g12 Lhp Beny Grindulu

of 79

Embed Size (px)

Transcript of g12 Lhp Beny Grindulu

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    1/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    DEPARTEMEN KEHUTANAN

    BADAN PENELITIAN DAN PENGEMBANGAN KEHUTANAN

    BALAI PENELITIAN KEHUTANAN SOLO

    LAPORAN HASIL PENELITIAN

    (LHP)

    TAHUN ANGGARAN 2007

    KAJIAN APLIKASI PENGINDERAAN JAUH

    DAN SIG UNTUK MONEV DAS

    Penanggung Jawab Kegiatan :

    Ir. Beny Harjadi, MSc.

    SURAKARTA, DESEMBER 2007

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    2/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    LEMBAR PENGESAHAN

    LAPORAN HASIL PENELITIAN

    KAJIAN APLIKASI PENGINDERAAN JAUH

    DAN SIG UNTUK MONEV DAS

    Tahun 2007

    Surakarta, Desember 2007

    Diperiksa oleh :

    Kepala Seksi EP,

    Drs. Prapto SuhendroNIP. 710 000 452

    Diperiksa oleh :

    Ketua Kelti KTA,

    Ir. Sukresno, MScNIP. 710 001 486

    Disusun oleh,

    Ketua Tim Pelaksana

    Ir. Beny Harjadi, MScNIP. 710 017 594

    Disahkan oleh :

    Kepala BPK Solo,

    Ir. Edy Subagyo, MP.

    NIP. 710 008 439

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    3/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Oleh :

    Beny Harjadi, Agus Wuryanta, Dody Prakosa,

    Agung Budi Supangat, Yusuf Iriyanto W., Bambang Ragil WMP.

    ABSTRAKKarakteristik penutupan lahan suatu wilayah sangat dipengaruhi oleh

    kondisi bio-fisik maupun sosial ekonomi masyarakatnya. Pada wilayah dengancurah hujan tinggi berpenduduk jarang, pola penutupan lahannya lebih dominan pada tanaman tahunan, sebaliknya pada wilayah curah hujan tinggi berpendudukpadat pola penutupan lahannya lebih dominan pada tananan semusim. Sedangkan pada wilayah kering (hujan rendah) dengan penduduk jarang, pola penutupanlahannya didominasi padang rumput dan tanaman tahan kering. Kebutuhan akandata terkini, akurasi tinggi, pada areal yang luas untuk memantau perubahan satu

    kesatuan pengelolaan DAS.Tujuan dari PPTP kegiatan kajian pada tahun 2007 difokuskan pada zonaekologi Jawa (Curah hujan tinggi dan Penduduk padat) di DAS Solo DS. dengantujuan yaitu: (1) Memperoleh metode analisis data Penginderaan Jauh (PJ) danSistem Informasi Geografis (SIG) yang efektif untuk menyusun data dasarkarakteristik penutupan lahan DAS serta untuk monev DAS, dan (2) Analisisperubahan penutupan lahan dan analisis perhitungan erosi kualitatif dan kuantitatif,serta morfometrik DAS.

    Penelitian Aplikasi Penginderaan Jauh (PJ) dan Sistem Informasi Geografis(SIG) untuk monitoring dan Evaluasi (monev) merupakan salah satu kegiatan dariUKP berjudul Sistem Karakterisasi DAS untuk mendukung pengembangan system

    monev dalam pengelolaan DAS. Tujuan UKP adalah untuk mendapatkan sistemkarakterisasi DAS dengan parameter pendukung biofisik dan sosial ekonomi budayasebagai dasar perencanaan dan monev serta implementasi dalam pengelolaan DAS yang sesuai dengan kondisi dan kekhasan wilayah ekosistemnya dan kewenangandaerah otonom, serta terbangunnya sistem informasi DAS.

    Kondisi fisik lahan yang didominasi bentuk lahan pegunungan dan perbukitan dengan kemiringan yang curam sampai terjal, menyebabkan wilayahsekitar Sub DAS Grindulu potensi akan terjadinya longsor. Kejadian longsortersebut juga ditunjang oleh keadaan batuan yang sudah mulai melapuk akibatdesintegrasi oleh pengaruh panas dan hujan serta dekomposisi. Walaupun adasebagian areal lahan yang didominasi batuan singkapan dan batuan permukaan,

    namun karena penutupan lahan relatif rapat di daerah pegunungan dan perbukitanmaka sepanjang tahun sungai Grindulu tidak pernah kering.

    Kata Kunci : PJ, SIG, Monev, Morfometrik, DAS Grindulu., Pacitan, Jawa-timur

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    4/79

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    5/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    DAFTAR ISI

    ABSTRAK ............................................................................................................... III

    KATA PENGANTAR.............................................................................................IV

    DAFTAR ISI..............................................................................................................V

    DAFTAR GAMBAR............................................................................................. VII

    DAFTAR LAMPIRAN........................................................................................VIII

    I. PENDAHULUAN.................................................................................................. 1

    A. Latar Belakang ................................................................................................. 1B. Rumusan Masalah ............................................................................................ 3

    C. Tujuan dan Sasaran ........................................................................................... 4

    D. Hasil Yang Telah Dicapai ................................................................................. 5

    E. Luaran/Output Tahun 2007................................................................................ 6F. Ruang Lingkup Tahun 2007 .............................................................................. 6

    II. TINJAUAN PUSTAKA....................................................................................... 7

    A. Daerah Aliran Sungai (DAS) ............................................................................ 7

    B. Monitoring dan Evaluasi DAS .......................................................................... 7C. Penutupan Lahan dan Penggunaan Lahan......................................................... 8

    D. Teknologi Penginderaan Jauh ......................................................................... 10

    E. Penginderaan Jauh Sistem Satelit ................................................................... 14F. Klasifikasi Citra Satelit Digital........................................................................ 15

    F.1. Analisis Perhitungan Erosi......................................................................... 16

    F.2. Metodologi Pemetaan Penutupan dan Penggunaan Lahan........................ 21

    G. Aplikasi PJ dan SIG untuk Evaluasi Penutupan Lahan................................... 26

    III. BAHAN DAN METODE ................................................................................. 28

    A. Lokasi Penelitian............................................................................................. 28

    B. Bahan dan Metode........................................................................................... 28

    B. 1. Jenis Penelitian........................................................................................ 29B. 2. Rancangan Penelitian ............................................................................. 29

    B.3. Parameter.................................................................................................. 30

    B.4. Pengambilan Data..................................................................................... 31

    B.5. Pengolahan dan Analisis data................................................................... 31

    IV. BIAYA DAN ORGANISASI PELAKSANA.................................................. 33V. HASIL DAN PEMBAHASAN .......................................................................... 39

    DAFTAR PUSTAKA.............................................................................................. 67

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    6/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    DAFTAR TABEL

    Tabel 1. Sasaran tiap tahun kegiatan PJ dan SIG untuk Monev DAS ........................ 5

    Tabel 2. Rencana Anggaran dan Belanja Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh (PJ) dan

    Sistem Informasi Geografis (SIG) untuk Monitoring dan Evaluasi (Monev)

    DAS............................................................................................................ 33

    Tabel 3. Tim Pelaksana Kegiatan Tahun 2007 ......................................................... 36

    Tabel 4. Aspek kegiatan tahunan yang dilakukan pada kajian aplikasi PJ dan SIG

    untuk Monev DAS. .................................................................................... 37

    Tabel 5. Tata waktu kegiatan kajian aplikasi PJ dan SIG untuk Monev DAS 2007 38

    Tabel 6. Sebaran Luas untuk Perubahan Lahan di DAS Grindulu .......................... 41

    Tabel 7. Sebaran Luas untuk Kelas Arah Lereng Aspek di DAS Grindulu, Pacitan43

    Tabel 8. Sebaran Luas untuk Kelas Kemiringan Lereng di DAS Grindulu, Pacitan46

    Tabel 9. Sebaran Luas untuk Kelas Drainase di DAS Grindulu, Pacitan ................. 48

    Tabel 10. Sebaran Luas untuk Kelas Tekstur Tanah di DAS Grindulu, Pacitan ..... 50

    Tabel 11. Sebaran Luas untuk Kelas Penutupan Lahan di DAS Grindulu, Pacitan.. 52

    Tabel 12. Distribusi Penyebaran Kota-Kota di DAS Grindulu................................ 54

    Tabel 13. Sebaran Luas untuk Kelas Solum Tanah di DAS Grindulu, Pacitan........ 57

    Tabel 14. Sebaran Luas untuk Kelas Hujan Tahunan di DAS Grindulu, Pacitan..... 59

    Tabel 15. Sebaran Luas untuk Kelas Evapotranspirasi Aktual di DAS Grindulu ... 61

    Tabel 16. Sebaran Luas untuk Kelas Erosi Kualitatif SES di DAS Grindulu ......... 63

    Tabel 17. Sebaran Luas untuk Kelas Erosi Kualitatif MMF di DAS Grindulu ....... 65

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    7/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    DAFTAR GAMBAR

    Gambar 1. Pengaruh hamburan (scattering) dan serapan (absorption) terhadap nilaikecerahan........................................................................................... 12

    Gambar 2. Kurva spektral obyek (Tubuh air, Tanah dan Vegetasi) (University of

    Concepcion, 2003 dalam Berrios, 2004)........................................... 13

    Gambar 3. Diagram Alur Perhitungan Status Erosi Tanah (SES) ............................ 18

    Gambar 4. Metodologi Pemetaan Dijital Land Use/Land Cover.............................. 25

    Gambar 5. Peta Penutupan Lahan DAS Grindulu, Pacitan...................................... 40

    Gambar 6. Luasan Perubahan Penutupan Lahan di DAS Grindulu. ......................... 41

    Gambar 7. Pola Drainase DAS Grindulu, Pacitan, Jawa-Timur. ............................. 42

    Gambar 8. Peta Kelas Arah Lereng (Aspek) DAS Grindulu, Pacitan ..................... 43

    Gambar 9. Luasan Kategori Nilai Kelas Arah Lereng (Aspek) di DAS Grindulu ... 44

    Gambar 10. Peta Kelas Kemirngan Lereng DAS Grindulu, Pacitan ........................ 45

    Gambar 11. Luasan Kategori Nilai Kelas Kemiringan Lereng di DAS Grindulu .... 46

    Gambar 12. Peta Kelas Kerapatan Drainase DAS Grindulu, Pacitan...................... 47

    Gambar 13. Luasan Kategori Nilai Kelas Drainase di DAS Grindulu ..................... 48

    Gambar 14. Peta Kelas Tekstur Tanah DAS Grindulu, Pacitan ............................... 49

    Gambar 15. Luasan Kategori Nilai Kelas Tekstur Tanah di DAS Grindulu ........... 50

    Gambar 16. Peta Kelas Penutupan Lahan DAS Grindulu, Pacitan........................... 51

    Gambar 17. Luasan Kategori Nilai Kelas Penutupan Lahan di DAS Grindulu....... 52Gambar 18. Peta Kelas Kedalaman Tanah DAS Grindulu, Pacitan ......................... 55

    Gambar 19. Luasan Kategori Nilai Kelas Solum Tanah di DAS Grindulu .............. 57

    Gambar 20. Peta Kelas Hujan Tahunan DAS Grindulu, Pacitan.............................. 58

    Gambar 21. Luasan Kategori Nilai Kelas Hujan Tahunan di DAS Grindulu........... 59

    Gambar 22. Peta Kelas Evapotrasnpirasi Aktual DAS Grindulu, Pacitan................ 60

    Gambar 23. Luasan Kategori Nilai Kelas Evapotranspirasi Aktual di DAS Grindulu........................................................................................................... 61

    Gambar 24. Peta Kelas Erosi Kualitatif SES di DAS Grindulu, Pacitan.................. 62

    Gambar 25. Luasan Kategori Nilai Kelas Erosi Kualitatif SES di DAS Grindulu ... 63

    Gambar 26. Peta Kelas Erosi Kuantitatif MMF di DAS Grindulu, Pacitan ............ 64

    Gambar 27. Luasan Kategori Nilai Kelas Erosi Kuantitatif MMF di DAS Grindulu........................................................................................................... 65

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    8/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    DAFTAR LAMPIRAN

    Lampiran 1. Kerangka Kerja Logis Kegiatan Kajian AplikasiPenginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS Tahun2007....................................................

