Analisis Perubahan Tutupan Lahan dari Citra TerraSAR-X Menggunakan Metode Analisis Texture dan Segmentasi di

## Jakarta

## (Analysis of Land Cover Changes from TerraSAR-X Imagery Using Texture Analysis and Segmentation in Jakarta)
Haris Suka Dyatmika 1,a , Inggit Lolita Sari 1,a , Fadila Muchsin 1,b ,  Novie Indriasari 1,b ,  Marendra Eko Budiono 1 ,b
1 Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh, LAPAN
a Kontributor utama, b Kontributor anggota

## E-mail: haris.suka@lapan.go.id
Diterima: 16 November 2018; Direvisi: 24 Juni 2020; Disetujui: 24 Juni 2020

## ABSTRACT
Rapid  urban  growth  in  Jakarta  is  indicated  by  the  increases  of  building  area,  such  as  settlements, roads,  commercial  and  others.  Identification  of  land  cover  extent  and  its  changes  is  a  vital  data  for urban planning. One method for land cover mapping and its changes is obtained by the utilization of remote  sensing  data  that  characterize  as  having  a  continuity  data,  covers  a  vast  area,  and  cost- effective. Remote sensing data can be obtained from optical and radar imagery. Radar data importance for  mapping  land  cover  and  land  cover  changes  because  radar  data  does  not  constrain by  time  and weather.  In  early  2018,  the  TerraSAR-X  (TSX)  data  can  be  acquired  at  the  LAPAN  Parepare  ground station. This research uses the TSX Stripmap image mode with a spatial resolution of 3 m in 2010 and 2013.  The  TSX  data  will  be  used  to  map  the  land  cover  and  land  cover  changes  in  Jakarta  using method of the texture analysis and image segmentation. The accuracy assessment of the map will be assessed visually and quantitatively using the Pleiades images (0.5 m) and Google Earth images. The results  show  that  the  TSX  images  detect  the  current  developments  of  settlements,  new  roads construction and provide information on the loss of green open space in Jakarta.
Keywords : TerraSAR-X, land use changes, texture analysis, image segmentation

## ABSTRAK
Pembangunan wilayah yang cepat di kota Jakarta diindikasikan dengan peningkatan jumlah wilayah terbangun,  seperti  perumahan,  jalan,  bangunan  komersial  dan  lainnya.  Identifikasi  tutupan  lahan yang  cepat  dan  terbaru  serta  informasi  perubahannya  sebagai  data  utama  dalam  merencanakan pembangunan  sangat  dibutuhkan.  Salah  satu  metode  untuk  pemetaan  tutupan  lahan  dan perubahannya  diperoleh  melalui  pemanfaatan  data  penginderaan  jauh  yang  memiliki  sifat  kontinu, dapat  mencakup wilayah  yang  luas,  serta  efisien.  Data  penginderaan jauh  yang digunakan meliputi citra  optis  dan  radar.  Data  radar  memiliki  keunggulan  dalam  memetakan  tutupan  lahan  dan perubahannya yang tidak terkendala waktu dan cuaca. Pada awal tahun 2018, data radar TerraSAR- X  (TSX)  telah  dapat  di  akuisisi  di  stasiun  bumi  LAPAN  Parepare.  Penelitian  ini  menggunakan  citra TSX mode Stripmap dengan resolusi spasial 3 m dan waktu yang digunakan adalah tahun 2010 dan 2013,  yang  digunakan  untuk  deteksi  penutup  lahan  dan  perubahannya  di  kota  Jakarta menggunakan  metode  analisis  tekstur  dan  segmentasi.  Uji  akurasi  akan  dilakukan  menggunakan citra Pleiades (0,5m) dan Google Earth. Hasil yang diperoleh adalah citra TSX dapat mengidentifikasi perubahan  lahan  di  kota  Jakarta,  yaitu  perkembangan  permukiman,  pembangunan  jalan  baru  dan informasi tentang berkurangnya area lahan terbuka hijau.
Kata kunci: TerraSAR-X, perubahan tutupan lahan, analisis tekstur, segmentasi citra .

