ISSN Print : https://issn.brin.go.id/terbit/detail/1355981664 ISSN Online  : https://issn.brin.go.id/terbit/detail/1492572000
PADURAKSA: Jurnal Teknik Sipil Universitas Warmadewa Desember 2023, Volume 12: Nomor 2 https://doi.org/10.22225/pd.12.2.6370.127-136 Available online at https://www.ejournal.warmadewa.ac.id/index.php/paduraksa

## Analisis indeks vegetasi pada citra Landsat 8 untuk penentuan perubahan tutupan lahan di Kabupaten Badung, Provinsi Bali
Putu Aryastana 1 , I Gede Yogi Adnyana Puspita Riana 2,* , Ilona Dwiyeni Nahak 2 , I Wayan Wartana 2 , Ida Bagus Made Yatana 2
1 Program Studi Teknik Sipil, Universitas Warmadewa, Denpasar, Bali, Indonesia
2 Magister Rekayasa Infrastruktur dan Lingkungan, Universitas Warmadewa, Denpasar, Bali, Indonesia *Corresponding authors: yogiadnyana9857@yahoo.com
Submitted: 25 January 2023, Revised: 25 March 2023, Accepted: 27 April 2023
ABSTRACT: One of the common problems in urban regions is urbanization, urbanization, and industrialization trigger land use change, this land use change urges green land in urban areas to shrink, triggering building density which in the future will lead to new problems such as limited natural resources, congestion, and air pollution, Badung is a regency that is currently being attacked by massive land changes, therefore this research was conducted to compare the level of vegetation density and the area of vegetation density using the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) technique in 2015 and 2021 over Badung Regency. The supervised classification method was used to produce four classes consisting of water, soil, settlement, and vegetation. The results of this study exhibited the land cover decreased between 2015 and 2021 in the vegetation class around 57.26 km 2 . On the other hand, there is an increase in the land cover class for the settlement, land, and water body categories of 47.38 km 2 , 4.08 km 2 , and 5.80 km 2 , respectively. These  results  were  obtained  with  an  accuracy  rate  and  kappa  coefficient  is  89.27%  and  0.86,  respectively.  This  indicate  the classification recult in this study was feasible to use.
KEYWORDS : Badung; NDVI; vegetation index.
ABSTRAK: Salah  satu  permasalahan  yang  umum  terjadi  di  area  perkotaan  adalah  urbanisasi,  urbanisasi  serta  industrialisasi memicu terjadinya perubahan fungsi lahan, perubahan fungsi lahan ini mendesak lahan hijau di perkotaan semakin mengecil, memicu terjadinya  kepadatan  bangunan  yang  kedepannya  akan  memunculkan  masalah  baru  seperti  keterbatasan  sumber  daya  alam, kemacetan, serta polusi udara, Badung merupakan suatu kabupaten yang saat ini sedang diserang oleh perubahan lahan secara besar- besaran, oleh karenanya penelitian ini dilakukan bertujuan untuk membandingkan tingkat kerapatan vegetasi dan luas kerapatan area vegetasi dengan menggunakan metode Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) pada tahun 2015 dan 2021 di Kabupaten Badung.  Metode  klasifikasi  terbimbing  dipergunakan  untuk  menghasilkan  4  kelas  yang  terdiri  dari  air,  tanah,  permukiman,  dan vegetasi. Hasil penelitian saat ini menunjukan terjadi penurunan tutupan lahan tahun antara tahun 2015 dan 2021 pada kelas vegetasi yaitu sebesar 57.26 km 2 . Disisi lain, terjadi peningkatan tutupan lahan untuk kelas lahan permukiman, tanah, dan badan air berturut- turut sebesar 47.38 km 2 , 4.08 km 2 , dan 5.80 km 2 . Hasil ini diperoleh dengan tinggkat akurasi dan kappa coefficient berturut-turut sebesar 89.29% dan 0.86. Hal ini mengindikasikan bahwa hasil klasifikasi pada penelitian ini layak digunakan.
KATA KUNCI : Badung, NDVI; indeks vegetasi.
© The Author(s) 2020. This article is distributed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International license.

## 1 PENDAHULUAN
Salah  satu  permasalahan  yang  umum  terjadi  di area  perkotaan  adalah  urbanisasi,  urbanisasi  serta industrialisasi  memicu  terjadinya  perubahan  fungsi lahan, perubahan fungsi lahan ini mendesak lahan hijau di  perkotaan  semakin  mengecil,  memicu  terjadinya kepadatan bangunan yang kedepannya akan memunculkan  masalah  baru  seperti  keterbatasan sumber  daya  alam,  kemacetan,  serta  polusi  udara (Syahputra  et  al.,  2021).  Ruang  terbuka  perkotaan merupakan  sumber  daya  alam  dan  budaya  bagi  kota, ruang terbuka tidak selalu identik dengan taman, lahan tidur, ataupun rekreasi dengan kata lain ruang terbuka mencangkup  seluruh  area  terbuka  di  perkotaan,
sedangkan  Ruang  Terbuka  Hijau  (RTH)  merupakan suatu kawasan di dalam kota untuk penghijauan, RTH berperan  penting  dalam  menjaga  kualitas  udara, pasokan air tanah, pencegahan banjir, serta menurunkan suhu dari kota sehingga RTH sangat wajib dipertahankan keberadaannya di dalam kota (Febrianti & Sofan, 2014).