    68

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    9/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    I. PENDAHULUAN

    A. Latar Belakang

    Sumberdaya alam yang berupa hutan (vegetasi), tanah, dan air mempunyaiperanan yang penting dalam kelangsungan hidup manusia sehingga dalam

    pemanfaatannya perlu dilakukan secara optimal dan lestari. Kerusakan sumberdaya alam

    hutan (SDH) yang terjadi saat ini telah menyebabkan terganggunya keseimbangan

    lingkungan hidup daerah aliran sungai (DAS) seperti tercermin pada sering terjadinya

    erosi, banjir, kekeringan, pendangkalan sungai dan waduk serta saluran irigasi. Tekanan

    yang besar terhadap sumber daya alam oleh aktivitas manusia, salah satunya, dapat

    ditunjukkan adanya perubahan penutupan lahan yang begitu cepat. Pengelolaan DAS

    dengan permasalahan yang komplek, diperlukan penanganan secara holistik, integral dan

    koordinatif. Perubahan kondisi penutupan lahan sangat diperlukan sebagai dasar

    pengelolaan suatu DAS yang harus dilakukan secara periodik melalui kegiatan

    monitoring dan evaluasi (monev).

    Karakteristik penutupan lahan suatu wilayah sangat dipengaruhi oleh kondisi

    bio-fisik maupun sosial ekonomi masyarakatnya. Pada wilayah dengan curah hujan

    tinggi berpenduduk jarang, pola penutupan lahannya lebih dominan pada tanaman

    tahunan, sebaliknya pada wilayah curah hujan tinggi berpenduduk padat pola penutupan

    lahannya lebih dominan pada tananan semusim. Sedangkan pada wilayah kering (hujan

    rendah) dengan penduduk jarang, pola penutupan lahannya didominasi padang rumput

    dan tanaman tahan kering.

    Survei penutupan lahan secara langsung di lapangan memerlukan tenaga yang

    banyak, waktu lama dan biaya tidak sedikit. Oleh karena itu diperlukan teknologi yang

    mampu menggambarkan obyek dipermukaan bumi secara luas, terkini dan dapat

    dimanfaatkan secara periodik. Teknologi Penginderaan Jauh (PJ) mampu

    menggambarkan obyek di permukaan bumi, sehingga dapat digunakan untuk

    memetakan penutupan lahan dan memonitor perubahannya. Beberapa keuntungan

    penggunaan data PJ yaitu citra satelit menggambarkan obyek, daerah, gejala di

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    10/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    permukaan bumi dengan ujud dan letak yang mirip dengan kondisi dipermukaan bumi,

    relatif lengkap, meliput daerah yang luas dan permanen.

    Kebutuhan akan data terkini dengan akurasi tinggi, pada areal yang luas sangat

    diperlukan untuk memantau perubahan satu kesatuan pengelolaan DAS. Data yang

    diperoleh dari teknologi PJ yang telah di cek di lapangan digunakan sebagai masukan

    (input) bagi Sistem Informasi Geografis (SIG) untuk selanjutnya diproses dan dianalisa

    sehingga diperoleh peta penutupan lahan yang akurat. Melalui proses SIG data dari PJ

    dapat digunakan untuk mendeteksi perubahan penutupan lahan ( Land cover change

    detection) pada suatu DAS. Bantuan PJ dan SIG sangat diperlukan untuk membantu

    keterbatasan dana, waktu dan tenaga kerja dengan hasil yang diperoleh memiliki akurasi

    tinggi, mudah, cepat dan murah, dapat dilakukan pada setiap waktu.Dalam pengelolaan DAS, kondisi penutupan lahan dan variasi jenis tanah akan

    sangat berpengaruh pada jenis dan tingkat erosi yang terjadi. Sehingga diharapkan PJ

    dan SIG dapat membantu perhitungan untuk analisis erosi baik secara kualitatif untuk

    perencanaan jangka panjang maupun secara kuantitatif untuk perencanaan jangka

    pendek. Disamping itu PJ juga dapat dimanfaatkan untuk analisis tingkat kemampuan

    penggunaan lahan (LUC=Land Use Capability) dan morfometrik DAS.

    Oleh karena pola penutupan lahan secara nasional sangat beragam pada setiap

    zona ekologi maka dalam pemanfaatan penginderaan jauh perlu dilakukan kajian

    aplikasinya. Pada tahun 2007 diperlukan kajian tentang Kajian Aplikasi Penginderaan

    Jauh (PJ) dan Sistem Informasi Geografis (GIS) untuk Monitoring dan Evaluasi DAS.

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    11/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    B. Rumusan Masalah

    Kegiatan monitoring dan evaluasi DAS perlu didukung oleh data tentang kondisi

    trekini dan perubahan penutupan lahan secara akurat dan terkini (up todate). Perubahan

    penutupan lahan pada DAS sangat cepat khususnya di dua musim yang berbeda

    (kemarau & penghujan). Monitoring dan evaluasi sangat diperlukan untuk memantau

    terjadinya perubahan dan membantu menetapkan karakteristik suatu DAS

    Oleh karena itu perlu dilakukan pemutakhiran data penutupan lahan dan analisa

    perubahannya. Departemen Kehutanan dalam hal ini Badan Planologi Kehutanan telah

    melakukan pemutakhiran data penutupan lahan (untuk beberapa propinsi) dengan cara

    interpretasi citra landsat secara visual. Untuk mendukung kegiatan tersebut, diperlukan

    teknik penajaman citra (image enhancement

    ) secara digital agar diperoleh informasitentang penutupan lahan seakurat mungkin. Luaran (output) dari analisis citra landsat

    adalah peta pada skala 1 : 100.000 (maksimum) atau yang lebih kecil. Menurut

    Prihandito (1989) produk tersebut tergolong pada skala kecil, oleh karena itu untuk

    perencanaan pengelolaan DAS hanya sesuai untuk perencanaan pada skala makro DAS

    atas wilayah lintas kabupaten atau propinsi. Mengingat setiap wilayah di Indonesia

    memiliki pola penutupan lahan yang spesifik, oleh karena itu masing masing wilayah

    diperlukan kajian teknik aplikasi PJ dan SIG sebagai basis monev kondisi penutupan

    lahan dalam pengelolaan DAS.

    Beberapa pertanyaan dalam penelitian ini yang harus dijawab terkait dengan

    permasalahan yang ada, antara lain :

    a. Apa dengan citra satelit PJ dan SIG dapat digunakan untuk pemetaan dan

    perhitungan erosi dibandingkan dengan cara yang lama (konvensional) ?

    b. Sampai seberapa jauh sumbangan dari teknologi PJ dan SIG untuk monev

    DAS dalam mendukung sistem Karakterisasi DAS ?

    c. Bagaimana tehnik aplikasi PJ dan SIG untuk menyusun data dasar

    karakteristik penutupan lahan sebagai basis monitoring dan evaluasi DAS ?

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    12/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    C. Tujuan dan Sasaran

    Penelitian Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh (PJ) dan Sistem Informasi

    Geografis (SIG) untuk monitoring dan Evaluasi (monev) DAS (Daerah Aliran Sungai)

    merupakan salah satu kegiatan dari UKP berjudul Sistem Karakterisasi DAS untuk

    mendukung pengembangan sistem monev dalam pengelolaan DAS.

    Tujuan UKP adalah untuk mendapatkan sistem karakterisasi DAS dengan

    parameter pendukung biofisik dan sosial ekonomi budaya sebagai dasar perencanaan

    dan monev serta implementasi dalam pengelolaan DAS yang sesuai dengan kondisi dan

    kekhasan wilayah ekosistemnya dan kewenangan daerah otonom, serta terbangunnya

    sistem informasi DAS.

    Tujuan PPTP adalah untuk memperoleh metode analisis karakterisasi DASdengan penggunaan metode Penginderaan Jauh (PJ) dan Sistem Informasi Geografis

    (SIG) untuk monev DAS tingkat DAS pada setiap zona ekologi. Kajian pada tahun 2007

    difokuskan pada zona ekologi Jawa (Curah hujan tinggi dan Penduduk padat) di DAS

    Solo dan sekitarnya (DS) dengan tujuan yaitu:

    1) Memperoleh metode analisis data Penginderaan Jauh (PJ) dan Sistem Informasi

    Geografis (SIG) yang efektif untuk menyusun data dasar karakteristik penutupan

    lahan DAS sebagai basis monev DAS.

    2) Memperoleh metode analisis perubahan penutupan lahan dan analisis

    perhitungan erosi kualitatif dan kuantitatif.

    Sasaran yang akan dicapai pada tahun 2007 yaitu:

    1) Tersedianya metode analisis perubahan penutupan lahan dari dua musim yang

    berbeda (penghujan dan kemarau) dengan penginderaan jauh.

    2) Tersedianya informasi kapasitas kemampuan penginderaan jauh dan SIG sebagai

    alat deteksi karakteristik suatu DAS, antara lain : untuk perhitungan erosi

    kualitatif dan kuantitatif.

    Kegiatan kajian ini merupakan kegiatan terakhir dari tiga tahun kegiatan kajian

    yang direncanakan yakni dari tahun 2005 sampai dengan tahun 2007, dengan perincian

    sasaran tiap tahun seperti terdapat pada Tabel 1.

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    13/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    Tabel 1. Sasaran tiap tahun kegiatan PJ dan SIG untuk Monev DAS

    TahunNo. Sasaran2005 2006 2007

    1. Zona ekologi penduduk

    jarang curah hujan tinggi

    (Sumatra)

    Penutupan

    lahan

    2. Zona ekologi Penduduk

    jarang curah hujan rendah

    (NTT)

    Penutupan

    lahan &

    erosi

    3. Zona ekologi penduduk

    padat curah hujan tinggi

    (Jawa)

    Penutupan

    lahan, erosi &

    morfometri

    D. Hasil Yang Telah Dicapai

    Aplikasi PJ dan SIG untuk Monev DAS tahun 2005 sudah dilakukan untuk DAS

    Batanghari di Jambi, Sumatra. Aplikasi PJ dan SIG untuk Monev DAS dengan

    mencoba analisis klasifikasi penutupan lahan secara visual (digitasi on screen)

    dan komputerisasi (klasifikasi berbantuan dan tak berbantuan).

    Aplikasi PJ dan SIG untuk Monev DAS tahun 2006 sudah dilakukan untuk DAS

    Benain-Noelmina di SoE, NTT. Dengan memanfaatkan PJ dan SIG untuk

    analisisi erosi kualitatif (SES) dan kuantitatif (MMF), yang diawali dengan

    analisis perubahan penutupan lahan dan penyebaran jenis tanah.

