analisa perubahan tutupan lahan di daerah aliran … · membuat peta tutupan lahan sub das lesti...
Post on 13-Mar-2019
232 Views
Preview:
TRANSCRIPT
1
ANALISA PERUBAHAN TUTUPAN LAHAN
DI DAERAH ALIRAN SUNGAI MENGGUNAKAN DATA CITRA ASTER
(Studi Kasus: Sub Daerah Aliran Sungai Lesti Hulu, Kabupaten Malang)
Oleh:
Yuli Rohmawati, DR.Ing.Ir.Teguh Hariyanto,M.Sc
Program Studi Teknik Geomatika FTSP-ITS, Surabaya, 60111, Indonesia
Email: yuli900725@gmail.com
Abstrak
Sub Daerah Aliran Sungai (DAS) Lesti hulu terletak di Kabupaten Malang merupakan sub DAS
prioritas di wilayah DAS Brantas hulu dimana wilayah tersebut mempunyai permasalahan yang cukup
kompleks terhadap kerusakan lahan, erosi, tanah longsor, fluktuasi debit sungai dan sedimentasi yang
cukup tinggi. Penyebab utama terjadinya permasalahan tersebut adalah adanya pemanfaatan lahan
yang tidak sesuai dengan fungsinya seperti terjadinya kerusakan hutan akibat penebangan liar maupun
perambahan kawasan hutan. Ekosistem DAS hulu merupakan bagian penting karena mempunyai
fungsi perlindungan terhadap seluruh DAS.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui informasi tutupan lahan di kawasan sub DAS
Lesti hulu menggunakan analisa data citra ASTER (Advance Spaceborne Thermal Emission and
Reflection Radiometer) yang merupakan sensor generasi terbaru pada satelit Terra yang dikembangkan
untuk melakukan observasi permukaan bumi dalam rangka monitoring lingkungan hidup dan sumber
daya alam. Citra ini sudah mulai banyak digunakan oleh berbagai pihak di berbagai belahan dunia
untuk observasi fenomena terkait dengan perubahan lingkungan hidup. Metode penelitian mencakup:
pra pengolahan citra dan pengolahan citra. Tahap pra pengolahan citra menggunakan radiance
calibration, dark pixel correction, dan koreksi geometrik. Tahap pengolahan citra menggunakan
perbaikan citra low-pass filtering dan NDVI, klasifikasi terselia teknik maximum likelihood digunakan
untuk membedakan tutupan lahan ke dalam tujuh kelas utama, yaitu hutan, semak/belukar, kebun,
ladang/tegalan, sawah, pemukiman, dan tanah terbuka.
Hasil dari penelitian ini adalah informasi perubahan tutupan lahan di sub DAS Lesti hulu antara
tahun 1999 – 2009 dimana hutan bertambah seluas 3,158 km2, semak/belukar bertambah seluas 8,569
km2, kebun bertambah seluas 32,53 km
2, ladang/tegalan berkurang seluas 30,481 km
2, sawah berkurang
seluas 0,475 km2, pemukiman bertambah seluas 1,396 km
2 dan tanah terbuka berkurang seluas 0,376
km2. Analisa perubahan tutupan lahan hutan di sub DAS Lesti hulu antara tahun 1999 - 2009, total area
hutan tetap seluas 28,257 km2, total area hutan pada tahun 1999 yang berkurang seluas 22,681 km
2 dan
total area hutan yang bertambah tahun 2009 seluas 25,839 km2.
Kata Kunci : Penginderaan Jauh, citra ASTER, perubahan tutupan lahan, Daerah Aliran
Sungai (DAS)
PENDAHULUAN
Latar belakang
Sub Daerah Aliran Sungai (DAS) Lesti
hulu terletak di Kabupaten Malang merupakan
sub DAS prioritas di DAS Brantas karena wilayah
tersebut mempunyai permasalahan yang cukup
kompleks seperti kerusakan lahan, erosi, tanah
longsor, fluktuasi debit sungai, dan sedimentasi
yang cukup tinggi. Penyebab utama terjadinya
permasalahan tersebut adalah adanya
pemanfaatan lahan yang tidak sesuai dengan
fungsinya seperti terjadinya kerusakan hutan
akibat penebangan liar maupun perambahan
kawasan hutan. Hal ini berpengaruh terhadap
terganggunya fungsi produksi dan tata air (RTL-
RLKT sub DAS Lesti, 2003 dalam Suratno,
2010).
Ekosistem DAS hulu merupakan bagian
penting karena mempunyai fungsi perlindungan
terhadap seluruh DAS. Perlindungan ini antara
lain berfungsi sebagai perlindungan tata air. Oleh
karena itu dalam perencanaannya DAS hulu
seringkali menjadi fokus perencanaan mengingat
bahwa suatu DAS di daerah hulu dan daerah hilir
mempunyai karakteristik biofisik melalui daur
hidrologi (Asdak, 1995 dalam Syahrial, 2009).
