Jurnal Evaluasi RTRW Rencana Tata Ruang
Jurnal Geospasial Indonesia
ISSN 2222-2863 (Online)
Vol X, No.X, Tahun
Teknik Geodesi
Universitas Gadjah Mada
http://journal.geodesi.ugm.ac.id
Evaluasi RTRW (Rencana Tata Ruang Wilayah) Kota
Yogyakarta Menggunakan Citra WorldView-2
Muhammad Ulil Azmi Rasyidina,*, Dr. Harintaka ST., M.T.b
a,*Alumni Departemen Teknik Geodesi FT-UGM ()
Jln. Grafika No. 2 Yogyakarta, Telp. +062-274-520226, Email: geodesi@ugm.ac.id
bStaf Pengajar Departemen Teknik Geodesi FT-UGM (Afiliasi)
Diterima:
; Dipublikasikan:
Abstract
Due to its strategic location, Special District of Yogyakarta has become one of the economic center of
Indonesia. The main problem that occurs is limited usage of urban plan. The fast growth of the economy
and the fact that the land is limited raise a negative impact to urban planning. The aim of this research is
to evaluate the urban planning using WorldView-2 imagery. This process is done because the urban plan
data that currently available are outdated, and surely will have many differences if compared to the most
recent data.
This research was using WorldView-2 imagery released in 2013 which covers most of the city of Yogyakarta.
The methods of this research are visual interpretation and on-screen digitation. Image rectification is also
done to correct the coordinates of the imagery.
The accuracy result obtained from classification accuracy test is 87,86%. Further analysis to urban plan
evaluation result towards the obtained imagery proves that there are changes in the land use. These changes
are in tourism, services and market area, office area, settlement area, green landscape, and micro as well
as medium industry.
Keywords: Urban planning evaluation, WorldView-2 imagery, rectification, visual interpretation,
confussion matrix
Pendahuluan
Latar Belakang
Kebutuhan tanah setiap tahunnya semakin meningkat
seiring dengan pertumbuhan penduduk yang cukup
tinggi. Pertumbuhan penduduk disebabkan oleh
beberapa faktor seperti arus urbanisasi dan
pertumbuhan secara alami. Kebutuhan akan
lingkungan, tempat tinggal yang baik dan kegiatan
perekonomian masyarakat, memerlukan ruang dalam
pelaksanaannya, sementara luas tanah relatif tetap. Hal
ini membuat manusia dituntut untuk melakukan
pengelolaan penggunaan lahan secara efektif dan
efisien untuk mendapatkan hasil yang optimum.
Pengelolaan penggunaan lahan harus berawal dari
perencanaan yang matang dengan mempertimbangkan
segala parameter yang terkait dan saling
mempengaruhi satu sama lainnya (Syahid, 2003).
Daerah perkotaan identik dengan jumlah penduduk
yang tinggi dan penggunaan lahan didominasi oleh
lahan terbangun. Tingginya jumlah penduduk ini
mengakibatkan kebutuhan penduduk akan ruang
terutama ruang yang semakin tinggi terutama untuk
lahan terbangun. Hal ini pada akhirnya akan menjadi
pemicu terjadinya konversi lahan dari lahan non
terbangun menjadi lahan terbangun (Anonim, 2012,
Perda Kota Yogyakarta). Tujuan dari penataan ruang
dimaksudkan untuk mencapai kondisi aman, nyaman,
produktif dan berkelanjutan. Untuk dapat menjaga
konsistensi dari pemanfaatan ruang terhadap rencana
tata ruang wilayah, setiap pemerintah kota
memerlukan upaya pemantauan terhadap pemanfaatan
ruang yang berjalan serta mengevaluasi kesesuaian
dari pemanfaatan ruang terhadap rencana tata ruang
wilayahnya (Anonim, 2007).
Kondisi tata ruang Kota Yogyakarta yang telah
ada sekarang merupakan bagian dari perencanaan dari
pihak Bappeda Kota Yogyakarta. Sehingga untuk
membuktikan apakah kondisi tersebut sesuai atau
mengalami perubahan maka dilakukan evaluasi.
Adapun evaluasi yang dilakukan menggunakan satelit
WorldView-2 tahun 2013 sebab merupakan citra
resolusi tinggi yang tersedia saat ini untuk studi kasus
Kota Yogyakarta.
www.jgi.ac.id | 1
Teknik Geodesi
Universitas Gadjah Mada
http://journal.geodesi.ugm.ac.id
Jurnal Geospasial Indonesia
ISSN 2222-2863 (Online)
Vol X, No.X, Tahun
Penelitian ini dilakukan sebagai upaya mengevaluasi
penggunaan lahan di Kota Yogyakarta. Hasilnya, dapat
digunakan sebagai referensi serta acuan bagi institusiinstitusi terkait untuk pengambilan keputusan dalam
rencana pembangunan wilayah di Kota Yogyakarta
selanjutnya.
Tujuan Kegiatan
Tujuan dari penelitian ini adalah mengevaluasi RTRW
untuk wilayah Kota Yogyakarta dengan memanfaatkan
citra WorldView-2 tahun 2013.
Manfaat Kegiatan
Ada beberapa manfaat dari penelitian ini, manfaatmanfaat tersebut antara lain :
1.
Memberikan informasi berupa evaluasi dari
pelaksanaan RTRW Kota Yogyakarta dan
sebagai referensi serta acuan bagi institusiinstitusi terkait untuk pengambilan keputusan
dalam rencana pembangunan wilayah Kota
Yogyakarta selanjutnya.
2.
Untuk mengetahui tingkat keberhasilan pada
pelaksanaan periode yang direncanakan.
Landasan Teori
Penginderaan Jauh
Penginderaan jauh menurut Lillesand dan Kiefer (2004)
merupakan ilmu dan seni untuk memperoleh informasi
tentang obyek, daerah, atau gejala dengan jalan
menganalisis menggunakan kaidah ilmiah data yang
diperoleh dengan menggunakan alat tanpa kontak
langsung terhadap obyek, daerah, atau gejala yang
dikaji. Sedangkan menurut Lindgran dalam Sutanto
(1994) mengemukakan bahwa penginderaan jauh
adalah teknik yang dikembangkan untuk perolehan
data dan analisis tentang informasi kebumian.
Sistem penginderaan jauh terdiri atas sumber energi,
sensor, obyek yang diamati, serta media perambatan
energinya. Konsep penginderaan jauh didasarkan pada
pengukuran energi gelombang elektromagnetik yang
dihasilkan oleh suatu obyek yang bisa ditangkap oleh
suatu perangkat yang disebut sensor. Sensor
ditempatkan pada suatu platform bergerak yang
biasanya berupa pesawat ataupun satelit. Karakteristik
obyek dapat dibedakan berdasarkan perbedaan
pantulan energi elektromagnetik yang diterima oleh
sensor. Setiap obyek yang berbeda jenisnya akan
memberikan respon yang berbeda pula terhadap
gelombang elektromagnetik yang mengenainya,
karena setiap obyek memiliki keunikan sifat refleksi
dan emisinya. Salah satu output dari sistem
penginderaan jauh adalah citra digital (Widiastuti,
2013).
Platform penginderaan jauh dirancang untuk beberapa
tujuan khusus. Tipe sensor, platform, penerima data,
pengirim serta pemrosesan dipilih sesuai dengan
tujuan tersebut. Perkembangan perolehan data
penginderaan jauh melalui satelit menawarkan
beberapa
keunggulan
dibandingkan
melalui
pemotretan udara, antara lain dari segi harga, periode
perekaman daerah yang sama, serta kombinasi saluran
spektral yang lebih sesuai untuk aplikasi tertentu
(Danoedoro, 1996).
Saat ini telah beredar banyak jenis satelit yang
diluncurkan oleh banyak negara. Mulai 8 dari negara
maju seperti Amerika Serikat, Kanada, Perancis,
Jepang, Rusia, dan negara-negara besar lainnya.
Berbagai satelit yang diluncurkan menawarkan
resolusi spasial yang bervariasi, dari resolusi rendah
hingga resolusi tinggi. Resolusi spasial merupakan
kemampuan sensor mendeteksi ukuran terkecil obyek
di bumi untuk membedakan diantara dua obyek yang
berdekatan pada citra (Sabins, 1997 dalam Nosicca,
2015).
Worldview-2 merupakan salah satu jenis satelit
beresolusi tinggi yang menyediakan 8 sensor spektral
dari gelombang tampak hingga inframerah jarak dekat.
Satelit ini diluncurkan menggunakan roket Delta 7920
pada tanggal 8 Oktober 2009 di Vandenberg Air Force
Base, California. Setiap sensor yang dibawa pada
satelit ini dipusatkan pada jarak partikular dari
spektrum gelombang elektromagnetik yang sensitif
menuju partikular objek yang ada di permukaan bumi
(Anonim, 2010).
Rektifikasi Citra
Rektifikasi adalah suatu proses melakukan
transformasi data dari suatu sistem grid menggunakan
suatu transformasi geometrik. Pekerjaan rektifikasi
dengan cara pemberian koordinat pada citra
berdasarkan koordinat hasil survei lapangan atau
koordinat yang telah ada pada suatu peta maupun dari
citra yang sudah tergeoreferensi yang mencakup area
yang sama (Lillesand dan Ralph, 2002).
Akibat proses transformasi koordinat akan terjadi
pergeseran di dalam penentuan titik kontrol yang
besarnya ditunjukkan dengan Nilai Root Mean Square
Error (RMSE). Nilai RMSE ialah nilai yang
menunjukkan tingkat akurasi geometrik yang
dilakukan atau merupakan ukuran ketelitian dari GCP
(Ground Control Point) yang diekspresikan dengan
ukuran piksel. Semakin kecil nilai RMSE maka akan
semakin baik pula penempatan atau identifikasi GCP
pada citra.
Hasil hitungan nilai RMSE dari seluruh titik kontrol
yang ada, dimungkinkan untuk mengetahui titik
kontrol yang memiliki kesalahan terbesar serta
memperoleh jumlah total RMSE. Pada koreksi
geometrik ini, RMSE yang diperoleh tidak boleh
melebihi dari 0,5 piksel yang artinya rata-rata posisi
www.jgi.ac.id | 2
Jurnal Geospasial Indonesia
ISSN 2222-2863 (Online)
Vol X, No.X, Tahun
Teknik Geodesi
Universitas Gadjah Mada
http://journal.geodesi.ugm.ac.id
hasil-hasil koreksi yang menyimpang kurang dari 0,5
x ukuran piksel dalam kenyataan di lapangan (Jensen,
1996).
Resampling
Resampling/interpolasi nilai spektral, yaitu teknik
penyadapan derajat nilai kecerahan (Brightness
Value/BV) piksel dari posisinya di citra yang belum
terkoreksi ke geometrik ke posisinya yang baru di citra
yang telah terkoreksi geometrik. Teknik interpolasi
dapat dilakukan dengan beberapa algoritma, yaitu
nearest neighbor, bilinier interpolation dan cubic
convolution (Danoedoro, 1996).