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    14/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    E. Luaran/Output Tahun 2007

    Luaran kajian tahun 2007 yaitu:

    1) Diperolehnya peta penutupan lahan aktual dan peta perubahan penutupan lahan

    hasil klasifikasi citra digital PJ dan SIG DAS Solo DS., pada kondisi dua musim

    berbeda.

    2) Diperolehnya metode pengolahan dan interpretasi data citra digital PJ yang

    efektif dan efisien untuk memperoleh informasi penutupan lahan aktual, sebagai

    parameter dasar penetapan karakteristik suatu DAS.

    F. Ruang Lingkup Tahun 2007

    Ruang lingkup dari kegitan ini adalah untuk mendapatkan metode analisis (yangmeliputi pengolahan, penajaman dan klasifikasi ) data digital PJ sehingga diperoleh

    klasifikasi penutupan lahan DAS. Hasil klasifikasi tersebut selanjutnya sebagai masukan

    (input) bagi SIG untuk diproses sehingga menghasilkan informasi perubahan penutupan

    lahan. Kajian ini diharapkan dapat memberikan informasi mengenai distribusi perubahan

    penutupan lahan yang selanjutnya dapat digunakan untuk mendukung kegitan monev

    DAS, sebagai bagian dari UKP kajian karakteristik DAS. Kegiatan yang akan

    dilakukan antara lain:

    1. Pembuatan format basis data digital penggunaan lahan berdasarkan peta

    penunjukan kawasan dan peta penutupan lahan.

    2. Pengumpulan data primer dan sekunder pada dua musim berbeda yaitu

    musim kemarau dan musim penghujan.

    3. Analisis perubahan penutupan lahan dan perhitungan erosi kualitatif dan

    kuantitatif dengan perangkat PJ dan SIG

    4. Penyusunan lay outpeta dan penyajiannya.

    5. Metodologi Pemetaan Dijital Land Use/Land Cover

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    15/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    II. TINJAUAN PUSTAKA

    A. Daerah Aliran Sungai (DAS)

    Daerah Aliran Sungai (DAS) didefinisikan sebagai suatu wilayah daratan yangdipisahkan dari wilayah lain di sekitarnya oleh pemisah alam topografi, seperti

    punggung bukit atau gunung dan menerima air hujan, menampung dan mengalirkannya

    melalui suatu sungai utama ke laut/danau (DitJen RRL, 1998 dalam Tim Peneliti

    BP2TPDAS-IBB, 2004). Suatu DAS dipisahkan dari wilayah lain di sekitarnya (DAS-

    DAS lain) oleh pemisah alam topografi, seperti punggung bukit dan gunung. DAS

    (watershed) adalah sinonim dengan daerah tangkapan air (catchmentarea) dengan

    luasan yang tidak ada pembakuan, berkisar antara beberapa hingga ribuan kilometer

    persegi, namun perlu dibedakan pengertiannya dengan daerah/wilayah pengaliran sungai

    (river basin) dimana DAS merupakan bagian dari river basin (Sheng, 1990). Pengertian

    DAS oleh Dixon dan Easter (1986) adalah sub drainage areadari major river basin.

    Sementara Schwab et. al. (1981) memberi batasan DAS dengan luas maksimum 259.000

    ha (1.000 mil persegi) sebagai basis untuk pengendalian banjir daerah hulu (head water

    floodcontrol). Hal ini untuk membedakan dengan sistem pengendalian banjir di daerah

    hilir.

    DAS juga bisa dipandang sebagai suatu sistem pengelolaan yaitu suatu wilayah

    yang memperoleh masukan (inputs) yang selanjutnya diproses untuk menghasilkan

    luaran (outputs) (Asdak, 1995; dan Becerra, 1995). Dengan demikian DAS merupakan

    prosesor dari setiap masukan yang berupa hujan (presipitasi) dan intervensi manusia

    untuk menghasilkan luaran yang berupa produksi, limpasan dan hasil sedimen

    DAS dipandang sebagai suatu ekosistem, dimana manusia baik sebagai individu,

    kelompok masyarakat maupun hasil aktivitasnya merupakan bagian dari komponen

    ekosistem yang saling berinteraksi dengan komponen sumberdaya alam flora, fauna,

    tanah dan air untuk memenuhi kebutuhannya. Komponen yang menyusun suatu

    ekosistem DAS terdiri dari manusia, tanah (lahan), air, tumbuhan dan hewan.

    B. Monitoring dan Evaluasi DAS

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    16/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    Monitoring pengelolaan DAS adalah proses pengamatan data dan fakta yang

    pelaksanaannya dilakukan secara periodik dan terus menerus terhadap jalannya kegiatan,

    penggunaan input, hasil sebagai akibat dari kegiatan yang dilaksanakan dan faktor luar

    atau kendala yang mempengaruhi. Sedangkan evaluasi pengelolaan DAS adalah proses

    pengamatan dan analisis data dan fakta yang pelaksanaannya dilakukan menurut

    kepentingannya mulai dari penyusunan rencana program, pelaksanaan program dan

    pengembangan program pengelolaan DAS (Tim Peneliti BP2TPDAS IBB,2004).

    Kegiatan pemantauan dan evaluasi pengelolaan DAS yang dilakukan secara langsung di

    lapangan akan memakan waktu, tenaga dan biaya. Oleh karena itu dengan dibangunnya

    sistem pemantauan dan evaluasi secara digital akan lebih mempermudah dan

    mempercepat dalam pengambilan keputusan dalam rangka penanganan masalah masalah DAS, terutama yang berkaitan dengan kerusakan sumberdaya lahan, air dan

    hutan/vegetasi (BPDAS Solo dan PUSPICS, 2002).

    C. Penutupan Lahan dan Penggunaan Lahan

    Informasi tentang penutupan lahan yang akurat dan up to date sangat penting

    dalam pengelolaan lahan (land Management) pada suatu DAS. Perubahan aktivitas pada

    suatu penggunaan lahan dalam suatu ruang dan waktu sering mengakibatkan perubahan

    penutupan lahan sebagai indikasi aktivitas pengelolaan lahan. Untuk memperoleh

    perencanaan pengelolaan yang sesuai maka perlu dipilah pemahaman antara penutupan

    lahan dan penggunaan lahan, walaupun sering peristilahan nya dapat digunakan

    keduanya. Definisi penutupan lahan (land cover) menurut (Berrios, 2004) adalah obyek

    fisik yang menutup permukaan tanah yang meliputi vegetasi (alami maupun tanaman),

    bangunan buatan manusia, tubuh air, es, batuan dan permukaan pasir (padang pasir).

    Sedangkan penggunaan lahan (land use) adalah pemanfaatan lahan oleh manusia untuk

    tujuan tertentu (Berrios., 2004). Perubahan pengguanaan lahan selalu berhubungan

    dengan aktivitas (campur tangan) manusia. Tipe penutupan lahan yang berbeda dapat

    digunakan untuk kegiatan yang sama atau tipe penutupan lahan yang hampir sama dapat

    dirancang untuk penggunaan lahan yang berbeda.

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    17/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    Dalam peta Rupa Bumi Indonesia (RBI) skala 1 : 250.000, tahun 1986,

    penutupan lahan/penggunaan lahan dibedakan menjadi : hutan, perkebunan, ladang,

    pemukiman, dan sawah. Oleh Badan Planologi Kehutanan, Departemen Kehutanan,

    klasifikasi penutupan lahan tersebut diperluas menjadi :

    1. Hutan : a. hutan lahan kering primer

    b. hutan lahan kering sekunder

    c. hutan tanaman

    d. hutan rawa primer

    e. hutan rawa sekunder

    2. Perkebunan

    3.

    Pemukiman4. Sawah

    5. Lahan kering/ladang :

    a.pertanian lahan kering

    b. pertanian lahan kering campur semak

    6. Rawa

    7. Tanah terbbuka

    8. Tubuh air

    9. Belukar :

    a. semak/belukar

    b. belukar rawa

    Menurut peta topogrfi (1942) jenis penggunaan lahan dapat diklasifikasi menjadi

    : hutan, sawah, pemukiman, perkebunan/pekarangan, tegal, lahan terbuka dan tubuh air

    (danau, kolam ikan.dll). Dalam peta tersebut juga diperoleh notasi penutupan lahan yang

    berupa hutan (tanaman pokok, belukar, dan mangrove), rumput (alang-alang dan glagah

    alang-alang), dan perkebunan (teh, karet, kopi). Penggunaan lahan hutan dapat dibagi

    lagi sesuai fungsinya (UU No. 41 tahun 1999 dan PP No 68 tahun 1998) yakni :

    1. hutan lindung

    2. hutan konservasi :

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    18/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    a. hutan pelestarian alam : taman nasional, taman hutan raya, dan taman

    wisata alam

    b. hutan suaka alam : kawasan suaka margasatwa dan kawasan cagar alam

    c. taman buru

    3. hutan produksi

    Citra Penginderaan Jauh (PJ) dapat digunakan untuk mendeteksi perubahan

    penutupan lahan (Bronsveld, K. et al., 1994). Perubahan penggunaan lahan dapat

    mengakibatkan perubahan kondisi hidrologi suatu DAS. Penelitian Sukresno dan

    Precylia (1995) di Sub DAS Wader, menunjukkan bahwa perubahan penutupan lahan

    dari tumbuhan liar menjadi Eucalyptus alba dan Accacia auriculiformis berpengaruh

    pada kondisi hidrologi, yaitu dapat memperpanjang waktu dasar (tb) dan menurunkandebit puncak (qp), mempercepat waktu banjir (tc), laju infiltrasi semakin rendah

    sehingga limpasan, koefisien limpasan dan erosi tahunan cenderung terus meningkat.

    Identifikasi penutupan vegetasi maupun non vegetasi pada citra penginderaan

    jauh dapat dilakukan secara manual dan secara digital (menggunakan citra satelit).

    Klasifikasi penutupan lahan didasarkan pada luas penutupan vegetasi dan non vegetasi

    yang dinyatakan dalam prosentase penutupan (BPDAS Solo dan PUSPICS. 2002).

    Analisis kuantitatif kategori penutupan vegetasi sebagai faktor yang

    mempengaruhi kejadian limpasan permukaan didasarkan pada prosentase luas

    penutupan vegetasi dan non vegetasi. Semakin luas penutupan lahan yang berupa

    vegetasi semakin menghambat terjadinya limpasan permukaan, dan sebaliknya semakin

    tipis atau hampir tidak ada penutupan vegetasi berarti semakin menunjang terjadinya

    limpasan permukaan, apalagi tanpa disertai dengan upaya konservasi seperti pembuatan

    terasering dll (BPDAS Solo dan PUSPICS, 2002).

    D. Teknologi Penginderaan Jauh

    Teknologi penginderaan jauh telah berkembang sangat pesat sejak empat

    dasawarsa terakir ini. Perkembangannya meliputi aspek sensor, jenis citra serta liputan

    dan ketersediaannya, alat dan analisis data dan jumlah pengguna serta bidang

    penggunaannya. Indonesia yang mempunyai wilayah yang cukup luas dan memiliki

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    19/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    sumberdaya alam yang cukup besar memerlukan teknologi tersebut untuk inventarisasi

    dan monitoring wilayah dan sumberdaya alam yang dimikinya. Oleh karena itu

    Indonesia dituntut untuk selalu mengikuti perkembangan teknologi tersebut.

