3.1 Waktu dan Tempat Penelitian
Penelitian dilaksanakan mulai bulan Agustus 2011 sampai Januari 2012 dengan memilih Kabupaten Bengkalis, Provinsi Riau sebagai studi kasus penelitian. Analisis data dilakukan di Laboratorium Penginderaan Jauh dan Informasi Spasial, Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor.
3.2 Bahan dan Alat
Bahan yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1. Tabel 1. Bahan yang digunakan dalam penelitian
No. Data Skala/
Resolusi
Sumber Keterangan
1. Citra Landsat TM 7 tahun 2000, 2003, 2006 dan 2009
30 x 30 m www.glovis.usgs Interpretasi penggunaan lahan
2. Peta Rupa Bumi Indonesia (RBI)
1:50.000 Bakosurtanal Peta dasar, variabel atau faktor pendorong 3. Data kepadatan penduduk Kabupaten Bengkalis - Badan Pusat Statistik Kabupaten Bengkalis
Variabel atau faktor pendorong dalam membangun model
Software yang digunakan dalam penelitian dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Software yang digunakan dalam penelitian
No. Software Fungsi
1. Idrisi Andes 15 Pemodelan perubahan penggunaan lahan
2. ArcGis 9.3 Interpretasi citra
3. Microsoft Excel Pengolahan data atribut dari peta penggunaan
lahan
3.3 Metode Penelitian
Penelitian ini terdiri dari beberapa tahap, yaitu tahap persiapan, tahap pengolahan data, tahap pembuatan model dan tahap pembuatan peta proyeksi penggunaan lahan ke depan.
3.3.1 Tahap Persiapan
Tahap persiapan meliputi penentuan metode, studi literatur, dan pengumpulan data yang dibutuhkan dalam penelitian. Studi literatur dilakukan untuk menambah informasi yang berkaitan dengan penelitian dan memperdalam pemahaman tentang metode ANN. Data yang diperlukan dalam penelitian ini antara lain citra Landsat, peta RBI, dan data kepadatan penduduk Kabupaten Bengkalis. Selain itu, pembelajaran metode ANN dengan software Idrisi Andes 15 juga dilakukan untuk lebih memahami proses kerja metode tersebut.
3.3.2 Tahap Pengolahan Data
Pada tahap awal dilakukan interpretasi citra Landsat tahun 2000, 2003, 2006 dan 2009. Hasil interpretasi menghasilkan suatu peta penggunaan lahan tahun 2000, 2003, 2006 dan 2009 dengan kelas penggunaan lahan sebanyak 10 kelas berdasarkan klasifikasi Badan Planologi Kementrian Kehutanan (Lampiran 5). Software Idrisi Andes 15 membutuhkan data dengan format raster. Oleh karena itu, format peta perlu dikonversi terlebih dahulu menjadi raster dengan memilih ukuran piksel 50 x 50 m. Ukuran ini dipilih atas dasar pertimbangan yang paling mendekati ukuran resolusi spasial citra Landsat. Tipe data yang digunakan adalah dalam bentuk byte, yang menyatakan bilangan dengan nilai range 8 bit biner (0-255) dan hanya berisi bilangan non-negatif.
Peta jalan dan sungai diperoleh dari peta RBI skala 1:50.000.Peta jarak ke
jalan, sungai, dan pemukiman dibuat dengan cara menjalankan modul Distance pada software Idrisi Andes 15. Jarak dihitung berdasarkan Euclidean, yaitu jarak dari satu objek ke objek yang lainnya. Sementara itu, peta jumlah penduduk dibuat dengan asumsi bahwa populasi penduduk menyebar secara sirkular dengan jari-jari 2 km dan populasi akan bertambah besar ketika mendekati pusatnya (Muin, 2009). Rumus proporsi populasi yaitu:
P = 0.2402 * e (-0.9464 * (peta jarak ke pemukiman)/1000)
dimana jarak ke pemukiman dalam satuan meter. Peta kepadatan penduduk per piksel dibuat dengan rumus :
Pd = ρ* A * P * C
dimana
Pd : peta kepadatan penduduk per piksel
ρ : kepadatan penduduk non-spasial (penduduk/km2)
A : luas wilayah penyebaran populasi (km2) = 3,14 * (2 km)2 =
12,5 km2
P : proporsi populasi
C : faktor konversi, dari 1 km2 ke 1 piksel
3.3.3 Tahap Pembuatan Model dan Peta Proyeksi Penggunaan Lahan
Model yang digunakan dalam penelitian adalah model ANN dengan arsitektur jaringan Multi-layer Perceptron (MLP) dan algoritma Backpropagation. Model ANN ini dijalankan dengan menggunakan aplikasi LCM (Land Change
Modeler) yang telah tersedia pada software Idrisi Andes 15 (Gambar 2). Peta
penggunaan lahan yang digunakan hanya dua titik tahun, yaitu peta penggunaan lahan tahun 2000 dan 2009.
Gambar 2. Tampilan Aplikasi Land Change Modeler
Aplikasi ini memiliki lima tahapan yang dapat digunakan untuk memodelkan perubahan penggunaan lahan, namun yang dipakai dalam penelitian hanya tiga tahapan yang disesuaikan dengan tujuan penelitian, yaitu :
1. Tahap analisis perubahan (Change Analysis) untuk menganalisis perubahan penggunaan lahan yang telah terjadi selama dua titik tahun. Grafik perubahan luas tiap penggunaan lahan akan disajikan pada tahap ini. 2. Tahap pemodelan perubahan penggunaan lahan (Transition Potentials).
