## PEMANFAATAN PENGOLAHAN CITRA UNTUK VEGETASI DAN LAHAN DI AREA RAWAN LONGSOR
Ahmad Ridho’i1), Bantot Sutriono2)
1 Fakultas Teknik Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya email: ridhoi@untag-sby.ac.id
2 Fakultas Teknik Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya email: bantot@untag-sby.ac.id
Abstract: Indonesia is a country which is part of its territory as an area with a row of fire ring, which is vulnerable to disasters. Disasters can be in the form of volcanic  eruptions,  earthquakes,  floods,  landslides,  and  so  on.  Landslides generally occur on sloped land which is certainly present in the mountains, and landslides  can  be  triggered  by  a  number  of  uses  of  land  that  are  not  in accordance with their function, deforested land, water flow from altitude to poor valleys. The occurrence of a landslide disaster leaves or causes several problems in the affected area which can be in the form of the land itself or for humans in the affected land, due to a landslide disaster resulting in productive crops being damaged, affected land changing conditions or changing the boundaries of land ownership the. Landslides need to be monitored or monitored by the area before and after a landslide event to determine the affected plants and land, making it easier to identify and ensure losses experienced by those who inhabit the affected area. Determination of areas affected by both productive plants, affected land can  be  done  using  image  processing,  image  processing  can  estimate  what percentage of plants and lands affected by landslides.

## Keywords: disasters, landslides, lands, image processing
1. PENDAHULUAN
Tanah longsor merupakan suatu hasil
dari  proses  gangguan  keseimbangan  yang menyebabkan bergeraknya massa tanah dan batuan  dari  tempat  yang  lebih  tinggi  ke tempat  yang  lebih  rendah.  Pergerakan tersebut  terjadi  karena  adanya  faktor  gaya yang terletak pada bidang tanah yang tidak rata disebut dengan lereng. Selanjutnya gaya yang  menahan  massa  tanah  di  sepanjang lereng tersebut dipengaruhi oleh kedudukan muka  air  tanah,  sifat  fisik  tanah,  dan  sudut dalam  tahanan  geser  tanah  yang  bekerja  di sepanjang bidang tanah.
Faktor  penyebab  tanah  longsor  secara alamiah  meliputi  morfologi  permukaan  bu- mi,  penggunaan  lahan,  litologi,  struktur geologi, curah hujan, dan kegempaan. Selain faktor alamiah, juga disebabkan oleh faktor aktivitas manusia yang mempengaruhi suatu bentang  alam,  seperti  kegiatan  pertanian, pembebanan  lereng,  pemotongan  lereng, dan penambangan.
