## Pemanfaatan Citra Landsat 8 Untuk Identifikasi Sebaran Vegetasi Di Kecamatan Pangandaran
Ridwan Saidi, Nisvi Nur’adqiah, Yusifa Muzri, Lu’lu’ Izzatul Fawziah, Reza Pahlawan, Dede Sugandi, Riki Ridwana
Program Studi Pendidikan Geografi, Fakultas Pendidikan Ilmu Pengetahuan Sosial Universitas Pendidikan Indonesia, Bandung, Jawa Barat Email: ridwansaidi012@gmail.com

## Abstract
This study aims to determine: (1) vegetation density in Pangandaran sub- district, (2) Comparison of vegetation density results from digital image interpretation using NCVI transformation and field validation results. The research was conducted in Pangandaran district, which is located at the coordinates  108º  41 - 109 ⁰ East  Longitude  and  07 ⁰ 41- 07 ⁰ 50  South Latitude which has an area of 61 km². This research was carried out in several  stages,  namely:  (1)  the  preparation  stage  of  tools  and  data,  (2) digital data processing, (3) field data collection, and (4) data analysis. The use of digital data allows the interception of vegetation density distribution data for each type of land use. Identification of vegetation density can be done quickly by digitally interpreting images using the NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) transformation. The data used is Landsat 8 imagery  in  2018.  The  results  show  that  the  density  of  vegetation  in Pangandaran sub-district is still classified as a close and quite tight, but it needs a lot to update the image and digital data so that the accuracy rate increases between the image and field data. Vegetation in Pangandaran District is mostly dominated by teak, waru, coconut, Chinese petai, tapak goat, santigi, and ketapang trees. Based on the results of the interpretation accuracy test, the accuracy value for all samples is 57% so that the results of  image  interpretation  and  field  checks  regarding  vegetation  density cannot  be  accepted  because  the  expected  level  of  accuracy  of interpretation is 85%, while the accuracy test results get a value of 57%. Keywords: Pangandaran District,  NDVI,  Vegetation  Density,  Landsat
Satellite Imagery

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui:  (1)kerapatan  vegetasi  di kecamatan pangandaran,  (2)Hasil  perbandingan  kerapatan  vegetasi  hasil interpretasi  citra  digital  menggunakan  transformasi  NCVI  dengan  hasil Validasi di lapangan. Penelitian dilakukan di kabupaten pangandaran yang terletak  pada  kordinat  108º  41 - 109 ⁰ BT dan  07 ⁰ 41- 07 ⁰ 50 LS yang memiliki  luas  wilayah  mencapai  61  km².  penelitian  ini  dilaksanakan dengan  beberapa  tahap  yaitu:  (1)  tahap  persiapan  alat  dan  data,  (2) pengolahan data digital, (3) pengambilan data lapangan, serta (4) analisis data.  Penggunaan  data  digital  memungkinkan  penyadapan  data  sebaran kerapatan  vegetasi  pada  tiap  jenis  penggunaan  lahan.  Identifikasi
kerapatan vegetasi dapat dilakukan dengan cepat dengan cara interpretasi citra  secara  digital  menggunakan  transformasi  NDVI  (Normalized Difference Vegetation Index). Data yang digunakan adalah Citra Landsat 8 tahun 2018. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kerapatan vegetasi di kecamatan pangandaran  masih  tergolong  yang  mendomonasi  rapat  dan cukup rapat namun perlu banyak memperbaharui citra dan data digitalnya agar angka akurasinya meningkat antara citra dan data lapangan. Vegetasi di Kecamatan  Pangandaran sebagian besar didominasi  oleh pohon  jati, waru, kelapa, petai cina, tapak kambing, santigi, dan ketapang. Berdasarkan hasil uji akurasi interpretasi, didapatkan nilai akurasi untuk seluruh sampel sebesar 57% sehingga hasil interpretasi citra dan cek di lapangan mengenai kerapatan  vegetasi  belum  dapat  diterima  karena  tingkat  ketelitian interpretasi  yang  diharapkan  sebesar  85%,  sedangkan  hasil  uji  akurasi mendapatkan nilai 57%.
