Analisis Citra Satelit Kota Bekasi: Memotret Dinamika Perkotaan dan Infrastruktur

Nama:SYAFITRI

Nim:2410416220013

Dosen Pengampu : Dr.Rosalina Kumalawati, S.Si,M.Si

Kelas:B

matkul:pengindraan jauh

Prodi:Geografi

Analisis Citra Satelit untuk Pemantauan Perkembangan Perkotaan di Kota Bekasi 

•sentinel 2

Abstrak
Citra satelit telah menjadi alat penting dalam penginderaan jauh yang digunakan untuk menganalisis perkembangan wilayah perkotaan secara efektif. Kota Bekasi, yang merupakan salah satu wilayah penyangga Jakarta, mengalami perkembangan pesat dalam beberapa dekade terakhir. Dengan laju urbanisasi yang tinggi, citra satelit memberikan informasi yang akurat untuk memantau perubahan tata guna lahan, kondisi lingkungan, serta potensi risiko bencana. Artikel ini bertujuan untuk menganalisis penggunaan citra satelit dalam mengidentifikasi pola pertumbuhan perkotaan di Kota Bekasi, serta implikasinya terhadap perencanaan tata ruang yang berkelanjutan.

Kata Kunci: Citra satelit, urbanisasi, Kota Bekasi, penginderaan jauh, tata ruang.

Pendahuluan

Kota Bekasi merupakan salah satu wilayah yang mengalami perkembangan pesat akibat urbanisasi dan perluasan wilayah metropolitan Jabodetabek. Pertumbuhan ekonomi yang pesat, peningkatan jumlah penduduk, serta ekspansi infrastruktur menjadikan Bekasi sebagai salah satu daerah perkotaan yang dinamis di Indonesia. Namun, perkembangan ini juga menimbulkan sejumlah tantangan, termasuk masalah tata ruang, manajemen lingkungan, dan risiko bencana. Dalam konteks ini, citra satelit menyediakan alat yang andal untuk memantau perubahan yang terjadi di permukaan bumi secara berkelanjutan.

Citra satelit digunakan secara luas dalam analisis geografis, termasuk pemantauan perubahan lahan, deteksi perubahan tutupan lahan, dan perencanaan tata ruang. Kota Bekasi, dengan perubahan pesat pada struktur lahannya, memerlukan pendekatan berbasis teknologi seperti penginderaan jauh untuk memahami dinamika perkotaan yang terjadi. Artikel ini mengeksplorasi peran citra satelit dalam memberikan wawasan terhadap perkembangan perkotaan di Bekasi, serta bagaimana hasil analisis tersebut dapat digunakan untuk mendukung perencanaan pembangunan kota yang lebih baik.

Metodologi

Untuk menganalisis perkembangan perkotaan di Bekasi, digunakan data citra satelit multi-temporal dari berbagai sumber, seperti Landsat dan Sentinel. Data ini dianalisis menggunakan teknik penginderaan jauh yang melibatkan:

1.Klasifikasi Tutupan Lahan: Pengelompokan jenis penggunaan lahan seperti perumahan, industri, hutan, dan lahan terbuka.
2.Indeks Vegetasi: Penggunaan Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) untuk mengukur perubahan tutupan vegetasi dari waktu ke waktu.
3.Deteksi Perubahan: Analisis perbandingan citra satelit dari berbagai periode untuk mendeteksi perubahan signifikan dalam penggunaan lahan, terutama alih fungsi lahan pertanian menjadi lahan perumahan dan industri.

Studi Kasus Kota Bekasi

Kota Bekasi dipilih sebagai lokasi studi karena tingginya tingkat urbanisasi dan transformasi lahan yang terjadi dalam beberapa dekade terakhir. Citra satelit digunakan untuk memantau perubahan penggunaan lahan di beberapa wilayah strategis, termasuk perbatasan dengan Jakarta, kawasan industri, dan daerah yang rawan banjir.

