dan  Landsat. Ekstraksi  uap  air  (w) pada  citra  MODIS Terra  menggunakan  penelitian  yang dikembangkan  oleh  J.  Sobrino  et  al., (2001).  Persamaan  2  dan  Persamaan  3 merupakan  bentuk  algoritma  untuk memperoleh SWA dan uap air.
Pengolahan  data  untuk  memperoleh nilai  uap  air  dari  citra  MODIS  dapat dilihat dalam penelitian  Nugraha (2019) dimana  citra  yang  digunakan  memiliki keselarasan tanggal antara citra Landsat dengan citra MODIS supaya nilai uap air yang nantinya digunakan sesuai dengan kondisi ketika  perekaman dilakukan. LST = 𝑇𝐵 10 + 𝐶 1 (𝑇𝐵 10 − 𝑇𝐵 11 ) + 𝐶 2 (𝑇𝐵 10 − 𝑇𝐵 11 ) 2 + 𝐶 0 + (𝐶 3 + 𝐶 4 𝑊)(1 − 𝑚) + (𝐶 5 + 𝐶 6 𝑊)∆𝑚 ............................................ (2)
Dengan TB 10 &  TB 11 = Band 10&11  Citra Landsat
W = Uap Air (diperoleh dari Citra MODIS) m     = Rata-rata emissivity
∆ m    = Perbedaan emissivity C 0 -C 6 = Konstanta nilai Split-Windows (disajikan dalam Tabel 2-1)
Tabel 2-1 : NILAI KOEFISIEN SPLIT-WINDOWS.
Konstanta Nilai C 0 -0,268 C 1 1,378 C 2 0,183 C 3 54,300 C 4 -2,238 C 5 -129,200 C 6 16,400
Sumber: (Skokovic et al., 2014; J. A. Sobrino et al., 1996, 2003; Zhao et al., 2009).
𝑊 = ƒ 17 𝑤 17 +   ƒ 18 𝑤 18 +   ƒ 19 𝑤 19 ....... (3) Dengan ƒ 17-19 = weighted faktor dari band 17, 18, dan 19 citra MODIS Terra. w 17-19 =  Nilai  uap  air band 17,  18,  dan 19 citra MODIS Terra.
− Forest Canopy Density (FCD)
Model  FCD  dikembangkan  oleh Rikimaru,  (1999)  untuk  melakukan identifikasi  tutupan  vegetasi  dengan menggunakan  empat  indikator.  Empat indikator yang digunakan dua diantaranya  menggunakan  SAVI  dan SWA sebagai pengganti. Sedangkan Bare Soil  Index (BI)  merupakan  indikator untuk  melakukan  identifikasi  kondisi tanah  dengan  kondisi  tutupan  vegetasi kurang  dari  setengah  sehingga  hal tersebut  mampu  memberikan  estimasi kondisi vegetasi dan kondisi tanah yang ter- exposed (Rikimaru  &  Miyatake, 2009).  Indikator  terakhir  ialah Shadow Index (SI). SI merupakan indeks dengan karakteristik  unik  karena  mampu memberikan gambaran struktur vegetasi dari  karakteristik  bayangan  itu  sendiri (Rikimaru
& Miyatake, 2009).
Persamaan 4 dan Persamaan 5 merupakan algoritma untuk
memperoleh  BI  dan  SI.  Nilai  spektral yang digunakan mengikuti dari Landsat 8  OLI/TIRS  yang  memiliki  karakteristik 16 bit.
