SEMMINAR STATEGE

E OF TEOMAT

THE ARTIKA

RT INDUUSTRI

Geodesi | 1

Aplikasi Geolistrik untuk Menunjang Kegiatan Survey dan Pemetaan Bawah Tanah

(Studi Kasus Goa Belanda Dago)

Thonas Indra Maryanto, Agus Kuswanto Jurusan Teknik Geodesi, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan

Institut Teknologi Nasional Jl. PKH. Mustapha No. 23, Bandung 40124

thonas@itenas.ac.id

Abstract Survey dan pemetaan untuk pembangunan infrastruktur tidak hanya berada di atas permukaan tanah saja, selain itu juga terdapat survey yang objeknya di bawah permukaan tanah (underground surveying ). Mengetahui kondisi awal di bawah permukaan tanah (tingkat kepadatan, tingkat kegemburan, dan zona air tanah) menjadi sangat penting apabila akan membangun infrstruktur di bawah tanah. Salah satu teknik untuk mengetahui kondisi bawah permukaan tanah tanpa melakukan penggalian terlebih dahulu adalah dengan geolistrik. Pengukuran geolistrik di goa belanda dago bandung bertujuan untuk mengetahui karakteristik penampang geolistrik pada suatu goa atau rongga dan mendapatkan nilai resistivitas goa belanda tersebut. Gambar yang dihasilkan berupa penampang 3 Dimensi dan metode yang digunakan adalah pole-pole dengan lintasan pengukuran berbentuk persegi panjang yang terbagi menjadi 48 titik atau grid. Pengukuran mendapatkan gambar penampang yang menunjukan objek goa memiliki nilai resistivitas tinggi yaitu 2000-2700 ohm.m

Key words : Geolistrik, Goa, Resistivitas 1. Pendahuluan Luas wilayah yang direpresentasikan dengan luas tanah/lahan di permukaan bumi dari tahun ke tahun tidak bertambah, tetapi kondsi ini berlawanan dengan semakin bertambahnya jumlah penduduk. Konsekuensi bertambahnya jumlah penduduk ini adalah peningkatan kebutuhan sarana dan prasarana (infrastruktur) yang semakin tinggi. Infrastruktur untuk menunjang aktivitas penduduk tersebut berkembang sangat pesat selaras dengan kemajuan ilmu dan teknologi. Infrastrukur yang dibangun tidak hanya di atas permukaan tanah saja, tetapi juga di bawah tanah seperti jalan raya, terowongan, tempat parkir, jalur pipa, MRT dan lain sebagainya. Pembangunan infrastrukur di bawah tanah tidak semudah yang berada di permukaan tanah, dikarenakan kondisi di bawah tanah tidak secara langsung terlihat (non visible). Sehingga diperlukan studi geologi dan survey awal pada lokasi yang akan dibangun. Studi geologi dan survey awal ini nantinya akan menghasilkan sebuah peta kondisi bawah tanah, yang berisi informasi seperti jenis batuan, kepadatan tanah, zona air tanah, dan informasi-informasi lainnya yang disesuaikan dengan kebutuhan data. Salah satu teknik untuk mengetahui kondisi di bawah permukaan tanah tanpa mengadakan penggalian terlebih dahulu dalah dengan geolistrik. Metoda geolitrik adalah salah satu metoda geofisika dinamis yang memanfaatkan sifat kelistrikan media untuk mempelajari keadaan bawah permukaan dengan menggunakan arus listrik searah (DC Current) yang diinjeksikan melalui sepasang elektroda arus kedalam bumi, lalu mengamati potensial yang terbentuk melalui sepasang elektroda potensial di tempat lain. Perbedaan potensial yang terukur merefleksikan sebaran tahanan jenis yang terdapat dibawah permukaan, dari analisis sebaran tahanan jenis spesifik ini nantinya diinterpretasikan keadaan bawah permukaan. Pada dasarnya metoda geolistrik dilakukan menggunakan pendekatan konsep perambatan listrik yang berlaku pada media homogen dan isotropis, berdasarkan asumsi tersebut maka bila terdapat anomali yang membedakan jumlah rapat arus yang mengalir diasumsikan diakibatkan oleh adanya perbedaan akibat anomali tahanan jenis. Anomali ini nantinya digunakan untuk merekonstruksi keadaan geologi bawah permukaan. Tujuan penelitian ini adalah untuk memperoleh

Geodesi | 2

penampang model 3D goa belanda di dago bandung dan mengetahui nilai resistivitas goa, sehingga data ini diharapkan dapat dipakai sebagai data acuan untuk keperluan survei dibawah permukaan tanah, khususnya untuk mengetahui kondisi tanah yang berongga, sehingga berguna sebagai penunjang untuk kegiatan pembangunan infrastruktur selanjutnya. 2. Metodologi Metodologi yang dilakukan dalam penelitian geolistrik untuk mendeteksi goa dan pembuatan penampang 3D disajikan pada Gambar 1 berikut ini :

Gambar 1.Metodologi Penelitian Metoda geolistrik adalah salah satu metoda dalam geofisika yang menggunakan sifat kelistrikan sebagai sarana untuk mengenali kondisi di bawah permukaan bumi. Jika ada arus listrik dengan sumber tunggal dialirkan ke bawah permukaan bumi maka arah aliran arus listrik adalah menyebar ke segala arah dalam suatu ruang berbentuk setengah bola (gambar 2).

