## UJICOBA MODEL PEMETAAN LAHAN SAWAH BERBASIS PERUBAHAN PENUTUP LAHAN CITRA LANDSAT MOSAIK TAHUNAN DI JAWA BARAT
(THE TESTING OF RICE FIELD MAPPING MODEL BASED ON LAND COVER CHANGES ON ANNUAL MOSAICED LANDSAT IMAGES IN WEST JAVA)
I Made Parsa
Peneliti Bidang Sumber Daya Wilayah Darat, Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh, Lapan e-mail: parsa_lpn@yahoo.com
Diterima 17 Maret 2014; Disetujui 25 April 2014

## ABSTRACT
Land cover changes of bare land, water and vegetation can be used as a basis for paddy field mapping by using probability theory approach, that is the probability of one area can be determined as paddy field if the changes of water, bare and vegetation in multi  time  series  can  be  detected.  The  results  of  preliminary  studies  that  have  been done  on  Tenggamus  region  –  Lampung  showed  that  probability  theory  approach produces a mapping accuracy reaches 91.2%. Based on this results, it has been carried out the model of validation for the wide region for some districts in Province West Java. The  data  used  in  this  study  are  multitemporal  Landsat  2000-2009.  Data  processing methods include: 1. Unsupervised digital classification of global land cover to map the bare land, vegetation and water from multitemporal images, 2. Merger of each type of multitemporal  land  cover  so  that  the  three  spatial  information  obtained:  bare  land, vegetation and water 2000-2009. Analysis of land cover changes made by overlaying of the  three  spatial  information.  The  evaluation  of  results  conducted  by  the  confusion matrix  (error  matrix)  by  using    reference  map  of  paddy  field  1:5,000  scale  in  2010. Results  of  the  testing  showed  that  the  average  mapping  accuracy  of  this  probability method reaches 65,5%.
Keywords: Probability, Land cover change, Validation, Multitemporal

## ABSTRAK
Perubahan penutup lahan dari bera, air dan vegetasi ataupun sebaliknya dapat dijadikan dasar untuk pemetaan lahan sawah yaitu dengan menggunakan pendekatan teori probabilitas, yaitu peluang suatu lahan dapat dikatakan sebagai lahan sawah jika terdeteksi/terjadi perubahan penutup lahan dari air, bera dan vegetasi atau sebaliknya pada  citra  multiwaktu.  Hasil  kajian  awal  yang  telah  dilakukan  untuk  wilayah Tanggamus-Lampung  menunjukkan  bahwa  pendekatan  teori  probabilitas  ini menghasilkan  ketelitian  pemetaan  mencapai  91,2%.  Berdasarkan  hasil  tersebut  telah dilakukan uji coba model ini untuk wilayah yang lebih luas yaitu beberapa kabupaten di Jawa bagian barat. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra Landsat multiwaktu  tahun  2000-2009.  Metode  pengolahan  data  meliputi:  1.  Klasifikasi  dijital tidak terselia penutup lahan secara global untuk memetakan lahan bera, vegetasi dan air  dari  citra  multiwaktu,  2.  Penggabungan  masing-masing  kelas  lahan  multiwaktu sehingga  diperoleh  tiga  informasi  spasial  lahan  bera,  vegetasi  dan  air  2000-2009. Analisis  untuk  mengetahui  daerah  yang  mengalami  perubahan  penutup  lahan
dilakukan dengan operasi tumpang-tindih ketiga informasi spasial tersebut. Pengujian hasil dilakukan dengan confusion matrix (matrik kesalahan) dengan referensi luas baku lahan  sawah  skala  1:5.000  tahun  2010.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa ketelitian pemetaan rata-rata dari metode probabilitas ini mencapai 65,5%. Kata kunci: Probabilitas, Perubahan penutup lahan, Multiwaktu

