Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"This research was made not only to find out scope of green area and total of carbondioxide?s emission in Palangka Raya which can be absorbed by vegetation but also to findout suitability of land use of green area of Palangka Raya with necessity of green openspace in Palangka Raya. The research was a description about environment condition inPalangka Raya which related to total of carbon dioxide?s emission and scope of vegetatedland. The result of the research based on analysis of land cover and carbon dioxideabsorption showed that scope of vegetated land in Palangka Raya was 219.498.7 hectaresand it was still able to absorb all carbon dioxide?s emission amount to 387.366,248 tonswhich came from energy consumption and respiration of Palangka Raya?s inhabitants.Based on the extent of its region, urban area of Palangka Raya needed green open space(RTH) with wide to 14.096,1 hectares, based on the number of inhabitants was needed581,84 hectares RTH which consisted of city park, city forest, median, river border andcemetery, based on equality of water use was needed 323,75 hectares RTH and based oncarbon dioxide?s emission was needed 3.331,38 ha RTH. Based on suitability plan of landuse of green area in urban area of Palangka Raya, there was lack of green open space. Subdistrict Pahandut lack of RTH based on extent of its district (-3.513,23 hectares), number ofinhabitants (-244,85 hectares), need of water (-142,45 hectares) and carbon dioxide?semission (-2.368,88 hectares) while sub district Jekan Raya lack of RTH based on extent ofits district (-9.071,96 hectares) and carbon dioxide?s emission (-5.660,93 hectares).Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui luas kawasan hijau dan jumlah emisikarbondioksida yang mampu diserap oleh vegetasi serta untuk mengetahui kesesuaian tataruang kawasan hijau Kota Palangka Raya dengan kebutuhan ruang terbuka hijau KotaPalangka Raya. Penelitian berupa deskripsi tentang keadaan lingkungan di Kota PalangkaRaya yang berkaitan dengan jumlah emisi karbondioksida dan luas lahan bervegetasi.Hasil penelitian menunjukkan bahwa berdasarkan analisis tutupan lahan dan serapankarbondioksida, diketahui luas lahan bervegetasi di Kota Palangka Raya adalah 219.498,7ha dan masih mampu menyerap seluruh emisi karbondioksida sejumlah 387.366,248 tonyang berasal dari konsumsi energi dan respirasi penduduk Kota Palangka Raya.Berdasarkan luas wilayah, kawasan perkotaan Kota Palangka Raya memerlukan RTHseluas 14.096,1 ha, berdasarkan jumlah penduduk diperlukan 581,84 ha RTH yang berupataman kota, hutan kota, jalur hijau jalan, sempadan sungai dan pemakaman, berdasarkankesetaraan penggunaan air diperlukan 323,75 ha RTH dan berdasarkan emisi karbondioksida diperlukan 3.331,38 ha RTH. Berdasarkan kesesuaian rencana tata ruanghijau kawasan perkotaan Kota Palangka Raya, diperoleh adanya kekurangan RTH.Kecamatan Pahandut kekurangan RTH berdasarkan luas wilayah (-3.513,23 ha), jumlahpenduduk (-244,85 ha), kebutuhan air (-142,45 ha) dan emisi karbondioksida (-2.368,88 ha),sedangkan Kecamatan Jekan Raya kekurangan RTH berdasarkan luas wilayah (-8.936,96ha) dan emisi karbondioksida (-2.849,04 ha)."

"Perubahan tutupan lahan dipengaruhi oleh dinamika aktivitas manusia dari waktu ke waktu. Pertumbuhan penduduk perkotaan dan pedesaan terus melampaui perluasan lahan, sehingga mengakibatkan perubahan tutupan lahan dan cenderung mengurangi rasio lahan terbuka hijau terhadap lahan terbangun. Tujuan penelitian untuk menganalisis hubungan perubahan tutupan lahan dan indeks vegetasi selama periode 2017-2022. Data yang digunakan adalah citra Landsat 8 pada bulan Juli 2017 dan November 2022. Klasifikasi tutupan lahan digunakan software ENVI dengan titik uji sejumlah 50 sampel. Klasifikasi indeks vegetasi dipilih NDVI. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perubahan tutupan didominasi oleh lahan terbangun sebesar 60,87% dengan peningkatan 17,05% Sementara perubahan indeks vegetasi didominasi oleh vegetasi rapat. Pola perubahan tutupan lahan didominasi oleh perubahan vegetasi rapat menjadi lahan terbangun, sedangkan indeks vegetasi didominasi oleh vegetasi rapat menjadi vegetasi rapat dengan penurunan sebesar 7%.

