## EVALUASI KUALITAS TEMATIK PETA PENGGUNAAN LAHAN YANG DIPEROLEH DARI DATA VOLUNTEERED GEOGRAPHIC INFORMATION

## Studi Kasus di Kota Yogyakarta

## (Thematic Quality Assessment of Land-use Map Derived from
Volunteered Geographic Information Data, Case study in Yogyakarta City)
Ni Putu Praja Chintya, Wahyu Marta Mutiarasari, Waljiyanto, Dhany Yudi Prasetyo, Wulan Ratna Mayangsari
Prodi D3 Teknik Geomatika, Departemen Teknologi Kebumian, Sekolah Vokasi Universitas Gadjah Mada Gedung SV UGM, Sekip Unit 1 Lt.2, Catur Tunggal, Depok, Sleman, Yogyakarta, Indonesia, 55281
E-mail: prajachintya@ugm.ac.id
Diterima: 12 Januari 2021; Direvisi: 20 Mei 2022; Disetujui untuk dipublikasikan: 26 Mei 2022

## ABSTRAK
Perkembangan kawasan perkotaan yang dinamis dan kompleks tidak diikuti dengan kecepatan perolehan data  pemerintah  daerah,  seperti  data  penggunaan  lahan.  Pemerintah  daerah  biasanya  memetakan penggunaan  lahan  menggunakan  teknologi  penginderaan  jauh  (citra  satelit)  dan  survei  lapangan.  Kedua metode pemetaan tersebut memerlukan biaya yang besar dan waktu yang lama. Kondisi tersebut merupakan pendorong kebutuhan suatu metode akuisisi data yang murah, cepat dan tepat seperti metode Volunteered Geographic Information (VGI). VGI adalah suatu fenomena penggunaan web dalam membuat, mengumpulkan dan menyebarluaskan informasi geospasial secara sukarela oleh individu yang memiliki latar belakang yang berbeda-beda  (bukan  profesional). Data  VGI  yang  bersumber  dari  platform  seperti  OpenStreetMap, Geonames, Twitter, Flickr dan Geo-Wiki, dapat menjadi suatu alternatif untuk memperoleh data penggunaan lahan  yang  riil  dan  terbaru.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  analisis  potensi  data  VGI,  yaitu OpenStreetMap (OSM) sebagai sumber data dalam pembuatan peta penggunaan lahan riil. Data acuan yang digunakan  untuk  menguji  kualitas  peta  penggunaan  lahan  adalah  data  penggunaan  lahan  dari  Dinas Pertanahan  dan  Tata  Ruang  Kota  Yogyakarta,  Provinsi  Daerah  Istimewa  Yogyakarta.  Beberapa  hasil ditunjukkan pada penelitian ini antara lain (1) nilai overall accuracy  peta penggunaan lahan yang diperoleh sebesar 73% untuk klasifikasi penggunaan lahan level 1, dimana kelas transportasi dan hunian masing-masing memiliki user accuracy tertinggi yaitu 100% dan 74%; kelas hunian dan layanan kesehatan masing-masing memiliki nilai producer accuracy tertinggi yaitu 98% dan 24%; (2) terdapat 42% penggunaan lahan di area studi belum terpetakan di OSM, sebagian besar di Kelurahan Mergangsan dan Kelurahan Pringgokusuman; dan (3) kesalahan dalam klasifikasi disebabkan oleh tidak terdapatnya informasi atribut penggunaan lahan pada data OSM dan kekeliruan pengguna dalam memberikan tag atau data atribut.
Kata kunci : OpenStreetMap, penggunaan lahan, perkotaan, VGI

## ABSTRACT
The dynamic and complex development of urban areas is not followed by the local government's data acquisition speed, for example land-use data.  The local government usually generate land use map using remote  sensing  technology  (satellite  imagery)  or  field  surveys.  Both  methods  are  very  costly  and  time- consuming. This condition drives the need for an inexpensive, fast, and precise data acquisition method for instance  Volunteered  Geographic  Information  (VGI).  VGI  is  a  phenomenon  of  using  website  in  creating, collecting and disseminating geospatial information voluntarily by individuals with different backgrounds (non- professional). VGI data sources such as OpenStreetMap, Geonames, Twitter, Flickr, and Geo-Wiki can be an alternative for obtaining a real and up-to-date land-use data. This study aims to analyze VGI data's potential, for i.e. OpenStreetMap, as a data source in making real land-use maps. The reference data used to test land- use maps' quality  is land-use data from the Department of Land and Spatial Planning of Yogyakarta City, Special Region of Yogyakarta. Several results are shown in this study: (1) the overall accuracy value of the land use map obtained was 73% for level 1 land-use classification at which transportation and residential have the highest user accuracy values namely 100% and 74%, respectively; residential and health classes have the highest producer accuracy values: 98% and 24%, respectively; (2) there were 42% of land-use in the study area that has not been mapped by the OSM, mostly in Mergangsan sub-district and Pringgokusuman sub- district; and (3) errors in classification were mostly caused by the absence of the attribute information of land- use in OSM data and user errors in tagging or filling data attributes.
Keywords : land-use, OpenStreetMap, urban area, VGI