Kabupaten Badung memiliki luas wilayah 418.52 km 2 atau  sekitar  7.43%  dari  daratan  Pulau  Bali. Terdapat  6  kecamatan  dan  62  desa/kelurahan  di Kabupaten  Badung.  Kecamatan  Kuta  merupakan kecamatan dengan luas terkecil, sedangkan Kecamatan Petang  adalah  kecamatan  terluas  di  Kabupaten Badung. Berdasarkan data Statistik Kabupaten Badung
terdapat penurunan jumlah penduduk dari tahun 2015 hingga  2021,  pada  tahun  2015  sebanyak  602.7  ribu jiwa  yang terdiri dari 307.4 ribu  jiwa penduduk  laki- laki  dan  295.3  ribu  jiwa  penduduk  perempuan, meningkat 2.43 persen dibandingkan dengan proyeksi penduduk  tahun 2014  yang hanya  sebanyak  589  ribu apabila  dibandingkan  dengan  tahun  2015  pada  tahun 2021 terjadi penurunan jumlah penduduk di Kabupaten Badung yang dimana jumlah penduduk tersebut adaah 548,191  jiwa.  Penurunan  tak  hanya  terjadi  dari  sisi kependudukan  tetapi  juga  dari  segi  lahan  hijau  dan pertanian, pada tahun 2015 tercatat Kabupaten Badung memiliki 28,244 hektar  lahan pertanian sedangkan di tahun 2021 Kabupaten Badung tercatat hanya memiliki 9,800 hektar lahan pertanian (BPS Kabupaten Badung, 2015, 2021)
Vegetasi  merupakan  salah satu unsur penunjang kehidupan  manusia,  vegetasi  menghasilkan  banyak manfaat  bagi  manusia  selain  sebagai  sumber  pangan vegetasi  juga  mampu  mempengaruhi  atmosfer  di sekitartnya,  vegetasi  terbagi  menjadi  berbagai  jenis yang beragam oleh karenanya setiap vegetasi memiliki kerapatan  yang  berbeda-beda  (Hayu  &  Ridwana, 2019).  Sebaran  dan  kerapatan  dari  vegetasi  dapat diketahui dengan pendekatan spektral mixture analysis (SMA) atau vegetation indeks (VI) dimana pendekatan menggunakan indeks vegetasi dilakukan dalam metode penginderaan  jauh.  Indeks  vegetasi  adalah  suatu persamaan  empiris  yang  ditetapkan  terhadap  citra untuk  menampilkan  aspek  vegetasi  yang  mampu menghasilkan  citra  baru  yang  lebih  representative. Lebih  lanjut,  indeks  vegetasi  juga  merupakan  suatu transformasi  matematis  yang  melibatkan  tiga  saluran sekaligus yaitu saluran merah (red), hijau (green), dan inframerah dekat (near infrared) (Winarti & Rahmad, 2019). Dalam sistem informasi geografis, normalized difference vegetation index (NDVI)  merupakan  suatu bentuk  transformasi  citra  umum  yang  merefleksikan tutupan  vegetasi,  NDVI  mampu  mendeskripsikan tutupan  vegetasi  yang  terlihat  dengan  reflektansi saluran  infra  merah dekat  serta dapat  juga  digunakan dalam  memperkirakan  tingkat  kepadatan  vegetasi  di suatu area (Budiputra, 2021). Oleh karenanya dengan menggunakan  NDVI  sebagai  standar  maka  dapat menganalisa citra satelit dengan kerapatan, biomassa, serta tingkat kehijauan yang berbeda (Nailufar, 2018).
Integrasi sistem informasi geografis dan penginderaan  dapat  digunakan  untuk  pengaplikasian analisis tingkat kerapatan vegetasi pada suatu kawasan. “Pengindraan  jauh  adalah  ilmu  untuk  mendapatkan informasi  tentang  gejala,  obyek  atau  daerah  melalui analisis  data  yang  didapatkan  dengan  menggunakan alat tanpa kontak langsung dengan gejala, obyek atau daerah tersebut” (Darmo et al., 2018). Landsat 8 yang diluncurkan pada tahuan 2013 adalah salah satu produk penginderaan  jauh  yang  dapat  dipergunakan  dalam
analisis  kerapatan  vegetasi.  Resolusi  spasial  dan temporal  yang  cukup  baik  mampu  memberikan  data series  yang  dapat  diunduh  secara  gratis  untuk  dapat dimanfaatkan melakukan analisis tutupan lahan seperti identifikasi  sawah  padi  yang  memiliki  4  fase  utama dalam  pertumbuhannya  yaitu  fase  air,  vegetatif, generatif  dan  bera  oleh  karenanya  Landsat  8  cocok digunakan  untuk  sumber  data  analisis  NDVI  di Kabupaten Badung (Ardiansyah et al., 2015).
