## INFOTECH journal
ISSN : 2460-1861 (Print),  2615-4250 (Online) Vol. 9 No. 2, pp. 549-562

## ANALISIS POLA DISTRIBUSI SPASIAL KETERKAITAN KEPADATAN PENDUDUK DAN KERAPATAN BANGUNAN MELALUI GOOGLE EARTH

## ENGINE MENGGUNAKAN METODE NORMALIZED DIFFERENCE BUILT-UP
INDEX
Darwin Noviansyah 1 , Erwin Hermawan 2 , Nurul Kamilah 3
Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Sains, Universitas Ibn Khaldun Bogor Jl. KH Sholeh Iskandar Km 2 Kota Bogor
Email: darwinnoviansyah@gmail.com

## ABSTRACT
Bogor City is geographically located in the middle of the Bogor Regency area and is very close to the capital city. Based on the results of the 2020 Population Census, the population of Bogor City is 1,043,070 million people and will  continue  to  increase  every  year.  Population  growth  and  road  development  will  affect  the  development  of existing buildings in the City of Bogor so that it will have negative impacts such as a decrease in public health, a decrease  in  the  quality  of  housing  and  incompatibility  with  regional  spatial  planning.  Conditions  of  building density  can  be  obtained  by  using  an  algorithm  Normalized  Difference  Built-up  Index  (NDBI)  through  Google Earth  Engine  (G  E  E).  Google  Earth  Engine  (GEE)  is  one  platform  based  satellite  image  processingcloud compution). The results of processing satellite imagery that have been processed on   the Google Earth Engine (GEE) using the method Normalized Difference Built-up Index  (NDBI) obtained an accuracy test value of the kappa coefficient of 83.01 indicating that the NDBI processing results obtained a good value. These results can be used as material for consideration for the local government to implement policies related to regional spatial planning in the city of Bogor.Output from this research in the form of information based on population density and building density in the city of Bogor for the 2001-2021 period WEBGIS.
Keywords: Google Earth Engine, Population Density,  Building Density, Normalized Difference Built-up Index.
Riwayat Artikel  :
Tanggal diterima  : 11-10-2023
Tanggal revisi : 23-10-2023
Tanggal terbit : 24-10-2023
DOI :
https://doi.org/10.31949/infotech.v9i2.7001
INFOTECH journal by Informatika UNMA is licensed under CC BY-SA 4.0
Copyright © 20xx By Author
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Berdasarkan  hasil  Sensus  Penduduk  tahun  2020, jumlah  penduduk  Kota  Bogor,  sebanyak  1.043.070 juta jiwa. Semakin banyak penduduk di Kota Bogor maka semakin banyak juga lahan terbangun, hal ini menyebabkan  kerapatan  bangunan  dari  tahun  ke tahun  terus  meningkat  dan  semakin  berkurangnya Non  pemukiman  yang  ada  di  Kota  Bogor  [1]. Perubahan  kerapatatan  bangunan  terjadi  kerena tingginya  intensitas  pertumbuhan  penduduk  [2]. Pertumbuhan  penduduk  Kota  Bogor  dapat  memicu semakin  tingginya  pembangunan  sehingga  dapat mengakibatkan  dampak  negatif  seperti  penurunan kesehatan  masyarakat,  penurunan  kualitas  tempat tinggal  dan  ketidak  sesuaian  dengan  tata  ruang wilayah, dari tahun 2001 sampai sekarang hal ini di akibatkan  oleh  meningkatnya  kerapatan  bangunan [3]. Hal ini dapat diamati dengan melakukan analisis indeks  kerapatan  bangunan  dengan  memantau perkembangan jumlah penduduk, kondisi kerapatan bangunan  dapat  diperoleh  dengan  pengolahan  data menggunakan  algoritma Normalized  Difference Bulit-up    Index (NDBI)  [4].  Pemetaan  lahan terbangun  sangat  penting  dilakukan  sebagai  dasar pengambilan keputusan  perubahan lahan  [5]. Salah satu  untuk  mendapatkan  informasi  kepadatan penduduk  dan  kerapatan  bangunan  yang  akan digunakan. data yang digunakan berupa penginderaan  jauh  atau  citra  satelit  [6]. Google
Earth Engine (GEE) merupakan platfrom pengolahan citra satelit berbasis ( cloud compution ). Hasil klasifikasi tutupan lahan dengan menggunakan Google  Earth  Engine (GEE)  dapat  memberikan akurasi yang tinggi. Hal ini ditunjukan dengan nilai overall  accuracy sebesar  96,458%  dan kappa accurasy sebesar  93,851%  berdasarkan  penelitian yang di lakukan oleh Ridho Fariz, Trida. Pada tahun 2018  [7].  Dalam  penelitian  yang  di  lakukan  oleh GAO et.al metode  NDBI  menghasilkan  hasil  yang sangat akurat dan lebih efisien di bandingkan dengan metode  klasifikasi  terbimbing.  Karena  lebih berfokuskan ke perkotaan atau  lahan terbangun [8]. NDBI  adalah  digunakan  untuk  menghitung  luas bangunan.  Riset  yang  menggunakan  indeks  NDBI lebih  menonjolkan  kepadatan  bangunan  perkotaan. NDBI  merupakan  transformasi  yang  efektif  untuk mengidentifikasi kenampakan area terbangun. Hasil akurasi  penelitian  yang  di  lakukan  adalah  sebesar 91,4505%  akurasi  yang  melebihi  80%  itu menunjukan  akurasi  yang  sangat  tinggi  [9]. Berdasarkan penelitian yang di lakukan oleh Tulung et.al , NDBI adalah transformasi  yang efektif untuk memetakan  kawasan  terbangun  perkotaan  secara otomatis  [10].  Hasil  dari  pengolahan  NDBI  yang digunakan untuk penelitian mendapatkan hasil yang sangat positif. Hasil pengolahan algoritma Normalized Difference Built-up index (NDBI) dapat dijadikan  sebagai  parameter  identifikasi  lahan terbangun dan dapat menjadi salah satu pertimbangan pemerintah setempat untuk
melakukan kebijakan terkait tata ruang wilayah yang ada di Kota Bogor [5]. Berdasarkan permasalahan di
atas  peneliti  akan  menganalisis  bagaimana  pola terjadinya  fenomena  kerapatan  bangunan  dan penduduk  di  Kota  Bogor,  dengan  menggunakan metode  NDBI  ( Normalized  Difference  Built-up index ) dan menampilkannya dalam bentuk WEBGIS .

