Pendahuluan

Ekologi merupakan hubungan dan interaksi antara makhluk hidup beserta dengan lingkungannya, baik pada aspek biotik maupun abiotik. Ekologi juga mampu membantu dalam memahami adaptasi organise, cara bertahan, dan bagaimana lingkungan mempengaruhi mereka (Odum, 1971). Ekologi memegang peran penting bagi kehidupan, dimana ekologi berperan penting dalam melandasi keseimbangan ekosistem, mendukung keberlanjutan sumberdaya alam, ekologi yang baik dapat menekan perubahan iklim, mencegah penyebaran penyakit, dan tentunya mendukung kehidupan manusia. Dengan menerapkan prinsip ekologi, kita dapat menjaga keseimbangan alam, mengelola sumber daya dengan bijak, dan mengatasi tantangan lingkungan global.

Indeks ekologi merupakan nilai yang mewakuli asli kondisi lingkungan dan ekosistem yang disusun dengan parameter tertentu. Dalam ekosistem, nilai tersebut membantu dalam melihat dinamika ekologi seperti dampak yang disebabkan oleh aktivitas manusia terhadap lingkungan dalam berbagai skala (Li et al. 2022). Faktor-faktor tertentu yang dapat mewakili kondisi ekologi seperti tingkat kehijauan dan suhu permukaan banyak digunakan untuk membangun indeks. Pada tahun 2013, Xu Hanqiu memperkenalkan remote sensing ecological index (RSEI) atau penilaian indeks ekologi berbasis data penginderaan jauh. Xu menggunakan indikator kehijauan, kelembaban, kekeringan, dan suhu udara untuk membangun indeks tersebut yang diintegrasikan menggunakan algoritma analisis komponen utama (PCA).

Data Indeks ekologi yang tersedia pada platform GEOMAPID dapat menjadi rujukan bagi seluruh elemen untuk dimanfaatkan pada tujuan tertentu. Pengukuran indeks ekologi berbasis RSEI yang berbentuk data geospasial, memiliki beberapa keunggulan. Beberapa keunggulan yang dimiliki adalah: mencakup wilayah yang luas, masing-masing layer mewakili kota/kabupaten, parameter menggunakan indikator lingkungan yang diperoleh bersumber dari sensor satelit, data dengan bentuk grid 1x1 km memberikan kemudahan bagi pengguna untuk mengartikan data tersebut.

Lebih lanjut, indeks ekologi berbasis RSEI dapat menjadi bahan masukan untuk menganalisis kondisi ekologi yang lebih detail, dimana RSEI merupakan indeks yang dapat digunakan untuk tujuan evaluasi, seperti kenyamanan tinggal, kenyamanan termal, penentuan lokasi prioritas lahan terbuka hijau, penentuan lokasi prioritas penanaman pohon, bahkan untuk aspek mitigasi bencana.

Metode

2.1 Lokasi

Lokasi yang digunakan untuk mengetahui indeks ekologi RSEI adalah seluruh negara Indonesia. Indonesia yang terletak di garis katulistiwa dan beriklim tropis, menciptakan dinamika ekosistem yang beragam. Keberagaman ekosistem yang terbentuk setidaknya secara umum dapat dibagi menjadi dua, yakni ekosistem alami dan buatan. Ekosistem alami yang terbentuk di Indonesia seperti yang terbentuk di Pulau Papua dan Pulau Kalimantan memiliki potensi untuk menjaga ekologi lokal bahkan global agar tetap baik, sementara itu ekosistem buatan yang cenderung terbentuk di perkotaan seperti yang terjadi di Pulau Jawa justru cenderung akan mendegradasi sistem ekologi lokal bahkan global.

2.2 Variabel

Saat ini perkembangan citra satelit sangat memudahkan dalam pemantauan kualitas lingkungan di permukaan bumi. Landsat 8 adalah satelit penginderaan jauh yang diluncurkan oleh NASA dan USGS pada tahun 2013 sebagai bagian dari program Landsat yang telah berjalan sejak 1972. Dengan sensor Operational Land Imager (OLI) dan Thermal Infrared Sensor (TIRS), Landsat 8 memungkinkan pemantauan kualitas lingkungan dengan resolusi spasial, spektral, dan temporal yang tinggi (USGS, 2019).