Penelitian mengenai perubahan lahan di Kabupaten  Badung  dengan  metode  NDVI  dan  citra Landsat  8  sebelumnya  sudah  pernah  dilakukan  yaitu hanya memfokuskan pada identifikasi kerusakan atau perubahan yang terjadi pada kawasan hutan mangrove di  Taman  Hutan  Raya  Ngurah  Rai  Bali  (TAHURA) pada periode Maret sampai Juli 2014 (Rumada et al., 2015). Klasifikasi kerusakan mangrove yang terjadi di kawasan TAHURA dibagi menjadi tiga kategori yaitu tidak  rusak  seluas  1042.02  hektar,  kerusakan  sedang seluas 22.68 hektar, dan kerusakan berat seluas 20.25 hektar  dengan  tingkat  keakuratan  klasifikasi  NDVI sebesar 75% (Rumada et al., 2015).
Berdasarkan hasil studi literature, belum terdapat studi analisis mengenai perubahan tutupan vegetasi di Kabupaten Badung. Oleh karena itu tujuan pada studi saat  ini  adalah  untuk  menganalisis  perubahan kerapatan  vegetasi  di  Kabupaten  Badung  pada  tahun 2015 dan 2021 dengan memanfaatkan citra Landsat 8 dan mengekstrak nilai NDVInya. Untuk analisa indeks kerapatan  vegetasi,  metode  klasifikasi  terbimbing ( supervised classification ) digunakan untuk memperoleh  hasil  analis.  Yang  dimana  untuk  proses klasifikasi  akan  menggunakan  algoritma maximum likelihood .  Teknik  ini  digunakan  karena  memiliki keakurasian  yang  baik.  Peta  klasifikasi tutupan  lahan dan perubahannya diharapkan dapat membantu untuk mengelola  dan  mengembangkan  serta  mengatasi permasalahan  perubahan  penggunaan  lahan  yang  ada di  Kabupaten  Badung.  Hasil  penelitian  ini  juga kedepannya  dapat  menjadi  acuan  mengenai  indeks perubahan  tutupan  lahan  dengan  metode  NDVI  di Kabupaten Badung.

## 2 METODOLOGI

## 2.1 Wilayah Studi
Wilayah  studi  analisis  perubahan  kerapatan vegetasi dilakukan di Kabupaten Badung yang secara geografis  terletak  pada  8.24°  LS  –  8.85°  LS  dan 115.08°  BT  –  115.45°  BT  (Gambar  1).  Pemilihan Kabupaten  Badung  sebagai  wilayah  studi  karena perkembangan  pembangunan  infrastruktur  kawasan yang  cukup  pesat  yang  dikaitkan  dengan  pendapatan asli  daerah  yang  tinggi  (Wirata,  2022).  Disisi  lain Kabupaten Badung juga memiliki kepadatan penduduk yang cukup tinggi (BPS Provinsi Bali, 2022).

## 2.2 Dataset
Sumber  utama  data  citra  dari  penelitian  saat  ini adalah  menggunakan citra Landsat 8 pada tanggal 15 April  2015  dan  6  Februari  2021  (Gambar  2)  yang diperoleh  dari  lembaga  survei  geologi  Amerika Serikat, USGS (United States Geological Survey) pada laman https://earthexplorer.usgs.gov/ ,  dan  data  peta administrasi  Kabupaten  Badung  di  download  pada portal Indonesia Geoospasial pada lama https://tanahair.indonesia.go.id/portal-web .  Perangkat
lunak  ArcMaP  10.3  digunakan  sebagai  alat  bantu dalam pengelohan citra Landsat 8.
Tantangan yang sering dihadapi dalam memproses  citra  Landsat  8  adalah  adanya  bayangan awan dan awan. Kualitas citra sangat dipengaruhi oleh tutupan  awan  dan  bayangan  awan  (Sinabutar  et  al., 2020).  Gambar  2  menunjukan  kualitas  citra  yang dipilih pada studi saat ini memiliki tutupan awan lebih kecil dari 10%, yaitu berturut –turut 5.56% dan 3.9% untuk  citra  Landsat  8  tahun  2015  (Gambar  2a)  dan 2021 (Gambar 2b).
(a)
(b)
Gambar 2. Citra Landsat 8 level 1: (a) 15 April 2015, (b) 6 Februari 2021

## 2.3 Metode
Analisis  indeks  vegetasi  pada  studi  saat  ini menggunaka  teknik  NDVI.  Pada  teknik  NDVI membutuhkan nilai reflektansi permukaan pada citra Landsat  8  tahun  2015  dan  2021. NDVI  merupakan indeks ‘kehijauan’ vegetasi yang mempunyai  rentang nilai  antara  -1  sampai  +1  (Mohajane  et  al.,  2018). Angka  negatif  pada  NDVI  menunjukan  kerapatan vegetasi rendah seperti rawa, air, sungai, permukiman sedangkan  angka  positif  menunjukan  vegetasi  tinggi (Arifin, 2018). Adapun untuk rumus dari NDVI adalah sebagai  berikut  (Aryastana  et  al.,  2023;  Que  et  al., 2019):
𝑁𝐷𝑉𝐼 = (𝑁𝐼𝑅−𝑅𝐸𝐷)
(𝑁𝐼𝑅+𝑅𝐸𝐷) ...............................................   (1)
dimana NDVI adalah normalized difference vegetation index , NIR menunjukkan  nilai  reflektansi  permukaan untuk kanal near infra red (band 5 pada citra Landsat 8),  dan RED merepresentasikan  nilai  reflektansi permukaan untuk kanal red (band 4 pada citra Landsat 8).
