Abstrak—Data  Kependudukan  memiliki  peran  penting  yang menunjang berbagai aspek, seperti perencanaan tata kota dan mitigasi  bencana.  Data  kependudukan  yang  dinilai  memiliki akurasi  paling  tinggi  adalah  data  sensus  penduduk  yang dilakukan  setiap  10  tahun.  Selain  rentang  waktu  yang  lama, data sensus penduduk yang dapat diakases publik masih dalam lingkup kelurahan atau desa. Munculnya teknologi penginderaan  jauh  dan  SIG  dapat  dimanfaatkan  untuk melakukan  estimasi  penduduk.  Ditambah  lagi,  dengan tersedianya  data  citra  resolusi  tinggi,  foto  udara,  maupun LiDAR yang dapat meninjau tempat tinggal penduduk dengan lebih  detail.  Dalam  penelitian  ini  dilakukan  estimasi  populasi dengan menggunakan metode klasifikasi berbasis objek (OBIA) rule-based  untuk  mendapatkan  luasan  area  pemukiman. Klasifikasi  OBIA  akan  memanfaatkan  data  foto  udara  dan DSM  &  DTM  LiDAR.  Kemudian  dilakukan  estimasi  dengan metode perhitungan matematis demografi serta regresi linear. Berdasarkan hasil OBIA, didapatkan ketelitian yang tinggi dari uji akurasi dengan menggunakan matriks konfusi sebesar 0,929 pada  koefisien  kappa  dan  95,24%  pada  overall  accuracy. Sedangkan  pada  hasil  estimasi  populasi  penduduk,  metode regresi linear memiliki kesalahan yang lebih kecil dibandingkan metode matematis demogrfi. Selain nilai  error yang kecil, nilai MAE,  MAPE,  RMSE,  dan  RRMSE  menunjukkan  bahwa estimasi  yang  dihasilkan  model  regrsi  linear  lebih  optimal. Nilai-nilai  MAE,  MAPE,  RMSE,  dan  RRMSE  metode  regresi linear  pada  Wisma  Menanggal  yaitu  40,  21%,  45,  dan  0,25 sedangkan Gayungsari Timur yaitu 23, 18%, 34, dan 0,278
Kata Kunci—DTM, DSM, Estimasi Penduduk, Kependudukan, OBIA

## I. PENDAHULUAN
ATA  kependudukan  merupakan  salah  satu  aspek penting  yang  dipertimbangkan  dari  berbagai  bidang. Salah satunya yaitu untuk perencanaan tata kota. Sumber data sensus penduduk di Indonesia dikeluarkan oleh Badan Pusat Statistik  (BPS).  Berdasarkan  undang-undang  No.  16  Tahun 1997  Pasal  8  Tentang  Statistika  menyebutkan  bahwa  data sensus  penduduk  diambil  setiap  10  tahun  sekali  [1].  Data sensus  penduduk  merupakan  data  yang  akurat  namun diperlukan  waktu  yang  lama  dan  biaya  yang  cukup  besar dalam kegiatannya. Selain itu, data yang tersedia paling kecil dalam  tingkat  desa  atau  keluarahan.  Bagi  suatu  daerah, kebutuhan  informasi  tentang  kependudukan  saat  ini  tidak cukup  hanya  sekedar  data  tekstual  saja,  lebih  dari  itu informasi spasial sangat diperlukan dalam suatu perencanaan. Informasi tentang kepadatan penduduk merupakan salah satu data  yang  memegang  peranan  penting  dalam  penentuan kebijakan [2].
Selain  dalam  penentuan  kebijakan,  data  penduduk  juga diperlukan  dalam  bidang  mitigasi  bencana.  Misalnya, mengetahui  beberapa  orang  yang  kemungkinan  terdampak pada area potensi bencana dan memperkirakan berapa banyak orang  yang  dapat  mencapai  area  tempat  berlindung  atau bangunan evakuasi [3].
Perkembangan dalam bidang spasial terjadi dengan cepat. Beberapa teknologi yang dapat memperoleh informasi spasial secara cepat dan akurat adalah penginderaan jauh, baik aktif maupun  pasif,  foto  udara,  dan  Sistem  Informasi  Geografis (SIG).  Salah  satu  aplikasi  dari  penginderaan  jauh  dan  SIG adalah  sebagai  estimasi  kependudukan  [4].    Penelitian mengenai  hal  ini  juga  telah  berlangsung  sejak  dua  dekade lalu. Belakangan ini penelitian mengenai spasial kependudukan  mulai  beralih  pada  pendekatan  volume  dan memanfaatkan Object  Based  Image  Analysis (OBIA)  untuk interpretasi otomatis penggunaan lahan.
OBIA  merupakan  klasifikasi  berdasarkan  objek  dimana objek didapatkan dalam proses segmentasi. Sehingga proses OBIA  terbagi  menjadi  dua  tahap  yaitu  segmentasi  dan klasifikasi.  Pendekatan  volume  dan  OBIA  dapat  digunakan untuk membedakan jenis tempat tinggal yang heterogen [5]. Penelitian mengenai kependukan apabila menggunakan citra dengan  resolusi  sangat  tinggi,  maka  dapat  menghasilkan populasi yang semakin detail [6].
Surabaya merupakan kota dengan jumlah penduduk kedua terbesar  se-Indonesia.  Menurut  data  sensus  kependudukan dari  BPS,  ibu  kota  dari  Provinsi  Jawa  Timur  ini  memiliki jumlah  penduduk  2.765.487  jiwa  [7].  Untuk  mengontrol perencanaan  kota  yang  lebih  baik  serta  mendukung    dalam bidang mitigasi bencana,  dibutuhkan data jumlah penduduk yang akurat dalam rentang waktu yang dekat.
Daerah yang akan dilakukan estimasi jumlah penduduknya berada  di  Surabaya  khususnya  dalam  kawasan  Kelurahan Menanggal  menggunakan  data  LiDAR  dan  foto  udara. Kelurahan  Menanggal  dipilih  karena  memiliki  kondisi permukiman  yang  cukup  beragam  seperti  adanya  rumah susun dan beberapa permukiman padat. Namun, daerah padat dalam  Kelurahan  Menanggal  dalam  penelitian  ini  tidak diteliti.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  klasifikasi menggunakan  metode  OBIA  yang  kemudian  digunakan untuk  mengestimasi  populasi  penduduk.  Selain  itu,  juga untuk  mengetahui  hasil  dari  estimasi  populasi  penduduk beserta dengan nilai akurasinya terhadap data referensi yang digunakan.

