Teknik Pemrosesan Citra Digital ASTERUntuk Kajian Geomorfologi

Studi Kasus di Sebagian Daerah Istimewa Yogyakarta

Dwi Wahyuni Iskandara)

a)Jl. Willem Iskandar Pasar V MedanJurusan Pendidikan Geografi

Fakultas Ilmu Sosial Universitas Negeri Medan

Ringkasan

The research was carried out in some parts of Yogyakarta Province. The objectives ofthe research were: (1) to study the application of ASTER imagery to extract land parame-ters of landforms aspects; (2) to study the data resulted from the ASTER image processingfor geomorphological study. The method applied in this research included image enhance-ment and manual (visual) image interpretation. The image enhancement techniques coveredRGB transform, Principal Component Analysis (PCA), and Brovey transform. The imageinterpretation was carried out through on-screen interpretation. A qualitative test usingrespondents was done to evaluate the best image enhancement technique should be appliedfor geomorphological study. The technique for digital elevation model (DEM) extraction ingeographic information systems were also studied for geomorphological study. The results ofthis study show that the technique of ASTER image processing was very good in extractingland parameters of landforms aspect. The accuracy of landforms interpretation was 91.9 %and the accuracy of mapping was 85.1%. The technique of ASTER image processing also wasvery useful for geomorphological mapping with medium scale (1: 50.000). The geomorpho-logical map of the research area had 6 (six) main landforms, there were: volcanic, structural,denudational, solutional, marine and fluvial. The descriptive analysis based on interviewto some experts showed that there was no single transformation technique could satisfy forall six main landforms in the study area. The researcher concluded the interpretation oflandforms and geomorphology characteristic was useful and easy by substitution method ofRGB true color and PCA transform with supported DEM analysis.

Kata kunci : ASTER, transformasi RGB, transformasi PCA, transformasi Brovey, ben-tuklahan, geomorfologi

1 Pendahuluan

Pengkajian geomorfologi sebagai sumberdaya alam merupakan hal menarik khususnya di In-donesia. Kepulauan Indonesia sebagai jalur hasil tumbukan tiga lempeng litosfer, yaitu: (1)lempeng Indo-Australia, yang bergeser ke utara, (2) lempeng Pasifik yang bergeser ke barat dan(3) lempeng Asia Tenggara yang bergeser relatif ke selatan. Berdasarkan pengukuran Very-longBaseline Interferometry, VLBI (Pratt, 2001 dalam Paripurno, 2006) diketahui bahwa saat inilempeng samudera Indo-Australia, yang bergeser ke barat-laut dengan kecepatan rata-rata 5,5 -7 cm/tahun, lempeng samudera Pasifik yang bergeser ke barat-laut dengan kecepatan rata-ratalebih dari 7 cm/tahun dan lempeng benua Asia Tenggara yang bergeser ke arah barat daya de-ngan kecepatan rata-rata 2,6 sampai 4,1 cm/tahun. Hal ini mempengaruhi kondisi geomorfologiwilayah Indonesia yang kompleks dan dinamis.

Kebutuhan akan pemahaman ilmu geomorfologi diperlukan dalam mempertimbangkan, melak-sanakan dan mengontrol suatu kegiatan yang langsung dilakukan di atas permukaan bumi.Pengaruh proses dan aktivitas lingkungan pada masa lalu merupakan petunjuk penting un-tuk memahami lingkungan dan dapat juga untuk memperkirakan perkembangannya ke depan.

PIT MAPIN XVII, Bandung 10-12-2008

119

Kegiatan pembangunan di Indonesia yang terus berkembang di berbagai bidang tidak saja me-nempati daerah aman ditinjau dari aspek geomorfologi, namun telah meluas ke daerah rawanbencana alam, seperti daerah rawan longsor, gempa bumi, letusan gunungapi dan banjir. De-ngan demikian diperlukan informasi dasar sehingga dampak negatif dari kegiatan pembangunanyang tidak diinginkan dapat dicegah atau dikurangi dengan mempertimbangkan informasi geo-morfologi sejak awal dari proses perencanaan.

Kondisi geomorfologi yang dimiliki suatu daerah merupakan sumberdaya alam. Salah satu ba-gian dari sumberdaya alam adalah sumberdaya lahan. Pemanfaatan sumberdaya lahan yangseoptimal mungkin menjadi suatu keharusan agar mendapat hasil yang optimal, namun perludiupayakan agar tidak terjadi kerusakan pada lahan. Data mengenai sumberdaya lahan sangatdiperlukan untuk dapat memanfaatkan potensi sumberdaya lahan secara optimal. Informasimengenai kondisi geomorfologi pada suatu daerah merupakan dasar utama dalam penyusun-an pengelolaan lahan. Peta geomorfologi yang memuat data tentang bentuklahan dan prosesgeomorfologinya, merupakan salah satu bentuk data yang relatif lengkap mengenai potensi sum-berdaya lahan. Manfaat peta geomorfologi antara lain untuk inventarisasi lahan pertanian,untuk mempelajari masalah-masalah penggunaan lahan secara ekstensif, dan sebagai dasar un-tuk mengembangkan peta terhadap penggunaan yang lebih bervariasi lagi. Peta geomorfologijuga dapat berguna untuk penyusunan rencana tata ruang agar sesuai dengan kondisi fisik ling-kungan setempat, sehingga diharapkan dapat memberikan kontribusi optimal bagi peningkatankondisi kehidupan yang lebih baik bagi masyarakat.

Obyek kajian geomorfologi adalah bentuklahan yang tersusun pada permukaan bumi di daratanmaupun penyusun muka bumi di dasar laut, yang dipelajari dengan menekankan pada pro-ses pembentukan dan perkembangan pada masa yang akan datang, serta konteksnya denganlingkungan (Verstappen, 1983). Namun yang dilakukan pada penelitian ini hanya kajian ge-omorfologi dengan obyek bentuklahan. Ada empat aspek yang dipelajari dalam geomorfologiyaitu: morfologi, morfogenetik (proses), morfokronologi dan morphoarrangement.

Penggunaan teknik penginderaan jauh dalam kegiatan kajian dan pemetaan geomorfologi lebihmenguntungkan dibanding dengan survei konvensional secara terestrial. Hal ini karena perkem-bangan teknologi penginderaan jauh memungkinkan pengumpulan data menjadi lebih cepat dantepat. Teknik penginderaan jauh yang berbasis satelit sumberdaya alam seperti Landsat, AS-TER dan SPOT yang lazim digunakan dalam mendapatkan informasi yang berkaitan denganpermukaan bumi dari angkasa. Satelit Landsat 7 ETM+ mengalami kerusakan permanen padasistem mekanik sensornya sejak Mei 2003. Sejak itu maka ASTER digunakan sebagai salahsatu alternatif pengganti dalam kajian sumberdaya alam, termasuk kajian geomorfologi. Diban-dingkan dengan jenis citra-citra lain yang setara dengan Landsat dan SPOT, ASTER memilikikelebihan dalam hal jumlah saluran (band) yang banyak serta biaya yang relatif murah.

