1
EVALUASI KETERSEDIAAN LAHAN PERTANIAN PADI DENGAN MENGGUNAKAN
TEKNOLOGI PENGINDERAAN JAUH DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS
(STUDI KASUS : KABUPATEN PASURUAN)
Oleh:
Albertus Jefry Anthoni, M.Taufik, Wiweka2, Fadila Muchsin
2
Program Studi Teknik Geomatika FTSP-ITS,Surabaya, 60111,Indonesia
Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional,Pekayon-Pasar Rebo,Jakarta,Indonesia2
Email: [email protected]
Abstrak
Kabupaten Pasuruan merupakan salah satu lumbung padi nasional yang berkontribusi besar terhadap
perokonomian pertanian di Indonesia. Selain memiliki potensi pertanian yang baik, Kabupaten Pasuruan juga
mengembangkan potensi di bidang industri. Dengan bertambahnya populasi industri maka akan terjadi
kecenderungan atau tren bertambahnya kebutuhan akan lahan pemukiman dan perdagangan. Bertambahnya
kebutuhan lahan akan menyebabkan kecenderungan untuk dilakukan konversi lahan pertanian. Maka dari itu
diperlukan suatu evaluasi terhadap ketersediaan lahan pertanian padi. Analsisis secara multi temporal dengan
teknologi penginderaan jauh dan sistem infomasi geografis merupakan metode yang efektif untuk memperoleh
informasi tentang fenomena perkembangan lahan pertanian maupun pola perubahannya.
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra Landsat-7 ETM tahun 2000 dan 2003, citra SPOT-4
tahun 2007 dan 2009, peta rupa bumi indonesia, peta tututpan lahan kabupaten pasuruan tahun 2010, peta batas
administrasi kabupaten pasuruan, DEM SRTM,data statistik pertanian padi kabupaten pasuruan.
Hasil dari penelitian ini adalah terjadinya perubahan luas tutupan lahan pertanian padi/sawah di
Kabupaten Pasuruan yaitu pada tahun 2000-2003 mengalami mengalami penurunan sebesar 9331 Ha, tahun
2003-2007 mengalami peningkatan sebesar 4725.19 Ha, tahun 2007-2009 mengalami peningkatan sebesar
6233.16 Ha. Selain itu adanya persamaan kecenderungan perubahan luas sawah dari tahun 2000-2009 namun
dengan hasil luasan yang berbeda antara hasil klasifikasi dengan data pertanian dari BPS.
Kata Kunci : Evaluasi, Multi Temporal, Penginderaan Jauh,Pertanian Padi
PENDAHULUAN
Latar belakang
Indonesia dikenal sebagai negara agraris
yang memiliki pertanian tangguh. Hal tersebut
dapat dilihat dari sebagian besar mata
pencaharian masyrakatnya adalah bertani, serta
didukung oleh daerah-daerah yang luas untuk
sektor atau lahan pertanian. Pertanian, secara
khusus dalam komoditi padi merupakan sesuatu
yang penting dalam memenuhi kebutuhan pangan
masyarakat. Kualitas dan kuantitas padi salah
satunya ditentukan dengan adanya ketersediaan
lahan pertanian atau sawah yang luas dan
subur.Propinsi Jawa Timur, khususnya Kabupaten
Pasuruan merupakan salah satu lumbung padi
nasional yang berkontribusi besar terhadap
perokonomian pertanian di Indonesia.
Selain memiliki potensi pertanian yang
baik, Kabupaten Pasuruan juga mengembangkan
potensi di bidang industri yaitu salah satunya
dengan membangun kawasan industri PT
Pasuruan Industrial Estate Rembang (PIER) di
Kecamatan Rembang seluas kurang lebih 550 ha
yang dilengkapi dengan kawasan berikat. Sampai
saat ini luas areal yang sudah dimanfaatkan lebih
dari 200 ha (36%) dengan jumlah perusahaan
sebanyak 48 perusahaan, sedangkan untuk
kawasan berikat terdapat sekitar 26 perusahaan.
