## ATRIUM: JURNAL ARSITEKTUR
ISSN: 2442-7756 e-ISSN: 2684-6918 atrium.ukdw.ac.id

## Pemanfaatan Google-Street-View untuk Observasi Kota di Tengah
Pandemi Covid-19
| Diterima pada 22 Maret 2021 | Disetujui pada 18 Mei 2021 | Tersedia online 25 Mei 2021 | | DOI: https://doi.org/10.21460/atrium.v7i1.111 |
Setyo Nugroho 1 , Fardilla Rizqiyah 2 , Kirami Bararatin 3 , Angger Sukma Mahendra 4 , Rabbani Kharismawan 5 , Bambang Soemardiono 6
1-6. Departemen Arsitektur, Fakultas Teknik Sipil Perencanaan dan Kebumian, Institut Teknologi Sepuluh Nopember,
Kampus ITS Sukolilo, Surabaya Email: setyo@its.ac.id

## Abstrak
Pengumpulan data untuk bidang arsitektur dan perancangan kota dilakukan dengan cara melakukan survey lapangan.  Akan tetapi,  di  tengah  kondisi  pandemi  covid-19  hal  ini  sukar  untuk  dilakukan  karena adanya pembatasan  aktivitas  fisik  di  luar  ruangan.  Survey  lapangan  di  dalam  situasi  pandemi  dapat  dilakukan melalui  pemanfaatan  Google-Street-View  (GSV).  Namun,  belum  ada  artikel  ilmiah  yang  menjelaskan secara  sistematis  topik  apa  saja  yang  dapat  dibahas  dalam  bidang  arsitektur  dan  perancangan  kota menggunakan  data  GSV.  Tujuan  dari  artikel  ini  adalah  mengulas  penerapan  teknik  observasi  untuk pengumpulan  data  arsitektur  dan  perancangan  kota  dengan  menggunakan  GSV.  Metode  penelitian  yang digunakan adalah tinjauan  pustaka  dari artikel-artikel terkait, dan studi  kasus dari  kota-kota di Indonesia maupun  di  luar  negeri  dengan  metode  naratif.  Hasil  pembahasan  menyebutkan  setidaknya  ada  3  topik bahasan yang dapat menggunakan data GSV antara lain: evaluasi lanskap tepian jalan; pembacaan karakter kawasan;  dan  pelestarian  arsitektur  kota.  Walaupun  penerapan  teknik  observasi  ini  memiliki  sejumlah kekurangan,  namun  teknik  ini  dapat  memberikan  fleksibilitas  pada  pengguna  khususnya  dosen,  peneliti, dan mahasiswa untuk melengkapi pengumpulan data.
Kata kunci: arsitektur, kota, Google-Street-View , Covid-19

## Abstract
Title: Making Use of Google-Street-View for Urban Observation During Covid-19 Pandemic
Data  collection  in  the  field  of  architecture  and  urban  design  has  been  conducted  mostly  onsite  through field survey. Yet, covid-19 pandemic made this activity impossible due to the avoiding physical activities in public  area.  Field  survey  in  the  covid-19  pandemic  can  be  conducted  through  the  make  use  of  Google- Street-View  (GSV).  However,  previous  articles  did  not  explain  sisytematically  the  topic  in  the  scope  of architecture and urban design which were possible to discuss by using GSV. The article aims to review the implementation of observation technique using GSV to support data collection in the field of architecture and urban design. Research method employs the literature review, and case studies from Indonesian cities and abroad by narrative method. The result showed that 3 topics of discussions were possible to use the GSV  as  a  tool:  streetscape  evaluation;  reading  visual  characteristics  of  the  city  and  town;  and architectural conservation. Even though some weaknesses were noticed, this technique of data collection give  a  flexibility  for  the  user  especially  the  lecturers,  researchers,  as  well  as  students  to  complete  their data collection.
Keywords: architecture, city, Google-Street-View, Covid-19

## Pendahuluan
Arsitektur  dengan  konsentrasi  bidang perancangan  kota  mencoba  melihat bangunan tidak hanya sebagai bangunan  tunggal  namun  juga  bagian dari  konteks  lingkungannya  secara keseluruhan. Ruang-ruang
antar bangunan  membentuk  ruang  publik yang  digunakan  masyarakat  untuk kegiatan  sehari-hari.  Di  dalam  ruang publik  ini,  kita  dapat  mengamati perilaku  masyarakat  terhadap  ruang fisik  kota.  Pengamatan  perilaku  dapat dilakukan  melalui  observasi  lapangan, wawancara,  maupun Focus  Group Discussion (FGD),  mengingat  bahwa
FGD  merupakan  alat  yang  efektif untuk  mengidentikasi  bahan  diskusi yang ada pada masyarakat (Soemardiono et al, 2019).
