## © 2018 Program Studi Geografi Universitas Muhammadiyah Gorontalo

## JURNAL SAINS INFORMASI GEOGRAFI [JSIG]
Volume I Nomor 2, November 2018                                                                                 ISSN 2614-1671
DETEKSI PERKEMBANGAN LAHAN TERBANGUN KOTA GORONTALO BERDASARKAN CITRA LAST (LANDSAT, ASTER, & SENTINEL-2A)
Detection of The Built-up Area Development in Gorontalo City Based on LAST (Landsat, ASTER, & Sentinel-2A) Imagery.
Arthur Gani Koto 1 , Ivan Taslim 2
1,2 Program Studi Geografi, Universitas Muhammadiyah Gorontalo Email Korespondensi : arthur@umgo.ac.id
DOI: http://dx.doi.org/10.31314/jsig.v1i2.177
Abstract –Built-up area is easily found in urban areas which is the most land use compared to other land use. The development of the built-up area has also increased with increasing population and increasing economic  activity.  Most  of  the  population  activities  in  the  form  of  economy,  services,  trade,  offices, education,  health,  and  entertainment  facilities  that  are  centralized  in  urban  areas  have  caused  the availability of non built-up area to shrink further. Detection of the built-up area can be assessed from remote  sensing  data  using  urban  indices,  multispectral  classification  (supervised  and  unsupervised classification), and spectral bands. This study aims to detect the built-up area based on multisensor and multitemporal imagery. Landsat 5 TM, Landsat 8, ASTER, and Sentinel-2B (LAST) images were used in this study. Digital image processing is performed on each image using the guided classification method support vector machine (SVM) algorithm. Four classes of land cover were taken, namely built-up area, vegetation,  bare  land,  and  water  bodies.  Samples  of  built-up  area  classes  were  taken  as  many  as  31 random sampling  points  spread over the  study area. Validation tests  were carried out  for each image based on the ground check. Results of the study showed that the development of the built-up area was directed  to  the  north  and  the  difference  in  the  extent  of  information  on  the  built-up  area  due  to differences in spatial resolution.
Keywords : built-up area, landsat, aster, sentinel, supervised classification, gorontalo
Abstrak –Lahan terbangun  mudah ditemukan di  wilayah perkotaan  yang  merupakan penggunaan  lahan paling banyak dibandingkan penggunaan lahan lainnya. Perkembangan lahan terbangun turut meningkat seiring  pertambahan  jumlah  penduduk  dan  peningkatan  aktivitas  ekonomi.  Sebagian  besar  aktivitas penduduk  berupa  ekonomi,  jasa,  perdagangan,  perkantoran,  pendidikan,  kesehatan,  dan  sarana  hiburan yang terpusat di wilayah perkotaan menyebabkan ketersediaan lahan non-terbangun kian menyusut pula. Deteksi lahan terbangun dapat dikaji dari data penginderaan jauh menggunakan indeks perkotaan (urban index),  klasifikasi  multispektral  (supervised  and  unsupervised  classification),  dan  saluran  spektral (spectral bands). Penelitian ini bertujuan mendeteksi lahan terbangun berdasarkan citra  multis-sensor dan multi-temporal.  Citra  landsat  5  TM,  landsat  8,  ASTER,  dan  sentinel-2B  (LAST)  digunakan  dalam penelitian  ini.  Pengolahan  citra  digital  dilakukan  pada  masing-masing  citra  yang  menggunakan  metode klasifikasi  terbimbing  algoritma  support  vector  machine  (SVM).  Sebanyak  empat  kelas  tutupan  lahan diambil,  yaitu  lahan  terbangun,  vegetasi,  lahan  terbuka  dan  tubuh  air.  Sampel  kelas  lahan  terbangun diambil  sebanyak  31  titik  secara  random  sampling  yang  tersebar  di  wilayah  penelitian.  Uji  validasi dilakukan  untuk  masing-masing  citra  berdasarkan  ground  check.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa perkembangan lahan terbangun mengarah ke utara, dan perbedaan luasan informasi lahan terbangun yang disebabkan perbedaan resolusi spasial.
Kata kunci: lahan terbangun, landsat, aster, sentinel, klasifikasi terbimbing, gorontalo

