## ANALISIS DAMPAK PEMBANGUNAN INFRASTRUKTUR BANDARA INTERNASIONAL JAWA BARAT TERHADAP ALIH FUNGSI LAHAN PERTANIAN MELALUI CITRA SATELIT RESOLUSI TINGGI
Nurwita Mustika Sari 1 , Dony Kushardono 1
1 Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh LAPAN Jl. Kalisari no. 8, Pekayon, Pasar Rebo, Jakarta 13710 e-mail: nurwita.mustika@lapan.go.id
Diterima: 13Juni 2019; Direvisi: 14 Juli 2019; Disetujui: 25 Juli 2019

## Abstrak
Pembangunan  infrastruktur  seperti  bandara  akan  menyebabkan  perubahan  penggunaan lahan  pada  area  tersebut  dan  sekitarnya.  Perubahan  ini,  terutama  jika  wilayah  bandara berada  pada  wilayah  yang  dominan  dengan  lahan  pertanian  maka  akan  berpotensi mengubah  fungsi  lahan  pertanian  tersebut  menjadi  lahan  non  pertanian.  Pembangunan infrastruktur  bandara  termasuk  aksesnya  akan  mendorong  pertumbuhan  wilayah  dan pertumbuhan  ekonomi  di  wilayah  tersebut.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  mendeteksi perubahan penggunaan lahan di wilayah Bandara Internasional Jawa Barat (BIJB) Kertajati khususnya  alih  fungsi  lahan  pertanian  ke  non  pertanian.  Metode  yang  diusulkan  dalam penelitian  ini  adalah  mengidentifikasi  perubahan  penggunaan  lahan  pada  area  kajian menggunakan  data  SPOT  multitemporal  dimana  dilakukan  klasifikasi  perpaduan  antara segmentasi  objek  secara  digital  menggunakan  metode  multiresolution  segmentation  dan penentuan  kelas  penggunaan  lahan  secara  visual.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa telah  terjadi  penurunan  luasan  sejak  2013  hingga  2018  di  wilayah  kajian  yaitu  dari 5.822,80 ha pada tahun 2013 menjadi 5.347,30 ha selama kurun waktu 2013-2018.
Kata  kunci: penginderaan  jauh,  perubahan  penggunaan  lahan,  pembangunan infrastruktur

## Abstract
The construction of infrastructure such as airport will cause changes in land use in the area and its surroundings. This change, especially if the airport area is in the dominant area  with  agricultural  land  or  ricefield,  will  potentially  change  the  function  of  the ricefield into non-agricultural land. The construction of airport infrastructure, including its access, will drive regional growth and economic growth in the region. The purpose of this  research  is  to  detect  changes  of  land  use  in  the  West  Java  International  Airport (BIJB)  Kertajati  region,  West  Java,  especially  the  conversion  of  ricefield  to  non- agricultural land. The method proposed in this study is to identify changes of land use in the  study  area  using multitemporal  SPOT data  where  the  hybrid  classification  is  done with  digital  object  segmentation  method  using  multiresolution  segmentation  and  the determination of land use classes with visual interpretation. The result shows that there had  been  a  decrease  in  the  area  of  ricefield  from  5,822.80  hectares  in  2013  became 5,347.30 hectares during the period 2013-2018.

## Keyword: remote sensing, land-use change, infrastructure development

## PENDAHULUAN
Dilakukannya pembangunan infrastruktur sebagai salah satu hasil proses teknologi  dapat  menimbulkan  pengaruh positif dan negatif bagi lahan pertanian dan pembangunan  berkelanjutan  di  wilayah tersebut.  Beberapa  pengaruh  positif  dari pembangunan  infrastruktur  diantaranya adalah  meningkatnya  aksesibilitas  untuk wilayah  ini,  bertambahnya  pertumbuhan ekonomi  serta mendukung integrasi  dalam wilayah  terkait.  Sementara  itu  dampak negatif dari pembangunan infrastruktur ini dapat  mengenai  lingkungan,  biodiversitas, aktivitas pengolahan lahan, serta bentanglahan  budaya.  Meskipun,  dampak negatif  semua  itu  dapat  diminimalkan dengan pengelolaan spesifik secara terintegrasi  pada  lahan  pertanian  yang diberi  infrastruktur  (Bacior  &  Prus,  2018). Pembangunan  infrastruktur  terkait  erat dengan  perkembangan  ekonomi  suatu wilayah,  sebagaimana  studi  yang  telah dilakukan tentang  hubungan  antara infrastruktur sosial dan fisik suatu wilayah dengan  perkembangan  ekonomi  yang terjadi  di  wilayah  India.  Studi  telah dilakukan  dengan  rentang  waktu  sejak tahun 1995-2013 dan menunjukkan hubungan positif antara keduanya (Kumari &  Sharma,  2017).  Infrastruktur  lain  seperti jalan  juga  turut  mempengaruhi  konsumsi energi  dan  perkembangan  industri  hemat energi,  salah  satu  pengaruh  positif  dari keberadaan konstruksi jalan adalah semakin  berkembangnya  industri  hemat energi  yang  tentu  mendukung  penurunan intensitas  energi  (Tan,  Liu,  &  Lin,  2018). Infrastruktur jalan ini tentunya berpengaruh positif
terhadap perkembangan  ekonomi  suatu  wilayah hingga  membentuk  suatu  hubungan kausalitas  (Maparu  &  Mazumder,  2017). Untuk area spesifik seperti kota, perkembangan  infrastruktur  yang  ada  di dalamnya  tentu  harus  lebih  efektif  agar kota memiliki kondisi berkelanjutan (Pandit et al., 2017).
Pembangunan infrastruktur di Indonesia  turut  mempengaruhi  berbagai aspek  baik  itu  fisik  lahan,  sosial  dan
tentunya ekonomi. Pembangunan infrastruktur  berpengaruh  positif  bagi pertumbuhan ekonomi di Indonesia karena akan  memicu  aliran  ekonomi  dengan adanya  keterbukaan  akses  (Maryaningsih, Hermansyah,
& Savitri, 2014).
Pembangunan  infrastruktur  yang  timpang antar  wilayah  bahkan  terkait  erat  dengan kesenjangan  ekonomi  yang  cukup  tinggi pada  wilayah-wilayah  terkait  (Sukwika, 2018).  Lebih  spesifik  terkait  infrastruktur bandara, pembangunan infrastruktur bandara baik itu pembukaan bandara baru maupun pengembangan infrastruktur bandara  yang  sudah  ada  dapat  membuka akses  ke  suatu  wilayah  dan  meningkatkan pertumbuhan  wilayah  destinasi  wisata ((Setiawan, Sukoco, Purworusmiadi, Wajdi, &  Kurniasih,  2017);  (Hermawan,  2017); (Yuliana & Subekti, 2016)). Selain itu, dalam kasus  lain  yaitu  Bandara  Internasional Kualanamu, pengaruh terjadi pada perubahan  nilai  lahan  di  sekitarnya, aktivitas  penduduk  yang  bemukim  di sekitar  lokasi  bandara  maupun  aktivitas penggunaan  lahan  di  sekitar  bandara sampai  pada  kondisi  sosial  dan  ekonomi masyarakat  setempat  (Indah  &  Ma’rif, 2014).
