Jurnal Sains Riset (JSR) p- ISSN: 2088-0952, e-ISSN 2714-531X https://journal.unigha.ac.id/index.php/JSR

## ANALISIS TUTUPAN LAHAN MEMPERGUNAKAN METODE SOIL ADJUSTED VEGETATION INDEX (SAVI)
Sagung Putri Chandra Astiti (1) , I Gusti Ngurah Kerta Arsana (2)
Program Studi Teknik Lingkungan, Universitas Udayana, Kabupaten Badung e-mail: sagung.chandra@unud.ac.id , kerta.arsana@unud.ac.id
DOI: https://doi.org/10.47647/jsr.v14i1.2095

## ABSTRACT
Gianyar Regency has potential in the food crop sub-sector, horticultural crop sub-sector, and seasonal plantation sub-sector as well as the tourism sector. The increase in accommodation needed to support tourism activities in Gianyar Regency has an impact on land conversion. Increasing population growth has also resulted in increasing demand for space, especially for settlements and built-up land. Land conversion has an impact on changing the function of land from vegetation land or rice fields to built-up land. One method that can analyze changes in land use is using remote sensing with Sentinel-2A data as a medium for analysis and the SAVI method  in  determining  the  classification  of  land  cover  types.  Based  on  the  results  of  the analysis, the type of density dominance in 2020 is medium density and the density dominance type in 2023 is low density.
Keywords : Gianyar Regency, Remote Sensing, SAVI, Sentinel-2A

## ABSTRAK
Kabupaten Gianyar memiliki potensi dalam sub sektor tanaman tanaman pangan, sub sektor tanaman  tanaman  holtikultura,  dan  sub  sektor  perkebunan  semusim  serta  sektor  pariwisata. Peningkatan akomodasi yang diperlukan untuk mendukung kegiatan pariwisata di Kabupaten Gianyar berdampak terhadap terjadinya alih fungsi lahan. Peningkatan pertumbuhan jumlah penduduk juga mengakibatkan semakin meningkatnya permintaan akan ruang khususnya untuk permukiman dan lahan terbangun. Alih fungsi lahan berdampak pada perubahan fungsi lahan dari  lahan  vegetasi  maupun  lahan  sawah  menjadi  lahan  terbangun.  Salah  satu  metode  yang dapat  menganalisis  perubahan  penggunaan  lahan  yaitu  mempergunakan  penginderaan  jauh dengan  data  Sentinel-2A  sebagai  media  dalam  analisis  dan  metode  SAVI  dalam  penentuan klasifikasi jenis tutupan lahan. Berdasarkan hasil analisis, didapatkan jenis dominasi kerapatan pada tahun 2020 yaitu jenis kerapatan sedang dan jenis dominasi kerapatan pada tahun 2023 yaitu jenis kerapatan rendah.
Kata kunci: Kabupaten Gianyar, Penginderaan Jauh, SAVI, Sentinel-2A

## 1. Pendahuluan
Kabupaten  Gianyar merupakan salah satu  kabupaten  yang  terletak  di  Provinsi Bali,  dimana  dalam  wilayah  tersebut terdapat  beberapa  potensi  sub  sektor potensial yaitu sub sektor tanaman tanaman pangan,  sub  sektor  tanaman  tanaman holtikultura,  dan  sub  sektor  perkebunan semusim (Bani, 2020). Kabupaten Gianyar
memiliki  komoditas  unggulan  subsektor tanaman pangan meliputi padi, kedelai, dan ubi jalar (Akhmad & Antara, 2019).
Potensi  lain  yang  terdapat  di Kabupaten  Gianyar  yaitu  dalam  bidang pariwisata,  salah  satunya  yang  terletak  di Kecamatan  Ubud.  Akibat  dari  pesatnya kemajuan pariwisata, penyediaan akomodasi pariwisata seperti hotel maupun
Jurnal Sains Riset (JSR) p- ISSN: 2088-0952, e-ISSN 2714-531X https://journal.unigha.ac.id/index.php/JSR
restoran  semakin  meningkat.  Hal  ini berdampak terhadap alih fungsi lahan yang terjadi dalam wilayah tersebut (Ediastini et al., 2018).
