Jurnal Manajemen Hutan Tropika Vol. 6 No. 2 : 55-70 (2000) Artikel ( Article )
Trop. For. Manage. J. VI (I1) : 55-70 (2000)

## DETEKSI KONDISI HUTAN PASKA KEBAKARAN MELALUI
CITRA MULTISENSOR MOS-MESSR DAN LANDSAT TM :
Studi Kasus di areal PT. MHP Sumatera Selatan OF (DETECTION POST-FIRE FOREST CONDITION BY USING MULTISENSOR MOS-MESSR AND LANDSAT TM : A case study in the Area of Musi Hutan Persada Co.Ltd., South Sumatera )
I N ENGAH S URATI J AYA 1) , E NDANG P UJIASTUTI 2) , dan M. B UCE S ALEH 3)

## ABSTRACT
This  paper  presents  how  the  multisensor  MOS-MESSR  and  Landsat  Thematic  Mapper  (TM) should  be  manipulated  as  tools  for  detecting  land  cover  changes.  Radiometric  correction  using image  regression  was  recognized  as  useful  approach  to  adjust  pixel  brightness  value  of  MOS- MESSR.  In  this  study,  the  standardized  MPC  showed  comparable  accuracy,    similar  to  DMC method.  Using  this  technique  forest  changes  due  to  fire  as  well  as  land  clearing  were  well recognized. Some recommendations and suggestions for improving classification accuracy of change detection using multisensor MOS-MESSR and Landsat TM were drawn up from this study.

## PENDAHULUAN
Saat  ini  penggunaan  data  penginderaan  jauh  bukanlah  sesuatu  yang  sulit.    Hampir setiap  tempat  dipermukaan  bumi  ini  direkam  setiap  periodik  oleh  berbagai  sensor  satelit sumberdaya  alam.  Pada  saat  ini  beberapa  satelit  komersial  sumberdaya  yang  cukup potensial  untuk  digunakan  dibidang  kehutanan  adalah  MOS-MESSR,  Thematic  Mapper (TM), SPOT, JERS-1, IRS-D, ERS-1, Radarsat dan IKONOS.  Perbedaan Resolusi spasial, temporal, spektral dan radiometrik dari citra tersebut menyebabkan perlunya pengetahuan tentang teknik pemanfaatan citra secara benar untuk menghasilkan informasi yang optimal. Perkembangan teknologi sensor ini harus pula diimbangi dengan penelitian pada berbagai bidang  yang  menyangkut  pemanfaatan  citra  yang  dihasilkan  oleh  sensor  yang  berbeda. Pengetahuan tentang perbedaan sensitivitas sensor, (resolusi radiometrik), resolusi spektral dan  resolusi  spasial  serta  teknik  koreksinya  sangat  diperlukan  oleh  setiap  pengguna  data satelit.
Berangkat  dari  asumsi  bahwa  (1)  perbedaan  kondisi  atmosfer  seperti  kabut,  posisi matahari dari awan  menyebabkan perbedaan reflektansi obyek; (2) perbedaan sensitivitas
1) Staf pengajar dan peneliti, Lab. Inventarisasi Sumberdaya Hutan, Fakultas Kehutanan IPB, Kampus IPB Darmaga, Po. Box 168 Bogor
2) Alumni Fakultas Kehutanan IPB
3) Staf pengajar dan peneliti, Lab. Perencanaan Hutan, Fakultas Kehutanan IPB, Kampus IPB Darmaga, Po. Box 168 Bogor
sensor untuk  menerima aliran radiasi ( flux radiant )  menyebabkan adanya perbedaan  nilai kecerahan  ( brightness  value )  dari  obyek,  penulis  mencoba  melakukan  penelitian menggunakan  sensor  MOS-MESSR  dan  Landsat  TM  untuk  mendeteksi  perubahan penutupan hutan, khususnya yang disebabkan oleh kebakaran.
Studi ini bertujuan untuk mengetahui (1) apakah multisensor MOS-MESSR dan TM mampu  memberikan  informasi  yang  cukup  teliti  untuk  mendeteksi  kebakaran  hutan khususnya dan penutupan  lahan pada umumnya, dan (2) apakah teknik  transformasi citra dengan analisis komponen utama mampu memberikan informasi yang akurat.

## METODE

## Lokasi
Studi  kasus ini dilakukan di  wilayah HPHTI PT. Musi Hutan Persada, yaitu di Unit VII, Unit VIII, dan Unit IX wilayah Kesatuan Hutan Benakat. Secara geografis, lokasi ini terletak antara 103°29’ 46,67” BT dan  103°44’ 54,67” BT; dan antara 03°13’ 10,00” LS dan 03°26’ 18,33” LS; dan secara administrasi pemerintahan, daerah tersebut termasuk ke dalam  wilayah  Kabupaten  Musi  Rawas,  Kabupaten  Musi  Banyu  Asin  dan  Kabupaten Muara Enim.

## Kondisi vegetasi
Sebagian  besar  vegetasi  di  wilayah  studi  merupakan  Hutan Tanaman  Industri  (HTI) kelas  perusahaan  utama Acacia  mangium .    Sampai  dengan  akhir  tahun  1997  di  seluruh wilayah  PT.  Musi  Hutan  Persada  telah  terdapat  190,891  Ha  tanaman A.  mangium yang terdiri dari beberapa tahun tanam dari tahun 1990/1991 sampai dengan tahun 1996/1997.
Musim  kemarau  yang  berkepanjangan  pada  tahun  1997  telah  menyebabkan kebakaran  hutan  besar-besaran  dan  merupakan  kebakaran  terbesar  yang  pernah  terjadi  di lokasi  penelitian.  Menurut  laporan  kepada  Kanwil  Departemen  Kehutanan  Sumatera Selatan  tahun  1998,  kebakaran  di  wilayah  PT.  Musi  Hutan  Persada  mulai  terjadi  pada bulan Juni 1997 sampai Januari 1998.  Frekuensi kebakaran pada bulan Juli, Agustus, dan September  1997  masing-masing  adalah  5,179  dan  224  kali.    Setiap  kejadian  kebakaran rata-rata terjadi pada siang sampai sore hari.