## 1  PENDAHULUAN
Kota  sebagai  suatu  wilayah  dengan pemusatan  penduduk  dan  kepadatan yang tinggi dibandingkan daerah sekitarnya,  secara  fisik  didominasi wilayah  terbangun  seperti  permukiman, kelengkapan fasilitas umum, dan kelengkapan  infrastruktur  yang  terus mengalami perkembangan (Djoko Sujarto,  1992).    Oleh  karena  itu perencanaan  kota  yang  komprehensif dan keberlanjutan sangat diperlukan.
Pemantauan  perubahan  lahan  dan perkembangan  kota  secara  kontinu sering terkendala oleh keterbatasan data dan biaya, seperti penyediaan data yang diperoleh  dari  survei  lapangan  dan penggunaan foto udara. Namun, saat ini kendala  tersebut  berkurang  karena keberlimpahan data satelit penginderaan  jauh  baik  berupa  data optis  dan  radar  yang  digunakan  untuk memantau  perkembangan  kota  secara luas, kontinu, dan efisien.
Pemanfaatan data satelit penginderaan  jauh  seperti  IKONOS, Worldview,  Quickbird,  SPOT  dan  ALOS untuk  memetakan  perubahan  lahan  di perkotaan  dapat  dilakukan  dengan menggunakan berbagai teknik klasifikasi, antara lain seperti klasifikasi terbimbing, Object Based Image Analysis
(OBIA), Support Vector Machine (Kamusoko, 2017). Penelitian
sebelumnya mengenai pemanfaatan data satelit resolusi spasial sangat tinggi untuk  pemantauan  perkembangan  kota yaitu di kota Karbala menggunakan data Quickbird  multi-temporal  dari  tahun
2002, 2007 dan 2013 dengan menggunakan metode OBIA (Aal-
shamkhi, Mojaddadi, Pradhan, & Abdullahi,  2017).  Namun  pemanfaatan data  satelit  optis,  terutama  untuk daerah  tropis  seringkali  terkendala  oleh awan.
Data satelit Synthetic Aperture Radar (SAR)  merupakan  data  satelit  yang bebas tutupan awan dan tidak terkendala  waktu  dalam  perekaman datanya.  Data  radar  dapat  digunakan untuk  pemantauan  perkembangan  kota yang  pesat.  Terdapat  beberapa  jenis data SAR antara lain TerraSAR-X (TSX), RADARSAT-2 dan ALOS PALSAR-2.
Salah satu metode untuk mendeteksi objek  dari  data  SAR  adalah  dengan memanfaatkan  nilai  hamburan  balik ( backscatter )  dari  gelombang micro tersebut.  Posisi  suatu  objek  data  radar ditentukan  dari  kombinasi  arah  dan jarak  ( range ).  Nilai  intensitas  kooefisien backscatter dipengaruhi  dari  tingkat kekasaran objek dan konstanta dielektrik  objek  tersebut  (Antonova, Kääb, Heim, Langer, & Boike, 2016).
Tingkat  kekasaran  objek  pada  data SAR dari analisis backscatter digunakan untuk  membedakan  jenis  objek,  misal tanaman akan memiliki nilai backscatter yang tinggi (cerah) dikarenakan memiliki volume backsatter yang  berasal  dari hamburan bagian-bagian tubuh tanaman  ( volume  scattering ),  sebaliknya air memiliki nilai backscatter yang relatif lebih  rendah. Perbedaan  nilai  intensitas koefisien backscatter juga  dipengaruhi oleh  konstanta  dielektrik  dari  tingkat kelembapan  objek,  misal  tanah  dengan
tingkat kelembapan tinggi akan memiliki nilai backscatter yang  lebih  tinggi dibandingkan dengan tanah kering.
Data    TSX  menggunakan  panjang gelombang  pendek  (X)  dengan  panjang gelombang  berkisar  31  mm,  dan memiliki resolusi spasial 3 m. Kelebihan data  TSX  memiliki revisit lokasi  yang sama di orbit yang sama, yaitu setiap 11 hari  dan  dapat  merekam  objek  dengan sudut  pandang  satelit  mode  tertentu. Data  TSX  berdasarkan  jenis  mode datanya dapat digunakan untuk membedakan kedetailan spasial infomasi  objeknya  dan  skala  peta  yang dihasilkan.  Data  TSX  mode  Wide ScanSAR memiliki resolusi spasial 40 m, ScanSAR  beresolusi  spasial  18  m, Stripmap  beresolusi  spasial  3  m, SpotLight  beresolusi  spasial  1  m, Staring  SpotLight  beresolusi  spasial lebih  besar  dari  0,25  meter  (Eineder  et al., 2013).