## PENDAHULUAN
Salah  satu  masalah  penting  dalam  pemetaan  wilayah  perkotaan  adalah  menganalisis perubahan  penggunaan  lahan  dari  non-pemukiman  ke  pemukiman  (As-syakur  et  al  2012). Menurunkan  informasi  lahan  terbangun  perkotaan  dapat  menggunakan  citra  satelit  resolusi tinggi  (CSRT)  maupun  citra  resolusi  spasial  menengah.  Pada  CSRT,  metode  yang  digunakan yaitu interpretasi visual sebab kenampakan objek permukaan bumi sangat detil sehingga mudah diinterpretasi dan delineasi. Berbeda halnya dengan citra satelit resolusi spasial menengah yang kenampakannya tidak begitu detil dan sulit untuk dilakukan interpretasi visual sehingga metode yang  digunakan  yaitu  dengan  memanfaatkan  panjang  gelombang  (wavelength)  tertentu  untuk membangun  algoritma.  Zhang  et  al  (2014)  menyatakan  terdapat  tiga  metode  ekstraksi  citra penginderaan  jauh  untuk  wilayah  terbangun  di  perkotaan  yaitu  :  berdasarkan  indeks  spektral, kombinasi data spektral dan informasi spasial, dan menggunakan data multi sensor.
Perencanaan  perkotaan  membutuhkan  waktu  dan  analisis  spasial  dan  temporal  sebagai informasi  untuk  pengambilan  keputusan  (Bhaskaran  et  al  2010).  Pemanfaatan  teknologi penginderaan  jauh  yang  memanfaatkan  citra  digital  optis  resolusi  menengah  seperti  landsat, ASTER,  dan  Sentinel-2A  (LAST)  merupakan  salah  satu  data  yang  dapat  diturunkan  menjadi informasi  mengenai  perkembangan  lahan  terbangun  Kota  Gorontalo.  Meskipun  citra  LAST tersebut  berbeda  resolusi  spasial,  temporal,  radiometrik,  dan  spektral,  namun  dapat  diterapkan untuk  kajian  perkotaan  seperti  pada  penelitian  yang  dilakukan  Kaimaris  &  Patias  (2016), Lefebvre et al (2016), Pesaresi et al (2016), Maryati et al (2015), Bhatti & Tripathi (2014), As- syakur et al (2012), Jieli et al (2010), dan Xu (2008).

