PEMANFAATAN CITRA ASTER DIGITAL UNTUK ESTIMASI DAN PEMETAAN EROSI TANAH DI DAERAH ALIRAN SUNGAI OYO. Risma Fadhilla Arsy

dokumen-dokumen yang mirip
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar belakang

JURNAL TEKNIK POMITS Vol. x, No. x, (2014) ISSN: xxxx-xxxx (xxxx-x Print) 1

TINJAUAN PUSTAKA. Secara geografis DAS Besitang terletak antara 03 o o LU. (perhitungan luas menggunakan perangkat GIS).

Aplikasi Penginderaan Jauh Untuk Monitoring Perubahan Ruang Terbuka Hijau (Studi Kasus : Wilayah Barat Kabupaten Pasuruan)

Gambar 1. Peta DAS penelitian

1. BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

BAB II TINJAUAN PUSTAKA...

PEMANFAATAN CITRA PENGINDERAAN JAUH DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS UNTUK PEMETAAN LAHAN KRITIS DI DAERAH KOKAP DAN PENGASIH KABUPATEN KULONPROGO

TINJAUAN PUSTAKA. lahan dengan data satelit penginderaan jauh makin tinggi akurasi hasil

SIDANG TUGAS AKHIR IDENTIFIKASI KERUSAKAN HUTAN DI DAERAH ALIRAN SUNGAI (DAS) MENGGUNAKAN DATA CITRA LANDSAT 7 DAN LANDSAT

q Tujuan dari kegiatan ini diperolehnya peta penggunaan lahan yang up-to date Alat dan Bahan :

1 BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB III METODE PENELITIAN

BAB I PENDAHULUAN Perumusan Masalah

BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

ABSTRAK PENDAHULUAN. Desi Etika Sari 1, Sigit Heru Murti 2 1 D3 PJ dan SIG Fakultas Geografi UGM.

BAB III METODA. Gambar 3.1 Intensitas total yang diterima sensor radar (dimodifikasi dari GlobeSAR, 2002)

BAB I PENDAHULUAN. A. Latar Belakang Masalah

Indeks Vegetasi Bentuk komputasi nilai-nilai indeks vegetasi matematis dapat dinyatakan sebagai berikut :

Norida Maryantika 1, Lalu Muhammad Jaelani 1, Andie Setiyoko 2.

5. PEMBAHASAN 5.1 Koreksi Radiometrik

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

Sarono Sigit Heru Murti B.S

III. BAHAN DAN METODE

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Untuk melestarikan simpanan airtanah, maka tingkat infiltrasi air hujan ke dalam tanah merupakan faktor yang sangat penting. Alih fungsi lahan dari

Analisis Rona Awal Lingkungan dari Pengolahan Citra Landsat 7 ETM+ (Studi Kasus :Daerah Eksplorasi Geothermal Kecamatan Sempol, Bondowoso)

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

Lampiran 1. Peta klasifikasi penutup lahan Kodya Bogor tahun 1997

BAB V KESIMPULAN DAN REKOMENDASI

BAB II. TINJAUAN PUSTAKA

BAB I PENDAHULUAN. peningkatan kebutuhan manusia akibat dari pertambahan jumlah penduduk maka

LAMPIRAN 1 HASIL KEGIATAN PKPP 2012

BAB PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

Aninda Nurry M.F., Ira Mutiara Anjasmara Jurusan Teknik Geomatika FTSP-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya,

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB III METODE PENELITIAN

3/30/2012 PENDAHULUAN PENDAHULUAN

BAB IV METODE PENELITIAN

II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. DEM ( Digital Elevation Model

BAB I PENDAHULUAN. manusia. Proses erosi karena kegiatan manusia kebanyakan disebabkan oleh

11/25/2009. Sebuah gambar mengandung informasi dari obyek berupa: Posisi. Introduction to Remote Sensing Campbell, James B. Bab I

