ANALISA PERUBAHAN TUTUPAN LAHAN DI DAERAH ALIRAN SUNGAI MENGGUNAKAN DATA CITRA ASTER (Studi Kasus: Sub Daerah Aliran Sungai Lesti Hulu, Kabupaten Malang) Oleh: Yuli Rohmawati, DR.Ing.Ir.Teguh Hariyanto,M.Sc Program Studi Teknik Geomatika FTSP-ITS, Surabaya, 60111, Indonesia Email:
[email protected] Abstrak Sub Daerah Aliran Sungai (DAS) Lesti hulu terletak di Kabupaten Malang merupakan sub DAS prioritas di wilayah DAS Brantas hulu dimana wilayah tersebut mempunyai permasalahan yang cukup kompleks terhadap kerusakan lahan, erosi, tanah longsor, fluktuasi debit sungai dan sedimentasi yang cukup tinggi. Penyebab utama terjadinya permasalahan tersebut adalah adanya pemanfaatan lahan yang tidak sesuai dengan fungsinya seperti terjadinya kerusakan hutan akibat penebangan liar maupun perambahan kawasan hutan. Ekosistem DAS hulu merupakan bagian penting karena mempunyai fungsi perlindungan terhadap seluruh DAS. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui informasi tutupan lahan di kawasan sub DAS Lesti hulu menggunakan analisa data citra ASTER (Advance Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer) yang merupakan sensor generasi terbaru pada satelit Terra yang dikembangkan untuk melakukan observasi permukaan bumi dalam rangka monitoring lingkungan hidup dan sumber daya alam. Citra ini sudah mulai banyak digunakan oleh berbagai pihak di berbagai belahan dunia untuk observasi fenomena terkait dengan perubahan lingkungan hidup. Metode penelitian mencakup: pra pengolahan citra dan pengolahan citra. Tahap pra pengolahan citra menggunakan radiance calibration, dark pixel correction, dan koreksi geometrik. Tahap pengolahan citra menggunakan perbaikan citra low-pass filtering dan NDVI, klasifikasi terselia teknik maximum likelihood digunakan untuk membedakan tutupan lahan ke dalam tujuh kelas utama, yaitu hutan, semak/belukar, kebun, ladang/tegalan, sawah, pemukiman, dan tanah terbuka. Hasil dari penelitian ini adalah informasi perubahan tutupan lahan di sub DAS Lesti hulu antara tahun 1999 – 2009 dimana hutan bertambah seluas 3,158 km2, semak/belukar bertambah seluas 8,569 km2, kebun bertambah seluas 32,53 km2, ladang/tegalan berkurang seluas 30,481 km2, sawah berkurang seluas 0,475 km2, pemukiman bertambah seluas 1,396 km2 dan tanah terbuka berkurang seluas 0,376 km2. Analisa perubahan tutupan lahan hutan di sub DAS Lesti hulu antara tahun 1999 - 2009, total area hutan tetap seluas 28,257 km2, total area hutan pada tahun 1999 yang berkurang seluas 22,681 km2 dan total area hutan yang bertambah tahun 2009 seluas 25,839 km2. Kata Kunci : Penginderaan Jauh, citra ASTER, perubahan tutupan lahan, Daerah Aliran Sungai (DAS) PENDAHULUAN Latar belakang Sub Daerah Aliran Sungai (DAS) Lesti hulu terletak di Kabupaten Malang merupakan sub DAS prioritas di DAS Brantas karena wilayah tersebut mempunyai permasalahan yang cukup kompleks seperti kerusakan lahan, erosi, tanah longsor, fluktuasi debit sungai, dan sedimentasi yang cukup tinggi. Penyebab utama terjadinya permasalahan tersebut adalah adanya pemanfaatan lahan yang tidak sesuai dengan fungsinya seperti terjadinya kerusakan hutan akibat penebangan liar maupun perambahan kawasan hutan. Hal ini berpengaruh terhadap terganggunya fungsi produksi dan tata air (RTL-
