## Teknik Cepat Identifikasi Lahan Terbuka Melalui Citra Multi Temporal dan Multi Spasial

## Quick Tecniques in Indentifying Open Area by the Use of Multi Spatial and Multidate Imageries
Ahyar Gunawan 1* , I Nengah Surati Jaya 2 , dan Muhammad  Buce Saleh 2
1 Sekolah Pascasarjana IPB, Bogor
2 Departemen Manajemen Hutan, Fakultas Kehutanan IPB, Bogor

## Abstract
This study  describes the  use  of  multitemporal  principal  component analysis  (MPCA) and vegetation index differencing (VIDN) techniques in identifying open area on post-coal-mining sites using multi spatial and multidate of Landsat TM and SPOT 4 XS imageries. The study revealed that the synthetic images derived from stable brightness, stable greenness,s and delta brightness of MPCA summarize information on post-coal-mining opened areas provided overall accuracy of 76.47% for the new ex mining area and 32.69% for old ex mining area. The VIDN method provided relatively lower accuracy than those from MPCA i.e. 58.87% for new ex mining and 13.25% for old ex-mining areas. The study also concluded that identifying open area on post-coal-mining sites using imageries  was more  efficient  than using only ground  survey, providing cost  efficiency of  29%.   This indicates that the cost required using satellite image is only 29% of the cost required for ground survey. The study concluded that MPCA is better than VIDN for identifying open area on post-coal-mining sites.
Keywords: multitemporal  principal component analisys, vegetation index differencing, stable brightness, stable greenness, delta brightness
* Penulis untuk korespondensi, email: ahyar_bpkh5@yahoo.co.id

## Pendahuluan
Kerusakan  akibat pertambangan  dapat  terjadi  selama kegiatan  pertambangan  maupun  pascapertambangan. Dampak lingkungan sangat terkait dengan teknologi dan teknik pertambangan yang digunakan. Sementara teknologi dan teknik pertambangan tergantung pada jenis mineral yang ditambang dan kedalaman bahan tambang, misalnya pada penambangan  batubara  yang  dilakukan  dengan  sistem tambang terbuka yakni sistem dumping (cara penambangan batubara  den gan  mengupas  per mukaan   tan ah ). Meningkatnya kegiatan pengusahaan batubara resmi juga berdampak  pada  meningkatnya  kegiatan  Pertambangan Tanpa lzin (PETI) batubara di Provinsi Kalimantan Selatan. Kegiatan PETI batubara di Kabupaten Banjar sebagai salah satu kabupaten di Provinsi Kalimantan Selatan berkembang cepat seiring dengan perubahan situasi dan kondisi ekonomi politik di tanah air. Pada tahun 1997, terdapat 157 pengusaha/ perorangan yang melakukan kegiatan PETI batubara, yang meningkat menjadi 445 pengusaha/perorangan pada tahun 2000 dan tersebar di seluruh kabupaten yang ada di Provinsi Kalimantan Selatan (Qomariah 2003).
Kajian mengenai dampak pertambangan terbuka telah dilakukan oleh Toren dan Unal (2001) dengan menggunakan citra landsat multitemporal  untuk  identifikasi dan monitor- ing dampak pertambangan terbuka terhadap  lingkungan di Provinsi Manisa, Turki.  Kemudian Limpitlaw (2003) dan Lau et al . (2005) menggunakan citra landsat multitemporal
untuk membuat indeks Tasseled Cap atau Kauth Thomas untuk memonitor dampak kegiatan pertambangan.  Torres dan Vera  (2005) menggunakan metode change  detection menggunakan citra multitemporal dan memakai Normalized Difference Vegetation  Index (NDVI) sebagai dasar untuk menentukan kerusakan yang terjadi di areal hutan akibat aktivitas  pertambangan  di  daerah  San  Luisi,  Meksiko. Adanya lahan terbuka yang secara visual tampak pada citra akibat aktivitas open mining seharusnya bisa dibedakan dan diidentifikasi  secara  cepat  dengan  lahan  terbuka  akibat aktivitas lain seperti misalnya perkebunan, pembukaan lahan, jalan,  dan  pemukiman.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menentukan metode cepat identifikasi lahan terbuka di lahan pascatambang batubara serta mengevaluasi efisiensi relatif biaya  dan  waktu  yang  diperlukan  oleh  metode  cepat identifikasi lahan terbuka di lahan bekas tambang batubara dibandingkan metode ground survey.

## Metode
Lokasi penelitian dilaksanakan di wilayah Kabupaten Banjar, Provinsi Kalimantan Selatan. Kegiatan penelitian ini dilakukan pada April–Juni 2009.  Persiapan, pengolahan, dan  analisis  data  awal  dilaksanakan  pada  April  2009, sedangkan pengambilan data lapangan dilakukan pada April– Mei 2009.  Peta lokasi penelitian disajikan pada Gambar 1.
