Jurnal Jaringan Telekomunikasi (Jurnal Jartel), E-ISSN: 2654-6531, P-ISSN: 2407-0807 Vol. 10, No. 3 (2020) 150-155

## Analisis Pemetaan Ruang Terbuka Hijau dari Hasil Citra Landsat 8 Menggunakan Metode NDVI di Kota Malang
Erlinda Dwita Nurlaily 1 , Lis Diana Mustafa 2 , Putri Elfa M. 3
1 Program Studi Jaringan Telekomunikasi Digital, Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Malang, Indonesia
2,3 Program Studi Teknik Telekomunikasi, Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Malang, Indonesia
1 erlindaer354@gmail.com, 2 lisdianamustafa16@gmail.com, 3 putri.elfa@polinema.ac.id
Abstract — This study utilizes Landsat 8 satellite imagery using image processing techniques ranging from radiometric correction, image band merging, and image cutting to obtain the area to be analyzed, namely Malang City. To obtain green open space data in the research area, the NDVI method was chosen as the method. The vegetation density is divided into several classes. The image processing results are compared with the results of field tests using google street view to determine whether the results of the analysis are accurate. The results of the analysis obtained were then made a Decision Support System with the SAW method. This study's output was the creation of an android application containing information systems about green open space in Malang City and recommendations for actions for the benefit of green open space management in Malang City. The system created based on the 2020 image analysis resulted in adding green  open  space  needed  in  3  sub-districts,  namely  Klojen  District,  Sukun  District,  and  Blimbing  District.  Meanwhile,  the  data's accuracy in this study amounted to 86% of the overall data analyzed. In 2016 the total area of green open space was 17.81%, in 2017, the area of green open space was 15.57%, in 2018, there was a significant increase in the area of green open space by 27.92%, in 2019 the area of green open space was 17.43%, and in 2020, the area of green open space is 17.18% of the total area of Malang City.
Keywords — RTH, Landsat Satellite, NDVI, Image Processing, SAW .
Abstrak — Penelitian ini memanfaatkan citra Satelit Landsat 8 menggunakan beberapa teknik pengolahan citra mulai dari koreksi radiometrik, penggabungan band citra, dan juga pemotongan citra untuk memperoleh wilayah yang akan dianalisis yaitu Kota Malang. Untuk memperoleh data RTH diwilayah penelitian metode NDVI dipilih sebagai metode. Kerapatan vegetasi dibagi menjadi beberapa kelas. Hasil dari pengolahan citra tersebut dibandingkan dengan hasil uji lapangan menggunakan google street view untuk mengetahui apakah hasil analisisnya akurat. Hasil analisis yang didapat kemudian dibuat Sistem penndukung Keputusan dengan metode SAW Output dari penelitian ini adalah dibuatnya aplikasi android yang berisikan tentang sistem informasi seputar RTH di Kota Malang serta rekomendasi tindakan untuk kepentingan pengelolaan RTH di Kota Malang. Sistem yang dibuat berdasarkan analisis citra tahun 2020 menghasilkan rekomendasi keputusan Penambahan RTH diperlukan di 3 kecamatan yaitu Kecamatan Klojen, Kecamatan Sukun dan Kecamatan Blimbing. Sedangkan, keakurasian data pada penelitian ini adalah sebesar 86% dari keseluruhan data yang dianalisis. Pada tahun 2016 total luasan RTH yaitu 17,81%, tahun 2017 luasan RTH sebesar 15,57%, tahun 2018 terdapat perningkatan yang cukup signifikan luas RTH sebesar 27,92%, tahun 2019 luas RTH sebesar 17,43%, dan pada tahun 2020 luas RTH yaitu sebesar 17,18% dari luas total Kota Malang.
Kata kunci— RTH, Satelit landsat, NDVI, Pengolahan Citra, SAW .