BI= ( B6+B4 ) - (B5+B2) ( B6+B4 ) +(B5+B2) *100+100 ............... (4)
Dengan B2 – B6 = Saluran pada Citra Landsat 8
SI=( ( 65536 - B2 ) * ( 65536 - B3 ) * ( 65536 - B4 ) ) 1/3 (5) Dengan B2-B4 = Saluran pada Citra Landsat 8
Tahapan selanjutnya pada penggunaan model FCD memperhatikan perhitungan  kalkulasi  pada  empat indikator tersebut. Pertama,
perhitungan untuk memperoleh Vegetation  Density (VD)  dilakukan dengan mengkombinasikan SAVI dan BI sehingga akan diperoleh nilai persentase dari nol hingga 100. Kedua, perhitungan Scaled  Shadow  Index (SSI)  merupakan kombinasi  dari  indikator  SWA  dan  SI untuk  memperjelas  kondisi  antara vegetasi  pada  kanopi  dan  vegetasi  di
permukaan tanah (Rikimaru
& Miyatake,
2009). Seluruh proses kombinasi  dilakukan  dengan  metode Principal Component Analysis (PCA). PCA merupakan metode yang mampu memberikan  pemadatan  informasi  dari beberapa variabel (Nugraha et al., 2019) dan  hasil  dari  PCA  digunakan  pada model FCD. Oleh karena itu, penggunaan model FCD hanya
menggunakan  dua  variabel  yaitu  VD dan  SSI.  Persamaan  6  merupakan algoritma untuk melakukan
penghitungan model FCD.
FCD=(VD*SSI+1) 1/2 - 1 ...................... (6) Dengan VD = Vegetation Density SSI = Scaled Shadow Index
− Normalisasi
Normalisasi digunakan untuk melakukan  penyetaraan range nilai pada  seluruh  indikator  di  model  FCD. Hal  itu  perlu  dilakukan  karena  nilai akhir  dari  model  FCD  masih  berupa persentase.  Algoritma  yang  digunakan dalam  Normalisasi  mengikuti  penelitian (Kwon  et  al.,  2012).  Persamaan  7 merupakan  algoritma untuk melakukan normalisasi.
Normalisasi= Citra - Nilai Minimal
Nilai Maksimal - Nilai Minimal .. (7) Dengan Citra = Citra yang akan dinormalisasikan Nilai Minimal   = Nilai Statistik Minimal Citra Nilai Maksimal = Nilai Statistik Maksimal Citra

## 3  HASIL PEMBAHASAN
Analisis SAVI sebagai indeks vegetasi pada  tahun  2014  dan  tahun  2019 menujukkan  perbedaan. Range nilai untuk indeks vegetasi adalah -1 sampai 1,  dimana  nilai  -1  adalah  tidak  ada vegetasi  dan  1  adalah  vegetasi  tinggi (Huete,  1988).  Perbedaan  nilai  statistik SAVI  ditunjukkan  pada  Tabel  3-1. Secara  visual  hasil  pengolahan  SAVI sulit  untuk  diketahui  perbedaannya (Gambar  3-1)  karena range nilai  dari kedua  tahun  memiliki  perbedaan  yang kecil.
(a)                                (b) Gambar 3-1: Hasil Pengolahan SAVI (a) Tahun 2014 dan (b) Tahun 2019.
Tabel 3-1: NILAI STATISTIK SAVI SAVI Max Min Mean Std. Deviasi 2014 0,85 -0,03 0,57 0,11 2019 0,80 -0,01 0,51 0,10

## Sumber: Pengolahan Data Tahun 2020
Perbedaan  nilai  pada  Tabel  3-1. membuktikan  bahwa  terjadi  penurunan tutupan  vegetasi  pada  tahun  2019  dan area  yang  tidak  memiliki  vegetasi semakin  luas.  Tetapi  SAVI  hanya mampu  menunjukkan  nilai  optimal dengan  area  yang  tidak  terhalangi  oleh bayangan.  Oleh  karena  itu,  kekurangan SAVI ialah area yang terdapat bayangan dari  topografi  sekitarnya  sehingga  akan menunjukkan  kondisi  nilai  yang  lebih rendah walaupun area tersebut merupakan area dengan vegetasi tinggi.
Kekurangan  yang  ditunjukkan  oleh model  SAVI  belum  sepenuhnya  mampu ditutupi oleh model FCD yang mempertimbangkan  kondisi  bayangan yang  ada  karena  pengaruh  topografi dengan  menggunakan  indeks  bayangan (Rikimaru  &  Miyatake,  2009).  Pada model  SWA  untuk  suhu  permukaan pada  tahun  2014  dan  tahun  2019 mengalami  penurunan  di  area  lahan terbangun.  Perbedaan  suhu  permukaan ditunjukkan  pada  Tabel  3-2.  Secara spasial  (Gambar  3-2)  memperlihatkan area  pada  bagian  utara  di  tahun  2019 lebih  terang  sedikit  karena  bisa menunjukkan  pola  garis  dibandingkan pada tahun 2014.

