DOI: doi.org/10.21009/SPEKTRA.031.06

## ANALISIS TINGKAT KEHIJAUAN HUTAN DAERAH PERTAMBANGAN SAWAHLUNTO DENGAN METODE NDVI BERDASARKAN CITRA LANDSAT TAHUN 2006-2016
Bowo Eko Cahyono a) , Yazella Feni Frahma b) , Agung Tjahjo Nugroho c)
Jurusan Fisika, Fakultas MIPA, Universitas Jember Jalan Kalimantan 37, Jember 68121
Email: a) bowo_ec.fmipa@unej.ac.id, b) yazella.31@gmail.com, c) agungtj.fmipa@unej.ac.id

## Abstrak
Pembukaan lahan hutan yang dijadikan lokasi pertambangan merupakan salah satu kegiatan yang dapat merubah jenis tutupan lahan atau sering disebut dengan konversi lahan. Salah satu daerah yang telah mengalami konversi lahan tersebut adalah Sawahlunto. Konversi lahan yang tidak menggunakan prinsip kelestarian lingkungan dapat mengakibatkan banyak hal negatif misalnya degradasi atau penurunan kualitas hutan. Tujuan dari penelitian ini adalah  melakukan  analisis  tingkat  degradasi  hutan  daerah  pertambangan  Sawahlunto  tahun  2006  sampai  2016. Penelitian  ini  menggunakan  teknologi  penginderaan  jauh  berbasis  citra  satelit  landsat.  Citra  satelit  landsat  ini diklasifikasikan  dengan  metode Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI)  berdasarkan  kerapatan vegetasi.  Kemudian  hasil  klasifikasi  ini  dibuat  dalam  bentuk  pemetaan.  Klasifikasi  pertama  dikategorikan menjadi  dua  yakni  hutan  dan  non  hutan.  Hasil  yang  didapatkan  dari  penelitian ini  menunjukkan  bahwa  terjadi perubahan  tutupan  lahan  yang  semula  hutan  menjadi  non  hutan  meningkat  sebesar  7,5%  selama  kurun  waktu sepuluh tahun. Klasifikasi selanjutnya yakni berdasarkan enam kategori yakni vegetasi sangat rapat, rapat, cukup rapat,  non  vegetasi  1,  2  dan  3.  Dari  klasifikasi  ini,  juga  terlihat  perubahan  nilai  NDVI  maksimum  maupun minimumnya. Tahun 2006 memiliki kisaran nilai NDVI maksimum 0,71 dan tahun 2016 memiliki kisaran nilai NDVI  maksimum  0,56.  Hal  ini  mengidentifikasi  bahwa  tingkat  kehijauan  yang  ada  di  daerah  pertambangan Sawahlunto menurun.
Kata Kunci : degradasi, hutan, landsat, ndvi, klasifikasi, Sawahlunto.

## Abstract
The clearing of forest land that is used as a mining site is one of the activities that can change the type of land cover or often called land conversion. One of the forest areas that convert the land is Sawahlunto. Conversion of land  that  does  not  use  the  principles  of  environmental  sustainability  can  lead  to  many  negative  things  one  of which is the degradation. The purpose of this research is to analyze the level of forest degradation of Sawahlunto mining  area  in  2006  until  2016.  This  research  uses  a  remote  sen  sing  technology  based  on  landsat  satellite imagery.  This  landsat  satellite  image  is  classified  by  Normalized  Difference  Vegetation  Index  (NDVI) method based  on  vegetation  density.  Then  the  results  of  this  classification  is  made  in  the  form  of  mapping.  The  first classification is categorized into two namely forest and non forest. The results obtained from this study indicate that  a  change  in  land  cover  from  forest  to  non-forest  increased  by  7.5%  over  a  period  of  ten  years.  The  next classification  is  based  on  six  categories  namely  very  dense  vegetation,  dense  vegetation,  fairly  dense,  non vegetation 1, 2 and 3. From this classification, also seen the change in NDVI maximum and minimum value. The year 2006 has a maximum NDVI value range of 0.71 and 2016 has a maximum NDVI value range of 0.56. This identifies that the existing greenness in the mining area of Sawahlunto is decreasing.
Keyword : degradation, forest, landsat, ndvi, classification, Sawahlunto.