## METODE DAN DATA
Penelitian  ini  dilakukan  di  Kota  Gorontalo.  Secara  administratif,  Kota  Gorontalo berbatasan  dengan  Kab.  Bone  Bolango  dan  Kab.  Gorontalo  sebelah  Utara,  Kab.  Gorontalo sebelah  Barat,  Kab.  Bone  Bolango  sebelah  Timur,  dan  sebelah  selatan  Teluk  Tomini.  Lokasi wilayah  penelitian  selengkapnya  disajikan  pada  Gambar  1.  Kota  Gorontalo  memiliki  9 kecamatan  dengan  total  luas  wilayah  79,03  km2  dan  jumlah  penduduk  192.031  jiwa.  Sebagai ibukota propinsi, Kota Gorontalo merupakan  pusat pemerintahan, perdagangan, jasa, ekonomi, dan  politik.  Beragamnya  aktivitas  penduduk  dan  fasilitas  yang  memadai,  menjadikan  wilayah ini  terdapat  kantor  pemerintahan,  rumah  sakit,  masjid  raya,  taman  kota,  ruang  terbuka  hijau, stadion,  pusat  pertokoan,  dan  pasar  besar.  Tabel  1  menyajikan  jumlah  penduduk  Kota Gorontalo.
Tabel 1 . Jumlah penduduk Kota Gorontalo tahun 2014
No. Kecamatan Luas Wilayah (km 2 ) Jumlah  Penduduk (jiwa) 1 Kota Barat 28,08 22.247 2 Dungingi 4,67 24.076 3 Kota Selatan 2,81 22.311 4 Kota Timur 5,32 26.396 5 Hulontalangi 14,23 16.508 6 Dumbo Raya 14,04 18.378 7 Kota Utara 8,02 17.780 8 Kota Tengah 4,81 26.698 9 Sipatana 5,05 17.637 Jumlah 79,03 192.031
(Sumber : Kota Gorontalo Dalam Angka, 2016)
Alat yang digunakan dalam penelitian ini yaitu PC Desktop (AMD FX 8300, RAM 8GB, VGA Card 4 GB ATI Radeon R270). Data yang digunakan yaitu citra Landsat 5 TM perekaman 30  Agustus  1997,  Landsat  8  perekaman  13  Februari  2018,  ASTER  perekaman  3  Maret  2016, citra  Sentinel-2B  perekaman  18  Maret  2018,  DEMNAS  (2316-133, 2316-411,  2216-622)  peta digital BPS-KEMENTAN (2010), DEMNAS dan observasi lapangan.
Metode  penelitian  berdasarkan  pengolahan  citra  digital.  Citra  Landsat,  ASTER  dan Sentinel-2B. Citra  Landsat 8 menggunakan saluran 1-7 yang masing-masing memiliki resolusi spasial  30  m.  Saluran  citra  ASTER  yang  digunakan  yaitu  VNIR  (1,2,3N).  Saluran  tersebut memiliki resolusi spasial 15 m. Citra Sentinel-2B menggunakan saluran  2,3,4,5,6,7,8,8A,11,12. Citra LAST kemudian dilakukan proses layer stacking .
Citra  LAST  telah  terkoreksi  geometrik  sehingga  tidak  diperlukan  koreksi  lagi,  namun citra  tetap  diperiksa  posisinya  menggunakan  data  DEMNAS  wilayah  administrasi  Kota Gorontalo.  Citra  LAST  kemudian  dipotong  sesuai  dengan  wilayah  kajian  penelitian. Pengambilan region  of  interest (roi)  sampel  citra  dilakukan  pada  obyek  yang  diduga  lahan terbangun  dan  merata  pada  wilayah  kajian.  Klasifikasi  tak  terselia  ( unsupervised )  digunakan sebagai  interpretasi  awal  untuk  memperoleh  klasifikasi  tutupan  lahan  secara temporary ,  dan dijadikan peta dasar untuk dibawa ke lapangan. Hasil dari lapangan kemudian di reinterpretasi dan  dilakukan  klasifikasi  terselia  ( supervised ).  Klasifikasi  terselia  menggunakan  algoritma support vector machine (SVM).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Citra  LAST  yang  berhasil  diunduh  dari  laman www:earthexplorer.usgs.gov berjumlah  4 scene dimana masing-masing direkam pada tahun 1997, 2016, dan 2018 sebagaimana disajikan pada  Tabel  2.  Keempat  citra  tersebut  direkam  pada  musim  kemarau  dan  musim  penghujan. Alasan pemilihan waktu perekaman tersebut karena citra kenampakan citra yang minim awan.
Tabel 2 . Informasi masing-masing citra yang digunakan Sensor Date aquired Bands Data type Landsat 5 TM 30 Agustus 1997 Visible, NIR, SWIR L1T Landsat 8 Februari 13, 2018 Visible, NIR, SWIR, Pan, TIR L1TP ASTER March 3, 2016 Visible, SWIR L1T Sentinel-2B May 18, 2018 Visible, NIR, SWIR L1C
Pra Pengolahan Citra Landsat 5 TM dan Landsat 8
Format  file  citra  landsat  5  TM  dan  landsat  8  dalam  bentuk  *.TIFF.  Landsat  5  TM  telah
terkoreksi  geometrik  sehingga  tidak  perlu  dilakukan  koreksi  lagi.  Begitupun  landsat  8, berdasarkan  metadatanya  telah  terkoreksi  geometrik  dan  radiometrik  (Landsat  8  Handbook, 2015)  sehingga  kedua  proses  tersebut  tidak  dilakukan  pada  penelitian  ini.  Namun  untuk memastikan  bila  citra  telah  sesuai  posisinya  secara  geometrik  di  permukaan  bumi,  maka dilakukan  teknik  tumpang  susun  ( overlay )  menggunakan  peta  digital  BPS-KEMENTAN administrasi Kota Gorontalo dan DEMNAS ( digital elevation model nasional).
Gambar 2 . Citra landsat 5 TM Kota Gorontalo (komposit 432)
Gambar 3 . Citra landsat 8 Kota Gorontalo (komposit 543)
Masing-masing  citra  kemudian  dilakukan  proses  pemotongan  ( clipped )  menggunakan data  spasial  administrasi  Kota  Gorontalo,  sehingga  hasil  akhirnya  berupa  wilayah  administrasi Kota  Gorontalo  sebagaimana  disajikan  pada  Gambar  2  dan  Gambar  3.  Setelah  pemotongan citra,  proses  selanjutnya  dilakukan  penyatuan  saluran  ( layer  stacking )  yang  memiliki  resolusi spasial 30 m (1,2,3,4,5,6,7) untuk landsat 8 dan untuk landsat 5 TM saluran 1,2,3,4,5,7. Tujuan dilakukannya layer stacking ini yaitu untuk memudahkan dalam analisis dan interpretasi citra.

