## EKSTRAKSI TERHADAP TUTUPAN LAHAN TERBANGUN MENGGUNAKAN CITRA PENGINDERAAN JAUH RESOLUSI MENENGAH DI KEPESISIRAN KOTA TERNATE
Jumaris 1 , Kusrini 2 1, 2 Program Studi Pendidikan Geografi FKIP Universitas Khairun. Email: adjaris.yusra@gmail.com; gkusrini@gmail.com

## Abstract
The spatial pattern of Ternate City has experienced a significant development mainly on the physical  expression  of  urban  areas  which  is  driven  by  the  growth  of  built-up  areas  in  a relatively fast time. The built-up area is an important element of the phenomenon of urban development  that  is  inseparable  from  the  history  of  city  growth,  current  conditions,  and future  city  growth.  Analysis  of  urban  land  cover  using  remote  sensing  data  with  data extraction related to built-up areas in 27 coastal villages of Ternate City. Image data used are Landsat 8 OLI multispectral imagery for the 2016 year recording with using channels 2 to  8.  The  results  of  the  built-up  area  extraction  using  a  maximum  likelihood  classified indicate that the growth of the built-up area is very massive, especially for the four villages which are including region the Ternate City Service Center. The percentage of built-up area is  a  relative  representation  of  the  density  of  land  cover  is  very  high,  especially  some villages areas bordering sea waters within the City of Ternate.
Keywords: built-up area; coastal villages; remote sensing; Ternate City

## PENDAHULUAN
Kota  Ternate  merupakan  kota  sentral  perekonomian  basis  kepulauan terhadap  jaringan  kota-kota  pantai  di  sekitarnya  dalam  wilayah  provinsi  Maluku Utara.  Kondisi  tersebut  telah  mendorong  perkembangan  terhadap  unsur-unsur kekotaan  dan  komponen-komponen  perkotaannya.  Karakteristik  perkotaan  yang terbentuk  sebagai  dampak  dari  perkembangan  pola  keruangan  kekotaan  tersebut telah  terbentuk  sejak  tahun  1257  dan  terkait  dengan  pertumbuhan  morfologi  Kota Ternate hingga sekarang merupakan bagian perjalanan historis Kesultanan Ternate (Ibrahim,  2018).  Dalam  konteks  perkembangan  kekotaan,  aspek  kesejarahan sebagai  manisfestasi  fungsi  waktu  merupakan  salah  satu  faktor  gaya  dalam membentuk  pertumbuhan  morfologi  kota  (Mumford,  1967);  dan  dideskripsikan sebagai urban artifact (Tallo dkk., 2014).
Sementara  pendekatan  lainnya,  sebagian  peneliti  mencoba  mendeskripsikan pola  perkembangan  keruangan  atau  morfologi  kekotaan  sebagai  akibat  perubahan terhadap  penggunaan  lahan  atau  tutupan  lahan  terbangunnya  (Sinaga  dkk.,  2017; Patrik  dkk.,  2017).  Perubahan  pola  keruangan  Kota  Ternate,  utamanya  terhadap ekspresi fisik kekotaannya dapat sertamerta memacu pertumbuhan lahan terbangun
( built  up  area )  dengan  cepat.  Lahan  terbangun  merupakan  lahan  artifisial  dengan dicirikan  oleh  adanya  proses  campur  tangan  manusia.  Bartuska  mendeskripsikan lahan  terbangun dengan istilah lingkungan terbagun (binaan)  yakni segala  sesuatu yang  diciptakan,  dimodifikasi,  diatur  atau  dipelihara  guna  memenuhi  hasil  dari tujuan  manusia  dan  dalam  konteks  masing-masing  berkontribusi  terhadap keseluruhan  kualitas  lingkungan  (McClare  and  Bartuska,  2007).  Lahan  terbangun merupakan  elemen  penting  terhadap  fenomena  perkembangan  kota  yang  tidak terlepas  dari  sejarah  pertumbuhan  kota,  kondisi  masa  kini,  dan  pertumbuhan  kota masa akan datang.
