Solihin, M. ∙ A.N. Putri ∙ A. Setiawan ∙ D. Siliwangi ∙ M. Arifin

## Karakteristik indeks vegetasi pada berbagai penggunaan lahan di hulu Sub Das Cikapundung melalui interpretasi citra satelit Landsat 8
Sari Perubahan  penggunaan  lahan  di  hulu  Sub  DAS  dapat  berdampak  pada  kondisi  DAS  secara keseluruhan. Pemantauan kondisi eksisting perubahan penggunaan lahan diperlukan. Salah satu cara untuk memantau kondisi penggunaan lahan yaitu melalui monitoring indeks vegetasinya. Penelitian ini  bertujuan  untuk  melihat  karakteristik  indeks  vegetasi  pada  penggunaan  lahan  di  sebagian  Hulu Sub DAS Cikapundung. Lokasi studi terletak di Desa Cikole, Cikidang, Cibodas, Wangunharja, dan Suntenjaya di Kecamatan Lembang. Penelitian ini dilakukan melalui interpretasi citra satelit landsat 8. Metode  analisis  yang  digunakan  berupa  transformasi  indeks  vegetasi  menggunakan  NDVI  untuk merepresentasikan  tingkat  kehijauan  dan  kerapatan  vegetasi  pada  lokasi  studi.  Hasil  analisis menunjukkan karakteristik NDVI yang berbeda pada setiap jenis penggunaan lahan. Nilai NDVI pada lokasi studi berkisar antara (-0,228426) – 0,461794. Tingkat kehijauan vegetasi di lokasi studi dominan pada tingkat  kehijauan rendah dan kerapatan vegetasi dominan pada kerapatan jarang. Keragaman karakteristik penggunaan lahan di lokasi studi dipengaruhi oleh adanya variasi jenis vegetasi, sebaran vegetasi,  dan  jenis  material  objek.  Perlu  pengelolaan  penggunaan  lahan  yang  tepat  untuk meningkatkan peran ekologis kawasan sekaligus mengurangi erosi dan aliran permukaan di hulu sub DAS Cikapundung.
Kata kunci : Cikapundung ∙ DAS ∙ Indeks vegetasi ∙ Landsat 8 ∙ Penggunaan lahan

## Characteristics of vegetation index on various land uses in the upstream of cikapundung watershed by landsat 8 satellite imagery interpretation
Abstract. Land  use  changes  in  the  upper  watershed  have  an  impact  on  the  overall  condition  of  the watershed. Monitoring existing conditions of land use change is needed. One way to monitor the land use condition is through monitoring the vegetation index. This study aimed to identify characteristics of vegetation index on various land uses in the upstream of the Cikapundung watershed. The study sites  were located in Cikole, Cikidang, Cibodas, Wangunharja, and Suntenjaya  of Lembang  District. The resereach was done using Landsat 8 satellite imagery interpretation The analytical methods were used  the  transformation  of  vegetation  index  using  NDVI  to  represent  the  level  of  greenness  and density  of  vegetation  at  the  study  site.  The  results  of  the  analysis  shown  that  characteristics  of  the vegetation index were different for each type of land use. NDVI values had ranged from (-0,228426) - 0,461794. The greenness vegetation level was dominant at low greenness, while dominant vegetation density  was  spare.  The  diversity  of  land  use  characteristics  were  influenced  by  variations  in vegetation  types,  vegetation  distribution,  and  material  types  of  objects.  Appropriate  land  use management  is  needed  to  enhance  the  ecological  role  of  the  area  as  well  as  reducing  erosion  and surface runoff in the Cikapundung sub-watershed.
Keywords : Cikapundung ∙ Land use ∙ Landsat 8 ∙ Vegetation index ∙ Watershed
Diterima : 16 April 2020, Disetujui : 11 Desember 2020, Dipublikasikan : 31 Desember 2020 doi: https://doi.org/10.24198/kultivasi.v19i3.28625
Solihin, M. ∙ A.N. Putri ∙ A. Setiawan ∙ D. Siliwangi ∙ M. Arifin Program Studi Agroteknologi Fakultas Pertanian, Universitas Padjadjaran Korespondensi : m.amir.solihin@unpad.ac.id

## Pendahuluan
Sutrisna et  al. (2010)  mengungkapkan  sub  DAS Cikapundung  berada  di  hulu  DAS  Citarum memiliki  lahan  yang  relatif  subur  karena berkembang  dari  bahan  induk  vulkanik.  Selain terdapat penggunaan lahan hutan dan perkebunan.  di  sub  DAS  Cikapundung  juga terdapat  lahan  pertanian  dengan  komoditas bernilai  ekonomi  tinggi,  terutama  sayur-sayuran, sehingga  menjadi  salah  satu  sentra  produksi sayuran  di  Jawa  Barat.  Penggunaan  lahan  pada sub DAS Cikapundung tersebut perlu memperhatikan  karakteristik  lahan  dan  fungsi lahan di hulu Sub DAS sebagai area tangkapan air.
