Jurnal Manajemen Hutan Tropika Vol. 6 No. 2 : 25-41 (2000) Artikel ( Article )
Trop. For. Manage. J. VI (I1) : 25-41 (2000)

## TEHNIK MENDETEKSI  KEBAKARAN HUTAN MELALUI
CITRA SATELIT MULTIWAKTU : Studi Kasus di Propinsi Sumatera Selatan dan Riau ( Technique for detecting forest fire using multitemporal satellite imagery : a case in South Sumatera and Riau Provincies)
I N ENGAH S URATI J AYA 1) , M. I KHWAN 2) , N URHENDRA 2)

## S OEDARI H ARDJOPRAJITNO 3)

## ABSTRACT
This  paper  describes  the  techniques  for  detecting  forest  and  land  fire.  Of  the  three  change detection  techniques  evaluated,  i.e.,  post-classification  comparison,  multitemporal  principal component  and  direct  multitemporal  classification,  the  multitemporal  principal  component, specifically that was derived from variance-covariance matrix (unstandardized principal component) was recognized to be suitable in detecting changes due to forest and land fires.  The study found that the  delta  brightness,  delta  greenness,  stable  brightness  and  stable  greenness  indices  derived  from unstandardized  multitemporal  principal  component  analysis  effectively  summarized  burnt-forest information.  In  this  study,  it  was  shown  that  Landsat  TM  provides  information  of  totally  and moderatelly burnt logged-over forest as well as  burnt bush/shrub.

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Pada  akhir  abad  20-an  ini,  kebakaran  hutan  yang  terjadi  di  Indonesia  telah  menjadi sorotan  dunia  baik  dari  negara  tetangga  di  Asia  Tenggara  maupun  negara-negara  Eropa dan  Amerika.    Seiring  dengan  banyaknya  bantuan  dari  negara-negara  donor  untuk mengatasi  kebakaran  hutan  ini,  seperti  FFMP-JICA  (Jepang),  GTZ  (Jerman),  EU  (Uni Eropa),  USDA  Forest  Service  (Amerika  Serikat),  pemanfaatan  teknologi  penginderaan jauh juga semakin meningkat.  Hanya saja sumber data penginderaan jauh yang digunakan pada  umumnya  yang  mempunyai  resolusi  spasial  yang  rendah  untuk  mendeteksi  lokasi titik-titik  api  maupun  asap.    Dalam  hal  ini  citra  yang  digunakan  adalah  citra  NOAA AVHRR (milik Amerika Serikat) dan GMS (milik Jepang) yang berturut-turut mempunyai resolusi spasial 1 km 2 dan 5 km x 5 km ( band thermal ).  Pemanfaatan citra satelit dengan resolusi  spasial  halus  seperti  SPOT  dan  Landsat  Thematic  Mapper  (TM)  secara  intensif dalam skala operasional masih jarang dilakukan.  Dengan resolusi spasial yang lebih baik serta resolusi spektral yang berbeda diperlukan suatu teknik yang tipikal (khusus).
1) Staf pengajar dan peneliti pada Lab. Inventarisasi Sumberdaya Hutan, Fakultas Kehutanan IPB, Kampus IPB Darmaga Po. Box. 168 Bogor
2) Alumni Jurusan Manajemen Hutan Fakultas Kehutanan IPB
3) Staf pengajar dan peneliti pada Lab. Perencanaan Hutan, Fakultas Kehutanan IPB,

## 26
Penggunaan  citra  satelit  resolusi  spasial  tinggi  seperti  Landsat  TM  untuk  evaluasi kondisi  hutan  paska  kebakaran  masih  jarang  dilakukan.    Penggunaannya  masih  terbatas pada  pembuatan  peta  kelas  penutupan  hutan  umum  seperti,  hutan  primer,  hutan  bekas tebangan, semak belukar dan tanah kosong. Dalam tulisan ini penulis melakukan evaluasi terhadap  beberapa  teknik  mendeteksi  perubahan  penutupan  hutan  dan  lahan  akibat kebakaran menggunakan citra Landsat TM.

## Tujuan penelitian
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mencari  teknik  mendeteksi  lokasi  serta  kondisi  hutan paska kebakaran hutan yang efektif, konsisten dan akurat.  Tujuan lain yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah untuk menentukan jenis informasi paska kebakaran hutan dan lahan yang dapat diperoleh dari pemanfaatan citra  Landsat TM dijital.

## METODE PENELITIAN

## Data citra dan data penunjang
Untuk  mencapai  tujuan    yang  diharapkan,  dalam  penelitian  ini  digunakan  citra Landsat Thematic Mapper (TM) multiwaktu yang direkam pada tanggal 16 Juni 1997 dan 28  Februari  1998  di  wilayah  Propinsi  Riau.    Untuk  lokasi  di  Propinsi  Sumatera  Selatan, citra yang digunakan adalah hasil rekaman tanggal 10 Juli 1997 dan 18 Januari 1998. Citra multiwaktu tersebut berukuran 550 x 800 pixel diharapkan memberikan informasi tentang kondisi  penutupan  hutan/vegetasi  sebelum  dan  sesudah  terjadinya  kebakaran  hutan  dan lahan.    Data  lain  seperti  hasil  pengecekan  lapangan,  peta  rupa  bumi  dan  peta  kerja  HPH merupakan data penunjang yang sangat menentukan suksesnya pelaksanaan studi ini.

## Perangkat lunak dan perangkat keras
Pengolahan  citra  dijital  dilakukan  di  Laboratorium  Penginderaan  Jauh  Fakultas Kehutanan  IPB  menggunakan  perangkat  lunak  ILWIS  Versi  2.1.  for  windows  yang diinstall pada perangkat keras personal computer IBM compatible .

