## Geomedia

## Majalah Ilmiah dan Informasi Kegeografian
Geomedia Vol. 19 No. 1 Tahun 2021 | 35 – 45
https://journal.uny.ac.id/index.php/geomedia/index
Deteksi permukiman kumuh menggunakan informasi spektral dan tekstur citra penginderaan jauh (studi di sebagian kota Yogyakarta)
Achmad Fadhilah a,1* , Prima Widayani b,2 , Iswari Nur Hidayati c,3
a Program Studi S2 Penginderaan Jauh Fakultas Geografi Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia
b,c Departemen Sains Informasi Geospasial Fakultas Geografi Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia
1 achmadfadhilah@mail.ugm.ac.id*; primawidayani@ugm.ac.id; iswarinh@ugm.ac.id *korespondensi penulis
Informasi artikel A B S T R A K Sejarah artikel Diterima Revisi Dipublikasikan : 17 April 2021 : 1 Mei 2021 : 31 Mei 2021 Pemetaan  dan  identifikasi  merupakan  tahap  awal  dalam  program peningkatan kualitas permukiman kumuh. Pemetaan permukiman kumuh saat ini masih menggunakan metode survei langsung yang membutuhkan banyak  biaya,  waktu,  dan  tenaga.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mendeteksi  keberadaan  permukiman  kumuh  menggunakan  citra penginderaan  jauh  sebagai  metode  alternatif  dalam  mengidentifikasi permukiman kumuh. Citra yang digunakan dalam penelitian ini antara lain: Pleiades-1B, SPOT-7, dan Sentinel-2. Studi ini berlokasi di sebagian Kota Yogyakarta yang dibagi dua daerah penelitian. Algortima Support Vector Machine (SVM) digunakan untuk mengkelaskan permukiman kumuh dan bukan kumuh. Parameter yang digunakan dalam penelitian ini antara lain:
Saluran  multispektral, Grey  Level  Co-occurrence  Matrx  (GLCM),  dan Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Validasi dilakukan dengan menggabungkan  data  sekunder  peta  permukiman  kumuh  dan  hasil observasi lapangan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat akurasi klasifikasi  tertinggi  dihasilkan  dari  layer  Sentinel-2  GLCM  3x3  sebesar 56,26%  pada  daerah  penelitian  1,  sedangkan  pada  daerah  penelitian  2 diperoleh dari layer Pleiades-1B GLCM 9x9 sebesar 66,17%.
Kata kunci:
Permukiman Kumuh Spektral Tesktur
Multiresolusi Spasial
A B S T R A C T
Keywords:
Slum Area Spectral Texture Spatial Multiresolusion Mapping and identifying were early stages on slum upgrading program. Slum mapping is recently still conducted by survey-based mapping that require more cost, time, and surveyor. This study aims to detect slum areas using  remote  sensing  satellite  imagery  as  an  alternative  method  of identifying slum areas. The satellite imageries that used in this study were Pleiades-1B,  SPOT-7,  and  Sentinel-2.  This  research  was  located  in  some parts of Yogyakarta City that divided into two areas. The Support Vector Machine (SVM) algorithm was used to classify slum and non-slum areas. The parameter used in this this study include: Multispectral bands,  Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM, and Normalized Difference Vegetation Index  (NDVI).  Yogyakarta  City  slum  map  and  field  validation  were conducted  to  test  the  accuracy  of  the  image  classification  results.  The results showed that the highest classification level is 56,26% in study area 1 while in study area 2 reaches 66,17% respectively generated by Sentinel- 2  GLCM 33 and Pleiades-1B GLCM 3x3 layers.
© 2021 (Achmad Fadhilah, dkk). All Right Reserved

## Pendahuluan
Permukiman kumuh merupakan
permukiman  yang  tidak  layak  huni  karena ketidakteraturan  bangunan,  tingkat  kepadatan bangunan  yang  tinggi,  dan  kualitas  bangunan serta  sarana  prasarana  yang  tidak  memenuhi syarat (UU  No.  1  tahun  2011) .  Kawasan permukiman kumuh biasanya berasosiasi dengan kawasan industri, sekitar badan air, dan sepanjang jalan rel kereta api (Muta’ali dan Nugroho, 2016). Dilihat  dari  karakteristik  umumnya,  permukiman kumuh dapat dilihat dari beragam aspek meliputi: lokasi,  kepadatan  dan  keteraturan  bangunan, akses jalan, bentuk dan kualitas bangunan (Kohli et  al,  2012) .  Keberadaan  permukiman  kumuh  di perkotaan  menimbulkan  berbagai  masalah terutama  berkaitan  dengan  kondisi  lingkungan yang  buruk.  Diperlukan  upaya  penanganan  oleh berbagai  pihak  baik  dari  pemerintah,  lembaga non-pemerintah,  dan  masyarakat  di  kawasan permukiman kumuh.
