BAB 2 DASAR TEORI Dalam melakukan analisis karakteristik pola perubahan land use dan land cover di Jawa Barat, terdapat beberapa teori-teori yang menjadi dasar dalam analisis pada tugas akhir ini. Teori-teori yang digunakan dalam tugas akhir ini diuraikan dalam bab dasar teori ini dengan runutan topik yaitu teori land use dan land cover, penjelasan mengenai beberapa aplikasi dan analisis berbasiskan Sistem Informasi Geografis (SIG), software Google EarthTM yang digunakan untuk verifikasi data dan uji-t sebagai metoda uji statistik yang digunakan dalam tugas akhir. 2.1. Land Use dan Land Cover Pada analisis lahan suatu wilayah, terdapat dua jenis data yang dikenal dengan land use (Penggunaan Lahan) dan land cover (Tutupan Lahan). Terminologi mengenai Land Use dan Land Cover kadang membingungkan dan dianggap sama, namun pada dasarnya Land Use dan Land Cover merupakan dua hal yang berbeda. (Muttaqin, 2008) 2.1.1. Pengertian Land Use dan Land Cover Menurut Barret dan Curtis pada (Sanjaya, 2006), Land Cover (Tutupan Lahan) adalah kenampakan alamiah bumi seperti vegetasi, salju, hutan dan sebagainya. Sedangakan Land Use (Tata Guna Lahan) adalah kenampakan bumi hasil aktivitas manusia, seperti sawah, ladang, bangunan dan sebagainya. Dari definisi tersebut dapat dipahami bahwa Land Use mengacu pada kenampakan bumi atau tutupan lahan bumi yang digunakan untuk aktivitas manusia, sedangkan Land Cover mengacu pada kenampakan alamiah bumi tanpa adanya aktivitas manusia (Muttaqin, 2008).
6
2.1.2. Perubahan Land Use dan Land Cover Menurut Malingreau pada (Purwantoro & Hadi, 2006), penggunaan lahan merupakan campur tangan manusia baik secara permanen atau periodik terhadap lahan dengan tujuan untuk memenuhi kebutuhan, baik kebutuhan kebe.ndaan, spiritual maupun gabungan keduanya. Oleh karena itu, perubahan penggunaan lahan sangat bergantung pada aktivitas manusia. Kenampakan penggunaan lahan berubah berdasarkan waktu, yakni keadaan kenampakan penggunaan lahan atau posisinya berubah pada kurun waktu tertentu. Perubahan penggunaan lahan dapat terjadi secara sistematik dan non-sistematik. Perubahan sistematik terjadi dengan ditandai oleh fenomena yang berulang, yakni tipe perubahan penggunaan lahan pada lokasi yang sama. Kecenderungan perubahan ini dapat ditunjukkan dengan peta multi waktu. Fenomena yang ada dapat dipetakan berdasarkan seri waktu, sehingga perubahan penggunaan lahan dapat diketahui. Perubahan non-sistematik terjadi karena kenampakan luasan lahan yang mungkin bertambah, berkurang, ataupun tetap. Penyebab dari perubahan penggunaan lahan adalah adanya faktor-faktor pendorong (driving factors) seperti: faktor demografi (tekanan penduduk), faktor ekonomi (pertumbuhan ekonomi), teknologi, policy (kebijakan), institusi, budaya dan biofisik (Warlina, 2007). Analisis perubahan penggunaan lahan mencari penyebab (driver) perubahan land use dan dampak (lingkungan dan sosio ekonomi) dari perubahan land use. Penyebab dari perubahan penggunaan adalah lima alasan yaitu kelangkaan sumberdaya; perubahan kesempatan akibat pasar; intervensi kebijakan dari luar; hilangnya kapasitas adaptasi dan meningkatnya kerentanan; perubahan dalam organisasi sosial dalam akses sumberdaya dan dalam tingkah laku. Perubahan lahan sangat bergantung pada aktivitas manusia di wilayah sekitarnya. Hal ini menarik karena karakteristik aktivitas manusia di suatu wilayah berbeda-beda. Hal ini menyebabkan perubahan lahan memiliki karakteristik tersendiri untuk setiap wilayah.
