## EVALUASI REHABILITASI LAHAN KRITIS BERDASARKAN TREND NDVI LANDSAT-8
(Studi Kasus: DAS Serayu Hulu)

## (EVALUATION OF CRITICAL LAND REHABILITATION BASED ON LANDSAT-8 NDVI TREND (Case Study: Upstream of Serayu Watershed)
Tatik Kartika 1,a , Dede Dirgahayu 1,a , Inggit Lolita Sari 2,a , I Made Parsa 1,a , Ita Carolita 1,a
1 Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh, LAPAN
2 Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh, LAPAN
a Kontributor utama
E-mail: tatikkartika@yahoo.com
Diterima: 4 Desember 2018; Direvisi: 19 November 2019; Disetujui: 19 November 2019

## ABSTRACT
The  use  of  remote  sensing  in  vegetation  monitoring  has  been  widely  applied,  including  vegetation density monitoring. However, the use to evaluate rehabilitation program on critical land is still limited. Evaluation  of  forest  cover  and land  rehabilitation activities  become  important  due  to  the  increase  of critical land. The current method to evaluate the land condition is conducted by ground check at the rehabilitation  site  held  at  the  end  of  the  year  after  the  initial  implementation  of  the  rehabilitation program  until  the  third  year.  This  method  requires  a  lot  of  time,  labour,  and  money.  Based  on  the standard regulation to evaluate the rehabilitation program, the program is successful if 90% the new vegetation  planted  can  grows  until  the  third  year.  Therefore,  this  research  uses  an  effective  and efficient  method  for  evaluating  land  rehabilitation  programs  using  remote  sensing  data  by understanding vegetation conditions and their densities using multi-temporal analysis for large areas. A multi-temporal Landsat-8 images from 2015-2018 will be used to analyze the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) trend in the time-based sequence method using spatial analysis. The results show that the non-forest area in Serayu Hulu Watershed consist of non-critical land, moderate critical land, critical land, and severe ciritical land. According to the ground check and NDVI trend analysis, the  rehabilitation  in  non-critical  land  of  the  non-forest  area  was  generally  unsuccessful  due  to  the area  rehabilitation  plant  were  harvested  before  the  rehabilitation  evaluation  time  ended.  On  the otherhand, on critical land; moderate critical land; and severe critical land of the non-forest area, the success  of  rehabilitation  program  was  indicated  by  the  achievement  of  the  NDVI  threshold  value  at 0.4660; 0.4947. 0.4916, respectively.
Keywords: remote sensing, rehabilitation, critical land, Landsat-8

## ABSTRAK
Pemanfaatan  penginderaan  jauh  dalam  memantau  vegetasi  sudah  banyak  dilakukan,  termasuk monitoring  kerapatan  vegetasi.  Tetapi,  pemanfaatannya  untuk  mengevaluasi  rehabilitasi  di  lahan kritis  masih  sangat  terbatas.  Kegiatan  rehabilitasi  hutan  dan  lahan  menjadi  penting  dengan meningkatnya lahan kritis. Metode evaluasi saat ini dilakukan dengan mendatangi lokasi rehabilitasi secara  langsung  untuk  memantau  pertumbuhan  tanaman  pada  setiap  akhir  tahun  setelah  awal tanam,  sampai  akhir  tahun  ketiga.  Metode  ini  memakan  waktu,  tenaga,  dan  biaya  yang  mahal. Berdasarkan peraturan dan standar rehabilitasi untuk mengevaluasi program, keberhasilan program tercapai apabila 90% vegetasi yang ditanam bisa tumbuh sampai akhir tahun ketiga. Pada penelitian ini,  evaluasi  kegiatan  rehabilitasi  lahan  dapat  dilakukan  secara  efektif  dan  efisien  dengan memanfaatkan  data  penginderaan  jauh  dengan  memahami  kondisi  vegetasi  atau  kerapatannya menggunakan analisis multi-temporal dengan cakupan luas. Data penginderaan jauh yang digunakan adalah  Landsat-8  tahun  2015-2018  dengan  menganalisis Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI)  dari  waktu  ke  waktu  berbasis  analisis  spasial.  Hasilnya  adalah  bahwa  kawasan  Area Penggunaan Lain (APL) di DAS Serayu Hulu terdapat lokasi rehabilitasi di lahan tidak kritis (TK), agak kritis  (AK),  kritis  (K),  dan  sangat  kritis  (SK).  Berdasarkan  hasil  survei  lapangan  dan  analisis  trend NDVI, rehabilitasi pada APL di lahan TK (APL_TK) umumnya tidak berhasil karena sudah dilakukan penebangan sebelum waktu penilaian rehabilitasi berakhir. Sementara itu, pada APL_K; APL_AK; dan APL_SK keberhasilan program rehabilitasi tercapai dengan ditunjukkan oleh batas bawah nilai NDVI berturut-turut melampaui nilai 0,4660; 0,4947; dan 0,4916.
