PEMANFAATAN CITRA SATELIT LANDSAT 8 OLI UNTUK MENGIDENTIFIKASI PERUBAHAN LINGKUNGAN DENGAN PARAMETER NDVI DAN LST DI KABUPATEN PAKPAK BHARAT.

(1)

Oleh:

Randy Wempy Silalahi NIM. 4113240022 Program Studi Fisika

SKRIPSI

Diajukan Untuk Memenuhi Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Sains

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS NEGERI MEDAN

(2)

(3)

RIWAYAT HIDUP

Penulis dilahirkan pada tanggal 15 Mei 1993 di Medan. Ayah

bernama Paraduan Silalahi dan Ibu Taruli Silitonga serta adik dari kakak Lely

Nova Silalahi, Abang Newin Silalahi dan Abang Chaidy Yunus Silalahi. Penulis

merupakan anak keempat dari empat bersaudara.

Pada tahun 1999, penulis masuk SDN 068332 Medan dan lulus pada tahun

2005. Kemudian penulis melanjutkan pendidikan sekolah menengah pertama di

SMP Negeri 31 Medan dan lulus pada tahun 2008. Tahun 2008 penulis

melanjutkan pendidikan sekolah menegah atas di SMA Negeri 17 Medan dan

lulus dari SMA Negeri 17 Medan pada tahun 2011 dan pada tahun 2011 penulis

dinyatakan lulus di Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam pada

Program Studi Fisika Jurusan Fisika di Universitas Negeri Medan (UNIMED)

melalui jalur ujian tulis Seleksi Nasional Masuk Perguruan Tinggi Negeri

(SNMPTN). Penulis aktif di unit kegiatan mahasiswa yaitu Ikatan Keluarga Besar

(4)

iii

PE MANFAATAN CITRA SATEL IT L ANDS AT 8 OLI UNT UK MENGIDE NTI FI KASI PERUBAH AN LINGKUNGAN

D E N G A N P A R A M E T E R N D V I D A N L S T DI KABUPATE N PAKPAK BH ARAT

Randy Wempy Silalahi (4113240022)

ABSTRAK

Telah dilakukan penelitian dengan memanfaatkan citra satelit Landsat 8 OLI dengan tujuan untuk mengidentifikasi perubahan lingkungan dengan parameter NDVI dan LST di Kabupaten Pakpak Bharat yang terletak dikoordinat 2°15'00" - 3°32'00" Lintang Utara dan 96°00' - 98°31' Bujur Timur. Perubahan lingkungan ini menyebabkan dampak yang memprihatinkan seperti suhu yang semakin meningkat, penurunan kualitas lingkungan, berkurangnya sumberdaya alam, banjir, dan tanah longsor. Perubahan ini perlu diidentifikasi dan dipetakan untuk mengurangi dampak yang bekelanjutan.

Perubahan lingkungan dapat diidentifikasi dengan memanfaatkan teknologi SIG. Penelitian ini menggunakan data citra satelit Landsat 8 OLI dengan Path 129 dan Row 058 dengan periode waktu yakni tahun 2013, 2014, dan 2015. Metode penelitian yang digunakan pada penelitian ini yakni survey lapangan untuk suhu dan sistem informasi geografis yang dikombinasikan dengan teknik penginderaan jarak jauh yang bertujuan untuk menganalisis perubahan lingkungan. Analisis perubahan lingkungan dilihat dengan adanya perubahan suhu atau LST (Land Surface Temperature) dan vegetasi atau NDVI (Normal different Vegetation Index).

Parameter NDVI untuk tahun 2013, 2014, dan 2015 memiliki nilai secara berurutan yakni 0,630046, 0,620906, dan 0,620764 yang menunjukkan adanya penurunan tingkat kehijauan vegetasi. Nilai suhu untuk tahun 2013, 2014, dan 2015 secara berurutan yakni 31,7818, 34,5608, dan 35,481oC yang menunjukkan adanya peningkatan suhu. Hubungan antara NDVI dan LST berbanding terbalik, apabila nilai NDVI tinggi maka nilai LST rendah, seperti nilai NDVI untuk hutan > 0,6 sementara nilai suhu direntang 20oC – 25oC, dan sebaliknya apabila nilai NDVI rendah maka nilai LST tinggi seperti daerah pemukiman yang memiliki nilai NDVI direntang 0 – 0,25 dan suhu > 30oC. Parameter NDVI dan LST terhadap lingkungan sangat berpengaruh.