## PENDAHULUAN
Wilayah  perkotaan  yang  merupakan  pusat kegiatan pemerintahan dan ekonomi, berkembang lebih  cepat  dibandingkan  dengan  wilayah perdesaan.    Setiap  tahun,  perubahan  yang kompleks  dan  dinamis  terjadi  karena  banyak penduduk yang berpindah dari desa ke kota untuk bekerja atau mengenyam pendidikan, serta adanya perubahan desa perdesaan menjadi desa perkotaan (BPS, ND).
Berdasarkan data proyeksi penduduk Indonesia  tahun  2010-2035  (BPS,  ND),  urbanisasi pada tingkat nasional mencapai 66,6% pada tahun 2035,  dan  untuk  beberapa  provinsi  di  Jawa  (DKI Jakarta, Jawa Barat, Daerah Istimewa Yogyakarta, dan  Banten)  akan  melampaui  80%  pada  tahun 2035.
Urbanisasi akan memberikan dampak terhadap berbagai  sektor  yang  ada  di  kawasan  perkotaan, seperti  sektor  ekonomi,  industri,  pendidikan, kesehatan dan kebudayaan. Setiap sektor memiliki persentase  penggunaan  lahan  dalam  penataan kota.  Dijelaskan  oleh  Menteri  Koordinator  Bidang Perekonomian pada persiapan peluncuran kebijakan  satu  peta,  bahwa  pemerintah  daerah menggunakan Rencana Detail Tata Ruang (RDTR) sebagai acuan dalam pengelolaan dan pengendalian penggunaan lahan. Namun demikian baru sebanyak 40  kabupaten/kota  dari  total  514  kabupaten/kota yang sudah memiliki RDTR (Situmorang, 2018).
Peningkatan jumlah dan aktivitas penduduk di wilayah  perkotaan  menyebabkan  penggunaan lahan  bergerak  secara  dinamis  dalam  waktu  yang cepat.  Perubahan  yang  pesat  akan  berpotensi meningkatkan jumlah pelanggaran terhadap RDTR. Untuk  melakukan  evaluasi  terhadap  kualitas  peta penggunaan  lahan,  pemerintah  memerlukan  data penggunaan  tanah  riil  atau  terkini.  Saat  ini, pemerintah  menggunakan  citra  satelit  atau  survei langsung di lapangan. Kualitas temporal citra satelit yang  tidak  memadai  ( outdated)  dan  survei  di lapangan yang memerlukan waktu yang lama serta biaya yang besar menghambat penyediaan data riil penggunaan  lahan  di  suatu  wilayah  perkotaan. Salah satu alternatif yang dapat digunakan adalah data  yang  bersumber  dari  OpenStreetMap.  Oleh karena  itu  perlu  suatu  penilaian  terhadap  kualitas dari OpenStreetMap. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan  penilaian  kualitas  tematik  data  OSM dengan menggunakan data peta penggunaan lahan dari  Dinas  Pertanahan  dan  Tata  Ruang  Kota Yogyakarta sebagai data referensi.

## Tinjauan Penelitian
Tersedianya informasi geospasial secara gratis di  internet  memungkinkan  berbagai  organisasi swasta  maupun  pemerintah  untuk  menggunakan atau  meningkatkan  informasi  geospasial  yang
sudah  dimiliki.  Penelitian  terkait  pemanfaatan  VGI banyak  dikembangkan  di  negara  maju  seperti  di Amerika  Serikat,  Australia,  New  Zealand,  dan Jerman.  Data  VGI  banyak  digunakan  untuk kebencanaan  (Ogie  et  al.,  2019;  Restrepo-Estrada et al., 2018; Turpin & Holderness, 2015; Yu et al., 2019), transportasi (Gu et al., 2016; Zheng et al., 2018),  pariwisata  (González-Ramiro  et  al.,  2016; Jan, 2018; Ricker et al., 2013) dan tata kota (Boella et al., 2019; Leao et al., 2019; Ranabhat & Paudyal, 2019).  Selain  itu  topik  seperti  monitoring lingkungan dan studi pola/ trend juga populer dalam hal pemanfaatan data VGI (Yan et al., 2020).
Negara berkembang seperti China (Tian et al., 2019) dan Afrika Selatan (Siebritz & Sithole, 2014), juga mulai menggali potensi VGI dengan melakukan penilaian kualitas data OSM. Di Indonesia asesmen kualitas  OSM  pernah  dilakukan  pada  tahun  2012 oleh Humanitarian OpenStreetMap Team Indonesia bekerja sama dengan Departemen Teknik Geodesi, Universitas  Gadjah  Mada  dan  belum  terdapat publikasi mengenai asesmen kualitas pada delapan tahun terakhir (DGGE & HOT, 2012).
Secara global data VGI diramalkan mengalami lonjakan 15 kali lipat dalam hal jumlah (Sui et al., 2013a),  dan  di  Indonesia  berdasarkan  laporan tahunan  OSM  Indonesia  (2013)  jumlah  data bangunan  meningkat  sebesar  87%  dalam  kurun waktu satu tahun (2012-2013). Peningkatan jumlah informasi  geospasial  yang  dapat  diperoleh  melalui platform  VGI  perlu  dimanfaatkan  terutama  bagi negara  berkembang,  dimana  data  resmi  dari pemerintah belum lengkap dan tidak update. Banyak  aplikasi  yang  dapat  dimanfaatkan seperti  disebutkan  pada  paragraf  pertama,  salah satu  aplikasi  yang  dapat  dikembangkan  adalah menggunakan  data  VGI  dalam  pembaharuan informasi  terkait  penggunaan  lahan.  Penggunaan lahan di perkotaan mengalami perubahan yang sulit untuk  diimbangi  dengan  kecepatan  penyediaan data. Platform VGI seperti OSM menggunakan citra satelit  dari  Bing  Map  yang  lebih  mutakhir dibandingkan  dengan  citra  satelit  yang  disediakan oleh  pemerintah,  sehingga  memungkinkan  untuk mengetahui penggunaan lahan terkini dan riil.

