PEMANFAATAN CITRA SATELIT UNTUK MENGIDENTIFIKASI PERUBAHAN LINGKUNGAN DENGAN PARAMETER NDVI DAN LST DI PULAU NIAS.

(1)

Oleh:

Evan Alvin Harefa NIM 4122240003 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 adalah seorang anak laki-laki yang lahir di Kecamatan

Gunungsitoli, Kota Gunungsitoli, Sumatera Utara pada tanggal 16 Desember 1994

dan diberi nama Evan Alvin Harefa. Penulis merupakan anak ke 2 dari 2

bersaudara yang dibesarkan dan dididik Ayahanda Amӧli Harefa dan Ibunda Yakina Mendrӧfa adik dari Kakanda Evan Devina Harefa. Penulis memulai pendidikan pertamanya di bangku SDN 070981 Fodo, Gunungsitoli pada tahun

2000 dan lulus pada tahun 2006. Kemudian pada tahun 2006 penulis melanjutkan

pendidikan sekolah di SMP Negeri 1 Gunungsitoli dan lulus pada tahun 2009.

Tahun 2009 penulis diterima di SMA Swasta Pembda 2 Gunungsitoli dan lulus

pada tahun 2012.

Pada tahun 2012, penulis mengikuti SNMPTN Jalur Undangan

yang kemudian lulus dan diterima di Program Studi Fisika Jurusan

Non-Kependidikan Fisika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam

Universitas Negeri Medan. Selama proses pendidikan kampus berjalan penulis

juga aktif dalam kegiatan Kelompok Diskusi Bidang Kajian Fisika Bumi (KDBK

Fisika Bumi). Kegiatan intrakulikuler di UNIMED yang pernah diikuti antara lain

kuliah lapangan ke Bukit Lawang dan Siborong-borong, serta pelatihan web dan

server fundamental. Kegiatan ekstrakulikuler yang pernah diikuti adalah IKBKF

(4)

iii

PEMANFAATAN CITRA SATELIT UNTUK MENGIDENTIFIKASI PERUBAHAN LINGKUNGAN DENGAN PARAMETER

NDVI DAN LST DI PULAU NIAS

Evan Alvin Harefa (4122240003)

ABSTRAK

Telah dilakukan penelitian dengan memanfaatkan citra satelit landsat 5 TM dan landsat 8 OLI dengan tujuan untuk mengidentifikasi perubahan lingkungan dengan parameter NDVI dan LST di Pulau Nias 0°12'00" - 1°32'00" Lintang Utara dan 97°00' - 98°00' Bujur Timur. Penelitian ini bertujuan untuk menghitung perubahan kerapatan vegetasi, menghitung suhu permukaan tanah dan mengitung pengaruh kerapatan vegetasi terhadap suhu permukaan tanah, mulai dari tahun 2003 sampai tahun 2015 melalui penafsiran citra satelit Landsat 5 TM dan Landsat 8 OLI.

Pengidentifikasian perubahan lingkungan dilakukan dengan menentukan nilai NDVI dan LST dengan memanfaatkan data citra satelit Landsat 5 TM, Landsat 8 OLI Path 129 Row 59, dan Data ASTER GDEM N02E98. Metode penelitian pengidentifikasian perubahan lingkungan dengan metode overlay (tumpang susun) memanfaatkan software ArcGIS 10.0 dan ENVI 4.7, pada peta batas administrasi di 4 kabupaten dan 1 kota di Pulau Nias yang didukung dengan menggunakan titik kontrol (GCP) peninjauan langsung lokasi penelitian sebanyak 40 titik yang dilakukan di Kabupaten Nias dan Kotamadya GunungsitOLI.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa perubahan lingkungan telah terjadi di Pulau Nias yang ditunjukan dengan menurunnya nilai rata-rata kerapatan vegetasi (NDVI) pada tahun 2003,2006, 2009, 2012 dan 2015 dimana nilai NDVI nya berturut-turut 0,26; 0,25; 0,23; 0,13 dan 0,11 dan naiknya rata-rata suhu permukaan tanah (LST) pada tahun 2003, 2006, 2009, 2012 dan 2015 nilai LST nya berturut-turut 16,84 , 19,15 , 21,35 , 22,59 dan 28,04 . Serta hubungan linear Negatif antara NDVI dan LST yang memiliki nilai rata-rata korelasi -0,81.