7
2.2. Sistem Informasi Geografis Menurut Stanley Aronoff dalam pustaka (Prahasta, 2009), Sistem Informasi Geografis adalah sistem yang berbasiskan komputer yang digunakan untuk menyimpan dan memanipulasi informasi-informasi geografi. Sistem Informasi Geografis dirancang untuk mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis objekobjek dan fenomena dimana lokasi geografi merupakan karakteristik yang penting atau kritis untuk dianalisa. Dengan demikian, SIG merupakan sistem komputer yang memiliki empat kemampuan berikut dalam menangani data yang bereferensi geografi: a) Masukan data, b) Manajemen data (penyimpanan dan pemanggilan data. c) Analisis dan manipulasi data. d) Keluaran data.. SIG mampu melakukan analisis-analisis terhadap dunia nyata dengan berbasiskan data spasial. 2.2.1. Aplikasi SIG Dengan memperhatikan pengertian, definisi-definisi dan cara kerja, maka SIG mampu: 1.
Pertanyaan Konseptual (queries) Pertanyaan konseptual yang dapat dilakukan oleh SIG antara lain: -
Mencari keterangan (atribut-atribut) mengenai unsur peta yang terdapat pada lokasi tertentu atau posisi-posisinya ditentukan.
-
Mengidentifikasi unsur peta yang deskripsinya (salah satu atau lebih atributnya) ditentukan. SIG dapat menentukan lokasi yang memenuhi beberapa syarat atau kriteria sekaligus.
-
Melakukan analisis kecenderungan perubahan atau trend spasial maupun atribut dari berbagai unsur-unsur peta.
8
2.
Fungsi Analisis Spasial a.
Klasifikasi (reclassity) Fungsi ini mengklasifikasikan atau mengklasifikasikan kembali suatu data spasial (atau atribut) menjadi data spasial yang baru dengan menggunakan kriteria tertentu. Contohnya adalah pengklasifikasi ketinggian permukaan bumi menjadi kriteria kemiringan tertentu.
b.
Network (Jaringan) Fungsi ini merujuk data spasial titik-titik (point) atau garis-garis (lines) sebagai suatu jaringan.yang tidak terpisahkan. Fungsi-fungsi ini sering digunakan di dalam bidang transportasi dan utility (misalnya jaringan kabel, jaringan pipa, dan lain-lain). Salah satu aplikasi fungsi network adalah perhitungan jarak terdekat antara dua titik.
c.
Overlay Fungsi ini menghasilkan data spasial baru dari minimal dua data spasial yang menjadi masukkannya. Sebagai contoh,
untuk menghasilkan
wilayah-wilayah untuk budidaya tanaman dibutuhkan data ketinggian, kadar air tanah, dan jenis tanah. d.
Buffering Fungsi ini menghasilkan data spasial baru yang berbentuk polygon atau zona dengan jarak tertentu dari data spasial yang menjadi masukkannya. Data spasial masukan tersebut akan menjadi pusat dari zona baru yang terbentuk.
e.
3D Analysis Fungsi ini terdiri dari sub-sub fungsi yang berhubungan dengan presentasi data spasial dalam ruang 3 dimensi. Fungsi analisis spasial ini banyak menggunakan fungsi interpolasi.
f.
Digital Image Processing Fungsi ini dimiliki oleh perangkat SIG yang berbasiskan raster. Karena data spasial permukaan bumi banyak didapat dari perekaman data satelit yang berformat raster.
9
2.2.2. Klasifikasi (Reclassify) Fungsi ini melakukan klasifikasi unsur-unsur suatu data menjadi beberapa bagian sesuai dengan kelas-kelas yang telah ditentukan. Sebagai contoh, kemiringan tanah dalam rentang 1-100 % dapat diklasifikasi menjadi 4 (empat) yaitu : datar (015%), miring (15-30%), curam (30-55%) dan sangat curam (diatas 55%). Pada model data raster, klasifikasi akan melakukan pengklasifikasian data raster (yang pada umumnya berdomain bilangan real) ke dalam data raster lainnya (pada umumnya berdomain bilangan bulat sederhana) berdasarkan batas-batas kelas yang ditentukan oleh pengguna. Perubahan keanggotaan kelas atau kelompok pikselpikselnya akan secara langsung mengubah kenampakan unsur-unsur spasialnya.
Klasifikasi
Gambar 2.1. Data vektor sebelum dikasifikasi
Gambar 2.2. Data vektor setelah diklasifikasi
Pada model data vektor, fungsi ini akan melakukan klasfikasi unsur-unsur spasial tipe polygon berdasarkan nilai milik salah satu field yang terdapat di dalam basis data atribut. Pada kasus vektor, kesamaan anggota sebuah kelas unsur-unsurnya hanya ditandai oleh kesamaan warna dan simbol. Hasil proses klasifikasi data vektor dapat dilihat pada gambar 2.2. 2.2.3. Overlay Overlay merupakan salah satu aplikasi analisis berbasiskan Sistem Informasi Geografis. Overlay adalah analisis spasial yang mengombinasikan dua layer tematik yang menjadi masukkannya. Dengan menggunakan metode overlay, kedua layer yang
digabungkan
akan
menghasilkan
layer
baru
berdasarkan
informasi
masukannya. Secara umum, teknis mengenai analisis ini terbagi ke dalam format datanya. 10
Gambar 2.3. Analisis Overlay
1.