(5)

KATA PENGANTAR

Puji dan syukur penulis ucapkan kepada Tuhan Yang Maha Esa atas berkat

rahmat dan karunia-Nya sehingga penulis bisa menyelesaikan skripsi ini dengan

baik. Skripsi ini diajukan sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar

sarjana sains di Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas

Negeri Medan. Adapun judul skripsi ini adalah “Pemanfaatan Citra Satelit Landsat 8 OLI untuk Mengidentifikasi Perubahan Lingkungan Dengan Parameter

NDVI dan LST di Kabupaten Pakpak Bharat”.

Ucapan terima kasih yang setinggi-tingginya penulis sampaikan kepada

kedua orang tua tercinta Paraduan Silalahi dan Ibunda Taruli Silitonga yang telah

membesarkan, mencurahkan kasih sayang, mengajarkan untuk tetap mandiri dan

selalu memberikan dorongan, dukungan, materi kepada penulis serta tidak

putus-putusnya berdoa kepada Tuhan. Terima kasih telah menjadi orang tua terindah

dalam hidup penulis. Penulis juga mengucapkan terimakasih yang dalam kepada

kakak Lely Nova Silalahi, Abang Newin Chandra Silalahi, dan Abang Chaidy

Yunus Silalahi sebagai saudara yang telah memberikan semangat, doa, materi

serta dukungan pada penulis.

Dalam kesempatan ini penulis menyampaikan ucapan terima kasih kepada

pihak yang telah membantu menyelesaikan skripsi ini mulai dari pengajuan

proposal penelitian, pelaksanaan sampai penyusunan skripsi antara lain Bapak

Drs. Togi Tampubolon, M.Si selaku Dosen Pembimbing Skripsi yang telah

banyak memberikan bimbingan dan saran-saran kepada penulis sejak awal

penelitian sampai dengan selesainya penulisan skripsi ini. Penulis juga

mengucapkan banyak terima kasih kepada Ibu Maryati Doloksaribu, M.Si selaku

Dosen Pembimbing Akademik yang telah membimbing penulis selama menjalani

perkuliahan, terima kasih juga penulis ucapkan kepada Bapak Dr. Asrin Lubis,

M.Si selaku Dekan FMIPA UNIMED, Bapak Alkhafi Maas Siregar, M.Si selaku

Ketua Jurusan dan selaku Dosen Penguji I, Bapak Dr. Makmur Sirait, M.Si

sebagai Ketua Prodi Non Kependidikan, Bapak Drs. Abd. Hakim S., M.Si selaku

(6)

v

sebagai Dosen Penguji II, dan Ibu Dr. Rita Juliani, M.Si selaku Dosen Penguji III,

yang telah banyak memberikan saran.

Pada kesempatan ini penulis juga mengucapkan terima kasih kepada

sahabat Donita Manurung, Iwan Hutagalung, Jeddah Yanti, Khairizar Sapwan,

Devi Sunday, Evan Harefa, Bill, Sahata, Neni, Agnes dan saudara-saudara IKBKF

dan PP GKPI GLORIA yang telah banyak membantu dan memotivasi penulis.

Terima kasih juga penulis ucapkan pada kakak-kakak Nondik Fisika 2010,

adik-adik Nondik, serta seluruh staff pegawai jurusan fisika.

Dalam penulisan skripsi ini penulis telah berusaha semaksimal mungkin.

Akan tetapi penulis juga manusia yang tak pernah lepas dari khilaf dan salah baik

dalam penulisan maupun kekurangan yang lainnya. Untuk itu penulis

mengharapkan kritik dan saran yang bersifat membangun bagi penulis. Akhir kata

penulis ucapkan banyak terima kasih, semoga skripsi dapat bermanfaat bagi

pengembangan penelitian selanjutnya.

