1
ANALISA PERUBAHAN TUTUPAN LAHANDI DAERAH ALIRAN SUNGAI MENGGUNAKAN DATA CITRA ASTER (Studi Kasus: Sub Daerah Aliran Sungai Lesti Hulu, Kabupaten Malang)
Oleh:
Yuli Rohmawati, DR.Ing.Ir.Teguh Hariyanto,M.Sc
Program Studi Teknik Geomatika FTSP-ITS, Surabaya, 60111, Indonesia
Email: [email protected]
Abstrak
Sub Daerah Aliran Sungai (DAS) Lesti hulu terletak di Kabupaten Malang merupakan sub DAS prioritas di wilayah DAS Brantas hulu dimana wilayah tersebut mempunyai permasalahan yang cukup kompleks terhadap kerusakan lahan, erosi, tanah longsor, fluktuasi debit sungai dan sedimentasi yang cukup tinggi. Penyebab utama terjadinya permasalahan tersebut adalah adanya pemanfaatan lahan yang tidak sesuai dengan fungsinya seperti terjadinya kerusakan hutan akibat penebangan liar maupun perambahan kawasan hutan. Ekosistem DAS hulu merupakan bagian penting karena mempunyai fungsi perlindungan terhadap seluruh DAS.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui informasi tutupan lahan di kawasan sub DAS Lesti hulu menggunakan analisa data citra ASTER (Advance Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer) yang merupakan sensor generasi terbaru pada satelit Terra yang dikembangkan untuk melakukan observasi permukaan bumi dalam rangka monitoring lingkungan hidup dan sumber daya alam. Citra ini sudah mulai banyak digunakan oleh berbagai pihak di berbagai belahan dunia untuk observasi fenomena terkait dengan perubahan lingkungan hidup. Metode penelitian mencakup: pra pengolahan citra dan pengolahan citra. Tahap pra pengolahan citra menggunakan radiance calibration, dark pixel correction, dan koreksi geometrik. Tahap pengolahan citra menggunakan perbaikan citra low-pass filtering dan NDVI, klasifikasi terselia teknik maximum likelihood digunakan untuk membedakan tutupan lahan ke dalam tujuh kelas utama, yaitu hutan, semak/belukar, kebun, ladang/tegalan, sawah, pemukiman, dan tanah terbuka.
Hasil dari penelitian ini adalah informasi perubahan tutupan lahan di sub DAS Lesti hulu antara
tahun 1999 – 2009 dimana hutan bertambah seluas 3,158 km2, semak/belukar bertambah seluas 8,569
km2, kebun bertambah seluas 32,53 km2, ladang/tegalan berkurang seluas 30,481 km2, sawah berkurang
seluas 0,475 km2, pemukiman bertambah seluas 1,396 km2 dan tanah terbuka berkurang seluas 0,376
km2. Analisa perubahan tutupan lahan hutan di sub DAS Lesti hulu antara tahun 1999 - 2009, total area
hutan tetap seluas 28,257 km2, total area hutan pada tahun 1999 yang berkurang seluas 22,681 km2 dan
total area hutan yang bertambah tahun 2009 seluas 25,839 km2.
Kata Kunci : Penginderaan Jauh, citra ASTER, perubahan tutupan lahan, Daerah Aliran Sungai (DAS)
PENDAHULUAN Latar belakang
Sub Daerah Aliran Sungai (DAS) Lesti hulu terletak di Kabupaten Malang merupakan sub DAS prioritas di DAS Brantas karena wilayah tersebut mempunyai permasalahan yang cukup kompleks seperti kerusakan lahan, erosi, tanah longsor, fluktuasi debit sungai, dan sedimentasi yang cukup tinggi. Penyebab utama terjadinya
permasalahan tersebut adalah adanya
pemanfaatan lahan yang tidak sesuai dengan fungsinya seperti terjadinya kerusakan hutan akibat penebangan liar maupun perambahan kawasan hutan. Hal ini berpengaruh terhadap terganggunya fungsi produksi dan tata air
(RTL-RLKT sub DAS Lesti, 2003 dalam Suratno, 2010).
Ekosistem DAS hulu merupakan bagian penting karena mempunyai fungsi perlindungan terhadap seluruh DAS. Perlindungan ini antara lain berfungsi sebagai perlindungan tata air. Oleh karena itu dalam perencanaannya DAS hulu seringkali menjadi fokus perencanaan mengingat bahwa suatu DAS di daerah hulu dan daerah hilir mempunyai karakteristik biofisik melalui daur hidrologi (Asdak, 1995 dalam Syahrial, 2009).