Kata kunci : penginderaan jauh, rehabilitasi, lahan kritis, Landsat-8

## 1 PENDAHULUAN
Area  lahan  kritis  di  Indonesia semakin bertambah, untuk itu pemerintah mencanangkan suatu kegiatan yang disebut rehabilitasi hutan dan  lahan.  Rehabilitasi  di  kawasan hutan  dilaksanakan  di  semua  kawasan kecuali cagar alam dan zona inti taman nasional, dan di luar kawasan dilaksanakan  di  semua  lahan  kritis. Bentuk  rehabilitasi  adalah  melalui penghijauan, pemeliharaan dan pengayaan  tanaman,  penerapan  teknik konservasi  secara  vegetatif  dan  sipil teknis.    Tujuan  rehabilitasi  adalah untuk  memulihkan,  mempertahankan, dan  meningkatkan  fungsi  hutan  dan juga  lahan  supaya  dapat  berfungsi kembali  sebagai  media  produksi  dan media  tata  air  (Indrihastuti,  2016;  PP Republik  Indonesia,  2008).  Luas  lahan hutan  yang  terdegradasi  di  Indonesia sudah mencapai kondisi mengkhawatirkan,  yaitu  meliputi  48,5 juta  Ha  yang  terdiri  dari  26,6  juta  Ha lahan  di  dalam  hutan,  21,9  juta  Ha lahan  di  luar  hutan,  dan  11,40  juta  Ha lahan  sebagai  konsesi  pertambangan (Pudjiharta  et  al.,  2007).  Sementara pada  tahun  2018,  luas  lahan  kritis  di Indonesia  mencapai  14.006.450  Ha (Kepmen  LHK,  2018).  Salah  satu  lokasi penyusutan  kawasan  hutan  adalah Kabupaten Banjarnegara dengan
penyusutan  secara  nyata  pada  periode 1993-2003.  Luas  hutan  di  Kabupaten Banjarnegara  menyusut  dari  16.609  Ha menjadi
11.586 Ha pada 2003
(Ramadhan et al., 2016).
Rehabilitasi  yang  dilaksanakan dalam  bentuk  vegetatif  dapat  terkait dengan  makin  meningkatnya  kerapatan kehijauan di  suatu  lokasi  sehingga  bisa dipantau  melalui  data  penginderaan jauh.  Sementara  untuk  pelaksanaan teknik  yaitu  konservasi  dan  sipil  teknis pada  lahan  yang  tidak  produktif biasanya dilaksanakan dengan membangun terasering atau bendungan kecil  yang  tidak dapat dipantau  melalui data  penginderaan  jauh.  Menurut peraturan tersebut, rehabilitasi dilaksanakan  di  dalam  Daerah  Aliran Sungai  (DAS)  prioritas  dan  pada  semua kelas  lahan  kritis.  Rehabilitasi  secara besar-besaran dimulai pada tahun 2010 dan terus dilakukan sampai saat ini.
Definisi  rehabilitasi  hutan  dan lahan adalah upaya untuk memulihkan, mempertahankan,  dan  meningkatkan fungsi  hutan  dan  lahan  sehingga  daya dukung,  produktivitas  dan  peranannya dalam  mendukung  sistem  penyangga kehidupan tetap terjaga (Dirjen Pengendalian DASHL, 2018). Tujuannya terutama  untuk  meningkatkan  kualitas DAS  dan  mengurangi  degradasi  hutan dan  lahan  serta  memulihkan  lahan- lahan  rusak  atau  kritis  agar  kembali
dapat berfungsi. Rehabilitasi merupakan suatu program yang memerlukan jangka waktu lama, melibatkan berbagai pihak, dan  menggunakan  sumberdaya  yang tidak  sedikit,  sehingga  memerlukan suatu  evaluasi  (Jatmiko  et  al.,  2014). Pemerintah  kemudian  mengatur  tata cara  evaluasi  dengan  mengeluarkan Peraturan  Menteri  Kehutanan  Republik Indonesia  (2016),  dimana  evaluasi terhadap  Rehabilitasi  Hutan  dan  Lahan (RHL)  didasarkan  pada  peninjauan kondisi  tanaman  sampai  akhir  tahun ke-3 dengan melihat persentase tumbuh tanaman  yaitu  sekurang-kurangnya 90%.  Bell  (2015)  menyebutkan  bahwa pemanfaatan citra satelit melalui klasifikasi vegetasi, indeks vegetasi, dan deteksi  perubahan  biasa  dilakukan, tetapi
pemanfatannya untuk
mengevaluasi keberhasilan  program rehabilitasi masih sangat terbatas.
