PEMANFAATAN TRANSFORMASI NORMALIZED DIFFERENCE VEGETATION

## INDEX (NDVI) CITRA LANDSAT TM UNTUK ZONASI VEGETASI
DI LERENG MERAPI BAGIAN SELATAN
Oleh: Ardi Arnanto
Laboratorium SIG/SIP Sekolah Tinggi Pertanahan Nasional Jl. Tata Bumi No. 5 Yogyakarta 55293 email: arnant_04@yahoo.com

## Abstrak
Penelitian  ini  berusaha  untuk  mengetahui  pengaruh  variasi  jenis  vegetasi, kerapatan  tegakan,  dan  umur  vegetasi  terhadap  informasi  spektral  vegetasi  pada  citra digital  Landsat  TM  di  Daerah  Lereng  Merapi  Bagian  Selatan.  Tujuan  yang  dirumuskan dalam penelitian ini adalah untuk (1) mengkaji jenis, kerapatan tegakan, dan umur tegakan vegetasi  berdasarkan  nilai  kecerahan  piksel  pada  citra  tranformasi  (NDVI)  data  digital Landsat  TM;  (2)  membuat  zonasi  vegetasi  berdasarkan  data  digital  Landsat  TM.  Metode yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  transformasi  indeks  vegetasi  dan  kerja lapangan,  sedangkan  untuk  pengambilan  sampel  digunakan  metode  stratified  random sampling dan area sampling. Stratified random sampling didasarkan atas pengelompokkan nilai  piksel  pada  citra  transformasi  indeks  vegetasi,  sedangkan  area  sampling  digunakan karena nilai  kecerahan pada data  digital  penginderaan  jauh diujudkan  dalam  nilai  piksel. Pemilihan  sampeldengan  mempertimbangkan  jenis  vegetasi  dan  kemudahan  untuk dijangkau. Hasil penelitian yang diperoleh menunjukkan hubungan yang nyata antara nilai indeks vegetasi (NDVI) dengan variasi jenis vegetasi yang dapat digunakan sebagai dasar klasifikasi  vegetasi.  Sedangkan  parameter  kerapatan  tegakan  dan  umur  vegetasi mempunyai  korelasi  yang  bersifat  positif  terhadap  nilai  indeks  vegetasi  (NDVI). Berdasarkan  eratnya  hubungan  ini  dapat  dibuat  citra  atau  peta  distribusi  kerapatan tegakan  dan  umur  vegetasi.  Secara  umum  tingkat  ketelitian  klasifikasi  jenis  vegetasi sebesar 93%, sedangkan untuk kerapatan tegakan dan umur vegetasi mempunyai tingkat ketelitian sebesar 71% dan 76%.
Kata kunci: Transformasi NDVI, Landsat TM, Vegetasi
THE UTILIZATION OF TRANSFORMATION OF NORMALIZED DIFFERENCE VEGETATION INDEX (NDVI) LANDSAT-TM IMAGE FOR ZONING THE VEGETATION IN THE SOUTHERN OF MERAPI SLOPE

## Abstract
This  study  aims  to  know  the  effect  of  the  variations  of  vegetation  types,  stand  density, and  the  vegetation  age  to  the  vegetation  spectral  information  of  digital  image  Landsat TM in the Southern part of Merapi Slope. The objectives formulated in this research are to (1)  study  the  type,  stand  density,  and  vegetation  age  based  on  the  pixels  brightness values    in  the  image  transformation  (NDVI)  of  Landsat  TM  digital  data,  (2)  make  the zoning of vegetation based on Landsat TM digital data. The method used in this study is the transformation of vegetation indexs and field work. Moreover, the techniques used to take  the  research  samples  are  the  stratified  random  sampling  and  sampling  area.  The stratified  random  sampling  is  based  on  the  grouping  of  the  pixel  values  in  the  image transformation vegetation index, while the sampling area is used because the brightness
value  in  remote  sensing  digital  data  is  realized  by  the  pixel  values.  The  selection  of  the sampel considers the type of vegetation and the ease to reach. The findings show that the real relationship between vegetation index values (NDVI) and the variations of vegetation type can be used as a basis for classifiying the vegetation. Meanwhile, the parameters of stand density and the vegetation age have a positive correlation to the vegetation index values (NDVI). Based on this close relationship, image or map of the distribution of stand density  and  vegetation  age  is  made.  In  general,  the  accuracy  of  vegetation  type  is  93%, while  stand  density  and  the  vegetation  age  have  an  accuracy  level  of  71%  and  76  % respectively.
Keywords : Transformation of NDVI, Landsat TM, vegetation

## Pendahuluan
Vegetasi  merupakan  sumberdaya  alam  utama  dalam  kehidupan  makhluk  hidup, yaitu sebagai  penyedia  makanan dan tempat bernaung  bagi hewan dan  manusia.  Dalam suatu  ekosistem  hanya  vegetasi  yang  mampu  menyediakan  energi  bagi  makhluk  hidup melalui  proses  fotosintesa  dengan  bantuan  sinar  matahari,  dalam  bentuk  yang  dapat dimanfaatkan  oleh  hewan  maupun  manusia  berupa  :  daun,  buah,  biji,  maupun  ubi. Gangguan/kerusakan  yang  terjadi  pada  sekelompok  vegetasi  akan  menyebabkan perubahan keseimbangan ekosistem tempat vegetasi itu berada.
