• Tidak ada hasil yang ditemukan

IDENTIFIKASI SEBARAN ASAP MELALUI METODE RGB CITRA SATELIT HIMAWARI 8 (KASUS: KEBAKARAN HUTAN DI SUMATERA DAN KALIMANTAN 15 SEPTEMBER 2015)

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Membagikan "IDENTIFIKASI SEBARAN ASAP MELALUI METODE RGB CITRA SATELIT HIMAWARI 8 (KASUS: KEBAKARAN HUTAN DI SUMATERA DAN KALIMANTAN 15 SEPTEMBER 2015)"

Copied!
6
0
0

Teks penuh

(1)

Sabtu, 19 November 2016

Bale Sawala Kampus Universitas Padjadjaran, Jatinangor

Kode Artikel: FINS-02 ISSN: 2477-0477

IDENTIFIKASI SEBARAN ASAP MELALUI METODE RGB

CITRA SATELIT HIMAWARI 8

(KASUS: KEBAKARAN HUTAN DI SUMATERA DAN

KALIMANTAN 15 SEPTEMBER 2015)

NURHASTUTI ANJAR RANI *

Jurusan Meteorologi,

Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika

Jl. Perhubungan I no 5, Pondok Betung, Pondok Aren, Tangerang Selatan, Banten 15221

Abstrak. Kebakaran hutan yang berkepanjangan menimbulkan sebaran asap yang berdampak negatif bagi lingkungan sekitar. Oleh karena itu perlu dilakukan kajian khusus untuk mengetahui potensi sebaran asap akibat kebakaran sebagai upaya untuk mengurangi resiko dampak buruk sebaran asap tersebut. Berdasarkan informasi dari BMKG (Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika) diketahui bahwa pada bulan September 2015 terdapat sebaran hotspot yang merupakan indikasi terjadinya kebakaran hutan di sebagian wilayah Sumatera dan Kalimantan. Pada karya tulis ini, penulis menganalisis sebaran asap melalui citra satelit Himawari 8, yaitu membandingkan data sebaran hotspot BMKG dengan hasil citra RGB false colour (1 kanal visible dan 2 kanal Near Infrared) satelit Himawari 8 dan trajektori sebaran asap dengan memanfaatkan aplikasi SATAID (Satellite Animation and Interactive Diagnosis). Sebaran asap diketahui melalui adanya gumpalan berwarna kecokelatan yang menutupi sebagian wilayah Sumatera dan Kalimantan. Hasil penelitian menunjukan lokasi sebaran asap melaui citra RGB false colour Himawari 8 sesuai dengan data hotspot yang tersedia. Kesesuaian tersebut juga ditunjukan oleh trajektori sebaran asap yang berasal dari arah tenggara-selatan dan menyebar ke arah barat laut-utara dari sumber hotspot.

Kata kunci : identifikasi, asap, kebakaran hutan, himawari-8, SATAID

1. Pendahuluan

Indonesia merupakan negara yang berada di wilayah tropis dengan kawasan hutan yang hampir merata disetiap daerah. Hutan berperan penting dalam menjaga keseimbangan ekosistem dan lingkungan. Kebakaran hutan merupakan fenomena alam yang berpotensi menimbulkan kerusakan dan bencana dibeberapa wilayah Indonesia, terutama di wilayah Sumatera dan Kalimantan. Seiring dengan tingginya kasus kebakaran hutan setiap tahunnya dan adanya target rencana pemerintah Indonesia untuk menurunkan emisi di atmosfer hingga 26% pada tahun 2025, maka pengelolaan hutan menjadi program penting untuk

(2)

80

ditindaklanjuti karena sumber utama dari emisi tersebut berasal dari deforestasi dan degradasi hutan yang disebabkan oleh beberapa faktor seperti kebakaran hutan/lahan, pembalakan liar, dan lain sebagainya [1]. Oleh karena itu instansi-instansi terkait dituntut mampu melakukan antisipasi serta pengontrolan atas pesoalan tersebut untuk meminimalisir kerusakan yang ditimbulkan.

