Identifikasi Permukiman Kumuh dari Citra Pleiades dengan Metode Maximum Likelihood Classification ............................... (Nadzir et all)

## IDENTIFIKASI PERMUKIMAN KUMUH DARI CITRA PLEIADES DENGAN METODE MAXIMUM LIKELIHOOD CLASSIFICATION, OBIA DAN NEURAL NETWORK CLASSIFICATION DI BUMIWARAS, BANDAR LAMPUNG
(Slums Identification using Pleiades Satellite Imagery with Maximum Likelihood Classification, OBIA and Neural Network Classification Method in Bumiwaras, Bandar Lampung)
Zulfikar Adlan Nadzir 1,3 , Nirmawana Simarmata 1,2 , Lea Kristi Agustina 1,2 , Tri Kies Welly 1,2
1 Program Studi Teknik Geomatika, Fak. Teknologi Infrastruktur dan Kewilayahan, Institut Teknologi Sumatera, Lampung, Indonesia
2 Program Pascasarjana Teknik Geodesi dan Geomatika, Institut Teknologi Bandung, Bandung, Indonesia 3 Institute of Geodesy and Geoinformation, University of Bonn, Bonn, Germany Jl. Terusan Ryacudu, Way Huwi, Kec. Jati Agung, Kabupaten Lampung Selatan, Lampung 35365, Indonesia E-mail: zulfikar.nadzir@gt.itera.ac.id
Diterima: 12 September 2023; Direvisi: 27 Desember 2023; Disetujui untuk Dipublikasikan: 20 Maret 2024

## ABSTRAK
Permukiman  kumuh  telah  menjadi  masalah  utama  dalam  perkembangan  wilayah  perkotaan, mengakibatkan  dampak  negatif  pada  kualitas  hidup  penduduk  dan  menghambat  usaha  pembangunan perkotaan yang berkelanjutan. Pentingnya pemetaan permukiman kumuh ini juga dapat digunakan sebagai alat untuk pemantauan dan evaluasi program intervensi yang sudah ada atau yang akan datang. Penelitian ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  area  terbangun,  menguji  akurasi  klasifikasi  area  terbangun  dan mengidentifikasi permukiman kumuh di Kecamatan Bumiwaras Kota Bandar Lampung. Dalam penelitian ini, data citra resolusi sangat tinggi (CRST) yang digunakan adalah mozaik dari satelit Pleiades pada bulan Agustus 2018. Metode yang digunakan adalah Maximum Likelihood Classification (MLC), Object-Based Image Analysis (OBIA) dan Neural Network Classification (NNC). Hasil penelitian menunjukkan bahwa luas permukiman pada Kecamatan Bumiwaras mencakup 18,34 % pada metode MLC, 63,80 % pada metode OBIA dan 32,06 % pada metode NNC dari total luas Kecamatan Bumiwaras sebesar 444,05 ha. Hasil uji akurasi menunjukkan bahwa metode dengan nilai overall acccuracy terbesar adalah metode OBIA dengan nilai 92,00 %, sedangkan metode MLC  memiliki  nilai  sebesar  78,00  %  dan  metode  NNC  sebesar  57,45  %.  Hasil  analisis  spasial  pemetaan kawasan  permukiman  kumuh  di  Kecamatan  Bumiwaras  didominasi  oleh  permukiman  kumuh  dengan  kelas sedang dengan total luas yaitu 176,17 ha. Sementara permukiman kumuh kelas ringan berada pada angka 80,51 ha dan kelas berat yaitu 26,06 ha. Kombinasi OBIA dan survei lapangan ditemukan sebagai kombinasi yang paling baik dalam mengidentifikasi permukiman kumuh di Kecamatan Bumiwaras.
Kata kunci : maximum likelihood classification , neural network classification, object-based image analysis, penginderaan jauh, permukiman kumuh

## ABSTRACT
Slums have become a significant problem in the development of urban areas, resulting in negative impacts on  residents'  quality  of  life  and  becoming  a  hindrance  to  sustainable  urban  development  efforts.  The importance of slum mapping can also be used to monitor and evaluate existing or future intervention programs. This research aims to identify built-up areas, test the accuracy of built-up area classification, and identify slums in Bumiwaras Sub-district, Bandar Lampung City. In this research, the very high-resolution image data (CRST) used is a mosaicked Pleiades imagery from  August  2018. The methods  used are the Maximum Likelihood Classification (MLC), Object-Based Image Analysis (OBIA), and Neural Network Classification (NNC) methods. The research results obtained from the total area of Bumiwaras sub-district, which is 444.05 ha, show that the settlement area in Bumiwaras sub-district covers 18.34 % in the MLC method, 63.80 % in the OBIA method, and 32.06 % in the NNC method. The accuracy test results show that the highest overall accuracy value is the OBIA method, with a value of 92.00 %. In comparison, the MLC method has a value of 78.00 %, and the NNC method has a value of 57.45 %. The spatial analysis results of slum area mapping in Bumiwaras Sub-district are dominated by medium-class slums with a total area of 176.17 ha. Light slums are at 80.51 ha, and heavy- class slums are at 26.06 ha. It could be concluded that combining OBIA and field survey would be the best approach to map and identify slum settlements in Bumiwaras sub-district using remote sensing imagery.
Keywords : Maximum likelihood classification, neural network classification, object-based image analysis, remote sensing, slums

