KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 2, Oktober 2023, Hal 1052-1061 DOI 10.30865/klik.v4i2.1313 https://djournals.com/klik

## Penerapan Metode Spatio-Temporal Analysis dalam Analisis Dinamika
Tutupan dan Penggunaan Lahan Berbasis NDVI dan NDWI
Yerik Afrianto Singgalen *
Fakultas Ilmu Administrasi Bisnis dan Ilmu Komunikasi, Program Studi Pariwisata, Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya, Jakarta, Indonesia
Email: 1,* yerik.afrianto@atmajaya.ac.id Email Penulis Korespondensi: yerik.afrianto@atmajaya.ac.id
Abstrak− Alih  fungsi  lahan  dari  kawasan  perkebunan  warga  menjadi  area  industri  menyebabkan  perubahan  lanskap  yang  perlu dimonitoring secara berkala sebagai dokumentasi data spasial. Penelitian ini menawarkan gagasan untuk merekam perubahan lanskap perkebunan kelapa di Desa Gulo, Kecamatan Kao Utara, Kabupaten Halmahera Utara, Provinsi Maluku Utara, Indonesia. Metode yang digunakan dalam penelitian ini ialah metode spatio-temporal analysis . Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode spatio-temporal analysis sangat relevan digunakan dalam mengidentifikasi serta menganalisis dinamika tutupan dan penggunaan lahan di buffer zone dan zona industri melalui model Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) dan Normalized Difference Water Index (NDWI). Hasil identifikasi menunjukkan bahwa tutupan dan penggunaan lahan di buffer zone khususnya Desa Gulo dan Desa Dowongimaiti menunjukkan adanya aktivitas pertanian dan perkebunan kelapa dalam sesuai dengan data citra satelit Landsat 8 OLI berdasarkan tahun 2018,  2019  dan  2021.  Hasil  kalkulasi  data  indeks  vegetasi  di buffer  zone Desa  Gulo  menggunakan  model  NDVI  dapat  diketahui perubahan  nilai  indeks  dari  bulan  Agustus  2018  dengan  nilai  0,39  menjadi  0,35  di  bulan  September  2019,  kemudian  mengalami peningkatan di bulan September 2021 menjadi 0,43. Selanjutnya, hasil kalkulasi data indeks vegetasi di buffer zone Desa Dowongimaiti menggunakan  model  NDVI,  dapat  diidentifikasi  perubahan  nilai  indeks  vegetasi  pada  bulan  Agustus  2018  sebesar  0,39  yang mengalami  penurunan  di  bulan  September  2019  sebesar  0,38  dan  meningkat  kembali  di  bulan  September  2021  menjadi  0,44. Selanjutnya hasil kalkulasi model NDWI di zona industri menunjukkan adanya badan air dan genangan air dengan nilai indeks rata- rata -0,33. Dengan demikian luaran dari metode spatio-temporal analysis dapat digunakan mengoptimalkan fungsi pengawasanatau pengendalian kondisi lingkungan dalam bentuk rekomendasi program tepat guna, sebagai langkah preventif dan strategis mitigasi risiko bencana akibat aktivitas industri.
Kata Kunci: Tutupan Lahan; Penggunaan Lahan; Spatio-Temporal Analysis; NDVI; NDWI
Abstract− Landscape  changes  brought  on by  converting  land  from  community  plantations to  industrial  areas  must  be  continuously monitored for spatial data documentation. This study proposes documenting changes in the environment of coconut farms in Indonesia's North Maluku Province's Gulo Village, North Kao District, and North Halmahera Regency. The spatio-temporal analysis method was employed in this investigation. The results of this study show that the spatio-temporal analysis method is very relevant to be used in identifying and analyzing the dynamics of land cover and use in buffer zones and industrial zones through the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Normalized Difference Water Index (NDWI)  models. According to Landsat 8 OLI satellite image data based on 2018, 2019, and 2021, the land cover and use in the buffer zone, particularly in Gulo Village and Dowongimaiti Village, suggest agricultural activity and deep coconut plantations. The Landsat 8 OLI satellite image data calculation in August 2018 was 0.39 based on vegetation index data in the Gulo Village buffer zone. This value declined to 0.35 in September 2019 and increased to 0.43 in September 2021. In addition, changes in the vegetation index value of 0.39 in August 2018 were discovered based on data from the Dowongimaiti Village buffer zone, which declined to 0.38 in September 2019 and increased to 0.44 in September 2021. The NDWI model's calculation outcomes in industrial zones reveal water features and puddles with an average index value of -0.33. As a result, as a proactive and strategic measure to reduce the risk of disaster brought on by industrial activities, the output of the spatio-temporal analysis method can be used to optimize the function of supervision or control of environmental conditions in the form of appropriate program recommendations.
Keywords : Land Cove; Land Us; Spatio-Temporal Analysis; NDV; NDWI

## 1. PENDAHULUAN
Alih  fungsi  lahan  perkebunan  menjadi  area  industri  memiliki  dampak  ekologi  dan  sosio-ekonomi.  Rozci  dan  Roidah mengemukakan  faktor-faktor  yang  menyebabkan  terjadinya  alih  fungsi  lahan  perkebunan  yakni  tingkat  pendidikan, pendapatan, kapasitas ekonomi, pajak tanah, harga tanah, dan lokasi tanah  [1]. Disisi lain, Rostini menegaskan bahwa alih fungsi lahan memiliki implikasi signifikan terhadap ekologi regional, termasuk hilangnya habitat alami, perubahan dalam penggunaan air, dan dampak terhadap biodiversitas  [2]. Hal ini menunjukkan bahwa implikasi alih fungsi lahan perkebunan perlu dikaji secara kontekstual mempertimbangkan kondisi sosio-ekonomi masyarakat lokal dan lingkungan. Oleh  sebab  itu,  penelitian  ini  menawarkan  gagasan  untuk  menggunakan  metode  penginderaan  jarak  jauh  dalam memonitoring perubahan lanskap dari area perkebunan menjadi area industry. Pemantauan yang efektif dapat membantu dalam merencanakan dan memitigasi dampak sosial, seperti perubahan mata pencaharian masyarakat setempat, distribusi kekayaan, serta isu-isu keselamatan dan kesehatan kerja. Adapun, Hudaya et al. menegaskan bahwa monitoring lanskap dalam  konteks  alih  fungsi  lahan  perkebunan  menjadi  kawasan  industri  adalah  instrumen  penting  dalam  memastikan bahwa  transformasi  tersebut  berlangsung  sesuai  dengan  prinsip-prinsip  keberlanjutan  dan  standar  lingkungan  yang berlaku, serta dapat memberikan manfaat maksimal bagi semua pemangku kepentingan yang terlibat.
Perubahan penggunaan lahan dan pola spasial tutupan lahan di sekitar kawasan industry perlu dimonitoring secara berkala untuk menganalisis dampak lingkungan serta hubungannya dengan perkembangan industr [3]. Disisi lain, Ningsih dan Rismawati menunjukkan bahwa proses transformasi lahan perkebunan menjadi zona industri seringkali berdampak

## Yerik  Afrianto  Singgalen,  Penerapan  Metode  Spatio-Temporal  Analysis  dalam  Analisis  Dinamika  Tutupan  dan Penggunaan Lahan Berbasis NDVI dan NDWI
signifikan pada komposisi dan struktur lahan, mengubah ekologi regional, serta memengaruhi keberlanjutan ekosistem lokal  [4].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  manajemen  wilayah  dan  perencanaan  ruang  berperan  penting  dalam  proses identifikasi potensi konflik penggunaan lahan, serta  analisis dampak lingkungan, termasuk perubahan dalam vegetasi, kehilangan habitat alami [5]. Selain itu, pemahaman yang mendalam tentang pola spasial tutupan lahan dapat mendukung perencanaan  tata  ruang  dan  pengelolaan  sumber  daya  alam  yang  berkelanjutan  di  sekitar  kawasan  industri,  serta membantu mengurangi risiko terkait dengan perubahan iklim, pencemaran, dan kesejahteraan masyarakat setempat [6]. Dengan demikian, pemantauan perubahan penggunaan lahan dan pola spasial tutupan lahan  dapat  memitigasi dampak lingkungan  serta  memastikan  bahwa  pengembangan  kawasan  industri  berjalan  sesuai  dengan  prinsip-prinsip keberlanjutan tanpa merugikan aspek sosial-budaya masyarakat lokal serta lingkungan sekitar.
