## PEMODELAN PERSENTASE TAJUK DI DAS MERAWU YANG DITURUNKAN DARI BERBAGAI INDEKS VEGETASI DATA PENGINDERAAN JAUH
Modeling  of  Percentage  of  Canopy  in  Merawu  Catchment  Derived From  Various  Vegetation  Indices  of   Remotely  Sensed  Data
Bambang Sulistyo *) , Totok Gunawan **) , Hartono **) , dan Projo Danoedoro **)
*) Staf  Pengajar  Fakultas  Pertanian,  Universitas  Bengkulu,  Bengkulu
**) Staf   Pengajar  Fakultas  Geografi,  Universitas  Gadjah  Mada,  Yogyakarta E-mail:  bambangsulistyounib@gmail.com

## ABSTRACT
The  research was aimed at  studying Percentage  of  Canopy  mapping  derived  from various vegetation  indices of  remotely-sensed data int Merawu Catchment. Methodology applied was by analyzing remote sensing data of  Landsat 7 ETM + image to obtain various vegetation indices  for correlation analysis with Percentage of Canopy measured directly on  the field  (PT actual )  at 48  locations. These research  used 11  (eleven) vegetation indices of  remotely-sensed data, namely ARVI, MSAVI, TVI, VIF, NDVI, TSAVI, SAVI, EVI, RVI,  DVI  and  PVI.  The  analysis  resulted  models  (PT model )  for  Percentage  of   Canopy  mapping.  The vegetation indices selected are those having high coefficient of  correlation (  0.80) to PTactual. Percentage of Canopy maps were validated using 39 locations on the field to know their accuracies. Percentage of Canopy map (PT model ) is said to be accurate when its coefficient of  correlation value to PT actual is high (  0.80). The research  result  in  Merawu  Catchment  showed  that  from  11  vegetation  indices  under studied,  there  were  6 vegetation indices resulted high accuracy  of Percentage of Canopy maps (as shown in the value  of coefficient of   correlation as  0.80),  i.e.  TVI, VIF,  NDVI,  TSAVI,  RVI  dan  SAVI, while  the  rest,  namely ARVI, PVI, DVI, EVI and MSAVI, have r values of  < 0.80.

## Keywords: Percentage of  Canopy, vegetation indices, remote sensing

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk  mengkaji  berbagai indeks  vegetasi yang  diturunkan  dari  data penginderaan  jauh dalam  pemodelan  Persentase  Tajuk  di  DAS  Merawu.  Metode  yang  digunakan  yaitu  menganalisis  data  citra Landsat  7  ETM + sehingga  menghasilkan berbagai  indeks vegetasi  yang kemudian  dilakukan  analisis korelasi dengan  Persentase  Tajuk  yang  diukur  di  lapangan  (PT actual )  pada 49  lokasi.  Dalam  penelitian  ini  dikaji  11 (sebelas) indeks vegetasi, yaitu ARVI, MSAVI, TVI, VIF, NDVI, TSAVI, SAVI, EVI, RVI, DVI dan PVI. Dari analisis ini diperoleh suatu model (PT model ) untuk  pemetaan Persentase Tajuk. Indeks  vegetasi yang dipilih yaitu yang memiliki nilai koefisien korelasi yang tinggi (  0,80) terhadap PT actual . Peta Persentase Tajuk yang diperoleh kemudian dilakukan validasi pada 39 lokasi sehingga akan diketahui keakuratan hasil pemodelan. Peta  Persentase  Tajuk  (PT model )  dikatakan  teliti  jika  memiliki  nilai  koefisien  korelasi  yang tinggi  (  0,80) terhadap PT actual hasil validasi. Hasil penelitian di DAS Merawu menunjukkan bahwa dari 11 indeks vegetasi yang dikaji, ada 6 indeks  vegetasi (TVI, VIF, NDVI,  TSAVI, RVI dan SAVI) yang  berkorelasi tinggi (nilai  r  >  0,8)  dengan  Persentase  Tajuk  yang  diukur di  lapangan,  sedangkan  5  indeks  vegetasi  yang  lainnya mempunyai nilai korelasi < 0,8), yaitu ARVI, PVI, DVI, EVI dan MSAVI.
Kata kunci: persentase  tajuk, indeks  vegetasi, penginderaan  jauh

