## PEMETAAN TUTUPAN LAHAN KAWASAN HUTAN GUNUNG TIMAU DALAM MENDUKUNG PEMBANGUNAN OBSERVATORIUM NASIONAL DI KABUPATEN KUPANG

## Jehunias Leonidas Tanesib dan Albert Zicko Johannes
Fisika, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana, Jl.Adi Sucipto-Penfui, Kota  Kupang, 850011, Indonesia
E-mail: zickojohannes@staf.undana.ac.id

## Abstrak
Telah dilakukan penelitian berupa pemetaan tutupan lahan  kawasan hutan di Gunung Timau, Pulau Timor, Nusa Tenggara  Timur,  Indonesia  dengan  membandingkan  perubahan  klasifikasi  vegetasi  tutupan  lahan  selama  12 tahun  2005-2016,  2010  dan  2011  data  tidak  ada).  Metode  klasifikasi  yang  digunakan  adalah  adalah metode klasifikasi kemiripan maksimum (Maximum Likelihood Classification/MLC) yaitu dengan dengan menggunakan data satelit penginderaan jauh LANDSAT. Dari hasil pemetaan kawasan hutan di gunung Timau, jumlah luasan hutan  menunjukkan  garis  tren  yang  menurun  dari  tahun  ke  tahun. Hasil  ini  menunjukkan  terjadinya  pola perubahan  vegetasi  yang  negatif    yaitu  menurunnya  kerapatan  vegetasi  hutan  dan  berkurangnya  luasan  total hutan serta meningkatnya luasan padang rumput selama periode 12 tahun ini. Sebagai daerah yang masih natural maka  dapat  disimpulkan  perubahan  iklim  global  merupakan  salah  satu  penyebab  perubahan  vegetasi  ini sebagaimana beberapa tempat di dunia.
Kata kunci: indeks vegetasi, NDVI, penginderaan jauh, pola perubahan vegetasi, perubahan iklim global.

## Abstract
Studies have been conducted in the form of forest land cover mapping at Mountain Timau, Timor island,  East Nusa Tenggara, Indonesia, by comparing changes in land cover classification vegetation for 12 years from 2005 to 2016 (2010 and 2011 data does not exist). Classification method used is Maximum Likelihood Classification / MLC using LANDSAT satellite remote sensing data. From the mapping of forest areas in the Mountain Timau, the amount of forest  area showed declining  trendline from year to year. These  results indicate the occurrence of  a negative pattern of vegetation change that is decreasing the density of the forest vegetation and reduction of the total area of forest and pasture area increased over a period of 12 years. As the area is natural, it can be inferred global climate change is one of the causes of this vegetation change, same as some places in the world.
Keywords: vegetation index, NDVI, remote sensing, vegetation change, global climate change.

## PENDAHULUAN
Gunung  Timau  sebagai  calon  lokasi Observatorium  Nasional  (OBNAS)  terletak pada  kawasan  hutan  lindung  yang  ditetapkan sebagai  KPLH  Model  melalui  SK  Menhut No.41/Menhut-II/2012  tanggal  02  Februari 2012.  Luas  KPLH  yang  ditetapkan  adalah 115.380 Ha yang terdiri dari HL:97.005 Ha dan 18.375 Ha berfungsi sebagai kawasan HPT [1]. Sehubungan dengan keberadaan lokasi OBNAS di kawasan hutan lindung maka sesuai dengan Permen Lingkungan Hidup No. 05 Tahun 2012 [2]  tentang  Jenis  Rencana  Usaha  Dan/Atau Kegiatan  Yang  Wajib  Memiliki  Analisis Mengenai Dampak Lingkungan Hidup pasal 3, bahwa setiap kegiatan di kawasan hutan lindung wajib AMDAL.
AMDAL  adalah  Analisis  Mengenai Dampak  Lingkungan  Hidup,  adalah  kajian mengenai  dampak  penting  suatu  Usaha dan/atau  Kegiatan  yang  direncanakan  pada lingkungan  hidup  yang  diperlukan  bagi  proses pengambilan keputusan tentang penyelenggaraan Usaha dan / atau Kegiatan [3]. Salah  satu  dampak  yang  harus  dikelola  untuk dipertahankan adalah kawasan hutan.