Kata  Kunci: Kecamatan Pagandaran,  NDVI,  Kerapatan  Vegetasi,  Citra Satelit Landsat
DOI: 10.20527/jpg.v7i1.7607
Received: 28 December 2019 Accepted: 16 January 2020 Published: 10 September 2020
How to cite: Saidi, R. , Nur’adqiah , N., Muzri, Y, Fawziah, L. I., Pahlawan, R., Sugandi, D., Ridwana,  R. (2020). Pemanfaatan  Citra  Landsat  8  Untuk  Identifikasi  Sebaran Vegetasi Di Kecamatan Pangandaran. JPG (Jurnal Pendidikan Geografi), 7(1), 1-14. © 2020 JPG (Jurnal Pendidikan Geografi)

## 1. Pendahuluan
Kecamatan  Pangandaran  terletak  di  bagian  paling  selatan  kabupaten Pangandaran  dan  merupakan  daerah  wisata  utama  di  Kabupaten  Pangandaran. Pangandaran beriklim tropis dengan 2 musim yaitu musim kemarau (musim timur) dan musim penghujan (musim barat) dengan curah hujan rata-rata per tahun sekitar 1.647  mm,  kelembapan  udara  antara  85-89%  dengan  suhu  20-30 ⁰ C.  Yang  mana cuaca ini sangat berpengaruh terhadap pertumbuhan vegetasi di sini.
Citra  satelit  landsat  adalah  salah  satu  citra  satelit  sumberdaya  alam  yang mempunyai resolusi spasial 30 m x 30 meter (kecuali saturan inframerah thermal), dan merekam dalam 7 saluran spektral. Masing-masing saluran citra satelit landsat peka terhadap respons atau tanggapan spektral obyek pada julat panjang gelombang tertentu, dan hal ini yang menyebabkan nilai piksel pada berbagai saluran spektral sebagai cerminan nilai tanggapan spektral pun bervariasi. Adanya variasi tanggapan spektral pada setiap saluran merupakan salah satu kelebihan dari citra satelit landsat, sebab dengan memadukan  berbagai  saluran  tersebut dapat diperoleh  citra  baru dengan  informasi baru pula.  Berdasarkan  citra  satelit landsat saluran  hijau  dan inframerah tengah (TM2 dan TM5), dapat diturunkan informasi kerapatan vegetasi (Suharyadi, 2000).
Vegetasi di pangandaran sangat bermacam-macam dan juga jika dilihat dari citra satelit  landsat  8  yang  telah  diolah  dengan  NDVI  dapat  terlihat  pengklasifikasian tingkat kerapatan vegetasinya. Indeks vegetasi merupakan suatu ukuran kuantitatif berdasarkan nilai digital citra satelit untuk mengukur biomasa suatu vegetasi.
Salah  satu  indeks  vegetasi  adalah Normalized  Difference Vegetation  Index
(NDVI)  yang  merupakan  kombinasi  antara  teknik  penisbahan  dengan  teknik pengurangan citra. Secara matematis formula NDVI adalah sebagai berikut:
NDVI = (saluran inframerah dekat – saluran merah) (saluran inframerah dekat + saluran merah)
Dengan adanya indeks vegetasi NDVI ini, proses pengklasifikasian kerapatan vegetasi akan lebih mudah juga cepat.
Adapun rumusan masalah yang dilakukan dari penelitian ini adalah sebagai berikut, yaitu :
1. Bagaimana  analisis  hasil perbandingan  kerapatan  vegatasi  NDVI berdasarkan hasil validasi terhadap data lapangan.
2. Apa manfaat dari mengetahui informasi kerapatan vegetasi untuk ruang terbuka hijau (RTH).
Adapun  tujuan  penelitian  yang  dilakukan  dari  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut, yaitu :
