IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Pengolahan Citra ALOS PRISM dan Seri Citra ALOS PALSAR 4.1.1 Pengolahan Citra ALOS PRISM Citra ALOS PRISM (Panchromatik Remote-sensing Instrument for Stereo Mapping) dirancang untuk memperoleh data Digital Terrain Model (DTM). Citra ini memiliki resolusi yang tinggi mendekati foto udara. Kemampuan resolusi yang tinggi ini menjadikan citra PRISM dapat mendeteksi objek di permukaan bumi secara lebih detail. Sebelum dianalisis citra PRISM harus disesuaikan dengan analisis dan ruang lingkup yang diinginkan. Pengolahan citra ALOS PRISM secara rinci dengan menggunakan perangkat lunak ArcView GIS 3.3 dijelaskan sebagai berikut: 4.1.1.1 Pembagian Kabupaten Subang Menjadi Skala Kecamatan Berdasarkan topografinya Kabupaten Subang dibagi menjadi tiga bagian yaitu, daerah dataran rendah (Subang bagian utara), daerah berbukit dan dataran (Subang bagian tengah), serta Daerah Pegunungan (Subang bagian selatan). Lahan sawah yang akan didigitasi banyak terdapat di Subang bagian utara dan tengah, sedangkan di bagian selatan yang memiliki topografi daerah pegunungan, lahan sawah jarang ditemukan. Proses pembagian Kabupaten Subang menjadi skala kecamatan didasari oleh pembagian berdasarkan topografi. Pembagian menjadi Kecamatan Subang bagian timur dan Kecamatan Subang bagian barat dilakukan agar perbedaan topografi bagain utara, tengah, dan selatan dapat terwakili. Pembagian skala kecamatan ini dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak ArcView GIS 3.3 dengan membuka View baru (view1) seperti yang diperlihatkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Tampilan View Window
18
Data masukan (input data) yang digunakan dalam proses ini dan proses selanjutnya memiliki jenis yang berbeda. Contohnya pada lembar citra ALOS jenis datanya adalah Image Analysis Data Source dan pada Batas Adninistrasi Kabupaten Subang jenis datanya adalah Feature Data Source. Selain itu diperlukan kemampuan program ArcView tambahan untuk menyediakan program yang akan digunakan dalam proses pengerjaan selanjutnya. Hal ini dapat dilakukan dengan cara mengatur kemampuan program ArcView dalam kotak dialog extension dalam menu bar File, Extensions, kemudian centang kotak: Image Analysis, IMAGINE Image Support, JPEG (JFIF) Image Support, Legend Tool, MrSID Image Support, NITF Image Support, Projection Utility Wizard, Report Writer, TIFF 6.0 Image Support, dan VPF Viewer seperti pada Gambar 7.
Gambar 7. Tampilan Kotak Dialog Extensions Citra ALOS PRISM yang digunakan sebagai masukan data adalah citra ALOS
P725
(alpsmn028453725-o1b2g_un.tif)
dan
citra
ALOS
P730
(alpsmn028453730-o1b2g_un.tif). Selain itu digunakan data Batas Administratif Kabupaten Subang Berbasis Desa (A_subangm.shp). Tampilan view baru setelah semua data diaktifkan dapat dilihat pada Gambar 8. Berdasarkan gambar tersebut terlihat bahwa tidak semua Kabupaten Subang dapat diliput dengan dua lembar citra ALOS PRISM. Hal ini dikarenakan satelit ALOS PRISM belum bisa mencakup seluruh lembaran seri citra untuk Pulau Jawa. Lembaran citra ALOS PRISM untuk Jawa Barat dan Kabupaten Subang dapat dilihat pada Gambar 9 dan 10. Dalam meliput suatu daerah, satelit ini membutuhkan cuaca yang baik agar hasil yang diperoleh tidak terhalang oleh awan. Awan dapat menjadi penghalang karena instrumen PRISM tidak memiliki kemampuan untuk menembus awan.
