dengan menggunakan citra radar. Beberapa penelitian sebelumnya membuktikan bahwa citra radar ALOS PALSAR resolusi 50 meter mampu mengidentifikasi
sebanyak 11 tipe tutupan lahan di Provinsi Bali Salman 2011 dan sebanyak 7 tipe tutupan lahan pada beberapa kabupaten di Pulau Jawa, yaitu Kabupaten
Tuban, Blora, Rembang dan Bojonegoro Maharani 2011. Aplikasi citra radar dalam penginderaan jauh sangat membantu dalam
kegiatan identifikasi tutupan lahan di Indonesia. Citra radar mampu melakukan perekaman dalam segala kondisi cuaca, baik pada kondisi berawan, berasap
maupun pada saat malam hari. Karakteristik citra synthetic aperture radar SAR yang berbeda dengan citra optik membutuhkan teknik interpretasi yang sedikit
berbeda. Salah satu contoh citra SAR adalah Advanced Land Observation Sattelite ALOS dengan sensor Phased Array L-band Synthetic Aperture Radar
PALSAR.
1.2 Tujuan Penelitian
1. Mengevaluasi kemampuan citra ALOS PALSAR resolusi 50 meter
dalam mengidentifikasi tutupan lahan di wilayah barat Provinsi Jambi.
2. Mengidentifikasi secara temporal dan spasial perubahan tutupan lahan
hutan yang terjadi di wilayah barat Provinsi Jambi menggunakan citra
ALOS PALSAR resolusi 50 meter periode tahun 2007-2009. 1.3
Output Penelitian
1.
Peta tutupan lahan wilayah barat Provinsi Jambi tahun 2007 dan 2009.
2. Peta perubahan tutupan lahan wilayah barat Provinsi Jambi periode tahun
2007-2009.
3. Pola perubahan tutupan hutan dan lahan wilayah barat Provinsi Jambi
periode 2007-2009.
4.
Akurasi klasifikasi kualitatf dan kuantitatif. 1.4
Manfaat Penelitian
1. Sebagai informasi dasar dalam penyusunan REDD++ Reduce Emision
from Deforestation and Degradation dan MRV Measurable,
Reportable and Verifiable.
2.
Sebagai informasi dasar penyusunan rencana tata ruang dan wilayah.
BAB II METODE PENELITIAN
2.1 Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilakukan di wilayah barat Provinsi Jambi yang secara geografis lokasi penelitian ada pada kisaran 101º
10’ dan 103º10’ BT serta antara 0º
45’ dan 2º45’ LS. Area penelitian meliputi Kabupaten Kerinci, Kabupaten Bungo, Kabupaten Tebo, Kabupaten Merangin dan Kabupaten Sorolangun. Proses
pengolahan, analisis dan sintesa data dilakukan di Laboratorium Remote Sensing dan GIS Fakultas Kehutanan IPB. Penelitian dilaksanakan pada bulan Juli 2012
sampai dengan bulan Februari 2013. Pengambilan data lapangan dilakukan pada tanggal 14-22 Desember 2012.
Gambar 1 Peta areal penelitian di wilayah barat Provinsi Jambi.
2.2 Alat dan Data
2.2.1 Alat
Alat yang digunakan pada saat pengukuran dan observasi lapangan adalah global positioning system GPS, kamera, kompas, suunto, tally sheet dan pita
ukur diameter. Pengolahan data dilakukan menggunakan perangkat keras satu set komputer jinjing Laptop dan printer dengan perangkat lunak pengolah citra dan
GIS seperti Erdas imagine 9.1, ArcView 3.2 dan ArcMap 9.3.
2.2.2 Data
Penelitian ini menggunakan data citra ALOS PALSAR orthorectified resolusi 50 meter polarisasi HH dan HV tahun perekaman 2007 dan 2009 cakupan
wilayah Jambi, Peta Administrasi Provinsi Jambi tahun 2010, Layer tutupan lahan Provinsi Jambi tahun 2009 dan Layer Jalan Provinsi Jambi tahun 2010.
2.3 Tahapan Penelitian
2.3.1 Pembuatan Citra Komposit
Citra ALOS PALSAR terdiri dari dua polarisasi atau band yaitu HH dan HV sehingga citra hanya bisa ditampilkan dengan grayscale atau hitam putih.
