## FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS WIRARAJA SUMENEP - MADURA

## PENGELOMPOKAN KELAS TUTUPAN LAHAN DI KABUPATEN JEMBRANA BERDASARKAN
EKSTRAKSI CITRA LANDSAT 8
Putu Aryastana 1) , Listya Dewi 2,*) , Longginus Sinda 3) , I Ketut Budha 4)
1 Program Studi Teknik Sipil Fakultas Teknik dan Perencanaan, Universitas
Warmadewa aryastanaputu@yahoo.com 2 Magister Rekayasa Infrastruktur dan Lingkungan, Universitas Warmadewa, mynameisdewik516@gmail.com
3 Magister Rekayasa Infrastruktur dan Lingkungan, Universitas Warmadewa,
louisrang01@gmail.com
4 Magister Rekayasa Infrastruktur dan Lingkungan, Universitas Warmadewa,
mandiriyes@gmail.com

## ABSTRAK
Pembangunan infrastruktur yang sangat pesat seperti sekarang ini mengakibatkan terjadinya penutupan lahan hijau  atau  wilayah  vegetasi.  Kabupaten Jembrana merupakan salah satu kabupaten yang  mengalami  peralihan  fungsi  lahan karena aktivitas pembangunan infrastruktur dan kebutuhan masyarakat dalam penggunaan tanah. Penelitian ini bertujuan untuk  membandingkan  tingkat  kerapatan vegetasi  dan  luas  kerapatan  area  vegetasi dengan menggunakan metode indeks vegetasi  NDVI.  Hasil  klasifikasi  tutupan lahan  dengan  citra  Landsat  8  pada  tahun 2016  dan  2022  di  Kabupaten  Jembrana sebagai  sumber  data  untuk  menganalisis nilai  NDVI  dengan  menggunakan  metode
klasifikasi terbimbing (supervised classification)  menghasilkan  5  kelas  yang terdiri  dari  hutan,  permukiman,  lahan kosong,  sawah,  dan  badan  air.  Hasil analisis menunjukkan bahwa dari total luas Kabupaten  Jembrana  sebesar  841.77  km 2 terjadi  penurunan  tutupan  lahan  berturut- turut sebesar 41.76 km 2 dan 0.07 km 2 untuk hutan/vegetasi dan badan air. Namun disisi lain terjadi peningkatan luas tutupan lahan pada  kelas  sawah,  permukiman,  dan  lahan kosong sebesar 21.74 km 2 ; 14.95 km 2 atau; dan  5.14  km 2 .  Selain  itu  hasil  uji  akurasi klasifikasi tutupan lahan secara keseluruhan  adalah  87.50%.  Hasil  yang diperoleh  menunjukkan  bahwa  peta  hasil klasifikasi citra Landsat 8 dapat digunakan.
Kata  Kunci  :  citra  landsat  8,  ekstraksi, Jembrana, pengelompokan, tutupan lahan

## ABSTRACT
The  rapid  development  of  infrastructure  as it  is  today  has  resulted  in  the  closure  of green  land  or  vegetation  areas.  Jembrana Regency  is  one  of  the  districts  that  has experienced  a  shift  in  land  function  due  to infrastructure  development  activities  and community  needs  in  land  use.  This  study aims  to  compare  the  level  of  vegetation density and the area of density of vegetation area  using  the  NDVI  vegetation  index method.  The  results  of  land  cover classification  with  Landsat  8  imagery  in 2016  and  2022  in  Jembrana  Regency  as  a data  source  to  analyze  NDVI  values  using the Supervised Classification method resulted  in  5  classes  consisting  of  forests, settlements,  vacant  land,  rice  fields,  and water  bodies.  Analysis  results  indicate  that

## FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS WIRARAJA SUMENEP - MADURA
there  has  been  a  consecutive  decrease  in land  coverage  within  the  total  area  of Jembrana  Regency,  which  is  841.77  km2, amounting  to  41.76  km 2 and  0.07  km 2 for forests/vegetation  and  bodies  of  water, respectively.  However,  on  the  other  hand, there  was  an  increase  in  the  area  of  land cover in the class of rice fields, settlements, and  vacant  land  by  21.74  km 2 ,  14.95  km 2 , and  5,14  km 2 .  In  addition,  the  overall accuracy  test  result  of  land  cover classification  is  87.50%.  The  results showed that the map classified by Landsat 8 imagery could be used.
Keyword  : categorization,  extraction, Jembrana, landsat 8 images,  land cover