## PENDAHULUAN
Sawahlunto  merupakan  daerah  yang  terkenal  dengan  pertambangan  batu  bara  [1].  Aktifitas pertambangan batu bara sudah dilakukan sejak lama. Puluhan juta ton batu bara telah dihasilkan dari
Spektra: Jurnal Fisika dan Aplikasinya http://doi.org/10.21009/SPEKTRA
daerah tersebut. Tahun 2010 terdapat setidaknya sepuluh perusahaan tambang yang telah beroperasi. Apabila  semakin  lama  kegiatan  pertambangan  tersebut  berjalan  maka  akan  semakin  merusak ekosistem  hutan  dan  secara  otomatis  akan  mengubah  jenis  tutupan  lahan  yang  ada  di  sana. Sawahlunto memiliki luas 273,45 km 2 dan lebih dari 27 persennya adalah kawasan perbukitan yang ditutupi  oleh  hutan  lindung  yang  masuk  dalam  daerah  Bukit  Barisan    [2].  Kurangnya  informasi mengenai  adanya  degradasi  dan  perubahan  alih  fungsi  hutan  dari  tahun  2006  sampai  2016  menjadi salah  satu  faktor  diperlukannya  penelitian  ini.  Salah  satu  cara  yang  digunakan  untuk  pemantauan degradasi  hutan  adalah  dengan  memanfaatkan  citra  satelit  yang  biasa  disebut  dengan  teknologi penginderaan jauh atau remote sensing [3, 4, 5].
Teknologi  penginderaan  jauh  merupakan  teknologi  yang  dapat  digunakan  untuk  memperoleh informasi  tentang  obyek  di  permukaan  bumi  dengan  cara  menganalisis  data  yang  diperoleh  dengan menggunakan alat tanpa kontak langsung terhadap obyek  yang dikaji  [6]. Perolehan data mengenai obyek  tersebut  dapat  menggunakan  sebuah  alat  jarak  jauh  misalnya  satelit,  pesawat  angkasa,  dan sebagainya  [7].  Penggunaan  citra  satelit  untuk  mendeteksi  penggunaan  lahan  ( Land  Use )  cukup banyak  digunakan  karena  memiliki  cakupan  wilayah yang  luas  dan  waktu  yang  dibutuhkan  singkat. Data  citra  satelit  memiliki  resolusi  spasial,  temporal  maupun  spektral  yang  berbeda-beda  sehingga dalam  aplikasinya  penggunaan  data  tersebut  disesuaikan  dengan  kebutuhan  informasi  yang  ingin didapatkan.  Pemanfaatan  teknologi  penginderaan  jauh  untuk  pemantauan  tutupan  lahan  telah berkembang  dengan  baik  tetapi  tetap  terjadi  kecenderungan  akan  peningkatan  kebutuhan  informasi yang lebih detail  [8, 9, 10].
Penelitian  sebelumnya  terkait  penggunaan  teknologi  penginderaan  jauh  untuk  analisis  tutupan lahan  telah  dilakukan  oleh  Catur, et  al [11].  Mereka  melakukan  identifikasi  lahan  tambang  timah menggunakan  metode  klasifikasi supervised dengan  memanfaatkan  data  citra Land  Satelite (LANDSAT). Dari penelitian yang  mereka lakukan tersebut, diperoleh ciri-ciri lahan tambang timah pada  citra  landsat  8  yakni  mempunyai  warna  coklat  terang  sampai  putih  cerah,  tekstur  kasar, mengikuti  pola  sungai,  memliki  ukuran  lahan  yang  luas  dan  terdapat  kubangan  air  yang  berwarna biru. Tingkat akurasi yang dihasilkan dari penelitian tersebut adalah 90,5 persen.
Analisis tutupan lahan dengan menggunakan penginderaan jauh juga banyak diaplikasikan untuk mendeteksi degradasi hutan  [3, 12]. Metode yang digunakan yaitu klasifikasi vegetasi sehingga bisa membedakan antara hutan dan non hutan [13, [14]. Penelitian  lain tentang klasifikasi vegetasi  yakni pada  tahun  2008  yang  dilakukan  oleh  Sudiana  dan  Diasmara  [15].  Dalam  penelitiannya  mereka melakukan  analisis  keadaan  vegetasi  yang  ada  di  Pulau  Kalimantan  dengan  menggunakan  metode Enhanced Vegetation Index (EVI). Hasil dari penelitian tersebut yakni dapat memetakan daerah atau wilayah yang mempunyai tingkat kehijauan tinggi dan daerah yang tingkat kehijauannya rendah. Dari penelitian tersebut juga dapat diketahui perbedaan tingkat kehijauan dari tahun ke tahun.
Berdasarkan permasalahan dan penelitian sebelumnya tersebut, penulis tertarik untuk melakukan analisis degradasi hutan daerah pertambangan Sawahlunto dengan menggunakan citra landsat dengan bantuan  pengolahan  teknologi  penginderaan  jauh.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  memantau  serta menganalisis degradasi maupun tingkat kehijauan vegetasi daerah Sawahlunto dari tahun 2006 sampai 2016.

