## Pengolahan Citra Satelit dalam Deteksi Alih Fungsi Hutan Pada Daerah Aliran Sungai Arut Kabupaten Kotawaringin Barat Provinsi Kalimantan Tengah Berbasis Sistem Informasi Geografis
Gregorius Anung Hanindito 1
1 Dosen Tetap Fakultas Teknik, Universitas Antakusuma Jalan Iskandar 63 Pangkalan Bun Kalimantan Tengah e-mail: gregory.anung@gmail.com)
Abstract —  Kotawaringin  Barat  Regency  is  located  in Central Borneo. Geographically, three big rivers flow through Kotawaringin  Barat  Regency:  Kumai  River,  Lamandau River,  and  Arut  River.  As  the  density  has  increased,  river triggers  new  problem  as  the  result  of  infrastructure development  and  agricultural  and  plantation  expansion. Based on that issue, this research is aimed to observe the land cover change of Arut River watershed, in Kotawaringin Barat Regency,  Central  Borneo.  Remote  Sensing  method  is  used aligned with Geographic Information System. Data are taken from  Landsat  Satellite  image  in  the  year  of  1996,  2010,  and 2016.  The  data  are  classified  by  the  appearance  using Supervised  Classification  method  and  analyzed  using Intersection technique. The limitation of the study is focusing only  on  the  forest  and  the  plantation  appearance.  As  the output,  this  research  yields  a  land  cover  change  map  from forest to plantation from 1996-2016 and the changing pattern of the forest and plantation total area in this time period. Keywords:  Geographic  Information  System,  intersection, Landsat, remote sensing, supervised classification
Intisari —  Kabupaten  Kotawaringin  Barat  merupakan salah  satu  kabupaten  di  wilayah  Kalimantan  Tengah  yang secara  geografis  dialiri  oleh  3  (tiga)  sungai  besar  yakni: Sungai  Kumai,  Sungai  Lamandau  dan  Sungai  Arut.  Seiring berjalannya  waktu  dan  bertambahnya  kepadatan  penduduk, keberadaan  sungai  memberikan  permasalahan  baru  akibat pembangunan  dan  ekspansi  pertanian  dan  perkebunan. Mengacu  pada  permasalahan  tersebut,  maka  penelitian  ini dilakukan  untuk  mengamati  tingkat  alih  fungsi  lahan  ( land cover  change )  yang  terjadi  di  daerah  aliran  sungai  Arut, Kecamatan  Arut  Selatan,  Kabupaten  Kotawaringin  Barat. Penelitian  ini  dilakukan  dengan  metode  penginderaan  jauh dan  sistem  informasi  geografis.  Data  yang  digunakan  dalam metode  ini  ialah  data  citra  satelit Landsat pada  tahun  1996, 2010,  dan  2016.  Ketiga  data  tersebut  diklasifikasikan  sesuai dengan kenampakannya dengan metode supervised classification dan  dianalisis  dengan  teknik intersection . Pembatasan alih fungsi dalam  penelitian ini hanya dilakukan pada  kenampakan  hutan  dan  perkebunan  saja.  Dalam penelitian  ini  dihasilkan  peta  perubahan  alih  fungsi  hutan menjadi  perkebunan  dalam  periode  waktu  1996-2016. Penelitian  ini  juga  menghasilkan  pola  perubahan  luas  hutan dan perkebunan selama periode waktu tersebut.
Kata  Kunci: intersection,  Landsat, penginderaan  jauh,  sistem informasi geografis, supervised classification