19
Gambar 8. Tampilan Data pada View Window
Gambar 9. Lembar Citra ALOS PRISM untuk Pulau Jawa
Gambar 10. Lembar Citra ALOS PRISM untuk Kabupaten Subang
20
Pembagian Kabupaten Subang menjadi skala kecamatan dilakukan dengan memanfaatkan toolbar Query Builder. Toolbar Query Builder menyajikan ekspresi kueri (query expression) untuk membuat sejumlah rumus atau definisi yang dipilih. Pengerjaan ekspresi kueri untuk kecamatan dilakukan pada theme A_subangm.shp (batas Kabupaten Subang) karena di dalamnya mengandung atribut Kecamatan Subang. Contoh ekspresi kueri untuk mencari kecamatan di Kabupaten Subang dapat dilihat pada Gambar 11. Ekspresi kueri yang telah dibuat dapat disimpan dan ditampilkan dalam View Window.
Gambar 11. Tampilan Query Expression untuk Mencari Kecamatan Berdasarkan hasil kueri didapatkan 14 Kecamatan di Kabupaten Subang bagian timur yaitu Kecamatan Tanjungsiang, Kecamatan Subang, Kecamatan Pusakanagara,
Kecamatan
Pamanukan,
Kecamatan
Pagaden,
Kecamatan
Legonkulon, Kecamatan Jalancagak, Kecamatan Compreng, Kecamatan Cisalak, Kecamatan Cipunagara, Kecamatan Cikaum, Kecamatan Cijambe, Kecamatan Cibogo, dan Kecamatan Binong. Beberapa kecamatan tersebut tidak dapat diliput seutuhnya oleh dua lembar citra ALOS PRISM yang dapat dilihat pada Gambar 12. Hal ini karena seperti yang telah dibahas sebelumnya, satelit ini belum mampu melengkapi liputan lembar citra untuk Pulau Jawa.
21
Gambar 12. Layout Hasil Citra ALOS PRISM dengan Batas Kecamatan
22
4.1.1.2 Digitasi Lahan Sawah di Kabupaten Subang Bagian Timur Digitasi yang dilakukan dalam pengerjaan lahan sawah di Kabupaten Subang pada citra ALOS PRISM adalah digitasi on-screen. Proses digitasi ini dilakukan untuk membuat data spasial sendiri yaitu poligon lahan sawah atau memperbaharui data spasial yang sudah ada. Theme polygon dipilih dalam pengerjaan ini karena objek yang akan didigitasi (lahan sawah) merupakan daerah yang memiliki luas. Tampilan untuk membuat theme polygon baru dapat dilihat pada Gambar 13.
Gambar 13. Tampilan Kotak Dialog Memilih Poligon Proses digitasi diawali dengan penentuan satuan panjang yang baku. Hal ini diperlukan untuk melakukan proses selanjutnya yaitu perhitungan luas poligon (petak sawah). Satuan panjang yang digunakan diukur dalam satuan meter agar mempermudah perhitungan dan juga konversi ke satuan luas (hektar). Pengaturan satuan panjang dapat dilakukan pada menu View Properties yang dapat dilihat pada Gambar 14.
Gambar 14. Tampilan Menentukan Satuan Panjang
23
Tujuan awal pembuatan peta baku sawah adalah untuk memetakan lahan sawah. Pemetaan lahan sawah dilakukan sedetail mungkin hingga pemisahan petakan sawah dari badan air dan galengan agar tidak terjadi overestimate terhadap luas lahan dan jumlah produksi. Pemisahan antar petak sawah (poligon) dilakukan dalam radius lima meter. Apabila jarak antar poligon melebihi batas toleransi tersebut (radius lima meter) maka poligon akan terpisah. Sebaliknya apabila jarak poligon tersebut kurang dari batas toleransi maka poligon akan menyatu. Tampilan mengatur radius atau toleransi dapat dilihat pada Gambar 15.
Gambar 15. Tampilan Menentukan Batas Toleransi pada Theme Properties Hasil digitasi menunjukkan bahwa lahan sawah banyak terdapat di daerah Kabupaten Subang bagian utara dan tengah. Daerah bagian utara dan tengah merupakan daerah yang relatif datar sehingga berpotensi untuk dijadikan lahan sawah, sedangkan di bagian selatan lahan sawah tidak dijumpai. Hal ini dikarenakan bagian selatan Kabupaten Subang merupakan daerah perbukitan dan pegunungan. Kenampakan suatu daerah dapat dilihat melalui citra ALOS PRISM. Citra ini selain dapat menunjukkan gambaran objek juga dapat menunjukkan kenampakan terain suatu daerah. Pada bagian selatan terlihat tekstur datarannya kasar dan bergelombang yang menunjukkan bahwa di daerah ini merupakan daerah bukit dan pegunungan. Sebaliknya daerah utara dan tengah menunjukkan daerah yang datar didominasi oleh lahan sawah, pemukiman, lahan tambak, dan pusat pemerintahan. Hasil digitasi untuk Kabupaten Subang bagian timur dan seluruh bagian Kabupaten Subang dapat dilihat pada Gambar 16 dan 17.