Data penginderaan jauh dapat dimanfaatkan untuk eksraksi data terkait lahan terbangun  ( built  up  area )  di  wilayah  kepesisiran.  Deteksi  kualitas  permukiman (Farizki  dan  Anurogo,  2017);  analisis  lahan  terbangun  dan  vegetasi  perkotaan (Hidayati  dkk.,  2018)  memberikan  gambaran  kemampuan  ekstraksi  obyek kekotaan  yang  dapat  dilakukan  terhadap  data  citra  penginderaan  jauh.  Penerapan berbagai  tipe  motode  klasifikasi  citra  pula  yang  terkait  dengan  kemampuan memberikan  hasil  dari  ekstrasi  data  lahan  terbangun  secara  optimal  seperti penggunaan  tipe  pengkelas knowledge-based  approach  analysis (Forestier  at  al., 2012;  Millward-Hopkins  at  al.,  2011), object  based  analysis (Blaschke,  2010;), artificial  neural  network (Maithani,  2009)  dan  analisis  citra  multitemporal (Zahrotunisa dan Wicaksono, 2017).
Penggunaan  algoritma  indeks  NDBI  dengan  memperkenalkan  ekstraksi otomatis terkait lahan terbangun menggunakan citra Landsat TM (Zha at al., 2003) serta  penggunaan  citra  penginderaan  jauh  resolusi  menengah  dengan memanfaatkan  indeks  NDBI  guna  mengekstraksi  kondisi  biofisik  urban  terhadap tutupan  permukaannya  (Cao  at  al.,  2008;  Deng  and  Wu,  2012;  Hidayati  dkk., 2017). Salah satu kanal citra multispektral dengan panjang gelombang infra merah menengah (SWIR ) merupakan kanal spesifik dan populer guna menyadap informasi obyek lahan  terbangun tetapi belum terbebas dari keterbatasan  untuk memisahkan semua  kondisi  informasi  tutupan  lahan  yang  menjadi  permasalahan  kompleks  di wilayah  perkotaan.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  memanfaatkan  kemampuan ekstraksi tipe pengkelas maximum likelyhood sebagai tipe pengkelas mapan dengan citra  penginderaan  jauh  resolusi  menengah.  Pemanfaatan  tipe  pengkelas  tersebut untuk  mencapai  hasil  optimal  dalam  memperoleh  luasan  lahan  terbangun  yang kompleks di wilayah kepesisiran.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  dilakukan  terhadap  27  wilayah  administrasi  kelurahan  pantai dengan  memiliki  batas  kelurahan  yang  berbatasan  langsung  dengan  perairan  laut dan  menjadi  bagian  luasan  dari  ketiga  wilayah  administrasi  kecamatan  di  pesisir Kota  Ternate.  Ketiga  wilayah  kecamatan  tergolong  pesisir  tersebut  yaitu, Kecamatan  Ternate  Selatan,  Kecamatan  Ternate  Tengah,  dan  Kecamatan  Ternate Utara.  Data  citra  yang  digunakan  adalah  citra  multispektral  Landsat  8 OLI tahun perekaman  2016  dengan  kanal  2  hingga  kanal  8.  Ketujuh  kanal  multispektral tersebut  memiliki  resolusi  spasial  30  meter,  sebagai  pra  proses  citra  dilakukan koreksi citra untuk mengeliminasi kesalahan atau gangguan yang bersifat merubah besaran nilai pantulan spektral yang sebenarnya.

## Ekstraksi Lahan Terbangun
Penerapan  pengkelas  kemiripan  maksimum  ( maximum  likelyhood ) dimaksudkan  untuk  mengevaluasi  secara  kuantitatif  varian  maupun  korelasi  pola pantulan spektral ketika mengklasifikasikan piksel yang tidak dikenali dalam layer citra  multispektral  yang  digunakan.  Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah membuat  agihan  data  latihan  kategori  dengan  asumsi  bahwa  data  tersebut merupakan  agihan  data  normal.  Proses  awal  ini  dilakukan  dengan  menampilkan komposit  saluran  citra  ( RGB )  yang  dipilih  dan  selanjutnya  digunakan  sebagai proses  input  untuk  pengkelas  kemiripan  maksimum.  Langkah-langkah  terhadap proses  tersebut  dilakukan  dengan  bantuan  program  ENVI    4.5  atau  Ilwis  3.3  dan pengolahan  data  lapangan  serta  data  hasil  pengecekan  lapangan  di  proses menggunakan perangkat lunak ArcGIS.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  ekstraksi  lahan  terbangun  dengan  menggunakan  pengkelas  kemiripan maksimum  menunjukkan  luasan  yang  terekam  sangat  masif  pada  sembilan kelurahan  pantai  seperti  terlihat  data  lengkapnya  dalam  tabel  1.  Selain  Kelurahan Salero,  dominasi  lahan  terbangun  terhadap  beberapa  kelurahan  pantai  tersebut merupakan  bagian  wilayah  Kecamatan  Ternate  Selatan  dan  Kecamatan  Ternate Tengah dengan persentase luasannya di atas 80%.
