## Media Agribisnis
Volume-7 | Issue-1| May-2023 |

## Research Article
Pemetaan Tingkat Bahaya Erosi dengan Pemanfaatan Teknologi Drone di DTA Cipaheut Sub DAS Cikapundung Hulu
Elita Cahyani 1* , Abraham Suriadikusumah 1 , Apong Sandrawati 1 . 1 Fakultas Pertanian, Universitas Padjadjaran, Indonesia
*Korespondensi: elitacahyani03@gmail.com

## ABSTRACT
ARTICLE HISTORY
Erosion  mapping  and  erosion  measurements  are  carried  out  to  determine  the  distribution  of erosion hazard levels in certain areas. Technology in the field of mapping is constantly evolving to provide convenience for human work, one of the innovations is drone technology or Unmanned
Aerial Vehicle (UAV). The objective of this research is to determine erosion prediction and erosion hazard levels spatially based on Universal Soil Loss Equation (USLE) method using drone. The research  was  conducted  in  Cipaheut  Catchment  Area,  Upper  Cikapundung  Sub-watershed, Cimenyan, Cimenyan, Bandung Regency, West Java. Aspects of drone technology are used in the process of collecting base map data for the preparation of erosion hazard level maps on a detailed  scale  based  on  USLE  method.  Aerial  photographs  from  drone  can  identify  erosion- causing land characteristics: slope, crop management, and tillage. The results of the study show that the role of drone is very helpful in mapping general conditions and land use spatially. Drones are able to provide actual data sources to identify the physical factors needed in the USLE method of erosion calculations such as LS, C and P factors. Erosion prediction and erosion hazard levels can be calculated using data acquired from drones. There are 8 SPLs with a total land area of 211.22 Ha. SPL 5 with the use of dry land and steep slope have the highest erosion prediction values of 984.56 tons/ha/year and an erosion hazard index of 102.56 tons/ha/year with a very high level of erosion hazard.
Keywords: drone, slope class, land use, erosion hazard level, USLE
Received: 20.03.2023 Accepted: 03.05.2023 Published: 29.05.2023

## ARTICLE LICENCE
Copyright © 2023 The Author(s): This is an open- access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0)

## ABSTRAK
Pemetaan erosi dan hasil pengukuran erosi memiliki tujuan mengetahui sebaran tingkat bahaya erosi  pada  suatu  wilayah.  Teknologi  dalam  bidang  pemetaan  senantiasa  berkembang  untuk memberikan kemudahan bagi pekerjaan manusia, salah satu inovasinya ialah teknologi drone atau Unmanned Aerial Vehicle (UAV). Penelitian ini bertujuan untuk menentukan prediksi erosi dan tingkat bahaya erosi secara spasial dengan metode Universal Soil Loss Equation (USLE) dibantu dengan pemanfaatan teknologi drone . Penelitian dilakukan di DTA Cipaheut Sub DAS Cikapundung Hulu, Desa Cimenyan, Kecamatan Cimenyan, Kabupaten Bandung, Provinsi Jawa Barat.  Aspek  teknologi drone digunakan  pada  tahap  pengumpulan  data  peta  dasar  untuk pembuatan peta tingkat bahaya erosi dalam skala detil berdasarkan metode USLE. Foto udara yang dihasilkan dari pemotretan drone dapat mengidentifikasi karakteristik lahan penyebab erosi, seperti:  kemiringan  lereng,  pengelolaan  tanaman,  dan  pengolahan  tanah.  Berdasarkan  hasil penelitian, drone sangat  berperan  dalam  memetakan  keadaan  umum  dan  penggunaan  lahan secara spasial. Selain itu drone mampu menyediakan sumber data aktual untuk mengidentifikasi faktor-faktor fisik yang dihitung dalam penetapan erosi metode USLE seperti LS, C dan P. Prediksi erosi dan tingkat bahaya erosi dapat dihitung dengan data hasil akuisisi dari drone . Terdapat 8 SPL  dengan  total  lahan  seluas  211,22  Ha.  SPL  6  dengan  penggunaan  lahan  tegalan  dan kemiringan lereng yang curam memiliki nilai prediksi erosi tertinggi sebesar 984,56 ton/ha/tahun, serta indeks bahaya erosi sebesar 102,56 ton/ha/tahun dengan tingkat bahaya erosi sangat tinggi.
Kata Kunci: drone , kemiringan lereng, penggunaan lahan, tingkat bahaya erosi, USLE