24
Gambar 16. Layout Hasil Digitasi Lahan Sawah di Kabupaten Subang Bagian Timur
25
Gambar 17. Layout Hasil Digitasi Lahan Sawah di Kabupaten Subang
26
4.1.1.3 Pengambilan Daerah Cropping Sample Tahap selanjutnya yang dilakukan setelah proses digitasi adalah melakukan perbandingan untuk mengetahui keakurasian hasil digitasi dSengan data yang sudah ada sebelumnya. Salah satu pembanding yang dapat digunakan adalah perhitungan luas poligon hasil digitasi yang merupakan perwakilan dari luas suatu petak sawah di lapang. Proses perhitungan ini dilakukan pada daerah cropping sample yang dapat mewakili perbandingan yang akan dilakukan. Daerah yang diambil sebagai cropping sample adalah Kecamatan Ciasem. Kecamatan ini diambil sebagai daerah sample karena daerahnya di dominansi oleh lahan sawah, datanya relatif lengkap hingga skala desa (kelurahan), dan daerah ini pada citra ALOS PRISM tidak terpotong sehingga bisa dianalisis secara utuh. Agar mempermudah proses perhitungan diambil tiga desa sebagai sample dari Kecamatan Ciasem. Desa tersebut yaitu Desa Sukahaji, Desa Pinangsari, dan Desa Sukamandijaya yang saling berbatasan satu sama lain. Digitasi skala desa ini dapat diperoleh dengan cara memotong silang (intersect) antara hasil digitasi dengan batas desa di Kabupaten Subang yang dapat dilihat pada Gambar 18.
Gambar 18. Tampilan Kota Dialog Select By Theme untuk Melakukan Intersect
27
Perhitungan luas poligon dilakukan pada tabel yang tersedia pada theme baru hasil intersect. Pada tabel ini diberikan penambahan kolom luas lahan untuk hasil perhitungan. Perhitungan dikerjakan dalam aplikasi Field Calculator yang tersedia dengan rumus [Shape].returnarea yang dapat dilihat pada Gambar 19. Rumus ini akan memberikan hasil perhitungan luasan per poligon dengan satuan luas m2 yang akan muncul pada atribut tabel seperti yang terlihat pada Gambar 20.
Gambar 19. Tampilan Field Calculator untuk Menghitung Luas Poligon
Gambar 20. Tampilan Tabel Luas Poligon pada Atribut Tabel
28
Gambar 21. Layout Hasil Digitasi Lahan Sawah di Kecamatan Ciasem
Gambar 22. Layout Hasil Digitasi Lahan Sawah di Desa Sukahaji
29
Gambar 23. Layout Hasil Digitasi Lahan Sawah di Desa Pinangsari
Gambar 24. Layout Hasil Digitasi Lahan Sawah di Desa Sukamandijaya
30
4.1.2 Pengolahan Citra ALOS PALSAR Citra ALOS PALSAR (Phased-Array type L-band Synthetic Aperture Radar) memiliki kemampuan untuk memantau permukaan bumi dan cuaca pada siang dan malam hari dan merupakan citra radar yang bebas dari awan. Citra yang digunakan dalam perhitungan ini adalah ALOS PALSAR yang diambil pada bulan Juni, September, dan Oktober tahun 2007. Penggunaaan tiga citra ALOS PALSAR dalam waktu yang berbeda dilakukan agar dapat melihat perubahan fase tanam pada tanaman padi. Pengolahan Citra ALOS PALSAR dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak ENVI 4.1. Pengolahannya dilakukan dengan mengolah menjadi tiga layer warna RGB yaitu red (merah), green (hijau), dan blue (biru). Agar sesuai dengan daerah kajian pada pengolah citra ALOS PRISM, dilakukan cropping sample pada citra ALOS PALSAR. Cropping sample citra ALOS PALSAR ini dilakukan untuk daerah pada ruang lingkup Kecamatan Ciasem. Sebagai titik awal, overlay daerah cropping sampel ALOS PALSAR dan hasil digitasi di Kecamatn Ciasem dapat dilihat pada Gambar 25.