(5)

KATA PENGANTAR

Segala puji dan syukur bagi Allah Tri Tunggal atas segala berkat

dan rahmat-Nya kepada penulis sehingga penelitian yang berjudul “Pemanfaatan Citra Satelit untuk Mengidentifikasi Perubahan Lingkungan dengan Parameter NDVI dan LST di Pulau Nias” ini dapat diselesaikan dengan baik sesuai dengan waktu yang direncanakan.

Dalam kesempatan ini penulis menyampaikan ucapan terimakasih

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 serta Bapak

Dr. Rahmatsyah, M.Si selaku dosen penguji I, Bapak Drs. Rappel Situmorang

M.Si., selaku dosen penguji II dan Bapak Drs. Jonny Haratua Panggabean, M.Si

selaku dosen penguji III. Disamping itu penulis juga mengucapkan terimakasih

kepada Ibu Dr. Derlina, M.Si selaku dosen Pembimbing Akademik yang selama

ini telah memberikan bimbingan dan saran dalam perkuliahan. Kepada Bapak

Alkhafi Maas Siregar, M.Si selaku Ketua Jurusan Fisika dan Bapak Dr. Makmur

Sirait, M.Si selaku Ketua Program Studi Fisika FMIPA UNIMED serta seluruh

staf pegawai jurusan Fisika FMIPA UNIMED. Ucapan terimakasih kepada Bapak

Drs.Edison Ziliwu, MM. M.Si selaku sekretaris daerah Kota Gunungsitoli yang

telah memberikan izin penelitian di Kota Gunungsitoli.

Teristimewa penulis ucapkan terimakasih yang sebesar-besarnya kepada

Ayahanda Amӧli Harefa dan Ibunda Yakina Mendrӧfa, yang telah membesarkan,

mendidik, mendukung serta mendoakan dengan kasih sayang yang tulus serta

penulis ucapkan terima kasih kepada Kakanda Evan Devina Harefa, yang telah

memberikan semangat kepada penulis dalam penyusunan skripsi ini.

Penulis juga mengucapkan terimakasih kepada saudara seperjuangan

Fisika Non dik 2012 (Hendro, Andi, Cindi, Herianto, Martha, Konni, Renny,

Intan, Isrin, Deni, Clara, Peter, Suryani, Rita, Irma,Viktor, Habibi, Wahyu,

Ibrahim,erni, Lily, Alfrina, Gloria, Juliana, Kak Elvi, Sri, Marnala, Ulfa,

(6)

v

sahabat-sahabat terbaik (Albert Niaman Telaumbanua, Novanolo Telaumbanua,

Bang Randy Wempy Silalahi, Kak Jedah Yanti dan Lukas L Ginting) yang telah

memberikan banyak bantuan tenaga, materi serta semangat kepada penulis dan

teman-teman yang tidak dapat disebutkan satu persatu.

Semoga hasil penelitian ini bermanfaat bagi pengembangan ilmu

(7)

DAFTAR ISI

2.1.1.Definisi Remote Sensing 6

2.1.2.Komponen-Komponen Remote Sensing 7

2.1.3.Klasifikasi Data Citra 8

2.2. Fisika dan Remote Sensing 10

2.2.1.Fisika Penginderaan Jauh 10

2.2.2.Jendela Atmosfer 13

2.2.3.Interaksi Komponen Sistem Penginderaan Jauh 16

2.2.4.Sistem Penginderaan Jauh 18

2.2.5.Hambatan dari Atmosfer 29

2.3. Citra Satelit 30

2.3.1.Keunggulan Landsat 8 OLI 34

2.3.2.Peluang Pemanfaatan Citra Landsat 8 OLI 35

2.4. Konsep Pengolahan Citra 36

2.4.1.Pra-Processing Citra 36

2.4.2.Klasifikasi Citra 39

2.5. Konsep Pengolahan Perubahan Lingkungan 40 2.5.1.Perhitungan LST Menggunakan Remote Sensing 40 2.5.2.Perhitungan NDVI menggunakan Remote Sensing 43

