Analisis Perubahan Indeks Kerapatan Vegetasi Menggunakan Metode Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) Berbasis Sistem Informasi Geografis (SIG) dan Penginderaan Jauh di Kota Surabaya
DOI:
https://doi.org/10.31004/joecy.v5i2.1986Keywords:
citra satelit Landsat 8, indeks vegetasi NDVI, kerapatan vegetasi, perubahan tutupan lahan, SIGAbstract
Pertumbuhan wilayah perkotaan yang pesat di Kota Surabaya telah menyebabkan terjadinya perubahan tutupan lahan yang signifikan, khususnya pada area vegetatif. Urbanisasi yang tidak terkendali memicu alih fungsi lahan hijau menjadi kawasan terbangun, seperti permukiman, kawasan industri, dan infrastruktur. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengkaji perubahan pada indeks kerapatan vegetasi menggunakan pendekatan Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) menggunakan data citra satelit Landsat 8 yang dianalisis melalui Sistem Informasi Geografis (SIG) pada tahun 2015 dan 2025. Analisis dilakukan dengan melakukan klasifikasi nilai NDVI dalam empat kategori: non-vegetasi (-1,00 - 0,00), vegetasi rendah (0,0–0,25), sedang (0,25–0,5), dan tinggi (> 0,5). Hasil analisis menunjukkan bahwa klasifikasi vegetasi rendah (NDVI 0,0–0,25) mengalami peningkatan dari 1.009,62 Ha (53,44%) pada tahun 2015 menjadi 18.908,64 Ha (57,57%) pada tahun 2025. Sebaliknya, vegetasi tinggi (NDVI > 0,5) mengalami penurunan dari 3.646,98 Ha (11,10%) menjadi 3.397,86 Ha (10,35%). Penurunan tersebut mengindikasikan terjadinya degradasi lingkungan yang signifikan akibat berkurangnya area hijau. Hasil validasi lapangan menunjukkan tingkat akurasi klasifikasi NDVI cukup tinggi dan sesuai dengan kondisi tutupan lahan aktual. Perubahan ini mengindikasikan adanya peralihan fungsi lahan secara besar-besaran dari lahan vegetatif menjadi kawasan terbangun seperti permukiman dan industri. Temuan ini menunjukkan bahwa perubahan tutupan lahan di Surabaya telah berdampak langsung terhadap penurunan kualitas lingkungan, termasuk meningkatnya suhu udara permukaan. Penurunan tutupan vegetasi secara langsung berdampak pada meningkatnya suhu udara dan memperburuk kondisi lingkungan perkotaan. Oleh karena itu, hasil studi ini diharapkan dapat menjadi bahan pertimbangan bagi pemerintah daerah dan perencana tata ruang dalam merumuskan kebijakan perlindungan area hijau publik dan pengendalian konversi lahan yang berkelanjutan di Kota Surabaya.
References
Agusman, R., & Mataburu, I. B. (2024). Identifikasi Environment Critical Index (Indeks Kekritisan Lingkungan) Menggunakan NDVI dan LST di Kota Surabaya. Jurnal Sains Geografi, 3(1), 15–20. https://doi.org/10.2210/jsg.vx1ix.xxx
Chander, G., Markham, B. L., & Helder, D. L. (2009). Summary of current radiometric calibration coefficients for Landsat MSS, TM, ETM+, and EO-1 ALI sensors,. 113(5), 113.
Compton J. Tucker. (1979). Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation. Volume 8, Issue 2,ISSN 0034-4257, Https://Doi.Org/10.1016/0034-4257(79)90013-0., 8(2), Pages 127-150.
Dede, M., Pramulatsih, G. P., Widiawaty, M. A., Ramadhan, Y. R. R., & Ati, A. (2019). Dinamika Suhu Permukaan Dan Kerapatan Vegetasi Di Kota Cirebon. Jurnal Meteorologi Klimatologi Dan Geofisika, 6(1), 23–31. https://doi.org/10.36754/jmkg.v6i1.111
Hardianto, A., Dewi, P. U., Feriansyah, T., Sari, N. F. S., & Rifiana, N. S. (2021). Pemanfaatan Citra Landsat 8 Dalam Mengidentifikasi Nilai Indeks Kerapatan Vegetasi (NDVI) Tahun 2013 dan 2019 (Area Studi: Kota Bandar Lampung). Jurnal Geosains Dan Remote Sensing, 2(1), 8–15. https://doi.org/10.23960/jgrs.2021.v2i1.38
I’zzuddiin, M., Alina, A. N., Mahardianti, M. A., Yahya, F., & Prabawa, S. E. (2025). Analisis Perubahan Indeks Kerapatan Vegetasi Mangrove Menggunakan Algoritma Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) Di Pantai Timur Surabaya Berbasis Sistem Informasi Geografis (SIG). Jurnal Geodesi Undip, 14(1), 21–32. https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/geodesi/article/view/46556/33787
Jannah, G. S., & Bioresita, F. (2023). Pemantauan Land Surface Temperature (LST) dan Kaitannya dengan Tutupan Lahan (Studi Kasus: Kota Surabaya Tahun 2014-2022). Jurnal Teknik ITS, 12(2). https://doi.org/10.12962/j23373539.v12i2.122579
José A. Sobrino, Juan C. Jiménez-Muñoz, L. P. (2004). Land surface temperature retrieval from LANDSAT TM 5. 90(4), 434–440.
Nadira, C., Saraswati, R., & Wibowo, A. (2019). Pengaruh Perubahan Tutupan Lahan Terhadap Fenomena Urban Heat Island di Kecamatan Cikarang Utara , Kabupaten Bekasi Tahun 2007 – 2018 Menggunakan Citra Landsat 5 dan 8 The Effect of Land Cover Change to Urban Heat Island Phenomenon in 2007 – 2018 at North. Seminar Nasional Penginderaan Jauh Ke-6, June, 82–98.
Nailufar, B., Syahadat, March, R., & Ameliawati, P. (2018). Identifikasi Kerapatan Vegetasi dengan Algoritma Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) di Kota Batu Jawa Timur. Prosiding Seminar Nasional Teknologi Industri, Lingkungan Dan Infrastruktur (SENTIKUIN) VOLUME, 1(September), 5–6. https://prosiding.unitri.ac.id/index.php/sentikuin
Safitri, D. A., Nugroho, R. T., & Bespalova, L. A. (2023). Land Cover Change Analysis on the Coast of Surabaya Indonesia (Case Study: Eastern Part of Surabaya, 1994 - 2022). IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 1276(1). https://doi.org/10.1088/1755-1315/1276/1/012038
Safitri, D. A., Saves, F., Alina, A. N., Bespalova, L. A., & Dhani, N. Q. (2024). Utilization of Geographic Information Systems (GIS) for Monitoring Flood Disaster Hazards in Surabaya. 152–163. https://doi.org/10.1007/978-3-031-90873-6_18
Surabaya, B. S. K. (2024). Statistics Surabaya Municipality Kota Surabaya Dalam Angka.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Dika Ayu Safitri, A.D. Cahyani, L.A.Bespalova, F. Saves

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.





