Inggrit Tamara Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Fakultas MIPA - Informatika 2023

Skripsi

Kopi merupakan salah satu tanaman yang paling banyak tumbuh di kawasan Kabupaten Bener Meriah. Perubahan kawasan kebun kopi di Kabupaten Bener Meriah disebabkan oleh pengalihan fungsi lahan, namun selama ini pemantauan perubahan lahan kebun kopi masih kurang dikaji, sehingga masih minimnya informasi mengenai perubahan lahan tersebut. Penginderaan jauh merupakan salah satu solusi yang tepat untuk pemantauan kawasan kebun kopi dengan menggunakan data dari citra satelit. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah citra satelit Landsat 5 akuisisi 24 Mei 1988 dan Landsat 8 akuisisi 28 Februari 2021. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan kebun kopi eksisting Kabupaten Bener Meriah tahun 2021 dan menganalisis perubahan kerapatan tanaman kopi selama kurun waktu 3 dekade menggunakan metode EVI. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode indeks vegetasi Enhanced Vegetation Index (EVI) dengan Kabupaten Bener Meriah sebagai studi kasusnya. Hasil dari penelitian ini adalah peta kebun kopi pada tahun 2021 memiliki luasan sebesar 33.496,76 ha. Berdasarkan hasil penelitian ini menunjukkan adanya perubahan kerapatan tanaman kebun kopi pada tahun 1988 dan 2021. Tahun 1988 memiliki kerapatan vegetasi tidak bervegetasi seluas 296,97 ha (18,88%), vegetasi tidak rapat seluas 2,57 ha (0,16%), vegetasi cukup rapat seluas 71,18 ha (4,52%), vegetasi rapat seluas 427,46 ha (27,17%) dan sangat rapat seluas 774,87 ha (49,26%). Tahun 2021 memiliki kerapatan vegetasi tidak bervegetasi seluas 8,42 ha (0,47%), vegetasi tidak rapat seluas 328,72 ha (18,38%), vegetasi cukup rapat seluas 238,40 ha (13,33%), vegetasi rapat seluas 648,55 ha (36,26%), dan sangat rapat seluas 564,43 ha (31,56%). Berdasarkan hasil penelitian kelas vegetasi sangat rapat mengalami penurunan sebesar 210,44 ha, hal ini di indikasi bahwa adanya pengalihan fungsi lahan dari hutan menjadi kopi. Kata Kunci: Kopi, Indeks vegetasi, EVI, Citra Landsat 0 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 107684 2022-12-30 12:11:16 2023-01-02 10:49:48 machine generated