## Tabel 3-2: SUHU PERMUKAAN METODE
SWA ( ᵒ K)
Suhu Permukaan ( ᵒ K) Max Min Mean Std. Deviasi 2014 316,78 290,39 302,44 3,97 2019 313,61 290,07 301,30 3,67 Sumber: Pengolahan Data Tahun 2020
(a)                                (b)
Gambar 3-2: Hasil Pengolahan SWA (a) Tahun 2014 dan (b) Tahun 2019.
Penurunan  suhu  permukaan  yang terjadi  hanya  di  area  lahan  terbangun dengan atap seng, sedangkan area lahan terbangun dengan atap genteng memiliki  nilai  suhu  permukaan  yang stabil (tidak berubah). Penyebab terjadinya penurunan yaitu kondisi atap seng pada perekaman
2014 kemungkinan  merupakan  atap  yang baru  sehingga  memancarkan  panas lebih  tinggi  dibandingkan  pada  tahun 2019  yang  telah  mengalami  karat  pada bagian  tertentu  di  atap  seng  tersebut. Tetapi  secara  keseluruhan  wilayah Kecamatan  Sukasada  suhu  permukaan pada tahun 2014 dan tahun 2019 tidak signifikan mengalami kenaikan.
Indikator  dalam  penggunaan  model FCD  yaitu  BI  dan  SI  memiliki  pola penyebaran  yang  serupa  seperti  SAVI dan  SWA.  Penggunaan  VD  dalam metode  PCA  menunjukkan  bahwa informasi  yang  diperoleh  pada  PC1 sebesar  97,6%  (2014)  dan  80,98% (2019).  Sedangkan  SSI  dalam  PCA untuk  PC1  memiliki  informasi  sebesar 90,08%  (2014)  dan  91,15%  (2019). Klasifikasi  pada  model  FCD  terbagi menjadi 4 kelas seperti pada Tabel 3-3.
Tabel 3-3: KLASIFIKASI MODEL FCD Klasifikasi Keterangan 0 – 10% Tidak ada Tutupan Vegetasi/Lahan Terbuka 10 – 40% Tutupan Vegetasi Rendah 40 – 70% Tutupan Vegetasi Sedang > 70% Tutupan Vegetasi Tinggi Sumber: Rikimaru, 2002; Deka, 2012 Perbedaan  luas  setiap  kelas  tahun
2014 dan tahun 2019 ditunjukkan pada Tabel 3-4. Klasifikasi dibuat berdasarkan  kombinasi  karakteristik hubungan empat indikator yang digunakan,  sehingga  perubahan  yang terjadi pada setiap kelas mampu terlihat arah  perubahannya  (Himayah,  et  al., 2016).
Berdasarkan  perubahan  luas  area pada  Tabel  3-4,  terdapat  3  kelas  yang mengalami  kenaikan  tutupan  vegetasi, khususnya  kelas  tutupan  vegetasi rendah.  Pada  tutupan  vegetasi  rendah merupakan  area  kenampakan  lahan terbangun  yang  bercampur  dengan vegetasi.  Selain  itu  untuk  kelas  tidak ada tutupan vegetasi / lahan terbangun merupakan  area  dengan  vegetasi  yang sangat  rendah  seperti  Pura  (tempat ibadah Agama Hindu).
Penurunan  tutupan  vegetasi  tinggi terjadi karena perubahan menjadi lahan terbangun dan adanya pembuatan jalan baru  di  Kecamatan  Sukasada.  Faktor
lain yang menyebabkan terjadi perbedaan  luas  ialah  karena  adanya proses masking awan  dan  bayangan sehingga  dipastikan  mengurangi  luas area  pada  kelas  tertentu.  Tidak  hanya itu,  perubahan  tutupan  vegetasi  pada tahun  2014  dan  tahun  2019  secara khusus  terlihat  pada  Tabel  3-5.  Hal tersebut memperjelas perubahan tutupan  vegetasi  dari  setiap  kelas dengan jumlah luas area yang berubah.