## Lokasi studi kasus
Lokasi  studi  kasus  ini  dilakukan  secara  bersamaan  di  dua  lokasi  yaitu  di  Propinsi Riau dan Propinsi Sumatera Selatan.

## Lokasi A : Riau
Lokasi  penelitian  pertama  terletak  pada  koordinat  antara  100°45’30”  BT  dan 100°59’00”  BT;  dan  antara  1°28’15”  LU  dan  1°38’45”  LU,  termasuk  Kecamatan  Tanah Putih, Kabupaten Bengkalis, Riau.  Luas areal yang dicakup oleh citra adalah sekitar 16.5 km x 24 km (40.640 Ha).

## Lokasi B : Sumatera Selatan
Lokasi  penelitian  kedua  dilakukan  di  areal  HPH  PT.  Sribunian  Trading  Coy  dan sekitarnya di Kecamatan Pampangan dan Tulung Selatan, Kabupaten Ogan Komering Ilir, Propinsi  Sumatera  Selatan,  yang  mencakup  luasan  sekitar  40.640  Ha  ( Quarter-scene ). Secara geografis, lokasi studi ini terletak antara 105°14’ dan 105°36’ BT; dan antara 2°37’ dan 2°55’ LS.  Secara umum, lokasi studi ini terdiri atas daerah (1) rawa gambut dangkal, (2) dataran pasir banjir bergambut tergenang tetap, (3) rawa gambut dalam dan (4) dataran pasir pada muara sungai.

## Metode penelitian
Koreksi  geometris  dilakukan  terhadap  citra  tahun  1998  baik  untuk  lokasi  Riau maupun  Sumatera Selatan dengan kesalahan rata-rata ( Root Mean Squared Error /RMSE) lebih  kecil  dari  0.5  pixel.    Selanjutnya,  citra  tahun  1997  diregistrasi  dengan  citra  tahun 1998 yang telah direktifikasi sedemikian rupa, sehingga menghasilkan RMSE lebih rendah dari  0.5  pixel.    Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  evaluasi  terhadap  tiga  metode  deteksi sebagaimana  diujicobakan  oleh  Jaya  &  Kobayashi  (1995b),  Jaya et.  al. (1996)  dan  Jaya (1997)  yang  meliputi  (1)  perbandingan  paska-klasifikasi/PPK  ( Post-Classification Comparison /PCC),  (2)  klasifikasi  multiwaktu  secara  langsung/KML  ( Direct  Multidate Classification/DMC) dan (3) Analisis Komponen Utama multiwaktu/AKUM
( Multitemporal Principal Component Analysis/MPCA ).
Perbandingan Paska-Klasifikasi/PPK (Post-Classification Comparison/PCC)
Metode  ini  adalah  metode  konvensional  yang  dilakukan  dengan  membandingkan hasil  klasifikasi  masing-masing  citra  yang  diperoleh  dari  waktu  yang  berbeda.    Metode klasifikasi  yang  digunakan  dalam  klasifikasi  masing-masing  citra  uniwaktu  adalah klasifikasi  terbimbing (supervised  classification) dengan  metode  peluang  maksimum ( maximumlikelihood  method). Tehnik  pemilihan  band  dilakukan  dengan  menggunakan analisis separabilitas sebagaimana yang diulas oleh Jaya dan Kobayashi (1995a).
Dalam  metode  ini,  dibuat  beberapa  kategori  yang  menggambarkan  penutupan  lahan pada kondisi waktu perekaman.  Masing-masing kategori dibuatkan prototipe-nya melalui pengambilan “ training area ”
Klasifikasi Multiwaktu secara Langsung/KML (Direct Multidate Classification/DMC)
Metode  ini  adalah  metode  analisis  multiwaktu  yang  paling  sederhana  karena dilakukan  dengan  prosedur  yang  sama  dengan  analisis  uniwaktu.    Hanya  saja,  klasifikasi ini menggunakan data yang direkam dari waktu yang berbeda sekaligus.  Dengan kata lain, dua set data yang direkam pada tahun 1997 dan 1998 diperlakukan sebagai satu set data.
Dalam  metode  ini,  kategori  perubahan (change  category) dibuat  secara  langsung, dimana setiap kategori menggambarkan satu jenis perubahan penutupan lahan.

