## IDENTIFIKASI PENGGUNAAN LAHAN DAN ANALISIS KESESUAIAN POLA RUANG MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT 8 OLI TAHUN 2020 (STUDI KASUS: SUB-DAS CIKERUH, CITARIK, DAN CIRASEA)
Land Use Identification and Spatial Pattern Suitability Analysis using 2020 Landsat 8 OLI Imagery (Case Study: Cikeruh, Citarik, and Cirasea Sub- watersheds)
Dwiki Ramadhan Rahman 1) *, Apong Sandrawati 2) , dan Shantosa Yudha Siswanto 2)
1 ) Program Studi Agroteknologi, Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas Pertanian,  Universitas Padjadjaran, Jl. Ir. Soekarno km. 21, Jatinangor, Sumedang, Jawa Barat 45363
2) Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas Pertanian,  Universitas Padjadjaran, Jl. Ir. Soekarno km. 21, Jatinangor, Sumedang, Jawa Barat 45363

## ABSTRACT
Cikeruh, Citarik, and Cirasea sub-watersheds are part of the Citarum watershed which has been included in the 15 priority watersheds for critical land restoration. One of the causes of land criticality is land uses that is not in accordance with land capabilities or spatial pattern directions. The purpose of this study was to identify the types of land use in Cikeruh, Citarik, and Cirasea Sub-watersheds in 2020 and to evaluate the suitability of land use based on the spatial pattern of the West Java Regional Spatial Plans period of 2009-2029. This research was conducted through a descriptive-quantitative analysis approach through  interpretation  of  Landsat  8  OLI  satellite  imagery  using  supervised  classification  method  and  maximum  likelihood algorithm.  Suitability  analysis  was  conducted  using  the  overlay  (union)  method  between  the  resulted  land  use  data  and  the spatial pattern of the West Java Regional Spatial Plans. The results of the Landsat 8 OLI image interpretation identified 5 land uses with the highest area, showed: dry land agriculture, forest, built-up land, rice field, and bare land covered 35,696.60 ha (41.78%),  14,819.90 ha (17.34%), 12,959.50 ha (15.17 %), 9,112.95 ha (10.67%), 5,862.92 (6.86%) respectively. The accuracy level of the classification showed an overall accuracy value of 91.25% and a kappa index reached 0.90. Based on the results of the  2020  land  use analysis  of  the  Regional  Spatial  Plan,  it  showed  that  40,997.18  Ha  (47.98%)  was  suitable,  17,172.46  Ha (20.10%) was not suitable yet, and 2,276.99 Ha (31.92%) ) was not suitable.
Keywords : Classification, land use, Regional Spatial Plan, remote sensing, maximum likelihood

## ABSTRAK
Sub-DAS  Cikeruh,  Citarik,  dan  Cirasea  merupakan  salah  satu  bagian  DAS  Citarum  yang  masuk  ke  dalam  15  DAS prioritas pemulihan lahan kritis. Salah satu penyebab terjadinya  kekritisan lahan adalah pemanfaatan lahan  yang tidak sesuai dengan kapabilitas lahan ataupun arahan pola ruang. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui jenis penggunaan lahan di Wilayah Sub-DAS Cikeruh, Citarik, dan Cirasea pada tahun 2020 serta mengevaluasi kesesuaian penggunaan lahan terhadap Pola Ruang RTRWP Jawa Barat periode 2009-2029. Penelitian ini dilakukan melalui pendekatan analisis kuantitatif deskriptif melalui  interpretasi  citra  satelit  Landsat  8  OLI  metode  supervised  classification  dengan  algoritma  maximum  likelihood  dan analisis kesesuaian menggunakan metode overlay (union) antara data penggunaan lahan yang dihasilkan terhadap Pola Ruang RTRWP Jawa  Barat.  Hasil  dari  proses  interpretasi  citra  Landsat  8  OLI  teridentifikasi  5  jenis  penggunaan  lahan  dengan  luas tertinggi, yaitu: Pertanian lahan kering, hutan, lahan terbangun, sawah, dan lahan terbuka dengan luas masing-masing 35,696.60 Ha (41.78 %), 14,819.90 Ha (17.34%), 12,959.50 Ha (15.17%), 9,112.95 Ha (10.67%), 5,862.92 (6.86%). Tingkat akurasi dari hasil klasifikasi tersebut memiliki nilai overall accuracy 91.25% dan indeks kappa mencapai 0.90. Berdasarkan hasil analisis kesesuaian penggunaan lahan tahun 2020 terhadap Rencana Tata Ruang Wilayah menunjukkan bahwa 40,997.18 Ha (47.98%) sesuai, 17,172.46 Ha (20.10%) belum sesuai, dan 27,276.99 Ha (31.92%) tidak sesuai.
