I Wayan Nuarsa Program Studi Agroekoteknologi, Fakultas Pertanian Universitas Udayana, Denpasar Abstrak

dokumen-dokumen yang mirip
BUMI LE~TARI J URNAL LIN GK GAN HI 1

REKAPITULASI PSKS TINGKAT KABUPATEN/KOTA TAHUN 2015

PERATURAN DAERAH KOTA DENPASAR NOMOR 12 TAHUN 2004 TENTANG PEMBENTUKAN KECAMATAN DENPASAR UTARA DI KOTA DENPASAR DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA

JADWAL PELAYANAN MOBIL KELILING DALAM RANGKA PEMUNGUTAN PAJAK BUMI dan BANGUNAN DI MASING- MASING DESA/ KELURAHAN KOTA DENPASAR TAHUN 2015

KEGIATAN FISIK DINAS PEKERJAAN UMUM KOTA DENPASAR TAHUN 2016

DATA PASAR SEKOTA DENPASAR PASAR DAERAH / INPRESS

I Ketut Putrajaya. PENDAHULUAN

I Ketut Putrajaya. PENDAHULUAN

PEMBENTUKAN KOTA ADMINISTRATIF DENPASAR Peraturan Pemerintah Nomor 20 Tahun 1978 Tanggal 1 Juli 1978 PRESIDEN REPUBLIK INDONESIA,

Pembangunan Geodatabase Ruang Terbuka Hijau Kota Bandung

GAMBARAN UMUM KOTA DENPASAR

ANALISIS PERUBAHAN TUTUPAN VEGETASI BERDASARKAN NILAI NDVI DAN FAKTOR BIOFISIK LAHAN DI CAGAR ALAM DOLOK SIBUAL-BUALI SKRIPSI

PETUNJUK SINGKAT PENGGUNAAN E-KINERJA

Perhitungan Ruang Terbuka Hijau Perkotaan Jenis Publik (Studi Kasus : Kota Surakarta)

Faktor-Faktor Pengaruh Ukuran Urban Compactness di Kota Denpasar, Bali

Data pasar desa "pasar rakyat indonesia"

SKRIPSI. Oleh : MUARA SEH SURANTA TARIGAN / MANAJEMEN HUTAN. Universitas Sumatera Utara

Studi Home Range Penggunaan Taman Kota Studi Kasus Lapangan Puputan Margarana Niti Mandala, Denpasar, Bali

ANALISIS KESELARASAN PEMANFAATAN RUANG KECAMATAN SEWON BANTUL TAHUN 2006, 2010, 2014 TERHADAP RENCANA DETAIL TATA RUANG KAWASAN (RDTRK )

PENGELOMPOKAN DESA/KELURAHAN DI KOTA DENPASAR MENURUT INDIKATOR PENDIDIKAN

Rizqi Agung Wicaksono Zuharnen Fakultas Geografi, Universitas Gadjah Mada Yogyakarta ABSTRACT

ANALISIS KEBUTUHAN RUANG TERBUKA HIJAU PUBLIK DI KOTA BITUNG

NAMA PUSKESMAS, PUSKESMAS PEMBANTU DAN WILAYAH KERJA DINAS KESEHATAN KOTA DENPASAR. 6 GG. II NO. 8X DENPASAR 3 PUSTU UBUNG KAJA 7 DS

NAMA PUSKESMAS, PUSKESMAS PEMBANTU DAN WILAYAH KERJA DINAS KESEHATAN KOTA DENPASAR. 6 Gg. II No. 8X Denpasar 3 Pustu Ubung Kaja 7 Ds.

BAB V HASIL PENELITIAN. 5.1 Data Hasil Analisis Laboratorium Terhadap Air Tanah di Desa Dauh Puri Kaja Kota Denpasar

KARAKTERISTIK CITRA SATELIT Uftori Wasit 1

BAB I PENDAHULUAN. lahan terbangun yang secara ekonomi lebih memiliki nilai. yang bermanfaat untuk kesehatan (Joga dan Ismaun, 2011).

