ANALISIS SPASIAL LAHAN KRITIS DI KOTA BANDUNG UTARA MENGGUNAKAN OPEN SOURCE GRASS

1. Pertemuan Ilmiah Tahunan MAPIN XIV
”Pemanfaatan Efektif Penginderaan Jauh Untuk Peningkatan Kesejahteraan Bangsa”
ANALISIS SPASIAL LAHAN KRITIS DI KOTA BANDUNG UTARA
MENGGUNAKAN OPEN SOURCE GRASS
Angga Yuda Prawira1
, Ketut Wikantika1
, dan Firman Hadi1
1
Departemen Teknik Geodesi, Fakultas Teknik Sipil dan Lingkungan,
Institut Teknologi Bandung - ITB, Jl. Ganesha No. 10, Bandung, Indonesia
Telp. + 62 22 2530701, Fax. + 62 22 2530702
email: wirayuda@telkom.net
Abstrak
Land Rehabilitation and Land Conservation include many aspects which has to do, such as: (1) Damage or Critical
Land Rehabilitation, (2) Increasing Land Productivity with Land Reclamation, and (3) Flood Controlling, Ravine
Controlling, and Slope Controlling. One of main objective in RTL-RLKT (Rencana Teknik Lapangan dan Rehabilitasi
Lahan dan Konservasi Tanah); which are Land Conservation rules and formed on Government Regulation, are
determine the location, width, and Level of Critical Land. In this paper will be discussed about Damage or Critical Land
Rehabilitation with determine Critical Land in North Bandung city. To determine critical land, we are using the method
which needs remote sensing data and all supporting data. With value process in Open Source GRASS, the distributed of
critical land in North Bandung city is detected.
Keywords: North Bandung City, Open Source GRASS, Critical Land.
1. PENDAHULUAN
Kawasan Bandung Utara dari tahun ke tahun telah
berkembang sedemikian rupa, sehingga fungsi
utamanya sebagai kawasan serapan air semakin
berkurang. Hal ini disebabkan berubahnya fungsi
kawasan resapan air menjadi lahan pertanian,
sementara luas kawasan pertanian berubah juga
fungsinya (terkonversi) menjadi areal pemukiman.
Di sisi lain masalah jumlah penduduk di kawasan
Bandung Utara semakin meningkat. Dari fenomena
tersebut kita dapat melihat bahwa kebutuhan akan
lahan untuk beraktivitas maupun untuk bermukim
akan semakin tinggi seiring makin tingginya
pertambahan jumlah penduduk. Perubahan
penggunaan lahan yang disebabkan oleh fenomena
alam dan aktifitas manusia tersebut akan
menyebabkan degradasi lahan. Tanpa adanya usaha
perbaikan, lahan yang ada akan semakin menurun
kualitasnya dan pada akhirnya akan menjadi lahan
kritis di Kawasan Bandung Utara. Berdasarkan
kondisi lahan di atas, maka perlu diupayakan
identifikasi dan pemetaan lahan kritis agar dapat
diketahui luas dan sebarannya sehingga dapat
disusun rekomendasi prioritas penanganan lahan
yang diperlukan di Kawasan Bandung utara. Untuk
mencapai tujuan ini, salah satu teknologi
yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi
lahan kritis Kawasan Bandung utara adalah
penginderaan jauh yang diintegrasikan
dengan sofware GIS under linux GRASS.
2. DASAR TEORI
Lahan (tanah) merupakan bagian dari ruang
sehingga pemanfaatan lahan harus sesuai
dengan perencanaan tata ruang. Yang
dimaksud dengan pemanfaatan lahan
merupakan penggunaan lahan pada fungsi
waktu tertentu. Penggunaan lahan merupakan
suatu keadaan dimana suatu areal lahan
ditempati oleh vegetasi, bangunan, atau
objek/ kegiatan lain, baik yang ditata maupun
yang tidak ditata.