Dalam penelitian ini akan diusulkan metode analisis rehabilitasi di kawasan  Areal  Penggunaan  Lain  (APL) dengan berbagai tingkat keritisan lahan, mengingat  kawasan  ini  didominasi  oleh milik masyarakat yang memiliki kepentingan  secara  ekonomi  terhadap area  rehabilitasi  yang  berada  di  lahan miliknya.  Sementara  kawasan  lainnya seperti  Hutan  Konversi  (HK),  Hutan Produksi Terbatas (HPT), Hutan Lindung (HL),  dan  Hutan  Produksi  (HP),  kondisi rehabilitasi lebih terjaga. Analisis rehabilitasi  terkait  dengan  penanaman vegetasi  akan  dilihat  pertumbuhan tanaman  terutama  kerapatannya,  dapat dianalisis  melalui  indeks  vegetasi  yang dihitung menggunakan data penginderaan  jauh  yang  bersifat  multi temporal.    Dengan  demikian,  penelitian perlu dilakukan karena dengan memanfaatkan  data  penginderaan  jauh maka  pemantauan  area  rehabilitasi menjadi  lebih  mudah  dan  tidak terkendala  oleh  lokasi,  waktu,  dan biaya.
Indeks  vegetasi  adalah  suatu  nilai mengenai  informasi  kehijauan  yang dihitung berdasarkan persamaan matematis  dan  transformasi  dari band- band spektral  yang  menonjolkan  sifat spektral tanaman hijau sehingga tampak  berbeda  dari  fitur  gambar lainnya. Gandhi
et al., (2015)
menyebutkan  bahwa  indeks  vegetasi memberikan gambaran mengenai
persentase cover , Leaf  Area  Index (LAI), biomass , dan lain-lain.
Gambar  1-1:  Indeks  vegetasi  yang  mem- bedakan antara vegetasi, tanah  dan  air  (Sumber: (http://web.pdx.edu/~nauna /resources/8-2012_lecture1- vegetationindicies.pdf).
Gambar  1-1  menampilkan  grafik yang  membedakan  vegetasi,  tanah,  dan air.  Grafik  tersebut  menunjukkan bahwa  vegetasi  mempunyai  nilai  NDVI yang  tinggi.  NDVI  memiliki  sensitivitas yang  tinggi  terhadap  kerapatan  tajuk dan sudah lama sekali digunakan dalam penginderaan  jauh  untuk  memantau perubahan  yang  dikaitkan  dengan kehijauan  tanaman  (Bilgili  et  al.,  2014; http://web.pdx.edu/~nauna/resources/ 8-2012_lecture1-vegetationindicies.pdf). Indeks  vegetasi  banyak  digunakan untuk  menganalisa  kesehatan  dan kerapatan  vegetasi,  sementara trend NDVI  dikaitkan  dengan  degradasi  atau perbaikan  lahan  yang  berkelanjutan (Bellone  et  al.,  2009).  Dalam  penelitian ini  dibahas trend perubahan  NDVI terkait  dengan  rehabilitasi  lahan  dan hutan di  kawasan  APL  dengan  berbagai tingkat kekritisan lahan dengan menentukan threshold keberhasilan rehabilitasi  dilihat  dari  waktu  tanam untuk mencapai NDVI maksimum.
Spektral  vegetasi  bisa  berbeda karena  perbedaan  reflektansi  pada masing-masing panjang gelombang, perbedaan  kurva  yang  dihasilkan  oleh vegetasi,  perubahan  kurva  spektral karena  jumlah  vegetasi,  dan  lain-lain. Reflektansi  tanah  yang  bernilai  tinggi pada spektrum NIR menunjukkan tanah kering. Nilai NDVI dihitung berdasarkan formula  sebagai  berikut  (Ozyavuz  et  al., 2015):
NDVI menggunakan band NIR dan Red dalam perhitungannya, dimana NIR adalah nilai band inframerah dekat dan Red adalah nilai band
merah.