## 1.2. Rumusan Masalah
Perujukan  Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah diuraikan,  permasalahan  yang  akan  diteliti  dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Bagaimana analisis pola perubahan
kerapatan bangunan dan kepadatan penduduk periode 2001-2021 ?
2. Bagaimana  melakukan  uji  akurasi  pola sebaran NDBI dan hasil survei lapang ?
3. Bagaimana  memvisualisasikan  fenomena kerapatan bangunan dan kepadatan penduduk di Kota Bogor ?

## 1.3. Tujuan Penelitian
Sesuai rumusan masalah di atas, tujuan penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Menganalisis  pola  perubahan  distribusi spasial  kerapatan  bangunan  dan  kepadatan penduduk periode 2001-2021 di Kota Bogor.
2. Mengetahui perkembanguan kerapatan bangunan  dan  kepadatan  penduduk  dengan melakukan  uji  akurasi  hasil  pola  sebaran NDBI.
3. Menampilkan informasi mengenai kerapatan bangunan dalam bentuk WEBGIS.

## 1.4. Batasan Masalah
Agar pembahasan tidak menyimpang dari permasalahan  yang  ada,  maka  penulis  membatasi permasalahan yakni sebagai berikut :
1. Identifikasi yang di lakukan pola perubahan kerapatan bangunan dan kepadatan penduduk di Kota Bogor.
2. Studi kasus penelitian ini di Kota Bogor dan analisis yang digunakan periode tahun 2001- 2021.
3. Hasil penelitian di tampilkan di WEBGIS .
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Google Earth Engine
Google  Earth  Engine (GEE)  adalah platform komputasi  awan  yang  dirancang  untuk  menyimpan dan memproses set data besar (skala peta byte ) untuk analisis  dan  pengambilan  keputusan  akhir. Google mengarsipkan semua set data dan menautkannya ke cloud  mesin  komputasi  untuk  penggunaan  open source arsip data saat ini yang termasuk dari satelit lain serta set data vektor berbasis Sistem Informasi Geografis  (SIG),  sosial,  demografis,  cuaca,  model, elevasi digital, dan lapisan data iklim. Pengguna juga dapat menambahkan dan membuat data sendiri dan untuk  mendeteksi  perubahan,  kecenderungan  peta, dan  mengukur  permukaan  bumi  tidak  seperti sebelumnya.  Yang  mencakup  area  sekitar vegetasi pemantauan,  pemetaan  lahan  pertanian,  penilaian ekosistem [11].

## 2.2. Analisis spasial
Karakteristik  utama  Sistem  Informasi  Geografi adalah  kemampuan  menganalisis  sistem  seperti analisa  statistik  dan overlay yang  disebut  analisa spasial.  Analisa  dengan  menggunakan  Sistem Informasi  Geografi  yang  sering  digunakan  dengan istilah analisa spasial , tidak seperti sistem informasi yang  lain  yaitu  dengan  menambahkan  dimensi ‘ruang  ( space )’  atau  geografi.  Kombinasi  ini menggambarkan  attribut-attribut  pada  bermacam fenomena  seperti  umur  seseorang,  tipe  jalan,  dan sebagainya, yang secara  bersama dengan informasi seperti  dimana  seseorang  tinggal  atau  lokasi  suatu jalan.  Analisa  Spasial  dilakukan  dengan  meng- overlay dua peta yang kemudian menghasilkan peta baru hasil analisis [12].
2.3. Normalized Difference Built Index Normalized  Difference  Built  Index (NDBI)  akan focus  menyoroti  daerah  perkotaan  atau  kawasan terbangun  di  mana  biasanya  ada  pemantulan  yang lebih  tinggi  pada  area shortwave  infrared  ( SWIR ), jika di bandingkan dengan area Near-infrared (NIR). Model    ini  sangat  bermanfaat  untuk  memonitoring serta perencanaan
penggunaan
lahan. NDBI awalnya  dikembangkan untuk digunakan dengan Landsat TM band 5 dan 4.  Namun, ia  akan bekerja  dengan  sensor multispektral dengan  band shortwave infrared (SWIR) antara 1,55-1,75 m dan band Near-infrared (NIR)  antara  0,76  –  0,9  m berikut persamaan NDBI. [13] NDBI = (SWIR – NIR) / (SWIR + NIR) NDBI merupakan salah satu metode algoritma yang menggunakan  gelombang  inframerah  tengah  dan inframerah dekat (NIR) yaitu dengan menggunakan band  5  dan  band  6.  Nilai  rentang spectral NDBI berkisar,  1  –  0,3  (As  syakur,  2012).  Persamaan NDBI sebagai berikut :
Tabel 2. 1 Tabel NDBI No  Kelas Nilai Keterangan 1 Kelas 1 -1 – 0 Non bangunan 2 Kelas 2 0 – 0,1 Kerapatan bangunan rendah 3 Kelas 3 0,1 – 0,2   Kerapatan bangunan sedang 4 Kelas 4 0,2 – 0,3  Kerapatan bangunan tinggi 2.4. Model waterfall
Model waterfall adalah  model  klasik  yang  bersifat sistematis,  berurutan  dalam  membangun software . Nama  model  ini  sebenarnya  adalah  “ Linear Sequential Model ”. Model ini sering disebut dengan “ Classic Life Cycle ” atau model waterfall . Tahapan utama dari model waterfall langsung mencerminkan aktifitas  pengembangan  dasar.  Terdapat  5  tahapan pada  model waterfall ,  yaitu communicationt , planning , modelling , contruction , deployment [14]. Model Waterfall dapat  dilihat  pada  Gambar  2.1 sebagai berikut :
2.5. WEBGIS
WEBGIS adalah  aplikasi  GIS  yang  dibuat menggunakan  PHP  dan  kemudian  ditampilkan secara  luas  di World  Wide  Web sehingga  Banyak orang  akan  memiliki  akses  mudah  untuk  melihat informasi geografis. Pengembangan dan implementasi WebGIS akan  mendukung  distribusi data  geografis.  Sehingga  dengan  adanya WebGIS akan membantu masyarakat untuk mencari informasi tentang letak geografis dengan mudah dan detail [15].