## I. PENDAHULUAN
Kehidupan  masyarakat  di  Pulau  Kalimantan  sangat bergantung  pada  keberadaan  sungai.  Bagi  masyarakat setempat,  sungai  dimanfaatkan  sebagai  sarana  kebutuhan sehari-hari,  dengan  kata  lain  sungai  merupakan  salah  satu objek  vital  perkembangan  perekonomian,  perdagangan, pertanian  perkebunan,  dan  pembangunan  [1].  Di  sisi  lain, seiring  dengan  bertambahnya  jumlah  kepadatan  penduduk dan tingkat pembangunan yang semakin meluas menimbulkan  permasalahan  baru.  Hal  ini  terjadi  akibat adanya  aktivitas  perambahan  hutan  dan  perubahan  lahan menjadi lahan pertanian, perkebunan, dan permukiman [2]. Seperti halnya Pulau Kalimantan secara umum, permasalahan  serupa  juga  terjadi  di  wilayah  Kabupaten Kotawaringin  Barat  khususnya  di  sekitar  daerah  aliran sungai Arut Kecamatan Arut Selatan.
Kotawaringin Barat merupakan salah satu kabupaten di wilayah Provinsi Kalimantan Tengah yang berpusat di kota Pangkalan  Bun  yang  ditetapkan  berdasarkan  Undang- Undang  Nomor  27  Tahun  1959  tentang  Pembentukan Daerah  Tingkat  II  di  Kalimantan  [3].  Secara  geografis, kabupaten ini dialiri oleh 3 (tiga) buah sungai besar antara lain: Sungai Kumai, Sungai Lamandau, dan Sungai Arut [4]. Seperti  halnya  sungai-sungai  lain  di  Pulau  Kalimantan, sungai Arut yang melintasi ibukota Kabupaten Kotawaringin  Barat  ini  sangat  lekat  dengan  kehidupan masyarakat  setempat  dalam  memberikan  andil  sebagai sarana perekonomian, transportasi, sosial dan budaya. Saat ini, kondisi tersebut telah berubah, sungai Arut yang dahulu menjadi  objek  vital  bagi  masyarakat  Kotawaringin  Barat, saat  ini  menimbulkan  berbagai  persoalan,  diantaranya:
pendangkalan debit air yang disebabkan oleh sodetan yang diperuntukan bagi pengairan lahan pertanian dan perkebunan [5].
Mengacu  pada  permasalahan  tersebut  di  atas, maka  penelitian  ini  memanfaatkan  citra  satelit Landsat untuk  mengetahui  besar  perubahan  tutupan  lahan khususnya perkebunan di sekitar daerah aliran sungai Arut, Kecamatan  Arut  Selatan,  Kabupaten  Kotawaringin  Barat, Provinsi  Kalimantan  Tengah  dalam  kurun  waktu  1996– 2016.  Untuk mengetahui  perubahan  tutupan  lahan perkebunan  tersebut  diperlukan  data  mengenai  tutupan lahan dengan akurasi  yang tinggi. Pengumpulan data perlu dilakukan  secara  berkala  dengan  memanfaatkan  teknologi dan  informasi  yang  ada.  Teknologi  dan  informasi  yang dapat  dimanfaatkan  untuk  memperoleh  data  guna mengetahui perubahan lahan adalah Teknologi Penginderaan  Jauh  dan  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG) [6].
Berdasarkan
pengolahan data dengan menggunakan  Teknologi  Penginderaan  Jauh  dan  Sistem Informasi  Geografis  (SIG)  maka  diperoleh  pola  dan besaran  perubahan  tutupan  lahan  pada  studi  area  daerah aliran  sungai  Arut,  Kecamatan  Arut  Selatan,    Kabupaten Kotawaringin Barat.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  tingkat perubahan  tutupan  lahan  ( land  cover  change )  khususnya perkebunan  yang  terjadi  di  sekitar  Daerah  Aliran  sungai Arut,  Kabupaten  Kotawaringin  Barat  melalui  proses pengolahan  data  citra  satelit  Landsat  dan  sistem  informasi geografis.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Penginderaan Jauh
Penginderaan Jauh merupakan ilmu yang digunakan untuk mendapatkan informasi objek, luas area, atau bahkan fenomena alamiah melalui suatu analisis. Pengindraan jauh memanfaatkan  perangkat  tertentu  ( sensor dan platform ) tanpa  adanya  kontak  langsung  dengan  objek.  Metode  ini paling  sering  digunakan  karena  selain  dapat  mencakup wilayah  studi  yang  relatif  luas.  Metode  ini  juga  dapat memberikan gambaran unsur-unsur spasial yang komprehensif dengan bentuk geometri yang relatif baik [7].
Dalam  segi  peralatan,  penginderaan  jauh  dapat dilakukan  dengan  memanfaatkan  satelit  maupun  pesawat udara  yang  dapat  mengorbit  dan  melintas  di  permukaan bumi.  Teknologi  penginderaan  jauh  memiliki  kesamaan satu sama lain, namun yang membedakan adalah ketinggian dan stabilitas peralatan penginderaan jauh tersebut.
Berdasarkan  ketinggiannya,  program  satelit  dapat dibedakan menjadi dua kelas yakni:
1)  Satelit  yang  mengorbit  di  ketinggian geostationer permukaan bumi. Pada kelas  ini  umumnya terkait pada studi cuaca dan iklim.
2) Satelit yang mengorbit relatif lebih dekat dari permukaan bumi.  Pada  kelas  ini  umumnya  digunakan  untuk pengamatan permukaan bumi dan oseanografi [8].

