Perpustakaan Digital ITB

ESTIMASI POPULASI PENDUDUK BERDASARKAN ANALISIS REGRESI MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT 7 ETM+ (STUDI KASUS : KOTA BANDUNG)

57 views

Save At List

Penulis	:	TRIO ANDROSS (NIM. 15107062)
Kontributor / Dosen Pembimbing	:	Pembimbing: Prof. Dr. Ir. Ketut Wikantika, M.Eng., dan Dr. Ir. Kosasih Prijatna, M.Sc.
Jenis Koleksi	:	Tugas Akhir
Tahun Terbit	:
Penerbit	:
Fakultas	:
Subjek	:
Kata Kunci	:	Landsat 7, spectral bands, vegetation indices, principal component, temperature, linear regression, population density
Sumber	:
Staf Input/Edit	:	Vika Anastasya Kovariansi Ena Sukmana
File	:	7 file
Tanggal Input	:	09 Okt 2017

2011 TA PP TRIO ANDROSS 1-COVER.pdf

PUBLIC Open In Flipbook Ena Sukmana

2011 TA PP TRIO ANDROSS 1-BAB 1.pdf

PUBLIC Open In Flipbook Ena Sukmana

2011 TA PP TRIO ANDROSS 1-BAB 2.pdf

PUBLIC Open In Flipbook Ena Sukmana

2011 TA PP TRIO ANDROSS 1-BAB 3.pdf

PUBLIC Open In Flipbook Ena Sukmana

2011 TA PP TRIO ANDROSS 1-BAB 4.pdf

PUBLIC Open In Flipbook Ena Sukmana

2011 TA PP TRIO ANDROSS 1-BAB 5.pdf

PUBLIC Open In Flipbook Ena Sukmana

2011 TA PP TRIO ANDROSS 1-PUSTAKA.pdf

PUBLIC Open In Flipbook Ena Sukmana

Penginderaan jauh telah sering dimanfaatkan dalam estimasi populasi penduduk. Penelitian ini mengembangkan metode untuk estimasi populasi penduduk Kota Bandung menggunakan citra Landsat 7 ETM+ dan data penduduk tiap kecamatan Kota Bandung. Nilai band spektral citra, indeks vegetasi, dan temperatur tiap kecamatan menjadi variabel bebas untuk mengestimasi kepadatan penduduk sebagai variabel terikat. Analisis regresi linear digunakan untuk mengetahui korelasi antara kedua variabel tersebut dan membentuk persamaan matematika dimana kepadatan penduduk merupakan fungsi dari variabel-variabel bebas. Persamaan matematika untuk estimasi kepadatan penduduk Kota Bandung semakin baik dalam hal akurasi dan keandalan dengan disusun oleh beberapa variabel bebas, yaitu indeks vegetasi, band spektral citra, dan temperatur. Sehingga diperoleh hasil estimasi populasi penduduk untuk Kota Bandung pada tahun 2003 dengan tingkat kesalahan dibawah 8%.