## 2.6. Quantum GIS
Quantum GIS (QGIS) merupakan software pengolahan data spasial terbuka ( open source ) yang mulai  populer  pada  tahun  2000  an.  Dikutip  dari Aditya  L.  Ramadona  dan  Hari  Kusnanto  (2010) menyatakan  bahwa  “ Quantum  GIS bermula  secara resmi  pada  bulan  Mei  2002.  Ide  ini  dipersiapkan pada  Bulan  Februari  2002,  yakni  ketika  Gary Sherman  mulai  mencari GIS viewer untuk Linux yang  cepat  serta  mendukung  berbagai  tipe penyimpanan  data.  Rilis  pertama Quantum  GIS diluncurkan  pada  19  Juli  2002.  Rilis  pertama  ini hanya mendukung layer PostGIS ” [16].

## 2.7. ArcGIS
ArcGIS  adalah  salah  satu  perangkat  lunak  yang dikembangkan  oleh  ESRI  ( Environment  Science  & Research  Institue )  yang  merupakan  kompilasi fungsi-fungsi dari berbagai macam perangkat lunak GIS yang berbeda seperti  GIS desktop , server , dan GIS berbasis web. Perangkat lunak ini mulai dirilis oleh  ESRI  Pada  tahun  1999.  Produk  utama  dari ArcGIS  adalah  ArcGIS desktop ,  dimana  ArcGIS desktop merupakan perangkat lunak GIS profesional yang  komprehensif  [26].  ArcGIS  adalah  produk sistem  kebutuhan software yang  merupakan kumpulan  dari  produk  -  produk software lainnya dengan  tujuan  untuk  membangun  sistem  SIG  yang lengkap [27].

## 3. METODE PENELITIAN
Waktu penelitian ini dimulai pada bulan maret 2022, tempat penelitian berlokasi di Kota Bogor

## Kerangka berpikir
Gambar 3.1. Kerangka Berpikir

## 3.1. Perencanaan
Pada  tahap  perencanaan  ini  peneliti  melakukan pengolahan  dan  analisis  data.  Adapun  data  yang digunakan  meliputi  :  Citra Landsat 5  tahun 2001,2005,2010, Citra Landsat 8 tahun 2015, 2021, dan  batas  administrasi  Kota  Bogor.  Pada  tahap pengolahan  data  klasifikasi  kerapatan  bangunan  di kota  bogor  menggunakan  data  dari Google  Earth Engine dengan  metode  NDBI  dan  melakukan observasi  kelapangan  untuk  mengambil  sebuah sampel,adapun sampel yang di ambil yaitu : Peta  NDBI  Non  bangunan,  NDBI  Kerapatan bangunan  jarang,  NDBI  Kerapatan  bangunan  rapat dan NDBI kerapatan bangunan sangat rapat berikut contoh sampel yang udah di ambil pada Tabel 3.1
Tabel 3.1 Tabel Kerapatan bangunan

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap  ini  melakukan  pengolahan  data  spasial dengan  menggunakan Google  Earth  Engine untuk mendapatkan  nilai  NDBI  untuk  mengihitung kerapatan bangunan dan keraptan bangunan di Kota Bogor. Kemudian dengan Arcgis mengolah nilai dari NDBI untuk di petakan dengan berbasis WEBGIS.

## 4.1. Pengolahan dan Analisis Data
Data Pengolahan dan Analisis Data merupakan data spasial  diantaranya  data  Citra Landsat 5  tahun 2001,2005 dan 2010, Citra Landsat 8 tahun 2015 dan 2021  dan  batas  administrasi  Kota  Bogor.  Berikut yang di tunjukan pada Gambar 4.1.
Gambar 4.1. Flowchart pengolahan data spasial