1. Untuk mengetahui perbandingan kerapatan vegetasi NDVI berdasarkan hasil validasi terhadap data lapangan.
2. Untuk  mengetahui  manfaat  dari  mengetahui  informasi  kerapatan vegetasi untuk ruang terbuka hijau (RTH).
Vegetasi  didefinisikan  sebagai  suatu  sistem  yang  terdiri  dari  sekelompok besar  tumbuhan  yang  tumbuh  dan  menghuni  suatu  wilayah (Maarel,  2005). Sedangkan  menurut  menurut  Barbour  dan  burk,  Vegetasi  adalah  susunan  semua jenis tumbuhan disuatu wilayah dan hubungannya dengan pola sebaran jenis baik secara  parsial  maupun  temporal (Barbour,  Burk,  &  Pitt,  1980). Vegetasi merupakan kumpulan tumbuh-tumbuhan, biasanya terdiri dari beberapa jenis yang hidup  bersama-sama  pada  suatu  tempat.  Dalam  mekanisme  kehidupan  bersama tersebut  terdapat  interaksi  yang  erat,  baik  diantara  sesama  individu  penyusun vegetasi itu sendiri maupun dengan organisme lainnya sehingga merupakan suatu sistem yang hidup dan tumbuh serta dinamis (Marsono, 1977) Berdasarkan definisi diatas maka dapat disimpulkan bahwa vegetasi adalah tumbuhan tumbuhan baik sejenis maupun campuran yang hidup di suatu wilayah dan saling berinteraksi.
Kerapatan (density) adalah jumlah individu suatu jenis tumbuhan dalam suatu luasan tertentu. Dan Menurut Fachrul, densitas adalah jumlah individu per satuan luas atau per unit volume (Fachrul, 2007). Kerapatan vegetasi juga dapat diartikan banyaknya  (abudance)  merupakan  jumlah  individu  dari  satu  jenis  pohon  dan tumbuhan  lain  yang  besarnya  dapat  ditaksir  atau  dihitung.  Secara kualitatif dibedakan  menjadi  jarang  terdapat, kadang-kadang  terdapat,sering  terdapat  dan banyak sekali.
Penginderaan  jauh  sebagai teknologi  dalam  mengenali  objek (Aronoff, 1989) dapat dimanfaatkan untuk mengetahui kapasitas ruang terbuka hijau yang diindikasikan dengan keberadaan vegetasi dan ruang terbuka yang termasuk dalam klasifikasi ruang terbuka hijau. Meski demikian, keakurasian citra penginderaan jauh  yang  akan  digunakan  perlu  untuk  diketahui  dalam  mengidentifikasi  objek yang  ada.  Keakurasian  ini  akan  memengaruhi  ketepatan  data  yang  akan dimanfaatkan dalam pembuatan peta ketersediaan ruang terbuka hijau dan untuk mengetahui seberapa besar tingkat kenyamanan penduduk yang ada. Oleh karena itu, data penginderaan jauh dapat dijadikan sumber data dalam mengetahui tingkat dan kondisi kenyamanan wilayah (Utami, 2012).
Menteri  Pekerjaan Umum (2008) menyebutkan  bahwa  ketersediaan  dan
pemanfaatan  RTH  di  kawasan  perkotaan  bertujuan  untuk  menjaga  ketersediaan lahan  sebagai  kawasan  resapan  air,  menciptakan  aspek  planologis  perkotaan melalui  keseimbangan  antara  lingkungan  alam  dan  lingkungan binaan yang berguna untuk kepentingan masyarakat, serta meningkatkan keserasian lingkungan perkotaan  sebagai  sarana  pengaman  lingkungan  perkotaan  yang  aman,  nyaman, segar, indah dan bersih.
Pengukuran  ketersediaan  ruang  terbuka  hijau  sangat  penting  dilakukan demi  keberlanjutan  suatu  kota.  Salah  satu  cara untuk  mengidentifikasi ketersediaan  RTH  yaitu  dengan  memanfaatkan  teknologi  fotogrametri  dan penginderaan  jauh.  Metode  yang  biasa  digunakan  yaitu  pengamatan  manual dengan digitasi on screen pada citra satelit terkoreksi seperti yang telah dilakukan oleh  (Wicaksono  &  Zuharnaen,  2017),  (Indraputra  & Hidayat,  2016),  dan (Afriyanti,  Awaluddin,  &  Sabri,  2014).  Utami,  Suharyadi,  &  Iswari  (2012) melakukan  penelitian  dengan  digitasi on  screen menggunakan  citra  Quickbird dengan  hasil  persentase  ketelitian  untuk  interpretasi  liputan  vegetasi  sebesar 86,84%.  Cara  identifikasi  dengan  digitasi on screen membutuhkan akurasi yang tinggi  sehingga  membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama.  Selain  itu  penerapan metode dengan interpretasi manual memiliki keterbatasan subyektifitas dari setiap interpreter.
