Geografi_Modul1_Perpetaan, Penginderaan Jauh dan SIG.pdf

D. URAIAN MATERI : Penginderaan Jauh dan SIG untuk Pengolahan
Data Geografis
Bapak-Ibu yang terhormat, sebelum menginjak pada proses mengolah data

geografis melalui penginderaan jauh dan sistem informasi geografis, sekilas
terlebih kita buka kembali wacana tentang pengertian penginderaan jauh dan sistem
informasi geografis itu sendiri. Hal ini menjadi penting mengingat penginderaan
jauh dan sistem informasi geografis memiliki dasar konseptual yang luas.
Pemahaman ini nantinya bermanfaat sebagai dasar pengembangan keterampilan
dalam menggunakan konsep sekaligus teknologi yang ada dalam penginderaan jauh
dan sistem informasi geografis ini.

1. Penginderaan Jauh Sebagai Sumber Data Geografis
a. Pengertian Penginderaan Jauh

Bapak-Ibu peserta PPG yang terhormat, seperti telah kita ketahui bersama,
penginderaan jauh memiliki pengertian yang luas dan telah berkembang cukup
lama. Perkembangan ini mengantarkan penginderaan jauh sebagai satu ilmu yang
mapan di antara ilmu-ilmu lain. Penginderaan jauh juga telah banyak diaplikasikan
dalam berbagai bidang sebagai satu teknik perolehan informasi muka bumi. Hingga
saat ini data-data penginderaan jauh banyak digunakan sebagai dasar dalam analisis
spasial dan pengambilan kebijakan.

Terdapat beberapa pemahaman tentang makna penginderaan jauh. Definisi
umum tentang penginderaan jauh adalah ilmu tentang perolehan informasi
permukaan bumi tanpa kontak langsung dengan obyeknya (Rees, 2001; Elachi dan
van Zyl, 2006; Schowengerdht, 2007). Sementara itu Howari dkk (2007)
menjelaskan bahwa penginderaan jauh merupakan suatu proses pendugaan
berbagai parameter permukaan melalui pengukuran radiasi gelombang
elektromagnetik dari permukaan lahan.

Bapak-Ibu yang terhormat, apabila dilihat dari tujuannya, beberapa ahli telah
memberikan penjelasannya. Tujuan pokok dari penginderaan jauh adalah untuk
mengidentifikasi dan mengkarakterisasi obyek di muka bumi. Sementara itu
Madhok dan Landgrebe (2002) menguraikan bahwa data penginderaan jauh
dianalisis untuk mempertajam pemahaman tentang kondisi permukaan bumi dalam

39

hal bentuk, komposisi dan fungsinya. Pendapat lain dari Turdukulov dkk (2015),
menyatakan bahwa analisis terhadap data pengideraan jauh adalah untuk
membangun hipotesa-hipotesa serta memahami dinamika objek spasial

Melihat beberapa pendapat tersebut dapat diketahui kata-kata kunci tentang
penginderaan jauh. Beberapa hal pokok tentang penginderaan jauh tersebut adalah
perolehan informasi muka bumi dan tidak bersentuhan langsung dengan obyek. Dua
hal tersebut yang mendasari pemahaman tentang apa dan bagaimana penginderaan
jauh tersebut. Obyek yang diindera adalah segala obyek yang berada di permukaan
bumi, sedangkan cara perolehan informasinya dilakukan dengan menggunakan satu
media.

Obyek di permukaan bumi seperti vegetasi, tanah dan tubuh air adalah obyek
pokok yang diindera oleh penginderaan jauh. Informasi detil terkait obyek tersebut
selanjutnya dipengaruhi oleh karakteristik resolusi spasial dari sensor yang
digunakan. Kombinasi dari obyek pokok tersebut menghasilkan informasi-
informasi penting terkait dinamika yang terjadi dipermukaan bumi tersebut.
Informasi detil diperoleh melalui interpretasi keterkaitan antar fenomena tersebut
di permukaan bumi.

Penginderaan jauh merekam informasi dengan cara perabaan atau perekaman
energi gelombang elektromagnetik yang dipantulkan ataupun dipancarkan dari
permukaan bumi. Energi gelombang elektromagnetik tersebut diterima sensor dan
direkam sebagai nilai spektral pada citra penginderaan jauh. Rentang nilai spektral
pada data penginderaan jauh ini ditentukan oleh karakteristik resolusi spektral
sensor tersebut. Sensor yang memiliki resolusi spektral tinggi memiliki potongan-
potongan panjang gelombang yang lebih banyak. Potongan panjang gelombang ini
sering disebut sebagai saluran citra atau band. Informasi objek di lapangan
selanjutnya dikenali melalui analisis nilai spektral ataupun interpretasi visualisasi
citra (Madhok dan Landgrebe, 2002; Strasen dkk, 2009; Leverington, 2010;
Bianchetti, 2011; Yang dkk, 2011; Kinkeldey, 2014). Informasi dari penginderaan
jauh dapat diperoleh melalui pendekatan analisis visual dan digital, pendekatan
definisi informasi teoritis, dan pendekatan berbasis klasifikasi dan interpretasi.

40

Banyak pakar memberi batasan terhadap konsep penginderaan jauh. Batasan
membatasi penginderaan jauh pada pemanfaatan gelombang elektromagnetik
dalam perolehan informasi muka bumi. Perolehan informasi melalui penginderaan
yang memanfaatkan sifat fisik bumi seperti kemagnitan, gaya berat dan seismik
tidak termasuk dalam klasifikasi penginderaan jauh. Metode ini lebih tergolong
pada metode geofisika. Aplikasi data penginderaan jauh banyak pada bidang-
bidang pengelolaan sumberdaya dan pengelolaan wilayah di permukaan bumi.

Berdasar batasan tersebut, perlu kita pahami beberapa hal penting dalam
penginderaan jauh yaitu :

1. Sumber energi yang merupakan hal utama yang diperlukan dalam
penginderaan jauh sebagai penyedia enegi yang dipancarkan.

2. Radiasi dan atmosfer, sebagai media energi dari sumber ke target.
3. Interaksi energi dengan target
4. Perekaman energi oleh sensor
5. Transmisi energi dari sumber ke sensor
6. Interpretasi dan analisis data hasil perekaman

Penginderaan jauh berkembang dalam bentuk pemrotretan muka bumi
melalui wahana pesawat terbang dan bentuk penginderaan jauh berteknologi satelit.
Penginderaan jauh berbasis wahana pesawat terbang menghasilkan data foto udara,
sementara penginderaan jauh berbasis satelit menghasilkan data citra satelit. Foto
udara pada umumnya diwujudkan dalam bentuk analog atau tercetak, sedangkan
data citra satelit dalam bentuk digital. Bentuk dari kedua data penginderaan jauh
tersebut menentukan langkah-langkah pengolahannya untuk menurunkan
informasi. Penurunan informasi dari data foto udara sering dilakukan melalui
analisis visual, sementara data citra satelit sering menggunakan analisis visual dan
digital.

Bapak-Ibu peserta PPG sekalian, demikian tadi adalah sekilas tentang
pengertian konsep penginderaan jauh serta batasan-batasannya. Selanjutnya, untuk
lebih memahami konsep penginderaan jauh, mari kita diskusikan tentang konsep
gelombang elektromagnetik yang akan diuraikan pada sub bab selanjutnya.

41

b. Konsep Gelombang Elekromagnetik
i. Panjang Gelombang dan Frekuensi

Sensor penginderaan jauh merekam energi gelombang elektromagnetik yang
berasal dari obyek di permukaan bumi. Energi tersebut adalah energi pantulan
gelombang elektromagnetik dari matahari yang mengenai obyek, ataupun energi
yang dipancarkan dari obyek itu sendiri. Pantulan dan pancaran gelombang
elektromagnetik tersebut ditangkap oleh sensor. Perbedaan karakteristik panjang
gelombang ini yang selanjutnya digunakan sebagai dasar pengenalan obyek.

Radiasi gelombang elektromagnetik dapat dijelaskan melalui model teori
gelombang atau mode energi radian partikel (Tempfli dkk, 2001). Pada teori
gelombang, radiasi cahaya terdiri dari bidang elektris (E) dan bidang magnetik (M).
Bidang elektris memiliki variasi magnitude searah dengan arah datangnya radiasi.
Dua hal tersebut saling berinteraksi dan bergerak dalam kecepatan cahaya yaitu
mencapai 300.000 km/detik.

Gelombang elektrik dan magnetik membantuk satu model gelombang
elektromagnetik. Model gelombang elektromagnetik tersebut dapat diilustrasikan
seperti pada Gambar 1.

Bidang elektrik

Bidang magnetik

arah radiasi
Gambar 1. Model gelombang elektromagnetik
Gambar 1. memberikan ilustrasi dari sebuah gelombang elektromagnetik
yang terdiri dari gelombang elektronik dan gelombang magnetik. Gelombang
42

elektronik memiliki bidang gelombang yang tegak lurus dengan gelombang
magnetik. Kedua gelombang tersebut merambat bersamaan pada bidangnya
masing-masing menjadi satu gelombang elektromagnetik.

Properti gelombang elektromagnetik yang menjadi pembeda dari jenis
gelombang elektromagnetik tersebut adalah panjang gelombang (wave length) dan
frekuensi. Panjang gelombang (λ) adalah panjang dari satu putaran gelombang yang
dapat dihitung antara puncak gelombang satu ke puncak gelombang berikutnya.
Panjang gelombang diukur dengan satuan meter (m) dengan beberapa turunannya
yaitu nanometres (nm, 10-9 meter), micrometer (μm, 10-6 meter) atau centimeter
(cm, 10-2 meter). Gelombang elektromagnetik akan memiliki sifat yang berbeda
sesuai dengan panjang dari gelombang elektromagnetik tersebut. Ilustrasi tentang
panjang gelombang dapat dilihat pada Gambar 2.

λ

α

λ

Gambar 2. Keterkaitan frekuensi dengan panjang gelombang

Gambar 2. merupakan ilustrasi dari panjang gelombang (λ) dan puncak
gelombang (α). Panjang puncak gelombang hingga puncak gelombang berikutnya,
atau dasar lembah hingga dasar lembah berikutnya disebut panjang gelombang.
Nilai puncak gelombang disimbolkan dengan α. Puncak gelombang tersebut
dinamakan dengan amplitudo. Semakin besar nilai puncak gelombang (α), maka
semakin besar energi dari gelombang elektromagnetik tersebut. Frekuensi adalah
jumlah putaran gelombang dalam satu satuan waktu. Frekuensi diukur dalam satuan
hertz (Hz) yang sama dengan jumlah putaran per detik. Frekuensi tinggi dihasilkan
oleh gelombang elektromagnetik dengan nilai λ yang pendek. Sebaliknya
gelombang elektromagnetik dengan λ yang panjang menghasilkan frekuensi

43

rendah. Keterkaitan panjang gelombang dan frekuensi dituliskan dalam formula
berikut :

c=λv
Keterangan
c = kecepatan cahaya (3 x 106 m/s)
λ = panjang gelombang (m)
v = frekuensi ( Hz)

Panjang gelombang dan frekuensi menjadi dasar pertimbangan pemilihan
saluran elektromagnetik dalam penginderaan jauh. Panjang gelombang yang
digunakan pada sistem penginderaan jauh pasif adalah panjang gelombang tampak
dan inframerah. Panjang gelombang tampak adalah berkisar antara 0,38 μm hingga
0,76 μm. Sementara itu perluasan dari panjang gelombang tersebut adalah mencapai
spektrum inframerah dekat (near infrared), tengah (middle infrared) dan jauh (far
infrared). Saluran infra merah melengkapi kemampuan identifikasi dari saluran
tampak serta memiliki kemampuan dalam merekam energi termal yang dipancarkan
dari permukaan bumi.

Fenomena energi elektromagnetik dapat juga dijelaskan melalui teori
partikel. Jumlah energi yang digunakan oleh foton adalah terkait dengan panjang
gelombangnya dapat dihitung dengan formulasi berikut.

Q=hxv
= h x (c / λ)

Keterangan :
Q : energi foton dalam satuan joule
h : konstanta Planck (6,6262 x 10-34 joulesecond)

Berdasar pada formulasi tersebut dapat diketahui bahwa pada radiasi
gelombang panjang dihasilkan nilai energi yang kecil, sebaliknya radiasi dari
gelombang pendek akan menghasilkan energi yang tinggi. Sejalan dengan hal
tersebut, panjang gelombang elektromagnetik menentukan sifat gelombang

44

tersebut. Sifat dari gelombang elektromagnetik secara umum adalah sebagai
berikut:
• Gelombang elektromagnetik dengan panjang gelombang yang pendek

memiliki sifat sebagai cahaya, dan panjang gelombang yang panjang memiliki
sifat sebagai suara. Berdasar hal ini, berarti cahaya dan suara adalah sesuatu
yang sama yaitu gelombang elektromagnetik namun memiliki perbedaan
dalam panjang gelombangnya.