## I. PENDAHULUAN
Definisi  dari  Ruang  Terbuka  Hijau  (RTH)  atau  dalam bahasa inggris Green Open Space menurut Undang-undang No 26  Tahun  2007  adalah  area  memanjang/jalur  dan/atau mengelompok,  yang  penggunaannya  lebih  bersifat  terbuka, dikatakan ‘hijau’ karena RTH menjadi tempat tumbuh tanaman, baik  yang  tumbuh  secara  alamiah  maupun  yang  sengaja ditanam,  biasanya  tempat  ini  berupa  taman  yang  terletak  di tengah kota[1][2].
Hingga akhir tahun 2017 ketersediaan Ruang Terbuka Hijau di kota Malang hanya mencapai 17%, data ini diperoleh dari Dinas Perumahaan dan Kawasan Permukiman (Diperkim) kota Malang.  Hal  ini  dinilai sangat  jauh  dari  standar  seharusnya ketersediaan RTH di suatu kota, karena berdasarkan Peraturan Menteri  (Permen)  PU  No.  05/prt/m/2008  tentang  pedoman penyediaan  Ruang  Terbuka  Hijau  di  kawasan  perkotaan disebutkan  bahwa  jumlah  RTH  suatu  wilayah  minimal  30
persen dengan pembagian 20 persen RTH publik dan 10 persen privat.
Sebagai  upaya  untuk  meningkatkan  ketersediaan  RTH  di kota Malang diperlukan adanya pemetaan tutpan lahan untuk mengetahui  lokasi  mana  saja  yang  dinilai  membutuhkan peningkatan  area  resapan  air.  Untuk  melakukan  pemetaan lokasi  tersebut  dikembangkan  pengolahan  citra  dengan penginderaan  jauh  melalui  satelit  yang  mana  teknik  ini memiliki  jangkauan  yang  luas.  Salah  satu  satelit  yang menghasilkan data citra satelit Landsat 8 dengan metode NDVI ( Normalized  Difference  Vegetation  Index )  yang  merupakan indeks ‘kehijauan’ vegetasi atau aktifitas fotosintesis vegetasi. Satelit ini berada pada ketinggian 705 km, periode 99 menit, dan  waktu  liput  ulang  (resolusi  temporal)  16  hari.  Dengan satelit  ini  pemetaan  tutupan  lahan  dapat  meliputi  RTH,  area pemukiman dll.
Jurnal Jaringan Telekomunikasi (Jurnal Jartel), E-ISSN: 2654-6531, P-ISSN: 2407-0807 Vol. 10, No. 3 (2020) 150-155
Untuk meningkatkan pemantauan ruang terbuka hijau secara berkala  maka  dibuatlah  aplikasi  sistem  informasi  berbasis android.  Dari  aplikasi  ini  dapat  diketahui informasi  luasan kepadatan daerah urban/pemukiman serta luasan ruang terbuka hijau  di  kota  Malang  dari  tahun  ke  tahun  sehingga  dapat dilakukan  upaya-upaya  untuk  menjaga  keberadaan  ruang terbuka hijau di kota Malang.

## II. METODE

## A. Rancangan penelitian
Tahapan  penelitian  mulai  dari  kajian  literatur  sampai pembuatan  aplikasi  ditampilkan  pada  Gambar  3.1  sebagai berikut:

## Gambar 1 Flowchart Tahapan Penelitian

## B. Blok Diagram
Proses  perancangan  sistem  yang  akan  dibuat  pada penelitian ini ditunjukkan pada blok diagram berikut:

## Gambar 2. Blok Diagram Sistem
Data  citra  diambil  dari  satelit  Landsat  8  yang  telah merekam citra permukaan bumi yang kemudian diterima oleh stasiun bumi, data citra dari satelit Landsat 8 yang akan diambil untuk penelitian ini dapat diakses secara gratis melalui website milik USGS dengan alamat www.earthexplorer.com. Data citra
kemudian diolah menggunakan beberpa software untuk dapat dianalisa nilai tutupan vegetasinya. selanjutnya dibuat aplikasi android  sebagai  output  dari  penelitian  yang  berisikan  sistem informasi mengenai RTH.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Pra Proses Pengolahan Citra
Sebelum melakukan pengolahan citra tentunya diperlukan data  citra  itu  sendiri yang  mana  dapat  diunduh  di  laman www.earthexplorer.com pada penelitian ini objek yang diamati adalah kota Malang yang mana terletak pada Path/Row 118/66 dan  jenis  data  yang  diunduh  adalah  “Level-1  GeoTIFF  Data Product”
B. Proses Pengolahan Citra
1) Penggabungan Band Citra
Pada penelitian ini band yang diperlukan adalah band 654 yaitu untuk kebutuhan analisis vegetasi, penggabungan band citra  dapat  dilakukan  menggunakan software ENVI  5.3 dengan memasukkan 11 fileband citra 2) Koreksi Radiometrik Proses koreksi radiometrik diperlukan untuk memperbaiki  kualitas  visual  citra  dan  sekaligus memperbaiki  nilai-nilai  piksel  yang  tidak  sesuai  dengan pantulan  dan  pancaran  spektral  obyek  yang  sebenarnya. Namun  apabila  minimum  citra  telah  mencapai  0  koreksi radiometrik tidak perlu dilakukan[3].
3) Pemotongan Citra
Data  citra  yang  diunduh  dari  satelit  Landsat  8  masih berupa cakupan wilayah yang cukup besar yaitu berdasarkan path  and  row sehingga  perlu  dilakukan  pemotongan  citra untuk memfokuskan wilayah atau daerah yang akan diteliti. Pada  penelitian  ini  objek  yang  diamati  adalah  wilayah administrasi  kota  Malang,  untuk  melakukan  pemotongan citra  tersebut  diperlukan file dengan format *.shp  yang menunjukkan batas-batas kota Malang.
4) Formula NDVI Transformasi NDVI memiliki formula sebagai berikut[4]: 𝑁𝐷𝑉𝐼 = !"#"$ &'((*"#+,)./"#"$ (01(*"#+ 2) /"#"$ &'((*"#+ ,)3/"#"$ (01(*"#+2) (1)
Setelah  transformasi  NDVI  diperoleh  citra  sebagai berikut.

## Gambar 3. Hasil Transformasi NDVI
Setelah  proses  transformasi  NDVI  diperoleh  nilai-  nilai berikut ini:
Jurnal Jaringan Telekomunikasi (Jurnal Jartel), E-ISSN: 2654-6531, P-ISSN: 2407-0807 Vol. 10, No. 3 (2020) 150-155

## TABEL I NILAI NDVI DARI TAHUN KE TAHUN
Tahun Nilai NDVI Min Max 2016 -0,11788 0,299889 2017 -0,242367 0,382022 2018 -0,240444 0,377507 2019 -0,280404 0,35567 2020 -0,253924 0,402196

