## PEMANFAATAN CITRA RESOLUSI TINGGI UNTUK IDENTIFIKASI PERUBAHAN OBYEK BANGUNAN (Studi Kasus Updating Rencana Detil Tata Ruang Kota Unit Pengembangan Rungkut Surabaya)

## Dewi Nur Indah Sari, Teguh Hariyanto, Akbar Kurniawan
Jurusan Teknik Geomatika FTSP ITS-Sukolilo, Surabaya 60111 Email: teguh_hr@geodesy.its.ac.id

## Abstrak
Perkembangan teknologi penginderaan jauh terutama citra WorldView-2 memudahkan dalam mengkaji perencanaan tata  ruang  kota  dan  monitoring  penggunaan  lahan,  contohnya  perubahan  obyek  bangunan.  Kota  Surabaya  yang terletak  antara  07°12’-07°21’  Lintang  Selatan  dan  112°36’-112°54’  Bujur  Timur  yang  aktivitas  kotanya  sangat bervariasi  dengan  jumlah  penduduk  lebih  dari  tiga  milyar  (Hasyim,  Hariyanto,  dkk.  2011).    Kegiatan  pembangunan fisik dan prasarana perkotaan di Surabaya tentunya menimbulkan konsekuensi terhadap perubahan obyek bangunan. Untuk  mengatasi  permasalahan  ini  salah  satu  langkah  yang  diambil  oleh  pemerintah  dijelaskan  dalam  tema pengembangan  UP  Rungkut  yaitu  sinergitas  pengembangan  kawasan  permukiman  perbatasan  kota  sebagai penyangga kegiatan industri dan pendidikan dengan pendekatan sustainable development.
Dalam penelitian ini, identifikasi perubahan obyek bangunan pada tahun 2002 sampai dengan 2012 dilakukan dengan memanfaatkan  data  peta  garis  digital  tahun  2002  dan  citra  WorldView-2  dengan  menggunakan  metode  klasifikasi terselia berdasarkan maximum likelihood (kemiripan maksimum) untuk mengidentifikasi perubahan obyek bangunan pada UP Rungkut pada Tahun 2002 sampai dengan 2012.
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa luas perubahan obyek bangunan di UP Rungkut pada tahun 2002-2012 seluas 220.333  Ha.  Untuk  hasil  kesesuaian  perubahan  obyek  bangunan  dengan  RDTRK  UP  Rungkut  tahun  2010  yaitu bangunan yang sesuai 209.025 Ha, tidak sesuai 11.308 Ha dan yang belum dimanfaatkan seluas  1096.171 Ha. Hal ini menandakan perlu adanya langkah-langkah dari semua pihak terkait untuk mengaplikasikan rencana tata ruang agar pembangunan  kota  bisa  berjalan  secara  serasi  dan  terpadu  antara  masing-masing  komponennya  dalam  mencapai tujuan-tujuan yang telah ditetapkan dalam pola dasar pembangunan daerah.
Kata kunci : WorldView-2, Obyek Bangunan, RDTRK, Surabaya

