Analisis Tingkat Kekeringan Lahan Sawah Di Wilayah Bekasi Utara Menggunakan Citra Landsat-7
ANALISIS TINGKAT KEKERINGAN LAHAN SAWAH
DI WILAYAH BEKASI UTARA
MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT 7
ANIS PUSPA NINGRUM
DEPARTEMEN ILMU TANAH DAN SUMBERDAYA LAHAN
FAKULTAS PERTANIAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2015
PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN SUMBER
INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA
Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Analisis Tingkat
Kekeringan Lahan Sawah di Wilayah Bekasi Utara Menggunakan Citra Landsat-7
adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum
diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber
informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan dari penulis lain
telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian
akhir skripsi ini.
Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut
Pertanian Bogor.
Bogor, Agustus 2015
Anis Puspa Ningrum
NIM A14110008
ABSTRAK
ANIS PUSPA NINGRUM Analisis Tingkat Kekeringan Lahan Sawah di
Wilayah Bekasi Utara Menggunakan Citra Landsat-7 Dibimbing oleh BOEDI
TJAHJONO dan KHURSATUL MUNIBAH.
Indonesia adalah negara kepulauan yang terletak di katulistiwa dan sensitif
terhadap gejala klimatologis El Nino dan La Nina. Gejala El Nino menghasilkan
iklim kering dan sebaliknya La Nina menghasilkan iklim basah yang berlebih di
Indonesia. Jika gejala La Nina terjadi di samudera Pasifik, maka di Indonesia
terancam oleh bencana banjir, dan sebaliknya jika gejala El Nino yang terjadi
maka Indonesia terancam oleh bencana kekeringan. Ancaman kekeringan
sebagian besar berada di Indonesia bagian timur, namun tidak menutup
kemungkinan untuk terjadi di Indonesia bagian barat, seperti yang terjadi di
Kabupaten Bekasi, terutama yang berada di kecamatan-kecamatan Sukatani,
Karang Bahagia, Sukakarya, Cabangbungin, dan Muara Gembong. Tujuan
penelitian ini adalah (1) melakukan identifikasi lapangan dan klasifikasi terhadap
area-area lahan sawah yang mengalami kekeringan di lima kecamatan tersebut di
atas, (2) melakukan penilaian NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)
dan LST (Land Surface Temperature) dari citra Landsat-7 pada lima kecamatan
tersebut di atas, dan (3) melakukan analisis hubungan antara data kekeringan di
lapangan dengan nilai-nilai NDVI dan LST. Metode penilaian kekeringan
lapangan dilakukan secara kualitatif dengan kategori tertentu, adapun untuk
menilai NDVI dan LST berturut-turut mengacu pada formula Rouse et al. (1973)
dan situs http://www.yale.edu/eco. Hasil penelitian menunjukkan bahwa
kekeringan yang terjadi di daerah penelitian ini sebagian disebabkan oleh
kekeringan alamiah dan sebagian oleh kekeringan antropogenik. Dari 140 titik
sampel didapatkan 32,25% termasuk ke dalam kelas tidak kering, 14,71% agak
kering, 15,68% kering, dan 37,25% kering sekali. Dari hasil tersebut lahan
pertanian tidak kering dan kering sekali tampak lebih dominan di daerah
penelitian. Analisis NDVI dan LST dilakukan pada citra Landsat-7 multitemporal,
yaitu dari citra tahun 2000, 2005, 2010, dan 2014. Seluruh citra tersebut dipilih
dari tanggal akuisisi yang sama yaitu pada bulan kering (22 Juni sampai 28 Juli).
Berdasarkan hasil analisis terlihat bahwa NDVI tahun 2014 cenderung memiliki
nilai yang lebih rendah dibandingkan dengan tahun-tahun sebelumnya, sebaliknya
nilai LST tahun 2014 cenderung lebih tinggi dari tahun-tahun sebelumnya.
Hubungan antara LST dan NDVI bersifat negatif yaitu semakin tinggi suhu
permukaan maka indeks vegetasi semakin menurun. Adapun hubungan antara
kekeringan lapangan dengan penilaian NDVI dan LST menunjukan adanya
kesesuaian. Hasil penelitian setelah dilakuakn pengkelas menggunakan nilai
NDVI dan LST menunjukkan bahwa luas lahan tidak kering 54.6 ha, kering 214.2
ha, dan kering sekali 19 ha. Dari hasil tersebut lahan pertanian kering tampak
lebih dominan di daerah penelitian.
Kata kunci : Bekasi, Citra Landsa 7, Kekeringan, Lahan Sawah, LST, NDVI
ABSTRACT
ANIS PUSPA NINGRUM Drought Analysis on Paddy Field in North
Bekasi Region Using Landsat-7 Supervised by BOEDI TJAHJONO and
KHURSATUL MUNIBAH.
Indonesia is an archipelago country which is located in the equator and
sensitive to the climatological phenomenon, called El Nino and La Nina. The
symptoms of El Nino produces a dry climate, while La Nina produces excessive
wet weather in Indonesia. If the La Nina phenomenon occurs in the Pacific Ocean,
Indonesia is threatened by floods, and in contrary if the El Nino phenomenon
happens, Indonesia is threatened by drought. The threat of drought predominantly
located in the eastern part of Indonesia, however it is also possible to occur in
western Indonesia, as happens in Bekasi, particularly those in sub-districts
Sukatani, Karang Bahagia, Sukakarya, Cabangbungin and Muara Gembong. The
aims of this study are (1) to conduct the field indentification and classification of
paddy field areas suffered by drought in five districts mentioned above, (2) to
conduct the NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and LST (Land
Surface Temperature) from Landsat -7 in five districts mentioned above, and (3)
to conduct a correlation analysis between drought in the field with the values of
NDVI and LST. Field drought assessment methods conducted qualitatively by a
particular category, while to assess NDVI and LST successively follow the
formula Rouse et al. (1973) and http://www.yale.edu/eco site. The results showed
that the drought that occurred in the study area is partly due to natural drought and
in part by anthropogenic drought. From 140 sample points obtained 32.25%
belong to a class not dry, 14.71% little dry, dry 15.68%, and 37.25% very dry.
From the results of the agricultural land is not dry and very dry dominant in the
study area. Analysis of NDVI and LST performed on multitemporal Landsat-7,
which is the image of the 2000, 2005, 2010, and 2014. The entire image is
selected from the same date of acquisition is in the dry months (June 22 to July
28). Based on the analysis it appears that NDVI in 2014 tend to have a lower
value than the previous years, contrary LST values tend to be higher in 2014 than
in previous years. The relationship between LST and NDVI is negative ie the
higher the temperature of the surface of the vegetation index decreases. The
drought field with NDVI and LST assessment shows that there is agree. The result
after do classification become 3 class, from 3 class obtained 54.6 ha belong to a
class not dry, 214.2 ha dry, and 19 ha very dry. From the result of the agriculture
land is dry dominant in the study area.
Keywords: Bekasi, Landsat-7, Drought, Wetland, LST, NDVI
ANALISIS TINGKAT KEKERINGAN
LAHAN SAWAH DI WILAYAH BEKASI UTARA
MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT-7
ANIS PUSPA NINGRUM
Skripsi
Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Sarjana Pertanian
pada
Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan
DEPARTEMEN ILMU TANAH DAN SUMBERDAYA LAHAN
FAKULTAS PERTANIAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2015
Judul Skripsi : Analisis Tingkat Kekeringan Lahan Sawah di Wilayah Bekasi
Utara Menggunakan Citra Landsat-7
Nama
: Anis Puspa Ningrum
NIM
: A14110008
Disetujui oleh
Dr Boedi Tjahjono MSc
Pembimbing Utama
Dr Khursatul Munibah MSc
Pembimbing Anggota
Diketahui oleh
Dr Ir Baba Barus MSc
Ketua Departemen
Tanggal Lulus
PRAKATA
Puji dan syukur kepada Allah subhanahu wa ta’ala atas segala nikmat,
anugrah dan karunia-Nya sehingga karya skripsi dapat terselesaikan dengan baik.
