JGISE  Vol. 5 No. 2 (2022), pp. 121 - 131     |     https://doi.org/10.22146/jgise.74620

## JGISE
Journal of Geospatial Information Science and Engineering
ISSN: 2623-1182    |    https://jurnal.ugm.ac.id/jgise
Analisis Geospasial Perubahan Ruang Terbuka Hijau Wilayah Kota Purwokerto dari Tahun 2013 sampai 2020
(Geospatial Analysis of Changes in Green Open Space in the City of Purwokerta from 2013 to 2020)
Nindita Shita Devi 1 , Purnama Budi Santosa 2
1 Alumni Program Studi Sarjana Teknik Geodesi, Departemen Teknik Geodesi, Universitas Gadjah Mada, Indonesia
2 Departemen Teknik Geodesi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, Indonesia
Penulis Korespondensi: Purnama Budi Santosa | Email: purnamabs@ugm.ac.id Diterima ( Received ): 12/May/2022     Direvisi ( Revised ): 03/Oct/2022    Diterima untuk Publikasi ( Accepted ): 03/Nov/2022

## ABSTRAK
Sebagai ibukota Kabupaten Banyumas, pertumbungan dan perkembangan Kota Purwokerto cukup pesat dalam beberapa dekade terakhir.  Pengalihan  fungsi  lahan  menjadi  permukiman  dan  bangunan  untuk  fungsi  lain  menjadi  salah  satu  akibat  dari  adanya pembangunan di Kota Purwokerto. Pertambahan jumlah penduduk di Kota Purwokerto juga mengakibatkan pengalihan fungsi lahan menjadi permukiman semakin tinggi. Hal ini menyebabkan terjadinya penurunan ketersediaan Ruang Terbuka Hijau (RTH) di Kota Purwokerto. Oleh karena itu, penelitian ini bermaksud untuk menganalisis ketersediaan dan kecukupan RTH di Kota Purwokerto. Untuk itu, pemetaan dan pengklasifikasian RTH dilakukan menggunakan teknologi penginderaan jauh dengan data citra satelit SPOT 6,  metode Object  Based  Image  Analysis (OBIA)  serta  interpretasi  visual.  Pengukuran  luas  RTH  dan  analisis  spasial  dilakukan menggunakan  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG).  Analisis  ketersediaan  dan  kecukupan  RTH  terhadap  jumlah  penduduk  dan kebutuhan oksigen mengacu pada UU No. 26 Tahun 2007 dan Permen PU No. 05/PRT/M/08. Analisis ini dilakukan untuk tahun 2013, 2019, dan 2020. Perhitungan kebutuhan oksigen dihitung menggunakan Metode Gerakis. Pemetaan dan perhitungan luas RTH dilakukan dengan perangkat lunak eCognition Developer dan SIG. Perhitungan luas kebutuhan RTH terhadap jumlah penduduk dan kebutuhan oksigen dilakukan dengan perangkat lunak SPSS Statistics 26. Hasil penelitian menunjukkan bahwa luas ketersediaan RTH di Kota Purwokerto sudah memenuhi standar luas kebutuhan RTH terhadap jumlah penduduk. Namun, luas ketersediaan RTH tidak memenuhi luas kebutuhan RTH terhadap kebutuhan oksigen. Luas ketersediaan RTH privat sudah memenuhi ketentuan 10% dari  luas  wilayah  Kota  Purwokerto  berdasarkan  UU  No.  26  Tahun  2007.  Tetapi,  luas  ketersediaan  RTH  publik  tidak  memenuhi ketentuan 20% dari luas wilayah kota.
Kata Kunci : Ruang Terbuka Hijau (RTH), Object Based Image Analysis (OBIA), Interpretasi Visual, Penginderaan Jauh, SIG

## ABSTRACT
As  the  capital  of  Banyumas  Regency,  the  growth  and  development  of  Purwokerto  City  is  quite  rapid  in  the  last  few  decades.  The conversion  of  land  functions  into  settlements  and  buildings  for  other  functions  is  one  of  the  consequences  of  the  development  in Purwokerto. The increase in population of the city has resulted in the higher conversion of land functions into settlements. This condition causes a decrease in the availability of green open space in Purwokerto. Therefore, this study intended to analyze the availability and sufficiency of green open space in Purwokerto City. For this purpose, mapping and classification processes of green open space is done by utilizing remote sensing technology with SPOT 6 satellite imagery data, the Object Based Image Analysis (OBIA) method, and visual interpretation. The measurement of green open space area and spatial analysis is done by using Geographic Information System (GIS). Analysis of the availability and adequacy of green open space on population and oxygen demand refers to UU No. 26 of 2007 and Permen PU No. 05/PRT/M/08. This analysis was carried out for 2013, 2019, and 2020. The calculation of oxygen demand was calculated using the Gerakis Method. The mapping and calculation of the area of green open space was carried out using the eCognition Developer and SIG software. The calculation of the area of green open space requirement for the population and oxygen demand was carried out using SPSS Statistics 26 software. The results showed that the area of green open space availability in Purwokerto City had met the standard of green open space requirement for the total population. However, the wide availability of green open space does not meet the wide requirement of green open space for oxygen needs. The availability of private green open space has met the provisions of 10% of the area of Purwokerto City based on Law no. 26 of 2007. However, the availability of public green open space does not meet the 20% requirement of the city area.
Keywords : Green Open Space, Object Based Image Analysis (OBIA), Visual Interpretation, Remote Sensing, GIS
© Author(s) 2022.  This is an open access article under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0).

## 1. Pendahuluan
Kota  Purwokerto  adalah  salah  satu  wilayah  perkotaan yang  merupakan  ibu  kota  administratif  Kabupaten Banyumas.  Kota  Purwokerto  merupakan  pusat  dari berbagai kegiatan, sehingga pertumbuhan dan perkembangan  Kota  Purwokerto  lebih  cepat  dan  lebih tinggi dibandingkan daerah-daerah di sekitarnya (Manshur dkk,  2020).  Dengan  adanya  perkembangan  ini, mengakibatkan terjadinya alih fungsi lahan ruang terbuka hijau menjadi pemukiman penduduk dan bangunan dengan fungsi  lainnya  sering  terjadi.  Berdasarkan  data  BPS Kabupaten Banyumas, laju pertumbuhan penduduk di Kota Purwokerto  tahun  2010-2018  sebesar  1,16%.  Dengan adanya pertambahan jumlah penduduk dapat mengakibatkan  penekanan  dalam  pemanfaatan  fungsi lahan  menjadi  permukiman  semakin  tinggi  dan  sulitnya pengelolaan ruang kota. Salah satu yang perlu diantisipasi adalah ketersediaan ruang terbuka hijau (RTH) yang sesuai. Berdasarkan  penelitian  yang  pernah  dilakukan  oleh Manshur dkk (2020) diperoleh hasil bahwa RTH publik di Kota Purwokerto belum memenuhi batas minimal sebesar 20% dari luas wilayah kota. Hal ini menarik bagi penelitian ini  untuk  mengevaluasi  ketersediaan  RTH  di  Kota Purwokerta tidak hanya pada tahun 2020, tapi juga pada beberapa tahun sebelumnya.
Menurut Undang-Undang RI No. 26 Tahun 2007 tentang Penataan  Ruang,  ruang  terbuka  hijau  (RTH)  adalah  area memanjang/jalur dan/atau mengelompok, yang penggunaannya  lebih  bersifat  terbuka,  tempat  tumbuh tanaman, baik yang tumbuh secara alamiah maupun yang sengaja ditanam. Ketersediaan RTH sangat penting dalam penataan  ruang  suatu  perkotaan  dikarenakan  RTH memiliki  banyak  fungsi  yang  bermanfaat  untuk meningkatkan  kualitas  lingkungan.  Jika  dalam  suatu wilayah perkotaan proporsi dan distribusi RTH kota sesuai dengan  kebutuhan  kota  terutama  kebutuhan  masyarakat, maka  kualitas  ekologis  lanskap  kota  akan  terpenuhi  dan kualitas  hidup  masyarakat  kota  akan  semakin  meningkat (Mashur dkk, 2018).