• Semakin panjang suatu gelombang daya tembusnya terhadap obyek semakin
besar. Sebaliknya dengan semakin kecil panjang gelombang akan semakin
kecil kemampuannya menembus obyek. Contoh kasus ini : Suara radio dapat
didengar dari ruangan lain, tetapi radio tersebut sebagai sumber suara mungkin
tidak terlihat dari ruangan lain tersebut. Hal ini dikarenakan gelombang suara
dapat menembus obyek pemisah ruangan, sedangkan sinar sebagai penghantar
informasi obyek ke mata, tidak dapat menembus obyek tersebut. Gelombang
suara miliki panjang gelombang yang lebih panjang dari pada gelombang sinar.

• Panjang gelombang pendek semakin peka terhadap hamburan atmosferik
(rayleigh, mie, serta partikel debu). Oleh karena itu, maka penginderaan jauh
yang melakukan pemantauan atmosfer seperti NOAA, AVHRR, dan satelit
cuaca lainnya banyak menggunakan spektrum gelombang pendek. Dengan
spektrum ini sebaran hamburan atmosferik dapat dianalisis dengan baik.

• Semakin panjang suatu gelombang, suhu laten semakin rendah. Contoh mudah
dan sering Bapak-Ibu temui dalam hal ini adalah pada api kompor di dapur
yang menyala. Api kompor yang berwarna biru memiliki panas yang lebih
tinggi dibandingkan api kompor yang warnanya merah. Dalam penginderaan
jauh hal ini digunakan untuk perabaan panas seperti kebakaran hutan,
pemantauan kebocoran pipa bawah permukaan, sebaran pencemaran pada air
laut, pusat panas bumi, sumber erupsi, dan lain-lain. Saluran 6 dari satelit
Landsat 7 ETM+ atau saluran 10 dan 11 dari satelit Landsat 8 OLI adalah
contoh citra satelit yang menggunakan panjang gelombang thermal

45

ii. Spektrum Gelombang Elektromagnetik dalam Penginderaan Jauh
Bapak-Ibu yang terhormat, gelombang elektromagnetik memiliki spektrum

yang sangat luas. Sebagian kecil dari spektrum tersebut dapat ditangkap oleh mata
dan telinga manusia. Spektrum yang dapat ditangkap oleh mata manusia disebut
spektrum tampak. Rentang panjang gelombang dari spektrum ini adalah antara 0,4
µm hingga 0,7 µm. Spektrum ini memiliki sifat sebagai cahaya. Rentang spektrum
ini yang memungkinkan mata manusia dapat mengindera keberadaan obyek dan
menangkap atribut obyek tersebut. Spektrum yang dapat ditangkap oleh telinga
adalah panjang gelombang elektromagnetik yang memiliki sifat suara.

Penginderaan jauh memanfaatkan rentang spektrum ini secara terpotong atau
utuh sebagai saluran pankromatik. Rentangan dari spektrum dapat dilihat pada
Gambar 3.

Gambar 3. Rentang spektrum elektromagnetik

Sumber gambar : http://www.nrcan.gc.ca/earth-sciences/geomatics/satellite-imagery-air-
photos/satellite-imagery-products/educational-resources/14623

Gambar 3. merupakan ilustrasi dari potongan rentang spektrum
elektromagnetik. Batang paling kiri menggambarkan potongan rentang spektrum
gelombang elektromagnetik secara keseluruhan. Pada diagram tersebut tergambar
46

rentangan spektral terbentang dari gelombang pendek yang berupa sinar Gamma,
hingga gelombang panjang yang berupa gelombang radio. Spektrum gelombang
pendek dari sinar Gamma, sinar X, dan Ultra Violet banyak digunakan pada bidang
kesehatan. Penginderaan jauh pada umumnya menggunakan spektrum tampak
hingga spektum infra merah. Perluasan dari spektrum tampak tersebut adalah
spektrum infra merah yang digunakan pada berbagai satelit sumber daya.

Spektrum tampak (visible spectrum) terrentang dari sekitar 400 nm hingga
700 nm. Kemampuan mata manusia hanya menangkap spektrum pada rentang ini.
Spektrum tersebut jika dibandingkan dengan keseluruhan rentang spektrum
merupakan satu bidang yang sangat sempit (lihat batang paling kiri dari gambar di
atas). Dalam penginderaan jauh rentang spektrum ini digunakan dalam beberapa
saluran sensor. Sebagai contoh satelit seri Landsat memotong spektrum ini menjadi
tiga saluran yaitu band biru, hijau dan merah ditambah dengan satu saluran
pankromatik yang menggunakan seluruh spektrum tersebut dalam satu sensor.
Berikut adalah contoh dari saluran-saluran dari satelit Landsat 7 ETM+ dan Landsat
8 OLI.

λ (nm)
Gambar 4. Rentang spektrum satelit Landsat 7 ETM+ dan Landsat 8 OLI

Sumber gambar : https://landsat.gsfc.nasa.gov/landsat-8/landsat-8-overview/

Gambar di atas menunjukkan apa yang disebut sebagai jendela atmofer pada
spektrum tampak hingga inframerah. Jendela atmorfer tersebut menunjukkan posisi
spektrum yang dapat melalui hambatan atmosferik. Warna abu-abu adalah rentang
spektrum gelombang elektromagnetik yang mampu melalui hambatan atmosferik

47

tersebut. Warna putih adalah area dimana gelombang elektromagnetik tidak dapat

menembus hambatan atmosferik. Posisi bagian kiri adalah rentang spektrum

gelombang pendek, termasuk gelombang tampak. Kotak berwana biru, hijau dan

merah adalah perkiraan posisi spektrum yang direkam oleh sensor citra satelit

Landsat. Satelit Landsat 7 ETM+ memiliki delapan sensor dan Landsat 8 OLI

memiliki sebelas sensor dengan rentang spektral yang berbeda. Beberapa sensor

memiliki kemiripan rentang spektrum pada kedua satelit tersebut. Secara detil

rentang dari masing-masing saluran (band) dari kedua satelit tersebut dapat dilihat

pada tabel berikut.

Tabel 1. Saluran-saluran dari satelit Landsat 7 ETM+

Nama Saluran lebar spektrum (µm) Resolusi (m)

Band 1 0.45-0.515 30
Band 2 0.525-0.605 30
Band 3 30
Band 4 0.63-0.69 30
Band 5 0.775-0.90 30
Band 6 1.55-1.75 60
Band 7 10.4-12.5 30
Band 8 2.08-2.35 15

0.52-0.9 Sumber : USGS 2007

Tabel 2. Saluran-saluran dari satelit Landsat 8 OLI

Nama Saluran lebar spektrum (µm) Resolusi (m)

Band 1 Coastal 0.43 - 0.45 30
Band 2 Blue 0.45 - 0.51 30
Band 3 Green 0.53 - 0.59 30
Band 4 Red 0.63 - 0.67 30
Band 5 NIR 0.85 - 0.88 30
Band 6 SWIR 1 1.57 - 1.65 30
Band 7 SWIR 2 2.11 - 2.29 30
Band 8 Pan 0.50 - 0.68 15
Band 9 Cirrus 1.36 - 1.38 30
Band 10 TIRS 1 10.6 - 11.19 30 (100)
Band 11 TIRS 2 11.5 - 12.51 30 (100)

Sumber : USGS 2016

48

Penginderaan jauh juga banyak dimanfaatkan untuk membantu analisis

morfologi lahan, sumberdaya bawah permukaan. Pada sistem penginderaan ini

digunakan spektrum gelombang yang lebih panjang. Spekrum ini adalah spektrum

gelombang mikro (Micro wave) atau sering disebut dengan gelombang radar.

Spektrum ini memiliki daya tembus terhadap benda padat yang lebih besar

dibandingkan spektrum tampak dan inframerah seperti telah diuraikan di depan.

Kemampuan atau daya tembus gelombang ditentukan oleh panjang gelombang itu

sendiri. Spektrum ini terbagi dalam beberapa saluran yang masing-masing memiliki

kemampuan menembus suatu obyek yang berbeda. Saluran-saluran dari spektrum

ini adalah sebagai berikut.

Tabel 3. Saluran-saluran dari spektrum gelombang mikro

Nama Saluran Panjang Gelombang

P 30 - 100 cm
L 15 - 30 cm
S 7,5 - 15 cm
C 3,75 - 7,5 cm
X 2,4 - 3,75 cm
Ku 1,67 - 2,4 cm
K 1,1 - 1,67 cm
Ka 0,75 - 1,1 cm

Sumber : USGS 2016

Berdasar tabel tersebut dapat dilihat bahwa panjang gelombang yang

digunakan dalam radar adalah berkisar antara 0,75 cm hingga 1 meter. Masing-

masing saluran ini diaplikasikan sesuai dengan karakteristiknya terhadap obyek.

iii. Interaksi Gelombang Elektromagnetik Dengan Obyek Muka Bumi

Bapak-Ibu pesesrta PPG yang terhormat, selanjutnya mari kita pelajari
tentang interaksi gelombang elektromagnetik dengan obyek muka bumi.
Gelombang elektromagnetik yang dipancarkan oleh matahari mengalami tiga
macam kejadian ketika gelombang tersebut mengenai obyek di muka bumi. Energi
gelombang elektromagnetik akan dipantulkan (reflected), diserap (absorbed), dan
diteruskan (transmited). Berdasar hal tersebut, energi total yang diterima obyek
adalah penjumlahan nilai energi yang terpantulkan, diserap dan diteruskan oleh

49

obyek. Ilustrasi interaksi gelombang elektromagnetik dengan obyek muka bumi
dapat dilihat pada Gambar 5. berikut.

Pancaran energi datang

energi dipantulkan

energi
diserap

energi diteruskan

Gambar 5. Interaksi gelombang elektromagnetik dengan obyek
Gambar 5. memberikan ilustrasi energi yang datang menuju obyek
selanjutnya akan dipantulkan, diserap, dan diteruskan oleh obyek. Secara matematis
total energi yang diterima tersebut adalah sebagai berikut.

εTotal = εa + εr + εt

Keterangan :
εTotal : Energi total yang diterima obyek
εa : energi di serap
εr : energi di pantulkan
εt : energi di teruskan

Perbandingan energi yang dipantulkan, diserap, dan diteruskan oleh obyek
sangat dipengaruhi oleh jenis obyek dan panjang gelombangnya. Perbandingan
energi ini membentuk karakteristik spesifik yang dihasilkan dari interaksi
gelombang elektromagnetik dengan obyek. Karakteristik spesifik ini secara
bersama-sama dapat digunakan sebagai dasar pengenal obyek. Pemanfaatan
karakteristik spesifik ini banyak dilakukan dalam proses interpretasi dan klasifikasi
citra penginderaan jauh digital. Sebagai contoh, tubuh air akan memantulkan
sebagian kecil gelombang pendek (biru) dan menyerap hampir seluruh panjang
gelombang panjang (inframerah). Karakteristik hampir berkebalikan adalah tanah
terbuka yang kering, dimana memiliki grafik pantulan energi yang terus meningkat
50

dari gelombang pendek menuju gelombang panjang. Pantulan energi spektrum biru
pada tanah terbuka yang kering tersebut relatif lebih kecil dibandingkan pantulan
energi spektrum inframerah.

Pola pantulan energi terhadap obyek pada permukaan bumi ini disebut sebagai
pola spektral. Karakteristik pantulan energi gelombang elektromagnetik pada satu
obyek ini berguna untuk identifikasi jenis dan kondisi obyek dalam penginderaan
jauh (Aggarwal, 2004). Energi elektromagnetik pada beberapa panjang gelombang
mengalami penyerapan yang besar, sehingga nilai energi yang dipantulkan akan
lebih kecil dibandingkan pada panjang gelombang yang lain.

Obyek dominan di permukaan bumi yaitu vegetasi, tanah, dan air. Ketiga
obyek utama ini yang banyak dijadikan dasar interpretasi dan analisis data
penginderaan jauh. Pola spektral dari ketiga obyek utama ini memiliki karakter
yang berbeda seperti dapat dilihat pada Gambar 6.

Gambar 6. Pola spektral vegetasi. Sumber gambar : Aggarwal, 2004.