Peningkatan dan penurunan tutupan  vegetasi  hampir  terjadi  pada seluruh kelas di model FCD. Penurunan terbesar  terjadi  pada  kelas  tutupan vegetasi  tinggi  menjadi  kelas  tutupan vegetasi sedang. Kondisi tersebut terjadi karena  perbedaan  tingkat  kerapatan vegetasi dan juga mengalami perubahan menjadi  lahan  pertanian  seperti  kebun strawberry.  Perlu  diperhatikan  bahwa pada  area  tidak  berubah  memiliki  nilai luas  yang  besar  dan  itu  membuktikan bahwa  perubahan yang  terjadi  di  model FCD  merupakan  area  yang  menjadi lokasi kegiatan perekonomian warga dan area lahan terbangun. Hasil model FCD secara  visual  juga  memperlihatkan perbedaan  (Gambar 3-3;  a  dan b). Pada area tertentu perbedaan terlihat dengan jelas sehingga dengan mudah mengetahui  lokasi  perubahan  pada model FCD.

## Tabel 3-4: PERBEDAAN LUAS AREA TAHUN 2014 - 2019 PADA MODEL FCD
Kelas 2014 (Ha)  2019 (Ha)  Perubahan (Ha) Tidak ada Tutupan Vegetasi /Lahan Terbuka 0,81 0,99 0,18 Tutupan Vegetasi Rendah 695,07 1073,97 378,9 Tutupan Vegetasi Sedang 10208,7 10402,83 194,13 Tutupan Vegetasi Tinggi 4597,2 4137,12 460,08 Sumber: Pengolahan Data Tahun 2020 Tabel 3-5 : PERUBAHAN TUTUPAN VEGETASI TAHUN 2014 – 2019 Perubahan 2019 (Ha) Total 2014 (Ha) LT TVR TVS TVT
2 0 1 4 ( Ha ) LT 0 0,81 0 0 0,81 TVR 0,81 575,37 118,53 0,36 695,07 TVS 0,18 491,4 9086,49 630,63 10208,70 TVT 0 5,85 1115,28 3476,07 4597,20 Total 2019 (Ha) 0,99 1073,43 10320,3 4107,06 15501,78
LT= Lahan Terbuka; TVR= Tutupan Vegetasi Rendah; TVS= Tutupan Vegetasi Sedang;    TVT= Tutupan Vegetasi Tinggi Sumber: Pengolahan Data Tahun 2020
(a)                                               (b)                                                   (c)
Gambar 3-3: Hasil Model FCD (a) Tahun 2014 (b) Tahun 2019 SAVI (c) Tahun 2019 non_SAVI
Tabel 3-6: MATRIK KESALAHAN MODEL FCD_SAVI Model FCD_ SAVI LT TVR  TVS  TVT  Total Baris Produser Akurasi (%) LT 5 1 0 0 6 100 TVR 0 10 2 1 13 83,3 TVS 0 1 15 3 19 83,3 TVT 0 0 1 11 12 78,5 Total Kolom 5 12 18 14 49 User Akurasi (%) 83,3  76,9  78,9  91,6
Overall Accuracy = (5+10+15+11)/49 = 83,67% Sumber: Pengolahan data, 2020
Validasi  dalam  model  FCD  dengan mengambil  49  sampel  (Tabel  3-6.). Metode  untuk  melakukan  uji  akurasi menggunakan  tabel  matriks  kesalahan yang  dikembangkan  oleh  Congalton (1991). Total jumlah  pengambilan sampel berdasarkan maksimal kekeliruan  yaitu  10%  dan  akurasi  yang diharapkan  ialah  85%.  Uji  akurasi membandingkan  hasil  antara  indeks vegetasi antara SAVI dengan AVI sebagai indeks  yang  original  pada  model  FCD. Sampel  yang  diambil  merupakan  area dengan aksesibilitas yang mudah dilalui,  hal  tersebut  dilakukan  karena kondisi dan situasi pada masa pandemi Coronavirus  Disease -2019  (Covid-19). Berdasarkan  49  sampel  yang  diambil membuktikan bahan model FCD dengan
indeks  vegetasi  SAVI  memiliki  akurasi lebih rendah sebesar 83,67% dibandingkan model FCD dengan indeks vegetasi  AVI  sebesar  84%.  Tabel  3-6 menunjukkan  hasil  perhitungan  uji akurasi pada model FCD SAVI. Hasil ini memiliki  kesesuaian  dengan  penelitian sebelumnya  yaitu  Sukarna  (2008)  yang membuktikan  bahwa  model  FCD  lebih baik  dibandingkan  dengan  pengukuran indeks vegetasi tunggal. Tidak hanya itu penelitian  ini  juga  mendukung  hasil temuan  dari  Rikimaru  (1999)  dimana AVI  merupakan  indeks  vegetasi  yang memiliki kepekaan lebih baik dibandingkan indeks vegetasi lainnya.