Dengan  melakukan  pengamatan  atau observasi,  kita  dapat  mengetahui bagaimana  ruang  digunakan  ( how ), digunakan  oleh  siapa  (by whom ),  dan fasilitas  apa  yang  disediakan  ( what ) (Lipovská  &    Štěpánková,  2013). Observasi  secara  langsung  di  lokasi juga  dapat  membantu  mengklarifikasi mengapa  hanya  ruang-ruang  tertentu yang  digunakan  oleh  masyarakat  dan lainnya tidak (Gehl and Svarre, 2013). Ruang-ruang yang digunakan dan yang tidak digunakan ini tentunya dipengaruhi  oleh  banyak  faktor  yang meliputi faktor fisik dan non-fisik.
Sebuah  contoh  observasi  aktivitas masyarakat  di  alun-alun  kota  sebagai ruang  publik:  (a)  pengguna  memiliki rentang  usia  yang  bervariasi  namun didominasi  oleh  usia  20-30  tahun;  (b) fasilitas  yang  disediakan  adalah  kursi taman,  tiang  lampu,  bak  sampah,  dan jalan setapak; (c) bagaimana pengguna memanfaatkan  ruang  dan  respon terhadap  ruang  fisik  secara  detail  tiap kelompok.
Observasi sangat
memungkinkan  untuk  mengetahui sebuah proses  perilaku manusia dalam memanfaatkan  ruang  publik.  Gehl menjelaskan  dalam  sebuah  observasi sebuah  bangku:  bagaimana  mereka duduk,  saat  bangku  kosong  mereka akan  memilih  duduk  di  sisi  mana (tengah atau pinggir).
Observasi juga dapat  diterapkan untuk melihat  konsep complete  street ,  yaitu sebuah  kebijakan  dan  implementasi penataan jalan yang aman dan nyaman untuk seluruh pengguna (https://modelur.com/complete-streets- in-vancouver/, diakses 18 Maret 2021). Dalam  pendekatan  ini,  jalur  pejalan kaki, traffic  calming ,  penghijauan, jalur  sepeda  dan  tempat  parkirnya menjadi  perhatian  yang  besar.  Tujuan dari complete street adalah meningkatkan kegiatan fisik masyarakat ( physical activites ) melalui berjalan kaki dan bersepeda. Tentunya pendekatan ini harus dibarengi dengan perencanaan transportasi yang komprehensif.
Pada  bulan  Maret  2020,  Indonesia mengumumkan  kasus  pertama  virus covid-19.  Hingga  5  April  2021,  telah tercatat  1.542.516  kasus  dengan jumlah kasus aktif 114.475 (https://www.worldometers.info/coron avirus/country/indonesia/,  diakses  7 April 2021). Meningkatnya penyebaran virus covid-19 di Indonesia menyebabkan banyak
perubahan  dalam  segala  bidang. Menanggapi  kondisi  ini,  pemerintah telah  menetapkan  covid-19  sebagai bencana  nasional  non-alam  melalui Keputusan  Presiden  Nomor  12  Tahun 2020  pada  13  April  2020. Di  masa pandemi covid-19, ada batasan melakukan aktivitas di luar rumah dan himbauan  berupa physical  distancing untuk memutus mata rantai penyebaran virus  covid-19.  Skema working  from
home (WFH)  mulai  diterapkan  dan menjadi  bagian  dari  tatanan  baru kegiatan keseharian (Mungkasa, 2020).
Kondisi  di  tengah  pandemi  ini menyebabkan observasi secara langsung di lapangan menemui kendala.  Pengamatan  hanya  bisa dilakukan secara jarak jauh menggunakan  data  terbuka  yang tersedia  di  internet.  Situasi  seperti sekarang ini menjadi sebuah tantangan tersendiri  khususnya  bagi  peneliti, dosen,  dan  mahasiswa  di  bidang arsitektur  dan  perancangan  kota, karena  data  yang  digunakan  pada umumnya adalah data primer (observasi  dan  wawancara).  Dengan kata  lain,  ada  urgensi  bahwa  teknik pengumpulan  data  harus  dilakukan dengan cara lain. Menurut APJII (Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia),  pada  kuartal  kedua  tahun 2020, penetrasi internet atau persentase pengguna internet terhadap populasi di wilayah  Indonesia  adalah  sebesar 73,7% naik dari 64,8% di tahun 2018. Dibandingkan dengan tahun sebelumnya, pengguna internet mengalami  peningkatan  8,9%  dalam medio  tahun  2020  (APJII,  2020). Jumlah  penetrasi  ini  diperkuat  dengan adanya kebijakan work from home dan school  from  home untuk  mengurangi penyebaran  virus  covid-19  melalui kontak fisik. Dalam bidang arsitektur dan perancangan  kota,  observasi  melalui penggunaan  internet  dapat  dilakukan melalui Google-Street-View (GSV).
GSV  merupakan  data  terbuka  yang tidak  asing  bagi  masyarakat  luas.