---

Land cover changes are influenced by the dynamics of human activities over time. Urban and rural population growth continues to exceed land expansion, resulting in changes in land cover and tending to reduce the ratio of green open land to built-up land. The purpose of this study was to analyze the relationship between land cover changes and vegetation index during the period 2017-2022. The data used were Landsat 8 images in July 2017 and November 2022. Land cover classification used ENVI software with 50 sample test points. The vegetation index classification was selected NDVI. The results showed that cover changes were dominated by built-up land of 60.87% with an increase of 17.05%. While changes in the vegetation index were dominated by dense vegetation. The pattern of land cover change was dominated by changes from dense vegetation to built-up land, while the vegetation index was dominated by dense vegetation to dense vegetation with a decrease of 7%."

"This paper presents the aplication of the daily discharge model of MODDAS, to simulate the stream flow of Aih tripe river under land cover change scenarios..."

"Perubahan tutupan lahan mengacu pada perubahan tutupan permukaan suatu wilayah seiring berjalannya waktu akibat faktor alam dan manusia. Perbedaan orientasi kawasan antara Kecamatan Cibadak yang urban karena dekat dengan pintu keluar tol BOCIMI (Bogor-Ciawi-Sukabumi) dan sebagai persimpangan Bogor-Sukabumi, dengan Kawasan rural pada Kecamatan Cikidang akan menghasilkan dinamika LST dan perubahan tutupan lahan yang berbeda. Peningkatan suhu yang terjadi pada Kecamatan Cibadak dan Cikidang selama tahun 2013–2023 menjadi fokus permasalahan utama pada penelitian ini. Isu tersebut kemudian ditinjau menggunakan metode analisis spasiotemporal dengan variabel tutupan lahan sebagai variabel bebas dan LST menjadi variabel terikat. Metode pengambilan sampel pada penelitian ini menggunakan clustered purposive sampling. Variabel tutupan lahan divalidasi dengan citra Google Earth dan variabel LST divalidasi dengan data suhu udara dari BMKG. Data citra Landsat 8 diolah di platform Google Earth Engine (GEE) menjadi peta tutupan lahan dan LST secara spasiotemporal yang kemudian dianalisis hubungan antara keduanya dengan analisis spasial penampang melintang dan perhitungan statistik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa peningkatan rerata LST pada tutupan lahan selama periode 2013–2023 adalah sebesar 7,76°C. Penampang melintang menunjukkan fluktuasi suhu permukaan lahan berdasarkan jenis tutupan lahan. Suhu akan menurun pada daerah tutupan lahan bervegetasi yang terdiri dari hutan dan kebun dengan interval antara 24–32°C dan meningkat ke lahan terbuka dengan interval nilai antara 32–36°C pada tahun 2013, 2018 dan 2023, dan lahan terbuka pada suhu diatas 40°C. Berdasarkan dengan pendekatan statistik dengan korelasi spearman dan regresi linier berganda, koefisien korelasi antara perubahan tutupan lahan dengan perubahan LST tahun 2013–2018 menunjukkan adanya korelasi positif yang signifikan dengan tingkat korelasi 0,8117 dengan koefisien determinasi sebesar 0,6588, sedangkan pada tahun 2018–2023 koefisien korelasi sebesar 0,7925 atau kuat dengan koefisien determinasi sebesar 0,6560.