Berdasarkan informasi dari Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB), Presiden telah memerintahkan kepala BNPB untuk melakukan operasi darurat asap yang bertujuan untuk mengatasi kebakaran hutan dan lahan yang meluas di Sumatera dan Kalimantan, pada selasa, 15 September 2015. Penelitian ini difokuskan untuk mengetahui sebaran asap melalui citra satelit Himawari 8 dengan memanfaatkan metode Red Green Blue (RGB) [2] dan trajektori arah sebaran asap menggunakan aplikasi SATAID (Satellite Animation and Interactive Diagnosis) pada saat terjadi kebakaran hutan di Sumatera dan Kalimantan tanggal 15 September 2015.

Himawari-8 merupakan generasi baru dari satelit himawari sebagai pengganti dari seri satelit MTSAT (Multi-functional Transport Satellites) yang dikembangkan oleh Japan Meteorology Agency (JMA), secara umum bertujuan untuk menjaga kesinambungan dan meningkatkan pengamatan cuaca dalam rangka pencegahan bencana dan ramalan cuaca, meningkatakan kemampuan ramalan jangka pendek terutama untuk deteksi dan prediksi cuaca buruk, meningkatkan akurasi prediksi cuaca numerik, serta meningkatkan pemantauan iklim dan lingkungan [3].

Selain itu, Japan Meteorology Agency (JMA) juga mengembangkan sebuah aplikasi yang diberi nama SATAID (Satellite Animation and Interactive Diagnosis) yang berfungsi untuk menampilkan gambar dan data parameter meteorologi dari citra satelit himawari-8. Aplikasi SATAID dijalankan di dalam sistem operasi Windows, inti dari aplikasi SATAID adalah menampilkan data binary dari satellite menjadi gambar [4].

2. Metode Penelitian

Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari:

1. Data satelit Himawari 8 kanal 3 (0,64µm), kanal 4 (0,86µm), dan kanal 6 (2,3µm) tanggal 15 september 2015

2. Data model GS tanggal 15 september 2015

3. Data hotspot di Sumatera dan Kalimantan tanggal 15 September 2015

Penelitian ini memanfaatkan data satelit Himawari 8 yang diolah menggunakan aplikasi SATAID GMSLPD untuk menghasilkan kombinasi RGB citra satelit dari

(3)

81

kanal 3, 4, dan 6. RGB adalah teknik menampilkan gambar dengan cara

mengkombinasi tiga warna primer (merah, hijau, dan biru). Kombinasi dari 3

warna primer tersebut menghasilkan warna-warna turunan (secondary colour) kuning, magenta, cyan, coklat, hitam dan putih [5]. Dalam pengolahan data citra satelit, teknik RGB digunakan untuk menggabungkan beberapa kanal panjang gelombang yang berbeda agar mendapatkan suatu produk citra yang berisi informasi yang lebih baik daripada yang didapatkan dari citra 1 kanal [6]. Adapun langkah kerja untuk menampilkan citra satelit RGB sebagai berikut :

1. Menampilkan tiga jenis citra satelit Himawari 8 kanal 3, 4, dan 6 tanggal 15 september 2015 pada aplikasi SATAID GMSLPD

2. Mengaktifkan function gray pada kanal 3 citra satelit himawari 8 untuk mengatur kombinasi warna RGB pada citra satelit.

3. Mengatur kanal 3 dari citra satelit sebagai image pertama sebagai warna merah dengan nilai gamma 1.8, kemudian kanal 4 dari citra satelit sebagai warna hijau dengan gamma 1.0, lalu mengatur kanal 6 citra satelit sebagai warna biru dengan gamma 3.0.

