## Analisa Kawasan Permukiman Kumuh di Kecamatan Kenjeran Surabaya Menggunakan Metode NDBI dan OBIA serta Data Citra Sentinel-2 Tahun 2022
Analysis of Slum Areas in Kenjeran Sub-District Surabaya Using NDBI Algorithm and OBIA from Sentinel-2 Imagery, 2022
Izzatud Diyanah, Filsa Bioresita *
Departemen Teknik Geomatika, FTSLK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia *Korespondensi penulis: filsa_b@geodesy.its.ac.id
Diterima: 31072023; Diperbaiki: 20082023; Disetujui: 30082023; Dipublikasi: 08092023
Abstract:  Identification  of  slum  areas  is  the  initial  process  to  determine  the  slum  areas  that  are  the  basis  for determining policies and handling slum area problems. The development of remote sensing technology can be utilized to identify slum areas through mapping the spatial distribution pattern of slums. Processing satellite image data for slum area identification can be done in various ways, for example by using the Normalized Difference Built-Up Index (NDBI) and Object-Based Image Analysis (OBIA) algorithms. This research aims to apply these two techniques in the identification of slum areas using Sentinel-2A remote sensing data in Kenjeran sub-district. The slum area that can be identified using the NDBI method is 198.474 hectares and the OBIA method is 189.396 hectares from the total area of  Kenjeran  Sub-district  is  ±865.666  hectares.  There  are  22%  to  23%  of  the  areas  in  Kenjeran  Sub-district  are categorized  into  slum  areas.  The  distribution  of  slum  areas  in  Kenjeran  Sub-district  is  dominated  by  Tanah  Kali Kedinding Urban Village and Sidotopo Wetan Urban Village. The accuracy test of NDBI method resulted in overall accuracy is 86% and kappa accuracy  is 79%, while the OBIA method resulted in an overall accuracy  is 89% and
Kata kunci: Normalized Difference Built-up Index ; Object-based Image Analysis; Penginderaan Jauh; Permukiman Kumuh
Cara  untuk  sitasi:  Diyanah, I. & Bioresita, F.  (2023). Analisa Kawasan Permukiman Kumuh di Kecamatan Kenjeran Surabaya Menggunakan Metode NDBI dan OBIA serta Data Citra Sentinel-2 Tahun 2022. Geoid,  19(1) ,  180  -  191.
kappa accuracy is 83%. The OBIA method has a better accuration for identifying slum areas in Kenjeran Sub-district.
Abstrak: Identifikasi kawasan permukiman kumuh merupakan proses awal untuk menentukan kawasan kumuh yang menjadi  dasar  penentuan  kebijakan  dan  penanganan  permasalahan  kawasan  pemukiman  kumuh.  Perkembangan teknologi  penginderaan  jauh  dapat  dimanfaatkan  untuk  mengidentifikasi  kawasan  permukiman  kumuh  melalui pemetaan  pola  sebaran  spasial  permukiman  kumuh.  Pengolahan  data  citra  satelit  untuk  identifikasi  kawasan permukiman kumuh dapat dilakukan dengan berbagai cara, contohnya dengan menggunakan algoritma Normalized Difference  Built-Up  Index (NDBI)  dan Object-Based  Image  Analysis (OBIA).  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menerapkan  dua  teknik  tersebut  dalam  identifikasi  kawasan  permukiman  kumuh  menggunakan  data  penginderaan jauh citra Sentinel-2A di Kecamatan Kenjeran. Kawasan permukiman kumuh yang dapat diidentifikasi menggunakan metode  NDBI  seluas  198,474  hektar  dan  metode  OBIA  seluas  189,396  hektar  dari  total  luas  wilayah  Kecamatan Kenjeran  ±865,666  hektar.  Sebesar  22%  hingga  23%  wilayah  di  Kecamatan  Kenjeran  dikategorikan  ke  dalam  kawasan permukiman kumuh. Sebaran kawasan permukiman kumuh di Kecamatan Kenjeran didominasi oleh Kelurahan Tanah Kali Kedinding dan Kelurahan Sidotopo Wetan. Uji akurasi metode NDBI menghasilkan overall accuracy 86% dan kappa  accuracy 79%,  sementara  metode  OBIA  menghasilkan overall  accuracy 89%  dan kappa  accuracy 83%.  Metode OBIA  menghasilkan  akurasi  yang  lebih  baik  dalam  mengidentifikasi  kawasan  permukiman  kumuh  di  Kecamatan Kenjeran.
Copyright © 2023 Geoid. All rights reserved.

