Download - g12 Lhp Beny Grindulu
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
1/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
DEPARTEMEN KEHUTANAN
BADAN PENELITIAN DAN PENGEMBANGAN KEHUTANAN
BALAI PENELITIAN KEHUTANAN SOLO
LAPORAN HASIL PENELITIAN
(LHP)
TAHUN ANGGARAN 2007
KAJIAN APLIKASI PENGINDERAAN JAUH
DAN SIG UNTUK MONEV DAS
Penanggung Jawab Kegiatan :
Ir. Beny Harjadi, MSc.
SURAKARTA, DESEMBER 2007
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
2/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
LEMBAR PENGESAHAN
LAPORAN HASIL PENELITIAN
KAJIAN APLIKASI PENGINDERAAN JAUH
DAN SIG UNTUK MONEV DAS
Tahun 2007
Surakarta, Desember 2007
Diperiksa oleh :
Kepala Seksi EP,
Drs. Prapto SuhendroNIP. 710 000 452
Diperiksa oleh :
Ketua Kelti KTA,
Ir. Sukresno, MScNIP. 710 001 486
Disusun oleh,
Ketua Tim Pelaksana
Ir. Beny Harjadi, MScNIP. 710 017 594
Disahkan oleh :
Kepala BPK Solo,
Ir. Edy Subagyo, MP.
NIP. 710 008 439
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
3/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Oleh :
Beny Harjadi, Agus Wuryanta, Dody Prakosa,
Agung Budi Supangat, Yusuf Iriyanto W., Bambang Ragil WMP.
ABSTRAKKarakteristik penutupan lahan suatu wilayah sangat dipengaruhi oleh
kondisi bio-fisik maupun sosial ekonomi masyarakatnya. Pada wilayah dengancurah hujan tinggi berpenduduk jarang, pola penutupan lahannya lebih dominan pada tanaman tahunan, sebaliknya pada wilayah curah hujan tinggi berpendudukpadat pola penutupan lahannya lebih dominan pada tananan semusim. Sedangkan pada wilayah kering (hujan rendah) dengan penduduk jarang, pola penutupanlahannya didominasi padang rumput dan tanaman tahan kering. Kebutuhan akandata terkini, akurasi tinggi, pada areal yang luas untuk memantau perubahan satu
kesatuan pengelolaan DAS.Tujuan dari PPTP kegiatan kajian pada tahun 2007 difokuskan pada zonaekologi Jawa (Curah hujan tinggi dan Penduduk padat) di DAS Solo DS. dengantujuan yaitu: (1) Memperoleh metode analisis data Penginderaan Jauh (PJ) danSistem Informasi Geografis (SIG) yang efektif untuk menyusun data dasarkarakteristik penutupan lahan DAS serta untuk monev DAS, dan (2) Analisisperubahan penutupan lahan dan analisis perhitungan erosi kualitatif dan kuantitatif,serta morfometrik DAS.
Penelitian Aplikasi Penginderaan Jauh (PJ) dan Sistem Informasi Geografis(SIG) untuk monitoring dan Evaluasi (monev) merupakan salah satu kegiatan dariUKP berjudul Sistem Karakterisasi DAS untuk mendukung pengembangan system
monev dalam pengelolaan DAS. Tujuan UKP adalah untuk mendapatkan sistemkarakterisasi DAS dengan parameter pendukung biofisik dan sosial ekonomi budayasebagai dasar perencanaan dan monev serta implementasi dalam pengelolaan DAS yang sesuai dengan kondisi dan kekhasan wilayah ekosistemnya dan kewenangandaerah otonom, serta terbangunnya sistem informasi DAS.
Kondisi fisik lahan yang didominasi bentuk lahan pegunungan dan perbukitan dengan kemiringan yang curam sampai terjal, menyebabkan wilayahsekitar Sub DAS Grindulu potensi akan terjadinya longsor. Kejadian longsortersebut juga ditunjang oleh keadaan batuan yang sudah mulai melapuk akibatdesintegrasi oleh pengaruh panas dan hujan serta dekomposisi. Walaupun adasebagian areal lahan yang didominasi batuan singkapan dan batuan permukaan,
namun karena penutupan lahan relatif rapat di daerah pegunungan dan perbukitanmaka sepanjang tahun sungai Grindulu tidak pernah kering.
Kata Kunci : PJ, SIG, Monev, Morfometrik, DAS Grindulu., Pacitan, Jawa-timur
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
4/79
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
5/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
DAFTAR ISI
ABSTRAK ............................................................................................................... III
KATA PENGANTAR.............................................................................................IV
DAFTAR ISI..............................................................................................................V
DAFTAR GAMBAR............................................................................................. VII
DAFTAR LAMPIRAN........................................................................................VIII
I. PENDAHULUAN.................................................................................................. 1
A. Latar Belakang ................................................................................................. 1B. Rumusan Masalah ............................................................................................ 3
C. Tujuan dan Sasaran ........................................................................................... 4
D. Hasil Yang Telah Dicapai ................................................................................. 5
E. Luaran/Output Tahun 2007................................................................................ 6F. Ruang Lingkup Tahun 2007 .............................................................................. 6
II. TINJAUAN PUSTAKA....................................................................................... 7
A. Daerah Aliran Sungai (DAS) ............................................................................ 7
B. Monitoring dan Evaluasi DAS .......................................................................... 7C. Penutupan Lahan dan Penggunaan Lahan......................................................... 8
D. Teknologi Penginderaan Jauh ......................................................................... 10
E. Penginderaan Jauh Sistem Satelit ................................................................... 14F. Klasifikasi Citra Satelit Digital........................................................................ 15
F.1. Analisis Perhitungan Erosi......................................................................... 16
F.2. Metodologi Pemetaan Penutupan dan Penggunaan Lahan........................ 21
G. Aplikasi PJ dan SIG untuk Evaluasi Penutupan Lahan................................... 26
III. BAHAN DAN METODE ................................................................................. 28
A. Lokasi Penelitian............................................................................................. 28
B. Bahan dan Metode........................................................................................... 28
B. 1. Jenis Penelitian........................................................................................ 29B. 2. Rancangan Penelitian ............................................................................. 29
B.3. Parameter.................................................................................................. 30
B.4. Pengambilan Data..................................................................................... 31
B.5. Pengolahan dan Analisis data................................................................... 31
IV. BIAYA DAN ORGANISASI PELAKSANA.................................................. 33V. HASIL DAN PEMBAHASAN .......................................................................... 39
DAFTAR PUSTAKA.............................................................................................. 67
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
6/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
DAFTAR TABEL
Tabel 1. Sasaran tiap tahun kegiatan PJ dan SIG untuk Monev DAS ........................ 5
Tabel 2. Rencana Anggaran dan Belanja Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh (PJ) dan
Sistem Informasi Geografis (SIG) untuk Monitoring dan Evaluasi (Monev)
DAS............................................................................................................ 33
Tabel 3. Tim Pelaksana Kegiatan Tahun 2007 ......................................................... 36
Tabel 4. Aspek kegiatan tahunan yang dilakukan pada kajian aplikasi PJ dan SIG
untuk Monev DAS. .................................................................................... 37
Tabel 5. Tata waktu kegiatan kajian aplikasi PJ dan SIG untuk Monev DAS 2007 38
Tabel 6. Sebaran Luas untuk Perubahan Lahan di DAS Grindulu .......................... 41
Tabel 7. Sebaran Luas untuk Kelas Arah Lereng Aspek di DAS Grindulu, Pacitan43
Tabel 8. Sebaran Luas untuk Kelas Kemiringan Lereng di DAS Grindulu, Pacitan46
Tabel 9. Sebaran Luas untuk Kelas Drainase di DAS Grindulu, Pacitan ................. 48
Tabel 10. Sebaran Luas untuk Kelas Tekstur Tanah di DAS Grindulu, Pacitan ..... 50
Tabel 11. Sebaran Luas untuk Kelas Penutupan Lahan di DAS Grindulu, Pacitan.. 52
Tabel 12. Distribusi Penyebaran Kota-Kota di DAS Grindulu................................ 54
Tabel 13. Sebaran Luas untuk Kelas Solum Tanah di DAS Grindulu, Pacitan........ 57
Tabel 14. Sebaran Luas untuk Kelas Hujan Tahunan di DAS Grindulu, Pacitan..... 59
Tabel 15. Sebaran Luas untuk Kelas Evapotranspirasi Aktual di DAS Grindulu ... 61
Tabel 16. Sebaran Luas untuk Kelas Erosi Kualitatif SES di DAS Grindulu ......... 63
Tabel 17. Sebaran Luas untuk Kelas Erosi Kualitatif MMF di DAS Grindulu ....... 65
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
7/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
DAFTAR GAMBAR
Gambar 1. Pengaruh hamburan (scattering) dan serapan (absorption) terhadap nilaikecerahan........................................................................................... 12
Gambar 2. Kurva spektral obyek (Tubuh air, Tanah dan Vegetasi) (University of
Concepcion, 2003 dalam Berrios, 2004)........................................... 13
Gambar 3. Diagram Alur Perhitungan Status Erosi Tanah (SES) ............................ 18
Gambar 4. Metodologi Pemetaan Dijital Land Use/Land Cover.............................. 25
Gambar 5. Peta Penutupan Lahan DAS Grindulu, Pacitan...................................... 40
Gambar 6. Luasan Perubahan Penutupan Lahan di DAS Grindulu. ......................... 41
Gambar 7. Pola Drainase DAS Grindulu, Pacitan, Jawa-Timur. ............................. 42
Gambar 8. Peta Kelas Arah Lereng (Aspek) DAS Grindulu, Pacitan ..................... 43
Gambar 9. Luasan Kategori Nilai Kelas Arah Lereng (Aspek) di DAS Grindulu ... 44
Gambar 10. Peta Kelas Kemirngan Lereng DAS Grindulu, Pacitan ........................ 45
Gambar 11. Luasan Kategori Nilai Kelas Kemiringan Lereng di DAS Grindulu .... 46
Gambar 12. Peta Kelas Kerapatan Drainase DAS Grindulu, Pacitan...................... 47
Gambar 13. Luasan Kategori Nilai Kelas Drainase di DAS Grindulu ..................... 48
Gambar 14. Peta Kelas Tekstur Tanah DAS Grindulu, Pacitan ............................... 49
Gambar 15. Luasan Kategori Nilai Kelas Tekstur Tanah di DAS Grindulu ........... 50
Gambar 16. Peta Kelas Penutupan Lahan DAS Grindulu, Pacitan........................... 51
Gambar 17. Luasan Kategori Nilai Kelas Penutupan Lahan di DAS Grindulu....... 52Gambar 18. Peta Kelas Kedalaman Tanah DAS Grindulu, Pacitan ......................... 55
Gambar 19. Luasan Kategori Nilai Kelas Solum Tanah di DAS Grindulu .............. 57
Gambar 20. Peta Kelas Hujan Tahunan DAS Grindulu, Pacitan.............................. 58
Gambar 21. Luasan Kategori Nilai Kelas Hujan Tahunan di DAS Grindulu........... 59
Gambar 22. Peta Kelas Evapotrasnpirasi Aktual DAS Grindulu, Pacitan................ 60
Gambar 23. Luasan Kategori Nilai Kelas Evapotranspirasi Aktual di DAS Grindulu........................................................................................................... 61
Gambar 24. Peta Kelas Erosi Kualitatif SES di DAS Grindulu, Pacitan.................. 62
Gambar 25. Luasan Kategori Nilai Kelas Erosi Kualitatif SES di DAS Grindulu ... 63
Gambar 26. Peta Kelas Erosi Kuantitatif MMF di DAS Grindulu, Pacitan ............ 64
Gambar 27. Luasan Kategori Nilai Kelas Erosi Kuantitatif MMF di DAS Grindulu........................................................................................................... 65
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
8/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran 1. Kerangka Kerja Logis Kegiatan Kajian AplikasiPenginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS Tahun2007....................................................
