## Geomedia
Majalah Ilmiah dan Informasi Kegeografian
Geomedia Vol. 17 No. 2 Tahun 2019 | 83 – 87
https://journal.uny.ac.id/index.php/geomedia/index
Studi Komparasi Kriging dan IDW untuk Estimasi Spasial Bahan Organik Tanah
Nursida Arif a, *
a Pendidikan Geografi, Fakultas Ilmu Sosial, Universitas Negeri Yogyakarta nursida.arif@uny.ac.id*
Informasi artikel

## A B S T R A K
Sejarah artikel Diterima Revisi Dipublikasikan : : : Interpolasi  merupakan  metode  yang  dapat  diunggulkan  untuk melakukan prediksi nilai-nilai sebaran pada suatu area berdasarkan data sampel.  Karakteristik  data  sampel  sangat  mempengaruhi  hasil  dari metode  interpolasi  yang  digunakan.  Tujuan  penelitian  ini  adalah membandingkan  metode  interpolasi Inverse  Distance  Weighting  (IDW) dan  kriging  dengan  berbagai  variogram  untuk  memprediksi  sebaran spasial  bahan  organik  tanah  di  DAS  Serang  Kulonprogo.  Metode  yang digunakan  untuk  mengukur  metode  yang  paling  akurat  yaitu:  1) menghitung root  mean  square  error  (RMSE),  dan  2)  melihat  nilai minimum dan maksimum yang memenuhi data sampel. Hasil penelitian menunjukan  metode  IDW  lebih  akurat  karena  nilai  yang  dihasilkan mendekati  nilai  data  sampel  dan  memenuhi  nilai  minimum  dan maksimum  data.  Sedangkan  RMSE  terendah  yaitu  kriging  dengan variogram gaussian.
Kata kunci:
Kriging IDW Interpolasi Bahan organik A B S T R A C T
Keywords: Kriging IDW Interpolation Organic matter Interpolation  is  a  method  that  can  be  seeded  to  predict  distribution values in an area based on sample data. The characteristics of the sample data  greatly  affect  the  results  of  the  interpolation  method  used.  The purpose  of  this  study  is  to  compare  the  Inverse  Distance  Weighting (IDW)  and  kriging  interpolation  methods  with  various  variograms  to predict  the  spatial  distribution  of  soil  organic  matter  in  the  Serang Kulonprogo watershed. Accuracy is measured in two ways: 1) calculating RMSE,  and  2)  looking  at  the  minimum  and  maximum  values  that  meet the sample data. The results showed the IDW method was more accurate because the resulting value approached the sample data value while the lowest RMSE was kriging with a gaussian variogram.
© 2018 (Nursida Arif). All Right Reserved

## PENDAHULUAN
Data  geografi  yang  sangat  kompleks  dan heterogen  memungkinkan  untuk  dimodelkan secara  spasial  karena  pengamatan  dan pengukuran  secara  menyeluruh  di  area  kajian membutuhkan  waktu  yang  lama  dan  biaya  yang mahal. Dalam distribusi spasial data-data sampel hasil pengukuran dijadikan sebagai acuan dalam
melakukan prediksi nilai dari keseluruhan wilayah kajian. Salah satu metode yang digunakan untuk meprediksi  hasil  pengukuran  yaitu  interpolasi. Interpolasi dilakukan karena pengambilan data di seluruh  area  kajian  akan  membutuhkan  waktu yang  lama  dan  biaya  yang  mahal  sehingga diperlukan
beberapa
sampel yang merepresentasi data keseluruhan.
Studi Komparasi Kriging dan IDW untuk Estimasi Spasial Bahan Organik Tanah
Proses  interpolasi  dilakukan  dengan mengisi  kekosongan  data  dengan  metode tertentu  sehingga  dihasilkan  sebaran  yang kontinyu.  Dalam  geostatistik,  metode  interpolasi dapat  dilakukan  dengan  beberapa  cara diantaranya spline, kriging dan IDW.
Kriging  adalah  salah  satu  metode  yang banyak  digunakan  dalam  geostatistik  karena menghasilkan  akurasi  yang  lebih  baik  dibanding metode interpolasi lainnya (Yao, et al., 2019). IDW adalah  metode  interpolasi  yang  memperkirakan suatu  variabel  pada  lokasi  yang  tidak  diketahui menggunakan  rata-rata  tertimbang  dari  data yang  diketahui  di  sekitar  lokasi  yang  tidak diketahui (Phachomphon et al.,2010).   IDW pada beberapa  kasus  memiliki  akurasi  yang  baik (Gong,  et  al,  2014;  Harman  et  al,    2016).  Pada dasarnya  kriging,  spline  dan  IDW  mirip  yaitu bobot  disekitar  nilai  yang  ketahui  diukur  untuk mendapat prediksi disetiap lokasi hanya berbeda pada algoritma perhitungannya. Secara geostatistik teknik autokorelasi ditentukan antara titik yang diukur dan  konfigurasi spasial dari titik pengambilan  sampel  di  sekitar  titik  prediksi dipertimbangkan (Ozturk et al,, 2016).
Estimasi  bahan  organik  tanah  dilakukan  di DAS  Serang,  Kulonprogo  yang  merupakan  salah satu  DAS  dengan  tingkat  erosi  berat  (Arif  et  al, 2017).  Bahan  organik  merupakan  salah  satu parameter  yang  digunakan  untuk  menganalisis tingkat  erosi.  Wischmeier  dan  Mannering  (1969) menyebutkan  bahwa  bahan  organik  merupakan atribut  tanah yang paling  berpengaruh terhadap erodibilitas tanah atau memperngaruhi terjadinya erosi  setelah  tekstur  tanah.  Makin  tinggi kandungan  bahan  organik  pada  permukaan tanah maka menurunkan potensi terjadinya erosi, sebaliknya  unsur  organik  rendah maka kemungkinan terjadinya erosi lebih besar (Asdak, 2010). Secara detil Hardjowigeno dan Widiatmaka (2007)  menyebutkan  tanah  dengan  kandungan
bahan  organik  <  2%  umumnya  peka  terhadap erosi.
Hal ini karena bahan organik mempengaruhi  kemantapan  struktur  tanah.
Tanah
dengan bahan organik tinggi menyebabkan  struktur  tanah  menjadi  mantap sehingga tahan terhadap erosi. Penelitian ini
dilakukan untuk membandingkan  prediksi  sebaran  spasial  bahan organik tanah menggunakan metode kriging dan IDW.  Dengan  pendekatan  interpolasi  dapat diketahui  distribusi  spasial  bahan  organik  tanah di DAS Serang, Kulonprogo.