## Estimasi Jumlah Penduduk Menggunakan Data LiDAR dan Foto Udara (Studi Kasus:Kelurahan Menanggal, Surabaya)
Yahya Faikar Hanif, Hepi Hapsari Handayani, dan Nurwatik Departemen Teknik Geomatika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : hapsari@geodesy.its.ac.id
D

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Lokasi Penelitian
Lokasi studi kasus pada penelitian ini berada di Kelurahan Menanggal,  Kecamatan  Gayungan,  Kota  Surabaya,  Jawa Timur pada koordinat pada 7,336 – 7,344 LS dan 112,718 - 112,729  BT.  Namun,  daerah  timur  Kelurahan  Menanggal memiliki  daerah  yang  kurang  teratur  bila  dijadikan  studi lokasi,  sehingga  daerah  yang diambil  adalah  kawasan  barat Kelurahan  Menanggal  yaitu  komplek  Wisma  Menanggal dengan  perkiraan  penduduk  1248  orang  dan  Gayungsari Timur  dengan  populasi  penduduk  366  orang.  Lokasi Penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
B. Data dan Peralatan
1) Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Data Digital  Surface  Model (DSM)  resolusi  0,25  meter dan data Digital Terrain Model (DTM) resolusi 0,4 meter LiDAR Kota Surabaya pada Agustus 2016
2. Data foto udara Kota Surabaya resolusi 0,08 meter pada Agustus 2016
3. Data  batas  administrasi  kelurahan  tahun  2015  skala 1:25.000
4. Data batas RW atau komplek perumahan dari OSM yang telah diverifikasi dengan Ketua RW.
5. Data  referensi  penduduk  Kelurahan  Menanggal  tahun 2019  yang  digunakan  sebagai  validasi  dari  Kantor Kelurahan Menanggal
6. Data  sampel  jumlah  penduduk  masing-masing  1  blok pada setiap perumahan
7. Data ground truth uji akurasi klasifikasi
2) Peralatan
Peralatan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
1. Laptop
2. Smartphone
3. Form survei sampel jumlah penduduk
4. Software Microsoft Office
5. Software pengolah data spasial
C. Tahapan Pengolahan Data
Berikut merupakan penjelasan dari diagram alir:
Gambar 1. Lokasi Penenlitian.
Gambar 3. Ilustrasi Habitable Surface Area.
Tabel 1. Parameter Segmentasi Parameter Nilai Skala 50 Bentuk 0,2 Kekompakan 0,5 RGB dan nDSM
1,1,1,5
DSM LiDAR DTM LiDAR Pemotongan Area Penelitian Foto Udara Ter-rektifikasi Perhitungan nDSM A Data Sampel Penduduk Data Vektor Batas Area Penelitian Estimasi Populasi Penduduk Perhitungan Estimasi Populasi Penduduk Data Referensi Penduduk Validasi Hasil Estimasi Populasi Penduduk (a) Membuat Slope Klas ifikasi Tu tupan Lahan (Level 1) Uji Akurasi >85% Tidak Tu tupan Lahan Ya Klas ifikasi Penggunaan Bangunan Klas ifikasi Habitable  Area Luas Area Permukiman Da ta Ground Truth Data Vektor Penggunaan Bangunan Da ta Tingg i Bangunan Sa mpel A (b)
Gambar 2. Diagram Alir Pengolahan Data (a) Pengolahan Data Secara Umum; (b) Pengolahan Data OBIA.

## 1) Perhitungan nDSM
Perhitungan nDSM dilakukan dengan memanfaatkan data DTM  dan  DSM.  Data  nDSM  merupakan  data  tinggi  suatu objek  diatas  permukaan  tanah,  sehingga  bisa  didapatkan tinggi  bangunan.  Perhitungan  nDSM  dapat  menggunakan persamaan [8]:
𝑛𝐷𝑆𝑀  =  𝐷𝑆𝑀 –  𝐷𝑇𝑀 (1)

## 2) Pembuatan Slope
Dilakukan  untuk  membantu  mempermudah  memisahkan antara  objek  bangunan  dengan  objek  vegetasi. Slope akan dibuat  dengan surface  calculation  tool yang  terdapat  pada software pengolah data spasial.