## 4.2. Pengolahan hasil NDBI
Peta hasil pengolahan NDBI Kota Bogor di Google
Earth Engine tahun 2021.

## Gambar 4.3. Hasil pengolahan NDBI 2021
4.3. Analisa  perubahan luasan & presentase kerapatan NDBI tiap Kecamatan di Kota Bogor Tahun 2001-2021 Data  Analisa  perubahan  luasan  kerapatan  non bangunan  dominan  paling  tinggi  di  temui  di Kecamatan  Bogor  Selatan  dengan  seluas  (1.403,82 atau  46.22  Ha).  Kelas  kerapatan  jarang  dominan paling  tinggi  di  temui  di  Kecamatan  Tanah  Sareal dengan  seluas  (890,18  atau  39,13  Ha).  Kelas kerapatan sedang dominan paling tinggi di temui di Kecamatan  Bogor  Tengah  dengan  seluas  (292,58 atau  30,57  Ha).    Kelas  terakhir  untuk  kerapatan tinggi  berada di  Kecamatan Bogor Tengah (300,35 atau  31,38 Ha). Analisa kelas perubahan kerapatan bangunan pada Tahun 2001 dapat dilihat pada Tabel 4.1.
Tabel 4.1 kelas kerapatan banguan di Kota Bogor 2001
Perkembangan persentase luasan Kecamatan di Kota Bogor Tahun 2001 dapat dilihat pada Tabel 4.2
Tabel 4. 1 Luas Kerapatan Bangunan di Kota Bogor Tahun 2001
Berdasarkan grafik perkembangan kerapatan bangunan  di  Kota  Bogor  tahun  2001.  Kelas kerapatan  non  bangunan  yang  memliki  nilai  paling tinggi  berada  di  Kecamatan  Bogor  Selatan  sebesar 46,22 Ha. Kelas kerapatan jarang  yang memliki nilai paling  tinggi  berada  di  Kecamatan  Tanah  Sareal sebesar 39,13 Ha. Kelas kerapatan sedang & tinggi yang  memliki  nilai  paling  tinggi  berada  di Kecamatan  Bogor  Tengah  sebesar    30,57  &  31,38 Ha. dapat dilihat pada Gambar 4.20
Gambar 4. 4. Grafik kerapatan bangunan di kota bogor 2001
Analisa  perubahan  luasan  kerapatan  non  bangunan dominan paling tinggi di temui di Kecamatan Bogor Selatan  dengan  seluas  (1.330,14  atau  45,43  Ha). Kelas  kerapatan  jarang  dominan  paling  tinggi  di temui  di  Kecamatan  Bogor  Timur  dengan  seluas (595,87  atau  34,13  Ha).  Kelas  kerapatan  sedang dominan paling tinggi di temui di Kecamatan Tanah Sareal dengan seluas (445,66 atau 28,44 Ha).  Kelas terakhir untuk kerapatan tinggi berada di Kecamatan Bogor Tengah (358,41 atau  38,71 Ha). Analisa kelas perubahan  kerapatan  bangunan  pada  Tahun  2005 dapat dilihat pada Tabel 4.3.
Tabel 4. 2 Kelas Kerapatan Bangunan di Kota Bogor Tahun 2005
Perkembangan persentase luasan Kecamatan di Kota Bogor Tahun 2005 dapat dilihat pada Tabel 4.4
Tabel 4. 3 Luas Kerapatan Bangunan di Kota Bogor Tahun 2005 Berdasarkan grafik perkembangan kerapatan bangunan  di  Kota  Bogor  tahun  2005.  Kelas kerapatan  non  bangunan  yang  memliki  nilai  paling tinggi  berada  di  Kecamatan  Bogor  Selatan  sebesar 45,43 Ha. Kelas kerapatan jarang  yang memliki nilai paling  tinggi  berada  di  Kecamatan  Bogor  Utara sebesar  34,13  Ha.  Kelas  kerapatan  sedang  yang memliki  nilai  paling  tinggi  berada  di  Kecamatan Tanah  Sareal  sebesar  28,44  Ha.  Kelas  kerapatan tinggi  yang  memliki  nilai  paling  tinggi  berada  di Kecamatan  Bogor  Tengah  sebesar  38,71  Ha.  dapat dilihat pada Gambar 4.5.
Gambar 4. 5.3 Grafik kerapatan bangunan di kota bogor 2005
Analisa  perubahan  luasan  kerapatan  non  bangunan dominan paling tinggi di temui di Kecamatan Bogor Selatan  dengan  seluas  (1.222,78  atau  42,49  Ha). Kelas  kerapatan  jarang  dominan  paling  tinggi  di temui  di  Kecamatan  Bogor  Timur  dengan  seluas (459,55  atau  29,72  Ha).  Kelas  kerapatan  sedang dominan paling tinggi di temui di Kecamatan Tanah Sareal dengan seluas (596,40 atau 31,46 Ha).  Kelas terakhir untuk kerapatan tinggi berada di Kecamatan Bogor Tengah (380,00 atau  43,33 Ha). Analisa kelas perubahan  kerapatan  bangunan  pada  Tahun  2010 dapat dilihat pada Tabel 4.5
Tabel 4. 4 Kelas Kerapatan Bangunan Kota Bogor Tahun 2010
Perkembangan persentase luasan Kecamatan di Kota Bogor Tahun 2010 dapat dilihat pada Tabel 4.6.
Tabel 4. 5 Luas Kerapatan Bangunan Kota Bogor Tahun 2010
Berdasarkan grafik perkembangan kerapatan bangunan  di  Kota  Bogor  tahun  2010.  Kelas kerapatan  non  bangunan  yang  memliki  nilai  paling tinggi  berada  di  Kecamatan  Bogor  Selatan  sebesar 42,49 Ha. Kelas kerapatan jarang  yang memliki nilai paling  tinggi  berada  di  Kecamatan  Bogor  Utara sebesar  29,72  Ha.  Kelas  kerapatan  sedang  yang memliki  nilai  paling  tinggi  berada  di  Kecamatan Tanah  Sareal  sebesar  31,46  Ha.  Kelas  kerapatan tinggi  yang  memliki  nilai  paling  tinggi  berada  di Kecamatan  Bogor  Tengah  sebesar  43,33  Ha.  dapat dilihat pada Gambar 4.6.
Gambar 4. 6.4 Grafik kerapatan bangunan di kota bogor 2010
Analisa  perubahan  luasan  kerapatan  non  bangunan dominan paling tinggi di temui di Kecamatan Bogor Selatan  dengan  seluas  (1.120,78  atau  37,16  Ha). Kelas  kerapatan  jarang  dominan  paling  tinggi  di temui  di  Kecamatan  Bogor  Selatan  dengan  seluas (833,77  atau  27,64  Ha).  Kelas  kerapatan  sedang dominan paling tinggi di temui di Kecamatan Bogor Utara dengan seluas (466,78 atau 30,32 Ha).  Kelas terakhir untuk kerapatan tinggi berada di Kecamatan Bogor Tengah (394,62 atau  46,05 Ha). Analisa kelas perubahan  kerapatan  bangunan  pada  Tahun  2015 dapat dilihat pada Tabel 4.7
Tabel 4. 6 Kelas Kerapatan Bangunan Kota Bogor Tahun 2015
Kota Bogor Tahun 2015 dapat dilihat pada Tabel 4.8
Tabel 4. 7 Luas Kerapatan Bangunan Kota Bogor Tahun 2015
Berdasarkan grafik perkembangan kerapatan bangunan  di  Kota  Bogor  tahun  2015.  Kelas kerapatan  non  bangunan  dan  Jarang  yang  memliki nilai  paling  tinggi  berada  di  Kecamatan  Bogor Selatan sebesar 33,57 & 35,20 Ha. Kelas kerapatan sedang  yang  memliki  nilai  paling  tinggi  berada  di Kecamatan  Tanah  Sareal  sebesar  35,20  Ha.  Kelas kerapatan  tinggi  yang  memliki  nilai  paling  tinggi berada  di  Kecamatan  Bogor  Tengah  sebesar  42,08 Ha. dapat dilihat pada Gambar 4.7.
Gambar 4. 7.5 Grafik kerapatan bangunan di kota bogor 2015
Analisa  perubahan  luasan  kerapatan  non  bangunan dominan paling tinggi di temui di Kecamatan Bogor Selatan  dengan  seluas  (1.006,32  atau  30,15  Ha). Kelas  kerapatan  jarang  dominan  paling  tinggi  di temui  di  Kecamatan  Bogor  Selatan  dengan  seluas (1.065,31  atau  31,92  Ha).  Kelas  kerapatan  sedang dominan paling tinggi di temui di Kecamatan Tanah Sareal dengan seluas (726,25 atau 32,78 Ha).  Kelas terakhir untuk kerapatan tinggi berada di Kecamatan Bogor Tengah (421,70 atau  46,49 Ha). Analisa kelas perubahan  kerapatan  bangunan  pada  Tahun  2021 dapat dilihat pada Tabel 4.94.
Tabel 4. 8 Kelas Kerapatan Bangunan Kota Bogor Tahun 2021
Perkembangan persentase luasan Kecamatan di Kota Bogor  Tahun  2021  dapat  dilihat  pada  dapat  dilihat pada Tabel 4.10.
Tahun 2021 Berdasarkan grafik perkembangan kerapatan bangunan  di  Kota  Bogor  tahun  2001.  Kelas kerapatan  non  bangunan  dan  jarang  yang  memliki nilai  paling  tinggi  berada  di  Kecamatan  Bogor Selatan sebesar 30,15 & 31,92 Ha. Kelas kerapatan sedang    yang  memliki  nilai  paling  tinggi  berada  di Kecamatan  Tanah  Sareal  sebesar  32,78  Ha.  Kelas kerapatan  tinggi  yang  memliki  nilai  paling  tinggi berada  di  Kecamatan  Bogor  Tengah  sebesar  46,49 Ha. dapat dilihat pada Gambar 4.8.
Gambar 4. 86 Grafik kerapatan bangunan di kota bogor 2021