## B. Satelit Landsat
Landsat  merupakan  satelit  yang  berorbit  secara sirkular  dan sun-syncronous (melintasi  garis  ekuator  pada waktu  yang  sama)  dan  diluncurkan  oleh  Amerika  Serikat. Satelit  ini  mempunyai  periode  orbit  setiap  99  menit  dan dapat mencapai lokasi yang sama setiap 16 hari [7].
Satelit  Landsat  memiliki  3  (tiga)  macam  instrumen pencitraan yakni antara lain:
1) RBV ( Return Beam Vidicon )
Merupakan  instrumen  yang  mengambil  citra ( snapshot )  dari  permukaan  bumi  sepanjang  track lapangan satelit pada setiap selang waktu tertentu.
2) MSS ( Multispectral Scanner )
Merupakan  salah  satu  instrumen  pada  satelit Landsat  yang  berfungsi  untuk  melakukan scanning pada permukaan bumi pada jalur tertentu.
3) TM ( Thematic Mapper )
Merupakan  instrumen scanning yang  memiliki resolusi spektral, spasial, dan radiometric [9].

## C. Sistem Informasi Geografis
Sistem  Informasi  Geografis  merupakan  seperangkat alat  berbasis  komputer  yang  dapat  digunakan  untuk mengumpulkan,  menyimpan,  memanipulasi,  menganalisis, serta  menampilkan  informasi  yang  digambarkan  dalam bentuk  spasial.  Sistem  Informasi  Geografis  dapat  merubah data  menjadi  sebuah  informasi,  dan  menyajikan  informasi
tersebut  dalam  berbagai  format  dengan  tujuan  untuk pengambilan keputusan [10].
Sumber: Sistem Informasi Geografis (Perspektif Geodesi dan Geomatika), 2009

## Gambar 1. Ilustrasi Sub Sistem dalam GIS
Gambar  1  menjelaskan  bahwa  sistem  informasi geografis  dapat  diuraikan  menjadi  4  (empat)  sub  sistem antara lain:
1) Data Input
Data input berfungsi untuk mengumpulkan,
mempersiapkan,  dan  menyimpan  data  spasial  dan atribut-atributnya yang berasal dari beberapa sumber.
2) Data Output
Data  output  ini  berfungsi  untuk  menampilkan  dan menghasilkan  hasil  pemrosesan.  Data  output  dapat berbentuk peta, tabel, grafik, report, dll.
3) Data Manajemen
Data manajemen berfungsi untuk
mengorganisasikan  data  spasial  maupun  atribut-atribut yang berada di dalamnya.
4) Data Manipulasi dan Analisis Sub  sistem  ini  berfungsi  untuk  melakukan  proses analisis  terhadap  informasi  informasi  yang  dihasilkan oleh Sistem Informasi Geografis [11].