Salah satu wilayah perkotaan yang memiliki kawasan  permukiman  kumuh  adalah  Kota Yogyakarta.  Permukiman  kumuh  di  Kota Yogakarta  sebagian  tersebar  di  bantaran  Sungai Code  dan  Winongo.  Pemerintah  setempat  telah menerbitkan peta permukiman kumuh pada tahun 2016.  Pemetaan  permukiman  kumuh  di  Kota Yogyakarta menggunakan metode survei langsung  ke  lapangan  sehingga  membutuhkan banyak  waktu  dan  tenaga.  Diperlukan  bantuan metode  tertentu  untuk  menentukan  dan memetakan  lokasi  permukiman  kumuh  secara efektif dan efisien.
Salah  satu  metode  alternatif  pemetaan permukiman  kumuh  adalah  pemetaan  dengan bantuan penginderaan jauh. Teknologi penginderaan  jauh  menghasilkan  luaran  berupa citra dengan berbagai resolusi spasial dari resolusi rendah  hingga  sangat  tinggi.  Pemetaan permukiman  khususnya  daerah  perkotaan umumnya  menggunakan  citra  resolusi  spasial sangat  tinggi  (CRST).  Hal  ini  dikarenakan keunggulan  CRST  mampu  mendeteksi  secara detail objek rumah. Di sisi lain, CRST juga memiliki
kelemahan  dalam  hal  penyimpanan  data  yang besar dan pemrosesan yang lama.
Citra  penginderaan  jauh  mengandung informasi  berupa  nilai  spektral  yang  besarnya tergantung  dari  respon  panjang  gelombang elektromagentik  dari  objek  di  permukaan  bumi. Setiap panjang gelombang memiliki nilai kekuatan tertentu pada jenis objek yang berbeda (Richards dan Jia, 2005) . Permukaan bumi yang didominasi oleh  lautan,  vegetasi,  tanah,  dan  air  permukaan, masing-masing  dapat  dibedakan  berdasarkan karakter  spektral  (respon  panjang  gelombang elektormagnetik) (Baghdadi dan Zribi, 2016) . Pada beberapa  jenis  objek,  perbedaan  nilai  spektral tidak  kentara  sehingga  sulit  dibedakan,  Dalam studi  permukiman  kumuh,  hal  tersebut menyulitkan  saat  melakukan  klasifikasi  antara permukiman  kumuh dan bukan kumuh. Diantara informasi citra yang berfungsi membedakan objek yang  relatif  sama  adalah  tekstur.  Tekstur merupakan informasi spasial penting yang dapat membedakan  beberapa  objek  yang  memiliki kesamaan ciri spektral (Kupidura, 2019) . Beberapa studi terdahulu telah menggunakan informasi tekstur dan spektral citra untuk mendeteksi permukiman kumuh. Penelitian Mboga  et.  al.  (2017) menggunakan  informasi tekstur  GLCM  citra  Quickbird  untuk  identifikasi permukiman  informal.  Penelitian  yang  dilakukan sebelumnya  oleh Kuffer  et.  al.  (2016b) hanya menggunakan  fitur  tesktur  variance  GLCM  dan NDVI  dari  citra  WorldView-2  untuk  klasifikasi permukiman kumuh. Parameter-parameter terpilih baik gabungan dari infomasi spektral dan tekstur maupun hanya dari informasi tekstur saja pada  penelitian-penelitian  di  atas  diklasifikasi dengan  algorima machine  learning .  Metode machine  learning telah  digunakan  untuk pemetaan  permukiman  kumuh  sebanyak  11 penelitian  dalam  rentang  waktu  tahun  2000 hingga  2015 (Kuffer  et.  al.,  2016) .  Parameter- parameter  yang  digunakan  dalam  beberapa penelitian  yang  menggunakan  metode machine learning bersifat  eksploratif  untuk  mendapatkan informasi repetitif dengan jumlah fitur
parameter/dataset  yang  banyak.  Jumlah  fitur parameter  yang  banyak  menyebabkan  proses komputasi  berlangsung  lama  dan  membutuhkan spesifikasi komputer yang memadai.