Kata kunci: Klasifikasi, penggunaan lahan, Rencana Tata Ruang Wilayah, penginderaan jauh, maximum likelihood

## PENDAHULUAN
Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  Citarum  termasuk kedalam  15  DAS  Prioritas  pemulihan  lahan  kritis  dalam Rancangan  Pembangunan  Jangka  Menengah  Nasional (RPJMN)  2015-2019  dikarenakan  kondisi  sumber  daya lahan  maupun  kondisi  hidrologinya  yang  dari  tahun  ke tahun  selalu  menurun.  Seiring  dengan  pertumbuhan penduduk maka tingkat kebutuhan manusia akan lahan juga semakin  meningkat.  Menurut  Bappenas  (2014)  kepadatan
penduduk  di  wilayah  DAS  Citarum  mencapai  1,272  jiwa km -2 angka  ini  lebih  tinggi  bila  di  bandingkan  rata-rata kepadatan  penduduk  Jawa  Barat  yang  mencapai  angka 1,198  jiwa  km -2 .  Penyebaran  penduduk  yang  tidak  merata dan  tingginya  laju  pertumbuhan  penduduk  menyebabkan kepadatan aktivitas yang terpusat pada suatu wilayah yang menuntut  peningkatan  terjadinya  eksploitasi  sumber  daya lahan,  namun  di  sisi  lain  ketersediaan  lahan  bersifat terbatas. Dorongan kepadatan penduduk menyebabkan alih fungsi  lahan  seiring  meningkatnya  kebutuhan  penduduk
*) Penulis Korespondensi: Telp. +6282215170692; Email: dwiki.ramadhan919@gmail.com  DOI: http://dx.doi.org/10.29244/jitl.24.2.79-86
yang  akan  mempengaruhi  kondisi  lingkungan  di  wilayah DAS.  Hal  ini  sejalan  dengan  pernyataan  Asdak  (2010) dimana perubahan tata guna lahan dan jenis vegetasi dalam skala  besar  dan  bersifat  permanen  dapat  mempengaruhi hasil air dalam ekosistem DAS.
Land  use  atau  penggunaan  lahan  merupakan berbagai  bentuk  manifestasi  dari  intervensi  manusia terhadap  sumber  daya  lahan  dalam  upaya  pemenuhan kebutuhan  hidup  manusia  baik  pemenuhan  kebutuhan pangan,  tempat  tinggal,  tempat  kerja,  maupun  kebutuhan spiritual.  Bentuk  penggunaan  lahan  memiliki  sifat  yang dinamis  dimana  perubahan  lahan  tersebut  didasari  atas dinamika kebutuhan manusia yang berubah seiring dengan waktu  (Arsyad,  2010).  Faktor-faktor    yang  menyebabkan terjadinya  alih  fungsi  lahan  antara  lain  kondisi  sosio- ekonomi, politik, kondisi lingkungan, dan regulasi setempat (Zhao et  al. ,  2018).  Alih  fungsi  lahan  dapat  mengarah  ke arah  negatif  apabila  perubahan  tersebut  melampaui kemampuan  lahan  dan  daya  dukung  lahan  yang  tersedia, begitu  juga  sebaliknya  apabila  alih  fungsi  lahan  didasari atas  perencanaan  tata  kelola  wilayah  yang  sesuai  dengan memperhatikan kemampuan dan daya dukung lahan  maka perubahan  lahan  akan  menuju  ke  arah  positif  (Hu et  al ., 2008).
DAS  Citarum  Hulu  telah  mengalami  perubahan penggunaan  lahan  yang  signifikan  dari  tahun  ke  tahun. Selama  periode  tahun  1983-2002  luas  wilayah  hutan berkurang  hingga  mencapai  39,621  Ha,  lahan  sawah berkurang  hingga  mencapai  32,382  Ha,  lahan  terbangun meningkat 11,521 Ha dan lahan terbuka bertambah seluas 10,612  Ha  (Haryanto et  al. ,  2007).    Berdasarkan  analisis peta  tutupan  lahan  Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan Kehutanan (KLHK) tahun 2015 luas hutan di DAS Citarum hanya  mencapai  110,211.60  ha  (15.96%)  masing-masing terdistribusi di wilayah hulu 34,095.25 ha (4.94%), tengah 57,178.70 ha (8.28%) dan hilir seluas 18,937.65 ha (2.74%) (Salim et  al ,  2019).  Mengacu  ke  dalam  Pasal  18  ayat  2 Undang-Undang  No.  41  Tahun  1999  dimana  peruntukan luas lahan hutan adalah 30% dari total luas wilayah DAS, maka  kondisi  hutan  yang  hanya  mencapai  15.96%  di Wilayah  DAS  Citarum  termasuk  kondisi  yang  sangat memprihatinkan.