Penelitian  dilakukan  secara  bertahap.  Pada  tahap persiapan  dilakukan  kegiatan  menyiapkan  bahan  yang
diperlukan, meliputi software Arc View Versi 3.2 dan Erdas Imagine Versi 9.1 untuk memproses dan membuat peta-peta yang diperlukan yaitu  citra resolusi sedang (Landsat TM path row 117 62, SPOT 4 XS path row 300 356, dan SPOT 4 XS path row 300 357) dan resolusi tinggi (SPOT 5 XS dan Quickbird) yang mencakup wilayah Kabupaten Banjar. Pada penelitian ini digunakan metode analisis komponen utama multiwaktu atau Multitemporal Principal Component Analysis (MPCA)  dan  pengurangan  dua  indeks  vegetasi NDVI untuk membuat citra sintetis. Lebih lanjut, Jaya (2005) menjelaskan bahwa pada metode MPCA digunakan untuk mengevaluasi  wilayah  yang  berubah  ( change )  dengan menggunakan konsep:
1 Komponen stable  brightness (SB) yang  didefinisikan apabila besarnya nilai eigenvector ( weight ) dari setiap saluran ( band ) hampir sama dengan tanda aljabar yang positif. Indeks ini umumnya terdapat pada komponen utama satu.
2 Komponen stable  greeness (SG)  yang  didefinisikan
apabila  saluran  merah  dari  kedua  waktu  mempunyai tanda aljabar yang sama tetapi berlawanan dengan tanda aljabar saluran inframerah dari kedua waktu.  Sebagai contoh tanda aljabar kedua saluran merah positif pada kedua tahun yang berbeda sedangkan tanda aljabar kedua saluran inframerah negatif, atau sebaliknya.
3 Komponen delta  brightness (DB),  ditandai  dengan adanya  kesamaan  tanda  aljabar  saluran  merah  dan inframerah dari waktu yang sama tetapi bertentangan tanda aljabar pada saluran merah dan inframerah pada waktu yang berbeda. Sebagai contoh, tanda aljabar pada tahun sebelumnya pada saluran merah dan inframerah positif sedangkan untuk saluran merah dan inframerah pada  tahun   sesudahnya  n egatif  atau  dapat  juga sebaliknya.
4 Komponen delta  greeness (DG)  yang  merupakan kebalikan dari SB.  Sebagai contoh tanda aljabar untuk saluran merah positif dan inframerah negatif untuk tahun sebelumnya, maka tanda aljabar untuk tahun sesudahnya
Gambar 1 Lokasi penelitian.
Kota provinsi Jalan
Batas administrasi Pemukiman Batas areal tambang Hutan lindung Hutan produksi tetap Hutan produksi konversi
Hutan produksi terbatas Suaka alam
PETA LOKASI PENELITIAN DI KABUPATEN BANJAR PROVINSI KALIMANTAN SELATAN
SKALA 1 : 500.000
untuk merah negatif dan inframerah positif.  Juga bisa sebaliknya, negatif untuk merah, positif untuk inframerah pada tahun sebelumnya, dan untuk tahun sesudahnya positif untuk merah dan negatif untuk inframerah. Proses pembuatan citra sintetis dengan metode MPCA adalah dengan terlebih dulu membuat satu set citra antara citra Landsat TM tahun 2003 dan SPOT 4 XS tahun 2006. Karena  terdapat  perbedaan  resolusi  spasial  antara  citra Landsat TM tahun 2003 dengan SPOT 4 XS tahun 2006, resampling pada citra Landsat TM tahun 2003 dilakukan terlebih  dahulu  agar  resolusi  spasialnya  menjadi  20  m. Saluran yang digunakan untuk membuat layer stacking pada kedua citra adalah saluran inframerah dekat atau near infra- red (NIR), merah ( red ), dan hijau ( green ).  Pada citra Landsat TM saluran inframerah dekat adalah saluran 4, merah adalah saluran 3, dan hijau adalah saluran 2. Sedangkan pada citra SPOT 4 XS saluran inframerah dekat adalah saluran 3, merah adalah saluran 2, dan hijau adalah saluran 1.
Selain pembuatan citra PCA multiwaktu juga dibuat citra sintetis yang  berasal dari  nilai disparitas  indeks vegetasi NDVI  yan g  selan jutn ya  disebut Vegetation  Index Differencing (VIDN).  Nilai  VIDN  dihitung  dengan persamaan [1] . Nilai VIDN akan berkisar  antara -2 sampai 2.    Nilai  yang  negatif menyatakan  adanya  pengurangan biomassa atau vegetasi hijau dan merupakan indikasi adanya perubahan tutupan lahan. Dari masing-masing citra sintetis yang  terpilih  selanjutnya  dilakukan tresholding untuk menentukan areal lahan terbuka tambang batubara.  Nilai ambang batas atas (Tu) dan ambang batas bawah (Td) dari masing-masing treshold ditentukan berdasarkan nilai piksel contoh pada areal-areal lahan bekas tambang batubara.