Perubahan  penggunaan  lahan  dan tutupan  lahan  dapat  diartikan  sebagai konversi  lahan  menjadi  lahan  perkebunan dan  peternakan,  perluasan  fungsi  lahan pertanian, penggundulan hutan, penanaman kembali  fungsi  lahan  hutan,  penggantian tanaman,  dan  perluasan  lahan  perkotaan ( urban  sprawl )  atau  konversi  Ruang Terbuka  Hjau  (RTH)  menjadi  Non  RTH (Yudistira et al., 2018). Pertumbuhan  penduduk  dalam  suatu wilayah  mengakibatkan  kebutuhan  akan lahan  meningkat,  dimana  pertumbuhan jumlah  penduduk  mengakibatkan  semakin meningkatnya  permintaan  akan  ruang khususnya  untuk  permukiman  dan  lahan terbangun  (Pratiwi  &  Citra,  2019). Pembangunan  yang  pesat  menyebabkan perubahan pola penggunaan lahan, dimana ruang  terbangun  semakin  mendominasi ruang alami untuk berubah fungsi (Tuakora et al., 2022).
Akibat tekanan penduduk yang sangat tinggi,  alih  fungsi  lahan  tidak  dapat dihindari, dimana lahan pertanian semakin hari  semakin  berkurang  akibat  banyaknya lahan  persawahan  yang  berubah  fungsi menjadi  pemukiman.  Lahan  pertanian semakin terhimpit (Putra et al., 2016).
Berdasarkan penelitian dari (Putra et al., 2021), laju penyusutan lahan pertanian selama  lima  tahun  terakhir  secara  umum dari  tahun  2013  sampai  2017,  luas  lahan sawah di Desa Saba, Kecamatan Blahbatuh, Kabupaten  Gianyar  telah  mengalami pengurangan seluas 35 hektar atau menurun sebesar 10%.
Keberadaan Subak Teges di Kecamatan Ubud, Kabupaten Gianyar juga mengalami ancaman alih fungsi lahan. Pada saat  ini,  subak  memiliki  ancaman  yang sangat  besar  dalam  mempertahankan eksistensinya  yaitu  alih  fungsi  lahan (ARTINI et al., 2022).
Menurut  (Kaswanto  et  al.,  2021), terdapat  beberapa  hal  yang  menyebabkan terjadinya  perubahan  penggunaan  lahan, diantaranya perluasan jaringan infrastruktur,  peremajaan  di  pusat  kota, tumbuh dan hilangnya pemusatan aktivitas tertentu serta perluasan batas kota.
Berdasarkan  permasalahan  tersebut, penulis menganalisis tutupan lahan mempergunakan penginderaan jauh dengan data  Sentinel-2A  sebagai  media  dalam analisis.  Adapun  besaran  tutupan  lahan  di Kabupaten Gianyar dianalisis
mempergunakan  metode  SAVI.  Data  citra Sentinel-2A  yang  dipergunakan  dalam analisis yaitu data tahun 2020 dan 2023.

## 2. Metode
Pengolahan  data  citra  Sentinel-2 menggunakan Sentinel Application Platform (SNAP).  SNAP  adalah  aplikasi yang diprogram untuk penggunaan simultan  data  yang  diperoleh  satelit Sentinel-1,  Sentinel-2  dan  Sentinel-3 dengan  metode  pengolahan  data  yang efektif (Pałas & Zawadzki, 2020)
Proses  pengolahan  data  citra  satelit Sentinel-2A meliputi proses resampling dan data  subset.  Proses  resampling  bertujuan untuk memperbaiki distorsi geometrik pada data citra yang ditimbulkan pada saat proses
perekaman data (Binet et al., 2022). Setelah proses  resampling,  langkah  selanjutnya adalah melakukan subset data. Subset data bertujuan  untuk  fokus  pada  wilayah penelitian  sehingga  meminimalkan  waktu selama pemrosesan data (Astiti et al., 2019). Setelah  itu,  rumus  metode  SAVI dimasukkan  pada  analisis  data  di  aplikasi SNAP.
