## Pemetaan Penggunaan Lahan Pertanian di Kota Kupang menggunakan Penginderaan Jauh
Mapping of Agricultural Land Use in Kupang City using Remote Sensing
Frederika Rambu Ngana
Program Studi Fisika, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana, Kupang, Nusa Tenggara Timur, Indonesia.
Email Coresponden: frederika.rambungana@staf.undana.ac.id
Info Artikel Diterima: 10/05/2024 Direvisi: 07/06/2024 Disetujui: 30/06/2024

## ABSTRAK
Setiap  tahun,  Dinas  Pertanian  kabupaten  dan  kota  di  wilayah  provinsi  Nusa  Tenggara  Timur  (NTT) melaporkan luas penggunaan lahan pertanian ke Dinas Pertanian dan Ketahanan Pangan Provinsi NTT. Perhitungan  luas  lahan  pertanian  dilakukan  oleh  Dinas  Pertanian  Kota  maupun  kabupaten  di  Nusa Tenggara  Timur  secara  manual.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memetakan  dan  menghitung  luas penggunaan  lahan  pertanian  dengan  penginderaan  jauh.  Kota  Kupang  dijadikan  sebagai  lokasi  studi kasus. Data penginderaan jauh yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra satelit Landsat 9 dari U.S  Geological  Survey perekaman  bulan  Agustus  tahun  2022.  Citra  ini  kemudian  diklasifikasikan berdasarkan kelas lahan sawah, lahan pertanian bukan sawah dan bukan lahan pertanian. Klasifikasi dilakukan  dengan  algoritma Random  Forest dengan  menggunakan  software  QGIS.  Klasifikasi  ini menggunakan  sampel  data  lahan (training  sites) di  Kota  Kupang  yang  diambil  dengan  GPS.  Hasil penelitian berupa peta penggunaan lahan pertanian di Kota Kupang. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa  penginderaan  jauh  memungkinkan  Dinas  Pertanian  dan  Ketahanan  Pangan  Provinsi  Nusa Tenggara Timur untuk mengetahui lokasi dan luas dari penggunaan lahan pertanian di wilayah Provinsi NTT dengan cepat dan akurat tanpa survei lapangan. Untuk memetakan penggunaan lahan pertanian di wilayah Provinsi NTT yang lebih efektif dengan penginderaan jauh, maka citra Landsat yang digunakan perlu mempertimbangkan waktu menanam.  Selain itu, sangat penting untuk memastikan luas wilayah pada peta administrasi yang digunakan untuk memotong citra Landsat sesuai dengan luas wilayah yang sebenarnya.
Kata Kunci: Penggunaan lahan pertanian, Penginderaan jauh

## ABSTRACT
Every year, the districts and city of Agriculture Services in the Nusa Tenggara Timur (NTT) province report the  area  of  agricultural  land  use  to  the  NTT  Provincial  Agriculture  and  Food  Security  Service.  The agricultural land area was measured manually by the field officers of the City and Districts of Agriculture Services. This research aims to map and measure the area of agricultural land use using remote sensing. Kupang City was used as a case study location. The remote sensing data used in this research was Landsat- 9  satellite  imageries  from  the  U.S.  Geological  Survey  in  August  2022. These  images  were  then  classified based on classes paddy  rice  field, non-paddy rice  field, and  non-agriculture field. The classification  was carried  out  using  the  Random  Forest  algorithm  on  QGIS  software.  This classification  was  based  on  the training sites of each land use type in Kupang City taken with GPS. The result of the research is a map of agricultural land use in Kupang City. This research shows that remote sensing allows the NTT provincial Agriculture and Food Security Service to determine the location and calculate the area of the agricultural land use in the NTT Province region quickly and accurately without a field survey. To map the agricultural land use in NTT more effectively using remote sensing, the Landsat image should be selected on the planting time. In addition, it is very important to ensure that the area on the administrative map used to crop the Landsat image corresponds to the actual area.
