JURI\AIITENAS O STUDIPERUBAHAN TUTUPAN VEGETASI PUUIUJAWA MENGGUNAKAN CITRAMODISMULTITEMPORAL Gu"nGun Gunautan Hudman' L)eati Kania Sari 1,Ketut Wikantika 2 tlttmtsait 'TeknikCeodesi- lnstitttt Teknologi Nnsionril (Itenns) Bandung 2Departemenl-eknlk Geodesi- Institut Teknoicgi Bantlung
AFSTRAK '.::n1tnkmtsalslt satu stntkhtt feilylrLgga terhesnrdi dnlam r:irit ekologishiosfer.Pengtnderann jnuh ,,ntgat ":.rt.rndipernngkntpenting unhrk metnantauperubalnn yang cepatdi dnlam biosfertermasuk -.: t;rtupan uegetnsi.Salnh sotrt sensorynng dapat digunaknti ;::tfrlk memantauperubahantufupan ;:ilnlt NIODIS (MotlernteresolutionInmging Spectrometer)f'' tnnntauanaegetasidnpnt dilakukan :..;tt trarcfarmasispektralmelnlui penrbuatancitra NDVI (!,tlt',inl,izrdDffirence VegetationIndex). '.'.'nibfillnntutupan Ttegetflsi Pulau laruadilakttknnberdnsnrknnt it;';knt l<ehijnuanuegetasiynng didnpat ' , ! 1''IMODIS pada bulnn h4ei- Iuh 2AB. Metode deteksi f,enr'bnlnnynng digunaknn adalnhimnge '.:: I-{nstlnnslisiscitrn menun.iltkksnhslut,anilai indeksuegetn:;ittntttk bulnn Mei cendenmgmerntn -. i.icrnh di Pttlstr lmt:a rlimnn,t infuls rlegetasitinggi menyehnrsnngat rapat, terkeanalidi bebernpn "tiotaan. Psdn bulm fimi terlndi sedikitpenurunan nilst Nl)VI untuk tuilnyahlmua Rarat bagran ,. .t'rlnynh perhntnsan antnrs {muaTengnhdan lmon Timur Pndnhulnn luli terladi perutrunannilni '.,:; cukitp signifiknn di selwuh tuiln'ynhPulau lawn. Knrakteristikperubahancenderungberpola ' -.t tt,ilny,.hutars untuk Barnt, untuk triinynh lmua Tengah beryol.amenyebar sedangknn lmun '.:'.,;ilt tftarl dmr se,lntan, dan wtuk tuilmlnhInin di protinsi rni rcnderung terrebnrsecarnncak,Unttrk ;'::i Tinnff perubnhnn rlang tt:rjadrcendtrung berndndi trttqnlrtengnh uilnyah. :
\IODIS, NDVI, imngedifferenctng,, ttttupan uegetasi
ABSTRACT -- -' :s oneof the higgeststrpportrngstructuresin hiosphnreecologicnl unit. Nowndaysremotexnsing is : -:.;':i tcol in monitonng rapid chnnge:;of biosphereincluding uegetiltiotlcouer. One of xnsors thnt can ' :'' t,rlttitonngaegetationcouerclnnge is MODIS (Moderateresaiutionlnaging Spectrometer)Veg.:, nnnttoring canbe accomytlislrcdbyspectraltransfornmtion1111 creating NDyl image.A study =' : !:e z'egetatiotrcouer chnngeof lm,a Island lns beenaccon4tlislrcdin tlds researchbasd on uegeta* ,'.,'l tnkenfrorn multi datesMODIS imnge dnta of Mny, lune, and luly 2003. Change.detection -- :. nt this study uas image differt:ncingmethod. Inmge nnalysis renilts shoruedthat ttegetntion ' '.;'t tend to be sprendeuenlv throughout all nreasin lnun Islnnd zuheretlrc ldgh uegetationindex - - ,: .1:srrersed densely,except in sereral urhan nress, On lutrc, NDVI ztnluesdecrensedslightly in ' - .. : ,lf i Vesflnua and in houndnninre.abehucenCentrsl lnz'nttnd F nst fnun.A signifcnnt decrenxof ''.:t ,.\:cLn'red on luttl throughottttle islanrl.[nWest lrua tfu clmngepntternstend to lend to the - "'- i.)ule in Central laua it scntteredin tlrc nortlent nnd southernpnrts nnd spreadrantlomlyin the :.:.'':t In Eastlaua thc clwngesoccurredin tle centerof th': nren. :lis,
NDyl
imngediferencrng,IlegetationcoTtet'
173
E
ITENAS JURNAT
PENDAHALUAN Vegetasi meruPakan salah satu struktur penyangga terbesar di dalam unit ekologis biosfer. I{utan tropis, padang rumput, gtlrun, dan sebagainya merupakan bagian dari vegetasi yang menvang€la struktur ekologis planet ini (Kehati, 2003). Di antara negara-negara yang memiliki vegetasi yang beraneka ragam, Indones a patut berbangga dengan iuas hutan tt'oprs terbesar ketiga di dunia yang dikeluarkan oleh Glohnl Forest I,\/ntch (GFW), setelah Brasil dan Republik Demokrasi Kongo (Sinar Harapan, 2003). vegetasi di Indonesra Tutupan membentang dari Sabang sampai Merauke. Pulau Jawa merupakan salah satu pulau di Indonesia yang memiliki tutupan vegetasi yar.g terhitung kecil, dengan penduduk terpadat" Hal ini mengindikasikan tingkat ekspansi manusia yang tinggi sehingga menyebabkan penurunan tutupan vegetasi. Untuk menjaga keseimbangan ekosistem, kondisi tutupan vegetasi di Pulau jalt'a perlu diamati secara berkesinambungan. Dengan cara ini maka perubahan, masalah, dan fenomena yang terjadi pada tutupan vegetasi dapat dikaji. Saat ini pemantauan tutupan vegetasi sangat mudah dilakukan, dengan l'rerkembangnya teknologi penginderacln