Dalam hubungannya dengan perencanaan pembangunan wilayah, penelitian ini mempunyai kaitan yang sangat erat di mana pola penggunaan lahan akan mempengaruhi kelangsungan dan
2
kelestarian Daerah Aliran Sungai. Teknik penginderaan jauh digunakan dalam penelitian ini karena telah secara luas digunakan untuk menyediakan informasi tutupan lahan seperti tingkat degradasi hutan dan lahan basah, tingkat urbanisasi, intensitas kegiatan pertanian dan perubahan akibat kegiatan manusia lainnya. Citra ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer) mengoperasikan tiga daerah spektral yang berbeda yaitu Visible and Near infra-Red (VNIR), Short Wave Infra-Red (SWIR), dan Thermal infra-Red (TIR). Band VNIR pada ASTER dengan resolusi spasial 15 m sangat berguna untuk memperoleh informasi
tutupan lahan (Yuksel, 2008), sehingga
penggunaan citra ASTER diharapkan cukup memadai untuk klasifikasi jenis tutupan lahan utama di dalam Daerah Aliran Sungai.
Batasan Masalah
Batasan masalah dalam penelitian ini adalah:
1. Data citra satelit yang digunakan adalah citra ASTER level 3 tahun 2009 wilayah sub DAS Lesti hulu, Kabupaten Malang.
2. Wilayah studi meliputi sub DAS Lesti hulu, Kabupaten Malang.
3. Studi hanya mencakup penutupan lahan di sub DAS Lesti hulu.
Tujuan
Tujuan dari penelitian ini adalah:
1. Membuat peta tutupan lahan sub DAS Lesti hulu melalui pengolahan data penginderaan jauh dengan klasifikasi terselia citra ASTER tahun 2009.
2. Menghitung luasan tutupan lahan untuk
mengetahui komposisi persentase
keseluruhan tutupan lahan sub DAS Lesti hulu tahun 2009.
3. Menganalisa perubahan tutupan lahan pada peta tutupan lahan sub DAS Lesti hulu tahun 2009 dengan luasan tutupan lahan pada peta RBI sub DAS Lesti hulu skala 1:25.000 tahun 1999.
4. Mengevaluasi luas area hutan tahun 2009 dengan luas hutan pada peta RBI sub DAS Lesti hulu skala 1:25.000 tahun 1999.
METODOLOGI PENELITIAN Lokasi Penelitian
Sub DAS Lesti hulu terletak di 8o02’50’’-
8o12’10’’ LS dan 112o42’58’’- 112o56’21’’ BT
secara administratif terletak di Kabupaten Malang. Penentuan lingkup wilayah juga melihat
adanya karakteristik yang bersifat heterogen pada kondisi fisik dasarnya. Deliniasi kawasan penelitian menggunakan batasan ekologi yaitu pembagian sub DAS Lesti hulu yang telah ditetapkan BPDAS Brantas. Sub DAS Lesti hulu merupakan bentang lahan yang dibatasi oleh batas terluar gigir punggung gunung yang menampung dan menyimpan air hujan sehingga membentuk suatu pengaliran air yang bersatu. Wilayah administratif Kabupaten Malang yang dilewati oleh sub Daerah Aliran Sungai Lesti hulu
seluas 246,123 km2. Lokasi penelitian disajikan
pada gambar berikut:
NGADAS BAMBANG PAMOTAN JAMBANGAN PATOKPICIS SUMBEREJO DAWUHAN SUMBERPU TIH BRINGIN PANDANSARI TAMANSATR IYAN REM BUN BLAYU DAMPIT WAJAK DADAPAN WONOAYU WONOAGUNG TAM ANSA RI NGA DIR ESO POJOK M AJANGTENG AH CODO SA NANREJO SANANKERTO TALOK PONCOKUSUMO PAGEDA NGAN GEDOG WETAN PASRUJAMBE KARANGANYAR TAWANGREJENI DRUJU SUKOLILO 685000.000000 685000.000000 690000.000000 690000.000000 695000.000000 695000.000000 700000.000000 700000.000000 705000.000000 705000.000000 710000.000000 710000.000000 9 0 9 20 0 0 .000000 9 0 9 20 0 0 .000000 9 0 9 6 00 0 .0 00000 9 0 9 6 00 0 .0 00000 91 0 0 0 00 .0 00000 91 0 0 0 00 .0 00000 91 0 4 0 0 0 .0 00000 91 0 4 0 00 .0 00000 9 1 08 0 0 0 .000000 9 10 8 0 0 0 .000000 1:100,000
±
Legenda kecmalangWilayah Administrasi Sub DAS Lesti Hulu KECAMATAN: AMPELGADING DAMPIT PASRUJAMBE PONCOKUSUMO SUMBERMANJING TIRTO YUDO TUREN WAJAK 00.51 2 3 4 Kilometers
Gambar 1. Lokasi Penelitian Sub DAS Lesti Hulu Peralatan dan Bahan
a. Peralatan
Perangkat Keras (Hardware) :