• Kehijauan (NDVI)

Tingkat kehijauan suatu wilayah seringkali diwakili oleh tinggi rendahnya vegetasi yang berada di wilayah tersebut. Normalized difference vegetation index (NDVI) merupakan perhitungan sederhana yang digunakan untuk menghitung tingkat kehijauan suatu tempat, dimana sensor citra satelit merekam kenampakan vegetasi dan dikuantifikasikan menjadi nilai -1 hingga 1, dimana semakin mendekati nilai 1 maka tingkat kehijauan suatu wilayah akan semakin tinggi. NDVI pada aspek ekologi sangat memegang peran penting, dimana NDVI memegang peran positif terhadap ekologi, karena wilayah yang banyak ditemukan vegetasi akan cenderung baik secara ekologi.

• Kelembaban (Wetness Index)

Tingkat kelembaban dalam aspek ekologi memegang peran penting terhadap ekologi, salah satunya berupa pengaruhnya terhadap pertumbuhan tanaman. Wetness index atau indeks kebasahan merupakan perhitungan yang bertujuan untuk mencari tinggi rendahnya tingkat kelembaban objek, seperti objek tanah dan vegetasi. Indeks kebasahan tersebut memegang peran positif terhadap ekologi, dimana semakin tinggi nilainya maka semakin tinggi tingkat kelembabannya.

• Kekeringan (NDBSI)

Tingkat kekeringan pada suatu wilayah dapat diwakili menggunakan normalized difference bare soil index (NDBSI). Kekeringan diukur berdasarkan tingkat keterbangunan dan lahan terbuka suatu wilayah. Indeks ini memberi pengaruh negatif terhadap ekologi, dimana semakin tinggi nilainya maka semakin buruk kualitas ekologinya.

• Suhu Permukaan (LST)

Suhu permukaan yang diwakili oleh land surface temperature (LST) jelas memberikan pengaruh negatif terhadap ekologi jika nilainya tinggi. Dalam mengamati kondisi ekologi, LST sering digunakan sebagai variabel utama, karena tinggi rendahnya ketiga indeks yang disebutkan sebelumnya akan berkorelasi terhadap suhu permukaan yang dihasilkan, sebagai contoh jika tingkat kekeringan tinggi, kelembaban rendah, dan kehijauan rendah makan suhu permukaannya akan cenderung tinggi.

• Integrasi Variabel

Integrasi variabel merupakan metode yang digunakan untuk mendapatkan informasi-informasi penting yang terkandung dalam sekumpulan variabel. Indeks ekologi berbasis RSEI yang terdiri dari 4 parameter selanjutnya perlu diintegrasi untuk mendapatkan nilai indeks yang padu. Metode yang digunakan untuk mendapatkan serta mengekstraksi informasi-informasi penting tersebut adalah analisis komponen utama atau sering disebut dengan principal component analysis (PCA). PCA memberikan metode yang efektif untuk menggabungkan keempat parameter tersebut, PCA menyederhanakan informasi dari berbagai variabel ekologi menjadi satu indeks yang lebih mudah dianalisis, membantu pemantauan kondisi lingkungan secara spasial dan temporal.

2.3 Sistem Klasifikasi

Tabel 1. Klasifikasi RSEI

Hasil dan Pembahasan

3.1 Hasil

Gambar diatas merupakan hasil dari pemetaan indeks ekologi RSEI di Pulau Bali yang terbagi kedalam 5 kelas. Sesuai dengan gambar tersebut, terlihat kelas orange hingga merah (cukup hingga buruk) banyak tersebar di area Kota Denpasar, kelas kuning (sedang) banyak tersebar di area pesisir, dan area hijau muda hingga hijau tua (baik dan sangat baik) banyak ditemui di wilayah tengah Provinsi Bali.

Warna orange hingga merah sendiri cenderung akan terbentuk di wilayah yang tinggi lahan terbangun, lahan terbuka, dan perairan, dimana pada peta tersebut Kota Denpasar buruk kualitas ekologinya karena tinggi lahan terbangun. Warna kuning yang menandakan kualitas ekologi itu sedang/menengah akan terbentuk di wilayah peralihan antara darat dan laut. Warna hijau hingga hijau tua yang mengindikasikan kualitas ekologi yang baik, lebih banyak terjadi di bagian tengah, objek penyusun vegetasi berupa hutan atau kebun dapat menambah positif kualitas ekologi di suatu wilayah.