Perubahan  penggunaan  lahan  terjadi  di berbagai  wilayah,  salah  satunya  di  Daerah Aliran Sungai (DAS) Citarum. Tutupan lahan di Citarum  sudah  mencapai  15,96%  dan  di  bagian Hulu  DAS  hanya  sebesar  4,94%  sehingga berpengaruh  terhadap  karakteristik  hidrologi DAS  (Salim et  al .,  2019).  Hal  ini  berpengaruh pada  penurunan  kemampuan  menahan  air  di hulu DAS dan mengendalikan erosi serta aliran permukaan. Salah satu bagian dari DAS Citarum yang  banyak  mengalami  perubahan  peng- gunaan  lahan  adalah  Sub  DAS  Cikapundung bagian  Hulu.  Berdasarkan  data  penggunaan Lahan  tahun  2014  di  Hulu  Sub  DAS  Citarum menunjukkan  10,446%  hutan  dan  16,76% perkebunan  (Dinas  Lingkungan  Hidup  Jabar, 2018). Hal ini menunjukkan luasan yang kurang ideal  bagi  fungsi  hidrologis  Hulu  Sub  DAS Cikapundung.
Perubahan  penggunaan  lahan  di  kawasan Hulu  Sub  DAS  Cikapundung  berdampak  pada kondisi hidrologi di wilayah tersebut (Nurrochman,  2018).  Berkurangnya  tutupan lahan  vegetasi  akan  mempengaruhi  pola hidrologis  dalam  DAS  secara  menyeluruh, seperti  berkurangnya  hambatan  limpasan permukaan  dan  cepatnya  air  mengalir  menuju sungai  utama  akibat  hilangnya  vegetasi  dan serasah  hutan.  Oleh  karena  itu,  keberadaan vegetasi  dapat  mempengaruhi  hasil  aliran keluar harus dipertimbangkan dalam pengelolaan DAS (Latuamury, 2012) .
Tutupan  lahan  erat  kaitannya  dengan penggunaan  sumber  daya  alam  oleh  manusia yang  terjadi  di  suatu  bidang  lahan  tersebut. Adanya  peningkatan  aktivitas  manusia  me- mungkinkan  cepatnya  perubahan  penggunaan lahan.  Perubahan  penggunaan  lahan  dapat
dianalisis  menggunakan  gambaran  sebaran kerapatan  vegetasi  (Irawan,  2017).  Kinthada et al.  ( 2014),  Zhao et  al .  (2017),  dan  Hidayati et  al.
(2018) mengungkapkan bahwa pada penggunaan  lahan  yang  berbeda  memiliki karakteristik  sebaran  vegetasi  berlainan  seiring nilai indeks vegetasiyang berbeda..
Kondisi  tutupan  lahan  bervegetasi  dapat diketahui diantaranya melalui metode vegetation index (Latuamury  dkk,  2012), point  centered quarter (Munawwaroh,  2016), line  transect (Arista, 2017), ataupun quadrat sampling (Pertiwi, 2019).  .  Penelitian  ini  menggunakan  metode indeks  vegetasi  sebagai  pengukuran  kuantitatif yang  merepresentasikan  tingkat  kehijauan  dan kerapatan  vegetasi.  Latuamury  dkk.  (2012) mengungkapkan  indeks  vegetasi  cukup  efektif untuk  menggambarkan  kerapatan  vegetasi. Lebih  lanjut  dikemukakan  dari  hasil  penelitian terkait  55-60%  nilai  spektral  dapat  menjelaskan tingkat  kerapatan  tajuk  tanaman  sedangkan  40- 45% sisanya dipengaruhi oleh faktor lain.
Vegetasi  akan  menyerap  cahaya  merah oleh  klorofil  kemudian  memantulkan  cahaya inframerah dekat oleh jaringan mesofil (Sudiana dan Diasmara, 2008). Indeks vegetasi merupakan  rasio  antara  pantulan  (refleksi) gelombang red (merah)  dan near  infrared (NIR). Sudiana  dan  Diasmara  (2008)  menyebutkan Indeks  vegetasi  pada  daratan  non-vegetasi (perairan,  pemukiman,  tanah  kosong  terbuka, dan  wilayah  dengan  kondisi  vegetasi  rusak) akan  menunjukan  nilai  rasio  yang  rendah (minimum),  sedangkan  pada  wilayah  dengan vegetasi rapat dan kondisi sehat maka nilai rasio akan  sangat  tinggi  (maksimum).    Namun, karena  nilai  rasio  tersebut  dapat  memberikan nilai  yang  sangat  besar  untuk  tumbuhan  yang sehat  maka  dikembangkan  berbagai  algoritma dalam metode indeks vegetasi ini.