## PENDAHULUAN
Salah  satu  masalah  lingkungan  yang  saat ini harus ditangani adalah terjadinya lahan kritis atau degradasi lahan. Degradasi lahan merupakan masalah lingkungan  fisik yang cender ung  menyebabkan  tur unnya per mukaan  bumi  (Sartohadi,  2004; Sulistyo b) ,  2011).  Indikasi  terjadinya  lahan kritis  adalah  dengan  mengetahui  keadaan suatu  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  yang dari tahun ke tahun jumlah DAS kritisnya mengalami  peningkatan  (Utomo,  1989; Kartodihardjo,  2008;  Sulistyo b) ,  2011). Perencanaan untuk melakukan rehabilitasi lahan  kritis  memerlukan  data  yang  benar. Salah satu data yang diperlukan adalah ada- nya data Persentase Tajuk (Harjadi, 2009). Persentase  Tajuk  mer upakan  tutupan tajuk,  yaitu  besarnya  bagian  permukaan bumi yang tertutup oleh proyeksi tegak dari tajuk  suatu  vegetasi,  yang  dinyatakan secara  persentase  (Lillesand  et  al.,  2004).
Penyusunan  Peta  Persentase  Tajuk  yang mutakhir  tidaklah  mudah  untuk  diper- siapkan  dengan  teknologi  konvensional karena akan membutuhkan waktu, tenaga dan  biaya  yang  besar.  Penginderaan  Jauh mer upakan  teknologi  yang  dapat menawarkan pemecahan untuk menyusun Peta  Persentase  Tajuk  yang  mutakhir dengan  waktu,  tenaga  dan  biaya  yang relatif  lebih  kecil  untuk  kawasan  yang sangat  luas.
Dewasa  ini,  data  penginderaan  jauh  telah banyak  digunakan  untuk  mengidentifikasi tutupan tajuk dan kerapatannya baik secara manual  maupun  secara  digital  (Wu  et  al., 1985 dan McCloy and Hall, 1991 dalam Roy et al., 1996). Teknik interpretasi visual yang dilakukan  secara  manual  cender ung subyektif  dan  sangat  tergantung  pada kemahiran interpreter dan pemahaman in- terpreter  terhadap  pengetahuan  kondisi lapangan.  Teknik  klasifikasi  secara  digital
yang mendasarkan pada pantulan spektral telah  dilaporkan  menghasilkan  ketelitian yang lebih tinggi (Roy et al., 1996). Namun demikian,  dengan  meningkatnya  jumlah resolusi  spektral  dan  resolusi  spasial  telah memungkinkan  analisis  Persentase  Tajuk secara  lebih  baik  lagi.  Salah  satu diantaranya  adalah  transformasi  indeks vegetasi.  Transformasi  indeks  vegetasi umumnya  digunakan  untuk  memperoleh suatu  infor masi  bar u  dengan  cara mempertajam  sekaligus  menghilangkan informasi  yang  lain  ataupun  dengan  cara mengurangi  dimensionalitas  datanya (Danoedoro,  2012).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengkaji berbagai  indeks  vegetasi  yang  diturunkan dari  data  penginderaan jauh  citra  Landsat 7 ETM + dalam pemetaan Persentase Tajuk di DAS Merawu.

## METODE PENELITIAN

## Lokasi Penelitian
Penelitian  dilaksanakan  di  DAS  Merawu yang  merupakan  sebagian  dari  daerah tangkapan Waduk Mrica yang berlokasi di Kabupaten Banjarnegara. Secara geografis, lokasi  penelitian  terletak  pada  koordinat 109°41’24" – 109°50’24" BT dan 7°10’12" –  7°22’12"  LS  (Sulistyo a) ,  2011;  Sulistyo b) , 2011).  Daerah  tangkapan  Waduk  Mrica umumnya bertopografi perbukitan dengan lembah  yang  curam.  Bentang  alamnya ter masuk  fluvio  vulkanik  dan  material penyusunnya  merupakan  hasil  aktivitas vulkanik  dan  pengendapan.  Sungai  utama yang  mengalir  ke  Waduk  Mrica  adalah Sungai  Serayu  dan  Sungai  Merawu.  DAS Merawu menyumbang sedimen hasil erosi yang  terbesar  ke  dalam  Waduk  Mrica sebagai  salah  satu  Pembangkit  Listrik Tenaga Air.