Dalam hubungannya dengan perencanaan
pembangunan wilayah, penelitian ini mempunyai
kaitan yang sangat erat di mana pola penggunaan
lahan akan mempengaruhi kelangsungan dan
2
kelestarian Daerah Aliran Sungai. Teknik
penginderaan jauh digunakan dalam penelitian ini
karena telah secara luas digunakan untuk
menyediakan informasi tutupan lahan seperti
tingkat degradasi hutan dan lahan basah, tingkat
urbanisasi, intensitas kegiatan pertanian dan
perubahan akibat kegiatan manusia lainnya. Citra
ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission
and Reflection Radiometer) mengoperasikan tiga
daerah spektral yang berbeda yaitu Visible and
Near infra-Red (VNIR), Short Wave Infra-Red
(SWIR), dan Thermal infra-Red (TIR). Band
VNIR pada ASTER dengan resolusi spasial 15 m
sangat berguna untuk memperoleh informasi
tutupan lahan (Yuksel, 2008), sehingga
penggunaan citra ASTER diharapkan cukup
memadai untuk klasifikasi jenis tutupan lahan
utama di dalam Daerah Aliran Sungai.
Batasan Masalah
Batasan masalah dalam penelitian ini
adalah:
1. Data citra satelit yang digunakan adalah citra
ASTER level 3 tahun 2009 wilayah sub DAS
Lesti hulu, Kabupaten Malang.
2. Wilayah studi meliputi sub DAS Lesti hulu,
Kabupaten Malang.
3. Studi hanya mencakup penutupan lahan di
sub DAS Lesti hulu.
Tujuan
Tujuan dari penelitian ini adalah:
1. Membuat peta tutupan lahan sub DAS Lesti
hulu melalui pengolahan data penginderaan
jauh dengan klasifikasi terselia citra ASTER
tahun 2009.
2. Menghitung luasan tutupan lahan untuk
mengetahui komposisi persentase
keseluruhan tutupan lahan sub DAS Lesti
hulu tahun 2009.
3. Menganalisa perubahan tutupan lahan pada
peta tutupan lahan sub DAS Lesti hulu tahun
2009 dengan luasan tutupan lahan pada peta
RBI sub DAS Lesti hulu skala 1:25.000 tahun
1999.
4. Mengevaluasi luas area hutan tahun 2009
dengan luas hutan pada peta RBI sub DAS
Lesti hulu skala 1:25.000 tahun 1999.
METODOLOGI PENELITIAN
Lokasi Penelitian
Sub DAS Lesti hulu terletak di 8o02’50’’-
8o12’10’’ LS dan 112
o42’58’’- 112
o56’21’’ BT
secara administratif terletak di Kabupaten
Malang. Penentuan lingkup wilayah juga melihat
adanya karakteristik yang bersifat heterogen pada
kondisi fisik dasarnya. Deliniasi kawasan
penelitian menggunakan batasan ekologi yaitu
pembagian sub DAS Lesti hulu yang telah
ditetapkan BPDAS Brantas. Sub DAS Lesti hulu
merupakan bentang lahan yang dibatasi oleh batas
terluar gigir punggung gunung yang menampung
dan menyimpan air hujan sehingga membentuk
suatu pengaliran air yang bersatu. Wilayah
administratif Kabupaten Malang yang dilewati
oleh sub Daerah Aliran Sungai Lesti hulu
seluas 246,123 km2. Lokasi penelitian disajikan
pada gambar berikut:
NGADAS
BAMBANG
PAMOTAN
JAMBANGAN
PATOKPICIS
SUMBEREJO
DAWUHAN
SUMBERPUTIH
BRINGIN
PANDANSARI
TAMANSATRIYAN
RE
MB
UN
BLAYU
DAMPIT
WAJAK
DADAPAN
WONOAYU
WONOAGUNG
TAM
AN
SA
RI
NGADIR
ESO
POJOK
MA
JA
NG
TE
NG
AH
CODO
SA
NA
NR
EJO
SANANKERTO
TA
LO
K
PONCOKUSUMO
PAG
ED
AN
GA
N
GEDOG WETAN
PASRUJAMBEKARANGANYAR
TAWANGREJENI
DRUJU
SUKOLILO
685000.000000
685000.000000
690000.000000
690000.000000
695000.000000
695000.000000
700000.000000
700000.000000
705000.000000
705000.000000
710000.000000
710000.000000
90
92
000
.00
00
00
90
92
000
.00
00
00
90
96
000
.00
00
00
90
96
000
.00
00
00
91
00
000
.00
00
00
91
00
000
.00
00
00
91
04
000
.00
00
00
91
04
000
.00
00
00
91
08
000
.00
00
00
91
08
000
.00
00
00
1:100,000
±
Legenda
kecmalang
Wilayah Administrasi Sub DAS Lesti Hulu
KECAMATAN:
AMPELGADING
DAMPIT
PASRUJAMBE
PONCOKUSUMO
SUMBERMANJING
TIRTO YUDO
TUREN
WAJAK
0 1 2 3 40.5Kilometers
Gambar 1. Lokasi Penelitian Sub DAS Lesti Hulu
Peralatan dan Bahan
a. Peralatan
Perangkat Keras (Hardware) :
1. Komputer AMD Turion X2, DDR2 2GB
2. GPS e-Trex Legend Navigator
Perangkat Lunak (Software) :
1. ENVI 4.6.1
2. Matlab 7.0
3. ArcGIS 9.3
b. Bahan
1. Citra Satelit ASTER level 3, sub DAS
Lesti hulu Kabupaten Malang akusisi 27
September 2009.