- Masing-masing kelas perubahan penggunaan lahan akan dimodelkan dengan tujuan memprediksi lokasi yang berpotensi untuk berubah
menjadi penggunaan lahan yang lain. Apabila menggunakan ANN,
perubahan-perubahan tersebut dapat dikelompokkan dengan asumsi faktor yang mempengaruhi adalah sama. Dalam penelitian ini, diasumsikan bahwa faktor pendorong tiap perubahan tidak sama, sehingga tidak dilakukan pengelompokkan. Berikut adalah gambar yang menunjukkan tampilan kelas perubahan yang akan dimodelkan.
Gambar 3. Tampilan Kelas Perubahan yang akan Dimodelkan
- Variabel pendorong atau input yang digunakan untuk membangun model ditentukan pada tahap ini. Jumlah variabel pendorong yang digunakan ada 4, yaitu jarak ke jalan, sungai, pemukiman dan kepadatan penduduk. Masing-masing variabel diuji nilai Cramer’s V untuk melihat keterkaitan antara variabel tersebut dengan 10 kelas penggunaan lahan (Gambar 4).
Gambar 4. Tampilan Tahap Pengujian Nilai Cramer’s V
Rentang nilai yang dihasilkan berkisar antara 0-1, dimana nilai 0 menunjukkan tidak ada keterkaitan, sedangkan nilai 1 menunjukkan adanya keterkaitan yang sangat erat antara variabel tersebut dengan kelas penggunaan lahan yang mendorong terjadinya perubahan.
- Setelah semua variabel diuji nilai Cramer’s V, model dijalankan. Model akan berhenti apabila telah mencapai kondisi yang telah ditentukan, yaitu iterasi 5000, RMS 0,0001 dan akurasi model 100%. Tampilan tahap pemodelan dapat dilihat pada gambar berikut ini.
Gambar 5. Tampilan Tahap Pemodelan dengan ANN
- Topologi jaringan yang dihasilkan adalah 4-3-2, yaitu 4 nodes pada
input layer, 3 nodes pada hidden layer dan 2 nodes pada output layer
yang menunjukkan 1 kelas yang berubah dan 1 kelas yang tidak berubah (Gambar 6). Setiap nodes pada layer akan berhubungan dengan nodes pada layer berikutnya. Hubungan atau jalur koneksi
Wij
tersebut mengandung bobot (W) berupa matriks yang ukurannya tergantung dari jumlah input nodes, hidden nodes dan output nodes.
Jarak ke jalan Jarak ke sungai Jarak ke pemukiman Kepadatan penduduk
Gambar 6. Topologi Jaringan
- Output yang dihasilkan dari model ini adalah peta peluang perubahan (Potential Transition Map) yang memiliki nilai peluang antara 0-1, dimana semakin mendekati 1 maka daerah tersebut memiliki peluang yang tinggi untuk berubah menjadi penggunaan lahan lain. Masing-masing peta potensi perubahan tersebut direklasifikasi dengan hanya mengambil nilai peluang antara 0,5-1, dimana nilai < 0,5 dianggap penggunaan lahan tersebut tidak berubah menjadi penggunaan lahan yang lain.
- Uji validasi model dilakukan dengan cara menumpangtindihkan peta peluang hasil pemodelan ANN dengan peta penggunaan lahan tahun 2009 hasil interpretasi.
3. Tahap proyeksi penggunaan lahan (Change Prediction).
Peta proyeksi penggunaan lahan dibuat dengan aplikasi yang sama, yaitu
Land Change Modeler. Metode yang digunakan adalah Markov Chain
dengan tahun proyeksi adalah 2018. Berikut adalah gambar dari tahap proyeksi penggunaan lahan
Gambar 7. Tampilan Tahap Proyeksi Penggunaan Lahan Wjk
Metode ini mengasumsikan bahwa perubahan yang terjadi di masa depan memiliki pola dan peluang serupa dengan pola perubahan yang terjadi selama periode waktu yang digunakan. Perlu diketahui bahwa dalam menentukan tahun prediksi yang akan disimulasikan harus berada dalam selisih rentang waktu dari tahun awal dan akhir yang digunakan. Oleh karena itu, prediksi dilakukan untuk tahun 2018 yang berjarak 9 tahun dari tahun 2009. Matriks transisi akan dihasilkan oleh Markov Chain sebagai dasar untuk membuat peta proyeksi (Gambar 8).
Gambar 8. Matriks Transisi
16
dimana:
LCM = Land Change Modeler
ρ = data kepadatan penduduk non-spasial (penduduk/km2)
A = luas wilayah penyebaran populasi (km2) P = peta proporsi
C = faktor konversi dari 1 km2 ke 1 piksel
Stopping criteria model =
Iterasi : 5000
RMS : 0,0001
Accuracy Rate : 100%
Gambar 9. Diagram Alir Penelitian
Peta Kepadatan Penduduk Proporsi=0.2402 * e (-0.9464 * (peta jarak ke pemukiman)/1000) Kepadatan penduduk Pd = ρ* A * P * C Peta jarak ke pemukiman tiap kecamatan Peta Proporsi Image Calculator Image Calculator Peta Proyeksi Tahun 2018 Reklasifikasi Peta Peluang Perubahan
Validasi Model
Input model LCM
Tentukan transisi Running Model Interpretasi Jarak ke Pemukiman Peta Penggunaan Lahan 2009 Citra Landsat Tahun 2009 Citra Landsat Tahun 2006 Citra Landsat Tahun 2003 Citra Landsat Tahun 2000 Peta Penggunaan Lahan 2006 Peta Penggunaan Lahan 2003 Peta Penggunaan Lahan 2000 Distance Peta Jalan Jarak ke Jalan Peta Sungai Jarak ke Sungai Distance