Geodesi | 3

Gambar 0 Arah aliran arus listrik dan medan ekuipotensial pada bentuk

setengah bola (Reynolds, 1997) Pada gambar 2-1, beda potensial (V) pada kulit bola tersebut untuk lapisan setebal r adalah:

22

1.

rJ

r

V

(1)

Dengan demikian apabila dialirkan arus dari pusat setengah bola tadi, maka voltase (V) pada titik r dari sumber arus adalah :

r

Ir

rVVr

1.

22

12

. (2)

Jika terdapat dua sumber arus listrik, dengan arah arus listrik dari A menuju B dan maka medan ekuipotensialnya terlihat pada gambar 3

Gambar 3 Garis arus listrik dan medan potensial yang timbul karena adanya dua sumber arus (Reynolds, 1997)

Pada pengukuran geolistrik, dipergunakan elektroda yang terbuat dari besi kurang lebih panjang 40 cm dengan diameter 1 cm. Elektroda ini ditancapkan ke dalam tanah kemudian disambungkan dengan alat ukur geolistrik. Elektroda yang disambungkan dengan pengirim arus listrik disebut elektroda arus (A dan B) sedangkan elektroda yang disambungkan dengan pembaca potensial disebut elektroda potensial (M dan N). Tata letak posisi elektroda arus dan potensial disebut konfigurasi elektroda Konfigurasi elektroda pada penelitian ini berbentuk persegi panjang, atau konfigurasi 3 Dimensi.

Geodesi | 4

Posisi elektrode pada arah sumbu x terdapat 8 elektrode sedangkan pada arah sumbu y terdapat 6 elektrode dengan jarak masing-masing elektrode 1 meter. Pengukuran dilakukan di permukaan tanah tepat di atas goa dengan jarak kurang lebih 1.5 meter

Gambar 4. Konfigurasi Elektode Untuk Pembuatan Penampang 3D (Kuswanto A, 2010) 3. Hasil dan Diskusi Hasil yang diperoleh dari pengukuran di atas goa belanda adalah nilai tahanan jenis semu. Untuk mendapatkan nilai tahanan jenis sebenarnya, maka dilakukan pemodelan, yang umumnya dipakai pada saat ini adalah pemodelan kebelakang (pemodelan inversi). Setelah dilakukan pemodelan inversi, selanjutnya adalah dilakukan pemodelan 3D seperti yang tersaji pada gambar 5 dan hasil dari pemodelan 3D tersaji pada gambar 6

Gambar 5. Pemodelan 3Dimensi (M.H Loke, 2015) Hasil pemodelan 3D Goa belanda, menunjukan goa memiliki nilai resistivitas yang tinggi yaitu 2000-2700 ohm.m yang ditunjukan dengan warna kuning sampai coklat. Untuk mendapatkan bentuk goa, maka batuan yang memiliki resistivitas rendah dibuat menjadi transparan, sehingga dihasilkan suatu bentuk goa yang tegas pada penampang. Pada penampang dapat diketahui bentuk goa belanda ternyata tidak lurus horisontal melainkan ada penurunan (penyempitan) dari mulut goa sampai ke dalam.

Geodesi | 5

Gambar 6. Penampang 3D Goa Belanda 4. Kesimpulan Pada pengukuran geolistrik, goa memiliki nilai resistivitas yang tinggi, sehingga pada penampang yang dihasilkan, objek goa dapat dibedakan dengan objek atau batuan lainya dengan sangat baik. Hasil ini dapat dipakai sebagai data acuan untuk meneliti objek –objek lain yang berada di bawah permukaan tanah, mengidentifikasi objek berongga lainnya seperti terowongan, saluran air dan pipa. Kepadatan tanah juga dapat diidentifikasi dengan baik dengan pengukuran geolistrik, sehingga dalam pembangunan suatu infrastruktur di bawah permukaan tanah, kesalahan-kesalahan yang berkaitan dengan geoteknik dapat diminimalisir, selain itu geolistrik juga dapat membantu kegiatan pemetaan dibawah permukaan tanah untuk keperluan lainnya. Notasi V Beda Potensial [v] ρ Tahanan Jenis [ohm.m] Daftar Pustaka [1] Kuswanto, A. 2010. Pemetaan Geologi Bawah Permukaan Menggunakan Metode Geolistrik 4-D.

Kedeputian TPSA BPPT, Jakarta [2] Loke M.H., 2015. 2-D and 3-D ERT surveys and Data Interpretation, Piedmont Regional Order

of Geologist Pasi Geopysics, Turin,Italy. [3] Reynolds J.M., 1997. An Introduction to Applied and Environmental Geophysics, John Willey

and Sons Ltd., England

 

Geodesi | 6

Identifikasi Fase Pertumbuhan Tanaman Tebu Menggunakan Pesawat UAV-Remote Sensing

Soni Darmawan1,Deni Suwardhi2 dan Junno Tantra2 1.Teknik Geodesi, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan

Institut Teknologi Nasional Jl. PKH. Mustapha No. 23, Bandung

2.Teknik Geodesi dan Geomatika, Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian Institut Teknologi Bandung

