## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 3, September 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
143
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Analisis Perubahan Vegetasi Di Kecamatan Tingkir Kota Salatiga Menggunakan Metode NDVI
Oktovio Metusael Kenspasio Kapoh 1 , Frederik Samuel Papilaya 2
1,2 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana Email: 1 682017047@student.uksw.edu, 2 samuel.papilaya@uksw.edu

## Abstrak
Analisis  vegetasi  adalah  metode  yang  dilakukan  untuk  mengetahui seberapa  besar  sebaran  berbagai  macam  spesies  yang  ada  dalam  suatu area. Kegiatan ini umumnya dilakukan melalui pengamatan langsung dan dilakukan  pula  dengan  membuat  plot,  serta  mengamati  morfologi  dan identifikasi  vegetasi  yang  ada.  Bentuk  atau  struktur  vegetasi  yang dimaksud  ialah  bentuk  pertumbuhan,  stratifikasi  dan  tutupan  tajuk. Sistem Informasi Geografis sangat diperlukan untuk melihat jenis vegetasi yang berada pada wilayah penelitian yang di lakukan, indeks vegetasi yang diperlukan  diantaranya  indeks  NDVI  ( Normalized  Difference  Vegetation Index ). Dengan metode inilah langkah langkah dalam melakukan Analisis Perubahan    dapat  diketahui  sebelumnya  sehingga  dapat  membantu Analisis Perubahan Tingkat Kerapatan Vegetasi Menggunakan Landsat 8 Oli Di Kecamatan Tingkir Kota Salatiga.
Kata Kunci : NDVI, Vegetasi

## 1. PENDAHULUAN
Kecamatan Tingkir berada di bagian selatan kota Salatiga. Luas dari pada  kecamatan  tingkir  adalah  1.054,852  Ha  dan  Persentase 18,58%. Ada 2 bagian luas yang terbagi di Kecamatan Tingkir Kota Salatiga ini yaitu lahan sawah dan lahan bukan sawah. Lahan sawah sebesar  311,94,  lahan  bukan  sawah  sebesar  742,91,  jumlah  dari lahan sawah dan lahan bukan sawah yaitu sebesar 1.054,85. Jumlah penduduk di Kecamatan Tingkir Kota Salatiga 40.398 jiwa, dengan kepadatan penduduk yang terpadat di Kota Salatiga sendiri adalah Kecamatan  Tingkir  Kota  Salatiga  dengan  kepadatan  38  jiwa/ha, yang  paling  rendah  kepadatan  di  Kota  Salatiga  yaitu  Kecamatan Argomulyo  dengan  kepadatan  22  jiwa/ha,  dan  luas  wilayah  di

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 3, September 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Kecamatan  Tingkir  Kota  Salatiga  yaitu  1.054,85  Ha.  Banyaknya rumah  tangga  dan  rata-rata  anggota  rumah  tangga  di  Kecamatan Tingkir Kota Salatiga yaitu 40.398 penduduk, 10.372 rumah tangga dan  rata  rata  anggota  rumah  tangga  4.  Kehadiran  vegetasi  pada suatu landsat akan memberikan dampak positif bagi keseimbangan ekosistem  dalam  skala  yang  lebih  luas.  Secara  umum  peranan vegetasi  dalam  suatu  ekosistem  terkait  dengan  pengaturan keseimbangan karbon dioksida dan oksigen dalam udara, perbaikan sifat fisik, kimia dan biologis tanah, pengaturan tata air tanah dan lain-lain [1].
Laju  perubahan  penggunaan  tanah  di  Kecamatan  Tingkir  Kota Salatiga  dari  daerah  pertanian  ke  permukiman  dan  kawasan industri  dari  tahun  ke  tahun  terus  mengalami  perubahan. Berdasarkan  masalah  yang  terjadi  perlu  dilakukan  analisis  untuk mengetahui  daerah  mana  saja  yang  mengalami  perubahan  lahan atau  konversi  lahan,  daerah  mana  yang  mengalami  perubahan paling signifikan. Pada penelitian ini juga menggunakan LANDSAT 8 OLI untuk melihat perubahan yang terjadi dari tahun ke tahun dan menggunakan  metode Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI) untuk melihat jenis vegetasinya yang berada pada wilayah penelitian yang dilakukan [2]. Analisis ini dapat digunakan menjadi bahan pertimbangan bagi Dinas Tata Ruang dan Permukiman dalam melakukan  penyusunan  dan  pengendalian  tata  ruang  serta pelaksanaan  perizinan  banggunan  untuk  tahun  atau  periode  yang akan datang, supaya dalam perencanaan atau permintaan ijin tidak menimbulkan masalah, baik bagi penduduk maupun lingkungan.
Metode  deskriptif  dengan  analisis  NDVI  ( Normalized  Difference Vegetation  Index )  untuk  memperoleh  data  langsung  di  komputer menggunakan citra Landsat 8 dan software ArcGis 10.4, serta survei lapangan ke uji akurasi dengan metode pengambilan titik koordinat [3].  Mengetahui  struktur  dan  komposisi  vegetasi  baik  pohon maupun  vegetasi  penutup  lantai  ( lower  crop  community -LCC)  di lokasi  kajian  AMDAL  kecamatan  Ampel  Kabupaten  Boyolali;  serta mengetahui  pengaruh  indeks  nilai  penting  dan  indeks  diversitas

