## APLIKASI MODEL GEOBIOFISIK NDVI UNTUK IDENTIFIKASI HUTAN PADA DATA SATELIT LAPAN-A3

## (APPLICATION OF GEOBIOPHYSICS NDVI MODEL FOR FOREST IDENTIFICATION IN LAPAN-A3 SATELLITE DATA)
Samsul Arifin 1,a , Ita Carolita 1,b , Tatik Kartika 1,b
1 Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh, LAPAN a Kontributor utama, b Kontributor anggota
E-mail: samsul.arifin@lapan.go.id
Diterima: 7 Februari 2019; Direvisi: 3 Desember 2019; Disetujui: 31 Desember 2019

## ABSTRACT
The LAPAN-A3 / IPB satellite is a micro satellite created by the nation's children in order to build the nation's independence in the field of Space. This satellite has 4 bands including 3 visible waves and 1 near infrared. Given that it is a new satellite, it is necessary to do a study and research on the ability of  sensor  characteristics  to  identify  natural  resources,  one  of  which  is  forests. In  this  study  besides using LAPAN-A3 satellite data, Landsat-8 data is also used as comparative data for testing the similarity of forest object classification results . Determination of extraction of geobiophysical parameters of forest identification  using  the  Normalized  Difference  Vegetation  Index  (NDVI)  model  with  a  threshold  value for forest identification. The results of the study with LAPAN-A3 satellite data show that the threshold range  for  forest  identification  is  above  0.65  on the  vegetation  index  scale  -1 (minus  one) to  +1  (plus one). The results of the study after comparing NDVI values with Landsat-8 data have a 60% similarity.
Keywords: LAPAN-A3, Geobiophysics, NDVI, Forest

## ABSTRAK
Satelit LAPAN-A3/IPB merupakan satelit mikro yang dibuat anak bangsa dalam rangka membangun kemandirian  bangsa  bidang  Keantariksaaan.  Satelit  ini  memiliki  4 band diantaranya  adalah  3 gelombang  tampak  dan  1  NIR.  Mengingat  ini  merupakan  satelit  baru,  perlu  dilakukan  kajian  dan penelitian terhadap kemampuan karakteristik sensor untuk mengidentifikasi sumberaya alam, salah satunya hutan. Pada penelitian ini selain menggunakan data satelit LAPAN-A3, juga digunakan data Landsat-8  sebagai  data  pembanding  untuk  pengujian  kesamaan  hasil  klasifikasi  objek  hutan. Penentuan  ekstraksi  parameter  geobiofisik  identifikasi  hutan  menggunakan  model Normalized Difference  Vegetation  Index (NDVI)  dengan  nilai  ambang  batas  untuk  identifikasi  hutan.    Hasil penelitian  dengan  data  satelit  LAPAN-A3  menujukkan  bahwa  kisaran  ambang  batas  untuk indentifikasi hutan adalah di atas 0,65 pada  skala indeks vegetasi  -1 (minus satu) sampai +1 (plus satu. Hasil penelitian setelah membandingkan  nilai NDVI dengan data Landsat-8 memiliki kesamaan 60%.
Kata kunci : LAPAN-A3, Geobiofisik, NDVI, Hutan

## 1 PENDAHULUAN
Indonesia dalam upaya membangun  kemandirian  bangsa  di bidang Keantariksaan, diantaranya adalah pemerintah
membangun penelitian  dan  perekayasaan  teknologi satelit  di  dalam  negeri  baik  satelit komunikasi,
navigasi
maupun penginderaan jauh. Keberhasilan membuat  satelit  LAPAN-Tubsat  (LAPAN A1) yang diluncurkan pada 2007 dengan menggunakan  roket  peluncur  satelit milik  India  (Ashari  &  Soedjarwo,  2013) dan  Senin,  28  September  2015  telah meluncurkan satelit kedua yang bernama  LAPAN  A2  (LAPAN-ORARI) dengan  Roket Polar  Satellite  Launch Vehicle (PSLV)  C-30  dari Band ar Antariksa  Satish  Dhawan,  Sriharikotta, India  (Wahyudiono  &  Madina,  2017). Satelit terbaru sukses mengorbit setelah diluncurkan  dari Band ar  Antariksa Sriharikota,  India,  pada  Rabu  22  Juni 2016,  keberhasilan  peluncuran  satelit LAPAN-A3/IPB,  ini  menunjukkan  satu lagi  langkah  maju  Indonesia  dalam keantariksaan (Bempah, 2016).