Hasil dan Pembahasan

Berdasarkan analisis citra satelit, beberapa temuan utama terkait perkembangan Kota Bekasi antara lain:

1.Perubahan Tata Guna Lahan: Citra satelit menunjukkan bahwa sebagian besar lahan pertanian di Bekasi telah beralih fungsi menjadi kawasan perumahan dan industri. Ekspansi perumahan terutama terjadi di bagian selatan dan timur kota, sementara kawasan industri berkembang pesat di utara dan barat.
2.Penurunan Tutupan Vegetasi: Hasil NDVI menunjukkan penurunan signifikan dalam tutupan vegetasi di Bekasi dari tahun ke tahun. Hal ini disebabkan oleh alih fungsi lahan yang luas untuk kebutuhan pembangunan infrastruktur dan permukiman, yang berkontribusi pada penurunan kualitas lingkungan.
3.Kerawanan Banjir: Bekasi merupakan salah satu wilayah yang sering mengalami banjir. Berdasarkan citra satelit, dapat diamati bahwa pembangunan di daerah resapan air telah memperparah risiko banjir. Citra radar yang digunakan dalam analisis ini mengungkap perubahan pola aliran sungai dan daerah tangkapan air yang semakin berkurang.
4.Urban Heat Island: Peningkatan jumlah bangunan beton dan pengurangan vegetasi menyebabkan fenomena “urban heat island”, di mana suhu di area perkotaan Bekasi lebih tinggi dibandingkan daerah sekitarnya. Pengamatan dari citra termal menunjukkan perbedaan suhu yang signifikan antara wilayah perkotaan dan pedesaan.

Kesimpulan

Citra satelit menawarkan solusi yang efisien untuk memantau perubahan di wilayah perkotaan yang berkembang pesat seperti Kota Bekasi. Hasil analisis ini memberikan informasi penting bagi pemerintah dan perencana tata ruang dalam mengembangkan kebijakan yang lebih baik, khususnya dalam menghadapi tantangan pertumbuhan perkotaan yang cepat. Untuk menjaga keberlanjutan lingkungan dan mencegah kerusakan yang lebih parah, perlu ada langkah-langkah strategis dalam pengelolaan tata ruang yang berbasis pada data penginderaan jauh.

Rekomendasi

1.Pemantauan Berkala: Pemantauan perubahan lahan secara berkala melalui citra satelit perlu dilakukan untuk mengidentifikasi potensi masalah sejak dini, khususnya terkait dengan alih fungsi lahan dan risiko bencana.
2.Peningkatan Ruang Terbuka Hijau: Mengingat penurunan tutupan vegetasi yang signifikan, perlu ada kebijakan untuk meningkatkan ruang terbuka hijau guna mengurangi dampak negatif urbanisasi.
3.Pengelolaan Risiko Banjir: Pemerintah daerah perlu memanfaatkan data citra satelit untuk mengelola daerah resapan air dengan lebih baik, serta mengantisipasi kerawanan banjir di kawasan permukiman dan industri.

Dengan penggunaan teknologi penginderaan jauh seperti citra satelit, pengelolaan kota yang lebih baik dan berkelanjutan dapat terwujud, memastikan perkembangan perkotaan di Bekasi tidak merugikan lingkungan maupun masyarakat yang tinggal di dalamnya.

Copernicus adalah program pengamatan bumi yang dipimpin oleh Uni Eropa dan European Space Agency (ESA). Tujuan utama program ini adalah menyediakan data yang akurat, real-time, dan dapat diandalkan mengenai lingkungan bumi untuk mendukung berbagai aplikasi, seperti pengelolaan lingkungan, perencanaan kota, mitigasi bencana, perubahan iklim, dan keamanan.

Sejarah:
Program Copernicus dinamai berdasarkan ilmuwan astronomi terkenal, Nicolaus Copernicus, yang menggagas teori heliosentrisme (bahwa bumi mengelilingi matahari, bukan sebaliknya). Program ini dikembangkan sejak awal tahun 1990-an dan mengalami kemajuan besar setelah Uni Eropa meresmikannya pada 2014 sebagai bagian dari inisiatif Eropa untuk menyediakan layanan pengamatan bumi global.

Komponen Utama Copernicus:
Copernicus terdiri dari beberapa elemen kunci:

1.Sentinel Satellites: Serangkaian satelit yang dirancang khusus untuk menyediakan berbagai jenis data pengamatan bumi. Setiap satelit atau “Sentinel” memiliki misi khusus. Misalnya, Sentinel-1 memantau permukaan bumi dengan radar untuk mendeteksi perubahan topografi, sedangkan Sentinel-2 memantau vegetasi, pertanian, dan hutan.
2.Layanan Data: Program ini menyediakan data secara gratis melalui berbagai layanan, seperti pemantauan atmosfer, laut, daratan, dan perubahan iklim, serta layanan keamanan dan tanggap darurat.
3.Stasiun Darat dan Pemrosesan Data: Data dari satelit dikumpulkan oleh stasiun darat di seluruh dunia dan diproses untuk kemudian disediakan secara terbuka untuk berbagai kebutuhan.