Tanah  longsor  dikategorikan  sebagai salah  satu  penyebab  bencana  alam,  di samping gempa bumi, banjir, dan angin
topan,  dan  lain-lain.  Bahaya  bencana  tanah longsor berpengaruh besar terhadap kelang- sungan  kehidupan  manusia  dan  senantiasa mengancam  keselamatan  manusia.  Di Indonesia,  terjadinya  tanah  longsor  telah mengakibatkan kerugian yang besar, misal- nya  kehilangan  jiwa  manusia,  kerusakan harta  benda,  dan  terganggunya  ekosistem alam.
Dari  data  Bakornas  Penanggulangan Bencana,  sejak  tahun  1998  hingga  per- tengahan  tahun  2003,  tercatat  telah  terjadi 647 kejadian bencana di  Indonesia, dimana 85%  dari  bencana  tersebut  meru-pakan banjir  dan  longsor.  Dari  gambaran  tersebut terlihat  bahwa  longsor  merupakan  bencana alam yang sangat mengan-cam dan penting untuk  diperhatikan  setelah  banjir,  karena frekuensi  kejadian  dan  jumlah  korban  jiwa yang ditimbulkan cukup signifikan.
Tingginya  frekuensi  terjadinya  tanah longsor  di  indonesia  disebabkan  struktur topografi  yang  berbentuk  pegunungan  dan perbukitan yang sangat dominan. Selain itu
tanah  longsor  juga  disebabkan  perbuatan manusia  yang  merusak  sumber  daya  alam, seperti  penebangan  liar  dan  kegiatan- kegiatan merusak lainnya yang tidak mem- perdulikan  kelestarian  sumber  daya  alam dan lingkungan.
Akibat hujan deras yang terjadi jum’at malam.  Desa  yang  dilereng  gunung  wilis yaitu desa banaran kecamatan pulung kabu- paten ponorogo jawa timur diterjang longsor sabtu  pagi  tanggal  1  april  2017.  Longsor terjadi  sekitar  pukul  07:40  WIB  dan menimpa rumah penduduk, berdasarkan da- ta yang dihimpun pusat longsor terjadi di RT 01 RW 01 dukuh tangkil desa banaran keca- matan  pulung  kabupaten  ponorogo  jawa timur,  longsor  menimpa  rumah  penduduk dan  menyebabkan  warga  tertimbun.  Dalam kondisi  yang  sama  di  desa  slahung  terjadi retakan  tanah  dan  pergerakan  tanah  yang menimpa satu rumah warga, kronologis ke- jadian berawal retakan kurang lebih 30 cm, retakan  tersebut  berangsur-angsur  menga- lami  penambahan  turunan  menjadi  9  meter
setelah 1 minggu. Selanjutnya bukit kembali retak  selebar  15  meter  setelah  3  mingguan kemudian.  Selanjutnya  dengan  kondisi retakan  tersebut  diguyur  hujan  lebat sehingga  tanah  tersebut  longsor  dan menimpa rumah dan warga. Hasil pendataan sementara  sebanyak  1  unit  rumah  tertimpa material tanah sehingga tidak bisa ditempati lagi.  Sedangkan  hasil  pendataan  sementara sebanyak 32 unit rumah tertimbun kerugian materiil  dan  korban  hilang  dilaporkan sebanyak 29 orang warga setempat.

