Penelitian Rian Lanjutan

3.2. Metode

1. Penentuan Wilayah Penelitian
 Kenapa memilih lokasi Cengal
 Luas wilayah / cakupan wilayah (kampung, pemukiman, desa, kecamatan dll) yang akan dilakukan penelitian

2. Tahapan Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan dengan beberapa tahapan kegiatan yang didahului dengan tahap persiapan. Tahap persiapan berupa kegiatan studi pustaka termasuk pembuatan peta dasar dan peta kerja yang kemudian diikuti dengan penelitian lapang, analisis/ pengolahan data dan penyusunan peta.

a. Persiapan
Dalam tahap persiapan dilakukan pengumpulan data dan studi pustaka, pengadaan bahan penunjang dan peralatan yang mencakup data citra dan peta. Sebelum melakukan penelitian lapang dibuat peta dasar dan kerja. Peta kerja dibuat dalam peta dasar dengan melakukan analisis berbagai data dukung termasuk interpretasi Citra. Data dukung yang digunakan antara lain: Citra Landsat dan ALOS. Dari peta kerja ini dipergunakan untuk merancang pengamatan/ penelitian yang akan dilakukan di lapangan.
Sebelum dilakukan Interpretasi Citra perlu dilakukan / diawali dengan identifikasi titik kontrol pada citra satelit / ALOS pada peta dasar yang dalam hal ini digunakan peta rupabumi. Selanjutnya digunakan untuk melakukan koreksi geometrik dan koreksi radiometrik/penajaman pada citra satelit. Untuk koreksi geometri, digunakan acuan peta rupabumi skala 1:50.000. Setelah citra satelit dikoreksi secara geometrik berarti skala dan distribusi spasialnya sudah disesuaikan (matching) dengan peta rupabumi pada skala 1:50.000.
Dalam pelaksanaan analisis citra satelit / ALOS dilakukan dengan integrasi beberapa metode pendekatan : (i) klasifikasi berdasarkan perbedaan nilai spektralnya (unsupervised classification), (ii) klasifikasi terbimbing (supervised classification) dengan menggunakan input data/ informasi acuan yang dianggap benar (hasil pengamatan lapangan dan referensi peta) dengan cara ”on screen digitizing’. Hasil kedua klasifikasi tersebut, kemudian digabungkan sehingga dalam analisis dan klasifikasi citra telah mempertimbangkan masukan keterpisahan nilai spektral dan data informasi lapangan (hibrid classification).
Dalam proses analisis terlebih dahulu dibuat daerah-daerah kunci (key areas) yang selanjutnya merupakan daerah-daerah contoh dan “file signature”. Daerah contoh (sample areas) adalah contoh informasi kelas-kelas penggunaan lahan/ penutupan vegetasi dalam hal ini beberapa kenampakan/ obyek yang diindikasikan sebagai suatu jenis obyek penggunaan lahan tertentu.
Signature adalah satu set data statistik yang berupa kisaran nilai spektral/ pixel (pixel element) yang mendefinisikan sebuah daerah contoh/ obyek. Setiap kelas tersebut kemudian dikarakterisasikan kedalam semua band citra satelit (berdasarkan nilai spektrum/pixelnya) untuk membuat signature (pola spektrum). Dalam pembuatan training sampel, yang dilakukan pertama kali adalah mendigitasi feature (suatu kenampakan tipe penggunaan lahan atau vegetasi) di layar monitor saat “module display” bekerja. Setiap training sample harus berbentuk poligon tertutup yang diberi satu kelas informasi (tipe penggunan lahan atau penutupan vegetasi tertentu). Sebaiknya setiap training sample luasan minimalnya mencakup pixel berjumlah sepuluh kali jumlah band yang dipakai untuk klasifikasi (Barbosa et al., 1996; Diyono dan Bambang Suyudi, 2000). Setelah semua strata penggunaan lahan yang akan di klasifikasi diambil contoh nilai pixelnya dan dibuat file signature-nya, serta telah diuji “keterpisahannya dan homogenitasnya” proses klasifikasi baru dapat dilaksanakan.
Setelah proses analisis dan klasifikasi citra satelit selesai, kemudian disajikan dalam peta hasil interpretasi. Validasi di lapangan (ground truth) dilakukan untuk mengecek kebenaran hasil analisis, dan pengamatan jenis-jenis penggunaan lahan/ vegetasi di sekitarnya dan penyebarannya, secara khusus terutama di catat jenis komoditas manggis (Murthy et al., 1995). Lokasi plot-plot sampel pengamatan lapangan ini sedapat mungkin dilakukan di daerah yang aksesibilitasnya tinggi, sehingga informasi mengenai kondisi lahan dan penutupan vegetasi lainnya dapat diketahui karakteristiknya secara akurat. Posisi geografis lokasi pengamatan ditentukan dengan mengukur koordinat lokasi pengamatan di lapangan. Untuk keperluan ini dipergunakan alat GPS (Global Positioning System). Data/ informasi koordinat ini sangat berguna untuk melacak kembali posisi pengamatan lapangan pada citra atau peta, yang kemudian digunakan untuk memperbaikan dan menyempurnakan hasil analisis citra satelit. Semua data lapangan terutama di daerah plot-plot sample merupakan “ground truth” yang akan diolah dan di “match” dengan data citra satelit untuk sumber informasi utama dalam menyempurnakan hasil analisis dan klasifikasi obyek, menyusun dan penyempurnakan peta penggunaan lahan. Estimasi tingkat ketelitian dan kebenaran hasil analisis dilakukan secara acak/ random dengan menggunakan metode pendekatan ’point sampling accuracy’.