Cara lain yang digunakan untuk identifikasi ketersediaan RTH yaitu dengan mengelompokkan  seluruh  piksel  atau  objek  pada  suatu  citra  ke dalam  sejumlah kelas atau biasa disebut dengan klasifikasi terbimbing. Yusof (2012) melakukan klasifikasi  terbimbing  berbasis  objek  pada  citra  IKONOS  2002  dengan  hasil klasifikasi penggunaan  lahan  berupa  pembagian  jenis  tanaman  yaitu  rumput, semak dan pohon. Cara identifikasi dengan klasifikasi terbimbing sulit dilakukan untuk data yang besar dan membutuhkan pengeditan pada nilai piksel yang mirip padahal memiliki kelas yang berbeda.
WHO  (2016)  menyebutkan  bahwa  salah  satu  indikator  untuk  mengukur ketersediaan  ruang  terbuka  hijau  adalah  menggunakan  NDVI  (Normalized Difference  Vegetation Index)  yaitu  metode  standar  yang  digunakan  dalam membandingkan tingkat kehijauan vegetasi pada tumbuhan yang sumber datanya bersumber  dari  citra  satelit.  Myneni  &  Williams  (1994)  menyampaikan  bahwa NDVI  memiliki  hubungan  yang  erat  dengan  FAPAR  (Fraction  of Absorbed Photosynthetically Active Radiation). Zavaleta et al, (2003) juga menyampaikan bahwa NDVI sensitif terhadap kandungan klorofil tanaman. Sinaga, Suprayogi, & Haniah (2018) menyatakan bahwa metode NDVI dianggap paling sesuai dipakai dalam penentuan luasan ketersediaan RTH menggunakan indeks kehijauan. NASA (2018) juga menyampaikan bahwa pada pengolahan citra digital, analisis NDVI populer dipakai untuk identifikasi kerapatan vegetasi.
Li,  Kustas,  Anderson,  Prueger,  &  Scott  (2008) menyampaikan  bahwa resolusi  spasial  yang  tinggi  dari  data  penginderaan  jauh  sangat  penting  untuk membedakan tutupan vegetasi pada daerah yang memiliki tutupan lahan heterogen sehingga dapat dihindari kesalahan-kesalahan interpretasi. Pendapat ini didukung oleh penelitian Febrianti, Ayu, & Sofan (2014) bahwa pemanfaatan citra resolusi spasial yang tinggi sangat diperlukan untuk identifikasi RTH di daerah perkotaan dengan tingkat keragaman penutup lahan yang heterogen dan luasan yang sempit.
Berdasarkan  uraian  tersebut  di  atas,  untuk  memperoleh  gambaran ketersediaan ruang terbuka hijau di Kecamatan Pangandaram secara lengkap, cepat dan relatif lebih akurat diperlukan analisis terhadap citra dengan resolusi spasial
tinggi.  Citra  satelit  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  Citra  Landsat  8 yang belum pernah digunakan dalam penelitian-penelitian sebelumnya. Analisis terhadap  citra  tersebut  menggunakan  indeks  vegetasi/  NDVI  yang  dapat  secara langsung membedakan tanaman dan bukan tanaman. Hasil analisis citra ini juga menghasilkan data digital yang dapat diolah secara kuantitatif untuk kepentingan penelitian selanjutnya. Ketersediaan ruang terbuka hijau dalam penelitian ini juga sebagai salah satu variabel  kota  sehat  yang  merupakan  bagian  dari  atribut lingkungan (WHO, 2003).

