DOI:10.30598/jhppk.2021.5.2.139 ISSN ONLINE: 2621-8798

## PERUBAHAN TUTUPAN LAHAN DI DAS WAERUHU KOTA AMBON MENGGUNAKAN  CITRA SATELIT MULTITEMPORAL

## LANDCOVER CHANGES IN WAERUHU WATERSHED IN AMBON CITY USING MULTITEMPORAL SATELLITE IMAGE
Oleh
Yulien A. Tayane 1) , Aryanto Boreel 2) , Jusmy D. Putuhena 2)
1 Mahasiswa Program Studi Kehutanan Universitas Pattimura, Ambon 97123 2,3 Dosen Program Studi Kehutanan Universitas Pattimura, Ambon 97123 Email: yulienaprilia.tayane15@gmail.com
Diterima: 15 September 2021
Disetujui: 28 September 2021

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perubahan tutupan lahan di DAS Wae Ruhu selama kurun waktu 15 tahun (2004-2019)  dan  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  perubahan  tutupan  lahan  di  DAS  Wae  Ruhu Kecamatan  Sirimau  Kota  Ambon.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berupa  Citra  Landsat  7  ETM+  C1 Level-1  tahun  2004  dan  Citra  Landsat  8  Path  109  Row  62  OLI/TIRS  CI  Level-1  tahun  2019  yang  diunduh  dari www.earthexplorer.usgs.gov.  Tahapan  pengolahan  citra  satelit  yang  dilakukan,  antara  lain:  pra  pengolahan, pengolahan  dan  post  pengolahan  citra.  Klasifikasi  tutupan  lahan  dilakukan  menggunakan  klasifikasi  terbimbing. Hasil penelitian menunjukkan tren perubahan tutupan lahan di DAS Wae Ruhu Kota Ambon selama kurun waktu 15 tahun terjadi sangat dinamis. Luas tutupan hutan lahan kering primer pada tahun 2019 mengalami penurunan sebesar 524,21 ha dari tahun 2004, sedangkan luas tutupan hutan lahan kering sekunder meningkat sebesar 764,42 ha diikuti permukiman  195,26  ha.    Fenomena  terjadinya  perubahan  tutupan  lahan  di  DAS  Waeruhu  kota  Ambon,  diduga disebabkan  oleh  adanya  peningkatan  jumlah  penduduk,  kemudahan  akses  seperti  tersedianya  jaringan  jalan  dan sungai, serta munculnya sarana prasana.
Kata Kunci : Citra, Kota Ambon, Landsat 8, Overlay, DAS

## Abstract
This study aims to determine  landcover changes  in the Wae Ruhu watershed for a period of 15 years (2004-2019) and identify factors that influence landcover changes in the Wae Ruhu watershed Sirimau District, Ambon City. The data used in this study are Landsat 7 ETM+ C1 Level-1 Imagery in 2004 and Landsat 8 Path 109 Row 62 OLI/TIRS CI Image Level-1 in 2019 which were downloaded from www.earthexplorer.usgs.gov. The stages of satellite image processing carried out include: pre-processing, processing and post-image processing. Land cover classification was carried out using a guided classification. The results showed that the trend of land cover changes in the Wae Ruhu watershed, Ambon City over a period of 15 years, was very dynamic. The area of primary dry land forest cover in 2019  decreased  by  524,21  ha  from  2004,  while  the  area  of  secondary  dry  forest  cover  increased  by  764,42  ha followed by 195,26 ha. The phenomenon of land cover changes in the Waeruhu watershed of Ambon city is thought to be caused by an increase in population, ease of access such as the availability of road and river networks, and the emergence of infrastructure.
Keywords : Satellite, Ambon City, Landsat 8, Overlay, Watershed

## PENDAHULUAN
Perkembangan sosial ekonomi masyarakat  Indonesia  yang  sangat  dinamis memberikan  dampak  pada  berbagai  komponen lingkungan    tempat    hidup  masyarakat  tersebut, salah    satunya  adalah  pada  tutupan  lahan  yang cenderung  mengalami  perubahan  dari  waktu  ke waktu.  Pertambahan  penduduk  yang  semakin cepat  telah  mendorong  adanya  peningkatan aktivitas  penduduk  dalam  memanfaatkan  lahan yang  mengakibatkan  berkurangnya  persedian lahan,  air  dan  sumber  daya  lainnya.  Berkaitan dengan  pemanfaatan  lahan  maka  perlu  adanya keseimbangan  lingkungan  yang  ada,  demikian pula  dengan  pemanfaatan  lahan  di  wilayah Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  (Saraswati,  dkk, 2017).