Dinamika tutupan lahan di sekitar kawasan industri perlu dikaji secara kontekstual, agar dapat memahami kognisi spasial  masyarakat  yang  tinggal  di  sektiar  area  industri.  Izzati  et  al.  menunjukkan  bahwa  pemanfaatan  lahan  untuk kepentingan  penghidupan  masyarakat  dalam  beentuk  kegiatan  pertanian  maupun  perkebunan,  berimplikasi  pada  pola tutupan lahan atau pemanfaatan ruang [7]. Disisi lain, Ramadhanita dan Satiawan menunjukkan sejumlah faktor yang memengaruhi  kongnisi  spasial  yakni  kondisi  tanah,  vegetasi,  sosial-budaya,  kegiatan  keagamaan,  tradisi,  mata pencaharian, jaringan jalan, tata letak, arah hadap bangunan, lintas hewan ternak, dan territorial. Hal ini menunjukkan bahwa dinamika tutupan lahan untuk kepentingan pembangunan ekonomi perlu dicermati dari perspektif sosial-budaya dan  ekologi.  Adapun,  Erwanda  et  al.  menunnjukkan  bahwa  perubahan  ekologi  memiliki  pengaruh  terhadap  pola penghidupan  yang  didasari  nilai-nilai  sosial-budaya  masyarakat,  hal  ini  terjadi  karena  perubahan  lanskap  dapat mempengaruhi akses terhadap sumber daya alam, seperti lahan pertanian, hutan, atau perairan, yang merupakan sumber penghidupan tradisional bagi banyak komunitas [8]. Dampak  dari perubahan ruang yang tidak terkendali berimplikasi pada  perubahan  pekerjaan,  penghasilan,  pola  hidup,  bahkan  berpotensi  menimbulkan  isu-isu  sosial,  seperti  migrasi, konflik lahan, dan kesenjangan ekonomi [9]. Oleh karena itu, pemahaman mendalam tentang dinamika tutupan lahan dan analisis dampaknya terhadap mata pencaharian masyarakat lokal menjadi penting dalam merancang strategi kebijakan yang berkelanjutan dan mendukung perencanaan yang mempertimbangkan kesejahteraan dan keberlanjutan komunitas yang terdampak oleh perubahan lingkungan tersebut.
Penelitian  ini  menawarkan  gagasan  untuk  memonitoring  dinamika  tutupan  dan  penggunaan  lahan  di  sekitar kawasan  industri  menggunakan  pendekatan  penginderaan  jarak  jauh  ( remote  sensing )  berdasarkan  metode spatio- temporal  analysis melalui  model Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI)  dan Normalized  Difference  Water Index (NDWI). Giffari et al. menunjukkan bahwa NDVI dapat digunakan sebagai model dalam menganalisis perubahan tutupan  lahan  di  suatu  wilayah  untuk  memperoleh  informasi  tentang  faktor-faktor  yang  menyebabkan  perubahan perubahan lingkungan  serta dampaknya terhadap  ekonomi masyarakat lokal [10]. Disisi lain, Aryastana menunjukkan bahwa model  NDVI memanfaatkan perbedaan reflektansi cahaya inframerah dekat (NIR) dan merah (RED) dari citra satelit,  sehingga  memungkinkan  pengukuran  tingkat  vegetasi  dalam  mengidentifikasi  perubahan  dalam  tutupan  lahan [11].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  model  NDVI  sangat  efektif  digunakan  dalam  mengidentifikasi  dan  menganalisis dinamika tutupan dan penggunaan lahan yang berimplikasi pada nilai vegetasi akibat perambahan hutan, perluasan lahan pertanian, atau pengembangan industri dapat dideteksi dengan akurasi yang tinggi. Adapun, Marlina menegaskan bahwa NDVI dapat digunakan untuk mengevaluasi dampak lingkungan dan sosial yang terjadi akibat perubahan tutupan lahan, termasuk  hilangnya  habitat  alami  dan  perubahan  mata  pencaharian  masyarakat  setempat  [12].  Dengan  demikian, penerapan metode NDVI dapat menghasilkan informasi yang berguna dalam pengambilan keputusan serta perencanaan kebijakan yang berkelanjutan di sekitar Kawasan Industri, yang mengakomodasi aspek-aspek ekologi dan kesejahteraan sosial dalam pengelolaan wilayah tersebut.
Pemanfaatan hasil analisis NDVI memiliki implikasi penting dalam konteks pengambilan keputusan perencanaan pemanfaatan ruang dan kebijakan pembangunan [13]. Johar et al. menunjukkan bahwa data hasil implementasi model NDVI dapat memberikan informasi kuantitatif tentang kondisi vegetasi dan tutupan lahan  di suatu wilayah yang dapat digunakan untuk pengambilan kebijakan atau penetapan program rencana tata ruang [14].  Disisi lain, Tiurmauli et al. menunjukan bahwa model NDVI dapat digunakan untuk mengidentifikasi area yang cocok untuk pertanian, konservasi alam, atau pengembangan industri [15]. Hal ini menunjukkan bahwa NDVI dapat membantu dalam mengantisipasi dan mengelola dampak lingkungan dari proyek pembangunan, seperti pengaruh terhadap ekosistem dan sumber daya alam. Pemanfaatan  hasil  analisis  NDVI  menjadi  alat  penting  dalam  memastikan  bahwa  kebijakan  pembangunan  dan pemanfaatan ruang berbasis data dan berkelanjutan, yang menggabungkan aspek-aspek lingkungan, ekonomi, dan sosial, sehingga dapat menghasilkan hasil yang lebih baik dalam jangka panjang. Adapun, Yuniasih dan Adjie menunjukkan bahwa  pendekatan  penginderaan  jarak  jauh  menggunakan  citra  satelit  berbasis  model  NDVI  dapat  digunakan  untuk mengevaluasi kondisi area perkebunan termasuk sawit [16]. Meskipun demikian, Faizal et al. menunjukkan bahwa model NDVI  merupakan  algoritma  dalam  proses  kalkulasi  data  raster,  namun  terdapat  sumber  data  citra  satelit  yang  perlu dipertimbangkan  yakni  Landsat  ( United  States  Geological  Survey )  atau  Sentinel  2A  ( European  Space  Agency )  [17]. Selain NDVI, model Normalized Difference Water Index (NDWI) memiliki peranan penting dalam lingkungan industri, terutama  dalam  pemantauan  sumber  daya  air.  Cahyono  et  al.  menunjukkan  bahwa  model  NDWI  memungkinkan identifikasi kualitas dan kuantitas air dengan akurat, serta membantu dalam pengawasan keberlanjutan penggunaan air industri. Oleh sebab itu, melalui perbandingan reflektansi cahaya inframerah dekat dan inframerah jauh, NDWI mampu mendeteksi perubahan tingkat kelembaban tanah dan air, yang krusial dalam industri yang bergantung pada pasokan air yang stabil [18]. Adapun, Kemaru dan Eboy menunjukkan bahwa NDWI juga berguna dalam pemantauan pencemaran air dan dampak lingkungan yang dapat terjadi dalam proses produksi. Dengan demikian, penerapan NDWI di lingkungan

## Yerik  Afrianto  Singgalen,  Penerapan  Metode  Spatio-Temporal  Analysis  dalam  Analisis  Dinamika  Tutupan  dan Penggunaan Lahan Berbasis NDVI dan NDWI
industri dapat meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya air dan mendukung praktik keberlanjutan yang lebih baik, sekaligus  meminimalkan  dampak  negatif  terhadap  lingkungan.  Mempertimbangkan  hal  tersebut  maka  penelitian  ini menggunakan data Landsat 8 OLI ( Operational Land Imager ) yang bersumber dari USGS dan mengimplementasikan model NDVI dan NDWI untuk pemantauan indeks vegetasi dan air di zona industri.
