2 TINJAUAN PUSTAKA
3.3 Metodologi Penelitian
Metodologi utama yang digunakan dalam penelitian adalah menggabungkan data satellite tracking (presence) dan pseudo absence dengan variabel lingkungan. Analisis dilakukan dalam dua tahap yang berbeda. Tahap pertama untuk pembuatan model distribusi habitat musim dingin dan ekstrapolasi se-Jawa Barat. Tahap kedua adalah analisis vegetasi di kawasan core dan edge habitat di Talaga Bodas. Pada tahap pertama dilakukan berbagai kegiatan antara lain pembuatan peta penutupan lahan, data presence dan pseudo-absence, peta variabel lingkungan, model regresi logistik, validasi model dan ekstrapolasi model. Tahap kedua dilakukan perhitungan Indeks Nilai Penting (INP) dan tingkat keanekaragaman vegetasi pada fase pohon, tiang, pancang dan semai di core dan edge habitat di Talaga Bodas. Setelah itu, barulah disusun implikasi pengelolaan habitat musim dingin SMA di Jawa Barat sesuai hasil penelitian. Bagan alir studi ini disajikan pada Gambar 3.6.
Gambar 3.6 Bagan alir studi
3.3.1 Penutupan Lahan
Salah satu data yang diperlukan dalam pembuatan model adalah penutupan lahan. Oleh karena itu, perlu dilakukan analisis klasifikasi citra landsat untuk pembuatan peta penutupan lahan. Pada tahap ini dilakukan beberapa tahap yaitu
pengambilan titik tujuh kelas penutupan lahan, pengamatan secara langsung di lokasi penelitian dan melakukan dokumentasi keadaan tapak. Data satelit citra yang digunakan pada penelitian ini adalah citra ALOS AVNIR2/29 Oktober 2009 dengan resolusi 10 m x 10 m dan citra LANDSAT (path/row: 121/065/13 Oktober 2009 dan path/row: 122/065/Agustus 2009) dengan resolusi 30 m x 30 m. Sebelum diinterpretasi, dilakukan pra-proses pada citra atau proses koreksi geometrik (WGS 1984 UTM Zone 48S).
Menurut Ariyanty (2011), klasifikasi citra dihasilkan dari Supervised Classification dengan menggunakan metode Maximum Likelihood yang menggunakan area latihan (training area) yang diperoleh dari hasil ground check. Penutupan lahan yang diperoleh kemudian diuji akurasinya menggunakan accuracy assesment dari software ERDAS Imagine 9.1. Tingkat akurasi yang bisa dipercaya adalah minimal 75% untuk akurasi keseluruhan (Ariyanty 2011). Klasifikasi ini dilakukan dengan menggunaan arahan analisis (supervised).
Kriteria pengelompokkan kelas ditetapkan berdasarkan penciri kelas yang diperoleh dari pembuatan training area. Pada penelitian ini, metode yang digunakan adalah Metode Peluang Maksimum (Maximum Likelihood Classifier). Metode ini merupakan metode yang paling umum digunakan dan merupakan metode standar. Metode ini mempertimbangkan peluang dari suatu piksel untuk dikelaskan ke dalam kelas atau kategori tertentu. Dapat dihitung dengan menghitung persentase tutupan pada citra yang akan diklasifikasi.
Training area diperlukan dalam setiap kelas yang dibuat dan harus bisa melihat secara jelas perbedaan yang tampak pada citra. Masing-masing training area mewakili satu kelas atau kategori penutupan lahan. Sebelum dilakukan training area, ditetapkan batasan mengenai kelas yang akan diklasifikasikan. Training area tidak hanya digunakan untuk proses klasifikasi, tetapi juga digunakan untuk proses akurasi hasil klasifikasi (Ariyanty 2011). Perbandingan bobot training area sebagai sampel untuk proses klasifikasi dan akurasi adalah 75% : 25% dari total training area yang dibuat. Adapun kelas penutupan lahan yang terdapat di wilayah Telaga BODAS dibagi menjadi tujuh kelas (Gambar 3.7 dan Tabel 3.2).
Tabel 3.2 Kelas penutupan lahan dan deskripsinya
No Kelas Penutupan
Lahan
Deskripsi
1 Badan Air Seluruh kawasan dengan kenampakkan perairan, termasuk
sungai, danau dan waduk.
2 Sawah Seluruh kawasan berupa pertanian lahan yang ditanami padi.
3 Permukiman Seluruh kawasan pemukiman padat (perumahan) atau bangunan
lainnya.