Keywords: Agricultural land use, Remote sensing Cite this as: Frederika Rambu Ngana (2024). Pemetaan Penggunaan Lahan Pertanian di Kota Kupang menggunakan  Penginderaan  Jauh.  Agrica:  Journal  of  Sustainable  Agriculture,  17(1),  96-104. doi:https://doi.org/ 10.37478/agr.v17i1.4133
Copyright  (c)  2024  Frederika  Rambu  Ngana.  This  work  is  licensed  under  a  Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

## PENDAHULUAN
Penginderaan  jauh  telah  digunakan untuk  memetakan  lahan  pertanian  di Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur  (NTT). Misalkan  Pita  et  al.  (2023)  memetakan lahan  pertanian  di  kabupaten  Nagekeo dengan  informasi  luas  lahan,  status lahan, nama petani, alamat petani, umur petani, pola tanam dan sistem bagi hasil. Sedangkan  Ngongo  et  al.  (2023) menggunakan penginderaan jauh untuk memetakan  penggunaan  lahan  di Kabupaten Sumba Tengah. Ngongo et al. (2023)  membagi  kelas  penggunaan lahan menjadi kelas lahan terbuka, tubuh air,  pemukiman,  vegetasi  dan  sawah. Penelitian lainnya menggunakan penginderaan  jauh  untuk  memetakan lahan kering di Kota Kupang (Mooy et al., 2021) dan di Kabupaten Kupang (Seran et  al.,  2022).    Mooy  et  al.  (2021) memetakan lahan kering di Kota Kupang yang  terdiri  dari  lahan  tegal/kebun, ladang/huma,  perkebunan,  ditanami pohon/hutan rakyat, padang penggembalaan, hutan, sementara tidak diusahakan,  dan  lain-lain.  Seran  et  al. (2022)  memetakan  lahan  kering  di Kabupaten  Kupang  dengan  kelas  tubuh air,  hutan,  kebun  campuran,  lahan terbuka, pemukiman dan sawah.
Penelitian  ini  bermanfaat  bagi pengembangan pertanian berkelanjutan karena  bertujuan  untuk  memetakan penggunaan  lahan  pertanian.  Pemetaan ini  mengacu  pada  pembagian  kelas statistik  Pertanian  Provinsi  Nusa Tenggara Timur (NTT) dan menghitung luas penggunaan lahan pertanian dengan penginderaan  jauh.  Setiap  tahun,  Dinas Pertanian  dan  Ketahanan  Pangan Provinsi NTT menerima laporan penggunaan  lahan  pertanian  dari
kabupaten dan kota di wilayah Provinsi Nusa  Tenggara  Timur.  Data  tersebut berupa  luas  penggunaan  lahan  sawah, lahan pertanian bukan sawah dan bukan lahan  pertanian  (BPS  Nusa  Tenggara Timur, 2023). Hingga saat ini, belum ada peta yang digunakan untuk memberikan informasi spasial dari penggunaan lahan pertanian  di  Provinsi  Nusa  Tenggara Timur  berdasarkan  kelas  pengunaan lahan  pertanian  dari  data  statistik pertanian tersebut. Oleh karena, sebagai studi kasus untuk memetakan penggunaan lahan pertanian sesuai kelas statistik  Pertanian  Provinsi  NTT, penelitian ini dilakukan di Kota Kupang. Pemetaan  selanjutnya  dapat  dilakukan di  kabupaten  lainnya  dengan  metode yang sama.