## METODE Daerah Penelitian
Lokasi  penelitian  yaitu  DAS  Serang  yang terletak  antara  DAS  Progo  dan  DAS  Bogowonto, Propinsi  DIY.  Secara  geografis  terletak  pada 395.442,076  mT – 411.604,89  mT  dan 9145163,088  mU – 91199698,212  mU.  Secara administrasi  DAS  Serang  terletak  di  Kabupaten Kulonprogo,  yaitu  meliputi  kecamatan  Wates, Sentolo, Temon Pengasih, Kokap, Girimulyo serta sebagian Kecamatan Panjatan dan Nanggulan.

## Pengolahan Data
Beberapa  tahapan  yang  dilakukan  dalam penelitin ini yaitu: pengumpulan data, interpolasi data dan pengkuran akurasi. Bahan organik tanah di  wilayah  penelitian  diperoleh  dari  hasil  uji laboratorium pada beberapa sampel (Gambar 1). Jumlah  sampel  yang  digunakan  yaitu  60  sampel terdiri dari 45 sampel digunakan untuk interpolasi dan  15  sampel  digunakan  sebagai  data  uji  hasil prediksi.  Kandungan  bahan  organik  dianalisis berdasarkan  kandungan  karbon  (C)  bahan organik  yang  dikonversi  menjadi  kandungan bahan  organik  (BO)  dengan  persamaan  %C – organik x 1,724 dengan klasifikasi mengacu pada Tabel  1.  Pengambilan  sampel  di  lapangan ditunjukan pada Gambar 2
Gambar 1. Peta distribusi sampel

## Gambar 2. Pengambilan sampel tanah

## Tabel 1. Kelas Kandungan Bahan Organik
1. Kelas 2. Persentase 3. Rendah 4. <0,5 5. Sedang - rendah
6. 0,5 – 1,00 7. Sedang 8. 1,00 – 2,00 9. Tinggi 10. 2,00 – 4,00 11. Berlebihan 12. 4,00 – 8,00
13. Sangat berlebihan 14. 8,00 – 15,00 15. Gambut 16. >15 Sumber: Arsyad, 2010
Data  sampel  dipetakan  secara  spasial menggunakan software ArcGIS  10.1  dengan metode  interpolasi  IDW  dan  Kriging  mengikuti persamaan default dan  umum  digunakan  di ArcGIS  10.1.  Kriging  dibedakan  berdasarkan semivariogram  yaitu  alat  geostatistik  yang digunakan  untuk  mengukur  struktur  spasial  dan memberikan parameter optimal untuk pemetaan spasial    (Yao  et  al.,  2019).  Semivariogram  yang digunakan  dalam  interpoasi  kriging  yaitu