Klasifikasi  tutupan  lahan  yang  digunakan  pada studi  ini  adalah  klasifikasi  terbimbing  ( supervised classification )  yang  didasarkan  pada  nilai  NDVI  di
suatu  titik  yang  telah  diketahui  jenis  objeknya  atau klasifikasi  objeknya.  Instrumen maximum  likelihood pada  perangkat  lunak ArcMap digunakan  dalam klasifikasi terbimbing pada studi ini. Hasil klasifikasi sangat  ditentukan  jumlah  sampel  objek  ( training sample )  yang  digunakan  (Humaidah  et  al.,  2015; Septiani  et  al.,  2019).  Penentuan  training  sample  ini sendiri dilakukan secara teliti sesuai dengan gambaran peta, agar nantinya mendapatkan hasil klasifikasi yang optimal.  Klasifikasi  yang  digunakan  pada  studi  ini terbagi  menjadi  empat  kelas  yaitu  air,  tanah, permukiman,  dan  vegetasi.  Jumlah  dan  sebaran training  sample yang  digunakan  dalam  klasifikasi dapat dilihat pada Gambar 1 dan Tabel 1.
Tabel 1. Jumlah Training Sample sesuai dengan Klasifikasi Tutupan Lahan
Klasifikasi Tutupan Lahan Jumlah Training Sample Air 5 Tanah 10 Permukiman 18 Vegetasi 14 Total 47
Penilain  kinerja  hasil  klasifikasi  tutupan  lahan merupakan  tahapan  yang  paling  penting  untuk memberikan  gambaran  tentang  tingkat  keakurasian dari  hasil  klasifikasi  (Mohajane  et  al.,  2018).  Matrik kesalahan  digunakan  dalam  proses  mencari  nilai akurasi dalam klasifikasi yaitu melalui perbandingkan kesesuaian hasil klasifikasi dengan sampel yang telah diverifikasi  di  lapangan  ( testing  sample )  (Aryastana, Mosa,  et  al.,  2022).  Jumlah  testing  sample  yang digunakan  untuk  menilai  tingkat  akurasi  hasil klasifikasi  tutupan  lahan  pada  studi  ini  dapat  dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Jumlah Testing Sample sesuai dengan Klasifikasi Tutupan Lahan
Klasifikasi Tutupan Lahan Jumlah Testing Sample Air 31 Tanah 26 Permukiman 40 Vegetasi 43 Total 140
Indikator  akurasi  yang  digunakan  adalah user accuracy  (UA) , producer’s  accuracy  (PA) , overall accuracy (OA) , dan kappa coefficient (KC) (Lestari et al.,  2021;  Patel  &  Kaushal,  2010).  Tingkat  akurasi minimum  yang  dianjurkan  berdasarkankan  referensi studi sebelumnya adalah 85% (Foody, 2002; Mohajane et  al.,  2018;  Thomlinson  et  al.,  1999),  sedangkan kriteria  peringkat  untuk  nilai KC dapat  dilihat  pada Tabel 3 (Lestari et al., 2021).
Tabel 3. Kriteria nilai KC KC Kriteria Kecocokan < 0 Sangat Lemah 0.00 – 0.20 Agak Lemah 0.21 – 0.40 Cukup 0.41 – 0.60 Sedang 0.61 – 0.80 Kuat 0.81 – 1.00 Sangat kuat Sumber: (Lestari et al., 2021)
Perhitungan  indikator  akurasi  disajikan  pada Persamaan 2 sampai dengan Persamaan 5, berikut ini (Barsi et al., 2018; Lestari et al., 2021; Patel & Kaushal, 2010):
𝑈𝐴 =   ( 𝑋 𝑖𝑖 𝑋 +1 ) x 100%  ............................................   (2)
𝑃𝐴 =   ( 𝑋 𝑖𝑖 𝑋 1+ ) x 100%  ............................................   (3)
𝑂𝐴 = ∑ 𝑋 𝑖𝑖 𝑖=1 𝑁 x 100%  .........................................   (4)
𝐾𝐶 = 𝑁·∑ 𝑋 𝑖𝑖 𝑖=1 −∑ 𝑋 1+ 𝑋 +1 𝑖=1 𝑁 2 −∑ 𝑋 1+ 𝑋 +1 𝑖=1 ..................................   (5) dimana N menunjukkan  total  jumlah  sampel, X ii merepresentasikan nilai diagonal matriks pada kolom ke-i dan baris ke-i, X 1+ adalah jumlah pada baris ke-i, dan X +1 menunjukkan jumlah pada kolom ke-i.

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Tutupan Lahan
Berdasarkan  analisis  data  NDVI  maka  berikut adalah  klasifikasi  vegetasi  di  daerah  Kabupaten Badung  pada  tahun  2015  dan  2021  terdiri  dari  air, tanah, lahan permukiman, serta vegetasi (Gambar 3 dan Gambar 4). Terlihat dari hasil analisis vegetasi masih sangat tinggi di tahun 2015 (Gambar 3). Berdasarkan Gambar  3  maka  dapat  dilihat  bahwa  vegetasi  masih mendominasi tutupan lahan di kabupaten badung pada tahun 2015 terutama pada wilayah petang yang masih sedikit  terjadi  perubahan  lahan,  perubahan  lahan terbanyak terjadi di kecamatan  Kuta, Kuta Utara, dan Mengwi  dimana  3  kecamatan  ini  merupakan  pusat perkotaan serta aktivitas kepariwisataan di kabupaten badung, pada gambar diatas juga ditemukan badan air yang  mewakili  waduk  serta area perairan di  kawasan taman mangrove Ngurah Rai.