RLKT sub DAS Lesti, 2003 dalam Suratno, 2010). Ekosistem DAS hulu merupakan bagian penting karena mempunyai fungsi perlindungan terhadap seluruh DAS. Perlindungan ini antara lain berfungsi sebagai perlindungan tata air. Oleh karena itu dalam perencanaannya DAS hulu seringkali menjadi fokus perencanaan mengingat bahwa suatu DAS di daerah hulu dan daerah hilir mempunyai karakteristik biofisik melalui daur hidrologi (Asdak, 1995 dalam Syahrial, 2009). Dalam hubungannya dengan perencanaan pembangunan wilayah, penelitian ini mempunyai kaitan yang sangat erat di mana pola penggunaan lahan akan mempengaruhi kelangsungan dan
1
adanya karakteristik yang bersifat heterogen pada kondisi fisik dasarnya. Deliniasi kawasan penelitian menggunakan batasan ekologi yaitu pembagian sub DAS Lesti hulu yang telah ditetapkan BPDAS Brantas. Sub DAS Lesti hulu merupakan bentang lahan yang dibatasi oleh batas terluar gigir punggung gunung yang menampung dan menyimpan air hujan sehingga membentuk suatu pengaliran air yang bersatu. Wilayah administratif Kabupaten Malang yang dilewati oleh sub Daerah Aliran Sungai Lesti hulu seluas 246,123 km2. Lokasi penelitian disajikan pada gambar berikut:
±
695000.000000
700000.000000
PONC
OK US
D IR
PANDANSARI
O
ES
4 Kilometers KARANGANYAR
NGADAS
PASRUJAMBE
9104000.000000
.000000
SUMBEREJO WAJAK
I TA
PATOKPICIS
DO CO
BAMBANG
.000000
SA N
AN
RE
JO
DADAPAN
SANANKER
SU
BRINGIN
E MB
RP
TO WONOAYU
M TA
IH UT
AN
N IYA TR SA
Legenda
KECAMATAN: AH
AMPELGADING
WONOAGUNG
9096000.000000
.000000
kecmalang
Wilayah Administrasi Sub DAS Lesti Hulu
JAMBANGAN
POJOK
DAMPIT PASRUJAMBE
PAMOTAN
PONCOKUSUMO
GEDOG WETAN
9092000.000000
.000000
9092000
9096000
PA G
ED
AN
GA
N
9100000
MA
NS
AR
SUKOLILO BLAYU
9100000.000000
9104000
DAWUHAN
SUMBERMANJING DAMPIT
TIRTO YUDO TUREN
685000.000000
METODOLOGI PENELITIAN Lokasi Penelitian Sub DAS Lesti hulu terletak di 8o02’50’’o 8 12’10’’ LS dan 112o42’58’’- 112o56’21’’ BT secara administratif terletak di Kabupaten Malang. Penentuan lingkup wilayah juga melihat
710000.000000
A G
1:100,000 0 0.5 1 2 3
TAWANGREJENI DRUJU
Tujuan Tujuan dari penelitian ini adalah: 1. Membuat peta tutupan lahan sub DAS Lesti hulu melalui pengolahan data penginderaan jauh dengan klasifikasi terselia citra ASTER tahun 2009. 2. Menghitung luasan tutupan lahan untuk mengetahui komposisi persentase keseluruhan tutupan lahan sub DAS Lesti hulu tahun 2009. 3. Menganalisa perubahan tutupan lahan pada peta tutupan lahan sub DAS Lesti hulu tahun 2009 dengan luasan tutupan lahan pada peta RBI sub DAS Lesti hulu skala 1:25.000 tahun 1999. 4. Mengevaluasi luas area hutan tahun 2009 dengan luas hutan pada peta RBI sub DAS Lesti hulu skala 1:25.000 tahun 1999.
705000.000000
UMO
9108000.000000
.000000
690000.000000
N
9108000
685000.000000
Batasan Masalah Batasan masalah dalam penelitian ini adalah: 1. Data citra satelit yang digunakan adalah citra ASTER level 3 tahun 2009 wilayah sub DAS Lesti hulu, Kabupaten Malang. 2. Wilayah studi meliputi sub DAS Lesti hulu, Kabupaten Malang. 3. Studi hanya mencakup penutupan lahan di sub DAS Lesti hulu.
TALO K MA REMBJANGTE NG UN
kelestarian Daerah Aliran Sungai. Teknik penginderaan jauh digunakan dalam penelitian ini karena telah secara luas digunakan untuk menyediakan informasi tutupan lahan seperti tingkat degradasi hutan dan lahan basah, tingkat urbanisasi, intensitas kegiatan pertanian dan perubahan akibat kegiatan manusia lainnya. Citra ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer) mengoperasikan tiga daerah spektral yang berbeda yaitu Visible and Near infra-Red (VNIR), Short Wave Infra-Red (SWIR), dan Thermal infra-Red (TIR). Band VNIR pada ASTER dengan resolusi spasial 15 m sangat berguna untuk memperoleh informasi tutupan lahan (Yuksel, 2008), sehingga penggunaan citra ASTER diharapkan cukup memadai untuk klasifikasi jenis tutupan lahan utama di dalam Daerah Aliran Sungai.