## 4.4. Perkembangan  persentase NDBI Di Kota Bogor Dari 2001-2021
Berdasarkan  grafik  perkembangan  skala  persentase kerapatan  non  bangunan  di  Kota  Bogor  tahun periode 2001-2021. Perkembangan luasan kerapatan non  bangunan  di  kota  bogor  dominan  mengalami penurunan  dari  tahun  ke  tahun.  Dapat  dilihat  pada Gambar 4.9.
Gambar 4. 9.7 Perkembangan Persentase luasan kerapatan Non Bangunan Kota Bogor Tahun 2001- 2021
Berdasarkan  grafik  perkembangan  skala  persentase kerapatan jarang di Kota Bogor tahun periode 2001- 2021.  Perkembangan  luasan  kerapatan  jarang  dari tahun  ke  tahun  mengalami  fluktuasi  penurunan. Dapat dilihat pada Gambar 4.10.
Gambar 4. 10. Perkembangan Persentase luasan kerapatan Bangunan Jarang Kota Bogor Tahun 2001-2021
Berdasarkan  grafik  perkembangan  skala  persentase kerapatan sedang di Kota Bogor tahun periode 2001- 2021.  Perkembangan  luasan  kerapatan  sedang  dari tahun  ke  tahun  mengalami  fluktuasi.  Dapat  dilihat pada Gambar 4.11.
Gambar 4. 11. Perkembangan Persentase luasan kerapatan Bangunan Sedang Kota Bogor Tahun 2001-2021
Berdasarkan  grafik  perkembangan  skala  persentase kerapatan tinggi di Kota Bogor tahun periode 2001- 2021. Perkembangan luasan kerapatan tinggi di Kota Bogor  dominan  mengalami  peningkatan  dari  tahun ke tahun. Dapat dilihat pada Gambar 4.12.
Gambar 4. 12.8 Perkembangan Persentase luasan kerapatan Bangunan Tinggi Kota Bogor Tahun 2001-2021

## 4.5. Hasil uji akurasi Confusion Matrix
Hasil uji akurasi NDBI terlihat bahwa analisis NDBI untuk  kerapatan  bangunan  sedang  dicitra  ada  14 bangunan, tapi tidak sesuai dengan hasil groundcheck di lapangan yang kerapatan bangunan jarang  4  dan  kerapatan  non  bangunan  1,  sehingga nilai  NDBI  untuk accuracy dari  citra  dengan  di groundcheck  ke  lapangan  yaitu  73,68%  untuk pemukiman sangat rapat. Kemudian untuk
pemukiman sangat rapat dilapangan dengan yang di citra  satelit  tidak  ada  kesalahan,  maka producer accuracy 100%. Hasil uji akurasi NDBI dapat dilihat pada Tabel 4.11.
Tabel 4. 10 Confusion Matrix hasil analisis NDBI dengan survey lapang
1. Akurasi Pembuat / Producer’s Accuracy
Dihitung  dengan  menghitung  persentase unit  analisis  yang  terklasifikasi  benar dengan  jumlah  unit  analisis  pada  kelas tersebut pada data referensi.
NB = 10 11 x 100% = 90.91% KJ = 15 20 x 100% = 75.01% KS = 16 18 x 100% = 88.89% KT = 22 23 x 100% = 95.65%
2. Akurasi Pengguna / Ucer’s Accuracy
Dihitung  dengan  menghitung  persentase unit  analisis  yang  terklasifikasi  benar dengan  jumlah  unit  analisis  pada  kelas tersebut pada data hasil klasifikasi.
NB = 10 11 x 100% = 90.91%
KJ = 15 18 x 100% = 83.33%
KS = 16 20 x 100% = 80.01%
KT = 22 23 x 100% = 95.65%
3. Akurasi Keseluruhan / Overall Accuracy
Perhitungan  akurasi  keseluruhan  didapat dari  perbandingan  sampel  yang  terhitung tanpa  error  dengan  keseluruhan  total sampel.  Perhitungan  secara  matematis sebagai berikut: OA  = ( 10+15+16+22 72 ) x 100% = ( 63 72 ) x 100%
= 87.50%
4. Kappa Accuracy
Xii  = (10 + 15 + 16 + 22) = 63 = (11 x 11) + (20 x 18) + (18 x 20) + (23 x 23) = 1. 370
KA = ( (63𝑥72)−1.370) [(72 2 )−1.370 ) x 100%
= 83.01%
Hasil  analisa  perhitungan  didapatkan  nilai Overall accuracy sebesar 87,50%, berdasarkan studi literatur
Accuracy  assessment bisa  diterima  dengan  nilai kappa ≥  70%.  Hasil  penelitian  ini  didapatkan  nilai Koefisien  kappa  83,01%.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  nilai  koefisien  kappa  dapat  diterima  dan cukup signifikan.
4.6. Hubungan kerapatan bangunan &

## kepadatan penduduk
Berdasarkan hasil grafik hubungan antara kepadatan penduduk  &  kerapatan  bangunan  di  kota  bogor kerapatan tinggi mengalami peningkatan berdasarkan  jumlah  penduduk  semakin  meningkat maka kerapatan bangunan akan semakin tinggi. Nilai R 2 = 0,8904 menunjukan kesesuaian model dengan data.  Nilai  R-kuadrat  yang  tinggi  menunjukkan bahwa model tersebut cocok dengan data.
Gambar 4. 139 Grafik hubungan antara kerapatan bangunan tinggi & kepadatan penduduk
Berdasarkan hasil grafik hubungan antara kepadatan penduduk & kerapatan bangunan di kota bogor non bangunan mengalami penurunan berdasarkan jumlah  penduduk  semakin  meningkat  maka kerapatan  non  bangunan  akan  semakin  menurun. Nilai  Nilai  R 2 =  0,8698  menunjukan kesesuaian model  dengan  data.  Nilai  R-kuadrat  yang  tinggi menunjukkan  bahwa  model  tersebut  cocok  dengan data.
Gambar 4. 1410 Grafik hubungan antara kerapatan bangunan non bangunan & kepadatan penduduk

