Hubungan Relief Terhadap Harga Lahan Menggunakan Data Penginderaan Jauh di Kecamatan Gunungpati

Wina Alyanda, Dr. Iswari Nur Hidayati, S.Si., M.Sc.

2023 | Skripsi | KARTOGRAFI DAN PENGINDRAAN JAUH

Kecamatan Gunungpati merupakan kecamatan di Kota Semarang yang memiliki 16 kelurahan dengan kondisi topografi dan kemiringan lereng yang bervariasi yaitu sekitar 2% – 40%. Tingkat perkembangan pembangunan di Kecamatan Gunungpati memiliki kecenderungan yang cukup tinggi, sehingga berpengaruh terhadap harga lahan. Berdasarkan hal tersebut timbul variasi harga lahan pada area dengan kondisi topografi yang beragam dan perlu dilakukannya korelasi harga lahan dengan kondisi relief di Kecamatan Gunungpati. Penelitian ini dilakukan untuk memvisualisasikan sebaran harga lahan secara spasial dan mengetahui hubungan antara relief (bentuk wilayah) dengan harga lahan di Kecamatan Gunungpati. Penelitian dilakukan dengan melakukan klasifikasi penutup dan penggunaan lahan menggunakan citra PlanetScope perekaman tahun 2022 dengan metode interpretasi visual. Analisis harga lahan dilakukan dengan memperhitungkan parameter penentu harga lahan, antara lain kelas penutup dan penggunaan lahan, aksesibilitas lahan positif, aksesibilitas lahan negatif, dan intensitas kelengkapan fasilitas umum. Serta melakukan klasifikasi relief yang dilakukan dengan menggunakan metode klasifikasi berdasarkan sifat kontur. Uji akurasi interpretasi visual menggunakan confussion matrix menghasilkan akurasi sebesar 91.79%. Berdasarkan estimasi menggunakan parameter penentu harga lahan di Kecamatan Gunungpati diketahui tersebar secara merata dan berkisar antara Rp. 100.000 hingga Rp. 5.000.000. Untuk mengetahui hubungan kondisi relief terhadap harga lahan, dilakukan perhitungan luasan pada setiap kelas harga lahan yang tersebar di berbagai kelas kondisi relief menggunakan korelasi Pearson yang menghasilkan nilai signifikansi yang menyatakan bahwa terdapat hubungan dan nilai korelasi yang menyatakan hubungan tersebut kuat, sehingga dapat disimpulkan bahwa terdapat keterkaitan yang kuat antara harga lahan dan relief.

Gunungpati District is a sub-district in Semarang City which has 16 subdistricts with varying topographic conditions and slopes, namely around 2% – 40%. The level of development development in Gunungpati District tends to be quite high, so it influences land prices. Based on this, variations in land prices arise in areas with varying topographic conditions and it is necessary to correlate land prices with relief conditions in Gunungpati District. This research was conducted to visualize the spatial distribution of land prices and determine the relationship between relief (regional shape) and land prices in Gunungpati District. This research was carried out by classifying land cover and use using PlanetScope imagery recorded in 2022 with the visual interpretation method. Land price analysis is carried out by taking into account the parameters that determine land prices, including land cover and use class, positive land accessibility, negative land accessibility, and intensity of public facilities. As well as carrying out relief classification which is carried out using a classification method based on contour properties. The visual interpretation accuracy test using a confusion matrix produced an accuracy of 91.79%. Based on estimates using parameters determining land prices in Gunungpati District, it is known that they are evenly distributed and range between Rp. 100,000 to Rp. 5,000,000. To determine the effect of relief conditions on land prices, the area calculated for each class of land prices spread across various classes of relative relief conditions using Pearson correlation which produces a significance value which states that there is a relationship and a correlation value which states that the relationship is strong, can be concluded. that there is a strong relationship between land prices and relief.

Kata Kunci : Kecamatan Gunungpati, Citra PlanetScope, Interpretasi Visual, Confussion Matrix, Estimasi Harga Lahan, Klasifikasi Relief, Korelasi Pearson.