WAJAK 690000.000000
695000.000000
700000.000000
705000.000000
710000.000000
Gambar 1. Lokasi Penelitian Sub DAS Lesti Hulu
Peralatan dan Bahan a. Peralatan Perangkat Keras (Hardware) : 1. Komputer AMD Turion X2, DDR2 2GB 2. GPS e-Trex Legend Navigator Perangkat Lunak (Software) : 1. ENVI 4.6.1 2. Matlab 7.0 3. ArcGIS 9.3 b. Bahan 1. Citra Satelit ASTER level 3, sub DAS Lesti hulu Kabupaten Malang akusisi 27 September 2009. 2. Peta digital Rupa Bumi Indonesia (RBI), Kabupaten Malang skala 1:25.000 tahun 1999. 3. Peta digital sub DAS Lesti hulu skala 1:25.000 tahun 1999, BPDAS Brantas.
2
Tahapan Kegiatan Penelitian Diagram alir penelitian ini secara garis besar digambarkan pada gambar 2 berikut: Tahap Persiapan
IDENTIFIKASI MASALAH Bagaimana memetakan tutupan lahan di Sub DAS Lesti Hulu dengan citra ASTER serta menganalisa perubahannya?
PENGUMPULAN DATA Citra Satelit ASTER level 3, sub DAS Lesti hulu Kab. Malang akusisi 27 September 2009, Peta digital Rupa Bumi Indonesia (RBI), Kab. Malang skala 1:25.000 tahun 1999 dan Peta digital sub DAS Lesti hulu skala 1:25.000 tahun 1999, BPDAS Brantas.
STUDI LITERATUR Perubahan tutupan lahan, Daerah Aliran Sungai, penginderaan jauh, citra ASTER, dan Pengolahan citra penginderaan jauh
3. Tahap Analisa Pada tahap ini dilakukan analisa data dan uji statistik hasil pengolahan data. 4. Tahap Akhir Pada tahap ini dilakukan pembuatan laporan Tugas Akhir yang berisi dokumentasi dari pelaksanaan Tugas Akhir. Tahapan Pengolahan Data Tahapan dari pengolahan data digambarkan pada diagram alir di bawah ini : Ciitra ASTER VNIR Sub DAS Lesti Hulu Tahun 2009
Pemotongan Citra
PENGOLAHAN DATA PENGOLAHAN
Tahap Pengolahan Data
Perbaikan (Koreksi radiometrik, Radiancecitra calibration, dark pixel koreksi geometrik), citra corection, perbaikanpenajaman citra NDVI dan filteringklasifikasi 3x3 dan NDVI), low(lowpass pass filtering, terselia klasifikasi terselia metode maximum metode maximum likelihood, uji likelihood, uji ketelitian klasifikiasi ketelitian metode confusion matrix metode confusion matrix dan pembuatan dan pembuatan layout peta layout peta.
Radiance Calibration
Dark Pixel Correction
Koreksi Geometrik
ANALISA
Tahap Analisa
Analisa statistik sederhana persentase luas tutupan lahan keseluruhan dan analisa perubahan tutupan lahan hutan di sub DAS Lesti hulu dalam rentang waktu 1999 – 2009.
Titik GCP
Peta Digital RBI Skala 1:25.000 Sub DAS Lesti Hulu Tahun 1999
Ground Truth
Editing Layer Tutupan Lahan
Tidak RMS Error ≤ 1 Piksel Ya Komposit Warna
Tahap Akhir
PENULISAN LAPORAN
Perbaikan Citra (Image Enhancement)
Gambar 2. Tahapan Kegiatan Penelitian
1. Tahap Persiapan Beberapa hal yang dilakukan pada tahap ini adalah : a. Identifikasi Masalah Tahapan awal yakni penentuan masalah yang berhubungan dengan rencana pekerjaan dan penetapan tujuan. b. Studi Literatur Yang dimaksud dengan studi literatur adalah mempelajari dan mengumpulkan buku-buku referensi dan hasil penelitian sejenis sebelumnya yang pernah dilakukan oleh orang lain yang berkaitan. Tujuannya ialah untuk mendapatkan landasan teori mengenai masalah yang akan diteliti. c. Pengumpulan Data Dalam tahap ini dilakukan pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini. 2. Tahap Pengolahan Data Pengolahan data citra ASTER dan data penunjang lainnya dilakukan untuk membuat peta tutupan lahan kawasan sub DAS Lesti hulu.
