INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 4 Tahun 2024  Page 13017-13031 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Aspek Spasial Kesesuaian Penggunaan Lahan Daerah Aliran Sungai (DAS)
Wanggu Hulu Menggunakan  Citra Landsat-9 dan Sistem Informasi

## Geografis
Tahir 1 ✉ , Daud Yusuf 2
(1) Program Studi Geografi, Universitas Haluoleo
(2) Program Studi Pendidikan Geografi, Universitas Negeri Gorontalo
Email: tahir.mtmk@uho.ac.id 1 ✉

## Abstrak
Pemanfaatan data penginderaan jauh dan Sistem Informasi Geografis untuk analisis sebaran spasial penggunaan  lahan  DAS  Wanggu  Hulu  merupakan  salah  satu  cara  untuk  menyusun  peruntukan penggunaan  lahan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  sebaran  penggunaan  lahan  Daerah Aliran  Sungai  Wanggu  Kab.  Konawe  Selatan.    Metode  yang  di  gunakan  dalam  penelitian  ini menggunakan metode survei dengan klasifikasi terbimbing  supervised classification. Berdasarkan uji akurasi  (confusion  matrix)  ketelitian  hasil  interpreasi  citra  Landsat-9  diperoleh  sebesar  86,63%, penggunaan  lahan  DAS  sesuai  atau  hasil  intrerprestasi  kategori  baik,  sehingga  dapat  diperoleh kesesuaian lahan Pada DAS Wanggu lebih dominan lahan sesuai  dimana lahan sesuai memiliki luas 43.776,96 Ha atau 67,58%, dari pada lahan yang tidak sesuai dimana lahan tidak sesuai memiliki luas 20,764,79 Ha atau 32,42%. Hasil penelitian diperoleh delapan kelas penggunaan lahan yaitu, lahan kosong, pemukiman, badan air, semak belukar, sawah, Perkebunan, tambak dan hutan, hasil analisis menunjukan  kelas  penggunaan  lahan  tambak  memiliki  persentase  paling  kecil  yaitu  1,09%, sedangkan kelas penggunaan lahan paling tinggi yaitu hutan dengan persentase 64,01%..
Kata Kunci: spasial, sebaran, aluvial, penggunaan lahan, daerah aliran sungai, klasifikasi terbimbing, interpretasi

## Abstract
Utilizing  remote  sensing  data  and  Geographic  Information  Systems  to  analyze  the  spatial distribution of watershed land use is an effective approach to prepare land use designations. This  research  aims  to  determine  the  distribution  of  land  use  in  the  Wanggu  River  Basin District,  South  Konawe.  The  methodology  employed  in  this  research  involves  a  survey method  with  supervised  classification.  Based  on  the  accuracy  test  (confusion  matrix),  the accuracy of the Landsat-9 image interpretation was found to be 86.63%, indicating that the watershed  land  use  interpretation  is  suitable  and  falls  within  the  good  category,  thus enabling  the  determination  of  land  suitability.  In  the  Wanggu  watershed,  suitable  land  is more  predominant,  covering  an  area  of  43,776.96  hectares  or  67.58%,  compared  to unsuitable  land,  which  covers  an  area  of  20,764.79  hectares  or  32.42%.  The  research identified  eight  land  use  classes:  empty  land,  residential  areas,  water  bodies,  shrubs,  rice fields, plantations, ponds, and forests. The analysis results revealed that the pond land use class had the smallest percentage, at 1.09%, while the forest land use class had the highest percentage, at 64.01%
Keyword: spatial,  distribution,  alluvial,  land  use,  watershed,  guided  classification, interpretation.

## PENDAHULUAN
Citra Landsat-9 merupakan salah satu produk data penginderaan jauh digital yang menggunakan  satelit  dengan  sistem  orbit  sun-synchronous  dan  pengiriman  data  secara elektronik  (Amini  et  al.,  2022).  Menurut  Gudzius  et  al.  (2023),  citra  satelit  sebagai  data penginderaan  jauh  memiliki  keunggulan  dalam  kecepatan  perolehan  data  permukaan bumi,  memungkinkan  pengukuran  secara  real-time  atau  near-time,  serta  cakupan  luas yang  dapat  menjangkau  hampir  sebagian  besar  permukaan  bumi.  Selain  itu,  sifat  data yang  berulang  dengan  akurat  memungkinkan  pemantauan  daerah  yang  sama  secara berkala.