Model  FCD  antara  SAVI  dan  AVI memperlihatkan  perbedaan  (Gambar  3- 3; b dan c). Perbedaan yang
teridentifikasi  ialah  kondisi  bayangan dan  kondisi  area  terbuka.  Pada  daerah dengan  wilayah  area  terbuka  SAVI memiliki  kepekaan  yang  tinggi  sehingga menunjukkan  area  tersebut  kategori tidak  ada  tutupan  vegetasi.  Sedangkan pada  AVI  terlihat  memiliki  kepekaan terhadap  kondisi  bayangan,  terlihat pada  wilayah  dengan  vegetasi  yang tinggi  dan  tertutup  bayangan  masih mampu dikenali dengan tingkat vegetasi tinggi. Pada model FCD yang menggunakan AVI menunjukkan bahwa area  tutupan  vegetasi  tinggi  cenderung meningkat  dibandingkan  pada  model FCD SAVI.
Berdasarkan  analisis  tersebut  dapat diketahui  bahwa  penggunaan  indeks vegetasi  memiliki  peran  penting  dalam model FCD. Ketika model FCD diterapkan pada wilayah dengan kondisi heterogen  dan  tidak  memiliki  variasi topografi  dengan  bayangan  yang  tinggi, maka  SAVI  merupakan  salah  satu indeks  yang  dapat  mengoptimalkan model  FCD.  Sebaliknya  jika  wilayah dengan variasi topografi yang tinggi dan variasi  tutupan  lahan  sedikit  heterogen maka  AVI  sebagai  indeks  yang  asli menjadi  pilihan  terbaik  untuk  model FCD.  Modifikasi  model  FCD  memiliki akurasi lebih tinggi dibandingkan dengan  penggunaan  model  FCD  yang hanya menggunakan tiga indikator.
Berbeda  dengan  SAVI  untuk  SWA sebagai  indeks  termal  yang  digunakan dalam
seluruh model FCD
menunjukkan  kondisi  selalu  konsisten. Hal  itu  ditunjukkan  dengan  area  yang memiliki suhu permukaan tinggi termasuk  kedalam  kelas  tidak  ada tutupan  vegetasi  dan  tutupan  vegetasi rendah.  Gambar  3-3  memperlihatkan untuk  kelas  tutupan  vegetasi  rendah berada di area terbangun.