Satelit LAPAN-A3/IPB selain memiliki  misi  untuk  mengidentifikasi dan  memantau sumberdaya  alam dipermukaan  bumi,  satelit  ini  juga dilengkapi
teknologi Automatic Identification
System
(AIS) yang berfungsi  memantau  lalu  lintas  laut global  dan  memerangi  perikanan  ilegal. LAPAN  A3/IPB  memiliki  orbit  polar, melintasi  kutub  utara  dan  kutub selatan  bumi,  sehingga  data  lalu  lintas kapal yang dihasilkan satelit terbaru itu bisa  melengkapi  data  yang  dihasilkan oleh LAPAN A2/ORARI. (Judianto, 2015; Hasbi & Suhermanto, 2013; Judianto & Nasser, 2015).
Satelit LAPAN-A3 merupakan satelit  sumberdaya  alam  baru  yang memiliki  karakteristik  tersendiri  dan kemungkinan  berbeda  dengan  satelit- satelit  penginderaan  jauh  sebelumnya, seperti  Landsat,  SPOT  atau  Sentinel. Satelit  LAPAN-A3,    perlu  diteliti  dan dikaji  untuk  pengembangan  model deteksi  parameter  geobiofisik  indeks vegetasi,  indeks  tanah  dan  indeks  air. Penelitian ini dikhususkan  untuk mengidentifikasi hutan.
Potensi  Satelit  LAPAN-A3  memiliki potensi  yang  hampir  sama  dengan potensi  satelit-satelit  lainnya  seperti satelit  Sentinel  A2  setelah  dilakukan studi perbandingan antara kedua satelit tersebut  (Zylshal et al. , 2017). Selain itu data  satelit  LAPAN-A3  dapat  difusi dengan data lainnya untuk memperoleh informasi  yang  lebih  tajam  pada berbagai objek misalnya untuk monitoring  lahan  sawah  (Setiyawan et al. , 2018). Kajian Potensi data LAPAN-A3 untuk  deteksi  parameter  geobiofisik dipermukaan
bumi berpotensi menghasilkan  indeks  vegetasi,  indeks lahan dan indeks air (Arifin, 2019)
Indeks  vegetasi  adalah  besaran nilai  kehijauan  vegetasi  yang  diperoleh dari  pengolahan  sinyal  digital  data  nilai kecerahan  ( brightness )  beberapa band data  sensor  satelit.  Untuk  pemantauan vegetasi, dilakukan
proses
pembandingan antara tingkat kecerahan band merah  ( red )  dan band NIR  ( near infrared ). Indeks Vegetasi adalah pengukuran  optis  tingkat  kehijauan ( greenness ) kanopi vegetasi, sifat komposit  dari  klorofil  daun,  luas  daun, struktur  dan  tutupan  kanopi  vegetasi untuk penghitungan biomass hutan dan untuk  kerusakan  hutan  (Huete et  al .,
2011;  Wahyuni,  2012;  Yudhistira et  al. , 2011) Penelitian tentang geobiofisik terkait dengan ekstraksi vegetasi menggunakan  formula  indeks  vegetasi dan  data  optik  Landsat  telah  banyak dilakukan,  diantaranya  indeks  vegetasi untuk  klasifikasi  hutan  dan  non  hutan dengan  menggunakan  indeks  yang diperoleh  dari  analisis  korelasi  kanonik CCA  (Manalu  &  Carolita,  2017).  Indeks vegetasi  untuk  diaplikasikan  di  bidang tanaman  juga  sudah  dilakukan,  di antaranya  untuk  memonitor  kondisi tanaman,  estimasi  produksi,  deteksi hama dan penyakit tanaman, mengontrol penggunaan herbisida, pemupukan,  kekurangan  air,  dan bahkan  pendugaan  sifat  tanah,  baik  di Indonesia  maupun  di  luar  negeri (BBSDLP, 2007).   Tujuan penelitian  ini adalah  untuk  memperoleh  formula ekstraksi  deteksi  paramater  geobiofisik untuk  identifikasi  hutan    dari  data satelit LAPAN-A3.