## 1. Latar Belakang
Erosi merupakan peristiwa terangkutnya partikel-partikel tanah dari suatu tempat yang selanjutnya mengendap di tempat lain oleh media alami (Arsyad, 2010). Erosi pada suatu
Daerah Aliran Sungai (DAS) umumnya terjadi akibat penggunaan dan pengelolaan lahan yang tidak mengikuti kaidah konservasi tanah dan air, yang dapat mengakibatkan hilangnya lapisan top soil yang subur (Lanyala, Hasanah, & Ramlan, 2016). Dampak langsung erosi di tempat kejadian lebih lanjut ialah degradasi tanah yang dapat menurunkan produktivitas lahan dan mengakibatkan terjadinya lahan kritis (Sutrisna, Sitorus, & Subagyono, 2010).
Degradasi  lahan  terjadi  karena  kurangnya  pengetahuan  dan  penerapan  teknik konservasi  tanah  yang  menyebabkan  peningkatan  laju erosi  (Sutrisna et  al. ,  2010).  Oleh karena itu, penilaian erosi perlu ditentukan untuk pencegahan degradasi lahan. Perubahan penggunaan  lahan  yang  tidak  mengikuti  kaidah  konservasi  juga  akan  menyebabkan kemampuan tanah menurun dalam menyerap dan menyimpan air. Hal tersebut tidak hanya mengakibatkan tanaman mudah mengalami kekeringan pada musim kemarau, namun juga akan menyebabkan aliran permukaan ( run off ) meningkat pada musim hujan (Lanyala et al ., 2016).
Teknologi  dalam  bidang  pemetaan  senantiasa  berkembang  untuk  memberikan kemudahan  bagi  pekerjaan  manusia. Drone ialah  salah  satu  inovasi  teknologi  yang berkembang di era modern saat ini. Menurut Utomo (2018), drone atau Unmanned Aerial Vehicle (UAV)  merupakan  pesawat  udara  yang  dilengkapi  dengan  sistem  kontrol penerbangan  sehingga  dapat  dikendalikan  dari  jarak  jauh  oleh  pilot  ataupun drone itu sendiri. Drone memiliki navigasi yang presisi melalui Ground Positioning System (GPS) dan dapat  terbang  sesuai  perencaanaan  terbang  ( autopilot ).  Pada  awalnya drone digunakan dalam bidang militer oleh Amerika, namun seiring berkembangnya teknologi drone kini telah digunakan untuk tujuan sipil seperti pemantauan kegiatan manusia, pemetaan, survei, dan lainnya (Paneque-Galvez et al ., 2014; Hodgson et al ., 2016; Radiansyah, 2017 dalam Hakim et al ., 2021).
Penggunaan drone dibantu  dengan  pemanfaatan  teknologi  dan  Sistem  Informasi Geografis  (SIG)  telah  banyak  digunakan  untuk  kajian  pemetaan.  Hakim et  al. (2021) memanfaatkan drone /UAV untuk pemetaan dan identifikasi  tutupan lahan pada Kawasan Hutan  Pendidikan,  yang  merupakan  salah  satu  Kawasan  Hutan  Dengan  Tujuan  Khusus (KHDTK)  untuk  masyarakat,  terutama  pelajar,  mahasiswa,  dan  peneliti  sebagai  media pembelajaran  dan  tempat  berlangsungnya  penelitian  (Fiulaizi et  al .,  2021).  Pemanfaatan drone memberikan keuntungan serta kemudahan terutama pada bidang pemetaan. SIG dan penginderaan jarak jauh (inderaja) menggunakan drone memiliki hasil foto udara relatif lebih bersih dari awan dan resolusi spasial yang tinggi dibandingkan dengan menggunakan citra satelit yang memiliki beberapa kendala (Hakim et al. , 2021).
Drone memiliki hasil pemotretan berupa kumpulan gambar yang diolah menjadi foto udara.  Sensor  multispektral  yang  beresolusi  sangat  tinggi  dan  bereferensi  spasial  pada drone mampu menghasilkan data yang sangat representatif untuk pemetaan dengan skala detil  (Purnomo,  2019).  Selain  untuk  interpretasi  data  penggunaan  lahan, drone dapat digunakan untuk memperoleh data topografi. Analisis fotogrametri pada foto udara drone menghasilkan Digital Elevation model (DEM) (Ikhwana & Hapsari, 2019). Data pada DEM dapat  diolah  kembali  untuk  bermacam  keperluan  seperti  untuk  pemetaan  tanah  dan evaluasi  lahan,  serta  pemetaan  pada  wilayah  rawan  bencana  (Hikmatullah et  al .,  2014; Purnomo, 2019)
Berdasarkan  data  penggunaan  lahan  dan  topografi  yang  detil,  Purnomo  (2019) memanfaatkan drone untuk pemetaan erosi pada kebun alpukat di Bogor karena data yang dihasilkan oleh drone mampu menggambarkan kondisi sebenarnya di lapangan dalam skala detil.  Foto  udara  dan  DEM  yang  dihasilkan drone membantu  proses  pengumpulan  peta
dasar untuk menilai tingkat bahaya erosi dalam pembuatan peta kelas lereng (LS), tutupan lahan (C), dan pengolahan tanah (P). Teknologi drone sangat membantu penyusunan data berbasis  spasial  dalam  pembuatan  peta  ancaman  erosi  berbasis  metode Universal  Soil Loss Equation (USLE) (Purnomo, 2019).
Sungai  Citarum  terutama  memiliki  fungsi  sebagai  drainase  utama  di  pusat  Kota Bandung (Maria & Lestiana, 2014). Sub DAS Cikapundung merupakan bagian DAS Citarum Hulu  yang  mempunyai  fungsi  lindung  dan  konservasi  sebagai  kawasan  penyangga  Kota Bandung.  Kecamatan Cimenyan  termasuk  salah  satu  kecamatan di  Kabupaten  Bandung yang  termasuk  dalam  areal  Sub  DAS  Cikapundung.  Hampir  semua  desa  di  Kecamatan Cimenyan mengalami alih fungsi lahan, dengan luasan perubahan tertinggi salah satunya terjadi pada Desa Cimenyan (Yuliar & Syaodih, 2021).
DTA  Cipaheut  merupakah  salah  satu  daerah  tangkapan  air  di  Desa  Cimenyan Kecamatan  Cimenyan.  Daerah  Tangkapan  Air  (DTA)  memiliki  fungsi  hidrologis  dalam memelihara ketersediaan air sebagai area tangkapan air hujan ( reservoir ). Konversi lahan terjadi  pada  hutan,  tanaman  tahunan,  dan  pertanian  basah  yang  mengalami  konversi menjadi tegalan dan perumahan/jasa. Persentase kawasan lindung Kecamatan Cimenyan berdasarkan  RTRW  Kabupaten  Bandung  ialah  27,91%  dan  kawasan  budidaya  sebesar 72,08% (Yuliar & Syaodih, 2021). Alih fungsi lahan yang terjadi di DTA dapat menyebabkan debit  aliran  permukaan  meningkat,  sehingga  potensi  erosi  meningkat  yang  dapat berpengaruh pada daerah di bawahnya yaitu Kota Bandung (Purboseno et al. , 2013).