DAS  Wae  Ruhu  merupakan  salah  satu DAS di Kota Ambon yang terletak di Kecamatan Sirimau yang mengalami pertumbuhan penduduk  cukup  pesat  setiap  tahunnya.  Tahun 2018 Kecamatan Sirimau merupakan kecamatan terpadat  dengan  kepadatan  penduduk  sebesar 1868,75  jiwa/km 2 (BPS  Kota  Ambon,  2019).
Wilayah  DAS  Wae  Ruhu  juga  sangat  dekat dengan  pusat  sentra  ekonomi  kota  Ambon sehingga  aktivitas  masyarakat  sangat  tinggi memungkinkan  adanya  alih  fungsi  lahan  serta terjadinya deforestasi. Hal tersebut menyebabkan  permasalahan  lingkungan  cukup serius  mulai  dari  hilangnya  ruang  terbuka  hijau serta  ketidakseimbangan  ekosistem  DAS  yang berdampak  buruk  bagi  kehidupan  makhluk hidup.  Permasalahan  tersebut  mestinya  dapat  di monitoring secara berkala dengan menggunakan teknologi  penginderaan  jauh  sehingga  informasi yang  dihasilkan  dapat  dijadikan  dasar  kebijakan pemerintah  daerah  khususnya  pemerintah  kota Ambon terkait dengan perencanaan pemanfaatan ruang  dan  lahan  khususnya  di  DAS  Wae  Ruhu agar lebih baik dan efektif dikemudian hari.
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perubahan tutupan lahan di Das Wae Ruhu  Kecamatan  Sirimau  Kota  Ambon  dalam kurun  waktu  15  tahun  (2004-2019)  serta mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi  perubahan  tutupan  lahan  di  Das Wae Ruhu Kecamatan Sirimau Kota Ambon.

## METODE PENELITIAN Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  DAS Wae  Ruhu  Kecamatan  Sirimau,  Kota  Ambon,
Provinsi  Maluku  pada  bulan  November  2019
sampai Februari 2020.
DOI:10.30598/jhppk.2021.5.2.139 ISSN ONLINE: 2621-8798
Gambar 1 . Peta lokasi penelitian di DAS Waeruhu Kota Ambon

## Jenis dan Sumber Data
Informasi  perubahan  tutupan  lahan  di DAS  Waeruhu  kota  Ambon  diperoleh  dari  hasil interpretasi  citra  landsat  tahun  2004  dan  2019 yang  diunduh  dari http://earthexplorer.usgs.gov/
(Tabel  1).  Proses  koreksi  dan  pemotongan  citra dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak
ENVI 5.1, sedangkan interpretasi serta analisisnya  dilakukan  menggunakan  perangkat lunak  ArcGIS  10.3.  Survei  lapangan  dilakukan menggunakan Global  Positioning  System (GPS) dengan  akurasi  ≤  10  m  untuk  merekam  data kondisi  tutupan  lahan  sekaligus  verifikasi terhadap hasil analisis tutupan lahan saat ini.
Tabel 1 . Deskripsi data landsat Tahun Jenis Sensor Satelit Tanggal Akuisisi 2004 Landsat 7 ETM+  Path 109/Row 062 22 Maret 2004 2019 Landsat 8 OLI/TIRS  Path 109/Row 062 24 Maret 2019
Observasi lapangan dilaksanakan untuk mengumpulkan  informasi  mengenai  kondisi lapangan  saat  ini  serta  mengidentifikasi  faktor penyebab perubahan tutupan lahan dan penggunaan  lahan.  Distribusi  titik  sampel  untuk verifikasi hasil klasifikasi tutupan lahan menggunakan  metode Proportional  Allocation dengan  mempertimbangan  luas  areal  kelas
tutupan  lahan  hasil  analisis.  Informasi  yang relevan  terkait  penelitian  ini  diperoleh  dari pustaka  lain,  seperti:  jurnal,  data  statistik maupun  laporan.  Variabel  dalam  penelitian  ini berupa  variabel  terikat  yaitu  perubahan  tutupan lahan,  sedangkan  variabel  tidak  terikat,  yaitu: pemukiman,  jaringan  jalan,  jaringan  sungai  dan ketersediaan sarana prasarana.
Analisis Data Koreksi geometrik yang dilakukan terhadap citra  dengan  tujuan  untuk  menghilangkan distorsi  geometrik  (Dave  dkk,  2015 dalam Aryastana  dkk,  2017),  sedangkan  koreksi radiometrik  bertujuan  untuk  memperbaiki  nilai piksel  supaya  sesuai  dengan  yang  seharusnya yang biasanya mempertimbangkan faktor gangguan  atmosfer  sebagai  sumber  kesalahan utama,  dan  juga  untuk  menghilangkan  atau memperkecil kesalahan radiometrik akibat aspek eksternal  berupa  gangguan  atmosfer  pada  saat proses perekaman.
