Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/170302
Title: Perubahan Tutupan Lahan menggunakan Citra Sentinel-2A di Desa Cipanjalu dan Ciporeat, Kecamatan Cilengkrang, Kabupaten Bandung.
Other Titles: Land Cover Change Using Sentinel-2A Imagery in Cipanjalu and Ciporeat Villages, Cilengkrang District, Bandung Regency
Authors: Puspaningsih, Nining
Zahra, Shafa Qanitha
Issue Date: 2025
Publisher: IPB University
Abstract: Pertumbuhan penduduk dan peningkatan aktivitas ekonomi mengakibatkan perubahan tutupan dan penggunaan lahan. Pemantauan perubahan tutupan lahan dapat dilakukan melalui pemanfaatan teknologi penginderaan jauh. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan kelas tutupan lahan, menganalisis tingkat akurasi hasil klasifikasi, serta mengidentifikasi perubahan tutupan lahan pada tahun 2019 hingga 2024 di Kecamatan Cilengkrang. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah klasifikasi digital dengan algoritma Random Forest. Klasifikasi menghasilkan enam kelas tutupan lahan berdasarkan acuan Standar Nasional Indonesia (SNI) 7645:2014. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa algoritma Random Forest memiliki tingkat akurasi yang tinggi, yaitu sebesar 90,71%. Analisis perubahan tutupan lahan menunjukkan bahwa sebagian besar wilayah Kecamatan Cilengkrang tidak mengalami perubahan, yaitu sebesar 95,22%. Perubahan terbesar terjadi pada kelas pertanian lahan kering, yang meningkat sebesar 4,69% atau seluas 120,14 hektar, menggantikan tutupan semak belukar pada tahun 2019.
Change in population and the increase in economic activities have led to changes in land cover and land use. Monitoring these land cover changes can be carried out through the utilization of remote sensing technology. This study aims to classify land cover types, analyze classification accuracy, and identify land cover changes from 2019 to 2024 in Cilengkrang District. The method used is digital classification employing the Random Forest algorithm. The classification produced six land cover classes based on the Indonesian National Standard (SNI) 7645:2014. The results indicate that the Random Forest algorithm achieved a high level of accuracy, reaching 90.71%. Land cover change analysis revealed that most of the study area experienced no change (95.22%). The most significant change occurred in dryland agriculture, which increased by 4.69% or 120.14 hectares, replacing shrubland areas in 2019.
URI: http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/170302
Appears in Collections:UT - Forest Management

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
cover_E1401211039_13571941539644619dea00f906ef18b6.pdfCover607.34 kBAdobe PDFView/Open
fulltext_E1401211039_b81ee89b08524213a8fc9365a8fef4bf.pdf
  Restricted Access
Fulltext1.61 MBAdobe PDFView/Open
lampiran_E1401211039_b1f349dd0a934b939f3238f4a02b5ef5.pdf
  Restricted Access
Lampiran163.76 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.