Seiring  dengan  pertumbuhan  penduduk  serta ekonomi di kabupaten badung maka alih fungsi lahan besar-besaran pun terjadi, dapat dilihat dari Gambar 4 dimana  kawasan  Kuta,  Kuta  Utara,  Mengwi,  sudah kehilangan sebagian besar lahan vegetasi, terlihat dari indeks  warna  klasifikasi,  sedangkan  kawasan  Kuta Selatan  juga  sudah  mengalami  perubahan  lahan sebanyak  lebih  kurang  45%  dibandingkan  dengan tahun 2015.
Analisis  perubahan  tutupan  lahan  Kabupaten Jembrana ini dilakukan dengan membandingkan 2 citra dengan  rentang  waktu  7  tahun.  Berdasarkan  hasil analisis tutupan lahan tahun 2015 (Gambar 3) dan 2021 (Gambar 4) disajikan pada Tabel 4.
Berdasarkan  data  hasil  analisis  citra  Landsat  8 tahun  2015  dan  2021,  maka  data  yang  dihasilkan menunjukan bahwa Kabupaten Badung yang diklasifikasikan  memiliki  total  luasan  penggunaan lahan  seluas  418.52  km 2 ,  dengan  tingkat  perubahan lahan  yang  massif  terjadi  pada  muka  badan  air  di Kabupaten  Badung  terlihat  dari  perbandingan  luasan pada tahun 2015 dan 2021 terjadi peningkatan sebesar 5.80 km 2 dengan persentase mencapai 101.22%.
Selain badan air area permukiman juga turut andil merubah  wajah  Kabupaten  Badung  terlihat  dari peningkatan  luasan  permukiman  sebanya  47.38  km 2 atau sebesar 103.04 % dibandingkan tahun 2015, untuk muka  tanah  sendiri  peningkatannya  cukup  signifikan juga dengan angka 4.08 km 2 atau 39.9%, hal negative justru  terlihat  dari  sisi  tutupan  vegetasi  Kabupaten Badung yang mengalami perubahan lahan seluas 57.26 km 2 atau sebesar 16.09 % dibandingkan tahun 2015.
Tabel 4. Perubahan luas tutupan lahan Kabupaten Badung dari tahun 2015 ke 2021 No Tutupan Lahan 2015 2021 Perubahan Luas (km 2 ) Persentase (%) Luas (km 2 ) Persentase (%) Luas (km 2 ) Persentase (%) 1 Air 5.73 1.37 11.53 2.75 5.80 101.22 2 Tanah 11.03 2.64 15.11 3.61 4.08 36.99 3 Permukiman 45.98 10.99 93.36 22.31 47.38 103.04 4 Vegetasi 355.78 85.01 298.52 71.33 -57.26 -16.09 Total 418.52 100.00 418.52 100.00
Perubahan lahan ini dapat disebabkan oleh adanya kegiatan pengelolaan lahan yang kurang tepat ataupun juga imbas dari meningkatnya kawasan permukiman di Kabupaten  Badung,  pembangunan  infrastruktur  skala internasional pun juga banyak dilakukan di Kabupaten Badung  seperti  perluasan  Airport  Ngurah  Rai, Pembangunan  Hotel,  Beach  Club  maupun  sarana pariwisata  lainnya  hal  ini  lah  yang  seharusnya  mulai diperhatikan agar kedepannya jangan sampai Kabupaten  Badung  benar-benar  kehilangan  tutupan lahan vegetasi. Hasil studi saat ini juga sejalan dengan hasil studi sebelumnya di Kabupaten Bangli yang juga mengalami perubahan yang signifikan pada klasifikasi permukiman dan vegetasi seiring dengan pertambahan jumlah  penduduk  dan  perkembangan  pembangunan (Aryastana, Mosa, et al., 2022).
Secara  umum  untuk  luasan  area  tutupan  lahan hijau atau vegetasi di Kabupaten Badung masih sesuai dengan  kriteria  persentase  minimum  kawasan  hijau
sebesar  30.00%  sesuai  dengan  syarat  Undang  – Undang  Republik  Indonesia  Nomor  26  Tahun  2007 tentang Penataan Ruang tentang perlunya penyediaan Ruang  Terbuka  Hijau  pada  wilayah  Kota  (Presiden Republik Indonesia, 2007).

## 3.2 Tingkat Akurasi Klasifikasi Tutupan Lahan
Pengamatan  awal  menunjukkan  bahwa  hasil klasifikasi tutupan lahan terlihat wajar.  Validasi hasil analisis  produk  penginderaan  jauh  perlu  dilakukan untuk mengetahui tingkat keakurasian produk tersebut (Aryastana, Liu, et al., 2022). Pengujian tingkat akurasi hasil  klasifikasi  dilakukan  dengan  membandingkan sebanyak  140  titik  sampel  hasil  survey  lapangan dengan  hasil  klasifikasi  menggunakan  evaluasi kuantitatif  dalam  bentuk  matriks  kesalahan.  Hasil analisis  tingkat  akurasi  untuk  masing-masing  kelas tutupan lahan di Kabupaten Badung  pada tahun 2015 dan 2021 dapat dilihat pada Tabel 5 dan Tabel 6.