## 1.1. Permasalahan masyarakat
Pada saat ini kondisi lahan dan vegetasi di desa slahung blm ada pendataan sehingga bila  terjadi  bencana  tanah  longsor  menjadi kesulitan  bila  dilakukan  penelusuran  ter- hadap vegetasi milik siapa dan berapa luasan- nya serta kepemilikan lahan terdampak.

## 1.2. Tujuan
Tujuan penelitian ini adalah menen- tukan presentase vegatasi di daerah rawan ter-
jadinya bencana tanah longsor di desa Slahung kecamatan  Slahung  kabupaten  Ponorogo menggunakan pengolahan gambar.

## 1.3. Penyelesaian yang ditawarkan
Pemrosesan  gambar  digital  adalah teknologi  penerapan  sejumlah  algoritma komputer  untuk  memproses  gambar  digital. hasil dari proses ini dapat berupa gambar atau sekumpulan  karakteristik  representatif  atau properti  dari  gambar  asli.  pemrosesan  gam- bar digital secara langsung berkaitan dengan suatu  gambar,  yang  terdiri  dari  banyak  titik gambar. titik gambar ini, juga piksel, adalah koordinat  spasial  yang  menunjukkan  posisi titik dalam gambar, dan nilai intensitas (atau tingkat  abu-abu).  gambar  berwarna  menyer- tai informasi dimensi yang lebih tinggi dari- pada gambar abu-abu, karena nilai merah, hi- jau dan biru biasanya digunakan dalam kom- binasi  yang  berbeda  untuk  mereproduksi warna gambar di dunia nyata.
Tujuan  utama  pemrosesan  gambar digital adalah untuk memungkinkan manusia
memperoleh  gambar  berkualitas  tinggi  atau karakteristik deskriptif dari gambar asli. Se- lain itu, tidak seperti sistem visual manusia, yang  mampu  beradaptasi  dengan  berbagai keadaan,  mesin  atau  sensor  pencitraan  eng- gan untuk secara otomatis menangkap target "bermakna".  misalnya,  sistem  sensorik  ini tidak  dapat  membedakan  antara  subjek  ma- nusia  dan  latar  belakang  tanpa  penerapan algoritma cerdas.
Proses tingkat rendah tidak diinginkan dalam contoh khusus. ini karena fakta bahwa gambar  asli  telah  diperoleh  dalam  kondisi baik  dan  karenanya  tidak  ada  bukti  gambar kabur.  selama  proses  tingkat  menengah,  tu- gas manual pusat cluster dicapai oleh seorang profesional.  ini  mengarah  pada  pengelom- pokan intensitas gambar yang optimal deng- an  pengelompokan  k-means  otomatis.  jika perlu, objek yang diekstraksi akan digunakan untuk menghasilkan identitas manusia, yang merupakan  salah  satu  proses  tingkat  tinggi. sampai  sekarang,  jelas  bahwa  tanpa  pem- rosesan gambar digital kita tidak akan  dapat
menghasilkan objek "bermakna" dalam con- toh ini dan seterusnya.
Penginderaan jauh : ini adalah teknologi  yang  menggunakan  sensor  jarak jauh untuk mengumpulkan informasi tentang bumi. biasanya teknik yang digunakan untuk memperoleh  informasi  tergantung  pada radiasi  elektromagnetik,  medan  gaya,  atau energi akustik yang dapat dideteksi oleh ka- mera,  radiometer,  laser,  sistem  radar,  sonar, seismograf, meter termal, dll.
Sistem  pemrosesan  gambar  dapat  ter- diri dari sumber cahaya yang menerangi pe- mandangan,  sistem  sensor,  frame  grabber yang dapat digunakan untuk mengumpulkan
Gambar 1. Proses pengolahan gambar
gambar dan komputer yang menyimpan paket perangkat lunak yang diperlukan untuk mem- proses  gambar  yang  dikumpulkan.  beberapa antarmuka I / O, layar komputer dan perangkat keluaran  (mis.  printer)  juga  dapat  disertakan. Gambar  1  menunjukkan  sistem  pemrosesan

## gambar
Pengambilan  sampel  gambar  dan  kuanti-

## sasi
Konsep dasar dalam pengambilan sam- pel dan kuantisasi, sebuah gambar terdiri dari jumlah titik yang tidak terbatas dengan koor- dinat  dan  amplitudo  terus  menerus.  untuk mengonversi  gambar  ini  ke  bentuk  digital, koordinat gambar dan amplitudo harus didis- kritisasi,  di  mana  titik-titik  gambar  akan  di- ubah  menjadi  piksel  sementara  amplitudo menggunakan nilai diskrit. sampling menga- cu pada digitalisasi  koodinat, dan kuantisasi adalah digitalisasi nilai aplitude.
( a ) ( b ) ( c )
Gambar 2. Ilustrasi dari gambar : (a) original, (b) sampling dan (c) kuantisas

## Mewakili gambar digital
Sebuah  gambar  biasanya  direprese- ntasikan dalam bentuk matriks, yang berasal dari sudut kiri atas. juga, gambar terdiri dari sejumlah  tingkat  abu-abu.  salah  satu  mani- pulasi  biasa  pada  gambar  adalah  zoom  atau menyusut. cara mana pun dapat menurunkan resolusi  gambar  asli  karena  interpolasi  titik gambar.