## Studi Komparasi Kriging dan IDW untuk Estimasi Spasial Bahan Organik Tanah
spherical , circular , exponential , gaussian dan linear .  Persamaan kriging dan IDW .
Akurasi  diukur  dengan  menghitung  RMSE dan  melihat  nilai  hasil  interpolasi  yang  sesuai dengan    nilai  minumum  dan  maksimum  data sampel. Metode ini digunakan untuk menentukan metode  interpolasi  yang  paling  optimal digunakan.  Persamaan  RMSE  ditulis  sebagai berikut
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ 1 𝑛 ∑(𝑦̂ 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 Dimana n=jumlah sampel, 𝑦̂ 𝑖 =  nilai  hasil pengukuran lapangan di titik i dan y i = nilai hasil prediksi di titik i.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan hasil uji laboratorium pada data sampel diperoleh kandungan bahan organik pada daerah  penelitian  rata-rata  >2%,  disajikan  pada Tabel  2.  Nilai  masing-masing  kandungan  bahan organik pada setiap sampel menjadi input dalam pengujian metode interpolasi.

## Tabel 2. Nilai Statistik Bahan Organik
Data Min Max Mean St. dev BO 0,06 6,56 2,14 1,13
Hasil  data  sampel  pada  Tabel  2  menjadi pembanding  hasil  pengujian pada  15  sampel  yang tidak dilibatkan dalam proses interpolasi. Akurasi yang  dihasilkan  pada  berbagai  metode interpolasi berbeda-beda sebagaimana ditunjukan pada Tabel 3.
Tabel 3. Perbandingan hasil RMSE Metode Interpolasi RMSE IDW 0.859 Kriging − Spherical 0.841 − Linear 0.822 − Gaussian 0.766 − Exponent 0.859 − circular 0.841
Tabel 3 menunjukan akurasi  terbaik dengan nilai  RMSE  terendah  yaitu  kriging  menggunakan variogram gaussian. Perbandingan  hasil keduanya disajikan pada Gambar 3.
Gambar 3. Perbandingan hasil interpolasi bahan   organik tanah (a) hasil IDW; (b) hasil kriging
( a) (b)
Data sampel hasil uji laboratorium diperoleh tertinggi  7,09  dan  terendah  0,07.  Berdasarkan Gambar  3  diatas,  hasil  interpolasi  yang  mewakili nilai  maksimum  dan  maskimum  data  sampel adalah hasil IDW walaupun hasil kriging memiliki nilai  RMSE  yang  rendah.  Gong,  et  al.,  (2014) membuktikan  hasil  yang  sama  bahwa  IDW memiliki  korelasi  yang  tinggi  dengan  data sampel.  Namun  berbeda  dengan  Yao  et  al., (2019)  yang  menyatakan  bahwa  hasil  kriging lebih  baik  dari  IDW.  Beberapa  hal  yang  dapat mempengaruhi  hasil  interpolasi  yaitu  teknik pengambilan  data  sampel,  karakteristik  data sampel,  metode  pengukuran  sampel  (hasil  uji laboratorium),  pemilihan  metode  interpolasi. Pramono (2008) menyatakan bahwa sampel data yang  tidak  merata  dapat  mempengaruhi  hasil interpolasi
(Pramono, 2008). Interpolasi merupakan  bagian  dari  ketidakpastian  data spasial karena kesalahan pengukuran (Heuvelink, 1993).
Berdasarkan  analisis  data  sampel  dihasilkan distribusi  spasial  bahan  organik  di  DAS  Serang sebagaimana ditunjukan pada Gambar 4 dengan persentase  kandungan  BO  di  tunjukkan  pada Gambar 5.
Hasil  interpolasi  data  sampel  pada  daerah penelitian  (Gambar  4)    menunjukkan  bahan organik  terendah  di  daerah  penelitian  yaitu  0,06 dan  tertinggi  6,5  dengan  kelas  gambut  (0  %),
sangat  berlebihan  (0  %),  berlebihan  (5,70  %), tinggi  (46,97  %),  sedang  (32,99  %),  sedang- rendah (8,72 %), rendah (5,61 %) (Gambar 5).
Pada Gambar 5 distribusi spasial kandungan bahan  organik  tinggi  tersebar  di  wilayah  selatan penelitian yaitu kecamatan Temon,  Panjatan dan Wates,  bagian  tengah  kecamatan  Pengasih  dan sebagian  Girimulyo  dan  sebagian  Kokap  bagian tengah.  Sedangkan  kandungan  bahan  organik rendah  tersebar  di  sebagian  wilayah  Temon bagian  utara,  Pengasih  bagian  utara  dan  Kokap bagian selatan. Jika dilihat dari kerentanan erosi, maka wilayah dengan bahan organik tanah yang rendah cukup rentan terhadap erosi. Mendukung hal  ini,  Dibyosaputro  (1992)  dalam  kajiannya memaparkan bahwa Kokap termasuk yang rentan terhadap longsorlahan karena adanya perbukitan denudasional.
Hasil  analisis  diperoleh  sebaran  spasial kandungan bahan organik pada lokasi penelitian didominasi oleh kelas tinggi (60 %) dan sebagian sedang  (29%)  dan  rendah  (9%).  Jika  dilihat  dari kandungan  bahan  organik  tanah  yang  rata-rata <2%  menunjukkan  DAS  Serang  kurang  peka terhadap  erosi  khususnya  di  area  dengan  bahan organik  tinggi.  Namun  demikian  bahan  organik tanah  hanya  salah  satu  atribut  dari  faktor  tanah. Sehingga  tidak  dapat  digunakan  sebagai  acuan untuk melihat tingkat erosi di lapangan.
Gambar 4. Peta bahan organik tanah di DAS Serang
Gambar 5. Persentase bahan organik tanah

