Analisis Unsur-Unsur Interpretasi Citra Kabupaten Klaten

Abstrak: Analisis citra unsur-unsur interpretasi di Kabupaten Klaten merupakan sebuah studi yang bertujuan untuk memahami dan menganalisis elemen-elemen visual yang terdapat dalam citra. Kabupaten Klaten, sebagai lokasi penelitian, dipilih karena memiliki karakteristik visual yang unik dan mampu memberikan wawasan tentang kehidupan dan budaya lokal di Indonesia. 

Metode analisis yang digunakan melibatkan pengidentifikasi unsur-unsur visual seperti warna, komposisi, tekstur, dan pola yang digunakan dalam citra untuk mengungkap makna dan pesan yang terkandung di dalamnya. Hasil analisis ini diharapkan dapat memberikan pemahaman yang lebih dalam tentang bagaimana citra mempengaruhi persepsi dan interpretasi terhadap suatu wilayah, serta kontribusinya terhadap pengembangan budaya dan pariwisata lokal. Penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam memperkaya literatur tentang analisis citra dan penggunaannya dalam konteks sosial dan budaya.

Kata Kunci: Analisis citra, Unsur-unsur Interprestasi, dan Kabupaten Klaten.

PENDAHULUAN

 Klaten merupakan sebuah kabupaten yang terletak di provinsi Jawa Tengah, Indonesia. Kabupaten ini terletak di bagian selatan Jawa Tengah dan dikenal dengan warisan budaya, kegiatan pertanian, serta situs-situs sejarahnya. Ibukota Kabupaten Klaten adalah kota Klaten. Kabupaten ini berbatasan dengan kota Surakarta (Solo) di sebelah timur, Daerah Istimewa Yogyakarta di sebelah selatan, Kabupaten Sukoharjo di sebelah barat, dan Kabupaten Boyolali di sebelah utara. 

Klaten terkenal dengan tanah pertaniannya yang subur, yang menghasilkan berbagai macam tanaman seperti padi, tembakau, dan sayuran. Daerah ini juga memiliki situs-situs bersejarah yang signifikan, termasuk candi Sukuh dan Cetho yang terletak di lereng Gunung Lawu. Selain itu, Klaten juga terkenal dengan seni dan budaya tradisionalnya, termasuk pembuatan batik, tarian tradisional Jawa, dan musik gamelan. Secara keseluruhan, Klaten menawarkan perpaduan warisan budaya, keindahan alam, dan kekayaan pertanian, menjadikannya daerah yang signifikan di Jawa Tengah. 

Menurut Lindgren dalam Sutanto (1986), penginderaan jauh adalah teknik yang dikembangkan untuk mengumpulkan dan menganalisis informasi tentang bumi, yang biasanya berupa radiasi elektromagnetik yang dipantulkan atau dipancarkan dari permukaan bumi. 

Mather (1987) menjelaskan bahwa penginderaan jauh melibatkan pengukuran dan pencatatan energi elektromagnetik yang dipantulkan atau dipancarkan oleh permukaan bumi dan atmosfer dari suatu lokasi tertentu di permukaan bumi. Menurut Lilesand et al. (2004), penginderaan jauh diartikan sebagai ilmu dan seni untuk mendapatkan informasi tentang objek, daerah, atau fenomena tertentu melalui analisis data yang diperoleh menggunakan alat tanpa kontak langsung dengan objek, daerah, atau fenomena yang sedang diselidiki. 

Dari penjelasan tersebut dapat ditarik kesimpulan bahwa penginderaan jauh merupakan metode yang digunakan untuk mengambil informasi tentang permukaan bumi menggunakan satelit atau pesawat terbang. Terdapat satu jenis data yang digunakan dalam penginderaan jauh, yaitu citra. Citra ini adalah representasi visual dari suatu objek atau pemandangan, sering kali dalam bentuk foto atau rekaman lainnya. Menurut Sutanto (1986), ada beberapa alasan yang mendukung peningkatan penggunaan citra dalam penginderaan jauh:

1) Citra mampu menampilkan objek, daerah, dan fenomena di permukaan bumi dengan penampilan dan posisi yang mirip dengan aslinya.

2) Citra memberikan representasi yang relatif lengkap dari objek, daerah, dan fenomena, termasuk cakupan yang luas dan stabil.