Algoritma tetangga terdekat (nearest neighbor)
diterapkan hanya dengan mengambil kembali nilai dari
piksel terdekat yang telah bergeser ke posisi baru,
kemudian dirata-rata secara proporsional. Algoritma
bilinier
interpolation
diterapkan
dengan
mempertimbangkan keempat nilai piksel yang
berdekatan untuk kemudian dirata-rata secara
proporsional sesuai dengan jaraknya terhadap posisi
baru (Jensen, 1996). Sedang algoritma cubic
convolution menggunakan prinsip seperti algoritma
bilinier
interpolation
tetapi
dengan
mempertimbangkan 16 piksel di sekitarnya
(Danoedoro, 1996).
Interpretasi Citra Satelit
Sutanto (1992) menjelaskan bahwa hasil proses
penginderaan jauh sistem satelit berbentuk citra digital
pengolahannya dapat dibagi menjadi dua metode,
yaitu :
1.
Analisis data secara visual adalah analisis
dengan cara mengenali ciri-ciri obyek yang
terdapat pada citra berupa bentuk, ukuran,
rona, warna, pola, bayangan, situs dan
asiosiasi.
2.
Analisis data secara numerik yaitu analisis
data dengan cara pengenalan pola spektral.
Pola spektral merupakan karakteristik
spektral yang dinyatkkan dalam dua dimensi
yaitu nilai digital pada tiap tipe piksel. Dalam
analisis secara numerik dibutuhkan komputer
yang memiliki kapasitas penyimpanan yang
besar dan juga melibatkan hitungan statistik.
Pengenalan obyek merupakan bagian vital dalam
interpretasi citra. Tanpa dikenali identitas dan jenis
obyek yang tergambar pada citra, tidak mungkin
dilakukan analisis untuk memecahkan masalah yang
sedang dihadapi. Prinsip pengenalan obyek pada citra
berdasarkan atas penyidikan karakteristiknya atau
atributnya pada citra (Nosicca, 2015).
Unsur interpretasi terbagi atas empat tingkatan
kerumitan yang membentuk susunan piramida
berjenjang yang dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1 : Susunan hirarki unsur interpretasi citra
(Estes et al, 1983 dalam Sutanto, 1992)
Sutanto (1992) menyatakan bahwa terdapat unsurunsur interpretasi yang digunakan dalam interpretasi
citra secara visual, yaitu warna, bentuk, ukuran, tekstur,
pola atau susunan keruangan, bayangan, situs dan
asosiasi.
Analisis Spasial dengan Proses Overlay
Prahasta (2001) menyebutkan bahwa terdapat dua
jenis fungsi analisis dalam sistem informasi geospasial
yang umum digunakan, yaitu fungsi analisis spasial
dan fungsi analisis atribut. Fungsi analisis spasial yang
di dalam sistem informasi geografis spasial yang
umum digunakan adalah analisis overlay (tumpang
susun). Overlay merupakan teknik penggabungan dua
atau lebih data grafis untuk diperoleh data grafis baru
yang memiliki satuan unit pemetaan gabungan dari
data grafis tersebut (Suharyadi, 1993).
Skema Klasifikasi Tata Ruang
Skema klasifikasi adalah alur atau tahapan
pelaksanaan suatu kegiatan sedangkan klasifikasi
adalah penggolongan obyek ke dalam masing-masing
kelas berdasarkan kriteria tertentu (Kartini, 1999
dalam Widiastuti, 2013).
Sistem klasifikasi tata ruang yang digunakan dalam
penelitian ini adalah sistem klasifikasi penggunaan
kota karena wilayah yang diinterpretasi merupakan
wilayah kota. Klasifikasi penggunaan tanah untuk
pembuatan peta penggunaan tanah dilakukan dengan
mengelompokkannya ke dalam kelas penggunaan
tanah dengan mengacu pada sistem klasifikasi tertentu.
Pemilihan skema klasifikasi adalah pemilihan (kelas)
yang akan diambil/dipergunakan dalam proses
klasifikasi. Penentuan klasifikasi diperlukan karena
tidak semua kelas yang ada bisa diperoleh dari suatu
citra karena setiap citra memiliki tingkat resolusi yang
berbeda (Sabngiarso, 2008).
Klasifikasi penggunaan tanah sesuai dengan Peraturan
Daerah Kota Yogyakarta Nomor 2 Tahun 2010 tentang
Rencana Tata Ruang Wilayah Kota Yogyakarta Tahun
2010-2029 meliputi kelas budaya, kesehatan, kuburan,
pariwisata, pendidikan, perdagangan dan jasa,
perkantoran, perumahan, rekreasi dan olahraga, Ruang
Terbuka Hijau (RTH), sarana transportasi serta industri
www.jgi.ac.id | 3
Teknik Geodesi
Universitas Gadjah Mada
http://journal.geodesi.ugm.ac.id
Jurnal Geospasial Indonesia
ISSN 2222-2863 (Online)
Vol X, No.X, Tahun
mikro kecil dan menengah.
Rencana Tata Ruang Wilayah
Berdasarkan Undang-Undang No. 24 tahun 1992,
pengertian tata ruang adalah wujud struktural dan pola
pemanfaatan ruang, baik direncanakan maupun tidak.
Ruang menurut UU No. 26 Tahun 2007 tentang
Penataan Ruang, adalah wadah yang meliputi ruang
darat, ruang laut, dan ruang udara, termasuk ruang di
dalam bumi sebagai satu kesatuan wilayah, tempat
manusia dan makhluk lain hidup, melakukan kegiatan,
dan memelihara kelangsungan hidupnya.
Sedangkan penataan ruang menurut Perda Kota
Yogyakarta No.2 Tahun 2010 Bab I pasal 1
menjelaskan bahwa penataan ruang adalah suatu
sistem proses perencanaan tata ruang, pemanfaatan
ruang dan pengendalian pemanfaatan ruang.
Menurut Menteri Pekerjaan Umum No. 16 Pasal 1
tahun 2009 bahwa rencana tata ruang wilayah
dideskripsikan sebagai hasil perencanaan tata ruang
pada wilayah yang merupakan kesatuan geografis
beserta segenap unsur terkait yang batas dan sistemnya
ditentukan berdasarkan aspek administratif.
Sesuai dengan Rencana Tata Ruang Wilayah Kota
Yogyakarta, maka Kota Yogyakarta sebagai ibukota
dan pusat pemerintahan Daerah Istimewa Yogyakarta
harus menjaga keasrian, keterpaduan pembangunan
dan pengembangan wilayahnya. Kota Yogyakarta
yang merupakan pusat pertumbuhan ekonomi
memiliki dampak pada daerah sekitarnya sehingga
perlu menata ruang sehingga kualitas ruang dapat
terjaga keberlanjutannya.
Penelitian ini dilakukan di daerah wilayah Kota
Yogyakarta yang secara geografis dibatasi oleh
koordinat 1100 24’ 19” BT dan 1100 28’ 53” BT serta
70 15’ 24” LS dan 70 49’ 26” LS
Perangkat keras meliputi, digital kamera Sony dan
Kodak, seperangkat laptop Samsung prosesor AMD
A6 – 2.10 GHz dan printer Canon.
Perangkat lunak meliputi, ENVI 5.0, ArcGIS 10, Ms.
Excel 2013 dan Ms. Word 2013.
Pelaksanaan
Mulai
Persiapan dan
Pengumpulan Data
Citra Ikonos
tergeoreferensi
Citra
WorldView-2
Peta RTRW skala
1 : 25.000
Rektifikasi citra
Interpretasi visual dan
digitasi on-screen
Penentuan skema
klasifikasi tata ruang
Interpretasi visual dan
digitasi on-screen
Uji Ketelitian Klasifikasi
Uji ketelitian dapat dilakukan dengan beberapa tahap.
Sutanto (1994) menjelaskan metode uji ketelitian
klasifikasi dapat dilakukan dengan menggunakan
point sampling accuracy, dengan tahapan sebagai
berikut :
1.
Melakukan pengecekan lapangan pada
beberapa titik uji/sampel yang dipilih dari
setiap klas obyek.
2.
Menilai kecocokan hasil klasifikasi dengan
kondisi sebenarnya di lapangan.
3.
Membuat
matrik
perhitungan
setiap
kesalahan pada kelas obyek hasil klasifikasi
sehingga diketahui tingkat ketelitiannya.
Uji ketelitian dengan menggunakan matrik konfusi
yang sering digunakan karena dapat menghitung
kesalahan omisi dan komisi sehingga lebih
menjelaskan pada ketelitian yang diperoleh.
Penentuan luas tiap
kelas penggunaan lahan
Peta penggunaan lahan
Uji ketelitian hasil
klasifikasi
Evaluasi penggunaan
lahan
Selesai
Gambar 2 : Diagram Alir Pelaksanaan
Pelaksanaan
Persiapan dan Pengumpulan Data
Persiapan Alat dan Bahan
Sebelum memulai kegiatan, dilakukan pengumpulan
www.jgi.ac.id | 4
Jurnal Geospasial Indonesia
ISSN 2222-2863 (Online)
Vol X, No.X, Tahun
data. Data yang dikumpulkan tersebut berupa citra
WorldView-2 tahun 2013 dalam format *.tif yang
diperoleh dari dinas Pekerjaan Umum (PU) Kota
Yogyakarta. Data lain berupa peta administrasi Kota
Yogyakarta yang diperoleh dari dinas BPN Kota
Yogyakarta serta peta RTRW Kota Yogyakarta tahun
2010 dengan skala 1:25.000 dalam format *.jpg yang
diperoleh dari dinas Bappeda Kota Yogyakarta.
Sedangkan citra Ikonos tahun 2004 dalam format *.tif
yang telah tergeoreferensi diperoleh dari BPN Kota
Yogyakarta.
Rektifikasi citra
Tahap rektifikasi citra akan dilakukan rektifikasi citra
ke citra dengan menggunakan citra satelit Ikonos. Hal
ini dikarenakan citra Ikonos merupakan citra yang
tersedia dan telah tergeoreferensi pada saat penelitian
ini berlangsung. Citra ini telah memiliki sistem
koordinat yaitu, Universal Transverse Mercator Zone
49S sehingga diambil sebagai acuan. Pekerjaan ini
dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak
ENVI 5.0. Tujuan dari pekerjaan ini agar citra
WorldView-2 memiliki koordinat yang sama dengan
citra Ikonos sehingga dapat diolah untuk tahapan
berikutnya.
Penentuan skema klasifikasi tata ruang
Tahap ini dilakukan dengan melakukan digitasi onscreen. Pekerjaan ini dilakukan dengan cara mendigit
citra WorldView-2 menjadi kelas yang telah
ditentukan dengan memanfaatkan unsur-unsur
interpretasi yang ada. Penentuan skema klasifikasi
berdasarkan peraturan pemerintah Kota Yogyakarta
tentang rencana tata ruang wilayah kota yang membagi
pemanfaatan pola ruang menjadi 12 kelas, yaitu
budaya, kesehatan, kuburan, pariwisata, pendidikan,
perdagangan dan jasa, perkantoran, perumahan,
rekreasi dan olahraga, Ruang Terbuka Hijau (RTH),
sarana transportasi serta industri mikro kecil dan
menengah.