b. Penelitian lapang
Metode yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah memetakan komoditas manggis di daerah Cendawasari berdasarkan Satuan Penggunaan Lahan tertentu yang terdapat di daerah tersebut. Sebagai contoh, Satuan Penggunaan Lahan yang berupa sawah, akan dapat diketahui bahwa setiap luasan tertentu terdapat pohon manggis di dalamnya. Untuk mengecek kebenaran dari data yang akan diperoleh tersebut dapat dilakukan sensus pohon manggis pada setiap Satuan Penggunaan Lahan secara random (acak) sebagai sampling untuk mewakili wilayah Satuan Penggunaan Lahan yang sama di tempat yang berbeda. Kita juga akan melakukan interpretasi dengan menggunakan berbagai citra, diantaranya adalah dengan menggunakan citra Landsat, ALOS dan sebagainya. Interpretasi tersebut bertujuan untuk menentukan apakah dengan perbedaan citra yang digunakan untuk melakukan interpretasi ini akan berdampak pada hasil identifikasi jenis objek dan macam objeknya.
Untuk daerah-daerah yang tidak terjangkau oleh pengamatan, maka dilakukan ekstrapolasi berdasarkan penciri yang sama dengan wilayah yang sudah dilakukan pengamatan. Selama pengamatan di lapangan, dilakukan perbaikan deliniasi dan penyempurnaan legenda peta, serta mengunpulkan data-data yang mendukung penelitian.

c. Analisis Data dan Penyusunan Peta
Data yang diperoleh dari lapang yang berupa data tabular belum dapat menginformasikan sebaran komoditas secara visualisasi di wilayah penelitian. Untuk itu perlu adanya data spasial yang berupa peta. Untuk menginformasikan/ menyajikan data sebaran komoditas manggis yang ada di wilayah tersebut dilakukan dengan pendekatan peta satuan lahan. Dengan peta satuan lahan ini masing-masing obyek jenis satuan lahan dibuat ketetapan formulasi yang mencerminkan kerapatan sebaran pohon manggis. Penentuan yang menetapkan asumsi ini didukung oleh pengecekan di lapang. Pengecekan dilakukan secara random pada setiap satuan penggunaan lahan, yaitu dengan sensus pohon.
Peta penggunaan lahan Dari peta kerja yang dituangkan dalam peta dasar dengan dilakukan pengecekan lapang dan analisis data yang diperoleh dari lapang maka disempurnakan menjadi peta sebaran komoditas manggis di wilayah Cendawasari. Peta tersebut dibuat dengan mengikuti kaidah pemetaan yang baku. Dalam kaidah pemetaan dinyatakan bahwa skala peta akan mencerminkan kedetilan peta, sedangkan kedetilan peta akan menentukan tujuan dari pemetaan. Untuk itu perlu dilakukan pemetaan pada tingkat operasional pada skala 1:50.000 dengan memanfaatkan Citra Landsat, ALOS, dan citra lainnya sebagai bahan untuk menganalisis sebaran komoditas manggis di daerah Cendawasari.

IV. DAFTAR PUSTAKA
Barbosa P.M., M.A. Casterado and J. Herrero. 1996. Performance of Several Landsat 5 Thematic Mapper Image Classification Methods for Crop Extent Estimates in an Irrigation District. Int. Journ. Remote Sensing. 1996. Vol, 18:366-3674.
Diyono dan Bambang Suyudi. 2000. Analisis Perubahan Penggunaan Lahan di Sebagian Wilayah Teluk Jakarta Berdasarkan Citra SPOT XS 1986 dan 1990. Prosiding Forum Ilmiah Tahunan Ikatan Surveyor Indonesia di Bandung 15 Desember 2000, hal : 21-29. ISI, Bakosurtanal, Jalan Raya Cibinong, Bogor
Murthy C.S., S. Jouma, P.V.Raju, S. Thiruvengadachari and K.A. Hakeem. 1995. Paddy Yield Prediction in Bharada Project Command Area Using Remote Sensing Data. Asia Pasific Remote Sensing Journal. Vol.8.No.1, July 1995, p:79-83.