Berdasarkan UU No. 26 Tahun 2007, proporsi RTH pada wilayah kota paling sedikit 30% dari luas wilayah kota yang terbagi menjadi 20% untuk ruang terbuka publik dan 10% untuk ruang terbuka privat. Namun saat ini, kuantitas dan kualitas RTH mengalami penurunan yang sangat signifikan serta mengakibatkan pada penurunan kualitas lingkungan hidup  perkotaan  yang  berdampak  ke  berbagai  sendi kehidupan  perkotaan  seperti  Jakarta  (Sugiyanto  dan Sitohang, 2017), Kota Surabaya (Arifah dan Susetyo, 2018), dan  Kota  Yogyakarta  (Hidayah  dkk,  2021).  Hal  tersebut dikarenakan perkembangan dan pembangunan di wilayah kota yang terus berjalan serta diiringi dengan pertambahan jumlah  penduduk.  Pengalihan  fungsi  lahan  menjadi permukiman  banyak  terjadi  guna  mengimbangi  laju
pertumbuhan  penduduk  yang  mengakibatkan  terjadinya penyempitan  RTH  (Adiyaksa  &  Djojomartono,  2020; Saputra & Santosa, 2020).
Berdasarkan  Permen  PU  No.  5/PRT/M/08  tentang Pedoman  Penyediaan  dan  Pemanfaatan  Ruang  Terbuka Hijau di Kawasan Perkotaan, ketersediaan RTH di kawasan perkotaan perlu disesuaikan dengan jumlah penduduk dan kebutuhan  oksigen.  Luas  kebutuhan  RTH  berdasarkan jumlah  penduduk  sebesar  20  m 2 /kapita.  Pemetaan  dan analisis  ketersediaan  RTH  di  Kota  Purwokerto  dapat dilakukan  dengan  memanfaatkan  teknologi  Sistem Informasi  Geografis  (SIG)  dan  Penginderaan  Jauh  (PJ) (Mashur dkk, 2018). Dalam analisis ketersediaan RTH, SIG dapat  digunakan  untuk  analisis  spasial  dan  PJ  dapat digunakan  untuk  pemetaan  RTH  dari  citra  satelit. Berdasarkan  integrasi  PJ  dan  SIG  setiap  jenis  RTH  dapat diketahui  persebarannya  secara  spasial  dan  dihitung luasannya sehingga dapat dilakukan analisis spasial serta dapat  dipetakan  berdasarkan  data  spasial  yang  telah didapatkan (Syafitri & Santosa, 2019); Hapsari dkk, 2015).
Salah  satu  teknik  untuk  mengekstraksi  informasi  dari data  PJ  yaitu  dengan  analisis  objek  berbasis  citra  atau Object Based Image Analysis (OBIA) (Wijanarko & Djurdjani, 2022).  Metode OBIA merupakan metode klasifikasi digital dengan  memanfaatkan  citra  satelit  berdasarkan  kesaman spektral  antar  objek  (Phiri  dkk,  2018;  Navulur,  2007). Pengolahan menggunakan metode OBIA ini dibagi menjadi 2  tahap  yaitu  segmentasi  dan  klasifikasi.  Selain  metode OBIA,  teknik  untuk  mengekstraksi  informasi  dari  data  PJ juga  dapat  dilakukan  dengan  metode  interpretasi  visual (Arifin dkk, 2015). Interpretasi visual merupakan metode interpretasi  data  citra  satelit  berdasarkan  pada  ciri  dan karakteristik  objek  (Santosa,  2016).  Pengaplikasian metode  OBIA  dan  interpretasi  visual  dengan  teknologi  PJ tersebut  dapat  dimanfaatkan  untuk  pemetaan  dan pengklasifikasian RTH. Sedangkan, untuk pengukuran luas RTH dapat dilakukan dengan memanfaatkan analisa spasial menggunakan SIG.
Luas  ketersediaan  RTH  di  kawasan  perkotaan  yang disesuaikan  terhadap  kebutuhan  oksigen  dihitung menggunakan Metode Gerakis  yang telah dimodifikasi oleh Wisesa  (1988).  Kebutuhan  oksigen  yang  dihitung  yaitu kebutuhan  oksigen  penduduk,  hewan  ternak,  dan kendaraan.  Kebutuhan  oksigen  penduduk  sebesar  0,864 kg/hari.  Kebutuhan  oksigen  hewan  ternak  dibedakan berdasarkan jenisnya, yaitu untuk sapi dan kerbau sebesar 1,7 kg/hari, kambing dan domba sebesar 0,31 kg/hari serta untuk  unggas  (ayam,  itik,  burung  puyuh)  sebesar  0,17 kg/hari.  Kebutuhan  oksigen  kendaraan  dibedakan berdasarkan  jenis  kendaraan,  yaitu  untuk  sepeda  motor sebesar  0,5817  kg/hari,  kendaraan  penumpang  sebesar 11,634  kg/hari,  truk  sebesar  29,085  gram/hari,  dan  bus sebesar  45,76  kg/hari  (Andryani,  2020).  Sedangkan  luas
ketersediaan  RTH  yang  disesuaikan  terhadap  jumlah penduduk  dihitung  dengan  mengalikan  jumlah  penduduk dengan luas kebutuhan RTH, yaitu sebesar 20  m 2 /kapita. Dari  hasil  analisis  ketersediaan  RTH  yang  disesuaikan dengan jumlah penduduk dan kebutuhan oksigen tersebut dapat  diketahui  hasil  kesesuaian  luas  ketersediaan  RTH dengan aturan UU No. 26 Tahun 2007 dan Permen PU No. 5/PRT/M/08.
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis  perubahan ketersediaan dan kecukupan ruang terbuka hijau (RTH) di Kota  Purwokerto  terhadap  jumlah  penduduk  serta kebutuhan oksigen  periode waktu tahun 2013, 2019, dan 2020 dengan mengacu pada dengan UU No. 26 Tahun 2007 dan  Permen PU No.  5/PRT/M/08. Tulisan ini merupakan bagian dari penelitian yang dilakukan oleh Devi (2021).

## 2. Data dan Metodologi
2.1. Lokasi dan Data Penelitian Penelitian ini dilakukan di Kota Purwokerto, Kabupaten Banyumas,  Provinsi  Jawa  Tengah  yang  terdiri  dari  4 kecamatan,  yaitu  Purwokerto  Utara,  Purwokerto  Timur, Purwokerto  Barat,  dan  Purwokerto  Selatan.  Lokasi  ini dipilih  karena  Kota  Purwokerto  hingga  saat  ini  terus melakukan  pembangunan  dan  pengembangan  kota  yang mengakibatkan banyak terjadinya alih fungsi lahan menjadi permukiman  ataupun  bangunan-bangunan  dengan  fungsi lainnya.  Peningkatan  alih  fungsi  lahan  menjadi permukiman  dan  bangunan-bangunan  dengan  fungsi lainnya  ini  menyebabkan  berkurangnya  ruang  terbuka hijau  (RTH),  khususnya  RTH  publik  di  Kota  Purwokerto. Peta Kota Purwokerto ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Peta Wilayah Penelitian di Kota Purwokerto, Kabupaten  Banyumas  (Sumber:  Dinas  Perumahan  dan Kawasan Permukiman Kabupaten Banyumas; Google Maps )
2.2. Metodologi
Analisis ketersediaan RTH di Kota Purwokerto terhadap jumlah penduduk dan kebutuhan oksigen dilakukan dalam beberapa tahapan yang diawali dengan tahapan persiapan data.  Tahapan  ini  dilakukan  untuk  mengumpulkan  data- data yang digunakan dalam penelitian yang terdiri dari:
1) Data citra SPOT 6 Tahun 2020 di wilayah Kabupaten Banyumas ( *.tiff ) yang bersumber dari LAPAN.
2) Data batas administrasi Kota Purwokerto (*. shp ) yang bersumber  dari  Dinas  Perumahan  dan  Kawasan Permukiman Kabupaten Banyumas.
