## PENERAPAN METODA FUZZY DALAM KLASIFIKASI LAHAN KRITIS BERBASIS HYDRAULIC RESPONSE UNIT (HRU) SUBDAS CISANGKUY
Implementation Of Fuzzy Method In Critical Land Classification Based On Hydraulic Response Unit (HRU) Cisangkuy Watershed Area.
Bambang Setio Budianto a , Muhammad Yanuar Jarwadi Purwanto b , Widiatmaka c , Lilik Budi Prasetyo d a Program Studi Pengelolaan Sumberdaya Alam dan Lingkungan, Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Baranangsiang, Bogor –bs_budianto@yahoo.co.id b Departemen  Teknik  Sipil  dan  Lingkungan,  Fakultas  Teknologi  Pertanian,  Institut  Pertanian  Bogor,  Gedung Dept SIL-IPB, Kampus IPB Dramaga Bogor 16680  Telp. (0251) 8627225 c Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680 d Departemen  Konservasi  Sumberdaya  Hutan  dan  Ekowisata,  Fakultas  Kehutanan,  Institut  Pertanian  Bogor, Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680
Abstract. Various natural disasters, such as floods and landslides, are often associated with extreme weather conditions, especially rainfall, where in fact the possibility of such a disaster will be smaller if the carrying capacity of the land is still good. The decrease of land carrying capacity is often due to land use change, so that the land is not capable to perform it functions and is categorized as critical land. The decline in land carrying capacity will affect other resources, especially water resources. Anticipatory measures of natural disasters such as floods and landslides can perfectly prepared if information regarding land conditions, including land criticality, are available in detail and up to date. The classification and mapping of land criticality becomes an important compo- nent  in  the  preparation  of land rehabilitation  and natural  disaster prevention  plans including  setting  the  priority  actions.  The Minister  of  Forestry  Regulation  no  P.32  /  Menhut-II  / 2009  concerning  Procedures for  Preparation  of  Forest  and  Watershed Technical  Rehabilitation  Plan  was  use  as  criteria  for  land  classification  and  both  Fuzzy  and  Crisp  calculation  methods  were applied to calculate the final score. Different classification result was found in 23 HURL and comparing to actual the condition, the Fuzzy method gives more accurate result than Crisp method.
Keywords: Lahan Kritis, SIG , Fuzzy, Hydraulic Response Unit, HRUs
(Diterima: 14-06-2017; Disetujui: 14-08-2017)