Gambar 25. Tampilan Daerah Cropping sample pada Citra ALOS PALSAR Periode Juni 2007
31
Setelah itu dilakukan pengolahan perbedaan citra (image difference) antara citra ALOS PALSAR periode Juni 2007 dengan citra ALOS PALSAR periode September 2007 dan antara citra ALOS PALSAR periode September 2007 dengan citra ALOS PALSAR periode Oktober 2007 yang hasilnya disajikan pada Gambar 26 dan 27. Proses ini dilakukan untuk melihat peningkatan atau penurunan deteksi warna pada vegetasi.
Gambar 26. Tampilan Overlay ALOS PALSAR Juni 2007 dengan ALOS PALSAR September 2007
Gambar 27. Tampilan Overlay ALOS PALSAR September 2007 dengan ALOS PALSAR Oktober 2007
32
Berdasarkan hasil pengolahan dua periode citra ALOS PALSAR ini didapatkan lima kelas (Class name) yang dapat dilihat pada kotak dialog Legend Editor pada Gambar 28. Kelas ini terdiri dari decreased, increased, some decreased, some increased, dan unchanged. Decreased menunjukkan adanya penurunan deteksi warna terhadap vegetasi yang dalam konteks ini adalah tanaman padi. Penurunan menandakan semakin berkurangnya tanaman padi yang terjadi pada proses panen. Increased menunjukkan adanya peningkatan deteksi warna terhadap vegetasi. Peningkatan ini menandakan adanya pertumbuhan tanaman padi yang menandakan berlangsungnya fase generatif. Some decreased dan some increased secara berturut-turut menandakan bahwa deteksi warna terhadap vegetasi sebagian mengalami penurunan dan sebagian mengalami peningkatan. Kelas ini menunjukkan padi sedang berada pada masa padi akhir dan masa padi awal. Kelas terakhir adalah kelas unchanged menandakan tidak adanya perubahan deteksi warna pada vegetasi.
Gambar 28. Tampilan Legend Editor pada Theme Hasil Overlay Dua Periode Citra ALOS PALSAR.
33
Penentuan fase tanam dilakukan pada salah satu desa di Kecamatan Ciasem yang dapat mewakili. Desa yang dijadikan sebagai sampel dalam penelitian ini adalah Desa Sukahaji yang dapat dilihat pada Gambar 29. Fase tanam ditentukan dalam atribut tabel Desa Sukahaji. Pada tabel ini diberikan penambahan kolom fase tanam untuk hasil analisis. Analisis dilakukan dengan membandingkan warna paling dominan pada suatu poligon dengan kriteria kelas yang ada. Proses ini dapat dilihat pada Gambar 30.