Berdasarkan uraian di atas, maka penting untuk dilakukan penelitian yang berkaitan denganteknik pemrosesan citra ASTER yang diaplikasikan untuk kajian geomorfologi. Permasalahanyang akan diungkap di dalam penelitian ini mencakup: (1) Bagaimana kemampuan citra ASTERdalam perolehan data parameter lahan untuk kajian geomorfologi, dan (2) Bagaimana data hasilpemrosesan citra ASTER digunakan untuk kajian geomorfologi?

2 Tujuan penelitian

1. Mengkaji kemampuan citra ASTER baik secara digital dan visual dalam perolehan dataparameter lahan berupa aspek bentuklahan (morfologi, morfogenesis, morfokronologi danmorfoarrangement) yang diperlukan untuk kajian geomorfologi.

120

2. Mengkaji data hasil pemrosesan citra ASTER untuk kajian geomorfologi.

3 Metode penelitian

3.1 Bahan dan alat

Bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:1. Citra ASTER Tahun 2003.2. Peta Rupa Bumi Indonesia skala 1 : 25.000 Tahun 1998-2001.3. Peta Geologi Bersistem Jawa Lembar Yogyakarta 1408-2 & 1407-5 Skala 1 : 100 000 Edisi 2Tahun 1995, Dirjen Geologi Bandung.4. Data curah hujan.Alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:1. Perangkat komputer/laptop (Intel Core 2 Duo processor T7100, Random Access Memory(RAM) 2 GB, Hard disk 120 GB).2. Printer Epson Stylus C58.3. Sistem Operasi Windows XP yang dilengkapi dengan software Microsoft Office XP untukpenulisan laporan.4. Software pengolah citra (ENVI 4.4.).5. Software SIG (ArcGIS 9.2. dan Arc View 3.3.).6. Software Global Mapper 9.7. Alat untuk uji lapangan, meliputi: GPS (Global Positioning System), alat tulis, kamera, danabney level.

3.2 Pengolahan data

Pemrosesan citra ASTER menggunakan software pengolah citra Environment for VisualizingImages version 4.4. (ENVI 4.4.), yang meliputi penggabungan band (layer stacking), koreksigeometrik, serta penajaman citra dengan cara penggabungan citra (image fusion) menggunakantransformasi RGB, analisis komponen utama (Principal Component Analysis, PCA), dan tran-sformasi Brovey. Hasil proses transformasi ini digunakan untuk pembuatan citra komposit warnayang jelas untuk menunjukkan unsur/faktor pembentuk bentuklahan dan proses geomorfologi.Selain itu dilakukan ekstraksi DEM dari citra ASTER band 3N dan band 3B, yang kemudiandianalisis menggunakan Sistem Informasi Geografis (SIG).

Ekstraksi informasi geomorfologis dilakukan dengan cara interpretasi citra komposit hasil pem-rosesan citra ASTER dengan pengamatan visual unsur-unsur interpretasi citra, yaitu: warna,ukuran, tekstur, bentuk, pola, situs/letak dan asosiasi, serta digitasi langsung layar (on screendigitizing) menggunakan SIG dengan software ArcView 3.3. dan ArcGIS 9.2. Data dari hasilinterpretasi disempurnakan lagi berdasarkan hasil pengecekan lapangan. Pengecekan lapang-an diperlukan untuk menguji akurasi hasil interpretasi dan mendapatkan informasi yang tidakdapat diperoleh pada tahap interpretasi. Uji akurasi hasil interpretasi dilakukan dengan meng-gunakan tabel uji akurasi hasil interpretasi oleh Sutanto (1986) dengan modifikasi. Parameterlahan yang diuji akurasi hasil interpretasinya adalah bentuklahan. Hasil interpretasi setelahdisempurnakan lagi berdasarkan hasil pengecekan lapangan kemudian dilakukan analisis denganmemanfaatkan SIG untuk membuat peta geomorfologi.

Analisis kemampuan teknik pemrosesan citra ASTER untuk mengetahui formula penajamancitra ASTER yang jelas menyajikan setiap unit bentuklahan dan setiap karakteristik geomor-fologi, dilakukan dengan menguji hasil pemrosesan citra ASTER secara deskriptif. Caranyadengan membuat kuesioner yang meminta narasumber memberikan peringkat tingkat kejelasan(peringkat 1 = paling jelas, 2 = jelas, 3 = kurang jelas dan 4 = tidak jelas) dari hasil pemro-

121

sesan citra yang dilakukan pada penelitian ini untuk interpretasi bentuklahan dan karakteristikgeomorfologi. Narasumber dipilih dengan kriteria latar belakang bidang ilmu penginderaan ja-uh dan di luar bidang ilmu penginderaan jauh, seperti bidang ilmu geomorfologi, geologi dangeografi.

4 Hasil dan Pembahasan

Penelitian ini dilakukan di sebagian wilayah Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta yang ter-masuk zone 49M datum WGS-84, terletak pada koordinat 410129 - 441982 mT dan 9110087 -9130278 mU untuk daerah Pantai Parangtritis dan sekitarnya dengan luas 55.175,5 Ha. Sedangk-an daerah Gunung Merapi dan sekitarnya yang tercakup di wilayah Provinsi Daerah IstimewaYogyakarta terletak pada koordinat 431163 - 441515 mT dan 9157818 - 9166646 mU denganluas 4.460,7 Ha.

Citra digital yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra ASTER level 1B yang direkamtanggal 30 Juni 2003. Pemrosesan citra digital untuk analisis kajian geomorfologi meliputipenggabungan band (layer stacking), koreksi citra digital (koreksi geometrik), dan transformasicitra (RGB, PCA dan transformasi Brovey. Transformasi citra ini merupakan teknik penajamanyang digunakan untuk membuat citra komposit ASTER yang jelas untuk menunjukkan obyekbentuklahan dan karakteristik geomorfologi.

4.1 Penggabungan Band (Layer Stacking) dan Koreksi Geometrik

Penggabungan band (layer stacking) pada penelitian ini dilakukan dengan memecah piksel SWIRukuran 30 m x 30 m menjadi piksel yang berukuran 15 m x 15 m agar sesuai dengan piksel VNIRsehingga dihasilkan data tunggal gabungan VNIR dan SWIR sejumlah 9 band. Hasil pengga-bungan band ini kemudian dilakukan koreksi geometrik. Hasil koreksi geometrik non sistematikmenghasilkan RMS-Error pada citra pertama 0,078 dan citra kedua 0,065, yang berarti citra per-tama mengalami pergeseran sebesar 1,170 meter (0,078 x resolusi citra) terhadap peta rupabumiyang digunakan sebagai acuan dan citra kedua mengalami pergeseran sebesar 0,975 meter (0,065x resolusi citra) terhadap peta rupabumi yang digunakan sebagai acuan. Nilai RMS-Error yangdihasilkan tersebut sudah memenuhi syarat untuk dilakukan proses selanjutnya, karena nilainyadi bawah batas toleransi sebesar 0,5.