BAB III. METODE PENELITIAN

3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian 44

3.1.1 Lokasi Penelitian 44

(8)

vii

3.2 Alat dan Bahan Penelitian 45

3.2.1. Alat Penelitian 45

3.2.2. Bahan Penelitian 45

3.3. Rancangan Penelitian 45

3.4. Teknik Pengambilan Data 47

3.5. Teknik Analisis Data 47

3.6. Diagram Alir Penelitian 51

BAB IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil Penelitian

4.1.1 Pra-pengolahan Citra Satelit 55

4.1.2 Pengolahan Citra Satelit 54

4.2 Pembahasan 67

BAB V. KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan 70

5.2 Saran 70

(9)

DAFTAR GAMBAR

Halaman Gambar 2.1. Bagan alur pengambilan data dengan penginderaan jauh 7

Gambar 2.2. Karakteristik data citra 9

Gambar 2.3. Peta Indonesia berdasarkan baris dan kolom 9

Gambar 2.4. Sistem Penginderaan jauh 11

Gambar 2.5. Gelombang Elektromagnetik 13

Gambar 2.6. Jendela atmosfer 14

Gambar 2.7. Interaksi energi 15

Gambar 2.8. Komponen system penginderaan jauh 16

Gambar 2.9. Tipe kurva pantulan spectrum tumbuhan, air dan tanah 17

Gambar 2.10. Proses perekaman oleh sensor 19

Gambar 2.11. Bentuk sensor 19

Gambar 2.12. Proses perekaman permukaan oleh sensor 19

Gambar 2.13.Komponen-komponen gelombang elektromagnetik 22

Gambar 2.14. Tenaga pancaran oleh benda hitam sempurna 23

Gambar 2.15. Spektrum elektromagnetik 23

Gambar 2.16. Gelombang frekuensi warna cahaya 24

Gambar 2.17.Panjang gelombang 25

Gambar 2.18. Spektrum warna 25

Gambar 2.19. Spectrum gelombang elektromagnetik 26

Gambar 2.20. Continues tone dan kuantifikasi 27

Gambar 2.21. Perhitungan nilai NDVI 43

Gambar 2.22. Klasifikasi nilai Kerapatan NDVI 43

Gambar 3.1. Lokasi penelitian 44

Gambar 3.2 Diagram Alir Penelitian 51

Gambar 4.1. Citra Landsat 5 TM dan 8 OLI 53

Gambar 4.2 Koreksi Geometrik Landsat 57

Gambar 4.3 Perbandingan suhu 55

Gambar 4.4 Penyebaran 40 Titik sampel penelitian di pulau Nias 56

Gambar 4.5 Peta NDVI Pulau Nias Tahun 2003 57

(10)

ix

Gambar 4.10 Grafik perubahan Rata-rata NDVI di pulau nias 60

Gambar 4.11 Peta Indeks Temperatur Pulau Nias tahun 2003 62

Gambar 4.16 Grafik perubahan rata-rata LST di Pulau Nias 64

Gambar 4.17 (a,b,c,d,e) Grafik Korelasi NDVI dan LST dari titik Sampel 66

Gambar 4.18 Grafik perubahan NDVI Pulau Nias 68

Gambar 4.19 Grafik Perubahan Luas Kerapatan Vegetasi dalam satuan Hektar 68

(11)

DAFTAR TABEL

Halaman

Tabel 2.1.Daftar Sensor remote sensing 10

Tabel 2.2.Wahana, sensor dan detektor 21

Tabel 2.3. Kombinasi image 2 bit 28

Tabel 2.4. Daftar kombinasi bit dan jumlah tone 28

Tabel 2.5. Karakteristik landsat 8 Untuk sensor OLI dan TIRS 31

Tabel 2.6.Perbandingan band Landsat 7 dan Landsat 8 33

Tabel 2.7. Karakteristik band spektral citra satelit landsat 7 ETM+ 34

Tabel 2.8. Harga LMIN dan LMAX 38

Tabel 2.9. Harga K1 dan K2 42

Tabel 3.1. Alat Penelitian 45

Tabel 3.2. Tabel Data Spasial 45

Tabel 3.3. Tabel Data Atribut 45

Tabel 4.1 Data kooordinat titik sampel penelitian 54

Table 4.2 Klasifikasi NDVI Pulau Nias Tahun 2003 57

Tabel 4.7 Nilai Statistik NDVI Pulau Nias 60

Tabel 4.8 Statistik indeks temperature 63

(12)