## Data Penelitian dan Piranti Keras dan Lunak  yang  Digunakan
Dalam  penelitian  ini  digunakan  :  Peta Topografi  Skala  1:25.000;  Citra  Satelit Landsat  7  ETM + yang  direkam  pada tanggal 20 Juni 2006; Peta, Buku, Data dan Laporan-laporan  lain  yang  mendukung penelitian.  Piranti  lunak  (Software)  yang digunakan  meliputi  Program  SIG  ILWIS (Integrated Land and Water Information System) versi 3.4.; Program SIG ARC/INFO versi 3.4.2.; dan Program SIG ARC/VIEW versi 3.3; dan Program CurveExpert. Sedangkan piranti  keras  (Hardware)  yang  digunakan meliputi  :  Seperangkat  Laptop  dan  PC/ Window Computer; Seperangkat peralatan laboratorium/kantor yang meliputi : Meja Gambar  dan  Alat  Gambar;  Peralatan lapangan  yang  terdiri  dari  :  abney  level, teropong,  kompas,  hagameter,  pita  ukur, Global Positioning System (GPS), kamera digi- tal;  Peralatan/perlengkapan  lain  yang membantu  memperlancar  kegiatan (Sulistyo a) ,  2011;  Sulistyo b) ,  2011).
Secara ringkas diagram penelitian disajikan pada Gambar 1.

## Estimasi  Persentase  Tajuk  dari Lapangan  dan  Pemodelannya
Kerja lapang dilakukan untuk mengumpul- kan  sampel  untuk  keperluan  pemodelan, demikian juga untuk keperluan validasi (uji model). Estimasi Persentase Tajuk dilakukan pada  berbagai  penutupan/penggunaan lahan. Secara keseluruhan Persentase Tajuk diestimasi pada sekitar 88 lokasi (49 lokasi sebagai  dasar  penyusunan  model,  dan  39 lokasi  sebagai  dasar  validasi  model). Koordinat  dari  masing-masing  lokasi direkam  menggunakan  GPS.  Pemilihan lokasi  didasarkan  pada  kelas  penggunaan lahan yang berbeda yang merupakan hasil klasifikasi digital terbimbing (supervised clas- sification) pada citra Landsat 7 ETM + meng-
gunakan  algoritma  maximum  likelihood.
Persentase Tajuk aktual diestimasi di lapang- an (PT actual ) dengan cara mendatangi kawasan yang  seragam  berdasarkan  penutupan lahannya. Setelah itu dilakukan pemotretan meng gunakan  kamera  digital  yang diarahkan  tegak  ke  arah  tajuk.  Persentase Tajuk kemudian dihitung  dengan bantuan program  GIS  ArcView  versi  3.3,  yaitu dengan  cara  menumpang-  susunkan  foto tajuk  dengan  bingkai  bergaris-garis  yang ber ukuran  10  x  10.  Persentase  Tajuk dihitung  dengan  mengamati  kotak-kotak yang terisi  (atau tidak terisi)  foto tajuk.
Pemodelan  Persentase  Tajuk  diturunkan dari  analisis  regresi  menggunakan  rumus (Kazmier,  1995)  :
Y = a + b X ---------------------------- (14) dengan  Y  adalah  Persentase  Tajuk  yang diukur langsung di lapangan, X adalah nilai berbagai indeks vegetasi dari citra Landsat 7  ETM + ,  a  adalah  intersep  dan  b  adalah arah garis regresi.
Hasilnya  adalah  berbagai  peta  Persentase Tajuk hasil pemodelan dari berbagai indeks vegetasi yang diturunkan dari citra Landsat 7  ETM + .  Hasil  pemodelan  Persentase Tajuk  tersebut  kemudian  dilakukan validasi.  Pemodelan  Persentase  Tajuk dikatakan  dapat  diterima  jika  korelasinya tinggi,  yaitu  nilai  r  >  0,8.  Hal  ini  sesuai dengan  kelas  r  (koefisien  korelasi)  yang mengacu pada pendapat Gordon et al., (1992) seperti yang disajikan pada Tabel 1.