Hutan merupakan salahsatu sumberdaya alam yang mempunyai peranan penting sebagai  modal  dasar  pembangunan  Indonesia.  Hutan  yang  terdapat  di  Indonesia  dapat berupa  hutan  alami  maupun  hutan  buatan.  Vegetasi  yang  terdapat  di  hutan beranekaragam yang dipengaruhi oleh jenis hutan itu, seperti hutan buatan : mempunyai vegetasi yang seragam, jarak tanamnya sama dan teratur, tersusun dari satu jenis vegetasi ataupun dalam satu petak hutan terdapat satu jenis pohon dengan umur dan ukuran yang sama  dan  masing-masing  pohon  tumbuh  dengan  pola  yang  teratur;  hutan  alami  : mempunyai  keragaman  vegetasi  yang  bervariasi  dalam  hal  jenis  vegetasi,  umur  tegakan, kerapatan, kelembaban, maupun faktor fisik yang lain. Hutan di Indonesia termasuk hutan musim  yang  mempunyai  ciri-ciri  umum:  vegetasi  tidak  begitu  lebat  seperti  pada  jenis hutan  tropika  basah  walaupun  bervariasi  kenampakkannya,  mempunyai  kecenderungan terbuka  dengan  pohon-pohon  penyusunnya  lebih  berjauhan  dan  tidak  ada  pergulatan diantara  tumbuhan  untuk  mendapatkan  cahaya,  pada  musim  kering  menggugurkan daunnya untuk mengurangi besarnya penguapan (Polunin, 1990 dalam Kriswantoro 1997). Untuk  dapat  mempertahankan  laju  pembangunan  nasional  dalam  menentukan kebijaksanaan  pengelolaan  hutan  harus  memperhatikan  aspek  kelestarian  dan produktivitas  hutan.    Ekosistem  hutan  didomonasi  oleh  vegetasi  sebagai  salah  satu  ciri khas kenampakan hutan.
Sampai  saat  ini  masalah  pengelolaan  hutan  di  Indonesia  merupakan  suatu  hal yang  kompleks  dan  rumit.  Karena  dalam  kegiatan  pengelolaan  hutan  diperlukan  suatu survei yang berulang-ulang, yang pada kenyataannya tidak dapat dilaksanakan secara rutin dan  konvensional.  Hal  tersebut  disebabkan  survei  lapangan  dan  survei  udara membutuhkan  biaya  yang  sangat  besar  dan  waktu  yang  lama,  khusunya  untuk  kawasan hutan dengan luasan yang besar serta keadaan medan yang sulit dan tidak mudah untuk dijangkau (Sutanto, 1994).
Perkembangan  teknologi  penginderaan  jauh  dewasa  ini  ataupun  dimasa mendatang  memberikan  kemungkinan  untuk  memperoleh  data  yang  relatif  baru,  cepat, dan akurat. Peluncuran berbagai macam satelit oleh negara-negara maju semakin memacu perkembangan  penginderaan  jauh  sebagai  salah  satu  alat  untuk  memperoleh  data inventarisasi  sumberdaya  alam  yang  handal.  Adanya  satelit-satelit  Landsat,  SPOT,  ERS-1, NOAA,  dan  lain-lain  yang  mengorbit  di  bumi  dengan  berbagai  jenis  sensor,  resolusi spektral,  dan  resolusi  spasial  sangat  menguntungkan  para  pemakai  data  satelit  sesuai dengan kebutuhannya.
Banyaknya saluran pada Landsat Thematic Mapper yang beroperasi pada saluran yang  peka  terhadap  respon  spektral  vegetasi  sangat  menguntungkan  dalam  penelitian atau studi tentang vegetasi. Dengan bantuan transformasi matematis yang berupa indeks vegetasi  maka  nilai  spektral  vegetasi  dapat  ditonjolkan,  sedangkan  nilai  spektral  diluar vegetasi  dapat  dihilangkan  atau  dieleminiasi,  sehingga  memungkinkan  untuk  dilakukan studi  tentang  kerapatan  vegetasi, Leaf  Area  Index (LAI),  biomassa,  umur  tegakan, konsentrasi klorofil, dan juga kandungan nitrogen (Danoedoro, 1993).
Adapu tujuan dari penelitian ini antara lain: (1) Mengkaji jenis, kerapatan tegakan, dan umur tegakan vegetasi berdasarkan nilai kecerahan piksel pada citra tranformasi data digital Landsat TM, (2) Membuat zonasi vegetasi berdasarkan data digital Landsat TM.

## Metode Penelitian
Daerah  penelitian  termasuk  dalam  wilayah  administrasi  Kabupaten  Sleman, Propinsi  Daerah  Istimewa  Yogyakarta,  Kabupaten  Magelang,  dan  Kabupaten  Klaten, Propinsi Jawa Tengah.
Secara administratif daerah penelitian tesebut berbatasan dengan :
Sebelah utara adalah Kecamatan Selo, Kabupaten Boyolali
Sebelah timur adalah Kecamatan Kemusuk, Kabupaten Boyolali.
Sebelah  selatan  adalah  Kecamatan  Turi,  Kecamatan  Pakem,  dan  Kecamatan Cangkringan, Kabupaten Sleman.
Sebelah barat adalah Kecamatan Srumbung, Kabupaten Magelang. Secara astronomis daerah penelitian terletak pada 7  33’ LS hingga 7  40’ LS dan 110  23’ BT hingga 110  29’ BT.
Metode  yang  digunakan  dalam  pelaksanaan    penelitian  ini  adalah  gabungan antara analisis digital dengan pendekatan pola spektral indeks vegetasi data Landsat TM secara multispektral dan kerja lapangan untuk mengetahui kondisi nyata di lapangan dan menguji ketelitian hasil interpretasi citra indeks vegetasi.