xi

DAFTAR LAMPIRAN

Halaman

Lampiran 1.Metadata Landsat path 129 Row 059 73

Lampiran 2.Titik Kontrol (GCP) Penelitian di Kab. Pakpak Bharat 93

Lampiran 3.Perhitung salah satu indeks pada FCD 98

Lampiran 4. Langkah-langkah menghitung NDVI 99

Lampiran 5. Koreksi Radiometri 101

Lampiran 6. Surat Keterangan Dosen Pembimbing Skripsi 103

Lampiran 7. Surat Penelitian di Bappeda Gunungsitoli 104

(13)

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. Salah satu daerah yang ada di

Sumatera Utara yakni Pulau Nias (Bappenas, 2013).

Pulau Nias adalah sebuah pulau yang berada di sebelah barat Pulau

Sumatera, terletak antara 0ᵒ12′ – 1ᵒ32′ Lintang Utara (LU) dan 97ᵒ – 98ᵒ Bujur

Timur (BT), yang memiliki jarak ± 85 km laut dari kabupaten Tapanuli Tengah.

Luas wilayah Pulau Nias 5.625 Km2 atau 7,8 persen dari luas provinsi Sumatera

Utara dan memiliki panjang ± 120 Km dan lebar ± 40 Km, memanjang sejajar

dengan pulau Sumatera. Sebelah utara pulau ini berbatasan dengan pulau Banyak

(Daerah Istimewa Aceh), sebelah selatan dengan pulau Mentawai (Sumatera

Barat), sebelah timur dengan Pulau Mursala (kabupaten Tapanuli Tengah), dan

sebelah barat dengan Samudera Hindia. Pulau Nias memiliki topografi yang

berbukit-bukit, sempit dan terjal serta pegunungan, dengan ketinggian antara

0-800 m di atas permukaan laut. Curah hujan cukup tinggi mencapai rata-rata

3.145,1 mm per tahun. Suhu udara berkisar antara 14,3ᵒ-30,4ᵒ dengan kelembaban

± 80-90 dan kecepatan angin antara 5-6 knot/jam. (BPS Nias, 2014).

Pulau Nias merupakan daerah berkembang. Daerah berkembang sangat

identik dengan lonjakan penduduk yang tinggi, lonjakan penduduk di Nias

mengalami peningkatan dari tahun 2010 sebesar 756.938 orang dan pada 2015

mencapai 790.666 orang. Pulau Nias juga telah mengalami beberapa kali

pemekaran yang menghasilkan 4 kabupaten dan 1 Kotamadya.28 Maret 2005

Pulau Nias dilanda gempa bumi dengan kekuatan 7,8 SR, sampai sekarang pulau

ini masih dalam proses pemulihan dari bencana yang telah terjadi. Lonjakan

(14)

2

penduduk, pemekaran daerah, dan bencana mengakibatkan perubahan yang

signifikan pada lingkungan. Perubahan ini terjadi karena kebutuhan lahan

pertanian, pembangunan gedung-gedung pemerintahan yang baru, penebangan

hutan, perataan pegunungan hijau untuk kebutuhan pemukiman penduduk, dll.

Perubahan ini telah menyebabkan dampak yang memprihatinkan seperti suhu

yang semakin meningkat, daerah perkotaan yang tidak hijau lagi, 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, degradasi lingkungan/kerusakan lingkungan,

berkurangnya sumberdaya alam, banjir dan tanah longsor akan terus terjadi,

apalagi pulau ini merupakan daerah rawan bencana (BPS Nias, 2014).

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

(Sukojo,2003).

Data yang digunakan pada pemanfaatan SIG dan penginderaan jauh

berupa data spatial (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 (Novianti,2012).

Adanya data yang akurat dan terbaru memberikan informasi spatial mengenai perubahan lingkungan sangat diperlukan dalam rangka

memformulasikan strategi pengolahan yang komprehensif dan proposional juga

semakin mempermudah dalam mengidentifikasi hingga pemetaan perubahan yang

terjadi. Dengan perkembangan teknologi informasi dewasa ini maka dengan

(15)

melakukan analisis kebutuhan (Pusat pengembangan dan pemberdayaan pendidik,

2013).