Medan, Juni 2016 Penulis,

(7)

DAFTAR ISI

Halaman

Lembar Pengesahan i

Riwayat Hidup ii

Abstrak iii

Kata Pengantar iv

Daftar Isi vi

Daftar Gambar ix

Daftar Tabel xi

Daftar Lampiran xii

BAB I. PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang 1

1.2 Batasan Masalah 3

1.3 Rumusan Masalah 4

1.4 Tujuan Penelitian 4

1.5 Manfaat Penelitian 4

BAB II. TINJAUAN PUSTAKA

2.1. Sistem Informasi Geografis (SIG) 5

2.1.1. Defenisi Sistem Informasi Geografis 5

2.1.2. Komponen – Komponen Sistem Informasi Geografis 5

2.1.3. Cara Kerja Sistem Informasi Geografis 6

2.1.4. Manfaat Sistem Informasi Geografis 7

2.2. Penginderaan Jauh 7

2.2.1. Fisika Penginderaan Jauh 9

2.2.2. Interaksi Komponen Penginderaan Jauh 12

2.3. Energi Elektromagnetik 15

2.3.1. Spektrum Elektromagnetik 15

(8)

vii

2.4. Prinsip Perekaman Sensor 22

2.4.1.Klasifikasi Data Citra 22

2.5. Citra Landsat 8 OLI 24

2.5.1.Keunggulan Landsat 8 26

2.5.2.Peluang Pemanfaatan Citra Landsat 8 OLI 28

2.6. Konsep Pengolahan Citra 28

2.6.1. Pre-processing citra 28

2.7. LST (Land Surface Temperature) 32

2.8. NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) 33

2.9. Kabupaten Pakpak Bharat 35

BAB III. METODE PENELITIAN

3.1. Lokasi dan Waktu Penelitian 36

3.1.1. Lokasi Penelitian 36

3.1.2. Waktu Penelitian 37

3.2. Alat dan Bahan Penelitian 37

3.2.1. Alat Penelitian 37

3.2.2. Bahan Penelitian 37

3.3. Rancangan Penelitian 38

3.3.1. Tahap Pertama 38

3.3.2. Tahap Kedua 38

3.3.3. Tahap Ketiga 40

3.4. Teknik Analisa Data 40

BAB IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1Hasil Penelitian 45

4.1.1. Pra-pengolahan Citra Landsat 45

4.1.2. Pengolahan Citra 48

4.1.2.1. NDVI (Normalized Different Vegetation Indeks) 48

4.1.2.2. TI (Thermal Index) 53

4.1.2.3. Grafik Hubungan NDVI dan LST 57

(9)

BAB V. KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan 61

5.2 Saran 61

(10)

ix

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 2.1. Bagan Alur Pengambilan Data Dengan Penginderaan Jauh 8