## 28
Analisis  Komponen  Utama  Multiwaktu  /AKUM (Multitemporal  Principal  Component Analysis/MPCA)
Pada  bidang  penginderaan  jauh,  metode  ini  awalnya  dikenal  dengan Transformasi Karhunen-Loeve yang  digunakan  untuk  berbagai  tujuan,  seperti  untuk  mengkodifikasi citra,  memampatkan  data  multispektral,  penajaman  citra  dan  untuk  deteksi  perubahan secara dijital.  Pada tulisan ini, pemanfaatan transformasi ini dititik beratkan pada deteksi perubahan hutan dan lahan akibat kebakaran melalui evaluasi nilai eigenvector -nya. Pada  dasarnya,  metode  ini  adalah  teknik  statistik  peubah  ganda (multivariate statistical  technique) yang  sangat  berkaitan  dengan  stuktur  internal  dari  suatu  matrik. Analisis ini memecah-mecah suatu matrik menjadi sumbu-sumbu yang orthogonal (saling tegak  lurus).    Masing-masing  sumbu  terkait  dengan eigenvalue dari  suatu  matrik  yang mencerminkan  keragaman dari  matrik  yang bersangkutan. Eigenvalue tersebut diurutkan dari nilai yang besar ke nilai yang kecil (descending order) yang sekaligus mencerminkan urutan keragaman matrik dari yang besar ke yang kecil.  Hasil yang diperoleh dari analisis ini  adalah  satu  set  sumbu,  dimana  kelompok  beberapa  sumbu  pertama  mempunyai persentase keragaman yang lebih besar dibandingkan dengan sumbu-sumbu berikutnya.
Deteksi  Perubahan  dengan  Citra  Multiwaktu  ( Change  detection  with  multitemporal imagery)
Pada  analisis  citra  multiwaktu,  AKUM  dapat  menjadi  suatu  tehnik  yang  sangat efektif untuk mendeteksi perubahan penutupan lahan sebagaimana yang diperlihatkan oleh penelitian  Jaya  dan  Kobayashi  (1996).    Pada  analisis  perubahan  menggunakan  citra multiwaktu,  band-band  yang  berasal  dari  dua  atau  lebih  waktu  perekaman  berbeda diperlakukan  sebagai  satu  set  data.    Kerangka  berfikirnya,  nilai-nilai  piksel  dari  tipe penutupan  lahan  yang  berubah  dari  waktu  yang  berbeda  akan  mempunyai  korelasi  yang sangat  rendah,  sementara  pixel-pixel  yang  tidak  mengalami  perubahan  akan  mempunyai korelasi  yang  sangat  tinggi  (bahkan  mendekati  satu).    Pada  umumnya,  apabila  sebagian besar areal tidak menglami perubahan, piksel-piksel yang tidak mengalami perubahan akan berkumpul  pada  sumbu  pertama  atau  kedua  dan  akan  terangkum  pada  sumbu-sumbu berikutnya.
Sebagaimana  yang  dievaluasi  oleh  Jaya  dan  Kobayashi  (1996),  kriteria  perubahan (changes  criteria) penutupan  lahan  dikelompokkan  menjadi  dua,  yaitu  perubahan kehijauan (delta  greenness) dan  perubahan  kecerahan (delta  brightness). Demikian  pula penutupan lahan yang tidak mengalami perubahan (unchanged land cover) dikelompokkan atas  kestabilan  kehijauan (delta  greenness) dan  kestabilan  kecerahan (stable  brightness). Penutupan  lahan,  baik  yang  mengalami  perubahan  maupun  yang  tidak  mengalami perubahan  selanjutnya  diidentifikasi  melalui  karakteristik eigenvector  dari setiap komponen.    Ulasan  lebih  detail  tentang  tehnik  evaluasi  dapat  dilihat  pada  studi  Jaya  dan Kobayashi (1996).
Sistem koordinat yang baru pada metode AKUM dapat dinyatakan dengan persamaan linear dari suatu nilai-nilai piksel yang menghasilkan nilai-nilai piksel pada koordinat baru yang dinyatakan secara matematis sebagai berikut:
Xn a ... X a X a Y . . . Xn a ... X a X a Y Xn a ... X a X a Y Xn a ... X a X a Y nn 2 2 n 1 1 n n n 3 2 32 1 31 3 n 2 2 22 1 21 2 n 1 2 12 1 11 1 dimana  :  Y 1,2 ............n = koordinat piksel pada sistem koordinat yang baru,
a ll, 12, 13 ............. a nn = konstanta (eigenvector), X 1, 2, 3 , .....n = koordinat piksel pada sistem koordinat asal dan 1,2, 3............n = jumlah band yang digunakan.
Masing-masing  koordinat  baru  mempunyai  orientasi  yang  selalu  tegak  lurus  dengan sumbu-sumbu  yang  lain  ( orthogonal ).    Komponen-komponen  hasil  transformasi  akan mempunyai  korelasi  yang  sangat  kecil  atau  keragaman  yang  besar.    Dengan  kata  lain, sumbu  pertama  dibuat  sedemikian  rupa  sehingga  diperoleh  korelasi  yang  minimum, sebaliknya  mempunyai  keragaman  data  yang  tinggi.    Dengan  persamaan  tersebut  di  atas selanjutnya  dibuat  citra  transformasi  yang  disebut  dengan  citra  komponen  utama  (CKU). CKU pertama mempunyai keragaman yang lebih besar dengan CKU ke-2, CKU ke-2 lebih besar dari CKU ke-3 dan seterusnya.
Dalam  metode  AKUM  ini  digunakan  semua  band/saluran  reflektif  TM  yaitu  band visible (band 1, 2 dan 3), band inframerah dekat (band 4) dan inframerah sedang (band 5 dan 7), sehingga jumlah band yang digunakan adalah 12.
Dari  segi  komputasi,  transformasi  dalam  Analisis  Komponen  Utama  Multiwaktu (AKUM) ini mencakup tiga tahap, yaitu:
 Penghitungan  matrik  ragam-peragam (variance-covariance) dan  matrik  korelasi (correlation) menggunakan data mentah citra yang tersedia;
 Penghitungan eigenvalue dan eigenvector ; dan
 Pembuatan citra komponen utama.
Komponen  utama  yang  dihitung  berdasarkan  matrik  ragam-peragam  disebut  dengan Komponen Utama Multiwaktu Tidak Terstandarisasi (unstandardized multitemporal principal  component/UMPC ) , sementara  yang  dihitung  berdasarkan  matrik  korelasi disebut  dengan Komponen  Utama  Multiwaktu  Terstandarisasi (standardized multitemporal  principal  component/SMPC). Oleh  karena  komponen  utama  yang  dibuat diperoleh  dari  12  band  (multiwaktu  6  plus  6  atau  12  dimensi),  maka    metode  ini selanjutnya disebut 12-d UMPC dan 12-d SMPC.
Dalam  tulisan  ini  penulis  mengevaluasi  tingkat  akurasi  dan  konsistensi  dari  setiap CKU  baik  yang  dihasilkan  dari  12-d  UMPC  maupun  12-d  SMPC,  khususnya menggunakan  komponen  utama  yang  mempunyai  ciri  khas  dan  merangkum  perubahan lahan  yang  tercakup  oleh  data.    Dalam  studi  selanjutnya  dilakukan  evaluasi  apakah  12-d
30
UMPC  dan  12-d  SMPC  dapat  mencirikan  adanya  perubahan  penutupan  lahan  secara konsisten.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Lokasi A : Kecamatan Tanah Putih, Riau
Perbandingan Paska-klasifikasi (Post-classification Comparison)
Berdasarkan  hasil  evaluasi  sebagaimana  disajikan  pada  Tabel  1,  meskipun  tingkat akurasi  yang  dihasilkan  dari  kombinasi  band  yang  lebih  banyak  (5  dan  6  band) memberikan  hasil  yang  lebih  tinggi,  peningkatan  ketelitian  tidak  terjadi  secara  tajam. Sebaliknya penggunaan jumlah band lebih sedikit dari 3, akan menghasilkan akurasi yang kurang memadai (kurang dari 90%).  Dari evaluasi akurasi sebagaimana terangkum dalam Tabel 1, penggunaan 3 band, yaitu kombinasi 3-4-5 untuk citra 1997 dan 2-4-7 untuk citra tahun 1998 merupakan kombinasi yang optimal, dengan akurasi 97,22% dan 94,91%.
No. Kombinasi band untuk Tahun 1997 Akurasi Kappa (%) Kombinasi band untuk Tahun 1998 Akurasi Kappa (%) 1 3-4 86,92 2-7 91,07 2 3-4-5 97,20 2-4-7 94,91 3 1-2-4-7 99,41 1-2-3-5 97,98 4 1-2-3-4-7 99,49 1-2-3-5-7 99,07 5 1-2-3-4-5-7 99,49 1-2-3-4-5-7 99,07
Klasifikasi citra tahun 1997, akurasi yang dihasilkan dengan kombinasi 2 band (yaitu band  3  &  4)  menghasilkan  akurasi  hanya  86,92%,  sementara  dengan  kombinasi  3  band dapat menghasilkan akurasi 97%.  Akurasi dengan kombinasi 4 atau 5 band (1-2-4-7 & 1- 2-3-4-7) hanya meningkatkan akurasi sekitar 2,2%. Kecenderungan yang sama juga terjadi pada  klasifikasi  citra  tahun  1998,  dimana  kombinasi  dengan  3  band  (yaitu  2-4-7) menghasilkan akurasi yang cukup memadai yaitu 94,9%.  Kombinasi dengan 4 atau 5 band hanya meningkatkan akurasi sebesar 3 %.
Baik citra tahun 1997 maupun 1998, akurasi dengan 3 band sebagaimana disebutkan terdahulu mampu membedakan 8 kelas penutupan dengan baik, dengan nilai separabilitas antara 1900 ( good ) s/d 2000 ( excellent ), sebagai berikut :
 Logged over forest/Hutan sekunder
 Tanah kosong  Perkebunan (sawit, karet, HTI)  Padang rumput/alang-alang  Semak  Belukar  Badan air  Awan
 Bayangan awan
Kondisi lapangan dari beberapa penutupan lahan disajikan pada Gambar 1 (a) ~ (c).