Trainig Area
Tidak
Klasifikasi Terselia
Uji Ketelitian Klasifikasi ≥ 80% Ya Konversi Citra Terklasifikasi ke Vektor
Pembuatan Layout
Peta Tutupan Lahan Sub DAS Lesti Hulu Tahun 2009 (7 Kelas Tutupan Lahan)
Analisa
Peta Tutupan Lahan Sub DAS Lesti Hulu Tahun 1999 (7 Kelas Tutupan Lahan)
Informasi Perubahan Tutupan Lahan sub DAS Lesti Hulu Tahun 1999-2009
Gambar 3. Tahapan Pengolahan Data
Pemotongan Citra Untuk memperkecil ukuran citra dan memudahkan pengolahan data. Pemotongan citra dilakukan untuk lebih menfokuskan pengolahan data sesuai dengan daerah penelitian. Citra ASTER yang digunakan dipotong pada area sekitar sub DAS Lesti hulu, sebagai berikut:
3
Dark Pixel Correction Dark pixel correction merupakan metode yang digunakan untuk menghilangkan efek gelap yang ditimbulkan oleh atmosfer pada citra dengan cara mengurangi nilai tiap-tiap band dengan nilai band terendahnya. Algoritma yang digunakan sebagai berikut: Input1 – RMIN (R1,Input1) dengan: input1 = nilai tiap-tiap band RMIN = nilai band terendah Gambar 4. Citra ASTER Level 3
Koreksi Geometrik Proses ini bertujuan untuk melakukan georeferensi citra dengan cara mensuperposisi (overlay) dengan layer GIS yang sudah tergeoreferensi atau sudah diketahui koordinat dan sistem proyeksinya, misalnya jalan, garis pantai dan sebagainya.
Gambar 5. hasil pemotongan Citra ASTER
Radiance Calibration Radiance calibration merupakan proses untuk mengatur kembali skala nilai digital (digital number) serta memaksimalkan range data. Radiance calibration dilakukan menggunakan fungsi “Band Math” ENVI 4.6.1 dengan algoritma sebagai berikut: Lrad = (input - 1) * nilai koefisien konversi Dengan: Lrad = spectral radiance measured Input1 = nilai tiap-tiap band. Nilai koefisien konversi untuk masingmasing band ASTER (VNIR) disajikan pada tabel berikut: Tabel 2. nilai koefisien konversi band ASTER (VNIR)
Band
Koefisien ((Watts/m2*stereoradian*µm)/DN) Normal Gain
1
1,688
2
1,415
3N
0,862
Gambar 6. Desain Jaring dan sebaran titik GCP
Koreksi Geometrik citra ASTER tahun 2009 dengan peta Rupa Bumi Indonesia (RBI) skala 1:25.000 wilayah sub DAS Lesti hulu. Sistem proyeksi yang dipakai adalah sistem UTM (Universal Transverse Mercator) zona 49 S, dengan datum WGS (World Geodetic System) 1984. Jumlah titik Ground Control Point (GCP) yang digunakan sebanyak 10 titik dengan jumlah baseline sebanyak 19 baseline. Komposit Warna Komposit warna adalah pembuatan citra yang merupakan variasi dari beberapa band sekaligus. Hal ini bertujuan untuk lebih mempertajam kenampakan objek tertentu, sesuai dengan keperluan, sehingga mempermudah dalam melakukan interpretasi citra manual. Dalam penelitian ini komposisi saluran yang digunakan adalah kombinasi band RGB 312.
4
Dimana: NIR (Near Infra-red) R (Red)
: band 3 citra ASTER : band 2 citra ASTER
Gambar 7. Komposit warna citra ASTER RGB 312
Penajaman Citra Perbaikan citra diterapkan pada citra hasil komposit warna RGB 312, yakni penajaman lowpass filtering sebelum dilakukan proses klasifikasi terselia. Pada data citra terdapat frekuensi tinggi variabilitas data dengan karakteristik heterogen fitur-fitur bentang alam. Teknik low-pass filtering telah secara luas digunakan untuk mengurangi frekuensi spasial (Yuksel, 2008). Aplikasi pada penggunaan filter spasial disebut konvolusi. Pada penelitian ini prosedur konvolusi low-pass filtering menggunakan operasi kernel ukuran 3x3.
Gambar 8. Low Pass Filtering 3x3 Citra ASTER
Selanjutnya perbaikan citra yang digunakan dalam penelitian ini adalah Normalized Difference Vegetation Index(NDVI). Metode ini digunakan untuk mendeteksi daerah vegetasi dan non vegetasi. NDVI pada dasarnya mengukur kemiringan (slope) antara nilai asli band merah dan band infra merah di angkasa dengan nilai band merah dan infra merah yang ada dalam tiap piksel citra. Menurut Rouse (1974) dalam Amiri dan Tayabeh (2009) formula NDVI pada citra ASTER sebagai berikut:
Gambar 9. NDVI citra ASTER
Klasifikasi Citra Penelitian ini menggunakan klasifikasi terselia (supervised classification) teknik maximum likelihood dengan pemilihan kategori informasi yang diinginkan dan memilih training area untuk tiap kategori tutupan lahan yang mewakili sebagai kunci interpretasi. Pengambilan training area tiap-tiap kelas tutupan lahan menggunakan hasil low-pass filtering citra ASTER false color composite RGB 312 karena band VNIR ASTER yaitu Green, Red dan NIR merupakan band-band yang paling informatif (perveen, 2009), citra hasil algoritma NDVI dan peta RBI tahun 1999. Uji Ketelitian Setelah nilai piksel training area diperoleh dari data citra, maka perlu dievaluasi pola tanggapan spektral setiap kategori tutupan lahan, khususnya kemampuan dalam pemisahan setiap spektralnya. Uji ketelitian klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini yaitu pengukuran atau evaluasi daya pisah spektral dengan menggunakan matriks error atau matriks kesalahan (confusion matrix) dimana penyimpangan klasifikasi berupa kelebihan jumlah piksel dari kelas lain (komisi) atau kekurangan jumlah piksel yang masuk kekelas lain (omisi). Konversi Citra Terklasifikasi ke Vektor Merupakan proses konversi citra hasil klasifikasi ke bentuk vektor untuk mempermudah analisa lebih lanjut.
