## ANALISIS INDEKS VEGETASI MENGGUNAKAN CITRA ALOS AVNIR-2 UNTUK ESTIMASI KEBUTUHAN RUANG TERBUKA
HIJAU BERDASARKAN KEBUTUHAN OKSIGEN DI KOTA

## DENPASAR, PROVINSI BALI
I Ketut Putrajaya
E-mail: putraketut13@gmail.com
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk: (1) mengkaji kemampuan Citra ALOS AVNIR-2  dalam  mengekstraksi  kerapatan  vegetasi  yang  digunakan  untuk pemetaan   RTH   dalam  rangka estimasi  ketersediaan oksigen; (2) menentukan kebutuhan  RTH  berdasarkan  kebutuhan  oksigen.  Analisis  regresi  linier digunakan untuk mengetahui hubungan antara indeks vegetasi dengan kerapatan vegetasi  sebagai  pertimbangan  dalam  menentukan  ketersediaan  RTH.  Kebu- tuhan  oksigen  dihitung  menggunakan  Metode  Gerrarkis  dengan  mempertim- bangkan  variabel  jumlah  penduduk,  kendaraan  bermotor  dan  industri.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa  transformasi NDVI menghasilkan  nilai korelasi (R2) lebih baik yaitu  sebesar 0,8371 dibandingkan SAVI sebesar 0,8368. Hasil uji akurasi pemetaan kerapatan vegetasi menunjukkan tingkat ketelitian sebesar 85%  dan  diperoleh  luasan  RTH  mencapai  4.872,34  Ha  atau  sebesar  38,92%. Khusus untuk RTH vegetasi tegakan dengan luas 1.868,35 Ha sehingga estimasi ketersediaan  oksigen  mencapai  945.852,19  kg/hari  sedangkan  kebutuhan  oksi- gen  penduduk,  kendaraan  bermotor,  dan  industri  adalah  1.442.680,62  kg/hari. Kebutuhan  oksigen  tersebut  agar  terpenuhi,  dibutuhkan  RTH  dengan  luas 2.894,71 Ha sehingga diperlukan penambahan RTH sebesar 981,36 Ha.
Kata Kunci: Indeks Vegetasi, Citra ALOS AVNIR-2, Kebutuhan RTH

## PENDAHULUAN
Perkembangan pariwisata Kota Denpasar telah  memicu  perkembangan  jumlah penduduk yang disertai sarana dan prasa- rana  fisik,  seperti  permukiman,  trans- portasi,  industri  dan  sebagainya.  Jumlah penduduk  Kota  Denpasar  tahun  2013 sebanyak  846.200  jiwa,  dengan  laju  per- tumbuhan  sebesar  3,72 %  dan  kepadatan penduduk mencapai 6.622 jiwa/km 2 (BPS Provinsi  Bali,  2014).  Kebutuhan  ruang dan  lahan  untuk  menampung  penduduk dan  aktivitasnya  yang  terus  meningkat, menyebabkan  keberadaan  RTH  (Ruang
Terbuka  Hijau)  cenderung  mengalami konversi  guna  lahan  menjadi  kawasan terbangun.  Peningkatan  kebutuhan  lahan tersebut dapat ditinjau dari dua fenomena utama di daerah perkotaan, yaitu ekspansi daerah  terbangun  pada  daerah  non terbangun  dan  terjadinya  densifikasi bangunan pada daerah terbangun (Suhar- yadi, 2011).
Berdasarkan  UU  RI  No.  26  Tahun 2007, RTH adalah area memanjang/ jalur dan/ atau mengelompok, yang penggunaanya  lebih  bersifat  terbuka,

## TERSEDIA SECARA ONLINE
http://journal2.um.ac.id/index.php /jpg/
JURNAL PENDIDIKAN GEOGRAFI: Kajian, Teori, dan Praktek dalam Bidang Pendidikan dan Ilmu Geografi Tahun 22, No. 1, Januari 2017 Halaman: 49-59