## Metode Analisis Komponen Utama Multiwaktu (AKUM)
Hasil  evaluasi  nilai  “ eigenvector ”  menunjukkan  bahwa  dari  12  sumbu  baru  yang dihasilkan  dalam  transformasi,  baik  dengan  metode  12-d  UMPC  maupun  12-d  SMPC hanya  4  sumbu  yang  merangkum  informasi  perubahan  maupun  tidak  adanya  perubahan penutupan  lahan  (Tabel  2).  Berdasarkan  evaluasi  akurasi  dan  separabilitas  dua  metode, yaitu  12-d  SMPC  dan  12-d  UMPC  diketahui  bahwa  metode  yang  terakhir  (12  d  UMPC) dengan kombinasi PC1-PC2-PC4 (DB-SG-DG) memberikan hasil yang lebih baik, dimana semua  kelas  perubahan  dapat  dideteksi  dengan  baik  dengan  akurasi  (Kappa)  98,19% dan separabilitas antar kelas ( Transformed Divergence ) lebih besar dari 1900.
Tabel 2. Karakteristik 5 sumbu-sumbu pertama metode 12-d SMPC dan 12-d UMPC
Sumbu 12-d SMPC 12-d UMPC PC1 delta brightness/DB delta brightness/DB PC2 stable grenness/DG stable greenness/SG PC3 stable greenness/SG - PC4 delta greenness/DG delta greenness/DG PC5 stable greenness/SG stable brightness/SB Proporsi keragaman 99,8% 96,3%
Keterangan : - PC3 dari 12-d UMPC tidak mempunyai karakteristik khusus
Metode 12-d UMPC mampu merangkum indeks perubahan secara lengkap, yaitu DB, DG, SB dan SG, sementara 12-d SMPC hanya merangkum DB, DG, dan SG.
Metode  12-d  SMPC  mempunyai  kemampuan  sedikit  lebih  rendah,  dimana  dari seluruh  kelas  yang  diuji,  satu  pasang  kelas  mempunyai  separabilitas  dengan  kategori “kurang” (1714) dan satu pasang kelas termasuk kategori “cukup” (1809). Kappa akurasi yang diperoleh dari kombinasi PC1-PC4-PC5 (DB-DG-SG) adalah 95.04 %.  Dengan kata lain,  penggunaan  matrik  ragam-peragam  memberikan  separabilitas  kelas  menjadi  lebih baik.    Proses  standarisasi  ternyata  menghilangkan  sebagian  informasi  pixel-pixel  yang menyatakan adanya perubahan penutupan hutan dan lahan.