Pemetaan penggunaan lahan pertanian  di  Kota  Kupang  dalam penelitian  ini  menggunakan  citra Landsat. Citra Landsat merupakan salah satu  citra  Penginderaan  Jauh  yang  free (Hemati  et  al.,  2021).  Citra  Landsat sudah digunakan untuk mengindentifikasikan  lahan  pertanian. Saputra et al. (2023) menggunakan citra Landsat 1, 5 dan 8 untuk mengindentifikasikan penggunaan lahan pertanian  di  Jawa  Timur.  Sujarwo  et  al. (2023) menggunakan citra Landsat 1, 5, 7  dan  8  untuk  mengindentifikasikan penggunaan  lahan  termasuk  sawah  di daerah  aliran  sungai  Mayang  di kabupaten  Jember  dan  Taman  Nasional Meru  Betiri.  Ngongo  et  al.  (2023) menggunakan  citra  Landsat  8  untuk pemetaan penggunaan lahan di kabupaten  Sumba  Tengah  termasuk lahan sawah. Sedangkan pemetaan lahan sawah  dengan  citra  Landsat  9  di  luar
Indonesia telah dilakukan oleh İnalpulat (2023) di Kabupaten Biga, Turki.

## METODE
Penelitian  ini  dilakukan  di  Kota Kupang  sebagai  lokasi  studi  kasus (Gambar 1). Kota Kupang terletak antara 10 0 36’ 14’’ - 10 0 39’ 58’’ Lintang Selatan dan  123 0 32’  23’’ -  123 0 37’  01’’  Bujur Timur (BPS Kota Kupang, 2023), dengan luas  180,27  Km 2 (18027  ha).  Hasil Sakernas  (Survei  Angkatan  Kerja Nasional)  Tahun  2022  menunjukkan bahwa  49,36%  penduduk  NTT  yang berumur  15  tahun  ke  atas  bekerja  di
sektor  pertanian  dan  50,64%  di  sektor non  pertanian  (BPS  Nusa  Tenggara Timur, 2023).
Pada  penelitian  ini,  data  pemetaan yang  digunakan  adalah  citra  Landsat  9 dari
USGS
(https://earthexplorer.usgs.gov/) ,  titik koordinat training  sites diambil  dengan Global  Positioning  System (GPS)  untuk setiap  penggunaan  lahan  dan  peta administrasi Kota Kupang dari Indonesia Geospatial
Portal
(https://tanahair.indonesia.go.id/portal- web) .  Software  yang  digunakan  untuk pemetaan  adalah  QGIS  versi  3.34.1 (https://www.qgis.org/en/site/).
Gambar 1. Wilayah Kota Kupang
Tahapan pembuatan peta penggunaan lahan dengan software QGIS sebagai berikut : 1. Citra  Landsat  9  pada  Path  111 Row 67 band 1-7 didownload dari website  USGS  dengan  tanggal perekaman 29 Agustus 2022.
2. Citra  Landsat  9  band  1  -7  di proyeksikan ke Coordinate
System  References (CRS)  Kota Kupang yaitu EPSG:32751 - WGS 84 / UTM zone 51S.
3. Citra  Landsat  9  yang  sudah diproyeksikan
kemudian
dipotong  sesuai  dengan  batas peta administrasi Kota Kupang.
4. Titik-titik GPS dari lokasi tutupan lahan berupa lahan sawah, hutan, tubuh  air,  tambak,  pemukiman, daerah  tambang,  kebun,  daerah pertanian,  padang  rumput  dan tanah  kosong  di  cek  lagi  dengan menggunakan Google Earth, kemudian disimpan dalam bentuk file *.kml.
5. Citra  Landsat  9  kemudian diklasifikasikan  menjadi  tiga kelas lahan menggunakan algoritma Random Forest . Algoritma Random Forest merupakan algoritma dari Supervised
Classification(Demarquet  et  al., 2023) .
6. Titik-titik  GPS  lokasi  tutupan lahan digunakan sebagai training sites untuk klasifikasi penggunaan lahan pertanian.
7. Hasil klasifikasi berupa tiga kelas yaitu  kelas  lahan  sawah,  kelas lahan pertanian bukan sawah dan kelas bukan lahan pertanian.
8. Validasi dilakukan dengan menggunakan  titik-titik  GPS
lokasi  dari  penggunaan  lahan pertanian masing-masing kelas.