## Pendahuluan
Permukiman  adalah  bagian  dari  lingkungan  hunian  yang  terdiri  atas  lebih  dari  satu  satuan  perumahan  yang mempunyai prasarana,  sarana,  utilitas  umum,  serta  mempunyai  penunjang  kegiatan  fungsi  lain  di  kawasan perkotaan atau kawasan pedesaan. Permukiman kumuh atau slum area merupakan kondisi permukiman yang tidak layak  huni  karena  ketidakteraturan  bangunan, tingkat  kepadatan bangunan  yang  tinggi,  dan  kualitas  bangunan serta  sarana  dan  prasarana  yang  tidak  memenuhi  syarat,  baik  persyaratan  kelengkapan  prasarana  jalan,  ruang terbuka,  maupun  kelengkapan  fasilitas sosial  lainnya  (Ekartaji,  2016).  Karakteristik  permukiman  kumuh  dapat disebabkan oleh beberapa faktor rumah dan faktor prasarana.  Selain  itu, kriteria  perbaikan permukiman  kumuh dapat di lihat dari gejala sosial dan gejala fisik.
Pada tahun 2014 luas permukiman kumuh berdasarkan data Dinas PUPR sekitar 38.000 Ha. Pemerintah dalam upaya meminimalisir permukiman kumuh di Indonesia telah berhasil mengurangi kawasan permukiman kumuh seluas 32.000 Ha yang tersebar di seluruh Kabupaten/Kota. Namun, hingga tahun 2020 luas permukiman kumuh di Indonesia terus meningkat menjadi 87.000 Ha. Kecamatan Kenjeran merupakan salah satu kecamatan dengan kepadatan  penduduk  tinggi di  Surabaya.  Berdasarkan  data  BPS  Tahun  2021  Kecamatan  Kenjeran  memiliki kepadatan penduduk rata-rata 22.562 jiwa/km2. Berdasarkan dokumen RP2KPKP Kota Surabaya Tahun 2017- 2021, Kecamatan Kenjeran menjadi salah satu klaster kawasan permukiman kumuh dan termasuk dalam kawasan Prioritas  I  Peningkatan  Kualitas  Perumahan dan  Permukiman  di  Kota  Surabaya.  Pertumbuhan  penduduk yang tinggi, terbatasnya lahan serta dampak dari harga lahan yang semakin tinggi di Kecamatan Kenjeran menyebabkan semakin berkembangnya kawasan kumuh ( slum area ).
Perkembangan  teknologi  penginderaan  jauh  dapat  dimanfaatkan  untuk  mengidentifikasi  kawasan  permukiman kumuh melalui pemetaan pola sebaran spasial permukiman kumuh. Interpretasi visual pada citra resolusi tinggi, menggunakan citra Sentinel dimana analisisnya menggunakan unsur  – unsur interpretasi seperti Rona, Warna, Ukuran,  Tekstur,  Pola,  Bayangan,  Situs  dan  Asosiasi  (Suharini,  2007).  Pengolahan  data  citra  satelit  untuk identifikasi kawasan permukiman kumuh dapat dilakukan dengan berbagai cara, salah satu metode yang dapat digunakan  adalah  metode Object-Based  Image  Analysis (OBIA).  Metode  OBIA  memiliki  keunggulan  dalam pengolahan  data  yang  memperhatikan  kesatuan  objek berdasarkan  rona  dan  tekstur  piksel  (Widayani,  2018). Identifikasi  permukiman  kumuh  juga  dapat  dilakukan  menggunakan algoritma Normalized Difference Built-up Index (NDBI). NDBI diperkenalkan oleh Zha et al. (2003) untuk otomatisasi  proses  pemetaan  lahan  terbangun. Metode  NDBI  dimanfaatkan  untuk  memonitoring  serta  perencanaan  penggunaan  lahan  karena  saluran  yang digunakan dalam algoritma NDBI sangat sensitif terhadap lahan terbangun sehingga metode ini dapat digunakan dalam  identifikasi awal permukiman  kumuh  (Suwarsono, 2014).
Berdasarkan  uraian di atas, penulis menggunakan algoritma NDBI dan OBIA sebagai metode dalam identifikasi awal  kawasan  permukiman kumuh  di  Kecamatan  Kejeran.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  dan menganalisis  kawasan  permukiman kumuh menggunakan  algoritma Normalized  Difference  Built-up  Index dan Object-Based  Image  Analysis .  Kemudian  dilakukan  analisis  terhadap  kedua  metode  tersebut  dengan membandingkan nilai akurasi yang dihasilkan sehingga diperoleh metode terbaik dalam mengidentifikasi kawasan permukiman kumuh di Kecamatan Kenjeran.