(http:pasuruankab.go.id)
Meningkatnya populasi idustri di
Kabupaten Pasuruan tersebut menyebabkan
kecenderungan alih fungsi lahan pertanian lahan
pemukiman, perdagangan dan lain-lain. Alih
fungsi lahan pertanian akan berdampak pada
berkurangnya produksi padi yang menjadi sumber
makanan pokok masyarakat. Maka dari itu
diperlukan suatu evaluasi mengenai ketersediaan
lahan pertanian padi itu sendiri agar selanjutnya
dapat dijadikan bahan pertimbangan apabila akan
dilakukan alih fungsi lahan.
Analsisis multitemporal data satelit
merupakan metode yang efektif untuk
memperoleh informasi tentang fenomena
perkembangan lahan pertanian padi maupun pola
perubahannya. Penggabungan data penginderaan
jauh dengan sistem informasi geografis sangat
powerfull memberikan informasi yang
berkualitas. Prakteknya, penggunaan data
penginderaan jauh adalah pemanfaatan sifat
satelit yang repetitive (berulang) mengindera
2
suatu wilayah luas dalam waktu tertentu.
Sedangkan sistem informasi geografis berfungsi
untuk menganalisa perubahan secara
multitemporal.
Rumusan Permasalahan
Perumusan masalah dalam penelitian ini
adalah sebagai berikut :
Bagaimana mengevaluasi secara kuantitatif
luasan lahan pertanian padi dengan menggunakan
teknologi penginderaan jauh dan sistem informasi
geografis.
Batasan Masalah
Batasan masalah dalam penelitian ini
adalah:
1. Penelitian dilakukan dengan menggunakan
citra Satelit LANDSAT-7ETM akusisi tahun
2000 dan 2003 serta SPOT-4 akusisi tahun
2007 dan 2009.
2. Penelitian hanya mencakup lahan pertanian
padi/sawah secara kuantitatif di Kabupaten
Pasuruan.
3. Data pendukungnya berupa data hasil
produksi padi Kabupaten Pasuruan per tahun.
Tujuan
Tujuan dari penelitian ini adalah:
1. Melakukan evaluasi dan analisa ketersediaan
lahan pertanian padi di Kabupaten Pausuruan.
2. Menunjukkan pola perkembangan dan
perubahan lahan pertanian di Kabupaten
Pasuruan.
METODOLOGI PENELITIAN
Lokasi Penelitian
Kabupaten Pasuruan adalah salah satu
Kabupaten di wilayah Propinsi Jawa
Timur,Indonesia. Ditinjau dari kondisi geografis
wilayahnya terletak pada 112ᵒ30' - 113ᵒ30' BT
dan 7ᵒ30' - 8ᵒ30' LS Luas wilayah daratannya
adalah 1.474 km² (147,401.50 Ha). Batas
administrasi Kabupaten Pasuruan adalah :
- Sebelah Utara : Kabupaten
Sidoarjo dan Laut Jawa
- Sebelah Barat daya : Kota Batu
- Sebelah Selatan : Kabupaten Malang
- Sebelah Barat : Kabupaten Probolinggo,
Kabupaten Mojokerto
Gambar 1. Lokasi Daerah Penelitian, Kabupaten
Pasuruan
(Sumber : http://umkm-pasuruankab.com )
Metode Penelitian
Metode penelitian yang digunakan dalam
penelitian ini yaitu metode klasifikasi citra
terselia (supervised classification) untuk
pembuatan peta lahan pertanian padi dan metode
analisa overlay dengan menggunakan Sistem
Informasi Geografis.
Peralatan dan Bahan
a. Peralatan
Perangkat Keras (Hardware) :
1. Komputer AMD Turion X2, Memori DDR2 3
GB
2. Printer Canon iP 1980.
Perangkat Lunak (Software) :
1. Sistem Operasi Windows 7 Ultimate
2. ER Mapper 7.0 untuk pengolahan citra.
3. Microsoft Word dan Microsoft Excel 2007.
4. Autodesk Land Desktop 2006.
5. ArcGis9.3
6. LPNgeorec.exe
7. Koreksi_Ortho_V21.exe
b. Bahan
1. Citra Satelit LANDSAT-7 ETM,
Kabupaten Pasuruan akusisi tahun 2000
dan 2003
2. Citra Satelit SPOT 4, Kabupaten Pasuruan
akusisi tahun 2007 dan 2009.
3. Peta Rupa Bumi Indonesia, Kabupaten
Pasuruan skala 1:25.000, nomer 1608-
(121-124), 1608-(131-134), 1608-(141-
143).