Data  digital  Landsat  TM  dalam  penelitian  ini  diproses  dengan  menerapkan transformasi  indeks  vegetasi  NDVI  ( Normalized  Difference  Vegetation  Index ).  Pekerjaan uji  lapangan  yang  dilakukan  meliputi  :  (a)  menilai  dan  mencocokkan  nilai  spektral  jenis dan kerapatan vegetasi dengan hasil analisis digital citra indeks vegetasi di laboratorium dengan kenyataan di lapangan, (b) pengukuran presentase kerapatan tegakan vegetasi.
1. Analisis Data Digital
a. Perbaikan Citra
Pada dasarnya, semua citra digital yang telah terekam oleh sensor, dan disimpan dalam  format  yang  dapat  dibaca  oleh  program  pengolah  citra,  akan  dapat  ditampilkan
pada  layar  monitor.  Melalui  layar  monitor  ini,  kulaitas  citra  akan  dapat  terlihat  dengan jelas,  baik  dan  buruknya.  Kualitas  citra  dapat  ditentukan  secara  kuantitatif,  tetapi  dapat pula kualitatif. Restorasi citra diperlukan, apabila kualitas citra yang akan digunakan tidak mencukupi  dalam  mendukung  studi  tertentu.  Namun  sebenarnya  semua  citra  yang diperoleh  melalui  perekaman  sensor  tak  lepas  dari  kesalahan,  yang  diakibatkan  oleh mekanisme  perekaman  sensornya,  gerakan  dan  ujud  geometri  bumi,  serta  kondisi atmosfer pada saat perekaman.
Transformasi geometri yang paling mendasar adalah penempatan kembali posisi piksel  sedemikian  rupa,  sehingga  pada  citra  digital  yang  tertransformasi  dapat  dilihat gambaran obyek di permukaan bumi yang terekamsensor. Pengubahan bentuk kerangka liputan dari bujur sangkar menjadi jajaran genjang merupakan hasil dari transformasi ini. Tahap  ini  diterapkan  pada  citra  digital  mentah  (langsung  hasil  perekaman  satelit), danmerupakan koreksi kesalahan geometrik sistematik.
Koreksi radiometrik diperlukan atas dua alasan, yaitu untuk memperbaiki kualitas visual  citra  dan  sekaligus  memperbaiki  nilai-nilai  piksel  yang  tidak  sesuai  dengan  nilai pantulan  atau  pancaran  spektral  obyek  yang  sebenarnya.  Koreksi  radiometri  citra  yang ditujukan  untuk  memperbaiki  kualitas  visual  citra  berupa  pengisian  kembali  baris  yang kosong karena drop-out baris maupun masalah kesalahan awal pelarikan ( scanning start ). Baris  atau  bagian  baris  yang  bernilai  tidak  sesuai  dengan  yang  seharusnya  dikoreksi dengan  mengambil  nilai  piksel  satu  baris  di  atas  dan  di  bawahnya,  kemudian  dirata- ratakan (Guindon, 1984, dalam Danoedoro, 1996)
b. Ekstraksi Informasi
Penajaman kontras diterapkan untuk memperoleh kesan kontras citra yang lebih tinggi. Hal ini dapat dilakukan dengan mentransformasi seluruh nilai kecerahan. Hasilnya berupa citra dengan nilai maksimum awal, dan nilai minimum baru yang (pada umumnya) lebih rendah dari nilai minimum awal. Secara visual, hasil ini berupa citra baru yang variasi hitam-putihnya  lebih  menonjol,  sehingga  tampak  lebih  tajam  dan  memudahkan  proses interpretasi.  Algoritma  penajaman  kontras  ini  dapat  dikelompokkan  menjadi  dua  : perentangan  kontras  ( contrast  stretching )  dan  ekualisasi  histogram  ( histogram equalization ).
Indeks  vegetasi  merupakan  suatu  algoritma  yang  diterapkan  terhadap  citra (biasanya  multisaluran),  untuk  menonjolkan  aspek  kerapatan  vegetasi  ataupun  aspek yang  berkaitan dengan  kerapatan, misalnya  biomassa, Leaf  Area  Index (LAI),  konsentrasi klorofil, dan ebagainya. Secara praktis, indeks vegetasi ini merupakan suatu transformasi matematis  yang  melibatkan  beberapa  saluran  sekaligus,  dan  menghasilkan  citra  baru yang lebih representatif dalam menyajikan fenomena vegetasi.
Normalized Difference  Vegetation  Index (NDVI)  merupakan  kombinasi  antara tehnik  penisbahan  dengan  tehnik  pengurangan  citra.  Transformasi  NDVI  ini  merupakan salah  satu  produk  standar  NOAA  ( National  Oceanic  and  Atmospheric  Administration ), satelit  cuaca  yang  berorbit  polar  namun  memberi  perhatian  khusus  pada  fenomena global vegetasi. Berbagai penelitian mengenai perubahan liputan vegetasi di benua Afrika banyak menggunakan transformasi ini (Tucker, 1986, dalam Danoedoro, 1996).
Formulasinya adalah sebagai berikut :

## 2. Analisis Statistik
Analisis  statistik  dilakukan  untuk  mengetahui  kekuatan  dan  bentuk  pengaruh antara  variabel  yang  diuji.  Analisis  yang  digunakan  adalah  analisis  korelasi  dan  analisis regresi, dimana analisis korelasi dimaksudkan untuk mengetahui derajat hubungan antara variabel x yang berisi data transformasi indeks vegatasi dengan variabel y yang berisi hasil pengukuran  lapangan,  sedangkan  analisis  regresi  dimaksudkan  untuk  mengetahui besarnya  pengruh  yang  diakibatkan  adanya  perubahan  pada  setiap  satuan  variabel  x. Ukuran kekuatan pengaruh ditentukan dengan menggunakan besarnya koefisien korelasi (r) dan koefisien determinasi (r²).
