Pendahuluan

Kawasan Cekungan Bandung ditetapkan sebagai Kawasan Strategis Nasional berdasarkan Peraturan Presiden No.45 Tahun 2018. Kawasan Cekungan Bandung ditetapkan sebagai Kawasan Strategis Nasional karena memiliki potensi ekspor, pertumbuhan ekonomi yang cepat, sektor unggul penggerak ekonomi nasional, jaringan prasarana dan fasilitas penunjang ekonomi yang mendukung, mempercepat pertumbuhan kawasan tertinggal, memanfaatkan teknologi tinggi, dan berperan dalam mewujudkan ketahanan energi nasional (Wawan, 2019). Namun, isu utama yang dihadapi oleh Kawasan Cekungan Bandung yaitu pembangunan yang tidak sesuai dengan peruntukan lahan sehingga berdampak pada meningkatnya kejadian banjir, longsor, limbah dan pencemaran lingkungan, kemacetan, dan peningkatan jumlah lahan kritis (Brilyana, 2022).

Pertumbuhan penduduk yang tinggi diikuti dengan kebutuhan akan lahan permukiman yang dapat memicu alih fungsi lahan hijau yang menyebabkan potensi bencana alam seperti banjir, longsor, dan peningkatan pencemaran lingkungan. Kota Bandung dan Kota Cimahi yang saat ini merupakan pusat Kawasan permukiman di Kawasan Cekungan Bandung mengalami perubahan kawasan lahan terbangun dan vegetasi, berdasarkan perubahan tersebut ditunjukkan dengan data tutupan lahan pada tahun 2020, yaitu 90,66% wilayah Kota Bandung dan 88,35% dari wilayah Kota Cimahi sudah merupakan kawasan terbangun (CEKUNGAN BANDUNG, 2022). Berdasarkan hal tersebut, maka diperlukan pemantauan perubahan lahan terbangun dan vegetasi yang ada di kawasan inti Kawasan Cekungan Bandung yaitu Kota Bandung dan Cimahi untuk menjaga fungsi jasa ekologi dan lingkungan dari kawasan lindung dan kawasan penyangga, dan pembangunan yang terdistribusi di kawasan sekitarnya. Hal tersebut juga didukung berdasarkan Peraturan Gubernur Jawa Barat No.86 Tahun 2020 tentang Badan Pengelola Kawasan Perkotaan Cekungan Bandung yang salah satu fokusnya yaitu menangani penataan ruang karena belum optimalnya pengendalian pemanfaatan ruang (Brilyana, 2022).

Tujuan

Penelitian ini bertujuan untuk memetakan perubahan lahan terbangun dan vegetasi yang ada di Kota Bandung dan Cimahi, menganalisis distribusi spasial perubahan lahan terbangun dan vegetasi yang ada di Kota Bandung dan Cimahi, dan menganalisis korelasi antara lahan terbangun dan vegetasi yang ada di Kota Bandung dan Cimahi.

Metodologi

Data Penelitian

Data citra yang digunakan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:

Metode Penelitian

Pengolahan data citra penelitian ini menggunakan dua jenis transformasi spektral Normalized Difference Built-up Index (NDBI) dan Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI). NDBI adalah transformasi spektral untuk mendeteksi indeks bangunan menggunakan dua reflektansi pita spektral citra berbeda yang ditentukan berdasarkan rumus berikut (Zha et al., 2003):

SAVI adalah transformasi spektral untuk mendeteksi kerapatan vegetasi menggunakan dua reflektansi pita spektral citra berbeda dan faktor koreksi tanah yang ditentukan berdasarkan rumus berikut (Huete, 1988):

Keterangan:

SWIR : Reflektansi pita spektral Short Wavelength Infrared

NIR : Reflektansi pita spektral Near-Infrared

RED :Reflektansi pita spektral Red

L : Faktor koreksi tanah. 0.5 = kerapatan vegetasi menengah

Setelah data citra diolah menjadi transformasi spektral baru, dilanjutkan dengan melakukan klasifikasi dan menghitung perubahannya dengan menggunakan raster calculator yaitu operasi matematika berdasarkan nilai piksel data citra. Klasifikasi yang digunakan untuk NDBI terdiri dari dua kelas yaitu bukan bangunan (-1−0,15) dan bangunan (-0,15–1). Serta untuk SAVI, kelas yang digunakan terdiri dari dua, yaitu bukan vegetasi (-1−0,3) dan lahan vegetasi (0,3−1) (Hardyanti dkk., 2017).

Selanjutnya, dilakukan analisis korelasi menggunakan metode Korelasi Pearson. Metode ini menghasilkan koefisien korelasi yang berperan dalam mengukur tingkat kekuatan hubungan linier antara dua variabel (Firdaus, 2009 dalam Safitri, 2016). Pola hubungan antara variabel dapat dilihat menggunakan diagram pencar. Korelasi Pearson dinotasikan dengan r atau koefisien korelasi yang mempunyai interval koefisien korelasi antara -1 dan 1, yaitu (Boediono & Wayan, 2002):

1. 1.
   Jika 0,90 < r < 1,00 atau -1,00 < r < -0,90 ; artinya hubungan yang sangat kuat.