## 1. PENDAHULUAN
Lahan  sawah  yang  umumnya ditanami padi selalu mengalami perubahan penutup lahan dari waktu ke waktu  (Lahan  Sawah.  http://  www. mediabpr.com/ kamus-bisnis-bank/ lahan  sawah.aspx,  diakses  tanggal  9 Maret  2011).  Hal  ini  berkaitan  dengan pengelolaan lahan sawah yang ditanami padi  memerlukan  beberapa  perlakuan khusus yaitu penggenangan lahan untuk mempermudah pengolahan tanah/ membajak  sampai  penanaman  bibit hingga  waktu  tertentu  selama  masa pertumbuhan  awal.  Setelah  tanaman padi  memasuki  fase  generatif  hingga panen,  lahan  sawah  harus  dalam kondisi  kering  dan  bahkan  kondisi kering ini dipertahankan hingga menjelang  pengolahan  tanah  untuk periode  penanaman  padi  berikutnya. Dengan  pengelolaan  yang  demikian menyebabkan  lahan  sawah  akan  selalu mengalami  perubahan  penutup  lahan dari air (penggenangan), vegetasi (tanam-menjelang  panen)  dan  bera (selesai  panen).  Perubahan  penutup lahan  ini  sangat  mudah  diamati  pada citra  penginderaan  jauh,  dimana  pada citra  komposit  kanal  5,4,3  Landsat-7 misalnya  lahan  sawah  yang  digenangi air  akan  nampak  berwarna  biru,  lahan sawah  yang  sedang  vegetasi  akan nampak  berwarna  hijau,  sedangkan lahan  sawah  yang  sedang  kosong/bera akan berwarna coklat-merah. Jadi pada citra  multiwaktu  lahan  sawah  yang ditanami  padi  akan  menunjukkan adanya  perubahan  penutup  lahan  dari bera,  air  dan  vegetasi  (Parsa  et  al., 2011).
Beberapa  metode  yang  telah dilakukan untuk pemetaan lahan sawah
yaitu: metode interpretasi visual, metode klasifikasi dijital yang meliputi klasifikasi pixel  base dan  klasifikasi obyek base /segmentasi yang dikombinasi dengan interpretasi visual (Lilesand and Kiefer,  1993; Images  Interpretation  and Analysis , 2008). Metode tersebut memang belum  dibandingkan  satu  sama  lain sehingga  belum  diketahui  secara  pasti metode mana yang paling baik akurasinya.  Metode  klasifikasi  berbasis obyek  akan  meminimalkan  kelemahan klasifikasi  berbasis pixel (yang  hanya didasarkan nilai dijital) dengan menambahkan  beberapa  parameter  lain (Kampouraki,  2007).  Klasifikasi  dijital ini memiliki keunggulan pada pemisahan  antar  obyek  yang  sangat akurat  dan  presisi  sehingga  dengan demikian dapat menjadi alternatif untuk menggantikan klasifikasi dijital berbasis pixel dan  klasifikasi  visual/delineasi. Klasifikasi  dijital  ini  juga  memiliki kelebihan dalam efisiensi waktu pengerjaan. Penelitian Kampouraki, (2007) menyimpulkan bahwa segmentasi otomatis  mempunyai  potensi  yang cukup  besar  untuk  menggantikan delineasi manual.
Probabilitas  menurut  Suryadi Christine,  2003;  Jupri  et  al., 2010  dan Suherman  M.,  2012  diartikan  sebagai suatu  nilai  yang  dipergunakan  untuk mengukur  tingkat  peluang  terjadinya kejadian  yang  random.  Peluang  dapat dibedakan  menjadi  dua,  yaitu  peluang tunggal  dan  peluang  bersyarat.  Peluang tunggal  adalah  kemungkinan  terjadinya suatu  kejadian  secara  independen, sedangkan  peluang  bersyarat  adalah kemungkinan  terjadinya  suatu  kejadian jika  kejadian  lain  terjadi.  Berkaitan dengan  penerapannya  dalam  penelitian
pemetaan  lahan  sawah,  probabilitas/ peluang  yang  dimaksudkan  dalam  hal ini  adalah  peluang  bersyarat,  yaitu peluang  suatu  kejadian/kondisi  (lahan sebagai  lahan  sawah)  jika  terdeteksi/ terjadi  tiga  kejadian  lain  (perubahan penutup  lahan  dari  air,  bera  dan vegetasi)  dari  citra  multiwaktu.  Jika pada  citra  multiwaktu  lahan  terdeteksi mempunyai  tiga  jenis  penutup  lahan (air, bera, dan vegetasi atau sebaliknya) atau ada perubahan tiga fase, diasumsikan  peluangnya  1  sebagai lahan  sawah,  jika  jenis  penutup  lahan yang  terdeteksi  hanya  dua  (air_bera, air_vegetasi, bera_vegetasi atau sebaliknya)  diasumsikan  peluangnya sebagai  lahan  sawah  adalah  0,67%, sedangkan  jika  jenis  penutup  lahan yang  terdeteksi  hanya  satu  misalnya hanya  air,  bera  ataupun  vegetasi  saja, maka  peluangnya  sebagai  lahan  sawah hanya 0,33%.
Citra  Landsat  multiwaktu  yang diproduksi  oleh  Pusat  Data  dan
Teknologi Penginderaan Jauh
merupakan  citra  Landsat  yang  telah mengalami  proses  seleksi  ( cloud  cover ), koreksi ortho, terrain, radiometrik, cloud masking (menghilangkan  awan)  dan telah  dimosaik  tahunan.  Mosaik  ini bertujuan  untuk  membuat  citra  yang bebas
awan ( clear )
sehingga pengisian/penggantian  data  berawan dilakukan  menggunakan  citra  lain (tahun  yang  sama)  yang  bebas  awan tanpa  memperhatikan  musim.  Citra multiwaktu  tersebut  hingga  saat  ini hanya  digunakan  untuk  membuat informasi  spasial  hutan  tahunan  dan perubahannya dari waktu ke waktu.
Hasil  kajian  pendahuluan  yang telah  dilakukan  mengenai  pendekatan teori probabilitas untuk pemetaan lahan sawah berdasarkan perubahan penutup lahan  citra  Landsat  multiwaktu  untuk wilayah  studi  daerah  Tanggamus- Lampung  menunjukkan  bahwa  lahan sawah  yang  dapat  dipantau  ketiga
fasenya  mencapai  58,3%,  sedangkan yang terpantau hanya dua fase mencapai  36,6%.  Kajian  tersebut  juga menyimpulkan  bahwa  pendekatan  teori probabilitas  untuk  memetakan  lahan sawah berdasarkan perubahan penutup lahan citra Landsat multiwaktu menghasilkan ketelitian pemetaan keseluruhan  ( overall  accuracy )  91,2% (Parsa,  2013).  Tingginya  ketelitian pemetaan  yang  dihasilkan  tersebut disatu sisi memang sangat menggembirakan,  tetapi  disisi  lain masih perlu dilakukan pengujian untuk wilayah  lain  yang  lebih  luas  dan  lebih bervariasi  untuk  mengetahui  tingkat kehandalan dari model tersebut.
Berdasarkan hasil uraian tersebut  telah  dilakukan  validasi  model pendekatan  teori  probabilitas  untuk pemetaan lahan sawah berbasis perubahan penutup lahan citra Landsat multiwaktu di enam kabupaten di Jawa Barat.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menguji  kehandalan  model  pendekatan teori  probabilitas  berbasis  perubahan penutup lahan citra Landsat multiwaktu untuk  pemetaan  lahan  sawah  di beberapa kabupaten Jawa Barat.

