## IDENTIFIKASI POLA PERUBAHAN URBAN SPRAWL MENGGUNAKAN CLOUD
COMPUTING GOOGLE EARTH ENGINE BERBASIS WEB GIS (STUDI KASUS : KECAMATAN JONGGOL, JAWA BARAT)
Disti Ayu Sadewa 1 * , Erwin Hermawan 2 dan Iksal Yanuarsyah 3
1 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Sains,
Universitas Ibn Khaludn Bogor, Jalan K.H Sholeh Iskandar, Bogor, 16162.
* No Tel: 0852 11131738. Email: distisadewa34@gmail.com .

## ABSTRAK
Urban  Sprawl  merupakan  fenomena  yang terjadi  akibat  perkembangan  kota  yang semakin  meluas  ke  wilayah pinggiran  (sub-urban).  Wilayah  sub-urban  yang  masih  tergantung  kepada  kota  inti  juga  menjadi  salah  satu pemicu  prosess  urbanisasi  yang  terjadi  diwilayah  pinggiran  tersebut. Kecamatan  Jonggol  saat  ini  mengalami banyak perubahan penggunaan lahan yang sangat signifikan, baik dari sector insfrastruktur dan pembangunan, membuat  tingkat  penggunaan  lahan  tidak  sesuai  dengan  kemampuan  lahan,  daya  dukung  lahan  dan peruntukkannya,  sehingga  terjadi  perubahan  penggunaan  lahan  yang  tidak  terartur  atau  terencana.  Sistem Informasi  Geografis  (SIG)  adalah  informasi  yang  didasarkan  pada  sistem  kerja  yang  memasukkan, menganalisa,  mengelola,  memanipulasi,  dan  menganalisa  data  serta  menjelaskan  uraian.  Proses  Identifikasi Perubahan Pola Urban Sprawl Menggunakan Cloud Computing Google Earth Engine Berbasis Web GIS maka penataan  informasi  tersebut  perlu  dikemas  dalam  suatu  sistem  informasi  geografis  dengan  menggunakan metode Land Surface Temperature dan Random Forest. Ditampilkan kedalam sebuah WebGIS.
Kata Kunci: Urban Sprawl, Land Surface Temperature, Random Forest, Penggunaan Lahan, dan Citra Landsat.
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Jonggol  adalah  sebuah  kecamatan  di  Kabupaten Bogor,  Provinsi  Jawa  Barat,  dengan  luas  daerah 13.462ha. dengan batas administrative sebelah utara adalah  kecamatan  Cibarusah  Kab.  Bekasi.  Sebelah barat  adalah  kecamatan  Cileungsi,  lalu  sebelah selatan  adalah  Kecamatan  Sukamakmur  dan sebelah timur adalah Kecamatan Cariu. Kecamatan Jonggol memiliki 14 desa. [1]
Kecamatan  Jonggol  saat  ini  mengalami  banyak perubahan penggunaan lahan yang sangat signifikan,  baik  dari  sektor  infrastruktur  dan pembangunan  membuat  tingkat  penggunaan  lahan tidak  sesuai  dengan  kemampuan  lahan,  daya dukung  lahan,  dan peruntukannya,  sehingga terjadi perubahan penggunaan lahan yang tidak teratur dan terencana.  Hal  tersebut  juga  disebabkan  oleh banyaknya fasilitas pelayanan yang ada dan tingkat aksesibilitas yang sangat tinggi. [2]
Urban  Sprawl merupakan  fenomena  yang  terjadi akibat  perkembangan  kota  yang  semakin  pesat, tetapi  memiliki  keterbatasan  lahan  sehingga perkembangan  kota  semakin  meluas  ke  wilayah pinggiran  (sub-urban).  Wilayah  sub-urban  yang masih  tergantung  kepada  kota  inti  juga  menjadi salah  satu  pemicu  proses  urbanisasi  di  wilayah pinggiran tersebut. [3]
Peningkatan  suhu  udara  merupakan  dampak  dari pemanasan  global  serta  berkurangnya  vegetasi.
Pada  kawasan  perkotaan,  peningkatan  suhu  udara secara  signifikan  dapat  memunculkan  fenomena Urban  Heat  Island (Pulau  Panas  Perkotaan)  yang dalam  jangka  panjang  mampu  mengubah  iklim mikro.  Estimasi  suhu  permukaan  dan  kerapatan vegetasi  diperoleh  dari  data  satelit  penginderaan jauh secara multi-temporal. Penelitian ini bertujuan untuk  menganalisis  dinamika  suhu  permukaan  dan kerapatan vegetasi. [4]
Google  Earth  Engine  (GEE)  sebagai  platform penginderaan jauh berbasis web dan kemampuannya  untuk  melakukan  secara  simultan agregasi  spasial  dan  temporal  atas  suatu  koleksi citra  satelit.  Identifikasi Pola Perkembangan  Urban Sprawl dengan menggunakan metode Land Surface Temperature dan Random Forest dengan klasifikasi lahan  yang  difokuskan  kepada  pola  sebaran  lahan terbangun.
Kedua metode tersebut diimplementasikan  didalam  Google  Earth  Engine dengan menggunakan source code. [5]
Penelitian  akan  menampilkan  bagaimana  pola teradinya fenomena Urban Sprawl di wilayah studi kasus dan menampilkannya dalam Web GIS dengan visual  data  agar  lebih  mudah  di  fahami  dan  di mengerti.