## Data dan Metode
Lokasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berada  pada  Kecamatan  Kenjeran,  Kota  Surabaya,  Provinsi  Jawa Timur. Kecamatan Kenjeran memiliki letak geografis 7° 11' 46,99" – 7° 14' 6,17" LS dan 112° 45' 34,63" – 112° 45'  36,48"  BT. Kecamatan  Kenjeran  berbatasan  dengan  Selat  Madura  di  Utara,  Kecamatan  Bulak  di  sebelah Timur,  Kecamatan Tambaksari  di  sebelah  Selatan,  dan  Kecamatan  Semampir  di  Sebelah  Barat.  Kecamatan Kenjeran terdiri  dari  empat  Kelurahan, yaitu:  Kelurahan  Tambak  Wedi,  Kelurahan  Bulak  Banteng,  Kelurahan Tanah Kali Kedinding dan Kelurahan Sidotopo Wetan.

## Gambar 1. Lokasi Penelitian Kecamatan Kenjeran (Penulis, 2023)
Data yang digunakan dalam penelitian antara lain sebagai berikut:
1. Citra Sentinel-2A untuk 1 akuisisi citra tahun 2022 yang didapatkan dari ESA Copernicus. Pemilihan citra Sentinel- 2A ini berdasarkan tutupan awan yang kurang dari 10%.
Tabel 1. Informasi Citra Sentinel-2A (ESA Copernicus ) Tanggal Akuisisi Tutupan Awan 22 Juni 2022 1,31
2. Batas administrasi Kecamatan Kenjeran sebagai batas lokasi penelitian yang didapat dari InaGeoportal
3. Data training point permukiman kumuh di lokasi penelitian yang didapatkan dari geotagging (survey lapangan).
4. Data validation point permukiman kumuh di lokasi penelitian yang didapatkan dari geotagging (survei lapangan).
Peralatan yang digunakan dalam penelitian antara lain sebagai berikut: 1. Perangkat keras ( hardware ) meliputi laptop dan mouse.
2. Perangkat lunak ( software ) meliputi platform berbasis cloud Google Earth Engine , ArcGIS dan Microsoft Office 365.
Tahapan Pengolahan Data ditunjukkan pada Gambar 2. Proses awal yaitu menginput citra Sentinel-2A untuk satu akuisisi citra tahun 2022 dengan filter cloud masking pada Google Earth Engine . Citra satelit Sentinel-2 level 2A  yang  digunakan  telah  terkoreksi  geometrik  dan  radiometrik  berupa  BOA (Bottom  of  Atmosphere) Reflectance . Setelah itu, dilakukan pemotongan citra sesuai dengan batas wilayah penelitian, yaitu shapefile batas administrasi  Kecamatan  Kenjeran. Kemudian,  dilakukan ekstraksi  indeks  NDBI  untuk  mengetahui  daerah  dan kawasan terbangun. Pada penelitian ini digunakan NDBI dengan memanfaatkan band 8 ( near infrared ) dan band 11 ( shortwave infrared ). Persamaan yang digunakan dalam algoritma NDBI adalah sebagai berikut (Zha et al, 2003).
𝑁𝐷𝐵𝐼  = (𝐵𝑎𝑛𝑑 𝑆𝑊𝐼𝑅 −𝐵𝑎𝑛𝑑 𝑁𝐼𝑅) (𝐵𝑎𝑛𝑑 𝑆𝑊𝐼𝑅 +𝐵𝑎𝑛𝑑 𝑁𝐼𝑅) (1) Keterangan: NDBI = Indeks area terbangun SWIR = Kanal inframerah gelombang pendek NIR
= Kanal inframerah dekat

## Gambar 2. Diagram Alir Pengolahan Data (Penulis, 2023)
Reklasifikasi nilai NDBI ke dalam kelas klasifikasi kawasan permukiman kumuh menggunakan nilai ambang batas ( threshold ) yang mana dibagi menjadi beberapa kelas sesuai dengan klasifikasi pada Tabel 2.