## 50
I Ketut Putrajaya. Analisis Indeks Vegetasi Menggunakan Citra Alos Avnir-2 untuk Estimasi Kebutuhan Ruang terbuka Hijau Berdasarkan Kebutuhan Oksigen Di Kota Denpasar, Provinsi Bali
tempat  tumbuh  tanaman,  baik  yang  tum- buh secara alamiah maupun yang sengaja ditanam.  Proporsi  30%  dinyatakan  se- bagai  ukuran  minimal  untuk  menjamin keseimbangan  ekosistem.  Penyediaan RTH  dapat  dikembangkan  dari  masalah- masalah  lingkungan  seperti  kebutuhan oksigen.  Pengembangan  RTH  memer- lukan perencanaan dan pengelolaan yang baik  agar  fungsi-fungsi  RTH  dapat  ter- wujud secara optimal.
Ketersediaan  Citra  ALOS  AVNIR-2 dengan resolusi spasial 10 m telah mem- buka  peluang  untuk  memperoleh  infor- masi tutupan hijau yang diperlukan dalam kajian  RTH.  Citra  ALOS  AVNIR-2  be- lum banyak digunakan oleh pemerintah di tingkat    kabupaten/  kota  dan  atau  perus- ahaan  swasta  nasional  untuk  memetakan sumberdaya alam. Seperti yang dikemukakan  oleh  As-Syakur  (2010) bahwa  nilai  indeks  vegetasi  dari  Citra ALOS  AVNIR-2  mempunyai  hubungan dengan  persentase  tutupan  vegetasi  di- mana nilai indeks vegetasi dari NDVI dan SAVI  mempunyai  koefisien  determinasi yang  paling  tinggi.  Sedangakan  Sutanto (2012) berpendapat terkait skala pemetaan  harus  sesuai  dengan  tingkat daerah  yang  dipetakan,  untuk  daerah  ko- ta/ kabupaten citra dengan resolusi spasial 10  m  (Citra  ALOS  AVNIR-2)  dapat digunakan dengan skala pemetaan 1:50.000  –  1:100.000.  Pemanfaatan
teknologi  penginderaan  jauh  sangat membantu agar perencanaan pem- bangunan  RTH  dapat  dilakukan  dengan lebih mudah,  seperti  dalam  penelitian ini untuk  analisis  spasial  terutama  dalam penentuan  kebutuhan  RTH  berdasarkan kebutuhan oksigen.
Berdasarkan  uraian  di  atas,  maka tujuan  utama  penelitian  ini,  yaitu  untuk mengkaji  kemampuan  Citra  ALOS AVNIR-2  dalam  mengekstraksi  ke- rapatan  yang  digunakan  untuk  pemetaan RTH dalam rangka estimasi ketersediaan oksigen.  Kemudian  menentukan  kebu- tuhan  RTH  berdasarkan  kebutuhan  oksi- gen.

## METODE PENELITIAN

## Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  Kota Denpasar, Provinsi Bali yang terletak pa- da koordinat 08 o 35' 31''  LS  - 08 o 44' 49'' LS dan 115 o 10' 23'' BT - 115 o 16' 27'' BT. Penelitian  ini  menjadi  penting  dilakukan di Kota Denpasar, mengingat kegiatan di sektor  pariwisata  dan  sektor-sektor  iku- tannya  mengalami  perkembangan  yang signifikan. Selain dampak positif, perkembangan tersebut juga men- imbulkan  dampak  negatif  seperti  alih fungsi  lahan  bervegetasi  menjadi  lahan terbangun,  disatu  sisi  masyarakat  setem- pat  memerlukan  tingkat  kenyamanan yang  lebih  baik  terutama  peningkatan fungsi  RTH.  Berdasarkan  kondisi  terse- but,  kebutuhan  RTH  berdasarkan  kebu- tuhan  oksigen  oleh  penduduk,  kendaraan bermotor,  dan  industri  menjadi  suatu kajian  yang  relevan  dilakukan  di  Kota Denpasar.

## Bahan dan Alat Penelitian
Data  yang  digunakan  adalah  Citra ALOS  AVNIR-2  untuk  ekstraksi  ke- rapatan vegetasi. Citra Quickbird sebagai updating informasi  tutupan  lahan.  Peta RBI skala 1:25.000, serta  didukung data
sekunder  dan  hasil  cek  lapangan.  Alat penelitian yang digunakan meliputi GPS, meteran  serta  didukung software ENVI 4.5 dan ArcGIS 10.1.
Tahapan Penelitian

## Koreksi Radiometrik dan Geometrik
Koreksi radiometrik dilakukan dengan  tiga  tahap  yaitu, at-sensor  radi- ance, at-sensor reflectance dan at-surface reflectance . Koreksi geometrik menggunakan metode image to map ber- dasarkan Peta RBI  Skala 1  : 25.000. Re- lokasi piksel menggunakan algoritma po- linomial  dengan  interpolasi  nilai  spektral nearest neighbour .