Gambar 2.2. Sistem Penginderaan Jauh 9

Gambar 2.3. Unsur-unsur Geometrik SLAR 10

Gambar 2.4. Gelombang Elektromagnetik 11

Gambar 2.5. Interaksi Energi 12

Gambar 2.6. Komponen Sistem Penginderaan Jauh 12

Gambar 2.7. Tipe Kurva Pantulan Spektrum Dari Tumbuhan, Tanah, Air 13

Gambar 2.8. Energi Elektromagnetik 15

Gambar 2.9. Spektrum Elektromagnetik 16

Gambar 2.10. Gelombang Frekuensi Warna Cahaya 17

Gambar 2.11. Panjang Gelombang 18

Gambar 2.12. Spektrum Warna 18

Gambar 2.13. Spektrum Gelombang Elektromagnetik 19

Gambar 2.14. Continues Tone dan Kuantifikasinya 20

Gambar 2.15. Proses Perekaman Oleh Sensor 22

Gambar 2.16. Bentuk Sensor 22

Gambar 2.17. Karakteristik Data Citra 23

Gambar 2.18. Peta Indonesia Berdasarkan Baris Dan Kolom 23

Gambar 2.19. Perhitungan Nilai NDVI 34

Gambar 3.1. Lokasi Penelitian 36

Gambar 3.2. Diagram Alir 44

Gambar 4.1. Citra Landsat 8 OLI 45

Gambar 4.2. Koreksi Geometrik Landsat 8 OLI 46

Gambar 4.3. Citra Landsat 8 OLI dan Batas Administrasi Wilayah 47

Gambar 4.4. Hasil Pemotongan Citra Landsat 8 OLI 48

Gambar 4.5. Peta NDVI Kabupaten Pakpak Bharat Tahun 2013 49

Gambar 4.6. Peta NDVI Kabupaten Pakpak Bharat Tahun 2014 50

(11)

Gambar 4.8. Peta TI Kabupaten Pakpak Bharat Tahun 2013 53

Gambar 4.11. Grafik Hubungan NDVI dan LST Tahun 2013 57

Gambar 4.14. Grafik Hubungan NDVI dan LST 59

(12)

xi

DAFTAR TABEL

Halaman

Tabel 2.1. Ukuran Panjang Gelombang 10

Tabel 2.2. Jenis -Jenis Inframerah 16

Tabel 2.3. Kombinasi Image 2 Bit 21

Tabel 2.4. Daftar Kombinasi Bit Dan Jumlah Tone 21

Tabel 2.5. Daftar Sensor Remote Sensing 24

Tabel 2.6. Perbandingan Band Landsat 7 dan 8 25

Tabel 2.7. Karakteristik Band Spektral Citra Satelit Landsat 7 ETM+ 26

Tabel 2.8. Harga LMIN Dan LMax 32

Tabel 2.9. Harga K1 dan K2 33

Tabel 3.1. Alat penelitian 37

Tabel 3.2. Bahan penelitian (Data Spasial) 37

Tabel 3.3. Bahan penelitian (Data Atribut) 37

Tabel 4.1. Nilai Statistik NDVI Tahun 2013 48

Tabel 4.2. Persentasi NDVI Tahun 2013 49

Tabel 4.7. Nilai Statistik TI Tahun 2013 53

Tabel 4.8. Persentasi TI Tahun 2013 54

(13)

DAFTAR LAMPIRAN

Halaman

Lampiran 1. Titik GCP 66

Lampiran 2. RMS Error 69

Lampiran 3. Perhitungan LST 70

Lampiran 4. Perhitungan NDVI 71

Lampiran 5. Gambar Penelitian 72

Lampiran 6. Peta Kabupaten Pakpak Bharat 73

Lampiran 7. Metadata Landsat 8 OLI 74

Lampiran 8. Surat Keterangan Dosen Pembimbing Skripsi 88

Lampiran 9. Surat Izin Penelitian 89

(14)

BAB I PENDAHULUAN

1.1Latar Belakang

Sumatera Utara memiliki luas total sebesar 181.860,65 km² yang terdiri

dari luas daratan sebesar 71.680,68 km² atau 3,73 % dari luas wilayah Republik

Indonesia. Secara geografis Provinsi Sumatera Utara terletak pada 1° - 4° Lintang

Utara dan 98° - 100° Bujur Timur. Wilayah Sumatera Utara terdiri dari daerah

pantai, dataran rendah dan dataran tinggi serta pegunungan Bukit Barisan yang

membujur ditengah-tengah dari Utara ke Selatan. Provinsi Sumatera Utara terdiri

dari 25 Kabupaten dan 8 Kota, 421 Kecamatan dan 5.828 desa. Salah satu

kabupaten yang ada di Sumatera Utara yakni Kabupaten Pakpak Bharat

(Bappenas, 2013).

Wilayah Kabupaten Pakpak Bharat secara geografis terletak pada

koordinat 2°15'00" - 3°32'00" Lintang Utara dan 96°00' - 98°31' Bujur Timur.