BAHAN DAN METODE. Gambar 1 Peta Lokasi Penelitian

ANALISIS KELEMBABAN TANAH PERMUKAAN MELALUI CITRA LANDSAT 7 ETM+ DI WILAYAH DATARAN KABUPATEN PURWOREJO

III. METODOLOGI. 3.1 Waktu dan Lokasi Penelitian

BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang

Sudaryanto dan Melania Swetika Rini*

Oleh : Hernandi Kustandyo ( ) Jurusan Teknik Geomatika Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan Institut Teknologi Sepuluh Nopember

LAPORAN PRAKTIKUM PENGINDERAAN JAUH KOMPOSIT BAND CITRA LANDSAT DENGAN ENVI. Oleh: Nama : Deasy Rosyida Rahmayunita NRP :

ANALISA BATAS DAERAH ALIRAN SUNGAI DARI DATA ASTER GDEM TERHADAP DATA BPDAS (STUDI KASUS : SUB DAS BUNGBUNTU DAS TAROKAM)

PEMETAAN TINGKAT BAHAYA EROSI BERBASIS LAND USE DAN LAND SLOPE DI SUB DAS KRUENG SIMPO

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN BAB I PENDAHULUAN

TINJAUAN PUSTAKA. Berdasarkan Undang-Undang No. 41 Tahun 1999 tentang Kehutanan,

PEMANFAATAN CITRA PENGINDERAAN JAUH MULTITEMPORAL UNTUK KAJIAN TINGKAT BAHAYA EROSI (Kasus di Sub DAS Karang Mumus, Kalimantan Timur)

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

Seminar Nasional Tahunan IX Hasil Penelitian Perikanan dan Kelautan, 14 Juli 2012

ESTIMASI STOK KARBON MENGGUNAKAN CITRA ALOS AVNIR-2 DI HUTAN WANAGAMA KABUPATEN GUNUNGKIDUL. Agus Aryandi

PEMANFAATAN TRANSFORMASI NORMALIZED DIFFERENCE VEGETATION INDEX (NDVI) CITRA LANDSAT TM UNTUK ZONASI VEGETASI DI LERENG MERAPI BAGIAN SELATAN

BAB V ANALISIS DAN PEMBAHASAN. A. Analisis karakteristik DTA(Daerah Tangkapan Air ) Opak

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB V ANALISIS DAN PEMBAHASAN. A. Analisis Karakter Daerah Tangkapan Air Merden

BAB III METODOLOGI Rancangan Penulisan

PEMANFAATAN CITRA PENGINDERAAN JAUH DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS UNTUK PEMETAAN EROSI DI DAS SERANG KABUPATEN KULONPROGO

BAB I PENDAHULUAN. pembangunan. Hampir semua sektor pembangunan fisik memerlukan lahan,

Pendugaan Erosi Aktual Berdasarkan Metode USLE Melalui Pendekatan Vegetasi, Kemiringan Lereng dan Erodibilitas di Hulu Sub DAS Padang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Paramukti Murwibowo Totok Gunawan

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang

dalam ilmu Geographic Information (Geomatics) menjadi dua teknologi yang

EVALUASI POTENSI EROSI TANAH MENGGUNAKAN TEKNOLOGI PENGINDERAAN JAUH DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFI DI DAS BODRI HULU

PENERAPAN IPTEKS ANALISIS DAYA DUKUNG LINGKUNGAN DAERAH ALIRAN SUNGAI DELI. Nurmala Berutu W.Lumbantoruan Anik Juli Dwi Astuti Rohani

Gambar 1.1 Siklus Hidrologi (Kurkura, 2011)

Ummi Kalsum 1, Yuswar Yunus 1, T. Ferijal 1* 1 Program Studi Teknik Pertanian, Fakultas Pertanian, Universitas Syiah Kuala PENDAHULUAN

DAFTAR TABEL. No. Tabel Judul Tabel No. Hal.