Pemanfaatan data SAR untuk pemantauan  perkembangan  kota  telah dilakukan  oleh  Dell'Acqua  dan  Gamba (2003),  menggunakan  metode  tekstur analisis  dengan  data  yang  digunakan ERS-1 tahun 1992 dan 1994. Data ERS- 1  beresolusi  spasial  12,5  m  dan penelitian  tersebut  membuat  kombinasi band baru  hasil  dari occurrence  matrix serta  menggunakan  metode  klasifikasi neural network untuk mendeteksi pusat kota, kepadatan bangunan, permukiman  dan  daerah  sub  urban. Adapun,  pemanfaatan  data  TSX  untuk pembuatan  peta  tutupan  lahan  dengan empat  kelas  tutupan  lahan  yaitu  air, hutan,  kota,  dan  lahan  terbuka  telah dilakukan  oleh  Esch  et  al.,  (2011). Penelitian tersebut menggunakan metode klasifikasi tidak terbimbing data TSX  dengan  akurasi  mencapai  77%  - 86%.  Akurasi  yang  lebih  baik  diperoleh Esch et  al.,  yaitu dengan  menggunakan metode Object  Based  Image  Analysis
(OBIA) untuk mendeteksi wilayah terbangun  dengan  akurasi  klasifikasi tutupan  lahan  yang  mencapai  96% (Esch et al., 2010).
Pemanfaatan data SAR untuk deteksi  perubahan  lahan  perkotaan  di Indonesia  dapat  dilakukan  karena ketersediaan  data  TSX  telah  mencakup hampir seluruh wilayah Indonesia. Data TSX  direkam  melalui  stasiun  bumi LAPAN  di  Parepare,  Sulawesi  Selatan. Penelitian  ini  akan  mengulas  secara singkat  tentang  pemanfaatan  data  TSX resolusi  tinggi  mode  Stripmap  untuk mendeteksi perkembangan Kota Jakarta dan perubahannya dari tahun 2010 dan 2013  menggunakan  metode  analisis tekstur (occurrence matrix) dan OBIA .

## 2  METODOLOGI
Kota Jakarta secara geografis terletak pada 5°19'12" - 6°23'54" LS dan 106°22'42"  -  106°58'18" BT,  namun penelitian  ini  lebih  difokuskan  di Jakarta  Barat  pada  6°13 ʹ 10,03 ʺ LS  - 6°14 ʹ 24,64 ʺ LS  dan  106°44 ʹ 47,44 ʺ BT  - 106°46 ʹ 16,45 ʺ BT.  Pembangunan  yang pesat  di  Jakarta  dapat  dilihat  dari berkurangnya  luas  area  Ruang  Terbuka Hijau (RTH) yang mencapai 9% dari luas keseluruhan  wilayah  di  tahun  2013 (Febrianti & Sofan, 2014).
Data  yang  digunakan  adalah  TSX Stripmap  polarisasi  tunggal  HH  wilayah Jakarta  pada  tanggal  09  Agustus  2010 dan  1  Maret  2013.  Kedua data  tersebut memiliki sudut pandang satelit (incidence  angle) 33,1°.  Data  optis resolusi  sangat  tinggi  Pleiades  tahun 2014  dan Google  Earth tahun  2010 digunakan sebagai data  referensi  untuk penilaian  akurasi  peta  yang  dilakukan secara kualitatif (pengecekan visual) dan kuantitatif (Gambar 2-1).
(a) (b) (c) (d)
Gambar 2-1: Tampilan sebagian Kota Jakarta dari data (a) TSX tanggal 9 Agustus 2010, (b) TSX tanggal 1 Maret 2013, (c) Google Earth tahun 2010, dan (d) Pleiades tahun 2014.
Data  TSX  diperoleh  dari  LAPAN dengan  format  produk Single  Slantlook range  Complex (SSC)  L1B,  tahapan preprocessing dilakukan  menggunakan software  open  source SNAP  2.0  untuk mengkoreksi  data  ke  format  level terrain . Informasi nilai intensitas koefisien backscatter diperoleh  dengan mengkonversi  nilai Digital  Number (DN) integer menjadi  desibel  (dB).  Informasi ekstraksi  koefisien backscatter yang digunakan  pada  pengolahan  ini  adalah nilai Sigma Naught (σ°) yang diturunkan dari nilai Beta Naught (β°).