Kabupaten Pakpak Bharat terdiri dari delapan kecamatan yakni Kecamatan Salak,

Kecamatan Sitellu Tali Urang Jehe, Kecamatan Tinada, Kecamatan Siempat

Rube, Kecamatan Sitellu Tali Urang Julu, Kecamatan Pergetteng Getteng Sengkut

dan Kecamatan Pangindar dan 52 desa dan luasnya 1.218,30 km² (121.830 ha)

atau sekitar 1,70 % dari luas Provinsi Sumatera Utara dari luas wilayah tersebut

63.974 ha (52,51%) merupakan lahan yang efektif dan 53.156 ha (43.63%)

merupakan lahan yang belum dioptimalkan (BPS Pakpak Bharat, 2012).

Morfologi Kabupaten Pakpak Bharat terdiri dari wilayah datar/landai, kaki

bukit, dan pegunungan dengan kemiringan lereng beragam antara 0 – 8°, 8 – 15°

hingga di atas 40°. Kabupaten Pakpak Bharat beriklim tropis yang dipengaruhi

oleh iklim muson dengan curah hujan rata-rata antara 2.270 mm/tahun dengan 159

hari hujan dengan suhu udara berkisar antara 18 °C sampai 28 °C (LKPJ Bupati

Pakpak Bharat, 2010).

Pertumbuhan jumlah penduduk yang setiap tahun selalu bertambah

mendorong kegiatan pembangunan dalam berbagai sektor sebagai daya dukung

bagi aktivitas penduduknya. Kegiatan pembangunan serta aktivitas masyarakat di

(15)

Indonesia ini secara tidak langsung akan berpengaruh terhadap perubahan kualitas

lingkungan. Perubahan ini terjadi karena kebutuhan lahan pertanian,

pembangunan perkotaan, penebangan hutan, perataan pegunungan hijau untuk

kebutuhan pemukiman penduduk, dll. Perubahan ini telah menyebabkan dampak

yang memprihatinkan seperti suhu yang semakin meningkat, banjir, dan tanah

longsor. Perubahan ini perlu diidentifikasi dan dipetakan untuk mengurangi

dampak yang bekelanjutan karena jika tidak dilakukan maka dapat mengakibatkan

penurunan kualitas lingkungan, kerusakan lingkungan, berkurangnya sumber daya

alam, banjir dan tanah longsor akan terjadi.

Di Indonesia, tidak mudah untuk memperoleh informasi karena cakupan

daerahnya yang sangat luas serta medannya yang sering kali sulit dicapai. Hal ini

mengakibatkan biaya yang dibutuhkan untuk membuat peta yang terdistribusi di

semua daerah Indonesia menjadi sangat mahal. Perubahan lingkungan dapat

diidentifikasi dengan memanfaatkan teknologi informasi terbaru dan ter up to date

berupa sistem informasi geografis (SIG) dan penginderaan jauh (inderaja) /

remote sensing. Penginderaan jauh dilakukan tanpa bersentuhan langsung dengan

objek. Hal ini dapat memudahkan pengambilan data selain karena biayanya yang

hemat, efektif dan efisien.

Data yang digunakan pada pemanfaatan SIG dan penginderaan jauh

berupa data spasial (data yang direpresentasikan dalam bentuk peta dengan format

digital), yakni citra satelit. Citra satelit diperoleh dari hasil perekaman oleh sensor

dalam pengambilan data melalui metode penginderaan jauh dilakukan

berdasarkan perbedaan daya reflektansi energi elektromagnetik masing-masing

objek di permukaan bumi. Daya reflektansi yang berbeda-beda oleh sensor akan

direkam dan didefinisikan sebagai objek yang berbeda yang dipresentasikan

dalam sebuah citra.

Adanya data yang akurat dan baru (up to date) memberikan informasi

spasial mengenai perubahan lingkungan sangat diperlukan dalam rangka

memformulasikan strategi pengolahan yang komprehensif dan proposional juga

semakin mempermudah dalam mengidentifikasi hingga pemetaan perubahan yang

(16)

3

memanfaatkan format data (peta) digital akan diperoleh kemudahan dalam

melakukan analisis kebutuhan.