Perh itun gan  efisien si  r elatif  dilakukan  dengan membandingkan biaya per hektar  dan waktu antara kegiatan identifikasi lahan tambang batubara dengan metode ground survey atau  survei  lapangan  langsung  dengan  metode penafsiran citra. Komponen biaya  yang dianalisis adalah biaya pemeriksaan lapangan, biaya pengadaan citra, biaya pengolahan  data,  biaya  analisis,  dan  pembuatan  hasil. Persamaan [2] dan [3] digunakan  dalam  perhitungan efisiensi relatif tersebut (Jaya 2005).
Pengertian lahan terbuka biasa pada penelitian mengacu pada pengertian yang digunakan Departemen Kehutanan Republik  Indonesia  bahwa  seluruh  kenampakan  lahan terbuka tanpa vegetasi (singkapan batuan puncak gunung, puncak bersalju, kawah vulkan, gosong pasir, pasir pantai, endapan  sungai),  dan  lahan  terbuka  bekas  kebakaran. Adapun lahan terbuka bekas pembersihan lahan ( land clear- ing ) dimasukkan dalam kelas lahan terbuka.  Identifikasi lahan terbuka yang digunakan untuk aktivitas pertambangan diidentifikasikan dari citra berdasarkan asosiasi kenampakan objeknya,  termasuk tailing  ground (penimbunan  limbah penambangan).  Lahan  terbuka  tambang  batubara  dalam penelitian  ini  terbagi  dalam  kategori  lama  dan  baru. Termasuk lahan terbuka tambang batubara lama adalah ar- eal  bekas  PETI  dan  areal  tambang  yang  telah  selesai dilaksanakan penambangan lebih dari 3 tahun dan belum dilakukan  kegiatan  reklamasi.  Sedangkan  lahan  terbuka tambang batubara baru adalah lahan tambang batubara yang termasuk dalam areal perusahaan tambang batubara yang masih aktif.
Penentuan  contoh  pada  tahap  pemeriksaan  lapangan dilakukan dengan purposive sampling yang didasarkan pada hasil training  area lahan  terbuka  pada  citra  VIDN  dan komponen  utama.  Penentuan  contoh  tersebut  juga  perlu dibantu dengan mengunakan citra Quickbird, SPOT 5, peta Rupa Bumi Indonesia (RBI), dan peta topografi agar posisi sampel  tepat  pada  posisi  yang  diinginkan.  Faktor  biaya, waktu,  dan  tenaga  menjadi  bahan  pertimbangan  dalam penentuan jumlah contoh yang diambil.
Dari  masing-masing  citra  sintetis  yang  terpilih selanjutnya dilakukan tresholding untuk menentukan areal lahan  terbuka  tambang  batubara.    Nilai  Tu  dan  Td  dari masing-masing treshold ditentukan berdasarkan nilai piksel contoh  pada  areal-areal  lahan  pascatambang  batubara. Proses tresholding dilakukan dengan kaidah pengambilan keputusan  seperti  pada  persamaan [4] .  Dalam  kaidah tersebut, I(x,y) adalah nilai piksel yang dibuat dari indeks terpilih. Pembuatan treshold dilakukan dengan membuat training area pada citra sintetik yang telah dihasilkan. Jaya (2005) menyebutkan bahwa hasil tresholding pada umumnya masih mengandung noise yang tampak seperti
2 0 0 3 ) L a n d s a t (C itr a R E D N IR R E D N IR 2 0 0 6 ) S P O T ( C itra R E D N IR R E D N IR
V ID N       ) 1 - ha (Rp citra n m enggunaka b iaya T otal ) 1 - ha (R p ) ( citra n m enggunaka tanpa biaya T o tal E R vey gro un d su r  (hari) citra n m enggunaka waktu T o tal (hari) citra n m enggunaka p a waktu tan T o tal W aktu E R 
[1] [2 ] [ 3]       1, jika , Td dan jika , Tu , 0, selainnya I x y I x y I x y         [4 ]
noktah-noktah atau sering disebut salt and pepper .  Untuk men gh ilangkan  kesalah an  ini  dilakukan filtering menggunakan lowpass filter yaitu filter median.  Selanjutnya dilakukan masking untuk melokalisasi lahan terbuka dan mengeluarkan areal yang dapat meningkatkan hasil analisis. Dalam proses masking juga dilakukan tumpang susun antara peta-peta dasar dan tematik seperti peta pemukiman dan peta perkebunan untuk menghasilkan peta lahan terbuka tambang batubara yang logis.

## Hasil  dan  Pembahasan
Karakteristik spektral lahan terbuka pada citra optik Pada citra Landsat TM saluran merah dan inframerah berada pada saluran 3 dan 4, sedangkan pada citra SPOT berada
pada  saluran  2  dan  3.  Berdasarkan  data  citra  yang  ada, terindentifikasi beberapa karakteristik lahan terbuka tambang batubara (Tabel 1).
