Identifikasi Objek di Lapangan

BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN

5.1 Identifikasi Objek di Lapangan

Pengamatan lapangan dilakukan di 3 tiga kabupaten, yaitu : Kabupaten Bogor, Kabupaten Sukabumi, dan Kabupaten Cianjur. Titik pengamatan sebanyak 178 seratus tujuh puluh delapan titik dan diperoleh sebanyak 27 dua puluh tujuh objek tutupan lahan yang rinciannya, sebagai berikut : Tabel 4 Objek-objek tutupan lahan di lapangan No. Objek tutupan lahan Jumlah titik yang ditemukan Foto 1. Landasan udara 1 2. Sungai 1 3. Waduk 1 4. Danau 1 Tabel 4 Lanjutan No. Objek tutupan lahan Jumlah titik yang ditemukan Foto 5. Hutan Pinus 6 6. Hutan Rasamala 1 7. Hutan Agathis 1 8. Kebun campuran 45 9. Lahan terbuka 1 10. Lapangan golf 2 Tabel 4 Lanjutan No. Objek tutupan lahan Jumlah titik yang ditemukan Foto 11. Pemukiman 34 12. Perkebunan cokelat 1 13. Perkebunan karet 2 14. Perkebunan sawit muda 2 15. Perkebunan sawit tua 3 16. Perkebunan teh 6 Tabel 4 Lanjutan No. Objek tutupan lahan Jumlah titik yang ditemukan Foto 17. Pertanian lahan kering 12 18. Tanaman kelapa-pisang 1 19. Tanaman singkong 4 20. Tanaman pisang 1 21. Tanaman kacang panjang 2 22. Tanaman jagung 1 Tabel 4 Lanjutan No. Objek tutupan lahan Jumlah titik yang ditemukan Foto 23. Tanaman kacang panjang-singkong 1 24. Sawah diolahbaru tanam 18 25. Sawah vegetatif 19 26. Sawah siap panen 4 27. Sawah pasca panensawah bera 7 Jumlah titik pengamatan 178 5.2 Nilai Digital Digital Number dan Analisis Diskriminan Citra ALOS PALSAR Resolusi 50 m dan Citra LADSAT Resolusi 30 m Berdasarkan evaluasi grafis terhadap nilai kecerahan brightness value data citra ALOS PALSAR dari 27 jenis tutupan lahan yang ditemukan di lapangan. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa nilai kecerahan atau nilai digital band HH lebih tinggi daripada band HV di setiap kelas tutupan lahan pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 m. Sedangkan pada citra LANDSAT TM digunakan band 5, band 4, dan band 3 karena memiliki tingkat kecerahan yang tinggi dan umumnya kombinasi band ini digunakan dalam bidang kehutanan. Nilai digital rata-rata band yang paling tinggi adalah band 4, kemudian band 5, dan yang paling kecil adalah band 3. Gambar 5 menunjukkan perbandingan nilai digital HH dan HV pada citra ALOS PALSAR, sedangkan Gambar 6 menunjukkan perbandingan nilai digital pada band 5, band 4, dan band 3 pada citra LANDSAT. Secara visual, variasi nilai kecerahan pada citra ALOS PALSAR cukup besar. Hal ini disebabkan karena resolusi radiometrik pada citra ALOS PALSAR adalah sebesar 16 bit rentang DN dari 0 sampai 65536. Artinya variasi informasi yang diberikan citra ALOS PALSAR lebih tinggi dibandingkan citra LANDSAT yang hanya mempunyai resolusi radiometrik 8 bit rentang DN 0 sampai 255. Kisaran nilai digital digital number atau nilai kecerahan brightness value tersebut menunjukkan keterpisahan antar kelas. Pengklasifikasian atau pengelompokkan berdasarkan nilai digital band HH dan HV pada citra ALOS PALSAR dan band 5, band 4, dan band 3 pada citra LANDSAT ini dilakukan dengan metode analisis diskriminan dengan syarat terdapat minimal dua kali pengulangan disetiap obyek tutupan lahan yang akan dianalisis. Gambar 5. Nilai digital Citra ALOS PALSAR. Gambar 6. Nilai digital Citra LANDSAT. Analisis diskriminan adalah analisis multi variat yang diterapkan untuk membuat model hubungan antara satu variabel respon yang bersifat kategori dengan satu atau lebih variabel prediktor yang bersifat kuantitatif. Analisis diskriminan bertujuan untuk mengklasifikasikan suatu individu atau objek ke dalam kelompok yang saling bebas mutually exclusivedisjoint dan menyeluruh exhaustive berdasarkan sejumlah variabel penjelas Rosy 2009. Dari hasil pengamatan lapang yang dapat dilihat pada Tabel 4, tutupan lahan yang tidak mengalami pengulangan, yaitu : waduk, sungai, danau, landasan udara, hutan tanaman agathis, hutan tanaman rasamala, lahan terbuka, perkebunan cokelat, kebun kelapa-pisang, kebun jagung, tanaman pisang, dan kebun kacang panjang- singkong. Waduk, danau, dan sungai dapat dikelompokkan menjadi badan air sedangkan hutan tanaman agathis dan hutan tanaman rasamala dikelompokkan menjadi hutan tanaman. Perkebunan cokelat, tanaman pisang, kebun kelapa- pisang, kebun jagung, dan kebun kacang panjang-singkong dikelompokkan ke dalam kelas pertanian lahan kering. Dua objek yang tersisa adalah landasan udara dan lahan terbuka yang tidak dapat dikelompokkan berdasarkan penggunaan lahannya sehingga kedua objek tersebut dapat diabaikan. Untuk analisis diskriminan