Abstrak — Kebakaran  hutan  dan  lahan  merupakan  masalah serius  yang  kerap  terjadi  di  beberapa  wilayah  Indonesia. Kebakaran terjadi akibat faktor alam atau bahkan karena unsur kesengajaan manusia. Salah satu contoh kasus kebakaran adalah kebakaran hutan savana di kawasan Gunung Bromo pada tanggal 20 sampai 23 Oktober 2014. Kebakaran yang berlangsung selama empat hari tersebut telah menghanguskan kurang lebih 1.487 Ha. Kondisi  tersebut  menunjukkan  bahwa  kebakaran  merupakan ancaman  serius  karena  kerugian  yang  ditimbulkannya.  Oleh sebab itu, perlu dilakukan  upaya penanganan pasca kebakaran. Salah  satu  caranya  adalah  penyediaan  informasi  spasial  daerah bekas  terbakar  dalam  bentuk  peta.  Peta  dibuat  dengan memanfaatkan data penginderaan jauh yaitu citra Landsat -8 dan citra  MODIS  sebelum  dan  sesudah  kebakaran.  Daerah  bekas terbakar  diidentifkasi  dengan  metode  NDVI  ( Normalized Difference  Vegetation  Index ).  NDVI  memanfaatkan  kanal inframerah dekat dan kanal merah untuk menganalisa kerapatan vegetasi. Suatu piksel diklasifikasi sebagai daerah bekas terbakar jika  nilainya  melebihi  nilai threshold .  Model threshold yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  µ  -  1σ,  µ,  dan  µ  +  1σ. Berdasarkan hasil identifikasi daerah bekas terbakar pada kedua citra,  didapat  nilai  akurasi  terbesar  citra Landsat -8  adalah 48,394%  dari  model  µ  -  1σ  sedangkan  citra  MODIS  adalah 57,089% dari  model µ. Luas daerah bekas terbakar  untuk citra Landsat -8  sebesar  1.354,5  Ha  sedangkan  untuk  citra  MODIS sebesar 1.005,209 Ha.
Kata Kunci — Landsat -8, MODIS, NDVI, Threshold, Uji akurasi

## I. PENDAHULUAN
ENURUT  Badan  Nasional  Penanggulangan  Bencana, kebakaran hutan dan lahan adalah suatu keadaan di mana hutan  dan  lahan  dilanda  api,  sehingga  mengakibatkan kerusakan  hutan  dan  lahan  yang  menimbulkan  kerugian ekonomis  dan  atau  nilai  lingkungan.  Pada  musim  kemarau, kebakaran  sering  terjadi  di  beberapa  wilayah  Indonesia. Kebakaran terjadi akibat faktor alam atau bahkan karena unsur kesengajaan  manusia.  Salah  satu  contoh  kebakaran  adalah kebakaran  hutan  dan  lahan  yang  terjadi  di  kawasan  Gunung Bromo  pada  tanggal  20  sampai  23  Oktober  2014.  Kebakaran tersebut  menghanguskan  kurang  lebih  1.487  Ha  hektar  hutan savana.  Kondisi  tersebut  menunjukkan  bahwa  kebakaran merupakan  ancaman  serius  karena  kerugian  besar  yang diakibatkannya.
Oleh  sebab  itu,  perlu  dilakukan  upaya  penanganan  pasca kebakaran  seperti  penyediaan  informasi  spasial  daerah  bekas terbakar.  Perolehan  informasi  ini  dapat  dilakukan  dengan memanfaatkan data penginderaan jauh. Data penginderaan jauh yang dapat digunakan untuk identifikasi daerah bekas terbakar adalah citra Landsat -8 dan citra MODIS. Landsat 8 merupakan satelit yang dilengkapi oleh dua sensor, yakni OLI yang terdiri dari 9 kanal dan TIRS yang terdiri dari 2 kanal. Citra Landsat 8 memiliki  resolusi  temporal  16  hari  dan  resolusi  spasial  15  m pankromatik ,  30  m multispektral ,  60  m  termal.  Citra  MODIS adalah hasil perekaman sensor MODIS dari Satelit Terra/Aqua. Sensor  MODIS  memiliki  36  kanal,  dimana  kanal  1  dan  2 memiliki  resolusi  spasial  250  m,  kanal  3  sampai  7  memiliki resolusi spasial 500 m dan kanal 8 sampai 36 memiliki resolusi spasial 1000 m [1].
Daerah  bekas  terbakar  diidentifikasi  dengan  menggunakan metode  NDVI.  NDVI  ( Normalized  Difference  Vegetation Index ) memanfaatkan kanal inframerah dekat dan kanal merah untuk  menganalisa  kerapatan  vegetasi.  Metode  NDVI  dipilih karena  resolusi  spasial  kanal  yang  digunakan  dirasa  sesuai dengan  daerah  penelitian  yang  kecil,  yakni  30  m  untuk  citra Landsat 8 dan 250 m untuk citra MODIS. Perbedaan resolusi spasial  tersebut  akan  mengakibatkan  perbedaaan  hasil identifikasi  daerah  bekas  terbakar.  Selain  itu  perbedaan  hasil juga  diakibatkan  oleh threshold yang  digunakan.  Identifikasi dilakukan dengan menggunakan tiga model threshold sehingga setiap citra menghasilkan tiga peta daerah bekas terbakar yang berbeda.  Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  uji  akurasi  setiap model threshold dari  citra Landsat -8  dan  citra  MODIS  untuk mendapatkan  hasil  identifikasi  daerah  bekas  terbakar  dengan nilai akurasi paling tinggi.

