## TINJAUAN PEMANFAATAN BIG DATA PENGINDERAAN JAUH DAN PEMBELAJARAN MESIN UNTUK OFFICIAL STATISTICS DI WILAYAH PERKOTAAN
Arif Handoyo Marsuhandi 1 , Dwi Wahyu Triscowati 2 , Arie Wahyu Wijayanto 3
1 Badan Pusat Statistik RI, 2 Badan Pusat Statistik Kabupaten Banyuwangi, 3 Politeknik Statistika STIS e-mail: 1 arifhandoyo@bps.go.id

## Abstrak
Kemajuan  teknologi  big  data  tidak  hanya  menawarkan  potensi  pemanfaatan  namun  juga  tantangan bagi  penyelenggaraan  official  statistics.  Sebagai  salah  satu  sumber  big  data  yang  potensial,  data spektral  penginderaan  jauh  yang  tersedia  secara  terbuka  dan  gratis  menjadi  modal  berharga  untuk penyempurnaan kualitas  official statistics. Makalah  ini  meninjau  peluang  dan  tantangan  pemanfaatan penginderaan jauh di wilayah perkotaan dan menyajikan studi kasus awal pada monitoring pertumbuhan lanskap  perkotaan  di  Indonesia.  Studi  kasus  awal  ini  menggunakan  metode  pembelajaran  mesin ansambel sebagai model untuk klasifikasi,  yaitu  random forest yang  merupakan  pendekatan  statistik nonparametrik  dengan  penerapan agregasi  dan  bootstrapping pada  pohon  keputusan.  Penelitian  ini mengambil    fokus    pada    Kabupaten  Banyuwangi,  Provinsi  Jawa  Timur  sebagai  studi  kasus.  Hasil eksperimen  dengan  citra satelit  Landsat-8 menunjukkan    keberhasilan    model    dalam   mendeteksi perubahan    area    bangunan    selama    6    tahun  pertumbuhan  lanskap  perkotaan  pada  2015-2020. Terhitung  pada  tahun  2015  dan  2020,  model  yang  dibangun  dapat  mendeteksi  bangunan/konstruksi dengan akurasi  masing-masing 93 dan 91 persen. Kesimpulan  sementara  ini  membuka  kemungkinan penerapan  penginderaan  jauh  untuk  menunjang  survei dan  sensus  statistik  pada  wilayah  perkotaan, khususnya sebagai salah satu indikator penting untuk penghitungan nilai tambah bruto (NTB) lapangan usaha konstruksi yang menjadi komponen dari Produk Domestik Regional Bruto (PDRB).
Kata kunci : big data, official statistics , penginderaan jauh, pembelajaran mesin, wilayah perkotaan

## Abstract
Big  data  provides  not  only  great  potential  benefits  but  also  major  challenges  in  official statistics. As one of the most popular big data sources, remote sensing spectral data from openly available  satellites  offers  abundant  potential  in  helping  the  quality  improvement  of  official statistics. In  this  paper, we  identify  the  potential  and  challenges  of  remote  sensing  in  urban areas and review a pilot study of urban landscape growth monitoring in Indonesia. We use an ensemble machine learning method, random forest, which acts as a nonparametric statistical based on aggregated and bootstrapped decision trees in regression problems. This work take place  in  Banyuwangi  Regency,  East  Java  Province  as  research  study  area.  Our  result demonstrates the ability of the model to detect building changes during 6 years urban growth period in 2015-2020. Our model is able to detect the building/built-up construction in 2015 and 2020  with  accuracy  rate  of  93  and  91  percent  respectively.  Our  finding  sheds  light  on  the promising remote sensing implementation in supporting statistical surveys and census in urban areas, especially as one of the essential indicators to calculate the Gross Added Value (GVA) of the construction sector which further becomes a component of the Gross Regional Domestic Product (GRDP).