4.2 Transformasi RGB

Band tunggal citra ASTER dapat memberikan informasi obyek, namun kemampuan mata manu-sia untuk mengenalinya terbatas karena citra tunggal itu ditampilkan dengan tingkat keabuan(grey scale). Transformasi RGB dengan menggabungkan beberapa band tunggal yang diberimemori warna akan diperoleh citra komposit warna. Citra ini menampilkan berbagai variasiwarna yang mencerminkan keragaman obyek. Hal ini memudahkan mata manusia untuk mem-bedakan dan mengidentifikasi obyek sehingga sangat membantu dalam interpretasi visual (visualinterpretation).

Teknik pada transformasi RGB citra ASTER dengan kombinasi band VNIR dan SWIR tidakada batasnya. Namun transformasi RGB yang dilakukan pada penelitian ini yaitu membuatkombinasi citra ASTER warna alami (true-colour) dan citra ASTER warna semu (false colour)band 6, band 3 dan band 1 (RGB 631). Kombinasi citra ASTER warna alami mengacu padahasil yang dipublikasikan oleh ERSDAC (Earth Remote Sensing Data Analysis Center), yaitu:RGB = band 2, (3 x band 1 + band 3) / 4, band 1. Warna merah diisi oleh band 2, warna hijaudiisi oleh hasil bandmath dari: (3 x band 1 + band 3) / 4, dan warna biru diisi oleh band 1.Kombinasi citra ASTER RGB 631 mengacu pada hasil penelitian Junek (2004). Citra ASTER

122

RGB 631 mempunyai kemampuan terbaik untuk membedakan fenomena geologi dan informasigeografis.

4.3 Analisis Komponen Utama (Principal Component Analysis, PCA)

Transformasi PCA (Principal Component Analysis) memiliki konsep dalam kompresi citra, se-hingga citra yang dikompresi akan menghasilkan keunggulan dalam kenampakan visual. Padapenelitian ini transformasi PCA digunakan untuk menggabungkan beberapa band SWIR yaituband 5, band 6, band 7, band 8, dan band 9 menjadi 1 band tunggal yang setara dengan band7 Landsat 7 ETM+.

Pembuatan citra komposit ASTER pada penelitian ini mengacu pada citra komposit Landsat7 ETM+ hasil penelitian sebelumnya yang baik untuk kajian geomorfologi. Hal ini karena adakesetaraan band di citra ASTER dan band di citra Landsat 7 ETM+, seperti disajikan padaGambar 1.

Gambar 1: Perbandingan band di citra ASTER dan band di citra Landsat 7 ETM+

Citra komposit Landsat 7 ETM+ kombinasi band 4, band 5, dan band 7 (RGB 457) baik untukmenyajikan kenampakan geomorfologi. Band 4 Landsat 7 ETM+ merupakan band infra merahdekat mempunyai puncak pantulan yang peka terhadap daun, kerapatan vegetasi dan biomassaserta berguna untuk identifikasi tubuh air. Band 5 Landsat 7 ETM+ merupakan band inframerah tengah yang berguna untuk menunjukkan kandungan kelembaban vegetasi dan tanahserta pembedaan jenis tanaman. Sedangkan band 7 Landsat 7 ETM+ juga merupakan bandinfra merah tengah yang merupakan saluran serapan, menunjukkan molekul air dalam daun danberguna untuk deskripsi tipe batuan dan mineral sebagai salah satu aspek penyusun bentuklahan.

Berdasarkan Gambar 1. dapat diketahui bahwa band 4 Landsat 7 ETM+ setara dengan band 3ASTER, band 5 Landsat 7 ETM+ setara dengan band 4 ASTER, dan band 7 Landsat 7 ETM+setara dengan band 5,6,7,8,9 ASTER. Dengan demikian diperlukan transformasi PCA untukmenggabungkan band 5,6,7,8,9 ASTER menjadi 1 band tunggal tanpa mengurangi kandunganinformasinya seperti yang dilakukan pada penelitian ini. Hasil transformasi PCA band 5,6,7,8,9ASTER ini menghasilkan 1 band tunggal yang berguna untuk mendeskripsikan tipe batuan danmineral sebagai salah satu aspek penyusun bentuklahan seperti halnya pada band 7 Landsat 7ETM+. Jadi citra komposit Landsat 7 ETM+ kombinasi band 4, band 5, dan band 7 (RGB457), pada citra ASTER komposit tersebut sesuai dengan kombinasi band 3, band 4, dan PCAband 5,6,7,8,9 (RGB 3,4,PCA56789).

123

4.4 Transformasi Brovey

Transformasi Brovey merupakan suatu transformasi warna dengan normalisasi input 3 band danhasilnya dikalikan dengan 1 band yang mempunyai resolusi lebih tinggi (Neteler et al, 2004).Transformasi Brovey ini dilakukan untuk memperjelas kenampakan obyek secara visual meng-gunakan transformasi warna dengan normalisasi input 3 band dan hasilnya dikalikan dengan 1band yang mempunyai resolusi lebih tinggi. Tujuannya untuk memperjelas kenampakan obyeksecara visual. Pada penelitian ini mengacu pada hasil penelitian Kavak (2004) yang membuatcitra komposit Landsat 7 ETM+ RGB 741 dengan transformasi Brovey, dimana inputnya band7, band 4 dan band 1, kemudian hasilnya dikalikan dengan band pankromatik yang mempunyairesolusi lebih tinggi. Pada dasarnya band 1, band 4 dan band 7 Landsat ETM+ ini merepre-sentasikan spektrum elektromagnetik tampak, inframerah dekat, dan inframerah tengah.

Kombinasi RGB 741 Landsat ETM+ ini menekankan perbedaan kontak-kontak litologi berda-sarkan kombinasi informasi spektral. Hal ini kemudian diterapkan untuk citra ASTER padapenelitian ini. Berdasarkan Gambar 4.18. dapat diketahui bahwa band 7 Landsat 7 ETM+setara dengan band 5,6,7,8,9 ASTER, band 4 Landsat 7 ETM+ setara dengan band 3 ASTER,dan band 1 Landsat 7 ETM+ setara dengan band 1 ASTER.