## PENDAHULUAN
Urbanisasi yang meningkat di berbagai belahan dunia
dalam satu dekade belakangan mengakibatkan  7  dari  10  orang  di  dunia  hidup  di area urban (kota). Hal ini terjadi pada 92 % negara berkembang  di  dunia  termasuk  Indonesia  (UN- HABITAT,  2013).  Bertumbuhnya  penduduk  di perkotaan  tidak  diikuti  dengan  naiknya  peluang pekerjaan, berefek pada naiknya tingkat kesenjangan  sosial  (Ratnasari  &  Nugraha,  2021). Menurut  BPS  (2022),  pada  tahun  2010-2022 wilayah  kota  Bandar  Lampung  memiliki  tingkat angka  pengangguran  paling  tinggi  dibandingkan wilayah lainnya di provinsi Lampung, mencapai 8,51 %. Persaingan yang makin ketat di wilayah urban ini menimbulkan efek tambahan, yaitu ketidakmampuan penduduk untuk memiliki tempat tinggal  yang  layak  yang  dilanjutkan  dengan keberadaan permukiman kumuh.
Kota-kota  pada  abad  ke-21  berusaha  untuk memenuhi tingkat kesejahteraan bagi penduduknya sesuai dengan konsep yang meliputi kesejahteraan sosial, politik dan ekonomi. Pada poin ke-lima dari indeks  kesejahteraan  adalah  sebuah  kota  bisa sejahtera  jika  minim  angka  kemiskinan  dan kesenjangan  sosial.  Secara  praktis,  salah  satu langkah  yang  dapat  diambil  dalam  hubungan dengan  poin  di  atas  adalah  dengan  pengurangan jumlah  permukiman  kumuh  (UN-HABITAT,  2013; Lampung, 2017).
Permukiman kumuh merupakan masalah yang dihadapi  oleh  hampir  semua  kota-kota  besar  di Indonesia,  bahkan  kota-kota  besar  di  negara berkembang lainnya. Menurut UN-HABITAT (2003), suatu  rumah  tangga  dikatakan  sebagai  penghuni kawasan  kumuh  jika  tidak  mempunyai  salah  satu atau lebih dari lima unsur, yaitu akses terhadap air minum  yang  layak,  akses  terhadap  sanitasi  yang layak,  perumahan  dengan  ruang  yang  memadai, perumahan  dengan  struktur  yang  memadai  untuk melindungi terhadap kondisi iklim, dan kepemilikan yang  terjamin.  Sementara,  berdasarkan  PERDA Kota  Bandar  Lampung  No  4  Tahun  2017  tentang Pencegahan  dan  Peningkatan  Kualitas  Terhadap Perumahan  Kumuh  dan  Permukiman  Kumuh (Lampung,  2017),  permukiman  kumuh  adalah permukiman  yang  tidak  layak  huni  karena ketidakteraturan  bangunan,  tingkat  kepadatan bangunan yang tinggi, dan kualitas bangunan serta sarana dan prasarana yang tidak memenuhi syarat atau  perumahan  yang  mengalami  penurunan kualitas  fungsi  sebagai  tempat  hunian.  Upaya- upaya  Pencegahan  dan  Peningkatan  Kualitas terhadap  Perumahan  Kumuh  dan  Permukiman Kumuh  merupakan  amanat  yang  selaras  dengan Peraturan  Presiden  Republik  Indonesia  Nomor  59 Tahun  2017  tentang  Pelaksanaan  Pencapaian Tujuan  Pembangunan  Berkelanjutan  (PERPRES, 2017).  Hal  itu  sejalan  pula  dengan  dokumen
Transforming Our  World:  The  2030  Agenda  for Sustainable  Development ,  yang  mana  untuk memenuhi  komitmen  pemerintah  tersebut  perlu adanya penyelerasan dengan
Rencana
Pembangunan  Jangka  Panjang  Nasional  (RPJPN) dan  Rencana  Pembangunan  Jangka  Menengah Nasional (RPJMN) (United Nation, 2015).
Proses pemetaan permukiman kumuh merupakan  langkah  awal  dari  realisasi  dari peningkatan kualitas permukiman kumuh dan satu bagian  penting  dari  perencanaan  pembangunan daerah.  Selain  itu,  proses  ini  dapat  digunakan sebagai dasar acuan pelaksanaan Penetapan Lokasi Perumahan  dan  Permukiman  Kumuh  serta Penanganan Perumahan Kumuh. Data Permukiman Kumuh juga  dimasukkan  dalam  Rencana Pembangunan  Jangka  Panjang  Daerah  (RPJPD), Rencana  Pembangunan  Jangka  Menengah  Daerah (RPJMD)  maupun  Rencana  Kerja  Pemerintah Daerah (RKPD) Tahunan serta Rencana Penanggulangan  Bencana  Daerah  (RPBD).  Upaya resmi  dari  pihak  terkait  di  Bandar  Lampung dilakukan pada tahun 2020. Melalui program Kota Tanpa  Kumuh  (KOTAKU),  Kementerian  Pekerjaan Umum  dan  Perumahan  Rakyat  (PUPR)  Republik Indonesia mengeluarkan peta permukiman kumuh di  kota  Bandar  Lampung  dimana  terdapat  12 kelurahan  yang  masuk  kategori  kumuh  sesuai kriteria pada PERDA no 04 Tahun 2017 (Lampung, 2017) ( Gambar 1 ). Pada Gambar 1 tidak diperoleh informasi  permukiman  kumuh  pada  kecamatan Bumiwaras,  yang  merupakan  kecamatan  terpadat kedua  di  Kota  Bandar  Lampung  dengan  jumlah penduduk 15,977 orang/km 2 . Jumlah ini tercata tiga kali lipat dibandingkan dengan kepadatan rata-rata kota  bandar  lampung  yang  berjumlah  5,242 orang/km 2 (BPS, 2019).
Sumber:  Program  KOTAKU  (Kota  Tanpa  Kumuh), Kementerian PUPR, 2020
Gambar  1. Sebaran  Permukiman  Kumuh  Kota  Bandar Lampung  dari  KOTAKU  (merah  adalah permukiman  kumuh,  kuning  adalah kelurahan dengan permukiman kumuh).
Identifikasi Permukiman Kumuh dari Citra Pleiades dengan Metode Maximum Likelihood Classification ............................... (Nadzir et all)
Metode  yang  digunakan  pada  pemetaan permukiman kumuh KOTAKU di tahun 2020 adalah dengan penilaian setiap komponen yang diatur pada PERDA  no  04  tahun  2017  secara  langsung  di lapangan. Metode ini kurang efektif untuk dilakukan pada area yang luas dan waktu yang cepat karena terbatasnya jumlah lokasi pengamatan langsung di lapangan,  sehingga  pengambilan  keputusan  tidak dapat dilakukan secara cepat dan efektif. Berangkat dari  keterbatasan  metode  tersebut,  pada  dua dekade terakhir, peneliti mulai memanfaatkan data penginderaan  jauh  sebagai  data  penentu permukiman kumuh. Kondisi terkini dari pemetaan permukiman  kumuh  menunjukkan  perkembangan yang cukup pesat dalam 15 tahun terakhir (Kuffer et  al.,  2016;  Wurm  &  Taubenböck,  2018).  Secara spesifik, beberapa metode sudah digunakan untuk identifikasi permukiman kumuh dan tata guna lahan yang  lain  seperti  identifikasi  berbasis  tekstur  dan struktur  (Kit  et  al.,  2012;  Taubenböck  &  Kraff, 2014), built-up  area  extraction  method (BAEM) (Bhatti  &  Tripathi,  2014), Object-Based  Image Analysis (OBIA) (Kohli, Warwadekare et al., 2013; Widayani, 2018), Index-based Built-up Index (IBI) algorithm (Bashit dkk 2020), aplikasi dari metode- metode artificial intelligence seperti Support Vector Machine (SVM) dan Artificial Neural Network (ANN), Built-up Index (NDBI, UI, dan IBI) (Mukherjee dkk, 2021),  dan Fuzzy  C-means  Clustering (Bu  et  al., 2022).
Penelitian-penelitian  yang  disebutkan  di  atas menunjukkan  kelebihan  dari  data  penginderaan jauh dibandingkan dengan pengamatan langsung di lapangan,  yaitu  dapat  menganalisis  dengan  ruang lingkup  lebih  luas  secara  lebih  efektif  dan  lebih cepat  dan  adaptif  terhadap  kondisi  nyata  di lapangan. Sifat adaptif dan respons yang cepat ini memungkinkan pengambilan kebijakan lebih tepat guna  karena  sesuai  dengan  kondisi  terkini  di lapangan,  seperti  dalam  pemberian  bantuan langsung  tunai  ataupun  program  bedah  rumah. Oleh karena itu, penelitian yang menggunakan data penginderaan  jauh  untuk  identifikasi  kumuh  di Bandar Lampung secara spesifik maupun Indonesia secara umum diperlukan.
Gambaran  tambahan  mengenai  kondisi penelitian dengan bahasan mengenai perbandingan metode  klasifikasi  area  terbangun  di  Indonesia menelurkan ide mengenai kombinasi dari beberapa metode  dalam  melakukan  klasifikasi  area terbangun,  yaitu  metode Maximum  Likelihood Classification (MLC), Object-Based  Image  Analysis
(OBIA)  dan Neural  Network  Classification (NNC). Penggunaan  ketiga  metode  di  atas  didasari  oleh penilaian  hasil  uji  akurasi  pada  penelitian sebelumnya  yang  dimana  metode  MLC,  OBIA  dan NNC  memiliki  nilai Overall  Accuracy yang  sangat baik, yaitu sebesar masing-masing 82,9 %, 93 %, dan 85,1 % dalam klasifikasi penutup lahan yang di dalamnya termasuk lahan terbangun (Aminipouri et al., 2009; Pal et al., 2005). Uji validasi lalu dilakukan terhadap  hasil  ketiga  metode  tersebut  untuk mengetahui  metode  yang  paling  tepat  dalam klasifikasi  area  terbangun  yang  sesuai  dan representatif  dengan  karakteristik  permukiman pada  wilayah  penelitian.  Metode  terbaik  diantara ketiga  metode  yang  diusulkan  kemudian  akan digunakan  untuk  acuan  sebaran  area  terbangun yang  akan  dilakukan  penilaian  tingkat  kekumuhan dari area terbangun di wilayah penelitian.
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  pemetaan permukiman  kumuh  menggunakan  teknologi penginderaan  jauh,  yaitu  dengan  Citra  Satelit Resolusi tinggi (CSRT), secara spesifik adalah citra Pleiades,  digunakan  untuk  mendeteksi  wilayah permukiman  yang  ada  di  Kecamatan  Bumiwaras. Fokus  utama  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengidentifikasi  lokasi  permukiman  kumuh  di Kecamatan  Bumiwaras  yang  bertujuan  agar berguna bagi para pengambil keputusan perkotaan. Oleh karena itu, kami mengeksplorasi sejauh mana kinerja  metode-metode  yang  ditawarkan  dalam klasifikasi area terbangun di Kecamatan Bumiwaras. Secara khusus, tujuan-tujuan penelitian ini adalah; mengidentifikasi  dan  membandingkan  hasil  dari area  terbangun  di  Kecamatan  Bumiwaras  Kota Bandar Lampung menggunakan citra satelit resolusi sangat  tinggi  dengan  3  metode  (MLC,  OBIA,  dan NNC), dan mengidentifikasi permukiman kumuh di Kecamatan  Bumiwaras  Kota  Bandar  Lampung berdasarkan parameter pada Rencana Pencegahan dan  Peningkatan  Kualitas  Permukiman  Kumuh Perkotaan  (RP2KPKP)  yang  menjadi  acuan  dari Perda  No  4  tahun  2017  Kota  Bandar  Lampung (Lampung, 2017).