Pada  wilayah  kajian  yaitu  Bandara Internasional  Jawa  Barat  (BIJB)  Kertajati dan  sekitarnya,  salah  satu  penggunaan lahan  yang  mengalami  perubahan  akibat adanya  pembangunan  infrastruktur  adalah penggunaan  lahan  pertanian.  Lahan pertanian sangat berpengaruh bagi keberlangsungan  program  ketahanan  dan kemandirian  pangan.  Perubahan  lahan pertanian  pangan  perlu  dikaji  karena dilindungi  oleh  Undang-Undang  No.  41 Tahun  2009  tentang Perlindungan  Lahan Pertanian  Pangan  Berkelanjutan.  Dampak sosial ekonomi dan politis dari pembangunan Bandara Kertajati
diantaranya  munculnya  penolakan  dari sebagian  warga,  naiknya  harga  lahan  di sekitar  lokasi  bandara,  keinginan  warga untuk  direlokasi,  permintaan  kompensasi atas pembebasan lahan, eksekusi pembersihan lahan, sosialisasi berkelanjutan tentang prosedur
pembebasan  lahan,  perlunya  keterlibatan masyarakat  dalam  proses  pembebasan lahan,  perlunya  saling memahami  hak  dan kewajiban  tiap  pihak,  perlunya  dukungan program lain selain pembebasan lahan, juga perlunya  peningkatan  kinerja  dari  panitia pengadaan  tanah  dan  satuan  tugas (Zulfikar & Rukayat, 2017).
Data  penginderaan  jauh  resolusi tinggi yang digunakan dalam penelitian ini menampilkan perubahan penggunaan lahan secara multitemporal dan memperlihatkan  dengan  jelas  objek  pada area  tersebut  yang  mengalami  perubahan. Deteksi  perubahan  penutup  lahan  di  salah satu  daerah  di  Bangladesh  selama  kurun waktu  30  tahun  sejak  1980  hingga  2010 telah  dilakukan  dengan  metode  pre  dan post  klasifikasi  dan  hasil  yang  diperoleh menunjukkan bahwa 40% tutupan lahan di area  kajian  telah  berubah  (Haque &  Basak, 2017).  Deteksi  perubahan  penggunaan lahan  menjadi  lahan  terbangun  dan  luasan lahan  pertanian  yang  beralih  fungsi menjadi  fungsi  lainnya  telah  dikaji khususnya  untuk  area  Mesir  (Hegazy  & Kaloop,  2015).  Sementara  itu  di  Indonesia, deteksi  perubahan  lahan  untuk  wilayah perkotaan  telah  dilakukan  di  wilayah Bekasi  salah  satunya  menggunakan  data citra Landsat TM (Manalu, 2014).
Penggunaan  data  penginderaan  jauh yang  diolah  dengan  integrasi  GIS  dan GEOBIA  ( Geographical  Object  Based  Image Analysis) untuk membuat model perubahan penutup  penggunaan  lahan  (LULC)  dan skenario  hingga  tahun  2030  di  Upper Uruguay  Basin,  Brazil  telah  dilakukan dengan  implementasi  model  dinamika spasial  (de  Freitas,  Muñoz,  dos  Santos,  & Alves,  2018).  Selain  itu  analisis  terkait dengan  perubahan  penutup  penggunaan lahan  juga  telah  dilakukan  dengan  data kadastral,  data  statistik  dan  data  penutup lahan CORINE yang dilakukan pada bagian negara  post-sosialis  seperti  Hongaria  dan Polandia  dimana  diperoleh  hasil  berupa tren  penurunan  lahan  pertanian  dan kenaikan  pada  lahan  yang  tidak  digarap dan lahan terbangun (Cegielska et al., 2018). Pada  kasus  lain,  perubahan  lahan  yang
diakibatkan  oleh  gangguan  seperti  angin topan untuk wilayah spesifik hutan gunung Eropa  Tengah  khususnya  Taman  Nasional Šumava  dideteksi  sejak  tahun  2006-2012 menggunakan data penginderaan jauh foto udara (Janík & Romportl, 2018).
OBIA yang kini berkembang menjadi GEOBIA  ( Geographical  Object  Based  Image Analysis) telah  menjadi  paradigma  baru dalam  pengolahan  data citra  penginderaan jauh  resolusi  tinggi  dimana  penggunaan fitur  spasial  dilakukan  dalam  menentukan kelas  suatu  objek  ((Blaschke  et  al.,  2014); (Chen, Weng, Hay,  &  He,  2018)).  Beberapa penelitian  telah  menggunakan  metode  ini untuk  berbagai  tujuan  pemetaan  di berbagai lokasi berbeda dengan karakteristik  fitur  spasial  yang  berbeda pula, seperti ekstraksi vegetasi di lingkungan  perkotaan,  pemetaan  berbagai vegetasi dan lahan  terbangun di perkotaan, deteksi gunung es di tengah laut, pemetaan pantai,  deteksi  erosi  parit,  klasifikasi penggunaan  lahan  di  pedesaan,  deteksi lahan basah pada berbagai tipe bentanglahan  terganggu,  hingga  pemetaan lahan sawah dengan foto udara hitam putih ((Sari  &  Kushardono,  2016);  (Li  &  Shao, 2013);  (Banzhaf,  Kollai,  &  Kindler,  2018); (Mazur, Wåhlin, & Krężel, 2017); (Hidayat, Rudiastuti,  &  Purwono,  2018);  (Rahmati, Tahmasebipour, Haghizadeh, Pourghasemi, &  Feizizadeh,  2017);  (Watmough,  Palm,  & Sullivan,  2017);  (Mui,  He,  &  Weng,  2015); (Vogels, de Jong, Sterk, & Addink, 2017)).
Penggunaan  metode  OBIA  sudah diterapkan  dalam  berbagai  penelitian terkait  skenario  perubahan  penutup  lahan padang  rumput,  perubahan  bentang  lahan yang  dinamis,  hingga  pemantauan  lahan basah  ((Gibson,  Münch,  Palmer,  &  Mantel, 2018);  (Kefalas,  Poirazidis,  Xofis,  & Kalogirou,  2018);  (Whiteside  &  Bartolo, 2015)), juga bagaimana penggunaan metode OBIA ini untuk deteksi perubahan penutup lahan  menggunakan  citra  penginderaan jauh  multi  resolusi  (Toure,  Stow,  Shih, Weeks,  &  Lopez-Carr,  2018).  Selain  itu, perpaduan  metode  pixel-based  dan  OBIA juga  telah  dilakukan,  diantaranya  untuk melihat  umur  tanaman  dan  perubahan
penutup  lahan  di  lingkungan  perkotaan ((Chen, Thill, Anantsuksomsri, Tontisirin, & Tao, 2018); (Estoque & Murayama, 2015)). Melihat  efektivitas  metode  GEOBIA yang  telah  diterapkan  dalam  berbagai penelitian  baik  itu  untuk  ekstraksi  objek hingga  pemantauan  perubahan  tutupan lahan  maka  akan  dilakukan  perpaduan antara klasifikasi digital berbasis objek dan visual  dalam  penelitian  ini.  Apa  yang dilakukan  dalam  penelitian  ini  merupakan perkembangan  studi  sebelumnya  terkait dengan pemanfaatan data resolusi menengah  multitemporal  untuk  melihat perubahan  penutup  lahan  (Kushardono, 2012)  .  Adapun  tujuannya  secara  spesifik adalah  menganalisis  bagaimana  dampak pembangunan infrastruktur bandara terhadap alih fungsi lahan khususnya lahan pertanian  ke  non  pertanian,  mengingat pentingnya  posisi  lahan  pertanian  dalam program  kemandirian  dan  ketahanan pangan  di  Indonesia  sesuai  dengan Undang-Undang yang berlaku di
Indonesia. METODE PENELITIAN Bahan
Data yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  data  citra  SPOT  6 multispektral pan-sharpened yang  diakuisisi tanggal  17  Maret  2013,  6  Juni  2016  dan SPOT  7  multispektral pan-sharpened 29  Mei 2018. Data ini mencakup wilayah Kertajati, Majalengka,  Jawa  Barat,  Indonesia  dan sekitarnya.  Data  lain  yang  digunakan adalah masterplan pembangunan  BIJB Kertajati.