## PENDAHULUAN
Penggunaan  penginderaan  jauh  dapat  mencakup suatu  areal  yang  luas  dalam  waktu  bersamaan. Menurut  Puntodewo  dkk  (2003),  penginderaan jauh dapat digunakan untuk penelitian lingkungan hidup mengenai interaksi antara sistem alam dan bumi.  Penginderaan  jauh  dapat  digunakan  untuk menganalisis spasial  secara cepat, efektif, efisien dan dapat mencakup wilayah yang lebih luas bila dibandingkan  dengan  pengukuran  langsung  yang membutuhkan  biaya  serta  tenaga  yang  lebih banyak.
Perkembangan  teknologi  penginderaan  jauh terutama  citra WorldView-2 memudahkan  dalam mengkaji  perencanaan  tata  ruang  kota  dan monitoring penggunaan lahan, contohnya perubahan obyek bangunan. Sejak
kemunculannya  yang  pertama  kali  di  Indonesia, WorldView-2 langsung  mendapat  respon  positif dari berbagai institusi pemerintah. Didorong pula oleh  pemberian  otonomi  yang  lebih  luas  kepada Pemda,  maka WorldView-2 telah  dimanfaatkan untuk  menyusun  peta  rencana  detail  tata  ruang paling up  to  date.  WorldView-2 memiliki keunggulan  mampu  menyajikan  data  dengan resolusi spasial tinggi, yaitu 0.46 m – 0.5 m untuk citra  pankromatik  dan  1.84  m  untuk  citra multispektral ( www.worldview2.digitalglobe.com ) Sehingga  perkembangan  wilayah  kota  tersebut dapat  di  kendalikan  sesuai  dengan  orientasi perencanaan  pembangunan  kota  agar  tidak menimbulkan permasalahan-permasalahan baru.
Kota Surabaya yang terletak antara 07°12’-07°21’ Lintang  Selatan  dan  112°36’-112°54’  Bujur  Timur yang  aktivitas  kotanya  sangat  bervariasi  dengan jumlah  penduduk  lebih  dari  tiga  milyar  (Hasyim,
Hariyanto,  dkk.  2011).  Hal  ini  terjadi  karena kemajuan  Kota  Surabaya  terutama  dalam  bidang ekonomi  menjadi  daya  tarik  tersendiri  bagi masyarakat  yang  ada  di  sekitarnya.  Akibatnya, jumlah  penduduk  yang  tinggal  di  wilayah  Kota Surabaya semakin banyak. Kondisi ini berpengaruh  terhadap  meningkatnya  kebutuhan penduduk  akan  hunian,  perkantoran,  sarana  dan prasarana  transportasi,  serta  fasilitas  publik lainnya. Konsekuensinya, pembangunan fisik kota pun  semakin  meningkat,  guna  memenuhi kebutuhan  penduduk  tersebut.  Pembangunan fisik  dan  prasarana  perkotaan  dapat  berupa pembangunan  permukiman  sebagai  tempat tinggal,  pembangunan  pabrik  dan  perkantoran sebagai  tempat  bekerja,  pembangunan  jaringan jalan sebagai penghubung dan jenis pembangunan  lainnya.  Kegiatan  pembangunan fisik  dan  prasarana  perkotaan  di  Surabaya tentunya  menimbulkan  konsekuensi  terhadap perubahan  obyek  bangunan.    Dengan  terjadinya perubahan  obyek  bangunan,  maka  perlu  adanya sebuah studi identifikasi perubahan luasan obyek bangunan  dengan  menggunakan  data  citra WorldView-2 serta  melengkapi  data  perubahan obyek bangunan berupa basis data format Sistem Informasi  Geografis  untuk  updating  Rencana Detail Tata Ruang Kota Surabaya.

## PERUMUSAN MASALAH
Dari  latar  belakang  di  atas,  maka  permasalahan yang timbul adalah :
a. Bagaimana  cara  identifikasi  perubahan  obyek bangunan  dengan  memanfaatkan  data  citra satelit WorldView-2 .
b. Bagaimana  evaluasi  tentang  basis  data perubahan  obyek  bangunan  format  Sistem Informasi  Geografis    sebagai  penunjang updating  Rencana  Detail  Tata  Ruang  Kota Surabaya.

## BATASAN MASALAH
Batasan  masalah  dari  penelitian  tugas  akhir  ini adalah:
a. Daerah penelitian mencakup Unit Pengembangan Rungkut (Kecamatan Rungkut, Kecamatan Gununganyar,
Kecamatan Tenggilis Mejoyo) Kota Surabaya.
b. Data citra yang digunakan adalah citra satelit WorldView-2 tahun 2012.
c. Obyek  yang  dididentifikasi  adalah  bangunan perumahan, perdagangan jasa, fasilitas umum dan bangunan industri.
d. Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  Peta Kesesuaian  Perubahan  Obyek  Bangunan  UP Rungkut dengan RDTRK tahun 2010 dan basis data  perubahan  obyek  bangunan  format Sistem Informasi Geografis sebagai penunjang updating  Rencana  Detail  Tata  Ruang  Kota Surabaya.