Penilaian  potensi  erosi  pada  umumnya  menggunakan  model  parametrik,  terutama metode Universal  Soil  Loss  Equation (USLE)  yang  dirumuskan  pada  tahun  1985  oleh Wischmeier dan Smith (Sutapa, 2010). Pemanfaatan metode USLE dapat digunakan untuk berbagai  keadaan  penggunaan  lahan  dan  iklim.  Persamaan  USLE  dirancang  untuk memprediksi  besarnya  erosi  dari  suatu  areal  pertanian  dengan  sistem  tanam  dan pengelolaan  tanah  tententu untuk  jangka  panjang.  Metode  ini  memiliki  keunggulan  dapat menghasilkan estimasi erosi yang baik, input data yang lebih sederhana dengan faktor erosi yang lebih sedikit, dan dapat diterapkan serta diterima secara luas (Lesmana, 2020). Faktor erosi ini meliputi faktor erosivitas hujan (R), erodibilitas tanah (K), panjang dan kemiringan lereng (LS), tutupan lahan (C), dan pengolahan tanah (P).
Pendugaan erosi dengan menggunaan metode USLE dibantu dengan  pemanfaatan teknologi  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  dapat  memberikan  gambaran  besaran  erosi secara rinci. Larito et al . (2004) mengatakan bahwa penggunaan SIG dengan basis piksel sebagai  alat  pemodelan  spasial  untuk  menentukan  prediksi  erosi  dapat  meningkatkan akurasi data yang dihasilkan, terutama pada lahan dengan topografi yang kompleks. Untuk data dengan referensi geografi, selain rinci SIG juga memanajemen data dalam waktu yang singkat  sehingga  dapat  memberikan  rekomendasi  pengelolaan  yang  tepat  sesuai  kondisi lokasi studi.
Digital Elevation Model (DEM) yang dihasilkan oleh foto udara drone memiliki akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan data yang berasal dari citra satelit pada lokasi studi dengan  areal  terbatas  (Purnomo,  2019).  Gambar  yang  beresolusi  tinggi  sangat  penting dalam membangun model bangunan tiga dimensi, kanopi, visualisasi lansekap, dan lainnya (Haala et  al ,  2011 dalam Purnomo,  2019).  Menurut  Pineux et  al .  (2017),  DEM  yang beresolusi tinggi juga dapat menggambarkan perubahan lereng, pola deposisi sedimen, dan jalur aliran permukaan. Dengan demikian, DEM dari pemotretan drone sangat membantu dalam  pengambilan  data  faktor  erosi  seperti  faktor  pengelolaan  tanaman  (C),  dan pengolahan tanah (P). Dalam penilaian faktor C diperlukan informasi penutup lahan sampai
tingkat  jenis  vegetasi  yang  tidak  bisa  dilihat  melalui  citra  satelit  namun  foto  udara drone dapat memberikan informasi tersebut.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian dilakukan  pada  bulan  April  sampai  Juli 2022.  Penelitian  berlokasi di  DTA Cipaheut Sub DAS Cikapundung Hulu Desa Cimenyan, Kecamatan Cimenyan, Kabupaten Bandung,  Jawa  Barat.  Analisis  laboratorium  dilakukan  di  Laboratorium  Kimia  Tanah  dan Nutrisi  Tanaman  serta  Laboratorium  Fisika  Tanah  Fakultas  Pertanian  Universitas Padjadjaran.  Bahan penelitian  ini  berupa  data-data  dasar  dan  penunjang  untuk  deskripsi karakteristik tanah dan lahan di lokasi penelitian, dan bahan-bahan yang digunakan pada analisis laboratorium. Data dasar yang digunakan meliputi: Peta Rupa Bumi Indonesia skala 1:25.000 lembar 1209-314 (BIG, 2018) dan Peta Jenis Tanah skala 1:50.000 (BIG, 2014). Bahan yang digunakan untuk analisis laboratorium meliputi bahan untuk penetapan bahan organik dengan Metode Walkey & Black dan penetapan tekstur tanah dengan metode pipet. Alat  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dikelompokkan  menjadi  perangkat  keras  dan perangkat lunak. Perangkat keras yang digunakan yaitu Drone DJI Mavic Pro, laptop RAM ≥  4GB, Global  Positioning  System (GPS),  klinometer, handphone ,  dan  kamera.  Alat-alat untuk sampling tanah diantaranya yaitu bor tanah,  cangkul, ring sampler ,  pisau,  dan alat tulis.  Alat-alat  yang  digunakan  untuk  analisis  sifat  tanah  di  laboratorium  diantaranya: timbangan analitis, oven, erlenmeyer, pipet, gelas ukur, buret, dan lainnya.  Perangkat lunak yang digunakan diantaranya Drone Deploy, DJI GO 4, Avenza Maps, Agisoft PhotoScan, ArcGIS 10.6, Microsoft Word 365, dan Global Mapper 15.
Tahapan  penelitian meliputi  studi  literatur,  tahapan pengumpulan data,  penyusunan satuan  peta  lahan  (SPL),  survei  lapangan,  tahapan  pengolahan  data,  dan  tahapan penyajian data. Penyusunan satuan peta lahan (SPL) dilakukan dengan overlay (tumpang tindih) dari peta administrasi, peta curah hujan, peta tanah,  peta penggunaan lahan, dan peta kemiringan lereng.  Pengumpulan data dilakukan menggunakan drone tipe Dji Mavic Pro  dengan  bantuan  perangkat  lunak  DroneDeploy  dan  DJI  GO  4  untuk  membuat  jalur terbang dan mengontrol drone .  Pada tahap ini juga dilakukan pengambilan  contoh tanah terganggu  ( disturbed )  dan  utuh  ( undisturbed )  pada  titik  pengambilan  sampel  dari  8  SPL yang telah ditentukan. Foto udara hasil pemotretan menggunakan drone akan diolah melalui perangkat lunak Agisoft PhotoScan untuk menghasilkan data berupa DEM dan orthophoto dengan resolusi tinggi. Data-data selanjutnya diolah pada ArcGIS dengan data DEM yang akan digunakan untuk menyusun peta kemiringan lereng  (faktor LS) dan data orthophoto untuk peta tutupan lahan (faktor C).
Analisis data dilakukan untuk menentukan tingkat bahaya erosi (TBE) dan sebarannya di  Sub  DAS  Cikapundung  Hulu.  Pada  penelitian  ini  cara  menghitung  ancaman  erosi menggunakan metode USLE yang dijabarkan dengan rumus berikut:

## A = R x K x LS x C x P

## a)  Faktor Erosivitas (R)
Faktor  erosivitas  dapat  dihitung  menggunakan  data  curah  hujan  bulanan  dengan menggunakan persamaan Bols (1978) sebagai berikut:
El 30 = 6,119 x ( Rain ) month 1,21 x ( Days ) month -0,47 x ( Max.P ) month 0,53 ... (Persamaan 1) Keterangan:
EI 30 = erosivitas hujan bulanan ( Rain ) month = jumlah curah hujan rata-rata bulanan (cm) ( Days ) month = jumlah hari hujan rata-rata per bulan
( Max.P ) month = curah hujan maksimum dalam satu bulan (cm)

## b)  Faktor Erodibilitas tanah (K)
Erodibilitas tanah adalah tingkat kepekaan tanah terhadap erosi, beberapa faktor yang mempengaruhi  kepekaan  tersebut  adalah  %bahan  organik,  tekstur,  struktur,  serta permeabilitas tanah. Wischmeier et  al. (1971) mengembangkan metode pengukuran nilai erodibilitas  (K)  berdasarkan  variabel-variabel  tersebut  yang  dirumuskan  dalam  model persamaan sebagai berikut:
𝑲 = 𝟐,𝟕𝟏𝟑𝑴 𝟏,𝟏𝟒 (𝟏𝟎 −𝟒 )(𝟏𝟐−𝒂)+𝟑,𝟐𝟓(𝒃−𝟐)+𝟐,𝟓(𝒄−𝟑) 𝟏𝟎𝟎 …………… (Persamaan 2) Keterangan: M = (%debu + %pasir halus)(100% - %liat) a = %bahan organik b = nilai struktur tanah
c = nilai permeabilitas tanah

## c)  Faktor Panjang dan Kemiringan Lereng (LS)
Penentuan nilai panjang dan kemiringan lereng selanjutnya disebut faktor LS, dapat mengacu  kepada  Christian  dan  Stewart  (1968)  dalam  Buku  Konservasi  Tanah  dan  Air (Arsyad, 2010).

## d)  Faktor Pengelolaan Tanaman (C) dan Faktor Konservasi Tanah (P)
Nilai C pada penelitian didapat dari peta landuse hasil pemotretan drone. Penetapan nilai  C  dapat  mengacu  kepada  jenis  penggunaan  lahan  seperti  yang  dikemukakan  oleh Pusat Penelitian Tanah (1981) dalam Arsyad (2010). Faktor tindakan konservasi tanah atau pengolahan  tanah  (P)  merupakan  nilai  besarnya  erosi  suatu  lahan  dengan  suatu pengelolaan  tanah  terhadap  besarnya  erosi  dari  lahan  yang  diolah  (Purnomo,  2019). Penetapan nilai P dapat mengacu kepada Arsyad (2010).

## e)  Penetapan Tingkat Bahaya Erosi (TBE)
Nilai  TBE  adalah  perbandingan  antara  besarnya  erosi  yang  membahayakan keberlanjutan produktivitas tanah dengan erosi yang diperbolehkan atau berbanding lurus dengan  faktor  pembentukan  tanah  (Nurmani et  al. ,  2016).  Oleh  karena  itu,  sebelum penetapan  IBE,  maka  dilakukan  penetapan  laju  erosi  yang  dapat  ditoleransi/ tolerable erosion (T)  yang  ditentukan  melalui  panduan  penetapan  nilai  T  untuk  tanah-tanah  di Indonesia (Arsyad, 2010).
Indeks  Bahaya  Erosi  (IBE)  ditentukan  dengan  melakukan  perbandingan  antara prediksi  erosi  (A)  dengan  erosi  yang  dapat  ditoleransi  (T)  menggunakan  persamaan Hammer (1981) sebagai berikut:

## 𝐈𝐁𝐄 = 𝐀 𝐓
Keterangan:
A = Besarnya tanah yang tererosi (ton/ha/tahun) T = Erosi yang dapat ditoleransi (ton/ha/tahun)
Setelah  mendapatkan  nilai  indeks  bahaya  erosi  (IBE),  kriteria  penetapan  IBE ditentukan dengan tabel berikut.
Tabel 9. Kriteria Penetapan Indeks Bahaya Erosi Kelas Nilai Indeks Bahaya Erosi Tingkat Bahaya Erosi 1 <1 Rendah 2 1,01-4,00 Sedang 3 4,01-10,00 Tinggi 4 >10,00 Sangat Tinggi Sumber: Hammer (1981) dalam Arsyad (2010)

## 3. Hasil

## 3.1 Pemanfaatan Drone untuk Pembuatan Peta Penggunaan Lahan dan Kemiringan Lereng
Peta  penggunaan  lahan  dibuat  dari  pengolahan  data  foto  udara  hasil  pemotretan drone . Foto udara yang didapat dari pemotretan drone yang terbang di ketinggian 120 m dpl selama 147 menit 36 detik berjumlah 3137 buah foto dengan luas Area of Interest (AoI) sebesar  407  hektar.  Foto-foto  tersebut  kemudian  diolah  dan  digabung  dengan  aplikasi Agisoft PhotoScan Professional yang menghasilkan orthophoto mosaic .
Tabel 1. Hasil Identifikasi Penggunaan Lahan melalui Orthophoto No. Jenis Penggunaan Lahan Luas Ha % 1 Tegalan 193,56 86,00 2 Kebun 8,63 3,83 3 Hutan 1,70 0,76 4 Semak belukar 11,96 5,31 5 Sawah 0,48 0,21 6 Pemukiman 9,71 4,31 7 Tanah kosong 0,72 0,32
Peta kemiringan lereng dibuat dari pengolahan data foto udara hasil pemotretan drone . Foto udara diolah menjadi data Digital Elevation Model (DEM) dengan menggunakan perangakt lunak Agisoft Photoscan Professional. Setelah itu, data diolah di perangkat lunak ArcGIS dengan hasil pada Gambar 2.

## Tabel 2. Hasil Identifikasi Kemiringan Lereng melalui DEM
No. Kelas Kemiringan Lereng Luas Ha % 1 0-8% 2,89 1,32 2 8-15% 12,32 5,62 3 15-25% 44,35 20,23 4 25-45% 130,74 59,64 5 >45% 28,93 13,20
Gambar 2. Peta Penggunaan Lahan dan Kemiringan Lereng di DTA Cipaheut

## 3.2 Faktor Erosivitas Hujan (R)
Data  curah  hujan  yang  digunakan  merupakan  data  tahun  2012  sampai  2021  yang didapat dari Dinas Sumber Daya Air dan Bina Marga (DSDM) Kota Bandung pada Stasiun Klimatologi Kayu Ambon. Nilai R dari data curah hujan di DTA Cipaheut Tahun 2012-2021 dapat dilihat pada Tabel 3.