## 2  METODE

## 2.1 Data dan lokasi
Data yang digunakan adalah citra satelit  Landsat  multiwaktu  tahun  2000 sampai  2009.  Citra  Landsat  ini  telah melalui  proses  koreksi  ortho,  terrain, radiometrik, cloud  masking dan  telah dimosaik  tahunan  (Furby,  2002).  Selain itu  digunakan  juga  data/informasi spasial  (luas  baku)  lahan  sawah  skala 1:5.000 tahun 2010 yang diperoleh dari Kementerian Pertanian. Penelitian dilaksanakan  di  salah  satu  sentra  padi yaitu Pantura Jawa bagian Barat.

## 2.2 Metode penelitian
Klasifikasi  penutup  lahan  citra Landsat  multitemporal  menggunakan metode  klasifikasi  digital unsupervised
(tidak  terselia)  sedangkan  pengujian ketelitian pemetaan menggunakan teknik confusion matrix.
Tahap  pengolahan  dan  analisis data adalah sebagai berikut:
a. Pengolahan data
i. Klasifikasi  citra  Landsat  multiwaktu dengan menggunakan teknik klasifikasi unsupervised masing- masing  menjadi  64  kelas  dengan pertimbangan  bahwa  klasifikasi  ini hanya bertujuan membuat klasifikasi yang  global  yaitu  air,  bera  dan vegetasi  saja  sehingga  pemilihan jumlah  kelas  64  sudah  dianggap cukup  ( Supervised  and  Unsupervised Land  Use  Classification ,  http:// academic.emporia.edu /aberjame/ student/banman5/perry3.html, di- akses 15 Juli 2014).
ii. Identifikasi  kelas  global  air, bera dan vegetasi  dan  penggabungan  kelas penutup  lahan  ( Images  Interpretation and  Analysis ,  2008;  Achmad,  B.  dan Fardausy, K., 2005) sehingga masing- masing  mempunyai  tiga  kelas:  bera, air  dan  vegetasi.  Klasifikasi  ini didasarkan atas kenampakan
dominan dari suatu piksel pada citra komposit 5,4,3 (Gambar 2-1).
iii. Penggabungan spasial masing-masing kelas antar waktu sehingga terbentuk tiga informasi spasial yaitu: informasi spasial bera tahun 2000-2009, informasi  spasial  air  tahun  2000- 2009  dan  informasi  spasial  vegetasi tahun 2000-2009.
Analisis perubahan untuk menentukan  kelas  sawah  atau  bukan, dilakukan  dengan overley /tumpang- tindih  ketiga  informasi  spasial  (a.iii)  di atas  dengan  menggunakan  formula sebagai berikut (Triatmoko, 2011).
Fungsi sawah f (s) adalah
Dimana.
P( s ) = peluang kejadian sawah
a = kejadian kelas air
v = kejadian kelas vegetasi
b = kejadian kelas bera
Gambar 2-1: Indikator menentukan kelas pada citra komposit 5,4,3 citra Landsat 5/Landsat 7
Fungsi sawah 𝑓 𝑠 adalah
𝑓 𝑠  = 𝑠𝑎𝑤𝑎ℎ ,𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑃 𝑠  =  𝑃 𝑎 ∩ 𝑏 ,𝑃 𝑏 ∩ 𝑣 ,𝑃 𝑎 ∩ 𝑣 ,𝑃(𝑎 ∩ 𝑣 ∩ 𝑏) 𝑛𝑜𝑛 𝑠𝑎𝑤𝑎ℎ,𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑃 𝑠  = 𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎                                                         .
Dimana,
𝑃 𝑠 = peluang kejadian sawah
𝑎 = kejadian kelas air
𝑣 = kejadian kelas vegetasi
𝑏 = kejadian kelas bera