Penginderaan  jauh  menggunakan  satelit  telah  berkembang  dengan  berbagai spesialisasi  untuk  memperoleh  data  permukaan  bumi,  seperti  citra  satelit  (Satellite Sensing),  sistem  foto  udara  (Aerial  borne  system),  dan/atau  citra  radar.  Masing-masing memiliki keunggulan resolusi yang dapat menentukan tingkat kerincian objek permukaan bumi (Kalluri et al., 2007). Citra satelit, foto udara, dan citra radar adalah data hasil
penginderaan jauh yang tersedia dalam berbagai resolusi, seperti resolusi spasial, spektral, temporal, dan radiometrik, mulai dari resolusi rendah hingga resolusi tinggi. Peningkatan akurasi  teknologi  sensor  citra  satelit  penginderaan  jauh  akan  berdampak  pada  kualitas citra yang dihasilkan (Franco Jr, 2019)
Menurut Z. Wang et al. (2022), penginderaan jauh sebagai teknologi unggul dalam pengadaan data citra satelit permukaan bumi mampu menyajikan informasi spasial yang lebih  akurat.  Sementara  itu,  Y.  Cui  et  al.  (2018)  menyatakan  bahwa  penginderaan  jauh merupakan  proses  perolehan  data  objek  permukaan  bumi  yang  direkam  secara multitemporal,  multispektral,  dan  multispasial.  Teknologi  ini  menawarkan  banyak kemudahan  dan  ketelitian,  serta  memiliki  akurasi  data  yang  tinggi  dalam  menyadap informasi objek permukaan bumi.
Menurut  Huang  et  al.  (2021),  sensor  multispektral  yang  digunakan  dalam penginderaan  jauh  kini  telah  dilengkapi  dengan  sensor  hiperspektral.  Sistem  sensor multispektral  dapat  merekam  nilai  spektral  dari  suatu  objek  dalam  jumlah  kanal  yang terbatas, yang semakin ditingkatkan kualitasnya. Keunggulan teknologi penginderaan jauh citra  Landsat-9  terletak  pada  resolusi  yang  dapat  menentukan  kerincian  objek,  sifat spektral, periode perekaman ulang untuk pemantauan, dan tampilan datanya. Zhang dan Zhu  (2023)  menyatakan  bahwa  ada  empat  sistem  resolusi  teknologi  penginderaan  jauh sesuai dengan fungsi dan tujuannya, yaitu: (1) resolusi spektral mencerminkan rincian data tentang ukuran objek terkecil (piksel) yang masih dapat disajikan, dibedakan, dan dikenali pada  citra;  (2)  resolusi  spasial  menunjukkan  kerincian  spektrum  elektromagnetik  yang digunakan  dalam  suatu  sistem  penginderaan  jauh;  (3)  resolusi  temporal  merupakan frekuensi perekaman ulang bagi daerah yang  sama oleh sistem penginderaan jauh; dan (4) resolusi radiometrik menunjukkan kepekaan suatu sistem sensor terhadap perbedaan terkecil kekuatan sinyal yang sampai pada sensor
Menurut  Kattenborn  et  al.  (2021),  data  penginderaan  jauh  memiliki  resolusi  spasial yang tinggi dan resolusi temporal yang sangat singkat dalam  meliputi permukaan  bumi pada  daerah  yang  sama,  serta  informasi  yang  diperoleh  memiliki  tingkat  ketelitian  atau akurasi  yang  tinggi.  Pengolahan  data  spasial  yang  berkembang  pesat  adalah  sistem informasi geografis (Geographic Information System). Menurut Hartono (2011), teknologi penginderaan  jauh  dapat  diintegrasikan  dengan  teknologi  sistem  informasi  geografis, seperti  input,  pemutakhiran,  dan  dukungan  data  secara  real-time.  Teknologi  sistem informasi  geografis  memiliki  kemampuan  dan  akurasi  yang  tinggi  dalam  perolehan, pengolahan, analisis, dan penyajian data spasial. Penyajian data spasial permukaan bumi memberikan informasi tentang sebaran spasial permukaan bumi dalam bentuk informasi
geospasial. Keunggulan teknologi sistem informasi geografis memberikan banyak manfaat bagi pengguna, seperti perencanaan dan pengambilan keputusan strategis yang berkaitan dengan sebaran keruangan (Pérez-del Hoyo et al., 2020).
Sistem  informasi  geografis  mampu  menyajikan  data  spasial  baru  dengan  tingkat akurasi  yang  tinggi  melalui  proses  analisis  spasial  dan  geospasial  (Belcore  et  al.,  2021). Analisis spasial merupakan suatu analisis yang mendasarkan pada keberadaan dan posisi suatu  objek  sesuai  konsep  keruangan  yang  bertitik  tolak  pada  integrasi  data  keruangan objek  dengan  data  atribut  yang  menjelaskan  objek  dalam  keruangan  (X.  Wang  et  al., 2022).
Aspek spasial kesesuaian penggunaan lahan di Daerah Aliran Sungai (DAS) Wanggu Hulu merupakan metode integrasi data penginderaan jauh dan sistem informasi geografis dalam  melakukan  pemetaan  kesesuaian  penggunaan  lahan  di  DAS.  Penggunaan  lahan adalah  wujud  nyata  dari  pengaruh  aktivitas  kehidupan  manusia  terhadap  sebagian  dari fisik  permukaan  bumi.  Bentuk  penggunaan  lahan  suatu  daerah  terkait  dengan pertumbuhan  jumlah  penduduk  dan  aktivitas  manusia  itu  sendiri.  Semakin  meningkat pertumbuhan  jumlah  penduduk  dan  semakin  aktif  aktivitas  kehidupan  di  suatu  tempat, maka meningkat pula penggunaan lahannya (Lestari dan Arsyad, 2018).