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

PERENCANAAN PENGHIJAUAN DENGAN MENGGUNAKAN CITRA SATELIT IKONOS (Studi Kasus di Desa WEK II, Kecamatan Padangsidempuan Utara, Kota Padangsidempuan)

EVALUASI TUTUPAN LAHAN DARI CITRA RESOLUSI TINGGI DENGAN METODE KLASIFIKASI DIGITAL BERORIENTASI OBJEK (Studi Kasus: Kota Banda Aceh, NAD)

Implementasi Geographic Information System Untuk Pemetaan Lahan Pertanian Kota Denpasar

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

3. BAHAN DAN METODE. Penelitian yang meliputi pengolahan data citra dilakukan pada bulan Mei

II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Lahan, Penggunaan Lahan dan Perubahan Penggunaan Lahan

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

Pemanfaatan Citra Landsat Untuk Klasifikasi Tutupan Lahan Lanskap Perkotaan Kota Palu

q Tujuan dari kegiatan ini diperolehnya peta penggunaan lahan yang up-to date Alat dan Bahan :

ANALYSIS OF GREEN OPEN SPACE IN THE CITY OF BANDAR LAMPUNG. Citra Dewi, Armijon, Fajriyanto, Vanessa Paradais, Renanda Andari, Dan Siti Nurul Khotimah

PEMANFAATAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS (SIG) UNTUK PENATAGUNAAN LAHAN DI DAS ULAR SUMATERA UTARA

KOREKSI RADIOMETRIK CITRA LANDSAT-8 KANAL MULTISPEKTRAL MENGGUNAKAN TOP OF ATMOSPHERE (TOA) UNTUK MENDUKUNG KLASIFIKASI PENUTUP LAHAN

Aplikasi Citra Satelit QuickBird Untuk Kajian Alih Fungsi Lahan Sawah di Kota Denpasar

BAB I PENDAHULUAN. Pertambahan penduduk daerah perkotaan di negara-negara berkembang,

II. TINJAUAN PUSTAKA

ISSN Jalan Udayana, Singaraja-Bali address: Jl. Prof Dr Soemantri Brodjonogoro 1-Bandar Lampung

Pemetaan Estimasi Volume- (Dyah Novita I)

ANALISIS HARGA DAN NILAI LAHAN DI KECAMATAN SEWON DENGAN MENGGUNAKAN PENGINDERAAN JAUH DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS.

ANALISIS KERAPATAN VEGETASI PADA KELAS TUTUPAN LAHAN DI DAERAH ALIRAN SUNGAI LEPAN

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

Sumber Data, Masukan Data, dan Kualitas Data. by: Ahmad Syauqi Ahsan

Sudaryanto 1), Melania Swetika Rini 2) *

HALAMAN JUDUL EVALUASI KETERSEDIAAN RUANG TERBUKA HIJAU DENGAN PENDEKATAN BERBASIS OBJEK DI KOTA YOGYAKARTA TAHUN 2017 SKRIPSI

Sudaryanto dan Melania Swetika Rini*

BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang

Geoplanning E-ISSN:

PERENCANAAN PENGHIJAUAN DENGAN APLIKASI SISTEM INFORMASI GEOGRAFI (SIG)

ANALISIS PERUBAHAN TUTUPAN LAHAN KABUPATEN TOBA SAMOSIR SKRIPSI. Oleh : PUTRI SINAMBELA /MANAJEMEN HUTAN

ABSTRAK. Kata kunci: Ruang Terbuka Hijau, Penginderaan Jauh, Citra Landsat 8, Indeks Vegetasi (NDVI, MSAVI2 dan WDRVI) vii

Citra Satelit IKONOS

PENENTUAN LOKASI TEMPAT PEMBUANGAN AKHIR SAMPAH DI KABUPATEN KLATEN MENGGUNAKAN TEKNIK PENGINDERAAN JAUH DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

WALIKOTA DENPASAR KEPUTUSAN WALIKOTA DENPASAR NOMOR / 195 / HK / 2015 TENTANG PENETAPAN BANK SAMPAH DI KOTA DENPASAR TAHUN 2015