Teknologi  ini  dapat  dimanfaatkan sebagai alat untuk melakukan observasi khususnya pada ruang-ruang kota. Sejauh ini, GSV digunakan untuk mengklarifikasi  kondisi  suatu  tempat
sebelum  melakukan  kunjungan  secara langsung  maupun  mengamati  suasana pemandangan kota yang ingin dikunjungi suatu hari. Namun sebenarnya, pengamatan dapat dilakukan  lebih  dari  hal  yang disebutkan  di  atas  khususnya  dalam bidang  arsitektur  dan  kota.  GSV merupakan  bagian  dari Google yang menyajikan  pemandangan  panorama 360°  secara  sikuensial  dari  banyak negara  lintas  benua  (Anguelov  et  al, 2010).  Melalui  fitur  ini,  setiap  orang dapat  menjelajahi  dunia  dari  rumah sekalipun.  Data  yang  berasal  dari Google sendiri sebagian besar dilakukan dengan menggunakan mobil, namun  ada  juga  yang  menggunakan sepeda,  boat,  bahkan  juga  dengan berjalan  kaki.  Alat  yang  digunakan  di punggung ini bertujuan untuk merekam jalan-jalan sempit yang tidak mungkin  bisa  dilalui  oleh  mobil
( https://www.google.com/earth/educati on/tools/street-view/, diakses 19 Maret 2021 ) .
Data  yang  direkam  di  dalam  GSV mencakup  negara-negara  di  seluruh penjuru  dunia.  Menurut  data  dari Google ,  ada  setidaknya  tiga  kelompok wilayah  yang  direkam:  pertama, kelompok  negara  yang  terekam sebagian  wilayahnya  secara  lengkap, seperti  Thailand,  Taiwan,  Jepang, Australia,  dsb.  Kedua,  kelompok negara  yang  terekam  sebagian  besar seperti  Indonesia.  Ketiga  adalah kelompok  negara  yang  hanya  terekam Kawasan  bisnis  dan  pariwisata  saja seperti  Tiongkok,  Mesir,  Papua Nugini, dsb. Sedangkan terakhir adalah kelompok  negara  yang  hanya  terekam pada  titik  bisnis  swasta  seperti Myanmar  dan  Sebagian  Vietnam ( https://en.wikipedia.org/wiki/Coverag e_of_Google_Street_View,  diakses  18 Maret 2021 ) .
Penelitian sebelumnya telah mengaplikasikan  penggunaan  data visual  dari  GSV  khususnya  dalam topik computer  vision dan  transportasi (Gebru  et  al,  2017  &  Sainju  et  al,
2020), kriminalitas (Vandeviver, 2014), dan studi kesehatan (Rzotkiewicz  et  al,  2018).  Namun,
sejauh  ini  belum  terdapat  ulasan  yang mencoba  merangkum  pemanfaatan GSV  untuk  observasi  kota.  Ulasan  ini akan  membantu  pengguna  khususnya dosen,  peneliti  dan  mahasiswa  dalam melakukan pengumpulan data.
Berdasarkan  pernyataan  di  atas,  maka dapat  dirumuskan  permasalahan  yang diangkat pada artikel ini, topik apa saja yang dapat diulas dengan menggunakan data GSV dalam lingkup arsitektur  dan  perancangan  kota? Mengingat  bahwa  selama  kondisi pandemi  covid-19,  kegiatan  di  luar ruangan  termasuk  observasi  lapangan secara  langsung  sebaiknya  dibatasi. Penulisan  artikel  ini  bertujuan  untuk memberikan  ulasan  secara  singkat mengenai  topik  yang  dapat  diulas dengan menggunakan data GSV dalam lingkup arsitektur dan kota.

## Metode Penelitian
Artikel  ini  menggunakan  metode penelitian  kepustakaan,  yakni  dengan cara  memanfaatkan  sumber  pustaka untuk  mendapatkan  data  penelitian (Zed,  2014). Menurut  Zed (2014), ada empat  ciri  utama  dalam  melakukan studi kepustakaan:
• Berhadapan  langsung  dengan  teks dan bukan data lapangan.
• Data yang siap pakai, sudah tersedia tanppa  harus  pergi  ke  lokasi tertentu.
• Sumber data bersifat sekunder.
• Kondisi  data  tidak  dibatasi  ruang dan waktu.
Data  kepustakaan  yang  digunakan dalam  artikel  ini  berasal  dari:  buku referensi,  artikel  ilmiah  yang  telah dipublikasikan,  laporan  akhir  survey berkaitan  dengan  data  statistik,  dan sumber  internet.  Sumber  internet  yang digunakan antara lain berkaitan dengan data GSV.
Tahapan  penelitian  dalam  artikel  ini adalah sebagai berikut:
• Mengumpulkan  artikel  dan  buku yang  mengulas  topik  mengenai observasi kota menggunakan GSV.
• Menggunakan  data  GSV  dengan cara  mengakses  secara  langsung pada laman google.com/maps.
• Memberikan  contoh  kasus  dari dalam  dan  luar  negeri  yang membahas  mengenai  topik  tertentu dengan  menggunakan  data  GSV.
Contoh  kasus  dari  luar  negeri dipilih karena memiliki
transformasi  perubahan  ruang  luar yang  menarik.  Sedangkan  contoh kasus  dari  kota-kota  di  Indonesia dipilih  karena  tingginya  perubahan fungsi  guna  lahan  yang  ada  di sepanjang pantai utara pulau Jawa.