jauh (remote sensing), sebagai bagian dari yang dapat geoinf ormasi teknologi di terperinci secara obyek merekam luas permukaan Bumi dalam tutupan yang (Wikantika, 2003). Hal ini ditunjang oleh kapabilitasnya yang multisensor (wahana dan sensor yang berbeda), multiresolusi (ketelitian tematik dan spasial yang beragam), dan multitemporal (informasi dapat ditampilkan dalam beberapa waktu pengamatan yang berbeda). Melalui program EOS (Enrtlt Ohseri'ing Systenr),pada bulan Desember 7999, NASA meluncurkan n'ahana Terra yang membar,r,asensor MODIS (Moderate-resoluyaitu salah tion lmaging Spectrorndiometer) satu sensor yang dapat melakukan
174
pemantauan terhadap indeks vegetasi dan proses biofisika dari vegetasi dalam skala global. Sensor ini memiliki keunggulan dibandingkan sensor lainnya ditinjau dari aspek resolusi spasial karena mempunyai multiresolusi, yaitu 250 m (bnnd 1' dan 2), 500 m (bnnd 3-7), dan L km (hnnd 8-36) (N4ODISweb, 2004). umum vegetasi yang Ind eks Differ(Normnlized NDVI adalah digunakan ence Vegetntion Inder) yang dihitung dari dan inf ramerah yang sinar tampak dipantulkan oleh vegetasi (Weier & Herring, matematis nilai NDVI dihitung 2001).Seca:r'a berdasark.r;-r:(Uebelherr, 2002) (1) Ry(NIR+ R) NDVI = (NIRdengan: NIR= ratli.rsr sinar inframerah dekat R = laciiasi sinar tampak (melah) Nilai lr.D\/l suatu piksel akan berkisar dari nur.russabu(-1)hingga plus safu (+1). Nilai 0 berarti tidak ac-lavegetasi sedangkan dekat ke +1 (0,8-0,9t mengindikasikan kerapatan kehijauan vcgetasi tertinggi. Gambar 1 mengiiustrasikan contoh perhitungan NDVL
(.s! l x)..orz i c5orcoB )
(s!-rr3l i ) .o.ta (od.t30l
NDVI GambarI ContohPerhitungan (Weier& Herring, 200I ) Untuk mengetahui kerapatan serta karakterisitik perubahan tutupan vegetasi di Pulau lawa, dalam penelitian ini dilakukan analisis perubahan tutupan vegetasi Pulau Jawa berdasarkan tingkat kehijauan vegetasi yang didapat dari citra multitemporal NDVI MODIS bulan Mei,
ITENAS JURNAT O Juni, clan Juli tahun 2003 menggunakan metocle i mnge differencing.
I
i
Daerah Studi dan Data Daerah studi adalah pulau Jawa yang secarageografis terletak pada posisi 105"11, BT - 114'39' BT dan 5.51' LS - g.49. LS clengan luas daratan kir:a-kira 132.000 km2. Pada Tahun 7995, Jawa berpe.ndutluk lranrprr 114 juta jiwa, dengan kepaclatan penducluk rata-rata 862 orang/ kmr clengan kisaran 40.000 orantj/km2 di bel-.rer:apa tempat di Jakarta sampai hampir 0 (not) orang/ km2 di tempat lain yang tak berpenghuni (BPS, 2003). Cural-r hujan cti Pulau Jawa ditentukan olch topografi clan ketinggian suatu daerah, oleh kirelna itu di daerah pegunungan curah hujan juga lebih besar daripada dataran rendah (kehati.
Selairr itu, untuk keperluan validasi digunakan pula data citra SpOT Vegetation (http : / / www.spot-vegetation.com) wilayah Australasia dengan resolusi spasial 1 km. TabefI l)ata BnnelCitra MODIS yangDiteliti P a n j a n g G c l o m b ano ng (pm) ' --6
0.620- 0.670 0.84t- 0.876 0.:159 - 0.479 0.545- (),565
r.230- 1,250 r.628- 1.652 2.105-2.155
I i
l/
Keterangan ^L-
Red lt'eor-ltrfi'ared D tue C r,:e tt
Short v'ave infrared Short wuve infrared Short wave inliored
S u m b c r :M O I ) l S r r c h . l o o I
2003). Dilihat dari tutupan vegetasinva, ticlak ada data pasti mengenai vegetasi cli pulau Jawa. Pada tahun 1950 Dinas Kehutanan pernah menerbitkan peta tutupan vegetasi di seluruh kepulauan di Indonesia. Tercatat hanya seluas 5.07C.000 ha vegetasi yang menutupi Pulau Jawa (Walhi, 1999). Memasuki tahun 1970-an vegetasi di Incio_ nesia khususnya di Pulau Jawa mcngalami eksplortasi besar-besaran. Menteri Kehutanalt mengutar.akan bahr,va luas hu-tan (vegetasi tinggi) di pulau Jar,r.ahanya sekitar 20% dari luas daratan (Kompas, 2002).I-aju penurunan vegetasi cli Incionesia- khususnva Pulau Jawa diciuga sekitar 600.000sampai clengan 1.600.000ha/tahun (Sinar Hararpan, 2003) Daiam pe.nclitiar-rini cligurrakan data citra MODiS dengan kar..rkteiistik sebaeai berikut: - Data surfntc re.lTat tnruc{,citr.et \4ODIS Lr:vel 3 (ot.t.ccti(ttl, (gcorircttit ntntttsflrcrisf lnzc corrt,ction, btd I tnt cor_ rectton\,
Komposit 32 hari, clari peroleiranbulan M ci, Juni, dan Juli tahun 2003, Resolusispasial500 m, Da ta ci tra terdiri dari 7 hnrrrls e p e rt i d ip e r lih atkanpada Tabel 1.