9. Setelah  kelas  tutupan  lahan sesuai  dengan  hasil  validasi, kemudian dilakukan perhitungan luas  lahan  dari  masing-masing kelas.
10. Hasil  akhir  berupa  Layout  Peta penggunaan  lahan  pertanian  di Kota Kupang.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  klasifikasi  penggunaan  lahan pertanian  di  Kota  Kupang terdiri dari  3 kelas  yaitu  kelas  lahan  sawah,  lahan pertanian bukan sawah dan bukan lahan pertanian.  Gambar  2  adalah  peta  hasil klasifikasi  penggunaan  lahan  pertanian menggunakan algoritma Random Forest . Hasil klasifikasi Random Forest menunjukkan  tingkat  akurasi  yang sangat baik 99.93%. Hal ini menunjukkan  interpretasi  citra  satelit untuk  penggunaan  lahan  pertanian  di Kota  Kupang  hampir  sama  dengan keadaan sebenarnya.
Analisa  luas  lahan  pertanian dilakukan dengan membandingkan hasil klasifikasi  penginderaan  jauh  (Gambar 2)  dengan  data  Statistik  Pertanian Provinsi  NTT  (tabel  1).  Dimana  luas untuk  kelas  lahan  pertanian  bukan sawah  (6512,13  ha)  pada  peta  hampir sama  dengan  luas  pada  data  Statistik Pertanian  Provinsi  NTT  (6684  ha)(BPS Nusa  Tenggara  Timur,  2023).  Hal  ini menunjukkan citra Landsat 9 pada bulan Agustus  mendeteksi  dengan  baik  lokasi lahan pertanian bukan sawah. Sedangkan  luas  penggunaan  lahan sawah  pada  peta  hasil  klasifikasi berbeda  dengan  luas  lahan  sawah  pada
data  statistik  Pertanian  Provinsi  Nusa Tenggara  Timur  tahun  2022  (BPS  Nusa Tenggara  Timur,  2023).  Pada  peta menunjukkan  luas  sawah  adalah 1145,07  ha  sedangkan  pada  data  BPS Nusa  Tenggara  Timur  (2023)  tercatat luas  sawah  416  ha.  Hal  ini  disebabkan beberapa hal yaitu beberapa lokasi lahan sawah  berada  di  wilayah  terpencil sehingga  tidak  dapat  dijangkau  oleh pengukuran  manual  petugas  lapangan. Lokasi  lahan  ini  terdeteksi  oleh  citra
Landsat,  sehingga  luas  sawah  pada pengukuran manual lebih kecil daripada luas  sawah  pengukuran  penginderaan jauh.  Penyebab  lainnya  dari  perbedaan luas lahan sawah ini, adalah berhubungan  dengan  klasifikasi  lahan berdasarkan interpretasi citra Landsat 9. Dimana terdapat lahan yang karateristik spektral  pixelnya sama  dengan  sawah. Misalkan  pada  bulan  Agustus,  sawah mulai  dialihfungsikan  untuk  menjadi ladang/tegalan/kebun sayur.
Gambar 2. Peta penggunaan lahan sawah, lahan pertanian bukan sawah, dan bukan lahan pertanian di Kota Kupang tahun 2022
Pengalih  fungsian  lahan  dapat mengakibatkan  lahan  sawah  ditanami tanaman lainnya bahkan tidak ditanami apapun. Sehingga karateristik pixel citra Landsat 9 untuk  lahan sawah pada bulan Agustus  hampir  sama  dengan  lahan bukan  lahan  pertanian  dan  lahan pertanian  bukan  sawah.  Pixel  spektral
dari lahan sawah dapat didentifikasikan dengan  citra  Landsat  dengan  jelas setelah  musim  hujan  baru  saja  selesai. Hal  ini  ditunjukkan  dari  penelitian terdahulu,  misalkan  penggunaan  citra Landsat  8  untuk  identifikasi  sawah  di Kecamatan  Enam  Lingkung  dilakukan pada bulan Mei-Juli (Musfiza et al., 2023).