3.2 Pembahasan

Indeks Ekologi berbasis remote sensing ecological index (RSEI) digunakan untuk menilai kualitas lingkungan berdasarkan citra satelit. MAPID membagi indeks ekologi RSEI kedalam 516 data yang mewakili kota/kabupaten di Indonesia. Indeks ini mempertimbangkan beberapa faktor seperti vegetasi, kelembaban tanah, suhu permukaan, dan lahan terbangun. Data indeks ekologi RSEI yang disediakan oleh MAPID juga dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut. MAPID sebagai perusahaan penyedia data spasial yang didukung oleh platform GEOMAPID yang dibekali teknologi AI yang tersemat pada fitur SINI AI, dapat menjadi kombinasi yang sempurna untuk menghasilkan analisa sesuai kebutuhan pengguna. Indeks ekologi RSEI memiliki ikatan yang selaras dengan data-data lain yang dimiliki oleh MAPID, sebagai contoh jika RSEI dianalisis bersama data night time light (NTL) akan memberikan luaran mengenai pengaruh pertumbuhan perkotaan yang ditandai dengan cahaya perkotaan dengan kualitas RSEI, contoh lain jika RSEI dianalisis bersama data tutupan lahan maka akan menghasilkan luaran mengenai pengaruh tutupan lahan dengan kualitas ekologi. Masih banyak lagi hal yang bisa dimanfaatkan dari data RSEI, karena kemudahannya untuk dimodifikasi dan diintegrasikan dengan data lain.

3.2.1 Distribusi Spasial RSEI

Secara umum, indeks ekologi RSEI di kota cenderung lebih buruk dibandingkan dengan wilayah desa. Hal ini disebabkan oleh dominasi lahan terbangun di perkotaan, seperti gedung, jalan, dan infrastruktur lainnya sehingga implikasinya akan meningkatkan suhu serta indeks kekeringan semakin tinggi. Sebaliknya, di desa masih terdapat banyak lahan hijau, seperti sawah, hutan kecil, dan perkebunan, yang berkontribusi pada ekologi yang lebih baik dimana indikator RSEI akan tinggi pada aspek kehijauan dan kelembaban. Dari kedua pemaparan tersebut, wilayah pedesaan akan cenderung lebih unggul kualitas ekologinya dibandingkan dengan wilayah perkotaan.

Status indeks ekologi antar pulau juga memiliki perbedaan yang cukup signifikan. jika dibandingkan antara Pulau Jawa dan Pulau Kalimantan, nilai RSEI di Pulau Jawa cenderung lebih rendah. Pulau Jawa merupakan pusat ekonomi dan pemerintahan di Indonesia, dengan tingkat urbanisasi dan pembangunan yang sangat tinggi. Hal ini menyebabkan berkurangnya tutupan lahan alami, meningkatnya suhu permukaan, dan berkurangnya kelembaban tanah. Sementara itu, Kalimantan masih memiliki hutan yang luas dan lebih sedikit daerah perkotaan, sehingga indeks ekologi di wilayah tersebut cenderung lebih baik dibandingkan dengan Pulau Jawa.

RSEI yang mencerminkan kualitas ekologi tentu saja sangat mempengaruhi manusia dan makhluk hidup dalam kenyaman hidup. Makhluk hidup cenderung nyaman tinggal di wilayah yang cenderung masih banyak ditemukan zona hijau, karena ketersediaan oksigen, kesuburan tanah, kejernihan air, dan lain sebagainya akan cenderung berkorelasi positif terhadap kehidupan. Begitu juga manusia, manusia akan cenderung memilih tinggal di lokasi yang demikian, karena kenyamanan tinggal merupakan salah satu aspek penting dalam hidup.

3.2.2 Karakteristik RSEI di Tutupan Lahan

Tutupan lahan di Indonesia sangat beragam, mulai dari hutan tropis, lahan pertanian, permukiman perkotaan, hingga kawasan industri. Variasi ini berpengaruh langsung terhadap nilai indeks ekologi RSEI, yang dihitung berdasarkan empat variabel utama NDVI untuk vegetasi, WET untuk kelembaban tanah, NDBSI untuk lahan terbangun, dan LST untuk suhu permukaan. Misalnya, kawasan hutan di Kalimantan dan Sumatra memiliki nilai NDVI yang tinggi karena tutupan vegetasi yang lebat, serta nilai WET yang juga tinggi akibat tingginya kelembaban tanah. Kedua faktor ini membuat nilai RSEI di wilayah hutan cenderung tinggi, menunjukkan kondisi ekologi yang baik.

Sebaliknya, kota-kota besar seperti Jakarta dan Surabaya memiliki NDBSI yang tinggi karena dominasi permukaan terbangun seperti beton dan aspal. Hal ini berkontribusi terhadap peningkatan LST, karena permukaan keras menyerap dan menyimpan panas lebih lama dibandingkan tanah atau vegetasi. Akibatnya, wilayah perkotaan cenderung memiliki nilai NDVI dan WET yang rendah, sehingga nilai RSEI menurun. Dampak negatif ini diperparah oleh kurangnya ruang hijau dan tingginya polusi udara, yang semakin memperburuk kondisi ekologi di daerah perkotaan.

Lahan pertanian di Indonesia memiliki karakteristik RSEI yang bervariasi tergantung pada jenis pengelolaannya. Sawah irigasi di Jawa, misalnya, memiliki nilai WET yang tinggi dan NDVI yang cukup baik saat musim tanam, sehingga nilai RSEI dapat meningkat. Namun, daerah pertanian yang mengalami degradasi tanah atau konversi lahan ke permukiman menunjukkan peningkatan NDBSI dan LST, yang berujung pada penurunan nilai RSEI. Hal ini terlihat di daerah yang mengalami alih fungsi lahan, seperti di pinggiran Jakarta atau wilayah pesisir yang mengalami ekspansi industri.

Dengan memahami perbedaan RSEI ini, penting bagi kita untuk menjaga keseimbangan antara pembangunan dan kelestarian lingkungan. Kota-kota besar perlu meningkatkan ruang hijau, memperbanyak pohon, dan mengelola tata ruang dengan lebih baik agar nilai indeks ekologi tidak semakin memburuk. Sementara itu, di daerah yang masih memiliki ekologi baik seperti Kalimantan dan desa-desa, upaya konservasi harus diperkuat agar lingkungan tetap terjaga untuk generasi mendatang.

Kesimpulan

Indeks ekologi berbasis RSEI di Indonesia, menggambarkan kualitas ekologi yang dinilai berdasarkan ekstraksi parameter lingkungan berupa NDVI, WET, NDBSI, dan LST. Keempat parameter tersebut menghasilkan nilai indeks dengan rentang 0 - 1 yang dipecah ke dalam kelas buruk, cukup, sedang, baik, dan sangat baik. Kesimpulan yang dapat diambil adalah:

1. 1.
   Indeks ekologi RSEI merupakan cerminan kualitas ekologi di Indonesia yang diwakili oleh 4 parameter lingkungan yang didapatkan dari sensor citra Landsat 8 OLI/TIRS.

1. 2.
   RSEI yang terdiri parameter yang saling berlawanan, dimana parameter kehijauan (NDVI) dan kelembaban (WET) berkorelasi positif, dan kekeringan (NDBSI) dan suhu permukaan (LST) berkorelasi negatif terhadap ekologi.

1. 3.
   GEOMAPID menghimpun data RSEI di seluruh Indonesia yang dibagi kedalam 516 kota dan kabupaten yang memungkinkan untuk diintegrasikan dengan data lain.

1. 4.
   Indeks ekologi RSEI dapat dibandingkan antar pedesaan dan perkotaan, serta Pulau Jawa dan pulau lain untuk mengetahui karakteristik yang dihasilkan pada nilai indeks atau status yang muncul.

Daftar Pustaka

Li et al. (2022). The application of RSEI in urban ecological monitoring. Remote Sensing of Environment.

USGS (2019). Landsat 8 Science Data Users Handbook. United States Geological Survey.

Xu, H. (2013) - A Remote Sensing Ecological Index and Its Application for Monitoring Urban Ecological Changes