Penulisan skripsi ini berjudul Analisis Tingkat Kekeringan Lahan Sawah di
Wilayah Bekasi Utara Menggunakan Citra Landsat-7 dibuat dalam rangka
memenuhi salah satu persyaratan untuk menyelesaikan Program Studi Srata Satu
(S1) di Institut Pertanian Bogor.
Terima kasih penulis ucapkan kepada :
1. Bapak Dr. Boedi Tjahjono, M.Sc dan Ibu Dr. Khursatul Munibah, M.Sc
selaku pembimbing yang telah banyak memberikan saran untuk
penyempurnaan skripsi ini.
2. Bapak Bambang Hendro Trisasongko, M.Sc selaku pembimbing awal
(sebelum menjalankan tugas ke luar negeri) yang telah memberikan ide
dan membantu dalam skripsi ini.
3. Bapak Dr Ir Baba Barus MSc sebagai dosen penguji yang telah
memeberikan saran untuk penyempurnaan skripsi ini.
4. Bapak Roni Alifan, Ibu Siti Mae Saroh sebagai orang tua yang selalu
memberikan dukungan terhadap penulis serta Adik Intan Ikrima Nur
Kamila dan Salsabila Ayu Kumala dan keluarga yang telah memberikan
kasih sayang yang penuh terhadap penulis.
5. Koco Saguh Pribadi SP yang telah banyak membantu dan memberikan
dukungan kepada penulis.
6. Teman-teman Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan khususnya
kepada Angkatan 48.
7. Kakak Risqi I’anatus Sholihah yang telah banyak membantu dalam proses
penelitian, serta abang, kakak, dan teman seperjuangan lab PPJ.
8. Warga Bekasi yang banyak membantu dalam pengumpulan data.
9. Teman-teman BEM FAPERTA yang telah memberikan dukungan kepada
penulis.
10. Teman-teman BOJES dan Kos Putri 27 yang telah memberikan dukungan
kepada penulis.
Penulis berharap semoga segala kebaikan semua pihak yang telah banyak
membantu dan membeikan dukungannya mendapatkan balasan dari Allah
Subhanahu wa ta’ala. Akhir kata semoga skripsi ini dapat memberikan manfaat
bagi pengembangan ilmu ke depannya.
Semoga karya ilmiah ini bermanfaat.
Bogor, Agustus 2015
Anis Puspa Ningrum
DAFTAR ISI
DAFTAR TABEL
DAFTAR GAMBAR
DAFTAR LAMPIRAN
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Tujuan Penelitian
vi
vi
vii
1
1
2
METODE PENELITIAN
Waktu dan Tempat Penelitian
2
2
Jenis Data dan Sumber Data
3
Prosedur Analisis Data
4
Tahapan Penelitian
5
HASIL DAN PEMBAHASAN
Identifikasi Kekeringan di Lapangan
9
9
Kondisi NDVI Daerah penelitian
11
Analisis Statistika Nilai NDVI
13
Kondisi LST Daerah Penelitian
15
Analisis Statistika Nilai LST
16
Analisis Hubungan Antara Data Kekeringan di Lapangan dengan Nilai
NDVI
18
Analisis Hubungan Antara Data Kekeringan di Lapangan dengan Nilai LST 24
SIMPULAN DAN SARAN
Simpulan
Saran
DAFTAR PUSTAKA
LAMPIRAN
RIWAYAT HIDUP
30
30
30
31
33
66
DAFTAR TABEL
1 Data sekunder yang digunakan untuk penelitian
2 Perangkat lunak yang digunkana untuk penelitian
3 Jenis data yang digunakan untuk teknis analisis dan luaran yang diharapkan
3
4
4
DAFTAR GAMBAR
1 Lokasi Penelitian
2 Peta Titik-Titik Contoh Pengamatan lapang
3 Kondisi Kekeringan di Lokasi Penelitian
4 Gambar Irigasi Persawahan Daerah Penelitian
5 Grafik Curah Hujan Kabupaten Bekasi
6 NDVI Daerah Penelitian
7 Boxplot NDVI Tidak Kering
8 Boxplot NDVI Agak Kering
9 Boxplot NDVI Kering
10 Boxplot NDVI Kering Sekali
11 LST Daerah Penelitian
12 Boxplot LST Tidak Kering
13 Boxplot LST Agak Kering
14 Boxplot LST Kering
15 Boxplot LST Kering Sekali
16 Peta NDVI Tidak Kering
17 Peta NDVI Agak Kering
18 Peta NDVI Kering
19 Peta NDVI Kering Sekali
20 Peta hasil rklasifikasi NDVI lahan sawah
21 Peta LST tidak kering
22 Peta LST agak kering
23 Peta LST kering
24 Peta LST kering sekali
25 Peta hasil reklasifikasi LST lahan sawah
3
9
10
10
11
12
13
13
14
14
15
16
17
17
18
19
20
21
22
23
25
26
27
28
29
DAFTAR LAMPIRAN
1
2
3
4
5
Contoh kuesioner
Nilai NDVI
Nilai LST
Titik pengamatan lapang
Analisis LST
34
36
38
41
61
1
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Indonesia adalah negara kepulauan yang terletak di antara dua benua
(Australia dan Asia) dan dua samudera (Pasifik dan Atlantik) serta terletak di
sekitar garis khatulistiwa. Kepulauan ini sensitif terhadap gejala klimatologis,
yaitu El Nino dan La Nina. Kedua gejala ini merupakan faktor klimatologis yang
menyebabkan banjir dan kekeringan di Indonesia. Gejala El Nino menghasilkan
iklim kering dan sebaliknya La Nina menghasilkan iklim basah yang berlebih di
Indonesia. Dengan demikian, jika gejala La Nina terjadi di samudera Pasifik,
maka di Indonesia akan banyak terjadi bencana banjir, dan sebaliknya jika gejala
El Nino yang terjadi maka bencana kekeringan mengancam tanah air (Irawan
2006). Ancaman kekeringan sebagian besar berada di Indonesia bagian timur,
namun tidak menutup kemungkinan untuk terjadi di Indonesia bagian barat. Salah
satu kabupaten di Indonesia yang pernah mengalami bencana kekeringan adalah
Kabupaten Bekasi.
Kabupaten Bekasi merupakan daerah yang secara umum bertopografi datar
dan memiliki lahan pertanian yang luas sehingga Kabupaten Bekasi ini menjadi
salah satu daerah lumbung padi di Indonesia. Menurut Badan Pusat Statistika
Kabupaten Bekasi tahun 2014 luas lahan sawah yang ada di kabupaten ini adalah
96.288 ha (64%) dan di antaranya telah mengalami gangguan kekeringan.
Wilayah-wilayah yang mengalami gangguan kekeringan terutama yang berada di
kecamatan-kecamatan Sukatani, Karang Bahagia, Sukakarya, Cabangbungin, dan
Muara Gembong.
Kekeringan pertanian merupakan suatu kondisi berkurangnya kandungan air
di dalam tanah yang menyebabkan ketidakmampuan tanah untuk memenuhi
kebutuhan tanaman tertentu pada periode tertentu sehingga mengurangi biomassa
dan jumlah tanaman (Jayaseelan 2001). Kekeringan di Kabupaten Bekasi ini
dibagi menjadi kekeringan alamiah dan kekeringan antropogenik. Kekeringan
alamiah meliputi kekeringan meteorologis, kekeringan hidrologis, kekeringan
pertanian, maupun kekeringan sosial ekonomi. Kekeringan alamiah tersebut
berkaitan erat dengan beberapa faktor, yaitu tingkat curah hujan di bawah normal
dalam satu musim, berkurangnya pasokan air permukaan dan air tanah serta
berkurangnya kandungan air di dalam tanah. Kondisi ini membuat lahan tidak
mampu memenuhi kebutuhan tanaman tertentu untuk periode waktu tertentu pada
wilayah yang luas. Sementara itu kekeringan antropogenik merupakan kekeringan
yang disebabkan oleh ketidak-patuhan petani pada cara penanaman yang baik,
seperti pemakaian kebutuhan air lebih besar dari pasokan yang direncanakan.