jumlah kelas yang diperoleh sebanyak 17 kelas dari 27 objek tutupan lahan yang ditemui di lapangan. Pada proses analisis diskriminan yang pertama setelah dikurangi dengan landasan udara dan lahan terbuka, maka nilai proportion correct yang dihasilkan citra ALOS PALSAR sebesar 14, 2 dengan N correct sebanyak 25 objek. Sedangkan nilai proportion correct yang dihasilkan citra LANDSAT sebesar 30,1 dengan N correct sebanyak 53 objek. Hal ini menjelaskan bahwa pada citra ALOS PALSAR hanya 25 objek saja dari 176 titik pengamatan yang diklasifikasi dengan benar, sedangkan pada citra LANDSAT sebanyak 53 objek. Hasil yang didapat pada citra ALOS resolusi 50 m dan juga citra LANDSAT resolusi 30 m masih termasuk rendah, sehingga diperlukan pengelompokan kembali. Pada proses analisis diskriminan yang kedua, dilakukan proses pengelompokan ulang pada citra ALOS PALSAR dan citra LANDSAT, yaitu: me-regroup hutan pinus menjadi hutan tanaman, perkebunan sawit muda dan perkebunan sawit tua menjadi perkebunan sawit, sehingga diperoleh 15 kelas dari hasil pengelompokan ulang. Nilai proportion correct yang dihasilkan citra ALOS PALSAR sebesar 15,9 dengan N correct sebanyak 28 objek, sedangkan nilai proportion correct yang dihasilkan citra LANDSAT sebesar 26,7 dengan N correct sebanyak 47 objek. Terjadi peningkatan proportion correct pada citra ALOS PALSAR, namun pada citra LANDSAT mengalami penurunan nilai proportion correct. Nilai analisis diskriminan yang kedua juga masih tergolong rendah sehingga harus dilakukan pengelompokan kembali. Pada proses analisis diskriminan yang ketiga, dari 15 kelas kemudian di- regroup menjadi 12 kelas dengan menggabungkan perkebunan teh, kebun singkong dan kebun kacang panjang menjadi kelas pertanian lahan kering. Citra ALOS PALSAR diperoleh nilai proportion correct sebesar 22,2, sedangkan pada citra LANDSAT nilai proportion correct yang dihasilkan sebesar 33,5. Meskipun proportion correct yang dihasilkan dari kedua citra meningkat, namun masih termasuk rendah untuk analisis diskriminan, sehingga pengelompokan kembali masih harus dilakukan. Pada proses analisis diskriminan yang keempat diperoleh 9 kelas dari 15 kelas sebelumnya dengan menggabungkan sawah diolahbaru tanam, sawah vegetatif, sawah siap panen dan sawah bera menjadi kelas sawah. Citra ALOS PALSAR diperoleh nilai proportion correct sebesar 28,4, sedangkan pada citra LANDSAT nilai proportion correct yang dihasilkan sebesar 39,8. Artinya pada citra ALOS PALSAR terdapat 50 objek yang diklasifikasikan dengan benar, sedangkan pada citra LANDSAT sebanyak 70 objek. Nilai proportion correct yang dihasilkan cukup meningkat, meskipun demikian perlu dilakukan pengkelasan kembali karena masih ada kelas yang memiliki kemiripan nilai digital dengan kelas lainnya. Pada proses analisis diskriminan yang kelima, dari 9 kelas kemudian di- regroup menjadi 7 kelas dengan menggabungkan hutan tanaman, kebun campuran, dan perkebunan karet menjadi kelas vegetasi pohon. Citra ALOS PALSAR diperoleh nilai proportion correct sebesar 38,1 sedangkan pada citra LANDSAT nilai proportion correct yang dihasilkan sebesar 55,1. Dilihat dari nilai proportion correct yang dihasilkan dari kedua citra, analisis diskriminan yang kelima ini masih tergolong rendah, maka dilakukan pengelompokan keenam. Pada proses analisis diskriminan yang keenam, proses regroup dilakukan pada lapangan golfpadang rumput dikelompokkan menjadi pertanian lahan kering sehingga dengan dilakukannya proses penggabungan terakhir ini diperoleh 6 kelas pentupan lahan. Pada citra ALOS PALSAR diperoleh nilai proportion correct diperoleh sebesar 38,6 dengan pengklasifikasian objek yang benar sebanyak 68 objek dari 176 titik. Sedangkan pada citra LANDSAT nilai proportion correct yang dihasilkan sebesar 54,5 menurun dari hasil analisis sebelumnya dengan pengklasifikasian objek yang benar sebanyak 96 objek dari 176 titik. Dapat dilihat berdasarkan hasil pengelompokan 6 objek yang didapatkan, keenam objek tersebut sudah tidak dapat digabungkan lagi menjadi kelas yang sama karena jenis tutupan lahannya yang sangat berbeda dan nilai tersebut belum cukup tinggi tetapi cukup menyatakan keterwakilan tiap kelas. Dari hasil analisis diskriminan di atas, dapat dilihat bahwa dengan jumlah titik 176 yang dimasukkan pada analisis diskriminan dengan 2 titik yang diabaikan, yaitu: landasan udara dan lahan terbuka yang tidak mengalami pengulangan serta tidak dapat digabungkan dengan obyek lainnya dan citra LANDSAT resolusi 30 m memiliki nilai proportion correct lebih tinggi daripada citra ALOS PALSAR resolusi 50 