Irwansyah, Moh. Ari' Nur (2025) Analisis Perubahan Distribusi Tingkat Konstituen Bahan Organik Tanah dengan Menggunakan Metode PCA dan Indeks Mineral Lempung Tahun 2022-2024 (Studi Kasus : Kabupaten Nganjuk). Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
![[thumbnail of 5016211029-Undergraduate_Thesis.pdf]](http://repository.its.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
5016211029-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (11MB) | Request a copy |
Abstract
Perubahan penggunaan lahan akibat pengembangan kawasan industri baru di Kabupaten Nganjuk berdampak pada penurunan kualitas tanah, khususnya kandungan bahan organik. Kandungan ini berperan penting dalam menjaga kesuburan tanah dan sangat dipengaruhi oleh faktor lingkungan seperti curah hujan, kelerengan, kelembaban, dan vegetasi. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan sebaran bahan organik tanah (BOT) secara spasial menggunakan pendekatan penginderaan jauh dan statistik, yaitu metode Principal Component Analysis (PCA) dengan memilih kombinasi terbaik dari kombinasi band 4, 5, 6, 7; band 4, 6, 7; band 2, 3, 7; dan band 5, 6, 7 dan kombinasi Clay Index dengan kombinasi curah hujan, kelerengan, kelembaban, dan vegetasi. Hasil analisis menunjukkan bahwa kombinasi PCA pada kanal 5, 6, 7 menjadi pemodelan terbaik dengan nilai f terkecil dari ketiga kombinasi lainnya yakni signifikansi f = 0.020 dengan rumus pemodelany= 45.914-0.1031*PC1-0.0174*PC2-0.0980*PC3 Sedangkan kombinasi Clay Index dengan variabel NDVI juga memberikan model terbaik dengan nilai signifikansi f sebesar 0.1111 dan rumus regresi y=36.8105-11.598*X1-0.00123*X2. Distribusi nilai hasil PCA dari tahun 2022 hingga 2024 di tujuh titik lokasi menunjukkan penurunan umum pada tahun 2022 hingga 2024 yang diikuti dengan kenaikan NDVI dan Clay Index. Sedangkan kombinasi Clay Index dan NDVI menunjukkan fluktuasi nilai yang bervariasi selama periode tersebut, dengan penurunan signifikan antara tahun 2023 dan 2024 pada beberapa parameter. Anomali di tahun 2024 dan validasi menunjukkan keterbatasan pemodelan prediksi dalam mengestimasi bahan organik tanah.
===================================================================================================================================
Land use changes due to the development of new industrial areas in Nganjuk Regency have affected soil quality, particularly in reducing soil organic matter (SOM) content. SOM plays a crucial role in maintaining soil fertility and is strongly influenced by environmental factors such as rainfall, slope, moisture, and vegetation. This study aims to map the spatial distribution of SOM using remote sensing and statistical approaches, specifically the Principal Component Analysis (PCA) method by testing the best combinations from bands 4, 5, 6, 7; 4, 6, 7; 2, 3, 7; and 5, 6, 7, as well as the Clay Index in combination with rainfall, slope, moisture, and vegetation parameters. The analysis results indicate that the PCA combination of bands 5, 6, and 7 produced the best-performing model, with the lowest F-value (F significance = 0.020) and the regression model: y = 45.914 - 0.1031PC1 - 0.0174PC2 - 0.0980PC3. Meanwhile, the Clay Index combined with NDVI also yielded a promising model, with an F significance value of 0.1111 and a regression formula of y = 36.8105 - 11.598X1 - 0.00123*X2. The distribution of PCA values from 2022 to 2024 across seven sampling points showed a general declining trend, accompanied by increases in NDVI and Clay Index values. In contrast, the Clay Index and NDVI combination exhibited fluctuating values over the same period, with a notable decrease in several parameters between 2023 and 2024. Anomalies observed at 2024 and the validation results highlight the limitations of the prediction models in accurately estimating SOM content.
Actions (login required)
 |
View Item |