## ANALISIS INDEKS VEGETASI MENGGUNAKAN CITRA SATELIT FORMOSAT-2 DI DAERAH PERKOTAAN
(Studi Kasus: Surabaya Timur)

## Agneszia Anggi Ashazy, Agung Budi Cahyono
Program Studi Teknik Geomatika FTSP-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111 Email: agungbc@geodesy.its.ac.id

## Abstrak
Wilayah Surabaya Timur memiliki lahan konservasi, tambak, boezem, dan wilayah RTH berupa hutan mangrove yang cukup  luas  sehingga  memiliki  andil  dalam  kontribusi  sebaran  vegetasi  kota  Surabaya.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan pemantauan  luasan  vegetasi  pada  daerah  tersebut.Dengan  adanya  teknologi  penginderaan  jauh,  kini  pengamatan wilayah  perkotaan  menggunakanketelitian  spasial  yang  tinggi  salah  satunya  adalah  dengan  satelit FORMOSAT- 2. Indeks vegetasi adalah suatu formulasi pengolahan data inderaja secara digital yang dapat diarahkan secara khusus untuk mengkaji informasi tematik dari lahan bervegetasi.
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa  citra FORMOSAT-2dapat digunakan untukmenganalisa  data  indeks  vegetasi dengan menggunakan algoritma NDVI,EVI2, dan SAVI. Indeks vegetasi SAVI menghasilkan keakurasian hubungan yang lebih baik dibandingkan metode NDVI dan EVI2 dimana koefisien determinasi dari metode SAVI adalah 0,9469. Luasan tutupan vegetasi sebesar 1276,86 ha atau 15,87% dari luas Surabaya Timur yang berarti hanya menyumbang 3,86% dari luas kota Surabaya. Sawah merupakan alokasi tutupan lahan yang paling luas memiliki repersentasi vegetasi dari luas  wilayah  Surabaya  timur.  Luas  repersentasi  vegetasi  di  wilayah  Surabaya  Timur  yang  paling  dominan  ada  pada kisaran 25-50%.

## Kata Kunci: Surabaya Timur, Indeks Vegetasi, Citra FORMOSAT-2

## PENDAHULUAN
Seiring  dengan  peningkatan  jumlah  penduduk yang menyebabkan semakin tingginya perubahan penggunaan  lahan  yang  mengakibatkan berkurangnya  jumlah  tutupan  lahan  oleh vegetasi khususnya di daerah perkotaan, keadaan ini menyebabkan menurunnya kualitas lingkungan di daerah perkotaan (Dardak, 2006).
Wilayah  Surabaya  Timur  tak  luput  dari perkembangan  perkotaan,  tetapi  dapat  disebut sebagai  wilayah  yang  masih  hijau  karena  fasilitas umum  dalam  hal  ruang  terbuka  hijau  banyak tersedia  di  wilayah  ini.Penggunaan  data  satelit penginderaan  jauh  untuk  sumberdaya  telah banyak dimanfaatkan. Resolusi spasial yang tinggi dapat  digunakan  untuk  pemantauan  nilai  indeks vegetasi  asalkan  citra  tersebut  memiliki  kanal- kanal yang dibutuhkan dalam algoritma perhitungan  indeks  vegetasi.Pemanfaatan  citra satelit  dengan  resolusi  spasial  yang  tinggi  sangat diperlukan di daerah perkotaan yang mempunyai tingkat keragaman tutupan lahan yang heterogen (Liang, 2007).
Indeks vegetasi adalah suatu formulasi pengolahandata inderaja secara digital yang dapat diarahkan secara khusus untuk mengkajiinformasi tematik  dari  lahan  bervegetasi  (Carolita,  1995). Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan citra FORMOSAT-2 dengan  metode  algoritma NDVI,  EVI2,  dan  SAVI  untuk  pemetaan  tutupan vegetasi, hasil metode tersebut diharapkan dapat membantu dalam tersedianya informasi mengenai  presentase  kerapatan  vegetasi  di wilayah  Surabaya  Timur  serta  dapat  menjadi bahan pertimbangan untuk menentukan kebijakan  pemerintah  dalam  mengelola  lahan  di wilayah tersebut.

## METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  di  kota  Surabaya  yang terletak  pada  7 0 9’–7 0 21’Lintang  Selatan  (LS)  dan 112 0 36’-  112 0 54’  Bujur  Timur  (BT).Surabaya memiliki luas sebesar 33.048 ha. Dalam penelitian ini  wilayah  yang  dianalisa adalah  Surabaya  Timur yang memiliki luas sebesar 10.150,89 ha.

## Gambar 1. Lokasi Penelitian
(Citra Formosat-2 wilayah Surabaya Timur)
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Citra FORMOSAT-2 akuisisi pada tanggal 4 Agustus 2008  yang  diperoleh  dari  Jurusan  Teknik Geomatika  ITS.  Peta  Garis  tahun  2002  diperoleh dari  Dinas  Cipta  Karya  Tata  Kota  Surabaya  dan data groundtruth .
Perangkat  lunak  untuk  analisis  indeks  vegetasi adalah Er  Mapper  7.0 dan ENVI  4.6.1 sedangkan untuk analisis repersentasi vegetasi menggunakan analysis  tools pada Arc.Gis  10 sedangkan  untuk analisis  statistik  menggunakan  perangkat  lunak Microsoft  Excel  2003 .  Struktur  data  SIG  yang digunakan  adalah  struktur  data  raster  dengan pixel 8m.
Satelit FORMOSAT-2 yang diluncurkan pada bulan Mei  2004  adalah  satelit  penginderaan  jauh pertama yang dikembangkan oleh National Space Organization (NSPO).  sensor  pada  badan FORMOSAT-2 termasuk  instrumen  penginderaan jauh dan Imager of Sprites and Upper Atmospheric Lightning ( ISUAL ).Berikut  Tabel  karakteristik sensor satelit FORMOSAT-2 .

## Prosedur Penelitian
Sebelum  diolah  dengan  menggunakan  algoritma indeks  vegetasi,  citra  FORMOSAT-2  perlu melewati  proses  pembuatan  jaring  strenght  of figure(SoF)  dan  koreksi  geometrik  menggunakan perangkat lunak ER Mapper 7.0
Tabel 1. Spesifikasi Citra FORMOSAT-2 Jenis Spesifikasi Spesifikasi Citra Resolusi Sensor Pankromatik (Pan): 2 m (pada nadir) Multispektral (MS) : 8 m Bentuk Orbit Sun-Syinchronous Band Spektral P: 0,45 – 0,90 µm ( Panchromatic ) • B1: 0,45 – 0,52 µm ( Blue )
• B2: 0,52 – 0,60 µm ( Green )
• B3: 0,63 – 0,69 µm ( Red )
• B4: 0,76 – 0,90 µm ( Near-infrared ) Ukuran Cakupan 24 km x 24 km Interval Rotasi Setiap Hari Panjang Bit 8 bits/piksel Ukuran File Citra MS : 35 Mb

## Pan : 137 Mb
Nilai  Strength  of  Figure  yang  memenuhi  syarat adalah kurang dari 1, artinya semakin kecil faktor bilangan  Strength  of  Figure  maka  semakin  baik pula  konfigurasi  jaringan  dari  jaring  tersebut  dan sebaliknya.
Strength of Figure = [trace(A T A) -1 ] / U
Dimana: U :     Jumlah parameter yang dipengaruhi  oleh  jumlah  titik kontrol yang digunakan. Trace :     Jumlah  elemen  diagonal  dari suatu matrik. Tabel 2. Hasil Koreksi Geometrik dan Perhitungan SoF Total RMS Error 5,94 Rata-rata RMS Error 0,85 SoF 0,45
Gambar2. Sebaran Ground Control Point
Penelitian  ini  menggunakan  3  Indeks  vegetasi yaitu  NDVI  (Normalized  difference  Vegetation Index),EVI2  (Enhanced  Vegetation  Index-2),  dan SAVI  (Soil  Adjusted  Vegetation  Index).  Berikut adalah algoritma ketiga indeks vegetasi tersebut:

## 𝑁𝐷𝑉𝐼  = 𝐵𝑎𝑛𝑑 2 − 𝐵𝑎𝑛𝑑 1
𝐵𝑎𝑛𝑑 2 + 𝐵𝑎𝑛𝑑 1
𝐸𝑉𝐼2 = 𝐺 ∗ 𝐵𝑎𝑛𝑑 2 − 𝐵𝑎𝑛𝑑 1 𝐵𝑎𝑛𝑑 2 + 2,4 𝐵𝑎𝑛𝑑 1 + 1 𝑆𝐴𝑉𝐼 = 1 + 𝐿 (𝐵𝑎𝑛𝑑 2 − 𝐵𝑎𝑛𝑑 1) 𝐵𝑎𝑛𝑑 2 + 𝐵𝑎𝑛𝑑 1 + 𝐿
Dimana : Band 1 = band red Band 2 = bandnear infra red G = Gain Factor L =Faktor kalibrasi Tanah adalah 0.5 [4]
Sebelum  Citra  hasil  indeks  vegetasi  di overlay kan, dilakukan  proses  konversi  data  ke  bentuk  grid pada  program ArcGis .  Selanjutnya  dilakukan proses overlay ( spatial calculation ) dan pembuatan  layout  peta.  Lalu,  dilakukan  proses analisis  regresi  untuk  mencari  hubungan  antara nilai  indeks  vegetasi  dengan  repersentasi vegetasi, nilai koefisien determinasi terbesar yang dihasilkan  digunakan  sebagai  persamaan  untuk
menghasilkan  peta  sebaran  vegetasi  di  wilayah Surabaya Timur.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  akan  ditampilkan  hasil  dari pelaksanaan  penelitian  yang  telah  dilakukan mengenai  Analisa  indeks  vegetasi  dan  peta repersentasi vegetasi Surabaya timur tahun 2008.

## A. Analisa Indeks Vegetasi
Dari  nilai  indeks  vegetasi  dan  repersentasi vegetasi  dihasilkan  persamaan  regresi  yang menunjukkan  korelasi  positif  antara  keduanya. Hal  tersebut  menunjukkan  adanya  hubungan antara    nilai  indeks  vegetasi  yang  didapat  dari citra FORMOSAT-2 dengan repersentasi vegetasi.
Indeks  Vegetasi  SAVI  menghasilkan  keakurasian hubungan  yang  lebih  baik  dibandingkan  metode NDVI dan EVI2 dimana koefisien determinasi dari metode  SAVI  adalah  0,9469  sedangkan  NDVI adalah 0,9409 dan EVI2 adalah 0,9442.
Gambar 3. Grafik Hubungan antara NDVI dengan repersentasi vegetasi
Gambar 4. Grafik Hubungan antara EVI-2 dengan repersentasi vegetasi
Gambar 5. Grafik Hubungan antara SAVI dengan repersentasi vegetasi
Gambar 6. Hubungan antara Indeks vegetasi dengan repersentasi vegetasi dengan NDVI(a), EVI2(b), dan SAVI(c)
Persamaan  NDVI  sangat  cocok  digunakan  untuk daerah  dengan  vegetasi  rapat  sedangkan  pada vegetasi  jarang  penggunaan  persamaan  SAVI sangat  disarankan  [5].Sehingga  dapat  menjadi acuan  dalam  penelitian  ini  yang  menghasilkan koefisien  determinasi  tinggi  pada  persamaan
SAVI.Hal  tersebut  dikarenakan  Surabaya  Timur keberadaan  vegetasi  pada  tiap  tutupan  lahan tidak begitu rapat, sehingga dapat mempengaruhi pantulan cahaya yang diterima oleh sensor.
B.  Analisis  Repersentasi  Vegetasi  Berdasarkan Peta Garis Surabaya Timur 2002
Untuk mendapatkan peta suatu sebaran repersentasi vegetasi maka digunakan persamaan yang  diperoleh  dari  hubungan  antara  nilai  indeks vegetasi  dari  SAVI  dengan  repersentasi  vegetasi. Adapun Persamaan yang digunakan adalah:
Repersentasi vegetasi = 215,12(SAVI) 2 –19,118(SAVI)+12,851
Dari  peta  garis  Surabaya  Timur  2002  dan  hasil estimasi  citra FORMOSAT-2 dengan  menggunakan analisa luasan pada Arc.Gis .10 didapatkan luasan tutupan vegetasi sebesar 1276,86Ha atau 15,87% dari  luas  wilayah  Surabaya  Timur.  Dalam penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  luas  wilayah tutupan vegetasi di wilayah Surabaya Timur hanya menyumbang  3,86%  dari  luas  kota  Surabaya. Sawah  merupakan  alokasi  tutupan  lahan  yang paling  luas  memiliki  repersentasi  vegetasi  yaitu 47,82%  dari  luas  area  tutupan  lahannya sedangkan  area  terbangun  merupakan  daerah dengan  tutupan  vegetasi  terendah  yaitu  6,18% dari luas area tutupan lahannya.
Tabel 3. Luas Area, Luas Tutupan Vegetasi, dan Repersentasi Vegetasi pada Tutupan Lahan
No.  Jenis Tutupan Lahan  Luas Area  Luas Tutupan Vegetasi  Repersentasi Tutupan Vegetasi (%)
1 Area Terbangun 4195,18 259,11 6,17 2 Boezem 1,57 0,61 39,27 3 Kuburan 14,58 4,55 31,21 4 Lapangan 15,72 6,23 39,62 5 Sawah 620,70 296,87 47,82 6 Tambak 2851,13 545,56 19,13 7 Vegetasi 345,21 163,91 47,48 Total 8044,11 1276,86 15,87