• Mengulas  setiap  data  kepustakaan yang  diperoleh  dengan  metode naratif.
• Menganalisis dan mengelompokkan setiap  ulasan  ke  dalam  topik bahasan beserta kesimpulan.
Untuk dapat membuka GSV, maka ada tahapan yang harus dilakukan:
• Membuka laman google.com/maps;
• Menuliskan  tempat  yang  ingin diamati;
• Menemukan  ikon  manusia  di  sudut kanan  bawah  dan  menariknya menuju  pada  titik  yang  ingin diamati,  hingga  muncul  garis-garis biru yang menunjukkan street view .

## Hasil dan Pembahasan
Streetscape Evaluation Evaluasi lanskap tepian jalan ( streetscape ) dapat dilakukan menggunakan  data  GSV.  Penilaian dilakukan  oleh  tim  ahli  maupun responden  tertentu  yang  menjadi sasaran target. Streetscape menunjukkan  adanya  hubungan  antara bangunan  dengan  ruang  di  luarnya yang digunakan baik oleh pejalan kaki maupun  kendaraan.  Contoh  penerapan dari evaluasi ini adalah teknik Virtual- STEPS ,  yakni  kepanjangan  dari The
Virtual Systematic Tool for Evaluating Pedestrian  Streetscapes .  Alat  ini digunakan  untuk  menilai streetscape pejalan kaki dengan menggunakan data GSV yang menunjukkan fitur lingkungan  skala  mikro  (Steinmetz-
Wood, et.al, 2019 & Ross et al, 2019). Fitur  ini  mencakup  39  item  yang dikelompokkan  ke  dalam  6  domain antara lain:
• Infrastruktur pejalan kaki (presence of  sidewalk,  sidewalk  continuity, sidewalk  buffer,  sidewalk  quality, pedestrian signal, pedestrian crossing, crosswalk markings, benches,  streetlights,  curb  cuts, curb cut quality, tactile paving) ;
• Pelambatan  lalu  lintas  jalan (traffic lights,  traffic  island,  stop  lines, stops  signs,  curb  extension,  speed bump,  bollards,  number  of  traffic lanes,  number  of  parking  lanes, driveways);
• Karakteristik  bangunan (building height,  building  setback,  building design variation);
• Infrastruktur  pesepeda (bike  lanes, bike buffer, bike facilities);
• Tempat singgah atau transit (presence  of transit, type of  transit, transit facilities);
• Estetika  lingkungan (trees,  shades, nature areas, landscaping,
landscape maintenance, presence of litter, graffiti, broken/boarded windows, attractive segment)
Penilaian  dilakukan  secara  kuantitatif (memberikan  skor:  ada  tidaknya  fitur yang  disebutkan,  banyaknya  jumlah pepohonan  dalam  penggal  jalan, adanya  graffiti,  dan  lainnya)  dan kualitatif  (menguraikan  kondisi  fisik dari  tangkapan  layar  GSV).  Dengan menggunakan  alat  observasi  ini, pengamatan  dapat  dilakukan  tidak hanya  pada  penggal  jalan  yang berbeda, namun juga sangat memungkinkan  dilakukan  pada  tiap kota  yang  berbeda  untuk  medapatkan studi komparasi.
Evaluasi lanskap tepian jalan berkaitan dengan  pengamatan  yang  dilakukan dengan  menyusuri  bagian kota dengan berjalan  kaki.  Saat  menyusuri  ruang kota,  kita  akan  menangkap  informasi elemen  fisik  dan  memberikan  respon terhadap elemen fisik tersebut. Respon inilah  yang  kemudian  diberi  nama dengan urban design quality (Ewing & Clemente,  2013)  yang  diuraikan  ke dalam variabel berikut:
• Imagebility
Kualitas  yang  membuat  tempat memiliki keunikan, berbeda dengan tempat  yang  lain,  dan  berkesan. Sebuah tempat memiliki imageability tinggi saat fitur elemen fisik menarik perhatian pejalan kaki dan  meninggalkan  kesan  yang mendalam. Imageability
erat kaitannya dengan “ sense of place ”.
• Transparance
Variabel ini merujuk pada tingkatan visual  di  mana  seseorang  dapat melihat  apa  yang  ada  di  balik sebuah  ruang  kota  baik  itu  benda maupun  aktivitas  manusia.  Bentuk dari transparency dapat  berupa
dinding,  jendela,  pintu,  pepohonan, kaca, dan lainnya. • Enclosure Sebuah tingkatan ketertutupan sebuah  jalan  atau  ruang  kota  yang dibatasi oleh elemen vertikal seperti bangunan,  pohon,  dinding,  dan lainnya. Enclosure juga erat kaitannya  dengan  skala  ruang.
Alun-alun  kota  atau  tanah  yang lapang  memiliki enclosure yang lebih  rendah  dibandingkan  dengan sidewalk di  antara  bangunan- bangunan tinggi.