## D. Perubahan Tutupan Lahan
Perubahan  tutupan  lahan  dapat  disebabkan  oleh  2 (dua)  faktor  yakni  alam  dan  manusia.  Faktor  alam  biasa
terjadi dan disebabkan oleh perubahan musim dan serangan hama,  sedangkan  faktor  manusia  antara  lain:  deforestasi, dan  pembangunan  [12].  Untuk  dapat  mengetahui  tingkat perubahan  tutupan  lahan,  diperlukan  sebuah  proses  yang disebut deteksi perubahan.
Deteksi  perubahan  merupakan  proses  mendeteksi perbedaan  tutupan  lahan  pada  studi  area  tertentu  dalam interval  waktu  yang  berbeda  [13].  Deteksi  perubahan tutupan  lahan  dapat  dilakukan  dengan  menerapkan teknologi pengindraan jauh melalui citra satelit Landsat dan Sistem Informasi Geografis (SIG) [14].

## E. Penelitian Sebelumnya
Teknik supervised  Classification digunakan  dalam proses pengolahan citra satelit Landsat dalam menganalisis keadaan  tutupan  lahan  dengan  studi  area  Kabupaten Minahasa Tenggara, Provinsi Sulawesi Utara [15].
Intersection  digunakan  untuk  proses  analisis perubahan tutupan lahan dengan melakukan overlay pada 2 (dua)  buah  peta  yang  saling  bersinggungan.  Analisis  ini dilakukan  dengan  mengambil  studi  area  di  Kabupaten Minahasa Tenggara, Provinsi Sulawesi Tenggara [16].

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Studi Area Penelitian
Studi Area Penelitian ini adalah daerah aliran sungai Arut,  Kecamatan  Arut  Selatan,  Kabupaten  Kotawaringin Barat, Provinsi Kalimantan Tengah.

## B. Perlengkapan dan Alat Penelitian
Untuk  menunjang  penelitian  ini  perlengkapan  yang akan digunakan antara lain:
1) Citra Satelit Landsat  tahun 1996, 2010, dan 2016
Penentuan  data  tersebut  berdasarkan  pada  besar tutupan  awan  ( cloud  cover )  yang  menaungi  wilayah studi  area.  Ketiga  data  tersebut  di  atas  memiliki tutupan  awan  yang  relatif  kecil,  sebab  bila  data  yang digunakan  memiliki  tutupan  awan  yang  besar  maka akan  mempengaruhi  tingkat  akurasi  klasifikasi  citra satelit [17].
Sistem Informasi Geografis
Data
Output
Data Manajemen Data Input Data Manipulation & Analysis
2) Data  vektor  administratif  Kecamatan  Arut  Selatan,
Kabupaten  kotawaringin  Barat,  Provinsi  Kalimantan
Tengah

## C. Metode Penelitian
Penelitian  ini  dibagi  menjadi  4  (empat)  tahapan yaitu sebagai berikut:
1) Pra Penelitian
2) Pengumpulan Data Citra Satelit Landsat
3) Klasifikasi Citra
4) Analisis

## D. Pra Penelitian
Pada  tahap  ini  dilaksanakan  survei  lapangan  dan  studi literatur terkait penelitian. Tahap studi lapangan dilaksanakan  di  wilayah  studi  area  daerah  aliran  sungai Arut.  Studi  lapangan  ini  bertujuan  untuk  mengumpulkan data  pendukung  penelitian  berupa  sampel  titik  koordinat beserta  tutupan  lahan  pada  koordinat  tersebut.  Peralatan yang  digunakan  dalam  tahap  survei  lapangan  ini  antara lain:

## 1) Global Positioning System (GPS)
Global  Positioning  System (GPS)  digunakan  dalam melakukan  pencatatan  koordinat  sampel  data  yang selanjutnya  dikomparasikan  dengan  koordinat  pada data citra satelit.
2) Kamera Dokumentasi
Kamera  dokumentasi  digunakan  dalam  melakukan dokumentasi tutupan lahan pada studi area tersebut. Tahap  studi  literatur  dilakukan  dengan  pengumpulan referensi  terkait  penelitian  yang  dilakukan.  Referensi  yang dikumpulkan  berupa  jurnal,  buku,  dan  media.  Referensi yang  terkumpul  tersebut  memperkuat  argumentasi  pada penelitian yang dilaksanakan.