m. Hal ini menunjukkan citra LANDSAT resolusi 30 m memiliki tingkat kecocokan lebih tinggi dibandingkan dengan citra ALOS PALSAR dalam pengelompokan tutupan lahan ke dalam 6 kelas, yaitu: badan air, vegetasi pohon, perkebunan sawit, pemukiman, pertanian lahan kering, dan sawah. Pertanian lahan kering Tabel 5 Prosesalur regroup pada analisis diskriminan Tutupan lahan Regroup-1 Regroup-2 Regroup-3 Landasan udara Sungai Waduk Badan air Badan air Badan air Danau Hutan Pinus Hutan Pinus Hutan tanaman Hutan tanaman Hutan Rasamala Hutan tanaman Hutan Agathis Kebun campuran Kebun campuran Kebun campuran Kebun campuran Lahan terbuka Pemukiman Pemukiman Pemukiman Pemukiman Perkebunan karet Perkebunan karet Perkebunan karet Perkebunan karet Perkebunan sawit muda Perkebunan sawit muda Perkebunan sawit Perkebunan sawit Perkebunan sawit tua Perkebunan sawit tua Lapangan golf Lapangan golf Lapangan golf Lapangan golf Perkebunan teh Perkebunan teh Perkebunan teh Perkebunan cokelat Pertanian lahan kering Tanaman kelapa-pisang Tanaman jagung Tanaman kacang panjang-singkong Pertanian lahan kering Pertanian lahan kering Tanaman pisang Tanaman singkong-jagung Tanaman kacang panjang-singkong Tanaman singkong Tanaman singkong Tanaman singkong Tanaman kacang panjang Tanaman kacang panjang Tanaman kacang panjang Sawah diolahbaru tanam Sawah diolahbaru tanam Sawah diolahbaru tanam Sawah diolahbaru tanam Sawah vegetatif Sawah vegetatif Sawah vegetatif Sawah vegetatif Sawah siap panen Sawah siap panen Sawah siap panen Sawah siap panen Sawah pasca panensawah bera Sawah pasca panensawah bera Sawah pasca panensawah bera Sawah pasca panensawah bera 44 Pertanian lahan kering Perkebunan sawit Sawah Sawah Vegetasi pohon Vegetasi pohon Perkebunan sawit Pertanian lahan kering Sawah Tabel 5 Lanjutan Regroup-3 Regroup-4 Regroup-5 Regroup-6 Badan air Badan air Badan air Badan air Hutan tanaman Hutan tanaman Kebun campuran Kebun campuran Perkebunan karet Perkebunan karet Perkebunan sawit Perkebunan sawit Pemukiman Pemukiman Pemukiman Pemukiman Lapangan golf Lapangan golf Lapangan golf Pertanian lahan kering Pertanian lahan kering Sawah diolahbaru tanam Sawah vegetatif Sawah siap panen Sawah pasca panensawah bera 45 Tabel 6 Nilai diskriminan Regroup ke- ALOS PALSAR LANDSAT 1 Jumlah kelas N Correct Proportion Correct 17 17 25 53 0,142 0,301 2 Jumlah kelas N Correct Proportion Correct 15 15 28 47 0,159 0,267 3 Jumlah kelas N Correct Proportion Correct 12 12 39 59 0,222 0,335 4 Jumlah kelas N Correct Proportion Correct 9 9 50 70 0,284 0,398 5 Jumlah kelas N Correct Proportion Correct 7 7 67 97 0,381 0,551 6 Jumlah kelas N Correct Proportion Correct 6 6 68 96 0,386 0,545 5.3 Analisis Perbandingan Penafsiran Visual Citra ALOS PALSAR Resolusi 50 m dan Citra LANDSAT Resolusi 30 m Analisis visual merupakan kegiatan mengamati citra secara visual dengan tujuan untuk mengindentifikasi obyek. Pengidentifikasian objek pada citra ini dilakukan dengan melihat karakterisitik atau atribut masing-masing objek yang disebut dengan elemen interpretasi citra. Ada beberapa objek tutupan lahan yang memiliki warna yang sama sehingga untuk dapat mengidentikasi tutupan lahan tersebut harus melihat elemen yang lain juga. Elemen-elemen interpretasi yang digunakan, yaitu : tone warna, bentuk, ukuran, tekstur, pola, site lokasi, dan asosiasi. Dalam melakukan interpretasi citra, pengaturan band citra merupakan langkah yang sangat penting dalam mencirikan kenampakan obyek berdasarkan warna dan rona sebagai unsur dasar interpretasi. Menurut penelitian Bainnaura 2010, band HH-HV-HHHV pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 m merupakan band terbaik yang dapat menampilkan variasi informasi lebih banyak. Sedangkan pada citra LANDSAT resolusi 30 m untuk menghasilkan citra yang memiliki tampilan visual lebih jelas membutuhkan kombinasi 3 band sebagai kanal merah, hijau, dan biru. Menurut Martono 2010, band 5-4-3 pada citra LANDSAT resolusi 30 m merupakan tampilan terbaik secara visual dengan kelebihan mudah membedakan obyek bervegetasi dan non vegetasi serta obyek yang mempunyai kandungan air atau kelembaban tinggi. Oleh karena itu, analisis visual ini dilakukan dengan menggunakan band HH-HV-HHHV pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 m dan pada citra LANDSAT resolusi 30 m menggunakan band 5-4-3 dalam format Red, Green, Blue . Data titik hasil pengamatan di lapangan di- overlay pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 m dan pada citra LANDSAT resolusi 30 m. Penafsiran awal yang dilakukan pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 