Beta  Naught adalah  nilai  koefisien hambur  balik  pada  unit  area slant range ,  sedangkan  nilai Sigma  Naught adalah  nilai  koefisien  hambur  balik ground  range ,  formula  konversi  adalah sebagai berikut (AIRBUS, 2008);
β ° = k s . ∣ DN ∣ 2 (1) β ° dB = 10 . log 10 ( β °) (2)
σ ° = β ° . sin 𝜃 (3) σ ° dB = β ° dB + 10 . log 10 (sin 𝜃 ) (4)
dimana;  k s adalah  nilai  kalibrasi  dan faktor scaling yang  terdapat  dalam metadata  ( calFactor ),  dan 𝜃 adalah  nilai sudut pandang satelit.
Data  dalam σ °  selanjutnya  untuk identifikasi objek melalui nilai intensitas backscatter pada  data  TSX yang  sebelumnya  telah  dilakukan proses speckle  noise  filter .  Gangguan ( noise ) dikarenakan adanya nilai interferensi  acak  data  radar  yang koheren, yang mengakibatkan perbedaan  rata-rata  hambur  balik secara  acak  dan  tajam  menyebabkan perbedaan (intensitas) daerah gelap dan terang.  Perbedaan  nilai  intensitas koefisien  hambur  balik  yang  acak tersebut  mengakibatkan  menurunnya kualitas  citra  dan  sulitnya  data  untuk diinterpretasi.
Proses speckle noise filter dilakukan menggunakan  metode  Lee filter dengan pemfilteran  didasarkan  pada  ukuran spasial  ( adaptive  filter )  nilai  standar deviasi  pada  ukuran  window  tertentu sehingga  menghasilkan  data  dengan nilai  baru  (Lee,  Jurkevich,  Dewaele, Wambacq, & Oosterlinck, 1994).
Pemilihan  ukuran window menurut  Li
(2013)  yang  baik  adalah  5  x  5 dibandingkan
dengan
window berukuran  3  x  3.  Hal  ini  karena  pada ukuran window yang  lebih  kecil menyebabkan  pemfilteran  nilai  data SAR  secara  statistik  tidak  independen karena oversampling akibat  pengaruh resolusi  spasial  data.  Akan  tetapi  pada window dengan  ukuran  yang  lebih besar  dapat  membuat  kabur  tepi  dan titik  fokus  objek.  Pada  penelitian  ini, penentuan  ukuran window didasarkan pada  eksperimental  dan  penilaian secara visual untuk kemudahan mendeteksi objek. Ukuran window yang digunakan pada penelitian  ini  adalah  5 x 5.
Data  yang  telah  dilakukan  filter selanjutnya  diproses  analisis  tekstur untuk mengetahui keterhubungan antara  piksel  satu  dengan  piksel sekitarnya,  yaitu  keterhubungan  nilai statistik dan spasialnya. Pada penelitian ini  metode  yang  digunakan  adalah analisis  tektur  orde  satu  ( Grey  Level Occurrence  Matrices ).  Pemilihan  metode analisis tekstur yang digunakan berdasarkan  visual  kualitatif.  Metode analisis  tekstur  orde  satu yang digunakan  adalah mean, yaitu  nilai yang  didasarkan  pada  nilai  rata-rata lokal  hambur balik piksel,  entropi yang mengukur  tingkat  kerandoman,  dan data range yang  merupakan  hasil pengukuran beda antara nilai maksimum dan minimum pada ukuran window lokal  (Haralick  &  Shanmugam,
1973).
Tahapan klasifikasi segmentasi
OBIA  diproses  menggunakan software ERDAS  IMAGINE  Objectives  (EIO) (Objectives,  version  15).  Dalam  OBIA,
pengklasifikasian  piksel  tidak  hanya didasarkan  nilai  koefisien  hambur balik,  tetapi  berdasarkan  hubungan spasialnya,  bentuk  ukuran  dan  tekstur (Blaschke,  2010).  Pada software EIO tahapan  segmentasi  dikelompokkan menjadi  dua  bagian,  yaitu  segmentasi berdasarkan  analisis  nilai  piksel  ( pixel image  segmentation )  dan  klasifikasi vektor  untuk  pendekatan  obyeknya ( object vector classification ).