## Transformasi Indeks Vegetasi
Transformasi  Indeks  vegetasi  dalam penelitian ini bertujuan untuk pengubahan nilai  piksel  citra  ALOS  AVNIR-2  se- hingga  menghasilkan  citra  dengan  nilai piksel  baru  yang  merepresentasikan  vari- asi vegetasi yang selanjutnya akan dikait- kan dengan RTH. Penelititan ini menggunakan  2  indeks  vegetasi  yaitu NDVI ( Normalized Difference Vegetation Index )  dan  SAVI  ( Soil  Adjusted  Vegeta- tion Index ).
NDVI = 𝜌₂ _ 𝜌₁ 𝜌₂+𝜌₁ ............................. (1)
SAVI = 𝜌₂ _ 𝜌₁ 𝜌₂+𝜌₁+𝐿 x (1 + 𝐿) ......... (2)
Keterangan: ρ ₁ = Band merah ρ ₂ = Band Infra merah dekat L  =  Faktor  Kalibrasi  Tanah  0.5  (Huete dan Liu, 1994 dalam Jensen, 2000).
Hasil  regresi  yang  mempunyai  nilai korelasi  terbaik  digunakan  sebagai  per-
samaan  untuk  menghasilkan  peta  ke- rapatan vegetasi dan diuji akurasinya.

## Penentuan Sampel
Justice dan Townshend (1981) dalam
McCoy  (2005)  mengemukakan  penentu- an sampel kerapatan vegetasi menggunakan unit piksel terkecil yaitu: A = P (1+2L)........................ (3) Keterangan:
A = ukuran minimal sampel P = ukuran piksel citra L = akurasi lokasi 0,5 piksel
Perkiraan  akurasi  lokasi  pada  citra resolusi menengah 10 m adalah 0,5 piksel sehingga  ukuran  sampel  di  lapangan dengan data citra ALOS  AVNIR-2  sebe- sar  20  x  20  m,  membutuhkan  4  piksel sampel  kerapatan  vegetasi  berdasarkan persebaran  nilai  NDVI  dan  SAVI  yang dikelaskan  berdasarkan  histogramnya. Metode  yang  digunakan  dalam  pengam- bilan  sampel  adalah  metode stratified random sampling

## Analisis Ketersediaan RTH
Ketersediaan  RTH  dianalisis  ber- dasarkan  Peta  Kerapatan  Vegetasi  di- turunkan dari hasil analisis regresi indeks vegetasi  dengan  kerapatan  vegetasi  hasil pengukuran  lapangan.  Semakin  tinggi rentangan  nilai  indeks  vegetasi  maka  ke- rapatan  vegetasi  semakin  tinggi,  ke- rapatan vegetasi juga mempengaruhi jenis RTH.

## Analisis Kebutuhan RTH Berdasarkan
Kebutuhan Oksigen
Estimasi Ketersediaan Oksigen
Volume  oksigen  dihitung  dengan pendekatan  Gerrarkis  (1974),  bahwa  se-

## 52
I Ketut Putrajaya. Analisis Indeks Vegetasi Menggunakan Citra Alos Avnir-2 untuk Estimasi Kebutuhan Ruang terbuka Hijau Berdasarkan Kebutuhan Oksigen Di Kota Denpasar, Provinsi Bali
tiap 1 m 2 RTH menghasilkan 54 gram be- rat kering dan 1 gram berat kering setara dengan produksi oksigen 0,9375 gram/hari.