## 2. Metode
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  tahap  persiapan, tahap  studi literatur,  tahap  persiapan  alat  dan  data  penelitian. Tahapan  persiapan  terdiri  dari studi literatur, persiapan  alat dan data, dan penentuan titik kajian. Tahapan studi literatur yang  bersumber  dari  buku,  artikel,  modul,  jurnal,  dan  internet  yang dimaksudkan untuk mematangkan materi sebelum ke lapangan. Tahapan persiapan alat menggunakan perangkat komputer dengan spesifikasi hardware dan software sebagai berikut :
1. Processor : AMD A8-6410 APU
2. Kapasitas RAM : 2.00 GB
3. VGA : AMD Radeon R5 Graphic 4. Sistem Operasi : Windows 10 5. Software : ArcGIS 10.3 dan ENVI 5.1
Dalam data penelitian  ini  data  yang  digunakan  yaitu  Citra  Satelit  Landsat  8 OLI/TIRS  yaitu  berupa  citra  yang  diperoleh  dari  GloVis  USGS  yang  terletak  di Path  122  Row  64  Tahun  2018.  Dalam  data  citra  tersebut  terdapat  Kecamatan Pangandaran dengan zona 49S dalam datum WGS 1984. Data tersebut merupakan data yang open acces sehingga dapat dengan mudah diperoleh oleh siapapun dan kapanpun.
Gambar 1. Citra Pangandaran Hasil Layer Stacking

## A. Pengolahan Data
Pengolahan data dapat dilihat pada flowchart dibawah ini:
Gambar 2. Alur Pengolahan Data Citra Layer Stacking Proses NDVI Peta Pembuatan Peta
Gambar 3. Hasil Layer Stacking
Gambar 4. Administrasi Kecamatan Pangandaran
Gambar 5. Citra Hasil Proses NDVI

## B. Klasifikasi Lahan
109°0'0"E 109°0'0"E 108°50'0"E 108°50'0"E 108°40'0"E 108°40'0"E 108°30'0"E 108°30'0"E 108°20'0"E 108°20'0"E 108°10'0"E 108°10'0"E 7 °3 0 '0 "S 7 °3 0 '0 "S 7 °4 0 '0 "S 7 °4 0 '0 "S 7 °5 0 '0 "S 7 °5 0 '0 "S
indeks nilai NDVI berada pada rentang -1 hingga 1. Tahap selanjutnya setelah diketahui nilai tersebut yaitu membuat klasifikasi lahan. Dalam klasifikasi ini terdapat  dua  metode  alternatif,  yaitu supervised (terbimbing)  atau unsupervised (tak terbimbing).  Pada  penelitian ini peneliti  menggunakan metode supervised  classification dengan  menggunakan mahalanobis distance.
Gambar 6. Hasil Klasifikasi Lahan
Warna Keterangan
Sangat Rapat
Rapat Cukup Rapat Vegetasi Jarang Vegetasi Sangat Jarang Gambar 7. Kerapatan Vegetasi

## 3. Hasil Dan Pembahasan
Pada  tahap  penetapan  plot,  dibuat  masing-masing  satu  plot  dengan tingket kerapatan  yang  berbeda.  Namun  ketika  dilihat  dilapangan  banyak  hasil  yang  tidak sesuai dengan data citra yang telah diproses dengan NDVI.
Pada kerapatan tinggi, masih terdapat lahan vegetasi yang lebih banyak dibandingkan luas pemukiman. Biasanya kelas kerapatan tinggi terdapat pada hutan.
Pada kelas kerapatan sedang, terdapat kenampakan pemukiman, namun masih ditemukan  lahan  vegetasi  yang  cukup  banyak.  Kelas  kerapatan  sedang  ini memiliki jumlah vegetasi yang sedikit lebih banyak dibandingkan dengan luas pemukiman.
Kerapatan  rendah  pada  interpretasi  citra  terletak  menyebar  di  Pangandaran dengan penggunan lahan yang berupa pemukiman, jalan, Gedung, dan lain-lain.
Tabel 1. Hasil Kerapatan Vegetasi No Koordinat Jenis Vegetasi Kerapatan Penggunaan Lahan Deskripsi 1 7°37’55.0” LS 108°40’06.8” BT Pohon jati Vegetasi Rapat Hutan Campuran (Jati, Waru, Pisang, Petai cina, Jambu) Lokasi ini terdapat bermacam-macam tumbuhan dan pepohonan, relatif dekat dengan salah satu rumah warga. Terdapat di dekat lereng. 2 7°37’35.1” LS 108°40’06.1” BT Pohon jati, waru Vegetasi Jarang Hutan campuran Lokasi ini terletak relatif  jauh dari jalan dan berada di tepi sungai mati yang letaknya menjorok kebawah 3 7°38’04.6” LS 108°39’47.3” BT Pohon jati, waru Vegetasi Jarang Hutan campuran Lokasi ini terletak lebih jauh lagi dari jalan dibandingkan plot ke 2. Lokasi ini berada dekat lembah. 4 7°38’04.8” LS 108°40’14.0” BT Pohon jati, waru Vegetasi Cukup Rapat Hutan Campuran Lokasi ini terletak di dekat lembah juga lumayan dekat dari plot 3, sebab ketika ingin pergi lebiih jauh terhalang oleh medan yang terjal 5 7°38’15.2” LS 108°39’54.3” BT Pohon jati, waru Vegetasi Jarang Hutan Campuran Lokasi ini berada di dekat pemukiman dan jalan, namun relatif lebat pepohonannya, juga berada di samping tebing dan berdekatan dengan jurang.