## METODE PENELITIAN
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data citra dari satelit landsat 5 dan 8 Sawahlunto dengan path 127 dan row 060 pada tahun 2006 dan 2016. Skala peta yang digunakan adalah 1:60.000. Pada  penelitian  ini,  tidak  semua  wilayah  Sawahlunto  dijadikan  obyek  penelitian.  Hanya  daerah  di sekitar  area  pertambangan  yang  dijadikan  daerah  penelitian.  Hal  ini  dilakukan  agar  hasil  penelitian bisa  tepat  sasaran  yakni  pemantauan  daerah  sekitar  area  pertambangan  Sawahlunto.  Daerah pertambangan  Sawahlunto  secara  geografis  terletak  di  100°43´10´´  -  100°49´50´´  Bujur  Timur  dan 0°34´30´´ - 0°39´00´´ Lintang Selatan. Peta lokasi penelitian ditunjukkan pada Gambar 1 berikut ini.
Spektra: Jurnal Fisika dan Aplikasinya http://doi.org/10.21009/SPEKTRA
Gambar 1 Daerah penelitian
Sedangkan  tahapan  penelitian  yang  dilakukan  digambarkan  dalam  bentuk  diagram  alir  seperti diberikan pada Gambar 2.

## Gambar 2 Diagram alir penelitian

## Koreksi Radiometrik
Hal  pertama  yang  dilakukan  adalah  koreksi  radiometrik  dan  pemotongan  citra  sesuai  dengan daerah  penelitian.  Menurut  Menurut  Catur, et  al [11] rumusan  untuk  koreksi  radiometrik  adalah sebagai berikut:
𝐿𝜆 = 𝑀𝐿 𝑥 𝑄𝑐𝑎𝑙 + 𝐴𝐿 (1)
di mana;
𝐿𝜆 = ToA reflektansi 𝑀𝐿 = Reflectance _ Mult_Band _x 𝐴𝐿 = Reflectance _ Add_Band _x 𝑄𝑐𝑎𝑙 = Nilai digital number (DN)
Spektra: Jurnal Fisika dan Aplikasinya http://doi.org/10.21009/SPEKTRA