Selain itu, penyebab lain adalah adanya perbuatan manusia yang merusak
kawasan tangkapan air dan sumber-sumber air, serta pembangunan yang
mempunyai dampak negatif terhadap pertanian, seperti berkurangnya lahan
pertanian, tertutupnya saluran irigasi, dan terganggunya produktivitas pertanian.
Kekeringan pada lahan pertanian memiliki dampak negatif diantaranya
meningkatnya kerusakan lingkungan, dan meningkatnya kesenjangan sosial
maupun ekonomi.
2
Mengingat Kabupaten Bekasi sebagai salah satu lumbung padi di Jawa,
maka kajian kekeringan untuk menanggulangi bencana tersebut akan sangat
bermanfaat. Penginderaan jauh merupakan salah satu teknologi yang dapat
menyadap gejala di permukaan bumi dengan baik, oleh karena itu kajian terhadap
permasalahan tersebut dapat dilakukan melalui data penginderaan jauh yang
dewasa ini teknologinya terus berkembang pesat. Kajian terhadap kekeringan
pertanian dengan memanfaatkan data penginderaan jauh telah dilakukan oleh
beberapa peneliti sebelumnya, antara lain seperti Nasution (2005), Shofianti et al.
(2007), Orbita et al. (2011), dan Daruati (2012) yang memanfaatkan informasi
indeks vegetasi (dari data penginderaan jauh). NDVI (Normalized Difference
Vegetation Index) adalah salah satu bentuk dari indeks vegetasi tersebut. Selain
vegetasi suhu permukaan tanah (LST/ Land Surface Tempetarure) juga
merupakan indikator yang dapat diambil dari data penginderaan jauh dan dapat
digunakan untuk menilai kekeringan di suatu wilayah.
Tujuan Penelitian
Berdasarkan uraian latar belakang dan permasalahan di atas, maka
penelitian ini bertujuan untuk:
1. Melakukan identifikasi lapangan terhadap area-area lahan sawah yang
mengalami kekeringan di Kabupaten Bekasi, khususnya di lima
kecamatan, yaitu Kecamatan-kecamatan Sukatani, Karang Bahagia,
Sukakarya, Cabangbungin, dan Muara Gembong.
2. Mengetahui persebaran nilai-nilai NDVI (Normalized Difference
Vegetation Index) dan LST (Land Surface Temperature) dari citra
Landsat-7 pada lima kecamatan tersebut.
3. Mengetahui hubungan antara data kekeringan di lapangan dengan nilainilai NDVI dan LST.
METODE PENELITIAN
Waktu dan Tempat
Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juli 2014 sampai Februari 2015
dengan lokasi penelitian berada di dalam Kabupaten Bekasi. Secara geografis
Kabupaten Bekasi berbatasan dengan Laut Jawa di sebelah Utara, Kabupaten
Karawang di sebelah Timur, DKI Jakarta dan Kota Bekasi di sebelah Barat, dan
Kabupaten Bogor di sebelah Selatan (Gambar 1). Secara administrasi wilayah
studi berada di dalam Kabupaten Bekasi yang mencakup 5 kecamatan yaitu:
Kecamatan- kecamatan Sukatani, Karang Bahagia, Sukakarya, Cabangbungin, dan
Muara Gembong .
Analisis data selama penelitian ini dilakukan di Divisi Penginderaan Jauh
dan Informasi Spasial, Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas
Pertanian, Institut Pertanian Bogor.
3
Gambar 1 . Lokasi penelitian
Jenis dan Sumber Data
Bahan yang digunakan dalam penelitian ini meliputi data primer dan
sekunder. Data primer diperoleh dari hasil survei lapang melalui pengamatan dan
wawancara dengan petani. Jenis-jenis data sekunder yang digunakan dalam
penelitian ini disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1 . Data sekunder yang digunakan untuk penelitian
No.
1.
Nama Data
Sumber Data
Peta Administrasi Kabupaten di Indonesia BIG (Badan Informasi
1:25.000
Geospasial)
2.
Peta RBI (Rupa Bumi Indonesia) Kabupaten BIG (Badan Informasi
Bekasi 1:25.000
Geospasial)
3.
Citra Landsat-7 Kabupaten Bekasi tahun 2000, USGS (United States
2005, 2010 dan tahun 2014
Geological Survey)
4.
Data curah hujan harian Kabupaten Bekasi Stasiun
Klimatologi
Tahun 2014
Dramaga
5.
Peta penutup lahan Kabupaten Bekasi tahun Kementerian Kehutanan
2011
Perangkat lunak (software) yang digunakan untuk mengolah data disajikan pada
Tabel 2
4
Tabel 2. Perangkat lunak yang digunakan untuk pengolahan data
No
Software
1. Envi 4.5
2.
3.
4.
Fungsi
Vegetasi, ROI
ArcGis 9.3
Microsoft Office Excel 2010
Statistika 7
Indeks
(Region
Interest),
Persebaran titik pengamatan
Memasukkan data
Analisis Statistika
Of
Adapun alat yang digunakan untuk kerja lapang (field work) meliputi
Global Positioning System (GPS), kamera, buku, kuesioner dan alat tulis.
Prosedur Analisis Data
Analisis data berkaitan dengan tujuan penelitian, teknik analisis, dan luaran
yang diharapkan dari penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Jenis data yang digunakan, teknik analisis, dan luaran yang diharapkan.
Luaran
Tujuan
No
Jenis data
Teknik analisis
yang
penelitian
diharapkan
1. Identifikasi
Peta administrasi a. Cek lapang
Titik-titik
lapangan
kekeringan
terhadap
area-area
lahan sawah
yang
mengalami
kekeringan
2. Mengetahui
a. Data primer
a. Sistem Informasi
Sebaran
persebaran
setelah
Geografis (koreksi
Indeks
nilai-nilai
pengecekan
geometri, stacking,
vegetasi dan
NDVI dan
lapang,
digitasi)
data LST di
LST
b. Citra
b. ROI (Region Of
wilayah
Landsat-7
Interest), NDVI
penelitian
tahun 2000,
(Normalized
2010, dan
Difference Vegetation
2014, peta
Index), LST (Land
administrasi
Surface Temperature)
dan peta
jalan
3. Mengetahui
Nilai-nilai NDVI Korelasi
Hubungan
hubungan
dan LST
antara data
antara data
kekeringan
kekeringan
di lapangan
di lapangan
dengan
dengan nilainilai-nilai
nilai NDVI
NDVI dan
dan LST
LST
5
Tahapan Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan secara bertahap seperti diuraikan berikut ini:
1. Tahap Persiapan
Merupakan tahap pengumpulan literatur dan pengumpulan data sekunder
2. Tahap Pengecekan Lapang
Survei lapang yang dilakukan untuk mengetahui kondisi kekeringan yang
aktual. Perangkat yang digunakan meliputi GPS untuk menetapkan titik
pengamatan, kamera digital untuk mendokumentasikan keadaan dari titik
pengamatan, serta buku dan alat tulis untuk mencacat keadaan di lapangan.
Lokasi pengamatan meliputi Kecamatan-kecamatan Sukatani, Karang Bahagia,
Sukakarya, Cabangbungin, dan Muara Gembong. Perwakilan titik cek lapang
ditentukan dengan mempertimbangkan kondisi lapang yaitu kelembaban tanah
melalui observasi kualitatif, sumber air, dan tingkat kekeringan. Parameter
kekeringan dapat dilihat secara visual melalui sumber air, pemanfaatan lahan,
dan kerekahan tanahnya. Pengambilan titik cek lapang mencakup lima
kecamatan dan berjumlah sebanyak 140 titik.