## 3) Segmentasi Citra
Proses segmentasi bertujuan untuk membagi piksel-piksel dengan  tingkat  homogen  tertentu  ke  dalam  sebuah  objek. Dalam tahap ini akan menggunakan algoritma multiresolution segmentation dengan memasukkan parameter skala,  bentuk  (unsur  bentuk  dan  warna),  dan  kekompakan (unsur kekompakan dan kehalusan) dengan nilai tertentu agar mendapatkan  hasil  yang  optimal.  Untuk  mendapatkan  nilai optimal dilakukan dengan cara trial and error.
4) Klasifikasi Tutupan Lahan
Terdapat tiga kelas yang dihasilkan dalam klasifikasi ini, yaitu  bangunan,  permukaan  tanah  dan  jalan,  dan  vegetasi. Klasifikasi akan dilakukan dengan metode OBIA rule-based , dimana akan disusun aturan tertentu agar objek terklasifikasi dengan  tepat.  Metode  OBIA rule-based memanfaatkan segala  ciri  dari  setiap  segmen  seperti  luasan,  nilai  rata-rata, dan relasinya dengan kelas lain.

## 5) Uji Akurasi Klasifikasi Tutupan Lahan
Hasil  klasifikasi  tutupan  lahan  akan  digunakan  sebagai dasar untuk tahap selanjutnya sehingga diperlukan uji akurasi untuk  mengetahui  tingkat  kebenarannya.  Uji  akurasi dilakukan  dengan  menghitung  koefisien  kappa  dan overall accuracy minimal 85% terhadap data lapangan ( ground truth ) dengan menggunakan bantuan  matriks konfusi. Perhitungan overall  accuracy dan  koefisien  kappa  dapat  menggunakan persamaan berikut [9]:
𝑂𝑣𝑒𝑟𝑎𝑙𝑙 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = ∑ 𝑋𝑖𝑖 𝑟 𝑖 𝑁 𝑥 100% (2)
𝐾𝑎𝑝𝑝𝑎 = 𝑁 ∑ 𝑋𝑖𝑖−∑ 𝑋1+𝑋+1 𝑟 𝑖 𝑟 𝑖 𝑁2−∑ 𝑋1+𝑋+1 𝑟 𝑖 𝑥 100% (3)