## Gambar 2-2: Diagram  alir  pelaksanaan  ujicoba  model  pemetaan  lahan  sawah  berbasis  perubahan penutup lahan citra Landsat di Jawa Barat (Parsa, 2013)
Analisis  ketelitian  hasil  pemetaan, menggunakan analisis matrik kesalahan yang dilakukan dengan operasi tumpang- tindih  ( overley )  antara  informasi  spasial hasil  klasifikasi  dengan  menggunakan referensi  informasi  spasial  lahan  sawah (luas  baku  sawah)  skala  1:5.000  yang diturunkan  dari  citra  resolusi  tinggi Ikonos dan Quickbird tahun 2009-2010. Informasi  spasial  ini  telah  mengalami perbaikan  berdasarkan  data  lapangan, tetapi  belum  ada  informasi  yang  pasti mengenai  tingkat  ketelitiannya.  Namun demikian  informasi  ini  telah  disepakati oleh beberapa pihak yang berkepentingan untuk  digunakan  sebagai  data  acuan luas  baku  lahan  pertanian  (Pusdatin, Kementerian  Pertanian  2010).  Secara
diagram  alir,  seluruh  pemrosesan  data disajikan pada Gambar 2-2.

## 3  HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  klasifikasi  penutup  lahan citra Landsat multiwaktu yang kemudian direklasifikasi menjadi tiga kelas penutup lahan (air, lahan terbuka/bera, vegetasi)  seperti  disajikan  pada  contoh Gambar  3-1a  dan  Gambar  3-1b. Sementara  itu  penggabungan  spasial masing-masing penutup lahan multiwaktu menghasilkan tiga informasi spasial lahan bera 2000-2009, informasi spasial vegetasi 2000-2009 dan informasi  spasial  air  2000-2009  seperti disajikan  pada  Gambar  3-2a  dan Gambar 3-2c.
INFORMASI SPASIAL PENUTUP LAHAN  MULTIWAKTU (BERA, VEGETASI, AIR) 2000-2009
MATRIK PERUBAHAN KETELITIAN PEMETAAN CITRA LANDSAT MULTIWAKTU LUAS BAKU SAWAH SKALA 1:5.000 PENGGABUNGAN SPASIAL TIAP JENIS PENUTUP LAHAN KLASIFIKASI TIDAK TERSELIA INFORMASI SPASIAL PENUTUP LAHAN 64 KELAS MULTIWAKTU INFORMASI SPASIAL PENUTUP LAHAN 3 KELAS MULTIWAKTU CITRA PROBABILITAS LAHAN SAWAH PETA LAHAN SAWAH REKLASIFIKASI
Gambar 3-1a: Contoh   hasil  klasifikasi penutup lahan tahun 2006 Gambar 3-1b: Contoh  hasil  klasifikasi  penutup lahan tahun 2009 Gambar 3-2a: Penutup     lahan bera tahun 2000-2009 wilayah Jawa Barat Gambar 3-2b: Penutup     lahan air  tahun  2000- 2009 wilayah Jawa Barat Gambar 3-2c: Penutup     lahan vegetasi tahun 2000-2009 wilayah Jawa Barat Overley ketiga  informasi  spasial penutup lahan
tersebut dapat digunakan  untuk  menganalisis  apakah suatu  daerah  merupakan  sawah  atau tidak  yang  didasarkan  atas  ada- tidaknya perubahan penutup lahan dari air,  bera  dan  vegetasi  dari  waktu  ke waktu.  Hasil overley ketiga  informasi spasial  tersebut disajikan  pada  Gambar 3-3.
Penentuan  kelas  lahan  dilakukan berdasarkan jumlah fase yang terpantau sebagai berikut:
 Lahan  yang  hanya  mempunyai  satu jenis  penutup  lahan  (misalnya  bera- bera-bera/air-air-air/vegetasi-vegetasi- vegetasi),  maka  probabilitasnya  sebagai lahan  sawah  sama  dengan  1/3  atau
0,33  sehingga  diklasifikasikan  sebagai kelas nonsawah
 Lahan  yang  mempunyai  dua  jenis penutup lahan (bera-air-bera/air- vegetasi-vegetasi/vegetasi-bera-bera ataupun  kombinasi  lainnya),  maka probabilitasnya  sebagai  lahan  sawah sama  dengan  2/3  atau  0,67  sehingga diklasifikasikan sebagai kelas sawah
 Lahan  yang  mempunyai  tiga  jenis penutup  lahan  (bera-air-vegetasi/air- vegetasi-bera/ vegetasi-bera-air ataupun kombinasi  lainnya),  maka  probabilitas- nya sebagai lahan sawah sama dengan 3/3  atau  1  sehingga  diklasifikasikan sebagai kelas sawah.
Secara spasial hasil penggabungan probabilitasnya  kelas  lahan  disajikan pada Gambar 3-4.
Gambar 3-3: Tampilan komposit penutup lahan wilayah Jawa Barat
Gambar 3-4: Informasi spasial probabilitas lahan sawah di beberapa kabupaten Jawa Barat
Selanjutnya hasil klasifikasi tersebut diuji ketelitiannya menggunakan referensi  informasi  spasial  luas  baku sawah  skala  1:5.000  dengan  teknik
confusion  matrix (matrik  kesalahan). Rekapitulasi  hasil confusion  matrix disajikan pada Tabel 3-1.