## Volunteered Geographic Information (VGI)
Volunteered  Geographic  Information  (VGI) adalah istilah yang dikenalkan oleh Goodchild pada tahun  2007.  Sebelumnya,  VGI  dikenal  dengan berbagai  istilah  seperti user  generated  content, citizen  science,  dan  neogeography  (Nathanail  & Karakikes,  2018;  Sui  et  al.,  2013b) .  VGI  adalah suatu fenomena penggunaan web dalam membuat, mengumpulkan,  dan  menyebarluaskan  informasi geospasial  secara  sukarela  oleh  individu  yang memiliki latar belakang yang berbeda-beda (bukan profesional) (Goodchild, 2007).
Terdapat  tiga  jenis platform  VGI  yaitu  VGI berbasis  peta,  seperti  OSM  dan  Wikimapia;  VGI berbasis gambar, seperti Flickr dan Instagram; dan VGI  berbasis  teks,  seperti  Twitter  dan  Reddit (Senaratne  et  al.,  2017). Platform  VGI  juga dibedakan  berdasarkan  akses  dan  distribusi  data, yaitu akses terbuka (OpenStreetMap) dan tertutup (Google Maps).

## OpenStreetMap
OpenStreetMap  (OSM)  adalah  suatu  proyek kolaboratif  yang  terkait  dengan  penyediaan basisdata geospasial di dunia secara gratis melalui komunitas daring (Arsanjani et al., 2015; Bennett, 2010). OSM dibuat oleh Steve Coast di Inggris pada tahun 2014 terinspirasi dari Wikipedia dan saat ini menjadi platform VGI yang sangat populer. OSM  dapat  digunakan  tanpa  mengenakan biaya  karena  OSM  dirilis  di  bawah  lisensi  yang memungkinkan pengguna untuk menyalin, mengubah dan melakukan distribusi data (Bennett, 2010).  Di  awal  tahun  2020,  berdasarkan  data statistik pada laman resmi OSM, jumlah pengguna terdaftar  melampaui  jumlah  6  juta  akun,  dengan jumlah unggahan titik GPS sekitar 7 miliar, jumlah node sekitar 5 miliar dan jumlah jalan sekitar 600 juta.
Kekayaan  dalam  informasi  geospasial  dengan kualitas  (akurasi)  yang  semakin  meningkat menyebabkan  OSM  sangat  populer  untuk diaplikasikan  dalam  berbagai  bidang  seperti infrastruktur  (Ferster  et  al.,  2020),  kesehatan (Samah  et  al.,  2020),  dan  psikologi  (Mayer  et  al., 2020) oleh lembaga swasta, maupun oleh instansi pemerintah.