Teknik penginderaan jauh sebelumnya pernah dimanfaatkan dalam

penelitian, seperti penelitian Zhang(2015) tentang besarnya kontribusi

kelembaban tanah pada pengurangan dampak naiknya suhu permukaan tanah

menggunakan data landsat 8 di cina menghasilkan kontribusi yang sangat besar dari kelembaban tanah pada penurunan suhu didaerah perkotaan, penelitian ini

menghasilkan korelasi dari suhu permukaan tanah dan kerapatan vegetasi yang

berbanding terbalik di daerah Xu Zhou sebelah barat laut cina, Wu (2014) tentang

GDVI untuk karakterisasi tanah kering yang mengasilkan korelasi antara

kerapatan vegetasi dan leaf area index, Atrifiana (2013) tentang Analisis perubahan vegetasi kota semarang menggunakan bantuan teknologi penginderaan

jauh menghasilkan lima kelas kerapatan vegetasi kota semarang yang luasnya

semakin sempit dari tahun ke tahun, Fariz (2014) tentang identifikasi penutupan

lahan dengan menggunakan citra satellite SPOT 4 penelitian ini menghasilkan jenis penggunaan lahan di kabupaten Indragiri Hulu Provinsi Riau seperti hutan,

tanaman industri, semak belukar, perkebunan, lahan terbuka, lahan terbangun dan

air, Penelitian Rakhmawati (2012) tentang pemanfaatan citra lansat untuk estimasi

biomassa atas permukaan dari berbagai penutupan lahan dengan pendekatan

Indeks Vegetasi di Kabupaten Mamuju Utara, Sulawesi Barat menghasilkan 12

jenis penutupan lahan yang didominasi hutan, perkebunan dan kebun campuran,

serta indeks kerapatan vegetasi memiliki korelasi paling tinggi dengan

biomassanya dan Adnindya (2013) tentang pemanfaatan citra landsat 7 ETM untuk menganalisa kelembaban hutan berdasarkan nilai indeks kekeringan di

Banyuwangi yang menghasilkan klasifikasi vegetasi jarang, sedang dan rapat .

Perbedaannya adalah lokasi penelitian dilakukan di pulau nias.

Berdasarkan uraian di atas, peneliti tertarik melakukan penelitian

mengenai pengidentifikasian perubahan lingkungan ditinjau dari parameter NDVI dan LST dengan memanfaatkan Citra satelit menggunakan Sistem Informasi Geografi (SIG) dan penginderaan jauh (Remote Sensing) dengan judul:

(16)

4 Row = 59 dan sedikit noise (berupa tutupan awan).

3. Data spatial berupa citra satelit digunakan untuk menghitung NDVI dan LST di Pulau Nias.

1.3Rumusan Masalah

Berdasarkan uraian dari latar belakang masalah maka masalah dirumuskan

sebagai berikut:

1. Bagaimana menghitumg perubahan vegetasi dengan citra satelit ?

2. Bagaimana menghitung perubahan suhu dengan citra satelit ?

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

4. Bagaimana memetakan perubahan lingkungan dengan NDVI dan LST ?

1.4Tujuan Penelitian

Tujuan penelitian, yakni :

1. Mengetahui perubahan vegetasi di Pulau Nias

2. Mengetahui pengaruh suhu permukaan terhadap daerah perkotaan

1. Mengetahui hubungan perubahan vegetasi dengan perubahan suhu

2. Memetakan perubahan lingkungan dengan parameter NDVI dan LST

1.5Manfaat Penelitian Manfaat penelitian, yakni :

1. Memberikan informasi berupa gambaran kawasan yang terjadi perubahan di

Pulau Nias guna mengefisiensikan penggunaan Lahan, pemulihan bencana,

(17)

2. Memberikan persamaan prediksi perubahan lingkungan yang diperoleh dari

data spatial dengan menggunakan analisis korelasi NDVI dan LST di Pulau Nias.

3. _{Menjadikan acuan untuk melakukan kegiatan Pengolahan lahan dan penataan}

(18)

70 BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1. Kesimpulan

Dari hasil penelitian yang dilakukan maka dapat diambil kesimpulan

antara lain: korelasi variable tidak searah dan mendekati -1(highest negative correlation)

4. Dari hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa telah terjadi perubahan

lingkungan di Pulau Nias dikarenakan penurunan nilai NDVI dan naiknya suhu permukaan tanah (LST)

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.