Tabel 1. Rasio lahan terbangun terhadap kelurahan pantai yang terekstrak dari citra
penginderaan jauh No Kelurahan Pantai Area Terbangun (ha) Rasio (%) No Kelurahan Pantai Area Terbangun (ha) Rasio (%) 1 Bastiong Karance 22,8 95,6 15  Muhajirin 15,3 91,6 2 Bastiong Talangame 34,3 89,6 16 Tarau 9,3 5,6 3 Fitu 18,3 5,5 17 Akehuda 28,6 61,3 4 Gambesi 20,4 14,4 18  Dufa Dufa 44,3 50,6 5 Kalumata 74,8 35,1 19 Kasturian 19,7 44,7 6 Kayu Merah 34,9 72,4 20 Salero 17,4 80,1 7 Mangga Dua 26,1 83,6 21 Sangaji 32,4 47,7 8 Mangga Dua Utara 22,4 88,6 22 Sangaji Utara 28,0 32,4 9 Ngade 19,0 11,9 23 Sango 18,9 7,5 10 Sasa 26,5 9,8 24 Soasio 15,2 82,7 11 Toboko 10,6 86,8 25 Tabam 16,7 38,8 12 Gamalama 34,1 87,7 26 Tafure 26,2 34,5 13 Kota Baru 19,8 89,8 27 Toboleu 35,4 38,6 14 Makassar Timur 21,3 94,2
Lahan  terbangun  ( built  up  area )  yang  didefenisikan  dalam  penelitian  ini adalah  suatu  ruang  atau  wadah  yang  mendominasi  pemanfaatan  lahan  artifial dalam  kawasan  perkotaan  atau  difungsikan  untuk  mewadahi  berbagai  kegiatan yang  ada  di  perkotaan.  Lahan  terbangun  apabila  divisualisasikan  secara  spasial dengan  skala  sedang  merupakan  gabungan  dari  beberapa  elemen  tutupan permukaan  yang  tidak  seluruhnya  adalah  bangunan  mukim  atau  bangunan perkantoran/sekolah  tetapi  dapat  pula  berupa  kenampakan  lahan  terbuka  dengan permukaan  kedap  air  ( impervious )  serta  artifisial  seperti  jaringan  jalan,  fasilitas umum,  dan  sarana  lainnya.  Kenampakan  spasial  tersebut  direpresentasikan  dalam peta  tutupan  lahan  terbangun,  dan  untuk  hasil  detail  obyek  yang  terekam  sensor satelit  adalah  berbanding  dengan  fungsi  ukuran  resolusi  setiap  pikselnya. Kenampakan jaringan jalan dan lahan terbuka pada hasil klasifikasi citra kemiripan maksimum  tidak  terlalu  jelas,  hal  tersebut  disebabkan  nilai  respon  spektral terhadap jaringan jalan memiliki nilai varians yang tidak terpisah jauh dengan nilai respon  spektral  obyek  bangunan  mukim  sehingga  terdeteksi  menjadi  bagian kelompok  dalam  piksel  campuran.  Ketepatan  interpreter  dalam  melakukan pengenalan pantulan spektral obyek melalui pemilihan agihan data latihan kategori sebelum  proses  klasifikasi  berlangsung  dapat  pula  menjadi  faktor  pembatas terhadap hasil klasifikasi kemiripan maksimum. Kenampakan spasial tutupan lahan
terbangun  pada  beberapa  kelurahan  pantai  Kota  Ternate,  seperti  pada  gambar  1 berikut.