## E. Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  pengumpulan  data yang diperoleh melalui citra satelit Landsat dengan periode dokumentasi tahun 1996, 2010, dan 2016. Ketiga data yang digunakan  tersebut  memiliki  kode path 120  dan row 062 dengan ilustrasi pada Gambar 2.
sumber: http://info-geospasial.com , 2015 Gambar 2. Ilustrasi Path dan Row Wilayah Indonesia
Pada  Gambar  3  menunjukkan  data  citra  satelit Landsat pada area path : 120 dan row : 062.
Sumber: https://earthexplorer.usgs.gov , 2018 Gambar 3. Citra Satelit Landsat Path 120, Row 062
Pada  tahap  selanjutnya  dilakukan  proses cropping studi  area  sehingga  cakupan  penelitian  hanya  difokuskan pada wilayah yang akan diteliti. Studi area dalam penelitian ini  adalah  wilayah  daerah  aliran  sungai  Arut,  Kecamatan Arut  Selatan,  Kabupaten  Kotawaringin  Barat,  Provinsi Kalimantan Tengah yang dapat dilihat pada Gambar 4.
Sumber: https://earthexplorer.usgs.gov , 2018 Gambar 4. Studi area Penelitian
Data  Penelitian;
Path :  120  dan Row : 062
Pada  tahap  ini  seluruh  data  yang  telah  terkumpul diklasifikasikan  dengan  menggunakan  peralatan  komputer. Proses  klasifikasi  citra  dilakukan  dengan  menggunakan metode  S upervised  Classification (klasifikasi  terbimbing).
Pada metode ini data latih ( training site ) sangat diperlukan dalam  proses  intepretasi  citra  kepada  komputer.  Data  latih didigitasi melalui hasil yang diperoleh berdasarkan keadaan riil  wilayah  studi  area  dengan  melakukan  survei  lapangan maupun  foto  udara  [18]. Supervised  Classification (klasifikasi  terbimbing)  menerapkan  konsep maximum likelihood yang  didasarkan  pada  probabilitas  nilai  piksel citra  untuk  menunjukan  kelas  tertentu  sesuai  dengan kenampakan sebenarnya [19]. Konsep maximum likelihood dapat  didefinisikan  sebagai  berikut,  apabila  nilai  piksel citra  (X)  akan  dikelaskan  menjadi  kelas  (K)  jika  peluang terjadinya  X  menjadi  kelas  k  adalah  yang  terbesar dibanding  dengan  peluang  kejadian  di  kelas  lain  dengan rumusan sebagai berikut [18].
( )       * ( ) ( ) ( ) }...........
[18]
( ) merupakan  peluang  kejadian  nilai  piksel  citra  (X) diklasifikasikan menjadi kelas k [18].

## G. Analisis
Pada  tahap  ini,  data  citra  satelit  terklasifikasi  akan dianalisis  dengan  menggunakan  metode intersection . Intersection merupakan proses penggabungan peta terklasifikasi  untuk  memperoleh  hasil overlay citra  berupa wilayah yang saling bersinggungan [20].
Proses intersection dapat  dilihat  pada  Gambar  5 berikut
Sumber: http://help.arcgis.com , 2012 Gambar 5. Ilustrasi Teknik Intersection
Gambar 5 merupakan ilustrasi dari teknik intersection .  Pada  gambar  tersebut  dapat  terlihat  bahwa  2
(buah) data yang diinputkan akan menghasilkan persinggungan  antara  keduanya.  Hasil  persinggungan tersebut  akan  menjadi  acuan  dalam  deteksi  perubahan tutupan lahan.