## 3.3 Faktor Erodibilitas Tanah (K)
Penetapan  erodibiltas  menggunakan  persamaan  menurut  Wischmeier et  al. (Persamaan  2).  Nilai  erodibilitas  tanah  tertinggi  terdapat  pada  SPL  8  sebesar  0,24 sedangkan nilai yang paling rendah terdapat pada SPL 2 sebesar 0,05.
Tabel 3. Data Erosivitas Hujan Tahun 2012-2021 di DTA Cipaheut Sub DAS Cikapundung Hulu
Bulan Jumlah Curah Hujan (cm) Jumlah Hari Hujan (hari) Jumlah Hujan Maksimum (cm) Erosivitas Hujan (KJ/Ha) Januari 25,294 22,4 5,20 169,51 Februari 25,574 20,9 5,02 174,19 Maret 28,026 24,4 5,90 197,11 April 21,112 18,1 9,80 210,67 Mei 13,413 13,7 5,75 104,56 Juni 6,105 7,5 4,95 49,46 Juli 3,925 5,2 6,80 40,73 Agustus 3,225 4 2,95 23,34 September 5,305 6,3 3,40 37,11 Oktober 11,565 8,8 6,30 112,94 November 29,55 18,2 9,50 310,47 Desember 27,644 20,3 9,50 272,07 Jumlah 1.702,16 Sumber: Stasiun hujan Kayu Ambon, Bandung Tabel 4. Hasil Analisis Parameter Erodibilitas Tanah SPL Bahan Organik (%) M Skor Struktu r Permeabilitas Erodibili tas Tanah (K) Kelas Nilai (cm/ jam) Kelas 1 0,99 875 1 1,52 5 0,08 Sangat rendah 2 0,75 777 1 3,22 4 0,05 Sangat rendah 3 1,97 1.908 2 2,16 4 0,17 Rendah 4 0,75 1.140 2 1,51 5 0,14 Rendah 5 0,25 1.092 2 6,87 3 0,09 Sangat rendah 6 1,17 2.150 3 8,05 3 0,22 Sedang 7 0,74 1.925 1 4,59 4 0,16 Rendah 8 1,27 3.024 1 11,95 3 0,24 Sedang

## 3.4 Faktor Panjang dan Kemiringan Lereng (LS)
Berdasarkan kelas kemiringan lereng, nilai faktor LS berkisar antara 1,2 hingga 9,5 (Tabel 5). DTA Cipaheut didominasi oleh kelas lereng curam 25-45% dengan nilai LS 9,50. Nilai LS terkecil yaitu pada SPL 8 dengan nilai 1,20 pada kemiringan lereng landai 14%.
Tabel 5. Hasil Analisis Parameter Kemiringan Lereng Satuan Peta Lahan (SPL) Luasan (Ha) Kemiringan lereng (%) Faktor LS 1 1,70 17% 4,25 2 7,51 30% 9,50 3 3,66 20% 4,25 4 11,11 43% 9,50 5 156,74 20% 4,25 6 2,35 40% 9,50 7 15,41 43% 9,50 8 12,74 14% 1,20

## 3.5 Faktor Pengelolaan Tanaman (C)
Berdasarkan  hasil  analisis orthophoto yang  didukung  dengan  hasil  observasi  di lapangan, diperoleh bahwa tutupan lahan pada lokasi penelitian ini didominasi oleh tegalan tanaman  hortikultura. Hasil  klasifikasi pengelolaan  tanaman  setiap  SPL ditunjukkan  pada Tabel  6.  Sebagian  besar  pengelolaan  tanaman  termasuk  ke  dalam  tegalan  tidak dispesifikasi.  Tegalan  tidak  dispesifikasi  merupakan  tegalan/lahan  kering  yang  ditanami oleh  beragam tanaman  semusim  (Yudono,  2020).  Berdasarkan  hasil  wawancara  dengan petani  di  DTA  Cipaheut  Desa  Cimenyan,  mereka  terbiasa  untuk  menanam  tanaman hortikultura dengan jenis yang berbeda antar musimnya.
Tabel 6. Hasil Analisis Parameter Pengelolaan Tanaman
SPL  Tutupan Lahan Klasifikasi Pengelolaan Tanaman Nilai Faktor C 1 Pinus + kopi Hutan alam serasah kurang 0,005 2 Kentang + lemon Tegalan tidak dispesifikasi 0,7 3 Jeruk + alpukat Kebun campuran 0,2 4 Cynodon dactylon , Bidens pilosa , Mimosa pudica Semak belukar 0,3 5 Jagung + sawi putih Tegalan tidak dispesifikasi 0,7 6 Bawang merah Tegalan tidak dispesifikasi 0,7 7 Cabai + kol Tegalan tidak dispesifikasi 0,7 8 Ageratum conyzoides , Bidens pilosa , pisang Semak belukar 0,3

## 3.6 Faktor Tindakan Konservasi (P)
Berdasarkan  identifikasi  melalui  observasi  lapang  dan orthophoto diperoleh  bahwa pada  lokasi  penelitian  terdapat  tindakan  konservasi  tanah  teras  tradisional,  Pengolahan tanah  dan  penamanan  menurut  garis  kontur  kemiringan  9-20%,  dan  tanpa  tindakan konservasi.
Tabel 7. Hasil Analisis Parameter Tindakan Konservasi Satuan  Peta  Lahan (SPL) Tindakan Konservasi Faktor P 1 Pengolahan  tanah  dan  penamanan menurut  garis  kontur  kemiringan  9- 20% 0,75 2 Teras tradisional 0,4 3 Teras tradisional 0,4 4 Tanpa tindakan konservasi 1,0 5 Teras tradisional 0,4 6 Teras tradisional 0,4 7 Teras tradisional 0,4 8 Teras tradisional 0,4