Variasi  lain  dari  indeks  vegetasi  diantara- nya  NDVI  (Normalized  Difference  Vegetation Index),  RVI  (Ratio  Vegetation  Index),  TVI ( Transformed Vegetation Index ), PVI ( Perpendicular Vegetation  Index ),  SAVI  ( Soil  Adjusted  Vegetation Index ),  dan  EVI  ( Enhanced  Vegetation  Index ) (Tucker,  1979;  Sudiana et  al .,  2008;  Frananda et al .,  2015;  Lintang et  al .,  2017).  Nilai  indeks vegetasi  tersebut  akan  bervariasi  tergantung pada  algoritma  transformasi  yang  digunakan. Namun  para  peneliti  menyetujui  NDVI  sebagai metode  yang  paling  efisien  dan  matriks  simpel yang  dapat  mengidentifikasi  area  bervegetasi dengan kondisi berbeda (Tucker, 1979).
Berdasarkan  hasil  penelitian  Lintang (2017),  akurasi  terbaik  adalah  dengan  NDVI dengan  akurasi  tertinggi  terdapat  pada klasifikasi  transformasi  NDVI  sebesar  75,61% sedangkan akurasi terendah ada pada klasifikasi transformasi  RVI. Selain itu, band red dan band NIR  dapat  membedakan  vegetasi  dan  non- vegetasi  secara  jelas.  Untuk  itu  penggunaan NDVI  dapat  digunakan  sebagai  pilihan  utama sebagai pendekatan indeks vegetasi.
Terkait dengan identifikasi kondisi tutupan lahan di hulu Sub DAS Cikapundung, Informasi penggunaan  lahan  dan  pengukuran  nilai  NDVI di  Kecamatan  Lembang  dapat  dipermudah dengan  penggunaan  teknologi  SIG  (Sistem Informasi Geografis). Interpretasi objek permukaan  bumi  dari  citra  satelit  dapat dilakukan dengan beberapa metode diantaranya supervised  classification,  unsupervised  classification, rule-based classification (Navulur, 2007).
Citra  satelit  yang  dapat  digunakan memiliki  resolusi  tinggi  sampai  rendah, tergantung  pada  kombinasi  band  yang digunakan,  luas  area  studi  yang  dikaji  dan kemudahan  akses  data.  Suwargana  (2013) menyebutkan  terdapat  tiga  tingkat  ukuran resolusi  spasial  yaitu  tinggi  (0,6-4  m;  seperti WorldView, Ikonos), menengah (4-30 m; seperti Landsat, SPOT), dan rendah (30->1000 m; seperti MODIS, NOAA).
Upaya pemantau tutupan lahan khususnya di kawasan hulu DAS  maupun sub DAS, dapat dilakukan  melalui  interpretasi  citra  satelit. Klasifikasi penggunaan lahan tersebut didasarkan  pada  kunci  interpetasi  citra  yaitu warna/rona,  bentuk,  ukuran,  pola,  bayangan, tekstur, situs, dan asosiasi (Sutanto, 1986). Salah satu  citra  yang  umum  digunakan  para  peneliti untuk interpretasi penggunaan lahan yaitu Citra Landsat  8.  Hasil  klasifikasi  penggunaan  lahan ini dapat menjadi informasi penting melengkapi kondisi tutupan lahan melalui indeks vegetasi di hulu Sub DAS Cikapundung.
Interpretasi sebaran vegetasi yang ditunjukkan dari nilai NDVI dapat menggunakan  citra  yang  memiliki  band  NIR dan red .  Citra  yang  dapat  digunakan diantaranya  NOAA  AVHRR  (Sandholt et  al. , 2002;  Sudiana &  Diasmara,  2008),  Terra  MODIS (Sudiana  &  Diasmara,  2008),  WorldView (Hidayati et  al .,  2017;  Hogrefe,  2017),  dan Landsat 8 (Lintang et al ., 2017; Kurniawan et al ., 2017; Feng et al. , 2019).. Citra yang paling banyak
digunakan  untuk  penentukan  indeks  vegetasi yaitu citra Landsat 8.
Penelitian ini mengidentifikasi karakteristik vegetasi  pada  berbagai  penggunaan  lahan  di lokasi  studi  melalui  nilai  NDVI.  Nilai  NDVI merepresentasikan  tingkat  kehijauan  dan kerapatan tajuk vegetasi.

## Bahan dan Metode
Lokasi  penelitian  termasuk  wilayah  Hulu  Sub DAS Cikapundung, khususnya  sebagian berada di  Kecamatan  Lembang  yaitu  Desa  Cikole, Cikidang, Cibodas, Wangunharja, dan Suntenjaya.  Penentuan  lokasi  ini  berkaitan dengan sumber citra yang diperoleh pada lokasi tersebut,  dimana  terdapat  tutupan  awan  paling kecil diantara citra lainnya.
Pengolahan  dan  analisis  data  dilakukan  di Laboratorium  Survey  Pemetaan  dan  Evaluasi Lahan,
Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan,
Fakultas Pertanian Universitas  Padjadjaran,  Kecamatan  Jatinangor, Kabupaten Sumedang, Provinsi Jawa Barat.