Pembuatan RGB ASTER yang setara dengan RGB 741 Landsat 7 ETM+, seperti halnya padatransformasi sebelumnya maka band 7 diperoleh dari transformasi PCA band 5,6,7,8,9 ASTERmenjadi 1 band tunggal. Jadi RGB 741 Landsat 7 ETM+ setara dengan RGB PCA56789,3,1ASTER, kemudian dijadikan input transformasi Brovey menggunakan band pada citra ASTERyang memiliki resolusi lebih tinggi. Band pada citra ASTER yang memiliki resolusi lebih tinggiadalah VNIR yang terdiri dari 3 band yaitu band 1, band 2 dan band 3, sehingga transfor-masi Brovey menggunakan 3 band tersebut. Namun hasilnya yang paling jelas adalah RGBPCA56789,3,1 yang di transformasi Brovey dengan band 3. Jadi RGB 741 Landsat 7 ETM+ se-tara dengan RGB PCA56789,3,1 ASTER, kemudian dijadikan input transformasi Brovey meng-gunakan band pada citra ASTER yang memiliki resolusi lebih tinggi yaitu band 3 VNIR. Hasiltransformasi citra ASTER yang dilakukan pada penelitian ini seperti disajikan pada Gambar 2.

4.5 Model elevasi digital (Digital Elevation Model/DEM)

Model elevasi digital (Digital Elevation Model/DEM) merupakan penyajian permukaan reliefsecara digital dengan elevasi atau ketinggian di atas datum geodetik. Pada penelitian ini dataDEM diperoleh dari citra ASTER band 3N dan band 3B seperti disajikan pada Gambar 3 danGambar 4. Band 3N merupakan nadir dan band 3B merupakan backward looking data, sehinggakombinasi data ini dapat digunakan untuk mendapatkan citra secara stereoskopis. Analisis DEMpada penelitian ini dilakukan dengan integrasi antara pemrosesan citra ASTER dan SIG. DataDEM ini masih dapat digunakan untuk mengetahui faktor relief yang mencerminkan morfologibentuklahan untuk analisis pada skala sedang/menengah.

4.6 Hasil Interpretasi Bentuklahan dalam Kajian Geomorfologi

Interpretasi bentuklahan pada penelitian ini dilakukan secara subsitusi menggunakan citra AS-TER yang telah diproses dengan beberapa metode transformasi yang berbeda (transformasiRGB, transformasi PCA dan transformasi Brovey) maupun DEM dari citra ASTER band 3Ndan band 3B. Hal ini karena citra-citra tersebut menyajikan tingkat kejelasan obyek bentuklah-an dan karakteristik geomorfologi yang berbeda. Interpretasi bentuklahan dengan pengamatanvisual dan digitasi langsung layar (on screen digitizing) dengan SIG mempunyai kemampu-an untuk subsitusi beberapa hasil pemrosesan citra ASTER yang berbeda-beda, sebagai dasarinterpretasi bentuklahan. Cara subsitusi dilakukan dengan menampilkan secara bergantian be-berapa layer citra ASTER hasil pemrosesan digital yang berbeda-beda, sehingga lebih mudah

124

Gambar 2: (a) Hasil transformasi citra ASTER RGB warna alami, (b) transformasi RGB warnasemu (RGB 631), (c) transformasi PCA (RGB 3,4,PCA56789), dan (d) transformasi Brovey(RGB PCA56789,3,1 yang ditransformasi Brovey dengan band 3)

Gambar 3: Digital Elevation Model Kawasan Pantai Parangtritis

dalam melakukan interpretasi dan hasinya lebih maksimal. Kajian terhadap aspek-aspek utamabentuklahan tersebut perlu disertai dengan penelitian lapangan untuk menguji hasil interpretasidan untuk melengkapi data hasil interpretasi citra ASTER, terutama pada tempat-tempat yanghasil interpretasinya masih meragukan.

Hasil interpretasi citra ASTER dan setelah dilakukan pengecekan lapangan di daerah penelitianterdapat 43 obyek bentuklahan, yang terdiri dari bentuklahan asal proses vulkanik, struktural,denudasional, solusional, marine dan fluvial, seperti disajikan pada Tabel 1. Bentuklahan di dae-

125

Gambar 4: Digital Elevaton Model Gunung Merapi

rah penelitian sangat kompleks karena daerah penelitian merupakan bagian jalur hasil tumbukandua lempeng litosfer, yaitu: lempeng Indo-Australia yang bergeser ke utara dan lempeng AsiaTenggara yang bergeser relatif ke selatan. Penamaan bentuklahan yang lebih detil mencakupaspek-aspek morfologi dan morfogenesis, sedangkan aspek morfokronologi dan morfoarrange-ment merupakan pilihan aspek yang dapat digunakan untuk penamaan suatu bentuklahan.

Agihan bentuklahan di daerah penelitian disajikan pada peta geomorfologi Gambar 5. danGambar 6. yang dibuat menggunakan SIG. SIG mempunyai kemampuan analisis data rasterdan data vektor, selain digunakan untuk digitasi langsung layar (on screen digitizing) obyekbentuklahan berdasarkan citra ASTER. SIG juga digunakan untuk analisis DEM, antara lainuntuk membuat hillshade dan penampang geomorfologi yang disajikan pada peta geomorfologiserta untuk membuat layout. SIG juga memungkinkan pembaruan peta geomorfologi ini apabiladi kemudian hari dilakukan survei baru yang menghasilkan data baru dan atau terjadi perubahanterhadap data yang telah ada.

Gambar 5: Geomorfologi Daerah Bantul - Parangtritis dan Sekitarnya

126

Tab

el1:

Lua

sse

tiap

bent

ukla

han

dida

erah

pene

litia

n

No

Gen

esis

Ben

tukl

ahan

Sim

bol

Lua

s(h

a)L

uas

(%)

1V

ulka

nik

Ker

ucut

Gun

unga

piM

erap

iV

113

6,0

0,2

2V

ulka

nik

Ler

eng

Ata

sG

unun

gapi

Mer

api

Mud

aV

2.1

1.55

3,5

2,6

3V

ulka

nik

Ler

eng

Ata

sG

unun

gapi

Mer

api

Tua

V2.

248

0,9

0,8

4V

ulka

nik

Ler

eng

Ten

gah

Gun

unga

piM

erap

iV

32.

044,

13,

45

Vul

kani

kB

ukit

Gun

unga

piM

erap

iT

uaV

424

6,1

0,4

6St

rukt

ural

Pun

cak

Peg

unun

gan

Stru

ktur

alD

enud

asio

nal

Ber

batu

anA

nggo

taFo

rmas

iN

glan

ggra

nS1

480,

70,

87

Stru

ktur

alP

egun

unga

nSt

rukt

ural

Den

udas

iona

lB

erba

tuan

Ang

gota

Form

asi

Ngl

angg

ran

S22.