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 3, September 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Oktovio Metusael Kenspasio Kapoh, Frederik Samuel Papilaya | 145
vegetasi terhadap kondisi lingkungan di sekitar lokasi kajian AMDAL kecamatan Ampel kabupaten Boyolali [4].

## 2. METODE PENELITIAN
Kegiatan  penelitian  ini  dilaksanakan  di  Kecamatan  Tingkir  Kota Salatiga  Provinsi  Jawa  Tengah,  Indonesia.  Metode  analisis  yang digunakan dalam penelitian ini yaitu dengan menggunakan metode overlay . Overlay dilakukan  pada  citra  Landsat  8  yang  telah diklasifikasikan  NDVI  ( Normalized  Difference  Vegetation  Index ) dilakukan  menggunakan  software  qgis  2.18.25,  dan  menghitung persentase  dari  setiap  klasifikasi  warna  untuk  mengetahui Perubahan Tingkat Kerapatan Vegetasi Penelitian ini menggunakan metode analisis overlay . Overlay dilakukan pada citra Landsat 8 yang telah diklasifikasikan NDVI pada setiap tahun (2016 - 2020) di Kota Salatiga,  dilanjutkan  dengan  melakukan overlay pada  Setiap Kecamatan  di  Salatiga  untuk  mengetahui  wilayah  mana  yang mengalami  perubahan  tingkat  kerapatan  vegetasi  terbesar.  Satelit dan Peta Lokasi Kecamatan Tingkir Kota Salatiga dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Wilayah Penelitian Kecamatan Tingkir Kota Salatiga

## 1) Koreksi Citra
Pada penelitian ini dilakukan koreksi radiometrik yang digunakan untuk  memperbaiki  nilai  individu-individu  piksel  pada  citra  agar

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 3, September 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
sesuai, karena mempertimbangkan faktor atmosfer sebagai sumber kesalahan utama. Koreksi dilakukan dengan plugin semi-automatic classification .

## 2) Analisis NDVI
Selanjutnya dilakukan analisis NDVI, dengan memanfaatkan band4 dan  band5  dari  citra  Landsat  8.  Analisis  ini  menggunakan transfomrasi NDVI dengan hasil indeks yang didapatkan berkisar -1 sampai 1.
Nilai NDVI dilihat dengan menggunakan rumus :
𝑁𝐷𝑉𝐼 = 𝐵𝑎𝑛𝑑 𝑁𝐼𝑅 − 𝐵𝑎𝑛𝑑 𝑅 𝐵𝑎𝑛𝑑 𝑁𝐼𝑅 + 𝐵𝑎𝑛𝑑 𝑅 Keterangan : NIR   : Infra – merah dekat R : Merah NDVI Berkisar dari -1 sampai 1 NDVI   : -1 berarti air NDVI   : 0 berarti tanah gundul NDVI  : 1 berarti hijau (lebat)

## 3) Overlay
Setelah itu dilakukan pemotongan citra, untuk membatasi area yang diteliti. Pemotongan dilakukan setelah citra tersebut dikoreksi dan dianalisa  menggunakan  NDVI,  pemotongan  citra  dilakukan  sesuai peta  administrasi  Tingkir,  hasil  pemotongan  citra  tersebut  akan digunakan dalam proses klasifikasi.