Manfaat Utama:

•Mitigasi Bencana: Copernicus membantu memantau bencana alam seperti banjir, kebakaran hutan, gempa bumi, dan badai, serta membantu dalam upaya tanggap darurat dengan memberikan informasi real-time.
•Perubahan Iklim: Program ini sangat berharga dalam pemantauan perubahan iklim. Data yang dikumpulkan digunakan untuk melacak tren jangka panjang, seperti pemanasan global, perubahan tutupan es di kutub, dan tingkat kenaikan air laut.
•Perencanaan Kota: Copernicus juga mendukung perencanaan kota dan penggunaan lahan melalui data penginderaan jauh yang akurat. Data ini membantu pemerintah merencanakan pembangunan yang lebih berkelanjutan.
•Lingkungan: Dalam hal pengelolaan lingkungan, Copernicus dapat digunakan untuk melacak polusi udara, memantau hutan, serta mengidentifikasi perubahan di ekosistem laut dan pesisir.

Akses Terbuka:
Salah satu keunggulan dari program Copernicus adalah komitmennya terhadap akses terbuka. Semua data satelit Copernicus tersedia secara gratis dan terbuka bagi siapa saja, termasuk peneliti, pemerintah, dan publik, yang dapat mengakses data ini untuk berbagai keperluan.

Program Copernicus tidak hanya mendukung inovasi di bidang teknologi pengamatan bumi, tetapi juga memainkan peran penting dalam menjaga lingkungan global dan memperbaiki kualitas hidup masyarakat di seluruh dunia.

•landast 8

copernicus 

Jenis Citra:
Landsat 9 OLI-2/TIRS-2: Citra ini diambil oleh sensor Operational Land Imager (OLI-2) dan Thermal Infrared Sensor (TIRS-2), yang merupakan generasi terbaru dari program satelit Landsat.
Citra ini tampaknya berupa kombinasi saluran multi-spektral yang menggabungkan saluran tampak (RGB) dan inframerah.
Kelebihan:
Resolusi Spasial Menengah:

Landsat 9 memiliki resolusi spasial sekitar 30 meter untuk saluran multi-spektral, yang ideal untuk pemetaan regional dan analisis skala menengah hingga besar.
Data Multi-spektral:

Citra Landsat memiliki 11 saluran yang mencakup spektrum tampak, inframerah dekat, inframerah gelombang pendek, dan inframerah termal. Hal ini memungkinkan analisis yang luas seperti identifikasi jenis tanah, pemantauan perubahan lahan, dan analisis vegetasi.
Arsip Data Jangka Panjang:

Data Landsat tersedia secara gratis melalui platform USGS seperti EarthExplorer, dan memiliki rekaman panjang sejak awal misi Landsat, sehingga dapat digunakan untuk analisis perubahan lahan dalam jangka panjang.
Pemantauan Global:

Landsat merupakan salah satu platform yang andal untuk pemantauan lingkungan secara global dengan cakupan wilayah yang sangat luas, termasuk area yang sulit dijangkau.
Kelemahan:
Resolusi Spasial Lebih Rendah Dibanding Satelit Komersial:

Dibandingkan dengan satelit komersial seperti WorldView atau Pleiades yang bisa mencapai resolusi 0,5 meter atau lebih baik, Landsat memiliki resolusi yang lebih rendah. Ini membatasi penggunaannya untuk aplikasi yang membutuhkan detail tinggi seperti pemetaan bangunan atau jalan secara rinci.
Cakupan Temporal Terbatas:

Satelit Landsat memiliki siklus pengambilan data sekitar 16 hari sekali, yang mungkin terlalu lambat untuk beberapa aplikasi yang membutuhkan pemantauan frekuensi tinggi, misalnya untuk deteksi kebakaran atau bencana yang memerlukan pembaruan data harian.
Pengaruh Awan:

Seperti yang terlihat di citra, tutupan awan bisa menjadi kendala dalam analisis data Landsat. Awan dapat menutupi objek di permukaan, sehingga mempengaruhi kualitas hasil interpretasi.
Resolusi Termal:

Resolusi spasial untuk saluran termal (TIRS) lebih kasar, sekitar 100 meter, yang kurang ideal untuk pemetaan termal dengan tingkat detail tinggi.
Secara keseluruhan, Landsat 9 adalah pilihan yang sangat baik untuk analisis penggunaan lahan, pemantauan lingkungan, dan perubahan jangka panjang, tetapi mungkin kurang ideal untuk aplikasi yang membutuhkan detail sangat tinggi atau pemantauan frekuensi tinggi.