Interpretasi biofisik dari NDVI merupakan  nilai  pikel  yang  diserap radiasi  aktif  secara  sintetik  (Ganie  & Nusrath,  2016).  NDVI  menyatakan  nilai kontras  antara  reflektansi  merah  dan NIR  vegetasi,  karena  klorofil  adalah penyerap kuat cahaya merah, sementara struktur  internal  daun  tercermin  dalam NIR.  Semakin  besar  perbedaan  antara reflektansi  di  bagian  merah  dan  NIR, maka  semakin  banyak  klorofil  yang ditemukan di dalam kanopi vegetasi dan nilainya  semakin  mendekati  +1.  NDVI dengan nilai-nilai di bawah 0,2 menunjukkan  permukaan  non-vegetasi, sedangkan kanopi vegetasi hijau memiliki  NDVI  lebih  besar  dari  0,3 (Gandhi  et  al.,  2015;  Miles  &  Esau, 2016).
Metode  NDVI  bisa  digunakan untuk  mendeteksi  perubahan  penutup lahan  seperti  vegetasi,  badan  air,  lahan terbuka,  belukar,  daerah  perbukitan, area  pertanian,  hutan  lebat,  hutan jarang.  Metode  NDVI  memberikan  hasil yang baik untuk vegetasi yang bervariasi dalam kerapatan dan juga vegetasi yang tersebar  dari  citra  penginderaan  jauh multispektral  (Gandhi et  al.,  2015).  Bell (2015)    memantau  area  sejak  masih berupa  tempat tailing ,  tanah  dan kemudian bervegetasi. Data yang digunakan  adalah  data  menggunakan algoritma NDVI dan Transformed Vegetation
Index (TVI). Hasilnya menunjukkan  bahwa  TVI  lebih  efektif digunakan  apabila  ada  unsur  air  di dalam  citra.  Tetapi  penelitian  ini difokuskan  di  lahan  kritis,  dimana unsur  air  tidak  ada,  sehingga  masih bisa menggunakan NDVI.
Berdasarkan kondisi tersebut, maka  NDVI  dapat  digunakan  untuk melihat trend dalam  mengevaluasi rehabilitasi. Dengan bertambahnya tanaman  di  areal  rehabilitasi,  maka terjadi  pertumbuhan  vegetasi  yang berakibat meningkatnya kerapatan yang berpengaruh  pada  meningkatnya  NDVI. Demikian  juga  dengan  berkurangnya vegetasi,  misalnya  dengan  banyaknya
penebangan pohon akan mempengaruhi kerapatan  vegetasi  yang  berarti  NDVI akan menurun.
Ketersediaan  data  Landsat  sangat berlimpah, berkesinambungan dan mudah  diperoleh,  sehingga  sangat  baik digunakan untuk memperoleh informasi indeks  vegetasi  secara  multi  temporal. Data Landsat mempunyai cakupan yang luas, real  time, relatif  murah  dan  bisa memantau  area  yang  luas  dan  sulit dijangkau.  Dengan  ketersediaan  data tersebut  dapat  dilakukan  monitoring tahunan  sehingga  apabila  terdapat ketidaksesuaian  maka  bisa  diambil suatu  kebijakan.  Hal  ini  juga  dapat dijadikan  salah  satu  faktor  untuk mengukur  kinerja  DAS  berupa  hasil interpretasi  citra  dan  hasil  lapangan (Jariyah & Pramono, 2013).
Dari  uraian  di  atas  maka  tujuan penelitian  ini  adalah  memanfaatkan data  inderaja  untuk  memantau  kondisi rehabilitasi  DAS  dengan  melihat  trend NDVI  dari  umur  tanaman,  status kawasan dan tingkat kerkitisan lahan.

## 2 METODOLOGI

## 2.1   Lokasi dan Data
Lokasi  penelitian  adalah  DAS Serayu  Hulu  yang  merupakan  bagian dari  DAS  Serayu  di  Provinsi  Jawa Tengah  (Gambar  2-1),  yang  terdiri  dari Sub  DAS  Klawing,  Merawu  dan  Putih. DAS  Serayu  Hulu  dipilih  karena berdasarkan  Peta  Lahan  Kritis  2017, kawasan ini memiliki keragaman kekritisan lahan. DAS ini juga merupakan  salah  satu  DAS  prioritas karena kondisinya yang semakin memburuk,  juga  sebagai  penghasil sedimen  tertinggi  (Christanto  et  al., 2018).