Penelitian  ini  menggunakan  beberapa  citra penginderaan jauh, meliputi: Pleiades-1B, SPOT-7, dan Sentinel-2 sebagai representasi citra resolusi spasial sangat tinggi, tinggi, dan menengah untuk deteksi  permukiman  kumuh.  Penelitian  ini menggunakan  variabel  informasi  spektral  dan tekstur  yang  dapat  diekstrak  langsung  dari  citra. Saluran multispektral digunakan untuk membedakan  objek  permukiman  dan  non- permukiman  berdasarkan  dari  karakteristik spektral. Indeks Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)  untuk  mendeteksi  keberadaan vegetasi.  Nilai  NDVI  rendah  mengindikasikan jarang terdapat vegetasi yang menjadi salah satu ciri  permukiman  kumuh.  Selanjutnya,  informasi tekstur  dari Grey  Level  Co-occurrence  Matrix (GLCM)  digunakan  untuk  mendeteksi  tekstur dengan  cara  operasi  piksel  ketetanggaan (Neigborhood Operation). Mayoritas bangunan di area  permukiman  kumuh  berukuran  kecil sehingga  pada  ukuran  window  GLCM  tertentu
tekstur  nampak  halus  dan  memiliki  variasi  yang rendah. Kemudian, semua layer variabel digabung untuk  diklasifikasi  menggunakan  klasifikasi Support  Vector  Machine .  Selanjutnya  dilakukan cek  lapangan  untuk  mendapatkan  data  lokasi permukiman kumuh. Uji akurasi dilakukan dengan cara membandingkan hasil klasifikasi dengan data lapangan  dan  peta  lokasi  permukiman  kumuh Kota Yogyakarta.

## Metode
Penelitian  ini  berlokasi  di  sebagian  wilayah Kota  Yogyakarta.  Daerah  penelitian  terdiri  atas daerah  penelitian  1  dan  daerah  penelitian  2. Daerah penelitian 1 secara administrasi berada di Kelurahan Karangwaru, Cokrodiningratan, Terban, Kotabaru,  dan  Gowongan,  sedangkan  daerah penelitian  2  berada  di  Kelurahan  Giwangan, Pandeyan,  dan  Sorosutan.  Secara  geografis, daerah penelitian 1 dilalui oleh Sungai Code dan Sungai  Buntung.  Adapun  daerah  penelitian  2 diapit oleh Sungai Code dan Sungai Gajahwong. Lokasi  penelitian  ditunjukkan  oleh Gambar  1 berikut ini.
Perbedaan  karakteristik  permukiman  kumuh dari  kedua  lokasi  tersebut  adalah  pada  asosiasi dan  pola  persebarannya.  Permukiman  kumuh  di daerah  penelitian  1  berada  di  sempadan  sungai sedangkan permukiman kumuh daerah 2 tersebar secara merata.
Informasi parameter yang digunakan dalam penelitian  ini  diperoleh  dari  data  penginderaan jauh untuk mewakili kenapakan nyata di lapangan. Informasi spektral dari saluran multispektral citra digunakan  untuk  menampilkan  perbedaan  objek berdasarkan  warna  dan  karakteristik  spektralnya pada  tiap  objek.  Dalam  klasifikasi  digital, perbedaan  nilai  spektral  merupakan  komponen dan syarat utama untuk mengklasifikasi beberapa objek. Misal objek vegetasi memiliki nilai pantulan spektral  yang  tinggi  pada  saluran  hijau  dan inframerah dekat, sebaliknya atap rumah memiliki pantulan spektral yang rendah pada kedua saluran tersebut dan pantulan tinggi pada saluran merah. Hal  inilah  yang  menjadi  dasar  dalam  klasifikasi objek pada citra penginderaan jauh.

## Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI)
Indeks  NDVI  merupakan  indeks  yang menonjolkan  informasi  spektral  dari  inframerah dekat yang sensitif terhadap vegetasi. Indeks NDVI saat  ini  merupakan  indeks  vegetasi  yang  paling populer  dan  banyak  digunakan  untuk  penilaian vegetasi (Huang  et  al,  2021 , Somvanshi  dan Kumari, 2020 , Xue dan Su, 2020 ). Kelebihan indeks NDVI  adalah  rumus  relatif  sederhana  dan  lebih mudah  mendelineasi  vegetasi  namun  mudah terganggu oleh efek atmosfer dan saturasi uap air pada  tanaman  ( Huang  et  al,  2021 , Xue  dan  Su, 2020 ). Pada umumnya, area bervegetasi dan ruang terbuka  hijau  jarang  tersedia  di  kawasan permukiman kumuh yang padat (Sori, 2012) . Hal tersebut  dikarenakan  jumlah  penduduk  dan kebutuhan  hunian  yang  tinggi  sehingga  lahan banyak  digunakan  untuk  bangunan  tempat tinggal.  Pada  area  lahan  terbangun  dan permukiman,  nilai  NDVI  lebih  rendah  daripada area bervegetasi. Hal ini disebabkan oleh pantulan