## Tabel 3-1: REKAPITULASI HASIL CONFUSION MATRIX
Perubahan Kelas Penutup Lahan Bekasi Cirebon  Indramayu  Karawang  Subang  Tangerang Bera_ Nonsawah 19,172 7,668 4,186 8,462 5,461 12,556 Bera_ Sawah 3,501 112 849 681 959 253 Vegetasi_ Nonsawah 1,720 4,420 1,428 8,223   48,200 749 Vegetasi_ Sawah 92 216 46 404 4,238 36 Air_ Nonsawah 662 505 1,641 1,471 393 513 Air_ Sawah 29 0 1 77 20 62 Bera-Vegetasi_ Nonsawah 40,924   28,348 47,096   42,707   48,226 47,642 Bera-Vegetasi_ Sawah 12,173   15,454 24,813   23,332   25,317 10,419 Bera-Air_ Nonsawah 3,239 5,718 12,365 5,668 1,046 1,532 Bera-Air_ Sawah 712 1,183 2,885 291 328 343 Vegetasi-Air_ Nonsawah 1,346 588 792 1,910 5,141 1,203 Vegetasi-Air_ Sawah 7,050 797 788   16,378   12,778 3,548 Vegetasi-Air- Bera_ Nonsawah 11,285 7,040 16,357 8,983   10,033 10,695 Vegetasi-Air-Bera_ Sawah 39,273   35,943 87,179   61,510   47,431 26,327 Luas_Sawah 62,832 53,708 116,565   102,695 91,099 40,994 Luas_ Nonsawah 86,003   57,203 92,520   89,188   125,581 80,702 Luas Wilayah 148,835  110,911 209,085  191,883  216,680 121,696
Jika  dilihat  lebih  Tabel  3-1, terlihat  ada  anomali  dimana  terdapat lokasi  yang  terpantau  ketiga  fasenya (bera,  air  dan  vegetasi)  sehingga probabilitas  sebagai  lahan  sawah  sama dengan  1  tetapi  ternyata  data  referensi menunjukkan bahwa lokasi-lokasi tersebut  bukan  sawah.  Luas  area  yang mengalami  anomali  bervariasi,  tertinggi terjadi  di  kabupaten  Tangerang  26,1%, kemudian  Bekasi  18,1%,  Indramayu 14,0%,  Cirebon  13,2%,  Subang  11,0% dan terendah Karawang 8,7% atau rata- rata  mencapai  15,2%.  Anomali  ini disebabkan  karena  beberapa  hal,  tetapi penyebab  utamanya  diduga  adalah karena  kualitas  data  mosaik  tahunan yang  kurang  baik  dimana  data  yang digunakan  untuk  mosaik  ini  hanya memperhatikan  data  yang  bebas  awan saja  tanpa  memperhatikan  musim.  Hal ini menyebabkan hasil klasifikasi penutup  lahan  tahunan  tidak/kurang mencerminkan keadaan yang sebenarnya  sehingga  perubahan  fase yang  terdeteksi  sesungguhnya  tidak terjadi  di  lapangan.  Penyebab  kedua
diduga  karena  metode  klasifikasi  yang digunakan  untuk  klasifikasi  masih mengandung  kesalahan  ( classification error )  sehingga  masih  terjadi  kesalahan pengkelasan  penutup  lahan  (air,  bera dan vegetasi). Setelah dilakukan penelusuran  dan  pengecekan  terhadap hasil klasifikasi penutup lahan, ternyata memang  ada  terjadi  kesalahan  hasil klasifikasi  dimana  ada  lahan  terbuka/ terbangun terklasifikasi sebagai air atau sebaliknya.  Selain  itu  ada  juga  lahan yang  bervegetasi  tipis  seperti  rumput terklasifikasi sebagai lahan terbuka. Hal ini  akan  menyebabkan  kesalahan  pada klasifikasi  akhir  dimana  lahan  yang seharusnya mempunyai dua fase terpatau menjadi tiga fase atau sebaliknya  lahan  yang  seharusnya mempunyai  tiga  fase  terpantau  menjadi dua fase.
Pengujian  dilakukan  di  beberapa kabupaten  di  Jawa  Barat  meliputi: Tangerang,  Bekasi,  Karawang,  Subang, Indramayu dan Cirebon. Hasil pengujian untuk  tiap  kabupaten  disajikan  pada Tabel 3-2 sampai Tabel 3-7.
Berdasarkan  Tabel  3-2  terlihat bahwa  ketelitian  pemetaan  sawah mencapai  99,2%  sedangkan  ketelitian pemetaan  nonsawah  hanya  38,2%. Ketelitian  klasifikasi  ( overall  accuracy ) untuk  Kabupaten  Tangerang  adalah 80,0%.
Berdasarkan  Tabel  3-3  terlihat bahwa  ketelitian  pemetaan  sawah mencapai  94,2%  sedangkan  ketelitian pemetaan  nonsawah  hanya  27,5%. Ketelitian  klasifikasi  ( overall  accuracy ) untuk Kabupaten Bekasi adalah 57,2%.
Berdasarkan  Tabel  3-4  terlihat bahwa  ketelitian  pemetaan  sawah mencapai  98,9%  sedangkan  ketelitian pemetaan  nonsawah  hanya  23,5%. Ketelitian  klasifikasi  ( overall  accuracy ) untuk  Kabupaten  Karawang  adalah 66,5%.
Berdasarkan  Tabel  3-5  terlihat bahwa  ketelitian  pemetaan  sawah mencapai  94,3%  sedangkan  ketelitian pemetaan  nonsawah  hanya  45,6%. Ketelitian  klasifikasi  ( overall  accuracy ) untuk Kabupaten Subang adalah 66,8%.