## 4  KESIMPULAN
Perubahan  tutupan  vegetasi  terbesar pada  tahun  2014 – 2019  ialah perubahan  dari  tutupan  vegetasi  tinggi menjadi tutupan vegetasi sedang. Faktor perubahan  yang  menyebabkan  hal  itu ialah  kebutuhan  peningkatan  ekonomi masyarakat.    Modifikasi  model  FCD membuktikan  bahwa  penggunaan  SAVI sebagai  variabel  perubahan  dari  AVI tidak  optimal,  ditunjukkan  dengan penurunan  hasil  akurasi  lebih  rendah
sebesar  0,33%  dibandingkan  hasil  AVI. Hal  tersebut  disebabkan  oleh  faktor topografi, jika wilayah penelitian memiliki  variasi  topografi  yang  tinggi dan  menyebabkan  efek  bayangan  akan mengurangi  nilai  kerapatan  vegetasi pada  suatu  indeks  vegetasi.  Sedangkan penggunaan  SWA  memiliki  kondisi stabil dalam seluruh model FCD. Hal ini membuktikan  bahwa  SWA  mampu menyesuaikan dengan
kondisi
penggunaan indeks vegetasi yang dimodifikasi. Oleh karena itu, penggunaan  model  FCD  sebaiknya disesuaikan  dengan  kondisi  wilayah penelitian  supaya  modifikasi  suatu variabel  mampu  meningkatkan  hasil akurasi.  Diharapkan  untuk  penelitian selanjutnya mampu mempertimbangkan faktor  bayangan  dan  bisa  menerapkan koreksi topografi sehingga faktor bayangan dapat dikurangi.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada Universitas
Pendidikan Ganesha khususnya  Lembaga  Penelitian  dan Pengabdian kepada
Masyarakat Universitas  Pendidikan  Ganesha  yang telah  mendanai  penelitian  ini  hingga selesai.  Tidak  lupa  kepada  Tim  Redaksi Jurnal  Penginderaan  Jauh  dan  Mitra Bestari diucapkan terima kasih.

## DAFTAR RUJUKAN
Abdollahnejad,  A.,  Panagiotidis,  D.,  & Surový,  P.  (2017).  Forest  canopy density  assessment  using  different approaches  -  Review. Journal  of
Forest Science , 63 (3), 107 – 116. https://doi.org/10.17221/110/2016- JFS
Akash,  A.,  Singh,  S.  K.,  &  Kanga,  S.
(2018).  Estimating  the  change  in Forest  Cover  Density  and  Predicting NDVI  for  West  Singhbhum  using Linear Regression. ESSENCE International Journal for Environmental Rehabilitation and Conservation , 9 (1), 193 – 203. https://doi.org/10.31786/09756272. 18.9.1.125 Akike, S., & Samanta, S. (2016). Land Use /  Land  Cover  and  Forest  Canopy Density  Monitoring  of  Wafi-Golpu Project  Area  ,  Papua  New  Guinea . August , 1 – 14. Ariyani, R., & Santosa, S. H. M. B. (2016).
Transformasi  Forest  Canopy  Density Dan  Second  Modified  Soil  Adjusted Vegetation  Index  Untuk  Monitoring Degradasi Hutan Lindung Dan Taman  Nasional  Di  Sarolangun
Jambi. Jurnal Bumi Indonesia , 5 (3). Ashaari,  F.,  Kamal,  M.,  &  Dirgahayu,  D.
(2018). Comparison of Model Accuracy  in  Tree  Canopy  Density Estimation Using Single Band,
Vegetation Indices and Forest Canopy Density  (Fcd)  Based  on  Landsat-8 Imagery  (Case  Study:  Peat  Swamp Forest in Riau Province). International
Journal  of  Remote  Sensing  and  Earth Sciences (IJReSES) , 15 (1), 81. https://doi.org/10.30536/j.ijreses.20 18.v15.a2845 Azizi,  Z.,  Najafi,  A.,  &  Sohrabi,  H.  (2008). Forest  Canopy  Density  Estimating  , Using Satellite Images. The International Archives of the Photogrammetry,  Remote  Sensing  and Spatial Information Sciences , XXXVII (Part B8), 1127 – 1130.
Balipost. (2019). Bangun Shortcut 7 hingga 10, Pembebasan Lahan Mulai Dilakukan . Www.Balipost.Com. https://www.balipost.com/news/201
9/10/24/90778/Bangun-Shortcut-7- hingga-10,...html
Banerjee,  K.,  Panda,  S.,  Bandyopadhyay, J.,  &  Jain,  M.  K.  (2014).  Forest Canopy  Density  Mapping  Using Advance Geospatial Technique. IJISET -International Journal of Innovative  Science,  Engineering  & Technology , 1 (7), 358 – 363. www.ijiset.com Chandrashekhar,  M.  B.,  Saran,  S.,  Raju, P.  L.  N.,  &  Roy,  P.  S.  (2005).  Forest Canopy  Density  Stratification:  How
Relevant  is  Biophysical  Spectral Response Modelling Approach?