NIR  pada  area  lahan  terbangun  lebih  rendah sedangkan  pantulan  NIR  pada  area  bervegetasi lebih  tinggi.  Sebaliknya,  pantulan  saluran  merah lebih  tinggi  di  lokasi  permukiman  daripada  area bervegetasi. Perhitungan nilai NDVI mengunakan rumus sebagai berikut:

## 𝑵𝑫𝑽𝑰 = 𝑵𝑰𝑹 − 𝑹 𝑵𝑰𝑹 + 𝑹
dimana,  NIR  =  saluran  inframerah  dekat,  R  = saluran merah. Prinsip NDVI adalah menonjolkan nilai  NIR  dengan  cara  mengurangi  dan membaginya dengan saluran merah sehingga nilai indeks yang dihasilkan lebih menguatkan nilai NIR. Nilai/indeks  NDVI  berkisar  antara – 1  hingga  1, dimana  nilai  mendekati  1  semakin  menunjukkan keberadaan  vegetasi.  Area  tanah  berbatu  dan pasir  umumnya  menunjukkan  nilai  NDVI  yang rendah  (dibawah  0,1).  Semak  belukar  dan rerumputan  biasanya  memiliki  nlai  NDVI  sedang antara 0,2 hingga 0,5. Nilai NDVI tinggi antara 0,6 hingga 0,9 biasanya menjukkan vegetasi dengan kerapatan kanopi yang tinggi (Brown, 2018) . Nilai  NDVI  sering  dikaitkan  dengan persentase kerapatan vegetasi. Namun demikian, persentase tersebut masih perlu dianalisis dengan analisis  korelasi  antara  nilai  NDVI  pada  citra dengan  hasil  pengukuran  lapangan.  Dalam penentuan  area  bervegetasi  dengan  NDVI,  perlu dilakukan  pembatasan  nilai  ambang (threshold) nilai NDVI untuk menentukan rentang nilai NDVI dapat  dikatakan  bervegetasi  atau  tidak.  Hal  ini juga  berlaku  untuk  membedakan  antara  area bervegetasi  dengan  lahan  terbangun,  terutama permukiman,  dan  objek  lain  non-vegetasi. Penelitian  ini  tidak  menggunakan threshold dikarenakan  penggunaan  tiga  jenis  citra  yang berbeda.  Perbedaan  jenis  citra,  resolusi  spasial, dan  rentang  spektrum  membutuhkan  jenis rentang  nilai  NDVI  yang  berbeda  juga  untuk membedakan  area  bervegetasi.  Nilai  NDVI digunakan  sebagai  parameter  yang  dipilih menggunakan beberapa titik sampel pada lokasi penelitian  yang  juga  mengambil  fitur  parameter lainnya  untuk  mendeteksi  permukiman  kumuh.
Perhatikan Gambar 2 berikut ini.
Gambar 2. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) pada masing-masing citra
Tekstur Grey Level Co-occurrence Matrix Tesktur  dapat  diartikan    sebagai  informasi kekasaran  suatu  kenampakan  objek  pada  citra yang tersusun oleh variasi derajat keabuan (rona) piksel-piksel citra.
Danoedoro (2012)
mendefinisikan
tekstur
sebagai frekuensi perubahan rona pada tingkat resolusi terkecil yang dapat diamati secara visual pada citra. Arnia dan
Munadi (2018) mengartikan tekstur sebagai suatu susunan  yang  terdiri  dari  elemen  dasar  yang berulang dan terjadi pada  posisi, deformasi, dan orientasi  yang  berbeda  pada  suatu  luasan  yang ditentukan. Salah satu teknik perolehan informasi tesktur  adalah  dengan  fitur  Grey  Level  Co- occurrence  Matrix  (GLCM).  Perhatikan Gambar  3 berikut ini.
Gambar 3. Tekstur GLCM variance pada masing-masing citra
Leonita  (2018) dan Duque  et  al  (2017) menggunakan  tesktur  GLCM  sebagai  salah  satu parameter untuk mendeteksi permukiman kumuh. Fitur GLCM terdiri dari beberapa macam informasi tekstur Penelitian ini menggunakan salah satu fitur informasi  yaitu variance . Variance merupakan salah  satu  rumus  statistik  yang  menunjukkan tingkat  keragaman  suatu  populasi,  dalam  hal  ini variance merepresentasikan  tingkat  keragaman sekumpulan  nilai  piksel. Kuffer  et  al  (2016b) menggunakan  fitur variance sebagai  salah  satu parameter untuk mendeteksi permukiman kumuh. Fitur variance menampakkan  tekstur  objek  yang beragam  tergantung  dari  nilai-nilai  pikselnya. Pada  sekumpulan  piksel  dengan  nilai variance yang rendah cenderung menunjukkan perbedaan selisih  antar  nilai  piksel  yang  rendah  pula.  Hal tersebut  menunjukkan  objek  dalam  sekumpulan piksel  berjenis  dan  berukuran  relatif  lama.