## 1. Pendahuluan

## 1.1. Latar Belakang
Dalam  dekade  terakhir  ini,  frekuensi  dan  intensitas terjadinya  bencana alam  yang  berkatian dengan  lahan seperti longsor dan banjir semakin meningkat. Pening- katan intensitas dan frekuensi bencana alam lebih ser- ing  dikaitkan  dengan  perubahan  iklim,  khususnya cuaca ekstrim. Meskipun bencana alam tersebut terjadi pada saat terjadinya cuaca ekstrim, bukan berarti cuaca ekstrim  merupakan  satu-satunya  penyebab  terjadinya bencana. Bencana longsor dan banjir tidak akan terjadi apabila daya dukung lahan masih baik.
Antisipasi terjadinya bencana alam khususnya yang berkaitan dengan sumber daya lahan dilakukan dengan menjaga,  meningkatkan,  dan  memperbaiki  daya dukung  lahan.  Peningkatan  dan  perbaikan  kondisi  la- han  akan  sangat  bergantung  pada  komponen-kompo- nen  yang  berpengaruh  terhadap  kondisi  lahan  seperti pola  penutupan  lahan,  kemiringan,  tingkat  erosi,  dan tingkat manajemen lahan yang dilakukan. Dengan kata lain  informasi  tentang  komponen-komponen  tersebut mutlak  diperlukan  dalam  program  perbaikan  daya dukung lahan.
Berbagai metoda pengumpulan dan pengolahan data telah  diterapkan  dan  dikembangkan  dalam  rangka pengelolaan sumber daya lahan, terutama pada Daerah Aliran Sungai (DAS). Penggunanaan citra satelit dalam pengelolaan sumberdaya alam khususnya sumber daya lahan  telah  dibuktikan  manfaatnya  (Baharudin,  2010; Purwaamijaya, 2013; Prasetyo et al., 2013). Pemanfaa- tan  citra  satelit  dalam  pengelolaan  lahan  masih  harus dikembangkan  untuk  mempercepat  proses  serta meningkatkan akurasinya.
Pada penelitian ini evaluasi terhadap kekritisan lahan dilakukan  berbasis Hydraulic  Response  Unit (HRU) yang  dihasilkan  dari  perangkat  lunak  Soil  and  Water Analyisis Tool (SWAT). Evaluasi berbasis HRU selain akan  mempercepat  proses  evaluasi,  karena  untuk berbagai  area  yang  mempunyai  karakteristik  hidrolis yang sama perhitungan akan dilakukan satu kali, juga akan  sekaligus  memperkecil  kebutuhan  memori  pada perangkat keras, sehingga tidak memerlukan perangkat keras dengan spesifikasi khusus. Penggunaan perangkat lunak SWAT dalam pembentukan HRU akan memperkecil kesalahan yang bersumber pada manusia. Selain menghasilkan HRU, simulasi SWAT akan mem- berikan besaran erosi yang  merupakan salah satu krite- ria  pentapan  tingkat  kekritisan  lahan.  Kendala