## HASIL DAN  PEMBAHASAN
Hasil  Pemodelan  Persentase  Tajuk dengan  berbagai  Indeks  Vegetasi
Hasil  Persentase  Tajuk  yang  diukur langsung di lapangan (PT actual ) beserta nilai
OUTPUT PROSE S INPUT Ti dak SEBAGAI SALAH SATU MASUKAN DALAM ANALISIS  LAHAN KRITIS STOP Transfor ma si Indeks Vege tasi Kete litian = 80 % ? Ya Validasi M odel Anal isi s Pemodelan Persenta se T ajuk be rbasis berb aga i Indeks Ve geta si BE RBAG AI NI LAI INDE KS VEGETASI : RVI, PVI, S AVI , TSAVI, ARVI, EVI, NDVI, MSAVI,  DVI, TVI , VIF PETA PERSENTASE TAJUK BERBASIS BERBAGAI INDEKS VEGETASI PETA PENUTUPAN LAHAN Uji  Lapangan dan Pe ngukuran Persentase Ta juk Ke telitian = 80 % ? Ya Ko reksi Radi ometrik CITRA DIGITAL Lan dsat 7 ETM + T ERKOREKSI Teknik Penajaman CITRA KOMPOSIT W ARNA I nterpretasi Penutupa n La han PET A TOPOGRAFI CITRA DIGITAL La ndsa t 7 ETM + Ti dak
Gambar 1. Diagram Alir Tahap Penelitian
berbagai  indeks  vegetasi  yang  diturunkan dari  citra  Landsat  7  ETM + (dalam penelitian  ini  digunakan  11  indeks vegetasi)  dilakukan  analisis  korelasi  secara linier menggunakan Program CurveExpert. Hasil  pemodelan  dari  masing-masing indeks  vegetasi,  nilai  koefisien  (a  dan  b), koefisien  korelasi  (r)  serta  standard  error- nya (s) disajikan pada Tabel 2.
Tabel  2.  memperlihatkan  bahwa  dari  11 indeks  vegetasi  yang dikaji  dengan  regresi linier,  ada  6  indeks  vegetasi  (TVI,  VIF, NDVI,  TSAVI,  RVI  dan  SAVI)  yang berkorelasi  Tinggi  dengan  Persentase Tajuk  yang  diukur  di  lapangan,  3  indeks vegetasi  berkorelasi  Sedang  (ARVI,  PVI
dan  DVI),  sedangkan  EVI  dan  MSAVI berkorelasi  Sedang  tetapi  cenderung mendekati  Tinggi.  Pemetaan  Persentase Tajuk  yang  akan  digunakan  dalam pemodelan  yaitu  dengan  memanfaatkan analisis korelasi yang mempunyai koefisien korelasi  e”  0,80.
Contoh hasil korelasi dengan fungsi linier disajikan pada  Gambar 2.
Dengan  menentukan  5  kelas  inter val Persentase Tajuk (yaitu 0 – 20%; 20 - 40%; 40 - 60%; 60 - 80% dan 80 - 100%) maka luas  untuk  masing-masing  kelas  dapat diperiksa  pada  Tabel  3,  sedangkan  Peta Persentase  Tajuk  hasil  pemodelan
Tabel 1.  Kelas  r (koefisien  korelasi)
Sumber: Gordon et al., 1992
Kelas r Jika r Tinggi = 0,8 Sedang 0,5 < r < 0,8 Rendah = 0,5 No. Indeks Vegetasi a b s r Kelas r 1. EVI 15,165719 72,650839  10,86 0,79 Sedang 2. MSAVI -50,021590 139,213530  11,08 0,78 Sedang 3. NDVI -17,605251 118,334690  10,66 0,80 Tinggi 4. RVI 14,521006 8,7139776  10,06 0,82 Tinggi 5. SAVI -17,760231 79,032827  10,58 0,80 Tinggi 6. TSAVI -15,73319 116,11893  10,56 0,80 Tinggi 7. TVI -201,39958 243,22303  10,78 0,80 Tinggi 8. VIF -135,6607 236,23255  10,64 0,80 Tinggi 9. ARVI -46,528742 142,418990  12,06 0,70 Sedang 10. DVI 21,650003 0,0012404548  14,59 0,57 Sedang 11. PVI 21,615646 0,0043916139  14,45 0,58 Sedang
Sumber:  hasil  analisis
Tabel 2. Hasil Pemodelan dari Masing-Masing Indeks Vegetasi
S = 10.65577501 r  = 0.79847355 NDV I P e rs e n ta s e T a ju k 0.3 0.4 0.5 0.5 0.6 0.7 0.8 20. 00 40. 00 60. 00 80. 00 100 .00 S =  10 .57 75 793 2 r  =  0.8 01 7854 5 S AVI P er s e n ta s e T aj u k 0.4 0.5 0. 7 0.8 1.0 1 .1 1.2 20 .00 40 .00 60 .00 80 .00 10 0.0 0 a. Grafik Hubungan antara  Persentase Tajuk dan NDVI
b. Grafik Hubungan antara  Persentase
Tajuk dan SAVI
Gambar 2. Grafik yang Menggambarkan Hubungan dengan Fungsi Linier antara