Soil  Adjusted  Vegetation  Index
(SAVI) merupakan algoritma pengembangan dari NDVI dengan menekan pengaruh latar belakang tanah pada tingkat
Jurnal Sains Riset (JSR) p- ISSN: 2088-0952, e-ISSN 2714-531X https://journal.unigha.ac.id/index.php/JSR
kecerahan kanopi (Simarmata et al., 2021). Adapun  kanal  citra  yang  dipergunakan dalam perhitungan SAVI adalah kanal citra (NIR)  dan  kanal  citra  merah  (Nugraha  & Citra, 2021).
Dalam perhitungan SAVI dimasukkan  konstanta  “L”  yang  berfungsi untuk  meminimalkan  pengaruh  tanah terhadap sinyal vegetasi. Nilai L dibedakan
berdasarkan  karakteristik  reflektansi  tanah dan kerapatan vegetasi  (Luz et al., 2022). nilai L berkisar antara 0 hingga 1.  Nilai 1 untuk  vegetasi  jarang,  nilai  0,5  untuk vegetasi sedang, dan nilai 0 untuk vegetasi lebat  (Aji  et  al.,  2021).      Rumus  untuk mencari  Nilai  SAVI  menurut  (Aspera Endiviana,  2022)  akan  ditampilkan  dalam Persamaan 1.
𝑆𝐴𝑉𝐼 = ( ) ( ) (1 + 𝐿) (1)
Pada  data  citra  Sentinel-2A,  kanal citra  NIR  terletak  pada  kanal  8  dan  kanal citra  merah  terletak  pada  kanal  4.  Nilai  L
yang  dipergunakan  yaitu  0,5.  Informasi tentang data citra Sentinel-2A ditampilkan pada  Tabel  1  dan  klasifikasi  nilai  SAVI ditampilkan pada Tabel 2.
Tabel 1. Informasi Data Citra Satelit Sentinel-2A Tanggal Perekaman Tipe Data Waktu Perekaman (UTC) Tutupan Awan 08 Nopember 2020 Sentinel-2A Level 1C 02:18:59 2,94 % 26 Juni 2023 Sentinel-2A Level 1C 02:15:39 3,02 % Tabel 2. Klasifikasi Nilai SAVI Kelas Kerapatan Jenis Ruang Terbuka Hijau -0,3667 - < 0,0187 Bukan Ruang Terbuka Hijau Tubuh air seperti sungai 0,0187 - < 0,1041 Sangat Rendah Pemukiman lahan terbuka yang dilapisi dengan aspal atau paving maupun jalan aspal 0,1041 - < 0,3667 Rendah Lahan vegetasi penutup tanah, seperti pada jalan tanah, lapangan kosong, tanpa dilapisi dengan aspal atau paving 0,3667 - < 0,5214 Sedang Lahan vegetasi penutup berupa perkebunan kelapa, kebun campuran, vegetasi rerumputan, padang golf maupun ilalang 0,5214 – 0,7895 Tinggi Vegetasi berhutan Sumber : (Lestari et al., 2018) 3. Hasil dan Pembahasan
Jurnal Sains Riset (JSR) p- ISSN: 2088-0952, e-ISSN 2714-531X https://journal.unigha.ac.id/index.php/JSR
Kabupaten  Gianyar  terdiri  atas  tujuh kecamatan,  yaitu  Kecamatan  Blahbatuh,
Kecamatan Sukawati, Kecamatan Gianyar, Kecamatan Ubud, Kecamatan Tampaksiring,  Kecamatan  Payangan  dan Kecamatan Tegallalang. Kecamatan
Blahbatuh  dibagi  menjadi  9  desa,  yaitu Bedulu, Belega, Blahbatuh, Bona, Buruan, Keramas,  Medahan,  Pering  dan  Saba. Kecamatan  Sukawati  dibagi  menjadi  12 desa  yaitu  Batuan,  Batuan  Kaler,
Batubulan, Batuan Kangin, Celuk, Guwang,  Kemenuh,  Ketewel,  Singapadu, Singapadu  Kaler,  Singapadu  Tengah  dan Sukawati.