METODOLOGI PENELTTTAN Metodologi penelitian secara skematik diperlihatkan pada Gambar 2. Preprocessing (1) Pemotongan Citra Modis Pemotongan citra tahap awal dimaksudkan agar pengolahan ciira dijital dapat lebih terfokus pada daerah stucli dan penyimpanan citra lebih efisien. pemotongan ini dilakukan dengan mengambil sampel citra pada bulan Mci untuk dijadikar acuan pemotongan citra bulan yang lain. Hasil pemotongan citra MODIS bulan Mei dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar3 Citra MODTSBulan Mei Hasil pemotongan
(2) PemotonganCitra SPOTVegetation Citra SPOTVegetationyang didapat belum ter kor eksi geometr ik - sehi ngga 175
-
,4.
(A) JURNALITENAS
\r'
(3) Registrasi Citra SPOT Vegetation ke Citra MODIS Proses ini dilakukan untuk mendapatkan citra SPOT Vegetation hasil komposit vang bergeoreferensi,dimana citra MODIS dijaclikan sebagai refert-.nsiacuan. Iujuan clari proses ini adalah supava pada waktu dilakukan validasi citra \'IODIS terhaclap citra SPOT Vegetation maka kedua citra terdefirrisi pada sistern referensi yang sama (datum geodetik dan sistem proveksi).
dilakukarr pemotongan berdasarkan baris dan kolom piksel. Pemotongan ini clilakukan dengan mensambil citra SPOT bulan lVlei sebagaiacuan untuk pcrnotongan citrarSPOT bulan-bulan yang lain. Hasil pemotongan citra SPOT Vegetation bulan Mei clapat dilihat pacia Gambar 4.
NDVI Pacla tahap ini dibuat citra NDVI dari data vang suclah clisimpan dalam format 8 bit clengan cara nrernasukkan hmtd 1 (Rcd)dan 2 (Nenr-Infrnli'ri) ke cialam Pers. (1). Adapun data citra vang eligunakan adalah citra bulan .[uli N4ei,Juni, clan 2003. Hasil transformasi spektral clal.rm bentuk citra NDVI ini ciiperlihatkan 1-r;11J3 Gambar 5.
G am bar . l Citra SP O T V e g e ta ti a nB u l a n Mei H asi l Pemotongandalam Warna Greysmle
Deleksi
C i ta H a sr l Th r e sh o l d r n g
i
[
^J'*r-l
Ga mb a r2 D i agramA l i rTahapanP enel i ti an
176
ITEI\\S (A .ITJHNA], V
ci tra )/i l rl rl l " reri teda \,r/i tktu r' ;rr r g suciah cTi ot,erl ml \.ai , trr ci tra N D V T bul ari ke- j dan ci tra N II\zl bul an ke-2. sehi ni lga r lapat ciilakukarr pl'ost c iyrttgL:diffi'rntt-tn;,, Pr6ses ini di l akukan ri engrtrr l nengl l ur.l akarr I 'r , r sanr . , . r n (2). t I a si I i I rr ttN(t I t I f'elt' rt t r t rg t.liperlilr.i tkan pa cla C atnl ..tl ,'
Gan rha r 5 C lit r a ND\ , 1 Bu! : r n M e i ( n) , . f r r r l i b ) . , f i r l i (c) Warna lrseulo (ire),letal
Ganrbar6 f irrir Ilnsil ImageDilfcrencing\lei-,.luni(a) rl rrn,frrni -.i ul(b) i
Deteksi Perubahan (1) I rttoqe O iffc rencin
(2) Threslnldins
;,t"
; :,t tl i tl i ' t' (,nittt\' rrrc i .:rl .rl tl r-tr.rl ;tl t sattr j 1.,-pg1 l1lCtrr,i', i,:; rilr k tnt:1clctr' I<S lr.1l1,r:I ir 1i1rpr;1n lalr . r i \ ir t!l s e ri n rl rl i 1 ;r.rn a l r,.r, i ; tngr, difl;i", clijii,rl l\rilL", pt'il
r i i , ,, - iL j- tlctjl j- cil1 r ,1 11 ..]r ,,i :r ti l ari ltfi,\r ' 5 p ' f itt..: \,.i;t1 1 i.r ,,i. r,1 i .tc-l l r ] r i i \ . :,.' ; ii j . , ' . i ,.j,' ii:r .r it i1 ' ,,i..i1 i' a r r ;:. f . -i i .rS i i ' , : . r ,ciit i1 ' li ,ii.a i:;, L r ii ill]itit.i,i.::tr ,l i l ar
',,
i . l . . i r :r r I' ttti
. l1
:r li' ;.ir ,) ) .lttr l.,;,.l i ;ttt q.t;i q "..,r it) iir llp t, i ri n()J m 0 r ' ] i l i ] , r l t t i r ir r ka 1 t .t t.i_ .:r .r .iln :1 ti tla k 1.,,tr.u I ret h. P(rs:l yari,:
i - - i . i ' r i]' a lt,
S ec ai. r t t ' ] a tC rtta ti ., f t lif ' t t ' rtt n t . " ti i j a L ra r.!.,1 : 200J i = A NllV l ir r ) N f)\' I { i , L l e l l )j i '
A NI ] \ ' [
i n rr-l a N i )i . l ut,agt . .i -rJ ,..r i J -rr' lr.i . rr i {.i ,r.11-,1, . \i } \ri
ilr
(2)
i .l
, , ,) , P t.r' rrh a i ,-' ,,.\i ),,.' l i .r,,r] r" { .i r;l l tl l r,r'ark,ti i. i kr i r,,, r1.111 NDV I ( [ ) : C i tra ]i fl ' r' l u ,,rl i tl i .., ND\ il { 2} : C i tr.r N i :' . 1 r.,.rl ..ti , } .,,' ' l' , , , i- r i t,f():l c si rri r.i ;i .ti .ri l ..1 ;.i 1 ,,,1 -,,.!rl .,l l -,i ;l l t .r r ilai ' . ' l) \ ' i ti a ri i i ,i p i -ri i i ,l -i r-i tr:l ,,,, ::r,,t.l ah , . 1i, . ' l, r i,{ , if r a y a 1 1 1 rl i 1 ,r.;1 ,1 1 1 ..6 a ,_ i ;r;.,,) l ..ttttl
