Jurnal Geosains dan Remote Sensing (JGRS) Vol 2 No 1 (2021) 1-7

Kondisi Tutupan Lahan di Kabupaten Berdasarkan Indeks Vegetasi

Muhammad Nurul1*, Naira Prasiamratri1, Wayan Vinna Elvira1, Wulan Safitri1, dan Rizky Prabowo2

1Jurusan Teknik Geofisika, Fakultas Teknik, Universitas Jl. Prof. Dr. Ir. Sumantri Brojonegoro, No. 1, Gedong Meneng, Kec. Rajabasa, Kota , Lampung 35141 2Jurusan Matematika, Fakultas MIPA, Universitas Andalas Limau Manis, Kec. Pauh, Kota , Sumatera Barat 25175

Abstrak: Kabupaten Tangerang merupakan sebuah daerah kabupaten yang berada di Dikirim: Provinsi dan berpusat di . Pembangunan yang dilakukan terus- 20 September 2020 menerus di Kabupaten Tangerang secara tidak langsung memiliki dampak terhadap menurunnya lahan vegetasi. Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis tingkat Direvisi: 26 Maret 2021 kerapatan vegetasi di Kabupaten Tangerang menggunakan data citra satelit Landsat 8 yang nantinya untuk pemantauan dan penataan penggunaan lahan. Pada penelitian ini Diterima: menggunakan metode NDVI guna menggambarkan citra Landsat 8, metode NDVI akan 23 April 2021 sangat sensitif pada kegiatan proses fotosintesis pada vegetasi sehingga nilai NDVI dapat digunakan untuk membuat klasifikasi vegetasi. Nilai NDVI Kabupaten Tangerang didapatkan pada nilai maksimum diangka 0.83543 dan nilai minimum pada angka - 0,686873. Persebaran vegetasi Kabupaten Tangerang dengan sistem informasi geografis didapatkan tiga kelas tingkat kerapatan vegetasi yakni vegetasi jarang, vegetasi, dan vegetasi lebat. Kabupaten Tangerang didominasi oleh vegetasi lebat dengan daerah non vegetasi yang masih kecil menandakan vegetasi yang tersebar masih sehat. Daerah dengan kerapatan vegetasi tertinggi dengan penggunaan lahan

bukan pertanian condong pada daerah selatan Kabupaten Tangerang yang berbatasan * Email Korespondensi: [email protected] dengan Kota . Sebaliknya dengan daerah dengan kerapatan vegetasi rendah dengan lahan pemukiman menyebar pada daerah perbatasan dengan Kota Tangerang Selatan dan DKI .

Kata kunci: citra, NDVI, Tangerang, vegetasi.

Abstract: Tangerang is a regency located in Banten Province and based in Tigaraksa. Development that is carried out continuously in indirectly has an impact on decreasing vegetation. This research was conducted to analyze the density level of vegetation in Tangerang Regency using Landsat 8 satellite imagery data which will later be used for monitoring and structuring land use. In this study, using the NDVI method to describe Landsat 8 images, the NDVI method will be very sensitive to the photosynthetic process activities in vegetation so that the NDVI value can be used to make vegetation classifications. The NDVI value of Tangerang Regency is obtained at the maximum value in the number 0.83543 and the minimum value at -0.686873. The distribution of vegetation in Tangerang Regency with the geographic information system obtained three classes of vegetation density, namely sparse vegetation, vegetation, and dense vegetation. Tangerang Regency is dominated by dense vegetation with small non-vegetation areas, indicating that the distributed vegetation is still healthy. The area with the highest vegetation density with non-agricultural land use tends to the southern area of Tangerang Regency which borders Bogor . In contrast, areas with low vegetation density with residential land spread over the border areas with Kota Tangerang Selatan and DKI Jakarta. Keywords: image, NDVI, Tangerang, vegetation.

1. PENDAHULUAN menyesuaikan diri dengan kondisi sedangkan kota Kabupaten Tangerang ialah sebuah daerah memiliki sifat tetap yang tidak berubah (Fatimah, kabupaten yang berada di Provinsi Banten dan 2012). berpusat di Tigaraksa. Kabupaten Tangerang Kepadatan penduduk Kabupaten Tangerang dalam tingkat pertumbuhan penduduk dan tergolong tinggi, mengingat wilayah di Kabupaten kepadatan penduduk selalu terjadi peningkatan Tangerang tidak begitu besar. Pembangunan yang setiap tahunnya. Keadaan ditambah dengan posisi dilakukan terus-menerus di Kabupaten Tangerang Kabupaten Tangerang yang dekat dengan Ibukota secara tidak langsung memiliki dampak terhadap Jakarta. Meningkatnya angka jumlah penduduk menurunnya lahan vegetasi. Masalah penggunaan akan berimbas pada perubahan penggunaan lahan lahan diakibatkan oleh pembangunan fisik yang dan menurunnya ruang terbuka hijau di Kabupaten semakin banyak dilakukan yang tidak dapat Tangerang. Bertambahnya jumlah penduduk menampung kehidupan manusia. Masalah ini bersumber dari dua permasalahan yakni mengakibatkan perubahan penggunaan lahan yang peningkatan urbanisasi dari desa ke kota dan terbentur dengan keterbatasan tempat, dimana tingkat pertumbuhan penduduk yang tinggi. Sudah jumlah penduduk mengalami peningkatan yang menjadi rahasia umum bahwa meningkatnya tinggi. Kebutuhan terhadap tempat tinggal jumlah penduduk itu sangat cepat dan mudah meningkat setiap tahunnya tetapi tidak disertai akan