## 4) Klasifikasi
Dari  hasil  survei  yang  dilakukan  dengan  membandingkan  titik koordinat  random  hasil overlay dengan  Google  Earth,  berikut  ini merupakan tabel klasifikasi dari NDVI.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 3, September 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Oktovio Metusael Kenspasio Kapoh, Frederik Samuel Papilaya | 147
Tabel 1. Nilai NDVI Berdasarkan Kerapatan
No Kelas Vegetasi Nilai NDVI Keterangan 1 Non Vegetasi  < 0.1652 Rumah, Rumput, Sawah 2 Jarang 0.1652 - 0.2814 Dominasi Semak 3 Cukup Lebat 0.2814 - 0.319 Pepohonan 4 Lebat > 0.319 Hutan
Tabel  1  menunjukkan  kelas  Non  Vegetasi  menunjukkan  rumah, rumput dan sawah, pada kelas Vegetasi Jarang menunjukan perdu dan  semak  belukar,  pada  kelas    vegetasi  cukup  lebat  di  dominasi oleh pepohonan, dan pada kelas  vegetasi lebat menunjukan Hutan Kota.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan hasil analisis NDVI diperoleh sebaran nilai kerapatan vegetasi di Kecamatan Tingkir pada tahun 2016 (Gambar 1) yaitu berada pada rentang -0.416883 hingga 0.416883. Tingkat kerapatan vegetasi  berdasarkan  nilai  NDVI  dapat  dijadikan  sebagai  dasar pengkelasan sesuai dengan dominasi tumbuhan (seperti pada Tabel 1).
Gambar 2. Peta Kerapatan Vegetasi Tingkir 2016

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 3, September 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Berdasarkan  Gambar  2  nilai  NDVI  di  klasifikasikan  berdasarkan kerapatan dan dihitung persentasenya, diikuti dengan tahun tahun lainnya. Berikut ini merupakan Tabel dari NDVI pada Tingkir tahun 2016 – 2020.
Tabel 2. Persentase Klasifikasi NDVI Tingkir dari Tahun ke Tahun
Tingkir 2016  2017  2018  2019  2020 Non Vegetasi 37,69  35,02  44,28  38,96  43,04 Vegetasi Jarang 24,90  30,19  26,93  29,77  24,75 Cukup Lebat 8,66 10,26  8,63 8,98 7,58 Lebat 28,75  24,52  20,16  22,29  24,62
Berdasarkan  tabel  2  dapat  dilihat  perubahan  vegetasi  dari  kota salatiga terutama pada tahun 2018, kemudian diikuti perhitungan NDVI pada tiap kelurahan di kecamatan tingkir untuk mengetahui kelurahan mana yang mengalami perubahan Terbesar.
Setelah  pembuatan  tabel  2  dapat  dibuat  grafik  untuk  mengetahui dengan lebih jelas kelurahan dengan perubahan vegetasi terbesar, dari  hasil  chart  dapat  dilihat  untuk  wilayah  dengan  persentase vegetasi  tertinggi  terdapat  pada  Kelurahan  Sidorejo  Kidul  dan sebaliknya wilayah dengan persentase vegetasi terrendah terdapat pada  Kelurahan  Gendongan,  untuk  wilayah  dengan  perubahan persentase  non  vegetasi  tertinggi  yaitu  Kelurahan  Kutowinangun dan  sebaliknya  perubahan  persentase  vegetasi  tertinggi  dimiliki oleh Kelurahan Tingkir Tengah, untuk Perubahan Vegetasi Tertinggi dapat dilihat dari trendline yaitu Kelurahan Kutowinangun.[5] Data yang  diperlukan  adalah  citra  digital  Landsat-7,  citra  digital TerraSAR-X, peta Rupa Bumi Indonesia (RBI) skala 1:25.000,[7]

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 3, September 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Oktovio Metusael Kenspasio Kapoh, Frederik Samuel Papilaya | 149
Gambar 3. Grafik Perubahan Persentase Non Vegetasi

