HIKMAH, ULFAH DURROTUL (2024) PEMODELAN MORFOLOGI KAWASAN PERMUKIMAN TERIDENTIFIKASI KUMUH MENGGUNAKAN MULTISOURCE DATASETS PENGINDRAAN JAUH DAN PLATFORM GOOGLE EARTH ENGINE (GEE) (STUDI KASUS: KECAMATAN SAYUNG KABUPATEN DEMAK). Undergraduate thesis, UNIVERSITAS DIPONEGORO.

	Text Cover.pdf Download (122kB)
	Text Abstrak.pdf Download (205kB)

Abstract

Urbanisasi yang cepat di Provinsi Jawa Tengah telah menyebabkan pertumbuhan permukiman kumuh sehingga menciptakan tantangan signifikan dalam pengelolaan perkotaan. Kawasan kumuh di Kabupaten Demak, terutama di
Kecamatan Sayung, menunjukkan adanya wilayah dengan tingkat kekumuhan yang tinggi, diperparah oleh rob di wilayah pesisir. Pemetaan konvensional menggunakan data sensus dan survei lapangan memiliki kendala temporal dan kurang efektif dalam menangkap dinamika perkembangan kawasan kumuh.
Penelitian ini mengkombinasikan teknologi pengindraan jauh dengan pengolahan cloud computing menggunakan Google Earth Engine (GEE) untuk mengatasi keterbatasan tersebut. Data citra satelit beresolusi tinggi dari GEE memungkinkan analisis spasial, temporal, dan spektral yang efisien. Teknik analisis tekstur seperti grey level co-occurrence matrix (GLCM), band multispektral, indeks spektral seperti NDWI, SAVI, dan NDBI dari citra Sentinel-2A, DEM SRTM, dan VIIRSDNB diterapkan untuk meningkatkan pemisahan kelas dan identifikasi variasi
morfologi kawasan kumuh. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hasil pemanfaatan teknologi sebagai alat identifikasi awal kawasan permukiman kumuh beserta karakteristik morfologinya. Hasil menunjukkan bahwa identifikasi awal kawasan kumuh dengan teknik ini memiliki tingkat akurasi yang cukup baik (Fscore 97%). Kawasan teridentifikasi kumuh di Kecamatan Sayung mencapai
641,440 ha (7,46% dari total luas wilayah) pada tahun 2023 dengan variasi morfologi di dataran rendah berdasarkan identifikasi morfologi dari data elevasi, berada di tepi badan air yang berisiko banjir rob serta kepadatan bangunan yang
rendah yang teridentifikasi dari hasil nilai NDBI. Validasi model menunjukkan akurasi tinggi (MAPE 8,336%) dan kesesuaian baik antara prediksi model dengan kondisi lapangan. Melalui metode Expert Judgement Validation, hasil ini diterima positif oleh Dinas Perumahan dan Kawasan Permukiman (DINPERKIM)
Kabupaten Demak.

Actions (login required)

View Item