citra satelit

Jurnal Agrikultura 2010, 21(1): 85-92

Penetapan Kelembaban, Tekstur Tanah dan ..., Abraham Suriadikusumah

Penetapan Kelembaban, Tekstur Tanah dan Kesesuaian Lahanuntuk Tanaman Kina (Chinchona spp.) di Sub Das Cikapundung HuluMelalui Citra Satelit Landsat-TM Image

Abraham Suriadikusumah1 dan Aryupti Pratama21*Jurusan Ilmu Tanah dan Sumberdaya LahanFakultas Pertanian Universitas Padjadjaran

2

Alumni Fakultas Pertanian Universitas Padjadjaran

*Korespondensi: [email protected]

ABSTRACT

Identification of Soil Moisture, Soil Texture and Land Suitabilityfor Quinine (Chinchona spp) on Upper Sub-Watershed CikapundungThrough Landsat TM ImageThe use of Landsat TM satellite imagery has been widely used in agriculture,especially in terms of assessment or the identification of land surface cover such asvegetation, land use, slope, water puddles and streams, and other cover. This studywas conducted to find out how far Landsat TM could identify soil moisture, soiltexture, and land suitability analysis for quinine (Chinchona spp.) on upper subwatershed Cikapundung in Bandung District West Java at 1000-1500 m above sealevel. The study was used descriptive analysis through image interpretation by

Normalized Difference Soil Index Image Method,

Tasseled Cap Image

Transfromation: Wetness Index model, field observation /ground check andlaboratory analysis. The results showed that Landsat TM image interpretation onupper sub watershed Cikapundung was capable to identify soil moisture and soiltexture at accuarcy level of 57.14 % and 42.85 % respectively. Land characteristicson upper sub watershed Cikapundung was moderately suitable (S2) for cultivatingquinine in the surface of 68,69 ha.

Keywords:

Landsat-TM image, Land Suitability, Quinine.

ABSTRAK

Penggunaan citra satelit Landsat TM telah banyak digunakan dalam bidangpertanian, terutama dalam hal penetapan atau identifikasi tutupan permukaan lahanseperti vegetasi, penggunaan lahan, kemiringan lereng, genangan air dan sungai, sertatutupan lainnya. Studi ini bertujuan untuk mengetahui sejauh mana citra satelitLandsat TM dapat mengidentifikasi kelembaban dan tekstur tanah serta analisiskesesuaian lahan tanaman kina (Chinchona spp.) pada Sub-DAS Cikapundung Huludi Kabupaten Bandung Jawa Barat dengan ketinggian tempat 1000-1500 m di ataspermukaan laut. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisisdeskriptif melalui interpretasi citra dengan membuat citra Normalized Difference SoilIndex (NDSI), citra transformasi model Tasseled Cap: Wetness Index, surveylapangan dan analisis laboratorium. Hasil studi menunjukkan bahwa interpretasi citrasatelit Landsat-TM dengan menggunakan pendugaan citra transformasi, dapatmengidentifikasi kelembaban tanah dengan tingkat akurasi 57,14 % dan untuktekstur tanah sebesar 42,85 %. Karakteristik lahan pada Sub-DAS Cikapundung Huludikategorikan cukup sesuai (S2) untuk pengembangan tanaman kina dengan luasanarea sebesar 68,69 ha.Kata kunci: Citra Landsat TM, Kesesuaian Lahan, Kina.

85


PENDAHULUAN


cukup banyak membantu dan mendekati kondisi dilapangan (Hazarika et al,. 2001).