III. METODOLOGI. Gambar 1. Peta Administrasi Kota Palembang.

ZONASI KONDISI KAWASAN HUTAN NEGARA DI DIENG DAN ARAHAN PENGELOLAAN YANG BERWAWASAN LINGKUNGAN T U G A S A K H I R. Oleh : INDIRA PUSPITA L2D

Evaluasi Indeks Urban Pada Citra Landsat Multitemporal Dalam Ekstraksi Kepadatan Bangunan

Manfaat METODE. Lokasi dan Waktu Penelitian

Kartika Pratiwi Sigit Heru Murti B.S.

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

Geo Image 5 (1) (2016) Geo Image.

BAB II. TINJAUAN PUSTAKA

BAB I PENDAHULUAN. dapat dimanfaatkan secara tepat tergantung peruntukkannya. perkembangan yang sangat pesat. Pemanfaatan teknologi penginderaan jauh

1. BAB I PENDAHULUAN PENDAHULUAN

BAB I PENDAHULUAN 1.1.Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

(CoLUPSIA) Usulan revisi peta RTRW / Kawasan Hutan dan Perairan Kabupaten Maluku Tengah, Pulau Seram. Yves Laumonier, Danan P.

BAB I PENDAHULUAN. Pertanian merupakan suatu proses produksi untuk menghasilkan barang

Analisa Kondisi Ekosistem Mangrove Menggunakan Data Citra Satelit Multitemporal dan Multilevel (Studi Kasus: Pesisir Utara Surabaya)

Jurnal Geodesi Undip Oktober 2016

Gambar 7. Lokasi Penelitian

Transkripsi:

PEMANFAATAN CITRA ASTER DIGITAL UNTUK ESTIMASI DAN PEMETAAN EROSI TANAH DI DAERAH ALIRAN SUNGAI OYO Risma Fadhilla Arsy Abstrak : Penelitian di Daerah Aliran Sungai Oyo ini bertujuan mengesktrak parameter lereng dari DEM dan transformasi indeks vegetasi pada citra ASTER. Selain itu, penelitian ini juga mengkaji tingkat efisiensi data dari teknik transformasi indeks vegetasi antara NDVI dengan TSAVI berdasarkanverifikasi model erosi (E). Metode penelitian menggunakan verifikasi model erosi dengan mengekstrak parameter lereng (S) diperoleh dari kombinasi antara saluran 3N dengan 3B yang secara stereoskopik dapat menghasilkan DEM, nilai eksponensial erosi maksimum dan minimum pada lereng 30 (E30) dari data sekunder BPDAS Departemen Kehutanan dan pengolahan algoritma dari transformasi indeks vegetasi dengan teknik penisbahan dan pengurangan citra antara saluran merah dan inframerah dekat untuk NDVI maupun TSAVI, serta nilai konversi 30 dalam tangen (S30). Hasil penelitian diperoleh besar laju erosi rata-rata mm/tahun untuk transformasi NDVI masing-masing sub DAS adalah terendah di sub DAS Prambutan sebesar (5,24 mm/tahun) seluas (10.410,1 Ha) atau sekitar (0,05%), dan tertinggi adalah di sub DAS Juwet sebesar (15,78 mm/tahun) seluas (3.425,7 Ha) atau sekitar (0,46%). Sedangkan untuk transformasi TSAVI/menunjukkan laju erosi terendah di sub DAS Oyo Tengah sebesar (3,38 mm/tahun) seluas (8.312,7 Ha) atau sekitar (0,04%) dan tertinggi di sub DAS Juwet sebesar (15,27 mm/tahun) seluas (3.425,7 Ha) atau sekitar (0,44%). Uji ketelitian berdasarkan persamaan Root-Mean-Square Difference untuk model erosi (E) menggunakan transformasi NDVI adalah 0,10 atau tingkat ketelitiannya lebih tinggi dibandingkan dengan transformasi TSAVI sebesar 0,12. Kesimpulan penelitian adalah citra ASTER dapat dimanfaatkan untuk ekstraksi parameter lereng dan transformasi indeks vegetasi (NDVI atau TSAVI) berdasarkan verifikasi model erosi (E). Lereng terdiri dari 5 kelas mulai dari datar hingga sangat curam (<17,7 - >88 ). Sedangkan klasifikasi indeks vegetasi sesuai dengan kelas kerapatan kanopinya dibagi ke dalam 5 kelas mulai dari semak hingga kerapatan tinggi (<10% - >70%). Untuk transformasi NDVI di Daerah Aliran Sungai Oyo diperoleh nilai minimum (-0,54) hingga maksimum (0,49) dan untuk TSA VI adalah (-0,60) hingga (0,48). Kata kunci: Citra ASTER, Ekstraksi DEM, NDVI dan TSAVI, Verifikasi Model Erosi Tanah (E). PENDAHULUAN Erosi tanah (soil erosion) merupakan proses pengikisian lapisan permukaan tanah oleh media air yang mengalir yang dapat menyebabkan kerusakan lahan. Pengikisan lapisan tanah melalui aliran air hujan yang dibawa dari suatu tempat ke tempat lain termasuk bentuk degradasi tanah oleh erosi dengan faktor penentunya adalah intensitas hujan tinggi, lahan berlereng curam, tanah peka erosi dan praktek pertanian tanpa upaya pengendalian erosi. Perubahan dimanik sumberdaya alam yang disebabkan oleh erosi banyak berkembang pada daerah tropis dan sub-tropis khususnya di sekitar Daerah Aiiran Sungai Oyo Kabupaten Gunungkidul Propinsi DIY. Kecenderungan dari tingginya laju erosi tanah Risma Fadhilla Arsy, Pemanfaatan Citra Aster Digital Untuk Estimasi... 62

