## STUDI KLASIFIKASI BERBASIS OBJEK UNTUK KESESUAIAN TUTUPAN LAHAN TAMBAK, KONSERVASI DAN PERMUKIMAN KAWASAN PESISIR
(STUDI KASUS: KEC.ASEMROWO, KREMBANGAN, PABEAN CANTIKAN, DAN SEMAMPIR, KOTA SURABAYA)

## Indra Jaya Kusuma, Hepi Hapsari Handayani
Program Studi Teknik Geomatika, FTSP, ITS-Sukolilo, Surabaya, 60111 Email : hapsari@geodesy.its.ac.id

## Abstrak
Pemanfaatan  lahan di  kawasan  pesisir  menjadi  salah  satu  penyebab  utama  terjadinya permasalahan pada  kawasan pesisir yang mempengaruhi penyimpangan tata guna lahan di suatu kawasan. Untuk mengurangi penyimpangan tata guna  lahan  dibutuhkan  analisis  mengenai  kesesuaian  tutupan  lahan  dengan  menggunakan  teknologi  penginderaan jauh dan dengan dukungan analisis Sistem Informasi Geografis (SIG) yang digunakan fungsi overlay dan buffering.
Lokasi penelitian ini terdiri dari empat kecamatan yaitu  Kecamatan Asemrowo, Kecamatan Krembangan, Kecamatan Pabean  Cantikan,  dan  Kecamatan  Semampir  dimana  wilayah  tersebut  akan  dianalisis  kesesuaian  tutupan  lahan berdasarkan lahan tambak, konservasi, dan permukiman. Pada penelitian ini menentukan tutupan lahan berdasarkan kategori sesuai (S1), Sesuai bersyarat (S2), dan tidak sesuai (N1).
Data citra yang digunakan untuk menentukan tutupan lahan pada penelitian ini adalah citra Worldview-2 tahun 2013, dan metode klasifikasi yang digunakan pada proses pengolahan citra ini adalah klasifikasi berbasis objek. Pada analisa kesesuaian tutupan lahan dilakukan proses analisa kesesuaian dengan menggunakan fungsi analisis Sistem Informasi Geografis  menggunakan  metode  overlay  dan  buffering.  Berdasarkan  hasil  tutupan  lahan  yang  didapatkan  dengan menggunakan klasifikasi berbasisis objek didapatkan 7 kelas yaitu Permukiman 617,453 Ha, Industri dan pergudangan 544,962 Ha, RTH 401,066 Ha, Lahan kosong 64,488 Ha, Tambak dan rawa 299,690 Ha, Sungai 97,692 Ha, dan Jalan dan  parkiran  121,083  Ha.  Hasil  uji  klasifikasi  pada  interpretasi  digital  dengan  menggunakan  metode  berbasis  objek dan interpretasi manual secara berturut-turut adalah 91,836%, dan 95,918%
Kata Kunci : Kesesuaian Lahan, Citra Worldview-2, Klasifikasi Berbasis Objek