Tabel 5. Matriks kesalahan uji akurasi pada tahun 2015
Kebenaran Lapangan Total UA (%) Air Tanah Permukiman Vegetasi
M ode l
Air 31 0 0 0 31 100.00 Tanah 0 18 3 5 26 69.23 Permukiman 0 4 36 0 40 90.00 Vegetasi 0 0 5 38 43 88.37 Total 31 22 44 43 140 86.90 PA (%) 100.00 81.82 81.82 88.37 88.00 OA (%) 87.86 KC 0.84 Tabel 6. Matriks kesalahan uji akurasi pada tahun 2021 Kebenaran Lapangan Total UA (%) Air Tanah Permukiman Vegetasi M ode l
Air 27 2 2 0 31 87.10 Tanah 0 22 3 1 26 84.62 Permukiman 0 3 36 1 40 90.00 Vegetasi 0 0 3 40 43 93.02 Total 27 27 44 42 140 88.68 PA (%) 100.00 81.48 81.82 95.24 89.63 OA (%) 89.29 KC 0.86
Tabel  5  menunjukkan  bahwa  nilai  indikator akurasi  PA  untuk  kelas  tutupan  lahan  air,  tanah, permukiman,  dan  vegetasi  berturut-turut  adalah 100.00%, 81.82%, 81.82%, dan 88.37%. Rata-rata nilai PA adalah 88.00%. Nilai indikator akurasi UA untuk masing-masing  kelas  tutupan  lahan  air,  tanah, permukiman,  dan  vegetasi  berturut-turut  adalah 100.00%, 69.23%, 90.00%, dan 88.37%. Dimana rata- rata  nilai  UA  adalah  86.90%.  Nilai  indikator  tingkat akurasi  OA  adalah  87.76%,  sedangkan  nilai  KC sebesar  0.84.  Hal  ini  berarti  bahwa  tingkat  kriteria kecocokan  antara  data  lapangan  dengan  model  hasil klasifikasi adalah sangat kuat.
Berdasarkan Tabel 6 dapat diketahui bahwa nilai indikator  akurasi  PA  untuk  kelas  tutupan  lahan  air, tanah, permukiman, dan vegetasi berturut-turut adalah 100.00%, 81.48%, 81.82%, dan 95.24%. Rata-rata nilai PA adalah 89.63%. Nilai indikator akurasi UA untuk masing-masing  kelas  tutupan  lahan  air,  tanah, permukiman,  dan  vegetasi  berturut-turut  adalah 87.10%, 84.62%, 90.00%, dan 93.02%. Dimana rata- rata  nilai  UA  adalah  88.68%.  Nilai  indikator  tingkat akurasi  OA  adalah  89.29%,  sedangkan  nilai  KC sebesar  0.86.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  tingkat kriteria kecocokan antara data lapangan dengan model hasil klasifikasi adalah sangat kuat.
Secara  keseluruhan  nilai  indikator  akurasi  (PA, UA, dan OA) hasil klasifikasi lebih besar dari 85.00% dan nilai kappa coefficient lebih besar dari 0.81, hal ini memperlihatkan bahwa klasifikasi kelas tutupan lahan di  Kabupaten  Badung  tahun  2015  dan  2021  mampu terpetakan secara baik. Seluruh indikator keakurasian ini  memperlihatkan  tingkat  keabsahan  suatu  hasil klasifikasi tutupan lahan yang telah memenuhi standar tingkat  keakurasian  (Sinabutar  et  al.,  2020).  Oleh karena itu, hasil keakurasian klasifikasi tutupan lahan pada  studi  ini  dapat  dijadikan  acuan  bahwa  metode klasifikasi  terbimbing  sangat  baik  untuk  diterapkan untuk  identifikasi  tutupan  lahan  dari  citra  Landsat  8. Studi  sebelumnya  di  Kabupaten  Bangli  juga menunjukkan bahwa penggunaan klasifikasi terbimbing  juga  menghasilkan  tingkat  keakurasian  di atas 85% (Aryastana, Mosa, et al., 2022).

## 4 KESIMPULAN
Citra satelit Landsat 8 pada tahun 2015 dan 2021 digunakan  untuk  mendapatkan  perubahan  tutupan lahan  di  Kabupaten  Badung  dengan  melakukan ektraksi  nilai  NDVI  melalui  teknik  klasifikasi terbimbing.  Hasil  penelitian  saat  ini  menunjukan terjadi  penurunan  tutupan  lahan  tahun  antara  tahun 2015 dan 2021 pada kelas vegetasi yaitu sebesar 57.26 km 2 .  Disisi  lain,  terjadi  peningkatan  tutupan  lahan untuk  kelas  lahan  permukiman,  tanah,  dan  badan  air berturut-turut  sebesar  47.38  km 2 ,  4.08  km 2 ,  dan  5.80 km 2 .  Hasil  ini  diperoleh dengan  tinggkat  akurasi  dan kappa  coefficient berturut-turut  sebesar  89.29%  dan