Interpretasi visual tentunya membutuhkan citra komposit berwarna, metode yang paling umum adalah membuat citra komposit dengan tiga kombinasi band, yaitu
red, green dan blue RGB. Pembuatan band synthetic berupa rasio HHHV diperlukan untuk pembuatan citra komposit warna. Citra komposit dibuat dengan
layer stack, menggabungkan band HH, HV, dan rasio HHHV yang masing- masing dari band tersebut akan menjadi kombinasi red HH, green HV dan
blue HHHV. Citra komposit warna tersebut berdasarkan prinsip warna aditif yang dihasilkan dari digital number DN masing-masing band yang diletakkan
pada RGB monitor komputer Jaya 2010.
2.3.2 Registrasi dan Mosaicking
Data citra ALOS PALSAR resolusi 50 meter yang digunakan adalah citra yang sudah orthorectified, artinya secara geometris citra tersebut telah terkoreksi
Yulianto 2002. Citra yang telah ter-orthorektifikasi adalah citra yang sudah mengalami perbaikan kesalahan posisi medan terrain displacement akibat dari
variasi sudut pandang satelit, sehingga dapat dianggap ketelitiannya setara dengan peta BAPLAN 2008a.
Setiap data yang akan digunakan harus memiliki koordinat geometrik yang sama sehingga proses tumpang tindih overlay bisa dilakukan. Penyamaan posisi
suatu obyek tanpa mempertimbangkan posisi geometriknya disebut dengan registrasi sedangkan proses penyamaan posisi dengan menggunakan rujukan citra
atau peta yang telah mempunyai koordinat bumi disebut dengan rektifikasi.
Rektifikasi yang sekaligus mengoreksi kesalahan terrain disebut dengan orthorektifikasi Jaya 2010.
Wilayah Provinsi Jambi terdiri atas dua scene citra ALOS PALSAR, sehingga untuk kepentingan analisis dilakukan proses penggabungan citra atau
proses mosaik. Proses mosaik merupakan proses menggabungkan beberapa citra menjadi satu kesatuan citra yang kohesif, yaitu dengan kontras konsisten,
teroganisir dan koordinat ter-interkoreksi Jaya 2010. Pada Gambar 2 disajikan citra ALOS PALSAR hasil mozaik, rekaman tahun 2007 dan 2009.
a b
Gambar 2 Mosaik citra ALOS PALSAR resolusi 50 meter Provinsi Jambi rekaman tahun 2007 a, dan tahun 2009 b.
2.3.3 Pembuatan Kategori Klasifikasi
Dalam kegiatan interpretasi citra, kategori klasifikasi disesuaikan dengan tujuan dan informasi yang diinginkan. Kategori klasifikasi yang digunakan dalam
penelitian ini adalah kategori yang mencakup beberapa jenis tutupan lahan yang sebagian besar merujuk pada kriteria kelas tutupan hutan dan lahan yang
dikeluarkan oleh Departemen Kehutanan. Guna interpretasi Citra Landsat, ada 23 kelas yang terdiri dari 7 kelas hutan hutan primer, hutan sekunder, hutan rawa
primer, hutan rawa sekunder, hutan mangrove primer, hutan mangrove sekunder dan hutan tanaman dan 15 kelas semak belukar, belukar rawa, rumput,
perkebunan, pertanian lahan kering, pertanian lahan kering campur, sawah, tambak, tanah terbuka, pertambangan, permukiman, transmigrasi, bandara, rawa,
air dan awan bukan hutan serta kelas tertutup awan BAPLAN 2008a. Berdasarkan studi yang dilakukan oleh JICA dan Fakultas Kehutanan IPB
2010 tutupan lahan yang dapat dikenali pada Citra ALOS PALSAR resolusi 50
meter adalah hutan lahan kering, hutan musim, hutan rawa, mangrove, hutan tanaman, perkebunan kelapa sawit, perkebunan karet, kebun campuran, semak
belukar, pertanian lahan kering, padang rumput, sawah, permukiman, lahan terbuka, bandara, tambak dan badan air. Pada penelitian ini, deskripsi kategori
tutupan hutan dan lahan yang digunakan disajikan pada Tabel 1 hingga Tabel 13.