Berdasarkan kenampakan visual pada ketiga citra pada Tabel 1 diketahui bahwa kenampakan lahan terbuka  tambang batubara  mempunyai  warna  yang  sama,  baik  pada  areal tambang yang sedang berjalan, areal reklamasi maupun yang bekas  tambang ilegal  yang sudah  lama,  areal yang  tidak direklamasi, dan areal tambang yang tergenang air.
Citra  komponen  utama Citra  komponen  utama  pada penelitian ini menggunakan citra Landsat 7 TM tahun 2003 dan citra SPOT 4 XS tahun 2006.  Kedua citra ini mempunyai karakteristik  yang  berbeda  yaitu  resolusi  spasial  yang
Tabel 1  Kenampakan visual lahan terbuka tambang batubara
Karakteristik lahan terbuka tambang batubara pada citra
Landsat TM Komposit 432 Liputan tahun 2003 (Resolusi 30 m) SPOT 4 XS Komposit 321 Liputan tahun 2006 (Resolusi 20 m) SPOT V XS Komposit 421 Liputan tahun 2007 (Resolusi 2,5 m) Keterangan Tambang baru berjalan pada areal Perusahaan Daerah Baramarta, baru selesai ditambang, dan baru direklamasi Warna biru muda agak kehijauan Warna biru muda Warna ungu Bekas tambang ilegal yang sudah ditinggalkan sehingga terbentuk danau kecil, tidak direklamasi Warna biru tua agak gelap Warna biru tua agak gelap Warna biru Bekas areal tambang, kurang lebih 2 tahun, belum direklamasi Warna biru muda agak kehijauan Warna biru muda Warna ungu Tambang baru namun belum dilakukan reklamasi sehingga terbentuk danau kecil, lokasi di areal Perusahaan Daerah Baramarta Warna biru tua agak gelap Warna biru tua agak gelap Warna biru Tabel 2 Eigenvector dari komponen utama multiwaktu Landsat TM tahun 2003 dan SPOT XS tahun 2006 Saluran PC1 PC2 PC3 PC4 PC5 PC6 Landsat TM 2003 hijau 0,3023 0,5577 -0,0021 -0,1064 -0,0902 -0,7604 Landsat TM 2003 merah 0,2799 0,6453 -0,0541 -0,3246 0,0014 0,6300 Landsat TM 2003 inframerah dekat 0,3166 0,1958 0,2305 0,8584 0,2385 0,1204 SPOT XS 2006 hijau 0,4827 -0,2334 -0,4627 0,1772 -0,6789 0,0777 SPOT XS 2006 merah 0,3417 -0,1869 -0,6040 -0,1021 0,6846 -0,0664 SPOT XS 2006 inframerah dekat 0,6167 -0,3806 0,6042 -0,3233 0,0732 0,0009 Eigen value 13.384,64 2.163,21 1.052,25 221,98 60,82 7,28 Variasi (%) 79,25 12,81 6,23 1,31 0,36 0,04 Indeks SB DB SG PC = principal component , SB = stable brightness , DB = delta brightness , SG = stable greeness , DG = delta greenness .
berbeda dan waktu liputan yang berbeda.  Untuk membuat citra komponen utama terlebih dulu citra Lansat 7 TM di resampling sehingga resolusi spasialnya berubah dari 30 m menjadi  20  m,  yang  kemudian  dibuat  satu  set  data  citra gabungan antara Landsat 7 TM dan SPOT4 XS. Saluran yang digunakan untuk analisis komponen utama adalah saluran hijau, merah , dan inframerah dekat.  Pada gabungan lansat ini, citra Landsat 7 TM terdapat pada saluran 2, 3, dan 4, sedangkan pada SPOT4 XS terdapat pada saluran 1, 2, dan 3.  Hasil analisis citra komponen utama dengan menggunakan metode MPCA disajikan pada Tabel 2.
Jaya  (2005) menyebutkan  bahwa  berdasarkan  konsep eigenvector yang  membentuk  sumbu  baru  yang  saling ortogonal dan sekaligus mencari korelasi yang tinggi pada komponen-komponen  di  kelompok  awal,  sesungguhnya sumbu-sumbu komponen yang merekam adanya perubahan adalah pada komponen-komponen pada kelompok akhir. Data pada Tabel 2 memperlihatkan bahwa SB ditemukan pada  komponen  pertama  atau  PC1,  DB  ditemukan  pada komponen  kedua  atau  PC2,  dan  SG  ditemukan  pada komponen ketiga atau PC3. Sedangkan komponen DG yang menunjukkan perubahan kehijauan pada tutupan vegetasi tidak teridentifikasi.  Komponen-komponen yang ditemukan hanya SB, DB, dan SG.  Indeks SB mencakup variasi 79,25%, DB 12,81%, dan SG 6,23% .