NDVI band ASTER = (NIR - R)/(NIR + R) NDVI band ASTER = (3 - 2)/(3 + 2)
5
Koreksi Geometrik Koreksi geometrik citra ASTER dengan peta Rupa Bumi Indonesia (RBI) skala 1:25.000 wilayah sub DAS Lesti hulu. Akurasi koreksi geometrik disajikan oleh standar deviasi (Root Mean Square = RMS) per unit piksel pada citra. Koreksi geometrik menggunakan teknik registrasi “Select GCP: image to image” pada software ENVI 4.6.1, Tabel 3. Perhitungan RMS Error pada citra ASTER Koordinat UTM
Gambar 10. Vektor klasifikasi tutupan lahan citra ASTER
Editing Layer Tutupan Lahan pada Peta RBI Editing layer tutupan lahan peta RBI kawasan sub DAS Lesti hulu tahun 1999 berdasarkan kriteria kelas tutupan lahan pada tabel 3.2. Pembuatan Layout Peta Setelah didapat citra terklasifikasi tutuan lahan dalam bentuk vektor, selanjutnya dilakukan proses pemotongan vektor citra terklasifikasi sesuai dengan batas deliniasi wilayah sub DAS Lesti hulu. Pembuatan layout peta menggunakan software ArcGIS 9.3. HASIL DAN ANALISA Kekuatan Jaring Titik Kontrol Dengan menggunakan software Matlab 7.0, hasil perhitungan Strength of Figure (SoF) nya sebagai berikut: Jumlah Baseline : 19 Jumlah Titik : 10 N_ukuran : Jumlah Baseline × 3 = 57 N_parameter : Jumlah titik × 3 = 30 u : N_ukuran – N_parameter = 27
SoF
Koordinat Citra (Actual) X Y
Koordinat Citra (Predict) X Y
Easting
Northing
1606,20
3703,00
1603,57
3702,57
1603,72
1264,20
3738,00
1261,71
3737,29
1261,75
891,40
3615,20
889,67
3614,50
709,00
3426,40
705,60
730,88
3077,88
1169,20
2642,40
Kesalahan
RMS Error
3702,97
Error X 0,15
Error Y 0,40
0,43
3737,26
0,04
-0,03
0,05
888,88
3614,01
-0,79
-0,49
0,93
3425,00
706,24
3425,44
0,64
0,44
0,78
727,60
3077,80
727,73
3077,94
0,13
0,14
0,19
1166,60
2643,60
1166,20
2643,43
-0,40
-0,17
0,43
945,00
3125,80
942,00
3125,80
942,07
3125,84
0,07
0,04
0,08
1703,45
3145,64
1701,20
3146,20
1701,11
3146,09
-0,09
-0,11
0,14
1461,80
3154,20
1459,20
3155,00
1459,28
3154,49
0,08
-0,51
0,51
1793,40
2545,80
1791,20
2546,20
1791,37
2546,48
0,17
0,28
0,33
Total RMS Error
0,477850
Dari hasil pelaksanaan registrasi citra menggunakan 10 titik GCP, nilai kesalahan RMS rata-rata citra ASTER tahun 2009 adalah 0.477850 piksel. Hal ini telah masuk toleransi yang disyaratkan yaitu kurang dari 1 piksel. Klasifikasi Tutupan Lahan Jumlah kelas yang digunakan sejumlah 7 kelas tutupan lahan yaitu seperti dijelaskan dalam tabel di bawah ini : Tabel 4. Kelas Tutupan Lahan No. 1 2 3 4 5 6 7
Kelas Hutan Semak/Belukar Kebun Ladang/Tegalan Sawah Pemukiman Tanah Terbuka
Warna
Berikut adalah hasil klasifikasi tutupan lahan citra ASTER tahun 2009 wilayah sub DAS Lesti hulu:
Trace[ AxA T ]1 0,000975 u
Semakin kecil bilangan faktor kekuatan jaring, maka akan semakin baik konfigurasi jaring yang bersangkutan, dan sebaliknya (Abidin, 2000). Besar SoF yang dihasilkan jaring tersebut mendekati nol sehingga desain jaring SoF dianggap kuat.