Tabel 1 Kategori badan air
Kelas Badan air
Deskripsi Badan air adalah kelas tutupan lahan berupa perairan, termasuk laut,
sungai, danau, waduk, terumbu karang dan padang lamun lumpur pantai BAPLAN 2008a. Menurut JICA dan Fahutan IPB 2010, badan air
dapat berupa sungai, laut, danau, waduk, terumbu karang, padang lamun dan lain-lain. Kenampakan visual citra dan foto lapangan dapat dilihat
pada Gambar 3
Tapak Air
Fisiografi Datar
Vegetasi -
Kerapatan -
Citra ALOS PALSAR tahun rekaman 2007:
a b
c Citra ALOS PALSAR tahun rekaman 2009:
d e
f Foto lapangan:
g Gambar 3 a Citra komposit HH-HV-HHHV 2007, b citra grayscale HH
2007, c citra grayscale HV 2007, d citra komposit HH-HV- HHHV 2009, e citra grayscale HH 2009, f citra grayscale HV
2009 dan g foto badan air di lapangan.
Tabel 2 Kategori hutan lahan kering
Kelas Hutan lahan kering
Deskripsi Kelas penutupan hutan lahan kering adalah kelas tutupan berupa hutan
dataran rendah, perbukitan dan pegunungan BAPLAN 2008a. Menurut JICA dan Fahutan IPB 2010, tutupan lahan hutan lahan kering
merupakan seluruh kenampakan hutan yang berada pada ketinggian tertentu, perbukitan dan pegunungan baik hutan primer maupun sekunder.
Kenampakan visual citra dan foto lapangan dapat dilihat pada Gambar 4
Tapak Tidak ada
Fisiografi Berombak, bergelombang
Vegetasi Karet Hevea brasiliensis, Meranti Shorea sp., Akasia Acacia
mangium, Jengkol Pitheceloblum jiringa, Angsana Pterocarpus indicus, Puspa Schima wallichii
Kerapatan Sedang, rapat
Citra ALOS PALSAR tahun rekaman 2007:
a b
c Citra ALOS PALSAR tahun rekaman 2009:
d e
f Foto lapangan:
g Gambar 4 a Citra komposit HH-HV-HHHV 2007, b citra grayscale HH
2007, c citra grayscale HV 2007, d Citra komposit HH-HV- HHHV 2009, e citra grayscale HH 2009, f citra grayscale HV
2009 dan g kenampakan foto hutan lahan kering di lapangan.
Tabel 3 Kategori hutan rawa
Kelas Hutan rawa
Deskripsi Hutan rawa adalah hutan di daerah berawa, termasuk rawa gambut dan
rawa payau baik yang belum menampakan bekas penebangan maupun sudah BAPLAN 2008a. Menurut JICA dan Fahutan IPB 2010, hutan
rawa adalah tipe ekosistem hutan yang dipengaruhi faktor edafik berupa genangan air. Kenampakan visual citra dan foto lapangan dapat dilihat
pada Gambar 5
Tapak Rawa
Fisiografi Datar, berombak
Vegetasi Kerapatan
Sedang, rapat
Citra ALOS PALSAR tahun rekaman 2007:
a b
c Citra ALOS PALSAR tahun rekaman 2009:
d e
f Foto lapangan dan citra resolusi tinggi:
g h
Gambar 5 a Citra komposit HH-HV-HHHV 2007, b citra grayscale HH 2007, c citra grayscale HV 2007, d Citra komposit HH-HV-
HHHV 2009, e citra grayscale HH 2009, f citra grayscale HV 2007, g foto hutan rawa di lapangan dan h screen capture citra
resolusi tinggi google maps [Februari 2013].
Tabel 4 Kategori pertanian lahan kering
Kelas Pertanian lahan kering
Deskripsi Pertanian lahan kering merupakan semua aktivitas pertanian di lahan
kering seperti ladang BAPLAN 2008a. JICA dan Fahutan IPB 2010 mendefinisikan pertanian lahan kering sebagai semua aktifitas pertanian
di lahan kering seperti tegalan dan ladang. Kenampakan visual citra dan foto lapangan dapat dilihat pada Gambar 6
Tapak Tidak ada
Fisiografi Datar, berombak, bergelombang
Vegetasi Padi gogo Oryza sativa, Jagung Zea mays, Singkong Manihot
utulissima, Kacang panjang Vigna sinensis Kerapatan
Rapat
Citra ALOS PALSAR tahun rekaman 2007:
a b
c Citra ALOS PALSAR tahun rekaman 2009:
d e
f Foto lapangan:
g Gambar 6 a Citra komposit HH-HV-HHHV 2007, b citra grayscale HH
2007, c citra grayscale HV 2007, d Citra komposit HH-HV- HHHV 2009, e citra grayscale HH 2009, f citra grayscale HV
2007 dan g foto pertanian lahan kering di lapangan.
