## PEMANFAATAN DATA PENGINDERAAN JAUH UNTUK ANALISIS PERUBAHAN PENGGUNAAN DAN TUTUPAN LAHAN DI SUB DAS BIYONGA, KABUPATEN GORONTALO
(Utilization Of Remote Sensing Data For Analysis Of Land Use And Land Cover Changes In Biyonga Sub-Watershed, Gorontalo Regency)
Lia Kurniawati Odar Serang 1 , Enni Dwi Wahjunie 2 , Yayat Hidayat 2
1 Program Studi Pengelolaan Daerah Aliran Sungai, Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor
2 Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor Jl. Raya Dramaga Kampus IPB Dramaga Bogor 16680 Jawa Barat, Indonesia Email: liaserang@apps.ipb.ac.id
Diterima: 22 Desember 2021; Direvisi: 19 April 2022; Disetujui untuk Dipublikasikan: 25 April 2022

## ABSTRAK
Jumlah  penduduk  yang  semakin  meningkat  dapat  menyebabkan  kerusakan  respon  hidrologi  dan degradasi lahan. Dalam kurun waktu 10 tahun terjadi peningkatan penduduk sebesar 0,96% di wilayah Sub DAS  Biyonga.  Penelitian  ini  menganalisis  data  penginderaan  jauh  untuk  memperoleh  informasi  perubahan penggunaan  dan  tutupan  lahan  dengan  uji  akurasi  menggunakan  Google  Earth  di  Sub  DAS  Biyonga. Penelitian menggunakan citra Landsat 8 OLI/TIRS untuk tahun  2015 dan 2020, citra Landsat 7  ETM untuk tahun  2010.  Penggunaan  lahan  yang  teridentifikasi  berdasarkan  analisis  citra  menggunakan  metode Maximum  Likelihood terdiri  dari  8  kategori  berdasarkan  SNI  7645-1-2014  yaitu  hutan  lahan  tinggi  primer kerapatan tinggi, hutan lahan rendah primer kerapatan sedang, ladang, sawah, bangunan permukiman, lahan terbuka  diusahakan,  semak/belukar  dan  danau.  Selanjutnya  klasifikasi  penggunaan  lahan  di  uji  akurasi,  di mana  titik  sampel  acak  sebanyak  103  titik  dikonversi  ke Keyhole  Markup  Language (KML)  dan  dianalisa menggunakan  Google  Earth.  Hasil  penelitian  menunjukkan  interpretasi  citra  dilakukan  dengan  sangat  baik seperti  ditunjukkan  pada  akurasi  keseluruhan tahun  2010,  2015  dan  2020  sebesar  88,34%,  87,40%  dan 85,40%.  Akurasi  kappa  tahun  2010,  2015  dan  2020  sebesar  85,70%,  84,50%  dan  82,43%.  Berdasarkan kategori kesesuaian akurasi hasil uji masuk kriteria hampir sempurna dan menandakan persentasi dari data yang reliable mencapai 80-100% dengan citra Google Earth. Hasil analisis perubahan penggunaan lahan di Sub  DAS  Biyonga  periode  2010-2020  menunjukkan  perubahan  yang  signifikan.  Ladang,  lahan  terbuka diusahakan,  dan  hutan  lahan  rendah  primer  kerapatan  sedang  memiliki  peningkatan  luas  masing-masing 10,68%, 6,11% dan 4,18%. Adapun hutan lahan tinggi primer kerapatan tinggi, sawah dan danau mengalami penurunan luas masing-masing 27,69%, 1,19% dan 1,18%.
Kata Kunci: Google Earth, maximum likelihood, perubahan penggunaan lahan, Sub DAS Biyonga, uji akurasi

## ABSTRACT
The increasing population can cause decline to the hydrological response and land degradation. Within ten years, there was an increase in population by 0.96% in the Biyonga Sub-watershed. The research study analyzed remote sensing data to obtain information on land use and cover changes by using the Google Earth accuracy test in the Biyonga  Sub-watershed. The research uses  Landsat 8 OLI/TIRS images for 2015 and 2020, Landsat 7 ETM images for 2010. The identified land uses based on image analysis using the Maximum Likelihood method consist of 8 categories based on SNI 7645-1-2014, namely primary highlands forest high density, medium density primary lowland forest, fields, rice fields, residential buildings, open cultivated land, bushes/scrubs and lakes. furthermore, land use classification for accuracy, where 103 random sample points and  analyzed  using  Google  Earth. The  results  showed  that  the  interpretation  of  Landsat  imagery  was  very well, as shown in the overall accuracy of 2010, 2015, and 2020 of 88.34%, 87.40%, and 85.40%. The kappa accuracy in 2010, 2015, and 2020 was 85.70%, 84.50%, and 82.43%. Based on the suitability category, the accuracy of kappa includes almost perfect criteria and indicates that the percentage of reliable data reaches 80-100% with Google Earth images. The analysis of land-use changes in the Biyonga Sub-watershed for the 2010-2020  period  showed  significant  changes.  Fields,  open  cultivated  land,  and  medium  density  primary
lowland  forests  increased  by  10.68%,  6.11%,  and  4.18%,  respectively.  Meanwhile,  high-density  primary highlands forest, rice fields, and lakes experienced a decrease of 27.69%, 1.19%, and 1.18%, respectively.
