6

BAB 2

DASAR TEORI

Dalam melakukan analisis karakteristik pola perubahan land use dan land

cover di Jawa Barat, terdapat beberapa teori-teori yang menjadi dasar dalam analisis

pada tugas akhir ini. Teori-teori yang digunakan dalam tugas akhir ini diuraikan

dalam bab dasar teori ini dengan runutan topik yaitu teori land use dan land cover,

penjelasan mengenai beberapa aplikasi dan analisis berbasiskan Sistem Informasi

Geografis (SIG), software Google EarthTM

yang digunakan untuk verifikasi data dan

uji-t sebagai metoda uji statistik yang digunakan dalam tugas akhir.

2.1. Land Use dan Land Cover

Pada analisis lahan suatu wilayah, terdapat dua jenis data yang dikenal dengan

land use (Penggunaan Lahan) dan land cover (Tutupan Lahan). Terminologi

mengenai Land Use dan Land Cover kadang membingungkan dan dianggap sama,

namun pada dasarnya Land Use dan Land Cover merupakan dua hal yang berbeda.

(Muttaqin, 2008)

2.1.1. Pengertian Land Use dan Land Cover

Menurut Barret dan Curtis pada (Sanjaya, 2006), Land Cover (Tutupan Lahan)

adalah kenampakan alamiah bumi seperti vegetasi, salju, hutan dan sebagainya.

Sedangakan Land Use (Tata Guna Lahan) adalah kenampakan bumi hasil aktivitas

manusia, seperti sawah, ladang, bangunan dan sebagainya. Dari definisi tersebut

dapat dipahami bahwa Land Use mengacu pada kenampakan bumi atau tutupan

lahan bumi yang digunakan untuk aktivitas manusia, sedangkan Land Cover

mengacu pada kenampakan alamiah bumi tanpa adanya aktivitas manusia (Muttaqin,

2008).

7

2.1.2. Perubahan Land Use dan Land Cover

Menurut Malingreau pada (Purwantoro & Hadi, 2006), penggunaan lahan

merupakan campur tangan manusia baik secara permanen atau periodik terhadap

lahan dengan tujuan untuk memenuhi kebutuhan, baik kebutuhan kebe.ndaan,

spiritual maupun gabungan keduanya. Oleh karena itu, perubahan penggunaan lahan

sangat bergantung pada aktivitas manusia.

Kenampakan penggunaan lahan berubah berdasarkan waktu, yakni keadaan

kenampakan penggunaan lahan atau posisinya berubah pada kurun waktu tertentu.

Perubahan penggunaan lahan dapat terjadi secara sistematik dan non-sistematik.

Perubahan sistematik terjadi dengan ditandai oleh fenomena yang berulang, yakni

tipe perubahan penggunaan lahan pada lokasi yang sama. Kecenderungan perubahan

ini dapat ditunjukkan dengan peta multi waktu. Fenomena yang ada dapat dipetakan

berdasarkan seri waktu, sehingga perubahan penggunaan lahan dapat diketahui.

Perubahan non-sistematik terjadi karena kenampakan luasan lahan yang mungkin

bertambah, berkurang, ataupun tetap.

Penyebab dari perubahan penggunaan lahan adalah adanya faktor-faktor

pendorong (driving factors) seperti: faktor demografi (tekanan penduduk), faktor

ekonomi (pertumbuhan ekonomi), teknologi, policy (kebijakan), institusi, budaya dan

biofisik (Warlina, 2007). Analisis perubahan penggunaan lahan mencari penyebab

(driver) perubahan land use dan dampak (lingkungan dan sosio ekonomi) dari

perubahan land use. Penyebab dari perubahan penggunaan adalah lima alasan yaitu

kelangkaan sumberdaya; perubahan kesempatan akibat pasar; intervensi kebijakan

dari luar; hilangnya kapasitas adaptasi dan meningkatnya kerentanan; perubahan

dalam organisasi sosial dalam akses sumberdaya dan dalam tingkah laku.

Perubahan lahan sangat bergantung pada aktivitas manusia di wilayah

sekitarnya. Hal ini menarik karena karakteristik aktivitas manusia di suatu wilayah

berbeda-beda. Hal ini menyebabkan perubahan lahan memiliki karakteristik

tersendiri untuk setiap wilayah.

8

2.2. Sistem Informasi Geografis

Menurut Stanley Aronoff dalam pustaka (Prahasta, 2009), Sistem Informasi

Geografis adalah sistem yang berbasiskan komputer yang digunakan untuk

menyimpan dan memanipulasi informasi-informasi geografi. Sistem Informasi

Geografis dirancang untuk mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis objek-

objek dan fenomena dimana lokasi geografi merupakan karakteristik yang penting

atau kritis untuk dianalisa. Dengan demikian, SIG merupakan sistem komputer yang

memiliki empat kemampuan berikut dalam menangani data yang bereferensi

geografi:

a) Masukan data,

b) Manajemen data (penyimpanan dan pemanggilan data.

c) Analisis dan manipulasi data.

d) Keluaran data..