## 6) Klasifikasi Penggunaan Bangunan
Tahap  ini  bertujuan  untuk  membedakan  penggunanan lahan  bangunan  menggunakan  bantuan  dari  data  lapangan berupa digitasi data vektor. Dalam tahap ini klasifikasi akan dilakukan dengan metode OBIA rule-based.
7) Klasifikasi Habitable Surface Area
Untuk menghitung estimasi populasi, diperlukan data luas bangunan  yang  dapat  ditinggali  atau  jumlah  lantai.  Nilai
Tabel 1.
Analisis Parameter Skala Segmentasi Skala Jumla h Objek Waktu Hasil Segmentasi 25 53861 13'34" Objek dibagi terlalu detail dan banyak area yang seharusnya homogen masih terpisahkan sehingga terjadi oversegmentation 40 24551 11'12" Hasil objek cukup bagus, namun terdapat beberapa area homogen yang belum menyatu dalam satu objek 50 15581 09'52" Hasil objek baik dan antara area homogen dan heterogen sudah terpisah dengan baik 60 12912 08'14" Hasil objek baik, namun ada sedikit area heterogen yang belum terpisah. Tingkat detail paling sesuai 75 9240 06'04" Cukup banyak area yang tidak homogen namun menjadi satu objek, sehingga menimbulkan undersegmentation Tabel 2. Hasil Luasan Klasifikasi Tutupan Lahan Kelas Luas (m 2 ) Bangunan 92.380,243 Permukaan Tanah dan Jalan 48.013,476 Vegetasi 62.517,146 Tabel 3. Matriks Konfusi Klasifikasi Tutupan Lahan Referensi Kelas V JT B Total User Accura cy V 35 3 2 40 87,50% JT 0 32 0 32 100,00 % B 0 0 33 33 100,00 % Total 35 35 35 105 Producer Accuracy 100,00 % 91,43 % 94,29 %
Keterangan  :  V  =  Vegetasi;  JT  =  Jalan  dan  Permukaan  Tanah;  B  =
Bangunan Tabel 4. Hasil Luasan Klasifikasi Tutupan Lahan Kelas Luas (m 2 ) Bangunan 92.380,243 Permukaan Tanah dan Jalan 48.013,476 Vegetasi 62.517,146 Gambar 4. Hasil Segmentasi Citra.
Gambar 5. Ruleset Klasifikasi Tutupan Lahan.
tersebut  bisa  didapatkan  dengan  konsep habitable  surface area. Klasifikasi  dalam  tahap  ini  dilakukan  dengan  metode OBIA rule-based dan  membutuhkan  nilai threshold jumlah lantai . Untuk mendapatkan nilai threshold tersebut , dilakukan zonal  statistics dari  sampel  bangunan.  Berikut  merupakan ilustrasi habitable surface area [10]:
8) Perhitungan Estimasi Populasi Penduduk
Perhitungan dilakukan dengan menggunakan dua metode :
1. Matermatis Demografi Sederhana [10]:
𝑃𝐷  =  𝑃𝑃𝑃 / 𝑅𝐴
(4)
dimana PD merupakan  kepadatan  penduduk, PPP merupakan  jumlah  penduduk,  dan RA merupakan  kawasan pemukiman.  Kemudian dilanjutkan persamaan berikut untuk mendapatkan estimasi populasinya:
𝐸𝑅𝑃  =  𝐻𝑆 𝑥 𝑃𝐷 (5)
dimana ERP merupakan estimasi populasi, HS merupakan habitable  surface  area  dan  PD  merupakan  kepadatan penduduk yang didapatkan dari perhitungan sebelumnya. 2. Regresi Linear:
𝑌 =   𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 + 𝜀 (6)
dimana y merupakan  estimasi  populasi, β 0 adalah  nilai konstanta intercept, β 1 adalah Nilai koefisien arah, X  adalah luas area pemukiman, dan ε merupakan kesalahan acak .
9) Validasi Hasil Estimasi Populasi Penduduk
Dari hasil estimasi penduduk, dilakukan validasi terhadap data referensi penduduk. Kemudian dilakukan perhitungan : 1. MAE ( Mean Absolute Error ) [11]:
𝑀𝐴𝐸 = 1 𝑛 ∑ |𝑃 𝑒𝑠𝑡 − 𝑃 𝑟𝑒𝑓 | 𝑛 𝑖=1 (7)
2. MAPE ( Mean Percentage Absolute Error ) :
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 100% 𝑥 1 𝑛 ∑ | 𝑃 𝑒𝑠𝑡 −𝑃 𝑟𝑒𝑓 𝑃 𝑟𝑒𝑓 | 𝑛 𝑖=1 (8)
3. RMSE ( Root Mean Square Error ) [4] :
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ ∑ (𝑃 𝑒𝑠𝑡 −𝑃 𝑟𝑒𝑓 ) 2 𝑛 𝑖=1 𝑛 (9)
4. RRMSE ( Relative RMSE ) [4]  :
𝑅𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ ∑ (𝑃𝑒𝑠𝑡−𝑃𝑟𝑒𝑓)2 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑃𝑚𝑒𝑎𝑛 (10)
Dimana P est merupakan  estimasi  populasi  penduduk, P ref merupakan  nilai  referensi  populasi  penduduk, P mean merupakan rata-rata dari referensi populasi penduduk, dan n
Gambar 9. Ruleset Klasifikasi Habitable Surface Area.
Gambar 10. Hasil Klasifikasi Penggunaan Lahan Bangunan.
Gambar 11. Model Regresi Gayungsari Timur. Gambar 6. Hasil Tutupan Lahan.
Gambar 7. Ruleset Klasifikasi Penggunaan Lahan Bangunan.
Gambar 8. Hasil Klasifikasi Penggunaan Lahan Bangunan.
adalah jumlah blok referensi. Dari empat persamaan tersebut, semakin  kecil  nilai  yang  dihasilkan  maka  metode  yang digunakan lebih bagus, dan sebaliknya.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Segmentasi Citra
Dari  hasil trial  and  error, parameter  segmentasi  dengan algoritma multiresolution  segmentation mendapatkan  nilai masing-masing pada Tabel 1.  Dari nilai parameter pada tabel 1,  dihasilkan  sejumlah  15.581  objek  dan  memakan  waktu selama  9  menit  52  detik.  Segmentasi  yang  dihasilkan  dapat membuat  objek  yang  memisahkan  antara  bangunan  dengan vegetasi  maupun  bangunan  dengan  jalan  dan  permukaan tanah.  Selain  itu,  objek  yang  dihasilkan  juga  berhasil memisahkan  antara  vegetasi  dengan  jalan  dan  permukaan tanah. Hasil segmentasi citra dapat dilihat pada gambar 4.
Salah  satu  parameter  yang  berpengaruh  yaitu  parameter skala.  Dalam  penelitian  ini  dilakukan  analisis  segmentasi dengan  5  parameter  skala  yang  berbeda.  Dari  5  parameter skala  yang  dianalisis,  parameter  50  merupakan  yang  paling
ideal. Analisi parameter skala segmentasi dapat dilihat pada Tabel 2.