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Wilayah  pesisir  adalah  daerah  pertemuan  antara darat  dan  laut,  dengan  batas  ke  arah  darat meliputi  bagian  daratan,  baik  kering  maupun terendam  air  yang  masih  mendapat  pengaruh sifat-sifat  laut  seperti  angin  laut,  pasangsurut perembesanair  laut  ( infiusi )  yang  dicirikan  oleh vegetasinya  yang  khas,  sedangkan  batas  wilayah pesisir  ke  arah  laut  mencakup  bagian  atau  batas terluar  dari  daerah  paparan  benua  ( continental shelfl ),  dimana  ciri-ciri  perairan  ini  masih  di pengaruhi  oleh  proses  alami  yang  terjadi  didarat seperti sedimentasi dan  aliran air tawar, maupun proses yang disebabkan oleh kegiatan manusia di darat seperti penggundulan hutan dan pencemaran.
Pemanfaatan  lahan  di  kawasan  pesisir  menjadi salah satu penyebab utama terjadinya permasalahan  pada  kawasan  pesisir  yang mempengaruhi  penyimpangan  tata  guna  lahan  di suatu kawasan. Untuk mengurangi penyimpangan tata  guna  lahan  dibutuhkan  analisis  mengenai kesesuaian lahan dengan menggunakan teknologi penginderaan  jauh  dan  SIG  (Sistem  Informasi Geografis).  Kota  Surabaya  sendiri  merupakan  ibu kota  Propinsi  Jawa  Timur,  Surabaya  memiliki potensi  pesisir  yang  sangat  potensial  untuk dikembangkan.  Terdapat  perusahaan/industri, permukiman,  perikanan  tambak,  pertanian,  dan fasilitas umum yang berkembang dengan cepat di kawasan  pesisir  Kota  Surabaya  khususnya  pada kecamatan  Asemrowo,  Krembangan,  Pabean Cantikan, dan Semampir.
Dengan  demikian  perlu  dilakukan  penelitian  di kawasan pesisir Kota Surabaya untuk mengetahui
pemanfaatan  lahan  dan  kesesuaiannya  sehingga dapat  memberikan  masukan  untuk  kebijakan lingkungan  yang  dapat  diterapkan  di  kawasan pesisir  Kota  Surabaya.  Penelitian  ini  dapat memberikan  informasi  dan  gambaran  kondisi lingkungan  di  wilayah  pesisir  berdasarkan  data kesesuaian lahan menggunakan data penginderaan jauh yaitu Citra Worldview-2 tahun 2013  di  wilayah  Kota  Surabaya  yang  nantinya  di lakukan  fungsi  analisis  SIG  dengan  menggunakan metode overlay dan buffering (meliputi kesesuaian  lahan  tambak,  konservasi,  dan permukiman)  untuk memberikan  informasi kesesuaian lahan di wilayah pesisir.

## Perumusan Masalah
Dari  latar  belakang  diatas,  dapat  diperoleh perumusan  masalahnya  adalah  “Bagaimana mengevaluasi  kesesuaian  tutupan  lahan  tambak, konservasi,  dan  permukiman  kawasan  pesisir utara  kota  surabaya  dengan  citra  beresolusi tinggi?”.

## Tujuan Penelitian
Adapun tujuan dari penelitian ini adalah:
1. Memetakan  tutupan  lahan  wilayah  kawasan pesisir utara  Kota Surabaya tahun 2013.
2. Memetakan kesesuaian tutupan lahan tambak, konservasi,  dan  permukiman  di  kawasan pesisir utara Kota Surabaya

## METODOLOGI PENELITIAN

## Lokasi Penelitian
Lokasi kegiatan penelitian ini bertempat di empat kecamatan yaitu Kecamatan Asemrowo,
Kecamatan  Krembanagan,  Kecamatan  Pabean Cantikan,  dan Semampir,  Kota  Surabaya,  Propinsi Jawa  Timur  yang  memiliki  posisi  geografis 7⁰11'50”  -  7⁰13'20”  LS  dan  112⁰  44'100”  - 112⁰32'40” BT

## Gambar 1. Lokasi Penelitian

## Data Dan Peralatan
-

## Data
Data yang digunakan dalam penelitian tugas akhir ini adalah:
1. Citra  satelit  yang  digunakan  adalah  citra satelit Worldview 2013  dengan  resolusi mencapai  5  meter  dan  dipadu  dengan pengamatan  lapangan.Peta  gari  skala 1:1000    kota  Surabaya  tahun  2012  dari Dinas Cipta Karya.
2. Data dokumen RDTRK UP V Tanjung Perak dan  UP  XI  Tambak  Osowilangon  kota Surabaya  tahun  2008,  dari  Badan Perencanaan
Pembangunan Kota
Surabaya (BAPPEKO).
3. Data lereng, jenis tanah, dan penggunaan lahan  di  wilayah  Kota  Surabaya,  dari Badan  Perencanaan  Pembangunan  Kota Surabaya (BAPPEKO).
- Peralatan Peralatan yang digunakan dalam penelitian ini meliputi : 1. Laptop, digunakan untuk proses pengolahan  data,  pemodelan  hasil,  dan penulisan laporan.
2. Hard  disk  500  GB,  digunakan  sebagai media penyimpanan data.
3. GPS  handheld,  alat  untuk  pengecekan data di lapangan