1. 2.
   Jika 0,70 < r < 0,90 atau -0,90 < r < -0,70 ; artinya hubungan yang kuat.

1. 3.
   Jika 0,50 < r < 0,70 atau -0,70 < r < -0,50 ; artinya hubungan yang moderat.

1. 4.
   Jika 0,30 < r < 0,50 atau -0,50 < r < -0,30 ; artinya hubungan yang lemah.

1. 5.
   Jika 0,0 < r < 0,30 atau -0,30 < r < 0,0 ; artinya hubungan yang sangat lemah.

Setelah korelasi, dilakukan pula survey validasi untuk melihat keadaan sebenarnya yang selanjutnya digunakan untuk analisis. Tahapan pelaksanaan yang dilakukan pada penelitian ini dapat dilihat pada diagram alir berikut:

Hasil dan Analisis

Identifikasi lahan terbangun dan vegetasi

Hasil Identifikasi lahan terbangun dan vegetasi di Kota Bandung dan Cimahi sebagai bagian inti dari Kawasan Cekungan Bandung menunjukkan peningkatan sebesar 6% dalam perubahan lahan terbangun dan penurunan pada pada lahan vegetasi dari total luas wilayah.

Perubahan lahan terbangun dan vegetasi

Perubahan lahan terbangun yang meningkat terjadi akibat dari alih fungsi lahan dari lahan vegetasi menjadi lahan terbangun. Lahan vegetasi yang menjadi perubahan alih fungsi lahan seperti tanah terbuka dan sawah menjadi lahan terbangun seperti permukiman dan perkantoran. Dari 30 titik survei, 23 titik di antaranya merupakan vegetasi seperti kebun, ladang, sawah, lahan kosong, dan padang rumput. Sedangkan 7 titik survei merupakan bangunan. 

Perubahan yang terjadi dengan wilayah yang relatif kecil terjadi karena kekurangan dari identifikasi lahan terbangun menggunakan NDBI. NDBI memiliki kekurangan yaitu tidak dapat membedakan antara bangunan dengan tanah kosong yang tandus/kering. Sehingga terdapat beberapa wilayah yang terlihat mengalami perubahan menjadi lahan terbangun namun perubahan yang terjadi bukan karena menjadi lahan terbangun melainkan lahan pertanian yang sedang mengalami masa tanam atau lahan kosong yang sedang tandus. Hal tersebut juga yang menyebabkan terjadi perubahan lahan terbangun yang menurun atau lahan vegetasi yang meningkat karena perbedaan waktu masa tanam di lahan pertanian atau lahan kosong yang menjadi hijau pada tahun pengamatan. 

Persebaran perubahan lahan terbangun dan vegetasi terjadi banyak di bagian utara dan timur wilayah pengamatan. Di bagian utara, perubahan terutama terjadi pada lahan pertanian produktif, sementara di bagian timur, terdapat perubahan signifikan yang mengubah wilayah tersebut menjadi kawasan permukiman. Terjadi perubahan alih fungsi lahan dari vegetasi menjadi lahan terbangun di Kota Bandung dan Cimahi. Peningkatan lahan terbangun mencakup area properti seperti Summarecon Bandung di Kota Bandung dan pembangunan perkantoran baru, atau seperti PT. China Railway Group Limited (CREC) Indonesia di Kota Cimahi.

Perubahan lahan terbangun yang terjadi di wilayah timur karena adanya lahan yang bisa menjadi peluang pembangunan properti di pusat kota. Pembangunan properti tersebut beriringan juga dengan permintaan akan tempat tinggal akibat dari pertumbuhan penduduk yang terus meningkat. Lokasi yang strategis dekat dengan pusat kota serta fasilitas umum yang mendukung sekitarnya seperti Stasiun Kereta Cepat Tegalluar dan Stadion Gelora Bandung Lautan Api menyebabkan harga lahan yang mahal. Sehingga perubahan lahan terbangun yang terjadi akibat dari adanya peluang bisnis properti yang menggiurkan. Harga lahan atau tanah dapat diakses melalui GEODATA MAPID.

Perubahan lahan terbangun di wilayah timur, yang kini menjadi kawasan properti, didukung oleh Peraturan Presiden No.45 Tahun 2018. Dalam peraturan tersebut, terdapat ketentuan untuk Kawasan Perkotaan di Sekitar Kawasan Inti, termasuk Kawasan Perkotaan Cileunyi−Rancaekek. Tujuan dari penetapan ini adalah menciptakan kesejahteraan wilayah melalui optimalisasi potensi dengan upaya keserasian dalam pembangunan berkelanjutan. Kawasan Perkotaan Cileunyi−Rancaekek direncanakan sebagai pusat perdagangan dan jasa, kegiatan industri, layanan angkutan umum penumpang dan angkutan barang regional, kegiatan pertanian, serta kegiatan pariwisata.