## TUJUAN
Tujuan dari penelitian ini adalah : a. Identifikasi perubahan luasan obyek bangunan untuk updating  Rencana Detil Tata Ruang Kota Surabaya.
b. Pembuatan  Peta  Kesesuaian  Perubahan Obyek  Bangunan  UP  Rungkut  dengan  RDTRK tahun 2010.
c. Melengkapi data  perubahan obyek bangunan berupa  basis  data  format  Sistem  Informasi Geografis sebagai penunjang kegiatan updating  Rencana  Detil  Tata  Ruang  Kota Surabaya.

## METODOLOGI PENELITIAN

## Lokasi Penelitian
Lokasi penelitian tugas akhir ini dilakukan di Kota Surabaya. Secara geografis Surabaya terletak pada 07°12’-07°21’  Lintang  Selatan  dan  112°36’- 112°54’  Bujur  Timur.  Luas  dari  Kota  Surabaya adalah 374,36 km 2 .

## Gambar 1. Lokasi Penelitian
(www.bakosurtanal.go.id)
Data dan Peralatan Data Data  yang  dibutuhkan  yaitu  dalam  penelitian Tugas Akhir ini antara lain: Data Spasial :
1. Peta Garis Digital Surabaya skala 1:5000 tahun 2002
2. Data citra satelit WorldView-2 tahun 2012.
Data Non Spasial :
1. Data  pokok  pembangunan  Kota  Surabaya berupa  data  fisik  terbitan  Kantor  Pertanahan Kota Surabaya.
2. Peta  RDTRK  (Peta  Rencana  Detil  Tata  Ruang Kota) Tahun 2010.
Peralatan Peralatan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah Perangkat Keras ( Hardware ) 1. GPS Navigasi Garmin eTrx H High Sensitivity Perangkat Lunak ( Software ) 1. ENVI          (Environment          for          Visualizing Images)        4.6.1        untuk        seluruh        proses pengolahan citra.
2. Autodesk Land Desktop 2004
3. ArcGIS 9.3

## Diagram Alir Pengolahan Data Citra

## Gambar 2. Diagram Alir Tahap Pengolahan Data Citra
Berikut  ini  adalah  penjelasan  diagram  alir  tahap pengolahan data :
1. Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  Tugas Akhir ini adalah Citra Satelit WorldView-2 dan Peta Garis Digital Kota Surabaya skala 1:5000 tahun 2002.
2. Koreksi Geometrik Koreksi  geometrik  perlu  dilakukan  untuk mendapatkan  sistem  koordinat  dan  sistem proyeksi yang  sama  antara  citra  dengan  peta acuan.  Pada  koreksi  ini  digunakan  peta  garis digital  sebagai  referensi.  Penentuan  lokasi Ground Control Point (GCP) dilakukan dengan mengidentifikasi  batas-batas  alam  yang tergambar jelas pada peta. pada penelitian ini digunakan  titik  kontrol  sebanyak  12  buah. Model  transformasi  yang  digunakan  adalah polinomial  derajat  satu  karena  dianggap daerah  penelitian  mempunyai  kondisi  yang relatif  datar  (tidak  berbukit).    Ketelitian  dari penempatan  titik  kontrol  dan  akurasi  koreksi geometrik  dapat  diketahui  dari  nilai  RMS. Apabila  nilai  RMS  mendekati  nol  maka  titik tersebut  dianggap  benar  (Purwadhi  2001), tetapi  apabila  nilainya  ≥1  piksel  maka  titik tersebut  harus  dikoreksi  kembali.  Setelah
masing-masing  titik  mempunyai  nilai  RMS  ≤1 piksel maka citra tersebut telah menjadi citra yang terkoreksi secara geometrik.
3. Klasifikasi
Klasifikasi  perubahan  obyek  bangunan  yang digunakan adalah klasifikasi supervised berdasarkan  fungsi  normal  Gauss  atau  yang biasa disebut kemiripan maksimum ( Maximum Likelihood ) yaitu dengan
menggambar  training  area  untuk  masing- masing  tipe  obyek  bangunan  yang  harus dipisahkan pada klasifikasi dan menggunakan karakteristik  seperti  rona,  bentuk,  dan  pola masing-masing  area  untuk  mengklasifikasi objek  yang  termasuk  obyek  bangunan. Metode  ini  digunakan  karena  hasil  klasifikasi pada  metode  ini  lebih  peka  terhadap  pola tanggapan spektral.
4. Uji Ketelitian Klasifikasi Ground  truth dalam  penelitian  ini  bertujuan untuk  validasi  data  hasil  klasifikasi  dengan kondisi  lapangan.  Uji  ketelitian  merupakan tahapan  penting  untuk  menentukan  tingkat akurasi metode klasifikasi yang dihasilkan. Uji ketelitian klasifikasi dalam penelitian ini yaitu dengan  membuat  matriks  dari  perhitungan setiap  kesalahan (confusion  matrix) pada setiap bentuk obyek bangunan hasil klasifikasi dari  citra  satelit  yang  digunakan  dimana dilakukan pembuatan
matriks dari perhitungan  setiap  kesalahan  pada  setiap bentuk obyek bangunan dari hasil interpretasi citra  penginderaan  jauh.  Untuk  syarat  uji ketelitian yaitu harus lebih dari sama dengan 80%. (Purwadhi 2001)
5. Overlay  Citra  hasil  klasifikasi  dengan  peta Garis digital
Overlay  dilakukan  menggunakan  software ArcGIS  9.3  untuk  dilakukan  interpretasi  dan identifikasi perubahan terhadap obyek bangunan.
6. Identifikasi Perubahan Obyek Bangunan.
Proses  identifikasi  dilakukan  pada  Citra
WorldView-2 yang telah terkoreksi geometrik dan  terklasifikasi  lalu  ditampalkan  dengan peta  garis  digital  skala  1:5000  tahun  2002, kemudian dilakukan digitasi perubahan obyek bangunan berdasarkan jenis perubahan obyek bangunan.
7. Hasil.
Hasil  identifikasi  dan  digitasi  perubahan obyek  bangunan,  kemudian  disajikan  dalam bentuk  peta  perubahan obyek  bangunan  dan Sistem Informasi Geografis sebagai penunjang kegiatan updating Rencana Detail Tata Ruang Kota Surabaya.