Keywords: Google Earth, maximum likelihood, land use change, Biyonga Sub-watershed, accuracy test

## PENDAHULUAN
Perubahan  penggunaan  dan  tutupan  lahan merupakan  masalah  utama  yang  menjadi perhatian  dan  kekhawatiran  yang  berkaitan dengan perubahan lingkungan global (Kefi et al . , 2021).  Pertumbuhan  dan  perluasan  pusat  kota yang cepat, peningkatan pertumbuhan penduduk,  meningkatnya  kelangkaan  lahan, permintaan  akan  produk  industri  dan  kemajuan teknologi adalah salah satu pendorong perubahan  penggunaan  dan  tutupan  lahan  di masyarakat kita saat ini (Agbaogun & Akintunde- Alo,  2020).  Dampak  dari  ekstensi  perubahan penggunaan dan tutupan lahan pada lingkungan diantaranya  perubahan  iklim,  perubahan  siklus hidrologi,  peningkatan  ekstraksi  air,  gangguan kualitas  air,  degradasi  nutrisi  tanah,  erosi permukaan, dan banjir, serta hilangnya keanekaragaman  hayati  (Paiboonvorachat  & Oyana, 2011).
Sub  DAS  Biyonga  merupakan  salah  satu bagian  dari  DAS  Limboto  yang  terletak  di  bagian hulu  yang  mengalirkan  air  langsung  ke  Danau Limboto.  Laju  pertumbuhan  penduduk  di  wilayah Sub DAS Biyonga mengalami peningkatan sebesar 0,96%  dalam  kurun  waktu  10  tahun  (Badan  Pusat Statistik, 2021) Hal tersebut mendorong perubahan penggunaan  lahan  dan  tentunya  berpengaruh terhadap kerusakan fungsi hidrologi DAS. Deforestasi  hutan  di  wilayah  Sub  DAS  Biyonga menyebabkan tingginya erosi dan sedimentasi yang menyebabkan  pendangkalan  di  Danau  Limboto (Kementerian Lingkungan Hidup Republik Indonesia,  2014)  Perubahan  penggunaan  lahan tanpa memperhatikan kemampuan lahan dan tidak menerapkan  kaidah  konservasi  tanah  dan  air menyebabkan terganggunya fungsi hidrologis DAS (Indrihastuti et al., 2016)
Menurut data Badan Penanggulangan Bencana  Daerah  (BPBD)  Kabupaten  Gorontalo, banjir  selalu  terjadi  setiap  tahun,  khususnya  di wilayah  Sub  DAS  Biyonga  yang  menyebabkan  13 Desa terdampak. Pada tahun 2021 sebanyak 2.300 warga  terkena  dampak  banjir  (Badan  Nasional Penanggulangan Bencana, 2021). Akibatnya informasi  tentang  penggunaan  dan  tutupan  lahan menjadi sangat penting karena tren perubahan dan penggunaan  sumberdaya  lahan  yang  optimal menjadi  kriteria  untuk  perencanaan  penggunaan lahan  dan  pengelolaan  sumberdaya  alam  yang efektif.
Penginderaan  jauh  dan  teknologi  yang berkaitan dengan informasi geografis dan sistem pemosisian global terus mengalami peningkatan dan  kemajuan  yang  telah  merevolusi  data geospasial  yang  ada (Toth  &  Jóźków,  2016). Selama  lebih  dari  empat  dekade  citra  Landsat
digunakan  sebagai  sumber  daya  penting  untuk penelitian  ilmiah  dan  operasional  bagi  pengambil keputusan  yang  berkaitan  dengan  perubahan tutupan  lahan,  perencanaan  akuisisi,  pemantauan deforestasi, perubahan iklim dan mitigasi (Wulder et al.,  2019).  Pada  prinsipnya,  citra  Landsat  8 menggabungkan frekuensi temporal dan menyediakan resolusi spasial 30m dengan kemampuan  untuk  mengekstraksi  proses  biofisik yang  sangat  dinamis  (Wulder  et  al.,  2015). Interpretasi citra yang paling sering digunakan ialah klasifikasi  citra  multispektral  berdasarkan  analisis terhadap sifat reflektansi. Klasifikasi citra multrispektral dilakukan menggunakan dua metode yaitu  metode  klasifikasi  terbimbing  dan  tidak terbimbing. Keunggulan metode terbimbing adalah memiliki  kontrol  terhadap  setiap  kelas  informasi tutupan  lahan  berdasarkan training  sample dan adanya  kontrol  terhadap  keakuratan  klasifikasi. Keunggulan  metode  tidak  terbimbing  adalah kesalahan  operator  dapat  diminimalisir  dan  kelas unik dianggap sebagai satuan kelas yang berbeda (Septiani et al., 2019).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis perubahan  penggunaan  lahan  dan  tutupan  lahan/ Land Use Land Cover Change (LULC) di kawasan Danau  Limboto  khususnya  di  Sub  DAS  Biyonga periode 2010-2020 menggunakan metode klasifikasi  terbimbing  dengan  algoritma maximum likelihood yang  dinterpretasi  secara  visual  dan digital.  Tutupan  lahan  diklasifikasikan  ke  dalam  8 kelas  berdasarkan  SNI  7645-1-2014  yaitu  hutan lahan  tinggi  primer  kerapatan  tinggi  (HLTPKT), hutan  lahan  rendah  primer  kerapatan  sedang (HLRPKS),  ladang/tegalan,  sawah,  bangunan permukiman, lahan terbuka diusahakan, semak/belukar  dan  danau.  Hasil  interpretasi  data citra Landsat penggunaan lahan Sub DAS Biyonga dibuktikan  kebenaran  klasifikasinya  dengan  uji akurasi. Penilaian akurasi diperlukan untuk melihat kecocokan klasifikasi citra dengan data di lapangan, yaitu dengan membuat titik acak akurasi menggunakan  perangkat  lunak  ArcGIS  dan kemudian  klasifikasi  citra  dievaluasi  dengan menggunakan  Google  Earth.  Hasil  penilaian klasifikasi  kemudian  dilakukan  uji  akurasi  untuk menghitung  ketepatan  penggunaan  lahan  dengan uji akurasi keseluruhan dan uji akurasi kappa.

