## PENGEMBANGAN MODEL PENDUGAAN KELENGASAN LAHAN MENGGUNAKAN

## DATA MODIS
Dede Dirgahayu Domiri
PenelHi BidangPemantauan Sumber Daya Alam dan LIngkungan, LAPAN

## ABSTRACT
T h i s research  a i m s to estimate  t h e land moisture condition of  t h e agricultural land, especially for  p a d d y fields based on MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometej) satellite  d a t a with  2 5 0 m  a n d  5 0 0 m spatial resolution  a n d daily temporal resolution. An index called Land Moisture Index (LM1) is created from 1" principle  c o m p o n e n t result of NDSI (Normalize Difference Soil Index), NDVI (Normalize Difference Vegetation Index),  a n d NDWI (Normalize Difference Water Index).
There is a high correlation between the LMI and  t h e soil moisture (LM) for  t h e agricultural  l a n d with  t h e soil  m o i s t u r e £ 75 %, as  t h e increasing of LM is followed by the increasing of the LMI. Based on  t h e above method, the land  m o i s t u r e can be derived spatially from  t h e agricultural land,  a n d especially on  t h e  p a d d y fields for  d r o u g h t prediction.

## ABSTRAK
Penelitian  b e r t u j u a n  m e m b u a t model  p e n d u g a a n  u n t u k  m e m a n t a u kondisi k e l e n g a s a n  l a h a n  p e r t a n i a n ,  t e r u t a m a  p a d i  s a w a h  m e n g g u n a k a n  d a t a MODIS  y a n g memiliki  r e s o l u s i  s p a s i a l  2 5 0 m  d a n  5 0 0 m  s e r t a  p e n g a m a t a n  h a r i a n .  S u a t u  i n d e k s yang  d i s e b u t  I n d e k s Kelengasan Lahan (IKL) telah  d i b u a t  b e r d a s a r k a n hasil transformasi  k o m p o n e n  u t a m a  p e r t a m a  d a r i NDSI, NDVI,  d a n NDWI.
T e r d a p a t korelasi  y a n g tinggi  a n t a r a IKL  d e n g a n  k e l e n g a s a n  l a h a n (KL)  y a n g memiliki  k a d a r air <= 75 %  p a d a  l a h a n  p e r t a n i a n ,  y a i t u  k e n a i k a n KL diikuti  d e n g a n k e n a i k a n IKL. Kelengasan  l a h a n  d a p a t  d i b u a t  s e c a r a  s p a s i a l  b e r d a s a r k a n model t e r s e b u t  p a d a  l a h a n  p e r t a n i a n  t e r u t a m a padi  s a w a h  u n t u k  m e m p r e d i k s i kondisi kekeringan.
Katakunci:Kelengasan lahan, MODIS, Kombinasi linier, Indeks Kelengasan Lahan,