Lahan kritis merupakan lahan atau tanah
yang saat ini tidak produktif karena
pengelolaan dan penggunaan tanah yang
tidak atau kurang memperhatikan syarat-
syarat konservasi tanah dan air, sehingga
lahan mengalami kerusakan, kehilangan atau
berkurang fungsinya sampai pada batas yang
Gedung Rektorat lt. 3 Kampus Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Surabaya, 14 – 15 September 2005
TIS - 100

2. Pertemuan Ilmiah Tahunan MAPIN XIV
”Pemanfaatan Efektif Penginderaan Jauh Untuk Peningkatan Kesejahteraan Bangsa”
telah ditentukkan atau diharapkan. Secara umum
lahan kritis merupakan salah satu indikator adanya
degradasi (penurunan kualitas) lingkungan sebagai
dampak dari berbagai jenis pemanfaatan sumber
daya lahan yang kurang bijaksana.
Ciri utama lahan kritis adalah gundul, terkesan
gersang dan bahkan muncul batu-batuan di
permukaan tanah dan pada umumnya terletak di
wilayah dengan topografi lahan berbukit atau
berlereng curam (Hakim dkk., 1991). Tingkat
produksi rendah yang ditandai oleh tingginya tingkat
keasaman, rendahnya unsur hara (P, K, Ca, dan Mg),
rendahnya kapasitas tukar kation, kejenuhan basa
dan kandungan bahan organik, serta tingginya kadar
Al dan Mn yang dapat meracuni tanaman dan peka
terhadap erosi. Selain itu pada umumnya lahan kritis
ditandai dengan vegetasi alang-alang dan memiliki
pH tanah relatif lebih rendah yaitu sekitar 4.8 hingga
5.2 karena mengalami pencucian tanah yang tinggi
serta ditemukan rhizoma dalam jumlah banyak yang
menjadi hambatan mekanik dalam budidaya
tanaman.
2.1 Ruang Lingkup Kajian
Lingkupan bahasan yang dikaji adalah pemanfaatan
open source GRASS mengidentifikasi lahan kritis.
Lingkupan Wilayah yang dikaji sebatas
Bandung kawasan Utara. Batas wilayah
Bandung Utara ditetapkan dalam SK
Gubernur Jabar No.181.1/SK.1624-
Bapp/1982 tentang Peruntukan Lahan di
Wilayah Inti Bandung Raya Bagian Utara.
Batas wilyah Bandung Utara adalah sebagai
berikut (Bapeda Jabar, 2002):
¾ Sebelah Utara dan Timur dibatasi oleh
garis punggung topigrafi yang
menghubungkan puncak-puncak Gunung
Burangrang, Masigit, Gedogan, Sunda,
Tangkuban Perahu dan Manglayang
¾ Sebelah Barat dan Selatan dibatasi oeh
garis kontur 750m di atas permukaan laut
(dpl)
Tabel 1. Ruang Lingkup Wilayah Studi
Koordinat Geodetik
Batas
Lintang Bujur
Kiri Atas 6° 48’ 8.02’’
S
107° 32’
3.72’’ T
Kanan
Bawah
7° 00’ 46.31 S 107° 44’
51.02’’ T
Gambar 1. Wilayah Studi
7 8 6 5 0 0
7 8 6 5 0 0
7 9 2 0 0 0
7 9 2 0 0 0
7 9 7 5 0 0
7 9 7 5 0 0
8 0 3 0 0 0
8 0 3 0 0 0
9 0 0 0 9 2 2 9
4 5 0 0 9 2 3 4
0 0 0 0 9 2 4 0
Wilayah Bandung Utara
Kotamadya Bandung
Gedung Rektorat lt. 3 Kampus Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Surabaya, 14 – 15 September 2005
TIS - 101

3. Pertemuan Ilmiah Tahunan MAPIN XIV
”Pemanfaatan Efektif Penginderaan Jauh Untuk Peningkatan Kesejahteraan Bangsa”
2.2 Kriteria yang digunakan
Pendekatan metode yang digunakan dalam penilaian
lahan kritis mengacu kepada dokumen ’Standar dan
Kriteria Rehabilitasi hutan dan Lahan’, yang
merupakan Lampiran dari SK menteri kehutanan No.
20/Kpts-II/2001 tentang Pola umum dan Standar serta
kriteria Rehabilitasi Hutan dan Lahan. Sasaran
kegiatan RHL adalah lahan- lahan dengan fungsi lahan
yang ada kaitannya dengan kegiatan rehabilitasi dan
penghijauan, yaitu fungsi kawasan hutan lindung,
fungsi kawasan hutan lindung di luar kawasan hutan
dan kawasan budidaya untuk usaha pertanian.