Kecamatan  Gianyar  dibagi  menjadi 12 desa dan 5 kelurahan. Adapun nama desa tersebut  yaitu  Bakbakan,  Lebih.  Petak, Petak  Kaja,  Serongga,  Siangan,  Sidan, Sumita,  Suwat,  Tegal  Tugu,  Temesi  dan Tulikup.  Adapun  nama  kelurahan  tersebut
meliputi Abianbase, Beng, Bitera, Gianyar dan  Samplangan.  Kecamatan  Ubud  dibagi menjadi  7  desa  dan  1  kelurahan.  Adapun nama  desa  tersebut  yaitu  Kedewatan, Lodtunduh,  Mas,  Peliatan,  Petulu,  Sayan dan  Singakerta,  serta  nama  kelurahannya yaitu Ubud.
Kecamatan  Tampaksiring  dibagi menjadi  8  desa,  yaitu  Manukaya,  Pejeng, Pejeng  Kaja,  Pejeng  Kangin,  Pejeng Kawan,  Pejeng  Kelod,  Sanding  dan Tampaksiring. Kecamatan Payangan dibagi menjadi  9  desa,  yaitu  Bresela,  Buahan, Buahan  Kaja,  Bukian,  Kelusa,  Kerta, Melinggih, Melinggih Kelod dan Puhu.
Kecamatan Tegallalang dibagi menjadi  7  desa,  yaitu  Kedisan,  Keliki, Kendran,  Pupuan,  Sebatu,  Taro  dan Tegallalang. Batas Administrasi Kabupaten Gianyar ditampilkan dalam Gambar 1.
Gambar 1. Batas Administrasi Kabupaten Gianyar
Jurnal Sains Riset (JSR) p- ISSN: 2088-0952, e-ISSN 2714-531X https://journal.unigha.ac.id/index.php/JSR
Berdasarkan hasil analisis mempergunakan metode SAVI pada tahun
2020, didapatkan jenis kelas kerapatan pada tahun 2020 di Kabupaten Gianyar, dimana jenis  kerapatan  bukan  ruang  terbuka  hijau seluas  58,58  Ha,  jenis  kerapatan  sangat rendah  seluas  667,63  Ha,  jenis  kerapatan rendah seluas 13399,46 Ha, jenis kerapatan sedang  seluas  18938,16  Ha,  dan  jenis kerapatan tinggi seluas 3372,35.
Berdasarkan  hasil  analisis  tersebut, didapatkan  dominasi  jenis  kerapatan  pada tahun  2020  di  Kabupaten  Gianyar  yaitu jenis  kerapatan  sedang  dengan  luas 18938,16  Ha.  Jenis  ruang  terbuka  hijau dalam  kerapatan  sedang  meliputi  lahan vegetasi  penutup  berupa  perkebunan kelapa, kebun campuran, vegetasi rerumputan,  padang  golf  maupun  ilalang. Klasifikasi nilai SAVI dan Peta nilai SAVI pada  tahun  2020  di  Kabupaten  Gianyar ditampilkan  dalam  bentuk  Tabel  3  dan Gambar 2.