## Kadar airpermukaan

## I PENDAHULUAN
1.1 La tar Belakang
Ketersediaan air tanah merupakan salah  s a t u faktor yang penting bagi pertanian secara  u m u m , baik pertanian t a n a m a n  p a n g a n ,  h o r t i k u l t u r a , per- k e b u n a n ,  d a n  k e h u t a n a n . Informasi tentang lengas  t a n a h (soU moisture) sangat diperlukan  u n t u k perencanaan, pengelolaan dan  p e m a n t a u a n budidaya t a n a m a n pertanian. Pengukuran lengas tanah dengan peralatan konvensional seperti teknik gravimetrik, tensiometer, neutron probe dapat memberikan informasi yang  a k u r a t tetapi memerlukan biaya besar  u n t u k pengukuran wilayah yang sangat luas. Salah  s a t u cara yang dapat
diterapkan adalah dengan memanfaatkan d a t a satelit.
Pemanfaatan  d a t a satelit Landsat TM multispektral  u n t u k menduga lengas t a n a h  u n t u k daerah perkebunan tebu di J a u t u j u h ,  J a w a Barat telah diteliti oleh D i r g a h a y u ,  d k k . ,  1 9 9 7 .  D e n g a n memodifikasi Indeks Kecerahan Lahan (IKcL), Indeks Kehijauan Lahan (IKhL), dan Indeks Kebasahan Lahan (IkbL) dari 7 kanal Landsat TM menjadi 4 kanal saja, yaitu kanal 2, 3, 4, dan 5. Hasil penelitian menunjukkan kondisi lahan dengan kandungan lengas tinggi dicirikan oleh nilai IKhL  d a n IKbL yang tinggi dan IKcL yang rendah, dan demikian pula sebaliknya. Namun  d a t a Landsat TM
y a n g memiliki resolusi spasial 30 m  h a n y a d i g u n a k a n  p a d a da e ra h tertentu dan w a k t u  y a n g tertentu pula.  S e k a r a n g kondisinya telah mengalami  k e r u s a k a n SLC-off sejak Mei  2 0 0 3 .  S e m e n t a r a itu, i n f o r m a s i  t e n t a n g  l e n g a s  t a n a h d i b u t u h k a n  u n t u k  p e m a n t a u a n secara kontinyu,  k a r e n a informasi dini  t e n t a n g k e k e r i n g a n  l a h a n  s a n g a t  d i p e r l u k a n u n t u k  m e n g a n t i s i p a s i  d a m p a k  y a n g ditimbulkan.
Salah  s a t u  c a r a  y a n g  d a p a t di- u p a y a k a n  u n t u k  m e m a n t a u lengas  t a n a h p a d a  d a e r a h  y a n g  l u a s setiap hari  a d a l a h d e n g a n  m e m a n f a a t k a n  d a t a satelit  y a n g memiliki resolusi  r e n d a h  d a n observasi h a r i a n , seperti satelit  c u a c a NOAA- AVHRR.  S e d a n g k a n  u n t u k deteksi kondisi l a h a n lebih detil  d a p a t  d i g u n a k a n  d a t a satelit resolusi tinggi (30 m) dan observasi 16  h a r i seperti satelit Landsat Thematic Mapper (TM). Perkembangan teknologi satelit sejak  t a h u n  2 0 0 0  d a n  2 0 0 1 telah d i l u n c u r k a n satelit  T e r r a / A q u a  y a n g memiliki sensor MODIS  y a n g memiliki resolusi moderat  d a n observasi harian lebih andal  d i g u n a k a n  u n t u k  m e m a n t a u kondisi  l a h a n  d a n  t a n a m a n  s e m u s i m / pertanian. Hal ini  d i m u n g k i n k a n  k a r e n a d a t a MODIS memiliki 2 kanal reflektan dengan resolusi 250 m serta 5 kanal reflektan dengan resolusi spasial 500 m.
Pendugaan lengas  t a n a h meng- g u n a k a n  d a t a satelit NOAA dan MODIS telah  d i l a k u k a n dengan  m e n g g u n a k a n indeks vegetasi  d a l a m bentuk Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) b e r d a s a r k a n  d a t a kanal 1  d a n 2 saja, s e d a n g k a n indeks-indeks lainnya belum b a n y a k dikembangkan. (Adiningsih, dkk., 2000) telah  m e n g g u n a k a n NDVI NOAA- AVHRR  u n t u k  m e n d u g a  k a d a r air  t a n a h d e n g a n hasil korelasi  y a n g  r e n d a h . Selanjutnya (Adiningsih, dkk., 2004) m e n e r a p k a n analisis komponen  u t a m a t e r h a d a p ke-5 kanal  d a t a NOAA-AVHRR [digital number)  u n t u k  m e n g h a s i l k a n komponen  u t a m a  p e r t a m a (KU1) sebagai SBI [Soil Brigthnesa Index). SBI menghasilkan korelasi  y a n g lebih tinggi u n t u k  m e n d u g a  k a d a r air  t a n a h  p a d a  k e d a l a m a n 0-20  c m .
Dalam penelitian ini, hasil pene- litian (Dirgahayu, 2005)  y a n g telah meng- analisis 7 kanal reflektan terkoreksi  d a t a MODIS  t e r h a d a p  k a d a r air  t a n a h per- m u k a a n (0 - 20 cm) hasil  p e n g u k u r a n lapangan dikembangkan lebih lanjut. Ketujuh kanal tersebut meliputi kanal m e r a h , infra  m e r a h  d e k a t , biru, hijau, serta tiga kanal infra merah  m e n e n g a h (SWIR = Short Wave Infra Red}. Ketujuh kanal tersebut memberikan perbedaan respon spektral yang  k o n t r a s  t e r h a d a p ketiga jenis  b a h a n  u t a m a di  d a r a t a n , yaitu air,  t a n a h ,  d a n vegetasi. Hasil penelitian  m e n u n j u k k a n reflektansi  d a r i 3 kanal MODIS  y a n g terbaik  u n t u k m e n d u g a kelengasan  l a h a n adalah kanal
1 (Red), 2 (NIR),  d a n 6 (SWIR).