## Filter pemulusan linier
Seperti  yang  dinyatakan  di  atas,  filter linear  telah  mengamati  nilai  output  mereka sebagai  kombinasi  linear  dari  input.  filter smoothing  yang  umum  digunakan  adalah filter rata-rata dan gaussian. filter smoothing biasanya memiliki efek pengurangan kebisingan.  itu  dapat  dilakukan  dengan
menggunakan operasi konvolusi.
Salah satu masalah gambar yang umum diperhatikan  adalah  aliasing.  Fenomena  ini muncul  ketika  interval  pengambilan  sampel gambar lebih tinggi dari setengah jarak antara
𝑠𝑠 ( 𝑥𝑥 , 𝑦𝑦 ) 𝑀𝑀 /2 = � 𝑚𝑚=−𝑀𝑀 /2 − 𝑚𝑚 , 𝑦𝑦 − 𝑛𝑛 ) 𝑁𝑁 /2 � 𝑛𝑛=−𝑁𝑁 /2 ℎ ( 𝑚𝑚 , 𝑛𝑛 ) 𝑓𝑓 ( 𝑥𝑥
dua titik gambar berdekatan. akibatnya, efek pola  moire  akan  muncul  dan  secara  serius menurunkan kualitas gambar.
Filter linier juga dapat dilakukan dengan menggunakan korelasi sebagai berikut :
𝑠𝑠 ( 𝑥𝑥 , 𝑦𝑦 ) 𝑀𝑀 /2 = � 𝑚𝑚=−𝑀𝑀 /2 𝑁𝑁 /2 � 𝑛𝑛 = −𝑁𝑁 /2 ℎ ( 𝑚𝑚 , 𝑛𝑛 ) 𝑓𝑓 ( 𝑥𝑥
adalah, tingkat smoothing yang lebih besar dapat dicapai.
+ 𝑚𝑚 , 𝑦𝑦 + 𝑛𝑛 )
Jika h(m,n) adalah simetris, h(m,n) = h(-m,-
n)
Penyaringan rata-rata
Pemfilteran rata-rata juga disebut pemfilteran  rata-rata,  di  mana  nilai  piksel output adalah rata-rata dari lingkungannya. dengan  demikian,  topeng  penyaringan adalah sebagai berikut :
1  1  1 ℎ = 1/9 � 1  1  1 � 1  1  1

## Penyaringan gaussian
Penyaringan  gaussian  adalah  filter  penting lainnya.  bobot  dalam  filter  mask  memiliki fungsi gaussian:
ℎ ( 𝑚𝑚 , 𝑛𝑛 ) = 1 exp( − 0,5 ∗ ( 𝑚𝑚 2 + 𝑛𝑛 2 )/ 𝜎𝜎 𝑍𝑍
di  mana  σ  adalah  varians  dan  mengontrol
tingkat perataan. nilai yang lebih besar σ
Pengolahan  gammbar  secara  morpho- logical
Adalah  pemrosesan  gambar  yang berberkaitan  dengan  bentuk  dan  susunan  dari sebuah  objek,  terdapat  beberapa  contoh  cara yang  dapat  digunakan  seperti  erosi,  objek counting, dilasi.
Pemrosesan secara dilasi dapat dilakukan sebagai berikut :
Gambar 3. Pemrosesan secara dilasi

## Pemrosesan gambar dengan cara konvolusi
Konvolusi  adalah  satu  dari  beberapa proses filtering gambar yang sering digunakan pada pengolahan gambar. Pada matlab terdapat banyak sekali cara yang dapat dilakukan untuk melakukan pengolahan konvolusi. Pengolahan konvolusi  dilakukan  dengan  memanfaatkan matrik  yang  biasa  disebut mask yaitu  matrik yang  berjalan  sepanjang  pengolahan  dan digunakan untuk menghitung nilai representasi lokal dari beberapa pixel pada gambar.
Gambar 4 Contoh Proses Dengan Cara
Konvolusi
Gambar 5 Pengolahan Gambar Dengan
Cara Erosi

## Pengolahan gambar dengan cara filter
Filter  yang  kemudian  diimplemen- tasikan  pada  fungsi  imfilter  untuk  gambar RGB (3-D) dan filter2 untuk gambar grayscale atau  2-D.  Contoh  berikut  dimana  filter  yang digunakan adalah filter gaussian dengan matrik 12x12  dan  terlihat  bahwa  gambar  hasil pengolahan scara filter menjadi blur.
Gambar 6 Pengolahan Gambar Dengan
Cara Filter

