Jurnal Indonesia Sosial Teknologi: p–ISSN: 2723 - 6609 e-ISSN : 2745-5254 Vol. 2, No. 5 Mei 2021

## PEMANFAATAN  CITRA  LANDSAT  8  UNTUK  ESTIMASI  LUAS  LAHAN TERBANGUN DAN TIDAK TERBANGUN PADA KOTA BANDUNG

## Indra Permana Solihin dan Rachmad Kurniyanto
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta Email: rachmadkurniyanto@gmail.com

## Abstract
The current economic development and population growth in the city of Bandung is likely to result in an imbalance in land use. On the other hand, to meet the needs of the community, the role of the government is needed to pay attention to continuous urban planning so that the quality of life of the community is maintained and there is  a  balance  between  the  natural  and  the  artificial  environment.  So  we  need  a system  that  is  able  to  monitor  the  development  of  land  use  by  utilizing  the Geographical  Information  System  analysis.  This  study  uses  the  NDBI (transformation  Normalized  Difference  Built-Up  Index)  to  detect  built-up  land  in the city of Bandung. The rate of development that occurred in the built-up land in the  city  of  Bandung increased  in  2017  to  2019  from  79.14  Km² to  88.03  Km²,  the development  is  about  4  Km²  per  year.  Unawakened  land  in  the  city  of  Bandung detected  by landsat  image  in  2015  amounting  to  89.23  Km²,  in  2016  amounted  to 92.60 Km², in 2017 89.15 Km², in 2018 83.77 Km², in 2019 80.24 Km². There were constraints  in  the  2016  study,  the  amount  of  land  area  built  and  not  awakened experienced  a  difference compared  to  other  years,  caused  by  the  cover  of  landsat image by clouds or cloud shadows.
Keyword : development; built-up land; NDBI (normalized difference built-Up index).

## Abstrak
Perkembangan ekonomi  dan pertumbuhan penduduk di kota Bandung  yang sangat pesat  saat  ini,  dimungkinkan  akan  mengakibatkan  ketidakseimbangan  pada penggunaan  lahan.  Dari  sisi  lain  untuk  memenuhi  kebutuhan  masyarakat, diperlukan  peran  pemerintah  untuk  memperhatikan  tata  kota  yang  berkelanjutan agar  kualitas  hidup  masyarakat  tetap  terjaga  dan  ada  keseimbangan  antara lingkungan alami dan buatan. Maka dibutuhkan sistem yang mampu memonitoring perkembangan  penggunaan  lahan  dengan  memanfaatkan  analisis  Sistem  Informasi Geografis. Penelitian ini menggunakan transformasi NDBI ( Normalized Difference Built-Up  Index )  untuk  mendeteksi  lahan  terbangun  yang  ada  di  kota  Bandung.
Tingkat  perkembangan  yang  terjadi  pada  lahan  terbangun  di  kota  Bandung mengalami  peningkatan  pada  tahun  2017  sampai  tahun  2019  dari  79,14  Km² menjadi  88,03  Km²,  perkembangannya  sekitar  4  Km²  pertahun.  Lahan  tidak terbangun  pada  kota  Bandung  yang  terdeteksi  oleh  citra  landsat  pada  tahun  2015 sebesar  89,23  Km²,  tahun  2016  sebesar  92,60  Km²,  tahun  2017  89,15  Km²,  tahun 2018 83,77 Km², tahun 2019 80,24 Km². Ditemukan kendala pada penilitian tahun 2016,  jumlah  luas  lahan  terbangun  dan  tidak  terbangun  mengalami  perbedaan
dibandingkan  dengan  tahun  tahun  yang  lainnya,  disebabkan  oleh  tertutupnya  citra landsat oleh awan atau bayangan awan.
Kata  kunci: perkembangan;  lahan  terbangun;  NDBI (normalized  difference  built-Up index).

## Pendahuluan
Kota Bandung merupakan Ibukota Jawa Barat dan menjadi salah satu kota besar di  Indonesia  dan  merupakan  pusat  pemerintahan  pada  provinsi  Jawa  Barat.  Luas wilayah  kota  Bandung  pada  tahun  2017  seluas  167.31  Km²,  dan  mempunyai  30 Kecamatan  dan  151  Kelurahan,  sehingga  Kota  Bandung  merupakan  salah  satu    kota terpadat di Jawa Barat.
Dalam  perkembangannya,  gejala  perubahan  pemanfaatan  lahan,  justru  menjadi gejala  alamiah  dalam  suatu  evolusi  Provinsi  (Wikantika  &  Agus,  2006).  Bentuk perubahan ini tidak terjadi di setiap lokasi secara seragam, karena setiap lahan memiliki tingkat  kestrategisan  dan  potensi  yang  berbeda.  Pengalokasian  guna  lahan  di  per Provinsian  akan  mengarah  kelokasi  yang  dapat  memberikan  keuntungan  tertinggi (Goldberg dalam Yunus, 2000), Penelitian ini menggunakan citra Landsat sebagai data utama  dalam  pengujian  dan  metode  NDBI  untuk  mengetahui  kondisi  lahan  terbangun maupun  tidak  terbangun  secara  cepat  dan  akurat,  dan  teknologi  Sistem  Informasi Geografis  (SIG)  (Lucyana,  2016).  Citra  Landsat  didapat  dari  website  USGS  ( United State  Geological  Survey )  yang  beralamat https://earthexplorer.usgs.gov/ (Sampurno  & Thoriq, 2016).
Berdasakan  hal  tersebut,  dalam  memperoleh  data  kawasan  lahan  terbangun maupun  tidak  terbangun  penulis  akan  mengunakan  metode Normalized  Difference Built-Up  Index (NDBI)  dalam  penelitiannya.  Pengambilan  citra  dilakukan  berdasarkan path 122 row 65 dan tanggal daerah kota Bandung. Citra landsat yang dibutuhkan yaitu Band 5 dan Band 6 pada tahun 2015, 2016, 2017, 2018 dan 2019 (LANDSAT, 2014).

## Metode Penelitian
Menerangkan  tentang  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  berfungsi  sebagai proses  dalam  mengolah  landsat  di  antaranya  operator  clipyang  berfungsi  memotong band landsat 8 dengan polygon Bandung sehingga membentuk sebuah layer baru berupa band dengan cakupan area terbatas pada wilayah Bandung (Sitanggang, 2010).

## Normal Difference Build-up Index (NDBI)
Metode  deteksi  wilayah  permukiman  ini  dilakukan  secara  digital  dengan mempergunakan  variabel  indeks  lahan  terbangun  (Normalized  Difference  Build-up Index) atau disingkat dengan NDBI. NDBI diperkenalkan oleh Zha et al. (2003) untuk otomatisasi  proses  pemetaan  lahan  terbangun.  Pada  penelitian  tersebut  ditemukan bahwa  pola  spektral  daerah  perkotaan  berbeda  dengan  tutupan  lahan  lainnya.  Daerah
perkotaan  sangat  sensitif  terhadap  band  NIR  (Near-Infrared)  dan  band  SWIR  1  (Short Wave Infrared) (Mahardika, 2020).
Berikut merupakan rumus metode NDBI.
𝑁𝐷𝐵𝐼 = 𝑏6 − 𝑏5

## 𝑏6 + 𝑏5 = 𝑆𝑊𝐼𝑅1 − 𝑁𝐼𝑅 𝑆𝑊𝐼𝑅1 + 𝑁𝐼𝑅

## Hasil dan Pembahasan
Dari penelitian pemanfaatan citra landsat 8 untuk estimasi luas lahan terbangun dan tidak terbangun pada kota Bandung ini, merupakan suatu yang terdiri dari beberapa proses  untuk  sehingga  dari  input  yang  diproses  dapat  memberikan  output  yang dibutuhkan (SASMITO et al., 2018).

## Prepocessing
Pada tahap ini citra landsat melalui beberapa proses untuk mempersiapkan data dalam proses pengujian (Frananda & Chandra, 2018). Proses prepocessing ini meliputi copy raster, cliping dan raster calculator .

## Copy raster
Proses copy  raster menggunakan tool  copy  raster pada  aplikasi  ArcGIS berfungsi untuk pembersihan pada citra landsat dari yang tidak dibutuhk.
Gambar. 1. Proses copy raster dengan menggunakan tool copy raster.
Pada Input  Raster dipilih  Band  yang  ingin  diproses,  dan  pada Output  Raster Dataset  diisi  nama  file  hasil  dari  proses copy  raster (Umum  &  DATA,  2013). Selanjutnya  pada  form NoData  Value diisi  0.  Setelah  melalui  proses  dengan menggunakan tool copy raster didapatkan hasil seperti digambar
Band 5 Sebelum Copy raster Band 5 Sesudah Copy raster Band 6 Sebelum Copy raster
Band 6 Sesudah Copy raster
Gambar. 2. Hasil proses copy raster pada band 5 dan 6.

## Clip
Pada prosesini citra landsat yang sudah melalui proses copy raster selanjutnya di clipping sesuai  dengan  shapefile  kota  Bandung  (Kurniawan  et  al.,  2020) untukmemotong  citra  sesuai  dengan  batas  batas  kota  bandung  dan  menjadi  data  yang dibutuhkan untuk penelitian. Gambar berikut ini adalah shapefile kota Bandung.
Gambar. 3. Shapefile Kota Bandung
Proses clipping pada  proses  ini  menggunakan tools  clip pada  aplikasi  Arcgis 10.3.  Parameter  input  pada  proses clipping yaitu  citra  landsat  sebagai  citra  yang  akan dipotong  dan Shapefile Kota  sebagai  pemotong  citra  landsat.  Dilakukannya  proses clipping untuk mendapatkan citra landsat hanya Kota Bandung.
Untuk mencarinya tool tersebut ada pada (Data Management) (Tool) selanjutnya Clip . Berikut merupakan langkah proses clipping .
Gambar. 4. Proses clipping
Pada form Input Raster masukkan citra hasil copy raster yang ingin di clipping . Pada  form Output Extent masukkan shapefile Kota  Bandung  sebagai  pemotong  citra terbesebut.
Citra landsat yang akan di clip yaitu Band 5 dan Band 6 pada tahun 2015, 2016, 2017,  2018  dan  2019.  Setelah  melalui  proses  dengan  menggunakan tool  copy  raster didapatkan hasil seperti digambar
Band 5 Sebelum Clipping Band 5 Sesudah Clipping
Band 6 Sebelum Clipping Band 6 Sesudah Clipping

## Gambar. 5. Hasil proses clipping

## Proses Transformasi
Setelah citra landsat melalui proses cliping tahap selanjutnya yaitu transformasi dengan  menggunakan  metode  NDBI  (Amalia,  2017).  Pada  metode  ini  NDBI  akan membagi  menjadi  2  class  dan  memiliki  aturan  yang  sudah  ditetapkan  yaitu  pola  yang dihasilkan  nilai  negatif  untuk  daerah  perairan  atau  pertanian  /  perhutanan  dan  nilai positif untuk lahan terbangun, perhitungannya menggunakan rumus dibawah ini.
𝑁𝐷𝐵𝐼 = 𝑏6 − 𝑏5 𝑏6 + 𝑏5 = 𝑆𝑊𝐼𝑅1 − 𝑁𝐼𝑅 𝑆𝑊𝐼𝑅1 + 𝑁𝐼𝑅
Keterangan : SWIR1 merupakan Band 6 dan NIR merupakan B5
Gambar. 6. Proses penggunaan rumus NDBI pada tool Raster Calculator.
Penerapan rumus NDBI: clip2016b5 merupakan Band 5, clip2016b6 merupakan Band 6.  (" clip2016b6 "-" clip2016b5 ") / (" clip2016b6 "+" clip2016b5 ").
Pada  hasil  metode  NDBI  ini  didapatkan  nilai  dari  lahan  terbangun  dan  lahan tidak terbangun, dan tentang nilai NDBI adalah.

## Tabel 1. Rentang Nilai NDBI
Rentang Nilai NDBI value Kelas -1 s/d 0 Tidak Terbangun 0 s/d  1 Terbangun
Tahap  selanjutnya  adalah  pengujian  metode  pada  kedua  Band  5  dan  Band  6 dimasing-masing  tahun  agar  penulis  mendapatkan  informasi  data  lahan  terbangun  dan tidak terbangun pada Kota Bandung.

## 1. Pengujian pada tahun 2015
Band 5
Band 6 Gambar. 7. Hasil Transformasi Pada Tahun 2015
Berdasarkan hasil pengujian diatas. Didapatkan nilai dari lahan terbangun dan tidak terbangun pada tahun 2015. Berikut adalah hasil pengujian tersebut.
Tabel 2. Hasil pengujian nilai NDBI tahun 2015
Rentang Nilai NDBI value Kelas Jumlah Pixel 0 Lahan Terbangun 87832 -1 Tidak Terbangun 99148

## 2. Pengujian pada tahun 2016
Band 5       Band 6 Gambar. 8. Hasil Transformasi Pada Tahun 2016
Berdasarkan hasil pengujian diatas didapatkan nilai dari lahan terbangun dan tidak terbangun pada tahun 2016. Berikut adalah hasil pengujian tersebut.

## Tabel 3. Hasil pengujian nilai NDBI tahun 2016
Rentang Nilai NDBI value Kelas Jumlah Pixel 0 Lahan Terbangun 84091 -1 Tidak Terbangun 102889

## 3. Pengujian pada tahun 2017
Band 5
Band 6 Gambar. 9. Hasil Transformasi Pada Tahun 2017
Berdasarkan hasil pengujian diatas didapatkan nilai dari lahan terbangun dan tidak terbangun pada tahun 2017. Berikut adalah hasil pengujian tersebut.
Tabel 4. Hasil pengujian nilai NDBI tahun 2017 Rentang Nilai NDBI value Kelas Jumlah Pixel 0 Lahan Terbangun 87924 -1 Tidak Terbangun 99056
4. Pengujiuan pada tahun 2018
Band 5 Band 6     Gambar. 10. Hasil Transformasi Pada Tahun 2018
Berdasarkan hasil pengujian diatas didapatkan nilai dari  lahan terbangun dan tidak terbangun pada tahun 2018. Berikut adalah hasil pengujian tersebut.
Tabel 5. Hasil pengujian nilai NDBI tahun2018
Rentang Nilai NDBI value Kelas Jumlah Pixel 0 Lahan Terbangun 93893 -1 Tidak Terbangun 93087

## 5. Pengujian pada tahun 2019
Band 5
Band 6     Gambar. 11. Hasil Transformasi Pada Tahun 2019
Berdasarkan  hasil  pengujian  diatas  didapatkan  nilai  dari  lahan  terbangun  dan tidak terbangun pada tahun 2019. Berikut adalah hasil pengujian tersebut.
Tabel 6. Hasil pengujian nilai NDBI tahun 2019
Rentang Nilai NDBI value Kelas Jumlah Pixel 0 Lahan Terbangun 97821 -1 Tidak Terbangun 89159
Untuk  menghitung  ke  ukuran  sebenarnya,  terlebih  dahulu  luas  pada  hasil pengujian dikalikan 900, dikarenakan 1 pixel pada citra sama dengan dengan ukuran 30 m  ×  30  m  di  ukuran  sebenarna,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  1  pixel  sama  dengen
900 m². Hasilnya masih dalam satuan meter persegi, kemudian diubah ke dalam satuan kilometer persegi, yaitu dengan dibagi 1.000.000 (Rivaldi, 2018).
Berikut adalah hasil pengujian Luas Lahan Terbangun.
Tabel 7. Luas Lahan Terbangun
Tahun Lahan Terbangun (Pixel) Luas Km² 2015 87832 87832 × 900 ÷ 1.000.000 = 79,04 Km² 2016 84091 84091 × 900 ÷ 1.000.000 = 75,68 Km² 2017 87924 87924 × 900 ÷ 1.000.000 = 79,13 Km² 2018 93893 93893 × 900 ÷ 1.000.000 = 84,5 Km² 2019 97821 97821 × 900 ÷ 1.000.000 = 88,03 Km²
Gambar. 12. Diagram Luas Lahan Terbangun
Berikut adalah hasil pengujian Luas Lahan Tidak Terbangun.
Tabel 8. Luas Lahan Tidak Terbangun
Tahun Lahan Tidak Terbangun (Pixel) Luas Km² 2015 99148 99148 × 900 ÷ 1.000.000 = 89,23 Km² 2016 102889 102889 × 900 ÷ 1.000.000 = 92,60 Km² 2017 99056 99056 × 900 ÷ 1.000.000 = 89,15 Km² 2018 93087 93087 × 900 ÷ 1.000.000 = 83,77 Km² 2019 89159 89159 × 900 ÷ 1.000.000 = 80,24 Km²
68 70 72 74 76 78 80 82 84 86 88 90 2015 2016 2017 2018 2019 Luas Lahan Terbangun (Km²) Luas Lahan Terbangun (Km²)

## Gambar. 13. Diagram Luas Lahan Tidak Terbangun
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini  diperoleh  perkembangan  perubahan  lahan terbangun maupun tidak terbangun pada Kota Bandung pada rentang waktu dari Tahun 2015 sampai Tahun 2019.

## Gambar. 14. Diagram Hasil Penelitian
Dari  hasil  pengujian  ini,  dapat  diketahui  bahwa  kualitas  citra  landsat  sangat berpengaruh dalam hasil pengujian. Jika diperhatikan hasil pengujian pada tahun 2016 terdapat selisih terbalik nilai dari tahun-tahun yang lain, dikarenakan citra landsat pada tahun  2016  terdapat  awan  yang  menutupi  sebagian  citra  landsat.Setelah  pengujian  ini dapat  disimpulkan  kota  Bandung  mengalami  perkembangan  pembangunan  yang  pada tahun 2017, 2018 dan 2019  sekitar 4 Km² disetiap tahunnya
70 75 80 85 90 95 2015 2016 2017 2018 2019 Luas Lahan Tidak Terbangun (Km²) Luas Lahan Tidak Terbangun (Km²)
Lahan  terabangun  pada  kota  Bandung  yang  terdeteksi  oleh  citra  landsat  pada tahun 2015 sebesar 79,04 Km², tahun 2016 sebesar 75,68 Km², tahun 2017 79,13 Km², tahun 2018 84,5 Km², tahun 2019 88,03 Km². Tingkat perkembangan yang terjadi pada lahan  terbangun  di  kota  Bandung  mengalami  peningkatan  pada  tahun  2017  sampai tahun  2019  dari  79,14  Km²  menjadi  88,03  Km²,  perkembangannya  sekitar  4  Km² pertahun.  Lahan  tidak  terbangun  pada  kota  Bandung  yang  terdeteksi  oleh  citra  landsat pada tahun 2015 sebesar 89,23 Km², tahun 2016 sebesar 92,60 Km², tahun 2017 89,15 Km², tahun 2018 83,77 Km², tahun 2019 80,24 Km².
Jumlah  luas  pada  lahan  tidak  terbangun  dari  tahun  2015  sampai  dengan  tahun 2019 mengalami penurunan, yang diakibatkan meningkatnya pembangunan yang terjadi dari 99148 pixel atau 89,23 Km² menjadi 89159 pixel 80,24  Km².  Ditemukan kendala pada penilitian tahun 2016, jumlah luas lahan terbangun dan tidak terbangun mengalami perbedaan dibandingkan dengan tahun tahun yang lainnya, disebabkan oleh tertutupnya citra landsat oleh awan atau bayangan awan.

## Bibliography
Amalia,  S.  (2017).  Analisis  Hubungan  Produksi  Padi  Dengan  Nilai  Ndvi  (Normalized
Difference  Vegetation  Index)  Menggunakan  Citra  Landsat  8  Di  Kecamatan  Ingin Jaya. ETD Unsyiah .
Frananda,  H.,  &  Chandra,  D.  (2018).  Pemanfaatan  Citra  Landsat  8  Untuk  Pemetaan Ekosistem Mangrove Di Kota Padang. Jurnal Geografi Vol , 7 (1), 104.
Kurniawan, D. E., Kom, M., Afdhol Dzikri, M. T., Irawan, S., & Oktavianto Gustin, M. T.  (2020). Sistem  Informasi  Geografis:  Praktikum  Dan  Penerapan  Dalam Pengambilan Keputusan . PolibatamPress.
LANDSAT,  V.  M.  C.  (2014).  Deteksi  Wilayah  Permukiman  Pada  Bentuklahan Vulkanik  Menggunakan  Citra  Landsat-8  Oli  Berdasarkan  Parameter  Normalized Difference Build-Up Index (NDBI). Seminar Nasional Penginderaan Jauh , 345.
Lucyana, R. (2016). Sistem Informasi Geografis untuk pemetaan pariwisata kabupaten pesisir barat berbasis web .
Mahardika,  A.  202.  (2020). “Riset  UNPAD :  Terdampak  Corona,  47%  Mahasiswa Alami Gejala Depresif.” Detik.Com. Detik.com/health/berita-
detikhelath/d4980296/riset-unpad-terdampak-corona-47-persen-mahasiwa-alami- gejala-depresif.
S, R. (2018). Pemanfaatan Citra Landsat 8 Untuk Estimasi Luas Lahan Sawah Dengan Klasifikasi Tidak Terbimbing .
Sampurno,  R.  M.,  &  Thoriq,  A.  (2016).  Klasifikasi  tutupan  lahan  menggunakan  citra landsat  8  operational  land  imager  (OLI)  di  Kabupaten  Sumedang  (land  cover classification  using  landsat  8  operational  land  imager  (OLI)  data  in  Sumedang Regency). Jurnal Teknotan Vol , 10 (2).
SASMITO, B., Hani’ah, H., & Suprayogi, A. (2018). Pemanfaatan Enhanced Built-Up And  Bareness  Index  (Ebbi)  Untuk  Pemetaan  Kawasan  Terbangun  Dan  Lahan Kosong Di Kota Semarang . Universitas Diponegoro.
Sitanggang,  G.  (2010).  Kajian  pemanfaatan  satelit  masa  depan:  sistem  penginderaan jauh satelit LDCM (LANDSAT-8). Berita Dirgantara , 11 (2).
Umum, K. P., & DATA, P.  P. (2013). Dasar-Dasar Sistem Informasi Geografis (SIG).
Jakarta: Pusdata .
Wikantika,  K.,  &  Agus,  A.  (2006).  Analisis  Perubahan  Luas  Pertanian  Lahan  Kering Menggunakan  Transformasi  Tasseled  Cap  (Studi  Kasus:  Kawasan  Puncak-Jawa Barat). Jurnal Infrastruktur Dan Lingkungan Binaan , 2 (1).