Perubahan  vegetasi  di  lokasi  OBNAS  perlu dipertahankan  bahkan  dikembangkan  menjadi lebih baik dari sebelumnya.
Untuk  memperkecil  dampak  perubahan vegetasi  yang  ditimbulkan  akibat  pem- bangunan  OBNAS  perlu  diketahui  tutupan lahan di daerah tersebut. Penelitian ini bertujuan mengetahui  pola  perubahan  vegetasi  kawasan hutan di Gunung Timau.
Penelitian  ini  dimulai  dari  bulan  April 2016  sampai  dengan  Oktober  2016.  Dengan lokasi  penelitian  di  Observatorium  Nasional Gunung  Timau  Kecamatan  Amfoang  Tengah, Kabupaten  Kupang,  Provinsi  Nusa  Tenggara Timur. Lebih spesifiknya ialah pada koordinat - 9 o 35’31.92”  sampai  -9 o 35’59.99”  LS,  123 o 56’ 35.88”  sampai  123 o 57’4.32”  BT  yang merupakan kawasan hutan gunung Timau. Peta lokasi penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Peta Lokasi Penelitian

## METODE PERHITUNGAN
Salah  satu  metode  pemetaan  tutupan lahan  ialah  dengan  menggunakan  data  citra satelit. Pada penelitian ini digunakan data citra satelit  penginderaan  jauh  satelit  LANDSAT (satelit milik U.S. Geological Survey / USGS) . Citra  yang  diperoleh  LANDSAT  dapat digunakan  secara  terbuka  untuk  umum  khusus resolusi data 1 detik (30 meter).
Citra LANDSAT ini terdiri dari beberapa jenis  data  citra    yang  disebut  sebagai band. Untuk  LANDSAT  versi  4-5  data    citra  yang diperoleh terdiri dari 7 jenis, LANDSAT  versi 7  terdiri  dari  8  jenis,  sedangkan  untuk LANDSAT versi 8 terdiri dari 11 jenis. Setiap band ini dapat dikombinasikan untuk memberikan  gambaran  peta  Bumi  yang  lebih detail. Seperti kombinasi band dengan panjang gelombang  Merah,  Hijau  dan  Biru  maka kombinasi  yang  diperoleh  akan  memberi informasi warna Natural dari Bumi (kombinasi band 3,2,1  untuk  LANDSAT  4/5/7  atau kombinasi band 4,3,2  untuk  LANDSAT  8).
Sedangkan  pada  penelitan  vegetasi  biasa digunakan  kombinasi band 5,4,3  untuk LANDSAT  4/5/7  atau band 6,5,4  untuk LANDSAT 8 [4].
Kombinasi band 5,  4,  dan  3  yaitu gabungan SWIR, NIR dan R ( Red ). Kombinasi ini memberikan perbedaan warna kontras untuk tutupan lahan vegetasi, warna hijau pada bagian vegetasi  dan  ungu  muda  ( mauve )  pada  tanah.
Selain  itu  warna  awan  juga  terlihat  putih
sehingga  bisa  langsung  dibedakan.  Kombinasi 543  sudah  menunjukkan  hasil  yang  cukup bagus  untuk  penentuan  klasifikasi  tutupan lahan, tetapi untuk  hasil yang maksimal masih diperlukan  penajaman  kontras  warna.  Oleh karena  itu  dilakukan  perhitungan Normalized Difference  Vegetation  Index (NDVI)  yang dapat  digunakan  untuk  menajamkan  hasil kombinasi 543 dengan menggantikan band 4. Cara perhitungan untuk NDVI [5] adalah :
NDVI = (NIR-R)/(NIR+R) (1) Dimana  NIR  adalah  nilai  spektral  panjang gelombang Near  Infrared ,  dan  R  adalah  nilai spektral panjang gelombang Merah atau Red . Penggunaan spektral panjang gelombang
R dan NIR adalah karena pengaruh penyerapan dan pemantulan cahaya dari klorofil, tumbuhan yang  subur  cenderung  lebih  banyak  menyerap gelombang  Merah  (sedikit  yang  dipantulkan) dan  memantulkan  banyak  NIR.  Sebaliknya pada tumbuhan yang kurang subur penyerapan gelombang  Merah  lebih  sedikit  (banyak  yang dipantulkan)  dan  memantulkan  lebih  sedikit NIR.