3. Tahap Klasifikasi
Pertimbangan untuk membuat kelas kekeringan berdasarkan pada form
penilaian kondisi lapang yaitu mengenai kelembaban tanah yang dinilai secara
obsevatif kualitatif. Tingkat kekeringan tersebut dibagi menjadi 4 yaitu: tidak
kering, agak kering, kering, dan sangat kering. Kelas tidak kering merupakan
kelembaban tanah yang tinggi hingga basah yang dicerminkan oleh sawah yang
selalu ditanami padi dan mendapatkan sumber air dari air irigasi atau sumber
air dari sungai melalui pemompaan. Kelas agak kering dicerminkan oleh sawah
yang ditanami padi namun pompanisasi jarang dilakukan. Kelas kering
dicerminkan oleh keadaan tanah yang kering namun masih bisa ditanami padi.
Sementara itu, untuk kelas kering sekali dicerminkan oleh keadaan tanah yang
sangat kering dan tidak dapat ditanami padi. Setelah dilakukan pengkelasan
maka Software ArcGis 9.3 digunakan untuk memasukkan titik-titik hasil
pengamatan lapang tersebut.
4. Tahap Analisis Data
Analisis NDVI dan LST Tahap Analisis
a. NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)
Sebelum mengolah indeks vegetasi untuk eksploitasi tutupan lahan
dilakukan koreksi radiometrik. Hal ini disebabkan karena nilai indeks
vegetasi berhubungan dengan data DN. Koreksi radiometrik dilakukan
untuk memperbaiki kualitas visual dan memperbaiki nilai-nilai pixel yang
tidak sesuai dengan nilai pantulan atau pancaran spektral objek yang
sebenarnya. Ketidaksesuaian tersebut dikarenakan adanya gangguan di
atmosfer. Adapun cara untuk mengkoreksi radiometrik dari menu ENVI,
yaitu :
Pilih Basic Tools
Preprocessing
Calibration Utilities
Landsat
Calibration
masukkan data yang dibutuhkan (Tanggal, Bulan,
Tahun akuisisi citra, sun elevation)
ganti calibration type
menjadi radiance
simpan
6
Pengujian beberapa indeks vegetasi dilakukan dengan menggunakan citra
Landsat-7 tahun 2000, 2005, 2010, dan 2014. Formulasi penisbahan indeks
vegetasi yang dikenal dengan NDVI pertama kali di bangun oleh Rouse et
al. (1973) dalam Tucker (1979) adalah:
Keterangan :
NDVI = Normalized Difference Vegetation Index
NIR = Nilai pixel dari Saluran Inframerah Dekat (Band 4)
Red = Nilai pixel dari Saluran Merah (Band 3)
Indeks vegetasi dapat dijadikan indikator peristiwa kekeringan karena antara
indeks vegetasi dan lengas tanah mempunyai hubungan yang kuat (Wang et
al. 2007).
b. LST (Land Surface Temperature)
LST merupakan salah satu parameter kunci keseimbangan energi pada
permukaan dan merupakan variable klimatologis yang utama untuk
mengendalikan gelombang panjang yang melalui atmosfer.
Suhu
permukaan lahan yang meningkat menyebabkan pertambahan
evapotranspirasi, sehingga ketersediaan air bagi tanaman akan berkurang.
Sebelum mengolah LST langkah awal yang harus dilakukan adalah
mengubah bentuk digital number dari band 6 yang sudah dikoreksi
radiometrik dari refleksi menjadi radiasi dan jumlah energi pancaran termal
per satuan waktu diukur dengan menggunakan formulasi radiasi spektral
yang diambil dari sumber web dengan alamat (http://www.yale.edu/eco) :
Pilih Basic Tools
Preprocessing
Calibration Utilities
Landsat
Calibration
masukkan data yang dibutuhkan (Tanggal, Bulan,
Tahun akuisisi citra, sun elevation)
ganti calibration type
menjadi radiance
simpan
Selanjutnya dilakukan koreksi atmosferik dengan cara melakukan
koneksi internet ke alamat http://atmcorr.gsfc.nasa.gov/. Sebelum
melakukan koreksi atmosferik kita harus mengetahui nilai latitude dan
longitude dari citra tersebut. Setelah kita memasukkan semua data yang
dibutuhkan pada koreksi atmosferik, kita akan mendapatkan nilai-nilai dari
nilai transmitens (τ), upwelling radiance (Lu) dan downwelling radiance
(Ld) dengan cara memasukkan data latitude dan longitude daerah penelitian.
Setelah data tersebut diperoleh maka dilakukan koreksi atmosferik dengan
formulasi yang diambil dari web (http://www.yale.edu/eco) sebagai berikut :
7
Keterangan :
L
L
τ
ε
= nilai sel atmosfer dikoreksi dengan pancaran
( the atmospherically corrected cell value as radiance )
= nilai sel sebagai pancaran dari Bagian 1
( the cell value as radiance from section 1)
= upwelling Radiance
t1 : 4,46
t2 : 4,09
t3 : 3,92
t4 : 4,64
(2000)
(2005)
(2010)
(2014)
= downwelling Radiance
t1 : 6,44
t2 : 6,00
t3 : 5,80
t4 : 6,67
(2000)
(2005)
(2010)
(2014)
= transmitansi
t1 : 0,43
t2 : 0,50
t3 : 0,52
t4 : 0,41
(2000)
(2005)
(2010)
(2014)
= emisivitas (biasanya 0,95)
Formulasi tersebut di atas dalam software ENVI 4.5 diperoleh dalam
menu basic tools (band math) dengan formulasi sebagai berikut:
= ((B1-4,46) / (0.95*0.43)) – (0.05263*6,44)
t1
= ((B1-4,09) / (0.95*0.50)) – (0.05263*6,00)
t2
= ((B1-3,92) / (0.95*0,52)) – (0.05263*5,80)
t3
= ((B1-4,64) / (0.95*0.41)) – (0.05263*6,67)
t4
Formulasi tersebut di atas menggunakan nilai emisivitas standar 0.95
dan nilai-nilai tertentu dari 0.43 untuk τ 4,46 Untuk L dan 6,44 untuk L .
Setelah langkah 1 dan 2 selesai, maka dilakukan konversi dari nilai radiasi
ke nilai temperature dengan formulasi yang diambil dari alamat web:
(http://www.yale.edu/eco.2014) sebagai berikut :
8
Keterangan :
T
= derajat kelvin
CVR2 = nilai sel sebagai pancaran (dari Bagian 1)
Landsat TM Landsat ETM
K1
= 607,76 666,09
K2
= 1.260,56 1.282,71
Formulasi tersebut di atas dalam software ENVI 4.5 diperoleh dalam
menu basic tools (band math) dengan formulasi sebagai berikut:
T = 1282.71/alog(666.09/B1+1)
Dari hasil analisis kekeringan di lapangan dan dari hasil analisis
NDVI dan LST, kemudian dipadukan untuk melihat keterkaitannya. Analisis
yang dipakai adalah analisis tumpang-tindih (overlay) yang dilanjutkan
dengan analisis deskriptif dari hasil yang diperoleh.
c. Analisis data di lapang dengan nilai NDVI dan LST
Tahapan analisis antara data di lapangan dengan nilai-nilai NDVI dan LST
adalah untuk membuat kelas kekeringan yang diperoleh dari nilai NDVI dan
LST dari semua titik tahun (2000, 2005, 2010, dan 2014) yang tidak
tumpang tindih antara nilai dari kelas tidak kering, agak kering, kering dan
kering sekali. Dari hasil tersebut diperoleh 3 kelas, yaitu tidak kering, kering
dan kering sekali. Untuk nilai NDVI diperoleh selang nilai antara kelas tidak
kering (>0,3), Kering (0-0.299), dan kering sekali (
DI WILAYAH BEKASI UTARA
MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT 7
ANIS PUSPA NINGRUM
DEPARTEMEN ILMU TANAH DAN SUMBERDAYA LAHAN
FAKULTAS PERTANIAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2015
PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN SUMBER
INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA
Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Analisis Tingkat
Kekeringan Lahan Sawah di Wilayah Bekasi Utara Menggunakan Citra Landsat-7
adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum
diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber
informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan dari penulis lain
telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian
akhir skripsi ini.
Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut
Pertanian Bogor.
Bogor, Agustus 2015
Anis Puspa Ningrum
NIM A14110008
ABSTRAK
ANIS PUSPA NINGRUM Analisis Tingkat Kekeringan Lahan Sawah di
Wilayah Bekasi Utara Menggunakan Citra Landsat-7 Dibimbing oleh BOEDI
TJAHJONO dan KHURSATUL MUNIBAH.
Indonesia adalah negara kepulauan yang terletak di katulistiwa dan sensitif
terhadap gejala klimatologis El Nino dan La Nina. Gejala El Nino menghasilkan
iklim kering dan sebaliknya La Nina menghasilkan iklim basah yang berlebih di
Indonesia. Jika gejala La Nina terjadi di samudera Pasifik, maka di Indonesia
terancam oleh bencana banjir, dan sebaliknya jika gejala El Nino yang terjadi
maka Indonesia terancam oleh bencana kekeringan. Ancaman kekeringan
sebagian besar berada di Indonesia bagian timur, namun tidak menutup
kemungkinan untuk terjadi di Indonesia bagian barat, seperti yang terjadi di
Kabupaten Bekasi, terutama yang berada di kecamatan-kecamatan Sukatani,
Karang Bahagia, Sukakarya, Cabangbungin, dan Muara Gembong. Tujuan
penelitian ini adalah (1) melakukan identifikasi lapangan dan klasifikasi terhadap
area-area lahan sawah yang mengalami kekeringan di lima kecamatan tersebut di
atas, (2) melakukan penilaian NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)
dan LST (Land Surface Temperature) dari citra Landsat-7 pada lima kecamatan
tersebut di atas, dan (3) melakukan analisis hubungan antara data kekeringan di
lapangan dengan nilai-nilai NDVI dan LST. Metode penilaian kekeringan
lapangan dilakukan secara kualitatif dengan kategori tertentu, adapun untuk
menilai NDVI dan LST berturut-turut mengacu pada formula Rouse et al. (1973)
dan situs http://www.yale.edu/eco. Hasil penelitian menunjukkan bahwa
kekeringan yang terjadi di daerah penelitian ini sebagian disebabkan oleh
kekeringan alamiah dan sebagian oleh kekeringan antropogenik. Dari 140 titik
sampel didapatkan 32,25% termasuk ke dalam kelas tidak kering, 14,71% agak
kering, 15,68% kering, dan 37,25% kering sekali. Dari hasil tersebut lahan
pertanian tidak kering dan kering sekali tampak lebih dominan di daerah
penelitian. Analisis NDVI dan LST dilakukan pada citra Landsat-7 multitemporal,
yaitu dari citra tahun 2000, 2005, 2010, dan 2014. Seluruh citra tersebut dipilih
dari tanggal akuisisi yang sama yaitu pada bulan kering (22 Juni sampai 28 Juli).
Berdasarkan hasil analisis terlihat bahwa NDVI tahun 2014 cenderung memiliki
nilai yang lebih rendah dibandingkan dengan tahun-tahun sebelumnya, sebaliknya
nilai LST tahun 2014 cenderung lebih tinggi dari tahun-tahun sebelumnya.
Hubungan antara LST dan NDVI bersifat negatif yaitu semakin tinggi suhu
permukaan maka indeks vegetasi semakin menurun. Adapun hubungan antara
kekeringan lapangan dengan penilaian NDVI dan LST menunjukan adanya
kesesuaian. Hasil penelitian setelah dilakuakn pengkelas menggunakan nilai
NDVI dan LST menunjukkan bahwa luas lahan tidak kering 54.6 ha, kering 214.2
ha, dan kering sekali 19 ha. Dari hasil tersebut lahan pertanian kering tampak
lebih dominan di daerah penelitian.
Kata kunci : Bekasi, Citra Landsa 7, Kekeringan, Lahan Sawah, LST, NDVI
ABSTRACT
ANIS PUSPA NINGRUM Drought Analysis on Paddy Field in North
Bekasi Region Using Landsat-7 Supervised by BOEDI TJAHJONO and
KHURSATUL MUNIBAH.
Indonesia is an archipelago country which is located in the equator and
sensitive to the climatological phenomenon, called El Nino and La Nina. The
symptoms of El Nino produces a dry climate, while La Nina produces excessive
wet weather in Indonesia. If the La Nina phenomenon occurs in the Pacific Ocean,
Indonesia is threatened by floods, and in contrary if the El Nino phenomenon
happens, Indonesia is threatened by drought. The threat of drought predominantly
located in the eastern part of Indonesia, however it is also possible to occur in
western Indonesia, as happens in Bekasi, particularly those in sub-districts
Sukatani, Karang Bahagia, Sukakarya, Cabangbungin and Muara Gembong. The
aims of this study are (1) to conduct the field indentification and classification of
paddy field areas suffered by drought in five districts mentioned above, (2) to
conduct the NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and LST (Land
Surface Temperature) from Landsat -7 in five districts mentioned above, and (3)
to conduct a correlation analysis between drought in the field with the values of
NDVI and LST. Field drought assessment methods conducted qualitatively by a
particular category, while to assess NDVI and LST successively follow the
formula Rouse et al. (1973) and http://www.yale.edu/eco site. The results showed
that the drought that occurred in the study area is partly due to natural drought and
in part by anthropogenic drought. From 140 sample points obtained 32.25%
belong to a class not dry, 14.71% little dry, dry 15.68%, and 37.25% very dry.
From the results of the agricultural land is not dry and very dry dominant in the
study area. Analysis of NDVI and LST performed on multitemporal Landsat-7,
which is the image of the 2000, 2005, 2010, and 2014. The entire image is
selected from the same date of acquisition is in the dry months (June 22 to July
28). Based on the analysis it appears that NDVI in 2014 tend to have a lower
value than the previous years, contrary LST values tend to be higher in 2014 than
in previous years. The relationship between LST and NDVI is negative ie the
higher the temperature of the surface of the vegetation index decreases. The
drought field with NDVI and LST assessment shows that there is agree. The result
after do classification become 3 class, from 3 class obtained 54.6 ha belong to a
class not dry, 214.2 ha dry, and 19 ha very dry. From the result of the agriculture
land is dry dominant in the study area.
Keywords: Bekasi, Landsat-7, Drought, Wetland, LST, NDVI
ANALISIS TINGKAT KEKERINGAN
LAHAN SAWAH DI WILAYAH BEKASI UTARA
MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT-7
ANIS PUSPA NINGRUM
Skripsi
Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Sarjana Pertanian
pada
Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan
DEPARTEMEN ILMU TANAH DAN SUMBERDAYA LAHAN
FAKULTAS PERTANIAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2015
Judul Skripsi : Analisis Tingkat Kekeringan Lahan Sawah di Wilayah Bekasi
Utara Menggunakan Citra Landsat-7
Nama
: Anis Puspa Ningrum
NIM
: A14110008
Disetujui oleh
Dr Boedi Tjahjono MSc
Pembimbing Utama
Dr Khursatul Munibah MSc
Pembimbing Anggota
Diketahui oleh
Dr Ir Baba Barus MSc
Ketua Departemen
Tanggal Lulus
PRAKATA
Puji dan syukur kepada Allah subhanahu wa ta’ala atas segala nikmat,
anugrah dan karunia-Nya sehingga karya skripsi dapat terselesaikan dengan baik.