## Pengolahan deteksi tepi
Seleksi  objek  biasanya  selanjutnya dilakukan  langkah  deteksi  tepi  dalam  pengo- lahan gambar, di matlab pengolahan pendetek- sian  tepi  dilakukan  dengan  perintah/fungsi edge . Ada beberapa cara yang dapat dilakukan pada  deteksi  tepi  menggunakan  matlab  yaitu metode  prewitt,  roberts,  sobel,  laplacian  of gaussian, canny, metode zero cross.
Yang penting diperhatikan pada deteksi  tepi  bahwa  hanya  dapat  dilakukan menggunakan gambar grayscale atau gambar 2 Dimensi.
Gambar 7 Penggunaan Metode Deteksi

## Tepi

## 2. METODE PELAKSANAAN
Dalam penelitian ini pengolahan citra
digunakan untuk mengestimasi perubahan
vegetasi dan lahan terdampak pada area yang rawan  terjadi  bencana  longsor  di  desa slahung kecamatan slahung kabupaten Ponorogo,  dalam  melakukan  pengolahan citra terdapat beberapa tahap yang dilakukan seperti pada diagara di bawah :

## Gambar 8 Diagram Blok Alur Pengolahan

## Citra
Dari  diagram  blok  di  atas  menunjukan urutan  dari  sebuah  alur  dalam  penggunaan citra untuk menentukan berapa persen vegetasi dan  lahan  terdampak  di  suatu  wilayah,  untuk itu masing-masing memberikan peran penting untuk  menghasilkan  estimasi  berapa  persen vegetasi dan lahan terdampak. Masing-masing dapat dijelaskan sebagai berikut :
a. Objek merupakan  benda  atau  sesuatu yang  memiliki  unsur  tiga  dimensi memiliki lebar panjang dan ke dalaman atau dalam koordinat xyz, objek dapat
Start Pembacaan citra Pembacaan ukuran citra
Filter pixel citra
T
Pixel berakhir
berupa hewan, manusia, pemandangan dan sebagainya.
b. Sistem  citra merupakan  bagian  yang mengubah  dari  objek  ke  dalam gambar/citra  dua  dimensi,  untuk  itu bagian berupa kamera yang mengubah dari  objek  tiga  dimensi  ke  dalam  dua dimensi.  Hasil  dari  bagian  ini  berupa gambar baik itu warna maupun tingkat keabuan  yang  masing-masing  dapat memberikan informasi dari objek yang dikonversi oleh kamera.
c. Digitalisasi merupakan  bagian  yang
mengubah  citra  dua  dimensi  yang masih  non  digital  ke  dalam  citra  yang sudah  digital,  bagian  ini  secara  fisik berupa  scanner,  kamera  yang  sudah dilengkapi  digitalisasi  (seperti  kamera sekarang dan kamera HP). Digitalisasi sangat  dibutuhkan  oleh  pengolah karena  saat  ini  perangkat  yang digunakan  untuk  pengolah  adalah perangkat digital yang berupa komputer.
d. Pengolahan merupakan  bagian  yang melakukan  pengolahan  terhadap  citra dua  dimensi  yang  sudah  dilakukan digitalisasi,  banyak  aplikasi/software yang dapat digunakan untuk melakukan pengolahan seperti matlab, envi,  arcgis,  dan  sebagainya.  Dalam pengolahan  ini  menggunakan  matlab, software  ini  dapat  digunakan  untuk pengolahan  dengan  cara  coding  yang dapat dilakukan di command windows, m-file,  GUI.  Untuk  itu  coding  dari pengolahan  ini  apa  dituangkan  dalam bentuk flowchart di bawah :
Y Gambar 9 Flowchart Pengolahan Citra
END Tampilkan Hitung persentase
e. Tampilkan merupakan  bagian  yang menampilkan  hasil  perhitungan  pixcel yang  telah  ditentukan  dalam  bentuk persentase.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam pengujian menggunakan matlab sebagai softare untuk pengolahannya dan me- nampilkannya  dengan  GUI,  sedangkan  objek dari  vegatasi  dan  lahan  terdampak  di  desa slahung diambil fotonya yang kemudian men- jadi  data  citra  yang  selanjutnya  diolah  yang memberikan informasi di wilayah tersebut.
terdampak dapat diketahui vegetasi yang terkena bencana longsor dan diperoleh 13% dari luasan wilayah terdampak.
Nilai persentasi diperoleh dari banyaknya pixcel dari citra terdampak tersebut dengan  mengetahui  banyaknya  pixcel  maka diperoleh :
Pixcel = 441 x 780
= 343.980
Sedangkan pixcel vegetasi = 44817
Pixcel dalam persentase :