4. Menyimpan gambar citra satelit dalam file berformat .png

Setelah melakukan pengolahan data citra satelit, dilanjutkan dengan menampilkan trajectory sebaran asap untuk mengetahui prediksi arah sebaran asap dengan cara mengoverlay data model dengan data citra satelit. Adapun langkah kerja untuk menampilkan trajectory asap sebagai berikut :

1. Mengoverlay data model dengan citra satelit melalui menu “Register” kemudian pilih file GS

2. Mengaktifkan fuction NWP untuk menampilkan data model pada citra satelit

3. Menampilkan trajektori sebaran asap melalui system menu pada jendela brightness level.

Memilih menu vert 5 (traj) bersama dengan tombol Ctrl pada keyboard, hasil arah sebaran trajectory di mulai dari titik awal berjalan mengikuti arah angin pada model NWP.Hasil dan Pembahasan

Hasil penelitian harus dinyatakan dengan jelas dan singkat. Sebaiknya hasil bersifat kuantitatif, numerik dan spesifik. Bagian diskusi sebaiknya membahas informasi penting yang terkandung dalam hasil dan membahas pentingnya hasil yang telah diperoleh dan disajikan bukan hanya menceritakan (narasi) atas hasil tersebut. Hasil dan diskusi dapat juga digabungkan dalam satu bagian. Hindari acuan dan diskusi yang berlebihan atas literatur yang ditulis di Daftar Pustaka.

(4)

82

3. Hasil dan Pembahasan

3.1 Analisis sebaran asap citra satelit Himawari-8

Gambar 1. Tampilan citra RGB satelit Himawari 8

Berdasarkan tampilan hasil olahan citra satelit diatas sebaran asap diketahui melalui adanya gumpalan berwarna kecokelatan yang menutupi sebagian wilayah Sumatera dan Kalimantan. Asap terlihat sejak pukul 01.00 UTC di sekitar Riau, Jambi dan Sumatera selatan. Namun sebaran asap belum terlihat jelas karena tertutup oleh adanya awan di atas wilayah tersebut, sebaran asap terpantau hingga pukul 09.00 UTC. Sedangkan untuk wilayah Kalimantan sebaran asap terlihat

(5)

83

sejak pukul 00.00 UTC diwilayah Kalimantan bagian selatan. Sebaran asap meluas meliputi wilayah Kalimantan Timur, Kalimantan Selatan, Kalimatan Tengah dan Kalimantan Barat hingga pukul 09.00 UTC. Pada pukul 10.00 UTC sebaran asap tidak terlihat pada citra satelit, hal ini dapat disebabkan karena tidak adanya radiasi matahari sebagai sumber energy yang dipantulkan oleh objek dipermukaan bumi terhadap satelit.

3.2 Analisis titik api (hotspot)

Gambar 2. Sebaran titik api citra satellite Terra/Aqua MODIS (BMKG) 15 September 2015

Berdasarkan pantauan citra satellite Terra/Aqua MODIS sebagian besar titik api tersebar diwilayah Sumatera bagian selatan dan Kalimantan bagian selatan. 3.3 Analisis trajektori sebaran asap

Gambar 3. Trajectory sebaran asap 15 Spetember 2015

Berdasarkan trajectory citra satelit diketahui bahwa angin di lapisan dekat permukaan wilayah Kalimantan Selatan dan Sumatera Selatan bertiup dari tenggara-selatan dan menyebar ke arah barat laut-utara. Arah gerakan angin tersebut berpotensi membawa asap akibat dari kebakaran hutan menuju wilayah barat laut-utara dari sumber hotspot atau titik api.

4. Kesimpulan

Berdasarkan pantauan citra satelit Terra/Aqua MODIS pada tanggal 15 September 2015 terdapat sebaran hotspot di wilayah Sumatera dan Kalimantan yang sebagian besar tersebar di wilayah Sumatera dan Kalimantan bagian selatan . Dari hasil

(6)

84

olahan citra satelit Himawari-8 terlihat gumpalan berwarna kecokelatan pada citra yang diidetifisikasi sebagai sebaran asap menutupi wilayah Sumatera sejak pukul 01.00 UTC hingga 09.00 UTC sedangkan untuk wilayah Kalimantan sebaran asap terlihat sejak pukul 00.00 UTC hingga pukul 09.00 UTC. Sebaran asap hanya terlihat pada siang hari dikarenakan cahaya visible dari citra satelit hanya dapat ditangkap oleh satelit pada saat siang hari. Trajectori citra satelit menunjukan angin di lapisan dekat permukaan wilayah Sumatera Selatan dan Kalimantan Selatan bertiup dari tenggara-selatan dan menyebar ke arah barat laut-utara yang berpotensi membawa asap akibat dari kebakaran hutan menuju wilayah barat laut-utara dari sumber hotspot atau titik api.