## Metode
Pengolahan  data  dimulai  dengan pemilihan  data  resolusi  tinggi  SPOT  pada tiga  periode  waktu  yang  menunjukkan tahap  pembangunan  BIJB  Kertajati  sejak awal  pembukaan  lahan  yaitu  awal  tahun 2013 hingga kondisi terkini pada bulan Mei 2018. Data yang diperoleh merupakan data yang  sudah pan-sharpened, yang  kemudian dibandingkan bagaimana perubahan lahannya  dari  waktu  ke  waktu  pada  tiga periode  pengamatan  yaitu  2013,  2016,  dan 2018.
Dari  data  yang  sudah  melalui  proses penajaman  dilakukan  pemilihan  dan pemotongan terhadap Area of Interest (AOI) wilayah  kajian  untuk  tiga  periode  yaitu AOI 2013, AOI 2016 dan AOI 2018.
Gambar 1. Diagram alir kajian perubahan penggunaan lahan pada pembangunan infrastruktur BIJB Kertajati
Tahapan  pengolahan  data  mulai  dari tahap pre-processing, pengolahan  citra, hingga  analisis  perubahan  penggunaan lahan  ditunjukkan  oleh  Gambar  1  dan dijelaskan per tahapan:

## a. Multiresolution segmentation
Pada dasarnya multiresolution segmentation dilakukan  untuk  memberikan batasan  suatu  objek  dimulai  dari  ukuran piksel  tunggal  menjadi  objek  yang  lebih besar  yang  didasarkan  pada threshold berupa  heterogenitas  maksimum  yang disebut sebagai Scale Parameter (SP). Dalam  melakukan  segmentasi,  SP merupakan  nilai  yang  dapat  diatur  oleh user untuk memperoleh hasil terbaik untuk segmen  objek  yang  dihasilkan  ((Benz, Hofmann,  Willhauck,  Lingenfelder,  & Heynen, 2004); (Baatz & Schäpe, 2000)).
Secara  matematis,  Baatz  &  Schäpe melihat tingkat kesesuaian h dengan ruang fitur  dimensional  d  dari  dua  objek berdekatan sebagai berikut:
Rumus 1
√∑ (         ) …………… (1) Selanjutnya jarak dapat
distandardisasikan  dengan  melihat  standar deviasi  semua  segmen  pada  fitur  setiap dimensi sehingga dituliskan sebagai berikut
Rumus 2
√∑ ( ) ……………… (2) b. Refinement Segmen  dan  klasifikasi visual Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data
penginderaan  jauh  SPOT  6  dan  SPOT  7 dengan  resolusi  spasial  tinggi  yang menampilkan objek dan penggunaan lahan di  permukaan  bumi  secara  jelas  sehingga segmentasi perlu dilakukan untuk memperoleh  hasil  delineasi  dengan  lebih efisien  dan  efektif.  Namun  demikian, tingginya resolusi spasial tersebut,
ditambah
dengan kompleksnya
penggunaan  lahan  di  area  kajian  membuat diperlukannya refinement pada  segmen objek,  baik  itu  pemotongan  ( reshaping ) maupun  penggabungan  ( merging ).  Metode ekstraksi  objek  ini  telah  dilakukan  dalam delineasi  kanopi  pohon  di  lingkungan perkotaan  yang  menggunakan  OBIA  dan digitasi  manual  (Ellis  &  Mathews,  2018), yang  juga  dilakukan  berdasarkan  proses segmentasi  yang  dilanjutkan  perbaikan dengan algoritma spectral difference (Zhao & Wang,  2014)  karena  dalam  proses segmentasi yang dihasilkan masih diperlukan  perbaikan,  sementara  dalam penelitian  ini  segmen  diperbaiki  dengan interpretasi  visual  dan  pemotongan  atau penggabungan segmen dengan digitasi.
Penggabungan segmen dengan berdasarkan  perbedaan  spektral  secara matematis  dapat  ditulis  sebagai  berikut, dimana  wn[k1,k2,k3]  adalah  berat  layer gambar  yang  dinormalisasi  w[k1,k2,k3] (Definiens, 2012):
Rumus 3
.....………..… (3) Selanjutnya tahapan dilakukan
dengan  penghitungan  formula  sebagai berikut,  dimana  abs  merupakan  fungsi absolut

## Rumus 4
( ) ( ) ( ) ……………...…………………………….… (4) Selanjutnya klasifikasi dengan interpretasi visual dilakukan untuk memperoleh hasil kelas sesuai dengan kelas yang  sudah  ditetapkan.  Karena  tingginya resolusi  citra  yang  digunakan,  terlebih dengan  tujuan  spesifik  untuk  analisis perubahan  penggunaan  lahan  lingkungan bandara  maka  diperlukan  pengelasan dengan  interpretasi  visual  seperti  yang
telah  banyak  dilakukan  ((Ben-Yosef,  Assif, &  Ullman,  2018);  (Carbonera,  Abel,  & Scherer,  2015)).  Klasifikasi  menggunakan kunci  interpretasi  yang  ditetapkan  untuk
setiap  kelas  (Yang  et  al.,  2011).  Kunci interpretasi visual disajikan dalam Tabel 1.
Tabel 1. Kunci interpretasi visual pengggunaan lahan wilayah kajian Citra SPOT 6 dan SPOT 7 komposit warna natural band-3-2-1 No. Penggunaan lahan Kunci interpretasi Sampel 1. Infrastruktur BIJB Bentuk seperti area terbangun (dapat berupa landas pacu, jalan, bangunan), terletak dalam satu komplek bandara. 2. Kebun campur Warna hijau, tekstur sedang hingga kasar, lebih kasar dibandingkan sawah dan semak belukar, pola tidak beraturan. 3. Sawah Warna hijau muda, hijau tua atau coklat muda, tekstur halus, pola teratur, bentuk kotak. 4. Jalan Warna putih, coklat muda atau abu-abu, tekstur halus, bentuk memanjang, pola berkelok atau lurus, asosiasi dengan permukiman atau sawah yang merupakan penggunaan lahan dominan pada area kajian. 5. Permukiman Warna putih, gradasi coklat, merah muda, tekstur kasar, bentuk kotak, pola mengelompok. 6. Semak belukar Warna hijau muda hingga hijau tua, tekstur sedang (lebih kasar daripada sawah dan lebih halus daripada kebun campur) 7. Tubuh air Warna hijau muda, coklat muda atau toska, tekstur halus, bentuk kotak, pola dapat berkelok-kelok atau memanjang. 8. Awan Warna putih atau abu muda, pola tidak beraturan, bentuk gumpalan
c. Analisis  perubahan  penggunaan lahan
Analisis perubahan lahan dilakukan dengan  membandingkan  hasil  klasifikasi penggunaan  lahan  pada  setiap  tahun pengamatan  yaitu  tahun  2013,  2016  dan 2018.  Pada  setiap  hasil  klasifikasi  dihitung luas  area  setiap  kelas  penggunaan  lahan
kemudian  dianalisis  bagaimana  tren  alih fungsi lahan di area tersebut.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  segmentasi  objek  terbaik diperoleh  dengan  melakukan  proses trial and error , yang ditampilkan dalam  Gambar 2.