## Waktu penelitian
Pemeriksaan  lapangan dilakukan  sekitar 4 bulan setelah  kebakaran  yaitu pada bulan April  –  Juni  1998  di  areal  HPHTI  PT.  Musi  Hutan  Persada  (MHP),  Propinsi  Sumatera Selatan.  Pengolahan  data  mulai  bulan  Oktober  1998  di  Laboratorium  Fisik  Penginderaan Jauh, Fakultas Kehutanan, Institut Pertanian Bogor.

## Bahan dan alat
Citra multiwaktu yang digunakan adalah citra MOS-MESSR rekaman tanggal 17 Mei 1992 (800 x 1200 piksel) dan citra Landsat TM rekaman tanggal 18 Agustus 1997 (850 x 850 piksel).  Peta areal kerja PT. MHP skala 1 : 100.000 peta garis bentuk skala  1 : 50.000 dan peta tematik skala : 20.000 digunakan sebagai rujukan dalam rangka penetapan lokasi
training  area  di  lapangan.    Data  lain  berupa  laporan  kejadian  kebakaran  hasil  wawancara dan  data  kerusakan  akibat  kebakaran  hutan  yang  dikumpulkan  dari  kegiatan  lapangan sebagai rujukan dalam proses analisis data.
Pada  studi  ini,  data  diolah  pada  perangkat  keras  komputer  pribadi  dengan software ILWIS 2.1 ( Integrated Land and Water Information System ).

## Metode studi
Secara garis besarnya, studi ini meliputi beberapa tahap sebagai berikut :

## Kriteria kerusakan tegakan
Kerusakan tegakan pada studi ini dikelompokkan dengan kriteria sebagai berikut : (a) terbakar ringan, jika I < 20%; (b) terbakar sedang, jika 20% < I < 50%; (c) terbakar berat, jika 50% < I < 80%; dan (d) terbakar sangat berat, jika I  > 80%.  Intensitas kerusakan (I) dihitung dengan rumus  (Salim, 1993 dalam Boer, 1984).

## Koreksi radiometrik
Secara  garis  besar  kesalahan  radiometrik  disebabkan  oleh  2  faktor,  yaitu  kesalahan respon detektor dan pengaruh atmosfer (Jaya, 1997).  Koreksi radiometrik pada penelitian ini  terutama  ditujukan  untuk  memperbaiki  kesalahan  yang  disebabkan  oleh  perbedaan kondisi atmosfer pada saat perekaman.  Sebagaimana yang dicoba oleh Jaya et. al., (1996) koreksi radiometrik ini mampu menjastifikasi nilai kecerahan ( brightness value ) dari piksel citra landsat TM yang direkam pada waktu yang berbeda.
Justifikasi dilakukan dengan cara meregresikan nilai dijital ( digital number /DN) dari areal-areal no  change pada  setiap  band  MESSR  dan  TM  yang  memiliki  daerah  panjang gelombang yang sama (Tabel 1).
Tabel 1. Perbandingan karakteristik band-band pada citra Landsat TM dan MOS-MESSR.
Daerah Panjang Gelombang Band Landsat TM ( ) Band MOS-MESSR ( ) Biru 1:0,45 – 0,52  m Merah 2:0,52 – 0,60  m 1:0,51 – 0,59  m Hijau 3:0,63 – 0,69  m 2:0,61 – 0,69  m Inframerah dekat 4:0,76 – 0,90  m 3:0,73 – 0,80  m Inframerah sedang 5:1,55 – 1,75  m 7:2,08 – 2,35  m 4:0,80 – 1,10  m Inframerah ternal 6:10,4 – 12,5  m
Sumber : Jaya, 1997
Berdasarkan  kesamaan  daerah  panjang  gelombang,  maka  DN  MESSR  band  1 diregresikan dengan TM band 2, MESSR band 2 dengan TM band 3, MESSR band 3 dan band  4  masing-masing  diregresikan  dengan  TM  band  4.    Persamaan  regresi  yang dihasilkan dari proses tersebut sebagai berikut :
TM2 = 29,5575 + 0,465253 MESSR1 TM3 = 27,8433 + 0,673306 MESSR2

## 58
TM4 = 28,2615 + 0,739270 MESSR3 TM4 = 0,837763 + 2,82230 MESSR4
Selanjutnya, dari persamaan regresi yang telah dihasilkan dibuat 4 citra MESSR baru yang terjustifikasi dan memiliki nilai DN areal no change yang seragam.

## Koreksi geometrik
Pada  studi  ini  untuk  interpolasi  spasial  digunakan  10  GCP  ( Ground  Control  Point ) dengan  persamaan  transformasi  orde  1  ( affine ). Root  Mean  Squared  Error (RMSE)  dari persamaan  transformasi  yang  digunakan  pada  citra  TM  dan  MOS  berturut-turut  sebesar 0,474  dan  0,424  piksel.  Selanjutnya  interpolasi  intensitas  dilakukan resampling dengan metode nearest  neighbour dengan  ukuran  30  m  x  30  m.  Metode  ini  dipilih  karena interpolasi intensitas dilakukan tanpa mengubah nilai piksel asalnya.

## Metode deteksi perubahan penutupan lahan
Metode deteksi yang dievaluasi pada studi ini adalah metode sebagaimana diulas oleh Jaya (1996 & 1997) terdiri dari :

## Klasifikasi multiwaktu secara langsung/KML (Direct Multidate Classification/DMC)
Metode  KML  secara  langsung  mengkombinasikan  data  asli  citra  MESSR  dan  TM dari  band-band  yang  sama.    Dalam  penelitian  ini,  digunakan  3  band  MESSR  dan  3  band TM dengan kombinasi sebagai berikut :
TM band 2-3-4 + MESSR band 1-2-3, selanjutnya disebut ‘DMC 123’ TM band 2-3-4 + MESSR band 1-2-4, selanjutnya disebut ‘DMC 124’
Komponen  utama  multiwaktu  6-dimensi  (6-dimensional  multitemporal  principal component, 6-d MPC)
Dengan  metode  ini  data  citra  MESSR  tahun  1992  dan  TM  tahun  1998  digabung sebagai  satu  set  data  dan  selanjutnya  ditransformasi  dengan  Analisis  Komponen  Utama Multiwaktu ( Multitemporal Principal Component Analysis, MPC ).