Interpretasi visual dan digitasi on-screen
Tahapan interpretasi citra merupakan pekerjaan untuk
mengkaji, mengidentifikasi, menilai obyek serta
mengenali obyek dengan menggunakan unsur-unsur
interpretasi. Teknik ini merupakan salah satu metode
ekstraksi (penyadapan) informasi dari data raster.
Model data raster menampilkan, menempatkan dan
menyimpan data spasial dengan menggunakan matriks
atau piksel-piksel yang membentuk grid. Sedangkan
model data vektor menampilkan, menempatkan dan
menyimpan data spasial dengan menggunakan titiktitik, garis-garis, kurva, poligon, beserta atributnya.
Sistem model ini dilakukan dengan bantuan perangkat
lunak ArcGIS 10.
Sebelum memulai digitasi terlebih dahulu dibuat layer
atau coverage. Jumlah layer atau coverage yang akan
Teknik Geodesi
Universitas Gadjah Mada
http://journal.geodesi.ugm.ac.id
dibuat tergantung banyaknya kelas-kelas yang akan
diklasifikasikan seperti perumahan, Ruang Terbuka
Hijau (RTH), perdagangan dan jasa, industri mikro
kecil dan menengah, dan lain-lain. Selanjutnya
dilakukan pendigitasian dengan mengaktifkan start
editing pada editor terlebih dahulu dan menelusuri
semua features tersebut sambil mengklik mouse
hingga semuanya selesai didigitasi.
Penentuan luas tiap kelas penggunaan lahan
Setelah semua penggunaan lahan terkelaskan,
dilakukan penentuan luas untuk tiap layer penggunaan
lahan dengan menggunakan perangkat lunak AcrGIS
10. Terlebih dahulu dengan mengaktifkan layer
penggunaan lahan dan satuan yang akan digunakan.
Dalam hal ini, menggunakan satuan meter persegi (m2).
Proses penghitungan luas pada ArcGIS 10 dilakukan
dengan cara menambah kolom pada tabel atribut tiap
kelas penggunaan lahan. Sedangkan untuk
penghitungan luas total tiap penggunaan lahan yang
telah didigitasi dilakukan dengan cara Calculate
Geometry yang ada pada menu tabel atribut.
Uji ketelitian dan hasil klasifikasi
Uji ketelitian dilakukan dengan cara mengambil
beberapa sampel kelas penggunaan tanah yang
kemudian mencocokannya dengan yang ada di
lapangan. Sedangkan perhitungan besarnya nilai
ketelitian
yang
akan
diperoleh
dilakukan
menggunakan matrik konfusi yaitu dengan
menjumlahkan kelas yang sesuai yang dipresentasikan
oleh jumlah nilai pada diagonal utama matrik tersebut
kemudian dibagi dengan jumlah total kelas sampel.
Evaluasi Penggunaan Lahan
Evaluasi ini bertujuan untuk mengetahui apakah citra
WorldView-2 baik pemanfaatannya untuk evaluasi
suatu RTRW. Untuk mengetahuinya dengan cara
mengidentifikasi setiap kelasnya. Pada tahap ini
pekerjaan yang dilakukan yaitu melakukan
perbandingan luas tiap kelas dan pemanfaatan lahan
pada peta digital RTRW tahun 2010 dengan citra
WorldView-2 hasil rekaman tahun 2013 serta
realisasinya di lapangan. Hasilnya diharapkan dapat
melihat kesesuaian lokasi setiap kelas pemanfaatan
ruang di lapangan dengan rencana. Evaluasi ini
dilakukan dengan cara melakukan overlay peta RTRW
tahun 2010 dengan citra WorldView-2 tahun 2013
hasil digitasi.
Pelaksanaan overlay dilakukan dengan menggunakan
perangkat lunak ArcGIS 10. Proses identifikasi
ketidaksesuaian penggunaan lahan antara peta RTRW
tahun 2010 dengan citra WorldView-2 tahun 2013
dilakukan secara analisis spasial dengan cara
mengoverlaykan tiap layer kelas penggunaan lahan.
Penggunaan lahan yang tidak sesuai dengan
peruntukannya diberi label “tidak sesuai” serta
www.jgi.ac.id | 5
Teknik Geodesi
Universitas Gadjah Mada
http://journal.geodesi.ugm.ac.id
Jurnal Geospasial Indonesia
ISSN 2222-2863 (Online)
Vol X, No.X, Tahun
mengisikan keterangan peruntukan yang sebenarnya
pada data atribut penggunaan lahan tersebut.
Hasil dan Pembahasan
Kegiatan ini bertujuan untuk mengevaluasi RTRW
untuk wilayah Kota Yogyakarta dengan memanfaatkan
citra WorldView-2 tahun 2013. Pada bab ini
disampaikan hasil yang telah dicapai serta pembahasan
dari hasil tersebut.
Hasil Pengolahan Citra
Citra Ikonos dijadikan sebagai acuan dikarenakan
lebih efisien dalam hal waktu dan biaya serta dapat
digunakan untuk mengidentifikasikan obyek, sehingga
akan lebih mudah untuk penentuan GCP dengan
menggunakan citra tersebut. Rektifikasi ini
dimaksudkan agar citra WorldView-2 memiliki sistem
koordinat yang sama dengan citra Ikonos yang telah
memiliki sistem koordinat sehingga dapat diolah untuk
tahapan selanjutnya. Proses rektifikasi citra ini
dilakukan dengan cara citra ke citra dengan
menggunakan perangkat lunak ENVI 5.0. Hasil yang
diperoleh dari proses rektifikasi ini berupa sistem
koordinat dengan sistem proyeksi Universal
Transverse Mercator Zone 49 S. Proses rektifikasi
dilakukan dengan mengambil 20 sampel GCP yang
tersebar secara acak dan merata pada citra yang akan
diolah.
yang digunakan serta kemampuan interpreter untuk
melakukan pengamatan secara visual.
Citra WorldView-2 memiliki keunggulan dalam hal
kualitas
ketajaman
gambar
sehingga
akan
mempermudah bagi interpreter dalam melakukan
proses penyadapan dan interpretasi.
Penentuan Luas Kelas Penggunaan Lahan
Total luas daerah Kota Yogyakarta yang tercakup
dalam klasifikasi citra WorldView-2 hasil digitasi
terdiri dari 32.133.630,46 m2. Seluruh daerah hasil
klasifikasi terbagi ke dalam 12 kelas penggunaan lahan.
Sedangkan jumlah kelas yang tidak terklasifikasi yang
terdiri dari jalan, sungai tidak termasuk ke dalam kelas
rencana penggunaan lahan yang ada pada RTRW Kota
Yogyakarta. Hasil klasifikasi kelas pada citra
WorldView-2 dapat dilihat pada tabel 1 di bawah ini.
No
Kelas
Luas (m2)
Prosentase
(%)
1
Budaya
517.429
1,61
2
Kesehatan
259.857
0,81
3
Kuburan
184.869
0,58
4
Pariwisata
1.655.855
5,15
5
Pendidikan
1.339.593
4,17
6
Perdagangan
dan jasa
7.580.464
23,59
7
Perkantoran
1.105.060
3,44
8
Perumahan
14.457.468
44,99
9
Rekreasi
522.951
1,63
10
RTH
2.164.032
6,73
11
Transportasi
428.581
1,33
12
Industri
1.917.465
5,97
Total luas
penggunaan lahan
32.133.630
100
Uji Ketelitian Klasifikasi
Gambar 3 : penyebaran GCP saat proses rektifikasi
citra ke citra
Interpretasi visual dan Digitasi on-Screen
Teknik interpretasi yang dilakukan pada penelitian ini
menggunakan visual dengan bantuan perangkat lunak
AcrGIS 10. Penyadapan data penggunaan lahan
melalui citra WorldView-2 dipengaruhi oleh bahan
Uji klasifikasi dilakukan untuk mengetahui seberapa
besarnya ketelitian hasil interpretasi suatu citra
sehingga dapat diketahui kebenarannya dan dapat
dijadikan sebagai acuan untuk melakukan tahapan
evaluasi. Pengujian hasil klasifikasi dengan cara
mencocokkan peta RTRW tahun 2010 hasil digitasi
dengan citra WorldView-2 tahun 2013 hasil digitasi.
Hasil selengkapnya disajikan dapat dilihat pada tabel
2 berikut.
www.jgi.ac.id | 6
Teknik Geodesi
Universitas Gadjah Mada
http://journal.geodesi.ugm.ac.id
Jurnal Geospasial Indonesia
ISSN 2222-2863 (Online)
Vol X, No.X, Tahun
No
Penggunaan
pada RTRW
Penggunaan
pada
WorldView-2
Keterangan
Dari hasil uji ketelitian interpretasi citra terhadap uji
lapangan diperoleh ketelitian interpretasi sebesar
87,93 %.
1
Budaya
Budaya
Sesuai
Evaluasi Penggunaan Lahan
2
Kesehatan
Kesehatan
Sesuai
3
Kuburan
Kuburan
Sesuai
4
Pariwisata
Perumahan
Tak Sesuai
5
Pendidikan
Pendidikan
Sesuai
6
Perdagangan
dan jasa
Perumahan
Tak Sesuai
Evaluasi penggunaan lahan menggunakan analisis
overlay. Analisis ini dilakukan dengan cara melakukan
tumpang susun antara peta RTRW hasil digitasi dengan
citra WorldView-2 hasil interpretasi. Kemudian
dilakukan analisis dengan menggunakan symmetrical
difference yang ada pada menu analysis tools. Tabel 4
di bawah ini menunjukkan hasil luas perbandingan
hasil overlay.
7
Perkantoran
Perdagangan
Tak Sesuai
No
Kelas
RTRW
(m2)
WorldView
-2 (m2)
Perbedaan
analisis
8
Perumahan
RTH
Tak Sesuai
9
Rekreasi
Rekreasi
Sesuai
1
Budaya
503.178
517.429
.
10
RTH
Perumahan
Tak Sesuai
2
Kesehatan
191.980
259.857
.
11
Transportasi
Transportasi
Sesuai
3
Kuburan
148.689
184.869
.
12
Industri
Perumahan
Tak Sesuai
4
Pariwisata
1.852.772
1.655.855
.