## Pengolahan Citra Landsat 5 TM dan landsat 8
Kenampakan  visual  lahan  terbangun  pada  citra  landsat  5  TM  menggunakan  komposit 754,  sebagaimana  disajikan  pada  Gambar  4.  Untuk  kenampakan  visual  lahan  terbangun  pada citra landsat 8, maka digunakan komposit 764  ( urban composite ) seperti nampak pada Gambar 5. Citra kemudian dilakukan proses penajaman  kontras  agar perbedaan antar objek permukaan bumi nampak jelas dan tajam secara visual, sehingga mudah untuk diinterpretasi.
Komposit  764  tersebut  dapat  membedakan  dengan  jelas  lahan  terbangun  dengan  non- terbangun,  seperti  sawah  yang  sedang  diairi,  dan  vegetasi.  Komposit  764  tersebut  memiliki pantulan tinggi pada panjang gelombang SWIR.
Gambar 4 . Citra landsat 5 TM Kota Gorontalo (komposit 754)
Gambar 5 . Citra landsat 8 Kota Gorontalo (komposit 764)
Klasifikasi  tutupan  lahan  citra  landsat  5  TM  terdiri  atas  4  kelas  yaitu  lahan  terbangun, vegetasi, lahan terbuka dan tubuh air, selengkapnya disajikan pada Tabel 3. Peta tutupan lahan Kota Gorontalo dari citra landsat 5 TM disajikan pada Gambar 6. Klasifikasi tutupan lahan Kota
Gorontalo dari citra landsat 8 disajikan pada Tabel 4 dan peta tutupan lahan pada Gambar 7.
Tabel 3. Luas wilayah masing-masing kelas tutupan lahan Kota Gorontalo dari citra landsat 5 TM tahun 1997 Tutupan lahan Luas (ha) Persentase (%) Lahan terbangun 1.669,12 25,70 Tubuh air 2.127,05 32,75 Vegetasi 186,65 2,87 Lahan terbuka 2.512,03 38,68 Jumlah 6.494,85 100
Gambar 6 . Tutupan lahan Kota Gorontalo dari citra landsat 5 TM tahun 1997
Gambar 7 . Tutupan lahan Kota Gorontalo dari citra landsat 8 tahun 2018
Tabel 4. Luas wilayah masing-masing kelas tutupan lahan Kota Gorontalo dari citra landsat 8 tahun 2018 Tutupan lahan Luas (ha) Persentase (%) Lahan terbangun 2.426,31 37,4 Tubuh air 1.406,45 21,6 Vegetasi 2.662,26 41,0 Jumlah 6.495,02 100