## H. Diagram Alir Penelitian
Langkah  penelitian  yang  akan  dilaksanakan  dapat digambarkan pada Gambar 6 berikut.
Gambar 6. Hasil Klasifikasi citra Satelit
hasil dan pembahasan

## I. Hasil Klasifikasi
Dari penelitian yang dilakukan menghasilkan 3 (tiga) buah citra satelit terklasifikasi yakni antara lain:
1) Citra tahun 1996
2) Citra tahun 2010
3) Citra tahun 2016
Hasil citra terklasifikasi tersebut dapat dilihat pada Gambar 7 berikut.
a.  Tahun 1996 b. Tahun 2010 c. Tahun 2016
Gambar  7  merupakan  hasil  klasifikasi  citra  satelit
Landsat
sesuai dengan kenampakannya. Setiap kenampakan pada citra diwakili oleh warna tertentu sebagai berikut:
1) merepresentasikan kenampakan hutan
2) merepresentasikan kenampakan perkebunan
3) merepresentasikan kenampakan semak belukar
4) merepresentasikan kenampakan pemukiman
5) merepresentasikan kenampakan lahan kosong
6) merepresentasikan kenampakan tubuh air
7) merepresentasikan kenampakan awan

## J. Analisis dan Pembahasan
Sesuai dengan batasan masalah yang telah diuraikan sebelumnya,  analisis  perubahan  tutupan  lahan  hanya berfokus  pada  perubahan  tutupan  area  hutan  menjadi  area perkebuanan  pada  kurun  waktu  1996-2016.  Analisis dilakukan  dengan  metode intersection seperti  yang  telah dibahas  pada  bagian  sebelumnya.  Dari  hasil  analisis  yang dilakukan diperoleh hasil sebagai berikut:

## 1) Alih fungsi Hutan 1996 – 2010
Gambar 8. Alih Fungsi Hutan tahun 1996-2010
Pada  Gambar  8  menjelaskan  bahwa  area  berwarna kuning  merupakan  area  peralihan  fungsi  hutan  menjadi lahan  perkebunan.  Pada  tahun  1996  area  berwarna  kuning merupakan area hutan, namun hasil klasifikasi menunjukkan  bahwa  pada  tahun  2010  area  tersebut  telah beralih fungsi menjadi lahan perkebunan.
2) Alih fungsi Hutan 2010-2016

## Gambar 9. Alih Fungsi Hutan 2010-2016
Pada Gambar 9 merupakan perubahan alih fungsi hutan yang  terjadi  dalam  periode  waktu  2010-2016.  Gambar tersebut  menjelaskan  bahwa  area  berwarna  kuning merupakan area peralihan fungsi hutan menjadi perkebunan. Pada  tahun  2010  area  berwarna  kuning  merupakan  area hutan,  namun  hasil  klasifikasi  pada  peta  tahun  2016  area tersebut telah beralih fungsi menjadi lahan perkebunan.