Mari kita perhatikan Gambar 6 yang menunjukkan karakteristik pantulan
spektral dari obyek vegetasi, tanah kering, tanah basah, air jernih dan air keruh.
Pada gambar tersebut secara jelas terdapat perbedaan pola spektral dari obyek
pokok di muka bumi ini. Obyek air dalam berbagai kondisinya menunjukkan pola
yang menurun dari saluran biru hingga inframerah dekat. Obyek vegetasi
menunjukkan pola fluktuatif dimana lonjakan pantulan yang besar terjadi pada
gelombang inframerah dekat. Cekungan grafik terjadi pada inframerah tengah dan
jauh yang diakibatkan oleh serapan air. Obyek tanah dengan berbagai kondisinya
memiliki kecenderungan menaik dari posisi kiri atau gelombang biru menuju kanan

51

atau gelombang inframerah. Cekungan grafik juga terjadi akibat serapan air seperti
pada pola spektral vegetasi. Bapak-Ibu yang terhormat, mengapa hal ini bisa
terjadi? Uraian berikut akan lebih menjelaskan kejadian tersebut.

Pantulan spektral air dicirikan oleh grafik yang terus menurun dari spektrum
biru hingga inframerah dekat. Nilai pantulan air pada spektrum inframerah hampir
mendekati nol karena hampir seluruh energi pada spektrum tersebut terserap oleh
air. Nilai pantulan spektral dipengaruhi oleh kedalaman air serta keberadaan dan
tingkat konsentrasi kandungan suspensi material organik dan anorganik pada air.
Pantulan spektral yang diperoleh dari pantulan material yang terlarut pada air
disebut dengan istilah volume reflectance (Mather, 2004). Gelombang
elektromagnetik pada spektrum tampak dan inframerah secara alamiah terserap
oleh tubuh air. Pada kedalaman 20 meter, seluruh unsur spektrum inframerah dekat
telah terserap habis. Spektrum yang dapat terpantulkan hanyalah sebagian dari
spektrum biru.

Karakteristik pantulan vegetasi dipengaruhi oleh kandungan pigmen daun,
material organik, air dan karakteristik struktural daun seperti bentuk daun dan luas
daun (Huete and Glenn, 2011). Pantulan spektral yang rendah pada spektrum biru
dan merah disebabkan karena vegetasi menyerap banyak energi pada kedua
spektrum tersebut oleh klorofil daun. Hilangnya klorofil daun mengakibatkan
semakin kecilnya serapan energi pada spektrum biru dan merah dan meningkatkan
nilai pantulan pada spektrum tersebut. Pantulan spektral meningkat secara drastis
pada rentangan spektral inframerah yaitu antara 0.65 hingga 0.76 µm. Area serapan
pada spektrum inframerah selanjutnya terjadi pada kisaran 1,5 nm dan 2,0 nm.
Serapan energi ini disebabkan oleh molekul uap air. Area serapan ini nampak
sebagai dua buah cekungan pada rentang spektrum infra merah tersebut. Indek
vegetasi seperti NDVI, EVI, PVI, dan lain-lain memanfaatkan saluran pada kisaran
panjang gelombang ini, yaitu dengan memadukan saluran merah dan inframerah
dekat.

Kurva pantulan tanah selalu naik dari spektrum biru hingga spektrum infra
merah. Reflektivitas dari tanah disebabkan oleh keberadaan material organik,
tingkat kelembaban, dan oksida besi pada tanah. Serapan oksida besi banyak terjadi

52

pada spektrum ultraviolet, sehingga nilai pantulan tanah pada spektrum tersebut
sangat rendah. Pada rentangan spektrum tampak secara visual nampak oksida besi
mengakibatkan tanah berwarna kemerah-merahan karena serapan terhadap
spektrum yang lebih pendek ataupun lebih panjang dari spektrum merah.

c. Sistem Penginderaan Jauh
Bapak-Ibu yang terhormat, selanjutnya mari kita dalami terkait sistem yang

ada pada penginderaan jauh ini. Penginderaan jauh sangat terkait sumber energi,
interaksi energi di atmosfer, interaksi energi dengan permukaan bumi. Hal lain yang
harus dipahami adalah proses perekaman energi yang digunakan dalam
penginderaan jauh. Proses perekaman energi dilakukan menggunakan sensor peka
energi-energi tersebut. Seperti tubuh manusia, masing-masing sensor seperti mata
dan telinga memiliki kepekaan yang berbeda-beda terhadap energi yang
diterimanya. Informasi yang diterima oleh sensor ini akan saling mendukung
menjadi informasi yang utuh. Sensor harus dipasang pada suatu wahana bergerak
dengan jarak yang stabil antara obyek dengan wahana agar sensor dapat merekam
energi-energi tersebut dengan baik. Wahana yang membawa sensor ini dapat berupa
wahana yang bergerak di darat melalui cara terestrial, pesawat udara, balon,
ataupun satelit.

Sensor terestrial sering digunakan untuk merekam berbagai informasi detil
tentang permukaan bumi sebagai pelengkap informasi yang dikumpulkan melalui
pesawat udara ataupun satelit. Perekaman menggunakan cara ini dapat memberikan
pemahaman yang lebih mendalam dan lengkap tentang suatu obyek dari hasil
identifikasi melalui foto udara atau citra satelit. Sensor melalui cara terestrial ini
dapat diletakkan pada suatu gedung yang tinggi, crane, atau mobil.

Sensor dengan menggunakan pesawat udara memberikan hasil berupa foto
udara. Citra foto udara memberikan informasi citra yang cukup detil. Cakupan dari
citra ini lebih luas dari pada metode terestrial. Sensor untuk merekam informasi
diletakkan pada tubuh atau sayap pesawat. Perekaman melalui satelit menghasilkan
informasi berupa citra satelit. Satelit diluncurkan dan bergerak pada orbitnya
dengan membawa beberapa sensor. Masing-masing sensor memiliki kepekaan yang

53

berbeda-beda terhadap gelombang elektromagetik. Hasil dari masing-masing
sensor ini selanjutnya sering dikenal dengan istilah saluran (band). Contoh citra
satelit Landsat 7 ETM+ dengan 8 saluran (band) yang masing-masing band
memiliki kemampuan ”melihat” yang berbeda-beda.

Energi merupakan unsur yang sangat penting sebagai penghantar informasi
dalam penginderaan jauh. Tanpa adanya energi ini maka informasi tidak akan dapat
diperoleh oleh sensor satelit. Dengan demikian keberadaan energi yang masuk ke
sensor adalah hal pokok dari perolehan informasi tentang obyek di muka bumi.
Berdasar pada bentuk energi ini, penginderaan jauh dapat dibedakan menjadi dua
bentuk yaitu penginderaan jauh sistem pasif dan penginderaan jauh sistem aktif.

i. Penginderaan Jauh Sistem Pasif

Penginderaan jauh sistem pasif adalah penginderaan jauh yang menangkap
energi yang berasal dari obyek. Sensor satelit sistem ini tidak membangkitkan
energi sendiri. Energi utama dalam sistem penginderaan jauh pasif ini berasal dari
matahari. Energi dari matahari dipancarkan ke obyek dan kemudian terpantulkan
menuju sensor. Energi dapat pula berasal dari pancaran suatu obyek seperti sumber-
sumber thermal, misal lokasi kebakaran hutan, sumber panas bumi, dan lain-lain.
Ilustrasi dari sistem penginderaan jauh pasif ini dapat Bapak-Ibu lihat pada ilustrasi
berikut.

Sensor Sumber energi

2

gelombang
elektromagnetik
memantul menuju

1

Data citra

Permukaan bumi gelombang
elektromagnetik
memancar dari

Gambar 7. Penginderaan jauh sistem pasif

54

Gambar 7. memberikan ilustrasi dari sistem penginderaan jauh pasif. Sumber
energi pada sistem ini adalah matahari. Energi gelombang elektromagnetik dari
matahari datang menuju obyek yang kemudian akan dipantulkan menuju sensor.
Sensor menerima pantulan gelombang elektromagnetik dari obyek di muka bumi.

Sensor yang digunakan dalam penginderaan jauh sistem ini bervariasi dari
sebuah peralatan lapangan hingga yang terpasang pada satelit. Peralatan lapangan
seperti spektrofotometer dapat dipasang secara permanen diatas obyek ataupun
pada wahana yang bergerak. Wahana yang bergerak dapat berupa mobil, pesawat
terbang hingga satelit. Satelit sumber daya seperti Landsat, QuickBird, Ikonos,
adalah contoh dari sistem penginderaan jauh pasif ini.

ii. Penginderaan Jauh Sistem Aktif

Penginderaan jauh sistem aktif adalah penginderaan jauh yang menggunakan
energi yang berasal dari sensor tersebut. Sensor membangkitkan energi yang
diarahkan ke obyek, kemudian obyek memantulkan kembali ke sensor. Energi yang
kembali ke sensor membawa informasi tentang obyek tadi. Serangkaian nilai energi
yang tertangkap sensor ini disimpan sebagai basis data dan selanjutnya dianalisis.
Penginderaan jauh aktif dapat dilakukan pada siang ataupun malam hari. Sistem
penginderaan jauh aktif tidak tergantung pada adanya sinar matahari, karena energi
bersumber dari sensor. Contoh dari system penginderaan jauh aktif ini adalah
system kerja radar. Radar membangkitkan energi yang diarahkan ke obyek. Energi
yang sampai pada obyek sebagian terpantul dan kembali ke sensor. Sensor radar
kembali menangkap energi tersebut, energi yang telah melakukan perjalanan
menuju obyek. Sistem penginderaan jauh ini memiliki kelebihan yaitu terkait
dengan kemampuan daya tembus dari panjang gelombang yang digunakannya.
Gelombang elektromagnetik pada sistem ini pada umumnya menggunakan
spektrum geolombang panjang, sehingga mampu melalui gangguan atmosferik
seperti hamburan dan awan.

Radar ( Radio Detection And Ranging) merupakan salah satu bentuk
penginderaan jauh dengan sistem aktif. Beberapa fungsionalitas dari radar sistem
aktif ini diantaranya adalah Radar Imaging System yang menghasilkan citra radar,

55

Scatterometers, dan altimeter. Prinsip dasar dari radar ini adalah pemancaran dan
penerimaan balikan sinyal. Energi gelombang pendek dipancarkan dari sensor.
Energi tersebut akan bergerak menuju obyek. Sebagian sinyal yang mengenai
obyek tersebut akan berbalik dan kembali ditangkap oleh sensor radar tersebut.
Beberapa informasi yang dicatat dari pantulan sinyal yang tertangkap oleh sensor
tersebut diantaranya magnitude, fase sinyal, interval waktu antara saat sinyal
dipancarkan dan saat sinyal tertangkap kembali, polarisasi, dan frekuensi efek
Doppler. Pemancaran sinyal dan penangkapan sinyal biasanya dilakukan oleh
sebuah pemancar yang sama pada sensor radar. Ilustrasi penginderaan jauh sistem
aktif dapat dilihat pada ilustrasi berikut.

Sensor

Data citra 1
gelombang elektromagnetik
2 dipancarkan dari sensor

gelombang elektromagnetik Permukaan bumi
memantul menuju sensor

Gambar 8. Penginderaan jauh sistem aktif
Gambar 8. merupakan ilustrasi dari penginderaan jauh sistem aktif. Energi
gelombang magnetik berasal dari sensor penginderaan jauh. Gelombang
elektromagnetik merambat menuju obyek di muka bumi dan dipantulkan kembali
menuju sensor. Sensor merekam pantulan gelombang elektromagnetik tersebut
sebagai data.
Dua tipe radar yang sering digunakan adalah RAR (Real Aperture Radar) dan
SAR (Synthetic Aperture Radar). Real Aperture Radar juga sering disebut dengan
SLAR (Side Looking Airborne Radar). Kedua tipe ini sebenarnya adalah sistem
radar dengan pemancaran sinyal searah yang biasanya menggunakan pesawat
terbang.
Perbedaan pokok antara sistem RAR dan SAR adalah pada arah azimutnya.
Real Aperture Radar memiliki resolusi azimut yang ditentukan oleh lebar sapuan
56

(beamwidth), sehingga resolusi azimutnya proporsional dengan jarak antara radar
dengan targetnya. Synthetic Aperture Radar menggunakan pemrosesan sinyal
untuk mensintesiskan beberapa rangkaian rekaman pantulan sinyal yang tertangkap
sensor.

Citra radar memiliki karakteristik yang secara mendasar berbeda dengan
berbagai citra yang diperoleh secara optis seperti citra satelit sumberdaya ataupun
foto udara. Karakteristik ini terkait dengan teknik yang digunakan dalam
pengambilan citra radar dan juga pada konsep radiometri. Citra radar yang tercetak
menjadi bentuk hardcopy, secara visual akan nampak sangat berbeda dengan citra
yang dihasilkan dari citra satelit lain ataupun pandangan mata manusia.

