{
    "biblio_id": 428,
    "title": "PEMETAAN TUTUPAN LAHAN MENGGUNAKAN CITRA  LANDSAT TM 9 DI DAS KARENDI, NUSA TENGGARA TIMUR",
    "type": "LAPORAN PRAKTIK KERJA LAPANG",
    "gmd_name": "LAPORAN PRAKTIK KERJA LAPANG",
    "publisher_name": "POLITEKNIK PERTANIAN NEGERI KUPANG",
    "publish_place": "KUPANG",
    "publisher_year": "2023",
    "collation": "",
    "series_title": "",
    "call_number": "MSDH IME 23",
    "language_name": "Indonesia",
    "source": "mixed material",
    "classification": "",
    "notes": "Daerah Aliran Sungai merupakan keseluruhan kawasan pengumpul suatu  sistem tunggal, sehingga dapat disamakan dengan daerah tangkapan air. DAS  Karendi merupakan DAS dengan luasan 17.718,59 Ha. Dan merupakan DAS terluas  dari semua DAS yang ada di Kabupaten Sumba Barat. DAS Karendi tidak hanya  melintasi wilayah Sumba Barat tetapi juga di Kabupaten Sumba Tengah mulai dari  Mamboro, dan Tana Rara. Pentutupan lahan merupakan garis yang menggambarkan  batas penampakan area tutupan lahan diatas permukaan bumi yang terdiri dari  bentang alam atau bentang buatan. Adapun tujuan dari Praktek Kerja Lapang ini  untuk mengetahui penutupan lahan yang ada di DAS Karendi, di Sumba Barat. Jenis  data yang digunakan dalam Praktek Kerja lapang ini antara lain data sekunder dan  data primer. Data sekunder yang digunakan adalah Citra Landsat yang didownload  melalui USGS (earthexplorer.usgs.gov), SHP DAS NTT dengan skala 1 : 50.000  dan juga beberapa referensi. Sedangkan untuk Data primer diperoleh dari pengamatan  secara langsung di lapangan (ground check), hasil dokumentasi. Klasifikasi  penutupan lahan menurut (SNI 7645, 2010) menghasilkan empat kelas penutupan  lahan yang terdiri dari vegetasi, badan air, lahan terbuka, dan lahan terbangun. Hasil  Uji Akurasi yang diperoleh dari 4 klasifikasi tutupan lahan adalah hasil Uji Akurasi  Kappa dengan ketelitian interprestasi adalah 85% sehingga dapat dikatakan bahwa  data hasil interprestasi citra landsat TM 9 dapat digunakan, karena memiliki Akurasi  Kappa sebesar 85%.",
    "image": "KEHUTANAN.jpeg.jpeg",
    "files": [
        {
            "slims:digital_item": {
                "#cdata": "IMELDA NENU LAWA"
            }
        }
    ],
    "name": [
        {
            "authors": {
                "author_name": "IMELDA NENU LAWA",
                "authority_type": "Pengarang"
            }
        }
    ],
    "input_date": "2025-09-02 15:26:37",
    "last_update": "2025-09-02 15:26:37"
}