## Tahapan Penelitian
Tahapan yang dilaksanakan dalam pengolahan data ini sebagai berikut :
Input data citra
Worldview -2 2013 Wilayah  Kota Surabaya Penggabungan Citra (Mosaicking Citra) Cropping Citra Koreksi Geometrik RMS E ≤ 1 Peta Garis skala 1:1000 daerah Kota Surabaya tahun 2012 Klasifikasi Citra Featuring Extraction example based (Supervised) Uji Klasifikasi ≤ 85% Tutupan Lahan Terklasifikasi Overlay Peta Kesesuaian Tututpan Lahan Kategori Sesuai (S1)  Konservasi, Tambak, dan Permukiman wilayah Surabaya Ya Citra Terkoreksi Ya Tidak Tidak Segmentasi Citra Level 1 Citra Hasil (Segmentasi Level 1) Region Merging (Segmentasi Level 2) Citra Hasil Segmentasi Groundruth Data parameter S1,S2, dan N1
Lahan Tambak Data parameter S1,S2, dan N1 Lahan Konservasi Data parameter S1,S2, dan N1
Lahan Permukiman Peta RDTRK UP Tanjung Perak dan Osowilangon Kota Surabaya Tahun 2008 Digitasi Analisa

## Gambar 2. Diagram Alir Tahapan Pengolahan Data.
Berikut  adalah  penjelasan  diagram  alir tahapan pengolahan data spasial:
1. Pemotongan Citra
Proses  pemotongan  citra  adalah  untuk memperkecil  ukuran  citra  dan  memudahkan pengolahan  data.  Pemotongan  citra  dilakukan untuk  lebih  menfokuskan  pengolahan  data sesuai  dengan  daerah  penelitian.  Pada pemotongan  Citra Worldview-2 2013  yang digunakan  akan  dipotong  pada  area  sekitar pesisir  wilayah  Kota  Surabaya  meliputi
Kecamatan  Asemrowo,  Krembangan,  Pabean Cantikan, dan Semampir.
2. Koreksi Geometrik Dilakukan dengan koordinat yang memerlukan sejumlah titik kontrol di permukaan bumi yang dikenal  dengan Ground  Control  Point  (GCP) yang  didasarkan  pada  titik  koordinat  lintang bujur  sudah  diketahui.  Koreksi  Geometrik menggunakan  Citra Worldview-2 tahun  2014 dengan  peta  garis  skala  1:1000  tahun  2012 Kota  Surabaya.  Sistem  proyeksi  yang  dipakai adalah  sistem  TM  3  ( Transverse  Mercator ), dengan  datum  WGS  ( World  Geodetic  System ) 1984.
3. Segmentasi Citra level 1 Pada tahapan ini berfungsi untuk membagi dan memisahkan  suatu  objek  citra  menjadi wilayah-wilayah  yang  homogen  berdasarkan kesamaan  antara  tingkat  keabuan  suatu  pixel- piksel  tetangganya.  Proses  ini  terdapat  pada proses  Feature  Extraction  Example  Based dengan  memasukan  scale  level  dan  algoritma segementasi untuk menentukan objek apa saja yang akan diekstraksi.
4. Region merging Proses  region  merging  pada  dasarnya  adalah memperbaiki  kualitas  segmentasi  dengan melakukan  pemisahan  segmen  berdasarkan spectral  dan  spasial  dengan  melakukan penentuan merge level dan algoritma merging yang digunakan.
5. Klasifikasi Berbasis objek Setelah  mendapatkan  citra  hasil  segmentasi dilakukan  pemilihan  training  sample  untuk masing kelas yang diinginkan. Semakin banyak menentukan  training  sample  hasil  klasifikasi yang di dapatkan akan semakin baik.
6. Uji Ketelitian Setelah  nilai  piksel area diperoleh  dari  data citra,  maka  perlu  dievaluasi  pola  tanggapan spektral  setiap  kategori  tutupan  lahan, khususnya  kemampuan  dalam  pemisahan setiap  spektralnya.  Uji  ketelitian  klasifikasi yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu pengambilan  sampel  dari  setiap  bentuk
penutup/penggunaan  lahan  yang  didapatkan dari  proses  klasifikasi  untuk  dibandingkan dengan  hasil  data  survey  lapangan  beberapa titik lokasi.
7. Analisis
Setelah mendapatkan data citra yang terklasifikasi  akan  dianalisis  berdasarkan masing-masing parameter disetiap peruntukan yaitu lahan tambak, konservasi, dan permukiman. Pada proses ini dilakukan analisa untuk  mendapatkan  kesesuaian  lahan  yang diolah  menggunakan  Software  ArcGIS,  dengan mencakup  dua  tahapan  analisis,  yaitu  dengan menyusunan  peta  kesesuaian  lahan  (tambak, konservasi  dan  permukiman)  kawasan  pesisir Kota  Surabaya  dan  analisa  identifikasi  lahan kategori  sesuai  (S1)  dengan  peta  RDTRK wilayah pesisir Kota Surabaya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Koreksi Geometrik
Pada  proses  ini  bertujuan  untuk  melakukan transformasi  dari  suatu  sistem  grid  dengan menggunakan  suatu  transformasi  geometrik sehingga tampilan citra sesuai dengan posisi yang sebenarnya.  Untuk  koreksi  geometrik  dilakukan dengan menggunakan Peta digital dengan skala 1 : 1000 Tahun 2012 produk Dinas Cipta  Karya dan Tata  Ruang  Kota  Surabaya.  Nilai  RMSE  hasil koreksi geometrik ditunjukan pada tabel 1.
Tabel 1. Perhitungan RMS Error pada Citra Worldview
tahun 2012. Koordinat Citra Koordinat Citra RMS Error (pixel) (Actual) (Predict) X (meter) Y (meter) X (meter) Y (meter) 224774.9 703922.5 224774.9 703922.5 0.27 226463.9 704253.1 226463.2 704253.1 0.83 224360.2 703699 224360.5 703699.7 0.57 225889.3 702945.3 225889.7 702945.2 0.86 226987.5 703169 226986.5 703170.5 0.73 224800.6 702743.8 224800.6 702744.7 0.79 224277 701814.8 224279.6 701815.8 0.62 225017.3 702039.8 225017.3 702039.8 0.30 225720.1 702081.9 225720 702082.6 0.44 226246.1 701438.8 226245.5 701439.3 0.47 225570.5 701459.4 225571.3 701459.8 0.68 224323 701242.8 224324.2 701241.9 0.93 Total RMS Error 7.49 Rata-rata RMS Error 0.66