## Gambar 1. Peta hasil klasifikasi lahan terbangun menggunakan tipe pengkelas kemiripan maksimum
Hasil  kalsifikasi  lahan  terbangun  menggunakan  tipe  kemiripan  maksimum apabila  dibandingkan  dengan  hasil  penelitian  perubahan  tutupan  lahan  terbangun (Sinaga dkk., 2017), maka luas lahan terbangun pada empat kelurahan pantai yang menjadi  bagian  pusat  pelayanan  kota  adalah  selisih  rentang  maksimal  adalah  12 hektar.  Keempat  kategori  kelurahan  pantai  yakni  Kelurahan  Soasio  yang  masuk dalam  Batas  Wilayah  Kota(BWK)  1,  Kelurahan  Gamalama  (BWK  2),  Kelurahan Makassar  Timur  (BWK2),  dan  Kelurahan  Muhajirin  (BWK2)  serta  dalam penggambaran grafik dapat dilihat pada gambar 2 berikut.
301
15 34 21 15 27 36 30 17 0 10 20 30 40 Kel. Soasio Kel. Gamalama Kel. Makassar
Timur Kel. Muhajirin
Hasil Klasifikasi Maximum Likelyhood
Gambar 2. Rasio lahan terbangun terhadap empat kelurahan tergolong kelurahan pantai di

## pusat Kota Ternate
Perbedaan  luas  lahan  terbangun  dari  hasil  klasifikasi  digital  kemiripan maksimum  dengan  hasil  digitasi  data  sekunder  (Sinaga  dkk.  2017)  terjadi  karena perbedaan  sumber  data  acuan  yaitu  penggunaan  data  luasan  lahan  terbangun diturunkan  dari  citra  digital  multispektral  tahun  perekaman  2016  dan  data  luasan lahan  terbangun  diturunkan  dari  peta  sekunder  tahun  2015.  Dalam  proses menurunkan  menjadi  luasan  lahan  terbangun  perhitungan  varians  secara  statistik melibatkan  perhitungan  komputasi  otomatis  sedangkan  penurunan  luasan  lahan terbangun  dengan  proses  digitasi  pada  satuan  lahan  yang  terpilih  sertamerta  nilai luasan  dapat  terhitung  dan  sangat  dipengaruhi  pula  penggunaan  faktor  skala  yang digunakan.
Untuk  kepadatan  lahan  terbangun  terjadi  di  Kelurahan  Makassar  Timur hingga  mencapai  94%  dan  sebagian  besar  peruntukan  lahannya  dimanfaatkan sebagai  kawasan  perdagangan,  terminal  angkutan  darat  dan  permukiman. Kepadatan  lahan  terbangun  yang  kedua  adalah  wilayah  Kelurahan  Muhajirin sekitar 92 %, dan untuk pemanfaatan lahannya sebagian besar merupakan kawasan perkantoran  dan  pelabuhan  serta  sebagian  lainnya  dijadikan  sebagai  permukiman dan sarana perkotaan lainnya.
Jumlah  persentase  lahan  terbangun  (tabel  1),  Kelurahan  Bastiong  Karance dan  Kelurahan  Bastiong  Talangame  mengambarkan  kepadatan  lahan  terbangun sangat  tinggi  dibandingkan  dengan  beberapa  wilayah  kelurahan  di  pesisir  Kota
Ternate.  Hal  tersebut,  dipengaruhi  oleh  proses  perkembangan  morfologi  ruang kedua  wilayah  Kelurahan  Bastiong  (dari  aspek  toponimi)  tidak  terlepas  dengan letaknya sebagai gerbang selatan Kota Ternate.

## SIMPULAN
Pengkelas  tipe  algoritma  kemiripan  maksimum  dapat  bekerja  dengan  baik untuk  mengklasifikasikan  informasi  obyek  lahan  terbangun  secara  rinci menggunakan  citra  multispektral  Landsat  8 OLI di  wilayah  pesisir  Kota  Ternate.
Kepadatan  lahan  terbangun  yang  tidak  terpisah  dengan  baik  umumnya  pada jaringan  jalan  atau  lahan  terbuka  yang  kedap  air  seperti run  way Bandara  Sultan Baabullah. Luas lahan terbangun yang dihasilkan pengkelas kemiripan maksimum memiliki pola agihan luasan yang dihasilkan melalui proses digitasi data sekunder sehingga  penggunaan  tipe  pengkelas  tersebut  dapat  dijadikan  alat  analisis  untuk kajian tutupan lahan di wilayah kepesisiran.