Dalam pengukuran NDVI citra LANDSAT yang digunakan adalah citra nomor 3 untuk spektral panjang gelombang R dan citra nomor  4  untuk  spektral  panjang  gelombang NIR.  Mulai  tahun  2013  dan  seterusnya  telah terjadi  perubahan  satelit  LANDSAT  menjadi versi 8. Penomoran citra bergeser  satu tingkat. Untuk  spektral  panjang  gelombang  R  citra nomor  3  menjadi  4    dan  spektral  panjang gelombang NIR citra nomor 4 menjadi 5.
Setelah  diperoleh  hasil  kombinasi  citra maka  dilakukan  penentuan  klasifikasi  tutupan lahan.  Klasifikasi  tutupan  lahan  adalah pembagian pixel citra digital menjadi berbagai jenis  penggunaan  tutupan  lahan.  Ada  dua metode  klasifikasi  yaitu  klasifikasi  terbimbing ( supervised classification ) dan klasifikasi tidak terbimbing ( unsupervised classification ).
Keduanya dapat dibedakan dengan
pengetahuan operator tentang  data  lapangan yang ada, pada klasifikasi terbimbing operator sudah mengetahui data lapangan dan membandingkan  langsung  dengan  citra.  Salah satu  pendekatan  klasifikasi  terbimbing  adalah metode  klasifikasi  kemiripan  maksimum ( Maximum  Likelihood  Classification (MLC)). Klasifikasi  ini  dilakukan  setelah  diperoleh
daerah  contoh  ( training  site )  yang  sesuai dengan data lapangan .

## Langkah perhitungan
Perhitungan  dimulai  dengan  mengunduh data  satelit  LANDSAT  untuk  pulau  timor bagian  barat  yaitu  zona  dengan  kode  111/67,
untuk data citra dari tahun 2005 sampai dengan 2016  sebagai  rentang  waktu  pengamatan perubahan (Tabel 1).Data pada tahun 2011 dan 2012  tidak  didapat  karena  terjadi  pergantian Satelit LANDSAT dari v7 ke v8.
Perhitungan  dilanjutkan  dengan  pemo- tongan  citra  pada  lokasi  tempat  penelitian dilaksanakan  yaitu  koordinat  -9 o 35’31.92” sampai  -9 o 35’59.99”  LS,  123 o 56’  35.88” sampai  123 o 57’4.32”  BT.  Koordinat  latitude dan  longitude  tersebut  kemudian  dikonversi dalam koordinat UTM yaitu zona WGS 84 51S dan  diperoleh  batas  Utara  8939530,  batas Selatan 8938660, batas Barat 603510, dan batas Timur  604380.  Dan  diperoleh  peta  berukuran 30  x  30  pixel  dengan  luasan  81  Ha.  Setelah dilakukan pemotongan maka langkah selanjutnya  dilakukan  perhitungan  NDVI  dan kombinasi  citra  5-NDVI-3  (6-NDVI-4  untuk v8).
Tabel 1. Data LANDSAT WGS84/UTM 51S 111/67 Sumber : LANDSAT USGS.
Kemudian  dari  kombinasi band 5-NDVI-3 dilakukan  klasifikasi  MLC  dengan  mengambil daerah contoh dari data lapangan (Tabel 2).
Tabel 2. Data Lapangan diambil tanggal 27 Juli 2016.