## Persentase Tajuk dengan nilai NDVI dan DVI
Sumber:  hasil  analisis
Tabel 3. Luas Persentase Tajuk untuk Masing-Masing Kelas (Ha)
No. Indeks Vegetasi Kelas Interval Persentase Tajuk Luas (Ha) 0-20% 20-40% 40-60%  60-80%  80-100% 1. NDVI 993 2.349 7.107 12.107 175 22.734 2. RVI 0 3.421 8.700 7.748 2.862 22.734 3. SAVI 997 2.365 7.106 12.088 176 22.734 4. TSAVI 1.007 2.352 7.071 12.135 166 22.734 5. TVI 1.084 2.225 7.114 12.252 56 22.734 6. VIF 993 2.369 7.139 12.072 159 22.734
meng gunakan  indeks  veg etasi  SAVI disajikan pada  Gambar 3.
Tabel  3.  memperlihatkan  bahwa  luas masing-masing  kelas  interval  Persentase Tajuk  berbeda-beda  sesuai  dengan  indeks vegetasi yang digunakan dalam penyusunan model. Demikian juga distribusi keruangan- nya  menunjukkan  adanya  perbedaan, walaupun  agak  sulit  membedakan  secara jelas  karena  skala  peta  yang  terlalu  kecil. Jika  diamati  pada  peta  dapat  diketahui bahwa  penyebaran  Persentase  Tajuk  yang rendah  dominan  terjadi  pada  kawasan Kecamatan  Batur  yang  mer upakan kawasan  yang  intensif  digunakan  sebagai lahan untuk tanaman sayur-sayuran seperti kubis  (Brassica  oleracea  var,  capitata),  wortel (Daucus  carota)  dan  kentang  (Coleus tuberosus).  Persentase  Tajuk  yang  rendah juga  secara  sporadis  terjadi  hampir  pada semua  kawasan,  walaupun  dalam  luasan yang  tidak terlalu  besar.

## Hasil  Validasi  Pemodelan  Persentase Tajuk dengan Berbagai Indeks Vegetasi
Tiga  puluh  sembilan  titik  dipilih  sebagai lokasi  pengukuran  Persentase  Tajuk  yang digunakan  sebagai  uji/validasi  model. Koordinat  dari  masing-masing  lokasi disajikan  sebagai  Peta  Titik.  Peta  Titik  ini
kemudian ditumpangsusunkan di atas Peta Persentase  Tajuk  Hasil  Pemodelan  untuk masing-masing  indeks  vegetasi.  Hasil analisis  korelasi  antara  antara  Persentase Tajuk  hasil  pemodelan  (PT model )  dengan Persentase  Tajuk  aktual  (PT actual )  disajikan pada Tabel 4.
Tabel  4  memperlihatkan  bahwa  semua indeks  vegetasi  menghasilkan  koefisien korelasi  0,80  yang  berarti  bahwa  peta Persentase  Tajuk  yang  diperoleh  dengan menggunakan  indeks  vegetasi  RVI,  TVI, VIF,  NDVI,  TSAVI  dan  SAVI,  dapat digunakan  untuk  analisis  lebih  lanjut. Keenam  indeks  vegetasi  tersebut menghasilkan  koefisien  korelasi  yang hampir sama, yaitu r = 0,932, kecuali RVI dengan  r  =  0,908.  Hal  ini  menunjukkan bahwa adanya upaya untuk memperhatikan pengaruh latar belakang tanah dalam rumus indeks  vegetasi  (seperti  pada  SAVI  dan TSAVI)  tidak  berpengaruh  dalam  kajian kerapatan  tajuk.
Dari 5 indeks vegetasi yang tidak diguna- kan dalam analisis pemodelan lebih lanjut, indeks  vegetasi  yang  memanfaatkan saluran  biru  (ARVI  dan  EVI)  meng- hasilkan  koefisien  korelasi  yang  tidak tinggi.  Hal  ini  sesuai  dengan  sifat  dari saluran biru pada spektrum data Landsat
Sumber:  hasil  analisis
Tabel 4. Koefisien Korelasi Antara PT model Dengan PT actual No.
Indeks Vegetasi Koefisien korelasi (r) 1. NDVI 0,932 2. RVI 0,908 3. SAVI 0,932 4. TSAVI 0,932 5. TVI 0,932 6. VIF 0,932
Gambar 3. Peta Persentase Tajuk Hasil Pemodelan Menggunakan Indeks Vegetasi SAVI
7 ETM + yang kemampuannya digunakan untuk  pembedaan  vegetasi  dari  air  dan bukan  untuk  kajian  yang  berkait  dengan indeks  vegetasi  yang  pada  umumnya memanfaatkan  spektr um  merah  dan spektrum  inframerah  (Lillesand  et  al., 2004).  Indeks  vegetasi  PVI  dan  DVI mempunyai  korelasi  yang  relatif  paling rendah  dalam  pemodelan  Persentase Tajuk.  Sementara  itu,  MSAVI  dan  EVI walaupun menghasilkan korelasi sedang akan tetapi  nilainya  hampir  mendekati  0,80.

