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


2/79




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


3/79





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


4/79


5/79




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


6/79




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


7/79




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


8/79




DAFTAR LAMPIRAN

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

68


9/79




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


10/79




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.


11/79




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 ?


12/79




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.


13/79




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.


14/79




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


15/79




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


16/79




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.


17/79




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 :


18/79




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


19/79




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


20/79




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


21/79




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


22/79




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.


23/79




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


24/79




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.


25/79




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..


26/79




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


27/79




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.


28/79




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


29/79




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 :


30/79




(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


31/79




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 :


32/79




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


33/79




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


34/79




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


35/79




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.


36/79




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.


37/79




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


38/79




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.


39/79




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


40/79




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.


41/79




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


42/79




- 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


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


43/79




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


Jumlah Tahap V 2.020.000

Jumlah (3.2.)

46.780.000

Jumlah (3) 51.100.000

Jumlah (1+2+3) 76.850.000


44/79




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


45/79




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


46/79




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


47/79




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.


48/79




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


49/79




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.


50/79




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


51/79




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


52/79




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


53/79




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


54/79




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

g12 Lhp Beny Grindulu

Documents

Transcript of g12 Lhp Beny Grindulu