## Estimasi Kebutuhan Oksigen
Perhitungan  kebutuhan  oksigen  bagi penduduk  mengacu  pada  White,  dkk, (1959)  dalam  Wisesa  (1988),  bahwa manusia  mengkonsumsi  0,864  kg  oksi- gen/hari: Pt =   jumlah  penduduk  keseluruhan  da- lam  wilayah  kajian  x  konsumsi oksigen manusia (0,864 kg/hari)...................(4)
Perhitungan  kebutuhan  oksigen  bagi kendaraan  bermotor  mengacu  pada  pen- dapat  Wisesa  (1988)  dalam  Syailendra (2005),  seperti  terlihat  pada  tabel  berikut ini.
Tabel 1. Kebutuhan Oksigen untuk Kendaraan Bermotor
No Kendaraan Bermotor Bahan Bakar Kebutuhan Bahan  Bakar (kg/PS) Kebutuhan Oksigen  Tiap Liter BB (kg) Kebutuhan  O 2 (kg/jam) 1 Sepeda motor Bensin 0,21 2,77 0,58 2 Mobil penumpang Bensin 0,21 2,77 11,63 3 Mobil bus Solar 0,16 2,86 44,32 4 Mobil beban Solar 0,16 2,86 22,88
(Sumber: Wisesa, 1988 dalam Syailendra, 2005)
Kt =  jumlah  kendaraan  (unit)  x jumlah  bahan bakar  (liter)  x  rata-rata  kebutuhan  oksi- gen (kg/jam) x 24 jam x 10 -3 kg................................(5)
Kebutuhan  oksigen  bagi  industri, seperti  yang  dikemukakan  oleh  Ryadi (1984)  dalam  Wisesa  (1988),  bahwa kebutuhan bahan bakar untuk mesin rata-
rata sebanyak 185,759 kg/hari (beroperasi selama  8  jam)  dan  tiap  kg  bahan  bakar motor  diesel  memerlukan  2,86  kg  oksi- gen.
It =   jumlah industri besar x rata-rata kebutuhan bahan bakar (185,759 kg/hari) x kebu- tuhan oksigen tiap kg bahan bakar (2,86 kg)..................(6)

## Kebutuhan RTH Berdasarkan Kebu-
tuhan Oksigen
Penentuan  luas  RTH  yang  dibutuh- kan  (m 2 )  berdasarkan  kebutuhan  oksigen
dilakukan  dengan  metode  Gerrarkis (1974)  dalam  Wisesa  (1988)  sebagai berikut: Lt (m 2 ) = ( Pt+Kt+It ) (gr/hari) 54 (gr berat kering/m 2 ∗ 0,9375 (gr O 2 /gr berat kering) ..(7)
Keterangan: Lt  = luas RTH pada tahun ke-t (m 2 )
Pt = jumlah kebutuhan oksigen bagi penduduk pada tahun ke-t Kt = jumlah kebutuhan oksigen bagi kendaraan bermotor tahun ke-t It = jumlah kebutuhan oksigen bagi industri pada tahun ke-t 54 = konstanta 1 m 2 luas RTH menghasilkan 54 gram  berat kering tanaman per hari. 0,9375= konstanta bahwa 1 gram berat kering tanaman setara produksi oksigen 0,9375 gr.

## Gambar 1 Diagram Alir Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Ketersediaan RTH

## Transformasi Indeks Vegetasi
Berdasarkan  proses density  slice yang  dilakukan,  maka  diperoleh  per- bandingan  hasil  transformasi  NDVI  dan
SAVI  seperti  terlihat  pada  Gambar  1 berikut ini.