Remote  sensing  atau  penginderaan  jauh  adalah Ilmu  Pengetahuan  dan  seni  dalam  memperoleh  informasi mengenai  objek,  daerah,  atau  fenomena  melalui  analisis data  yang  diperoleh  menggunakan  perangkat  tanpa melakukan  kontak  dengan  objek,  daerah,  atau  fenomena yang  dikaji  secara  langsung  (Lillesand et  al .,  2015). Teknologi  Remote  Sensing  dapat  digunakan  untuk pemantauan  penggunaan  lahan  dari  waktu  ke  waktu (Wicaksono, 2018). Pemanfaatan citra Landsat 8 OLI/TIRS disajikan  dalam  bentuk  kuantifikasi  data  12  bit  dan peningkatan jumlah sensor  menjadi 11 band channel  yang lebih  unggul  dibandingkan  generasi  Landsat  sebelumnya (Mukhoriyah  dan  Arifin,  2017).  Pemanfaatan  citra  satelit Landsat  8  OLI/TIRS  diharapkan  dapat  memberikan  hasil interpretasi  penggunaan  lahan  yang  lebih  akurat  sehingga data  yang  didapat  dapat  dijadikan  acuan  untuk
mengevaluasi tata guna lahan di wilayah Sub-DAS Cikeruh, Citarik, dan Cirasea.

## BAHAN DAN METODE
Penelitian  ini  dilakukan  pada  wilayah  Sub-DAS Cikeruh,  Citarik  dan  Cirasea  dengan  letak  astronomis 6°48'37.19"  LS-7°14'33.32"  LS  dan  107°37'49.58"  BT- 107°57'0.21" BT. Wilayah Sub-DAS ini meliputi sebagian wilayah  Kota  Bandung,  Kabupaten  Bandung,  Kabupaten Bandung  Barat,  Kabupaten  Sumedang,  dan  Kabupaten Garut.  Wilayah  ini  merupakan  bagian  wilayah  dari  DAS Citarum Hulu. Adapun peta lokasi penelitian disajikan pada Gambar 1 dengan area yang diblok warna oranye.
Bahan utama yang digunakan dalam penelitian ini yaitu citra Landsat 8 OLI TIRS level 1 precision and terrain correction (L1TP)  dengan  spesifikasi  jumlah  band  11, kuantifikasi  data  12  bit,  dan  resolusi  spasial  30  m  dalam format  GeoTIFF  yang  dikonversi  menjadi  format  IMG untuk  diproses  dalam  ERDAS  IMAGINE.  Penelitian  ini menggunakan 2 citra dengan  tanggal akuisisi 27 juli 2020 dan  18  september  2020  yang  di  lakukan  penggabungan dengan  metode  mosaic.  Selain  data  citra  satelit,  peta  pola ruang RTRW Provinsi Wilayah Jawa Barat periode 2009- 2029  digunakan  sebagai  data  acuan  analisis  kesesuaian penggunaan lahan terhadap pola ruang (Tabel 1).
Data referensi lain yang digunakan sebagai acuan dalam  pembuatan  training  sample  yaitu  citra  maxar  yang diakses  melalui  Google  Earth  tahun  2020  serta  data Groundchecking yang dilakukan pada 80 titik yang tersebar di wilayah Sub-DAS Cikaeruh, Citarik, dan Cirasea. Selain digunakan sebagai data referensi, data groundchecking juga digunakan sebagai data pembanding untuk uji akurasi hasil interpretasi citra.

## Identifikasi Penggunaan Lahan
Identifikasi  penggunaan  lahan  tahun  2020 dilakukan dengan metode supervised classification dengan algoritma  maximum  likelihood  pada  aplikasi  ERDAS IMAGINE.  Proses  interpretasi  citra  8  OLI/TIRS diklasifikasikan  menjadi  8  kelas,  yaitu:  badan  air,  hutan, perkebunan, pertanian lahan kering, sawah, rumput/belukar, lahan terbangun, dan lahan terbuka.