## METODE

## Lokasi penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  Sub  DAS  Biyonga, Kabupaten Gorontalo ditunjukan melalui Gambar 1 . Sub DAS Biyonga merupakan salah satu Sub DAS yang termasuk ke dalam Kawasan Danau Limboto yang memiliki luas 8.913 ha dengan skala 1:50.000.
Secara  administrasi  Sub  DAS  Biyonga  terletak  di Kecamatan Limboto dengan jumlah penduduk yang
tinggal di area Sub DAS Biyonga yaitu 49.796 jiwa (Badan Pusat Statistik 2021).
Gambar 1. Lokasi studi penelitian Sub DAS Biyonga

## Data yang digunakan
Penelitian  ini  menggunakan  citra  Landsat  7 ETM  untuk  tahun  2010  dan  citra  Landsat  8 OLI/TIRS untuk tahun 2015 dan 2020. Semua data diperoleh  dari United  States  Geological  Services (Earth  Explorer).  Peta  batas  Sub  DAS  Biyonga diperoleh dari BPDAS Bone Bolango, Peta Jaringan Sungai bersumber dari Badan Informasi Geospasial (BIG)  dengan  skala  1:50.000  dan  validasi  kondisi penggunaan  lahan  bersumber  dari  Google  Earth Pro.  Citra  Google  Earth  Pro  dipilih  sebagai  data pembanding  dalam  uji  akurasi  karena  resolusi spasial  cukup  baik  sehingga  akurasinya  cukup tinggi  (Collin  et  al.,  2014).  Pulighe  et  al.  (2016) melakukan penilaian akurasi horizontal citra Google Earth  di  Roma,  Italia  untuk  tahun  2007,  2011  dan 2013  pada  tingkat  kepercayaan  95%  untuk  area perkotaan yang mana hasil yang diperoleh akurasi posisi sangat akurat 1 m berdasarkan pengukuran dasar.

## Analisis data
Analisis  perubahan  penggunaan  dan  tutupan lahan diawali dengan melakukan analisis data citra. Analisis  data  citra  dikelompokkan  menjadi  tiga tahapan yakni pra-pengolahan data citra, interpretasi  data  citra  dan  uji  akurasi.  Tahap  pra- pengolahan  citra  terdiri  dari  proses  pemotongan citra,  komposit  band  dan  koreksi  geometrik  citra masing-masing  tahun  2010,  2015  dan  2020. Pemotongan citra bertujuan untuk membuat Area of
Interest (AOI) yaitu spesifikasi fenomena geospasial  pada  daerah  kajian  penelitian.  Setelah citra  dipotong  sesuai  areal  kajian  kemudian  citra ditumpuk ( layer stacking ) untuk dilakukan komposit band .  Kombinasi band dipilih  untuk  memperoleh informasi mengenai variasi objek. Selanjutnya yaitu koreksi  geometrik  (rektifikasi)  dilakukan  untuk memperbaiki  citra  akibat  kesalahan  geometris. Rektifikasi  dilaksanakan  melalui  dua  macam  cara yaitu  rektifikasi  citra-ke-peta  ( image-to  map rectification ) dan rektifikasi citra-ke-citra (image-to- image rectification ). Dalam penelitian ini digunakan teknik rektifikasi citra-ke-peta ( image-to-map rectification ). Data referensi yang digunakan dalam proses rektifikasi adalah Peta Rupa Bumi Indonesia skala 1:25.000 dari Badan Informasi Geospasial.
Klasifikasi citra yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan interpretasi citra secara visual  dan  digital.  Metode  yang  digunakan  adalah supervised  classification (klasifikasi  terbimbing)
dengan algoritma maximum likelihood classification .  Interpretasi  visual  citra  dilakukan berdasarkan  pada  pengenalan  ciri  obyek  secara spasial. Karakteristik obyek dapat dikenali berdasarkan  unsur  interpretasi  seperti  warna, bentuk,  ukuran,  pola,  tekstur,  dan  asosiasi kenampakan  obyek  yang  disajikan  dalam  format RGB  (Red  Green  Blue).  Menurut  ESRI,  ada  10 (sepuluh) kombinasi standar RGB untuk Landsat 8 yaitu warna alami (432), warna palsu (764), warna inframerah  vegetasi  (543),  vegetasi  sehat  (562), pertanian  (652),  tanah/air  (564),  warna  alami dengan  penghilang  atmosfer  (753),  inframerah
pendek  (754)  dan  analisis  vegetasi  (654).    Citra yang diinterpretasi secara visual kemudian diklasifikasi  ke  dalam  penciri  kelas.  Penciri  kelas ( class  signature )  merupakan  satu  set  data  yang diperoleh  dari  suatu training  area,  feature  space, atau cluster .  Sekelompok training  area mewakili satu  kelas  penggunaan  lahan  seperti  sawah, semak/belukar dan bangunan permukiman. Penelitian  ini  mengelompokkan  penggunaan  dan tutupan  lahan  ke  dalam  8  kelas  berdasarkan  SNI 7645-1-2014  yaitu  hutan  lahan  tinggi  primer kerapatan  tinggi  (HLTPKT),  hutan  lahan  rendah primer kerapatan sedang (HLRPKS), ladang/tegalan,  sawah,  bangunan  permukiman, lahan  terbuka  diusahakan,  semak/belukar  dan danau.  Klasifikasi  hutan  lahan  tinggi  kerapatan tinggi  (HLTPKT)  dengan  hutan  lahan  rendah kerapatan  sedang  dapat  dikenali  secara  visual dengan menggunakan RGB (562) (vegetasi sehat), hutan  dengan  kerapatan  tinggi  cenderung  lebih hijau gelap dibandingkan dengan kerapatan sedang cenderung  lebih  hijau  muda.    Citra  kemudian diinterpretasi secara digital menggunakan algoritma maximum  likelihood  classification (MLC)  yaitu dengan  mempertimbangkan  faktor  peluang  dari satu piksel untuk dikelaskan ke dalam training area yang  dikelaskan  ke  dalam  kelas  tertentu.  Peluang ini  sering  disebut prior  probability ,  dapat  dihitung dengan menghitung persentase tutupan pada citra yang  akan  diklasifikasi.  Jika  peluang  ini  tidak diketahui maka besarnya peluang dinyatakan sama untuk  semua  kelas.  Algoritma maximum  likelihood dipilih karena mengambil nilai probabilitas maximum dalam klasifikasi pada training area . Hal ini  sejalan  dengan  penelitian  (Sampurno  &Thoriq, 2016)  algoritma maximum  likelihood memberikan akurasi yang tinggi yaitu 99,61% pada daerah yang heterogen.