2. Untuk pemerintah setempat diharapkan untuk memberikan perhatian terhadap

tata wilayah kota, serta perluasan kota yang berdampak pada suhu yang

semakin tinggi, dan reboisasi lahan untuk menjaga kerapatan vegetasi kota

untuk menghindari banjir, erosi, di daerah pegunungan dan suhu yang semakin

tinggi di daerah perkotaan, dikarenakan kenaikan rata-rata suhu yang sangat

(19)

DAFTAR PUSTAKA

Adnindya, F (2013), Pemanfaatan Citra Landsat 7 ETMUntuk Menganalisa Kelembaban Hutan Berdasarkan Nilai Indeks Kekeringan. Surabaya : ITS. Aftriana, C., (2013), Analisis Perubahan Vegetasi Kota Semarang Menggunakan

Bantuan Teknologi Penginderaan Jauh, Semarang :UNDIP.

Badan Perencanaan Pembangunan Daerah Kabupaten Nias (2012), Kabupaten Nias dalam angka, Badan Pusat Statistik Kabupaten Nias.

Badan Meteorologi dan Klimatologi, (2003), Kabupaten Nias dalam angka, Badan Pusat Statistik Kabupaten Nias.

Badan Meteorologi dan Klimatologi dan Geofisika, (2013), Buku informasi perubahan iklim dan kualitas udara di Indonesia, BMKG:Jakarta

Badan Perencaan 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, penerbit andi, Yogyakarta.

ESRI, (2001), ArcGIS Spatial Analyst ; Advanced GIS Spatial Analysis Using Raster and Vector Data, ESRI Press, USA.

Fariz, H. (2014), Identifikasi Penutupan Lahan Menggunakan Citra Satelite SPOT 4. Bogor.

GIS Konsorium Aceh Nias, (2007), Modul Pelatihan ArcGIS Tingkat Dasar, Staf Pemerintahan Kota Banda Aceh, Banda Aceh.

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

Lillesand, T.M., dan F.W. Kiefer, (1979), Penginderaan Jauh dan Interpretasi Citra, Yogyakarta, Gadjah Mada University Press.

Mulyanta, E. S., (2006), Pengolahan Digital Image dengan Photoshop CS2, Penerbit Andi: Yogyakarta.

NASA, (2015), http://landsat.gsfc.nasa.gov/news/news-archive/news_o429.hTMl diakses 19 Januari 2016.

NASA, (2015), Landsat Data Continuity Mission Brochure, http://www.usgs.gov/ diakses 19 Januari 2016

National Aeronautics and Space Administration, (2014), Landsat 7 Science Data

(20)

72

Novianti, L., (2012), Analisis Perubahan Luasan Tutupan Lahan Wilayah Pesisir

Timur Banyuasin dengan Metode Change Vector Analisis. Semarang:

UNDIP.

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

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

Management, New york.

Pusat Pengembangan dan Pemberdayaan Pendidik dan Energi Kependidikan Bidang Mesin dan Teknik Industri (2013), Dasar-dasar Penginderaan Jauh, Bandung.

Raharjo, B., (2010), Tutorial ArcGIS Bagi Pemula Versi ArcGIS 9.3.1, Yogyakarta, GISTutorial.NET.

Rakhmawati, M., (2012), Pemanfaatan Citra Landsat untuk Estimasi Biomassa atas Permukaan dari Berbagai Penutupan Lahan dengan Pendekatan Indeks Vegetasi. Bogor:IPB.

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

Sukojo, (2003), Penerapan Metode Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi

Geografis untukk Anlisa Perubahan Penggunaan Lahan. Surabaya :ITS.

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

Thoha, A. S., (2008), Karakteristik Citra Satelit, USU Press, Sumatera Utara. 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.

Wu, W., (2014), The Generalized Difference Vegetation Index (GDVI) for Dryland Characterization, Journal Of Remote Sensing 6:2072-4292.

Yayasan pelaGIS, (2011), Modul Pelatihan Sistem Informasi Geografis Tingkat Lanjut, Yayasan pelaGIS Press, Aceh.