Tabel 3. Klasifikasi Nilai SAVI Tahun 2020 di Kabupaten Gianyar Nilai SAVI Kerapatan Jenis Ruang Terbuka Hijau Luas (Ha) - 0,561 - < 0,0187 Bukan Ruang Terbuka Hijau Tubuh air seperti sungai 58,58 0,0187 - < 0,1041 Sangat Rendah Pemukiman lahan terbuka yang dilapisi dengan aspal atau paving maupun jalan aspal 667,63 0,1041 - < 0,3667 Rendah Lahan vegetasi penutup tanah, seperti pada jalan tanah, lapangan kosong, tanpa dilapisi dengan aspal atau paving 13399,46 0,3667 - < 0,5214 Sedang Lahan vegetasi penutup berupa perkebunan kelapa, kebun campuran, vegetasi rerumputan, padang golf maupun ilalang 18938,16 0,5214 – 0,7084 Tinggi Vegetasi berhutan 3372,35
Jurnal Sains Riset (JSR) p- ISSN: 2088-0952, e-ISSN 2714-531X https://journal.unigha.ac.id/index.php/JSR
Gambar 2. Nilai SAVI Tahun 2020 di Kabupaten Gianyar
Berdasarkan hasil analisis mempergunakan metode SAVI pada tahun
2023, didapatkan jenis kelas kerapatan pada tahun 2023 di Kabupaten Gianyar, dimana jenis  kerapatan  bukan  ruang  terbuka  hijau seluas  68,78  Ha,  jenis  kerapatan  sangat rendah seluas 2064,02  Ha, jenis kerapatan rendah seluas 20599,79 Ha, jenis kerapatan sedang  seluas  13120,04  Ha,  dan  jenis kerapatan tinggi seluas 583,50.
Berdasarkan  hasil  analisis  tersebut, didapatkan  dominasi  jenis  kerapatan  pada
tahun  2023  di  Kabupaten  Gianyar  yaitu jenis  kerapatan  rendah  dengan  luas 20599,79  Ha.  Jenis  ruang  terbuka  hijau dalam  kerapatan  rendah  meliputi  lahan vegetasi  penutup  tanah,  seperti  pada  jalan tanah,  lapangan  kosong,  tanpa  dilapisi dengan aspal atau paving. Klasifikasi nilai SAVI dan Peta nilai SAVI pada tahun 2023 di  Kabupaten  Gianyar  ditampilkan  dalam bentuk Tabel 4 dan Gambar 3.
Tabel 4. Klasifikasi Nilai SAVI Tahun 2023 di Kabupaten Gianyar
Nilai SAVI Kerapatan Jenis Ruang Terbuka Hijau Luas (Ha) - 0,1511 - < 0,0187 Bukan Ruang Terbuka Hijau Tubuh air seperti sungai 68,78 0,0187 - < 0,1041 Sangat Rendah Pemukiman lahan terbuka yang dilapisi dengan aspal atau paving maupun jalan aspal 2064,02
Jurnal Sains Riset (JSR) p- ISSN: 2088-0952, e-ISSN 2714-531X https://journal.unigha.ac.id/index.php/JSR
0,1041 - < 0,3667 Rendah Lahan vegetasi penutup tanah, seperti pada jalan tanah, lapangan kosong, tanpa dilapisi dengan aspal atau paving 20599,79 0,3667 - < 0,5214 Sedang Lahan vegetasi penutup berupa perkebunan kelapa, kebun campuran, vegetasi rerumputan, padang golf maupun ilalang 13120,04 0,5214 – 0,7215 Tinggi Vegetasi berhutan 583,50
Gambar 3. Nilai SAVI Tahun 2023 di Kabupaten Gianyar
Berdasarkan perbandingan hasil nilai SAVI  pada  tahun  2020  dan  2023  di Kabupaten Gianyar, didapatkan
peningkatan  jenis  kerapatan  bukan  ruang terbuka hijau dari 58,58 Ha menjadi 68,78
Ha.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa peningkatan    jenis  kerapatan  bukan  ruang terbuka  hijau  dari  tahun  2020  –  2023 mengalami kenaikan konversi lahan seluas 10,20 Ha.
Peningkatan  jenis  kerapatan  sangat rendah dari tahun 2020 – 2023 juga terjadi dari  luas  667,63  Ha  menjadi  2064,02  Ha.
Hal tersebut menunjukkan bahwa peningkatan  jenis kerapatan sangat rendah dari  tahun  2020  –  2023  mengalami kenaikan  konversi  lahan  seluas  1396,  39 Ha.
