<![CDATA[Sistem agroforestri yang khas dari Pesisir Barat Lampung ialah Repong Damar yang telah memberikan hasil bernilai ekonomi,ù bagi masyarakat secara turun temurun. Secara ekologi, peranannya sebagai penyangga kehidupan masyarakat sangatlah penting karena secara fisik memiliki kemiripan dengan hutan alam. Penelitian ini dilakukan untuk mencari metode deteksi tutupan repong damar yang tepat dan akurat menggunakan data penginderaan jauh, sehingga pemantauannya secara berkelanjutan dapat dilakukan. Tiga metode deteksi tutupan repong damar dari Citra Landsat 8 dievaluasi, yaitu Maximum Likelihood Classification (MLC), Object Oriented Classification (OOC) dan Indeks Vegetasi (Normalized Difference Vegetation Index/NDVI, Normalized Difference Water Index/NDWI dan Enhanced Vegetation Index/EVI) melalui perbandingan matriks kesalahan (error matrix) dari tabel kontingensi. Hasil menunjukkan bahwa nilai akurasi total (overall accuracy) metode MLC adalah 92,16%, metode OOC adalah 92,27% dan metode Indeks Vegetasi dengan algoritma EVIadalah 83,33%. Metode OOC dan MLC memiliki perbedaan nilai akurasi yang sangat kecil yaitu sebesar 0,11%. Dari ketiga metode tersebut, metode OOC memiliki tingkat akurasi paling tinggi dengan nilai sebesar 92,27%]]>
Copyrights © 2019