Pertumbuhan penduduk yang pesat dari tahun ke tahun selalu mengalami peningkatan, sehingga  mempengaruhi  kebutuhan  permintaan  lahan.  Semakin  bertambah  jumlah penduduk,  maka  kebutuhan  akan  lahan  yang  digunakan  untuk  membangun  sarana pemukiman  akan  meningkat,  dan  keterbatasan  sumber  daya  lahan  akan  mempengaruhi terjadinya  alih  fungsi  lahan  yang  menyebabkan  perubahan  kondisi  penggunaan  lahan (Sun et al., 2022).
Kondisi  penggunaan  lahan  yang  stabil  pada  kawasan  Daerah  Aliran  Sungai  akan memberikan  dampak  langsung  pada  DAS,  baik  di  bagian  hulu  maupun  di  daerah  hilir. Menurut  Liu  et  al.  (2021),  pemanfaatan  lahan  yang  stabil  pada  DAS  akan  memberikan keseimbangan lingkungan fisik. Secara geografis, DAS merupakan daerah tangkapan air, yaitu suatu ekosistem dengan unsur utama terdiri atas sumber daya alam (tanah, air, dan vegetasi) dan sumber daya manusia sebagai pemanfaat sumber daya alam (Ausat et al., 2023).  Secara  geografis,  DAS  Wanggu  termasuk  wilayah  Kabupaten  Konawe  Selatan  di daerah hulu, meliputi  lima kecamatan, yaitu  Kecamatan Wolasi, Konda, Ranomeeto, dan Moramo Utara.
Kemajuan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  abad  ini  banyak  menggunakan  data penginderaan  jauh  untuk  mendapatkan  informasi  terkait  kondisi  tutupan  lahan  dan penggunaan  lahan  pada  suatu  daerah.  Keunggulan  data  penginderaan  jauh  adalah
kemampuannya  untuk  diintegrasikan  ke  dalam  sistem  informasi  geografis  (X.  Cui  et  al., 2019).  Sistem  informasi  geografis  banyak  digunakan  dalam  berbagai  aplikasi  kegiatan pemerintah  yang  berkaitan  dengan  pengaturan  kepentingan  umum,  termasuk  penataan pemanfaatan  ruang  (Rummler,  2022).  Okolie  dan  Smit  (2022)  menjelaskan  bahwa  data penginderaan jauh memberikan informasi akurat dan lengkap, sementara sistem informasi geografis memudahkan dalam pengolahan data spasial dan analisis, termasuk data spasial dan  non-spasial.  Integrasi  penginderaan  jauh  dan  sistem  informasi  geografis  mampu menyajikan data dan informasi terbaru seperti mengidentifikasi sebaran spasial kesesuaian penggunaan lahan di Daerah Aliran Sungai Hulu.
Dalam perencanaan analisis sebaran spasial kesesuaian penggunaan lahan di Daerah Aliran Sungai Hulu, diperlukan penataan ruang DAS secara spasial yang sangat berguna bagi  proses  perencanaan  dan  pengambilan  keputusan  untuk  penyusunan  tata  ruang penggunaan lahan di kawasan DAS Wanggu Hulu.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode survei data penginderaan jauh Citra Landsat-9, yaitu  mengidentifikasi  obyek  penutup  lahan  DAS  Wanggu  Hulu  dan  selanjutnya melakukan  klasifikasi  terbimbing  (terbimbing).  Lokasi  penelitian  terletak  di  Konawe Selatan yang merupakan Hulu dari DAS Wanggu dan secara geografis lokasi penelitian terletak 3 o 71'15'' - 4 o 62'07'' LS dan 121 o 62'21''- 123 o 52'24'' BT, lihat Gambar 1.
Tahapan  kegiatan  interpretasi  citra  Landsat-9  untuk  identifikasi  penutup  lahan menggunakan  aplikasi  ArcGIS  Hulu.  Tahap  pengolahan  citra  digital  Landsat-9  diawali dengan kegiatan rektifikasi (koreksi) dan restorasi (pemulihan) citra. Koreksi pada citra
Gambar 1 Peta Administrasi Lokasi Penelitian
Landsat-9  bertujuan  untuk  mengetahui  kesalahan  geometrik,  radiometrik,  dan
atmosfer pada citra. Selanjutnya melakukan restorasi citra Landsat-9, yaitu memperbaiki kualitas  citra  dan  untuk  mendapatkan  kembali  citra  aslinya  yang  telah  mengalami degradasi atau penurunan kualitas citra akibat pengaruh gesekan atmosfer (Tahir, 2017).