m terdapat 12 kelas tutupan lahan, yaitu : hutan lahan kering, hutan tanaman, perkebunan karet, perkebunan sawit, pemukiman, pertanian lahan kering, sawah, kebun campuran, semak belukar, landasan udara, perkebunan teh, dan badan air. Setelah didapatkan hasil dari lapangan, jumlah kelas bertambah 2 kelas tutupan lahan yaitu lahan terbuka dan padang rumputlapangan golf. Sedangkan pada citra LANDSAT resolusi 30 m, objek tersebut dapat terlihat jelas sehingga pada penafsiran awal citra telah terindentifikasi sebanyak 18 kelas tutupan lahan, yaitu : hutan lahan kering, hutan tanaman, perkebunan karet, perkebunan sawit, pemukiman, pertanian lahan kering, kebun campuran, semak belukar, landasan udara, perkebunan teh, badan air, lahan terbuka, padang rumputlapangan golf, sawah diolahbaru tanam, sawah vegetatif-siap panen, dan sawah bera ditambah dengan awan dan bayangan awannya. Hasil interpretasi ini kemudian di-overlay pada citra LANDSAT resolusi 30 m. Pada citra LANDSAT resolusi 30 m ini, ada beberapa wilayah yang tertutup oleh objek awan dan bayangannya sehingga sulit untuk mengidentifikasi objek yang ada di bawahnya. Citra LANDSAT merupakan citra yang dipengaruhi oleh cuaca sehingga seringkali membuat informasi terbaru di bawah awan atau asap menjadi tidak tersedia. Berbeda dengan citra ALOS PALSAR, citra ini memiliki kemampuan untuk melakukan perekaman pada segala cuaca, baik pada siang hari maupun malam hari, serta mampu mengatasi kendala tutupan awan dan asap. Landasan udara merupakan sebuah fasilitas pesawat terbang dapat lepas landas dan mendarat. Pada citra ALOS PALSAR, landasan udara memiliki warna biru dengan ciri pola yang teratur dan bentuknya kotak memanjang serta dari tone dan teksturnya yang halus sehingga mudah diidentifikasi. Tipe tutupan lahan yang menyerupai dengan landasan udara berdasarkan elemen tonewarnanya adalah badan air, sawah, rumput dan tambak. Sedangkan pada citra LANDSAT, landasan udara berwarna kuning dan secara visual tonewarnanya sama dengan lapangan golfpadang rumput. Gambar 7 merupakan contoh tampilan badan air dan padang rumput pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 m dan citra LANDSAT resolusi 30 m. Keterangan : : Landasan udara : Padang rumputlapangan golf Gambar 7a : Citra ALOS PALSAR resolusi 50 m. Gambar 7b : Citra LANDSAT resolusi 30 m. Padang rumput merupakan areal yang didominasi oleh rumput dan atau padang alang-alang, terkadang sedikit semak atau pohon. Padang rumput sulit diidentifikasi pada citra ALOS PALSAR jika hanya dilihat berdasarkan elemen warna saja. Elemen lain juga harus diperhatikan seperti bentuknya yang teratur dan ukurannya yang kecil, serta lokasi dan asosiasinya yang dekat dengan pemukiman. Pada citra ALOS PALSAR, tipe tutupan lahan yang menyerupai padang rumput berdasarkan elemen tonewarnanya yang biru, yaitu : landasan udara, badan air, tambak dan sawah. Sedangkan pada citra LANDSAT, tone warna padang rumput menyerupai tone landasan udara, ukurannya sangat kecil, hampir tidak terlihat di citra sehingga sulit sekali diidentifikasi. Gambar 7 merupakan contoh tampilan padang rumput pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 m dan citra LANDSAT resolusi 30 m. Badan air pada citra ALOS PALSAR dan citra LANDSAT memiliki warna biru dengan tekstur halus, dalam ukuran yang besar untuk laut, serta bentuknya yang memanjang dan berliku-liku untuk sungai, badan air mudah sekali diidentifikasi secara visual di citra. Gambar 8 merupakan contoh tampilan badan air pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 m dan citra LANDSAT resolusi 30 m. a b Skala 1 : 50.000 Gambar 7 b a b Skala : 1 : 50.000 Gambar 8 Keterangan : Gambar 8a : Badan air pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 m. Gambar 8b : Badan air pada citra LANDSAT resolusi 30 m. Hutan tanaman merupakan areal yang bervegetasi pepohonan yang ditanami secara sengaja dengan jenis tertentu yang tumbuh pada areal basah maupun kering. Selain dari warnanya yang berwarna kuning kehijauan pada citra ALOS PALSAR, dibutuhkan elemen lain dalam menginterpretasi hutan tanaman seperti teksturnya yang sedikit lebih halus dari hutan lahan kering dan bentuknya yang teratur. Pada citra ALOS PALSAR, tipe tutupan lahan yang menyerupai hutan tanaman berdasarkan elemen tonewarna adalah hutan lahan kering. Sedangkan pada citra LANDSAT, hutan tanaman terlihat dengan pola tanam yang teratur pada daerah datar, dan untuk area bergelombang terlihat warna citra yang berbeda dengan lingkungan sekitarnya. Gambar 9 merupakan contoh tampilan hutan tanaman pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 m dan citra LANDSAT resolusi 30 m. Skala : 1 : 50.000 Gambar 9 Keterangan : Gambar 9a : Hutan tanaman pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 m. Gambar 9b : Hutan tanaman pada citra LANDSAT resolusi 30 m. a a b Kebun campuran merupakan seluruh kawasan yang ditanami tanaman tahunan dan dengan tanaman beranekaragam jenis. Warnanya beragam karena memiliki komposisi jenis, umur, jarak tanaman dan ukuran tinggi dan diameter yang beragam. Pada citra ALOS PALSAR kebun campuran dapat diidentifikasi dari warnanya yang hijau bercampur kuning. Selain itu, teksturnya yang kasar juga membantu dalam mengenali kebun campuran pada citra. Sedangkan pada citra LANDSAT, tonewarnanya menyerupai pertanian lahan kering sehingga butuh elemen lain agar dapat menginterpretasi kebun campuran seperti dengan melihat polanya yang tidak teratur dan teksturnya yang kasar. Biasanya kebun campuran beraksesibilitas tinggi karena dekat dengan pemukiman, sehingga jaringan jalan di sekitar obyek ini lebih rapat dan teratur. Gambar 10 merupakan contoh tampilan kebun campuran pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 m dan citra LANDSAT resolusi 30 m. Skala : 1 : 75.000 Gambar 10 Keterangan : Gambar 10a : Kebun campuran pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 m. Gambar 10b : Kebun campuran pada citra LANDSAT resolusi 30 m. Pertanian lahan kering merupakan semua aktivitas pertanian di lahan kering yang tidak membutuhkan air dalam jumlah banyak untuk berproduksi. Pada citra ALOS PALSAR, tipe tutupan lahan yang menyerupai pertanian lahan kering berdasarkan elemennya tonewarna untuk di daerah pegunungan adalah sawah. Pertanian lahan kering sulit dideliniasi karena bercampur dengan objek lain. Elemen interpretasi pada pertanian lahan kering tidak konsisten di tempat yang berbeda. Selain itu, untuk pertanian lahan kering yang didominasi singkong mempunyai tampilan yang menyerupai perkebunan kelapa sawit. Sedangkan pada citra LANDSAT, semua jenis pertanian di lahan kering berselang-seling atau b a bercampur dengan semak, belukar, dan bekas tebangan sehingga sulit untuk diidentifikasi. Pertanian lahan kering yang berukuran kecil atau berasosiasi dengan kebun campuran dan sawah sulit dikenali dan dibedakan dengan tutupan lahan lainnya berdasarkan elemennya tanpa mengetahui tipe tutupan lahan di area studi. Gambar 11 merupakan contoh tampilan pertanian lahan kering pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 m dan citra LANDSAT resolusi 30 m. Skala : 1 : 75.000 Gambar 11 Keterangan : Gambar 11a : Pertanian lahan kering pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 m. Gambar 11b : Pertanian lahan kering pada citra LANDSAT resolusi 30 m. Pemukiman merupakan kawasan yang didominasi lingkungan hunian baik berupa kawasan perkotaan, pertokoan maupun pedesaan, yang memperlihatkan pola alur yang teratur dengan penataan tanah dan ruang, sarana dan prasarana lingkungan yang terstruktur. Pada pemukiman desa biasanya kenampakan vegetasi masih banyak terlihat. Pada citra ALOS PALSAR, pemukiman berwarna pink, kuning, putih, hijau dan kombinasi di antara warna-warna tersebut. Pemukiman pedesaan vegetasi khususnya pohon masih cukup rapat sehingga kenampakan didominasi warna hijau. Sedangkan pada citra LANDSAT, pemukiman masih dapat terlihat jelas dengan tonewarna merah tua. Biasanya mudah diidentifikasi dengan melihat bentuk‐bentuk geometri sederhana yang merupakan tanda adanya kegiatan atau campur tangan manusia serta adanya jaringan jalan di sekitar obyek yang lebih rapat dan teratur. Gambar 12 merupakan contoh tampilan pemukiman pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 m dan citra LANDSAT resolusi 30 m. a b a b Skala : 1 : 75.000 Gambar 12 Keterangan : Gambar 12a : Pemukiman pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 m. Gambar 12b : Pemukiman pada citra LANDSAT resolusi 30 m. Perkebunan karet merupakan seluruh area yang ditanami tanaman karet yang dikelola dengan pola tanaman tertentu. Untuk area yang luasannya lebih kecil dari 2 ha sulit diidentifikasi, khususnya karet rakyat yang ditanam tidak serempak tidak seumur. Pada citra ALOS PALSAR, perkebunan karet memiliki tone warna biru karet muda sampai ke hijau kekuningan karet tua dengan pola yang teratur. Selain melihat elemen warna dan pola, teksturnya yang halus juga sangat membantu dalam proses identifikasi. Sedangkan pada citra LANDSAT, perkebunan karet memiliki warna hijau army dan tekstur yang halus. Mudah dilakukan identifikasi perkebunan karet pada citra LANDSAT