## METODE
Lokasi  penelitian  berada  di  Kecamatan Bumiwaras, Kota Bandar Lampung yang berada di antara  50º20’ - 50º30’  LS  dan  105º28’ - 105º37’  BT. Wilayah ini memiliki luas wilayah daratan ±19.722 Ha (197,22 Km 2 ) dan secara spasial tergambar pada Gambar 2 berikut ini.
Gambar 2. Lokasi penelitian di Kecamatan Bumiwaras, Bandar Lampung.
Gambar 3. Citra Pleiades tahun 2018.

## Data
Data yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari data primer dan sekunder. Data primer terdiri dari  data  pembentuk  klasifikasi  lahan  terbangun dimana meliputi citra resolusi sangat tinggi (CRST) yaitu  mozaik  dari  satelit  Pleiades  pengambilan tanggal 5, 15 dan 25 bulan Agustus 2018 ( Gambar 3 ),  Peta  Rupabumi  Indonesia  (RBI),  serta  data pendukung  lainnya  dari  instansi-instansi  terkait. Sementara  data  sekunder  berupa  hasil  survei lapangan  yang  dilakukan  pada  periode  23  sampai 30  Agustus  2020,  dimana  dilakukan  untuk
mengindentifikasi  akurasi  dari  hasil  interpretasi lahan terbangun oleh citra satelit. Secara rinci data yang  digunakan  pada  penelitian  ini  dapat  dilihat pada Tabel 1 di bawah ini.
Tabel 1. Data-data penelitian.
No Aspek Kriter ia Tahun Sumber Data 1 Citra Pleiades (multispekt ral) Resolu si 2 m 5, 15 dan 25 Agustus 2018 Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN) (LAPAN, 2018)
Identifikasi Permukiman Kumuh dari Citra Pleiades dengan Metode Maximum Likelihood Classification ............................... (Nadzir et all)
No Aspek Kriter ia Tahun Sumber Data 2 Parameter Klasifikasi Kekumuhan - 2020 Format Isian dan Observasi 3 Peta Rupabumi Indonesia (RBI) Skala 1:25.0 00 2020 Badan Informasi Geospasial (BIG) (BIG, 2020) 4 Data Sampel Lapangan 50 Titik 23 – 30 Agustus 2020 Uji validasi lapangan
Data  survei  lapangan  juga  digunakan  untuk menentukan  kelas  permukiman  kumuh  yang diperoleh  dari  klasifikasi  lahan  terbangun  dan kondisi  di  lapangan  sesuai  dengan  metode pembobotan  dan  dianalisis  pada  perangkat  lunak pengolah  citra  satelit  (ENVI  dan  e-Cognition)  dan perangkat  lunak  visualisasi  data  geospasial (ArcGIS).  Pengambilan  data  survei  lapangan dilakukan pada 50 titik pada tanggal 23 sampai 30 di bulan Agustus tahun 2020 dengan sebaran yang tergambar  pada Gambar  4 di  bawah  ini. Pengambilan  data  survei  lapangan  yang  diadakan pada  tahun  2020  ini  cukup  dekat  secara  waktu dengan  waktu  dari  citra  satelit  (tahun  2018), membuat  kondisi  di  citra  satelit  dan  kondisi lapangan secara relatif masih sama .
Gambar 4. Peta persebaran titik survei lapangan.

## Pengolahan Data
Tahapan penelitian tergambar secara umum di Gambar 5 di bawah ini. Proses dimulai dengan pra- pengolahan citra  satelit  Pleiades,  dilanjutkan dengan  identifikasi  lahan  terbangun  dengan  tiga metode.  Hasil  dari  identifikasi  tersebut  diukur tingkat akurasinya menggunakan Confusion Matrix , yang mana hasil terbaik digabungkan dengan data survei  lapangan  untuk  proses  pembobotan tingkatan  permukiman  kumuh  di  Kecamatan Bumiwaras, Kota Bandar Lampung.
Berdasarkan Gambar 5 , pra-pengolahan citra dilakukan  dengan  penggabungan  beberapa  citra (mozaik)  yang  ditambah  dengan  proses  koreksi geometrik, selanjutnya dilakukan pemotongan citra
untuk lokasi penelitian yang dipilih. Citra yang telah dipotong kemudian diklasifikasi berdasarkan kelas- kelas yang telah ditentukan dalam 3 metode yaitu MLC, OBIA dan NNC. Setelah itu, dilakukan proses pembobotan  tingkat  kekumuhan  pada  hasil klasifikasi.  Hasil  klasifikasi  dan  pembobotan  lalu dilakukan uji akurasi untuk melihat seberapa besar tingkat ketelitian dari setiap hasil pengklasifikasian yang diperoleh.
Gambar 5. Tahapan penelitian.
Pra-pengolahan – Koreksi Geometrik Citra
Koreksi  geometrik  pada  citra  satelit  adalah proses  melakukan  koreksi  terhadap  distorsi geometri  pada  suatu  citra satelit  (Mather  &  Koch, 2011).  Hasil  dari  proses  koreksi  geometrik  adalah citra dengan lokasi piksel yang sudah berubah dari sistem  koordinat  lokal  citra  menjadi  sistem koordinat  proyeksi  yang  dipilih  dan  besar  nilai distorsi  horizontal  (Green,  Mumby,  Edwards,  & Clark, 2000). Tahap ini diterapkan pada citra digital mentah  (langsung  hasil  perekaman  satelit),  dan merupakan  salah  satu  dari  koreksi  kesalahan sistematik  (Danoedoro,  1996).  Tingkat  ketelitian dari hasil koreksi geometrik dapat dilihat dari nilai Root  Mean  Square  Error (RMSE)  yang  didapatkan yang  mewakili  nilai  distorsi  horizontal,  tergambar pada Persamaan 1 .
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ ∑ (𝑥 𝑖 − 𝑥̂ 𝑖 ) 2 𝑁 𝑖=1 𝑁 … … … … … … … … … … . (𝟏)
Dengan 𝑁 merupakan jumlah sampel, 𝑥 𝑖 data pada indeks 𝑖 dan 𝑥̂ 𝑖 merupakan  rerata  dari  seluruh sampel.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  koreksi geometrik citra menggunakan 8 titik Ground Control Point (GCP).
Pra-pengolahan – Mozaik Citra
Salah satu keunggulan teknologi penginderaan jauh  adalah  kemampuannya  untuk  menunjukkan areal  yang  sangat  luas  dan  sering  kali  dengan aksesibilitas sangat rendah. Untuk mengoptimalkan kemampuan ini, maka perlu menyatukan beberapa scene data  citra  dengan  menggunakan  software
pengolah citra satelit atau melakukan proses mozaik (Bheda et al., 2014; Nadzir et al., 2020) sehingga data  penginderaan  jauh  dapat  menjadi  satu gambar/citra  yang  mencakup  seluruh  area  yang diinginkan.  Definisi lain dari  mozaik adalah  proses penggabungan  beberapa  bingkai  ( scene )  citra menjadi  suatu  gambar  yang  mencakup  area  yang luas (Moik, 1980).
Pra-pengolahan – Pemotongan Citra
Pemotongan citra merupakan proses memisahkan  objek  yang  diteliti  dengan  gangguan secara  sinyal  ataupun  dengan  objek  yang  bukan merupakan  objek  pengamatan  secara  geografis (Buermann, et al., 2008). Proses ini dilakukan untuk membatasi daerah pekerjaan sehingga memudahkan  analisis.  Pemotongan  citra  akan mengurangi kapasitas memori sehingga memudahkan  pada  proses  pengolahan  data  citra tersebut.  Teknik  yang  digunakan  pada  tahapan pemotongan citra ini adalah dengan memfokuskan lokasi yang diinginkan pada citra. Proses ini dapat dilakukan  dengan  menggunakan  data  vektor, koordinat  geodetik,  atau  dengan  menggunakan boks  ( zooming )  yang  ada  pada  software  yang digunakan (Purwadhi & Sanjoto, 2008).