## Hasil  Klasifikasi  Citra  Dengan  Menggunakan Metode Berbasisi Objek
Pada  penelitian  ini  digunakan  metode  berbasis objek  untuk  mengklasifikasikan  tutupan  lahan citra Worldview-2 sebagai kajian lahan permukiman,  tambak,  dan  konservasi  di  wilayah pesisir kota Surabaya. Hasil klasifikasi yang dibuat pada  penelitian  ini  adalah  permukiman,  industri dan pergudangan, jalan dan parkiran, RTH (Ruang Terbuka  Hijau),  tambak  dan  rawa,  lahan  kosong, dan  sungai.  Tutupan  lahan  tersebut  dipilih berdasarkan  kebutuhan  parameter  kesesuaian lahan. Metode klasifikasi berbasis objek ini dibagi menjadi  beberapa  tahapan  yaitu segmentation (segmentasi), region merging , refining (penentuan threshold ) dan example based classification .
Adapun  parameter scale  level yang  digunakan pada  penelitian  ini  adalah  20  ( segmetation ),  dan 90  ( marge  level )  serta  pada  tahapan refine digunakan no  threshold karena  memberikan  hasil segmentasi  berupa  pendekatan  objek  citra  yang sesungguhnya.  Pada  penelitian  ini  parameter segementasi  digunakan  nilai    segmentasi  20  dan nilai merge 90, karena nilai tersebut memberikan hasil  klasifikasi  yang  mendekati  kemiripan  objek berdasarkan rona, warna, dan tekstur. Terdapat 2 algoritma  pada  nilai  segmetasi  yaitu edge dan intensity . Pada penelitian  ini digunakan algoritma edge metode ini lebih baik dalam mendeteksi dan memisahkan  fitur  objek  yang  kasar  atau  tajam. Selain itu terdapat dua algoritma pada penentuan nilai marge yaitu full  lambda dan fast  lambda , pada  penelitian  ini  digunakan  algoritma full lambda ,  metode  ini  menggabungkan  antara segmen  kecil  dengan  segmen  besar,  seperti tekstur pohon dan awan yang dimana mengurangi kesalahan pada segmentasi.
Gambar 2. Nilai Segmentasi; 20, Nilai Merge; 90 Algoritma Segmentasi; Edge, Algoritma Merge; Full Lambda
Gambar 3.  Nilai Segmentasi; 20, Nilai Merge; 90, Algoritma Segmentasi; Intensity, Algoritma Merge;
Fast Lambda
Gambar 4. Hasil segmentasi dan merging citra
Tabel 2. Hasil statistik klasifikasi berbasis objek . No Class Name Total Area (m²) Mean Area (m²) Min Area (m²) Max Area (m²) 1 Industri Dan Pergudang an 544962 3,6 212,485 0,494 45216, 246 2 Jalan Dan Parkiran 109734 85 802,448 0,247 201410 2,6 3 Lahan Kosong 705005 0,9 321,494 0,247 64488, 594 4 Permukim an 617453 1,3 74,701 0,247 33803, 273 5 RTH 401066 6,5 288,807 0,247 271206 ,53 6 Tambak dan Rawa 229690 7,4 411,558 0,247 144269 ,94 7 Sungai 432010 66 2762,74 6 0,247 411688 60
Dari masing-masing kelas pada klasifikasi ini akan dipilih
berdasarkan parameter-parameter kesesuaian  tutupan  lahan  yang  terdapat  pada tabel  3,  4,  dan  5.  Dari  hasil  interpretasii digital atau  klasifikasi  berbasis  objek  ini  terdapat kelemahan  dalam  memisahkan  objek  dengan warna  yang  sama.  Maka  dibutuhkan  interpretasi manual  untuk  mendapatkan  tutupan  lahan  yang lebih mendekati objek yang sebenarnya.
Pada  hasil  interpretasi digital yang  akan digunakan  untuk  kesesuaian  tutupan  lahan  yaitu kelas  Industri  dan  pergudangan,  jalan  dan parkiran,  permukiman,  RTH  (Ruang  Terbuka Hijau),  tambak  dan  rawa,  dan  sungai.  Sementara untuk interpretasi manual yang digunakan adalah kelas mangrove , dan hutan pantai. Berikut adalah hasil  luasan  yang  terdapat  pada  interpretasi manual:
Tabel 3. Hasil Luasan Interpretasi Manual No. Kelas Luas (Ha) 1 Sungai 97,692 2 Indutri Dan Pergudangan 567,333 3 Tambak Dan Rawa 287,881 4 Permukiman 948,386 5 Jalan Dan Parkiran 121,083 6 RTH 122,607 7 Mangrove 38,141 8 Hutan Pantai 28,807 9 Lahan Kosong 17,308
Perbandingan  Hasil  Interpretasi  Digital  Berbasis Objek dan Interpretasi Manual.
Klasifikasi  berbasis  objek  merupakan  hasil klasifikasi  secara digital ,  dan  pada  proses klasifikasi  berbasis  objek  digunakan  proses Example Based Feature Extraction yang digunakan hanya  memilih  training  sample  yang  telah dipisahkan atau diproses secara digital berdasarkan  algoritma  dan  nilai  parameter  yang digunakan.  Hasil  pada  klasifikasi  berbasis  objek hanyalah  pendekatan  yang  merupai  objek  yang sebenarnya dan terdapat kesalahan.
Berikut  adalah  hasil  peta  klasifikasi  manual  dan klasifikasi berbasis objek.
Gambar 5. Hasil Klasifikasi Berbasis Objek