## Tabel 3-2:  MATRIKS  KESALAHAN  KETELITIAN  PEMETAAN  LAHAN  SAWAH  UNTUK  KABUPATEN TANGERANG
Nonsawah Sawah Jumlah Produser aqurasi Nonsawah (ref) 13.82        22.38              36,20 38,2 Sawah (ref) 617        77.86              78,48 99.2 Jumlah (ref) 14.44 100.24 User aqurasi 96 78 80,0

## Tabel 3-3:  MATRIKS  KESALAHAN  KETELITIAN  PEMETAAN  LAHAN  SAWAH  UNTUK  KABUPATEN BEKASI
Nonsawah Sawah Jumlah Produser aqurasi Nonsawah (ref) 21,55 56,80 78,35 27.51 Sawah (ref) 3,62 59,21 62,83 94.24 Jumlah (ref) 25,18 116,00 User aqurasi 85.62 51,04 57.21

## Tabel 3-4:  MATRIKS  KESALAHAN  KETELITIAN  PEMETAAN  LAHAN  SAWAH  UNTUK  KABUPATEN KARAWANG
Nonsawah Sawah Jumlah Produser aqurasi Nonsawah (ref) 18,16 59,27 77,42 23.45 Sawah (ref) 1,16 101,51 102,67 98.87 Jumlah (ref) 19,32 160,78 User aqurasi 93.99 63.14 66.45

## Tabel 3-5:  MATRIKS  KESALAHAN  KETELITIAN  PEMETAAN  LAHAN  SAWAH  UNTUK  KABUPATEN SUBANG
Nonsawah Sawah Jumlah Produser aqurasi Nonsawah (ref) 54,05 64,45 118,50 45.62 Sawah (ref) 5,22 85,86 91,07 94.27 Jumlah (ref) 59,27 150,30 User aqurasi 91.20 57,12 66.76
Berdasarkan  Tabel  3-6  terlihat bahwa  ketelitian  pemetaan  sawah mencapai  100,0%  sedangkan  ketelitian pemetaan nonsawah hanya 8,7%. Ketelitian  klasifikasi  ( overall  accuracy ) untuk  Kabupaten  Indramayu  adalah 61,6%.
Berdasarkan  Tabel  3-7  terlihat bahwa  ketelitian  pemetaan  sawah
mencapai  99,4%  sedangkan  ketelitian pemetaan  nonsawah  hanya  23,2%. Ketelitian  klasifikasi  ( verall  accuracy )
untuk Kabupaten Cirebon adalah 61,1%. Dengan
demikian rata-rata ketelitian  pemetaan  ( overall  accuracy ) dengan  metode  ini  hanya  mencapai 65,5%.