## Normalize Difference Vegetation Index (NDVI)
Untuk mengetahui tingkat kehijauan vegetasi yang ada di daerah pertambangan Kota Sawahlunto maka  dilakukanlah  analisis  menggunakan  metode  indek  vegetasi.  Pada  penelitian  ini  digunakan metode  indeks  vegetasi  yakni Normalize  Difference  Vegetation  Index (NDVI).  Nilai  NDVI  didapat dari band red dan band near infrared . Karena kedua panjang gelombang ini mempunyai karakteristik yang  bisa  membedakan  antara  obyek  vegetasi  dan  non  vegetasi.  Algoritma  yang  digunakan  adalah sebagai berikut:
𝑁𝐷𝑉𝐼 = 𝑁𝐼𝑅−𝑅𝐸𝐷 𝑁𝐼𝑅+𝑅𝐸𝐷 (2)
Berikut  ini  merupakan  pola  spektral  dari  obyek  vegetasi  berdasarkan  panjang  gelombang  biru, hijau, merah dan infra merah dekat.
Gambar 3 Pola spektral vegetasi (Sumber: Sutanto [16] )
Normalized Difference Vegetation Index (NVDI) adalah perhitungan citra yang digunakan untuk mengetahui  tingkat  kehijauan.  Nilai  NDVI  adalah  suatu  nilai  untuk  mengetahui  tingkat  kehijauan pada  daun  dengan  panjang  gelombang  inframerah  yang  sangat  baik  sebagai  awal  dari  pembagian daerah vegetasi. Karena sifat optik klorofil sangat khas yaitu klorofil menyerap spektrum merah dan memantulkan dengan kuat spektrum infra merah.
Menurut  Curran [17] ,  nilai  NDVI  dapat  menunjukkan  parameter  yang  berhubungan  dengan parameter vegetasi, antara lain, biomass dedaunan hijau, daerah dedaunan hijau yang merupakan nilai yang dapat diperkirakan untuk pembagian vegetasi. NDVI pada dasarnya menghitung seberapa besar penyerapan radiasi matahari oleh tanaman terutama bagian daun. Nilai NDVI  merupakan perbedaan reflektansi dari kanal inframerah dekat dan kanal cahaya tampak (merah).

## HASIL PENELITIAN
Pada  bagian  ini  akan  diuraikan  pembahasan  mengenai  tingkat  kehijauan  hutan  daerah pertambangan  Sawahlunto  berdasarkan  metode  NDVI.  Sebelum  suatu  citra  dilakukan  pengolahan maka  citra  landsat  tersebut  dilakukan  koreksi  terlebih  dahulu.  Pada  penelitian  ini,  metode  koreksi yang digunakan adalah koreksi radiometrik. Koreksi citra ini dilakukan agar perbedaan nilai spektral yang terjadi akibat sensor dan perbedaan waktu perekaman dapat dikurangi serta untuk meningkatkan kontras  tiap pixel. Perbedaan  gambar  dari  citra  Landsat  sebelum  dan  setelah  dikoreksi  geometrik tampak pada Gambar 4 dan Gambar 5.
Spektra: Jurnal Fisika dan Aplikasinya http://doi.org/10.21009/SPEKTRA

## Gambar 4 Citra satelit landsat tahun 2016 sebelum dikoreksi radiometrik
Gambar 5 Citra satelit landsat tahun 2016 sesudah dikoreksi radiometrik
Dari kedua gambar tersebut, citra landsat yang sudah dilakukan koreksi radiometrik (Gambar 5) mempunyai  kontras  yang  lebih  cerah  jika  dibandingkan  dengan  citra  landsat  yang  belum  dikoreksi radiometrik (Gambar 4). Perbedaan kontras inilah yang akan membuat proses klasifikasi selanjutnya lebih mudah, karena dapat membedakan antara obyek satu dengan yang lainnya.
Pada  penelitian  ini  juga  digunakan  data  citra  landsat  yang  besarnya cloud  cover <  15%,  agar nantinya diperoleh data yang akurat. Apabila cloud cover lebih dari 15% kemungkinan ada awan yang menghalangi gelombang elektromagnetik yang memancarkan ke obyek di permukaan bumi sehingga bisa  dipantulkan  kembali  ataupun  diserap  oleh  awan  tersebut.  Dan  hanya  sebagian  gelombang elektromangnetik  yang  sampai  ke  obyek  dipermukaan  bumi.  Apabila  hal  ini  terjadi,  maka  akan mempengaruhi  data  yang  dihasilkan.  Karena  teknologi  penginderaan  jauh  berbasis  data  citra  satelit landsat menggunakan sensor pasif.
Setelah  data  citra  landsat  tersebut  dilakukan  koreksi  radiometrik  maka  dilanjutkan  dengan metode Normalized Difference Vegetation Index ( NDVI). Metode NDVI ini akan menghasilkan data tingkat  kehijauan  suatu  daerah,  sehingga  bisa  dibandingkan  antara  dua  nilai  NDVI  yang  berbeda tahun.  Pada  metode  NDVI  ini  diperlukan band  red dan band  infrared ,  karena  panjang  gelombang
Spektra: Jurnal Fisika dan Aplikasinya http://doi.org/10.21009/SPEKTRA
yang  berada pada band tersebut sangat peka terhadap vegetasi atau tumbuhan. Sehingga sangat tepat jika ingin melihat tingkat degradasi dan tinngkat kehijauan suatu daerah.
Pengklasifikasian  pertama  dilakukan  berdasarkan  dua  jenis  tutupan  lahan  yakni  hutan  dan  non hutan. Berikut merupakan hasil ektraksi dengan menggunakan metode NDVI pada citra landsat tahun 2006 dan tahun 2016. Warna hijau menunjukkan area hutan dan warna hitam menunjukkan area non hutan.