ISSN 2722-3647 Available online at https://jgrs.eng.unila.ac.id/ ISSN 2722-3639 (e) DOI: https://doi.org/10.23960/jgrs.2021.v2i1.39 Nurul dkk. / Jurnal Geosains dan Remote Sensing (JGRS) Vol 2 No 1 (2021) 1-7 2 lahan permukiman yang tersedia. Keterbatasan menjabarkan yang berhubungan dengan vegetasi lahan permukiman akan menimbulkan terjadinya (Putra, 2011). Indeks vegetasi dengan metode penggunaan lahan dan menurunnya kualitas NDVI berasumsi bahwa pada permukaan yang lingkungan (Winarti & Rahmad, 2019). berbeda akan merefleksikan berbagai jenis Keberadaan akan vegetasi pada suatu wilayah gelombang cahaya yang berbeda pula. Pada akan berdampak terhadap keseimbangan alam vegetasi yang baik akan terjadi proses fotosintesis mencakup skala yang luas. Pada umunya fungsi yang menyerap banyak gelombang merah dari vegetasi dalam sebuah ekosistem memiliki kaitan sinar matahari dan mencerminkan gelombang erat dengan keberlangsungan keseimbangan inframerah dekat lebih tinggi. Pada vegetasi yang oksigen dan karbon dioksida di udara, perbaikan kurang akan banyak memantulkan gelombang sifat fisik, biologis, dan kimia tanah, keseimbangan merah dari sinar matahari dan lebih sedikit pada tata kelola air tanah dan sebagainya. Meskipun gelombang inframerah dekat (Andini dkk., 2018). secara umum keberadaan vegetasi di sebuah area Pengambilan data citra dapat menggunakan dapat membuat komposisi vegetasi yang tumbuh bantuan alat penginderaan yang disebut dengan pada daerah itu. Pada akhirnya masyarakat sensor. Beragam sensor untuk memindai citra pada semakin banyak menopangkan harapan terhadap umumnya diletakkan pada wahana seperti balon, vegetasi guna mengatasi masalah pengendalian air pesawat terbang, satelit, maupun wahana lainnya. dan longsor lahan (Andini dkk., 2018). Data yang dihasilkan penginderaan jauh seperti Vegetasi adalah sekumpulan tanaman dari grafik, citra, dan data numerik. Data dijabarkan beberapa macam yang hidup di suatu wilayah yang guna memperoleh informasi berkaitan daerah, mempunyai hubungan yang erat. Hubungan objek, atau fenomena yang diamati. Pada proses tersebut baik antara tanaman tersebut atau dengan analisis data citra diperlukan data rujukan misal hewan yang hidup dalam vegetasi tersebut. data statistik, peta, dan data lapangan. Dari hasil Vegetasi bukan dari individu yang berkumpul akan analisis akan diperoleh informasi tentang jenis tetapi membuat satu kesatuan yang saling penutup lahan, bentang lahan, kondisi sumber berkaitan satu sama lain yang disebut dengan daya, kondisi lahan daerah yang diindera (Purwadhi sebagai suatu komunitas tanaman (Nugroho dkk., & Tjaturrahono, 2008). 2016). Vegetasi mempunyai banyak manfaat baik di Keragaman dari data akan menghasilkan tingkat pedesaan maupun di perkotaan. Manfaat itu antara kerapatan vegetasi yang berbeda pada setiap lain vegetasi dapat mempengaruhi udara di penggunaan lahan di suatu daerah. Penelitian ini sekitarnya baik secara langsung maupun tidak dilakukan untuk menganalisis tingkat kerapatan langsung dengan cara mengubah kondisi atmosfer vegetasi di Kabupaten Tangerang menggunakan lingkungan sekitarnya (Purwanto, 2015). data citra satelit Landsat 8. Dari kondisi vegetasi di Indeks vegetasi ialah perhitungan dengan cara Kabupaten Tangerang nantinya dapat digunakan kuantitatif mengukur biomassa atau kesehatan untuk Pemantauan dan penataan penggunaan vegetasi dengan membuat spektral kanal lahan, sehingga ada daerah yang di khususkan menggunakan operasi penambahan, perkalian, dan untuk ruang terbuka hijau baik untuk taman maupun pembagian satu dengan yang lain. Hasil dari indeks hutan serapan. vegetasi adalah nilai yang dapat menggambarkan Adapun penelitian yang serupa telah dilakukan kesehatan vegetasi. Indeks vegetasi yang tinggi oleh Lufilah dkk., (2017) dengan judul menggambarkan keadaan area memiliki tingkat “Pemanfaatan Citra Landsat 