## Kualitas Data VGI
Salah satu faktor yang menjadi pertimbangan dalam menggunakan data VGI adalah kualitas data. Hal ini terbukti pada penelitian yang dilakukan oleh Yan et al.  (2020) tentang tema penelitian selama 10  tahun  pertama  setelah  VGI  dikenalkan, ditemukan  bahwa  topik  terkait  dengan  kualitas paling  banyak  diteliti  (terdapat  51  artikel  dari  346 artikel yang diulas).
Kualitas  data  VGI  dapat  diukur  berdasarkan konsistensi, kelengkapan, presisi, akurasi posisi dan akurasi  tematik  (Dorn  et  al.,  2015;  Touya  et  al., 2017a).  Selain  itu  terdapat  parameter  lain  seperti kredibilitas  kontributor  dan  keandalan  data  (Fonte et  al.,  2015).  Faktor  seperti  adanya  vandalisme (kesengajaan  dalam  memasukkan  informasi  yang salah) juga menjadi penghambat dalam pemanfaatan VGI.
Penelitian  mengenai  kualitas  VGI  dapat dibedakan  berdasarkan  tipe  data  yang  dievaluasi.
Terdapat  penelitian  yang  hanya  fokus  terhadap kualitas  vektor  atau  kualitas  data  atribut. Koukoletsos (2012) khusus meneliti tentang kualitas data VGI tipe linier/garis, Fan et al. (2014) meneliti tentang  kualitas  data  bangunan  yang  berasal  dari platform  OpenStreetMap,  dan  terdapat  juga penelitian yang fokus meneliti tentang kualitas data titik dari platform VGI (Jonietz & Zipf, 2016; Touya et al., 2017b).
Hasil penelitian di China oleh Tian et al. (2019) menunjukkan  bahwa  jumlah  data  OSM  kategori bangunan  meningkat  sebesar  20  kali  selama  lima tahun (2012-2017). Berdasarkan penelitian di Afrika Selatan  disimpulkan  bahwa  kualitas  data  OSM bervariasi, terdapat lebih banyak kontribusi di area yang lebih berkembang (daerah perkotaan).

## METODE
Pada  penelitian  ini,  data  yang  digunakan adalah  data  dari platform  VGI  berbasis  peta  yaitu OpenStreetMap  untuk  wilayah  Kota  Yogyakarta (tujuh  kecamatan)  pada  tahun  2018.  Data pembanding  yang  akan  digunakan  untuk  analisis kualitas  adalah  data  penggunaan  lahan  Kota Yogyakarta  dari  Peta  Rencana  Detil  Tata  Ruang (RDTR) Dinas Pertanahan dan Tata Ruang (DPTR) Kota Yogyakarta yang merupakan hasil survei pada tahun 2018. Peta Penggunaan Lahan yang terdapat pada  laman  Sistem  Informasi  Tata  Ruang  Kota Yogyakarta (SITARU) memiliki 12 kelas penggunaan lahan  yaitu  penghijauan,  hunian,  perdagangan, perhotelan,  jasa,  wisata  dan  rekreasi,  industri, perkantoran, layanan pendidikan, layanan transportasi,  layanan  kesehatan  dan  agama  sosial budaya.
Penelitian  ini  terdiri  atas  tiga  tahapan,  yaitu tahap  persiapan,  tahap  pengolahan  dan  analisis data  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar  1. Tahap persiapan terdiri atas pengumpulan data dari dua  jenis platform  VGI  yaitu  OpenStreetMap  dan data penggunaan lahan dari DPTR Kota Yogyakarta. Data  yang  sudah  diperoleh  dari platform  VGI memiliki  probabilitas  yang  tinggi  mengalami redundansi  dan  tumpang  tindih,  sehingga  perlu dilakukan  proses  pemilahan  dan  koreksi  data. Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  pemilahan data atribut dan menerjemahkannya ke dalam kelas penggunaan  lahan  RDTR.  Berdasarkan  kelas-kelas baru  yang  sudah  terbentuk  disajikan  dalam  suatu peta  penggunaan  lahan.  Tahap  keempat  adalah melakukan asesmen kualitas data OSM dengan data referensi berupa peta penggunaan lahan dari RDTR. Asesmen  kualitas  yang  dilakukan  adalah  penilaian kelengkapan  data  berdasarkan  perbandingan  luas area dan perhitungan akurasi tematik menggunakan  matriks  konfusi  untuk  memperoleh nilai kappa dan akurasi.
Gambar 1 . Diagram alir penelitian.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Konversi Kelas Penggunaan Lahan
Terdapat  perbedaan  kategori  penggunaan lahan yang digunakan pada data referensi dan data OSM,  sehingga  perlu  dilakukan  konversi  sebelum asesmen  terhadap  kualitas  data  OSM. Tabel  1 menunjukkan  konversi  kelas  penggunaan  lahan OSM  ke  kelas  penggunaan  lahan  data  referensi mengikuti  aturan Peraturan  Daerah Kota Yogyakarta  Nomor  1  Tahun  2015  (Pemkot Yogyakarta,  2015).  Pada  peraturan  daerah tersebut,  terdapat  definisi  dari  setiap  kelas penggunaan  lahan.  Setiap  definisi  mengandung informasi  fitur-fitur  yang  termasuk  ke  dalam kategori/kelasnya. Sebagai contoh kelas penghijauan  terdiri  atas  fitur  taman  lingkungan, taman  kota,  taman  makan  pahlawan,  taman pemakaman  umum,  hutan  kota,  alun-alun  dan
ruang evakuasi bencana. Terdapat beberapa tagar di OSM yang tidak dinyatakan dengan definisi yang sama  akan  dimasukkan  sesuai  dengan  kelas penggunaan lahan  terdekat  seperti  yang ditunjukkan  pada Tabel  1 .  Hal  ini  menyebabkan adanya  kesalahan  dalam  informasi  tematik  peta penggunaan  lahan.  Selain  itu,  perbedaan  istilah yang  digunakan  untuk  mendeskripsikan  suatu penggunaan  lahan  pada  kelas  penggunaan  lahan OSM  dan  kelas  penggunaan data  referensi.  Selain itu  kekeliruan  pengguna  OSM  dalam  menentukan tag suatu fitur secara disengaja atau tidak.