Koefisien korelasi dicari dengan rumus :
Formula regresi :
Koefisien a dan b ditentukan dengan cara :
Dengan : n = besarnya populasi sampel x = variabel bebas, yaitu jenis dan kerapatan vegetasi (data lapangan) y = variabel terikat, yaitu nilai kecerahan piksel pada transformasi multispektral.

## 3. Uji Ketelitian Interpretasi
Uji  ketelitian  interpretasi  dari  data  Landsat  dapat  dilakukan  dengan  empat  cara (Short,  1982  dalam  Jamaludin  2002)  yaitu  :  cek  lapangan  pada  titik-titik  yang  dipilih, mencocokan  antara  data  landsat  dan  peta-peta  referensi,  analisis  statistik,  dan perhitungan confusion matrix.
Pada  penelitian  ini  uji  ketelitian  interpretasi  menggunakan  metode  perhitungan confusion matrix. Contoh perhitungan uji ketelitian interpretasi (Short, 1982).
Tabel 1.  Matrik Uji Ketelitian Interpretasi
Kelas Total di Lapangan A B C D A 25 5 10 3 43 B 2 50 6 5 63 C 3 4 60 5 72 D 2 2 2 100 106 Total 32
61 78 113 284 Kelas Data Landsat
Sumber : Short, 1982 dengan modifikasi
Untuk  menghitung  seberapa  besar  tingkat  ketelitian  dari  interpretasi  digunakan rumus :
Tingkat ketelitian interpretasi =
Gambar 1.  Diagram Alir Penelitian

## Hasil dan Pembahasan
1. Hasil Pengolahan dengan Transformasi Indeks Vegetasi (NDVI)
Indeks  vegetasi  merupakan  suatu  algoritma  yang  diterapkan  terhadap  citra digital, dimaksudkan untuk  menonjolkan  aspek-aspek vegetasi.  Seperti  aspek kerapatan, jenis, umur, ataupun aspek-aspek lain yang berkaitan dengan vegetasi.
Dalam penelitian ini mengkaji seberapa besar kemampuan citra hasil transformasi indeks vegetasi dalam membedakan variabel jenis, kerapatan tegakan, dan umur vegetasi. Tehnik penisbahan yang digunakan adalah Normalized Difference Vegetation Index (NDVI).
Citra  hasil  transformasi  digunakan  sebagai  acuan  dalam  penetuan  titik-titik sampel.  Terlihat  jelas  pengelompokan  nilai  indeks  vegetasi  dan  masing-masing pengelompokan nilai tersebut diambil sampel untuk identifikasi parameternya, yaitu jenis, kerapatan  tegakan,  maupun  umur  vegetasi.  Hasil  pengamatan  titik  sampel  dilapangan kemudian  dinyatakan  secara  kuantitatif  dan  dikaitkan  dengan  nilai-nilai  indeks  vegetasi pada posisi piksel yang sama.
Nilai indeks vegetasi yang paling tinggi dalam citra diwakili oleh warna merah dan makin rendah berwarna hijau hingga warna biru yang mewakili nilai piksel terendah. Dari parameter  jenis  vegetasi didapatkan hasil  bahwa  pinus  mempunyai  nilai  indeks  vegetasi rata-rata paling  tinggi yaitu  0,592082, kemudian  akasia  mempunyai  nilai  indeks  vegetasi rata-rata  0,396662,  bambu  mempunyai  nilai  indeks  vegetasi  rata-rata  0,476632,  puspa mempunyai  nilai  indeks  vegetasi  rata-rata  0,543649,  dan  nilai  terendah  terdapat  pada lahan  yang  tak  bervegetasi  dengan  rata-rata  nilai  indeks  vegetasi  0,034276.  Hasil pengamatan  pengaruh  jenis  vegetasi  terhadap  nilai  indeks  vegetasi  dapat  dilihat  pada tabel 2.
Tabel 2. Pengaruh jenis vegetasi terhadap nilai indeks vegetasi
Sumber : Data Digital Landsat TM tahun 2000.
Grafik hubungan pengaruh jenis vegetasi terhadap nilai indeks vegetasi (NDVI) 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 Jenis Vegetasi N il a i In d e k s V e g e ta si ( N D V I) Pinus Akasia Bambu Puspa Tak bervegetasi
Gambar 2. Grafik hubungan pengaruh jenis vegetasi terhadap nilai indeks vegetasi (NDVI).
Ukuran parameter yang lain yaitu kerapatan tegakan memperlihatkan pola bahwa semakin  tinggi  kerapatan  tegakan  vegetasinya  semakin  tinggi  pula  nilai  indeks vegetasinya.  Berdasarkan  pengamatan  di  lapangan,  vegetasi  dengan  kerapatan  229 pohon/ha  mempunyai  nilai  indeks  vegetasi  rata-rata  0,602548  dan  semakin  menurun bersamaan  dengan  berkurangnya  kerapatan  hingga  nilai  indeks  vegetasi  rata-ratanya 0,34446 untuk kerapatan 4 pohon/ha. Sedangkan untuk lahan tak bervegetasi nilai indeks vegetasinya  dapat  mencapai  –  0,233993  yang  terdapat  di  daerah  puncak.  Hasil pengamatan  pengaruh  kerapatan  tegakan  vegetasi  terhadap  nilai  indeks  vegetasi  dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Pengaruh kerapatan tegakan terhadap nilai indeks vegetasi
Gambar 3. Grafik hubungan kerapatan tegakan vegetasi terhadap nilai indeks vegetasi (NDVI)
Parameter  umur  vegetasi  juga  memperlihatkan  pola  yang  sama,  semakin  tua umur  vegetasi  semakin  tinggi  pula  nilai  indeks  vegetasinya.  Pada  vegetasi  umur  70  th mempunyai nilai  indeks  vegetasi  rata-rata  0,608477  dan  semakin  turun hingga  umur  10 tahun  mempunyai  nilai  indeks  vegetasi  rata-rata  0,407386.  Hasil  pengamatan  pengaruh umur vegetasi terhadap nilai indeks vegetasi dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Pengaruh umur tegakan vegetasi terhadap nilai indeks vegetasi
Sumber : Data Digital Landsat TM tahun 2000.