No Bujur Lintang Keterangan 1 123,947347 -9,596451 Rumput 2 123,944298 -9,596266 Rumput 3 123,94764 -9,598409 Rumput 4 123,947116 -9,599252 Rumput 5 123,94567 -9,593418 Rumput 6 123,944654 -9,596789 Cemara gunung 7 123,94508 -9,598125 Cemara gunung 8 123,94541 -9,599442 Cemara gunung 9 123,946584 -9,5994 Cemara gunung 10 123,948807 -9,598765 Cemara gunung 11 123,949343 -9,597013 Ampupu 12 123,948911 -9,595555 Ampupu 13 123,949566 -9,596216 Ampupu 14 123,949147 -9,596181 Ampupu 15 123,95101 -9,59981 Jalan 16 123,950656 -9,599703 Jalan 17 123,950332 -9,599547 Jalan 18 123,950043 -9,599543 Jalan 19 123,949453 -9,599128 Jalan 20 123,948723 -9,598371 Jalan 21 123,948177 -9,597444 Jalan 22 123,94805 -9,597355 Jalan 23 123,947549 -9,597249 Jalan 24 123,946438 -9,596026 Jalan 25 123,946202 -9,595193 Jalan 26 123,94615 -9,594258 Jalan 27 123,945321 -9,593564 Jalan 28 123,944791 -9,593071 Jalan 29 123,944053 -9,592201 Jalan
Semua  perhitungan  dilakukan  dengan bantuan software SAGA-GIS v2.1.2.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengambilan  daerah  contoh  membagi hasil  kombinasi band 5-NDVI-3  menjadi  tiga jenis tutupan lahan, yaitu rumput , hutan A, dan hutan B. Dari data lapangan bagian jalan tidak terlihat jelas dari satelit  sehingga digabungkan dengan  rumput,  sedangkan  bagian  pohon Cemara gunung dan pohon Ampupu juga tidak dapat dibedakan sehingga digabungkan menjadi hutan.
No Scene ID Acquisition Date Cloud Cover 1 LT51110672005218ASA01 06/08/2005 0 2 LT51110672006189ASA00 08/07/2006 0 3 LT51110672007208ASA00 27/07/2007 0 4 LT51110672008211ASA00 29/07/2008 0 5 LT51110672009197ASA00 16/07/2009 8 6 LT51110672010200ASA00 19/07/2010 2 7 LC81110672013240LGN00 28/08/2013 0 8 LC81110672014211LGN00 30/07/2014 1 9 LC81110672015230LGN00 18/08/2015 0 10 LC81110672016169LGN00 17/06/2016 3
a) 2005 b) 2006 c) 2007 d) 2008 e) 2009 f) 2010
g) 2013
h) 2014 i) 2015 j) 2016
Gambar 2. Hasil Klasifikasi MLC :  a) 2005, b) 2006, c) 2007, d) 2008, e) 2009, f) 2010, g) 2013,
h) 2014, i) 2015, j) 2016.
Perbedaan hutan A dan B hanya terletak pada  perbedaan  kerapatan  vegetasi.  Hutan  B menunjukkan  keadaan  lebih  rapat  vegetasinya dari hutan A yaitu berdasarkan hasil kombinasi pixel hijau  muda  terang  menunjukkan  kondisi vegetasi  yang  lebih  rapat  daripada  hijau  tua. Dimana  warna  hijau  muda  terang  diambil menjadi  daerah  hutan  B,  dan  warna  hijau  tua menjadi  daerah  hutan  A.  Keterangan  lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel 3.

## Tabel 3. Daerah Contoh MLC
Kelas Jenis tutupan lahan Pixel Warna 1 Rumput magenta, biru, ungu. 2 Hutan A hijau, hijau tua. 3 Hutan B hijau muda, hijau muda terang. Pemetaan dengan klasifikasi ini memberikan  hasil  seperti  pada  Gambar  2. Gambar  2  menunjukkan  pola  perubahan  hutan di  kawasan  gunung  Timau  selama  12  tahun, terlihat kerapatan hutan tidak konstan .
Hasil  lebih  jelas  untuk  perubahan vegetasi  ini  dapat  dilihat  pada  gambar  3. Gambar  3  menunjukkan  plot  luasan  tutupan lahan  dalam  persen  dari  tahun  2005  sampai dengan 2016.
Dapat terbaca bahwa hutan A merupakan luasan terbanyak di kawasan hutan gunung Timau.
Dilihat  dari  garis  tren  Hutan  A  yang menggambarkan  kerapatan  vegetasi  hutan rendah cenderung tidak terlalu berubah periode 2005  sampai  2016.  Sebaliknya  hutan  B  yang lebih  rapat  terlihat  semakin  berkurang  dari tahun  ke  tahun.  Dapat  dilihat  juga  vegetasi rumput  menunjukkan  semakin  meningkat  tiap tahun.