## Asesmen Kualitas Peta Penggunaan Lahan
Data  penggunaan  lahan  yang  diperoleh  dari DPTR  ( Gambar  2 )  digunakan  sebagai  data referensi. Berdasarkan hasil konversi tersebut, data OSM digunakan untuk membuat peta penggunaan lahan seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3
Tabel 1. Konversi kelas penggunaan lahan. Nomor Kelas Penggunaan Lahan OSM – Tagar Penggunaan Lahan 1 Penghijauan farmland, meadowm orchad, vineyard, greenhouse_horticulture, farmyard, cemetary, grave_yard, forest 2 Hunian residential 3 Pedagangan retail, shop, mall, commercial 4 Perhotelan commercial, hotel, hostel, guest_house, motel, resort, leisure 5 Jasa commercial, retail 6 Wisata dan Rekreasi
park, garden, beach_resort, dog_park, playground, recreation_ground  (also  sports),  village_green,  grass,  zoom theme_park,  aquarium,  water_park,  meseum,  library,  theatre, arts  centre,  gallery,  sports_centre,  pitch,  stadium,  golf_course, recreation_ground, picnic_site, camp_site, caravan_site, summer_camp 7 Industri industrial 8 Perkantoran police, fire_station, townhall, courthouse, government 9 Layanan Pendidikan school, university, collage, kindergarden 10 Layanan Transportasi railway,  aerodrome,  garages,  parking,  railway  or  depot,  port, raileay, riverbank (channelised rivers), canal, lock 11 Layanan Kesehatan social_facility, nursing_home 12 Agama, Sosial, dan Budaya religious, place_of_worship

## Sumber: OSM
Gambar 3 . Peta penggunaan lahan OSM.
Tabel 2. Perbandingan luas data OSM dan referensi. No Data Luas Area (m 2 ) 1 OSM 4.177.466,23 2 Referensi 7.218.726,21
Berdasarkan  kedua  peta  pada Gambar  2 diperoleh nilai kelengkapan data OSM berdasarkan perbandingan luas dan akurasi tematik menggunakan matriks konfusi. Tabel 2 menyajikan luas  area  dari  kedua  peta  penggunaan  lahan, dimana terdapat 42% area yang belum terpetakan pada  OSM  di  area  studi,  terutama  di  Kelurahan Mergangsan dan Pringgokusuman. Tingkat kelengkapan data OSM di tujuh kecamatan di Kota Yogyakarta mencapai 58% dengan fitur bangunan (fungsi  hunian)  mendominasi  sekitar  97%  dari keseluruhan  data.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa objek  selain  hunian  belum  banyak  didigitasi  oleh
anggota OSM. Data OSM Kota Yogyakarta memiliki potensi sebagai data pelengkap dalam pembuatan peta penggunaan lahan dan belum dapat digunakan sebagai  data  utama  dalam  pembuatan  peta penggunaan lahan.
Hasil perhitungan akurasi tematik menggunakan  matriks  konfusi  diperoleh overall accuracy sebesar 73%, dengan rincian seperti yang disajikan pada Tabel 3 . Fitur hunian memiliki nilai user accuracy dan producer accuracy tertinggi yaitu 74%  dan  98%.  Hal  ini  disebabkan  karena  fitur hunian  memilki  persentase  kelengkapan  data tertinggi.  Fitur  lain  memiliki  kemungkinan  belum ditambahkan pada OSM atau adanya fitur bangunan yang  dianggap  sebagai  hunian  karena  tidak diketahui  penggunaan  lahannya  oleh  pengguna OSM.
Tabel 3. Matriks konfusi.
Da ta K las if ik as i Kelas K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12  Jumlah User Accuracy (%) K1 19.500 118 936 382 114 564 644 148 476  2.075 793 513  26.293 74,16 K2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00 K3 1 0 4 0 0 1 1 6 0 1 1 0 15 26,67 K4 14 0 1 26 0 6 3 0 2 3 0 7 62 41,94 K5 30 0 4 2 47 0 3 0 1 19 2 4 112 41,96 K6 71 2 13 11 1 106 11 2 4 51 28 12 312 33,97 K7 22 0 8 6 0 4 69 2 0 8 3 2 124 55,65 K8 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 4 100,00 K9 23 0 0 2 0 0 9 2 7 6 1 5 55 41,82 K10 23 1 13 0 2 1 11 7 6 117 13 6 200 58,50 K11 6 0 0 0 0 0 0 0 1 6 39 1 53 73,58 K12 9 2 8 3 0 2 2 4 0 7 4 14 55 16,36 Jumlah 19.699 123 987 432 164 684 753 175 497  2.293 884 564         19.933 Producer Accuracy (%) 98,99 0  0,41 6,02  24,33  15,55  9,16 2,29 1,41 5,1  4,41 2,48 Keterangan: K1  :  Hunian K7 :  Perkantoran K2  :  Industri K8 :  Layanan Transportasi K3  :  Jasa K9 :  Penghijauan K4  :  Agama, Sosial, Budaya K10  :  Perdagangan K5  :  Layanan Kesehatan K11  :  Perhotelan K6  :  Layanan Pendidikan K12  :  Wisata dan Rekreasi