3) Data penggunaan lahan tahun 2013 dan 2019 di Kota Purwokerto  (*. shp )  yang  bersumber  dari  Dinas Perumahan  dan  Kawasan  Permukiman  Kabupaten Banyumas.
4) Data jumlah penduduk tahun 2013, 2019, dan 2020 di Kota Purwokerto (*. xlxs ) yang bersumber  dari Dinas Kependudukan  dan  Catatan  Sipil  dan website BPS Kabupaten Banyumas.
5) Data  jumlah  hewan  ternak  tahun  2013,  2019,  dan 2020 di Kota Purwokerto (*. xlxs ) yang bersumber dari Dinas Perikanan dan Peternakan serta BPS Kabupaten Banyumas.
6) Data lalu lintas harian tahun 2019 dan 2020 di Kota Purwokerto  (*. xlxs )  yang  bersumber  dari  Dinas Perhubungan Kabupaten Banyumas.
Tabel 1. Nilai Parameter yang digunakan pada Proses
Segmentasi Skala Parameter Warna Bentuk Kekompakan Kehalus- an 60 0,7 0,3 0,5 0,5 100 0,7 0,3 0,5 0,5 150 0,7 0,3 0,5 0,5 60 0,6 0,4 0,5 0,5 100 0,6 0,4 0,5 0,5 150 0,6 0,4 0,5 0,5 Sumber: hasil skenario peneliti.
Tahapan  selanjutnya  adalah  pemotongan  citra  satelit SPOT 6 tahun 2020 yang akan digunakan untuk pemetaan dan pengklasifikasian RTH. Pemotongan data citra SPOT 6 dilakukan dengan data batas administrasi Kota Purwokerto menggunakan  perangkat  lunak  SIG.  Pemotongan  citra satelit dilakukan menggunakan tools Clip Raster . Data citra yang  telah  dipotong  digunakan  untuk  tahapan pengklasifikasian  RTH  dengan  metode  OBIA.  Metode  ini dilakukan untuk mengklasifikasikan objek pada citra satelit berbasis  piksel  dengan  mempertimbangkan  aspek kesamaan spektral dan spasial antar objek. Perangkat lunak eCognition 64 digunakan dalam pemrosesan metode OBIA. Tahapan metode OBIA dibagi menjadi 2 tahap yang terdiri dari:
1). Segmentasi Citra . Tahap segmentasi citra dilakukan untuk  memisahkan  objek-objek  pada  citra  satelit berdasarkan  kriteria  tertentu.  Metode  segmentasi  citra yang digunakan yaitu metode Multiresolution Segmentation , yaitu metode segmentasi dengan algoritma berbasis region dengan teknik  penggabungan area/region. Penggabungan ini  berdasarkan  kriteria  warna  ( color ),  bentuk  ( shape ), kehalusan  ( smoothness ),  kekompakan  ( compactness ),  dan skala parameter. Skala parameter merupakan nilai abstrak untuk  menentukan  tingkat  heterogenitas  objek  sehingga semakin besar nilai skala parameter, maka akan semakin besar tingkat heterogenitasnya. Kriteria warna digunakan untuk  mendefinisikan  nilai  spektral  dalam  menentukan
homogenitas  objek.  Kriteria  bentuk  ditentukan  oleh kriteria kehalusan dan kekompakan. Pada perangkat lunak eCognition 64, kriteria warna dan bentuk memiliki jumlah nilai 1 sehingga semakin besar nilai kriteria warna, maka akan semakin kecil nilai kriteria bentuk. Hal tersebut juga berlaku  untuk  kriteria  kekompakan  dan  kehalusan.  Nilai parameter  yang  digunakan  dalam  proses  segmentasi ditunjukkan pada Tabel 1.
2). Klasifikasi Penggunaan Lahan. Tahap klasifikasi ini dilakukan  untuk  mengklasifikasikan  objek  berdasarkan jenisnya.  Pada  penelitian  ini,  tahap  klasifikasi  dilakukan menggunakan  metode Nearest  Neighbor ,  yaitu  untuk mengklasifikasikan  objek  baru  berdasarkan  data  training atau  data  sampel  yang  telah  dibuat  sebelumnya. Pembuatan  data  training  atau  data  sampel  pada software eCognition 64 dilakukan menggunakan menu Classification . Pada penelitian ini, kelas untuk data sampel dibagi menjadi 4 yaitu: (a) pohon, (b) penutup tanah, (c) semak perdu, dan (d) non vegetasi.
Tahap selanjutnya adalah pengklasifikasikan jenis RTH tahun  2020  yang  dilakukan  menggunakan  metode interpretasi  visual  dengan  mendigitasi  objek-objek  pada citra  SPOT  6  berdasarkan  interpretasi  peneliti  yang kemudian  diklasifikasikan  menjadi  beberapa  jenis penggunaan  lahan  RTH.  Unsur  interpretasi  yang  dapat digunakan untuk identifikasi objek pada citra terdiri dari delapan unsur, yaitu: (1) rona atau warna, (2) ukuran, (3) bentuk, (4) tekstur, (5) pola, (6) bayangan, (7) letak atau situs,  dan  (8)  asosiasi  kenampakan  bayangan. Pendigitasian  objek  pada  citra  dilakukan  menggunakan perangkat  lunak  SIG  dengan  toolbar  Editor.  Jenis penggunaan  lahan  RTH  dibagi  menjadi  9  jenis  yaitu:  (1) lapangan, (2) pemakaman, (3) jalur hijau, (4) pekarangan, (5) tegalan/ladang, (6) perkebunan campuran, (7) sawah, (8) taman, dan (9) semak belukar. Pendigitasian jenis RTH didigitasi sebagai objek poligon.
Berdasarkan  hasil  klasifikasi  penggunaan  lahan  RTH menggunakan  metode  OBIA  dan  interpretasi  visual, kemudian  dilakukan  verifikasi  hasil  klasifikasi.  Tahap  ini dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  hasil  klasifikasi keadaan sebenarnya di lapangan. Sebelum dilakukan survei lapangan,  terlebih  dahulu  ditentukan  titik-titik  sampel lokasi  dari  hasil  klasifikasi.  Pemilihan  titik-titik  sampel dilakukan  menggunakan  perangkat  lunak  SIG.  Titik-titik sampel dari hasil klasifikasi dengan metode OBIA diambil dari  masing-masing  kelas  klasifikasi  sebanyak  140  titik. Sementara  titik-titik  sampel  dari  hasil  klasifikasi  dengan metode  interpretasi  visual  diambil  dari  masing-masing kelas klasifikasi sebanyak 107 titik dengan sebaran merata di wilayah penelitian.
Dari  hasil  survei  lapangan  kemudian  dilakukan perhitungan  matriks  konfusi  untuk  menghitung  akurasi hasil klasifikasi metode OBIA dan interpretasi visual. Pada matriks  konfusi  ini  dihitung  akurasi  pembuat  ( Producers Accuracy ),  akurasi  pengguna  ( Users  Accuracy ), Overall Accuracy dan nilai indeks Kappa (Conglaton, 2009) dengan rumus yang ditunjukkan pada rumus (1), (2), (3), (4), dan (5):
Akurasi Pengguna = 𝑑𝑖𝑎𝑔𝑜𝑛𝑎𝑙 (𝑖,𝑖) 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 (𝑖) x 100% (1)
Akurasi Pembuat = 𝑑𝑖𝑎𝑔𝑜𝑛𝑎𝑙 (𝑖,𝑖) 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑜𝑙𝑜𝑚 (𝑖) x 100%                  (2)
Akurasi keseluruhan = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑖𝑎𝑔𝑜𝑛𝑎𝑙 𝑢𝑡𝑎𝑚𝑎 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 x 100%   (3)
Indeks Kappa = 𝜃1−𝜃2 1−𝜃2 (4) dimana: 𝜃 1 = Akurasi keseluruhan
𝜃 2 = ∑ (𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 𝑥 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑘𝑜𝑙𝑜𝑚) 𝑛 𝑖=1 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙2 (5)
Perhitungan luas ketersediaan RTH tahun 2013, 2019, dan  2020  dilakukan  menggunakan  perangkat  lunak  SIG dengan  menu Calculate  Geometry .  Perhitungan  luas  RTH tahun  2013  dan  2019  dilakukan  menggunakan  data penggunaan  lahan  tahun  2013  dan  2019  di  Kota Purwokerto.  Dari  data  penggunaan  lahan  tersebut, kemudian  dilakukan  seleksi  data  untuk  mengambil  jenis- jenis  penggunaan  lahan  yang  termasuk  dalam  jenis  RTH. Setelah itu, dilakukan perhitungan luas dari masing-masing jenis  RTH  yang  telah  terseleksi.  Untuk  perhitungan  luas RTH tahun  2020  dilakukan  menggunakan data klasifikasi jenis  RTH  dengan  metode  interpretasi  visual.  Setelah dilakukan  perhitungan  luas,  kemudian  ketersediaan  RTH tahun 2013, 2019, dan 2020 disajikan dalam bentuk peta dengan melakukan proses layouting pada perangkat lunak SIG.
Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  perhitungan kebutuhan  luas  RTH  di  Kota  Purwokerto  berdasarkan jumlah penduduk tahun 2013, 2019, dan 2020. Data yang digunakan yaitu data jumlah penduduk di Kota Purwokerto tahun 2013, 2019, dan 2020. Proses perhitungan dilakukan menggunakan  perangkat  lunak  SPSS  Statistics  26.  Untuk didapatkan  luas  kebutuhan  RTH  terhadap  jumlah penduduk  perlu  mengalikan  jumlah  penduduk  di  Kota Purwokerto dengan luas kebutuhan RTH per kapita, yaitu sebesar  20  m 2 /kapita.  Dari  hasil  perhitungan  luas kebutuhan  RTH  terhadap  jumlah  penduduk  tersebut, kemudian dilakukan analisis dengan luas ketersediaan RTH tahun  2013,  2019,  dan  2020  untuk  didapatkan  hasil kesesuaian  luas  kebutuhan  RTH  terhadap  jumlah penduduk dengan luas ketersediaan RTH.
Selanjutnya  yaitu  menghitung  kebutuhan  oksigen  di Kota  Purwokerto  terhadap  variabel  jumlah  penduduk, jumlah hewan ternak dan, jumlah kendaraan tahun 2013, 2019,  dan  2020  di  Kota  Purwokerto  menggunakan perangkat lunak SPSS Statistics 26. Perhitungan dilakukan dengan mengalikan jumlah masing-masing variabel dengan kebutuhan  oksigennya.  Kebutuhan  oksigen  penduduk sebesar  0,864  kg/hari.  Kebutuhan  oksigen  hewan  ternak dibedakan  berdasarkan  jenisnya,  yaitu  untuk  sapi  dan kerbau  sebesar  1,7  kg/hari,  kambing  dan  domba  sebesar 0,31 kg/hari serta untuk unggas (ayam, itik, burung puyuh) sebesar  0,17  kg/hari.  Kebutuhan  oksigen  kendaraan dibedakan  berdasarkan  jenis  kendaraan,  yaitu  untuk sepeda  motor  sebesar  0,5817  kg/hari,  kendaraan
penumpang  sebesar  11,634  kg/hari,  truk  sebesar  29,085 gram/hari, dan bus sebesar 45,76 kg/hari
Dari  hasil  kebutuhan  oksigen  di  Kota  Purwokerto, kemudian  dilakukan  perhitungan  kebutuhan  luas  RTH  di Kota  Purwokerto  berdasarkan  kebutuhan  oksigen. Perhitungan  dilakukan  menggunakan  Metode  Gerakis sesuai Permen PU No. 5/PRT/M/08 dengan variabel yang digunakan adalah jumlah penduduk, jumlah hewan ternak, dan jumlah kendaraan. Rumus perhitungan Metode Gerakis (Permen PU No. 5/PRT/M/08) ditunjukkan pada rumus (6).
Lt = 𝑃𝑡+𝐾𝑡+𝑇𝑡 (54)(0,9375)(2) 𝑚 2 (6)
Keterangan:
Lt: Luas ruang terbuka hijau pada tahun t ( 𝑚 2 ). Pt:  Jumlah  kebutuhan  oksigen  bagi  penduduk  pada tahun t (gram/hari).
Kt: Jumlah kebutuhan oksigen bagi kendaraan bermotor pada tahun t (gram/hari).
Tt: Jumlah kebutuhan oksigen bagi ternak pada tahun t (gram/hari).
54:  Tetapan yang  menunjukan bahwa 1  m 2 luas lahan menghasilkan  54  gram  berat  kering  tanaman  per  hari (gram/hari/ 𝑚 2 ).
0,9375: Tetapan yang menunjukan bahwa 1 gram berat kering tanaman adalah setara dengan produksi oksigen 0,9375 gram.
2: Jumlah musim di Indonesia.
Dari  hasil  perhitungan  luas  kebutuhan  RTH  terhadap kebutuhan  oksigen,  kemudian  dilakukan  analisis  dengan luas ketersediaan RTH tahun 2013, 2019, dan 2020 untuk didapatkan hasil kesesuaian luas kebutuhan RTH terhadap kebutuhan oksigen dengan luas ketersediaan RTH.
Tahap selanjutnya adalah menghitung proyeksi jumlah penduduk  dan  luas  kebutuhan  RTH  terhadap  jumlah penduduk  tahun  2021-2025.  Tahap  ini  dilakukan  untuk mengetahui  luas  kebutuhan  RTH  tahun  2021-2025 sehingga dapat digunakan dalam rencana penataan ruang kedepannya.  Perhitungan  proyeksi  jumlah  penduduk dilakukan  menggunakan  rumus  pertumbuhan  jumlah penduduk (BPS, 2013) yang ditunjukkan pada rumus (7).
𝑃 𝑡 = 𝑃 𝑜 (1 + 𝑟) 𝑡 (7)
Keterangan :
𝑃 𝑡 : Jumlah penduduk pada tahun t.
𝑃 𝑜 : Jumlah penduduk pada tahun awal. r  : Laju pertumbuhan penduduk.
t  : Selisih tahun.
Berdasarkan hasil proyeksi jumlah penduduk tersebut, kemudian  dilakukan  perhitungan  luas  kebutuhan  RTH tahun  2021-2025  dengan  mengalikan  proyeksi  jumlah penduduk  tahun  2021-2025  dengan  luas  kebutuhan  RTH per kapita, yaitu sebesar 20 m 2 /kapita.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Kebutuhan RTH di Kota Purwokerto
Kota  Purwokerto  terdiri  dari  4  kecamatan,  yaitu Purwokerto Utara, Purwokerto  Timur, Purwokerto Barat,
dan  Purwokerto  Selatan.  Total  luas  wilayah  Kota Purwokerto sebesar 4.086,876 ha. Dari hasil perhitungan kebutuhan  ruang  terbuka  hijau  (RTH)  sesuai  UU  No.  26 Tahun  2007,  didapatkan  bahwa  kebutuhan  RTH  di  Kota Purwokerto  seluas  1.226,063  ha,  dengan  luas  kebutuhan RTH  publik  seluas  817,375  ha  dan  RTH  privat  seluas 408,688 ha.