## DAFTAR PUSTAKA
Blaschke, T. 2010. Object based image analysis for remote sensing . ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 65(1), 2–16. Cao,  L.,  Li,  P.,  Zhang,  L.,  and  Chen,  T.  2008. Remote  sensing  image-based analysis  of  the  relationship  between  urban  heat  island  and  vegetation fraction . The International  Archives  of  the  Photogrammetry,  Remote Sensing and Spatial Information Sciences.37(B7): 1379-1384. Deng, C., and Wu, C. 2012. BCI: A biophysical composition index for remote sensing of urban environments . Remote Sensing of Environment, 127, 247–
259.
Farizki,  M.,    Anurogo,  W.  2017. Pemetaan  Kualitas  Permukiman  dengan Menggunakan  Penginderaan  Jauh  dan  SIG  di  Kecamatan  Batam  Kota , Batam. Majalah Geografi Indonesia, 31(1), 39–45. Forestier, G., Puissant, A., Wemmert, C., and Ganarski, P. 2012. Knowledge-based region  labeling  for  remote  sensing  image  interpretation .  Computers,
Environment and Urban Systems, 36(5), 470–480.
Hidayati,  I.  N.,  Suharyadi,  dan  Danoedoro,  P.  2017. Pemetaan  Lahan  Terbangun Perkotaan  Menggunakan  Pendekatan  NDBI  dan  Segmentasi  Semi- Automatik. In Prosiding Seminar Nasional Geografi UMS 2017 (hal. 19–28). Hidayati, I. N., Suharyadi, dan Danoedoro, P. 2018. Kombinasi Indeks Citra untuk Analisis  Lahan  Terbangun  dan  Vegetasi  Perkotaan .  Majalah  Geografi Indonesia, Vol. 32(1): hal. 24-32. Ibrahim,  M.  2018. Morfologi  Kota  Ternate. Journal  of  Science  and  Engineering Vol 1(5): 61-70.
Maithani,  S.  2009. A  Neural  Network  based  Urban  Growth  Model  of  an  Indian City. Journal Indian Social Remote Sensing, 37, 363–376. McClure, W.R., and Bartuska, T.J. 2007. The Built Environment: A Collaborative Inquiry into Design and Planning, Canada:John Wiley  Sons Inc. Millward-Hopkins,  J.  T.,  Tomlin,  A.  S.,  Ma,  L.,  Ingham,  D.,  and  Pourkashanian, M.  2011 . Estimating Aerodynamic Parameters of Urban-Like Surfaces with Heterogeneous  Building  Heights . Boundary-  Layer  Meteorology , 141 (3), 443–465. Mumford,  L.,  1967. The  Myth  of  The  Machine  (Vol.  I):  Technics  and  Human Development : New York: Brace and Jovanovich. Patrik,  L.R.,  Tarore,  R.C.,  dan  Takumansang,  E.D.  2017. Pola  Perkembangan Kecamatan  Wanea  Berdasarkan  Morfologi  Ruang. Spasial:Perencanaan Wilayah dan Kota, Vol.4(2) : 38-46.
Sinaga, P.M.P., Mastutie, F., dan Tarore, R.C. 2017. Morfologi Ruang Pusat Kota Ternate . Spasial:Perencanaan Wilayah dan Kota, Vol.4(2) : 38-46. Tallo,  A.J.,  Pratiwi,  Y.,  dan  Astutik,  I.,  2014. Identifikasi  Pola  Morfologi  Kota ( Studi  Kasus  :  Sebagian  Kecamatan  Klojen,  Di  Kota  Malang).  Jurnal Perencanaan Wilayah dan Kota, 25(3): 213-227. Zahrotunisa,  S.  dan  Wicaksono,  P.  2017. Prediksi  Spasial  Perkembangan  Lahan Terbangun  Melalui  Pemanfaatan  Citra  Landsat  Multitemporal  di  Kota
Bogor. JOIN , 2(1), 30-35. Zha,  Y.,  Gao,  J.,  and  Ni,  S.  2003. Use  of  normalized  difference  built-up  index  in automatically mapping urban areas from TM imagery . International Journal of Remote Sensing , 24 (3), 583–594.