Land Change Modeler (LCM) adalah modul yang ada di IDRISI untuk memprediksi perubahan lahan (land use & land cover – LULC). Perubahan lahan tersebut berdasarkan kondisi lahan di masa yang lampau (dua interval waktu). Misalnya lahan tahun 2000 dibandingkan dengan tahun 2010 untuk memprediksi lahan di tahun 2015. Setelah lahan hasil prediksi dengan model LCM dengan kondisi riil lahan tahun 2015 divalidasi, kondisi lahan di tahun-tahun berikutnya akan diperoleh asalkan hasil validasinya cukup baik (biasanya di atas 75%).
Silahkan buka IDRISI dan masuk ke menu LCM (masuk ke menu modeling). Banyak juga tab yang harus diisi. Panduan utama cara kerjanya bisa dibuka di situs resmi IDRISI, di sini saya akan meringkas langkah-langkah yang saya lakukan ketika memodelkan perubahan lahan.
A. Menyiapkan Dua Peta Lahan
Untuk memprediksi kondisi lahan di masa yang akan datang minimal dibutuhkan dua peta lahan di masa lampau untuk memprediksi kondisi saat ini. Hasilnya divalidasi dengan kondisi lahan saat ini. Jadi harus ada tiga peta lahan berdasarkan periode waktu tertentu, biasanya sepuluh tahunan atau kurang. Untuk mengunduhnya silahkan buka situs USGS (satelit Landsat).
B. Klasifikasi Lahan dengan Image Processing
Peta lahan yang dimaksud adalah klasifikasi LULC berdasarkan citra satelit yang diunduh. Tutorial dari IDRISI menganjurkan klasifikasi dengan pengolahan citra (hard classification) dengan ISOCLAS. Setelah itu di klasifikasi ulang (RECLAS) untuk menghasilkan klasifikasi sesuai kebutuhan. Tahap ini memaksa kita untuk teliti membedakan warna tertentu yang merepresentasikan kelas lahan (tumbuhan, bangunan, air, dan sebagainya).
C. Analisa Perubahan (Change Analysis)
Sebelum masuk ke tahap ini sebenarnya banyak proses yang perlu dilakukan mengingat dua peta lahan yang akan dibandingkan harus “klop” baik ukuran (extent), legend, piksel, dan lain-lain yang dapat dilihat pada menu metadata IDRISI. Change Analysis disediakan IDRISI dalam satu tab khusus. Di sana dapat diketahui mana saja konversi-konversi penting antara dua peta lahan yang dibandingkan.
D. Transition Potential
Setelah analisa perubahan, kita diminta memutuskan berapa besar piksel/area yang dijadikan patokan perubahan lahan. Besarnya tergantung area penelitian, misalnya untuk kota Bekasi sebesar 100 hektar dan jika perubahan di bawah 100 hektar, bisa diabaikan. Untuk area yang luas, misalnya jabotabek, tentu saja bisa diperbesar lagi.
Tahap ini penting karena menentukan model LCM yang digunakan. LCM mengandalkan transition potential untuk memprediksinya. Transition potential berisi konversi-konversi dari satu kelas lahan ke kelas lainnya misalnya dari vegetasi menjadi bangunan, air menjadi pertanian, dan lain-lain.
E. Menentukan Driver
Transition potential bekerjasama dengan driver untuk merakit LCM. Driver di sini adalah peta tematik yang berisi besaran-besaran yang menggambarkan kondisi lahan. Biasanya berupa jarak tertentu terhadap jalan, sungai, bangunan tertentu, dan sejenisnya. Bisa juga berupa ketinggian/slope, harga tanah dan lain-lain. Perlu usaha keras untuk membuat driver dan kebanyakan tidak bisa digambar dengan Idrisi. ArcGIS, ArcView, QGIS, dan GIS tools lainnya sangat diperlukan. Dan impor-expor ke Idrisi terkadang memerlukan keahlian khusus.
Transition potential dan driver kemudian bekerjasama untuk menyeleksi transition potential yang dilibatkan dalam LCM. Caranya adalah menghitung Relative Operationg Characteristic (ROC)-nya, yang jika di bawah 0.75 maka transition potential tersebut tidak dilibatkan dalam LCM. Oiya, driver sebelumnya diuji juga nilai Cramer-nya, jika di bawah 0.15 maka driver tersebut tidak memiliki pengaruh yang kuat terhadap perubahan.
F. Training LCM
Training yang dimaksud di sini adalah membentuk peta transition potential yang nanti digunakan untuk memprediksi. Isinya adalah probability perubahan dari satu kelas ke kelas lainnya dalam area penelitian. Yang terbaik menurut anjuran IDRISI adalah MLP Neural Network. Dianjurkan akurasi 0.75 ke atas untuk dihasilkan model yang baik.
G. Seting Lain-lain
Di sini merupakan komponen tambahan dan terkadang penting juga. Salah satunya adalah peta rancangan pembangunan jalan. Jalan sangat menentukan perubahan lahan karena biasanya di sekitar jalan cenderung dibangun gedung yang mengkonversi lahan kosong atau vegetasi/pertanian. Selain itu ada tab khusus “planning” untuk mengarahkan perubahan. Isinya adalah zonasi dan batasan serta insentif. Misalnya untuk menjaga vegetasi berubah menjadi bangunan perlu dibuat peta tambahan yang berisi seluruh vegetasi diset dengan kelas “nol” sehingga tidak boleh (persistence) ada perubahan terhadap vegetasi. Sementara kelas lain diset “satu” (kisaran dari 0 hingga 1 juga boleh) yang berarti boleh berubah. Sedang insentif diset “dua” untuk menambah peluang untuk berubah, misalnya lahan kritis (nganggur) yang diset “2” untuk berubah menjadi bangunan.
Demikian ringkasan sederhana bagaimana LCM Idrisi bekerja dalam memprediksi perubahan lahan. Semoga bisa dijadikan patokan berapa lama mengerjakan proyek tersebut, selamat mencoba.
Rahmadya Trias Handayanto 