## Klasifikasi Lahan Terbangun
Klasifikasi diartikan sebagai proses mengelompokkan piksel ke dalam kelas-kelas atau kategori-kategori yang telah ditentukan berdasarkan  aturan  tertentu.  Kategorisasi  dapat dirancang menggunakan nilai kecerahan ( brightness  value/BV atau digital  number )  piksel yang  bersangkutan  ataupun  tekstur  (Shinozuka  & Mansouri,  2009).  Klasifikasi  terbimbing  adalah klasifikasi  dimana  dilakukan  dengan  mengambil sekumpulan  piksel  yang  memiliki  nilai  reflektansi spektral yang serupa dan mewakili masing-masing kelas  atau  kategori  yang  diinginkan  (Abburu  & Golla,  2015).  Piksel-piksel  penciri  tersebut  sering disebut  dengan training  data ,  sementara  kegiatan mengidentifikasinya  pada  citra  dan  selanjutnya digunakan untuk membuat class signature disebut dengan training area . Class  signature (ciri  kelas)  tersebut  akan berbeda-beda  tergantung  kepada  metode  yang digunakan.  Pada  metode maximum  likelihood dengan  rumus  dasar  yang  mengkalkulasi  fungsi diskriminan pada setiap piksel pada Persamaan 2 (Richards, 1999), maka class signature -nya adalah vektor  rata-rata  dan  matrik  ragam-peragam ( variance-covariance  matrix )  dari  masing-masing kelas (Simarmata et al., 2022).
Metode  lain  yang  digunakan  adalah object- based image analysis (OBIA). Dibandingkan dengan metode  non-OBIA  yang  ada  sebelumya,  yang melakukan  karakterisasi  berdasarkan  piksel  demi piksel,  OBIA  membagi  gambar  menjadi  kelompok
piksel homogen yang disebut segmen atau sebagai image  object (IO).  Kemudian,  karakteristik  yang tersirat pada IO seperti spektral, spasial, tekstural, dan topologis diterapkan sebagai unit spasial untuk melakukan  analisis  citra  seperti  contohnya  adalah klasifikasi  citra  (Hossain  &  Chen,  2019).Secara umum  proses  klasifikasi  dengan  metode  OBIA melalui dua tahapan utama yaitu segmentasi citra dan klasifikasi tiap segmen (Xiaoxia et al., 2004) .
𝑔 𝑖 (𝑥) = 1𝑛𝑝(𝜔 𝑖 ) − 1 2 1𝑛|Σ 𝑖 | − 1 2 (𝑥 − 𝑚 𝑖 ) 𝑇 ∑ (𝑥 − 𝑚 𝑖 )
−1 𝑖 ………………………………………………………………………….. (2)
Dengan  bagian  pertama  di  sisi  kanan persamaan  yang  mewakili  tingkat  probabilitas bangun tersebut untuk menjadi satu kesatuan dan bagian kedua dari sisi kanan merpresentasikan nilai total dari seluruh bangun yang teridentifikasi. Lalu, bagian  ketiga  dari  sisi  kanan  mewakili  selisih  dari bangun  terhadap  rerata  dari  bangun  yang teridentifikasi (laiknya menghitung standar deviasi). Proses klasifikasi dengan OBIA ditentukan oleh nilai skala, bentuk dan tingkat kompaksi ( scale, shape, and compactness ) yang nantinya akan menentukan bagaimana sebuah kumpulan piksel diklasifikasikan sebagai objek secara luasan dan bentuk. Nilai skala dalam  penelitian  ini  adalah  90,  untuk  nilai  bentuk adalah 0,4 dan nilai tingkat kompaksi sebesar 0,9.
Metode lain yang digunakan pada penelitian ini adalah metode Neural Network Classification (NNC), sebuah  metode artificial  intelligence berbasis machine learning yang merupakan tools pemodelan empiris. Tools ini  memiliki  kemampuan  untuk mengidentifikasi  hubungan  yang  sangat  kompleks yang mendasari hanya dari data masukan-keluaran. Neural network beroperasi seperti black box model yang tidak membutuhkan informasi yang terperinci tentang sistem. NNC dirancang untuk meniru fungsi pengenalan  pola  manusia  melalui  pemrosesan paralel dari beberapa masukan, yaitu NNC memiliki kemampuan  untuk  memindai  data  untuk  mencari pola  dan  dapat  digunakan  untuk  membuat  model non-linier. Keuntungan neural network dibandingkan  metode  lainnya  adalah  kemampuan untuk  menangani  sejumlah  besar noisy  data dari dynamic dan nonlinear  systems ,  terutama  ketika hubungan fisik yang mendasarinya tidak sepenuhnya  dipahami  (Openshaw  &  Openshaw, 1997) . Tiga  metode  klasifikasi  di  atas  kemudian dilakukan  uji  validasi  untuk  mengetahui  metode terbaik  dalam  menentukan  klasifikasi  permukiman di wilayah penelitian, sehingga kemudian dilakukan proses  pembobotan  untuk  memperoleh  informasi dari  lahan  terbangun  (permukiman  kumuh)  pada wilayah penelitian.

## Survei Lapangan
Survei  lapangan  dari  hasil  pengolahan  citra satelit  digunakan  untuk  melihat  tingkat  kesalahan
Identifikasi Permukiman Kumuh dari Citra Pleiades dengan Metode Maximum Likelihood Classification ............................... (Nadzir et all)
yang terjadi  pada klasifikasi area contoh sehingga dapat  ditentukan  besarnya  persentase  ketelitian pemetaan. Evaluasi ini menguji tingkat keakuratan secara visual dari klasifikasi terbimbing. Pengambilan  sampel  lapangan  dilakukan  agar setiap parameter yang digunakan tervalidasi.
Pelaksanaan survei lapangan ( Gambar 6 ) ini menggunakan  formulir  kesesuaian  berisikan  8 parameter  yang  dilihat  secara  visual  dan  juga dengan bertanya kepada penduduk di lokasi, sesuai dengan Perda Kota Bandar Lampung Nomor 4/2017 (Peraturan  Daerah  Kota  Bandar  Lampung,  2017), sebagai  berikut:  kondisi  bangunan,  kondisi  jalan lingkungan, kondisi penyediaan air minum, drainase lingkungan,  pemeliharaan  air  limbah,  pengelolaan persampahan, proteksi kebakaran, dan keberadaan ruang  terbuka  hijau.  Setiap  titik  dalam  survei lapangan juga diambil  foto tampak utara, selatan, barat, dan timurnya.
(a) (b) (c) Gambar 6. Pelaksanaan  survei  lapangan,  hasil klasifikasi kumuh ringan (a), kumuh sedang (b),  dan  kumuh  berat  (c).  Ketiga  foto mewakili  titik  nyata  yang  didapatkan  dari survei lapangan pada tahun 2020.

## Pembobotan Permukiman Kumuh
Identifikasi  Tingkat  Kekumuhan  dilakukan dengan  memberikan  bobot  pada  kriteria-kriteria berdasarkan  skala  penilaian  yang  mempengaruhi kawasan  permukiman  kumuh  dari  setiap  indikator (Nakamura, 2014). Indikator yang digunakan dalam proses  ini  terdiri  dari  delapan  kriteria  yang  sesuai dengan  Peraturan  Daerah  No.  4  tahun  2017  kota Bandar Lampung (Lampung, 2017) tanpa dilakukan modifikasi.  Kemudian  dilakukan  analisis  hingga menghasilkan  klasifikasi  tingkat  kawasan  kumuh pada  wilayah  Kota  Bandar  Lampung.  Langkah selanjutnya  adalah  pemberian  bobot  setiap parameter,  berdasarkan  parameter  penilaian  yang terdaftar pada Tabel 2 .
Tabel 2. Bobot penilaian No Kualitas Persentase Bobot 1 Baik 0 % - 25 % 1 2 Cukup 26 % - 50 % 3 3 Buruk 51 % - 75 % 5
Perhitungan total
bobot didekati dengan menggunakan Rumus 3 sebagai berikut:
𝑆𝑖 =   ∑ 𝐵𝑖 .............................................................. (3)
Keterangan:
𝑆𝑖 = Total Bobot
𝐵𝑖 = Bobot Sub Kriteria.
Klasifikasi  Tingkat  Kekumuhan  didasarkan  dari RP2KPKP  dimana  rentang  nilai  tingkat  klasifikasi yang didapatkan untuk setiap kelas yang tergambar pada Tabel 3 .
Tabel 3. Klasifikasi tingkat kekumuhan berdasarkan RP2KPKP. No Kelas Tingkat Klasifikasi 1  Bukan Kawasan Kumuh 0 – 19 2  Kawasan Kumuh Ringan 20 – 44 3  Kawasan Kumuh Sedang 45 – 70 4  Kawasan Kumuh Berat 71 – 95