Gambar 2. Diagram Alir Penelitian
Kegiatan  koreksi  geometrik  adalah  melakukan  transformasi  citra  sehingga  citra tersebut  mempunyai  sifat-sifat  peta  dalam  bentuk,  skala,  dan  proyeksi  Tahir  (2017). Langkah selanjutnya melakukan koreksi radiometrik dimaksudkan untuk menghilangkan kecerahan semu pada citra yang diakibatkan oleh atmosfir. Kesalahan radiometrik adalah kesalahan yang terjadi pada nilai intensitas piksel yang terekam.
Tahap  selanjutnya  uji  ketelitian  hasil  interprestasi  citra  Landsat-9,  yaitu  menguji akurasi  hasil  interpretasi  menggunakan  metode  uji  akurasi Confusiaon  matrix.  Setelah melakukan  kegiatan  restorasi  citra    diteruskan  dengan  pembuatan  peta  citra  sebaran spasial  kesesuaian  penggunaan  lahan  DAS  Wanggu  Hulu,  peta  bentuklahan,  peta kemiringan  lereng,  dan  peta  sebaran  spasial  kesesuaian  Tahap  akhir  dari  kegiatan  ini adalah  melakukan analisis spasial sebaran kesesuaian penggunaan  lahan DAS Wanggu Hulu sesuai dengan zonasi peruntukan lahan untuk arahan fungsi kawasan pemanfaatan ruang pada kawasan penggunaan lahan Daerah Aliran Sungai Wanggu bagian Hulu.
.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil
Luasan kelas penggunaan lahan dari citra  hasil klasifikasi penggunaan lahan tahun 2023 menggunakan metode Supervised Maximood Likelehood, dilihat Tabel 1.
Tabel 1. Luasan Penggunaan Lahan menggunakan metode Supervised Maximood Likelehood
No Penggunaan Lahan Luas Presentase (%) 1. Lahan Kosong 1.334,77 2,06 2. Pemukiman 2.666,81 4,12 3. Tubuh Air 1.405,68 2,17 4. Semak Belukar 11.581,84 6,02 5. Sawah 1.708,33 2,64 6. Perkebunan 3.901,31 17,89 7. Tambak 704.38 1,09 8. Hutan 41.461,67 64,01 Jumlah 64764.79 100
Sumber: Hasil Analisis Data Primer  (2024)
Berdasarkan  hasil  klasifikasi  citra  Landsat-9  tahun  2023  menggunakan  metode supervised jenis maximum lihelehood terdapat 8 kelas penggunaan lahan Daerah Aliran Sungai  Wanggu  Hulu,  yaitu  lahan  kosong,  Semak  belukar,  Perkebunan,  sawah,  hutan, pemukiman, tambak. Adapun luasan masing-masing  adalah lahan kosong memiliki luas 1.334,77  Ha,  pemukiman  seluas  2.666,81  Ha,  tubuh  air  memiliki  luas  1.405,68  Ha,  semak belukar  memiliki  luas  3.901,31  Ha,  dan    sawah  memiliki  luas  1.708,33  Ha,  perkebunan memiliki  luas  11.581,84  Ha,  tambak  memiliki  luas  704,38  Ha,  dan  hutan  memiliki  luas 41.461,67 Ha, lihat Gambar 3.
Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  Wanggu  yang  melintas  pada  Kecamatan  Ranomeeto, Konda,  Ranomeeto  Barat,  Wolasi  dan  Moramo  Utara  terdapat  dua  penggunaan  lahan yang lebih dominan yaitu hutan yang memiliki presentase 64,01% dan semak belukar yang memiliki presentase 17,89%. Sedangkan penggunaan lahan yang lebih sedikit yaitu tambak yang  memiliki  presentase  1,09%,  lahan  kosong  2,06%,  pemukiman  4%,  perkebunan  6%, sawah 3%, dan tubuh air 2%.

## Gambar 3 Peta Penggunaan Lahan DAS Wanggu Hulu
Hasil    analisis  spasial  bentuk  lahan  DAS  Wanggu  Hulu  dapat  diperoleh  tiga klasifikasi bentuk lahan DAS Wanggu Hulu, yaitu dataran, dataran aluvial, dan perbukitan. Sesuai  hasil  kalasifikasi    bentuk  lahan  dataran  memiliki  luas  28.912,101  Ha  atau  46,94%, untuk  daerah  dataran  aluvial  memiliki  luas  14.578,98  Ha  atau  23,67%  dan  daerah perbukitan memiliki luas 18.101,39 Ha atau 29,39. Luasan bentuk lahan pada DAS Wanggu Hulu  didominasi  oleh  bentuk  lahan  dataran  dan  diikuti  bentuk  lahan  perbukitan sedangkan untuk  daerah dataran aluvial merupakan bentuk lahan yang memiliki luasan yang paling sempit pada wilayah kajian, lihat Gambar 4.