Gambar 29. Tampilan Desa Sukahaji sebagai Daerah Percontohan untuk Penentuan Fase Tanam
Gambar 30. Tampilan Menentukan Fase Tumbuh Pada Setiap Poligon
34
4.2 Perhitungan Jumlah Petak Sawah, Total Luas Lahan Sawah, Rata-rata Luas Lahan per Petak, dan Perubahan Fase Tanam Pengambilan daerah kajian dilakukan di Kecamatan Ciasem, Kabupaten Subang. Berdasarkan data BPS Kabupaten Subang, luas tanah sawah di Kecamatan Ciasem adalah 6810 Hektar. Luas ini tertinggi setelah Kecamatan Binong yang memiliki luas tanah sawah 8466 Hektar. Berikut ini ditampilkan Tabel 6 yang menunjukkan luas tanah sawah di Kabupaten Subang menurut kecamatan. Tabel 6. Luas Tanah Menurut Kecamatan di Kabupaten Subang Tahun 2007 (Ha) Kecamatan
Tanah Sawah
Tanah Kering
Jumlah
1. Sagalaherang
2574
7650
10224
2. Jalancagak
2076
8263
10339
3. Cisalak
2290
7991
10281
4. Tanjungsiang
1928
6341
8269
5. Cijambe
2111
8221
10332
6. Cibogo
2043
3384
5427
7. Subang
2677
2791
5468
8. Kalijati
2641
10565
13206
9. Cipeundeuy
1503
9931
11434
10. Pabuaran
4395
4335
8730
11.Ppatokbeusi
5854
2208
8062
12. Purwadadi
1307
8227
9534
13. Cikaum
2673
6607
9280
14. Pagaden
5377
2799
8176
15. Cipunagara
4989
5084
10073
16. Compreng
4871
1515
6386
17.Binong
8466
2090
10556
18. Ciasem
6810
4914
11724
19. Pamanukan
4890
3281
8171
20. Pusakanagara
6600
4431
11031
21. Legonkulon
2792
5966
8758
22. Blanakan
5300
4415
9715
Sumber : BPS Kabupaten Subang
35
Perhitungan jumlah petak sawah total luas lahan sawah, rata-rata luas lahan per petak dilakukan pada tiga desa yang terletak di Kecamatan Ciasem. Ketiga desa ini adalah Desa Sukahaji, Desa Sukamandijaya, dan Desa Pinangsari. Letak ketiga desa ini saling berdekatan, hal ini untuk menunjukkan bahwa petakan sawah yang telah didigitasi saling berpotongan dengan batas desa. Hasil perhitungan jumlah petak sawah, luas sawah, dan rata-rata luas per petak dari hasil digitasi pada tiga daerah kajian dapat dilihat pada Tabel 7. Tabel 7. Jumlah Petak Sawah, Luas Sawah, dan Rata-rata Luas per Petak di Tiga Daerah Kajian
No
Desa
Jumlah
Luas Sawah
Rata-rata Luas
Petak
(Ha)
per Petak (Ha)
1
Sukahaji
338
1894,76
5,61
2
Pinangsari
343
1252,64
3,65
3
Sukamandijaya
201
1043,97
5,91
Sumber: Hasil digitasi lahan sawah pada Citra ALOS PRISM berbasis batas desa. Tabel 8. Luas Penen, Rata-rata Produksi dan Jumlah Produksi Padi Sawah di Kecamatan Ciasem Luas Tanam (Ha) No
Desa
MT.07/08
MT.08
MT08
1
2
3
4
5
1
Sukamandijaya
829
829
245 -
2
Ciasemgirang
721
721
3
Ciasembaru
577
577
4
Ciasemtengah
440
440
5
Ciasemhilir
605
605
6
Dukuh
437
437
75
7
Jatibaru
700
700
8 9
Pinangsari Sukahaji
1030 971
1030 971
25 -
6.364
6.364
J U MLA H
Sumber: BP2K2P Kecamatan Ciasem
100 -
-
345
36
Luas per petak yang diperoleh cukup besar karena beberapa faktor, faktor yang pertama adalah daerah yang dikaji yaitu Desa Sukahaji, Desa Pinangsari, dan Desa Sukamandijaya sebagain besar lahan sawahnya termasuk ke dalam badan penelitian untuk tanaman padi yaitu Sang Hyang Seri dan BBP (Balai Besar Padi). Petak sawah pada kedua badan ini terutama Sang Hyang Seri memiliki luasan yang besar tidak seperti luas sawah yang dimiliki petani tradisional dengan luas kepemilikan yang sempit. Faktor yang kedua adalah hasil digitasi belum mampu mengidentifikasi sampai petakan sawah terkecil karena keterbatasan kemampuan interpretasi visual dan keterbatasan resolusi citra yang digunakan. Petakan yang dapat diidentifikasi adalah petakan yang memiliki batas yang jelas. Petakan ini termasuk ke dalam petak tersier yang merupakan kumpulan petak irigasi yang memiliki kesatuan dan mendapatkan air irigasi melalui saluran tersier yang sama. Namun pendekatan ini sudah cukup untuk pendekatan area frame karena metode sebelumnya dengan menggunakan GPS pengukuran sawah dilakukan pada batas terluar atau pada pengelompokan petakan yang lebih besar lagi. Petugas di lapangan tidak sepenuhnya mampu untuk mengelilingi setiap petakan sawah untuk mengukur luas sawah per petak. Diagram Perbandingan Luas Lahan Sawah Antara Hasil Digitasi dengan Data dari BP2K2P
