Pemantauan dinamika Spasial cahaya malam berbasis bin-specific analysis data viirs-dnb pada tipologi beberapa wilayah pembangunan di indonesia (2018-2019)

Refa Fenomena Fanasaika, Prof. Dr.Eng. Rinto Anugraha NQZ, S.Si., M.Si.

2026 | Skripsi | FISIKA

Penginderaan jauh cahaya malam (Nighttime Lights) menggunakan sensor satelit VIIRS-DNB telah banyak dimanfaatkan sebagai proksi aktivitas sosial-ekonomi, urbanisasi, dan dinamika pencahayaan malam pada berbagai skala spasial. Namun, transisi massal ke teknologi lampu modern memicu bias spektral serta menyamarkan perubahan distribusi spasial radiansi apabila hanya dievaluasi menggunakan indikator agregat Oleh karena itu, penelitian ini menerapkan pendekatan bin-specific analysis secara temporal melalui platform Google Earth Engine (GEE) menggunakan citra VIIRS-DNB periode 2018–2024 untuk menganalisis dinamika pergeseran distribusi kelas radiansi pada lima provinsi dengan tipologi pembangunan berbeda di Indonesia. Hasil komputasi menunjukkan bahwa mayoritas wilayah Indonesia didominasi oleh perluasan kawasan berintensitas rendah (mengikuti Hukum Pareto) yang mengalami anomali peredupan meluas (widespread dimming) akibat bias spektral lampu LED Berbeda dengan pola nasional, dengan DKI Jakarta yang telah mencapai saturasi tata ruang kota (distribusi unimodal) serta Sulawesi Tengah yang menunjukkan pemisahan ekstrem (enclave economy) akibat hilirisasi industri ekstraktif. Temuan penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan bin-specific analysis berpotensi menjadi dasar yang lebih objektif dalam evaluasi kebijakan tata ruang berbasis pencahayaan malam, sekaligus mendorong pemanfaatan sensor satelit malam multispektral untuk meningkatkan akurasi analisis ekonometrika geospasial di masa mendatang.

Remote sensing of night-time lights (NTL) using the VIIRS-DNB satellite sensor has been widely utilised as a proxy for socio-economic activity, urbanisation and night-time lighting dynamics at various spatial scales. However, the widespread transition to modern lighting technology introduces spectral bias and obscures changes in the spatial distribution of radiance when assessed solely using aggregate indicators. Therefore, this study employs a temporal bin-specific analysis approach via the Google Earth Engine (GEE) platform, using VIIRS-DNB imagery from 2018–2024 to analyse the dynamics of shifts in the distribution of radiance classes across five provinces with different development typologies in Indonesia. Computational results indicate that the majority of Indonesia’s territory is dominated by the expansion of low-intensity areas (following Pareto’s Law), which exhibit widespread dimming anomalies due to the spectral bias of LED lighting. In contrast to the national pattern, DKI Jakarta has reached urban spatial saturation (unimodal distribution), whilst Central Sulawesi exhibits extreme (enclave economy) due to the downstream processing of extractive industries. The findings of this study suggest that the bin-specific analysis approach has the potential to serve as a more objective basis for evaluating spatial planning policies based on night-time lighting, whilst also encouraging the use of multispectral night-time satellite sensors to improve the accuracy of geospatial econometric analyses in the future.

Kata Kunci : Cahaya malam, Dinamika Spasial, Penginderaan Jauh, Polusi Cahaya, Rebound Effect, VIIRS-DNB