## Tabel 4. 11 Koefisien Korelasi
NON BANGUNAN KERAPATAN TINGGI -0,955116939 0,943628135
Koefisien  korelasi  adalah  ukuran  statistik  dari kekuatan  hubungan  linier  antara  dua  variabel.  Ini adalah angka antara -1 dan 1, di mana:
• -1 menunjukkan korelasi negatif sempurna,  yang  berarti  bahwa  ketika  satu variabel  meningkat,  variabel  lainnya menurun.
• 0 menunjukkan tidak ada korelasi, artinya tidak ada hubungan yang dapat diprediksi antara kedua variabel.
• 1  menunjukkan  korelasi  positif  yang sempurna,  yang  berarti  bahwa  ketika  satu variabel  meningkat,  variabel  lainnya  juga meningkat.
Semakin  dekat  koefisien  korelasi  dengan  1  atau  -1, semakin  kuat  hubungan  antara  kedua  variabel. Koefisien  korelasi  0,5,  misalnya,  menunjukkan korelasi positif sedang, sedangkan koefisien korelasi -0,3  menunjukkan  korelasi  negatif  yang  lemah. Hubungan  antara  koefisien  korelasi  antara  non bangunan  mendapatkan  nilai  -0  menuju  ke-1  yang dapat  di  artikan  mendapatkan  nilai  sempurna. Pertumbuhan  penduduk  menunjukan  bahwa  akan mempengaruhi  lahan  non  bangunan.  Hubungan antara  koefisien  korelasi  antara  kerapatan  tinggi mendapatkan nilai 0 menuju 1 yang menunjukan nilai antara kerapatan tinggi dengan meningkatnya jumlah penduduk mendapatkan nilai positif sempurna .

## 4.6. Diagram Konteks
Diagram Konteks adalah  sebuah  proses  yang menggambarkan  lingkup  suatu  sistem.  Diagram Konteks merupakan diagram yang menggambarkan proses  terhadap  suatu  sistem  yang  dibuat,  diagram yang  digunakan  untuk  menetapkan  konteks  serta batasan  system  pada  sebuah  permodelan.  Adapun diagarm konteks ditunjukan pada Gambar 4.15.
Gambar 4. 115 Diagram Konteks

## 4.7. Diagram Use Case
Diagram Use  Case menggambarkan  kegiatan  aktor saat  melakukan  kegiatan  pada  sebuah  sistem. Adapun diagarm use case ditunjukan pada Gambar 4.16.
Gambar 4. 16.12 Diagram Use Case

## 4.8.  Diagram Aktifity
Diagram ini menggambarkan proses alur aktivitas – aktivitas yang tersedia di dalam sistem yang sedang dirancang.  Diagram  Aktifitas  menggambarkan bagaimana suatu aktivitas berawal, Activity diagram melihat  peta  menjelaskan  proses  saat  menjalankan fungsi untuk melihat peta penggunaan lahan di Kota Bogor  dan  kemungkinan  apa  saja  penggambaran diagram  aktifitas  dari  masing  –  masing  aktivitas yang dapat dilakukan terhadap sistem.
a) Diagram  Aktifitas user melihat  halaman
Home pada WEB GIS ditunjukan pada Gambar 4.17.
Sistem Membuka
Website
Halaman website Klik menu home Tampilan dasboard Home Gambar 4. 17. Diagram melihat tampilan Home
b)
Diagram  Aktifitas user melihat  halama
about pada WEB GIS ditunjukan pada Gambar 4.18.
Sistem
Membuka Website Halaman website Klik menu About Tampilan dasboard About
Gambar 4. 18. Diagram Aktifitas user melihat
tampilan About
pada Gambar 4.19
Sistem Membuka Website
Halaman website Klik menu Maps Tampilan dasboard Maps Gambar 4. 19. Diagram Aktifitas user melihat
Tampilan Maps
d) Diagram  Aktifitas  hapus  data  ditunjukan pada Gambar 4.20.
Sistem
Membuka Website
Halaman website Klik menu Gallery Tampilan dasboard Gallery
Gambar 4. 20. Diagram Aktifitas user melihat Tampilan Gallery e) Diagram  Aktifitas melihat  halaman
ditunjukan pada Gambar 4.21.
Sistem Membuka Website
Halaman website Klik menu Contact Tampilan dasboard Contact
Gambar 4. 21 Diagram Aktifitas  Melihat Tampilan
Contact

## 4.9. Diagram Squence
Sequence Diagram merupakan interaksi antar objek- objek  dalam  suatu  sistem  dan  terjadi  komunikasi berupa pesan serta parameter waktu.
a) Diagram sekuensial User untuk melihat
halaman Home ditunjukan pada Gambar 4.22. User WEB GIS 1: Mengakses halaman Home 2: Menampilkan halaman Home
Gambar 4. 22.13 Diagram Sekuensial User melihat tampilan Home
b) Diagram sekuensial User untuk melihat
halaman About di tunjukan pada Gambar 4.23. User WEB GIS 1: Mengakses halaman About 2: Menampilkan halaman About
Gambar 4. 2314 Diagram Sekuensial User melihat
tampilan About
c) Diagram  sekuensial User untuk  melihat
halaman Maps di  tunjukan  pada  Gambar
4.24.
User WEB GIS 1: Mengakses halaman Maps 2: Menampilkan halaman Maps
Gambar 4. 215. Diagram Sekuensial User melihat tampilan Maps d) Diagram sekuensial User untuk melihat halaman Gallery di tunjukan pada Gambar 4.25. User WEB GIS 1: Mengakses halaman Gallery 6: Menampilkan halaman Gallery
Gambar 4. 25.16 Diagram Sekuensial User melihat tampilan Gallery e) Diagram sekuensial User untuk melihat
halaman Contact di tunjukan pada Gambar
4.26. User WEBGIS 5: Mengakses halaman Contact 6: Menampilkan halaman Contact
Gambar 4. 26.17 Diagram Sekuensial User Melihat
Tampilan Contact