Pemanfaatan teknologi penginderaan jauhmerupakan alternatif yang dapat memberikaninformasi dalam perencanaan tataguna tanah yangbaik karena dapat diperoleh dengan mudah, cepat,dan periodik, serta mudah dalam pengolahandatanya. Data dari penginderaan jauh satelit telahbanyak digunakan untuk tujuan tertentu, antara lainseperti identifikasi penggunaan dan karakteristiklahan. Satelit merekam data secara periodik danberkesinambungan, hal ini memungkinkan melihatkondisi karakteristik dan penggunaan lahan yang adasecara kontinyu serta memantau perubahannya,sehingga bermanfaat bagi perencanaan penggunaanlahan yang akan diterapkan.Salah satu jenis data hasil penginderaan jauhmelalui satelit adalah citra land Satelit-ThematicMapper (Landsat-TM). Pengkajian penggunaan dankarakteristik lahan lebih efektif dan efisien jikamemanfaatkan data digital citra satelit yangmempunyai saluran (band) spektral yang sensitifterhadap hal tersebut, seperti halnya dengan datayang berasal dari citra Landsat-TM. Data citraLandsat-TM merupakan salah satu sarana yang dapatdigunakan dalam inventarisasi sumber daya alam,dimana dimanfaatkan dalam sembilan sektor pemba-ngunan yang meliputi sektor pemetaan, geologi,perencanaan, studi wilayah, studi perkotaan,kehutanan, irigasi, pertanian dan pendugaanperubahan penggunaan lahan (Indroyono, 1995).

Kelembaban dan tekstur tanah adalah duakarakteristik lahan penting untuk pertumbuhantanaman, terkait dengan penyediaan air bagitanaman serta perkembangan akar tanaman. Dengandiketahuinya karakteristik lahan ini, maka akanmemudahkan pemilihan dan penetapan komoditasyang sesuai untuk dikembangkan di suatu wilayah.Selanjutnya beberapa karakteristik lahan ini akandikelompokkan menjadi kualitas lahan yang nilainya(besarannya) akan menentukan kelas kemampuanlahan untuk komoditas tertentu.Sub DAS Cikapundung yang terdapat diKawasan Bandung Utara (KBU) merupakan bagiandari DAS Citarum Hulu. Sub DAS ini bersama keempat sub DAS lainnya, yaitu DAS Cirasea, DASCitarik, DAS Cisangkuy, dan DAS Ciwidey telah dansedang mengalami degradasi lingkungan yang serius,terutama meningkatnya erosi dan sedimentasi. Salahsatu usaha konservasi tanah dan air denganpenanaman kina telah dikembangkan di wilayah inidengan luasan sebesar 3.859 hektar (DinasPerkebunan Propinsi Jawa Barat, 2003).Tanaman kina (Chinchona spp.) merupakantanaman perkebunan agro-industri yang memilikinilai ekonomis. Kulit kina sejauh ini masihdibutuhkan dunia, terutama sebagai bahan obatmalaria. Walaupun penyakit malaria kini dinyatakansudah tak begitu banyak di dunia, namun berbagaiproduk yang membutuhkan kina sebagai bahan

Hasil penelitian Wahyunto

et al.

(1995),

dasarnya masih banyak, misalnya sebagai bahan

menunjukkan bahwa penggunaan lahan, kemiringanlereng, dan erosi dapat diidentifikasi dengan baikmelalui citra Landsat-TM. Hasil penelitian Nurcita(1999), menunjukkan bahwa penyebaran peng-gunaan lahan padi sawah dapat diidentifikasi dengantingkat akurasi yang tinggi melalui citra Landsat-TM, dan Afzal (2005), mengemukakan bahwapenggunaan lahan dapat diidentifikasi dengan baikmelalui citra Landsat-TM. Hasil-hasil penelitian diatas dapat membuktikan, bahwa citra Landsat-TMmempunyai kemampuan dalam hal mengidentifikasipenggunaan dan karakteristik lahan.

baku obat penyakit jantung, minuman ringan, garamkina, campuran bahan peledak, kosmetika, dan lain-lain (Santoso et al., 2004). Mengingat banyaknyafungsi dan manfaat dari tanaman kina ini,keberadaanya harus dipertahankan dan selanjutnyadikembangkan di lahan yang sesuai. Oleh karena itupenelitian ini dilakukan untuk menentukankemampuan citra satelit Landsat-TM dalam meng-identifikasi tekstur tanah dan kelembaban tanah,serta menganalisis kemampuan lahan atau dayadukung lahan untuk pengembangan komoditasperkebunan, khususnya kina di Sub DAS