Penulisan skripsi ini berjudul Analisis Tingkat Kekeringan Lahan Sawah di
Wilayah Bekasi Utara Menggunakan Citra Landsat-7 dibuat dalam rangka
memenuhi salah satu persyaratan untuk menyelesaikan Program Studi Srata Satu
(S1) di Institut Pertanian Bogor.
Terima kasih penulis ucapkan kepada :
1. Bapak Dr. Boedi Tjahjono, M.Sc dan Ibu Dr. Khursatul Munibah, M.Sc
selaku pembimbing yang telah banyak memberikan saran untuk
penyempurnaan skripsi ini.
2. Bapak Bambang Hendro Trisasongko, M.Sc selaku pembimbing awal
(sebelum menjalankan tugas ke luar negeri) yang telah memberikan ide
dan membantu dalam skripsi ini.
3. Bapak Dr Ir Baba Barus MSc sebagai dosen penguji yang telah
memeberikan saran untuk penyempurnaan skripsi ini.
4. Bapak Roni Alifan, Ibu Siti Mae Saroh sebagai orang tua yang selalu
memberikan dukungan terhadap penulis serta Adik Intan Ikrima Nur
Kamila dan Salsabila Ayu Kumala dan keluarga yang telah memberikan
kasih sayang yang penuh terhadap penulis.
5. Koco Saguh Pribadi SP yang telah banyak membantu dan memberikan
dukungan kepada penulis.
6. Teman-teman Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan khususnya
kepada Angkatan 48.
7. Kakak Risqi I’anatus Sholihah yang telah banyak membantu dalam proses
penelitian, serta abang, kakak, dan teman seperjuangan lab PPJ.
8. Warga Bekasi yang banyak membantu dalam pengumpulan data.
9. Teman-teman BEM FAPERTA yang telah memberikan dukungan kepada
penulis.
10. Teman-teman BOJES dan Kos Putri 27 yang telah memberikan dukungan
kepada penulis.
Penulis berharap semoga segala kebaikan semua pihak yang telah banyak
membantu dan membeikan dukungannya mendapatkan balasan dari Allah
Subhanahu wa ta’ala. Akhir kata semoga skripsi ini dapat memberikan manfaat
bagi pengembangan ilmu ke depannya.
Semoga karya ilmiah ini bermanfaat.
Bogor, Agustus 2015
Anis Puspa Ningrum
DAFTAR ISI
DAFTAR TABEL
DAFTAR GAMBAR
DAFTAR LAMPIRAN
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Tujuan Penelitian
vi
vi
vii
1
1
2
METODE PENELITIAN
Waktu dan Tempat Penelitian
2
2
Jenis Data dan Sumber Data
3
Prosedur Analisis Data
4
Tahapan Penelitian
5
HASIL DAN PEMBAHASAN
Identifikasi Kekeringan di Lapangan
9
9
Kondisi NDVI Daerah penelitian
11
Analisis Statistika Nilai NDVI
13
Kondisi LST Daerah Penelitian
15
Analisis Statistika Nilai LST
16
Analisis Hubungan Antara Data Kekeringan di Lapangan dengan Nilai
NDVI
18
Analisis Hubungan Antara Data Kekeringan di Lapangan dengan Nilai LST 24
SIMPULAN DAN SARAN
Simpulan
Saran
DAFTAR PUSTAKA
LAMPIRAN
RIWAYAT HIDUP
30
30
30
31
33
66
DAFTAR TABEL
1 Data sekunder yang digunakan untuk penelitian
2 Perangkat lunak yang digunkana untuk penelitian
3 Jenis data yang digunakan untuk teknis analisis dan luaran yang diharapkan
3
4
4
DAFTAR GAMBAR
1 Lokasi Penelitian
2 Peta Titik-Titik Contoh Pengamatan lapang
3 Kondisi Kekeringan di Lokasi Penelitian
4 Gambar Irigasi Persawahan Daerah Penelitian
5 Grafik Curah Hujan Kabupaten Bekasi
6 NDVI Daerah Penelitian
7 Boxplot NDVI Tidak Kering
8 Boxplot NDVI Agak Kering
9 Boxplot NDVI Kering
10 Boxplot NDVI Kering Sekali
11 LST Daerah Penelitian
12 Boxplot LST Tidak Kering
13 Boxplot LST Agak Kering
14 Boxplot LST Kering
15 Boxplot LST Kering Sekali
16 Peta NDVI Tidak Kering
17 Peta NDVI Agak Kering
18 Peta NDVI Kering
19 Peta NDVI Kering Sekali
20 Peta hasil rklasifikasi NDVI lahan sawah
21 Peta LST tidak kering
22 Peta LST agak kering
23 Peta LST kering
24 Peta LST kering sekali
25 Peta hasil reklasifikasi LST lahan sawah
3
9
10
10
11
12
13
13
14
14
15
16
17
17
18
19
20
21
22
23
25
26
27
28
29
DAFTAR LAMPIRAN
1
2
3
4
5
Contoh kuesioner
Nilai NDVI
Nilai LST
Titik pengamatan lapang
Analisis LST
34
36
38
41
61
1
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Indonesia adalah negara kepulauan yang terletak di antara dua benua
(Australia dan Asia) dan dua samudera (Pasifik dan Atlantik) serta terletak di
sekitar garis khatulistiwa. Kepulauan ini sensitif terhadap gejala klimatologis,
yaitu El Nino dan La Nina. Kedua gejala ini merupakan faktor klimatologis yang
menyebabkan banjir dan kekeringan di Indonesia. Gejala El Nino menghasilkan
iklim kering dan sebaliknya La Nina menghasilkan iklim basah yang berlebih di
Indonesia. Dengan demikian, jika gejala La Nina terjadi di samudera Pasifik,
maka di Indonesia akan banyak terjadi bencana banjir, dan sebaliknya jika gejala
El Nino yang terjadi maka bencana kekeringan mengancam tanah air (Irawan
2006). Ancaman kekeringan sebagian besar berada di Indonesia bagian timur,
namun tidak menutup kemungkinan untuk terjadi di Indonesia bagian barat. Salah
satu kabupaten di Indonesia yang pernah mengalami bencana kekeringan adalah
Kabupaten Bekasi.
Kabupaten Bekasi merupakan daerah yang secara umum bertopografi datar
dan memiliki lahan pertanian yang luas sehingga Kabupaten Bekasi ini menjadi
salah satu daerah lumbung padi di Indonesia. Menurut Badan Pusat Statistika
Kabupaten Bekasi tahun 2014 luas lahan sawah yang ada di kabupaten ini adalah
96.288 ha (64%) dan di antaranya telah mengalami gangguan kekeringan.
Wilayah-wilayah yang mengalami gangguan kekeringan terutama yang berada di
kecamatan-kecamatan Sukatani, Karang Bahagia, Sukakarya, Cabangbungin, dan
Muara Gembong.
Kekeringan pertanian merupakan suatu kondisi berkurangnya kandungan air
di dalam tanah yang menyebabkan ketidakmampuan tanah untuk memenuhi
kebutuhan tanaman tertentu pada periode tertentu sehingga mengurangi biomassa
dan jumlah tanaman (Jayaseelan 2001). Kekeringan di Kabupaten Bekasi ini
dibagi menjadi kekeringan alamiah dan kekeringan antropogenik. Kekeringan
alamiah meliputi kekeringan meteorologis, kekeringan hidrologis, kekeringan
pertanian, maupun kekeringan sosial ekonomi. Kekeringan alamiah tersebut
berkaitan erat dengan beberapa faktor, yaitu tingkat curah hujan di bawah normal
dalam satu musim, berkurangnya pasokan air permukaan dan air tanah serta
berkurangnya kandungan air di dalam tanah. Kondisi ini membuat lahan tidak
mampu memenuhi kebutuhan tanaman tertentu untuk periode waktu tertentu pada
wilayah yang luas. Sementara itu kekeringan antropogenik merupakan kekeringan
yang disebabkan oleh ketidak-patuhan petani pada cara penanaman yang baik,
seperti pemakaian kebutuhan air lebih besar dari pasokan yang direncanakan.
