TINJAUAN PUSTAKA
Daerah Aliran Sungai (DAS) Besitang
Sekilas Tentang DAS Besitang
Secara geografis DAS Besitang terletak antara 03o 45’ – 04o 22’ 44” LU dan 97o 51’ – 99o 17’ 56” BT. Kawasan DAS Besitang melintasi wilayah administrasi Kab. Langkat dan sebagian kecil masuk di wilayah Kab. Aceh Timur. Kawasan DAS Besitang memiliki luas 96.494,11 Ha, dengan Sub DAS bagian Hulu 30.153,42 ha, bagian Tengah 15.418,92 ha dan bagian Hilir 50.921,77 ha (perhitungan luas menggunakan perangkat GIS).
Sebagian wilayah DAS Besitang masuk ke dalam wilayah Taman Nasional Gunung Leuser yaitu resort Sei Betung, Sei Lepan, Cinta Raja, Sekoci, dan Trenggulun. Berdasarkan SK Menteri Kehutanan No. 276/Kpts II/1997, tentang penunjukan TNGL, total luas hutan TNGL adalah 1.094.692 ha dan 80,5% (881.207 ha) berada di wilayah Nangroe Aceh Darussalam, sisanya 19,5% (213.485 ha) berada di Kabupaten Langkat dan seluas 125.000 ha diantaranya berada di Kecamatan Besitang.
Ekosistem Daerah Aliran Sungai (DAS)
Daerah aliran sungai bagian tengah didasarkan pada fungsi pemanfaatan air sungai yang dikelola untuk dapat memberikan manfaat bagi kepentingan sosial dan ekonomi, yang antara lain dapat diindikasikan dari kuantitas air, kualitas air, kemampuan menyalurkan air, dan ketinggian muka air tanah, serta terkait pada prasarana pengairan seperti pengelolaan sungai, waduk, dan danau. DAS bagian hilir didasarkan pada fungsi pemanfaatan air sungai yang dikelola untuk dapat memberikan manfaat bagi kepentingan sosial dan ekonomi, yang diindikasikan melalui kuantitas dan kualitas air, kemampuan menyalurkan air, ketinggian curah hujan, dan terkait untuk kebutuhan pertanian, air bersih, serta pengelolaan air limbah (Effendi, 2008).
Daerah aliran sungai tengah merupakan transisi antara DAS hulu dan DAS Hilir. Daerah Aliran Sungai bagian hilir memiliki karakteristik sebagai daerah pemanfaatan, kerapatan drainase rendah, kemiringan lahan kecil (Valiant, 2014).
Tutupan / Penggunaan Lahan
Pemetaan penggunaan lahan dan penutup lahan sangat berhubungan dengan studi vegetasi, tanaman pertanian dan tanah dari biosfer. Karena data penggunaan lahan dan penutup lahan paling penting untuk pengambil keputusan yang harus membuat keputusan yang berhubungan dengan pengelolaan sumberdaya lahan, maka data ini sangat bersifat ekonomi (Lo, 1995).
penutup lahan lebih merupakan perwujudan fisik obyek-obyek yang menutupi lahan tanpa mempersoalkan kegiatan manusia terhadap obyek-obyek tersebut. Satuan - satuan penutup lahan kadang-kadang juga bersifat penutup lahan alami belum ada campur tangan manusia (Lillesand dan Kiefer, 1994 ).
Klasifikasi penggunaan/penutupan lahan adalah upaya pengelompokan berbagai jenis penggunaan/penutupan lahan ke dalam suatu kesamaan sesuai dengan sistem tertentu. Klasifikasi penutup lahan/penggunaan lahan digunakan sebagai pedoman atau acuan dalam proses interpretasi citra penginderaan jauh untuk tujuan pemetaan penutup lahan/penggunaan lahan. Banyak sistem klasifikasi penutup/penggunaan lahan yang telah dikembangkan, yang dilatarbelakangi oleh kepentingan tertentu atau pada waktu tertentu (Sitorus, dkk, 2006).
Klasifikasi penutup/penggunaan lahan dapat dilakukan dengan metode klasifikasi terbimbing. Klasifikasi terbimbing adalah klasifikasi yang dilakukan dengan arahan analisis (supervised) menggunakan monogram. Kriteria pengelompokan kelas ditetapkan berdasarkan penciri kelas (kelas signature) yang diperoleh analisis melalui pembuatan “training area”. Masing-masing atau sekelompok training area mewakili satu kelas tutupan lahan, misalnya hutan, sawah, badan air dan atau tanah kosong (Jaya, 2010).