## Tabel 3-6:  MATRIKS  KESALAHAN  KETELITIAN  PEMETAAN  LAHAN  SAWAH  UNTUK  KABUPATEN INDRAMAYU
Nonsawah Sawah Jumlah Produser aqurasi Nonsawah (ref) 7,26 76,61 83,87 8.65 Sawah (ref) 48 115,67 115,71 99.96 Jumlah (ref) 7,30 192,28 User aqurasi 99.34 60.16 61.59

## Tabel 3-7:  MATRIKS  KESALAHAN  KETELITIAN  PEMETAAN  LAHAN  SAWAH  UNTUK  KABUPATEN CIREBON
Nonsawah Sawah Jumlah Produser aqurasi Nonsawah (ref) 12,60 41,70 54,29 23.20 Sawah (ref) 329 53,38 53,71 99.39 Jumlah (ref) 12,92 95,07 User aqurasi 97.46 56.14 61.09
Gambar 3-5: Hasil pengujian pemetaan lahan sawah di beberapa kabupaten Jawa Barat
Bervariasinya  ketelitian  ( overall accuracy ) pemetaan lahan sawah berdasarkan  metode  probabilitas  untuk tiap  kabupaten  sebagaimana  terlihat pada Tabel 3-3 sampai Tabel 3-7 diduga karena  bervariasinya  kondisi  citra Landsat  multiwaktu  yang  dijadikan input dalam  proses,  dimana  kondisi masing-masing  fase  (bera,  air  dan vegetasi)  di  tiap  kabupaten  berbeda- beda.  Hal  ini  diduga  masih  terkait dengan  kualitas  data  hasil  mosaik tahunan  yang  hanya  bertujuan  untuk memperoleh  citra  yang clear (bebas awan)  tanpa  mempertimbangkan  tanggal aquisisi/musim.  Hal  ini  menyebabkan citra hasil mosaiknya seringkali nampak sangat  berbeda  terutama  di  daerah pertanian/lahan  sawah,  misalnya  di hamparan  lahan  sawah  yang  sedang fase  vegetatif  terdapat  lahan  bera ataupun  kenampakan  air  ataupun sebaliknya.  Hal  tersebut  disebabkan karena  mosaik  data  yang  berbeda musim.  Model  probabilitas  ini  akan menghasilkan ketelitian yang maksimum  jika  seluruh  data  Landsat multitemporal  yang  digunakan  dapat mencerminkan  kondisi  maksimum  dari masing-masing fase pertumbuhan tanaman padi (bera, air dan vegetasi) di wilayah yang dipetakan.
Kondisi maksimum  yang  dimaksud  seperti misalnya  kondisi  maksimum  bera adalah kondisi dimana sebagian terbesar  lahan  sawah  dalam  keadaan bera,  kondisi  maksimum  air  adalah kondisi dimana sebagian terbesar lahan sawah  dalam  keadaan  air,  demikian juga dengan kondisi maksimum vegetasi dimana  sebagian  terbesar  lahan  sawah ada  dalam  fase  vegetasi.  Semakin maksimum  kondisi  ketiga  fase  yang terpantau dari citra Landsat multitemporal akan menyebabkan lahan yang  mempunyai  probabilitas  1  sebagai lahan  sawah  akan  semakin  luas, demikian sebaliknya.
Jika dilakukan komparasi antara hasil  uji-coba  ini  dengan  hasil  kajian sebelumnya  yang  dilakukan  di  wilayah Tanggamus Lampung ternyata ketelitian rata-rata  uji  coba  ini  jauh  lebih  rendah yaitu  hanya  65,5%  sementara  ketelitian hasil kajiannya mencapai 91,2%. Penyebab rendahnya ketelitian rata-rata hasil pemetaan ini diduga masih terkait dengan  kualitas  citra  mosaik  tahunan yang digunakan kurang memadai karena  tidak  memperhatikan  tanggal akuisisi  data/musim.  Hal  ini  akan sangat  terlihat  pada  citra  Landsat multiwaktu  yang  digunakan  dalam kajian  tersebut  sebagian  besar  tidak merupakan  citra  hasil  mosaik  sehingga perubahan  fase  dari  waktu  ke  waktu akan mudah dapat dilihat dan mencerminkan  keadaan  lapangan  yang sesungguhnya  sehingga  ketelitian  yang dihasilkan sangat tinggi yaitu 91,2%.
Sebagaimana kita ketahui bersama  bahwa  Indonesia  sebagai negara  tropis  mempunyai  karakter dimana  liputan  awan  yang  cendrung sangat  tinggi  sehingga  mosaik  citra menjadi  hal  yang  tidak  bisa  dihindari. Namun  demikian  dalam  melakukan mosaik  citra  tahunan  mestinya  tidak hanya  memperhatikan  liputan  awannya saja tetapi juga perlu mempertimbangkan musim  terutama  untuk  mosaik  di wilayah  daerah  pertanian  bawah/ persawahan.  Dengan  demikian  citra hasil  mosaik  tersebut  lebih  terbuka kemungkinan  pemanfaatannya  untuk kebutuhan  selain  pemantauan  hutan seperti  misalnya  untuk  pemantauan tanaman semusim seperti padi.