3.2. Ketersediaan RTH Tahun 2013 dan 2019 Berdasarkan hasil seleksi data penggunaan lahan tahun 2013,  didapatkan  klasifikasi  RTH  terdiri  dari  lapangan, lapangan  olahraga,  tegalan, taman  kota,  taman,  pertanian lahan kering, pertanian lahan basah, perkebunan tanaman keras, pemakaman, pekarangan, jalur hijau dan hutan kota. Status kepemilikan RTH dan luas masing-masing klasifikasi RTH tahun 2013 ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Klasifikasi RTH tahun 2013 Klasifikasi RTH Kepemilikan RTH Luas (ha) Lapangan Publik 41,723 Lapangan Olahraga Publik 2,541 Taman Kota Publik 3,167 Taman Publik 19,373 Pemakaman Publik 49,263 Jalur Hijau Publik 1,084 Hutan Kota Publik 0,270 Pertanian Lahan Kering Privat 67,324 Pertanian Lahan Basah Privat 867,701 Perkebunan Tanaman Keras Privat 658,461 Tegalan Privat 54,459 Pekarangan Privat 1.006,448 Luas RTH Publik 117,421 Luas RTH Privat 2.654,392 Total 2.771,813 Sumber: hasil pengolahan data oleh peneliti
Berdasarkan UU No. 26 Tahun 2007, ketersediaan RTH tahun  2013  di  Kota  Purwokerto  sudah  memenuhi ketentuan  30%  dari  luas  wilayah  kota.  Namun,  untuk ketersediaan RTH publik belum memenuhi ketentuan 20%, sedangkan  untuk  ketersediaan  RTH  privat  sudah memenuhi ketentuan 10% dari luas wilayah kota

## Tabel 3. Klasifikasi RTH tahun 2019
Klasifikasi RTH Kepemilikan RTH Luas (ha) Lapangan Olahraga Publik 34,986 Taman Publik 6,511 Pemakaman Publik 40,506 Jalur Hijau Publik 1,430 Semak Belukar Publik 35,297 Tegalan Privat 68,242 Sawah Tadah Hujan Privat 119,085 Sawah Irigasi Privat 608,421 Perkebunan Campuran Privat 499,432 Pekarangan Privat 1.371,391 Luas RTH Publik 118,730 Luas RTH Privat 2.666,572 Total 2.785,302 Sumber: hasil pengolahan data oleh peneliti
Dari  hasil  seleksi  data  penggunaan  lahan  tahun  2019, didapatkan  klasifikasi  RTH  yang  terdiri  dari  lapangan olahraga,  taman,  pemakaman,  jalur  hijau,  semak  belukar, tegalan,  sawah  tadah  hujan,  sawah  irigasi,  perkebunan campuran,  dan  pekarangan.  Klasifikasi  RTH  tahun  2013 dengan klasifikasi RTH tahun 2019 berbeda, hal ini dapat dikarenakan adanya perubahan aturan dalam pengklasifikasian  penggunaan  lahan  setelah  tahun  2013. Status kepemilikan RTH dan luas masing-masing klasifikasi RTH tahun 2019 ditunjukkan pada Tabel 3.
Berdasarkan UU No. 26 Tahun 2007, ketersediaan RTH tahun  2019  di  Kota  Purwokerto  sudah  memenuhi ketentuan  30%  dari  luas  wilayah  kota.  Namun,  untuk ketersediaan  RTH  publik  masih  belum  memenuhi ketentuan 20%, sedangkan untuk ketersediaan RTH privat sudah  memenuhi  ketentuan  10%  dari  luas  wilayah  kota. Peta  ketersediaan  RTH  tahun  2013  dan  2019  di  Kota Purwokerto ditunjukkan pada Gambar 2 (a) dan (b).
(a) (b) Gambar 2. Peta Ketersediaan RTH (a) tahun 2013; (b) tahun 2019. (Sumber: hasil pengolahan
data oleh peneliti).
Terdapat  perubahan  nilai  luas  dari  hasil  perhitungan luas  RTH  tahun  2013  dan  tahun  2019  yang  ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Grafik Luas RTH Tahun 2013 dan 2019. (Sumber: hasil pengolahan data oleh peneliti).
Berdasarkan  Gambar  3,  jenis  RTH  publik  yang mengalami penurunan luas dari tahun 2013 sampai tahun 2019 adalah lapangan, taman, dan pemakaman, sedangkan yang  mengalami  pertambahan  luas  adalah  jalur  hijau. Untuk  jenis  RTH  privat  yang  mengalami  penurunan  luas dari  tahun  2013  sampai  tahun  2019  adalah  sawah  dan perkebunan, sedangkan yang mengalami pertambahan luas adalah tegalan dan pekarangan. Perubahan luas jenis RTH tersebut diakibatkan adanya perubahan penggunaan lahan di Kota Purwokerto. Perubahan penggunaan lahan ini dapat disebabkan oleh beberapa faktor, seperti topografi, jumlah penduduk,  nilai  lahan,  aksesibilitas,  serta  sarana  dan prasarana.
3.2. Klasifikasi Penggunaan Lahan dengan Metode OBIA
1)  Segmentasi  Citra .  Segmentasi  citra  dilakukan menggunakan  metode Multiresolution  Segmentation dengan 5 parameter, yaitu parameter skala, warna, bentuk, kekompakan  dan  kehalusan.  Besaran  parameter-
-100 400 900 1400 Lua s (ha ) Jenis RTH Luas RTH Tahun 2013 dan 2019 Tahun 2013
parameter  tersebut  ditentukan  berdasarkan  hasil  dari percobaan  yang  dilakukan  karena  tidak  terdapat  besaran khusus  dari  parameter-parameter  tersebut.  Besaran parameter  yang  digunakan  ditunjukkan  pada  Tabel  2.1. Berdasarkan  Tabel  2.1,  nilai  warna  lebih  besar  daripada nilai  bentuk.  Hal  ini  dikarenakan  pada  segmentasi  untuk objek  RTH  parameter  warna  lebih  berpengaruh dibandingkan bentuk karena bentuk dari RTH tidak teratur dan  memiliki  ukuran  yang  bervariasi.  Untuk  nilai kekompakan dan kehalusan dibuat sama karena perbedaan dari  tekstur  dan  kekompakan  objek  RTH  tidak  terlalu menonjol.
Hasil segmentasi dengan skala parameter 60; bentuk 0,3; dan kekompakan 0,5 serta skala parameter 60; bentuk 0,4; dan kekompakan 0,5 memiliki hasil yang belum baik karena masih terbentuk banyak layer dalam satu objek yang sama atau over  segmentation ,  yaitu  segmentasi  di  dalam  hasil segmentasi  sehingga  objek-objek  hasil  segmentasi berukuran  kecil.  Hasil  segmentasi  ditunjukkan  pada Gambar 4 (a) dan (b).
Hasil  segmentasi  dengan  skala  parameter  100;  bentuk 0,3;  dan  kekompakan  0,5  serta  skala  parameter  100; bentuk 0,4; dan kekompakan 0,5 menghasilkan objek-objek pada  citra  yang  sudah  tersegmentasi  dengan  baik berdasarkan perbedaan warna dan bentuk pada objek serta tidak mengalami over atau under segmentation . Untuk hasil segmentasi  yang  digunakan  dalam  tahap  klasifikasi  yaitu hasil segmentasi dengan skala parameter 100; bentuk 0,4; dan  kekompakan  0,5  dengan  jumlah  poligon  yang  lebih sedikit dari hasil segmentasi dengan skala parameter 100; bentuk  0,3;  dan  kekompakan  0,5.  Hasil  segmentasi ditunjukkan pada Gambar 4 (c) dan (d).
Hasil  segmentasi  dengan  skala  parameter  150;  bentuk 0,3;  dan  kekompakan  0,5  serta  skala  parameter  150; bentuk 0,4; dan kekompakan 0,5 memiliki hasil yang belum baik  karena  masih  terdapat  objek  yang  berbeda  namun berada dalam satu objek segmentasi atau dapat dikatakan mengalami under  segmentation .  Hasil  segmentasi ditunjukkan pada Gambar 4 (e) dan (f).
(a) (b) (c) (d) (e) (f)
Gambar 4. Hasil Segmentasi dengan Parameter (a) Skala 60; Bentuk 0,3; dan Kekompakan 0,5; (b) Skala 60; Bentuk 0,4; dan Kekompakan 0,5; (c) Skala 100; Bentuk 0,3; dan Kekompakan 0,5; (d) Skala 100; Bentuk 0,4; dan Kekompakan 0,5; (e) Skala 150; Bentuk 0,3; dan Kekompakan
0,5; (f) Skala 150; Bentuk 0,4; dan Kekompakan 0,5
(Sumber: hasil pengolahan data oleh peneliti).