Teknik penginderaan jauh sebelumnya pernah dimanfaatkan dalam

penelitian, seperti penelitian Tommy opa (2010) tentang analisis perubahan luas

lahan mangrove di Kabupaten Pohuwato Provinsi Gorontalo, Bakara (2012)

tentang data citra satelit penginderaan jauh untuk kebutuhan Nasional, Atrifiana

(2013) tentang analisis perubahan vegetasi kota semarang menggunakan bantuan

teknologi penginderaan jauh, Fariz (2014) tentang identifikasi penutupan lahan

dengan menggunakan citra satellite SPOT 4, Penelitian Sri (2010) tentang tinjauan

metode deteksi parameter kekeringan berbasis data penginderaan jauh dan

Adnindya (2013) tentang pemanfaatan citra landsat 7 ETM untuk menganalisa

kelembaban hutan berdasarkan nilai indeks kekeringan. Perbedaannya adalah citra

yang digunakan adalah citra landsat 8 OLI, yaitu landsat keluaran terbaru.

Berdasarkan uraian di atas, peneliti tertarik melakukan penelitian

mengenai pengidentifikasian perubahan lingkungan ditinjau dari parameter NDVI

dan LST dengan memanfaatkan Citra Landsat 8 OLI menggunakan Sistem

Informasi Geografi (SIG) dan penginderaan jauh (Remote Sensing) dengan judul :

Pemanfaatan Citra Satelit Landsat 8 OLI untuk Mengidentifikasi Perubahan Lingkungan dengan Parameter NDVI dan LST di Kabupaten Pakpak Bharat.

1.2Batasan Masalah

Untuk memberi ruang lingkup yang jelas dalam penelitian ini penulis

membatasi masalahnya yaitu :

1. Penelitian dilakukan di beberapa titik pada beberapa kecamatan yang berbeda

di Kabupaten Pakpak Bharat.

2. Data Spasial berupa citra Landsat 8 OLI (Onboard Operational Land Imager)

yakni citra Landsat dengan Path = 129 dan Row = 58 keluaran tanggal 07 juni

2013, 23 April 2014 dan 02 mei 2015 yang memiliki sedikit noise (berupa

(17)

3. Data Spasial berupa citra Landsat 8 OLI, dan data atribut berupa peta

administrasi digunakan untuk menghitung NDVI dan LST di Kabupaten

Pakpak Bharat.

1.3 Rumusan Masalah

Berdasarkan uraian dari latar belakang masalah maka masalah dirumuskan

sebagai berikut :

1. Bagaimana menentukan perubahan vegetasi dan suhu dengan citra landsat 8

OLI ?

2. Bagaimana korelasi hubungan antara perubahan vegetasi dan perubahan suhu ?

3. Bagaimana memetakan perubahan lingkungan dengan NDVI dan LST ?

1.4 Tujuan Penelitian

Tujuan penelitian ini, yakni :

1. Mengetahui perubahan vegetasi dan suhu di Kabupaten Pakpak Bharat.

2. Mengetahui hubungan antara perubahan vegetasi dan perubahan suhu.

3. Memetakan perubahan lingkungan dengan parameter NDVI dan LST.

1.5 Manfaat Penelitian

Manfaat penelitian ini, yakni :

1. Memberikan informasi berupa gambaran perubahan vegetasi dan perubahan

suhu di Kabupaten Pakpak Bharat.

2. Memberikan persamaan prediksi perubahan lingkungan yang diperoleh dari

data spasial dengan menggunakan analisis korelasi NDVI dan LST di

Kabupaten Pakpak Bharat.

3. Menjadi acuan untuk melakukan kegiatan pengolahan lahan di Kabupaten

(18)

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. Kesimpulan

Dari hasil penelitian yang dilakukan maka dapat diambil kesimpulan

antara lain.