## 4  KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan pembahasan  yang  telah  diuraikan  di atas,  dan  dengan  mempertimbangkan faktor-faktor  kesalahan  yang  terjadi dalam proses pengolahan data, maka ini dapat  disimpulkan  bahwa:  Pertama, ketelitian  pemetaan  rata-rata  dalam
ujicoba  model  pemetaan  lahan  sawah berbasis perubahan penutup lahan citra Landsat  mosaik  tahunan  di  Jawa  Barat hanya  mencapai  65,5%.  Kedua,  Citra mosaik  tahunan  yang  ada  saat  ini kurang  memadai  untuk  pemantauan tanaman tahunan/padi. Berkaitan dengan  simpulan  tersebut,  disarankan untuk  melakukan  uji  coba  lanjutan pada wilayah yang mempunyai
karakteristik
berbeda
ataupun menggunakan input beberapa  citra single (bukan  hasil  mosaik)  untuk memperoleh  informasi  ketelitian  yang lebih  akurat.  Selain  itu  untuk  jangka panjang  kedepan,  perlu  dilakukan perbaikan  metode  mosaik  citra  Landsat tahunan  dengan  mempertimbangkan faktor musim/tanggal akuisisi agar citra hasil  mosaik  dapat  digunakan  untuk pemantauan tanaman semusim/padi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih  yang  setinggi-tingginya  kepada yth.  Dr.  Ir.  Dony  Kushardono,  M.Eng atas  bimbingan  dan  arahan  yang  telah diberikan selama penulisan makalah ini. Ucapan terima kasih juga saya
sampaikan  kepada  Kepala  Bidang Sumber  Daya  Wilayah  Darat  yang  telah memfasilitasi, serta teman-teman peneliti yang telah memberikan masukan  dan  saran  atas  pelaksanaan penelitian  maupun  penulisan  makalah ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Achmad,  B.  dan  Fardausy,  K.,  2005. Teknik  Pengolahan  Citra  Digital , Ardi Publishing, Yogyakarta. Furby,  Suzanne,  2002. Land  Cover Change:  Specification  for  Remote Sensing  Analysis ,    National Carbon Accounting System Technical  Report  No.  9.  ISSN:
1442 6838.
Images  Interpretation  and  Analysis,
2008. Natural  Resources  Canada ,
(http://www.nrcan.gc.ca,  diakses tanggal 4 Maret 2012 ) .
Jupri Al, 2010. Teori  Peluang , Jurusan Pendidikan  Matematika  FPMIPA Universitas  Pendidikan  Indonesia. (http://www.file.upi.edu/Direktori /FPMIPA/.
Kampouraki  M.,  Wood  GA.,  Brewer  TR., 2007. The Suitable of Object-Base Image  Segmentation  to  Replace Manual  Areal  Photo  Interpretation for  Mapping  Impermeable  Land Cover .
Lahan  Sawah.  (http://www.  mediabpr. com/kamus-bisnis-bank/lahan sawah.aspx,  diakses  tanggal  9 Maret 2011).
Lillesand  and  Kiefer,  1993. Penginderaan Jauh  dan  Interpretasi  Citra , Terjemahan  Dulbahri et al . Cetakan  kedua,  Gajah  Mada University Press, Yogyakarta. Parsa, et al ., 2011. Pengembangan Model Pemanfaatan  Data  Penginderaan Jauh  untuk  Pengelolaan  Sumber
Daya Lahan Mendukung Ketahanan Pangan , Pusat
Pemanfaatan  Penginderaan  Jauh LAPAN, Jakarta.
Parsa  I  Made,  2013. Kajian  Pendekatan Teori Probabilitas untuk Pemetaan Lahan Sawah Berbasis
Perubahan  Penutup  Lahan  Citra Landsat  Multiwaktu  (Studi  Kasus Daerah  Tanggamus,  Lampung) , Jurnal  Penginderaan  Jauh  dan Pengolahan  Citra  Digital  Vol.  10 No.  2  Desember  2013,  ISSN 1412-8089, Hal 113-122.
Pusdatin,  Kementerian  Pertanian, 2010.
Hasil  Audit  Lahan  Baku  Sawah , Hasil  Update  dan  Paduserasi tahun 2011 dengan BPN,
(http://psp.deptan.go.id/index.p hp/page/lahan_audit,  diakses  15 Juli 2014).
Supervised  and  Unsupervised  Land  Use Classification.  (http://academic. emporia.edu/aberjame/student/
banman5/perry3.html, diakses 15 Juli 2014).
Suherman  Maman,  2012. Statistik  dan Teori  Peluang ,  Institut  Teknologi Bandung,  (http://www.  mulin10. files.wordpress.com/,
diakses tanggal 22 Juli 2013).
Suryadi  Christine,  2003. Probabilitas  dan
Statistika  Dasar ,  Teori  Peluang,
Departemen  Teknik  Informatika. (http://www.kur2003.if.itb.ac.id, diakses tanggal 22 Juli 2013). Triatmoko  Restu  Pamuji,  2011. Teori Peluang  (Probabilitas) .  (http:// restupamujitriatmoko.blogspot.co m/2011/11/teori-probabilitas- peluang.html , diakses  22  Juli 2013) .