## Tabel 4. Repersentasi Vegetasi untuk Tiap-Tiap Jenis Tutupan Lahan
Jenis Tutupan Lahan Repersentasi vegetasi 0-25% 25-50% 50-75% 75-100% Luas (ha)  Persen  Luas (ha)  Persen  Luas (ha)  Persen  Luas (ha) Persen Area Terbangun 205,85 79,44 49,97 19,29 3,24 1,25 0,0544 0,0210 Boezem 0,47 75,77 0,15 24,23 - - - - Kuburan 3,59 78,83 0,94 20,59 0,03 0,59 - - Lapangan 4,38 70,30 1,82 29,24 0,03 0,46 - - Sawah 73,80 24,86 218,16 73,49 4,91 1,65 - - Tambak 180,15 33,02 335,81 61,55 29,59 5,42 0,0068 0,0012 Vegetasi 56,73 34,61 82,09 50,08 25,10 15,31 - - TOTAL 524,97 41,11 688,94 53,96 62,88 4,92 0,0612 0,0048 Rata-rata Luas area 8,84 11,60 1,06 0,0010

## Gambar7. Peta tutupan Vegetasi Surabaya Timur Tahun 2008
Penelitian  ini  membagi  4  kategori  repersentasi vegetasi  berdasarkan  repersentasi  tutupannya yaitu  repersentasi  yang  kurang  dari  0-25%,  25- 50%,  50-75%,  dan  repersentasi  vegetasi  yang lebih  dari  75-100%.  0-25%  seluas 8,84%  dari  luas wilayah  Surabaya  Timur  atau  41,11%  dari  luas area  yang  bervegetasi  atau  seluas  524,97  ha. Repersentasi  vegetasi  50-75%  mempunyai  luas 62,88  ha  atau  1,06%  dari  luas  wilayah  Surabaya Timur  atau  4,92%  dari  luas  area  bervegetasi, sedangkan  repersentasi  vegetasi  75-100%  hanya seluas  0,06  ha  atau  0,001%  dari  luas  wilayah
Surabaya  Timur  atau  0,005%  dari  luas  wilayah bervegetasi.
Area terbangun memiliki daerah dengan repersentasi vegetasi 75-100%  dan 0-25%  terluas yaitu  0.05ha  dan  205,85ha,  sedangkan  untuk wilayah  dengan  repersentasi  vegetasi  25-50% terluas yaitu sawah, untuk daerah 50-75% terluas didominasi oleh vegetasi.