1. Komputer AMD Turion X2, DDR2 2GB 2. GPS e-Trex Legend Navigator
Perangkat Lunak (Software) : 1. ENVI 4.6.1
2. Matlab 7.0 3. ArcGIS 9.3
b. Bahan
1. Citra Satelit ASTER level 3, sub DAS Lesti hulu Kabupaten Malang akusisi 27 September 2009.
2. Peta digital Rupa Bumi Indonesia (RBI), Kabupaten Malang skala 1:25.000 tahun 1999.
3. Peta digital sub DAS Lesti hulu skala 1:25.000 tahun 1999, BPDAS Brantas.
3
Tahapan Kegiatan PenelitianDiagram alir penelitian ini secara garis besar digambarkan pada gambar 2 berikut:
IDENTIFIKASI MASALAH
Bagaimana memetakan tutupan lahan di Sub DAS Lesti Hulu dengan citra ASTER
serta menganalisa perubahannya?
PENGUMPULAN DATA
Citra Satelit ASTER level 3, sub DAS Lesti hulu Kab. Malang akusisi 27 September 2009, Peta digital Rupa Bumi Indonesia (RBI),
Kab. Malang skala 1:25.000 tahun 1999 dan Peta digital sub DAS Lesti hulu skala 1:25.000 tahun 1999,
BPDAS Brantas.
STUDI LITERATUR
Perubahan tutupan lahan, Daerah Aliran Sungai, penginderaan jauh, citra
ASTER, dan Pengolahan citra
penginderaan jauh
PENGOLAHAN DATA
Perbaikan citra (Koreksi radiometrik, koreksi geometrik), penajaman citra
(lowpass filtering 3x3 dan NDVI), klasifikasi terselia metode maximum
likelihood, uji ketelitian klasifikiasi
metode confusion matrix dan pembuatan layout peta.
PENULISAN LAPORAN ANALISA
Analisa statistik sederhana persentase luas tutupan lahan keseluruhan dan analisa perubahan tutupan lahan hutan di sub DAS Lesti hulu dalam rentang waktu
1999 – 2009.
Gambar 2. Tahapan Kegiatan Penelitian
1. Tahap Persiapan
Beberapa hal yang dilakukan pada tahap ini adalah :
a. Identifikasi Masalah
Tahapan awal yakni penentuan masalah yang berhubungan dengan rencana pekerjaan dan penetapan tujuan.
b. Studi Literatur
Yang dimaksud dengan studi literatur adalah mempelajari dan mengumpulkan buku-buku
referensi dan hasil penelitian sejenis
sebelumnya yang pernah dilakukan oleh orang lain yang berkaitan. Tujuannya ialah untuk mendapatkan landasan teori mengenai masalah yang akan diteliti.
c. Pengumpulan Data
Dalam tahap ini dilakukan pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini.
2. Tahap Pengolahan Data
Pengolahan data citra ASTER dan data penunjang lainnya dilakukan untuk membuat peta tutupan lahan kawasan sub DAS Lesti hulu.
3. Tahap Analisa
Pada tahap ini dilakukan analisa data dan uji statistik hasil pengolahan data.
4. Tahap Akhir
Pada tahap ini dilakukan pembuatan laporan Tugas Akhir yang berisi dokumentasi dari pelaksanaan Tugas Akhir.
Tahapan Pengolahan Data
Tahapan dari pengolahan data digambarkan pada diagram alir di bawah ini :
Koreksi Geometrik Klasifikasi Terselia RMS Error ≤ 1 Piksel Tidak Ya
Peta Digital RBI Skala 1:25.000 Sub DAS Lesti Hulu Tahun 1999 Ciitra ASTER
VNIR Sub DAS
Lesti Hulu Tahun 2009 Ground Truth Uji Ketelitian Klasifikasi ≥ 80% Tidak Ya Titik GCP Trainig Area Radiance Calibration
Dark Pixel Correction
Pemotongan Citra
Pembuatan Layout
Peta Tutupan Lahan Sub DAS Lesti Hulu Tahun 2009 (7 Kelas Tutupan Lahan) Konversi Citra Terklasifikasi
ke Vektor Perbaikan Citra
(Image Enhancement)
Komposit Warna
Editing Layer Tutupan Lahan
Peta Tutupan Lahan Sub DAS Lesti Hulu Tahun 1999 (7 Kelas Tutupan Lahan) Analisa
Informasi Perubahan Tutupan Lahan sub DAS Lesti Hulu Tahun 1999-2009
Gambar 3. Tahapan Pengolahan Data Pemotongan Citra
Untuk memperkecil ukuran citra dan memudahkan pengolahan data. Pemotongan citra dilakukan untuk lebih menfokuskan pengolahan data sesuai dengan daerah penelitian. Citra ASTER yang digunakan dipotong pada area sekitar sub DAS Lesti hulu, sebagai berikut:
Tahap Persiapan Tahap Pengolahan Data Tahap Analisa Tahap Akhir PENGOLAHAN DATA Radiance calibration, dark pixel corection, perbaikan citra NDVI dan low pass filtering, klasifikasi terselia metode maximum likelihood, uji ketelitian metode confusion matrix
4
Gambar 4. Citra ASTER Level 3Gambar 5. hasil pemotongan Citra ASTER Radiance Calibration
Radiance calibration merupakan proses untuk mengatur kembali skala nilai digital (digital number) serta memaksimalkan range data. Radiance calibration dilakukan menggunakan fungsi “Band Math” ENVI 4.6.1 dengan algoritma sebagai berikut:
Lrad = (input - 1) * nilai koefisien konversi
Dengan:
Lrad = spectral radiance measured
Input1 = nilai tiap-tiap band.