Analisis dinamika tutupan dan pemanfaatan lahan  dalam penelitian ini terletak di Kabupaten Halmahera Utara, Provinsi  Maluku  Utara,  Indonesia.  Secara  spesifik,  area  amatan  terletak  di  Desa  Gulo,  Kecamatan  Kao  Utara. Pertimbangan memilih area amatan ialah sebagai berikut : pertama, terdapat perubahan penghidupan masyarakat lokal dengan menjual lahan perkebunan kelapa untuk pengembangan area industry; kedua, dinamika tutupan dan pemanfaatan lahan di sekitar kawasan industry; ketiga, luaran dari hasil monitoring perubahan indeks vegetasi dapat digunakan sebagai pertimbangan  dalam  pengambilan  kebijakan  dan  penetapan  program  tepat  guna  untuk  keberlanjutan  ekologi,  sosial- budaya, dan ekonomi masyarakat Desa Gulo dan sekitar; keempat, luaran penelitian ini dapat digunakan sebagai landasan penetapan program mitigasi risiko bencana akibat perubahan lanskap untuk kepentingan pembangunan fasilitas industri. Disisi lain, beberapa penelitian terdahulu menunjukkan adanya pengaruh ekologi dan sosio-ekonomi yang disebabkan oleh pembangunan kawasan industri. Rahman et al. menunjukkan adanya gerakan sosial yang memperjuangkan keadilan lingkungan di sekitar area industri [19]. Selain itu, Subekti dan Rohmadiani menunjukkan adanya dampak dari zona buffer industri terhadap permukiman warga [20]. Adapun, Conseta et al. menunjukkan pelbagai dinamika dalam pembangunan smelter yakni inkonsistensi kebijakan serta dampaknya terhadap sosial dan lingkungan [21]. Hal ini menunjukkan bahwa kajian  terkait  dengan  dinamika  tutupan  dan  pemanfaatan  lahan  di  sekitar  zona  industri  perlu  dilakukan  menggunakan untuk  menghasilkan  data  dan  informasi  yang  dapat  digunakan  oleh  pemangku  kepentingan  untuk  pembangunan berkelanjutan.
Secara spesifik, dinamika tutupan dan pemanfaatan lahan zona industri yang diamati fokus pada PT. XYZ yang beroperasi di wilayah Desa Gulo berdasarkan Surat Keputusan Ketua TKPRD Kabupaten Halmahera Utara, No. 45/Kep. TKPRD-HU/2018  tentang  rekomendasi  ijin  pemanfaatan  ruang  lokasi  pembangunan.  Pemberian  rekomendasi  ijin pemanfaatan ruang dinilai tidak bertentangan dengan fungsi lokasi sebagaimana termuat di dalam Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW) Kabupaten Halmahera Utara. Selanjutnya, pemberian ijin pemberian ijin disertai syarat-syarat sebagai berikut : pertama, dalam jangka waktu 12 bulan terhitung sejak tanggal ditetapkan surat rekomendasi, lokasi harus benar- benar  telah difungsikan  sesuai  ijin  penggunaan  atau pemanfaatan  ruang.  Jika dalam  waktu  yang  dimaksud  belum  ada proses  pengerjaan  maka  ijin  permohonan  dianggap  batal  atau  tidak  berlaku;  kedua,  pemohon  dilarang memindahtangankan/menjualbelikan  ijin  pemanfaatan  ruang;  ketiga,  pemohon  diwajibkan  memenuhi  ketentuan  dan peraturan  perundang-undangan  yang  berlaku;  keempat,  pemohon  diwajibkan  membuat  dokumen  lingkungan (UKL/UPL/DPLH/AMDAL)  sesuai  ketentuan  dan  peraturan  perundang-undangan  yang  berlaku  sebelum  proses pengembangan  usaha;  kelima,  pemohon  wajib  memperhatikan  kepentingan  ruang  yang  bersifat  lindung  seperti perlindungan  terhadap  kawasan  bawahannya,  yaitu  kawasan  bergambut  dan  kawasan  resapan  air.  Selanjutnya, perlindungan  sungai  terhadap  aliran  pemeliharaan  sungai  dan  ruas  restorasi  sungai  dan  pencegahan  pencemaran  air sungai. Pengamanan terhadap kawasan perlindungan setempat dengan memperhatikan zona penyangga sungai dan mata air, yang masing-masing zona minimal 100 meter dari sempadan sungai maupun mata air. Perlindungan terhadap kawasan konservasi.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  dan  menganalisis  dinamika  tutupan  dan  penggunaan  lahan  di daerah sekitar industri ( buffer zone dan zona industri). Mempertimbangkan syarat dan ketentuan operasional PT.XYZ yang  menekankan  pada  pengendalian  ekologi  lingkungan maka  penelitian  ini  menggunakan pendekatan penginderaan jarak jauh melalui data citra satelit Landsat 8 OLI  yang diperoleh dari United States Geological Survey (USGS) untuk dikelola  menggunakan  model  NDVI  dan  NDWI  melalui  metode  spatio-temporal  analisis  berdasarkan  tahun  2018 (Agustus),  2019  (April  dan  September),  dan  2021  (September).  Dengan  demikian  dapat digambarkan perubahan  nilai index akibat alih fungsi lahan untuk pembangunan smelter dari tahun 2013-2018 dan 2018-2023 yang dapat digunakan oleh pemangku kepentingan untuk memonitoring dinamika tutupan dan pemanfaatan lahan di area operasional hingga area  sekitar  zona  industri.  Adapun,  luaran  penelitian  ini  dapat  digunakan  sebagai dasar pengambilan  keputusan untuk menjaga  keberlanjutan  ekologi,  sosio-ekonomi  masyarakat  di  sekitar  zona  industri,  agar  mewujudkan  prinsip-prinsip pembangunan yang berkeberlanjutan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  ialah spatio-temporal  analysis dengan  tahapan-tahapan  sebagai berikut  : pertama, tahap data selection yakni pemilihan data citra satelit yang digunakan bersumber dari USGS yakni Landsat 8-9 OLI  berdasarkan  koordinat  Kabupaten  Halmahera  Utara  (Latitude  :  1.5074,  Longitude  :127.8937);  kedua,  tahap data preprocesing yakni proses koreksi data raster menggunakan plugin Semi-Automatic Classification pada aplikasi QGIS ( noise removal & atmospheric correction ); ketiga, tahap data integration , yakni proses kalkulasi data raster berdasarkan model  NDVI  dan  NDWI  tahun  2018  (Agustus),  2019  (April  dan  September),  dan  2021  (September);  keempat,  tahap spatial  analysis, yakni  proses  analisis  pola  spasial  berdasarkan  zona  (zona  buffer  gulo,  zona  industry,  zona  buffer dowongimaiti);  kelima,  tahap spatio  temporal  analysis yakni  proses  analisis  perubahan  lanskap  berdasarkan  rentang waktu di masing-masing zona; keenam, tahap data visualization yakni proses visualisasi histogram dari NDVI dan NDWI di masing-masing zona. Adapun, penerapan metode spatio-temporal analysis dapat dilihat pada gambar berikut.