## 3) Alih Fungsi hutan tahun 1996-2016

## Gambar 10. Alih Fungsi Hutan 2010-2016
Gambar  10  menunjukkan  peralihan  fungsi  hutan sepanjang  periode  1996-2016.  Pada  gambar  tersebut  dapat dilihat  bahwa  area  berwarna  kuning  merupakan  area peralihan  dari  hutan  menjadi  perkebunan  selama  kurun waktu 20 tahun.
Dari  hasil  analisis  serta  kalkulasi  yang  dilakukan, maka  diperoleh  grafik  hasil  analisis  luas  area  hutan  dan perkebunan  selama  periode  1996-2010  yang  dituangkan dalam Gambar 11 berikut.
Gambar 11. Grafik Luas Hutan dan Perkebunan selama periode 1996-2016
Berdasarkan  Grafik  hasil  analisis  pada  Gambar  11  di atas,  luas  hutan  pada  tahun  1996  sebesar  149.292.9  Ha, kemudian  luas  tersebut  menurun  pada  tahun  2010  menjadi 65.039,27  Ha  dan  luas  tersebut  kembali  menurun  di  tahun 2016  menjadi  51.519,2  Ha.  Data  grafik  juga  menunjukkan bahwa luas perkebunan pada tahun 1996 sebesar 15.524,13 Ha,  kemudian  di  tahun  2010  mengalami  peningkatan hingga  mencapai  43.880,03  Ha,  dan  kembali  mengalami peningkatan  sebesar  96.478,76  Ha  di  tahun  2016. Berdasarkan data di atas dapat dilihat bahwa selama kurun waktu 1996-2016 terjadi tingkat penurunan luas Hutan dan sebaliknya  luas  lahan  perkebunan  menjadi  semakin meningkat.
Adapun rincian perbandingan luas hutan dan perkebunan  pada  tahun  1996,  2010  dan  2016  dapat  dilihat pada Tabel 1 sebagai berikut:
T abel 1. Luas Hutan dan Perkebuanan dalam (Ha)
1996 2010 2016 Hutan Perkebunan Hutan Perkebunan Hutan Perkebunan 149.292,9 15.524,13 65.039,27 43.880,03 51.519,2 96.478,76

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  melalui metode  penginderaan  jauh  dan  sistem  informasi  geografis,
dapat  disimpulkan  bahwa  telah  terjadi  alih  fungsi  hutan menjadi lahan perkebunan pada studi area daerah aliran
sungai  Arut,  Kecamatan  Arut  Selatan,  Kabupaten kotawaringin Barat pada periode 1996-2016.
Dari  hasil  analisis  yang  dilakukan  pula  didapat  data mengenai  luas  hutan  dan  pekebunan  dalam  periode  waktu tersebut. Dari data tersebut, diperoleh informasi bahwa luas hutan  di  studi  area  tersebut  semakin  berkurang  sedangkan luas perkebunan menjadi semakin bertambah.