4. Data pendukung berupa data hasil produksi
padi dari tahun 2000-2010.
5. Peta Vektor Batas wilayah Kota/Kabupaten,
BAKOSURTANAL.
6. DEM SRTM 90x90
3
Tahapan Kegiatan Penelitian
Diagram alur penelitian ini secara garis
besar digambarkan pada gambar 2 berikut:
Gambar 2. Tahapan Kegiatan Penelitian
1. Tahap Persiapan
Beberapa hal yang dilakukan pada tahap ini
adalah :
a. Studi Literatur
Yang dimaksud dengan studi literatur adalah
mempelajari dan mengumpulkan buku-buku
referensi dan hasil penelitian sejenis
sebelumnya yang pernah dilakukan oleh
orang lain yang berkaitan dengan
permasalahan evaluasi ketersediaan lahan
pertanian padi. Tujuannya ialah untuk
mendapatkan landasan teori mengenai
masalah yang akan diteliti.
b. Pengumpulan Data
Dalam tahap ini dilakukan pengumpulan data
yang digunakan untuk menyelesaikan
permasalahan dalam penelitian ini.
2. Tahap Pengolahan Data
Dalam tahap ini data diproses agar dapat
digunakan untuk analisa atau menghasilkan
informasi yang diinginkan. Data peta tematik
berupa peta raster, untuk mengubahnya menjadi
data vektor maka dilakukan proses digitasi dan
ekspor.
Pengolahan data citra LANDSAT 7 ETM+
dan SPOT 4 dilakukan untuk membuat peta
ketersediaan lahan pertanian padi Kabupaten
Pasuruan. Data citra satelit satelit dikoreksi secara
geometrik untuk meningkatkan ketelitian dan bisa
di-overlay dengan peta standar. Data tabular yang
sudah benar digabungkan dengan data spasial.
Penggabungan data spasial dengan data tabular
dialkukan dengan Sistem Informasi Geografis.
3. Tahap Analisa
Pada tahap ini dilakukan analisa data dan
uji statistik hasil pengolahan data.
4. Tahap Akhir
Pada tahap ini dilakukan pembuatan
laporan Tugas Akhir yang berisi dokumentasi dari
pelaksanaan Tugas Akhir.
5. Tahapan Pengolahan Data
Tahapan dari pengolahan data dari
penelitian ini digambarkan pada gambar di bawah
ini :
Citra Landsat
7 dan SPOT 4
Koreksi
Geometrik
RMS
≤1 PikselTidak
Mozaiking
Pemotongan Citra
Koreksi Radiometrik
Penajaman Citra
Pengambilan Training Sample
Klasifikasi Terselia
Uji Ketelitian
Akurasi
≥80%Tidak
Peta Tutupan
Lahan 1
Data Spasial
Peta RBI
Data Tabular
BPS
Scanning
Registrasi
Dijitasi
Topologi
Ekspor ke .Shp
Basis Data Spasial
Ekspor ke .Shp
Direlasikan
Tabulasi Dalam
Ms.Excel
Perhitungan
Luas Areal
Sawah
Basis Data Tabular
Analisa SIG
Informasi Ketersediaan Lahan
Pertanian Padi Kab. Pasuruan Pada
Tahun 200,2003,2007,2009
Ya
Ya
Citra
Terkoreksi
Majority
Filtering
Peta Tutupan
Lahan 2
Orthorektifikasi
GCP
DEM SRTM
90x90m
Ground Truth
Desain
Kekuatan Jaring
Gambar 3. Tahapan Pengolahan Data
4
HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil
1. Perhitungan Kekuatan Jaring Titik Kontrol
Gambar 4. Desain Jaring
Besar SoF =
…….. (5)
Dari perhitungan kekuatan jaring diatas
hanya menggunakan sampel titik kontrol
permukaan sebanyak 10 titik pada masing-masing
citra, namun pada pekerjaan koreksi
geometriknya terdapat lebih dari 10 titik. Semakin
kecil bilangan faktor kekuatan jaring, maka akan
semakin baik konfigurasi jaring yang
bersangkutan, dan sebaliknya (Abidin, 2000).
Besar SoF yang dihasilkan jaring tersebut
mendekati nol sehingga desain jaring SoF
dianggap kuat.