Yerik  Afrianto  Singgalen,  Penerapan  Metode  Spatio-Temporal  Analysis  dalam  Analisis  Dinamika  Tutupan  dan Penggunaan Lahan Berbasis NDVI dan NDWI

## Gambar 1. Metode Spatio-Temporal Analysis
Gambar 1 merupakan penerapan metode spatio-temporal analysis menggunakan model NDVI dan NDWI untuk mengidentifikasi  perubahan  lanskap  serta  nilai  indeks  vegetasi  dan  air  sejak  tahun  2018  (Agustus),  2019  (April  dan September),  dan  2021  (September).  Adapun  area  amatan  dalam  penginderaan  jarak  jauh  meliputi  area  sekitar  ( buffer zone ) Desa Dowongimaiti dan Desa Gulo, serta zona operasional PT. XYZ berdasarkan Surat Keputusan Ketua TKPRD Kabupaten  Halmahera  Utara,  No.45/Kep.  TKPRD-HU/2018  tentang  rekomendasi  ijin  pemanfaatan  ruang  lokasi pembangunan. Pada tahap data selection , data raster yang digunakan ialah data citra satelit Landsat 8 OLI yang diproses menggunakan teknik gereferencing untuk menyesuaikan peta TKPRD sesuai surat rekomendasi ijin pemanfaatan ruang lokasi  pembangunan.  Selanjutnya,  pada  tahap data  pre-processing seluruh  data  raster  dibersihkan  dengan mengaplikasikan  plugin Semi-Automatic  Classification pada  aplikasi  QGIS  untuk  melakukan  koreksi geometric , radiometric , dan atmospheric . Pada tahap data integration , peta TKPRD hasil georeferencing disesuaikan dengan hasil kalkulasi data raster sesuai model NDVI dan NDWI kemudian dilakukan proses ekstraksi dan masking sesuai dengan area amatan. Pada tahap spatial analysis, dilakukan pengamatan pada tutupan dan pemanfaatan lahan di area sekitar zona industri,  yakni buffer  zone Desa  Dowongimaiti  dan buffer  zone Desa  Gulo.  Pada  tahap temporal  analysis, dilakukan perbandingan data spasial tahun 2018 (Agustus), 2019 (April dan September), dan 2021 (September). Pada tahap spatio- temporal analysis, dilakukan analisis perbandingan nilai indeks vegetasi dan air tahun 2018 (Agustus), 2019 (April dan September), dan 2021 (September) di zona industri PT. XYZ dan buffer zone Desa Dowongimaiti dan buffer zone Desa Gulo. Pada tahap data visualization , dilakukan proses analisis akademik melalui data histogram untuk mengidentifikasi dan menganalisis dinamika tutupan dan penggunaan lahan di area buffer zone Desa Dowongimaiti dan buffer zone Desa Gulo, serta zona industri PT. XYZ. Dengan demikian, dapat dihasilkan rekomendasi bagi pemangku kepentingan untuk merencanakan  program  yang  tepat  guna  bagi  keberlanjutan  ekologi,  sosial-budaya  dan  ekonomi  masyarakat  di  Desa Dowongimaiti maupun Desa Gulo. Adapun, area amatan zona industry PT.XYZ dapat dilihat pada hasil georeferencing peta TKPRD-HU tentang rekomendasi ijin pemanfaatan ruang lokasi pembangunan pada gambar berikut.
Gambar 2 . Area Amatan Zona Industri PT.XYZ
Gambar 2 merupakan area amatan dalam penerapan metode spatio-temporal analysis yang mencakup buffer zone Desa Dowongimaiti, buffer  zone Desa  Gulo,  dan  zona  industri  PT.XYZ.  Secara  spesifik,  pembangunan  infrastruktur  untuk operasional industri PT.XYZ menyebabkan perubahan lanskap dan perubahan nilai indeks vegetasi. Bagaimanapun juga, perubahan  permukaan  bumi  memiliki  dampak  yang  signifikan  pada  kondisi  lingkunga,  sosial-budaya,  dan  ekonomi masyarakat lokal. Secara umum, penghidupan masyaraka Desa Gulo dan Desa Dowongimaiti tidak terlepas dari aktivitas
Yerik  Afrianto  Singgalen,  Penerapan  Metode  Spatio-Temporal  Analysis  dalam  Analisis  Dinamika  Tutupan  dan

## Penggunaan Lahan Berbasis NDVI dan NDWI
perkebunan kelapa dalam . Eksistensi PT.XYZ menjadi faktor yang memengaruhi transformasi dan diversifikasi struktur penghidupan  masyarakat  lokal  dalam  perspektif  penghidupan  berkelanjutan  ( Sustainable  Livelihood ).  Hal  ini menunjukkan  bahwa  industrialisasi  jelas  memengaruhi  matapencaharian  masyarakat  lokal,  yang  juga  mencerminkan pendapatan perkapita. Meskipun demikian, keberadaan PT.XYZ tidak mengubah seluruh matapencaharian masyarakat, berdasarkan citra satelit dapat diketahui adanya ketahanan penghidupan sebagai bentuk resiliensi untuk mempertahankan aktivitas perkebunan kelapa dalam . Oleh sebab itu, dinamika tutupan dan penggunaan lahan di area sekitar zona industri, perlu dianalisis menggunakan pendekatan penginderaan jarak jauh ( remote sensing ). Pada gambar berikut dapat dilihat potret  perubahan  lanskap  di  sekitar  zona  industri  PT.XYZ  pada  tahun  2019  (Juni,  Agustus,  September)  dan  2021 (Oktober).
Juni 2019 Agustus 2019
September 2019
Oktober 2021
Gambar 3 . Potret Lanskap Sekitar Zona Industri PT.XYZ
Gambar 3 merupakan potret lanskap dan vegetasi sebelum dan setelah operasional PT.XYZ untuk pembangunan fasilitas  operasional  bisnis.  Sebagai  langkah  preventif,  untuk  menerapkan  strategi  mitigasi  risiko  bencana  akibat perubahan  lanskap  atau  vegetasi  yang  signifikan,  maka  metode spatio-temporal  analysis diimplementasikan menggunakan penginderaan jarak jauh ( remote sensing ). Terdapat beberapa pertimbangan penggunaan remote sensing dalam proses identifikasi dan analisis dinamika tutupan dan penggunaan lahan di sekitar area zona industri sebagai berikut : pertama, luas area, zona industri PT.XYZ dalam peta TKPRD sesuai surat rekomendasi No.45/Kep.TKPRD-HU/2018 tercatat luas area ijin operasional ialah 23,4 Ha. Oleh sebab itu, penginderaan jarak jauh digunakan untuk memudahkan proses pemantauan secara berkala berdasarkan data temporal citra satelit; kedua, ketersediaan data citra satelit Landsat 8- 9 OLI maupun Sentinel 2a serta frekuensi pengambilan data, memudahkan proses pemantauan setiap 5 hari maupun 16 tergantung kepentingan penggunaan data; ketiga, terdapat model pengolahan data selain NDVI, dan NDWI seperti Soil- adjusted  Vegetation  Index  (SAVI),  Enhanced  Vegetation  Index  (EVI),  Normalized  Build-UP  Index  (NDBI),  serta berbagai  model  yang  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  perubahan  nilai  index  vegetasi,  air,  dan  tanah. Mempertimbangkan penggunaan data dan tujuan penelitian ini terbatas pada identifikasi dan analisis dinamika tutupan dan  penggunaan  lahan  di  sekitar  zona  industry  PT.XYZ  maka  penelitian  ini  menggunakan  model  NDVI  dan  NDWI. Adapun, persamaan model NDVI dan NDWI ialah sebagai berikut.