DAFTAR SMA NEGERI, SWASTA DAN MI DI KOTA DENPASAR

* Gambaran Umum Kecamatan Denpasar Utara *

ANALISA PERUBAHAN PENUTUPAN LAHAN PADA KAWASAN HUTAN LINDUNG GUNUNG NANING KABUPATEN SEKADAU PROVINSI KALIMANTAN BARAT

BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN

APLIKASI PENGINDERAAN JAUH DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFI UNTUK KESESUAIAN LAHAN PERMUKIMAN KOTA BEKASI. Dyah Wuri Khairina

Analisis Kesesuaian Lokasi Pengembangan Ruang Terbuka Hijau Publik Di Kecamatan Palu Timur Dan Palu Barat

ANALISIS PERUBAHAN LAHAN RUANG TERBUKA HIJAU DI KECAMATAN TEGALREJO DAN KECAMATAN WIROBRAJAN KOTA YOGYAKARTA TAHUN

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

Analisis Perubahan Lahan Tambak Di Kawasan Pesisir Kota Banda Aceh

PENDAHULUAN. banyaknya daerah yang dulunya desa telah menjadi kota dan daerah yang

KAJIAN KORELASI ANTARA KELEMBABAN TANAH DENGAN TATA GUNA LAHAN BERBASIS CITRA SATELIT. (Studi Kasus Daerah Bandung dan Sekitarnya) IRLAND FARDANI

METODOLOGI. Gambar 4. Peta Lokasi Penelitian

PUBLIKASI KARYA ILMIAH

Remote Sensing KKNI 2017

APLIKASI PJ UNTUK PENGGUNAAN TANAH. Ratna Saraswati Kuliah Aplikasi SIG 2

Peramalan Hasil Produksi Pertanian di Denpasar Timur dengan Metode Quadratic Trend Berbasis SIG

Evaluasi Indeks Urban Pada Citra Landsat Multitemporal Dalam Ekstraksi Kepadatan Bangunan

ANALISIS HASIL PERTANIAN DENGAN MENGGUNAKAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS (Studi Kasus : Kota Denpasar)

DATA BANJAR ADAT DAN SEKAA TERUNA TAHUN 2016

Wisnu Widyatmadja Taufik Hery Purwanto

TINJAUAN PUSTAKA. menjadi suatu kawasan hunian yang berwawasan lingkungan dengan suasana. fungsi dalam tata lingkungan perkotaan (Nazaruddin, 1996).

KOREKSI RADIOMETRIK CITRA LANDSAT-8 KANAL MULTISPEKTRAL MENGGUNAKAN TOP OF ATMOSPHERE (TOA) UNTUK MENDUKUNG KLASIFIKASI PENUTUP LAHAN

ANALISIS PERUBAHAN PENGGUNAAN LAHAN KECAMATAN SEWON KABUPATEN BANTUL TAHUN 2006 DAN 2014 BERDASARKAN CITRA QUICKBIRD

Geo Image 1 (1) (2012) Geo Image.

ANALISIS PERUBAHAN PENGGUNAAN LAHAN KECAMATAN SEWON KABUPATEN BANTUL TAHUN 2006 DAN 2014 BERDASARKAN CITRA QUICKBIRD

PEMANFAATAN CITRA IKONOS DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS UNTUK ZONASI HARGA LAHAN DI KECAMATAN GODEAN KABUPATEN SLEMAN DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

PENDAHULUAN Latar Belakang

DATA BANJAR ADAT TAHUN 2016

Kekeliruan asumsi chactment area.