Hasil interpretasi data citra Landsat penggunaan lahan di Sub DAS Biyonga dibuktikan kebenaran  analisis  citra  dengan  uji  akurasi.  Uji akurasi  dilakukan  untuk  membandingkan  hasil interpretasi citra Landsat dengan pengamatan citra Google  Earth  Pro.  Citra  Google  Earth  Pro  dipilih sebagai data pembanding dalam uji akurasi karena resolusi  spasial  cukup  baik  sehingga  akurasinya cukup tinggi di DAS Todoroki, Japan (Collin et al., 2014).  Penelitian  serupa  oleh  Purhartanto,  et  al., (2019)  yang  dilakukan  di  Kabupaten  Gunungkidul, Yogyakarta  menghasil  presentase  fraksi  dengan menggunakan citra Google Earth yang menunjukkan  akurasi  yang  sangat  baik  sebesar 99.66% dengan data aktual pada sebaran tanaman kayu putih pada skala 1:50.000.
Metode  penentuan  lokasi  data  validasi penggunaan  lahan  dilakukan  dengan purposive random  sampling . Purposive  random  sampling dalam  penentuan  lokasi  titik  sampel  diharapkan agar  seluruh  kelas  penutup  lahan  dapat  terwakili berdasarkan  kondisi  waktu.  Titik  sampel  yang digunakan  sebanyak  103  titik dipilih  acak berdasarkan  karakteristik  wilayah  yang  mewakili penggunaan lahan. Pemilihan titik sampel data cek
lapangan  akan  semakin  baik  jika  titik  tersebar dalam  jumlah  besar.  Hal  ini  akan  mampu menghasilkan nilai uji akurasi yang baik (Nguyen et al., 2018). Survei dilakukan dengan mempertimbangkan aksesibilitas, manajemen waktu  serta  kondisi  dan  operasional.  Lokasi penelitian mempunyai aksesibilitas yang sulit, maka pengambilan  titik  sampel  dilakukan    dengan pengamatan citra Google Earth.
Hasil  data  cek  lapangan  dan  Google  Earth digunakan  sebagai training  area dan  validasi  data tiap  periode  analisis  klasifikasi  penggunaan  dan tutupan  lahan.  Uji  akurasi  dilakukan  dengan membandingkan  hasil  interpretasi  citra  satelit dengan  titik  hasil  sampling  sebagai  referensi.  Uji akurasi yang dilakukan diantaranya adalah akurasi keseluruhan,  akurasi  pembuat,  akurasi  pengguna dan akurasi kappa. Pengujian dilakukan pada tahun 2010, 2015 dan 2020. Akurasi keseluruhan adalah jumlah piksel yang terklasifikasi secara benar pada tiap kelas dibanding jumlah sampel yang digunakan untuk  uji  akurasi  pada  semua  kelas.  Akurasi pembuat adalah peluang rata-rata (%) suatu piksel yang  menunjukkan  sebaran  dari  masing  masing kelas  yang  telah  diklasifikasi  di  lapangan,  akurasi pengguna adalah peluang rata-rata (%) suatu piksel secara  aktual  yang  mewakili  kelas-kelas  tersebut sedangkan akurasi kappa merupakan akurasi yang mempertimbangkan semua elemen yang ada pada matrik  kesalahan  dengan  mempertimbangaan omission dan commission  error- nya.  Penilaian akurasi  dapat  dihitung  berdasarkan  tabel  matrik kesalahan  ( confusion  matrix )  (Sarkar,  2018)  yang dijabarkan  pada Persamaan  1 , Persamaan  2 , Persamaan 3 , dan Persamaan 4 .
Akurasi Pengguna =
Jumlah total piksel yang diklasifikasikan dengan benar di setiap kategori Jumlah total piksel yang diklasifikasikan dalam kategori (total baris) ×
100% .................................................................. ..........(1)
Akurasi Pembuat =
Jumlah piksel yang diklasifikasikan dengan benar di setiap kategori Jumlah total piksel yang diklasifikasikan dalam kategori (total kolom) × 100% ................................................................…….....(2)
Akurasi Keseluruhan = Jumlah total piksel yang diklasifikasikan dengan benar (diagonal) Jumlah total piksel referensi × 100% .................................................................…........(3)

## Koefisien Kappa =
(Total sampel×Total sampel yang dikoreksi)− ∑(total kolom×total baris)
Total sampel 2 − ∑(total× total baris) …………………………..………………………………….(4)
Nilai  pengujian  akurasi  keseluruhan,  akurasi pembuat dan akurasi pengguna dievaluasi dengan kriteria  nilai  akurasi  Kappa  untuk  menunjukkan besaran  tingkat  keberhasilan  klasifikasi.  Kategori koefisien Kappa mengacu pada Tabel 1.