Overlay Raster Dalam terminologi data raster, fungsi analisis spasial overlay diwujudkan dalam bentuk pemberlakuan beberapa operator aritmatika yang mencakup kebanyakan kasus dimana dua masukan citra dijital untuk menghasilkan citra dijital lainnya.
2.
Overlay Vektor Pada format ini, terdapat beberapa fungsi analisis yaitu:
a.
Intersect Fungsi intersect akan menghasilkan unsur spasial baru yang merupakan irisan dari unsur-unsur spasial masukannya. Atribut dari unsur-unsur spasial yang beririsan akan digabungkan ke dalam unsur spasial baru yang dihasilkan.
11
Gambar 2.4. Fungsi Intersect
b.
Union Fungsi analisis digunakan untuk menggabungkan beberapa unsur spasial masukannya menjadi satu unsur saja.
Gambar 2.5. Fungsi Union
c.
Spatial Join Fungsi ini akan menggabungkan atribut-atribut unsur spasial yang berada pada lokasi atau koordinat yang sama dalam satu referensi koordinat.
d.
Subtract Funsi ini akan menghilangkan atau menghapus unsur-unsur spasial yang beririsan (overlap) satu sama lain diantara dua unsur spasial.
Gambar 2.6. Fungsi Subtract
12
2.2.4. Interpretasi Citra Dijital Citra dijital merupakan data rekaman sensor representasi dua dimensi dari objek di dunia nyata terlihat dari ruang angkasa atau foto udara. Sebagaimana telah dibahas sebelumnya, citra dijital memiliki ressolusi yang berbeda-beda. Citra dijital memiliki bebrapa resolusi, yaitu resolusi spasial, resolusi radiometrik, resolusi temporal dan resolusi spektral.
1.
Resolusi Spasial Reolusi spasial adalah tingkat ukuran objek terkecil di permukaan bumi yand dapat dikenali, dibedakan yang dibatasi oleh ukuran piksel, Sebagai contoh, Landsat ETM memiliki resolusi 30 meter, dengan kata lain, satu piksel dalam citra dijital Landsat ETM memiliki jarak terkecil 30 m.
2.
Resolusi Radiometrik Reolusi radiometrik merupakan tingkat intensitas terkecil yang dapat dideteksi oleh system sensor satelit yang bersangkutan. Pada citra dijital, resolusi ini dibatasi oleh tingkat kuantisasi diskrit yang digunakan untuk mendijitasi hasil intensitas yang sebenarnya bersifat kontinyu. Dengan kata lain, ressolusi radiometrik pada citra dijital diwakili oleh tipe yang digunakan untuk merepresentasikan nilai-nilai intensitas yang berangkutan, seperti 8-bit, 16-bit dan sejenisnya.
3.
Resolusi Temporal Resolusi temporal merujuk pada system satelit saat melakukan pengambilan gambar citra dijital pada bagian permukaan bumi yang sama secara beurutan. Sebagai contoh, resolusi temporal Landsat 5 adalah 16 hari, dengan kata lain satelit Landsat dapat mengambil gambar yang sama setiap 16 hari.
4.
Resolusi Spektral Resolusi Spektral merupakan batas-batas spectral, domain atau lebar band (radiasi elektromagnetik) yang direkam oleh system sensor satelit yang bersangkutan. Dengan kata lain, resolusi ini merujuk pada kemampuan sensor dalam mendefinisikan interval panjang gelombang elektromagnetik secara halus.
13
2.3. Google EarthTM Google Earth merupakan suatu perangkat lunak yang dikembangkan untuk representasi permukaan bumi menggunakan data citra dijital satelit yang dibuat oleh Keyhole, Inc. Salah satu aplikasi dari Google Earth adalah identifikasi kenampakan land use dan land cover di permukaan bumi. Google Earth menampilkan kenampakan permukaan bumi menggunakan beberapa sumber hasil pengambilan gambar citra dari berbagai satelit. Spesfikiasi Google Earth (Rina, 2010):
Sistem dan Proyeksi Koordinat Sistem koordinat internal Google Earth merupakan koordinat geografis dalam system World Geodetic System 1984 (WGS 84). Google Earth menampilkan dunia dalam tampilan orthogonal.