    Definisi penginderaan jauh adalah suatu teknik untuk mengumpulkan informasi

    mengenai obyek dan lingkungannya dari jarak jauh tanpa sentuhan fisik. Penginderaan

    Jauh adalah ilmu dan seni untuk memperoleh informasi tentang obyek, daerah, atau

    gejala dengan jalan menganalisis data yang diperoleh dengan menggunakan alat tanpa

    kontak langsung terhadap obyek, daerah atau gejala yang dikaji. Alat yang dimaksud

    adalah alat penginderan (sensor) yang dipasang pada wahana (platform) seperti pesawat

    terbang, satelit, pesawat ulang alik atau wahana lainnya. Elemen penting di dalam teknik

    PJ adalah obyek di permukaan bumi, tenaga elektromagnetik dan sensor. Hasil interaksi

    antara tenaga elektromagnetik dengan obyek direkam oleh sensor. Perekamannya

    dilakukan dengan menggunakan kamera atau alat perekam lainnya. Hasil rekaman ini

    disebut data penginderaan jauh. Data penginderaan jauh harus diterjemahkan menjadi

    informasi tentang obyek, daerah, atau gejala yang diindera. Proses penterjemahan data

    penginderaan jauh menjadi informasi disebut analisis atau interpretasi data. Teknik ini

    menghasilkan beberapa bentuk citra yang selanjutnya diproses dan diinterpretasi guna

    membuahkan data yang bermanfaat untuk aplikasi di bidang pertanian, arkeologi,

    kehutanan, geografi, geologi, perencanaan dan bidang bidang yang lainnya.

    Salah satu elemen penting di dalam teknologi penginderaan jauh adalah tenaga.

    Definisi tenaga elektromagnetik adalah paket elektrisitas dan magnetisme yang bergerak

    dengan kecepatan sinar pada frekuensi dan panjang gelombang tertentu dengan sejumlah

    tenaga tertentu. Dalam teknologi penginderaan jauh digunakan tenaga elektromagnetik.

    Matahari merupakan sumber tenaga elektromagnetik. Disamping matahari juga sumber

    tenaga yang lain, baik sumber tenaga alamiah maupun sumber tenaga buatan. Sumber

    tenaga alamiah digunakan di dalam penginderaan jauh sistem pasif seperti misalnya

    potret udara dan citra satelit Landsat, SPOT dll sedangkan sumber tenaga buatan

    digunakan di dalam penginderaan jauh sistem aktif misalnya sistem radar. Tenaga

    elektromagnetik tidak tampak oleh mata dan akan tampak apabila berinteraksi dengan

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    20/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    benda. Matahari memancarkan tenaga elektromagnetik ke segala arah dan mencapai

    bumi dengan cara radiasi. Radiasi tenaga elektromagnetik berlangsung dengan

    kecepatan tetap dan dengan pola gelombang yang harmonik. Tidak semua radiasai

    elektromagnetik dapat mencapai bumi hal ini disebabkan oleh adanya lapisan atmosfer.

    Atmosfer membatasi bagian spektrum elektromagnetik yang dapat digunakan

    dalam penginderaan jauh. Pengaruh atmosfer merupakan fungsi panjang gelombang.

    Pengaruhnya bersifat selektif terhadap panjang gelombang. Oleh karena itu maka timbul

    istilah jendela atmosfer (atmosferic window) yaitu bagian spektrum elektromagnetik

    yang dapat mencapai bumi. Dalam jendela atmosfer ada hambatan atmosfer yang

    disebabkan oleh hamburan (scatter) pada spektrum tampak dan serapan (absorption)

    yang terjadi pada spektrum infra merah termal. Kedua hal tersebut mempengarui nilai

    kecerahan (brighness value) pada citra. Gambar 1 menunjukkan pengaruh hamburan

    dan serapan partikel atmosfer terhadap nilai kecerahan.

    Gambar 1. Pengaruh hamburan (scattering) dan serapan (absorption) terhadap nilaikecerahan.

    Tiap obyek mempunyai karakteristik tertentu dalam memantulkan atau

    memancarkan tenaga ke sensor. Pengenalan obyek pada citra dilakukan dengan

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    21/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    menyidik (tracing) karakteristik spektral obyek yang tergambar pada citra penginderaan

    jauh. Obyek yang banyak memantulkan dan memancarkan tenaga elektromagnetik ke

    sensor akan tampak cerah (nilai kecerahannya tinggi). Sedangkan obyek yang sedikit

    memantulkan tenaga dan banyak menyerap tenaga elektromagnetik akan tampak gelap

    pada citra. Ada obyek yang berlainan tetapi mempunyai karakteristik spektral yang

    sama atau serupa sehingga menyulitkan pembedaan dan pengenalannya pada citra hal

    ini dapat diatasi dengan kunci interpretasi yang lain seperti bentuk, ukuran, pola ,dll.

    Gambar 2 menunjukkan kurva spektral untuk 3 jenis obyek yaitu tanah, tumbuhan

    (vegetasi) dan air.

    Gambar 2. Kurva spektral obyek (Tubuh air, Tanah dan Vegetasi) (University of

    Concepcion, 2003 dalam Berrios, 2004)

    Penggunaan teknik penginderaan jauh untuk membantu inventarisasi

    sumberdaya lahan telah menunjukkan keberhasilannya, hal ini disebabkan karena

    penginderaan jauh mempunyai sifat multidisipliner, artinya menggambarkan kondisi

    permukaan bumi secara lengkap dan mirip dengan keadaan sebenarnya di medan,

    sehingga dengan kemampuan dan pengalamannya berbagai pakar dapat memperoleh

    data sesuai dengan keinginannya. Citra penginderaan jauh merupakan catatan permanen

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    22/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    dan repetitif, artinya setiap saat dokumentasi tersebut dapat dibuka kembali dan tidak

    akan berubah serta apabila dikehendaki dokumen tersebut dapat dipotret ulang.

    Disamping itu sesuai dengan yang dikehendaki dapat dipakai untuk mengetahui

    gambaran secara luas (sinoptic view) dengan menggunakan citra skala kecil (citra

    Landsat,SPOT), sedangkan untuk tingkat detail misalnya studi kota, mengetahui jenis

    komoditi tertentu dapat menggunakan citra skala besar (foto udara).

    E. Penginderaan Jauh Sistem Satelit

    Dewasa ini perkembangan Teknologi PJ begitu cepat hal tersebut terbukti dari

    banyaknya satelit sumber daya yang diluncurkan ke orbit. Dari segi kemampuan juga

    mengalami peningkatan mulai citra satelit dengan resolusi spatial (untuk multispektral)

    30 m x 30 m dan pankromatik 15 m x 15 m (Landsat), citra SPOT 20 m x 20 m

    (multispektral) dan 10 m x 10 m (pankromatik) sampai 1 m x 1 m (IKONOS

    pankromatik ) dan 0.61 m x 0.61 m (Quick Bird). Sedangkan kemampuan pembedaan

    obyek juga semakin berkembang hal ini terbukti dengan banyaknya saluran spektral

    yang digunakan seperti misalnya citra landsat MSS (Multi Spectral Scenner) yang

    digunakan pada era tahun 1980- an memiliki 7 saluran spektral (band) saat ini generasi

    landsat 7 ETM+ (Enhance Thematic Mapper) menggunakan 8 saluran spektral yaitu 6

    saluran inframerah tampak (visible Infrared) 1 saluran pankromatik dan 1 saluran

    inframerah termal (Thermal Infrared).

    Satelit sumber daya bumi dapat dibedakan atas 2 kelompok yaitu satelit berawak

    dan satelit tidak berawak. Satelit tidak berawak seperti misalnya landsat, SPOT,

    IKONOS dll membawa sensor non fotografik yang hasil rekamannya berupa citra satelit

    cetak jadi (hard copy) dan data digital. Sumber tenaga yang digunakan pada PJ sistem

    satelit dapat berupa tenaga buatan misalnya citra radar (ERS, JERS, Radarsat dll) dan

    tenaga alamiah yang bersumber dari matahari seperti misalnya Landsat, SPOT,

    IKONOS, IRS, Quick Bird. Data digital PJ yang dimaksud dalam uraian selanjutnya

    adalah citra satelit digital.

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    23/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    Data digital PJ (citra digital) direkam dengan menggunakan sensor non-kamera

    antaralain scanner, radiometer, spectrometer. Citra digital dibentuk dari elemen

    elemen gambar atau pixel ( picture element) yang menyatakan tingkat keabuan pada

    gambar (Purwadhi, 2001). Citra digital dapat secara langsung disimpan pada pita

    magnetik (High Density Digital Tape) atau CCT (Computer Compatible Tape). Menurut

    Purwadhi (2001) pengolahan citra digital merupakan manipulasi dan interpretasi digital

    dari citra PJ dengan bantuan komputer. Pengolahan citra digital selain dilakukan dengan

    bantuan komputer (hardware) juga diperlukan perangkat lunak (software). Saat ini

    perangkat lunak pengolahan citra digital seperti ILWIS, ErMapper, PCI, ErdasImagine,

    Idrisi dll, cukup banyak dijumpai. Secara umum pengolahan citra digital dibagi menjadi

    2 yaitu prapemrosesan citra (Pre Processing Image

    ) dan penajaman citra (image

    Enhancement). Pra pemrosesan citra meliputi pemrosesan radiometrik dan geometrik.

    Pemrosesan radiometrik bertujuan untuk mengurangi atau menghilangkan

    pengaruh internal maupun eksternal selama proses perekaman data, sehingga nilai data

    digital (digital value) citra mendekati nilai spektral obyek. Sedangkan pemrosesan

    geometrik berhubungan dengan posisi pixel ( pixel position) pada citra digital

    disesuaikan dengan koordinat bumi yang merujuk pada sistem proyeksi tertentu

    (Franklin, 2001).

    F. Klasifikasi Citra Satelit Digital

    Menurut Purwadhi (2001) penajaman citra dimaksudkan untuk mempertajam

    kontras yang tampak pada ujud gambaran yang terekam dalam citra. Secara umum

    teknik penajaman di dalam aplikasinya dapat dikategorikan dalam tiga cara, yaitu

    manipulasi kontras (contrast manipulation), manipulasi kenampakan spasial (spatial

    feature manipulation) dan manipulasi multi citra (multi-image manipulation).

    Manipulasi kontras dilakukan dengan memodifikasi histogram sehingga dapat

    meningkatkan ketajaman citra. Manipulasi kenampakan spasial mencakup penggunaan

    filter spasial (spatial filtering) dan penajaman tepi (edge enhancement). Sedangkan

    manipulasi multi citra dapat dilakukan dengan PCA, NDVI dll. Poveda,G dan Salazar

    F.Luis, 2004, menerapkan formulasi NDVI pada citra digital untuk mengetahui

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    24/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    keanekaragaman tanaman tahunan di Amazonia. Panjang gelombang yang digunakan

    untuk menyusun formula tersebut adalah inframerah dekat (0.73 1.1 um) dan merah

    (0.55 0.68 um). Pada kajian tersebut diperoleh informasi bahwa formula NDVI yang

    diterapkan pada citra digital dapat digunakan untuk mengetahui kemampuan potosintesis

    tanaman tahunan.