## Metode Klasifikasi Multiwaktu Secara Langsung/KML (Direct Multidate Analysis/DMC)
Pada  metode  KML  ini,  dilakukan  evaluasi  kombinasi  band  multiwaktu  dari  4  band sampai dengan 12 band.  Dari masing-masing jumlah band, kemudian dipilih yang terbaik, baik dari segi akurasi maupun separabilitas sebagaimana disajikan pada Tabel 3.
Dari  Tabel  2,  diketahui  bahwa  kombinasi  4  band  multiwaktu  (3 97 -4 97 -3 98 -4 98 )  sudah memberikan  hasil  yang  cukup  memadai,  yaitu  99,20%  serta  rata-rata  separabilitas  (TD- avg)  lebih  besar  dari  1900.  Ini  menunjukkan  bahwa  untuk  mendeteksi  perubahan penutupan  lahan  dan  hutan  karena  kebakaran,  penggunaan  band  multiwaktu  dari  panjang gelombang  merah  (TM  band  3)  dan  daerah  inframerah  dekat  (TM  band  4)  sudah  cukup handal  untuk  menghasilkan  akurasi  yang  tinggi.    Bisa  dipahami  bahwa  kelas-kelas perubahan yang dibuat sangat terkait dengan perubahan biomasa hijau ( green biomass ) dan jumlah chlorophyll.

## 32
Tabel 3.  Akurasi dari masing-masing kombinasi band
No. Jumlah band Band Multiwaktu Akurasi Kappa (%) Keterangan 1. 4 3-4
99,20
Semua kombinasi tidak berbeda secara signifi- kan 2. 6 2-4-5 99.69 3. 10 1-2-3-5-7 99,69 4. 8 1-2-3-4 99,85 5. 8 1-2-3-5 99,85 6. 10 1-2-3-4-7 99,85 7. 12 1-2-3-4-5-7 99,85
Keterangan  :  garis  yang  menghubungkan  nilai-nilai  tersebut  menunjukkan  bahwa  akurasi  tersebut tidak berbeda nyata
Studi  ini  juga  menunjukkan  bahwa  penambahan  band  dari  panjang  gelombang  lain tidak  meningkatkan  baik  akurasi  maupun  separabilitas  secara  nyata.    Penambahan  band lain hanya menambah ketelitian lebih kecil dari 0,5%.  Dari segi prosedur pelaksanaannya, tehnik KML ini cukup  sederhana dan  memberikan hasil  yang  konsisten,  hanya saja perlu dilakukan  pengujian  secara  “coba-coba  ( trial-and-error )”  terhadap  semua  kemungkinan kombinasi band.  Tentu saja metode ini memerlukan waktu yang lebih lama dalam rangka memilih kombinasi band  yang terbaik.  Dari 6 band reflektif  yang dapat digunakan perlu dilakukan  evaluasi  terhadap  63  kombinasi  dari  satu  sampai  dengan  6  band  multiwaktu, yaitu  6  kombinasi  1  band,  15  kombinasi  2  band,  20  kombinasi  3  band,  15  kombinasi  4 band, 6 kombinasi 5 band dan 1 kombinasi 6 band.
Jika  dibandingkan  dengan  metode  12-d  UMPC,  meskipun  metode  12-d  UMPC menghasilkan  akurasi  sedikit  lebih  rendah  dari  metode  DMC,  metode  12-d  cukup konsisten,  karena  mampu  merangkum  kelas-kelas  perubahan  pada  delta  kecerahan,  delta kehijauan,  kestabilan  kehijauan  dan  kestabilan  kecerahan.  Pada  saat  ini,  teknologi komputer  yang  cukup  tinggi  menyebabkan  proses  penghitungan  sumbu-sumbu  baru  dan kodifikasinya  menjadi  citra  8-bit  dapat  dilakukan  secara  cepat.  Dengan  metoda  12-d UMPC,  analis  hanya  dituntut  untuk  mampu  mengevaluasi  karakteristik  nilai-nilai “ eigenvector ”.  Contoh  peta  deteksi  perubahan  dengan  metode  MDC  dan  12-d  UMPC disajikan pada Gambar 2 (a) & (b).