Untuk kepentingan pemetaan,

remote

Cikapundung Hulu.

sensing hanya baik untuk tingkat ketelitian (skala)

1:50.000 atau lebih besar dari itu. Aplikasi padapemetaan di India (Manchanda et al., 2002),memperlihatkan hasil yang kurang memuaskan daribeberapa karakteristik lahan yang diidentifikasi.Namun dalam penetapan tingkat bahaya erosi diDAS Mae Ao Thailand, penggunaan citra satelit

86

METODE PENELITIAN

BahanKajian dilakukan di lahan pada kawasan Sub DASCikapundung 2002) Path Hulu (Cigulung-Maribaya) denganmenggunakan citra satelit Landsat-TM (



22 Row 65. Studi dilakukan berpedoman pada PetaLereng (2001) skala 1 : 100.000, Peta Tanah (2001)skala 1 : 100.000, Peta Rupa Bumi Indonesia (RBI,2001) skala 1 : 100.000 data curah hujan 10 tahunterakhir dari stasiun pengamat hujan di wilayahdaerah penelitian.Analisis CitraAnalisis citra meliputi Pre-processing/persiapan, laluproses klasifikasi untuk ekstraksi informasi yangsecara otomatis dengan menggunakan nilai digital.Selanjutnya pembuatan citra Normalized DifferenceVegetation Index (NDVSI), yang ditujukan untukmemisahkan lahan menurut vegetasi, dengan rumus:NDVI = (SWIR - NIR) / (SWIR + NIR)dimana:

Analisis LaboratoriumSampel tanah hasil pengeboran akan dianalisis untukmengetahui kelas kelembaban tanah, kelas teksturdan informasi tingkat kesuburan tanah yang dimintaoleh persyaratan tumbuh tanaman cengkeh.Informasi lain yang didapatkan dari peta-petatematik, survey lapangan, dan data-data sekunder,selanjutnya dianalisis sehingga diketahui kualitassuatu lahan.Analisis Kesesuaian Lahan Untuk Tanaman KinaKesesuaian lahan untuk tanaman kina dilakukandengan mengikuti metode kesesuaian lahan dariPusat Penelitian Tanah dan Agroklimat (2003).Kesesuaian lahan ini ditetapkan melalui penilaianterhadap kualitas lahan dari suatu daerah denganpersyaratan tumbuh suatu tanaman melalui sistem

SWIR =

short

wave infrared

(saluran

matching (Hardjowigeno dkk., 2007)

NIR

=

inframerah pendek, saluran 5 dan 7)near infrared (saluran inframerahdekat, saluran 4)

Pemetaan/Penyebaran SpasialPemetaan dan penyebaran spasial karakteristik lahandilakukan dengan menggunakan program Sistem

Nilai indeks mempunyai rentang -1.0 hingga1.0. Nilai yang mewakili vegetasi pada rentang < -0.1sedangkan > 0.1 mewakili tanah tanpa tutupanlahan. Berikutnya adalah pembuatan citra

Informasi Geografis ArcGis V.9.3.

HASIL DAN PEMBAHASAN

transformasi model Tasseled Cap

berdasarkan

Kondisi Umum Daerah Penelitian

konsep Kouth & Thomas (1976) yang dirancanguntuk memantau daerah pertanian (Purwadhi,2001). Model Tasseled Cap didasarkan pada bidangdasarnya yaitu bidang lahan dengan nilai kecerahantanah. Wetness Index adalah salah satu model yangterdapat pada Tasseled Cap khusus untuk penilaiankelembaban tanah. Rumus Wetness Index TasseledCap adalah:I1*(0.1393) + I2*(0.2249) + I3*(0.4036) +I4*(0.2517) + I5*(-0.7013) + I6*(-0.4573)Dimana: I1= Band 1, I2=Band 2, I3=Band 3, I4=Band 4,I5=Band 5, I6=Band 6

Survey dan Pengamatan LapanganSurvey lapangan dilakukan untuk mngetahui danmenguji hasil interpretasi citra terhadap identifikasikarakteristik lahan. Penentuan titik-titikpengamatan pada survai lapangan dilakukan pada