    Menurut Mas Francois dan Ramirez I. 1996, keterbatasan dari klasifikasi data

    digital yang mengandalkan nilai spektral adalah apabila spektral dari penutupan lahan

    yang berbeda memiliki nilai yang hampir sama (similar). Hal tersebut mengakibatkan

    klas penutupan lahan tidak dapat dibedakan sehingga akurasinya rendah. Menurut

    Danoedoro (2003) klasifikasi citra secara digital tidak cukup hanya mengandalkan

    informasi spektral akan tetapi diperlukan pengetahuan tambahan mengenai tipepenutupan lahan di lokasi kajian yang meliputi teksture dan informasi medan (terrain

    information).

    Tingkat akurasi Peta Land Use/Land Coverhasil klasifikasi berbantuan dapat

    dikukur dengan dua macam akurasi :

    1. Akurasi klasifikasi :

    - Komisi (kesalahan observasi bagian yang tidak termasuk kelas tapi dimasukkan)

    - Omisi (kesalahan observasi seharusnya masuk kelas tapi masih terletak diluar)

    2. Akurasi pemetaan

    F.1. Analisis Perhitungan Erosi

    Perhitungan erosi tanah dapat dihitung secara kualitatif dengan metode SES

    (SES = Soil Erosion Status) dan secara kuantitatif dengan metode MMF (Morgan,

    Morgan dan Finney).

    A. Erosi kualitatif (SES = Soil Erosion Status)

    SES dihitung dengan cara kualitatif dan tergantung dari 5 parameter yaitu :

    arah lereng (aspect), kemiringan lereng (slope gradient), kerpatan sungai (drainagedensity), jenis tanah (Soil types), dan penutupan dan penggunaan lahan (landuse/

    landcover). Perhitungan kualitatif dengan memberikan skoring dengan nilai relatif yaitu

    untuk erosi dari rendah (low : L), sedang (medium : M), dan tinggi (high : H) dan

    selanjutnya untuk perhitungan perkalian diberikan nilai skore SES yaitu 1, 2, dan 3.

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    25/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    Kemudian kelima faktor dilakukan perkalian dan didapatkan total skore erosi

    (Soil Erosion the Area Value : SEAV). Jika nilai SEAV lebih kecil dari 16 dimasukkan

    kedalam erosi rendah (Low Erosion Area : LEA), jika SEAV berkisar antara 16 sampai

    48 termasuk erosi sedang (Medium Erosion Area : MEA), dan jika nilai lebih dari 49

    termasuk erosi tinggi (High Erosion Area : HEA), Gambar 3..

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    26/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    Gambar 3. Diagram Alur Perhitungan Status Erosi Tanah (SES)

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    27/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    B. Erosi kuantitatif (MMF = Morgan, Morgan, dan Finney)

    Model MMF (Morgan, Morgan, dan Finney) memperkirakan besarnya erosi

    yang tergantung dari beberapa parameter dalam kaitannya untuk penggunaan lahan :

    tanah, penggunaan dan penutupan lahan, dan data curah hujan. Untuk memperkirakan

    kehilangan tanah dengan pendekatan MMF diperlukan peta variasi beberapa faktor

    anatar lain : energi kinetik hujan (E), kedalaman perakaran tanaman (RD), prosentase

    kontribusi hujan permanen dalam bentuk intersepsi dan aliran batang (A), faktor

    pengelolaan penutupan lahan (C), Ratio evapotranspirasi potential (Et/Eo), kapasita

    cadangan kelembaban tanah (MS) selanjutnya dikembangkan sampai mendapatkan peta

    hasil akhir seperti volume aliran permukaan tanah (Q); Laju pengaruh hujan jatuh

    terhadap pemecahan tanah (F), kapasitas tansport pada aliran permukaan (G).Perkiraan perhitungan kehilangan tanah tahunan dengan membandingkan

    dua peta yaitu peta laju pemecahan tanah dan peta kapasitas trsanaport aliran permukaan

    dan diambil nilai minimum dua diantara peta tersebut. Peta yang dihasilkan berupa

    model erosi tanah yang sudah dibagi menurut tingkatan erosi, kontribusi hutan terbuka

    merupakan maksimum dari kehilangan tanah yaitu > 50 t/ha/tahun (VH=Very High =

    sangat tinggi). Kehilanagan tanah paling sedikit dicatat pada lahan tanaman pertanian

    yaitu < 5 t/ha/tahun (VL=Very Low = sangat rendah). Selanjutnya tiap-tiap tingkata

    erosi dikalikan masing-masing dari erosi yang terendah 10 untuk VL, 20 untuk L, 30

    untuk M., 40 untuk H, dan 50 untuk VH, dan total semuanya dibagi dengan luas masing-

    masing Sub DAS.

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    28/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    Gambar #. Diagram Alur Analisis pehitungan Erosi Kuantitatif Morgan, Morgan dan Finney

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    29/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    F.2. Metodologi Pemetaan Penutupan dan Penggunaan Lahan

    Deteksi Teknik perubahan penutupan lahan, dapat dianalisis dengan dua cara

    yaitu secara visual dan analisis dijital ::

    A. Interpetasi Visual :

    Variasi metode dari teknik deteksi perubahan (Singh, 1994) sebagai berikut :

    komparasi sisi dengan sisi yang lainnya pada citra fotografik dapat dibawakan

    dengan anotasi perubahan yang diteksi.

    transfaransi dari dua metode dapat ditumpangsusunkan, dicatat dan dilihat dari

    meja sinar dengan menganalisis pada daerah yang sama yang mengalami

    perubahan.

    satu negative dan satunya transfaransi positif dapat ditumpangsusunkan. Areayang tidak mengalami perubahan diberi warna yang muda sedangakn yang

    mengalami perubahan diberi warna yang tua.

    Metode analisis visual yang dikembangkan oleh NRSA (National Remote

    Sensing Agency) untuk kondisi dua iklim yang berbeda, dengan melalaui 6 tahap berikut

    :

    1. Seleksi dan penerimaan data

    2. Interpretasi visual pendahuluan

    3. Verifikasi dan koleksi data dengan cheking lapangan

    4. Modifikasi dan interpretasi final

    5. Estimasi luas daerah

    6. Repruduksi dan persiapan pembuatan peta kartografi final.

    B. Teknik deteksi perubahan digital :

    Semua pendekatan dari deteksi perubahan dijital disajikan dari ketepatan

    spatial yang tercatat pada citra satelit dari tanggal yang berbeda. Citra residu dihasilkan

    dari prosedur yang bervariasi dan dengannya nilai threshold, statistic atau empiric

    determinasi, penerapan dari area yang telah ditetapkan perubahannya. Variasi

    pendekatannya dilakukan (Singh, 1994) untuk deteksi perubahan dijital dan secar

    singkat disampaikan berikut ini :

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    30/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    (a) Image differencing

    Metode ini mencatat data geometric citra satelit yang diterima pada waktu yang

    berbeda yang menghasilkan residual atau citra tyang berbeda dimana mewakili

    perubahan diantara dua tanggal yang berbeda. Hasil dari setiap nilai ditunjukan dari

    setiap piksel positif atau negative atau tidak ada perubahan. Citra dengan band tunggal

    atau band berbeda atau kombinasi band, seperti indeks spectral dapat dilakukan dengan

    teknik ini. Teknik ini dapat disajikan dalam bentuk formula sebagai berikut :

    Xijk(t2) Xijk(t1)

    Xijk = + C

    2

    dimana XijK adalah nilai piksel abu-abu untuk band K pada garis_i dan kolom_j, t1

    sebagai tanggal pertama dan t2 sebagai tanggal kedua. C adalah konstanta yang

    digunakan untuk memproses hasil citra dari 0 254.

    (b) Image ratioing

    Perbandingan citra satelit dipersiapkan untuk membagi nilai piksel dalam band

    particular band pada waktu t1 yang berhubungan dengan nilai piksel pada waktu t2 nilai

    piksel lebih besar atau lebih kecil diambil untuk menunjukkan area yang mengalami

    perubahan. Hal tersebut dapat diwakili oleh rumus berikut :

    Xijk (t1)

    Xijk =

    Xijk (t2)

    ( c) Image regression

    Metode ini diasumsikan bahwa nilai piksel pada waktu t1 ((Xij K (t1) adalah

    berhubungan dengan waktu t2 Xij K (t2)), oleh fungsi linier, sehingga oleh sebab itu

    satu citra satelit dapat diregresi lagi dengan menggunakan metode lainnya. Metode

    deferensiasi citra satelit dapat diterapkan dengan nilai prediksi Xij

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    31/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    K (t2), sebagai dasar regresi garis, dari nilai actual pada citra satelit kedua, piksel dengan

    piksel, sebagai berikut :

    ^Xijk(t2) Xijk (t1)Xijk = + C

    2

    ^Xijk = a0 + a1 . Xijk (t1)

    (d) Principal component differencing

    Pendekatan ini, PCA (Principal Components Analysis) yang dibentuk secaraterpisah pada setiap tanggal yang berbeda. PC2 dari setiap tanggal digunakan untuk

    prosedur diferensiasi citra satelit. PC2 di[pilih karena memiliki nilai paling tinggi yang

    berbeda diantara infra merah dan band nampak, dan seperti paling berguna untuk

    enhancementdari kenampakan vegetasi.

    (e) Post classification comparison

    Metode yang paling sering digunakan adalah analisis perbandingan klasifikasi

    sepektral dari waktu berbeda t1 dan t2 dengan prosedur yang indipenden. Akhirnya peta

    perubahan penggunaan dan penutupan lahan diproses dari integrasi logic dari hasil dua

    klasifikasi dengan menggunakan model multi tanggal citra satelit atau dengan SIG.

    (f) Multi-date classification

    Pendekatan ini sebagai dasar analasis tunggal dari kombinasi tangal berbeda t1

    dan t2,dengan tingkat identifikasi area yang berubah. Citra satelit multiband dari dua

    tanggal berbeda disatukan dengan klasifikasi berbantuan atau tak berbantuan. Sehingga

    hasil data dari semua band, dari pertama dua analisis komponen principal (PC1 dan

    PC2) dapat digunakan klasifikasi berbantuan.