310,

63,

98

Stru

ktur

alL

eren

gK

aki

Peg

unun

gan

Stru

ktur

alD

enud

asio

nal

Ber

batu

anA

nggo

taFo

rmas

iSa

mbi

pitu

S326

9,2

0,5

9St

rukt

ural

Ler

eng

Ata

sP

erbu

kita

nSt

rukt

ural

Den

udas

iona

lB

erba

tuan

Ang

gota

Form

asi

Won

osar

iS4

484,

90,

810

Stru

ktur

alP

erbu

kita

nSt

rukt

ural

Den

udas

iona

lB

erba

tuan

Ang

gota

Form

asi

Ngl

angg

ran

S5.1

1.47

7,8

2,5

11St

rukt

ural

Per

buki

tan

Stru

ktur

alD

enud

asio

nal

Ber

batu

anA

nggo

taFo

rmas

iSa

mbi

pitu

S5.2

408,

00,

712

Stru

ktur

alP

erbu

kita

nSt

rukt

ural

Den

udas

iona

lB

erba

tuan

Ang

gota

Form

asi

Won

osar

iS5

.366

3,3

1,1

13St

rukt

ural

Gaw

irSe

sar

Ber

batu

anA

nggo

taFo

rmas

iN

glan

ggra

nS6

.11.

372,

52,

314

Stru

ktur

alG

awir

Sesa

rB

erba

tuan

Ang

gota

Form

asi

Sam

bipi

tuS6

.217

5,2

0,3

15D

enud

asio

nal

Per

buki

tan

Den

udas

iona

lT

erki

kis

Kua

tB

erba

tuan

Ang

gota

Form

asi

Sem

ilir

D1.

1.1

828,

01,

416

Den

udas

iona

lP

erbu

kita

nD

enud

asio

nal

Ter

kiki

sK

uat

Ber

batu

anA

nggo

taFo

rmas

iSe

ntol

oD

1.1.

21.

607,

32,

717

Den

udas

iona

lP

erbu

kita

nD

enud

asio

nal

Ter

kiki

sSe

dang

Ber

batu

anA

nggo

taFo

rmas

iSe

mili

rD

1.2.

147

9,5

0,8

18D

enud

asio

nal

Per

buki

tan

Den

udas

iona

lT

erki

kis

Seda

ngB

erba

tuan

Ang

gota

Form

asi

Sent

olo

D1.

2.2

1.59

4,9

2,7

19D

enud

asio

nal

Per

buki

tan

Den

udas

iona

lT

erki

kis

Lem

ahB

erba

tuan

Ang

gota

Form

asi

Sem

ilir

D1.

3.1

576,

51,

020

Den

udas

iona

lP

erbu

kita

nD

enud

asio

nal

Ter

kiki

sL

emah

Ber

batu

anA

nggo

taFo

rmas

iSe

ntol

oD

1.3.

21.

296,

62,

221

Den

udas

iona

lB

ukit

Sisa

Ber

batu

anG

ampi

ngda

nB

atu

Pas

irN

apal

anA

nggo

taFo

rmas

iSe

ntol

oD

256

7,6

1,0

22D

enud

asio

nal

Ler

eng

Kak

iK

oluv

ial

Ber

batu

anA

luvi

umD

3.1

926,

51,

623

Den

udas

iona

lL

eren

gK

aki

Kol

uvia

lB

erba

tuan

Ang

gota

Form

asi

Ngl

angg

ran

D3.

235

8,0

0,6

24D

enud

asio

nal

Ler

eng

Kak

iK

oluv

ial

Ber

batu

anA

nggo

taFo

rmas

iSa

mbi

pitu

D3.

319

5,2

0,3

25D

enud

asio

nal

Ler

eng

Kak

iK

oluv

ial

Ber

batu

anA

nggo

taFo

rmas

iSe

mili

rD

3.4

201,

20,

326

Den

udas

iona

lL

eren

gK

aki

Kol

uvia

lB

erba

tuan

Ang

gota

Form

asi

Sent

olo

D3.

511

7,9

0,2

27So

lusi

onal

Per

buki

tan

Kar

stT

erke

kar

Kua

tB

erba

tuan

Ang

gota

Form

asi

Won

osar

iK

1.1

965,

61,

628

Solu

sion

alP

erbu

kita

nK

arst

Ter

keka

rSe

dang

Ber

batu

anA

nggo

taFo

rmas

iW

onos

ari

K1.

24.

068,

96,

829

Solu

sion

alP

erbu

kita

nK

arst

Ter

keka

rL

emah

Ber

batu

anA

nggo

taFo

rmas

iW

onos

ari

K1.

35.

644,

09,

530

Solu

sion

alP

erbu

kita

nK

arst

Den

udas

iona

lB

erba

tuan

Ang

gota

Form

asi

Won

osar

iK

22.

480,

34,

2

127

No

Gen

esis

Ben

tukl

ahan

Sim

bol

Lua

s(h

a)L

uas

(%)

31M

arin

eG

isik

Ber

batu

anA

luvi

umM

149

8,0

0,8

32M

arin

eB

etin

gG

isik

Mud

aB

erba

tuan

Alu

vium

M2.

1.1

533,

00,

933

Mar

ine

Bet

ing

Gis

ikM

uda

End

apan

Mer

api

Mud

aM

2.1.

221

0,7

0,4

34M

arin

eB

etin

gG

isik

Tua

Ber

batu

anA

luvi

umM

2.2.

126

2,0

0,4

35M

arin

eB

etin

gG

isik

Tua

End

apan

Mer

api

Mud

aM

2.2.

251

3,5

0,9

36F

luvi

alD

atar

anA

luvi

alK

aki

Gun

ung

Mer

api

F1.

113

.787

,323

,137

Flu

vial

Dat

aran

Alu

vial

Ber

batu

anA

luvi

umda

nK

oluv

ium

Ang

gota

Form

asi

Sent

olo

F1.

24.

317,

97,

238

Flu

vial

Dat

aran

Alu

vial

Ber

batu

anA

luvi

umda

nK

oluv

ium

Ang

gota

Form

asi

Ngl

angg

ran

F1.

335

1,5

0,6

39F

luvi

alD

atar

anA

luvi

alB

erba

tuan

Alu

vium

dan

Kol

uviu

mA

nggo

taFo

rmas

iSe

mili

rF

1.4

275,

30,

540

Flu

vial

Dat

aran

Alu

vial

Ber

batu

anA

luvi

umda

nK

oluv

ium

Ang

gota

Form

asi

Sem

ilir

dan

Ngl

angg

ran

F1.

