Analisa Pantauan dan Klasifikasi Citra Digital Remote Sensing dengan Data Satelit Landsat TM Melalui Teknik Supervised Classification

dokumen-dokumen yang mirip
Gregorius Anung Hanindito 1 Eko Sediyono 2 Adi Setiawan 3. Abstrak

II. TINJAUAN PUSTAKA. Perubahan penutupan lahan merupakan keadaan suatu lahan yang mengalami

II. TINJAUAN PUSTAKA. permukaan lahan (Burley, 1961 dalam Lo, 1995). Konstruksi tersebut seluruhnya

ISSN Jalan Udayana, Singaraja-Bali address: Jl. Prof Dr Soemantri Brodjonogoro 1-Bandar Lampung

II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Masyarakat Adat Kasepuhan

Gambar 1. Satelit Landsat

TINJAUAN PUSTAKA. Dalam Pasal 12 Undang-undang Kehutanan disebutkan bahwa. penyusunan rencana kehutanan. Pembentukan wilayah pengelolaan hutan

Jl. Diponegoro 52-60, Salatiga Indonesia,

KOREKSI RADIOMETRIK CITRA LANDSAT-8 KANAL MULTISPEKTRAL MENGGUNAKAN TOP OF ATMOSPHERE (TOA) UNTUK MENDUKUNG KLASIFIKASI PENUTUP LAHAN

III. METODE PENELITIAN. Penelitian dilaksanakan di Taman Hutan Raya Wan Abdul Rachman (Tahura

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

INTERPRETASI CITRA SATELIT LANDSAT

BAB I PENDAHULUAN. and R.W. Kiefer., 1979). Penggunaan penginderaan jauh dalam mendeteksi luas

II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Lahan dan Penggunaan Lahan Pengertian Lahan

BAGIAN 1-3. Dinamika Tutupan Lahan Kabupaten Bungo, Jambi. Andree Ekadinata dan Grégoire Vincent

III. METODE PENELITIAN. berlokasi di kawasan Taman Nasional Way Kambas. Taman Nasional Way

BAB III METODE PENELITIAN

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

METODOLOGI. Gambar 4. Peta Lokasi Penelitian

LAPORAN PROYEK PENGINDERAAN JAUH IDENTIFIKASI PENGGUNAAN LAHAN DENGAN MENGGUNAKAN HIRARKI DI KOTA BATU

Penggunaan data informasi penginderaan jauh terutama

SENSOR DAN PLATFORM. Kuliah ketiga ICD

II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Lahan, Penggunaan Lahan dan Perubahan Penggunaan Lahan

TINJAUAN PUSTAKA. Indonesia adalah salah satu Negara Mega Biodiversity yang terletak

JURNAL TEKNIK POMITS Vol. X, No. X, (Apr, 2013) ISSN:

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

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

III. BAHAN DAN METODE

KARAKTERISTIK CITRA SATELIT Uftori Wasit 1

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

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

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

BAB III METODOLOGI 3.1 Waktu dan Tempat 3.2 Alat dan Data 3.3 Tahapan Pelaksanaan

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. kondisi penggunaan lahan dinamis, sehingga perlu terus dipantau. dilestarikan agar tidak terjadi kerusakan dan salah pemanfaatan.

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. (1989), hingga tahun 2000 diperkirakan dari 24 juta Ha lahan hijau (pertanian,

4. PERUBAHAN PENUTUP LAHAN

BAB II TEORI DASAR. Beberapa definisi tentang tutupan lahan antara lain:

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

Image Fusion: Trik Mengatasi Keterbatasan Citra

III. METODE PENELITIAN

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

III. METODOLOGI 3.1 Waktu Penelitian 3.2 Lokasi Penelitian

BUKU AJAR. : Inderaja untuk Penataan Ruang : Perencanaan Wilayah dan Kota : Fakultas Teknik. Mata Kuliah Prgram Studi Fakultas

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Praktikum ke-1 M. K. Meteorologi Satelitt Asisten : Hari/Tgl : 27 Februari 2013

JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 2, No. 1, (2013) ISSN: ( Print)

Gambar 11. Citra ALOS AVNIR-2 dengan Citra Komposit RGB 321

Gambar 4.15 Kenampakan Satuan Dataran Aluvial. Foto menghadap selatan.