## 5) Klasifikasi Citra
Hasil  dari  transformasi  NDVI  yang  telah  didapat kemudian diklasifikasikan menggunakan metode klasifikasi tidak  terbimbing k-means, dari  proses  klasifikasi  tersebut diperoleh pembagian klasifikasi sebagai berikut : TABEL II PEMBAGIAN KLASIFIKASI VEGETASI [5]
Klasifikasi Rentang Nilai NDVI Vegetasi  sangat  jarang  sebagian besar  berupa  rumput/lapangan olahraga/area pemakaman/ persawahan 0,1493 – 0,2257 Vegetasi  sedang  sebagian  besar berupa semak/tanaman perdu/rumput tinggi 0,2257 – 0,3022 Vegetasi  lebat  sebagian  berupa tegakan pohon dari kanopi sedang hingga lebat/hutan kota 0,3022 – 0,3786
Sedangkan untuk nilai NDVI dibawah 0,1 dikategorikan dalam kelas non vegetasi. Berikut ini adalah hasil dari proses klasifikasi  menggunakan software ENVI  5.3,  setiap  kelas memiliki  warna  yang  berbeda.  Dari  hasil  klasifikasi  yang diperoleh  kelas  vegetasi  dapat  dikategorikan  sebagai  RTH baik RTH publik maupun RTH privat.
(a) (b)
Gambar 4. Klasifikasi Citra (a) Pembagian Kelas, (b) Hasil Klasifikasi ( zoom )
Dari  gambar  diatas  menunjukkan  bahwa  warna  Warna ungu muda ( thistie) untuk kelas non vegetasi, warna kuning ( yellow) untuk  kelas  vegetasi  jarang,  warna  merah  ( red) untuk  kelas  vegetasi  sedang,  dan  warna  biru (cyan) untuk
kelas  vegetasi  lebat.  Kelas  vegetasi  jarang  sebagian  besar berupa  rumput/lapangan  golf/olahraga/area  pemakaman/ persawahan  terdapat  pada  rentang  0.2343–0.281,  kelas vegetasi  sedang  sebagian  besar  berupa  semak/tanaman perdu/rumput tinggi terdapat pada rentang 0.2814–3143, dan Kelas  vegetasi  lebat  sebagian  berupa  tegakan  pohon  dari kanopi  sedang  hingga  lebat/hutan  kota/mangrove  terdapat pada rentang 0.3144– 0.6294. Untuk kerapatan vegetasi yang dikategorikan  sebagai  RTH  pada  penelitian  ini  yaitu  kelas vegetasi jarang-sedang dengan rentang nilai 0,2257 – 0,3021 dan kelas vegetasi lebat dengan rentang nilai 0,3022 – 0,3786, untuk kelas vegetasi sangat tidak dikategorikan sebagai RTH karena nilai NDVI yang tidak termasuk dalam kategori[4]. 6) Layout Peta
Berikut  ini  adalah  hasil layout peta  sebaran  kerapatan vegetasi atau sebaran RTH di wilayah Kota Malang.
Gambar 5. Hasil Layout Peta

## 7) Menghitung Luas RTH
Untuk  menghitung  luas  RTH  menggunakan software ArcGIS 10.7 pada masing-masing kelas dilakukan calculate geometry. Setelah itu hasil luas RTH dapat dilihat pada nilai sum di menu statistic.

## TABEL III LUAS RTH DARI KERAPATAN VEGETASI KOTA MALANG 2016-2020
Tahun Vegetasi Luas (ha) Presentase (%) Total (%) 2016 Sedang 2128,95 14,652 17,818 Lebat 459,99 3,166 2017 Sedang 1938,42 13,341 15,571 Lebat 324,09 2,230 2018 Sedang 2377,8 16,365 27,925 Lebat 1679,76 11,561 2019 Sedang 2007,45 13,816 17,434 Lebat 525,78 3,619 2020 Sedang 1943,73 13,377 17,182 Lebat 552,87 3,805

## 8) Uji Akurasi
Data citra hasil klasifikasi yang dianalisis adalah data terbaru  dari  satelit  Landsat  8  yaitu  data  tanggal  25 Maret 2020, untuk survey lapangan dilakukan dengan memanfaatkan fitur Street View yang ada pada Google
Jurnal Jaringan Telekomunikasi (Jurnal Jartel), E-ISSN: 2654-6531, P-ISSN: 2407-0807 Vol. 10, No. 3 (2020) 150-155
Maps dikarenakan  uji  lapangan  secara  langsung  tidak memungkinkan  untuk  dilaksanakan  pada  bulan  Maret 2020 hingga April 2020. Titik lokasi survey ditentukan secara  acak  ( Random  Sampling) .  Untuk  memperoleh hasil akurasi yang cukup tinggi, penentuan titik survey disebar di setiap kecamatan wilayah Kota Malang yang terdiri  atas  lima  kecamatan  yaitu  Kecamatan  Sukun, Kecamatan  Blimbing,  Kecamatan  Kedungkandang, Kecamatan  Lowokwaru,  dan  Kecamatan  Klojen diambil  pada  masing-masing  kecamtan  sebanyak  30 titik uji. Syarat yang digunakan untuk akurasi yaitu > 70%.  Untuk  mengetahui  nilai  presentase  akurasi  data dari hasil survey lapangan dapat menggunakan rumus berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖(%) = !"#$%& (%)% *+*"%,
)-)%$ .%/0%1/0% (%)% × 100% (2)
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖(%) = 129 150 × 100%
Akurasi(%) = 86%
Hasil  perhitungan  akurasi  data  yang  diperoleh  yaitu sebesar 86%. Jadi, pada penelitian ini telah memenuhi syarat akurasi  sehingga  dapat  dianggap  benar.  Berikut  ini  adalah beberapa gambar dari hasil survey lapangan:

## TABEL IV HASIL SURVEY LAPANGAN
Koordinat Gambar Hasil Survey Lapangan Latitude Longitude
-7.971882 112.628596 -7.967403 112.615038

## C. Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Berikut ini adalah SPK yang dibuat dengan menggunakan metode SAW untuk hasil analisis tahun 2020: Kriteria : C1  :  Tutupan  Non  Vegetasi  (%)  –  (dari  analisis  pengolahan citra landsat 8)
C2 : Tutupan Non Vegetasi (%) – (dari analisis uji akurasi) C3 : Prioritas kebutuhan RTH Sangat prioritas (1) dan cukup prioritas (2) Dari kriteria di atas C1, C2, dan C3 merupakan kriteria keuntungan/ benefit. B obot untuk masing-masing kriteria sebagai berikut : C1 = 35%; C2 = 40%; C4 = 25%.
Alternatif :
A1 : Kec. Blimbing A2 : Kec. Sukun A3 : Kec. Kedungkandang A4 : Kec. Lowokwaru A5 : Kec. Klojen Nilai setiap alternatif adalah sebagai berikut :

## TABEL V
NILAI ALTERNATIF Alternatif C1 C2 C3 A1 76 43 2 A2 80 66 1
A3 53 36 2
A4 73 66 1 A5 80 70 1
Normalisasi (C1):
𝑟 !! = 76 𝑚𝑎𝑥{76; 80; 53; 73; 80} = 76 80 = 0,95
𝑟 "! = 80 𝑚𝑎𝑥{76; 80; 53; 73; 80} = 80 80 = 1
𝑟 #! = 53 𝑚𝑎𝑥{76; 80; 53; 73; 80} = 53 80 = 0,66
𝑟 $! = 73 𝑚𝑎𝑥{76; 80; 53; 73; 80} = 73 80 = 0,91
𝑟 %! = 80 𝑚𝑎𝑥{76; 80; 53; 73; 80} = 80 80 = 1
Normalisasi (C2):
𝑟 !$ = 43 𝑚𝑎𝑥{43; 66; 36; 66; 70} = 43 70 = 0,61
𝑟 "$ = 66 𝑚𝑎𝑥{43; 66; 36; 66; 70} = 66 70 = 0,94 𝑟 #$ = 36 𝑚𝑎𝑥{43; 66; 36; 66; 70} = 36 70 = 0,51
𝑟 $$ = 66 𝑚𝑎𝑥{43; 66; 36; 66; 70} = 66 70 = 0,94 𝑟 %$ = 70 𝑚𝑎𝑥{43; 66; 36; 66; 70} = 70 70 = 1
Normalisasi (C3)
𝑟 !" = 2 𝑚𝑎𝑥{2; 1; 2; 1; 1} = 2 2 = 1
𝑟 "" = 1 𝑚𝑎𝑥{2; 1; 2; 1; 1} = 1 2 = 0,5
𝑟 #" = 2 𝑚𝑎𝑥{2; 1; 2; 1; 1} = 2 2 = 1
𝑟 $" = 1 𝑚𝑎𝑥{2; 1; 2; 1; 1} = 1 2 = 0,5 𝑟 %" = 1 𝑚𝑎𝑥{2; 1; 2; 1; 1} = 1 2 = 0,5
Hasil normalisasi: 𝑅 = ⎣ ⎢ ⎢ ⎢ ⎡ 0,95 0,61 1 1 0,94 0,5 0,66 0,51 1 0,91 0,94 0,5 1 1 0,5⎦ ⎥ ⎥ ⎥ ⎤
Proses perangkingan dengan menggunakan bobot yang telah ditentukan :
w = [0,35    0,4  0,25] Hasil yang diperoleh adalah sebagai berikut: V1 = (0,35)(0,95) + (0,4)(0,61) + (0,25)(1) = 0,82 V2 = (0,35)(1) + (0,4)(0,94) + (0,25)(0,5) = 0,85 V3 = (0,35)(0,66) + (0,4)(0,51) + (0,25)(1) = 0,68 V4 = (0,35)(0,91) + (0,4)(0,94) + (0,25)(0,5) = 0,81 V5 = (0,35)(1) + (0,4)(1) + (0,25)(0,5) = 0,87
Dari  hasil  perangkingan  dari  perhitungan  di  atas menunjukkan nilai terbesar ada pada V5 sehingga alternatif A5 adalah  alternatif  yang  terpilih  sebagai  alternatif  paling  atas. Dengan kata lain rekomendasi keputusan dari hasil analisis di tahun 2020 adalah Penambahan RTH paling dibutuhkan adalah di kecamatan Klojen kemudian kecamatan Sukun selanjutnya kecamatan Blimbing.