'!-ltct','"lttt!tiitr:1, atlalal-rsuatu pt,)ses)/ang -.clilakrlkalr lnttula nrt:nl'aring;sL.bel ,,pa besai. nilzri pcrl.i.clirar-r yang tliangg,rp telah rncnunlu iil..rn 1i rjaclinva suatu p,.rubaharn secat'asigrr:i ik,rn (,,\it,usti;rnsi,'ah, 20i'+).prctscs ini clil;rllrri...rirLrr.ltrrkrnclnl-.,iratrr lai [-lat.rs L-.an,thr.i,,;"ir.rlits r.ang "rtas,lari pcr uL:ui.;:rrt tr'rjatli,.l .:.rt!)i..l.ctnrcnanthahL.;t,t(untuk nilai bat,r' iia:) ,lan iriclxjuraillll<.rrr(r-rrrluk nilai trata:. l'.rrr,,_rh) rLilai r..rfa-rata(r-,r)ricng.rrr nil;:i sintp uls rrr baku (s). Nilai rn ci;rn s ciiclapatti;u, i-rii,tir;tatistikcitr.a,I,irn1.Jihitung bc.rclasark,i,. ,-lisirilrusirriiai Fikscl F;r la r.laerah ditei:i, ti.r,r l^'rilurrnva. I)alarn i,rltclitian -r,'attg ini t-litr;una!.,,ir r-ril"ii-nilaiLatasnr -+i ni f ?s, tlair ni r is (3) Vulirlti. t I'r','r5,''ini riilakukan ulrtuk n,i.ngecek samprajst,jr.,ii i-ndn.rcjtr.aND\'I l\,fOrlig-ro,-,r, clibi-rat l-;cri..r't'i,rsr.lt-ngancitya SpC), Vegcta_ tton yalril ,.irt1;r li rliarnggap berrar. \ct;rpun metorle !(. I 1i' 1'gr3l1;11r ini elila l
177
r
-
JURNAT ITEI\AS pembuatan profil NDVI tiap lokasi v;rng sanla pada citra SPOT dan MODIS. Cara lain varrg ditempuh adalah membuat scntterplot clari beberapa kelas tutupan lahan yaitu hutan, perairan, dan permukiman, sehingga akan diketahui korelasi antara nilai NDVI tufupan lahan yang diperlihatkan oleh citra N'IODIS dan citra SPO.f. Untuk melihat sampai sejaulr mana korelasi antara citra NDVI MODIS clan NDVI SPOT, baik secara visual maupun secara numerik, dibuat grafik perbandingan nilai NDVI dari citra MODIS dan SPOT yang merepresentasikan trenrl data NDVI dari kedua citra. Contoh hasil pelbanclingan diperlihatkan pada Gambar 7.
Keterangan: -'.
NT i t- :
ND\ i N,IODIS Nilai NDVI SP()T
.l\ltdt
G am bar 7 G r af i k Pe rb a n d i n g a nN i l a i N D VI MOD IS dan S POT Bu l a nM e i
Cara lain yang digunakan pacla proscs ini adalah clengan membuat scfitterpllt yang diwakili oleh beberapa kelas tutupan lahan pada citra Modis dan SPOT. Adapun kelas tutupan lahan tersebut meliputi hutan, perairan, dan permukiman. Gambar 8 memperlihatkan contoh scntterTtlotyanil te'lah dibuat. S CA T T E R P L OTNDVI MOOISVS NDVI SPOT VEGETATION KELAS PERM UKIMAN
l)(nnt a \t)\'l
r = 0,55
Berikut akan diuraikan analisis terhadap penclitian yang telah clilakukan vang meliputi analisis terhadap da ta yang digunakan, proses yang ciilaksanakan, serta hasil vang didapatkan. Analisis Data Sesuai dengan spesifikasinva, sensor N4ODISmen'Liliki resolusi temporal I sampai 2 hari. Data tiap bulan ini merupakan hasil komposit 32 hari dari data hariarl yang didapat. Hal ir-risangat bermanfaat terutama untuk men:lr'liminasi tutupan awan Vang sangat nlclllir('llgaruhi ekstraksi informasi nilai NL)\/[. \kari h:tapi walaupun data citra Modis ini sutl.rh chkomposit32hari, pengaruh a\.vanticlak lrrs.rscluruhnya dieliminasi. Data citla Sf,OT Vegetation adalah hasil komposit 10 h.rrian. Karena resolusi temporal claricitra !l'OT Vt gctairon ini ;rclalaht hari, maka pacl.rtr.r1-bulanrri a teltlaP.lf3 fi[ (setiap file ini aclai.rh irasil kornposit 10 hari). Kekurangan r'.'trtfllt'ttl .tp.tt fr.tr'l.rcitt.r hasil komposit I ,' h,rlien ini aclalah masih terdapatnr,'it rruli t'rtlrrt',sehingga ekstraksi inforrnasi NI) r'l rnasih terlratas. Analisis Proses ( L) Koreksi G eonrctrilc Pacla p-,r'l -st' s .' trt'cks i p;eometrik clil akukan registrasi lirrrl,.'r, ta rntnge , Pada penelitian ini dilakukan rt'llrstrasidari citra SPOT ke citra N,fODIS.Citr,r varrg dijadikan acuan adalah citra NlOI)lS r ,rng suclah terkoleksi geornetrik pan mempurrvai resolusi spasial vantl lebih bagus. Pcncnrp.rt;rntitik-titik untuk koreksi geometrik rnr ti ilakukan clcnganmenempatkan cli tcpi-tcpi (perimeter) daratan yang titik-titik perbatasan langsung clengan lautan, karena sejumlah tcluk c{an tanjung lebil'r mudah diidentif ik.rsi bila dibanding dengan fnenempatkan titik di tengah-tengah pulau.