3) Beberapa jenis citra memungkinkan untuk menciptakan gambar tiga dimensi ketika dilihat menggunakan stereoskop.

4) Citra dapat dihasilkan dengan cepat, bahkan untuk daerah yang sulit dijangkau secara langsung oleh manusia.

Estes dan Simonett dalam Sutanto (1999) menjelaskan bahwa interpretasi citra merupakan proses memeriksa foto udara atau citra dengan tujuan mengenali objek dan mengevaluasi signifikansinya. Dalam proses pengenalan objek pada citra, terdapat tiga tahapan kegiatan yang diperlukan, yaitu deteksi, identifikasi, dan analisis. Deteksi adalah pengamatan terhadap keberadaan objek, identifikasi adalah usaha untuk menggambarkan objek yang telah terdeteksi dengan menggunakan informasi yang cukup, sementara analisis adalah langkah untuk mengumpulkan informasi tambahan. Interpretasi citra bisa dilakukan baik secara visual maupun digital. Cara interpretasi visual melibatkan pengamatan citra dalam bentuk cetakan keras (hardcopy) atau pada layar monitor komputer. Howard dalam Suharyadi (2001) menjelaskan bahwa interpretasi visual adalah proses pengamatan visual untuk memeriksa gambaran permukaan bumi yang terlihat dalam citra, dengan tujuan mengidentifikasi objek dan mengevaluasi maknanya. Prinsip pengenalan objek pada citra secara visual bergantung pada atribut atau karakteristik yang terlihat dalam citra. Karakteristik objek ini digunakan sebagai elemen-elemen interpretasi dalam proses pengenalan objek. Menurut Sutanto (1999), elemen-elemen interpretasi mencakup:

1) Rona atau warna (tone/color): Rona mencerminkan tingkat kecerahan atau kegelapan suatu objek dalam citra, sementara warna adalah persepsi visual yang dihasilkan oleh mata. Rona dapat diperlihatkan dalam skala gelap hingga terang, di mana objek dengan pantulan rendah akan tampak gelap dan yang memiliki pantulan tinggi akan tampak terang.

2) Bentuk (shape): Bentuk merupakan karakteristik kualitatif yang menunjukkan konfigurasi atau kerangka suatu objek. Bentuk seringkali menjadi ciri yang jelas sehingga banyak objek dapat dikenali berdasarkan bentuknya, seperti persegi panjang, lingkaran, atau segitiga.

3) Ukuran (size): Ukuran mencakup berbagai atribut objek seperti jarak, luas, tinggi, kemiringan lereng, dan volume.

4) Kekasaran (texture): Kekasaran mengacu pada frekuensi perubahan rona dalam citra atau pola pengulangan rona yang terlalu halus untuk dibedakan secara individual.

5) Pola (pattern): Pola adalah hubungan spasial antara objek-objek dalam citra, yang dapat menandai susunan manusia atau alami.

6) Bayangan (shadow): Bayangan adalah aspek yang menghalangi detail objek dalam daerah yang teduh.

7) Situs (site): Situs merujuk pada posisi relatif suatu objek terhadap objek lain di sekitarnya.

8) Asosiasi (association): Asosiasi mengacu pada keterkaitan atau hubungan antara objek yang satu dengan yang lainnya.

Menurut Sutanto (1999), interpretasi citra pada dasarnya melibatkan dua kegiatan pokok, yaitu 1) ekstraksi data dari citra dan 2) penggunaan data tersebut untuk keperluan tertentu. Ekstraksi data dari citra melibatkan pengenalan objek yang terlihat dalam citra dan penyajiannya dalam bentuk tabel, grafik, dan peta tematik. Proses ini dimulai dengan mengidentifikasi atau memisahkan objek yang memiliki perbedaan rona atau warna, kemudian dilanjutkan dengan menetapkan batas-batas objek yang memiliki rona atau warna yang serupa. Setelah objek teridentifikasi, mereka kemudian dikelompokkan sesuai dengan keperluan interpretasi dan diplotkan pada peta. 

METODE 

    Dalam penelitian ini, menggunakan metode penginderaan jauh yang memanfaatkan interpretasi citra digital serta analisis menggunakan Sistem Informasi Geografis (SIG). Data sekunder yang diperlukan diperoleh dari literatur-literatur yang relevan dengan topik penelitian, serta data hasil pengolahan citra digital dari teknik penginderaan jauh.