## Gambar 6. Hasil Klasifikasi Manual
Berikut ini adalah tingkat ketelitian hasil uji antara hasil  uji  klasifikasi  dengan  data  lapangan (groundruth) yang berjumlah total 49 titik sampel, berdasarkan 2 jenis Interpretasi yaitu interpretasi manual dan interpretasi digital berbasis objek.
Tabel 4. Ketelitian Interpretasi Manual
Kelas
Hasil Interpretasi Citra
Worldview-2 Total Omisi 1 2 3 4 5 6 7 Perumahan
8 1 9 1 RTH 6 6 0 Industri dan Pergudangan 7 7 0 Sungai 4 4 0 Lahan Kosong 6 6 0 Jalan dan Parkiran 8 8 0 Tambak dan Rawa 1 8 9 1 Total 8 7 8 4 6 8 8 4 9 Komisi 0 1 1 0 0 0 0
Tabel 5. Ketelitian Interpretasi Citra Berbasis Objek ( Training Sample Digital ) Kelas Hasil Interpretasi Citra Worldview-2 Total Omisi 1 2 3 4 5 6 7 Perumahan
9 0 0 0 0 0 0 9 0 RTH 0 5 0 0 0 2 0 7 2 Industri dan Pergudangan 0 0 7 0 0 0 0 7 0 Sungai 0 0 0 4 0 0 0 4 0
Lahan Kosong 0 0 0 0 5 0 0 5 0
Jalan dan Parkiran
0 0 0 0 0 6 0 6 0
Tambak dan Rawa 0 1 0 0 1 9 11 2
Total 9 6 7 4 6 8 9 49 Komisi 0 1 0 0 1 2 0
Berdasarkan  tabel  4  dan  5,  digunakan  titik  data lapangan  sebanyak  49  titik,  dan  dalam  uji ketelitian  interpretasi  ini  bertujuan  untuk mengetahui nilai kebenaran dari hasil interpretasi manual  dan digital dengan  data  lapangan. Interpretasi  manual  menunjukan  akurasi  yang lebih  baik  dibandingkan  interpretasi  digital berbasis  objek  yaitu  rata-rata overall  accuracy sebesar 95,918%.
Gambar 7. Persebaran titik Groundruth
Kemudian  pada  hasil overall  accuracy klasifikasi berbasis  objek  yaitu  sebesar  91,836%.  Dengan hasil uji ketepatan interpretasi digital dan manual maka  hasil  ketepatan  dari  kedua  interpretasi tersebut dianggap benar, karena telah memenuhi toleransi uji klasifikasi yakni  ≥85%.