## 3.7 Laju Prediksi Erosi (A)
Kegiatan  evaluasi  erosi  dapat  dilakukan  untuk  dua  tujuan,  diantaranya  untuk menentukan kemungkinan jumlah erosi yang akan terjadi pada suatu areal (erosi potensial, prediksi erosi, indeks bahaya erosi, ancaman erosi) serta untuk menentukan besarnya erosi atau  besarnya  erosi  yang  sudah  terjadi  pada  suatu  area  lahan  (Arsyad,  2010).  Dalam penelitian ini dilakukan kegiatan bentuk/tujuan pertama.
Tabel 8. Perhitungan Laju Prediksi Erosi (Aktual) pada SPL
SPL Kelas Lereng (%) Nilai Faktor Penyebab Erosi Prediksi Erosi (A) (ton/ha/tahun) R K LS C P 1 17% 1.702,15 0,08 4,25 0,005  0,75 2,31 2 30% 1.702,15 0,05 9,5 0,7 0,4 238,66 3 20% 1.702,15 0,17 4,25 0.2 0,4 100,98 4 43% 1.702,15 0,14 9,5 0,3 1 694,74 5 20% 1.702,15 0,09 4,25 0,7 0,4 187,76 6 40% 1.702,15 0,22 9,5 0,7 0.4 984,56 7 43% 1.702,15 0,16 9,5 0,7 0,4 733,61 8 14% 1.702,15 0,24 1,2 0,3 0,4 58,30

## 3.8 Tingkat Bahaya Erosi
Tingkat  bahaya  erosi  dinyatakan  dengan  indeks  bahaya  erosi  yang  ditetapkan  oleh Hammer  (1981)  yang  didasarkan  pada    perbandingan  antara  prediksi  erosi  (A)  dan  nilai tolarable erosion (T). Nilai T diperoleh dari panduan penetapan nilai T untuk tanah-tanah di Indonesia. Berdasarkan analisis nilai T pada setiap SPL dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Nilai Tingkat Bahaya Erosi pada SPL
SPL Prediksi Erosi (A) (ton/ha/tahun) Tolarable Erosion (T) (ton/ha/tahun) Indeks Bahaya Erosi (ton/ha/tahun) Tingkat Bahaya Erosi mm (ton/Ha/tahun) 1 2,31 1,6 19,2 0,12 Rendah 2 238,66 1,2 14,4 16,57 Sangat tinggi 3 100,98 1,4 16,8 6,01 Tinggi 4 694,74 1,6 19,2 36,18 Sangat tinggi
5 187,76 1,2 14,4 13,04 Sangat tinggi 6 984,56 0,8 9,6 102,56 Sangat tinggi 7 733,61 1,2 14,4 50,95 Sangat tinggi 8 58,30 2,0 24,0 2,43 Sedang
Tabel 10. Rekapitulasi Luasan Lahan Berdasarkan Tingkat Bahaya Erosi di DTA Cipaheut
No. Kategori TBE Luas Ha % 1 Rendah 1,70 0,80 2 Sedang 12,74 6,03 3 Tinggi 3,66 1,73 4 Sangat tinggi 193,12 91,43 Jumlah 211,22 100
Sebaran tingkat bahaya erosi digambarkan dalam gambar 3.
Gambar 3. Peta Sebaran Tingkat Bahaya Erosi di DTA Cipaheut