•sentinel 2

Copernicus

Jenis Citra:

copernicus 

Google Satellite Imagery: Citra ini berasal dari satelit komersial yang digunakan oleh Google Maps/Earth, dan sering digunakan sebagai referensi dasar untuk banyak aplikasi pemetaan.

Kelebihan:
Ketersediaan Global:

Citra Google Satellite mencakup hampir seluruh permukaan bumi, yang membuatnya sangat mudah diakses untuk keperluan pemetaan atau observasi lokasi di mana saja.
Visualisasi yang Baik:

Citra ini sangat bagus untuk visualisasi atau tampilan permukaan bumi secara umum, karena memberikan tampilan yang mirip dengan apa yang terlihat oleh mata manusia (tampilan RGB).
Aksesibilitas dan Penggunaan Mudah:

Google Satellite dapat diakses secara gratis melalui berbagai platform seperti Google Maps atau Google Earth, dan mudah diintegrasikan dalam perangkat lunak GIS seperti ArcMap.
Sering Diperbarui di Beberapa Area:

Di daerah perkotaan atau lokasi yang padat, citra Google sering diperbarui sehingga relatif up-to-date dibandingkan beberapa platform lain.
Kelemahan:
Resolusi Tidak Konsisten:
Resolusi citra Google Satellite bervariasi tergantung pada wilayah. Beberapa wilayah memiliki citra resolusi tinggi (sekitar 0,5 hingga 2 meter), sementara wilayah lain mungkin memiliki resolusi yang lebih rendah.
Tidak Cocok untuk Analisis Mendalam:
Citra Google Satellite tidak menyediakan data multi-spektral atau inframerah, sehingga tidak cocok untuk analisis ilmiah yang lebih dalam, seperti pemantauan vegetasi atau analisis permukaan tanah.
Akurasi Georeferensi:
Akurasi posisi atau georeferensi citra dari Google Satellite mungkin tidak selalu presisi, tergantung pada wilayah. Perbedaan posisi bisa terjadi hingga beberapa meter, yang menjadi masalah jika digunakan untuk analisis yang membutuhkan presisi tinggi.
Citra Tidak Terbaru di Beberapa Area:
Walaupun citra diperbarui di beberapa lokasi, ada wilayah yang mungkin memiliki citra yang sudah usang (beberapa tahun sebelumnya), tergantung pada seberapa sering citra diperbarui untuk lokasi tersebut.
Kesimpulan:
Citra Google Satellite cocok untuk keperluan visualisasi umum dan analisis geografis tingkat dasar. Namun, untuk kebutuhan yang lebih presisi atau untuk analisis berbasis spektrum (seperti analisis vegetasi atau deteksi kelembapan tanah), sumber citra satelit yang lebih spesifik seperti Landsat atau Sentinel akan lebih cocok.

Google Satellite Imagery: Citra ini berasal dari satelit komersial yang digunakan oleh Google Maps/Earth, dan sering digunakan sebagai referensi dasar untuk banyak aplikasi pemetaan.
Kelebihan:

Ketersediaan Global:

Citra Google Satellite mencakup hampir seluruh permukaan bumi, yang membuatnya sangat mudah diakses untuk keperluan pemetaan atau observasi lokasi di mana saja.
Visualisasi yang Baik:

Citra ini sangat bagus untuk visualisasi atau tampilan permukaan bumi secara umum, karena memberikan tampilan yang mirip dengan apa yang terlihat oleh mata manusia (tampilan RGB).
Aksesibilitas dan Penggunaan Mudah:

Google Satellite dapat diakses secara gratis melalui berbagai platform seperti Google Maps atau Google Earth, dan mudah diintegrasikan dalam perangkat lunak GIS seperti ArcMap.
Sering Diperbarui di Beberapa Area:

Di daerah perkotaan atau lokasi yang padat, citra Google sering diperbarui sehingga relatif up-to-date dibandingkan beberapa platform lain.
Kelemahan:
Resolusi Tidak Konsisten:
Resolusi citra Google Satellite bervariasi tergantung pada wilayah. Beberapa wilayah memiliki citra resolusi tinggi (sekitar 0,5 hingga 2 meter), sementara wilayah lain mungkin memiliki resolusi yang lebih rendah.
Tidak Cocok untuk Analisis Mendalam:
Citra Google Satellite tidak menyediakan data multi-spektral atau inframerah, sehingga tidak cocok untuk analisis ilmiah yang lebih dalam, seperti pemantauan vegetasi atau analisis permukaan tanah.
Akurasi Georeferensi:
Akurasi posisi atau georeferensi citra dari Google Satellite mungkin tidak selalu presisi, tergantung pada wilayah. Perbedaan posisi bisa terjadi hingga beberapa meter, yang menjadi masalah jika digunakan untuk analisis yang membutuhkan presisi tinggi.
Citra Tidak Terbaru di Beberapa Area:
Walaupun citra diperbarui di beberapa lokasi, ada wilayah yang mungkin memiliki citra yang sudah usang (beberapa tahun sebelumnya), tergantung pada seberapa sering citra diperbarui untuk lokasi tersebut.
Kesimpulan:
Citra Google Satellite cocok untuk keperluan visualisasi umum dan analisis geografis tingkat dasar. Namun, untuk kebutuhan yang lebih presisi atau untuk analisis berbasis spektrum (seperti analisis vegetasi atau deteksi kelembapan tanah), sumber citra satelit yang lebih spesifik seperti Landsat atau Sentinel akan lebih cocok.Untuk menganalisis objek yang ada di citra satelit tersebut, berikut adalah rincian berdasarkan elemen-elemen pengenalan objek seperti rona, warna, bentuk, ukuran, tekstur, pola, bayangan, situs, dan asosiasi:

1.Rona dan Warna:
•Citra menunjukkan variasi rona yang mencakup warna abu-abu, cokelat, hijau, dan biru.
•Warna abu-abu dan cokelat menunjukkan area pemukiman yang padat, sedangkan hijau cenderung menunjukkan vegetasi atau ruang terbuka, dan biru untuk bangunan atau atap yang menggunakan bahan tertentu seperti logam atau kaca.
2.Bentuk:
•Objek besar berbentuk oval yang sangat mencolok di tengah gambar adalah stadion. Stadion ini memiliki bentuk yang simetris dan jelas.
•Ada juga objek dengan bentuk persegi panjang yang kemungkinan merupakan bangunan atau kompleks industri.
3.Ukuran:
•Stadion merupakan objek terbesar dan paling mencolok dalam citra ini, sedangkan bangunan lainnya relatif kecil.
•Ukuran bangunan di sekitarnya bervariasi, mulai dari rumah-rumah kecil hingga struktur besar, seperti area industri di sisi utara stadion.
4.Tekstur:
•Area pemukiman memiliki tekstur kasar yang disebabkan oleh bangunan padat yang berdekatan satu sama lain.
•Stadion dan beberapa bangunan besar lainnya tampak lebih halus karena ruang terbuka di sekitarnya.
5.Pola:
•Pola pemukiman di sekitar stadion teratur tetapi sangat padat, menunjukkan kawasan dengan tata ruang yang sudah berkembang dengan baik.
•Jalan-jalan terlihat membagi kawasan tersebut secara merata.
6.Bayangan:
•Bayangan terlihat di sisi barat objek tinggi, seperti stadion dan bangunan besar, memberikan indikasi bahwa sumber cahaya (matahari) berada di sebelah timur.
7.Situs:
•Stadion tampaknya terletak di area pusat perkotaan, dikelilingi oleh pemukiman padat dan beberapa bangunan komersial atau industri.
•Terdapat jalan raya atau jalur kereta di bagian kanan bawah, yang menunjukkan akses transportasi utama.
8.Asosiasi:
•Stadion kemungkinan besar merupakan pusat kegiatan olahraga atau hiburan, dan sering diasosiasikan dengan fasilitas pendukung seperti lapangan parkir, stasiun transportasi, atau pusat perbelanjaan.
•Kompleks industri di sebelah utara stadion menunjukkan bahwa area ini juga mungkin memiliki fungsi ekonomi selain fungsi olahraga.

dokpri 

Analisis ini menunjukkan bahwa citra tersebut adalah bagian dari kawasan urban dengan pola pemukiman padat, adanya fasilitas umum besar (stadion), dan infrastruktur transportasi utama yang menghubungkan area ini dengan wilayah lain.