## 1.2 Tujuan Penelitian
B e r d a s a r k a n latar belakang ter- sebut di  a t a s ,  m a k a penelitian ini ber- tujuan  u n t u k  m e n g e m b a n g k a n model p e n d u g a a n kelengasan  l a h a n dengan m e n g g u n a k a n tiga indeks  l a h a n dari  d a t a satelit  T e r r a / A q u a MODIS, yaitu Indeks T a n a h (NDSI = Normalize Difference Soil Index), Indeks Vegetasi (NDVI - Normalize Difference Vegetation Index), dan Indeks Air (NDWI = Normalize Difference Water Index).

## 2 METODOLOGI

## 2 . 1 Data
Data  y a n g digunakan  u n t u k pen- d u g a a n lengas  l a h a n adalah  d a t a MODIS harian  u n t u k Pulau  J a w a  b e r s a m a a n w a k t u n y a dengan tanggal  p e l a k s a n a a n survei  p a d a  b u l a n  J u n i ,  J u l i .  d a n September  2 0 0 4 .
Data lengas lahan lapangan diper- oleh dari  p e n g u k u r a n  k a d a r air  t a n a h p a d a kedalaman  t a n a h 0 - 20 cm di beberapa lokasi di  J a w a Barat (Subang, Indramayu),  J a w a Tengah (Pekalongan, Demak, Pati, Grobogan),  d a n  J a w a Timur (Bojonegoro,  L a m o n g a n ,  P a s u r u a n , Malang,  J e m b e r , Ponorogo).

## 2.2 Metode Penelitian

## 2.2.1 Pengolahan data lapangan
Analisis  k a d a r lengas  t a n a h di-
lakukan di Laboratorium Tanah dengan metode gravimetri, yaitu dengan pemanas- a n contoh  t a n a h selama  2 4  j a m  p a d a  s u h u 100° C  d a n dilakukan penimbangan sebelum dan  s e s u d a h pemanasan. Kadar lengas  t a n a h (dalam % berat) adalah s e l i s i h  a n t a r a  b e r a t  s e b e l u m  d a n sesudah dipanasi terhadap total berat, contoh:  t a n a h setelah pemanasan.
2 . 2 . 2 Pengolahan data MODIS 2.2.2.1 Informasi reflektansi terkoreksi
Informasi reflektansi terkoreksi atmosfer setiap kanal dari  d a t a MODIS Level IB dihasilkan melalui proses level 2. Selanjutnya dilakukan proses lebih lanjut  u n t u k memperbaiki kualitas data, a n t a r a lain: Bow-tie Correction dan koreksi Geometrik. Koreksi  D u p l i k a s i Baris (Bow-tie Correction)  d i l a k u k a n  u n t u k m e n g h i l a n g k a n  d u p l i k a s i  d a t a  p a d a baris-baris tertentu,  t e r u t a m a yang  j a u h dari nadir. Koreksi dilakukan dengan menggunakan software ENVI 3.5 terhadap data resolusi 250 m, yaitu kanal 1 (merah)  d a n kanal 2 (NIR) serta resolusi 500 m (kanal  3 - 7 ) . Titik kontrol GCP diekstrak dari  d a t a MODIS LIB meng- gunakan software ENVI. Transformasi koordinat (warping) dilakukan dengan metode Triangulasi.  U n t u k menghasilkan
d a t a terkoreksi  d e n g a n resolusi spasial 250 m (0.002252°),  m a k a  d i l a k u k a n resampling  d a t a hasil koreksi Bow-tie d e n g a n  m e t o d e  t e t a n g g a  t e r d e k a t (Nearest Neighborhood)  t e r h a d a p  d a t a asli 500 m.