İnalpulat  (2023) menggunakan  citra Landsat  9  bulan  Juli  untuk  identifikasi sawah  di  Turki.  Menurut  BMKG  NTT (2022),  untuk  tahun  2022,  musim kemarau  di  wilayah  Nusa  Tenggara Timur  dimulai  dari  bulan  April.  Oleh karena  itu,  untuk  identifikasi  lahan sawah  dengan  citra  Landsat  di  Kota Kupang  tahun  2022  yang  efektif  maka disarankan  untuk  menggunakan  citra Landsat  perekaman  pada  bulan  Mei. Karena wilayah di Nusa Tenggara Timur memasuki musim kemarau selama tujuh bulan  dari  bulan  Mei  hingga  November (Adi,  2017).  Dimana  sebagian  besar lahan  sawah  di  wilayah  Provinsi  Nusa Tenggara  Timur  dikategorikan  sebagai sawah  tadah  hujan  yang  diusahakan sekali  setahun  (BPTP  Nusa  Tenggara Timur, 2021).
Untuk kelas bukan lahan pertanian, luas lahan pada peta sebesar 7600,23 ha lebih kecil dari luas lahan  yang tercatat pada data BPS Kota Kupang (2023) yaitu 10927  ha.  Hal  ini  disebabkan  oleh ukuran luas pada peta administrasi Kota Kupang yang digunakan pada penelitian ini sebesar 15270 ha lebih kecil dari luas kota  Kupang  sebenarnya  menurut  BPS Kota  Kupang  (2023).  Dimana  terdapat selisih luas lahan bukan lahan pertanian sebesar  3000  ha    hasil  pengukuran penginderaan  jauh  dan  data  statistik Pertanian Provinsi NTT. Oleh karena itu, perlu  batas  administrasi  Kota  Kupang pada  peta  RBI  dikoreksi  kembali  oleh pihak  penyedia  peta  terkait.  Koreksi batas  wilayah  administrasi  penting dilakukan  segera  untuk  meningkatkan akurasi perencanaan kota dan menghindari  konflik  dikemudian  hari (Sutanta et al., 2020).
Meskipun  ada  perbedaan  dari  data statistik  Pertanian  Provinsi  NTT,  tetapi peta  penggunaan  lahan  pertanian  hasil penginderaan jauh ini  dapat digunakan sebagai acuan untuk melihat penggunaan  lahan  di  Kota  Kupang. Informasi ini penting untuk perencanaan wilayah  penggunaan  lahan  pertanian  di Kota  Kupang.  Misalkan  melalui  peta penginderaan  jauh  ini  dapat  diketahui penggunaan lahan di kota Kupang pada tahun 2022 adalah lebih dari 50% untuk lahan bukan lahan pertanian, 43% untuk lahan  pertanian  bukan  sawah  dan  7% untuk  lahan  sawah.  Peta  ini  juga  dapat menunjukkan  penyebaran  lokasi  dari masing-masing  kelas  penggunaan  lahan pertanian  tanpa  survei  lapangan.  Biaya survei lapangan untuk monitor perubahan lahan pertanian membutuhkan  biaya  yang  tinggi.  Oleh karena  itu,  citra  Landsat  dengan kombinasi algoritma kecerdasan buatan seperti Random Forest dapat digunakan sebagai  alternatif  untuk  monitor perubahan penggunaan lahan (Ramadhani et al., 2020).
Penginderaan jauh dapat digunakan untuk  melihat  perubahan  penggunaan lahan  pertanian  dengan  analisis spatio- temporal . Misalkan perubahan penggunaan lahan di Ghana (Dembélé et al.,  2024).  Hardika  et  al.  (2023) menggunakan  analisis spatio-temporal untuk melihat perubahan lahan sawah di Kecamatan Kartasura, Kabupaten
Sukoharjo.  Demikian  pula  Ngongo  et  al.