## 1.2. Rumusan Masalah
Mengacu  pada  latar  belakang,  rumusan  masalah dari penelitian ini adalah :
a. Bagaimana menganalisis perubahan pola penggunaan  lahan  periode  tahun  2010-2020  di Kecamatan Jonggol?
b. Bagaimana cara mengidentifikasi wilayah yang mengalami pola perubahan Urban Sprawl?
c. Bagaimana  cara  memvisualisasikan  informasi terkait  fenomena Urban  Sprawl yang  terjadi kedalam Sistem Informasi berbasis WebGIS?

## 1.3. Tujuan
Adapun maksud tujuan dari penelitian ini adalah :
a. Menganalisis  perubahan  penggunaan  lahan periode tahun 2010-2020 di Kecamatan Jonggol.
b. Mengidentifikasi pola perubahan Urban Sprawl periode tahun 2010-2020 di Kecamatan Jonggol.
c. Memvisualisasikan fenomena Urban Sprawl di Kecamatan Jonggol berbasis WebGIS.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Kajian Pustaka
a. Suhu Permukaan Lahan (LST)
Temperatur  permukaan  tanah  atau  Land  Surface Temperature  (LST)  merupakan  keadaan  yang dikendalikan oleh keseimbangan energy permukaan,  atmosfer,  sifat  termal  dari  permukaan dan  media  bawah  permukaan  tanah.  Temperatur permukaan  suatu  wilayah  dapat  di  identifikasi  dari citra  satelit  Landsat  yang  di  ekstrak  dari  band termal.  Dalam  penginderaan  jauh,  temperature permukaan  dapat  didefinisikan  sebagai  suatu permukaan  rata-rata  dari  suatu  permukaan,  yang digambarkan  dalam  cakupan  suatu  piksel  dengan berbagai  tipe  permukaan  yang  berbeda.  (USGS, 2915 dalam Delarizka, 2016). [6]
b. Random Forest
Random  Forest melakukan  prosess  klasifikasi dengan  metode  non-pametik Random  Forest Classifier.  Random  Forest merupakan  suatu kumpulan  dari  beberapa tree, dimana  masing- masing  tree  bergantung  pada  nilai  piksel  dari  tiap vector  yang  diambil  secara  acak  dan  independen. Random Forest tidak berkecenderungan overfit dan dapat  melakukan  banyak  proses  dengan  cepat, sehingga  memungkinkan  untuk  memprosess tree sebanyak yang dinginkan oleh pengguna.
Dalam pembentukan tree, algoritma Random Forest akan  melakukan  training  terhadap  sampel  data. Pengambilan  sampel  data  di  lakukan  dengan  cara sampling with replacement. Sebanyak sepertiga dari sampel yng akan digunakan untuk menentukan data out  of  bag (OOB).  Penentuan  data out  of  bag dilakukan untuk mengestimasi error dan menentukan variable  importance. Variable  yang akan  digunakan  untuk  menentukan  pemisahan ( split) terbaik ditentukan secara acak. [7]
Gambar  1.  Proses  Klasifikasi  Random  Forest (Sumber: Guo, 2011)
c. Google Earth Engine (GEE)
Google  Earth  Engine (GEE)  merupakan platform komputasi  awan  yang  dirancang  untuk  menyimpan dan  memproses  set  daya  besar  (skala  petabyte) 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),  social, demografis,  cuaca,  model,  elevasi  digital,  dan lapisan data iklim. Pengguna juga dapat menambahkan dan membuat data sendiri dan untuk mendeteksi  perubahan,  tren  peta,  dan  mengukur permukaan  bumi  tidak  seperti  sebelumnya.  Yang mencakup  area  vegetasi  pemantauan,  pemetaan lahan pertanian, penilaian ekosistem. [8]