• Human scale Variabel  ini  merujuk  pada  ukuran, tekstur,  dan  artikulasi  elemen  fisik yang  sesuai  ukuran  dan  proporsi dari  tubuh  manusia  dan  dapat diamati saat pengamat berjalan kaki. Detail  bangunan,  tekstur  jalan, pepohonan,
street furniture
merupakan semua elemen fisik yang memberikan kontribusi pada human scale.
• Complexity Kekayaan  visual  dalam  suatu
tempat yang sangat tergantung pada lingkungan fisik, banyaknya bangunan,  ornamentasi  arsitektur, penanda,  s treet  furniture ,  dan aktivitas.
Penilaian urban design quality
dilakukan  secara  kuantitatif,  yakni dengan  memberikan  skor  pada  tiap variabel,  dengan  pertanyaan  seperti: jumlah  plaza,  jumlah  bangunan  lama, jumlah  lampu,  dan  lainnya  (Clemente et al, 2005). Namun pengukuran urban design  quality  ini  juga  menampilkan panel  komen  dari  seorang  ahli  yang paham  mengenai  Kawasan  tersebut ( expert panel ).
Observasi  kota  khususnya  untuk mengevaluasi streetscape dapat  juga dilakukan  dengan  menggunakan  data GSV  untuk  teknik  serial  vision.  Serial
vision  merupakan  teknik  klasik  yang popular  dikenalkan  oleh  Culen  (1961) kemudian dikembangkan dan dipraktekkan dengan melakukan segmentasi  data  pada  setiap  visionnya (Kalin & Yilmaz, 2012; Nugroho et al, 2013;  Nugroho,  2015).  Segmentasi data dilakukan untuk menyederhanakan  gambar  sehingga diketahui  tingkat  visibilitas  dari  tiap properti  (bangunan,  jalan,  vegetasi, langit)  seperti  yang  ditunjukkan Gambar 1. Teknik serial vision dengan cara  mengambil  gambar  atau  foto secara  langsung  di  lapangan  ini,  dapat dilakukan  dengan  menggunakan  data GSV  mengingat  bahwa  data  yang  ada pada GSV juga menerapkan pandangan  secara  berseri  ( serial vision ).
Gambar 1. Segmentasi pada serial vision Sumber: Nugroho, 2015

## Urban  Transformation  of  Public Space
GSV  mulai  diluncurkan  pada  tahun 2007. Sehingga pada beberapa Kawasan perkotaan, memiliki rekaman data  yang  cukup  bervariasi.  Dalam perbedaan waktu yang lama ini, bagian dari  kota  telah  berkembang  karena kebutuhan masyarakatnya. Misal sebuah  lahan  yang  awalnya  kosong berubah menjadi supermarket, komplek hunian, atau lainnya. Gambar 2  menunjukkan  adanya  transformasi
ruang  publik  yang  terekam  oleh  GSV dalam  rentang  waktu  7  tahun.  Dua perbandingan gambar ini menunjukkan perubahan  antara  lain:  perubahan material  permukaan  jalan,  penutupan sebagian  jalan  untuk  pejalan  kaki dilengkapi  dengan  tanaman, curb design ,  penyediaan  jalur  sepeda, pelebaran  ruang  pejalan  kaki  pada jalan utama.
Gambar 2. Van Gogh Walk, London, England Sumber: https://www.businessinsider.com/google- street-view-public-space-transformations- 2017-6, diakses 19 Maret 2021
Urban  transformation pada  ruang  luar di atas erat kaitannya dengan perbaikan dan  peningkatan walkability dalam satu  penggal  jalan.  Perhatian  yang besar  pada  pejalan  kaki  dengan memperhatikan  kenyamanan  psikologi seperti:  kebutuhan  akan  ruang  sosial (bangku, street  dining  area,  street café ),  tanaman  (semak,  perdu,  dan pohon)  dan  elemen  perabot  jalan seperti  penyediaan bollards,  street lighting ,  dan  lainnya.  Contoh  pada Gambar  2  menunjukkan  perbedaan yang  mendasar  yaitu car-oriented urban  design dan walking-oriented urban  design .  Perubahan  ruang  publik kota  dari car-oriented  urban  design menjadi walking-oriented urban design
sangat  berhubungan  erat  dengan perencanaan  transportasi  kota  secara menyeluruh.  Penutupan  jalan  yang tidak  bisa  dilalui  kendaraan  bermotor harus  dibarengi  dengan  penyediaan sarana  dan  prasarana  transportasi publik yang memadai.
Gambar 3. Moscow Zachatyevskiy per., Moscow, Russia Sumber: https://www.businessinsider.com/google- street-view-public-space-transformations- 2017-6, diakses 19 Maret 2021
Penerapan  lain  pada  observasi  melalui GSV  adalah  perbaikan  lingkungan  di Moscow Zachatyevskiy per., Moscow, Russia  pada  Gambar  3.  Pada  GSV tahun  2011,  bangunan  memiliki  ruang luar dengan tiang-tiang bollard sebagai penanda  batas  antara  parkir  mobil  dan area  bagian  bangunan.  Ruang  luar sebagai  ruang  transisi  ini  kemudian diubah seperti yang terlihat pada GSV tahun  2014.  Orientasi,  area  masuk ditekankan melalui statue yang diletakkan  di  depan  bangunan,  satu sumbu  lurus  dengan  pintu  masuk utama.  Tanaman  perdu  menggantikan tiang  bollard  sebagai  pembatas  ruang. Di  sini,  tanaman  tidak  hanya  menjadi batas  visual  namun  juga  berperan sebagai  visual  comfort  dalam  ilmu townscape.