SIG mampu melakukan analisis-analisis terhadap dunia nyata dengan

berbasiskan data spasial.

2.2.1. Aplikasi SIG

Dengan memperhatikan pengertian, definisi-definisi dan cara kerja, maka SIG

mampu:

1. Pertanyaan Konseptual (queries)

Pertanyaan konseptual yang dapat dilakukan oleh SIG antara lain:

- Mencari keterangan (atribut-atribut) mengenai unsur peta yang terdapat

pada lokasi tertentu atau posisi-posisinya ditentukan.

- Mengidentifikasi unsur peta yang deskripsinya (salah satu atau lebih

atributnya) ditentukan. SIG dapat menentukan lokasi yang memenuhi

beberapa syarat atau kriteria sekaligus.

- Melakukan analisis kecenderungan perubahan atau trend spasial maupun

atribut dari berbagai unsur-unsur peta.

9

2. Fungsi Analisis Spasial

a. Klasifikasi (reclassity)

Fungsi ini mengklasifikasikan atau mengklasifikasikan kembali suatu data

spasial (atau atribut) menjadi data spasial yang baru dengan menggunakan

kriteria tertentu. Contohnya adalah pengklasifikasi ketinggian permukaan

bumi menjadi kriteria kemiringan tertentu.

b. Network (Jaringan)

Fungsi ini merujuk data spasial titik-titik (point) atau garis-garis (lines)

sebagai suatu jaringan.yang tidak terpisahkan. Fungsi-fungsi ini sering

digunakan di dalam bidang transportasi dan utility (misalnya jaringan

kabel, jaringan pipa, dan lain-lain). Salah satu aplikasi fungsi network

adalah perhitungan jarak terdekat antara dua titik.

c. Overlay

Fungsi ini menghasilkan data spasial baru dari minimal dua data spasial

yang menjadi masukkannya. Sebagai contoh, untuk menghasilkan

wilayah-wilayah untuk budidaya tanaman dibutuhkan data ketinggian,

kadar air tanah, dan jenis tanah.

d. Buffering

Fungsi ini menghasilkan data spasial baru yang berbentuk polygon atau

zona dengan jarak tertentu dari data spasial yang menjadi masukkannya.

Data spasial masukan tersebut akan menjadi pusat dari zona baru yang

terbentuk.

e. 3D Analysis

Fungsi ini terdiri dari sub-sub fungsi yang berhubungan dengan presentasi

data spasial dalam ruang 3 dimensi. Fungsi analisis spasial ini banyak

menggunakan fungsi interpolasi.

f. Digital Image Processing

Fungsi ini dimiliki oleh perangkat SIG yang berbasiskan raster. Karena

data spasial permukaan bumi banyak didapat dari perekaman data satelit

yang berformat raster.

10

2.2.2. Klasifikasi (Reclassify)

Fungsi ini melakukan klasifikasi unsur-unsur suatu data menjadi beberapa

bagian sesuai dengan kelas-kelas yang telah ditentukan. Sebagai contoh, kemiringan

tanah dalam rentang 1-100 % dapat diklasifikasi menjadi 4 (empat) yaitu : datar (0-

15%), miring (15-30%), curam (30-55%) dan sangat curam (diatas 55%).

Pada model data raster, klasifikasi akan melakukan pengklasifikasian data

raster (yang pada umumnya berdomain bilangan real) ke dalam data raster lainnya

(pada umumnya berdomain bilangan bulat sederhana) berdasarkan batas-batas kelas

yang ditentukan oleh pengguna. Perubahan keanggotaan kelas atau kelompok piksel-

pikselnya akan secara langsung mengubah kenampakan unsur-unsur spasialnya.

Pada model data vektor, fungsi ini akan melakukan klasfikasi unsur-unsur

spasial tipe polygon berdasarkan nilai milik salah satu field yang terdapat di dalam

basis data atribut. Pada kasus vektor, kesamaan anggota sebuah kelas unsur-unsurnya

hanya ditandai oleh kesamaan warna dan simbol. Hasil proses klasifikasi data vektor

dapat dilihat pada gambar 2.2.