## 4.10. Deployment
Diagram  penyebaran  UML  berfokus  pada  struktur sistem perangkat lunak danberguna untuk menunjukkan  distribusi  fisik  dari  sistem  perangkat lunak  di  antara  perangkat  keras  platform  dan lingkungan  eksekusi.  Perangkat  lunak  (sebagai entitas  lengkap  atau  sebagai  tambahan  yang diselesaikan  sebagian)  dikirimkan  ke  pelanggan yang mengevaluasi pengirimanproduk dan memberikan  umpan  balik  berdasarkan  evaluasi.
Tahapan Deployment merupakan tahapan
implementasi software ke  customer,  pemeliharaan
software secara  berkala,  perbaikan software ,
evaluasi software ,  dan  pengembangan software berdasarkan umpan balik yang diberikan agar sistem dapat tetap berjalan dan berkembang sesuai dengan fungsinya.
Deployment Diagram NDBI <<device>> Client Sistem informasi keraptan bangunan dan kepadatan penduduk berbasis WEBGIS <<component>> Tools Tools XAMPP Visual Studi Code QGIS WEBGIS Tampilan Halaman Home Tampilan Halaman Gallery Tampilan Halaman Maps Tampilan Halaman Contact Tampilan Halaman About

## Sumber software engineering Roger S. Pressman
Gambar 4. 18 Diagram Deployment

## 4.11. Pengujian Sistem
Pengujian  merupakan  metode  verifikasi  suatu  unit program  layak  untuk  dipakai  atau  tidak.  Pada tahapan ini sistem menggunakan pengujian blackbox,  merupakan  pengujian  tanpa  mengetahui internal  kode  atau  promgram.  Adapun  pengujian sistem pada tabel.

## 4.12. Perancangan aplikasi
Perancangan  Aplikasi  menggunakan  open  source visual  studio  dengan  bahasa  yang  dikenali  oleh sistem yaitu Pemprograman Hypertext Preprocessor (PHP),  Cascading  Style  Sheets  (CSS)  sistem  bisa dijalankan  menggunakan  server  offline  yaitu XAMPP  agar  dapat  dilihat  bentuk  tampilan websitenya pada Gambar 4.27.
Gambar 4. 27. Interface Halaman Home