Gambar 2. Citra tersegmentasi AOI 2013 (A) Sebelum perbaikan (B) Sesudah perbaikan (Hasil Penelitian, 2018) Gambar 2 menampilkan hasil segmentasi yang diperoleh untuk AOI 2013 yang  menggunakan  data  SPOT  6  hasil akuisisi  17  Maret  2013.  Adapun  hasil segmentasi  paling  optimal  yang  diperoleh untuk  AOI  tahun  2013  adalah  segmentasi dengan  parameter  skala  1800,  yang menghasilkan  segmen  objek  sejumlah  237 pada  hasil  segmentasi  sebelum  perbaikan (Gambar  2  (A)).  Dapat  dilihat  dari  hasil segmentasi  bahwa  beberapa  objek  yang sama  masih  ada  yang  terpisah,  maupun sebaliknya  ada  beberapa  objek  berbeda namun  masih  tergabung  dalam  satu poligon sehingga perlu dilakukan perbaikan  segmen.  Sebagaimana  diketahui bahwa segmentasi didasarkan pada properti  citra  baik  itu  warna,  tekstur  atau dalam  kasus  lain  derajat  keabuan (Tallapragada,  Reddy,  Kiran,  &  Reddy, 2015).  Banyaknya  segmen  objek  yang
terbentuk  pada  objek  homogen  seperti sawah atau vegetasi lainnya seperti semak/ belukar  karena  tipe  sawah  dan  semak/ belukar yang ada pada AOI 2013 ini sangat bervariasi  dari  sisi  tekstur  maupun  warna sehingga  dideteksi  sebagai  segmen  objek yang berbeda. Oleh karena itulah perbaikan diperlukan untuk menggabungkan segmen objek  yang  homogen  atau  memisahkan segmen  objek  yang  merupakan  objek berbeda.
Gambar  2  (B)  menunjukkan  citra segmentasi  sesudah  dilakukan  perbaikan. Jumlah  objek  yang  ada  pada  citra tersegmentasi  sebelum perbaikan yaitu 237 objek,  sementara  jumlah  objek  sesudah dilakukan  perbaikan  segmen  yaitu  720 objek. Jumlah segmen objek yang jauh lebih banyak sesudah perbaikan disebabkan oleh banyak  dan  detailnya  segmen  yang  dibuat sesuai  dengan  objek  yang  mampu
A
B
dibedakan  secara  visual  hingga  skala 1:2.000.  Jika  dalam  hasil  segmentasi sebelumnya  banyak  permukiman  yang  di dalamnya terdapat kebun campur atau ada penggunaan  lahan  tertentu  yang  terdapat permukiman  di  sekitarnya  namun  karena berukuran  terlalu  kecil  menjadi  tidak
tersegmentasi ketika menggunakan parameter  skala  yang  digunakan,  maka sesudah  perbaikan  segmen  itulah  objek- objek  berbeda  tersebut  terpisah,  yang berimplikasi  pada  bertambahnya  jumlah segmen objek.
Gambar 3. Citra tersegmentasi AOI 2016
(Hasil Penelitian, 2018) Gambar  3  merupakan  citra  hasil segmentasi untuk  AOI 2016 yang menggunakan  citra  SPOT  6  hasil  akuisisi tanggal  6  Juni  2016.  Adapun  hasil segmentasi sebelum perbaikan yang paling optimal  yang  diperoleh  untuk  AOI  tahun 2016 ini juga menggunakan parameter skala 1800  yang  menghasilkan  segmen  objek sebanyak  191  objek  ((Gambar  3  (A)).  Hasil menggunakan  parameter  skala  ini  juga tidak  menghasilkan  pemisahan  objek  yang sempurna,  namun  hasil  dengan  parameter skala  inilah  yang  membutuhkan  perbaikan paling minim dibandingkan angka parameter skala yang lain.
Hasil  segmentasi  yang  ditampilkan Gambar  3  (B)  menunjukkan  segmentasi sesudah dilakukan perbaikan yaitu sebanyak  555  objek.  Sama  halnya  dengan hasil  segmentasi  AOI  2013,  banyaknya segmen  objek  baru  yang  terbentuk  terjadi karena  untuk  penggunaan  lahan  dengan
luasan  kecil  tidak  termasuk  dalam  satu segmen  pada  hasil  segmentasi  sebelum perbaikan, sementara itu sesudah perbaikan  segmen  dengan  tingginya resolusi  spasial  yang  dimiliki  maka  objek dengan  luasan  kecil  tersebut  dapat dibedakan dan dipisahkan menjadi segmen berbeda.
Gambar  4  merupakan  citra  hasil segmentasi  untuk  AOI  tahun  2018  yang menggunakan  citra  SPOT  7  hasil  akuisisi tanggal  29  Mei  2018.  Adapun  hasil segmentasi  paling  optimal  yang  diperoleh untuk  AOI  tahun  2018  menggunakan parameter  skala  1800  yang  menghasilkan segmen  objek  sebanyak  93  objek.  Jumlah objek  yang  dihasilkan  dengan  parameter skala  1800  pada  AOI  2018  ini  lebih  sedikit dibandingkan jumlah yang dihasilkan pada AOI  yang  lain  karena  tipe  sawah  atau penggunaan  lahan  lainnya  seperti  semak/ belukar  dan  kebun  campur  cenderung
A
B
memiliki  karakteristik  objek  yang  sama sehingga masuk dalam satu poligon.
Gambar 4. Citra tersegmentasi AOI 2018
(Hasil Penelitian, 2018)
Gambar  4  (B) merupakan  citra tersegmentasi  sesudah  melalui  proses perbaikan  segmen  secara  visual.  Adapun jumlah  segmen  yang  terbentuk  sesudah dilakukan  perbaikan  sebanyak  1.053  objek. Jumlah  segmen  objek  yang  jauh  lebih banyak  terbentuk  sesudah  perbaikan segmen  terjadi  karena  kompleksitas  lahan yang meningkat pada tahun 2018, terutama
pada  area  terbangun  yang  membuat poligon  penggunaan  lahan  nampak  jelas bahkan ketika perbaikan segmen dilakukan dalam  skala  hingga  1:  2.000.  Oleh  karena variasi  penggunaan  lahan  yang  sangat tinggi  pada  AOI  2018,  jumlah  segmen sesudah  dilakukannya  perbaikan  segmen meningkat tajam.