8 Untuk Analisis kehijauan yang tinggi seperti area hutan lebat. Indeks Vegetasi di DKI Jakarta” membahas Berkebalikan jika indeks vegetasi yang rendah akan mengenai pengolahan data citra Landsat 8. menggambarkan bahwa lahan yang diamati Langkahnya dengan preprocessing pada data citra memiliki tingkat kehijauan yang rendah dengan Landsat 8 terdiri dari tahap koreksi geometrik dan kondisi vegetasi jarang maupun bukan vegetasi pemotongan citra (subset image). Pada penelitian (Arhatin, 2007) dalam Nugroho dkk., (2016). Indeks dilakukan penghubungan antara perhitungan vegetasi adalah suatu perhitungan matematika klasifikasi penutupan lahan dengan indeks vegetasi yang menggunakan beberapa band secara Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) bersama untuk menghasilkan citra baru yang dengan cara pengkelasan terbimbing (supervised menggambarkan persebaran vegetasi (Danoedoro, classification) dan Maximum Likelihood. Analisis 2012). Analisis vegetasi ialah langkah menjabarkan NDVI dipergunakan guna mendapatkan nilai rangkaian maupun komposisi vegetasi dalam sebaran kerapatan vegetasi di DKI Jakarta. bentuk atau struktur vegetasi dari tanaman- Penelitian yang serupa dilakukan oleh Winarti & tanaman. Penyusun dari struktur vegetasi ialah Rahmad (2019) dengan judul “Analisis Sebaran stratifikasi tumbuhan, bentuk pertumbuhan, dan Dan Kerapatan Vegetasi Menggunakan Citra penutupan tajuk (Andini dkk., 2018). Landsat 8 Di Kabupaten Dairi, Sumatera Utara”. Pada saat ini teknologi pengindraan jauh sangat Pada penelitian ini mempergunakan metode canggih untuk mendeteksi sebaran vegetasi pada gambaran dari data citra Landsat 8 yang telah suatu wilayah, luas vegetasi, kerapatan vegetasi, diambil dari USGS. Pada proses pengolahan data dan pola sebaran vegetasi. Metode Normalized menggunakan perubahan bentuk NDVI dengan Difference Vegetation Index (NDVI) adalah sebuah formula Sturgess yang dikelaskan menjadi 5 kelas, pengolahan citra menajamkan spektral guna yakni tak bervegetasi, jarang, sedang, lebat, dan ISSN 2722-3647 Available online at https://jgrs.eng.unila.ac.id/ ISSN 2722-3639 (e) DOI: https://doi.org/10.23960/jgrs.2021.v2i1.39 Nurul dkk. / Jurnal Geosains dan Remote Sensing (JGRS) Vol 2 No 1 (2021) 1-7 3 sangat lebat. Proses pengumpulan data 22 April 2020 dan administrasi Kabupaten dilaksanakan dengan menggunakan perhitungan Tangerang. Citra Landsat 8 sendiri kami dapatkan nilai vegetasi menggunakan rasio metode band dari United States Geological Survey (USGS), yang merah (RED) dan band Inframerah dekat (NIR). merupakan lembaga yang membawahi bidang Teknik penjabaran data yang dipergunakan geologi, biologi, geografi sub air dari Amerika mencakup langkah persiapan data dan langkah Serikat. Kemudian terdapat data Shape file pada pengolahan data menggunakan transformasi Kabupaten Tangerang didapatkan dari Indo indeks vegetasi NDVI. Geospasial Portal untuk proses pembuat peta Menurut Huete (1998) dalam Philiani dkk., administrasi dan penggunaan lahan. Proses (2016) pada umumnya, respons spektral pada citra pengolahan data dan pembuatan peta dikerjakan satelit mempunyai sensitivitas pada tajuk pohon dengan menggunakan Laptop dengan kerapatan vegetasi (indeks luas dan daun), dan menggunakan bantuan software ArcGIS 10.3 kandungan air pada daun tumbuhan. Tambahnya besutan dari Esri. Dimana pengolahan kerapatan suatu vegetasi pada lahan terbuka menghasilkan peta administrasi, peta sebaran menjadi langkah sangat penting. Akan tetapi vegetasi Kabupaten Tangerang dan peta pemantulan pada panjang sinar tampak akan penggunaan lahan. mengecil karena adanya penambahan banyaknya Pada penelitian ini menggunakan metode daun dan tingginya tingkat penyerapan. Kaitan deskripsi guna menggambarkan citra Landsat 8 antara respons spektral terhadap inframerah dan dengan memanfaatkan sistem informasi geografis. panjang sinar