## 5. KESIMPULAN
Hasil  pengolahan  algoritma  NDBI  menunjukan keadaan  Kota  Bogor  dimana  visual  yang ditampilkan  menunjukan  kondisi  asli  pada  citra Landsat  5  dan  Landsat  8  mengalami  beberapa perubahan  dari  setiap  perkembagan  tahun  yang ada.  Hasil  analisis  kerapatan  bangunan  dan kerapatan  penduduk  di  kota  bogor.  Kota  bogor mengalami  perubahan  setiap  tahunnya  semakin meningkat  penduduk  kota  bogor  maka  semakin meningkat juga bangunan yang di butuhkan, tidak hanya  dipengaruhi  oleh  terus  meningkatnya penduduk  kerapatan  bangunan  di  Kota  Bogor juga  di  pengaruhi  oleh  pesatnhya  perembangan jalan dan insfratuktur yang ada di Kota Bogor. Uji akurasi koefisien kappa kerapatan bangunan dan kepadatan penduduk di Kota Bogor menggunakan metode NDBI ( Normalized Difference  Built  Index  Composite  Performance  Index) mendapatkan  nilai  83,01%.  Hasil  uji  akurasi  ini menandakan bahwa kesesuaian nilai yang di olah dengan yang di survei lapang mendapatkan nilai bagus. Hasil pengolahan data yang sudah di buat ini  akan  di  tampilkan  berupa  sistem  informasi
berupa  kerapatan  bangunan  dan  kepadatan pendnduk  kota  bogor  berbasis WebGIS dengan menampilkan  data  hasil  metode Normalized Difference Built Index Composite Performance Index se kecamatan  Kota  Bogor  dan  mengetahui  dimana saja yang memiliki peningkatan Kecamatan  yang sangat  tinggi  dan  sampai  yang  sangat  rendah dengan melakukan uji validasi ke lapang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] BPS  Kota  Bogor,  “Kota  Bogor  Dalam Angka (Bogor Municipality  in  Figures) 2021,” pp. 1–250, 2021.
[2] R.  N.  Trinufi  and  S.  Rahayu,  “Analisis Perubahan  Kerapatan  Vegetasi  dan  Bangunan  di Kota Banda Aceh Pasca Bencana Tsunami,” Ruang , vol. 6, no. 1, pp. 28–37, 2020, doi: 10.14710/ruang.6.1.29-39.
[3] A.  Gide,  “Kajian  Kepadatan  Bangunan Menggunakan  Interpretasi  Hibrida  Citra  Landsat-8 Oli  Di  Kota  Semarang  Tahun  2015,” Angewandte Chemie International Edition,  6(11), 951–952. , pp. 5–24, 1967.
[4] S. Pranata and N. Kurniadin, “Identifikasi Perubahan  Indeks  Kerapatan  Bangunan  Pasca Likuifaksi Di Kota Palu,” Buletin Poltanesa , vol. 22, no. 1, pp. 27–32, 2021, doi: 10.51967/tanesa.v22i1.469.
[5] Hendrawan,  Marzuki,  Muliadi,  and  A.  P. Azhari,  “Sebaran  Lahan  Terbangun  Berdasarkan Normalized Difference Built-up Index Citra Landsat 8 di Kota Mataram,” SainsTech Innovation Journal , vol. 3, no. 1, pp. 35–40, 2020, doi:
10.37824/sij.v3i1.2020.191.
[6] R. F. Trida, “Obia Classification and Built- Up Land Indices Ndbi for Estimastion of Settlement Density in Pontianak City,” Jurnal Geografi , vol. 14, no. 2, pp. 36–44, 2018.
[7] T. C. Novianti, “Klasifikasi Landsat 8 OLI Untuk  Tutupan  Lahan  Di  Kota  Palembang Menggunakan  Google  Earth  Engine,” Jurnal Swarnabhumi ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  75–85,  2021,
[Online]. Available: http://code.earthengine.google.com/ [8] Y.  Zha,  J.  Gao,  and  S.  Ni,  “Use  of
normalized difference built-up index in automatically  mapping  urban  areas  from  TM imagery,” Int J Remote Sens , vol. 24, no. 3, pp. 583– 594, 2003, doi: 10.1080/01431160304987.
[9] M. Muhaimin, D. Fitriani, S. Adyatma, and
D.  Arisanty,  “Mapping  Build-Up  Area  Density Using Normalized Difference Built-Up Index (Ndbi) and  Urban  Index  (Ui)  Wetland  in  the  City Banjarmasin,” IOP Conf Ser Earth Environ Sci , vol.
1089, no. 1, 2022, doi: 10.1088/1755-
1315/1089/1/012036.
[10] R.  S.  Imagery,  B.  Area,  V.  Greenness,  B.
City, and C. Author, “Vegetation and Built-Up Area Monitoring  in  Bandung  City  Using  Multitemporal Imagery,” vol. 15, no. 1, pp. 112–121, 2023.
[11] A.  Syahputra,  R.  H.  Jatmiko,  D.  R.
Hizbaron,  and  T.  R.  Fariz,  “Perbandingan  Indeks Lahan  Terbangun  NDBI  dan  Land  Surface Temperature Dalam Memetakan Kepadatan
Bangunan  di  Kota  Medan,” Journal  of  Science, Technology,  and  Visual  Culture ,  vol.  1,  no.  1,  pp. 16–22, 2021, [Online]. Available: http://journal.itera.ac.id/index.php/jstvc/article/view /540 [12]
L.  Belakang,  “PEMETAAN  LAHAN
TERBANGUN PERKOTAAN MENGGUNAKAN PENDEKATAN  NDBI  DAN  SEGMENTASI SEMI-AUTOMATIK,” pp. 19–28, 2017.
[13] D.  I.  Kelurahan,  K.  Kawal,  and  K.  G.
Kijang,  “NORMALIZED  DIFFERENCE  BUILT-
UPINDEX  (  NDBI  )  SEBAGAI  PARAMETER IDENTIFIKASI PERKEMBANGAN PERMUKIMAN  KUMUH  PADA  KAWASAN
PESISIR,” vol. 6, no. 2, pp. 143–150, 2017.
[14] D.  A.  Sadewa et  al. ,  “IDENTIFIKASI POLA PERUBAHAN URBAN SPRAWL MENGGUNAKAN CLOUD COMPUTING GOOGLE EARTH ENGINE BERBASIS WEB GIS
(  STUDI  KASUS :  KECAMATAN  JONGGOL  , JAWA BARAT ),” pp. 1–8, 1861.
[15] O. Mutanga and L. Kumar, “Google earth engine applications,” Remote Sens (Basel) , vol. 11, no. 5, pp. 11–14, 2019, doi: 10.3390/rs11050591. [16] J.  Pratama,  Arief;  Sudrajat,  “Analisis Penggunaan Algoritma NDVI pada Platform Google Earth  Engine  sebagai  Data  Dukung  Evaluasi Keberhasilan  Pelaksanaan  Reklamasi  Lahan  Bekas Tambang,” Prosiding  TPT  XXIX  PERHAPI  2020 , pp. 155–162, 2020.
[17] R.  K.  Karina  and  R.  Kurniawan, “IDENTIFIKASI PENGGUNAAN LAHAN MENGGUNAKAN  CITRA  SATELIT  LANDSAT 8  MELALUI  GOOGLE  EARTH  ENGINE  Studi Kasus di Kabupaten Lahat,” pp. 798–805, 2019.
[18] M.  S.  Wicaksono,  S.  Darmawan,  I. Teknologi,  and  N.  Bandung,  “Pemetaan  dan Pemantauan  Lahan  Terbangun  Perkotaan  Dengan Data  Landsat  Multitemporal  Menggunakan  Google Earth Engine ( Studi Kasus : Kota Bandung , Jawa Barat dan Kota Semarang , Jawa Tengah ),” pp. 395– 400, 2022.
[19] M.  M.  Khine,  Y.  Y.  Maw,  K.  Mi,  and  M.
Win,  “CHANGE  ANALYSIS  OF  INDICES  ( NDWI  ,  NDVI  ,  NDBI  )  FOR  MAWLAMYINE CITY AREA USING GOOGLE EARTH
ENGINE,” vol. XVI, no. 5, 2018.
[20] S. T. N. Sugandi D., Somantri L., “Sistem I Formasi  Geografi  (  Sig  ),” Hand  Out  Sistem
Informasi Geografis (SIG) , p. 52, 2009.
[21] D.  U.  N.  Handayani,  Sunardi,  and  R. Soelistijadi,  “Pemanfaatan  Analisis  Spasial  untuk Pengolahan Data Spasial Sistem Informasi Geografi,” Jurnal  Teknologi  Informasi  DINAMIK , vol. X, no. 2, pp. 108–116, 2005.
[22] Zhiqiang  Yang,  “Introduction  to  Google
Earth Engine,” p. 31, 2021. [23] ESRI, “What is ArcGIS ?,” Environmental Systems Research Institute , p. 3, 2020.
[24] Haviluddin,  “Memahami  Penggunaan UML ( Unified Modelling Language ),” Memahami Penggunaan  UML  (Unified  Modelling  Language) , vol.  6,  no.  1,  pp.  1–15,  2011,  [Online].  Available:
https://informatikamulawarman.files.wordpress.co m/2011/10/01-jurnal-informatika-mulawarman-feb- 2011.pdf [25] M.  Adeanti  and  M.  C.  Harist,  “Analisis Spasial  Kerapatan  Bangunan  Dan  Pengaruhnya Terhadap Suhu,” no. 14, pp. 529–536, 2018.
[26] W. Suryn, Software Quality Engineering: A Practitioner’s  Approach ,  vol.  9781118592.  2014. doi: 10.1002/9781118830208. [27] R.  Darwin  and  R.  Rahmadian  Yuliendi, “Aplikasi  Klenteng  Kota  Pekanbaru  Berbasis Webgis,” Jurnal  Teknik  Informatika  Kaputama (JTIK) , vol. 5, no. 1, pp. 107–112, 2021.
[28] C.  Sujana  and  D.  Darmansyah,  “Analisa Dan Perancangan Sistem Penjualan Barang Berbasis Web Pada Pt. Asia Tiara,” Jurnal Interkom: Jurnal Publikasi  Ilmiah  Bidang  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi ,  vol.  12,  no.  4,  pp.  24–32,  2021,  doi: 10.35969/interkom.v12i4.36.
[29] L. M. Prayogo, Quantum GIS 3.14 [Basic]
- Volume 1 , vol. 1, no. November. 2020.