d. WebGIS
Geographic  Information  Sysrem  (GIS)  merupakan sistem  yang  dirancang  untuk  bekerja  dengan  data yang  tereferensi  secara  spasial  atau  koordinat- koordinat  geografi.  GIS  memiliki  kemampuan untuk  melakukan  pengolahan  data  dan  melakukan operasi-operasi  tertentu  dengan  menampilkan  dan menganalisa  data.  Aplikasi  GIS  saat  ini  tumbuh tidak  hanya  secara  jumlah  aplikasinya  namun  juga bertambah  dari  jenis  keragaman  aplikasiya. Pengembangan  GIS  kedepannya  mengarah  pada aplikasi  berbasis  Web  yang  dikenal  dengan  Web GIS.
Hal ini disebabkan karena pengembangan aplikasi di lingkungan jaringan telah menunjukan potensi besar dalam kaitannya dengan geo informasi. Sebagai contoh adalah adanya peta online sebuah kota dimana pengguna dapat dengan mudah mencari lokasi yang dinginkan secara online melalui jaringan intranet/internet tanpa mengenal batas geografi penggunanya. Secara umum Sistem Informasi Geografis dikembangan berdasarkan pada prinsip input/masukan data, managemen, analisis, dan representasi data. [9]
3. METODOLOGI PENELITIAN.
3.1. Metodologi Pengembangan Sistem
Metode  penelitian  yang  digunakan  didalam penelitian  ini  meliputi  tiga  bagian  pokok  yaitu metode  pengumpulan  data,  metode  analisis  dan metode  perancangan  sistem.  Dalam  metode penelitian dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram Alir Penelitian

## Pengumpulan Data
Dalam tahapan ini peneliti melakukan pengumpulan  data  dengan  menggunakan  citra Landsat  5  dan  Landsat  8  dan  batas  administrasi Kecamatan Jonggol.

## Metode Analisis yang Digunakan
Land  Surface  Temperature diprosess  dengan Google  Earth  Engine melalui source  code yang tersedia.  Prosess  didalamnya  meliputi  pengubahan Digital  Number  ke  Spketral  Radian  dan  mencari Index Vegetasi (NDVI), dengan rumus :
L λ = M L × Q cal + A L (1)
Keterangan : Lλ = Spektral Radian M L = Faktor Skala Q cal = Digital Number A L = Faktor Penambah NDVI = (𝑁𝐼𝑅 − 𝑅𝐸𝐷) (𝑁𝐼𝑅 + 𝑅𝐸𝐷) (2) Keterangan : NIR =  Radiasi  inframerah  dekat  dari  pixel. RED = Radiasi cahaya merah dari pixel. Metode Perancangan Sistem Metode perancangan sistem yang digunakan adalah metode waterfall. Dimana proses tahapannya terdiri dari  tahap  komunikasi,  perencanaan,  model, konstruksi, dan pengujian sistem, seperti Gambar 3. Communication Project Initiation Requirements Gathering Planning Estimating Scheduling Trackin Modeling Analysis Design Contruction Code Test Deployment Delivery Support Feedback Gambar  3.  Metode Waterfall (Roger  S.
Pressman, 2014)

## 4. PEMBAHASAN
4.1 Analisis Data
4.1.1 Batas Administrasi Kecamatan Jonggol.
Dalam analisis ini digunakan data primer yaitu data jumlah  desa  dan  luas  wilayah  Kecamatan  Jonggol dan diolah untuk mendapatkan informasi geografisnya  dengan software ArcGis,  seperti Gambar 4.