Analisis Perubahan Lahan Tambak Di Kawasan Pesisir Kota Banda Aceh

Lampiran 1. Peta klasifikasi penutup lahan Kodya Bogor tahun 1997

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

LOGO PEMBAHASAN. 1. Pemetaan Geomorfologi, NDVI dan Temperatur Permukaan Tanah. 2. Proses Deliniasi Prospek Panas Bumi Tiris dan Sekitarnya

Perumusan Masalah Bagaimana kondisi perubahan tutupan lahan yang terjadi di daerah aliran sungai Ciliwung dengan cara membandingkan citra satelit

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

IV. METODOLOGI 4.1. Waktu dan Lokasi

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

Analisis Perubahan Penutup Lahan Hutan dan Perkebunan di Provinsi Jambi Periode

III. METODOLOGI. Gambar 2. Peta Orientasi Wilayah Penelitian. Kota Yogyakarta. Kota Medan. Kota Banjarmasin

Tabel 1.1 Tabel Jumlah Penduduk Kecamatan Banguntapan Tahun 2010 dan Tahun 2016

BAB I PENDAHULUAN. Bab ini berisi tentang latar belakang, tujuan, dan sistematika penulisan. BAB II KAJIAN LITERATUR

III METODOLOGI. 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian

KOREKSI RADIOMETRIK CITRA LANDSAT-8 KANAL MULTISPEKTRAL MENGGUNAKAN TOP OF ATMOSPHERE (TOA) UNTUK MENDUKUNG KLASIFIKASI PENUTUP LAHAN

Jurnal Geodesi Undip Januari 2014

Student of Agroecotechnolgy/Land Resources Management of Agriculture Faculty, Sam Ratulangi University. 2

METODOLOGI PENELITIAN

PERAMBAHAN KOTA (URBAN SPRAWL) TERHADAP LAHAN PERTANIAN DI KOTA MAKASSAR BERDASARKAN CITRA SATELIT LANDSAT 5 TM (STUDI KASUS KECAMATAN BIRINGKANAYA)

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

BAB III METODE PENELITIAN

Analisa Perubahan Tutupan Lahan di Waduk Riam Kanan dan Sekitarnya Menggunakan Sistem Informasi Geografis(SIG) dan data citra Landsat

BAB I PENDAHULUAN. Gambar 1.1. Persebaran Lahan Produksi Kelapa Sawit di Indonesia Sumber : Badan Koordinasi dan Penanaman Modal

Nilai Io diasumsikan sebagai nilai R s

APLIKASI CITRA LANDSAT UNTUK PEMODELAN PREDIKSI SPASIAL PERKEMBANGAN LAHAN TERBANGUN ( STUDI KASUS : KOTA MUNTILAN)

BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB II DAERAH PENELITIAN & BAHAN

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB I PENDAHULUAN. Indonesia merupakan negara yang memiliki kawasan pesisir sangat luas,

Perubahan Nilai Konsentrasi TSM dan Klorofil-a serta Kaitan terhadap Perubahan Land Cover di Kawasan Pesisir Tegal antara Tahun

II. TINJAUAN PUSTAKA

II. TINJAUAN PUSTAKA. 2.1 Kekeringan

INDIKASI LOKASI REHABILITASI HUTAN & LAHAN BAB I PENDAHULUAN

BAB III PEMBAHASAN. 3.1 Data. Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa :

TEORI DASAR INTERPRETASI CITRA SATELIT LANDSAT TM7+ METODE INTERPRETASI VISUAL ( DIGITIZE SCREEN) Oleh Dwi Nowo Martono

SEMINAR NASIONAL GEOGRAFI UMS 2016 Farid Ibrahim, Fiqih Astriani, Th. Retno Wulan, Mega Dharma Putra, Edwin Maulana; Perbandingan Ekstraksi

I. PENDAHULUAN. instruksi, mengolah data sesuai dengan instruksi dan mengeluarkan hasilnya

1 BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pengertian Lahan dan Penggunaan Lahan 2.2 Perubahan Penggunaan Lahan dan Faktor-faktor yang Mempengaruhinya

SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS,

REMOTE SENSING AND GIS DATA FOR URBAN PLANNING

BAB 2 DASAR TEORI Land Use dan Land Cover

III. BAHAN DAN METODE

PENELITIAN DAN PENGEMBANGAN PENANGANAN KAWASAN BENCANA ALAM DI PANTAI SELATAN JAWA TENGAH

III. METODOLOGI PENELITIAN

Bab I Pendahuluan. I.1. Latar Belakang

PENGOLAHAN DATA SATELIT NOAA-AVHRR UNTUK PENGUKURAN SUHU PERMUKAAN LAUT RATA-RATA HARIAN

BAB I PENDAHULUAN. Pertambahan penduduk daerah perkotaan di negara-negara berkembang,

LEMBAGA PENERBANGAN DAN ANTARIKSA NASIONAL

Evaluasi Indeks Urban Pada Citra Landsat Multitemporal Dalam Ekstraksi Kepadatan Bangunan