## 1. PENDAHULUAN
Pembangunan infrastruktur yang sangat  pesat  sekarang  ini  mengakibatkan terjadinya  penutupan  lahan  hijau  atau wilayah  vegetasi  (Hardianto  et  al.,  2021). Tentunya  hal  ini  akan  berdampak  terhadap penurunan  kualitas  lingkungan  tersebut apabila alokasi vegetasi dan ruang tata guna lahan tidak diimplementasikan dengan baik. Pembukaan  lahan  vegetasi  yang  tidak terstruktur  dapat  menimbulkan  banyak kerusakan  dan  permasalahan-permasalahan di  wilayah  tersebut,  seperti  erosi,  banjir, kekeringan, peningkatan suhu dan penurunan  ekosistem.  Selain  itu,  apabila suatu wilayah memiliki vegetasi yang  baik maka  akan  memberikan  nilai  manfaat  dan mempertahankan tingkat kenyamanan udara (Sukristiyanti & Marganingrum, 2013)
Kabupaten Jembrana merupakan salah satu kabupaten di Bali yang memiliki luas wilayah sebesar 84.177 Ha atau 841.77 km2  memiliki  wilayah  dataran  rendah (wilayah pesisir) sampai  dataran tinggi  dan
berbukit-bukit (daerah pegunungan). Kebutuhan  masyarakat  dalam  penggunaan tanah di wilayah Kabupaten Jembrana terus mengalami  perubahan.  Kebutuhan  tanah yang  terus  berkembang  didukung  juga  dari faktor pertambahan penduduk. Berdasarkan data  Statistik  Kabupaten  Jembrana  terjadi peningkatan  jumlah  penduduk  pada  tahun 2014 sampai 2019, dimana pada tahun 2014 jumlah  penduduk  269.8  jiwa  jumlah penduduk  ini  naik  0.67%  dari  tahun sebelumnya  dengan  kepadatan  penduduk Jembrana  tahun  2014  sebanyak  321 jiwa/km2  sedangkan  pada  tahun  2019 jumlah  penduduk  Kabupaten  Jembrana meningkat  menjadi  278.10  jiwa  (Badan Pusat  Statistik  Kabupaten  Jembrana,  2016, 2020).    Sementara  itu  laju  perubahan penggunaan  tanah  dari  daerah  pertanian  ke permukiman.
Luas lahan pertanian produktif  di  Jembrana,  sepanjang  tahun 2022 ini telah berkurang sekitar 17 ha. Pada akhir tahun 2021, luas lahan pertanian yang tersisa mencapai seluas 6.725 ha sedangkan pada  tahun  2022  luas  lahan  pertanian menurun menjadi 6.708 ha (M.Basir, 2022).
Kerapatan vegetasi umumnya diwujudkan dalam bentuk persentase sehingga diketahui tingkat kerapatan vegetasi  (Que  et  al.,  2019b).  Indeks vegetasi  merupakan  suatu  algoritma  yang ditetapkan terhadap citra untuk
menampilkan aspek vegetasi ataupun aspek lain ( Leaf Area Index , biomassa, konsentrasi  klorofil)  yang  terkait  sehingga menghasilkan citra baru yang lebih representative  (Muhaimin  et  al.,  2016). Dalam  sistem  informasi  geografis,  metode indeks vegetasi yang paling sering digunakan  untuk  melakukan  pengukuran terhadap  komponen  vegetasi  yaitu  NDVI, karena mampu menangkap kerapatan

## FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS WIRARAJA SUMENEP - MADURA
vegetasi  hijau  pada  resolusi  spasial  30 meter  (Mukhlisin  &  Soemarno,  2020).
Dengan menggunakan Normalized Difference  Vegetation  Index (NDVI)  yang menggambarkan  tingkat  kehijauan  dari suatu  tanaman  akan  menjadikan  dasar klasifikasi  vegetasi  suatu  wilayah  dengan perhitungan  data  yang  diperoleh  dari perhitungan  near  infrared  dengan  red  yang dipantulkan oleh tumbuhan sehingga kerapatan  vegetasi  akan  sangat  rapat  pada wilayah Kabupaten Jembrana yang terdeteksi sebagai lahan yang tidak memiliki  vegetasi  atau  tidak  bervegetasi. Indeks  vegetasi  merupakan  parameter  yang digunakan untuk melakukan analisis terhadap  keadaan  vegetasi  suatu  wilayah. Indeks  kehijauan  berbasis  spektrum  ini berfungsi  untuk  mengukur  dan  memantau pertumbuhan  tanaman  (vigor),  tutupan vegetasi,  dan  produksi  biomassa  dari  data satelit multispektral (Derajat et al., 2020)
Menganalis tingkat kerapatan
vegetasi di suatu wilayah dapat menggunakan teknologi Sistem Penginderaan  Jauh  yaitu  Sistem  Informasi
Geografis (SIG). Penginderaan jauh merupakan  ilmu  serta  seni  memperoleh informasi  sebuah  objek,  menganalisis  data tanpa  kontak  langsung  dengan  objek tersebut  (Hardianto  et  al.,  2020).  Sampai saat  ini  teknologi  yang  paling  mutakhir adalah  penggunaan  data  informasi  yang berasal  dari  foto  udara  karena  memiliki resolusi yang tinggi dan sifat stereoskopisnya  sangat  baik.  Pemanfaatan citra  Landsat  banyak  digunakan  dalam kegiatan  survei  dan  penelitian  seperti geologi,  geomorfologi,  hidrologi,  tambang dan  kehutanan  (Riko  et  al.,  2019).  Namun salah  satu  masalah  yang  paling  sering timbul dalam pengolahan citra pasif  adalah
awan  dan  bayangan  awan.  Awan  dan bayangannya menjadi kendala utama dalam pengolahan  citra  pasif  karena  awan  akan menutupi area yang berada dibawahnya dan bayangan  awan  akan  mempengaruhi  dari kualitas  citra  itu  sendiri  (Sinabutar  et  al., 2020).
Citra  satelit  merupakan  salah  satu sumber  data  yang  dapat  digunakan  dalam penginderaan jauh. Teknologi penginderaan jauh  dengan  menggunakan  satelit  pertama kali  dipelopori  oleh  NASA.  Landsat  8 merupakan  kelanjutan  misi  Landsat  yang pertama  kali  diluncurkan  menjadi  satelit pengamat  bumi  sejak  tahun  1972  (Hakim, 2019).  Pada  Landsat  8  rentang  spektrum gelombang elektromagnetik yang ditangkap lebih  panjang.  Citra  Landsat  dirasa  sangat cocok  untuk  penelitian  ini  karena  sangat teliti  dalam  mengetahui  tingkat  kerapatan vegetasi (NDVI) pada wilayah Jembrana.
Penelitian mengenai perubahan penggunaan  lahan  di  Kabupaten  Jembrana sudah pernah dilakukan oleh (Wijaya et al., 2020)  namun  hanya  memfokuskan  pada peenggunaan lahan wilayah Pesisir. Berdasarkan hasil analisis peneliti perubahan  penggunaan  lahan  persawahan menjadi penggunaan lahan permukiman dan bangunan  lainnya  memiliki  luas  sekitar 236.48  ha.  Dan  perubahan  penggunaan lahan  tegalan  menjadi  penggunaan  lahan permukiman dan bangunan lainnya memiliki  luas  794.16  ha.  (Rosita  & Roychansyah,  2020)  dalam  penelitian menyatakan  Kabupaten  Jembrana  sendiri memiliki  berbagai  tutupan  lahan  yang didominasi  oleh  Hutan  Lahan  Kering  dan Pertanian  Lahan  kering.  Dalam  program Kebun  Bibit  Rakyat  terdapat  perubahan tutupan  lahan  pada  lokasi  pelaksanaan program  tersebut.  Perubahan  tersebut  yaitu

## FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS WIRARAJA SUMENEP - MADURA
penambahan  luasan  hutan  lahan  kering sebesar  44.2  ha  dan  kebun  campur  sebesar 252.5 ha. Hal tersebut menunjukkan bahwa program KBR telah memberikan kontribusi untuk program RHL dalam hal penambahan luasan  vegetasi.  Oleh  karena  itu,  perlu dilakukan  penelitian  lebih  lanjut  secara menyeluruh mengenai penggunaan lahan di Kabupaten Jembrana seiring dengan
perkembangan  infrastruktur,  tentunya  akan memberikan lapangan pekerjaan bagi masyarakat.  Perkembangan  ini  akan  terus berjalan  selaras  antara  yang  satu  dengan yang lainnya.
Berdasarkan  permasalahan  diatas, penelitian ini bertujuan untuk membandingkan  tingkat  kerapatan  vegetasi dan  luas  kerapatan  area  vegetasi  di Kabupaten  Jembrana  menggunakan  citra Landsat  8  pada  tahun  2016  dan  2022 dengan  menggunakan  perhitungan  indeks kerapatan  vegetasi Normalized  Difference Vegetation  Index (NDVI).  Hasil  Analisis dilakukan  menggunakan  metode  klasifikasi terbimbing (supervised classification). Pada proses  klasifikasi  menggunakan  algoritma maximum  likelihood.  Algoritma  ini  dipilih karena  memiliki  tingkat  akurasi  yang tinggi.  Hasil  dari  penelitian  yang  berupa peta  dan  analisis  penelitian  ini  diharapkan dapat  membantu  untuk  mengelola  dan mengembangkan serta mengatasi permasalahan  perubahan  penggunaan  lahan yang ada di Kabupaten Jembrana.

## 1.1 Rumusan Masalah
Adapun  rumusan  masalah  dalam penelitian ini adalah
bagaimana pengelompokan  kelas  tutupan  lahan  di kabupaten  jembrana  berdasarkan  ekstraksi citra landsat 8?
1.2 Tujuan Penulisan
Tujuan penelitian ini adalah “membandingkan
tingkat kerapatan vegetasi dan luas kerapatan area vegetasi di Kabupaten  Jembrana  menggunakan  citra Landsat  8  pada  tahun  2016  dan  2022 dengan  menggunakan  perhitungan  indeks kerapatan  vegetasi Normalized  Difference Vegetation Index (NDVI).”

## 1.3 Urgensi Penelitian
Secara teoritis nilai urgensi penelitian ini  adalah  secara  spesifik  sebagai  bahan acuan untuk penelitian.
Secara praktis nilai urgensi  penelitian yang berupa peta dan analisis penelitian ini diharapkan dapat membantu untuk mengelola  dan  mengembangkan  serta mengatasi permasalahan perubahan penggunaan  lahan  yang  ada  di  Kabupaten Jembrana.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Data dan Lokasi
Lokasi penelitian dilakukan di Kabupaten  Jembrana  dapat  dilihat  pada Gambar  1.  Secara  astronomis,  Kabupaten Jembrana  terletak  pada  belahan  bagian barat  Pulau  Bali  membujur  dari  barat  ke timur  pada  posisi  8°09’30”  -  8°28’02”  LS dan  114°25’53”  -  114°56’38”  BT  dengan luas  wilayah  Jembrana  84.180  Ha.  atau 14.96% dari  luas  wilayah  Pulau  Bali. Daerah  kepemerintahan  di  Kabupaten Jembrana  saat  ini  terbagi  menjadi  lima kecamatan,  yakni  Kecamatan  Melaya, Negara, Jembrana, Mendoyo dan Pekutatan. Negara  sebagai  ibu  kota  Kabupaten Jembrana (Badan Pusat Statistik Kabupaten Jembrana, 2016)

## FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS WIRARAJA SUMENEP - MADURA
Gambar 1.

## Peta Adminitrasi Kabupaten Jembrana
Sumber: Bappeda Litbag Kabupaten Jembrana, 2012
Kabupaten  Jembrana  memiliki  iklim tropis, dengan curah hujan merata sepanjang  tahun  (terendah  bulan  Agustus dan  September,  tertinggi  bulan  April). Temparatur  rata-rata  berkisar  antara  25.4  – 28.4  C.    Secara  Topografi  wilayah Kabupaten  Jembrana  bervariasi  dengan ketinggian 1.0 sampai ± 1000 mdpl, dengan
titik tertinggi di deretan gunung Penginuman,  Gunung  Klatakan,  Gunung Bakungan,  Gunung  Nyangkrut,  Gunung Sanggang  dan  Gunung  Batas.  Komposisi kemiringan  lahan  adalah  datar  (25.00  %) wilayah landai (10.16 %), wilayah berbukit (25.24  %)  dan  wilayah  curam  (39.60  %) dari luas wilayah.
Gambar 2. Lokasi titik sampel validasi

## FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS WIRARAJA SUMENEP - MADURA
Sebelum  klasifikasi  citra,  terlebih dahulu  melakukan  training  sampel  yang akan  dijadikan  acuan.  Training  sampel digunakan  untuk  mencari  daerah  untuk dilakukan  klasifikasi  dan  bertujuan  untuk mengidentifikasi  objek  yang  tampak  pada saat  intrpretasi  citra  (Tayane  et  al.,  2021; Wulansari,  2017).  Pemilihan  jumlah  lokasi titik  sampel  dilakukan  secara  spesifik  dan merata  pada  setiap  kelas  penutup  lahan
dengan atas dasar pertimbangan perkembangan lahan terbangun yang menggambarkan pada kondisi waktu tersebut.  Hasil  klasifikasi  akan  dibagi menjadi  5  (lima)  kelas  yang  terdiri  dari hutan,  permukiman,  lahan  kosong,  sawah, dan badan air. Adapun jumlah pengambilan training  sampel  dalam  penelitian  ini  yakni disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Persebaran Training Sampel Klasifikasi Tutupan Lahan Training Sampel Training Testing Hutan 12 14 Permukiman 11 12 Lahan Kosong 9 10 Sawah 13 14 Air 6 6 Total 51 56

## 2.2 Data dan Lokasi
Untuk  bahan  pendukung  dari  penelitian  ini menggunakan data sekunder yang terdiri dari citra Landsat  8  pada  tanggal  17  Oktober  2016  dan  28 Juni  2022  yang  didapatkan  dari  lembaga  survei geologi  Amerika  Serikat,  USGS (United  States
Geological Survey) pada laman
https://earthexplorer.usgs.gov/ dan  data  peta administrasi  Kabupaten  Jembrana  di  download pada  portal  Indonesia  Geoospasial  pada  lama https://tanahair.indonesia.go.id/portal-web Proses pengolahan data pada penelitian ini menggunakan software ArcMAP 10.3
.
Gambar 3.
Landsat 8 Level 1 : (a) 17 Oktober 2016; (b) 28 Juni 2022

## FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS WIRARAJA SUMENEP - MADURA
Setelah  melakukan  beberapa  percobaan pengunduhan citra, peneliti mendapati citra yang sesuai. Dilihat pada Gambar 3. Untuk citra  landsat  8  pada  tahun  2022  terdapat tutupan awan sebanyak ±2.73%.

## 2.3 Metode Klasifikasi
2.3.1 Normalized  Difference  Vegetation Index (NDVI)
Pada  Penelitian  ini  menggunakan metode  analisis Normalized  Difference Vegetation
Index (NDVI). NDVI
merupakan indeks ‘kehijauan’ vegetasi atau aktifitas  fotosintesis  vegetasi.  NDVI  dapat menunjukkan parameter antara lain biomass dedaunan  hijau  yang  dapat  diperkirakan untuk  pembagian  vegetasi  (Luvi  et  al., 2021).  Nilai  indeks  ini  berkisar  dari  -1 (non-vegetasi) sampai 1 (vegetasi). Kisaran umum untuk vegetasi hijau 0.2 – 0.8  (Que et al., 2019a).
…………….(1)
Keterangan:
NDVI  : Normalized  Difference  Vegetation Index
NIR :  Nilai  spectral  saluran Near  Infra
Red (Band 5)
RED  : Nilai spectral saluran Red (Band 4)

