51 99-1-sm

427 views
330 views

Published on

123

0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total views
427
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
0
Actions
Shares
0
Downloads
14
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

51 99-1-sm

  1. 1. APLIKASI PENGOLAHAN DIGITAL CITRA PENGINDERAAN JAUHDAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS UNTUK PEMETAAN LAHAN KRITISKASUS DI KABUPATEN BANJARNEGARA PROVINSI JAWA TENGAHKartika PratiwiTiwigeograf@yahoo.comSigit Heru Murti B.S.Sigit@geo.ugm.ac.idABSTRACTCritical lands occur due to land degradation that affecting the decline in land quality.This phenomenon is observable in the Banjarnegara Regency. The purpose of this study are : (a)to determine the ability of remote sensing ALOS AVNIR-2 imagery for identification of land useas a parameter influence on critical land and (b) to determine the critical area at BanjarnegaraRegency under the influence of land use using the runoff curve number approach. Variables usedfor the identification of critical lands are slope, land cover percentage, and runoff curve number.Critical land identification use scoring methods showed that the majority of land in potentiallycritical research areas, which covers 80,802.73 ha areas or 70.57% of the total area. Thecondition caused by various ranges of topographic factor in the study area that dominated byundulating to hilly topography, that refers to higher possibility of land erosion.Keyword: remote sensing, digital image processing, land degradation, critical land, runoff curvenumber. ABSTRAKLahan kritis terjadi akibat adanya kerusakan lahan yang berdampak pada terjadinyapenurunan kualitas lahan. Dewasa ini lahan kritis merupakan fenomena yang banyak dijumpai diwilayah Kabupaten Banjarmegara. Tujuan penelitian ini adalah : (a) mengetahui kemampuancitra penginderaan jauh ALOS AVNIR-2 untuk identifikasi penggunaan lahan sebagai parameterpengaruh lahan kritis dan (b) mengetahui luas lahan kritis di Kabupaten Banjarnegara akibatpengaruh penggunaan lahan menggunakan pendekatan bilangan kurva. Metode penelitian yangdigunakan dalam penelitian ini adalah metode penginderaan jauh dengan menggunakanpendekatan bilangan kurva. Variabel yang digunakan untuk identifikasi lahan kritis adalahkemiringan lereng, persentase penutup lahan, dan nilai bilangan kurva. Identifikasi lahan kritismenggunakan metode pengharkatan menunjukkan hasil bahwa sebagian besar lahan di daerahpenelitian berpotensi kritis, yaitu seluas 80.802,73 Ha atau 70,57% dari luas keseluruhan.Kondisi tersebut dilatarbelakangi oleh faktor topografi di daerah penelitian yang didominasi olehtopografi bergelombang hingga berbukit, sehingga kerentanan terjadinya erosi besar.Kata kunci: penginderaan jauh, pengolahan citra digital, kerusakan lahan, lahan kritis, bilangankurva.