2. Peta digital Rupa Bumi Indonesia (RBI),
Kabupaten Malang skala 1:25.000 tahun
1999.
3. Peta digital sub DAS Lesti hulu skala
1:25.000 tahun 1999, BPDAS Brantas.
3
Tahapan Kegiatan Penelitian
Diagram alir penelitian ini secara garis
besar digambarkan pada gambar 2 berikut:
IDENTIFIKASI MASALAH
Bagaimana memetakan tutupan lahan di
Sub DAS Lesti Hulu dengan citra ASTER
serta menganalisa perubahannya?
PENGUMPULAN DATA
Citra Satelit ASTER level 3, sub
DAS Lesti hulu Kab. Malang
akusisi 27 September 2009, Peta
digital Rupa Bumi Indonesia (RBI),
Kab. Malang skala 1:25.000 tahun
1999 dan Peta digital sub DAS Lesti
hulu skala 1:25.000 tahun 1999,
BPDAS Brantas.
STUDI LITERATUR
Perubahan tutupan lahan, Daerah
Aliran Sungai, penginderaan jauh, citra
ASTER, dan Pengolahan citra
penginderaan jauh
PENGOLAHAN DATA
Perbaikan citra (Koreksi radiometrik,
koreksi geometrik), penajaman citra
(lowpass filtering 3x3 dan NDVI),
klasifikasi terselia metode maximum
likelihood, uji ketelitian klasifikiasi
metode confusion matrix dan pembuatan
layout peta.
PENULISAN LAPORAN
ANALISA
Analisa statistik sederhana persentase luas
tutupan lahan keseluruhan dan analisa
perubahan tutupan lahan hutan di sub
DAS Lesti hulu dalam rentang waktu
1999 – 2009.
Gambar 2. Tahapan Kegiatan Penelitian
1. Tahap Persiapan
Beberapa hal yang dilakukan pada tahap ini
adalah :
a. Identifikasi Masalah
Tahapan awal yakni penentuan masalah yang
berhubungan dengan rencana pekerjaan dan
penetapan tujuan.
b. Studi Literatur
Yang dimaksud dengan studi literatur adalah
mempelajari dan mengumpulkan buku-buku
referensi dan hasil penelitian sejenis
sebelumnya yang pernah dilakukan oleh
orang lain yang berkaitan. Tujuannya ialah
untuk mendapatkan landasan teori mengenai
masalah yang akan diteliti.
c. Pengumpulan Data
Dalam tahap ini dilakukan pengumpulan data
yang digunakan dalam penelitian ini.
2. Tahap Pengolahan Data
Pengolahan data citra ASTER dan data
penunjang lainnya dilakukan untuk membuat peta
tutupan lahan kawasan sub DAS Lesti hulu.
3. Tahap Analisa
Pada tahap ini dilakukan analisa data dan
uji statistik hasil pengolahan data.
4. Tahap Akhir
Pada tahap ini dilakukan pembuatan
laporan Tugas Akhir yang berisi dokumentasi dari
pelaksanaan Tugas Akhir.
Tahapan Pengolahan Data
Tahapan dari pengolahan data digambarkan
pada diagram alir di bawah ini :
Koreksi Geometrik
Klasifikasi Terselia
RMS
Error ≤ 1
Piksel
Tidak
Ya
Peta Digital RBI
Skala 1:25.000
Sub DAS Lesti
Hulu Tahun 1999
Ciitra ASTER
VNIR Sub DAS
Lesti Hulu Tahun
2009
Ground Truth
Uji Ketelitian
Klasifikasi
≥ 80%
Tidak
Ya
Titik GCP
Trainig Area
Radiance Calibration
Dark Pixel Correction
Pemotongan Citra
Pembuatan Layout
Peta Tutupan Lahan Sub
DAS Lesti Hulu Tahun 2009
(7 Kelas Tutupan Lahan)
Konversi Citra Terklasifikasi
ke Vektor
Perbaikan Citra
(Image Enhancement)
Komposit Warna
Editing Layer Tutupan
Lahan
Peta Tutupan Lahan Sub
DAS Lesti Hulu Tahun 1999
(7 Kelas Tutupan Lahan)Analisa
Informasi Perubahan
Tutupan Lahan sub DAS
Lesti Hulu Tahun 1999-2009
Gambar 3. Tahapan Pengolahan Data
Pemotongan Citra
Untuk memperkecil ukuran citra dan
memudahkan pengolahan data. Pemotongan citra
dilakukan untuk lebih menfokuskan pengolahan
data sesuai dengan daerah penelitian. Citra
ASTER yang digunakan dipotong pada area
sekitar sub DAS Lesti hulu, sebagai berikut:
Tahap
Persiapan
Tahap
Pengolahan
Data
Tahap
Analisa
Tahap
Akhir
PENGOLAHAN DATA
Radiance calibration, dark pixel
corection, perbaikan citra NDVI dan
low pass filtering, klasifikasi terselia
metode maximum likelihood, uji
ketelitian metode confusion matrix
dan pembuatan layout peta
4
Gambar 4. Citra ASTER Level 3
Gambar 5. hasil pemotongan Citra ASTER
Radiance Calibration
Radiance calibration merupakan proses
untuk mengatur kembali skala nilai digital (digital
number) serta memaksimalkan range data.