2. Koreksi Geometrik
Koreksi geometrik dilakukan dengan
memberikan titik control permukaan atau biasa
disebut dengan ground control point (GCP) dari
citra referensi landsat-7 ETM ortho pansharpen
pada citra yang belum terkoreksi dan diproses
dengan menggunkan menu Geocoding Wizard
pada perangkat lunak ER Mapper 7.0.
Pada citra Landsat-7 ETM tahun 2000 dan
2003 titik kontrol permukaan (GCP) didapatkan
dari Australian Commonwealth Scientific and
Research Organization (CSIRO) pada proyek
kerjasama Indonesian National Carbon
Accounting System (INCAS) bersama Lembaga
Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN).
Sedangkan untuk citra SPOT-4 penentuan titik
kontrol permukaan (GCP) ditentukan secara
manual.
Sistem proyeksi yang digunakan adalah
Universal Transverse Mercator zone 49s dan
datum yang dipakai adalah WGS 1984. Nilai
RMSerror rata-rata untuk koreksi geometrik dari
masing-masing citra dapat dilihat pada table di
bawah ini : Tabel 1. Nilai RMSerror
Menurut Purwadhi (2001), batas
kesalahan pada proses koreksi geometrik untuk
mendeteksi perubahan tutupan lahan yaitu 0.5
atau 1 piksel satu sama lain atau sekitar 15-30
meter (1piksel= 30x30meter) untuk citra Landsat-
7 ETM dan 10-20 meter (1 piksel= 20x20meter)
untuk citra SPOT-4. Sehingga jika pergeseran
titik lebih dari batas toleransi maka koreksi harus
diulang.
3. Orthorektifikasi
Setelah dilakukan koreksi geometrik untuk
posisi 2D atau koordinat X dan Y tahapan
selanjutnya adalah dilakukan koreksi kemiringan
dengan orthorektifikasi. Orthorektifikasi
berfungsi untuk membuat citra yang semula
miring akibat sudut sensor yang miring saat
perekaman objek dapat menjadi tegak ekivalen
dengan keadaan sebenarnya.
Dalam proses orthorektifikasi digunakan
dua perangkat lunak yaitu LPNgeorec.exe untuk
citra Landsat-7 ETM dan Koreksi_Ortho_V21.exe
untuk citra SPOT-4. Kedua perangkat lunak
tersebut dibawah lisensi LAPAN. Pada perangkat
lunak LPNgeorec.exe dibutuhkkan beberapa input
yaitu :
a. Citra Landsat-7 ETM yang belum terkoreksi
(6band)
b. Citra Landsat-7 ETM ortho yang sudah
terkoreksi (6band)
c. GCP dari CSIRO.
d. DEM SRTM 90x90m.
e. Image orientation angle dan viewing angle.
Sedangkan untuk perangkat lunak
Koreksi_Ortho_V21.exe dibutuhkan beberapa
input yaitu :
a. Citra SPOT-4 yang memiliki informasi GCP.
b. DEM SRTM 90x90m.
c. Sudut insiden dan sudut orientasi (dari
metadata).
5
Tabel 2. Hasil Orthorektifikasi
4. Koreksi Radiometrik
Koreksi radiometrik dilakukan dengan cara
konversi DN ke reflektan. Nilai DN yang
dikonversi ke nilai reflektan adalah nilai dari
saluran 6 band kecuali band thermal pada citra
Landsat-7 ETM dan 4 band pada citra SPOT-4 .
Persamaan yang digunakan adalah:
a. Landsat-7 ETM
L= Lmin+
– (1)
=
......................................... (2)
a. SPOT-4
L =
................................................. (3)
=
........................................ (4)
dimana:
L = Spectral Radiance in watts/(meter squared * ster *
μm)
= Max Detected Radiance Level
= Min Detected Radiance Level
= Max Pixel Value (=255)
= Min Pixel Value (=1)
= Digital Number
A = Absolut Calibration
G= Absolut Calibration Gains
= Unitless Planetary Reflectance
= Solar Zenith Angle in Degrees
= Mean Solar Exoatmospheric Irradiances
d2 = Earth-Sun Distance in Astronomical Units
5. Mozaiking
Dalam tahap ini dilakukan proses
penggabungan antara scene citra yang berbeda
agar diperoleh luas cakup citra sesuai dengan
daerah yang dikaji. Pada citra Landsat-7 ETM
tahun 2000 dan 2003 tidak perlu di mozaiking
karena areanya sudah mencukupi. Sedangkan
yang perlu dilakukan mozaiking adalah citra
SPOT-4 tahun 2007 yaitu scene 297/365 dan
297/366 serta citra SPOT-4 tahun 2009 yaitu
scene 297/365,297/366,298/366. Berikut hasil
dari mozaiking kedua citra tersebut :
Gambar 5. Hasil Mozaiking citra SPOT-4 tahun 2007
Gambar 6. Hasil Mozaiking citra SPOT-4 tahun 2009
6. Cropping
Setelah hasil mozaiking didapatkan
selanjutnya dilakukan pemotongan atau cropping
sesuai dengan batas administrasi Kabupaten
Pasuruan berdasarkan peta vektor Bakosurtanal.