Gambar 5. Hasil klasifikasi penggunaan lahan
(Hasil Penelitian, 2018)
A
B
Gambar  5 menunjukkan  klasifikasi penggunaan  lahan  pada  tahun  2013,  2016 dan  2018.  Untuk  tahun  2013,  penggunaan lahan terdiri dari 8 kelas yaitu infrastruktur BIJB Kertajati, kebun campur, sawah, jalan, permukiman,  semak/  belukar,  tubuh  air dan no class . Untuk klasifikasi terakhir yaitu no class merupakan klasifikasi yang muncul karena  adanya  tutupan  awan.  Hasil klasifikasi tahun 2013 menunjukkan bahwa dominasi  penggunaan lahan sawah di area kajian  terlihat  dengan  jelas.  Sementara  itu nampak penggunaan lahan semak/ belukar dan  kebun  campur  pada  beberapa  area. Kelas penggunaan lahan permukiman yang diberi  warna  merah  muda  terlihat  ada  di beberapa  lokasi.  Untuk  infrastruktur  BIJB Kertajati  yang  diberi  warna  ungu  muda baru  terlihat  sebagian  kecil  di  bagian tengah utara yaitu bagian landas pacu.
Hasil klasifikasi tahun 2016 menunjukkan  kelas  penggunaan  lahan yang  ada  diantaranya  infrastruktur  BIJB Kertajati,  kebun  campur,  sawah,  jalan, permukiman,  semak/  belukar  dan  tubuh air.  Pada  tahun  ini  terlihat  dengan  jelas bahwa  pembangunan  infrastruktur  BIJB Kertajati  sudah  berjalan  intensif  dan menyebabkan perubahan penggunaan lahan  yang  signifikan  di  area  kajian, khususnya untuk lahan sawah dan semak/ belukar.  Tubuh  air  pada  area  infrastruktur BIJB  Kertajati  yang  semula  ada  pada  AOI 2013 telah beralih fungsi menjadi infrastruktur  bandara  pada  tahun  2016. Perubahan  lain  yang  cukup  mencolok adalah  munculnya  akses  jalan  tol  pada bagian selatan yang tentu akan mempermudah  akses  menuju  bandara. Keberadaan jalan tol dan jalan raya baik itu yang  baru  dibangun  maupun  yang  sudah ada  berkontribusi  pada  pertumbuhan populasi di sekitarnya (Kim & Han, 2016).
Hasil  klasifikasi  selanjutnya  yang terletak paling kanan menunjukkan penggunaan  lahan  tahun  2018.  Kelas penggunaan lahan yang ada pada tahun ini yaitu  infrastruktur  BIJB  Kertajati,  kebun campur, sawah, jalan, permukiman, semak/ belukar dan tubuh air. Penggunaan lahan  berupa  infrastruktur  BIJB  Kertajati
semakin  meluas  pada  tahun  2018. Perubahan  lain  adalah  penambahan  akses jalan yang diberi  warna merah dari  bagian selatan  bandara  menuju  permukiman  di sekitar  bandara,  yang  tentunya  akan mempermudah  akses  menuju  tol  dan sebaliknya.  Permukiman  yang  ada  di sekitar bandara juga mengalami penambahan namun belum terlalu signifikan.  Keberadaan  akses  baru  yang menghubungkan bandara ke jalan tol Cipali berpotensi mempengaruhi alih fungsi lahan pertanian di sekitar jalan raya baru tersebut karena  adanya  akses  akan  memicu pertumbuhan ekonomi maupun populasi di suatu wilayah.
Gambar  6 menunjukkan  diagram pie  proporsi  kelas  penggunaan  lahan  AOI 2013,  2016  dan  2018.  Secara  jelas  nampak dari  diagram  tersebut  bahwa  pada  AOI 2013  ini,  penggunaan  lahan  didominasi oleh  penggunaan  lahan  sawah  dan  kebun campur.  Sementara  itu  penggunaan  lahan yang  terlihat  cukup  banyak  dari  diagram tersebut  adalah  permukiman,  semak/ belukar  dan  tubuh  air.  Untuk  penggunaan lahan  lainnya  seperti  infrastruktur  BIJB Kertajati,  jalan  dan  tutupan  awan  belum terlihat  jelas  secara  visual  keberadaannya pada  diagram  ini  karena  persentasenya yang masih terlalu kecil.
Gambar  6 menunjukkan  diagram pie persentase kelas penggunaan lahan AOI 2016.  Secara  umum  terlihat  bahwa  kelas penggunaan  lahan  yang  dominan  pada tahun  ini  adalah  sawah.  Selanjutnya  kelas penggunaan  lahan  yang  cukup  banyak pada  tahun  ini  yaitu  kebun  campur  dan semak/ belukar. Beberapa kelas penggunaan  lahan  yang  belum  terlihat pada  tahun  2013  mulai  terlihat  tahun  ini yaitu  infrastruktur  BIJB  Kertajati  yang diberi warna magenta dan jalan yang mulai sedikit  terlihat  dan  diberi  warna  merah. Kelas  lainnya  yaitu  permukiman  terlihat semakin  meningkat,  berbeda  dengan  kelas tubuh  air  yang  menurun.  Meskipun  kelas penggunaan  lahan  sawah  mengalami penurunan,  namun  kelas  ini  masih dominan pada tahun ini.

## Gambar 6. Diagram proporsi kelas penggunaan lahan
(Hasil Penelitian, 2018)
Dari  Gambar  6 diketahui  bahwa kelas  penggunaan  lahan  sawah  masih dominan pada tahun 2018 ini. Kelas kebun campur  juga  memiliki  persentase  yang cukup besar disusul  kelas semak/ belukar. Infrastruktur  BIJB  Kertajati  yang  diberi warna  magenta  terlihat  meningkat  pada
tahun  2018  ini,  juga  permukiman  yang diberi warna ungu muda. Untuk kelas jalan yang berwarna merah hanya terlihat sedikit peningkatan  sementara  tubuh  air  yang berwarna  biru  tidak  terlalu  berbeda  jika dibandingkan  dengan  kondisi  tahun sebelumnya yaitu tahun 2016.