5
Pendidikan
912.149
1.339.593
6
Perdagangan
8.133.958
7.580.464
4.366.693
Ketelitian hasil interpretasi dihitung dengan
menggunakan tabel matrik kesalahan (confussion
matrix), kemudian membagi jumlah sampel kelas yang
sesuai (nilai pada diagonal utama matrik) dengan
jumlah keseluruhan sampel. Hasil uji ketelitian RTRW
tahun 2010 terhadap citra WorldView-2 tahun 2013
pada tabel di atas diperoleh sebesar 87,86 %, sehingga
sudah memenuhi syarat ketelitian minimal peta yang
dipersyaratkan Short (1992) yaitu lebih besar dari
85 %. Kemudian dilanjutkan dengan uji lapangan
dengan cara membandingkan antara hasil interpretasi
citra dengan keadaan sebenarnya di lapangan.
Pengambilan sampel di lapangan dilakukan sebanyak
58 sampel, dengan masing-masing kelas berjumlah 5
sampel, kecuali kelas sarana transportasi yang
berjumlah 3 sampel. Berikut salah satu sampel
pengambilan obyek di lapangan terdapat pada tabel 3.
Kelas
Budaya
RTH
Obyek pada
citra
Obyek di
lapangan
Kesesuaian
Sesuai
Tak Sesuai
.
.
dan jasa
7
Perkantoran
1.484.850
1.105.060
1.024.980
8
Perumahan
14.234.405
14.457.468
7.128.203
9
Rekreasi
531.996
522.951
374.679
10
RTH
2.549.505
2.164.032
3.980.421
11
Transportasi
467.392
428.581
115.457
12
Industri
2.683.317
1.917.465
1.572.673
Luas keseluruhan RTRW penggunaan lahan yang telah
terdigitasi adalah 33.694.196 m2 yang terbagi dalam
12 kelas. Luas tersebut merupakan luas keseluruhan
wilayah Kota Yogyakarta yang direncanakan dari
tahun 2010-2029.
Data luas rencana penggunaan lahan RTRW tahun
2010 kemudian dibandingkan dengan luas penggunaan
lahan hasil interpretasi citra WorldView-2 sehingga
diketahui seberapa besar realisasi yang telah berjalan
baik dari rencana tersebut. Perbandingan luas rencana
penggunaan lahan dalam RTRW dengan penggunaan
lahan hasil digitasi citra WorldView-2 terdapat pada
tabel 5 di bawah ini.
(pendidikan)
No
Kelas
Luas
RTRW
(m2)
Luas
interpretasi
citra (m2)
Selisih
(m2)
1
Budaya
503.178
517.429
(-) 14.250
2
Kesehatan
191.980
259.857
(-) 67.877
www.jgi.ac.id | 7
Teknik Geodesi
Universitas Gadjah Mada
http://journal.geodesi.ugm.ac.id
Jurnal Geospasial Indonesia
ISSN 2222-2863 (Online)
Vol X, No.X, Tahun
3
Kuburan
4
Pariwisata
5
Pendidikan
6
Perdagangan
148.689
184.869
(-) 36.180
Kesimpulan dan saran
1.852.772
1.655.855
(+)196.916
Kesimpulan
912.149
1.339.593
(-) 427.444
8.133.958
7.580.464
(+)553.494
dan jasa
7
Perkantoran
1.484.850
1.105.060
(-) 379.790
8
Perumahan
14.234.405
14.457.468
(-) 223.063
9
Rekreasi
531.996
522.951
10
RTH
2.549.505
2.164.032
(+)385.472
11
Transportasi
467.392
428.581
(+) 38.811
12
Industri
2.683.317
1.917.465
(+)765.852
33.694.196
32.133.630
1.560.566
Total luas
Berdasarkan proses yang dilakukan selama
pelaksanaan penelitian ini, maka dapat diambil
beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1.
Luas penggunaan lahan hingga tahun 2015 yang
telah sesuai dengan RTRW tahun 2010 meliputi
kelas budaya, kesehatan, kuburan, pendidikan,
rekreasi dan olahraga, serta sarana transportasi.
Sedangkan kelas yang belum sesuai meliputi kelas
pariwisata, perdagangan dan jasa, perkantoran,
perumahan, Ruang Terbuka Hijau (RTH) serta
sarana industri mikro kecil dan menengah.
2.
Berdasarkan hasil uji ketelitian dari hasil
interpretasi citra WorldView-2 terhadap peta
RTRW diperoleh ketelitian sebesar 87,86%.
Sedangkan hasil uji ketelitian citra WorldView-2
terhadap uji lapangan sebesar 87,93%. Hasil
perhitungan uji ketelitian tersebut memenuhi
toleransi sebesar >85% sehingga citra
WorldView-2 dapat digunakan sebagai sumber
data jenis-jenis pemanfaatan tata ruang kota untuk
mengevaluasi suatu RTRW.
(+) 9.045
Dari tabel 3 di atas dapat dilihat bahwa luas kelas
budaya yang telah terealisasi mencapai 517.429 m2
dari luas yang direncanakan.
Pada kelas kesehatan yang dapat terklasifikasi secara
visual adalah 259.857 m2 dari luas yang direncanakan.
Sementara itu kelas kuburan hanya terklasifikasi
sebesar 184.869 m2. Pada kelas kuburan mengalami
sedikit kesulitan saat interpretasi dikarenakan polanya
menyerupai dengan Ruang Terbuka Hijau (RTH). Luas
tersebut melebihi dari luas yang direncanakan yaitu
seluas 148.689 m2. Pariwisata sebesar 1.655.855 m2.
Pendidikan terealisasi sebesar 1.339.593 m2
dikarenakan bertambahnya jumlah fasilitas pendidikan
dari luas yang direncanakan sebelumnya. Perdagangan
dan jasa menurun sebesar 7.580.464 m2 disebabkan
bertambahnya lahan untuk perumahan sebesar
14.457.468 m2. Untuk kelas perkantoran juga menurun
sebesar 1.105.060 m2 dikarenakan masih banyak
program yang belum berjalan. Rekreasi dan olahraga
yang terklasifikasi dari citra WorldView-2 dengan luas
rencana RTRW memiliki selisih 9.045 m2. Sedangkan
luas Ruang Terbuka Hijau (RTH) memiliki selisih
385.472 m2 dari luas yang direncanakan. Kelas sarana
transportasi yang dapat diinterpretasi secara visual
sebesar 428.581 m2 yang meliputi stasiun Tugu,
stasiun Lempuyangan serta terminal Giwangan. Untuk
kelas industri hanya dapat terklasifikasi sebesar
1.917.465 m2. Luas lahan hasil klasifikasi citra dengan
rencana RTRW memiliki selisih sebesar 1.560.566 m2.
Hal ini dikarenakan :
1.
2.
Terdapat tutupan awan sehingga luas daerah
dan klasifikasinya tidak diketahui secara
tepat.
Ketelitian saat digitasi sangat berpengaruh
terhadap luas penggunaan lahan.
Saran
Adapun saran yang diusulkan untuk penelitian
selanjutnya dari hasil penelitian ini adalah :
1.
Hasil pekerjaan interpretasi akan berpengaruh
terhadap hasil uji ketelitian klasifikasi sehingga
untuk penelitian selanjutnya perlu adanya citra
dengan kenampakan visual yang lebih detil dan
jelas yang mempermudah interpreter dalam
mengklasifikasikannya.
2.
Untuk klasifikasi citra sebaiknya memilih citra
terbaru yang tidak memiliki daerah yang terhalang
oleh tutupan awan atau bayangan awan.
Daftar Pustaka
Anderson, J.R., Hardy E.E., Roach J.T., Witmer R.E.,
1976, A Land Use and Land Cover Classification
System for Use with Remote Sensor Data, USGS,
Washington.
Anonim, 2007, Undang-Undang RI No. 26 tentang
penataan ruang.
Anonim, 2010, Digital Globe
https://www.digitalglobe.com/
WorldView-2,
Anonim, 2012, Peraturan daerah Kota Yogyakarta.
Danoedoro, P., 1996, Pengolahan Citra Digital Teori
dan Aplikasinya dalam Bidang Penginderaan Jauh,
Fakultas Geografi Universitas Gadjah Mada,
Yogyakarta.
Harintaka, 2007. Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta:
Teknik Geodesi UGM.
www.jgi.ac.id | 8
Jurnal Geospasial Indonesia
ISSN 2222-2863 (Online)
Vol X, No.X, Tahun
Teknik Geodesi
Universitas Gadjah Mada
http://journal.geodesi.ugm.ac.id
Janssen, L.L., and Huurneman, G.C., 2001, Principles
of Remote Sensing, ITC, Enschede, The Netherlands.
Jensen, J.R., 1996, Introductory Digital Image
Processing, Prentice Hall, Singapore.
Kartini, C. N. 1999. Klasifikasi Digital. Dalam Diktat
Klasifikasi Digital. Yogyakarta: Jurusan Teknik
Geodesi UGM.
Lillesand, T.M. dan Ralph, W.K., 2002. Remote
Sensing and Image Interpretation, 4th Edition,
University of Wisconsin, Madison.
Lillesand, T.M., Kiefer, R.W., Chipman, J.W., 2004,
Remote Sensing and Image Interpretation, Edisi ke5, John Wiley & Sons, Inc., USA.
Malingreau, J.P., 1982, A Propose Land use Land
Cover Classification for Indonesia, PUSPIC-UGM,
Yogyakarta.
Nosicca, F.B., 2015, Kajian Kondisi Kualitas
Lingkungan
Permukiman
Kota
dengan
memanfaatkan Citra Satelit WorldView-2, Skripsi,
Jurusan Teknik Geodesi Fakultas Teknik Universitas
Gadjah Mada, Yogyakarta.
Prahasta, E., 2001, Konsep-konsep Dasar Sistem
Informasi Geografis, Informatika, Bandung.
Sabins, F.F., 1997. Remote Sensing : Principles and
Interpretation, New York : W. H. Freeman and
Company.
Sabngiarso, I., 2008, Evaluasi Penggunaan Tanah
Terhadap Rencana Detail Tata Ruang Kota
Semarang dengan Memanfaatkan Citra Quickbird,
Tesis, Program Studi Teknik Geomatika Kelompok
Bidang Ilmu-Ilmu Teknik Fakultas Teknik
Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.
Short, M., 1982, Landsat Tutorial Workbook-Basics of
Satellite Remote Sensing, Nasa, Washington.
Suharyadi, 1993, Mengolah Data Spasial dengan
Sistem Informasi Geografis Pc Arc/Info, Fakultas
Geografi Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.
Sutanto, 1992, Penginderaan Jauh Jilid 2, Gadjah
Mada University Press.
Sutanto, 1994, Penginderaan Jauh Jilid 1, Gadjah
Mada University Press.
Syahid, H.H.L., 2003, Pemanfaatan Citra Digital
Ikonos untuk Evaluasi Rencana Umum Tata Ruang
Kota, Skripsi, Jurusan Teknik Geodesi Fakultas
Teknik Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.