Suatu perubahan tutupan lahan yang terjadi pada suatu areal  dapat  merupakan  penambahan  atau  pengurangan kehijauan  dan  kecerahan  atau  kontras.    Perubahan  yang terjadi seperti tergambar pada Tabel 2 merupakan perubahan penambahan kehijauan atau pengurangan kecerahan. Hal ini ditunjukkan oleh tanda aljabar masing-masing bobot pada saluran merah dan inframerah pada kedua waktu. Pada citra sintetik PC2 atau DB terjadi pengurangan kecerahan atau kontras, terlihat bahwa pada tahun 2003 nilai bobot pada saluran merah dan inframerah positif adalah 0,6453 dan 0,1958 sedangkan pada tahun 2006 mempunyai nilai negatif yaitu -0,1869 dan -0,3806. Pada citra PC3 atau SG tidak terjadi perubahan kehijauan dan kecerahan yang ditunjukkan tanda aljabar yang tetap pada saluran merah dan inframerah pada kedua tahun.
Indeks  DB  men unjukkan  terjadinya  perubahan kelembapan  tanah  yang  penyebabnya  erat  berhubungan dengan adanya perubahan atau penambahan lahan terbuka seperti  aktivitas  penambangan  batubara.  Studi  yang dilakukan Hayes dan Sader  (2001) menggunakan metode MPCA juga hanya mendapatkan komponen SB, SG, dan DB sehingga hanya menggunakan komponen SG dan DB untuk menganalisis perubahan.
Disparitas indeks  vegetasi   (VIDN) Metode  ini  umum digunakan untuk tujuan analisis perubahan atau change de- tection .  Deteksi  perubahan  merupakan  suatu  proses mengindetifikasi  perubahan-perubahan  suatu  objek  atau fenomena melalui pengamatan pada berbagai  waktu yang berbeda. Lu et al. (2004), Sitorus (2006), dan Jensen (2005) menyebutkan  salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk
analisis  perubahan  di  antaranya  adalah  metode Image Differencing atau metode pengurangan citra.  Jaya (2005) menjelaskan bahwa nilai VIDN berkisar -2–2 dengan nilai negatif  menyatakan  adanya  pengurangan  biomassa  atau vegetasi hijau. Terjadinya pengurangan biomassa merupakan salah satu indikasi terjadinya suatu perubahan tutupan lahan yang pada penelitian ini perubahan lahan yang dimaksud adalah terjadinya lahan terbuka pada areal pascatambang batubara. Pembuatan citra sintetik VIDN berasal dari nilai VIDN antara 2 waktu yang berbeda. Pembuatan citra VIDN pada penelitian ini menggunakan citra VIDN SPOT 4 XS tahun 2006 dan citra Landsat 7 TM tahun  2003. Pada citra Landsat saluran inframerah dekat terdapat pada saluran 4 sedangkan saluran merah terdapat pada saluran 3. Pada citra SPOT 4 XS saluran inframerah dekat terdapat pada saluran 3 sedangkan saluran merah terdapat pada saluran 2.
Dari keempat citra sintetik yang dihasilkan kemudian ditentukan nilai ambang untuk areal yang menunjukkan lahan pascatambang batubara. Nilai treshold pada citra SB, DB, SG, dan VIDN masing-masing disajikan di Tabel 3 dan Tabel 4.
Berdasarkan nilai ambang pada Tabel 3 kemudian dibuat citra  tunggal  yang  menunjukkan  lokasi-lokasi  areal pascatambang batubara. Pembuatan citra ini menggunakan algoritma sederhana menggunakan software Erdas Imagine. Hasil  analisis  disajikan  pada  Gambar  1.  Gambar  1 memperlihatkan bahwa areal-areal yang terpilih berdasarkan nilai ambang berwarna hitam bernilai 1 sedangkan areal- areal  yang  berada  di  luar  nilai  ambang  berwarna  putih bernilai 0.  Agar penetapan nilai ambang atau tresholding menjadi logis maka dilakukan masking dan mengeluarkan areal-areal yang tidak perlu pada citra hasil tresholding . Hasil analisis disajikan pada Gambar 2 dan Gambar 3.
Berdasarkan hasil identifikasi lahan tambang batubara lama menggunakan ambang batas (Tabel 3) terlihat bahwa citra sintetis yang dihasilkan masih mengalami kemiripan satu
Tabel  3      Nilai treshold citra  SB,  DB,  SG,  dan  VIDN pada lahan terbuka tambang batubara lama
Indeks Ambang bawah (Td) Ambang atas (Tu) Stable brightness 307,55 328,60 Delta brightness 10,84 36,94 Stable greenness -45,71 -31,93 VIDN 0,08 0,19
Tabel 4   Nilai treshold citra  SB,  DB,  SG,  dan  VIDN pada lahan terbuka tambang batubara baru Indeks Ambang bawah (Td) Ambang atas (Tu) Stable brightness 263,70 280,33 Delta brightness -43,03 -27,96 Stable greenness -83,03 -52,77 VIDN -0,19 0,03
dengan areal lain seperti pemukiman, areal sawah, dan awan.
