Data utama dalam penelitian ini adalah citra GDEM ASTER yang
diperoleh dari earthexplorer.usgs.gov. Data GDEM Aster ditampilkan dan diolah
dengan menggunakan perangkat lunak Global Mapper 11. Citra GDEM ASTER kawasan
karst Gunungsewu dibagi menjadi beberapa unit analisis dengan dasar kemiripan
tektural hasil operasi slope shader.
Unit analisis (U) didasarkan kemiripan tekstural slope shader
Pada masing-masing unit analisis tersebut dibuat sebuah plot
pengukuran dengan lebar setara dengan 2 x 2 km di lapangan.
Karakterisasi dilakukan terhadap morfologi cekungan karst
yaitu terkait pola sebaran cekungan, kelerengan, dan kekasaran permukaan cekungan.
Faktor pola sebaran cekungan dihitung dengan mendasarkan
pada sebaran titik centroid dari poligon cekungan. Perhitungan dilakukan dengan
terlebih dahulu melakukan pembentukan kontur dari data GDEM ASTER. Data vektor
kontur turunan GDEM ASTER tersebut selanjutnya dipotong sesuai dengan plot ukur
dari masing-masing unit analisis. Analisis cekungan dilakukan pada data kontur
pada masing-masing plot ukur tersebut. Cekungan ditentukan dengan memilih
kontur yang membentuk poligon tertutup dengan indek elevasi yang menurun ke
bagian tengah poligon. Kontur yang diyakini berupa sebuah punggungan atau
bentukan positif ataupun kontur tidak membentuk poligon tertutup dihapus. Data
kontur yang merepresentasikan sebuah cekungan diubah menjadi tipe poligon.
Titik centroid dari masing-masing poligon tersebut dibentuk dengan menggunakan
tool Centroid pada Quantum GIS. Data vektor centroid tersebut selanjutnya
dianalisis pola sebarannya dengan menggunakan tool Nearest Neighbour pada
Quantum GIS.
Faktor kelerengan yang diukur yaitu parameter kemiringan
lereng. Kemiringan lereng yang dimaksud adalah kemiringan lereng (slope) terbesar yang diukur dari dasar
cekungan. Panjang lereng adalah panjang lereng yang memiliki kemiringan lereng
terbesar, diukur dari titik terrendah awal perubahan slope hingga titik
tertinggi akhir dari perubahan slope. Pengukuran dilakukan pada dinding
cekungan sampel dengan penggunakan 3D Path Profile pada Global Mapper 11. Faktor
kelerengan selanjutnya dilakukan uji statistik untuk mengetahui signifikansi
perbedaan karakter antar lokasi sampel tersebut.
Citra GDEM ASTER dipotong tiap lokasi unit analisis. Citra
GDEM ASTER dari lokasi unit analisis yang akan diolah diaktifkan. Selanjutnya faktor
kekasaran permukaan dihitung dengan menggunakan tool Ruggedess Index pada
Quantum GIS. Nilai indek kekasaran diperoleh dari metadata hasil proses
pengolahan tersebut. Indek kekasaran dari masing-masing lokasi sampel
selanjutnya dilakukan uji statistik untuk mengetahui perbedaan antar lokasi
sampel tersebut. Uji beda karakteristik antar lokasi sampel dilakukan dengan
uji T mengunakan Gnumeric Spreedsheet.
Kesimpulan
GDEM Aster dapat digunakan dengan baik untuk karakterisasi
morfologi permukaan karst. Pemanfaatan teknologi penginderaan jauh dan SIG
sangat membantu dalam proses analisis morfologi tersebut.
Karst gunungsewu memiliki keragaman karakteristik yang
menyebar dari barat hingga timur. Keragaman karakteristik tersebut didasarkan
pada parameter pola persebaran cekungan, kemiringan lereng, dan kekasaran
permukaan karst.
A.
Pola
persebaran cekungan
Berdasar
pada parameter pola persebaran cekungan diketahui seluruh area karst gunungsewu
memiliki pola persebaran cekungan yang cenderung acak.
Tabel
1. Nilai Indek Tetangga Terdekat sentroid cekungan
|
Faktor Hitung
|
Unit Analisis
|
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
|
Jarak rata-rata yang diobservasi
|
0.00174
|
0.00139
|
0.00215
|
0.00227
|
0.00222
|
|
Jarak rata-rata yang diharapkan
|
0.00131
|
0.00112
|
0.00180
|
0.00153
|
0.00161
|
|
Indeks tetangga terdekat
|
1.321
|
1.241
|
1.198
|
1.481
|
1.380
|
Sumber
: hasil perhitungan
Dari tabel 1 tersebut dapat dilihat bahwa seluruh sampel
pada tiap unit analisis menunjukkan nilai indek tetangga terdekat memiliki
nilai mendekati angka 1 yang berarti memiliki pola persebaran yang acak. Namun
demikian jika dibuat tingkat keberaturannya, maka dapat dinyatakan bahwa unit
analisis 3 memiliki tingkat paling acak dan unit analisis 4 merupakan unit yang
paling mengarah pada persebaran yang lebih teratur.