Kriteria-kriteria yang menjadi parameter lahan kritis
dalam Lampiran SK. Menhut tersebut adalah
penutupan tajuk, kemiringan lereng, erosi, tipe
kawasan dan atau penutupan batuan. Selanjutnya
kelima kriteria lahan kritis tersebut diberi bobot nilai
sesuai dengan tipe kawasan mana model lahan kritis
tersebut diterapkan
2.3 Identifikasi Data Dasar
Dalam hal pembuatan peta Lahan Kritis, Data-data
dasar yang diidentifikasikan yang berkaitan dengan
kekritisan lahan sebagai berikut;
Tabel 2 Parameter analisis dan kebutuhan data spasial
Parameter Jenis data Sumber,
Proses
Penutupan
tajuk
Persentase
penutupan
tajuk
Landsat TM,
menerapkan
model Forest
Canopy
Density
Kemiringan
lereng
Kemiringan
lereng dalam
persen
DEM,
ekstraksi
informasi dari
DEM dengan
modul
r.slope.aspect
Jenis
kawasan
Peta tataguna
lahan
Citra SPOT,
Land used
Jabar
Erosi Tingkat erosi Peta curah
hujan, peta
jenis tanah,
RBI bandung,
Peta Land use
diproses
menggunakan
metode USLE
Parameter Jenis data Sumber,
Proses
Batuan Persentase
tutupan
batuan
Peta Jenis
Tanah
Manajemen Penerapan
teknologi
konservasi
Tidak ada
Tabel.3 Penamaan data base pada penentuan lahan
kritis di kawasan bandung utara
Location Bandung
Mapset Knopix
Data base /mnt/hda1/GrassDB
Tabel.4 Sistem Proyeksi
Sistem
proyeksi
UTM. Zone : SUTM48
Datum WGS 84
Batas
kordinat
wilayah
studi
7800130.00
E
803570.00E
9247380.00N 9223940.00N
Grid
resolution
30.Pemberian resolusi grid 30,
berdasarkan resolusi citra
terendah yang di pakai, yaitu
citra landsat dengan resolusi
spasial 30 m.
3. Pengolahan Data Menggunakan
GRASS
3.1 Pembuatan Data Base GRASS
Pekerjaan pertama yang dilakukan pada
pengolahan data pada grass yaitu pembuatan
data base, meliputi: Pembuatan Mapset,
Location dan folder data base .Location
adalah wilayah yang mencakup seluruh peta
kerja sedangkan mapset dapat merupakan
sebagian dari atau seluruh wilayah kerja
tersebut. sedangkan folder Data base
menentukkan dimana folder location dan
mapset disimpan.
Kemudian menentukan Sistem proyeksi,
Datum, batas-batas koordinat terluar dari
wilayah kerja serta grid resolution yang di
simpan pada folder Location. Tabel di bawah
merupakan penamaan dan penentuan data
Gedung Rektorat lt. 3 Kampus Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Surabaya, 14 – 15 September 2005
TIS - 102

4. Pertemuan Ilmiah Tahunan MAPIN XIV
”Pemanfaatan Efektif Penginderaan Jauh Untuk Peningkatan Kesejahteraan Bangsa”
base untuk pengidentifikasian lahan kritis di kawasan
Bandung Utara:
Import Citra
Memasukkan citra SPOT dan Landsat Kawasan
Bandung Utara yang akan diolah pada data base
GRASS dengan cara mengimpor citra dalam bentuk
tiff, yang telah terkoreksi sehingga tidak mengurangi
kandungan informasi yang ada. Proses import citra ini
menggunakan perintah:
File-Import- RasterMap – multiple using GDAL
Persiapan Data spasial
Tahapan persiapan data dimaksudkan untuk membuat
data spasial dapat diproses kemudian dianalisis. Peta-
peta tematik, yaitu: Peta curah hujan kabupaten
Bandung, Peta jenis tanah Kabupaten Bandung dan
Peta tata guna lahan Kabupaten Bandung. Peta-peta
tematik tersebut dipotong menggunakan perintah
”Clip” pada sofware ARC INFO sehingga peta-peta
tematik tersebut hanya mencakup daerah yang
bertampalan dengan daerah studi saja.
