Integrasi metode klasifikasi berbasis objek citra quickbird dan sistem informasi geografis untuk pemodelan spasial zonasi kebutuhan angkutan umum massal dikota Bandung provinsi Jawa Barat

Lili Somantri,

2014 | Disertasi |

Bandung merupakan kota yang mengalami masalah kemacetan lalu lintas. Salah satu solusi mengurangi kemacetan adalah dengan penataan transportasi angkutan umum massal. Penataan angkutan umum massal memerlukan informasi zonasi wilayah yang membutuhkan angkutan umum massal tersebut. Teknologi penginderaan jauh dan sistem informasi geografis diharapkan dapat membantu dalam penentuan zonasi kebutuhan angkutan umum massal di Kota Bandung berupa penyediaan data dan informasi yang akurat. Citra penginderaan jauh yang digunakan, yaitu Citra Quickbird Multispektral dan Quickbird Pan-Sharpened. Adapun penelitian ini bertujuan 1) mengembangkan data pemanfaatan lahan hasil ekstraksi klasifikasi berbasis objek pada citra Quickbird dalam pemodelan spasial zonasi kebutuhan angkutan umum massal di Kota Bandung, 2) mengembangkan pemodelan spasial dengan Sistem Informasi Geografis untuk zonasi kebutuhan angkutan umum massal dan penentuan rute angkutan umum massal di Kota Bandung. Metode yang digunakan dalam penelitian ini, meliputi a) metode penginderaan jauh untuk memperoleh data parameter penentuan kebutuhan angkutan umum massal melalui teknik ekstraksi klasifikasi berbasis objek (object based image approach) dan interpretasi visual; b) pemodelan spasial menggunakan model indeks dengan pengharkatan (scoring) dan matrik dua dimensi untuk menentukan zonasi kebutuhan angkutan umum massal, d) penentuan rute angkutan umum massal menggunakan network analyst pada sistem informasi geografis. Kesimpulan yang diperoleh adalah metode klasifikasi berbasis objek (OBIA) mampu mengekstrak data pemanfaatan lahan dari Citra Quickbird Multispektral dengan 9 kategori, yaitu permukiman teratur, permukiman tidak teratur, perdagangan, industri, jasa, hutan kota, lahan terbuka, sawah, dan tegalan. Akurasi data pemanfaatan lahan hasil OBIA, yaitu 42.74% dibandingkan dengan akurasi interpretasi visual citra Quickbird Pan-Sharpened, yaitu 98.40%. Metode OBIA belum mampu menghasilkan data pemanfaatan lahan yang diperlukan dalam penentuan zonasi angkutan umum massal. Untuk pemodelan spasial zonasi kebutuhan angkutan umum massal menggunakan data hasil interpretasi visual citra Quickbird Pan-Sharpened. Data pemanfaatan lahan digunakan untuk penentuan zona bangkitan (permukiman teratur, tidak teratur) dan tarikan pergerakan (perdagangan, jasa, industri,dan pendidikan) Zonasi kebutuhan angkutan umum massal berdasarkan bangkitan pergerakan, tarikan pergerakan, kondisi penduduk, dan jaringan jalan. Kecamatan yang seluruh kelurahannya termasuk kategori sangat membutuhkan angkutan massal yaitu Coblong, Sukajadi, Kiaracondong, Mandalajati, Ujungberung, dan Cibiru. Berdasarkan tingkat pelayanan, jalan yang sangat membutuhkan angkutan umum massal yaitu arteri primer, arteri sekunder, dan kolektor sekunder. Berdasarkan zonasi kebutuhan angkutan umum massal direkomendasikan empat rute angkutan massal busway dan satu rute angkutan massal monorail. Kata Kunci : Zonasi Angkutan Umum Massal, Citra Quickbird Multispektral, Citra Quickbird Pan-Sharpened, Klasifikasi Berbasis Objek, Interpretasi Visual, dan Pemodelan Spasial.

Kata Kunci :