ANALISIS KEBUTUHAN RUANG TERBUKA HIJAU KECAMATAN KOTA TENGAH KOTA GORONTALO. Sri Sutarni Arifin 1. Intisari

MODEL PENDUGA BIOMASSA MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT DI HUTAN PENDIDIKAN GUNUNG WALAT HARLYN HARLINDA

LAMPIRAN 1 HASIL KEGIATAN PKPP 2012

Evaluasi Penyimpangan Penggunaan Lahan Berdasarkan Peta Arahan Pemanfaatan Lahan di Kecamatan Ubud, Kabupaten Gianyar, Provinsi Bali

JURNAL TEKNIK POMITS Vol. X, No. X, (2013) ISSN: ( Print) 1 II. METODOLOGI PENELITIAN

WALIKOTA DENPASAR KEPUTUSAN WALIKOTA DENPASAR NOMOR / 237 / HK / 2014 TENTANG PENETAPAN BANK SAMPAH DI KOTA DENPASAR TAHUN 2014

Critical Land Mapping in Muria Region to Improve the Environment Capability Based on Geographical Information System (SIG)

DAFTAR NAMA PENGAWAS PEMILU LAPANGAN (PPL) PANWASLU KOTA DENPASAR

Transkripsi:

PENGGUNAAN TEKNOLOGI PENGINDERAAN JAUH DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS UNTUK MENGHITUNG PERSENTASE RUANG TERBUKA HIJAU DI DAERAH PERMUKIMAN KOTA DENPASAR I Wayan Nuarsa Program Studi Agroekoteknologi, Fakultas Pertanian Universitas Udayana, Denpasar Email: nuarsa@ymail.com Abstrak Green open space (GOS) is a very important component in the arrangement of urban space, because the GOS has the function of ecological, aesthetic, social, cultural, and economic. Calculating of the GOS can easily be done in area that are enable for such purposes as urban forests, recreational areas of the city, as well as agricultural areas. However, for the land use consisting of non-gos and GOS such as settlement, calculation of the GOS will be quite difficult. This research was conducted to measure the percentage of the GOS in settlement areas in the Denpasar city using remote sensing and geographic information system technology. The results of this study showed that the percentage of the GOS in the settlements area of Denpasar ranged from 2.97% to 30.01%, with an average value of 14, 43%, and a standard deviation of 7.32% or 182.98 m 2. The majority (50%) of the percentage of the GOS in the settlements area in the Denpasar city classified as moderate (10 20%), 32% are low (<10%), and only 18% had a high percentage of the GOS (> 20%). Factors that influence to the percentage of the GOS in the settlement area of Denpasar is the location of the sattements and the land area per housing unit. Keywords: green open space, remote sensing, gis, ikonos, settlements 1. Pendahuluan Ruang terbuka hijau (RTH) merupakan komponen yang sangat penting dalam penataan ruang kota, karena RTH mempunyai fungsi ekologis, estetika, sosial budaya, dan ekonomi (Purnomohadi, 2006). Undang-Undang nomor 26 tahun 2007 tentang penataan ruang menyebutkan pada pasal 29 ayat 2 bahwa proporsi ruang terbuka hijau pada wilayah kota paling sedikit 30 (tiga puluh) persen dari luas wilayah kota. RTH di daerah perkotaan biasanya terdiri dari pertamanan kota, hutan kota, rekreasi kota, kegiatan olah raga, pemakaman, pertanian, jalur hijau dan kawasan hijau pekarangan (Inmendagri no.14/ 1988). Untuk menghitung persentase RTH di suatu kota, biasanya dilakukan dengan membagi luas RTH dengan luas kota. Perhitungan luas RTH dengan mudah dapat dilakukan pada daerah yang memang difungsikan untuk tujuan tersebut seperti hutan kota, tempat rekreasi kota, maupun daerah pertanian. Akan tetapi, untuk penggunaan lahan yang terdiri dari RTH dan non-rth seperti permukiman, perhitungan luas RTH akan menjadi lebih sulit. Dalam penyusunan Rencana Tata Ruang Wilayah (RDRT) kota atau kabupaten, perhitungan RTH pada daerah permukiman biasanya menggunakan asumsi tertentu. Dalam peraturan daerah Kota Denpasar nomor 27 tahun 2011 tentang Rencana Tata Ruang Wilayah Kota Denpasar Tahun 2011 2031, ditetapkan nilai 20% wilayah permukiman sebagai RTH. Untuk memperoleh hasil yang lebih akurat dalam perhitungan RTH pada daerah permukiman, diperlukan metode yang lebih akurat. Penginderaan jauh dan sistem informasi geografis merupakan salah satu alat yang dapat digunakan untuk analisis spasial (Treitz et al., 1992; 9