Tabel 2. Klasifikasi Indeks NDBI (Nofrizal, 2017)
Kelas Indeks NDBI Klasifikasi 1 -1 – 0 Non Permukiman 2 0 – 0,1 Tidak Kumuh 3 0,1 – 0,3* Kumuh
*dengan modifikasi
Pengolahan  metode  OBIA  secara  umum  dapat  dibagi  menjadi  2  proses  yaitu  proses  segmentasi  dan  proses klasifikasi. Proses  segmentasi  menghasilkan  “objek”,  yaitu  kelompok  piksel  yang  selanjutnya  menjadi  unit analisis  klasifikasi.  Dalam penelitian ini, tiga parameter yang digunakan dalam proses segmentasi yaitu scale parameter , color (informasi spektral), dan shape dengan pengaturan sebagaimana ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Parameter Segmentasi (Jusmianto, 2020) Parameter Segmentasi Scale Color Shape 20 0,8 0,5
Pembuatan training  point dengan  format  vektor  (.shp).  Data  yang  digunakan  yaitu  koordinat geotagging permukiman kumuh  hasil  survei  lapangan.  Penempatan training  point dilakukan  menggunakan  parameter
kondisi bangunan pada kakarkteristik permukiman kumuh sesuai dengan Peraturan Menteri PU dengan kelas klasifikasi yang telah ditentukan. Pada penelitian ini, dilakukan perbandingan untuk komposisi splitting ratio training  point (dalam satuan %) untuk data training dan testing sebesar 30:70 menggunakan 50 titik sampel, dengan tujuan untuk mendapatkan komposisi yang ideal agar menghasilkan akurasi yang optimal.
Klasifikasi hasil segmentasi metode OBIA menggunakan klasifikasi SVM ( Support Vector Machine ) dengan koordinat sampling training point sehingga dapat diklasifikasikan kawasan permukiman kumuh di Kecamatan Kenjeran. Hasil klasifikasi tersebut kemudian dilakukan perhitungan luasan untuk mengetahui sebaran kawasan permukiman kumuh pada setiap kelas klasifikasi. Pada penelitian ini uji akurasi menggunakan confusion matrix (matriks  kesalahan).  Dengan  menggunakan confusion  matrix dapat  dilakukan  perhitungan  nilai Overall Accuracy dan Kappa Accuracy . Dari hasil pengolahan indeks NDBI dan OBIA diperoleh klasifikasi kawasan permukiman  kumuh  yang  selanjutnya  dilakukan  visualisasi  menjadi  Peta  Kawasan  Permukiman  Kumuh  di Kecamatan Kenjeran.

## Hasil dan Pembahasan

## 1.     Klasifikasi Kawasan Permukiman Kumuh Menggunakan Metode NDBI
Hasil pengolahan metode NDBI pada citra satelit Sentinel-2 dengan menggunakan Google Earth Engine dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Peta Kawasan Permukiman Kumuh Metode NDBI
Dalam  penelitian  ini,  algoritma  NDBI  berfungsi  untuk  mencari  atau  menunjukkan  indeks  kerapatan  lahan terbangun. Dari  nilai  indeks  kerapatan  tersebut  dapat  diketahui  kepadatan  bangunan  pada  suatu  wilayah. Berdasarkan karakteristik kondisi bangunan, tingkat kerapatan dan kepadatan bangunan dapat digunakan sebagai parameter  dalam identifikasi  kawasan  permukiman  kumuh  (Kementerian  PU,  2018).  Klasifikasi  kawasan permukiman kumuh dilakukan dengan membagi indeks NDBI ke dalam tiga kelas yaitu kelas non permukiman, permukiman tidak kumuh dan permukiman kumuh.
Berdasarkan  hasil  peta  kawasan  permukiman  kumuh  di  Kecamatan  Kenjeran  yang  dilakukan  dengan menggunakan  metode  NDBI  pada  platform  GEE,  kawasan  kumuh  disimbolkan  dengan  warna  merah,  kelas kawasan  tidak  kumuh  disimbolkan  dengan  warna  kuning  dan  kawasan  non  permukiman  disimbolkan  dengan warna hijau. Berikut hasil luas kawasan  permukiman kumuh wilayah  Kecamatan Kenjeran yang  diperoleh dari klasifikasi nilai ambang batas NDBI.
Tabel 4. Luas Klasifikasi NDBI Klasifikasi Luas Kawasan (ha) Non Permukiman 295,976 Tidak Kumuh 371,216 Kumuh 198,474 Total 865,666
Perbandingan  luas  setiap  kelurahan  pada  klasifikasi  kawasan  permukiman  kumuh  ditunjukkan  menggunakan grafik luasan pada Gambar 4.
Gambar 4. Grafik Luas Klasifikasi Metode NDBI
Uji akurasi untuk klasifikasi kawasan permukiman kumuh metode NDBI diperoleh dari hasil perhitungan matriks kesalahan dengan data testing sebanyak 35 titik. Perhitungan confussion matrix ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Confussion Matrix Metode NDBI Prediction Reference Non Permukiman Tidak Kumuh Kumuh TOTAL Non-permukiman 11 0 0 11 Tidak kumuh 0 7 0 7 Kumuh 0 5 12 17 TOTAL 11 12 12 35 Overall Accuracy 0,85714 Kappa Accuracy 0,78554
Klasifikasi  kawasan  permukiman  kumuh  menggunakan  metode  NDBI  menghasilkan  nilai overall  accuracy sebesar 86% dan kappa accuracy senilai 79% dengan total 30 titik yang dianggap benar.