## 2 . 2 . 2 . 2 Ekstraksi
lahan informasi  k o n d i s i
Kondisi  l a h a n yang  a k a n dideteksi m e n g g u n a k a n  d a t a MODIS adalah yang terkait dengan  s t a t u s kondisi air, kondisi t a n a h ,  d a n kondisi tajuk  t a n a m a n . Ketiga kondisi tersebut dipengaruhi oleh s t a t u s kondisi kelembaban  a t a u kelengas- a n  t a n a h  p e r m u k a a n  ( 0 - 2 0 cm) yang s e c a r a fisik  d i r e p r e s e n t a s i k a n oleh besarnya  k a d a r air  t a n a h . Pendekatan y a n g  d a p a t  m e n g g a m b a r k a n  k e t i g a kondisi tersebut dengan  m e n g g u n a k a n d a t a penginderaan  j a u h adalah melalui normalisasi rasio  a n t a r kanal reflektansi. Kanal-kanal yang dipilih adalah kanal- kanal yang sensitif  t e r h a d a p kondisi m i n i m u m  d a n  m a k s i m u m (peak) dari r e f l e k t a n s i  o b y e k  a i r ,  t a n a h ,  d a n vegetasi sebagaimana yang ditunjukkan oleh kurva respon spektral obyek  p a d a b e r b a g a i  p a n j a n g  g e l o m b a n g  p a d a G a m b a r 2 - 1 .
Nilai peak  u n t u k obyek vegetasi t a m p a k  k o n tr as terjadi  p a d a panjang gelombang 0.6 jjm (merah)  d a n 0.8 |jm (infra merah dekat). Niiai peak pada obyek air terdeteksi  p a d a panjang gelombang 0.4 um (biru)  a t a u 0.8 um  d a n 0.6 um (merah) dan 0.8 urn (NIR),
Hasil penelitian (Dirgahayu, 2005) memperoleh reflektansi dari 3 kanaJ MODIS  y a n g terbaik  u n t u k  m e n d u g a kelengasan  l a h a n (y) adalah kanal 1 [Red} sebagai  X I , 2 {NIR) sebagai X2, d a n 6 [SWIR) sebagai X6 dengan R 2 = 0.74, yaitu dengan  p e r s a m a a n :
y = 19.8S - 3.4143*X1 + 2.3474**2
- 0A924*X6 (2-1)
B e r d a s a r k a n hasil penelitian ter- s e b u t ,  m a k a dicoba  u n t u k  m e m b u a t indeks  l a h a n dari kombinasi reflektansi kanaJ 1, 2, dan 6 MODIS  u n t u k  m e n - deteksi kondisi  l a h a n , yaitu
(a) NDWf - Normalize Difference Water Index Untuk mendeteksi kondisi k e b a s a h a n  l a h a n , dengan formula :
NDWI=(Red - SWIR)/(Red + SWIR).. (2-2)
(b) NDSI = Normalize Difference Soil Index u n t u k mendeteksi kondisi kekeringan lahan; dengan formula :
NDSI-(SWIR-NIR)/(SWIR+NIR) (2-3)
(c) NDVI = Normalize Difference Vegetation