(2023)  melakukan  analisis spatio- temporal untuk membandingkan penggunaan lahan tahun 2013 dan tahun 2021  di  Kabupaten  Sumba  Tengah.
Seperti  yang  dilakukan  juga  oleh  Angin and Sunimbar (2021) yang menganalisis
perubahan tutupan lahan di Kota Kupang tahun  2010 – 2018  dengan  citra  satelit SAS  planet.  Hasil  penelitian  dari  Angin and  Sunimbar  (2021)  menunjukkan adanya pengurangan luas dan penambahan  penggunaan  lahan  selama kurun  waktu  8  tahun  di  Kota  Kupang.
Oleh  karena  itu,  informasi  perubahan spasial  lahan  pertanian  dapat  dipakai untuk  menjadi  analisa  kebijakan penggunaan  lahan  pertanian  di  wilayah kota/kabupaten  di  Provinsi  Nusa Tenggara Timur.
Tabel  1.  Perbandingan luas  data  Data  Statistik  Pertanian Provinsi  NTT    dan  luas  hasil penginderaan jauh penggunaan lahan sawah, lahan pertanian bukan sawah dan bukan lahan pertanian di Kota Kupang tahun 2022 .
Data Statistik
Pertanian Provinsi NTT Data citra penginderaan jauh Lahan sawah 416 ha 1145, 07 ha Lahan pertanian bukan sawah 6684 ha 6512,13 ha Bukan lahan pertanian 10927 ha 7600,23 ha Penelitian  selanjutnya,  disarankan untuk dapat membandingkan perubahan penggunaan  lahan  secara spatio- temporal dengan menggunakan penginderaan  jauh  dari  tahun-tahun sebelum  atau  sesudahnya.  Analisis spatio-temporal memungkinkan  Dinas Pertanian  dan  Ketahanan  Pangan Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur  (NTT) untuk  dapat  mengetahui  mana  lahan yang bertambah luasnya dan mana lahan yang  berkurang  luasnya.  Dengan menggunakan penginderaan jauh, Dinas Pertanian  dan  Ketahanan  Pangan Provinsi  NTT  dapat  juga  menganalisa dimana  lokasi  lahan  dan  penyebab perubahan lahan.
Penelitian  ini  dilakukan  dengan menggunakan citra Landsat 9 pada bulan Agustus  untuk  memastikan  minimal tutupan  awan  pada  citra  Landsat  9. Penelitian selanjutnya disarankan untuk dapat menggunakan citra Landsat 9 pada
waktu  baru  saja  selesai  musim penghujan  untuk  memetakan  lahan pertanian  di  Kota  Kupang.  Sehingga lahan  sawah  dapat  jelas  terdeteksi dengan citra Landsat 9.

## SIMPULAN
Pada  penelitian  ini,  penginderaan jauh  digunakan  untuk  memetakan penggunaan  lahan  pertanian  di  Kota Kupang  berdasarkan  tiga  kelas  yaitu lahan  sawah,  lahan  pertanian  bukan sawah  dan  bukan  lahan  pertanian. Penginderaan jauh memungkinkan
Dinas  Pertanian  dan  Ketahanan  Pangan Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur  untuk dapat mengetahui lokasi dari penggunaan  lahan  pertanian  dan  juga luas penggunaan lahan pertanian di kota dan kabupaten di wilayah Provinsi NTT dengan  cepat  dan  akurat  hingga  ke wilayah terpencil tanpa survei lapangan. Perbedaan  hasil  perhitungan  luas
penggunaan  lahan  pertanian  dari  peta hasil  intrepretasi  penginderaan  jauh dengan data statistik Pertanian Provinsi NTT dapat dijadikan sebagai pembanding dengan data lapangan yang di  ukur  oleh  petugas  lapangan  secara langsung.  Untuk  dapat  memetakan penggunaan lahan pertanian di kota dan kabupaten  di  Provinsi  NTT  yang  lebih efektif dengan penginderaan jauh, maka citra Landsat yang digunakan sebaiknya diambil  pada  perekaman  bulan  Mei setelah  musim  hujan.  Penggunaan  citra penginderaan  jauh  untuk  identifikasi penggunaan  lahan  pertanian  perlu mempertimbangkan  waktu  menanam. Selain  itu,  sangat  penting  untuk memastikan  luas  wilayah  pada  peta administrasi  kota  atau  kabupaten  yang digunakan  untuk  memotong  citra Landsat sesuai dengan luas wilayah yang sebenarnya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terimakasih kepada  Dinas  Pertanian  dan  Ketahanan Pangan,  Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur dan  kepada  Fakultas  Sains  dan  Teknik Universitas Nusa Cendana atas dukungannya.