## D. Aplikasi Android
Setelah melakukan pengolahan data citra satelit landsat 8 untuk  mengetahui  kerapatan  RTH  di  wilayah  kota  malang, hasil  data  yang  diperoleh  kemudian  dijadikan  sumber informasi  dengan  dibuat  aplikasi  berbasis  android  sehingga pemerintah  maupun  masyarakat  umum  dapat  mengakses informasi seputar RTH diwilayah kota malang melalui aplikasi tersebut.  Aplikasi  tersebut  berisi  informasi  RTH  dan rekomendasi Tindakan untuk pengelolaan RTH di wilayah kota malang.  Dengan  tujuan  untuk  menjaga  dan  meningkatkan keberadaan RTH diwilayah kota malang.
Berikut  ini  adalah  hasil  dari  aplikasi  android  yang  telah dibuat.

## Gambar 6. Tampilan halaman awal aplikasi android
Ketika user telah memilih data pada tahun yang ingin dilihat, informasi yang dimuat adalah tahun, luas RTH (ha), luas RTH(%), saran/ rekomendasi keputusan dan gambar peta kota malang yang telah diolah. Rekomendai keputusan yang dibuat adalah sebagai berikut:
• Apabila luas vegetasi lebat < 10% maka, Tindakan yang perlu dilakukan adalah penambahan RTH publik berupa hutan kota dan taman RT/ RW
• Apabila luas vegetasi lebat > 10% maka, Tindakan yang perlu  dilakukan  adalah  menjaga  ketersediaan  RTH khususnya RTH privat baik milik perorarangan maupun instansi
Agar  aplikasi  android  yang  dibuat  lebih  informatif  maka ditambahkan  juga  akses  untuk  melihat  peraturan  zonasi wilayah  Kota  Malang, informasi ini bertujuan  agar user bisa mengetahui tentang zona perumahan, perkantoran, hutan kota dsb. Untuk mengakses informasi ini pilih icon Rencana Detail Tata  Ruang  (RDTR)  di  menu  uatama, icon tersebut  akan dihubungkan pada alamat
tautan http://gistaru.atrbpn.go.id/rdtrinteraktif/ yang mana merupakan milik Direktorat Jenderal Tata Ruang Kementerian Agraria dan Tata Ruang / Badan Pertahanan Nasional maka akan muncul tampilan berikut, pilih ‘Setuju dan Lanjutkan’.
Gambar 7. Tampilan Ketika klik icon rencana detail tata ruang
Jurnal Jaringan Telekomunikasi (Jurnal Jartel), E-ISSN: 2654-6531, P-ISSN: 2407-0807 Vol. 10, No. 3 (2020) 150-155