2.2.3. Overlay

Overlay merupakan salah satu aplikasi analisis berbasiskan Sistem Informasi

Geografis. Overlay adalah analisis spasial yang mengombinasikan dua layer tematik

yang menjadi masukkannya. Dengan menggunakan metode overlay, kedua layer

yang digabungkan akan menghasilkan layer baru berdasarkan informasi

masukannya. Secara umum, teknis mengenai analisis ini terbagi ke dalam format

datanya.

Klasifikasi

Gambar 2.2. Data vektor setelah

diklasifikasi Gambar 2.1. Data vektor sebelum

dikasifikasi

11

Gambar 2.3. Analisis Overlay

1. Overlay Raster

Dalam terminologi data raster, fungsi analisis spasial overlay diwujudkan

dalam bentuk pemberlakuan beberapa operator aritmatika yang mencakup

kebanyakan kasus dimana dua masukan citra dijital untuk menghasilkan citra

dijital lainnya.

2. Overlay Vektor

Pada format ini, terdapat beberapa fungsi analisis yaitu:

a. Intersect

Fungsi intersect akan menghasilkan unsur spasial baru yang merupakan irisan

dari unsur-unsur spasial masukannya. Atribut dari unsur-unsur spasial yang

beririsan akan digabungkan ke dalam unsur spasial baru yang dihasilkan.

12

Gambar 2.4. Fungsi Intersect

b. Union

Fungsi analisis digunakan untuk menggabungkan beberapa unsur spasial

masukannya menjadi satu unsur saja.

Gambar 2.5. Fungsi Union

c. Spatial Join

Fungsi ini akan menggabungkan atribut-atribut unsur spasial yang berada pada

lokasi atau koordinat yang sama dalam satu referensi koordinat.

d. Subtract

Funsi ini akan menghilangkan atau menghapus unsur-unsur spasial yang

beririsan (overlap) satu sama lain diantara dua unsur spasial.

Gambar 2.6. Fungsi Subtract

13

2.2.4. Interpretasi Citra Dijital

Citra dijital merupakan data rekaman sensor representasi dua dimensi dari

objek di dunia nyata terlihat dari ruang angkasa atau foto udara. Sebagaimana telah

dibahas sebelumnya, citra dijital memiliki ressolusi yang berbeda-beda. Citra dijital

memiliki bebrapa resolusi, yaitu resolusi spasial, resolusi radiometrik, resolusi

temporal dan resolusi spektral.

1. Resolusi Spasial

Reolusi spasial adalah tingkat ukuran objek terkecil di permukaan bumi yand

dapat dikenali, dibedakan yang dibatasi oleh ukuran piksel, Sebagai contoh,

Landsat ETM memiliki resolusi 30 meter, dengan kata lain, satu piksel dalam

citra dijital Landsat ETM memiliki jarak terkecil 30 m.

2. Resolusi Radiometrik

Reolusi radiometrik merupakan tingkat intensitas terkecil yang dapat dideteksi

oleh system sensor satelit yang bersangkutan. Pada citra dijital, resolusi ini

dibatasi oleh tingkat kuantisasi diskrit yang digunakan untuk mendijitasi hasil

intensitas yang sebenarnya bersifat kontinyu. Dengan kata lain, ressolusi

radiometrik pada citra dijital diwakili oleh tipe yang digunakan untuk

merepresentasikan nilai-nilai intensitas yang berangkutan, seperti 8-bit, 16-bit

dan sejenisnya.

3. Resolusi Temporal

Resolusi temporal merujuk pada system satelit saat melakukan pengambilan

gambar citra dijital pada bagian permukaan bumi yang sama secara beurutan.

Sebagai contoh, resolusi temporal Landsat 5 adalah 16 hari, dengan kata lain

satelit Landsat dapat mengambil gambar yang sama setiap 16 hari.

4. Resolusi Spektral

Resolusi Spektral merupakan batas-batas spectral, domain atau lebar band

(radiasi elektromagnetik) yang direkam oleh system sensor satelit yang

bersangkutan. Dengan kata lain, resolusi ini merujuk pada kemampuan sensor

dalam mendefinisikan interval panjang gelombang elektromagnetik secara

halus.

14

2.3. Google EarthTM

Google Earth merupakan suatu perangkat lunak yang dikembangkan untuk

representasi permukaan bumi menggunakan data citra dijital satelit yang dibuat oleh

Keyhole, Inc. Salah satu aplikasi dari Google Earth adalah identifikasi kenampakan

land use dan land cover di permukaan bumi. Google Earth menampilkan

kenampakan permukaan bumi menggunakan beberapa sumber hasil pengambilan

gambar citra dari berbagai satelit.

Spesfikiasi Google Earth (Rina, 2010):

Sistem dan Proyeksi Koordinat

Sistem koordinat internal Google Earth merupakan koordinat geografis dalam

system World Geodetic System 1984 (WGS 84). Google Earth menampilkan

dunia dalam tampilan orthogonal.