Sebaliknya,  nilai variance yang  tinggi  cenderung menunjukkan  perbedaan  selisih  nilai  antar  piksel yang  signifikan.  Jika  dilihat  dari  kenampakan citranya,  nilai variance tinggi  merupakan kenampakkan objek yang relatif beragam baik dari segi  ukuran,  bentuk,  dan  warnanya.  Hal  tersebut menunjukkan heterogenitas yang tinggi pada area tersebut.
Penelitian ini menggunakan beberapa ukuran window  GLCM  untuk  masing  masing  citra digunakan.  Setiap  ukuran  window  menghasilkan output  piksel  dan  variasi  tekstur  yang  berbeda. Tujuan  peenggunaan  ukuran  window  yang berbeda  adalah  untuk  menemukan  kombinasi yang  sesuai  dengan  resolusi  spasial  citra  dan tingkat  akurasi  klasifikasi  permukiman  kumuh yang  paling  tinggi. Gambar  4 menunjukkan diagram alir penelitian ini.
Gambar 4. Diagram Alir Penelitian
Klasifikasi Support Vector Machine (SVM Support  Vector  Machine (SVM)  adalah klasifikasi  berbasis machine  learning yang melakukan klasifikasi secara terbimbing berdasarkan training  area tiap  kelas  yang ditentukan. SVM merupakan teknik pembelajaran statistik  non-parameterik  terbimbing  yang  tidak
menggunakan  asumsi  pada  distribusi  datanya. Konsep  SVM  adalah  klasifikasi  dengan  cara memisahkan antara dua kelas atau lebih dengan mengidentifikasi hyperplane atau  batas  pemisah antar  kelas. Hyperplane merupakan  batas keputusan
(decision
boundary) yang
meminimalkan  kesalahan  klasifikasi  pada  proses penentuan training area (Mountrakis et. al., 2011) . Proses  klasifikasi  menggunakan  data sampel  area  atau  training  area  beberapa  kelas. Objek  area  yang  dikelaskan  antara  lain permukiman kumuh, non-kumuh, lahan terbangun non-permukiman, dan area bervegetasi.  Training  area  yang  digunakan sebanyak 40 sampel, masing-masing objek diberi 10  sampel.  Area  sampel  berbentuk  kotak/grid yang  ukurannya  dihitung  menggunakan  rumus dari Justice  dan  Townshend (McCoy,  2005) sebagai berikut:
A=P(1+2L) dimana: A = Luas sampel, P = Ukuran piksel, L = Akurasi  lokasi  dalam  piksel  (misal  0,5  piksel). Akurasi  lokasi  ditentukan  sebesar  1  meter. Berdasarkan rumus di atas, maka luas area sampel
adalah 6 meter (Pleiades-1B), 18 meter (SPOT-7), dan 20 meter (Sentinel-2).

## Hasil dan Pembahasan
Proses  klasifikasi  menghasikan  6  layer  pada dua daerah penelitian ( Gambar 5 dan Gambar 6 ). Kedua daerah penelitian ini memiliki karakteristik lingkungan  permukiman  yang  berbeda.  Nampak pada Gambar  5 ,  menunjukkan  perbedaan karakteristik permukiman kumuh hasil survei pada kedua daerah penelitian dilihat dari citra Pleiades- 1B.  Daerah  penelitian  1  merupakan  area  yang terdiri  atas  5  kelurahan,  yaitu:  Kelurahan  Terban, Cokrodiningratan,  Kotabaru,  Gowongan,  dan Karangwaru.
Karakteristik permukiman daerah penelitian 1 merupakan permukiman sangat padat penduduk dan  sebagian  besar  berada  di  bantaran  Sungai Code  dan  Sungai  Buntung.  Pola  permukiman cenderung tidak teratur dan mengikuti morfologi sempadan  sungai.  Sebagian  permukiman  seperti di Kelurahan Kotabaru memiliki pola yang teratur dan tertata rapi.
Gambar 5.  Hasil klasifikasi  layer Pleiades-1B GLCM 3x3
Daerah  penelitian  2  terdiri  atas  Kelurahan Pandeyan, Sorosutan, dan Giwangan. Permukiman di wilayah ini tersebar merata dan cenderung tidak mengikuti morfologi sempadan sungai. Sebagian permukiman  memiliki  kepadatan  yang  tinggi. Terdapat  pula  area  permukiman  dengan  tingkat kepadatan  sedang.  Sebagian  area  di  Kelurahan Giwangan  dan  Sorosutan  masih  terdapat  lahan terbuka dan pertanian. Selain kawasan permukiman, terdapat pula kawasan industri dan perniagaan.  Perbedaan  karakteristik  lingkungan permukiman tersebut berpengaruh terhadap hasil klasifikasi  permukiman  kumuh. Gambar  5 , menunjukkan  contoh  hasil  klasifikasi  dari  layer Sentinel-2  GLCM  3x3.  Nampak  pada  daerah penelitian  1,  layer  lebih  banyak  mengklasifikasi area  permukiman  kumuh  (warna  kuning), sedangkan  pada  layer  daerah  penelitian  2  lebih banyak mengklasifikasi permukiman tidak kumuh (warna  biru  gelap).  Secara  keseluruhan,  hasil menunjukkan klasifikasi berlebih (over classification) pada kelas permukiman kumuh. Hal ini  disebabkan  oleh  penggunakaan  citra  resolusi spasial  sangat  tinggi  yang  dapat  mengklasifikasi secara  detail  objek  yang  dikelaskan.  Kesamaan warna atap antara permukiman kumuh dan tidak kumuh  menyebabkan  hasil  klasifikasi  saling tumbang tindih dan kurang konsisten.