## Diagram Alir Pembuatan Basis Data Format SIG
Gambar 3. Diagram Alir Pembuatan Basis Data Format SIG

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil

## Citra
Gambar 4. Hasil Citra Terkoreksi Tahun 2012
Perhitungan SoF dan Koreksi Geometrik Berikut  ini  merupakan  desain  jaring  untuk perhitungan Sof citra WorldView-2 tahun 2012 :
Gambar 5. Desain Jaring Citra WorldView-2 Tahun 2012 Jumlah Titik : 12 buah Jumlah Baseline : 25 buah N ukuran : 22 buah N parameter : 50 buah U : 50-22 = 28 buah Besar SoF = trace ,( *A+ x *A+ T)’- U = 0.3425
Memenuhi  nilai  yang  diberikan  yaitu  mendekati nol,sehingga  desain  jarring  SoF  dianggap  kuat. (Abidin 2007).
Koreksi  geometrik  Citra WorldView-2 tahun  2012 dilakukan dengan menggunakan peta garis digital tahun 2002 skala  1:5000. Jumlah Ground Control Point (GCP) yang digunakan sebanyak 12 titik yang tersebar di seluruh daerah penelitian.
Pada  penelitian  ini  total  nilai  RMS  error  kurang dari 1 piksel atau 0,52 sehingga koreksi dianggap sudah memenuhi toleransi yang diberikan.

## Klasifikasi Obyek Terbangun
Proses  klasifikasi  dilakukan  dengan  metode klasifkasi  terselia maksimum  likelihood dengan training sample setiap proses klasifikasi jumlahnya  bertambah.  Jumlah  kelas  yang digunakan  sejumlah  5  kelas  tutupan  lahan.  Kelas yang  dipilih  yaitu  bangunan,  vegetasi,  badan  air, tambak  dan  tanah  kosong.  Namun  dalam penelitian  ini  yang  akan  dianalisa  adalah  hasil klasifikasi dari obyek bangunan saja.
Keterangan : Bangunan Vegetasi Badan Air Tanah Kosong
Tambak
Gambar 6. Citra Hasil Klasifikasi Dengan Training Sample Obyek Bangunan Sebanyak 1000