Jl. Ganesha No. 10, Bandung Pos-el: soni@itenas.ac.id

Abstract Tebu merupakan bahan baku gula yang hanya dapat tumbuh di daerah beriklim tropis. Dewasa ini kebutuhan gula bagi masyarakat Indonesia setiap tahunnya terus meningkat. Untuk meningkatkan produksi tebu tersebut perlu adanya penerapan kaidah teknologi pertanaman yang baik dan benar mulai dari persiapan lahan, pengolahan dan penanaman yang mengikuti kaidah masa tanam optimal. Salah satu teknologi untuk identifikasi dan monitoring tanaman tebu mulai dari masa persiapan, pemeliharaan hingga masa panen adalah dengan menggunakan teknologi pemetaan menggunakan wahana satelit ataupun pesawat udara. Tujuan penelitian ini adalah identifikasi fase pertumbuhan tanaman tebu menggunakan pesawat UAV-Remote sensing. Studi area perkebunan tebu di Wilayah Trangkil Kabupaten Pati Jawa Tengah. Metodologi yang digunakan adalah akuisisi data dengan menggunakan pesawat UAV-Remote Sensing, pengolahan meliputi mosaic semi-kontrol, survei sampel tanaman tebu, menghitung nilai Indeks Vegetasi (Enhanced Normalized Digital Vegetation Index - ENDVI), membuat hubungan ENDVI dengan data survei sampel fase pertumbuhan tebu, dan analisis korelasi untuk mengetahui fase pertumbuhan tanaman tebu. Penelitian ini menghasilkan model korelasi ENDVI dan fase pertumbuhan tanaman tebu dengan r =0.85, dimana berdasarkan ENDVI diperoleh, umur 0-6 bulan merupakan fase pertumbuhan yang ditandai dengan meningkatnya nilai ENDVI, umur 6–10 bulan merupakan fase generatif (pemasakan) yang ditandai dengan nilai ENDVI yang relatif konstan dan umur 10-12nilai ENDVI menurun. Kata kunci : Near Infrared, Citra Foto Udara, Pemetaan Pertanian teliti. 1. Pendahuluan Tebu adalah tanaman yang ditanam untuk bahan baku gula. Tanaman ini hanya dapat tumbuh di daerah beriklim tropis. Tanaman ini termasuk jenis rumput-rumputan. Umur tanaman sejak ditanam sampai bisa dipanen mencapai kurang lebih 1 tahun. Di Indonesia tebu banyak dibudidayakan di pulau Jawa dan Sumatra. Untuk pembuatan gula, batang tebu yang sudah dipanen diperas dengan mesin pemeras (mesin press) di pabrik gula. Sesudah itu, nira atau air perasan tebu tersebut disaring, dimasak, dan diputihkan sehingga menjadi gula pasir yang kita kenal. Dari proses pembuatan tebu tersebut akan dihasilkan gula 5%, ampas tebu 90% dan sisanya berupa tetes (molasse) dan air (Soemarno, 2011). Usaha budidaya tebu dapat dilakukan pada lahan sawah irigasi dan tadah hujan, serta pada lahan kering/tegalan, dengan system TS (Tebu Sendiri) atau TR (Tebu Rakyat). Daerah/wilayah pengembangan tebu masih terfokus di Pulau Jawa yakni di Provinsi, Jawa Timur, Jawa Tengah, DI. Yogyakarta dan Jawa Barat yang diusahakan di lahan sawah dan tegalan. Sedangkan usahatani tebu pada lahan tegalan pengembangannya diarahkan ke Luar Jawa seperti di Provinsi Sumatera Utara, Sumatera Selatan, Lampung, Sulawesi Selatan dan Gorontalo. Luas area tanaman tebu di Indonesia mencapai 429 ribu ha (BPS, 2010).

 

Geodesi | 7

Seiring dengan pertambahan populasi penduduk, pada tahun-tahun mendatang kebutuhan gula dalam negeri diperkirakan akan terus meningkat. Pada tahun 2009 dengan populasi 225 juta jiwa dan rata-rata konsumsi gula 12 kg per kapita, kebutuhan gula untuk konsumsi langsung mencapai 2,7 juta ton dan konsumsi tidak langsung 1,1 juta ton. Tingkat konsumsi gula saat ini masih jauh di bawah saturation level yang umumnya dicapai negara-negara maju (30-55 kg/kapita/tahun). Pada tahun 2010 kebutuhan gula Indonesia diproyeksikan mencapai 4,15 juta ton atau naik rata-rata 3,87 % per tahun. Kesenjangan antara kebutuhan dan produksi gula domestic tampaknya masih akan terus berlangsung (Soemarno, 2011). Salah satu pilihan yang dapat dipertimbangkan dalam upaya peningkatan produksi gula dalam negeri, yaitu meningkatkan serta mengoptimalkan kapasitas pabrik gula (PG). Menurut Soemarno (2011) hal penting yang perlu diperhatikan dalam pengembangan usaha industri gula berbasis tebu adalah pengelolaan pada aspek on-farm yakni penerapan kaidah teknologi pertanaman yang baik dan benar mulai dari persiapan lahan, pengolahan dan penanaman yang mengikuti kaidah masa tanam optimal. Salah satu teknologi untuk identifikasi dan monitoring tanaman tebu mulai dari masa persiapan, pemeliharaan hingga masa panen sehingga didapat masa tanam optimal adalah dengan menggunakan teknologi pemetaan menggunakan wahana satelit ataupun pesawat udara, seperti yang dilakukan oleh Simoes dkk. (2005) memanfaatkan indeks vegetasi hasil pengukuran spektrometer pada tanaman tebu. Krishna Rao dkk. (2002), Ueno dkk. (2005), Almeida dkk (2006), Bastidas-Obando dkk. (2007), Benvenuti dkk. (2010) dan Bèguè dkk. (2010) menggunakan citra satelit resolusi tinggi dan citra satelit resolusi rendah untuk monitoring tanaman tebu. Untuk masalah tingkat ketelitian planimetris hasil pengolahan mosaic pada pesawat UAV di teliti oleh Candon dkk. (2013), mereka merekomendasikan bila tinggi terbang pesawat UAV kurang dari 100 meter dan dengan titik kontrol yang tidak terlalu banyak tetap akan menghasilkan foto mosaic yang teliti. Pesawat UAV kamera ganda (VIS+NIR) di teliti oleh Bachmann dkk. (2013) dalam tulisannya menjelaskan exposure, pengkoreksian dan proses orthophoto pada foto hasil kamera ganda (VIS+NIR). Hunt dkk. (2014) menggunakan UAV-Remote sensing untuk identifikasi biomasa dan klorofil tanaman dengan ukuran piksel yang rendah (ukuran meter) dan ukuran piksel yang tinggi (ukuran milimeter). Hasil penelitian Hunt dkk. (2014) menginformasikan bahwa ukuran piksel yang tinggi menghasilkan nilai korelasi yang tinggi pula terhadap citra hasil UAV-Remote sensing dengan biomasa dan klorofil. Teknologi satelit ataupun pesawat udara untuk identifikasi dan monitoring tanaman tebu di Indonesia masih belum termanfaatkan. Mengingat Indonesia mempunyai karakteristik wilayah dan iklim yang unik serta kebutuhan pabrik gula (PG) untuk meningkatkan produksinya maka dirasa perlu melakukan penelitian identifikasi dan monitoring tanaman tebu di Indonesia. Tujuan penelitian ini adalah identifikasi fase pertumbuhan tanaman tebu menggunakan pesawat UAV-Remote sensing. Studi area perkebunan tebu di Wilayah Trangkil Kabupaten Pati Jawa Tengah. 2. Metodologi Secara garis besar metodologi yang digunakan dalam penelitian ini adalah akuisisi data dengan menggunakan pesawat UAV-Remote Sensing, pengolahan meliputi mosaic semi-kontrol, survei sampel tanaman tebu, menghitung nilai Indeks Vegetasi (NDVI), membuat hubungan NDVI dengan data survei sampel fase pertumbuhan tebu, analisis korelasi untuk mengetahui fase pertumbuhan tanaman tebu dan distribusi spasial fase pertumbuhan tanaman tebu. Untuk lebih jelasnya metodologi dapat dilihat pada gambar 2.1. Wahana yang digunakan adalah pesawat tanpa awak Unmanned Aerial Vehicle (UAV) tipe Bormatec Maja. Kamera yang digunakan dua jenis kamera yaitu kamera true color dan kamera inframerah dekat. Untuk kamera true color digunakan kamera Canon S100 dan untuk kamera inframerah dekat digunakan kamera Canon PowerShot SX230 HS. Peralatan yang digunakan dapat dilihat di gambar 2.2.