    Pada wilayah yang luas dan heterogen disarankan menggunakan analisis dijital

    dengan tahapan seperti pada Gambar 4. Tahapan tersebut antara lain :

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    32/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    1. Data citra satelit, penyambungan dan georeferensi

    2. Koleksi data dengan survai lapangan

    3. Pembatasan wilayah administrasi, kelas penggunaan lahan dll

    4. Klasifikasi dan stratifikasi dua musim berbeda

    5. Penghalusan halus klasifikasi

    6. Agregasi dari klasifikasi musim penghujan dan kemarau

    7. Statisitik dan hasil akhir

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    33/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    Gambar 4. Metodologi Pemetaan Dijital Land Use/Land Cover

    CITRA DIGITAL

    Kumpulan beberapa

    data/Peta

    Kumpulan beberapa

    data/Peta

    Transformasi Model Transformasi Model

    Rektikasi Rektikasi

    Klasifikasi Klasifikasi

    Mosaik Mosaik

    Komposisi Komposisi

    Tumpangsusun

    Ekstraksi

    Tumpangsusun

    Ekstraksi

    Statistik Statistik

    Kreasi Masker

    (Kelas Penutupan)

    Penghalusan

    Agregasi

    Statistik

    OUTPUT

    Hasil Foto

    CITRA DIGITAL

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    34/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    G. Aplikasi PJ dan SIG untuk Evaluasi Penutupan Lahan

    Sistem Informasi Geografis atau sering disebut Geographic Information System

    (GIS) adalah suatu sistem yang berbasis komputer yang dapat digunakan untuk

    menyimpan, menganalisis dan memanggil kembali data dengan cepat dan mudah

    (Aronoff, 1989). Teknologi ini berkembang sangat pesat dan menjadi alat yang efektif

    untuk digunakan di dalam analisa analisa geografis. Sumber data yang dapat

    digunakan sebagai masukan (input) di dalam sistem ini adalah survei lapangan

    (pengukuran lapangan), peta dan data dari penginderaan jauh. Menurut Molenaar (1991)

    sistem informasi geografis dapat digunakan untuk mendiskripsikan obyek, fenomena

    atau proses yang terjadi di permukaan bumi. Prinsip dasar Sistem Informasi Geografis

    (SIG) adalah setiap data spasial/geografis berkaitan dengan letak (position

    ) dan atribut.Data yang berkaitan dengan letak geografis digambarkan sebagai titik (point), garis (arc)

    dan area (poligon). Sedangkan atribut menerangkan fenomena yang menyertai titik,

    garis dan poligon tersebut. Ada 2 struktur data didalam sistem informasi geografis yaitu

    struktur data rasterdan vektor.

    Struktur data raster adalah kumpulan dari titik atau ruang (cells) yang meliput

    suatu permukaan bumi ke dalam kotak yang teratur (regular grid). Di dalam struktur

    data raster atribut obyek secara langsung berhubungan dengan posisi obyek tersebut.

    Contoh dari struktur data raster adalah data penginderaan jauh seperti potret udara dan

    citra satelit. Pada struktur data raster masing masing kotak (cells) menunjukkan luasan

    dari permukaan lahan. Struktur data vektor menampilkan kenampakan dengan tingkat

    ketelitian posisi yang jauh lebih tinggi dibanding data raster(Aronoff, 1989). Di dalam

    menggambarkan obyek, struktur data vektor menggunakan titik, garis dan poligon.

    Dengan fasilitas SIG, data yang telah masuk ke dalam sistem dapat dipanggil

    kembali (retreive) dan ditampilkan dalam berbagai bentuk. Disamping itu data spasial

    tersebut dapat dicetak (print) dengan skala yang sesuai dengan kebutuhan pengguna.Perubahan yang terjadi, terutama pada faktor faktor yang dinamis seperti penutupan

    lahan dapat secara langsung, mudah dan cepat dilakukan perbaikan (editing). Data dan

    atribut selanjutnya disimpan dalam subsistem DBMS (Database Management System).

    Analisa data spasial yang umum dilakukan adalah tumpang susun peta (overlaying) baik

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    35/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    secara sederhana maupun yang kompleks karena banyak peta yang harus ditumpang

    susunkan. Konsep ini terus berkembang dengan adanya tumpang susun peta yang

    memberi penekanan pada faktor atau peta tertentu. Di lain pihak, pengolahan data dalam

    bentuk tabel dalam DBMS dapat dilakukan berdasarkan kriteria tertentu (Nugroho S.P.,

    Endang S., Wardojo. 1996).

    Jessen (1992) menggunakan SIG dan soft-ware Arc-Info untuk mengolah data

    sumber daya lahan dan menyusun rekomendasi penggunaan lahan yang produktif.

    Begitu juga Fletcher (1990) menggunakan SIG untuk perencanaan konservasi tanah di

    Sub DAS Wiroko dengan mengumpulkan data ISDL ( Inventarisasi Sumber Daya

    Lahan) pada setiap unit peta. Data ISDL yang dikumpulkan di lapangan meliputi

    beberapa parameter tetap (bentuk lahan, tipe batuan, jenis tanah, kemiringan lereng) danparameter berubah (tingkat erosi, macam teras, jenis penggunaan lahan).

    Uboldidan Chuvieco (1997) menggunakan image processing dan SIG untuk

    mengakses pengelolaan lahan pertanian di daerah semi arid yang terletak di lembah

    sungai Colorado, propinsi Buenos Aires, Argentina. Beberapa parameter tanah

    digunakan dalam rangka membuat peta kesesuaian lahan yang berbasis pada

    karakteristik fisik tertentu, sedangkan penggunaan lahan aktual diperoleh dari citra

    SPOT. Keduanya kemudian ditumpangsusunkan (overlay) sehingga diperoleh tabel dan

    peta yang memperlihatkan lahan yang dikelola lebih intensif atau kurang intensif dari

    seharusnya.

    Aplikasi penginderaan jauh dan SIG telah banyak digunakan dalam

    mengevaluasi lahan. Elsiedan Zuidan (1998) menggunakan PJ dan SIG untuk

    mengklasifikasikan penutupan lahan dan proses identifikasi lahan yang terdegradasi

    terutama daerah terbuka. Penutupan lahan dibedakan dengan interpretasi visual dari

    respon spektral citra SPOT. Problem terbesar dalam interpretasi adalah dalam

    membedakan batuan permukaan karena respon batuan basal sama dengan lahan basah

    dan daerah dengan sedikit vegetasi.

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    36/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    III. BAHAN DAN METODE

    A. Lokasi Penelitian

    Lokasi penelitian direncanakan akan dilakukan di wilayah zona ekologi yang

    memiliki kepadatan penduduk tinggi dan curah hujan juga tinggi yaitu di DAS

    Grindulu., Jawa Timur.

    B. Bahan dan Metode

    Bahan yang digunakan untuk kegiatan kajian ini adalah

    Peta peta dasar, antara lain :

    Peta RBI skala 1 : 250.000 dan Peta Landsystem

    Peta situasi dan administrasi dan Peta Penggunaan Lahan

    Citra satelit digital perekaman terbaru

    Alat tulis seperti pensil, balpoint dan alat tulis untuk penafsiran citra yaitu

    OHPfine full color, selotip dan plastik astralon.

    Kertas plotter, kertas printer dan tinta warna (cartridge) untuk warna

    hitam, kuning, magenta dan cyan.

    Sedangkan peralatan yang diperlukan antara lain :

    1. Peralatan untuk interpretasi citra satelit secara visual (Loop, stereoskop

    cermin/saku, Komputer)

    2. Peralatan survei lapangan (Kompas, Abney level, pH stik, Blanko survei,

    Kamera digital, dan GPS)

    3. Peralatan untuk pengolahan data digital dan SIG, antara lain

    Perangkat keras (hard ware) berupa komputer

    Perangkat lunak (soft ware) untuk analisis citra yaitu Erdas-

    Imagine versi 8.7 dan PC Arc/Info versi 3.4D plus dan ArcView

    3.3, Ilwis 3.3. untuk analisa SIG. Untuk tabulasi diperlukan

    Excel, Microsoft word dan DBASE IIIPlus.

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    37/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    B. 1. Jenis Penelitian

    Penelitian ini merupakan aplikasi dari sautu teknologi penginderaan jauh, namun

    perlu dicobakan dengan berbagai macam teknik pemrosesan dari koreksi distorsi sampai

    analisis pemrosesan dan perhitungan secara digital. Dengan kajian ini diharapkan ada

    satu teknologi untuk membantu monitoring dan evaluasi suatu DAS sehingga diperoleh

    metoda yang cepat, akurat dan tepat dengan analisis secara digital. Sehingga dari haisl

    kajian ini dapat dipakai untuk membantu dalam menetapkan karakterisasi suatu DAS

    sesuai dengan judul UKP.

    B. 2. Rancangan Penelitian

    Penelitianakan dilakukan dengan menggunakan citra satelit digital DAS Solo

    DS.. Analisis citra satelit akan dilakukan di laboratorium PJ dan SIG serta akan

    dilakukan ground cek melalui observasi sampling beberapa obyek di lapangan. Untuk

    meenetapkan titik-titik sampel obyeknya, DAS Solo DS. dipilah dalam tiga wilayah:

    hulu, tengah, dan hilir dengan asumsi bahwa ketiga wilayah tersebut memiliki pola

    penutupan lahan yang berbeda berkaitan dengan penggunaan lahan yang berbeda pula.

    Mengingat keterbatasan waktu, dana dan aksesibilitas, pada masing-masing wilayah

    ditetapkan Sub DAS-Sub DAS representatif.

    Kondisi penutupan lahan pada setiap Sub DAS/Sub-sub DAS reprensentatif

    diinterpretasikan jenis-jenis penutupannya dengan menggunakan teknik PJ yang sesuai

    berdasarkan perbedaan spektral reflektannya. Pemilahan jenis penutupan lahan akan

    mengacu pada sistim klasifikasi penutupan lahan Badan Planologi Kehutanan serta

    dilakukan melalui proses analisis spektral. Penetapan titik-titik sampel dilakukan

    berdasarkan tumpang tindih (overlay) peta jenis penutupan lahan hasil interpretasi citra

    digital (perbedaan spektral reflektan) dengan peta penutupan dan penggunaan lahan

    yang ada (peta RBI, peta penggunaan lahan, peta landsistem), selanjutnya titik-titik

    sampel pada peta hasil overlay diambil dengan mempertimbangkan sebaran dan

    kemudahan aksesibilitas lapangannya.

    Penajaman citra digital dimaksudkan untuk memperjelas kenampakan obyek

    pada citra dan memperbaiki kualitas citra. Penajaman yang akan dilakukan meliputi

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    38/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    filtering, manipulasi histogram citra dll. Setelah dilakukan pemrosesan citra seperti

    tersebut di atas, kemudian dilakukan klasifikasi tidak berbantuan (Unsupervised

    classification). Hasil klasifikasi digunakan untuk menentukan titik sampel (jenis

    penutupan dan penggunaan lahan) yang selanjutnya digunakan sebagai dasar di dalam

    kegiatan lapangan (ground checking). Klasifikasi berbantuan (Supervised Classification)

    dilakukan setelah kegiatan lapangan.

    B.3. Parameter

    Parameter-parameter data yang dikumpulkan untuk kegiatan Kajian Aplikasi

    Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS, antara lain :

    1)

    Data grafis batas DAS2) Peta jalan, sungai dan data administrasi

    3) Prosentase penutupan vegetasi

    4) Tingkat kerapatan vegetasi

    5) Tipe/jenis penutupan lahan misalnya:

    a. Hutan (Hutan primer, Hutan sekunder)

    b. Perkebunan (Tanaman sejenis dan campuran)

    c. Sawah (Irigasi dan tadah hujan), Pemukiman

    d. Badan air (sungai, danau dll)

    6) Nilai spektral obyek pada citra satelit digital

    7) Perubahan penutupan lahan (luasan dan distribusinya)

    8) Tingkat akurasi yaitu dengan mencocokkan hasil klasifikasi citra digital

    dengan keadaan lapangan.

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    39/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    B.4. Pengambilan Data

    Pengambilan data lapangan berupa data fisik tanah dan tanaman dengan

    mencocokkan kondisi lapangan dengan kenampakkan pada citra satelit. Sampel di

    lapangan ditetapkan dengan GPS (Global Positioning System) yang ditetapkan dari

    variasi macam penutupan lahan dari hasil klasifikasi berbantuan atau klasifikasi secara

    visual.