Bahan. Citra  Landsat  8  hasil  perekaman pada  22  Mei  2019  dengan  pertimbangan  waktu yang  termasuk  musim  hujan,  Peta  Rupa  Bumi Indonesia  Kabupaten  Bandung  Barat  1:  25.000, image Google Earth Pra  Pengolahan  Citra. Sebelum  dilakukan analisis,  pengolahan  citra  dilakukansebagai berikut:  koreksi  geometri,  koreksi  radiometrik, cloud masking , dan pemotongan citra pada lokasi studi.  Koreksi  geometrik  dilakukan  untuk mendapatkan  nilai  RMSE  <0,5  (Jaya,  2010). Koreksi  radiometrik  dilakukan  melalui  metode histogram  equalization .  Untuk  memisahkan  area yang  tertutup  awan  diidentifikasi  dengan  band 9 ( Cirrus ) menggunakan tool highlight cloud. .Setelah diperoleh citra sesuai lokasi studi, selanjutnya  dilakukan  perhitungan  nilai  NDVI melalui kombinasi band 5 dan 4. .
Penggunaan lahan. Peta penggunaan lahan di  Kecamatan  Lembang  diperoleh  dari  peta penggunaan  lahan  Kecamatan  Lembang  Tahun 2017.  Peta  tersebut  selanjutnya  diperbaharui dengan  peta  citra  hasil  analisis  klasifikasi penggunaan lahan terbimbing dengan menggunakan  band  4  (red),  3  (green),  dan  2 (blue), dan dipertajam untuk memperjelas objek dengan  menggunakan  band  8  (panchromatic) melalui ErMapper.
Pengolahan  Citra. Analisis  citra  bertujuan untuk  menentukan  nilai  NDVI.  Nilai  NDVI tersebut  selanjutnya  diklasifikasikan  ke  dalam klasifikasi  tingkat  kehijauan  dan  kerapatan vegetasi  dengan  mengacu  pada  Peraturan Menteri  Kehutanan  Republik  Indonesia  (2012). Analisis  NDVI  dengan  menggunakan  citra Landsat 8 dengan Rumus sebagai berikut :
........................................................................ (1) Keterangan :
NDVI : Normalized Difference Vegetation Index NIR    : Band 5 (inframerah dekat) Red    : Band 4 (merah)
Penyajian  Peta. Sebaran  penggunaan lahan,  tingkat  kehijauan  vegetasi,  dan  tingkat kerapatan  tajuk  vegetasi  di  lokasi  studi selanjutnya ditampilkan dalam
bentuk Peta.Klasifikasi penggunaan lahan dilokasi studi diantaranya hutan, perkebunan, tegalan/ladang, sawah  irigasi,  sawah  tadah  hujan,  semak belukar,  tanah  terbuka,  lahan  terbangun  dan permukiman.
Klasifikasi  tingkat  kehijauan  (Tabel  1) dan kelas kerapatan tajuk (Tabel 2). Klasifikasi tersebut  menunjukkan  Semakin  besar  nilai NDVI  maka  tingkat  kehijauan  vegetasi  dan kerapatan vegetasi semakin tinggi.
Tabel 1. Klasifikasi tingkat kehijauan.
Kelas  Nilai NDVI Keterangan 1 (-1)- (-0,03) Tanpa vegetasi 2 (-0,03)- 0,15 Tingkat  kehijauan  sangat rendah 3 0,15- 0,25 Tingkat kehijauan rendah 4 0,25- 0,35 Tingkat kehijauan sedang 5 0,36- 1,00 Tingkat Kehijauan tinggi
Sumber:  Peraturan  Menteri  Kehutanan  Republik Indonesia (2012)
Tabel 2. Klasifikasi kerapatan tajuk.
Kelas Nilai NDVI Lebat  (Kerapatan tajuk >70 %) 0,36 ≤  NDVI ≤ 1,00 atau Sedang (Kerapatan tajuk 50-70 %) 0,26 ≤ NDVI ≤ 0,35 Jarang  (Kerapatan tajuk <50 %) -1,0 ≤ NDVI ≤ 0,25
Sumber:  Peraturan  Menteri  Kehutanan  Republik Indonesia (2012)
Analisis  Statistik. Keragaman  atau  variasi pada  setiap  klasifikasi  diketahui  dari  nilai standar  deviasi.  Keragaman  data  tinggi ditunjukkan  oleh  nilai  standar  deviasi  yang tinggi.  Standar  deviasi  dapat  dihitung  dengan rumus berikut (Soewarno, 1995):
√ ∑ ̅ (2)

## Hasil dan Pembahasan
Penggunaan  Lahan. Peta  penggunaan  lahan (Gambar 1) digunakan untuk melihat karakteristik  nilai  NDVI  pada  berbagai penggunaan lahan di lokasi studi.

## Gambar 1. Peta penggunaan lahan di lokasi studi
Persentase tutupan awan pada lokasi studi sebesar  23,88%  (1083,04  ha)  dan  jika  ditambah bayangan  awan menjadi 40,63% (1842,95 ha). Ini karena  citra  Landsat  8  yang  digunakan bertepatan  dengan  musim  hujan  sehingga terdapat awan dan bayangan yang cukup luas.