Gambar 4.  Grafik hubungan pengaruh umur vegetasi dengan nilai indeks vegetasi (NDVI)
Gambar 5. Peta Citra Transformasi NDVI
2. Hasil Pengolahan Data Lapangan
Data  lapangan  yang  didapatkan  berupa  data  jenis  vegetasi,  kerapatan  tegakan, dan umur vegetasi dicari seberapa besar kekuatan dan pengaruhnya terhadap nilai piksel dalam  citra  transformasi  indeks  vegetasi.  Untuk  mengukur  pengaruh  dari  variabel  data terhadap  nilai  piksel  digunakan  metode  analisis  korelasi  dan  regresi.  Besarnya  kekuatan
pengaruh  variabel  diukur  dengan  nilai  koefisien  korelasi  yang  nilainya  berkisar  antara  1 sampai  0  dan  0  sampai  –1.  Semakin  mendekati  nilai  0  maka  semakin  kecil  pengaruh variabelnya.  Nilai  koefisien  korelasi  (+)  menunjukkan  bahwa  hubungan  antar  variabel searah,  kenaikan  nilai  variabel  pengaruh  diikuti  kenaikan  pula  pada  nilai  variabel  yang dipengaruhi.  Sedangkan  nilai  (-)  menunjukkan  hubungan  berkebalikan,  yaitu  kenaikan nilai variabel pengaruh akan diikuti penurunan nilai variabel terpengaruh.
Fungsi regresi yang dinyatakan dalam  Y = Xb menunjukkan hubungan antara 2 variabel. Dari hasil fungsi regresi yang didapatkan digunakan sebagai dasar untuk estimasi masing-masing variabel, dalam hal ini data kerapatan dan umur vegetasi. Analisis statistik ini  digunakan  untuk  data-data  kuantitatif  dan  bukan  data  kualitatif  sehingga  data  yang bisa digunakan dalam analisis ini hanya data kerapatan tegakan dan umur vegetasi.
Tabel 5. Perhitungan statistik data umur vegetasi
Sumber : Hasil Analisis tahun 2004
999932 , 0 2 970749 , 1 994641 , 0 . 4 2 142 7164 . 4 970749 , 1 . 142 05115 , 77 . 4      r 009666 , 0 408484 , 0 372004 , 8 . 4 ) 250323 , 1 .( 769377 , 5 ) 720098 , 1 .( 4       b 326522 , 0 4 769377 , 5 009666 , 0 4 250323 , 1 log      a
471496 , 0  a Y = 0,471496 X 0,009666
Tabel 6. Perhitungan statistik data kerapatan tegakan
Sumber : Hasil Analisis tahun 2004
802285 , 0 2 830638 , 2 394064 , 1 . 6 2 557 93875 . 6 830638 , 2 . 557 673697 , 302 . 6      r 016685 , 0 727381 , 0 28589 , 18 . 6 ) 015404 , 2 .( 658496 , 9 ) 941716 , 2 .( 6       b 517110 , 0 6 658496 , 9 016658 , 0 6 941716 , 2 log      a 304018 , 0  a
Y = 0,304018 X 0,016685

## Gambar 6. Peta Sebaran Titik Sampel

## 3. Tinjauan Hasil Secara Umum
Masing-masing  parameter  vegetasi  yang  diambil  dalam  penelitian  ini menunjukkan  hubungan  yang  kuat,  baik  itu  parameter  kualitatif  seperti  jenis  vegetasi ataupun  parameter  kuantitatif  seperti  umur  vegetasi  dan  kerapatan  tegakan.  Setiap perubahan pada masing-masing parameter diikuti pula perubahan nilai piksel pada citra transformasi indeks vegetasi dengan pola yang relatif tetap. Hal ini dijadikan dasar dalam klasifikasi citra.
Hubungan  nilai  piksel  citra  transformasi  indeks  vegetasi  dengan  jenis  vegetasi hanya  mampu  diukur  secara  relatif  berdasarkan  pengelompokkan  nilai  piksel.  Masing- masing kelompok nilai piksel dari nilai piksel tertinggi hingga nilai piksel terendah diambil sampel  di  lapangan  untuk  diidentifikasi  jenis  vegetasinya.  Pinus  mempunyai  nilai  piksel tertinggi  dengan  rata-rata  nilai  piksel  0,592082,  akasia  mempunyai  nilai  piksel  rata-rata 0,396662,  bambu  mempunyai  nilai  piksel  rata-rata  0,487805,  sedangkan  puspa mempunyai nilai piksel rata-rata 0,543649. Nilai piksel terendah terdapat pada lahan yang tak  bervegetasi  dengan  rata-rata  nilai  0,034276.  Dari  seluruh  data  yang  ada  dapat diasumsikan  bahwa  masing-masing  kelompok  nilai  piksel  tersebut  dapat  diidentifikasi jenis  vegetasinya  berdasarkan  nilai  piksel  yang  ada  pada  citra  transformasi  indeks vegetasi.