---

Land cover change refers to changes in the surface cover of an area over time due to natural and human factors. The difference in regional orientation between Cibadak Sub-district, which is urbanized due to its proximity to the BOCIMI (Bogor-Ciawi-Sukabumi) toll exit and as a Bogor-Sukabumi junction, and the rural area of Cikidang Sub-district will result in different LST dynamics and land cover change. The temperature increase that occurred in Cibadak and Cikidang sub-districts during 2013-2023 became the focus of the main problem in this study. The issue was then reviewed using the spatiotemporal analysis method with the land cover variable as the independent variable and LST as the dependent variable. The sampling method in this study used clustered purposive sampling. Land cover variables were validated with Google Earth imagery and LST variables were validated with air temperature data from BMKG. The Landsat 8 image data was processed on the Google Earth Engine (GEE) platform into spatiotemporal land cover and LST maps which were then analyzed for the relationship between the two by spatial analysis of cross-sections and statistical calculations. The results showed that the average increase in LST on land cover during the period 2013-2023 was 7,76°C. The cross section shows the fluctuation of land surface temperature based on the type of land cover. The temperature will decrease in vegetated land cover areas consisting of forests and gardens with intervals between 24-32°C and increase to open land with interval values between 32-36°C in 2013, 2018 and 2023, and open land at temperatures above 40°C. Based on the statistical approach with Spearman correlation and multiple linear regression, the correlation coefficient between land cover change and LST change in 2013-2018 shows a significant positive correlation with a correlation level of 0,8117 with a coefficient of determination of 0,6588, while in 2018-2023 the correlation coefficient is 0,7925 or strong with a coefficient of determination of 0,6560."

"Suhu permukaan daratan (SPD) di perkotaan cenderung lebih tinggi dibandingkan dengan wilayah sekitarnya, dimana fenomena tersebut merupakan indikator terjadinya pemicu pemanasan global. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola spasial dan arah perubahan SPD di Kota Surabaya, serta kaitannya terhadap tutupan lahan, kerapatan vegetasi dan kerapatan bangunan. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini berupa tutupan lahan, kerapatan vegetasi, kerapatan bangunan, dan suhu permukaan daratan yang didapat dari hasil pengolahan Citra Landsat pada tahun 1994, 2000 dan 2011. Pemeriksaan atau verifikasi dilakukan melalui survey lapang pada 40 lokasi sampel yang diperoleh melalui metode stratified random sampling. Analisa dilakukan baik secara kualitatif maupun kuantitatif. Hasil analisis menunjukkan bahwa pola spasial SPD pada tahun 1994, 2000 dan 2011 cenderung terkonsentrasi di pusat kota. SPD berkorelasi negatif terhadap kerapatan vegetasi dan berkorelasi positif terhadap kerapatan bangunan. Arah perubahan wilayah SPD tinggi pada periode 1994-2000 mengelompok di pusat kota dari arah utara sampai ke selatan. Pada periode 2000-2011, wilayah SPD tinggi semakin meluas ke arah barat sampai timur Kota Surabaya.

---

Land surface temperature (LST) in urban areas tends to be higher in the center of city than pheriphery area, which its phenomenon is an indicator of global warming. The purpose of this research is to explain the spatial pattern of LST and its direction changes in Surabaya city, and also to explain the correlation between LST, land cover, vegetation density and building density. The variable were acquired from 1994, 2000 and 2011 Landsat imagery and field observation was conducted in 40 locations by stratified random sampling metode. Qualitative and quantitative analysis showed that the spatial pattern of Surabaya LST in 1994, 2000 and 2011 were quite same, where the highest concentrate of LST was at the center of city. LST has a negative correlation with the vegetation density, but has a positive correlation with building density. The research found that the highest LST in periode 1994-2000 increased along north to south of Surabaya and has been clustered. In periode 2000-2011, the highest LST increase widely along west to east of Surabaya."

"Perubahan tutupan lahan akan dipengaruhi oleh pertumbuhan penduduk dan aktifitasnya. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksikan perubahan tutupan lahan di Kecamatan Batangan dari tahun 2013 sampai 2033. Metode yang digunakan adalah kuantitatif dari data citra satelit yang kemudian dilakukan pemodelan seluler automata pada plugins MOLUSCE di perangkat lunak Quantum GIS. Data tema tutupan lahan yang digunakan adalah area terbuka, area terbangunan, area hutan, area perairan, area pertanian dan peternakan, dan area transportasi. Sedangkan variabel spasial yang dianggap mempengaruhi hasil prediksi adalah jaringan jalan, lahan terbangun, lahan pertanian, dan lahan perairan. Hasil prediksi lahan pada tahun 2033 lahan yang dapat digunakan sebagai kawasan permukiman sebesar  272,81 hektare dan kebutuhan lahan permukiman berdasarkan proyeksi penduduk dengan tambahan tenaga kerja sejumlah 156.417 jiwa akibat adanya kawasan peruntukan industri adalah 840,74 hektar. Hal ini mengakibatkan adanya kekurangan lahan untuk perkembangan kawasan permukiman sebesar 567,93 hektare untuk menjadi perhatian bagi pemerintah daerah dalam membuat kebijakan kawasan permukiman di Kecamatan Batangan.

