## INVENTARISASI LAHAN PERTANIAN DI KABUPATEN SIDOARJO MENGGUNAKAN CITRA SATELIT MULTITEMPORAL

## Wisnu Pribadi, Teguh Hariyanto
Program Studi Teknik Geomatika FTSP-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111 Email : teguh_hr@geodesy.its.ac.id

## Abstrak
Kabupaten Sidoarjo sebagai  salah satu penyangga Ibukota Propinsi Jawa  Timur  merupakan daerah yang mengalami perkembangan  pesat.  Keberhasilan  ini  dicapai  karena  berbagai  potensi  yang  ada  di  wilayahnya  seperti  industri pertanian  dan  perdagangan,  pariwisata,  serta  usaha  kecil  dan  menengah  dapat  dikemas  dengan  baik  dan  terarah. Kabupaten  Sidoarjo  memiliki  luas  daerah  71,424.3  km2  dengan  luas  sawah  23,566    dimana  sektor  pertanian  selalu menjadi komoditas yang diunggulkan. Penelitian dilakukan secara multitemporal dengan menggunakan kemampuan sensor pada citra untuk melakukan pengambilan data pada daerah yang sama pada tempo yang telah ditetapkan.
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini    adalah  aplikasi  penginderaan  jauh  dengan  pengolahan  citra  untuk memperoleh luas lahan pertanian di Kabupaten Sidoarjo. Data yang digunakan adalah citra satelit Landsat ETM 7 dan ALOS AVNIR-2. Proses pengolahan citra menggunakan metode klasifikasi terbimbing dengan alghoritma Normalized Difference Vegetation Index (NDVI).
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa luas tutupan lahan pertanian tahun 2000 sebesar 15.858 ha dan tahun 2005 sebesar  15850,44  ha.  Sehingga  terjadi  penyusutan    luas  tutupan  lahan  pertanian  sebesar  7,56  ha.  Sedangkan  luas tutupan  lahan  pertanian  tahun  2010  sebesar  11.337,55  ha.  Dibandingkan  dengan  luas  tutupan  lahan  tahun  2005, telah terjadi penyusutan luas sebesar 4512.89 ha pada tahun 2010.
Kata Kunci : Landsat-7 ETM, ALOS AVNIR-2 , Lahan Pertanian, Kabupaten Sidoarjo

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Kabupaten Sidoarjo sebagai salah satu penyangga Ibukota  Propinsi  Jawa  Timur  merupakan  daerah yang  mengalami  perkembangan  pesat.  Pada sektor  pertanian  selalu  diunggulkan  dan  menjadi komoditas  pada  daerah  tersebut.    Kabupaten Sidoarjo  memiliki  luas  daerah  714,243  km 2 dengan  luas  sawah  23566  Ha  (2005)    (Dinas Pertanian, Perkebunan dan Peternakan
Kabupaten Sidoarjo).
Pemanfaatan  teknologi  penginderaan  jauh  di Indonesia perlu lebih dikembangan dan diaplikasikan untuk mendukung efisiensi pelaksanaan
inventarisasi
sumberdaya lahan/tanah dan identifikasi penyebaran karakteristik  lahan  pertanian  terutama  pada wilayah  sentra produksi pangan.  Dengan memanfaatkan    citra    satelit    Landsat  dan  ALOS AVNIR-2    yang    digunakan    untuk    memonitoring area    sawah  Kabupaten    Sidoarjo.    Citra    satelit ALOS    AVNIR-2    yang  digunakan    secara
multitemporal    yaitu    data    citra    satelit    ALOS AVNIR-2    2010    yang  akan  digunakan membandingkan  perubahan  area  sawah  pada tahun  sebelumnya  yaitu  tahun  2000  dan  2005 dengan  citra  Landsat.  Sifat  data  multitemporal adalah  kemampuan  sensor  pada  citra  untuk melakukan pengulangan penyapuan suatu daerah tertentu  yang  telah  ditetapkan.  Penyapuan tersebut  dilakukan  pada  periode  tertentu  (per bulan atau per tahun), sehingga dapat digunakan untuk  melakukan  monitoring  perubahan  area pada daerah pada periode tertentu.

## Perumusan Masalah
Permasalahan  dalam  penelitian  ini  adalah bagaimana  mengolah  citra  Landsat  dan  ALOS- AVNIR  2  secara  kuantitatif,  agar  bisa  digunakan untuk  mengetahui  perubahan  luasan  sawah  di Kabupaten Sidoarjo.