Klasifikasi citra dilakukan menggunakan klasifikasi  terbimbing Maximum  Likelihood Classification (MLC).    Pemilihan training  area dilakukan  sebagai  acuan  dalam  pelaksanaan klasifikasi  digital    digunakan  untuk  mencari daerah  untuk  dilakukan  klasifikasi  (Apriyanti,
dkk,  2017).  Metode  klasifikasi maximum likelihood diawali dengan penentuan area contoh ( training  area) untuk  memperoleh  informasi sejumlah  piksel,  pada  semua  band  untuk  setiap tutupan  lahan  yang  telah  ditentukan  (Kohl et al .2006;  Tso  &  Marher  2009 dalam Kosasih, dkk, 2019).
Pengujian  akurasi  klasifikasi  dilakukan untuk  mengetahui  ketelitian  hasil  klasifikasi menggunakan  matriks  kesalahan (confusion matriks) . Matriks  kesalahan  digunakan  untuk membandingkan  hasil  klasifikasi  dengan  data aktual  dilapangan  dan  menggunakan  akurasi kappa  (Tabel  2)  (Jaya,  2010).  Tingkat  akurasi merupakan  kriteria  utama  klasifikasi  tutupan lahan (Sinaga dkk, 2018).
Tabel 2. Matriks kesalahan klasifikasi
J=kolom (referensi) Jumlah  Baris nj+ i = baris 1 2 K nj + 1 n 11 n 12 n 1k n 1+ 2 n 21 n 22 n 2k n 2+ K n k1 n k2 n kk n k+ Jumlah kolom n+j n +1 n +2 n +k N
N=  ∑ 𝑛𝑖𝑗 𝑘𝑗 =1  merupakan  jumlah  sampel  hasil klasifikasi  terhadap  kelas  i  dalam  klasifikasi penginderaan    jauh,  n+j  =  ∑ 𝑛𝑖𝑗 𝑘 𝑗 =1 merupakan  jumlah  sampel yang  diklasifikasikan ke  kelas  j  pada  data  referensi.  Akurasi keseluruhan ( overall  accuracy ) antara data  hasil
klasifikasi  penginderaan  jauh  dan  data  referensi dapat  dihitung  sebagai  berikut  (Juniyanti  dkk, 2020).
1 k i nii Overall accuracy N = = 
njj
Producer's accuracy (j) n j = + nii User's accuracy (j) n i = +
Sebuah uji statistik Kappa akan digunakan untuk menilai  akurasi  klasifikasi  dari  sebuah  matriks kesalahan.  Nilai  koefisien  Kappa  berada  pada rentang 0 hingga 1 dan biasanya akan lebih kecil
dari nilai akurasi keseluruhan dan dapat dihitung melalui:
Dimana : =   kappa N  =  jumlah  seluruh  pixel  sampel dalam confusion matrix X ii =   pixel  pada  diagonal  utama
(klasifikasi  yang  benar) confusion matrix
X i+ =   jumlah  pixel  seluruh  kolom pada suatu baris X +I =   jumlah  pixel  seluruh  baris pada suatu kolom
Tingkat  ketelitian  hasil  klasifikasi  penggunaan lahan  dengan  menggunakan  data  penginderaan jauh  yang  sudah  ditetapkan  oleh  Badan  Survei Geologi  Amerika  Serikat  (USGS)  tidak  kurang dari 85%. Bila tingkat ketelitian hasil klasifikasi kurang  dari  85%  akan  dilakukan  klasifikasi ulang  dengan  memperbaiki  training  area (Wiggers  dkk,  2020).    Identifikasi  faktor penyebab  terjadinya  perubahan  lahan  dilakukan
melalui  analisis  deskriptif  dengan  menggali informasi  dari  responden  sekitar  wilayah penelitian  yang  ditentukan  secara purposive sampling .    Menurut  Nugrahani  (2014),  dalam analisis  deskriptif  peneliti  menekankan  dengan deskripsi kalimat yang rinci, lengkap, mendalam yang  menggambarkan  situasi  sebenarnya  guna mendukung penyajian data.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Pra Pengolahan Citra
Tahap  pra  pengolahan  citra  yang dilakukan  dalam  penelitian  ini  yaitu  koreksi geometrik  dan  koreksi  radiometrik.  Koreksi geometrik  meliputi  koreksi  distorsi  geometrik karena  variasi  interaksi  sensor  dan  permukaan
bumi, dan konversi data ke koordinat bumi yang sebenarnya  (misalnya: latitude  dan  longitude).