## 2 METODOLOGI
2.1    Data dan Lokasi
Data yang  digunakan  untuk penelitian  ini  adalah  data  LAPAN-A3, dan  Landsat-8  yg  telah  terkoreksi Top Atmosphere Bidirectional  Reflectance Distribution  Function (TOA-BRDF)  dari Pustekdata.
Akusisi  data  baik  LAPAN-A3  dan Landsat-8  wilayah  Provinsi  Banten dilihat pada Gambar 2.-1.

## 2.2   Penentuan Geobiofisik
Ekstraksi geobiofisik indeks vegetasi, indeks tanah, dan indeks pada citra  satelit  LAPAN-A3,  digunakan formula  yang  telah  diterapkan  pada
beberapa  band  data  citra  satelit sebelumnya diantaranya adalah:
Indeks  vegetasi  atau  NDVI  adalah indeks  yang  menggambarkan  tingkat kehijauan  suatu  tanaman.  Indeks vegetasi merupakan kombinasi matematis  antara  band red dan  band Near-Infrared (NIR)  yang  telah  lama digunakan sebagai indikator keberadaan dan kondisi vegetasi (Lillesand  & Kiefer, 1997).  Formula  yang  digunakan  seperti persamaaan 1.
NDVI  = RED NIR
RED NIR + − ………….. ...... ……(1)
dimana  NIR  adalah  band  5  dengan panjang gelombang 0,85 – 0,80  µm dan red adalah  band  4  dengan  panjang gelombang 0,64 – 0,67 µm dari Landsat-
8.

## 3     HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1  Analisis  Karakteristik  Spektral LAPAN-A3 dan Landsat-8
LAPAN-A3/LAPAN-IPB diluncur- kan membawa beberapa muatan termasuk imager pushbroom
multispektral,  kamera  matriks  digital, serta kamera video.
Payload multispektral,  dijuluki  sebagai Line Imager Space
Application (LISA), memiliki  empat band multispektral mulai  dari  spektrum  inframerah  yang terlihat  hingga  dekat.  Dengan  lebar petak 123 km, dengan sapuan di antara 185  km  Landsat-8  OLI,  sementara kadan  100  km  ubin  Sentinel-2A  /  2B data  MSI.  Data  citra  ini  belum  banyak analisis  komparatif  antara  platform  ini dalam  hal  kualitas  gambar,  klasifikasi, dan penilaian  akurasi.  Gambar 3-1 dan Tabel  3-1  menunjukkan  karakteristik multispektral LAPAN-A3.
Indonesia
Provinsi Banten
Gambar: 2-1. Lokasi dan Akusisi Data Penelitian (Sumber: Google Earth)
Gambar 3-1: Satelit LAPAN-A3/IPB (Sumber : Foto LAPAN) Tabel 3-1: KARAKTERISTIK MULTISPEKTRAL LAPAN-A3 Sensor  Spektal Panjang Gelombang Resolusi Spasial Lebar petak Resolusi Temporal LISA  B1 - Blue
B2 - Green B3 - Red B4 - NIR 0,41 - 0,49 ʯ m 0,51 - 0,58 ʯ m 0,63 - 0,70 ʯ m 0,77 - 0,99 ʯ m 18 m 18 m 18 m 18 m 122,4 km 21 h Sumber: Pusat Teknologi Satelit  dalam Kushardono , 2017 .