Dari hasil pemetaan ini dapat disimpulkan terjadinya pola perubahan vegetasi negatif  yaitu  menurunnya  kerapatan  vegetasi hutan dan berkurangnya luasan total hutan serta meningkatnya  luasan  padang  rumput  selama periode 12 tahun ini.
Perubahan  vegetasi  ini  menunjukkan gejala yang sama dengan perubahan di berbagai kawasan di dunia yang [6,7,8].
Gambar 3. Plot data dan trendline tutupan lahan dari 2005-2016

## KESIMPULAN DAN SARAN
Terjadi perubahan tutupan lahan kawasan hutan gunung Timau, tingkat kerapatan vegetasi hutan  dari  tahun  ke  tahun  mengalami penurunan, hal ini dapat dilihat dari penurunan luasan hutan B yang lebih rapat vegetasinya dari tahun  ke  tahun  dan  dari  luasan  total  vegetasi hutan  yang  menurun  disertai  peningkatan luasan  padang  rumput.  Fenomena  ini  juga menunjukkan pola perubahan vegetasi negatif.
Sebagai daerah yang masih natural maka dapat  disimpulkan  perubahan  iklim  global merupakan  salah  satu  penyebab  perubahan  ini sebagaimana beberapa tempat di dunia.
Saran  lebih  lanjut  diperlukan  pemetaan dengan  dengan  menggunakan  sumber  data satelit  yang  lebih  bagus  resolusinya  serta penelitian  lebih  detail  yaitu  pemeriksaan bulanan atau harian.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih ditujukan kepada Universitas Nusa Cendana sebagai penyandang dana Penelitian Dosen Pemula.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Fobia,  F.  A.  B.,  2014, Rencana  Kerja KPLH Mutis Timau Unit XX Propinsi NTT TA 2014-2018 , Kupang ,Indonesia.
2. Permen  Lingkungan  Hidup  No.  05  Tahun 2012  tentang  Jenis  Rencana  Usaha Dan/Atau  Kegiatan  Yang  Wajib  Memiliki Analisis  Mengenai  Dampak  Lingkungan Hidup.
3. Peraturan  Pemerintah,  No.  27  tahun  2012 Tentang Izin Lingkungan.
0.00% 10.00% 20.00% 30.00% 40.00% 50.00% 60.00% 70.00% 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Lu as T u tu p an La h an ( d al am % ) Tahun Kurva Peta Tutupan Lahan Rumput Hutan A Hutan B Linear (Rumput)
Linear (Hutan A) Linear (Hutan B)
4. USGS,2013, Frequently Asked Questions about the Landsat Missions,
( http://landsat.usgs.gov/L8_band_combos. php , diakses pada 21 Juni 2016.
5. Rouse,  J.W.,  Haas,  R.H.,  Schell,  J.A., Deering,D.W..1974. Monitoring  vegetation
systems  in  the  Great  Plains  with  ERTS ,
Proceedings  of  the  Third  Earth  Resources
Technology Satellite-1 Symposium
,Greenbelt, NASA SP-351,301–317.
6. Wang Xiao Ying, Zhao Chun Yu, Jia Qing Yu,2013, Impacts  of  Climate  Change  on Forest  Ecosystems  in  Northeast  China ,
Advances  in  Climate  Change  Research  4 issue 4, 230–241.
7. Lindner,M.,Joanne  B.  Fitzgerald,Niklaus E.Zimmermann,Christopher  Reyer,Sylvain Delzon,Ernst  van  der  Maaten,Mart-Jan
Schelhaas,  Petra  Lasch,  Jeannette  Eggers, Marieke  van  der  Maaten-Theunissen, Felicitas  Suckow,  Achilleas  Psomas  , Benjamin Poulter, Marc Hanewinkel, 2014, Climate  change  and  European  forests:
What do we know, what are the uncertainties, and what are the implications  for  forest  management?, Elsevier, Journal of Environmental
Management 146, 69-83.
8. Boisvenue,  Celine  dan  Running,  W. Steven,2006, Impacts of climate change on natural forest productivity – evidence since the  middle  of  the  20th  century ,  Global
Change Biology 12, 862–882.