Jaya (2005) menyebutkan bahwa hasil tresholding pada umumnya masih mengandung noise yang tampak seperti noktah-noktah atau sering disebut salt and pepper .  Sehingga untuk  menghilangkan  kesalahan  ini  dilakukan filtering menggunakan lowpass filter yaitu filter median.  Selanjutnya dilakukan masking untuk melokalisasi lahan terbuka dan mengeluarkan areal yang dapat meningkatkan hasil analisis. Hal ini dilakukan dengan menggunakan data peta rupa bumi Indonesia dan peta penutupan lahan hasil penafsiran secara konvensional, dengan mengeluarkan areal-areal yang ada penutupan awan dari analisis.  Hasil dari model merupakan citra tunggal dari metode MPCA yang menggambarkan lahan terbuka  tamban g  batubar a  lama  dan  baru.    Untuk menghilangkan kesalahan salt and pepper dilakukan filter- ing menggunakan lowpass filter . Untuk mendapatkan hasil akhir  maka  citra  tunggal  hasil tresholding pada  metode MPCA  perlu  dibuat  komposit  dan  kemudian  dilakukan pengambilan  keputusan  untuk  menghasilkan  satu  citra tunggal lahan terbuka tambang batubara.  Hal ini dilakukan dengan  menerapkan  algoritma  pengambilan  keputusan menggunakan penghubung logika AND atau OR , kemudian diambil hasil yang terbaik. Hasil dari model merupakan citra tunggal dari  metode MPCA yang menggambarkan lahan terbuka tambang batubara yang disajikan pada Gambar 4.
Akurasi metode MPCA  dan VIDN Untuk mengetahui tingkat keberhasilan deteksi dari metode komponen utama dan VIDN maka dilakukan kegiatan uji lapangan berdasarkan kenampakan hasil deteksi pada citra. Pemeriksaan titik-titik lahan terbuka pada areal bekas tambang menggunakan data sekunder hasil ground checking tahun 2005 dan hasil ground checking tahun 2009. Selain itu juga digunakan citra SPOT 5 XS tahun 2007 dan Quickbird tahun 2006. Kegiatan ground check dilakukan pada lokasi-lokasi kegiatan penambangan batubara  areal  PT  Baramulti  Sukses  Sarana  (Kecamatan Aranio), PT Rahmat Bara Utama, PT Gunung Sambung,  dan CV Baratama (Kecamatan Sambung Makmur), PT Tanjung Alam Jaya dan  PT Mitra Bara Sejati (Kecamatan Pengaron), dan PD Baramarta (Kecamatan Sungai Pinang).
Berdasarkan hasil pemeriksaan lapangan dari titik ikat yang diperiksa terdapat penutupan lahan berupa pemukiman, jalan, jembatan, tanaman karet muda, lahan terbuka atau tanah  kosong,  alang-alang,  dan  lahan  terbuka  tambang batubara.  Pada penelitian ini dilakukan uji akurasi terhadap citra yang dihasilkan baik dengan metode MPCA maupun VIDN untuk lahan terbuka tambang batubara lama dan baru. Pemeriksaan lapangan dilakukan dengan mengambil titik- titik contoh yang merupakan lahan bekas tambang batubara dan lahan tambang batubara yang sedang berjalan.  Untuk melengkapi data pada penelitian ini digunakan data sekunder
a b c d
Gambar 2 Lahan terbuka tambang batubara lama hasil tresholding untuk citra SB (a), DB (b), SG (c), dan VIDN (d).
hasil pemeriksaan lapangan terhadap kegiatan bekas PETI di Kabupaten Banjar. Perhitungan akurasi dilakukan dengan menggunakan metode standar dengan membandingkan to- tal area yang masuk dan keluar dengan menggunakan data areal tambang batubara hasil pemodelan dengan peta acuan ( refference map ).  Congalton dan Green (1999) menyatakan bahwa perhitungan akurasi menggunakan kategori tunggal ( single classification ) hanya menghasilkan akurasi umum ( overall accuracy ) . Perhitungan akurasi  umum disajikan pada Tabel 5 dan 6.