## Tabel 2. Matrik perubahan luas penggunaan lahan antara tahun 2013-2018
Area (Ha) Penggunaan Lahan 2018 (Ha) Infrastruktur BIJB Kebun campur Sawah Jalan Permukiman Semak/ belukar Tubuh air Grand Total Penggunaan Lahan 2013 (Ha) Infrastruktur BIJB 10,10 10,10 No class 16,20 11,80 0,20 23,40 51,60 Kebun campur 24,80 973,76 167,30 20,50 99,10 199,20 14,50 1499,16 Sawah 413,30 202,50  4894,50 78,20 118,00 101,50 14,80 5822,80 Jalan 1,10 3,20 11,50 2,40 0,20 18,40 Permukiman 20,80 28,20 15,00 5,20 272,60 19,60 0,00 361,40 Semak/ belukar 53,20 14,90 127,90 6,50 3,80 352,20 0,20 558,70 Tubuh air 24,50 36,60 127,60 4,50 1,90 44,80 66,90 306,80 Grand Total 546,70 1273,26  5347,30  126,60 497,80 740,90 96,40 8628,96
Sumber: Hasil Penelitian, 2018
Tabel  2 menunjukkan  matrik
perubahan  luas  penggunaan  lahan  sejak
tahun  2013  hingga  tahun  2018.  Dari  tabel tersebut  diketahui  bahwa  penggunaan
lahan  infrastruktur  BIJB  pada  tahun  2013 yaitu  seluas  10,10  ha  dan  meningkat  pada tahun  2018  menjadi  seluas  546,70  ha. Adapun penggunaan lahan yang mengalami
perubahan menjadi infrastruktur  BIJB  selama  kurun  waktu tersebut  yaitu  sawah  yang  mengalami konversi  lahan  seluas  413,30  ha,  kebun campur seluas 24,80 ha, permukiman seluas 20,80  ha,  semak/  belukar  seluas  53,20  ha dan  tubuh  air  seluas  24,50  ha.  Selanjutnya terdapat no  class pada  tahun  2013  yang merupakan luasan tutupan awan pada AOI tahun  2013  yaitu  seluas  51,60  ha.  Kelas lainnya  yaitu  kebun  campur  pada  tahun 2013  memiliki  luas  1.499,16  ha  kemudian mengalami  penurunan  luasan  pada  tahun 2018  menjadi  1.273,26  ha  pada  tahun  2018. Penambahan  luas  terbesar  menjadi  kebun campur  pada  tahun  2018  yaitu  dari penggunaan  lahan  sawah  seluas  202,50  ha. Sementara  itu  pengurangan  luasan  kebun campur terbesar menjadi penggunaan lahan lainnya  pada  tahun  2018  adalah  menjadi semak/  belukar  seluas  199,20  ha  dan menjadi sawah seluas 167,30 ha.
Selanjutnya untuk penggunaan lahan  sawah  mengalami  konversi  lahan terbesar sejak tahun 2013 hingga 2018 yaitu dari  5.822,80  ha  menjadi  5.347,30  ha  pada tahun 2018. Pengurangan luas lahan sawah terjadi  akibat  perubahan  dari  beberapa penggunaan  lahan  asal  berupa  sawah, diantaranya  menjadi  infrastruktur  BIJB seluas  413,30  ha,  kebun  campur  seluas 202,50  ha,  jalan  seluas  78,20  ha, permukiman seluas 118,0 ha, semak belukar seluas  101,50  ha  dan  menjadi  tubuh  air seluas  14,80  ha.  Sementara  itu  untuk perubahan  penggunaan  lahan  menjadi sawah yang terbesar adalah kebun campur seluas  167,30  ha,  semak/  belukar  seluas 127,90 ha dan tubuh air seluas 127,60 ha.
Penggunaan lahan selanjutnya yaitu jalan. Luas jalan ini mengalami peningkatan dari 18,40 ha menjadi 126,60 ha. Pada tahun 2018, luas jalan meningkat setelah beberapa penggunaan  lahan  mengalami  konversi menjadi  penggunaan  lahan  jalan.  Beberapa penggunaan  lahan  yang  paling  signifikan mengalami  konversi  menjadi  jalan  adalah
sawah  seluas  78,20  ha  dan  kebun  campur seluas  20,50  ha.  Penggunaan  lahan  lainnya yaitu  permukiman  mengalami  kenaikan luasan  dari  361,40  ha  menjadi  497,80  ha. Penggunaan  lahan  yang  cukup  signifikan mengalami  konversi  sehingga  penggunaan lahan  permukiman  mengalami  kenaikan luasan  adalah  sawah  seluas  118,0  ha  dan kebun campur seluas 99,10 ha. Penggunaan lahan  selanjutnya  adalah  semak/  belukar yang  mengalami  kenaikan  luasan  dari 558,70  ha  menjadi  740,90  ha  pada  tahun 2018.  Beberapa  kelas  penggunaan  lahan yang  cukup  banyak  mengalami  konversi lahan menjadi semak/ belukar diantaranya kebun  campur  seluas  199,20  ha,  sawah seluas 101,50 ha, juga tubuh air seluas 44,80 ha.  Penggunaan  lahan  lainnya  yaitu  tubuh air  yang  mengalami  penurunan  luasan yaitu  dari  306,80  ha  menjadi  96,40  ha. Penurunan yang cukup besar ini dikarenakan  beberapa  penggunaan  lahan yang pada tahun 2013 merupakan tubuh air mengalami perubahan.
Adapun penggunaan  lahan  tersebut  diantaranya sawah  seluas  127,60  ha,  semak/  belukar seluas 44,80 ha, kebun campur seluas 36,60 ha, juga infrastruktur BIJB seluas 24,50 ha.
Gambar  7 menunjukkan masterplan pembangunan BIJB Kertajati yang di- overlay dengan  citra  resolusi  tinggi.  Dari  citra tersebut  diketahui  bahwa  di  sekitar  area bandara  akan  dibangun  kota  dengan konsep aero  city atau  kota  bandara  yang akan meningkatkan geliat perekonomian di wilayah Kertajati khususnya dan Majalengka  secara  lebih  luas.  Dalam masterplan ini  kondisi  BIJB  Kertajati  dan sekitarnya ke depan digambarkan berpusat pada  bagian  utara  jalan  tol  Cipali.  Bagian utara  jalan  tol  Cipali  sebagian  besar merupakan lahan pertanian. Lahan pertanian  memang  memiliki  potensi  alih fungsi  lahan  yang  besar  menjadi  area terbangun  dalam  perkembangan  kota sebagaimana penelitian yang telah dilakukan dalam kasus perkembangan kota di  Mesir  (Hegazy  &  Kaloop,  2015).  Pada area  bagian  utara  tol  Cipali  sekitar  BIJB Kertajati  ini  akan  dibangun  stasiun  kereta
api,  komplek  hunian  murah,  apartemen, taman  kota,  kawasan  industri,  kawasan perdagangan,  juga  tempat  rekreasi.  Dilihat dari  posisi aero  city yang  direncanakan, lokasinya  persis  di  bagian  utara  jalan  tol Cipali  sekitar  exit  tol  bandara.  Dengan
demikian penggunaan lahan yang potensial terdampak  sebagian  besar  adalah  sawah, selain  itu  penggunaan  lahan  lain  yang berpotensi  terdampak  yaitu  kebun  campur dan semak belukar.
Gambar 7. Masterplan pembangunan area BIJB Kertajati dan sekitarnya (Pusfatja, 2018)
KESIMPULAN Lahan sawah sebagai kelas penggunaan yang mendominasi di kawasan
BIJB Kertajati mengalami penurunan  luasan  dari  tahun  ke  tahun sebagai  dampak  pembangunan  BIJB
Kertajati. Penggunaan lahan sawah
mengalami  penurunan  luasan  sejak  2013 hingga  2018  di  wilayah  kajian,  yaitu  dari 5.822,  80  ha  pada  tahun  2013  menjadi 5.347,30  ha  pada  tahun  2018.  Berdasarkan masterplan pembangunan  BIJB  Kertajati diketahui bahwa kota bandara atau aero city Kertajati  akan dibangun pada bagian utara jalan  tol  Cipali  tepatnya exit tol  bandara.
Hal  ini  menyebabkan  penggunaan  lahan sawah, kebun campur dan semak/ belukar pada  bagian  utara  wilayah  tersebut berpotensi  mengalami  penurunan  pada masa yang akan datang.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Diucapkan  terima  kasih  kepada Kepala  Pusat  Pemanfaatan  Penginderaan Jauh  LAPAN  atas  dukungan  yang diberikan dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Baatz, M., & Schäpe, A. (2000). Multiresolution segmentation : an optimization approach for high quality multi-scale image segmentation. Angewandte Geographische
Informationsverarbeitung  XII.  Beiträge Zum  AGIT-Symposium  Salzburg  2000 , 12–23.