    Data tanaman berupa macam penutupan lahan dan penggunaan lahan

    sebenarnya sesuai dengan pembagian kawasan dari peta RBI. Sedangkan data tanah

    meliputi data yang diperlukan untuk perhitungan erosi kualitatif maupun kuantitatif,

    antara lain : tekstur tanah, struktur, kedalaman tanah dll.

    B.5. Pengolahan dan Analisis data

    Tahapan kegiatan kajian sebagai berikut :

    1) Pengumpulan data baik berupa peta (digita,lmanual) maupun citra digital.

    2) Dijitasi peta situasi dan p.dasar (tematik), peta sistem lahan (landsystem).

    3) Pemrosesan citra, seperti koreksi geometri dan penajaman citra.

    4) Klasifikasi awal citra digital baik secara digital dengan metode tidak berbantuan

    (unsupervised classification method), dengan perhitungan NDVI, SBI, dengan

    maximum likely hood, dan PCA.

    5) Penentuan lokasi sampel pada citra/peta hasil klasifikasi.

    6) Kegiatan lapangan, untuk mengumpulkan data lapangan disamping itu untuk

    mengecek akurasi hasil klasifikasi awal seperti tersebut di atas.

    7) Data hasil kegiatan lapangan dan didukung oleh analisis spektral pada citra

    digunakan untuk melakukan klasifikasi ulang (reklasifikasi) dengan metode

    klasifikasi berbantuan (supervised classification method)

    8) Digitasi peta penutupan lahan dari peta RBI skala 1:250.000

    9) Tumpang susun (overlay) hasil klasifikasi berbantuan dengan peta tematik digital

    penutupan lahan.

    10)Analisa perubahan penutupan lahan

    11)Pencetakan peta dan tabel

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    40/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    Data citra digital PJ (berbasis raster) diolah dan dianalisis dengan menggunakan

    software ErdasImagine versi 8.7. Pengolahan tersebut meliputi koreksi geometri,

    penajaman (analisis spectral) dan klasifikasi. Sedangkan data yang diperoleh selama

    kegiatan di lapangan baik data sekunder maupun data primer selanjutnya diolah menjadi

    data digital sebagai pedoman untuk klasifikasi ulang pada citra digital sehingga

    diperoleh peta hasil klasifikasi (berbasis vector). Kombinasi data penutupan lahan dan

    penggunaan lahan akan diperoleh system kriteria/kategori kondisi pada setiap

    penggunaan lahan. dst

    Peta penutupan lahan yang berasal dari sumber lain seperti peta RBI dan peta

    penunjukan kawasan selanjutnya diolah dengan menggunakan software Arc/Info versi3.5. Pemrosesan tersebut meliputi digitasi, editing dan pelabelan. Analisis perubahan

    penutupan lahan dilakukan dengan menumpang susunkan (overlay) antara peta hasil

    klasifikasi citra dan peta digital penutupan lahan dari RBI, sehingga diperoleh peta

    penutupan lahan dan perubahannya.

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    41/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    IV. BIAYA DAN ORGANISASI PELAKSANA

    Biaya penelitian tahun 2007 sebesar Rp 76.850.000,- (Tujuh puluh enam juta

    delapan ratus lima puluh ribu rupiah), lihat Tabel 2.

    Tabel 2. Rencana Anggaran dan Belanja Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh (PJ) dan

    Sistem Informasi Geografis (SIG) untuk Monitoring dan Evaluasi (Monev)

    DAS

    No. Kegiatan Proyek Volume Biaya Jumlah

    Satuan Biaya (Rp.)

    (Rp.)

    1

    Belanja Barang Operasional

    lainnya (521119) :1,1 Konsumsi Analisa Data 20 OH 25.000 500.000

    1,2 Konsumsi Pelaporan 20 OH 25.000 500.000

    Jumlah (1.1+1.2) 1.000.000

    1.3.Konsumsi updating dataAplikasi PJ 120 OH 25.000 3.000.000

    1.4. Rapat Intern 20 OH 25.000 500.000

    Jumlah (1) 4.500.0002 Belanja Bahan (521211) :

    2.1.1. Foto Copy 810 Lb 100 81.000

    2.1.2 Dokumentasi- Film NS 400 isi 36 4 Roll 30.000 120.000

    - Batu Batery Alkalin 4 Bh 9.500 38.000

    - Cetak Foto 3 R 120 Lb 1.000 120.000- Album : 32x32 isi 20 2 Bh 45.500 91.000

    2.1.3.

    Penggandaan dan Penjilidan

    Laporan

    - Untuk Pembahasan 1500 Lb 100 150.000- Untuk Laporan 300 Lb 200 60.000

    - Untuk Penjilidan 6 Bh 15.000 90.000

    Jumlah (2.1.1+2.1.2.+2.1.3) 750.000

    2.2.

    ATK dan Operasional

    Komputer- USB Flash Disk MP3 1 Bh 550.000 550.000

    - Tempat (Kotak) CD 1 Box 30.000 30.000- CD Blank + tempat plastikkertas 11 Bh 5.000 55.000

    - Ketas HVS Folio 80 Gr 4 Rim 33.500 134.000

    - Kertas Kwarto 80 Gr 3 Rim 30.000 90.000- Spidol besar (isi12 warna) 1 Dos 46.000 46.000

    - Penghapus Cair 2 Bh 12.000 24.000

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    42/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    - Spidol Transparant (6) 1 Set 40.000 40.000- File Dokumen 2 Bh 15.500 31.000

    Jumlah (2.2) 1.000.000

    2,3

    Bahan Perlengkapan

    lapangan :- Jas Hujan 3 Bh 75.000 225.000

    - Kamera Digital 1 Bh 1.500.000 1.500.000- Papan alas menulis 5 Bh 5.000 25.000

    - pH Stik 1 Box 250.000 250.000

    Jumlah (2.3.) 2.000.000

    2.4. Bahan Peta- Peta Digital DAS Grindulu 1 Set 3.500.000 3.500.000

    2.5. Bahan Citra Satelit 1 Unit 7.000.000 7.000.000

    2.6.Bahan Pembuatan danPencetakan Peta

    - Kertas HP A0 2 Roll 700.000 1.400.000- Hard Disk Ekternal 80 GB 2 Unit 1.550.000 3.100.000- Catridge 4 warna 2 Set 1.250.000 2.500.000

    Jumlah (2.6) 7.000.000

    Jumlah (2) 21.250.000

    3

    Belanja Perjalanan Biasa

    (524111) :

    3,1 Perjalanan Konsultasi

    - Ke Jakarta1 Org Gol IV selama 4 hari 4 OH 260.000 1.040.000

    1 Orang Gol III selma 4 hari 4 OH 220.000 880.000

    Pesawat Solo-Jakarta PP 2 Unit 1.200.000 2.400.000

    Jumlah (3.1) 4.320.000

    3,2Perjalanan PelaksanaanKegiatan DAS Grindulu

    Tahap I :

    1 Orang Gol IV selama 9 hari 9 OH 260.000 2.340.0004 Orang Gol III selama 9 hari 36 OH 220.000 7.920.000

    1 Orang Gol. II selama 9 hari 9 OH 180.000 1.620.000

    Tranport (PP) 6 Unit 50.000 300.000

    Jumlah Tahap I 12.180.000

    Tahap II :

    1 Orang Gol IV selama 8 hari 8 OH 260.000 2.080.000

    4 Orang Gol III selama 8 hari 32 OH 220.000 7.040.0001 Orang Gol. II selama 8 hari 8 OH 180.000 1.440.000

    Tranport (PP) 6 Unit 50.000 300.000

    Jumlah Tahap II 10.860.000

    Tahap III :

    1 Orang Gol IV selama 8 hari 8 OH 260.000 2.080.000

    4 Orang Gol III selama 8 hari 32 OH 220.000 7.040.000

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    43/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    1 Orang Gol. II selama 8 hari 8 OH 180.000 1.440.000Tranport (PP) 6 Unit 50.000 300.000

    Jumlah Tahap III 10.860.000

    Tahap IV :

    1 Orang Gol IV selama 8 hari 8 OH 260.000 2.080.0004 Orang Gol III selama 8 hr. 32 OH 220.000 7.040.000

    1 Orang Gol. II selama 8 hari 8 OH 180.000 1.440.000Transport (PP) 6 Unit 50.000 300.000

    Jumlah Tahap IV 10.860.000Tahap V (Monev) :

    1 Orang Gol IV selama 4 hari 4 OH 260.000 1.040.0001 Orang Gol III selama 4 hari 4 OH 220.000 880.000

    Tranport (PP) 2 Unit 50.000 100.000

    Jumlah Tahap V 2.020.000

    Jumlah (3.2.)

    46.780.000

    Jumlah (3) 51.100.000

    Jumlah (1+2+3) 76.850.000

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    44/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    Kegiatan penelitian ini akan dilaksanakan oleh tim peneliti dari berbagai

    disiplin ilmu antara lain, Konservasi Tanah dan Air, Kehutanan, PJ dan SIG serta

    dibantu oleh beberapa teknisi seperti terdapat pada Tabel 3.

    Tabel 3. Tim Pelaksana Kegiatan Tahun 2007

    No. Nama Jabatan Pendidikan Bidang

    Keahlian

    Kedudukan

    dalam TIM

    1. Ir. Beny Harjadi,MSc Peneliti

    Madya

    S2-PJ Kontan, PJ

    dan SIG

    Ketua Tim/

    Peneliti

    2. Ir.Dody Prakosa,MSc. AjunPeneliti

    Madya

    S2-PJ Kehutanandan PJ Anggota/Peneliti

    3. Drs.Agus

    Wuryanta,MSc

    Calon

    Peneliti

    S2-PJ PJ dan SIG Anggota/

    Peneliti

    4. Agung Budi Supangat,

    S.Hut, M.T, M.Si

    Asisten

    Peneliti

    Madya

    S2-

    Kehutanan

    Kehutanan

    dan

    Hidrologi

    Anggota/

    Peneliti

    5. Yusuf Iriyanto W. Tek Lit

    PelaksanaLanjutan

    STM

    Pertanian

    Pertanian Anggota/

    Teknisi

    6. Bambang RagilWahyu Mulyo P.

    CalonTeknisi

    SKMA SIG dansurvai

    Anggota/Teknisi

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    45/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    Tata waktu kegiatan Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh (PJ) dan Sistem

    Informasi Geografis (GIS) untuk Monitoring dan Evaluas DAS, dimulai tahun 2005

    untuk wilayah Sumatra, tahun 2006 untuk wilayah NTT, dan tahun 2007 untuk wilayahJawa (Tabel 4). Sedangkan tata waktu kegiatan yang akan dilaksanakan pada tahun

    2007 disajikan pada Tabel 5.

    Tabel 4. Aspek kegiatan tahunan yang dilakukan pada kajian aplikasi PJ dan SIG untukMonev DAS.