## Index  u n t u k mendeteksi kondisi
Kehijauan  l a h a n ; dengan formula :
NDVI - (NIR - Red)/(Red + NIR) (2-4)

## 2 . 2 . 3 Analisis
Training area  p a d a citra RGB 6,2,1 dibuat di sekitar lokasi pengambilan sampel  t a n a h dengan memperhatikan tingkat homogenitas  a r e a . Selanjutnya d i l a k u k a n  e k s t r a k s i nilai  r a t a - r a t a reflektan  p a d a poligon area yang dibuat. A n a l i s i s  k o r e l a s i  d i l a k u k a n  u n t u k melihat  h u b u n g a n  a n t a r a setiap indeks dengan  k a d a r air  t a n a h ,  t e r u t a m a  y a n g nilainya di  b a w a h 75 %. Analisis korelasi d i l a k u k a n  j u g a di  a n t a r a ketiga indeks. J i k a terjadi korelasi  y a n g nyata  a n t a r a s u a t u  p a s a n g a n  i n d e k s ,  m a k a dilakukan transformasi komponen  u t a m a . Kombi-
n a s i linier  d a r i hasil transformasi  k o m - ponen  u t a m a  p e r t a m a digunakan  u n t u k m e m b u a t  s u a t u  I n d e k s  K e l e n g a s a n Lahan (IKL) dengan  p e r s a m a a n sebagai berikut :
IKL =  b l ' X l + b2*X2 * b3*X3 (2-5) dengan
XI, X2, dan X3 : NDSI, NDVI, dan NDWI bl,b2,dan b3 : koefisien eigen vektor
Untuk  m e n d a p a t k a n model p e n d u g a a n yang terbaik,  m a k a d i l a k u k a n simulasi model  p e r s a m a a n n o n linier (power, ekponensial,  a t a u logaritmik)  a n t a r a IKL dengan  k a d a r air t a n a h  a t a u Kelengasan Lahan (KL). Model  y a n g dipilih adalah yang memiliki koefisien determinasi (R 2 ) lebih  b e s a r d a n  s t a n d a r error (Se) lebih kecil.

## 3 HASIL DAN PEMB AH AS AN

## 3 . 1 Hubungan Indeks Lahan MODIS dengan Kelengasan Lahan
U n t u k  m e l i h a t  h u b u n g a n  a n t a r a ketiga  i n d e k s  d e n g a n  l e n g a s  l a h a n , m a k a  d i p i l i h  l o k a s i - l o k a s i  y a n g m e m i l i k i  l e n g a s  l a h a n <  7 5  % . Pemilihan ini  d i l a k u k a n  k a r e n a  p a d a k o n d i s i  l a h a n  y a n g memiliki  k a d a r air t a n a h > 75 % relatif  a m a n  d a r i resiko k e k e r i n g a n  u n t u k  m e n u n j a n g p e r t u m b u h a n  t a n a m a n  p a n g a n . Hasil e k s t r a k s i nilai  r a t a - r a t a  i n d e k s  l a h a n (NDSI, NDVI, NDWI)  d a n  p e n g u k u r a n k a d a r  a i r  t a n a h  ( l e n g a s  l a h a n ) d i t u n j u k k a n  p a d a T a b e l  3 - 1 .
Hasil plot setiap indeks  t e r h a d a p k a d a r air  d a n analisis kecenderungunnya [trend analysis)  d i t a m p i l k a n  p a d a G a m b a r 3 - 1 sampai dengan Gambar  3 - 3 .
Ketiga gambar tersebut di  a t a s m e n u n j u k k a n  b a h w a  s e m u a  i n d e k s memiliki respon positif terhadap kenaikan lengas lahan, tetapi NDVI lebih sensitif dengan korelasi  y a n g lebih kuat. NDVI yang meningkat terkait dengan  p e n u t u p a n vegetasi yang meningkat pula. kondisi t e r s e b u t  m e n u n j u k k a n  b a h w a lahan y a n g bervegetasi rapat relatif kondisinya lebih lembab dari lahan yang bervegetasi
j a r a n g .  J i k a  h a n y a  m e n g g u n a k a n 1 indeks,  m a k a NDVI  d a p a t  d i g u n a k a n u n t u k  m e n d u g a kondisi lengas lahan, tetapi dibatasi hingga kondisi bera yang kering,  k a r e n a  a k a n  m e n u n j u k k a n nilai NDVI  d a n lengas  l a h a n yang  r e n d a h . Kondisi  l a h a n yang didominasi oleh air a t a u  l a h a n bera yang lembab  a k a n m e n u n j u k k a n  k e a d a a n yang sebaliknya, yaitu  m e n u n j u k k a n nilai NDVI lebih
rendah  b a h k a n bernilai negatif, sedangkan kelengasan lahannya tinggi. Oleh  k a r e n a itu  u n t u k menduga kondisi lengas lahan ketiga indeks tersebut di atas digunakan. U n t u k memperoleh hasil  y a n g lebih optimal,  m a k a analisis komponen  u t a m a perlu dilakukan terhadap ketiga indeks, k a r e n a  a d a n y a korelasi  y a n g  n y a t a a n t a r a ketiga indeks. Korelasi  a n t a r a ketiga indeks ditampilkan  p a d a Tabel 3-1.
T a b e l 3 - 1 : CONTOH HASIL EKSTRAKSI