## Lokasi B : Sumatera Selatan

## Perbandingan Paska-klasifikasi (Post-classification comparison)
Seperti  halnya  pada  Lokasi  A,  dengan  metode  klasifikasi  terpisah  ini  ( Independent classification ),  kombinasi  dengan  3  band  memberikan  akurasi  yang  cukup  tinggi  (lebih besar dari 90%). Citra tahun 1997 terklasifikasi dengan baik dengan kombinasi band 1-4-5 dan dengan Kappa akurasi 96,6% serta rata-rata separabilitas (TD avg ) lebih besar dari  1950 (antara “ good ” dan “ excellent ”). Sementara itu, Citra tahun 1998 terklasifikasi secara baik pada kombinasi band 3-4-5, dengan memberikan akurasi 96,7% dan separabilitas rata-rata juga  lebih  besar  dari  1950.    Pada  penelitian  ini,  dibuat  kelas-kelas  hutan  sekunder  bekas tebangan yang merupakan realisasi dari Rencana Karya Lima Tahunan (RKL), hanya saja
tidak  semua  kelas  dapat  diidentifikasi  melalui  citra.    Citra  hanya  mampu  membedakan kelas hutan sekunder bekas tebangan muda (< 10 tahun) dan tua (> 10 tahun).  Demikian pula untuk kelas tingkat kebakaran, ringan dan sedang tidak dapat dibedakan secara baik. Kedua  kelas  tingkat  kebakaran  ini  dikelompokkan  atas  kebakaran  ringan/sedang.    Kelas terbakar  habis  pada  hutan  sekunder  muda  dan  hutan  sekunder  tua  dapat  diidentifikasi secara  baik.  Beberapa  potret  lapangan  dari  penutupan  hutan  di  lokasi  studi  ini  disajikan pada Gambar 1 (d) ~ (h).  Adapun kelas-kelas yang terklasifikasi pada citra tahun 1997 dan 1998 disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Kelas-kelas penutupan yang terklasifikasi pada citra tahun 1997 dan 1998
Citra Tahun 1997 Citra Tahun 1998 1. Tanah kosong 1. Tanah kosong 2. Ht. Sekunder bekas tebangan (< 10 thn) 2. Ht. sekunder bekas tebangan muda < 10 thn
3. Ht.  Sekunder  bekas  tebangan    (>  10 thn) 3. Ht. sekunder bekas tebangan tua > 10 thn terbakar sedang*) 4. Badan-badan air (sungai) 4. Ht. sekunder bekas tebangan tua > 10 thn, terbakar habis *) 5. Semak/belukar/persawahan/ladang 5. Ht. sekunder bekas tebangan muda < 10 tahun terbakar ringan/sedang*) 6. Awan 6. Semak/belukar/ladang yang terbakar 7. Bayangan awan 7. Semak/belukar/persawahan tidak terbakar 8. Badan-badan air 9. Bayangan awan 10. Awan Catatan  *)  Terbakar habis  = jumlah pohon yang terbakar> 75% terbakar Terbakar sedang  = jumlah pohon yang terbakar berkisar antara 25% s/d 75% dan Terbakar ringan  = jumlah pohon yang terbakar < 25%
Berdasarkan  perbandingan  hasil  klasifikasi  citra  tahun  1998  dan  1997  persentase peningkatan dan  penurunan masing-masing kelas penutupan hutan disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Persentase penurunan/peningkatan luas kelas penutupan hutan dan  hutan terbakar dari tahun 1997 ke tahun 1998
Kelas Penurunan/peningkatan (%/ha)* 1. Hutan sekunder muda (< 10 th) -20,38% 20.752 10.387 2. Hutan sekunder tua (> 10 th) -19,92% 10.037 0 3. Hutan sekunder muda terbakar total +7,01% 0 3.501,5 4. Hutan sekunder tua terbakar total +2,99% 0 1.495,26 5. Hutan sekunder terbakar sedang +33,6% 0 16.779,69 6. Rumput/semak/ladang terbakar +9,66% 0 4.283,37
Keterangan : *)Tanda + menunjukkan peningkatan, sementara tanda – menyatakan penurunan luas
Dari Tabel 5 tersebut terlihat bahwa estimasi luas hutan yang terbakar dengan metode klasifikasi terpisah sekitar 20.776,49 ha sedangkan  kelas rumput/semak atau ladang  yang terbakar  diperkirakan  sekitar  4.823,37  ha.    Berdasarkan  prosedurnya,  metode  ini  cukup sederhana  karena  tidak  memerlukan  metode  deteksi  perubahan  yang  “rumit”  dan kompleks.  Akan  tetapi,  kelemahan  dari  metode  ini  adalah  karena  mengandung  kesalahan yang  multiplikatif,  dimana  akurasi  deteksi  kelas  perubahan  adalah  hasil  perkalian  dari akurasi tahun  ke-1 dengan akurasi tahun berikutnya (pasangannya).  Kesalahan peletakan training  area  yang  berbeda  di  kedua  citra  dan  pengaruh  atmosfer  bumi  pada  waktu perekaman  sangat  mempengaruhi  hasil  klasifikasi  masing-masing  citra.  Kelas  penutupan yang  sama  akan  teridentifikasi  sebagai  kelas  yang  berbeda  apabila  terjadi  kesalahan peletakan training area.