## Uji Akurasi dan Validasi
Hasil  klasifikasi  perlu  dilakukan  pengujian akurasi  terhadap  hasil  klasifikasi  agar  mengetahui tingkat akurasi dari hasil yang diperoleh. Pekerjaan ini  menggunakan  survei  lapangan  yang  bertujuan untuk validasi data hasil klasifikasi dengan kondisi lapangan. Uji ketelitian dilakukan untuk menentukan  tingkat  akurasi  dari  citra  resolusi tinggi.  Uji  ketelitian  hasil  klasifikasi  citra  dalam pekerjaan  ini  yaitu  dengan  membuat  matrik  dari perhitungan  setiap  kesalahan (confusion  matrix) pada setiap kelas hasil klasifikasi citra (Nadzir et al, 2020).  Tahapan  akhir  dari  pekerjaan  ini  adalah berupa uji akurasi terhadap hasil klasifikasi berbasis objek.  Uji  akurasi  merupakan  hal  yang  penting sebagai  penilaian  kualitas  hasil  klasifikasi  berbasis objek pada citra resolusi tinggi. Hasil klasifikasi citra dapat  digunakan  apabila  memenuhi  syarat  uji ketelitian klasifikasi. Uji ketelitian dalam pekerjaan ini  menggunakan  tabel  perhitungan Confusion Matrix  Calculation .  Tabel  perhitungan confusion matrix merupakan derivasi dari penjumlahan omisi, komisi,  dan  keseluruhan  ketelitian  pemetaan. Secara  spesifik,  penggunaan confusion  matrix dalam  penelitian  ini  digunakan  pada  tiga  metode identifikasi lahan terbangun dan hasil pembobotan permukiman  kumuh.  Persentase  ketepatan  hasil klasifikasi dilihat dari nilai akurasi pengguna , akurasi produser , akurasi keseluruhan , dan statistik kappa (Congalton, 1991).
Producer Accuracy = 𝑋𝑖𝑖 𝑋+𝑖 𝑋100% ............................... (4) User Accuracy = 𝑋𝑖𝑖 𝑋+𝑖 𝑋100% ...................................... (5)
Overall Accuracy = ∑ 𝑋𝑖𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑁 𝑋100% .............................. (6)
Kappa Coefficient = 𝑁 ∑ 𝑋𝑖𝑖−∑ 𝑋𝑖+(𝑋+𝑖) 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1 𝑁 2 ∑ 𝑋𝑖+(𝑋+𝑖) 𝑛 𝑖=1 𝑋100% ...................................... (7)
di mana:
N  =  Jumlah  semua  piksel  yang  digunakan  untuk pengamatan.
R = Jumlah baris atau lajur pada matriks kesalahan (jumlah kelas).
Xii = Nilai diagonal dari matrik kontingensi baris ke- i dan kolom ke-i.
X+i= Jumlah piksel dalam kolom ke-i. Xi+ = Jumlah piksel dalam baris ke-i.
Koefisien  kappa  Cohen  dapat  dikategorikan sebagai berikut: jika nilainya kurang dari atau sama dengan  0,  itu  menunjukkan  bahwa  tidak  ada hubungan;  jika  nilainya  berada  di  antara  0.01 hingga 0.20, itu dianggap sebagai hubungan yang sedikit;  pada  rentang  0.21  hingga  0.40, diinterpretasikan  sebagai  hubungan  yang  kurang baik;  jika  nilainya  berada  di  antara  0.41  hingga 0.60,  itu  dianggap  sebagai  hubungan  yang  cukup baik;  dalam  rentang  0.61  hingga  0.80,  dianggap sebagai  hubungan  yang  kuat;  dan  jika  nilainya berada  di  antara  0.81  hingga  1.00,  itu  dianggap sebagai hubungan yang sangat baik atau sempurna, sesuai dengan klasifikasi yang diusulkan oleh Cohen pada tahun 1960 (Cohen, 1960).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Distorsi Horizontal dari Koreksi Geometrik
Hasil  dari  koreksi  geometrik  tergambar  pada Tabel  4 .  Dari  tabel  ini,  didapatkan  nilai  RMSE sebesar  sub-meter  (~30  cm).  Nilai  ini  memenuhi CE90  (rentang  kepercayaan  90%)  yang  dapat digunakan pada pembuatan peta RBI dengan skala sangat besar (skala 1:1.000) dan skala besar (skala 1:5.000).
Pemetaan Lahan Terbangun
Penentuan  kawasan  permukiman  dilakukan dengan  proses  interpretasi  citra  yang  didasarkan dari  penggunaan  tiga  metode  yaitu  metode  MLC, OBIA  dan  NNC  pada  citra  Pleiades  di  Kecamatan Bumiwaras,  Kota  Bandar  Lampung  tahun  2018 berjenis CSRT yang memiliki resolusi spasial sebesar 2  m.  Sebelumnya,  untuk  memperlihatkan keunggulan  penggunaan  CSRT,  intrepretasi  visual atas  citra  satelit  tersebut  dilakukan  berdasarkan karakteristik  morfologisnya  (densitas  dan  ukuran bangunan,  lokasi  dan  keberadaan  jalan)  yang tergambar pada Tabel 9 .
Intrepretasi  secara  visual  ini  tidak  digunakan lebih  lanjut  dalam  proses  identifikasi  lahan terbangun  dan  pembobotan  permukiman  kumuh, karena  proses  tersebut  menggunakan  hasil klasifikasi  otomatis  dari  3  metode  yang  sudah disebutkan. Didapatkan bahwa secara visual, lahan terbangun di atas 20 m 2 dapat terlihat, khususnya pada lokasi yang berbatasan langsung dengan jalan dan  tidak  terdapat  kanopi  tumbuhan  di  dekatnya. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  citra  Pleiades  secara visual  dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi lahan  terbangun  dengan  luasan  lebih  dari  20  m 2 . Kemampuan  untuk  mengidentifikasi  secara  visual dari  permukiman  ini  merupakan  salah  satu  nilai lebih  yang  ditemukan  pada  citra  satelit  Pleiades dibandingkan  dengan  citra  satelit  optik  lainnya seperti koleksi Landsat ataupun koleksi Sentinel-2.
Trade-off yang  perlu  dipertimbangkan  dalam pemilihan  jenis  citra  satelit  yang  akan  digunakan dalam analisis, antara resolusi yang tinggi dengan jangka  waktu  pengamatan  yang  panjang. Selanjutnya,  memasuki  proses  inti  dari  penelitian ini,  berdasarkan  hasil  klasifikasi  otomatis menggunakan  ketiga  metode  yang  disebutkan  di atas dan pengetahuan analisis tentang Permukiman di  Kecamatan  Bumiwaras  maka  diperoleh  wilayah lahan  terbangun  di  Kecamatan  Bumiwaras  seperti yang ditunjukkan pada Gambar 7 .
Tabel 4. Hasil koreksi geometrik citra Pleiades.
Peta X [m] Peta Y [m] Citra X [m] Citra Y [m] Prediksi X [m] Prediksi Y [m] Error X [m] Error Y [m] RM SE [m] CE9 0 [m] Kelas 1 RBI 536091,89 9394029,10 32804,20 34532,20 32804,16 34532,10 -0,04 -0,10 0,11 0,17 1:1000 527999,88 9396624,90 16545,20 29310,40 16545,44 29310,41 0,24 0,01 0,24 0,36 1:5000 523024,70 9403035,80 6545,10 16402,60 6544,75 16402,76 -0,35 0,16 0,39 0,59 1:5000 533286,79 9406989,60 27159,40 8433,70 27159,40 8433,47 0,00 -0,23 0,23 0,35 1:5000 535684,26 9401608,90 31980,11 19267,33 31979,99 19267,75 -0,12 0,42 0,44 0,67 1:5000 529917,26 9399952,90 20394,67 22607,11 20394,92 22606,81 0,25 -0,30 0,39 0,59 1:5000 528710,31 9403300,30 17967,90 15866,10 17967,48 15866,21 -0,42 0,11 0,43 0,65 1:5000 526517,66 9407416,20 13558,44 7578,67 7578,60 7578,60 0,44 -0,07 0,44 0,67 1:5000
Identifikasi Permukiman Kumuh dari Citra Pleiades dengan Metode Maximum Likelihood Classification ............................... (Nadzir et all)
Gambar 7. Grafik luas permukiman Kecamatan Bumiwaras.
Dengan  total  luas  wilayah  Kecamatan Bumiwaras  yaitu  seluas  444.05  ha,  maka  dari gambar  di  atas  secara  kontekstual  menunjukkan bahwa  luas  lahan  terbangun  di  kecamatan Bumiwaras  yang  teridentifikasi  menggunakan metode OBIA memiliki luas 2 kali lipat dibandingkan dengan  luas  lahan  terbangun  yang  teridentifikasi dari  2  metode  lainnya.  Secara  spesifik, presentasenya  terhadap  luas  total  Kecamatan Bumiwaras  adalah  18,34  %  pada  metode  MLC, 63,80  %  pada  metode  OBIA  dan  32,06  %  pada metode NNC. Lebih jelasnya, distribusi Permukiman di  Kecamatan  Bumiwaras  disajikan  pada Gambar 8, Gambar 9, dan Gambar 10 berikut ini.
Gambar  8. Peta  Distribusi  Kawasan  Lahan  Terbangun Kecamatan  Bumiwaras  Metode Maximum
Likelihood Classification (MLC). Gambar  9. Peta  distribusi  kawasan  lahan  terbangun Kecamatan  Bumiwaras  metode object- based image analysis (OBIA).
Apabila  membandingkan  dari Gambar  8 , Gambar  9 dan Gambar  10 terlihat  bahwa  hasil dari  identifikasi  lahan  terbangun  menggunakan metode OBIA ( Gambar 9 ) membentuk permukiman  secara  lebih  natural  dan  menyatu dalam arti berbentuk blok-blok berdasarkan objek, dibandingkan  dengan  hasil  dari  metode  MLC ( Gambar  8 )  dan  dan  NNC  ( Gambar  10 )  yang melakukan identifikasi pada setiap piksel sehingga hasil identifikasi lahan terbangun yang didapatkan tampak  tersebar  dan  tidak  berbentuk  blok. Kecenderungan hasil OBIA yang berbentuk blok ini menunjukkan  kelebihan  metode  tersebut  secara visual dibandingkan metode MLC dan NNC.
Gambar  10. Peta  distribusi  kawasan  lahan  terbangun Kecamatan  Bumiwaras  metode neural- network classification (NNC).
Dalam  rangka  melihat  lebih  jauh  hasil klasifikasi  pada  tingkat  kelurahan,  luas  daerah terbangun tertulis pada Tabel 5 di  samping.  Dari Tabel  di  bawah  tergambar  bahwa  pada  level Kelurahan,  metode  OBIA  mengidentifikasi  lahan terbangun dengan luasan ~2.5 kali lipat lebih besar daripada  metode  MLC  dan  NNC.  Ditemukan  pula bahwa  kelurahan  Sukaraja  memiliki  luasan  lahan terbangun terbesar, diikuti dengan Bumi Waras dan.
Di  sisi  lain,  kelurahan  Kangkung  memiliki  luasan terkecil.
Tabel 5. Luas lahan terbangun Kecamatan Bumiwaras. Kelurahan Metode MLC OBIA NNC Bumi Waras 17.97 65.86 30.87 Garuntang 16.90 64.13 37.85 Kangkung 8.77 34.78 10.71 Pecoh Raya 16.70 43.26 23.20 Sukaraja 21.10 74.70 39.55