HASIL DAN PEMBAHASAN

Obyek

Unsur Interpretasi Citra Sentinel 2

Rona

Warna

Bentuk

Ukuran

Tekstur

Pola

Bayangan

Situs

Asosiasi

Permukiman

Beragam

Oren kecoklatan dan Putih

Persegi Dan Persegi Panjang

Beragam  Dari Kecil- Besar

Kasar

Berkelompok

Berada Pada Sisi Permukiman

Berada Dekat Dengan Persawahan dan Vegetasi

-

Jalan

Gelap

Hitam Atau Abu-abu

Memanjang

Besar

Halus

Teratur

Berada Pada Sisi Jalan

-

-

Sawah

Gelap

Hijau Dan Coklat

Persegi Dan Persegi Panjang

Besar

Halus

Beragam

Berada Pada Sisi Sawah

Berada Dekat Dengan Permukiman

-

Obyek

Unsur Interpretasi Citra Landsat 8

Rona

Warna

Bentuk

Ukuran

Tekstur

Pola

Bayangan

Situs

Asosiasi

Permukiman

Beragam

Abu -- Abu Dan Coklat

Tidak Beraturan

Beragam

Kasar

Menyebar

Nampak Bayangan

Memencar

-

Jalan

Gelap

Hitam

Memanjang

Besar

Kasar

Teratur

Nampak Bayangan

-

-

Sawah

Gelap

Hijau Tua

Beragam

Besar

Kasar

Beragam

-

-

-

(sumber: Google Eart)

Obyek

Unsur Interpretasi Citra Google Earth

Rona

Warna

Bentuk

Ukuran

Tekstur

Pola

Bayangan

Situs

Asosiasi

Permukiman

Beragam

Coklat, Oren dan Putih

Persegi Dan Persegi Panjang

Beragam Mulai Dari Kecil- Besar

Kasar

Menyebar Dan Berkelompok

Berada Pada Sisi Permukiman

Berada Dekat Dengan Sawah

-

Jalan

Gelap

Hitam Atau Abu-abu

Memanjang

Besar, Mencakup Disetiap Permukiman

Halus

Teratur

Berada Pada Sisi Jalan

-

-

Sawah

Gelap

Hijau Dan Coklat

Persegi Dan Persegi Panjang

Besar

Halus

Beragam

Berada Pada Sisi Sawah

Berada Dekat Dengan Permukiman

-

KESIMPULAN

Kesimpulan interpretasi citra melibatkan pemahaman mendalam terhadap resolusi spasial, spektral, dan radiometrik dari sumber citra seperti Landsat 8, Sentinel 2, dan Google Earth. Dengan mempertimbangkan karakteristik ini, pengguna dapat mengidentifikasi dan menganalisis dengan lebih baik objek dan fitur di permukaan bumi, mulai dari vegetasi hingga perubahan lahan. Selain itu, aksesibilitas, ketersediaan, waktu revisi, dan biaya merupakan faktor penting yang memengaruhi kemampuan pengguna untuk memperoleh dan menerapkan data citra dengan efektif. Dengan memadukan pengetahuan tentang unsur-unsur interpretasi ini, interpretasi citra dapat dilakukan dengan lebih akurat, memberikan wawasan yang berharga untuk berbagai aplikasi, mulai dari pemantauan lingkungan hingga perencanaan penggunaan lahan.

DAFTAR PUSTAKA

L. Somantri, "Pemanfaatan Teknik Penginderaan Jauh Untuk Mengidentifikasi Kerentanan Dan Risiko Banjir," J. Geogr. Gea, vol. 8, no. 2, 2016, doi: 10.17509/gea.v8i2.1697.

A. Baroroh and Harintaka, "Pemetaan Area Bekas Kebakaran Hutan dan Lahan Menggunakan Citra Landsat 8 Tahun 2018-2020 [Studi Kasus: Pulau Rupat, Bengkalis]," Pros. FIT ISI 2021 "SMART Surv. NEW Norm. ERA," vol. 1, pp. 73--80, 2021, [Online]. Available: http://etd.repository.ugm.ac.id/penelitian/detail/205486