Tabel 1 menunjukan  bahwa  jenis  tumbuhan  yang  banyak  ditemukan  adalah pohon jati dan pohon waru yang mana ditemukan di tujuh dari 8 plot yang dikaji. Selain itu juga ditemukan pohon petai cina, pohon kelapa, tapak kambing, santigi, dan ketapang di sekitar lautnya. Analisis kualitatif dilakukan pada kedelapan plot yang dikaji sehingga menghasilkan data tersebut.

## A. Analisis uji akurasi NDVI
Pada  penelitian  ini,  didapatkan  8  titik  sampel  yang  harus  diinterpretasi kerapatan  vegetasinya.  Pengujian  data  uji  akurasi  yang  dilakukan  yaitu  dengan menggunakan  metode Error  Matrix.  Uji  akurasi  disini  dilakukan  dengan menyesuaikan hasil analisis digital dengan pengukuran yang dilakukan di lapangan.
Tabel 2. Kerapatan Vegetasi di Lapangan Hasil Interpretasi Vegetasi Jumlah Sampel Sangat Rapat 1 Rapat 2 Cukup Rapat 2 Vegetasi Jarang 3 Vegetasi Sangat jarang 0
6 7°37’47.2” S 108°39’50.8” BT Pohon jati, waru Vegetasi Rapat Hutan Campuran Lokasi ini bearada dekat salah satu rumah warga, jalan, namun pepohonan disini relative lebat dan terdapat kemiringan lereng ynag relative rendah. 7 7°38’19.3” LS 108°40’14.0” BT Pohon jati, waru, petai cina Vegetasi Cukup Rapat Hutan Campuran Lokasi ini berada di dekat lereng, yang mana sebelah utaranya jurang dan sungai kecil. Vegetasi disini cukup rapat, dengan jneis vegetasi nya banyak pohon jati, waru, jambu dll. 8 7°40’038.4” LS 108°40’53.9” BT Pohon kelapa, tapak kambing, santigi, Ketapang. Vegetasi Sangat Rapat Hutan Campuran Lokasi ini berada di pesisir pantai namun terdapat perumahan didekatnya, vegetasi ini tergolong sangat rapat karena tidak ada akses untuk masuk kedalamnya, dan juga banyak tanaman rambat dan tanahnya relative basah. Jenis vegetasinya yaitu pohon kelapa, semak belukar

## HASIL INTERPRETASI
DAT A L AP ANGA N Obyek Sangat Rapat Rapat Cukup Rapat Vegetasi Jarang Vegetasi Sangat Jarang Jumlah Sangat Rapat 1 1 1 1 4 Rapat 2 1 1 4 Cukup Rapat 2 2 Vegetasi Jarang 1 3 4 Vegetasi Sangat Jarang 0 0 Jumlah 1 2 5 5 0 14
Tabel 4. Hasil Akurasi di Lapangan
Tabel 5. Perhitungan Akurasi Pembuat dan Pengguna Peta Berdasarkan Error Matrix
. OVERALL ACCURACY 1+2+2+3+0 = 8 = 57% 14 14
Berdasarkan  hasil  uji  akurasi  interpretasi,  didapatkan  nilai  akurasi  untuk seluruh sampel sebesar 57% sehingga hasil interpretasi citra dan cek di lapangan mengenai  kerapatan  vegetasi  belum  dapat  diterima  karena  tingkat  ketelitian interpretasi  yang  diharapkan  sebesar  85%,  sedangkan  hasil  uji  akurasi mendapatkan nilai 57%.