## Uji Ketelitian Klasifikasi
Uji  ketelitian  dilakukan  untuk  mengetahui ketelitian hasil klasifikasi, Metode yang digunakan untuk  perhitungan  adalah confusion  matrix . Sebelum  dilakukan  uji  ketelitian  diperlukan ground  truth atau  survey  lapangan  untuk  kelas obyek  bangunan.  Berikut  contoh  titik-titik  hasil survey lapangan:
Tabel 1. Titik-Titik Hasil Survei Lapangan
No Easting (m) Northing (m) Kelas 1 227885 688952 pabrik 2 227922 688962 pabrik 3 227951 688948 pabrik 4 227624 690075 permukiman 5 227638 690067 permukiman 6 227645 690063 permukiman 7 229096 690986 perumahan 8 229106 691001 perumahan 9 229087 691010 perumahan 10 229113 691018 perumahan
Perhitungan  uji  ketelitian  dengan  metode confusion  matrix ini  dilakukan  dengan  dua  cara macam  cara  yaitu  dengan  perangkat  lunak  ENVI 4.6.1  dan  perhitungan  manual.  Untuk  hasil perhitungan dengan perangkat lunak dan manual berdasarkan hasil uji lapangan yang lebih lengkap terlampir.
Berikut  merupakan  hasil confusion  matrix dari masing-masing  klasifikasi  dengan software dan manual :

## Tabel 2. Hasil Confusion Matrix
No Klasifikasi Hasil Confusion Matrix (%) Software ENVI Manual 1 Training sample 22 72,89 73,33 2 Training sample 400 74,17 75,67 3 Training sample 500 84,63 83,09 4 Tarining sample 1000 85,78 85,71
Selain  itu  uji  ketelitian  juga  dilakukan  dengan membandingkan  hasil  luasan  obyek  bangunan setiap  proses  klasifikasi  dengan  luasan  dari  peta garis  digital  2012  yang  di  olah  sebelumnya. Berikut  merupakan  hasil  perbandingan  luasan klasifikasi dengan peta garis :

## Tabel 3. Presentasi Luas Klasifikasi dengan Peta Garis 2012
No Keterangan Luasan Hasil Klasifikasi Obyek Bangunan (Ha) Luasan Bangunan Peta Garis 2012 (Ha) Selisih (Ha) Selisih (%) 1 Training sample 22 913.044 1015.279 102.235 10.06 2 Training sample 400 894.130 121.149 11.93 3 Training sample 500 1238.383 223.104 21.97 4 Training sample 1000 1209.216 193.937 19.10
Dapat  disimpulkan  dari  analisa  di  atas  bahwa untuk  melakukan  uji  ketelitian  pada  hasil klasifikasi,  hasil  yang  lebih  tepat  yaitu  dilakukan dengan  menggunakan  perhitungan confusion matrix baik  dengan  cara  software  ataupun hitungan manual.

## Analisa

## Identifikasi Obyek Bangunan pada Citra Resolusi Tinggi
Untuk  mendeteksi  perubahan  suatu  obyek  dan menghitung  perbedaannya  secara temporal  pada penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan klasifikasi citra berbasis piksel yaitu metode post- classification . Metode post-classification merupakan  metode  yang  umum  digunakan dengan  cara  mengklasifikasi  masing-masing  citra satelit  temporal  tersebut  untuk  mengidentifikasi adanya  perubahan  tutupan  dan  penggunaan
lahan [5] . Namun dalam penggunaannya metode ini masih mempunyai banyak kekurangan antara lain tidak  bisa  menghasilkan  hasil  klasifikasi  dengan kesesuaian  secara  spasial  yang  tinggi  juga  tidak dapat  mengidentifikasikan  bentuk  obyek  secara tepat  terutama  pada  citra  resolusi  spasial  tinggi, seperti WorldvView-2 yang  digunakan  pada penelitian ini.
Hal  ini  sesuai  dengan  hasil  klasifikasi  citra  yang telah  dilakukan  dalam  penelitian  ini.  Untuk meminimalisir  kesalahan  yang  ditimbulkan  dapat dilakukan dengan beberapa cara :
a. Proses  klasifikasi  yang  berulang-ulang  dan setiap  proses  klasifikasi training  sample yang digunakan  harus  semakin  banyak.  Hal  ini dilakukan untuk membandingkan hasil klasifikasi  sehingga  didaptkan  hasil  yang  bisa dianggap benar.
b. Dikarenakan  citra  satelit  resolusi  tinggi mempunyai  kenampakan  obyek  yang  sangat bervariasi  sehingga  dibutuhkan  kelas training sample yang  semakin  banyak.  Hal  ini  untuk mengatasi  berbedaan  warna  yang  sangat beragam padasatu obyek.
c. Untuk  proses  uji  klasifikasi  dibutuhkan  peta acuan yang dianggap benar dan sesuai secara temporal. Peta  acuan  ini  digunakan  untuk  uji ketelitian dari segi spasial dari hasil klasifikasi yang telah dianggap benar.