Karakteristik tersebut dapat dimanfaatkan  untuk  mengidentifikasi dan  memonitoring  perkembangan  dan perubahan  objek  di  permukaan  bumi dengan  mamanfaatkan  transformasi formula  geobiofisik.  Hipotesis  ini  dapat dilaksanakan karena karakteristik satelit  LAPAN-A3  sebagian  memiliki karakteristik  spektral  pada  satelit  optik lainnya,  khususnya  Landsat-7  atau Landsat-8. Berikut merupakan spesifikasi  dan  karakteristik  beberapa band yang  dimiliki  oleh  Landsat-8
dilihat pada Tabel 3.2. Satelit Landsat-8 memiliki  sensor Onboard  Operational Land  Imager (OLI)  dan Thermal  Infrared Sensor (TIRS).  Landsat  ini  memiliki  11 band , 9 band diantaranya berada di OLI dan  2 band lainnya  berada  di  TIRS. Sebagian band pada  Landsat  ini memiliki  kesamaan  dengan  citra  satelit Landsat-7. Landsat-8 ini dapat digunakan  untuk  mengetahui  tingkat kerapatan  dan  luasan  vegetasi.  Berikut adalah  spesifikasi band ( band) yang dimiliki oleh Landsat-8.
Tabel 3-2. KARAKTERISTIK BAND LANDSAT-8 Band Panjang Gelombang (µm) Resolusi  Spasial (meter) 1 0,43 – 0,45 ( Ultra Blue ) 30 x 30 2 0,45 – 0,51 ( Blue ) 30 x 30 3 0,53 – 0,59 ( Green ) 30 x 30 4 0,64 – 0,67 ( Red ) 30 x 30 5 0,85 - 0,80 (Near Infared I) 30 x 30 6 1,57 – 1,65 (Shortwave Infrared - SWIR I) 120 x 120 7 2,11 – 2,29 (Shortwave Infrared - SWIR II) 30 x 30 8 0,50-0,68 (Phankromatik) 15 x 15 9 1,36-1,38 (Cirrus) 30 x 30 10 10,60-11,19 (Thermal Infrared TIRS I ) 100 x 100 11 11,50 - 12,51 (Thermal Infrared TIRS II) 100 x 100 Sumber: https://landsat.gsfc.nasa.gov/landsat-8/landsat-8-bands, 19-03-2018

## 3.2   Analisis Perbandingan Data
Berdasarkan  karakteristik  data
Landsat-8 dan LAPAN-A3 terlihat adanya  perbedaan  yang  signifikan antara  lain  bahwa  resolusi  spektral Landsat-8  memiliki  11 band sedangkan LAPAN-A3  hanya  memiliki  4 band . Persamaan band-band kedua  satelit tersebut  antara  lain  adalah band red, green,  blue dan  NIR.  Resolusi  spasial kedua  satelit  memiliki  perbedaan, dimana  Landsat-8  pada  gelombang tampak  dan infra  red 30  meter  x  30 meter, sedangkan LAPAN-A3 resolusinya 18  meter  x  18  meter.    Pada  resolusi temporal,  Landsat-8  16  hari  sedangkan LAPAN-A3  21  hari.  Dari  penjelasan  di atas,  maka  resolusi  spektral  dan temporal    Landsat-8  lebih  baik  dari satelit LAPAN-A3, tetapi dari segi spasial LAPAN-A3 lebih baik dari Landsat-8. Berdasarkan kurva digital number , LAPAN-A3  lebih  rapat  dari  pada Landsat-8  dan  resolusi  spasial  LAPAN- A3  lebih  besar  dari  Landsat-8,  tetapi kenampakan  visual  RGB  pada  masing- masing  citra  dengan  skala  pembesaran yang  sama  tampak  Landsat-8  lebih tajam  dari  citra  LAPAN-A3  seperti ditunjukkan pada
Gambar
3-2.
Penyebab hal ini belum dapat dipastikan,  apakah  karena  pengaruh atmosfer  saat  akuisisi,  atau  ada  faktor teknis lain yang mempengaruhi.