Kerapatan tegakan menunjukkan hubungan yang sangat kuat dengan nilai piksel pada citra transformasi indeks vegetasi. Hal ini ditunjukkan dengan nilai koefisien korelasi (r)  yang  mencapai  0,802285.  Nilai  positif  (+)  pada  nilai  koefisien  korelasi  berarti  bahwa setiap kenaikan nilai kerapatan tegakan diikuti dengan kenaikan nilai indeks vegetasinya. Dari analisis regresi didapatkan rumus Y = 0,304018 X0,016658.
Umur vegetasi juga menunjukkan hubungan yang sangat kuat dengan nilai piksel pada  citra  transformasi  indeks  vegetasi.  Nilai  korelasi  antara  kedua  variabel  tersebut adalah 0,999932 yang juga bernilai positif (+). Hasil analisis regresi didapatkan rumus Y = 0,471496 X0,009666.

## 4. Faktor yang Mempengaruhi Data Penelitian
Hal  penting  yang  perlu  diperhatikan  dalam  penggunaan  metode  semacam  ini ialah  perlunya  kalibrasi  ataupun  pertimbangan  mengenai  kemungkinan  perbedaan informasi spektral obyek antara tanggal perekaman dengan tanggal pengambilan sampel mengingat obyek kajian (vegetasi) yang relatif dinamis. Pada musim kemarau kebanyakan vegetasi  akan  menggugurkan  daunnya  untuk  mengurangi  penguapan  air.  Walaupun untuk  topografi daerah  kajian  yang berupa  lereng gunung  api dengan  suhu  yang relatif lebih dingin bila dibandingkan dengan dataran rendah, kegiatan pengguguran daun tidak terlalu terjadi secara signifikan namun faktor ini tetap menjadi bahan pertimbangan dalam penelitian.
Dalam header data digital Landsat TM tercatat bahwa data tersebut terekam pada bulan  September  tahun 2000.  Idealnya  kerja  lapangan  dilakukan  pada bulan  yang  sama untuk  meminimalkan  perbedaan  yang  terjadi,  namun  pada  penelitian  ini  kerja  lapangan baru  bisa  terlaksana  pada  bulan  Desember.  Pada  bulan  September  yang  merupakan bulan-bulan  awal  memasuki  musim  hujan,  dengan  rentang  perbedaan  waktu  2  bulan dengan  bulan  perekaman  data  kemungkinan  perubahan  yang  terjadi  adalah  perubahan dari  tutupan  kanopi  vegetasi. Pada  bulan  Desember  kemungkinan besar  tutupan kanopi vegetasi  relatif  lebih  tebal  apabila  dibandingkan  dengan  tutupan  kanopi  pada  bulan September. Perbedaan tebal tutupan kanopi ini akan berpengaruh pada nilai piksel citra digital.
Variabilitas vegetasi juga sangat mempengaruhi nilai piksel pada citra digital. Hal ini yang dijadikan obyek dalam penelitian ini. Perbedaan struktur daun dalam tiap individu jenis vegetasi banyak berpengaruh terhadap nilai indeks vegatasi pada citra. Hal ini telah banyak  diungkapkan  dalam  berbagai  penelitian.  Pengaruh  utama  terhadap  karakteristik pemantulan  daun  diantara  berbagai  spesies  tumbuhan  ialah  perbedaan  ketebalan  daun yang  berakibat  pada  perbedaan  kandungan  pigmen  dan  perbedaan  struktur  fisiologis daun.  Analisis  citra digital dengan  metode  tranformasi  indeks  vegetasi  akan lebih  efektif untuk obyek kajian yang mempunyai wilayah persebaran yang luas dan homogen. Dan hal ini sulit ditemui di daerah hutan Indonesia yang pada umunya heterogen, demikian pula yang  terjadi  pada  daerah  penelitian.  Hampir  semua  blok  hutan  dengan  jenis  tanaman tertentu tidak mempunyai persebaran yang luas, persebaranya sporadis dalam blok-blok yang  sempit.  Daerah penelitian  secara umum  terdiri  atas  tiga  macam hutan,  yaitu  hutan alam, hutan wisata, dan hutan buatan. Hutan alam ialah hutan yang vegetasinya tumbuh secara alami tanpa campur tangan manusia, dan hutan jenis ini banyak dijumpai di lereng
atas. Jenis tanaman di daerah ini sangat heterogen dan hal ini sangat menyulitkan dalam ekstraksi informasi dari citra, dan kemungkinan kebenaran hasil klasifikasi dengan analisis citra  digital  sangatlah  kecil.  Untuk  daerah  ini  agak  diabaikan,  pengambilan  sampel  di lapangan  sebagian  besar  dilakukan  di  bagian  hutan  buatan  yang  mempunyai  jenis vegetasi  homogen  untuk  dasar  klasifikasi  pada  citra  transformasi  indeks  vegetasi. Kesulitan timbul karena blok-blok pada hutan buatan tidak mempunyai persebaran yang luas sehingga sangat sulit menentukan letak kumpulan piksel yang tepat pada citra.