penggunaan  perangkat  lunak  SWAT  adalah  diper- lukannya  beberapa  data  tambahan,  serta  operasional perangkat lunak tersebut tidak mudah.
Peraturan  Menteri  Kehutanan  RI  no  P.32/Menhut- II/2009 membedakan tingkat kekritisan lahan berdasar- kan  nilai  yang  dihitung  berdasarkan  kelas  dan  bobot dari  setiap  kriteria  penilaian.  Pada  umumnya  perhi- tungan  nilai  kekritisan  lahan  dilakukan  menerapkan himpunan  tegas  ( Crisp ).    Perhitungan  dengan  him- punan tegas sangat mudah dilakukan, namun pada ken- yataannya seringkali dijumpai situasi dimana dua kon- disi  riil  dilapangan  nampak  “mirip”  namun  dari  hasil perhitungan menunjukkan perbedaan tingkat kekritisan, sebaliknya kadang dijumpai dua kondisi yang nampak berbeda tetapi  hasil perhitungan  menunjukkan tingkat kekritisan  yang  sama.  Dalam  kaitan  tersebut  metoda himpunan Fuzzy akan diterapkan dengan harapan dapat memberikan gambaran  yang  lebih selaras antara hasil perhitungan dengan kondisi riil di lapangan.

## 1.2. Tujuan Penelitian
Tujuan penelitian ini adalah:
1.  Melakukan  klasifikasi  lahan  kritis  Kawasan  Lin- dung  SubDAS  Cisangkuy  berbasis  HRU,  dengan metoda Fuzzy .
2.  Membadingkan  hasil  klasifikasi  lahan  khritis  ber- dasarkan  metoda fuzzy dengan  metoda  Himpunan tegas ( crips ) .

## 2. Metode

## 2.1. Waktu dan Lokasi Penelitian
Penelitian  dilakukan  di  Sub-DAS  Cisangkuy, Kabupaten  Bandung,  Provinsi  Jawa  Barat,  area penelitian  mencakup  hulu  sungai  Cisangkuy  hingga outlet Pos duga Kamasan Desa Padamukti Sukaresmi, dengan  koordinat:   7°2'46" LS-107°34'40" BT (Gam- bar  1).   Sub-DAS  Cisangkuy  dipilih  karena  sub-DAS ini  memberikan  kontribusi  yang  besar  terhadap terjadinya banjir di daerah Bandung Selatan. Sub-Das Cisangkuy merupakan bagian dari DAS Citarum yang termasuk  yang  menurut  Hasan et  al. (2011) termasuk dalam DAS yang tidak aman, dan menurut Anik (2007) Sub-DAS  Cisangkuy  merupakan  bagian  dari  13  Sub- DAS  di  DAS  Citarum  dengan  kategori  sangat  kritis. Pesatnya  perubahan  tataguna  lahan  di  sub-DAS  ini diduga  akan  meningkatkan  luasan  lahan  kritis, sehingga  penelitian  di  wilayah  ini  diharapkan  dapat memberikan  kontribusi  terhadap  upaya  pemulihan lahan kritis.
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode studi pustaka ( desk study ) berupa analisis peta citra  dan  data  sekunder  dari  instansi  terkait,  baik  dari BPDAS Citarum Ciliwung, BBWS Citarum, dan Dinas PSDA Jawa Barat.
Gambar 1. Lokasi Studi