## Gambar8. Peta Repersentasi Vegetasi Di Surabaya Timur Tahun 2008
Vegetasi sebagai pengendali tingkat pencemaraan udara  perkotaan  selain  berperan  sebagai penyedia  oksigen  dan  penyerap  karbondioksida,
juga  berperan  sebagai  pelindungterhadap  asap dan gas beracun, serta penyaring udara kotor dan debu  (Rahman,  2009).  Maka  dari  itu  pemilihan jenis  tanaman  sebagai  pelindung  di  daerah perkotaan  memiliki  persyaratan  tertentu  agar ruang  hijau  disuatu  kota  dalam  berfungsi maksimal.
Vegetasi  di  kawasan  terbangun  juga  sangat dibutuhkan, selain untuk sirkulasi udara agar lebih segar,  juga  berfungsi  sebagai  peresap  air  masuk kedalam  tanah  selain  itu  juga  vegetasi  tersebut dapat memberikan kenyamanan berupa keindahan  lingkungan  yang  dapat  membuat  efek psikologis  masyarakat  didaerah  tersebut  jauh lebih  baik.  Peran  serta  masyarakat  dalam melestarikan  lingkungan  terutama  menjaga kelestarian  vegetasi  didaerah  perkotaan  sangat dibutuhkan agar efek kebisingan perkotaan dapat diimbangi dengan baik.

## KESIMPULAN dan SARAN

## Kesimpulan
Dari  penelitian  ini  dapat  diambil  beberapa kesimpulan, yaitu :
1. Citra FORMOSAT-2 dapat  digunakan  dalam mendeteksi area bervegetasi didaerah perkotaan  dengan  menggunakan  indeks vegetasi NDVI, EVI2, dan SAVI.
2. Persamaan repersentasi vegetasi=215,12(SAVI) 2 -  19,118(SAVI)+12,851 digunakan  untuk  mendapatkan  peta  sebaran presentase  vegetasi  karena  memilikki  nilai koefisien  determinasi  yang  paling  tinggi diantara indeks vegetasi lain.
1. Sawah merupakan alokasi tutupan lahan yang paling luas memiliki repersentasi vegetasi dari luas wilayah Surabaya Timur. Area terbangun memiliki daerah dengan repersentasi vegetasi 75-100%  dan  0-25%  terluas  sedangkan  untuk wilayah dengan repersentasi vegetasi 25-50% yaitu sawah, untuk daerah 50-75% didominasi dengan vegetasi.

## Saran
Bagi Dinas Kebersihan dan Pertanaman kota : 1. Untuk  pengembangan  area  bervegetasi,
sebaiknya dipertimbangkan
mengenai pemelihan  jenis  tanaman  pada  area  hijau  di
Surabaya sehingga mampu membantu memaksimalkan kerapatan vegetasi pada area tersebut.
2. Lebih dipertimbangkan lagi untuk pengembangan ruang terbuka hijau pada area terbangun  yang  masih  sedikit  jumlah  ruang terbuka hijaunya.

## DAFTAR PUSTAKA
Dardak,  A.H.  2006.  “Peran  Penataan  Ruang  dalam mewujudkan Kota Berkelanjutan di Indonesia”. Seminar Penataan Ruang Berbasis Apek  Ekologis  untuk  Mewujudkan  Kota Berkelanjutan, Jakarta.
Liang, S., T. Zheng, D. Wang, K. Wang, R. Liu, S. Tsay, S.
Running,  &  J.  Townshend.  2007.  “  Mapping High-Resolution  on  Interpreting  Tower-Based Flux  Observations”.  Remote  Sensing  of environment, 112, 337-349.
Carolita,  I.,  I  Made  P.,  Y.  Erowati,  dan  Asikin  A.  1995.
Monitoring Keadaan Hutan dengan Menggunakan  Data  NOAA  AVHRR  di  Daerah Kalimantan  Barat  dan  Sebagian  Kalimantan Timur.  Warta  LAPAN  volume  43  Hal  32-42. Jakarta.
Jensen, J.R.2000. Remotesensing of the environmental Earth  Resource  Perspective.  Prentice  Hall, New Jersey-USA.
Ray,  T.w.1995.  A  FAQ  on  Vegetation  in  Remote Sensing.  Division  of  Geologicaland  Planetary Sciences California Institute of Technology.California-USA
Rahman,  A.A  dan  Sandi  A.L.W.  ”Analisis  Indeks Vegetasi  Menggunakan  Citra  ALOS  AVNIR-2 dan  Sistem  Informasi  Geografi  (SIG)  untuk Evaluasi  Tata  Ruang  Kota  Denpasar”.  Jurnal Bumi  Lestari,  Volume  9  No.  1,  Februari  2009, hlm. 1-11