Q) PenyimpananCitra
n=450
G a mb a r8 Contoh Scotterylol
178
\alLre
HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada proses ini citla MODIS yang mempunyai nilai dijital 16 bit disimpan ke
JURNAI ITENAS dalam format 8 bit. Hal mendasar yang harus diperhatikan adalah nilai dijital cih'a MODIS ini sebenarnya B bit, akan tetapi diubah formatnya ke dalam surfnceretlectnncedengan memasukkan beberapa folmuia penghitungan dan nilai beberapa parameter. Hal ini dilakukan karena perangkat lunak vang digunakan memiliki kemampuan terbatas vaitu hanva dapai mempl'oses citra dalam format 8 bit. Hasil penvimpanan dapat dilihat pada Cambar 9.
+
Gamb ar 9 P er ubahanVis ual dan Dijit al NI O D I S S u r f a c e Reflectanccl6 Bii (atas) ke 8 Bit (bawah)
(3)Thresholding TluesholdirTg merupakansuatu proses yang dilakukan untuk rnencari daerah rnana ya n g mengalami penuruna n dan penambahanindeks vegetasi.Tln'eslnlding ini se n d ir i d apat dilakukan setelah d id a p a t simpanganbaku dan rata-ratadari perubahan yang terjadi. Pada proses thresholding'l.sdidapat distribusi dari nilai NDVI yang mengalami pe r u b a h an ke arah positif (> m+ s ) d a n perubahanke arah negatif (. sertanilai --r), NDVI yang tidak mengalamiperubahan (m-s <m < m+s). Untuk thresholdinc2s koefisien
simpangan baku diganti dari 1 menjadi 2 begitu pun untuk 3s koefisien simpanganbaku diubah mr:njadi 3. Hasil proses ini ditentukan oleh selang vang diambil: distribusi nilai NDVI yang berada pada rentang selang terseb'rt adalah rrilai NDVI yang tidak mengalami perubahan. Analisis Hasil
0-)Citrs NDVI Cirra NDVI merupakan citra yang menggg,ambarkan ciistribusi nilai NDVI dari suatu u'jla'i'ah. Dari proses pembuatan citra NDVI ili didapat data statistik yang ditunjukk in pada Tabel2.Data statistik NDVI tiap bul;u, memperlihatkan bahwa nilai NDVI berkisar ;rntata -1 yang menunjukkan indeks vegetasi r:--inimum dan +1 yang menunjukkan indeks yr-.getasi maksimum. Angka -1, ditunjukkan dengan warna hitam dan +1 ditunjukkan dengan warna putih. Pada daratan Pulau Jawa sendiri terdapat nilai nuIL Hal ini mengindikasikan kemungkinan adanya au"an, asap, atau bahkan gangguan atmosfer yang menghalangi sewaktu perekaman data, sehingga didefinislkan null. Nilai rata-rata NDVI tiap bulan mengalami penurunan. Hal ini mengindikasikan terjadinya penurunan indeks vegetasi )/ang clisebabkan oleh pembukaan lahan dan musim kemarau yang berkepanjangan. Menurut catatan Badan Ivleteorologidan Geofisika (BMG), pada bulan Mei tahur, 2003 telah dibuat hujan buatan untuk mengatasi kekeringan lahan. Akan tetapi, hujan buatan tidak dapat dilakukan terus menel'us seiring adanya beberapa keterbatasan. Puncak musim kemarau berkepanjangan terjadi pada akhir bulan Juni dan Juli 2003. Pengaruh musim kemarau tampak sekali pada akhir bulan Juni menuju Juli, hal ini dibuktikan dengan menurunnya nilai indeks vegetasi rata-rata dari bulan Mei ke bulan juni. Hal ini didukung dengan laporan dari BMG bahwa pada bulan Juli angin kencang yang mengakibatkan terjadinya musim kemarau bergerak dari arah Jawa Timur menuju Jawa Barat, serta curah
779
JUR'{ALITENAS
O
hujan berada di bawah normal (BPS, 2004).