## PENGAMBILAN CONTOH TANAH
\

## INDEKS LAHAN PADA LOKASI
No. 1 3 5 7 <) 12 13 17 20 22
23 26
KL : Kc

## NDSI
-0.016 0.008 0.002 0.122 0.075 0.170 0.117 0.069 0.194 0.069 0.267 0.319 idar Air Tanah

## NDVI
0.193 0.177 0.260 0.270 0.318 0.352 0 4 1 1 0.392 0.394 0.440 0.383 0.617 (%) kedalam NDWI 0.180 0.246 0.329 0.275 0.357 0.342 0.394 0.472 0.378 0.519 0.381 0.555 a0 - 20 cm KL 4.6 14.1 9.9 24.7 48.4 26 1 34.2 36.6 33.5 61.4 66.7 72.8

## Kondisi Lahan/ Tanaman
Bera Sangat Kering
Bera Kering
Bera Kering
Agak Lembab, Generatif Lembab, Vegetatif Agak Lembab, Vegetatif Agak Lembab, Vegetatif Lembab, Vegetatif Agak Lembab, Vegetatif Lembab, Vegetatif T i i  T T i j . r*
Lembab, Vegetatit Basah, Vegetatif
0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.35 0.40 0.45 0.50 0.55 0.60 0.65

## NDVI
G a m b a r 3-3: Kurva respon NDVI MODIS  t e r h a d a p lengas  l a h a n
Tabel  3 - 1 : KORELASI ANTARA NDSI, NDVI, DAN NDWI NDSI
NDVI
NDWI NDSI 1 NDVI 0 . 8 1 * 1 NDWI 0 . 5 3 0 . 8 6 * 1
Nyata pada taraf 5 %
NDVI berkorelasi  n y a t a  d e n g a n NDSI  d a n NDWI,  k a r e n a  a d a n y a interaksi a n t a r a reflektansi  y a n g  m e m b e n t u k ketiga  i n d e k s . Hasil analisis regresi linier  b e r g a n d a  a n t a r a ketiga indeks d e n g a n lengas lahan (KL)  s e b e l u m dilakukan analisis  k o m p o n e n  u t a m a adalah sebagai  b e r i k u t :
KL=-11.5481 + 137.4587*NDSI-55.8609*NDVI + 141.4911*NDWI. (3-1) n = 26 ; R2 = 0.81 ; Se =  9 . 1 ; tl = 3.23*, t2 = -0.94, t3 = 3.07*
Hasil tersebut menunjukkan  j u s t r u variabel NDVI tidak signifikan (t-hitung tidak nyata), jika digunakan bersama- sama dalam menduga lengas lahan (KA), karena adanya korelasi yang kuat dengan NDWI dan NDSI. Kombinasi kanal NIR dan red dalam bentuk NDVI tidak sensitif terhadap lahan yang vegetasinya jarang, tetapi memiliki kelengasan yang tinggi akibat tertimpa hujan sehari sebelumnya. Hasil penelitian (Wang, 2005)  h a n y a m e n u n j u k k a n korelasi  s e b e s a r 0.65 antara NDVI dengan kadar air tanah. Demikian pula hasil penelitian sebelumnya (Adiningsih, 2000) hanya menghasilkan korelasi yang rendah (r = 0.3) dengan menggunakan NDVI NOAA-AVHRR, di- s e b a b k a n  m e n g g u n a k a n  d a t a digital number serta tidabvbervariasinya lengas lahan yang digunaican  u n t u k membuat model. Selain itu juga karena pengaruh resolusi spasial yang rendah, sehingga
hasil ektraksinya agak bias.