## 4. Kesimpulan
A. Kesimpulan
Kelas Akurasi Pembuat Peta Akurasi Pengguna Peta Akurasi Komisi Akurasi Omisi Sangat Rapat 25 75 100 0 Rapat 50 50 100 0 Cukup Rapat 100 0 50 50 Vegetasi Jarang 25 75 50 50 Vegetasi Sangat Jarang 0 100 0 100 Interpretasi Citra Kelas NDVI Jumlah Akurasi Pembuat Komisi Sangat Rapat Rapat Cukup Rapat Jarang Sangat Jarang Sangat Rapat 1 1 1 1 4 25 75 Rapat 2 1 1 4 50 50 Cukup Rapat 2 2 100 0 Jarang 1 3 4 25 75 Sangat Jarang 0 0 0 100 Jumlah 1 2 5 5 1 14 Akurasi Pengguna 100 100 50 50 0 Overall Accuracy 57% Omisi 0 0 50 50 100
Berdasarkan  hasil  pembahasan  di  atas,  maka  kesimpulan  yang  dapat  diambil adalah sebagai berikut :
1. Vegetasi di Kecamatan Pangandaran sebagian besar didominasi oleh pohon jati, waru, kelapa, petai cina, tapak kambing, santigi, dan ketapang.
2. Berdasarkan hasil uji akurasi interpretasi, didapatkan nilai akurasi untuk seluruh sampel  sebesar  57%  sehingga  hasil  interpretasi  citra  dan  cek  di  lapangan mengenai  kerapatan  vegetasi  belum  dapat  diterima  karena  tingkat  ketelitian interpretasi  yang  diharapkan  sebesar  85%,  sedangkan  hasil  uji  akurasi mendapatkan nilai 57%.
3. Indeks  vegetasi  di area pemukiman  Kecamatan  Pangandaran  bernilai  cukup tinggi, hal ini bisa dilihat dari hasil proses NDVI dimana luasan vegetasi yang ditandai  dengan  warna  ungu  menujukan  vegetasinya  sangat  rapat dan  kuning menunjukan vegetasinya cukup rapat.
4. Untuk  memperoleh  gambaran  ketersediaan  ruang terbuka  hijau di Kecamatan Pangandaram secara lengkap, cepat dan relatif lebih akurat diperlukan analisis terhadapcitra dengan resolusi spasial tinggi. Citra satelit yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  Citra  Landsat  8  yang  belum  pernah  digunakan dalam penelitian-penelitian sebelumnya. Analisisterhadap citra tersebut menggunakan indeks vegetasi atau NDVI yang dapat secara langsung membedakan tanaman dan bukan tanaman. Hasil analisis citra ini juga menghasilkan data digital yang dapat diolah secara kuantitatif untuk kepentingan penelitian selanjutnya.

## B. Saran
Berdasarkan kesimpulan di atas, maka berikut saran yang diajukan:
1. Vegetasi  yang  berada  di Kecamatan Pangandaran relatif  tinggi,  sehingga pemerintah  daerah harus berupaya untuk terus menjaga dan melestarikan  agar dapat menciptakan suasana yang nyaman bagi penduduk kota dan desa.
2. Perlu  dilakukan  validasi  yang  lebih  menyeluruh  agar  tidak  ada  kesalahan informasi seputar kerapatan vegetasi di Kecamatan Pangandaran.

## 5. Referensi
Afriyanti, H. N., Awaluddin, M., & Sabri, L. (2014). Analisis Ruang Terbuka Hijau Kota  Semarang  Dengan  Menggunakan  Sistem  Informasi  Geografis. Jurnal Geodesi Undip, 3(1), 289-299.
Aronoff, S. (1989). Geographic information systems. A management perspective, 1989. Barbour, G. M., Burk, H. J., & Pitt, W. D. (1980). Terrestial Plant Ecology. London:
The Benjamin Publishing Company.
Fachrul, M. (2007). Metode Sampling Bioekologi. Jakarta: Bumi Aksara.
