II METODOLOGI PENELITIAN

Transkripsi

1 2.1 Waktu dan Tempat II METODOLOGI PENELITIAN Penelitian ini dilakukan pada bulan Oktober 2010 sampai dengan Mei Penelitian dilakukan di wilayah Kerja HTI PT Toba Pulp Lestari Sektor Tele Kecamatan Harian Boho Kabupaten Samosir Provinsi Sumatera Utara (Gambar 2). Penetapan lokasi didasarkan pada pertimbangan keunikan hutan tanaman Eucalyptus grandis yang berada pada ketinggian m dpl dan topografi yang relative agak datar. Secara geografis lokasi penelitian terletak pada LU dan BT. Pengolahan data citra dan analisis dilakukan di Laboratorium Fisik Remote Sensing dan Sistem Informasi Geografis Fakultas Kehutanan Institut Pertanian Bogor. 2.2 Data, Software, Hardware dan Alat Penelitian Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra ALOS PALSAR resolusi 50 m dan citra ALOS PALSAR resolusi 6,25 m rekaman tahun 2009 (Gambar 3). Citra ALOS PALSAR tersebut menggunakan panjang gelombang pada band L yang mampu melakukan penetrasi hingga pada objek. Berdasarkan panjang gelombangnya untuk kisaran saluran band menggunakan abjad seperti P, L, X, C, X, Ku, K dan Ka yang masingmasing saluran memiliki daya tembusan atau penetrasi yang berbeda. Daya tembusan tersebut berturut-turuta dalah X<C< L, (Tabel 1). Tabel 1 Kisaran panjang gelombang band radar Radar band Panjang gelombang (m) Frekwensi (υ) GHz P-Band ,0 -,3 L-Band ,0 -,0 S-Band 7,5-15 4,0 -,2 C-Band 3,75-7,5 8,0 -,0 X-Band 2,4-3,75 12,5 -,0 Ku-Band 1,67-2,4 18,0 -,5 K-Band 1,1-1,67 26,5 -,0 Ka-Band 0,75-1,1 40,0 -,5 Sumber : Envisat (2002)

2 Pada penelitian ini data citra ALOS PALSAR yang digunakan memiliki dua polarisasi yaitu polarisasi HH dan polarisasi HV. Selain itu digunakan data pendukung antara lain ; peta rupa bumi, peta kawasan hutan dan perairan Provinsi Sumatera Utara. Selanjutnya karakteristik citra satelit ALOS PALSAR dapat dilihat pada Tabel 2. Tabel 2 Karakteristik ALOS PALSAR Mode Fine Scan SAR Polarimetric Center frequency Chirp bandwidth 1270 NH (L band) 28 MHz 14 MHz 14 MHz,28 MHz HH+HV or VV+VH Polarization HH or VV HH+HV or VV+VH Incident angel 8 to 60 deq 8 to 60 deq Range resolution 18 to 43 deq 7 to 44 m 14 to 88 m 100 m (multilook ) 14 MHz HH+HV +VH+VV 8 to 30 deq 24 to 89 m Observation 40 to 70 km 40 to to to 65 km swath km km Bit length 5 bits 5 bits 5 bits 3 or 5 bits Data Rate 240 Mbps 240 Mbps 120 Mbps, 240 Mbps 240 Mbps Ne Sigma zero <-23 db (swath width 70 km) <-25 db (swath width 70 km) < - 25 db < - 29 db S/A <-16 db (swath width 70 km) <-21 db (swath width 70 km) Radiometric 1 db/orbit : accuracy scene 1,5 db Size of antenna Azimuth : 8,9 m x elevation : 3,1 m Sumber : Jaxa(2007) >- 21 db > 19 db

3 Menurut Kaukab (2008), hamburan balik (backscatter) sensitive terhadap topografi, permukaan yang kasar seperti tanah lapang (terrain) dan penutupan tanah (ground cover), sifat-sifat dielektrik dan gerakan. Lebih lanjut kekasaran permukaan menyebabkan perbedaan pemantulan pulsa radar. Perbedaan pemantulan pulsa radar dapat di golongkan berdasarkan tiga jenis permukaan objek yaitu pantulan baur atau kesegala arah, biasanya pada citra dicirikan dengan rona yang cerah. Pantulan baur terjadi pada permukaan kasar seperti pada daerah berbatuan dan vegetasi hutan. Sebaliknya rona gelap pada citra merupakan permukaan objek yang halus seperti permukaan air yang tenang dan permukaan tanah yang datar. Pantulan sudut kearah sensor menyebabkan rona sangat cerah dan diameter melebar pada objek yang bersudut siku-siku seperti lereng depan akan lebih cerah di bandingkan dengan lereng bagian belakang (Purwadhi 2001).

4 Gambar 2 Peta lokasi penelitian HTI PT TPL Provinsi Sumatera Utara

5 (a) (b) (c ) (d) Gambar 3 Data citraalospalsar: (a) HHresolusi 6,25 m, (b) HV resolusi 6,25 m, (c) HHresolusi 50 m dan (d) HV resolusi 50 m.

6 2.2.2 Software dan Hardware Perangkat keras (hardware) yang digunakan dalam penelitian adalah komputer, sedangkan perangkat lunak (software) yang digunakan adalah Arcview 3.2, Erdas Imagine Versi 9.1, SPSS Statistik 17.0 dan Hemiview AlatPenelitian Alat yang digunakan di lapangan adalah clinometer, phiband, pita ukur, meteran, kompas, Global Positioning Sistem (GPS), kamera digital. 2.3 TahapanPenelitian PraPengolahan Citra Pra pengolahan citra dalam pelaksanaan penelitian terdiri dari beberapa komponen yaitu : Cropping Citra Data citra ALOS PALSAR yang diperoleh baik untuk resolusi 50 m dan resolusi 6.25 m memiliki ukuran yang besar sehingga perlu dilakukan cropping (pemotongan) citra. Cropping dilakukan untuk membatasi citra pada lokasi penelitian di areal kerja HTI PT. Toba Pul Lestari Sumatera Utara, sehingga tidak keluar dari area yang akan dibuat plot contoh. Citra ALOS PALSAR hasil cropping dapat dilihat pada Gambar Filtering Citra Data citra ALOS PALSAR biasanya mengalami pelemahan (fading) dan speckle yang merupakan gangguan (noise) sehingga mempengaruhi kualitas citra. Noise terjadi akibat adanya interaksi sinyal balik (backscatter)yang beragam dari berbagai objek yang ada di area tersebut. Interaksi gelombang akan membuat sinyal balik tersebut menghilang atau malah diperkuat sehingga akan menghasilkan pixel yang cerah dan gelap adaptif filtering yaitu proses untuk mengurangi noise yang terjadi pada citra RADAR. Pada penelitian ini untuk citra ALOS PALSAR resolusi 50 meter tidak dilakukan filtering karena tidak mengalami gangguan, sedang kan untuk citra ALOS PALSAR resolusi 6,25 meter menggunakan frost filter 7 x 7 (Gambar 5).

7 (a) Gambar 4 Citra Alos Palsar : (a) sebelum cropping (R: HH; G: HV dan B : HH/HV) dan (b) hasil cropping (R : HH; G : HV dan B : HH/HV). (b)

8

9 Gambar 5 Cluster citra Alos Palsar Filter resolusi 6,25 m.

10 Pengolahan Citra Pengolahan citra yang dilakukan dalam penelitian ini adalah : Pembuatan Band Komposit Citra ALOS PALSAR tidak memiliki band yang lengkap sama seperti Citra Landsat. Citra ALOS PALSAR yang digunakan hanya memiliki polarisasi L- HH dan L- HV, sehingga dibuat band sintesis HH/HV dengan model aritmatika sederhana (JICA dan IPB 2010). Selanjutnya dilakukan penggabungan citra (stacking) polarisasi HH, HV dan HH/HV. Hasilnya diperoleh citra komposit (HH-HV-HH/HV) yang secara visual memiliki tingkat kecerahan tinggi, kaya warna yang mirip dengan citra landsat (Gambar 6). (a) (b) (c ) (d) Gambar 6 Pembuatan citra komposit ALOS PALSAR : (a) polarisasi HH, (b) polarisasi HV, (c) sintesis HH/HV dan (d) komposit (HH- HV-HH/HV).

11 Proses Klasifikasi Klasifikasi dalam teknik penginderaan jauh dalam konteks pengolahan dijital dapat diartikan sebagai proses pengelompokan pixel kedalam kelas-kelas yang ditetapkan oleh analis, berdasarkan peubahpeubah yang digunakan. Proses klasifikasi ada dua, yaitu klasifikasi terbimbing dan klasifikasi tidak terbimbing (Jaya 2009). Dalam penelitian ini digunakan proses klasifikasi tidakter bombing dimana proses pembentukan kelas (klaster-klaster) sebagian dikerjakan dengan komputer. Kelas-kelas atau klaster yang terbentuk dalam klasifikasi tersebut sangat tergantung pada data itu sendiri. Hasil klasifikasi dilakukan dari 20 kelas hingga menjadi 5 kelas untuk citra ALOS PALSAR resolusi 50 meter, kemudian dilakukan juga klasifikasi yang sama pada citra ALOS PALSAR resolusi 6.25 meter dari 20 kelas menjadi 4 kelas, hasil klasifikasi tersebut dilihat pada Gambar 7. Lebih lanjut untuk memudahkan analisis pengkelasan berdasarkan tingkat kemiripan dari masing-masing ukuran klaster yang digunakan, maka diperlukan suatu teknik untuk menyusun urutan pengelompokan klaster, yang dapat digambarkan dengan dendogram. Dendogram adalah kurva yang menggambarkan pengelompokan klaster, untuk memudahkan analisis pengkelasan. Salah satu metode penggambarannya ialah metode tetangga terdekat (nearest neighbor method) yaitu metode penggambaran klaster berdasarkan pada jarak terdekat dari anggota klaster. Perbedaan tersebut sudah dapat dipisahkan dengan nilai separabilitas yang diperoleh saat melakukan klasifikasi.

12 (a) 15

13 (b) Gambar 7 Hasil klasifikasi : (a) klasifikasi 20 klaster dan (b) klasifikasi 5 klaster.

14 Pengumpulan Data Lapangan Teknik Penarikan Contoh Penarikan plot contoh dilakukan dengan dua tahapan sebagai berikut : 1. Menentukan lokasi titik plot contoh diambi secara purposive sampling berdasarkan hasil klasifikasi yang telah dibuat pada citra. 2. Pembuatan plot contoh berbentuk lingkaran dengan jari-jari (R) 17, 8 m atau dengan luas 0,1 ha (Gambar 8). Jumlah plot contoh yang dibuat sebanyak 60 plot, dengan sebaran sebagaimana disajikan pada Gambar Teknik Pengambilan Data lapangan Teknik pengambilan data lapangan dilakukan sebagai berikut : 1. Titik plot yaitu titik yang sejak awal ditentukan di citra, dimana titik tersebut menggambarkan lokasi yang tempatnya dapat diketahui dengan pasti baik di lapangan maupun di peta. Posisi titik di lapangan ditentukan berdasarkan global positioning system (GPS). 2. Data lapangan yang dikumpulkan dalam penelitian ini adalah : a. Titik koordinat pusat plot contoh:posisikoordinatxdany plot contohdi lapangan diambil menggunakan Global Position System, b. Nama jenis dan umur tanaman: meliputi jenis tanaman Eucalyptus grandis berdasarkan tahun tanam, c. Diameter tanaman: untuk tanaman berdiameter lebih dari 10 cm diukur pada setinggi dada (130 cm) dan untuk tanaman berdiameter kurang dari 10 cm diameter diukur pada pangkal batang. d. Tinggi total: merupakan tinggi tanaman dari pangkal batang sampai ujung tajuk tanaman, e. Diameter tajuk: merupakan diameter rata-rata tajuk yang diukur dua kali pada arah Utara-Selatan dan Barat-Timur,

15 f. Jenis penutupan di bawah tegakan: adanya jenis-jenis tanaman penutup tanah di bawah tegakan tanaman utama, g. Kemiringan lapangan (slope): merupakan kemiringan pada pusat plot dengan kondisi di sekitarnya, h. Aspek: arah kemiringan lereng yang ditentukan dari pusat plot contoh, i. LAI (Leaf Area Index): adalah rasio jumlah luas permukaan daun atas vegetasi di bagi dengan luas permukaan tanah di tempat tanaman itu tumbuh, biasanya mulai dari 0 untuk tanah kosong sampai 6 untuk hutan lebat. Nilai LAI diukur menggunakan kamera yang dilengkapi dengan lensa fish eye. R= Gambar 8 Bentuk plot contoh penelitian

16 Gambar 9 Peta sebaran plot contoh HTI PT TPL 19

17 2.3.4 Pengolahan Data Data yang telah diukur di lapangan diolah sebagai berikut: 1) Kerapatan tanaman (K) Jumlah tanaman setiap plot, digunakan untuk menghitung kerapatan tanaman (K), yaitu dengan rumus sebagai berikut. K... (1) Keterangan n = Jumlah tanaman dalam plot Lp = Luas Plot Contoh (ha) 2) Luas Bidang Dasar (LBDS) Luas bidang dasar per hektar dihitung menggunakan persamaan: n = ¼. π.di² i 1 LBDS=... (2) Lp Keterangan: LBDS = Luas bidang dasar per hektar (m 2 /Ha) Π = 3,14 Di = diameter setinggi dada (130 cm) (meter) dari pohon ke-i Lp = luas plot contoh (ha) 3) Volume Tegakan Volume tanaman dihitung berdasarkan diameter dan tinggi tanaman setiap plot menggunakan persamaan umum, yaitu: Vk = n i = 1 ¼. π.di².hi Lpk... (3) Keterangan: V = volume tegakan per hektar (m 3 /ha) pada plot ke-k π = 3,14 D = diameter setinggi dada (130 cm) (meter) dari pohon ke-i H = tinggi tanaman total (meter) dari pohon ke-i Lp = luas plot contoh (ha) dari pohon ke-k

18 21 4) Luas Tajuk (LTjk) Luas tajuk per hektar (m 2 ) dihitung menggunakan persamaan: n = L Tj(k) = 2 ¼. π.d ( ) i 1 tj i Lp(k)... (4) Keterangan: L Tj = Luas Tajuk per hektar (m 2 /ha) π = 3,14 D tjk(i) = diameter tajuk tanaman (m) dari pohon ke i Lp(k) = luas plot contoh (ha) ke-k n = Jumlah tanaman dalam plot 4) Biomassa diatas permukaan tanah Biomassa tanaman Eucalyptus grandis dihitung menggunakan persamaan, Onrizal et al. (2009) sebagai berikut: W i = 0,0678 x D 2, (5) (6) W = n = 2, ,0678(D) i 1 X Lp Keterangan: W i = Biomassa tanaman (cm/kg) W = Total biomassa tanaman (ton/ha) Lp = luas plot contoh (ha) 5) Leaf Area Index(LAI) Nilai LAIdiperoleh berdasarkan input foto setiap plot contoh ke dalam software Hemiview 2.1. Nilai indeks diperoleh secara otomatis berdasarkan kondisi objek setelah proses pada software. Contoh foto LAI terlihat pada Gambar 10. Gambar 10 Foto LAI tanaman Eucalyptus grandis.

19 2.3.4 Analisis Data Analisis Nilai Backscatter Analisis backscatter dilakukan berdasarkan nilai DN pada polarisasi HH dan polarisasi HV yang dikonversi menjadi nilai backscatter dengan menggunakan persamaan Shimada et al. (2009) : NRCS (db) = 10* Log10 (DN 2) + CF Keterangan : NRSC = Normalized Radar Cross Section DN = Digital Number CF = Calibration Factor = -83, Analisis Diskriminan Analisis diskriminan dilakukan setelah terlebih dahulu dilakukan uji korelasi antara peubah-peubah diskriminan. Pengujian dilakukan untuk melihat apakah terdapat korelasi yang cukup kuat antara peubah berdasarkan koefisien korelasi dengan nilai r yang berkisar antara 1 dan -1. Nilia r yang mendekati 1 dan -1 menunjukan semakin erat hubungan linier antara peubah tersebut ( mattjik dan Sumertajaya 2000). Hipotesis dari uji korelasi adalah jika Ho diterima maka terdapat hubungan dengan nilai r 0,7071 dan jika H1 ditolak maka tidak ada hubungan korelasi dengan nilai r < 0,7071. Hasil korelasi tersebut kemudian dibuat uji Z untuk mengetahui kebenaran koefisien korelasi tersebut dengan menggunakan uji Z hitung. Jika Z hitung 1,96 maka Ho diterima dan dinyatakan ada hubungan erat dan jika Z hitung >1,96 maka H1 diterima dan dinyatakan tidak berhubungan erat, dengan menggunakan tingkat kepercayaan 95 %.

20 23 Persamaan yang digunakan dalam Uji Z tersebut adalah : Zhitung Zρ Z α Keterangan : Zρ = Nilia koefisien korelasi yang diharapkan pada populasi Zr = Nilai koefisien korelasi α = Pendekatan simpanan baku Selanjutnya analisis diskriminan merupakan suatu analisis peubah ganda yang digunakan untuk mengelompokkan suatu individu atau objek kedalam suatu kelompok yang telah ditentukan sebelumnya berdasarkan peubah-peubah pada tanaman Eucalyptus grandis. Analisis tersebut menggunakan proses analisis diskriminan yang di jelaskan Santoso (2010) sebagai berikut : 1. Analisis diskrimian pada Tanaman Eucalyptus grandis dilakukan dengan metode enter dan metode step wise 2. Mengguji signifikan dari fungsi diskriminan yang telah terbentuk dengan menggunakan Wilk s Lambda, F test dan lainnya 3. Menguji ketepatan klasifikasi dari fungsi diskriminan 4. Melakukan Interpertasi terhadap fungsi diskriminan 5. Malakukan validasai atau persentase (hit rasio) dari fungsi diskriminan

21 Mulai Citra ALOS Pra Pengolahan Citra : Registrasi, cropping Pembuatan Citra Komposit Citra ALOS PASALR 50 m Citra ALOS PASALR 6,25m Speckle Suppression (Filtering Citra) Backscatter Citra Klastering Evaluasi Clustering Citra FieldAtributJoins Data Olahan Tanaman Eucalyptus. Grandis Analisis Diskriminan Faktor yang sangat berpengaruh : Hasil Klasifikasi Citra Selesai Gambar 11 Diagram alir penelitian