Berdasarkan peta kawasan permukiman kumuh menggunakan metode NDBI yang ditunjukkan pada Gambar 3, kawasan permukiman kumuh di Kecamatan Kenjeran dapat diidentifikasi dari visualisasi yang ditampilkan pada peta. Parameter yang digunakan dalam mengidentifikasi kawasan permukiman kumuh pada algoritma NDBI yaitu kondisi bangunan gedung dengan sub kriteria tingkat kerapatan bangunan. Klasifikasi yang dihasilkan dari metode NDBI membagi wilayah Kecamatan Kenjeran ke dalam tiga kelas dengan rentang NDBI -0,47 – 0,47. Kawasan yang  diklasifikasikan ke  dalam  kelas  non  permukiman  memiliki rentang indeks NDBI  -0,47  –  0  dapat  berupa lahan kosong, vegetasi, jalan, atau badan air. Kawasan yang diklasifikasikan ke dalam kelas tidak kumuh dengan
rentang  indeks  NDBI  0  –  0,1  menandakan  wilayah  tersebut  memiliki  kerapatan  bangunan  rendah.  Sementara kawasan  kumuh  memiliki  rentang  indeks  NDBI  0,1  –  0,47  menandakan  wilayah  tersebut  memiliki  kerapatan bangunan tinggi. Dari klasifikasi metode NDBI dapat dilakukan perhitungan luas setiap kelas klasifikasi yang ditunjukkan  pada  tabel  3.  Berdasarkan  hasil  klasifikasi,  Kecamatan  Kenjeran  memiliki  kawasan  permukiman kumuh seluas 198,474 hektar dari total luas wilayah yang terklasifikasi yaitu 865,666 hektar. Dari hasil tersebut dapat  diketahui  bahwa  sebesar  23%  wilayah  di  Kecamatan  Kenjeran  dikategorikan  ke  dalam  kawasan permukiman kumuh.

## 2.     Klasifikasi Kawasan Permukiman Kumuh Menggunakan Metode OBIA
Pengolahan  citra  satelit  Sentinel-2  menggunakan  metode  OBIA  terdiri  dari  dua  proses  yaitu  segmentasi  dan klasifikasi. Proses segmentasi yaitu pengelompokan citra dengan memperhatikan kenampakan tekstural atau pola spasial. Hasil segmentasi OBIA dengan menggunakan Google Earth Engine dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Segmentasi OBIA
Gambar 6. Sebaran Training Point
Segmentasi citra sentinel-2 menghasilkan citra segmen berisi image-object yang memberikan informasi citra baru dengan berbagai karakteristik bentuk dan tekstur. Klasifikasi kawasan permukiman kumuh dari objek hasil segmentasi dilakukan menggunakan algoritma SVM ( Support Vector Machine ) dengan data training point sebanyak 15 titik untuk menghasilkan tiga kelas klasifikasi kawasan permukiman kumuh. Titik yang digunakan untuk training point terdiri dari 5 titik kelas non permukiman, 5 titik permukiman tidak kumuh dan 5 titik permukiman kumuh. Sebaran
training point yang digunakan sebagai klasifikasi sebanyak 15 titik ditunjukkan pada Gambar 6.
Tabel 6. Luas Klasifikasi OBIA Klasifikasi Luas Kawasan (ha) Non Permukiman 265,657 Tidak Kumuh 410,703 Kumuh 189,396 Total 865,666

## Gambar 7. Peta Kawasan Permukiman Kumuh Metode OBIA
Hasil pengolahan metode OBIA pada citra satelit Sentinel-2 dengan menggunakan Google Earth Engine dapat dilihat  pada  Gambar  7.  Berdasarkan  Gambar  7,  kawasan  permukiman  kumuh  di  Kecamatan  Kenjeran diklasifikasikan menjadi tiga kelas yaitu  kawasan  permukiman  kumuh  yang  disimbolkan  dengan  warna merah, kawasan permukiman tidak kumuh dengan simbol warna kuning dan kawasan non permukiman dengan simbol warna  hijau.  Luas  kawasan  permukiman  kumuh  wilayah  Kecamatan  Kenjeran  yang  diperoleh  dari  klasifikasi metode OBIA ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 7. Confussion Matrix Metode OBIA Prediction Reference Non Permukiman Tidak Kumuh Kumuh TOTAL Non-permukiman 11 0 0 11 Tidak kumuh 0 8 0 8 Kumuh 0 4 12 16 TOTAL 11 12 12 35 Overall Accuracy 0,8857 Kappa Accuracy 0,8284
Perbandingan  luas  setiap  kelurahan  pada  klasifikasi  kawasan  permukiman  kumuh  ditunjukkan  pada  grafik Gambar  8.  Uji  akurasi  untuk  klasifikasi  kawasan  permukiman  kumuh  metode  OBIA  diperoleh  dari  hasil perhitungan matriks kesalahan dengan data testing sebanyak 35 titik. Perhitungan confussion matrix ditunjukkan pada Tabel 7. Klasifikasi kawasan permukiman kumuh menggunakan metode OBIA menghasilkan nilai overall accuracy sebesar 89% dan kappa accuracy senilai 83% dengan total 31 titik yang dianggap benar.