2)  Klasifikasi  Penggunaan  Lahan. Klasifikasi penggunaan  lahan  dilakukan  untuk  mengelompokkan objek-objek  yang  sudah  tersegmentasi  sebelumnya menjadi beberapa kelas informasi. Metode klasifikasi yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  metode Nearest Neighbor ,  yaitu  metode  pengklasifikasian  objek  baru berdasarkan  data  training  atau  data  sampel  yang  telah dibuat sebelumnya. Pengklasifikasian dilakukan berdasarkan  kemiripan  atau  kedekatan  data  training terhadap  data  lainnya.  Klasifikasi  penggunaan  lahan dilakukan  dengan  membentuk  4  kelas  informasi penggunaan lahan yaitu kelas pohon, penutup tanah, semak belukar,  dan  non  vegetasi.  Hal  ini  dikarenakan  hasil  dari klasifikasi  penggunaan  lahan  untuk  RTH  yang  dibagi menjadi  9  kelas  menggunakan  klasifikasi  metode  OBIA menghasilkan hasil yang kurang baik. Hasil klasifikasi RTH dikatakan  kurang  baik  karena  hasil  klasifikasi  masih tercampur antara kelas yang satu dengan yang lainnya dan tidak sesuai dengan kenampakan objek yang ada pada citra. Hasil  pengklasifikasian  menggunakan  metode Nearest Neighbor ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Klasifikasi Metode Nearest Neighbor pada eCognition 64. (Sumber: hasil pengolahan data oleh peneliti).
3.3. Ketersediaan RTH Tahun 2020 Analisis ketersediaan RTH tahun 2020 dilakukan dengan interpretasi visual citra SPOT 6 tahun 2020 menggunakan perangkat  lunak  SIG.  Pengklasifikasian  RTH  tahun  2020 menggunakan metode interpretasi visual dikarenakan hasil pengklasifikasian RTH dengan metode OBIA untuk 9 kelas RTH masih belum baik. Klasifikasi RTH tahun 2020 dibuat menjadi 9 kelas yaitu lapangan, pemakaman, taman, jalur hijau,  semak  belukar,  tegalan,  sawah,  perkebunan
campuran,  dan  pekarangan.  Proses  interpretasi  visual dilakukan  dengan  digitasi  manual  objek  yang  termasuk dalam klasifikasi RTH. Dari hasil pendigitasian didapatkan status kepemilikan RTH dan luas masing-masing klasifikasi RTH  tahun  2013  ditunjukkan  pada  Tabel  4.  Peta ketersediaan  RTH  tahun  2020  di  Kota  Purwokerto ditunjukkan pada Gambar 6.
Tabel 4. Klasifikasi RTH tahun 2020 Klasifikasi RTH Kepemilikan RTH Luas (ha) Lapangan Publik 39,801 Pemakaman Publik 33,917 Taman Publik 10,780 Jalur Hijau Publik 2,432 Semak Belukar Publik 23,078 Tegalan Privat 75,204 Sawah Privat 660,076 Perkebunan Campuran Privat 537,163 Pekarangan Privat 1.354,707 Luas RTH Publik 110,008 Luas RTH Privat 2.627,151 Total 2.737,159 Sumber: hasil pengolahan data oleh peneliti.
Gambar 6. Peta Ketersediaan RTH Tahun 2020 di Kota Purwokerto. (Sumber: hasil pengolahan data oleh peneliti).
Berdasarkan UU No. 26 Tahun 2007, ketersediaan RTH tahun  2020  di  Kota  Purwokerto  sudah  memenuhi ketentuan  30%  dari  luas  wilayah  kota.  Namun,  untuk ketersediaan  RTH  publik  masih  belum  memenuhi ketentuan 20%, sedangkan untuk ketersediaan RTH privat sudah  memenuhi  ketentuan  10%  dari  luas  wilayah  kota. Terdapat perubahan nilai luas dari hasil perhitungan luas RTH  tahun  2019  dan  tahun  2020  yang  ditunjukkan  pada Gambar 7.
Gambar 7. Grafik Perubahan Luas RTH Tahun 2013, 2019, dan 2020. (Sumber: hasil pengolahan data oleh peneliti).
Berdasarkan  Gambar  7,  jenis  RTH  publik  yang mengalami penurunan luas dari tahun 2019 sampai tahun 2020  adalah  pemakaman  dan  semak  belukar,  sedangkan yang mengalami pertambahan luas adalah lapangan, taman, dan  jalur  hijau.  Untuk  jenis  RTH  privat  yang  mengalami penurunan luas dari tahun 2019 sampai tahun 2020 adalah sawah  dan  pekarangan,  sedangkan  yang  mengalami pertambahan  luas  adalah  tegalan  dan  perkebunan campuran.
Tabel 5. Hasil Perhitungan Matriks Konfusi Metode OBIA
Kelas Klasifikasi Producers Accuracy Users Accuracy Overall Accuracy Indeks Kappa Pohon 68,9% 88,6% 77,1% 0,695 Penutup Tanah 70,6% 68,6% Semak Belukar 90,5% 54,3% Non Vegetasi 85% 97,1% Sumber: hasil pengolahan data oleh peneliti.
3.3.  Verifikasi  Hasil  Klasifikasi  Penggunaan  Lahan menggunakan Metode OBIA dan Interpretasi Visual Berdasarkan  hasil  klasifikasi  penggunaan  lahan  RTH menggunakan  metode  OBIA  dan  interpretasi  visual, kemudian  dilakukan  verifikasi  hasil  klasifikasi.  Verifikasi hasil  klasifikasi  dilakukan  dengan  melakukan  survei lapangan  untuk  menentukan  kesesuaian  antara  hasil klasifikasi  dengan  keadaan  di  lapangan.  Dari  hasil  survei lapangan  tersebut,  kemudian  dihitung  nilai  akurasi klasifikasi menggunakan matriks konfusi. Hasil
perhitungan  matriks  konfusi  untuk  klasifikasi  dengan metode  OBIA  dan  interpretasi  visual  ditunjukkan  pada Tabel 5 dan Tabel 6.
Berdasarkan  hasil  matriks  konfusi  pada  Tabel  5 menunjukkan  bahwa  hasil  klasifikasi  RTH  menggunakan metode OBIA belum cukup baik karena hasil akurasi tidak ≥80%. Hasil klasifikasi dapat dikatakan baik apabila hasil perhitung an  matriks  konfusi  ≥80%  (Sutan,  1982  dalam Nawangwulan,  2013).  Hal  ini  dikarenakan  kenampakan objek  kelas  pohon,  penutup  tanah,  dan  semak  belukar memiliki  kenampakan  yang  hampir  sama  pada  citra sehingga  dapat  terjadi  kesalahan  pada  hasil  proses klasifikasi  kelas-kelas  tersebut  secara  otomatis  dengan perangkat lunak. Selain itu pengambilan titik sampel juga dapat mempengaruhi hasil akurasi. Sedangkan, untuk hasil matriks  konfusi  pada  Tabel  6.  menunjukkan  bahwa  hasil klasifikasi RTH menggunakan metode interpretasi manual sudah baik karena hasil akurasi ≥80%.
Tabel 6. Hasil Perhitungan Matriks Konfusi Metode
Interpretasi Visual Kelas Klasifikasi Producers Accuracy Users Accuracy Overall Accuracy Indeks Kappa Lapangan 100% 91,7% 85,98% 0,832
Pemakaman 91,7% 91,7% Taman 90,9% 76,9% Jalur Hijau 90,9% 90,9% Semak Belukar 69,2% 90% Tegalan 85,7% 60% Sawah 91,7% 91,7% Perkebunan Campuran 75% 92,3% Pekarangan 85,7% 85,7%
Sumber: hasil pengolahan data oleh peneliti.
3.4. Analisis Ketersediaan RTH Terhadap Jumlah Penduduk Berdasarkan  Permen  PU  No.  5/PRT/M/08,  setiap penduduk di kawasan perkotaan membutuhkan 20 m 2 dari luas  ruang  terbuka  hijau  yang  ada  di  wilayah  kota. Perhitungan  kebutuhan  RTH  terhadap  jumlah  penduduk menggunakan  data  jumlah  penduduk  Kota  Purwokerto. Dari data jumlah penduduk di Kota Purwokerto pada tahun 2013,  2019,  dan  2020,  kemudian  dilakukan  perhitungan kebutuhan  RTH  bagi  penduduk  serta  analisis  luas ketersediaan  RTH  dengan  luas  kebutuhan  RTH  di  Kota Purwokerto tahun 2013, 2019, dan 2020. Hasil perhitungan dan analisis ditunjukkan pada Tabel 7.