68
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
9/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
I. PENDAHULUAN
A. Latar Belakang
Sumberdaya alam yang berupa hutan (vegetasi), tanah, dan air mempunyaiperanan yang penting dalam kelangsungan hidup manusia sehingga dalam
pemanfaatannya perlu dilakukan secara optimal dan lestari. Kerusakan sumberdaya alam
hutan (SDH) yang terjadi saat ini telah menyebabkan terganggunya keseimbangan
lingkungan hidup daerah aliran sungai (DAS) seperti tercermin pada sering terjadinya
erosi, banjir, kekeringan, pendangkalan sungai dan waduk serta saluran irigasi. Tekanan
yang besar terhadap sumber daya alam oleh aktivitas manusia, salah satunya, dapat
ditunjukkan adanya perubahan penutupan lahan yang begitu cepat. Pengelolaan DAS
dengan permasalahan yang komplek, diperlukan penanganan secara holistik, integral dan
koordinatif. Perubahan kondisi penutupan lahan sangat diperlukan sebagai dasar
pengelolaan suatu DAS yang harus dilakukan secara periodik melalui kegiatan
monitoring dan evaluasi (monev).
Karakteristik penutupan lahan suatu wilayah sangat dipengaruhi oleh kondisi
bio-fisik maupun sosial ekonomi masyarakatnya. Pada wilayah dengan curah hujan
tinggi berpenduduk jarang, pola penutupan lahannya lebih dominan pada tanaman
tahunan, sebaliknya pada wilayah curah hujan tinggi berpenduduk padat pola penutupan
lahannya lebih dominan pada tananan semusim. Sedangkan pada wilayah kering (hujan
rendah) dengan penduduk jarang, pola penutupan lahannya didominasi padang rumput
dan tanaman tahan kering.
Survei penutupan lahan secara langsung di lapangan memerlukan tenaga yang
banyak, waktu lama dan biaya tidak sedikit. Oleh karena itu diperlukan teknologi yang
mampu menggambarkan obyek dipermukaan bumi secara luas, terkini dan dapat
dimanfaatkan secara periodik. Teknologi Penginderaan Jauh (PJ) mampu
menggambarkan obyek di permukaan bumi, sehingga dapat digunakan untuk
memetakan penutupan lahan dan memonitor perubahannya. Beberapa keuntungan
penggunaan data PJ yaitu citra satelit menggambarkan obyek, daerah, gejala di
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
10/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
permukaan bumi dengan ujud dan letak yang mirip dengan kondisi dipermukaan bumi,
relatif lengkap, meliput daerah yang luas dan permanen.
Kebutuhan akan data terkini dengan akurasi tinggi, pada areal yang luas sangat
diperlukan untuk memantau perubahan satu kesatuan pengelolaan DAS. Data yang
diperoleh dari teknologi PJ yang telah di cek di lapangan digunakan sebagai masukan
(input) bagi Sistem Informasi Geografis (SIG) untuk selanjutnya diproses dan dianalisa
sehingga diperoleh peta penutupan lahan yang akurat. Melalui proses SIG data dari PJ
dapat digunakan untuk mendeteksi perubahan penutupan lahan ( Land cover change
detection) pada suatu DAS. Bantuan PJ dan SIG sangat diperlukan untuk membantu
keterbatasan dana, waktu dan tenaga kerja dengan hasil yang diperoleh memiliki akurasi
tinggi, mudah, cepat dan murah, dapat dilakukan pada setiap waktu.Dalam pengelolaan DAS, kondisi penutupan lahan dan variasi jenis tanah akan
sangat berpengaruh pada jenis dan tingkat erosi yang terjadi. Sehingga diharapkan PJ
dan SIG dapat membantu perhitungan untuk analisis erosi baik secara kualitatif untuk
perencanaan jangka panjang maupun secara kuantitatif untuk perencanaan jangka
pendek. Disamping itu PJ juga dapat dimanfaatkan untuk analisis tingkat kemampuan
penggunaan lahan (LUC=Land Use Capability) dan morfometrik DAS.
Oleh karena pola penutupan lahan secara nasional sangat beragam pada setiap
zona ekologi maka dalam pemanfaatan penginderaan jauh perlu dilakukan kajian
aplikasinya. Pada tahun 2007 diperlukan kajian tentang Kajian Aplikasi Penginderaan
Jauh (PJ) dan Sistem Informasi Geografis (GIS) untuk Monitoring dan Evaluasi DAS.
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
11/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
B. Rumusan Masalah
Kegiatan monitoring dan evaluasi DAS perlu didukung oleh data tentang kondisi
trekini dan perubahan penutupan lahan secara akurat dan terkini (up todate). Perubahan
penutupan lahan pada DAS sangat cepat khususnya di dua musim yang berbeda
(kemarau & penghujan). Monitoring dan evaluasi sangat diperlukan untuk memantau
terjadinya perubahan dan membantu menetapkan karakteristik suatu DAS
Oleh karena itu perlu dilakukan pemutakhiran data penutupan lahan dan analisa
perubahannya. Departemen Kehutanan dalam hal ini Badan Planologi Kehutanan telah
melakukan pemutakhiran data penutupan lahan (untuk beberapa propinsi) dengan cara
interpretasi citra landsat secara visual. Untuk mendukung kegiatan tersebut, diperlukan
teknik penajaman citra (image enhancement
) secara digital agar diperoleh informasitentang penutupan lahan seakurat mungkin. Luaran (output) dari analisis citra landsat
adalah peta pada skala 1 : 100.000 (maksimum) atau yang lebih kecil. Menurut
Prihandito (1989) produk tersebut tergolong pada skala kecil, oleh karena itu untuk
perencanaan pengelolaan DAS hanya sesuai untuk perencanaan pada skala makro DAS
atas wilayah lintas kabupaten atau propinsi. Mengingat setiap wilayah di Indonesia
memiliki pola penutupan lahan yang spesifik, oleh karena itu masing masing wilayah
diperlukan kajian teknik aplikasi PJ dan SIG sebagai basis monev kondisi penutupan
lahan dalam pengelolaan DAS.
Beberapa pertanyaan dalam penelitian ini yang harus dijawab terkait dengan
permasalahan yang ada, antara lain :
a. Apa dengan citra satelit PJ dan SIG dapat digunakan untuk pemetaan dan
perhitungan erosi dibandingkan dengan cara yang lama (konvensional) ?
b. Sampai seberapa jauh sumbangan dari teknologi PJ dan SIG untuk monev
DAS dalam mendukung sistem Karakterisasi DAS ?
c. Bagaimana tehnik aplikasi PJ dan SIG untuk menyusun data dasar
karakteristik penutupan lahan sebagai basis monitoring dan evaluasi DAS ?
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
12/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
C. Tujuan dan Sasaran
Penelitian Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh (PJ) dan Sistem Informasi
Geografis (SIG) untuk monitoring dan Evaluasi (monev) DAS (Daerah Aliran Sungai)
merupakan salah satu kegiatan dari UKP berjudul Sistem Karakterisasi DAS untuk
mendukung pengembangan sistem monev dalam pengelolaan DAS.
Tujuan UKP adalah untuk mendapatkan sistem karakterisasi DAS dengan
parameter pendukung biofisik dan sosial ekonomi budaya sebagai dasar perencanaan
dan monev serta implementasi dalam pengelolaan DAS yang sesuai dengan kondisi dan
kekhasan wilayah ekosistemnya dan kewenangan daerah otonom, serta terbangunnya
sistem informasi DAS.
Tujuan PPTP adalah untuk memperoleh metode analisis karakterisasi DASdengan penggunaan metode Penginderaan Jauh (PJ) dan Sistem Informasi Geografis
(SIG) untuk monev DAS tingkat DAS pada setiap zona ekologi. Kajian pada tahun 2007
difokuskan pada zona ekologi Jawa (Curah hujan tinggi dan Penduduk padat) di DAS
Solo dan sekitarnya (DS) dengan tujuan yaitu:
1) Memperoleh metode analisis data Penginderaan Jauh (PJ) dan Sistem Informasi
Geografis (SIG) yang efektif untuk menyusun data dasar karakteristik penutupan
lahan DAS sebagai basis monev DAS.
2) Memperoleh metode analisis perubahan penutupan lahan dan analisis
perhitungan erosi kualitatif dan kuantitatif.
Sasaran yang akan dicapai pada tahun 2007 yaitu:
1) Tersedianya metode analisis perubahan penutupan lahan dari dua musim yang
berbeda (penghujan dan kemarau) dengan penginderaan jauh.
2) Tersedianya informasi kapasitas kemampuan penginderaan jauh dan SIG sebagai
alat deteksi karakteristik suatu DAS, antara lain : untuk perhitungan erosi
kualitatif dan kuantitatif.
Kegiatan kajian ini merupakan kegiatan terakhir dari tiga tahun kegiatan kajian
yang direncanakan yakni dari tahun 2005 sampai dengan tahun 2007, dengan perincian
sasaran tiap tahun seperti terdapat pada Tabel 1.
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
13/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
Tabel 1. Sasaran tiap tahun kegiatan PJ dan SIG untuk Monev DAS
TahunNo. Sasaran2005 2006 2007
1. Zona ekologi penduduk
jarang curah hujan tinggi
(Sumatra)
Penutupan
lahan
2. Zona ekologi Penduduk
jarang curah hujan rendah
(NTT)
Penutupan
lahan &
erosi
3. Zona ekologi penduduk
padat curah hujan tinggi
(Jawa)
Penutupan
lahan, erosi &
morfometri
D. Hasil Yang Telah Dicapai
Aplikasi PJ dan SIG untuk Monev DAS tahun 2005 sudah dilakukan untuk DAS
Batanghari di Jambi, Sumatra. Aplikasi PJ dan SIG untuk Monev DAS dengan
mencoba analisis klasifikasi penutupan lahan secara visual (digitasi on screen)
dan komputerisasi (klasifikasi berbantuan dan tak berbantuan).