Sub-DAS Cigulung-Maribaya merupakan Sub-DASbagian utara dan barat DAS Cikapundung yangsecara administratif berada di Kecamatan LembangKabupaten Bandung dan melewati tiga desa, yaituDesa Mekarwangi, Cibodas, dan Suntenjaya. Sungaimempunyai debit maksimum rata-rata 7.16 m3 perdetik per tahun (Krishna et al., 2007). Secarageografis Sub-DAS Cigulung-Maribaya terletak pada107o3855 BT dan 6o4918 LS dengan luas 3498,467ha.Kondisi iklim Kecamatan Lembangtermasuk tipe iklim C (agak basah) menurut klasi-fikasi Schmidt-Fergusson. Curah hujan rata-ratadalam 10 tahun terakhir adalah 1.896 mm per tahun,dengan curah hujan terendah 1377 mm tahun-1 dantertinggi 2.610 mm tahun-1. Besarnya curah hujanyang ada di lokasi penelitian ini cukup untukmemenuhi kebutuhan tanaman akan air, namunkarena lokasi yang berlereng menuntut kehati-hatian di dalam usaha tani dan pengolahan tanahnya

titik yang dinilai dapat mewakili area tersebut

(Kartasapoetra

dkk., 1986). Musim hujan

dengan mengambil 10 % dari area penelitian.Pengamatan lapangan dilakukan dalam bentukpemboran tanah dan pengambilan sampel tanah,pengumpulan data iklim, dan wawancara denganpenduduk di daerah penelitian.

87

berlangsung pada bulan November sampai denganApril, dan musim kemarau pada bulan Juni sampaidengan Oktober, dengan suhu 20 oC -21oC. Tingkatkelembaban udara berkisar antara 83 % s/d 88 %.



Tanah yang berada di lokasi penelitian didominasioleh ordo Andisol dan Inceptisol.

Tabel 1. Perbandingan Kelas Kelembaban Tanah

Penentuan Kelembaban TanahAnalisis citra model Tasseled Cap mengklasifikasikan

No

Kodesampel

Kadarair

Kelas Kelembaban

Tabel Citra

Penilaian

kelembaban tanah menjadi beberapa kelas: tanahbasah, tanah lembab, tanah kering; berdasarkan padaperbedaan warna dari nilai digitalnya. Semakin besarnilai digital maka menunjukan kelembaban tanahyang tinggi, karena semakin terang warna yangdihasilkan (Gambar 1). Air lebih banyak menyerapgelombang inframerah dekat dan gelombang merah,tetapi lebih banyak memantulkan gelombang biru

1234567

K2K3K4K5K6K7K8

45,07 %42,06 %20,32 %29,70 %30,80 %28,30 %65,70 %

BasahBasahLembabLembabLembabLembabBasah

BasahBasahKeringKeringLembabLembabLembab

SesuaiSesuaiTidak sesuaiTidak sesuaiSesuaiSesuaiTidak sesuai

dan hijau, sehingga air nampak biru atau biru

kehijauan. Adanya air dalam sedimen terlarut(tanah), akan memantulkan gelombang yang lebihpanjang (gelombang inframerah dekat), sehinggatampak lebih terang.Dari hasil analisis laboratorium, kelaskelembaban tanah ini berhubungan erat dengan nilaipF, yakni tanah basah dengan nilai pF > 2,54, tanahlembab dengan pF antara 2,54-4,2; dan tanah keringmemiliki nilai pF > 4,2. Pengelompokkankelembaban tanah ditujukan untuk mengetahuikesediaan air tanah untuk tanaman.Identifikasi kelembaban permukaan tanahhasil interpretasi citra satelit, selanjutnya di diuji dandibandingkan dengan hasil penetapan dilaboratorium untuk mengetahui akurasi citraterhadap karakteristik lahan ini (Tabel 1).