Bayangan pada citra radar terkait dengan kemiringan pancaran energi
gelombang mikro dari sistem radar, bukan karena faktor geometri sudut pancaran
matahari. Tingkat keabu-abuan (greyscale) pada citra radar terkait dengan kekuatan
relatif gelombang mikro yang dipencarbalikkan oleh elemen bentang lahan.
Intensitas nilai pencarbalikan sinyal akan berragam tergantung pada kekasaran
bentang lahan dan kemiringan lahan. Sinyal radar terutama terkait dengan kondisi
geometris area yang menjadi target.

Parameter yang digunakan dalam analisis citra radar adalah rona, tekstur,
bentuk, struktur, dan ukuran. Rona pada citra radar adalah intensitas rata-rata dari
sinyal yang terpencarbalikkan. Sinyal yang tinggi akan dimunculkan dengan rona
yang cerah, sedangkan sinyal rendah akan dimunculkan dengan rona gelap. Tekstur
pada citra radar terkait dengan distribusi spasial dari resolusi sel. Terdapat tiga
golongan tekstur pada citra radar ini yaitu tekstur mikro, tekstur meso dan tekstur
makro. Bentuk dapat didefinisikan sebagai bentuk spasial yang terkait dengan
kontur yang relatif konstan atau batas-batas obyek secara sederhana. Beberapa
obyek seperti jalan, jembatan, landasan pesawat terbang, dan lain-lain dapat
dikenali dari bentuknya. Struktur adalah susunan obyek secara spasial yang
meliputi seluruh wilayah dengan konfigurasi yang berulang. Ukuran obyek ini
digunakan sebagai elemen pengenal secara kualitatif pada citra radar. Ukuran dari
obyek yang dikenali pada citra memberikan pemahaman relatif tentang skala dan
berbagai dimensi dari obyek-obyek yang lain.

57

d. Orbit Satelit
Perekaman informasi oleh satelit dilakukan pada suatu jalur terbangnya. Jalur

terbang satelit ini disebut dengan Orbit. Orbit dari satelit disesuaikan dengan
kemampuan sensor dan tujuan perekamannya. Orbit satelit memiliki variasi pada
ketinggian, orientasi, ataupun rotasi relatifnya terhadap bumi. Berdasar pola
orbitnya, satelit penginderaan jauh dikenal geostationary orbit dan near polar orbit.
Perbedaan mendasar dari kedu orbit tersebut adalah pada arah pergerakan satelit
tersebut. Satelit dengan pola geostationary orbit bergerak searah dengan rotasi
bumi, sedangkan satelit near polar orbit bergerak tegak lurus dengan arah rotasi
bumi.
i. Geostationary Orbit

Satelit dengan orbit geostasioner memiliki ketinggian sekitar 36.000
kilometer. Kecepatan gerak rotasi sama dengan gerak rotasi bumi. Dengan
ketinggian dan kecepatan yang sama dengan rotasi bumi ini, maka satelit tersebut
dapat mengamati suatu wilayah secara terus-menerus di setiap waktu. Satelit ini
dapat mengamati berbagai perubahan yang terjadi setiap saat untuk wilayah yang
diamatinya. Satelit ini seakan-akan selalu berada ditempatnya (geostasioner).
Satelit yang menggunakan orbit ini biasanya adalah satelit komunikasi dan satelit
cuaca. Contoh dari satelit jenis ini adalah satelit Palapa yang dimiliki Indonesia.

Gambar 9. Orbit geostationary

58

Gambar 9. merupakan ilustrasi dari orbit geostationary. Orbit satelit searah
dengan perputaran bola bumi pada porosnya. Kesamaan arah rotasi ini
mengakibatkan satelit seakan-akan berada tetap pada posisinya.
ii. Near Polar Orbit

Satelit dengan orbit Near Polar mengelilingi bumi dengan arah utara – selatan
tegak lurus dengan perputaran bumi, atau sebaliknya. Pada saat satelit berada pada
bagian muka bumi yang berhadapan dengan matahari, sensor merekam pantulan
energi matahari yang mengenai muka bumi. Pada saat satelit berada pada area
bayang-bayang (malam), beberapa sensor seperti sensor termal masih dapat
merekam energi yang dipancarkan oleh permukaan bumi. Satelit penginderaan jauh
sumberdaya biasanya memiliki orbit ini. Orbit ini dapat meliput sebagian besar
wilayah muka bumi dalam satu periode orbit. Satelit akan merekam ulang area yang
sama pada rentan waktu tertentu. Rentang waktu perekaman ulang area yang sama
ini disebut sebagai resolusi temporal. Ilustrasi dari orbit near polar dapat dilihat
pada Gambar 10.

Gambar 10. Orbit near polar
Gambar 10. merupakan ilustrasi orbit near polar. Orbit satelit memotong arah
rotasi bumi pada porosnya. Paduan arah orbit satelit dengan rotasi bumi

59

mengakibatkan seakan-akan lokasi satelit selalu berpindah dari waktu ke waktu.
Pergerakan ini memungkinkan perekaman pada hampir seluruh permukaan bumi.

e. Resolusi Citra Pengideraan Jauh
Bapak-Ibu peserta PPG yang terhormat, terdapat beberapa jenis resolusi dari

data citra penginderaan jauh. Resolusi ini sangat penting untuk dipahami sebelum
menentukan jenis data citra yang akan digunakan dalam analisis kewilayahan. Jenis
resolusi itu adalah resolusi spasial, spektral, radiometrik dan temporal. Berikut
adalah uraian terkait dengan resolusi tersebut.
i. Resolusi Spasial

Ketinggian wahana perekam dengan permukaan bumi yang direkamnya
memainkan peranan dalam data hasil penginderaan ini. Jarak yang tinggi dari
wahana perekam memungkinkan merekam area permukaan bumi yang lebar.
Dengan kata lain, satelit ini memiliki area cakupan (swat) yang luas. Tetapi di sisi
lain, dengan semakin tingginya wahana perekam ini akan berakibat pada kedetilan
obyek yang dapat direkamnya. Obyek individual seperti rumah, pohon, dan
berbagai obyek lain sulit dipisahkan satu persatu secara individual.

Wahana perekaman seperti pesawat udara yang menghasilkan foto udara,
memiliki ketinggian terbang yang lebih rendah dibandingkan satelit.. Hal ini
memberikan pengaruh pada kedetilan data foto udara yang lebih memungkinkan
pemisahan dan identifikasi obyek secara individual dibandingkan dengan citra
satelit. Namun demikian, area cakupan dari sebuah data foto udara jauh lebih sempit
dibandingkan dengan area cakupan citra satelit.

Citra utuh

Piksel citra

Permukaan bumi Area terrekam

60 30 m
30 m

Gambar 11. Resolusi spasial citra

Gambar 11. memberikan ilustrasi tentang resolusi spasial citra. Suatu area
dengan luasan tertentu di muka bumi akan terrekam sebagai sebuah piksel pada
citra. Ilustrasi tersebut menggambarkan resolusi spasial citra adalah seluas 30 meter
x 30 meter. Data spektral pada sebuah piksel citra mewakili energi yang berasal
dari area di muka bumi dengan luasan tersebut.

Kemampuan merekam obyek ini juga dipengaruhi oleh sensor. Sensor sebuah
satelit memiliki kemampuan merekam obyek terkecilnya berbeda-beda. Satelit
Landsat 7 ETM+ mampu merekam obyek terkecil dilapangan sebesar 30 x 30
meter, kecuali sensor pankromatik yang memiliki resolusi 15 meter. Satelit Ikonos
merekam dengan obyek terkecilnya 1 x 1 meter. QuickBird dengan ukuran obyek
terkecilnya 0,6 x 0,6 meter. Kemampuan sensor dalam merekam obyek terkecil
pada tiap pikselnya ini disebut dengan resolusi spasial. Resolusi spasial pada sensor
pasif terutama dipengaruhi oleh sudut pandangnya yang disebut dengan
Instantaneous Field of View (IFOV). Area dipermukaan bumi yang tercakup dalam
sebuah luasan IFOV disebut dengan sel resolusi (Resolution Cell).

Citra satelit terbentuk dari serangkaian matrik elemen gambar yang disebut
dengan piksel. Piksel merupakan unit terkecil dari sebuah citra. Piksel sebuah citra
pada umumnya berbentuk segi empat dan mewakili suatu area tertentu pada citra.
Jika sebuah sensor memiliki resolusi spasial 20 meter dan citra dari sensor tersebut
menampilkannya secara penuh, maka masing-masing piksel akan mewakili area
seluas 20 x 20 meter. Citra yang menampilkan area dengan cakupan yang luas
biasanya memiliki resolusi spasial yang rendah. Hal ini banyak terdapat pada citra-
citra dari satelit komersial. Citra dengan resolusi tinggi akan menampilkan obyek
secara detil. Satelit militer biasanya didesain untuk hal ini. Citra dari satelit ini
mampu menampilkan obyek secara detil.

ii. Resolusi Spektral

Resolusi spektral adalah adalah kemampuan sensor untuk membedakan
interval sebuah panjang gelombang. Semakin halus resolusi spektral sensor,
semakin pendek panjang gelombang dapat dipisahkan menjadi saluran-saluran
(band) yang terpisah. Sebagai contoh, citra satelit Landsat TM memiliki 7 saluran.

61

Satelit Landsat TM memiliki sensor dengan kepekaan pada masing-masing rentang
interval panjang gelombang hingga sebanyak 7 saluran. Masing-masing sensornya
hanya merekam energi panjang gelombang dengan rentang tertentu.

Film hitam putih merekam panjang gelombang dari 0,4 mm hingga 0,7 meter.
Film ini menghasilkan citra yang berwarna hitam dan putih saja, karena seluruh
panjang gelombang yang terrentang pada interval tersebut terrekam pada satu titik.
Seperti telah diketahui, rentangan 0,4 mm hingga 0,7mm terdiri dari banyak warna
yang diantaranya adalah warna primer yaitu biru, hijau, dan merah. Perpaduan dari
ketiga warna tersebut menghasilkan gradasi warna keabuan (greyscale).

400n 500n 600n 700n
m mm
m
Sensor 1

Band 1 Sensor 2

Band 2
Band 3
Band 4
Band n

Gambar 12. Resolusi spektral citra

Gambar 12. merupakan ilustrasi dari resolusi spektral sensor. Sensor
merekam energi elektromagnetik dari obyek pada beberapa saluran. Sensor-sensor
tersebut hanya merekam pada satu rentang panjang gelombang tertentu. Hasil
rekaman dari sensor tersebut selanjutnya disebut sebagai saluran (band). Pada film
berwarna, interval panjang gelombang dari 0,4 mm hingga 0,7 mm tersebut
dipisahkan menjadi beberapa saluran yaitu saluran biru (0,4 – 0,5mm), saluran hijau
(0,5 – 0,6 mm) dan saluran merah (0,6 – 0,7 mm). Film ini akan menghasilkan citra
yang berwarna karena masing-masing saluran terrekam oleh pada salurannya
masing-masing. Gambar 12. sebelah kanan memberikan ilustrasi tentang kerincian
resolusi spektral citra. Berdasar ilustrasi tersebut, sensor 1 memiliki resolusi
spektral lebih tinggi dibandingkan dengan sensor 2. Sensor 1 membagi spektrum

62

tampak menjadi tiga saluran, sementara sensor 2 hanya menjadi satu saluran.
Masing-masing saluran tersebut akan menjadi satu buah data citra satelit.

iii. Resolusi Radiometrik

Karakteristik radiometrik menjabarkan kandungan informasi aktual sebuah
citra. Resolusi radiometrik dari suatu sistem pencitraan menguraikan
kemampuannya untuk membedakan perbedaan energi. Sensor dengan nilai resolusi
radiometrik halus akan lebih sensitif untuk mendeteksi perbedaan-perbedaan kecil
dalam sebuah energi terpantulkan.

iv. Resolusi Temporal

Disamping resolusi spasial, resolusi spektral, dan resolusi radiometrik, juga
penting dipahami tentang resolusi temporal. Resolusi temporal berkaitan dengan
waktu orbit dari satelit penginderaan jauh yang membawa sensor tersebut. Resolusi
temporal adalah waktu yang digunakan oleh suatu satelit dalam merekam data
sebuah wilayah dengan posisi yang sama. Suatu satelit akan merekam ulang sebuah
wilayah yang sama dalam beberapa periode ulangnya. Pada umumya sebuah satelit
merekam wilayah yang sama dalam beberapa hari kemudian setelah perekaman
pertamanya.

Sebagai contoh, satelit Landsat 8 OLI memiliki periode ulang setelah 16 hari.
Satelit ini kembali melakukan perekaman pada jalur yang sama yaitu pada hari ke
17. Sekali orbit satelit ini menempuh waktu selama 99 menit, sehingga satelit ini
mengorbit sebanyak limabelas orbit dalam waktu 24 jam. Kecepatan satelit pada
lintasannya adalah 4,7 mile per detik. Satelit bergerak dari utara ke selatan pada sisi
bumi yang tersinari matahari, dan dari selatan ke utara pada sisi bumi yang gelap.