 

Geodesi | 8

Gambar 2.1 Metodologi Penelitian Pengambilan data dengan menggunakan pesawat UAV-Remote sensing dengan memperhatikan perencanaan jalur terbang antara lain: setiap foto yang diambil harus memiliki tumpang tindih (overlap) dengan foto selanjutnya sebesar 60% agar dapat dibentuk model 3 dimensi dari objek yang difoto dan tidak terdapat gap (area yang tidak terfoto) pada data, setiap jalur terbang harus memiliki tumpang tindih (sidelap) minimal sebesar 25% dengan jalur terbang disebelahnya. Berikut adalah ilustrasi overlap dan sidelap untuk perencanaan jalur terbang (gambar 2.3)

Persiapan

Pengambilan data foto udara

Foto udara RGB

Penentuan koordinat GCP

Koordinat GCP

Orthofoto RGB

Pengolahan data foto udara (Mosaicking dan Orthofoto)

Foto udara NIR

Orthofoto NIR

NDVI

Deliniasi

Analisis

Kesimpulan

Pengambilan data lapangan

Data lapangan

 

Geodesi | 9

(a)

(b)

(c)

Gambar 2.2 Peralatan yang digunakan

(a) Pesawat bormatec maja dan sistem autopilot, (b) kamera Canon S100 dan (c) Canon PowerShot SX230 HS.

Gambar 2.3 Overlap dan sidelap dalam perencanaan pengambilan data foto udara Berdasarkan gambar 2.3 berikut adalah spesifikasi perencanan yang digunakan pada penelitian ini:

 