---

Land cover changes will be influenced by population growth and its activities. This research aims to predict land cover changes at Batangan District from 2013 to 2033. The method used is quantitative, based on satellite imagery data, which is then modeled using cellular automata in the MOLUSCE plugin in Quantum GIS software. The land cover themes used include open areas, built-up areas, forest areas, water areas, agricultural and livestock areas, and transportation areas. The spatial variables considered to influence the prediction results are road networks, built-up land, agricultural land, and water areas. The predicted land for 2033 shows that 272.81 hectares can be used as residential areas, while the land requirement for residential areas based on population projections with an additional workforce of 156,417 people due to the industrial zone is 840.74 hectares. This results in a land shortage for residential area development of 567.93 hectares, which should be a concern for the local government in formulating residential area policies in Batangan District."

"Meningkatnya laju pembangunan dan pertumbuhan penduduk di Kota Depok, telah mendorong terjadinya perubahan penutup lahan. Lahan yang paling rentan terhadap perubahan tersebut yaitu lahan permukiman karena posisi Kota Depok yang cukup strategis untuk pembangunan perumahan, sehingga diprediksi akan terjadi perkembangan kawasan permukiman. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model prediksi perkembangan kawasan permukiman di kota Depok serta menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi perkembangan tersebut. Pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah model spasial dinamik dengan metode Cellular Automata CA dan metode Rantai Markov Markov Chain untuk prediksi perkembangan serta metode Multi Layer Perceptron Neural Network MLPN untuk menguji nilai transisi potensial dari setiap variabel dan faktor penggerak driving factor. Metode pengumpulan data pada penelitian ini yaitu koleksi data sekunder, ekstraksi data dan interpretasi citra penginderaan jauh, dan pengecekan lapangan. Analisis data meliputi perubahan penutup lahan, faktor penggerak driving factor, dan RTRW Kota Depok Tahun 2012-2032. Secara spasial perubahan penutup lahan di Kota Depok menunjukan hasil yang cukup signifikan bahwa selama kurun waktu 15 tahun mulai dari periode tahun 2000-2015 diketahui bahwa telah terjadi perubahan penutup lahan antara Daerah Bervegetasi dengan Permukiman dan Bangunan yang berbanding terbalik dimana luas lahan Permukiman dan Bangunan semakin bertambah sedangkan luas lahan Daerah Bervegetasi semakin menurun di Kota Depok. Faktor-faktor yang mempengaruhi perkembangan kawasan permukiman di Kota Depok adalah Jarak ke Jalan, Jarak ke Fasilitas Pendidikan, dan Jarak ke Kantor Pemerintah, sedangkan faktor lain yaitu Kelerengan dan Daerah Rawan Longsor tidak mempengaruhi perkembangan kawasan permukiman di Kota Depok. Model spasial yang dibangun untuk memprediksi perkembangan kawasan permukiman di Kota Depok hingga tahun 2032 menunjukan bahwa kawasan permukiman di Kota Depok berkembang luas dengan persentase 73,12 dari seluruh luas wilayah yang ada dan dengan nilai validasi Kappa sebesar 87,73.

---

The increasing pace of development and population growth in Depok, has led to the change in land cover. Land most vulnerable to these changes, namely land settlement for the position of Depok strategic for the construction of housing, which is predicted to occur the development of residential areas. This research aims to create a predictive model development of residential areas in the city of Depok and analyzes the factors that influence these developments. The approach used in this study is a model of spatial dynamics method Cellular Automata CA and the method of Markov Chain Markov Chain for the prediction of the development as well as methods of Multi Layer Perceptron Neural Network MLPN to test the value of the transition potential of each variable and the drivers driving factor. Methods of data collection in this research is secondary data collection, data extraction and interpretation of remote sensing imagery, and field inspections. Data analysis included changes in land cover, driving forces driving factor, and the RTRW Kota Depok Year 2012 2032.