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Lokasi Penelitian
Penelitian dilakukan di kawasan Gunung Bromo yang berada dalam  empat  kabupaten  yaitu  Probolinggo,  Pasuruan, Lumajang, dan Malang. Kawasan Gunung Bromo dikelola oleh Balai  Besar  Taman  Nasional  Bromo  Tengger  Semeru  (BB TNBTS).  Secara  geografis  terletak  pada  7°56′30″LU 112°57′00″BT.

## Pemanfaatan Data Landsat -8 dan MODIS untuk Identifikasi Daerah Bekas Terbakar Menggunakan Metode NDVI (Studi Kasus: Kawasan Gunung Bromo)
Nurul Aini Dan Bangun Muljo Sukojo
Jurusan Teknik Geomatika, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia e-mail : bangunms@gmail.com, 20.nurulaini@gmail.com
M
Gambar 1. Lokasi penelitian (Sumber: Balai Besar Taman Nasional Bromo Tengger Semeru)

## B. Data yang Digunakan
Penelitian  menggunakan  data  citra Landsat -8  L1T,  citra MODIS  Level  1B,  laporan  kejadian  kebakaran  BB  TNBTS bulan Oktober 2014, peta wilayah kerja BB TNBTS, peta batas administrasi jawa timur, dan data groundtruth .