Gambar 8. Grafik Luas Klasifikasi Metode OBIA
Berdasarkan peta kawasan permukiman kumuh menggunakan metode OBIA yang ditunjukkan pada Gambar 7, kawasan  permukiman  kumuh  di  Kecamatan  Kenjeran  diidentifikasi  dengan  visualisasi  yang  lebih  jelas dibandingkan  dengan  hasil  klasifikasi  NDBI.  Proses  klasifikasi  pada  metode  OBIA  mengelompokkan  image- object  berdasarkan  kenampakan  tekstural  atau  pola  spasial  objek  sehingga  tidak  menimbulkan  efek  ”salt  and pepper”  atau  noise  yang  timbul  pada  hasil  klasifikasi  citra  berbasis  piksel  seperti  NDBI  (Liu  D,  2010).  Dari klasifikasi metode OBIA dapat dilakukan perhitungan luas setiap kelas klasifikasi yang ditunjukkan pada Tabel 6.  Berdasarkan  hasil  klasifikasi,  Kecamatan  Kenjeran  memiliki  kawasan  permukiman  kumuh  seluas  189,396 hektar dari total luas wilayah yang terklasifikasi yaitu 865,666 hektar. Dari hasil tersebut dapat diketahui bahwa sebesar 22% wilayah di Kecamatan Kenjeran dikategorikan ke dalam kawasan permukiman kumuh.

## 3.     Analisis Sebaran Kawasan Permukiman Kumuh
Berdasarkan  peta  kawasan  permukiman  kumuh  metode  NDBI  dan  OBIA,  dapat  diketahui  sebaran  kawasan permukiman  kumuh  yang  terdapat  di  Kecamatan  Kenjeran.  Klasifikasi  kawasan  permukiman  kumuh  di Kecamatan Kenjeran  tersebar  pada  empat  kelurahan,  diantaranya  Kelurahan  Tambak  Wedi,  Kelurahan  Bulak Banteng,  Kelurahan Tanah  Kali  Kedinding  dan  Kelurahan  Sidotopo  Wetan.  Tabel  8  menunjukkan  tabel perbandingan  sebaran  luasan kawasan  permukiman  kumuh  di  Kecamatan  Kenjeran  yang  diperoleh  dengan menggunakan metode NDBI dan OBIA.
Berdasarkan  perbandingan  luas  pada  tabel  di  atas,  kawasan  permukiman  kumuh  di  Kecamatan  Kenjeran didominasi oleh Kelurahan Tanah Kali Kedinding dan Kelurahan Sidotopo Wetan, sementara Kelurahan Tambak Wedi memiliki kawasan permukiman kumuh paling sedikit dari ketiga kelurahan lainnya. Hal ini dapat terjadi karena  kepadatan  penduduk  yang tinggi  pada  wilayah  tersebut  sehingga  berdampak  pada  kepadatan  bangunan yang  juga  akan  tinggi,  yang  mana  kedua  hal  tersebut  akan  berdampak  buruk  pada  kualitas  permukiman (Adisasmita,  2005).  Pertumbuhan  penduduk  dan  terbatasnya  lahan  di  Kecamatan  Kenjeran  menyebabkan berkembangnya kawasan permukiman kumuh (slum area) di Kecamatan Kenjeran.
Berdasarkan  sebaran  luasan  hasil  klasifikasi  kawasan  permukiman  kumuh  menggunakan  metode  NDBI  dan OBIA, terdapat selisih luas yang dihasilkan pada setiap kelurahan. Hal ini berkaitan dengan akurasi pada kedua metode yang digunakan dalam penelitian ini, metode OBIA memberikan nlai akurasi lebih baik dala identifikasi kawasan permukiman kumuh dibandingkan dengan metode NDBI. Identifikasi kawasan permukiman kumuh ini dapat digunakan sebagai langkah awal untuk menangani masalah permukiman kumuh di Indonesia.