## 3.3   Penentuan NDVI Landsat-8
Dari berbagai penelitian yang telah dilakukan  dan  dipublikasikan  Ryan
(1997)  dan  Lillesand  &  Kiefer  (1997) terkait  nilai  NDVI,  dari  berbagai  data optik seperti Landsat, SPOT, MODIS dan lain-lain,  menunjukkan  bahwa  NDVI dari  kanopi  vegetasi  rapat  akan cenderung  ke  nilai  positif  (katakan  0,3 hingga  0,8),  awan dan  salju  akan dicirikan  oleh  nilai-nilai  negatif dan  air memiliki  pantulan  yang  agak  rendah  di kedua band sehingga menghasilkan nilai  NDVI  positif  atau  bahkan  negatif yang  sangat  rendah. Tanah  umumnya ditunjukan  dengan  spektrum  NIR  dan beberapa reflektan yang lebih besar dari merah, menghasilkan  nilai NDVI  positif yang  kecil  antara 0,1  hingga  0,2. Nilai NDVI sangat  rendah  nilai di  bawah 0,1 terjadi di  daerah  tandus  seperti batu,  pasir,  atau  salju.  Nilai  NDVI semak belukar dan padang rumput (0,2- 0,3), Nilai  NDVI  tinggi  menunjukkan hutan  hujan  sedang  dan  tropis  (0,6 - 0,8).
Hal  ini  menunjukkan  bahwa reflektan band NIR  lebih  peka  terhadap vegetasi dari pada reflektan band red Pada  wilayah  penelitian,  nilai ekstraksi  NDVI  menggunakan  data Landsat-8  dengan  formula  seperti  pada persamaan  (1)  yang  berkisar  antara  - 0,196  sampai  0,529,  ini  dapat  dilihat pada Gambar 3-3, dengan ambang batas masing-masing  kelas  objek  sebagai berikut,  NDVI  untuk  air  di  bawah  0, NDVI  untuk  non  vegetasi  antara  0 sampai 0,3, NDVI untuk vegetasi bukan hutan antara 0,3 sampai 0,4, sedangkan NDVI vegetasi hutan di atas 0,4.
LAPAN-A3                                                        Landsat-8
Gambar 3-2. Perbandingan visual ketajaman citra LAPAN-3 dengan Landsat-8

## Gambar 3-3 Ektraksi nilai NDVI berdasarkan data Landsat-8

## 3.4   NDVI Satelit LAPAN-A3
Data  yang  digunakan  adalah  data satelit
LAPAN-A3 dengan akusisi wilayah  Provinsi  Banten.  Gambar  3-4 menunjukkan  citra  satelit  LAPAN-A3 dengan  kombinasi  RGB band 4  (NIR), band 3 ( red ) dan band 2 ( green ).
Gambar 3-4.   Citra Satelit LAPAN-A3 kombinasi band NIR, red dan green
Penerapan formula ekstraksi informasi geobiofisik
yang sering
digunakan  pada  citra  satelit  optik Landsat,  MODIS,  dan  SPOT  dicoba untuk mengekstraksi informasi geobiofisik  pada  data  satelit  LAPAN-A3. Hasil  penerapan  formula  NDVI  dengan formula  standar  yaitu  menggunakan
persamaan  (1)  menunjukkan  bahwa adanya ketidaksesuaian hasil kecerahan pada  objek,  dimana  objek  bervegetasi seharusnya  memiliki  nilai  indeks  tinggi dengan kenampakan lebih cerah (merah),  tetapi  ternyata  sebaliknya, hasilnya  berwarna  gelap  dengan  nilai indeks  rendah  (biru).  Sedangkan  objek air  yang  seharusnya  memiliki  indeks vegetasi  rendah  -1  ternyata  memiliki nilai  indeks  1  terang.  Hasil  ekstraksi informasi ini dapat dilihat pada Gambar 3-5  (a).  Tetapi  jika  formula  dirubah menjadi persamaan pembilang band red dikurangai NIR, menghasilkan ekstraksi informasi  objek  vegetasi  bernilai  indeks vegetasi  1  berwarna  terang  (merah), objek  air  bernilai  indeks  -1  berwarna gelap (biru).