## 4. Pembahasan
Penelitian ini dilakukan di Daerah Tangkapan Air (DTA) Cipaheut Sub Daerah Aliran Sungai  (DAS)  Cikapundung  Hulu  yang  secara  administrasi  berlokasi  di  Desa  Cimenyan, Kecamatan  Cimenyan,  Kabupaten  Bandung,  Jawa  Barat. Orthophoto hasil  pemotretan drone dapat dimanfaatkan dalam berbagai bidang di antaranya bidang perencanaan, survei dan  pemetaan,  dan  pekerjaan  kerekayasaan  lainnya  (Suharsana,  1999 dalam Purnomo, 2019).  Penggunaan orthophoto sangat  membantu  untuk  mempermudah  melihat  kondisi umum  lokasi  penelitian  secara  faktual. Orthophoto dapat  digunakan  untuk  pemetaan ancaman  erosi  secara  detil.  Melalui orthophoto tersebut  dapat  diidentifikasi  jenis  tutupan lahan (faktor C) dan pengolahan lahan atau teknik konservasi (faktor P) yang diterapkan. Hasil identifikasi penggunaan lahan pada orthophoto dalam penelitian ini  adalah tegalan, semak  belukar,  kebun,  hutan,  sawah,  pemukiman,  dan  tanah  kosong.  Rekapitulasi  luas
lahan  berdasarkan  jenis  tutupan  lahannya  dapat  dilihat  pada  Tabel  1.  DEM  presisi dihasilkan dari proses filtering dengan melakukan analisa spasial digital menggunakan tools 3D Spatial Analyst. Analisis kemiringan lereng yang digunakan terhadap DEM yaitu slope. DEM yang dihasilkan menunjukkan adanya variasi kelas  kemiringan lereng dari datar (0- 8%) hingga sangat curam (>45%). DTA Cipaheut didominasi oleh kemiringan lereng curam 25-45% (Tabel 2).
DTA Cipaheut memiliki fungsi hidrologis dalam menjaga ketersediaan air di Sub DAS Cikapundung  Hulu,  DAS  Citarum.  Menurut  Farida  (2005),  fungsi  hidrologis  daerah tangkapan air ialah untuk mengalirkan air, menyangga kejadian curah hujan tinggi, secara bertahap  dalam  melepaskan  air,  menjaga  kualitas  air,  dan  mengurangi  penghancuran agregat  tanah  ( detachment ).Berdasarkan  analisis  data  curah  hujan  pada  stasiun  Kayu Ambon, didapatkan nilai R sebesar 1702,16 KJ/Ha dengan curah hujan bulanan rata-rata adalah  167,28  mm/bulan.  Menurut  Arsyad  (2010),  besarnya  curah  hujan  menentukan kekuatan  hujan  melepas  partikel-partikel  tanah,  besarnya  limpasan  permukaan  ( run  off ), dan besarnya kerusakan erosi yang terjadi. Aliran permukaan yang meningkat akan memicu erosi tanah yang meningkat pula.
Berdasarkan  hasil  analisis  di  laboratorium,  diperolah  bahwa  DTA  Cipaheut  memiliki tekstur tanah yang sebagian besar adalah tekstur liat. Tekstur tanah mempengaruhi derajat perkolasi  stabilitas  tanah.  Semakin  halus  butiran  partikel  tanah  maka  ukuran  pori  tanah semakin kecil, sehingga jarak antar butir semakin rapat. Hardjowigeno (2010) mengatakan bahwa tekstur liat memiliki pori-pori total yang lebih tinggi dibandingkan dengan tekstur pasir sehingga  mampu  menampung  air  dan  mengurangi  perkolasi.  SPL  8  dengan  tekstur lempung liat berdebu memiliki nilai M yang paling tinggi karena presentase fraksi liat yang lebih  rendah  daripada  SPL  lainnya,  sehingga  air  mengalami  infiltrasi  dan  perkolasi  yang lebih cepat.
Faktor topografi yang mempengaruhi erosi ialah panjang lereng dan kemiringan lereng (LS). Kedua faktor tersebut berpengaruh pada respon tanah terhadap presipitasi, volume, dan  limpasan  permukaan  yang  menyebabkan  erosi.  Berdasarkan  Tabel  5,  keadaan topografi  yang  sebagian  besar  merupakan  lereng  curam  mengakibatkan  lahan  di  DTA Cipaheut  memiliki  potensi  erosi  yang  tinggi.  Kemiringan  lereng  sangat  mempengaruhi kecepatan  limpasan  permukaan.  Aliran  air  memiliki  dampak  besar  terhadap  erosi  dalam proses detachment dan transportation partikel-partikel  tanah  dari  suatu  tempat  menuju tempat di bawahnya (Banuwa, 2013).
Berdasarkan  analisis orthophoto yang  didukung  dengan  observasi  di  lapangan, diperoleh bahwa tutupan lahan pada lokasi penelitian ini didominasi oleh tegalan tanaman hortikultura. Faktor pengelolaan tanaman yang terendah dalam penelitian ini adalah tutupan lahan  hutan dengan  vegetasi pinus  dan  kopi  memiliki  nilai  0,05  lalu  tutupan  lahan  kebun campuran  tumpang  sari  jeruk  dan  alpukat  sebesar  0,2,  sedangkan  nilai  faktor  pengali terbesar terdapat pada jenis tegalan tidak dispesifikasi sebesar 0,7. Masing-masing macam tanaman  memiliki  kemampuan  menahan  laju  erosi  yang  berbeda  (Utomo,  1994 dalam Lanyala, 2016). Hal tersebut disebabkan oleh hal-hal yang mempengaruhi tingkat efektivitas tanaman dalam mengurangi laju erosi seperti tinggi dan lebar tajuk tanaman, hasil bahan organik, sistem perakaran, serta kerapatan tanaman. Kebun campuran dengan komoditas jeruk dan alpukat memiliki tajuk yang lebar sehingga dapat menghambat jatuhnya air hujan ke  permukaan  tanah,  sedangkan  pada  tegalan  dengan  komoditas  tanaman  hortikultura memiliki tajuk yang relatif lebih kecil. Tutupan lahan kebun campuran memiliki vegetasi yang lebih  rapat  dibandingkan  dengan  tegalan,  hal  ini  mengurangi  dampak  langsung  butir  air hujan menumbuk tanah sehingga potensi erosi berkurang.
Tindakan  konservasi  tanah  merupakan  usaha  yang  diterapkan  dalam  kegiatan pengelolaan  tanah.  Tujuan  penerapan  tindakan  konservasi  tanah  ialah  untuk mengendalikan dan menanggulangi besarnya laju erosi tanah. Arsyad (2010) mengatakan bahwa  pendekatan  konservasi  tanah  ialah  sebagai  berikut:  (1)  menutup  tanah  dengan tanaman  atau  sisa-sisa  tanaman  untuk  melindunginya  dari  percikan  air  hujan,  (2) memperbaiki dan mempertahankan kondisi tanah agar tahan terhadap daya penghancuran partikel  tanah  yang  disebabkan  oleh run  off ,  (3)  mengatur  kecepatan  aliran  pemukaan supaya  tidak  merusak  dan  meningkatkan  jumlah  air  yang  terinfiltrasi  ke  dalam  tanah. Berdasarkan  Tabel  7,  nilai  P  maksimum  adalah  1,0  yang  menunjukkan  bahwa  tidak  ada tindakan  konservasi  tanah  pada  SPL  tersebut.  Nilai  P  minimum  adalah  0,4  yang menunjukkan  bahwa  ada  penerapan  tindakan  konservasi  berupa  teras  tradisional.  Teras tradisional yang diterapkan petani setempat berupa teras bangku yang dibuat memotong arah kontur namun secara kontruksi masih tradisional.
Berdasarkan hasil perhitungan pada Tabel  8, SPL 6 memiliki nilai prediksi erosi (A) tertinggi  yaitu  sebesar  984,56  ton/ha/tahun  dan  SPL  1  memiliki  nilai  A  terendah  sebesar 2,31 ton/ha/tahun. SPL 1 memiliki penggunaan lahan hutan alam serasah kurang dengan kemiringan lereng 17% (agak curam) sehingga memiliki nilai C yang sangat rendah daripada penggunaan  lahan  pada  SPL  lainnya.  Hardjowigeno  (2010)  mengatakan  bahwa  jumlah erosi akan meningkat jika lereng semakin curam atau semakin panjang (faktor LS tinggi). Besarnya  kemiringan  lereng  mempengaruhi  tingginya run  off ,  sehingga  semakin  curam kemiringan  lereng  menyebabkan  aliran  permukaan  semakin  tinggi  sehingga  erosi meningkat.  Penggunaan  lahan  hutan  alam  memiliki  kerapatan  tanaman  yang  lebih  tinggi dibandingkan penggunaan lahan kebun, tegalan, dan semak belukar, sehingga mengurangi tumbukan langsung butir hujan ke permukaan tanah (Nurmani et al., 2016).
Berdasarkan  perhitungan  data  (Tabel  9),  diperoleh  kelas  indeks  bahaya  erosi  pada setiap  SPL  yang  beragam  dengan  tingkat  bahaya  erosi  kedalam  kelas  rendah,  sedang, tinggi, dan sangat tinggi berdasrkan Hammer (1981). Indeks bahaya erosi tertinggi adalah SPL 6 dengan indeks bahaya erosi sebesar 102,56 ton/ha/tahun, sedangkan indeks bahaya SPL  1  dengan  indeks  bahaya  erosi  sebesar  0,12  ton/ha/tahun.  SPL  1  merupakan  hutan alam bervegetasi pinus dan kopi ( agroforestry ) sehingga pada kelas lereng agak curam (17 %).  Nilai  TBE  SPL  1  yang  rendah  dipengaruhi  oleh  nilai  C  yang  cukup  rendah  (0,005). Pengelolaan tanaman multi strata (pinus dan kopi) memungkinkan tutupan tajuk tanaman lebih  tinggi  sehingga  dapat  melindungi  permukaan  tanah  dari  erosivitas  hujan.  Sebaran lahan  yang  memiliki  klasifikasi  tingkat  bahaya  erosi  sangat  tinggi  adalah  daerah  yang memiliki kemiringan lereng curam (25-40%) dengan nilai faktor C dan P yang tinggi, yaitu pada tegalan dengan teras tradisional dan semak belukar tanpa tindakan konservasi. Oleh karena itu diperlukan tindakan konservasi yang tepat untuk mengurangi potensi erosi dan tingkat bahaya erosi.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa drone sangat  berperan dalam memetakan keadaani umum dan penggunaan lahan secara spasial.  Informasi dari teknologi drone dapat memetakan penggunaan lahan dalam skala sangat detil.  Selain itu drone mampu  menyediakan  sumber  data  aktual  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  fisik yang dihitung dalam penetapan erosi metode USLE seperti LS, C, dan P dengan baik untuk perhitungan  erosi.  Terdapat  8  SPL  dengan  total  lahan  seluas  211,22  Ha.  SPL  6  dengan penggunaan  lahan  tegalan  dan  kemiringan  lereng  curam  memiliki  nilai  prediksi  erosi tertinggi sebesar 984,56 ton/ha/tahun. Tingkat bahaya erosi sebagian besar SPL ialah kelas
sangat  tinggi  dengan  nilai  terbesar  pada  SPL  6  sebesar  102,56  ton/ha/tahun  dengan penggunaan lahan tegalan.