(2)ImageDifferencing Dari proses image di.fferencing didapatkan daerah-daerah vang mengalami penambahan d.an pengurangan nilai indeks vegetasi di seluruh Pulau Jawa. Tabel 3 rnemperlihatkan data statistik hasil image differencing. Dari statistik tersebut tampak bahwa nilai indeks berkisar antara -2 (indeks minimurrt) sarnpai ciengan +2 (indeks maksimuml. Tabel 2 StatistikNilai NDVI NDVI ]!IEI
ProD€rties
ND VI J U LI
NDVI JTINI
3014
Null C'elis
2 7 8|
290ri
....
il"i!---,rr. L Non-Null Cells
501244
5 At4 7 i
50t -r50
Area in hectares
1 2 5 .1i0I 0
1253692s
I 2 5137s0 L000
i.0 0 0
l 000
Marirnum
l.0 0 0
l 000
I 000
Mean
0 .9 4 3
0 898
0 E20
Median
0 992
0 992
0lit8
Std. Der
8 0 .1 ,x
o 177
( r ..109
Std. Dev. (n-l
0 .l- t8
0 .1 1 7
0 249
Minimum
Con. Eigenval
I 000
| .000
I 0i )0
Cov. Eigenval
0019
0 .0 3 1
0 0,1;1
Thbel3 Hasil Statistik Image D ffiren cing Mei -.tuli
Mei-Junt
308206
c€118
NulI
ffK!,
.iiilXggffififfiSffi li ll$$.{#jIfi'}s?i
ffi#]-r
CeIIs
Non-NulL In
Area
Hec:ales
Junl -ilul i.
+iuilffi
193(j90
295403
23) 32 7
482'i254
7385015
'12331'75
Minrmus
-2. i)00
- 2.000
- 2.000
000
2.AAr
.000
:
Maxims.
0.208
l{ean
0 1,- 2
a
Std.
D6v.
Std-
D6v.
Cor!Cov .
0.184
l'12
0.:ir 0.2i4
(n-1)
Eige.vaI Elg€nv aI
1.0c4 . fr55
,011n
0ri
0( r 0 {i4 3
Rata-rata perubahan terkecjl terjadi pada rentang rt'aktu Mei-Juni. Hal tersebut leriadi dikarenakan nilai NDVI L'ada bulan Mei dan iuni tidak mengalami perubahan secara signifikan apabila mengacu pada data
180
(3)Threshalding Setelah melakukan Proses t,nnge differencmg,maka diketahui daerah mana saja yi.g telah mengalami perubahan, baik perubahan ke arah positif (penambahan nilai indeks vegrtasi) mauPun ke arah negatif (pengurans. iir nilai indeks vegetasi). Untuk mengetahu, daerah mana yang mengalami perubaha; , positif dan negatif , maka pi'oses thresholding yang dilakukan menggul"r
i]$ ffiffii F, i',fliii$,W,|t
w* Medi,
208885
sekunder antara lain laporan cuaca dan adanya hujan buatan. Perubahan yang terjadi pun tidak terlalu signifikan' Pada rentang waktu Juni-Juli hanya teriadi kenaikan ratarata perubahan sebesar 0,002, dikarenakan pada bulan tersebut sedang terjadi puncal sebagaimana ,vang kemarau musirn dilaporkan cleh BMG.
Tabel 5 Luasan Hasil ProsesThresholding
ITENAS JT]RNAL O t'ntuk nterlsecr"khasil fhrrs/r,rldr.ang paiirr: mendekati maka dilakukan [:]enLf]c(r karrhasil tlrrrsht'itl citra N4ODIS denq.'rr tl.rta sekuncler.di .rntaranr-aadalah la1.iv;..,r" ' LAPAN (LAPAN, 2ilti-4) Sett:lah dici-rc,'rkkanberdasarkan lokasi pcnqrrrangan indeks r.egetasiTAPAN dengan h;sil tfuies&o1r/ rrrakanilai batas vanq palins nrendekati adalalr ls. Hasil tlt,tshol'idapat ciili hat 1.ada Canrbar lll.
3o Keterangari : : Rltupan veEctasl tciap t t llt lll. ln\ aLt ' laSiir Cr k t r r r t i! : tutupan vcqctasi benanrhah
I
Gambar
l0
Citra HasilThreshalding Waktu Mei-Juni
pada Rentang
(4)Validssi Proses validasi dilakukan untuk mengecek sejauh mana citra NDVI yang diolah berkorelasi dengan citra NDVI lain yang dianggap sudah valid. Data yang dijadikan acuan adalah data ciha SpOT Vegetation bulan Mei, Juni, dan |uli tahun 2003. Validasi pertama rnenggunakan metode profil. Pada citra ND\rI bulan Mei, nilai-nilai yang direpresentasikan sangat jauh berbeda di antara kedua nilai NDVI, baik itu untuk kawasan Pansela (sepaniang pantai selatan Pulau fawa) yang merupakan kawasan konservasi, Pantura (sepaniang pantai utara Pulau Jawa) yang merupakan kawasan perindustrian dan tambak, dan Sentral (sepanjang pertengahan Pulau fawa) yang merupakan kawasan permukiman dan hutan. Adapun untuk nilai NDVI bulan funi terdapat beberapa kemiripan trend graftkyang menunjukkan bahwa nilai NDVI tidak sama, akan tetapi terdapat kecenderungan citra untuk merepresentasikan nilai NDVI yang sama. Untuk citra NDVI bulan fuli terdapat beberapa kesamaan nilai NDVI di samping tread data yang hampir sama. Pada kawasan Pansela nilai-nilai NDVI menuniukkan nilainilai tinggi yang konstan. Hal ini terjadi karena obyek Pansela masih mumi: kawasan ini adalah kawasan konservasi. Untuk kawasan Pantura nilai-nilai NDVI yang direpresentasikan berada pada level yang ekstrim antara kecil dan besar. Hal ini disebabkan kawasan Pantura merupakan kawasan industri dan banyaknya pembangunan di kawasan tersebut. Untuk kawasan Sentral nilai NDVI cenderung bergradasi antara nilai yang tinggi dan rendah, karena kawasan ini merupakan kawasan gabungan antara permukirnan dan hutan, Validasi yang kedua dilakukan dengan membuat scatterplot. Scatterplot dibuat untuk mengetahui distribusi nilai NDVI antara kedua citra secara grafis. Hat lain yang akan didapat dari pembuatan scatterplot adalah nilai korelasi antara kedua citra yane selaniutnya dapat digunakan untuk mengecek apakah korelasi antara dua buah