Peningkatan  jenis  kerapatan  rendah dari tahun 2020 – 2023 juga terjadi dari luas
Jurnal Sains Riset (JSR) p- ISSN: 2088-0952, e-ISSN 2714-531X https://journal.unigha.ac.id/index.php/JSR
13399,46  Ha  menjadi  20599,79  Ha.  Hal tersebut  menunjukkan  bahwa  peningkatan jenis  kerapatan  rendah  dari  tahun  2020  – 2023  mengalami  kenaikan  konversi  lahan seluas 7200, 33 Ha.
Penurunan  jenis  kerapatan  sedang dari  tahun  2020  –  2023  terjadi  dari  luas 18938,16  Ha  menjadi  13120,04  Ha.  Hal tersebut  menunjukkan  bahwa  penurunan jenis  kerapatan  sedang  dari  tahun  2020  – 2023 mengalami penurunan konversi lahan seluas 5818,12 Ha.
Penurunan jenis kerapatan tinggi dari tahun  2020  –  2023  juga  terjadi  dari  luas 3372,35  Ha  menjadi  583,50  Ha.  Hal tersebut  menunjukkan  bahwa  penurunan jenis  kerapatan  tinggi  dari  tahun  2020  – 2023 mengalami penurunan konversi lahan seluas 2788,85 Ha.
4. Simpulan dan Saran
Berdasarkan hasil analisis
memepergunakan metode SAVI pada tahun 2020  –  2023  di  Kabupaten  Gianyar, didapatkan  peningkatan  konversi  lahan pada  jenis  kerapatan  tertentu  yaitu, kerapatan  bukan  ruang  terbuka  hijau, kerapatan  sangat  rendah  dan  kerapatan rendah.  Jenis  kerapatan  bukan  ruang terbuka  hijau  meliputi  tubuh  air  seperti sungai.  Jenis  kerapatan  sangat  rendah meliputi  pemukiman  lahan  terbuka  yang dilapisi  dengan  aspal  atau  paving  maupun jalan aspal. Jenis kerapatan rendah meliputi lahan vegetasi penutup tanah, seperti pada jalan tanah, lapangan kosong, tanpa dilapisi dengan aspal atau paving.
Penurunan konversi lahan juga terjadi pada  jenis  kerapatan  sedang  dan  jenis kerapatan  tinggi.  Jenis  kerapatan  sedang meliputi  lahan  vegetasi  penutup  berupa perkebunan  kelapa,  kebun  campuran, vegetasi  rerumputan,  padang  golf  maupun ilalang.  Jenis  kerapatan  tinggi  meliputi vegetasi berhutan. Adanya peningkatan dan penurunan  pada  jenis  kerapatan  tertentu dalam  rentang  tahun  2020  –  2023
merupakan  tanda  bahwa  terjadinya  alih fungsi lahan di Kabupaten Gianyar.
Alih fungsi lahan dalam suatu wilayah sebaiknya  tetap  berpedoman  terhadap kesesuaian  Rencana  Tata  Ruang  Wilayah (RTRW)  pada  masing  –  masing  wilayah. Hal  ini  bertujuan  agar  lahan  yang dikonservasi berupa vegetasi berhutan tidak mengalami penurunan alih fungsi lahan dan tetap terjaga kelestariannya.
Saran  yang  dapat  penulis  berikan dalam  penyempurnaan  tulisan  ini  yaitu adanya  penelitian  lebih  lanjut  mengenai perubahan  tutupan  lahan  di  Kabupaten Gianyar dengan rentang waktu tahun yang lebih  lama  agar  besaran  alih  fungsi  lahan berupa  kenaikan  konversi  lahan  maupun penurunan  konversi  lahan  dapat  dianalisis lebih lanjut.
Pemilihan data citra yang dipergunakan juga sebaiknya
memperhatikan hal – hal berupa persamaan musim yang terjadi dalam perekaman data citra  dan  tutupan  awan  yang  kecil  dalam perekaman data citra tersebut. Apabila data citra  yang  dipergunakan  memiliki  resolusi spasial  yang  lebih  baik,  hal  tersebut tentunya dapat meningkatkan hasil penelitian  yang  lebih  baik  lagi  untuk kedepannya.