## 54
I Ketut Putrajaya. Analisis Indeks Vegetasi Menggunakan Citra Alos Avnir-2 untuk Estimasi Kebutuhan Ruang terbuka Hijau Berdasarkan Kebutuhan Oksigen Di Kota Denpasar, Provinsi Bali
Gambar 2 Citra Hasil Transformasi (a) NDVI; (b) SAVI
(Sumber: Pengolahan Data, 2015)
Nilai  kerapatan  vegetasi  diturunkan dari  suatu  model  yang  dibangun  antara nilai  indeks  vegetasi  dengan  kerapatan
vegetasi hasil pengukuran lapangan  yang disebut sebagai analisis regresi linier.
Gambar 3 Grafik regresi linier nilai NDVI dengan kerapatan vegetasi (Sumber: Pengolahan Data, 2015) y = 166,61x - 0,1442 R² = 0,8371 -20 0 20 40 60 80 100 -0,2 0 0,2 0,4 0,6 Kera pa ta n V eg eta si (% ) Nilai NDVI Grafik Regresi Nilai NDVI dengan Kerapatan Vegetasi Perbandingan Citra Hasil Transfor-
masi NDVI dan SAVI
Gambar 4 Grafik regresi linier nilai SAVI dengan kerapatan vegetasi (Sumber: Pengolahan Data, 2015)
Berdasarkan  analisis  regresi,  indeks vegetasi  NDVI  menghasilkan  nilai  ko- relasi  dengan  selisih  sedikit  lebih  baik yaitu 0,8371 dibandingkan SAVI sebesar 0,8368.  Hal  tersebut  mengindikasikan bahwa  baik  indeks  vegetasi  NDVI  mau- pun  SAVI  memiliki  korelasi  yang  kuat terhadap  persentase  kerapatan  vegetasi hasil  pengukuran  lapangan.  Berdasarkan hasil  dari  model regresi  linier ,  selanjut- nya  dapat  diputuskan  bahwa  citra  hasil
NDVI  yang  diturunkan  menjadi  peta  ke- rapatan vegetasi melalui perhitungan nilai piksel  pada  citra  NDVI  menggunakan persamaan y = 166,61x - 0,1442. Setelah dikoncersi  dengan  rumus/  persamaan  di atas, maka dapat tentukan kelas kerapatan vegetasi/  peta  tutupan  hijau  (Gambar  4) berdasarkan indeks vegetasi. Untuk lebih jelasnya mengenai persentase luasab veg- etasi,  dapat  dilihat  pada  Tabel  2  berikut ini.

## Tabel 2. Tutupan Hijau Berdasarkan Transformasi NDVI
No Nilai NDVI Luas (Ha) Persentase (%) Kerapatan  Veg- etasi (%) Kategori 1 ≤ -0,1298 7.648,01 64,84 - Non RTH 2 -0,1298 - 0,0345 2.279,69 19,33 < 25 Sangat Rendah 3 0,0346 - 0,1989 724,30 6,14 25 - 50 Rendah 4 0,1990 - 0,3633 974,94 8,26 51 - 75 Sedang 5 ≥ 0,3634 169,11 1,35 > 75 Tinggi
(Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2015)
Berdasarkan  uraian  di  atas,  keterse- diaan  RTH  di  Kota  Denpasar  melalui analisis kerapatan vegetasi diperoleh lua-
san  mencapai  4.872,34  Ha  atau  sebesar 38,92 % dari luas Kota Denpasar. Secara spasial, sebaran masing-masing kerapatan
y = 111,4x - 0,1575 R² = 0,8368 -50 0 50 100 -0,5 0 0,5 1 K er ap at an Ve ge tas i (% ) Nilai SAVI Grafik Regresi Nilai SAVI dengan Kerapatan
Vegetasi