Dari tujuh sampel yang dianalisis, hanyaempat sesuai dengan hasil identifikasi citra sehinggatingkat keakuratan citra transformasi model TasseledCap adalah 57,14 %. Tingkat akurasi tersebutrendah, di bawah tingkat akurasi minimal 80 %.Penentuan Kelas Tekstur TanahGambar 2. menunjukan citra model Tasseled Capyang sudah dibagi menjadi 3 kelas kelembaban akandijadikan dasar untuk penentuan kelas tekstur akanmengikuti kelas kelembaban tanah, dengan asumsitanah tanah yang bertekstur halus akan mempunyaikelembaban yang tinggi sedangkan tanah berteksturkasar sebaliknya. Pembagian tekstur adalah agakhalus untuk tanah basah, sedang untuk tanah lembabdan agak kasar untuk tanah kering.

Gambar 1. Peta tematik berdasarkan kelas kelem baban tanah

88



Gambar 2. Pengelompokan Tekstur Tanah di Area Penelitian

Proses penilaian akurasi untuk teksturdilakukan berdasa rkan pada tingkat kelembabannya,dengan asumsi semakin besar kandungan airnyamaktekstur tanah akan semakin halus. Lempungdikategorikan ke dalam tekstur agak halus, sedang,agak kasar, maka penilaian pun hanya dikategorikanke dalam tiga kelas tersebut. Perbandingan kelastektur yang diperoleh dari tingkat kelembaban hasilanalisis citra Tasseled Cap dengan sampel tanah hasilanalisis laboratorium yang telah disesuaikan dengansegitiga kelas tekstur terdapat pada Tabel 2.

Tabel 2. Perbandingan Kelas Testur Tanah

Dari tujuh sampel yang dianalisis hanya tigayang sesuai dengan hasil identifikasi citra atau hasilyang dilihat berdasarkan tingkat kelembabannya.Dengan akurasi 42.85 % maka tingkat akurasi citradalam mengidentifikasi tekstur tanah adalah rendah,di bawah tingkat akurasi minimal yang baik yaitu 80persen.Penilaian kelembaban tanah yangseterusnya diturunkan menjadi penilaian kelastekstur tanah, tidak hanya berdasarkan kepadaperubahan nilai digital pada model citra Tasseled

No

Kode sampel

Hasil analisis

Kelas Tekstur

Penilaian

Segitiga tekstur

Kelembaban

1234567

K2K3K4K5K6K7K8

Lempung liat berpasirLempung liat berpasirLempung berpasirLempung liat berpasirLempung liat berpasirLempung berpasirLempung liat berpasir

agak halusagak halusagak kasaragak halusagak halusagak kasaragak kasar

agak halusagak halusagak kasaragak kasarsedangsedangsedang

MasukMasukMasukTidak masukTidak masukTidak masukTidak masuk

89



Cap saja, mengingat metode ini hanya berdasarkannilai digital yang keluar atau dipantulkan olehobyek. Banyak parameter yang bisa mempengaruhitingkat akurasi dalam penilaian kelembaban tanah,antara lain suhu, curah hujan/tahun, lereng, bahanorganik, sudut elevasi matahari dan lamanyapenyinaran.Penginderaan jauh (Landsat-TM) hanyasebuah media yang kita dapat manfaatkan dalampenilaian karkteristik lahan secara umum. Selain itukita dapat mengurangi biaya survei yang tinggimeskipun observasi lapangan mutlak diperlukan.Kesesuaian Lahan Untuk Tanaman KinaTerdapat 12 Satuan Peta Lahan (SPL) di daerahpenelitian hasil dari tumpang-susun (overlay) antaraPeta Tanah, Peta Lereng, dan Peta PenggunaanLahan masing pada skala yang sama (1:100.000)untuk dinilai kesesuaian lahannya pada tingkat kelas.Seluruh SPL memiliki faktor pembatas, baik faktorpembatas permanen maupun faktor pembatassementara pada beberapa karakteristik/kualitaslahannya. SPL yang mempunyai karakteristrik lahanyang tidak dapat diperbaiki, tidak akan mengalamiperubahan kelas kesesuaian, SPL ini dapat dikatakanmempunyai faktor pembatas permanen, sedangkanyang dapat diperbaiki, kelas kesesuaian lahannyadapat berubah menjadi satu atau dua tingkat lebihbaik.Proses penilaian kesesuaian lahan dilakukan padatingkat kelas dengan mencocokan karakteristiklahan yang ada pada setiap SPL dengan karakteristiklahan yang diperlukan untuk tanaman kina di setiapSPL (Pusat Penelitian dan Pengembangan Tanah danAgroklimat, 2003). Hasil penilaian kesesuaian lahan

dapat dilihat pada Tabel 3.