## 2.2. Analisa Data
Klasifikasi  kekritisan  lahan  dilakukan  untuk  setiap HRU dengan  mengacu pada  Peraturan Menteri  Kehu- tanan  RI  no  P.32/Menhut-II/2009  yang  mendasarkan penilaian  terhadap  4  komponen  penilaian  yaitu  pe- nutupan  lahan,  kemiringan  lereng,  tingkat  erosi,  dan
magemen pengelolaan lahan. Data penutupan lahan di- peroleh  melalui  pengolahan  citra  SPOT6,  kemiringan lereng  diperoleh  dari  Data  DEM  (SRTM  30  x  30  m), besaran  erosi  diperoleh  melalui  simulasi  hidrolis dengan perangkat lunak SWAT, sedangkan tingkat ma- najemen lahan ditetapkan berdasarkan laporan program BPDAS Citarum Ciliwung.
Pembentukan  HRU  dan  perhitungan  tingkat  erosi dilakukan  menggunakan  perangkat  lunak  SWAT dengan data input sebagai berikut:
1. Data DEM (SRTM 30 x 30 m)
2. Peta Tutupan Lahan diolah dari peta Citra SPOT 6
3. Peta Tanah skala 1 : 100 000 (BPDAS Citarum Cili- wung 2015)
4. Peta Jaringan Sungai 1:250,000
5. Data Iklim
a. Data Curah Hujan (stasiun Ciherang, Stasiun Ban- dung, Stasiun Cileunca, Cibereum, Kertamanah, Ci- panas) tahun 2005-2014
b. Data Suhu (stasiun Bandung) tahun 2005-2014
c. Data  Kecepatan  angin  (stasiun  Bandung)  tahun 2005-2014
d. Data  Kelembaban  udara  (stasiun  Bandung)  tahun 2005-2014
e. Data  Radiasi  Matahari  (stasiun  Bandung  )  tahun 2005-2014
6. Data Debit Aktual (stasiun  Kamasan) tahun 2005- 2014.
Dari  hasil  simulasi  SWAT  dilakukan  klasifikasi kekritisan lahan menggunakan metoda Crisp dan Fuzzy . Baik perhitungan dengan metoda Crisp maupun Fuzzy dilakukan  dengan  mengacu  pada  kriteria  seperti disajikan pada Tabel 1 dan Tabel 2. Pada perhitungan metoda Crisp dilakukan  dengan  persamaan  sebagai berikut (Persamaan 1):
Nilai = ∑ bobot x Skor (1) Tabel 1. Kriteria Klasifikasi Lahan Kritis No Kriteria (% Bobot) Kelas
Besaran / Deskripsi
Skor Keterangan
1 Penutupan Lahan (50) Sangat baik
>80%
5 Dihitung  berdasar-
kan  presentase  pe- nutupan tajuk Baik 61 – 80% 4 Sedang 41 – 60% 3 Buruk 21 – 40% 2 Sangat buruk ≤ 20% 1 2 Lereng (20) Datar < 8% 5 Landai 8 – 15% 4 Agak curam 16 – 25% 3 Curam 26 – 40% 2 Sangat curam ≥ 40% 1 3 Erosi  (ton/ha/tahun) (20) Sangat ringan < 15 5 Ringan 15 – 60 4 Sedang 61 – 180 3 Berat 181 – 480 2 Sangat berat > 480 1 4 Manajemen (10)
Baik Lengkap
5 Tata batas ada, pengamanan pengawasan ada, penyuluhan dil-
aksanakan Sedang Tidak lengkap 3 Buruk Tidak ada 1 Tabel 2. Klasifikasi kekritisan lahan di Kawasan Hutan Lindung No. Tingkat Kekritisan Lahan Besarnya Nilai 1. Sangat kritis 120 – 180 2. Kritis 181 – 270 3. Agak kritis 271 – 360 4. Potensial kritis 361 – 450 5. Tidak kritis 451 – 500
Berdasarkan  kriteria  tersebut  disusun  keanggotaan himpunan  Fuzzy  untuk  masing  komponen  penilaian, meskipun  untuk  komponen  manajemen,  dimana  dit- erapkan  skala  kualitatif,  himpunan  tegas  ( crisp )  lebih tepat untuk diterapkan. Dengan  menetapkan  nilai  ten- gah  sebagai  nilai  keanggotaan  penuh  maka  diperoleh diagram  keanggotaan  fuzzy  seperti  disajikan  pada Gambar 2.
Klasifikasi  lahan  kritis  dengan  Metoda Fuzzy Sugeno  dipilih  karena  luaran  dari  metode  tersebut berupa nilai tegas (Kusumadewi dan Purnomo, 2010), sehinggga langsung dapat digunakan dalam klasifikasi kekritisan  lahan.  Perhitungan  dengan  metoda  Fuzzy Sugeno dipandang relative  lebih  mudah dibandingkan
dengan  metoda fuzzy  lainnya. Kastaman et  al. (2007) dalam  penelitiannya  menyimpulkan  bahwa  metoda fuzzy  mampu  mengatasi ketidakpastian dalam klasifi- kasi  lahan kritis, namun  memerlukan perangkat lunak dan  perangkat  keras  yang  canggih.  Dengan  menerap- kan metoda fuzzy Sugeno maka kendala perangkat lu- nak dan perangkat keras dapat diatasi megingat metoda ini  dapat  dilakukan  dengan  perangkat  lunak  yang umum  digunakan  seperti EXCE L  dan ARCGI S,  baik melalui langkah biasa maupun melalui Macro. Adapun persamaan yang digunakan adalah (Persamaan 2):
𝒁 = ∝ 𝒊 𝒛 𝒊 +⋯+∝ 𝒏 𝒛 𝒏 ∝ 𝒊 +⋯+ ∝ 𝒏 (2)
dimana:
Z   = Nilai ∝ 𝑖 = min(µ tutupan , µ lereng , µ erosi , µ manajemen ) z i = nilai solusi ke i µ  = keanggotaan himpunan Fuzzy