Radiance calibration dilakukan menggunakan
fungsi “Band Math” ENVI 4.6.1 dengan algoritma
sebagai berikut:
Lrad = (input - 1) * nilai koefisien konversi
Dengan:
Lrad = spectral radiance measured
Input1 = nilai tiap-tiap band.
Nilai koefisien konversi untuk masing-
masing band ASTER (VNIR) disajikan pada tabel
berikut:
Tabel 2. nilai koefisien konversi band ASTER (VNIR)
Band
Koefisien
((Watts/m2*stereoradian*µm)/DN)
Normal Gain
1 1,688
2 1,415
3N 0,862
Dark Pixel Correction
Dark pixel correction merupakan metode
yang digunakan untuk menghilangkan efek gelap
yang ditimbulkan oleh atmosfer pada citra dengan
cara mengurangi nilai tiap-tiap band dengan nilai
band terendahnya. Algoritma yang digunakan
sebagai berikut:
Input1 – RMIN (R1,Input1)
dengan:
input1 = nilai tiap-tiap band
RMIN = nilai band terendah
Koreksi Geometrik
Proses ini bertujuan untuk melakukan
georeferensi citra dengan cara mensuperposisi
(overlay) dengan layer GIS yang sudah
tergeoreferensi atau sudah diketahui koordinat
dan sistem proyeksinya, misalnya jalan, garis
pantai dan sebagainya.
Gambar 6. Desain Jaring dan sebaran titik GCP
Koreksi Geometrik citra ASTER tahun 2009
dengan peta Rupa Bumi Indonesia (RBI) skala
1:25.000 wilayah sub DAS Lesti hulu. Sistem
proyeksi yang dipakai adalah sistem UTM
(Universal Transverse Mercator) zona 49 S,
dengan datum WGS (World Geodetic System)
1984. Jumlah titik Ground Control Point (GCP)
yang digunakan sebanyak 10 titik dengan jumlah
baseline sebanyak 19 baseline.
Komposit Warna
Komposit warna adalah pembuatan citra
yang merupakan variasi dari beberapa band
sekaligus. Hal ini bertujuan untuk lebih
mempertajam kenampakan objek tertentu, sesuai
dengan keperluan, sehingga mempermudah dalam
melakukan interpretasi citra manual. Dalam
penelitian ini komposisi saluran yang digunakan
adalah kombinasi band RGB 312.
5
Gambar 7. Komposit warna citra ASTER RGB 312
Penajaman Citra
Perbaikan citra diterapkan pada citra hasil
komposit warna RGB 312, yakni penajaman low-
pass filtering sebelum dilakukan proses
klasifikasi terselia. Pada data citra terdapat
frekuensi tinggi variabilitas data dengan
karakteristik heterogen fitur-fitur bentang alam.
Teknik low-pass filtering telah secara luas
digunakan untuk mengurangi frekuensi spasial
(Yuksel, 2008). Aplikasi pada penggunaan filter
spasial disebut konvolusi. Pada penelitian ini
prosedur konvolusi low-pass filtering
menggunakan operasi kernel ukuran 3x3.
Gambar 8. Low Pass Filtering 3x3 Citra ASTER
Selanjutnya perbaikan citra yang digunakan
dalam penelitian ini adalah Normalized
Difference Vegetation Index(NDVI). Metode ini
digunakan untuk mendeteksi daerah vegetasi dan
non vegetasi. NDVI pada dasarnya mengukur
kemiringan (slope) antara nilai asli band merah
dan band infra merah di angkasa dengan nilai
band merah dan infra merah yang ada dalam tiap
piksel citra. Menurut Rouse (1974) dalam Amiri
dan Tayabeh (2009) formula NDVI pada citra
ASTER sebagai berikut:
NDVI band ASTER = (NIR - R)/(NIR + R)
NDVI band ASTER = (3 - 2)/(3 + 2)
Dimana:
NIR (Near Infra-red) : band 3 citra ASTER
R (Red) : band 2 citra ASTER
Gambar 9. NDVI citra ASTER
Klasifikasi Citra
Penelitian ini menggunakan klasifikasi
terselia (supervised classification) teknik
maximum likelihood dengan pemilihan kategori
informasi yang diinginkan dan memilih training
area untuk tiap kategori tutupan lahan yang
mewakili sebagai kunci interpretasi.