Widiastuti, R., 2010, Pemanfaatan Citra Landsat 7
ETM+ untuk Deteksi Perubahan Penggunaan
Lahan Pasca Bencana Erupsi Merapi Tahun 2010,
Skripsi, Jurusan Teknik Geodesi Fakultas Teknik
Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.
www.jgi.ac.id | 9
ISSN 2222-2863 (Online)
Vol X, No.X, Tahun
Teknik Geodesi
Universitas Gadjah Mada
http://journal.geodesi.ugm.ac.id
Evaluasi RTRW (Rencana Tata Ruang Wilayah) Kota
Yogyakarta Menggunakan Citra WorldView-2
Muhammad Ulil Azmi Rasyidina,*, Dr. Harintaka ST., M.T.b
a,*Alumni Departemen Teknik Geodesi FT-UGM ()
Jln. Grafika No. 2 Yogyakarta, Telp. +062-274-520226, Email: geodesi@ugm.ac.id
bStaf Pengajar Departemen Teknik Geodesi FT-UGM (Afiliasi)
Diterima:
; Dipublikasikan:
Abstract
Due to its strategic location, Special District of Yogyakarta has become one of the economic center of
Indonesia. The main problem that occurs is limited usage of urban plan. The fast growth of the economy
and the fact that the land is limited raise a negative impact to urban planning. The aim of this research is
to evaluate the urban planning using WorldView-2 imagery. This process is done because the urban plan
data that currently available are outdated, and surely will have many differences if compared to the most
recent data.
This research was using WorldView-2 imagery released in 2013 which covers most of the city of Yogyakarta.
The methods of this research are visual interpretation and on-screen digitation. Image rectification is also
done to correct the coordinates of the imagery.
The accuracy result obtained from classification accuracy test is 87,86%. Further analysis to urban plan
evaluation result towards the obtained imagery proves that there are changes in the land use. These changes
are in tourism, services and market area, office area, settlement area, green landscape, and micro as well
as medium industry.
Keywords: Urban planning evaluation, WorldView-2 imagery, rectification, visual interpretation,
confussion matrix
Pendahuluan
Latar Belakang
Kebutuhan tanah setiap tahunnya semakin meningkat
seiring dengan pertumbuhan penduduk yang cukup
tinggi. Pertumbuhan penduduk disebabkan oleh
beberapa faktor seperti arus urbanisasi dan
pertumbuhan secara alami. Kebutuhan akan
lingkungan, tempat tinggal yang baik dan kegiatan
perekonomian masyarakat, memerlukan ruang dalam
pelaksanaannya, sementara luas tanah relatif tetap. Hal
ini membuat manusia dituntut untuk melakukan
pengelolaan penggunaan lahan secara efektif dan
efisien untuk mendapatkan hasil yang optimum.
Pengelolaan penggunaan lahan harus berawal dari
perencanaan yang matang dengan mempertimbangkan
segala parameter yang terkait dan saling
mempengaruhi satu sama lainnya (Syahid, 2003).
Daerah perkotaan identik dengan jumlah penduduk
yang tinggi dan penggunaan lahan didominasi oleh
lahan terbangun. Tingginya jumlah penduduk ini
mengakibatkan kebutuhan penduduk akan ruang
terutama ruang yang semakin tinggi terutama untuk
lahan terbangun. Hal ini pada akhirnya akan menjadi
pemicu terjadinya konversi lahan dari lahan non
terbangun menjadi lahan terbangun (Anonim, 2012,
Perda Kota Yogyakarta). Tujuan dari penataan ruang
dimaksudkan untuk mencapai kondisi aman, nyaman,
produktif dan berkelanjutan. Untuk dapat menjaga
konsistensi dari pemanfaatan ruang terhadap rencana
tata ruang wilayah, setiap pemerintah kota
memerlukan upaya pemantauan terhadap pemanfaatan
ruang yang berjalan serta mengevaluasi kesesuaian
dari pemanfaatan ruang terhadap rencana tata ruang
wilayahnya (Anonim, 2007).
Kondisi tata ruang Kota Yogyakarta yang telah
ada sekarang merupakan bagian dari perencanaan dari
pihak Bappeda Kota Yogyakarta. Sehingga untuk
membuktikan apakah kondisi tersebut sesuai atau
mengalami perubahan maka dilakukan evaluasi.
Adapun evaluasi yang dilakukan menggunakan satelit
WorldView-2 tahun 2013 sebab merupakan citra
resolusi tinggi yang tersedia saat ini untuk studi kasus
Kota Yogyakarta.
www.jgi.ac.id | 1
Teknik Geodesi
Universitas Gadjah Mada
http://journal.geodesi.ugm.ac.id
Jurnal Geospasial Indonesia
ISSN 2222-2863 (Online)
Vol X, No.X, Tahun
Penelitian ini dilakukan sebagai upaya mengevaluasi
penggunaan lahan di Kota Yogyakarta. Hasilnya, dapat
digunakan sebagai referensi serta acuan bagi institusiinstitusi terkait untuk pengambilan keputusan dalam
rencana pembangunan wilayah di Kota Yogyakarta
selanjutnya.
Tujuan Kegiatan
Tujuan dari penelitian ini adalah mengevaluasi RTRW
untuk wilayah Kota Yogyakarta dengan memanfaatkan
citra WorldView-2 tahun 2013.
Manfaat Kegiatan
Ada beberapa manfaat dari penelitian ini, manfaatmanfaat tersebut antara lain :
1.
Memberikan informasi berupa evaluasi dari
pelaksanaan RTRW Kota Yogyakarta dan
sebagai referensi serta acuan bagi institusiinstitusi terkait untuk pengambilan keputusan
dalam rencana pembangunan wilayah Kota
Yogyakarta selanjutnya.
2.
Untuk mengetahui tingkat keberhasilan pada
pelaksanaan periode yang direncanakan.
Landasan Teori
Penginderaan Jauh
Penginderaan jauh menurut Lillesand dan Kiefer (2004)
merupakan ilmu dan seni untuk memperoleh informasi
tentang obyek, daerah, atau gejala dengan jalan
menganalisis menggunakan kaidah ilmiah data yang
diperoleh dengan menggunakan alat tanpa kontak
langsung terhadap obyek, daerah, atau gejala yang
dikaji. Sedangkan menurut Lindgran dalam Sutanto
(1994) mengemukakan bahwa penginderaan jauh
adalah teknik yang dikembangkan untuk perolehan
data dan analisis tentang informasi kebumian.
Sistem penginderaan jauh terdiri atas sumber energi,
sensor, obyek yang diamati, serta media perambatan
energinya. Konsep penginderaan jauh didasarkan pada
pengukuran energi gelombang elektromagnetik yang
dihasilkan oleh suatu obyek yang bisa ditangkap oleh
suatu perangkat yang disebut sensor. Sensor
ditempatkan pada suatu platform bergerak yang
biasanya berupa pesawat ataupun satelit. Karakteristik
obyek dapat dibedakan berdasarkan perbedaan
pantulan energi elektromagnetik yang diterima oleh
sensor. Setiap obyek yang berbeda jenisnya akan
memberikan respon yang berbeda pula terhadap
gelombang elektromagnetik yang mengenainya,
karena setiap obyek memiliki keunikan sifat refleksi
dan emisinya. Salah satu output dari sistem
penginderaan jauh adalah citra digital (Widiastuti,
2013).
Platform penginderaan jauh dirancang untuk beberapa
tujuan khusus. Tipe sensor, platform, penerima data,
pengirim serta pemrosesan dipilih sesuai dengan
tujuan tersebut. Perkembangan perolehan data
penginderaan jauh melalui satelit menawarkan
beberapa
keunggulan
dibandingkan
melalui
pemotretan udara, antara lain dari segi harga, periode
perekaman daerah yang sama, serta kombinasi saluran
spektral yang lebih sesuai untuk aplikasi tertentu
(Danoedoro, 1996).
Saat ini telah beredar banyak jenis satelit yang
diluncurkan oleh banyak negara. Mulai 8 dari negara
maju seperti Amerika Serikat, Kanada, Perancis,
Jepang, Rusia, dan negara-negara besar lainnya.
Berbagai satelit yang diluncurkan menawarkan
resolusi spasial yang bervariasi, dari resolusi rendah
hingga resolusi tinggi. Resolusi spasial merupakan
kemampuan sensor mendeteksi ukuran terkecil obyek
di bumi untuk membedakan diantara dua obyek yang
berdekatan pada citra (Sabins, 1997 dalam Nosicca,
2015).
Worldview-2 merupakan salah satu jenis satelit
beresolusi tinggi yang menyediakan 8 sensor spektral
dari gelombang tampak hingga inframerah jarak dekat.
Satelit ini diluncurkan menggunakan roket Delta 7920
pada tanggal 8 Oktober 2009 di Vandenberg Air Force
Base, California. Setiap sensor yang dibawa pada
satelit ini dipusatkan pada jarak partikular dari
spektrum gelombang elektromagnetik yang sensitif
menuju partikular objek yang ada di permukaan bumi
(Anonim, 2010).
Rektifikasi Citra
Rektifikasi adalah suatu proses melakukan
transformasi data dari suatu sistem grid menggunakan
suatu transformasi geometrik. Pekerjaan rektifikasi
dengan cara pemberian koordinat pada citra
berdasarkan koordinat hasil survei lapangan atau
koordinat yang telah ada pada suatu peta maupun dari
citra yang sudah tergeoreferensi yang mencakup area
yang sama (Lillesand dan Ralph, 2002).
Akibat proses transformasi koordinat akan terjadi
pergeseran di dalam penentuan titik kontrol yang
besarnya ditunjukkan dengan Nilai Root Mean Square
Error (RMSE). Nilai RMSE ialah nilai yang
menunjukkan tingkat akurasi geometrik yang
dilakukan atau merupakan ukuran ketelitian dari GCP
(Ground Control Point) yang diekspresikan dengan
ukuran piksel. Semakin kecil nilai RMSE maka akan
semakin baik pula penempatan atau identifikasi GCP
pada citra.
Hasil hitungan nilai RMSE dari seluruh titik kontrol
yang ada, dimungkinkan untuk mengetahui titik
kontrol yang memiliki kesalahan terbesar serta
memperoleh jumlah total RMSE. Pada koreksi
geometrik ini, RMSE yang diperoleh tidak boleh
melebihi dari 0,5 piksel yang artinya rata-rata posisi
www.jgi.ac.id | 2
Jurnal Geospasial Indonesia
ISSN 2222-2863 (Online)
Vol X, No.X, Tahun
Teknik Geodesi
Universitas Gadjah Mada
http://journal.geodesi.ugm.ac.id
hasil-hasil koreksi yang menyimpang kurang dari 0,5
x ukuran piksel dalam kenyataan di lapangan (Jensen,
1996).
Resampling
Resampling/interpolasi nilai spektral, yaitu teknik
penyadapan derajat nilai kecerahan (Brightness
Value/BV) piksel dari posisinya di citra yang belum
terkoreksi ke geometrik ke posisinya yang baru di citra
yang telah terkoreksi geometrik. Teknik interpolasi
dapat dilakukan dengan beberapa algoritma, yaitu
nearest neighbor, bilinier interpolation dan cubic
convolution (Danoedoro, 1996).