Kesalahan yang terjadi adalah adanya areal yang diduga lahan  terbuka  tambang  batubara  namun  di  lapangan teridentifikasi sebagai pemukiman, jalan, jembatan, tanaman karet muda, lahan terbuka atau tanah kosong, dan alang-
alang.  Pada deteksi lahan terbuka tambang batubara dengan metode VIDN tingkat akurasinya lebih rendah dibandingkan dengan metode MPCA.  Hal ini disebabkan metode VIDN yang didapat dari hasil pengurangan indeks VIDN hanya menerangkan informasi kehijauan saja.  Seperti disebutkan Jaya  (2007)  bahwa  secara  teoritis  metode  VIDN  hanya merangkum perubahan kehijauan saja, sedangkan perubahan kecerahan tanah tidak dapat dirangkum.   Secara umum kedua metode  belum  dapat  membedakan  antara  lahan  terbuka tambang batubara yang telah selesai dikerjakan dengan ar- eal tambang batubara yang baru. Citra lahan terbuka tambang batubara  hasil  deteksi  menggunakan  metode  MPCA  dan VIDN disajikan pada Gambar 5.
a b c d
Gambar 3 Lahan terbuka tambang batubara baru hasil tresholding untuk citra SB (a), DB (b), SG (c), dan VIDN (d).
Tabel 5  Hasil perhitungan akurasi deteksi bekas lahan terbuka tambang batubara Citra sintetik Akurasi umum (%) Stable brightness 42,01 Delta brightness 34,97 Stable greenness 46,99 Citra komposit SB, DB, dan SG 32,69 VIDN 13,25 Tabel 6  Hasil perhitungan akurasi deteksi lahan terbuka tambang batubara baru Citra sintetis Akurasi umum (%) Stable brightness 30,79 Delta brightness 25,27 Stable greenness 56,22 Citra komposit SB, DB, dan SG 76,47 VIDN 58,87
Efisiensi relatif biaya pengecekan lokasi areal tambang Berdasarkan hasil analisis komponen-komponen biaya yang ada maka dapat dibuat kajian efisiensi sebagaimana disajikan pada Tabel 7 dan Tabel 8.
Berdasarkan komponen biaya pada Tabel 7 dan Tabel 8 maka efisiensi relatif (ER) biaya pengecekan lokasi tambang dengan  penggunaan  citra  dibandingkan  dengan  tanpa menggunakan citra sebesar persamaan [5] .
[5]
Berdasarkan  hasil  analisis  dapat  disimpulkan  bahwa biaya pengamatan atau inventarisasi lahan pascatambang dengan  hanya  melakukan  survei  lapangan  langsung memerlukan biaya 3,46 kali lebih besar dibandingkan dengan memanfaatkan citra.  Apabila dipersentasekan maka biaya survei  inventarisasi  lahan  tambang  batubara  dengan memanfaatkan citra hanya 1/3,46  100%  atau  29%  dari biaya survei dengan pengamatan lapangan langsung.
Efisiensi  relatif  waktu  kegiatan  identifikasi  areal tambang Berdasarkan data dari Dinas Pertambangan dan Energi  Kabupaten  Banjar, waktu yang  dibutuhkan untuk pemeriksaan lapangan secara langsung untuk satu  lokasi
tambang adalah 2 hari (maksimal). Di Kabupaten Banjar terdapat  24  perusahaan  tambang  sehingga  total  untuk pemeriksaan seluruh areal tambang di Kabupaten Banjar adalah 48 hari.  Sementara untuk pemeriksaan areal tambang menggunakan citra  dibutuhkan waktu 14 hari.  Efisiensi relatif waktu didapatkan dengan menggunakan persamaan [6] .
[6]
Berdasarkan  hasil  analisis  dapat  disimpulkan  bahwa waktu  yang  dibutuhkan  untuk  inventarisasi  lahan  bekas tambang dengan hanya melakukan survei lapangan langsung memerlukan waktu 3,43 kali lebih lama dibandingkan dengan waktu  yan g  dibutuhkan   un tuk  inven tar isasi  lah an pascatambang  dengan  memanfaatkan  citra.  Apabila dipersentasekan maka waktu untuk survei inventarisasi lahan tambang batubara dengan memanfaatkan citra hanya 1/3,43  100% atau  29,10% lebih  efisien dibandingkan  dengan waktu yang diperlukan untuk pengamatan lapangan langsung.

## a                                                                                            b
Gambar 4  Lahan terbuka tambang batubara lama dan baru hasil penggabungan.
Tabel  7    Komponen biaya pengecekan lokasi tambang menggunakan citra
Komponen biaya Biaya/satuan (Rp ha -1 ) Pengadaan citra SPOT 4 XS 2 scene 164,09 Pengolahan citra selama 7 hari 18,47 Pengecekan lapangan sebanyak 30 lokasi 179,55 Sewa hardware/software pengolah citra 26,40 Total 388,51 Tabel 8   Komponen biaya pengecekan lokasi tambang tanpa menggunakan citra Komponen biaya Biaya/satuan (Rp ha -1 ) Total biaya pemeriksaan lapangan semua perusahaan tambang batubara 1 312,59 Pembuatan peta kerja dan peta hasil identifikasi perusahaan tambang dan pencetakan peta (2 lembar) 4,17 Sewa hardware/software komputer 26,40 Total 1 343,16

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis maka pada penelitian ini dapat disimpulkan bahwa:
-1 -1 Rp 1343,16 ha ER = 3, 46
Rp 388,51 ha  48 hari E R  = 3, 43 14 hari 
a d b e c f
Gambar 5  Peta lahan terbuka tambang batubara hasil deteksi menggunakan  metode komponen  utama (a, b, dan c) dan metode VIDN (d, e, dan f).
