terkoreksi master map yang dapat berbentuk citra ataupun dalam bentuk atau vektor peta. Dalam koreksi geometri, pengambilan titik kontrol bumi atau
disebut sebagai ground control point GCP harus memiliki letak yang sama antara citra yang akan dikoreksi dengan petacitra yang menjadi acuan. Letak
dan jumlah titik GCP disarankan harus menyebar secara merata di seluruh citra. Proyeksi yang digunakan adalah sistem koordinat Universal Transverse Mercator
UTM. Citra ASTER yang digunakan pada penelitian ini memiliki resolusi atau
ukuran piksel sebesar 15 x 15 meter, sehingga untuk memperoleh hasil klasifikasi optimal dengan luasan wilayah penelitian yang kecil maka perlu
dilakukan metode resize atau merubah ukuran piksel menjadi 10 x 10 meter.
2. Pemotongan Citra Subset Image
Subset image atau pemotongan citra lokasi penelitian dilakukan setelah citra terkoreksi secara benar. Pemotongan citra bertujuan untuk mempermudah
dalam melakukan kegiatan analisa pada citra yang akan diklasifikasi. Pemotongan citra dilakukan dengan cara membatasi citra dengan luasan wilayah
penelitian dalam hal ini adalah peta batas DTA Cipopokol. Metode yang digunakan untuk pemotongan citra adalah dengan menggunakan AOI atau
disebut sebagai area of interest.
3. Pengecekan Lapangan Ground Truth
Ground truth atau pengambilan titik di lapangan merupakan suatu kegiatan yang dilakukan untuk membantu dalam proses pengklasifikasian serta
untuk meningkatkan kualitas dan ketelitan hasil penafsiran citra akurasi. Pengambilan titik di lapangan dilakukan dengan menggunakan alat bantu berupa
Global Positioning System GPS, pengambilan titik di lapangan disarankan sebanyak mungkin dan menyebar merata serta mampu mewaklili dari setiap
kelas penutupan lahan yang akan dibuat.
4. Klasifikasi Citra Image Classification
Klasifikasi citra dapat dilakukan dengan dua metode pendekatan yaitu klasifikasi tak terbimbing unsupervised classification dan klasifikasi terbimbing
supervised classification. Klasifikasi tak terbimbing merupakan proses pengkelasan yang hanya mendasarkan pada informasi gugus-gugus spektral
yang tidak bertumpang susun pada ambang jarak thershold distance tertentu, dan saluran-saluran yang digunakan. Ioda et al. dalam Prakoso 2003
menjelaskan bahwa klasifikai terbimbing merupakan metode klasifikasi citra yang dilakukan berdasarkan data-data hasil pekerjaan lapangan, peta atau hasil
interpretasi visual potret udara atau citra yang relevan. Pendekatan klasifikasi ini biasanya menghasilkan informasi yang lebih realistis dan membuahkan hasil
klasifikasi yang relatif lebih akurat daripada klasifikasi tak terbimbing atau analisa cluster, yang hanya menghasilkan kelas-kelas spektral yang memerlukan
interpretasi lebih lanjut. Klasifikasi citra dengan menggunakan teknik supervised classification merupakan metode mengelompokan nilai piksel berdasarkan
informasi penutupan lahan aktual dari permukaan bumi. Tahap awal dalam proses klasifikasi terbimbing adalah pengenalan pola-
pola spektral yang ditampilkan oleh citra dengan berpedoman pada titik hasil ground truth di lapangan. Klasifikasi terbimbing merupakan kombinasi antara
interpretasi digital dan visual, pengetahuan mengenai kondisi fisik lapangan akan sangat membantu dalam melakukan interpretasi secara tepat dengan tingkat
akurasi tinggi. Tahap selanjutnya adalah pembuatan training area atau pemilihan daerah yang diidentifikasi sebagai satu tipe penutupan lahan, berdasarkan pola-
pola spektral yang ditampilkan. Training area atau pemilihan daerah dibuat dengan menggunakan area of interest aoi. Proses klasifikasi citra dilakukan
secara otomatis oleh komputer berdasarkan pada hasil training area yang telah dibuat. Setelah hasil klasifikasi diperoleh, pada atribut citra yang telah
terklasifikasi masih akan ditemukan beberapa atribut untuk satu tipe penutupan lahan, sehingga diperlukan recoding data hasil klasifikasi dengan tujuan untuk
menggabungan daerah-daerah yang memiliki tipe penutupan lahan yang sama. 5. Akurasi
Akurasi adalah suatu cara untuk mengevaluasi tingkat keakurasian hasil
klasifikasi yang telah dilakukan dengan kondisi aktual di lapangan. Terdapat dua garis besar nilai akurasi, yaitu akurasi secara keseluruhan overall accuracy
yang didefinisikan sebagai total kelas yang diklasifikasikan dibagi dengan total kelas refrensi. Sedangkan nilai akurasi untuk kategori inidvidu terbagi ke dalam
dua bagian yaitu poducer’s accuracy yang merupakan jumlah elemen kelas yang diklasifikasikan secara benar dibagi dengan elemen refrensi untuk kategori
tersebut sedangkan user’s accuracy didefinisikan sebagai elemen yang
diklasifikasikan secara benar untuk setiap kategori dibagi dengan total elemen yang diklasifikasi ke dalam kategori tersebut. Nilai akurasi kappa merupakan
perbandingan antara jumlah total sel diagonal pada eror matriks dikurangi dengan jumlah kasus yang diharapkan pada sel diagonal berdasarkan harapan
dengan jumlah total kolom atau baris pada eror matriks dikurangi jumlah kasus yang diharapkan pada sel diagonal berdasarkan harapan. Penilaian tingkat
akurasi dilakukan dengan cara membandingkan data yang yang diperoleh dari hasil pengecekan di lapangan ground truth dengan hasil klasifikasi yang
diperoleh. Tahap Pembangunan Data Model Hirologi ANSWERS
ANSWERS merupakan sebuah model simulasi karakteristik DAS, dimana biasanya digunakan untuk mengevaluasi kondisi DAS yang biasanya didominasi
oleh lahan pertanian dibawah kejadian tertentu yang disimulasikan untuk perencanaan dan evaluasi strategi dalam pengendalian erosi. Struktur model
ANSWERS didasarkan pada hipotesis bahwa setiap titik di dalam DAS memiliki hubungan fungsional antara laju aliran air dan parameter-parameter hidrologi,
oleh sebab itu di dalam permodelan ANSWERS, suatu DAS diekspresikan sebagai kumpulan dari setiap elemen bujur sangkar yang disebut grid yang
diasumsikan homogen. Setiap elemen pada DAS diartikan sebagai suatu areal yang mempunyai parameter hidrologi dan erosi yang sama. Oleh karena itu DAS
di dalam model ANSWERS diasumsikan sebagai gabungan dari banyak elemen. Masukan atau input data yang diperlukan oleh model ANSWERS terdiri
dari lima bagian yaitu data intensitas hujan, data jenis dan parameter tanah, data jenis dan parameter penutupanpenggunaan lahan, data karakteristik saluran
atau sungai dan parameternya dan terakhir adalah data elemen yang terdiri dari nomor baris dan kolom, kemiringan lereng, arah aliran, ketinggian tempat, jenis
tanah, nomor stasiun penakar hujan, nomor saluran, penutupan lahan dan ketinggian tempatelevasi. Dalam penelitian ini, penentuan luasan setiap
gridelemen model dilakukan berdasarkan luas wilayah dan jumlah maksimum gridelemen yang diijinkan oleh model ANSWERS. Jumlah elemen yang
diperbolehkan yaitu sebanyak 1000 elemen, sehingga dengan luas wilayah penelitian sebesar 159,20 Ha maka akan diperoleh ukuran maksimum untuk
setiap grid adalah 0,16 Ha atau 40 x 40 meter, sehingga jumlah elemen yang
dihasilkan adalah sebanyak 995 elemen. Berikut ini akan dijelaskan masing- masing masukan atau input data yang diperlukan dalam model ANSWERS.
1. Intensitas Hujan