## Daftar Pustaka
Aji, A., Iryanthony, S. B., Sidiq, W. A. B. N.,  &  Trihatmoko,  E.  (2021). Relationship  between  NDVI  and  the Microbial Content of Soil in Detecting Fertility Level at Semarang  Regency, Jawa  Tengah,  Indonesia. Nature Environment and Pollution Technology , 20 (1). https://doi.org/10.46488/NEPT.2021. V20I01.051
Akhmad,  E.-,  &  Antara,  M.-.  (2019).
KOMODITAS UNGGULAN SUBSEKTOR TANAMAN PANGAN  BERBASIS  POTENSI WILAYAH KERUANGAN DI
Jurnal Sains Riset (JSR) p- ISSN: 2088-0952, e-ISSN 2714-531X https://journal.unigha.ac.id/index.php/JSR
PROVINSI BALI. JURNAL MANAJEMEN  AGRIBISNIS  (Journal Of  Agribusiness  Management) , 7 (1).
https://doi.org/10.24843/jma.2019.v0 7.i01.p10
ARTINI, K. S. Y., AMBARAWATI, I., & ARTINI,  N.  W.  P.  (2022).  Dampak Pariwisata terhadap Sosial Subak dan Perbandingan  Pendapatan  Rumah Tangga  Petani  pada  Sektor  Pertanian dan Sektor Pariwisata (Studi Kasus di
Subak Teges, Desa Peliatan, Kecamatan Ubud, Kabupaten Gianyar). Jurnal  Agribisnis  Dan Agrowisata  (Journal  of  Agribusiness and Agritourism) . https://doi.org/10.24843/jaa.2022.v11. i02.p33
Aspera Endiviana, O. (2022). Selecting The Most  Optimum  Sentinel-2A  Based Vegetation Index . 10 (3), 200–214.
Astiti, S. P. C., Osawa, T., & Nuarsa, I. W.
(2019). IDENTIFICATION OF SHORELINE  CHANGES  USING SENTINEL  2  IMAGERY  DATA  IN CANGGU COASTAL AREA. ECOTROPHIC : Jurnal Ilmu Lingkungan (Journal of Environmental Science) , 13 (2). https://doi.org/10.24843/ejes.2019.v1 3.i02.p07
Bani,  Y.  F.  B.  I.  W.  W.  I.  W.  (2020). Tipologi  dan  Potensi  Sub  Sektor Pertanian  di  Kabupaten  Gianyar. Jurnal Agribisnis Dan Agrowisata , 9 .
Binet,  R.,  Bergsma,  E.,  Poulain,  V.,  & Binet,  R.  (2022).  ACCURATE SENTINEL-2  INTER-BAND  TIME DELAYS. ISPRS  Annals  of  the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial  Information  Sciences , 5 (1). https://doi.org/10.5194/isprs-annals- V-1-2022-57-2022
Ediastini, S. ayu T., Setiyawan, A., M., A.,
&  Gai.  (2018).  Tipologi  Perubahan Penggunaan  Lahan  Pada  Subak  Di
Kelurahan  Ubud  (  Typology  of  Land Use  Change  in  Subak  in  Kelurahan Ubud ). Institut Teknologi Malang .
Kaswanto, R. L., Aurora, R. M., Yusri, D., &  Sjaf,  S.  (2021).  Analisis  Faktor Pendorong Perubahan Tutupan Lahan selama  Satu  Dekade  di  Kabupaten Labuhanbatu  Utara. Jurnal  Ilmu Lingkungan , 19 (1). https://doi.org/10.14710/jil.19.1.107-
116
Lestari,  M.,  Yulianto,  S.,  Prasetyo,  J., Fibriani, C., Informasi, F. T.,  Sistem, M.,  Universitas,  I.,  Satya,  K.,  &
Tuntang,  K.  (2018).  Analisis  Daerah Rawan  Banjir  Pada  Daerah  Aliran Sungai Tuntang Menggunakan Skoring dan Inverse Distance
Weighted 1,2). Indonesian Journal of Modeling and Computing , 4 (1).