Dalam  menikmati  ruang  publik, manusia membutuhkan elemen-elemen street furniture yang dapat memberikan  perasaan  tenang  dan menyenangkan. Elemen air, merupakan salah satu cara memberikan efek  psikologis  yang  tenang  dalam lingkungan  perkotaan  yang  kental dengan suasana hiruk-pikuk. Perluasan kolam sekaligus pembebasan area dari kendaraan bermotor diharapkan menciptakan sense  of  safety dan sense of  comfort untuk  menikmati  ruang publik  kota  seperti  yang  ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Perubahan ruang luar publik di

## Moscow Rusia
Sumber:
https://www.businessinsider.com/google- street-view-public-space-transformations- 2017-6, diakses 19 Maret 2021
Dalam mengamati urban transformation pada  data  GSV,  maka variabel-variabel yang diamati sebaiknya  adalah  yang  mudah  dilihat secara langsung pada GSV. Setidaknya ada  dua  hal  yang  dapat  diamati  pada data GSV, yakni: architectural characteristics dan streetscape design .
Analisis  yang  dapat  dilakukan  adalah menjelaskan tiap variabel, membandingkan  dua  periode  yang berbeda,  dan  melakukan  penilaian secara  deskriptif  kualitatif.  Walau
demikian, analisis yang dilakukan bisa lebih  dari  deskriptif  kualitatif.  Data pada  GSV  merupakan big  data yang juga dapat dikuantifikasi menggunakan mathematic  modelling. Selain  dari  itu, sudut  pandang  dari transportation planning, route choice, travel behaviour juga  dapat  memperkaya hasil analisis yang akan disusun.

## Tracking the History
Tracking  the  history berkaitan  dengan urban  transformation namun  lebih menekankan  pada  penelusuran  sejarah arsitektur melalui bangunan lama yang ada di dalam sebuah kota. Berkembangnya kota kadang memaksa bangunan lama untuk berubah menjadi bangunan baru yang dinilai lebih dapat memberikan keuntungan secara ekonomi.  Bangunan-bangunan  lama yang  berada  pada  pusat  kota  memiliki potensi  untuk  berubah,  baik  itu berubah  menjadi  lebih  baik  ( adaptive- reuse )  maupun  berubah  menjadi bangunan lain.
Gambar 5. Bangunan lama di jalan protocol kota Pasuruan
Sumber:
https://goo.gl/maps/fceukLi19iC4fw7FA diakses 3 Mei 2021
Obyek  yang  sering  berubah  adalah bangunan  yang  berada  di  jalan  arteri primer.  Di  pulau  Jawa,  salah  satu contoh jalan utama yang menghubungkan  kota-kota  di  pesisir utara  pulau  Jawa  adalah  jalan  Pantura (Pantai Utara). Gambar 5 menunjukkan sebuah bangunan di jalan protokol kota Pasuruan  yang  berubah  menjadi kompleks  pertokoan.  Di  jalan  ini banyak  berdiri  bangunan-bangunan besar  bergaya  arsitektur  Tionghoa dengan  campuran  arsitektur  Eropa yang menunjukkan kemakmurannya di abad  19,  seperti  pada  Gambar  6 (Handinoto, 1990).
Gambar 6. Bangunan lama di kota Pasuruan yang perlahan hilang Sumber: https://goo.gl/maps/1RioTR2B8GJoS4CX6, diakses 3 Mei 2021
Rumah  pada  Gambar  6.  Menunjukkan bangunan  inti  dengan  dua  sayap  kiri dan  kanan  sebagai  paviliun.  Rumah dengan  paviliun  terpisah  merupakan tipikal bangunan lama khususnya yang memiliki  luas  tanah  yang  besar.  Pada rumah  inti,  terdapat  teras  yang  luas dengan    tiga  pintu.  Walaupun
bangunan  yang  terekam  pada  data GSV  di  tahun  2013  tidak  sepenuhnya asli,  namun  bentuk  atap  dan  gewel depan menjadikan tolok ukur perwujudan  dari  bangunan  lama. Perubahan juga terjadi pada Gambar 7, namun bangunan lama tidak seluruhnya dihancurkan seperti Gambar  6.  Bangunan  atau  rumah mencerminkan identitas dari penghuninya. Adanya keinginan penghuni  untuk  mengubah  bagian dari bangunan  menyebabkan  berubahnya wujud  bangunan  secara  keseluruhan.
Misalnya,  rumah  lama  yang  awalnya memiliki  teras  luas  kemudian  berubah menjadi  ruang  tertutup  yang  masif, selasar  yang  berubah  menjadi  kamar maupun gudang, dan lainya. Gambar 7 menunjukkan  perubahan  rumah  dari yang  semula  kental  dengan  arsitektur Tionghoa,  menjadi  bangunan  dengan pengaruh  arsitektur  Jengki  (data  GSV tahun 2013), hingga menjadi bangunan dengan  tampilan  yang  lebih  sederhana dengan menghilangkan kekhasan
atapnya (data GSV tahun 2019).