Tabel 3. Luasan Penggunaaan Lahan di Lokasi Studi
No Penggunaan Lahan Luasan (ha) 1 Hutan 305,74 2 Perkebunan 638,08 3 Tegalan 1162,60 4 Sawah 73,77 5 Sawah Tadah Hujan 83,48 6 Semak Belukar 211,44 7 Tanah Terbuka 4,89 8 Lahan Terbangun dan Permukiman 217,21
Tabel  3  menunjukkan  penggunaan  lahan setelah dikurangi tutupan awan dan bayangannya.  Penggunaan  lahan  dari  yang terluas hingga tersempit sebagai berikut: tegalan dan  ladang    seluas  1162,6  ha  (25,63%), perkebunan/kebun  seluas  638,08  ha  (14,07%), hutan seluas 305,74 ha (6,74%), lahan terbangun dan  permukiman  seluas  217,21  ha  (4,79%), semak  belukar  seluas  211,44  ha  (4,66%),  sawah tadah  hujan  seluas  83,48  ha  (1,84%)  dan penggunaan  lahan  tanah  terbuka  seluas 4,89  ha (0,11%).
Tutupan awan
dan bayangannya mempengaruhi nilai NDVI karena memiliki efek hamburan  yang  sama  pada  semua  panjang gelombang sehingga akan berwarna putih (Dewi dan  Supianto,  2015).  Nilai  NDVI  pada  awan akan  semakin  rendah  (mendekati  0  atau  -1) karena  spektral  yang  terpancarkan  berwarna putih. Selain itu, bayangan dari awan juga akan mempengaruhi nilai radiasi yang terpancar oleh objek  dan  ditangkap  satelit  sehingga  dapat mempengaruhi  nilai  NDVI.  Puntodewo, et  al. (2003)  menyebutkan  salah  satu  faktor  yang mempengaruhi  kualitas  citra  adalah  pengaruh atmosferik  terutama  uap  air,  aerosol,  dan  ozon yang  sangat  mengganggu  band  sinar  tampak dan  band  infrared.  Oleh  karena  itu,  pada penelitian ini awan dan bayangan digabungkan dalam  satu  kelas  dan  tidak  diperhitungkan dalam analisis NDVI.
Sebaran nilai NDVI. Gambar 2 menunjukkan nilai NDVI di lokasi studi berkisar antara  (-0,228426  hingga  0,461794.  Warna kuning-merah menunjukkan nilai NDVI rendah, sedangkan  warna  hijau  muda-hijau  tua menunjukkan  nilai  NDVI  tinggi.  Lahan  dengan tutupan  non-vegetasi  (bangunan,  pemukiman, tanah  terbuka,  dan  perairan)  memiliki  nilai NDVI  rendah,  sedangkan  lahan  bervegetasi yang  sehat  dan  sangat  rapat  memiliki  nilai NDVI tinggi.
Tingkat  kehijauan  dan  kerapatan  tajuk vegetasi. klasifikasi  mengacu  pada  Peraturan Menteri  Kehutanan  tahun  2012  (Gambar  2  dan Tabel  4).  Kelas  kehijauan  sangat  rendah  (NDVI (-0,03)  -  0,15)  memiliki  area  yang  terluas, sedangkan  kelas  kehijauan  tinggi  (NDVI  0,36  - 1,00) memiliki luasan yang lebih rendah. Tingkat kehijauan  tinggi  dan  kerapatan  vegetasi  sangat rapat  menunjukkan  penggunaan  lahan  hutan, kehijauan  sedang  sampai  rendah  menunjukkan lahan  pertanian  (perkebunan,  ladang/tegalan, sawah)  atau  semak  belukar,  sedangkan  lahan
tanpa  vegetasi  berupa  lahan  terbangun  atau tanah kosong.
Gambar  2.  Persebaran  nilai  NDVI  di Kecamatan Lembang.
Tabel  4.  Luasan  area  kelas  tingkat  kehijauan NDVI.
No  Klasifikasi NDVI Luasan (ha) 1 Tingkat Kehijauan Tinggi 23,87 2 Tingkat Kehijauan Sedang 280,69 3 Tingkat Kehijauan Rendah  506,95 4 Tingkat  Kehijauan  Sangat Rendah 978,92 5 Lahan Tidak Bervegetasi 894,06
Luasnya  lahan  pada  tingkat  kehijauan rendah  terkait  dengan  penggunaan  lahan berupa  tegalan  dan  ladang  yang  didominasi tanaman semusim, dan jarak tanam yang masih menyisakan lahan tanpa vegetasi.
Hutan  dan  perkebunan  memiliki  tingkat kehijauan  tinggi  sampai  rendah,  namun  lebih dominan  tingkat  kehijauan  rendah.  Ini Sementara  pada  lahan  perkebunan/kebun, semua  jenis  perkebunan  digabung  dalam  satu klasifikasi perkebunan. Luasan hutan pada citra sebagian  besar  tertutupi  awan  yang  tidak dianalisis  pada  penelitian  ini  sehingga menyisakan  luasan  yang  rendah.  Perbedaan jenis  vegetasi,  jarak  tanam,  dan  kondisi  tajuk pada  kelas  perkebunan  menghasikan  rata-rata tingkat kehijauan yang dominan rendah.