Pengambilan training area tiap-tiap kelas
tutupan lahan menggunakan hasil low-pass
filtering citra ASTER false color composite RGB
312 karena band VNIR ASTER yaitu Green, Red
dan NIR merupakan band-band yang paling
informatif (perveen, 2009), citra hasil algoritma
NDVI dan peta RBI tahun 1999.
Uji Ketelitian
Setelah nilai piksel training area diperoleh
dari data citra, maka perlu dievaluasi pola
tanggapan spektral setiap kategori tutupan lahan,
khususnya kemampuan dalam pemisahan setiap
spektralnya. Uji ketelitian klasifikasi yang
digunakan dalam penelitian ini yaitu pengukuran
atau evaluasi daya pisah spektral dengan
menggunakan matriks error atau matriks
kesalahan (confusion matrix) dimana
penyimpangan klasifikasi berupa kelebihan
jumlah piksel dari kelas lain (komisi) atau
kekurangan jumlah piksel yang masuk kekelas
lain (omisi).
Konversi Citra Terklasifikasi ke Vektor
Merupakan proses konversi citra hasil
klasifikasi ke bentuk vektor untuk mempermudah
analisa lebih lanjut.
6
Gambar 10. Vektor klasifikasi tutupan lahan citra
ASTER
Editing Layer Tutupan Lahan pada Peta RBI
Editing layer tutupan lahan peta RBI
kawasan sub DAS Lesti hulu tahun 1999
berdasarkan kriteria kelas tutupan lahan pada
tabel 3.2.
Pembuatan Layout Peta
Setelah didapat citra terklasifikasi tutuan
lahan dalam bentuk vektor, selanjutnya dilakukan
proses pemotongan vektor citra terklasifikasi
sesuai dengan batas deliniasi wilayah sub DAS
Lesti hulu. Pembuatan layout peta menggunakan
software ArcGIS 9.3.
HASIL DAN ANALISA
Kekuatan Jaring Titik Kontrol
Dengan menggunakan software Matlab 7.0,
hasil perhitungan Strength of Figure (SoF) nya
sebagai berikut:
Jumlah Baseline : 19
Jumlah Titik : 10
N_ukuran : Jumlah Baseline × 3 = 57
N_parameter : Jumlah titik × 3 = 30
u : N_ukuran – N_parameter = 27
u
AxATraceSoF
T 1][
000975,0
Semakin kecil bilangan faktor kekuatan
jaring, maka akan semakin baik konfigurasi jaring
yang bersangkutan, dan sebaliknya (Abidin,
2000). Besar SoF yang dihasilkan jaring tersebut
mendekati nol sehingga desain jaring SoF
dianggap kuat.
Koreksi Geometrik
Koreksi geometrik citra ASTER dengan peta
Rupa Bumi Indonesia (RBI) skala 1:25.000
wilayah sub DAS Lesti hulu. Akurasi koreksi
geometrik disajikan oleh standar deviasi (Root
Mean Square = RMS) per unit piksel pada citra.
Koreksi geometrik menggunakan teknik registrasi
“Select GCP: image to image” pada software
ENVI 4.6.1,
Tabel 3. Perhitungan RMS Error pada citra ASTER
Koordinat UTM Koordinat Citra
(Actual)
Koordinat Citra
(Predict)
Kesalahan RMS
Error
Easting Northing X Y X Y Error
X
Error
Y
1606,20 3703,00 1603,57 3702,57 1603,72 3702,97 0,15 0,40 0,43
1264,20 3738,00 1261,71 3737,29 1261,75 3737,26 0,04 -0,03 0,05
891,40 3615,20 889,67 3614,50 888,88 3614,01 -0,79 -0,49 0,93
709,00 3426,40 705,60 3425,00 706,24 3425,44 0,64 0,44 0,78
730,88 3077,88 727,60 3077,80 727,73 3077,94 0,13 0,14 0,19
1169,20 2642,40 1166,60 2643,60 1166,20 2643,43 -0,40 -0,17 0,43
945,00 3125,80 942,00 3125,80 942,07 3125,84 0,07 0,04 0,08
1703,45 3145,64 1701,20 3146,20 1701,11 3146,09 -0,09 -0,11 0,14
1461,80 3154,20 1459,20 3155,00 1459,28 3154,49 0,08 -0,51 0,51
1793,40 2545,80 1791,20 2546,20 1791,37 2546,48 0,17 0,28 0,33
Total RMS Error 0,477850
Dari hasil pelaksanaan registrasi citra
menggunakan 10 titik GCP, nilai kesalahan RMS
rata-rata citra ASTER tahun 2009 adalah 0.477850
piksel. Hal ini telah masuk toleransi yang
disyaratkan yaitu kurang dari 1 piksel.