## Batasan Masalah
Batasan  masalah  dari  penelitian  ini  sebagai berikut:
1. Wilayah  studi  adalah  Kabupaten  Sidoarjo, Jawa Timur
2. Citra  yang  digunakan  adalah  citra  Landsat tahun  2000  dan  tahun  2005    serta  ALOS AVNIR-2  tahun 2010.
3. Peta  yang  digunakan  adalah  peta  topografi Kabupaten Sidoarjo tahun 1999 dengan skala 1:  25.000  terbitan  BAKOSURTANAL  (Badan Koordinasi Survey dan Pemetaan Nasional)
4. Objek  dari  penelitian  ini  adalah  lahan  sawah di Kabupaten Sidoarjo, Jawa Timur.
5. Hasil dari penelitian ini adalah berupa evaluasi perubahan  area  sawah  pada  tahun  2000, 2005 dan 2010

## Tujuan Penelitian
Tujuan penelitian ini adalah :
1. Mengetahui  luas  area  sawah  dari  data  citra satelit tahun 2000, 2005 dan 2010.
2. Memonitor  perubahan  luas  area  sawah  pada tahun 2000, 2005 dan 2010.

## METODOLOGI PENELITIAN

## Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  ini  akan  dilakukan    di  daerah Kabupaten Sidoarjo, Jawa Timur.
Gambar 1. Lokasi Penelitian

## Data Dan Peralatan
- Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
1. Data citra satelit Landsat 7 bulan Agustus
2000  (Ortorektifikasi)  dan  bulan  April
2005, serta ALOS-AVNIR 2 bulan September 2010
- Peralatan
Peralatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
1. Perangkat Keras ( Hardware )
a. Laptop
2. Perangkat Lunak ( Software )
a. ENVI 4.6.1
b. ER MAPPER 7.0

## Diagram Alir Pengolahan Data

## Gambar 2. Diagram Tahap Pengolahan Data
Penjelasan  dari  diagram  alir  penelitian  di  atas adalah :
1. Koreksi Geometrik
Scene citra    satelit    yang    masih    dalam bentuk raw data    masih    mengandung kesalahan  geometrik  (belum  mempunyai koordinat  yang  tepat),  dari  akibat  inilah  citra yang  dihasilkan  belum  dapat  dipergunakan sebagai  peta,  oleh  karena  itu  kesalahan  ini harus direduksi dengan cara :
a. Registrasi  yaitu  koreksi  geometrik  antara citra  yang  belum  terkoreksi  dengan  citra yang     sudah     terkoreksi     atau     antara citra   dengan   peta.   Teknik ini dilakukan jika diperlukan georeferencing (posisi citra disamakan  dengan  koordinat  peta  atau koordinat bumi). Apabila tidak diperlukan georeferencing , registrasi dapat dilakukan
terhadap  citra  lain  yang  digunakan sebagai  referensi.
b. Rektifikasi      yaitu      koreksi      geometrik antara      citra    dengan      peta.      Koreksi geometrik    yang    bersifat random diselesaikan  dengan  analisa  titik  kontrol tanah  ( ground  control  point )  melalui fungsi transformasi yang menghubungkan antara  sistem  koordinat  tanah  dan  citra.
Untuk    rektifikasi  citra Landsat ,  data acuan yang digunakan cukup dengan peta rupa bumi skala 1  :  25.000
2. Pemotongan Citra ( Cropping )
Daerah  penelitian  yang  terliput  dalam  citra, perlu dilakukan proses pemotongan ( cropping )  untuk  mendapatkan  citra  digital yang  hanya  meliputi  daerah  penelitian, supaya  pemrosesan  data  menjadi  lebih efektif.  Proses  pemotongan  citra  secara sederhana  dilakukan  dengan  menampilkan citra berdasarkan masukan koordinat geografis yang membatasi daerah penelitian
3. Penajaman Citra ( Image Enhancement )
a. Data  Fusion  :  Menggabungkan    dua  citra dengan area yang sama
b. Contrast Enhancement : Mengatur pencahayaan pada citra
c. Filtering  :  Memperbaiki    tampilan    citra dengan  mentransformasi    nilai-nilai digital    citra    seperti  mempertajam  batas area  yang  mempunyai  nilai  digital  yang sama
4. Klasifikasi Citra
Untuk  Klasifikasi  ini  menggunakan  algoritma [NDVI=(NIR  -  VIS)  /  (  NIR  +  VIS  ). Pengklasifikasian bertujuan Untuk Mengelompokan Penampakan Citra kedalam beberapa kelas yang didasari nilai reflektansi setiap  objek.  Pada  pengolahan  citra  ini  akan dilakukan pengklasifikasian
dengan
menggunakan teknik supervised classification