yang terjadi di DAS Oyo dipengaruhi oleh kondisi wilayahnya yang bergunung-gunung dengan lereng curam dan sebagian penggunaan lahannya berupa tegalan sehingga mengakibatkan ketidakstabilan dan ketidakseimbangan terhadap lingkungan maupun fungsi DAS. Citra satelit penginderaan jauh dengan kemampuan dalam perekaman dari sensor yang dimiliki, datanya dapat dimanfaatkan untuk menilai dan memetakan area yang peka terhadap erosi melalui ekstraksi parameterparameter yang berpengaruh dalam laju erosi tanah. Citra ASTER yang diluncurkan oleh NASA untuk memantau secara global jangka panjang pada seluruh permukaan bumi dengan kemampuan pada resolusi spasial yang tinggi, memiliki beberepa saluran spektral (multisaluran) dan secara radiometrik serta temporal mampu mengumpulkan informasi yang diperlukan pada berbagai aplikasi termasuk survei, inventarisasi, dan pemetaan secara terestrial. Penggunaan model erosi tanah (E) yang dikemukakan oleh Honda (1993, 1996. 1998) yang memanfaatkan data dari citra ASTER akan sangat membantu untuk penyusunan informasi spasialnya sebagaimana karena keterbatasan dari model persamaan umum USLE yang perolehan datanya membutuhkan tenaga dan biaya tinggi, maupun kegiatan pengukuran langsung di lapangan sehingga masalah yang menjadi pertanyaan dalam penelitian estimasi dan pemetaan erosi berdasarkan verifikasi model erosi tanah (E) di DAS Oyo adalah; (1) bagaimana kemampuan dari citra ASTER dalam mengekstrak parameter erosi (DEM dan Transformed Index Vegetation); (2) bagaimana tingkat efisiensi data dari teknik transformasi indeks vegetasi antara NDVI dengan TSAVI. TUJUAN PENELITIAN 1. Mengekstrak parameter lereng dari DEM dan transformasi indeks vegetasi pada citra ASTER; 2. Mengkaji tingkat efisiensi data dari teknik transformasi indeks vegetasi antara NDVI dengan TSAVI berdasarkan verifikasi model erosi (E). METODE PENELITIAN Penelitian estimasi dan pemetaan erosi di Daerah Aliran Sungai Oyo yang memanfaatkan data dari ekstraksi citra ASTER digital menggunakan metode verifikasi model erosi (E) yang dikemukakan oleh Honda (1993, 1996, 1998) dengan persamaannya adalah sebagai berikut: E E S 30 S30 (1) Dimana; (S) merupakan parameter lereng yang diperoleh dari kombinasi saluran antara band 3N dengan 3B yang secara streoskopik dapat menghasilkan DEM, (E30) adalah nilai eksponensial dari erosi maksimum dan minimum pada lereng 30 yang perolehan datanya dari data sekunder BPDAS Departemen Kehutanan dengan persamaan adalah sebagai berikut 0,9 E 30 Exp [ log ( E min lereng 30 log E max lereng 30 ) NDVI max NDVI min x ( NDVI NDVI min) log E max lereng 30 )... (2) Parameter indeks vegetasi yang terdapat pada persamaan di atas berdasarkan pengolahan dari transformasi indeks vegetasi dengan teknik penisbahan dan pengurangan citra antara saluran merah dan inframerah dekat untuk NDVI maupun TSAVI serta nilai konversi dari 30 dalam tangen (S30). Indeks vegetasi secara empiris berdasarkan algoritma yang diterapkan terhadap citra multi-saluran untuk NDVI ditunjukkan pada persamaan (3) berikut: Risma Fadhilla Arsy, Pemanfaatan Citra Aster Digital Untuk Estimasi... 63

