skip to main content

Analisis Perubahan Kerapatan Vegetasi dan Bangunan di Kota Banda Aceh Pasca Bencana Tsunami

Universitas Diponegoro, Indonesia


Citation Format:
Abstract
Pesatnya pembangunan di suatu kota akan berdampak pada kerapatan bangunan yang semakin tinggi dan menyebabkan kerapatan vegetasi terus berkurang. Kota Banda Aceh pasca bencana tsunami mengalami perkembangan yang cukup pesat terutama pada perubahan lahan. Perubahan lahan tersebut tentunya akan berpengaruh terhadap perubahan kerapatan vegetasi dan bangunan. Tujuan penelitian ini untuk mengkaji
perubahan kerapatan vegetasi dan bangunan di Kota Banda Aceh pasca bencana tsunami. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan data citra landsat (2005 dan 2011) dan citra sentinel (2019) dan menggunakan software QGIS dengan metode NDVI untuk mengetahui perubahan kerapatan vegetasi dan NDBI untuk mengetahui perubahan kerapatan bangunan. Berdasarkan hasil penelitian diketahui telah terjadi perubahan kerapatan di Kota Banda Aceh. Perubahan paling signifikan terjadi pada periode 2005- 2011, perubahan kerapatan vegetasi paling besar terjadi pada kelas cukup rapat sebesar 10,81% (647.55 Ha). Sedangkan perubahan kerapatan bangunan paling besar terjadi pada kelas kerapatan rendah sebesar 9,53% (571,06 Ha). Sementara itu, pada periode 2011-2019 perubahan kerapatan vegetasi paling besar terjadi pada kelas vegetasi jarang yaitu sebesar 10,08% (603.80 Ha). Sedangkan pada kerapatan bangunan, kelas yang mengalami perubahan paling besar terjadi pada kelas kerapatan sangat tinggi sebesar 2,53% (168,19 Ha). Perubahan kerapatan vegetasi dan bangunan cenderung terjadi di daerah pinggiran Kota Banda Aceh

Fulltext View|Download
Keywords: Kerapatan Vegetasi; Kerapatan Bangunan; Penginderaan Jauh

Article Metrics:

  1. Aftriana, C. V. (2013). Analisis Perubahan Kerapatan Vegetasi Kota Semarang Menggunakan Bantuan Teknologi Penginderaan Jauh. Universitas Negeri Semarang
  2. Anderson, J. R., Hardy, E. E., Roach, J. T., & Witmer, R. E. (1976). A Land Use And Land Cover
  3. Classification System For Use With Remote Sensor Data. Development, 2001(964), 41. https://doi.org/10.1016/j.jpsychores.2005.02.009
  4. Bhandari, A. K., Kumar, A., & Singh, G. K. (2012). Feature Extraction using Normalized Difference Vegetation Index ( NDVI ): a Case Study of Jabalpur City. 6, 612–621
  5. https://doi.org/10.1016/j.protcy.2012.10.074
  6. Choudhary, K., Boori, M. S., & Kupriyanov, A. (2018). Spatial modelling for natural and environmental vulnerability through remote sensing and GIS in Astrakhan, Russia. Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science, 21(2), 139–147. https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2017.05.003
  7. Congalton, R. G. (1991). A Review of Assessing the Accuracy of Classifications of Remotely Sensed Data. 46(October 1990), 35–46
  8. Gascon, M., Cirach, M., Martínez, D., & Dadvand, P. (2016). Urban Forestry & Urban Greening Normalized difference vegetation index ( NDVI ) as a marker of surrounding greenness in epidemiological studies : The case of Barcelona city. Urban Forestry & Urban Greening, 19, 88–
  9. https://doi.org/10.1016/j.ufug.2016.07.001
  10. Grover, A., & Singh, R. B. (2015). Analysis of Urban Heat Island (UHI) in Relation to Normalized Difference Vegetation Index (NDVI): A Comparative Study of Delhi and Mumbai. 125–138
  11. https://doi.org/10.3390/environments2020125
  12. Hardyanti, L., Wibowo, A., Kunci, K., & Daratan, S. P. (2017). Variasi Spasial Temporal Suhu Permukaan Daratan Di Kota Jakarta Tahun 2015 dan 2016. Industrial Research Wiorkshop and
  13. National Seminar Politeknik Negeri Bandung, 704–713
  14. Hendarto, R. M. (1997). Teori Perkembangan dan Pertumbuhan Kota. Makalah Diskusi Rutin Fakultas Ekonomi
  15. Iswanto, P. A. (2008). Urban Heat Island di Kota Pangkalpinang tahun 2000 dan 2006. Universitas Indonesia
  16. Jia, K., Liang, S., Wei, X., Yao, Y., Su, Y., Jiang, B., & Wang, X. (2014). Land Cover Classification of Landsat Data with Phenological Features Extracted from Time Series MODIS NDVI Data. (Mlc),
  17. –11532. https://doi.org/10.3390/rs61111518
  18. Kurniawati, F. E. (2010). Perkembangan Struktur Ruang Kota Semarang Periode 1960-2007. Skripsi. Universitas Muhammadiyah Surakarta
  19. Lumbantoruan, W. (2010). Studi Perkembangan Kota Medan Menggunakan Data Penginderaan Jauh dan SIG. Geografi, 2(2), 93–106
  20. Purwanto, A. (2015). Pemanfaatan Citra Landsat 8 untuk Identifikasi Normalized Difference Vegetation Index ( NDVI ) di Kecamatan Silat Hilir Kabupaten Kapuas Hulu. Jurnal Edikasi, 13, 27–36
  21. Sujarto Djoko, 1990. Faktor Sejarah Perkembangan Kota Di Dalam Perencanaan Pembangunan Kota. Tidak Dipublikasikan. Departemen Planologi, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan. Institut
  22. Teknologi Bandung, Bandung
  23. Suwarsono, S., & Khomarudin, R. (2014). Deteksi Wilayah Permukiman Pada Bentuk Lahan Vilkanin Menggunakan Citra Landsat - 8 OLI Berdasarkan Parameter Normalized Difference Build-pP
  24. Index ( NDBI ). (April). https://doi.org/10.13140/2.1.5112.9603
  25. Zha, Y., Gao, J., & Ni, S. (2003). Use of normalized difference built-up index in automatically mapping urban areas from TM imagery. International Journal of Remote Sensing, 24(3), 583–594

Last update:

No citation recorded.

Last update:

No citation recorded.