Jurnal Bumi Lestari, Volume 13 No. 1, Februari 2013, hlm. 9-15 Westmoreland and Stow, 1992; Harris and Ventura, 1995; Nuarsa, 2005). Resolusi spasial dan temporal citra yang semakin baik, menyebabkan penggunaan teknologi penginderaan jauh menjadi semakin berkembang dan semakin banyak digunakan. Ikonos merupakan citra penginderaan jauh dengan resolusi spasial sangat tinggi, yaitu 1 m untuk sensor pankromatik dan 4 m untuk sensor multispektral (Nasa.gov, 2003). Citra ini sangat baik digunakan untuk kajian daerah sempit yang membutuhkan tingkat ketelitian tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk menghitung luasan RTH di daerah permukiman dengan mengintegrasikan teknologi pernginderaan jauh dan sistem informasi geografis (SIG). 2. Metode Penelitian 2.1. Bahan dan Alat Bahan dan alat yang digunakan pada penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Citra Ikonos tahun 2006 dengan spesifkasi citra seperti pada Tabel 1. Tabel 1. Spesifikasi Citra Ikonos Parameter Nilai Ketinggian orbit Resolusi spasial pada Nadir Lebar citra Waktu melewati equator Resolusi temporal Resolusi radiometrik Saluran Lebar saluran pada sensor pankromatik Lebar saluran pada sensor multispeltral Sumber: Nasa.gov, 2003 681 kilometer 0.82 m pankromatik, 3.2 m multispektral 11.3 kilometer pada nadir 10:30 am Mendekati 3 hari pada lintang 40 11-bit per piksel Pankromatik, biru, hijau, merah, inframerah 450 900 nm Biru (455 520 nm), Hijau (510 600 nm), Merah (630 700 nm), dan Inframerah dekat (450-900 nm) Gambar 1. Peta Lokasi Pengambilan Sampel dengan Latar Belakang Peta Rupabumi 10

I Wayan Nuarsa : Penggunaan Teknologi Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis... 2. Peta Rupabumi Kota Denpasar skala 1 : 25.000. 3. Perangkat lunak pengolah citra ENVI 4.7. 4. Perangkat lunak SIG ArcView GIS 3.3. 5. GPS garmin Etrex 30. 6. Seperangkat komputer. 2.2 Metode Pengambilan Sampel Sampel diambil di daerah permukiman Kota Denpasar dengan metode stratified random sampling. Sampel diambil secara acak dengan memberikan proporsi yang lebih banyak pada permukiman yang lebih luas. Jumlah keseluruhan sampel yang diambil adalah 50. Distribusi spasial sampel disajikan pada Gambar 1 dan Gambar 2. Gambar 2. Peta Lokasi Pengambilan Sampel dengan Latar Belakang Citra Ikonos 11