0.86. Hal ini mengindikasikan bahwa hasil klasifikasi pada penelitian ini layak digunakan.
Studi  saat  ini  menekankan  bahwa  citra  satelit Landsat  yang  memiliki  resolusi  spasial 30  m  mampu memberikan  hasil  klasifikasi  tutupan  lahan  yang proporsional. Penggunaan citra satelit dengan resolusi spasial  yang lebih tinggi disarankan untuk digunakan pada penelitian selanjutnya untuk mendapatkan tingkat klasifikasi tutupan lahan yang lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
Ardiansyah, Subiyanto, S., & Sukmono, A. (2015). Identifikasi Lahan Sawah Menggunakan NDVI  dan PCA pada Citra Landsat  8  (Studi  Kasus:  Kabupaten  Demak,  Jawa Tengah). Jurnal  Geodesi  UNDIP , 4 (4),  316–324. https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/geodesi/article/vi ew/9958
Arifin,  D. (2018). Identifikasi Tutupan Lahan  Kota Samarinda dengan  Memanfaatkan  Citra  Satelit  Landsat-8  dan Algoritma  NDVI. Elipsoida :  Jurnal  Geodesi  Dan Geomatika , 1 (02), 79–84.
https://doi.org/10.14710/elipsoida.2018.3470
Aryastana, P., Liu, C.-Y., Jong‐Dao Jou, B., Cayanan, E., Punay, J.  P.,  &  Chen,  Y.  (2022).  Assessment  of  Satellite Precipitation  Data  Sets  for  High  Variability  and  Rapid Evolution  of  Typhoon  Precipitation  Events  in  the Philippines. Earth and Space Science , 9 (9). https://doi.org/10.1029/2022EA002382
Aryastana, P., Mosa, M. I. G., Widiana, W., Putra, I. M. E. E., &  Rustiawan,  G.  (2022).  Application  of  normalized difference  vegetation  index  in  classifying  land  cover change over Bangli regency by using Landsat 8 imagery. Journal  of  Infrastructure  Planning  and  Engineering (JIPE) , 1 (1), 8–14. https://doi.org/https://doi.org/10.22225/jipe.1.1.2022.8-
14
Aryastana, P., Widya, I. G. N. A., Dana, G. W. P., Putu, I. S. S., & Tamara, W. W. A. (2023). Estimasi perubahan tutupan lahan  dengan  menggunakan  normalized  difference vegetation  index  (NDVI)  di  Kabupaten  Klungkung Provinsi  Bali. Jurnal  Teknik  Gradien , 15 (1),  45–51. http://www.ojs.unr.ac.id/index.php/teknikgradien Barsi, Á., Kugler, Z., László, I., Szabó, G., & Abdulmutalib, H. M. (2018). Accuracy Dimensions in Remote Sensing. The International  Archives  of  the  Photogrammetry,  Remote Sensing and Spatial Information Sciences , XLII – 3 , 61–67. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-3-61-2018 BPS  Kabupaten  Badung.  (2015). Kabupaten  Badung  Dalam Angka 2015 . Badan Pusat Statistik Kabupaten Badung. BPS  Kabupaten  Badung.  (2021). Kabupaten  Jemrana  Dalam Angka 2021 . Badan Pusat Strastistik Kabupaten Badung. BPS  Provinsi  Bali.  (2022). Beberapa  Karakteristik  Penduduk Menurut Kabupaten/Kota di Bali Hasil Sensus Penduduk 2020 . Badan Pusat Statistik Provinsi Bali. https://bali.bps.go.id/statictable/2021/04/12/173/beberap a-karakteristik-penduduk-provinsi-bali-menurut- kabupaten-kota-hasil-sensus-penduduk-2010-dan- 2020.html
Budiputra,  A.  R.  (2021).  Analisis  Kerapatan  Vegetasi  di Kabupaten  Magelang  Menggunakan  Citra  Landsat  8 Bermetode  NDVI  (Normalized  Difference  Vegetation Index). Jurnal Sosial Teknologi , 1 (11). https://doi.org/10.36418/jurnalsostech.v1i11.231 Darmo,  K.,  Suarbawa,  K.  N.,  &  Widagda,  I.  G.  A.  (2018).
Analisa  Perubahan  Luas  Tingkat  Kerapatan  Mangrove Taman  Hutan  Raya  Ngurah  Rai  Bali  dengan
Menggunakan  Citra  Satelit  Landsat  8  Analysis  of Changes in Area of Mangrove Density at Ngurah Rai Bali Grand  Forest  Park  Using  Image  of  Landsat  8  Satellite. Buletin Fisika , 19 (2), 58–63.
Febrianti, N., & Sofan, P. (2014). Ruang Terbuka Hijau di DKI Jakarta  Berdasarkan  Analisis  Spasial  dan  Spektral  Data Landsat  8. Seminar  Nasional  Penginderaan  Jauh  2014 , 498–504.