Geodesi | 10

PowerShot S100

principal distance : 6 Mm

pixel size x : 1,86 micron

pixel size y : 1,86 micron

column : 4000 Pixels

row : 3000 Pixels

CMOS width : 7,44 Mm

CMOS height : 5,58 Mm

Tinggi Terbang : 200 meter

resolusi : 6,2 centimeter

foot print frame width : 248 meter

foot print frame height : 186 meter

overlap : 70 %

sidelap : 50 %

ground speed : 60 km/h

shutter interval : 3,348 second

distance between line flight : 124 meter Penelitian ini juga dilakukan pemasangan titik kontrol untuk proses mosaic, titik-titik kontrol tersebut dapat terlihat dengan jelas pada foto/ model.Untuk memperjelas keberadaan titik kontrol tersebut digunakan tanda lapangan atau premark yang dipasang pada titik-titik kontrol tanah tersebut. Premark dibuat dari bahan plastik, kain atau cat sedemikian rupa agar kontras terhadap latar nya. Bentuknya dapat berupa tanda silang dengan tiga atau empat lengan dengan ukuran yang disesuaikan dengan skala foto, d = 30 s/d 50 pada skala foto. Pada penelitian ini digunakan Pre-mark dengan ukuran d sebesar 25 cm. Proses pengolahan citra foto hasil UAV-Remote sensing menggunakan software Agisoft photoscan dan dan Global mapper. 3.Hasil dan diskusi Pesawat UAV-Remote sensing digunakan untuk pengambilan foto dari udara. Foto-foto tersebut kemudian digabungkan (mosaic) untuk menghasilkan sebuah peta foto suatu wilayah. Peta foto dilengkapi dengan sistem koordinat berguna untuk mengetahui kondisi sebenarnya dari suatu wilayah secara visual. Hasil mosaic foto udara tersebut dapat dilihat di gambar 3.1. Fase pertumbuhan tebu dapat dibedakan dari rona dan teksturnya, karena tiap fase pertumbuhan tebu memiliki karakteristik pertumbuhan yang berbeda-beda.Berikut adalah gambar yang menunjukan perbedaan rona dan tekstur dari tiap fase pertumbuhan (Gambar 3.2). Pada umur 2 bulan, sebagian besar area kebun masih belum tertutup oleh tebu oleh karena itu sebagian besarnya berwarna coklat yang berasal dari warna tanah.Hanya terlihat petak-petak tanaman tebu yang masih muda. Pada umur 4 bulan, tanaman tebu mulai tumbuh sehingga mulai muncul warna hijau cerah namun karena ukuran tanaman tebu masih kecil maka masih terlihat sedikit tanah dan pola grid/ petak-petak tanaman tebu masih terlihat jelas. Pada umur 6 bulan, tanaman tebu sudah tumbuh besar dan tinggi, grid/ petak-petak tanaman tebu hanya dapat dilihat sedikit dan samar-samar. Pada umur 8 bulan, grid/ petak-petak tanaman tebu sudah tidak dapat dilihat karena rimbunnya dun tebu. Pada umur 10 bulan baik dari warna maupun tekstur sangat mirip dengan tebu usia 8 bulan dan cukup sulit untuk dibedakan. Pada umur 12 bulan warna daun tebu mulai menjadi kekuningan karena usia tebu yang sudah tua dan menuju fase kematian tanaman.

 

Geodesi | 11

Gambar 3.1 Citra hasil UAV-Remote sensing (VIS+NIR) tanaman Tebu di Wilayah Trangkil, Kabupaten Pati, Jawa Tengah

Umur 2 Bulan Umur 4 Bulan

 

Geodesi | 12

Umur 6 Bulan Umur 8 Bulan

Umur 10 Bulan Umur 12 Bulan

Gambar 3.2 Perbedaan rona dan tekstur fase pertumbuhan tanaman tebu

Selanjutnya adalah proses penghitungan Indeks vegetasi, dalam penelitian ini, menyesuaikan dengan peralatan yang ada dan citra foto yang dihasilkan, Index vegetasi yang digunakan adalah Enhanced Normalized Digital Vegetation Index (ENDVI) dengan persamaan sebagai berikut:

(1)

Gambar 3.3 merupakan hasil pengolahan data perhitungan nilai ENDVI untuk wilayah yang diamati. Warna hijau gelap menunjukan nilai ENDVI yang rendah sedangkan warna hijau cerah menunjukan nilai ENDVI yang tinggi. Setelah nilai ENDVI tiap titik dihitung seperti yang hasilnya ditunjukan diatas, nilai ENDVI rata-rata dari tiap blok dapat dihitung. Gambar 3.4 menunjukan nilai rata-rata blok tanaman tiap umur yang menandakan hubungan antara nilan ENDVI dengan fase pertumbuhan tanaman tebu yang mempunyai nilai korelasi yang tinggi (r = 0.85).

 

Geodesi | 13

Gambar 3.3 Citra hasil pengolahan nilai ENDVI di wilayah Trangkil

Gambar 3.4 Nilai Rata-rata ENDVI Blok Tanaman Tebu Wilayah Trangkil Berdasarkan gambar 3.4 nilai ENDVI yang diperoleh, umur 0-6 bulan merupakan fase pertumbuhan yang ditandai dengan meningkatnya nilai ENDVI, umur 6–10 bulan merupakan fase generatif (pemasakan) yang ditandai dengan nilai ENDVI yang relatif konstan dan umur 10-12 nilai ENDVI menurun.

‐1

‐0.5

0

0.5

1

0 2 4 6 8 10 12 14

ENDVI

Bulan

Trangkil

 

Geodesi | 14

4.Kesimpulan Teknologi UAV-Remote sensing dengan mengkombinasikan kamera true color dan near infrared dapat dengan meyakinkan mengidentifikasi fase pertumbuhan tanaman tebu. Hubungan antara nilai ENDVI dengan fase pertumbuhan tanaman tebu sangat tinggi (r=0.85). Berdasarkan nilai ENDVI yang diperoleh, umur 0-6 bulan merupakan fase pertumbuhan yang ditandai dengan meningkatnya nilai ENDVI, umur 6–10 bulan merupakan fase generatif (pemasakan) yang ditandai dengan nilai ENDVI yang relatif konstan dan umur 10-12 nilai ENDVI menurun. Ucapan terimakasih Penulis mengucapkan terimakasih kepada PT. InovaMap, yang telah memfasilitasi penelitian ini. Penlitian ini pula merupakan bagian kerjasama penelitian antara penulis, PT. InovaMap dan Gabungan Perusahaan Perkebunan Indonesia (GPPI). Daftar Pustaka [1] Almeida, T. I. R., C. R. De souza and R. Rossetto, (2006), Aster and Landsat ETM+ images

applied to sugarcane yield forecast. International journal of remote sensing, 27, 4057-4069. [2] Bachmann f., Ruprecht Herbst, Robin Gebbers, Verena V. Hafner (2013), Micro UAV based

georeferenced orthophoto generation in VIS+NIR for precision agriculture, International archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences, volume xl-1/w2, Uav-g 2013, 4 – 6 september 2013, Rostock, Germany.