## Gambar 2. Diagram Himpunan Fuzzy Lahan Kritis

## 3. Hasil dan Pembahasan
Secara  keseluruhan  wilayah  penelitian  mencakup area  dengan  luas  total  13  096.31  Ha,  dengan  pola penggunaan  lahan,  kelas  kemiringan  lereng    seperti disajikan  pada  Gambar  3  dan  Gambar  4,  sedangkan kondisi tanah di daerah penelitian disajikan pada Gam- bar 5 dan Tabel 3.
Dari  hasil  simulasi  SWAT  diperoleh  141  HRU, dengan tingkat erosi bervariasi antara 1,682 ton/ha/tahun ton/ha/tahun sampai 879,837 toh/ha/tahun. Perhitungan  dan  klasifikasi  lahan  dilakukan  sesuai dengan jumlah HRU yaitu sebanyak 141 kali, jauh lebih sedikit dibandingkan dengan  jumlah petak lahan hasil overlay peta Tutupan Lahan, Kemiringan Lereng, dan Jenis  Tanah.  Klasifikasi  berbasis  HRU,  selain  lebih efisien,  hasilnya  akan  lebih  mudah  digunakan  dalam penyusunan prioritas penanggulangan  lahan kritis Hal yang  sama  disimpulkan  pula  oleh  Kumar  dan  Mishra (2015).
Hasil klasifikasi lahan menggunakan metoda Fuzzy menunjukan  bahwa  15  HRU  termasuk  klasifikasi Sangat    Kritis,  55  HRU  Kritis,  38  HRU  Agak  Kritis, dan  32  HRU  potensial  kritis.  Hasil  klasifikasi  lahan menggunakan  metoda  Crisp  menunjukan  bahwa  18 HRU  termasuk  klasifikasi  Sangat    Kritis,  54  HRU Kritis,  36  HRU  Agak  Kritis,  dan  32  HRU  potensial kritis.  Hasil  Klasifikasi  lahan  kritis  dengan  metoda Fuzzy  dan  Crips  secara  berturut-turut  disajikan  pada Gambar 6 dan Gambar 7.
Perbandingan hasil klasifikasi kekritisan lahan dengan metoda Fuzzy dan  metoda Crisp menunjukkan perbedaan  klasifikasi  pada  23  HRU.  Gambar  8  dan Tabel 5 menunjukkan perbedaan hasil klasifikasi yang dapat diuraikan sebagai berikut:
• Dari 15 HRU yang pada metoda Fuzzy dikategorikan sebagai  sangat  kritis,  4  pada  metoda  Crips diantaranya dikategorikan sebagai kritis.
• Dari 55 HRU yang pada metoda Fuzzy dikategorikan sebagai  kritis,  pada  metoda  Crips  7  diantaranya dikategorikan  sebagai  sangat  kritis,  dan  4  HRU kategorikan agak kritis.
• Dari 38 HRU yang pada metoda Fuzzy dikategorikan sebagai agak kritis, pada metoda Crips 2 diantaranya dikategorikan sebagai kritis, dan 3 HRU kategorikan potensial kritis.
• Dari 32 HRU yang pada metoda Fuzzy dikategorikan sebagai  potensial  kritis,  pada  metoda  Crips  3 diantaranya dikategorikan sebagai agak kritis.
Sejalan dengan kesimpulan Hall et al. (1992),   klas- ifikasi  lahan  kritis  dengan  metoda  Fuzzy  Sugeno menghasilkan nilai kekritisan lahan secara lebih detail, sehingga  informasi  yang  diberikan  lebih  banyak  dan akurat.  Metoda Fuzzy memberikan  nilai  keanggotaan himpunan dari 0 hingga 1 untuk setiap kriteria penilaian, sehingga perbedaan kondisi lapangan yang kecil dapat diperhitungkan.    Dengan  kata  lain  metoda Fuzzy mampu  membedakan  lahan  memiliki  perbedaan  yang bergradasi (Keshavarzi et al . 2010).
Gambar 3. Peta Tutupan Lahan
Gambar 4. Peta Kelas Lereng

## Gambar 5. Peta Jenis Tanah
Tabel 3. Jenis Tanah SubDAS Cisangkuy
Tabel 4. Klasifikasi Lahan Kritis Dengan Metoda Fuzzy dan Metoda Crisp.
Status Fuzzy (Hru) Crisp (Hru) S Kritis 79 110 Kritis 321 325 Agak Kritis 139 126 Pot Kritis 133 111 Tidak Kritis 48 48 Gambar 6. Peta Klasifikasi Lahan Kritis Dengan Mo- toda Fuzzy
Jenis Tanah Kode Luas
(ha) Typic  Tropaquepts,  Vertic  Tropaquepts, Vertic Eutric SCS01 462 Typic Eutropepts, Typic Tropaquepts SCS02 671 Typic  Humitropepts,  Aquic  Eutropepts, Typic  Eutropepts SCS03 4 024 Thaptic Hapludands, Euretic Hapludands SCS04 1 454 Typic  Hapludolls,  Andic  Haplodolls, Oxic Dystropepts SCS05 2 498 Typic Hapludolls, Typic Eutropepts SCS06 1 646 Typyc Hapludalfs, Typic Eutropepts SCS07 444 Typic Humitropepts, Typic Eutropepts SCS08 843 Eutric Hapludands, Typic Kandiudalfs SCS09 1 386 Eutric Hapludands SCS10 1 737 Typic Melanudands, Eitric Hapludands SCS11 3 625 Typic Hapludands, Eutric Hapludands SCS12 724 Waduk SCS13 356 Oxic Humitropeps, Typic Eutropepts SCS14 1 679
Gambar 7. Peta Klasifikasi Lahan Kritis Dengan Mo- toda Crisp Gambar 8. Peta Perbedaan Klasifikasi Lahan Kritis Metoda Fuzzy Vs. Metoda Crisp
Tabel 5. Matriks Perbedaan Klasifikasi Lahan Metoda Fuzzy dan Metoda Crisp
FUZZY SUGENO Sangat Kritis (15) Kritis (55) Agak Kritis (38) Potensial Kritis (32) C R IS P Sangat Kritis
(15) 7 Kritis (55) 4 2 Agak Kritis (38) 4 3 Potensial Kritis
(32) 3