Spatial changes in land cover in Depok showed a significant result that over a period of 15 years starting from the period 2000 to 2015 is known that there have been changes in land cover between Vegetated Regions with settlements and buildings are inversely where the vast land and building more settlements increased while the area of land Vegetated Regions declined in Depok. Factors that influence the development of residential areas in Depok is the distance to the road, distance to the Educational Facilities and Distance to the Office of the Government, while another factor is the Slope and landslide prone regions does not affect the development of residential areas in Depok. The spatial model built to predict the development of residential areas in Depok until 2032 showed that residential areas in Depok widespread with a percentage of 73.12 of the entire area of the existing and the validation value Kappa amounted to 87.73 ."

"Perkembangan suatu kota merupakan wujud pembangunan suatu daerah. Salah satu dampak dari perkembangan suatu kota adalah terjadinya perubahan tutupan lahan dan bertambahnya kawasan permukiman. Pada tahun 2002-2018 tutupan lahan vegetasi mengalami penurunan drastis dan mengalami alih fungsi lahan menjadi wilayah permukiman, sehingga luasan tutupan lahan permukiman bertambah. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola spasial dari perubahan tutupan lahan permukiman yang dipengaruhi oleh keberadaan TOL BOCIMI di wilayah Kabupaten Sukabumi, Jawa Barat menggunakan metode Cellular Automata-Markov Chain (CA-MC), serta dilakukan pemodelan untuk tahun 2032 berdasarkan faktor penggerak (driving factor) yang diterapkan pada model. CAMC adalah model sederhana dari proses terdistribusi spasial (spatial distributed process) dalam Sistem Informasi Geografi (SIG). Digunakan lima variabel yang kemudian digunakan sebagai driving factor, yaitu wilayah ketinggian, kemiringan lereng, jarak dari sungai, jarak dari jalan, dan jarak dari TOL. Hasil dari model menunjukkan adanya perubahan tutupan lahan dan bertambahnya luasan tutupan lahan permukiman yang dipengaruhi oleh faktor fisik dan infrastruktur di Kabupaten Sukabumi. Hal ini menunjukkan bahwa perlu dilakukan analisis antara model dan Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW) Kabupaten Sukabumi untuk melihat arah pertumbuhan permukiman di Kabupaten Sukabumi.

---

The development of a city is a manifestation of regional development. The impact of the development of a city is the occurrence of land cover changes and increasing of the settlement areas. In 2002-2018 the vegetation land cover experienced a drastic decline and experienced land conversion into the settlement areas, so that the area of settlement land cover increased. This study aims to analyze the spatial patterns of settlement land cover changes that are affected by the existence of BOCIMI TOL road in the Sukabumi Regency, West Java using the Cellular Automata-Markov Chain (CA-MC) method, and modeling for 2032 based on the driving factor (driving factor) applied to the model. CAMC is a simple model of a spatial distributed process in a Geographic Information System (GIS). Five variables are used as driving factors, elevation, slope, distance from the river, distance from the road, and distance from the TOL road. The results of the model show that there are some changes in land cover and an increase of the settlement area that is affected by the physical and infrastructure factors in Sukabumi Regency. This shows that it is necessary to analyze the Sukabumi Regency model and the Regional Spatial Plan (RTRW) to see the growth and the direction of the settlement area in Sukabumi Regency. "

"

Kota Cirebon mengalami perkembangan wilayah yang cukup pesat, seperti adanya akses tol-Cipali yang terhubung langsung dengan DKI Jakarta (Ibu Kota Negara). Hal tersebut mengakibatkan perubahan tutupan lahan yang luas dari vegetasi menjadi non-vegetasi, yang memicu pengingkatan suhu permukaan daratan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perubahan suhu permukaan daratan yang diakibatkan adanya perubahan tutupan lahan di Kota Cirebon pada tahun 2015-2019. Perubahan tutupan lahan dan perubahan suhu permukaan daratan diperoleh dari citra Landsat. Penelitian ini juga menganalisi pengaruh NDVI dan NDBI dengan suhu permukaan daratan pada tahun 2015 dan 2019 dengan 93 titik sampel yang dipilih dengan stratified random sampling dan menggunakan metode regresi linear berganda. Analisis perubahan suhu permukaan daratan dengan perubahan tutupan lahan dilakukan dengan metode overlay peta. Hasil analisis menunjukan secara spasial pusat kota memiliki suhu yang sangat tinggi. Perubahan suhu permukaan daratan yang terjadi pada sekitar kota terutama yang mengarah ke selatan bersamaan dengan perubahan tutupan lahan nya. Hasil uji regresi linear berganda suhu permukaan daratan dipengaruhi oleh kerapatan vegetasi, dan kerapatan bangunan.