Variabel lain yang menjadi obyek dalam penelitian ini adalah umur vegetasi dan kerapatan  tegakan.  Jika  dianalisis  secara  individu  vegetasi,  perbedaan  umur  vegetasi terhadap  nilai  indeks  vegetasi  diakibatkan  perubahan  struktur  daun.  Namun  dalam penelitian  ini  dasar  analisis  tidak  diarahkan  pada  individu  vegetasi  tetapi  komunitas vegetasi.  Dengan  asumsi  bahwa semakin  bertambah umur  vegetasi  maka  semakin  tebal tutupan kanopinya sehingga semakin bertambah umur vegetasi semakin tinggi pula nilai indeks  vegetasinya.  Dari  hasil  analisis  juga  menunjukkan  hubungan  yang  searah,  yaitu kenaikan umur vegetasi diikuti dengan  kenaikan nilai  indeks  vegetasinya.  Demikian  pula dengan  variabel  kerapatan  tegakan,  diasumsikan  semakin  rapat  tegakan  vegetasinya maka  semakin  besar  pula  kerapatan  kanopinya,  dan  akan  berpengaruh  terhadap  nilai indeks  vegetasi.  Dalam  banyak  penelitian  didapatkan  hasil,  kenaikan  kerapatan  kanopi akan  diikuti  kenaikan  nilai  indeks  vegetasinya.  Dalam  penelitian  ini  dianologikan  bahwa kenaikan kerapatan  tegakan  akan diikuti  kenaikan  indeks  vegetasinya  pula.  Hasil  analisis menunjukkan  hubungan  yang  kuat  antara  kerapatan  tegakan  dengan  nilai  indeks vegetasi, yaitu r = 0,802285.
Banyak  penelitian  menyebutkan  analisis  indeks  vegetasi  efektif  untuk  vegetasi yang  homogen.  Seharusnya  analisis  kerapatan  tegakan  dan  umur  vegetasi  dilakukan secara bertahap yaitu dengan membagi terlebih dahulu daerah kajian menjadi blok-blok berdasarkan  jenis  vegetasinya,  baru  setelah  itu  masing-masing  blok  vegetasi  yang seragam  dianalisis.  Namun  hal  ini  tidak  bisa  dilakukan  pada  daerah  penelitian  karena heterogennya vegetasi yang ada.
Faktor  yang  sebenarnya  cukup  berpengaruh  namun  dalam  penelitian  ini diabaikan  adalah  tumbuhan  bawah  dan  rumput  yang  berada  diantara  tegakan  vegetasi. Hal  ini sangat  terlihat  pada  daerah bekas  bencana  awan  panas  yang  terjadi pada  tahun 1997  yang  sebagian  besar  ditumbuhi  oleh  tumbuhan  bawah  dan  rumput.  Nilai  indeks vegetasi  pada  daerah  ini  relatif  sama  dengan  daerah  dengan  vegetasi  jenis  akasia  yang kerapatan  tegakannya  sedang  namun  mempunyai  tumbuhan  bawah  dan  rumput  yang cukup  lebat  diantara  tegakan-tegakan  akasia.  Hal  ini  dapat  mengakibatkan  kesalahan dalam klasifikasi melalui citra indeks vegetasi.
Di  daerah  kajian  yang  masuk  daerah  administrasi  Klaten  status  hutan  tidak dipegang  oleh  Dinas  Kehutanan  namun  dipegang  oleh  Perhutani.  Hal  ini  menyebabkan adanya  bagian  dari  hutan  yang  digunakan  untuk  budidaya  tanaman  penduduk  seperti jenis  jagung.  Hal  ini  berpengaruh  terhadap  nilai  indeks  vegetasinya  yang  kemungkinan besar akan mengakibatkan kesalahan dalam klasifikasi.

## 5. Tinjauan Terhadap Pengolahan Data
Pengambilan sampel lapangan dilakukan secara random namun sistematik, posisi titik  sampel  ditentukan  berdasarkan  pengelompokkan  nilai  indeks  vegetasi  pada  citra. Masing-masing  pengelompokkan  nilai  tersebut  minimal  diambil  1  titik  sampel. Diharapkan  dengan  metode  seperti  ini  semua  obyek  kajian  dapat  terwakili.  Topografi daerah  yang  bergunung  dan  sangat  curam  perlu  juga  mendapat  perhatian  dalam penentuan  lokasi  titik  sampel.  Dari  masing-masing  titik  sampel  diambil  parameter- parameter  yang  diprelukan  dalam  penelitian,  seperti  identifikasi  jenis  vegetasi, pengukuran kerapatan tegakan, dan penentuan umur vegetasi. Data mengenai kerapatan tegakan dan umur vegetasi mengacu pada data yang terdapat di kartu kendali petak RPH Kaliurang.  Pengukuran  langsung  dilapangan  dilakukan  hanya  bila  dirasa  terdapat perubahan  yang  signifikan,  seperti  akibat  dari  bencana  awan  panas  yang  terjadi  pada tahun  1997  yang  membakar  vegetasi  hutan  di  bagian  barat.  Identifikasi  jenis  pada  satu kawasan  hutan  sebenarnya  sangat  beragam,  namun  dalam  penelitian  ini  identifikasi dilakukan pada jenis dominan pada komunitas vegetasi.
Posisi titik-titik sampel di lapangan diplotkan pada posisi piksel yang sama pada citra  indeks  vegetasi  untuk  dianalisis  kekuatan  hubungan  antara  data  lapangan  dengan nilai  kecerahan  pada  citra  tersebut.  Tiap-tiap  titik  sampel  dijadikan  dasar  dalam mengklasifikasi citra indeks vegetasi menjadi peta jenis vegetasi, peta kerapatan tegakan, dan peta umur vegetasi. Seperti telah disebutkan di depan bahwa ekstraksi informasi pada citra  indeks  vegetasi  efektif  digunakan  untuk  daerah  dengan  liputan  vegetasi  yang homogen.  Namun  karena  daerah  penelitian  mempunyai  liputan  vegetasi  yang  cukup heterogen  sehingga  identifikasi  parameter  adalah  parameter  dominan  dalam  suatu komunitas  vegetasi  yang  heterogen.  Sebenarnya  informasi  yang  terkandung  dalam  citra indeks vegetasi merupakan  nilai rata-rata dari  campuran berbagai  macam  vegetasi  yang kemungkinan dapat membuat kesalahan dalam proses analisis selanjutnya.