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hitungan SoF
Besar SoF = 𝑇𝑟𝑎𝑐𝑒 (A T .A) −1

## 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎 ℎ 𝑃𝑎𝑟𝑎𝑚𝑒𝑡𝑒𝑟
(1)
Semakin  kecil  bilangan  faktor  kekuatan  jaring, maka  akan  semakin  baik  konfigurasi  jaring  yang bersangkutan,  dan  sebaliknya  (Abidin,  2000). Besar SoF yang  dihasilkan  jaring  tersebut mendekati  nol  sehingga  desain  jaring  SoF dianggap kuat.

## Gambar 3. Desain jaring pada tiap citra

## Koreksi Geometrik dan Strength Of Figure
Koreksi geometrik  dilakukan dengan memberikan titik control permukaan atau biasa disebut dengan ground  control  point (GCP)  dari  citra  referensi landsat-7  ETM  orthorektifikasi  pada  citra  yang sudah terkoreksi dan diproses dengan menggunkan  menu Geocoding  Wizard pada perangkat lunak ER Mapper 7.0
Sistem  proyeksi  yang  digunakan  adalah Universal Transverse  Mercator zona  49s  dan  datum  yang dipakai  adalah  WGS  1984.  Nilai  RMSerror  rata- rata  untuk  koreksi  geometrik  dari  masing-masing citra dapat dilihat pada table di bawah ini:
Gambar 4. Hasil RMS Koreksi Geometrik Landsat 7 ETM 2000 Orthorektifikasi dengan Landsat 7 ETM
2005
Gambar 5. Hasil RMS Koreksi Geometrik Landsat 7 ETM 2000 Orthorektifikasi dengan ALOS 2010

## Cropping
Setelah  hasil  koreksi  geometrik  didapatkan selanjutnya  dilakukan pemotongan atau cropping sesuai  dengan  batas  administrasi  Kabupaten Pasuruan berdasarkan peta vektor Bakosurtanal.
Klasifikasi Klasifikasi dilakukan dengan memasukkan algoritma NDVI dan metode klasifikasi terbimbing tipe maximum  likellihood dengan trainning sample

## Gambar 6. Citra hasil klasifikasi

## ANALISA
Berikut  adalah  perbandingan  hasil  klasifikasi supervised peruntukan  lahan  sawah  tahun  2000, 2005 dan 2010
Tabel  3.  Perbandingan  hasil  klasifikasi  supervised peruntukan lahan sawah tahun 2000,2005 dan 2010
Gambar7. Grafik luas tutupan lahan pada tahun 2000,
0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 2000 2005 2010
Kelas Tahun 2000(Ha) 2005(Ha) 2010(Ha) Belukar 10487.16  19906.47  14361.72 Pemukiman 4481.73 17019.81  23091.70 Sawah 15858.00  15850.44  11337.55 Tambak 15606.9 13080.51 9676.56 Tegalan 25481.52 6054.75 13423.41
Dari  tabel  dan  grafik  diatas,  dapat  diketahui luasan  tiap  kelas  tutupan  lahan  mengalami kenaikan  dan  penurunan.  Pada  tahun  2000 dimana  masih  sangat  sedikit  sekali  lahan pemukiman sehingga menyebabkan angka vegetasi sangat besar diantaranya tambak, sawah dan  tegalan.  Pada  tahun  2005  terdapat  angka kenaikan pada belukar, hal ini disebabkan karena pada  waktu  itu  musim  penghujan  berlangsung berdasarkan  pengambilan  data  oleh  satelit, sehingga  menyebabkan  banyaknya  vegetasi belukar atau tanaman liar berkembang, selain itu, angka  kenaikan  pemukiman  juga  mengalami kenaikan sangat pesat seiring jumlah lahan sawah yang  berkurang  tiap  tahunnya.  Pada  tahun  2010 klasifikasi  mengalami  kesulitan  karena  data  citra pada  waktu  itu  sebagian  daerah  tertutup  awan, sehingga  warna  antara  awan  dan  pemukiman mengalami  kemiripan.  Pada  sektor  sawah  terus mengalami penurunan dari tahun ke tahun.
Hasil  dari  overlay  diatas  antara  kelas  sawah  dan kelas  pemukiman,  maka  akan  didapat  luasan perubahan  dimana  area  kelas  sawah  telah berubah  menjadi  area  kelas  pemukiman  seluas 0,81 Ha. Perubahan kelas sawah dari tahun 2000 ke tahun 2005 hanya menurun 7,56 Ha
Hasil  dari  overlay  diatas  ini  menunjukkan  bahwa terdapat  pengalihan  fungsi  lahan  pertanian menjadi  lahan  pemukiman  seluas  716,58  Ha. Perubahan kelas sawah dari tahun 2005 ke tahun 2010 telah menurun 4512,89  Ha