## Tabel 8. Perbandingan Luasan Kawasan Permukiman Kumuh
Kelurahan Luas Kawasan Permukiman Kumuh NDBI (Ha) OBIA (Ha) Tambak Wedi 13,448 37,343 Bulak Banteng 35,898 40,226 Tanah Kali Kedinding 77,553 49,039 Sidotopo Wetan 71,576 62,788 Total 198,474 189,396

## 4.     Validasi Hasil
Dari 50 training data yang ada, 70% diantaranya digunakan sebagai data validasi untuk mengukur seberapa besar tingkat  akurasi  dari  klasifikasi  yang  dilakukan.  Data  tersebut  diperoleh  dari geotagging koordinat  sampel  di lapangan. Berdasarkan Tabel 5 dan Tabel 7 tentang confusion matrix , pada metode NDBI total dari 35 titik testing yang digunakan untuk validasi, terdapat 30 titik yang dianggap benar. Sedangkan pada metode OBIA, terdapat 31 dari total 35 titik testing untuk validasi yang dianggap benar. Titik yang digunakan untuk vaidasi terdiri dari 12 titik  kelas  non  permukiman,  12  titik  permukiman  tidak  kumuh  dan  11  titik  permukiman  kumuh.  Berikut merupakan sebaran titik testing yang digunakan sebagai validasi sebanyak 35 titik.
Gambar 9. Sebaran Testing Point
Performa  dari  klasifikasi  NDBI  dan  OBIA  dilihat berdasarkan nilai Overall  Acuracy dan Kappa Accuracy. Berikut merupakan tabel perbedaan akurasi hasil pengolahan menggunakan metode NDBI dan OBIA.
Tabel 9 Perbandingan Hasil Akurasi NDBI dan OBIA
Akurasi Metode NDBI OBIA Overall Accuracy 86 % 89 % Kappa Accuracy 79 % 83 %
Nilai Overall Accuracy yang dihasilkan pada kedua metode diatas 85%, yang artinya hasil klasifikasi kawasan permukiman kumuh telah akurat dan memenuhi standar uji akurasi (Congalton, 2008). Berdasarkan nilai akurasi yang dihasilkan, dapat disimpulkan bahwa kedua metode dapat mengklasifikasikan kawasan permukiman kumuh di Kecamatan Kenjeran dengan baik. Nilai Kappa accuracy yang dihasilkan pada metode NDBI sebesar 79% atau indeks kappa 0,79 termasuk dalam kategori akurasi baik. Sementara nilai Kappa Accuracy yang dihasilkan pada metode OBIA sebesar 83% atau indeks kappa 0,83 yang artinya akurasi yang dihasilkan termasuk dalam kategori peluang  akurasi  sangat  baik  ( almost  perfect )  (Cohen,  1968).  Berdasarkan  hasil  perbandingan  nilai overall accuracy dan kappa  accuracy di  atas,  metode  OBIA  memiliki  akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan
metode NDBI sehingga dapat disimpulkan bahwa klasifikasi kawasan permukiman kumuh pada metode OBIA memberikan hasil yang lebih akurat dibandingkan dengan metode NDBI.

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, didapatkan tiga kelas dalam identifikasi kawasan permukiman kumuh di Kecamatan Kenjeran menggunakan metode NDBI dan OBIA yaitu area non permukiman, permukiman tidak  kumuh  dan  permukiman  kumuh.  Kawasan  permukiman  kumuh  di  Kecamatan  Kenjeran  yang  dapat diidentifikasi  menggunakan  metode NDBI seluas 198,474 hektar dan metode OBIA seluas 189,396  hektar dari total luas wilayah Kecamatan Kenjeran ±865,666 hektar. Dari hasil tersebut dapat diketahui bahwa sebesar 22% hingga  23%  wilayah  di  Kecamatan  Kenjeran  dikategorikan  ke  dalam  kawasan  permukiman  kumuh.  Sebaran kawasan  permukiman  kumuh  di  Kecamatan  Kenjeran  didominasi  oleh  Kelurahan  Tanah  Kali  Kedinding  dan Kelurahan Sidotopo Wetan. Uji akurasi metode NDBI menghasilkan overall accuracy 86% dan kappa accuracy 79%,  sementara  metode  OBIA  menghasilkan overall  accuracy 89%  dan kappa  accuracy 83%.  Metode  OBIA menghasilkan  akurasi  yang  lebih  baik  dalam  mengidentifikasi  kawasan  permukiman  kumuh  di  Kecamatan Kenjeran.  Selain  itu,  metode  OBIA  memiliki  kelebihan  dalam  menampilkan  visualisasi kawasan permukiman kumuh dengan lebih jelas dibandingkan dengan visualisasi yang dihasilkan pada metode NDBI. Metode NDBI memiliki efek ” salt and pepper ” sehingga visualisasi menjadi tampak kurang jelas pada pixel yang mengalami noise .  Namun,  kedua  metode  telah  mengklasifikasikan  kawasan  permukiman  kumuh  di  Kecamatan  Kenjeran dengan  baik  dan  akurat.  Hasil  pengolahan  ini  dapat  digunakan  dalam  identifikasi  awal  kawasan  permukiman kumuh dan dapat dijadikan sebagai langkah awal dalam penentuan prioritas penanganan kawasan permukiman kumuh yang ada di Kecamatan Kenjeran.