## SIMPULAN
Metode  IDW  memberikan  hasil  yang  lebih akurat  dari  metode  kriging.  Hal  ini  dikarenakan nilai  yang  dihasilkan  mendekati  nilai  minimum dan maksimum dari data sampel. Kriging dengan variogram gaussian dapat dijadikan rekomendasi untuk  interpolasi  data  spasial  karena  memiliki RMSE yang rendah, namun perlu memperhatikan distribusi sampel.

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada Kementrian  Riset,  Teknologi  dan  Pendidikan Tinggi  yang  telah  membiayai  penelitian  ini melalui hibah disertasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Arif,  N.,  Danoedoro,  P.,  &  Hartono.  (2017). Pemodelan  Spasial  Erosi  Kualitatif  Berbasis raster  (Syudi  Kasus  di  DAS  Serang,
Kabupaten Kulonprogo). Jurnal Ilmu Lingkungan. Volume 15 Issue 2: 127 – 134. Arsyad,  S.  (1989)  Konservasi  Tanah  dan  Air. Penerbit IPB Press, Dargama, Bogor
Asdak,  C.  (2010)  Hidrologi  dan  Pengelolaan Daerah Aliran Sungai.Gadjah Mada University Press
Dibyosaputro.  (1992),  Longsorlahan  Di  Daerah
Kecamatan  Kokap  Kabupaten  Kulonprogo Daerah  Istimewa  Yogyakarta.  Laporan Penelitian, Fakultas Geografi UGM. Yogyakarta
Gong, G., Mattevada, S., & O’Bryant, S. E. (2014).
Comparison  of  the  accuracy  of  kriging  and IDW
interpolations
in estimating groundwater arsenic concentrations in Texas. Environmental Research, 130,59 – 69.https://doi.org/10.1016/j.envres.2013.12.0
05
Hardjowigeno,  S.,  dan  Widiatmaka.  (2007) Evaluasi  Kesesuaian  Lahan  &  Perencanaan Tataguna  Lahan,  Gadjah  Mada  University
Press
Harman,  B.  I.,  Koseoglu,  H.,  Yigit,  C.  O.  (2016).
Performance  Evaluation  of  IDW,  Kriging  and Multiquadric  Interpolation  Methods  in
Producing  Noise  Mapping:  A  Case  Study  at
The City of Isparta, Turkey. Applied Acoustics,
Volume 112: 147-157.
https://doi.org/10.1016/j.apacoust.2016.05.02 4
Heuvelink,  G.B.M.  (1993),  Error  Propagation  in Quantitative Spatial Modelling: Application in Geographical  Information  Systems,  Gedrukt door Drukkerij Elinkwijk, Utrecht, 151 pp.
Ozturk, D., Kilic, F. (2016). Geostatistical Approach for  Spatial  Interpolation  of  Meterological Data.  Annals  od  The  Brazilian  Academy  of Sciences, 88(4): 2121-2136.
http:??dx.doi.org/10.1590/0001- 3765201620150103 Phachomphon, K., Dlamini, P., Chaploi, V., (2010). Estimating  carbon  ctock  at  a  regional  level using  soil  information  and  easily  accesible auxiliary variables. Geoderma 155, 372 – 380. Pramono, G. H.  (2008) Akurasi Metode IDW dan Kriging  Untuk  Interpolasi  Sebaran  Sedimen Tersuspensi  di  Maros,  Sulawesi  Selatan. Forum Geografi, Vol. 22, No.1 Juli: 145 – 158 Wischmeier,  W.H.,  Mannering.  (1969)  Soil  and Water  Management  and  Conservation, Division S-6, Relation of Soil Properties to its Erodibility, Soil Sci. Soc. Am. Proc, 33 (1969), pp. 131 – 137 Yao,  X.,  Yu,  K.,  Deng,  Y.,  Zeng,  Q.,  Lai,  Z.,  Liu,  J. 2019.  Spatial  distribution  of  soil  organic carbon  stocks  in  Mason  pine  (Pinus massoniana)  forests  in  subtropical  China. Catena 178: 189 – 198.