Bacior,  S.,  &  Prus,  B.  (2018).  Infrastructure development  and  its  influence  on agricultural land and regional sustainable  development. Ecological Informatics ,
44 (February), 82–93.
https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2018. 02.001
Banzhaf, E., Kollai, H., & Kindler, A. (2018). Mapping urban grey and green structures for  liveable  cities  using  a  3D  enhanced OBIA  approach  and  vital  statistics . Geocarto International (Vol. 0). Taylor &
Francis. https://doi.org/10.1080/10106049.201 8.1524514
Ben-Yosef, G., Assif, L., & Ullman, S. (2018).
Full  interpretation  of  minimal  images. Cognition , 171 (November  2017),  65–84. https://doi.org/10.1016/j.cognition.20 17.10.006
Benz,  U.  C.,  Hofmann,  P.,  Willhauck,  G., Lingenfelder,  I.,  &  Heynen,  M.  (2004). Multi-resolution,  object-oriented  fuzzy analysis  of  remote  sensing  data  for GIS-ready  information. ISPRS  Journal of  Photogrammetry  and  Remote  Sensing ,
58 (3–4), 239–258. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.20 03.10.002
Blaschke, T., Hay, G. J., Kelly, M., Lang, S., Hofmann, P., Addink, E., … Tiede, D.
(2014). Geographic Object-Based Image
Analysis  -  Towards  a  new  paradigm. ISPRS  Journal  of  Photogrammetry  and
Remote Sensing , 87 , 180–191. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.20
13.09.014
Carbonera, J. L., Abel, M., & Scherer, C. M. S.  (2015).  Visual  interpretation  of events  in  petroleum  exploration:  An approach  supported  by  well-founded ontologies. Expert Systems with Applications , 42 (5), 2749–2763. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2014.1
1.021
Cegielska,  K.,  Noszczyk,  T.,  Kukulska,  A., Szylar,  M.,  Hernik,  J.,  Dixon-Gough, R.,  …  Filepné  Kovács,  K.  (2018).  Land use  and  land  cover  changes  in  post- socialist  countries:  Some  observations from  Hungary  and  Poland. Land  Use
Policy , 78 (April), 1–18.
https://doi.org/10.1016/j.landusepol. 2018.06.017
Chen,  G.,  Thill,  J.  C.,  Anantsuksomsri,  S., Tontisirin,  N.,  &  Tao,  R.  (2018).  Stand age  estimation  of  rubber  (Hevea brasiliensis)  plantations  using  an integrated pixel- and object-based tree growth  model  and  annual  Landsat time series.
ISPRS Journal of Photogrammetry  and  Remote  Sensing , 144 (May), 94–104. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.20 18.07.003
Chen,  G.,  Weng,  Q.,  Hay,  G.  J.,  &  He,  Y. (2018).  Geographic  object-based  image analysis  (GEOBIA):  emerging  trends and future opportunities. GIScience and Remote
Sensing , 55 (2), 159–182. https://doi.org/10.1080/15481603.201
8.1426092
de Freitas, M. W. D., Muñoz, P., dos Santos, J.  R.,  &  Alves,  D.  S.  (2018).  Land  use and  cover  change  modelling  and scenarios in the Upper Uruguay Basin (Brazil). Ecological Modelling , 384 (December 2017), 128–144. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2 018.06.009
Definiens.  (2012).  Developer  XD  2.0.4 Reference  Book.  Retrieved  from www.definiens.com
Ellis, E. A., & Mathews, A. J. (2018). Object- based  delineation  of  urban  tree canopy: assessing change in Oklahoma City,
2006–2013. Computers, Environment  and  Urban  Systems , 73 (May 2018), 85–94. https://doi.org/10.1016/j.compenvur bsys.2018.08.006
Estoque,  R.  C.,  &  Murayama,  Y.  (2015). Intensity  and  spatial  pattern  of  urban land  changes  in  the  megacities  of Southeast  Asia. Land  Use  Policy , 48 , 213–222. https://doi.org/10.1016/j.landusepol. 2015.05.017
Gibson,  L.,  Münch,  Z.,  Palmer,  A.,  & Mantel,  S.  (2018).  Future  land  cover change  scenarios  in  South  African grasslands  –  implications  of  altered biophysical drivers on land management. Heliyon , 4 (7). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.201 8.e00693
Haque, M. I., & Basak, R. (2017). Land cover change detection using GIS and remote sensing  techniques:  A  spatio-temporal study  on  Tanguar  Haor,  Sunamganj, Bangladesh. Egyptian Journal of  Remote Sensing  and  Space  Science , 20 (2),  251– 263.
https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2016.12. 003
Hegazy,  I.  R.,  &  Kaloop,  M.  R.  (2015). Monitoring urban growth and land use change detection with GIS and remote sensing techniques in Daqahlia governorate Egypt. International Journal of  Sustainable  Built  Environment , 4 (1), 117–124.
https://doi.org/10.1016/j.ijsbe.2015.02
.005 Hermawan,  H.  (2017).  Pengembangan Destinasi  Wisata  Pada  Tingkat  Tapak
Lahan  Dengan  Pendekatan  Analisis Swot.
Pariwisata , IV (2), 64–74. Retrieved from http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/inde x.php/jp
Hidayat, F., Rudiastuti, A. W., & Purwono,
N.  (2018).  GEOBIA  an  (  Geographic  ) Object-Based  Image  Analysis  for coastal  mapping  in  Indonesia :  A Review. IOP  Conf.  Series:  Earth  and Environmental Science , 162 .
Indah,  N.  F.,  &  Ma’rif,  S.  (2014).  Pengaruh keberadaan  Bandara  Internasional Kualanamu terhadap perubahan sosial ekonomi dan perubahan fisik kawasan sekitarnya. Teknik  PWK , 3 (1),  82–95.
Retrieved from https://ejournal3.undip.ac.id/index.p hp/pwk/article/view/4393
Janík, T., & Romportl, D. (2018). Recent land cover change  after the Kyrill
windstorm in the Šumava NP. Applied Geography , 97 (June  2017),  196–211.
https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2018
.06.006
Kefalas,  G.,  Poirazidis,  K.,  Xofis,  P.,  & Kalogirou,  S.  (2018).  Mapping  and understanding  the  dynamics  of landscape  changes  on  heterogeneous mediterranean  Islands with  the  use  of OBIA:  The  case  of  Ionian  Region, Greece. Sustainability  (Switzerland) ,
10 (9). https://doi.org/10.3390/su10092986
Kim, J. Y., & Han, J. H. (2016). Straw effects of  new  highway  construction  on  local population  and  employment  growth. Habitat  International , 53 ,  123–132. https://doi.org/10.1016/j.habitatint.20 15.11.009
Kumari,  A.,  &  Sharma,  A.  K.  (2017). Physical  &  social  infrastructure  in India & its relationship with economic development.