## KESIMPULAN
Salah  satu  alternatif  yang  dapat  digunakan untuk  memperoleh  data  penggunaan  lahan  terkini adalah  data  yang  bersumber  dari  OpenStreetMap. Berdasarkan  uji  kelengkapan  dan  uji  akurasi informasi atribut dari peta penggunaan lahan, data OSM  memiliki  potensi  sebagai  data  pelengkap dalam pembuatan peta penggunaan lahan terutama untuk  objek  hunian  dengan user  accuracy  dan producer  accuracy  berturut  turut  74%  dan  98%. Sedangkan  dari  segi  kelengkapan  terdapat  42% penggunaan lahan di area  studi belum terpetakan di  OSM,  sebagian  besar  di  Kelurahan  Mergangsan dan Pringgokusuman.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih penulis sampaikan kepada Sekolah  Vokasi  Teknik  Geomatika,  Departemen Teknologi  Kebumian,  Sekolah  Vokasi  Universitas Gadjah  Mada  yang  membiayai  penelitian  ini  dan peneliti  serta  mahasiswa  yang  telah  membantu penelitian sampai dengan penulisan artikel.

## DAFTAR PUSTAKA
Arsanjani, J.J., Zipf, A., Mooney, P. & Helbich, M. (2015). Lecture  notes  in  geoinformation  and  cartography OpenStreetMap  in  GIScience.  Diakses  dari http://www.springer.com/gb/book/9783319142791 .  [ 20 Desember 2020].
Bennett,  J.  (2010). OpenStreetMap  (1st  ed.).  Packt Publishing Ltd. Diakses dari https://www.perlego.com/book/389235/openstreet
map-pdf (Original work published 2010).  [7 Oktober 2020].
Boella, G., Calafiore, A., Grassi, E., Rapp, A., Sanasi, L. & Schifanella,  C.  (2019).  FirstLife:  combining  social networking and VGI to create an urban coordination and collaboration platform. IEEE Access, 7, 63230 – 63246. DOI: https://doi.org/ 10.1109/ACCESS.2019.2916578. BPS  (Badan  Pusat  Statistik).  (ND). Proyeksi  Penduduk Indonesia 2010-2035. Diakses dari https://www.bps.go.id/publication/2013/10/07/053 d25bed2e4d62aab3346ec/proyeksi-penduduk- indonesia-2010-2035.html.  [15 Desember 2020]. DGGE  (Department  of  Geodetic  and  Geomatics Engineering  UGM)  &  (HOT)  Humanitarian OpenStreetMap  Team.  (2012). Evaluation  of openstreetmap  data  in  Indonesia.    Department  of Geodetic  &  Geomatics  Engineering,  Faculty  of Engineering UGM.  Yogyakarta. 229pp.
Dorn, H., Törnros, T. & Zipf, A. (2015). Quality evaluation of  VGI  using  authoritative  data-a  comparison  with land  use  data  in  southern  Germany. ISPRS  Intl. Journal of Geo-Information, 4(3), 1657 – 1671. DOI: https://doi.org/ 10.3390/ijgi4031657. Fan,  H.,  Zipf,  A.,  Fu,  Q.  &  Neis,  P.  (2014).  Quality assessment  for  building  footprints  data  on OpenStreetMap. Intl.  Journal  of  Geographical Information  Science,  28(4),  700 – 719.  DOI: https://doi.org/10.1080/13658816.2013.867495. Ferster, C., Fischer, J., Manaugh, K., Nelson, T. & Winters, M.  (2020).  Using  OpenStreetMap  to  inventory bicycle infrastructure: A comparison with open data from  cities. International  Journal  of  Sustainable
Transportation, 14(1), 64 – 73. DOI:
https://doi.org/10.1080/15568318.2018.1519746. Fonte,  C.C.,  Bastin,  L.,  See,  L.,  Foody,  G.  &  Lupia,  F. (2015). Usability of VGI for validation of land cover
maps. International  Journal  of  Geographical Information  Science,  29(7),  1269 – 1291.  DOI: https://doi.org/10.1080/13658816.2015.1018266. González-Ramiro, A., Gonçalves, G., Sánchez-Ríos, A. & Jeong,  J.  (2016).  Using  a  VGI  and  GIS-Based multicriteria approach for assessing the potential of rural tourism in Extremadura (Spain). Sustainability, 8(11), 1144. DOI: https://doi.org/
10.3390/su8111144.
Goodchild, M.F. (2007). Citizens as sensors: The world of volunteered  geography. GeoJournal,  69(4),  211- 221.  DOI:  https://doi.org/10.1007/s10708-007- 9111-y.