[3] Bastidas-obando, E. and J. Carbonell-gonzalez, (2007), Evaluating the applicability of modis data for forecasting sugarcane yields in colombia. In proceedings of the international society of sugar cane technologists (issct), durban (south africa), 26, pp. 4 p.

[4] Badan Pusat Statistik (BPS) (2010),http://www.bps.go.id/tab_sub/view. php?kat=3&tabel= 1&daftar=1&id_subyek=54&notab=1

[5] Bèguè, A. Lebourgeois, V. Bappel, E. Todoroff, P. Pellegrino, A. Baillarin, F. dan Siegmund, b.(2010),Spatio-temporal variability of sugarcane fields and recommendations for yield forecast using ndvi. International journal of remote sensing 31, 20 (2010) 5391-5407

[6] Benvenuti, Fand weill, M.(2010),Relationship betweenmulti-spectral data and sugarcane crop yield, world congress of soil science, soil solutions for a changing world1 – 6 august 2010, brisbane, australia

[7] Candon D.G., A. I. De Castro, F. Lo´pez-Granados (2013), Assessing the accuracy of mosaics from unmanned aerial vehicle (UAV) imagery for precision agriculture purposes in wheat, Precision Agric 15:44–56, DOI 10.1007/s11119-013-9335-4.

[8] Hunt E. R., Craig S. T. Daughtry, Steven B. Mirsky, and W. Dean Hively, (2014), Remote Sensing With Simulated Unmanned Aircraft Imagery for Precision Agriculture Applications, IEEE journal of selected topics in applied earth observations and remote sensing.

[9] Krishna Rao, P. V., V. Venkateswara Rao and l. Venkataratnam, (2002), Remote sensing : a technology for assessment of sugarcane crop acreage and yield. Sugarcane technology, 4, 97-101.

[10] Soemarno M.S (2011), model pengembangan kawasan agribisnis tebu, http://marno.lecture.ub.ac.id/.../model-pemngembangan-kawasa..

[11] Simoes, M. D. S., J. V. Rocha and R. A. C. Lamparelli, (2005), Spectral variables, growth analysis and yield of sugarcane. Scientia agricola, 62, 199-207.

[12] Ueno, M., Y. Kawamitsu, L. Sun, E. Taira and K. Maeda, (2005), Combined applications of nir, rs andgis for sustainable sugarcane production. In proceedings of the international society of sugar canetechnologists (issct), guatemala, pp. 204-210.

Geodesi | 15

Analisis Penurunan Muka Tanah dengan Kondisi Geologi, Penurunan Muka Air Tanah, dan Beban Bangunan di Semarang

(Indonesia)

Riko Maiyudi1, Irwan Gumilar2, dan H.Z. Abidin2 1.Teknik Geodesi, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan

Institut Teknologi Nasional Jl. PKH. Mustapha No. 23, Bandung

2.Teknik Geodesi dan Geomatika, Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian Institut Teknologi Bandung

Jl. Ganesha No. 10, Bandung Pos-el: rikomaiyudi88@gmail.com

Abstrak Studi penurunan muka tanah di Wilayah Semarang telah dilakukan sejak tahun 1999. Dari hasil pengukuran dengan menggunakan beberapa metode seperti estimasi dari Levelling, Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR), Microgravity dan metode survei Global Positioning System (GPS), penurunan tanah yang terjadi hingga 19 cm / tahun yang diamati selama periode 1999 sampai dengan 2011. Hasil yang diperoleh dari GPS sejak tahun 2008 sampai dengan 2011 menunjukkan bahwa penurunan tanah di Semarang memiliki variasi spasial dan temporal, dengan tingkat rata-rata spasial dari sekitar 6 sampai 7 cm / tahun. Penurunan muka tanah yang terjadi tidak luput dari beberapa faktor penyebab. Dilihat dari kondisi geologinya, wilayah Semarang merupakan salah satu kota pesisir yang secara umum terbentuk dari endapan aluvial. Adapun karakteristik dari endapan aluvial ini adalah tanahnya masih mengalami proses konsolidasi. Selain itu, pengambilan air tanah dan pengaruh beban permukaan juga berkontribusi dalam terjadinya penurunan muka tanah di Semarang. Hasil pengolahan data menunjukkan besarnya penurunan muka tanah di wilayah Semarang dalam 3 periode yaitu 2008-2009, 2009-2010 dan 2010-2011. Hasil pengolahan data ini kemudian dikorelasikan dengan penurunan Muka Air Tanah (MAT), peta geologi dan tutupan lahan kota Semarang.. Kata kunci: Penurunan Muka Tanah, GPS, Kondisi Geologi, Muka Air Tanah, Beban Bangunan 1. Pendahuluan Kota Semarang berada antara 6o50’ – 7o10’ LS dan 109o35’ – 110o50’ BT dengan luas wilayah 373.70 km2 dengan batas sebelah utara adalah Laut Jawa, sebelah selatan Kabupaten Semarang, sebelah timur adalah Kabupaten Demak, dan sebelah barat adalah Kabupaten Kendal. Peta administrasi kota Semarang dapat dilihat pada Gambar 1 di bawah ini:

Gambar 1. Letak Geografis Wilayah Semarang (Irwan,2013)