Keywords: big data, official statistics, remote sensing, machine learning, urban area

## PENDAHULUAN
Data spektral penginderaan jauh yang tersedia  secara  gratis  dan  bebas  akses menawarkan potensi sumber big data yang berharga  untuk  penyempurnaan  kualitas official  statistics.  Data  penginderaan  jauh terbuka  yang  telah  disediakan  oleh  satelit penginderaan Landsat-8,
Sentinel-1, Sentinel-2, dst yang mencakup juga seluruh wilayah  di  Indonesia  dalam  bentuk  multi- spektral  dan  antar  waktu.    Wilayah perkotaan saat ini mengalami perkembangan  pesat,  terutama  perubahan landskap perkotaan dan adanya pertumbuhan bangunan-bangunan dan jalan baru.      Adanya  pertumbuhan      bangunan tersebut diantaranya mencerminkan kenaikan      jumlah      penduduk,  urbanisasi, pembukaan  lahan-lahan  tempat  tinggal baru,  dan  pertumbuhan  ekonomi  di  sektor konstruksi.
Pesatnya perkembangan wilayah perkotaan menuntut official statistics untuk terus berupaya menyediakan data perubahan wilayah
perkotaan.  Data  tersebut  dapat  berupa perkembangan luasan bangunan, pertumbuhan jalan, komposisi penggunaan lahan, neraca konstruksi, ekonomi lingkungan,  urbanisasi,  dan  sebagainya. Dengan  adanya  peningkatan  teknologi penginderaan  jauh  dalam  penyediaan  citra satelit,  saat  ini  penelitian  untuk  wilayah perkotaan  dapat  memanfaat  citra  satelit tersebut sebagai sumber datanya. Berbagai jenis  citra  satelit  tersedia  secara  gratis  dan dapat  diakses  oleh  siapapun.  Data  citra satelit  tersebut  mencakup  seluruh  wilayah Indonesia  serta  memiliki  resolusi  spasial dan  temporal  yang  terus  meningkat. Beberapa contoh  yang dapat dimanfaatkan adalah Landsat-8, Sentinel-1, dan Sentinel- 2  (Yang,  2018;  You,  2018;  Schulg,  2020; Pelizari, 2018).
Data  citra  satelit  potensial  untuk digunakan sebagai sumber data, namun jika pemrosesan dilakukan secara manual, perlu kerja keras dan kurang praktis apabila diterapkan pada  skala  regional  atau  nasional.  Perlu dilakukan  pengembangkan  metode  yang
dapat mendeteksi bangunan secara otomatis atau minimal semiotomatis. Oleh karena itu dalam studi ini digunakan metode pembelajaran  mesin  khususnya  random forest  agar  model  dapat  memanfaatkan informasi dari banyak fitur untuk mendeteksi bangunan.
Sejumlah  indeks  fitur  yang  banyak digunakan  untuk  mendeteksi  bangunan diantaranya adalah
normalized  difference  built-up  index (NDBI).  Penggunaan  NDBI  ini  cukup efektif akan tetapi pada area non bangunan yang  terdapat  banyak  tanah  pertanian terbuka  (sedang  tidak  ditanami),  lahan tandus, jalan yang tidak tergenangi air, dan beberapa  objek  lain  juga  memiliki  nilai- nilai  NDBI  yang  mirip  dengan  bangunan. Jadi  perlu  penambahan  indeks  lain  ketika deteksi  dilakukan  secara  global  untuk seluruh lahan. Contohnya indeks air seperti normalized difference water index (NDWI), indeks kehijauan seperti enhanced vegetation  index  (EVI),  dan  indeks-indeks lainnya.  Selain  itu  perubahan  indeks  antar waktu  juga  penting  untuk  mendeteksi bangunan  dan  non  bangunan  ini.  Sebagai contoh,  lahan  tandus  sesekali  akan  tetap ditumbuhi  oleh  rerumputan  kehijauan sehingga dalam rentang waktu tertentu nilai EVI akan meningkat dan NDBI akan turun, sementara  nilai  indeks  NDBI  bangunan cenderung  tidak  banyak  perubahan  dalam beberapa  rentang  waktu  kecuali  ada perubahan  dari  non  bangunan  menjadi bangunan ataupun sebaliknya. Makalah ini mencoba mengimplementasikan  penginderaan  jauh dan  pembelajaran  mesin  di  Kabupaten Banyuwangi, Provinsi Jawa Timur sebagai studi kasus. Kabupaten Banyuwangi sebagai  salah  satu  kabupaten  yang  terus tumbuh  di  Jawa  Timur,  mencatatkan pertumbuhan  bangunan/konstruksi  dari tahun  ke  tahu.  Pada  tahun  2010,  peranan sektor  konstruksi  dalam  perekonomian Kabupaten  Banyuwangi  sebesar  10,39 persen, meningkat menjadi 11,33 persen di tahun 2015 dan meningkat kembali menjadi 13,48  persen  di  tahun  2018  (BPS Banyuwangi, 2019).
Meskipun citra satelit
dan pembelajaran  mesin  potensial  digunakan untuk  menyediakan  data  perubahan  lahan perkotaan,  di  sisi  lain  terdapat  pula beberapa  tantangan  yang  perlu  dihadapi dalam  pemanfaatannya.  Oleh  karenanya, dalam  ulasan  makalah  ini  akan  dipelajari tinjauan pemanfaatan
big data penginderaan jauh dan pembelajaran mesin untuk wilayah perkotaan.

## METODE
Pengumpulan  data  label  dilakukan menggunakan  Google  Earth  Pro  pada tanggal  tangkap  citra  di  bulan  Juni  tahun 2015  dan  2020.  Jenis  citra  satelit  yang digunakan  untuk  klasifikasi  bangunan adalah citra Landsat-8 yang telah dikoreksi geometric  dan  radiometric  (Landsat-8 Surface  Reflectan).  Analisis  data  dalam penelitian  ini  dilakukan  pada  komputer dengan  spesifikasi  prosesor  Intel®  core™ i3 CPU @ 2.00 Ghz 64bit RAM 4.00 GB.
Titik  sampel  setiap  tahun  yang digunakan  sebanyak  50  bangunan,  16  air, 43  sawah,  73  hutan  dan  tumbuhan,  dan  9 lain-lain.  Proses  penggabungan  data  label dengan  data  citra  satelit  sampai  dengan pengklasifikasian  lahan  dan  tampilan  peta di lakukan di Google Earth Engine (GEE). Analisis  lanjutan  seperti  penghitungan luasan ataupun tampilan peta hasil analisis di  lakukan  menggunakan  R  versi  3.5.1. dengan  package  yang  digunakan  adalah datatable,  raster,  rgdal,  sp,  PBSmapping, dan RColorBrewer.

## Tahapan Penelitian
Sesuai  dengan  tujuannya,  tahapan penelitian  secara  umum  terdiri  dari  empat tahap,  yaitu  penyusunan  data  label, pemrosesan  data,  klasifikasi,  dan  analisis lanjutan  (seperti  penghitungan  luasan  dan pengecekan perubahan wilayah non bangunan  ke  bangunan).    Secara  rinci, tahapan  penelitian  yang  dilakukan  untuk setiap tahun sebagai berikut:
1. Penyusunan data label:
a. Pengambilan  titik  koordinat  sampel setiap  kelas  berdasarkan  pandangan mata dari google earth pro tangkapan citra  satelit  setiap  bulan  Juni  tahun
2015  dan  2020.  Simpan  file  sampel ini dalam bentuk CSV.
b. Pengolahan  titik  koordinat  menjadi spasial  point  dengan  R  versi  3.5.1. Pertama  pemberian  CRS  projection berupa  longlat  dan  datum  WGS84, lakukan  spTransform,  lalu  simpan dalam bentuk shapefile.
c. Upload  shapefile  tersebut  dalam bentuk assets di GEE melalui alamat https://code.earthengine.google.com/
2. Pemrosesan data:
a. Data  citra  satelit  yang  digunakan adalah  data  landsat  yang  telah dilakukan koreksi radiometric maupun  geometric,  sehingga  citra yang dipilih di GEE adalah LANDSAT/LC08/C01/T1_SR.
b. Lakukan  filter  awan  dengan  kriteria batas  tutupan  awan  kurang  dari  50 persen  dan  bayangan  awan  kurang dari 30 persen.
c. Pilih  band (B1, B2, B3,  B4, B5,  B6, B7,  B10,  B11)  dan  indeks  (NDVI, NDBI,  NDWI,  dan  EVI)  yang  akan digunakan.  Hitung  nilai  maksimum, minimum,  mean,  dan  median  setiap band dan indeks dalam rentang waktu januari-juni.  Buat  komposit  citra januari-juni  dari  band  dan  indeks yang digunakan.
3. Klasifikasi
a. Ambil data nilai komposit maksimum,  minimum,  mean,  dan median  setiap  band  dan  indeks  pada titik  koordinat  data  label  yang  akan digunakan untuk pembentukan model.
b. Bagi  data  secara  acak  menjadi  data latih dan data uji dengan perbandingan 70:30.
c. Gunakan data latih untuk membentuk model  random  forest  dan  data  uji untuk menghitung akurasi dan kappa model.
d. Gunakan model yang terbentuk untuk melakukan  prediksi  tutupan  lahan semua wilayah di Banyuwangi.
e. Lakukan plot hasil klasifikasi dengan membuat add layer hasil klasifikasi.
f. Eksport  hasil  klasifikasi  tersebut  ke google drive dengan skala 30 m × 30
m  sehingga  hasil  klasifikasi  dapat diunduh dalam bentuk Tiff.
4. Analisis lanjutan
a. Unduh  hasil  klasifikasi  dari  google drive.  Buka  di  R  versi  3.5.1. menggunakan  fungsi  stack  pada package raster.
b. Rubah  dalam  bentuk  dataframe, luasan  setiap  pixel  adalah  900  m2 karena setiap pixel berukuran 30 m × 30 m. Hitung luasan setiap kelas.
c. Plot  peta  klasifikasi  menggunakan warna colorRampPalette.
d. Identifikasi sebaran tiap kelas, terutama  untuk  kelas  bangunan dengan  memilih  pixel-pixel  yang terklasifikasikan sebagai bangunan.
e. Identifikasi adanya perubahan wilayah,  misalkan  pilih  pixel  yang semula  bukan  bangunan  kemudian menjadi bangunan.

## Random Forest
Random  forest  (Breiman,  2001) merupakan  metode  klasifikasi  terbimbing yang  menerapkan  bagging  dan  random feature selection, yaitu memilih secara acak beberapa  fitur  dalam  setiap  iterasinya. Jumlah  dan  jenis  fitur  yang  digunakan untuk  membentuk  pohon  dalam  setiap iterasi  tidak  sama  atau  acak  sehingga random forest ini cenderung tidak terpengaruh  adanya  mutikolinieritas  antar fitur.  Jadi  dalam  pembentukan  model random  forest  dapat  diujikan  penggunaan fitur
sebanyak-banyaknya untuk menangkap fitur-fitur terbaik yang
bersesuaian  dengan  tujuan  klasifikasi. Tahapan  dalam  random  forest  sebagai berikut:
1. Bootstrap, penarikan contoh berukuran n dengan pemulihan yang akan digunakan untuk membentuk satu pohon
2. Subsetting,  pemilihan  p  fitur  sebagai penyekat  untuk  membangun  sebuah pohon,  nilai  p<q,  dengan  q  adalah seluruh  fitur  yang  ada.  Pemilihan berbagai  ukuran  p  memungkinkan  hasil prediksi  lebih  baik  jika  menggunakan nilai p yang berbeda.
3. Pengulangan  langkah  1  dan  2  sampai diperoleh k pohon
4. Prediksi akhir merupakan dugaan gabungan berdasarkan majority vote dari k pohon tersebut.

## TANTANGAN KLASIFIKASI BANGUNAN VS NON BANGUNAN
Proses  penyusunan  data  label  untuk klasifikasi bangunan dan non bangunan ini tidak  serumit  daripada  penyusunan  data label  untuk  klasifikasi  tanaman.  Hal  ini dikarenakan kenampakan bangunan di citra satelit  cukup  jelas,  sehingga  pengambilan sampel  data  dapat  dilakukan  dengan pandangan  mata  terhadap  citra  satelit periode tertentu ataupun menggunakan data titik koordinat bangunan dan non bangunan dari sumber lain seperti survei ataupun peta sebaran  bangunan  dan  non  bangunan. Namun proses klasifikasi bangunan dan non bangunan  ini  juga  memiliki  tantangan.
Secara umum tantangan klasifikasi bangunan menggunakan citra satelit adalah kompleksitas  data  citra  satelit  dan  adanya tutupan  lahan.  Secara  khusus  beberapa tantangan lain diantaranya yaitu:
1. Deteksi  bangunan  dilakukan  terhadap pancaran spektral atap bangunan, padahal  bangunan  memiliki  berbagai jenis atap yang berbeda, diantaranya ada yang  genteng  tanah  liat,  beton,  asbes, seng,  kaca,  maupun  bahan-bahan  alami seperti  rumbia,  ijuk,  dan  jerami.  Setiap jenis  atap  akan  menyebabkan  nilai pancaran  spektral  band  yang  berbeda- beda.
2. Saat  sering  turun  hujan,  pancaran spektral  akan  sedikit  bias.  Contoh, diasumsikan  bahwa  bangunan  adalah lahan  kering,  namun  nilai  indeks  air antara  hutan  dan  bangunan  bisa  saja mirip  ketika  tangkapan  citra  terjadi setelah  turun  hujan  karena  lahan  hutan maupun  atap  bangunan  sama-sama basah.
3. Adanya  pancaran  spektral  area  non bangunan  yang  mirip  bangunan  seperti tanah  pertanian  sedang  panen  atau  bera kering,  lahan  kering  tandus,  hutan  jati yang  meranggas  atau  rerumputan  yang mengering  saat  musim  panas,  tanah terbuka  seperti  lapangan,  jalan-jalan yang  kering  seperti  jalan  tanah  kering
dan  jalan  aspal  atau  beton.  Ketika pancaran  spektral  band  area  non bangunan mirip dengan bangunan, maka nilai  indeks  yang  diturunkan  pun  akan mirip.  Akibatnya  akan  menyebabkan salah klasifikasi antar bangunan dan non bangunan  karena  data  input  yang digunakan antar kelas mirip.
4. Cara  penurunan  kesalahan  klasifikasi antar  bangunan  dan  non  bangunan karena  ada  area  non  bangunan  yang mirip bangunan, dapat dilakukan dengan memasukkan  nilai  perubahan  band  atau indeks  antar  waktu  (secara  temporal). Perubahan  nilai  band  atau  indeks bangunan  antar  waktu  cenderung  lebih stabil  daripada  perubahan  nilai  antar waktu  pada  non  bangunan.  Misalkan suatu  hutan  jati  yang  meranggas  di musim  panas,  pada  saat  musim  hujan hutan jati tersebut juga tingkat kehijauannya  tinggi.  Artinya  terdapat perubahan  nilai  indeks  kehijauan  antar musim  di  hutan  jati,  sementara  nilai indeks kehijauan bangunan antar musim relatif stabil.
5. Kemiripan perubahan antar waktu antara bangunan  dan  non  bangunan  dapat terjadi  pada  bangunan-bangunan  yang baru  dibangun  karena  nilai  band sebelumnya  cukup  berbeda.  Kemiripan lain  dapat  terjadi  pada  lahan  non bangunan  yang  sepanjang  tahun  tidak banyak  perubahan  seperti  lahan  kering yang pancaran spektralnya mirip dengan bangunan.
6. Pengurangan kesalahan klasifikasi bangunan  berdasarkan  klasifikasi  pixel dimungkinkan  dengan  penggabungan klasifikasi  pixel  dan  klasifikasi  objek. Pada penelitian ini, klasifikasi bangunan hanya didasarkan klasifikasi pixel saja.

## CITRA SATELIT DAN PEMBELAJARAN MESIN SEBAGAI SUMBER DATA WILAYAH PERKOTAAN
Pertumbuhan perkotaan dan
penduduk  yang  dinamis  menuntut  adanya data  yang  up  to  date.  Perkiraan  berbasis penginderaan jauh dianggap sebagai sumber  yang  tepat  untuk  memantau
perubahan  dinamis  ini  dalam  jangka panjang.  Citra  satelit  memiliki  periode tangkap  yang  cukup  cepat,  misalkan sentinel-1  dan  sentinel-2  setiap  5  hari, sedangkan  Landsat-8  setiap  16  hari.  Dari dua  jenis  citra  satelit  ini  saja,  pemantauan wilayah  perkotaan  dapat  dilakukan  pada level bulanan jika diperlukan.
Biasanya,  data-data  official  statistik diterbitkan  dalam  rentang  waktu  1  tahun kemudian, yaitu data tahun 2019 diterbitkan di  tahun  2020.  Pada  penelitian  ini  telah dapat  ditampilkan  data  luasan  bangunan tahun 2020. Sehari setelah tanggal perekaman  citra  satelit,  data  tersebut  telah dapat  diakses  di  GEE,  sehingga  analisis dapat segera dilakukan.  Minimal, data hasil analisis  menggunakan  citra  satelit  tersebut sudah  dapat  di  terbitkan  pada  bulan selanjutnya.  Misalkan  hasil  analisis  untuk bulan  Juni  2020,  dapat  dilakukan  di  bulan Juli 2020.
Sebagai salah satu cara agar data hasil analisis  citra  satelit  dapat  segera  diperoleh adalah penggunaan metode-metode otomatis  atau  semi  otomatis  seperti machine learning. Ketika model pembelajaran  mesin  ini  telah  diperoleh, misalkan  model  pembelajaran  mesin  dari data bulan Juni tahun 2019, model tersebut dapat digunakan untuk memprediksi perubahan  wilayah  perkotaan  tahun  2019 bulan  selanjutnya  ataupun  memprediksi tahun  2020.  Proses  prediksi  dilakukan cukup dengan membentuk fitur yang sama dengan  fitur  yang  digunakan  dalam pemodelan.
Metode  pemodelan  lain  yang  dapat digunakan  untuk  analisis  citra  satelit  ini dapat dilakukan dengan metode klasifikasi lain,  baik  klasifikasi  tidak  terbimbing seperti  clustering,  klasifikasi  terbimbing seperti  maximum  likelihood,  ataupun pembentukan  model  linier  seperti  regresi. Namun  metode-metode  tersebut  hanya menggunakan sejumlah fitur terbatas untuk klasifikasi. Padahal teknologi penginderaan jauh saat ini terus mengalami perkembangan  yang  pesat  dan  banyak satelit diluncurkan dengan jenis sensor yang lebih  canggih.  Berbagai  jenis  citra  satelit diproduksi dengan tingkat ketajaman pixel,
periode, dan kanal band yang berbeda-beda. Informasi  dari  periode  dan  kanal-kanal band  tersebut  dapat  diturunkan  menjadi puluhan  fitur  yang  dapat  digunakan  untuk meningkatkan akurasi klasifikasi pada area yang  lebih  luas  dan  kompleks  sehingga klasifikasi akan lebih maksimal jika banyak fitur  dimanfaatkan  untuk  pembentukan model.
Selain  dengan  pemodelan,  analisis terhadap  citra  satelit  ini  dapat  dilakukan secara  manual,  yaitu  memilih  satu  persatu pixel bangunan dan non bangunan berdasarkan  tampilan  mata.  Metode  ini mungkin  akan  presisi  hasilnya  untuk  citra satelit  dengan  ketajaman  pixel  tinggi, namun  proses  pemilihan  pixel  akan memakan  waktu  ketika  dilakukan  di  area yang luas.

## SIMULASI PEMANFAATAN CITRA SATELIT UNTUK PERKEMBANGAN WILAYAH KABUPATEN BANYUWANGI
Tinjauan pemanfaatan citra satelit dan random  forest  untuk  melihat  perubahan wilayah perkotaan dilakukan di Kabupaten Banyuwangi,  Jawa  Timur  sebagai  studi kasus.  Model  klasifikasi  yang  terbentuk digunakan  untuk  mengklasifikan  wilayah Banyuwangi  setiap  tahun  menjadi  lima kelas, yaitu bangunan (1), air (2), sawah (3), hutan dan pepohonan (4), serta lainnya (5).
Kelas sawah dan hutan diambil tanpa mempertimbangkan perbedaan jenis tanaman.  Sementara  kelas  lainnya  adalah kelas selain bangunan, air, sawah, hutan dan pepohonan.  Sampel  yang  diambil  untuk kelas  ini  contohnya  lapangan  terbuka seperti  gelanggang  olahraga  dan  tanah terbuka  di  sekitar  bandara,  maupun  lahan- lahan terbengkalai bukan sawah yang tidak ditanami  pepohonan.  Akibatnya  muncul beberapa  kesalahan  klasifikasi  seperti  area hutan  yang  pohon-  pohonnya  telah ditebangi sebagai kelas lainnya. Akan tetapi karena  fokus  penelitian  dilakukan  untuk bangunan  dan  non  bangunan  saja,  maka banyaknya  kesalahan  klasifikasi  kelas lainnya ini tidak dianalisis lebih lanjut.
Hasil  klasifikasi  Banyuwangi  tahun 2015  dan  2020  yang  ditampilkan  pada
Gambar 1 untuk melihat perubahan wilayah perkotaan  dalam  rentang  5  tahunan. Terdapat  5  kelas  klasifikasi  dengan  warna yang  berbeda,  yaitu  bangunan  (warna hitam),  air  (warna  biru),  sawah  (warna kuning), hutan dan pohon-pohonan (warna hijau), dan kawasan lainnya (warna merah).
Area pusat penduduk di Banyuwangi adalah  daerah  pusat  kota  Kecamatan Banyuwangi  dan  Rogojampi  (lingkaran biru  Gambar  1.b),  pusat  kota  bagian  barat Kecamatan  Genteng  (lingkaran  ungu Gambar 1.b), dan pusat perikanan Kecamatan  Muncar  (lingkaran  hitam Gambar 1.b). Pertumbuhan bangunan baru banyak  terjadi  di  daerah  perkotaan  dan sebagian menyebar sampai daerah pinggiran  yang  mengkonversi  wilayah sawah dan hutan (lingkaran kuning Gambar
1.d).  Lahan  sawah  dan  hutan  yang terkonversi  menjadi  bangunan  banyak terjadi  di  area  selatan,  yaitu  Kecamatan Siliragung, Purwoharjo, sampai Tegaldlimo,  dan  daerah  utara,  yaitu Kecamatan Wongsorejo. Kenampakan
perubahan  yang  lebih  jelas  dari  non bangunan  (tahun  2015)  menjadi  bangunan (tahun  2020)  terlihat  pada  Gambar  1.e. Sementara  area  yang  dari  tahun  2015 sampai  2020  tetap  menjadi  bangunan terlihat pada sebaran pixel Gambar 1.f.
Baik model tahun 2015 maupun 2020 memperoleh  tingkat  akurasi  diatas  90 persen  dengan  kappa  91  persen  di  tahun 2015  dan  88  persen  di  tahun  2020.  Ketika dilihat  luasan  bangunanya  pun  nampak bahwa  terjadi  pertumbuhan  bangunan sebesar 2.671 Hektar. Pertumbuhan luasan bangunan  tersebut  dapat  di  breakdown menjadi  pertumbuhan  bangunan  di  setiap kecamatan  ketika  dilakukan  cropping  per kecamatan,  namun  pada  penelitian  ini batasan  penelitian  dilakukan  pada  level kabupaten saja.
Meskipun tidak dilakukan penghitungan luasan sampai level kecamatan, dari Gambar 1.e terlihat bahwa pertumbuhan bangunan baru terjadi menyebar  di  hampir  semua  kecamatan bahkan  sampai  daerah-daerah  pinggiran yang  semula  di  tahun  2015  tidak  ada bangunan.  Pusat  pertumbuhan  bangunan
Muncar, dan Wongsorejo. Hasil simulasi di kabupaten  Banyuwangi  ini  menunjukkan
Gambar 1. Pertumbuhan Kawasan Bangunan Perkotaan (Dilingkari Merah) dan Kawasan Bangunan yang Mengkonversi Wilayah Sawah Dan Hutan (Dilingkari Kuning).
a)  Klasifikasi tahun 2015 b)  Klasifikasi tahun 2020 c)  Posisi Bangunan 2015 d)  Posisi Bangunan 2020 e)  Non-bangunan (2015) menjadi bangunan (2020) e)  Tetap bangunan dari tahun 2015 ke 2020
adanya
kemampuan model dalam mendeteksi  perubahan  area  bangunan selama  pertumbuhan  lanskap  perkotaan tahun 2015-2020.

## KESIMPULAN
Dari  hasil  simulasi  di  Kabupaten Banyuwangi,  dapat  disimpulkan  dengan tingkat  akurasi  yang  melebihi  90  persen pada dua amatan tahun yang berbeda bahwa pemanfaatan  big  data  penginderaan  jauh dan  pembelajaran  mesin  untuk  wilayah perkotaan  dapat  dilakukan  dengan  sangat baik  dan  menghasilkan  model  klasifikasi yang  akurat.  Pemanfaatan  penginderaan jauh  dan  pembelajaran  mesin  dapat dilakukan dari sisi klasifikasi tutupan lahan pada  waktu  tertentu  maupun  dari  sisi perubahan  lahan  atau  alih  fungsi  tutupan lahan.  Beberapa  masalah  yang  ditemui dalam  penelitian  ini  dari  sisi  teknis  adalah masalah  tutupan  awan  yang  tidak  dapat dihindari, penelitian selanjutnya diharapkan dapat mengatasi permasalahan tersebut.
Secara  lebih  khusus,  identifikasi peningkatan  kepadatan  dan  luas  bangunan secara deret waktu dapat menjadi salah satu indikator penting untuk penghitungan nilai tambah  bruto  (NTB)  lapangan  usaha konstruksi  yang  menjadi  komponen  dari Produk Domestik Regional Bruto (PDRB).

## DAFTAR PUSTAKA
BPS Banyuwangi.
(2019). Produk Domestik Regional Bruto Kabupaten Banyuwangi Menurut Lapangan Usaha 2015-2019. BPS
Breiman  L.  (2001).  Random  Forests. Machine Learning 45, pages 5–32 Gómez,  J.  A.,  Patiño,  J.  E.,  Duque,  J.  C., and S. Passos. (2020). Spatiotemporal modeling  of  urban  growth  using machine  learning.  Remote  Sensing,
12(1).
Gorelick  N,  Hancher  M,  Dixon  M, Ilyushchenko  S,  Thau  D,  Moore  R.
(2017). Google Earth Engine: Planetary-  scale  geospatial  analysis for  everyone.  Remote  Sensing  of Environment 202:18–27
Li M, Koks E, Taubenbock H, van Vliet J. (2020).  Continental-scale  mapping and analysis of 3D building
structure. Remote Sensing of Environment 245:111859 Nie, Z., K., Chan, K. Y., ,and B. Xu. (2019). Preliminary evaluation of the consistency of Landsat 8 and
Sentinel-2 time series products in an urban area-an  example  in  Beijing,  China. Remote Sensing, 11(24). Osgouei, P. E.,  Kaya,  S.,  Sertel,  E.,  and  U. Alganci.  (2019).  Separating  built-up areas from bare land in mediterranean  cities  using  Sentinel-2a imagery.  Remote  Sensing,  11(3),  1– 24.
Pelizari P A, Sprohnle K, Geis C, Schoepfer E,  Plank  S,  Taubenbock  H.  (2018). Multi-sensor  feature  fusion  for  very high  spatial  resolution  built-up  area extraction  in  temporary  settlements. Remote Sensing of Environment 209:793–807 Rahman, M. M., Avtar, R., Yunus, A. P., J. Dou, P. Misra, W. Takeuchi, N. Sahu, P. Kumar, B. A. Johnson, R. Dasgupta, A. Kharrazi, S. Chakraborty, and
T. A. Kurniawan. (2020). Monitoring effect  of  spatial  growth  on  land surface temperature in Dhaka.
Remote Sensing, 12(7).
Schug  F,  Frantz  D,  Okujeni  A,  van  der Linden S, Hostert P. (2020). Mapping urban-rural  gradients  of  settlements and vegetation at national scale using Sentinel-2  spectral-temporal  metrics and regression- based unmixing with synthetic  training  data.  Remote Sensing of Environment 246:111810 Triscowati, D. W., Sartono, B., Kurnia, A., Domiri, D. D., and Wijayanto, A. W. (2020).  Classification  of  rice-  plant growth phase using supervised random  forest  method  based  on landsat-8 multitemporal data.
International  Journal  of  Remote Sensing and Earth Science, 16(2), 81–
90.
Triscowati, D. W., Sartono, B., Kurnia, A., Domiri, D. D., and Wijayanto, A. W.
(2019). Multitemporal remote sensing
data  for  classification  of  food  crops plant phase using supervised random forest. Sixth Geoinformation Science Symposium, 1131102, SPIE, 10. Yang X, Qin Q, Grussenmeyer P, Koehl M. (2018).  Urban  surface  water  body detection  with  suppressed  built-  up noise  based  on  water  indices    from Sentinel-2    MSI    imagery.    Remote Sensing of Environment 219:259–270 You,  J.,  Li,  X.,  Low,  M.,  Lobell,  D.,  & Ermon,  S.  (2017).  Deep  Gaussian
Process for Crop Yield Prediction
Based on Remote Sensing Data. 31th AAAI Conference on Artificial Intelligence, 4559–4565.