Modifikasi formula NDVI pada data citra LAPAN-A3 dapat dibuat persamaan 2:
NDVI (LAPAN-A3) = NIR RED NIR RED + −
……….(2)
Ekstraksi  informasi  geobiofisik indeks vegetasi pada citra satelit LAPAN- A3  dengan  menggunakan  formula persamaan 2, ditunjukkan pada Gambar 3-5 (b).
(a). (NIR-RED)/(NIR+RED)
(b). (RED-NIR)/(RED+NIR)
Gambar 3-5. Hasil ekstraksi infomasi geobiofisik untuk indeks vegetasi LAPAN-3
Gambar 3-6. Perbandingan Reflektansi Red, NIR pada LAPAN-A3  dan Landsat-8
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan penelaahan  penerapan  formula  NDVI standar  yang  digunakan  pada  citra satetit optik seperti Landsat, SPOT, dan MODIS,  tidak  dapat  digunakan  pada data  citra  satelit  LAPAN-A3.  Hal  ini disebabkan  nilai  digital  atau  reflektansi band NIR  pada  LAPAN-3  lebih  rendah dari  pada band NIR  Landsat-8, sedangkan  nilai  reflektan band red LAPAN-A3  lebih  tinggi  dari  pada red Landsat-8,  seperti  ditunjukkan  pada Gambar 3-6.
Hasil  ekstraksi  khusus  hutan menggunakan  citra  satelit  LAPAN-A3 dengan formula
seperti
pada
persamaan 2  dihasilkan indeks vegetasi kisaran -0,829687 s/d 0,766671. Ambang  batas  masing-masing  kelas objek  adalah  sebagai  berikut,  NDVI untuk air di bawah 0, NDVI  untuk non vegetasi  antara  0  sampai  0,5,  NDVI untuk  vegetasi  non  hutan  antara  0,5 sampai  0,65,  sedangkan  NDVI  vegetasi hutan  di  atas  0,65.  Kisaran  tingkat kerapatan NDVI dari Departemen Kehutanan  (2003),    Kelas  Kisaran  NDVI tingkat  kerapatan  -1  s/d  0,32  jarang, 0,32  s/d  0,42  sedang,  dan  0,42  s/d  1 tinggi.  Perbandingan  klasifikasi  citra berdasarkan  NDVI  ditunjukkan  pada Gambar 3-7 dan Tabel 3-3.
LAPAN - A3
LANDSAT-8
NDVI LAPAN-A3                                               NDVI Landsat-8
Gambar 3-7: Perbandingan NDVI LAPAN-A3 dan Landast-8
Tabel 3-3: PERBANDINGAN AMBANG BATAS NDVI KLASIFIKASI  HUTAN LANDSAT-8 DAN LAPAN-A3
No Objek Ambang Batas NDVI Landsat-8 Ambang Batas NDVI LAPAN- A3 Warna Klasifkasi Objek 1. Air I ≤ 0 I ≤ 0 Biru 2. Bukan Vegetasi 0 <I ≤ 0,3 0 <I ≤ 0,5 Cyan 3. Vegetasi Bukan Hutan 0,3<I ≤ 0,4 0,5<I ≤ 0, 65 Kuning 4. Vegetasi Hutan I > 0.4 I > 0,65 Merah 3.5   Kesamaan Nilai
Kesamaan  nilai  dilakukan  dengan mem band ingkan  hasil  indeks  vegetasi dari  LAPAN-A3  dengan  hasil  indeks vegetasi  dari  Landsat-8.  Berdasarakan titik-titik  sampel  hasil  identifikasi  NDVI yang  diambil,  baik  pada  Landsat-8 maupun  LAPAN-A3  pada  Gambar  3-8, dan hasil identifikasi dapat di lihat pada Tabel 3-4.