## Gambar  4.  Batas  Administrasi  Kecamatan Jonggol
Selanjutnya  data  ini  di  export  kedalam Google  Earth  Engine untuk  diprosess  dengan identifikasi  objek  Penggunaan  Lahan  yaitu  Lahan Terbangun dan Non-Terbangun. Citra Landsat yang digunakan adalah citra Landsat 5 untuk tahun 2010, dan  citra  Landsat  8  untuk  tahun  2015  dan  2020, seperti Gambar 5 dan 6.
Gambar  5.  Kecamatan  Jonggol  dengan  citra Landsat 5
Gambar  6.  Kecamatan  Jonggol  dengan  citra Landsat 8

## 4.1.2 Pengolahan Random Forest dengan Google Earth Engine (GEE)
Pada  tahap  ini  metode Random  Forest digunakan dengan  objek  Lahan  Terbangun  dan  Lahan  Non- Terbangun, dengan source code :
// classifikasi random Forest
var classifier = ee.Classifier.randomForest().train({ features: training, classProperty: 'landcover', inputProperties: bands});
Kemudian  hasil  dari source  code diatas  adalah tampilan  identifikasi  Lahan  Terbangun  yang berwarna  Kuning  dan  Non-Terbangun  yang berwarna Hijau, seperti Gambar 9.
Gambar 9. Tampilan Identifikasi Lahan Terbangun dan Non-Terbangun
4.1.3  Pengolahan  Land  Surface  Temperature (LST) dengan Google Earth Engine (GEE)
Pada  tahap  ini  metode Land  Surface  Temperarure digunakan  dengan  objek  Lahan  Terbangun  dan Non-Terbangun, dengan source code :
var  imageVisParam2  =  {min:  0.98, max: 0.99, palette: ['blue', 'white', 'green']}; var LST = thermal.expression( '(Tb/(1 + (0.001145* (Tb / 1.438))*log(Ep)))-273.15',  {  'Tb': thermal.select('B10'),'Ep': EM.select('EMM')});
//LST  c,d,f,  p1,  p2,  p3  are assigned variables to write equaton easily p1= ee.Number(thermal.multiply(d).divi de(f)); {var min = ee.Number(LST.reduceRegion({reduce r: ee.Reducer.min(), geometry: jonggol,  scale:  30, maxPixels:  1e9 }).values().get(0)); print(min, 'min'); var max = ee.Number(LST.reduceRegion({reduce
r: ee.Reducer.max(), geometry: jonggol,  scale:  30,  maxPixels: 1e9}).values().get(0));
Kemudian  hasil  dari source  code diatas  adalah tampilan  temperatur  permukaan  tanah  Kecamatan Jonggol, seperti Gambar 10.

## Gambar  10.  Temperatur  Permukaan  Tanah Kecamatan Jonggol
Setelah  semua  prosess  pada Google  Earth  Engine selesai,  semua  hasil  yang  didapatkan  akan  di eksport  ke  ArcGis  untuk  melakukan  proses klasifikasi.  Prosess  klasifikasi  dengan  memberikan class pada  metode-metode  yang  telah  digunakan. Berupa  2  kelas  pada  metode random  forest dan  6 klasifikasi rentang suhu pada metode Land Surface Temperature.
4.1.4 Pengolahan Data Hasil Analisis
Ditampilkan Dengan Layout Peta
Setelah  mendapatkan  hasil  analisis yang  dinginkan berdasarkan  tahun  yang  diteliti,  ditampilkan  dalam bentuk layout peta dan lengkap dari luasan masing- masing desa yang ada di Kecamatan Jonggol.
Peta Area Lahan Terbangun Tahun 2010 Gambar 11. Layout Peta Area Lahan Terbangun
Berdasarkan  Gambar  11    Lahan  Terbangun  masih belum  terlalu  mendominasi  diatara  Lahan  Non- Terbangun, seperti Tabel 1.
Tabel 1. Luasan Lahan Terbangun Tahun 2010
Peta Area Lahan Terbangun Tahun 2015
Gambar 12. Layout Peta Area Lahan

## Terbangun
Berdasarkan  Gambar  12  Lahan  Terbangun  lebih menyebar  jika  dibandingkan  dengan  Gambar  11, luasan lahan terbangun seperti Tabel 2.