7. Penajaman Citra
a. Normalized Differential Vegetation Index
(NDVI)
NDVI diolah dengan menggunakan band 4
(NIR) dan 3 (Red) untuk citra Landsat-7 ETM
serta band 1(NIR) dan 3 untuk citra SPOT-4.
Pengolahan NDVI dikerjakkan pada keempat citra
dengan menggunakan model sebagai berikut :
……...(6)
………(7)
Hasil NDVI dapat dilihat pada gambar 7
berikut ini :
Gambar 7. Hasil NDVI tahun 2000(a), tahun 2003(b),
tahun 2007(c), tahun 2009(d)
6
b. Spasial Varians
Didapatkan dengan cara melakukan
filtering deviation 3x3 pada kanal NDVI dan
SWIR(Short Wave Infrared). Spasial varians
diharapkan mampu membantu ketelitian dalam
proses klasifikasi digital secara terselia. Berikut
adalah contoh hasil spasial varians dari kanal
NDVI dan SWIR pada citra Landsat-7 ETM
tahun 2000 :
(a) (b)
Gambar 8. Spasial varians NDVI (a) dan Spasial
Varians SWIR (b)
8. Klasifikasi
Klasifikasi dilakukan dengan metoda
klasifikasi terbimbing tipe maximum likellihood
dengan trainning sample lebih dari 150 area.
Jumlah kelas yang digunakan sejumlah 9 kelas
seperti dijelaskan dalam tabel di bawah ini :
Tabel 3. Kelas Tutupan Lahan
Dari pekerjaan klasifikasi didapatkan 4 tahun peta
tutupan lahan seperti pada gambar di bawah ini :
Gambar 9. Tahun 2000(a), 2003(b), 2007(c), 2009(d)
Analisa
1. Uji Ketelitian Klasifikasi
Uji ketelitian dilakukan untuk mengetahui
ketelitian hasil klasifikasi,metode yang digunakan
untuk perhitungan adalah confusion matrix.
Sebelum dilakukan uji ketelitian diperlukan
ground truth atau survei lapangan untuk masing-
masing kelas. Perhitungan uji ketelitian dengan
metode confusion matrix ini dilakukan dengan
dua macam cara yaitu dengan perangakat lunak er
mapper 7.0 dan perhitungan secara manual.