## 2.3.2 Supervised Classification
Klasifikasi  tutupan  lahan  dalam penelitian ini menggunakan metode supervised
classification
Klasifikasi
supervised  ini  melibatkan  analisis  secara intensif yang menunjukan proses klasifikasi dengan  identifikasi  objek  pada  citra (training  area). Sehingga  pengambilan sample perlu dilakukan dengan
mempertimbangkan  pola  spectral  pada
setiap panjang gelombang tertentu, sehingga diperoleh daerah acuan  yang baik untuk  mewakili  suatu  objek  (Humaidah  et al., 2015; Septiani et al., 2019)

## 2.3.3 Metode Validasi
Nilai  akurasi  dalam  penelitian  ini menggunakan  matriks  kesalahan  dengan perhitungan producer’s  accuracy,  user’s accuracy, dan overall  accuracy .  Uji Akurasi  dapat  dilakukan  dengan  mengecek dari Google  Earth .  Akurasi  klasifikasi  ini menggunakan uji akurasi nominal menggunakan confusion matrix. Pada tahap ini  jika  akurasi  yang  didapat  <85%  maka akan  dilakukan  proses  klasifikasi  ulang hingga  akurasi yang  didapat  >85%. Menurut United  States  Geological  Survey (2019)  dalam  (Lestari  et  al.,  2021),  syarat dapat  diterimanya  hasil  klasifikasi  adalah akurasi  Kappa  yang  lebih  dari  85%. Perhitungan  akurasi  overall  dan  Kappa disajikan dalam persamaan berikut.
( ) ……..(2) ( ) …(3) ∑ .......(4)
∑ ∑ ∑ …(5)
Keterangan: N = banyaknya piksel dalam sampel Xii = nilai diagonal matriks pada kolom ke-i dan baris ke-i
X1+   = jumlah piksel pada baris ke-i X+1   = jumlah piksel pada kolom ke-i

## FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS WIRARAJA SUMENEP - MADURA
3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Peta Tutupan Lahan
Berdasarkan  analisis  data  yang  telah dilakukan  diperoleh  hasil  nilai  kerapatan dengan  variasi  jenis  tutupan  lahan  daerah Kabupaten  Jembrana  tahun  2016  dan  2022
terdiri  dari  tutupan  awan,  bayangan,  badan air, lahan kosong, pemukiman dan hutan/vegetasi.  Terlihat  dari  hasil  analisis vegetasi masih sangat tinggi di tahun 2016. Hasil  luasan  dari  tutupan  lahan  di  tahun 2016  dapat  dilihat  pada  Gambar    4.

## Gambar 4.

## Tutupan Lahan Kabupaten Jembrana Tahun 2016
Berdasarkan  hasil  analisis  perubahan tutupan  lahan  pada  tahun  2016  yang  dapat dilihat  pada  Gambar  4,  tutupan  lahan didominasi  oleh  kelas  Hutan  yaitu  pada bagian  utara  sampai  timur  laut  tersebar tutupan  lahan  hutan/vegetasi  yang  sangat luas.  Kemudian  pada  bagian  selatan
sebagian  besar  merupakan  lahan  terbangun yang  merupakan  wilayah  perkembangan dari Kabupaten Jembrana. Lahan terbangun lainnya  terletak  dibagian  barat  daya  yang merupakan  permukiman.  Terdapat  badan air pada wilayah penelitian ini yang dimana itu merupakan sebuah bendungan.
Gambar 5. Tutupan Lahan Kabupaten Jembrana Tahun 2022

## FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS WIRARAJA SUMENEP - MADURA
Seiring dengan perkembangan infrastruktur di wilayah Kabupaten
Jembrana ditambah dengan rencana megaproyek jalan Tol Gilimanuk – Mengwi merupakan aktivitas yang dapat menyebabkan perubahan penggunaan lahan cenderung mengubah lahan pertanian menjadi  lahan  non-pertanian,  sehingga mengakibatkan  luas  lahan  non-pertanian semakin  bertambah.  Dapat  dilihat  pada gambar  telah  terjadi  perubahan  tutupan lahan  pada  tahun  2022  dibagian  selatan
Kabupaten  jembrana.  Perubahan  tutupan lahan kelas lahan kosong menjadi permukiman.