Import Data Vektor
Data data dalam format vektor yang digunakan pada
penelitian ini adalah; peta curah hujan, peta jenis
tanah, tata guna lahan, Peta pemanfaatan lahan, peta
kontur seluruh kawasan bandung utara. Data data
tersebut diimpor kedalam data base GRASS dengan
perintah:
File -> Import -> Vector map -> ESRI shapefile
Semua data vektor mengalami proses editing dan
pembuatan topologi agar dapat dikonversikan ke dalam
bentuk Raster, Rasterisasi ini menggunakan perintah:
GIS -> Map type conversions -> Vector to raster
Pengolahan Erosi metode USLE di dalam Grass
Perkiraan penentuan erosi menggunakan rumus USLE
(Universal Soil Loss Equation) dimana tingkat erosi
ditentukkan dengan menghitung perkiraan rata-rata
tanah hilang. Rumus USLE secara matematis dapat
dinyatakan sebagai:
A = R x K x LS x C x P (1)
dimana:
A = jumlah tanah hilang (ton/ha/tahun)
R = erosivitas curah hujan tahunan rata-rata
(biasanya dinyatakan sebagai energi
dampak curah hujan(MJ/ha) x intensitas
hujan maksimal selama 30
menit(mm/jam)
K = indeks erodibilitas tanah (ton x ha x jam)
dibagi oleh (ha x megajoule x mm)
LS = indeks panjang dan kemiringan lereng
C = indeks pengelolaan tanaman
P = indeks upaya konservasi tanah
Peta R dan K yang sudah dalam bentuk
raster, dilakukan proses Reclass agar
memiliki nilai curah hujan dan erodibilitas
yang sebenarnya. Peta kemiringan lereng
(LS) didapatkan dengan melakukan
perhitungan yang menggunakan modul
r.watershed pada GRASS. Dengan modul ini,
peta kemiringan lereng (LS) yang dibutuhkan
pada proses penghitungan tingkat erosi, dapat
dihasilkan secara langsung. Peta C didapat
dari turunan tataguna lahan dengan referensi
foto udara kota Bandung, yang kemudian
bentuk rasternya mengalami Reclass sesuai
nilai indeks pengelolaan tanamannya. Peta P
diberi nilai 1, yang diasumsikan tidak adanya
upaya konservasi, hal ini karena tidak adanya
data.
Pembuatan peta erosi memakai metode
USLE (kehilangan permukaan tanah) pada
GRASS dilakukan dengan perkalian layer
citra Peta R, Peta K, Peta LS, Peta C dan Peta
P. Perkalian ini dilakukan dengan
menggunakan modul r.mapcalc. Hasil
akhirnya berupa peta erosi seperti
ditampilkan gambar di bawah ini
Prakiraan Tutupan Tajuk menggunakan
metode FCD
Model yang dipakai untuk menghitung
persentasi tutupan tajuk yaitu model FCD
(Forest Canopy Density) model ini
dikembangkan untuk memantau status
kesehatan hutan.
Forest canopy indeks (FCD) mempunyai 4
komponen indeks yang mempengaruhinya,
yaitu VI (vegetasi indeks), BI (bare soil
indeks), SI (Shadow indeks) dan TI
(Thermal indeks). Pengolahan tutupan tajuk
dengan pemodelan FCD menggunakan modul
r.mapcal. dengan perintah Raster—Map
Gedung Rektorat lt. 3 Kampus Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Surabaya, 14 – 15 September 2005
TIS - 103

5. Pertemuan Ilmiah Tahunan MAPIN XIV
”Pemanfaatan Efektif Penginderaan Jauh Untuk Peningkatan Kesejahteraan Bangsa”
calculator. Modul ini dapat melakukan operasi
matematika dan logika, proses perhitungan yang cepat
untuk melakukan pemodelan. Pengolahan FCD ini
dilakukan pada citra Landsat yang memiliki 7 band.
Secara teknis langkah-langkah pembuatan komponen
komponen FCD sbb:
a. Menghitung Nilai Indeks Advanced
Vegetation(AVI)
1. membuat layer peta baru 43.dengan mengurangi
band 4 dengan band 3.