Transkripsi:

Analisa Pantauan dan Klasifikasi Citra Digital Remote Sensing dengan Data Satelit Landsat TM Melalui Teknik Supervised Classification (Studi Kasus Kabupaten Minahasa Tenggara, Provinsi Sulawesi Utara) 1 Gregorius Anung Hanindito, 2 Eko Sediyono, 3 Adi Setiawan Magister Sistem Informasi Universitas Kristen Satya Wacana Jl. Diponegoro 52-60, Salatiga 50711, Indonesia Email : 1 gregory.anung@gmail.com, 2 eko@staff.uksw.edu, adi_setia_03@yahoo.com Abstrak Kabupaten Minahasa Tenggara tergolong merupakan kabupaten baru yang berada di provinsi Sulawesi Utara. Kabupaten ini memiliki beberapa potensi daerah khususnya di bidang pertanian, tercatat bahwa kabupaten Minahasa Tenggara merupakan salah satu kabupaten penghasil padi di provinsi Sulawesi Utara. Penelitian ini akan menganalisa mengenai hasil pengindraan jarak jauh satelit Landsat TM dalam melakukan peninjauan ke daerah Minahasa Tenggara. Penelitian ini dilakukan melalui proses pengolahan citra hingga tahap kalsifikasi. Dimana pada akhirnya hasil kalsifikasi dapat digunakan sebagai acuan analisa cakupan vegetasi kabupaten Minahasa Tenggara. Keyword : pengindraan jauh, Landsat TM, Klasifikasi Citra 1. Pendahuluan Kabupaten Minahasa Tenggara merupakan Kabupaten baru di daerah propinsi Sulawesi Utara dengan ibu kota Ratahan yang merupakan pemekaran dari kabupaten Minahasa Selatan. Kabupaten Minahasa Tenggara diresmikan pada tanggal 23 Mei 2007 oleh Menteri Dalam Negeri at interim di Manado beserta Kota Kotamobagu, Kabupaten Bolaang Mongondow Selatan, Kabupaten Bolaang Mongondow Timur dan Kabupaten Sitaro. [1] Kabupaten Minahasa Tenggara memiliki 12 kota kecamatan; 9 kelurahan; dan 135 desa, dengan luas wilayah sebesar 710,83 Km², wilayah Minahasa Tenggara ini berbatasan langsung dengan beberapa kabupaten sekitar serta luat Maluku, berikut batas wilayah kabupaten Minahasa Tenggara ; Utara : Kecamatan Langowan Barat Kabupaten Minahasa Selatan : Kecamatan Kotabunan Kabupaten Bolaaang Mongondow Timur dan Kecamatan Tompaso Baru Kabupaten Minahasa Tenggara Barat: Kecamatan Amurang Kabupaten Minahasa Selatan Timur: Kabupaten Minahasa dan Laut Maluku [1] Kabupaten Minahasa Tenggara merupakan salah satu kabupaten penghasil padi di wilayah provinsi Sulawesi Utara dari data BPS provinsi Minahasa Tenggara mencatat bahwa produksi padi di wilayah Kabupaten Minahasa Tenggara sebesar 36.750 ton [2] Selain itu, data BPS juga mencatat bahwa di tahun 2012 jumlah penduduk wilayah kabupaten Minahasa Tenggara sebesar 106.315 Jiwa. [2]