Geocarto  International , 20 (1),  15 – 21.
https://doi.org/10.1080/101060405 08542332
Chavez, J. (1988). Animproved dark-object subtraction technique for atmospheric  scattering  correction  of multispectral data. Remote Sensing of Environment , 24 , 159 – 279.
Congalton,  R.  G.  (1991).  A  review  of assessing the accuracy of classifications  of  remotely  sensed data. Remote Sensing of Environment , 37 (1), 35 – 46. https://doi.org/10.1016/0034-
4257(91)90048-B
Deka,  J.,  Tripathi,  O.  P.,  &  Khan,  M.  L. (2013).  Implementation  of  Forest
Canopy  Density  Model  to  Monitor Tropical  Deforestation. Journal  of  the Indian  Society  of  Remote  Sensing , 41 (2), 469 – 475.
https://doi.org/10.1007/s12524- 012-0224-5 Department of the Interior U.S. Geological Survey. (2016). Landsat 8 Data Users Handbook.  In Nasa (Vol.  8,  Issue June). https://landsat.usgs.gov/documents /Landsat8DataUsersHandbook.pdf Grainger, A. (1993). Rates of Deforestation in  the  Humid  Tropics:  Estimates  and Measurements. The Geographical Journal , 159 (1), 33 – 44. Himayah,  S.,  Hartono,  &  Danoedoro,  P.
(2016).  The  Utilization  of  Landsat  8 Multitemporal  Imagery  and  Forest Canopy  Density  (FCD)  Model  for Forest Reclamation Priority of Natural Disaster  Areas  at  Kelud  Mountain, East  Java. IOP  Conference  Series: Earth  and  Environmental  Science ,
47 (1). https://doi.org/10.1088/1755- 1315/47/1/012043 Huete, A. (1988). A soil-adjusted vegetation  index  (SAVI). Remote Sensing  of  Environment , 25 (3),  295 – 309.  https://doi.org/10.1016/0034- 4257(88)90106-X
Kwon, T., Lee, W., Kwak, D., Park, T., Lee, J.  Y.,  Hong,  S.  Y.,  Guishan,  C.,  & Kim,  S.  R.  (2012).  Forest  Canopy Density  Estimation  Using  Airborne Hyperspectral Data. 대한원격탐사학회지 , 28 (3), 297 – 305.
Loi,  D.  T.,  Chou,  T.-Y.,  &  Fang,  Y.-M.
(2017). Integration of GIS and Remote Sensing for Evaluating Forest Canopy Density  Index  in  Thai  Nguyen Province, Vietnam.
International
Journal  of  Environmental  Science  and Development , 8 (8), 539 – 542. https://doi.org/10.18178/ijesd.2017.
8.8.1012
Muhammad,  A.,  Prasetyo,  L.  B.,  & Kartono,  A.  P.  (2014).  Pemetaan Perubahan  Forest  Canopy  Density  Di Kph  Kuningan. Seminar  Nasional Penginderaan Jauh , 2008 , 652 – 661.
Nugraha,  A.  S.A.,  Gunawan,  T.,  &  Kamal, M.  (2019).  Comparison  of  Land Surface  Temperature  Derived  from Landsat  7  ETM+  and  Landsat  8 OLI/TIRS for Drought Monitoring. IOP
Conference Series: Earth and
Environmental  Science , 313 (1),  0 – 10. https://doi.org/10.1088/1755- 1315/313/1/012041
Nugraha,
A Sediyo Adi. (2019).
Pemanfaatan  Metode  Split-Windows Algorithm  (  SWA  )  pada  Landsat  8 Menggunakan  Data  Uap  Air  MODIS Terra  (The  Application  of  Split- Windows  Algorithm  (SWA)  Methods on  Landsat  8  Using  Modis  Terra Water Vapor). Geomatika , 25 (1), 9 – 16. https://doi.org/http://doi.org/10.24 895/JIG.2019.25-1.877 Nugraha,  A  Sediyo  Adi,  Gunawan,  T.,  & Kamal,  M.  (2019).  Downscaling  land surface  temperature  on  multi-scale image  for  drought  monitoring. Sixth
Geoinformation  Science  Symposium , November , 6.
https://doi.org/10.1117/12.2544550 Rikimaru,  A.  (1999). The  Concept  of  FCD Mapping  Model  and  Semi-Expert
System.  FCD  Mapper  User’s  Guide. 80.