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  dalam  penelitian  yang  telah dilakukan  dapat  ditarik  kesimpulan  yaitu  metode  NDVI  yang diterapkan  pada  citra  Landsat  8  dapat  digunakan  untuk memperoleh informasi mengenai tutupan vegetasi dan persentase tutupan vegetasi di wilayah penelitian. Hasil penerapan NDVI adalah diketahuinya  vegetasi  tertinggi  terdapat  pada  Kelurahan  Sidorejo Kidul dan sebaliknya wilayah dengan persentase vegetasi terendah terdapat  pada  Kelurahan  Gendongan,  untuk  wilayah  dengan perubahan  persentase  non  vegetasi  tertinggi  yaitu  Kelurahan Kutowinangun  dan  sebaliknya  perubahan  persentase  vegetasi tertinggi dimiliki oleh Kelurahan Tingkir Tengah, sedangkan untuk perubahan vegetasi tertinggi yaitu Kelurahan Kutowinangun.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  Toradmalle,  J.  Muthukuru,  and  B.  Sathyanarayana, “Certificateless and provably -secure digital signature scheme based on elliptic curve,” Int. J. Electr. Comput. Eng., vol. 9, no. 4,
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 2016 2017 2018 2019 2020 Chart Perubahan Non Vegetasi Gendongan Kalibening Kutowinangun Sidorejo Kidul Tingkir Lor Tingkir Tengah
Linear (Kutowinangun)

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 3, September 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
pp. 3228 – 3231, 2019, doi: 10.11591/ijece.v9i4.ppxx-xx.
[2] badan  pusat  statistik  kota  Salatiga,  “kecamatan  salatiga,” Banyaknya  Perusahaan  Industri  Kecil  Menengah,  Tenaga Kerja,  dan  Investasi  per  Kecamatan  di  Kota  Salatiga,  2019, 2019. https://salatigakota.bps.go.id/statictable/2020/06/30/518/ banyaknya-perusahaan-industri-kecil-menengah-tenaga- kerja-dan-investasi-per-kecamatan-di-kota-salatiga- 2019.html (accessed Jan. 12, 2021).
[3] Dwi  Yanti  et  al. ,  “Analisis  Kerapatan  Vegetasi  di  Kecamatan Pangandaran  melalui  Citra  Landsat  8,” J.  Geogr.  Edukasi  dan Lingkung.,  vol.  4,  no.  1,  pp.  32 – 38,  2020,  doi:
10.29405/jgel.v4i1.4229.
[4] D.  P.  Prabowo,  S.  Bachri,  and  B.  S.  Wiwoho,  “Prediksi Perubahan  Penggunaan  Lahan  Dan  Pola  Berdasarkan  Citra Landsat Multiwaktu Dengan Land Change Modeler (Lcm) Idrisi Selva  17:  Studi  Kasus  Sub- Das  Brantas  Hulu,” J.  Pendidik. Geogr.,  vol.  22,  no.  1,  pp.  32 – 48,  2017,  doi:
10.17977/um017v22i12017p032.
[5] C.  R.  Case,  F.  Agustin,  and  Y.  Arifianti,  “Ekstraksi  Aspek Geomorfologi  (  Scarps  )  Pada  Citra  Fusi  Landsat  7  dan
Terrasar-X  untuk  Meningkatkan  Tingkat  Kedetailan  Zonasi Kerentanan Gerakan Tanah ( Kasus Kabupaten Cianjur ) The
Extraction of Geomorphology Aspects ( Scarps ) on Landsat 7 and Terrasar,” vol. 6, no. 1, pp. 9– 15, 2015., pp. 413-414.
[6] D. P. Prabowo, S. Bachri, and B. S. Wiwoho, “Prediksi Perubahan Penggunaan  Lahan  Dan  Pola  Berdasarkan  Citra  Landsat Multiwaktu Dengan Land Change Modeler (Lcm) Idrisi Selva 17: Studi Kasus Sub- Das Brantas Hulu,” J. Pendidik. Geogr., vol. 22, no. 1, pp. 32 – 48, 2017, doi: 10.17977/um017v22i12017p032.
[7] C.  R.  Case,  F.  Agustin,  and  Y.  Arifianti,  “Ekstraksi  Aspek Geomorfologi ( Scarps ) Pada Citra Fusi Landsat 7 dan Terrasar- X  untuk  Meningkatkan  Tingkat  Kedetailan  Zonasi  Kerentanan Gerakan  Tanah  ( Kasus  Kabupaten  Cianjur  ) The  Extraction  of Geomorpholog y Aspects ( Scarps ) on Landsat 7 and Terrasar,” vol. 6, no. 1, pp. 9 – 15, 2015., pp. 413-414.