## Komponen utama tidak terstandardisasi (Unstandardized MPC)
unstandardized MPC TM band 2-3-4 + MESSR band 1-2-3, selanjutnya disebut ‘MPC- RP 123’ unstandardized MPC TM band 2-3-4 + MESSR band 1-2-4, selanjutnya disebut ‘MPC- RP 124’
Komponen utama terstandardisasi (Standardized MPC)
standardized MPC TM  band 2-3-4  +  MESSR  band  1-2-3,  selanjutnya  disebut  ‘MPC-K 123’ standardized MPC TM  band 2-3-4  +  MESSR  band  1-2-4,  selanjutnya  disebut  ‘MPC-K 124’
Citra komponen utama (PC) yang merangkum informasi areal yang berubah dan yang tidak berubah, dipilih melalui penerapan konsep Stable Greenness , (SG), Stable brightness
(SB), Delta Greenness (DG), dan Delta Brightness (DB) dengan menganalisa eigenvector dari setiap yang komponen utama dihasilkan (Jaya, 1996).

## Kelas-kelas penutupan lahan
Setiap  tipe  penutupan  lahan  yang  dapat  diidentifikasi  diambil  contoh  pikselnya sebagai  dasar  pembuatan  areal  contoh.    Kelas-kelas  perubahan  penutupan  lahan  yang dibuat pada studi ini adalah sebagai berikut :
No. Deskripsi perubahan Kode Dari .......... Ke .......... 1. Hutan alam daerah pemukiman ha-pm 2. Hutan alam hutan alam terbakar sedang ha-tbs 3. Hutan  alam hutan  alam  terbakar  berat/padang  rumput/alang- alang ha/tbb/pr/al 4. Hutan alam hutan tanaman umur muda/semak ha-tm/s 5. Hutan alam hutan tanaman umur sedang ha-ts 6. Hutan alam hutan tanaman umur sedang yang terbakar ha-tsb 7. Semak/hutan  tanaman  umur  muda hutan  tanaman  umur sedang s/tm-ts 8. Semak/hutan tanaman umur muda hutan tanaman umur tua
s/tm-tt 9. Hutan  tanaman  umur  sedang semak  terbakar/hutan  tanaman umur muda terbakar/lahan terbuka ts-sb/tmb/lt 10. Hutan tanaman umur sedang hutan tanaman tua terbakar
ts-ttb
11. No change (areal tidak berubah)