## Analisa  Kesesuaian  Tutupan  Lahan  Pesisir Dengan  Hasil  Klasifikasi  Berbasis  Objek  Citra Worldview 2013
Berdasarkan  hasil  yang  didapat  luasan  daerah lahan tambak kategori sesuai (S1) adalah 862,716 Ha,  dan  lahan  tambak  S1  dengan  luas  tutupan lahan  terbesar terdapat di kecamatan Asemrowo sebesar 3,378 Ha. Kemudian luasan lahan tambak kategori  sesuai  bersyarat  (S2)  adalah  7812,307, serta kategori tidak sesuai N1 tidak ditemukan.
Tingkat  kesesuaian  yang  didapatkan  pada  lahan tambak menggunakan parameter-parameter kesesuaian lahan yang digunakan pada penelitian terdahulu.

## Tabel 6. Parameter Tingkat Kesesuaian Lahan Tambak
Parameter Tingkat Kesesuaian Lahan Tambak Sesuai ( S1) Sesuai Bersyarat (S2) Tidak Sesuai (N1) Lereng 0-8% (datar) 8-15% (landai) <15% (curam) Tanah Entisol Entisol Non-entisol Jarak dari sungai 0-500 m 500-2000 m >2000 m Jarak dari pantai 0-2000 m 2000- 4000 m >4000 m Penggunaa n lahan Hutan rawa, tegalan, belukar Sawah, perkebun an Konservasi, Permukiman, Industri

## Gambar 8. Hasil Peta Kesesuaian Lahan Tambak
Berdasarkan hasil diatas luasan daerah konservasi kategori  sesuai  (S1)  adalah  34,790  Ha,  dan  lahan konservasi  S1  dengan  luas  terbesar  terdapat  di kecamatan  Asemrowo  sebesar  21,753  Ha. Kemudian  luasan  lahan  konservasi  kategori  S2 adalah  2,6568  Ha,  serta  kategori  N1  sebesar 68,075Ha.  Berdasarkan  tingkat  kesesuaian  lahan untuk lahan konservasi disajikan pada Tabel 7.