Tabel 7. Analisis Luas Ketersediaan RTH dengan Luas Kebutuhan RTH Berdasarkan Jumlah Penduduk
Tahun Jumlah Penduduk Luas Kebutuhan RTH (ha) Luas Ketersediaan RTH (ha) Hasil Analisis 2013 243.427 486,854 2.771,813 Memenuhi 2019 237.905 475,810 2.785,302 Memenuhi 2020 240.503 481,006 2.737,159 Memenuhi
Sumber: hasil pengolahan data oleh peneliti.
Pada  Tabel  7  luas  kebutuhan  RTH  didapatkan  dengan mengalikan  jumlah  penduduk  dengan  20  m 2 .  Luas
0 200 400 600 800 1000 1200 1400 Lu as (h a) Jenis RTH Luas RTH Tahun 2013, 2019, dan 2020 Tahun 2013 Tahun 2019 Tahun 2020
kebutuhan  RTH  dari  tahun  2013  ke  tahun  2019  terjadi penurunan  karena  jumlah  penduduk  dari  tahun  2013  ke tahun  2019  mengalami  penurunan.  Namun,  dari  tahun 2019  ke  tahun  2020,  luas  kebutuhan  RTH  mengalami peningkatan.  Berdasarkan  Tabel  7  menunjukkan  hasil bahwa luas ketersediaan RTH tahun 2013, 2019, dan 2020 di Kota Purwokerto sudah memenuhi luas kebutuhan RTH terhadap jumlah penduduk tahun 2013, 2019, dan 2020.
3.4.  Analisis  Ketersediaan  RTH  Terhadap  Kebutuhan Oksigen
Berdasarkan perhitungan luas kebutuhan RTH terhadap kebutuhan oksigen menggunakan Metode Gerakis (1974), yang dimodifikasi dalam Wisesa (1988), faktor-faktor yang mempengaruhi  kebutuhan  oksigen  adalah  jumlah penduduk,  jumlah  hewan  ternak,  jumlah  kendaraan,  dan jumlah  industri.  Namun,  pada  penelitian  ini  hanya menggunakan  faktor  jumlah  penduduk,  jumlah  hewan ternak,  dan  jumlah  kendaraan.  Hal  ini  dikarenakan, perhitungan  luas  kebutuhan  RTH  terhadap  kebutuhan oksigen  pada  penelitian  ini  menggunakan  perhitungan Metode  Gerakis  yang  terdapat  pada  Permen  PU  No. 5/PRT/M/08 yang mana hanya mempertimbangkan faktor kebutuhan  oksigen  penduduk,  hewan  ternak,  dan kendaraan.
Perhitungan  kebutuhan  RTH  terhadap  kebutuhan oksigen  menggunakan  data  jumlah  penduduk,  jumlah hewan ternak, dan jumlah kendaraan di Kota Purwokerto. Dari  data  tersebut,  kemudian  dilakukan  perhitungan kebutuhan  oksigen  penduduk,  hewan  ternak,  dan kendaraan dengan mengalikan jumlah tiap variabel dengan kebutuhan  oksigennya.  Setelah  itu  hasil  perhitungan kebutuhan  oksigen  tiap  variabel  digunakan  untuk menghitung  luas  kebutuhan  RTH  terhadap  kebutuhan oksigen menggunakan Metode Gerakis dengan rumus yang ditunjukkan pada rumus (6).
Berdasarkan luas ketersediaan RTH tahun 2013, 2019, dan  2020  yang  telah  didapatkan,  kemudian  dilakukan analisis  dengan  luas  kebutuhan  RTH  berdasarkan kebutuhan  oksigen.  Hasil  analisis  luas  ketersediaan  RTH dengan luas kebutuhan RTH tahun 2013, 2019, dan 2020 ditunjukkan pada Tabel 8.
Tabel 8. Analisis Luas Ketersediaan RTH dengan Luas Kebutuhan RTH Berdasarkan Kebutuhan Oksigen
Tahun Luas Ketersediaan RTH (ha) Luas Kebutuhan RTH (ha) Hasil Analisis 2013 2.771,813 26.067,398 Tidak Memenuhi 2019 2.785,302 47.171,093 Tidak Memenuhi 2020 2.737,159 45.651,463 Tidak Memenuhi
Sumber: hasil pengolahan data oleh peneliti.
Tabel  8  menunjukkan  hasil  bahwa  luas  ketersediaan RTH tahun 2013, 2019, dan 2020 di Kota Purwokerto tidak memenuhi  luas  kebutuhan  RTH  terhadap  kebutuhan oksigen tahun 2013, 2019, dan 2020.
3.5. Proyeksi Jumlah Penduduk dan Kebutuhan RTH Tahun 2021-2025
Seiring  berjalannya  waktu,  jumlah  penduduk  di  Kota Purwokerto akan terus mengalami perkembangan. Dengan adanya perubahan jumlah penduduk di wilayah kota akan mempengaruhi  pemanfaatan  ruang  kota,  khususnya mengenai  penyediaan  ruang-ruang  terbuka  publik.  Oleh karena itu, pada penelitian  ini dilakukan proyeksi jumlah penduduk  di  Kota  Purwokerto  tahun  2021-2025  untuk menghitung  luas  kebutuhan  RTH  yang  dibutuhkan  dalam tata ruang kota. Hasil proyeksi jumlah penduduk serta luas kebutuhan RTH ditunjukkan pada Tabel 9.
Tabel 9. Proyeksi Jumlah Penduduk dan Luas Kebutuhan
RTH Tahun 2021-2025 Tahun Proyeksi Jumlah Penduduk (orang) Luas Kebutuhan RTH (ha) 2021 243.129 486,258 2022 245.784 491,568 2023 248.468 496,936 2024 251.182 502,364 2025 253.925 507,850 Sumber: hasil pengolahan data oleh peneliti.
Tabel  9  menunjukkan  bahwa  rata-rata  pertambahan jumlah  penduduk  tahun  2021-2025  sebanyak  248.498 orang  atau  sebanyak  1,1%.  Rata-rata  pertambahan  luas kebutuhan RTH terhadap proyeksi jumlah penduduk tahun 2021-2025  sebesar  5,398  ha  atau  sebesar  1,1%. Berdasarkan  luas  ketersediaan  RTH  tahun  2020  sebesar 2.737,159 ha, maka luas kebutuhan RTH terhadap jumlah penduduk di tahun 2021-2025 sudah terpenuhi.

## 4. Kesimpulan
Penelitian  ini  menghasilkan  kesimpulan  bahwa berdasarkan UU No. 26 Tahun 2007, luas ketersediaan RTH tahun  2013,  2019,  dan  2020  di  Kota  Purwokerto  sudah memenuhi  ketentuan  30%  dari  luas  wilayah  kota.  Untuk ketersediaan RTH privat sudah memenuhi ketentuan 10% dari  luas  wilayah  kota,  namun  untuk  ketersediaan  RTH publik belum memenuhi ketentuan 20% dari luas wilayah kota.  Selanjutnya,  dari  analisis  kebutuhan  RTH  terhadap jumlah  penduduk  di  Kota  Purwokerto  terhadap  luas ketersediaan  RTH  tahun  2013,  2019,  dan  2020  hasilnya sudah  memenuhi.  Namun,  dari  analisis  kebutuhan  RTH terhadap kebutuhan oksigen di Kota Purwokerto terhadap luas  ketersediaan  RTH  tahun  2013,  2019,  dan  2020 hasilnya  tidak  memenuhi.  Dari  luas  ketersediaan  RTH tahun 2020, didapatkan bahwa luas RTH tahun 2020 sudah memenuhi  luas  kebutuhan  RTH  terhadap  hasil  proyeksi jumlah penduduk tahun 2021-2025.