Analisis separabilitas merupakan analisis kuantitatif  untuk  mengevaluasi  keterpisahan  suatu  kelas dari kelas yang lain dari training sample yang telah dibuat. Uji separabilitas perlu dilakukan untuk menentukan kelas- kelas  yang  perlu  digabung  apabila  memiliki  nilai keterpisahan  kurang  baik  (Sampurno  dan  Thoriq,  2016). Analisis  separabilitas  dilakukan  dengan  menggunakan metode Transformed  Divergence  Separability dengan kategori  sebagaimana  Tabel  2  dan  rumus  sebagai  berikut (Wahyuni, 2015):
TD ij = 2000  (1 − 𝑒𝑥𝑝 [ −D ij 8 ])
Keterangan: TD ij : Separabilitas antara kelas-i dan-j

## Gambar 1. Peta DAS Citarum Hulu
Tabel 1. Daftar Bahan Utama yang digunakan pada penelitian
No Bahan Spesifikasi Sumber Kegunaan 1. Citra Landsat tahun 1990, 2015,  dan 2020 Resolusi 30 m USGS Interpretasi penggunaan lahan 2. Peta RBI Jawa Barat Skala 1 :25.000 BIG Peta Dasar 3. Peta Pola Ruang RTRWP Jawa Barat Periode 2009-2029 Skala 1:250.000 BAPPEDA Evaluasi kesesuaian pola ruang Tabel 2. Kriteria Transformed Divergence Separability No Nilai Kappa Agreement 1. < 0 Less than change agreement 2. 0.01-0.20 Slight agreement 3. 0.21-0.40 Fair agreement 4. 0.41-0.60 Moderate agreement 5. 0.61-0.80 Substantial agreement 6. 0.81-0.99 Almost perfect agreement
Sumber: Jaya (2014)

## Uji Akurasi Klasifikasi Citra
Hasil  klasifikasi  penggunaan  lahan  yang  telah dihasilkan perlu dilakukan uji akurasi yang bertujuan untuk menguji  validitas  data  yang  dihasilkan.  Pengujian  dibuat berdasarkan  tingkat  kesalahan  untuk  menentukan  nilai persentase ketelitian dari pemetaan yang dilakukan. Untuk mengukur ketelitian pemetaan dilakukan degan perhitungan overall  accuracy  dan  indeks  kappa  (Jaya,  2014)  dalam confusion  matrix  antara  data  hasil  interpretasi  dan  data groundchecking. Adapun kategori kesesuaian akurasi kappa disajikan pada tabel 3.
User’s accuracy = Xii X+i Producer’s accuracy = Xii 𝑋𝑖+
Overall accuracy = ∑ Xii 𝑟 𝑖=1 N x 100%
Indeks Kappa = 𝑂𝑣𝑒𝑟𝑎𝑙𝑙 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦−𝑅𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦
1−𝑅𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦
Atau Indeks Kappa = N ∑ Xii 𝑟 𝑖=1 −∑ Xi+X+i 𝑟 𝑖=1
N2−∑ Xi+X+i

## Tabel 3. Kategori Kesesuaian Akurasi Kappa
No Nilai Kappa Agreement 1. < 0 Less than change agreement 2. 0.01-0.20 Slight agreement 3. 0.21-0.40 Fair agreement 4. 0.41-0.60 Moderate agreement 5. 0.61-0.80 Substantial agreement 6. 0.81-0.99 Almost perfect agreement
Sumber: Viera dan Garret (2005)

## Evaluasi Kesesuaian Penggunaan Lahan Terhadap Pola Ruang
Evaluasi  kesesuaian  penggunaan  lahan  terhadap pola  ruang  dilakukan  dengan  metode  tumpang  tindih  atau overlay (union) antara peta penggunaan lahan aktual tahun 2020  dengan  Peta  Pola  Ruang  RTRW  Provinsi  periode
2009-2029.  Hasil  analisis  kesesuaian  penggunaan  lahan terhadap  pola  ruang  kemudian  diklasifikasikan  menjadi  3 kategori,  yaitu:  sesuai,  belum  sesuai,  dan  tidak  sesuai. Adapun  logika  klasifikasi  kesesuaian  penggunaan  lahan terhadap pola ruang disajikan sebagaimana Tabel 4.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Interpretasi Citra
Band  yang  digunakan  dalam  proses  interpretasi yaitu band 2-7 yang telah dilakukan penggabungan dengan bandstacking.  Proses  interpretasi  dilakukan  dengan pembuatan  training  sample  yang  didasarkan  atas  kunci interpretasi tekstual  terhadap band combination 7-5-4 dari masing-masing penciri kelas penggunaan lahan sebagaimana  yang  disajikan  pada  Tabel  5.  Setiap  kelas penggunaan lahan dapat dikelompokkan berdasarkan kunci interpretasi  tertentu.  Lillesand et  al (2015)  menyatakan beberapa  unsur  kunci  interpretasi  yang  dapat  digunakan dalam  pengklasifikasian  kelas  obyek  antara  lain:  Warna, rona, ukuran, bentuk tekstur, bayangan, pola, dan Asosiasi obyek.
Training  sample  yang  telah  dibuat  kemudian dilakukan  pengujian  analisis  separabilitas  menggunakan metode Transformed  Divergence .  Nilai Transformed Divergence memiliki  rentang  0-2000,  dimana  nilai keterpisahan spektral yang baik berada di atas angka 1800 untuk  kategori  cukup.  Sedangkan  apabila  nilai  hasil  uji separabilitas  berada  dibawah  angka  1800  maka  kelas tersebut  harus  digabungkan  dengan  kelas  yang  memiliki nilai spektral yang mirip. Hasil dari pengujian separabilitas dapat dilihat pada Tabel 6.