## Klasifikasi, evaluasi akurasi dan analisis separabilitas
Metode  klasifikasi  yang  digunakan  adalah  metode  kemungkinan  maksimum ( maximum  likelihood  classifier )  berdasarkan  areal  contoh  ( training  area )  yang  telah ditetapkan sebelumnya.
Selanjutnya, evaluasi akurasi dilakukan dengan menguji klasifikasi piksel-piksel areal contoh ( training area ) menggunakan matriks kesalahan  ( confusion matrix ).  Nilai akurasi yang  dievaluasi  mencakup  :  ( Producer’s Accuracy (PA), User’s Accuracy (UA), Overall Accuracy (OA), dan Kappa accuracy (K)). Separabilitas antar kelas diukur dengan metode Transformed  Divergence (TD)  dengan  kriteria  :  <  1.600  (tidak  terpisah),  1.601  –  1699 (jelek), 1.700 – 1.899 (sedang), 1.900 – 1.999 (baik), dan 2000 (sangat baik) (Jaya, 1996). Secara  skematis,  tahapan  penelitian  ini  dirangkum  pada  diagram  alir  sebagaimana disajikan pada Gambar 1.
60 Mulai Data dijital citra MESSR Data dijital citra TM Radiometric Correction (Image Regression)
Citra MESSR terjustifikasi Rektifikasi dan registrasi Peta-peta Klasifikasi Multiwaktu secara langsung ( Direct multidate classification/DMC ) Komponen utama multiwaktu 6-dimensi ( 6- dimensional multitemporal principal components,
6-d MPC) 3 band TM + 3 band MESSR Komponen utama terstandardisasi ( Standardized MPC ) Komponen Utama Tidak Terstandardisasi
( Unstandardized MPC )
Citra SB, SG, DB, dan DG Document Document Data penunjang : - pemeriksaan lapangan - peta kerja - laporan-laporan - Wawancara Seleksi training Area Klasifikasi Analisis akurasi Analisis separabilitas Penggabungan kelas ? Seleksi ulang training area ? ya tidak ya Citra deteksi perubahan penutupan lahan tidak Seleksi metode dan kombinasi terbaik Citra akhir perubahan penutupan lahan Selesai KLASIFIKASI
Gambar 1. Diagram alir langkah kerja penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Kondisi Penutupan Lahan
Hasil  pengamatan  lapangan  memberikan  gambaran  bahwa  secara  umum  di  lokasi penelitian dijumpai areal-areal hutan tanaman bekas terbakar.  Areal ini tersebar merata di semua unit pengelolaan HTI di wilayah penelitian.  INTENSITAS KEBAKARAN YANG AGAK  TINGGI  sebagian  besar  terletak  di  dekat  jalan  utama,  jalan  cabang  dan/atau  di daerah-daerah dengan aksesibilitas yang cukup tinggi dan terjadi hampir pada semua tahun tanam.    Selain  areal  hutan  tanaman  terbakar,  ditemukan  pula  tipe  penutupan  lahan  yang lain, seperti hutan alam, pemukiman, semak, dll. Tipe-tipe penutupan lahan dan kondisinya dapat digambarkan sebagai berikut :
1.  Hutan alam
Hutan alam di wilayah penelitian terdiri dari campuran beberapa jenis tanaman dengan tajuk  yang  cukup  rapat  dan  sedikit  tumbuhan  bawah.    Dari  hasil  analisis  vegetasi, potensi  rata-rata  di  areal  ini  sebesar  523,16  m 3 /Ha.    Areal  ini  termasuk  ke  dalam kawasan konservasi.
2.  Hutan tanaman umur muda
Hutan ini terdiri dari tegakan Acacia mangium berumur 0 - < 2 tahun dengan tinggi 1-3 m (tingkat semai dan pancang) dan tumbuhan bawah yang sangat rapat terutama pada petak tanaman umur 1 tahun ke atas.
3.  Hutan tanaman umur sedang
Hutan  ini  adalah  tegakan A.  mangium berumur  2  -  <  5  tahun,  tinggi  >  1,3  m  dan diameternya  <  20  cm  (tingkat  tiang)  dengan  kerapatan  tumbuhan  bawah  sedang. Potensi rata-rata areal ini sebesar 257,9559 m 3 /Ha
4.  Hutan tanaman umur tua
Hutan ini adalah tegakan A. mangium berumur 5-8 tahun, tinggi > 1,3 m, dan diameter batang  >  20  cm  dengan  tumbuhan  bawah  yang  jarang.    Areal  ini  memiliki  potensi sebesar 424,81 m 3 /Ha.
5.  Semak
Merupakan  tumbuhan  kecil  sampai  sedang,  berkayu,  tidak  mempunyai  batang  yang jelas dan banyak cabang dengan tinggi 0,5 – 5 m.
6.  Rumput/alang-alang
Merupakan  tumbuhan  kecil  tidak  berkayu  dan  tanpa  batang  yang  jelas  di  permukaan tanah dengan tinggi 0,5 – 2 m.  Penutupan lahan ini banyak dijumpai pada areal hutan alam terbakar berat.
7.  Pemukiman
Merupakan  daerah  tempat  tinggal  penduduk  dimana  terdapat  aktivitas  manusia. Daerah ini terdapat di sekitar hutan dan biasanya dikelilingi oleh ladang/kebun
8.  Hutan alam terbakar sedang
Hutan  alam  yang  terbakar  mempunyai  tingkat  kerusakan  pohon  dan  tiang  akibat kebakaran rata-rata sebesar ± 30%.  Pohon terbakar pada bagian pangkal dan sebagian batang,  lantai  hutan  rapat  oleh  tumbuhan  bawah  dan  semai.    Potensinya  diperkirakan sebesar 405,08 m 3 /Ha.
9.  Hutan alam terbakar berat
Hutan  alam  yang  terbakar  berat  mempunyai  kerusakan  cukup  tinggi,  dimana  hampir sebagian  besar  pohon-pohon  yang  ada  mati.    Berdasarkan  analisis  vegetasi,  tingkat kerusakan  rata-rata  akibat  kebakaran  pada  tingkat  pohon  dan  tiang  sebesar  ±  52%. Pohon-pohon  tersebut  masih  berdiri  tetapi  hanya  tinggal  batang  dan  ranting  yang kering serta beberapa pohon roboh.  Hutan ini memiliki potensi rata-rata sebesar 89,38 m 3 /Ha.
10. Hutan tanaman umur muda terbakar
Meruapakan tegakan A. mangium muda yang terbakar dengan tingkat kerusakan sangat berat (> 80%) dan hampir seluruh tanaman yang ada terbakar habis.
11. Hutan tanaman umur sedang yang terbakar
Hutan  ini  adalah  bekas  areal  tegakan A.  mangium berumur  sedang  yang  terbakar dengan tingkat kerusakan ± 64% dan potensi rata-rata 127,0075 m 3 /Ha.
12. Hutan tanaman umur tua terbakar
Tegakan  ini  adalah  tegakan A.  mangium berumur  tua  bekas  terbakar  dengan  tingkat kerusakan  akibat  kebakaran  sebesar  ±  32%  dan  potensi  rata-rata  sebesar  332,5875 m 3 /Ha.
Dari hasil pengamatan terhadap kondisi pohon-pohon di atas, dapat diketahui bahwa kebakaran hutan yang terjadi adalah kebakaran permukaan ( surface fire ) yang diikuti oleh kebakaran tajuk ( crown fire ).
Klasifikasi multiwaktu secara langsung ( direct multidate classification, DMC)
Pada studi ini diketahui bahwa penggunaan citra MESSR baik band 3 maupun band 4 memberikan  ketelitian  klasifikasi  yang  sama.    Kappa accuracy dari  kedua  kombinasi, DMC  123  dan  DMC  124 persis  sama,  yaitu  99,76%.    Dari  11  kelas  yang  ada,  semuanya dapat diklasifikasi dengan sangat baik dengan prosedurs dan user accuracy berkisar antara 98% s/d 100%.  Baik pada DMC 123 maupun DMC 124 sedikit konfusi terjadi pada kelas ha-pm dan ha-tsb ,  dimana  piksel  kelas  ha-pm  masuk  ke  dalam  kelas ha-tm/s dan    piksel kelas ha-tsb diklasifikasikan ke kelas ha-tbs.  Matriks kesalahan dari DMC 123 atau DMC 124 disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2.   Matrik  kesalahan  akurasi  kombinasi  TM  band  2-3-4  dan  MESSR  band  1-2-3 dengan metode DMC (DMC 123) atau kombinasi TM band 2-3-4 dan MESSR band 1-2-4 dengan metode DMC (DMC 124)
Kelas Diklasifikasi ke kelas Total PA ha- ha- ha- ha- ha- ha- s/tm-  tm/s- ts- ts- no- Baris (%) pm tbs tbb/pr/al  tm/s ts tsb ts tt sb/tmb/lt ttb change ha-pm 120 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 120 98,4 ha-tbs 0  131 0 0 0 0 0 0 0 0 0 131   100,0 ha-tbb/pr/al 0 0 116 0 0 0 0 0 0 0 0 116   100,0 ha-tm/s 0 0 0  134 0 0 0 0 0 0 0 134   100,0 ha-ts 0 0 0 0 132 0 0 0 0 0 0 132   100,0 ha-tsb 0 0 0 0 0 126 0 0 0 0 0 127 99,2 s/tm-ts 0 0 0 0 0 0 120 0 0 0 0 120   100,0 tm/s-tt 0 0 0 0 0 0 0 132 0 0 0 132   100,0 ts-sb/tmb/lt 0 0 0 0 0 0 0 0 128 0 0 128   100,0 ts-ttb 0 0 0 0 0 0 0 0 0 113 0 113   100,0 no-change 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 130 130   100,0 Total kolom 120  131 116  134 132 126 120 132 128 113 130 1382 UA (%) 100,0  99,2 100  98,5  100,0  100,0  100,0  100,0 100,0  100,0 100,0 99,8 Overall Accuracy 99,78% Kappa Accuracy 99,76%
Separabilitas,  juga  menunjukkan  bahwa  penggunaan  MESSR  band  3  atau  band  4 dalam  kombinasinya  dengan    TM  dan  MESSR  tidak  menunjukkan  perbedaan.    Hampir semua  kelas  yang  didefinisikan  dapat  dipisahkan  dengan  sangat  baik,  dengan  nilai  TD lebih besar dari 1999.
Komponen utama multiwaktu ( multitemporal principal component, MPC)
Enam principal  component (PC)  yang  diturunkan  dari  matriks  ragam-peragam ( unstandardized  MPC ),  baik  kombinasi  TM  band  2-3-4  dengan  MESSR  1-2-3  (MPC-RP 123)  maupun  dengan  MESSR  band  1-2-4  (MPC-RP  124)  menghasilkan  sumbu-sumbu baru yang memenuhi kriteria, yaitu PC1 (SB), PC3 (SG), dan PC4 (DB) Tabel 3.
Dari perhitungan ketelitian klasifikasi (Tabel 7 dan 8), terlihat bahwa nilai Kappa dari kombinasi  yang  menggunakan citra MESSR band 4 (MPC-RP 124) lebih tinggi daripada kombinasi yang menggunakan MESRR band 3 (MPC-RP 124), yaitu 98,69% dan 97,53%. Sementara overall  accuracy dari  MPC-RP  123  dan  MPC-RP  124  secara  berturut-turut adalah  97,76%  dan  97,90%.    Pada  kedua  kombinasi  tersebut  terdapat  sedikit  kesalahan klasifikasi  antara  kelas ha-pm dengan ha-tm/s dan  antara  kelas ha-tsb dengan ha-tbs . Dalam kombinasi MPC-RP 123 dari 123 piksel, ha-pm 13 piksel diklasifikasikan ke kelas ha-tm/s dan 14 piksel dari 134 piksel ha-tm/s dipetakan ke kelas ha-pm dan 1 piksel dari 127  pikxel ha-tsb dipetakan  ke  kelas ha-tbs .  Pada  kombinasi  ini  1  piksel  dari  120  piksel s/tm-ts diklasifikasi ke kelas ha-pm .