## Pra Pengolahan Citra ASTER
Citra ASTER yang diunduh terdiri atas saluran visible near infrared (VNIR) dan thermal infrared (TIR). Saluran VNIR dengan resolusi spasial 15m mencakup saluran hijau, merah dan near infrared. Saluran TIR dengan resolusi spasial 90m terdiri atas saluran 10,11,12,13, dan 14. Citra  ASTER  ini  merupakan  level  L1T  dimana  telah  terkoreksi  geometrik  dan  radiometrik (ASTER  L1T  Product  user’s  Guide,  2015).  Citra  ASTER  kemudian  dilakukan  proses layer stacking untuk saluran VNIR yang memiliki resolusi spasial 15m.
Gambar 8 . Citra ASTER Kota Gorontalo tahun 2016 (komposit 123)

## Pengolahan Citra ASTER
Komposit  321  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  citra.  Kelas  tutupan  lahan  dibagi menjadi  empat  kelas  yaitu  lahan  terbangun,  vegetasi,  tubuh  air  dan  lahan  terbuka.  Berbeda dengan citra landsat 8, citra ASTER pada saat perekaman memasuki peralihan musim panen ke musim tanam padi. Sawah yang diairi nampak sebagai tanah air dangkal dan sawah yang setelah panen nampak sebagai lahan terbuka.
Gambar 9 . Tutupan lahan Kota Gorontalo dari citra ASTER tahun 2016
Tabel 5. Luas wilayah masing-masing kelas tutupan lahan Kota Gorontalo dari citra ASTER tahun 2016 Tutupan lahan Luas (ha) Persentase (%) Lahan terbangun 1.173,96 18,1 Tubuh air 376,58 5,8 Vegetasi 2.492,90 38,4 Lahan terbuka 2.451,56 37,7 Jumlah 6.495,00 100

## Pra Prosesing Citra Sentinel-2B
Citra  sentinel  telah  terkoreksi  radiometrik,  geometrik,  orthorektifikasi  dan  registrasi spasial  (Sentinel  L1T  Handbook,  2015).  Terdiri  atas  13  saluran  dengan  resolusi  spasial  10m (2,3,4,8),  20m  (5,6,7,8A,11,12),  60m  (1,9,10).  Saluran  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah 2,3,4,5,6,7,8,8A,11,12.
Administrasi  Kota  Gorontalo  dari  citra  sentinel-2B  termasuk  dalam  dua path yaitu N0206_R060_T51NVA  dan  N0206_R060_T51NWA.  Format  file  citra  sentinel  yaitu  *.jp2. Format file ini kemudian di konversi menjadi *.tiff agar sistem proyeksinya sama dengan citra landsat 8 dan ASTER yaitu geografis. Proses konversi tersebut menggunakan bantuan perangkat lunak Quantum GIS memanfaatkan tools yang dikembangkan oleh Luca Congedo (2013) yaitu semi automatic classification (SCP).
Proses layer  stacking dan  konversi  tersebut  dilakukan  dengan  menggabungkan  saluran yang memiliki resolusi spasial 10m dan 20m yang hasil akhirnya berupa citra beresolusi spasial 10m.  Selanjutnya  dilakukan  proses  penggabungan  dua  wilayah  ( mosaicking )  berdasarkan georeferensinya. Kenampakan administrasi Kota Gorontalo yang telah mengalami proses diatas sebagaimana pada Gambar 10.
Gambar 10 . Citra sentinel-2B Kota Gorontalo (komposit 843)

## Pengolahan Citra Sentinel-2B
Klasifikasi  citra  menggunakan  komposit  12,11,4.  Komposit  ini  merupakan  warna  semu ( false  color  urban )  untuk  wilayah  kota.  Klasifikasi  tutupan  lahan  dibagi  6  kelas  yaitu  lahan terbangun,  vegetasi,  tubuh  air,  awan,  bayangan  awan,  dan  lahan  terbuka.  Peta  tutupan  lahan Kota Gorontalo disajikan pada Gambar 11.
Tabel 6. Luas wilayah masing-masing kelas tutupan lahan Kota Gorontalo dari citra Sentinel-2B tahun 2018 Tutupan lahan Luas (ha) Persentase (%) Lahan terbangun 1.551,50 23,89 Tubuh air 58,92 0,91 Vegetasi 2.680,86 41,28 Lahan terbuka 1.735,12 26,71 Awan 266,93 4,11 Bayangan awan 201,69 3,11 Jumlah 6.495,00 100