Tabel 1. Model, Persamaan dan Deskripsi NDVI dan NDWI
Model Persamaan Deskripsi NDVI (Band 5 – Band 4)/ (Band 5 + Band 4) “Band 5” mengacu pada reflektansi cahaya di band inframerah dekat (NIR), dan “Band 4” mengacu pada reflektansi cahaya di band merah (RED) pada citra Landsat 8 dan 9.
NDVI  akan  menghasilkan  nilai  yang  berkisar  dari  -1  hingga  +1,  di  mana  nilai  positif mendekati  +1 menunjukkan vegetasi  yang  sehat,  sedangkan  nilai  negatif  mendekati  -1 menunjukkan  permukaan  tanah  yang  tidak  memiliki  vegetasi.  Nilai-nilai  di  antara keduanya mencerminkan tingkat vegetasi yang beragam. NDWI  (Band 3 – Band 5)/ (Band 3 + Band 5) “Band 3” mengacu pada reflektansi cahaya di band hijau (Green) dan “Band 5” mengacu pada reflektansi cahaya di band inframerah dekat (NIR) pada citra Landsat 8 OLI. NDWI adalah  indeks  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  air  dan  digunakan  secara  luas  dalam pemantauan perubahan tutupan air, seperti badan air, sungai, dan danau dalam citra satelit Landsat  8  OLI.  Nilai  NDWI  biasanya  berkisar  dari  -1  hingga  +1,  dengan  nilai  positif menunjukkan adanya air.

## Yerik  Afrianto  Singgalen,  Penerapan  Metode  Spatio-Temporal  Analysis  dalam  Analisis  Dinamika  Tutupan  dan Penggunaan Lahan Berbasis NDVI dan NDWI
Tabel 1 merupakan model, persamaan dan deskripsi tentang NDVI dan NDWI.  Model  NDVI merupakan hasil kalkulasi  data  raster  band  5  dan  band  4  pada  Landsat  8-9  OLI.  Secara  spesifik,  model  NDVI  dapat  mengidentifikasi vegetasi yang sehat maupun permukaan tanah yang tidak memiliki vegetasi. Model ini sangat relevan digunakan untuk menganalisis tutupan dan penggunaan lahan di buffer zone Desa Gulo dan Desa Dowongimaiti berdasarkan nilai indeks yang dihasilkan. Sementara itu, model NDWI merupakan hasil kalkulasi data raster band 3 dan band 5 pada Landsat 8-9 OLI.  Model  NDWI  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  air  sehingga  sangat  relevan  digunakan  untuk  pemantauan perubahan tutupan air, badan air, sungai di zona industry PT.XYZ mengingat pembangunan fasilitas operasional usaha PT.XYZ memiliki jarak yang dekat dengan aliran sungai, serta kebutuhan masyarakat sebagai petani perkebunan kelapa dalam di buffer zone Desa Gulo dan Desa Dowongimaiti. Metode  analisis spatio-temporal sangat  penting  digunakan  dalam  mengidentifikasi  dan  menganalisis  dinamika tutupan dan penggunaan lahan di sekitar zona industry. Kajian ini bersifat urgent , mengingat dampak lingkungan yang signifikan  yang  disebabkan  oleh  aktivitas  industry  selama  pembangunan  infrastruktur.  Dengan  pendekatan remote sensing ,  perubahan  lahan  dapat  dipantau  secara  berkala  untuk  mengidentifikasi  tren,  serta  mengukur  pengaruh  zona industri  terhadap  lingkungan  sekitarnya.  Analisis spatio-temporal ini  memungkinkan  kita  untuk  mengidentifikasi perubahan dalam pola penggunaan lahan, termasuk konversi lahan di buffer zone, maupun zona industry serta dampaknya pada tutupan vegetasi dan air tanah. Dengan memahami perubahan lanskap serta dinamika tutupan dan penggunaan lahan, para pemangku kepentingan dapat mengambil tindakan preventif untuk mengurangi dampak negatif terhadap lingkungan, seperti penurunan kualitas air, kehilangan habitat alam, dan perubahan iklim. Selain itu, analisis spatio-temporal juga membantu  dalam  perencanaan  dan  pengelolaan  wilayah,  dengan  memberikan  dasar  data  yang  kuat  untuk  perumusan kebijakan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Identifikasi  dan  analisis  dinamika  tutupan  dan  penggunaan  lahan  di  sekitar  kawasan  industri  merupakan  kajian  yang sifatnya substansial dalam konteks manajemen wilayah dan lingkungan. Firmawan et al. menunjukkan bahwa identifikasi pola  spasial  khususnya  dinamika  tutupan  dan  penggunaan  lahan  merupakan  suatu  pendekatan  yang  dapat  membantu pemangku kepentingan memahami dampak industri terhadap lingkungan sekitarnya [22]. Disisi lain, Arfidianingrum et al. menunjukkan bahwa identifikasi dan analisis tutupan lahan memungkinkan pemangku kepentingan untuk mengukur konversi lahan, perubahan tutupan vegetasi, dan dampak lainnya yang mungkin timbul sebagai langkah preventif mitigasi bencana [23]. Adapun, Mulya et al. menekankan bahwa hasil identifikasi dan analisis tutupan dan penggunaan lahan dapat memberikan  wawasan dalam perencanaan dan pengelolaan wilayah yang lebih efisien dan berkelanjutan [24]. Hal ini menunjukkan bahwa melalui identifikasi tren dalam perubahan lahan, pemangku kepentingan dapat mengambil tindakan preventif terhadap degradasi lingkungan, mengurangi dampak negatif pada sumber daya alam, dan mendukung praktik keberlanjutan  dalam  konteks  industri.  Dengan  demikian,  pemahaman  yang  baik  terhadap  dinamika  tutupan  dan penggunaan  lahan  di  sekitar  kawasan  industri  merupakan  elemen  kunci  dalam  upaya  menjaga  keseimbangan  antara perkembangan ekonomi dan pelestarian lingkungan.
Dalam  konteks  penelitian  ini,  dapat  diketahui  bahwa  aktivitas  industry  PT.XYZ  memiliki  pengaruh  terhadap kondisi ekologi, dan sosio-ekonomi masyarakat yang bermukim di Desa Gulo dan Desa Dowongimaiti. Secara ekologi, dapat  dilihat  perubahan  lanskap  dengan  adanya pembangunan  infrastruktur  penunjang  industry.  Namun,  secara  sosio- ekonomi  dapat  diidentifikasi  adanya  peluang  ekonomi  yang  memobilisir  masyarakat  lokal  untuk  mengakses  bentuk matapencaharian baru selain aktivitas perdagangan, nelayan, maupun perkebunan kelapa dalam. Meskipun kajian ekologi dan  sosio-ekonomi  masyarakat  di  sekitar  industry  PT.XYZ  sangat  penting,  penelitian  ini  lebih  fokus  membahas implementasi  metode spatio-temporal melalui  penginderaan  jarak  jauh  untuk  mengoptimalkan  fungsi  pengendalian vegetasi dan air di buffer zone (Desa Gulo dan Dowongimaiti) serta zona industri PT. XYZ. Berdasarkan data spasial yang diakses melalui platform google earth di buffer zone Desa Gulo dan buffer zone Dowongimaiti terjadi perubahan tutupan  lahan  berdasarkan  perbandingan  data  bulan  September  2019  dan  bulan  Oktober  2021,  sebagaimana  gambar berikut.
