Identifikasi Perubahan Tutupan Lahan Pascaletusan Gunungapi Sinabung Tahun 2010 Berbasis Citra Landsat 5 TM
Sari
ABSTRAK
Indonesia merupakan negara yang rawan terhadap berbagai jenis bencana geologi. Salah satu bencana geologi yang sering terjadi adalah erupsi gunungapi. Gunung Sinabung merupakan gunungapi yang terletak di Kabupaten Karo, Sumatera Utara. Gunungapi ini telah mengalami letusan pada tahun 2010, menyemburkan abu vulkanik hingga menyebabkan kerusakan terhadap tutupan lahan yang berada di area letusan tersebut. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi perubahan tutupan lahan di Kecamatan Payung, Naman Teran, Tiganderket, Merdeka, dan Simpang Empat. Data yang digunakan adalah Citra Landsat 5 TM tahun 2009 dan 2011. Identifikasi tutupan lahan dilakukan dengan metode Supervised Maximum Likelihood Classification. Hasil analisis menunjukkan adanya perubahan tutupan lahan pada tahun 2009-2011, yaitu hutan berkurang 1,6%, bangunan bertambah 0,2%, kebun bertambah 9,0%, semak berkurang 6,8%, dan sawah berkurang 0,2%.
Kata kunci: perubahan tutupan lahan, supervised maximum likelihood classification, citra Landsat 5 TM
ABSTRACT
Indonesia is a vulnerable country to various types of geological disasters. One of the frequent geological disasters is volcanic eruption. Mount Sinabung is a volcano located in Karo Regency, North Sumatera. This volcano has erupted in 2010, spewing volcanic ash which caused damage to land cover in the eruption area. The purpose of this study is to identify land cover changes in Payung, Naman Teran, Tiganderket, Merdeka, and Simpang Empat Districts. The data used are Landsat 5 TM imagery in 2009 and 2011. Identification of land cover is carried out using the Supervised Maximum Likelihood Classification method. The results of the analysis show that there was a change in land cover in 2009-2011, ie forest decreased by 1.6%, building increased by 0.2%, farm increased by 9.0%, bush decreased by 6.8%, and rice field decreased by 0.2%.
Keywords: land cover change, supervised maximum likelihood classification, Landsat 5 TM imagery
ABSTRAKTeks Lengkap:
PDFDOI: https://doi.org/10.26760/jrg.v2018i2.3170
Refbacks
- Saat ini tidak ada refbacks.
ISSN: 2714-7401
Terindeks