Satuan Peta Lahan 3, 5, 6, 7 dan 12berdasarkan kriteria kesesuaian lahan tanaman kinatermasuk kelas tidak sesuai (N) karena memilikifaktor pembatas permanen yang sifatnya sangat sulitdiatasi atau tidak ekonomis untuk diperbaiki yaitukemiringan lereng yang lebih dari 30 %. Begitu jugahalnya dengan SPL 9 yaitu termasuk kelas N denganfaktor pembatas permanen berupa kedalamamefektif tanah yang dangkal dan bahaya erosi yangsangat berat.Satuan Peta Lahan 1, 2 dan 4 termasuk kelassesuai marginal (S3) dengan faktor pembatas pHtanah. Kemasaman tanah bukan faktor pembataspermanen dan dapat diperbaiki dengan carapengapuran. Dengan demikian kelas kesesuaianlahan SPL tersebut berpotensi untuk berubah satutingkat lebih baik yaitu kelas cukup sesuai (S2) ataubahkan dua tingkat lebih baik menjadi kelas sangatsesuai (S1). Peningkatan ini terutama jikapengelolaan yang lain seperti pemupukan dilakukanjuga untuk meningkatkan pH tanah sampai tingkatoptimal untuk ditanami kina yaitu 5,8. SPL 8, 10,dan11 termasuk kelas cukup sesuai (S2), namunmemiliki faktor pembatas permanen yaitukedalaman efektif dan tekstur sehingga tidakberpotensial menjadi kelas sangat sesuai (S1).Dengan tersedianya informasi kesesuaianlahan untuk tanaman kina di setiap SPL, maka luaslahan yang dapat diusahakan atau dikembangkanuntuk tanaman ini adalah (Gambar 3) 1.499,963 hayang termasuk kelas tidak sesuai (N), 557,031 hayang sesuai marginal (S3) tetapi berpotensial menjadicukup sesuai (S2), dan 1.441,351 ha yang cukup

Tabel 3. Kesesuaian Lahan Tanaman Kina Pada Setiap Satuan Peta Lahan

No

1234567

Satuan Peta Lahan

Hutan, Kemiringan 15 30 %, IncepticolHutan, Kemiringan 15 30 %, AndisolHutan, Kemiringan > 30 %, AndisolHutan Pinus, Kemiringan 15 30 %, AndisolSemak Belukar, Kemiringan > 30 %, AndisolHutan Pinus, Kemiringan > 30 %, AndisolTegalan, Kemiringan > 30 %, Andisol

Luas (Ha)

95,43865,404213,32396,189106,568152,705599,280

Kelas KesesuaianAktual PotensialS3 S2S3 S2N NS3 S2N NN NN N

8

Tegalan, Kemiringan 3 8 %, Andisol

260,951

S2

S2

9101112

Tegalan, Kemiringan 15 30 %, AndisolTegalan, Kemiringan 0 3 %, AndisolTegalan, Kemiringan 8 15 %, AndisolHutan, Kemiringan > 30 %, Inceptisol

77,036441,276739,124351,054

N NS2 S2S2 S2N N

90



Gambar 3. Peta kesesuaian lahan SPL untuk tanaman kina di Sub-DAS Cigulung-Maribaya

sesuai (S2) tetapi tidak potensial menjadi sangatsesuai (S1).