## 4. Kesimpulan
Hasil penelitian  menunjukkan bahwa klasifikasi  la- han  kritis  dengan  metoda Fuzzy mampu  menggam- barkan kondisi lapangan secara lebih akurat dibanding- kan denga metoda Crips. Proses klasifikasi Lahan kritis dengan  metoda Fuzzy berbasis  HRU  dapat  dilakukan secara cepat menggunakan perangkat komputer standar.

## Daftar Pustaka
[1] Anik,  S,  2007.  Evaluasi  Kekritisan  Lahan  Daerah  Aliran Sungai. Jurnal Presipitasi . 2(1), pp. 8-14.
[2] Baharuddin,  2010.  Pemanfaatan  Inderaja  Dan  Sistem Informasi  Geografis  (SIG)  Dalam  Inventarisasi  Lahan  Kritis Di Kabupaten Kolaka Utara. Jurnal Perenial . 6(2), pp. 83-89.
[3] Hall,  G.B.,  F.  Wang,  Subaryono,  1992.  Comparison  of Boolean  and  fuzzy  classification  methods  in  land  suitability analysis  by  using  geographical  information  systems, Environment and Planning A . 24, pp. 497-516.
[4] Hasan  M.,  A.  Sapei,  J.  Purwanto,  Sukardi,  2011,  Kajian kebijakan  pengelolaan  sumber  daya  air  pada  daerah  aliran sungai Citarum, Jurnal Sumber Daya Air . 7(2), pp. 105-118.
[5] Kastaman R., D.R. Kendarto, S. Nugraha, 2007. Penggunaan Metode  Fuzzy  Dalam  Penentuan  Lahan  Kritis  Dengan Menggunakan  Sistem  Informasi  Geografis  di  Daerah SUBDAS Cipeles. Jurnal Teknotan . 1(2), pp. 1-11.
[6] Keshavarzi  A.,  F.  Sarmadian,  A.  Heidari,  M.  Omid,  2010. Land Suitability Evaluation Using Fuzzy Continuous Classifi- cation  (A  Case  Study:  Ziaran  Region). Modern  Applied  Sci- ence. 4(7), pp. 72-81.
[7] Kumar S., A. Mishra, 2015. Critical Erosion Area Identifica- tion Base on Hydrological Response Unit Level for Effective Sedimentation Control in River Basin. Water Resource Man- agement . 29(6), pp. 1749-1765.
[8] Kusumadewi,  S.,  H.  Purnomo,  2010,  Aplikasi  Logika  Fuzzy Untuk Pendukung Keputusan. Graha Ilmu, Yogyakarta.
[9] Purwaamijaya,  I.M.,  I.  Widianingsih,  2013.    Aplikasi  GIS Untuk Pengelolaan Das Berkelanjutan Di Sub DAS Ciwidey Kabupaten Bandung, Kolokium Pengelolaan Sumberdaya Ait 2013,  Puslitbang  Sumber  Daya  Air,  Badan  Penelitian  Dan Pengembangan Kementerian Pekerjaan Umum, Bandung.
[10] Prasetyo,  S.Y.J.,  B.S.  Hasiholan,  Hartomo,  P.K.D.  Mila,  B. Nuswantoro,  2013.  Geographic  Information  System  of Critical  Level of  Land Degradation (Critical  Land) Based  on Agro-ecological  Zone  (AEZ)  in  Agricultural  Areas  with Recombination Method of Fuzzy Logic and Scoring. Interna- tional Journal of Computer Science Issues . 10(1), pp. 217-221.