<![CDATA[Penelitian ini menganalisis perubahan tutupan lahan menggunakan Google Earth Engine (GEE). GEE menawarkan berbagai alat untuk memetakan dan mengukur tutupan lahan, sehingga memungkinkan untuk mendeteksi perubahan dari waktu ke waktu. GEE menggabungkan citra satelit, data geospasial, dan alat analisis otomatis untuk memahami sifat dinamis dari perubahan tutupan lahan, dan dapat digunakan untuk mendukung strategi pengelolaan yang efektif. Penelitian ini dilakukan di wilayah UPTD KPH Karossa. Dimana, illegal logging, pertambangan illegal, perkebunan kelapa sawit illegal, konflik areal serta permasalahan pada program transmigrasi yang belum memiliki pelepasan kawasan hutan terjadi di wilayah tersebut. Metode yang digunakan yaitu klasifikasi terbimbing (supervised classification) dengan algoritma Random Forest (RF) memanfaatkan bahasa pemrograman (JavaScript) yang merupakan salah satu metode machine learning yang disediakan GEE. Hasil klasifikasi penutupan lahan melalui platform GEE memiliki nilai uji akurasi sesuai dengan standar minimal yang dipersyaratkan, yaitu nilai overall accuracy 0.946 dan kappa 0.902. Sebanyak 14 variabel yang digunakan dalam manjalalankan proses klasifikasi terbimbing (supervised classification) tersedia dalam platform GEE. Penutupan lahan di wilayah kerja UPTD KPH Karossa mengalami perubahan yang sangat dinamis. Kelas vegetasi berubah menjadi kelas lahan terbuka dan kelas semak belukar. Begitupun dengan kelas semak belukar, berubah menjadi kelas vegetasi dan lahan terbuka. Kelas lahan terbuka berubah menjadi kelas semak belukar kemudian berubah menjadi kelas vegetasi. Hal ini dipengaruhi karena tingginya aktivitas perkebunan masyarakat diwilayah kerja UPTD KPH Karossa.]]>