1 Deteksi  lahan  pascatambang  dengan  metode  analisis komponen utama multiwaktu atau MPCA menghasilkan tingkat ketelitian overall accuracy sebesar  76,47% untuk tambang  baru  dan  35,29%  untuk  tambang  lama. Sedangkan  dengan  menggunakan  metode  disparitas indeks  vegetasi  atau  VIDN  menghasilkan  tingkat ketelitian overall  accuracy sebesar  58,87%  untuk tambang baru dan 13,25% untuk  tambang lama yang relatif  kurang  akurat  dibandingkan  dengan  metode MPCA.
2 Pada  penggunaan  citra  tunggal  MPCA,  citra  SB memberikan  hasil  yang  lebih  baik  dalam  mendeteksi lahan tambang batubara baru sebesar 56,22%.  Citra SB
secara  visual  memberikan  hasil  yang  lebih  baik dibandingkan dengan yang lainnya. dibandingkan dengan yang lainnya.
3 Pada penelitian ini pemanfaatan citra multispasial dan multitemporal cukup efektif digunakan dalam mendeteksi lahan  bekas  tambang  batubara  antara  areal  tambang batubara lama dan baru. Namun tingkat akurasi yang dihasilkan berbeda, akurasi untuk tambang baru lebih baik.
4 Biaya pengamatan atau inventarisasi lahan pascatambang dengan  hanya  melakukan  survei  lapangan  langsung memerlukan biaya 3,46 kali lebih besar dibandingkan dengan memanfaatkan citra. Apabila  dipersentasekan
maka biaya survei inventarisasi lahan tambang batubara dengan memanfaatkan citra hanya 29%  dari biaya survei dengan  pengamatan  lapangan  langsung.  Sedangkan waktu  yang  diperlukan  untuk  inventarisasi  lahan pascatambang dengan dengan memanfaatkan citra lebih efisien  29,01%  dibandingkan  dengan  waktu  untuk melakukan survei lapangan langsung.

## Daftar  Pustaka
Limpitlaw  D.  2003.  Mappin g  min ing  waste  an d environmental  impacts  in  Zambia  with  landsat.    Di dalam: Proceedings of the 4th European Congress on Regional  Scientific  Cartography  and  Information Systems ; Bolgna, 17–20 June 2003.   2:699–671. http:/ /www.regione.emilia-romagna [27 Februari 2009].
Jaya  INS.  2005.  Teknik  men deteksi  lahan  longsor menggunakan citra SPOT multi waktu, studi kasus di Teradomari, Tochio dan Shidata Mura, Niigata, Jepang. Jurnal Manajemen Hutan Tropika 10:31–48.
Jaya  INS.  2007. Analisis  Citra  Digital:  Perspektif Penginderaan Jauh untuk Pengelolaan Sumber Daya Alam. Teori dan Praktek Menggunakan Erdas Imagine .
Bogor: Fakultas Kehutanan IPB.
Jensen JR.  2005. Introductory  to Digital Image Processing: A Remote Sensing Perspectiv . New Jersey: Prentice
Hall. Inc.
Sitorus J, Purwandari, Luwin ED, Widyastuti R, Suharno.
2006.  Kajian model deteksi perubahan penutup lahan menggunakan data inderaja untuk aplikasi perubahan lahan sawah. http://www.lapanrs.or.id [6 Maret 2009].
Toren T, Unal E. 2001. Assessment of open pit coal mining impacts using remote sensing: a case study from Turkey. Di  dalam: 17th  International  Mining  Congress  and Exhibition of Turkey . http://eski.maden.org.tr/resimler/ ekler/0b8fe090143d577_ek.pdf  [6 Maret 2009].
Torres MA, Vera. 2005. Detecting areas disturbed by mining activities through landsat images San Luis Potosi City. Mexico  Geophysical  Research  Abstracts 7:54-57. [terhubung berkala]. http://www. sciencedirect.com [22 Februari 2009].
Lau WY, Linlin Ge, Jia X. 2005. The possibility of using multitemporal landsat images for mining monitoring: a preliminary  study.  Di  dalam: The  3rd  International Symposium  on  Future  Intelligent  Earth  Observation Satellites  2006 .  http:// www.crcsi.com.au/ [3  Maret 2009].
Qomariah R. 2003. Dampak kegiatan pertambangan tanpa izin (PETI) batubara terhadap kualitas sumberdaya lahan dan sosial ekonomi masyarakat di Kabupaten Banjar, Provinsi  Kalimantan  Selatan  [tesis].  Bogor:  Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor.