Page 2 - 14074-Article Text-41548-1-10-20161123
P. 2

BUDIMAN, SULISTYANTARA,ZAIN
           perubahan RTH melalui pendekatan   geometris  (georeferencing)  supaya   sebanyak  30  titik  pengamatan.  Pada
           pola  perubahan  perkembangan  kota   citra  berada  pada  posisi  yang   penelitian    ini  tingkat  akurasi  dari
           (Alonso, 1998). Sebagai indikatornya   sebenarnya   berdasarkan   Datum   hasil analis lebih dari 90%.
           digunakan  teori  Miller  (1988)  yang   WGS  84  dengan  sistem  koordinat   7.   Penampilan  (display),  dari
           menjelaskan  bahwa  ada  tiga  pola   latitude-longitude.  Semua  hal  ini   hasil  analisis  mendapatkan  peta
           perkembangan   kota   yaitu  pola   dilakukan  dengan  tool  GIS  berupa   landcover  dengan  6  jenis  landcover
           konsentrik,  pola  sektor  dan  pola   Arcgis 9.3 berdasarkan kordinat GPS   yaitu  1)  pohon,  2)  lahan  pertanian,
           pusat  lipat  ganda.  Perubahan  RTH   hasil  survey  lapang.  Setelah  file   semak,  rumput  dan  sawah  3)  lahan
           juga  dideteksi  melalui  perubahan   terkumpul maka langkah selanjutnya   perkotaan   (perumahan   dan
           luasannya.                      adalah melakukan pemotongan (clip)   perdagangan),  4)  lahan  industri,  5)
                                           citra  berdasarkan  batas  kota-kota
           3.   Pengambilan   data   (capture)                              lahan  terbuka  dan  6)  badan  air
           dilakukan   dengan   mengunduh   yang  diteliti.  Langkah  selanjutnya   (sungai,  waduk/situ).  Pohon,  lahan
           (download)  data  citra  landsat  yang   menyatukan  (composite)  potongan-  pertanian, semak, rumput dan sawah
           dibutuhkan  dari  website  United   potongan   band   citra   dengan   termasuk  dalam  kategori  RTH.
           State  geological  Survey  (USGS)  di   kombinasi  untuk  Citra  Landsat  1-6   Lahan  perkotaan  (perumahan  dan
                                           kombinasi
                                                      red:green:blue
                                                                    adalah
           www.usgs.gov  berdasarkan  kolom                                 perdagangan),  lahan  industri,  lahan
           (path  disingkat  p)  dan  baris  (row   band  2:3:1,  untuk  citra  landsat  7   terbuka  dan    badan  air  (sungai,
           disingkat r) yang sesuai. DKI Jakarta   kombinasi   red:green:blue   adalah   waduk/situ)      termasuk   dalam
           berada pada kolom ke-122 dan baris   band  5:4:3,  untuk  citra  landsat  8   kategori non RTH.
           ke-64  (p122  r64),  Kota  Bandung   kombinasi   red:green:blue   adalah   8.   Hasil  akhir  (output),  dari
           berada   pada   p122   r65,   Kota   band  6:5:4.  Hasil  dari  kombinasi  ini   hasil  proses  display  dapat  dideteksi
           Semarang  berada  p120  r65,  Kota   akan  menghasilkan  citra  landsat   perubahan   RTH   berdasarkan
           Yogyakarta  berada  pada  p120  r65,   dengan alami, proses ini dinamakan   visualitas   (pola   perubahannya)
                                           colour
                                                   composite.
                                                                       itu
                                                               Setelah
           Kota Surabaya berada pada p117 r66.                              maupun    kuantitas   (perubahan
           Selain   itu   juga   dilakukan   dilakukan  proses  pengklasifikasian   luasan RTH).
           pengambilan   data   di   lapangan   citra  landsat  (remote  sensing),  pada
           sebanyak   30   titik   pengamatan   penelitian   ini    proses   HASIL DAN PEMBAHASAN
           dengan bantuan GPS untuk validasi   pengklasifikasian   menggunakan   Analisis  Pola  Perubahan  Ruang
           citra.                          metode  unsupervised  classification
                                           (klasifikasi  tak  terbimbing)  dengan   Terbuka Hijau
           4.     Penyimpanan  data  (store),   iso cluster sebanyak 6 claster. Setelah   DKI Jakarta
           proses    selanjutnya   adalah   itu  akan  didapat  file  .iso  (dengan
           melakukan     ekstraksi   dan   nama  kota  dan  tahun  citra)  sebagai   Area  kajian  untuk  DKI  Jakarta
           pengumpulan  data  citra  sesuai   hasil  dari  klasterisasi.  File  sampel   mencakup  luasan  sebesar  649,71
           dengan    nama  kota  dan  tahun   .iso  selanjutnya  di  analasis  dengan   km2.  Kajian  ini  hanya  dilakukan  di
                                                                            wilayah DKI Jakarta daratan, dengan
           perekamannya.                   menggunakan  tool  extension  yang   asumsi bahwa perubahan RTH pada
                                           bernama    maximum    likelihood
           5.     Pemilahan  (query),  citra                                wilayah DKI Jakarta kepulauan tidak
           yang digunakan adalah citra dengan   classification pada     Arcgis 9.3 maka   terlalu signifikan.
           kualitas  tinggi  (kualitas  9)  dan   akan  keluar  hasil  klasifikasi  citra   Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa
           ketebalan awan atau cloud coverage   berdasarkan  klaster   yang   telah   berdasarkan  Miller  (1988),  pola
           (cc)  rendah  (<  10%)  sesuai  standar   ditentukan atau disebut dengan peta   landcover di DKI Jakarta pada tahun
           USGS.                           landcover.    Proses    validasi   1982   termasuk   dalam   pola
                                           menggunakan      data     hasil   konsentrik   (Gambar   1).   Pola
           6.     Pengolahan    (analysis),   pengamatan  dan  kordinat  GPS   konsentrik  ditandai  dengan  pusat
           selanjutnya   dilakukan   koreksi













      1

      2                            Gambar 1. Peta landcover DKI Jakarta tahun 1982, 2000, dan 2013




           8    JURNAL LANSKAP INDONESIA | VOL 6 NO 1 2014
   1   2   3   4   5   6   7