tampak dengan kerapatan vegetasi Penelitian ini dimulai dengan dilakukan proses bisa digambarkan dengan suatu indeks yang preprocessing pada data citra dengan tahapan disebut indeks vegetasi. Indeks vegetasi koreksi radiometrik dan tahapan pemotongan data merupakan gabungan pada band Near Infra-Red citra (subset image). Kemudian pada data citra (NIR) dan band merah yang dipergunakan sebagai Landsat 8 yang telah melewati tahap preprocessing indikator kondisi vegetasi. Metode NDVI merupakan dapat digunakan pada analisis lanjut. Dalam metode yang menggunakan perhitungkan besarnya penelitian ini menghubungkan perhitungan indeks nilai hijau pada suatu vegetasi yang didapatkan vegetasi NDVI dengan klasifikasi tutupan lahan pada pengolahan nilai kecerahan (brightness) pada pada klasifikasi terbimbing (supervised beberapa band sensor satelit di citra satelit. Pada classification). Analisis NDVI dipergunakan guna prinsipnya, NDVI akan mengukur nilai kemiringan mendapatkan nilai persebaran kerapatan vegetasi (slope) pada selisih nilai asli band infra merah dan di Kabupaten Tangerang. Metode NDVI akan band merah dengan total nilai band merah dan infra sangat sensitif pada kegiatan proses fotosintesis merah yang ada dalam tiap piksel citra. Nilai NDVI pada vegetasi sehingga nilai NDVI dapat digunakan berkisar dari -1 sampai dengan 1 (Franklin, 2011). untuk membuat klasifikasi vegetasi. Semakin Dengan klasifikasi -1 sampai 0 termasuk ke dalam banyak vegetasi maka akan memiliki pengaruh kelompok bukan vegetasi dan 0 sampai dengan 1 pada hasil pantulannya. Bila respons yang termasuk kelompok vegetasi. dipantulkan dari radiasi panjang gelombang NIR lebih banyak daripada RED, maka vegetasi pada 2. BAHAN DAN METODE PENELITIAN area tersebut masih lebat. Sebaliknya bila radiasi 2.1. Area Penelitian panjang gelombang RED lebih dari NIR yang Kabupaten Tangerang adalah daerah dengan dipantulkan, maka vegetasi pada area jarang atau wilayah bertopografi dataran rendah dengan tipis. Menurut Lillesand (1990) dalam Lufilah dkk., ketinggian rata-rata berkisar 0-85meter di atas (2017) sendiri NDVI mempunyai kisaran nilai pada - permukaan laut, terletak pada 6°00’-6°20’ Lintang 1 sampai 1. Obek seperti awan, air, dan objek non- Selatan dan antara 106°20’-106°43’ Bujur Timur. vegetasi memiliki nilai NDVI kecil dari nol. Wilayah Kabupaten Tangerang termasuk ke dalam Sedangkan vegetasi berada pada rentang nilai 0.1 wilayah administrasi Provinsi Banten. Kabupaten hingga 0.7. Bila nilai indeks lebih dari 0.7 maka Tangerang memiliki luas wilayah 959,51 Km penutupan vegetasi tersebut dikatakan sangat persegi yang dihuni 2.794.969 jiwa. Kabupaten sehat. Tangerang sendiri terdiri dari 29 kecamatan, 28 Parameter yang digunakan kerapatan vegetasi kelurahan dan 246 Desa (Badan Pusat Statistik, yang digunakan mengacu pada penelitian Lufilah 2020). Daerah Kabupaten Tangerang dipilih dkk., (2017), dengan mengkelaskan kerapatan mengingat kabupaten ini memiliki jarak yang sangat vegetasi pada vegetasi jarang (rumput), vegetasi dekat dengan daerah ibukota Jakarta, sehingga sedang (semak/perdu), dan vegetasi lebat (tegakan dapat dipastikan bahwa kabupaten Tangerang pohon). Rumus aritmatik guna mendapatkan Indeks masuk ke dalam daerah pembangunan. Penelitian vegetasi adalah sebagai berikut: ini dilaksanakan pada April hingga Juni 2020. 푁퐼푅−푅퐸퐷 푁퐷푉퐼 = (1) 푁퐼푅+푅퐸퐷 2.2. Bahan Penelitian Bahan yang digunakan untuk mendukung Keterangan: penelitian ini merupakan data sekunder yang kami NDVI : Nilai BV dari Normalized Difference akuisisi dan lakukan pengolahan pada tahun 2020 Vegetation Index yang terdiri dari citra Landsat 8 yang diambil pada ISSN 2722-3647 Available online at https://jgrs.eng.unila.ac.id/ ISSN 2722-3639 (e) DOI: https://doi.org/10.23960/jgrs.2021.v2i1.39 Nurul dkk. / Jurnal Geosains dan Remote Sensing (JGRS) Vol 2 No 1 (2021) 1-7 4