## Gambar 6 Hasil citra  NDVI hutan dan non hutan tahun 2006
Untuk membedakan antara citra NVI hutan dan non hutan tahun 2006 dan 2016 maka dilakukan pengamatan  di  daerah  atau  wilayah  yang  mengalami  perubahan  tutupan  lahan.  Hasil  menunjukkan bahwa, terlihat ada perubahan tutupan lahan selama kurun waktu sepuluh tahun yang ditandai dengan lingkaran  merah  pada  Gambar  7.  Lingkaran  merah  pada  Gambar  7  menunjukkan  bahwa  daerah tersebut ditahun 2006 masih hijau, yang artinya bahwa masih hutan dan ditahun 2016 sudah berubah tutupan lahannya menjadi non hutan.

## Gambar 7 Hasil citra  NDVI hutan dan non hutan tahun 2016
Untuk  mengetahui  seberapa  luas  perubahan  hutan  menjadi  non  hutan  selama  kurun  waktu sepuluh  tahun  maka  dilakukanlah  perhitungan  statistik  berdasarkan  pengklasifikasian  dua  jenis tutupan lahan tersebut. Luas hutan tahun 2006 adalah 55.225.800 m 2 , tahun 2016 adalah  48.359.700 m 2 .  Sedangkan  luas  non  hutan  di  tahun  2006  adalah  35.746.200  m 2 dan  tahun  2016  bertambah menjadi  42.612.300  m 2 .  Terjadi  penurunan  luas  hutan  yang  semula  60,7%  dari  luas  total  daerah penelitian menjadi 53,2%.
Spektra: Jurnal Fisika dan Aplikasinya http://doi.org/10.21009/SPEKTRA
Luas hutan yang ada di daerah pertambangan Sawahlunto berkurang sebesar 7,5% selama kurun waktu  sepuluh  tahun,  dari  tahun  2006  sampai  2016.  Hasil  ini  senada  dengan  hasil  penelitian  yang dilakukan oleh Margono et al.  [3] dimana untuk kawasan Sumatra ada pengurangan sebesar 7,54 Mha selama  dua  dekade  yakni  dari  1990  sampai  2010.  Berkurangnya  luas  hutan  di  Sawahlunto  ini terkonfirmasi berdasarkan data luas wilayah non hutan bertambah dari yang semula hanya 39,2% dari luas daerah penelitian menjadi 46,8%. Penggunaan lahan non hutan di daerah Sawahlunto didominasi oleh area pertambangan, pemukiman, sungai, danau bekas tambang dan lahan kosong.
Dikarenakan  pada  proses  pengklasifikasian  menjadi  dua  macam  belum  menunjukkan  tingkat kehijauan  vegetasi  nya  maka  dilakukanlah  pengklasifikasian  menjadi  enam  jenis.  Pemilihan  enam jenis  pengklasifikasian  ini  dikarenakan  agar  memudahkan  dalam  menganalisa  tingkat  kehijauan  di setiap obyek tutupan lahan. Pengklasifikasian selanjutnya berdasarkan enam jenis tutupan lahan. 1. Vegetasi sangat rapat ditandai dengan warna biru tua. Area ini didominasi oleh hutan yang berada di daerah pegunungan yang sangat lebat dan hutan semak belukar.
2. Vegetasi  rapat  ditandai  dengan  warna  biru  muda.  Area  ini  hampir  merata  di  seluruh  daerah penelitian didominasi oleh hutan yang sedikit tidak lebat.
3. Vegetasi  cukup  rapat  ditandai  dengan  warna  hijau.  Area  ini  didominasi  disekitar  sungai  dan pemukiman.
4. Non vegetasi tingkat 1 ditandai dengan warna kuning. Area ini didominasi oleh daerah pemukiman masyarakat, sungai dan lahan gersang.
5. Non  vegetasi  tingkat  2  ditandai  dengan  warna  orange.  Area  ini  didominasi  oleh  daerah pertambangan yang sudah lama diekploitasi.
6. Non  vegetasi  tingkat  3  ditandai  dengan  warna  coklat.  Area  ini  didominasi  oleh  daerah pertambangan yang baru saja diekploitasi.
Peta 6 jenis klasifikasi tingkat kehijauan pada daerah penelitian ditunjukkan pada Gambar 8 dan Gambar 9.
Spektra: Jurnal Fisika dan Aplikasinya http://doi.org/10.21009/SPEKTRA