Rikimaru,  A.,  &  Miyatake,  S.  (2009). Development  of  forest  canopy  density mapping  and  monitoring  model  using indices  of  vegetation,  bare  soil  and shadow  -  Geospatial  World .  1 – 5. http://www.geospatialworld.net/artic le/development-of-forest-canopy- density-mapping-and-monitoring- model-using-indices-of-vegetation- bare-soil-and-shadow/
Rikimaru,  A.,  Roy,  P.  S.,  &  Miyatake,  S.
(2002).  Tropical  forest  cover  density mapping. Tropical  Ecology , 43 (1),  39 – 47.
Septiani, R., Citra, I. P. A., & Nugraha, A. S.  A.  (2019).  Perbandingan  Metode
Supervised Classification dan Unsupervised  Classification  terhadap Penutup Lahan di Kabupaten Buleleng. Jurnal  Geografi :  Media Informasi  Pengembangan  Dan  Profesi Kegeografian , 16 (2), 90 – 96.
https://doi.org/10.15294/jg.v16i2.19 777
Skokovic,  D.,  Sobrino,  J.  a.,  Jiménez Muñoz,  J.  C.,  Soria,  G.,  Julien,  Y., Mattar,  C.,  &  Cristóbal,  J.  (2014). Calibration  and  Validation  of  land surface  temperature  for  Landsat8- TIRS sensor
TIRS LANDSAT-8 CHARACTERISTICS. Land  Product
Validation  and  Evolution  ESA/ESRIN ,
27.
https://doi.org/10.1063/1.452862 Sobrino,  J.  A.,  El  Kharraz,  J.,  &  Li,  Z.  L. (2003).  Surface  temperature  and water  vapour  retrieval  from  MODIS data. International  Journal  of  Remote Sensing , 24 (24), 5161 – 5182. https://doi.org/10.1080/014311603
1000102502
Sobrino,  J.  A.,  Li,  Z.  L.,  Stoll,  M.  P.,  & Becker,  F.  (1996).  Multi-channel  and multi-angle  algorithms  for  estimating sea  and  land  surface  temperature with  atsr  data. International  Journal of  Remote  Sensing , 17 (11),  2089 – 2114. https://doi.org/10.1080/014311696 08948760
Sobrino,  J.,  Raissouni,  N.,  &  Li,  Z.-L. (2001).  A  Comparative  Study  of  Land Surface  Emissivity  Retrieval  from NOAA  Data.  In Remote  Sensing  of Environment (Vol. 75). https://doi.org/10.1016/S0034-
4257(00)00171-1
Sobrino,  José  A.,  Jiménez-Muñoz,  J.  C.,
Sòria,  G.,  Romaguera,  M.,  Guanter, L.,  Moreno,  J.,  Plaza,  A.,  &  Martínez, P.  (2008).  Land  surface  emissivity retrieval  from  different  VNIR  and  TIR sensors.
IEEE Transactions on Geoscience  and  Remote  Sensing , 46 (2), 316 – 327. https://doi.org/10.1109/TGRS.2007.
904834 Sukarna,  R.  M.  (2008).  Aplikasi  Model Forest  Canopy  Density  Citra  Landsat 7  Etm  Untuk  Menentukan  Indeks Luas  Tajuk  (Crown  Area  Index)  Dan Kerapatan  Tegakan  (Stand  Density) Hutan Rawa Gambut Di Das Sebangau Provinsi Kalimantan Tengah. Majalah  Geografi  Indonesia ,
22 (2), 1 – 21. https://doi.org/10.22146/mgi.15383 Zhao,  S.,  Qin,  Q.,  Yang,  Y.,  Xiong,  Y.,  & Qiu,  G.  (2009).  Comparison  of  two split-window  methods  for  retrieving land surface temperature from
MODIS data. Journal of Earth System Science , 118 (4), 345 – 353. https://doi.org/10.1007/s12040- 009-0027-4