## Gambar 4 Peta Bentuk Lahan DAS Wanggu Hulu
Tabel 2 Luas Bentuk Lahan DAS Wanggu Hulu N O Kelas Bentuklahan Luas (Ha) Persentase % 1. Dataran 28.912,101 46,94 2. Dataran Aluvial 14.578,98 23,67 3. Perbukitan 18.101,39 29,39 Jumlah 64764.79 100
Sumber : Hasil Analisis Data Primer  (2024)
Berdasarkan  hasil  analisis  spasial  bentuk  lahan  Pada  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)
Wanggu  Hulu  yang  melintas  pada  Kecamatan  Ranomeeto,  Konda,  Ranomeeto  Barat, Wolasi  dan  Moramo  Utara  terdiri  dari  tiga  kriteria  bentuk  lahan  yaitu  dataran,  dataran alluvial, dan perbukitan. Daerah dataran memiliki luas 28.912,101 Ha atau 46,94%, untuk daerah  dataran  aluvial  memiliki  luas  14.578,98  Ha  atau  23,67%  dan  daerah  perbukitan memiliki  luas  18.101,39  Ha  atau  29,39.  Bentuk  lahan  pada  DAS  wanggu  yang  melimtas melintas  pada  Kecamatan  Ranomeeto,  Konda,  Ranomeeto  Barat,  Wolasi  dan  Moramo Utara didominasi oleh bentuk lahan yang datar sedangkan untuk daerah dataran aluvial merupakan kawasan yang paling sedikit pada wilayah kajian.
Analisis  kemiringan  lereng  DAS  Wanggu  Hulu  yang  melintas  pada  Kecamatan Ranomeeto,  Konda,  Ranomeeto  Barat,  Wolasi  dan  Moramo  Utara  memiliki  tingkat kemiringan  lereng  yang  sangat  bervariasi,  mulai  dari  datar  sampai  dengan  curam,  lihat pada Gambar 5.
Gambar 5  Kemiringan Lereng DAS Wanggu Hulu
Wilayah kajian penelitian memiliki kelas kemiringan lereng yang terdiri dari datar (0- 3%) yang memiliki luas 15.547,71 Ha atau 24,77%, Landai (3-8 %) memiliki luas 12.546,11 Ha atau 19,99%,  Agak  Miring  (8-15  %)  memiliki  luas  10.171,55  Ha atau 16,20%,  Berbukit (15-30%)  memiliki  luas  17.961,28  Ha  atau  28,62%,  dan  Curam  (30-45%)  memiliki  luas 6.538,14 Ha atau 10,42%. Pada wilayah kajian untuk kemiringan lerengnya didominasi oleh daerah  Kawasan  berbukit  dan  memiliki  Kawasan  curam  kemiringan  lereng  yang  paling sedikit.
Data  dari  proses  analisis  sebaran  analisis  spasial  kemiringan  lereng  menjadi  lima kelompok  sebaran  kemiringan  lereng  yang  berada  pada  setiap  kelas  kemiringan  lereng. Hasil dari analisis ini didapatkan jumlah luas setiap kelas kemiringan lereng dalam bentuk Hektar (Ha), lihat Table 3.
Tabel 3 Kemiringan Lereng DAS Wanggu Hulu
N o Kelas Kemiringan Lereng Luas (Ha) Persentas e % 1 Datar 0-3% 15.547,71 24,77 2 Landai 3-8 % 12.546,11 19,99 3 Agak Miring 8-15 % 10.171,55 16,20 4 Berbukit 15-30% 17.961,28 28,62 5 Curam 30-45% 6.538,14 10,42 Jumlah 62.764,79 100
Sumber : Hasi Analisis Data Primer (2024)
Analisis kesesuaian lahan merupakan suatu upaya untuk memanfaatkan lahan sesuai dengan  potensinya.  Penilaian  potensi  suatu  lahan  sangat  diperlukan  terutama  dalam rangka  menyusun  kebijakan  strategi  arahan  penggunaan  lahan  dan  pengelolaan  lahan secara  tepat  dan  berkesinambungan.  Analisis  kesesuaian  lahan  bertujuan  untuk memprediksi antara potensi lahan terhadap keterbatasan penggunaan lahan agar  dapat mempertahankan  fungsi  ekologis  pada  kawasan  yang  rentan  terhadap  kerusakan  dan bencana alam, lihat Tabel 4.
Tabel 4. Luas Kesesuaian Penggunaan Lahan DAS Wanggu Hulu
NO Kelas Kesesuaian Lahan Luas (Ha) Persentase % 1. Sesui 43.766,96 67,58 2. Tidak sesuai 20.997,83 32,42 Jumlah 64.764,79 100
Sumber Hasil Analisis Data Primer  (2024)
Berdasarkan  hasil  klasifikasi  kesesuaian  lahan  Pada  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS) Wanggu  Hulu  yang  melintas  pada  Kecamatan  Ranomeeto,  Konda,  Ranomeeto  Barat, Wolasi dan Moramo Utara lebih dominan lahan sesuai  dimana lahan sesuai memiliki luas 43.776,96 Ha atau 67,58%, dari pada lahan yang tidak sesuai dimana lahan tidak sesuai memiliki luas 20,764,79 Ha atau 32,42%, lihat Gambar 6.