Geodesi | 16

Semarang merupakan salah satu kota terbesar di Indonesia dan sekarang mengalami perluasan penurunan tanah yang disebabkan oleh abstraksi air tanah, konsolidasi alami aluvial tanah dan konstruksi beban (Marfai dan king, 2007). Bagian utara kota Semarang terdiri dari dataran rendah dan pantai yang tersusun endapan alluvial yang belum mengalami kompaksi secara sempurna merupakan faktor alam yang menyebabkan terjadinya penurunan muka tanah di wilayah Semarang. Tingginya aktivitas industri dan laju pertumbuhan penduduk di kota Semarang menyebabkan kebutuhan air bersih meningkat tiap tahunnya. Penyediaan air bersih kota Semarang sebagian besar diambil dari air tanah. Pengambilan air tanah yang berlebihan merupakan salah satu faktor ulah manusia yang menyebabkan terjadinya penurunan muka tanah. Selain dari faktor di atas, penambahan beban permukaan seperti pembangunan gedung gedung infrastruktur untuk kegiatan industri, hotel dan pemukiman juga berkontribusi dalam proses terjadinya penurunan muka di wilayah Semarang. 2. Penurunan Muka Tanah di Semarang Penurunan Muka Tanah di Semarang membawa beberapa dampak bagi sarana prasarana dan lingkungan. Pada sarana dan prasaranan terjadi keretakan pada struktur buatan manusia. Daerah yang mengalami keretakan kebanyakan tersebar merata di daerah Semarang Timur dan Semarang Utara yang situasinya dekat pelabuhan Tanjung Perak dan daerah padat penduduk serta kawasan Industri.Selain itu terjadi penurunan muka tanah pada struktur buatan manusia. Terjadi kerusakan jalan terjadi akibat penurunan muka tanah yang berbeda antara satu wilayah dengan wilayah lainnya serta terjadinya rob. Daerah yang terkena rob umumnya berada di bagian utara kota Semarang. Hal ini disebabkan oleh dekatnya daerah tersebut dengan laut. Penurunan muka tanah yang terjadi mengakibatkan masuknya air laut ke daratan.Semua dampak yang diakibatkannya dapat dilihat pada gambar dibawah ini:

Gambar 2. Dampak Penurunan Muka Tanah di Semarang (a) Keretakan pada Struktur Buatan

Manusia, (b) Penurunan Muka Tanah pada Struktur Buatan Manusia, (c) Kerusakan Jalan, (d) Rob (Irwan, 2013)

Geodesi | 17

3. Pengukuran Penurunan Muka Tanah di Semarang Pemantauan penurunan muka tanah wilayah Semarang dalam penelitian ini dilakukan dengan metode GPS. Dalam memantau penurunan muka tanah di Semarang, ada beberapa metode yang dapat digunakan diantaranya survey sipat datar (leveling), Interferometric Synthetic Aperture Radar (INSAR), dan Survey GPS (Abidin, 2001; Mahdi Motagh, dkk, 2006). metode geodetik yang digunakan adalah metode survey GPS. Metode survey GPS memiliki keunggulannya dalam studi penurunan tanah dari metode lainnya, antara lain (Abidin, 2008):

GPS dapat memberikan nilai vektor pergerakan tanah dengan tingkat presisi sampai beberapa millimeter.

GPS memberikan nilai vektor pergerakan tanah dalam tiga dimensi (dua komponen horizontal dan satu komponen vertikal).

GPS memberikan nilai vektor pergerakan dan penurunan tanah dalam suatu sistem koordinat referensi yang tunggal.

GPS juga dapat dimanfaatkan secara kontinyu tanpa tergantung waktu (siang dan malam) dalam segala kondisi cuaca. Dengan karakteristik semacam ini maka pelaksanaan survey GPS untuk studi gerakan muka tanah dapat dilaksanakan secara efektif dan fleksibel.

Pengukuran dilakukan dari tahun 2008 – 2011. Adapun sebaran titik – titiknya dapat dilihat pada gambar 2 dibawah ini:

Gambar 3. Sebaran Titik Pengamatan GPS di Wilayah Semarang (Irwan, 2013)

Pengukuran GPS yang dilakukan dari tahun 2008 -2011 didapat 3 periode laju penurunan muka tanah yaitu tahun 2008-2009, 2009-2010 dan 2010-2011. Penurunan muka tanah Semarang dengan menggunakan GPS menunjukkan adanya perbedaan laju penurunan tanah antara titik yang satu dengan titik lainnya. Nilai penurunan muka tanah dan laju penurunan muka tanah bervariasi secara spasial dan temporal. Rentang nilai penurunan muka tanah di Semarang selama 3 periode adalah antara 0.3 cm/tahun sampai 18.7 cm/tahun. Pengukuran GPS yang dilakukan dari tahun 2008 -2011 didapat 3 periode laju penurunan muka tanah yaitu tahun 2008-2009, 2009-2010 dan 2010-2011. Penurunan muka tanah Semarang dengan menggunakan GPS menunjukkan adanya perbedaan laju penurunan tanah antara titik yang satu dengan titik lainnya. Nilai penurunan muka tanah dan laju penurunan muka tanah bervariasi secara spasial dan temporal. Rentang nilai penurunan muka tanah di Semarang selama 3 periode adalah antara 0.3 cm/tahun sampai 18.7 cm/tahun.Besaran penurunan muka tanah di Semarang dapat dilihat pada gambar 4 berikut ini:

Geodesi | 18

Gambar 4.Penurunan Muka Tanah Tahun 2008-2011 dari Hasil Pengamatan GPS (Irwan, 2013)

4. Analisis Penurunan Muka Tanah di Semarang dengan Kondisi Geologi, Penurunan Muka

Air Tanah dan Beban Bangunan Terjadinya penurunan muka tanah di Semarang berhubungan dengan kondisi geologi wilayah Semarang. Ini dapat dilihat dari overlay peta geologi wilayah Semarang dengan peta penurunan muka tanah di Semarang pada gambar 5 berikut ini:

Gambar 5. Peta Overlay Penurunan Tanah di Semarang berdasarkan Data Pengamatan GPS