## 3 . 2 Analisis Komponen Utama terhadap NDSI, NDVI, dan NDWI
Hasil  t r a n s f o r m a s i  k o m p o n e n u t a m a yang  p e r t a m a  b i a s a n y a  d i g u n a k a n sebagai variabel  b a r u  u n t u k menjelaskan variabel tidak  b e b a s . Apalagi dalam p e m b e n t u k a n n y a  s e c a r a  k h u s u s di- g u n a k a n kondisi tertentu (lengas lahan) sebagai variabel tidak  b e b a s . Setelah dilakukan transformasi komponen  u t a m a p e r t a m a (KU1) hasilnya  a d a l a h sebagai b e r i k u t :

## KU1 = 0.484*NDSI + 0.687*NDVI
+ 0.542*NDWI. (3-2)
S e l u r u h koefisien  i n d e k s  p a d a KU1 bernilai positif  d a n  m e r e p r e s e n t a s i - k a n sebagian  b e s a r informasi ketiga indeks  t e r h a d a p variasi lengas  l a h a n . KU1  d a p a t dianggap sebagai  s u a t u i n d e k s  b a r u  y a n g terkait  d e n g a n kondisi k e l e n g a s a n  l a h a n  y a n g  s e l a n j u t n y a d i s e b u t  s e b a g a i  I n d e k s  K e l e n g a s a n L a h a n (IKL).  F u n g s i n y a mirip sebagai - m a n a Soil Brightness Indeks (SBI)  y a n g d i p e r o l e h  d a r i  k o m b i n a s i 6  k a n a l L a n d s a t TM,  d i m a n a  s e l u r u h koefisien bernilai positif.
Hasil plot  a n t a r a lengas  l a h a n (KA)  d e n g a n IKL  m e n u n j u k k a n korelasi positif  a n t a r a IKL  d e n g a n KA, yaitu k e n a i k a n KA diikuti oleh  b e r t a m b a h n y a nilai IKL (Gambar 3-4).
3 . 3  P e m b e n t u k a n Terbaik

## Model Pendugaan
Model pendugaan yang terbaik u n t u k  m e n d u g a lengas lahan (KA) dengan m e n g g u n a k a n  p a r a m e t e r IKL  d a p a t diperoleh melalui simulasi model regresi non linier. Secara statistik dianjurkan u n t u k melakukan transformsi linier  a t a u non linier  t e r h a d a p variabel tidak bebas m a u p u n variabel bebas (prediktor)  u n t u k memperoleh hasil yang optimal dalam m e n d u g a variabel tidak bebas. Akhirnya diperoleh model yang terbaik dalam b e n t u k eksponensial  u n t u k  m e n d u g a Kelengasan Lahan (KL) dengan mengguna- k a n IKL. Hasil plotnya dapat dilihat  p a d a Gambar 3-5 dengan  p e r s a m a a n regresinya adalah sebagai  b e r i k u t :
KL = 172.2145*exp (-0.76102/IKL) .... (3-3) n = 26 ; R2 - 0.825 ; Se = 0.30 ; t-hitung = 10.4**
Hasil ini lebih baik dari  p e r s a m a a n (3-2),  k a r e n a memiliki R2yang lebih besar serta Se yang lebih kecil. Demikian  j u g a dibandingkan dengan  p e r s a m a a n yang diperoleh oleh (Dirgahayu, 2005) yang m e n g g u n a k a n  k o m b i n a s i reflektansi
kanal 1,2,  d a n 6 dengan R 2 =  0 . 8 1 . S e m e n t a r a ketiga indeks tersebut (NDSI, NDVI, NDWI) dibentuk dari kombinasi k a n a l 1,2,  d a n 6 juga.

## 3.3 Implementasi Model
Sebaran spasial kelengasan lahan terutama  p a d a lahan sawah di pulau  J a w a dapat dibuat berdasarkan model pen- dugaan yang dihasilkan. Lahan sawah yang memiliki lengas lahan < 20 % ber- potensi menunjukkan kondisi kekeringan. Kondisi kekeringan aktual dapat terdeteksi jika citra lengas lahan digabung dengan citra Tingkat Kehijauan Vegetasi (TKV) dan c u r a h hujan dengan kondisi rendah. Sedangkan  u n t u k penentuan awal  t a n a m dapat dilakukan  p a d a area yang lengas l a h a n n y a  l e b i h  b e s a r  d a r i  3 0  % . Penerapan model terhadap data MODIS u n t u k menghasilkan  s e b a r a n spasial kelengasan lahan sawah  p a d a dasarian kedua Agustus  t a h u n 2005  u n t u k skala kabupaten ditampilkan  p a d a Gambar 3-6. Sedangkan  u n t u k skala propinsi disajikan p a d a Gambar Lampiran 1.