Tabel 5 Kategori kebun campuran
Kelas Kebun campuran
Deskripsi JICA dan Fahutan IPB 2010 menjelaskan bahwa kebun campuran
adalah seluruh kawasan yang ditanami tanaman tahunan dan dengan tanaman beranekaragam jenis. Kenampakan visual citra dan foto
lapangan dapat dilihat pada Gambar 7
Tapak Tidak ada
Fisiografi Datar
Vegetasi Durian Durio zibethinus, Duku Lansium domesticum, Mangga
Mangifera indica, Pinang Areca catechu, Pisang Musa paradisiaca, Rambutan Nephelium lappaceum, Nanas Ananas comosus, Kopi
Coffea arabica, Nangka Artocarpus heterophyllum, Cokelat Theobroma cacao, Pepaya Carica papaya, Jengkol Pitheceloblum
jiringa, Kelapa Cocus nucifera
Kerapatan Tidak rapat, sedang
Citra ALOS PALSAR tahun rekaman 2007:
a b
c Citra ALOS PALSAR tahun rekaman 2009:
d e
f Foto lapangan:
g Gambar 7 a Citra komposit HH-HV-HHHV 2007, b citra grayscale HH
2007, c citra grayscale HV 2007, d Citra komposit HH-HV- HHHV 2009, e citra grayscale HH 2009, f citra grayscale HV
2007 dan g foto kebun campuran di lapangan.
Tabel 6 Kategori kebun karet
Kelas Kebun karet
Deskripsi Kebun karet adalah lahan yang bervegetasi tanaman karet Hevea
brasilliensis. Menurut JICA dan Fakultas Kehutanan IPB 2010 kebun karet adalah seluruh area yang ditanami tanaman karet yang dikelola
dengan pola tanaman tertentu. Kenampakan visual citra dan foto lapangan dapat dilihat pada Gambar 8
Tapak Tidak ada
Fisiografi Data, berombak
Vegetasi Karet Hevea brasiliensis
Kerapatan Sedang, jarak tanam 2m x 2m ~ 3m x 3m
Citra ALOS PALSAR tahun rekaman 2007:
a b
c Citra ALOS PALSAR tahun rekaman 2009:
d e
f Foto lapangan:
g Gambar 8 a Citra komposit HH-HV-HHHV 2007, b citra grayscale HH
2007, c citra grayscale HV 2007, d Citra komposit HH-HV- HHHV 2009, e citra grayscale HH 2009, f citra grayscale HV
2007dan g foto kebun karet di lapangan.
Tabel 7 Kategori kebun sawit
Kelas Kebun sawit
Deskripsi Kebun sawit adalah lahan yang bervegetasi tanaman sawit. Menurut JICA
dan Fakultas Kehutanan IPB 2010 kebun sawit merupakan seluruh area yang ditanami tanaman sawit yang dikelola dengan pola tanaman
tertentu. Kenampakan visual citra dan foto lapangan dapat dilihat pada Gambar 9
Tapak Tidak ada
Fisiografi Dataran, berombak, bergelombang
Vegetasi Kelapa sawit Elaeis guinensis
Kerapatan Jarak tanam 3mx3m ~ 5mx5m
Citra ALOS PALSAR tahun rekaman 2007:
a b
c Citra ALOS PALSAR tahun rekaman 2009:
d e
f Foto lapangan:
g Gambar 9 a Citra komposit HH-HV-HHHV 2007, b citra grayscale HH
2007, c citra grayscale HV 2007, d Citra komposit HH-HV- HHHV 2009, e citra grayscale HH 2009, f citra grayscale HV
2007 dan g foto kebun sawit di lapangan.
Tabel 8 Kategori semak belukar
Kelas Semak belukar
Deskripsi Semak belukar adalah lahan dengan vegetasi semak dan belukar,
umumnya merupakan kawasan bekas hutan lahan kering yang terdegradasi atau dalam proses tumbuh kembali mengalami suksesi.