Uji  akurasi  dilakukan  untuk  mengetahui tingkat akurasi hasil klasifikasi dari masing-masing layer. Metode uji akurasi yang digunakan adalah confusion  matrix (matriks  kesalahan).  Sampel  uji akurasi  berjumlah  30  sampel  untuk  tiap  daerah penelitian,  yang  terdiri  atas  12  sampel  kumuh,  8 sampel  non-kumuh,  6  sampel  lahan  terbangun non-permukiman,  dan  4  sampel  vegetasi.  Data sampel  validasi  merupakan  data  primer  hasil observasi  lapangan  dan  data  sekunder  peta permukiman kumuh Kota Yogyakarta tahun 2018. Pemilihan lokasi sampel dilakukan dengan metode stratified random sampling menggunakan fungsi random  points pada  aplikasi  ArcMap.  Hasil  uji akurasi dapat dilihat pada Tabel 1 .
Gambar 6. Hasil klasifikasi seluruh layer pada area terpilih
Tabel 1. Hasil Uji Akurasi Layer Hasil Klasifikasi Tingkat Akurasi Keseluruhan Daerah 1 Daerah 2 Pleiades 1B GLCM 9x9 51,87% 66,17% Pleiades 1B GLCM 12x12  49,49% 55,91% Pleiades 1B GLCM 15x15  51,64%  65,93% SPOT-7 GLCM 3x3 43,46%  60,02% SPOT-7 GLCM 5x5 49,01%  54.51% Sentinel-2 3x3 56,25% 55,51% Sumber: Analisis Data, 2021
Berdasarkan Tabel 1 , diketahui bahwa nilai akurasi  tertinggi  dihasilkan  oleh  layer  Sentinel-2 GLCM 3x3 pada daerah penelitian 1  dengan nilai akurasi  sebesar  56,25  %,  sedangkan  nilai  akurasi tertinggi pada layer daerah penelitian 2 diperoleh dari layer Pleiades-1B GLCM 9x9 sebesar 66,17%. Akurasi  terendah  dihasilkan  oleh  layer  SPOT-7 GLCM  3x3  di  daerah  penelitian  1  dan  Sentinel-1 GLCM  3x3,  masing-masing  sebesar  43,46%  dan 54,51%. Hasil akurasi pada daerah penelitian 1 dan 2  tidak  menunjukkan  konsitensi  antara  besarnya resolusi spasial citra dan ukuran window GLCM.
Nilai  tersebut  merupakan  nilai  akurasi keseluruhan  dari  semua  kelas  yang  terklasifikasi benar  di  lapangan  (permukiman  kumuh,  non- kumuh, lahan terbangun, dan vegetasi).  Artinya, nilai tersebut tidak menggambarkan nilai akurasi untuk  tiap  kelas.  Untuk  melihat  tingkat  akurasi khususnya pada kelas permukiman kumuh, maka perlu  melihat  akurasi  produser (producer accuracy) dan  pengguna (user  accuracy) pada kelas  permukiman  kumuh.  Akurasi  produksi
merupakan  nilai  akurasi  yang  didasarkan  pada jumlah yang terklasifikasi benar di lapangan sesuai dengan  peta  acuan  ( reference  map ).  Sebaliknya, akurasi  pengguna  adalah  nilai  akurasi  yang didasarkan pada jumlah kelas terklasifikasi benar pada peta acuan  sesuai dengan kondisi nyata di lapangan.  Nilai  akurasi  produser  tertinggi dihasilkan  oleh  layer  SPOT-7  GLCM  5x5  sebesar 68,87% pada daerah penelitian 1 dan layer SPOT- 7  GLCM  3x3  sebesar  44,83%  pada  daerah penelitian  2.  Akurasi  pengguna  tertinggi dihasilkan  oleh  layer  Sentinel-2  GLCM  3X3  dan Pleiades-1B  GLCM  9x9  masing-masing  sebesar 61,86%  dan  57,71%.  Besarnya  nilai  akurasi  pada akurasi  produser  dan  pengguna  menunjukkan konsistensi  pemilihan  sampel  untuk  pemodelan (klasifikasi) dan sampel uji. Semakin rendah selisih nilai  antara  nilai  akurasi  produser  dengan pengguna,  semakin  baik  pemilihan  lokasi sampelnya.  Hal  ini  karena  hasil  klasifikasi  yang dihasilkan dari data referensi dan lapangan relatif sama. Perhatikan Tabel 2 berikut ini.