Aplikasi PJ dan SIG untuk Monev DAS tahun 2006 sudah dilakukan untuk DAS
Benain-Noelmina di SoE, NTT. Dengan memanfaatkan PJ dan SIG untuk
analisisi erosi kualitatif (SES) dan kuantitatif (MMF), yang diawali dengan
analisis perubahan penutupan lahan dan penyebaran jenis tanah.
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
14/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
E. Luaran/Output Tahun 2007
Luaran kajian tahun 2007 yaitu:
1) Diperolehnya peta penutupan lahan aktual dan peta perubahan penutupan lahan
hasil klasifikasi citra digital PJ dan SIG DAS Solo DS., pada kondisi dua musim
berbeda.
2) Diperolehnya metode pengolahan dan interpretasi data citra digital PJ yang
efektif dan efisien untuk memperoleh informasi penutupan lahan aktual, sebagai
parameter dasar penetapan karakteristik suatu DAS.
F. Ruang Lingkup Tahun 2007
Ruang lingkup dari kegitan ini adalah untuk mendapatkan metode analisis (yangmeliputi pengolahan, penajaman dan klasifikasi ) data digital PJ sehingga diperoleh
klasifikasi penutupan lahan DAS. Hasil klasifikasi tersebut selanjutnya sebagai masukan
(input) bagi SIG untuk diproses sehingga menghasilkan informasi perubahan penutupan
lahan. Kajian ini diharapkan dapat memberikan informasi mengenai distribusi perubahan
penutupan lahan yang selanjutnya dapat digunakan untuk mendukung kegitan monev
DAS, sebagai bagian dari UKP kajian karakteristik DAS. Kegiatan yang akan
dilakukan antara lain:
1. Pembuatan format basis data digital penggunaan lahan berdasarkan peta
penunjukan kawasan dan peta penutupan lahan.
2. Pengumpulan data primer dan sekunder pada dua musim berbeda yaitu
musim kemarau dan musim penghujan.
3. Analisis perubahan penutupan lahan dan perhitungan erosi kualitatif dan
kuantitatif dengan perangkat PJ dan SIG
4. Penyusunan lay outpeta dan penyajiannya.
5. Metodologi Pemetaan Dijital Land Use/Land Cover
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
15/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Daerah Aliran Sungai (DAS)
Daerah Aliran Sungai (DAS) didefinisikan sebagai suatu wilayah daratan yangdipisahkan dari wilayah lain di sekitarnya oleh pemisah alam topografi, seperti
punggung bukit atau gunung dan menerima air hujan, menampung dan mengalirkannya
melalui suatu sungai utama ke laut/danau (DitJen RRL, 1998 dalam Tim Peneliti
BP2TPDAS-IBB, 2004). Suatu DAS dipisahkan dari wilayah lain di sekitarnya (DAS-
DAS lain) oleh pemisah alam topografi, seperti punggung bukit dan gunung. DAS
(watershed) adalah sinonim dengan daerah tangkapan air (catchmentarea) dengan
luasan yang tidak ada pembakuan, berkisar antara beberapa hingga ribuan kilometer
persegi, namun perlu dibedakan pengertiannya dengan daerah/wilayah pengaliran sungai
(river basin) dimana DAS merupakan bagian dari river basin (Sheng, 1990). Pengertian
DAS oleh Dixon dan Easter (1986) adalah sub drainage areadari major river basin.
Sementara Schwab et. al. (1981) memberi batasan DAS dengan luas maksimum 259.000
ha (1.000 mil persegi) sebagai basis untuk pengendalian banjir daerah hulu (head water
floodcontrol). Hal ini untuk membedakan dengan sistem pengendalian banjir di daerah
hilir.
DAS juga bisa dipandang sebagai suatu sistem pengelolaan yaitu suatu wilayah
yang memperoleh masukan (inputs) yang selanjutnya diproses untuk menghasilkan
luaran (outputs) (Asdak, 1995; dan Becerra, 1995). Dengan demikian DAS merupakan
prosesor dari setiap masukan yang berupa hujan (presipitasi) dan intervensi manusia
untuk menghasilkan luaran yang berupa produksi, limpasan dan hasil sedimen
DAS dipandang sebagai suatu ekosistem, dimana manusia baik sebagai individu,
kelompok masyarakat maupun hasil aktivitasnya merupakan bagian dari komponen
ekosistem yang saling berinteraksi dengan komponen sumberdaya alam flora, fauna,
tanah dan air untuk memenuhi kebutuhannya. Komponen yang menyusun suatu
ekosistem DAS terdiri dari manusia, tanah (lahan), air, tumbuhan dan hewan.
B. Monitoring dan Evaluasi DAS
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
16/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
Monitoring pengelolaan DAS adalah proses pengamatan data dan fakta yang
pelaksanaannya dilakukan secara periodik dan terus menerus terhadap jalannya kegiatan,
penggunaan input, hasil sebagai akibat dari kegiatan yang dilaksanakan dan faktor luar
atau kendala yang mempengaruhi. Sedangkan evaluasi pengelolaan DAS adalah proses
pengamatan dan analisis data dan fakta yang pelaksanaannya dilakukan menurut
kepentingannya mulai dari penyusunan rencana program, pelaksanaan program dan
pengembangan program pengelolaan DAS (Tim Peneliti BP2TPDAS IBB,2004).
Kegiatan pemantauan dan evaluasi pengelolaan DAS yang dilakukan secara langsung di
lapangan akan memakan waktu, tenaga dan biaya. Oleh karena itu dengan dibangunnya
sistem pemantauan dan evaluasi secara digital akan lebih mempermudah dan
mempercepat dalam pengambilan keputusan dalam rangka penanganan masalah masalah DAS, terutama yang berkaitan dengan kerusakan sumberdaya lahan, air dan
hutan/vegetasi (BPDAS Solo dan PUSPICS, 2002).
C. Penutupan Lahan dan Penggunaan Lahan
Informasi tentang penutupan lahan yang akurat dan up to date sangat penting
dalam pengelolaan lahan (land Management) pada suatu DAS. Perubahan aktivitas pada
suatu penggunaan lahan dalam suatu ruang dan waktu sering mengakibatkan perubahan
penutupan lahan sebagai indikasi aktivitas pengelolaan lahan. Untuk memperoleh
perencanaan pengelolaan yang sesuai maka perlu dipilah pemahaman antara penutupan
lahan dan penggunaan lahan, walaupun sering peristilahan nya dapat digunakan
keduanya. Definisi penutupan lahan (land cover) menurut (Berrios, 2004) adalah obyek
fisik yang menutup permukaan tanah yang meliputi vegetasi (alami maupun tanaman),
bangunan buatan manusia, tubuh air, es, batuan dan permukaan pasir (padang pasir).
Sedangkan penggunaan lahan (land use) adalah pemanfaatan lahan oleh manusia untuk
tujuan tertentu (Berrios., 2004). Perubahan pengguanaan lahan selalu berhubungan
dengan aktivitas (campur tangan) manusia. Tipe penutupan lahan yang berbeda dapat
digunakan untuk kegiatan yang sama atau tipe penutupan lahan yang hampir sama dapat
dirancang untuk penggunaan lahan yang berbeda.
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
17/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
Dalam peta Rupa Bumi Indonesia (RBI) skala 1 : 250.000, tahun 1986,
penutupan lahan/penggunaan lahan dibedakan menjadi : hutan, perkebunan, ladang,
pemukiman, dan sawah. Oleh Badan Planologi Kehutanan, Departemen Kehutanan,
klasifikasi penutupan lahan tersebut diperluas menjadi :
1. Hutan : a. hutan lahan kering primer
b. hutan lahan kering sekunder
c. hutan tanaman
d. hutan rawa primer
e. hutan rawa sekunder
2. Perkebunan
3.
Pemukiman4. Sawah
5. Lahan kering/ladang :
a.pertanian lahan kering
b. pertanian lahan kering campur semak
6. Rawa
7. Tanah terbbuka
8. Tubuh air
9. Belukar :
a. semak/belukar
b. belukar rawa
Menurut peta topogrfi (1942) jenis penggunaan lahan dapat diklasifikasi menjadi
: hutan, sawah, pemukiman, perkebunan/pekarangan, tegal, lahan terbuka dan tubuh air
(danau, kolam ikan.dll). Dalam peta tersebut juga diperoleh notasi penutupan lahan yang
berupa hutan (tanaman pokok, belukar, dan mangrove), rumput (alang-alang dan glagah
alang-alang), dan perkebunan (teh, karet, kopi). Penggunaan lahan hutan dapat dibagi
lagi sesuai fungsinya (UU No. 41 tahun 1999 dan PP No 68 tahun 1998) yakni :
1. hutan lindung
2. hutan konservasi :
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
18/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
a. hutan pelestarian alam : taman nasional, taman hutan raya, dan taman
wisata alam
b. hutan suaka alam : kawasan suaka margasatwa dan kawasan cagar alam
c. taman buru
3. hutan produksi
Citra Penginderaan Jauh (PJ) dapat digunakan untuk mendeteksi perubahan
penutupan lahan (Bronsveld, K. et al., 1994). Perubahan penggunaan lahan dapat
mengakibatkan perubahan kondisi hidrologi suatu DAS. Penelitian Sukresno dan
Precylia (1995) di Sub DAS Wader, menunjukkan bahwa perubahan penutupan lahan
dari tumbuhan liar menjadi Eucalyptus alba dan Accacia auriculiformis berpengaruh
pada kondisi hidrologi, yaitu dapat memperpanjang waktu dasar (tb) dan menurunkandebit puncak (qp), mempercepat waktu banjir (tc), laju infiltrasi semakin rendah
sehingga limpasan, koefisien limpasan dan erosi tahunan cenderung terus meningkat.
Identifikasi penutupan vegetasi maupun non vegetasi pada citra penginderaan
jauh dapat dilakukan secara manual dan secara digital (menggunakan citra satelit).
Klasifikasi penutupan lahan didasarkan pada luas penutupan vegetasi dan non vegetasi
yang dinyatakan dalam prosentase penutupan (BPDAS Solo dan PUSPICS. 2002).
Analisis kuantitatif kategori penutupan vegetasi sebagai faktor yang
mempengaruhi kejadian limpasan permukaan didasarkan pada prosentase luas
penutupan vegetasi dan non vegetasi. Semakin luas penutupan lahan yang berupa
vegetasi semakin menghambat terjadinya limpasan permukaan, dan sebaliknya semakin
tipis atau hampir tidak ada penutupan vegetasi berarti semakin menunjang terjadinya
limpasan permukaan, apalagi tanpa disertai dengan upaya konservasi seperti pembuatan
terasering dll (BPDAS Solo dan PUSPICS, 2002).
D. Teknologi Penginderaan Jauh
Teknologi penginderaan jauh telah berkembang sangat pesat sejak empat
dasawarsa terakir ini. Perkembangannya meliputi aspek sensor, jenis citra serta liputan
dan ketersediaannya, alat dan analisis data dan jumlah pengguna serta bidang
penggunaannya. Indonesia yang mempunyai wilayah yang cukup luas dan memiliki
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
19/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
sumberdaya alam yang cukup besar memerlukan teknologi tersebut untuk inventarisasi
dan monitoring wilayah dan sumberdaya alam yang dimikinya. Oleh karena itu
Indonesia dituntut untuk selalu mengikuti perkembangan teknologi tersebut.
Definisi penginderaan jauh adalah suatu teknik untuk mengumpulkan informasi
mengenai obyek dan lingkungannya dari jarak jauh tanpa sentuhan fisik. Penginderaan
Jauh adalah ilmu dan seni untuk memperoleh informasi tentang obyek, daerah, atau
gejala dengan jalan menganalisis data yang diperoleh dengan menggunakan alat tanpa
kontak langsung terhadap obyek, daerah atau gejala yang dikaji. Alat yang dimaksud
adalah alat penginderan (sensor) yang dipasang pada wahana (platform) seperti pesawat
terbang, satelit, pesawat ulang alik atau wahana lainnya. Elemen penting di dalam teknik
PJ adalah obyek di permukaan bumi, tenaga elektromagnetik dan sensor. Hasil interaksi
antara tenaga elektromagnetik dengan obyek direkam oleh sensor. Perekamannya
dilakukan dengan menggunakan kamera atau alat perekam lainnya. Hasil rekaman ini
disebut data penginderaan jauh. Data penginderaan jauh harus diterjemahkan menjadi
informasi tentang obyek, daerah, atau gejala yang diindera. Proses penterjemahan data
penginderaan jauh menjadi informasi disebut analisis atau interpretasi data. Teknik ini
menghasilkan beberapa bentuk citra yang selanjutnya diproses dan diinterpretasi guna
membuahkan data yang bermanfaat untuk aplikasi di bidang pertanian, arkeologi,
kehutanan, geografi, geologi, perencanaan dan bidang bidang yang lainnya.
Salah satu elemen penting di dalam teknologi penginderaan jauh adalah tenaga.
Definisi tenaga elektromagnetik adalah paket elektrisitas dan magnetisme yang bergerak
dengan kecepatan sinar pada frekuensi dan panjang gelombang tertentu dengan sejumlah
tenaga tertentu. Dalam teknologi penginderaan jauh digunakan tenaga elektromagnetik.
Matahari merupakan sumber tenaga elektromagnetik. Disamping matahari juga sumber
tenaga yang lain, baik sumber tenaga alamiah maupun sumber tenaga buatan. Sumber
tenaga alamiah digunakan di dalam penginderaan jauh sistem pasif seperti misalnya
potret udara dan citra satelit Landsat, SPOT dll sedangkan sumber tenaga buatan
digunakan di dalam penginderaan jauh sistem aktif misalnya sistem radar. Tenaga
elektromagnetik tidak tampak oleh mata dan akan tampak apabila berinteraksi dengan
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
20/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
benda. Matahari memancarkan tenaga elektromagnetik ke segala arah dan mencapai
bumi dengan cara radiasi. Radiasi tenaga elektromagnetik berlangsung dengan
kecepatan tetap dan dengan pola gelombang yang harmonik. Tidak semua radiasai
elektromagnetik dapat mencapai bumi hal ini disebabkan oleh adanya lapisan atmosfer.
Atmosfer membatasi bagian spektrum elektromagnetik yang dapat digunakan
dalam penginderaan jauh. Pengaruh atmosfer merupakan fungsi panjang gelombang.
Pengaruhnya bersifat selektif terhadap panjang gelombang. Oleh karena itu maka timbul
istilah jendela atmosfer (atmosferic window) yaitu bagian spektrum elektromagnetik
yang dapat mencapai bumi. Dalam jendela atmosfer ada hambatan atmosfer yang
disebabkan oleh hamburan (scatter) pada spektrum tampak dan serapan (absorption)
yang terjadi pada spektrum infra merah termal. Kedua hal tersebut mempengarui nilai
kecerahan (brighness value) pada citra. Gambar 1 menunjukkan pengaruh hamburan
dan serapan partikel atmosfer terhadap nilai kecerahan.
Gambar 1. Pengaruh hamburan (scattering) dan serapan (absorption) terhadap nilaikecerahan.
Tiap obyek mempunyai karakteristik tertentu dalam memantulkan atau
memancarkan tenaga ke sensor. Pengenalan obyek pada citra dilakukan dengan
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
21/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
menyidik (tracing) karakteristik spektral obyek yang tergambar pada citra penginderaan
jauh. Obyek yang banyak memantulkan dan memancarkan tenaga elektromagnetik ke
sensor akan tampak cerah (nilai kecerahannya tinggi). Sedangkan obyek yang sedikit
memantulkan tenaga dan banyak menyerap tenaga elektromagnetik akan tampak gelap
pada citra. Ada obyek yang berlainan tetapi mempunyai karakteristik spektral yang
sama atau serupa sehingga menyulitkan pembedaan dan pengenalannya pada citra hal
ini dapat diatasi dengan kunci interpretasi yang lain seperti bentuk, ukuran, pola ,dll.
Gambar 2 menunjukkan kurva spektral untuk 3 jenis obyek yaitu tanah, tumbuhan
(vegetasi) dan air.
Gambar 2. Kurva spektral obyek (Tubuh air, Tanah dan Vegetasi) (University of
Concepcion, 2003 dalam Berrios, 2004)
Penggunaan teknik penginderaan jauh untuk membantu inventarisasi
sumberdaya lahan telah menunjukkan keberhasilannya, hal ini disebabkan karena
penginderaan jauh mempunyai sifat multidisipliner, artinya menggambarkan kondisi
permukaan bumi secara lengkap dan mirip dengan keadaan sebenarnya di medan,
sehingga dengan kemampuan dan pengalamannya berbagai pakar dapat memperoleh
data sesuai dengan keinginannya. Citra penginderaan jauh merupakan catatan permanen
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
22/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
dan repetitif, artinya setiap saat dokumentasi tersebut dapat dibuka kembali dan tidak
akan berubah serta apabila dikehendaki dokumen tersebut dapat dipotret ulang.
Disamping itu sesuai dengan yang dikehendaki dapat dipakai untuk mengetahui
gambaran secara luas (sinoptic view) dengan menggunakan citra skala kecil (citra
Landsat,SPOT), sedangkan untuk tingkat detail misalnya studi kota, mengetahui jenis
komoditi tertentu dapat menggunakan citra skala besar (foto udara).
E. Penginderaan Jauh Sistem Satelit
Dewasa ini perkembangan Teknologi PJ begitu cepat hal tersebut terbukti dari
banyaknya satelit sumber daya yang diluncurkan ke orbit. Dari segi kemampuan juga
mengalami peningkatan mulai citra satelit dengan resolusi spatial (untuk multispektral)
30 m x 30 m dan pankromatik 15 m x 15 m (Landsat), citra SPOT 20 m x 20 m
(multispektral) dan 10 m x 10 m (pankromatik) sampai 1 m x 1 m (IKONOS
pankromatik ) dan 0.61 m x 0.61 m (Quick Bird). Sedangkan kemampuan pembedaan
obyek juga semakin berkembang hal ini terbukti dengan banyaknya saluran spektral
yang digunakan seperti misalnya citra landsat MSS (Multi Spectral Scenner) yang
digunakan pada era tahun 1980- an memiliki 7 saluran spektral (band) saat ini generasi
landsat 7 ETM+ (Enhance Thematic Mapper) menggunakan 8 saluran spektral yaitu 6
saluran inframerah tampak (visible Infrared) 1 saluran pankromatik dan 1 saluran
inframerah termal (Thermal Infrared).
Satelit sumber daya bumi dapat dibedakan atas 2 kelompok yaitu satelit berawak
dan satelit tidak berawak. Satelit tidak berawak seperti misalnya landsat, SPOT,
IKONOS dll membawa sensor non fotografik yang hasil rekamannya berupa citra satelit
cetak jadi (hard copy) dan data digital. Sumber tenaga yang digunakan pada PJ sistem
satelit dapat berupa tenaga buatan misalnya citra radar (ERS, JERS, Radarsat dll) dan
tenaga alamiah yang bersumber dari matahari seperti misalnya Landsat, SPOT,
IKONOS, IRS, Quick Bird. Data digital PJ yang dimaksud dalam uraian selanjutnya
adalah citra satelit digital.
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
23/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
Data digital PJ (citra digital) direkam dengan menggunakan sensor non-kamera
antaralain scanner, radiometer, spectrometer. Citra digital dibentuk dari elemen
elemen gambar atau pixel ( picture element) yang menyatakan tingkat keabuan pada
gambar (Purwadhi, 2001). Citra digital dapat secara langsung disimpan pada pita
magnetik (High Density Digital Tape) atau CCT (Computer Compatible Tape). Menurut
Purwadhi (2001) pengolahan citra digital merupakan manipulasi dan interpretasi digital
dari citra PJ dengan bantuan komputer. Pengolahan citra digital selain dilakukan dengan
bantuan komputer (hardware) juga diperlukan perangkat lunak (software). Saat ini
perangkat lunak pengolahan citra digital seperti ILWIS, ErMapper, PCI, ErdasImagine,
Idrisi dll, cukup banyak dijumpai. Secara umum pengolahan citra digital dibagi menjadi
2 yaitu prapemrosesan citra (Pre Processing Image
) dan penajaman citra (image
Enhancement). Pra pemrosesan citra meliputi pemrosesan radiometrik dan geometrik.
Pemrosesan radiometrik bertujuan untuk mengurangi atau menghilangkan
pengaruh internal maupun eksternal selama proses perekaman data, sehingga nilai data
digital (digital value) citra mendekati nilai spektral obyek. Sedangkan pemrosesan
geometrik berhubungan dengan posisi pixel ( pixel position) pada citra digital
disesuaikan dengan koordinat bumi yang merujuk pada sistem proyeksi tertentu
(Franklin, 2001).
F. Klasifikasi Citra Satelit Digital
Menurut Purwadhi (2001) penajaman citra dimaksudkan untuk mempertajam
kontras yang tampak pada ujud gambaran yang terekam dalam citra. Secara umum
teknik penajaman di dalam aplikasinya dapat dikategorikan dalam tiga cara, yaitu
manipulasi kontras (contrast manipulation), manipulasi kenampakan spasial (spatial
feature manipulation) dan manipulasi multi citra (multi-image manipulation).
Manipulasi kontras dilakukan dengan memodifikasi histogram sehingga dapat
meningkatkan ketajaman citra. Manipulasi kenampakan spasial mencakup penggunaan
filter spasial (spatial filtering) dan penajaman tepi (edge enhancement). Sedangkan
manipulasi multi citra dapat dilakukan dengan PCA, NDVI dll. Poveda,G dan Salazar
F.Luis, 2004, menerapkan formulasi NDVI pada citra digital untuk mengetahui
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
24/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
keanekaragaman tanaman tahunan di Amazonia. Panjang gelombang yang digunakan
untuk menyusun formula tersebut adalah inframerah dekat (0.73 1.1 um) dan merah
(0.55 0.68 um). Pada kajian tersebut diperoleh informasi bahwa formula NDVI yang
diterapkan pada citra digital dapat digunakan untuk mengetahui kemampuan potosintesis
tanaman tahunan.
Menurut Mas Francois dan Ramirez I. 1996, keterbatasan dari klasifikasi data
digital yang mengandalkan nilai spektral adalah apabila spektral dari penutupan lahan
yang berbeda memiliki nilai yang hampir sama (similar). Hal tersebut mengakibatkan
klas penutupan lahan tidak dapat dibedakan sehingga akurasinya rendah. Menurut
Danoedoro (2003) klasifikasi citra secara digital tidak cukup hanya mengandalkan
informasi spektral akan tetapi diperlukan pengetahuan tambahan mengenai tipepenutupan lahan di lokasi kajian yang meliputi teksture dan informasi medan (terrain
information).
Tingkat akurasi Peta Land Use/Land Coverhasil klasifikasi berbantuan dapat
dikukur dengan dua macam akurasi :
1. Akurasi klasifikasi :
- Komisi (kesalahan observasi bagian yang tidak termasuk kelas tapi dimasukkan)
- Omisi (kesalahan observasi seharusnya masuk kelas tapi masih terletak diluar)
2. Akurasi pemetaan
F.1. Analisis Perhitungan Erosi
Perhitungan erosi tanah dapat dihitung secara kualitatif dengan metode SES
(SES = Soil Erosion Status) dan secara kuantitatif dengan metode MMF (Morgan,
Morgan dan Finney).
A. Erosi kualitatif (SES = Soil Erosion Status)
SES dihitung dengan cara kualitatif dan tergantung dari 5 parameter yaitu :
arah lereng (aspect), kemiringan lereng (slope gradient), kerpatan sungai (drainagedensity), jenis tanah (Soil types), dan penutupan dan penggunaan lahan (landuse/
landcover). Perhitungan kualitatif dengan memberikan skoring dengan nilai relatif yaitu
untuk erosi dari rendah (low : L), sedang (medium : M), dan tinggi (high : H) dan
selanjutnya untuk perhitungan perkalian diberikan nilai skore SES yaitu 1, 2, dan 3.
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
25/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
Kemudian kelima faktor dilakukan perkalian dan didapatkan total skore erosi
(Soil Erosion the Area Value : SEAV). Jika nilai SEAV lebih kecil dari 16 dimasukkan
kedalam erosi rendah (Low Erosion Area : LEA), jika SEAV berkisar antara 16 sampai
48 termasuk erosi sedang (Medium Erosion Area : MEA), dan jika nilai lebih dari 49
termasuk erosi tinggi (High Erosion Area : HEA), Gambar 3..
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
26/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
Gambar 3. Diagram Alur Perhitungan Status Erosi Tanah (SES)
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
27/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
B. Erosi kuantitatif (MMF = Morgan, Morgan, dan Finney)
Model MMF (Morgan, Morgan, dan Finney) memperkirakan besarnya erosi
yang tergantung dari beberapa parameter dalam kaitannya untuk penggunaan lahan :
tanah, penggunaan dan penutupan lahan, dan data curah hujan. Untuk memperkirakan
kehilangan tanah dengan pendekatan MMF diperlukan peta variasi beberapa faktor
anatar lain : energi kinetik hujan (E), kedalaman perakaran tanaman (RD), prosentase
kontribusi hujan permanen dalam bentuk intersepsi dan aliran batang (A), faktor
pengelolaan penutupan lahan (C), Ratio evapotranspirasi potential (Et/Eo), kapasita
cadangan kelembaban tanah (MS) selanjutnya dikembangkan sampai mendapatkan peta
hasil akhir seperti volume aliran permukaan tanah (Q); Laju pengaruh hujan jatuh
terhadap pemecahan tanah (F), kapasitas tansport pada aliran permukaan (G).Perkiraan perhitungan kehilangan tanah tahunan dengan membandingkan
dua peta yaitu peta laju pemecahan tanah dan peta kapasitas trsanaport aliran permukaan
dan diambil nilai minimum dua diantara peta tersebut. Peta yang dihasilkan berupa
model erosi tanah yang sudah dibagi menurut tingkatan erosi, kontribusi hutan terbuka
merupakan maksimum dari kehilangan tanah yaitu > 50 t/ha/tahun (VH=Very High =
sangat tinggi). Kehilanagan tanah paling sedikit dicatat pada lahan tanaman pertanian
yaitu < 5 t/ha/tahun (VL=Very Low = sangat rendah). Selanjutnya tiap-tiap tingkata
erosi dikalikan masing-masing dari erosi yang terendah 10 untuk VL, 20 untuk L, 30
untuk M., 40 untuk H, dan 50 untuk VH, dan total semuanya dibagi dengan luas masing-
masing Sub DAS.
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
28/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
Gambar #. Diagram Alur Analisis pehitungan Erosi Kuantitatif Morgan, Morgan dan Finney
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
29/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
F.2. Metodologi Pemetaan Penutupan dan Penggunaan Lahan
Deteksi Teknik perubahan penutupan lahan, dapat dianalisis dengan dua cara
yaitu secara visual dan analisis dijital ::
A. Interpetasi Visual :
Variasi metode dari teknik deteksi perubahan (Singh, 1994) sebagai berikut :
komparasi sisi dengan sisi yang lainnya pada citra fotografik dapat dibawakan
dengan anotasi perubahan yang diteksi.
transfaransi dari dua metode dapat ditumpangsusunkan, dicatat dan dilihat dari
meja sinar dengan menganalisis pada daerah yang sama yang mengalami
perubahan.
satu negative dan satunya transfaransi positif dapat ditumpangsusunkan. Areayang tidak mengalami perubahan diberi warna yang muda sedangakn yang
mengalami perubahan diberi warna yang tua.
Metode analisis visual yang dikembangkan oleh NRSA (National Remote
Sensing Agency) untuk kondisi dua iklim yang berbeda, dengan melalaui 6 tahap berikut
:
1. Seleksi dan penerimaan data
2. Interpretasi visual pendahuluan
3. Verifikasi dan koleksi data dengan cheking lapangan
4. Modifikasi dan interpretasi final
5. Estimasi luas daerah
6. Repruduksi dan persiapan pembuatan peta kartografi final.
B. Teknik deteksi perubahan digital :
Semua pendekatan dari deteksi perubahan dijital disajikan dari ketepatan
spatial yang tercatat pada citra satelit dari tanggal yang berbeda. Citra residu dihasilkan
dari prosedur yang bervariasi dan dengannya nilai threshold, statistic atau empiric
determinasi, penerapan dari area yang telah ditetapkan perubahannya. Variasi
pendekatannya dilakukan (Singh, 1994) untuk deteksi perubahan dijital dan secar
singkat disampaikan berikut ini :
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
30/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
(a) Image differencing
Metode ini mencatat data geometric citra satelit yang diterima pada waktu yang
berbeda yang menghasilkan residual atau citra tyang berbeda dimana mewakili
perubahan diantara dua tanggal yang berbeda. Hasil dari setiap nilai ditunjukan dari
setiap piksel positif atau negative atau tidak ada perubahan. Citra dengan band tunggal
atau band berbeda atau kombinasi band, seperti indeks spectral dapat dilakukan dengan
teknik ini. Teknik ini dapat disajikan dalam bentuk formula sebagai berikut :
Xijk(t2) Xijk(t1)
Xijk = + C
2
dimana XijK adalah nilai piksel abu-abu untuk band K pada garis_i dan kolom_j, t1
sebagai tanggal pertama dan t2 sebagai tanggal kedua. C adalah konstanta yang
digunakan untuk memproses hasil citra dari 0 254.
(b) Image ratioing
Perbandingan citra satelit dipersiapkan untuk membagi nilai piksel dalam band
particular band pada waktu t1 yang berhubungan dengan nilai piksel pada waktu t2 nilai
piksel lebih besar atau lebih kecil diambil untuk menunjukkan area yang mengalami
perubahan. Hal tersebut dapat diwakili oleh rumus berikut :
Xijk (t1)
Xijk =
Xijk (t2)
( c) Image regression
Metode ini diasumsikan bahwa nilai piksel pada waktu t1 ((Xij K (t1) adalah
berhubungan dengan waktu t2 Xij K (t2)), oleh fungsi linier, sehingga oleh sebab itu
satu citra satelit dapat diregresi lagi dengan menggunakan metode lainnya. Metode
deferensiasi citra satelit dapat diterapkan dengan nilai prediksi Xij
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
31/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
K (t2), sebagai dasar regresi garis, dari nilai actual pada citra satelit kedua, piksel dengan
piksel, sebagai berikut :
^Xijk(t2) Xijk (t1)Xijk = + C
2
^Xijk = a0 + a1 . Xijk (t1)
(d) Principal component differencing
Pendekatan ini, PCA (Principal Components Analysis) yang dibentuk secaraterpisah pada setiap tanggal yang berbeda. PC2 dari setiap tanggal digunakan untuk
prosedur diferensiasi citra satelit. PC2 di[pilih karena memiliki nilai paling tinggi yang
berbeda diantara infra merah dan band nampak, dan seperti paling berguna untuk
enhancementdari kenampakan vegetasi.
(e) Post classification comparison
Metode yang paling sering digunakan adalah analisis perbandingan klasifikasi
sepektral dari waktu berbeda t1 dan t2 dengan prosedur yang indipenden. Akhirnya peta
perubahan penggunaan dan penutupan lahan diproses dari integrasi logic dari hasil dua
klasifikasi dengan menggunakan model multi tanggal citra satelit atau dengan SIG.
(f) Multi-date classification
Pendekatan ini sebagai dasar analasis tunggal dari kombinasi tangal berbeda t1
dan t2,dengan tingkat identifikasi area yang berubah. Citra satelit multiband dari dua
tanggal berbeda disatukan dengan klasifikasi berbantuan atau tak berbantuan. Sehingga
hasil data dari semua band, dari pertama dua analisis komponen principal (PC1 dan
PC2) dapat digunakan klasifikasi berbantuan.
Pada wilayah yang luas dan heterogen disarankan menggunakan analisis dijital
dengan tahapan seperti pada Gambar 4. Tahapan tersebut antara lain :
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
32/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
1. Data citra satelit, penyambungan dan georeferensi
2. Koleksi data dengan survai lapangan
3. Pembatasan wilayah administrasi, kelas penggunaan lahan dll
4. Klasifikasi dan stratifikasi dua musim berbeda
5. Penghalusan halus klasifikasi
6. Agregasi dari klasifikasi musim penghujan dan kemarau
7. Statisitik dan hasil akhir
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
33/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
Gambar 4. Metodologi Pemetaan Dijital Land Use/Land Cover
CITRA DIGITAL
Kumpulan beberapa
data/Peta
Kumpulan beberapa
data/Peta
Transformasi Model Transformasi Model
Rektikasi Rektikasi
Klasifikasi Klasifikasi
Mosaik Mosaik
Komposisi Komposisi
Tumpangsusun
Ekstraksi
Tumpangsusun
Ekstraksi
Statistik Statistik
Kreasi Masker
(Kelas Penutupan)
Penghalusan
Agregasi
Statistik
OUTPUT
Hasil Foto
CITRA DIGITAL
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
34/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
G. Aplikasi PJ dan SIG untuk Evaluasi Penutupan Lahan
Sistem Informasi Geografis atau sering disebut Geographic Information System
(GIS) adalah suatu sistem yang berbasis komputer yang dapat digunakan untuk
menyimpan, menganalisis dan memanggil kembali data dengan cepat dan mudah
(Aronoff, 1989). Teknologi ini berkembang sangat pesat dan menjadi alat yang efektif
untuk digunakan di dalam analisa analisa geografis. Sumber data yang dapat
digunakan sebagai masukan (input) di dalam sistem ini adalah survei lapangan
(pengukuran lapangan), peta dan data dari penginderaan jauh. Menurut Molenaar (1991)
sistem informasi geografis dapat digunakan untuk mendiskripsikan obyek, fenomena
atau proses yang terjadi di permukaan bumi. Prinsip dasar Sistem Informasi Geografis
(SIG) adalah setiap data spasial/geografis berkaitan dengan letak (position
) dan atribut.Data yang berkaitan dengan letak geografis digambarkan sebagai titik (point), garis (arc)
dan area (poligon). Sedangkan atribut menerangkan fenomena yang menyertai titik,
garis dan poligon tersebut. Ada 2 struktur data didalam sistem informasi geografis yaitu
struktur data rasterdan vektor.
Struktur data raster adalah kumpulan dari titik atau ruang (cells) yang meliput
suatu permukaan bumi ke dalam kotak yang teratur (regular grid). Di dalam struktur
data raster atribut obyek secara langsung berhubungan dengan posisi obyek tersebut.
Contoh dari struktur data raster adalah data penginderaan jauh seperti potret udara dan
citra satelit. Pada struktur data raster masing masing kotak (cells) menunjukkan luasan
dari permukaan lahan. Struktur data vektor menampilkan kenampakan dengan tingkat
ketelitian posisi yang jauh lebih tinggi dibanding data raster(Aronoff, 1989). Di dalam
menggambarkan obyek, struktur data vektor menggunakan titik, garis dan poligon.
Dengan fasilitas SIG, data yang telah masuk ke dalam sistem dapat dipanggil
kembali (retreive) dan ditampilkan dalam berbagai bentuk. Disamping itu data spasial
tersebut dapat dicetak (print) dengan skala yang sesuai dengan kebutuhan pengguna.Perubahan yang terjadi, terutama pada faktor faktor yang dinamis seperti penutupan
lahan dapat secara langsung, mudah dan cepat dilakukan perbaikan (editing). Data dan
atribut selanjutnya disimpan dalam subsistem DBMS (Database Management System).
Analisa data spasial yang umum dilakukan adalah tumpang susun peta (overlaying) baik
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
35/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
secara sederhana maupun yang kompleks karena banyak peta yang harus ditumpang
susunkan. Konsep ini terus berkembang dengan adanya tumpang susun peta yang
memberi penekanan pada faktor atau peta tertentu. Di lain pihak, pengolahan data dalam
bentuk tabel dalam DBMS dapat dilakukan berdasarkan kriteria tertentu (Nugroho S.P.,
Endang S., Wardojo. 1996).
Jessen (1992) menggunakan SIG dan soft-ware Arc-Info untuk mengolah data
sumber daya lahan dan menyusun rekomendasi penggunaan lahan yang produktif.
Begitu juga Fletcher (1990) menggunakan SIG untuk perencanaan konservasi tanah di
Sub DAS Wiroko dengan mengumpulkan data ISDL ( Inventarisasi Sumber Daya
Lahan) pada setiap unit peta. Data ISDL yang dikumpulkan di lapangan meliputi
beberapa parameter tetap (bentuk lahan, tipe batuan, jenis tanah, kemiringan lereng) danparameter berubah (tingkat erosi, macam teras, jenis penggunaan lahan).
Uboldidan Chuvieco (1997) menggunakan image processing dan SIG untuk
mengakses pengelolaan lahan pertanian di daerah semi arid yang terletak di lembah
sungai Colorado, propinsi Buenos Aires, Argentina. Beberapa parameter tanah
digunakan dalam rangka membuat peta kesesuaian lahan yang berbasis pada
karakteristik fisik tertentu, sedangkan penggunaan lahan aktual diperoleh dari citra
SPOT. Keduanya kemudian ditumpangsusunkan (overlay) sehingga diperoleh tabel dan
peta yang memperlihatkan lahan yang dikelola lebih intensif atau kurang intensif dari
seharusnya.
Aplikasi penginderaan jauh dan SIG telah banyak digunakan dalam
mengevaluasi lahan. Elsiedan Zuidan (1998) menggunakan PJ dan SIG untuk
mengklasifikasikan penutupan lahan dan proses identifikasi lahan yang terdegradasi
terutama daerah terbuka. Penutupan lahan dibedakan dengan interpretasi visual dari
respon spektral citra SPOT. Problem terbesar dalam interpretasi adalah dalam
membedakan batuan permukaan karena respon batuan basal sama dengan lahan basah
dan daerah dengan sedikit vegetasi.
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
36/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
III. BAHAN DAN METODE
A. Lokasi Penelitian
Lokasi penelitian direncanakan akan dilakukan di wilayah zona ekologi yang
memiliki kepadatan penduduk tinggi dan curah hujan juga tinggi yaitu di DAS
Grindulu., Jawa Timur.
B. Bahan dan Metode
Bahan yang digunakan untuk kegiatan kajian ini adalah
Peta peta dasar, antara lain :
Peta RBI skala 1 : 250.000 dan Peta Landsystem
Peta situasi dan administrasi dan Peta Penggunaan Lahan
Citra satelit digital perekaman terbaru
Alat tulis seperti pensil, balpoint dan alat tulis untuk penafsiran citra yaitu
OHPfine full color, selotip dan plastik astralon.
Kertas plotter, kertas printer dan tinta warna (cartridge) untuk warna
hitam, kuning, magenta dan cyan.
Sedangkan peralatan yang diperlukan antara lain :
1. Peralatan untuk interpretasi citra satelit secara visual (Loop, stereoskop
cermin/saku, Komputer)
2. Peralatan survei lapangan (Kompas, Abney level, pH stik, Blanko survei,
Kamera digital, dan GPS)
3. Peralatan untuk pengolahan data digital dan SIG, antara lain
Perangkat keras (hard ware) berupa komputer
Perangkat lunak (soft ware) untuk analisis citra yaitu Erdas-
Imagine versi 8.7 dan PC Arc/Info versi 3.4D plus dan ArcView
3.3, Ilwis 3.3. untuk analisa SIG. Untuk tabulasi diperlukan
Excel, Microsoft word dan DBASE IIIPlus.
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
37/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
B. 1. Jenis Penelitian
Penelitian ini merupakan aplikasi dari sautu teknologi penginderaan jauh, namun
perlu dicobakan dengan berbagai macam teknik pemrosesan dari koreksi distorsi sampai
analisis pemrosesan dan perhitungan secara digital. Dengan kajian ini diharapkan ada
satu teknologi untuk membantu monitoring dan evaluasi suatu DAS sehingga diperoleh
metoda yang cepat, akurat dan tepat dengan analisis secara digital. Sehingga dari haisl
kajian ini dapat dipakai untuk membantu dalam menetapkan karakterisasi suatu DAS
sesuai dengan judul UKP.
B. 2. Rancangan Penelitian
Penelitianakan dilakukan dengan menggunakan citra satelit digital DAS Solo
DS.. Analisis citra satelit akan dilakukan di laboratorium PJ dan SIG serta akan
dilakukan ground cek melalui observasi sampling beberapa obyek di lapangan. Untuk
meenetapkan titik-titik sampel obyeknya, DAS Solo DS. dipilah dalam tiga wilayah:
hulu, tengah, dan hilir dengan asumsi bahwa ketiga wilayah tersebut memiliki pola
penutupan lahan yang berbeda berkaitan dengan penggunaan lahan yang berbeda pula.
Mengingat keterbatasan waktu, dana dan aksesibilitas, pada masing-masing wilayah
ditetapkan Sub DAS-Sub DAS representatif.
Kondisi penutupan lahan pada setiap Sub DAS/Sub-sub DAS reprensentatif
diinterpretasikan jenis-jenis penutupannya dengan menggunakan teknik PJ yang sesuai
berdasarkan perbedaan spektral reflektannya. Pemilahan jenis penutupan lahan akan
mengacu pada sistim klasifikasi penutupan lahan Badan Planologi Kehutanan serta
dilakukan melalui proses analisis spektral. Penetapan titik-titik sampel dilakukan
berdasarkan tumpang tindih (overlay) peta jenis penutupan lahan hasil interpretasi citra
digital (perbedaan spektral reflektan) dengan peta penutupan dan penggunaan lahan
yang ada (peta RBI, peta penggunaan lahan, peta landsistem), selanjutnya titik-titik
sampel pada peta hasil overlay diambil dengan mempertimbangkan sebaran dan
kemudahan aksesibilitas lapangannya.
Penajaman citra digital dimaksudkan untuk memperjelas kenampakan obyek
pada citra dan memperbaiki kualitas citra. Penajaman yang akan dilakukan meliputi
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
38/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
filtering, manipulasi histogram citra dll. Setelah dilakukan pemrosesan citra seperti
tersebut di atas, kemudian dilakukan klasifikasi tidak berbantuan (Unsupervised
classification). Hasil klasifikasi digunakan untuk menentukan titik sampel (jenis
penutupan dan penggunaan lahan) yang selanjutnya digunakan sebagai dasar di dalam
kegiatan lapangan (ground checking). Klasifikasi berbantuan (Supervised Classification)
dilakukan setelah kegiatan lapangan.
B.3. Parameter
Parameter-parameter data yang dikumpulkan untuk kegiatan Kajian Aplikasi
Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS, antara lain :
1)
Data grafis batas DAS2) Peta jalan, sungai dan data administrasi
3) Prosentase penutupan vegetasi
4) Tingkat kerapatan vegetasi
5) Tipe/jenis penutupan lahan misalnya:
a. Hutan (Hutan primer, Hutan sekunder)
b. Perkebunan (Tanaman sejenis dan campuran)
c. Sawah (Irigasi dan tadah hujan), Pemukiman
d. Badan air (sungai, danau dll)
6) Nilai spektral obyek pada citra satelit digital
7) Perubahan penutupan lahan (luasan dan distribusinya)
8) Tingkat akurasi yaitu dengan mencocokkan hasil klasifikasi citra digital
dengan keadaan lapangan.
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
39/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
B.4. Pengambilan Data
Pengambilan data lapangan berupa data fisik tanah dan tanaman dengan
mencocokkan kondisi lapangan dengan kenampakkan pada citra satelit. Sampel di
lapangan ditetapkan dengan GPS (Global Positioning System) yang ditetapkan dari
variasi macam penutupan lahan dari hasil klasifikasi berbantuan atau klasifikasi secara
visual.
Data tanaman berupa macam penutupan lahan dan penggunaan lahan
sebenarnya sesuai dengan pembagian kawasan dari peta RBI. Sedangkan data tanah
meliputi data yang diperlukan untuk perhitungan erosi kualitatif maupun kuantitatif,
antara lain : tekstur tanah, struktur, kedalaman tanah dll.
B.5. Pengolahan dan Analisis data
Tahapan kegiatan kajian sebagai berikut :
1) Pengumpulan data baik berupa peta (digita,lmanual) maupun citra digital.
2) Dijitasi peta situasi dan p.dasar (tematik), peta sistem lahan (landsystem).
3) Pemrosesan citra, seperti koreksi geometri dan penajaman citra.
4) Klasifikasi awal citra digital baik secara digital dengan metode tidak berbantuan
(unsupervised classification method), dengan perhitungan NDVI, SBI, dengan
maximum likely hood, dan PCA.
5) Penentuan lokasi sampel pada citra/peta hasil klasifikasi.
6) Kegiatan lapangan, untuk mengumpulkan data lapangan disamping itu untuk
mengecek akurasi hasil klasifikasi awal seperti tersebut di atas.
7) Data hasil kegiatan lapangan dan didukung oleh analisis spektral pada citra
digunakan untuk melakukan klasifikasi ulang (reklasifikasi) dengan metode
klasifikasi berbantuan (supervised classification method)
8) Digitasi peta penutupan lahan dari peta RBI skala 1:250.000
9) Tumpang susun (overlay) hasil klasifikasi berbantuan dengan peta tematik digital
penutupan lahan.
10)Analisa perubahan penutupan lahan
11)Pencetakan peta dan tabel
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
40/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
Data citra digital PJ (berbasis raster) diolah dan dianalisis dengan menggunakan
software ErdasImagine versi 8.7. Pengolahan tersebut meliputi koreksi geometri,
penajaman (analisis spectral) dan klasifikasi. Sedangkan data yang diperoleh selama
kegiatan di lapangan baik data sekunder maupun data primer selanjutnya diolah menjadi
data digital sebagai pedoman untuk klasifikasi ulang pada citra digital sehingga
diperoleh peta hasil klasifikasi (berbasis vector). Kombinasi data penutupan lahan dan
penggunaan lahan akan diperoleh system kriteria/kategori kondisi pada setiap
penggunaan lahan. dst
Peta penutupan lahan yang berasal dari sumber lain seperti peta RBI dan peta
penunjukan kawasan selanjutnya diolah dengan menggunakan software Arc/Info versi3.5. Pemrosesan tersebut meliputi digitasi, editing dan pelabelan. Analisis perubahan
penutupan lahan dilakukan dengan menumpang susunkan (overlay) antara peta hasil
klasifikasi citra dan peta digital penutupan lahan dari RBI, sehingga diperoleh peta
penutupan lahan dan perubahannya.
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
41/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
IV. BIAYA DAN ORGANISASI PELAKSANA
Biaya penelitian tahun 2007 sebesar Rp 76.850.000,- (Tujuh puluh enam juta
delapan ratus lima puluh ribu rupiah), lihat Tabel 2.
Tabel 2. Rencana Anggaran dan Belanja Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh (PJ) dan
Sistem Informasi Geografis (SIG) untuk Monitoring dan Evaluasi (Monev)
DAS
No. Kegiatan Proyek Volume Biaya Jumlah
Satuan Biaya (Rp.)
(Rp.)
1
Belanja Barang Operasional
lainnya (521119) :1,1 Konsumsi Analisa Data 20 OH 25.000 500.000
1,2 Konsumsi Pelaporan 20 OH 25.000 500.000
Jumlah (1.1+1.2) 1.000.000
1.3.Konsumsi updating dataAplikasi PJ 120 OH 25.000 3.000.000
1.4. Rapat Intern 20 OH 25.000 500.000
Jumlah (1) 4.500.0002 Belanja Bahan (521211) :
2.1.1. Foto Copy 810 Lb 100 81.000
2.1.2 Dokumentasi- Film NS 400 isi 36 4 Roll 30.000 120.000
- Batu Batery Alkalin 4 Bh 9.500 38.000
- Cetak Foto 3 R 120 Lb 1.000 120.000- Album : 32x32 isi 20 2 Bh 45.500 91.000
2.1.3.
Penggandaan dan Penjilidan
Laporan
- Untuk Pembahasan 1500 Lb 100 150.000- Untuk Laporan 300 Lb 200 60.000
- Untuk Penjilidan 6 Bh 15.000 90.000
Jumlah (2.1.1+2.1.2.+2.1.3) 750.000
2.2.
ATK dan Operasional
Komputer- USB Flash Disk MP3 1 Bh 550.000 550.000
- Tempat (Kotak) CD 1 Box 30.000 30.000- CD Blank + tempat plastikkertas 11 Bh 5.000 55.000
- Ketas HVS Folio 80 Gr 4 Rim 33.500 134.000
- Kertas Kwarto 80 Gr 3 Rim 30.000 90.000- Spidol besar (isi12 warna) 1 Dos 46.000 46.000
- Penghapus Cair 2 Bh 12.000 24.000
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
42/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
- Spidol Transparant (6) 1 Set 40.000 40.000- File Dokumen 2 Bh 15.500 31.000
Jumlah (2.2) 1.000.000
2,3
Bahan Perlengkapan
lapangan :- Jas Hujan 3 Bh 75.000 225.000
- Kamera Digital 1 Bh 1.500.000 1.500.000- Papan alas menulis 5 Bh 5.000 25.000
- pH Stik 1 Box 250.000 250.000
Jumlah (2.3.) 2.000.000
2.4. Bahan Peta- Peta Digital DAS Grindulu 1 Set 3.500.000 3.500.000
2.5. Bahan Citra Satelit 1 Unit 7.000.000 7.000.000
2.6.Bahan Pembuatan danPencetakan Peta
- Kertas HP A0 2 Roll 700.000 1.400.000- Hard Disk Ekternal 80 GB 2 Unit 1.550.000 3.100.000- Catridge 4 warna 2 Set 1.250.000 2.500.000
Jumlah (2.6) 7.000.000
Jumlah (2) 21.250.000
3
Belanja Perjalanan Biasa
(524111) :
3,1 Perjalanan Konsultasi
- Ke Jakarta1 Org Gol IV selama 4 hari 4 OH 260.000 1.040.000
1 Orang Gol III selma 4 hari 4 OH 220.000 880.000
Pesawat Solo-Jakarta PP 2 Unit 1.200.000 2.400.000
Jumlah (3.1) 4.320.000
3,2Perjalanan PelaksanaanKegiatan DAS Grindulu
Tahap I :
1 Orang Gol IV selama 9 hari 9 OH 260.000 2.340.0004 Orang Gol III selama 9 hari 36 OH 220.000 7.920.000
1 Orang Gol. II selama 9 hari 9 OH 180.000 1.620.000
Tranport (PP) 6 Unit 50.000 300.000
Jumlah Tahap I 12.180.000
Tahap II :
1 Orang Gol IV selama 8 hari 8 OH 260.000 2.080.000
4 Orang Gol III selama 8 hari 32 OH 220.000 7.040.0001 Orang Gol. II selama 8 hari 8 OH 180.000 1.440.000
Tranport (PP) 6 Unit 50.000 300.000
Jumlah Tahap II 10.860.000
Tahap III :
1 Orang Gol IV selama 8 hari 8 OH 260.000 2.080.000
4 Orang Gol III selama 8 hari 32 OH 220.000 7.040.000
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
43/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
1 Orang Gol. II selama 8 hari 8 OH 180.000 1.440.000Tranport (PP) 6 Unit 50.000 300.000
Jumlah Tahap III 10.860.000
Tahap IV :
1 Orang Gol IV selama 8 hari 8 OH 260.000 2.080.0004 Orang Gol III selama 8 hr. 32 OH 220.000 7.040.000
1 Orang Gol. II selama 8 hari 8 OH 180.000 1.440.000Transport (PP) 6 Unit 50.000 300.000
Jumlah Tahap IV 10.860.000Tahap V (Monev) :
1 Orang Gol IV selama 4 hari 4 OH 260.000 1.040.0001 Orang Gol III selama 4 hari 4 OH 220.000 880.000
Tranport (PP) 2 Unit 50.000 100.000
Jumlah Tahap V 2.020.000
Jumlah (3.2.)
46.780.000
Jumlah (3) 51.100.000
Jumlah (1+2+3) 76.850.000
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
44/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
Kegiatan penelitian ini akan dilaksanakan oleh tim peneliti dari berbagai
disiplin ilmu antara lain, Konservasi Tanah dan Air, Kehutanan, PJ dan SIG serta
dibantu oleh beberapa teknisi seperti terdapat pada Tabel 3.
Tabel 3. Tim Pelaksana Kegiatan Tahun 2007
No. Nama Jabatan Pendidikan Bidang
Keahlian
Kedudukan
dalam TIM
1. Ir. Beny Harjadi,MSc Peneliti
Madya
S2-PJ Kontan, PJ
dan SIG
Ketua Tim/
Peneliti
2. Ir.Dody Prakosa,MSc. AjunPeneliti
Madya
S2-PJ Kehutanandan PJ Anggota/Peneliti
3. Drs.Agus
Wuryanta,MSc
Calon
Peneliti
S2-PJ PJ dan SIG Anggota/
Peneliti
4. Agung Budi Supangat,
S.Hut, M.T, M.Si
Asisten
Peneliti
Madya
S2-
Kehutanan
Kehutanan
dan
Hidrologi
Anggota/
Peneliti
5. Yusuf Iriyanto W. Tek Lit
PelaksanaLanjutan
STM
Pertanian
Pertanian Anggota/
Teknisi
6. Bambang RagilWahyu Mulyo P.
CalonTeknisi
SKMA SIG dansurvai
Anggota/Teknisi
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
45/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
Tata waktu kegiatan Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh (PJ) dan Sistem
Informasi Geografis (GIS) untuk Monitoring dan Evaluas DAS, dimulai tahun 2005
untuk wilayah Sumatra, tahun 2006 untuk wilayah NTT, dan tahun 2007 untuk wilayahJawa (Tabel 4). Sedangkan tata waktu kegiatan yang akan dilaksanakan pada tahun
2007 disajikan pada Tabel 5.
Tabel 4. Aspek kegiatan tahunan yang dilakukan pada kajian aplikasi PJ dan SIG untukMonev DAS.
No Aspe k / Kegi atan Tahun
05 06 07
1. Analisis penutupan lahan secara visual dan
klasifikasi penutupan secara digital
2. Analisis perubahan penutupan dan perhitungan
erosi secara kualitatif dan kuantitatif
3. Analisis perubahan penutupan lahan,
perhitungan erosi dan mofometrik DAS
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
46/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
Tabel 5. Tata waktu kegiatan kajian aplikasi PJ dan SIG untuk Monev DAS 2007
BULAN PELAKSANAANNo KEGIATAN
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
A. KEGIATAN KANTOR
1 Persiapan
- Pengadaan ATK dan
Opers. Komputer
- Bahan pencetakan peta
- Pengadaan Citra Satelit
dan perlengkapan
2. Penyusunan laporan
- Ft.copy penggandaan
- Rapat internB. KEGIATAN LAPANGAN
3. Perjalanan Dinas
-Konsultasi &
Koordinasi
- Orientasi lapangan
- Pengumpulan data
lapangan dan Kompilasi
C. KEGIATAN LABORAT
4. Pemrosesan data
- Pemrosesan citra satelit
- Analisa data satelit- Digitasi
5. Proses Overlay dan
Analisa GIS
- Analisa data
- Updating data PJ
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
47/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
V. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Analisis PJ dan SIG
Analisis Penginderaan Jauh (PJ) dan Sistem Informasi Geografis (SIG) untuk
membantu survai ISDL (Inventarisasi Sumber Daya Lahan) dengan menggunakan citra
Landsat 7 ETM+ (Thematic Mapper) yang diambil pada tanggal 11 bulan Juli tahun
2007 dengan nomer scene Path-Row 119-066. Analisis PJ dapat dilakukan dengan
mengatur komposisi kanal 5, 4 dan 3 dengan RGB ( Red Green Blue), HSI (Hue
Saturation Intensity), dan YMC (Yellow Magenta Cyan).
Analisis PJ dapat membantu dalam analisis karakteristik DAS untuk beberapa
parameter fisik antara lain terkait dengan faktor perhitungan analisis erosi secara
kualitatif SES (Soil Erosion Status) dan erosi secara kuantitatif MMF (Morgan, Morgan
dan Finney). Beberapa parameter dari hasil analisis citra satelit yang dapat membantu
analisis karakteristik DAS, meliputi : penutupan lahan, pola drainase, aspek arah lereng,
kemiringan lereng, drainase, tekstur, solum tanah, hujan tahunan, evapotranspirasi.
Masing-masing faktor diatas dikelaskan dari kelas 1 (rendah) sampai kelas 5 (tinggi)
tergantung tingkat kepekaan terhadap degradasi lahan atau bahaya erosi.
Begitu juga untuk kelas erosi kualitatif SES maupun erosi kuantitatif MMF
dikelaskan dari kelas 1 (rendah), 2 (agak rendah), 3 (sedang), 4 (agak tinggi), dan 5
(tinggi). Semakin tinggi kelas maka resiko terhadap kerusakan lahan akan semakin
besar, maka harus diprioritaskan untuk segera ditangani atau menjadi prioritas pertama.
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
48/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
506385 545672
506385 545672
9123159
9088407
9123159
9088407
Gambar 5. Peta Penutupan Lahan DAS Grindulu, Pacitan
Kelas penutupan lahan di DAS Grindulu di dominasi dengan hutan rapat dan
pekarangan, yang mengalami penurunan pada musim penghujan karena sebagian
digunakan untuk persawahan dan agroforestry (Gambar 5). Dari peta penutupan lahan
dapat dilihat bahwa penyebaran hutan rapat merata dari hulu sampai hilir, dan sebagian
besar milik rakyat (hutan rakyat) bukan hutan dibawah pengelolaan Perum Perhutani.
Kondisi penutupan yang realtif rapat di DAS Grindulu seharusnya tidak terjadi
erosi besar-besaran, tetapi karena kondisi lahan dan topografi yang curam dan berbukit
menyebabkan lahan mudah terjadi erosi (Tabel 6). Erosi yang banyak terjadi di DAS
Grindulu termasuk pada kategori kelas erosi berat atau tinggi.
N
PETA LAND COVER
Penutupan Lahan
Skala 1 : 400.000
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
49/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
Tabel 6. Sebaran Luas untuk Perubahan Lahan di DAS Grindulu
Penutupan Musim Kemarau Musim Penghujan BEDA
Lahan Luas (ha) Prosen (%) Luas (ha) Prosen (%) Prosen (%)
Agroforestry 9724 14,8 13173 20,1 5,3Bero 5714 8,7 7799 11,9 3,2
Hutan Jarang 129 0,2 655 1,0 0,8
Hutan Rapat 22266 34 18941 28,9 -5,1
Pekarangan 27214 41,5 22545 34,4 -7,1
Sawah 58 0,1 262 0,4 0,3
Sungai 42 0,1 131 0,2 0,1
Tegal 392 0,6 2032 3,1 2,5
65539 100 65539 100
Pada saat musim penghujan Hutan rakyat dan Pekarangan yang mengalami
penurunan karena beralih fungsi menjadi lahan agroforestry dan tegalan (Gambar 6).
Persawahan akan meningkat pada musim kemarau, karena sebagian besar sawah tadah
hujan.
41,5
-10
0
10
20
30
40
50
Agroforestry
Bero
HutanJarang
HutanRa
pat
Peka
rangan
Sawah
Sungai
Tegal
Prosen(%)
Kemarau
Penghujan
BEDA
Gambar 6. Luasan Perubahan Penutupan Lahan di DAS Grindulu.
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
50/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
B.Karakteristik DAS
Karakteristik dari suatu DAS ( Daerah Aliran Sungai) ditentukan oleh
morfometrik suatu DAS, yaitu antara lain oleh kondisi sungai, pola drainase, panjang
sungai dan lain-lain (Gambar 7).
506385 545672
506385 545672
9123159
9088407
9123159
9088407
Gambar 7. Pola Drainase DAS Grindulu, Pacitan, Jawa-Timur.
Selanjutnya beberapa parameter penentu karakeristik DAS dilakukan analisis
SIG (Sistem Informasi Geografis0 dengan sistem pengkelasan, antara lain : aspek arah
lereng, kemiringan lereng, kerapatan drainase, tekstur tanah, dan penutupan lahan.
N
POLA DRAINASE DAS GRINDULU
Skala 1 : 400.000
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
51/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
506385 545672
506385 545672
9123159
9088407
9123159
9088407
Gambar 8. Peta Kelas Arah Lereng (Aspek) DAS Grindulu, Pacitan
Arah lereng atau aspek berpengaruh juga terhadap erosi yang terjadi yaitu
terkait kerapatan penutupan lahan (Gambar 8). Dimana pada lahan dengan arah
kemiringan lereng kearah selatan lebih peka terhadap erosi karena pertumbuhan tanaman
kurang subur, sehingga penutupan lahan kurang rapat dan lahan relatif terbuka sehingga
mudah terjadi erosi, dengan skor nilai 5. Sebaliknya lahan yang menghadap kearah
utara pertumbuhan tanaman relatif lebih lebat, sehingga resiko terjadinya erosi lebih
rendah atau peka skor nilai 1.
Sebagian besar lahan di DAS Grindulu banyak yang menghadap kearah barat
daya atau tenggara yaitu sesuai dengan arah kemiringan DAS yang mengarah selatan
yaitu seluas 17.650 ha (26,9%), yaitu masuk pada skor nilai agak tinggi (4), lihat Tabel
7. Mengingat sebagian besar arah lereng kurang menguntungkan kaitannya dengan
kondisi penutupan lahan yang rendah dan potensi erosi yang tinggi, maka di DAS
Grindulu lebih berpeluang terjadinya erosi dan tingkat sedang sampai berat.
Tabel 7. Sebaran Luas untuk Kelas Arah Lereng Aspek di DAS Grindulu, Pacitan
N
PETA ASPEK
Kelas Arah Lereng
Skala
1 : 400.000
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
52/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
Skor Besaran Aspek Kategori Luas
Arah Lereng Nilai Luas (Km2) Prosen (%)
1 Utara Rendah 168,2 25,7
2 Barat Laut, Timur Laut Agak Rendah 68,5 10,5
3 Barat, Timur Sedang 154,3 23,5
4 Barat Daya, Tenggara Agak Tinggi 176,5 26,9
5 Selatan Tinggi 87,9 13,4
655,4 100
Sebagian besar kelas arah kemiringan lereng masuk pada kategori kelas rendah
sampai sedang (Gambar 9). Kondisi seperti tersebut diatas berpotensi untuk terjadinya
erosi dari sedang sampai berat, untuk arah lereng yang menghadap ke selatan, barat
daya, dan tenggara.
26,9
0,0
5,0
10,0
15,0
20,0
25,0
30,0
Rendah Agak
Rendah
Sedang Agak Tinggi Tinggi
Kelas Aspek (Arah Lereng)
Prosen
(%)
Gambar 9. Luasan Kategori Nilai Kelas Arah Lereng (Aspek) di DAS Grindulu
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
53/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
506385 545672
506385 545672
9123159
9088407
9123159
9088407
Gambar 10. Peta Kelas Kemirngan Lereng DAS Grindulu, Pacitan
Peta kelas kemiringan lereng yang ditunjukkan pada Gambar 10, menjelaskan
kondisi kelas dari rendah sampai tinggi dimana pada lahan yang datar dengan
kemiringan kurang dari 8% dimasukkan pada kelas rendah atau nomor 1, sebaliknya
lahan terjal (> 45%) dimasukkan pada kelas tinggi atau kelas nilai 5. Hal tersebut terkait
dengan erosi terjadinya erosi, yaitu untuk resiko rendah seperti lahan datar dimasukkan
pada kelas rendah (1) dan untuk resiko terjadinya erosi tinggi dimasukkan pada kelas
tinggi (5).
Tabel 8 menunjukkan distribusi sebaran kelas kemiringan lereng yaitu
didominasi kelas rendah (34,9%) dan tinggi (36%). Pada lahan denga kelas kemiringanyang lebih dari 45% di DAS Grindulu seluas 23610 ha, ini berpotensi terjadinya erosi
berat. Apalagi kalau lahan terjal tersebut tidak ada tanaman penutup lahan yang
memadai atau tindakan konservasi lainnya maka akan mudah terjadinya longsor.
N
PETA LERENG
Kelas Kemiringan Lereng
Skala 1 : 400.000
-
8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu
54/79
Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS
Beny Harjadi dkk di BPK Solo
08122686657, [email protected]
Tabel 8. Sebaran Luas untuk Kelas Kemiringan Lereng di DAS Grindulu, Pacitan
Skor Besaran Kelas Lereng Kategori LUAS
Lereng (%) Deskripsi Nilai Luas (Km2) Prosen (%)
1 0 - 8 Datar Rendah 229,0 34,92 8 - 15 Miring Agak Rendah 46,5 7,1
3 15 - 25 Sangat Miring Sedang 40,7 6,2
4 25 - 45 Curam Agak Tinggi 103,0 15,7
5 > 45 Sangat Curam Tinggi 236,1 36,0
655,4 100
Gambar 11 grafik balok tentang distribusi kelas kemiringan lereng lebih
memperjelas bahwa kondisi lahan di DAS Grindulu ada yang terjal juga ada yang datar
p