Dari hasil pengujian separabilitas, nilai
keterpisahan spektral perkebunan terhadap hutan, rumput/belukar terhadap pertanian lahan kering, dan lahan terbuka  terhadap  lahan  terbangun  berada  dalam  kategori baik.  Sementara  nilai  keterpisahan  selain  kelas  tersebut memiliki  nilai  keterpisahan  yang  sangat  baik.  Dari  hasil tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  training  sample  yang telah dibuat tidak perlu dilakukan penggabungan kelas serta masing-masing  training  sample  dapat  digunakan  untuk mengklasifikasikan  berbagain  penggunaan  yang  telah ditetapkan.
Tabel 4. Logika klasifikasi kesesuaian penggunaan lahan terhadap pola ruang
Keterangan: S : Sesuai KHP : Kawasan Hutan Produksi T : Transisi (Belum Sesuai) KHR : Kawasan Hutan Rakyat TS : Tidak Sesuai KP : Kawasan Pertanian KHK : Kawasan Hutan Konservasi KRGT : Kawasan Rawan Gerakan Tanah KHL : Kawasan Hutan Lindung KRGA : Kawasan Rawan Gunung Api KSuHL : Kawasan Sesuai untuk Hutan Lindung KE : Kawasan Enclave KPS : Kawasan Perlindungan Setempat KPDs : Kawasan Permukiman Perdesaan KRA : Kawasan Resapan Air KPKt : Kawasan Permukiman Perkotaan TA : Tubuh Air Tabel 1. Karakteristik Kunci Interpretasi Citra No Penggunaan lahan Kenampakan Keterangan Tekstual Citra landsat 8 OLI Foto lapang 1 Badan Air Warna biru tua hingga kehitaman, pola tidak teratur, tekstur halus, berukuran dari kecil hingga besar. 107°39'22.05"E, 7°12'29.18"S Danau
No Penggunaan lahan Kenampakan Keterangan Tekstual Citra landsat 8 OLI Foto lapang 2 Hutan Warna hijau tua, pola tidak teratur, tekstur kasar, berukuran sedang hingga besar, terdistribusi di wilayah dengan elevasi tinggi 107°38'43.55"E, 7°12'27.19"S Kawasan hutan 3 Perkebunan Warna hijau muda, pola teratur, tekstur halus, berukuran kecil hingga sedang, terdistribusi di wilayah dataran tinggi 107°38'55.66"E, 7°13'26.24"S Perkebunan teh 4 Pertanian Lahan Kering Warna hijau kekuningan-hijau muda, pola teratur-tidak teratur, tekstur agak kasar, berukuran sedang-luas, terdistribusi di punggung bukit, gunung, atau dataran rendah 107°41'42.05"E, 7°8'57.29"S Berbagai jenis pertanian lahan kering, seperti: ladang, tegalan, dan hortikultura 5 Sawah Warna biru muda, pola teratur, tekstur halus-agak kasar, berukuran kecil hingga sedang, banyak terdistribusi di wilayah dengan slope landai 107°46'33.84"E, 6°56'47.78"S Lahan yang ditanami padi dengan kondisi lahan basah 6 Rumput/belukar Warna kuning, hijau muda, orange, dan pink agak oren, pola tidak teratur, tekstur halus, berukuran kecil 107°45'59.64"E, 6°54'45.38"S Lahan yang terdiri dari rumput atau semak belukar 7 Lahan terbangun Warna merah muda-ungu, pola teratur-tidak teratur, tekstur kasar, berukuran sedang-luas 107°45'1.20"E, 6°56'24.81"S Lahan dengan bangunan dan infrastruktur 8 Lahan terbuka Warna ungu tua hingga putih, pola tidak teratur, tekstur kasar, berukuran kecil 107°40'0.72" E, 7°2'0.54"S Lahan dengan tutupan vegetasi kurang dari 25% Tabel 2. Hasil uji separabilitas citra tahun 2020 Penggunaan lahan 1 2 3 4 5 6 7 8 Badan Air (1) 0 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2000 Hutan (2) 2000 0 1993 2000 2000 2000 2000 2000 Perkebunan (3) 2000 1993 0 2000 2000 2000 2000 2000 Pertanian Lahan Kering (4) 2000 2000 2000 0 2000 1996 2000 2000 Sawah (5) 2000 2000 2000 2000 0 2000 2000 2000 Rumput/Belukar (6) 2000 2000 2000 1996 2000 0 2000 2000 Lahan Terbangun (7) 2000 2000 2000 2000 2000 2000 0 1993 Lahan Terbuka (8) 2000 2000 2000 2000 2000 2000 1993 0 Klasifikasi Penggunaan Lahan di Wilayah Citarum

## Timur tahun 2020
Hasil klasifikasi penggunaan lahan dari interpretasi  citra  Landsat  8  OLI  TIRS  tahun  2020 menggunakan  metode supervised  classification dengan
algoritma maximum likelihood dapat dilihat pada Gambar 2. Secara  visual,  dapat  diidentifikasi  kondisi  penggunaan lahan  didominasi  oleh  jenis  penggunaan  lahan  pertanian lahan  kering,  hutan,  dan  lahan  terbangun.  Sawah mendominasi  wilayah  yang  memiliki  kemiringan  lereng yang datar dan landai dan banyak tersebar di bagian tengah. Pertanian lahan kering banyak ditemukan di bagian wilayah
yang  memiliki  kemiringan  lereng  dari  landai  hingga  agak curam  seperti  wilayah  tengah  dan  bagian  lereng  bukit. Sedangkan  wilayah  hutan  banyak  tersebar  di  wilayah bagian  punggung  gunung  dan  bukit  di  bagian  perbatasan DAS wilayah utara, selatan, dan timur.