## Gambar 9 Hasil citra  NDVI tahun 2016
Berdasarkan  hasil  analisis  nilai  NDVI  maksimum  dan  minimum  dari  dua  citra  landsat  yang berbeda  tahun  tersebut  menandakan  bahwa  tingkat  kehijauan  yang  ada  di  daerah  pertambangan Sawahlunto juga berubah. Nilai maksimum NDVI tahun 2006 lebih tinggi daripada nilai NDVI tahun 2016. Pada tahun 2006 nilai NDVI maksimum adalah 0,71. Nilai 0,71 masuk kategori vegetasi sangat lebat ditandai dengan warna biru. Warna biru mengidentifikasi bahwa daerah  tersebut masih ditanami tumbuhan  yang  sangat  subur  dan  lebat.  Hal  ini  terlihat  bahwa  untuk  klasifikasi  kategori  vegetasi sangat  rapat  tingkat  kehijauannya  menurun.    Begitu  pula  dengan  kategori  lainnya  yang  semakin menunjukkan penurunan nilai NDVI dari tahun 2006-2016.

## SIMPULAN
Perubahan  tutupan  lahan  yang  terjadi  di  Sawahlunto  dari  tahun  2006  sampai  2016  ditandai dengan perbedaan hasil perhitungan luas setiap klasifikasi. Tahun 2006 luas hutan masih 55.225.800 m 2 sedangkan  pada  tahun  2016  sudah  berkurang  menjadi  48.359.700  m 2 .  Terjadi  penurunan  luas hutan sebesar 7,5% selama kurun waktu sepuluh tahun. Begitu juga dengan tingkat kehijauan vegetasi dari  tahun  2006  sampai  2016  mengalami  perubahan.  Tahun  2006  menghasilkan  nilai  maksimum NDVI  sebesar  0.71  dan  tahun  2016  sebesar  0.56.  Hasil  yang  diperoleh  menunjukkan  bahwa  nilai maksimum  NDVI  dari  tahun  2006  sampai  2016  semakin  kecil.  Penurunan  nilai  NDVI  ini  dapat mengidentifikasi bahwa tingkat kehijauan yang ada di Sawahlunto menurun hal ini berkaitan dengan masalah degradasi hutan yang terjadi dari tahun 2006 sampai 2016.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  tim remote  sensing Jurusan  Fisika  yang  telah  membantu dalam penelitian ini.