## Perbandingan Metode Klasifikasi permukiman
Klasifikasi  lahan  terbangun  menggunakan metode MLC, OBIA dan NNC kemudian dilakukan uji akurasi  untuk  mengetahui  metode  mana  yang terbaik  dalam  melakukan  klasifikasi  lahan terbangun sesuai dengan karakteristik pada wilayah penelitian.  Dalam  kasus  Kecamatan  Bumiwaras diambil 50 titik sample di lapangan yang kemudian akan diuji menggunakan confusion matrix . Hasil uji akurasi disajikan pada Tabel 6, Tabel 7 dan Tabel 8 .
Tabel 6. Uji akurasi klasifikasi permukiman Kecamatan Bumiwaras menggunakan metode MLC.
Klasifikasi Validasi Lapangan Area Terbangun Bukan Area Terbangun Interpretasi Citra 32 18 Area Terbangun 21 21 0 Bukan Area Terbangun 29 11 18 Commission 0,00 37,93 Omission 34,38 0,00 User Accuracy 100,00 62,07 Producer Accuracy 65,63 100,00 Overall Accuracy 78,00 Kappa Coefficient 0,58 Tabel 7. Uji akurasi klasifikasi permukiman Kecamatan Bumiwaras menggunakan metode OBIA.
Klasifikasi Validasi Lapangan Area Terbangun Bukan Area Terbangun Interpretasi Citra 32 18 Area Terbangun 32 30 2 Bukan Area Terbangun 18 2 16 Commission 6,25 11,11 Omission 6,25 11,11 User Accuracy 93,75 88,89 Producer Accuracy 93,75 88,89 Overall Accuracy 92,00 Kappa Coefficient 0,83 Tabel 8. Uji akurasi klasifikasi permukiman Kecamatan Bumiwaras menggunakan metode NNC. Klasifikasi Validasi Lapangan Area Terbangun Bukan Area Terbangun Interpretasi Citra 32 18 Area Terbangun 15 12 3 Bukan Area Terbangun 35 20 15 Commission 20.00 57.14 Omission 62.50 16.67 User Accuracy 80.00 42.86 Producer Accuracy 37.50 83.33 Overall Accuracy 57.45 Kappa Coefficient 0.20
Identifikasi Permukiman Kumuh dari Citra Pleiades dengan Metode Maximum Likelihood Classification ............................... (Nadzir et all)
Hasil  perhitungan  akurasi  menggunakan confusion matrix yang  ditunjukkan pada Tabel 6, Tabel  7 dan Tabel  8 menunjukan  hasil  yang berbeda  pada  setiap  metode  yang  digunakan. Selaras  dengan  analisis  yang  didapatkan  dari perbandingan  secara  visual,  metode  dengan  nilai overall  acccuracy terbesar  adalah  metode  OBIA dengan  nilai  92,00  %,  sedangkan  metode  MLC memiliki  nilai  sebesar  78,00  %  dan  metode  NNC sebesar  57,45  %.  Selanjutnya,  hasil  perhitungan Kappa  Coefficient mendukung  lebih  jauh  temuan yang  didapatkan,  dengan  hasil  dari  metode  OBIA pada  kategori  sangat  baik  dengan  nilai Kappa Coefficient sebesar  0,83,  sementara  metode  MLC berkategori  baik  dengan  nilai Kappa  Coefficient sebesar  0,58  dan  metode  NNC  berkategori  tidak baik  dengan  nilai Kappa  Coefficient sebesar  0,20. Melihat  nilai  komisi  dan  omisi  yang  menandakan bagaimana  tingkat  kesesuaian  dari  data  lapangan terhadap data satelit dan sebaliknya menunjukkan bahwa OBIA secara konsisten memiliki nilai > 90 %, dibandingkan  dengan  hasil  dari  MLC  yang  mana memiliki user accuracy sempurna (100  %)  tetapi memiliki producer  accuracy 65  %,  menandakan tingkat  omisi  sebesar  35  %.  Hasil-hasil  di  atas menunjukkan  kecenderungan  yang  sama,  bahwa metode  OBIA,  dalam  parameter  kualitatif  ( visual check )  dan  kuantitatif  ( confusion matrix),  adalah metode yang paling cocok dan pas untuk menjadi metode pilihan dalam klasifikasi lahan terbangun di Kecamatan Bumiwaras.

## Sebaran Kawasan Permukiman Kumuh
Klasifikasi  kekumuhan  dilakukan  dengan metode terbaik dari ketiga metode yang digunakan pada  klasifikasi  lahan  terbangun  di  kecamatan Bumiwaras, yaitu metode OBIA. Pemetaan Kawasan Permukiman  Kumuh  Kecamatan  Bumiwaras  ini diperoleh  dengan  cara  pembobotan  terhadap delapan  parameter  kekumuhan  yang  mana  sesuai dengan daftar yang dimuat dalam Peraturan Daerah Kota  Bandar  Lampung  Nomor  04  Tahun  2017 Tentang  Pencegahan  Dan  Peningkatan  Kualitas Terhadap  Perumahan  Kumuh  Dan  Permukiman Kumuh  (Lampung,  2017).  Masukan  ( input )  dari pembobotan  adalah  50  titik  survei  lapangan  yang sudah  tergambarkan  dan  terjelaskan  pada  sub- bagian  Metode.  Berdasarkan  hasil  pembobotan maka  diperoleh  wilayah  permukiman  kumuh  di Kecamatan  Bumiwaras.  Lebih  jelasnya,  luas  lahan permukiman  kumuh  di  Kecamatan  Bumiwaras disajikan dalam Gambar 11.
Klasifikasi permukiman kumuh terbagi menjadi tiga kelas dimana terdiri dari kelas 1 atau kategori ringan, kelas 2 atau kategori sedang, serta kelas 3 atau  kategori  berat.  Berdasarkan  grafik  di  atas menunjukkan  Kecamatan  Bumiwaras  didominasi oleh permukiman kumuh dengan kelas 2 atau kelas sedang  dengan  total  luas  yaitu  176,17  ha. Sementara kekumuhan kelas 1 atau ringan berada pada angka  80,51 ha dan  kelas berat yaitu  26,06 ha.  Analisis  di  tingkat  kelurahan  menunjukkan bahwa permukiman di Pecoh Raya didominasi oleh Kumuh Ringan, sedangkan tiga keluarahan lainnya didominasi  oleh  Kumuh  Sedang;  Bumi  Waras, Garuntang,  dan  Sukaraja.  Sedangkan  kelurahan Kangkung memiliki luasan Kumuh Berat yang paling besar, dengan empat keluarahan lain tidak terdapat permukiman kumuh dengan luas masing-masing 0 ha.  Hasil  di  atas  menunjukkan  bahwa  kelurahan Kangkung memiliki luasan permukiman kumuh yang jauh  lebih  banyak  dibanding  dengan  kelurahan lainnya,  selaras  dengan  pengamatan  survei lapangan dan juga sesuai dengan lokasi kelurahan Kangkung itu sendiri, berada di bibir pantai dengan permukiman di atas laut. Di sisi lain, tidak adanya permukiman  kumuh  berat  dan  didominasinya permukiman  kumuh  sedang  dan  ringan  di  empat kelurahan  lain  menunjukkan  tingkat  penghasilan yang  cukup  baik.  Sayangnya,  perbedaan  hasil  di lima  kelurahan  ini  terarah  kepada  adanya ketimpangan sosial di Kecamatan Bumiwaras. Hasil analisis  spasial  pemetaan  kawasan  permukiman kumuh  Kecamatan  Bumiwaras  menunjukan distribusi  kawasan  permukiman  kumuh  dimana dapat dilihat pada Gambar 12 .
Gambar 12. Peta kelas permukiman kumuh Kecamatan Bumiwaras, Bandar Lampung.
Gambar 11. Luas permukiman kumuh Kecamatan Bumiwaras.
Tabel 9. Perbandingan hasil klasifikasi permukiman kumuh menggunakan metode OBIA dengan kenampakan citra Pleiades tahun 2018. No Desa Hasil Klasifikasi Lapangan Rendah Sedang Berat Rendah Sedang Berat 1 Bumi Waras - - 2 Garuntang - - 3 Kangkung - - 4 Pecoh Raya - -