NIR : (Near Infra Red) Nilai band spektral infra merah dekat RED : Nilai band spektral merah (Dasuka dkk., 2016)

NIR didapatkan dari band 5 pada citra Landsat 8 dan Red didapatkan dari band 4 pada citra Landsat 8 (Winarti & Rahmad, 2019).

Gambar 2. Peta Administrasi Kabupaten Tangerang, Banten. Masih banyak persebaran vegetasi yang menyebar hampir pada seluruh wilayah Kabupaten Tangerang terkecuali bagian paling utara yang terdeteksi sebgai kawasan industri. Berdasarkan peta tersebut dapat diketahui bahwa wilayah yang memiliki area dengan vegetasi lebat yakni wilayah sebelah Selatan Tangerang dan beberapa wilayah di sebelah Barat Tangerang.

Gambar 1. Diagram Alir Analisis Indeks Vegetasi Menggunakan Data Citra Landsat 8 Dengan Metode NDVI di Kabupaten Tangerang. 3. HASIL DAN PEMBAHASAN Kabupaten Tangerang secara astronomis terletak pada 6°00’-6°20’ Lintang Selatan dan antara 106°20’-106°43’ Bujur Timur. Secara luas wilayah Kabupaten Tangerang mempunyai cakupan wilayah 959,51 Km2. Adapun secara administrasi Kabupaten Tangerang berbatasan dengan Kota Tangerang Selatan, Kota Tangerang, dan DKI Jakarta pada bagian Timur, Kabupaten Bogor pada bagian Selatan, Kabupaten dan Gambar 3. Peta NDVI Kabupaten Tangerang. Kabupaten Lebak pada bagian Barat, sedangkan Banten. pada baian Utara berbatasan langsung dengan Sedangkan bagian barat yang berbatasan Laut Jawa. dengan kota Tangerang dan DKI Jakarta mulai Berdasarkan peta NDVI Kabupaten Tangerang terlihat sedikit vegetasi akibat masifnya didapatkan nilai maksimum diangka 0.83543 dan pembangunan. Wilayah tersebut meliputi , nilai minimum pada angka -0,686873. Nilai , , Parung Panjang, Tenjo, maksimum yang berada di atas angka 0.42 sebagai Jambe, Tigaraksa, , Kopo, Maja. mana yang diketahui memiliki arti bahwa terdapat Kemudian di bagian sebelah Barat Laut Tangerang daerah yang masih memiliki hutan yang sangat meliputi , , Kemiri, Mauk, . lebat dan rapat. Pada citra NDVI pada peta terlihat Sedangkan wilayah yang memiliki area non bahwa vegetasi di Kabupaten Tangerang masih vegetasi yaitu pada sebagian Utara Tangerang terjaga dengan baik. yaitu Kronjo, Kemiri, Mauk, Sukadiri, , , Kosambi. ISSN 2722-3647 Available online at https://jgrs.eng.unila.ac.id/ ISSN 2722-3639 (e) DOI: https://doi.org/10.23960/jgrs.2021.v2i1.39 Nurul dkk. / Jurnal Geosains dan Remote Sensing (JGRS) Vol 2 No 1 (2021) 1-7 5

Kemudian ditambahkan area non vegetasi untuk daerah yang tidak memiliki vegetasi.

Tabel 1. Nilai NDVI berdasarkan kerapatan vegetasi di Kabupaten Tangerang berdasarkan Lufilah dkk., (2017) No Kelas Nilai NDVI Persen Keteran Vegetasi -tase gan 1 Non (-0,686) - 0 2,53 Tidak Vegetasi ada vegetasi 2 Jarang 0 - 0,21 26,57 Padang rumput 3 Sedang 0,21 - 0,42 26.05 Semak/ perdu 4 Lebat 0,42 - 44,83 Hutan 0,835 lebat