Penggunaan lahan di Wilayah Sub-DAS Cikeruh, Citarik,  dan  Cirasea  didominasi  oleh  5  penggunaan  lahan tertinggi yaitu Pertanian lahan kering seluas 35,696.60 Ha (41.78  %),  Hutan  dengan  luas  14,819.90  Ha  (17.34%), Lahan  terbangun  mencapai  12,959.50  Ha  (15.17%), kemudian  disusul  dengan  sawah  seluas  9,112.95  Ha (10.67%),  dan  lahan  terbuka  dengan  luasan  mencapai 5,862,92 (6.86%). Adapun untuk luasan lahan lain disajikan pada Tabel 7.

## Akurasi Klasifikasi Tutupan Lahan
Groundchecking  dilakukan  dengan  menggunakan metode  Stratified  sampling  dengan  total  titik  pengamatan mencapai  80  titik  yang  tersebar  di  Wilayah  Sub-DAS Cikeruh, Citarik, dan Cirasea. Penentuan titik pengamatan dibuat  berdasarkan  metode  purposive  sampling  dengan mempertimbangkan  aksesibilitas  titik  pengamatan.  Nilai akurasi  klasifikasi  dihitung  menggunakan  perhitungan overall  accuracy  dan  indeks  kappa  berdasarkan  tabel confusion  matrix  antara  data  penggunaan  lahan  dan  titik groundchecking yang ditunjukkan pada Tabel 8.
Hasil dari perhitungan overall accuracy klasifikasi mencapai 91.25% sedangkan indeks kappa yang dihasilkan mencapai  0.90.  Kelas  penggunaan  lahan  rumput/belukar memiliki user’s accuracy paling rendah (60%) dan memiliki maximum  confusion  terhadap  pertanian  lahan  kering.  Hal ini  dapat  terjadi  karena  karakteristik  penggunaan  lahan rumput/belukar  memiliki  kemiripan  karakteristik  spektral
terhadap penggunaan lahan pertanian lahan kering dengan ketinggian  vegetasi  yang  rendah  seperti  hortikultura,  padi gogo,  ataupun  pertanaman  palawija.  Sedangkan  kelas  lain memiliki tingkat user’s accuracy dan producer’s accuracy yang cukup tinggi dengan rata-rata akurasi 91.25 % untuk user’s  accuracy dan  94.18%  untuk producer’s  accuracy . United States Geological Survey (USGS) telah menetapkan tingkat  ketelitian  hasil  klasifikikasi  remote  sensing sekurang-kurangnya  yaitu  85%  (Mentari,  2013 dalam Sampurno  dan  Thoriq,  2016),  berdasarkan  ketetapan tersebut  maka  akurasi  hasil  interpretasi  baik overall accuracy ataupun  indeks  kappa  yang  dihasilkan  dapat disimpulkan valid dan dapat digunakan. Sedangkan Indeks kappa  yang  dihasilkan  termasuk  kedalam  kategori almost perfect agreement .