## B. Saran
Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  digunakan  bagi pemangku kebijakan di wilayah setempat untuk mengambil kebijakan  strategis  atas  perubahan  alih  fungsi  hutan menjadi  lahan  perkebunan  yang  terjadi  di  sekitar  daerah aliran  sungai  Arut,  Kecamatan  Arut  Selatan,  Kabupaten Kotawaringin Barat.
D AFTAR P USTAKA
[1]
R. P. Sari, “Pergeseran Pergerakan Angkutan Sungai di Sungai Martapura Kota Banjarmasin,” Universitas Diponegoro, 2008.
[2] A.  Muchtar  and  N.  Abdullah,  “Analisis  Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi Debit Sungai Mamasa,” J. Hutan dan Masy. , vol. 2, no. 1, pp. 174–187, 2007.
[3] PemprovKalteng,  “Dari  Masa  ke  Masa  Sejarah  Singkat Terbentuknya  Provinsi  Kalimantan  Tengah,”  2013.  [Online]. Available: https://kalteng.go.id/ogi/viewarticle.asp?ARTICLE_id=1609. [Accessed: 01-May-2017].
[4] BPSKobar,  “Nama  Sungai  di  Kotawaringin  Barat,”  2016. [Online].  Available:  https://kobarkab.bps.go.id.  [Accessed:  01- May-2017].
[5] F. Fitriya, “Sungai  Arut Saksi Sejarah Kabupaten kotawaringin Barat,” Pangkalan Bun, 06-Oct-2016.
[6] B.  Harjadi,  “Monitoring  Penutupan  Lahan  di  DAS  Grindulu dengan  Metode  Penginderaan  jauh  dan  Sistem  Informasi Geografis,” Forum Geogr. , vol. 24, no. 1, pp. 85–91, 2010.
[7] E. Prahasta, Remote Sensing . Bandung: Informatika, 2008.
[8] J.  A.  Richards, Remote  Sensing  Digital  Image Analysis , 5th  ed. Canberra: Springer, 2013.
[9] A. S. Thoha, “Karakteristik Citra Satelit,” 2008.
[10] M. J. Bunch, T. V. Kumaran, and R. Joseph, “Using Geographic Information  Systems  (GIS)  For  Spatial  Planning  and Environmental  Management  in  India:  Critical  Considerations,” Int. J. Appl. Sci. Technol. , vol. 2, no. 2, pp. 40–54, 2012.
[11] E. Prahasta, Sistem Informasi Geografis Konsep -Konsep Dasar (Perspektif Geodesi) . Bandung: Informatika, 2009.
[12] N. D. Morie, “Land Use And Land Cover Changes In Harenna Forest  And  Surounding  Area,  Bale  Mountains  National  Park, Oromia National Regional State, Ethiopia,” 2007.
0 20000 40000 60000 80000 100000 120000 140000 160000 H u ta n
Pe rk e b u n an H u ta n Pe rk e b u n an
H u ta n
Pe rk e b u n an
1996 2010 2016
[13] D. Jovanović, M. Govedarica, F. Sabo, Ž. Bugarinović, T. Beker, and M. Lauter, “Land Cover change detection by using Remote Sensing  –  A  Case  Study  of  Zlatibor  (Serbia),” Geogr. Pannonica , vol. 19, no. 4, pp. 263–273, 2015.
[14] N. Wijaya, “Deteksi Perubahan Penggunaan Lahan Dengan Jurnal Media Infotama Vol.15 No. 1, Februari 2019
Citra  Landsat  dan  Sistem  Informasi  Geografis:  Studi  Kasus Wilayah Metropolitan Bandung, Indonesia,” J. Geomatics Plan. , vol. 2, no. 2, pp. 82–92, 2015.
[15] G.  A.  Hanindito,  E.  Sediyono,  and  A.  Setiawan,  “Analisis Pantauan  Dan  Klasifikasi  Citra  Digital  Pengindraan  Jauh Dengan  Data  Satelit  Landasat  Tm  Melalui  Teknik  Supervised Classification  (Studi  Kasus  Kabupaten  Minahasa  Tenggara,
Provinsi  Sulawesi  Utara),”  in Prosiding  Seminar  Ilmiah Nasional Komputer dan Sistem Intelijen (KOMMIT 2014) , 2014, pp. 241–247.
[16] E.  Sediyono,  G.  A.  Hanindito,  and  A.  Setiawan,  “Analyzing Land  Conversion  in  South  East  Minahasa,  Indonesia,  under Landsat Satellite Image Data using the Supervised Classification Method,”  in 2016  1st  International  Conference  on  Information
Technology,  Information  Systems  and  Electrical  Engineering (ICITISEE), Yogyakarta, Indonesia , 2016, pp. 75–80.
[17] F.  P.  Utami,  Y.  Prasetyo,  and  A.  Sukmono,  “Analisis  Spasial Perubahan  Luasan  Mangrove  Akibat  Pengaruh  Limpasan Sendimentasi  Tersuspensi  dengan  Metode  Penginderaan  Jauh,” J. Geod. Undip , vol. 5, no. 1, pp. 305–3015, 2016.
[18] R.  Mukhaiyar,  “Klasifikasi  Penggunaan  Lahan  Dari  Data Remote Sensing,” J. Teknol. Inf. Pendidik. , vol. 2, 2010.
[19] F.  S.  Al-Ahmadi  and  A.  S.  Hames,  “Comparison  of  Four Classification  Methods  to  Extract  Land  Use  and  Land  Cover from  Raw  Satellite  Images  for  Some  Remote  Arid  Areas, Kingdom of Saudi Arabia,” JKAU; Earth Sci , vol. 20, pp. 167– 191, 2009.
[20] H.  Hamdani,  S.  Permana,  and  A.  Susetyaningsih,  “Analisa Daerah  Rawan  Banjir  Menggunakan  Aplikasi  Sistem  Informasi Geografis (Studi Kasus Pulau Bangka),” J. Konstr. , vol. 12, no. 1–13, 2014.