Klasifikasi Tutupan Lahan
Jumlah kelas yang digunakan sejumlah 7
kelas tutupan lahan yaitu seperti dijelaskan dalam
tabel di bawah ini :
Tabel 4. Kelas Tutupan Lahan
No. Kelas Warna
1 Hutan
2 Semak/Belukar
3 Kebun
4 Ladang/Tegalan
5 Sawah
6 Pemukiman
7 Tanah Terbuka
Berikut adalah hasil klasifikasi tutupan
lahan citra ASTER tahun 2009 wilayah sub DAS
Lesti hulu:
Gambar 11. Hasil Klasifikasi Tutupan Lahan Citra
ASTER Tahun 2009 Wilayah Sub Das Lesti Hulu
7
Uji Ketelitian
Berdasarkan uji ketelitian menggunakan
metode confusion matrix, didapatkan hasil
kebenaran ketelitian citra sebesar 84,5730%.
Berikut merupakan hasil perhitungan confusion
matrix:
Tabel 5. Hasil Proses Confusion Matrix Hasil
Klasifikasi Citra ASTER Tahun 2009
kelas Total
referensi
Total
terklasifikasi
Jumlah
benar
Producers
accuracy
User
accuracy
Hutan 28 19 18 64,29 % 94,74 %
Semak/Belukar 26 23 23 88,46 % 100,00 %
Kebun 58 87 57 98,28 % 65,52 %
Ladang/Tegalan 71 58 48 67,61 % 82,76 %
Sawah 72 64 55 76,39 % 85,94 %
Pemukiman 108 112 107 99,07 % 95,54 %
Tanah Terbuka - - - - -
Total 363 363 308
Overall Accuracy = (308/363) 84,85%
Kappa Coefficient = 0.8094
Gambaran Umum Sub DAS Lesti Hulu
Sub Daerah Aliran Sungai (DAS) Lesti
hulu ini terdapat di jalur pengembangan
Kabupaten Malang. Wilayah administratif
Kabupaten Malang yang dilewati oleh sub
Daerah Aliran Sungai Lesti hulu seluas 246,123
km2.
Gambar 12. Peta Sub DAS Lesti Hulu Per Kecamatan
di Kabupaten Malang
Tabel 6. Luas Sub DAS Lesti Hulu Per Kecamatan di
Kabupaten Malang
No. Nama
kecamatan
Luas DAS
(km2)
Rasio terhadap luas sub
DAS Lesti hulu (%)
1 Ampelgading 4,482 1,82
2 Dampit 48,901 19,87
3 Pasurujambe 0,663 0,27
4 Poncokusumo 92,494 37,58
5 Tirtoyudo 17,622 7,16
6 Turen 11,631 4,73
7 Wajak 70,330 28,58
Total 246,123 100
Kecamatan terluas di wilayah Kabupaten
Malang yang ada dalam sub DAS Lesti hulu
adalah Kecamatan poncokusumo yaitu 37,58%
dari luas total sub DAS Lesti hulu, sedangkan
kecamatan yang masuk dalam sub DAS lesti hulu
yang terkecil adalah Kecamatan Pasurujambe
sebesar 0,27%.
Analisa Perubahan Tutupan Lahan Sub DAS
Lesti Hulu Tahun 1999 - 2009
Tutupan lahan di kawasan sub DAS Lesti
hulu berdasarkan hasil identifikasi data pada
peta RBI tahun 1999 dan citra ASTER tahun 2009.
Selama periode 10 tahun jenis tutupan lahan
yang dijumpai antara lain tutupan lahan hutan,
semak/belukar, kebun, ladang/tegalan, sawah,
pemukiman dan tanah terbuka.
Gambar 13. Peta tutupan Lahan Sub DAS Lesti Hulu
Berdasarkan Peta RBI Tahun 1999
Tutupan lahan sub DAS Lesti hulu tahun
1999 terdiri dari hutan seluas 50,938 km2 atau
20,70%, semak/belukar seluas 15,785 km2 atau
6,41%, kebun seluas 61,844 km2 atau 25,13%,
ladang/tegalan seluas 78,198 km2 atau 31,77%,
sawah seluas 19,161 km2 atau 7,78%, pemukiman
seluas 19,335 km2 atau 7,86% dan tanah terbuka
seluas 0,862 km2 atau 0,35%.
Tabel 14. Peta Tutupan Lahan Sub DAS Lesti Hulu
Berdasarkan Penafsiran Citra ASTER Tahun 2009
Tutupan lahan sub DAS Lesti hulu tahun
2009 terdiri darihutan seluas 54,096 km2 atau
21,98%, semak/belukar seluas 24,354 km2 atau
9,90%, kebun seluas 80,052 km2 atau 32,53%,
ladang/tegalan seluas 47,717 km2 atau 19,39%,
sawah seluas 18,686 km2 atau 7,59%, pemukiman
8
seluas 20,731 km2 atau 8,42% dan tanah terbuka
seluas 0,486 km2 atau 0,20%.
Tabel 7. menunjukan bahwa dari data yang
ada, dalam rentang waktu 10 tahun telah terjadi
pola perubahan luas tutupan lahan di kawasan sub
DAS Lesti hulu.