## C. Tahap Pengolahan
Berikut penjelasan diagram alir pengolahan:
1. Data Citra
Citra  yang digunakan adalah citra Landsat -8 L1T dan  citra MODIS Level 1B sebelum dan sesudah terjadinya kebakaran. Tanggal  terjadinya  kebakaran  didapat  dari  laporan  kejadian kebakaran  BB  TNBTS  bulan  Oktober  2014.  Citra Landsat -8 yang digunakan adalah citra pada tanggal 3 Oktober 2014 dan 4  November  2014.  Sedangkan  citra  MODIS  yang  digunakan adalah  citra  pada  tanggal  27  Agustus  2014  dan  3  November 2014.
2. Georeferencing Georeferencing merupakan  proses  pemberian  sistem koordinat  dari  citra  yang  belum  mempunyai  acuan  sistem koordinat  ke  dalam  sistem  koordinat  dan  proyeksi  tertentu. Georeferencing hanya dilakukan untuk citra MODIS. 3. Koreksi Radiometrik
Koreksi  radiometrik  meliputi  kalibrasi radiometric yang bertujuan  untuk  mengubah  nilai Digital  Number menjadi reflektan  dan  koreksi  atmosferik  yang  bertujuan  untuk menghilangkan efek atmosfer pada nilai reflektan citra. 4. Pemotongan Citra
Pemotongan  citra  dilakukan  untuk  mendapatkan  daerah penelitian  dan  memfokuskan  pengolahan  data  pada  daerah tersebut.  Citra  dipotong  berdasarkan  area  Seksi  Pengelolaan
Taman  Nasional  Wilayah  1 Resort Tengger  Laut  Pasir  pada peta wilayah kerja BB TNBTS. 5. Perhitungan Nilai NDVI
NDVI ( Normalized Difference Vegetation Index ) merupakan indeks  vegetasi  yang  menghasilkan  citra  representatif  untuk analisa kerapatan vegetasi. NDVI juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi  daerah  bekas  terbakar.  Persamaan  NDVI berdasarkan metode Huete et al. [2] adalah:
NDVI =  NIR – Red (1) NIR + Red
Perhitungan  NDVI  akan  menghasilkan  nilai  NDVI 1 ,  NDVI 2 , dan  ΔNDVI.  NDVI 1 dihitung  dari  citra  sebelum  kebakaran sedangkan  NDVI 2 dihitung  dari  citra  sesudah  kebakaran. ΔNDVI dihitung dari persamaan berikut:
ΔNDVI = NDVI 1 – NDVI 2 (2)
6. Penentuan Threshold
Threshold (nilai  ambang  batas)  akan  menentukan  tingkat akurasi  hasil  daerah  bekas  terbakar.  Penentuan threshold dilakukan dengan menghitung rata-rata (μ) dan standar deviasi (σ)  nilai  reflektan  citra  sebelum  dan  sesudah  kebakaran. Mengacu pada Fraser et al. (2000), model threshold yang akan digunakan adalah μ - 1σ, μ, μ + 1σ.
7. Identifikasi Daerah Bekas Terbakar Identifikasi  daerah  bekas  terbakar  dilakukan  dengan menggunakan  nilai  ΔNDVI  dan threshold .  Persamaan  untuk mendapatkan daerah bekas terbakar adalah:
BA = ΔNDVI > Threshold (3)
dimana BA adalah Burned Area (daerah bekas terbakar). 8. Uji Akurasi Uji  akurasi  dilakukan  dengan  membandingkan  hasil identifikasi  daerah  bekas  terbakar  ( estimated  burned  area ) dengan data daerah bekas terbakar referensi ( referenced burned area ). Berdasarkan data estimated burned area dan referenced burned area , dapat dihitung data valid, omisi, dan komisi. Data valid  adalah  data estimated  burned  area yang  sesuai  dengan referenced  burned  area .  Omisi  adalah burned  area (pada estimasi)  yang  dinyatakan  sebagai non-burned  area (pada referensi).  Komisi  adalah non-burned  area (pada  estimasi) yang  dinyatakan  sebagai burned  area (pada  referensi).  Uji akurasi dihitung dengan persamaan berikut
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛(%) = 𝑉×100% 𝑉+𝑂+𝐾 (4)
Dimana V adalah data valid, O adalah data kesalahan omisi, dan K adalah data kesalahan komisi. 9. Peta
Informasi daerah bekas terbakar disajikan dalam bentuk peta yang  sesuai  dengan  kaidah  kartografi.  Peta  dibuat  dari  model threshold yang memiliki nilai akurasi paling besar.
Gambar 2. Diagram alir pengolahan