Jurnal Bumi Lestari, Volume 13 No. 1, Februari 2013, hlm. 9-15 Sementara itu, diskripsi lokasi sampel dengan koordinat geografis, nama desa, Tabel 2. Diskripsi lokasi sampel dan kecamatan disajikan pada Tabel 2. Sampel X Y Desa Kecamatan 1 301751.58 9041896.25 Tegal Kertha Denpasar Barat 2 301595.31 9041574.43 Tegal Harum Denpasar Barat 3 301146.35 9041277.69 Padangsambian Denpasar Barat 4 300151.77 9042107.83 Padangsambian Kelod Denpasar Barat 5 300340.71 9042621.43 Padangsambian Denpasar Barat 6 300504.84 9043038.81 Padangsambian Denpasar Barat 7 300499.32 9043401.77 Padangsambian Denpasar Barat 8 300159.01 9043941.00 Padangsambian Denpasar Barat 9 300273.97 9044674.16 Padangsambian Kaja Denpasar Barat 10 300268.19 9045619.21 Padangsambian Kaja Denpasar Barat 11 300200.68 9046981.39 Padangsambian Kaja Denpasar Barat 12 301304.27 9047303.94 Ubung Kaja Denpasar Utara 13 301659.69 9047485.27 Ubung Kaja Denpasar Utara 14 301763.86 9047927.86 Ubung Kaja Denpasar Utara 15 302398.69 9048296.56 Peguyangan Kaja Denpasar Utara 16 302499.97 9046354.46 Ubung Kaja Denpasar Utara 17 302781.21 9044959.86 Ubung Denpasar Utara 18 304688.91 9044426.21 Dangin Puri Kangin Denpasar Utara 19 303751.95 9043352.09 Dangin Puri Kauh Denpasar Utara 20 304125.03 9045276.78 Tonja Denpasar Utara 21 304977.97 9043964.56 Sumerta Kauh Denpasar Timur 22 306129.16 9043783.72 Kesiman Denpasar Timur 23 305065.89 9043038.64 Sumerta Kauh Denpasar Timur 24 304512.04 9042265.61 Dangin Puri Kelod Denpasar Timur 25 305747.55 9042530.11 Sumerta Kelod Denpasar Timur 26 307648.87 9044066.41 Kesiman Kertalangu Denpasar Timur 27 307937.77 9040562.65 Sanur Kaja Denpasar Selatan 28 307621.22 9039713.90 Sanur Kauh Denpasar Selatan 29 307891.95 9037331.98 Sanur Kauh Denpasar Selatan 30 308872.41 9038900.95 Sanur Denpasar Selatan 31 302237.45 9039264.89 Pedungan Denpasar Selatan 32 301509.90 9039531.43 Pemecutan Kelod Denpasar Barat 33 304961.06 9037804.59 Sidakarya Denpasar Selatan 34 303964.61 9038463.87 Sesetan Denpasar Selatan 35 303683.53 9039871.14 Sesetan Denpasar Selatan 36 304544.82 9040347.78 Panjer Denpasar Selatan 37 299872.45 9039836.65 Padangsambian Kelod Denpasar Barat 38 299846.39 9040561.99 Padangsambian Kelod Denpasar Barat 39 304177.70 9037548.50 Sesetan Denpasar Selatan 40 300624.00 9037611.32 Pemecutan Kelod Denpasar Barat 41 300946.00 9035557.87 Pemogan Denpasar Selatan 42 300609.75 9038642.86 Pemecutan Kelod Denpasar Barat 43 308868.15 9038154.65 Sanur Denpasar Selatan 44 306562.43 9040214.25 Renon Denpasar Selatan 45 302985.93 9041460.35 Dauh Puri Kauh Denpasar Barat 46 302478.61 9042000.99 Pemecutan Kelod Denpasar Barat 47 301617.06 9043497.02 Pemecutan Kaja Denpasar Utara 48 300988.69 9044126.60 Padangsambian Denpasar Barat 49 308283.42 9039691.31 Sanur Denpasar Selatan 50 306586.41 9042118.83 Sumerta Kelod Denpasar Timur 12