Perubahan yang terjadi di permukaan bumi menimbulkan perubahan
karakteristik spektral pada citra. Dengan demikian, dengan melakukan
pembandingan karakteristik spektral pada citra yang berlainan waktu
perekamannya akan dapat peroleh analisis perubahan yang ada pada permukaan
bumi.

63

2. Sistem informasi geografis sebagai pengolah data geografis
Bapak-Ibu peserta PPG yang terhormat, setelah mempelajari tentang konsep-

konsep penginderaan jauh, kali ini kita akan mulai belajar tentang konsep sistem
informasi geografis. Sistem informasi geografis dan penginderaan jauh pada saat
ini merupakan satu kesatuan ilmu dan teknologi yang saling melengkapi.
Penginderaan jauh banyak memberikan peran dalam penyediaan data spasial,
sedangkan sistem informasi geografis banyak memberikan peran dalam hal
pengolahan dan analisis spasialnya. Uraian berikut memberikan penjelasan tentang
konsep dalam sistem informasi geografis.

a. Pengertian Sistem Informasi Geografis

Sistem Informasi Geografis (SIG) merupakan satu sistem yang banyak
dimanfaatkan dalam berbagai bidang. Sistem ini telah berkembang menjadi satu
ilmu dan teknologi yang mapan sejalan dengan perkembangan bidang ilmu lain
khususnya teknologi informasi (Liu dan Mason, 2009). Perkembangan SIG ini
banyak diwarnai oleh latar belakang dari penggunanya yang tercermin dari
bervariasinya definisi dari SIG itu sendiri. Teknologi SIG digunakan untuk
mengatur dan memanfaatkan data geografis. Secara luas sistem ini dikenal sebagai
satu teknik analisis spasial dalam berbagai bidang seperti pengelolaan kehutanan,
perencanaan perkotaan, teknik sipil, pengelolaan permukiman, bisnis, dan studi
lingkungan hidup.

Sejalan dengan luasnya bidang aplikasi dari SIG ini, terdapat banyak definisi
dari SIG ini. Namun demikian, di antara keragaman definisi tersebut dapat dilihat
adanya kemiripan satu dengan yang lainnya. Kemiripan tersebut dapat dilihat pada
kemampuan SIG ini dalam mengelola, menganalisa dan menampilkan data spasial.
Definisi konseptual tentang SIG banyak ditemukan pada referensi-referensi lama.
Satu contoh dari definisi SIG seperti disebutkan oleh Bernhardsen (1992) adalah
bahwa SIG merupakan serangkaian sistem perangkat keras dan lunak komputer
yang memiliki fungsi-fungsi untuk perolehan dan verifikasi, kompilasi,
penyimpanan, pembaruan dan perubahan, pengelolaan dan peralihan, manipulasi,
perolehan ulang dan penampilan, analisis dan kombinasi atas data geografis.

64

Pernyataan lain oleh DeMers (1997) secara lebih sederhana mendefisikan SIG
sebagai serangkaian subsistem yang terdiri atas subsistem input data, subsistem
penyimpanan dan perolehan ulang data, subsistem manipulasi dan analisis data, dan
subsistem pelaporan data. Selanjutnya dinyatakan bahwa SIG merupakan
serangkaian peralatan yang berdaya guna untuk pengumpulan, penyimpanan, dan
menganalisis data spasial.

Berdasar definisi konseptual tersebut dapat dipahami bahwa SIG merupakan
satu sistem yang secara garis besar terdiri dari serangkaian perangkat keras dan
lunak serta data spasial sebagai sumber informasinya. Sebuah SIG
mengintegrasikan perangkat keras, perangkat lunak, dan data spasial untuk
perolehan, pengelolaan, analisa, dan menampilkan berbagai bentuk informasi
berreferensi geografis. SIG menurunkan berbagai informasi dari dunia nyata di
muka bumi yang bersifat kompleks dalam bentuk informasi digital. Informasi yang
dihasilkan merupakan informasi spasial yang dapat berupa peta digital ataupun data
atributal. Perolehan informasi spasial dapat dilakukan melalui proses analisis
spasial yang menjadi kekuatan utama dalam SIG ini dibandingkan dengan sistem
informasi lainnya.

b. Data Spasial pada Sistem Informasi Geografis
i. Karakteristik Data

Data yang dimaksud dalam definisi-definisi SIG di atas adalah data spasial
yang berasal dari berbagai sumber. Data spasial ini merupakan data pokok yang
diolah dalam SIG. O'Brien (1992) menjelaskan bahwa data spasial adalah data yang
memiliki referensi geografis. Data spasial ini merupakan penyederhanaan dan
representasi dari dunia nyata yang diwujudkan dalam objek-objek kartografis,
dimana objek ditunjukkan dalam bentuk, ukuran, warna, dan skala yang berbeda
sesuai dengan keperluan dan tujuannya (Bernhardsen, 1992; DeMers, 1997).

Dunia nyata (real world) adalah segala sesuatu yang terdapat di alam. Dunia
nyata memiliki kompleksitas baik dari ukuran, jenis, dan waktu peristiwa.
Kenyataan di lapangan berasal dari segala sesuatu yang berukuran atomik hingga
masalah benua atau yang lebih luas lagi, dari peristiwa yang terjadi ribuan tahun

65

yang lalu hingga detik ini, dari masalah perubahan bentuk molekular hingga
interaksi sosial. Kompleksitas ini mengakibatkan sulitnya manusia
menggambarkan dunia nyata tersebut. Penggambaran dunia nyata yang dilakukan
merupakan sebuah peristiwa penyederhanaan, klasifikasi, dan simbolisasi sesuai
dengan interpretasi masing-masing individu tersebut. Seluruh fenomena dunia
nyata ini tidaklah mungkin sekaligus digambarkan secara lengkap, detil, dan
sempurna.

DeBruin dan Moleenar (2002) menguraikan bahwa sebagai model dari dunia
nyata, maka data spasial dibedakan menjadi dua bentuk model, yaitu model objek
eksak (the exact object model) dan model medan berrangkaian (the continous field
model). Model objek eksak memandang data spasial tersusun atas objek-objek yang
dapat dengan jelas ditentukan dan dibatasi entitasnya. Contoh dari model ini adalah
data bangunan, jalan, lahan pertanian dan lain-lain. Model medan berrangkaian
memahami bahwa ruang geografis adalah suatu rangkaian yang berkelanjutan.
Contoh dari model ini adalah data ketinggian tempat, data kemiringan lereng, data
nilai indeks vegetasi, dan lain-lain. Data ini merupakan data kontinum yang
berkelanjutan dan saling berkaitan satu sama lain.

Data spasial mencakup dua komponen yaitu komponen spasial dan komponen
tematik. Kedua komponen tersebut saling terkait dan saling memperkuat informasi
yang dikandung dalam data tersebut. SIG mendasarkan pada kedua komponen
tersebut dalam berbagai analisis spasial yang dilakukan. Komponen spasial dan
komponen tematik dapat dianalisis secara bersama ataupun terpisah dari masing-
masing komponen tersebut. Komponen spasial dan tematik dapat diwujudkan
menjadi sebuah informasi spasial seperti peta-peta digital yang pada saat ini banyak
digunakan pada berbagai aplikasi online.

Komponen spasial memberikan keterangan tentang lokasi dari keberadaan
data tersebut. Terdapat dua bentuk dari aspek komponen spasial ini yaitu lokasi
absolut dan lokasi relatif. Lokasi absolut merupakan lokasi yang mendasarkan pada
posisi koordinat tertentu dalam sebuah sistem proyeksi. Koordinat menunjukkan
lokasi data secara pasti yang tidak akan diterjemahkan berbeda antara satu
pengguna dengan pengguna lainnya. Sebagai contoh, terdapat informasi bahwa

66

sebuah obyek gedung terletak pada koordinat 43000 mT, 9156500 mU. Informasi
ini menunjukkan secara pasti lokasi gedung tersebut. Para pengguna informasi
dapat mencarinya dengan menggunakan peralatan bantu navigasi menuju pada titik
tersebut. Lokasi relatif menunjuk suatu lokasi berbanding pada suatu lokasi data
lainnya. Misal, kampus Unesa Ketitang terletak di sebelah barat dari jalan Ahmad
Yani Surabaya. Informasi ini menunjuk pada arah tertentu yang dibandingkan
dengan posisi fitur tertentu yang lain pada sebuah data. Komponen tematik merujuk
pada jenis informasi yang terkandung pada data spasial. Data ini dapat berbentuk
simbolik, kuantitatif ataupun sebagai data deskribtif dan terrekam sebagai data
atribut. Komponen tematik memunculkan informasi tematik yang dimunculkan atas
sebuah peta dasar.

Penjelasan lain tentang data spasial diperoleh dari Liu dan Mason (2009).
Data spasial dicirikan oleh empat hal yaitu :
1. dibentuk oleh keterkaitan yang nyata antara objek geometris dengan atribut

yang menjelaskan objek tersebut;
2. data spasial memiliki georeferensi yang nyata di muka bumi;
3. data spasial terkategori dan direpresentasikan sebagai objek titik, garis atau

area, sesuai dengan karakter dasar dari objek tersebut dalam dunia nyata;
4. data dikelola menjadi peta-peta tematik sesuai dengan jenis fiturnya dalam

dunia nyata. Sejalan dengan karakteristik terakhir tersebut, data spasial yang
memuat informasi tertentu yang sering disebut sebagai peta tematik.

ii.Bentuk Data Spasial
Data spasial sering diwujudkan dalam dua bentuk yaitu data digital dan data

analog. Data digital dihasilkan atas suatu proses digital menggunakan perangkat
komputer, sedangkan data analog dihasilkan dari proses manual ataupun cetak dari
data digital. Data digital dan analog memiliki karakteristik yang berbeda. Perbedaan
karakteristik ini mencakup bentuk dan ukuran data. Karakteristik data ini
memberikan pengaruh terhadap cara pengelolaan dan pengolahannya dalam
aplikasi. Data analog pada umumnya memerlukan metode-metode manual,
sementara data digital memerlukan metode terotomasi berbantuan komputer. Data

67

digital pada saat ini lebih banyak dimanfaatkan dalam berbagai aplikasi. Berikut
karakteristik dari dua bentuk data tersebut.

Tabel 4. Karakteristik data spasial

Data Digital Data Analog

• Mudah diperbarui • Perbaikan harus meliputi seluruh peta

• Mudah dan cepat • Sulit untuk proses pemindahan data

dipindahkan

• Ruang penyimpan kecil • Diperlukan ruang luas untuk

penyimpanan

• Mudah di kelola • Diperlukan kertas cetak yang terpisah

• Data dilakukan analisis • Sulit dan kurang akuran dalam proses

terotomasi analisis

Sumber : Bernhardsen, 1992

SIG menggunakan data spasial dalam bentuk data digital. SIG akan mengolah
dan memvisualisasikan data spasial dalam bentuk struktur data raster atau vektor.
Struktur data ini memiliki karakteristik masing-masing yang berbeda. Bentuk
struktur data ini juga memerlukan metode pengolahan dan teknis analisis yang
berbeda.Kedua tipe ini dapat digunakan secara bersamaan ataupun terpisah. Data
vektor merupakan data yang lebih umum digunakan dalam berbagai fungsi SIG ini.
Sebagian besar operasi spasial dilakukan terhadap data dengan struktur data yang
sejenis, namun demikian beberapa operasi dalam SIG dapat digunakan untuk
analisis terhadap dua data dengan tipe data yang berbeda (Fotheringham dkk, 2000).

Struktur data raster adalah satu bentuk data diskrit. Informasi yang tersimpan
pada data tipe raster ini akan menjadi data yang bersifat diskret. Setiap piksel
mengandung informasi kuantitatif yang terpisah dengan piksel di sekitarnya. Data
diskret tersebut dapat diklasifikasi sehingga dapat dihasilkan data kualitatif yang
bersifat kontiyu. Analisis terhadap data raster dapat dilakukan melalui berbagai
algoritma terotomasi sehingga dapat dilakukan dengan cepat dan obyektif.
Rangkaian angka digital yang dimuat dalam data raster tersebut merepresentasikan
satu jenis informasi. Struktur data raster tidak memiliki tabel keterangan atau atribut

68

yang menyimpan informasi dari data raster tersebut. SIG memanfaatkan data raster
yang merepresentasikan kondisi muka bumi, seperti data-data penginderaan jauh.
Format penyimpanan data raster penginderaan jauh ini berupa band interleaved by
line (.bil), band interleaved by pixel (.bip), band sequential (.bsq). Perkembangan
teknik kompresi data raster selanjutnya yang digunakan adalah JPEG, TIFF,
MrSID, ECW dan lain-lain (Liu dan Mason, 2009). Angka digital piksel pada citra
satelit dapat menggambarkan nilai panjang gelombang yang dapat digunakan
sebagai penciri obyek di muka bumi.