Melalui data-data BPS tersebut, dapat diketahui secara garis besar keadaan wilayah Kabupaten Minahasa Tenggara, sehingga untuk memastikan pantauan geografis wilayah tersebut, maka dilakukan pengolahan data citra satelit yang diambil langsung dari citra satelit Landsat TM dengan metode penginderaan jauh/remote sensing. Dengan melakukan pengolahan data citra satelit Landsat TM ini dapat diketahui bagaimana kenampakan vegetasi geografis berdasarkan hasil pencitraan Satelit Landsat TM. Pengolahan data citra satelit Landsat TM melalui teknik Supervised Classification, bertujuan untuk mengetahui pembagian klasifikasi kelas-kelas unsur atau tipe penutup lahan seperti ; perkotaan, tubuh air, lahan basah, dll. sehingga melalui metode ini akan didapat bagaimana keadaan tipe-tipe penutup lahan yang terdapat pada wilayah yang bersangkutan. 2. Keaslian Penelitian Terdahulu Penelitian sebelumnya dalam jurnal yang berjudul Kemampuan Interpretasi Kebun Semangka dari Citra Satelit Landsat-7 ETM +, menyatakan bahwa keakuratan hasil klasifikasi pengolahan data citra satelit, sangat tergantung pada kondisi lapangan, luas area, dan karakteristik wilayah yang ditinjau [3]. Penelitian lain yang dilakukan yakni Penggunaan metode analisis digital citra satelit supervised classification untuk deteksi penyebaran lahan sawah dan penggunaan/penutupan lahan telah menghasilkan tingkat ketelitian analisis yang tinggi karena dalam analisis dan klasifikasi citra tersebut, telah mempertimbangkan masukan keterpisahan nilai spektral dan data informasi lapangan [4] 3. Pengindraan Jauh Remote sensing adalah salah satu metode pengamatan atau pengukuran unsur-unsur spasial permukaan bumi [5] Remote sensing adalah ilmu tentang pengamatan dan pengumpulan informasi mengenai objek dipermukaan bumi, dengan menggunakan sensor tertentu, tanpa kontak langsung dengan objek yang diamati [6]. 4. Satelit Landsat TM Satelit Landsat TM merupakan satelit yang berorbit sirkular dan melintasi garis ekuator setiap hari pada jam yang sama (sunsynchronous). Satelit ini diluncurkan oleh Amerika Serikat pada tanggal 15 April 1999 dengan sudut inklinasi antara 98.2 o hingga 99.1 o, dalam orbitnya satelit ini dapat mencapai lokasi yang sama setiap 16 hari dan berevolusi radiometrik 8-bit. Satelit Landsat TM ini hanya dilengkapi dengan sensor TM buatan Raytheon Santa Barbara Remote Sensing di Santa Barbara, California. Sensor pada satelit Landsat TM yakni Thematic Mapper (TM) yang merupakan sistem sensor yang berupa cross track scanne. Pada satelit Landsat TM, sistem sensor ini merekam data 7 band dari domain visible hingga thermal infrared (LWIR) [5]. 5. Sistem Informasi Geografis Sistem informasi geografis merupakan suatu sistem yang digunakan untuk menyimpan dan memanipulasi informasi-informasi geografis [5]. Sistem Informasi Geografis (SIG) merupakan sistem infomasi berbasis komputer yang merupakan penggabungan antara unsur peta (geografis) dan informasi tentang peta tersebut (data atribut), yang dirancang untuk mendapatkan, mengolah, memanipulasi,analisis, memperagakan

dan menampilkan data spasial untuk menyelesaikan perencanaan, mengolah dan meneliti permasalahan. SIG pada dasarnya merupakan gabungan dari tiga unsur pokok yaitu: sistem, informasi dan geografis [7]. 6. Metode Penelitian Metode Penelitian ini terdiri atas tiga tahapan yakni antara lain : 1) Pengumpulan Data Proses pengumpulan data-data citra satelit Landsat TM yang dapat diperoleh dengan mengunduh pada http://earthexplorer.usgs.gov/. data yang diambil merupakan data citra yang memiliki cloud cover (tutupan awan) yang paling rendah, sehingga seluruh kenampakan vegetasi yang berada di permukaan bumi dapat Nampak seutuhnya. 2) Pengolahan Data Data yang telah dikumpulkan kemudian diolah dengan melakukan beberapa proses yakni antara lain : a) Konversi data; b) Rektifikasi; c) Peningkatan kontras citra; d) Klasifikasi citra. Pada proses ini akan menghasilkan suatu data yang telah terklasifikasi sehingga dapat dengan mudah untuk dianalisa. 3) Analisis Proses analisis merupakan tahapan akhir dalam penelitian ini, dimana data-data yang telah di klasifikasi, dianalisa secara mendalam guna menghasilkan sebuah informasi baru mengenai vegetasi lahan yang terdapat di wilayah kabupaten Minahasa Tenggara, Sulawesi Utara. Proses tahapan penelitian ini dapat digambarkan seperti pada bagan berikut ini : Tahap 1 Pengumpulan Data Pengolahan Data Konversi Citra Rektifikasi Peningkatan Kontras Citra Klasifikasi Citra Tahap 2 Citra Terklasifikasi Tahap 3 Analisis Gambar 1. Bagan Tahapan Penelitian