  2. 2. PENDAHULUANIndonesia merupakan negara yangmemiliki bentanglahan bervariasi. Tiapbentanglahan memiliki karakteristiklahan yang khas dengan potensi lahanyang berbeda. Karakteristik yangdimiliki suatu lahan mengarah padapengelolaan dan pemanfaatan lahansesuai dengan kemampuan dankesesuaian yang dimiliki lahan tersebut.Lahan dengan vegetasi penutup lebatmemiliki karateristik yang berbedadengan lahan tidak bervegetasi, dengandemikian pemanfaatan yang akandiberlakukan pada lahan tersebut jugaakan berbeda. Vegetasi merupakan salahsatu faktor penting untuk keberlanjutanpemanfaatan lahan, karena denganpenanaman yang sesuai dengankemampuan dan kesesuaian lahan makalahan dapat dimanfaatkan dalam jangkapanjang dengan kualitas tanah yangmasih baik. Pemanfaatan lahanhendaknya merujuk pada kaidahkonservasi yang ditentukan, sehinggauntuk itu perlu diketahui terlebih dahuluperwatakan lahan yang akandimanfaatkan, sesuai atau tidaknyadengan tanaman yang akan atau sudahditanami.Kabupaten Banjarnegara merupakansalah satu dari enam Kabupaten yangtermasuk dalam Kawasan DataranTinggi Dieng di wilayah Provinsi JawaTengah dengan dominasi relief berbukit.Lima Kabupaten lainnya adalahKabupaten Wonosobo, Temanggung,Kendal, Batang dan Pekalongan.Kabupaten Banjarnegara merupakansalah satu lokasi pemanfaatan lahan yangtidak sesuai dengan perwatakan tanah,ditinjau dari penggunaan lahan padakondisi relief yang relatif terjal.Direktorat dan Konservasi Tanah (1997)menjelaskan lahan kritis adalah lahanyang telah mengalami kerusakansehingga kehilangan atau berkurangfungsinya sampai pada batas toleransi.Pada beberapa daerah telah berkembangpenggunaan lahan yang menimbulkankekritisan lahan. Kekritisan lahankemudian dapat menimbulkan berbagaimacam dampak seperti penurunan hasilproduksi tanaman.Citra ALOS AVNIR-2 merupakan citramultispektral yang mampu memberikanberbagai informasi kenampakan objek dipermukaan bumi. Salah satu paramateryang dapat diperoleh melalui CitraALOS AVNIS-2 adalah informasivegetasi, yaitu daerah dengan tutupanvegetasi yang tidak lebat akanditampilkan dengan reflektansi rendahpada citra, demikian sebaliknya untuktutupan vegetasi yang lebat.METODE PENELITIANAlat1. Seperangkat alat PC (PersonalComputer) : (PC Intel Core 2 Duo2Ghz, RAM 4 GB, HD 250 Gb).2. Software ENVI 4.5, Arc GIS 9.3,Microsoft Office 20073. Peralatan lapangan meliputi: GPS (Global Positioning System) Pita ukur Kamera digital Bor Tanah Abney level Alat tulis Plastik ukuran 1 kg untukpengambilan sampel tanah dilapangan Tabel isian lapangan
  3. 3. Bahan1. Citra ALOS AVNIR-2 perekamanTahun 2010 liputan KabupatenBanjarnegara, Provinsi Jawa Tengah.2. Peta RBI digital lembar KabupatenBanjarnegara skala 1:25.0003. Peta Tanah lembar KabupatenBanjarnegara skala 1:250.0004. Peta Geologi lembar Jawa Tengahskala 1:100.000Tahap Pengolahan Dataa. Koreksi radiometrik dangeometrik citra ALOS AVNIR-2Perlunya dilakukan koreksiradiometrik diakibatkan adanyadistorsi radiometrik yang terjadi padasaat proses perekaman. Gangguanterjadi pada sinyal pantulan objekyang pada saat proses perekamanmelewati lapisan atmosfer, sehinggagangguan atmosfer tersebut harusdihilangkan terlebih dahulu. Koreksiradiometrik menghasilkan kualitasvisual citra yang lebih baik danmemperbaiki nilai-nilai piksel yangmengalami distorsi pada saat prosesperekaman data citra. Kesalahangeometrik disebabkan oleh dua faktor,yaitu faktor internal dan faktoreksternal. Faktor internal meliputikesalahan geometrik sensor danbersifat sistematik, sedangkan faktoreksternal meliputi