Latar Belakang. Penggunaan penginderaan jauh dapat mencakup suatu areal yang luas dalam waktu bersamaan.

Transkripsi

1 SIDANG TUGAS AKHIR PEMANFAATAN CITRA RESOLUSI TINGGI UNTUK MENGIDENTIFIKASI PERUBAHAN OBYEK BANGUNAN (STUDI KASUS UPDATING RENCANA DETAIL TATA RUANG KOTA UNIT PENGEMBANGAN RUNGKUT SURABAYA) Oleh Dewi Nur Indah Sari JurusanTeknik Geomatika Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2012

2 BAB I PENDAHULUAN 1

3 Latar Belakang Penggunaan penginderaan jauh dapat mencakup suatu areal yang luas dalam waktu bersamaan. Perkembangan teknologi penginderaan jauh terutama citra WorldView-2 memudahkan dalam mengkaji perencanaan tata ruang kota dan monitoring penggunaan lahan, contohnya perubahan obyek bangunan. Kebutuhan informasi tentang perubahan obyek bangunan sebagai penunjang updating Rencana Detail Tata Ruang Kota Surabaya Gambar Satelit WorldView-2 2

4 Rumusan Masalah Bagaimana cara identifikasi perubahan obyek bangunan dengan memanfaatkan data citra satelit WorldView-2 Bagaimana membangun Sistem Informasi Geografis untuk updating Rencana Detail Tata Ruang Kota Surabaya 3

5 Batasan Masalah : Daerah penelitian mencakup Unit Pengembangan Rungkut (Kecamatan Rungkut, Kecamatan Gununganyar, Kecamatan Tenggilis Mejoyo) Kota Surabaya. Data citra yang digunakan adalah citra satelit Worldview 2 tahun Obyek yang diidentifikasi adalah bangunan perumahan, perdagangan jasa, fasilitas umum dan bangunan industri. Hasil dari penelitian ini adalah peta perubahan obyek bangunan dan Sistem Informasi Geografis untuk updating Rencana Detail Tata Ruang Kota Surabaya. 4

6 Tujuan dan Manfaat Penelitian : 1. Identifikasi perubahan obyek bangunan untuk updating Rencana Detail Tata Ruang Kota Surabaya. 2. Pembuatan Peta Perubahan Obyek Bangunan UP Rungkut Kota Surabaya tahun Pembuatan Peta Kesesuaian Perubahan Obyek Bangunan UP Rungkut dengan RDTRK tahun Membangun Sistem Informasi Geografis untuk Data Pokok Pembangunan Kota Surabaya sebagai penunjang kegiatan Rencana Detail Tata Ruang Kota Surabaya. 5

7 BAB II METODOLOGI PENELITIAN 6

8 Lokasi Penelitian Lokasi penelitian tugas akhir ini dilakukan di Kota Surabaya. Secara geografis Surabaya terletak pada Lintang Selatan dan Bujur Timur. Luas dari Kota Surabaya adalah 374,36 km 2. (Sumber : 7

9 Data dan Alat Data Spasial : 1. Peta garis digital Surabaya skala 1:5000 tahun Data citra satelit WorldView-2 tahun Data Non Spasial : 1. Data pokok pembangunan Kota Surabaya berupa data fisik dan utilitas terbitan Kantor Pertanahan Surabaya. 2. Peta RDTRK (Peta Rencana Detil Tata Ruang Kota) Tahun Alat : ENVI (Environment for Visualizing Images) Autodesk Land Desktop 2004 ArcGIS 9.3 8

10 Tahapan Penelitian 9

11 Tahap Pengolahan Citra WorldView-2 10

12 Tahap Pembuatan SIG 11

13 BAB IV HASIL DAN ANALISA 12

14 Hasil Jumlah Titik : 12 buah Jumlah Baseline : 25 buah N Ukuran : 22 buah N ParameteR : 50 buah U : = 28 buah Besar SoF = trace {( [A] x [A] T) } U = RMS error yang dihasilkan dari 12 titik GCP yang tersebar merata di lokasi penelitian sebesar 0.52 yang telah memenuhi toleransi yang diberikan. Nilai dari RMS error menunjukkan nilai kesalahan yang terjadi dalam proses koreksi geometrik 13

15 Citra Terklasifikasi Obyek Terbangun Keterangan : Bangunan Vegetasi Badan Air Tanah Kosong Tambak Hasil klasifikasi yang bisa digunakan untuk analisis perubahan obyek bangunan pada UP Rungkut yaitu hasil klasifikasi dengan jumlah training sampel yang paling banyak dengan jumlah 1000 pada obyek bangunan 14

16 Uji Ketelitian Klasifikasi 15

17 Presentase Luas Bangunan Hasil Klasifikasi dengan Peta Garis

18 Analisa Untuk meminimalisir kesalahan yang ditimbulkan dari proses klasifikasi dapat dilakukan dengan beberapa cara : Proses klasifikasi yang berulang-ulang dan setiap proses klasifikasi training sample yang digunakan harus semakin banyak. Dikarenakan citra satelit resolusi tinggi mempunyai kenampakan obyek yang sangat bervariasi sehingga dibutuhkan kelas training sample yang semakin banyak. Untuk proses uji klasifikasi dibutuhkan peta acuan yang dianggap benar dan sesuai secara temporal. 17