Proses klasifikasi nilai piksel dilakukan  berdasarkan  pada  nilai koefisien  hambur  balik  menggunakan metode Single  Feature  Probability (SFP) dan  metode  segmentasi  menggunakan Segmentation  Lamda  Schedule (SLS). Proses  segmentasi  (SLS)  dilakukan menggunakan  metode bottom  up  region berdasarkan  ukuran,  tekstur,  bentuk dan  spektral  atau  koefisien  hambur balik  pikselnya.  Klasifikasi  vektor  objek yaitu  dengan  mengelompokkan  vektor hasil  segmentasi  berdasarkan  metode Empirical  Disribution  Analysis (EDA) sesuai  nilai  histogram  piksel  dalam setiap vektor.
Analisa  akurasi  secara  kuantitatif dilakukan  dengan  mengambil  sampel hasil  klasifikasi  citra  TerraSAR-X  yang divalidasi  dengan  citra  optis  sebagai data  referensi.  Citra  referensi  optis resolusi  spasial  sangat  tinggi  (Pleiades) dan  Google  Earth  dapat  memberikan informasi  yang  mudah  dan  akurat karena  jelas  kenampakan  objeknya untuk  dilakukan  penilaian  akurasi secara visual.

## 3  HASIL PEMBAHASAN
Pengolahan
σ ° data TSX
menunjukkan  bahwa  beberapa  objek dapat  dibedakan  berdasarkan  nilai intesitasnya  (dB),  yaitu  air/waduk, sungai, jalan, permukiman dan vegetasi/RTH (Gambar 3-1 dan 3-2).
Dalam Gambar 3-2 diketahui rentang nilai beberapa objek yang saling overlap yang  dapat  memberikan error terhadap klasifikasi,  namun  nilai  tersebut  bisa berbeda dengan data/ AOI lainnya.
Nilai koefisien hambur balik permukiman dan
vegetasi diidentifikasikan  dengan  nilai  yang tinggi  karena  pada  gelombang  pendek (X)  sangat  rentan  dipengaruhi  oleh tingkat  kekasaran  permukaan,  seperti pada  tanaman,  yaitu  karena  tingginya tingkat diffuse  scattering dan volume scattering .  Namun  nilai  hambur  balik pada  tanaman  juga  dipengaruhi  oleh konstanta  dielektrik  kelembaban  air dan  kemampuan  sinyal  X  yang  tidak menembus  tanaman  secara  sempurna, yaitu  hanya  pada  bagian  atas  lapisan tanaman,  sehingga  lebih  rendah  nilai intensitasnya
daripada objek permukiman.  Sedangkan  nilai  kelas air/waduk
dan
sungai hampir mendekati dikarenakan karakter
pantulan specular dari  objek  air sehingga  sulit  untuk  dibedakan  dan menghasilkan kelas klasifikasi sama.
Deteksi perubahan lahan pada sinyal gelombang  pendek  TSX  lebih  mudah diidentifikasi
karena
karakteristik tingginya  tingkat  ketidak-koheren  data gelombang pendek dibandingkan gelombang  lainnya  serta  kelebihan kemampuan  temporal  yang  tinggi. Kedua  hal  tersebut  menjadi  kelebihan data TSX dalam mendeteksi perubahan lahan.
Identifikasi  perubahan  lahan  di Jakarta  dari  tahun  2010  dan  2013 secara cepat dengan analisis visual dari data TSX, diketahui terjadinya perubahan  lahan  akibat  pembangunan jalan  baru  dan  permukiman  yang ditunjukkan  dengan  warna  merah  dan biru muda pada Gambar 3-3.
Gambar 3-3: Perubahan tutupan lahan  tahun 2010  dan  tahun  2013  yang dideteksi secara visual menggunakan  komposit  layer merah dan hijau.