Tabel 2. Akurasi produksi dan pengguna pada kelas permukiman kumuh
Layer Daerah penelitian 1 Daerah penelitian 2 Producer accuracy User accuracy Producer accuracy User accuracy Pleiades-1B GLCM 9X9 44.87 55.92 39,38 57,71 Pleiades-1B GLCM 12X12 46.43 55.45 43.84 42.8 Pleiades-1B GLCM 15X15 59.04 53.29 44,52 53,93 SPOT-7 GLCM 3X3 64.20 49.70 44,83 56,88 SPOT-7 GLCM 5X5 68.87 50.43 30,42 50,98 Sentinel-2 GLCM 3X3 61.22 61.86 35,57 47,92
Sumber: Hasil Analisis Data, 2021
Berdasarkan Tabel  2 ,  layer  yang  memiliki selisih  akurasi  terkecil  adalah  Sentinel-2  GLCM 3x3.  Nilai  akurasi  produser  pada  layer  tersebut sebesar  61,22%  dan  akurasi  pengguna  sebesar 61,68%.  Terdapat  selisih  0,64%  pada  kedua akurasi.  Artinya,  jika  terdapat  kelas  permukiman kumuh  pada  layer,  maka  kemungkinan  benar  di lapangan  adalah  61,22%.  Jika  terdapat  area permukiman kumuh di lapangan, maka persentase terklasifikasi  sebagai  permukiman  kumuh  pada
layer sebesar 61,68%. Hasil akurasi ini lebih rendah dari penelitian sejenis sebelumnya yang mencapai tingkat akurasi keseluruhan di atas 80%. Penelitian Leonita  (2018) yang  dilakukan  di  Kota  Bandung menghasilkan  akurasi  tertinggi  sebesar  88,5%. Sementara, penelitian Kuffer et al (2016b) di Kota Mumbai  dan  Ahmedabad,  India  memperoleh akurasi  sebesar  87%  dan  88%.  Penelitian- penelitian  tersebut  menggunakan  lebih  banyak fitur  parameter  dari  citra,  meliputi:  spektral,
tekstur, morfologi, dan struktur, yang memerlukan percobaan  komputasi  dan  waktu  lebih  lama. Dibanding  penelitian  sejenis,  penelitian  ini menggunakan parameter dan percobaan komputasi  yang  relatif  sederhana  sehingga mempercepat proses klasifikasi.
Secara  kesuluruhan,  nilai  akurasi  yang dihasilkan  oleh  semua  layer  masih  tergolong rendah  untuk  klasifikasi  penggunaan  lahan, terutama untuk kelas permukiman kumuh. Hal ini dikarenakan proses klasifikasi hanya menggunakan informasi spektral dan tekstur yang berasal dari respon permukaan atap permukiman. Klasifikasi  hanya  didasarkan  pada  kenampakan dari atas. Berbeda dengan pemetaan permukiman kumuh  berbasis  survei  yang  secara  detail  dapat menilai  kondisi  lingkunganya.  Namun  demikian, metode ini dapat dikembangkan dengan metode dan parameter lain sehingga dapat meningkatkan nilai akurasi dan proses lebih cepat.

## Simpulan
Pemetaan  permukiman  kumuh  berbasis informasi  spektral  dan  tekstur  dapat  dilakukan sebagai  metode  alternatif  untuk  deteksi  awal sebelum  dilakukan  survei.  Namun  demikian, diperlukan  penelitian  lebih  lanjut  dengan pengembangan parameter dan metode klasifikasi. Berdasarkan  hasil  penelitian  ini  dan  penelitian sebelumnya,  metode  dan  parameter  yang digunakan  masih  bersifat  lokal  yang  disesuaikan dengan  karakter  wilayah  permukiman  kumuh yang diteliti. Diharapkan dengan pengembangan metode  deteksi  dapat  meningkat  akurasi  hasil klasifikasi  dan  pemetaan  permukiman  kumuh, serta  dapat  diaplikasikan  ke  banyak  wilayah permukiman.

## Ucapan terima kasih
Penulis  menyampaikan  terimakasih  kepada Sigit  Setiawan,  ketua  bidang  permukiman  Dinas Pekerjaan  Umum  Permukiman  dan  Perumahan Rakyat Kota Yogyakarta, Camat, Lurah, dan Ketua RW yang telah memberikan izin pengambilan data lapangan.