SIMPULAN DAN SARAN

SimpulanInterpretasi citra satelit Landsat-TM dapatmengidentifikasi kelembaban tanah dan teksturtanah pada sub-DAS Cikapundung masing-masingdengan tingkat akurasi 57.14 % dan 42.85 %, lebihrendah daripada tingkat akurasi minimal. Di daerahpenelitian terdapat 1.998,382 ha lahan yang sesuaidiusahakan atau dikembangkan untuk tanaman kinadengan tingkat kelas kesesuaian lahan sesuaimarginal (S3) tetapi berpotensial menjadi cukupsesuai (S2) seluas 557,031 ha, dan cukup sesuai (S2)tetapi tidak potensial menjadi sangat sesuai (S1)seluas 1.441,351 ha. Lahan yang tidak sesuai untukdiusahakan atau dikembangkan tanaman kina seluas1.499,963 ha.SaranSebaiknya dilakukan penelitian serupa denganmenggunakan metode yang lebih akurat denganmemasukan variabel lain seperti topografi, sudutelevasi matahari, lamanya penyinaran dan faktor-faktor lain yang mempengaruhi kelembaban tanah.Perlu dilakukan penilaian kesesuaian lahan dengankarakteristik lahan yang lebih detil baik secara fisikmaupun ekonomi sehingga dapat dijadikan

91

rekomendasi kepada para pemilik lahan untukmengelola lahan miliknya.

DAFTAR PUSTAKA

Afzal, M. 2005. Identifikasi Penggunaan LahanMelalui Interpretasi Citra Landsat-TM diKecamatan Pamijahan Kab. Bandung.Skripsi (tidak dipublikasikan) FakultasPertanian Unpad. Bandung.Hardjowigeno, S dan Widiatmaka. 2007. EvaluasiKesesuaian Lahan dan PerencanaanTataguna Lahan. Gadjah Mada UniversityPress. 352 halaman.Hazarika, M Kumar and K Honda. 2001. Estimationof soil erosion using remote sensing andGIS, its valuation and economic implicationson agricultural production. Proceeding of10th International Soil ConservationOrganization Meeting in Purdue University,pp.: 10901093; editors: D.E. Stott, R.H.Mohtar and G.C. Steinhardt.Indroyono, S. 1995. Remote sensing technology inIndonesia. CV. Script. Yogyakarta. 348 pp.Kartasapoetra, AG. 1986. Klimatologi: Pengaruhiklim Terhadap Tanah dan Tanaman, BumiAksara. Jakarta. 134 halaman.Krishna, NP dan P Oktavtia. 2007. PengelolaanSumber Daya Air Terpadu MelaluiPengembangan Kebijakan PembangunanBerkelanjutan di Cekungan Bandung. Jurnal



Perencanaan Wilayah dan Kota, Vol. 18 No.2 Agustus 2007; hal.: 1-32. InstitutTeknologi Bandung.Kuehn, F. 2000. Introductory Remote Sensing

untuk Komoditas Pertanian. Balai PenelitianTanah. Bogor. 154 hal.Santoso, J, N Toruan-Mathius, U Sastraprawira, GSuryatmana dan D Saodah. 2004.

Principles and Concepts. Routledge. 215 pp.

Perbanyakan tanaman kina

Cinchona

Lillesand, TM and RW Kiefer. 1994. Remote SensingAnd Image Interpretation, 3rd Ed. JohnWiley & Sons, New York. 750 ppManchanda, ML, M Kudrat and AK Tiwari. 2002.Soil survey and mapping using remotesensing. Tropical Ecology 43: 61-74.Martin, D and S. K. Saha. 2009. Land evaluation byintegrating remote sensing and GIS forcropping system analysis in a watershed.Current Science 96:569-575.Nurcita, L. 1999. Identifikasi Beberapa KarakteristikLahan Untuk Evaluation Lahan Padi SawahMelalui Citra Satelit Landsat-TM di Kec.Ciaranjang - Kab. Cianjur. Skripsi FakultasPertanian, Universitas Padjadjaran (tidakdipublikasikan). Bandung.Poerbandono, A Basyar, A. B. Harto dan P. Rallyanti.2006. evaluasi perubahan perilaku erosidaerah aliran sungai Citarum Hulu denganpemodelan spasial. Jurnal Infrastruktur danLingkungan Binaan, 2:21-28.Purwadhi, SH. 2001. Interpretasi Citra Digital.Gramedia Widiasarana Indonesia. Jakarta.365 hal.Pusat Penelitian dan Pengembangan Tanah.2003. Petunjuk Teknis Evaluasi Lahan