## Pengambilan titik sampel
Pengambilan  titik  sampel  lokasi  lahan  terbangun  berdasarkan  interpretasi  visual  citra sentinel-2B.  Hal  tersebut  dilakukan  karena  citra  sentinel-2B  lebih  jelas  kenampakannya  secara visual karena mempunyai resolusi  spasial yang  lebih tinggi dibanding landsat 5  TM, landsat 8 dan  ASTER.  Titik  sampel  diambil  secara random  sampling sebanyak  31  titik  koordinat  di wilayah  yang  diperkirakan  lahan  terbangun  dan  menyebar  seluruh  wilayah  penelitian.  Lokasi sebaran titik sampel disajikan pada Gambar 12.
Gambar 12 . Sebaran lokasi titik sampel

## Lahan Terbangun Kota Gorontalo
Perkembangan  lahan terbangun   di Kota Gorontalo tiap tahun semakin meningkat. Luas lahan  terbangun  Kota  Gorontalo  berdasarkan  analisis  citra  landsat  5  TM  Tahun  1997  adalah 1.669,12 ha dan citra landsat 8 Tahun 2018 sebesar 2.426,31 ha. Luas lahan terbangun tersebut, terjadi  peningkatan  dibandingkan  pada  Tahun  2013,  dimana  Maryati  et  al  (2015)  menuliskan bahwa  berdasarkan  analisis  citra  landsat  Tahun  2013,  luas  lahan  terbangun  Kota  Gorontalo sebesar 2.213 ha.
Gambaran lahan terbangun Kota Gorontalo menunjukkan terjadinya perkembangan yang kenampakannya  secara  visual  berkembang  ke  arah  utara.  Berdasarkan  survei  lapangan,  lahan terbangun menempati penggunaan lahan semak belukar dan lahan padi sawah irigasi. Dari hasil analisis  citra,  secara  visual    nampak  lahan  terbuka  diidentifikasi  sebagai  lahan  terbangun.  Hal ini  terjadi  karena  tercampurnya  piksel  lahan  terbangun  dengan  lahan  terbuka  ketika  proses pengambilan  sampel  untuk  pengkelasan  tutupan  lahan  yang  menggunakan  klasifikasi terbimbing  ( supervised ).  Kondisi  tersebut  karena  nilai  spektral  lahan  terbangun  dan  lahan terbuka tidak berbeda jauh sehingga nilai piksel keduanya tercampur.

## KESIMPULAN
Perkembangan lahan terbangun di Kota Gorontalo yang mengarah ke bagian utara wilayah  kota.  Wilayah  lahan  terbangun  tersebut  berkembang  menempati  lahan-lahan kosong,  sawah dan semak belukar. Dalam menurunkan informasi lahan terbangun dari citra  LAST  terjadi  perbedaan  luasan.  Hal  ini  terkait  dari  perbedaan  resolusi  spasial, waktu perekaman dan panjang gelombang tiap saluran citra .

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis mengucapkan terimakasih kepada DRPM RISTEKDIKTI yang  telah membiayai sepenuhnya  penelitian  ini.  Penulis  juga  mengucapkan  terimakasih  kepada United  States Geological  Survey (USGS)  yang    telah  diizinkan  mengunduh  secara  gratis  citra  Landsat, ASTER, dan Sentinel-2B melalui laman www.earthexplorer.usgs.gov .