## KESIMPULAN
Dari 11 indeks vegetasi yang dikaji dengan fungsi  linier,  ada  6  indeks vegetasi  (TVI, VIF, NDVI, TSAVI, RVI dan SAVI) yang berkorelasi  tinggi  dengan  Persentase Tajuk  yang  diukur  di  lapangan,  3  indeks

## DAFTAR PUSTAKA
Danoedoro,  P.  (2012).  Pengantar  Penginderaan  Jauh  Digital,  Penerbit  Andi,  Yogyakarta.
Gordon, N. D., McMohan, T. A., and Finlayson, B. L. (1992). Stream Hidrology : An Introduction for Ecologist, John Wiley & Sons, New York.
Harjadi. (2009). Monitoring dan Evaluasi Daerah Aliran Sungai dengan Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis, Forum Geografi, Vol. 23, No. 2, Desember 2009, 139- 152.
Kartodihardjo, H. (2008). Pengelolaan Sumberdaya Alam dan Lingkungan Hidup, Seminar Lingkungan  Hidup  dan  Sumberdaya  Alam,   Universitas  Bengkulu,  Bengkulu.
Kazmier, L.J. (1995). Business Statistics, Third Edition, McGraw-Hill, Toronto.
Lillesand, T.M., Kiefer, R.W., and Chipman, J. (2004). Remote Sensing ang Image Interpretation (5 ed.), John and Wiley Sons, New York.
Roy,  P.S,  Sharma,  K.P,  and  Jain,  A.  (1996).  Stratification  of  Density  in  Dry  Deciduous Forest Using Satellite Remote Sensing Digital Data : An Approach Based on Spectral Indices, Journal of Bioscience, Vol. 21, Number 5, pp 723–734.
vegetasi  berkorelasi  sedang  (ARVI,  PVI dan  DVI),  sedangkan  EVI  dan  MSAVI berkorelasi  sedang  tetapi  cender ung mendekati  tinggi.  Pemetaan  Persentase Tajuk  yang  akan  digunakan  dalam pemodelan  yaitu  dengan  memanfaatkan analisis  korelasi  yang  mempunyai koefisien korelasi  0,80. Keenam indeks vegetasi  tersebut  mempunyai  nilai koefisien  korelasi  yang  tinggi  (nilai  r  > 0,8),  baik  dalam  pemodelan  maupun dalam  validasi  model.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  yang sebesar-besarnya kepada Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi yang telah membiayai se- bagian dari penelitian ini melalui skema peneliti- an Hibah Doktor Tahun Anggaran 2010.
Sartohadi.  (2004).  Korelasi  Spasial  antara  Tingkat  Perkembangan  Tanah  dengan  Tingkat Kerawanan  Gerakan  Massa  di  DAS  Kayangan  Kabupaten  Kulon  Progo  Daerah Istimewa Yogyakarta,  Forum  Geografi,  Vol.  18,  No. 1,  Juli  2004,  14-31.
Sulistyo a) . (2011). Pemetaan Faktor C yang Diturunkan dari Berbagai Indeks Vegetasi Data Penginderaan Jauh Sebagai Masukan Pemodelan Erosi di DAS Merawu, Jurnal Manusia dan Lingkungan, PSLH UGM, Volume 18, Nomor 1, Maret 2011.
Sulistyo b) . (2011). Choosing Different Contour Interval On A Fully Raster-Based Erosion Modeling: Case Study at Merawu Watershed, Banjarnegara, Central Java, Jurnal Tanah Tropika, Volume 16, No. 3, September 2011.
Utomo,  W.H.  (1989).  Konservasi  Tanah  di  Indonesia,  Suatu  Rekaman  dan  Analisa,  Penerbit Rajawali,  Jakarta.