Resolusi Dasar

Amerika Serikat : 1,5 m (beberapa negara bagian 1 m atau lebih baik).

Andorra, Belanda, Britania Raya, Denmark, Jerman, Liechtenstein,

Luksemburg, San Marino, Swiss, Vatikan : 1 m atau lebih baik.

Seluruh dunia : umumnya 15 m (beberapa area, seperti Antartika resolusinya

sangat rendah), tetapi ini bergantung pada kualitas satelit/fotografi udara yang

diunggah.

Indonesia : Umumnya 15 m.

Resolusi Tinggi

Amerika Serikat : 1 m, 0.6 m, 0.3 m, 0.15 m (sangat jarang).

Eropa : 0.3 m, 0.15 m (contohnya Berlin, Hamburg, Zurich).

Resolusi Ketinggian

Resolusi ketinggian permukaan bervariasi menurut negara, sedangkan resolusi

kedalaman laut tidak tersedia.

Tahun Pengambilan Data

Google Earth merupakan software yang menggabungkan beberapa citra yang

diunggah untuk menampilkan kenampakan bumi. Kenampakan bumi suatu

wilayah pada software bergantung pada tahun pengambilan foto atau citra pada

15

wilayah tersebut. Google Earth memberikan informasi tahun pengambilan citra

pada setiap data citranya.

Gambar 2.7. Tampilan Perangkat Lunak Google EarthTM

.

2.4. Uji-T

Uji-t (T-test) merupakan salah satu uji parametrik yang digunakan dalam

pengujian hipotesis. Uji ini digunakan untuk menguji pengaruh dari masing-masing

variabel bebas terhadap variabel terikat dengan membandingkan thitung dengan ttabel.

Langkah pertama dalam uji-t yaitu penentuan hiptotesis nol (µ0) dan hipotesis

alternatif (µA). Hipotesis nol adalah pernyataan tentang nilai satu parameter atau

lebih yang biasanya menyajikan pernyataan status quo (dianggap benar) sampai

pernyataan tersebut dibuktikan salah. Sedangkan hipotesis alternatif adalah

Gambar 2.8. Cara mengetahui tahun pengambilan citra satelit pada Google Earth.

16

pernyataan yang kontradiktif/bertentangan dengan hipotesis nol dan menyajikan

sesuatu yang kita terima apabila ada cukup bukti untuk menyatakan kebenarannya.

Hipotesis memiliki tiga kriteria, yaitu:

Satu sisi kiri 𝐻0 ∶ 𝜇 > 𝜇0

Satu sisi kanan 𝐻0 ∶ 𝜇 < 𝜇0

Kedua sisi 𝐻0 ∶ 𝜇 = 𝜇0

Dalam melakukan uji hipotesis, terdapat dua kemungkinan hasil, yaitu

hipotesis tersebut diterima atau hipotesis tersebut ditolak. Hipotesis dapat diterima

apabila nilai statistik uji terdapat pada area penerimaan, sebaliknya bila nilai tersebut

terdapat pada area penolakan maka hipotesis tersebut ditolak. Daerah penolakan

merupakan nilai numerik dari statistik uji yang dipilih sedemikian sehingga memuat

nilai statistik uji yang dapat membuat hipotesis diterima. Nilai numerik dari daerah

penolakan disebut sebagai nilai ttabel.

Untuk menguji hipotesis dilakukan uji statistik dengan menggunakan

persamaan sebagai berikut:

𝑡 = 𝑥 − 𝜇0

(𝑠

𝑛)

Ket t = nilai t hitung.

𝑥 = rata-rata sampel.

𝜇0 = dugaan rata-rata populasi (pada contoh ini 0.7)

s = standar deviasi sampel

n = jumlah sampel

Hasil dari persamaan tersebut menjadi nilai statistik uji untuk uji hipotesis yang

disebut thitung. Parameter uji hipotesis menggunakan perbandingan thitung dengan ttabel.

Nilai ttabel didapatkan melalui perhitungan dengan menggunakan tabel nilai t uji-t

seperti dapat dilihat pada pada gambar 2.8. Nilai ttabel ditentukan dengan mencari

perpotongan nilai df (degree of freedom) dan nilai signifikasi. Nilai signifikasi

merupakan nilai kepercayaan terhadap sampel. Sebagai contoh, selang kepercayaan

17

yang digunakan dalam penelitian adalah 95 % (0.95), maka nilai signifikasinya

adalah 0.05 untuk uji satu sisi dan 0.25 untuk uji dua sisi.

Gambar 2.9. Cara mendapatkan nilai ttabel dengan menggunakan tabel t-student.