B. Faktor kelerengan
Berdasar parameter kemiringan lereng cekungan diketahui
bahwa kemiringan lereng terkecil terdapat disebelah barat (unit analisis 2) dan
semakin meningkat hingga sisi timur (unit analisis 4) yang berasosiasi dengan
perbukitan karst tinggi.
Tabel
2. Rerata kemiringan lereng cekungan
|
Faktor hitung
|
Unit Analisis (satuan = o)
|
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
|
Rerata Kemiringan
|
16,19
|
14,32
|
17,89
|
21,63
|
20,26
|
|
Standar deviasi
|
5,61
|
4,91
|
5,84
|
7,26
|
7,62
|
Sumber
: Hasil perhitungan
Kemiringan lereng rata-rata semakin meningkat dari unit
analisis 2 hingga unit analisis 4, sementara itu variasi kemiringannya semakin
meningkat dari unit analisis 2 hingga unit analisis 5.
C. Kekasaran Permukaan
Berdasar parameter kekasaran permukaan diketahui bahwa
seluruh area karst gunungsewu memiliki kekasaran permukaan dari level datar
hingga intermediately rugged dan moderately rugged berdasarkan indek kekasaran
permukaan Riley (lihat tabel 4.).
Tabel
3. Rerata kekasaran permukaan
|
Faktor Hitung
|
Unit Analisis (m)
|
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
|
Nilai Minimal
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
|
Nilai Maksimal
|
252.65
|
223.73
|
226.02
|
254.19
|
258.94
|
|
Rata-rata
|
78.41
|
52.41
|
56.42
|
77.97
|
70.03
|
|
Standar Deviasi
|
54.90
|
33.07
|
31.49
|
51.51
|
56.86
|
Sumber
: Hasil perhitungan
Tabel
4. Indek kekasaran permukaan Riley
|
Ruggedness Classification
|
Ruggedness Index Value
|
|
Level
|
0 – 80m
|
|
Nearly Level
|
81 – 116m
|
|
Slightly Rugged
|
117 – 161m
|
|
Intermediately Rugged
|
162 – 239m
|
|
Moderately Rugged
|
240 – 497m
|
|
Highly Rugged
|
498 – 958m
|
|
Extremely Rugged
|
959 – 4397m
|
Sumber : Riley dkk (1999)
Sebagian besar dari unit analisis memiliki perbedaan tingkat
kekasaran permukaan rata-rata yang signifikan.
Tabel
4. Nilai uji beda dengan T-test pada taraf signifikansi 5%
|
Unit Analisis
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
|
1
|
-
|
26,59
|
-22,77
|
-0,38
|
-6,95
|
|
2
|
-
|
-
|
5,76
|
27,37
|
17,56
|
|
3
|
-
|
-
|
-
|
23,39
|
-13,72
|
|
4
|
-
|
-
|
-
|
-
|
6,78
|
|
5
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
Sumber
: Hasil Perhitungan
Dari tabel tersebut diketahui bahwa sebagian besar nilai t
hitung berada lebih besar ataupun lebih kecil dari nilai ambang batas
penerimaan yaitu ± 1,960. Nilai t hitung yang berada pada daerah penerimaan
hanya dihasilkan dari hasil pembedaan unit analisis 1 dengan unit analisis 4
yaitu sebesar -0,38, yang berarti pada kedua unit analisis tersebut memiliki
kesamaan tingkat kekasaran rata-ratanya.
Daftar Pustaka
Haryono, E., Adji, T.N.,2004. Geomorfologi
dan Hidrologi Karst. Bahan Ajar. Kelompok Studi Karst. Fakultas Geografi UGM.
Yogyakarta.
Kusumayudha, S.B., 2005. Hidrogeologi karst
dan geometri fraktal di daerah Gunungsewu. Penerbit Adicita. Yogyakarta.
Purnomo,
H., Sugeng, 2005. Klasifikasi kawasan karst menggunakan Landsat TM 7 daerah
Wonosari Yogyakarta. PIT MAPIN XIV. Surabaya.
Plan, L., Decker, K., Faber, R., Wagreich, M., Grasemann,
B., 2009. Karst morphology and groundwater vulnerability of high alpine karst
plateaus. Environ Geol.58: 258-297.DOI: 10.1007/s00254-008-1605-5
Riley, S., J., DeGloria, S., D., Elliot, R., 1999. A Terrain
Ruggedness Index That Quantifies Topographic Heterogeneity. Intermountain
Journal of Science. Vol. 5. 1 – 4. P. 23-27.
Tezcan, L. dan Ekmekci, M., 2004. Surface
cover infiltration index: a suggested method to assess infiltration capacity
for intrinsic vulnerability in karstic areas in absence of quantitative data.
Int. J. Speleol, 33: 35-48.
Werz, H., dan Hotzl, H., 2007. Groundwater risk intensity
mapping in semi arid regions using optical sensing data as an additional tool.
Hydrogeology Journal. 15: 1031-1049 DOI: 10.1007/s10040-007-0202-0
Posts