## B. Klasifikasi Tutupan Lahan
Klasifikasi dilakukan dengan menggunakan nilai threshold yang  didapatkan  melalui  interpretasi  ciri  masing-masing kelas. Pada proses klasifikasi tutupan lahan, kelas permukaan tanah  dan  jalan  dilakukan  terlebih  dahulu.  Klasifikasi permukaan tanah dan jalan menggunakan interpretasi ukuran karena  jalan  dan  permukaan  tanah  cenderung  memiliki ketinggian  yang  rendah.  Fitur  yang  digunakan  yaitu ketinggian  dari  data  nDSM  dimanfaatkan  dengan  nilai sebesar ≤ 2,75.
Selanjutnya  dilakukan  klasifikasi  vegetasi  dengan menggunakan  interpretasi  warna  dan  ukuran  menggunakan fitur green index dan slope . Fitur green index dimanfaatkan karena vegetasi memiliki warna dominan hijau. Nilai green index yang  digunakan  sebesar  ≥  0,76.  Kemudian menggunakan  fitur slope sebesar  ≥  22  karena slope pada vegetasi cenderung lebih curam dari  kelas lain.
Pada  klasifikasi  bangunan  diinterpretasi  melalui  rona, warna, dan ukuran. Terdapat beberapa fitur yang digunakan, pertama yaitu RBSI ( red blue spectral index ) sebesar ≥ 0,15 yang  digunakan  untuk  klasifikasi  bangunan  dengan  atap merah bata. Selanjutnya, klasifikasi bangunan menggunakan nilai brightness sebesar ≥ 156 pada objek untuk melakukan klasifikasi pada bangunan yang memiliki warna putih. Dalam area penelitian ini terdapat beberapa bangunan yang memiliki
Gambar 12. Model Regresi Wisma Menanggal.
Tabel 10.
Estimasi Populasi Perumahan Wisma Menanggal RT Data Referensi Luas Total (m 2 ) Estimasi Matematis Demografi Estimasi Regresi Linear 1 172 7724,814 100 130 2 255 11802,982 153 199 3 132 7372,067 96 124 4 160 7035,660 91 118 5 116 7747,488 101 130 6 201 9048,872 117 152 7 212 8598,839 112 144 Tabel 11. Analisis Hasil Estimasi Populasi dengan Referensi Populasi Perumahan Gayungsari Timur Analisa Estimasi Gayungsari Timur Perhitungan Matematis Demografi Regresi Linear Total Estimasi 448 425 Selisih 82 59 Persentase Error 22% 16% MAE 27 23 MAPE 21% 18% RMSE 40 34 RRMSE 0,328 0,278 Tabel 5. Hasil Luasan Klasifikasi Penggunaan Lahan Bangunan Kelas Luas (m 2 ) Vegetasi 62.517,151 Permukaan Tanah dan Jalan 48.013,476 Tempat Tinggal 81.930,978 Komersial 6.560,262 Fasilitas Umum 3.888,998 Tabel 6. Hasil Luasan Klasifikasi Habitable Area Kelas Luas (m 2 ) Vegetasi 62.517,151 Permukaan Tanah dan Jalan 48.013,476 Permukiman 1 Lantai 38.874,918 Permukiman 2 Lantai 41.933,939 Non-Habitable 1.122,125 Komersial 6.560,262 Fasilitas Umum 3.888,998 Tabel 7. Kepadatan Penduduk Tiap Perumahan Gayungsari Timur Wisma Menanggal Kepadatan Penduduk (Jiwa/m 2 ) 0,00706 0,01298 Tabel 8. Interpretasi Hubungan Berdasarkan Nilai Korelasi Interval Koefisien Tingkat Hubungan 0,00 - 0,199 Sangat Rendah 0,20 - 0,399 Rendah 0,40 - 0,599 Sedang 0,60 - 0,799 Tinggi 0,80 - 1,000 Sangat Tinggi Tabel 9. Estimasi Populasi Perumahan Gayungsari Timur RT Data Referensi Luas Total (m 2 ) Estimasi Matematis Demografi Estimasi Regresi Linear 1 124 17648,980 125 118 2 106 16816,351 119 113 3 136 28946,611 204 194
atap  bewarna  hijau.  Nilai  yang  membedakan  atap  bewarna hijau  dengan  vegetasi  yaitu  nilai brightness dari  vegetasi yang  cenderung  lebih  kecil  (gelap).  Sehingga  dengan menggunakan kombinasi antara nilai indeks green ≥ 0,8 dan brightness  ≥ 126 dapat  melakukan  klasifikasi  terhadap beberapa bangunan atap yang bewarna hijau.
Nilai dari threshold yang digunakan akan divalidasi pada tahap  uji  akurasi  klasifikasi.  Sehingga  dapat  ditentukan seberapa tepat threshold yang digunakan.  Berikut merupakan ruleset dari klasifikasi OBIA tutupan lahan dapat dilihat pada Gambar  5.  Dari  proses  klasifikasi  ini,  dihasilkan  luasan masing-masing  kelas  dan  peta  hasil  pada  Tabel  3.  Hasil tutupan  lahan  dapat  dilihat  pada  Gambar  6.  Klasifikasi bangunan ditunjukkan dengan warna merah, vegetasi dengan warna hijau, dan jalan dan permukaan tanah bewarna abu-abu. Berdasarkan hasil klasifikasi pada tabel 3, luasan bangunan mendominasi dengan 92.380,243 m 2 .