Periode 2008 -2011 dengan Peta Geologi Dari gambar 5 dapat disimpulkan, penurunan tanah terbesar terjadi di daerah Bagian utara kota Semarang yang tersusun dari endapan alluvial. Dilihat dari kondisi geologinya, karakteristik dari endapan aluvial ini adalah tanahnya masih mengalami proses konsolidasi. Proses konsolidasi ini mengakibatkan terjadinya penurunan muka tanah pada daerah tersebut

Geodesi | 19

Selain dari kondisi geologinya, penggunaan Air Tanah secara berlebihan juga memiliki hubungan dengan terjadinya penurunan muka tanah di Semarang. Hal ini dapat kita lihat gambar 6 berikut ini

Gambar 6. Tabel Hubungan Kecepatan Penurunan Muka Air Tanah Pada sumur Pengamatan

Kecepatan Penurunan Muka Tanah di Stasiun Pengamatan GPS. Dilihat dari gambar 6, Semakin besar kecepatan penurunan Muka Air Tanah, maka semakin cepat juga terjadinya penurunan muka tanah di wilayah tersebut. Ada tidaknya korelasi atau hubungan antara penurunan Muka Air Tanah dengan penurunan muka tanah dapat dilihat dengan menggunakan metode korelasi pearson pada grafik berikut ini:

Gambar 7. Grafik Hubungan Kecepatan Penurunan Muka Air Tanah Pada sumur Pengamatan dengan Kecepatan Penurunan Muka Tanah di Stasiun Pengamatan GPS

Geodesi | 20

Dari metode korelasi Pearson, didapat nilai positif antara Penurunan Muka Air Tanah Pada sumur Pengamatan dengan Kecepatan Penurunan Muka Tanah. Dengan nilai mendekati +1. Artinya memiliki korelasi atau berhubungan. Selain itu, beban bangunan memiliki peranan dalam penurunan muka tanah di Semarang. Berikut gambar yang menjelaskan stasiun pengamatan yang mengalami penurunan muka tanah yang cukup besar berada di area yang pada bangunan dan kawasan industri:

Gambar 8. Hubungan Beban Bangunan dengan Penurunan Muka Tanah di Stasiun Pengamatan

GPS (google earth 2011)

5. Kesimpulan Penurunan muka tanah di Semarang erat kaitannya disebabkan oleh alam dan manusia. Dimana selain dari kondisi geologi Semarang yang sebagian besar dari endapan alluvial, manusia juga memiliki peranan dalam mempercepat terjadinya penurunan muka tanah di Semarang. Perlu pengkajian lebih lanjut seberapa besar faktor alam dan manusia menyumbang dalam proses penurunan muka tanah yang terjadinya di Semarang. Jika dapat diketahui besarannya, maka dapat dijadikan pertimbangan oleh pemerintah atau pengambil kebijakan untuk pembangunan Semarang ke depannya dan mencegah terjadinya kerugian melalui peraturan yang dibuat. Baik dalam hal penggunanaan air tanah yang terkontrol serta pembangunan gedung yang sesuai dengan kondisi lingkungannya Daftar Pustaka [1] Abidin, H.Z. (2007). Penentuan Posisi Dengan GPS dan Aplikasinya. P.T. Pradnya Paramita,

Jakarta. Second edition. ISBN 979-408-377-1. 268 pp. [2] Abidin, H.Z, H. Andreas, I. Gumilar, T. P. Sidiq, Y. Fukuda (2012). Land subsidence in

coastal city of Semarang (Indonesia): characteristics, impacts and causes . Geomatics, Natural Hazards and Risk, DOI:10.1080/19475705.2012.692336.

[3] Marfai dkk. 2007. The Impact of Tidal Flooding on a Coastal Community in Semarang, Indonesia. Environtmentalist. DOI 10.1007/s10669-007-9134-4.

[4] Murdohardono, D., T.M.H.L. Tobing, and A. Sayekti (2007). “Over Pumping ff Ground Water as one of Causes of Sea Water Inundation in Semarang City”, Paper presented at the International Symposium and Workshop on Current Ptidal floodinflems in Groundwater Management and Related Water Reosurces Issues , Kuta, Bali, 3-8 Desember 2007.

[5] Indonesia”, Paper presented at the BGR-GAI-CCOP Workshop on Management of Georisks “The Role of Geological Agencies in Government Practice of Risk Reduction from Natural Disaster”, 23-25 June 2009, Yogyakarta, Indonesia.

[6] Irwan Gumilar, Hasanuddin Z. Abidin, Teguh P. Sidiq, H. Andreas, R. Maiyudi, M. Gamal, Y. Fukuda (2013).” Mapping And Evaluating The Impact Of Land Subsidence In Semarang (Indonesia)”. Indonesian Journal of Geospatial Institut Teknologi Bandung vol 2, 2013

Geodesi | 21

[7] Supriyadi (2008). Separation of Gravity Anomaly Caused Subsidence and Ground Water Level Lowering of Time Lapse Microgravity Data Using Model Based Filter: Case Study Semarang Aluvial Plain (in Indonesian), PhD Dissertation. Institute of Technology Bandung, September, 146 pp.

[8] Wells, D.E., Beck, N., Delikaraoglou, D., Kleusberg, A., Krakiwsky, E.J., Lachapelle, G., Langley, R.B., Nakoboglu, M., Schwarz, K.P., Tranquilla, J.M. and Vanicek, P., 1986, Guide to GPS Positioning (Fredericton, N.B., Canada: Canadian GPS Associates).

Jurusan Teknik Geodesi Institut Teknologi Nasional

Bandung, 30 November 2016