I Wayan Nuarsa : Penggunaan Teknologi Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis... 2.3 Metode Perhitungan proporsi RTH Persentase RTH di daerah permukiman dihitung berdasarkan tutupan vegetasi di daerah tersebut. Luasan tutupan vegetasi dapat diamati dari citra Ikonos. Tahapan kerja yang digunakan untuk menghitng persentase RTH di daerah permukiman diuraikan sebagai berikut: 1. Pada setiap titik sampel yang telah ditentukan berdasarkan metode pengambilan sampel, dibuat kotak persegi dengan luasan 50 m x 50 m (2500 m 2 ). 2. Pada luasan 25 are tersebut (kotak referensi), dilakukan digitasi luasan daerah bervegetasi seperti pada Gambar 3. 3. Poligon-poligon daerah bervegetasi pada kotak referensi dihitung luasnya. 4. Persentase RTH per sampel, rata-rata persentase RTH, dan standar deviasi persentase RTH di daerah penelitian dihitung dengan Persamaan 1, Persamaan 2, dan Persamaan 3. (1) dimana %RTH adalah persentase ruang terbuka hijau pada suatu sampel, %RTH adalah rata-rata persentase ruang terbuka hijau pada seluruh sampel, Std adalah standar deviasi %RTH, L i adalah luas daerah bervegetasi hasil digitasi pada luas kotak referensi, L r adalan luas kotak referensi (2500 m 2 ) dan n adalah jumlah sampel. 3. Hasil dan Pembahasan Berdasarkan hasil analisis diperoleh bahwa pertentase RTH di daerah permukiman Kota Denpasar bervariasi mulai dari 2,97% sampai 30,01%. Nilai rataratanya adalah14,43% dengan standar deviasi 7,32% atau 182,98 m 2 (Tabel 3). (2) (3) Gambar 3. Metode digitasi daerah RTH 13

Jurnal Bumi Lestari, Volume 13 No. 1, Februari 2013, hlm. 9-15 Tabel 3. Variabilitas persentase RTH di kawasan permukiman Kota Denpasar Sampel Desa Luas % (m 2 ) 1 Tegal Kertha 111.11 4.44 2 Tegal Harum 455.68 18.23 3 Padangsambian 160.42 6.42 4 Padangsambian Kelod 492.51 19.70 5 Padangsambian 177.90 7.12 6 Padangsambian 268.41 10.74 7 Padangsambian 111.74 4.47 8 Padangsambian 382.65 15.31 9 Padangsambian Kaja 370.16 14.81 10 Padangsambian Kaja 245.94 9.84 11 Padangsambian Kaja 392.63 15.71 12 Ubung Kaja 340.82 13.63 13 Ubung Kaja 338.95 13.56 14 Ubung Kaja 328.96 13.16 15 Peguyangan Kaja 199.75 7.99 16 Ubung Kaja 556.18 22.25 17 Ubung 203.50 8.14 18 Dangin Puri Kangin 336.45 13.46 19 Dangin Puri Kauh 384.52 15.38 20 Tonja 406.37 16.25 21 Sumerta Kauh 294.01 11.76 22 Kesiman 377.65 15.11 23 Sumerta Kauh 139.20 5.57 24 Dangin Puri Kelod 232.21 9.29 25 Sumerta Kelod 211.61 8.46 26 Kesiman Kertalangu 448.19 17.93 27 Sanur Kaja 84.89 3.40 28 Sanur Kauh 326.47 13.06 29 Sanur Kauh 458.80 18.35 30 Sanur 671.66 26.87 31 Pedungan 159.80 6.39 32 Pemecutan Kelod 473.78 18.95 33 Sidakarya 448.81 17.95 34 Sesetan 554.93 22.20 35 Sesetan 509.36 20.37 36 Panjer 712.23 28.49 37 Padangsambian Kelod 77.40 3.10 38 Padangsambian Kelod 308.36 12.33 39 Sesetan 346.44 13.86 40 Pemecutan Kelod 496.88 19.88 41 Pemogan 687.27 27.49 42 Pemecutan Kelod 305.87 12.23 43 Sanur 750.31 30.01 44 Renon 724.09 28.96 45 Dauh Puri Kauh 98.63 3.95 46 Pemecutan Kelod 74.28 2.97 47 Pemecutan Kaja 217.23 8.69 48 Padangsambian 476.28 19.05 49 Sanur 646.69 25.87 50 Sumerta Kelod 458.18 18.33 Rata-rata: 14.43% Standar Deviasi: 7.32% atau 182,98 m 2 Tingginya nilai standar deviasi RTH di daerah permukiman menunjukkan bahwa ada variasi yang tinggi terhadap persentase RTH antar permukiman di Kota Denpasar. Dari hasil klasifikasi sampel dengan kisaran RTH 10%, diperoleh bahwa 16 sampel (32%) mempunyai persentase RTH kurang dari 10%, 25 sampel (50%) dengan proporsi RTH 10 20 %, dan hanya 9 sampel (18%) memiliki RTH lebih besar dari 20% (Gambar 4). Gambar 4. Proporti %RTH di kawasan permukiman Kota Denpasar Hasil pemantauan citra Ikonos dan pengamatan lapangan menunjukkan adanya tentensi bahwa persentase RTH yang rendah (<10%) terutama terdapat pada permukiman yang sangat padat khususnya kompeks perumahan dengan luas tanah tidak lebih dari satu are, seperti ditunjukkan oleh sampel nomor 1, 3, 5, 7, 10, 17, 31, dan 37. Sementara itu, persentase RTH sedang (10 20%) umumnya dijumpai di daerah permukiman dengan luas tanah lebih besar dari satu are yang sebagian besar terdapat di luar kompleks perumahan padat. Di sisi lain, persentase RTH yang tinggi (>20%) sebagian besar terdapat di permukiman pinggiran Kota Denpasar seperti terlihat pada sampel nomor 13, 15, 26, 27, 30, 41, 43, 44, dan 49 (Tabel 3). Persentase tutupan vegetasi di daerah permukiman di Kota Denpasar dipengaruhi oleh faktor lokasi dan luas tanah tiap unit rumah. Hal ini berhubungan dengan ketersediaan lahan untuk menanam tanaman penghijauan. Kompleks perumahan dengan luas tanah yang sempit, menyebabkan ketersediaan lahan untuk penghijauan sangat terbatas. Sementara itu, di permukiman yang 14