Vegetasi ini umumnya didominasi vegetasi rendah alami BAPLAN 2008a. Kenampakan visual citra dan foto lapangan dapat dilihat pada
Gambar 10
Tapak Tidak ada
Fisiografi Datar, berombak, bergelombang
Vegetasi Vegetasi rendah rumput teki Cyperus rotundus, Alang-alang Imperata
cylindrical Kerapatan
Rapat
Citra ALOS PALSAR tahun rekaman 2007:
a b
c Citra ALOS PALSAR tahun rekaman 2009:
d e
f Foto lapangan:
g Gambar 10 a Citra komposit HH-HV-HHHV 2007, b citra grayscale HH
2007, c citra grayscale HV 2007, d Citra komposit HH-HV- HHHV 2009, e citra grayscale HH 2009, f citra grayscale HV
2007 dan g foto semak belukar di lapangan.
Tabel 9 Kategori belukar rawa
Kelas Belukar rawa
Deskripsi Belukar rawa adalah kawasan semak belukar yang tergenang oleh air
akibat terdarinase dengan buruk. Kenampakan visual citra dan foto lapangan dapat dilihat pada Gambar 11
Tapak Rawa
Fisiografi Datar
Vegetasi Vegetasi rendah
Kerapatan Rapat
Citra ALOS PALSAR tahun rekaman 2007:
a b
c Citra ALOS PALSAR tahun rekaman 2009:
d e
f Foto lapangan:
g Gambar 11 a Citra komposit HH-HV-HHHV 2007, b citra grayscale HH
2007, c citra grayscale HV 2007, d Citra komposit HH-HV- HHHV 2009, e citra grayscale HH 2009, f citra grayscale HV
2007 dan g foto belukar rawa di lapangan.
Tabel 10 Kategori rawa
Kelas Rawa
Deskripsi Rawa adalah lahan yang tergenang air secara terus-menerus atau
musiman akibat drainase yang terhambat dan sudah tidak berhutan. Kenampakan visual citra dan foto lapangan dapat dilihat pada Gambar
12
Tapak Rawa
Fisiografi Datar
Vegetasi Vegetasi rendah
Kerapatan Rapat
Citra ALOS PALSAR tahun rekaman 2007:
a b
c Citra ALOS PALSAR tahun rekaman 2009:
d e
f Foto lapangan:
g Gambar 12 a Citra komposit HH-HV-HHHV 2007, b citra grayscale HH
2007, c citra grayscale HV 2007, d Citra komposit HH-HV- HHHV 2009, e citra grayscale HH 2009, f citra grayscale HV
2007 dan g foto rawa di lapangan.
Tabel 11 Kategori sawah
Kelas Sawah
Deskripsi Semua aktivitas pertanian lahan basah dilakukan yang dicirikan oleh pola
pematang Terutama di Pulau Jawa. Perlu diperhatikan adanya fase rotasi tanam, sawah musiman, sawah tadah hujan, dan sawah irigasiBAPLAN
2008a. JICA dan Fahutan IPB 2010 mendefinisikan sawah sebagai semua aktifitas pertanian lahan basah, pola pematang. Kenampakan
visual citra dan foto lapangan dapat dilihat pada Gambar 13
Tapak Sawah
Fisiografi Dataran
Vegetasi Padi Oryza sativa
Kerapatan Rapat, sedang
Citra ALOS PALSAR tahun rekaman 2007:
a b
c Citra ALOS PALSAR tahun rekaman 2007:
d e
f Foto lapangan:
g Gambar 13 a Citra komposit HH-HV-HHHV 2007, b citra grayscale HH
2007, c citra grayscale HV 2007, d Citra komposit HH-HV- HHHV 2009, e citra grayscale HH 2009, f citra grayscale HV
2007 dan g foto sawah di lapangan.
Tabel 12 Kategori permukiman
Kelas Permukiman
Deskripsi Permukiman adalah areal yang umumnya didominasi oleh bangunan
untuk permukiman, baik di perkotaan atau pedesaan. BAPLAN 2008a. JICA dan Fahutan IPB 2010 mendefinisikan permukiman sebagai
bagian dari lingkungan hidup di luar kawasan lindung, baik berupa kawasan perkotaan maupun pedesaan, sebagai lingkungan tempat tinggal
dan bekerja. Kenampakan visual citra dan foto lapangan dapat dilihat pada Gambar 14
Tapak Tidak ada
Fisiografi Datar
Vegetasi -
Kerapatan -
Citra ALOS PALSAR tahun rekaman 2007:
a b
c Citra ALOS PALSAR tahun rekaman 2009:
d e
f Foto lapangan dan citra resolusi tinggi:
g h
Gambar 14 a Citra komposit HH-HV-HHHV 2007, b citra grayscale HH 2007, c citra grayscale HV 2007, d Citra komposit HH-HV-
HHHV 2009, e citra grayscale HH 2009, f citra grayscale HV 2007, g foto permukiman di lapangan dan h screen capture citra
resolusi tinggi google maps [Februari 2013].