Luz, L. R., Giongo, V., Dos Santos, A. M., Lopes, R. J. de C., & de Lima Júnior, C.  (2022).  Biomass  and  vegetation index  by  remote  sensing  in  different caatinga  forest  areas. Ciencia  Rural ,
52 (2).  https://doi.org/10.1590/0103- 8478CR20201104
Nugraha, A. S. A., & Citra, I. P. A. (2021). Perbandingan  Metode  Soil  Adjusted Vegetation Index ( SAVI ) dan Forest Canopy  Density  (  FCD  )  untuk Identifikasi  Tutupan  Vegetasi. Jurnal
Geografi , 18 (1). https://doi.org/10.15294/jg.v18i1.253 67
Pałas,  K.  W.,  &  Zawadzki,  J.  (2020). Sentinel-2 imagery processing for tree loggPałas,  K.  W.,  &  Zawadzki,  J. (2020). Sentinel-2 imagery processing for  tree  logging  observations  on  the bialowieza  forest  world  heritage  site. Forests,
11(8).
https://doi.org/10.3390/F11080857ing observations  on  . Forests , 11 (8). https://doi.org/10.3390/F11080857
Pratiwi, G. P. D. S., & Citra, I. P. A. (2019).
Jurnal Sains Riset (JSR) p- ISSN: 2088-0952, e-ISSN 2714-531X https://journal.unigha.ac.id/index.php/JSR
DINAMIKA  DAN  KESESUAIAN
ARAHAN  FUNGSI  KAWASAN  DI
KOTA DENPASAR. Jurnal Pendidikan  Geografi  Undiksha , 7 (1). https://doi.org/10.23887/jjpg.v7i1.206 74
Putra, I. D. G. A. D., Utama, M. S., & Yasa, I.  G.  W.  M.  (2016).  Analisis  Daya Dukung  Lahan  Berdasarkan  Total Nilai Produksi Pertanian di Kabupaten Gianyar. E-Jurnal  Ekonomi  Dan Bisnis Universitas Udayana , 05 .
Putra,  Sudarma,  &  Widhianthini.  (2021). Alih  Fungsi  Lahan  Sawah  di Kecamatan  Blahbatuh  Kabupaten Gianyar. Jurnal  Agribisnis  Dan
Agrowisata , 10 (2), 414–424.
Simarmata, N., Wikantika, K., Tarigan, T. A.,  Aldyansyah,  M.,  Tohir,  R.  K., Fauziah,  A.,  &  Purnama,  Y.  (2021).
ANALISIS TRANSFORMASI INDEKS  NDVI,  NDWI  DAN  SAVI UNTUK IDENTIFIKASI KERAPATAN VEGETASI MANGROVE MENGGUNAKAN CITRA  SENTINEL  DI  PESISIR TIMUR  PROVINSI  LAMPUNG. JURNAL  GEOGRAFI  Geografi  Dan Pengajarannya , 19 (2).
https://doi.org/10.26740/jggp.v19n2.p
69-79
Tuakora,  M.  A.,  Mardiatmoko,  G.,  & Lelloltery,  H.  (2022).  FAKTOR-
FAKTOR YANG MEMPENGARUHI  PERUBAHAN PENUTUPAN  LAHAN  DI  DALAM KAWASAN  HUTAN  LINDUNG GUNUNG SIRIMAU.
MAKILA ,
16 (1).
https://doi.org/10.30598/makila.v16i1 .5234
Yudistira, R., Meha, A. I., Yulianto, S., & Prasetyo,  J.  (2018).  Perubahan Konversi Lahan Menggunakan NDVI, EVI,  SAVI  dan  PCA  pada  Citra Landsat  8  (Studi  Kasus :  Kota
Salatiga). Jurnal  Of  Computing  and Modeling , 2 (1).