## Tabel 4. Luas Perubahan Obyek Bangunan tahun 2002-2012 UP Rungkut
No Keterangan  Luas  Obyek Bangunan Luas (Ha) 1 Luas 2002 643.414 2 Luas 2012 (hasil klasifikasi) 954.162 3 Luas  Perubahan  2002- 2012 310.748
Pada tabel di atas disebutkan bahwa  hasil luasan obyek  bangunan  pada  tahun  2002  yaitu  seluas 643.414  Ha.  Sedangkan  luasan  obyek  bangunan pada  tahun  2012  yaitu  954.162  Ha.  Sehingga didapatkan  luasan  perubahan  obyek  bangunan dari tahun 2002 sampai dengan tahun 2012 yaitu 310.748  Ha.  Namun  hasil  luasan  ini  masih  belum dapat  digunakan,  dikarenakan  bentuk  obyek bangunan  pada  tahun  2012  masih  dalam  bentuk blok yang menyebabkan hasil klasifikasi bangunan
masih  ada  yang  masuk  pada  obyek  lain  seperti jalan,  batas  rumah,  dan  taman.  Sehingga  perlu dilakukan proses selanjutnya, yaitu digitasi, untuk mendapatkan  obyek  bangunan  dalam  bentuk persil.  Proses  digitasi  ini  dilakukan  pada  hasil perubahan  obyek  bangunan  yang dioverlay dengan  Citra  Satelit WorldView-2 tahun  2012 untuk mengetahui obyek bangunan dalam bentuk persil.  Setelah  itu  dihitung  pula  jumlah  luasan obyek bangunan dalam bentuk persil yaitu seluas 220.333 Ha.

## Evaluasi  Kesesuaian  Peruntukkan  Lahan  untuk Obyek Bangunan dengan RDTRK
Pada  penelitian  ini  data  peruntukkan  lahan  yang dibutuhkan hanya obyek bangunan saja. Jadi pada tabel  data  RDTRK  di  atas  data  yang  akan  diambil hanya data perumahan, fasilitas umum, perdagangan  dan  jasa,  serta  industry  dan pergudangan.
Tabel 5. Luas Kesesuaian Perubahan Obyek Bangunan berdasarkan RDTRK UP Rungkut
No Luas Perubahan Obyek Bangunan Luas (Ha) 1 Tahun 2002-2012 220.333 2 Sesuai 209.025 3 Tidak Sesuai 11.308
Dari  tabel  5  didapatkan  bahwa  berdasarkan luasan  perubahan  obyek  bangunan  pada  UP Rungkut yang seluas 220.333 Ha, setelah dianalisa dengan  Peta  RDTRK  UP  Rungkut  tahun  2010, dihasilkan 209.025 Ha yang sesuai dan 11.308 Ha yang tidak sesuai.