19 Luas Perubahan Obyek Bangunan tahun UP Rungkut Hasil luasan obyek bangunan pada tahun 2002 yaitu seluas Ha. Sedangkan luasan obyek bangunan pada tahun 2012 yaitu Ha. Sehingga didapatkan luasan perubahan obyek bangunan dari tahun 2002 sampai dengan tahun 2012 yaitu Ha. Setelah itu dihitung pula jumlah luasan obyek bangunan dalam bentuk persil yaitu seluas Ha. 18

20 Evaluasi Pemanfaatan Ruang Pemanfaatan untuk peruntukkan lahan perumahan merupakan wilayah yang terluas yaitu Ha atau 55% dari total luas wilayah RDTRK. Pembagian Luas Fungsi Lahan pada RDTRK UP 1 Rungkut Tahun

21 Evaluasi Kesesuaian Peruntukkan Lahan untuk Obyek Bangunan dengan RDTRK Luas Kesesuaian Perubahan Obyek Bangunan berdasarkan RDTRK UP Rungkut Luas Lahan yang Belum Dimanfaatkan sebagai Obyek Bangunan 20

22 Evaluasi Kesesuaian Peruntukkan Lahan untuk Obyek Bangunan dengan RDTRK Analisis pembagian perubahan obyek bangunan berdasarkan RDTRK UP Rungkut yang hasilnya sebagai berikut Perumahan seluas Ha (64.91%), Fasilitas umum seluas Ha (3.09%), Perdagangan jasa seluas Ha (14.22%) serta Industri dan pergudangan seluas Ha (17.78%). Jenis Obyek Bangunan berdasarkan Kesesuaian Lahan dengan RDTRK UP Rungkut

23 Diagram Luasan Perubahan Obyek Bangunan berdasarkan RDTRK UP Rungkut Tingkat kesesuaian pengguanaan lahan terhadap RDTRK secara umum masih tidak menunjukkan kesesuaian antara apa yang direncanakan dalam RDTRK tersebut dengan kondisi penggunaan lahan pada saat ini. Hal ini dapat dilihat pada perbedaan luasan perubahan obyek bangunan tahun yang sesuai dengan luas Ha dan tidak sesuai dengan luas Ha, perbedaan luasan lahan yang belum dimanfaatkan sebagai obyek bangunan dengan luas Ha dari rencana obyek bangunan pada RDTRK UP Rungkut dengan luas Ha. 21

24 Kesimpulan 1. Hasil klasifikasi yang bisa digunakan untuk analisis perubahan obyek bangunan pada UP Rungkut yaitu hasil klasifikasi dengan jumlah training sampel yang paling banyak dengan jumlah 1000 pada obyek bangunan. 2. Hasil perhitungan luas perubahan obyek bangunan pada tahun 2002 sampai dengan tahun 2012 untuk UP Rungkut yaitu seluas Ha. Dan luasan perubahan obyek bangunan per persil yang didapatkan yaitu seluas Ha. 3. Hasil kesesuaian perubahan obyek bangunan beradasarkan RDTRK UP Rungkut yaitu luasan perubahan obyek bangunan tahun yang sesuai dengan luas Ha dan tidak sesuai dengan luas Ha, perbedaan luasan lahan yang belum dimanfaatkan sebagai obyek bangunan dengan luas Ha dari rencana obyek bangunan pada RDTRK UP Rungkut dengan luas Ha. 4. Hasil pembagian perubahan obyek bangunan yang sesuai berdasarkan RDTRK UP Rungkut yang hasilnya sebagai berikut Perumahan seluas Ha (64.91%), Fasilitas umum seluas Ha (3.09%), Perdagangan jasa seluas Ha (14.22%) serta Industri dan pergudangan seluas Ha (17.78%). 22

25 Daftar Pustaka Anderson, J.R., Ernest E.H., John T.R., dan Richard W A Land Use and Land Cover Classification System For Use With Remote Sensor Data. Washington : United States Printing Office. Hajek, F Object Analysis of Ikonos XS and Pan Sharpened Imagery in Comparison for Purpose of Tree Species Estimation. Czech University of Agriculture, Faculty of Forest and Environment, Prague, Czech Republic. Jensen, J. R Introductory Digital Image Processing. A Remote Sensing Perspective. London: Prentice Hall: Hariyanto, T, Hasyim, A.W, Taufik, M Urban Land Use Change Analysis Using Temporal Multispectral Imageryand Image Difference. Surabaya : Teknik Geomatika Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Prahasta, E Konsep-Konsep Dasar Sistem Informasi Geografis. Bandung : IF Informatika. Tsai, Yu Hsin, Stow, Douglas, Weeks, John Comparison of Object-Based Image Analysis Approaches to Mapping New Buildings in Accra, Ghana Using Multi-Temporal QuickBird Satellite Imagery. Department of Geography, San Diego State University, 5500 Campanile Dr., San Diego, CA Wahyunari, N Pemanfaatan Citra Quickbird untuk mengidentifikasi perubahan obyek bangunan (studi kasus : pendataan obyek PBB di desa Yosowilangun kecamatan Manyar kabupaten Gresik). Surabaya: Teknik Geomatika Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Zhou, X., Jancso, T., Chen, C., Verone, M. W Urban Land Cover Mapping Based on Object Oriented Classification Using Worldview 2 Satellite Remote Sensing Images. Sopron, Hungaria: International Scientific Conference on Sustainable Development & Ecological Footprint, Sopron, Hungaria Maret

26 Lampiran Peta Perubahan Obyek Bangunan UP Rungkut tahun Peta Perubahan Obyek Bangunan Kelurahan Penjaringan Sari tahun

27 Sistem Informasi Geografis Obyek Bangunan Kelurahan Penjaringan Sari

28 Terima Kasih