## Tabel 2. Luasan Lahan Terbangun Tahun 2015
No Nama Desa
Luas
1 Balekembang 508,888 2 Bendungan 375,341 3 Cibodas 445,294 4 Jonggol 267,755 5 Singajaya 462,887 6 Singasari 652,957 7 Sirnagalaih 145,656
No Nama Desa Luas 8 Sukagalih 223,654 9 Sukajaya 509,138 10 Sukamaju 353,270 11 Sukamanah 182,232 12 Sukanegara 335,102 13 Sukasirna 515,792 14 Weninggalih 236,842 Peta Area Lahan Terbangun Tahun 2020 Gambar 13. Layout Peta Area Lahan Terbangun Berdasarkan Gambar 13 Lahan Terbangun menyebar  banyak  dan  meluas  jika  dibandingkan dengan  Gambar  11  dan  12, luasan  lahan terbangun seperti Tabel 3.
Tabel 3. Luasan Lahan Terbangun Tahun 2020
No Nama Desa Luas 1 Balekembang 557,972 2 Bendungan 461,761 3 Cibodas 483,685 4 Jonggol 270,220 5 Singajaya 497,331 6 Singasari 711,085 7 Sirnagalaih 153,120 8 Sukagalih 292,940 9 Sukajaya 733,373
No Nama Desa Luas 10 Sukamaju 367,308 11 Sukamanah 198,588 12 Sukanegara 370,420 13 Sukasirna 551,501 14 Weninggalih 261,428 Peta Land Surface Temperature Tahun 2010
Gambar  14.  Layout  Peta Land  Surface Temperature
Peta Land Surface Temperature Tahun 2015
Gambar  15.  Layout  Peta Land  Surface Temperature
Peta Land Surface Temperature Tahun 2020
Gambar  16.  Layout  Peta Land  Surface Temperature
Berdasarkan layout peta Land Surface Temperature diatas,  diketahui  luasan  area  dari  masing-masing tahun yang diteliti, menunjukkan adanya pertambahan luasan area Land Surface Temperature  emperature yang  terjadi,  seperti  pada
Tabel 4.
Tabel 4. Luas Area Land Surface Temperature
Rentang Suhu Luas (ha) 2010 2015 2020 20°-22° 5440,049 593,976 610,953 22°-24° 3921,696 1247,406 675,516 24°-26° 1602,839 1488,323 2109,610 26°-28° 924,992 2805,100 2445,100 28°-30° 301,609 3422,519 3323,824 30°-32° 162,698 3648,694 6153,126 Berdasarkan  data  yang  ada  diatas,  diperoleh  chart atau  grafik  seperti  dibawah  ini,  pada  Gambar  17 dan 18.
Gambar  17.  Grafik  Luasan  Land  Surface Temperature
Gambar 18. Grafik Lahan Terbangun Kecamatan Jonggol Berdasarkan Grafik pada Gambar 17 dan 18 diatas, menunjukkan  bahwa  desa  dengan Urban  Sprawl makin  luas  maka  suhu-suhu  yang  tinggi  juga  akan semakin  meluas.  Penambahan  luasan  Lahan Terbangun  disertai  dengan  peningkatan  suhu  udara di  Kecamatan  Jonggol  dikenal  dengan  Fenomena Urban  Heat  Island atau  Pulau  Panas  Perkotaan.
Berdasarkan hasil pengolahan diatas
mengindikasikan  terjadinya Urban  Heat  Island (Pulau  Panas  Perkotaan)  yang  disebabkan  oleh meningkatnya suhu udara di Kecamatan Jonggol.

## 4.2 Tampilan Sistem
1. Implementasi Halaman Home
Halaman home ialah halaman utama ketika pertama kali web dibuka akan menampilkan halaman home secara otomatis, halaman home berisikan judul, dan deksripsi dari web. Implementasi menu utama disajikan pada Gambar 19 berikut.