Pada  penelitian  ini  dilakukan  koreksi  geometrik menggunakan  titik-titik  GCP  ( Ground  Control Point )  yang  dikerjakan  menggunakan software ENVI.
Tabel 3. Uji ketelitian koreksi geometrik titik-titik GCP Citra Tahun Nilai RMSE 2004 0.003595 2009 0.003913 2015 0.003994 2019 0.003769
Tahap  selanjutnya  adalah  koreksi  radiometrik yang  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mengubah nilai  digital  number  setia  piksel-piksel  citra menjadi  nilai  reflektansi  yang  mewakii  objek  di permukaan  bumi  yang  terekam  pada  landsat. Koreksi  radiometrik  menghilangkan  pengaruh dinamika  atmosfer  yang  terjadi  (Cahyono  dkk,
2019).  Citra  yang  belum  dikoreksi  dapat diketahui  berdasarkan  nilai  minimum  dan maksimum  pada  setiap  band  citra  misalnya. Sebagai  contoh  pada  band  1  mempunyai  nilai minimum  rentang  0  –  255.  Nilai  minimum  satu pada band 1 seharusnya adalah 0 sampai 1 bukan nilai maksimumnya lebih dari 1.

## Pengolahan Citra Satelit
Klasifikasi citra
Klasifikasi tutupan lahan dalam penelitian  ini  mengacu  pada  monogram  Dirjen Planologi  Kehutanan  tahun  2015  tentang pedoman pemantauan berupa; hutan lahan kering primer,  hutan  lahan  kering  sekunder,  semak
belukar, lahan terbuka, dan pemukiman. Sehingga pada tahapan ini dibuat training sampel area  yang  bertujuan  untuk  mengidentifikasi objek  yang  tampak  pada  saat  intrpretasi  citra dengan training  sampel  area berdasarkan  luas penutupan  lahan  di  DAS  dengan  jumlah  50 sampel (Tabel 4).
Tabel 4. Training sampel area No. Jenis Tutupan Lahan Jumlah Sampel 1 Hutan Lahan Kering Primer 15 2 Hutan Lahan Kering Sekunder 19 3 Semak Belukar 4 4 Lahan Terbuka 1 5 Pemukiman 11 Total 50
Gambaran sebaran titik sampel di lokasi penelitian disajikan dalam Gambar 2.
DOI:10.30598/jhppk.2021.5.2.139 ISSN ONLINE: 2621-8798
Keterangan : ▪ Hutan Lahan Kering
Primer ( ) ▪ Hutan Lahan Kering Sekunder ( ) ▪ Semak Belukar (    ) ▪ Lahan Terbuka (   ) ▪ Pemukiman (   )
Gambar 2. Sebaran titik sampel di lokasi penelitian

## Pengecekan Lapangan (Ground truhing)
Pengecekan lapangan dilakukan berdasarkan  sebaran  titik  sampel  di  lokasi penelitian,  tujuannya  agar  citra  hasil  klasifikasi yang di lakukan benar-benar valid sesuai dengan kondisi  yang  sebenarnya.  Dari  50  Titik  sampel yang  tersebar  pada  tiap  kelas  penutupan  lahan, hanya  38  titik  yang  di  lakukan  pengecekan lapangan sedangkan 12 titik dilakukan pendekatan  menggunakan  peta  google  earth untuk  mengidentifikasi  kelas  penutupan  lahan yang  tidak  terjangkau.    Berdasarkan  hasil rekapitulasi  pengecekan  lapangan  maka  terlihat bahwa  kelas  penutupan  lahan  yang  sesuai
sebanyak  47  titik  dan  tidak  sesuai  sebanyak  3 titik dari total 50 titik sampel.
Untuk  menghitung  tingkat  ketelitian berdasarkan  hasil  rekapitulasi  menggunakan matriks kesalahan ( Conffusion Matriks). Pengujiaan  ketelitian  klasifikasi  bertujuan  untuk melihat kesalahan-kesalahan klasifikasi sehingga dapat diketahui presentasi ketepatannya (akurasi).  Akurasi  hasil  klasifikasi  diuji  dengan cara  membuat  kontingen  yang  disebut  dengan matriks  kesalahan  ( error  matrix) atau  matriks konfusi  ( confusion  matrix) (Nawangwulan, 2013).