    No Aspe k / Kegi atan Tahun

    05 06 07

    1. Analisis penutupan lahan secara visual dan

    klasifikasi penutupan secara digital

    2. Analisis perubahan penutupan dan perhitungan

    erosi secara kualitatif dan kuantitatif

    3. Analisis perubahan penutupan lahan,

    perhitungan erosi dan mofometrik DAS

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    46/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    Tabel 5. Tata waktu kegiatan kajian aplikasi PJ dan SIG untuk Monev DAS 2007

    BULAN PELAKSANAANNo KEGIATAN

    1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

    A. KEGIATAN KANTOR

    1 Persiapan

    - Pengadaan ATK dan

    Opers. Komputer

    - Bahan pencetakan peta

    - Pengadaan Citra Satelit

    dan perlengkapan

    2. Penyusunan laporan

    - Ft.copy penggandaan

    - Rapat internB. KEGIATAN LAPANGAN

    3. Perjalanan Dinas

    -Konsultasi &

    Koordinasi

    - Orientasi lapangan

    - Pengumpulan data

    lapangan dan Kompilasi

    C. KEGIATAN LABORAT

    4. Pemrosesan data

    - Pemrosesan citra satelit

    - Analisa data satelit- Digitasi

    5. Proses Overlay dan

    Analisa GIS

    - Analisa data

    - Updating data PJ

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    47/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    V. HASIL DAN PEMBAHASAN

    A. Analisis PJ dan SIG

    Analisis Penginderaan Jauh (PJ) dan Sistem Informasi Geografis (SIG) untuk

    membantu survai ISDL (Inventarisasi Sumber Daya Lahan) dengan menggunakan citra

    Landsat 7 ETM+ (Thematic Mapper) yang diambil pada tanggal 11 bulan Juli tahun

    2007 dengan nomer scene Path-Row 119-066. Analisis PJ dapat dilakukan dengan

    mengatur komposisi kanal 5, 4 dan 3 dengan RGB ( Red Green Blue), HSI (Hue

    Saturation Intensity), dan YMC (Yellow Magenta Cyan).

    Analisis PJ dapat membantu dalam analisis karakteristik DAS untuk beberapa

    parameter fisik antara lain terkait dengan faktor perhitungan analisis erosi secara

    kualitatif SES (Soil Erosion Status) dan erosi secara kuantitatif MMF (Morgan, Morgan

    dan Finney). Beberapa parameter dari hasil analisis citra satelit yang dapat membantu

    analisis karakteristik DAS, meliputi : penutupan lahan, pola drainase, aspek arah lereng,

    kemiringan lereng, drainase, tekstur, solum tanah, hujan tahunan, evapotranspirasi.

    Masing-masing faktor diatas dikelaskan dari kelas 1 (rendah) sampai kelas 5 (tinggi)

    tergantung tingkat kepekaan terhadap degradasi lahan atau bahaya erosi.

    Begitu juga untuk kelas erosi kualitatif SES maupun erosi kuantitatif MMF

    dikelaskan dari kelas 1 (rendah), 2 (agak rendah), 3 (sedang), 4 (agak tinggi), dan 5

    (tinggi). Semakin tinggi kelas maka resiko terhadap kerusakan lahan akan semakin

    besar, maka harus diprioritaskan untuk segera ditangani atau menjadi prioritas pertama.

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    48/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    506385 545672

    506385 545672

    9123159

    9088407

    9123159

    9088407

    Gambar 5. Peta Penutupan Lahan DAS Grindulu, Pacitan

    Kelas penutupan lahan di DAS Grindulu di dominasi dengan hutan rapat dan

    pekarangan, yang mengalami penurunan pada musim penghujan karena sebagian

    digunakan untuk persawahan dan agroforestry (Gambar 5). Dari peta penutupan lahan

    dapat dilihat bahwa penyebaran hutan rapat merata dari hulu sampai hilir, dan sebagian

    besar milik rakyat (hutan rakyat) bukan hutan dibawah pengelolaan Perum Perhutani.

    Kondisi penutupan yang realtif rapat di DAS Grindulu seharusnya tidak terjadi

    erosi besar-besaran, tetapi karena kondisi lahan dan topografi yang curam dan berbukit

    menyebabkan lahan mudah terjadi erosi (Tabel 6). Erosi yang banyak terjadi di DAS

    Grindulu termasuk pada kategori kelas erosi berat atau tinggi.

    N

    PETA LAND COVER

    Penutupan Lahan

    Skala 1 : 400.000

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    49/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    Tabel 6. Sebaran Luas untuk Perubahan Lahan di DAS Grindulu

    Penutupan Musim Kemarau Musim Penghujan BEDA

    Lahan Luas (ha) Prosen (%) Luas (ha) Prosen (%) Prosen (%)

    Agroforestry 9724 14,8 13173 20,1 5,3Bero 5714 8,7 7799 11,9 3,2

    Hutan Jarang 129 0,2 655 1,0 0,8

    Hutan Rapat 22266 34 18941 28,9 -5,1

    Pekarangan 27214 41,5 22545 34,4 -7,1

    Sawah 58 0,1 262 0,4 0,3

    Sungai 42 0,1 131 0,2 0,1

    Tegal 392 0,6 2032 3,1 2,5

    65539 100 65539 100

    Pada saat musim penghujan Hutan rakyat dan Pekarangan yang mengalami

    penurunan karena beralih fungsi menjadi lahan agroforestry dan tegalan (Gambar 6).

    Persawahan akan meningkat pada musim kemarau, karena sebagian besar sawah tadah

    hujan.

    41,5

    -10

    0

    10

    20

    30

    40

    50

    Agroforestry

    Bero

    HutanJarang

    HutanRa

    pat

    Peka

    rangan

    Sawah

    Sungai

    Tegal

    Prosen(%)

    Kemarau

    Penghujan

    BEDA

    Gambar 6. Luasan Perubahan Penutupan Lahan di DAS Grindulu.

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    50/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    B.Karakteristik DAS

    Karakteristik dari suatu DAS ( Daerah Aliran Sungai) ditentukan oleh

    morfometrik suatu DAS, yaitu antara lain oleh kondisi sungai, pola drainase, panjang

    sungai dan lain-lain (Gambar 7).

    506385 545672

    506385 545672

    9123159

    9088407

    9123159

    9088407

    Gambar 7. Pola Drainase DAS Grindulu, Pacitan, Jawa-Timur.

    Selanjutnya beberapa parameter penentu karakeristik DAS dilakukan analisis

    SIG (Sistem Informasi Geografis0 dengan sistem pengkelasan, antara lain : aspek arah

    lereng, kemiringan lereng, kerapatan drainase, tekstur tanah, dan penutupan lahan.

    N

    POLA DRAINASE DAS GRINDULU

    Skala 1 : 400.000

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    51/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    506385 545672

    506385 545672

    9123159

    9088407

    9123159

    9088407

    Gambar 8. Peta Kelas Arah Lereng (Aspek) DAS Grindulu, Pacitan

    Arah lereng atau aspek berpengaruh juga terhadap erosi yang terjadi yaitu

    terkait kerapatan penutupan lahan (Gambar 8). Dimana pada lahan dengan arah

    kemiringan lereng kearah selatan lebih peka terhadap erosi karena pertumbuhan tanaman

    kurang subur, sehingga penutupan lahan kurang rapat dan lahan relatif terbuka sehingga

    mudah terjadi erosi, dengan skor nilai 5. Sebaliknya lahan yang menghadap kearah

    utara pertumbuhan tanaman relatif lebih lebat, sehingga resiko terjadinya erosi lebih

    rendah atau peka skor nilai 1.

    Sebagian besar lahan di DAS Grindulu banyak yang menghadap kearah barat

    daya atau tenggara yaitu sesuai dengan arah kemiringan DAS yang mengarah selatan

    yaitu seluas 17.650 ha (26,9%), yaitu masuk pada skor nilai agak tinggi (4), lihat Tabel

    7. Mengingat sebagian besar arah lereng kurang menguntungkan kaitannya dengan

    kondisi penutupan lahan yang rendah dan potensi erosi yang tinggi, maka di DAS

    Grindulu lebih berpeluang terjadinya erosi dan tingkat sedang sampai berat.

    Tabel 7. Sebaran Luas untuk Kelas Arah Lereng Aspek di DAS Grindulu, Pacitan

    N

    PETA ASPEK

    Kelas Arah Lereng

    Skala

    1 : 400.000

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    52/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    Skor Besaran Aspek Kategori Luas

    Arah Lereng Nilai Luas (Km2) Prosen (%)

    1 Utara Rendah 168,2 25,7

    2 Barat Laut, Timur Laut Agak Rendah 68,5 10,5

    3 Barat, Timur Sedang 154,3 23,5

    4 Barat Daya, Tenggara Agak Tinggi 176,5 26,9

    5 Selatan Tinggi 87,9 13,4

    655,4 100

    Sebagian besar kelas arah kemiringan lereng masuk pada kategori kelas rendah

    sampai sedang (Gambar 9). Kondisi seperti tersebut diatas berpotensi untuk terjadinya

    erosi dari sedang sampai berat, untuk arah lereng yang menghadap ke selatan, barat

    daya, dan tenggara.

    26,9

    0,0

    5,0

    10,0

    15,0

    20,0

    25,0

    30,0

    Rendah Agak

    Rendah

    Sedang Agak Tinggi Tinggi

    Kelas Aspek (Arah Lereng)

    Prosen

    (%)

    Gambar 9. Luasan Kategori Nilai Kelas Arah Lereng (Aspek) di DAS Grindulu

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    53/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    506385 545672

    506385 545672

    9123159

    9088407

    9123159

    9088407

    Gambar 10. Peta Kelas Kemirngan Lereng DAS Grindulu, Pacitan

    Peta kelas kemiringan lereng yang ditunjukkan pada Gambar 10, menjelaskan

    kondisi kelas dari rendah sampai tinggi dimana pada lahan yang datar dengan

    kemiringan kurang dari 8% dimasukkan pada kelas rendah atau nomor 1, sebaliknya

    lahan terjal (> 45%) dimasukkan pada kelas tinggi atau kelas nilai 5. Hal tersebut terkait

    dengan erosi terjadinya erosi, yaitu untuk resiko rendah seperti lahan datar dimasukkan

    pada kelas rendah (1) dan untuk resiko terjadinya erosi tinggi dimasukkan pada kelas

    tinggi (5).

    Tabel 8 menunjukkan distribusi sebaran kelas kemiringan lereng yaitu

    didominasi kelas rendah (34,9%) dan tinggi (36%). Pada lahan denga kelas kemiringanyang lebih dari 45% di DAS Grindulu seluas 23610 ha, ini berpotensi terjadinya erosi

    berat. Apalagi kalau lahan terjal tersebut tidak ada tanaman penutup lahan yang

    memadai atau tindakan konservasi lainnya maka akan mudah terjadinya longsor.

    N

    PETA LERENG

    Kelas Kemiringan Lereng

    Skala 1 : 400.000

  • 8/14/2019 g12 Lhp Beny Grindulu

    54/79

    Kajian Aplikasi Penginderaan Jauh dan SIG untuk Monev DAS

    Beny Harjadi dkk di BPK Solo

    08122686657, [email protected]

    Tabel 8. Sebaran Luas untuk Kelas Kemiringan Lereng di DAS Grindulu, Pacitan

    Skor Besaran Kelas Lereng Kategori LUAS

    Lereng (%) Deskripsi Nilai Luas (Km2) Prosen (%)

    1 0 - 8 Datar Rendah 229,0 34,92 8 - 15 Miring Agak Rendah 46,5 7,1

    3 15 - 25 Sangat Miring Sedang 40,7 6,2

    4 25 - 45 Curam Agak Tinggi 103,0 15,7

    5 > 45 Sangat Curam Tinggi 236,1 36,0

    655,4 100

    Gambar 11 grafik balok tentang distribusi kelas kemiringan lereng lebih

    memperjelas bahwa kondisi lahan di DAS Grindulu ada yang terjal juga ada yang datar

    p