## IV. KESIMPULAN

## A. Kesimpulan
Kesimpulan yang diperoleh dari penelitian yang dilakukan adalah sebagai berikut :
1) Metode  NDVI  dapat  digunakan  untuk  memperoleh informasi  tentang  RTH  di  wilayah  Kota  Malang  dengan sumber  data  citra  Satelit  Landsat  8  dengan  keakurasian data sebesar 86%.
2) Sistem  Pendukung  Keputusan  yang  dibuat  berdasarkan analisis  citra  tahun  2020  menghasilkan  rekomendasi keputusan  Penambahan  RTH  diperlukan  di  3  kecamatan yaitu  Kecamatan  Klojen,  Kecamatan  Sukun  dan Kecamatan  Blimbing  yang  mana  membutuhkan  tindakan untuk meningkatkan tutupan vegetasi di daerah tersebut. Dari  analisis  penelitian  yang  memanfaatkan  Satelit Landsat  8  diperoleh  luasan  RTH  berdasarkan  kerapatan vegetasi, data yang dianalisis merupakan data dari tahun 2016 sampai dengan tahun 2020. Pada  tahun  2016  total luasan RTH yaitu 2588,94 ha atau hanya sebesar 17,81% dari  luas  total  Kota  Malang,  tahun  2017  luasan  RTH mengalami  penurunan  yaitu  sebesar  2262,51  ha  atau hanya  15,57%  dari  luas total  Kota  Malang,  tahun  2018 terdapat  perningkatan  yang  cukup  signifikan  luas  RTH sebesar  4057,56  ha  atau  27,92%  dari  luas  total  Kota Malang, tahun 2019 luas RTH hanya sebesar 2533,23 ha atau 17,43% dari luas total Kota Malang, dan pada tahun 2020 luas RTH yaitu sebesar 2496,6 ha atau 17,18% dari luas total Kota Malang Aplikasi  android  yang  dibuat  adalah  untuk  memberikan rekomendasi  tindakan  yang  perlu  dilakukan  untuk meningkatkan  luas  RTH  di  wilayah  Kota  Malang, rekomendasi tindakan diutamakan pada sosialisasi tentang pentingnya keberadaan RTH kepada masyarakat luas selain itu  pihak  pemerintahan  terkait  juga  perlu  melakukan pengkajian  lebih  detail  mengenai  pengembangan  RTH khususnya di daerah yang sangat padat penduduk, selain itu juga  ditambahkan  akses  untuk  mengetahui  Peraturan Zonasi  dengan  menghubungkan  pada  tautan  yang disediakan  oleh  Direktorat  Jenderal  Tata  Ruang Kementerian Agraria dan Tata Ruang / Badan Pertahanan Nasional.

## B. Saran
Dari penelitian yang telah dilakukan diperoleh beberapa saran sebagai berikut
1) Untuk penelitian selanjutnya agar memperoleh hasil yang lebih  akurat  maka  diperlukan  penelitian  dengan menggunakan metode lain selain metode NDVI, selain itu jugu  diperlukan  penelitian  yang  lebih  spesifik  dengan membuat penelitian secara merinci di setiap kecamatan di wilayah Kota Malang.
2) Untuk  mewujudkan  peningkatan  luas  RTH  di  wilayah Kota  Malang  diperlukan  kerjasama  dari  semua  pihak, mulai  dari  pemerintah  terkait  hingga  masyarakat  pada umumnya  dalam  rangka  menjaga,  mengelola,  dan meningkatkan  RTH  agar  tercipta  kelestarian  lingkungan yang sehat dan berkelanjutan.

## REFERENSI
[1] R.  Dwihatmojo,  “PenataanRuang.Com,” Badan  Inf. Geospasial , 2016, doi: 10.1007/s00205-016-1019- 6.
[2] M.  Iqbal,  “Pengelolaan  Ruang  Terbuka  Hijau Berdasarkan Peraturan Daerah Kota Padang No 3 Tahun 2017,” no. 3, 2019.
[3] A.  malik,  Pengelohan  Citra  Digital  dengan  ER  Mapper ver 7.0, September, 2016.
[4] S.N.  Lufilah  et  al.,  “Pemanfaatan  Citra  landsat  8  untuk Analisis Indeks”, 2016.