Karakteristik  penutupan  lahan  di wilayah perkotaan yang beragam tersusun  antara  bangunan,  jalan, rumput, dan tanaman berikut pengaruh variasi  orientasi  dan  geometri  sensor akan menyebabkan
klasifikasi
berdasarkan  nilai threshold dari  nilai
Gambar 3-1: Training area nilai intensitas koefisien backscatter σ° (dB) tahun 2013 Gambar 3-2: Grafik nilai intensitas koefisien backscatter σ°  (dB) tahun 2013  untuk  5  kelas  tutupan lahan:  air/waduk,  sungai, jalan, permukiman dan vegetasi/ruang terbuka hijau.
intensitas  hambur  balik  data  TSX  sulit untuk  dilakukan.  Oleh  karena  itu pemanfaatan  metode  analisis  tekstur sangat sesuai untuk deteksi perubahan lahan  secara  cepat  di  perkotaan terutama  dengan  pemanfaatan  data TSX. Hasil analisis tekstur orde satu di Jakarta  yang  diolah  dari  data  TSX setelah  dilakukan  proses  Lee filter dan citra  komposit  tekstur mean ,  entropi dan data range dapat dilihat di Gambar 3-4.  Komposit  3 band  hasil analisis tekstur  tersebut  secara  visual  juga menunjukkan  adanya  pembangunan jalan dan permukiman dari tahun 2010 hingga tahun 2013. Klasifikasi segmentasi  OBIA  juga  menunjukkan adanya konversi lahan
dari permukiman dan vegetasi/RTH menjadi
jalan (kuning elips), konversi vegetasi/RTH menjadi permukiman
(kuning kotak) pada Gambar 3-5.
Analisis hasil akurasi secara kuantitatif  ditampilkan  pada  Tabel  3-1. Akurasi  yang  diperoleh  bervariasi terhadap  masing-masing  objek.  Pada kelas  tutupan  lahan  air,  akurasi  yang diperoleh  masih  rendah,  hal  ini disebabkan  sedikitnya  area  air  di wilayah  penelitian,  sehingga  sampel yang  diambil  juga  kurang.  Sementara kelas  jalan,  permukiman,  dan  vegetasi bervariasi dari 52,17% - 69,56%.

## Tabel 3-1: PENILAIAN AKURASI KLASIFIKASI TUTUPAN LAHAN TAHUN 2013 (%)
Air Jalan Permukim- an Vegetasi 13,25 52,17 69,56 61,90
(a) (b)
Gambar 3-5: Layer komposit hasil analisis tekstur occurrence matrik orde satu, yaitu mean , entropi dan  data range tahun  (a)  di  tahun  2010  dan  (b)  di  tahun  2013,  dengan  jalan  ditunjukkan  pada warna (merah), permukiman (kuning), vegetasi (hijau) dan air (biru)
(a)
(b)
Gambar  3-4:  Layer komposit hasil tekstur  analisis occurrence matrik  orde  satu,  yaitu mean ,  entropi dan data range (a) di tahun 2010 dan (b) di tahun 2013
Pada  penelitian  ini  dapat  diketahui adanya perubahan lahan akibat pesatnya  pembangunan  di  Jakarta dengan  konversi  lahan  dari  area vegetasi  ke  lahan  terbangun.  Pada penelitian  ini,  klasifikasi  segmentasi yang  dihasilkan  masih  kurang  optimal dikarenakan  keterbatasan  kemampuan software  yang  kurang  fleksibel  untuk menggabungkan  dengan  parameter- parameter  yang  lain.  Untuk  itu diperlukan kajian perbandingan dengan software segmentasi  lain,  seperti  e- Cognition  dan feature  extraction ENVI serta software segmentasi opensource lainnya.

## 4  KESIMPULAN
Ketersediaan  data  TSX  di  LAPAN dapat  digunakan  untuk  memantau perkembangan  dan  pembangunan  kota di  Indonesia.  Dengan  menggunakan pengabungan  analisis  tekstur  dan segmentasi  diketahui  adanya  konversi lahan  dari  area  vegetasi  ke  lahan terbangun,  seperti  pembangunan  yang pesat  di  Jakarta.  Perubahan  lahan tersebut  terjadi  pada  konversi  lahan vegetasi/RTH menjadi jalan dan permukiman, sekaligus mengidentifikasi  konversi  lahan  dari permukiman  ke  pembangunan  jalan baru.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  mengucapkan  terimakasih atas  dukungan  ketersediaan  data TerraSAR-X  dan  fasilitas  pengolah  data kepada  Pusat  Teknologi  dan  Data Penginderaan  Jauh  LAPAN  dan  kepada Dr.  Rahmat  Arief,  Dipl.-Ing.  atas bimbingan dan diskusi terkait pengolahan  data  TerraSAR-X  dan analisisnya.