---

Cirebon City is experiencing rapid regional development, such as the access of Cipali highway which is connected to DKI Jakarta (Capital City). It has an effect on cover land changes from vegetation to non-vegetation, which can increase on land surface temperature. The Purpose of this study to analysis land surface temperature changes caused by land cover changes in the city of Cirebon in 2015-2019. Land cover changes and land surface temperature changes processed with Landsat. This study also analysis the effect of NDVI and NDBI with land surface temperature in 2015 and 2019, with 93 sample points selected by stratified random sampling and using multiple linear regression methods. Analysis of land surface temperature changes with land cover changes is carried out by overlay map method. The analysis showed the spatial city centre has a very high temperature. Land surface temperature changes that occur in the city center, especially those leading to the south along with land cover changes. The results of multiple linear regression tests of land surface temperature are influenced by vegetation density and building density.

"

"Penutup lahan merupakan komponen penting dalam memahami interaksi aktivitas manusia dengan lingkungannya. Perubahan penutup lahan dapat dianalisis untuk memberikan informasi yang diperlukan untuk pemahaman yang tepat mengenai bagaimana suatu lahan digunakan di masa lalu, jenis perubahan yang terjadi pada lahan tersebut, dan apa yang diharapkan dari suatu lahan tersebut di masa depan. Kota Bogor dipilih sebagai wilayah penelitian karena beberapa tahun ke belakang mengalami pertumbuhan populasi dan urbanisasi. Hal ini berpengaruh pada pertumbuhan dan perkembangan kota yang menjadi alasan terjadinya perubahan penutup lahan. Dalam mendeteksi perubahan penutup lahan, terdapat berbagai pilihan metode yang dapat digunakan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perubahan penutup lahan yang terjadi di Kota Bogor sekaligus melihat metode klasifikasi yang paling efisien untuk dijadikan rekomendasi. Penelitian ini terdiri atas analisis spasial dan analisis statistik. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa perubahan penutup lahan yang terjadi di Kota Bogor pada tahun 2022 dari tahun 2013 didominasi oleh kelas Lahan Terbangun yang disebabkan oleh terjadinya urbanisasi di Kota Bogor. Informasi penutup lahan yang didapatkan dari hasil klasifikasi menggunakan berbagai metode berbasis objek dan berbasis piksel yang dianalisis kecepatan dan tingkat akurasinya. Dari proses analisis tersebut, didapatkan informasi bahwa metode klasifikasi yang dikatakan paling efisien merupakan metode berbasis piksel Random Forest karena memiliki kecepatan proses pengolahan yang cukup tinggi serta tingkat akurasi yang paling baik jika dibandingkan dengan metode-metode lainnya.

---

Land cover is an important component in understanding the interaction of human activities with the environment. Land cover changes can be analyzed to provide the information necessary for a proper understanding of how land was used in the past, the types of changes that occurred to the land, and what to expect from the land in the future. Bogor City was chosen as the research area because in the past few years it has experienced population growth and urbanization. This affects the growth and development of the city which is the reason for changes in land cover. In detecting changes in land cover, there are various methods that can be used. Therefore, this study aims to analyze changes in land cover methods that have occurred in Bogor City as well as to see the most efficient classification to be used as a recommendation. This research consists of spatial analysis and statistical analysis. The results of this study indicate that changes in land cover that occurred in Bogor City in 2022 from 2013 were dominated by the Built-up Land class caused by urbanization in Bogor City. The land cover information obtained from the classification results uses various object-based and pixel-based methods that are analyzed for speed and accuracy. From the analysis process, information is obtained that the classification method which is said to be the most efficient is the Random Forest pixel-based method because it has high processing speed and the best level of accuracy when compared to other methods."