181
O
ITENAS JURNAL
variabel signifikan secara statistik. Untuk melihat signifikansi korelasi yang ada, maka dilakukan pengujian statistika menggunakan statistik uji (Harvey, 1994):
.=16J,'f-'X 2 \1-rl |
(3)
r adalah koefisien korelasi dan n adalah jumlah sampel. Hipotesis yang diuji: Hs:r:0; H1 :r*0 H0 ditolak ilka z s z dsz dengan tingkat signifikansi pengujian sebeshr a. Pada pengecekan nilai NDVI citra MODIS dan SPOT Vegetation, terlebih dahulu lahan dibuat beberapa kelas tutupan mayoritas untuk mengetahui sejauh mana kelas tutupan lahan yang dibuat berhubungan dengan kelas yar:.g sama pada citra yang berbeda. Adapun kelas yang dibuat yaitu permukiman, hutan, dan perairan. Dengan menggunakan a sebesar 5% diperoleh hasil pengujian seperti tersaji pada Tabel 6. Tabel 6 Hasil Pengujian Korelasi antara NDVI Tutupan Lahan MODIS dan SPOT Vegetation
Kelas Permukiman Perairan Hutan
n r z 450 0,55 18,49 200 0.1 1 .9 9 150 0.5 9.42
Kesimoulan Ho ditolak Ho ditolak Ho ditolak
Keterangan:z o..r: 1,96
Hasil penguiian memperlihatkan bahwa korelasi antaranilai NDVI pada tutupan lahan permukimao perairan, dan hutan pada citra MODIS dengan citra SPOT Vegetation signifikan secara statistik. Hal ini berarti bahwa dengan me.nggunakan data SPOT Vegetation sebagai acuan, maka data tutupan vegetasi yang diperoleh dari data MODIS adalah valid. KESTfr]PALAN Indeks vegetasi bulan Mei cenderung merata di semua daerah di Pulau lawa. Penyebaran indeks vegetasi tingg menyebar 182
sangat rapat, kecuali di wilayah perkotaan. Padabulan Juni teriadi sedikit penurunan nilai NDVI untuk wilayah Jawa Barat bagian selatan, sedangkan untuk wilayah Jawa Tengah dan fawa Timur penurunan nilai NDVI terjadi di wilayah perbatasan keduanya. Pada bulan Juli indeks vegetasi mengalami penurumn yang cukup signifikan di seluruh wilayah Pulau Jawa. Karakteristik perubahan cenderung berpola mengarah ke wilayah utara untuk lawa Barat sedangkan untuk wllayah Jawa Tengah berpola menyebar untuk wilayah utara dafl'Selatan.Adapun untuk wilayah lain di provinsi ini cenderung tersebarsecaraacak. Untuk wilayah Jawa Timur perubahan yang terjadi cenderung berada di tengah-tengah wilayah. Karakteristik NDVI citra MODIS hasil pengolahan cenderung merepresentasikan nilai NDVI yang ekstrim, baik untuk nilai maksimum maupun nilai minimum dibandingkan dengan nilai NDVI ya g diperoleh dari citra SPOT Vegetation yang bervariasi. Dari hasil validasi diperoleh kesamaan nilai NDVI untuk tutupan lahan hutan dan permukiman, sedangkan untuk tutupan lahan perairan nilai NDVI antara citra MODIS dan SPOT Vegetation berbeda. Hasil image dffirencing menunjukkan nilai perubahan berkisar antara -2 (indeks minimum) sampai dengan +2 (indeks maksimurn). Nilai rata-rata perubahan mengalami kenaikan pada rentang waktu Juni-Iuli sebesar0,02, dafi rata-rataperubahan pada rentang waktu Mei-funi sebesar0,115.
DAFTAfr PASTAKA Agustiansyah, Y. 20(X. Perbandingan Metode lmage Dffirencing dengan ChangeVector Analyst untuk Pemantauan Tutupan Vegetasi di Sungai Citarum. Skripsi. Jurusan Teknik Geodesi ITB Badan Pusat Statistik (Bf5) Indonesia dalam Angka.
diakses tanggal 30 Agustus 2004. MODISweb
JURNAIITENAS O draksestanggal20 Agustus 2004. Harver-,B.R.1994.PracticalLeastSquaresand Stahaticsfor Surveyors.Monograph L3. Schoolof Surveying. University of New South lVales, Kensington, NSW. Kehati. 2003.Siapa Tahu Berapa Luas Hutan Kita. Panduan Konservasi Aiam. InKompas.2002.PerubahanLuas Hutan donesia.Terbit tanggal 22 Mei. LAPAN. 2004.PemantauanLahan Kering di Pula u Jawa P eriode Mei-Jul i 2 0 0 4 . d ia k s e s tanggal 12 Agustus 2004. Sader,S.A. 2001.The Comparison of Image Differencing Method. diakses tanggal 9 Oktober 2004. Sinar Harapan. 2003.DeforestrasiSungguh
Mencengangkan.Terbit tanggal14 April. Uebelherr,J. 2002.Application of NDVI: Brief Description & History diaksestanggal 20 Agustus 2004. WALHI. 7998. diakses tanggal 30 Agustus 2004. Weier, J. & Herring, D. 200L.Measuring Vegetation (NDVI & EVI). diaksestanggal 20 Agustus 2004. Wikantika, K. 2003.Melestarikan Keanekara g a ma n Ha y a t i I n d o n e s ia D e n g a n Tekno;:rgi Penginderaan Jauh. Orasi ilmiali PadaSidangTerbuka Penerimaan MahasiswaBaru 2003,Institut Teknologi Bandrilg.