## 64
Tabel 3. Eigenvector dari  UMPC PC  kombinasi  TM  band  2-3-4  dan  MESSR  1-2-3 (MPC-RP-123) dan kombinasi TM band 2-3-4 dan MOS 1-2-4 (MPC-RP-124)
Band PC1 PC2 PC3 PC4 PC5 PC6 MPC RP-123 MESSR1 0.648 -0.301 0.176 0.119 -0.383 -0.551 MESSR2 0.367 0.620 -0.220 0.068 0.552 -0.365 MESSR3 0.098 0.169 0.839 0.434 0.190 0.223 TM2 0.441 -0.558 -0.067 -0.215 0.572 0.366 TM3 0.500 0.386 -0.185 -0.041 -0.443 0.620 TM4 0.033 0.200 0.443 -0.872 -0.035 0.101 Kriteria SB - SG DB - - MESSR1 0.650 -0.344 0.244 0.237 -0.357 -0.492 MESSR2 0.368 0.580 -0.241 0.012 0.554 -0.437 MESSR3 -0.051 0.204 0.691 0.601 0.282 0.214 TM2 0.445 -0.515 0.006 -0.211 0.581 0.428 TM3 0.516 0.476 -0.097 -0.032 -0.414 0.580 TM4 0.029 0.197 0.645 -0.746 -0.028 -0.125 Kriteria SB - SG DB - -
Tabel 4. Matriks  kesalahan  kombinasi  TM  band  2-3-4  dan  MESSR  band  1-2-4  dengan metode MPC ragam-peragam (MPC-RP 124) Kelas Diklasifikasi ke kelas Total Baris PA (%) ha- pm ha- tbs ha- tbb/pr/al ha- tm/s ha- ts ha- tsb s/tm- ts tm/s- tt ts- sb/tmb/lt ts- ttb no- change ha-pm 108 0 0 14 0 0 0 0 0 0 0 122 88,5 ha-tbs 0  129 0 0 0 1 0 0 0 0 0 130 99,2 ha-tbb/pr/al 0 0 116 0 0 0 0 0 0 0 0 116   100,0 ha-tm/s 10 0 0  122 0 0 0 0 0 0 0 134 92,4 ha-ts 0 0 0 0 132 0 0 0 0 0 0 132   100,0 ha-tsb 0 4 0 0 0 123 0 0 0 0 0 127 96,9 s/tm-ts 0 0 0 0 0 0 120 0 0 0 0 120   100,0 tm/s-tt 0 0 0 0 0 0 0 130 0 0 0 132   100,0 ts-sb/tmb/lt 0 0 0 0 0 0 0 0 128 0 0 128   100,0 ts-ttb 0 0 0 0 0 0 0 0 0 113 0 113   100,0 no-change 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 130 130   100,0 Total kolom 118  133 116  136 132 124 120 130 128 113 130 1382 UA (%) 100,0  99,2 100  98,5  100,0  100,0  100,0  100,0 100,0  100,0 100,0 99,8 Overall Accuracy 97,90% Kappa Accuracy 98,69%
Pada kombinasi MPC-RP 124 (Tabel 4), 14 piksel dari 122 piksel ha-pm diklasifikasikan ke kelas ha-tm/s , sebaliknya 10 piksel dari 134 piksel ha-tm/ s diklasifikasikan ke kelas ha- pm .    Untuk  kelas ha-tsb ,  4  piksel  dari  127  piksel ha-tsb diklasifikasikan  ke  kelas ha-tbs . Separabilitas antara kelas  kombinasi MPC-RP 123 dan MPC-RP 124 adalah relatif sama, dengan nilai TD > 1996. Pada MPC-RP 123 separabilitas antar kelas 1 dan 4 sangat jelek yaitu 1475.  Pada MPC-RP 124, separabilitas antar kelas 1 dan 4 juga sangat rendah yaitu 1267,  sementara  yang  lainnya  lebih  besar  dari  1981.  Berdasarkan  hasil  perhitungan
separabilitas tersebut maka kelas ha-pm tidak dapat dipisahkan dengan kelas ha-tm/s .  Hal ini  dikarenakan  pemukiman  yang  ada  biasanya  berada  di  sekitar  ladang  yang penampakannya  mirip  dengan  semak  dan/atau  tanaman A.  mangium berumur  muda sehingga tidak dapat dibedakan dengan baik.
Komponen utama multiwaktu terstandardisasi ( Standardized MPC )
Eigenvector yang  diturunkan  dari  matriks  korelasi  ( standardized  MPC )  kombinasi TM band 2-3-4+MESSR band 1-2-3 (MPC-K 123) dan TM band 2-3-4+MESSR band 1-2- 4 (MPC-K 124) disajikan pada Tabel 5. Berdasarkan evaluasi eigenvectornya , baik MPC- K  123,  maupun  MPC-K  124,  hanya  3  sumbu  pertama  yang  mempunyai  karakteristik sebagai  sumbu  yang  berkaitan  dengan  deteksi  perubahan  penutupan  tahan,  yaitu  SG,  DG dan DB.
Tabel 5. Eigenvector dari standardized PC kombinasi TM band 2-3-4 dan MESSR 1-2-3 dan kombinasi TM band 2-3-4 dan MESSR 1-2-4
Band PC1 PC2 PC3 PC4 PC5 PC6 MPC K-123 MESSR1 -0.405 0.389 -0.425 0.682 0.0191 -0.048 MESSR2 -0.422 0.413 -0.149 -0.475 -0.528 -0.304 MESSR3 0.286 -0.479 -0.669 0.105 -0.362 -0.315 TM2 -0.438 -0.393 0.278 0.325 -0.574 0.376 TM3 -0.435 -0.413 0.272 0.014 0.302 -0.689 TM4 0.442 0.302 0.444 0.439 -0.366 -0.435 Kriteria SG DG DB - - - MPC K-124 MESSR1 -0.432 0.349 -0.323 0.746 -0.114 0.135 MESSR2 -0.439 0.349 -0.124 -0.477 0.517 0.392 MESSR3 0.396 -0.450 -0.369 0.256 0.440 0.495 TM2 -0.416 -0.398 0.388 0.265 0.557 -0.372 TM3 -0.405 -0.443 0.330 -0.056 -0.434 0.583 TM4 0.355 0.422 0.696 0.277 0.168 0.325 Kriteria SG DG DB - - -
Kedua kombinasi MPC-K 123 dan MPC-K 124 keduanya menghasilkan overall dan Kappa accuracy yang  sama,  yaitu  99,64  %  dan  99,60%.  Evaluasi  matrik  kesalahan menunjukkan  bahwa  MPC-K  123  menghasilkan  lebih  banyak  kelas  yang  mengalami konfusi  dibandingkan  dengan  MPC-K  124.    Matrik  kesalahan  dari  MPC-K  124  disajikan pada Tabel 6. Kelas ha-tbs , 1 piksel dari 130 piksel kelas ha-tbs diklasifikasikan ke kelas ha-ts ,  sebaliknya  2  piksel  ha-tsb  dan  ts-sb/tmb/t  diklasifikasikan  ke ha-tbs. Pada kombinasi MPC-K 124, 4 piksel ha-tsb dan 1 piksel ha-tbb/pr/al dimasukkan ke kelas ha- tbs.    Keterpisahan  kedua  kelas  tersebut  terpisah  termasuk  tingkat  baik  dengan ha-tbs. Separabilitas antar kelas yang dihasilkan MPC-K 123 dan MPC-K 124 cukup tinggi, yaitu berkisar antara 1972 s/d 2000 untuk MPC-K 123 dan antara 1997 s/d 2000 untuk MPC-K 124.