dilihat dari segi elemen warna, pola, dan teksturnya saja. Gambar 13 merupakan contoh tampilan perkebunan karet pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 m dan citra LANDSAT resolusi 30 m. Skala : 1 : 50.000 Gambar 13 Keterangan : Gambar 13a : Perkebunan karet pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 m. Gambar 13b : Perkebunan karet citra LANDSAT resolusi 30 m. b a Perkebunan sawit merupakan seluruh area yang ditanami tanaman sawit yang dikelola dengan pola tanaman tertentu. Pada citra ALOS PALSAR, tone warna tutupan lahan perkebunan sawit memiliki warna ungu yang khas, tetapi perlu hati‐hati dalam mengidentifikasi tipe tutupan lahan ini karena memiliki tampilan warna yang sama dengan pertanian lahan kering. Elemen lain yang perlu diperhatikan adalah polanya yang teratur dan ukurannya yang luas yang dapat memudahkan dalam melakukan proses identifikasi. Sedangkan pada citra LANDSAT, perkebunan sawit memiliki warna hijau muda dengan tone terang, tekstur halus, dan pola yang teratur. Gambar 14 merupakan contoh tampilan perkebunan sawit pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 m dan citra LANDSAT resolusi 30 m. Skala : 1 : 50.000 Gambar 14 Keterangan : Gambar 14a : Perkebunan sawit pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 m. Gambar 14b : Perkebunan sawit pada citra LANDSAT resolusi 30 m. Sawah merupakan areal yang ditutupi oleh tanaman padi dan biasanya disebut sebagai pertanian lahan basah yang dicirikan oleh pola pematang atau irigasi. Pada citra ALOS PALSAR, sawah memiliki tonewarna biru, biru kehijauan dan biru keunguan. Namun pada daerah Jawa, sawah sangat sulit dibedakan dengan pertanian lahan kering dikarenakan lahan pertanian di Pulau Jawa sangat intensif sehingga sawah sering berganti menjadi pertanian lahan kering. Sedangkan pada citra LANDSAT, sawah mudah diidentifikasi berdasarkan elemen warna dan teksturnya yang halus. Sawah diolahbaru tanam, sawah vegetatif-siap panen, serta sawah bera dapat dibedakan dalam citra LANDSAT. Gambar 15 merupakan contoh tampilan sawah pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 m dan citra LANDSAT resolusi 30 m. a b c d Skala : 1 : 75.000 Gambar 15 Keterangan : Gambar 15a : Sawah pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 m. Gambar 15b : Sawah diolahbaru tanam pada citra LANDSAT resolusi 30 m. Gambar 15c : Sawah vegetatif-siap panen pada citra LANDSAT resolusi 30 m. Gambar 15d : Sawah bera pada citra LANDSAT resolusi 30 m. Hutan lahan kering merupakan area yang ditutupi oleh vegetasi pepohonan yang tumbuh secara alami pada lahan yang tidak tergenang air. Pada citra ALOS PALSAR, warna yang dimiliki oleh hutan lahan kering adalah hijau dan hijau kekuningan dengan tekstur yang halus, karena hutan lahan kering memiliki strata yang tidak berbeda jauh antara satu pohon dengan pohon yang lainnya. Sedangkan pada citra LANDSAT, hutan lahan kering berwarna hijau gelap dengan tekstur yang halus. Untuk membedakan hutan lahan kering dengan hutan tanaman, elemen lain seperti asosiasi juga sangat membantu dalam pengidentifikasian obyek karena aksesnya yang sulit dan tidak tersedianya jaringan jalan. Gambar 16 merupakan contoh tampilan hutan lahan kering pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 m dan citra LANDSAT resolusi 30 m. a b a b Skala : 1 : 200.000 Gambar 16 Keterangan : Gambar 16a : Hutan lahan kering pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 m. Gambar 16b : Hutan lahan kering pada citra LANDSAT resolusi 30 m. Lahan terbuka merupakan seluruh kenampakan lahan tanpa atau sedikit vegetasiterbuka termasuk di antaranya batuan puncak gunung, kawah vulkanik, gosong pasir, pasir pantai, lahan terbuka bekas kebakaran, lahan bekas tambang, dan lahan terbuka untuk persiapan pembukaan lahan. Pada citra ALOS PALSAR tipe tutupan lahan yang menyerupai lahan terbuka berdasarkan elemen warnanya adalah badan air, landasan udara, tambak, semak belukar, sawah, pertanian lahan kering, dan padang rumput. Tutupan lahan ini sangat sulit dibedakan sehingga harus dilakukan survey lapangan langsung. Sedangkan pada citra LANDSAT, lahan terbuka berwarna merah sampai dengan pink. Lahan terbuka hampir serupa dengan pemukiman. Untuk dapat mengidentifikasi obyek tersebut, bentuknya yang teratur dan juga teksturnya yang halus dapat membantu mengenali obyek lahan terbuka ini. Gambar 17 merupakan contoh tampilan lahan terbuka pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 m dan citra LANDSAT resolusi 30 m. Skala : 1 : 75.000 Gambar 17 Keterangan : Gambar 17a : Lahan terbuka pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 m. Gambar 17b : Lahan terbuka pada citra LANDSAT resolusi 30 m. Perkebunan teh merupakan seluruh area yang ditanami tanaman teh yang dikelola dengan pola tanaman tertentu. Pada citra ALOS PALSAR, tonewarna tutupan lahan perkebunan teh memiliki warna hijau bercampur ungu dengan tekstur yang halus. Selain elemen warna, pola, dan tekstur, asosiasi pada perkebunan teh juga sangat membantu dalam pengenalan obyek. Perlu kehati‐hatian dalam mengidentifikasi tipe tutupan lahan ini karena memiliki tampilan warna yang hampir sama dengan kebun campuran dan juga semak belukar. Sedangkan pada citra LANDSAT, perkebunan teh mudah dikenali dengan melihat elemen warnanya yang hijau muda terang dan bertekstur halus. Gambar 18 merupakan contoh tampilan perkebunan teh pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 m dan citra LANDSAT resolusi 30 m. a b Skala : 1 : 75.000 Gambar 18 Keterangan : Gambar 18a : Perkebunan teh pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 m. Gambar 18b : Perkebunan teh pada citra LANDSAT resolusi 30 m. Semak belukar pada citra ALOS PALSAR, memiliki tampilan warna unguhijau dengan bentuk poligon tidak teratur, ukuran kecil, tekstur tidak teratur, tekstur warna halus, dengan kesan topografi kasar. Sedangkan pada citra LANDSAT, semak belukar memiliki warna hijau kekuningan dengan tekstur yang halus. Semak belukar ini sangat sulit untuk diidentifikasi karena bercampur dengan tutupan lahan yang lain seperti pertanian lahan kering ataupun kebun campuran sehingga perlu dilakukan obesrvasi langsung ke lapangan. Gambar 19 merupakan contoh tampilan semak belukar pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 m dan citra LANDSAT resolusi 30 m. a b Skala : 1 : 75.000 Gambar 19 Keterangan : Gambar 18a : Perkebunan teh pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 m. Gambar 18b : Perkebunan teh pada citra LANDSAT resolusi 30 m. Berdasarkan hasil analisis visual terhadap citra ALOS PALSAR resolusi 50 m dan citra LANDSAT resolusi 30 m, citra ALOS PALSAR resolusi 50 m memiliki jumlah tutupan lahan sebanyak 14 kelas, yaitu: hutan tanaman, hutan lahan kering, kebun campuran, pertanian lahan kering, pemukiman, sawah, perkebunan sawit, perkebunan karet, perkebunan teh, landasan udara, lahan terbuka, padang rumput, semak belukar, dan badan air. Sedangkan citra LANDSAT resolusi 30 m, sawah mampu diklasifikasi menjadi 3 jenis, yaitu: sawah diolahbaru tanam, sawah vegetatif-siap panen, dan sawah bera ditambahkan 2 kelas lagi, yaitu : awan dan bayangan awan sehingga citra LANDSAT memiliki 18 kelas tutupan lahan. Dari hasil pengamatan lapang yang dilakukan, dapat dilihat pada Tabel 4 diperoleh 27 kelas tutupan lahan. Ada beberapa tutupan lahan, yaitu : kebun kacang panjang, kebun singkong, kebun cokelat, kebun kacang panjang-singkong, kebun jagung, tanaman kelapa-pisang, dan kebun kacang panjang dikelompokkan menjadi pertanian lahan kering. Sungai, waduk, dan danau dikelompokkan ke dalam badan air. Hutan tanaman pinus, hutan tanaman rasamala, dan hutan tanaman agathis dikelompokkan ke dalam kelas hutan tanaman. Sawah diolahbaru tanam, sawah vegetatif, sawah siap panen, dan sawah bera dikelompokkan ke dalam kelas sawah dikarenakan memiliki elemen interpretasi yang serupa pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 m sedangkan pada citra LANDSAT resolusi 30 m, sawah dapat diklasifikasi berdasarkan elemen warnanya menjadi 3 kelas, yaitu : sawah diolahbaru tanam, sawah vegetatif-siap panen, dan sawah bera. Tutupan lahan yang lain seperti landasan udara, lapangan golfpadang rumput, dan lahan terbuka meskipun berdasarkan elemen interpretasinya hampir sama dan sulit untuk diidentifikasi, masing-masing tutupan lahan ini tidak bisa dikelompokkan ke dalam kelas yang sama dilihat dari sisi penggunaan lahan. Informasi tambahan sangat diperlukan dalam penafsiran citra khususnya pada kelas tutupan lahan yang memiliki tampilan yang sama secara visual dan sulit dibedakan. Informasi tambahan tersebut dapat berupa peta jaringan jalan, peta jaringan sungai, informasi ketinggian tempat, serta peta sebaran dan kelas umur hutan tanaman. Kunci interpretasi citra merupakan panduan bagi interpreter dalam mengidentifikasi citra yang mencakup elemen-elemen interpretasi. Interpretasi citra dilakukan berdasarkan penilaian subjektivitas sehingga untuk mengurangi subjektivitas tersebut, maka pembuatan kunci interpretasi sangat diperlukan sebagai pedoman dalam mengidentifikasi citra. Berikut ini adalah kunci interpretasi pada citra ALOS PALSAR resolusi 50 