Selain itu, penyebab lain adalah adanya perbuatan manusia yang merusak
kawasan tangkapan air dan sumber-sumber air, serta pembangunan yang
mempunyai dampak negatif terhadap pertanian, seperti berkurangnya lahan
pertanian, tertutupnya saluran irigasi, dan terganggunya produktivitas pertanian.
Kekeringan pada lahan pertanian memiliki dampak negatif diantaranya
meningkatnya kerusakan lingkungan, dan meningkatnya kesenjangan sosial
maupun ekonomi.
2
Mengingat Kabupaten Bekasi sebagai salah satu lumbung padi di Jawa,
maka kajian kekeringan untuk menanggulangi bencana tersebut akan sangat
bermanfaat. Penginderaan jauh merupakan salah satu teknologi yang dapat
menyadap gejala di permukaan bumi dengan baik, oleh karena itu kajian terhadap
permasalahan tersebut dapat dilakukan melalui data penginderaan jauh yang
dewasa ini teknologinya terus berkembang pesat. Kajian terhadap kekeringan
pertanian dengan memanfaatkan data penginderaan jauh telah dilakukan oleh
beberapa peneliti sebelumnya, antara lain seperti Nasution (2005), Shofianti et al.
(2007), Orbita et al. (2011), dan Daruati (2012) yang memanfaatkan informasi
indeks vegetasi (dari data penginderaan jauh). NDVI (Normalized Difference
Vegetation Index) adalah salah satu bentuk dari indeks vegetasi tersebut. Selain
vegetasi suhu permukaan tanah (LST/ Land Surface Tempetarure) juga
merupakan indikator yang dapat diambil dari data penginderaan jauh dan dapat
digunakan untuk menilai kekeringan di suatu wilayah.
Tujuan Penelitian
Berdasarkan uraian latar belakang dan permasalahan di atas, maka
penelitian ini bertujuan untuk:
1. Melakukan identifikasi lapangan terhadap area-area lahan sawah yang
mengalami kekeringan di Kabupaten Bekasi, khususnya di lima
kecamatan, yaitu Kecamatan-kecamatan Sukatani, Karang Bahagia,
Sukakarya, Cabangbungin, dan Muara Gembong.
2. Mengetahui persebaran nilai-nilai NDVI (Normalized Difference
Vegetation Index) dan LST (Land Surface Temperature) dari citra
Landsat-7 pada lima kecamatan tersebut.
3. Mengetahui hubungan antara data kekeringan di lapangan dengan nilainilai NDVI dan LST.
METODE PENELITIAN
Waktu dan Tempat
Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juli 2014 sampai Februari 2015
dengan lokasi penelitian berada di dalam Kabupaten Bekasi. Secara geografis
Kabupaten Bekasi berbatasan dengan Laut Jawa di sebelah Utara, Kabupaten
Karawang di sebelah Timur, DKI Jakarta dan Kota Bekasi di sebelah Barat, dan
Kabupaten Bogor di sebelah Selatan (Gambar 1). Secara administrasi wilayah
studi berada di dalam Kabupaten Bekasi yang mencakup 5 kecamatan yaitu:
Kecamatan- kecamatan Sukatani, Karang Bahagia, Sukakarya, Cabangbungin, dan
Muara Gembong .
Analisis data selama penelitian ini dilakukan di Divisi Penginderaan Jauh
dan Informasi Spasial, Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas
Pertanian, Institut Pertanian Bogor.
3
Gambar 1 . Lokasi penelitian
Jenis dan Sumber Data
Bahan yang digunakan dalam penelitian ini meliputi data primer dan
sekunder. Data primer diperoleh dari hasil survei lapang melalui pengamatan dan
wawancara dengan petani. Jenis-jenis data sekunder yang digunakan dalam
penelitian ini disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1 . Data sekunder yang digunakan untuk penelitian
No.
1.
Nama Data
Sumber Data
Peta Administrasi Kabupaten di Indonesia BIG (Badan Informasi
1:25.000
Geospasial)
2.
Peta RBI (Rupa Bumi Indonesia) Kabupaten BIG (Badan Informasi
Bekasi 1:25.000
Geospasial)
3.
Citra Landsat-7 Kabupaten Bekasi tahun 2000, USGS (United States
2005, 2010 dan tahun 2014
Geological Survey)
4.
Data curah hujan harian Kabupaten Bekasi Stasiun
Klimatologi
Tahun 2014
Dramaga
5.
Peta penutup lahan Kabupaten Bekasi tahun Kementerian Kehutanan
2011
Perangkat lunak (software) yang digunakan untuk mengolah data disajikan pada
Tabel 2
4
Tabel 2. Perangkat lunak yang digunakan untuk pengolahan data
No
Software
1. Envi 4.5
2.
3.
4.
Fungsi
Vegetasi, ROI
ArcGis 9.3
Microsoft Office Excel 2010
Statistika 7
Indeks
(Region
Interest),
Persebaran titik pengamatan
Memasukkan data
Analisis Statistika
Of
Adapun alat yang digunakan untuk kerja lapang (field work) meliputi
Global Positioning System (GPS), kamera, buku, kuesioner dan alat tulis.
Prosedur Analisis Data
Analisis data berkaitan dengan tujuan penelitian, teknik analisis, dan luaran
yang diharapkan dari penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Jenis data yang digunakan, teknik analisis, dan luaran yang diharapkan.
Luaran
Tujuan
No
Jenis data
Teknik analisis
yang
penelitian
diharapkan
1. Identifikasi
Peta administrasi a. Cek lapang
Titik-titik
lapangan
kekeringan
terhadap
area-area
lahan sawah
yang
mengalami
kekeringan
2. Mengetahui
a. Data primer
a. Sistem Informasi
Sebaran
persebaran
setelah
Geografis (koreksi
Indeks
nilai-nilai
pengecekan
geometri, stacking,
vegetasi dan
NDVI dan
lapang,
digitasi)
data LST di
LST
b. Citra
b. ROI (Region Of
wilayah
Landsat-7
Interest), NDVI
penelitian
tahun 2000,
(Normalized
2010, dan
Difference Vegetation
2014, peta
Index), LST (Land
administrasi
Surface Temperature)
dan peta
jalan
3. Mengetahui
Nilai-nilai NDVI Korelasi
Hubungan
hubungan
dan LST
antara data
antara data
kekeringan
kekeringan
di lapangan
di lapangan
dengan
dengan nilainilai-nilai
nilai NDVI
NDVI dan
dan LST
LST
5
Tahapan Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan secara bertahap seperti diuraikan berikut ini:
1. Tahap Persiapan
Merupakan tahap pengumpulan literatur dan pengumpulan data sekunder
2. Tahap Pengecekan Lapang
Survei lapang yang dilakukan untuk mengetahui kondisi kekeringan yang
aktual. Perangkat yang digunakan meliputi GPS untuk menetapkan titik
pengamatan, kamera digital untuk mendokumentasikan keadaan dari titik
pengamatan, serta buku dan alat tulis untuk mencacat keadaan di lapangan.
Lokasi pengamatan meliputi Kecamatan-kecamatan Sukatani, Karang Bahagia,
Sukakarya, Cabangbungin, dan Muara Gembong. Perwakilan titik cek lapang
ditentukan dengan mempertimbangkan kondisi lapang yaitu kelembaban tanah
melalui observasi kualitatif, sumber air, dan tingkat kekeringan. Parameter
kekeringan dapat dilihat secara visual melalui sumber air, pemanfaatan lahan,
dan kerekahan tanahnya. Pengambilan titik cek lapang mencakup lima
kecamatan dan berjumlah sebanyak 140 titik.