Berdasarkan  analisis  kesamaan nilai pada pengambilan sampel, bahwa 4 titik bukan merupakan hutan pada data LAPAN-A3, sementara
Landsat-8
menyatakan  sebagai  hutan,  demikian maka tingkat kesamaan nilai dari lokasi
penelitian hanya 60%.
Tingkat kesamaan  nilai  rendah  diperkirakan disebabkan  oleh  adanya  perbedaan resolusi  spasial  kedua  data  citra  satelit tersebut. Citra satelit LAPAN-A3 berdasarkan kriteria resolusi spasialnya 18 meter, sedangkan Landsat-8 resolusi spasialnya  30  meter.  Kenyataannya setelah  dilakukan  pembesaran  pada kedua  citra  tersebut,  ketajaman  citra Landsat-8  lebih  baik  dari  pada  satelit LAPAN-A3.  Ini  menunjukkan  bahwa resolusi  spasial  18  meter  pada  data LAPAN-A3,  kurang  baik  dibandingkan dengan  citra  Landsat-8  resolusi  30 meter.
Gambar 3-8. Titik-titik sample kesamaan nilai
Tabel 3.4. UJI TINGKAT KESAMAAN NILAI No. Identifikasi LAPAN-A3 Landsat-8  Keterangan Nilai (%) 1 Non Hutan Hutan x 0 2 Non Hutan Hutan x 0 3 Hutan Hutan √ 100 4 Hutan Hutan √ 100 5 Hutan Hutan √ 100 6 Hutan Hutan √ 100 7 Non Hutan Hutan x 0 8 Non Hutan Hutan x 0 9 Hutan Hutan √ 100 10 Hutan Hutan √ 100

## 4 KESIMPULAN
Berdasarkan  kenampakan  visual
RGB  citra  LAPAN-A3  terlihat  buram dibandingkan
Landsat-8, walaupun resolusi  spasial  LAPAN-A3  lebih  besar dari Landsat-8.
Model  geobiofisik  NDVI  untuk mengidentifikasi hutan dapat digunakan data
LAPAN-A3 dengan syarat modifikasi formula dari NDVI (LANDSAT-8) = RED NIR RED NIR + − menjadi NDVI (LAPAN-A3) = NIR RED NIR RED + − Tingkat kesamaan nilai dari perbandingan  analisis  data  LAPAN-A3 dengan  Landsat-8  adalah  60%,  dan perlu dilakukan verifikasi dan  divalidasi lapangan.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penelitian  ini  dapat  terlaksana berkat  dukungan  semua  pihak,  oleh karena itu kami mengucapakan terimakasih  pada  Kepala  Pusfatja, Kepala  Program  dan  Fasilitas  serta  Ka. Poklit Darat Dr. Dony Kushardono.

## DAFTAR PUSTAKA
Arifin,  S.  (2019). Potensi  Satelit  LAPAN-
A3 untuk Deteksi Parameter
Geobiofisik  Permukaan  Bumi .  Berita Dirgantara,  Jakarta.  (ISSn  1411- 8920 Vol. 20 (1) hal. 1-7.
Ashari,  M.L.  &  M.  Soedjarwo.    (2013). Analisis  Kinerja  Kamera  Resolusi Tinggi  (HR  Sony)  pada  Satelit  LAPAN
A1/TUBSAT  Setelah  Beroperasi  Lima Tahun  di  Orbit . Pengembangan Teknologi Satelit di Indonesia, Sistem, Subsistem  dan  Misi  Operasi .  IPB Pres. Bogor. Balai Besar Penelitian dan Pengembangan  Sumberdaya  Lahan Pertanian (BBSDLP). (2007). Inderaja  untuk  Pertanian .  Warta Penelitian dan Pengembangan Pertanian Bogor., 29 (6) hal.5-6
Bempah,  R.  T.  (2016).  LAPAN  A3/IPB Siap  Pantau  Lahan  Pertanian  dan Laut. Kompas.com.