1. Perubahan vegetasi dinilai berdasarkan indeks NDVI dari tahun 2013

sampai dengan tahun 2015 yakni 0,630045 pada tahun 2013, 0,620906

pada tahun 2014 dan 0,620764 pada tahun 2015. Hal ini membuktikan

adanya penurunan nilai NDVI yang meyatakan penurunan

vegetasi.Perubahan suhu dinilai berdasarkan indeks TI dari tahun 2013

sampai dengan tahun 2015 yakni 31,7818oC pada tahun 2013, 34,5608oC

pada tahun 2014, dan 35,481oC pada tahun 2015. Hal ini membuktikan

adanya peningkatan nilai TI yang menyatakan peningkatan suhu.

2. Hubungan antara NDVI dengan LST berbanding terbalik, apabila nilai

NDVI tinggi maka nilai LST rendah, seperti nilai NDVI untuk hutan > 0,6

sementara nilai suhu di rentang 200C – 250C, sebaliknya apabila nilai

NDVI rendah maka nilai LST tinggi seperti daerah pemukiman yang

memiliki nilai NDVI di rentang 0 – 0,25 dan suhu > 300C.

3. Parameter NDVI dan LST terhadap perubahan lingkungan sangat

berpengaruh. Rapat atau tidaknya vegetasi mempengaruhi suhu permukaan

pada suatu lingkungan.

5.2. Saran

Dari semua rangkaian penelitian yang telah dilakukan, ada beberapa saran

yang dapat dilakukan untuk pengembangan penelitian ini, yaitu :

1. Melakukan penambahan titik kontrol lapangan (GCP) yang diambil

langsung di lokasi penelitian dan melakukan pengolahan dengan data

terbaru untuk pembaharuan informasi yang berkelanjutan.

(19)

2. Dengan meningkatnya suhu dari tahun 2013 sampai 2015 yaitu dari

31,7818 sampai 35,481 maka pemerintah setempat diharapkan untuk

memberikan perhatian terhadap lahan yang sudah rusak (gundul) dengan

melakukan reboisasi (penghijauan) sehingga kerusakan lingkungan bisa

(20)

63

DAFTAR PUSTAKA

Adnindya, F., (2013), Pemanfaatan Citra Landsat 7 ETM Untuk Menganalisa Kelembaban Hutan Berdasarkan Nilai Indeks Kekeringan, Skripsi, FT, ITS, Surabaya.

Aftriana, C., (2013), Analisis Perubahan Vegetasi Kota Semarang Menggunakan Bantuan Teknologi Penginderaan Jauh, Skripsi, FIS, UNESA, Semarang.

Andersen, J.A., (2001), Distributed Hydrological Modelling and Application of Remote Sensing Data. Tesis Environment & Resources DTU,Technical University of Denmark, Denmark.

Ariawan, P., (2010), Sistem Informasi Geografis, Universitas Udayana, Denpasar.

Badan Perencanaan Pembangunan Daerah Pakpak Bharat (Bappeda), (2012), Pakpak Bharat dalam Angka, Badan Pusat Statistik Pakpak Bharat.

Badan Perencanaan Pembangunan Nasional (Bappenas), (2013), Profil Pembangunan Sumatera Utara, Bappenas, Jakarta. http://simreg.bappenas.go.id/view/profil/clickD.php?id=2

Budianto, E., (2010), Sistem Informasi Geografis dengan ArcView GIS, Andi, Yogyakarta.

Bupati Pakpak Bharat, (2010),Laporan Keterangan Pertanggung jawaban (LKPJ) Bupati Kabupaten Pakpak Bharat, Pemerintahan Daerah Kabupaten Pakpak Bharat, Kabupaten Pakpak Bharat.

Ekadinata, A., Sonya, D., dan Danan, P., (2011), Sistem Informasi Geografis untuk Pengelolaan Bentang Lahan Berbasis Sumber Daya Alam, PT. Bumi Pertiwi, Malang.

Fariz, H., (2014), Identifikasi Penutupan Lahan Menggunakan Citra Satelit SPOT 4, Skripsi, FT, Universitas Pakuan Bogor, Bogor.

Howard, J. A., (1996), Penginderaan Jauh untuk Sumber Haya Hutan: Teori dan Aplikasi, Gadjah Mada University Press, Yogyakarta.