Penelitian estimasi dan pemetaan erosi di DAS Oyo menggunakan citra ASTER digital sesuai metode verifikasi model erosi (E) dengan diagram alir penelitiannya secara sistematik ditunjukkan pada gambar berikut: Citra ASTER Restorasi Citra Koreksi Radiometrik Koreksi Geometrik Ekstraksi Citra Digital Elevation Kalibrasi Citra Data Sekunder Klasifikasi Tranformasi Peta RBI Peta Kelas Peta Indeks Veg. Batas DAS Peta Erosi Cek Lapangan & Verifikasi Model Peta Estimasi Model Erosi (E) Peta Estimasi Model Erosi (E) Uji Model Model Erosi Yang Sesuai (E) Gambar 1. Diagram Alir Penelitian Risma Fadhilla Arsy, Pemanfaatan Citra Aster Digital Untuk Estimasi... 64

HASIL DAN PEMBAHASAN Berdasarkan penelitian yang dilakukan di Daerah Aliran Sungai Oyo untuk estimasi dan pemetaan laju erosi tanah menggunakan citra ASTER digital, hasil yang diperoleh sesuai dengan verifikasi model erosi (E) adalah besar laju erosi rata-rata mm/tahun untuk transformasi indeks vegetasi NDVI pada masing-masing sub DAS adalah terendah terdapat di sub DAS Prambutan sebesar (5,2 mm/tahun) seluas (10.410,1 Ha) atau sekitar (0,05%) dan tertinggi di sub DAS Juwet sebesar (15,7 mm/tahun) seluas (3.425,7 Ha) atau sekitar (0,46%) sebagaimana yang ditunjukkan dalam tabel sebagai berikut: Tabel 1. Estimasi Laju Erosi Tanah (E) Berdasarkan Transformasi NDVI No Nama Sub-sub DAS Erosi (mm/th) Lua s (Ha ) Persenta se (%) 1. Mujung 9,3 2.742,2 7,4 2. Urang 10,8 1.734,7 4,7 3. Oyo Hilir 12,5 5.321,8 14,4 4. Oyo Tengah 7,6 8.312,7 22,5 5. Pentung 8,9 2.523,3 6,8 6. G. Jompong 10,3 966,2 2,6 7. Widoro 12,7 1.455,4 3,9 8. Juwet/Ngalang 15,7 3.425,7 9,2 9. Prambutan 5,2 10.410,1 28,2 Jumlah 36.892,1 100 Sumber :Pengolahan dan Analisis Data Tahun 2008. Besar laju erosi untuk transformasi TSAVI pada sub-sub DAS Oyo diperoleh tingkat erosi terendah di sub DAS Oyo Tengah sebesar (3,3 mm/tahun) seluas (8.312,7 Ha) atau sekitar (0,04%) dan tertinggi di sub DAS Juwet sebesar (15,2 mm/tahun) seluas (3.425,7 Ha) atau sekitar (0,44%). Tingkat laju erosi terendah yang terjadi di DAS Oyo untuk transformasi NDVI dan TSAVI dipengaruhi oleh faktor karakteristik kerapatan kanopi dengan prosentasenya termasuk kelas kerapatan tinggi (>70%) dengan sudut lereng (<17,7 ) atau (<8%). Tabel laju erosi tanah per luas DAS di Sungai Oyo berdasarkan uraian di atas ditunjukkan sebagai berikut: Risma Fadhilla Arsy, Pemanfaatan Citra Aster Digital Untuk Estimasi... 65

