Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Perbandingan Normalized Difference Vegetation Index Antara Citra Satelit MODIS, Landsat, dan Planet Scope untuk Identifikasi Deforestasi Akibat Pertambangan di Kabupaten Lahat Mulya, Aldi Jati; Mardiansyah, Wijaya; Nur khakim, Mokhamad Yusup
Jurnal Penelitian Sains Vol 27, No 2 (2025)
Publisher : Faculty of Mathtmatics and Natural Sciences

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56064/jps.v27i2.1206

Abstract

Eksploitasi pertambangan Batubara merupakan salah satu faktor utama yang menyebabkan deforestasi secara masif di Kabupaten Lahat. Untuk menyelaraskan laju deforestasi secara efektif, penelitian ini memanfaatkan data citra satelit dengan resolusi spasial yang berbeda. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membandingkan hasil indeks vegetasi NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) dari tiga jenis citra satelit MODIS, Landsat 8, dan PlanetScope guna mendeteksi citra dengan akurasi terbaik dalam mendeteksi deforestasi akibat aktivitas pertambangan. Metodologi yang digunakan meliputi ekstraksi nilai NDVI dari masing-masing citra untuk periode tahun 2020–2024 secara spasial dan temporal, perbandingan nilai NDVI antara MODIS dan Landsat terhadap citra resolusi tinggi PlanetScope menggunakan parameter statistik Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), dan koefisien determinasi (R²), serta analisis laju deforestasi citra menggunakan satelit dengan korelasi terbaik terhadap data PlanetScope. Hasil analisis menunjukkan bahwa perbedaan resolusi spasial berpengaruh terhadap nilai akurasi NDVI yang dihasilkan. Citra Landsat memiliki nilai RMSE yang lebih rendah dibandingkan MODIS, yaitu berkisar antara 0,08 hingga 0,14 setiap tahunnya, sedangkan MODIS menunjukkan nilai RMSE antara 0,19 hingga 0,22. Nilai MAE Landsat berada pada kisaran 0,04 hingga 0,08, lebih kecil dibandingkan MAE MODIS yang berkisar antara 0,02 hingga 0,21. Dari hasil koefisien determinasi (R²), Landsat menunjukkan nilai yang lebih tinggi, yaitu antara 0,49 hingga 0,84, sedangkan MODIS hanya mencapai maksimum 0,44. Dengan demikian, citra Landsat dipilih sebagai dasar untuk identifikasi laju deforestasi. Berdasarkan hasil interpretasi NDVI dari citra Landsat, diketahui bahwa laju deforestasi di Kabupaten Lahat selama periode 2020–2024 mencapai sekitar 4% atau seluas 5.859,36 hektar.
Recovery of Burned Peatland: Revegetation Pattern Planning in Palm Oil Concession, South Sumatra Supriyadi, Supriyadi; Priatna, Satria Jaya; Prayitno, Muhammad Bambang; Harun, Muhammad Umar; Nur Khakim, Mokhamad Yusup; Mohadi, Risfidian
Sriwijaya Journal of Environment Vol 8, No 3 (2023): ENVIRONMENT AND COMMUNITY
Publisher : Program Pascasarjana Universitas Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22135/sje.2023.8.3.165-171

Abstract

Peatland ecosystems can recover from fire disasters through ecological succession, revegetation or both. In the context of oil palm plantations, revegetation planning for peatlands aims to restore the hydrological and carbon storage functions of peatlands, as well as to continuously increase the diversity of local vegetation by minimizing engineering activities on the land. This study explores the factors that influence revegetation of peatlands, identifies the distribution of water table levels as the main determinant. The water table levels, which vary from approximately 10 cm to 110 cm, correlate with topographic conditions and significantly impact vegetation survivability. The dominant plant species in the study area is Purun (Eleociharis dulcis), occupying approximately 44.5% of the total area. Other adaptable vegetation types, such as Gelam (Melaleiuca spp.) and Perepat (Combretocarpus rotundiatus), are considered suitable for propagation and planting as part of the peatland revegetation program. The study recommends prioritizing revegetation in areas with low vegetation diversity. Planting in areas with deep groundwater levels (60-80 cm) is recommended during the dry or humid months (June to September), while planting in areas with shallow groundwater levels (0-40 cm) is better conducted in the rainy season (October to December).