Tutupan Lahan BZ Gulo 2019 (September)
Tutupan Lahan BZ Gulo 2021 (Oktober)

## Yerik  Afrianto  Singgalen,  Penerapan  Metode  Spatio-Temporal  Analysis  dalam  Analisis  Dinamika  Tutupan  dan

## Tutupan Lahan BZ Dowongimaiti 2019 (September)
Tutupan Lahan BZ Dowongimaiti 2021 (Oktober)
Gambar 4 . Perubahan Tutupan Lahan pada buffer zone Desa Gulo dan buffer zone Dowongimaiti (September 2019 dan Oktober 2021)
Gambar  4  merupakan  data  spasial  yang  dapat  diakses  melalui  platform  website google  earth untuk mengidentifikasi perubahan tutupan lahan pada buffer zone Desa Gulo dan buffer zone Dowongimaiti (September 2019 dan Oktober 2021). Meskipun demikian, untuk mengukur nilai indeks vegetasi di masing-masing pada buffer zone Desa Gulo  dan buffer  zone Dowongimaiti  maka  data  citra  satelit  Landsat  8  OLI  dikalkulasikan  berdasarkan  model  NDVI. Beberapa penelitian terdahulu menunjukkan bahwa NDVI dapat digunakan untuk mengidentifikasi perubahan vegetasi di  suatu  wilayah.  Gifari  et  al.  menegaskan  bahwa  penutupan  lahan  dapat  diartikan  sebagai  penutupan  biofisik  pada permukaan bumi sehingga dapat diamati, serta merepresentasikan aktivitas atau perlakuan manusia terhadap areal tersebut untuk kepentingan produksi maupun kepentingan lainnya [10]. Lebih jauh, Aryastana et al. menunjukkan bahwa NVDI digunakan  sebagai  model  untuk  mengukur  estimasi  perubahan  tutupan  lahan  akibat  aktivitas  pertanian  maupun perkebunan [25]. Dengan demikian, model NDVI dapat digunakan untuk mengukur nilai index vegetasi di buffer zone Desa Gulo dan buffer zone Dowongimaiti, sebagaimana gambar berikut.
Gambar 5 . Perubahan Nilai Index Vegetasi Berdasarkan Model NDVI
Gambar 5 merupakan perubahan nilai indeks vegetasi berdsarkan model NDVI berdasarkan data citra satelit bulan Agustus 2018, September 2019, dan September 2021. Berdasarkan data indeks vegetasi di buffer zone Desa Gulo dapat diidentifikasi perubahan nilai indeks vegetasi sebagai berikut : pertama, hasil kalkukasi data citra satelit Landsat 8 OLI bulan  Agustus  2018  sesuai dengan model  NDVI  diperoleh nilai  rata-rata 0,39;  kedua, hasil  kalkulasi  data  citra  satelit Landsat 8 OLI bulan September 2019 sesuai dengan model  NDVI diperoleh nilai rata-rata 0,35; ketiga, hasil kalkulasi data  citra  satelit  Landsat  8  OLI  bulan  September  2021  sesuai  dengan  model  NDVI  diperoleh  nilai  rata-rata  0,43. Selanjutnya,  berdasarkan  data  indeks  vegetasi  di buffer  zone Desa  Dowongimaiti  dapat  diidentifikasi  perubahan  nilai indeks  vegetasi  sebagai  berikut  :  pertama,  hasil  kalkukasi data  citra  satelit  Landsat  8  OLI  bulan  Agustus  2018  sesuai dengan model NDVI diperoleh nilai rata-rata 0,39; kedua, hasil kalkulasi data citra satelit Landsat 8 OLI bulan September 2019 sesuai dengan model NDVI diperoleh nilai rata-rata 0,38; ketiga, hasil kalkulasi data citra satelit Landsat 8 OLI bulan September 2021 sesuai dengan model NDVI diperoleh nilai rata-rata 0,44. Hal ini menunjukkan  bahwa tutupan
Yerik  Afrianto  Singgalen,  Penerapan  Metode  Spatio-Temporal  Analysis  dalam  Analisis  Dinamika  Tutupan  dan

## Penggunaan Lahan Berbasis NDVI dan NDWI
lahan di buffer zone Desa Gulo dan Desa Dowongimaiti mengalami peningkatan nilai indeks vegetasi pada tahun 2021. Adapun, nilai indeks NDVI menunjukkan kondisi vegetasi yang baik di masing-masing area sebagaimana gambar berikut.
Gambar 6 . Histogram NDVI Buffer Zone Desa Gulo dan Desa Dowongimaiti
Gambar 6 merupakan histogram dari implementasi NDVI untuk menganalisis dinamika tutupan dan penggunaan lahan berdasarkan nilai vegetasi di masing-masing area amatan yakni buffer zone Desa Dowongimaiti, dan Desa Gulo. Berdasarkan data tersebut dapat diketahui bahwa masyarakat lokal masih melanjutkan aktivitas perkebunan kelapa dalam, meskipun aktivitas industry PT.XYZ berlangsung. Mempertahankan nilai vegetasi lingkungan di sekitar kawasan industri adalah langkah penting dalam menjaga keberlanjutan ekosistem. Singgalen et al. menegaskan bahwa vegetasi berperan kunci dalam menjaga kualitas udara, mengurangi polusi, serta menyediakan habitat  bagi berbagai jenis flora dan fauna [26].  Selanjutnya,  beberapa  penelitian  terdahulu  menunjukkan  bahwa  upaya  perlindungan  vegetasi  termasuk  dalam pengelolaan  lahan  yang  berkelanjutan,  seperti  penghijauan  dan  rehabilitasi  lahan  [27]–[32].  Hal  ini  menunjukkan perlunya langkah preventif untuk meminimalisir risiko dampak negatif industri terhadap lingkungan, sekaligus menjadi langskah strategis untuk meningkatkan kualitas hidup komunitas sekitar. Mempertimbangkan kondisi vegetasi di kawasan industri juga berperan dalam mengurangi perubahan iklim, sebagai penyerap karbon dioksida maka monitoring indeks vegetasi di sekitar area industri perlu dilakukan secara berkala. Selain vegetasi, ketersediaan air di lingkungan operasional industri  perlu  dikaji  menggunakan  model  NDWI  untuk  mengidentifikasi  area  serapan  air  serta  genangan  air  akibat perubahan lanskap, sebagaimana gambar berikut.

## Yerik  Afrianto  Singgalen,  Penerapan  Metode  Spatio-Temporal  Analysis  dalam  Analisis  Dinamika  Tutupan  dan
Gambar 7 merupakan hasil implementasi model NDVI dan NDWI untuk mengidentifikasi indeks vegetasi dan air di zona industri PT.XYZ berdasarkan data citra satelit tahun 2018 (Agustus) dan 2021 (September). Berdasarkan hasil kalkulasi dapat diketahui bahwa aktivitas pembangunan infrastruktur untuk kepentingan industri menyebabkan perubahan nilai rata-rata indeks vegetasi dari  0,38 (2018) menjadi 0,37 (2021). Meskipun demikian perubahan nilai rata-rata NDVI tidak menunjukkan adanya penurunan secara signifikan. Sementara itu, untuk mengidentifikasi indeks tanah dan vegetasi perlu  menggunakan  model Soil  Adjusted  Vegetation  Index (SAVI).  Selanjutnya,  berdasarkan  model  NDWI  dapat diidentifikasi badan air atau genangan air yang terbentuk akibat alih fungsi lahan untuk kepentingan industri, dimana nilai rata-rata indeks air yang teridentifikasi ialah -0,33. Secara keseluruhan dapat diinterpretasikan bahwa dampak aktivitas industri PT.XYZ terhadap kondisi ekologi masih dalam kategori terkendali, namun perlu dilakukan pemantauan secara rutin agar dapat mengantisipasi kerugian ekologi akibat aktivitas yang tidak ramah lingkungan.