Dari tabel di atas didapatkan bahwa wilayah non Gambar 4. Peta Kerapatan Vegetasi Kabupaten vegetasi memiliki persentase 2,53% dengan Tangerang, Banten. rentang nilai NDVI pada rentang -0,686-0, untuk Proses pengolahan data guna mendapatkan daerah vegetasi jarang dengan daerah rerumputan informasi dalam bentuk peta dari persebaran memiliki luasan wilayah 26,57% dengan rentang vegetasi Kabupaten Tangerang dengan sistem nilai NDVI pada 0-0,21, sedangkan untuk daerah informasi geografis didapatkan tiga kelas tingkat bervegetasi sedang memiliki cakupan wilayah kerapatan vegetasi ditambah 1 kelas bukan 26,05% dengan dominasi daerah semak belukar vegetasi. Wilayah yang mempunyai vegetasi jarang dan tanaman perdu dengan rentang nilai NDVI ditunjukkan oleh daerah warna kuning, wilayah pada 0,21-0,42, begitu pula dengan daerah yang mempunyai vegetasi dengan tingkat bervegetasi lebat memiliki cakupan wilayah 44,83% kerapatan sedang ditunjukkan dengan daerah dengan rentang nilai NDVI pada 0,42-0,835 dengan warna merah, dan wilayah yang mempunyai tingkat daerah didominasi pohon besar. Dari data tersebut kerapatan vegetasi rapat atau lebat ditunjukkan daerah Kabupaten Tangerang Didominasi oleh dengan daerah warna biru. Sedangkan untuk vegetasi lebat dengan daerah non vegetasi yang wilayah bukan vegerasi ditunjukkan berwarna abu- masih kecil menandakan vegetasi yang tersebar abu. masih sehat. Menurut Segah (1999), nilai-nilai NDVI Jika dilihat dari kenampakan citra, wilayah yang akan bervariasi karena pengaruh sudut datang mempunyai tingkat kerapatan vegetasi jarang cahaya matahari reflektansi sinar merah dan dicirikan dengan warna terang, hal ini disebabkan inframerah, kondisi awan, dan efek atmosfer. Dari karena refleksi dari tajuk vegetasi kecil, sehingga Beberapa penelitian didapatkan kelembaban tanah kesan yang timbul di citra berwarna lebih terang. akan memperkecil reflektansi dan meningkatkan Sebaliknya wilayah yang mempunyai tingkat ukuran-ukuran NDVI. Begitu pula dengan kerapatan vegetasi rapat ditunjukkan oleh warna penggunaan lahan yang digunakan masyarakat yang lebih gelap/ biru karena refleksi dari tajuk akan menurunkan kondisi vegetasi. vegetasinya tinggi. Untuk mengetahui kerapatan vegetasi berdasarkan metode NDVI meliputi seluruh vegetasi, termasuk di dalamnya tajuk tegakan pohon, semak belukar, padang rumput dan area persawahan. Menurut Purevdorj dkk., (1998) dalam Latuamury dkk., (2013) vegetasi mempunyai tajuk yang rapat akan meningkatkan variasi nilai indeks luas daun, sehingga variasi pada nilai pantulan spektral pada kerapatan tajuk yang sama disebabkan oleh perbedaan pada indeks luas daunnya, dan hal tersebut akan memberikan kesalahan didalam menduga tingkat kerapatan tajuk. Dalam penelitian ini parameter yang digunakan untuk mengkelaskan kerapatan vegetasi yang digunakan mengacu pada penelitian Lufilah dkk., (2017), dengan mengkelaskan kerapatan vegetasi pada vegetasi jarang (rumput), vegetasi sedang (semak/perdu), dan vegetasi lebat (tegakan pohon). Gambar 5. Peta Penggunaan Lahan Kabupaten Tangerang, Banten.

ISSN 2722-3647 Available online at https://jgrs.eng.unila.ac.id/ ISSN 2722-3639 (e) DOI: https://doi.org/10.23960/jgrs.2021.v2i1.39 Nurul dkk. / Jurnal Geosains dan Remote Sensing (JGRS) Vol 2 No 1 (2021) 1-7 6