Tabel 5. Matriks kesalahan ( Confusion Matrix ) Terhitung (estimasi) HLKP HLKS SB LT Pr Total Kela s Ak tu al d i L ap an g an HLKP 14 0 0 0 0 14 HLKS 1 19 0 0 1 21 SB 0 0 4 1 0 5 LT 0 0 0 0 0 0 Pr 0 0 0 0 10 10 Total 15 19 4 1 11 50
Ket:  HLKP=Hutan  Lahan  Kering  Primer;  HLKS=Hutan  Lahan  Kering  Sekunder;
SB=Semak Belukar; LT=Lahan Terbuka; Pr=Permukiman
Berdasarkan  perhitungan,  uji  ketelitian yang  dilakukan  untuk  akurasi  keseluruhan
( overall  accuracy )  dari  matriks  diatas  adalah sebesar  94,00%,  sedangkan  untuk  Kappa,
DOI:10.30598/jhppk.2021.5.2.139 ISSN ONLINE: 2621-8798
akurasi  yang  didapat    sebesar  91,68%.  Kedua nilai  ini  menunjukan  kebenaran  suatu  hasil klasifikasi  dan  telah  memenuhi  syarat  ketelitian klasifikasi >85% dari USGS dan nilai Kappa>0,8.  Congalton  &  Green  (1999) dalam
Kosasih,  dkk  (2019)  menjelaskan  bahwa  hasil klasifikasi  dapat  dipercaya  karena  nilai  Kappa yang  tergolong  dalam    kategori  tinggi.  Nilai akurasi sebesar 94,00 % menunjukan bahwa 6,00 %  merupakan  kesalahan  klasifikasi.  Kesalahan yang  terjadi  pada  citra  hasil  klasifikasi  terjadi
jika  area  diklasifikasikan  pada  kelas  yang  salah ( commission  error) dan  jika  suatu  area  tidak diklasifikasikan pada kelas yang benar ( omission error) secara  aktual  dilapangan  (Kosasih,  dkk, 2019).
Selanjutnya untuk menduga sumbangan  atau  kontribusi  tiap  kelas penutupan lahan  di  lokasi  penelitian  dihitung ommision Error,  Comission  Error,  User  Accuracy, dan Procedur Accuracy (Tabel 6).
Tabel 6 . Nilai Ommision Error, Commisions Error, User Accuracy dan Producers Accuracy
Tutupan Lahan Ommision Error Commisions Error User Accuracy Producers Accuracy HLKP 0,06 0 0,9 1 HLKS 0 0,09 1 1 SB 0 0.2 1 0,8 LT 1 0 0 0 Pr 0,09 0 0,9 1 Ket: HLKP=Hutan Lahan  Kering Primer; HLKS=Hutan Lahan Kering Sekunder; SB=Semak Belukar; LT=Lahan Terbuka; Pr=Permukiman Klasifikasi Tutupan Lahan (Supervised

## Clasiffication)
Berdasarkan  hasil  analisis tutupan  lahan citra  landsat  di  lokasi  penelitian  diperoleh
sebaran  kelas  penutupan  lahan  seperti  tersaji dalam Tabel 7.
Tabel 7. Tutupan lahan Di DAS Wae Ruhu Kota Ambon Tahun 2019 No Klasifikasi Luas (Ha) Presentase 1 Hutan Lahan Kering Primer 126.788 7.92 % 2 Hutan Lahan Kering Sekunder 889.560 55.61 % 3 Semak Belukar 279.664 1.15 % 4 Lahan Terbuka 18.474 17.82 % 5 Pemukiman 285.057 17.48 % Total 1,599.54 100 % Tabel  7.  menjelaskan  bahwa  tutupan
lahan di DAS Wae Ruhu Kota Ambon tahun
2019  sebesar  1,599.54  Ha.  Luas  tutupan lahan  terbesar  didominasi  oleh  kelas  hutan
DOI:10.30598/jhppk.2021.5.2.139 ISSN ONLINE: 2621-8798
lahan  kering  sekunder  sebesar  55.61%, diikuti kelas tutupan lahan terbuka 17.82 %, tutupan  lahan  pemukiman  sebesar  17.48  % dan  tutupan  hutan  lahan  kering  primer
sebesar  7.92  %.  Luas  tutupan  lahan  terkecil ada  pada  kelas  penutupan  semak  belukar sebesar 1.15 %.
Tren  Perubahan  Tutupan  Lahan  di  DAS Waeruhu (2004-2019).
Fenomena perubahan tutupan lahan yang terjadi  di  DAS  Waeruhu  Kota  Ambon  selama periode  15  tahun  (2004-2019)  terjadi  sangat dinamis.  Penurunan  luas  areal  yang  signifikan terjadi  pada  hutan  lahan  kering  primer  maupun
semak  belukar,  sedangkan  hutan  lahan  kering sekunder  dan  pemukiman  terus  mengalami peningkatan.  Terjadinya  penurunan  luas  tutupan hutan  lahan  kering  primer  dan  semak  belukar pada  periode  ini  diduga  disebabkan  adanya aktivitas  masyarakat  di  sekitar  hutan  yang membuka hutan untuk bercocok tanam.