## 56
I Ketut Putrajaya. Analisis Indeks Vegetasi Menggunakan Citra Alos Avnir-2 untuk Estimasi Kebutuhan Ruang terbuka Hijau Berdasarkan Kebutuhan Oksigen Di Kota Denpasar, Provinsi Bali
vegetasi  dapat  dilihat  pada  Peta  Ke- rapatan Vegetasi Kota Denpasar.
Peta kerapatan vegetasi yang dihasilkan  perlu  diuji  ketelitiannya  agar informasi  yang  dihasilkan  benar-benar merepresentasikan  kondisi  sebenarnya  di daerah  penelitian.  Uji  akurasi  dilakukan
pada 20 titik sampel yang tersebar secara merata, namun sampel yang diambil me- wakili  variasi  kerapatan  vegetasi  Kota Denpasar.  Berikut ini merupakan Tabel 3 untuk  uji  ketelitian  pemetaan  kerapatan vegetasi.
Tabel 3. Uji Ketelitian Akurasi Pemetaan Kerapatan Vegetasi
Kerapatan  Veg- etasi Hasil Cek Lapangan Jumlah  Sam- pel Sampel Benar A B C D E A 2 1 3 2 B 3 3 3 C 3 3 3 D 1 5 6 5 E 1 4 5 4 Jumlah 2 4 4 6 4 20 17
(Sumber: Hasil Pengolahan Data dan Cek Lapangan, 2015)
Keterangan:
A = Non RTH B = Kerapatan vegetasi sangat rendah C = Kerapatan vegetasi rendah D = Kerapatan vegetasi sedang E = Kerapatan vegetasi tinggi
Akurasi (%) = Jumlah sampel benar Jumlah total sampel x 100 = 17 20 x 100 = 85%
Berdasarkan transformasi NDVI dan hasil  pengukuran  lapangan  maka  di- peroleh  nilai  indeks  vegetasi  yang  dapat
dijadikan  acuan  dalam  penentuan  jenis- jenis RTH seperti terlihat pada tabel beri- kut ini.
H as il T rans for- m as i Indek s Veget as i
Tabel 4. Hubungan Nilai NDVI Terhadap Jenis RTH
No Nilai NDVI Kerapatan Jenis RTH 1 -0,1298 - 0,0345 Sangat  ren- dah Taman kantor/rumah, Rumput,  sawah  sebelum tanam 2 0,0346 – 0,1989 Rendah Pemakaman,  jalur  hijau jalan, sawah 3 0,1990 – 0,3633 Sedang Hutan  bakau,  jalur  sempa- dan sungai, sawah 4 ≥ 0,3634 Tinggi Hutan  kota,  taman  kota, sawah  dewasa,  jalur  sem- padan sungai
(Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2015)
Jenis-jenis  RTH  berdasarkan  nilai NDVI dan kerapatan vegetasi jika dihub- ungkan  dengan  persentase  RTH  pada Tabel 4 maka dapat dikelompokkan anta- ra  RTH  publik  dan  RTH  privat.  RTH publik  memiliki  kerapatan  dari  rendah, sedang  hingga  tinggi  dengan  jenis  RTH terdiri  dari  pemakaman,  jalur  hijau  jalan, hutan  bakau,  jalur  sempadan  sungai,  hu- tan  kota  dan  taman  kota.  Persentase  lua- san mencapai 18,45%, angka tersebut di- peroleh  setelah  dilakukan  pengurangan pada  RTH  jenis  sawah  karena  pada  da-
sarnya  sawah  masih  tergolong  RTH privat.  RTH  privat  memiliki  tingkat  ke- rapatan  sangat  rendah  dengan  jenis  RTH meliputi  Taman  kantor/  rumah,  Rumput, dan  ditambah  dengan  RTH  jenis  sawah. Persentase  luasan  dari  RTH  privat  men- capai  20,47%.  Jika  memperhati-kan  UU RI No. 26 Tahun 2007 yang merekomen- dasikan RTH publik 20% dan RTH privat 10%,  maka  kondisi  RTH  di  Kota Denpasar  masih  tergolong  belum  seim- bang.

## 58
I Ketut Putrajaya. Analisis Indeks Vegetasi Menggunakan Citra Alos Avnir-2 untuk Estimasi Kebutuhan Ruang terbuka Hijau Berdasarkan Kebutuhan Oksigen Di Kota Denpasar, Provinsi Bali

## Gambar 5 Peta Tutupan Hijau Berdasarkan Nilai NDVI
Setelah  mengetahui  jenis-jenis  RTH berdasarkan  nilai  NDVI  dan  kerapatan vegetasi,  maka  penting  untuk  dibedakan antara  RTH  dan  non  RTH.        Tujuan membedakan antara  RTH  dan  Non  RTH agar dapat dibuat Peta Sebaran RTH yang selanjutnya digunakan untuk analisis pola sebaran  RTH  di  Kota  Denpasar,  apakah cenderung mengelompok, menyebar atau memanjang. Memperjelas pernyataan ter-
sebut, maka disajikan Peta Sebaran RTH Kota  Denpasar  seperti  terlihat  pada  Peta Sebaran RTH Kota Denpasar (Gambar 5).

## Analisis Kebutuhan RTH Berdasarkan
Kebutuhan Oksigen
Estimasi Ketersediaan dan Kebutuhan Oksigen
Perhitungan  ketersediaan  oksigen dengan  metode  Gerrarkis  (1974)  dalam Fandeli  (2009),  bahwa  setiap  m 2 RTH menghasilkan 54 gr berat kering  dan 1 gr berat kering setara dengan produksi oksi-
gen 0,9375 gram/hari. Luas RTH vegetasi tegakan  adalah  1.868,35  Ha,  sehingga ketersediaan oksigennya adalah 945.852,19 kg/hari.
Tabel 5. Estimasi Kebutuhan Oksigen untuk Masing-Masing Variabel
No Variabel Kebutuhan Oksigen (kg/hari) 1 Penduduk (Manusia) 740.082,5 2 Kendaraan Bermotor 585.718,5 3 Industri 116.879,6 Total Kebutuhan 1.442.680,62
(Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2015)