## Tabel 6. Luas Lahan yang Belum Dimanfaatkan sebagai Obyek Bangunan
No  Luas Obyek Bangunan Luas (Ha) 1 RDTRK 2010 2111.450 2 Tahun 2012 1015.279 3 Belum Dimanfaatkan 1096.171
Tingkat  kesesuaian  pengguanaan  lahan  terhadap RDTRK  secara  umum  masih  tidak  menunjukkan kesesuaian  antara  apa  yang  direncanakan  dalam RDTRK tersebut dengan kondisi penggunaan lahan pada saat ini. Hal ini dapat dilihat pada perbedaan luasan  perubahan  obyek  bangunan  tahun  2002- 2012  yang  sesuai  dengan  luas  209.025  Ha  dan tidak  sesuai  dengan  luas  11.308  Ha,  perbedaan
luasan  lahan  yang  belum  dimanfaatkan  sebagai obyek  bangunan  dengan  luas  1096.171  Ha  dari rencana obyek bangunan pada RDTRK UP Rungkut dengan luas 2111.45 Ha.
Melihat kesesuaian pada perubahan luasan obyek bangunan  dari  tahun  2002  sampai  tahun  2012, walaupun  perubahannya  sesuai  dengan  tema RDTRK  UP  Rungkut  yaitu  mengembangkan kawasan  permukiman  perbatasan  (tepi),  masih terdapat  lahan  yang  belum  dimanfaatkan  seperti yang telah direncanakan dalam RDTRK dan masih ada  penggunaan  lahan  yang  tidak  sesuai  dengan RDTRK  UP  1  Rungkut.  Hal  ini  menandakan  perlu adanya  langkah-langkah  dari  semua  pihak  terkait untuk  mengaplikasikan  rencana  tata  ruang  agar pembangunan kota bisa berjalan secara serasi dan terpadu  antara  msing-masing  komponennya dalam  mencapai  tujuan-tujuan  yang  telah ditetapkan  dalam  pola  dasar  pembangunan daerah.  Khususnya  lebih  mengoptimalkan  lagi pembangunan  obyek  pemukiman  karena  dalam kurun waktu 10 tahun pembangunan pemukiman belum  berkembang  seperti  yang  direncanakan dalam RDTRK.

## Evaluasi Hasil Basis Data format SIG
Setelah  dilakukan  proses  identifikasi  maka didapatkan  hasil  penambahan  obyek  bangunan pada  seluruh  UP  Rungkut  yang  meliputi  tiga kecamatan, yaitu Kecamatan Rungkut, Gununganyar  dan  Tenggilis  Mejoyo.  Kemudian diambil  sampel  basis  data  pada  satu  kelurahan saja  yaitu  Kelurahan  Penjaringan  Sari.  Pada penelitian  ini  basis  data  yang  akan  dibuat  yaitu basis  data  dengan  format  SIG.    Basis  data  yang akan dibuat meliputi informasi Nomer Surat Ukur (SU)  Bangunan,  No  Hak  Bangunan,  dan  Jenis  Hak Bangunan.
Data  spasial  yang  akan  digunakan  yaitu  Peta Perubahan Obyek Bangunan Kelurahan Penjaringan Sari tahun 2002-2012. Peta Penjaringan  Sari  yang  akan  digunakan  yaitu sebagai berikut :
Gambar 7. Peta Perubahan Obyek Bangunan Kelurahan Penjaringan Sari Tahun 2002-2012
Sedangkan  data  atribut  yang  telah  dimasukkan pada  setiap  obyek  bangunan  pada  Peta Penjaringan Sari di atas yaitu sebagai berikut :