Gambar 6. Peta Kesesuaian Penggnaan Lahan DAS Wanggu Hulu Kesesuaian  penggunaan  lahan (suitable  land  use)  adalah  segala  bentuk  aktivitas campur  tangan  manusia  terhadap  suatu  lahan  untuk  memenuhi  kebutuhan  hidupnya. Istilah  penggunaan  lahan  mempunyai  makna  yang  berbeda  dengan  penutup  lahan. Menurut  Lillesand  and  Kiefer  (2004)  bahwa  kesesuiaan  penggunaan  lahan  berkaitan dengan  jenis  kegiatan  manusia  pada  sebidang  lahan  tertentu.  Pemetaan  kesesuian penggunaan  lahan  Daerah  Aliran  Sungai  Wanggu  Hulu  dikelompokan  dua  jenis kesesuaian penggunaan lahan, yaitu sesuai dan tidak sesuai, lihat Tabel 3.
Kesesuaian  penggunaan  lahan (suitable  land  use)  adalah  segala  bentuk  aktivitas campur  tangan  manusia  terhadap  suatu  lahan  untuk  memenuhi  kebutuhan  hidupnya. Istilah  penggunaan  lahan  mempunyai  makna  yang  berbeda  dengan  penutup  lahan. Menurut  Lillesand  and  Kiefer  (2004)  bahwa  kesesuiaan  penggunaan  lahan  berkaitan dengan  jenis  kegiatan  manusia  pada  sebidang  lahan  tertentu.  Pemetaan  kesesuian penggunaan  lahan  DAS  Wanggu  Hulu  dikelompokan  dua  jenis  kesesuaian  penggunaan lahan, yaitu penggunaan lahan sesuai dan penggunaan lahan tidak sesuai.
Bentuk kesesuian penggunaan lahan di daerah penelitian berdasarkan karakteristik biofisik lahan. Jenis penggunaan lahan DAS Wanggu Hulu mempunyai tingkat kesuburan yang  sedang,  sehingga  bentuk  penggunaan  lahannya  juga  menyesuaikan  berupa tegalan/ladang  dengan  tanaman  yang  dibudidayakan  berupa  ketela  pohon  (ubi  kayu), kacang tanah, dan tanaman tahunan yang berfungsi sebagai tanaman pelindung.
Pola kesesuaian jenis penggunaan lahan berupa sawah irigasi, sawah tadah hujan, tegalan/ladang, kebun campuran, perkebunan,  permukiman, dan pekarangan merupakan lahan yang paling  luas.   Kesesuaian penggunaan lahan pertanian banyak dijumpai pada daerah  penelitian,  karena  kegiatan  pertanian  dan  juga  kehutanan  di  DAS  Wanggu  Hulu sebagai  lokasi  penelitian  diperoleh  perkebunan  rakyat,  permukiman,  sawah  irigasi  dan tadah  hujan,  semak  belukar,  dan  tegalan  /ladang.  Kesesuiaan  penggunaan  lahan  pada
DAS  Wanggu  Hulu  umumnya  masyarakat  memanfaatakan  lahannya  ditanami  palawija, seperti  ketela  pohon,  jagung,  cabe,  terong,  kacang  tanah,  kedelei,  dan  kacang  panjang, sedangkan bagian yang rendah pada musim penghujan ditanami padi dan pada musim kemarau ditanami jagung. Dataran aluvial memang merupakan tanah yang sangat subur sehingga cocok untuk penggunaan lahan sawah.
Bentuk  kesesuian  penggunaan  lahan  DAS  Wanggu  Hulu  untuk  permukiman banyak  ditemukan  disepanjang  jalan  dengan  pola  memanjang  dan  permukiman disepanjang  dengan  pola  memanjang  sepanjang  sungai.  Komposisi  tanaman  di pekarangan  adalah  kelapa,  pisang  dan  pepaya.  Lahan  kosong  atau  lahan  terbuka menyebar  pada  daerah-daerah  bekas  penebangan  hutan  dan  lahan  bekas  perladangan yang  ditinggalkan  masyarakat.  Beberapa  bagian  lahan  kosong  atau  lahan  terbuka ditumbuhi berbagai jenis vegetasi semak-semak, semak belukar,dan alang-alang.
Kesesuaian  penggunaan  lahan (suitable  land  use)  adalah  segala  bentuk  aktivitas campur  tangan  manusia  terhadap  suatu  lahan  untuk  memenuhi  kebutuhan  hidupnya. Istilah  penggunaan  lahan  mempunyai  makna  yang  berbeda  dengan  penutup  lahan. Menurut  Lillesand  and  Kiefer  (2004)  bahwa  kesesuiaan  penggunaan  lahan  berkaitan dengan  jenis  kegiatan  manusia  pada  sebidang  lahan  tertentu.  Pemetaan  kesesuian penggunaan  lahan  DAS  Wanggu  Hulu  dikelompokan  dua  jenis  kesesuaian  penggunaan lahan, yaitu penggunaan lahan sesuai dan penggunaan lahan tidak sesuai.
