METODE PENELITIAN. Lokasi dan Waktu Penelitian. Data dan Alat Penelitian

Transkripsi

1 METODE PEELITIA Lokas dan Waktu Peneltan Peneltan n dlakukan pada daeah kajan d Sub DAS Kapuas Tengah d Popns Kalmantan Baat. Pengolahan dan analss data dlakukan d Laboatoum Fsk Remote Sensng dan Sstem Infomas Geogafs (GIS) Fakultas Kehutanan Insttut Petanan Bogo. Pengumpulan data dmula da Septembe sampa Desembe 005, yang kemudan dlanjutkan dengan pengolahan data da bulan Desembe 005 sampa Maet 006. Data dan Alat Peneltan Data Peneltan Data yang dpelukan dalam peneltan n adalah: (1) Peta dgtal yang ted atas peta tutupan lahan, sunga, jalan, pemukman, batas DAS, batas Admnstas, sebaan HTI dan HPH, tansmgas, kebun. Data n dpeoleh da BAPLA-Dephut dan Dshut Kalba; () Data koodnat ttk panas (hotspot) Kalmantan Baat hasl pantauan satelt OAA AVHRR tahun 00, data n dpeoleh da Depatemen Kehutanan; (3) Cta Satelt Landsat 7 ETM+, cakupan wlayah Sub DAS Kapuas Tengah, Kalmantan Baat, ted atas path: 10 ow: 60, ekaman tanggal 5 Agustus tahun 00, dan path: 11 ow: 60, ekaman tanggal 0 Pebua 00; path: 11 ow: 59, ekaman tanggal 18 Me 000, dpeoleh da BAPLA-Dephut; (4) Data klm yang melput suhu (tempeatu), cuah hujan bulanan, kelembaban elatf yang dpeoleh da stasun pengamat cuaca Badan Meteoolog dan Geofska Kalmantan Baat tahun 00; (5) Datadata penunjang lannya sepet data letak goegafs dan luas wlayah stud, data penduduk dan sosal masyaakat da BPS dan Bappeda Kalmantan Baat. Alat Peneltan Alat yang dgunakan dalam peneltan n adalah beupa pesonal compute, pnte dan peangkat lunak beupa paket softwae AcVew GIS ves 31

2 3. dan ERDAS ves 8.7. Pengamblan dokumentas d lapangan, menggunakan kamea dgtal. Metode Peneltan Pelaksanaan peneltan n ted atas dua tahapan pokok, yatu: pesapan dan analss data. Pesapan Tahap pesapan n melput: pengumpulan data dgtal, wawancaa kepada ahl kebakaan hutan dan lahan, pengolahan cta Landsat 7 ETM+, pengolahan data ttk panas (hotspot) dan penentuan peubah yang bepengauh tehadap kebakaan hutan dan lahan. Pengumpulan Data Dgtal. Data dgtal pada peneltan n mencakup semua data spasal, bak vekto maupun aste. Wawancaa. Wawancaa kepada ahl kebakaan hutan dan lahan dpelukan untuk analss secaa kualtatf (expet judgement). Pengolahan cta Landsat 7 ETM+. Aga data cta dapat dovelaykan (dgabung/dmosak) dengan data vekto lannya, maka pelu dlakukan: Rektfkas. Rektfkas adalah suatu poses melakukan tansfomas data da satu sstem gd menggunakan suatu tansfomas geometk. Tansfomas geometk membantu kta mendapatkan cta dengan sstem koodnat sepet yang kta ngnkan. Pada peneltn n, cta landsat TM dkoeks menggunakan acuan peta upa bum setaa skala 1 : pada poses n dgunakan tansfomas affne dengan RMSE < 0.5 pxel. Regstas. Pengolahan data pengndeaan jauh, selan ektfkas juga dbutuhkan penyamaan poss antaa satu cta dengan cta lannya dengan mengabakan sstem koodnat da cta yang besangkutan. Penyamaan poss n kebanyakan dmaksudkan aga poss pksel yang sama dapat dbandngkan. Dalam hal n penyamaan poss cta satu dengan cta lannya untuk lokas yang sama seng dsebut egstas. 3

3 Mosak. Aga cta aeal peneltan menjad satu kesatuan yang utuh, maka cta yang telah dkoeks (ectfed) dgabungkan (dsambung). Poses n seng dsebut dengan mozackng. omalsed Dffeence Vegetaton Index (DVI). DVI dgunakan sebaga pendekatan emps untuk menla jumlah kegatan fotosntesa pada vegetas alam maupun vegetas yang dtanam. Jens vegetas dapat dketahu bedasakan kehjauannya dan nla DVI dapat menunjukkan keapatan da suatu vegetas sehngga jumlah bahan baka yang teseda pada suatu lokas kebakaan dapat dpedks. Bedasakan pehtungan dengan menggunakan umus DVI maka dhaslkan nla ndeks vegetas (Tabel 8). Peta DVI (Gamba 9). Tabel 8. Ksaan la DVI bedasakan Keapatan Vegetas o DVI Keapatan Vegetas a non vegetas vegetas keapatan endah vegetas keapatan sedang vegetas keapatan tngg omalsed Dffeence Vegetaton Mostue Index (DVMI). Kada a vegetas dgunakan sebaga pendekatan emps untuk melhat ndeks kelembaban vegetas. Kada a vegetas meupakan fakto yang behubungan dengan mudah tdaknya suatu vegetas (bahan baka) tebaka kaena kada a vegetas (bahan baka) meupakan fakto yang mempengauh laju pelepasan eneg sebaga peluang tejadnya penyalaan. la kada a atau wetness dsajkan pada Tabel 9 dan pola sebaannya dsajkan dalam Gamba 10. Tabel 9. Ksaan la DVMI bedasakan Kelas Kada A Vegetas o DVMI Kelas Kada A Vegetas Sangat Rendah Rendah Sedang Tngg Sangat Tngg 33

4 Gamba 9. Peta DVI 34

5 Gamba 10. Peta Kada A Vegetas (DVMI) 35

6 Pengolahan Data Ttk Panas (hotspot). Data ttk panas dpeoleh da hasl ekaman satelt OAA AVHRR (JICA) dpeoleh da Depatemen Kehutanan dbaca dengan peangkat lunak AcVew. Selanjutnya dlakukan tansfomas koodnat, da koodnat geogafs menjad koodnat UTM dengan datum WGS84 dan zone 49S. Dengan bantuan softwae Ac Vew maka peta sebaan hotspot pada tap komponen fsk wlayah peneltan dapat dketahu, dan selanjutnya dapat dbuat peta kepadatan hotspot. Peta kepadatan hotspot n selanjutnya akan dgunakan sebaga efeens dalam vefkas model-model spasal yang dkembangkan. Peta sebaan hotspot d sub DAS Kapuas Tengah dsajkan dalam Gamba 11. Penentuan Peubah Pembangun Model Keawanan Kebakaan Untuk membuat model keawanan kebakaan hutan dan lahan pelu dtentukan peubah yang bepengauh tehadap kebakaan hutan dan lahan d sub DAS Kapuas Tengah bak da fakto bofsk maupun fakto aktftas manusa yang bepotens menmbulkan kebakaan hutan dan lahan pada wlayah peneltan. Penentuan peubah pembangun model n pentng dlakukan untuk pembuatan model keawanan yang bak. Model yang bak adalah model yang dbangun dengan peubah yang sedkt dan bebas multkolnetas, mudah duku dan memlk nla akuas yang tngg (> 80%). Aga tdak tejad multkolnetas maka dlakukan uj kolnnetas. Uj kolnetas n beguna untuk mengetahu ada atau tdaknya multkolnetas (sfat salng mempengauh anta peubah atau vaabel). Jka salah satu peubah memlk koelas yang tngg da peubah lannya, dapat dkatakan tejad multkolnetas anta kedua peubah tesebut. la koelas anta peubah > 0.6 maka dapat dkatakan tejad multkolnetas. Adapun caa untuk menghlangkan adanya multkolnetas anta peubah adalah dengan menghlangkan salah satu peubahnya (Afn, 005). Pengujan n dlakukan tehadap atbut data spasal dengan menggunakan pogam statstk dalam peangkat lunak Ac Vew Gs 3.. Secaa umum, tejadnya kebakaan hutan dan lahan dsebabkan oleh fakto alam (bofsk) dan fakto akbat aktftas manusa (Oemjat,1986). 36

7 Gamba 11. Peta Sebaan ttk panas (hotspot) tahun 00 37

8 Peubah yang dplh untuk mewakl fakto aktftas manusa adalah jaak da jalan, jaak da sunga, jaak da pemukman dan daeah penggunaan lahan. Sedangkan cuah hujan, kelembaban, suhu, penutupan lahan (landcove), DVI, VMI (kada a vegetas) adalah fakto yang mencemnkan konds fsk wlayah. Analss Data Spasal Kajan yang dlakukan dalam analss data spasal melput poses data spasal, ovelay, manpulas, pengkelasan, skong, pembobotan dan pembuatan model sehngga menghaslkan peta keawanan kebakaan hutan dan lahan. Ovelay dlakukan pada semua data spasal peubah pembangun model (Jaya, 00). Pada peneltan n menggunakan skong dan pembobotan setap peubah untuk mengdentfkas deajat pengauhnya tehadap keawanan kebakaan hutan dan lahan, yang dlakukan dengan dua pendekatan yatu secaa kualtatf (metode ankng) dan kuanttatf (metode analss pemetaan kompost /CMA). Pembean Sko dan Bobot Menggunakan Metode Rankng Skong. Pembean sko pada masng-masng sub fakto/peubah yang mempengauh kebakaan hutan dan lahan dlakukan untuk mengkuantfkaskan data tekstual kedalam data numek. Sko dlakukan dengan petmbangan da fomulas logs uutan tngkat pengauh setap fakto. Semakn tngg pengauh suatu peubah tehadap kebakaan hutan dan lahan maka semakn besa sko yang dbekan. Pembobotan. Pembobotan yang dbekan dtentukan melalu penlaan ahl kebakaan hutan yang ada d Insttut Petanan Bogo pada Fakultas Kehutanan yang dpeoleh da hasl wawancaa. Besa-keclnya bobot setap fakto kemudan dankng bedasakan tngkat pengauhnya tehadap kebakaan hutan dan lahan. 38

9 Pembean Sko dan Bobot Menggunakan Metode CMA Penyekoan (skong). Penyekoan bedasakan metode CMA dpeoleh dengan mengetahu nfomas da luasan setap sub fakto, jumlah hotspot yang ada (obseved) pada setap sub fakto seta jumlah hotspot yang dhaapkan atau yang sehausnya ada (expected). Dalam peneltan n, hubungan sub-fakto dalam setap fakto dklasfkaskan bedasakan pesentase tejadnya hotspot dalam setap sub-fakto. Semua sko dbe skala nla antaa 0 ~ 100. Adapun pehtungan sko elatf untuk setap subfakto pada setap fakto menggunakan pesamaan sebaga bekut: la keawanan sub-fakto (x dan z ), o 100 x dan z = x... (4.1) e o e T x F e = (4.) dmana: x z o e T F adalah sko kelas (sub-fakto) bo-fsk adalah sko nla keawanan sub-fakto aktftas manusa adalah jumlah hotspot yang tedapat pada setap sub-fakto (obseved hotspot) adalah jumlah hot spot yang dhaapkan ada dalam setap sub-fakto adalah jumlah total ttk panas (hotspot) adalah pesentase daeah dalam setap sub-fakto Pembobotan. Pembobotan dalam CMA tebag atas dua yatu bobot mko dan bobot mako. Bobot mko menunjukkan bobot elatf da suatu fakto atau peubah yang meupakan bagan da pengauh bofsk wlayah dan pengauh fakto akbat aktftas manusa (sub fakto da masng-masng fakto). Bobot mko dpeoleh da hasl pebandngan da eata pesentase kepadatan hotspot da setap peubah dan total eata pesentase kepadatan hotspot suatu fakto. Adapun bobot mako adalah bobot yang menunjukkan tngkat pengauh fakto bofsk dan fakto aktftas manusa secaa keseluuhan tehadap keawanan 39

10 kebakaan hutan dan lahan. Poses pembobotan tngkat mako dpeoleh da ataata aso jumlah ttk panas (hotspot) hasl obsevas dengan jumlah ttk panas (hotspot) yang dhaapkan ada (expected). la bobot mko fakto bo-fsk dan aktftas manusa dhtung bedasakan pesamaan bekut: M w =... (4.3) M y =... (4.4) dmana: w y adalah bobot setap fakto bo-fsk adalah bobot setap fakto aktftas manusa M adalah eata pesentase kepadatan hotspot pe luasan untuk setap fakto bo-fsk; M 1 adalah total eata pesentase kepadatan hotspot pe luasan untuk semua fakto bo-fsk; bekut: adalah pesentase hotspot pe luasan untuk setap fakto aktftas manusa; adalah total pesentase ttk panas (hotspot) pe luasan untuk semua fakto aktftas manusa. Penentuan nla bobot mako dhtung bedasakan pesamaan sebaga Oh Eh M = On Oh + En Eh On En L = On Oh + En Eh... (4.5) dmana : M L Oh Eh On adalah bobot mako aspek pengauh manusa; adalah bobot mako aspek lngkungan fsk; adalah ttk panas aktual (obseved hotspot) yang damat pada aspek pengauh manusa; adalah ttk panas yang dhaapkan (expected hotspot) pada aspek lngkungan; adalah ttk panas aktual (obseved hotspot) yang damat pada aspek lngkungan; 40

11 En adalah ttk panas yang dhaapkan (expected hotspot) pada aspek lngkungan. Pemodelan Tngkat dan Zona Keawanan Kebakaan Hutan dan Lahan Pembuatan model yang dapat menentukan tngkat dan zona keawanan kebakaan hutan dan lahan dlakukan dengan dua pendekatan yatu secaa kualtatf (expet judgement) dengan metode ankng dan pendekatan kuanttatf (emps) dengan metode analss pemetaan kompost (Composte Mappng Analyss/CMA). Pembuatan Pesamaan Model dengan Metode Rankng. Bedasakan pengkelasan, penyekoan dan pembobotan maka dbuatlah suatu fomula matematk yang melbatkan semua kea ndkato atau peubah. Fomula matematk untuk metode angkng tesebut adalah sebaga bekut: V = w x (4.6) dmana : V adalah nla keawanan kebakaan w 1 adalah Bobot masng-masng peubah x 1 adalah Sko masng-masng peubah Pembuatan Pesamaan Model dengan Metode Analss Pemetaan Kompost (CMA). Model dbangun bedasakan nla sko, nla bobot mko dan nla bobot mako da fakto peubah bofsk dan aktftas manusa yang dgabungkan sehngga membentuk suatu pesamaan yang dgunakan untuk menentukan tngkat keawanan kebakaan hutan dan lahan. Pesamaannya adalah sebaga bekut: ( E w x + H y z ) V... (4.7) = dmana: E + H = 1 V E H w adalah nla keawanan gabungan; adalah bobot mako fakto bo-fsk; adalah bobot mako fakto aktftas manusa; adalah bobot mko setap fakto bo-fsk; 41

12 y x z adalah bobot mko setap fakto aktftas manusa adalah nla sko keawanan sub-fakto bo-fsk; adalah nla sko keawanan sub-fakto aktftas manusa. Bedasakan hasl pehtungan da pesamaan-pesamaan yang dgunakan untuk menentukan kelas keawanan kebakaan hutan dan lahan maka nla keawanan yang telah dpeolah dbag atas 3 tngkat esko yatu tdak awan, awan dan sangat awan. Setap kelas memlk entang nla sesua dengan konds peubahan alam (natual beak). Vefkas model (Uj Akuas) Vefkas model betujuan untuk mengetahu sebeapa tepat model yang dbuat dalam menduga tngkat dan zona kebakaan hutan dan lahan tehadap konds sebenanya. Vefkas dlakukan dengan caa membuat aea vefkas dengan luasan tetentu, efeens untuk vefkas adalah kepadatan hotspot bulan Agustus 00. Pengujan dlakukan dengan caa menampalkan polgon kepadatan hotspot (aea contoh) dengan peta model keawanan. Pengamblan contoh dlakukan secaa acak namun mewakl setap kelas keawanan. Peta sebaan ttk hotspot telebh dahulu djadkan dalam bentuk polgon kepadatan hotspot dengan menggunakan AcVew GIS ve 3. menu analyss dan plh calculate densty untuk menunjukkan jumlah hotspot pada adus 15 km dengan ukuan gd cell output 0.05 km. Hal n menunjukkan bahwa jumlah hotspot akan dhtung dalam adus 15 km yang kemudan dbag dengan luas adusnya. Pemlhan tpe kepadatan adalah kenel aga tamplan output tampak lebh halus. Aea vefkas dplh secaa acak dan teseba menuut tngkat keawanan bedasakan kepadatan hotspot, kemudan dtampalkan dengan peta model keawanan kebakaan. Akuas model dhtung bedasakan konsdens antaa tngkat keawanan kebakaan menuut kepadatan hotspot dengan tngkat keawanan menuut model dengan menggunakan matk kesalahan (confuson matx). Matks n untuk menla akuas peta yang dhaslkan. Konfus matk ted da n x n tabel kelas peta dmana kolom melambangkan peta model 4

13 sedangkan bas melambangkan peta efeens (kepadatan hotspot). Matk n dgunakan untuk menghtung akuas umum dengan pesamaan sebaga bekut: OA = dmana: = 1 x 100 % OA adalah nla valdas keseluuhan; X estmate)... (4.8) adalah Concded Value atau luasan kelas keawanan yang sama antaa model dan kepadatan ttk panas adalah total aea valdas Akuas umum basanya membekan hasl penlaan yang tngg (ove kaena hanya mempetmbangkan pksel-pksel dagonal saja, oleh kaena tu pelu dhtung dengan akuas Kappa yang mempetmbangkan seluuh elemen dalam matk. Pesamaan yang dpaka adalah sebaga bekut: x ( x + x+ ) κ = = 1 = 1... (4.9) dmana: κ x ( x + x+ ) = 1 adalah akuas kappa; adalah jumlah bas dalam eo matx; adalah jumlah pengamatan dalam bas dan column (pada dagonal utama); + x adalah jumlah bas ; x+ adalah jumlah kolom ; adalah Total jumlah pengamatan Uj Sgnfkans Pengujan n dmaksudkan untuk memlh model tebak da bebeapa model yang memlk nla akuas tngg. Uj z n dapat menjelaskan apakah suatu model bebeda nyata tehadap model lannya. Pesamaan yang dgunakan untuk uj z adalah sebaga bekut: 43

14 z = K K j σ + σ j > 1,96. (4.10) φ(1 φ ) (1 φ1)(φ 1φ φ3) (1 φ1) ( φ4 4φ ) σ = 1/ (1 φ ) (1 φ ) (1 φ ) dan: φ 1 = X / φ = = 1 φ = X X / = 1 dmana: z K, K j σ + + φ adalah nla sgnfkans 3 X ( X + + X + ) / = 1 4 = X j ( X j+ + X + ) / = 1 adalah akuas Kappa hasl vefkas model ke- dan ke-j adalah smpangan baku adalah total aea vefkas Tahapan peneltan dalam penentuan tngkat dan zone kebakaan hutan dan lahan dsajkan pada Gamba 1. 44

15 Gamba 1 Dagam al tahapan penentuan tngkat dan zona keawanan kebakaan hutan dan lahan 45