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini  dapat  direkomendasikan  beberapa  program  untuk  mengoptimalkan  data  citra satelit berbasis model NDVI dan NDWI bagi kepentingan ekologi, dan sosio-ekonomi masyarakat lokal. Pertama, perlu adanya tim pemantauan ekologi yang mengolah dan memanfaatkan data citra satelit untuk memantau aktivitas operasional industri  di  zona  industri  PT.XYZ  serta  memantau  aktivitas  perkebunan  warga  di buffer  zone untuk  mengantisipasi terjadinya degradasi nilai index yang signifikan. Kedua, perlu ditetapkan program peningkatan kapasitas Sumber Daya Manusia (SDM) kepada masyarakat di buffer zone terkait dengan dampak aktivitas industri terhadap kondisi ekologi dan sosio  ekonomi  serta  upaya  mitigasi  atau  pengendalian  sehingga  dapat  menguntungkan  seluruh  pihak.  Ketiga, mengoptimalkan upaya pengendalian dengan melibatkan berbagai pihak yang kompeten dan berkontribusi positif bagi keberlanjutan  ekologi,  ekonomi,  sosial-budaya  sebagaimana  prinsip-prinsip  pembangunan  berkelanjutan.  Dengan demikian luaran dari hasil penelitian ini dapat digunakan untuk mengoptimalkan fungsi pengendalian lingkungan, serta mempertimbangkan keberlanjutan sosial-budaya dan ekonomi masyarakat yang berdomisili di sekitar kawasan industri.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian ini dapat diketahui bahwa metode spatio-temporal analysis sangat relevan digunakan dalam mengidentifikasi  serta menganalisis  dinamika  tutupan  dan penggunaan  lahan  di buffer  zone dan  zona  industri  melalui NDVI dan NDWI. Dalam konteks penelitian ini, penggunaan model NDVI menunjukkan adanya perubahan lanskap dan indeks  vegetasi  berdasarkan  nilai  rata-rata  yang  dapat  digunakan  oleh  pemangku  kepentingan  dalam  pengambilan kebijakan  maupun  penetapan  program  untuk  mitigasi  risiko  bencana  akibat  perubahan  permukaan  bumi  untuk kepentingan  industri.  Selanjutnya,  hasil  implementasi  model  NDWI  menunjukkan  adanya  badan  air  dan  genangan  air yang terbentuk di zona industri sebagai bentuk pengendalian atau pemantauan permukaan bumi serta dampaknya terhadap aspek ekologi, dan sosio-ekonomi masyarakat lokal. Secara keseluruhan, tutupan dan penggunaan lahan di buffer zone khususnya Desa Gulo dan Desa Dowongimaiti menunjukkan adanya aktivitas pertanian dan perkebunan kelapa dalam, sebagaimana  data  citra  satelit  Landsat  8  OLI  berdasarkan  tahun  2018,  2019  dan  2021.  Dengan  demikian  luaran  dari metode spatio-temporal analysis dapat digunakan untuk kepentingan monitoring atau pengendalian kondisi lingkungan agar dapat direkomendasikan program tepat guna sebagai langkah preventif dan strategis mitigasi risiko bencana.

## REFERENCES
[1] F. Rozci and I. S. Roidah, “Analisis Faktor Alih Fungsi Lahan Pertanian ke Non Pertanian di Jawa Timur,” J. Ilm. Sosio Agribis , vol. 23, no. 1, pp. 35–42, 2023, doi: 10.30742/jisa23120233192.
[2] E.  Rostini,  “Policy  Paper :  Faktor-Faktor  yang  Memengaruhi  Alih  Fungsi  Lahan  Pertanian  (Sawah)  di  Wilayah  Kota Tasikmalaya,” J. Agristan , vol. 5, no. 1, pp. 32–50, 2023.
[3] S. Muslim, R. P. Utomo, and C. T. H. Permana, “Perubahan penggunaan lahan dan dan pola spasial tutupan lahan di sekitar Kawasan Industri Purwosuman, Sragen,” Reg.  J. Pembang. Wil. dan Perenc. Partisipatif , vol. 18, no. 1, pp. 38–50, 2023, doi: 10.20961/region.v18i1.53755.
[4] K. Ningsih and R. Rismawati, “Dampak Alih Fungsi Lahan Pertanian Terhadapsosial Ekonomi Rumah Tangga Petani Padi,” J. Pertan. Cemara , vol. 19, no. 2, pp. 47–60, 2022, doi: 10.24929/fp.v19i2.2236.
[5] W. B. Adi and A. Muladi, “Alih Fungsi Kawasan Hutan dan Dampaknya Terhadap Bencana Banjir yang Ada di Kabupaten Bima,” Agrienvi J. Ilmu Pertan. , vol. 16, no. 1, pp. 75–82, 2022.
[6] A. Deliar, P. B. K. Santoso, and R. Virtriana, “Analisis Pola Perubahan Tutupan Lahan Berdasarkan Metode Spatial Cluster di Provinsi  Jawa  Barat,” Geodika    J.  Kaji.  Ilmu  dan  Pendidik.  Geogr. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  53–62,  2023,  doi: 10.29408/geodika.v7i1.7105.
[7] A.  Izzati,  S.  Suwarto,  and  S.  Anantanyu,  “Pemanfaatan  Livelihood  Assets  Sebagai  Strategi  Bertahan  Hidup  Petani  Daerah Konservasi DAS Solo di Desa Beruk Kecamatan Jatiyoso Kabupaten Karanganyar,” AGROVITAL  J. Ilmu Pertan. , vol. 6, no. 2, pp. 75–80, 2021, doi: 10.35329/agrovital.v6i2.2039.
[8] Erwanda, V. I. S. Pinasti, and S. G. Aprinatika, “Interaksi Manusia dan Alam Pada Tradisi  Sedekah Bumi  di  Japon Blora,” Dimesia  J. Kaji. Sosiol. , vol. 12, no. 2, pp. 151–160, 2023.
[9] M. M. Wagiu, J. Berdame, and S. Luma, “Menjaga relasi manusia dengan alam: Konstruksi ekoteologis pada religi budaya" Allah dalam tubuh" masyarakat  desa Musi,  kecamatan Lirung, kabupaten Talaud,” Kur.  (Jurnal  Teol.  dan  Pendidik.  Agama Kristen) , vol. 8, no. 2, pp. 584–598, 2022, [Online]. Available: https://e-journal.sttpb.ac.id/index.php/kurios/article/view/263
[10]  O. I. Gifari, K. Kusrini, and K. A. Yuana, “Analisis Perubahan Tutupan Lahan Menggunakan Metode Klasifikasi Terbimbing Pada Data Citra Penginderaan Jauh Kota Samarinda-Kalimantan Timur,” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 18, no. 2, pp. 71–77, 2023, doi: 10.30872/jim.v18i2.5716.

## Yerik  Afrianto  Singgalen,  Penerapan  Metode  Spatio-Temporal  Analysis  dalam  Analisis  Dinamika  Tutupan  dan Penggunaan Lahan Berbasis NDVI dan NDWI
[11]  P. Aryastana, I. G. N. A. Widya, G. W. P. DAna, I. P. S. Suyasa, and W. W. A. Tamara, “Estimasi Perubahan Tutupan Lahan Dengan  Menggunakan  Normalized  Difference  Vegetation  Index  (Ndvi)  Di  Kabupaten  Klungkung  Provinsi  Bali,” J.  Tek. Gradien , vol. 15, no. 1, pp. 45–51, 2023, doi: 10.47329/teknik_gradien.v15i01.1014.