Tabel 1 Kategori kesesuaian akurasi kappa. Nilai Kappa (%) Kriteria <20 Buruk 21-40 Cukup baik 41-60 Sedang 61-80 Baik 81-99 Hampir sempurna Sumber: Viera & Garrett, (2005)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Interpretasi Penggunaan dan Tutupan Lahan
Berdasarkan  hasil  interpretasi  citra  yang dilakukan menggunakan metode klasifikasi terbimbing,  Sub  DAS  Biyonga  mempunyai  8  kelas
klasifikasi  penggunaan  lahan  berdasarkan  SNI 7645-1-2014  sesuai  skala  1:50.000  yaitu  hutan lahan  tinggi  primer  kerapatan  tinggi  (HLTPKT), hutan  lahan  rendah  primer  kerapatan  sedang (HLRPKS),  ladang/tegalan,  sawah,  bangunan permukiman,  lahan  terbuka,  semak/belukar  dan danau. Identifikasi Klasifikasi tutupan dan penggunaan  lahan  diperlukan  untuk  menilai keandalan dari peta penggunaan dan tutupan lahan yang  diperoleh.  Penilaian  akurasi  dilakukan  untuk membuktikan  kesesuaian  klasifikasi  citra  dengan data  aktual.  Uji  akurasi  klasifikasi  penggunaan lahan  menggunakan  103  titik  sampling  dengan metode  sebaran purposive  sampling dapat  dilihat pada Gambar  2 .  Matriks  kesalahan  ( Confusion matrix )  uji  akurasi  penggunaan  lahan  tahun  2010, 2015 dan 2020 disajikan pada Tabel 2, Tabel 3 dan Tabel 4.
Gambar 2. Klasifikasi data kesesuaian dan ketidaksesuaian berdasarkan uji akurasi. Titik biru menunjukkan klasifikasi sesuai dengan data referensi dan titik merah menunjukkan klasifikasi tidak sesuai dengan data referensi.
Tabel 2 . Matriks kesalahan uji akurasi tutupan lahan tahun 2010 (%).
Kelas Tutupan Lahan HLTPKT  HLRPKS L S BP LT SB D Total Akurasi pengguna HLTPKT 34 - - - - - - - 34 100 HLRPKS - 10 - - - - - - 10 100 L - 3 7 - - - - - 10 70 S - - - 10 - - - - 10 100 BP - - 3 - 7 - - - 10 70 LT 4 - - - - 6 - - 10 60 SB 1 - - - - - 9 - 10 90 D - - - 1 - - - 8 9 89 Total 39 13 10 11 7 6 9 8 103 Akurasi pembuat 87 77 70 91 100 100 100 100 Total akurasi 88,34 Akurasi Kappa 85,70
Keterangan:  HLTPKT=  hutan  lahan  tinggi  primer  kerapatan  tinggi,  HLRPKS=  hutan  lahan  rendah  primer  kerapatan sedang, L = ladang/tegalan, S= sawah, BP= bangunan permukiman, LT=  lahan terbuka diusahakan, SB= semak/belukar, D= danau
Tabel 3 . Matriks kesalahan uji akurasi tutupan lahan tahun 2015 (%).
Kelas Tutupan Lahan HLTPKT HLRPKS L S BP LT SB D Total Akurasi pengguna HLTPKT 34 - - - - - - - 34 100 HLRPKS - 10 - - - - - - 10 100 L - 1 9 - - - - - 10 90 S - - - 10 - - - - 10 100 BP - - 3 1 6 - - - 10 60 LT 4 - - - - 6 - - 10 60 SB 1 - - - - - 9 - 10 90 D - - - 3 - - - 6 9 70 Total 39 11 12 14 6 6 9 6 103 Akurasi pembuat 87 91 75 71 100 100 100 100 Total akurasi 87,40 Akurasi Kappa 84,50
Keterangan:  HLTPKT=  hutan  lahan  tinggi  primer  kerapatan  tinggi,  HLRPKS=  hutan  lahan  rendah  primer  kerapatan sedang, L = ladang/tegalan, S= sawah, BP= bangunan permukiman, LT= lahan  terbuka diusahakan, SB= semak/belukar, D= danau
Tabel 4 . Matriks kesalahan uji akurasi tutupan lahan tahun 2020 (%).
Kelas Tutupan Lahan HLTPKT  HLRPKS L S BP LT SB D Total Akurasi pengguna HLTPKT 31 3 - - - - - - 34 91 HLRPKS - 9 - - 1 - - - 10 90 L - - 9 - 1 - - - 10 90 S - - 1 9 - - - - 10 90 BP - - 4 - 6 - - - 10 60 LT 2 - - - - 8 - - 10 80 SB - 1 1 - - - 8 - 10 80 D - - - 1 - - - 8 9 89 Total 33 13 15 10 8 8 8 8 103 Akurasi pembuat 94 69 60 90 75 100 100 100 Total akurasi 85.40 Akurasi kappa 82.43
Keterangan:    HLTPKT=  hutan  lahan  tinggi  primer  kerapatan  tinggi,  HLRPKS=  hutan  lahan  rendah  primer  kerapatan sedang, L = ladang/tegalan, S= sawah, BP= bangunan permukiman, LT= lahan  terbuka diusahakan, SB= semak/belukar, D= danau