Lahan  terbangun,  permukiman,  dan  lahan tanpa vegetasi memiliki nilai NDVI pada tingkat kehijauan  sangat  rendah..  Hal  ini  disebabkan oleh  sedikitnya  sebaran  vegetasi  dan  emisivitas radiasi  merah  dan  near  infrared  pada  material bangunan lebih rendah dibandingkan vegetasi.

## Gambar 3. Persebaran kerapatan tajuk vegetasi
(NDVI) pada lokasi studi.
Gambar  3  menunjukkan  persebaran kerapatan  tajuk  di  lokasi  penelitian.  Kerapatan paling luas  terdapat pada kelas kerapatan tajuk jarang  dengan  estimasi  kerapatan  tajuk  <50%, sedangkan  kelas kerapatan  tajuk  lebat  memiliki luasan  terendah.  Kerapatan  tajuk  tanaman jarang  dapat  dipengaruhi  oleh  vegetasi  yang ditanami dan latar tanah sehingga mempengaruhi  nilai  spektral.  Variasi  pantulan spektral  dari  kerapatan  tajuk  yang  sama  dapat disebabkan  oleh  perbedaan  pada  indeks  luas daun (Purevdorj et al. , 1998 dalam Latuamury et al ., 2012). Faktor lain yang dapat mempengaruhi kerapatan  tajuk  yang  dijelaskan  dalam  nilai spektral  diantaranya  kandungan  klorofil,  latar belakang  tanah,  dan  pengaruh  bayangan  akibat aspek lereng.
Karakteristik  NDVI  pada  Berbagai Penggunaan  Lahan. Lahan  pertanian  di Kecamatan  Lembang  didominasi  tegalan/ ladang  dengan  komoditas  utama  hortikultura diantaranya  kol/kubis,  sawi,  wortel,  cabe, tomat,  dan  lainnya.  Tanaman  hortikultura termasuk  tanaman  semusim,  memiliki  tinggi tanaman yang dominan rendah, dan jarak tanam yang  kurang  rapat  (masih  terdapat  latar  tanah) akan  menghasilkan  nilai  NDVI  yang  termasuk dalam  kelas  tingkat  kehijauan  rendah  sampai sangat  rendah.  Persebaran  NDVI  dapat  dilihat pada Gambar 4.
Penggunaan lahan hutan (warna hijau tua) dan  perkebunan  (warna  hijau  muda)  memiliki tingkat  kehijauan  tinggi  sampai  sedang  (warna hijau tua-kuning) namun lebih dominan tingkat kehijauan  sedang  (warna  kuning).  Hal  ini disebabkan  sebagian  besar  hutan  yang  tertutup awan  dan  kondisi  tajuk  pada  setiap  jenis
perkebunan  yang  berbeda  sehingga  dapat mempengaruhi  nilai  NDVI.  Lahan  terbangun atau  permukiman  memiliki  NDVI  yang termasuk  pada  kelas  kehijauan  sangat  rendah sampai lahan tidak bervegetasi.
Gambar  4.  Persebaran  tingkat  kehijauan vegetasi (NDVI) pada lokasi studi.
Tabel 5. Karakteristik NDVI terhadap penggunaan lahan.
No Penggunaan Lahan  Jumlah Piksel Standar Deviasi NDVI 1 Hutan 3.391 0,106 2 Perkebunan 7.063 0,113 3 Tegalan 12.943  0,096 4 Sawah 790 0,101 5 Sawah Tadah Hujan  919 0,084 6 Semak Belukar 2.337 0,105 7 Tanah Terbuka 54 0,066 8 Lahan Terbangun dan Permukiman 2.882 0,058
Keragaan  vegetasi  dapat  dilihat  juga  dari nilai  standar  deviasi  NDVI  pada  berbagai tutupan  lahan  (Tabel  5).  Nilai  standar  deviasi NDVI  masing-masing  tertinggi  dan  terendah yaitu:  perkebunan  (0,113)  dan  lahan  terbangun serta  permukiman  (0,058).  Tinggi  rendahnya standar  deviasi  ini  menunjukkan  keragaman  di dalam kelas penggunaan lahan. Pada perkebunan  dan  kebun  terdapat  tanaman  kopi, teh, karet, cengkeh, lada, dan kakao. Setiap jenis tanaman  memiliki  bentuk  tajuk  tanaman  dan jarak  tanam  yang  berbeda.  Hal  ini  dapat mempengaruhi  gelombang  inframerah  yang dipantulkan  tanaman  yang  beragam  sehingga nilai  NDVI  menjadi  lebih  beragam.  Lahan terbangun  dan  permukiman  memiliki  standar
deviasi rendah karena vegetasi yang sedikit dan pantulan radiasi NIR lebih rendah sehingga nilai NDVI relatif lebih homogen.