## III. HASIL DAN ANALISA
A. Prakiraan Daerah Bekas Terbakar
1. Kombinasi Kanal
Daerah  bekas  terbakar  diprakirakan  dengan  melakukan interpretasi  visual,  yaitu  kombinasi  kanal  citra Landsat -8. Adapun  kombinasi  yang  digunakan  antara  lain color  infrared (vegetation) , healthy  vegetation dan vegetation  analysis . Kombinasi  tersebut  dapat  digunakan  untuk  mengetahui vegetasi  yang  sehat  dan  vegetasi  yang  tidak  sehat  (bekas terbakar).
a b
Gambar  3. Kombinasi vegetation  analysis citra  sebelum  (a)  dan  sesudah kebakaran (b)
2. Laporan Kejadian Kebakaran BB TNBTS
Laporan  kejadian  menyatakan  telah  terjadi  kebakaran  pada tanggal 20 s/d 23 Oktober 2014. Luas daerah yang terbakar ±
Koreksi Radiometrik Pemotongan Citra Perhitungan Nilai NDVI Penentuan Threshold Identifikasi Daerah Bekas Terbakar Citra Landsat -8 Sebelum dan Sesudah Kebakaran Citra MODIS Sebelum dan Sesudah Kebakaran Georeferencing Peta Daerah Bekas Terbakar Ya Tidak Uji Akurasi = 100 % Laporan kejadian Kebakaran BB TNBTS Peta Wilayah Kerja BB TNBTS Daerah Bekas Terbakar Referensi
1.487 Ha pada Blok Teletubbies, Gunung Watangan, Gunung Kursi, Adasan, dan Keciri yang berada di Wilayah Kerja Resort Tengger  Laut  Pasir.  Jenis  vegetasi  yang  terbakar  antara  lain adas,  akasia,  edelweis,  kemlandingan  gunung,  ladingan, mentigi  gunung,  cemara  gunung,  rumput  alang-alang,  rumput merak, rumput empritan, paku ekor kuda, dan pakis hutan.
Tabel 1. Koordinat lokasi daerah bekas terbakar wilayah kerja resort tengger laut pasir
Lokasi Koordinat Blok Watu Gedhe 07 ⁰ 58’ 42.3” S 112 ⁰ 56’ 33.4” E Blok Jemplang 07 ⁰ 58’ 27.4” S 112 ⁰ 55’ 35.4” E Blok Teletubbies 07 ⁰ 58’ 38.9” S 112 ⁰ 56’ 50.0” E 07 ⁰ 58’ 30.4” S 112 ⁰ 56’ 51.7” E Blok Adasan 07 ⁰ 58’ 30.4” S 112 ⁰ 57’ 17.2” E Blok Pengol 07 ⁰ 58’ 14.5” S 112 ⁰ 57’ 48.6” E 07 ⁰ 57’ 50.7” S 112 ⁰ 58’ 01.7” E Blok Gunung Kursi 07 ⁰ 57’ 14.2” S 112 ⁰ 57’ 58.9” E
3. Groundtruth
Pada  penelitian  ini, groundtruth dilakukan  dengan mengambil  koordinat  beberapa  titik  yang  dinyatakan  sebagai daerah  bekas  terbakar  di  wilayah  kerja Resort Tengger  Laut Pasir. Berikut koordinat lokasi daerah bekas terbakar:
Gambar 4. Koordinat Lokasi Daerah Bekas Terbakar
Pengaruh  kebakaran  terhadap  sifat  kimia  tanah  adalah peningkatan  bahan  organik,  nitrogen,  dan  mineral-mineral tanah  segera  setelah  terjadi  kebakaran.  Namun  demikian  satu tahun  setelah  terbakar,  unsur-unsur  tersebut  mengalami penurunan yang dapat disebabkan oleh pencucian, dimanfaatkan  oleh  tanaman,  aktivitas  jasad  renik  tanah  dan tererosi. Bahan organik tanah biasanya diukur dari kandungan C-organic  (Carbon  Organik).  Berdasarkan  sampel  tanah  yang diambil  pada  saat groundtruth ,  didapat  kandungan  C-organic sebesar  19,501%.  Sedikitnya  kandungan  bahan  organik  pada tanah  bekas  terbakar  disebabkan  kebakaran  terjadi  hampir  2 tahun yang lalu.

## B. Perhitungan Nilai NDVI
Perhitungan NDVI akan menghasilkan nilai NDVI 1 , NDVI 2 , dan ΔNDVI. NDVI 1 dan NDVI 2 dihitung dengan (1) sedangkan ΔNDVI dihitung dengan (2). Nilai NDVI berada dalam kisaran -1 hingga +1.
Tabel 2. Nilai NDVI NDVI Citra Landsat -8 MODIS
NDVI 1 0.023638 s/d 1 -0.223911 s/d 0.482769 NDVI 2 -0.029147 s/d 0.977035 -0.278992 s/d 0.382526
ΔNDVI -0.839660 s/d 0.921252 -0.397769 s/d 0.587487
Peristiwa  kebakaran  akan  mengubah  tutupan  lahan  dari vegetasi  menjadi  lahan  terbuka  dan  menyisakan  bekas kebakaran. Perubahan tersebut mempengaruhi hasil perhitungan  NDVI.  Lahan  bervegetasi  memiliki  nilai  NDVI lebih  besar  dibandingkan  lahan  terbuka  bekas  kebakaran. Sehingga  terjadi  penurunan  nilai  NDVI  pada  daerah  tertentu sesaat setelah kebakaran.
Tabel 3.
Rata-rata nilai NDVI sebelum dan sesudah kebakaran
NDVI Citra Landsat -8 MODIS µ NDVI 1 0.438901 0.143328 µ NDVI 2 0.339704 -0.038138