Gambar 13. Citra satelit sebagai data spasial dalam SIG
Gambar 13. merupakan contoh dari data spasial jenis raster yang dapat
digunakan dalam analisis spasial dalam SIG. Data spasial tersebut berasal dari data
citra penginderaan jauh. Data raster tersebut apabila diurai terdiri dari banyak
piksel. Masing-masing piksel memiliki informasi numeris yang bersifat diskrit
sesuai dengan obyek yang diwakilinya di lapangan.
Data vektor menyimpan bentuk geometris dan lokasi objek dalam bentuk
vektor dan tabel atribut. Terdapat keterkaitan yang unik antara masing-masing fitur
obyek data vektor dengan identitas yang tersimpan pada tabel atributnya.
Keterkaitan fitur objek dengan atributnya tersebut dinamakan sebagai struktur data
georelasional. Bentuk keterkaitan lain dalam data vektor adalah keterkaitan logikal
antar fitur objek tersebut yang dinamakan dengan topologi. Keterkaitan logikal
antar fitur objek ini memungkinkan SIG mengetahui posisi relatif dari masing-
masing fitur vektor tersebut. Pengubahan-pengubahan pada fitur obyek data vektor

69

akan memberikan efek pada identitas atributnya. Demikian pula sebaliknya,
pengubahan pada identitas atribut akan memberikan efek pada pengubahan data
vektor.

Data tipe vektor terdiri dari titik dan garis atau lengkungan (arc) yang dalam
penggambarannya, fitur objek data vektor diwujudkan dalam bentuk titik (point),
garis (line) dan poligon (polygon). Perwujudan bentuk ini terkait dengan
karakteristik objek atau fenomena yang digambarkan dan skala penggambarannya.
Sebuah wilayah kota dapat digambarkan dengan poligon jika wilayah kota tersebut
secara nyata tergambarkan pada suatu skala tersebut. Jika pada skala tertentu,
wilayah kota tidak tergambarkan maka dapat digunakan simbol titik.

(Point)

(start node) (End node)

(start node) (End node)

(Vertex)
Gambar 14. Start node, vertex, dan end node sebagai penyusun obyek garis

Gambar 14. merupakan ilustrasi dari bentuk data vektor titik dan garis. Obyek
titik tidak memiliki dimensi panjang. Vektor garis memiliki titik awal dan titik akhir
dan pada polyline terdapat vertex.

Titik adalah fitur objek paling sederhana. Titik atau point adalah sebuah
abstraksi data tak berdimensi yang dibentuk dari sebuah koordinat x dan y. Titik
biasanya digunakan untuk merepresentasikan fitur yang terlalu kecil dalam konteks
skala untuk ditampilkan sebagai sebuah poligon atau garis, misal lokasi dari sebuah
gedung, atau juga sebuah kota pada peta skala kecil. Contoh dari fitur objek titik
adalah lokasi rumah, pohon, jembatan, dan lain-lain yang tidak memerlukan
informasi terkait ukuran panjang dan luas geometrinya.

Objek titik yang saling terrangkai akan membentuk fitur garis. Sebuah data
vektor garis dibentuk oleh sebuah start node dan diakhiri dengan sebuah end node.

70

Pada garis lengkung, terdapat beberapa node diantara start node dan end node
tersebut. Node di antara start node dan end node disebut sebagai vertex. Garis
digunakan untuk merepresentasikan fitur memanjang yang terlalu kecil untuk
ditampilkan sebagai poligon pada skala tertentu seperti jalan dan sungai. Garis juga
digunakan untuk merepresentasikan fitur yang tak memiliki informasi ruang seperti
batas administratif desa, kota, atau negara. Contoh dari fitur objek garis ini adalah
jalan, sungai, jalur listrik dan objek lain yang hanya memerlukan informasi tekait
ukuran panjang geometri.

Apabila nilai koordinat dari titik awal dan titik akhir adalah sama maka
terbentuk sebuah fitur objek poligon. Fitur objek poligon ini adalah fitur yang
memiliki atribut luas geometri. Pada sebuah poligon, start node dan end node
berada pada satu koordinat yang sama. Start node dan end node haruslah bertemu
pada koordinat yang sama tersebut, karena jika tidak bertemu, maka hanya akan
membentuk sebuah arc. Poligon dapat berbentuk sebuah lingkaran, segi empat atau
bentuk yang tidak beraturan. Poligon digunakan untuk merepresentasikan sebuah
area. Contoh dari fitur objek ini adalah peta-peta tematik yang memiliki informasi
luas seperti peta persil, peta tanah, peta penggunaan lahan, dan lain-lain.

iii. Input Data Spasial

Seperti telah diuraikan dimuka, SIG menggunakan banyak jenis data.
Masing-masing jenis data tersebut memiliki karakteristik yang berbeda. Perbedaan
ini pada akhirnya menentukan cara proses input dan proses pengolahannya. Berapa
jenis data yang dapat digunakan dalam SIG secara umum menurut Bernhardsen
(1992) adalah :

a. data digital dalam berbagai bentuk seperti data vektor, raster, basisdata, tabel
spreadsheet, data satelit dan lain-lain

b. gambar non digital seperti peta tercetak, foto udara, sketsa dan lain-lain
c. dokumen konvensional dan file
d. laporan ilmiah dan kompilasinya
e. hasil pengukuran survey seperti tabel koordinat atau unit lainnya.

71

Jenis data tersebut merupakan sumber informasi yang dapat digunakan dalam
analisis spasial untuk menghasilkan satu kesimpulan melalui SIG. Data-data
tersebut memerlukan cara yang tepat dalam proses masukannya mengingat tidak
semua metode input adalah tepat untuk setiap jenis data tersebut.

Secara umum terdapat beberapa metode input data dalam SIG. Pada bagian
ini akan sedikit diuraikan metode input data untuk beberapa jenis data yang banyak
digunakan dalam kajian berbasis SIG. Beberapa metode input data dalam SIG
adalah :

a. digitasi peta eksisting melalui digitizer atau onscreen digitizing.
b. penyiaman atau scanning
c. entri manual dari tabel hasil pengukuran dan tabel koordinat
d. transfer data digital

Proses digitasi merupakan proses yang umum dilakukan dalam proses input
data spasial. Proses ini dilakukan menggunakan media digitizer atau menggunakan
perangkat komputer melalui proses digitasi layar. Proses digitasi secara umum
terdiri dari beberapa tahapan yaitu persiapan, proses digitasi, dan editing data hasil
digitasi.

Tahap persiapan sebelum digitasi ditujukan untuk menyiapkan berbagai data
terkait yang diperlukan dalam proses digitasi tersebut. Data pokok yang akan
didigitasi harus diperiksa ketersediaan kontrol lapangannya. Kontrol lapangan ini
dapat diabaikan jika telah terdapat grid koordinat pada sebuah peta dasar awal yang
akan di digitasi. Data terkait dengan data pokok tersebut yang harus diperhatikan
adalah tabel-tabel informasi dari obyek akan didigitasi. Sebagai contoh adalah
keterangan data kelas jalan, lebar jalan, nama jalan dan lain-lain dalam persiapan
pembuatan peta jalan.

Proses digitasi adalah proses pengubahan bentuk data dari bentuk analog ke
dalam bentuk digital atau data raster ke dalam bentuk vektor (Bernhardsen, 1992).
Data vektor merupakan data pokok yang diolah dalam SIG. Oleh karena itu
berbagai bentuk data masukan pada umumnya diubah menjadi data vektor dalam
bentuk titik, garis, ataupun poligon. Proses masukan dapat dilakukan dengan
72

menggunakan perangkat keras digitizer atau menggunakan layar komputer
berbantuan perangkat lunak SIG. Perangkat lunak SIG pada saat ini memiliki fitur
digitasi yang lengkap. Proses input juga dilakukan pada data atributnya. Data atribut
ini merupakan data-data tabular yang terhubung secara topologi dengan fitur
spasial.

Proses editing dilakukan setelah proses digitasi selesai. Editing meliputi
koreksi kesalahan, input data yang hilang, dan pembangunan topologi. Data hasil
digitasi diverifikasi melalui layar ataupun melalui data peta tercetak. Perbaikan
dilakukan terhadap kesalahan geometris ataupun posisi fitur. Kesalahan geometris
akan lebih mudah dilakukan melalui layan komputer dengan cara memperbesar
tampilan fitur. Kesalahan-kesalahan undershoot dan overshoot sering terjadi jika
proses digitasi dilakukan dengan menggunakan perangkat keras digitizer atau
perangkat lunak CAD. Perbaikan geometri juga dilakukan dengan proses
penggeseran vertek untuk memperhalus bentuk fitur dan sesuai dengan data asli.
Proses editing juga dilakukan terhadap data atribut fitur. Proses ini dilakukan jika
masih terdapat kesalahan atau tidak kesesuaian dengan yang seharusnya.

Pada perangkat lunak versi lama pembentukan topologi dilakukan setelah
proses digitasi dan editing selesai. Perkembangan teknologi perangkat lunak SIG
saat ini, memberikan langkah yang lebih sederhana terhadap proses ini. Topologi
secara terotomasi telah terbentuk bersamaan dengan proses input data data.

Penyiaman atau scanning adalah bentuk lain dari proses input data dalam
SIG. Proses ini mengubah data dalam bentuk raster menjadi data dalam bentuk
vektor. Proses pengubahan vektor secara terotomasi dapat dilakukan dengan
menggunakan modul raster to vector pada berbagai perangkat lunak SIG. Metode
ini sering menimbulkan kesalahan apabila kualitas data raster awal kurang baik,
atau terdapat fitur yang kompleks dan saling berdekatan. Proses pengubahan raster
ke vektor adalah dilakukan dalam proses pemetaan yang berasal dari data peta dasar
analog yang tersiam.

Perkembangan teknologi perangkat lunak SIG saat ini telah mendukung
proses pengolahan data spasial raster seperti data citra satelit penginderaan jauh.

73

Kemampuan ini mendukung analisis spasial dan pemodelan berbasis data raster
tersebut.

c. Operasi spasial dalam Sistem Informasi Geografis
Pengolahan data spasial dalam SIG oleh Gao (2008) dijelaskan dengan istilah

operasi spasial. Operasi spasial merupakan satu kekuatan yang dimiliki oleh SIG.
Pengambilan kesimpulan atas suatu analisis spasial didasarkan pada operasi-operasi
spasial ini. Operasi spasial mencakup proses-proses spasial sederhana hingga yang
bersifat kompleks dengan melibatkan lebih dari satu data spasial. Operasi spasial
secara umum dibagi menjadi tiga yaitu operasi layer tunggal, operasi layer ganda,
dan transformasi spasial. Operasi layer tunggal adalah operasi yang dilakukan
hanya pada satu layer, sedangkan operasi layer ganda adalah operasi yang
dilakukan dengan melibatkan dua layer atau lebih.
i. Operasi layer tunggal

Operasi layer tunggal dilakukan pada satu layer data spasial. Operasi spasial
yang termasuk pada kategori operasi layer tunggal adalah pengubahan, pemilihan,
dan klasifikasi fitur.
a) Pengubahan fitur

Pengubahan fitur meliputi proses penambahan, penghapusan,
penggeseran, pemecahan dan penggabungan, eliminasi, penyatuan objek, dan
buffer. Operasi-operasi tersebut menghasilkan perubahan geometri pada data
spasial yang diolah atau menghasilkan data spasial baru dari hasil proses tersebut.
Operasi pengubahan fitur dilakukan untuk mengubah bentuk fitur pada satu data
spasial yang telah ada. Pengubahan dilakukan dengan proses digitasi ataupun
penyalinan dari obyek lain pada data tersebut. Operasi ini dapat dilakukan terhadap
fitur data bertipe titik, garis ataupun poligon.

74

Gambar 15. Operasi penggabungan fitur
Gambar 15. menunjukkan ilustrasi proses penggabungan fitur. Fitur yang
terpilih ditunjukkan dengan warna kuning. Hasil penggabungan fitur nampak
seperti pada Gambar 15. bagian kanan.
Buffering adalah satu bentuk proses pengubahan fitur yang terotomasi.
Operasi ini menghasilkan satu data baru yaitu bentuk area penyangga (buffer) dari
fitur yang telah ada. Area penyangga dihitung dari posisi obyek fitur yang telah ada
dalam satuan metrik tertentu. Gambar 16. adalah contoh operasi buffer.