## 66
Tabel 6.  Hasil  perhitungan  akurasi  kombinasi  TM  band  2-3-4  dan  MESSR  band  1-2-4 dengan metode MPC-korelasi (MPC-K 124)
Kelas Diklasifikasi ke kelas Total Baris PA (%) ha- pm ha- tbs ha- tbb/pr/al ha- tm/s ha- ts ha- tsb s/tm- ts tm/s- tt ts- sb/tmb/lt ts- ttb no- change ha-pm 122 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 122   100,0 ha-tbs 0  130 0 0 0 0 0 0 0 0 0 130   100,0 ha-tbb/pr/al 0 1 115 0 0 0 0 0 0 0 0 116 99,1 ha-tm/s 0 0 0 132 0 0 0 0 0 0 0 134   100,0 ha-ts 0 0 0 0 132 0 0 0 0 0 0 132   100,0 ha-tsb 0 4 0 0 0 123 0 0 0 0 0 127 96,9 s/tm-ts 0 0 0 0 0 0 120 0 0 0 0 120   100,0 tm/s-tt 0 0 0 0 0 0 0 130 0 0 0 132   100,0 ts-sb/tmb/lt 0 0 2 0 0 0 0 0 128 0 0 128   100,0 ts-ttb 0 0 0 0 0 0 0 0 0 113 0 113   100,0 no-change 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 130 130   100,0 Total kolom 122  135 117 132 132 123 120 130 128 113 130 1382 99,6 UA (%) 100,0  96,3 100,0  100,0  100,0  100,0  100,0  100,0 100,0  100,0 100,0 99,7 Overall Accuracy 99,64% Kappa Accuracy 99,60%