## C. Penentuan Threshold
Penentuan threshold dilakukan dengan menghitung rata-rata ( μ ) dan standar deviasi ( σ ) nilai reflektan dari 50  titik sampel citra Landsat -8  yang  dianggap  terbakar.  Nilai  rata-rata  dan standar  deviasi  yang  dihasilkan  adalah  0.32002748  dan 0.116521449. Nilai threshold yang dihasilkan adalah: μ - 1σ  = 0.203506031
μ = 0.320027480
μ + 1σ   = 0.436548929
Setiap  titik  sampel  memiliki  nilai  reflektan  yang  berbeda. Nilai  tersebut  menunjukkan  tingkat  keparahan  daerah  bekas terbakar. Semakin besar nilainya semakin parah. Oleh sebab itu, pemilihan  titik  sampel  sebaiknya  dilakukan  di  daerah  bekas terbakar  yang  parah  dan  tidak.  Jumlah  titik  sampel  juga mempengaruhi  nilai threshold. Semakin  banyak  titik  sampel semakin baik nilainya.

## D. Identifikasi Daerah Bekas Terbakar
Suatu  piksel  dinyatakan  sebagai  daerah  bekas  terbakar  jika nilainya  melebihi  nilai threshold .  Identifikasi  daerah  bekas terbakar  referensi  ( estimated  burned  area )  dilakukan  dengan menggunakan  (3).  Berikut  hasil  klasifikasi  daerah  bekas terbakar dari model threshold yang digunakan:
Gambar 5. Model μ - 1σ = 0.203501 dari citra Landsat -8
Gambar 6. Model μ = 0.32003 dari citra Landsat -8
Gambar 7. Model μ + 1σ = 0.43655 dari citra Landsat -8
Gambar 8. Model μ - 1σ = 0.203501 dari citra MODIS
Gambar 9. Model μ = 0.32003 dari citra MODIS

## Gambar 10. Model μ + 1σ = 0.43655 dari citra MODIS
Hasil klasifikasi daerah bekas terbakar dipengaruhi oleh nilai threshold . Semakin kecil nilanya, semakin banyak piksel yang dinyatakan  sebagai  daerah  bekas  terbakar.  Begitupun sebaliknya. Meskipun nilai threshold yang digunakan pada citra Landsat -8 dan  citra  MODIS sama, luas  daerah bekas terbakar yang  dihasilkan  berbeda.  Hal  ini  disebabkan  oleh  perbedaan resolusi spasial keduanya.
Citra Landsat -8 memiliki resolusi spasial 30  m  sedangkan citra  MODIS  memiliki  resolusi  spasial  250  m.  Berdasarkan resolusi  spasialnya,  luas  terkecil  daerah  bekas  terbakar  yang masih dapat terdeteksi  (satu piksel) adalah 900 m ² dan 62500 m ² .  Namun,  tidak  berarti  seluruh  daerah  dalam  satu  piksel tersebut  merupakan  daerah  bekas  terbakar.  Bisa  jadi  daerah bekas  terbakar  kecil  (kurang  dari  satu  piksel)  yang  terdeteksi sebagai daerah bekas terbakar satu piksel penuh.
Tabel 4. Luas daerah bekas terbakar Threshold Luas Daerah Bekas Terbakar Landsat -8 MODIS µ - 1σ 1.354,5 Ha 1.751,432 Ha µ 794,79 Ha 1.005,209 Ha µ + 1σ 357,12 Ha 437,848 Ha