## DAFTAR PUSTAKA
Adi, T. (2017). Adaptasi perubahan iklim petani Kupang.
Kontan . https://analisis.kontan.co.id/news/ adaptasi-perubahan-iklim-petani- kupang
Angin,  I.  S.,  &  Sunimbar,  S.  (2021).
Analisis  Perubahan  Penggunaan Lahan  Kota  Kupang  Nusa  Tenggara Timur Tahun
2010-2018. Geoedusains: Jurnal Pendidikan Geografi , 2 (1), 36-52.
BMKG NTT. (2022). Informasi Prakiraan Musim Kemarau
https://iklimntt.id/iklim- ntt/prakmus/musim-kemarau- ntt.php BPS  Kota  Kupang.  (2023). Kota  Kupang dalam  angka .  Badan  Pusat  Statistik
Kota Kupang.
https://kupangkota.bps.go.id/publi cation/2023/02/28/08bbb053105 a95b89964cc56/kota-kupang- dalam-angka-2023.html BPS  Nusa  Tenggara  Timur.  (2023). Statistik  Pertanian  Provinsi  Nusa Tenggara  Timur  2022 .  Badan  Pusat Statistik  Provinsi  Nusa  Tenggara Timur. https://ntt.bps.go.id/publication/2 023/09/22/a3c9580f65c5d1e3399 899ab/statistik-pertanian-provinsi- nusa-tenggara-timur-tahun- 2022.html
BPTP  Nusa  Tenggara  Timur.  (2021). Laporan  Tahunan  Kegiatan  2021 https://bptpntt- ppid.pertanian.go.id/doc/195/Lapo ran%20Tahunan_BPTP%20NTT%2 02021.pdf Demarquet,  Q.,  Rapinel,  S.,  Dufour,  S.,  & Hubert-Moy,  L.  (2023).  Long-Term Wetland  Monitoring  Using  the Landsat  Archive:  A  Review. Remote Sensing , 15 (3), 820. https://www.mdpi.com/2072-
4292/15/3/820 Dembélé,  F.,  Guuroh,  R.  T.,  Ansah,  P.  B., Asare, D.-C. B. M., Da, S. S., Aryee, J. N. A., & Adu-Bredu, S. (2024). Land use land  cover  change  and  intensity analysis  of  land  transformation  in and around a moist semi-deciduous forest  in  Ghana. Trees,  Forests  and People ,
15 , 100507. https://doi.org/https://doi.org/10.
1016/j.tfp.2024.100507
Hardika,  N.  A.,  Taryono,  &  Jumadi. (2023). Spatial-Temporal Analysis of Changes  in  Rice  Field  Use  in  2012 – 2021  and  Their  Impact  on  Rice
Production in Kartasura Subdistrict, Sukoharjo  Regency.  International Conference  of  Geography  and Disaster Management (ICGDM 2022),
Hemati,  M.,  Hasanlou,  M.,  Mahdianpari,
M., & Mohammadimanesh, F. (2021).