Gambar 11. Hasil Klasifikasi Tutupan Lahan Citra ASTER Tahun 2009 Wilayah Sub Das Lesti Hulu
6
Uji Ketelitian Berdasarkan uji ketelitian menggunakan metode confusion matrix, didapatkan hasil kebenaran ketelitian citra sebesar 84,5730%. Berikut merupakan hasil perhitungan confusion matrix: Tabel 5. Hasil Proses Confusion Matrix Hasil Klasifikasi Citra ASTER Tahun 2009 kelas
Total
Total
Jumlah
Producers
User
referensi
terklasifikasi
benar
accuracy
accuracy
Hutan
28
19
18
64,29 %
94,74 %
Semak/Belukar
26
23
23
88,46 %
100,00 %
Kebun
58
87
57
98,28 %
65,52 %
Ladang/Tegalan
71
58
48
67,61 %
82,76 %
Sawah
72
64
55
76,39 %
85,94 %
Pemukiman
108
112
107
99,07 %
95,54 %
Tanah Terbuka
-
-
-
-
-
Total
363
363
308
dari luas total sub DAS Lesti hulu, sedangkan kecamatan yang masuk dalam sub DAS lesti hulu yang terkecil adalah Kecamatan Pasurujambe sebesar 0,27%. Analisa Perubahan Tutupan Lahan Sub DAS Lesti Hulu Tahun 1999 - 2009 Tutupan lahan di kawasan sub DAS Lesti hulu berdasarkan hasil identifikasi data pada peta RBI tahun 1999 dan citra ASTER tahun 2009. Selama periode 10 tahun jenis tutupan lahan yang dijumpai antara lain tutupan lahan hutan, semak/belukar, kebun, ladang/tegalan, sawah, pemukiman dan tanah terbuka.
Overall Accuracy = (308/363) 84,85% Kappa Coefficient = 0.8094
Gambaran Umum Sub DAS Lesti Hulu Sub Daerah Aliran Sungai (DAS) Lesti hulu ini terdapat di jalur pengembangan Kabupaten Malang. Wilayah administratif Kabupaten Malang yang dilewati oleh sub Daerah Aliran Sungai Lesti hulu seluas 246,123 km2.
Gambar 13. Peta tutupan Lahan Sub DAS Lesti Hulu Berdasarkan Peta RBI Tahun 1999
Tutupan lahan sub DAS Lesti hulu tahun 1999 terdiri dari hutan seluas 50,938 km2 atau 20,70%, semak/belukar seluas 15,785 km2 atau 6,41%, kebun seluas 61,844 km2 atau 25,13%, ladang/tegalan seluas 78,198 km2 atau 31,77%, sawah seluas 19,161 km2 atau 7,78%, pemukiman seluas 19,335 km2 atau 7,86% dan tanah terbuka seluas 0,862 km2 atau 0,35%.
Gambar 12. Peta Sub DAS Lesti Hulu Per Kecamatan di Kabupaten Malang Tabel 6. Luas Sub DAS Lesti Hulu Per Kecamatan di Kabupaten Malang No. 1 2 3 4 5 6 7
Nama kecamatan Ampelgading Dampit Pasurujambe Poncokusumo Tirtoyudo Turen Wajak Total
Luas DAS (km2) 4,482 48,901 0,663 92,494 17,622 11,631 70,330 246,123
Rasio terhadap luas sub DAS Lesti hulu (%) 1,82 19,87 0,27 37,58 7,16 4,73 28,58 100
Kecamatan terluas di wilayah Kabupaten Malang yang ada dalam sub DAS Lesti hulu adalah Kecamatan poncokusumo yaitu 37,58%
Tabel 14. Peta Tutupan Lahan Sub DAS Lesti Hulu Berdasarkan Penafsiran Citra ASTER Tahun 2009
Tutupan lahan sub DAS Lesti hulu tahun 2009 terdiri darihutan seluas 54,096 km2 atau 21,98%, semak/belukar seluas 24,354 km2 atau 9,90%, kebun seluas 80,052 km2 atau 32,53%, ladang/tegalan seluas 47,717 km2 atau 19,39%, sawah seluas 18,686 km2 atau 7,59%, pemukiman
7
seluas 20,731 km2 atau 8,42% dan tanah terbuka seluas 0,486 km2 atau 0,20%. Tabel 7. menunjukan bahwa dari data yang ada, dalam rentang waktu 10 tahun telah terjadi pola perubahan luas tutupan lahan di kawasan sub DAS Lesti hulu. Tabel 7. Perubahan Luas Tutupan Lahan Sub DAS Lesti Hulu Periode 1999-2009 Luas lahan No.