## C. Uji Akurat Klasifikasi Tutupan Lahan
Pengujian  hasil  klasifikasi  tutupan  lahan  menggunakan metode  matriks  konfusi  antara  hasil  klasifikasi  dengan ground truth , dimana ground truth diambil secara langsung di  lapangan.  Untuk  memenuhi  tahap  ini,  diperlukan  nilai minimal 85% pada overall accuracy dan koefisien kappa. Dari  hasil  matriks  konfusi,  semua  titik  uji  kelas  vegetasi benar.  Tiga  titik  uji  jalan  dan  permukaan  tanah  salah klasifikasi  menjadi  kelas  vegetasi  dan  dua  titik  uji  kelas bangunan  juga  menjadi  kelas  vegetasi.  Kemudian  dihitung nilai overall  accuracy serta  koefisien  kappa.  Nilai  overall accuracy  yang  didapatkan  sebesar  95,24%  dan  koefisien kappa sebesar 0,929. Dari nilai tersebut maka hasil klasifikasi diterima  dan  memiliki  ketelitian  tinggi  berdasarkan  tingkat koefisien kappanya. Matriks konfusi klasifikasi tutupan lahan pada table 4.

## D. Klasifikasi Penggunaan Lahan Bangunan
Klasifikasi  penggunaan  lahan  dalam  penelitian  ini menggunakan  bantuan  dari  data  vektor.  Data  vektor  yang digunakan  merupakan  digitasi  bangunan  berupa  poligon daerah komersial (perdagangan dan jasa) dan fasilitas umum yang  diperoleh  dengan  survei  lapangan.  Penggunaan  data vektor  ini  didasari  karena  sulit  untuk  membedakan  antara bangunan  permukiman  dengan  penggunaan  lahan  lainnya jika  hanya  berdasarkan  kenampakan  visual  foto  udara  dan nilai  ketinggian  bangunan.    Klasifikasi  dilakukan  dengan OBIA rule-based dengan ruleset pada  gambar  7.  Apabila kelas  bangunan  dari  hasil  klasifikasi  tutupan  lahan  berada dalam  data  vektor  komersial  makan  akan  diklasifikasi
menjadi komersial. Sedangkan jika berada dalam data vektor fasilitas umum akan diklasifikasi sebagai fasilitas umum. Jika tidak  termasuk  poligon  manapun  akan  diklasfikasi  sebagai tempat  tinggal.  Ruleset  klasifikasi  penggunaan  lahan bangunan  dapat  dilihat  pada  Gambar  7.  Dari  proses klasifikasi  tersebut,  dihasilkan  luasan  masing-masing  kelas dan peta pada Tabel 5. Hasil Klasifikasi Penggunaan Lahan Bangunan dapat dilihat pada Gambar 8.
E. Klasifikasi Habitable Area Penentuan Threshold
Menurut
SNI 03-1733-2004 tentang Tata Cara Perencanaan  Lingkungan  Perumahan  di  Perkotaan,  tinggi plafon minimal dari bangunan tempat tinggal adalah 2,5 m. Namun,  data  nDSM  merupakan  data  tampak  atas  sehingga ketinggian yang diperoleh merupakan ketinggian hingga atap bangunan. Untuk itu, dilakukan interpretasi dengan data foto udara  dan  nDSM untuk  menentukan  nilai  yang  pantas  dari tinggi  minimal  bangunan  permukiman,  dimana  nilai  yang didapatkan  adalah  3  meter.  Tinggi  bangunan  minimal  ini kemudian akan diklasifikasi ke dalam kelas non-habitable . Bangunan  permukiman  dalam  area  penelitian  kali  ini hanya  memiliki  maksimal  2  lantai.  Untuk  melakukan klasifikasi,  dibutuhkan  nilai  batas.  Nilai threshold antara bangunan yang memiliki lantai 1 dan 2 didapatkan dari proses digitasi  manual  dari  bangunan  sampel,  kemudian  dilakukan proses zonal  statistics. Proses  digitasi  didasari  oleh banyaknya  lantai,  sehingga  apabila  terdapat  rumah  yang bertingkat  2  hanya  sebagian  dari  keseluruhan  rumah  maka akan terdapat 2 atau lebih polygon yang didalamnya.
Dari hasil proses zonal statistic, didapatkan nilai threshold antara 1 lantai dan 2 lantai adalah 6,1 meter. Dimana nilai < 6,1  meter  adalah  bangunan  1  lantai  dan  nilai  ≥  6,1  meter merupakan  bangunan  2  lantai.  Berikut  merupakan ruleset yang  digunakan,  dapat  dilihat  pada  Gambar  9.  Dari  proses klasifikasi habitable  area ,  didapatkan  hasil  sebagai  pada Tabel  6.    Pada  gambar  10,  hasil  klasifikasi  permukiman  1 lantai  ditandai  dengan  warna  coklat  muda  sedangkan permukiman  2  lantai  bewarna  coklat  tua.  Sedangkan  pada tabel  6,  luas  dari  permukiman  2  lantai  lebih  mendominasi dibandingkan dengan permukiman 1 lantai.

## F. Perhitungan Estimasi Populasi Penduduk
Perhitungan  estimasi  populasi  penduduk  akan  dilakukan dengan  menggunakan  dua  metode,  yaitu  metode  matematis demografi  dan  metode  model  regresi  linear.  Dalam perhitungan  kedua  metode  ini,  sampel  rumah  yang  tidak berpenghuni tetap diikutsertakan, karena tidak semua rumah dalam area penelitian ini berpenghuni. Sehingga diharapkan dapat memberikan adjustment yang baik. Berikut merupakan perhitungan estimasi dilakukan dengan dua metode :
1) Matematis Demografi Sederhana:
Dalam metode ini diperlukan untuk menghitung kepadatan penduduk terlebih dahulu dengan menggunakan persamaan (4). Pada Tabel 7 merupakan hasil kedapatan penduduk di wilayah penelitian.