Hasil titik sampling uji akurasi data penggunaan lahan Sub DAS Biyonga tahun 2010 dan  2015  menggunakan  Google  Earth  Pro  dan tahun 2020 menggunakan data groundcheck dan Google  Earth  Pro  menunjukkan  tingkat  akurasi yang  sangat  baik.  Hasil  4  pengujian  akurasi memiliki  hasil  yang  baik  pada  akurasi  pembuat, akurasi  pengguna,  akurasi  keseluruhan  dan akurasi  kappa.  Nilai  akurasi groundcheck pada akurasi  pengguna  memiliki  nilai  akurasi  terendah yaitu  60%  untuk  kelas  perairan.  Nilai  akurasi pembuat  terendah  yaitu  75%  untuk  kelas  lahan terbuka  diusahakan  dan  nilai  tertinggi  sebesar 100%  untuk  kelas  Hutan  Lahan  Tinggi  Primer Kerapatan Tinggi (HLTPKT), Hutan Lahan Rendah Primer Kerapatan Sedang (HLRPKS) dan sawah. Nilai  uji  akurasi  selanjutnya  adalah  nilai  akurasi keseluruhan  sebesar  88,34%  dan  akurasi  kappa sebesar  85,70%  termasuk  kategori  sangat  baik. Hal  tersebut  menandakan  presentasi  dari  data yang  reliable  mencapai  80-100  (Fadhil  et  al., Baskoro  2021).  Nilai  akurasi  keseluruhan  dan akurasi  kappa  penggunaan  dan  tutupan  lahan tahun 2010 lebih tinggi dibandingkan dengan nilai akurasi pada tahun 2015 dan 2020. Semakin tinggi nilai  akurasi  bermakna  semakin  tinggi  tingkat ketepatan dalam penggunaan lahan hasil prediksi
dengan penggunaan lahan aktual. Nilai pengujian akurasi  keselurahan  dan  akurasi  kappa  data tutupan  lahan  berturut-turut  sebesar  akurasi keseluruhan  87,40%  dan  akurasi  kappa  84,50% untuk tahun 2015 dan akurasi keseluruhan 85,40% dan akurasi kappa 82,43% untuk tahun 2020. Hasil tersebut menunjukkan bahwa uji akurasi termasuk ke  dalam  kategori  yang  sangat  baik.  Akurasi keseluruhan  jarang  digunakan  sebagai  indikator klasifikasi  karena  akurasi  yang  dianggap  terlalu over  estimate yaitu  hanya  menggunakan  piksel yang  terletak  pada  diagonal  suatu  matrik kontingensi  sedangkan  akurasi  yang  dianjurkan untuk digunakan adalah koefisien kappa dan hasil yang diperoleh menunjukkan klasifikasi penggunaan  dan  tutupan  lahan  masuk  kedalam kategori hampir sempurna (Viera & Garrett, 2005). Hasil rekapitulasi akurasi keseluruhan dan akurasi kappa disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5 . Rekapitulasi uji akurasi tutupan lahan. Tahun Uji Keseluruhan (%) Akurasi Kappa (%) 2010 88,34 85,70 2015 87,40 84,50 2020 85,40 82,43

## Perubahan Penggunaan dan Tutupan Lahan
Pemetaan  penggunaan  lahan  dan  analisis perubahan dilakukan di Sub DAS Biyonga dengan luas  8.913  ha.  Penggunaan  lahan  dominan  pada tahun  2010  adalah  hutan  lahan  tinggi  primer kerapatan  tinggi  (HLTPKT)  seluas  5.562  ha (62,40%).  Penggunaan  lahan  terluas  lainnya adalah  hutan  lahan  rendah  primer  kerapatan sedang  (HLRPKS),  sawah,  ladang/tegalan  dan bangunan  permukiman  masing-masing  seluas 1.282 ha (14,38%), 639 ha (7,17%), 572.5 (6,42%) dan  484  ha  (5,43%).  Penggunaan  lahan  danau, lahan  terbuka  diusahakan  dan  semak  belukar merupakan penggunaan lahan yang paling rendah masing-masing  seluas  203.5  ha  (2,28%),  96  ha
(1,08%)  dan  74  ha  (0,83%).  Rekapitulasi  hasil analisis penggunaan lahan tahun 2010, 2015 dan 2020 dijelaskan secara rinci pada Tabel 6 . Berdasarkan  rekapitulasi  luas  penggunaan dan  tutupan  lahan  di  Sub  DAS  Biyonga  hutan lahan rendah primer kerapatan sedang (HLRPKS), ladang/tegalan,  bangunan  permukiman,  lahan terbuka diusahakan dan semak/belukar mengalami  peningkatan  paling  signifikan  pada tahun  2020  masing-masing  sebesar    18,57%, 17,10%,  14,28%,  7,19%  dan  1,07%  dari  luas keseluruhan.    Perubahan  Penggunaan  dan tutupan  lahan  disajikan  pada Tabel  7 dan  Peta perubahan  penggunaan  lahan  tahun  2010,  2015 dan 2020 disajikan pada Gambar 3.
Tabel 6 . Rekapitulasi luas penggunaan dan tutupan lahan Sub DAS Biyonga.
Tutupan Lahan 2010 2015 2020 ha % ha % ha % Bangunan Permukiman 484 5,43 966 10,84 1.273 14,28 Danau 203,5 2,28 118 1,32 98 1,10 HLRPKS 1.282 14,38 1.395 15,65 1.655 18,57 HLTPKT 5.562 62,40 4.649,4 52,16 3.094 34,71 Ladang/Tegalan 572,5 6,42 901 10,11 1.524 17,10 Lahan Terbuka Diusahakan 96 1,08 167,6 1,88 641 7,19 Sawah 639 7,17 627 7,03 533 5,98 Semak/Belukar 74 0,83 89 1,00 95 1,07 Total 8.913 100 8.913 100 8.913 100 Tabel 7 . Perubahan Penggunaan lahan di Sub DAS Biyonga Periode 2010-2020. Penggunaan dan tutupan lahan 2010 2020 Perubahan ha % ha % ha % Bangunan Permukiman 484 5,43 1.273 14,28 789 8,85 Danau 203,5 2,28 98 1,1 -105,5 -1,18 HLRPKS 1.282 14,38 1.655 18,57 373 4,18 HLTPKT 5.562 62,4 3.094 34,71 -2.468 -27,69 Ladang/Tegalan 572,5 6,42 1.524 17,1 951,5 10,68 Lahan Terbuka Diusahakan 96 1,08 641 7,19 545 6,11 Sawah 639 7,17 533 5,98 -106 -1.19 Semak/Belukar 74 0,83 95 1,07 21 0,24 Total 8.913 100 8.913 100 8.913 100
Gambar 3. Peta penggunaan dan tutupan lahan Sub DAS Biyonga.
Bangunan  permukiman  dalam  periode  2010- 2020  meningkat  sebesar  8,85%.  Peningkatan lahan bangunan permukiman di Sub DAS Biyonga sejalan dengan peningkatan jumlah penduduk dan kebutuhan  sumberdaya  lahan,  dimana  terjadi peningkatan  luas  ladang/tegalan,  lahan  terbuka diusahakan,  Lahan  HLRPKS  (hutan  campuran) masing-masing  sebesar  +10,68%,  +6,11%  dan +4,18%  dari  kondisi  penggunaan  lahan  tahun 2010.  Peningkatan  hutan  campuran  dan  lahan terbuka  diakibatkan  oleh  terkonversinya  Hutan Lahan Tinggi Primer Kerapatan Tinggi (HLTPKT). Deforestasi pada periode 2010-2020 terjadi sangat signifikan.  Penurunan  luas  penggunaan  dan tutupan lahan HLTPKT seluas 2,468 ha (-27,69%), Sawah seluas 106 ha (-1,19%) dan Danau seluas 105,5 ha (-1,18%).
Penurunan  HLTPKT  diindikasikan  terjadi akibat  pembukaan  lahan  terbuka  diusahakan (areal  pertambangan)  di  daerah  hulu  Sub  DAS Biyonga.  Selain  itu,  pembukaan  ahan  pertanian kering  juga  semakin  tinggi  dikarenakan  program Pemerintah Provinsi Gorontalo terkait diversifikasi pangan  sehingga  mendorong  upaya  pemerintah untuk  meningkatkan  produksi  komoditas  jagung. Luas danau pada periode 2010-2020 juga semakin menurun sebesar 105,5 ha (-1,18%). Menurunnya luas  Danau  Limboto  terjadi  akibat  pendangkalan yang  disebabkan  tingginya  sedimentasi  yang masuk  ke  danau.  Konversi  penggunaan  lahan hutan menjadi areal pertambangan dan pertanian menyebabkan terjadinya banjir, erosi dan sedimentasi  pada  musim  hujan  karena  air  hujan tidak  meresap  kedalam  tanah  namun  langsung menjadi  air  limpasan  (Kristofery  et al.,  2019).  Hal tersebut  yang  menyebabkan  partikel  tanah  ikut terbawa  oleh  arus  air  yang  menyebabkan pendangkalan di Danau Limboto.

## KESIMPULAN
Berdasarkan uji akurasi penggunaan lahan di Sub DAS Biyonga menunjukkan bahwa interpretasi  citra  Landsat  tahun  2010,  2015  dan 2020  termasuk  kategori  sangat  baik  seperti ditunjukkan  pada  akurasi  keseluruhan  ( overall accuracy) tahun  2010,  2015  dan  2020  masing- masing  sebesar  88,34%,  87,40%  dan  85,40%. Akurasi  kappa  masing-masing  tahun  2010,  2015 dan  2020  sebesar  85,70%,  84,50%  dan  82,43%. Berdasarkan  kategori  kesesuaian  akurasi  kappa hasil  uji  termasuk  kriteria  hampir  sempurna  dan menandakan  presentasi  dari  data  yang  reliable mencapai 80-100% dengan citra Google Earth.
Hasil  analisis  perubahan  penggunaan  lahan di Sub  DAS  Biyonga  periode 2010-2020 menunjukkan perubahan yang signifikan. Ladang/tegalan, lahan  terbuka  diusahakan,  lahan HLRPKS  (hutan  campuran)  memiliki  peningkatan luas  masing-masing  sebesar  masing-masing sebesar 10,68%, 6,11%  dan 4,18%. Adapun hutan lahan  tinggi  primer  kerapatan  tinggi  (HLTPKT), sawah  dan  danau  mengalami  penurunan  luas masing-masing  sebesar  27,69%,  1,19%  dan 1,18%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada Badan  Informasi  Geospasial  atas  dukungan  data dan  fasilitas  yang  diberikan. Ucapan  terima  kasih juga  ditujukan  kepada  Mohammad  Firman Wahyudi,  S.T  dan  Vindiawati  Tontoiyo,  S.Hut, M.Sc. atas bantuan dalam pelaksanaan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Agbaogun, S.O. & Akintunde-Alo, D. 2020. Dynamics of Land  Use  Land  Cover  Change  in  Enugu  City  of Enugu  State,  Nigeria. Research  Square, 1-12. DOI: https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-70093/v1. Badan Nasional Penanggulangan Bencana. 2021. Banjir yang  Berdampak  pada  2.300  Warga  Kabupaten Gorontalo Berangsur Surut. Diakses dari https://www.bnpb.go.id/berita/banjir-yang- berdampak-pada-2-300-warga-kabupaten- gorontalo-berangsur-surut-.
Badan  Pusat  Statistik.  2021.  Kabupaten  Gorontalo
Dalam Angka 2021. Diakses dari https://gorontalokab.bps.go.id/publication/2021/02 /26/3df4eac97743389e111822da/kabupaten- gorontalo-dalam-angka-2021.html.
Collin, A., Nadaoka, K. & Nakamura, T. 2014. Mapping VHR Water Depth, Seabed and Land Cover Using Google Earth Data. ISPRS International Journal of Geo-Information, 3 (4):1157-1179. DOI: https://doi. org/10.3390/ijgi3041157.
Fadhil,  M.Y.,  Hidayat,  Y.  &  Baskoro,  DPT.  2021. Identifikasi  Perubahan  Penggunaan  Lahan  dan Karakteristik  Hidrologi  DAS  Citarum  Hulu. Jurnal Ilmu  Pertanian  Indonesia, 26 (2):213-220.  DOI: https://doi.org/10.18343/jipi.26.2.213.