km2
Jenis tutupan lahan
%
1999
2009
1999
2009
∆(km2)
∆(%)
1
Hutan
50,938
54,096
20,70
21,98
3.158
1.28
2
Semak/Belukar
15,785
24,354
6,41
9,90
8.569
3.48
3
Kebun
61,844
80,052
25,13
32,53
18.208
7.40
4
Ladang/Tegalan
78,198
47,717
31,77
19,39
-30.481
-12.38
5
Sawah
19,161
18,686
7,79
7,59
-0.475
-0.19
6
Pemukiman
19,335
20,731
7,86
8,42
1.396
0.57
7
Tanah Terbuka
0,862
0,486
0,35
0,20
-0.376
-0.15
246,123
246,123
100
100
Total
Gambar 15. Grafik Perubahan Luas Tutupan Lahan Sub DAS Lesti Hulu Periode 1999-2009
Analisa Spasial Perubahan Tutupan Lahan Hutan Sub DAS Lesti Hulu Tahun 1999 - 2009 Gambar 16. menunjukan bahwa dari data yang ada, dalam rentang waktu 10 tahun telah terjadi pola perubahan luas hutan di kawasan sub DAS Lesti hulu.
Gambar 16. Peta Perubahan Luas Tutupan Lahan Hutan di kawasan Sub Das Lesti Hulu Periode 19992009 Tabel 8. Perubahan Luas Tutupan Lahan Hutan di Kawasan Sub DAS Lesti Hulu Periode 1999-2009 Perubahan Hutan Luas (km2) hutan tetap
28.257
hutan berkurang tahun 1999
22.681
hutan bertambah tahun 2009
25.839
Dari analisa spasial peta perubahan tutupan lahan hutan antara tahun 1999-2009, meskipun luas lahan hutan cukup luas tetapi sebagian telah terkonversi ke penggunaan lahan lainnya. Fenomena dinamika perubahan penggunaan lahan hutan ke penggunaan lahan lainnya di bagian hulu antara lain karena tingginya aktivitas pertanian di kawasan hutan dimana salah satu faktornya adalah desakan pembangunan dan tata ruang kota yang masuk dalam wilayah geografis DAS menyebabkan lahan-lahan yang sebenarnya masih berpotensi untuk lahan pertanian beralih fungsi penggunaannya menjadi penggunaan lahan non pertanian bersifat permanen sehingga luas lahan yang diusahakan untuk pertanian menjadi berkurang dan alternatif lahan yang digunakan adalah lahan sekitar kawasan hutan yang menjadi kawasan konservasi, total area hutan tetap seluas 28,257 km2, total area hutan pada tahun 1999 yang berkurang seluas 22,681 km2 dan total area hutan yang bertambah tahun 2009 seluas 25,839 km2. Luas hutan keseluruhan pada tahun 2009 seluas 54,096 km2 atau naik sebesar 1,28% dari luas hutan tahun 1999 yakni 50,938 km2. PENUTUP Kesimpulan 1. Teknologi Penginderaan Jauh dapat digunakan dalam pemantauan secara berkelajutan aktivitas dan kondisi di permukaan bumi guna menyediakan informasi perubahan tutupan lahan di sub DAS Lesti hulu dimana data update area tutupan lahan sangat penting untuk pengelolaan daerah DAS di masa depan. 2. Penggunaan data citra ASTER dapat mengidentifikasi 7 kelas utama meliputi hutan, semak/belukar, kebun, ladang/tegalan, sawah, pemukiman dan tanah terbuka. 3. Tutupan lahan sub DAS lesti hulu tahun 1999 terdiri dari hutan seluas 50,938 km2 atau 20,70%, semak/belukar seluas 15,785 km2 atau 6,41%, kebun seluas 61,844 km2 atau 25,13%, ladang/tegalan seluas 78,198 km2 atau 31,77%, sawah seluas 19,161 km2 atau 7,78%, pemukiman seluas 19,335 km2 atau 7,86% dan tanah terbuka seluas 0,862 km2 atau 0,35%. 4. Tutupan lahan sub DAS Lesti hulu tahun 2009 terdiri dari hutan seluas 54,096 km2 atau 21,98%, semak/belukar seluas 24,354 km2 atau 9,90%, kebun seluas 80,052 km2 atau 32,53%, ladang/tegalan seluas 47,717 km2 atau 19,39%, sawah seluas 18,686 km2
8