3. Tahap Klasifikasi
Pertimbangan untuk membuat kelas kekeringan berdasarkan pada form
penilaian kondisi lapang yaitu mengenai kelembaban tanah yang dinilai secara
obsevatif kualitatif. Tingkat kekeringan tersebut dibagi menjadi 4 yaitu: tidak
kering, agak kering, kering, dan sangat kering. Kelas tidak kering merupakan
kelembaban tanah yang tinggi hingga basah yang dicerminkan oleh sawah yang
selalu ditanami padi dan mendapatkan sumber air dari air irigasi atau sumber
air dari sungai melalui pemompaan. Kelas agak kering dicerminkan oleh sawah
yang ditanami padi namun pompanisasi jarang dilakukan. Kelas kering
dicerminkan oleh keadaan tanah yang kering namun masih bisa ditanami padi.
Sementara itu, untuk kelas kering sekali dicerminkan oleh keadaan tanah yang
sangat kering dan tidak dapat ditanami padi. Setelah dilakukan pengkelasan
maka Software ArcGis 9.3 digunakan untuk memasukkan titik-titik hasil
pengamatan lapang tersebut.
4. Tahap Analisis Data
Analisis NDVI dan LST Tahap Analisis
a. NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)
Sebelum mengolah indeks vegetasi untuk eksploitasi tutupan lahan
dilakukan koreksi radiometrik. Hal ini disebabkan karena nilai indeks
vegetasi berhubungan dengan data DN. Koreksi radiometrik dilakukan
untuk memperbaiki kualitas visual dan memperbaiki nilai-nilai pixel yang
tidak sesuai dengan nilai pantulan atau pancaran spektral objek yang
sebenarnya. Ketidaksesuaian tersebut dikarenakan adanya gangguan di
atmosfer. Adapun cara untuk mengkoreksi radiometrik dari menu ENVI,
yaitu :
Pilih Basic Tools
Preprocessing
Calibration Utilities
Landsat
Calibration
masukkan data yang dibutuhkan (Tanggal, Bulan,
Tahun akuisisi citra, sun elevation)
ganti calibration type
menjadi radiance
simpan
6
Pengujian beberapa indeks vegetasi dilakukan dengan menggunakan citra
Landsat-7 tahun 2000, 2005, 2010, dan 2014. Formulasi penisbahan indeks
vegetasi yang dikenal dengan NDVI pertama kali di bangun oleh Rouse et
al. (1973) dalam Tucker (1979) adalah:
Keterangan :
NDVI = Normalized Difference Vegetation Index
NIR = Nilai pixel dari Saluran Inframerah Dekat (Band 4)
Red = Nilai pixel dari Saluran Merah (Band 3)
Indeks vegetasi dapat dijadikan indikator peristiwa kekeringan karena antara
indeks vegetasi dan lengas tanah mempunyai hubungan yang kuat (Wang et
al. 2007).
b. LST (Land Surface Temperature)
LST merupakan salah satu parameter kunci keseimbangan energi pada
permukaan dan merupakan variable klimatologis yang utama untuk
mengendalikan gelombang panjang yang melalui atmosfer.
Suhu
permukaan lahan yang meningkat menyebabkan pertambahan
evapotranspirasi, sehingga ketersediaan air bagi tanaman akan berkurang.
Sebelum mengolah LST langkah awal yang harus dilakukan adalah
mengubah bentuk digital number dari band 6 yang sudah dikoreksi
radiometrik dari refleksi menjadi radiasi dan jumlah energi pancaran termal
per satuan waktu diukur dengan menggunakan formulasi radiasi spektral
yang diambil dari sumber web dengan alamat (http://www.yale.edu/eco) :
Pilih Basic Tools
Preprocessing
Calibration Utilities
Landsat
Calibration
masukkan data yang dibutuhkan (Tanggal, Bulan,
Tahun akuisisi citra, sun elevation)
ganti calibration type
menjadi radiance
simpan
Selanjutnya dilakukan koreksi atmosferik dengan cara melakukan
koneksi internet ke alamat http://atmcorr.gsfc.nasa.gov/. Sebelum
melakukan koreksi atmosferik kita harus mengetahui nilai latitude dan
longitude dari citra tersebut. Setelah kita memasukkan semua data yang
dibutuhkan pada koreksi atmosferik, kita akan mendapatkan nilai-nilai dari
nilai transmitens (τ), upwelling radiance (Lu) dan downwelling radiance
(Ld) dengan cara memasukkan data latitude dan longitude daerah penelitian.
Setelah data tersebut diperoleh maka dilakukan koreksi atmosferik dengan
formulasi yang diambil dari web (http://www.yale.edu/eco) sebagai berikut :
7
Keterangan :
L
L
τ
ε
= nilai sel atmosfer dikoreksi dengan pancaran
( the atmospherically corrected cell value as radiance )
= nilai sel sebagai pancaran dari Bagian 1
( the cell value as radiance from section 1)
= upwelling Radiance
t1 : 4,46
t2 : 4,09
t3 : 3,92
t4 : 4,64
(2000)
(2005)
(2010)
(2014)
= downwelling Radiance
t1 : 6,44
t2 : 6,00
t3 : 5,80
t4 : 6,67
(2000)
(2005)
(2010)
(2014)
= transmitansi
t1 : 0,43
t2 : 0,50
t3 : 0,52
t4 : 0,41
(2000)
(2005)
(2010)
(2014)
= emisivitas (biasanya 0,95)
Formulasi tersebut di atas dalam software ENVI 4.5 diperoleh dalam
menu basic tools (band math) dengan formulasi sebagai berikut:
= ((B1-4,46) / (0.95*0.43)) – (0.05263*6,44)
t1
= ((B1-4,09) / (0.95*0.50)) – (0.05263*6,00)
t2
= ((B1-3,92) / (0.95*0,52)) – (0.05263*5,80)
t3
= ((B1-4,64) / (0.95*0.41)) – (0.05263*6,67)
t4
Formulasi tersebut di atas menggunakan nilai emisivitas standar 0.95
dan nilai-nilai tertentu dari 0.43 untuk τ 4,46 Untuk L dan 6,44 untuk L .
Setelah langkah 1 dan 2 selesai, maka dilakukan konversi dari nilai radiasi
ke nilai temperature dengan formulasi yang diambil dari alamat web:
(http://www.yale.edu/eco.2014) sebagai berikut :
8
Keterangan :
T
= derajat kelvin
CVR2 = nilai sel sebagai pancaran (dari Bagian 1)
Landsat TM Landsat ETM
K1
= 607,76 666,09
K2
= 1.260,56 1.282,71
Formulasi tersebut di atas dalam software ENVI 4.5 diperoleh dalam
menu basic tools (band math) dengan formulasi sebagai berikut:
T = 1282.71/alog(666.09/B1+1)
Dari hasil analisis kekeringan di lapangan dan dari hasil analisis
NDVI dan LST, kemudian dipadukan untuk melihat keterkaitannya. Analisis
yang dipakai adalah analisis tumpang-tindih (overlay) yang dilanjutkan
dengan analisis deskriptif dari hasil yang diperoleh.
c. Analisis data di lapang dengan nilai NDVI dan LST
Tahapan analisis antara data di lapangan dengan nilai-nilai NDVI dan LST
adalah untuk membuat kelas kekeringan yang diperoleh dari nilai NDVI dan
LST dari semua titik tahun (2000, 2005, 2010, dan 2014) yang tidak
tumpang tindih antara nilai dari kelas tidak kering, agak kering, kering dan
kering sekali. Dari hasil tersebut diperoleh 3 kelas, yaitu tidak kering, kering
dan kering sekali. Untuk nilai NDVI diperoleh selang nilai antara kelas tidak
kering (>0,3), Kering (0-0.299), dan kering sekali (