I Wayan Nuarsa : Penggunaan Teknologi Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis... berlokasi di pinggiran kota, yang umumnya dihuni oleh penduduk lokal memiliki lahan yang lebih luas, sehingga peluang untuk menanam tanaman penghijauan di sekitar rumah mereka menjadi tinggi. 4. Simpulan 1. Persentase RTH di kawasan permukiman Kota Denpasar berkisar dari 2,97% sampai 30,01%, dengan nilai rata-rata14,43%, dan standar deviasi 7,32% atau 182,98 m 2. 2. Sebagian besar (50%) persentase RTH permukiman di Kota Denpasar tergolong sedang (10 20%), 32% termasuk rendah (< 10%), dan hanya 18% memiliki persentase RTH tinggi (> 20%). 3. Faktor-faktor yang mempengaruhi persentase RTH daerah permukiman di Kota Denpasar adalah lokasi permukiman dan luas tanah tiap unit rumah. Daftar Pustaka Harris, P. M. and Ventura, S. J. 1995. The integration of geographic data with remotely sensed imagery to improve classification in an urban area. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 61, 993 998. Instruksi Menteri Dalam Negeri No 14/1988 tentang Penataan Ruang Hijau Perkotaan. Nasa.gov. 2003. Ikonos Sensor Specifications. Online pada http://geo.arc.nasa.gov/sge/health/sensor/ sensors/ikonos.html. Dikses tanggal 2 Februari 2013. Nuarsa, I Wayan. 2005. Belajar Sendiri Menganalisis Data Spasial dengan ArcView GIS 3.3 untuk Pemula. Elexmedia Komputindo, x + 356 hal. Peraturan Daerah Kota Denpasar Nomor 27 Tahun 2011 tentang Rencana Tata Ruang Wilayah Kota Denpasar Tahun 2011 2031. Purnomohadi, Ning. 2006. Ruang Terbuka Hijau Sebagai Unsur Utama Tata Ruang Kota, Direktorat Jenderal Penataan Ruang Kementrian Pekerjaan Umum. Treitz, P. M., Howard, P. J. and Gong, P. 1992. Application of satellite and GIS technologies for land-cover and land-use mapping at the rural-urban fringe: a case study. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 58, 439 448. Undang-Undang Republik Indomesia nomor 26 tahun 2007 tentang Penataan Ruang. Westmoreland, S. and Stow, D. A. 1992. Category identification of changed land-use polygons in an integrated image processing/geographic information system. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 58, 1593 1599. 15