580

7,1

1,4

41F

luvi

alD

atar

anB

anjir

End

apan

Mer

api

Mud

aF

239

2,4

0,7

42F

luvi

alT

angg

ulA

lam

End

apan

Mer

api

Mud

aF

323

44,4

3,9

43F

luvi

alG

oson

gSu

ngai

End

apan

Mer

api

Mud

aF

479

1,9

1,3

Tub

uhA

ir54

0,4

0,9

Tot

al59

.636

,110

0,0

128

Gambar 6: Geomorfologi Daerah Merapi dan Sekitarnya

4.7 Hasil Uji Akurasi

Uji akurasi dilakukan pada hasil interpretasi bentuklahan dari citra ASTER yang dibandingkandengan bentuklahan yang ada di lapangan. Hasil uji akurasi bentuklahan di daerah penelitianini secara keseluruhan adalah 91,9% akurasi interpretasinya dan 85,1% akurasi pemetaannya.Hasil uji akurasi tersebut mempunyai nilai yang relatif tinggi karena dilakukan pada analisis skalasedang (1 : 50.000). Pengujian dengan hasil pengecekan lapangan dilakukan secara umum dalamsatu satuan bentuklahan dengan mengamati dan mengukur aspek-aspek penyusun bentuklahanyang nampak dominan di lapangan. Hal ini karena kenyataannya bentuklahan di lapangankompleks dan kenampakannya lebih rinci namun sulit dibatasi pada citra ASTER. Contohnyalereng atas gunungapi Merapi di citra ASTER, kenampakan di lapangan membentuk satuanbentuklahan yang lebih rinci lagi seperti baranco yaitu lembah-lembah di lereng gunungapiyang curam dan dalam. Satuan bentuklahan perbukitan karst di citra ASTER, kenampakandi lapangan membentuk satuan bentuklahan yang lebih rinci lagi seperti kegelkarts (kumpulanbukit-bukit berbentuk kerucut yang saling sambung-menyambung), doline, uvala, polye, dansebagainya.

4.8 Hasil Analisis Kemampuan Pemrosesan Citra ASTER untuk KajianGeomorfologi

Jumlah narasumber dalam analisis kemampuan pemrosesan citra ASTER pada penelitian iniadalah 30 orang yang mengerti dan paham tentang geomorfologi, terdiri dari 12 orang dengankeahlian penginderaan jauh dan 18 orang dengan keahlian geomorfologi dari bidang ilmu ge-omorfologi, geologi, dan geografi. Narasumber diminta untuk memberikan peringkat tingkatkejelasan (peringkat 1 = paling jelas, 2 = jelas, 3 = kurang jelas dan 4 = tidak jelas) kenam-pakan beberapa obyek bentuklahan yang ada di daerah penelitian dan memberikan peringkattingkat kejelasan karakteristik geomorfologi yang berupa morfologi (morfografi dan morfometri),morfogenesis (morfostruktur pasif, morfostruktur aktif dan morfodinamik), morfokronologi danmorphoarrangement pada citra ASTER hasil transformasi RGB warna alami, transformasi RGBwarna semu, transformasi PCA dan transformasi Brovey.

Menurut persepsi narasumber dengan keahlian ilmu penginderaan jauh, hasil pengujian kemam-puan citra ASTER untuk interpretasi obyek bentuklahan seperti disajikan pada Tabel 2. dan

129

untuk interpretasi karakteristik geomorfologi seperti disajikan pada Tabel 3. Sedangkan menurutpersepsi narasumber dengan keahlian geomorfologi, hasil pengujian kemampuan citra ASTERuntuk interpretasi obyek bentuklahan seperti disajikan pada Tabel 4. dan untuk interpretasikarakteristik geomorfologi seperti disajikan pada Tabel 5.

Tabel 2. Hasil Pengujian Kemampuan Citra ASTER untuk Interpretasi Obyek Bentuklahanmenurut Persepsi Narasumber dengan Keahlian Ilmu Penginderaan Jauh

Tabel 3. Hasil Pengujian Kemampuan Citra ASTER untuk Interpretasi KarakteristikGeomorfologi menurut Persepsi Narasumber dengan Keahlian Ilmu Penginderaan Jauh

Tabel 4. Hasil Pengujian Kemampuan Citra ASTER untuk Interpretasi Obyek Bentuklahanmenurut Persepsi Narasumber dengan Keahlian Geomorfologi

dari Bidang Ilmu Geomorfologi, Geologi dan Geografi

Narasumber dengan keahlian ilmu penginderaan jauh, menilai bahwa citra ASTER hasil tran-sformasi RGB warna alami paling jelas untuk interpretasi obyek bentuklahan, namun untukobyek bentuklahan asal vulkanik (kerucut gunungapi, lereng atas gunungapi dan lereng tengahgunungapi) paling jelas pada citra ASTER hasil transformasi PCA. Citra ASTER hasil transfor-masi RGB warna alami juga paling jelas untuk interpretasi karakteristik geomorfologi berupa

130

Tabel 5. Hasil Pengujian Kemampuan Citra ASTER untuk Interpretasi KarakteristikGeomorfologi menurut Persepsi Narasumber dengan Keahlian Geomorfologi dari Bidang Ilmu

Geomorfologi, Geologi dan Geografi

morfografi, morfometri dan morfodinamik. Citra ASTER hasil transformasi PCA paling jelasuntuk interpretasi karakteristik geomorfologi berupa morfostruktur pasif, morfostruktur aktifdan morphoarrangement. Karakteristik geomorfologi berupa morfokronologi dinilai paling jelaspada citra ASTER hasil transformasi Brovey.

Narasumber dengan keahlian geomorfologi dari bidang ilmu geomorfologi, geologi dan geografi,menilai bahwa citra ASTER hasil transformasi RGB warna alami paling jelas untuk interpretasiobyek bentuklahan dan karakteristik geomorfologi berupa morfologi (morfografi dan morfome-tri), morfogenesis (morfostruktur pasif, morfostruktur aktif dan morfodinamik) dan morpho-arrangement. Karakteristik geomorfologi berupa morfokronologi dinilai paling jelas pada citraASTER hasil transformasi Brovey.

Berdasarkan pengalaman interpretasi obyek bentuklahan dan karakteristik geomorfologi yangdilakukan peneliti pada penelitian ini, interpretasi obyek bentuklahan dan karakteristik geo-morfologi jelas dan mudah dilakukan dengan cara subsitusi citra ASTER hasil transformasiRGB warna alami dan transformasi PCA dengan didukung analisis DEM. Citra ASTER hasiltransformasi RGB warna alami paling jelas untuk membedakan dan mengenali obyek bentu-klahan dan karakteristik geomorfologi secara spasial. Citra ASTER hasil transformasi PCA(RGB 3,4,PCA56789) paling jelas untuk membedakan dan mengenali obyek bentuklahan dankarakteristik geomorfologi secara spektral. DEM sangat jelas untuk membedakan morfologibentuklahan.