Gambar  2-1 : Lokasi  penelitian  di  DAS  Serayu Hulu  (warna  merah  muda) Provinsi Jawa Tengah.
Prov Jawa Tengah DAS Serayu Hulu
Data  yang  digunakan  di  dalam penelitian  ini  adalah  data  Landsat-8 multi temporal Path/Row 120/65 bebas awan tahun 2015 sampai dengan 2018, sudah dikoreksi geometrik dan radiometrik;  Peta  Lahan  Kritis,  Peta Kawasan  Hutan,  dan  Batas  DAS  dari Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan Kehutanan  (KLHK);  informasi  lokasi rehabilitasi  dari Balai  Pengelolaan Daerah  Aliran  Sungai  dan  Hutan Lindung ( BPDASHL) Serayu Opak Progo; peta administrasi, dan data hasil survey lapangan.
Gambar  2-2  menunjukkan  Peta Lahan Kritis, Gambar 2-3 menunjukkan Peta  Kawasan  DAS  Serayu  Hulu, sementara  Gambar  2-4  menunjukkan sebaran lokasi rehabilitasi yang dilaksanakan  pada  tahun  2014  di  DAS Serayu Hulu.
Gambar 2-2: Peta Lahan Kritis DAS Seryu Hulu (Sumber KLHK)
Gambar  2-3:  Peta  Kawasan  DAS  Serayu  Hulu (Sumber: KLHK)
Gambar 2-4: Sebaran lokasi rehabilitasi  tahun 2014  di  DAS  Serayu  Hulu
(Sumber:  BPDAS  Serayu  Opak Progo)

## 2.2   Metode Penelitian
Metode  yang  digunakan  adalah analisis  NDVI  dan  analisis  spasial sebagai berikut:
- Data  Landsat  bebas  awan  yang  telah dikoreksi  geometrik  dan  radiometrik, masing-masing  diolah  menjadi  NDVI sehingga  diperoleh  citra  indeks vegetasinya.  Data  diambil  selama  4 tahun  pengamatan  (2015-2018)  yang diakuisisi  pada  tanggal  22  Februari 2015,  14  Juni  2015,  18  September 2015,  16  April  2017,  18  Mei  2017,  5 Mei  2018,  6  Juni  2018,  dan  25 Agustus 2018.
- Cropping sesuai area penelitian
- Sampel  rehabilitasi  dipilih  dari  data rehabilitasi  BPDAS  HL  Serayu  Opak Progo.
- Overlay lokasi  rehabilitasi  dengan Peta Kawasan Hutan dan Peta Lahan Kritis  dilakukan  untuk  mengetahui lokasi  rehabilitasi  yang  dihubungkan dengan  kawasan  dan  kekritisan lahan.
- Analisis  NDVI  berdasarkan  tahun tanam,  kawasan  dan  kekritisan lahan,  dengan  melihat trend ,  rata- rata  keseluruhan  dan  nilai  NDVI maksimum.
- Menentukan threshold nilai  NDVI untuk menentukan keberhasilan rehabilitasi  berdasarkan trend nilai NDVI selama 4 tahun sejak penanaman.

## 3    HASIL PEMBAHASAN
Data  yang  digunakan  adalah  data
Landsat-8 yang telah dikoreksi
geometrik dan radiometrik dan dikonversi  menjadi  citra  NDVI.  Gambar 3-1(a)  dan  3-1  (b)  masing-masing menunjukkan  contoh  data  Landsat-8 komposit RGB-654 dan citra NDVI-nya.
Dari  peta  lahan  kritis  pada Gambar  2-2,  diketahui  bahwa  proporsi kekritisan  lahan  di  DAS  Serayu didominasi  oleh  lahan  agak  kritis  dan sangat  kritis  (Tabel  3-1).  Peta  Kawasan pada  Gambar  2-3  didominasi  oleh  APL, kemudian HPT dan HL (Tabel 3-2). Dari data  tersebut  maka  akan  dibahas kondisi  rehabilitasi  di  APL  dengan
tingkat kekritisan tidak kritis (TK), agak kritis  (AK),  kritis  (K),  dan  sangat  kritis (SK)  dengan  tahun  tanam  2014,  dan survey  lapangan  dilaksanakan  tahun 2018.