2. Memasukkan rumus (float(A+1)*(256-
B)*C)^1/3 pada kolom formula, dengan kolom
A, B, dan C berturut turut adalah citra landsat
band 4, band 3 dan peta layer 43
3. Mengisi Resulting output map dengan nama
A.hutan.fcd.avi.
b. Menghitung BI (Bare soil indek)
1. Masih menggunakan modul r.calcmap
2. Memasukkan rumus ke kolom Formula seperti
berikut:
(((float(A+B)-(C+D))/((A+B)+(C+D)))*100+100
dimana kolom A, B, C dan D merupakan band citra
5, 3, 4 dan 1
3. Mengisi Resulting output map dengan nama
A.hutan.fcd.bi.
c. Menghitung SI (Shadow Indeks)
1. Proses perhitungan nilai indeks Shadow
menggunakan rumus ke kolom Formula seperti
berikut:
(float(256-A)*(256-B)*(256-C))^1/3
dengan kolom A, B dan C yaitu berturut-turut
band citra landsat 1,2 dan 3
2. Memasukkan nama layer baru pada kolom
Resulting output map dengan nama
A.hutan.fcd.si
d. Menghitung TI(temperature Indeks)
1. Pada proses Temperature indeks,terlebih dahulu
membuat peta layer baru yang memiliki
informasi nilai radiansi. Layer peta baru ini
didapat dari band 6 yang di transformasi nilai
digital ke informasi nilai radiansi. Hal ini
dilakukan dengan penerapan formula berikut di
r.mapcalc:
((Lmax – Lmin)/(QCalMax – QcalMin))*(Kanal 6 – 1)+Lmin
dimana:
nilai Lmax = 12,65
Lmin = 3,2 (Lmax dan Lmin
didapatkan dari metadata)
Qcalmax = 255
Qcalmin = 1
Dengan nama Resulting output map
bandung62.rad
2. Kemudian menghitung nilai indeks
Temperatur dengan penerapan rumus:
T = K2 / ln ((K1/ bandung62.rad) + 1)
dimana nilai K2 = 1282.71 dan K1 =
666.09
Dengan nama Resulting output map
A.hutan.fcd.ti
e. Menghitung VD (vegetasi density)
1.Vegetasi Density merupakan
kombinasi dari indeks AVI dan BI,
dengan menggunakan modul r.cross.
Modul ini merupakan modul dalam
GRAS yang berfungsi untuk
menggabungkan informasi yang
tergabung dalam dua layer atau lebih
citra dengan maksimal 10 citra dan
membuat citra baru yang memberikan
informasi tentang kepadatan vegetasi
(vegetation density = vd) caranya
adalah: Memilih menu Raster ->
Overlay maps -> Cross products
Dengan resulting out put map-nya
A.hutan.fcd.vd
f. Menghitung SSI
1. Mengkombinasikan indeks SI dan SI
dengan menggunakan modul r.cross.
2. Prosedur yang dilakukan sama dengan
tahapan sebelumnya dengan layer peta
yang berbeda yaitu A.hutan.fcd.si dan
A.hutan.fcd.ti dan menghasilkan layer
peta baru dengan nama A.hutan.fcd.ssi
g. Menghitung FCD
1. Nilai FCD diperoleh dari rumus
berikut ini
FCD = (VD rescale + SSI rescale +1)*0.5-1
2. VD rescale merupakan citra baru hasil
proses penyekalaan ulang nilai yang
ada pada layer citra VD ke dalam
rentang 1 hingga 100.
3. SSI rescale merupakan citra baru hasil
proses penyekalaan ulang nilai yang
ada di dalam citra SSI ke dalam
rentang 1 hingga 100.
Gedung Rektorat lt. 3 Kampus Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Surabaya, 14 – 15 September 2005
TIS - 104

6. Pertemuan Ilmiah Tahunan MAPIN XIV
”Pemanfaatan Efektif Penginderaan Jauh Untuk Peningkatan Kesejahteraan Bangsa”
Kemiringan Lereng
Peta kemiringan lereng diturunkan dari DEM. DEM ini
dibuat dari bahan dasar berupa data kontur. Data
kontur ini didapat dari peta rupa bumi indonesia 1:25
000 Proses pembuatan peta kemiringan lereng di
GRASS menggunakan modul r.slope.aspect
Prosedur yang dilakukan adalah:
1. Memilih menu Raster -> Terrain analysis -> Slope
and aspect
2. Memasukkan citra DEM (SPOT) pada kolom Input
elevation map dan membuat layer baru dengan
nama A.hutan.slope
3. Proses berikutnya adalah merubah peta kemiringan
lereng yang dalam bentuk derajat menjadi bentuk
persen dengan menggunakan modul r.mapcalc.