Nilai koefisien konversi untuk masing-masing band ASTER (VNIR) disajikan pada tabel berikut:
Tabel 2. nilai koefisien konversi band ASTER (VNIR)
Band Koefisien ((Watts/m2*stereoradian*µm)/DN) Normal Gain 1 1,688 2 1,415 3N 0,862
Dark Pixel Correction
Dark pixel correction merupakan metode yang digunakan untuk menghilangkan efek gelap yang ditimbulkan oleh atmosfer pada citra dengan cara mengurangi nilai tiap-tiap band dengan nilai band terendahnya. Algoritma yang digunakan sebagai berikut:
Input1 – RMIN (R1,Input1) dengan:
input1 = nilai tiap-tiap band RMIN = nilai band terendah
Koreksi Geometrik
Proses ini bertujuan untuk melakukan georeferensi citra dengan cara mensuperposisi
(overlay) dengan layer GIS yang sudah
tergeoreferensi atau sudah diketahui koordinat dan sistem proyeksinya, misalnya jalan, garis pantai dan sebagainya.
Gambar 6. Desain Jaring dan sebaran titik GCP
Koreksi Geometrik citra ASTER tahun 2009 dengan peta Rupa Bumi Indonesia (RBI) skala 1:25.000 wilayah sub DAS Lesti hulu. Sistem proyeksi yang dipakai adalah sistem UTM (Universal Transverse Mercator) zona 49 S, dengan datum WGS (World Geodetic System) 1984. Jumlah titik Ground Control Point (GCP) yang digunakan sebanyak 10 titik dengan jumlah baseline sebanyak 19 baseline.
Komposit Warna
Komposit warna adalah pembuatan citra yang merupakan variasi dari beberapa band sekaligus. Hal ini bertujuan untuk lebih mempertajam kenampakan objek tertentu, sesuai dengan keperluan, sehingga mempermudah dalam melakukan interpretasi citra manual. Dalam penelitian ini komposisi saluran yang digunakan adalah kombinasi band RGB 312.
5
Gambar 7. Komposit warna citra ASTER RGB 312Penajaman Citra
Perbaikan citra diterapkan pada citra hasil komposit warna RGB 312, yakni penajaman
low-pass filtering sebelum dilakukan proses
klasifikasi terselia. Pada data citra terdapat
frekuensi tinggi variabilitas data dengan
karakteristik heterogen fitur-fitur bentang alam. Teknik low-pass filtering telah secara luas digunakan untuk mengurangi frekuensi spasial (Yuksel, 2008). Aplikasi pada penggunaan filter spasial disebut konvolusi. Pada penelitian ini
prosedur konvolusi low-pass filtering
menggunakan operasi kernel ukuran 3x3.
Gambar 8. Low Pass Filtering 3x3 Citra ASTER
Selanjutnya perbaikan citra yang digunakan
dalam penelitian ini adalah Normalized
Difference Vegetation Index(NDVI). Metode ini digunakan untuk mendeteksi daerah vegetasi dan non vegetasi. NDVI pada dasarnya mengukur kemiringan (slope) antara nilai asli band merah dan band infra merah di angkasa dengan nilai band merah dan infra merah yang ada dalam tiap piksel citra. Menurut Rouse (1974) dalam Amiri dan Tayabeh (2009) formula NDVI pada citra ASTER sebagai berikut:
NDVI band ASTER = (NIR - R)/(NIR + R) NDVI band ASTER = (3 - 2)/(3 + 2)
Dimana:
NIR (Near Infra-red) : band 3 citra ASTER
R (Red) : band 2 citra ASTER
Gambar 9. NDVI citra ASTER Klasifikasi Citra
Penelitian ini menggunakan klasifikasi
terselia (supervised classification) teknik
maximum likelihood dengan pemilihan kategori informasi yang diinginkan dan memilih training area untuk tiap kategori tutupan lahan yang mewakili sebagai kunci interpretasi.