## Estimasi Kebutuhan RTH
Kebutuhan  RTH  dihitung  berdasar- kan  kebutuhan  oksigen  untuk  masing- masing  indikator  menggunakan  metode
Gerrarkis  (1974)  dalam  Fandeli  (2009), yaitu:
Lt   = ( 740.082,5+585.718,5+116.879,6 ) (kg/hr) (54 gr/m 2 ) x  (0,9375 gr/hr) = 2.849,71 Ha
Luas  RTH  vegetasi  tegakan    yang dibutuhkan adalah 2.849,71 Ha, sementa- ra  luas  RTH  eksisting  adalah  1.868,35 Ha.  Sehingga  RTH  khususnya  vegetasi
tegakan  sebagai  penyedia  oksigen  masih mengalami  kekurangan  sebesar  981,36
Ha atau 8,32%.
Tabel 6. Estimasi Kebutuhan RTH Berdasarkan Kebutuhan Oksigen
No Konsumen Oksigen Kebutuhan Oksigen (kg/hr) Estimasi RTH (Ha) RTH  Eksisting (Ha) Kekurangan RTH (Ha) 1 Penduduk 740.082,5 2.894,71
1.868,35 981,36 2 Kendaraan Bermotor 585.718,5 3 Industri 116.879,6 Jumlah 1.442.680,62 Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2015

## 56
I Ketut Putrajaya. Analisis Indeks Vegetasi Menggunakan Citra Alos Avnir-2 untuk Estimasi Kebutuhan Ruang terbuka Hijau Berdasarkan Kebutuhan Oksigen Di Kota Denpasar, Provinsi Bali
Gambar 6 Peta Sebaran Ruang Terbuka Hijau Eksisting Kota Denpasar

## Gambar 7 Peta Tingkat Kebutuhan Ruang Terbuka Hijau Kota Denpasar

## KESIMPULAN
Analisis  Citra  ALOS  AVNIR-2  un- tuk  mengetahui  kerapatan  ve-getasi  me- lalui  transformasi  NDVI  menghasilkan nilai korelasi (R 2 ) lebih baik  yaitu  sebe- sar  0,8371  dibandingkan  SAVI  sebesar 0,8368.  Hasil  uji  akurasi  peme-taan  ke- rapatan  vegetasi  menun-jukkan  tingkat ketelitian sebesar 85% dan diperoleh lua- san  RTH  mencapai  4.872,34  Ha  atau  se-
besar  38,92  %,  Khusus  untuk  RTH vegetasi  tegakan  dengan  luas  1.868,35 Ha.
Ketersediaan  RTH  kategori  vegetasi tegakan  adalah  1.868,35  Ha  yang menghasilkan oksigen sebesar 945.852,19 kg/hari. Kebutuhan oksigen Beberapa ke- lurahan  yang  memerlukan  tambahan RTH  antara  lain,  Kelurahan  Tonja,  Desa

## 58
I Ketut Putrajaya. Analisis Indeks Vegetasi Menggunakan Citra Alos Avnir-2 untuk Estimasi Kebutuhan Ruang terbuka Hijau Berdasarkan Kebutuhan Oksigen Di Kota Denpasar, Provinsi Bali
Dauh  Puri  Kaja,  Dangin  Puri  Kaja, Pemecutan  Kaja,  Sumerta  Kaja,  Dangin Puri,  Dangin  Puri  Kauh,  Kelurahan  Su- merta,  Desa  Sumerta  Kauh,  Dauh  Puri Kangin, Padangsambian Kaja, Tegal Ker- tha, Tegal Harum, Padangsambian Kelod, Dauh  Puri  Kelod,  Dauh  Puri  Kauh,  Ke- lurahan  Dangin  Puri,  Panjer,    Sesetan, Renon dan Kelurahan Sanur. berdasarkan jumlah  penduduk,  kendaraan  bermotor, dan  industri  adalah  sebesar  1.442.680,62 kg/hari,  sehingga  untuk  memenuhi  kebu- tuhan  oksigen  tersebut  dibutuhkan  RTH dengan luas mencapai 2.894,71 Ha. Ang- ka  tersebut  menunjukkan  bahwa  keterse- diaan  RTH  belum  memenuhi  kebutuhan oksigen di Kota Denpasar, sehingga perlu upaya penyediaan RTH tambahan sebesar 981,36  Ha  untuk  menjaga  keseimbangan RTH di Kota Denpasar.