Nilai  indeks  vegetasi  standar  deviasi  dan kerapatan  vegetasi  pada  berbagai  penggunaan lahan di atas menunjukkan bahwa lahan di hulu sub  DAS  Cikapundung  cenderung  memiliki kondisi yang tidak tertutup oleh vegetasi secara rapat.  Hal  ini  akan  berdampak  pada kemampuan lahan untuk menangkap, menahan dan  menyerapkan  air  hujan  ke  dalam  tanah secara optimal. Kondisi tutupan lahan yang ada di  lokasi  studi  cenderung  akan  berkontribusi pada tingginya aliran permukaan. Hal ini selaras dengan Nurrochman et al. (2018) dan Salim et al . (2019) yang mengemukakan penurunan tutupan lahan  vegetasi  di  hulu  DAS  berpengaruh  pada kondisi  hidrologis  DAS.  Untuk  itu  perlu  upaya peningkatan  tutupan  lahan  seperti  melalui reboisasi  hutan  dan  lahan,  penghijauan  atau pemilihan  sistem  pertanian  yang  dapat meningkatkan  tutupan  lahan  vegetasi  sehingga fungsi ekologis hulu DAS dapat lebih optimal.

## Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan  hasil  penelitian,  maka  dapat disimpulkan bahwa:
1. Indeks  vegetasi  NDVI  di  Kecamatan Lembang  memiliki  nilai  berkisar  antara  (- 0,228426) ahan, Hal i
2. Terdapat  karakteristik  NDVI  yang  beragam pada  berbagai  penggunaan  lahan  di  lokasi studi.  Keragaman  tertinggi  ada  pada penggunaan lahan perkebunan dan keragaman  terendah  pada  lahan  terbangun dan permukiman.
Keragaman
ini dipengaruhi  oleh  jenis  vegetasi,  sebaran vegetasi, dan jenis material objek.

## Saran:
Pada  kondisi  normal  di  luar  masa  Pandemi Covid-19,  uji  akurasi  di  lapangan  perlu dilakukan untuk mengetahui jenis tanaman dan kerapatan  tanam  yang  sama  dengan  waktu perekaman citra.

## Daftar Pustaka
Arista  C.D.N.,  I.S.  Widimulya,  K.  Rahma,    dan Mulyadi. 2017.
Analisis
Vegetasi
Tumbuhan  Menggunakan Metode Transek
Garis  ( Line  Transect )  di  Kawasan  Hutan Lindung  Lueng  Angen  Desa  Iboih Kecamatan  Sukakarya  Kota  Sabang. Prosiding Seminar Nasional Biotik: 147-151 Dewi,  C.  dan  A.A.  Supianto.  2015.  Pengolahan Citra  Satelit  dengan  Matlab.  Universitas Brawijaya Press.
Dinas  Lingkungan  Hidup  Jawa  Barat.  2018. Kondisi  Tutupan  Lahan  Sub  DAS  Citarum Di  Kawasan  Bandung  Utrara(KBU). http://dlh.jabarprov.go.id /index.php/layanan/k2-categories-2/ item/103-kondisi-tutupan-lahan-sub-das- citarum-di-kawasan-bandung-utara-kbu.
Feng, Y., C. Gao, X. Tong, S. Chen, Z. Lei, and J. Wang.  2019.  Spatial  Patterns  of  Land Surface Temperature and Their  Influencing Factor  :  A  Case  Study  in  Suzhou,  China. Remote Sensing, 11(2): 182
Frananda  H.  Hartono,  dan  R.  H.  Jatmiko.  2015. Komparasi  indeks  vegetasi  untuk  estimasi stok  karbon  hutan  mangrove  kawasan Segoro Anak pada kawasan taman nasional Alas  Purwo  Banyuwangi,  Jawa  Timur. Majalah Ilmiah Globe, 17 (2):113-123 Hidayati I. N., R. Suharyadi, dan P. Danoedoro.
2018. Kombinasi indeks citra untuk analisis lahan  terbangun  dan  vegetasi  perkotaan. Majalah Geografi Indonesia, 32 (1): 24-32.
Hogrefe,  K.R.,  V.P.  Patil,  D.R.  Ruthrauff,  B.W. Meixell, M.E. Budde, J.W. Hupp, and D.H. Ward. 2017. Normalized Difference Vegetation  Index  as  an  Estimator  for Abundance  and  Quality  of  Avian Herbivore Forage in Arctic Alaska. Remote Sens. 9 (1234): 1-21. doi:10.3390/rs9121234
Irawan  S.,  dan  J.  Sirait.  2017.    Perubahan kerapatan  vegetasi  menggunakan  citra landsat 8 di kota Bata berbasis web. Jurnal Kelautan, 10(2): 174-184
Jaya,  I.N.S.  2010.  Analisis  Citra  Digital:
Perspektif  Penginderaan Jauh Untuk Pengelolaan Sumberdaya Alam.