Gu,  Y.,  Qian,  Z.  &  Chen,  F.  (2016).  From  twitter  to detector:  real-time  traffic  incident  detection  using social media data. Transportation Research Part C: Emerging  Technologies,  67,  321 – 342.  DOI: https://doi.org/10.1016/j.trc.2016.02.011. Jan,  J.-F.  (2018). Application  of  Citizen  Science  and Volunteered Geographic Information (VGI): Tourism Development  for  Rural  Communities.  29-44pp.  In: Chen,  S.H.  (eds) Big  data  in  computational  social science  and  humanities  (pp.  29 – 44).  Springer, Cham.  DOI:  https://doi.org/10.1007/978-3-319- 95465-3_2.
Jonietz, D. & Zipf, A. (2016). Defining fitness-for-use for crowdsourced  points  of  interest  (POI). ISPRS International Journal of Geo-Information, 5(9), 149. DOI: https://doi.org/10.3390/ijgi5090149. Koukoletsos,  T.  (2012). A  framework  for  quality evaluation  of  VGI  linear  datasets.  Doctoral  Thesis UCL (University College London).  London. 309pp.
Leao, S.Z., Lieske, S.N. & Pettit, C.J. (2019). Validating crowdsourced bicycling mobility data for supporting city  planning. Transportation  Letters,  11(9),  486 – 497. DOI: https://doi.org/ 10.1080/19427867.2017.1401198. Mayer,  M.,  Heck,  D.W.  &  Mocnik,  F.-B.  (2020).  Shared mental  models  as  a  psychological  explanation  for converging  mental  representations  of  place – the example of OpenStreetMap. Proceedings of the 2nd International  Symposium  on  Platial  Information Science (PL ATIAL’19) , 43 – 50. Nathanail,  E.  &  Karakikes,  I.  (2018). Data  Analytics: Paving  the  Way  to  Sustainable  Urban  Mobility: Proceedings of 4th Conference on Sustainable Urban Mobility (CSUM2018), 24-25 May 2018. Diakses dari https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=Aa Z- DwAAQBAJ&oi=fnd&pg=PR5&dq=Data+Analytics: +Paving+the+Way+to+Sustainable+Urban+Mobilit y:+Proceedings+of&ots=qH84gAl2QR&sig=_xn3Z4 KhpDtWIDhY6ySpn_KMmbs.  [27 Oktober 2020]. Ogie, R.I., Clarke, R.J., Forehead, H. & Perez, P. (2019).
Crowdsourced  social  media  data  for  disaster management:  Lessons  from  the  PetaJakarta.org project. Computers,  Environment  and  Urban Systems, 73, 108 – 117. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2018.09.
002
Pemkot  Yogyakarta.  (2015).  Peraturan  Daerah  Kota Yogyakarta  Nomor  1  Tahun  2015  Rencana  Detail Tata Ruang dan Peraturan Zonasi Kota Yogyakarta Tahun 2015-2035.
Ranabhat, K. & Paudyal, D.R. (2019). Smartphone-based Volunteered Geographic Information (VGI) for slum mapping  in  Pokhara  City  of  Nepal. ISPRS-
International  Archives  of  the  Photogrammetry, Remote  Sensing  and  Spatial  Information  Sciences,
XLII-5/W3, 91 – 97. DOI: https://doi.org/ 10.5194/isprs-archives-xlii-5-w3-91-2019.
Restrepo-Estrada, C., de Andrade, S.C., Abe, N., Fava, M. C., Mendiondo, E.M. & de Albuquerque, J.P. (2018). Geo-social media as a proxy for hydrometeorological data for streamflow estimation and to improve flood monitoring. Computers and Geosciences, 111(September 2017), 148 – 158. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cageo.2017.10.010.
Ricker, B.A., Johnson, P.A. & Sieber, R.E. (2013). Tourism and  environmental  change  in  Barbados:  gathering citizen  perspectives  with  volunteered  geographic information (VGI). Journal  of  Sustainable Tourism, 21(2), 212 – 228. DOI: https://doi.org/10.1080/09669582.2012.699059. Samah,  K.A.F.A.,  Ibrahim,  S.,  Ghazali,  N.,  Suffian,  M., Mansor, M. & Latif, W.A. (2020). Mapping a hospital using  OpenStreetMap  and  Graphhopper:    A navigation system. Bulletin of Electrical Engineering and Informatics, 9(2), 661-668. DOI:
https://doi.org/10.11591/EEI.V9I2.2082. Senaratne,  H.,  Mobasheri,  A.,  Ali,  A.L.,  Capineri,  C.  & Haklay,  M.  (2017).  A  review  of  volunteered geographic information quality assessment methods. International  Journal  of  Geographical Information  Science,  31(1),  139 – 167).  DOI: https://doi.org/10.1080/13658816.2016.1189556. Siebritz, L.-A. & Sithole, G. (2014). Assessing the quality of OpenStreetMap data in South Africa in reference to  national  mapping  standards.    Diakses  dari https://www.semanticscholar.org/paper/Assessing- the-Quality-of-OpenStreetMap-Data-in-in-Siebritz- Sithole/2a9cc10127fb5546269e77aed6afe71df5235 956.  [2 November 2020].
Situmorang,  A.P.    (2018).    Dari  514  Kabupaten  di  RI,
Hanya 40 yang Punya Rencana Tata Ruang.  Diakses dari https://www.liputan6.com/bisnis/read/ 3617468/dari-514-kabupaten-di-ri-hanya-40-yang- punya-rencana-tata-ruang.  [5 Desember 2020].
Sui,  D.,  Elwood,  S.  &  Goodchild,  M.  (Eds).  (2013a). Crowdsourcing Geographic Knowledge: Volunteered Geographic  Information  (VGI)  in  Theory  and Practice.  Springer  Dordrecht.  396pp.  DOI: https://doi.org/10.1007/978-94-007-4587-2.
Sui, D., Goodchild, M., & Elwood, S. (2013b). Volunteered geographic  information,  the  exaflood,  and  the growing  digital  divide.  In  Sui,  D.,  Elwood,  S.  & Goodchild,  M.  (eds) Crowdsourcing  Geographic Knowledge:  Volunteered  Geographic  Information (VGI) in Theory and Practice (Vol. 9789400745872, pp. 1 – 12). Springer Netherlands. DOI: https://doi.org/10.1007/978-94-007-4587-2_1.
Tian,  Y.,  Zhou,  Q.,  &  Fu,  X.  (2019).  An  analysis  of  the evolution,  completeness  and  spatial  patterns  of OpenStreetMap  building  data  in  China. ISPRS International Journal of Geo-Information, 8(1), 35, 1-16. DOI: https://doi.org/10.3390/ijgi8010035.
Touya,  G.,  Antoniou,  V.,  Christophe,  S.,  &  Skopeliti,  A. (2017a). Production of topographic maps with VGI: Quality  management  and  automation.  pp  61-91. In Foody, G., See, L., Fritz, S., Mooney, P., Olteanu- Raimond, A.M., Fonte, C.C. & Antoniou, V. Mapping and the Citizen Sensor. Ubiquity Press. London. DOI: https://doi.org/10.5334/bbf.d.
Touya, G., Antoniou, V., Olteanu-Raimond, A.-M., & van
Damme,  M.-D.  (2017b).  Assessing  crowdsourced POI  quality:  Combining  methods  based  on reference data, history, and spatial relations. ISPRS International Journal of Geo-Information, 6(3), 80,
1-29. DOI: https://doi.org/10.3390/ijgi6030080. Turpin, E. & Holderness, T. (2015). F rom social media to geosocial intelligence: experiments with crowdsourcing  civic  co-management  for  flood response in Jakarta, Indonesia. In Nepal, S. Paris, C. &  Georgakopoulos,  D.  (Eds.) Social  Media  for Government  Services,  115-134.  Springer.  United States.  DOI:  https://doi.org/10.1007/978-3-319- 27237-5_6.
Yan, Y., Feng, C.-C., Huang, W., Fan, H., Wang, Y.-C., & Zipf, A. (2020). Volunteered geographic information research  in  the  first  decade:  a  narrative  review  of
selected journal articles in GIScience. International
Journal of Geographical Information Science, 34(9), 1765 – 1791. DOI: https://doi.org/
10.1080/13658816.2020.1730848.
Yu, J., Zhao, Q. & Chin, C.S. (2019). Extracting Typhoon Disaster  Information  from  VGI  Based  on  Machine Learning. Journal  of  Marine  Science  and Engineering, 7(9), 318, 1-16. DOI: https://doi.org/10.3390/jmse7090318. Zheng,  Z.H.,  Wu,  W.B.,  Chen,  X.,  Hu,  R.X.,  Liu,  X.  &
Wang,  P.  (2018).  A  Traffic  Sensing  and  Analyzing System  Using  Social  Media  Data. Zidonghua
Xuebao/Acta  Automatica  Sinica,  44(4),  656 – 666. DOI: https://doi.org/10.16383/j.aas.2017.c160537.

## Halaman ini sengaja kami kosongkan