## DAFTAR PUSTAKA
Anderson,  James  R.,  Ernest  E.  Hardy, John  T.  Roach  and  Richard  E. Witmer.  1976. A  Land  Use  and Land  Cover  Classification  Sys-tem for  Use  Remote  Sensor  Data . Washington:  United  Sta-tes  Gov- ernment Printing Office.
As-Syakur,  A.R.  2011.  Analisis  Indeks
Vegetasi Menggunakan Citra ALOS  AVNIR-2  dan  Sistem  In- formasi  Geografis  (SIG)  untuk Evaluasi Tata Ruang Kota Denpasar. Jurnal  Bumi  Lestari .  9, 1-11.
Badan Pusat Statistik. 2014. Provinsi Bali dalam Angka . Bali: BPS.
Danoedoro, P. 2012. Pengantar Penginderaan  Jauh  Digital .  Yog- yakarta: C.V Andi Offset.
Fandeli,  C.,  Muhhamad.  2009. Prin-sip-
Prinsip  Dasar  Mengkonser-vasi Lansekap . Yogyakarta: Gadjah Mada University Press. Fandeli,  C.,  K.  Mukhlison.  2004. Perhutanan Ko ta. Yogyakarta: Fakultas  Kehutanan  Universitas Gadjah Mada. Gasman. 1984. Peranan Tumbuh- Tumbuhan  dalam  Menghasilkan Oksigen . Jakarta: Harian A.B.
Jensen,  J.R.  1996. Introductory  Image Processing: A Remote Sensing Per- spective .  New  Jersey-USA:  Pren- tice Hall.
______. 2000. Remote sensing of The En- vironmental  Earth  Resource  Per- spective .  New  Jersey-USA:    Pren- tice Hall.
Liu,  Ting.  2012.  Mapping  Vegetation  in an Urban Area with Stratified Clas- ification  and  Multiple  Endmember Spectral  Mixture  Analysis. Remote Sensing  of  Environment .  133,  251- 264.
McCoy,  R.M.  2005. Field  Methods  in Remote  Sensing .  New  York:  The Guildford Press.
Rashed, T. and C. Jurgens. 2010. Remote Sensing of urban and Suburban Ar- eas. Remote  Sensing  and  Digital Image Processing . 10, 56.
Suharyadi,  R.  2011.  Interpretasi  Hibrida Citra  Satelit  Resolusi  Spasial Menengah  untuk  Kajian  Densifi- kasi Bangunan Daerah Perkotaan di Daerah Perkotaan Yogyakarta. Dis- ertasi .  Yogyakarta:  Fakultas  Geo- grafi,  Universitas Gadjah Mada.
Sutanto. 2012. Metode Penelitian
Penginderaan  Jauh .  Yogyakarta:
Ombak
Wisesa,  S.P.C.  1988. Studi  Pengem- bangan Hutan Kota di Wilayah Ko- tamadya Bogor . Jurusan Konserva-
JURNAL PENDIDIKAN GEOGRAFI, Th. 22, No.1,  Jan 2017
sio  Sumber  Daya  Hutan,  Fakultas Kehutanan,  Institut  Pertanian  Bo- gor.
Yuan, Fei. 2007. Comparison of Impervi- ous  Surface  Area  and  Normalized Difference  Vegetation  Index  as  In- dicators  of  Surface  Urban  Heat  Is- land  Effects  in  Landsat  Imagery.
Remote  Sensing  of  Environment .
106, 375-386.
Peraturan  Pemerintah  Dalam  Negeri  No.
1  Tahun  2007  Tentang Penataan
Ruang  Terbuka  Hijau  Kawasan Perkotaan .
Peraturan  Menteri  Pekerjaan  Umum  No. 05/PRT/M/2008  Tentang Pedoman Penyediaan  dan  Pemanfaatan  Ru- ang  Terbuka  Hijau  di  Kawasan Perkotaan .
Undang-Undang  Republik  Indonesia  No.
26  Tahun  2007  Tentang Penataan Ruang.