Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal Serambi Engineering (JSE)
Mawritsa Etufirka
Institut Teknologi Nasional Bandung
Earth & Planetary Sciences Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Analisis Perubahan Luas dan Arah Ekspansi Perkebunan Kelapa Sawit Menggunakan Citra Landsat Berbasis Google Earth Engine (Studi Kasus : Sumatera Utara) Mawritsa Etufirka; Soni Darmawan
Jurnal Serambi Engineering Vol. 11 No. 3 (2026): Juli 2026
Publisher : Faculty of Engineering, Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Perkembangan perkebunan kelapa sawit berpotensi menyebabkan perubahan tutupan lahan di Provinsi Sumatera Utara. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perubahan tutupan lahan dan arah ekspansi perkebunan kelapa sawit selama periode 2000–2025 menggunakan citra Landsat yang diolah melalui Google Earth Engine (GEE). Klasifikasi tutupan lahan dilakukan menggunakan algoritma Random Forest, sedangkan evaluasi akurasi dilakukan menggunakan Confusion Matrix, Overall Accuracy (OA), Koefisien Kappa, dan F1-Score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa luas perkebunan kelapa sawit meningkat dari 2,94 juta ha pada tahun 2000 menjadi 3,98 juta ha pada tahun 2025 atau bertambah sekitar 1,04 juta ha (35,37%). Analisis spasial menunjukkan bahwa perkembangan perkebunan kelapa sawit cenderung berlangsung dari wilayah bagian timur menuju wilayah bagian barat Provinsi Sumatera Utara. Hasil evaluasi akurasi menunjukkan nilai Overall Accuracy berkisar antara 78%–97%, Koefisien Kappa antara 0,72–0,96, dan F1-Score antara 0,68–1,00, yang menunjukkan bahwa hasil klasifikasi memiliki tingkat akurasi yang baik. Penelitian ini menunjukkan bahwa kombinasi citra Landsat, Google Earth Engine, dan algoritma Random Forest mampu menghasilkan klasifikasi yang andal sehingga efektif digunakan untuk memantau perubahan tutupan lahan dan arah ekspansi perkebunan kelapa sawit di Provinsi Sumatera Utara.
Co-Authors Soni Darmawan