Pengambilan training area tiap-tiap kelas tutupan lahan menggunakan hasil low-pass filtering citra ASTER false color composite RGB 312 karena band VNIR ASTER yaitu Green, Red dan NIR merupakan band-band yang paling informatif (perveen, 2009), citra hasil algoritma NDVI dan peta RBI tahun 1999.
Uji Ketelitian
Setelah nilai piksel training area diperoleh dari data citra, maka perlu dievaluasi pola tanggapan spektral setiap kategori tutupan lahan, khususnya kemampuan dalam pemisahan setiap spektralnya. Uji ketelitian klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini yaitu pengukuran atau evaluasi daya pisah spektral dengan
menggunakan matriks error atau matriks
kesalahan (confusion matrix) dimana
penyimpangan klasifikasi berupa kelebihan
jumlah piksel dari kelas lain (komisi) atau kekurangan jumlah piksel yang masuk kekelas lain (omisi).
Konversi Citra Terklasifikasi ke Vektor
Merupakan proses konversi citra hasil klasifikasi ke bentuk vektor untuk mempermudah analisa lebih lanjut.
6
Gambar 10. Vektor klasifikasi tutupan lahan citraASTER
Editing Layer Tutupan Lahan pada Peta RBI
Editing layer tutupan lahan peta RBI kawasan sub DAS Lesti hulu tahun 1999 berdasarkan kriteria kelas tutupan lahan pada tabel 3.2.
Pembuatan Layout Peta
Setelah didapat citra terklasifikasi tutuan lahan dalam bentuk vektor, selanjutnya dilakukan proses pemotongan vektor citra terklasifikasi sesuai dengan batas deliniasi wilayah sub DAS Lesti hulu. Pembuatan layout peta menggunakan software ArcGIS 9.3.
HASIL DAN ANALISA Kekuatan Jaring Titik Kontrol
Dengan menggunakan software Matlab 7.0, hasil perhitungan Strength of Figure (SoF) nya sebagai berikut:
Jumlah Baseline : 19
Jumlah Titik : 10
N_ukuran : Jumlah Baseline × 3 = 57
N_parameter : Jumlah titik × 3 = 30
u : N_ukuran – N_parameter = 27
u
AxA
Trace
SoF
T 1]
[
0,000975Semakin kecil bilangan faktor kekuatan jaring, maka akan semakin baik konfigurasi jaring yang bersangkutan, dan sebaliknya (Abidin, 2000). Besar SoF yang dihasilkan jaring tersebut mendekati nol sehingga desain jaring SoF dianggap kuat.
Koreksi Geometrik
Koreksi geometrik citra ASTER dengan peta Rupa Bumi Indonesia (RBI) skala 1:25.000 wilayah sub DAS Lesti hulu. Akurasi koreksi geometrik disajikan oleh standar deviasi (Root Mean Square = RMS) per unit piksel pada citra. Koreksi geometrik menggunakan teknik registrasi “Select GCP: image to image” pada software ENVI 4.6.1,
Tabel 3. Perhitungan RMS Error pada citra ASTER
Koordinat UTM Koordinat Citra (Actual)
Koordinat Citra (Predict)
Kesalahan RMS
Error
Easting Northing X Y X Y Error
X Error Y 1606,20 3703,00 1603,57 3702,57 1603,72 3702,97 0,15 0,40 0,43 1264,20 3738,00 1261,71 3737,29 1261,75 3737,26 0,04 -0,03 0,05 891,40 3615,20 889,67 3614,50 888,88 3614,01 -0,79 -0,49 0,93 709,00 3426,40 705,60 3425,00 706,24 3425,44 0,64 0,44 0,78 730,88 3077,88 727,60 3077,80 727,73 3077,94 0,13 0,14 0,19 1169,20 2642,40 1166,60 2643,60 1166,20 2643,43 -0,40 -0,17 0,43 945,00 3125,80 942,00 3125,80 942,07 3125,84 0,07 0,04 0,08 1703,45 3145,64 1701,20 3146,20 1701,11 3146,09 -0,09 -0,11 0,14 1461,80 3154,20 1459,20 3155,00 1459,28 3154,49 0,08 -0,51 0,51 1793,40 2545,80 1791,20 2546,20 1791,37 2546,48 0,17 0,28 0,33 Total RMS Error 0,477850
Dari hasil pelaksanaan registrasi citra menggunakan 10 titik GCP, nilai kesalahan RMS rata-rata citra ASTER tahun 2009 adalah 0.477850 piksel. Hal ini telah masuk toleransi yang disyaratkan yaitu kurang dari 1 piksel.
Klasifikasi Tutupan Lahan
Jumlah kelas yang digunakan sejumlah 7 kelas tutupan lahan yaitu seperti dijelaskan dalam tabel di bawah ini :
Tabel 4. Kelas Tutupan Lahan
No. Kelas Warna
1 Hutan 2 Semak/Belukar 3 Kebun 4 Ladang/Tegalan 5 Sawah 6 Pemukiman 7 Tanah Terbuka
Berikut adalah hasil klasifikasi tutupan lahan citra ASTER tahun 2009 wilayah sub DAS Lesti hulu:
Gambar 11. Hasil Klasifikasi Tutupan Lahan Citra
7
Uji KetelitianBerdasarkan uji ketelitian menggunakan metode confusion matrix, didapatkan hasil kebenaran ketelitian citra sebesar 84,5730%. Berikut merupakan hasil perhitungan confusion matrix:
Tabel 5. Hasil Proses Confusion Matrix Hasil Klasifikasi Citra ASTER Tahun 2009
kelas Total referensi Total terklasifikasi Jumlah benar Producers accuracy User accuracy Hutan 28 19 18 64,29 % 94,74 % Semak/Belukar 26 23 23 88,46 % 100,00 % Kebun 58 87 57 98,28 % 65,52 % Ladang/Tegalan 71 58 48 67,61 % 82,76 % Sawah 72 64 55 76,39 % 85,94 % Pemukiman 108 112 107 99,07 % 95,54 % Tanah Terbuka - - - - - Total 363 363 308 Overall Accuracy = (308/363) 84,85% Kappa Coefficient = 0.8094
Gambaran Umum Sub DAS Lesti Hulu
Sub Daerah Aliran Sungai (DAS) Lesti hulu ini terdapat di jalur pengembangan Kabupaten Malang. Wilayah administratif Kabupaten Malang yang dilewati oleh sub Daerah Aliran Sungai Lesti hulu seluas 246,123 km2.
Gambar 12. Peta Sub DAS Lesti Hulu Per Kecamatan di Kabupaten Malang
Tabel 6. Luas Sub DAS Lesti Hulu Per Kecamatan di Kabupaten Malang
No. Nama
kecamatan
Luas DAS
(km2)
Rasio terhadap luas sub DAS Lesti hulu (%)
1 Ampelgading 4,482 1,82 2 Dampit 48,901 19,87 3 Pasurujambe 0,663 0,27 4 Poncokusumo 92,494 37,58 5 Tirtoyudo 17,622 7,16 6 Turen 11,631 4,73 7 Wajak 70,330 28,58 Total 246,123 100
Kecamatan terluas di wilayah Kabupaten Malang yang ada dalam sub DAS Lesti hulu adalah Kecamatan poncokusumo yaitu 37,58%
dari luas total sub DAS Lesti hulu, sedangkan kecamatan yang masuk dalam sub DAS lesti hulu yang terkecil adalah Kecamatan Pasurujambe sebesar 0,27%.
Analisa Perubahan Tutupan Lahan Sub DAS Lesti Hulu Tahun 1999 - 2009
Tutupan lahan di kawasan sub DAS Lesti hulu berdasarkan hasil identifikasi data pada peta RBI tahun 1999 dan citra ASTER tahun 2009. Selama periode 10 tahun jenis tutupan lahan yang dijumpai antara lain tutupan lahan hutan, semak/belukar, kebun, ladang/tegalan, sawah, pemukiman dan tanah terbuka.
Gambar 13. Peta tutupan Lahan Sub DAS Lesti Hulu Berdasarkan Peta RBI Tahun 1999
Tutupan lahan sub DAS Lesti hulu tahun
1999 terdiri dari hutan seluas 50,938 km2 atau
20,70%, semak/belukar seluas 15,785 km2 atau
6,41%, kebun seluas 61,844 km2 atau 25,13%,
ladang/tegalan seluas 78,198 km2 atau 31,77%,
sawah seluas 19,161 km2 atau 7,78%, pemukiman
seluas 19,335 km2 atau 7,86% dan tanah terbuka
seluas 0,862 km2 atau 0,35%.
Tabel 14. Peta Tutupan Lahan Sub DAS Lesti Hulu Berdasarkan Penafsiran Citra ASTER Tahun 2009
Tutupan lahan sub DAS Lesti hulu tahun
2009 terdiri darihutan seluas 54,096 km2 atau
21,98%, semak/belukar seluas 24,354 km2 atau
9,90%, kebun seluas 80,052 km2 atau 32,53%,
ladang/tegalan seluas 47,717 km2 atau 19,39%,
8
seluas 20,731 km2 atau 8,42% dan tanah terbuka
seluas 0,486 km2 atau 0,20%.
Tabel 7. menunjukan bahwa dari data yang ada, dalam rentang waktu 10 tahun telah terjadi pola perubahan luas tutupan lahan di kawasan sub DAS Lesti hulu.
Tabel 7. Perubahan Luas Tutupan Lahan Sub DAS Lesti Hulu Periode 1999-2009
No. Jenis tutupan lahan
Luas lahan ∆(km2 ) ∆(%) km2 % 1999 2009 1999 2009 1 Hutan 50,938 54,096 20,70 21,98 3.158 1.28 2 Semak/Belukar 15,785 24,354 6,41 9,90 8.569 3.48 3 Kebun 61,844 80,052 25,13 32,53 18.208 7.40 4 Ladang/Tegalan 78,198 47,717 31,77 19,39 -30.481 -12.38 5 Sawah 19,161 18,686 7,79 7,59 -0.475 -0.19 6 Pemukiman 19,335 20,731 7,86 8,42 1.396 0.57 7 Tanah Terbuka 0,862 0,486 0,35 0,20 -0.376 -0.15 Total 246,123 246,123 100 100
Gambar 15. Grafik Perubahan Luas Tutupan Lahan Sub DAS Lesti Hulu Periode 1999-2009 Analisa Spasial Perubahan Tutupan Lahan Hutan Sub DAS Lesti Hulu Tahun 1999 - 2009
Gambar 16. menunjukan bahwa dari data yang ada, dalam rentang waktu 10 tahun telah terjadi pola perubahan luas hutan di kawasan sub DAS Lesti hulu.
Gambar 16. Peta Perubahan Luas Tutupan Lahan Hutan di kawasan Sub Das Lesti Hulu Periode
1999-2009
Tabel 8. Perubahan Luas Tutupan Lahan Hutan di Kawasan Sub DAS Lesti Hulu Periode 1999-2009
Perubahan Hutan Luas (km2)
hutan tetap 28.257
hutan berkurang tahun 1999 22.681 hutan bertambah tahun 2009 25.839
Dari analisa spasial peta perubahan tutupan lahan hutan antara tahun 1999-2009, meskipun luas lahan hutan cukup luas tetapi sebagian telah terkonversi ke penggunaan lahan lainnya. Fenomena dinamika perubahan penggunaan lahan hutan ke penggunaan lahan lainnya di bagian hulu antara lain karena tingginya aktivitas pertanian di kawasan hutan dimana salah satu faktornya adalah desakan pembangunan dan tata ruang kota yang masuk dalam wilayah geografis DAS menyebabkan lahan-lahan yang sebenarnya masih berpotensi untuk lahan pertanian beralih fungsi penggunaannya menjadi penggunaan lahan non pertanian bersifat permanen sehingga luas lahan yang diusahakan untuk pertanian menjadi berkurang dan alternatif lahan yang digunakan adalah lahan sekitar kawasan hutan yang menjadi kawasan konservasi,
total area hutan tetap seluas 28,257 km2, total area
hutan pada tahun 1999 yang berkurang seluas
22,681 km2 dan total area hutan yang bertambah
tahun 2009 seluas 25,839 km2. Luas hutan
keseluruhan pada tahun 2009 seluas 54,096 km2
atau naik sebesar 1,28% dari luas hutan tahun
1999 yakni 50,938 km2.
PENUTUP Kesimpulan
1. Teknologi Penginderaan Jauh dapat
digunakan dalam pemantauan secara
berkelajutan aktivitas dan kondisi di
permukaan bumi guna menyediakan
informasi perubahan tutupan lahan di sub DAS Lesti hulu dimana data update area
tutupan lahan sangat penting untuk
pengelolaan daerah DAS di masa depan.
2. Penggunaan data citra ASTER dapat
mengidentifikasi 7 kelas utama meliputi hutan, semak/belukar, kebun, ladang/tegalan, sawah, pemukiman dan tanah terbuka.
3. Tutupan lahan sub DAS lesti hulu tahun
1999 terdiri dari hutan seluas 50,938 km2
atau 20,70%, semak/belukar seluas 15,785
km2 atau 6,41%, kebun seluas 61,844 km2
atau 25,13%, ladang/tegalan seluas 78,198
km2 atau 31,77%, sawah seluas 19,161 km2
atau 7,78%, pemukiman seluas 19,335 km2
atau 7,86% dan tanah terbuka seluas 0,862
km2 atau 0,35%.
4. Tutupan lahan sub DAS Lesti hulu tahun
2009 terdiri dari hutan seluas 54,096 km2
atau 21,98%, semak/belukar seluas 24,354
km2 atau 9,90%, kebun seluas 80,052 km2
atau 32,53%, ladang/tegalan seluas 47,717
9
atau 7,59%, pemukiman seluas 20,731 km2
atau 8,42% dan tanah terbuka seluas 0,486
km2 atau 0,20%.
5. Perubahan tutupan lahan di sub DAS Lesti
hulu antara tahun 1999-2009 yakni hutan
bertambah seluas 3,158 km2, semak/belukar
bertambah seluas 8,569 km2, kebun
bertambah seluas 32,53 km2, ladang/tegalan
berkurang seluas 30,481 km2, sawah
berkurang seluas 0,475 km2, pemukiman
bertambah seluas 1,396 km2 dan tanah
terbuka berkurang seluas 0,376 km2.