m Tabel 7 dan kunci interpretasi citra LANDSAT resolusi 30 m Tabel 8 Tabel 7 Klasifikasi tutupan lahan berdasarkan elemen interpretasi citra ALOS PALSAR resolusi 50 m HH-HV-HHHV No. Tutupan Lahan Warna Tone Bentuk Ukuran Tekstur Pola Site Asosiasi 1. Landasan udara Biru Gelap Teratur Kecil Halus Teratur Datar Aksesibilitas mudah 2. Badan air Biru gelap-biru berasosiasi dengan pink muda Gelap- terang Tidak teratur Kecil- besar Halus Tidak teratur - - 3. Hutan tanaman Kuning kehijauan- hijau Gelap- terang Teratur Besar Halus Teratur mengelompok Datar- bergelombang Aksesibilitas mudah 4. Hutan lahan kering Hijau-hijau kekuningan Gelap- terang Tidak teratur Kecil- besar Halus Teratur mengelompok Datar- bergelombang - 5. Kebun campuran Hijau bercampur kuning Gelap- terang Tidak teratur Kecil- Besar Kasar Tidak teratur Datar- bergelombang Aksesibilitas mudah 6. Perkebunan karet Hijau atau hijau kuningan Terang Teratur Sedang Halus Teratur mengelompok Datar- bergelombang Aksesibilitas mudah 7. Perkebunan sawit Biru gelap-ungu terang Gelap- terang Teratur Kecil- besar Halus Teratur mengelompok Datar- bergelombang Aksesibilitas mudah 8. Pemukiman Pink, kuning, hijau, putih Terang Teratur Kecil- besar Halus Tidak teratur mengelompok Datar Aksesibilitas mudah 9. Sawah Biru-biru keunguan Terang Teratur Kecil- besar Halus Teratur mengelompok- tersebar Datar Aksesibilitas mudah 10. Pertanian lahan kering Pink, berasosiasi dengan spot hijau dan biru Gelap- terang Tidak teratur Kecil- besar Halus Teratur mengelompok- tersebar Datar- bergelombang Aksesibilitas mudah 11. Padang rumput lapangan golf Biru-biru bercampur Pink atau hijau Terang Teratur Kecil Halus Teratur Datar - 12. Lahan terbuka Biru-biru keunguan Terang- gelap Teratur Kecil Halus Tidak teratur Datar- bergelombang Aksesibilitas mudah 13. Perkebunan teh Hijau bercampur ungu Gelap- terang Teratur Kecil- besar Halus Teratur mengelompok Datar- bergelombang Aksesibilitas mudah 14. Semak belukar Ungu-hijau Gelap- terang Tidak teratur Kecil Halus Teratur Datar- bergelombang Aksesibilitas terbatas 60 Tabel 8 Klasifikasi tutupan lahan berdasarkan elemen interpretasi citra LANDSAT resolusi 30 m 5-4-3 No . Tutupan Lahan Warna Tone Bentuk Ukuran Tekstur Pola Site Asosiasi 1. Landasan udara Kuning Terang Teratur Kecil Halus Teratur Datar Aksesibilitas mudah 2. Badan air Biru-biru kehitaman Gelap- terang Tidak teratur Kecil-besar Halus Tidak teratur - - 3. Hutan tanaman Hijau-Hijau tua Gelap- terang Teratur Besar Halus Teratur mengelompok Datar- bergelombang Aksesibilitas mudah 4. Hutan lahan kering Hijau tua Gelap Tidak teratur Kecil-besar Halus Teratur mengelompok Datar- bergelombang - 5. Kebun campuran Hijau kekuningan- hijau campur pink Terang Tidak teratur Kecil-Besar Kasar Tidak teratur Datar- bergelombang Aksesibilitas mudah 6. Perkebunan karet Hijau army Gelap- terang Teratur Sedang Halus Teratur mengelompok Datar- bergelombang Aksesibilitas mudah 7. Perkebunan sawit Hijau muda Terang Teratur Kecil-besar Halus Teratur mengelompok Datar- bergelombang Aksesibilitas mudah 8. Pemukiman Merah Gelap Teratur Kecil-besar Halus Tidak teratur mengelompok Datar Aksesibilitas mudah 9. Padang rumput lapangan golf Kuning- kuning bercampur hijau Terang Teratur Kecil Halus Teratur Datar Aksesibilitas mudah 10. Pertanian lahan kering Kuning bercak- bercak merah dan biru Terang Tidak teratur Kecil-besar Halus Teratur mengelompok- tersebar Datar Aksesibilitas mudah 61 No . Tutupan Lahan Warna Tone Bentuk Ukuran Tekstur Pola Site Asosiasi 11. Lahan terbuka Putih-Pink bercampur putih-merah Gelap- terang Teratur Kecil Halus Tidak teratur Datar- bergelombang Aksesibilitas mudah 12. Perkebunan teh Hijau kekuningan Terang Teratur Kecil-besar Halus Teratur mengelompok Datar- bergelombang Aksesibilitas mudah 13. Sawah diolahbaru tanam Biru kehijauan Gelap- terang Teratur Kecil-besar Halus Teratur mengelompok- tersebar Datar Aksesibilitas mudah 14 Sawah vegetatif-siap panen hijau Terang Teratur Kecil-besar Halus Teratur mengelompok- tersebar Datar Aksesibilitas mudah 15. Sawah bera Hijau kemerahan Gelap- terang Teratur Kecil-besar Halus Teratur mengelompok- tersebar Datar Aksesibilitas mudah 16. Semak belukar Hijau kekuningan Gelap- terang Tidak teratur Kecil Halus Teratur Datar- bergelombang Aksesibilitas terbatas 17. Awan Putih Terang Tidak teratur Kecil-besar Halus Tidak teratur - - 18. Bayangan awan Hitam Gelap Tidak teratur Kecil-besar Halus Tidak teratur - - Tabel 8 Lanjutan 62

5.4 Analisis Separabilitas Pada Citra ALOS PALSAR Resolusi 50 m dan Citra LANDSAT Resolusi 30 m