183
JUR}IAI ITENAS INDEKS PENGARANGVOLAME 8 Aan Haryana, Studi Eksperimental Penyerapan EnergipndnTabungdan Struktur Selular Akibnt BebanLateral,7 - 13 Abdul Hakim Halim, ModelPenjadualanuntuk Fahriknsidnn PerakitanpadaFlotu Shop2 Mesin denganKriteria Minimasi Totsl Wakttt Tinggal Aktual, 94 - 103 Abinhot Sihotang,KontribusiTerakBaja (Ste,:I Slag)terhadnpKekuntanTeknnBetonMutu Tinggi (High Strength Concrete),29 - 33 Achmad Zainal Abidin, PemodelanSifnt ViskometrikProdukEstolida- Asam Oleat se b n g a iB nhan Dasar P elurnasM e s t n Otomotif,34 - 41. Agung 8.H., Studi ReduksiGanggunnSpekel pndnCitrn Satelit/ERS-I SARdenganFilter Lee,Frost dan TransfarmnsiWaztelet, 104- 110 Agus Ristono,AplikasiAlgoritma Bond Energy untuk Perancangan Tataktsk Terdistribusi ynng Mempertimbangkan Material Flotu Pnttern,77 - 85 Alex Saleh,ModelPenjadtualan untuk Fabrikasi Perakitan dan pnfla FlozuShop 2 Mesin dengnnKriteria Minimasi Total Waktu TinggalAktual, 94 - 1.03 Aristianto MMB, PermeableCeramicPaaing from BeneficiatedFeldsparand lts ByproductNIaterials,l5S - 163 lmpednnsi BambangAnggoro, Studi Y'arakteristik Impuls padaElektrodaPentanahanBatang Tunggal,36 - 93 Ba m b a n g K. Hadi, S tudi E ksperin t e n t a l PenyerapanEnergi pada Tabung dan Struktur SeIuIarAkibat BebnnLaternl, 7 -13 Cherry Yulian K., SimulasiAliran Campuran Udara,BahanBaknrCair dan BahanBakar GasdnlnruSaluran lsnp, 1"'1.1. - 11.6 Dadan Muliawandana, SimulasiPengaruh PengirimSistem KuantisasipadaBasebnnd w-cDMA, 117 -'1.21. Danang Parikesit, A Proposalfor Mensuring Benefitln Urban Road Land Deuelopment Project:A Caseof Padnng,West Sunmtra, 133 - 139
184
Dewi Kania 9ari, Studi PerubahanTutupan VegetnsiPulau laua MenggunakanCitra Modis Multitempral, \73 - 183 Dewi Sawitri, Mnnusia dalam Pengemhangan Wilayah BerbasisSumberdayaLokal: SehuahKajian Teoritis,43 - 52 Dicky Dermawan, Pemodelan Sifat Viskometrik Produk Estolida- Asam Olent sebagai Bnhsn Dasar PelumasMesin Otomotif, 34 - 41. Dwi Aryanta, Analisis EkualiserpadaKanal FadingRayleigh,1.64- 172 Emi Yudanrngtyas,Kontrol PosisiPermanent Ma g n t i S y n c h ro n o u sMo t o r ( P S M ) Me n g g rt n a k n nK o n t ro le r P I A d a p t i f Berhcs,.inringnnSynrafTiruan,'L- 6 Gun Gun C,,inawanHudma, Shldi Perubahan Pulaulaua Menggunakan Tuhryn,t\iegetasi Multitemporal,lTS- 183 Citrn |,4c,dis Rute danPenjadualan Hari Adianto, Penentuan T u juan p a d a i1 B u n h T ru k d e n g a n Me min t mn s t T o t n l d e n g a n W a k t u (Ma k e s T : t t nS)t u d i K a s u s :UD Be r h a s i l - 59 Pekalongnn,53 Helen Gracel\lantiri, AnnlisisStrukturRangkn B a ja d e n g n n P e n g n k uK o n s e n tr i sd a n EksentrrsTipe X (X-Brace)padaDaktilitas Terbatasterlndnp Gempa),23 - 28 Henry PantasPanggabean,AlgoritmnSimuIateciAnrtenlinguntuk penjadualanlob padaMetn Ptralelyang ldentik dan Tidak ldentikrlengnnMulti Kriteris,1.4- 22 H. Dwijo n o , P e n g g u n a a nMik ro k on t r o l e r ATB?CSIuntuk SistemDiagnosisFungsi Ginjal, 148 - 1,52 Indra Noer Hamdhan, AnalisisFaktorBeban PiIeHeadpadaStruktur Berdasarknn Reaksi Pantni di Indonesin(Studi Lepns Anjungan Kasus:Anjungan Tipe lacket Manned), 6 0 -6 7 Irwan Noezar, PemodelanSifat Viskometrik Produk Estolida- Asam Oleat sebagai BahanDasnr PelumasMesin Abmotif, 3 +- +L