Tabel 13 Kategori tanah terbuka
Kelas Tanah terbuka
Deskripsi Lahan terbuka adalah lahan yang hampir tidak bervegetasi atau tanpa
vegetasi seperti singkapan batuan puncak gunung, kawah vulkan, gosong pasir, pasir pantai dan lahan terbuka bekas kebakaran BAPLAN 2008a.
JICA dan Fahutan IPB 2010 menyatakan lanah terbuka sebagai seluruh kenampakan lahan terbuka tanpa vegetasi. Kenampakan visual citra dan
foto lapangan dapat dilihat pada Gambar 14
Tapak Tidak ada, berbatu
Fisiografi Dataran
Vegetasi -
Kerapatan -
Citra ALOS PALSAR tahun rekaman 2007:
a b
c Citra ALOS PALSAR tahun rekaman 2009:
d e
f Foto lapangan:
g Gambar 15 a Citra komposit HH-HV-HHHV 2007, b citra grayscale HH
2007, c citra grayscale HV 2007, d Citra komposit HH-HV- HHHV 2009, e citra grayscale HH 2009, f citra grayscale HV
2007 dan g foto tanah terbuka di lapangan.
2.3.4 Klasifikasi Kualitatif
Klasifikasi kualitatif adalah teknik klasifikasi secara visual pada objek yang terekam pada citra dengan berdasarkan elemen-elemen penafsiran visual citra.
Elemen penafsiran visual meliputi tone atau warna, bentuk, ukuran, pola, tekstur, bayangan, lokasi dan asosiasi. Berikut merupakan karakteristik dari masing-
masing elemen penafsiran visual JICA dan Fahutan IPB 2010: 1.
Tone atau warna adalah elemen dasar dari interpretasi sebuah objek. Variasi tone atau warna sangat bergantung pada karakteristik dari setiap
objek, karena warna merupakan hasil reflektansi, transmisi dan atau radiasi panjang gelombang yang dihasilkan dari objek yang
bersangkutan. Contohnya kebun sawit memiliki tone atau warna keunguan, badan air memiliki tone atau warna kebiruan, hutan memiliki
tone atau warna kehijauan dan sebagainya. 2.
Bentuk secara umum mengacu pada bentuk-bentuk umum bagian luar, struktur, konfigurasi atau garis besar dari individu objek. Bentuk-bentuk
umum seperti poligon atau garis, segi empat panjang, segi tiga, lingkaran, garis lurus, garis, melengkung dan sebagainya. Sebagai contoh sungai
memiliki bentuk garis yang tidak beraturan berkelok-kelok. 3.
Ukuran sangat bergantung pada skala, resolusi dan ukuran yang sebenarnya di alam. Oleh karena itu terdapat ukuran absolut atau relatif
dari suatu objek yang terekam. Sebagai contoh ukuran pabrik atau industri pasti akan lebih besar dibandingkan dengan rumah penduduk.
4. Pola adalah menyatakan susunan spasial suatu objek dalam suatu bentuk
yang khas dan berulang, umumnya mengacu pada tata ruang atau tata letak. Contohnya areal perkebunan dan hutan tanaman akan memiliki
pola yang teratur dibandingkan dengan hutan lahan kering. 5.
Tekstur dalam interpretasi dibentuk oleh adanya variasi tone atau warna yang ditampilkan oleh objek. Tekstur kasar memiliki variasi tone atau
warna yang tinggi belang-belang, sebaliknya tekstur halus memiliki variasi warna yang rendah. Contohnya badan air memiliki tekstur yang
halus, sedangkan kebun campuran atau pertanian lahan kering memiliki tekstur kasar.
6. Bayangan membantu dalam memberikan imaginasi tentang profil suatu
objek dan mengidentifikasi topografi areal atau wilayah. Pada citra radar bayangan dapat mengganggu dalam kegiatan penafsiran.