World Development Perspectives , 5 , 30–33. https://doi.org/10.1016/j.wdp.2017.0 2.005 Kushardono, D. (2012). Simulasi pertumbuhan lahan terbangun berbasis data satelit penginderaan jauh multitemporal  pada  studi  kasus Jakarta dan sekitarnya.
Li, X., & Shao, G. (2013). Object-based urban vegetation  mapping  with  high- resolution  aerial  photography  as  a single data source. International Journal of  Remote  Sensing , 34 (3),  771–789. https://doi.org/10.1080/01431161.201 2.714508
Manalu,  R.  J.  (2014).  Deteksi  perubahan penutup  lahan  berdasarkan  analisis visual  dari  citra  Landsat  TM  Studi Kasus: Lemah Abang Bekasi.
Pemanfaatan  Citra  Penginderaan  Jauh Untuk Sumber Daya Wilayah Darat ,  95– 104.
Maparu,  T.  S.,  &  Mazumder,  T.  N.  (2017). Transport  infrastructure,  economic development  and  urbanization  in India  (1990–2011):  Is  there  any  causal relationship? Transportation  Research Part A: Policy and Practice , 100 , 319–336.
https://doi.org/10.1016/j.tra.2017.04.0 33 Maryaningsih,  N.,  Hermansyah,  O.,  & Savitri,  M.  (2014).  PENGARUH INFRASTRUKTUR TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI INDONESIA. Buletin  Ekonomi  Moneter Dan Perbankan , 17 (1), 62–98. https://doi.org/10.21098/bemp.v17i1.
44
Mazur,  A.  K.,  Wåhlin,  A.  K.,  &  Krężel,  A. (2017).  An  object-based  SAR  image iceberg detection algorithm applied to the  Amundsen  Sea. Remote  Sensing  of
Environment , 189 , 67–83. https://doi.org/10.1016/j.rse.2016.11.
013
Mui,  A.,  He,  Y.,  &  Weng,  Q.  (2015).  An object-based  approach  to  delineate wetlands  across  landscapes  of  varied disturbance with high spatial resolution  satellite  imagery. ISPRS Journal  of  Photogrammetry  and  Remote Sensing , 109 , 30–46. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.20
15.08.005
Pandit,  A.,  Minné,  E.  A.,  Li,  F.,  Brown,  H., Jeong,  H.,  James,  J.  A.  C.,  …
Crittenden,  J.  C.  (2017).  Infrastructure ecology:  an  evolving  paradigm  for sustainable urban
development.
Journal  of  Cleaner  Production , 163 ,  S19–
S27. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2015. 09.010 Rahmati, O., Tahmasebipour, N.,
Haghizadeh, A., Pourghasemi, H. R., & Feizizadeh,  B.  (2017).  Evaluating  the influence of geo-environmental factors on  gully erosion  in  a  semi-arid  region of  Iran:  An  integrated  framework. Science  of  the  Total  Environment , 579 ,
913–927. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.20 16.10.176
Sari,  N.  M.,  &  Kushardono,  D.  (2016).
Quality  analysis  of  single  tree  object with OBIA  and vegetation  index from LAPAN Surveillance Aircraft multispectral  data  in  urban  area. Geoplanning:  Journal  of  Geomatics  and Planning , 3 (2), 93–106. https://doi.org/10.14710/geoplannin g.3.2.93-106
Setiawan, M. I., Sukoco, A., Purworusmiadi,
T.,  Wajdi,  M.  B.  N.,  &  Kurniasih,  N. (2017). Pengembangan Bandara Udara, dampaknya dalam Peningkatan Wisata  Halal  dan  Wisata  Muslim  di
Indonesia. At-Tahdzib:  Jurnal  Studi Islam  Dan  Muamalah , 5 (2),  125–147.
Retrieved from http://ejournal.kopertais4.or.id/matar aman/index.php/tahdzib/article/vie
w/3252
Sukwika,  T.  (2018).  Peran  Pembangunan
Infrastruktur  terhadap  Ketimpangan Ekonomi  Antarwilayah  di  Indonesia,
6 ,
115–130.
https://doi.org/10.14710/jwl.6.2.115- 130.
Tallapragada, V. V. S., Reddy, D. M., Kiran, P.  S.,  &  Reddy,  D.  V.  (2015).  A  novel medical  image  segmentation  and classification  using  combined  feature set  and  decision  tree  classifier. IJRET: International  Journal  of  Research  in Engineering  and  Technology , 04 (09),  83–
86.
https://doi.org/10.1097/01.NUR.0000
325379.07342.75
Tan,  R.,  Liu,  K.,  &  Lin,  B.  (2018).
Transportation infrastructure
development  and  China’s  energy intensive  industries  -  A  road development  perspective. Energy , 149 , 587–596. https://doi.org/10.1016/j.energy.2018 .02.041
Toure,  S.  I.,  Stow,  D.  A.,  Shih,  H.  chien, Weeks,  J.,  &  Lopez-Carr,  D.  (2018). Land  cover  and  land  use  change analysis  using  multi-spatial  resolution data  and  object-based  image  analysis.
Remote Sensing of Environment , 210 (March), 259–268. https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.03.
023
Vogels, M. F. A., de Jong, S. M., Sterk, G., &
Addink,  E.  A.  (2017).  Agricultural cropland  mapping  using  black-and- white  aerial  photography,  Object- Based  Image  Analysis  and  Random Forests. International  Journal  of  Applied
Earth  Observation  and  Geoinformation , 54 , 114–123. https://doi.org/10.1016/j.jag.2016.09.
003
Watmough,  G.  R.,  Palm,  C.  A.,  &  Sullivan,
C.  (2017).  An  operational  framework for object-based land use classification of  heterogeneous  rural  landscapes. International  Journal  of  Applied  Earth
Observation and Geoinformation , 54 , 134– 144. https://doi.org/10.1016/j.jag.2016.09. 012
Whiteside, T. G., & Bartolo, R. E. (2015). Use of WorldView-2 time series to establish a  wetland  monitoring  program  for potential  offsite  impacts  of  mine  site rehabilitation. International  Journal  of Applied Earth Observation and Geoinformation , 42 , 24–37.
https://doi.org/10.1016/j.jag.2015.05. 002
Yang, B., Zeng, F., Yuan, M., Li, D., Qiu, Y., &  Li,  J.  (2011).  Measurement  of Dongting  Lake  area  based  on  visual interpretation  of  polders. Procedia
Environmental  Sciences , 10 (PART  C), 2684–2689. https://doi.org/10.1016/j.proenv.2011 .09.417
Yuliana,  D.,  &  Subekti,  S.  (2016).  Strategi pengembangan  Bandara  Soekarno Hatta  dalam  mendukung  destinasi
pariwisata  prioritas  Tanjung  Lesung  - Pandeglang  dan  sekitarnya. Jurnal Transportasi Multimoda , 14 (4), 177–192.
Zhao,  T.,  &  Wang,  J.  (2014).  Use  of  lidar- derived  NDTI  and  intensity  for  rule- based  object-oriented  extraction  of building footprints. International Journal  of  Remote  Sensing , 35 (2),  578– 597. https://doi.org/10.1080/01431161.201
3.871394
Zulfikar, W., & Rukayat, Y. (2017). Dampak sosial,  ekonomi  dan  politis  dalam pembangunan  Bandar  Udara  Kertajati di Kabupaten Majalengka. Sosiohumaniora , 19 (3), 225–232.