Gambar 16. Buffer fitur garis dari peta jalan
Gambar 16. menunjukkan satu bentuk poligon penyangga (buffer) sebagai
contoh hasil dari proses buffering. Fitur garis dijadikan sebagai dasar perhitungan
area buffer tersebut. Area penyangga dari satu buah fitur titik akan menghasilkan
bentuk lingkaran. Jika jarak antar fitur titik tersebut lebih kecil dari pada jarak
buffer yang ditentukan, maka area penyangga akan membentuk area yang meliput

75

seluruh titik tersebut. Pada fitur garis dan poligon, area penyangga akan berbentuk
menyerupai bentuk garis tersebut.

b) Pemilihan fitur
Operasi pemilihan merupakan satu operasi yang sering dilakukan dalam SIG.

Operasi ini menjadi satu kekuatan yang sangat bermanfaat bagi SIG. Semua
perangkat lunak SIG memiliki kemampuan operasi ini. Fitur pada operasi ini pada
umumnya mudah dioperasikan dan sering dilakukan terutama pada baris data
spasial dengan jumlah yang besar. Operasi pemilihan dengan cara terotomasi akan
menghemat waktu yang signifikan dalam proses analisis spasial. Modul operasi
pemilihan menjadi satu modul standar pada semua perangkat lunak SIG.

Operasi pemilihan fitur sering pula disebut sebagai operasi pencarian. Operasi
ini sangat membantu apabila data spasial yang diolah memiliki jumlah rekord yang
besar. Proses ini juga akan sangat membantu apabila pencarian didasarkan pada
proses multi kondisi. Kecepatan proses pada beberapa perangkat lunak SIG sangat
dipengaruhi oleh besarnya data dan tipe data spasial tersebut.

Operasi pemilihan fitur dilakukan melalui ekspresi logikal pada tabel atribut
ataupun menggunakan perangkat graphical user interface (GUI). Operasi logikal
dilakukan dengan memberikan input dalam bentuk perintah logikal pada perangkat
lunak. Operasi pemilihan dengan menggunakan ekspresi logikal pada umumnya
dilakukan terhadap perangkat database atau tabel atribut data spasial. Hasil
pemilihan fitur akan memberikan luaran dengan penandaan warna tertentu pada
baris basis data dan fitur GUI.

Pemilihan dengan menggunakan GUI dapat dilakukan secara interaktif pada
perangkat visual. Proses pemilihan fitur akan saling berkaitan antara GUI dengan
tabel atributnya. Pemilihan fitur melalui GUI akan memberikan pemilihan pada
tabel atribut, demikian sebaliknya, pemilihan pada tabel atribut akan memberikan
pemilihan pada fitur GUI. Gambar 17. merupakan contoh dari hasil proses
pemilihan fitur melalui perangkat GUI.

76

Gambar 17. Operasi pemilihan fitur
Gambar 17. menunjukkan contoh operasi hasil pemilihan fitur. Fitur terpilih
akan ditampilkan dengan warna yang berbeda. Baris rekod pada tabel atribut yang
memiliki keterkaitan topologis dengan fitur yang terpilih juga akan disorot dengan
warna yang berbeda. Hal sebaliknya, jika satu baris rekord pada tabel dipilih maka
fitur pada visualisasi peta akan nampak terpilih dengan simbol warna yang berbeda.
c) Klasifikasi fitur
Operasi klasifikasi pada umumnya didasarkan pada kesamaan atau kelas
interval dari suatu nilai atribut. Operasi klasifikasi banyak dimanfaatkan untuk
menghasilkan peta-peta tematik tertentu. Operasi klasifikasi dapat dilakukan
dengan proses logikal ataupun kategori sederhana menggunakan modul yang telah
tersedia pada perangkat lunak. Operasi klasifikasi aritmetik dapat dilakukan pada
fitur yang memiliki data numeris, sedangkan operasi klasifikasi kategorikal dapat
dilakukan terhadap fitur yang memiliki data baik numeris ataupun karakter.
ii. Operasi layer ganda
Operasi layer ganda dilakukan dengan menggunakan minimal dua layer data
spasial. Operasi ini dapat menghasilkan data spasial baru dengan nilai data yang
berasal dari data-data spasial yang dikenai operasi tersebut. Operasi layer ganda
dibagi menjadi operasi tumpang susun (overlay), analisis kedekatan jarak
(proximity), dan analisis korelasi spasial.
a) Tumpang Susun (overlay)
Operasi tumpang susun secara umum dilakukan pada data bertipe vektor.
Operasi tumpang susun dapat dilakukan pada data bertipe titik dengan poligon,
garis dengan poligon, atau poligon dengan poligon (Bernhardsen, 1992). Operasi
tumpang susun menghasilkan data spasial baru yang memiliki bentuk geometri baru

77

dan data atributal penggabungan kedua data spasial masukan. Gao (2008)
menggambarkan struktur operasi overlay ini sebagai berikut :

input theme + overlay theme = output theme
Struktur tersebut menunjukkan perlu adanya lebih dari dua layer data spasial
dalam operasi tumpang susun ini. Pada beberapa perangkat lunak SIG, operasi
tumpang susun hanya dapat dilakukan pada dua layer data spasial. Pada kasus
seperti ini, proses tumpang susun dapat dilakukan secara bertahap apabila data
spasial yang digunakan adalah lebih dari dua. Gambar berikut adalah contoh
diagram yang menggambarkan proses tumpang susun dari beberapa data spasial.

Gambar 18. Diagram proses operasi tumpang susun
Diagram dalam Gambar 18. menunjukkan operasi tumpang susun dilakukan
secara bertahap. Dua layer data spasial dilakukan pada putaran pertama yang akan
menghasilkan data spasial baru dengan nama overlay 1. Proses selanjutnya
melakukan operasi tumpang susun kedua pada dua data spasial yang lain yang akan
menghasilkan data spasial bernama overlay 2. Tahap terakhir adalah melakukan
proses tumpang susun data spasial overlay 1 dan overlay 2 yang akan menghasilkan
data spasial baru bernama overlay akhir.
Operasi tumpang susun juga dapat dilakukan pada data raster dengan
menggunakan operasi matematis. DeMers (1997) menyebut operasi tersebut
sebagai operasi mathematically based overlay. Contoh operasi ini adalah proses
78

matematis yang dilakukan dalam pemrosesan data penginderaan jauh seperti pada
gambar berikut.

Gambar 19. Proses operasi matematis pada data raster
Gambar 19. merupakan proses operasi matematis pada data raster yang
berasal dari data penginderaan jauh dengan menggunakan salah satu perangkat
lunak SIG. Operasi matematis ditunjukkan seperti pada baris formula. Operasi ini
menghasilkan satu data spasial baru bertipe raster dengan nilai dari masing-masing
piksel sebesar hasil perhitungan formula tersebut.
b) Kedekatan Jarak (proximity)
Analisis kedekatan jarak (proximity) merupakan analisis yang didasarkan
pada jarak geometrik untuk menentukan kedekatan jarak dari satu atau lebih objek
target. Gambar berikut adalah contoh identifikasi fitur yang didasarkan pada fitur
pada layer yang lain. Operasi identifikasi pada peta persil didasarkan pada fitur
poligon dan fitur titik yang berada diluar dari peta persil tersebut.
Fitur lain hanya digunakan sebagai dasar identifikasi secara spasial. Obyek
yang berada sepenuhnya di dalam poligon akan teridentifikasi, atau obyek yang
sepenuhnya bertepatan dengan fitur titik akan teridentifikasi. Gambar di atas
sebelah kiri, nampak seluruh persil yang berada dalam lingkaran teridentifikasi dan
disimbolkan dengan warna yang berbeda. Gambar sebelah kanan nampak, persil
yang bertepatan dengan lokasi titik akan teridentifikasi dan disimbolkan dengan
warna yang berbeda.

79

Gambar 20. Operasi pemilihan berbasis layer
Gambar 20. merupakan contoh hasil proses operasi pemilihan berbasis layer.
Fitur yang terpilih didasarkan pada bentuk fitur pada layer lain. Layer poligon
memberikan luaran pilihan terhadap seluruh fitur yang benar-benar berada dalam
poligon. Layer titik memberikan luaran berupa fitur terpilih yang tepat bertumpang
susun dengan titik.
c) Korelasi Spasial
Analisis korelasi spasial banyak digunakan dalam proses pemodelan. Analisis
regresi menggunakan modul scatterplot pada SAGA adalah contoh proses korelasi
spasial. Fotheringham dkk (2000) menyebut operasi ini dengan istilah spatial
regression models. Selain itu, proses formulasi model dapat juga dilakukan melalui
analisis statistik multivariat yang kemudian diaplikasikan dengan operasi
matematis pada perangkat lunak SIG. Beberapa perangkat lunak SIG telah
menyediakan modul-modul untuk operasi korelasi spasial ini. Pengguna dapat
menggunakannya untuk analisis tertentu yang sesuai.
Proses ini dapat dilakukan pada data vektor dengan vektor, vektor dengan
raster atau raster dengan raster. Operasi korelasi spasial vektor dengan vektor atau
vektor dengan raster dapat dilakukan apabila pada data spasial vektor terdapat data
yang bertipe numeris. Sedangkan pada data spasial dengan tipe raster, operasi akan
dapat dilakukan dengan baik. Operasi korelasi spasial ini juga mensyaratkan
sebaran data dari kedua data spasial tersebut adalah sama baik lokasi ataupun sistem
proyeksi yang digunakannya. Ketidaksamaan lokasi akan mengakibatkan
kegagalan proses operasi korelasi spasial ini.

80

Operasi scatterplot dapat dengan mudah diaplikasikan pada data-data spasial
seperti disebutkan di atas. Gambar berikut adalah contoh hasil proses analisis
korelasi spasial yang dilakukan menggunakan scatterplot.

Gambar 21. Operasi korelasi spasial menggunakan scatterplot
Gambar 21. menunjukkan nilai korelasi dari sebagai data kerapatan tutupan
lahan dengan nilai indeks vegetasi. Nilai korelasi ditunjukkan pada formulasi yang
tertulis di atas grafik tersebut. Formula regresi yang dihasilkan dari proses ini
selanjutnya dapat digunakan sebagai dasar perhitungan dan analisis terkait
fenomena yang dikorelasikan tersebut.
iii. Transformasi Spasial
Operasi lain yang termasuk kategori transformasi spasial adalah digitasi dan
generalisasi peta, proyeksi dan transformasi berbasis pada grid. Proses dalam
operasi ini pada umumnya menghasilkan data baru dengan satu kondisi yang baru.
Beberapa proses membangun data spasial baru seperti pada proses digitasi,
sementara proses lain hanya mengubah atribut intrinsiknya seperti proses
transformasi dan proyeksi.
Pembentukan data vektor dapat dilakukan dengan menggunakan teknik
ploting dari suatu data koordinat. Proses ini menghasilkan satu data spasial digital
baru yang selanjutnya digunakan dalam berbagai analisis pada SIG. Generalisasi
merupakan proses pengubahan geometri data dengan pengurangan vertek sehingga
diperoleh bentuk yang lebih sederhana. Proses ini dapat dilakukan secara terotomasi
melalui modul yang telah tersedia pada perangkat lunak SIG.
Data digital hasil digitasi ini perlu memiliki titik ikat sebagai acuan
georeferensi dalam satu sistem proyeksi tertentu. Proses pemasangan titik ikat ini
adalah satu contoh dari proses transformasi dan proyeksi. Proses proyeksi dapat

81

pula dilakukan dengan mengubah sistem proyeksi pada data spasial menjadi satu
sistem proyeksi yang lain. DeBruin dan Moleenar (2002) menyebutkan bahwa
terdapat tiga metode transformasi yang banyak digunakan untuk rektifikasi data
raster dalam SIG yaitu nearest neighbor, bilinear interpolation, dan cubic
convolution.

E. RANGKUMAN

Penginderaan jauh adalah ilmu tentang perolehan informasi permukaan bumi
tanpa kontak langsung dengan obyeknya yang dilakukan melalui pendugaan
berbagai parameter dari pengukuran radiasi gelombang elektromagnetik. Tujuan
dari penginderaan jauh adalah untuk mengidentifikasi dan mengkarakterisasi obyek
dimuka bumi, mempertajam pemahaman tentang kondisi permukaan bumi serta
memahami dinamika spasialnya. Penginderaan jauh menggunakan rentang
spektrum tampak hingga inframerah yang terbagi menjadi beberapa saluran sesuai
dengan resolusi spektral sensor. Penginderaan jauh pasif merekam energi
gelombang elektromagnetik yang berasal dari matahari dan di pantulkan oleh obyek
dari muka bumi, sementara itu penginderaan jauh aktif merekam energi pantulan
yang dibangkitkan oleh sensor. Satelit penginderaan jauh pada umumnya memiliki
orbit near polar. Hasil perekaman satelit penginderaan jauh tersebut terrekam pada
data citra. Karakteristik citra dicirikan oleh resolusi spasial, spektral, radiometrik
dan temporalnya.