Resolusi Dasar Amerika Serikat : 1,5 m (beberapa negara bagian 1 m atau lebih baik). Andorra,
Belanda,
Britania
Raya,
Luksemburg, San Marino, Swiss, Vatikan Seluruh dunia
Denmark,
Jerman,
Liechtenstein,
: 1 m atau lebih baik.
: umumnya 15 m (beberapa area, seperti Antartika resolusinya
sangat rendah), tetapi ini bergantung pada kualitas satelit/fotografi udara yang diunggah. Indonesia
: Umumnya 15 m.
Resolusi Tinggi Amerika Serikat : 1 m, 0.6 m, 0.3 m, 0.15 m (sangat jarang). Eropa
: 0.3 m, 0.15 m (contohnya Berlin, Hamburg, Zurich).
Resolusi Ketinggian Resolusi ketinggian permukaan bervariasi menurut negara, sedangkan resolusi kedalaman laut tidak tersedia.
Tahun Pengambilan Data Google Earth merupakan software yang menggabungkan beberapa citra yang diunggah untuk menampilkan kenampakan bumi. Kenampakan bumi suatu wilayah pada software bergantung pada tahun pengambilan foto atau citra pada
14
wilayah tersebut. Google Earth memberikan informasi tahun pengambilan citra pada setiap data citranya.
Gambar 2.7. Tampilan Perangkat Lunak Google EarthTM.
Gambar 2.8. Cara mengetahui tahun pengambilan citra satelit pada Google Earth.
2.4. Uji-T Uji-t (T-test) merupakan salah satu uji parametrik yang digunakan dalam pengujian hipotesis. Uji ini digunakan untuk menguji pengaruh dari masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikat dengan membandingkan thitung dengan ttabel. Langkah pertama dalam uji-t yaitu penentuan hiptotesis nol (µ0) dan hipotesis alternatif (µA). Hipotesis nol adalah pernyataan tentang nilai satu parameter atau lebih yang biasanya menyajikan pernyataan status quo (dianggap benar) sampai pernyataan tersebut dibuktikan salah. Sedangkan hipotesis alternatif adalah 15
pernyataan yang kontradiktif/bertentangan dengan hipotesis nol dan menyajikan sesuatu yang kita terima apabila ada cukup bukti untuk menyatakan kebenarannya.
Hipotesis memiliki tiga kriteria, yaitu:
Satu sisi kiri 𝐻0 ∶ 𝜇 > 𝜇0
Satu sisi kanan 𝐻0 ∶ 𝜇 < 𝜇0
Kedua sisi 𝐻0 ∶ 𝜇 = 𝜇0
Dalam melakukan uji hipotesis, terdapat dua kemungkinan hasil, yaitu hipotesis tersebut diterima atau hipotesis tersebut ditolak. Hipotesis dapat diterima apabila nilai statistik uji terdapat pada area penerimaan, sebaliknya bila nilai tersebut terdapat pada area penolakan maka hipotesis tersebut ditolak. Daerah penolakan merupakan nilai numerik dari statistik uji yang dipilih sedemikian sehingga memuat nilai statistik uji yang dapat membuat hipotesis diterima. Nilai numerik dari daerah penolakan disebut sebagai nilai ttabel. Untuk menguji hipotesis dilakukan uji statistik dengan menggunakan persamaan sebagai berikut: 𝑡=
𝑥 − 𝜇0 𝑠 ( ) 𝑛
Ket t 𝑥 𝜇0 s n
= nilai t hitung. = rata-rata sampel. = dugaan rata-rata populasi (pada contoh ini 0.7) = standar deviasi sampel = jumlah sampel
Hasil dari persamaan tersebut menjadi nilai statistik uji untuk uji hipotesis yang disebut thitung. Parameter uji hipotesis menggunakan perbandingan thitung dengan ttabel. Nilai ttabel didapatkan melalui perhitungan dengan menggunakan tabel nilai t uji-t seperti dapat dilihat pada pada gambar 2.8. Nilai ttabel ditentukan dengan mencari perpotongan nilai df (degree of freedom) dan nilai signifikasi. Nilai signifikasi merupakan nilai kepercayaan terhadap sampel. Sebagai contoh, selang kepercayaan
16
yang digunakan dalam penelitian adalah 95 % (0.95), maka nilai signifikasinya adalah 0.05 untuk uji satu sisi dan 0.25 untuk uji dua sisi.
Gambar 2.9. Cara mendapatkan nilai ttabel dengan menggunakan tabel t-student.
17