kesalahan bentukdan karakter objek data. Pada dataALOS AVNIR-2 masing-masingkode koreksi disimbolkan denganlevel 1A, 1B1, 1B2.b. Pemetaan satuan bentuklahanPemetaan satuan bentuklahan dapatdilakukan dengan cara pendekatanidentifikasi menggunakan datapenginderaan jauh. Beberapapendekatan yang dapat digunakanantara lain : pendekatan pola,pendekatan geomorfologis/fisiografis,dan pendekatan unsur/parameterbentuklahan. Pendekatan pemetaansatuan bentuklahan yang akandigunakan dalam penelitian ini adalahpendekatan unsur/parameterbentuklahan. Pendekatan unsurbentuklahan akan memberikangambaran informasi mengenaidistribusi dan struktur batuanpenyusun, menggunakan PetaGeologi lembar Jawa Tengah.c. Klasifikasi penggunaan lahanPenggunaan lahan merupakan salahsatu parameter penting yangdigunakan dalam identifikasi danpemetaan lahan kritis. Informasipenggunaan lahan dihubungkandengan tipe hidrologi tanah untukmemperoleh nilai bilangan kurvasebagai salah satu variabel penentukekritisan lahan. Identifikasi danpemetaan penggunaan lahan ditujukanuntuk memperoleh informasimengenai besar kecilnya pengaruhpenggunaan lahan dalam lahan kritis.Dalam penelitian ini identifikasipenggunaan lahan dilakukan dariCitra ALOS AVNIR-2 Tahun 2010.d. Pemotongan citraPemotongan citra merupakan prosespemotongan citra dalampreprocessing citra sebelum diolahsesuai dengan daerah penelitian yangdibutuhkan. Pemotongan citrabertujuan untuk memfokuskan liputancitra pada daerah penelitian saja,sehingga proses pengolahan data,interpretasi visual, dan analisis data
  4. 4. menjadi lebih sederhana atau fokuspada daerah penelitian saja.e. Transformasi indeks vegetasiTransformasi yang digunakan untukmenganalisis kerapatan vegetasi padadaerah penelitian. NormalizedDifference Vegetation Index (NDVI)merupakan kombinasi antara teknikrasio dengan teknik pengurangancitra. Kerapatan vegetasi dipetakanberdasarkan beda kerapatan yangdianalisis dari kondisi klorofiltumbuhan. Julat nilai NDVI antara -1sampai 1. Nilai positifmengindikasikan bahwa vegetasihijau, sedangkan nilai negatifmengindikasikan minimnya vegetasihijau atau lahan kosong, tubuh air,dan liputan awan.f. Tahap penentuan sampelJumlah sampel yang dibutuhkandalam penelitian ditentukanberdasarkan analisis satuan lahan.Penentuan satuan lahan antara lainberdasarkan : 1) bentuklahan, 2)tanah, dan 3) penggunaan lahan.Analisis satuan lahan merupakananalisis yang digunakan padapenelitian yang melibatkan parametervegetasi didalamnya, sehinggadiasumsikan sampel yang diperolehdari analisis satuan lahan dapatmewakili kondisi vegetasi yang adapada lokasi penelitian. Variabelsatuan lahan yang digunakan antaralain adalah variabel penggunaanlahan, bentuklahan, dan tanah.g. Tahap kerja lapanganPengukuran di lapangan yangdilakukan antara lain adalahpengukuran kemiringan lereng danpengamatan kondisi lapangan/karakteristik medan (uji ketelitianinterpretasi). Pengukuran kemiringanlereng dilakukan menggunakan abneylevel dan pita ukur. Kegiatanpengamatan kondisi lapangan atau ujiketelitian interpretasi meliputipengamatan penggunaan lahan danperubahan yang terjadi. Pengamatanlapangan juga meliputi pengambilandan pengecekan sampel tanah dilapangan. Setelah dilakukanpengecekan dan pengambilan sampeldi lapangan dilakukan uji ketelitianinterpretasi dengan membandingkanhasil interpretasi visual dengan hasilpengamatan di lapangan.h. Analisis hasilMemaparkan hasil pemetaan lahankritis menggunakan interpretasi visualcitra penginderaan jauh ALOSAVNIR-2 dan hasil pengecekan dilapangan, Kabupaten Banjarnegara.