## REFERENSI
[1] G.  B.  Suprayoga,  “Identitas  Kota  Sawahlunto  Paska  Kejayaan  Pertambangan  Batu  Bara,” Jurnal Perencanaan Wilayah dan Kota, vol. 19  (2), pp. 1-21, 2 Agustus 2008, 2008.
[2] "Badan Pusat Statistik," Statistik Daerah Sawahlunto 2015 , Badan Pusat Statistik Sawahlunto, 2015.
[3] B.  A.  Margono,  S.  Turubanova,  I.  Zhuravleva et  al. ,  “Mapping  and  monitoring  deforestation and forest degradation in Sumatra (Indonesia) using Landsat time series data sets from 1990 to 2010,” Environmental Research Letters, vol. 7, pp. 1-16, 2012.
Spektra: Jurnal Fisika dan Aplikasinya http://doi.org/10.21009/SPEKTRA
[4] E.  A.  T.  Matricardi,  D.  L.  Skole,  M.  A.  Pedlowski et  al. ,  “Assessment  of  tropical  forest degradation  by  selective  logging  and  fire  using  Landsat  imagery,” Remote  Sensing  of Environment, vol. 114  (5), pp. 1117-1129, 2010.
[5] D.  Plugge,  T.  Baldauf,  and  M.  Köhl, Reduced  Emissions  from  Deforestation  and  Forest Degradation (REDD): Why a Robust and Transparent Monitoring, Reporting and Verification (MRV)  System  is  Mandatory ,  Institute  for  World  Forestry  University  of  Hamburg,  Hamburg, 2011.
[6] F. F. Sabins, Remote Sensing: Principles and Interpretation , 2 nd ed., New York: W.H. Freeman and Company, 1987.
[7] T.  M.  Lillesand,  and  R.  W.  Keifer, Remote  Sensing  and  Image  Interpretation ,  4 th ed.,  New York: John Wiley & Sons, Inc, 2004.
[8] F.  S.  Al-Ahmadi,  and  A.  S.  Hames,  “Comparison  of  Four  Classification  Methods  to  Extract Land Use and Land Cover from Raw Satellite Images for Some Remote Arid Areas, Kingdom of Saudi Arabia,” JKAU; Earth Sci, vol. 20  (1), pp. 167-191, 2009.
[9] J. Compton, Tucker, J. R. G. et al. , “African Land-Cover Classification Using Satellite Data,” Science, vol. 227  (4685), 1985.
[10]  H. Eva, and E. F. Lambin, “Fires and Land-Cover Change in the Tropics: A Remote Sensing Analysis at the Landscape Scale,” Journal of Biogeography, vol. 27  (3), pp. 765-776, 2000.
[11]  U.  Catur,  Susanto,  D.  Yudhatama et  al. , Identifikasi  Lahan  Tambang  Timah  Menggunakan Metode Klasifikasi Terbimbing Maximum Likelihood Pada Citra Landsat 8 , Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh (LAPAN), Jakarta, 2015.
[12]  A.  J.  Langner,  “Monitoring  Tropical  Forest  Degradation  and  Deforestation  in  Borneo, Southeast Asia,” 2009.
[13]  K. Jia, S. Liang, X. Wei et al. , “Land Cover Classification of Landsat Data with Phenological Features  Extracted from  Time  Series MODIS  NDVI  Data,” Remote  Sensing, vol.  6    (11), pp. 11518-11532, 2014.
[14]  S.  W.  Running,  T.  R.  Loveland,  L.  L.  Pierce et  al. ,  “A  Remote  Sensing  Based  Vegetation Classification  Logic  for  Global  Land  Cover  Analysis,” Remote  Sensing  of  Environment, vol. 51, pp. 39-48, 1995.
[15]  D.  Sudiana,  and  E.  Diasmara,  "Analisa  Indeks  Vegetasi  Menggunakan  Data  Satelit NOAA/AVHRR dan TERRA/AQUA-MODIS." pp. 423-428.
[16]  Sutanto, Penginderaan Jauh Jilid 1 , Yogyakarta: Gajah Mada University Press, 1994.
[17]  P.  J.  Curran, Principles  of  Remote  Sensing ,  UK:  Longman  Scientific  &  Technical,  1985.
Spektra: Jurnal Fisika dan Aplikasinya http://doi.org/10.21009/SPEKTRA