ANALISIS POLA DISTRIBUSI SPASIAL PERUBAHAN PENGGUNAAN LAHAN DAN URBAN HEAT ISLAND MENGGUNAKAN GOOGLE EARTH ENGINE (STUDI KASUS DI KOTA BOGOR TAHUN 2000, 2009, & 2021)

Bogor merupakan salah satu kota tertua di Indonesia dan salah satu kota terbesar di Jabodetabek (Jakarta, Bogor, Depok, Tanggerang, dan Bekasi). Kota Bogor juga merupakan pusat ekonomi dan salah satu kota yang memiliki jumlah populasi yang cukup tinggi, hal ini berpengaruh pada peningkatan pertumbuhan perkotaan. Akan tetapi urbanisasi dapat memberikan dampak negatif terhadap lingkungan dan kesehatan manusia terutama pada produksi polusi gas CO2, modifikasi sifat fisik dan kimia atmosfer, yang dapat menyebabkan perubahan cuaca lokal dan iklim hal itu dapat menyebabkan peningkatan suhu di Kawasan perkotaan yang dikenal dengan fenomena Urban Heat Island (UHI). Berdasarkan hal tersebut, maka perlu dimonitoring melalui pengindraan jauh, pengindraan jauh adalah salah satu sarana yang efektif dalam pemantauwan penggunaan lahan karna dapat menyediakan informasi mengenai permukaan bumi, Salah satu teknologi pengindraan jauh yakni Google Earth Engine, adalah sebuah platform berbasis cloud yang menawarkan analisis data lingkungan berskala dunia dimana User hanya perlu mengakses data dari repository di google untuk mendapatkan citra data pengindraan jauh dan data geospasial lain .Pendekatan penelitian ini menggunakan metode Random Forest sebagai pembelajaran ansamble untuk memecahkan masalah klasifikasi dan regresi. metode ini memiliki akurasi yang cukup tinggi serta bisa menentukan variabel-variabel penting dan meminimalisasi kesalahan penilaian akan membuat analisis menjadi lebih praktis dan lebih mudah. Hasil dari penelitian ini didapatkan bahwa urbanisasi perkotaan selalu meningkat dan suhu rata-rata Kota Bogor dari tahun 2000 hingga tahun 2021 mengalami peningkat pada setiap tahunnya. adapun hasil klasifikasi tutupan lahan dari penelitian ini menggunakan metode Random Forest (RF) menunjukkan nilai akurasi keseluruhan (Overall Accuracy) sebesar 95,57% dan nilai kappa sebesar 94,56%

ANALISIS POLA DISTRIBUSI SPASIAL PERUBAHAN PENGGUNAAN LAHAN DAN URBAN HEAT ISLAND MENGGUNAKAN GOOGLE EARTH ENGINE (STUDI KASUS DI KOTA BOGOR TAHUN 2000, 2009, & 2021)

Bogor merupakan salah satu kota tertua di Indonesia dan salah satu kota terbesar di Jabodetabek (Jakarta, Bogor, Depok, Tanggerang, dan Bekasi). Kota Bogor juga merupakan pusat ekonomi dan salah satu kota yang memiliki jumlah populasi yang cukup tinggi, hal ini berpengaruh pada peningkatan pertumbuhan perkotaan. Akan tetapi urbanisasi dapat memberikan dampak negatif terhadap lingkungan dan kesehatan manusia terutama pada produksi polusi gas CO2, modifikasi sifat fisik dan kimia atmosfer, yang dapat menyebabkan perubahan cuaca lokal dan iklim hal itu dapat menyebabkan peningkatan suhu di Kawasan perkotaan yang dikenal dengan fenomena Urban Heat Island (UHI). Berdasarkan hal tersebut, maka perlu dimonitoring melalui pengindraan jauh, pengindraan jauh adalah salah satu sarana yang efektif dalam pemantauwan penggunaan lahan karna dapat menyediakan informasi mengenai permukaan bumi, Salah satu teknologi pengindraan jauh yakni Google Earth Engine, adalah sebuah platform berbasis cloud yang menawarkan analisis data lingkungan berskala dunia dimana User hanya perlu mengakses data dari repository di google untuk mendapatkan citra data pengindraan jauh dan data geospasial lain .Pendekatan penelitian ini menggunakan metode Random Forest sebagai pembelajaran ansamble untuk memecahkan masalah klasifikasi dan regresi. metode ini memiliki akurasi yang cukup tinggi serta bisa menentukan variabel-variabel penting dan meminimalisasi kesalahan penilaian akan membuat analisis menjadi lebih praktis dan lebih mudah. Hasil dari penelitian ini didapatkan bahwa urbanisasi perkotaan selalu meningkat dan suhu rata-rata Kota Bogor dari tahun 2000 hingga tahun 2021 mengalami peningkat pada setiap tahunnya. adapun hasil klasifikasi tutupan lahan dari penelitian ini menggunakan metode Random Forest (RF) menunjukkan nilai akurasi keseluruhan (Overall Accuracy) sebesar 95,57% dan nilai kappa sebesar 94,56%