Tabel 7. Perubahan Luas Tutupan Lahan Sub DAS
Lesti Hulu Periode 1999-2009
No. Jenis tutupan lahan
Luas lahan
∆(km2) ∆(%) km
2 %
1999 2009 1999 2009
1 Hutan 50,938 54,096 20,70 21,98 3.158 1.28
2 Semak/Belukar 15,785 24,354 6,41 9,90 8.569 3.48
3 Kebun 61,844 80,052 25,13 32,53 18.208 7.40
4 Ladang/Tegalan 78,198 47,717 31,77 19,39 -30.481 -12.38
5 Sawah 19,161 18,686 7,79 7,59 -0.475 -0.19
6 Pemukiman 19,335 20,731 7,86 8,42 1.396 0.57
7 Tanah Terbuka 0,862 0,486 0,35 0,20 -0.376 -0.15
Total 246,123 246,123 100 100
Gambar 15. Grafik Perubahan Luas Tutupan Lahan
Sub DAS Lesti Hulu Periode 1999-2009
Analisa Spasial Perubahan Tutupan Lahan
Hutan Sub DAS Lesti Hulu Tahun 1999 - 2009
Gambar 16. menunjukan bahwa dari data
yang ada, dalam rentang waktu 10 tahun telah
terjadi pola perubahan luas hutan di kawasan sub
DAS Lesti hulu.
Gambar 16. Peta Perubahan Luas Tutupan Lahan
Hutan di kawasan Sub Das Lesti Hulu Periode 1999-
2009
Tabel 8. Perubahan Luas Tutupan Lahan Hutan di
Kawasan Sub DAS Lesti Hulu Periode 1999-2009
Perubahan Hutan Luas (km2)
hutan tetap 28.257
hutan berkurang tahun 1999 22.681
hutan bertambah tahun 2009 25.839
Dari analisa spasial peta perubahan tutupan
lahan hutan antara tahun 1999-2009, meskipun
luas lahan hutan cukup luas tetapi sebagian telah
terkonversi ke penggunaan lahan lainnya.
Fenomena dinamika perubahan penggunaan lahan
hutan ke penggunaan lahan lainnya di bagian
hulu antara lain karena tingginya aktivitas
pertanian di kawasan hutan dimana salah satu
faktornya adalah desakan pembangunan dan tata
ruang kota yang masuk dalam wilayah
geografis DAS menyebabkan lahan-lahan yang
sebenarnya masih berpotensi untuk lahan
pertanian beralih fungsi penggunaannya
menjadi penggunaan lahan non pertanian bersifat
permanen sehingga luas lahan yang diusahakan
untuk pertanian menjadi berkurang dan alternatif
lahan yang digunakan adalah lahan sekitar
kawasan hutan yang menjadi kawasan konservasi,
total area hutan tetap seluas 28,257 km2, total area
hutan pada tahun 1999 yang berkurang seluas
22,681 km2 dan total area hutan yang bertambah
tahun 2009 seluas 25,839 km2. Luas hutan
keseluruhan pada tahun 2009 seluas 54,096 km2
atau naik sebesar 1,28% dari luas hutan tahun
1999 yakni 50,938 km2.
PENUTUP
Kesimpulan
1. Teknologi Penginderaan Jauh dapat
digunakan dalam pemantauan secara
berkelajutan aktivitas dan kondisi di
permukaan bumi guna menyediakan
informasi perubahan tutupan lahan di sub
DAS Lesti hulu dimana data update area
tutupan lahan sangat penting untuk
pengelolaan daerah DAS di masa depan.
2. Penggunaan data citra ASTER dapat
mengidentifikasi 7 kelas utama meliputi
hutan, semak/belukar, kebun, ladang/tegalan,
sawah, pemukiman dan tanah terbuka.
3. Tutupan lahan sub DAS lesti hulu tahun
1999 terdiri dari hutan seluas 50,938 km2
atau 20,70%, semak/belukar seluas 15,785
km2 atau 6,41%, kebun seluas 61,844 km
2
atau 25,13%, ladang/tegalan seluas 78,198
km2 atau 31,77%, sawah seluas 19,161 km
2
atau 7,78%, pemukiman seluas 19,335 km2
atau 7,86% dan tanah terbuka seluas 0,862
km2 atau 0,35%.
4. Tutupan lahan sub DAS Lesti hulu tahun
2009 terdiri dari hutan seluas 54,096 km2
atau 21,98%, semak/belukar seluas 24,354
km2 atau 9,90%, kebun seluas 80,052 km
2
atau 32,53%, ladang/tegalan seluas 47,717
km2 atau 19,39%, sawah seluas 18,686 km
2
9
atau 7,59%, pemukiman seluas 20,731 km2
atau 8,42% dan tanah terbuka seluas 0,486
km2 atau 0,20%.
5. Perubahan tutupan lahan di sub DAS Lesti
hulu antara tahun 1999-2009 yakni hutan
bertambah seluas 3,158 km2, semak/belukar
bertambah seluas 8,569 km2, kebun
bertambah seluas 32,53 km2, ladang/tegalan
berkurang seluas 30,481 km2, sawah
berkurang seluas 0,475 km2, pemukiman
bertambah seluas 1,396 km2 dan tanah
terbuka berkurang seluas 0,376 km2.