6. Analisa perubahan tutupan lahan hutan di sub DAS Lesti hulu antara tahun 1999-2009, Analisa perubahan tutupan lahan hutan di sub DAS Lesti hulu antara tahun 1999-2009, total
area hutan tetap seluas 28,257 km2, total area
hutan pada tahun 1999 yang berkurang seluas
22,681 km2 dan total area hutan yang
bertambah tahun 2009 seluas 25,839 km2.
Luas hutan keseluruhan pada tahun 2009
seluas 54,096 km2 atau naik sebesar 1,28%
dari luas hutan tahun 1999 yakni 50,938 km2.
Saran
1. Untuk penelitian lebih lanjut dapat dilakukan penetapan kelas yang lebih banyak dan bervariasi sehingga kemungkinan terjadinya kesalahan interpretasi lebih kecil
2. Untuk mendapatkan ketelitian yang baik, penentuan training area dapat menggunakan serangkaian citra resolusi tinggi atau foto udara skala besar.
3. Untuk mendapatkan tingkat ketelitian citra yang lebih baik, sebaiknya jangka waktu antara tahun pemotretan citra dan waktu cek lapangan tidak terlampau jauh karena kondisi di lapangan yang mungkin mengalami perubahan dalam jangka waktu tersebut.
DAFTAR PUSTAKA
Abidin, H. Z. 2002. Penentuan Posisi dengan GPS dan Aplikasinya. Jakarta: Pradnya Paramitha.
Amiri, F. dan Tayabeh T. Operational Monitoring of Vegetative Cover by Remote Sensing in
Semi-Arid Lands of Iran. Bushehr:
Departement of Natural Resources, Islamic Azad University Bushehr Branch, Iran. Creutzfeldt, B. N. A. 2006. Remote Sensing
Based Characterisation of Land Cover and
Terrain Properties for Hydrological
Modelling in The Semi-Arid Northeast of Brazil. Postdam: Institut fur Geookologie Universitat Potsdam
Howard, John A. 1996. Penginderaan Jauh Untuk Sumber Daya Hutan, Teori dan Aplikasi. Yogyakarta: Gadjah Mada University Press. Lillesand, T. M and Kiefer R.W. 1990. Penginderaan Jauh dan Interpretasi Citra. Yogyakarta: Gadjah Mada University Press. Nagasawa, R., dkk. 2009. Evaluation of ASTER Spectral Bands for Agricultural Land Cover Mapping Using Pixel-Based and Object-Based Classification Approaches.
Tottori: United Graduate School of
Agricultural Sciences, Faculty of
Agriculture, Tottori University, Japan. Purwadhi, F.S.H. 2001. Interpretasi Citra Digital.
Jakarta: PT. Grasindo.
Suprakto, B. 2005. Studi Tentang Dinamika
Mangrove Kawasan Pesisir Selatan
Kabupaten Pamekasan Provinsi Jawa Timur dengan Data Penginderaan Jauh. Surabaya: Pertemuan Ilmiah Tahunan MAPIN XIV, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Suratno, I. R. 2010. Arahan Penanganan Lahan Kritis di Sub Daerah Aliran Sungai Lesti Kabupaten Malang. Surabaya: Perencanaan Wilayah dan Kota, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Syahrial, R. 2009. Analisis Peruntukan Lahan Daerah Aliran Sungai (DAS) Belawan Kaitannya Dengan Perencanaan Tata Ruang. Medan: Sekolah Pascasarjana Universitas Sumatera Utara.
Yuksel, A., dkk. 2008. Using ASTER Imagery in Land Use/Cover Classification of Eastern Mediterranean Landscape According to
CORINE Land Cover Project.
Kahramanmaras: Departement of Forest
Engineering, Faculty of Forestry,
Kahramanmaras Sutcu Imam University, Turkey.
Yustina, A., dkk. 2007. Penentuan Pengaruh Alih Fungsi Lahan Terhadap Debit Banjir Menggunakan Sistem Informasi Geografi (SIG). Malang: Jurusan Teknik Pertanian, Universitas Brawijaya.
_____,2011.<URL:http://asterweb.jpl.nasa.gov.ht
ml>.Dikunjungi pada tanggal 27 November
2011, Jam 07.11WIB.
_____,2012.<URL:http://asterweb.jpl.nasa.gov.i
mages/spectrum.jpg>. Dikunjungi pada tanggal 27 Mei 2012, Jam 08.00WIB.
_____,2012.<URL:http://glcf.umiacs.umd.edu/>.
Dikunjungi pada tanggal 27 Mei 2012, Jam 08.30 WIB.