A Systematic Review of Landsat Data for  Change  Detection  Applications: 50  Years  of  Monitoring  the  Earth. Remote  Sensing , 13 (15),  2869. https://www.mdpi.com/2072- 4292/13/15/2869
İnalpulat,  M.  (2023).  Comparison  of
Different  Supervised  Classification Algorithms for Mapping Paddy Rice Areas  Using  Landsat  9  Imageries. Turkish  Journal  of  Nature  and Science , 12 (3), 52-59. https://doi.org/10.46810/tdfd.126
6393
Mooy, T. G. N., Ngana, F. R., Johannes, A. Z., & Tanesib, J. L. (2021). Pemetaan Wilayah Lahan Kering Menggunakan Penginderaan  Jauh  di  Kota  Kupang. Seminar  Nasional  Ilmu  Fisika  dan Terapannya,
Musfiza, D., Armi, I., Arini, D., & Fikri, S.
(2023).  Aplikasi  Penginderaan  Jauh Untuk  Pemetaan  Lahan  Sawah. Jurnal  Teknik  Indonesia , 2 (2),  112- 127.
Ngongo,  Y.,  deRosari,  B.,  Basuki,  T., Njurumana,  G.  N.,  Nugraha,  Y., Harianja, A. H., Ardha, M., Kustiyo, K., Shofiyati,  R.,  Heryanto,  R.  B.,
Rawung,  J.  B.  M.,  Sondakh,  J.  O.  M., Senewe, R. E., daSilva, H., Hutapea, R. T. P., Mattitaputty, P. R., Kenduballa, Y. P., Kotta, N. R. E., Seran, Y. L., Hau, D. K., Oktaviani, D., & Nugroho, H. Y. S. H. (2023). Land Cover Change and Food  Security  in  Central  Sumba: Challenges and Opportunities in the Decentralization  Era  in  Indonesia. Land , 12 (5),
1043.
https://www.mdpi.com/2073- 445X/12/5/1043
Pita,  P.  L.  R.,  Lanya,  I.,  &  Sardiana,  I.  K. (2023).  Aplikasi  Penginderaan  Jauh dan SIG Pemetaan Pengunaan Lahan dan Sistem Informasi Lahan
Pertanian (Studi Kasus di Kabupaten Nagekeo,  Provinsi  Nusa  Tenggara Timur). AGRICA , 16 (1), 56-64.
Ramadhani, F., Pullanagari, R., Kereszturi, G., & Procter, J. (2020). Mapping  of  rice  growth  phases and  bare  land  using  Landsat-8 OLI  with  machine  learning. International  Journal  of  Remote Sensing , 41 (21), 8428-8452. https://doi.org/10.1080/014311 61.2020.1779378 Saputra, A. A., Hakim, F., Mandala, M., & Indarto,  I.  (2023).  Pemanfaatan Citra Landsat untuk Pemantauan Perubahan  Tutupan  Lahan  Lima Dekade pada Kawasan Perkotaan dan Aglomerasi Industri Provinsi Jawa  Timur.  Seminar  Nasional Teknik Sipil,
Seran,  A.  M.  D.,  Ngana,  F.  R.,  &  Pian,  M. (2022). Pemetaan Wilayah Lahan Kering Menggunakan Penginderaan  Jauh  Di  Wilayah Kecamatan Kupang Tengah,
Kabupaten Kupang. Jurnal Fisika: Fisika Sains dan Aplikasinya , 7 (2),
42-47.
Sujarwo, M. W., Hakim, F. L., & Indarto, I. (2023).  Using  Landsat  to  track land  use  and  land  cover  (LULC) change  from  1970  to  2020  in Mayang  watershed,  East  Jawa. AIP Conference Proceedings, Sutanta, H., Pratiwi, I. D., Atunggal, D., & Cahyono,  B.  K.  (2020).  Analisis Hasil  Delineasi  Batas  Desa  di Kabupaten Gunung Kidul Provinsi Daerah  Istimewa  Yogyakarta. Geomatika , 26 (2), 83-94.