Gambar 31. Diagram Perbandingan Luas Lahan Sawah
37
Berdasarkan Tabel 7-8 dan diagram di atas dapat dilihat perbedaan hasil digitasi dengan data dari BP2K2P Kecamatan Ciasem. Luas sawah Desa Sukahaji hasil digitasi adalah 1894,76 hektar sedangkan data dari BP2K2P adalah 971 hektar. Luas sawah Desa Pinangsari hasil digitasi adalah 1252,64 hektar sedangkan data dari BP2K2P adalah 1030 hektar. Luas sawah Desa Sukamandijaya hasil digitasi adalah 1043,97 hektar sedangkan data dari BP2K2P adalah 829 hektar. Hasil analisis menunjukkan bahwa luas hasil digitasi selalu lebih besar dibandingkan dengan data dari BP2K2P. Perbedaan yang paling mencolok adalah perbedaan luas lahan sawah di Desa Sukahaji hasil digitasi dengan data dari BP2K2P. Perbedaan data hasil digitasi mencapai 195,13% atau mencapai dua kali lipat melebihi luas sawah dari data BP2K2P. Hal ini dikarenakan banyak poligon sawah yang bertumpuk dan melewati batas administratif desa. Sehingga diperlukan verifikasi ke lapangan untuk menentukan poligon sawah (petak sawah) yang berpotongan dengan batas desa masuk ke dalam desa yang kajian atau termasuk dalam desa sebelahnya. Selain itu, batas desa yang didapat dari batas administratif Kabupaten Subang diperoleh dari peta topografi yang dibuat BAKOSURTANAL sifatnya masih indikatif. Apabila verifikasi sudah dilakukan maka digitasi untuk sawah baku akan menghasilkan data yang lebih reliable. Tabel 9. Fase Tanam Tanaman Padi Warna
Klasifikasi
Fase Tanam
Merah
Decreased
Panen
Hijau
Increased
Fase Generatif
Hijau Tua
Some Decreased
Padi Akhir
Coklat
Some Increased
Padi Awal
Abu-abu
Unchanged
-
38
Tabel 10. Luas Sawah Berdasarkan Fase Tumbuh dalam Ha Kelas Increased Decreased Some Increased
Fase Tumbuh Fase Generatif Panen Padi Awal
Juni-September 2007 1812,60 82,16 0,00
September-Oktober 2007 353,05 1603,82 1,26
Sumber: Citra ALOS PALSAR Juni 2007, September 2007, Oktober 2007, dan hasil digitasi berbasis desa Pada klasifikasi dalam data atribut ALOS PALSAR terdapat lima kelas yaitu increased, decreased, some increased, some decreased, dan unchanged (Tabel 9). Namun demikian pada saat pengamatan dua kelas tidak tampak dominan pada poligon hasil digitasi. Hal ini menyebabkan hanya tiga kelas pertama saja yang memiliki luasan yaitu kelas increased, decreased, dan some increased (Tabel 10). Penetuan fase tanam selain dilihat dari deteksi terhadap perubahan warna vegetasi juga dilihat dari data realisasi tebar tanam pada musim tanam 2007 yang diperoleh dari PT Sang Hyang Seri. Data tersebut menunjukkan realisasi tebar padi dimulai pada bulan Maret 2007 hingga Juni 2007. Diagram Perbandingan Fase Tanam Padi Antara Juni-September dengan September-Oktober
Gambar 32. Diagram Perbandingan Fase Tanam
39
Selang waktu antara Juni 2007 sampai September 2007 terjadi peningkatan sebesar 95,66% yang menunjukkan fase generatif padi sedang berlangsung. Hasil ini apabila dibandingkan dengan realisasi tebar padi PT Sang Hyang Seri sangat berkorelasi. Dimana fase generatif ini merupakan perkembangan dari jadwal tebar padi yang dimulai dari bulan Maret-Juni 2007. Pada selang waktu September 2007 sampai Oktober 2008 terjadi penurunan sebesar 81,91% yang menunjukkan banyak tanaman padi yang dipanen.