Berdasarkan  perhitungan  matriks  konfusi  hasil klasifikasi  menggunakan  metode  OBIA  didapatkan  nilai akurasi  sebesar  77,1%  dan  nilai  indeks  kappa  sebesar 0,695. Nilai akurasi tersebut masih belum baik karena nilai akurasi  tidak  ≥80%.  Untuk  nilai  akurasi  hasil klasifikasi menggunakan metode interpretasi visual didapatkan nilai akurasi  sebesar  85,98%  dan  nilai  indeks kappa sebesar
0,832.  Nilai akurasi tersebut dapat dikatakan baik karena nilai akurasi sudah ≥80%.

## 5. Pernyataan Konflik Kepentingan
Penulis  menyatakan  tidak  ada  konflik  kepentingan dalam  artikel  ini  ( The  authors  declare  no  competing interest ).

## 6. Referensi
Adiyaksa,  F.  &  Djojomartono,  P.  N.  (2020).  Evaluasi  Alih Fungsi  Lahan  Pertanian  Menjadi  Lahan  Industri  di Kabupaten  Kendal  Tahun  2014 – 2018. Journal  of Geospatial Information Science and Engineering, 3(1). https://doi.org/10.22146/jgise.55519
Andryani,  A.  E.  (2020).  Analisis  Ketersediaan  Ruang Terbuka  Hijau  Terhadap  Kebutuhan  Oksigen  di Kecamatan  Ponorogo  Kabupaten  Ponorogo. Swara Bhumi, vol. 2, no. 1 (2020) .
Arifah, N. & Susetyo, C. (2018). Penentuan Prioritas Ruang Terbuka Hijau Berdasarkan Efek Urban Heat Island di Wilayah Surabaya Timur. Jurnal Teknik ITS, vol. 7, no. 2
(2018) . doi: 10.12962/j23373539.v7i2.32454 Arifin,  S.,  Anas,  A.,  Sari,  N.  M.,  &  Kushardono,  D.  (2015).
Identifikasi  dan  Interpretasi  Visual  Citra  Kamera Digital  Multispektral  untu  Obyek  Wilayah  Pesisir. Seminar Nasional Penginderaan Jauh (pp. 560-566). BPS,  &  Bappenas.  (2013). Proyeksi  Penduduk  Indonesia 2010-2035 . https://doi.org/10.1007/BF00830441 Conglaton, R. G., & Green, K. (2009). Assessing the Accuracy of Remotely Sensed Data: Principles and Practices. In The Photogrammetric Record (Vol. 25, Issue 130). Devi,  N.  S.  (2021). Analisis  Spasial  Ketersediaan  dan Kecukupan  Ruang  Terbuka  Hijau  Terhadap  Jumlah Penduduk Serta Kebutuhan Oksigen Tahun 2013, 2019, dan 2020 di Kota Purwokerto . Universitas Gadjah Mada. Yogyakarta.
Hapsari, E., & Murti, S. H. (2015). Klasifikasi Berbasis Objek pada  Citra  Pleiades  untuk  Pemetaan  Ketersediaan Ruang Terbuka Hijau di Perkotaan Purwokerto., 244 – 254. Pertemuan  Ilmiah  Tahunan  MAPIN  XX  2015. Bogor . July 2015
Hardiyanti, S., & Sanjoto, T. (2008). Dasar Interpretasi Citra Penginderaan  Jauh .  In  Pengantar  Interpretasi  Citra Penginderaan Jauh (pp. 49 – 121). LAPAN.
Hidayah,  R.,  Sativa,  S.  dan  Sumarjo,  H.  (2021).  Strategi Pemenuhan  Ruang  Terbuka  Hijau  Publik  di  Kota Yogyakarta. INERSIA,  vol.  17,  no.  1  (2021). doi: 10.21831/inersia.v17i1.40765 Jong, S., Meer, F., & Clevers, J. (2004). Chapter 1  Basics  of Remote  Sensing. In  Remote  Sensing  Image  Analysis: Including the Spatial Domain (pp. 1 – 2). Navulur, K. (2007). Multispectral image analysis using the object-oriented paradigm .
Manshur, N., Nugraha, A., & Firdaus, H. (2020). Analisis dan Visualisasi  Kesesuaian  Ruang  Terbuka  Hijau  Kota Purwokerto  Menggunakan  WEBGIS. Jurnal  Geodesi
UNDIP, 9(1).
https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/geodesi/arti cle/view/26167
Mashur,  D.,  &  Rusli,  Z.  (2018).  Upaya  dan  Implikasi
Penyediaan  Ruang  Terbuka  Hijau  (RTH). Jurnal Kebijakan Publik, 9(1), 45 . https://doi.org/10.31258/jkp.9.1.p.45-52
Marwati,  A.,  Prasetya,  Y.,  &  Suprayogi,  A.  (2018).  Analisis Perbandingan  Klasifikasi  Tutupan  Lahan  Kombinasi Data  Point  Cloud  Lidar  dan  Foto  Udara  Berbasis Metode  Segmentasi  dan  Supervised. Jurnal  Geodesi Undip, 7(1), 36 – 45.
Phiri,  D.,  Morgenroth,  J.,  &  Xu,  C.  (2018).  Effects  of  pre- processing  methods  on  Landsat  OLI-8  land  cover classification using OBIA and random forests classifier. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 73 (June), 170 – 178. https://doi.org/10.1016/j.jag.2018.06.014
Pangesti, F., & Dwirani, F. (2018). Analisis Kesesuaian Ruang Terbuka  Hijau  di  Kota  Serang .  Serambi  Engineering, III(2),330 – 343. http://ojs.serambimekkah.ac.id/jse/article/view/43 8
Peraturan  Menteri  Pekerjaan  Umum  RI  No.  5/PRT/M Tahun  2008  Tentang  Pedoman  Penyediaan  dan Pemanfaatan  Ruang  Terbuka  Hijau  di  Kawasan Perkotaan
Santosa,  P.  B.  (2016).  Evaluation  of  satellite  image correction  methods  caused  by  differential  terrain illumination. Jurnal  Forum  Geografi.  Vol.  30,  No.  1 (2016). https://doi.org/10.23917/forgeo.v30i1.1768 Saputra, V. A, &  Santosa, P.  B. (2020).  Analisis Geospasial Perubahan  Penggunaan  Lahan  dan  Kesesuaiannya Terhadap RTRW Kabupaten Purworejo Tahun 2011- 2031. Journal  of  Geospatial  Information  Science  and Engineering,
3(2).
https://doi.org/10.22146/jgise.60931
Syafitri,  K.  N.  &  Santosa,  P.  B.  (2019).  Spatial  Analysis  of Kulon  Progo  District  Development  from  2007-2030 with  Cellular  Automata  Markov  Model.  KnE
Engineering, 4(3), 269-277. https://doi.org/10.18502/keg.v4i3.5864
Sugiyanto, E. & Sitohang, C. A. V. (2017). Optimalisasi Fungsi Ruang Terbuka Hijau Sebagai Ruang Publik di Taman Ayodia Kota Jakarta Selatan. Populis: Jurnal Sosial dan Humaniora , vol. 2, no. 1 (2017) . http://journal.unas.ac.id/populis/article/view/238
Undang-Undang RI No. 26 Tahun 2007 Tentang Penataan Ruang
Ulfa, M., & Fazriyas. (2020). Ruang Terbuka Hijau Publik di
Kota Jambi Berbasis Jumlah Penduduk dan Kebutuhan Oksigen. Jurnal Sylva Lestari , 8 (3). https://doi.org/10.23960/jsl38366-377
Wijanarko,  B.  &  Djurdjani.  (2022).  Klasifikasi  Digital Tutupan  Lahan  Berbasis  Objek  menggunakan Integrasi  Data  Lidar  dan  Citra  Satelit  di  Kawasan Tamalanrea  Indah,  Kota  Makassar. Journal  of Geospatial Information Science and Engineering, vol. 5, no. 1 (2022). https://doi.org/10.22146/jgise.68994