## E. Uji Akurasi
Uji  akurasi  dilakukan  dengan  membandingkan  hasil identifikasi  daerah  bekas  terbakar  ( estimated  burned  area ) dengan data daerah bekas terbakar referensi ( referenced burned area ). Daerah  bekas terbakar diprakirakan dengan  melakukan kombinasi  kanal  citra Landsat -8  dan  pengecekan  koordinat lokasi  daerah  bekas  terbakar  dari  laporan  kejadian  kebakaran BB  TNBTS.  Berdasarkan  prakiraan  tersebut,  dapat  dibuat daerah  bekas  terbakar  referensi  ( referenced  burned  area ) dengan melakukan delineasi .
Gambar 11. Peta daerah bekas terbakar referensi
Berdasarkan  data estimated  burned  area dan referenced burned area , dapat dihitung data valid, omisi, dan komisi.
Tabel 5. Data valid, omisi, dan komisi
Citra Threshol d Data Valid Omisi Komisi Landsat 8 µ - 1σ 837,997 Ha 516,503 Ha 377,094 Ha µ 520,364 Ha 274,426 Ha 694,728 Ha µ + 1σ 206,519 Ha 150,601 Ha 1.008,572 Ha MODIS µ - 1σ 969,504 Ha 781,928 Ha 245,587 Ha µ 806,896 Ha 198,314 Ha 408,196 Ha µ + 1σ 420,574 Ha 17,274 Ha 794,518 Ha
Besar nilai akurasi dipengaruhi oleh nilai omisi dan komisi. Pada tabel di  atas, nilai omisi dan komisi citra Landsat -8 dan citra  MODIS  terbilang  cukup  besar.  Hal  ini  disebabkan  oleh adanya tutupan awan dan bayangannya sehingga mempengaruhi nilai perekaman citra yang dihasilkan. Tutupan awan  mengakibatkan  suatu  daerah  tidak  terdeteksi  sebagai daerah bekas terbakar, sedangkan bayangannya mengakibatkan sutau  daerah  terdeteksi  sebagai  daerah  bekas  terbakar.  Nilai akurasi dihitung dengan (4).
Tabel 6. Nilai akurasi
Threshold Nilai Akurasi Landsat -8 MODIS µ - 1σ 48,394 % 48,548 %
µ 34,935 % 57,089 % µ + 1σ 15,122 % 34,127 % Nilai akurasi paling besar untuk citra Landsat -8 adalah 48% dari  model  µ  -  1σ  dan  untuk  citra  MODIS  adalah  57%  dari model µ.

## F. Peta Daerah Bekas Terbakar
Gambar 12. Peta daerah bekas terbakar berdasarkan citra Landsat -8
Gambar 13. Peta daerah bekas terbakar berdasarkan citra MODIS

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan dari penelitian ini antara model threshold paling baik  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi  daerah  bekas terbakar  dari  citra Landsat -8  adalah  µ  -  1σ  sedangkan  citra MODIS adalah µ. Nilai akurasi hasil identifikasi daerah bekas terbakar dari citra Landsat -8 adalah 48,394% sedangkan citra MODIS adalah 57,089%. Luas daerah bekas terbakar dari citra Landsat -8  adalah  1.354,5  Ha  sedangkan  citra  MODIS  adalah 1.005,209 Ha.
Adapun  saran  untuk  penelitian  selanjutnya  antara  lain identifikasi daerah bekas terbakar menggunakan citra MODIS sebaiknya dilakukan di daerah yang luas. Hal ini dimaksudkan agar daerah bekas terbakar pada peta terlihat lebih smooth . Data citra yang digunakan sebaiknya data citra yang bersih dari awan karena  tutupan  awan  dan  bayangannya  akan  mempengaruhi nilai  perekaman  citra.  Data  daerah  bekas  terbakar  referensi yang  dijadikan  acuan  sebaiknya  di  delineasi  dari  citra  satelit resolusi tinggi. Daerah bekas terbakar dari citra satelit resolusi tinggi  akan  terlihat  jelas  secara  visual  sehingga  memudahkan proses delineasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Artha,  F.  2011.  Studi  Perbandingan  Sebaran  Hotspot  dengan Menggunakan  Citra  Satelit  NOAA/AVHRR  dan  AQUA  MODIS . Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
[2]  Huete, A., Justice, C., & Leeuwen, V.W.,1999. Modis Vegetation Index (MOD  13)  Algorithm TheoreticalBasis  Document, University ofVirginia,Department  of  Environmental  Sciences,  Charlottesville, Virginia.