## Metode Analisis Komponen Utama Multiwaktu (AKUM)
Dengan  metode  AKUM  ini,  penghitungan eigenvector dengan  standarisasi  (12-d SMPC)  dan  tidak  terstandarisasi  (12-d  UMPC)  menghasilkan  karakteristik  sumbu-sumbu yang  baru.  Lima  kelompok  pertama  dari  12  sumbu-sumbu  baru  yang  diperoleh  disajikan pada Tabel 6.
Tabel 6.  Karakteristik  5  sumbu-sumbu  pertama  dengan  metode  12-d  SMPC  dan  12-d
UMPC Sumbu 12-d SMPC 12-UMPC PC1 delta brightness/DB delta brightness/DB PC2 stable  brightness/SB stable greeness/SG PC3 delta brightness/DB delta greenness/DG PC4 - stable greenness/SG PC5 - delta greenness/DG Proporsi kumulatif keragaman PC1~PC5 99,98% 99,98%
Dari tabel tersebut terlihat bahwa  metode 12-d UMPC, menghasilkan sumbu-sumbu baru  dengan  karakteristik  yang  lebih  variatif.    Metode  12-d  SMPC  hanya  merangkum  2 indeks yaitu delta brightness (DB) pada PC1 & PC3 dan stable brightness (SB) pada PC2, sementara  12-d  UMPC  merangkum  3  indeks  yang  tersebar  di  lima  sumbu  yaitu delta greenness (Pada  PC1), stable  greenness / SG  (pada  PC2  &  PC4)  dan delta  greenness /DG (pada  PC3  &  PC5).    Berdasarkan  evaluasi  akurasi,  diperlihatkan  bahwa  metode  12-d UMPC  memberikan akurasi  yang lebih baik (99,04%) dibandingkan dengan  metode 12-d SMPC (96,75%).  Disamping itu jumlah kelas  yang bisa didiskriminasi dengan baik oleh 12-d  UMPC  adalah  11  kelas,  sementara  metode  12-d  SMPC  hanya  10  kelas.    Ini  berarti bahwa  metode  12-d  UMPC  mampu  meningkatkan  separabilitas  antar  kelas  yang didiskriminasi.    Kombinasi  dengan  3  komponen  sumbu,  yaitu  PC1/DB,  PC2/SG  dan PC3/DG, memberikan hasil yang paling baik (Lihat Tabel 7).
Tabel 7. Akurasi hasil klasifikasi dengan metode analisis komponen utama multiwaktu
No. Metode Band Indeks Akurasi Kappa Jumlah kelas*) 1. 12-d SMPC PC1, PC2, PC3 DB, SB, DG 96,75 10 2. 12-d UMPC PC1, PC2, PC3 DB, SG, DG 99,04 11 PC2, PC3, PC5 SG, DG, DG 97,44 11 PC2, PC3, PC4 SG, DG, SG 95,99 11 PC1, PC2, PC4 DB, SG, SG 90,03 11
Kerterangan *) Separabilitas antar kelas berkisar antara 1996~2000
Metode Klasifikasi Secara Multiwaktu Langsung/KML (Direct Multidate Analysis/DMC)
Band-band  yang  digunakan  dalam  metode  ini  didasarkan  pada  kombinasi  band terbaik untuk klasifikasi terpisah ( independent classification ), yaitu kombinasi (a) band 3- 4-5 dan (b) band 1-4-5. Sebagai perbandingan, kombinasi semua band TM reflektif 1-2-3- 5-7  dievaluasi  dengan  hasil  akurasi  sebagaimana  diperoleh  dengan  metode  ini  disajikan pada Tabel 8.
Tabel 8. Akurasi hasil klasifikasi Multiwaktu secara langsung
Jumlah band Band-band multiwaktu Akurasi (%) Jumlah kelas 3 plus 3 3-4-5 99,70 11 1-4-5 99,70 11 6 plus 6 1-2-3-4-5-7 99,70 11
Dari  hasil  akurasi  tampak  bahwa  kombinasi  band  multiwaktu  3-plus-3  sudah menyamai akurasi yang dihasilkan oleh kombinasi semua band reflektif multiwaktu, yaitu 6-plus-6, yaitu 99,7 %.  Demikian pula jumlah kelas yang bisa didiskriminasi dengan baik sama  yaitu 11 kelas.   Dengan  metode KML ini,  kombinasi 3 band  multiwaktu  yang baik adalah  3 97 -4 97 -5 97 -3 98 -4 98 -5 98 atau  1 97 -4 97 -5 97 -1 98 -4 98 -5 98 .  Dari  tiga  metode  deteksi perubahan penutupan lahan yang diujicobakan di hutan terbakar Palembang, metode 12-d UMPC  memberikan  hasil  yang  bisa  dihandalkan  yaitu  99,04%  ( Kappa  accuracy ).    Hasil ini  relatif  sama  dengan  metode  klasifikasi  langsung  (KML)  yang  menghasilkan  akurasi 99,7%.    Dengan  metode  klasifikasi  terpisah,  akurasi  citra  perubahan  yang  dihasilkan adalah 93,4% (96,69% x 96,7%).
Dari aspek teknis  metode 12-d UMPC  menghasilkan akurasi  yang cukup tinggi dan prosedur  yang  ringkas.    Baik  untuk  lokasi  penelitian  di  wilayah  hutan  Riau  (lokasi  A) maupun di Palembang (lokasi B), metode 12-d UMPC lebih unggul dibandingkan dengan metode 12-d SMPC.  Proses standarisasi  yang dilakukan terhadap  matrik ragam-peragam dari masing-masing perubahan lahan  menurunkan akurasi  yang dihasilkan.  Sebagaimana juga dinyatakan oleh Morrison (1990), standarisasi hanya diperlukan apabila satuan-satuan peubah  yang  digunakan  berbeda-beda,  dimana  dalam  studi  ini,  peubah-peubah  yang digunakan  adalah  nilai  kecerahan  ( brightness  value )  masing-masing  pixel  dari  setiap saluran  ( band/channel ).    Peta  deteksi  perubahan  dengan  metode  DMC  (KML)  dan  12-d UMPC untuk studi ini disajikan pada Gambar 2 (c) & (d).

## 36

## KESIMPULAN
Dari dua lokasi studi kasus yang diuraikan terdahulu, dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut :
Data TM cukup efektif digunakan untuk mendeteksi kondisi perubahan penutupan lahan dan hutan paska kebakaran.  Untuk lokasi di Propinsi Riau, perubahan penutupan lahan yang  ditemukan  sebagian  besar  adalah  areal  bekas  kebakaran  hutan  sekunder  bekas tebangan,  kebakaran/pembakaran  perkebunan  dalam  rangka  persiapan  lahan  dan peremajaan  tanaman;  perubahan  dari  lahan  kosong  menjadi  lahan  yang  ditumbuhi padang  rumput/semak  belukar.    Di  areal  studi  kasus  Sumatera  Selatan,  kebakaran umumnya terjadi dalam  kawasan hutan di areal bekas tebangan  muda dan tua.  Tingkat kebakaran yang dapat dideteksi adalah kebakaran sedang dan kebakaran tinggi (terbakar habis).
Dari  beberapa  metode  deteksi  yang  diuji,  yaitu  metode  perbandingan  paska  klasifikasi (PPK),  12-d  SMPC,  12-d  UMPC  dan  klasifikasi  multiwaktu  secara  langsung  (KML), metode  12-d  UMPC  cukup  efektif  digunakan  untuk  mendeteksi  kebakaran  hutan  dan lahan, dengan akurasi cukup tinggi  yaitu 98,14% untuk studi kasus di Riau dan 99,04% untuk  studi  kasus  di  Palembang.    Metode  ini  cukup  ringkas  dan  mampu  merangkum informasi  tentang  perubahan  akibat  kebakaran  hutan,  dimana  perubahan  yang  terjadi adalah perubahan biomasa hijau ( green biomass ).
Dibandingkan  dengan  metode  12-d  SMPC,  metode  12-d  UMPC  mampu  menghasilkan karakteristik  sumbu  lebih  variatif.  Untuk  lokasi  Propinsi  Riau,  12-d  SMPC  hanya merangkum  3  indeks  sementara  12-d  UMPC  merangkum  4  indeks  (lengkap).    Untuk lokasi  di  Propinsi  Sumatera  Selatan,  12-d  SMPC  merangkum  2  indeks  sedangkan  12-d UMPC  merangkum  3  indeks.    Dari  segi  akurasi  dan  separabilitas  metode  12-d  UMPC lebih unggul daripada 12-d SMPC.
Untuk metode klasifikasi langsung, deteksi kebakaran hutan dan lahan yang akurat dapat dilakukan menggunakan band-band yang sangat terkait dengan kandungan biomasa dan kadar air tumbuhan, yaitu TM band 3, 4 dan /atau 5.