Adapun caranya menggunakan formula:
(A/90)*100
Dimana A adalah peta kemiringan kelerengan yang
masih dalam bentuk derajat (A.hutan.slope).
Resulting output map nya A.hutan.persen
4. Melakukan reklasifikasi kelerengan sesuai dengan
kriteria yang ada pada SK. Menhut No. 20 dengan
menggunakan r.reclass
Lahan Kritis
Peta lahan krisis didapat dengan meng overlay seluruh
data parameter lahan kritis. Proses perhitungan ini
menggunakan perintah modul r.weight pada
GRASS. Modul ini dapat dipilih dengan
mengklik Raster -> Overlay maps ->
Weighted overlays. Yang kemudian pada
menu selanjutnya memasukkan perintah
untuk pemilihan layer peta yang akan
dianalisis berdasarkan pemberian bobot nilai.
Perintah pemilihan layer peta yang akan
dianalisis tsb:
choose a1 a2 a3 a4 a5
dimana a1, a2, a3, a4 dan a5 merupakan
pemberian nama ulang dengan
memanfaatkan modul map.calct berturut
turut adalah layer: peta erosi, peta
kelerengan, peta manajemen pengelolaan,
peta tutupan tajuk, peta tutupan batuan. Hal
ini dilakukan untuk pemudahan perintah
pengolahan. Kemudian untuk melakukan
proses pembobotan berdasarkan kriteria yang
telah ditentukan, ketik perintah seperti
berikut :
assign a1 1 50
Perintah di atas berarti memberikan bobot
sebesar 50 pada kelas tutupan tajuk di bawah
20 % (kelas 1). Perintah pembobotan serupa
dilakukan pada semua layer peta berdasarkan
jenis kawasannya. Selanjutnya melakukan
proses perhitungan dengan mengetikkan
perintah ”execute”
Hasil Proses Data Dasar
Erosi Digital Elevation Model
Gedung Rektorat lt. 3 Kampus Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Surabaya, 14 – 15 September 2005
TIS - 105

7. Pertemuan Ilmiah Tahunan MAPIN XIV
”Pemanfaatan Efektif Penginderaan Jauh Untuk Peningkatan Kesejahteraan Bangsa”
Tutupan Batuan Panjang Lereng
Tutupan Tajuk Kesesuaian Lahan
Gedung Rektorat lt. 3 Kampus Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Surabaya, 14 – 15 September 2005
TIS - 106

8. Pertemuan Ilmiah Tahunan MAPIN XIV
”Pemanfaatan Efektif Penginderaan Jauh Untuk Peningkatan Kesejahteraan Bangsa”
Hasil Akhir
1:125000
N
Peta Lahan Kritis di Overlay dengan Peta Administrasi Kota bandung
782000
782000
784000
784000
786000
786000
788000
788000
790000
790000
792000
792000
794000
794000
796000
796000
798000
798000
800000
800000
802000
802000
9
22800
0
92
28000
9
23000
0
92
30000
9
23200
0
92
32000
9
23400
0
92
34000
9
23600
0
92
36000
9
23800
0
92
38000
9
24000
0
92
40000
9
24200
0
92
42000
924400
0
92
44000
Legenda
Batas Kota Bandung
Bagian Utara
Sangat Kritis
Kritis
Agak Kritis
Potensial kritis
Tidak Kritis
Administrasi
Kota Bandung
Oleh : Angga Yuda Prawira
15100023
Departemen Teknik Geodesi
Institut Teknologi Bandung
Analisis Terhadap Identifikasi Sebaran
Daerah Lahan Kritis di Kota Bandung Bagian
Utara
Kawasan Bandung Utara dalam Pemetaan Lahan
kritis di bagi ke dalam dua kawasan, yaitu
Kawasan hutan lindung dan kawasan budidaya
pertanian. Walaupun terdapat tiga kawasan yang
tercantum pada SK Menhut no 20, yaitu kawasan
hutan lindung, Kawasan budidaya pertanian,
Kawasan lindung di luar kawasan. Pembagian dua
kawasan ini disebabkan tidak adanya kawasan