Algoritma tetangga terdekat (nearest neighbor)
diterapkan hanya dengan mengambil kembali nilai dari
piksel terdekat yang telah bergeser ke posisi baru,
kemudian dirata-rata secara proporsional. Algoritma
bilinier
interpolation
diterapkan
dengan
mempertimbangkan keempat nilai piksel yang
berdekatan untuk kemudian dirata-rata secara
proporsional sesuai dengan jaraknya terhadap posisi
baru (Jensen, 1996). Sedang algoritma cubic
convolution menggunakan prinsip seperti algoritma
bilinier
interpolation
tetapi
dengan
mempertimbangkan 16 piksel di sekitarnya
(Danoedoro, 1996).
Interpretasi Citra Satelit
Sutanto (1992) menjelaskan bahwa hasil proses
penginderaan jauh sistem satelit berbentuk citra digital
pengolahannya dapat dibagi menjadi dua metode,
yaitu :
1.
Analisis data secara visual adalah analisis
dengan cara mengenali ciri-ciri obyek yang
terdapat pada citra berupa bentuk, ukuran,
rona, warna, pola, bayangan, situs dan
asiosiasi.
2.
Analisis data secara numerik yaitu analisis
data dengan cara pengenalan pola spektral.
Pola spektral merupakan karakteristik
spektral yang dinyatkkan dalam dua dimensi
yaitu nilai digital pada tiap tipe piksel. Dalam
analisis secara numerik dibutuhkan komputer
yang memiliki kapasitas penyimpanan yang
besar dan juga melibatkan hitungan statistik.
Pengenalan obyek merupakan bagian vital dalam
interpretasi citra. Tanpa dikenali identitas dan jenis
obyek yang tergambar pada citra, tidak mungkin
dilakukan analisis untuk memecahkan masalah yang
sedang dihadapi. Prinsip pengenalan obyek pada citra
berdasarkan atas penyidikan karakteristiknya atau
atributnya pada citra (Nosicca, 2015).
Unsur interpretasi terbagi atas empat tingkatan
kerumitan yang membentuk susunan piramida
berjenjang yang dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1 : Susunan hirarki unsur interpretasi citra
(Estes et al, 1983 dalam Sutanto, 1992)
Sutanto (1992) menyatakan bahwa terdapat unsurunsur interpretasi yang digunakan dalam interpretasi
citra secara visual, yaitu warna, bentuk, ukuran, tekstur,
pola atau susunan keruangan, bayangan, situs dan
asosiasi.
Analisis Spasial dengan Proses Overlay
Prahasta (2001) menyebutkan bahwa terdapat dua
jenis fungsi analisis dalam sistem informasi geospasial
yang umum digunakan, yaitu fungsi analisis spasial
dan fungsi analisis atribut. Fungsi analisis spasial yang
di dalam sistem informasi geografis spasial yang
umum digunakan adalah analisis overlay (tumpang
susun). Overlay merupakan teknik penggabungan dua
atau lebih data grafis untuk diperoleh data grafis baru
yang memiliki satuan unit pemetaan gabungan dari
data grafis tersebut (Suharyadi, 1993).
Skema Klasifikasi Tata Ruang
Skema klasifikasi adalah alur atau tahapan
pelaksanaan suatu kegiatan sedangkan klasifikasi
adalah penggolongan obyek ke dalam masing-masing
kelas berdasarkan kriteria tertentu (Kartini, 1999
dalam Widiastuti, 2013).
Sistem klasifikasi tata ruang yang digunakan dalam
penelitian ini adalah sistem klasifikasi penggunaan
kota karena wilayah yang diinterpretasi merupakan
wilayah kota. Klasifikasi penggunaan tanah untuk
pembuatan peta penggunaan tanah dilakukan dengan
mengelompokkannya ke dalam kelas penggunaan
tanah dengan mengacu pada sistem klasifikasi tertentu.
Pemilihan skema klasifikasi adalah pemilihan (kelas)
yang akan diambil/dipergunakan dalam proses
klasifikasi. Penentuan klasifikasi diperlukan karena
tidak semua kelas yang ada bisa diperoleh dari suatu
citra karena setiap citra memiliki tingkat resolusi yang
berbeda (Sabngiarso, 2008).
Klasifikasi penggunaan tanah sesuai dengan Peraturan
Daerah Kota Yogyakarta Nomor 2 Tahun 2010 tentang
Rencana Tata Ruang Wilayah Kota Yogyakarta Tahun
2010-2029 meliputi kelas budaya, kesehatan, kuburan,
pariwisata, pendidikan, perdagangan dan jasa,
perkantoran, perumahan, rekreasi dan olahraga, Ruang
Terbuka Hijau (RTH), sarana transportasi serta industri
www.jgi.ac.id | 3
Teknik Geodesi
Universitas Gadjah Mada
http://journal.geodesi.ugm.ac.id
Jurnal Geospasial Indonesia
ISSN 2222-2863 (Online)
Vol X, No.X, Tahun
mikro kecil dan menengah.
Rencana Tata Ruang Wilayah
Berdasarkan Undang-Undang No. 24 tahun 1992,
pengertian tata ruang adalah wujud struktural dan pola
pemanfaatan ruang, baik direncanakan maupun tidak.
Ruang menurut UU No. 26 Tahun 2007 tentang
Penataan Ruang, adalah wadah yang meliputi ruang
darat, ruang laut, dan ruang udara, termasuk ruang di
dalam bumi sebagai satu kesatuan wilayah, tempat
manusia dan makhluk lain hidup, melakukan kegiatan,
dan memelihara kelangsungan hidupnya.
Sedangkan penataan ruang menurut Perda Kota
Yogyakarta No.2 Tahun 2010 Bab I pasal 1
menjelaskan bahwa penataan ruang adalah suatu
sistem proses perencanaan tata ruang, pemanfaatan
ruang dan pengendalian pemanfaatan ruang.
Menurut Menteri Pekerjaan Umum No. 16 Pasal 1
tahun 2009 bahwa rencana tata ruang wilayah
dideskripsikan sebagai hasil perencanaan tata ruang
pada wilayah yang merupakan kesatuan geografis
beserta segenap unsur terkait yang batas dan sistemnya
ditentukan berdasarkan aspek administratif.
Sesuai dengan Rencana Tata Ruang Wilayah Kota
Yogyakarta, maka Kota Yogyakarta sebagai ibukota
dan pusat pemerintahan Daerah Istimewa Yogyakarta
harus menjaga keasrian, keterpaduan pembangunan
dan pengembangan wilayahnya. Kota Yogyakarta
yang merupakan pusat pertumbuhan ekonomi
memiliki dampak pada daerah sekitarnya sehingga
perlu menata ruang sehingga kualitas ruang dapat
terjaga keberlanjutannya.
Penelitian ini dilakukan di daerah wilayah Kota
Yogyakarta yang secara geografis dibatasi oleh
koordinat 1100 24’ 19” BT dan 1100 28’ 53” BT serta
70 15’ 24” LS dan 70 49’ 26” LS
Perangkat keras meliputi, digital kamera Sony dan
Kodak, seperangkat laptop Samsung prosesor AMD
A6 – 2.10 GHz dan printer Canon.
Perangkat lunak meliputi, ENVI 5.0, ArcGIS 10, Ms.
Excel 2013 dan Ms. Word 2013.
Pelaksanaan
Mulai
Persiapan dan
Pengumpulan Data
Citra Ikonos
tergeoreferensi
Citra
WorldView-2
Peta RTRW skala
1 : 25.000
Rektifikasi citra
Interpretasi visual dan
digitasi on-screen
Penentuan skema
klasifikasi tata ruang
Interpretasi visual dan
digitasi on-screen
Uji Ketelitian Klasifikasi
Uji ketelitian dapat dilakukan dengan beberapa tahap.
Sutanto (1994) menjelaskan metode uji ketelitian
klasifikasi dapat dilakukan dengan menggunakan
point sampling accuracy, dengan tahapan sebagai
berikut :
1.
Melakukan pengecekan lapangan pada
beberapa titik uji/sampel yang dipilih dari
setiap klas obyek.
2.
Menilai kecocokan hasil klasifikasi dengan
kondisi sebenarnya di lapangan.
3.
Membuat
matrik
perhitungan
setiap
kesalahan pada kelas obyek hasil klasifikasi
sehingga diketahui tingkat ketelitiannya.
Uji ketelitian dengan menggunakan matrik konfusi
yang sering digunakan karena dapat menghitung
kesalahan omisi dan komisi sehingga lebih
menjelaskan pada ketelitian yang diperoleh.
Penentuan luas tiap
kelas penggunaan lahan
Peta penggunaan lahan
Uji ketelitian hasil
klasifikasi
Evaluasi penggunaan
lahan
Selesai
Gambar 2 : Diagram Alir Pelaksanaan
Pelaksanaan
Persiapan dan Pengumpulan Data
Persiapan Alat dan Bahan
Sebelum memulai kegiatan, dilakukan pengumpulan
www.jgi.ac.id | 4
Jurnal Geospasial Indonesia
ISSN 2222-2863 (Online)
Vol X, No.X, Tahun
data. Data yang dikumpulkan tersebut berupa citra
WorldView-2 tahun 2013 dalam format *.tif yang
diperoleh dari dinas Pekerjaan Umum (PU) Kota
Yogyakarta. Data lain berupa peta administrasi Kota
Yogyakarta yang diperoleh dari dinas BPN Kota
Yogyakarta serta peta RTRW Kota Yogyakarta tahun
2010 dengan skala 1:25.000 dalam format *.jpg yang
diperoleh dari dinas Bappeda Kota Yogyakarta.
Sedangkan citra Ikonos tahun 2004 dalam format *.tif
yang telah tergeoreferensi diperoleh dari BPN Kota
Yogyakarta.
Rektifikasi citra
Tahap rektifikasi citra akan dilakukan rektifikasi citra
ke citra dengan menggunakan citra satelit Ikonos. Hal
ini dikarenakan citra Ikonos merupakan citra yang
tersedia dan telah tergeoreferensi pada saat penelitian
ini berlangsung. Citra ini telah memiliki sistem
koordinat yaitu, Universal Transverse Mercator Zone
49S sehingga diambil sebagai acuan. Pekerjaan ini
dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak
ENVI 5.0. Tujuan dari pekerjaan ini agar citra
WorldView-2 memiliki koordinat yang sama dengan
citra Ikonos sehingga dapat diolah untuk tahapan
berikutnya.
Penentuan skema klasifikasi tata ruang
Tahap ini dilakukan dengan melakukan digitasi onscreen. Pekerjaan ini dilakukan dengan cara mendigit
citra WorldView-2 menjadi kelas yang telah
ditentukan dengan memanfaatkan unsur-unsur
interpretasi yang ada. Penentuan skema klasifikasi
berdasarkan peraturan pemerintah Kota Yogyakarta
tentang rencana tata ruang wilayah kota yang membagi
pemanfaatan pola ruang menjadi 12 kelas, yaitu
budaya, kesehatan, kuburan, pariwisata, pendidikan,
perdagangan dan jasa, perkantoran, perumahan,
rekreasi dan olahraga, Ruang Terbuka Hijau (RTH),
sarana transportasi serta industri mikro kecil dan
menengah.