4.9 Hasil Evaluasi Teknik Pemrosesan Citra ASTER untuk Kajian Geomor-fologi

Data penginderaan jauh yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra ASTER sistem VNIRdengan resolusi spasial 15 meter dan sistem SWIR dengan resolusi spasial 30 meter. Pemroses-an citra ASTER yang dilakukan dalam penelitian ini adalah transformasi RGB warna alami,transformasi RGB warna semu, transformasi PCA dan transformasi Brovey, dengan tujuan un-tuk mempertajam atau memperjelas obyek bentuklahan beserta karakteristik geomorfologinya.Kesulitan yang ditemui pada tahap ini adalah sulit menentukan sesuai atau tidaknya kombinasiband yang akan ditransformasi untuk kajian geomorfologi, karena banyak alternatif kombinasiband yang dapat dibuat dari 3 band VNIR dan 5 band SWIR. Hal ini diatasi dengan mengacupada penelitian terdahulu yang menggunakan citra Landsat 7 ETM+ yang setara dengan citraASTER.

Citra ASTER dengan transformasi yang berbeda-beda menghasilkan citra yang mempunyaikemampuan berbeda-beda juga untuk menyajikan kejelasan obyek bentuklahan beserta karak-

131

teristik geomorfologinya. Selain itu dilakukan ekstraksi DEM dari citra ASTER sistem VNIRband 3N dan band 3B. Ekstraksi DEM hanya bisa dilakukan pada citra 1 scene yang utuh, kemu-dian baru hasilnya dipotong sesuai dengan cakupan daerah penelitian. Kesulitan yang ditemuipada tahap ini adalah sulit menentukan GCP dan tie point di daerah pantai, dan hasilnya dataketinggian di daerah pantai sekitar Sungai Progo tidak sesuai dengan kenyataannya di lapanganmaupun di peta rupa bumi. Pada penelitian ini tidak dilakukan uji akurasi hasil ekstraksi DEMdari citra ASTER sehingga untuk mengetahui akurasinya mengacu pada penelitian terdahulu.Namun demikian hasil DEM ini masih sangat bermanfaat untuk mengetahui morfologi obyekbentuklahan pada analisis skala menengah.

Interpretasi visual obyek bentuklahan beserta karakteristik geomorfologinya dengan cara digi-tasi langsung layar (on screen digitizing) menggunakan SIG. Unsur interpretasi yang digunakanuntuk interpretasi bentuklahan pada penelitian ini meliputi warna (rona), ukuran, tekstur, ben-tuk, pola, letak (situs) dan asosiasi yang bersifat kualitatif, sehingga penarikan batasnya seringkesulitan karena tidak pasti.

Citra ASTER hasil transformasi RGB warna alami, transformasi RGB warna semu, transforma-si PCA dan transformasi Brovey mempunyai kemampuan yang berbeda-beda untuk menyajikankejelasan obyek bentuklahan beserta karakteristik geomorfologinya. Pada penelitian ini interp-retasi bentuklahan dilakukan secara subsitusi menggunakan SIG dari citra ASTER hasil tran-sformasi RGB warna alami, transformasi RGB warna semu, transformasi PCA dan transformasiBrovey, serta analisis DEM untuk mendapatkan informasi geomorfologis yang maksimal. Hasilinterpretasi bentuklahan tersebut kemudian diolah dengan SIG untuk menghasilkan peta geo-morfologi. Hasil ekstraksi DEM dari citra ASTER sistem VNIR band 3N dan band 3B dianalisisdengan SIG untuk menghasilkan informasi lereng, aspek lereng dan model tiga dimensional.

Hasil yang dicapai pada penelitian ini adalah akurasi interpretasi, peta geomorfologi, sertaformula citra ASTER yang jelas menyajikan setiap unit bentuklahan dan setiap karakteristikgeomorfologi. Akurasi interpretasi diperoleh dari uji akurasi yang dilakukan dengan cara mem-bandingkan data hasil interpretasi citra ASTER dan data hasil cek lapangan. Kesulitan yangditemui pada tahap ini adalah sulit menentukan kesesuaian beberapa obyek bentuklahan di citradan di lapangan. Hal ini karena obyek bentuklahan di citra dengan resolusi spasial 15 m dibatasisecara umum yang tampak pada skala analisis 1: 50.000, namun kenyataannya obyek bentuklah-an tersebut di lapangan tampak lebih rinci. Contohnya satuan bentuklahan perbukitan karstterkekar kuat, sedang dan lemah di citra ASTER, kenampakan di lapangan membentuk satuanbentuklahan yang lebih rinci lagi seperti kegelkarts (kumpulan bukit-bukit berbentuk kerucutyang saling sambung-menyambung), doline, uvala, polye, dan sebagainya.

Peta geomorfologi dibuat berdasarkan hasil interpretasi bentuklahan beserta karakteristik geo-morfologinya dari citra ASTER dan pengecekan lapangan, dengan menggunakan SIG. Kesulitanyang ditemui pada tahap ini adalah sulit membuat simbol-simbol yang sesuai dengan obyek ge-omorfologi karena simbol yang terdapat pada software SIG terbatas.

Analisis kemampuan pemrosesan citra ASTER secara deskriptif untuk memperoleh formula citraASTER yang jelas menyajikan setiap unit bentuklahan dan setiap karakteristik geomorfologi,dilakukan dengan membuat kuesioner yang diisi oleh narasumber yang mengerti dan pahamtentang geomorfologi dari keahlian bidang ilmu penginderaan jauh dan keahlian geomorfologi.Kesulitan yang ditemui pada tahap ini adalah sulit mencari narasumber yang paham geomor-fologi dan bersedia mengisi kuesioner, sehingga pada penelitian ini hanya memperoleh 30 orangnarasumber, 12 orang dengan keahlian ilmu penginderaan jauh dan 18 orang dengan keahliangeomorfologi dari bidang ilmu geomorfologi, geologi dan geografi. Narasumber diminta untukmemberikan peringkat tingkat kejelasan (peringkat 1 = paling jelas, 2 = jelas, 3 = kurang jelas

132

dan 4 = tidak jelas) kenampakan beberapa obyek bentuklahan yang ada di daerah penelitiandan memberikan peringkat tingkat kejelasan karakteristik geomorfologi yang berupa morfologi(morfografi dan morfometri), morfogenesis (morfostruktur pasif, morfostruktur aktif dan morfo-dinamik), morfokronologi dan morphoarrangement pada citra ASTER hasil transformasi RGBwarna alami, transformasi RGB warna semu, transformasi PCA dan transformasi Brovey. Caraseperti ini dapat digunakan untuk menilai kemampuan citra ASTER untuk kajian geomorfologisecara deskriptif.