## Saran
Kekonsistensi  metode  12-d  UMPC  perlu  diuji  lebih  lanjut  untuk  mendeteksi  kebakaran hutan  di  wilayah-wilayah  lain  misalnya  di  Kalimantan,  Sulawesi,  NTT  ataupun  Papua Barat.
Oleh karena metode AKUM ini sangat terkait dengan keragaman nilai-nilai pixel, maka Evaluasi  juga  perlu  dilakukan  apakah  metode  12-d  UMPC  ini  cukup  efektif  untuk mendeteksi proporsi luasan yang kecil.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Ketua Proyek ITTO PD 12/93 Rev. 3 (F) , Prof. Dr. Ir. Zahrial Coto, atas bantuan dana untuk melaksanakan studi ini.  Kepada semua pihak yang membantu pelaksanaan studi ini juga disampaikan terima kasih.

## DAFTAR PUSTAKA
Jaya,  I  N.S.  and  S.  Kobayashi,  1995a,  Classification  of  detailed  forest  cover  types  based upon  the  separability  algorithm:  a  case  study  in  the  Yahiko  Mountain  and  Shibata Forest Area. Journal of Remote Sensing Society of Japan, 15 (1): 40-53.
Jaya,  I  N.S.  and  S.  Kobayashi,  1995b,  Change  Detection  of  Forest  Vegetation  Using
Multitemporal Landsat TM data. Journal of Forest Planning, 1 (23-38).
Jaya, I N.S., M.B. Saleh and  S. Kobayashi, 1996. Feasibility of Multidate  Landsat 5 TM Data  for  Monitoring  Forest  Plantation  Using  Principal  Component  Algorithm: Evaluation of the eigenstructure and color composite image. Jurnal Manajmen Hutan Tropika, 2 (1) : 7-20.
Jaya,  I  N.S.,  1997.  Feasibility  of  Multidate  Landsat  5  TM  data  for  Monitoring  Forest Plantation  using  Principal  Component  Algorithm  (II):  Evaluation  of  Change Detection Accuracy. Jurnal Manajemen Hutan Tropika; 3(1): 37-46
Morrison, D.F., 1990. Multivariate Statistical Method. Third Editions. McGraw Hill Book Company, Inc. New York.
38
39
40
Keterangan :
a.  Peta  deteksi  perubahan  penutupan  lahan  akibat  kebakaran  dari  tahun  1997  ke  tahun 1998 menggunakan metode DMC di lokasi A : Riau
Keterangan :
Tk – Pdr/smk =  Lahan kosong padang rumput/semak belukar Ltbh – Pdr/smk  =  Lahan  terbuka  bekas  tunggak-tunggak  kayu  terbakar  hangus padang rumput/semak belukar Lof – Ltbh =  Logged  over  forest lahan  terbuka  dengan  tunggak-tunggak kayu terbakar hangus Pbn – Ltbh =  Perkebunan  (sawit/karet)  &  HTI lahan  terbuka  dengan tunggak-tunggak kayu terbakar hangus Phl – awan =  Logged-over  forest,  perkebunan,  padang  rumput/semak  belukar, lahan kosong tertutup awan Phe – Baw =  Logged-over  forest,  perkebunan,  padang  rumput/semak  belukar, lahan kosong bayangan awan Non - change =  Penutupan  lahan  yang  tidak  berubah  :  perkebunan,  logged-over forest, padang rumput/semak belukar & lahan kosong
b.  Peta  deteksi  perubahan  penutupan  lahan  akibat  kebakaran  dari  tahun  1997  ke  tahun 1998 menggunakan  metode 12-d UMPC di lokasi A : Riau (Keterangan sama dengan Gambar (a))
c.  Peta  deteksi  perubahan  penutupan  lahan  akibat  kebakaran  dari  tahun  1997  ke  tahun 1998 menggunakan metode DMC di lokasi B : Sumatera Selatan
Keterangan : LOF1 – TS =  Hutan sekunder > 10 tahun Hutan terbakar sedang LOF1 – TT =  Hutan sekunder > 10 tahun Hutan terbakar habis LOF 2 – TR =  Hutan sekunder  0 -10 tahun Hutan terbakar ringan LOF2 – TS =  Hutan sekunder  0 -10 tahun Hutan terbakar sedang LOF2 – TT =  Hutan sekunder  0 -10 tahun Hutan terbakar habis TK – PR/SW =  Tanah kosong padang rumput/semak/ladang Uncange 1 =  Tidak berubah 1 Uncange 2 =  Tidak berubah 2
d.  Peta  deteksi  perubahan  penutupan  lahan  akibat  kebakaran  dari  tahun  1997  ke  tahun 1998  menggunakan  metode  12-d  UMPC  di  lokasi  B  :  Sumatera  Selatan  (Keterangan sama dengan Gambar (c))