Parameter penutupan lahan menggambarkan kondisi penutupan lahan berdasarkan persentase tutupan tajuk pohon. Data yang bisa menggambarkan tutupan lahan secara menyeluruh (sinoptik) adalah data hasil perekaman penginderaan jauh. Dengan demikian untuk menilai persentase tutupan tajuk suatu lahan dibutuhkan foto udara atau citra satelit. Data penginderaan jauh ini kemudian diinterpretasi mengenai kondisi penutupan lahannya. Satuan pemetaan dari parameter penutupan lahan ini adalah satuan penutupan lahan/penggunaan lahan yang homogen. Parameter vegetasi permanen pada dasarnya juga sama dengan parameter penutupan lahan yaitu dinilai berdasarkan persentasi tutupan tajuk pohon. Dengan demikian satuan pemetaan dari parameter vegetasi permanen ini adalah satuan penutupan/penggunaan lahan. Perbedaan keduanya adalah pada saat proses skoring dan pengkelasan prosentase tutupan tajuk.
Kerapatan Vegetasi
Kerapatan vegetasi dapat didekati dengan pengenalan manual atau dengan cara digital. Pengenalan manual dapat menghasilkan kerapatan secara kualitatif atau kuantitatif dengan tingkat ketelitian yang rendah. Kerapatan tajukdapat diketahui dengan cara digital. Dasar pengenalan kerapatan tajuk dengan cara digital adalah nilai pantulan spektral hijau daun. Berdasarkan tinggi rendahnya intensitas pantulan hijau daun dapat dikelaskan sebagai indikasi tingkat kerapatan tajuk (BPDAS, 2006).
Klasifikasi kerapatan tajuk ini dilakukan dengan menggunakan program pengolah data citra (image processing), dimana di dalamnya tersedia modul untuk menghitung nilai intensitas pantulan spektral hijau daun. Sesuai dengan karakteristiknya, saluran merah dan infra merah sangat sesuai dengan kepekaan terhadap pantulan hijau dari kandungan klorofil daun. Oleh sebab itu, keduasaluran tersebut digunakan untuk mengidentifikasi pantulan hijau daun dengan menggunakan formula NDVI (Normalized Defference Vegetation
Index) (BPDAS, 2006).
NDVI (Normalized Defference Vegetation Index) adalah salah satu cara yang efektif dan sederhana untuk mengidentifikasi kondisi vegetasi di suatu wilayah, dan metode ini cukup berguna dan sudah sering digunakan dalam menghitung indeks kanopi tanaman hijau pada data multispectral penginderaan jauh. Secara definisi matematis, dengan menggunakan NDVI, maka suatu wilayah dengan kondisi vegetasi yang rapat akan memiliki nilai NDVI yang positif. Sedangkan nilai NDVI perairan bebas akan cenderung bernilai negatif.
Teknologi Penginderaan Jarak Jauh dan Sistem Informasi Geografis (GIS)
Pemanfaatan teknologi penginderaan jauh dengan menggunakan citra satelit seperti Landsat TM mampu mendeteksi pola penggunaan lahan di muka bumi. Informasi yang diperoleh dari citra satelit tersebut dapat digabungkan dengan data-data lain yang mendukung ke dalam sistem informasi geografis (Sulistiyono, 2008).
Data penginderaan jarak jauh (PJJ) amat lazim digunakan dalam kegiatan-kegiatan yang berhubungan dengan pengelolaan sumberdaya alam. Hal ini dikarenakan data PJJ memuat kondisi fisik dari permukaan bumi yang dapat dianalisa sehingga menghasilkan informasi faktual tentang sumberdaya yang ada dalam skala luas dan dilakukan berulang kali untuk keperluan pemantauan (Ekadinata et al., 2008).
Pemetaan hutan menggunakan teknologi inderaja multitemporal mampu memberikan data mengenai luasan hutan, kerapatan hutan, dan perubahannya. Sedangkan SIG dapat menganalisis secara keruangan aspek-aspek yang berpengaruh terhadap dinamika perubahan hutan diasosiasikan dengan beberapa