## Tabel 7. Parameter  Kesesuaian Lahan Konservasi
Parameter Tingkat Kesesuaian Lahan Konservasi Sesuai ( S1) Sesuai Bersyarat (S2) Tidak Sesuai (N1) Tanah Entiosol Entiosol Non- Entiosol Vegetasi Mangrove Pinus Kelapa Penggunaan lahan Cagar alam Hutan pantai, taman wisata alam Permukiman , Pelabuhan
Gambar 9. Hasil Peta Kesesuaian Lahan Konservasi
Berdasarkan  hasil  yang  didapat  luasan  daerah lahan  Permukiman  kategori  sesuai  (S1)  adalah 219698,749  Ha,  dan  kemudian  luasan  lahan permukiman kategori sesuai bersyarat (S2) adalah 32,341  Ha,  dan  kategori  tidak  sesuai  N1  adalah 30,925  Ha.      Berdasarkan  peruntukannya,  lahan untuk  permukiman  dibatasi  oleh  parameter- parameter sebagai berikut:
Tabel 8. Matriks Kesesuaian Lahan Permukiman Parameter Tingkat Kesesuaian Lahan Permukiman Sesuai ( S1) Sesuai Bersyarat (S2) Tidak Sesuai (N1) Lereng <8% (datar) 8-15% (landai) >15% (curam) Jarak dari rawa >500 m 300-500 m 0-299 m Jarak dari daerah banjir >200 m 300-500 m 0-300 m Jarak dari pasang tertinggi >300 m 150-300 m 0-150 m
Gambar 11. Hasil Kesesuaian Lahan Sesuai (S1) lahan Tambak, Konservasi dan Permukiman

## PENUTUP Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  kesesuaian  tutupan lahan  kawasan  pesisir  kota  Surabaya  meliputi kecamatan  Asemrowo,  Krembangan,  Pabean Cantikan, dan Semampir, dapat ditarik kesimpulan sebaga berikut:
1. Hasil  uji  klasifikasi  pada  interpretasi  digital dengan  menggunakan  metode  berbasis  objek dan  interpretasi  manual  secara  berturut-turut adalah 91,836%, dan 95,918%.
2. Hasil  tutupan  lahan  dengan  menggunakan klasifikasi  berbasisis  objek  didapatkan  7  kelas yaitu  Permukiman  617,453  Ha,  Industri  dan pergudangan  544,962  Ha,  RTH  401,066  Ha, Lahan  kosong,  Tambak  dan  rawa  299,690  Ha, Sungai  97,692  Ha,  dan  Jalan  dan  parkiran 121,083 Ha.
3. Hasil  analisis  keesuaian  tutupan  lahan  bagi lahan  tambak,  konservasi,  dan  permukiman adalah:
a. Kategori  Sesuai  (S1)  bagi  lahan  tambak memiliki luas total 862,716 Ha.
b. Kategori Sesuai (S1) pada lahan konservasi 34,790 Ha.
4. Kategori  Sesuai  (S1)  pada  lahan  permukiman memiliki luas total 219698,749 Ha

## DAFTAR PUSTAKA
Bengen,  Dietriech  G,  2002. Pedoman  Teknis Pengenalan dan Pengelolaan Ekosistem  Mangrove . Bogor.  Pusat Kajian  Sumberdaya  Pesisir  dan  Lautan IPB.
Khrisna  Protecta  Adiprima  dan  Arief  Sudradjat.
2012. “ Kajian Kesesuaian Lahan
Tambak,  Konservasi  Dan  Permukiman
Kawasan  Pesisir  Menggunakan  Sistem Informasi  Geografis ”.  Pangandaran, Jawa  Barat.  Fakultas  Teknik  Sipil  dan Lingkungan, Institut Teknologi Bandung. Yuniarto  Dwi  S.  2010.  “ Kesesuaian  Penggunaan Lahan Berdasarkan Tingkat Kerawanan Longsor”. Kabupaten Semarang. Program Pascasarjana Universitas Dipenogoro Semarang