Febrianti,  N., Ayu, K.,  & Sofan, P. (2014). Analisis Citra Satelit Penginderaan Jauh untuk  Mengidentifikasi  Ruang  Terbuka  Hijau di Daerah  Perkotaan. Bunga Rampai  Pemanfaatan  Data  Penginderaan    Jauh  untuk  Pemantauan,  Deteksi, dan Kajian Lingkungan : Jakarta: Maxymum.
Indraputra, A., & Hidayat, I. N. (2016). Pemanfaatan Citra Penginderaan Jauh untuk Pemetaan  Ketersediaan  Ruang  Terbuka  Hijau  dan  Tingkat  Kenyamanan  di Sebagian Kota Semarang. Jurnal Bumi Indonesia, 5(1).
Li, F., Kustas, W. P., Anderson, M. C., Prueger, J. H., & Scott, R. L. (2008). Effect of Remote  Sensing  Spatial  Resolution  on  Interpreting  Tower- Based  Flux Observations. Remote Sensing of Environment, 112(2), 337- 349.
Maarel, E. (2005). Vegetation Ecology. Victoria : Blackwell Publishing.
Marsono, D. (1977). Deskripsi Vegetasi dan Tipe-Tipe Vegetasi Tropik. Yogyakarta. : Fakultas Kehutanan Universitas Gadjah Mada . Menteri  Pekerjaan  Umum  (2008). Peraturan  Menteri  Pekerjaan  Umum  Nomor  : 5/PRT/M/2008  Tentang  Pedoman  Penyediaan  Dan  Pemanfaatan  Ruang Terbuka Hijau Di Kawasan Perkotaan. Jakarta: Kementerian Pekerjaan Umum.
Myneni, R. B., & Williams, D. L. (1994). On The Relationship between FAPAR and NDVI. Remote Sensing of Environment, 49(3), 200-211.
Sinaga,  S.  H.,  Suprayogi,  A.,  &  Haniah,  H.  (2018).  Analisis  Ketersediaan  Ruang Terbuka  Hijau  Dengan  Metode  Normalized  Difference  Vegetation  Index  dan Soil Adjusted Vegetation Index Menggunakan Citra Satelit Sentinel-2A (Studi Kasus: Kabupaten Demak). Jurnal Geodesi Undip, 7(1), 202-211.
Suharyadi. (2000). Transformasi Spektral Citra Digital Landsat TM untuk Pemetaan Kepadatan Bangunan di Kota Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta, Laporan Penelitian: Lembaga Penelitian UGM, Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta.
Utami,  S.  A.,  Suharyadi,  &  Iswari,  N.  H.  (2012).  Penentuan  Lokasi  RTH  Daerah Permukiman  di  Sebagian  Kota  Bekasi  Menggunakan  Aplikasi  PJ  dan  SIG. Jurnal Bumi Indonesia, 1(3).
Utami,  Shita  Anindityas. (2012).  Penentuan  Lokasi  Ruang  terbuka  Hijau  Daerah Permukiman  di  Sebagian  Kota Bekasi Menggunakan  Aplikasi  Penginderaan Jauh  dan  Sistem  Informasi  geografis.  Skripsi:  Fakultas  Geografi  Universitas Gadjah Mada.
WHO. (2003). Healthy Cities Techical Working Group: Phase IV of the WHO Healthy
Cities Network in Europe_ Goals and Requirements. Copenhagen: WHO. WHO. (2016). Urban Green Spaces and Health. Copenhagen: WHO.
Wicaksono, R.A., & Zuharnaen, Z. (2017).Pemanfaatan Citra  Penginderaan  Jauh Resolusi  Tinggi  dan  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  untuk  Menentukan Lokasi Prioritas Pembangunan Ruang Terbuka Hijau (RTH) di Kota Surakarta. Jurnal Bumi Indonesia,6(3).
Yusof, M. (2012). Identifying Green Spaces in Kuala Lumpur Using Higher Resolution Satellite  Imagery. Alam  Cipta,  International  Journal  of  Sustainable  Tropical Design Research and Practice, 5(2), 93- 106.
Zavaleta-Mancera,  H.  A.,  &  Jimenez-Garcia,  L.  F.  (2003).  Delay  and  Reversal  of Chloroplast  Senescence  Structure  in  the  Dicot  Nicotiana  rustica  and  the Monocot  Triticum  aestivum. Microscopy  and  Microanalysis, 9(S02),  1344- 1345.