## 5
Sukaraja

## Perbandingan  level  klasifikasi  permukiman kumuh setiap kelurahan
Dari  peta  sebaran  permukiman  kumuh Kecamatan Bumiwaras di atas dilakukan pencuplikan citra Pleiades untuk melihat bagaimana kenampakan setiap kelas-kelas permukiman kumuh di Kecamatan Bumiwaras jika dilihat dari atas. Hasil cuplikan  citra  Pleiades  pada  sebaran  permukiman kumuh  Kecamatan  Bumiwaras  dapat  dilihat  pada Tabel 9 .
Terlihat  pada Tabel  9 bahwa  secara  visual, perbedaan  dari  ketiga  kelas  permukiman  kumuh tidak  terlalu  terlihat,  kecuali  adanya  vegetasi sebagai  penanda  ruang  terbuka  hijau  (RTH)  yang memberikan nilai lebih untuk permukiman menjadi permukiman  dengan  kelas  kumuh  rendah.
Sebaliknya,  keberadaan  jalan  yang  sempit (teridentifikasi  <  1  m)  secara  tidak  langsung mengarah  pada  teridentifikasinya  permukiman tersebut menjadi permukiman dengan kelas berat. Ditambah  dengan  hasil  dan  analisis  yang disampaikan pada sub-bagian sebelumnya, analisis- analisis  dapat  disampaikan  mengarah  kepada metode  OBIA  sebagai  metode  pilihan  untuk mengidentifikasi  lahan  terbangun  menggunakan citra satelit resolusi tinggi (CSRT) seperti Pleaides. Selanjutnya,  peran  survei  lapangan  masih  belum tergantikan dan dibutuhkan untuk dapat mengklasifikasi  tingkatan  permukiman  kumuh sesuai  dengan  aturan-aturan  yang  berlaku  di tingkat  kabupaten/kota,  provinsi,  maupun  secara nasional.  Sehingga,  kombinasi  metode  OBIA  dan survei  lapangan  dapat  dijadikan  sebagai  metode
Identifikasi Permukiman Kumuh dari Citra Pleiades dengan Metode Maximum Likelihood Classification ............................... (Nadzir et all)
pilihan  untuk  memetakan  lahan  terbangun  dan menentukan  permukiman  kumuh  di  lokasi  lain  di Indonesia secara efisien dan adaptif.
Hasil  dari  Penginderaan  Jauh  vs  Survei Langsung
Melihat  kembali Gambar  1 pada  sub-bagian Pendahuluan,  di  kecamatan  Bumiwaras  tidak terdapat permukiman yang diklasifikasikan sebagai permukiman kumuh dari versi Kotaku (Kementerian PUPR,  2020).  Hal  ini  berbeda  dengan  hasil  yang didapatkan  dalam  penelitian  ini,  di  mana  ada permukiman  kumuh  kelas  berat  di  kelurahan Kangkung.  Perbedaan  ini  dapat  diatribusikan kepada  perbedaan  metode  pengambilan  data,  di mana  metode  yang  digunakan  pada  program Kotaku  adalah  survei  lapangan  secara  langsung yang  bisa  saja  tidak  mencapai  seluruh  titik  yang diperlukan  untuk  mewakili  Kecamatan  Bumiwaras. Selain  itu,  perbedaan  hasil  ini  dapat  diduga bersumber pada perbedaan tahun dari pengamatan yang  dilakukan,  yaitu  tahun  2018  dibandingkan dengan tahun 2020.