6. Analisa perubahan tutupan lahan hutan di sub
DAS Lesti hulu antara tahun 1999-2009,
Analisa perubahan tutupan lahan hutan di sub
DAS Lesti hulu antara tahun 1999-2009, total
area hutan tetap seluas 28,257 km2, total area
hutan pada tahun 1999 yang berkurang seluas
22,681 km2 dan total area hutan yang
bertambah tahun 2009 seluas 25,839 km2.
Luas hutan keseluruhan pada tahun 2009
seluas 54,096 km2
atau naik sebesar 1,28%
dari luas hutan tahun 1999 yakni 50,938 km2.
Saran
1. Untuk penelitian lebih lanjut dapat dilakukan
penetapan kelas yang lebih banyak dan
bervariasi sehingga kemungkinan terjadinya
kesalahan interpretasi lebih kecil
2. Untuk mendapatkan ketelitian yang baik,
penentuan training area dapat menggunakan
serangkaian citra resolusi tinggi atau foto
udara skala besar.
3. Untuk mendapatkan tingkat ketelitian citra
yang lebih baik, sebaiknya jangka waktu
antara tahun pemotretan citra dan waktu cek
lapangan tidak terlampau jauh karena kondisi
di lapangan yang mungkin mengalami
perubahan dalam jangka waktu tersebut.
DAFTAR PUSTAKA
Abidin, H. Z. 2002. Penentuan Posisi dengan
GPS dan Aplikasinya. Jakarta: Pradnya
Paramitha.
Amiri, F. dan Tayabeh T. Operational Monitoring
of Vegetative Cover by Remote Sensing in
Semi-Arid Lands of Iran. Bushehr:
Departement of Natural Resources, Islamic
Azad University Bushehr Branch, Iran.
Creutzfeldt, B. N. A. 2006. Remote Sensing
Based Characterisation of Land Cover and
Terrain Properties for Hydrological
Modelling in The Semi-Arid Northeast of
Brazil. Postdam: Institut fur Geookologie
Universitat Potsdam
Howard, John A. 1996. Penginderaan Jauh Untuk
Sumber Daya Hutan, Teori dan Aplikasi.
Yogyakarta: Gadjah Mada University Press.
Lillesand, T. M and Kiefer R.W. 1990.
Penginderaan Jauh dan Interpretasi Citra.
Yogyakarta: Gadjah Mada University Press.
Nagasawa, R., dkk. 2009. Evaluation of ASTER
Spectral Bands for Agricultural Land
Cover Mapping Using Pixel-Based and
Object-Based Classification Approaches.
Tottori: United Graduate School of
Agricultural Sciences, Faculty of
Agriculture, Tottori University, Japan.
Purwadhi, F.S.H. 2001. Interpretasi Citra Digital.
Jakarta: PT. Grasindo.
Suprakto, B. 2005. Studi Tentang Dinamika
Mangrove Kawasan Pesisir Selatan
Kabupaten Pamekasan Provinsi Jawa
Timur dengan Data Penginderaan Jauh.
Surabaya: Pertemuan Ilmiah Tahunan
MAPIN XIV, Institut Teknologi Sepuluh
Nopember.
Suratno, I. R. 2010. Arahan Penanganan Lahan
Kritis di Sub Daerah Aliran Sungai Lesti
Kabupaten Malang. Surabaya: Perencanaan
Wilayah dan Kota, Institut Teknologi
Sepuluh Nopember.
Syahrial, R. 2009. Analisis Peruntukan Lahan
Daerah Aliran Sungai (DAS) Belawan
Kaitannya Dengan Perencanaan Tata
Ruang. Medan: Sekolah Pascasarjana
Universitas Sumatera Utara.
Yuksel, A., dkk. 2008. Using ASTER Imagery in
Land Use/Cover Classification of Eastern
Mediterranean Landscape According to
CORINE Land Cover Project.
Kahramanmaras: Departement of Forest
Engineering, Faculty of Forestry,
Kahramanmaras Sutcu Imam University,
Turkey.
Yustina, A., dkk. 2007. Penentuan Pengaruh Alih
Fungsi Lahan Terhadap Debit Banjir
Menggunakan Sistem Informasi Geografi
(SIG). Malang: Jurusan Teknik Pertanian,
Universitas Brawijaya.
_____,2011.<URL:http://asterweb.jpl.nasa.gov.ht
ml>. Dikunjungi pada tanggal 27 November
2011, Jam 07.11WIB.
_____,2012.<URL:http://asterweb.jpl.nasa.gov.i
mages/spectrum.jpg>. Dikunjungi pada
tanggal 27 Mei 2012, Jam 08.00WIB.
_____,2012.<URL:http://glcf.umiacs.umd.edu/>.
Dikunjungi pada tanggal 27 Mei 2012, Jam
08.30 WIB.
top related