## Evaluasi metode deteksi
Berdasarkan  evaluasi  akurasi  dan  separabilitas  dari  metode-metode    dan  kombinasi band,  studi  ini  memperlihatkan  bahwa  metode  DMC  memberikan  nilai  Kappa  tertinggi (99,76%  dan  99,76%),  diikuti  dengan  metode  MPC-korelasi  (99,60%  dan  99,60%)  dan metode MPC-ragam-peragam (97,53% dan 97,69%) (Tabel 7).  Uji statistik menunjukkan bahwa nilai Kappa MPC-ragam-peragam lebih rendah dibandingkan dengan kedua metode lainnya.    Sebaliknya  nilai  Kappa  dari  metode  MPC-korelasi  tidak  berbeda  nyata  dengan metode DMC (Tabel 8).  Ini berarti bahwa  metode MPC-korelasi dan DMC  memberikan ketelitian  yang  cukup  tinggi  dan  yang  relatif  sama.    Berdasarkan  separabilitas,  MPC- ragam-peragam  memberikan  hasil  yang  kurang  baik,  dimana  terdapat  1  kelas  yang  tidak dapat dipisahkan (Tabel  7).
Tabel 7. Rekapitulasi akurasi, separabilitas dan uji signifikasi (uji 2)
No. Metode/kombinasi Kappa accuracy TD avg Jumlah kombinasi kelas terpisah Uji 2 *) sangat baik baik sedang jelek tidak terpisah 1. MPC-korelasi a. 123 99,60 % 1999,481 51 4 - - - b. 124 99,60% 1999,942 53 2 - - - 2 MPC-ragam peragam a. 123 97,53 % 1993,759 50 4 - - 1 b. 124 97,69 % 1991,734 50 4 - - 1 3. DMC a. 123 99,76 % 1999,979 53 2 - - - b. 124 99,76 % 1999,979 53 2 - - -
Keterangan : *)  Kombinasi/metode  yang  dihubungkan  oleh  garis  tersebut  menunjukkan  bahwa akurasi yang dihasilkan tidak berbeda pada tingkat kepercayaan 95%.
Pada  studi  ini  terlihat  bahwa  metode  DMC  lebih  unggul  dari  metode  MPC-korelasi dalam  hal  akurasi.    Akan  tetapi,  separabilitas  antar  kelasnya  relatif  sama.    Pada  metode DMC dan MPC-korelasi, semua kelas dapat dipisahkan dengan baik dan sangat baik.  Pada DMC-123,  DMC-124  dan  MPC-K  124,  adalah  jumlah  kelas  dengan  nilai  separabilitas antar kelasnya adalah sama yaitu 53 sangat baik dan 2 baik secara prosedural metode MPC tampak  lebih  ringkas  dan  sangat  efektif  dalam  merangkum  informasi  perubahan.    MPC- terstandardisasi  tampak lebih baik dibandingkan dengan yang tidak terstandardisasi.  Studi ini  sekaligus  memperlihatkan  bahwa  standardisasi  terkadang  lebih  unggul  daripada  tidak dilakukan  standardisasi.    Pada  penelitian  Jaya et.  al .,  (2000),  terjadi  sebaliknya,  dimana standardisasi menghasilkan akurasi lebih rendah.
Metode  MPC-korelasi  lebih  dipilih  daripada  DMC  karena  selain  memberikan ketelitian tinggi dan yang relatif sama dengan DMC, juga karena metode ini lebih efisien dari segi waktu dan perhitungan. Metode DMC memang sederhana dan mudah dilakukan tetapi  memerlukan  banyak  band,  (6  band)  sehingga  waktu  yang  dibutuhkan  dalam klasifikasi  lebih  lama  dan  prosedurnya  lebih  panjang.    Dalam  metode  MPC,  informasi yang  ada  pada  semua  band  yang  digunakan  sebagian  besar  dapat  dirangkum  dalam beberapa citra PC pertama.  Dengan demikian jumlah band yang digunakan dalam metode ini  dapat  dikurangi  menjadi  3  band  sehingga  waktu  yang  diperlukan  lebih  singkat  dan perhitungannya lebih sederhana.
Hasil penelitian Jaya (1996) menunjukkan bahwa  penggunaan matriks korelasi lebih efektif untuk mendeteksi perubahan penutupan lahan.  Metode MPC-korelasi lebih banyak merangkum  kriteria  perubahan  dalam  kombinasinya  (SG,  DG,  dan  DB)  dibandingkan dengan metode MPC-ragam peragam (SB, SG, dan DB).  Dengan demikian kombinasi ini dimungkinkan untuk lebih menggambarkan perubahan penutupan lahan yang terjadi.  Dari keterangan  tersebut  maka  metode  MPC-korelasi  dipilih  untuk  digunakan  mendeteksi perubahan.
Penggunaan  MESSR  band  3  atau  band  4  dalam  kombinasi  MPC-korelasi  tidak menunjukkan perbedaan yang nyata.  Namun kombinasi MESSR band 4 memberikan nilai keterpisahan yang lebih tinggi, sehingga kombinasi inilah yang dipilih sebagai kombinasi terbaik.

## Deteksi perubahan penutupan lahan
Selama  interval  tahun  1992  sampai  1997  kebakaran  yang  terjadi  tahun  1997  telah menyebabkan  perubahan  penutupan  lahan  sebesar  55,21%  dari  luas  areal  penelitian, sedangkan 32,54% perubahan disebabkan oleh faktor non kebakaran dan sisanya (15,25%) merupakan  areal  yang  tidak  berubah  ( no  change ).    Luas  dan  komposisi  setiap  perubahan penutupan  lahan  tersebut  secara  ringkas  disajikan  pada  Tabel  8.    Perubahan  lahan  akibat kebakaran pada tahun 1997 di areal penelitian sebagian besar terjadi di kawasan HTI, yaitu sebesar 22.959,09 Ha atau 35,31%.
Kebakaran  hutan  lebih  banyak  terjadi  pada  kawasan  hutan  tanaman  terutama  yang berumur muda.  Perubahan dari hutan tanaman berumur sedang menjadi tanaman berumur muda terbakar menunjukkan bahwa selama kurun waktu 5 tahun telah terjadi penebangan dan  peremajaan.    Hanya  perubahan  tanaman  umur  sedang  menjadi  hutan  tanaman  umur