(a) (b) Gambar  3-1:  Citra  (a)  Landsat-8  komposit
RGB-654 tanggal 22 Mei 2015;
(b) NDVI lokasi penelitian
Tabel 3-1 : PERSENTASE KEKRITISAN LAHAN
DI DAS SERAYU HULU
Tingkat kekritisan  Luas (Ha) Persentase TK 2.408,7 3,2% PK 12.043,7 16,2% AK 35.492,0 47,7% K 6.478,8 8,7% SK 17.915,7 24,1% Tabel 3-2: PERSENTASE KAWASAN DI DAS

## SERAYU HULU
Kawasan Luas (Ha)  Persentase APL 61.638,2 83,0% HPT 10.237,0 14,0% HL 2.251,1 2,7% HP 180,6 0,2% HK 32,0 0% Berdasarkan analisis tahun tanam,  diketahui  bahwa  pada  semua sampel  dilakukan  penanaman  pada tahun
2014,
sehingga monitor pertumbuhan  vegetasi  akan  dilakukan mulai  2015  sampai  dengan  2018.
Sampel  data  meliputi  kawasan  APL dengan tingkat kekritisan lahan sebagai berikut:  TK,  AK,  K,  dan  SK.  NDVI dihitung  pada  tahun  2015  atau  setelah satu  tahun  penanaman  hingga  tahun 2018.  Analisis  disajikan  dalam  bentuk grafik  NDVI  rata-rata  untuk  APL  di lahan Tidak Kritis dilambangkan dengan APL_TK dan seterusnya sehingga diketahui  terdapat  APL_AK,  APL_K,  dan APL_SK  yang  grafiknya  ditunjukkan berturut-turut oleh Gambar 3-2,
Gambar  3-3,  Gambar  3-4,  dan  Gambar 3-5.
Gambar 3-2: NDVI rata-rata APL-TK
Gambar 3-3: NDVI rata-rata APL-AK
Gambar 3-4: NDVI rata-rata APL-K
Gambar 3-5: NDVI rata-rata APL_SK
Berdasarkan hasil analisis, diperoleh  NDVI  rata-rata  pada  setiap kategori  kekritisan  APL,  nilai  NDVI maksimum, dan umur tanaman mencapai  NDVI  maksimum  seperti ditunjukkan oleh Tabel 3-3.
Tabel 3-3: NDVI RATA-RATA, NDVI MAKS, DAN UMUR TANAMAN MENCAPAI NDVI MAKSIMUM DI SETIAP
KATEGORI APL Kategori APL NDVI rata- rata NDVI maks Umur tanaman mencapai NDVI maks (Bulan) APL_TK 0,247  0,328 21,8 APL_AK 0,387  0,501 24,5 APL_K 0,392  0,522 26,0 APL_SK 0,373  0,501 25,8
Berdasarkan  Tabel  3-3  diperoleh informasi  bahwa  pertumbuhan  pada area  APL_TK  jauh  lebih  cepat  dalam mencapai  NDVI  maksimum  diikuti  oleh APL_AK,  APL_SK,  dan  APL_K.  Hal tersebut  sesuai  dengan  hasil  survei lapangan  yang  menunjukkan  bahwa pada area APL_TK pertumbuhan tanaman cukup bagus karena berada di area yang tidak kritis dan lokasi berada di  sekitar  permukiman  sehingga  lebih mudah  dijangkau  dan  dirawat.  Tetapi akibatnya,  tanaman  di  area  APL-TK tersebut  banyak  ditebang  sebelum mencapai umur 3 tahun.  Hal ini terlihat dari  rendahnya  nilai  NDVI  maksimum dan  rata-ratanya.  Secara  keseluruhan, di setiap lokasi rehabilitasi kecuali pada APL_TK, nilai NDVI mencapai maksimum  setelah  3  tahun  pasca penanaman, tetapi setelah itu mengalami  penurunan.  Berdasarkan informasi  dari  dinas  yang  berwenang dan  juga  masyarakat  setempat  saat survey  dilakukan,  setelah  tiga  tahun lahan  rehabilitasi  diserahkan  kepada
pemilik  lahan  dan  masyarakat  mulai menebang  vegetasi  di  area  rehabilitasi yang umumnya sengon untuk memenuhi kebutuhan ekonominya.