Banyak pengertian tentang SIG. Satu pengertian tentang SIG tersebut adalah
sistem yang secara garis besar terdiri dari serangkaian perangkat keras dan lunak
serta data spasial sebagai sumber informasinya. Sistem ini mengintegrasikan
perangkat keras, perangkat lunak, dan data spasial untuk perolehan, pengelolaan,
analisa, dan menampilkan berbagai bentuk informasi berreferensi geografis. Data
spasial ini merupakan data pokok yang diolah dalam SIG. Data spasial ini
merupakan penyederhanaan dan representasi dari dunia nyata yang diwujudkan
dalam objek-objek kartografis, dimana objek ditunjukkan dalam bentuk, ukuran,
warna, dan skala yang berbeda sesuai dengan keperluan dan tujuannya. Data spasial
digital ada dalam bentuk vektor dan raster. Pengolahan data spasial dilakukan
melalui operasi-operasi spasial. Operasi spasial terdiri dari operasi layer tunggal
dan operasi layer ganda. Operas layer tunggal berupa pengubahan fitur, pemilihan
82

fitur, dan klasifikasi fitur. Operasi layer ganda terdiri dari tumpang susun,

kedekatan jarak, dan korelasi spasial. Operasi spasial lainnya adalah transformasi

spasial yang terdiri dari proses digitasi, generalisasi, dan proyeksi.

F. TES FORMATIF
1. Analisis bencana longsor memerlukan informasi terkait kemiringan lereng
dan kekasaran permukaan lahan, maka sangat diperlukan data dari citra
a. Landsat 8 OLI
b. Landsat 7 ETM+
c. Ikonos
d. Quickbird
e. ASTER GDEM
2. Citra multispektral 542 Landsat 8 OLI menunjukkan adanya warna merah
dengan rona cerah, tekstur kasar, berasosiasi dengan kelurusan memanjang
samar. Kondisi tersebut menunjukkan interpretasi sebagai
a. perkotaan padat tinggi
b. area pertanian dengan tanaman palawija kerapatan jarang
c. perairan dengan aktivitas pertanian tambak
d. hutan lebat di area lereng pegunungan
e. permukiman penduduk dengan kepadatan rendah.
3. Data hasil survey koordinat GPS dapat dimasukkan dalam SIG melalui
a. digitasi
b. penyiaman
c. impor data
d. plotting
e. editing
4. Perhitungan biaya pemulihan kerusakan gedung oleh akibat gempa pada
suatu kecamatan memerlukan citra
a. Sentinel
b. Landsat 8 OLI
c. SPOT
d. MODIS
e. Quickbird
5. Perhitungan luas area pembebasan lahan untuk pelebaran jalan dapat
ditentukan dengan mudah menggunakan metode
a. digitasi
b. overlay
c. networking
d. klasifikasi
e. buffer

83

Pendalaman Materi : Geografi

No Kode : DAR2/Profesional/207/1/2019

Modul 1 :

PERPETAAN, PENGINDERAAN JAUH,
DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS

Kegiatan Belajar 3 :

Pemanfaatan Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis
untuk Pengelolaan Sumberdaya, Mitigasi, dan Pembangunan Wilayah

Penulis : Dr. Eko Budiyanto, M.Si.

Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan

Republik Indonesia

2019

85

Modul 1 :

Perpetaan, Penginderaan Jauh, dan Sistem Informasi Geografis

Kegiatan Belajar 3:
Pemanfaatan Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis
Untuk Pengelolaan Sumberdaya, Mitigasi, Dan Pembangunan Wilayah

A. PENDAHULUAN
Penginderaan jauh dan sistem informasi geografis telah banyak

diaplikasikan dalam berbagai bidang pembangunan pada saat ini. Penginderaan
jauh dan SIG memiliki kemampuan yang dapat saling melengkapi. Kombinasi dari
kedua metode ini terbukti memiliki kemampuan yang handal dan memberikan
hasil yang baik dalam berbagai kajian. Modul ini menjelaskan tentang sinergi
metode penginderaan jauh dan sistem informasi geografis, aplikasi untuk kajian
sumber daya, mitigasi bencana, dan perencanaan wilayah dan lingkungan.
PETUNJUK BELAJAR

• Bacalah modul ini sebaik-baiknya dengan cermat
• Jika diperlukan saudara boleh mencari informasi tambahan sesuai dengan

materi dalam modul ini
• Setelah membaca kerjakan latihan soal pada bagian akhir modul ini.

Saudara harus mendapatkan skor minimal 70. (minimal 7 soal harus dijawab
dengan benar)
• Jika belum tuntas dalam belajar modul ini, jangan beralih ke modul
berikutnya
B. CAPAIAN PEMBELAJARAN
Dalam substansi keilmuan, setiap guru geografi wajib menguasai
pengetahuan geografi yang setara dengan pengetahuan geografi yang dikuasai oleh
Sarjana Geografi.

C. SUB CAPAIAN PEMBELAJARAN
Peserta memiliki pengetahuan tentang sinergi metode penginderaan jauh dan

sistem informasi geografis, aplikasi untuk kajian sumber daya, mitigasi bencana,
dan perencanaan wilayah dan lingkungan.

86

D. URAIAN MATERI : Pemanfaatan Penginderaan Jauh Dan Sistem
Informasi Geografis Untuk Kajian Lingkungan Dan Pembangunan
Wilayah

1. Sinergi Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis

Sejak lahir manusia memahami dan mengenal lingkungan sekitarnya dengan

pandangan mata. Manusia mengenal adanya berbagai obyek dengan melakukan

pengamatan. Berbagai kejadian alam yang terjadi teramati dalam batas-batas

pandangan visualnya. Pengenalan lingkungan melalui amatan-amatan visual ini

telah berlangsung berabad-abad. Metode pengenalan terhadap lingkungan berdasar

pada amatan visual tentu memiliki keterbatasan-keterbatasan terutama terkait

dengan luas area amatannya. Kejadian-kejadian seperti perubahan luas tutupan

vegetasi, perubahan luas penggurunan, perubahan tutupan es, ataupun

penggundulan hutan tidak teramati dengan baik melalui pengamatan secara

langsung.

Pada awal kemunculannya, penginderaan jauh muncul dengan data-data

analog yang bersifat lokal seperti foto-foto udara. Data ini membuka wawasan

tentang pentingnya informasi spasial yang seakurat mungkin dengan kondisi

senyatanya. Informasi melalui udara ini berkembang dengan dukungan dari

perkembangan teknologi dirgantara seperti pesawat terbang, roket, dan satelit.

Perkembangan teknologi penginderaan jauh selanjutnya melahirkan data-data citra

dalam berbagai tingkat resolusi spasial, spektral, radiometrik dan temporal. Potensi

aplikasi dari data-data citra penginderaan jauh itu tidak terbendung pada berbagai

bidang. Walaupun tentu saja bukan berarti penginderaan jauh tidak memiliki

kekurangan, namun data penginderaan jauh mampu memberikan informasi spasial

yang luas. Melalui data-data penginderaan jauh multi temporal dapat dihasilkan

pembandingan informasi spasial dari satu waktu dengan waktu yang lain. Data

penginderaan jauh seperti foto udara dan citra satelit dapat meningkatkan akurasi

dan kecepatan analisa terhadap berbagai. Penginderaan jauh pada saat ini bukan

hanya sekedar suatu fenomena teknis, tetapi telah berkembang menjadi suatu

bagian penting dalam memahami berbagai permasalahan perubahan lingkungan

(Adams, 2006).

87

Penginderaan jauh modern diawali dengan diluncurkannya satelit Landsat
Multispectral Scanner System (MSS) pada tahun 1972 (Schowengerdt, 2007).
Satelit ini memiliki empat saluran dengan lebar spektral sekitar 100 nm, dan
resolusi spasial 80 meter. Peluncuran satelit ini mengawali sistem penginderaan
jauh sistem satelit digital. Perkembangan selanjutnya terjadi peningkatan yang
signifikan terutama dalam pemotongan rentang spektral untuk setiap saluran citra.
Satelit hyperspectral seperti MODIS memiliki jumlah saluran sebanyak 36 band.
Dengan kemampuannya tersebut, satelit dapat diaplikasikan dalam banyak hal.
Kemampuan satelit ini banyak dimanfaatkan dalam berbagai hal yang bersifat
spasial.

Sebagian besar dari aplikasi data penginderaan jauh dimanfaatkan untuk
pengelolaan sumberdaya. Perkembangan teknologi satelit berresolusi tinggi
selanjutnya memungkinkan pengenalan sifat fisik dan bentuk obyek dipermukaan
bumi secara individual juga dapat dilakukan. Satelit penginderaan jauh yang banyak
dimanfaatkan selama ini merupakan satelit yang menggunakan sistem optis.
Penginderaan jauh sistem optis ini memanfaatkan spektrum tampak hingga infra
merah (Liang, 2004). Rentang gelombang elektromagnetik yang lebih luas dalam
penginderaan jauh meliputi gelombang pendek mikro hingga spektrum yang lebih
pendek seperti gelombang infra merah, gelombang tampak, dan gelombang ultra
violet (Elachi, 2006).

Pengolahan data-data citra penginderaan jauh dalam berbagai aplikasi
tersebut memanfaatkan berbagai perangkat lunak sistem informasi geografis.
Sistem informasi geografis ini memberikan berbagai teknik pengolahan dan analisis
data spasial termasuk data-data penginderaan jauh. Teknik overlay atau tumpang
susun data spasial adalah teknik yang sangat sering diaplikasikan dalam kajian
lingkungan. Teknik overlay banyak diaplikasikan dalam analisis yang mendasarkan
pada data vektor. Teknik overlay pada data raster dilakukan dengan menggunakan
proses aritmetik matematis. Proses aritmetik matematis dalam kajian tersebut
dimanfaatkan sebagai kesamaan dengan proses overlay dalam data vektor. Proses
overlay dan aritmetik matematis ini ditujukan untuk menghasilkan data spasial baru
hasil paduan dari beberapa data spasial masukan. Teknik pemilihan fitur

88

diaplikasikan untuk tujuan klasifikasi spasial berdasar parameter tertentu seperti
dilakukan oleh Solomon dan Quiel (2008), Croskrey dan Groves (2008). Teknik
pemilihan fitur pada umumnya dilakukan sebagai klasifikasi awal pada layer
tunggal. Proses ini dilakukan untuk memberikan nilai bobot dari masing-masing
fitur. Teknik ini banyak dilakukan dalam analisis berbasis data vektor.

Penginderaan jauh dan sistem informasi geografis pada akhirnya merupakan
satu metode yang sering digunakan secara bersama-sama. Kemampuan yang
dimiliki oleh penginderaan jauh dan sistem informasi geografis saling mengisi dan
melengkapi ketika digunakan secara bersama-sama. Sinergi dari penginderaan jauh
dan sistem informasi geografis terbukti memberikan hasil yang baik untuk
pemecahan permasalahan yang berkaitan dengan data spasial. Penginderaan jauh
memiliki kelebihan dalam penyediaan data-data citra dengan berbagai resolusi.
Sementara itu sistem informasi geografis memiliki kekuatan dalam pengolahan
data-data spasial baik vektor maupun raster. Sinergi kedua metode ini melahirkan
wawasan baru dalam pengembangan metode ilmiah khususnya dalam bidang ilmu
kebumian. Perkembangan metodologi penginderaan jauh dan SIG saat ini bahkan
telah diaplikasikan dalam kajian-kajian ilmu sosial dan kesehatan.

Kemampuan yang dimiliki oleh penginderaan jauh dan sistem informasi
geografis tersebut mampu menjadi satu kekuatan yang saling bersinergi. Hingga
saat ini penginderaan jauh telah diaplikasikan untuk keperluan pengelolaan
lingkungan, ekologi, degradasi lahan, bencana alam, hingga perubahan iklim
(Horning, 2004). Xiao dkk (2009) menyatakan bahwa teknologi penginderaan jauh
dan sistem informasi geografis dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola
bentang lahan dan menganalisis proses-proses ekologis yang terjadi pada berbagai
pola bentang lahan karst tersebut. Cakupan perekaman yang luas, banyaknya
saluran dan periode ulang perekaman yang cepat memungkinkan proses monitoring
terhadap lingkungan karst secara cepat, akurat, berkesinambungan dan relatif
murah dibandingkan metode lain (Hung dkk, 2005; Newman dkk, 2011). Uraian
berikut pada modul ini akan memberikan jabaran tentang pemanfaatan
penginderaan jauh dan SIG untuk berbagai kajian.

89