Tabel 2. Estimasi Laju Erosi Tanah (E) Berdasarkan Transformais TSAVI No Nama Sub-sub DAS Erosi (mm/th) Luas (Ha) Persentas e (%) 1. Mujung 9,4 2.742,3 7,4 2. Urang 10,4 1.734,7 4,7 3. Oyo Hilir 12,1 5.321,8 14,4 4. Oyo Tengah 3,3 8.312,7 22,5 5. Pentung 8,6 2.523,3 6,8 6. G. Jompong 10,3 966,2 2,6 7 Widoro 12,5 1.455,4 3,9 8. Juwet/Ngalang 15,2 3.425,7 9,2 9. Prambutan 5,1 10.410,1 28,2 Jumlah 36.892, 1 100 Sumber :Pengolahan dan Analisis Data (2008). Uji ketelitian yang dilakukan didasarkan pada persamaan yang dikemukakan oleh Sugita dan Brutsaert (1993) yang dikenal dengan bentuk persamaan Root-Mean-Square Difference (RMS Difference) sebagaimana hasil perhitungan matematisnya untuk verifikasi model erosi (E) menggunakan NDVI diperoleh 0,10 yang dianggap bahwa model ini memiliki tingkat ketelitian tinggi jika dibandingkan dengan model erosi (E) menggunakan transformasi TSAVI yaitu 0,12. Untuk tabel uji ketelitian secara sistematis ditunjukkan sebagai berikut: Tabel 3. Uji Ketelitian Root-Mean-Square Difference Di DAS Oyo Root-Mean-Square Difference NDVI TSAVI 0,10 0,12 Adapun hasil dari estimasi laju erosi tanah sesuai dengan verifikasi model erosi (E) berdasarkan pemetaannya ditunjukkan pada gambar sebagai berikut: Sumber: Hasil Pengolahan dan Analisis Data (2008). Risma Fadhilla Arsy, Pemanfaatan Citra Aster Digital Untuk Estimasi... 66

Gambar 2. Laju Erosi Tanah (E) Untuk TSAVI Di Daerah Aliran Sungai Oyo Tahun 2008. Risma Fadhilla Arsy, Pemanfaatan Citra Aster Digital Untuk Estimasi... 67

Gambar 3. Laju Erosi Tanah (E) Untuk NDVI Di Daerah Aliran Sungai Oyo Tahun 2008. Risma Fadhilla Arsy, Pemanfaatan Citra Aster Digital Untuk Estimasi... 68

KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan: Penelitian estimasi dan pemetaan erosi yang dilakukan di DAS Oyo dengan hasil yang dapat disimpulkan sebagai berikut: 1. Citra ASTER dengan keunggulan pada saluran VNIR yang dimiliki yaitu pada band 3N dan 3B secara stereoskopik dapat dimanfaatkan untuk memperoleh data dari model erosi tanah (E) dengan parameter lereng hasil ektraksi DEM. Klasifikasinya didasarkan pada konversi lereng dalam derajat yang masing-masing pada lokasi penelitian dibedakan untuk 5 kelas lereng adalah datar-landai (<17.7 ) seluas (26.142,8 Ha) atau sekitar (70,8%), landai (17,8-33,3 ) seluas (7.002,2 Ha) atau sekitar (18,9%), agak curam (33,4-55,5 ) seluas (1.578,3 Ha) atau sekitar (4,2%), curam (55,6-88,8 ) seluas (1.354,9 Ha) atau sekitar (3,6%), dan sangat curam (>88 ) seluas (814,1 Ha) atau sekitar (2,2%). 2. Saluran merah dan inframerah dekat dari citra ASTER dapat digunakan untuk transformasi indeks vegetasi berdasarkan verifikasi model erosi (E) dengan nilai minimum (-0,54) dan maksimum (0,49) untuk NDVI sedang TSAVI (-0,60) hingga (0,48). Tingkat efisiensi dari teknik transformasi indeks vegetasi yang dihasilkan untuk NDVI sebesar 0,10 dan TSAVI sebesar 0,12 sehingga transformasi NDVI tingkat ketelitiannya lebih tinggi dibandingkan dengan verifikasi model erosi (E) menggunakan transformasi TSAVI. Saran: 1. Besar kecilnya erosi tanah yang terjadi didukung oleh beberapa faktor di antaranya dipengaruhi oleh kemiringan lereng dan faktor tutupan lahannya, sehingga diharapkan dalam pemanfaatan lahan harus lebih diperhatikan kaidah-kaidah konservasi tanah agar penggunaan lahan tetap produktif dan tidak menimbulkan kerusakan tanah atau penurunan kualitasnya. 2. Lingkup hidrologi khususnya DAS sebaiknya lebih diperhatikan dalam pengelolaannya untuk menjaga keseimbangan agar tidak menimbulkan kerusakan seperti yang ditimbulkan dari kerusakan tanah oleh erosi yaitu turunnya produktivitas tanah, hilangnya unsur hara yang diperlukan tanaman, kualitas tanaman menjadi menurun, laju infiltrasi dan kemampuan tanah menahan air berkurang, struktur tanah menjadi rusak, lebih banyak tenaga yang diperlukan dalam mengolah tanah serta pendapatan petani dapat berkurang. 3. Penelitian estimasi dan pemetaan model erosi (E) dengan menggunakan citra penginderaan jauh dan SIG diharapkan dapat dikembangkan dan dilakukan lebih lanjut khususnya pada wilayah-wilayah dengan topografi dan kondisi tutupan lahan yang lebih bervariasi. DAFTAR PUSTAKA Danoedoro, P., 1996. Pengolahan Citra Digital : Teori & Aplikasinya dalam Bidang Penginderaan Jauh, Fakultas Geografi. Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta. Hazarika, K- M., 1999. Estimation of Soil Erosion Using Remote Sensing & GIS, Its Valuation and Economic Implication on Agriculture Production. International Soil Conservation Organization Meeting and the USDA-ARS National Soil Erosion Research Laboratory at Purdue University. Honda. K_ Samarakon^ Ishibashi, A., Mabuchi, Y., Miyajima, S., 1996. Remote ring and GIS Technologies for Denudation Estimation in a Siwalik Watershedof Nepal, Mattias, B., & Herold, M, 2003. Mapping imperviousness using NDVI and aor Spectral Unmixing of ASTER, Data Riset in the Cologne-Bonn Risma Fadhilla Arsy, Pemanfaatan Citra Aster Digital Untuk Estimasi... 69