Bentuk kesesuian penggunaan lahan di daerah penelitian berdasarkan karakteristik biofisik lahan. Jenis penggunaan lahan DAS Wanggu Hulu mempunyai tingkat kesuburan yang  sedang,  sehingga  bentuk  penggunaan  lahannya  juga  menyesuaikan  berupa tegalan/ladang  dengan  tanaman  yang  dibudidayakan  berupa  ketela  pohon  (ubi  kayu), kacang tanah, dan tanaman tahunan yang berfungsi sebagai tanaman pelindung.
Pola kesesuaian jenis penggunaan lahan berupa sawah irigasi, sawah tadah hujan, tegalan/ladang,  kebun  campu-  ran,  perkebunan,    permukiman,  dan  pekarangan merupakan  lahan  yang  paling  luas.    Kesesuaian  penggunaan  lahan  pertanian  banyak dijumpai pada daerah penelitian, karena kegiatan pertanian dan juga kehutanan di DAS Wanggu Hulu sebagai lokasi penelitian diperoleh perkebunan rakyat, permukiman, sawah irigasi  dan  tadah  hujan,  semak  belukar,  dan  tegalan  /ladang.  Kesesuiaan  penggu-  naan lahan pada DAS Wanggu Hulu umumnya masyarakat memanfaatakan lahannya ditanami palawija,  seperti  ketela  pohon,  jagung,  cabe,  terong,  kacang  tanah,  kedelei,  dan  kacang panjang, sedangkan bagian yang rendah pada musim penghujan ditanami padi dan pada musim kemarau ditanami jagung. Dataran aluvial memang merupakan tanah yang sangat subur sehingga cocok untuk penggunaan lahan sawah.
Bentuk kesesuian penggunaan lahan DAS Wanggu Hulu untuk permukiman banyak ditemukan  disepanjang  jalan  dengan  pola  memanjang  dan  permukiman  disepanjang dengan  pola  memanjang  sepanjang  sungai.  Komposisi  tanaman  di  pekarangan  adalah kelapa,  pisang  dan  pepaya.  Lahan  kosong  atau  lahan  terbuka    menyebar  pada  daerah- daerah  bekas  penebangan  hutan  dan  lahan  bekas  perladangan  yang  ditinggalkan masyarakat. Beberapa bagian lahan kosong atau lahan terbuka ditumbuhi berbagai jenis vegetasi semak-semak, semak belukar,dan alang-alang.

## SIMPULAN
Sebaran  spasial  jenis  kesesuaian  penggunaan  lahan  di  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS) Wanggu  Hulu  yang  melintasi  Kecamatan  Ranomeeto,  Wolasi,  Ranomeeto  Barat,  Konda, dan Moramo Utara di Kabupaten Konawe Selatan, setelah dilakukan analisis spasial, dapat diklasifikasikan  menjadi  delapan  kelas  penggunaan  lahan.  Kelas-kelas  tersebut  meliputi lahan kosong dengan luas 1.334,77 Ha atau 2,06%, pemukiman dengan luas 2.666,81 Ha atau  4,12%,  tubuh  air  dengan  luas  1.405,68  Ha  atau  2,17%,  semak  belukar  dengan  luas 1.158,84  Ha  atau  6,02%,  sawah  dengan  luas  1.708,33  Ha  atau  2,65%,  dan  hutan  dengan luas 41.461,67 Ha atau 64,01%. Hasil uji akurasi menggunakan metode klasifikasi terawasi menunjukkan  akurasi  sebesar  86,63%,  yang  memenuhi  kriteria  toleransi  ketelitian  lebih dari  80%.  Berdasarkan  analisis  ini,  kesesuaian  penggunaan  lahan  di  DAS  Wanggu  Hulu dapat  dikategorikan  sebagai  sesuai  dengan  luas  43.776,96  Ha  atau  67,58%,  dan  tidak sesuai dengan luas 20.764,79 Ha atau 32,42%..

## DAFTAR PUSTAKA
Amini,  S.,  Saber,  M.,  Rabiei-Dastjerdi,  H.,  &  Homayouni,  S.  (2022).  Urban  Land  Use  and Land  Cover  Change  Analysis  Using  Random  Forest  Classification  of  Landsat  Time Series. Remote Sensing, 14(11). https://doi.org/10.3390/rs14112654
Ausat,  A.  M. A.,  Velmurugan,  R.,  Mazil,  M. M.,  Mazher,  M.  A.,  & Okombo,  M.  O.  (2023). Utilisation  of  Natural  Resources  as  a  Source  of  Inspiration  and  Innovation  in  SME
Development. Apollo: Journal of Tourism and Business, 1(3). https://doi.org/10.58905/apollo.v1i3.103
Belcore,  E.,  Angeli,  S.,  Colucci,  E.,  Musci,  M.  A.,  &  Aicardi,  I.  (2021).  Precision  agriculture workflow, from data collection to data management using FOSS tools: An application in  Northern  Italy  vineyard. ISPRS  International  Journal  of  Geo-Information,  10(4). https://doi.org/10.3390/ijgi10040236
Cui, X., Liu, J., Tian, Y., Sun, B., Li, R., Markov, A., Lv, D., Hai, G., Qiao, G., & Feng, T. (2019).