  5. 5. Gambar 1. Diagram alir penelitianHASIL DAN PEMBAHASANHasil penelitian berupa peta lahan kritisdengan skala analisis untuk pemetaannyamenggunakan skala 1:100.000.Klasifikasi citraCitra ALOS AVNIR-2 perekamanTahun 2010 diklasifikasikan menjadilima kelas penutup lahan mengacu padaklasifikasi Departemen KehutananTahun 2004. Kategori tersebutdidasarkan atas persentase kerapatanvegetasi, dimana penutup lahan dengankategori sangat buruk memilikipersentase tutupan vegetasi kurang dari20%, kategori buruk memiliki persentase21-40%, kategori sedang memilikipersentase 41-60%, kategori baikmemiliki persentase 61-80% dankategori sangat baik memiliki persentaselebih dari 80% (Tabel 1).
  6. 6. Tabel 1. Penutup Lahan Hasil InterpretasiCitra ALOS di Kabupaten BanjarnegaraNo.Kelas PenutupLahanLuas (Ha)1 Baik 51066.852 Sedang 34059.363 Buruk 10523.464 Sangat Buruk 10919.16Total 106568.85Sumber: Analisis data, 2012.Hasil analisis data menunjukkansebagian besar daerah penelitiandidominasi oleh tutupan vegetasi yangtermasuk dalam kategori baik, yaituseluas 51.066,85 Ha atau sebanyak44,6% dari luas keseluruhan penutuplahan (Gambar 2). Namun demikian,belum dapat disimpulkan bahwa denganpersentase penutup lahan yang baik,maka daerah penelitian tidak tergolongdaerah yang rawan kritis. Kritis tidaknyasuatu lahan ditentukan oleh banyakparameter, yaitu kemiringan lereng,tekstur tanah, jenis penggunaan lahan,dan besar limpasan.Gambar 2. Peta penutup lahan diKabupaten BanjarnegaraAnalisis bilangan kurvaBilangan kurva merupakan nilai yangmenunjukkan besar kecilnya limpasanyang terjadi. Nilai bilangan kurvadiperoleh dari data hasil interpretasipenggunaan lahan dan analisis teksturtanah di lapangan. Setelah itu dilakukanpengelompokkan tekstur tanah denganjenis penggunaan lahan.Pengelompokkan jenis penggunaanlahan dikaitkan dengan baik buruknyakondisi penggunaan lahan padakelompok jenis tanah tertentu. Kelastekstur tanah terbagi menjadi empatkelompok, yaitu kelompok A, B, C, danD. Kelompok tanah A memiliki sifattekstur pasiran, kelompok B geluhlempung pasiran, kelompok C liat, dankelompok D sangat liat.Gambar 3. Peta limpasan di KabupatenBanjarnegaraTabel 2. Perbandingan nilai limpasandengan luas areaKelasNilaiLimpasanLuasArea (ha)Sangat tinggi 76-100 30743.12Tinggi 51-75 70126.90Sedang 21-50 3597.10Rendah ≤ 20 485.59Sumber: Analisis data, 2012
  7. 7. Distribusi besaran limpasan diperolehberdasarkan nilai bilangan kurva. Nilailimpasan yang tinggi menunjukkan nilaibilangan kurva yang besar. Rata-ratanilai limpasan yang diperoleh di lokasipenelitian adalah tinggi (Gambar 3;Tabel 2).Analisis lahan kritisLahan kritis dalam penelitian inimerupakan lahan yang telah mengalamikerusakan dan ketidaksesuaian dalampemanfaatan lahan. Kerusakan yangdimaksud meliputi penurunan kualitaslahan dalam menghasilkan produktivitaspertanian dan kerentanan lahan terhadaperosi yang cenderung tinggi.Ketidaksesuaian dalam pemanfaatanlahan misalnya terdapat jenispenggunaan lahan berupa tegalan padalereng miring dengan jenis tanah yangrentan tererosi, misalnya tanah andosol.Pemanfaatan lahan tersebut memicuterjadinya penurunan kualitas lahan,yang kemudian berdampak