Indrihastuti,  D.,  Murtilaksono,  K.  &  Tjahjono,  B.  2016. Analisis  Lahan  Kritis  dan  Arahan  Rehabilitasi Lahan dalam Pengembangan Wilayah Kabupaten Kendal Jawa Tengah. Tata Loka , 18 (4):141-156. Kefi,  C.,  Mabrouk,  A.,  Halouani,  N.  &  Ismail,  H.  2021. Comparison  of  Pixel-Based  and  Object-Oriented Classification  Methods  for  Extracting  Built-Up Areas  in  Coastal  Zone. Environmental  Science and  Engineering, 8 (August):2151-2155.  DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-51210-1_336. Kementerian  Lingkungan  Hidup  Republik  Indonesia. 2014. Gerakan Penyelamat Danau (GERMADAN) Limboto . Jakarta: Kementerian Lingkungan Hidup. Kristofery,  L.,  Murtilaksono,  K.  &  Baskoro,  DPT.  2019. Simulasi Perubahan
Penggunaan Lahan Terhadap  Karakteristik  Hidrologi  Daerah  Aliran Sungai Ciliman. Jurnal Ilmu Tanah dan Lingkungan , 21 (2):66-71. DOI: https://doi.org/10.29244/jitl.21.2.66-71.
Nguyen,  N.,  Ozarska,  B.,  Macarthur  Fergusson,  M.  & Vinden, P. 2018. Comparison of Two Dye Uptake Measurement  Methods  for  Dyed  Wood  Veneer Assessment. European  Journal  of  Wood  and
Wood Products, 76 (6):1757-1759. DOI: https://doi.org/10.1007/s00107-018-1344-6.
Paiboonvorachat,  C.  &  Oyana,  T.J.  2011.  Land-Cover Changes and Potential Impacts on Soil Erosion in the  Nan  Watershed,  Thailand. International Journal  of  Remote  Sensing, 32 (21):6587 –6609. DOI: https://doi.org/ 10.1080/01431161.2010. 512935.
Pulighe,  G.,  Baiocchi,  V.  &  Lupia,  F.  2016.  Horizontal Accuracy  Assessment  of  Very  High  Resolution
Google  Earth  Images  in  the  City  of  Rome,  Italy. International Journal of Digital Earth, 9 (4):342-62.
DOI: https://doi.org/10.1080/17538947.2015. 1031716.
Purhartanto, L.N., Danoedoro, P. & Wicaksono, P. 2019. Kajian Transformasi Indeks Vegetasi Citra Satelit Sentinel-2A  Untuk  Estimasi  Produksi  Daun  Kayu Putih  Menggunakan  Linear  Spectral  Mixture Analysis. Jurnal  Nasional  Teknologi  Terapan (JNTT), 3 (1):47-70. DOI: https://doi.org/10.22146/ jntt.56618.
Sampurno,  R.  &  Thoriq,  A.  2016.  Klasifikasi  Tutupan Lahan Menggunakan Citra Landsat 8 Operational Land Imager (Oli) di Kabupaten Sumedang. Jurnal Teknotan, 10 (2):61-70. DOI: https://doi.org/ 10.24198/jt.vol10n2.9.
Sarkar, A. 2018. Accuracy Assessment and Analysis of
Land Use Land Cover Change Using
Geoinformatics  Technique  in  Raniganj  Coalfield Area  ,  India. Environmental  Sciences  &  Natural Resources, 11 (1):555805. DOI:
https://doi.org/10.19080/IJESNR.2018.10.55580.
Septiani,  R.,  Citra,  IPA.  &  Nugraha,  ASA.  2019. Perbandingan  Metode  Supervised  Classification dan Unsupervised Classification Terhadap Penutup  Lahan  di  Kabupaten  Buleleng. Jurnal Geografi :  Media  Informasi  Pengembangan  dan
Profesi Kegeografian,
16 (2):90-96. DOI: https://doi.org/10.15294/jg.v16i2.19777.
Toth, C. & Jóźków, G. 2016. Remote Sensing Platforms and  Sensors:  A  Survey. ISPRS  Journal  of Photogrammetry and Remote Sensing, 115 :22-36. DOI: https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2015.10. 004.
Viera,  A.J.  &  Garrett,  J.M.  2005.  Understanding Interobserver  Agreement:  The  Kappa  Statistic. Family Medicine, 37 (5):360 –63.
Wulder,  M.A.,  Hilker,  T.,  White,  J.C.,  Coops,  N.C, Masek, J.G., Pflugmacher, D. & Crevier, Y. 2015. Virtual  Constellations  for  Global  Terrestrial Monitoring. Remote  Sensing  of  Environment , 170 (December  2015):62-76.  DOI:  https://doi.org/ 10.1016/j.rse.2015 .09.001.
Wulder, M.A., Loveland, T.R., Roy, D.P, Crawford, C.J, Masek,  J.G.,  Woodcock,  C.E.,  Allen,  R.G., Anderson,  M.C.,  Belward,  A.S.,  Cohen,  W.B, Dwyer, J. Erb, A., Gao, F., Griffiths, P., Helder, D., Hermosilla,  T.,  Hipple,  J.D.,  Hostert,  P.,  Hughes, M.J., Huntington, J., Johnson, D.M., Kennedy, R., Kilic,  A.,  Li,  Z.,  Lymburner,  L.,  McCorkel,  J., Pahlevan, N., Scambos, T.A., Schaaf, C., Schott, J.R.,  Sheng,  Y.,  Storey,  J.,  Vermote,  E., Vogelmann, J., White, J.C., Wynne, R.H. & Zhu, Z. 2019.  Current  Status  of  Landsat  Program, Science,  and  Applications. Remote  Sensing  of Environment, 225 (November 2018):127-147. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.02.015.

## Halaman ini sengaja kami kosongkan