## 3.2 Perubahan  Tutupan  Lahan  Tahun 2016 dan 2022
Analisis  perubahan  tutupan  lahan Kabupaten  Jembrana  ini  dilakukan  dengan membandingkan  2  citra  dengan  rentang waktu  6  tahun.  Berdasarkan  hasil  analisis tutupan  lahan  tahun  2016  dan  2022 disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Luas Tutupan Lahan Kabupaten Jembrana No Kelas Tutupan Lahan Luas (km 2 ) Perubahan Luas 2016 2022 km 2 % 1 Air 1,31 0,16% 1,240 0,15% -0,07 -5,34 2 Lahan Kosong 84,95 10,09% 90,090 10,70% 5,14 6,05 3 Permukiman 29,79 3,54% 44,740 5,31% 14,95 50,18 4 Sawah 55,95 6,65% 77,690 9,23% 21,74 38,86 5 Hutan 669,77 79,57% 628,010 74,61% -41,76 -6,23 Luas Total 841,77 841,77 Data  hasil  analisis  citra  tahun  2016
dan  citra  tahun  2022,  data  yang  dihasilkan menunjukan bahwa total keseluruhan Kabupaten  Jembrana  yang  diklasifikasikan penggunaan  lahannya  diperoleh  seluas 841.77  km 2 .  Perubahan  tutupan  lahan  di wilayah  ini  mengalami  degradasi  yaitu penurunan  fugsi  sampai  batas  tertentu. Berdasarkan  table  diatas,  selama  tahun 2016  –  2022  menunjukan  degradasi  terjadi pada  kelas  hutan  sebesar  41.76  km 2 atau 6.23%,  hal  ini  ditunjukan  dengan  adanya perubahan kelas hutan menjadi permukiman atau  lahan  terbangun  lainnya  sebesar  14.95 km 2 atau 50.18%. Seiring dengan bertambahnya  jumlah  penduduk  setiap tahunnya.  Peningkatan  luas  permukiman
sebagian  terjadi  di  bagian  selatan,  yang merupakan  pusat  pemerintahan  Kabupaten Jembrana  lebih  tepatnya  di  Kecamatan Negara yang tercatat memiliki luas penduduk terbanyak dan terpadat.  Terdapat juga  penurunan  luas  area  badan  air  sebesar 0.07 km 2
atau sebesar 5.34%.
Berkurangnya  luasan  badan  air  ini  yang berupa  Bendungan  kemungkinan  karena sebagian kawasan Bendungan telah berubah menjadi  lahan  kering  dan  pemukiman. Selain terjadi degradasi juga dapat diketahui bahwa wilayah Kabupaten Jembrana  mengalami  Deforestasi  yang terjadi  ditandai  dengan  perubahan  tutupan lahan  hutan  yang  mengalami  perubahan menjadi  Lahan Terbuka/Lahan Kosong dan

## FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS WIRARAJA SUMENEP - MADURA
menjadi  lahan  pertanian.  Perubahan  kelas hutan menjadi lahan kosong tersebut seluas 5,14 km 2 atau 6.05% sedangkan kelas hutan menjadi  lahan  pertanian  seluas  21.74  km 2 atau 38.86%. Deforestasi ini dapat disebabkan oleh
adanya kegiatan pengelolaan  lahan  yang  kurang  tepat  yang dilakukan  di  wilayah  tersebut  atau  bisa disebabkan  karena  kebutuhan  masyarakat yang  semakin  meningkat.  Namun  secara umum untuk  luasan hijau masih  memenuhi persentase  minimum  sebesar  30%  sesuai dengan  syarat  Undang  –  Undang  Republik
Indonesia  No.  26  Tahun  2007  tentang
Penataan Ruang tentang perlunya penyediaan  Ruang  Terbuka  Hijau  pada wilayah Kota (Pemerintah Republik
Indonesia, 2007)

## 3.3 Perbandingan Akurasi
Berdasarkan  hasil  survei  lapangan dengan  menggunakan  plot  tunggal  pada  51 titik sampel. Berdasarkan hasil perhitungan matriks  kesalahan,  akurasi  yang  dihasilkan masing-masing hasil indeks vegetasi adalah sebagai berikut : Tabel 3. Matrik Kategori Uji Akurasi Tutupan Lahan Hutan  Sawah  Permukiman Lahan Kosong Air Total User's Accuracy (%) Producer's Accuracy (%) Hutan 14 0 1 0 0 15 93.33 87.50 Sawah 0 12 0 1 0 13 92.31 92.31 Permukiman 1 0 10 0 1 12 83.33 76.92 Lahan Kosong 1 1 1 14 0 17 82.35 93.33 Air 0 0 1 0 6 7 85.71 85.71 Total 16 13 13 15 7 64 Overall Accuracy (Akurasi Keseluruhan) 87.50 % Kappa Coefficient (Koefisien Kappa) 0.85
Setelah  dilakukan  pengujian  akurasi, dihasilkan  akurasi  keseluruhan (Overall accuracy) sebesar 87.50% sedangkan untuk nilai  koefisien  Kappanya  didapat  sebesar 0.85.  Pada  kelas  penggunaan  lahan  di Kabupaten  Jembrana, producer's  accuracy yang  paling  tinggi  adalah  kelas  lahan kosong dengan nilai sebesar 93.33%, hal ini menunjukkan bahwa jumlah piksel terklasifikasi  dengan  baik  walaupun  masih ada beberapa piksel  yang terklasifikasi dari dan  ke  kelas  lain.  Sedangkan producer's
accuracy paling  rendah  adalah  kelas permukiman  yaitu  sebesar  76.92%  artinya sebanyak  23.08%  terklasifikasi  ke  dalam kelas lainnya. Untuk user's accuracy , lahan kosong  memiliki  nilai  yang  paling  rendah yaitu sekitar 82.35%, karena ada penambhan jumlah piksel yang berasal dari sebagian  piksel  dari  kelas  hutan,  sawah, pemukiman dan badan air. User's accuracy tertinggi  terdapat  pada  kelas  hutan  dengan nilai  sebesar 93.33%. Hal  ini menunjukkan bahwa  tingkat  kriteria  kecocokan  antara

## FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS WIRARAJA SUMENEP - MADURA
data lapangan dengan model hasil klasifikasi  adalah  sangat  baik  walaupun masih  ada  beberapa  piksel  yang  masuk  ke kelas  lain.  Tingkat  akurasi (Overall Accuracy) yang didapatkan dalam klasifikasi  penggunaan  lahan  menunjukkan bahwa  secara  keseluruhan  kelas  mampu dipetakan  dengan  baik.  Kedua  nilai  ini menunjukkan  tingkat  kebenaran  suatu  hasil klasifikasi  dan  telah  memenuhi  syarat ketelitian  klasifikasi  >85%  dari  USGS  dan nilai Kappa  Coefficient >0.8.  Dengan demikian berdasarkan hasil ketelitian klasifikasi yang didapatkan maka interpretasi  dari  citra  Landsat  8  OLI/TIRS dengan  metode supervised  classification sangat  baik  digunakan  untuk  identifikasi penggunaan lahan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan pembahasan,  dapat  disimpulkan  bahwa perbandingan  tutupan  lahan  dengan  citra Landsat  8  pada  tahun  2016  dan  2022  di Kabupaten  Jembrana  sebagai  sumber  data untuk  menganalisis  nilai  NDVI  dengan menggunakan
metode klasifikasi terbimbing (Supervised Classification). Kesimpulan utama dari penelitian ini adalah terjadi penurunan tutupan lahan tahun 2016 dan 2022 pada hutan/vegetasi  yaitu sebesar 41.76  km 2 atau  6.23%,  dan  badan  air sebesar  0.07  km 2 atau  sebesar  5.34%.
Namun  disisi  lain  terjadi  peningkatan  luas tutupan lahan pada kelas sawah, permukiman,  dan  lahan  kosong  sebesar 21.74  km 2 atau  38.86%;  14.95  km 2 atau 50.18%;  dan  5.14  km 2 atau  6.05%.  Selain itu hasil uji akurasi klasifikasi tutupan lahan secara  keseluruhan (Overall  accuracy) adalah 87.50%.
Berdasarkan hasil temuan penelitian, disarankan  perlu  dilakukan  penelitian  lebih lanjut,  antara  lain  Terutama  proses  validasi dan  koreksi  data,  baik  melalui  data observasi  lapangan  maupun  data  dari sumber lain. Pendeteksian dengan menggunakan  data  citra  satelit  yang memiliki  resolusi  yang  tinggi  dan  metode analisis  klasifikasi  yang  lebih  baik  serta Identifikasi  faktor  yang  mempengaruhi perubahan  lahan,  misalnya  pertumbuhan jumlah  penduduk,  harga  lahan,  kondisi ekonomi, kondisi infrastruktur, dan perubahan kondisi social

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Badan Pusat Statistik Kabupaten Jembrana. (2016).  Kabupaten  Jembrana  dalam angka  2016.  In BPS  Kabupaten Jembrana . BPS Kabupaten Jembrana. Badan Pusat Statistik Kabupaten Jembrana.
(2020).  Kabupaten  Jemrana  Dalam Angka  2020.  In Badan  Pusat  Statistik Kabupaten Jembrana . BPS Kabupaten Jembrana.
Derajat, R. M., Sopariah, Y., Aprilianti, S.,
Candra  Taruna,  A.,  Rahmawan  Tisna, H.  A.,  Ridwana,  R.,  &  Sugandi,  D. (2020).  Klasifikasi  Tutupan  Lahan
Menggunakan Citra Landsat 8 Operational  Land  Imager  (OLI)  di Kecamatan Pangandaran. Jurnal Samudra Geografi , 3 (1), 1–10.
https://doi.org/10.33059/jsg.v3i1.1985
Hakim,  F.  L.  (2019). Interpretasi  citra satelit  landsat  8  untuk  pemetaan tutupan lahan provinsi jawa timur . Hardianto,  A., Dewi, P.  U., Feriansyah,  T.,
Sari, N. F. S., & Rifiana, N. S. (2021).
Pemanfaatan  Citra  Landsat  8  Dalam Mengidentifikasi Nilai Indeks Kerapatan  Vegetasi  (NDVI)  Tahun

## FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS WIRARAJA SUMENEP - MADURA
2013  dan  2019  (Area  Studi:  Kota Bandar  Lampung). Jurnal  Geosains
Dan  Remote  Sensing , 2 (1),  8–15. https://doi.org/10.23960/jgrs.2021.v2i
1.38
Hardianto,  A.,  Winardi,  D.,  Rusdiana,  D. D.,  Putri,  A.  C.  E.,  Ananda,  F., Devitasari,  Djarwoatmodjo,  F.  S.,
Yustika,  F.,  &  Gustav,  F.  (2020). Pemanfaatan Informasi Spasial Berbasis  SIG  untuk  Pemetaan  Tingkat Kerawanan  Longsor  di  Kabupaten Bandung  Barat,  Jawa  Barat. Jurnal Geosains  Dan  Remote  Sensing , 1 (1),
23–31.
https://doi.org/10.23960/jgrs.2020.v1i
1.16
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.
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
Luvi,  L.  R.  D.,  Yuliantina,  A.,  Dewi,  R.,
Pahlevi,  M.  Z.,  &  Kusumawardhani,
N.  A.  (2021).  Komparasi  Luas Tutupan  Lahan  di  Kota  Bandar Lampung Berdasarkan Algoritma NDVI (Normalized Difference Vegetation  Index) dan EVI (Enhanced Vegetation  Index). Jurnal  Geosains
Dan  Remote  Sensing , 2 (1),  16–24. https://doi.org/10.23960/jgrs.2021.v2i
1.43
M.Basir.  (2022). Lahan  Pertanian  di Jembrana  Menyempit,  Sawah  Dialih Fungsi jadi Perumahan . Radar Bali.
Muhaimin, M., Prihantarto, W. J., Latifiana, K.,  &  Hidayat,  A.  S.  (2016). Correlation  Analysis  of  Vegetation Indices  with  Canopy  Closure  Using Worldview-2  Imagery. COIRS  2016: The  2nd  International  Conference  of Indonesian Society for Remote Sensing
Remote Sensing for a Better Governance , 2013 , 476–482. https://www.researchgate.net/publicati on/323676835_Correlation_Analysis_ of_Vegetation_Indices_with_Canopy_ Closure_Using_Worldview-2_Imagery
Mukhlisin,  A.,  &  Soemarno,  S.  (2020).
ESTIMASI Kandungan Klorofil Tanaman Kopi Robusta (Coffea Canephora Var. Robusta) Menggunakan  Normalized  Difference Vegetation  Index (Ndvi) Di Bangelan,
Wonosari,  Malang. Jurnal  Tanah  Dan Sumberdaya  Lahan , 7 (2),  329–339. https://doi.org/10.21776/ub.jtsl.2020.0 07.2.18
Pemerintah  Republik  Indonesia.  (2007).
Undang-Undang  Republik  Indonesia Nomor  26  Tahun  2007  Tentang
Penataan Ruang (pp. 1–107).
Que,  V.  K.  S.,  Prasetyo,  S.  Y.  J.,  &
Fibriani, C. (2019a). Analisis Perbedaan Indeks Vegetasi Normalized Difference Vegetation
Index  (NDVI)  dan  Normalized  Burn Ratio  (NBR)  Kabupaten  Pelalawan Menggunakan  Citra  Satelit  Landsat  8. Indonesian  Journal  of  Modeling  and Computing , 1 , 1–7.
Que,  V.  K.  S.,  Prasetyo,  S.  Y.  J.,  &
Fibriani, C. (2019b). Analisis

## FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS WIRARAJA SUMENEP - MADURA
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 , 1 (1), 1–7.
Riko,  Y., Meha, A.  I.,  & Prasetyo, S. Y. J. (2019).  Perubahan  Konversi  Lahan Menggunakan  NDVI,  EVI,  SAVI  dan PCA  pada  Citra  Landsat  8  (Studi Kasus :  Kota  Salatiga). Indonesian Journal  of  Computing  and  Modeling ,
1 , 25–30.
Rosita,  E.,  &  Roychansyah,  M.  S.  (2020). Impact Study of Community’s Nursery Program  on  Land  Cover  Change  in Jembrana  Regency,  Bali. Buletin
Eboni , 2 (1), 47–58. https://doi.org/10.20886/buleboni.5754
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 :  Media Informasi Pengembangan Dan Profesi Kegeografian , 16 (2), 90–96. https://doi.org/10.15294/jg.v16i2.1977
7
Sukristiyanti,  S.,  &  Marganingrum,  D.
(2013). Pendeteksian Kerapatan Vegetasi dan Suhu Permukaan Menggunakan  Citra  Landsat  Studi Kasus : Jawa Barat Bagian Selatan dan Sekitarnya. Jurnal RISET Geologi Dan Pertambangan , 19 (1), 15. https://doi.org/10.14203/risetgeotam20 09.v19.19
Tayane,  Y.  A.,  Boreel,  A.,  &  Putuhena,  J. D.  (2021).  Perubahan  Tutupan  Lahan Di  Das  Waeruhu  Kota  Ambon
Menggunakan Citra Satelit Multitemporal. Jurnal  Hutan  Pulau- Pulau Kecil , 14 (2), 139–151.
https://doi.org/10.30598/jhppk.2021.5. 2.139 Wijaya,  I.  M.  A.,  Sukamara,  I.  N.,  &
Kurniawan, W. D. W. (2020). Perubahan  Penggunaan  Lahan  Akibat Penetapan Rencana Tata Ruang Wilayah  (Rtrw)  Kabupaten  Jembrana Tahun 2012 Di Wilayah Desa Pesisir , Kabupaten Jembrana-Bali. Pranatacara Bhumandala: Jurnal Riset Planologi , 1 (2), 119–132.
https://doi.org/10.32795/pranatacara_b humandala.v1i2.1136 Wulansari, H. (2017). Uji Akurasi
Klasifikasi  Penggunaan  Lahan  dengan Menggunakan  Metode  Defuzzifikasi Maximum  Likelihood  Berbasis  Citra Alos Avnir-2. BHUMI: Jurnal Agraria
Dan Pertanahan , 3 (1), 98. https://doi.org/10.31292/jb.v3i1.96
Copyright©  by  the  authors.  Licensee  Jurnal  Ilmiah MITSU,  Indonesia.  This  article  is  an  open  access article distributed under  the terms and conditions of the Creative Commons Attribution-NonCommercial- ShareAlike (CC BY-NC-SA 4.0) license (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)

## FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS WIRARAJA SUMENEP - MADURA
Halaman ini sengaja dikosongkan