## 2) Regresi Linear:
Model regresi linear memanfaatkan luasan tiap rumah pada wilayah  sampel  dan  jumlah  penduduk  tiap  rumah.  Pada perumahan  Gayungsari  Timur  didapatkan  persamaan regresi Y = 0,0067x + 0,1097. Sedangkan pada perumahan Wisma  Menanggal  Didapatkan  persamaan  regresi  Y  =
Tabel 12.
Analisis Hasil Estimasi Populasi dengan Referensi Populasi
Perumahan Wisma Menanggal Analisa Estimasi Wisma Menanggal Perhitungan Matematis Demografi Regresi Linear Total Estimasi 770 997 Selisih -478 -251 Persentase Error 38% 20% MAE 68 40 MAPE 36% 21% RMSE 74 45 RRMSE 0,418 0,250
0,0169x  –  0,8457.    Model  regresi  gayungsari  timur  dan wisma menanngal dapat dilihat pada Gambar 11 dan 12. Berdasarkan hasil regresi linear, nilai koefisien determinasi  pada  masing-masing  model  yaitu  0,0709  pada perumahan  Gayungsari  Timur  dan  0,2234  pada  perumahan Wisma  Menanggal.  Sedangkan  nilai  koefisien  korelasi sampel  pada  masing-masing  yaitu  0,27  pada  perumahan Gayungsari  Timur  dan  0,47  pada  perumahan  Wisma Menanggal.  Jika  ditinjau  pada  tabel  8,  nilai  korelasi  antar variabel  penduduk  dengan  luas  rumah  pada  perumahan Gayungsari  Timur  memiliki  hubungan  rendah,  sedangkan pada  perumahan  Wisma  Menanggal  memiliki  hubungan sedang.  Interpretasi  Hubungan  Berdasarkan  Nilai  Korelas dapat dilihat pada Tabel 8,
Setelah  nilai  kepadatan  penduduk  pada  metode  pertama dan persamaan regresi pada metode kedua telah didapatkan, maka dilanjutkan ke perhitungan estimasi. Pada Tabel 9 dan 10 merupakan hasil estimasi populasi penduduk.

## G. Validasi Estimasi Populasi Penduduk
Hasil  estimasi  dilakukan  analisis  terhadap  data  referensi. Hasil  analisis  tersebut  diharapkan  dapat  menentukan  model mana yang lebih baik. Analisi hasil populasi dengan referensi populasi  perumahaan  Gayungsari  Timur  dan  Wisma Mananggal dapat dilihat pada Tabel 11 dan 12. Dari tabel 10 dan  tabel  11,  estimasi  menggunakan  metode  regresi  linear memiliki hasil yang lebih optimal. Hal ini terlihat dari nilai selisih yang lebih kecil. Selain itu MAE, MAPE, RMSE, dan RRMSE  juga  memiliki  nilai  yang  lebih  kecil,  dimana semakin kecil nilainya maka akan semakin bagus hasilnya.
Pada perumahan Gayungsari Timur, terjadi over- estimasi terhadap  data  referensi  dengan  selisih  59  hingga  82  orang. Jika ditinjau dari tabel 8, nilai over- estimasi ini terjadi pada RT  03.  Sedangkan  pada  perumahan  Wisma  Menanggal terjadi under- estimasi dengan selisih cukup besar, yaitu 251 hingga 478 orang. Pada tabel 9, nilai under- estimasi terbesar disebabkan oleh RT 2 dan RT 7.
Terjadinya under -estimasi  dan over- estimasi  ini  dapat disebabkan oleh berbagai faktor. Yang pertama yaitu jumlah sampel  yang  diambil  hanya  satu  blok  pada  masing-masing perumahan.  Kedua,  yaitu  variabel  yang  digunakan  perlu ditambahkan karena dalam penelitian ini hanya menggunakan  variabel  luas.  Variabel  luas  sendiri  dalam penelitian ini hanya memiliki hubungan korelasi rendah dan sedang.  Dan  ketiga  yaitu  data  referensi  yang  digunakan bersumber  dari  data  registrasi  penduduk  yang  mana  data Kartu  Keluarga  (KK).  Penggunaan  data  referensi  tersebut karena  data  sensus  penduduk  tahun  2019  atau  2020  yang belum tersedia.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan
Hasil yang diperoleh dari penelitian ini dapat disimpulkan sebagai  berikut;  (1)Segmentasi  pada  klasifikasi  OBIA dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma multiresolution segmentation dengan nilai parameter skala sebesar 50, bentuk sebesar  0,2,  kekompakan  0,5,  dan  pembobotan layer RGB- nDSM  sebesar  1,1,1,5.  Klasifikasi  OBIA  dilakukan  dengan menggunakan metode rule-based dengan memanfaatkan fitur nilai piksel, ketinggian, green index, slope, RBSI, kecerahan,
dan  hubungan  antar  kelas.  Hasil  dari  klasifikasi  OBIA mendapatkan  koefisisen  kappa  sebesar  0,929  dan overall accuracy sebesar  95,24%.;  (2)Hasil  estimasi  populasi penduduk  pada  perumahan  Gayungsari  Timur  metode matematis  demografi  memperoleh  hasil  448  orang  dan metode regresi linear 425 orang. Sedangkan pada perumahan Wisma Menanggal metode matematis demografi mendapatkan hasil 770 orang dan metode regresi linear 997 orang; (3)Akurasi estimasi populasi penduduk menggunakan metode regresi linear lebih optimal dalam area penelitian ini.. Ditandai  dengan  nilai  MAPE,  MAE,  RSME,  dan  RRMSE yang  lebih  kecil.  Nilai  MAPE,  MAE,  RMSE,  dan  RRMSE pada  perumahan  Gayungsari  Timur  dengan  metode  regresi linear  berturut-turut  sebesar  23,  18%,  34  orang,  dan  0,278. Sedangkan  nilai  MAPE,  MAE,  RMSE,  dan  RRMSE  pada perumahan  Wisma  Menanggal  sebesar  40,  21%,  45  orang, dan 0,250.