## Gambar 19. Tampilan Halaman Home
2. Implementasi Halaman About
Halaman About ialah halaman yang menampilkan deskripsi tentang topik yang diteliti. Implementasi halaman about pada Gambar 20 berikut

## Gambar 20. Tampilan Halaman About
3. Implementasi Halaman Maps
Halaman Maps ialah halaman yang menampilkan peta. Implementasi halaman Maps/ Peta pada Gambar 21 berikut

## Gambar 21. Tampilan Halaman Maps

## 4. Implementasi Halaman Data
Halaman Data ialah halaman yang menampilkan data hasil penelitian berupa data luasan dari peta yang ada di halaman sebelumnya, pada Gambar 22 dan 23 berikut
Gambar 22. Tampilan Halaman Data (1)
Gambar 23. Tampilan Halaman Data (2)
5. KESIMPULAN
a. Aplikasi  ini  berhasil  di  bangn  dan  mampu mengidentifikasi  penggunaan  lahan  di  Wilayah Kecamatan Jonggol dengan objek Lahan Terbangun menggunakan Google Earth Engine dengan metode Land Surface Temperature dan Random Forest.
b.  Sistem  ini  dapat  menampilkan  informasi  berupa perubahan  Penggunaan  Lahan  Terbangun  yang terjadi  di  Kecamatan  Jonggol  periode  tahun  2010- 2020.
c.  Dapat  membuat  sistem  informasi  penggunaan lahan  berbasis  webgis  dengan  menampilkan beberapa  data  luasan  penggunaan  lahan  terbangun dari  masing-masing  desa  yang  ada  di  dalam Kecamatan Jonggol.

## PUSTAKA
Badan Pusat Statistik Kabupaten Bogor (2019).
“Kecamatan  Jonggol  Dalam  Angka” Katalog BPS: 1102001.320170.
Tessie Krisnaningtyas Endang Trimarmanti (2014).
Evaluasi  Perubahan  Penggunaan  Lahan Kecamatan  di  Daerah  Aliran  Sungai Cisadane Kabupaten Bogor. Jurnal Wilayah dan Lingkungan, 2(1), 55-72. Reni Mujiandari. (2014). Perkembangan Urban Sprawl Kota Semarang  PAda  Wilayah  Kabupaten Demak Tahun 2001-2012. Moh. Dede, Galuh Putri Pramulatsih, Millary Agung  Widiawaty  ,  Yanuar  Rizky Ramadhan, Amniar Ati. (2019).
DINAMIKA SUHU PERMUKAAN DAN KERAPATAN  VEGETASI  DI  KOTA CIREBON. Jurnal Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Vol. 6 Departemen  Pendidikan  Geografi,  FPIPS, Universitas Pendidikan Indonesia.
Program Studi Meteorologi, FITB, Institut
Teknologi Bandung
Yuari Susanti, Syarifudin, Muhammad Helmi.
(2020).  Analisa  Perubahan  Penggunaan Lahan  Di  Daerah  Aliran  Sungai  Serayu Hulu  Dengan  Pengginderaan  Jauh  dan Sistem  Informasi  Geografis.  1Master Program in Environmental Science, School of  Postgraduate  Studies,  Diponegoro University, Semarang – Indonesia.
Anggoro Wahyu Utomo., Andri Suprayogi.,  Bandi
Sasmito (2017). ANALISIS HUBUNGAN VARIASI LAND SURFACE TEMPERATURE DENGAN KELAS TUTUPAN  LAHAN  MENGGUNAKAN DATA  CITRA  SATELIT  LANDSAT (Studi Kasus : Kabupaten Pati)
Departemen  Teknik  Geodesi  Fakultas
Teknik Universitas Diponegoro.
Katmoko Ari Sambodo.,  Mulia Inda Rahayu.,
Novie Indriasari., M.Natsir. (2014). KLASIFIKASI  HUTAN-NON  HUTAN DATA ALOS PALSAR MENGGUNAKAN  METODE  RANDOM FOREST.  Pusat  Teknologi  dan  Data
Penginderaan Jauh, LAPAN.
Mutanga, O., & Lalit Kumar,. (2019).
Google Earth Engine Applications. School of  Agricultural,  Earth  and  Environmental Sciences, University of KwaZulu Natal, P. Bag  X01  Scottsville,  Pietermaritzburg 3209, South Africa