## Gambar 9. Basis Data format SIG
Selanjutnya  dilakukan  evaluasi  pada  hasil  basis data  yang telah dibuat. Proses evaluasi dilakukan untuk  mengetahui  jumlah  obyek  bangunan  yang sudah mempunyai data  yang lengkap dan jumlah obyek  bangunan  yang  belum  mempunyai  data yang lengkap yaitu meliputi data id_persil, No_SU, No_Hak dan Jenis_Hak.
Dari hasil evaluasi diapatkan 778 obyek bangunan yang  merupakan  jumlah  penambahan  obyek bangunan pada Kelurahan Penjaringan Sari tahun 2002-2012. Dari hasil tersebut terdapat :
a. 329 obyek  bangunan yang telah memiliki data lengkap  yaitu  data  id_persil,  No_SU,  No_Hak dan Jenis_Hak.
b. 124  obyek  bangunan  yang  belum  mempunyai data id_persil, No_SU, No_Hak dan Jenis_Hak.
c. 453 obyek bangunan yang belum memiliki data lengkap, mislnya hanya memiliki data Jenis_Hak saja.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan Berdasarkan  hasil  penelitian  tentang  identifikasi perubahan obyek bangunan dengan
menggunakan  Citra  Satelit WorldView-2 dengan studi  kasus  UP  1  Rungkut  kota  Surabaya,  maka didapatkan kesimpulan sebagai berikut :
a. Hasil  perhitungan  luas  perubahan  obyek bangunan  pada  tahun  2002  sampai  dengan tahun  2012  untuk  UP  Rungkut  yaitu  seluas 310.748  Ha.  Dan  luasan  perubahan  obyek bangunan  per  persil  yang  didapatkan  yaitu seluas 220.333 Ha.
b. Hasil  kesesuaian  perubahan  obyek  bangunan beradasarkan RDTRK UP Rungkut yaitu luasan perubahan obyek bangunan tahun 2002-2012 yang sesuai dengan luas 209.025 Ha dan tidak sesuai  dengan  luas  11.308  Ha,  perbedaan luasan  lahan  yang  belum  dimanfaatkan sebagai  obyek  bangunan  dengan  luas 1096.171  Ha  dari  rencana  obyek  bangunan pada RDTRK UP Rungkut dengan luas 2111.45 Ha.
c. Hasil  evaluasi  basis  data  format  SIG  yaitu terdapat 778 obyek bangunan pada Kelurahan Penjaringan Sari dimana 329 obyek bangunan memiliki  data  lengkap,  124  obyek  bangunan belum memiliki data dan 453 obyek bangunan yang datanya belum lengkap.

## Saran
Saran  yang  dapat  disampaikan  dari  penelitian tersebut adalah sebagai berikut :
a. Berdasarkan  hasil  identifikasi  obyek  bangunan pada  citra  resolusi  tinggi  yang  telah  dilakukan disarankan bahwa untuk meminimalisir kesalahan  dapat  dilakukan  dengan  beberapa cara  proses  klasifikasi  yang  berulang-ulang, memperbanyak  kelas training  sample dan menggunakan peta acuan yang benar.
b. Lebih  mengoptimalkan  lagi  pembangunan khususnya  lahan  permukiman  karena  dalam kurun waktu 10 tahun pembangunan permukiman  bellum  berkembang  seperti  yang direncanakan.  Hal  ini  bertujuan  untuk
mewujudkan  rencana  pengembangan  UP Rungkut menjadi kawasan permukiman perbatasan (tepi).
c. Perlu  adanya  tindakan tegas  oleh  setiap  pihak yang  terkait  dalam  hal  ini  Dinas  Tata  Kota, BAPPEKO  dan  BPN  jika  terjadi  penyimpangan penggunaan  lahan  sesuai  yang  ada  dalam RDTRK.

## DAFTAR PUSTAKA
Hasyim, A.W., Hariyanto, T., Taufik, M., Sulistyarso, H., May  2011.  “ Urband  Land  Use  Change Analysis  Using  Temporal  Multispectral Imagery and Image Difference ”. International Journal of Academic
Research Vol. 3, No. 3, I Part. Puntodewo  A,  Dewi  S,  dan  Tarigan  J.  2003. Sistem Informasi  Geografis  Untuk  Pengelolaan
Sumber  Daya  Alam .  Bogor  Barat  :  Center for International Forestry Research.
<URL:http://worldview2.digitalglobe.com> . Dikunjungi pada  tanggal  15  September  2012,  jam 16.00. Purwadhi, S.H. 2001. Interpretasi Citra Digital . Jakarta: Grasindo. Tsai,  Yu  Hsin,  Stow,  Douglas,  Weeks,  John.  2011.
Comparison of Object-Based Image
Analysis  Approaches  to  Mapping  New
Buildings  in  Accra,  Ghana  Using  Multi- Temporal  QuickBird  Satellite  Imagery. Department of Geography, San Diego State University, 5500 Campanile Dr., San Diego, CA 92182.

## LAMPIRAN
Gambar 10. Peta Hasil Klasifikasi Obyek Bangunan UP
Rungkut Tahun 2012
Gambar 11.Peta Kesesuaian Perubahan Obyek Bangunan UP Rungkut Tahun 2002-2012 dengan RDTRK Tahun 2010
Gambar 12. Peta Perubahan Obyek Bangunan Kelurahan Penjaringan Sari tahun 2002-2012