[12]  D.  Marlina,  “Klasifikasi  Tutupan  Lahan  pada  Citra  Sentinel-2  Kabupaten  Kuningan  dengan  NDVI  dan  Algoritme  Random Forest,” STRING (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol. , vol. 7, no. 1, pp. 41–49, 2022, doi: 10.30998/string.v7i1.12948.
[13]  R. S. Sianturi, “Komparasi Metode Klasifikasi Tersupervisi untuk Pemetaan Lahan Terbangun dan NonTerbangun Menggunakan Landsat 8 OLI dan Google Earth Engine (Studi Kasus: Kota Malang),” J. Penataan Ruang , vol. 17, no. 2, pp. 82–89, 2022, doi: 10.12962/j2716179x.v17i2.13434.
[14]  A. Johar, A. Vatresia, and R. R. Rais, “Perbedaan Pengolahan DAS Bengkulu Menggunakan NDVI dan Maximum Likelihood,” J. Pseudocode , vol. 7, no. 2, pp. 115–122, 2020, doi: 10.1201/9780429397547-15.
[15]  I.  Tiurmauli,  N.  M.  Trigunasih,  and  I.  B.  P.  Bhayunagiri,  “Aplikasi  Sistem  Informasi  Geografis  untuk  Pemetaan  Kerapatan Vegetasi dan Penutup Lahan Hubungannya dengan Daerah Resapan Air di Kawasan Pariwisata Ubud, Gianyar, Bali,” Nandur , vol. 3, no. 3, pp. 105–113, 2023.
[16]  B. Yuniasih and A. R. P. Adjie, “Evaluasi Kondisi Kebun Kelapa Sawit Menggunakan Indeks NDVI dari Citra Satelit Sentinel 2,” J. Teknotan , vol. 16, no. 2, pp. 127–132, 2022, doi: 10.24198/jt.vol16n2.10.
[17]  A. Faizal, N. Mutmainna, M. A. Amran, A. Saru, K. Amri, and M. N. Nessa, “Application of NDVI Transformation on Sentinel 2A Imagery for mapping mangrove conditions in Makassar City,” Akuatikisle J. Akuakultur, Pesisir dan Pulau-Pulau Kecil , vol. 7, no. 1, pp. 59–66, 2023, doi: 10.29239/j.akuatikisle.7.1.59-66.
[18]  B.  E.  Cahyono,  R.  Rahagian,  and  A.  T.  Nugroho,  “Analisis  Produktivitas  Padi  berdasarkan  Indeks  Kekeringan  (NDWI  dan NDDI) Lahan Sawah menggunakan Data Citra Sentinel-2A di Kecamatan Ambulu,” Indones. J. Appl. Phys. , vol. 13, no. 1, pp. 88–97, 2023, doi: 10.13057/ijap.v13i1.70682.
[19]  A. Rahman, Y. Slamet, and B. Haryono, “Dinamika Gerakan Sosial Masyarakat Samarinda dalam Memperjuangkan Keadilan Lingkungan (Studi Kasus pada Gerakan Samarinda Menggugat di Kalimantan Timur),” J. Anal. Sosiol. , vol. 7, no. 1, pp. 127– 140, 2018.
[20]  D. P. E. Subekti and L. D. Rohmadiani, “Dampak Keberadaan Zona Industri Terhadap Permukiman,” J. Planoearth , vol. 5, no. 2, pp. 124–128, 2020.
[21]  M.  Contesa,  S.  Ningrum,  and  M.  Rahmatunnisa,  “Smelter :  Inkonsistensi  Kebijakan  ,  Kendala  dan  Dampak  di  Indonesia,” Responsive , vol. 1, no. 1, pp. 6–11, 2018, doi: 10.24198/responsive.v1i1.19095.
[22]  M. A. Firmawan, W. Widiatmaka, and K. Nirmala, “Identification of Spatial Dynamics of Land Use and Cover in Indramayu Regency,” J. Tanah Lingkung. , vol. 23, no. 2, pp. 78–84, 2021.
[23]  D. Arfidianingrum, S. Rustanto, C. Setiwasan, M. Zid, and T. A. Zaelani, “Perubahan Penggunaan Lahan di Kecamatan Mijen Kota Semarang Tahun 2011 dan 2021,” Ecolab , vol. 16, no. 2, pp. 67–74, 2022, doi: 10.20886/jklh.2022.16.2.67-74.
[24]  S. P. Mulya, D. Suherlan, and E. Pravitasari, “Dinamics of Land Use / Cover and Its Conformity with Spatial Plan , and Land Carrying Capacity : Case Study in Ciater Sub District , Subang Regency , West Java Province,” J. Tanah Lingkung. , vol. 21, no. 2, pp. 87–100, 2019.
[25]  P. Aryastana, I. G. N. A. Widya, G. W. P. DAna, I. P. S. Suyasa, and W. W. A. Tamara, “Estimasi Perubahan Tutupan Lahan Dengan  Menggunakan  Normalized  Difference  Vegetation  Index  (NDVI)  Di  Kabupaten  Klungkung  Provinsi  Bali,” J.  Tek. Gradien , vol. 15, no. 1, pp. 45–51, 2023, doi: 10.47329/teknik_gradien.v15i01.1014.
[26]  Y. A. Singgalen, “Implementasi Hyper Spectral of Remote Sensing untuk Analisis Kawasan Ekowisata Mangrove Potensial di Kecamatan Tobelo Timur,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 4, no. 3, pp. 928–935, 2023, doi: 10.47065/josh.v4i3.3378.
[27]  Y. A. Singgalen, C. Gudiato, S. Y. J. Prasetyo, and C. Fibriani, “Mangrove Monitoring Using Normalized Difference Vegetation Index (NDVI): Case Study In North Halmahera, Indonesia,” J. Ilmu dan Teknol. Kelaut. Trop. , vol. 13, no. 2, pp. 219–239, 2021, doi: 10.29244/jitkt.v13i2.34771.
[28]  Y. A. Singgalen, “Vegetation Index and Mangrove Forest Utilization through Ecotourism Development in Dodola and Guraping of North Maluku Province,” J. Manaj. Hutan Trop. , vol. 28, no. 2, pp. 150–161, 2022, doi: 10.7226/jtfm.28.2.150.
[29]  Y. A. Singgalen, “Mangrove forest utilization for sustainable livelihood through community-based ecotourism in kao village of north halmahera district,” J. Manaj. Hutan Trop. , vol. 26, no. 2, pp. 155–168, 2020, doi: 10.7226/JTFM.26.2.155.
[30]  Y.  A.  Singgalen  and  D. Manongga,  “Mangrove-based  Ecotourism  Sustainability  Analysis using NDVI  and  AHP  Approach,” Indones. J. Comput. Cybern. Syst. , vol. 16, no. 2, pp. 125–136, 2022, doi: 10.22146/ijccs.68986.
[31]  Y. A. Singgalen, “Tourism Infrastructure Development and Transformation of Vegetation Index in Dodola Island of Morotai Island Regency,” J. Inf. Syst. Informatics , vol. 4, no. 1, pp. 130–144, 2022, doi: 10.51519/journalisi.v4i1.230.
[32]  Y. A. Singgalen and D. Manongga, “Monitoring of Mangrove Ecotourism Area Using Ndvi, Ndwi, and Cmri in Dodola Island, Morotai  Island  Regency,  Indonesia,” J.  Ilmu  dan  Teknol.  Kelaut.  Trop. ,  vol.  14,  no.  1,  pp.  95–108,  2022,  doi: 10.29244/jitkt.v14i1.37605.