## Gambar 10 GUI untuk Menampilkan Hasil
Persentase
44817 343.980 x 100 = 13,03 % Gambar 11 Coding untuk Menghitung
Dengan memasukan wilayah yang
Persentase
Dari  coding  tersebut  dapat  ditentukan nilai  dari  pixcel  berapa  yang  akan  dilakukan penyaringan  sehingga  diperoleh  hanya  pixcel yang  diperlukan  saja  dihitung.  Banyak  pixcel yang  terhitung  tergantung  lebar  nilai  pixcel yang digunakan dalam penyaringan.

## 4. UCAPAN TERIMA KASIH
Sebagai  penulis  memberikan  ucapan terima kasih kepada semua pihak yang terkait dalam  pelaksanaan  pengabdian,  ucapan  kami berikan kepada :
1. Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya
yang  telah  memberikan  dana  untuk pelaksanaan  pengabdian  di  desa  Sla- hung  kecamatan  Slahung  kabupaten
Ponorogo.
2. Kepala  desa  dan  warga  slahung  yang telah  mengijinkan  dapat  melakukan
pemetaan  yang  terkait  dengan  daerah yang terdampak longsor.
3. BPBD kabupaten Ponorogo yang telah
mendukung pelaksanaan pengabdian di

## desa slahung

## 5. KESIMPULAN
Dari  hasil  pendataan  dan  pemetaan lokasi  di  desa  slahung  mendapat  gambaran peta  dan  data  vegetasi,  sedangkan  untuk  peta lahan  terdampat  maupun  vegetasi  dapat  di analisa menggunakan pengolahan citra dengan
matlab yang diprogram menghasilkan kesimpulan :
a. Vegetasi dan lahan terdapat di desa Slahung  khususnya  RT  19  yang berdekatan dengan mahkota bencana  sangat  rentan  terjadi
pemusnahan  vegetasi  dan  lahan menjadi  berubah  kondisi  jika bencana tanah longsor terjadi.
b. Dengan  memanfaatkan  pemetaan dan penggunaan pemotretan di atas area  terdampak  dapat  dilakukan analisa  berapa  luasan  vegetasi  dan
lahan terdampat dengan menggunakan pengolahan gambar.

## 6. REFERENSI
Anil K. Jain, “Fundamentals of Digital Image

## Processing”, Prentice Hall, 1989
Huiyu  zhou,  Jiahua  Wu,  Jianguo  Zhang,
“Digital  Image  Processing”,  Ventus
publising, 2010
G  Satya,  AH  Andriawan,  A  Ridho’i,  H
Seputro,”Intensitas curah hujan memi- cu  tanah  longsor  dangkal  di  desa  wo-
nodadi kulon”, JPM17, 2014
G Satya, AH Andriawan, A Ridho’i,”Analisis
tanah  dasar  pondasi  terhadap  kesta- bilan  di  desa  wonodadi  kulon  kabu-
paten pacitan”, JPM17, 2014