## 68
muda  yang terbakar tidak dapat dibedakan dengan  yang berubah  menjadi semak terbakar sehingga dijadikan satu  kelas sebesar 20.127,33 Ha.
Semak  terbakar  ini  menunjukkan  adanya  kegiatan  pembukaan  lahan  dengan pembakaran  yang  dilakukan  oleh  penduduk.    Luasan  tersebut  sudah  termasuk  kebakaran yang  disebabkan  oleh  pembukaan  lahan.    Hutan  tanaman  umur  sedang  yang  dimaksud pada kelas di atas bukan tanaman A. mangium melainkan hutan tanaman Alstonia scholaris yang tumbuh sebelum dibukanya areal tersebut oleh PT. Musi Hutan Persada tahun 1990.
Luas  hutan  alam  yang  terbakar  sebesar  12.944,70  Ha  (19,90  %  dari  cakupan penelitian) dimana sebagian besar dari areal hutan alam yang ada yaitu 16,23 % dari areal penelitian  (10,556,28  Ha)  terbakar  dengan  tingkat  kerusakan  sedang  pada  tingkat  pohon. Berdasarkan  hasil  wawancara,  kebakaran  di  kawasan  ini  terutama  terjadi  karena  unsur kesengajaan yang dilakukan oleh para penebang kayu secara ilegal.
Studi  ini  juga  menunjukkan  areal  hutan  alam  yang  terkonversi  menjadi  hutan tanaman  selama  periode  1992  –  1997,  yaitu  sebesar  5.240,07  Ha  (8,06%)  dan  yang terkonversi  menjadi  areal  penggunaan  lain  yaitu  pemukiman  penduduk  sebesar  4.550,76 Ha (7,00%).  Dengan selang waktu 5 tahun perubahan yang disebabkan oleh pertumbuhan vegetasi  dapat  terdeteksi  baik,  yaitu  sebesar  11.368,35  Ha  (17,48%)  (tanaman  muda tanaman sedang, tanaman muda tanaman tua).
Tabel 8.   Komposisi dan luas perubahan penutupan lahan menggunakan kombinasi MPC-
K 124 No. Kelas Kelas perubahan lahan Luas (Ha) Persentase (%) Dari .......... Ke ............. 1. Hutan alam daerah pemukiman 4.550,76 7,00 2. Hutan alam hutan alam terbakar sedang 10.556,28 16,23 3. Hutan  alam hutan  alam  terbakar  berat/padang rumput/alang-alang 2.388,42 3,67 4. Hutan alam hutan tanaman umur muda/semak 2.163,15 3,33 5. Hutan alam hutan tanaman umur sedang 3.076,92 4,73 6. Hutan alam hutan tanaman umur sedang yang terbakar 88,65 0,14 7. Semak/hutan  tanaman  umur  muda hutan  tanaman  umur sedang 7.547,94 11,61 8. Semak/hutan  tanaman  umur  muda hutan  tanaman  umur tua 3.820,41 5,88 9. Hutan  tanaman  umur  sedang semak  terbakar/hutan tanaman umur muda terbakar/lahan terbuka 20.127,33 30,95 10. Hutan tanaman umur sedang hutan tanaman tua terbakar 2.743,11 4,22 11. No change (tidak ada perubahan) 7.962,03 12,24 Total 65.025,00 100,00

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Dari hasil penelitian ini dapat ditarik beberapa kesimpulan, yaitu :
1.  Penggunaan  multisensor  citra  MOS-MESSR  dan  citra  Landsat  TM  untuk  mendeteksi perubahan penutupan lahan yang diakibatkan oleh kebakaran cukup baik dimana dapat diidentifikasi cukup detail dan ketelitian hasil klasifikasi yang dihasilkan cukup tinggi, yaitu lebih dari 90%.
2.  Justifikasi  citra  perlu  dilakukan  untuk  mengurangi  adanya  kesalahan  deteksi  sebagai akibat dari perbedaan sensitifitas sensor dan perbedaan kondisi atmosfir,
3.  Dalam  penelitian  ini,  metode  analisis  komponen  utama  multiwaktu  6-dimensi  ( 6- dimensional Multitemporal Principal Component , MPC) yang diturunkan dari matriks korelasi (MPC-K) merupakan metode yang cukup handal untuk mendeteksi perubahan penutupan lahan dengan memberikan akurasi yang cukup tinggi (99,60%) yang setara dengan  metode  klasifikasi  multiwaktu  secara  langsung  ( Direct  Multidate Classification , DMC).
4.  Kombinasi  multisensor  MESSR  dan  TM  mampu  memberikan  informasi  bukan  saja karena  terjadi  perubahan  penutupan  tetapi  juga  dapat  mendeteksi  adanya  perubahan biomasa karena pertumbuhan
5.  Secara  statistik,  band  3  dan  4  MESSR  mengandung  informasi  yang  overlap  dimana hasil  klasifikasi  baik  dengan  MPC-K  maupun  DMC  tidak  menunjukkan  perbedaan yang spesifik. Akan tetapi, penggunaan citra MESSR band 4 memberikan separabilitas (keterpisahan) antar kelas yang lebih tinggi.
6.  Kebakaran tahun 1997 di lokasi penelitian sebagian besar terjadi di kawasan HTI, yaitu 22.959,09 Ha (35,31%) sedangkan di kawasan hutan alam sebesar 12.944 Ha (19,90%).

## Saran
1.  Penggunaan  kombinasi  multisensor  yang  lain,  seperti  SPOT-TM,  IRS-TM  perlu  diuji lebih lanjut mengingat perkembangan teknologi penginderaan jauh cukup berkembang pesat.
2.  Uji coba deteksi perubahan juga perlu dilakukan dengan menggunakan resolusi spasial yang lebih tinggi seperti IRS-D dan IKONOS.

## DAFTAR PUSTAKA
Direktorat Jenderal PHPA, 1998. Kawasan Hutan Terbakar tahun 1997 s/d Oktober 1997. Dalam  Kantor  MNLH  dan  UNDP,  1998.  Kebakaran  Hutan  dan  Lahan  di  Indonesia Dampak Faktor dan Evaluasi. Jakarta
Boer, C., 1984. Studi Tentang Kerusakan Akibat Kebakaran di Long Nah, S. Kelinjau dan
S.  Separi,  Kalimantan  Timur.  Skripsi  Jurusan  Manajemen  Hutan.  Fakultas  Kehutanan IPB, Bogor.
Jaya, I N.S., S. Kobayashi and M.B. Saleh, 1997. Feasibility of Multidate Landsat-5 Data for  Monitoring  Forest  Plantation  using  Principal  Component  Analysis  :  Evaluation  of Eigenstructure and Color Composite. Jurnal Manajemen Hutan Tropika Vol. 2 (1) : 7- 20
Jaya, I N.S.,1997. Feasibility of Multidate Landsat-5 Data for Monitoring Forest Plantation using Principal Component Analysis II: Evaluation of the Change Detection Accuracy. Jurnal Manajemen Hutan Tropika Vol. 3 (1) : 37-46
Jaya,  I  N.S.,1996.    Monitoring  Cover  Change  Using  Multitemporal  Landsat  TM  Data. Desertasi Niigata University