## Evaluasi Kesesuaian Penggunaan Lahan terhadap Pola Ruang
Hasil  analisis  kesesuaian  penggunaan  lahan  Sub- DAS  Cikeruh,  Citarik,  dan  Cirasea  terhadap  Pola  Ruang RTRWP  Jawa  Barat  periode  2009-2029  menggunakan metode overlay ( union ) disajikan pada Gambar 3 dan Tabel 9. Dari hasil analisis tersebut didapat hasil kelas kesesuaian: 47.98 % sesuai, 20.10% belum  sesuai, serta 31.92% tidak sesuai.  Kelas  ketidaksesuaian  tertinggi  terdapat  pada pemanfaatan 88.11% kawasan resapan air yang dimanfaatkan  sebagai  pertanian  lahan  kering  seluas 15,394.86  Ha  (81.51%)  dan  perkebunan  seluas  1,246.02 (6.60%)  Ha.  Selain  itu  ketidaksesuaian  tertinggi  kedua disusul  oleh  47.46%  kawasan  hutan  lindung  yang dimanfaatkan  sebagai  pertanian  lahan  kering  seluas 4,677.66 Ha (35.02%) dan perkebunan seluas 1,648.80 Ha (12.34%).
Tabel 3. Luas penggunaan lahan Wilayah Sub-DAS Cikeruh, Citarik, dan Cirasea tahun 2020 No Penggunaan Lahan Luas (Ha) Luas (%) 1 Badan Air 17.64 0.02 2 Hutan 14,819.90 17.34 3 Perkebunan 3,381.21 3.96 4 Pertanian Lahan Kering 35,696.60 41.78 5 Sawah 9,112.95 10.67 6 Semak/Belukar 3,595.93 4.21 7 Lahan Terbangun 12,959.50 15.17 8 Lahan Terbuka 5,862.92 6.86 Total 8,5446.63 100.00
Tabel 4. Confusion matrix hasil klasifikasi terhadap titik groundcheck
Hasil klasifikasi Data groundcheck (titik pengamatan) Row Total User's Accuracy (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) Badan Air (1) 10 0 0 0 0
0 0 0 10 100.00 Hutan (2) 0 10 0 0 0
0 0 0 10 100.00 Perkebunan (3) 0 0 10 0 0
0 0 0 10 100.00 Pertanian (4) 0 0 0 10 0 0
0 0 10 100.00 Sawah (5) 0 0 0 1 9
0 0 0 10 90.00 Rumput/Belukar (6) 0 0 0 4 0
6 0 0 10 60.00 Lahan Terbangun (7) 0 0 0 0 0
0 10 0 10 100.00 Lahan Terbuka (8) 0 0 0 1 0
0 1 8 10 80.00 Column Total 10 10 10 16 9 6 11 8 80 Producer's Accuracy 100.00 100.00 100.00 62.50 100.00 100.00 90.91 100.00
Gambar 3. Peta hasil evaluasi kesesuaian penggunaan lahan terhadap pola ruang Wilayah Sub-DAS Cikeruh, Citarik, dan Cirasea tahun 2020
Tabel 5. Luas  kesesuaian  penggunaan  lahan  terhadap  pola ruang Wilayah Sub-DAS Cikeruh, Citarik, dan Cirasea Kategori Kesesuaian Luas (Ha) Luas (%) Sesuai 40,997.18 47.98 Belum Sesuai 17,172.46 20.10 Tidak Sesuai 27,276.99 31.92 Total 85,446.63 100.00
Menurut  Meijer et  al .,  (2013)  pengolahan  tanah secara  signifikan  dapat  mempengaruhi  kerentanan  tanah
terhadap erosi  yang dapat  mempercepat dan  memperbesar laju erosi. Oleh karena itu kelas pertanian lahan kering yang memiliki  karakteristik  pengolahan  tanah  cenderung  relatif tinggi  memungkinkan  terjadinya  peningkatan  laju  erosi sehingga  pemanfaatan  kawasan  daerah  resapan  air  dan hutan  lindung  untuk  kawasan  pertanian  bukanlah pemanfaatan  yang  bijak.  Oleh  karena  itu  diperlukan penataan  kembali  tata  guna  lahan  sesuai  pola  ruang  yang berlaku.  Sistem  olah  tanah  konservasi  sangat  diperlukan untuk  menekan  besarnya  aliran  permukaan  dan  erosi
(Banuwa,  2013).  Sistem  pertanian  berkelanjutan  dengan menerapkan  kaidah  konservasi  tanah  dan  air  hendaknya menjadi  tata  laksana  prioritas  dalam  pemanfaatan  lahan pertanian di kawasan Hulu DAS seperti wilayah Sub-DAS Cikeruh, Citarik, dan Cirasea yang merupakan bagian dari kawasan hulu DAS Citarum.

## SIMPULAN
Identifikasi penggunaan lahan menggunakan citra Landsat 8 OLI TIRS di Wilayah Sub-DAS Cikeruh, Citarik, dan  Cirasea  menghasilkan  5  penggunaan  lahan  tertinggi yaitu:  Pertanian  lahan  kering  seluas  35,696.60  Ha  (41.78 %),  Hutan  dengan  luas  14,819.90  Ha  (17.34%),  Lahan terbangun  mencapai  12,959.50  Ha  (15.17%),  kemudian disusul  dengan  sawah  seluas  9,112.95  Ha  (10.67%),  dan lahan  terbuka  dengan  luasan  mencapai  5,862.92  (6.86%). Tingkat akurasi dari hasil klasifikasi tersebut memiliki nilai overall  accuracy  91.25%  mencapai  dan  indeks  kappa mencapai  0.90.  Kedua  nilai  akurasi  tersebut  telah memenuhi syarat akurasi yang ditetapkan oleh USGS (85%) dan termasuk kedalam kategori almost perfect agreement.