## DAFTAR RUJUKAN
Aal-shamkhi,  A.  D.  S.,  Mojaddadi,  H., Pradhan,  B.,  &  Abdullahi,  S. (2017).  Extraction  and  Modeling
of  Urban  Sprawl  Development  in Karbala City Using VHR Satellite Imagery Spatial  Modeling  and Assessment  of  Urban  Form (281- 296): Springer.
AIRBUS.  (2008).  Calculation  of  Beta Naught  and  Sigma  Naught  for TerraSAR-X data.
Antonova,  S.,  Kääb,  A.,  Heim,  B., Langer,  M.,  &  Boike,  J.  (2016). Spatio-temporal  variability  of  X- band  radar  backscatter  and coherence  over  the  Lena  River Delta, Siberia. Remote sensing of Environment, 182 , 169-191. Blaschke, T. (2010). Object based image analysis  for  remote  sensing. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 65 (1), 2-16. BPS-Statistics Indonesia. (2017). Statistical Year Book of Indonesia 2017 .  Retrieved  from  Jakarta: https://www.bps.go.id Dell'Acqua,  F.,  &  Gamba,  P.  (2003). Texture-based characterization of urban  environments  on  satellite SAR  images. IEEE  Transactions on Geoscience and Remote
Sensing, 41 (1), 153-159. Djoko  Sujarto.  (1992). Perkembangan Perencanaan  Tata  Ruang  Kota  di Indonesia .  Bandung:  Fakultas Teknik  Sipil  dan  Perencanaan ITB Eineder,  M.,  Fritz,  T.,  Mittermayer,  J., Roth, A., Boerner, E., & Breit, H.
(2013). TerraSAR Ground Segment — Basic Product Specification Document; Doc .
Retrieved  from  https://tandemx- science.dlr.de/pdfs/TX-GS-DD- 3302_Basic-Products- Specification-Document_V1.9.pdf Esch, T., Schenk, A., Ullmann, T., Thiel, M.,  Roth,  A.,  &  Dech,  S.  (2011). Characterization  of  land  cover types  in  TerraSAR-X  images  by combined  analysis  of  speckle statistics and intensity information. IEEE  Transactions on Geoscience and Remote
Sensing, 49 (6), 1911-1925. Esch, T., Thiel, M., Schenk, A., Roth, A., Muller,  A.,  &  Dech,  S.  (2010). Delineation  of  urban  footprints from TerraSAR-X data by analyzing  speckle  characteristics and  intensity  information. IEEE
Transactions  on  Geoscience  and Remote Sensing, 48 (2), 905-916. Febrianti, N., & Sofan, P. (2014). Ruang terbuka  hijau  di  DKI  Jakarta berdasarkan analisis spasial dan spektral data Landsat 8. Sumber, 100 , 11.15-12.15. Haralick,  R.  M.,  &  Shanmugam,  K. (1973).  Textural  features  for image classification. IEEE Transactions  on  systems,  man, and cybernetics (6), 610-621.
Hendrayana, H. (2002). Dampak
Pemanfaatan Air Tanah. Jurusan Teknik  Geologi,  Fakultas  Teknik, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta . Kamusoko,  C.  (2017).  Importance  of Remote Sensing and Land Change Modeling for Urbanization Studies Urban Development  in  Asia  and  Africa, 3-10. Lee,  J.-S.,  Jurkevich,  L.,  Dewaele,  P.,
Wambacq,  P.,  &  Oosterlinck,  A.
(1994). Speckle filtering of synthetic  aperture  radar  images: A review. Remote Sensing
Reviews, 8 (4), 313-340.
Li,  Y.  (2013). Comparative  study  of speckle  reduction  approaches.
The George Washington University.
Pravitasari,  A.  E.  (2015). Study  On Impact  Of  Urbanization  And Rapid  Urban  Expansion  In  Java And Jabodetabek Megacity, Indonesia. Kyoto University. Tursilowati, L. (2002). Urban heat island dan kontribusinya pada perubahan iklim dan
hubungannya  dengan  perubahan lahan. Paper  presented  at  the Seminar  Nasional  Pemanasan Global  dan  Perubahan  Global. Fakta,  mitigasi,  dan  adaptasi.
Pusat Pemanfaatan Sains Atmosfer dan Iklim LAPAN, ISBN. United Nations. (2015). World urbanization  prospects:  the  2014 revision . Retrieved
from https://esa.un.org/unpd/wup/p ublications/files/wup2014- highlights.Pdf