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
a. Luas  yang  didapat  pada  tahun  2000  adalah 15858,00 Ha, tahun 2005 adalah 15850,44 Ha dan tahun 2010 adalah 11337,55 Ha
b. Pada  kelas  sawah  dari  tahun  2000  sampai tahun  2010  terus  mengalami  penurunan, pada tahun 2000 – 2005 sebesar 7,56 Ha dan 2005 – 2010 sebesar 4512,89 Ha.

## Saran
a. Penginderaan  jauh  merupakan  metode  baru yang dapat digunakan sebagai data pembanding dengan data yang ada
b. Perlu  dilakukan  koordinasi  dengan  pihak terkait  diantaranya  Dinas  Pertanian  dan  BPS untuk  penyusunan  standar  operasioanl  dalam pembuatan data luas lahan pertanian padi.

## DAFTAR PUSTAKA
Adimihardja  A.,  Wahyunto  dan  Rizatus  S.  2004. Gagasan  Pengendalian  Konversi  Lahan
Sawah Dalam Rangka Peningkatan Ketahanan  Pangan  Nasional.  Prosiding Seminar:  Multi  Fungsi  Pertanian  dan Konservasi  Sumberdaya  Lahan,  di  Bogor, 18  Desember  2003  dan  7  Januari  2004. halaman  47-64.  Puslitbang  Tanah  dan Agroklimat. Bogor.
Campbell,    J.B.    1987.    Introduction    to    Remote Sensing.    Virginia    Polytechnic  Institute. New  York  –  London  :  The Gullford Press. Dinas Pertanian, Perkebunan dan Peternakan Kabupaten  Sidoarjo,  BPS  dan  BAPPEKAB SIDOARJO  2005.  Sidoarjo  Dalam  Angka.
Sidoarjo.
Lillesand,  T.M.,  and  R.W.Keifer.  1994.  Remote  Sensing and  Image  Interpretation.  Third  Edition. John  Willey  &  Sons,  Inc,  United  States  of America. Noer,  M.A.  2011.  Aplikasi  Sistem  Informasi  Geografis dan  Penginderaan  Jauh  Untuk  Monitoring Area  Sawah  dengan  Data  Multitemporal (Studi  Kasus  :  Area  Sawah  Kabupaten Sidoarjo.  Fakultas    Teknik    Sipil    dan Perencanaan  Wilayah,  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya.
Pahlevi, A.M. 2009.  Analisa  Sedimentasi Di Muara  Kali Porong  Akibat  Pembuangan  Lumpur Lapindo Menggunakan Citra Satelit ASTER. Fakultas    Teknik    Sipil    dan  Perencanaan
Wilayah,    Institut    Teknologi    Sepuluh Nopember, Surabaya. PemKab Sidoarjo Online, URL:http://www.sidoarjokab.go.id. html Dikunjungi pada tanggal 1 Februari 2012.
Prahasta,    E.    2008.    Remote    Sensing    Praktis Penginderaan    Jauh    &  Pengolahan    Citra
Dijital    dengan    Perangkat    Lunak    ER Mapper, Informatika, Bandung.
Sanjaya,  H.  2004.  Zamrud  Khatulistiwa:  teropong  dari luar  angkasa  sampai  laut  dalam.  P3-TISDA
BPPT  dan  SEACORM  –  Badan  Riset
Kelautan dan Perikanan. Jakarta.
Sutanto.  1994.  Penginderaan  Jauh.  Gadjah  Mada University  Press.  P.O.Box  14  Bulaksumur, Yogyakarta
Wahyunto, Murdiyati, S.R. dan Ritung, S. 2004. Aplikasi Teknologi  Penginderaan  Jauh  dan  Uji Validasinya  Untuk  Deteksi  Penyebaran Lahan  Sawah  dan  Penggunaan/Penutupan Lahan,  Bogor.  Soil  Research  Institute, CSARD of IAARD