Lillesand, T. M., and Kiefer, R. W., (1999), Remote Sensing and Image Interpretation, Third Edition, John Wiley & Son Inc., New York.

Lo, C. P., (1996), Pengideraan Jauh Terapan, University Indonesia, Jakarta.

(21)

National Aeronautics and Space Administration., (2014), Landsat 7 Science Data User Handbook, NASA Press, US.

Opa, E. T., (2010), Analisis Perubahan Luas Lahan Mangrove di Kabupaten Pahuwato Provinsi Gorontalo dengan Menggunakan Citra Landsat, Skripsi, FPIK Unsrat, Manado.

Pemerintah Daerah Kabupaten Pakpak Bharat, (2012), Rancanga Kerja Pemerintahan Daerah (RKPD) Provinsi Sumatera Utara Tahun 2012, Pemda Kabupaten Pakpak Bharat.

Pemerintah Provinsi Sumatera Utara, (2012), Rancangan Kerja Pemerintahan Daerah (RKPD) Provinsi Sumatera Utara Tahun 2012, Pemprov Sumatera Utara.

Paine, D.L., (1981), Aerial Photography and Image Interpretation for Resources Management, New york.

Prasetyo, A., (2011), Modul Dasar Sistem Informasi Geografis, Departemen Konservasi Sumberdaya Hutan Dan Ekowisata Fakultas Kehutanan IPB, Bogor.

Rahayu, D.; (2014), Koreksi Radiometrik Citra Landsat-8 Kanal Multi spectral menggunakan Top of Atmosphere untuk Mendukung Klasifikasi Penutup Lahan, Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh, Seminar Nasional Penginderaan Jauh 2014.

Rikimaru, A., Roy, P.S, dan Miyatake, S., (2002), Tropical Forest Cover Density Mapping, Journal of Tropical Ecology v43 (1) : 39-47.

Sabin, F.F, Jr, (1978), Remote Sensing, Principles And Interpretation, San fransisco.

Sulastri T., (2002), Deteksi Perubahan Penyebaran Tanaman Teh dengan Metode NDVI Menggunakan Data Citra Landsat TM Tahun 1994 dan Tahun 2001 (Studi Kasus : Provinsi Jawa Barat), Skripsi, Depatemen Teknik Geodesi, ITB, Bandung.

Suseno, A., (2008), Modul Sistem Informasi Tingkat Dasar, Jakarta.

Sutanto, (1986), Penginderaan Jauh, jilid 1 dan 2, Gadjah mada university press: yogyakarta.

(22)

65

Tim SIG PT. Geomatik-Konsultan, (2010), Sistem informasi Geografis, PT Geomatik, Jakarta.

Trevett, J. W., (1986)., Imaging Radar For Resources Survey, New York.

Trisakti, B., (2012), Pemanfaatan Data Citra Satelit dalam Mendukung Pengelolaan SDA, Pusat Pemanfaatan LAPAN, Bogor.

Zetifarry, R., (2013), Analisis Data Spasial Untuk Prediksi Lahan Kritis Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda (Studi Kasus : Kawasan Hutan Lindung Kabupaten Bandung Bharat), Skripsi, Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian, ITP, Bandung.

BMKG., (2015),

http://news.liputan6.com/read/2102503/panas-jakarta-dan-ramalan-neraka-di-bumi (diakses tanggal 10 Juli 2016)

NASA., (2015), Landsat Data Continuity Mission Brochure http://www.usgs.gov/ (diakses 27 November 2015)

NASA., (2015), http://earthobservatory.nasa.gov /Features/MeasuringVegetation/

Measuring_Vegetation_2.php (diakses tanggal 27 November 2015)

USGS., (2015), http://landsat.usgs.gov/ band designations landsat satellites.php (diakses tanggal 27 November 2015)

USGS., (2015), Using the USGS Landsat 8 Product.

http://landsat.usgs.gov/Landsat8 Using_Product.php (diakses tanggal 27

November 2015)