Berdasarkan hasil analisis kesesuaian penggunaan wilayah Sub-DAS Cikeruh, Citarik, dan Cirasea tahun 2020 terhadap  pola  ruang  dari  RTRW  Provinsi  Jawa  Barat periode  2009-2029  didapat  hasil  persentase  kesesuaian lahan: 47.98 % sesuai, 20.10% belum sesuai, serta 31.92% tidak  sesuai.  Ketidaksesuaian  tertinggi  terdapat  pada  jenis alokasi  kawasan  resapan  air  dan  kawasan  hutan  lindung yang sebagian besar dimanfaatkan sebagai pertanian lahan kering  dan  perkebunan.  Tingginya  jumlah  pemanfaatan lahan  untuk  jenis  pertanian  lahan  kering  di  wilayah  DAS bagian  hulu  perlu  diimbangi  dengan  penerapan  sistem pertanian  berkelanjutan  dengan  menerapkan  kaidah konservasi  tanah  dan  air  untuk  menopang  keberlanjutan ketersediaan air di Wilayah DAS Citarum.

## DAFTAR PUSTAKA
Arsyad,  S.  2010. Konservasi  Tanah  dan  Air .  2 nd ed.  IPB
Press, Bogor.466 pp.
Asdak, C. 2014. Hidrologi dan Pengelolaan Daerah Aliran Sungai .  6 th ed.  Gadjah  Mada  University  Press, Yogyakarta. 630 pp.
Banuwa, I.S. 2013. Erosi . Kencana Prenada Media Group.
Jakarta. 205 .
Haryanto,  E.  T.,  T.  Herwanto,  and  D.R.  Kendarto  2007. Perubahan bentuk penggunaan lahan dan Implikasinya  terhadap  koefisien  air  larian  DAS Citarum Hulu Jawa Barat. Jurnal Bionatura, 9(1): 1-15.
Hu, D., G. Yang, Q. Wu, H. Li, X. Liu, X. Niu, Z. Wang, and Q. Wang.. 2008. Analyzing land use changes in the metropolitan jilin city of Northeastern China Using  Remote  Sensing  and  GIS. Sensors ,  8(9): 5449-5465. https://doi.org/10.3390/s8095449
Jaya,  I.N.S.  2014.  Analisis  Citra  Digital  (Perspektif Pengideraan  Jauh  Untuk  Pengelolaan  Sumber Daya Alam). IPB Press. Bogor.
Lillesand, T., R.W. Kiefer, and J. Chipman. 2015. Remote sensing  and  image  interpretation .  John  Wiley  & Sons, Inc., New York
Meijer,  A.D.,  J.L.  Heitman,  J.G.  White,  and  R.E.  Austin. 2013. Measuring erosion in long term tillage plots using  grounds  based  lidar. Journal  Soil  and Erosion , 126: 1-10.
Mukhoriyah,  S.  A.,  danS.  Arifin.  2017.  Identifikasi Penggunaan  Lahan  Di  Kabupaten  Merauke Menggunakan  Citra  Landsat  8. In Seminar Nasional Geomatika. Jakarta .p. 2017-2.
Salim, A.G., I.W.S. Dharmawan dan B.H. Narendra. 2019. Pengaruh  luas  tutupan  lahan  hutan  terhadap karakteristik hidrologi DAS Citarum Hulu. Jurnal Ilmu Lingkungan , 17(2): 333-340.
Sampurno, R.M., A. Thoriq. 2016. Klasifikasi tutupan lahan menggunakan  citra  landsat  8  operational  land imager  (OLI)  di  Kabupaten  Sumedang. Jurnal Teknotan , 10(2): 61-70
Viera,  A.J.,  and  M.J.  Garrett.  2005.  Understanding interobserver  agreement:  the  kappa  statistic. Fam med, 37(5): 360-363.
Wicaksono,  D.A.  2018.  Analisis  perubahan  penggunaan lahan di das kalisari menggunakan remote sensing (Doctoral dissertation, Universitas Brawijaya).
Zhao, X., J. Pu, X. Wang, J. Chen, L.E. Yang, and Z. Gu. 2018.  Land-use  spatio-temporal  change  and  its driving  factors  in  an  artificial  forest  area  in Southwest China. Sustainability, 10(11): 4066.