Interpretasi visual dan digitasi on-screen
Tahapan interpretasi citra merupakan pekerjaan untuk
mengkaji, mengidentifikasi, menilai obyek serta
mengenali obyek dengan menggunakan unsur-unsur
interpretasi. Teknik ini merupakan salah satu metode
ekstraksi (penyadapan) informasi dari data raster.
Model data raster menampilkan, menempatkan dan
menyimpan data spasial dengan menggunakan matriks
atau piksel-piksel yang membentuk grid. Sedangkan
model data vektor menampilkan, menempatkan dan
menyimpan data spasial dengan menggunakan titiktitik, garis-garis, kurva, poligon, beserta atributnya.
Sistem model ini dilakukan dengan bantuan perangkat
lunak ArcGIS 10.
Sebelum memulai digitasi terlebih dahulu dibuat layer
atau coverage. Jumlah layer atau coverage yang akan
Teknik Geodesi
Universitas Gadjah Mada
http://journal.geodesi.ugm.ac.id
dibuat tergantung banyaknya kelas-kelas yang akan
diklasifikasikan seperti perumahan, Ruang Terbuka
Hijau (RTH), perdagangan dan jasa, industri mikro
kecil dan menengah, dan lain-lain. Selanjutnya
dilakukan pendigitasian dengan mengaktifkan start
editing pada editor terlebih dahulu dan menelusuri
semua features tersebut sambil mengklik mouse
hingga semuanya selesai didigitasi.
Penentuan luas tiap kelas penggunaan lahan
Setelah semua penggunaan lahan terkelaskan,
dilakukan penentuan luas untuk tiap layer penggunaan
lahan dengan menggunakan perangkat lunak AcrGIS
10. Terlebih dahulu dengan mengaktifkan layer
penggunaan lahan dan satuan yang akan digunakan.
Dalam hal ini, menggunakan satuan meter persegi (m2).
Proses penghitungan luas pada ArcGIS 10 dilakukan
dengan cara menambah kolom pada tabel atribut tiap
kelas penggunaan lahan. Sedangkan untuk
penghitungan luas total tiap penggunaan lahan yang
telah didigitasi dilakukan dengan cara Calculate
Geometry yang ada pada menu tabel atribut.
Uji ketelitian dan hasil klasifikasi
Uji ketelitian dilakukan dengan cara mengambil
beberapa sampel kelas penggunaan tanah yang
kemudian mencocokannya dengan yang ada di
lapangan. Sedangkan perhitungan besarnya nilai
ketelitian
yang
akan
diperoleh
dilakukan
menggunakan matrik konfusi yaitu dengan
menjumlahkan kelas yang sesuai yang dipresentasikan
oleh jumlah nilai pada diagonal utama matrik tersebut
kemudian dibagi dengan jumlah total kelas sampel.
Evaluasi Penggunaan Lahan
Evaluasi ini bertujuan untuk mengetahui apakah citra
WorldView-2 baik pemanfaatannya untuk evaluasi
suatu RTRW. Untuk mengetahuinya dengan cara
mengidentifikasi setiap kelasnya. Pada tahap ini
pekerjaan yang dilakukan yaitu melakukan
perbandingan luas tiap kelas dan pemanfaatan lahan
pada peta digital RTRW tahun 2010 dengan citra
WorldView-2 hasil rekaman tahun 2013 serta
realisasinya di lapangan. Hasilnya diharapkan dapat
melihat kesesuaian lokasi setiap kelas pemanfaatan
ruang di lapangan dengan rencana. Evaluasi ini
dilakukan dengan cara melakukan overlay peta RTRW
tahun 2010 dengan citra WorldView-2 tahun 2013
hasil digitasi.
Pelaksanaan overlay dilakukan dengan menggunakan
perangkat lunak ArcGIS 10. Proses identifikasi
ketidaksesuaian penggunaan lahan antara peta RTRW
tahun 2010 dengan citra WorldView-2 tahun 2013
dilakukan secara analisis spasial dengan cara
mengoverlaykan tiap layer kelas penggunaan lahan.
Penggunaan lahan yang tidak sesuai dengan
peruntukannya diberi label “tidak sesuai” serta
www.jgi.ac.id | 5
Teknik Geodesi
Universitas Gadjah Mada
http://journal.geodesi.ugm.ac.id
Jurnal Geospasial Indonesia
ISSN 2222-2863 (Online)
Vol X, No.X, Tahun
mengisikan keterangan peruntukan yang sebenarnya
pada data atribut penggunaan lahan tersebut.
Hasil dan Pembahasan
Kegiatan ini bertujuan untuk mengevaluasi RTRW
untuk wilayah Kota Yogyakarta dengan memanfaatkan
citra WorldView-2 tahun 2013. Pada bab ini
disampaikan hasil yang telah dicapai serta pembahasan
dari hasil tersebut.
Hasil Pengolahan Citra
Citra Ikonos dijadikan sebagai acuan dikarenakan
lebih efisien dalam hal waktu dan biaya serta dapat
digunakan untuk mengidentifikasikan obyek, sehingga
akan lebih mudah untuk penentuan GCP dengan
menggunakan citra tersebut. Rektifikasi ini
dimaksudkan agar citra WorldView-2 memiliki sistem
koordinat yang sama dengan citra Ikonos yang telah
memiliki sistem koordinat sehingga dapat diolah untuk
tahapan selanjutnya. Proses rektifikasi citra ini
dilakukan dengan cara citra ke citra dengan
menggunakan perangkat lunak ENVI 5.0. Hasil yang
diperoleh dari proses rektifikasi ini berupa sistem
koordinat dengan sistem proyeksi Universal
Transverse Mercator Zone 49 S. Proses rektifikasi
dilakukan dengan mengambil 20 sampel GCP yang
tersebar secara acak dan merata pada citra yang akan
diolah.
yang digunakan serta kemampuan interpreter untuk
melakukan pengamatan secara visual.
Citra WorldView-2 memiliki keunggulan dalam hal
kualitas
ketajaman
gambar
sehingga
akan
mempermudah bagi interpreter dalam melakukan
proses penyadapan dan interpretasi.
Penentuan Luas Kelas Penggunaan Lahan
Total luas daerah Kota Yogyakarta yang tercakup
dalam klasifikasi citra WorldView-2 hasil digitasi
terdiri dari 32.133.630,46 m2. Seluruh daerah hasil
klasifikasi terbagi ke dalam 12 kelas penggunaan lahan.
Sedangkan jumlah kelas yang tidak terklasifikasi yang
terdiri dari jalan, sungai tidak termasuk ke dalam kelas
rencana penggunaan lahan yang ada pada RTRW Kota
Yogyakarta. Hasil klasifikasi kelas pada citra
WorldView-2 dapat dilihat pada tabel 1 di bawah ini.
No
Kelas
Luas (m2)
Prosentase
(%)
1
Budaya
517.429
1,61
2
Kesehatan
259.857
0,81
3
Kuburan
184.869
0,58
4
Pariwisata
1.655.855
5,15
5
Pendidikan
1.339.593
4,17
6
Perdagangan
dan jasa
7.580.464
23,59
7
Perkantoran
1.105.060
3,44
8
Perumahan
14.457.468
44,99
9
Rekreasi
522.951
1,63
10
RTH
2.164.032
6,73
11
Transportasi
428.581
1,33
12
Industri
1.917.465
5,97
Total luas
penggunaan lahan
32.133.630
100
Uji Ketelitian Klasifikasi
Gambar 3 : penyebaran GCP saat proses rektifikasi
citra ke citra
Interpretasi visual dan Digitasi on-Screen
Teknik interpretasi yang dilakukan pada penelitian ini
menggunakan visual dengan bantuan perangkat lunak
AcrGIS 10. Penyadapan data penggunaan lahan
melalui citra WorldView-2 dipengaruhi oleh bahan
Uji klasifikasi dilakukan untuk mengetahui seberapa
besarnya ketelitian hasil interpretasi suatu citra
sehingga dapat diketahui kebenarannya dan dapat
dijadikan sebagai acuan untuk melakukan tahapan
evaluasi. Pengujian hasil klasifikasi dengan cara
mencocokkan peta RTRW tahun 2010 hasil digitasi
dengan citra WorldView-2 tahun 2013 hasil digitasi.
Hasil selengkapnya disajikan dapat dilihat pada tabel
2 berikut.
www.jgi.ac.id | 6
Teknik Geodesi
Universitas Gadjah Mada
http://journal.geodesi.ugm.ac.id
Jurnal Geospasial Indonesia
ISSN 2222-2863 (Online)
Vol X, No.X, Tahun
No
Penggunaan
pada RTRW
Penggunaan
pada
WorldView-2
Keterangan
Dari hasil uji ketelitian interpretasi citra terhadap uji
lapangan diperoleh ketelitian interpretasi sebesar
87,93 %.
1
Budaya
Budaya
Sesuai
Evaluasi Penggunaan Lahan
2
Kesehatan
Kesehatan
Sesuai
3
Kuburan
Kuburan
Sesuai
4
Pariwisata
Perumahan
Tak Sesuai
5
Pendidikan
Pendidikan
Sesuai
6
Perdagangan
dan jasa
Perumahan
Tak Sesuai
Evaluasi penggunaan lahan menggunakan analisis
overlay. Analisis ini dilakukan dengan cara melakukan
tumpang susun antara peta RTRW hasil digitasi dengan
citra WorldView-2 hasil interpretasi. Kemudian
dilakukan analisis dengan menggunakan symmetrical
difference yang ada pada menu analysis tools. Tabel 4
di bawah ini menunjukkan hasil luas perbandingan
hasil overlay.
7
Perkantoran
Perdagangan
Tak Sesuai
No
Kelas
RTRW
(m2)
WorldView
-2 (m2)
Perbedaan
analisis
8
Perumahan
RTH
Tak Sesuai
9
Rekreasi
Rekreasi
Sesuai
1
Budaya
503.178
517.429
.
10
RTH
Perumahan
Tak Sesuai
2
Kesehatan
191.980
259.857
.
11
Transportasi
Transportasi
Sesuai
3
Kuburan
148.689
184.869
.
12
Industri
Perumahan
Tak Sesuai
4
Pariwisata
1.852.772
1.655.855
.