Berikut merupakan hasil perhitungan tersebut :
Tabel 4. Hasil Uji Ketelitian
2. Luas Tutupan Lahan Kabupaten Pasuruan
Berikut merupakan hasil tutupan lahan
Kabupaten Pasuruan berdasarkan hasil klasifikasi
citra tahun 2000, 2003, 2007, dan 2009. Serta
hasil tutupan lahan pertanian padi atau sawah dari
Badan Pusat Statistik Kabupaten Pasuruan :
a. Luas Tutupan Lahan Klasifikasi Citra
Luas tutupan lahan Kabupaten Pasuruan
yang dihasilkan dari hasil klasifikasi terselia
(supervised) dengan menggunakan perangkat
lunak Er Mapper 7.0 dapat dilihat langsung pada
area summary report. Luas tutupan lahan untuk
masing-masing kelas pada citra Landsat-7 ETM
tahun 2000 dan 2003 serta citra SPOT4 tahun
2007 dan 2009 adalah sebagai berikut:
Tabel 5. Luas Tutupan Lahan Kabupaten Pasuruan
Tahun 2000,2003,2007,dan 2009 menurut hasil
klasifikasi citra
Dari tabel 5. di atas dapat diketahui luasan total
pada tahun 2000-2003 mengalami penurunan
sebesar 602.936 Ha, tahun 2003-2007 mengalami
peningkatan sebesar 491.622 Ha, dan tahun 2007-
Ermapper 7.0 Survei lapangan
1 2000 93.85% 86.18%
2 2003 88.13% 81.56%
3 2007 90.92% 80.41%
4 2009 87.51% 80.38%
Ketelitian Klasifikasi (Confussion Matrix)No. Tahun
Tahun 2000 Tahun2003 Tahun 2007 Tahun 2009
Awan 11420.875 2803.188 1937.68 881.64
Badan Air 337.813 229.438 475.36 236.56
Empang 4260.625 3994.688 4248.32 4257.12
Hutan 2124.75 7926.5 9330.24 2225.88
Ladang 38766.25 52606.625 41424.8 48023.92
Pemukiman 11676.063 11704.313 15990.76 13560.52
Perkebunan 23845.25 17876.938 4898.88 16756.28
Sawah 41835.25 32524.25 37249.44 43482.6
Tanah Kosong/Semak Belukar 13173.438 17171.438 31773.52 18253.72
Total 147440.314 146837.378 147329 147678.24
LuasPenutup Lahan (Ha)Kelas Penutup Lahan
7
2009 mengalami peningkatan sebesar 349.24 Ha.
Hal tersebut dapat diakibatkan oleh adanya nilai
piksel dari citra yang tidak terbaca pada saat
proses klasifikasi secara dijital. Selain itu,
Kabupaten Pasuruan mengalami penurunan dan
penambahan daratan khususnya di daerah pesisir
yang kemungkinan merupakan hasil dari
sedimentasi. Sedangkan untuk luasan lahan
pertanian padi pada tahun 2000-2003 mengalami
penurunan sebesar 9331 Ha, hal ini kemungkinan
diakibatkan oleh adanya pembangunan industri
dan pemukiman yang jumlahnya juga mengalami
peningkatan. Pada tahun 2003-2007 lahan
pertanian padi mengalami peningkatan sebesar
4725.19 Ha, hal ini dimungkinkan ladang beralih
fungsi menjadi lahan pertanian padi. Pada tahun
2007-2009 lahan pertanian mengalami
peningkatan sebesar 6233.16 Ha, hal ini
dimungkinkan karena adanya alih fungsi hutan
menjadi lahan pertanian padi dan juga dapat
dikarenakan adanya awan tipis yang cukup luas
pada citra SPOT-4 tahun 2009.
b. Luas Tutupan Lahan Pertanian Padi
Menurut Badan Pusat Statistik Kabupaten
Pasuruan luas lahan pertanian padi Kabupaten
Pasuruan yang dapat dilihat pada tabel 6 berikut
ini : Tabel 6. Luas Tutupan Lahan Pertanian Padi
Kabupaten Pasuruan
(Sumber : BPS Kabupaten Pasuruan )
Terlihat pada tahun 2000-2003 luas tutupan
lahan pertanian padi mengalami penurunan
sebesar 1783 Ha, pada tahun 2003-2007
mengalami peningkatan sebesar 6342 Ha dan
pada tahun 2007-2009 mengalami peningkatan
sebesar 11979 Ha. Selain itu luasan total rata-rata
tutupan lahan pertanian padi dari BPS sebesar
76974 Ha atau sekitar 60% luas Kabuten
Pasuruan jauh berbeda dengan hasil dari
pengolahan citra yaitu hanya sebesar 38772.885
Ha atau sekitar 30% luas Kabupaten Pasuruan.
Hal ini kemungkinan dikarenakan data dari BPS
didapatkan dengan cara survei
langsung/wawancara kepada para petani tanpa
dilakukan pengukuran terestris sedangkan hasil
dari klasifikasi citra dilakukan secara
komputerisasi berdasarkan nilai piksel. Keduanya
masing-masing dapat memiliki nilai kebenaran
dan kesalahan, hal ini perlu dilakukan penelitian
lebih lanjut untuk pembuktiannya.
c. Tutupan Lahan Kecamatan Hasil Klasifikasi
Citra
Berikut merupakan tutupan lahan pertanian
padi berdasarkan hasil klasifikasi citra pada
beberapa kecamatan .