padamenurunnya produktifitas hasilpertanian. Pengecekan lapanganmenunjukkan beberapa titik denganpemanfaatan lahan yang tidak sesuai,yaitu berupa jenis penggunaan lahankebun jagung dan tegalan pada lerengmiring.Hasil analisis data menunjukkan bahwasebagian besar luas wilayah penelitianberpotensi kritis. Identifikasi citra ALOSAVNIR-2 dan hasil pegecekan lapanganyang dilakukan menunjukkan bahwaseluas 80.802,73 Ha atau 70,57 %Kabupaten Banjarnegara berpotensikritis (Gambar 4; Tabel 1). Pengamatanmenggunakan skala menengahmemberikan hasil bahwa faktor utamapenyebab terbentuknya lahan kritisdidaerah penelitian adalah faktortopografi dan jenis penggunaan lahanyang dikelola di daerah penelitian.Gambar 4. Peta lahan kritis di KabupatenBanjarnegaraKondisi topografi yang cenderungbergelombang sampai berbukit terjalmerupakan faktor utama pemicuterjadinya lahan kritis, hal tersebutdidukung oleh penggunaan lahan yangtidak sesuai, seperti penanamanperkebunan sayur pada lerengmiring/topografi berbukit. Pengelolaanlahan sebaiknya mengacu pada kaedahkonservasi lahan agar kemungkinanterjadinya kerusakan lahan dapatditekan.Tabel 3. Perbandingan kelas lahan kritisdengan luasannyaSumber: Analisis data, 2012No. Kelas Lahan Kritis Luas (Ha)1 Sangat Kritis 91.032 Kritis 734.573 Agak Kritis 15129.764 Potensial Kritis 80802.735 Tidak Kritis 9810.69Total 106568.79
  8. 8. KESIMPULAN1. Kemampuan citra penginderaan jauhALOS AVNIR-2 dalammengidentifikasi penggunaan lahan diKabupaten Banjarnegara sebagaisalah satu parameter dalam analisislahan kritis memiliki akurasi sebesar83%. Nilai akurasi yang diperolehtergolong kurang baik, karena <85%.2. Perhitungan Luas lahan kritismenggunakan analisis pendekatanbilangan kurva memperoleh hasilluasan dengan masing-masing kelaslahan sangat kritis sebesar 0,08%,kritis 0,64%, agak kritis 13,21%,potensial kritis 70,57%, dan tidakkritis 8,57%.DAFTAR PUSTAKAArsyad, Sinatala, 1989. KonservasiTanah dan Air. Penerbit IPB, Bogor.Danoedoro, Projo. 1996. PengolahanCitra Digital – Teori dan Aplikasinyadalam Bidang Penginderaan Jauh.Diktat Kuliah. Fakultas Geografi,Universitas Gadjah Mada,Yogyakarta.Gunawan, Totok. 1991. PenerapanTeknik Penginderaan Jauh UntukMenduga Debit Pucak MenggunakanKarakteristik Lingkungan Fisik DAS.Disertasi. Institut Pertanian Bogor,Bogor.Lillesand, T.M, Kiefer, R.W. &Chipman, J.W. 2004. PenginderaanJauh dan Interpretasi Peta (terj.Sutanto, dkk), Yogyakarta: GadjahMada University Press.Malingreau, J.P. 1977. A Proposed LandCover/Land Use Classification and itsUse With Remote Sensing Data inIndonesia. Fakultas Geografi,Universitas Gadjah Mada,Yogyakarta.Sadewo, Nur Muhammad. 2011.Pemodelan Hidrologi DenganPenginderaan Jauh Dan SistemInformasi Geografis UntukPenyusunan SDSS PenanggulanganBanjir. Skripsi. Fakultas Geografi,Universitas Gadjah Mada,Yogyakarta.Sutanto. 1994. Penginderaan Jauh Jilid2. Yogyakarta : Gadjah MadaUniversity Press.Verstappen. H. Th and Zuidam, R. A.Van. 1975. ITC Textbook of Photo-interpretation vol VII, Chapter VII.2ITC System of GeomorphologicalSurvey: Use of Aerial of Photographsin Geomorphology. Enschede:International Institute for aerialsurvey and earth sciences.

×