## KESIMPULAN
Penggunaan  citra  satelit  selama  dua  dekade terakhir mulai banyak digunakan untuk melakukan pemetaan  permukiman  kumuh  dengan  hasil  yang cukup baik untuk menggantikan pemetaan dengan metode  survei  lapangan  langsung.  Pemetaan kawasan kumuh dapat diidentifikasi menggunakan metode  Maximum  Likelihood  Classification  (MLC), Object-Based  Image  Analysis  (OBIA),  dan  Neural Network  Classification  (NNC)  yang  dilanjutkan dengan  uji  akurasi  dan  proses  pembobotan permukiman  kumuh  yang  berasal  dari  titik  survei lapangan.  Hasil  pemetaan  menunjukkan  variasi yang signifikan dengan metode OBIA menunjukkan akurasi  tertinggi  dengan  overall  accuracy  sebesar 92,00  %.  Sedangkan  MLC  memiliki  nilai  akurasi sebesar  78,00  %,  dan  NNC  memiliki  nilai  akurasi sebesar 57,45 %. Akurasi yang tinggi dalam metode OBIA  mengindikasikan  keefektifan  pendekatan berbasis  objek  dalam  pemetaan.  Hasil  analisis spasial  mengungkapkan  bahwa  sebagian  besar permukiman  kumuh  di  Kecamatan  Bumiwaras diklasifikasikan  sebagai  kelas  sedang  dengan  luas mencapai  176,17  ha.  Permukiman  kumuh  dengan tingkat  kekumuhan  kelas  ringan  mencakup  80,51 ha,  sedangkan  kelas  berat  mencakup  26,06  ha. Perlu  diperhatikan  bahwa  ada  perbedaan  antara hasil penelitian ini dengan data lain di tahun 2020 yang menggunakan pengamatan secara langsung. Kombinasi OBIA yang sudah disesuaikan parameter segmentasinya  ( shape,  scale dan compactness ) dengan kondisi nyata di lokasi dan survei lapangan dirasa baik untuk bisa diaplikasikan di lokasi lain di Indonesia  sebagai  pengganti  metode  pengamatan secara  langsung  dalam  rangka  menentukan  lokasi
lahan terbangun dan menentukan lokasi permukiman  mana  saja  yang  tergolong  pada permukiman dengan level kumuh berat.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan  terimakasih  sebesar-besarnya  kami sampaikan  kepada  tim  surveyor  yang  telah memberikan  kontribusi  yang  luar  biasa  dalam pelaksanaan  pengambilan  data  lapangan  dalam penelitian  ini.  Upaya  yang  dilakukan  oleh  tim surveyor telah berperan krusial dalam memastikan penyelesaian penelitian ini dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Abburu,  S.,  &  Golla,  S.  B.  (2015).  Satellite  image classification  methods  and  techniques:  A  review. International journal of computer applications, 20- 25.
Aminipouri, M., Sliuzas, R., & Kuffer, M. (2009). Object- Oriented  Analysis  Of  Very  High  Resolution Orthophotos For Estimating The Population Of Slum Areas, Case Of Dar-Es-Salaam, Tanzania Informal Settlement Mapping with UAVs View project Global urban  mapping  View  project.  Retrieved  from https://www.researchgate.net/publication/249657 967. Bashit, N., Prasetyo, Y., Sukmono, A., & Wicaksono, W. (2020).  Analysis  of  Built-up  Land  Spatial  Patterns Using  Multitemporal  Satellite  Imagery  in Pekalongan City. JOURNAL OF APPLIED GEOSPATIAL INFORMATION, 4(2), 356. Retrieved from http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAGI Bhatti,  S.  S.,  &  Tripathi,  N.  K.  (2014).  Built-up  area extraction using Landsat 8 OLI imagery. GIScience and Remote Sensing, 51(4), 445 – 467.
https://doi.org/10.1080/15481603.2014.939539. Bheda,  D.,  Mahasweta  Joshi,  A.,  &  Vikram  Agrawal,  A. (2014). A Study on Features Extraction Techniques for  Image  Mosaicing.  International  Journal  of Innovative Research in Computer and
Communication  Engineering  (An  ISO  3297:  2007 Certified  Organization),  2(3).  Retrieved  from www.ijircce.com
Buermann,  W.,  Saatchi,  S.,  Smith,  T.  B.,  Zutta,  B.  R.,
Chaves,  J.  A.,  Milá,  B.,  &  Graham,  C.  H.  (2008). Predicting  species  distributions  across  the Amazonian  and  Andean  regions  using  remote sensing data. Journal of Biogeography, 1160-1176. BIG. (2020). Ina-Geoportal. Cited in https://tanahair.indonesia.go.id [15 Agustus 2020].
BPS.  (2019).  Jumlah  Penduduk  Kota  Bandar  Lampung Dirinci  menurut  Kecamatan  dan  Jenis  Kelamin Tahun 2018.
BPS. (2022). Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT). Bu,  L.,  Dai,  D.,  Tu,  L.,  Zhang,  Z.,  Deng,  M.,  &  Xie,  X. (2022). An STP-HSI index method for urban built- up  area  extraction  based  on  multi-source  remote sensing  data.  Royal  Society  Open  Science,  9(11). https://doi.org/10.1098/rsos.220597
Cohen, J. (1960). A coefficient of agreement for nominal scales. Educational and psychological measurement, 37-46.
Congalton,  R.  G.  (1991).  A  review  of  assessing  the accuracy of classifications of remotely sensed data. Remote sensing of environment, 35-46.
Danoedoro, P. (1996). Pengolahan Citra digital Teori dan
Aplikasinya  dalam  Bidang  Penginderaan  Jauh. Yogyakarta:  Fakultas  Geografi  Universitas  Gadjah Mada.
Green, E., Mumby, P., Edwards, A., & Clark, C. (2000).
Remote  sensing:  handbook  for  tropical  coastal management. United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization (UNESCO).
Hossain, M. D., & Chen, D. (2019, April 1). Segmentation for Object-Based Image Analysis (OBIA): A review of algorithms and challenges from remote sensing perspective. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote  Sensing,  Vol.  150,  pp.  115 – 134.  Elsevier
B.V. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.02.009 Kementerian PUPR. (2020). Program Kotaku (Kota Tanpa Kumuh). Bandar Lampung.
Kit, O., Lüdeke, M., & Reckien, D. (2012). Texture-based identification  of  urban  slums  in  Hyderabad,  India using  remote  sensing  data.  Applied  Geography,
32(2), 660 – 667. https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2011.07.016 Kohli, D., Warwadekar, P., Kerle, N., Sliuzas, R., & Stein, A. (2013). Transferability of object-oriented image analysis  methods  for  slum  identification.  Remote Sensing, 5(9), 4209 – 4228. https://doi.org/10.3390/rs5094209
Kuffer, M., Pfeffer, K., & Sliuzas, R. (2016). Slums from space-15  years  of  slum  mapping  using  remote sensing.  Remote  Sensing,  Vol.  8.  MDPI  AG. https://doi.org/10.3390/rs8060455
LAPAN.  (2018).  Informasi  Satelit  Pleiades  Pusat Pemanfaatan  Teknologi  Dirgantara  (Pusfatekgan). Cited  in  https://pusfatekgan.lapan.go.id  [18 September 2018].
Mather, P. M., & Koch, M. (2011). Computer processing of  remotely-sensed  images:  an  introduction.  John Wiles & Sons.
Moik, J. G. (1980). Digital processing of remotely sensed images.  National  Aeronautics  and  Space Administration.
Mukherjee, A., Kumar, A. A., & Ramachandran, P. (2021). Development of New Index-Based Methodology for Extraction of Built-Up Area from Landsat7 Imagery: Comparison  of  Performance  with  SVM,  ANN,  and Existing Indices. IEEE Transactions on Geoscience and  Remote  Sensing,  59(2),  1592 – 1603. https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.2996777
Nadzir,  Z.  A.,  Simarmata,  N.,  &  Aliffia,  A.  (2020).
Pengembangan  Algoritma  Identifikasi  Sawah  Padi Berdasarkan  Spektra  Fase  Padi  (Studi  Kasus: Lampung  Selatan)  (Paddy  Field  Identification Algorithm  Development  Using  Spectral  Value  of Paddy Field (Case Study: South Lampung)). Jurnal Sains Informasi Geografi (J SIG), 3(1), 23 – 36.
Nakamura,  S.  (2014).  Impact  of  slum  formalization  on self-help  housing  construction:  A  case  of  slum notification in India. Urban Studies, 51(16), 3420 – 3444. https://doi.org/10.1177/0042098013519139
Openshaw,  S.,  &  Openshaw,  C.  (1997).  Artificial Intelligence in Geography. New York: John Wiley & Sons. Pal, M., & Mather, P. M. (2005). Support vector machines for  classification  in  remote  sensing.  International
Journal  of  Remote  Sensing,  26(5),  1007 – 1011.
https://doi.org/10.1080/01431160512331314083
Peraturan  Daerah  Kota  Bandar  Lampung.  (2017).
Tentang  Pencegahan  Dan  Peningkatan  Kualitas Terhadap  Perumahan  Kumuh  Dan  Permukiman Kumuh. Peraturan Daerah Nomor: 04 Tahun 2017. Bandar Lampung: Walikota Bandar Lampung.
Peraturan Presiden Republik Indonesia. (2017). Tentang Pelaksanaan  Pencapaian  Tujuan  Pembangunan Berkelanjutan.Peraturan  Presiden  Nomor:  59 Tahun 2017. Jakarta: Pemerintah Pusat.
Purwadhi,  S.  H.,  &  Sanjoto,  T.  B.  (2008).  Pengantar Interpretasi  Citra  Penginderaan  Jauh.  Unnes  dan Lapan. Ratnasari,  D.,  &  Nugraha,  J.  (2021).  Pengaruh  UMK, Pendidikan, Jumlah Penduduk Terhadap Penyerapan Tenaga Kerja Di Kota/Kabupaten Jawa Tengah. INDEPENDENT : Journal of Economics, 16- 32.
Richards,  J.  A.  (1999).  Remote  Sensing  Digital  Image Analysis:  An  Introduction.  Berlin:  Springer-Verlag. https://doi.org/10.1007/978-3-662-03978-6.
Shinozuka, M., & Mansouri, B. (2009). Synthetic aperture radar  and  remote  sensing  technologies  for structural  health  monitoring  of  civil  infrastructure systems.  In  Structural  health  monitoring  of  civil infrastructure  systems  (pp.  113-151).  Woodhead Publishing.
Simarmata,  N.,  Nadzir,  Z.  A.,  &  Agustina,  L.  K.  (2022). Application  of  Spot6/7  Satellite  Imagery  for  Rice Field Mapping Based on Transformative Vegetation Indices, 14(1), 69. Jurnal Geografi, 14(1), 69.
Taubenböck, H., & Kraff, N. J. (2014). The physical face of  slums:  A  structural  comparison  of  slums  in Mumbai,  India,  based  on  remotely  sensed  data. Journal  of  Housing  and  the  Built  Environment, 29(1), 15 – 38. https://doi.org/10.1007/s10901-013- 9333-x
UN-HABITAT.  (2003).  Slums  of  the  World:  The  face  of urban  poverty  in  the  new  millennium?  Nairobi: United Nations Human Settlements Programme.
UN- HABITAT.  (2013).  The  state  of  the  world’s  cities 2012/2013.  New  York:  United  Nations  Human Settlements Programme.
United Nation. (2015). Transforming our world: the 2030
Agenda for Sustainable Development. New York. Widayani, P. (2018). Aplikasi object-based image analysis untuk  identifikasi  awal  permukiman  kumuh menggunakan Citra satelit worldview-2. https://doi.org/10.22146/mgi
Wurm,  M.,  &  Taubenböck,  H.  (2018).  Detecting  social groups  from  space – assessment  of  remote sensing-based mapped morphological slums using income data. Remote Sensing Letters, 9(1), 41 – 50. https://doi.org/10.1080/2150704X.2017.1384586 Xiaoxia,  S.,  Jixian,  S.,  &  Zheungjun,  L.  (2004).  A Comparison  of  Object  Oriented  and  Pixel  Based Classification  Approach  Using  Quickbird  Imagery. Chinese  Academy  of  Surveiying  and  Mapping. Beijing, Cina.