## Daftar Pustaka
Arsyad, S. 2010. Konservasi Tanah dan Air . Bogor: Institut Pertanian Bogor Press.
Hakim, M. A., Emawati, H., & Mujahiddin, D. E. (2021). Pemanfaatan Pesawat Tanpa Awak untuk Pemetaan dan Identifikasi Penutupan Lahan pada Kawasan Hutan Pendidikan Unmul. Jurnal Agrifor , XX (1), 1 –14.
Hardjowigeno, S. 2010. Ilmu Tanah . Jakarta: Akademika Pressindo.
Ikhwana,  N.,  &  Hapsari,  D.  R.  (2019).  Aplikasi  Drone  Wawasan  Tani  untuk  Pertanian  di Simpang Lima, Sungai Besar , Selangor. Jurnal Pusat Inovasi Masyarakat , 1 (1), 99 – 104.
Lanyala,  A.  A.,  Hasanah,  U.,  &  Ramlan.  (2016).  Prediksi  Laju  Erosi  Pada  Penggunaan Lahan Berbeda di Daerah Aliran Sungai (DAS) Kawatuna Propinsi Sulawesi Tengah.
Agrotekbis , 4 (6), 633 –641.
Maria,  R.,  &  Lestiana,  H.  (2014).  Pengaruh  Penggunaan  Lahan  Terhadap  Fungsi Konservasi  Air  Tanah  Di  Sub  Das  Cikapundung. Jurnal  RISET  Geologi  Dan Pertambangan , 24 (2), 77. https://doi.org/10.14203/risetgeotam2014.v24.85
Nurmani, U., Monde, A., & Rahman, A. (2016). Indeks Bahaya Erosi (IBE) pada Beberapa Penggunaan  Lahan  di  Desa  Malei  Kecamatan  Balaesang  Tanjung  Kabupaten Donggala. Agrotekbis , 4 (2), 186 –194.
Pineux N, Lisein J, Swerts G, Bielders CL, Lejeune P, Colinet G, Degré A. (2017). Can DEM Time Series Produced By UAV Be Used To Quantify Diffuse Erosion In An Agricultural Watershed?. Geomorphology , 280 , 122 –136.
Purboseno, S., Bambang, A. N., Suripin, & Hadi, S. . (2013). Evaluasi Karakteristik Daerah Tangkapan  Air  Sebagai  Acuan  Kegiatan  Konservasi  Sumber  Daya  Air. Prosiding Seminar Nasional Pengelolaan Sumberdaya Alam Dan Lingkungan 2013 , (i), 226 –231. Retrieved from http://eprints.undip.ac.id/40668/1/034-Sentot_Purboseno.pdf
Purnomo,  M.  B.  D.  (2019).  Pemetaan  Ancaman  Erosi  Berbasis  Metode  USLE  dengan Pemanfaatan  Teknologi  UAV  pada  Kebun  Alpukat  (Persea  americana)  Desa Karyasari, Leuwiliang, Bogor.
Sinaga,  J.  (2014). Analisis  Potensi  Erosi  pada  Penggunaan Lahan  Daerah Aliran  Sungai Sedau  di  Kecamatan  Singkawang  Selatan. Jurnal  Teknologi  Lingkungan  Lahan Basah , 2 (1), 1 –10. http://dx.doi.org/10.26418/jtllb.v2i1.7306
Sutapa, I. W. (2010). Analisis Potensi Erosi pada Daerah Aliran Sungai (DAS) di Sulawesi
Tengah. SMARTek , 8 (3), 169 –181. Retrieved from
http://jurnal.untad.ac.id/jurnal/index.php/SMARTEK/article/view/637%0Ahttp://www.jur nal.untad.ac.id/jurnal/index.php/.../554
Sutrisna,  N., Sitorus, S.  R. ., & Subagyono, K.  (2010). Tingkat Kerusakan Tanah di Hulu Sub DAS Cikapundung Kawasan Bandung Utara. Jurnal Tanah Dan Iklim , 32 , 71 –82. Utomo,  B.  (2018). Drone Untuk Percepatan Pemetaan Bidang Tanah. Media Komunikasi Geografi , 18 (2), 146 –155. https://doi.org/10.23887/mkg.v18i2.12798
Yuliar,  R.  B.,  &  Syaodih,  E.  (2021).  Kajian  Penyimpangan  Pola  Ruang  Kecamatan Cimenyan terhadap Rencana Tata Ruang Wilayah Kabupaten Bandung dan Pedoman Pengendalian  Kawasan  Bandung  Utara. Prosiding  Perencanaan  Wilayah  Dan  Kota ,
7 (1), 297 –304. Retrieved from http://dx.doi.org/10.29313/pwk.v7i1.26489