7. Asosiasi mempertimbangkan hubungan keberadaan antara satu objek
dengan objek lainnya. Sebagai contoh keberadaan rawa dan belukar rawa akan bergantung pada keberadaan badan air.
2.3.5 Klasifikasi Kuantitatif
Klasifikasi kuantitatif adalah teknik klasifikasi dengan pertimbangan nilai kecerahan Brightnes valueBV dan nilai digital Digital numberDN suatu
objek yang dapat dipisahkan dengan objek lainnya. Metode klasifikasi yang digunakan adalah klasifikasi terbimbing Supervised classification. Klasifikasi
terbimbing adalah proses pemilihan kelas kategori yang diinginkan dengan memilih area contoh Training area yang mewakili tiap kategori Lillesland and
Kiefer 1990. Setiap kelas klasifikasi dibuatkan penciri kelas Singnature sebagai perwakilan untuk dibandingkan dengan kelas klasifikasi lainnya. Penciri kelas
diperoleh dengan cara membuat area contoh Training area pada masing-masing kelas. Kelas klasifikasi ditetapkan berdasarkan hasil dari penafsiran visual citra
komposit ALOS PALSAR resolusi 50 meter tahun perekaman 2007 dan 2009.
2.3.6 Analisis Separabilitas
Kelas klasifikasi tutupan lahan yang sudah ditetapkan perlu dilakukan pengujian separabilitas atau keterpisahannya agar selanjutnya dapat diuji
akurasinya. Analisis separabilitas merupakan pernyataan kuantitaif untuk pemisahan kategori berupa pengukuran secara statistik bagi pemisahan antara
kategori tutupan lahan yang dihitung dalam bentuk matrik kelas berupa jarak kovarian tertimbang antara rata-rata setiap kategori tutupan lahan yang disebut
matriks divergensi Purwadhi 2001. Menurut Jaya 2010, ada beberapa ukuran separabilitas yang umum digunakan, yaitu Divergence, Transformed Divergence,
Battacharya Distance dan Jeffries-Matusita Divergence.
Analisis separabilitas dilakukan pada penciri kelas untuk menguji bagaimana keterpisahan kelas klasifikasi tersebut dengan kelas klasifikasi lainnya.
Nilai separabilitas diperoleh dengan menggunakan metode Transformed Divergence dari statistik penciri antar kelas klasifikasi. Karakteristik dari nilai
separabilitas dapat dilihat pada Tabel 14, dengan kisaran nilai antara 0 yang berarti tidak dapat dipisahkan sampai dengan 2000 yang berarti keterpisahannya
sangat baik. Tabel 14 Kriteria nilai keterpisahan Transformed Divergence.
Nilai Transformasi Keterpisahan Keterangan
2000 Sempurna excellent 1900 ~ 2000 Sangat baik good
1700 ~ 1900 Baik fair 1600 ~1800 Cukup baik poor
1600 Tidak terpisahkan inseperable
Sumber : Jaya 2010
2.3.7 Uji Akurasi
Dalam rangka mengetahui ketelitian dari hasil klasifikasi, maka perlu dilakukan uji akurasi klasifikasi. Salah satu metode untuk menguji akurasi adalah
dengan matrik kontingensi. Matrik kontigensi adalah suatu matrik bujur sangkar yang memuat sejumlah piksel yang diklasifikasi. Matrik kontingensi ini dapat
menentukan berapa besar nilai akurasi umum overall accuracy, akurasi pembuat producer accuracy, akurasi pengguna user accuracy dan akurasi Kappa
Kappa accuracy. Ukuran-ukuran akurasi menurut JICA dan Fakultas Kehutanan IPB 2010:
1. Akurasi umum adalah rasio sederhana antara jumlah piksel yang benar
dengan total semua piksel yang dipergunakan dalam menguji akurasi. 2.
Akurasi pembuat adalah ketika sebuah area dikeluarkan dari kategori yang sesungguhnya benar.
3. Akurasi pengguna adalah kesalahan pengguna ketika area tersebut
dikategorikan ke kategori yang salah. 4.
Kappa adalah akurasi yang mempertimbangkan semua elemen yang ada pada matrik kesalahan, sehingga akurasi Kappa ini dianggap ukuran yang
paling relevan. Uji akurasi klasifikasi kualitatif dilakukan dengan cara meng-overlaykan-
kan hasil penafsiran visual dengan titik pengamatan lapangan. Hasil overlay tersebut kemudian di proses menggunakan Arcview 3.2 dengan ektensi IHMB
Jaya versi 6. Pada klasifikasi kuantitatif perolehan nilai akurasi berdasarkan hasil dari matrik kontingensi yang diperoleh dari pembuatan training area.