5 Kesimpulan dan Saran

5.1 Kesimpulan

Berdasarkan hasil dan pembahasan maka kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian iniadalah sebagai berikut:

1. Hasil pemrosesan citra ASTER digital yang digunakan untuk kajian geomorfologi meliputitransformasi RGB warna alami yaitu: RGB = band 2, (3 x band 1 + band 3) / 4, band 1;transformasi RGB warna semu kombinasi band 6, band 3 dan band 1 (RGB 631); transfor-masi PCA kombinasi band 3, band 4, dan PCA band 5,6,7,8,9 (RGB 3,4,PCA56789); dantransformasi Brovey kombinasi RGB PCA56789,3,1 yang di transformasi Brovey denganband 3.

2. Citra ASTER sangat berguna dalam perolehan data parameter lahan berupa aspek bentu-klahan pada skala sedang/menengah (1: 50.000) melalui interpretasi visual dengan akurasiinterpretasi tinggi yaitu 91,9 % dan akurasi pemetaan 85,1 %.

3. Teknik pemrosesan citra ASTER yang didukung oleh Sistem Informasi Geografis (SIG)sangat berguna untuk kajian geomorfologi serta membuat peta geomorfologi pada skalasedang/menengah (1: 50.000). Peta geomorfologi daerah penelitian terdiri dari 6 obyekbentuklahan utama, yaitu: bentuklahan asal proses vulkanik, struktural, denudasional,solusional, marine dan fluvial, serta secara rinci terdiri dari 43 obyek bentuklahan.

4. Tinjauan ahli ilmu penginderaan jauh menunjukkan bahwa citra ASTER hasil transfor-masi RGB warna alami paling jelas untuk interpretasi obyek bentuklahan bukan asalvulkanik dan interpretasi karakteristik geomorfologi berupa morfografi, morfometri danmorfodinamik. Citra ASTER hasil transformasi PCA paling jelas untuk interpretasi obyekbentuklahan asal vulkanik (kerucut gunungapi, lereng atas gunungapi dan lereng tengahgunungapi) dan interpretasi karakteristik geomorfologi berupa morfostruktur pasif, mor-fostruktur aktif dan morphoarrangement.

5. Tinjauan ahli geomorfologi menunjukkan bahwa citra ASTER hasil transformasi RGBwarna alami paling jelas untuk interpretasi obyek bentuklahan dan karakteristik geomor-fologi berupa morfologi (morfografi dan morfometri), morfogenesis (morfostruktur pasif,morfostruktur aktif dan morfodinamik) dan morphoarrangement.

6. Interpretasi karakteristik geomorfologi berupa morfokronologi dinilai paling jelas padacitra ASTER hasil transformasi Brovey menurut tinjauan ahli penginderaan jauh dangeomorfologi.

7. Interpretasi obyek bentuklahan dan karakteristik geomorfologi jelas dan mudah dilakukandengan cara subsitusi citra ASTER hasil transformasi RGB warna alami dan transformasiPCA dengan didukung analisis DEM.

133

5.2 Saran

1. Interpretasi obyek bentuklahan dan karakteristik geomorfologi baik dilakukan dengan carasubsitusi citra ASTER hasil transformasi RGB warna alami dan transformasi PCA dengandidukung analisis DEM.

2. Peta geomorfologi yang dihasilkan pada penelitian ini dapat bermanfaat untuk dua tuju-an dari sudut pandang keilmuan (scientific) dan aplikasi praktis (practical applications).Peta geomorfologi dari sudut pandang keilmuan berguna untuk mempelajari dinamikapermukaan bumi dan hubungan interelasi antar bentuklahan yang dapat digunakan untukevaluasi dan rekontruksi sejarah bentanglahan dan untuk memperkirakan perkembangan-nya ke depan. Peta geomorfologi juga berguna untuk mengerti distribusi bentuklahan danprosesnya. Peta geomorfologi dari sudut pandang aplikasi praktis dapat digunakan sebagaidata dasar untuk mendukung perencanaan pengembangan suatu wilayah pada berbagaiaplikasi praktis.

3. Perlu dilakukan penelitian serupa dengan jumlah narasumber yang lebih banyak dan di-lakukan analisis statistik sehingga hasilnya lebih meyakinkan.

4. Perlu dilakukan penelitian lanjutan untuk mengkaji hubungan antara bentuklahan denganpenutup lahannya berdasarkan nilai spektral, sehingga diharapkan dapat diperoleh formulauntuk klasifikasi bentuklahan secara digital. Hal ini dapat dilakukan dengan cara delineasivisual berjenjang, pertama dengan mendelineasi satuan bentuklahan kemudian dalam seti-ap satuan bentuklahan tersebut didelineasi lagi setiap penutup lahan yang berbeda. Setiappenutup lahan yang berbeda dalam setiap satuan bentuklahan dibuat training area sampeluntuk interpretasi digital (automatic) berdasarkan nilai pantulan obyek (nilai piksel).

5. Perlu dilakukan penelitian lanjutan untuk membuat kunci taksonomi

6. Perlu dilakukan penelitian lanjutan untuk menerapkan teknik pemrosesan citra ASTERyang lainnya, untuk dapat menghasilkan kenampakan obyek bentuklahan dan karakteristikgeomorfologi yang lebih jelas.

7. Perlu dilakukan penelitian lanjutan untuk menguji akurasi analisis DEM hasil ekstraksidari band 3N dan 3B citra ASTER.

Daftar pustaka

Abrams, M., and Hook, S., 2003, ASTER User Handbook Version 2, NASA Jet PropulsionLaboratory, Pasadena.

Earth Remote Sensing Data Analysis Center, 2005, ASTER User’s Guide, http://science.aster.ersdac.or.jp.

Junek, P., 2004, Geological Mapping in The Cheleken Peninsula, Turkmenistan Area UsingAdvanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) Data, www.cartesia.org/geodoc/isprs2004/comm4/papers/420.pdf

Kavak, K.S., 2004, Determination of Boundaries, Geological Outcrops and Structural Featu-res of The Sivas Tertiary Basin/Turkey Using Landsat TM/ETM+ and SPOT XS Images,www.isprs.org/istanbul2004/comm7/papers/109.pdf.

Neteler, M., Grasso, D., Michelazzi, I., Miori, L., Merler, S., and Furlanello, C., 2004, Newimage processing tools for GRASS, Proceedings of the FOSS/GRASS Users Conference 2004,Bangkok, Thailand, 12-14 September 2004.

134

Paripurno, E.T., 2006, Perkembangan Geodinamika Indonesia dalam kaitannya dengan Geodi-namika Regional. www.geopangea.or.id.

Sutanto, 1986, Penginderaan Jauh, Gadjah Mada University Press, Yogyakarta. Verstappen, H.Th., 1983, Applied Geomorphology: Geomorphological Surveys for Environmental Developmen-ts, Elsevier, Amsterdam.

135