## Referensi
Arnia, F. dan Munadi, K. (2018). Pengantar Teknik Pengolahan  Citra  dan  Visi  Komputer. Yogyakarta: Penerbit Ombak.
Baghdadi,  N.,  dan  Zribi,  M.  (2016).  Land  Surface Remote Sensing in Urban and Coastal Areas. London: ISTE Press.
Brown,  Jesslyn.  (2018).  NDVI  the  Foundation  for Remote Sensing Phenology. https://www.usgs.gov/core-science- systems/eros/phenology/science/ndvi- foundation-remote-sensing-phenology.
Danoedoro,  P.  (2012).  Pengantar  Penginderaan Jauh Digital. Yogyakarta: Penerbit Andi.
Duque, J.C., Patino, J.E. dan Betancourt, A. (2017). Exploring  the  potential  of  machine  learning for  automatic  slum  identification  from  VHR imagery. Remote Sensing, 2017(9), 1-23. doi 10.3390/rs9090895.
Huang, S., Tang, L. Hupy, J.P., Wang, Y., Shao, G. (2021). A Commentary Review on The Use of Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI) in The Era of Popular Remote Sensing. Journal  of  Forestry  Research.  2021(1),  1-6. https://doi.org/10.1007/s11676-020-01155- 1.
Kohli, D., Sliuzas, R., Kerle, N., dan Stein, A. (2012) An  Ontology  of  Slums  for  Image-based
Classification.  Computers,  Environment,  and Urban Systems. 2012(12), 154-163. doi:10.1016/j.compenvurbsys.2011.11.001.
Kuffer, M., Pfeffer, K., dan Sliuzas, R. (2016). Slum from Space-15 Years of Slum Mapping Using Remote Sensing, Remote Sensing, 2016(8), 1- 29.
Kuffer,  M.,  Pfeffer,  K.,  Sliuzas,  R.,  dan  Baud,  I. (2016b). Extraction of Slum Areas From VHR Imagery  Using  GLCM  Variance.  IEEE  Journal of  Selected  Topic  in  Applied  Earth Observation  and  Remote  sensing,  2016(9), 1830-1830.
doi:10.1109/JSTARS.2016.2538563. Kupidura, P. (2019). The Comparison of Different Methods of Texture Analysis for Their Efficacy for  Land  Use  Classification  in  Satellite
Imagery.  MDPI  Remote  Sensing,  2019(11), 1233,  doi:10.3390/rs11101233.
Leonita, G, Kuffer, M., Sliuzas, R., dan Persello, C.
(2018). Machine learning-Base Slum Mapping,  in  Support  Slum  Upgrading Program:  Case  Study  in  Bandung.  Remote Sensing, 2018(10), 1-26. doi:10.3390/rs10101522.
Mboga, N., Persello, C., Bergado, J.R., dan Stein A.
(2008). Detection of Informal Settlement from VHR  Images  Using  Convulutional  Neural Networks.  Remote  Sensing,  2017(9),  1-18. doi10:1109/ACCESS.2018.2812999.
McCoy,  R.M.  (2005).  Field  Methode  in  Remote Sensing. The Guilford Press: New York.
Mountrakis,  G.,  Im,  J.,  dan  Ogole,  C.  (2011). Support Vector Machine in Remote Sensing: A Review. ISPRS Journal of Photogrammetry and  Remote  Sensing.  2011(66).  247-259. doi:10.1016/j.isprsjprs.2010.11.001.
Muta’ali,  L  dan  Nugroho,  A.R.  (2016).
Perkembangan Program Penanganan
Permukiman  Kumuh  di  Indonesia  dari  Masa ke Masa. Yogyakarta: UGM Press.
Richards, J.A., dan Jia, X. (2005). Remote Sensing Digital  Image  Analysis  4 th Edition.  Berlin: Springer.
Somvanshi,  S.S.,  dan  Kumari,  M.  (2020). Comparative Analysis of Different Vegetation Indices  with  Respect  to  Atmospheric Particulate  Pollution  using  Sentinel  Data. Applied  Computing  and  Geosciences, 2020(7).
https://doi.org/10.1016/j.acags.2020.100032.
Sori, N.D. (2012) Identifying and Classifying Slum Development Stage from Spatial Data. Tesis. University of Twente The Netherlands.
Undang-undang  Nomor  01  Tahun  2011  tentang Perumahan dan Kawasan Permukiman.
Xue, J. dan Su B. (2017) Significant Remote Sensing
Vegetation Indices: A Review of Development and Applications. Hindawi Journal of Sensor. 201, 1 – 17. https://doi.org/10.1155/2017/1353691