Gambar 7. Merekam jejak sejarah arsitektur di Gresik Sumber:
https://goo.gl/maps/tkT9wom9kwBeKk736, diakses 3 Mei 2021
Observasi  karakter  fisik  arsitektur dapat  juga  dilakukan  melalui  sketsa ulang  dari  data  GSV  seperti  yang ditunjukkan  oleh  Gambar  8.  Dengan melakukan  sketsa  ulang,  maka  secara tidak langsung akan mengamati secara detail  tiap  bagian  dari  elemen bangunan:
atap, badan, dan ornamentasi (bagaimana bentuk
atapnya,  bagaimana  bentuk  gewelnya, apakah  ada  ornamentasi  khusus  di bagian  atap,  apakah  memiliki  balkon dan  bagaimana  wujudnya,  bagaimana bentuk  teritisan  atap,  bagaimana bentuk handrail pada balkon dan teras, dsb). Bangunan lama yang ada di jalan Nias,  kota  Surabaya  (Gambar  8) merupakan  bangunan  dengan  wujud yang tidak dimiliki oleh bangunan lain. Namun,  keunikan  ini  hilang  seiring dihancurkannya  bangunan  ini  pada data  GSV  tahun  2018.  Sketsa membantu  mengurai  Kembali  detail- detail  unik  yang  ada  dalam  tipologi bangunan  lama  di  kota  Surabaya. Dengan  kata  lain,  sketsa  ulang  pada data  GSV  dapat  melatih  kepekaan dalam melihat karakter fisik arsitektur.
Gambar 8. Elemen arsitektur bangunan yang pernah ada di Jalan Nias Surabaya Sumber: https://goo.gl/maps/pgzF4NyU7NZfNZaj7 diakses 3 Mei 2021 dan sketsa dokumentasi Nugroho, 2015
Dari  hasil  dan  pembahasan  di  atas, diperoleh  kelebihan  dan  kekurangan dalam  menggunakan  data  GSV  untuk observasi kota. Kelebihan dari observasi  ini  antara  lain  adalah: pertama,  fleksibilitas.  Observasi  dapat dilakukan  dari  mana  saja,  dan  obyek dapat diamati dapat beragam. Sehingga studi komparasi antar beberapa kawasan  dalam  satu  kota,  antar  kota dalam  satu  negara,  maupun  antar  kota dalam  negara  yang  berbeda,  sangat mungkin  untuk  dilakukan.  Kedua, big
data .  Data  yang  disajikan  oleh  GSV merupakan big  data yang  mencakup banyak informasi di dalamnya. Tergantung  dari  data  apa  yang digunakan dan teknik analisis apa yang akan  digunakan.  Meskipun  demikian, observasi  ini  juga  tidak  menutup kemungkinan  banyaknya  kekurangan, terutama  adalah observasi secara tidak langsung tidak akan mampu menggantikan observasi langsung yang melibatkan seluruh inderawi khususnya  peraba,  penciuman,  perasa, dan  pendengaran.  Berbeda  dengan observasi  yang  dilakukan  secara langsung,  interview  secara  langsung dengan  warga  atau  masyarakat  sekitar sangat  mungkin  dilakukan  untuk memperdalam data yang ingin dikumpulkan. Sedangkan, pada
observasi  ini,  pengumpulan  data  opini dari  masyarakat  tidak  dapat  dilakukan secara  bersamaan.  Data  interview dengan  responden  dapat  dilakukan terpisah  secara  langsung  ( offline atau tatap  muka)  maupun  tidak  langsung ( online questionnaire ).

## Kesimpulan
Pemanfaatan data GSV untuk kebutuhan  observasi  menjadi  peluang yang  paling  memungkinkan  untuk dilakukan di tengah pandemi covid-19. Artikel  ini  membahas  sebagian  kecil penerapan  observasi  menggunakan data  GSV  yang  setiap  penerapannya memiliki  topik  yang  berbeda,  namun tetap  berada  dalam  bidang  arsitektur dan  perancangan  kota.  Menjawab rumusan permasalahan pada artikel ini, maka  topik  yang  dapat  diulas  dengan menggunakan  data  GSV  antara  lain: Pertama,  penilaian  lanskap  jalan  dan infrastruktur.  Dapat  menggunakan Virtual-STEPS, Urban Design Quality , GSV Segmented  Serial  Vision ,  dan Urban  Transformation  of  Public Space. Kedua,  pelestarian  arsitektur dan  kota  dengan  menggunakan Urban Design Quality, Urban Transformation of  public  space,  dan  Tracking  the history .  Ketiga,  pembacaan  karakter arsitektur dan Kawasan sekitar, dengan menggunakan Urban  Design  Quality, dan Tracking the history .