Penebangan  biasanya  berupa  tebang pilih  berdasarkan  diameter  pohon. Penebangan  ini  mengakibatkan  nilai NDVI semakin menurun.
Sesuai  dengan  peraturan  yang berlaku bahwa penyerahan area
rehabilitasi  kepada  pemilik  atau  yang diberikan tanggung jawab adalah setelah  tahun  ketiga,  maka  karena identifikasi  dimulai  pada  tahun  kedua, sehingga standar keberhasilan rehabilitasi  adalah  nilai  NDVI  setelah bulan  ke-24.  Sesuai  dengan  peraturan dan  standar  rehabilitasi,  maka  nilai- nilai  NDVI  pada  bulan  ke-24  dapat dijadikan threshold untuk batas minimal keberhasilan  evaluasi  kecuali  untuk APL_TK  yang  kerapatan  vegetasinya sudah  menurun  setelah  bulan  ke-21,8. Untuk  lokasi  APL_AK;  APL_K;  dan APL_SK  disimpulkan  bahwa  batas bawah  keberhasilan  rehabilitasi  jika NDVI  berturut-turut  melampaui  nilai 0,4660;  0,4947;  dan  0,4916.  Dapat disimpulkan  pula  bahwa  untuk  lahan agak  kritis,  kritis  dan  sangat  kritis diperlukan  upaya  penghijauan  yang lebih  intensif  untuk  mencapai  nilai NDVI  yang  lebih  tinggi  dengan  waktu yang  lebih  lama  dalam  mencapai  NDVI maksimum.

## 4 KESIMPULAN
Rehabilitasi  hutan  dan  lahan dilakukan  dengan  cara  memperkaya tanaman  di  area  rehabilitasi  sesuai ketentuan yang berlaku. Evaluasi keberhasilan rehabilitasi dengan memanfaatkan  data  penginderaan  jauh Landsat-8  dapat  dianalisis  melalui kerapatan tanamannya dengan menganalisa trend nilai  NDVI.  Evaluasi rehabilitasi  di  DAS  Serayu  Hulu  di kawasan  APL  dengan  berbagai  tingkat kekritisan  lahan  menunjukkan  sifat yang  berbeda  dalam  mencapai  nilai NDVI maksimum. Keberhasilan rehabilitasi  dilihat  dari trend NDVI selama  3  tahun  sejak  penanaman  dan dikatakan  berhasil  apabila  sampai tahun ketiga, trend nilai NDVI cenderung  naik  dan  berturut-turut untuk  APL_AK;  APL_K;  dan  APL_SK mencapai threshold dengan  nilai  NDVI
rata-rata  0,4660;  0,4947;  dan  0,4916. Sementara  untuk  APL_TK,  rata-rata nilai  NDVI  sudah  menurun  sebelum bulan  ke-24,  sehingga  bisa  dianggap rehabilitasi  di  APL-TK  rata-rata  tidak berhasil karena sudah banyak penebangan  sebelum  waktu  penilaian rehabilitasi berakhir.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Tim  penulis  mengucapkan  terima kasih  kepada  Kemenristekdikti  karena sudah  memberikan  fasilitas  berupa dana  Insinas  untuk  penelitian  ini. Kepada  Pimpinan  dan  kolega  di Kedeputian  Penginderaan  Jauh,  serta rekan-rekan  di  BPDASHL  Serayu  Opak Progo  atas  kerjasama  dan  bantuannya. Terima  kasih  juga  kepada  Prof.  Dr.  I Nengah  Surati  Jaya,  Dr.  Dodi  Sudiana, serta  Dr.  Suwarno  atas  koreksi  dan masukannya terhadap makalah ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Bell,  M.  (2015). Monitoring  rehabilitation success using remotely sensed vegetation  indices  at  Navachab  gold mine, Nambia . https://doi.org/10.1017/CBO978110
7415324.004
Bellone,  T.,  Boccardo,  P.,  &  Perez,  F. (2009).  Investigation  of  vegetation dynamics using long-term normalized difference  vegetation  index  time- series. American Journal of Environmental  Sciences , 5 (4),  460 – 466. https://doi.org/10.3844/ajessp.2009 .460.466
Bilgili,  B.  C.,  Satir,  O.,  Muftuoglu,  V.,  & Ozyavuz,  M.  (2014).  A  simplified method  for  the  determination  and monitoring  of  green  areas  in  urban parks  using  multispectral  vegetation indices. Journal  of  Environmental Protection  and  Ecology , 15 (3),  1059 – 1065.