Ucapan terima kasih

Penulis mengucapkan terimakasi kepada Bapak Andersen Panjaitan yang telah mendukung dan membantu dalam penyediaan data untuk keperluan penelitian.

Daftar Pustaka

1. Vetrita, Yenni, dkk., Validasi Hotspot Di Wilayah Rawan Kebakaran Tahun 2012: Kasus Lahan Gambut Dan Kebakaran Kecil. Seminar Nasional Penginderaan Jauh (2014).

2. Shimizu, Akihiro. Outline of RGB Composite Imagery. Data Processing Department Meteorological Satellite Center (MSC) JMA (2015).

3. Kushardono, Dony. Kajian Satelit Penginderaan Jauh Cuaca Generasi Baru Himawari 8 dan 9. Inderaja. Vol. 3 No. 5 (2012).

4. Fadholi, Akhmad. Pengolahan Data Citra Satelit MTSAT Menggunakan Aplikasi Sataid (Sattelite Animations And Interactive Diagnosis). Jurnal Informatika & Komputasi STMIK (2013).

5. Shimizu, Akihiro. The Basis of RGB Image Composites. Meteorological Satellite Center Japan Meteorological Agency.

6. Pandjaitan, Bony, Septian dan Andersen Panjaitan. Pemanfaatan Data Satelit Cuaca Generasi Baru Himawari 8 Untuk Mendeteksi Asap Akibat Kebakaran Hutan dan Lahan di Wilayah Indonesia (Studi Kasus:Kebakaran Hutan dan Lahan di Pulau Sumatera dan Kalimantan Pada Bulan September 2015). Seminar Nasional Penginderaan Jauh (2015) Pp. 636-6512009.

Gambar

Gambar 1. Tampilan citra RGB satelit Himawari 8
Gambar 2. Sebaran titik api citra satellite Terra/Aqua MODIS (BMKG)  15 September 2015

Referensi

Dokumen terkait

Analisis hasil simulasi dinamika molekuler dilakukan pada masing-masing struktur kompleks UTJ (Sm dan Gd) dengan ligan DBDTP dan isomer ligan DBDTP dengan tiga air pada

Bagaimana membuat perancangan visual kartu edukasi atau flashcard origami seri hewan sebagai media pembelajaran untuk meningkatkan kreatifitas anak usia 5-8 tahun. 1.4

Di dalam tanda visual dan tulisan yang menyertainya terdapat makna yang tersembunyi, tidak hanya sekadar sebuah lukisan yang dibuat untuk pemanis truk.. Tetapi juga

Produk merupakan aplikasi software (Sistem informasi) yang digunakan untuk mendukung proses atau aktifitas bisnis.. Proses adalah aktifitas menegerial untuk menghasilkan

GLS merupakan upaya menyeluruh yang melibatkan semua warga sekolah (guru, peserta didik, orang tua/wali murid) dan masyarakat, sebagai bagian dari ekosistem pendidikan. GLS

Sementara itu, sebagai luaran tambahan, diharapkan pula dari proses penelitian yang dilakukan ini dapat dihasilkan suatu purwarupa sistem monitoring vibrasi jantung dalam

belum ditangani secara optimal dalam artian bahwa guru belum menganalisis kenapa muncul apakah karena ruangan yang sempit, banyak distraksi, penggunaan media yang

Abdoel Moeloek Bandar Lampung Periode Juni – Desember 2010 Sampel penelitian ini adalah semua pasien rheumatoid arthritis yang tercatat di rekam medik rawat jalan yang berjumlah