## LEN6AS LAHAN SAWAH DASARIAN 2 AGUSTUS 2005 Dl BEKASI, KARAWANG, & SUBANG
G a m b a r 3 - 6 :  S e b a r a n spasial kelengasan  l a h a n  p a d a  d a s a r i a n  k e d u a Agustus  2 0 0 5 di k a b u p a t e n Karawang  d a n sekitarnya.

## 4 KESIMPULAN DAN SARAN
4.1 Kesimpulan
• Indeks Kelenghasan Lahan (IKL) yang diperoleh  d a r i  h a s i l  T r a n s f o r m a s i Komponen Utama pertama terhadap indeks NDSI, NDVI, dan NDWI MODIS m e r u p a k a n parameter terbaik dari data MODIS  u n t u k menduga Kelengasan L a h a n (KL)  d i b a n d i n g k a n  d e n g a n p e n g g u n a a n  k o m b i n a s i reflektansi kanal 1, 2, dan 6 MODIS dengan persamaan:
IKL - 0.484*NDSI + 0.687*NDVI + 0.542*NDWI
• Distribusi spasial kelengasan lahan dapat dibuat dengan menggunakan IKL dengan model pendugaan :
KL = 172.2145*exp (-0.76102/IKL)
4.2 Saran
Verifikasi  d a n validasi model perlu  d i l a k u k a n  u n t u k  m e m p e r o l e h model  p e n d u g a a n yang konsisten  d a n
t i n g k a t  k e a k u r a t a n  y a n g lebih tinggi. K e l e n g a s a n  l a h a n  d a p a t  d i g u n a k a n sebagai  s a l a h  s a t u  i n d i k a t o r  u n t u k m e n e n t u k a n kondisi  k e k e r i n g a n  d a n p e n e n t u a n awal  m u s i m  t a n a m  t a n a m a n p e r t a n i a n ,  t e r u t a m a  t a n a m a n padi.

## DAFTAR RUJUKAN
Adiningsih, E.S., dkk., 2000. Penentuan awal musim tanam menggunakan data satelit lingkungan dan cuaca di pulau Jawa. Prosiding Seminar Internasional Penginderaan  J a u h dalam Pengembangan Ekonomi  d a n P e l e s t a r i a n  L i n g k u n g a n Hidup", J a k a r t a , 11-12 April.
Adiningsih, E.S., dkk., 2004. Aplikasi Analisis Komponen Utama dalam Pemodelan Penduga Lengas Tanah dengan Data Satelit Multispektral.
J u r n a l Matematika  d a n Sains. Vol 9, No.l,Maret.
Dirgahayu, D., dkk., 1997. Penggunaan Data Radar Dan Optik untuk Mem-
prediksi Kelengasan Lahan (Studi /Casus pada Areal Tanaman Tebu), Proyek Perencanaan dan Peningkatan Kelatalaksanaan, LAPAN,  J a k a r t a . Dirgahayu,  D . ,  d a n Hidayat,  2 0 0 1 . Infor- masi Sebaran Spasial Kelengasan Lahan Menggunakan Data Inderaja Landsat TM. Majalah Ilmiah Ketek- nikan  d a n Pertanian KULTUM, No. 2 5 ,  I X f J u n i .  U n i v e r s i t a s M u h a m m a d i y a h ,  J a k a r t a .
Dirgahayu, D., 2005. Model Pendugaan
Kelengasan Lahan Sawah Menggima- kan Data AfOD/S.Prosiding (Buku II) PIT XIV  S u r a b a y a , Tgl  1 4 - 1 5 September. ITS, Surabaya.
Morisson, D.F., 1990. Multivariate Statis- tical Method,  3 e d . McGrawHill Publishing Company, Singapura. Steel, R,  d a n R.  T o m e , 1991. Prinsip dan Prosedur Statistika, Suatu Pendekat- an Biometrik  ( t e r j e m a h a n ) . PT. Gramedia  P u s t a k a Utama,  J a k a r t a . Wang, X., 2005. Relation between Ground- based Soil Moisture and Satellite Image-based NDVI.  E a r t h  a n d Environmental Science Department. University of Texas at  S a n Antonio.