Hasil  klasifikasi  jenis  vegetasi  mempunyai  keakuratan  yang  cukup  tinggi,  hanya terjadi  kesalahan  pada  sampel  bambu  yang  1  piksel  terklasifikasi  sebagai  lahan  tak bervegetasi,  sampel  puspa  terdapat  7  piksel  yang  terklasifikasi  pinus,  sampel  akasia  1 piksel  terklasifikasi  lahan  tak  bervegetasi,  dan  sampel  pinus  terdapat  15  piksel  yang terklasifikasi lahan tak bervegetasi dan 9 piksel terklasifikasi puspa. Secara umum tingkat ketelitian  klasifikasi  jenis  vegetasi  sebesar  93  %.  Sedangkan  untuk  klasifikasi  kerapatan tegakan dan umur vegetasi mempunyai tingkat ketelitian sebesar 71 % dan 76 %.
Tabel 7. Uji ketelitian interpretasi jenis vegetasi
Sumber : Hasil Analisis tahun 2004
Tingkat ketelitian interpretasi jenis vegetasi
% 93 % 100 466 149 23 13 17 231      x
Tabel 8. Uji ketelitian interpretasi kerapatan tegakan
Sumber : Hasil Analisis tahun 2004 Tingkat ketelitian interpretasi kerapatan tegakan
% 71 % 100 748 141 2 160 231     x
Tabel 9. Tabel Uji Ketelitian Interpretasi Umur Vegetasi
Sumber : Hasil Analisis tahun 2004
Tingkat ketelitian interpretasi umur vegetasi
% 76 % 100 143 3 48 58    x

## Kesimpulan
1. Jenis,  kerapatan  tegakan,  dan  umur  vegetasi  mempunyai  pengaruh  yang  sangat nyata terhadap nilai transformasi indeks vegetasi (NDVI) data digital Landsat TM.
2. Jenis  pinus  mempunyai  rata-rata  nilai  transformasi  indeks  vegetasi  (NDVI)  sebesar 0,592082,  akasia  sebesar  0,396662,  bambu  sebesar  0,476632,  dan  puspa  sebesar 0,543649.
3. Vegetasi  dengan  kerapatan  jarang  mempunyai  rata-rata  nilai  transformasi  indeks vegetasi  (NDVI)  sebesar  0,141146,  kerapatan  sedang  sebesar  0,403262,  dan kerapatan tinggi sebesar 0,593144.
4. Vegetasi  dengan  umur 6  –  28  tahun  mempunyai  rata-rata  nilai  transformasi  indeks vegetasi sebesar 0,424632, umur 29 – 50 tahun sebesar 0,513008, dan umur 51 – 72 sebesar 0,608477.
5. Kerapatan  tegakan  vegetasi  mempunyai  pengaruh  yang  kuat  terhadap  nilai  indeks vegetasi (NDVI) data digital Landsat TM dengan nilai koefisien korelasi 0,802285, dan dari analisis regresi menghasilkan hubungan Y = 0,304018 X 0,011658 .
6. Umur  vegetasi  mempunyai  pengaruh  yang  kuat  terhadap  nilai  transformasi  indeks vegetasi (NDVI) data digital Landsat TM dengan nilai koefisien korelasi 0,999932, dan dari analisis regresi menghasilkan hubungan Y = 0,471496 X 0,009666 .
7. Analisis digital data citra Landsat TM melalui penerapan transformasi indeks vegetasi (NDVI) dapat dengan baik mengidentifikasi vegetasi dengan tingkat ketelitian secara keseluruhan  untuk  interpretasi  jenis  vegetasi  93  %,  kerapatan  tegakan  71  %,  dan umur vegetasi 76 %.

## Daftar Pustaka
Danoedoro,  P.,  1996,  Pengolahan  Citra  Digital  Teori  dan  Aplikasinya  Dalam  Bidang Penginderaan  Jauh, Modul  Kuliah ,  Fakultas  Geografi,  Universitas  Gadjah  Mada, Yogyakarta.
Kriswantoro,  J.,  1997,  Penggunaan  Data  Penginderaan  Jauh  untuk  Estimasi  Potensi Volume  Kayu  Hutan  (Studi  Kasus  Pada  Tegakan  Jati,  Mahoni,  dan  Sonokeling  di Bagian  Hutan  Karangsono,  KPH  Telawa-Jawa  Tengah), Skripsi  S1 , Fakultas Geografi,
Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.
Kuchler,  A.  W.,  1967, Vegetation  Mapping ,  University  of  Kansas,  The  Ronald  Press Company, New York.
Laksono,  Y.  A.,  2002,  Pemrosesan  Informasi  Spektral  Data  Digital  Landsat  Thematic Mapper  untuk  Estimasi  Produksi  Daun  Kayu  Putih  Di  Bagian  Daerah  Hutan Karangmojo  Gunung  Kidul, Tugas  Akhir ,  Program  Diploma,  Fakultas  Geografi,
Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.
Sutanto, 1986, Penginderaan Jauh (Jilid I) , Gadjah Mada University Press, Yogyakarta.
Sutanto, , Penginderaan Jauh (Jilid II) , Gadjah Mada University Press, Yogyakarta.