4 Semak/Belukar Seluruh kawasan yang terdiri dari campuran antara vegetasi tinggi dan vegetasi rendah yang tumbuh secara liar dan belum termanfaatkan.
5 Kebun/Perkebunan Seluruh kawasan kenampakkan kebun dengan jenis vegetasi teh. 6 Lahan Kering Seluruh kawasan berupa pertanian lahan kering yang ditanami
non-padi seperti singkong, umbi-umbian, jagung, sayuran.
7 Hutan Seluruh hamparan baik kering maupun basah yang didominasi
oleh pohon. Sumber : Ariyanty 2011
Gambar 3.7 Penutupan lahan di Talaga Bodas sebagai core dan edge habitat SMA (Sumber : Data Lapang)
Hasil penutupan lahan (ALOS AVNIR2) yang didapat untuk pembuatan model habitat musim dingin bagi SMA dapat dilihat pada Gambar 3.8. Nilai akurasi umum hasil klasifikasi terbimbing dalam peta penutupan lahan tahun 2009 ini adalah sebesar 88,60%, sedangkan akurasi kappa yang diperoleh sebesar 85,62%. Akurasi ini dapat diterima karena sesuai dengan tingkat akurasi yang bisa dipercaya, yaitu minimal 75% untuk akurasi keseluruhan menurut Syartinilia, 2004.
Berdasarkan peta penutupan lahan yang dibuat, dapat diketahui bahwa penutupan lahan yang terluas adalah sawah yaitu sebesar 219.374 Ha atau sekitar 46,01% dari total luasan. Sedangkan luasan yang paling kecil adalah badan air dengan 230 ha serta semak belukar dengan luas sekitar 9.441,31 ha (1,99%). Gambaran lebih jelas mengenai luasan masing-masing kelas pada peta penutupan lahan disajikan pada Tabel 3.3. Sedangkan peta hasil penutupan lahan yang akan digunakan dalam ekstrapolasi terdapat pada Gambar 3.9.
Gambar 3.8 Peta penutupan lahan Alos Avnir2/29 Oktober 2009 (Sumber : Data Analisis)
Tabel 3.3 Luas penutupan lahan dari Alos Avnir2/29 Oktober 2009
No Penutupan Lahan Luasan (ha) Persentase
1 Hutan 100,574.00 21,28% 2 Kebun 38,176.90 8,07% 3 Semak 9,441.31 1,99% 4 Lahan Kering 50,604.80 10,7% 5 Sawah 219,374.00 46,01% 6 Permukiman 54,217.70 11,47% 7 Badan Air 230.00 0,048% Total 472,618.71 100%
3.3.2 Variabel Lingkungan
Setiap peta memiliki beberapa variabel lingkungan yang terklasifikasi, dimulai dari klasifikasi kemiringan lahan (slope), klasifikasi elevasi dan klasifikasi penutupan lahan. Menurut SK. Menteri Pertanian No. 837/Kpts/Um/11/1980 dan No: 683/Kpts/Um/8/1981, kemiringan lahan (slope) dibagi menjadi enam kelas (Tabel 3.4). Sedangkan Klasifikasi elevasi berbentuk data kontinyu yang disesuaikan dengan distribusi data. Sebanyak 18 variabel lingkungan (euclidean distance) digunakan untuk pembuatan model distribusi habitat SMA (Tabel 3.5). Variabel lingkungan pada penelitian ini berbentuk jarak terdekat (euclidean distance) dengan rincian berupa enam jarak terdekat terhadap faktor kemiringan lahan, lima jarak terdekat terhadap faktor elevasi dan tujuh jarak terdekat terhadap penutupan lahan.
Tabel 3.4 Klasifikasi faktor kemiringan lahan
Kelas Kemiringan Lahan Klasifikasi
I 0-3% Datar II 3-15% Agak datar III 8-15% Bergelombang IV 15-25% Berbukit V 25-40% Pegunungan VI >40% Pegunungan Sumber :
SK. Menteri Pertanian No. 837/Kpts/Um/11/1980 dan No: 683/Kpts/Um/8/1981 Tabel 3.5 Data variabel lingkungan
No Parameter Variabel Lingkungan Singkatan Sumber
1 Elevasi Jarak Terdekat ke Elevasi 0-300 meter JTE1 Ekstraksi
ASTER DEM menjadi
euclidean distance
2 Jarak Terdekat ke Elevasi 300-500 meter JTE2
3 Jarak Terdekat ke Elevasi 500-700 meter JTE3
4 Jarak Terdekat ke Elevasi 700-1000 meter JTE4
5 Jarak Terdekat ke Elevasi > 1000 meter JTE5
6 Kemiringan