GIS-Supported  Airfield  Selection  near  Zhongshan  Station,  East  Antarctica,  based  on
Multi-Mission Remote Sensing Data. Marine Geodesy, 42(5). https://doi.org/10.1080/01490419.2019.1645770
Cui,  Y.,  Chen,  X.,  Gao,  J.,  Yan,  B.,  Tang,  G.,  &  Hong,  Y.  (2018).  Global  water  cycle  and remote sensing big data: overview, challenge, and opportunities. Big Earth Data, 2(3). https://doi.org/10.1080/20964471.2018.1548052
Franco Jr, J. C. (2019). Modelagem BIM de infraestrutura urbana a partir de levantamentos aéreos com drone. In Remote Sensing (Vol. 10, Issue 1).
Gudzius,  P.,  Kurasova,  O.,  Darulis,  V.,  &  Filatovas,  E.  (2023).  AutoML-Based  Neural Architecture Search for Object Recognition in Satellite Imagery. Remote Sensing, 15(1). https://doi.org/10.3390/rs15010091
Huang, S., Tang, L., Hupy, J. P., Wang, Y., & Shao, G. (2021). A commentary review on the use  of  normalized  difference  vegetation  index  (NDVI)  in  the  era  of  popular  remote sensing. In Journal of Forestry Research (Vol. 32, Issue 1). https://doi.org/10.1007/s11676-020-01155-1
Kalluri,  S.,  Gilruth,  P.,  Rogers,  D.,  &  Szczur,  M.  (2007).  Surveillance  of  arthropod  vector- borne  infectious  diseases  using  remote  sensing  techniques:  A  review.  In PLoS Pathogens (Vol. 3, Issue 10). https://doi.org/10.1371/journal.ppat.0030116
Kattenborn,  T., Leitloff, J.,  Schiefer,  F.,  & Hinz, S. (2021). Review on Convolutional Neural Networks (CNN) in vegetation remote sensing. In ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (Vol. 173). https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.12.010
Liu, N., Caldwell, P. V., Dobbs, G. R., Miniat, C. F., Bolstad, P. V., Nelson, S. A. C., & Sun, G. (2021).  Forested  lands  dominate  drinking  water  supply  in  the  conterminous  United States. Environmental  Research  Letters,  16(8).  https://doi.org/10.1088/1748- 9326/ac09b0
Okolie, C. J., & Smit, J. L. (2022). A systematic review and meta-analysis of Digital elevation model  (DEM)  fusion:  pre-processing,  methods  and  applications.  In ISPRS Journal  of Photogrammetry and Remote Sensing (Vol. 188).
https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2022.03.016
Pérez-delHoyo, R., Mora, H., Martí-Ciriquián, P., Pertegal-Felices, M. L., & Mollá-Sirvent, R. (2020).  Introducing  innovative  technologies  in  higher  education:  An  experience  in using  geographic  information  systems  for  the  teaching-learning  process. Computer Applications in Engineering Education, 28(5). https://doi.org/10.1002/cae.22287
Rummler, H. (2022). Weyl. - Scholz, Erhard (ed.): Hermann Weyl’s Raum - Zeit - Materie and  a  general  introduction  to  his  scientific  work.  With  contributions  by  Robert
Coleman  and  Herbert  Korté,  Hubert  Goenner,  Erhard  Scholz,  Sküli  Sigurdsson, Norbert  Straumann.  Basel,  Boston,  Berlin,  Birkhäuser  Verlag,  2001.  403  p.  (DMV Seminar,  Band  30).  SFr.  68.-.  ISBN  3-7643-6476-9. Gesnerus,  59(3–4). https://doi.org/10.1163/22977953-0590304046
Sun, H., Cheng, L., Li, Z., Wang, Q., & Teng, J. (2022). A land-use benefit evaluation system with case study verification. PLoS ONE, 17(7 July). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0271557
Wang, X.,  Zhu, R., & Che, B.  (2022). Spatial Optimization of Tourist-Oriented Villages by Space  Syntax  Based  on  Population  Analysis. Sustainability  (Switzerland),  14(18). https://doi.org/10.3390/su141811260
Wang, Z., Ma, Y., Zhang, Y., & Shang, J. (2022). Review of Remote Sensing Applications in Grassland Monitoring.
In Remote Sensing (Vol. 14, Issue 12). https://doi.org/10.3390/rs14122903
Zhang,  Z.,  &  Zhu,  L.  (2023).  A  Review  on  Unmanned  Aerial  Vehicle  Remote  Sensing: Platforms,  Sensors,  Data  Processing  Methods,  and  Applications.  In Drones  (Vol.  7, Issue 6). https://doi.org/10.3390/drones7060398