Tabel 8. Matriks perubahan tutupan lahan tahun 2004 dan tahun 2009
2004 2019 HKLP HKLS LT Pr SB Total HKLP 126.71 483.20 - 8.29 32.79 651.00 HKLS - 140.77 - - 2.35 143.13 LT - - - - - 0 Pr - 0.009 - 89.39 0.38 89.79 Sb 0.07 265.56 18.47 187.36 244.12 715.61 Total 126.78 889.56 18.47 285.05 279.66 1599.54
Ket : HKLP = Hutan Lahan Kering Primer; HKLS = Hutan Lahan Kering Sekunder; LT = Lahan Terbuka;
Pr = Pemukiman; SB = Semak Belukar
= Terjadi perubahan = Tidak terjadi perubahan
Tabel  8,  menjelaskan  bahwa  pada  tahun  2019, hutan lahan kering primer mengalami perubahan luas  yang  cukup  signifikan  sebesar  524,21  ha dibandingkan  dengan  tahun  2004  .  Selama periode  ini,  hutan  lahan  kering  primer  berubah menjadi hutan lahan kering sekunder, pemukiman maupun semak belukar.  Sedangkan untuk  pemukiman  mengalami  peningkatan  luas sebesar 195,26 Ha.  Kusrini, 2011 bahwa dengan semakin banyaknya penduduk pendatang,
semakin  meningkat  pula  jumlah  penduduk. Perkembangan wilayah ikut menyebabkan semakin  meningkat  kebutuhan  akan  lahan sehingga  penggunaan  lahan  lainnya  dapat bergeser  menjadi  lahan  pemukiman.  Perubahan lahan  akan  terus  terjadi  seiring  berjalannya waktu  dikarenakan  kebutuhan  masyarakat  akan lahan  sehingga  penggunaan  lahan  lainnya  dapat bergeser menjadi pemukiman (Mokodompit dkk, 2019).  Diagram  luas  dan  peta  Penutupan  Lahan
DOI:10.30598/jhppk.2021.5.2.139 ISSN ONLINE: 2621-8798
di  Das Wae  Ruhu  Kota  Ambon tahun 2004  dan
2019  disajikan  dalam  Gambar  3  dan  4.
Gambar 3 . Diagram luas tutupan lahan di DAS Wae Ruhu Kota Ambon Tahun 2004 dan 2019
(a)
(b) Gambar 4. Peta tutupan lahan di Das Wae Ruhu Kota Ambon (a). Tahun 2004; (b). Tahun 2019
Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi
Perubahan  Tutupan  Lahan  di  DAS  Wae Ruhu Kota Ambon.
Perubahan  tutupan  lahan  merupakan salah  satu  fenomena  yang  tidak  dapat  dihindari dan  terjadi  hampir  di  seluruh  bagian  dunia (Susanti  dkk,  2020).  Banyak  faktor  yang
terindikasi merupakan faktor penyebab terjadinya  perubahan  tutupan  lahan.  Sujarto (1980) dalam Fitriyanto  (2018)  mengemukakan bahwa terdapat beberapa faktor yang berpengaruh  terhadap  perubahan  penggunaan dan  penutupan  lahan,  seperti  topografi,  jumlah
DOI:10.30598/jhppk.2021.5.2.139 ISSN ONLINE: 2621-8798
penduduk, nilai lahan, aksesibilitas maupun daya dukung  lahan.    Fenomena  terjadinya  perubahan tutupan  lahan  di  DAS  Waeruhu  selama  periode tahun  2004-2019,  terindikasi  disebabkan  oleh adanya peningkatan jumlah penduduk, kemudahan  akses  seperti  tersedianya  jaringan jalan dan sungai, serta munculnya sarana prasana yang  memungkinkan  terjadinya  perubahan terhadap fungsi lahan di sekitar DAS.
DAS  Wae  Ruhu  yang  terdapat  di Kecamatan  Sirimau  ini  sangat  dekat  dengan aksesibilitas  utama  seperti  jalan  provinsi  dan jalan  kabupaten  sehingga  kecenderungan  pada terjadinya  peningkatan  lahan  terbangun.  Sesuai dengan  pernyataan  yang  dikemukakan  oleh Susanti  (2013) dalam Murtadho,  dkk  (2018), bahwa  semakin  baik  dan  semakin  kompleks suatu  infrastruktur  jalan  akan  mengakibatkan terbentuknya  pusat-pusat  kegiatan  dan  fungsi- fungsi perkotaan baru yang berada sepanjang kiri kanan  jalur  transportasi  jalan  yang  ada.  Hal  ini menyebabkan  terjadinya  alih  fungsi  lahan bervegetasi  menjadi  lahan  terbangun  seperti kawasan  pemukiman,  perdagangan,  maupun industri di sekitar jalur transportasi. Seperti yang di  jelaskan  oleh  Arifihati dalam Latuconsina,
dkk  (2020)  bahwa  perubahan  tutupan  lahan disebabkan  karena  faktor  aksesibitas,  pesatnya laju  pertumbuhan  penduduk  dan  jarak  lokasi terhadap  pusat  kegiatan.  Selain  itu  tingginya aktivitas masyarakat di kawasan DAS Wae ruhu, mengakibatkan  kecenderungan  akan  perubahan lahan  menjadi  lahan  terbangun  atau  alih  fungsi lain  itu  sangat  tinggi.  Ketersediaan  Sarana prasana  yang  dibangun  seperti  sekolah,  tempat peribadatan,  pusat  kesehatan,  bangunan,  dan lain-lain  merupakan  penunjang  dalam  aktifitas masyarakat di kecamatan sirimau, oleh sebab itu merupakan faktor pendorong adanya peningkatan  perubahan  lahan  di  sekitar  sarana prasarana  tersebut.  Hal  ini  diperkuat  oleh, penjelasan (Nuraeni, dkk, 2017) bahwa meningkatnya jumlah penduduk menuntut adanya  peningkatan  jumlah  unit  dan  jenis fasilitas  sarana  dan  prasarana  sebagai  penopang yang mendukung wilayah sebagai pusat pelayanan  aktivitas.  Tingginya  pertumbuhan jumlah  penduduk  perkotaan  di  Indonesia, memberikan konsekuensi meningkatnya permintaan  sarana  dan  prasarana  kota  (Irianto, 2008 dalam Prihatin, 2016).

## KESIMPULAN
1. Kondisi  tutupan  lahan  di  DAS  Wae  Ruhu Kota  Ambon  dalam  kurun  waktu  15  tahun (2004  -2019)  mengalami  perubahan  yang signifikan.  Penurunan  hutan  lahan  kering primer  sebesar  524,21  ha  dan  semak  belukar sebesar  435,95  ha,  peningkatan  hutan  lahan
kering  sekunder  746,42  ha,  lahan  terbuka 18,47 ha, serta permukiman 195,26 ha. 2. Faktor-faktor yang mempengaruhi perubahan tutupan  lahan  di  DAS  Wae  Ruhu  Kota Ambon  adalah  jumlah  penduduk,  jaringan jalan,  jaringan  sungai  maupun  faktor  sarana prasarana.

## DAFTAR PUSTAKA
Apriyanti  D.  Faqih  R.  Purnawan  B.  2017.
Pembuatan Peta Penutup Lahan Menggunakan  Klasifikasi  Terbimbing Metode  Maximum  Likelihood  Pada Citra Landsat 8 (Studi kasus ; Kabupaten Indramayu, Provinsi Jawa Barat). Seminar  Nasional  Penginderaan .  Staf Pengajar Jurusan Teknik Geodesi FT_UNPAK: 225-235 .
Aryastana  P.  Ardantha,  I.  Agustini,  N.  2017. Analisis  Perubahan  Garis  Pantai  dan Laju  Erosi  di  Kota  Denpasar  dan Kabupaten  Badung  dengan  Citra  Satelit Spot. Jurnal  Fondasi. Vol  6  (2):  pp.
100-111.
[BPS] Badan Pusat Statistik. 2019. Kota Ambon Dalam Angka.
Cahyono B. E., Febriawan E, B., Nugroho A. T., 2019. Analisis Tutupan Lahan Menggunakan Metode Klasifikasi Tidak Terbimbing Citra Landsat di
Sawahlunto,  Sumatra  Barat. Teknotan, Vol.13 (1): pp.8-14.
Fitriyanto,  B.  R.  (2018)  Pengaruh  Dinamika
Lahan Urban Terhadap Sebaran
Kekritian  Daerah  Resapan  Pada  Daerah Aliran  Sungai Yang Bermuara Di Teluk Jakarta. Universitas diponegoro.
Jaya  INS.  2010.  Analisis  Citra  Digital: Perspektif  Penginderaan  Jauh  untuk Pengelolaan  Sumberdaya  Alam.  Bogor (ID): Fakultas Kehutanan IPB.
Juniyanti  L,  L.B.  Prasetyo,  D.  P.  Aprianto,  H. Purnomo,  H.  Kartodiharja.  2020.  Perubahan penggunaan  dan  tutupan  lahan,  serta  faktor penyebabnya  di  Pulau  Bengkalis,  Provinsi Riau  (periode  1990-2019).  Journal  of Natural Resources and Environmental
Management. Volume 10 (3). Hal 419-435.