lindung di luar kawasan di Kota Bandung Bagian
Utara. Dari statistik dan peta kesesuaian lahan
diketahui bahwa kawasan budidaya pertanian
merupakan penggunaan lahan terbesar di
Kawasan Bandung Utara. Berdasarkan analisis
Sistem Informasi Geografis (SIG) menggunakan
opensource GRASS terhadap karakteristik
tutupan lahan, kemiringan lereng, dan tingkat
potensi erosi maka dapat diketahui klasifikasi
lahan kritis dan sebarannya serta luas masing
masing kelas tingkat kekritisan lahan, yaitu:
Gedung Rektorat lt. 3 Kampus Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Surabaya, 14 – 15 September 2005
TIS - 107

9. Pertemuan Ilmiah Tahunan MAPIN XIV
”Pemanfaatan Efektif Penginderaan Jauh Untuk Peningkatan Kesejahteraan Bangsa”
Tabel 5. Klasifikasi Lahan Kritis Kota Bandung bagian utara
N
o
Klasifikasi Luas(ha) %
1 Sangatkritis 6.75 0.664
2 Kritis 41.04 4.037
3 Agakkritis 253.53 24.94
4 Potensialkritis 637.83 62.75
5 Tidakkritis 77.22 7.59
TOTAL 1016.37 100
4. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari penelitian ini dapat ditarik beberapa poin
kesimpulan sebagai berikut.
1. Separuh wilayah Kota Bandung Bagian Utara
yang di teliti (62,75%) merupakan lahan potensial
kritis, sepertiganya (24.94 %) adalah lahan agak
kritis dan hanya sebagian kecil saja (4.7 %) yang
termasuk ke dalam lahan kritis (kritis & sangat
kritis).
2. Sebagian besar lahan kritis yang berada di
Kawasan Bandung Utara terletak di kawasan
pertanian. Hal ini dapat terjadi karena rendahnya
tutupan tajuk di kawasan tersebut.
3. Wilayah Kawasan Bandung Utara yang
berpotensi menjadi lahan kritis didominasi oleh
kawasan pertanian. Penyebab dari keadaan ini
adalah bervariasinya kemiringan di daerah
tersebut.
DAFTAR PUSTAKA
Departemen Kehutanan, 1998. Pedoman Penyusunan
Rencana Teknik Rehabilitasi Lahan dan konservasi
Tanah Daerah Aliran sungai. Direktorat Jenderal
Reboisasi Dan Rehabilitasi Lahan, Jakarta.
Departemen Kehutanan, 2003. Gerakan Nasional
Rehabilitasi Hutan dan Lahan di 29 DAS prioritas
Tahun 2003. Direktorat Jenderal Reboisasi Dan
Rehabilitasi Lahan, Jakarta.
Ismail, Mochamad Ashwin, 2003. Identifikasi Areal
Terbangun di Kota Bandung Bagian Utara dengan
Citra Landsat 7 ETM; Dikaitkan dengan Kebijakan
operasional RUTR Kawasan Bandung Utara. Skripsi
Dept Teknik Geodesi FTSP ITB, Bandung
Indarjit, Agung, 2000. Citra Spot Multitemporal Untuk
Pemantauan Perubahan liputan Lahan dan prakiraan
Erosi permukaan Akibat Perubahan Liputan Lahan.
Skripsi Dept Teknik Geodesi FTSP ITB, Bandung
http://www.geog.uni-hannover.de/grass.php
Hijazi, J, 2001. Elevation Extraction from
Satelite Data Using PCI SOFWARE,
makalah disajikan pada simposium ke- 1
space Observation Technologies for Defence
Applications, Abu Dhabi, Uni Arab Emirate.
Klinkenberg, B, 1990. Digital elevation
Models. National Centre for Geograpic
information analisys unit 38.
http//www.geog.ubc.ca./course/klink/gis.note
s/ncgia/u38.html#UNIT38
Lennert, Moritz (2004).Grass Tutorial
http://grass.itc.it/indeks.html
http://grass.itc.it/gdp/indeks.html#tutorials
Gedung Rektorat lt. 3 Kampus Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Surabaya, 14 – 15 September 2005
TIS - 108