## DAFTAR PUSTAKA
As-syakur, A. R., Adnyana,  I. W., Arthana,  I. W., & Nuarsa,  I., 2012. Enhanced Built-Up and Bareness Index (EBBI) for Mapping Built-Up and Bare Land in an Urban Area. Remote Sensing, 4 , 2957-2970.
Bhaskaran,  S.,  Paramananda,  S.,  &  Ramnarayan,  M.,  2010.  Per-pixel  and  object-oriented classification  methods  for  mapping  urban  features  using  Ikonos  satellite  data. Applied Geography, 30 , 650-665.
Bhatti,  S.  S.,  &  Tripathi,  N.  K.,  2014.  Built-up  area  extraction  using  Landsat  8  OLI  imagery. GIScience & Remote Sensing, 4 , 445-467.
Chen,  Y.,  Shi,  P.,  Fung,  T.,  Wang,  J.,  &  Li,  X., 2007.  Object-oriented  classification  for  urban land  cover  mapping  with  ASTER  imagery. International  Journal  of  Remote  Sensing, 28 (20), 4645–4651.
Congedo,  L.,  2013.  Semi-Automatic  Classification  Plugin  for  QGIS.  [pdf]  Rome:  Sapienza University. Available at:<http://www.planning4adaptation.eu/>
Congedo,  L.,  Munafo’,  M.,  & Macchi,  S.,  2013. Investigating  the  Relationship  between  Land Cover  and  Vulnerability  to  Climate  Change  in  Dar  es  Salaam. Rome:  Sapienza University.  Retrieved  from  http://www.planning4adaptation.eu/Docs/papers/08_NWP- DoM_for_LCC_in_Dar_using_Landsat_Imagery.pdf.
Daldjoeni, N., 2014. Geografi Kota dan desa. Yogyakarta: Penerbit Ombak. Jieli, C., Manchun, L., Chenglei, S., & Wei, H., 2010. Extract Residential Areas Automatically by  New  Built  up  Index. Theme  Paper  for  the  18th  International  Conference  on Geoinformatics (pp. 1-5). IEEE. Kaimaris, D., & Patias, P., 2016. Identification and area measurement of the built-up area with the  built-up  index  (BUI). International  journal  of  advanced  remote  sensing  and  GIS, 5 (6), 1844-1858.
Kota Gorontalo Dalam Angka., 2016. Gorontalo: Badan Pusat Statistik Kota Gorontalo.
Koto, A. G. (2013). Pemanfaatan Teknologi Penginderaan Jauh dan SIG Untuk Evaluasi Lahan Kering  di  Kabupaten  Bantaeng,  Sulawesi  Selatan. Universitas  Gadjah  Mada,  Fakultas Geografi. Yogyakarta: Universitas Gadjah Mada.
Landsat 7 Users Handbook. (n.d.). Landsat 8 Users Handbook, Versi 1.0., 2015. U.S. Geological Survey.
Lefebvre  ,  A.,  Sannier  ,  C.,  &  Corpetti,  T.,  2016.  Monitoring  Urban  Areas  with  Sentinel-2A Data Application to the Update of the Copernicus High Resolution Layer Imperviousness Degree. Remote Sensing, 8 , 606-626.
Maryati,  S.,  Sune,  N.,  &  Sutarno.,  2015.  Analisis  spasial  arah  perkembangan  Kota  Gorontalo menggunakan  citra  landsat  multitemporal. Simposium  Nasional  Sains  Geoinformasi  IV , 442-445.
Pesaresi, M., Corbane, C., Julea , A., Florczyk , A. J., Syrris, V., & Soille, P., 2016. Assessment of the Added-Value of Sentinel-2 for Detecting Built-up Areas. Remote Sensing, 8 , 299- 316.
SENTINEL-2 Users Handbook., 2015.
Xu,  H.,  Huang,  S.,  &  Zhang,  T.,  2013.  Built-up  land  mapping  capabilities  of  the  ASTER  and Landsat  ETM+  sensors  in  coastal  areas  of  southeastern  China. Advances  in  Space Research, 52 , 1437–1449.
Zhang,  J.,  Li,  P.,  Wang,  J.,  2014.  Urban  Built-Up  Area  Extraction  from  Landsat  TM/ETM+ Images  Using  Spectral  Information  and  Multivariate  Texture. Remote  Sensing ,  6,  7339- 7359.