## B. Saran
Saran  yang  diberikan  untuk  penelitian  selanjutnya  pada bidang  terkait  adalah  sebagai  berikut;  (1)Memilih  lokasi penelitian dengan kondisi rumah yang homogen.; 92)Melakukan  survei  penduduk  lebih  dari  satu  blok  atau melakukan survei pada beberapa rumah disetiap blok secara acak;  (3)Mencoba  menggunakan  metode multiple  linear regression (regresi  linear  berganda)  dengan menambahkan variabel lain seperti jumlah rumah atau yang lainnya

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  seluruh  pihak yang  telah  membantu  dalam  penelitian  ini  yaitu  Dinas Perumahan Rakyat dan Kawasan Permukiman, Cipta Karya dan Tata Ruang Kota Surabaya selaku penyedia data LiDAR dan  Foto  Udara.  Kemudian  kepada  Kantor  Kelurahan Menanggal yang telah menyediakan data referensi penduduk.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Undang-Undang  nomor  6  tahun  1960, Undang-Undang  Negara Republik Indonesia nomor 16 tahun 1997 tentang Statistik , no. 1. 1997, pp. 1–5.
[2]  K.  Wikantika,  F.  M.  Rahman,  and  A.  Hernandi,  “Analisis  distribusi kepadatan penduduk dengan citra satelit,” Surabaya, 2005.
[3]  M.  Rokhis  Khomarudin et  al. ,  “Hazard  analysis  and  estimation  of people exposure as contribution to tsunami risk assessment in the west coast  of  sumatra,  the  south  coast  of  java  and  bali,” Zeitschrift  fur Geomorphol. ,  vol.  54,  pp.  337–356,  2010,  doi:  10.1127/0372- 8854/2010/0054S3-0031.
[4]  Z.  Lu,  J.  Im,  and  L.  Quackenbush,  “A  volumetric  approach  to population estimation using lidar remote sensing,” Photogramm. Eng. Remote  Sensing ,  vol.  77,  no.  11,  pp.  1145–1156,  2011,  doi: 10.14358/PERS.77.11.1145.
[5]  Z. Lu, J. Im, L. Quackenbush, and K. Halligan, “Population estimation based on  multi-sensor data  fusion,” Int. J.  Remote Sens. ,  vol.  31, no. 21, pp. 5587–5604, 2010, doi: 10.1080/01431161.2010.496801.
[6]  J.  R.  Jensen  and  D.  C.  Cowen,  “Remote  sensing  of  urban/suburban infrastructure and socio-economic attributes,” Retina , vol. 65, no. 6, pp. 611–622, 1999, doi: 10.1097/00006982-200206000-00019.
[7]  Badan  Pusat  Statistika, “Badan  Pusat  Statistik Kota  Surabaya  2018,” 2018. .
[8]  S. O. Elberink and H.-G. Maas, “The use of anisotropic height texture measures for the segmentation of airborne lasser scanner data,” Iaprs , vol. XXXIII, no. B3/2, pp. 678–684, 2000.
[9]  V.  Arisondang,  B.  Sudarsono,  and  Y.  Prasetyo,  “Klasifikasi  tutupan lahan menggunakan metode segmentasi berbasis algoritma multiresolusi (studi kasus kabupaten purwakarta, jawa barat),” J. Geod. Undip , vol. 4, no. 1, pp. 9–19, 2015.
[10]  L.  Tomás,  L.  Fonseca,  C.  M.  Almeida,  F.  Leonardi,  and  M.  Pereira,
“Urban  population  estimation  based  on  residential  buildings  volume using ikonos-2 images and lidar data,” Int. J. Remote Sens. , vol. 37, no. 1, pp. 1–28, 2016, doi: 10.1080/01431161.2015.1121301.
[11]  M. Alahmadi, P. M. Atkinson, and D. Martin, “A comparison of small-
area population estimation techniques using built-area and height data, riyadh, saudi arabia,” IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Obs. Remote Sens. , vol. 9, no. 5, pp. 1959–1969, May 2016, doi:
10.1109/JSTARS.2014.2374175.