Departemen  Kehutanan.  (2003) Kelas Kisaran NDVI untuk Tingkat Kerapatan Hutan .
Hasbi,  W.,  &  Suhermanto.  (2013).
Development of LAPAN-A3/IPB
Satellite  an  Experimental  Remote Sensing  Microsatellite .  34th  Asian Conference on Remote Sensing.
Huete,  A.,  K.  Didan,  W.V.  Leeuwen,  T.
Miura,  &  E.  Glenn.    (2011). MODIS Vegetation  Indices .  Land  Remote Sensing  and  Global  Environmental
Change. Springer. New York. DOI: 10.1007/978-1-4419-6749-
7_26.
Judianto, C. T. (2015) Kesiapan Stasiun -  Bumi-Kendal  -Satelit  LAPAN . Pusat Teknologi Satelit .
Judianto,  C.T.,  &  E.N.  Nasser.  (2015).
The analysis of LAPAN-A3/IPB satellite  image  data  simulation  using High  Data  Rate  Modem .  Elsevier, Procedia  Environmental  Sciences, Vol. 24, April 3, 2015, pp: 285 – 296.
Kushardono,  D.  (2017). Teknologi LAPAN  A3  LISA  dan  Pemanfaatan Citranya. Berita  Inderaja.  Vol.  8  (10) hal. 23-29
Lillesand,  T.M.,  &  R.W.  Kiefer.  (1997). Penginderaan  Jauh  dan  Interpretasi Citra . Diterjemahkan: Dulbahri, Prapto Suharsono,
Hartono, Suharyadi.  Yogyakarta:  Gajah  Mada University Press.
Manalu,  J.  &  I.  Carolita.    (2017).
Pemanfaatan  Data  Landsat-8  untuk Identifikasi Hutan . Pemanfaatan Data Penginderaan  Jauh  untuk  Pertanian dan Kehutanan, IPB Pres, Bogor.
Ryan,  L.  (1997). Creating  a  Normalized Difference  Vegetation  Index  (NDVI) image  Using MultiSpec .   University  of New Hampshire.
Setiyawan,  Y.,  L.  B.  Prasetyo,  H. Pawitan,  Liyantono,  Syartinilia,  A.K. Wijayanto,    P.A.  Permatasari,  A.H. Syafrudin,  &  P.R.  Hakim.  (2018).
Pemanfaatan Fusi Data Satelit LAPAN-A3/IPB  dan  Landsat-8  untuk Monitoring  Lahan  Sawah .  Jurnal Pengolahan Sumberdaya dan Lingkungan JPSL). Bogor. 8(1).
Wahyudiono,  A.  &  R.  Madina.    (2017).
Pemanfaatan  Muatan  Kamera  Digital pada  Satelit  LAPAN  A2  untuk Pemantauan Pembangunan Ruas Jalan  Tol  di  Pulau  Jawa. Prosiding Seminar Nasional Iptek Penerbangan dan Antariksa XXI-2017. 242-249 Wahyuni, N.I. (2012). Integrasi Penginderaan Jauh Dalam Penghitungan  Biomassa Hutan. Info BPK Manado. 2 (2). 115-126.
Yudhistira,  G.  B.  (2011). Pemanfaatan Citra    Penginderaan    Jauh  untuk Identifikasi    Kerusakan    Hutan    di Kabupaten    Brebes    Tahun    1999- 2009 .  Skripsi.  Jurusan  Geografi Universitas Negeri Semarang.
Zylshal,  Z.,  N.M.  Sari,  J.T.  Nugroho,  & D.  Kushardono.    (2017). Comparison of  Spectral  Characteristic  between LAPAN-A3  and  Sentinel-2A .    IOP
Conference Series: Earth and Environmental  Science.  98  (2017) 012051. doi :10.1088/1755-
1315/98/1/012051
https://landsat.gsfc.nasa.gov/landsat- 8/landsat-8-bands  (akses  19-03- 2018).