DETEKSI KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN CITRA SENTINEL-2 DI KABUPATEN WAY KANAN PROVINSI LAMPUNG

Abstract

Deforestasi meupakan masalah lingkungan utama di negara tropis yang juga terkait dengan peningkatan emisi gas rumah kaca (GRK). Salah satu penyebab terjadinya deforestasi adalah konversi hutan menjadi perkebunan kelapa sawit. Teknologi penginderaan jauh semakin banyak digunakan untuk mengevaluasi dan memantau sumber daya tersebut. Berbagai teknik untuk meningkatkan akurasi dalam analisis citra penginderaan jauh diperlukan untuk memantau perkembangan perkebunan kelapa sawit. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan dua teknik pendeteksian perkebunan kelapa sawit dengan menggunakan citra satelit. Penelitian ini dilakukan pada Bulan November 2020 di Kabupaten Way Kanan, Provinsi Lampung. Penelitian ini menggunakan citra satelit Sentinel-2 Kabupaten Way Kanan Tahun 2019. Citra satelit Sentinel-2 memiliki resolusi spasial yang cukup baik (medium to high), hemat biaya dan proses pengolahannya cukup mudah. Pengolahan data menggunakan algoritma Maximum-Likelihood Classification (MLC) dan algoritma Object-Oriented Classification (OOC). Hasil penelitian menunjukkan bahwa teknik terbaik untuk mendeteksi perkebunan kelapa sawit menggunakan algoritma OOC.