92

ledgeriana Moens. dan C. succirubra Pavonmelalui penggandaan tunas aksiler. MenaraPerkebunan, 7211-27.Sitorus, RPS. 1985. Evaluasi Svmberdaya Lahan.Tarsito. Bandung.Sukarman dan A Hidayat. 2005. Pemanfaatan citrasatelit dan model elevasi digital untukinventarisasi sumberdaya lahan. JurnalSumberdaya Lahan, 1:20-31.Thine, C. 2004. Application of GIS and remotesensing in characterization of soil hydraulicproperties for soil physical qualityassessment.. Project Report, colaboration ofKenya Agriculture Research Institute -World Agroforestry Centre. University ofNairobi.. Kenya.Wadsworth, R and J Treweek. 1999. GeographicalInformation System for Ecology: An Intro-duction. Addison Wesley Longman. 234 pp.Wahyunto, H, H Djohar dan Marsudi. 1995. Analisisdata penginderaan jauh untuk mendukungidentifikasi dan inventariasai lahan sawah didaerah Jawa Barat dalam ProsidingPertemuan Teknis Penelitian Tanah danAgroklimat, hal: 37-49. Pusat PenelitianTanah dan Agroklimat. Bogor.


Agen polinator, 13Andisol, 46Antesis, 16Antraknosa, 13Arang sekan, 39Azotobacter , 46Capnodium sp., 31, 33Citra landsat TM, 85Citra transformasi, 85Colletotrichum sp., 31, 33Deteksi transgen, 62Eksopolisakarida, 46Embun jelaga, 31Embun tepung, 31Faktor laten, 21Fase perkembangan buah, 18Fosfor, 56Fungi mikoriza arbuskula, 39Fusarium chlamydosporum, 56, 57Fusarium oxysporum, 56, 57Fusarium solani, 56, 57Gigaspora sp., 39Globodera rostochiensis, 56Glomus sp., 39Glu-1Dx5, 62Gluten, 62Hawar daun kelabu, 31Hermaprodit, 13Humanware, 27Infoware, 28Inokulum FMA, 39Intensitas penyakit, 31Inventarisasi penyakit, 31Jamur parasit nematoda, 56Jarak pagar, 31Kabupaten Keereom, 77Kadmium, 46Kalium, 56Kelembaban tanah, 85Kentang, 56, 57Kina, 85Kubis, 36Karakteristik lahan, 5, 85Kesesuaian lahan, 7


Indeks

Koperasi unit desa, 21Layu bakteri, 31Media tumbuh, 39, 51Manajemen, 21Morfologi bunga, 15Nematoda, 31Nematoda sista kuning, 56Morfologi bunga dan buah, 13Oidium sp., 31, 33Orgaware, 28Pabrik pupuk organik, 68Padi putatif transgenik, 62Palem putri, 51Pasir, 53Pengendalian hama terpadu, 57Polymerase Chain Reaction, 61, 62Perkebunan, 5Perkembangan bunga dan buah, 13Pertumbuhan biji, 51Pestalotiopsis sp., 31, 33Phaecilomyces lilacinus, 56, 57Plant Growth Promoting Rhizobacteria, 48Podsolik merah kuning, 51Produksi Gula, 6Protandri dikogami, 13Pupuk hayati, 47Pseudomonas sp., 31, 33Remote sensing, 86Rotylenchulus sp., 31, 33Serangga, 19Sistem informasi geografis, 77Sorgum, 39Studi kelayakan, 68Sub DAS Cikapundung Hulu, 86Sumber daya lahan, 5Surian, 13Tanaman akumulator Cd, 48Tanaman hias, 51Tebu, 5Tegakan benih, 13Tekstur tanah, 85Zat pengatur tumbuh, 53Zeolit, 39Zone agro ekologi, 77

93

citra satelit

Documents

Transcript of citra satelit