Bogor: Fakultas Kehutanan IPB.
Kinthada N. R., M. K. Gurram, A. Eadara, and V.
R. Velagala . 2014. Land use/land cover and NDVI analysis for monitoring the health of micro-watershades  of  Sarada  River  Basin, Vinsakhapatnam District,  India. Journal of Geology & Geosciences,  3(2): 1-7
Kurniawan,  S.,  W.O.  Nurhaidar,  dan  I.  Salihin.
2017. Optimalisasi transformasi spektral UI, NDBI,  NDVI  dan  kombinasi  transformasi spektral  UI-NDVI  dan  NDBI-NDVI  guna
mendeteksi  kepadatan  lahan  terbangun  di Kota  Magelang.  Jurnal  Geografi  Aplikasi dan Teknologi, 1(1): 13-21
Latuamury,  B.,  T.  Gunawan,  dan  S.  Suprayogi.
2012. Pengaruh kerapatan vegetasi penutup lahan  terhadap  karakteristik  resesi  hidro- graf  pada  beberapa  SubDAS  di  Provinsi Jawa Tengah
dan Provinsi
DIY. Majalah Geografi Indonesia, 26(2): 99-116 Lintang  N.  C.,  T.  B.  Sanjoto,  dan  H.  Tjahjono. 2017.  Kajian  kerapatan  vegetasi  hutan lindung  Gunung  Unggaran  Jawa  Tengah tahun 2016 menggunakan   metode  indeks vegetasi. Geo Image (1):  1-6
Munawwaroh,  A.  2016.  Penerapan  analisis vegetasi di hutan Mbeji daerah Wonosalam Jombang. Jurnal Pedagogia, 5 (1): 103-110 Navulur,  K.  2007.  Multispectral  Image  Analysis Using  the  Object-Oriented  Paradigm. CRC Press.
Nurrochman,  E.,  B.  Joy,  dan  C.  Asdak.  2018. Kajian  sistem  hidrologi  akibat  perubahan tataguna lahan di kawasan Bandung Utara (studi  kasus  Kabupaten  Bandung  Barat). Envirosan, 1(1): 26-28
Peraturan Menteri Kehutanan tentang Perubahan  Kedua  Atas  Peraturan  Menteri Kehutanan  Nomor    P.12/Menhut-II/2012 Tata  Cara  Penyusunan  Rencana  Teknik Rehabilitasi  Hutan  dan  Lahan  Daerah Aliran  Sungai  (RTk  RHL-DAS).  Nomor: P12 Tahun 2010.
Pertiwi A. D.,N. F. A. Safitri, dan D. A. Azzahro.
2019.  Penyebaran  vegetasi  semak,  herba, dan pohon dengan metode
kuadrat di Taman Pancasila. Proceeding   of Biology Education,  3(1): 185-191.
Puntodewo,  A.,  S.  Dewi,  dan  J.  Tarigan.  2003.
Sistem Informasi Geografi
untuk
Pengelolaan Sumber Daya Alam.
International  Forestry  Research  (CIFOR). Bogor.
Salim,  A.G.,  I.W.S.  Dharmawan,  dan  B.H. Narendra.  2019.  Pengaruh  perubahan  luas tutupan lahan hutan terhadap karakteristik hidrologi  DAS  Citarum  Hulu.  Jurnal  Ilmu Lingkungan, 17 (2): 333-340
Sandholt,  I.,  K.  Rasmussen,  dan  J.  Andersen. 2002. A simple interpretation of the surface temperature/vegetation  index  space  for assessment  of  surface  moisture  status. Remote  Sensing  of  Environment,  79:  213- 224
Soewarno. 1995. Aplikasi Metode Statistik untuk Analisa Data. Nova. Bandung.
Sudiana,  D.  dan  E  Diasmara.    2008.  Analisis indeks  vegetasi  menggunakan  data  satelit NOAA/AVHRR  dan TERRA/AQUA- MODIS. Seminar on Intelligent Technology and Its Applications 2008: 423-428
Sutanto.  1986.  Penginderaan  Jauh  Jilid  1. Yogyakarta: Gadjah Mada University Press Sutrisna,  N.  ,  S.  R.  P.  Sitorus,  K.  Subagyono.
2010. Tingkat kerusakan tanah di hulu Sub DAS  Cikapundung  kawasan  Bandung Utara. Jurnal Tanah Dan Iklim, 32: 71-82
Suwargana,  N.  2013.  Resolusi  spasial,  temporal dan  spektral  pada  citra  satelit  Landsat, SPOT, dan IKONOS. Jurnal Ilmiah WIDYA, 1(2): 167-174
Tucker, C. 1979.  Red and photographic infrared linear combination fot
monitoring vegetation.
Remote Sensing
of
Environment, 8: 127-150
Zhao,  L.,  P.  Zhang,  X.  Ma,  and  Z.  Pan.  2017.
Land cover information extraction based on daily  NDVI  time  series  and  multiclassifier combination. Hindawi: 1-11.