5
Pendidikan
912.149
1.339.593
6
Perdagangan
8.133.958
7.580.464
4.366.693
Ketelitian hasil interpretasi dihitung dengan
menggunakan tabel matrik kesalahan (confussion
matrix), kemudian membagi jumlah sampel kelas yang
sesuai (nilai pada diagonal utama matrik) dengan
jumlah keseluruhan sampel. Hasil uji ketelitian RTRW
tahun 2010 terhadap citra WorldView-2 tahun 2013
pada tabel di atas diperoleh sebesar 87,86 %, sehingga
sudah memenuhi syarat ketelitian minimal peta yang
dipersyaratkan Short (1992) yaitu lebih besar dari
85 %. Kemudian dilanjutkan dengan uji lapangan
dengan cara membandingkan antara hasil interpretasi
citra dengan keadaan sebenarnya di lapangan.
Pengambilan sampel di lapangan dilakukan sebanyak
58 sampel, dengan masing-masing kelas berjumlah 5
sampel, kecuali kelas sarana transportasi yang
berjumlah 3 sampel. Berikut salah satu sampel
pengambilan obyek di lapangan terdapat pada tabel 3.
Kelas
Budaya
RTH
Obyek pada
citra
Obyek di
lapangan
Kesesuaian
Sesuai
Tak Sesuai
.
.
dan jasa
7
Perkantoran
1.484.850
1.105.060
1.024.980
8
Perumahan
14.234.405
14.457.468
7.128.203
9
Rekreasi
531.996
522.951
374.679
10
RTH
2.549.505
2.164.032
3.980.421
11
Transportasi
467.392
428.581
115.457
12
Industri
2.683.317
1.917.465
1.572.673
Luas keseluruhan RTRW penggunaan lahan yang telah
terdigitasi adalah 33.694.196 m2 yang terbagi dalam
12 kelas. Luas tersebut merupakan luas keseluruhan
wilayah Kota Yogyakarta yang direncanakan dari
tahun 2010-2029.
Data luas rencana penggunaan lahan RTRW tahun
2010 kemudian dibandingkan dengan luas penggunaan
lahan hasil interpretasi citra WorldView-2 sehingga
diketahui seberapa besar realisasi yang telah berjalan
baik dari rencana tersebut. Perbandingan luas rencana
penggunaan lahan dalam RTRW dengan penggunaan
lahan hasil digitasi citra WorldView-2 terdapat pada
tabel 5 di bawah ini.
(pendidikan)
No
Kelas
Luas
RTRW
(m2)
Luas
interpretasi
citra (m2)
Selisih
(m2)
1
Budaya
503.178
517.429
(-) 14.250
2
Kesehatan
191.980
259.857
(-) 67.877
www.jgi.ac.id | 7
Teknik Geodesi
Universitas Gadjah Mada
http://journal.geodesi.ugm.ac.id
Jurnal Geospasial Indonesia
ISSN 2222-2863 (Online)
Vol X, No.X, Tahun
3
Kuburan
4
Pariwisata
5
Pendidikan
6
Perdagangan
148.689
184.869
(-) 36.180
Kesimpulan dan saran
1.852.772
1.655.855
(+)196.916
Kesimpulan
912.149
1.339.593
(-) 427.444
8.133.958
7.580.464
(+)553.494
dan jasa
7
Perkantoran
1.484.850
1.105.060
(-) 379.790
8
Perumahan
14.234.405
14.457.468
(-) 223.063
9
Rekreasi
531.996
522.951
10
RTH
2.549.505
2.164.032
(+)385.472
11
Transportasi
467.392
428.581
(+) 38.811
12
Industri
2.683.317
1.917.465
(+)765.852
33.694.196
32.133.630
1.560.566
Total luas
Berdasarkan proses yang dilakukan selama
pelaksanaan penelitian ini, maka dapat diambil
beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1.
Luas penggunaan lahan hingga tahun 2015 yang
telah sesuai dengan RTRW tahun 2010 meliputi
kelas budaya, kesehatan, kuburan, pendidikan,
rekreasi dan olahraga, serta sarana transportasi.
Sedangkan kelas yang belum sesuai meliputi kelas
pariwisata, perdagangan dan jasa, perkantoran,
perumahan, Ruang Terbuka Hijau (RTH) serta
sarana industri mikro kecil dan menengah.
2.
Berdasarkan hasil uji ketelitian dari hasil
interpretasi citra WorldView-2 terhadap peta
RTRW diperoleh ketelitian sebesar 87,86%.
Sedangkan hasil uji ketelitian citra WorldView-2
terhadap uji lapangan sebesar 87,93%. Hasil
perhitungan uji ketelitian tersebut memenuhi
toleransi sebesar >85% sehingga citra
WorldView-2 dapat digunakan sebagai sumber
data jenis-jenis pemanfaatan tata ruang kota untuk
mengevaluasi suatu RTRW.
(+) 9.045
Dari tabel 3 di atas dapat dilihat bahwa luas kelas
budaya yang telah terealisasi mencapai 517.429 m2
dari luas yang direncanakan.
Pada kelas kesehatan yang dapat terklasifikasi secara
visual adalah 259.857 m2 dari luas yang direncanakan.
Sementara itu kelas kuburan hanya terklasifikasi
sebesar 184.869 m2. Pada kelas kuburan mengalami
sedikit kesulitan saat interpretasi dikarenakan polanya
menyerupai dengan Ruang Terbuka Hijau (RTH). Luas
tersebut melebihi dari luas yang direncanakan yaitu
seluas 148.689 m2. Pariwisata sebesar 1.655.855 m2.
Pendidikan terealisasi sebesar 1.339.593 m2
dikarenakan bertambahnya jumlah fasilitas pendidikan
dari luas yang direncanakan sebelumnya. Perdagangan
dan jasa menurun sebesar 7.580.464 m2 disebabkan
bertambahnya lahan untuk perumahan sebesar
14.457.468 m2. Untuk kelas perkantoran juga menurun
sebesar 1.105.060 m2 dikarenakan masih banyak
program yang belum berjalan. Rekreasi dan olahraga
yang terklasifikasi dari citra WorldView-2 dengan luas
rencana RTRW memiliki selisih 9.045 m2. Sedangkan
luas Ruang Terbuka Hijau (RTH) memiliki selisih
385.472 m2 dari luas yang direncanakan. Kelas sarana
transportasi yang dapat diinterpretasi secara visual
sebesar 428.581 m2 yang meliputi stasiun Tugu,
stasiun Lempuyangan serta terminal Giwangan. Untuk
kelas industri hanya dapat terklasifikasi sebesar
1.917.465 m2. Luas lahan hasil klasifikasi citra dengan
rencana RTRW memiliki selisih sebesar 1.560.566 m2.
Hal ini dikarenakan :
1.
2.
Terdapat tutupan awan sehingga luas daerah
dan klasifikasinya tidak diketahui secara
tepat.
Ketelitian saat digitasi sangat berpengaruh
terhadap luas penggunaan lahan.
Saran
Adapun saran yang diusulkan untuk penelitian
selanjutnya dari hasil penelitian ini adalah :
1.
Hasil pekerjaan interpretasi akan berpengaruh
terhadap hasil uji ketelitian klasifikasi sehingga
untuk penelitian selanjutnya perlu adanya citra
dengan kenampakan visual yang lebih detil dan
jelas yang mempermudah interpreter dalam
mengklasifikasikannya.
2.
Untuk klasifikasi citra sebaiknya memilih citra
terbaru yang tidak memiliki daerah yang terhalang
oleh tutupan awan atau bayangan awan.
Daftar Pustaka
Anderson, J.R., Hardy E.E., Roach J.T., Witmer R.E.,
1976, A Land Use and Land Cover Classification
System for Use with Remote Sensor Data, USGS,
Washington.
Anonim, 2007, Undang-Undang RI No. 26 tentang
penataan ruang.
Anonim, 2010, Digital Globe
https://www.digitalglobe.com/
WorldView-2,
Anonim, 2012, Peraturan daerah Kota Yogyakarta.
Danoedoro, P., 1996, Pengolahan Citra Digital Teori
dan Aplikasinya dalam Bidang Penginderaan Jauh,
Fakultas Geografi Universitas Gadjah Mada,
Yogyakarta.
Harintaka, 2007. Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta:
Teknik Geodesi UGM.
www.jgi.ac.id | 8
Jurnal Geospasial Indonesia
ISSN 2222-2863 (Online)
Vol X, No.X, Tahun
Teknik Geodesi
Universitas Gadjah Mada
http://journal.geodesi.ugm.ac.id
Janssen, L.L., and Huurneman, G.C., 2001, Principles
of Remote Sensing, ITC, Enschede, The Netherlands.
Jensen, J.R., 1996, Introductory Digital Image
Processing, Prentice Hall, Singapore.
Kartini, C. N. 1999. Klasifikasi Digital. Dalam Diktat
Klasifikasi Digital. Yogyakarta: Jurusan Teknik
Geodesi UGM.
Lillesand, T.M. dan Ralph, W.K., 2002. Remote
Sensing and Image Interpretation, 4th Edition,
University of Wisconsin, Madison.
Lillesand, T.M., Kiefer, R.W., Chipman, J.W., 2004,
Remote Sensing and Image Interpretation, Edisi ke5, John Wiley & Sons, Inc., USA.
Malingreau, J.P., 1982, A Propose Land use Land
Cover Classification for Indonesia, PUSPIC-UGM,
Yogyakarta.
Nosicca, F.B., 2015, Kajian Kondisi Kualitas
Lingkungan
Permukiman
Kota
dengan
memanfaatkan Citra Satelit WorldView-2, Skripsi,
Jurusan Teknik Geodesi Fakultas Teknik Universitas
Gadjah Mada, Yogyakarta.
Prahasta, E., 2001, Konsep-konsep Dasar Sistem
Informasi Geografis, Informatika, Bandung.
Sabins, F.F., 1997. Remote Sensing : Principles and
Interpretation, New York : W. H. Freeman and
Company.
Sabngiarso, I., 2008, Evaluasi Penggunaan Tanah
Terhadap Rencana Detail Tata Ruang Kota
Semarang dengan Memanfaatkan Citra Quickbird,
Tesis, Program Studi Teknik Geomatika Kelompok
Bidang Ilmu-Ilmu Teknik Fakultas Teknik
Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.
Short, M., 1982, Landsat Tutorial Workbook-Basics of
Satellite Remote Sensing, Nasa, Washington.
Suharyadi, 1993, Mengolah Data Spasial dengan
Sistem Informasi Geografis Pc Arc/Info, Fakultas
Geografi Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.
Sutanto, 1992, Penginderaan Jauh Jilid 2, Gadjah
Mada University Press.
Sutanto, 1994, Penginderaan Jauh Jilid 1, Gadjah
Mada University Press.
Syahid, H.H.L., 2003, Pemanfaatan Citra Digital
Ikonos untuk Evaluasi Rencana Umum Tata Ruang
Kota, Skripsi, Jurusan Teknik Geodesi Fakultas
Teknik Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.
Widiastuti, R., 2010, Pemanfaatan Citra Landsat 7
ETM+ untuk Deteksi Perubahan Penggunaan
Lahan Pasca Bencana Erupsi Merapi Tahun 2010,
Skripsi, Jurusan Teknik Geodesi Fakultas Teknik
Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta.
www.jgi.ac.id | 9