Dalam  pembahasan  artikel  ini,  penulis memahami  bahwa  masih  ada  banyak contoh  penerapan  yang  memanfaatkan data  GSV  khususnya  yang  fokus  pada sisi teknik permodelan dengan pendekatan kuantitatif. Penulis berharap  bahwa  artikel  ini  dapat memberikan  referensi  secara  ilmiah mengenai observasi data arsitektur dan kota  di  tengah  pandemi  khususnya  di dunia proyek penelitian dan pengajaran
bidang  arsitektur  dan  perancangan kota.

## Daftar Pustaka
Anguelov,  D.,  Dulong,  C.,  Filip,  D., Frueh,  C.,  Lafon,  S.,  Lyon,  R., Ogale,  A.,  Vincent,  L.,  Weaver,  J.
(2010).  Google  Street  View: capturing  the  world  at  street  level, Computer , 43, 32-38.
APJII.  (2020).  Laporan  survei  internet APJII  2019  –  2020  (Q2).  Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia. Clemente,  O.,  Ewing,  R.,  Handy,  S., Brownson,  R.,  &  Winston,  E.
(2005). Measuring  urban  design qualities—  an  illustrated  field manual .  Princeton,  NJ:  Robert Wood Johnson Foundation. Cullen,  G.  (1961). Townscape .  New York: The Architectural Press.
Ewing,  R.  &  Clemente,  O.  (2013).
Measuring  urban  design:  metrics for  livable  places .  Washington:
Island Press.
Gehl,  J.  &  Svarre,  B.  (2013). How  to study  public  life .  Washington: Island Press.
Gebru, T., Krause, J., Wang, Y., Chen, D.,  Deng,  J.,  Aiden,  E.  L.,  Fei-Fei, L.  (2017).  Using  deep  learning  and google  street  view  to  estimate  the demographic makeup of neighborhoods  across  the  United States. Proceeding  of  the  National
Academy  of  Sciences  of  the  Unites States of America (PNAS) 114 (50) 13108-13113. Handinoto.  (1990). Sekilas  tentang
Arsitektur  Cina  pada  akhir  abad  ke 19  di Pasuruan. Dimensi , 15,1-18. Kalin, A., Yilmaz,  D.  (2012). A study on  visibility  analysis  of  urban landmarks:  the  case  of  Hagia Sophia  (Ayasofia)  in  Trabzon. Journal of the Faculty Architecture .
Middle  East  Technical  University, 29, 241-271. Lipovská,  B.,  Štěpánková,  R.  (2013). Assessing  observation  methods  for landscape planning practice in rural villages. Current Urban Studies , 01,
102-109.
Mungkasa,  O.  (2020).  Bekerja  dari rumah  (working  from  home/wfh): menuju  tatanan  baru  era  pandemi covid 19. The Indonesian Journal of Development Planning , 4, 126-150.
Nugroho,  S.  (2015).  Peningkatan visibilitas  bangunan  lama,  studi kasus  jalan  krembangan  barat Surabaya. ATRIUM: Jurnal Arsitektur . 01, 167-179. Nugroho,  S.,  Darjosanjoto,  E.  T.  S.
(2013). Study of sequential views in krembangan  district  to  improve visual  quality. Proceeding  of  7 th International Conference on Planning  and  Design  (ICPD)  in National  Cheng  Kung  University, Tainan, Taiwan , 491-500. Ross,  N.,  Steinmetz-Wood,  M., Velauthapillai,  K.,  O’Brien,  G. (2019). Virtual  systematic  tool  for evaluating  pedestrian  streetscapes
(virtual-steps)  background  and auditing methodology guide. Montreal:  Geo-Social  Determinants of Health Research Group Department  of  Geography,  McGill University.
Rzotkiewicza,  A.,  Pearsona,  A.  L., Doughertya, B. V., Shortridgea, A., Wilson,  N.  (2018).  Systematic review  of  the  use  of  Google  Street View  in  health  research:  major themes,  strengths,  weaknesses  and possibilities  for  future  research. Health & Place , 52, 240-246. Sainju,  A.  M.,  Jiang,  Z.  (2020). Mapping  road  safety  features  from streetview imagery: a deep learning approach. ACM/IMS  Transactions on Data Science , No.: 15, 1-20.
Soemardiono,  B.,  Rachmawati,  M., Ardianta,  D.  A.,  Nugroho,  S.
(2019).  Spatial  analysis  of  urban dense  area  in  developing  criteria design based on people participation: case study of Kembang Jepun, Surabaya. Geographia Technica , 14, 13-21.
Steinmetz-Wood,  M.,  Velauthapillai, K.,  O’Brien,  G.,  Ross,  N . (2019). Assessing the micro-scale environment  using  Google  Street View:  the  Virtual  Systematic  Tool for Evaluating Pedestrian Streetscapes (Virtual-STEPS). BMC
Public Health. 19 , 1246 (2019). Vandeviver,  C.  (2014).  Applying Google  Maps  and  Google  Street View  in  criminological  research.
Crime Science 3, 13 (2014). Zed,  M.  (2014). Metode  penelitian kepustakaan. Jakarta: Yayasan Obor Indonesia.