## PENDUGAAN LAJU EROSI TANAH MENGGUNAKAN DATA SATELIT LANDSAT DAN SPOT

## (SOIL EROSION RATE ESTIMATION USING LANDSAT AND SPOT)
Bambang Trisakti
Peneliti Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh, Lapan e-mail: btris01@yahoo.com
Diterima 6 Februari 2014; Disetujui 26 Oktober 2014

## ABSTRACT
The damage in catchment area (DTA) and the decrease of lake water quality have been  happened  in  Indonesia,  therefore  Indonesian  government  has  created  a  lake management  and  rescue  program.  This  research  aims  to  study  soil  erosion  rate estimations using Landsat TM/ETM+ and SPOT-4 temporal data in the DTA of Kerinci Lake.  Data  standardization  was  carried  out  to  maintain  the  consistency  of  the Normalized  Difference  Vegetation  Index  (NDVI)  values  from  some  disturbances  caused by the differences of acqusition time, sensor and the effect of cloud cover. NDVI min and NDVI max were extracted  from 19  Landsat TM  /  ETM +  data  in  2000-2009 period, slope was  extracted  from  the  Digital  Elevation  Model  (DEM).  Spatial  distributions  of  soil erosion rate for 2009 and 2012 in the DTA were mapped using NDVI-slope method. The generated  soil  erosion  rates  in  the  DTA  were  analysed  and  verified  by  comparing  the change  of  the  soil  erosion  rate  to  the  change  of  surface  runoff  coefficient.  The  results showed  that  the  soil  erosion  rate  in  the  DTA  had  a  increasing  trend,  which  was consistent  with  the  increasing  trend  of  surface  runoff  coefficient  during  2009-2012 period. The soil erosion rate in the DTA of Lake Kerinci was estimated to increase form 0,39 mm /year in 2009 to be 0,46 mg/year in 2012.
Keywords: Soil  erosion  rate,  Lake  ecosystem,  Multi  temporal  satellite  data,  NDVI-slope method

## ABSTRAK
Kerusakan  Daerah  Tangkapan  Air  (DTA)  dan  penurunan  kualitas  perairan danau  telah  banyak  terjadi  di  wilayah  Indonesia  sehingga  Pemerintah  Indonesia membuat program pengelolaan dan penyelamatan bersama ekosistem danau prioritas. Kegiatan ini mengkaji pendugaan laju erosi tanah di DTA Danau Kerinci menggunakan data  satelit  multi  temporal  Landsat  TM/ETM+  dan  SPOT-4.  Standarisasi  data dilakukan  untuk  menjaga  konsistensi  nilai Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI)  karena  pengaruh  perbedaan  waktu  perekaman,  sensor  perekaman  dan pengaruh tutupan awan. Informasi NDVI min dan NDVI max diekstrak dari 19 data Landsat TM/ETM+  periode  2000-2009,  kemiringan  lahan  diekstrak  dari  data Digital  Elevation Model (DEM). Sebaran spasial laju erosi tanah di DTA dipetakan dengan menggunakan metode  NDVI- slope untuk  tahun  2009  dan  2012.  Laju  erosi  tanah  di  DTA  yang dihasilkan  dianalisis  perubahannya  dan  diverifikasi  dengan  membandingkan perubahan  laju  erosi  tanah  dengan  perubahan  koefisien  aliran  permukaan.  Hasil memperlihatkan bahwa laju erosi tanah di DTA mempunyai kecenderungan meningkat, yang  sama  dengan  kecenderungan  peningkatan  koefisien  aliran  permukaan  selama periode 2009-2012. DTA Danau Kerinci diperkirakan mengalami peningkatan laju erosi tanah, dari 0,39 mm/tahun pada tahun 2009 menjadi 0,46 mm/tahun pada tahun 2012. Kata kunci: Laju  erosi  tanah,  Ekosistem  danau,  Data  satelit  multi  temporal,  Metode NDVI-slope

## 1 PENDAHULUAN
Kerusakan  di  Daerah  Tangkapan Air  (DTA)  pada  umumnya  disebabkan karena  perubahan  lahan  yang  tidak terkendali  di  bagian  hulu  DTA  yang mengakibatkan  terjadinya  perubahan siklus hidrologi di DTA tersebut.
Berkurangnya
tutupan vegetasi (khususnya  hutan  dan  tanaman  keras) di  DTA  mengakibatkan  hujan  yang turun  tidak  dapat  ditahan  dan  diserap oleh  tanah,  sehingga  meningkatkan aliran  air  permukaan.  Berkurangnya kemampun resapan tanah dan peningkatan aliran permukaan ini berdampak pada berkurangnya air pada musim  kemarau  dan  meningkatnya erosi  tanah  pada  musim  hujan.  Erosi tanah  yang  tinggi  di  DTA  yang  dibawa oleh  sungai  ke  danau  atau  waduk mengakibatkan tingginya tingkat kekeruhan  perairan  dan  penurunan kualitas air danau atau waduk.
Permasalahan  kerusakan  DTA dan penurunan kualitas perairan danau telah banyak terjadi di wilayah Indonesia. Untuk  menangani  permasalahan  ini, pemerintah Indonesia yang diwakili oleh Kementerian Lingkungan Hidup memprakarsai dilaksanakannya
Konferensi  Nasional  Danau  Indonesia
(KNDI) ke satu. KNDI I telah menghasilkan  suatu  Kesepakatan  Bali tentang Pengelolaan Danau Berkelanjutan yang  ditandatangani  oleh  9  menteri untuk  mengelola  dan  menyelamatkan bersama ekosistem danau prioritas yang terbagi  menjadi  dua  periode  yaitu Danau  Prioritas  I  periode  2009-2014 dan  Danau  Prioritas  II  periode  2015- 2019  (KLH,  2012).  Selanjutnya  KNDI  II dilaksanakan pada tanggal 13-14 Oktober 2011  di  Semarang  yang  menegaskan kembali  15  danau  prioritas  periode 2010-2014 berdasarkan parahnya tingkat kerusakan dan dampaknya terhadap kehidupan masyarakat.
Kementerian  Lingkungan  Hidup telah mengeluarkan Pedoman Pengelolaan Ekosistem  Danau  (KLH,  2008)  yang menjelaskan  bahwa  status  ekosistem
danau  ditentukan  oleh  beberapa  faktor, yang  salah  satunya  adalah  erosi  lahan. Erosi  merupakan  suatu  proses  hilangnya lapisan  tanah,  baik  disebabkan  oleh pergerakan  air  maupun  angin  (Foth, 1995).  Tingkat  erosi  yang  tinggi  dan melebihi  batas  toleransi  mengakibatkan DTA suatu danau diberi status
mengalami kerusakan. Metode
pendugaan  laju  erosi  tanah  yang  cukup populer  adalah Universal  Soil  Loss Equation (USLE) (Wischmeier dan Smith, 1978).  USLE  ini  dapat  diterapkan  di daerah  pertanian  atau  daerah  non pertanian,  tetapi  tidak  memprediksi pengendapan  dan  tidak  menghitung hasil  sedimen  dari  erosi  parit,  erosi tebing  sungai  dan  erosi  dasar  sungai. Persamaan USLE sangat baik diterapkan di daerah  yang  faktor utama penyebab  erosi  adalah  hujan  dan  aliran permukaan. Selanjutnya untuk meningkatkan akurasi pendugaan erosi, maka  USLE  diperbaharui  menjadi The Revised  Universal  Soil  Loss  Equation (RUSLE). RUSLE dapat digunakan untuk  menghitung  kehilangan  tanah pada  daerah  dengan  aliran  permukaan yang  signifikan,  dan  tidak  dirancang untuk  daerah  yang  tidak  terjadi  aliran permukaan,  seperti  hutan  primer  yang belum  terganggu  (Jones  et  al.,  1996). Kelemahan  model  ini  adalah  tidak dipertimbangkannya  keragaman  spasial dalam  suatu  DAS  dimana  nilai input parameter  yang  diperlukan  merupakan nilai  rata-rata  yang  dianggap  homogen dalam  suatu  unit  lahan,  khususnya faktor  erosivitas  dan  kelerengan  (As- syakur, 2008).
Beberapa model  untuk  erosi untuk  Daerah Aliran Sungai (DAS) yang berkaitan  dengan  hidrologi  yang  juga berdasarkan  pada  konsep  USLE  adalah Areal Non-point Sources Watershed Environment Response Simulation
(ANSWERS)  yang  selanjutnya  diperbaiki dengan  model Agricultural  Non-Point Source
Pollution Model (AGNPS).
Kelebihan  dari  AGNPS  adalah  dapat memprediksi DAS sampai mencapai luas
20  ribu  ha  dan  hasil  prediksi  model dapat  meliputi  aliran  permukaan,  hasil sedimen,  kehilangan  N  dan  P  serta kebutuhan oksigen kimiawi, tetapi model ini membutuhkan data input yang sangat  banyak  (Vadari  et  al.,  2004). Model  pendugaan  laju  erosi  tanah  juga dilakukan  berbasis  data  spasial  dari satelit  penginderaan  jauh  dan  Sistem Informasi  Geografis  (SIG),  seperti  yang dilakukan oleh Bahadur (2009),
Hazarika  dan  Honda  (2001)  dan  As- syakur  (2008).  Pemanfaatan  data  satelit dapat membantu meningkatkan keakuratan  beberapa  parameter input seperti  meningkatkan  kedetilan  informasi penutup lahan dan mendapatkan topografi  wilayah  yang  komplek  pada wilayah  yang  luas,  seperti  di  DAS  atau DTA.  Selain  itu  berkurangnya  data-data yang  diperoleh  dari  lapangan  dan kemudahan perolehan data multi temporal (berlainan waktu) untuk suatu wilayah membuat kajian mengenai erosi tanah  menjadi  lebih  mudah  dan  dapat dilakukan pemantauan perubahan tingkat  erosi  tanah  di  suatu  wilayah dalam cakupan yang luas.
Kelebihan-kelebihan yang diperoleh  dari  data  penginderaan  jauh satelit  tersebut  menjadi  dasar  semakin banyaknya  data  penginderaan  jauh digunakan  sebagai  data input pada model  pemetaan  erosi  tanah  di  suatu wilayah.  As-Syakur  (2009)  menggunakan data  penginderaan  jauh  satelit  sebagai masukan model USLE untuk memprediksi  erosi  tanah  di  DTA  Danau Buyan.  Sedangkan  Lu  et  al.  (2004) menggunakan  data  penginderaan  jauh satelit  sebagai  masukan  model  RUSLE di  wilayah  Amazon,  Brasil,  untuk memetakan  resiko  erosi  tanah  menjadi lima  kelas  (sangat  rendah,  rendah, menengah, menengah tinggi,  dan  tinggi) dan  mengkorelasikan  antara  distribusi penutup  lahan  dengan  tingkat  resiko erosi,  sehingga  diperoleh  bahwa  hutan mempunyai resiko erosi rendah, sedangkan  agroforestry  dan  padang rumput mempunyai resiko erosi
menengah sampai tinggi. Fulajtar (2001) memetakan pola erosi dengan menggunakan  foto  udara  dan  SPOT Pankromatik,  akurasi  pemetaan  hampir seakurat data lapangan sehingga metode ini dioperasionalkan di Slovakia. Honda  et  al.  (1998)  mengembangkan metode NDVI-slope untuk  pendugaan laju  erosi  tanah  berbasis  data  satelit penginderaan  jauh,  yang  menggunakan informasi spasial kemiringan  lereng  dan data Normalized  Difference  Vegetation Index (NDVI)  untuk  wilayah  kajian  DTA Siwalik  di  Nepal.  Kedua  parameter  ini dihubungkan  dengan  laju  erosi  aktual yang  dikumpulkan  dari  pengukuran lapangan,  sehingga  laju  erosi  dapat diduga  dengan  perubahan  kerapatan vegetasi  dan  kemiringan  lahan  di  DTA tersebut.  Metode  ini  cukup  menarik karena  hanya  menggunakan  beberapa parameter  dan  dapat  menduga  laju  dan besarnya erosi dengan cukup baik pada daerah  pegunungan  dengan  topografi yang  bervariasi,  seperti:  DTA  Siwalik- Nepal  (Honda et  al.  (1998),  Hazaika  dan Honda  (2001),  DTA  Samanalawewa- Srilangka  Udayakumara  et  al.  (2010) dan DTA Manjunto di Bengkulu- Indonesia (Gunawan et al., 2011).
Faktor penting yang perlu
diperhatikan untuk meningkatkan akurasi
dari informasi erosi
menggunakan metode NDVI-slope adalah dibutuhkannya informasi spasial mengenai  kondisi  maksimum/minimum tingkat  kerapatan  vegetasi  yang  akurat dan  mewakili  daerah  kajian.  Pada penelitian  pendugaan  laju  erosi  yang telah  dijelaskan  di  atas,  informasi mengenai  kondisi  maksimum/minimum tingkat  kerapatan  vegetasi  dihasilkan hanya dengan menggunakan dua waktu perekaman data, sehingga hasil dirasakan  belum  optimal.  Oleh  karena itu  perlu  dilakukan  perbaikan  metode dengan menggunakan data multi temporal selama periode tertentu sehingga  diharapkan  dapat  diperoleh kondisi  maksimum/minimum  tingkat kerapatan  vegetasi  yang  akurat  dan
benar-benar  menggambarkan  perubahan kerapatan  vegetasi  di  wilayah  tersebut, yang  selanjutnya  akan  menjadi input bagi  pendugaan  erosi  yang  lebih  baik. Selain  itu  perlu  dikaji  juga  kemampuan koefisien  yang  digunakan  dalam  model bila  diterapkan  pada  wilayah  DTA  di Indonesia.
Kegiatan  ini  bertujuan  untuk mengevaluasi  metode  pendugaan  laju erosi tanah berbasis data satelit penginderaan jauh multi temporal
untuk DTA Danau Kerinci yang termasuk  dalam  salah  satu  dari  15 danau prioritas dalam Program Nasional Penyelamatan Danau (KLH, 2012),
dengan  menggunakan  metode NDVI- slope yang  telah  dikembangkan  oleh Honda et al. (1998). Metode ini menggunakan informasi NDVI dan
kemiringan lahan ( slope ) sebagai parameter utama. Pada riset ini perbaikan  metode  dilakukan  dengan melakukan standarisasi data dan pembuatan NDVI minimum dan maksimum  menggunakan  citra  multi
temporal  Landsat  TM/ETM+  selama periode  2000-2009  (10  tahun).  Hasil pendugaan laju erosi tanah yang diperoleh
diverifikasi dengan membandingkan  tren  perubahan  laju erosi  tanah  dengan  tren  perubahan koefisien  aliran  permukaan  di  DTA Danau Kerinci.

## 2 METODOLOGI

## 2.1 Lokasi dan Data
Lokasi  kajian  adalah  DTA  Danau Kerinci  di  Kabupaten  Kerinci,  Provinsi Jambi-Indonesia  seperti  diperlihatkan dengan  citra  SPOT-4  dengan  komposit RGB  431  (Gambar  2-1),  dimana  garis merah  menunjukkan  batas  dari  DTA Danau Kerinci. Danau
Kerinci
merupakan  salah  satu  dari  15  danau yang termasuk dalam program pengelolaan danau prioritas tahun 2010-2014 yang dikeluarkan oleh Badan
Lingkungan Hidup dan Penelitian Pengembangan (BLHPP), KLH. Permasalahan yang terjadi di DTA Danau
Kerinci (KLH, 2011) adalah:
 Kerusakan DTA danau karena kegiatan illegal logging , dan konversi lahan hutan
menjadi berbagai penutup lahan khususnya lahan pertanian yang mengakibatkan  terjadinya  erosi  dan tinggi sedimentasi di perairan danau
 Kerusakan  sempadan  danau  karena pesatnya  pembangunan  permukiman penduduk dan tingginya aktifitas pertanian
Data  yang  digunakan  terdiri  dari 19  data  Landsat  TM/ETM+  (Path/row: 126/062)  multi  temporal  yang  mewakili musim  hujan  dan  kemarau  selama
periode  2000-2009  (Tabel  2-1)  untuk pembuatan  NDVI  minimum  (NDVI min ) dan NDVI maksimum (NDVI max ).
Pendugaan  laju  erosi  dilakukan  dengan menggunakan  data  Landsat  TM  tahun 2009  dan  SPOT-4  tahun  2012.  Data Satelit  diperoleh  dari  Pusat  Teknologi dan  Data  Penginderaan  Jauh,  Lapan. Selain  itu  digunakan  juga  data  Digital
Elevation Model Shuttle Radar
Topography  Mission (DEM  SRTM)  X-C band  resolusi  30  m  untuk  pembuatan batas  DTA  Danau  Kerinci  (Tabel  2-2).
Tabel 2-1: DATA SATELIT MULTI TEMPORAL UNTUK MENGHITUNG NDVI min DAN NDVI max
No. Jenis data Tanggal Perekaman, Path/row: 126/062 1. Landsat TM 22 Januari 2000 2. Landsat TM 5 Mei 2000 3. Landsat TM 13 Mei 2000 4. Landsat TM 3 Juli 2001 5. Landsat TM 11 Juli 2001 6. Landsat ETM+ 24 Maret 2002 7. Landsat ETM+ 28 Juni 2002 8. Landsat ETM+ 15 Agustus 2002 9. Landsat TM 6 Januari 2003 10. Landsat ETM+ 17 Juni 2004 11. Landsat TM 13 September 2004 12. Landsat TM 27 Mei 2005 13. Landsat TM 30 Mei 2006 14. Landsat TM 1 Juli 2006 15. Landsat ETM+ 11 September 2006 16. Landsat TM 1 Mei 2007 17. Landsat TM 19 Mei 2008 18. Landsat TM 20 April 2009 19. Landsat TM 22 Mei 2009

## Tabel 2-2: DATA SATELIT UNTUK PENURUNAN DISTRIBUSI LAJU EROSI
No. Citra satelit Tanggal perekaman 1. Landsat TM 22 Mei 2009 2. SPOT 4 24 Maret 2012

## 2.2   Metode Penelitian

## 2.2.1  Standarisasi data
Data yang diterima telah dikoreksi geometrik (orthorektifikasi), koreksi matahari  (merubah  nilai  dijital  menjadi reflektansi),  dan  sebagian  data  telah dilakukan  koreksi  Terrain.  Sehingga tahap pertama adalah melakukan koreksi terrain  untuk  sebagian  data  lainya dengan menggunakan algoritma C correction  (Wu  et  al.  (2004),  Trisakti  et al. (2009)) sebagai berikut:
= × + + (2-1)
Dimana,  L H dan  L T adalah  reflektansi yang  sudah  dikoreksi  (pada  permukaan datar)  dan  reflektansi  belum  dikoreksi (pada permukaan miring karena kondisi topografi),  sz  adalah  sudut  zenith matahari,  i  adalah  sudut  normal  piksel yang  dibentuk  dari  arah  normal  piksel dan  arah  matahari,  dan  c  adalah koefisien  pembatas  yang  merupakan rasio  antara  titik  potong  dan  gradien (b/m)  dari  persamaan  regresi  LT  =  m Cos I + b
Selanjutnya  proses  penghilangan awan  dan  bayangan  awan  pada  citra. Penghilangan  awan  dilakukan  dengan menggunakan  metode threshold secara bertahap menggunakan band biru ( Blue ) dan band inframerah dekat (NIR) dengan algoritma sebagai berikut:
if  Band NIR >  0.23  maka  menjadi  piksel awan,
if  Band Blue > 0.19  maka menjadi piksel awan,
selain itu adalah  piksel bukan awan
Dimana, A cloud-thres adalah  nilai  batas awan band inframerah  dekat  dan B cloud- thres adalah nilai batas awan band biru.
Penghilangan bayangan awan menggunakan band albedo  (penjumlahan band visible ) dan band inframerah dekat (band  4),  algoritma  yang  digunakan adalah sebagai berikut:
if  Band Blue + Band Green + Band Red < 0.27 maka menjadi piksel bayangan,
if  Band NIR < 0.19  maka menjadi piksel bayangan,
selain itu adalah piksel bukan awan
Dimana, A shadow-thres adalah  nilai  batas bayangan band albedo  dan B shadow-thres adalah  nilai  batas  bayangan  band inframerah.  Selanjutnya  piksel  bayangan dikelompokan dan digabungkan menjadi piksel  awan.  Metode threshold secara bertahap  digunakan  karena  metode  ini terbukti  akurat  dalam  menghilangkan awan  dan  bayangan  di wilayah  Indonesia seperti  yang  telah  didemonstrasikan oleh Candra et al.(2014).

## 2.2.2 Pendugaan laju erosi tanah
Pada penelitian ini metode pendugaan laju erosi tanah menggunakan model NDVI–Slope yang telah dikembangkan  oleh  Hazarika  and  Honda (2001) dengan algoritma pada Persamaan (2-4).  Persamaan  ini  menduga  besarnya laju  erosi  dengan  melihat  perubahan penutup lahan (khususnya tingkat kehijauan penutup lahan yang diperlihatkan  dengan  nilai  NDVI)  dan kondisi lahan (yang diperlihatkan dengan tingkat kemiringan lahan. Kedua parameter  ini  dihubungkan  dengan  laju erosi  aktual  yang  dikumpulkan  dari pengukuran  lapangan,  sehingga  laju erosi  dapat  diduga  dengan  perubahan kerapatan  vegetasi  dan kemiringan lahan di DTA tersebut.
= . (2-2)
= − − ( − ) + (2-3)
= − − + 1 × 100 (2-4)
Persamaan  (2-2),  E  adalah  laju erosi  tanah  (mm/tahun),  S  adalah gradien  atau  kemiringan  lahan  (derajat), S 30 adalah  nilai  Tangen  30º  dan  E 30 adalah laju erosi tanah yang terjadi pada lereng 30º diperoleh dengan menggunakan  Persamaan  (2-3).  Nilai maksimum  laju  erosi  (E max )  dan  nilai
minimum  laju  erosi  (E min )  diperoleh berdasarkan  hasil  pengukuran  laju  erosi yang  dikumpulkan  dari  lapangan  pada kemiringan  lahan  30º,  dengan  nilai masing-masing  adalah  17.12  mm/tahun dan  0.132  mm/year,  sedangkan  nilai maksimum kehijauan/kerapatan vegetasi (NDVI max )  dan  nilai  minimum  kehijauan vegetasi (NDVI min ) dihitung dengan mencari  nilai  maksimum  dan  nilai minimum  NDVI  pada  DTA  dengan menggunakan  Persamaan  (2-4).  Nilai NDVI  dihitung  dengan  menggunakan band  inframerah  dekat  (NIR)  dan  band merah ( Red ), kemudian dilakukan konversi  sehingga  interval  nilai  NDVI yang  semula  -1  sampai  1  berubah menjadi 0 sampai 200. Konversi dilakukan  agar  perhitungan  dilakukan dalam  bilangan  bulat,  tetapi range dari kisaran NDVI masih bisa dipertahankan.
Diagram alir pendugaan  laju erosi tanah  diperlihatkan  pada  Gambar  2-1.
Hal yang baru dilakukan untuk meningkatkan  akurasi  pendugaan  laju erosi  tanah  adalah  penggunaan  data multi  temporal  selama  periode  yang cukup  lama  (10  tahun),  sehingga  dapat diperoleh  informasi  NDVI max dan  NDVI min yang benar-benar mewakili kondisi lokasi kajian.  Pada  kegiatan  ini  digunakan  18 data  Landsat  multi  temporal  (Tabel  2-2) yang mewakili musim hujan dan kemarau  selama  periode  2000-2009. Pada  tahap  awal  dilakukan  koreksi terrain  dan  penghilangan  awan  serta bayangan awan yang mempengaruhi nilai NDVI.  Selanjutnya  dilakukan  ekstraksi sebaran NDVI untuk setiap data, penggabungan data NDVI selama periode 2000-2009  dan  ekstraksi  nilai  NDVI maksimum dan minimum untuk wilayah DTA. Kajian lengkap mengenai penurunan NDVI max dan NDVI min , telah dibahas pada paper  publikasi  sebelumnya  (Trisakti, 2013).
Gambar 2-1: Diagram alir metode pendugaan laju erosi tanah
Landsat2000-2009 Erosi tanah pada lereng 30 0 Estimasi erosi tanah NDVI min/max DEM Slope • Pengukuran • Konstanta Koreksi terrain & cloud Informasi spasial laju erosi tanah Analisis Run off atau Erosi aktual Data Satelit NDVI 18 data landsat mewakili musim hujan, kemarau dan pancaroba.
Pada  tahap  berikutnya,  dilakukan pembuatan  NDVI  pada  tahun  yang diamati  (tahun  2009  dan  2012)  dan penurunan  kemiringan  lahan  dengan menggunakan  data  DEM  SRTM  X-C band,  sehingga  dihasilkan  informasi kemiringan  lahan  dalam  satuan  derajat. Selanjutnya data NDVI max , NDVI min , NDVI dan  kemiringan  lahan  menjadi input untuk  menghitung  sebaran  spasial  laju erosi tanah dengan menggunakan algortima  persamaan  (2,  3  dan  4). Perubahan  laju  erosi  tanah  dari  tahun 2009  dan  tahun  2012  di  analisis  secara kualitatif dengan melakukan pengamatan secara  visual  dan  kuantitatif  dengan menghitung  nilai  laju  erosi  tanah  rata- rata DTA. Laju erosi tanah rata-rata DTA ( ) dihitung dengan menghitung rata-rata laju  erosi  tanah  semua  piksel  yang terdapat di dalam DTA tersebut.
= 1 × (2-5)
dimana, E i adalah  laju  erosi  tanah  pada piksel  ke  i  dan  n  adalah  jumlah  total piksel dalam DTA Danau Kerinci.
2.3.3  Perhitungan koefisien aliran
permukaan untuk verifikasi Verifikasi  hasil  pendugaan  laju erosi tanah sulit dilakukan karena tidak diperolehnya data erosi dari dinas-dinas terkait,  sehingga  verifikasi  dilakukan dengan  cara  membandingkan  secara kualitatif korelasi antara perubahan laju
erosi dengan perubahan koefisien aliran permukaan di DTA Danau Kerinci.
Koefisien aliran permukaan umumnya dipetakan
dengan menggunakan  tiga  parameter input , yaitu:  penutup  lahan,  kemiringan  lahan dan jenis tanah. Tetapi disebabkan tidak diperolehnya data mengenai jenis tanah, maka  diasumsikan  bahwa  DTA  Danau Kerinci  mempunyai  jenis  tanah  dengan laju infiltrasi yang tidak berbeda sehingga koefisien aliran permukaan hanya diturunkan  dengan  menggunakan  data penutup  lahan  dan  kemiringan  lahan wilayah  DTA.  Hasil  klasifikasi  penutup lahan dan kemiringan lahan wilayah DTA dikonversi menjadi koefisien aliran menggunakan  Tabel  nilai  C  (Tabel  2-3 dan  2-4),  dan  dihitung  koefisien  aliran permukaan (C) menggunakan persamaan (2-6). Selanjutnya koefisien aliran
permukaan  rata-rata  DTA  ( ̅) dihitung dengan menghitung rata-rata nilai koefisien  aliran permukaan semua piksel yang  terdapat  di  dalam  DTA  tersebut. Penjelasan lengkap mengenai pembuatan koefisien aliran permukaan telah dibahas pada paper publikasi sebelumnya (Trisakti et al., 2013).
C = (C penutup lahan +C slope )/2 (2-6)
̅ = 1 × (2-7)
dimana, C i adalah koefisien aliran permukaan pada piksel ke i dan n adalah jumlah  total  piksel  dalam  DTA  Danau Kerinci.

## Tabel 2-3: NILAI C BERDASARKAN PENUTUP LAHAN
No. Tutupan Lahan Nilai C 1 Hutan Primer 0,01 2 Hutan Sekunder 0,05 3 Kebun Campuran 0,5 4 Ladang-Tegalan 0,5 5 Perkebunan 0,5 6 Semak Belukar 0,3 7 Sawah 0,2 8 Jalan Aspalt 0,7 9 Lahan Terbuka 0,95 10 Pemukiman 0,9 Sumber: Dune & Leopold, 1978; Subarkah, 1980; Wahyuningrum dan Pramono, 2007

## Table 2-4: NILAI C BERDASARKAN SLOPE
No. Slope Class (%) Nilai C 1 0 – 3 0,3 2 3- 8 0,4 3 8 - 15 0,5 4 15 - 25 0,6 5 > 25 0,7 Sumber: Dune & Leopold, 1978; Subarkah, 1980; Wahyuningrum dan Pramono, 2007
3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Pendugaan laju erosi tanah dimulai  dengan  memetakan  sebaran NDVI max dan  NDVI min di  DTA  Danau Kerinci. NDVI diturunkan dengan menggunakan 19 data temporal Landsat TM/ETM+  selama  periode  2000-2009. Data  mewakili  musim  kemarau  dan musim  hujan  sehingga  sebaran  NDVI max dan  NDVI min yang  dihasilkan  dapat mewakili  kondisi  kehijauan  di  DTA tersebut.
Gambar 3-1a dan 3-1b memperlihatkan sebaran spasial
NDVI max dan  NDVI min di  DTA  Danau Kerinci selama periode 2000-2009. Sebaran  NDVI min terpantau  pada  air danau,  sawah  (dalam  fase  air)  di dataran  rendah,  dan  daerah  lahan terbuka  di  bagian  hulu  DTA  (puncak Gunung  Kerinci).  Sedangkan  sebaran NDVI max teridentifikasi  di  daerah  hutan pada bagian perbukitan. Sebaran NDVI max pada  area  sawah  di  bagian tengah DTA adalah kondisi sawah dalam fase  vegetatif.  Perubahan  NDVI  yang tinggi  (tinggi  pada  NDVI max dan  rendah pada  NDVI min )  terdapat  pada  daerah sawah  dan  ladang  yang  mengalami perubahan  kondisi  fase  tanam  atau perubahan  tutupan  vegetasi,  dimana NDVI  mempunyai  nilai  tinggi  pada  saat lahan  ditutupi  oleh  vegetasi  dan  NDVI mempunyai  nilai  rendah  saat  lahan tidak  bervegetasi.  Pada  saat  kondisi tanah  tidak  bervegetasi  maka  tanah
akan  mudah  tererosi,  sehingga  semakin rendah  nilai  NDVI  pada  suatu  wilayah berkorelasi  dengan  semakin  tinggi  laju erosi  yang  akan  terjadi  pada  wilayah tersebut.
Kemiringan  lahan  DTA  Danau Kerinci yang diturunkan dengan menggunakan  data  DEM  diperlihatkan pada  Gambar  3-1c.  Kondisi  topografi yang  relatif  datar  dengan  kemiringan lahan  kurang  dari  10º  terdapat  pada bagian  tengah  DTA  yang  penutup lahannya  didominasi  oleh  pertanian (sawah)  dan  permukiman,  dan  dibagian hulu  DTA  yang  merupakan  kaki  lereng Gunung  Kerinci.  Sedangkan  kemiringan lahan  diatas  50º  terdapat  pada  bagian pinggir DTA yang merupakan pegunungan.
Input lain  untuk  memetakan  laju erosi  berdasarkan  model NDVI  –  Slope (Hazarika  and  Honda,  2001)  adalah kondisi NDVI eksisting pada tahun yang ingin dipetakan. Gambar 3-2 memperlihatkan  sebaran  spasial  NDVI pada  bulan  Mei  2009  dan  Maret  2012. Adanya sedikit tutupan awan pada citra satelit  SPOT-4  perekaman  bulan  Maret 2012, mengakibatkan adanya nilai NDVI yang  kosong  ( null  pixel )  dengan  warna hitam  pada  bagian  tengah  DTA.  NDVI bernilai  rendah  terlihat  pada  hulu Gunung  Kerinci  dan  bagan  tengah  DTA yang didominasi penutup lahan pertanian dan ladang.
(a) NDVI minimum (b) NDVI maksimum (c) Kemiringan lahan Keterangan:
(a) NDVI max (b) NDVI min (c) Kemiringan lahan dalam derajat
Gambar 3-1: Sebaran NDVI max , NDVI min dan kemiringan lahan di DTA
Gambar 3-2: Sebaran NDVI pada 2009 dan 2012 di DTA Danau Kerinci 0.2 0.9 0.2
0.9 90 o 0 0.2 0.9 0.2 0.9
(a) Laju erosi tahun 2009
(b) Laju erosi tahun 2012
Gambar 3-3: Sebaran laju erosi tanah tahun 2009 dan 2012 di DTA Danau Kerinci
Tabel 3-1: LAJU EROSI TANAH RATA-RATA DUGAAN DI DTA DANAU KERINCI TAHUN 2009-2012
Tahun 2009 2012 Tren Laju erosi tanah (mm/tahun) 0,39 0,46 Meningkat
Laju  erosi  tanah  pada  tahun 2009  hanya  terdistribusi  pada  sisi kanan  DTA,  sedangkan  laju  erosi  tanah pada  tahun  2012  terdistribusi  merata dengan nilai lebih bervariasi mencapai 4 mm/tahun. Hasil perhitungan laju erosi tanah  rata-rata  DTA  untuk  tahun  2009 dan 2012 memperlihatkan bahwa terjadi peningkatan  laju  erosi  tanah  dari  0,39 mm/tahun  pada  tahun  2009  menjadi 0,46  mm/tahun  pada  tahun  2012, seperti diperlihatkan pada Tabel 3-1.
Verifikasi terhadap laju erosi tanah dilakukan dengan cara membandingkan secara  kualitatif  korelasi  antara  laju erosi  dengan  koefisien  aliran  permukaan, dengan membuat hipotesis bahwa peningkatan  aliran  permukaan  di  suatu wilayah  DTA  akan  berdampak  pada meningkatnya  erosi  tanah.  Gambar  3-4 memperlihatkan sebaran spasial koefisien
aliran permukaan di DTA Danau Kerinci pada  tahun  2009  dan  2012.  Hasil perhitungan koefisien aliran permukaan rata-rata  DTA  untuk  tahun  2009  dan 2012  memperlihatkan  bahwa  terjadi peningkatan koefisien aliran permukaan dari 0,40 pada tahun 2009 menjadi 0,41 pada  tahun  2012,  seperti  diperlihatkan pada Tabel 3-2. Hasil pengujian memperlihatkan  bahwa  laju  erosi  tanah mengalami  peningkatan  sejalan  dengan peningkatan koefisien aliran permukaan di DTA Danau Kerinci. Hasil perbandingan ini sesuai dengan hipotesis yang dibuat, sehingga  model  pendugaan  laju  erosi tanah berbasis data satelit penginderaan jauh  yang  digunakan  pada  kegiatan  ini mampu  untuk  memberikan  gambaran kondisi  perubahan  tingkat  erosi  yang terjadi di DTA kajian.
0 4 mm/year 0 4 mm/year
(a) Koefisien aliran tahun 2009
(b) Koefisien aliran tahun 2012
Gambar 3-4: Sebaran koefisien aliran tahun 2009 dan 2012 di DTA Danau Kerinci
Tabel  3-2:  KOEFISIEN  ALIRAN  PERMUKAAN  RATA-RATA  DUGAAN  DI  DTA  DANAU  KERINCI  TAHUN 2009-2012
Tahun 2009 2012 Tren Koefisien aliran permukaan 0,40 0,41 Meningkat
Tidak  diperolehnya  data  erosi hasil  pengukuran  lapangan  yang  dapat digunakan  untuk  melakukan  verifikasi nilai  laju  erosi  yang  dihasilkan  dari metode  ini  memang  menjadi  kendala untuk mengetahui seberapa besar kemampuan  koefisien  yang  digunakan dalam  model  dapat  diterapkan  wilayah DTA  di  Indonesia.  Walaupun  begitu berdasarkan  hasil  perbandingan  antara perubahan laju erosi dengan perubahan koefisien  aliran  permukaan  di  daerah kajian,  metode  pendugaan  laju  erosi  ini memiliki  kemampuan  untuk  digunakan di wilayah Indonesia.

## 4 KESIMPULAN DAN SARAN
Pendugaan laju erosi tanah berbasis  data  satelit  penginderaan  jauh multi  temporal  Landsat  TM/ETM+  dan SPOT-4  telah  dilakukan  di  DTA  Danau Kerinci menggunakan model NDVI-slope ,
beberapa  hasil  yang  diperoleh  adalah sebagai berikut:
 Metode NDVI-slope dapat  digunakan untuk  pendugaan  laju  erosi  tanah sehingga menghasilkan informasi sebaran spasial laju erosi tanah di DTA,
 Pemanfaatan  data  citra  multi  temporal dapat  menghasilkan  sebaran  spasial NDVI min dan  NDVI max yang  bebas  dari pengaruh awan/ haze dan dapat menggambarkan  secara  lebih  akurat kondisi kehijauan/kerapatan vegetasi di lokasi kajian (DTA Danau Kerinci),
 Verifikasi  secara  kualitatif  terhadap laju erosi tanah dari model NDVI-slope di DTA Danau Kerinci memperlihatkan bahwa  peningkatan  laju  erosi  tanah (0.36 menjadi 0.46 mm/tahun) sejalan dengan  peningkatan  koefisien  aliran permukaan (0.40 menjadi 0.41) selama periode  2009-2012.  Hasil  ini  masih perlu  diverifikasi  secara  kuantitatif
dengan erosi hasil pengukuran
lapangan  untuk  menghitung  tingkat akurasi  metode NDVI-slope dalam menduga  laju  erosi  tanah  di  wilayah Indonesia.
 Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh,
ekosistem DTA Danau Kerinci diperkirakan  mengalami  penurunan kualitas  yang  diindikasikan  dengan terjadinya peningkatan laju erosi tanah,  dari  0,39  mm/tahun  pada tahun  2009  menjadi  0,46  mm/tahun pada tahun 2012.

## DAFTAR RUJUKAN
As-syakur  A.  R.,  2008. Prediksi  Erosi Dengan Menggunakan Metode USLE dan Sistem Informasi
Geografis  (SIG)  Berbasis  Piksel  di Daerah  Tangkapan  Air  Danau Buyan , PIT MAPIN XVII, Bandung.
Bahadur  K.  C.  K.,  2009. Mapping  Soil Erosion Susceptibility using Remote Sensing and GIS:a Case of the  Upper  Nam  Wa  Watershed ,
Nan  Province,  Thailand,  Environ Geol, 57:695–705.
Candra D. S., Kustiyo, Ismaya H., 2014.
Cloud Masking Data SPOT-6 dengan Menggunakan Pendekatan Nilai  Reflektansi  dan  Geometri , Prosiding Seminar Nasional Penginderaan Jauh, 2014. Dunne T. dan Leopold L.B., 1978. Water in  Environment  Planning ,  W.H. Freeman and Company, New York. Foth  H.  D.,  1995. Dasar-dasar  Ilmu Tanah ,  Gadjah  Mada  University Press, Yogyakarta.
Fulajtar  E.,  2001. Identification  of Severely Eroded Soils from Remote Sensing Data Tested in Risnovce – Slovakia ,  the  1oth  International Soil  Conservation  Organization Meeting,  24-29  Mei  1999,  Pages 1075-1081,  in:  D.E.  Stott,  R.H. Mohtar and G.C. Steinhardt (eds),
2011.
Gunawan  G.,  Sutjiningsih  D.,  dan Soeryantono  H.,  2011 .  Evaluation of  Erosion  Based  on  GIS  and
Remote  Sensing  for  Supporting
Integrated Water Resources Conservation  Management  Case Study: Manjunto Watershed, Bengkulu Province-Indonesia ,
Dinamika  Teknik  Sipil,  Vol.11,
No.3, September 2011.
Hazarika  M.  K.  dan  Honda  K.,  2001.
Estimation  of  Soil  Erosion  using Remote  Sensing  and  GIS,  its Valuation and Economic Implications on Agricultural Production ,  Proceeding,  The  10 th
International  Soil  Conservation Organization  Meeting  held  May 24-29,  Purdue  University  and  the USDA-ARS  National  Soil  Erosion
Research Laboratory.
Honda K., Samarakoon L., dan Ishibashi
A., 1998. Erosion Control Engineering  and  Geoinformatics: River Planform Change and
Sediment  Yoeld  Estimation  in  a Watershed of Siwalik, Nepal , p.63- 70, In R.B. Singh et al. (ed) Space Informatics for Sustainable Development, Oxford & IBH Publishing Co.Pvt. Ltd., New Delhi.
Jones,  D.  S.,  D.  G.  Kowalski,  dan  R.  B.
Shaw.  1996. Calculating  Revised Universal Soil Loss Equation
(RUSLE)  Estimates  on  Department of  Defense  Lands:  A  Review  of RUSLE  Factors  and  U.  S.  Army Land Condition-Trend Analysis
(LCTA)  Data  Gaps ,  Center  for Ecological Management of Military Lands Technical Publication Series 96–8. 9 pages. KLH,  2012. Grand  Design  Penyelamatan Ekosistem Danau Indonesia ,
Kementerian Lingkungan Hidup.
KLH,  2011. Profil  15  Danau  Prioritas Nasional 2010-2014 , Kementerian Lingkungan Hidup.
KLH, 2008. Pedoman Pengelolaan Ekosistem  Danau ,  Kementerian Lingkungan Hidup.
Lu  D.,  Li  G.,  Valladares  G.S.  dan
Batistella  M.,  2004. Mapping  Soil
Erosion Risk In RondoˆNia,
Brazilian  Amazonia:  Using  Rusle, Remote  Sensing  And  GIS ,  Land Degrad.  Develop.  15:  499–512, 2004.
Subarkah  I.,  1980. Hidrologi  Air ,  Edisi kedua, Idea Dharma, Bandung.
Trisakti  B.,  Kartasasmita  M.,  Kustiyo dan  Kartika  T.,  2009. Kajian Koreksi Terrain pada Citra Landsat  Thematic  Mapper ,  Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan  Citra  Digital,  Vol.6, 2009.
Trisakti  B.,  Carolita  I.,  dan  Susanto, 2013. Pemetaan Run-off dan Debit Aliran Permukaan di Daerah Tangkapan Air (DTA) Danau Singkarak , Prosiding Nasional Sains
Geoinformasi  2013,  Yogyakarta 25-26 September 2013. Trisakti  B.,  2013 .  Pembuatan  Sebaran Spasial NDVI Minimum dan Maksimum Berbasis Data Landsat TM/ETM+ Periode 2000-2009 , Buku Ilmiah Bunga Rampai Penginderaan Jauh Indonesia Edisi 2013, Submitted.
Udayakumara  E.  P.  N.,  Shrestha  R.  P.,
Samarakoon  L.,  dan  Schmidt- Vogt D., 2010. People`s Perception and  Socioeconomic  Determinants of  Soil  Erosion:  A  Case  Study  of Samanalawewa  Watershed ,  Sri
Langka,  International  Journal  of
Sediment  Research,  Vol.  25,  No.
4, 2010, pp.323-339. Vadari T., Subagyono K dan Sutrisno N., 2004. Model Prediksi Erosi: Prinsip, Keunggulan dan Keterbatasan , Buku Teknologi Konservasi  Tanah  Pada  Lahan
Kering  Berlereng,  P.  71-102,  Pusat Penelitian dan Pengembangan
Tanah  dan  Agroklimat,  Badan
Penelitian dan Pengembangan
Pertanian-Deptan.
Wahyuningrum  N.  dan  Promono  I.B.,
2007. Aplikasi  Sistem  Informasi Geografis untuk Perhitungan Koefisien Aliran Permukaan di Sub DAS  Ngunut  I  Jawa  Tengah ,
Jurnal Penelitian Hutan dan Konservasi  Alam,  Vol.IV,  No.6: 561-571, 2007.
Wischmeier W.H. dan Smith D.D., 1978.
Predicting  Rainfall  Erosion  Losses  – A  Guide  to  Conservation  Planning , US  Department  of  Agriculture, Agriculture Handbook No.537, December 1978.
Wu  X.,  Furby  S.  dan  Wallace  J.,  2004.
An Approach for Terrain Illumination Correction ,  Proceeding,  The  12 th Australasian  Remote  Sensing  and Photogrametry
Association
Conference,  held  in  Fremantle, Western  Australia  18-22  October 2004.