## Ucapan Terimakasih
Penulis mengucapkan terima kasih kepada European Space Agency (ESA) Copernicus sebagai penyedia data Sentinel-2.  Penulis  juga  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Badan  Informasi  Geospasial  (BIG)  yang  telah menyediakan data pendukung untuk penelitian ini. Penulis juga mengucapkan terima kasih kepada Departemen Teknik Geomatika ITS atas fasilitas yang diberikan selama pengerjaan penelitian ini.

## Daftar Pustaka
Adisasmita, H. Rahardjo. (2005). Pembangunan Ekonomi Perkotaan. Graha Ilmu: Makasar. Cohen, J. (1968). Weighted Kappa: Nominal scale agreement with provision for scaled disagreement or partial credit . Psychological Bulletin, 70(4), 213-320. Congalton,  R.  G.  (2015). Remote  Sensing  and  Image  Interpretation.  7th  Edition.  In  Photogrammetric  Engineering  & Remote Sensing . https://doi.org/10.14358/pers.81.8.615 . Congalton, R.G., & Green, K. (2008). Assessing the Accuracy of Remotely Sensed Data: Principles and Practices, Second Edition (2nd ed.). CRC Press.
Dinas PU. (2018). Karakteristik Permukiman Kumuh : Peraturan Menteri Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat Nomor 14 Tahun 2018
ESA.  (2015).  Sentinel-2  User  Handbook  Revision  2:  ESA  Communication. https://sentinel.esa.int/web/sentinel/user- guides/sentinel-2-msi/documentlibrary .
Ekatarji,  P.,  Yunus,  H.  S.,  & Rahardjo,  N.  (2016).  Kajian Kualitas  Lingkungan  Permukiman  di  Daerah  Pinggiran  Kota Kasus di Desa Ngestiharjo, Yogyakarta. Majalah Geografi Indonesia, 28(1), 96–102.
Jusmianto, et.al., (2020). Optimalisasi Nilai Parameter Segmentasi untuk Pemetaan Tutupan Lahan Menggunakan Citra Sentinel-2A di Kabupaten Konawe. Jurnal Geografi Aplikasi dan Teknologi, 4(2), 61- 68.
Liu D, Xia F. (2010). Assessing object-based classification : advantages and limitations . Remote Sensing Letters, 1(4), 187- 194. Nofrizal,  A.Y.  (2017). Normalized  Difference  Built-up  Index (NDBI)  Sebagai  Parameter  Parameter  Identifikasi
Perkembangan  Permukiman  Kumuh  Pada  Kawasan  Pesisir  Di  Kelurahan  Kalang  Kawal,  Kecamatan  Gunung Kijang, Kabupaten Bintan. Jurnal Tunas Geografi, 6(2), 143-150.
Suwarsono, S., et al. (2014). Deteksi Wilayah Permukiman Pada Bentuk Lahan Vilkanin Menggunakan Citra Landsat - 8 OLI Berdasarkan Parameter Normalized Difference Build-UP Index (NDBI). Jurnal Seminar Nasional Penginderaan Jauh Lapan, 345- 356.
Widayani,  Prima.  (2018).  Aplikasi Object-Based  Image  Analysis untuk  Identifikasi  Awal  Permukiman  Kumuh menggunakan Citra Satelit Worldview-2. Jurnal Majalah Geografi Indonesia, 32(2), 162-169.
Zha, Y., Gao, J. and Ni, S. (2003). Use of Normalized Difference Built-Up Index in Automatically Mapping Urban Areas from TM Imagery. International Journal of Remote Sensing , 24, 583-594.
This article is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License .