[KLHK  RI]  Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan Republik  Indonesia.  2015.  Peraturan  Direktur  Jenderal
Planologi  Kehutanan  Nomor:  P.1/VII-IPSDH/2015 tentang Pedoman Pemantauan Penutupan Lahan. Jakarta. Kosasih  D.,  Saleh  M.,  Prasetyo  L.,  2019.
Interpretasi  Visual  dan  Digitasi  untuk Klasifkasi  Tutupan  Lahan  di  Kabupaten
Kuningan  Jawa  Barat .  Ilmu  Pertanian Indonesia (JIPI) . Vol. 24 : pp. 101 - 108. http://journal.ipb.ac.id/index.php/JIPI.
Kusrini.  2011.  Perubahan  Penggunaan  Lahan dan  Faktor  yang  Mempengaruhinya  di Kecamatan  Gunungpati  Kota  Semarang. Majalah  geografi  Indonesia. Fakultas UGM  &  Ikatan  Geograf  Indonesia  :  pp. 25-40.
Latuconsina  R.,  Gun  M.,  Jusmy  D.  P.  2020. Variasi  Indeks  Vegetasi  NDVI  pada
Perubahan Lanskap Lahan Kota Ambon, Provinsi  Maluku.  Jurnal  Hutan  Pulau- Pulau Kecil. Vol.4(1). pp.1-13 :doi:10.30598/jhppk.2020.4.1.1
Mokodompit  P.,  Jefry  I.  K.,  Raymond  T.  2019. Perubahan  Lahan  Pertanian  Basah  di Kota Kotamobagu. Jurnal Spasial Vol.6 (3): 792-799
Murtadho,  Wulandari,  Wahid,  Rustiadi,  2018.
Perkembangan  Wilayah  dan  Perubahan Tutupan Lahan di Kabupaten Purwakarta  Sebagai  Dampak  Dari Proses  Konubasi  Jakarta-  Bandung. Jurnal Of Region And Rural
Development  Palnning. Bogor  :  195- 208.
Nawangwulan  N.,  Sudarsono  B.,  Sasmito,  B.,
2013  Analisis  Pengaruh  Perubahan Lahan Pertaniam Terhadap Hasil Produksi Tanaman Pangan di Kabupaten Pati  Tahun  201-2011. Jurnal  Geodesi Undip , Vol. 2 (2). Semarang ; Univesitas Dipenegoro.
Nugrahani F. 2014. Metode Penelitian Kualitatif dalam  Penelitian  Pendidikan  Bahasa.
Solo (ID): Cakra Books
Nuraeni  R,  sitorus  S.,  Panuju  D.,  2017  Analisis
Perubahan Penggunaan Lahan an Arahan Penggunaan Wilayah Di
Kabupaten Bandung. Bulletin tanah dan
lahan. Fakultas Pertanian IPB: 79-85.
Prihatin  R.  B.  2016.  Alih  Fungsi  Lahan  di Perkotaan (Studi Kasus di Kota Bandung  Dan  Yogyakarta). Jurnal
Aspirasi :105-118
Saraswati G. f., Suprayogi A., & Amarrohman F.
J.  2017.  Analisis  Perubahan  Tutupan Lahan DAS Blorong Terhadap
Peningkatan  Debit  Maksimum  Sungai Blorong Kendal. Jurnal Geodesi Undip : 90-98.
Sinaga  S.  H.,  A.  Suprayogi,  Haniah.  2018.
Analisis  Ketersediaan  Ruang  Terbuka Hijau  Dengan  Metode  Normalized Difference  Vegetation  Index  dan  Soil Adjusted Vegetation Index Menggunakan  Citra  Satelit  Sentinel-2A. Studi  Kasus:  Kabupaten  Demak.  Jurnal Geodesi Undip. Vol. 7 (1),
Susanti  Y.,  Syarifudin,  Muhammad  H.  2020. Analisa Perubahan Penggunaan Lahan di Daerah  Aliran  Sungai  Serayu  Hulu Dengan  Penginderaan  Jauh  dan  Sistem Informasi  Geografis.  Jurnal  Pendidikan Biologi. Volume 13 (1).pp. 23-30. USGS.  2019. Using  the  USGS  Landsat  8 Product . https://earthexplorer.usgs.gov/ . Diakses tanggal 10 Desember 2019.
Wiggers M. J, I Wayan N, I D N N Putra. 2020. Monitoring Perubahan Penggunaan
Lahan Pesisir di Kecamatan Batu Layar,
Kabupaten  Lombok  Barat  pada  Tahun 2002-2019.  Journal  of  Marine  Research and Technology. Vol. 3(2).