Christanto, N., Setiawan, M. A., Nurkholis, A.,  Istiqomah,  S.,  Sartohadi,  J.,  & Hadi,  M.  P.  (2018).  Analisis  Laju Sedimen  DAS  Serayu  Hulu  dengan Menggunakan  Model  SWAT. Majalah
Geografi Indonesia , 32 (1), 50.
https://doi.org/10.22146/mgi.32280 Dirjen  Pengendalian  DASHL.  (2018). Peraturan Direktur Jenderal Pengendalian  Daerah  Aliran  Sungai dan Hutan Lindung Nomor
P.3/PDASHL/SET/KUM.1/7/2018
Tentang  Petunjuk  Teknis  Penyusunan Data Spasial Lahan Kritis , 1 – 20. Gandhi,  G.  M.,  Parthiban,  S.,  Thummalu, N.,  &  Christy,  A.  (2015).  Ndvi: Vegetation  Change  Detection  Using Remote  Sensing  and  Gis  -  A  Case Study  of  Vellore  District.  In Procedia Computer  Science (Vol.  57,  pp.  1199 – 1210). https://doi.org/10.1016/j.procs.201 5.07.415
Ganie,  M.,  &  Nusrath,  D.  A.  (2016). Determining  the  Vegetation  Indices (NDVI) from Landsat 8 Satellite Data. International  Journal  of  Advanced Research , 4 (8), 1459 – 1463. https://doi.org/10.21474/IJAR01/13
48 Indrihastuti,  D.  (2016). Analisis  lahan kritis  dan  arahan  rehabilitasi  lahan dalam
pengembangan wilayah kabupaten  kendal  jawa  tengah .
Repository Institut Pertanian Bogor . Jariyah,  A.  N.,  &  Pramono,  I.  B.  (2013). Kerentanan  Sosial  Ekonomi  dan Biofisik  di  DAS  Serayu:  Collaborative Management. Jurnal  Penelitian  Sosial Dan  Ekonomi  Kehutanan , 10 (3),  141 – 156. https://doi.org/10.20886/jsek.2013.
10.3.141-156
Jatmiko, A., Sadono, R., & Faida, L. R. W. Evaluasi  Kegiatan  Rehabilitasi  Hutan dan  Lahan  Menggunakan  Analisa Multikriteria  (Studi  Kasus  Di  Desa Butuh  Kidul  Kecamatan  Kalikajar, Kabupaten Wonosobo, Jawa Tengah), 6 Jurnal  Ilmu  Kehutanan 30 – 44 (2014).
https://doi.org/10.22146/jik.3307
Kepmen  LHK.  (2018). Keputusan  Menteri LHK Nomor: SK.306/MENLHK/PDASHL/DAS.0/7/ 2018  tentang  Penetapan  lahan  kritis nasional . Miles,  V.  V.,  &  Esau,  I.  (2016).  Spatial heterogeneity of greening and browning between and within bioclimatic  zones  in  northern  West Siberia. Environmental Research Letters , 11 (11), 1 – 12.
https://doi.org/10.1088/1748- 9326/11/11/115002
Ozyavuz, M., Bilgili, C., & Salici, A. (2015). Determination  of  vegetation  changes with  NDVI  method. Journal  of Environmental Protection and Ecology , 16 (1) , 263 – 273. PP  Republik  Indonesia.  (2008). Peraturan Pemerintah  Republik  Indonesia  Nomor
76  Tahun  2008  Tentang  Rehabilitasi dan Reklamasi Hutan (p. 44).
Pudjiharta,  A.,  Santoso,  E.,  &  Turjaman,
M. (2007).
Reklamasi Lahan Terdegradasi Dengan Revegetasi Pada Bekas Tambang  Bahan  Baku  Semen. Jurnal Penelitian Hutan Dan Konservasi  Alam , 4 (3),  223 – 238. https://doi.org/10.20886/jphka.200 7.4.3.223-238 Ramadhan, R., Widiatmaka, W., & Sudadi, U.  (2016).  Land  Use  Change  and Spatial Utilization in Landslide
Vulnerable  Regions  of  Banjarnegara Regency,  Central  Java. Journal  of Natural  Resources  and  Environmental Management , 6 (2), 159 – 167. https://doi.org/10.19081/jpsl.2016. 6.2.159