Adapun metode uji akurasi dengan akurasi keseluruhan, namun metode ini jarang digunakan karena terlalu over estimate untuk digunakan sebagai indikator
yang baik dalam mengukur kesuksesan klasifikasi JICA dan Fakultas Kehutanan IPB 2011. Tabel matriks kontingensi berikut dengan rumus perhitungannya dapat
dilihat pada Tabel 15. Tabel 15 Matriks kontingensi
Data acuan training Area
Disklasifikasi kelas data klasifikasi di peta
A B ... D Total baris
X
k+
Producer’s accuracy X
kk
X
k+
A X
ii
B …
D X
kk
Total kolom X
k+
N User’s accuracy
X
kk
X
k+
Kappa accuracy =
� �
�� �
�
− �
�+
�
+ �
� �
�
2
− �
�+
�
+ �
� �
x100 . 1
User’s accuracy =
�
��
�
+ �
x 100 .......................................................... 2 Producer’s accuracy =
�
��
�
�+
x 100 ........................................................... 3 Overall accuracy
=
�
�� �
�
�
x 100 ....................................................... 4 Keterangan :
N = Jumlah semua piksel yang digunakan untuk pengamatan
R = Jumlah baris atau lajur pada matriks kesalahan jumlah kelas
X
i+
= Jumlah semua kolom pada baris ke-I Xij X
+j
= Jumlah semua kolom pada lajur ke-j Xij
2.3.8 Analisis Perubahan Tutupan Hutan
Dalam rangka mengetahui luas perubahan tutupan lahan hutan dan lahan yang terjadi antara dua waktu yang berbeda maka dilakukan operasi spasial
interseksi intersect. Dengan perintah intersect delineasi tahun 2007 dan 2008 akan di overlay sehingga menghasilkan spasial gabungan baru yang berisi atribut
dua layer yang dioperasikan. Dengan operasi tabel, selanjutnya dapat dilakukan analisis perubahan tematik dalam bentuk matrik transisi
transition matric “from- to”.
2.3.9 Pola Perubahan Tutupan Hutan
Setiap perubahan lahan hutan yang terjadi kemudian di analisis bagaimana pola dari perubahan yang terjadi. Pola perubahan tutupan lahan hutan dibagi
menjadi empat kategori yaitu tetap no change, mengelompok cluster, menyebar random dan seragam uniform. Masing-masing dari kategori tersebut
memiliki karakteristik sebagai berikut : 1.
Tetap no change adalah sama sekali tidak terlihat adanya perubahan tutupan lahan hutan di wilayah penelitian dari tahun 2007 dan 2009.
2. Mengelompok cluster adalah ketika pola perubahan tutupan lahan
hutan yang terlihat terjadi secara mengelompok pada salah satu wilayah penelitian.
3. Acak random adalah ketika pola perubahan tutupan lahan hutan yang
terlihat terjadi secara acak di wilayah penelitian. 4.
Seragam uniform adalah ketika pola perubahan tutupan lahan hutan yang terlihat terjadi sama rata di seluruh wilayah penelitian.
2.4 Diagram Alir Penelitian
Gambar 16 Diagram alir tahapan penelitian.
Mulai Persiapan
Pengumpulan Data Pembuatan Band Sintesis
dan Citra Komposit Mosaik Citra
Penafsiran Visual Cita Pembuatan Training Area
Data Raster : Citra ALOS PALSAR
Resolusi 50 Meter Tahun Perekaman 2007 dan 2008
Data Vector : -
Peta Layer Land Cover 2006 dan 2009
- Peta Administrasi
Provinsi Jambi -
Peta Layer Jaringan Jalan
Klasifikasi Terbimbing Analisis Separablitas
Uji Akurasi Separabilitas
Diterima
Akurasi Diterima
Deteksi Perubahan Tutupan Hutan dan Lahan
2007-2009
Selesai Tidak
Tidak
Peta Tutupan Hutan dan lahan
2007 dan 2009 Ya
Peta Perubahan Tutupan Hutan dan
Lahan Periode 2007- 2009
Ya
BAB III KEADAAN UMUM LOKASI PENELITIAN
3.1 Letak Geografis