Gambar 10. Tutupan Lahan Kecamatan
Tabel 7. Luas Tutupan Lahan Ladang,Pemukiman dan
Sawah berdasarkan Klasifikasi Citra
Tahun 2000 Tahun2003 Tahun 2007 Tahun 2009
Purwodadi 2,986 2,691 3,030 3,339
Tutur 64 62 61 57
Puspo 9 85 29 40
Tosari - - - -
Lumbang 991 1,672 930 1,432
Pasrepan 2,356 2,080 2,276 3,493
Kejayan 5,415 5,386 7,322 8,777
Wonorejo 3,262 3,511 4,003 4,013
Purwosari 5,060 4,376 6,436 6,816
Prigen 4,173 3,173 3,294 3,608
Sukorejo 5,989 5,659 5,927 6,410
Pandaan 5,648 5,328 5,837 6,315
Gempol 4,194 3,623 3,870 4,266
Beji 5,041 4,381 4,700 5,801
Bangil 2,617 2,699 2,481 2,698
Rembang 4,972 5,255 4,596 6,058
Kraton 5,342 5,990 5,916 5,649
Pohjentrek 1,258 1,280 1,247 1,513
Gondang Wetan 2,647 2,894 3,548 5,161
Rejoso 3,697 3,822 3,462 4,170
Winongan 2,633 2,614 3,187 4,227
Grati 1,766 1,861 2,477 2,397
Lekok 732 651 832 932
Nguling 1,293 1,269 1,243 1,511
TOTAL 72,145 70,362 76,704 88,683
LUAS PANEN (Ha)KECAMATAN
8
Dapat dilihat pada tabel 7 di atas hasil
perhitungan berdasarkan klasifikasi citra berbeda
dengan hasil dari BPS. Hal tersebut terlihat jelas
pada Kecamatan Beji dan Sukorejo, pada hasil di
BPS luas tutupan lahan sawah diatas 5000 Ha,
sedangkan menurut peta vektor Bakosurtanal luas
kedua Kecamatan ini berkisar pada 4000 Ha.
KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan
1. Nilai strength of figure(SOF) pada citra
Landsat-7 ETM tahun 2000 dan 2003 serta
citra SPOT-4 tahun 2007 dan 2009 adalah
di bawah nilai 1.
2. Nilai rata-rata RMS error pada citra
Landsat-7 ETM tahun 2000 dan 2003 serta
citra SPOT-4 tahun 2007 dan 2009
memenuhi toleransi yaitu ≤ 1 piksel.
3. Hasil uji ketelitian klasifikasi dengan
menggunakan perangkat lunak ermapper
7.0 dan berdasarkan survei lapangan
memenuhi toleransi yaitu ≥ 80% untuk
peta tutupan lahan tahun 2000,2003,2007
dan 2009.
4. Luas total Kabupaten Pasuruan pada tahun
2000-2003 mengalami penurunan sebesar
602.936Ha, tahun 2003-2007 mengalami
peningkatan sebesar 491.622Ha, dan tahun
2007-2009 mengalami peningkatan sebesar
349.24Ha.
5. Luas tutupan lahan pertanian padi pada
tahun 2000-2003 mengalami penurunan
sebesar 9331 Ha, tahun 2003-2007 tutupan
lahan pertanian padi mengalami
peningkatan sebesar 4725.19Ha, tahun
2007-2009 tutupan lahan pertanian
mengalami peningkatan sebesar
6233.16Ha.
6. Adanya kesamaan kecenderungan
perubahan luas penutup lahan pertanian
padi berdasarkan klasifikasi citra dan dari
BPS.
7. Adanya perbedaan luas tutupan lahan
pertanian padi/sawah antara hasil
klasifikasi dengan data pertanian BPS
Saran
1. Penginderaan jauh dan sistem informasi
geografis merupakan metode baru yang
dapat digunakan sebagai data pembanding
dengan data yang ada.
2. Perlu dilakukan koordinasi dengan pihak
terkait diantaranya Dinas Pertanian dan
BPS untuk penyusunan standar operasioanl
dalam pembuatan data luas lahan pertanian
padi.
3. Untuk penelitian selanjutnya perlu
dilakukan evaluasi mengenai alih fungsi
sawah kategori subur dan produktif, serta
pertanian padi secara kualitasnya dengan
menggunakan metode yang berbeda yaitu
dengan klasifikasi berdasarkan
kenampakan visual.
LAMPIRAN