7. Pembahasan Penelitian ini menghasilkan sebuah citra yang terklasifikasi, serta telah ditentukan klasifikasi vegetasi yang terdapat di wilayah kabupaten Minahasa Tenggara, Sulawesi Utara. Gambar berikut menunjukkan citra hasil klasifikasi pengolahan data citra satelit Landsat TM. Gambar 2. Peta hasil Klasifikasi Berdasarkan pantauan tersebutdapat dilihat bahwa wilayah kabupaten Minahasa Tenggara terdiri atas tujuh macam tutupan lahan yakni antara lain : 1) Hutan 2) Bayangan Awan 3) Awan 4) Lahan Persawahan 5) Tubuh Air 6) Lahan Kosong 7) Pemukiman Penduduk Berdasarkan citra tersebut tercatat bahwa vegetasi hutan masih sangat dominan di kabupaten Minahasa Tenggara tersebut. Dari kenampakan citra tercatat bahwa hamper seluruh wilayah kabupaten Minahasa Tenggara masih berupa hutan, sedangkan pemukiman penduduk berada di beberapa titik tertentu saja. Diikuti beberapa kenampakan citra yang lain. Berikut merupakan statistik luasan kenampakan pada citra hasil klasifikasi a. Hutan Gambar 3. Statistik luasan Hutan

Dari statistik tersebut, dijelaskan bahwa kenampakan hutan memiliki luasan sebesar 41,346.452 Ha. Hutan merupakan vegetasi terbesar yang terdapat di kabupaten Minahasa Tenggara. b. Lahan Persawahan Gambar 4. Statistik luasan Lahan Persawahan Dari statistik tersebut, tercatat bahwa luasan lahan persawahan yang dimiliki kabupaten Minahasa Tenggara sebesar 1,065.730 Ha. c. Lahan Kosong Gambar 5. Statistik luasan Lahan Kosong Statistik menyebutkan bahwa lahan kosong yang terdapat di wilayah kabupaten Minahasa Tenggara sebanyak 16,869.668 Ha d. Pemukiman Gambar 6. Statistik luasan Pemukiman Statistik menyebutkan bahwa lahan kosong yang terdapat di wilayah kabupaten Minahasa Tenggara sebanyak 1,877.047 Ha.

Dalam hal ini kenampakan awan, bayangan awan serta tubuh air tidak dilakukan analisis sebab kenampakan tersebut bukanlah cakupan vegetasi. 8. Kesimpulan Berdasarkan hasil pengamatan citra satelit Landsat TM dapat diketahui bahwa hamper seluruh wilayah kabupaten Minahasa Tenggara terdiri atas hutan. Hal ini menunjukkan bahwa banyaknya lahan yang belum terjamah oleh tangan-tangan manusia untuk dapat diolah menjadi lahan yang lebih bermanfaat. Akan tetapi pembukaan area lahan dapat bertentangan dengan aturan perundangan yang berlaku di Indonesia sehingga diperlukan kerjasama yang baik antara beberapa elemen pemerintah daerah setempat dengan pihak departemen Kehutanan. Hasil kenampakan citra satelit ini diambil pada tanggal 28 Juli 2013, akan lebih baik bagi penelitian mendatang untuk membandingkan hasil analisa citra than sebelumnya, untuk mengetahui sejauh mana tingkat perluasan area lahan pertanian dan persawahan dengan memanfaatkan pembukaan hutan. Daftar Pustaka [1] Kemendagri, Kabupaten MINAHASA TENGGARA, 2011. [Online]. Available: http://www.kemendagri.go.id/pages/profil-daerah/kabupaten/id/71/name/sulawesiutara/detail/7107/minahasa-tenggara. [Accessed: 04-Feb-2014]. [2] BPS Sulawesi Utara, Produksi Padi Sawah di Sulawesi Utara Tahun 2012, 2012. [3] Wiradisastra and H. Noviar, KEMAMPUAN INTERPRETASI KEBUN SEMANGKA DARI CITRA SATELIT LANDSAT-7 ETM+, Pertem. Ilm. Tah. MAPIN XIV, no. September, pp. 132 140, 2005. [4] S. R. Wahyunto, Sri Retno Murdiyati, APLIKASI TEKNOLOGI PENGINDERAAN JAUH DAN UJI VALIDASINYA UNTUK DETEKSI PENYEBARAN LAHAN SAWAH DAN PENGGUNAAN/PENUTUPAN LAHAN, Inform. Pertan., vol. 13, pp. 745 769, 2004. [5] E. Prahasta, Remote Sensing. Bandung: Informatika, 2008, pp. 1 406. [6] F. J. Andree Ekadinata, Sonya Dewi, Danan Prasetyo Hadi, Dudy Kurnia Nugroho, Sistem Informasi Geografis Untuk Pengelolaan Bentang Lahan Berbasis Sumber Daya Alam, 1st ed. Bogor, 2008, p. 70. [7] D. Manongga, S. Papilaya, S. Pandie, F. T. Informasi, U. Kristen, S. Wacana, and J. D. Salatiga, SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS UNTUK PERJALANAN WISATA DI KOTA SEMARANG, J. Inform., vol. 10, pp. 1 9, 2009.