Data penggunaan lahan didapatkan dari tertinggi dengan penggunaan lahan bukan https://usgs.gov. Penggunaan lahan pada suatu pertanian lebih condong pada daerah selatan wilayah ataupun daerah memiliki keterikatan yang Kabupaten Tangerang yang berbatasan dengan sangat erat dengan kondisi perekonomian Kota Bogor. Sebaliknya dengan daerah dengan masyarakat yang terdapat pada daerah tersebut kerapatan vegetasi rendah dengan lahan (Yassar dkk., 2020). Berdasarkan peta penggunaan pemukiman menyebar pada daerah perbatasan lahan Kabupaten Tangerang data yang didapatkan dengan Kota Tangerang Selatan dan DKI Jakarta. dikelaskan pada empat pengkelasan yakni non Di daerah yang mempunyai vegetasi yang jarang vegetasi, lahan terbangun, lahan pertanian, lahan atau non vegetasi bisa diperlakukan kegiatan bukan pertanian. Warna toska mewakili daerah non reboisasi seperti pada bagian Utara Kabupaten vegetasi, sedangkan warna merah pucat mewakili Tangerang yang masuk kawasan industri. Sehingga daerah pertanian, untuk warna merah cerah nantinya dapat menjaga keseimbangan alam dan mewakili daerah lahan terbangun, dan warna biru bahkan bisa digunakan sebagai daerah pariwisata. tua mewakili daerah bukan pertanian. Pada lahan Keseluruhan dari gambaran peta NDVI, terbangun terdiri dari daerah pemukiman dan kerapatan vegetasi dan penggunaan lahan dapat bangunan yang meliputi perkantoran atau gedung menggambarkan keadaan Kabupaten Tangerang pemerintahan, untuk lahan pertanian meliputi masih memiliki vegetasi yang baik terutama pada daerah sawah, ladang, tegalan, dan kebun, daerah selatan. Sedangkan pada daerah utara dan sedangkan untuk lahan bukan pertanian mencakup timur tampak mengurangnya vegetasi akibat hutan basah dan semak belukar. Daerah utara adanya daerah industri dan pemukiman yang padat. Kabupaten Tangerang didominasi oleh non Untuk itu perlunya pengawasan pemerintah terkait vegetasi sebagai daerah industri. Daerah lahan dalam menjaga kestabilan vegetasi yang ada untuk pertanian menyebar di seluruh Kabupaten menekan kerusakan lingkungan hidup, seperti Tangerang kecuali bagian utara dan timur. Lahan dengan menggerakkan penanaman bibit pohon pemukiman menyebar tetapi lebih cenderung pada area industri. terpusat pada daerah berbatasan dengan Kota Tangerang Selatan dan DKI Jakarta. 4. KESIMPULAN Berdasarkan pembahasan di atas dapat ditarik Tabel 2. Pengkelasan penggunaan lahan dan kesimpulan bahwa Kabupaten Tangerang masih persentasenya memiliki vegetasi yang baik. Daerah dengan No Kelas Persentase Keterangan kerapatan vegetasi tertinggi dengan penggunaan Penggunaan (%) lahan bukan pertanian lebih condong pada daerah selatan Kabupaten Tangerang yang berbatasan 1 Non 2,86 Tidak ada dengan Kota Bogor. Sebaliknya dengan daerah Vegetasi vegetasi dengan kerapatan vegetasi rendah dengan lahan 2 Lahan 0,34 Bangunan, pemukiman menyebar pada daerah perbatasan Terbangun Pemukiman dengan Kota Tangerang Selatan dan DKI Jakarta. Wilayah non vegetasi memiliki persentase 3 Lahan 46,35 Sawah, 2,53%, daerah vegetasi jarang memiliki luasan Pertanian Ladang, dan wilayah 26,57%, daerah bervegetasi sedang Kebun. memiliki cakupan wilayah 26,05%, dan daerah 4 Lahan 50,42 Hutan bervegetasi lebat memiliki cakupan wilayah Bukan Basah, 44,83%. Dari data tersebut daerah Kabupaten Pertanian Semak Tangerang Didominasi oleh vegetasi lebat dengan belukar, daerah non vegetasi yang masih kecil menandakan vegetasi yang tersebar masih sehat. Penelitian ini dapat menjadi acuan bagi pembangunan dan Berdasarkan tabel di atas didapatkan bahwa di pengguna lahan agar tetap menjaga vegetasi tetap Kabupaten Tangerang memiliki daerah non sehat. vegetasi sebesar 2,86% dari wilayah total, untuk lahan terbangun memiliki cakupan wilayah 0,34% UCAPAN TERIMA KASIH yang menandakan bahwa bangunan dan kawasan Ucapan terima kasih kami ucapkan kepada pemukiman masih tergolong kecil, untuk lahan USGS atas pemberian izin dalam menggunakan pertanian yang dimanfaatkan sebagai mata data-data yang diperlukan dalam penelitian ini dan pencarian memiliki luas wilayah 46,35% dari Arnas Hardianto serta seluruh pihak yang wilayah total yang dimanfaatkan sebagai sawah, membantu dalam penulisan dan pengolahan data ladang dan kebun. Sedangkan untuk lahan bukan penelitian ini. pertanian memiliku luasan wilayah terbesar dengan persentase 50.42% dari wilayah total. DAFTAR PUSTAKA Dari data NDVI, Kerapatan vegetasi dan penggunaan lahan maka didapatkan bahwa Andini, Wahyu, S., Prasetyo, Y., & Sukmono, A. kabupaten Tangerang masih memiliki vegetasi (2018). Analisis Sebaran Vegetasi Dengan yang baik. Daerah dengan kerapatan vegetasi Citra Satelit Sentinel Menggunakan Metode ISSN 2722-3647 Available online at https://jgrs.eng.unila.ac.id/ ISSN 2722-3639 (e) DOI: https://doi.org/10.23960/jgrs.2021.v2i1.39 Nurul dkk. / Jurnal Geosains dan Remote Sensing (JGRS) Vol 2 No 1 (2021) 1-7 7