atau 7,59%, pemukiman seluas 20,731 km2 atau 8,42% dan tanah terbuka seluas 0,486 km2 atau 0,20%. 5. Perubahan tutupan lahan di sub DAS Lesti hulu antara tahun 1999-2009 yakni hutan bertambah seluas 3,158 km2, semak/belukar bertambah seluas 8,569 km2, kebun bertambah seluas 32,53 km2, ladang/tegalan berkurang seluas 30,481 km2, sawah berkurang seluas 0,475 km2, pemukiman bertambah seluas 1,396 km2 dan tanah terbuka berkurang seluas 0,376 km2. 6. Analisa perubahan tutupan lahan hutan di sub DAS Lesti hulu antara tahun 1999-2009, Analisa perubahan tutupan lahan hutan di sub DAS Lesti hulu antara tahun 1999-2009, total area hutan tetap seluas 28,257 km2, total area hutan pada tahun 1999 yang berkurang seluas 22,681 km2 dan total area hutan yang bertambah tahun 2009 seluas 25,839 km2. Luas hutan keseluruhan pada tahun 2009 seluas 54,096 km2 atau naik sebesar 1,28% dari luas hutan tahun 1999 yakni 50,938 km2. Saran 1. Untuk penelitian lebih lanjut dapat dilakukan penetapan kelas yang lebih banyak dan bervariasi sehingga kemungkinan terjadinya kesalahan interpretasi lebih kecil 2. Untuk mendapatkan ketelitian yang baik, penentuan training area dapat menggunakan serangkaian citra resolusi tinggi atau foto udara skala besar. 3. Untuk mendapatkan tingkat ketelitian citra yang lebih baik, sebaiknya jangka waktu antara tahun pemotretan citra dan waktu cek lapangan tidak terlampau jauh karena kondisi di lapangan yang mungkin mengalami perubahan dalam jangka waktu tersebut. DAFTAR PUSTAKA Abidin, H. Z. 2002. Penentuan Posisi dengan GPS dan Aplikasinya. Jakarta: Pradnya Paramitha. Amiri, F. dan Tayabeh T. Operational Monitoring of Vegetative Cover by Remote Sensing in Semi-Arid Lands of Iran. Bushehr: Departement of Natural Resources, Islamic Azad University Bushehr Branch, Iran. Creutzfeldt, B. N. A. 2006. Remote Sensing Based Characterisation of Land Cover and Terrain Properties for Hydrological Modelling in The Semi-Arid Northeast of Brazil. Postdam: Institut fur Geookologie Universitat Potsdam
Howard, John A. 1996. Penginderaan Jauh Untuk Sumber Daya Hutan, Teori dan Aplikasi. Yogyakarta: Gadjah Mada University Press. Lillesand, T. M and Kiefer R.W. 1990. Penginderaan Jauh dan Interpretasi Citra. Yogyakarta: Gadjah Mada University Press. Nagasawa, R., dkk. 2009. Evaluation of ASTER Spectral Bands for Agricultural Land Cover Mapping Using Pixel-Based and Object-Based Classification Approaches. Tottori: United Graduate School of Agricultural Sciences, Faculty of Agriculture, Tottori University, Japan. Purwadhi, F.S.H. 2001. Interpretasi Citra Digital. Jakarta: PT. Grasindo. Suprakto, B. 2005. Studi Tentang Dinamika Mangrove Kawasan Pesisir Selatan Kabupaten Pamekasan Provinsi Jawa Timur dengan Data Penginderaan Jauh. Surabaya: Pertemuan Ilmiah Tahunan MAPIN XIV, Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Suratno, I. R. 2010. Arahan Penanganan Lahan Kritis di Sub Daerah Aliran Sungai Lesti Kabupaten Malang. Surabaya: Perencanaan Wilayah dan Kota, Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Syahrial, R. 2009. Analisis Peruntukan Lahan Daerah Aliran Sungai (DAS) Belawan Kaitannya Dengan Perencanaan Tata Ruang. Medan: Sekolah Pascasarjana Universitas Sumatera Utara. Yuksel, A., dkk. 2008. Using ASTER Imagery in Land Use/Cover Classification of Eastern Mediterranean Landscape According to CORINE Land Cover Project. Kahramanmaras: Departement of Forest Engineering, Faculty of Forestry, Kahramanmaras Sutcu Imam University, Turkey. Yustina, A., dkk. 2007. Penentuan Pengaruh Alih Fungsi Lahan Terhadap Debit Banjir Menggunakan Sistem Informasi Geografi (SIG). Malang: Jurusan Teknik Pertanian, Universitas Brawijaya. _____,2011.
. Dikunjungi pada tanggal 27 November 2011, Jam 07.11WIB. _____,2012.. Dikunjungi pada tanggal 27 Mei 2012, Jam 08.00WIB. _____,2012.. Dikunjungi pada tanggal 27 Mei 2012, Jam 08.30 WIB.
9