Foody,  G.  M.  (2002).  Status  of  land  cover  classification accuracy  assessment. Remote  Sensing  of  Environment , 80 (1),
185–201. https://doi.org/10.1016/S0034-
4257(01)00295-4
Hayu,  M.  K.,  &  Ridwana,  R.  (2019).  Analisis  Kerapatan Vegetasi  untuk  Area  Pemukiman  dengan  Memanfaatan Citra  Satelit  Landsat  di  Kota  Tasikmalaya. JURNAL
GEOGRAFI , 8 (2), 78.
https://doi.org/10.24036/geografi/vol8-iss2/845
Humaidah, N., Sudarsono, B., & Prasetyo, Y. (2015). Analisis Perbandingan  Kepadatan  Pemukiman  Menggunakan Klasifikasi  Supervised  dan  Segmentasi  (Studi  Kasus: Kota  Bandung). Jurnal  Geodesi  UNDIP , 4 (4),  73–80. https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/geodesi/article/vi ew/9931
Lestari, N. A., Ridwan, I., & Fahruddin, F. (2021). Identifikasi Penggunaan  Lahan  Menggunakan  Metode  Klasifikasi Maksimum  Likelihood  Pada  Citra  Satelit  Landsat  8 OLI/TIRS Di Kabupaten Lamandau Provinsi Kalimantan Selatan  Tengah. Jurnal  Natural  Scientiae , 1 (1),  29–34. https://doi.org/10.20527/jns.v1i1.4426
Mohajane,  M.,  Essahlaoui,  A.,  Oudija,  F.,  El  Hafyani,  M., Hmaidi, A. El, El Ouali, A., Randazzo, G., & Teodoro, A. C. (2018). Land Use/Land Cover (LULC) Using Landsat Data Series (MSS, TM, ETM+ and OLI) in Azrou Forest, in  the  Central  Middle  Atlas  of  Morocco. Environments ,
5 (12), 131. https://doi.org/10.3390/environments5120131 Nailufar,  B.  (2018).  Analisis  Perubahan  Indeks  Kerapatan
Vegetasi dengan Metode Analisis Normalized Difference Vegetation  Index (NDVI)  di  Kota Batu Berbasis Sistem
Informasi  Geografis  (GIS)  dan  Pengindraan  Jauh. Mintakat: Jurnal Arsitektur , 19 (2). https://doi.org/10.26905/mintakat.v19i2.2356
Patel, N., & Kaushal, B. (2010). Improvement of user’s accuracy through classification of principal component images and stacked  temporal  images. Geo-Spatial  Information
Science , 13 (4), 243–248. https://doi.org/10.1007/s11806- 010-0380-0 Presiden  Republik  Indonesia.  (2007). Undang  -  Undang Republik  Indonesia  Nomor  26  Tahun  2007  Tentang Penataan Ruang . Sekretariat Negara Republik Indonesia. Que, V. K. S., Prasetyo, S. Y. J., & Fibriani, C. (2019). Analisis Perbedaan  Indeks  Vegetasi  Normalized  Difference Vegtation  Index  (NDVI)  dan  Normalized  Burn  Ratio (NBR) Kabupaten Pelalawan Menggunakan Citra Satelit
Landsat  8. Indonesian  Journal  of  Computing  and
Modeling , 2 (1), 1–7. https://ejournal.uksw.edu/icm/article/view/2534
Rumada,  I.  W.,  Kesumadewi,  A.  A.  I.,  &  Suyarto,  R.  (2015).
Interpretasi  Citra  Satelit  Landsat  8  Untuk  Identifikasi Kerusakan  Hutan  Mangrove  di  Taman  Hutan  Raya Ngurah  Rai  Bali. Agroekoteknologi  Tropika , 4 (3),  234–
243.
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 , 16 (2),  90– 96. https://doi.org/https://doi.org/10.15294/jg.v16i2.19777 Sinabutar, J. J., Sasmito, B., & Sukmono, A. (2020). Studi Cloud Masking  Menggunakan  Band  Quality  Assessment,
Function  of  Mask  Dan  Multi-Temporal  Cloud  Masking Pada Citra Landsat 8. Jurnal Geodesi UNDIP , 9 (3), 51– 60.
Syahputra, A., Jatmiko, R. H., Hizbaron, D. R., & Fariz, T. R. (2021). Perbandingan  Indeks  Lahan  Terbangun  NDBI dan  Land  Surface  Temperature  Dalam  Memetakan Kepadatan Bangunan di Kota Medan . 16–22. Thomlinson,  J.  R.,  Bolstad,  P.  V,  &  Cohen,  W.  B.  (1999). Coordinating  Methodologies  for  Scaling  Landcover Classifications  from  Site-Specific  to  Global. Remote Sensing of Environment , 70 (1), 16–28. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(99)00055-3
Winarti, & Rahmad, R. (2019). Analisis Sebaran dan Kerapatan Vegetasi  Menggunakan  Citra  Landsat  8  Di  Kabupaten Dairi,  Sumatera  Utara. JURNAL  SWARNABHUMI: Jurnal  Geografi  Dan  Pembelajaran  Geografi , 4 (1),  61– 65.
Wirata, G. (2022). Strategi Peningkatan Ketahanan Pangan pada Masa  Pandemi  COVID-19  melalui  Penguatan  Kearifan Lokal  di  Kabupaten  Badung  Bali. Jurnal  Kajian  Bali , 12 (1), 69–88.