NDVI dan Segmentasi (Studi Kasus: Philiani, I., Saputra, L., Harvianto, L., & Muzaki, A. Kabupaten Demak). Jurnal Geodesi Undip, A. (2016). Pemetaan Vegetasi Hutan 7(1), 14-25. Mangrove Menggunakan Metode Normalized Badan Pusat Statistik. (2020). Kabupaten Difference Vegetation Index (NDVI) Di Desa Tangerang Dalam Angka 2020. Tangerang: Arakan, Minahasa Selatan, Sulawesi Utara. Badan Pusat Statistik Kabupaten Tangerang. Surya Octagon Interdisciplinary Journal of Danoedoro, P. (2012). Pengolahan Citra Digital. Technology, 1(2), 211-222. : Universitas Gadjah Mada. Purwadhi, S. H. & Tjaturrahono, B. S. (2008). Dasuka, Paras, Y., Sasmito, B., & Hani’ah. (2016). Pengantar Interpretasi Citra Penginderaan Analisis Sebaran Jenis Vegetasi Hutan Alami Jauh. Lembaga Penerbangan dan Antariksa Menggunakan Sistem Penginderaan Jauh Nasional dan UNNES. (Studi Kasus: Jalur Pendakian Wekas dan Purwanto, A. (2015). Pemanfaatan Citra Landsat 8 Selo). Jurnal Geodesi Undip, 5(2), 1-8. Untuk Identifikasi Normalized Difference Fatimah, R. N. (2012). Pola Spasial Suhu Vegetation Index (NDVI) Di Kecamatan Silat Permukaan Daratan Kota tahun Hilir Kabupaten Kapuas Hulu. Jurnal Edukasi, 1994, 2000 dan 2011. Universitas : 13(1). Putra, E. H. (2011). Penginderaan Jauh dengan Franklin, S. E. (2011). Remote Sensing for ERMapper.Yogyakarta: Graha Ilmu. Sustainable Forest Management. Florida: CRC Segah, H. (1999). Kajian akurasi citra Landsat-TM Press LLC. yang didukung citra NOAA-AVHRR dalam Latuamury, B., Gunawan, T., & Suprayogi, S. mendeteksi perubahan penutupan lahan areal (2013). Hubungan Antara Indeks Vegetasi proyek pengembangan lahan gambut (PLG) Ndvi (Normalized Difference Vegetation Index) sejuta hektar di Provinsi Kalimantan Tengah Dan Koefisien Resesi Baseflow Pada Tesis. Bogor: Institut Pertanian Bogor. Beberapa Subdas Propinsi Jawa Tengah Dan Winarti & Rahmad, R. (2019). Analisis Sebaran Dan Daerah Istimewa Yogyakarta. Jurnal Kerapatan Vegetasi Menggunakan Citra Teknosains, 2(2), 71-158. Landsat 8 Di Kabupaten Dairi, Sumatera Utara. Lufilah, Novianti, S., Makalew, A. D. N., & Jurnal Swarnabhumi, 4(1), 61-65. Sulistyantara, B. (2017). Pemanfaatan Citra Yassar, M. F., Nurul, M., Nadhifah, N., Sekarsari, N. Landsat 8 Untuk Analisis Indeks Vegetasi Di F., Dewi, R., Buana, R., Fernandez, S. N., & DKI Jakarta. Jurnal Lanskap Indonesia, 9(1), Rahmadhita, K. A. (2020). Penerapan 73-80. Weighted Overlay Pada Pemetaan Tingkat Nugroho, Adhi, S., Wijaya, A. P., & Sukmono, A. Probabilitas Zona Rawan Longsor di (2016). Analisis Pengaruh Perubahan Kabupaten Sumedang, Jawa Barat. Jurnal Vegetasi Terhadap Suhu Permukaan Di Geosains Dan Remote Sensing, 1(1), 1-10. Wilayah Kabupaten Menggunakan https://doi.org/10.23960/jgrs.2020.v1i1.13 Metode Penginderaan Jauh. Jurnal Geodesi Undip, 5(1), 253-264.

ISSN 2722-3647 Available online at https://jgrs.eng.unila.ac.id/ ISSN 2722-3639 (e) DOI: https://doi.org/10.23960/jgrs.2021.v2i1.39