Korelasi lahan terbangun dan vegetasi

Hasil dari identifikasi lahan terbangun dengan vegetasi menggunakan nilai indeks NDBI dan SAVI yang kemudian dihubungkan dengan rumus matematika untuk mencari hubungan antara dua variabel. Hasil korelasi antara lahan terbangun dan vegetasi menunjukkan bahwa sebaran titik-titik mengikuti pola linier dengan kemiringan negatif dan nilai koefisien korelasi sebesar 0,8531 dan 0,8587. Hasil tersebut menjelaskan korelasi relatif sangat kuat yang berbanding terbalik, artinya semakin tinggi indeks NDBI yang menunjukkan bangunan, maka semakin rendah indeks SAVI yang menunjukkan bukan vegetasi atau sebaliknya semakin rendah indeks NDBI, maka semakin tinggi indeks SAVI. Korelasi sangat kuat menunjukkan adanya hubungan yang sangat jelas, konsisten, dan hampir sempurna antara dua variabel. Hal tersebut juga menunjukkan NDBI dan SAVI dapat digunakan untuk identifikasi perubahan lahan terbangun.

Kesimpulan

Berdasarkan penelitian identifikasi perubahan lahan terbangun dan vegetasi di kawasan inti Kawasan Cekungan Bandung tahun 2013 dan 2023 dapat disimpulkan bahwa, terjadi perubahan lahan terbangun karena adanya perubahan alih fungsi lahan dari vegetasi menjadi kawasan permukiman dan industry. Perubahan ini juga didukung oleh ketetapan fungsi kawasan perkotaan. Ketetapan Kawasan Perkotaan dibuat dengan harapan terwujudnya kesejahteraan wilayah sekitarnya melalui pembangunan yang berkelanjutan. Namun pembangunan yang dilakukan sebaiknya disesuaikan dengan peruntukan lahan serta mitigasi bencana sebagai upaya pencegahan mengurangi resiko akibat dari suatu bencana alam.

Saran

Berdasarkan penelitian identifikasi perubahan lahan terbangun dan vegetasi di kawasan inti Kawasan Cekungan Bandung tahun 2013 dan 2023 dapat diberikan saran, yaitu:

1. 1.
   Menambahkan transformasi spektral lain dalam identifikasi perubahan lahan terbangun dan vegetasi dapat mengguna untuk hasil yang lebih optimal seperti��Modified Difference Water Index (MNDWI).

1. 2.
   Menggunakan data citra penelitian dalam periode yang lebih pendek selama tahun pengamatan untuk hasil perubahan yang lebih terlihat.

Referensi

CEKUNGAN BANDUNG. (2022, November 2). KEBIJAKAN PENGEMBANGAN SISTEM PUSAT PERMUKIMAN DI KAWASAN PERKOTAAN CEKUNGAN BANDUNG. https://cekunganbandung.jabarprov.go.id/kebijakan-pengembangan-sistem-pusat-permukiman-di-kawasan-perkotaan-cekungan-bandung/

Boediono, & Wayan, K. (2002). Teori dan Aplikasi Statistika dan Probabilitas (Sederhana, Lugas, dan Mudah Dimengerti). Remaja Rosdakarya.

Brilyana, Y. A. (2022). Pemkot Bandung dan Pemprov Jabar Bahas Isu Utama Kawasan Cekungan Bandung. https://www.bandung.go.id. https://www.bandung.go.id/news/read/6877/pemkot-bandung-dan-pemprov-jabar-bahas-isu-utama-kawasan-cekungan-band

Hardyanti, L., Wibowo, A., & Sobirin. (2017). VARIASI SPASIAL TEMPORAL SUHU PERMUKAAN DARATAN DI KOTA JAKARTA TAHUN 2015 DAN 2016. 8th Industrial Research Workshop and National Seminar Politeknik Negeri Bandung, 704.

Huete, A. R. (1988). A soil-adjusted vegetation index (SAVI). Remote Sensing of Environment, 25(3), 295–309. https://doi.org/10.1016/0034-4257(88)90106-X

Safitri, W. R. (2016). ANALISIS KORELASI PEARSON DALAM MENENTUKAN HUBUNGAN ANTARA KEJADIAN DEMAM BERDARAH DENGUE DENGAN KEPADATAN PENDUDUK DI KOTA SURABAYA PADA TAHUN 2012—2014. Jurnal Ilmiah Keperawatan, 2(2), 9.

Wawan. (2019). Cekungan Bandung Kawasan Strategis Nasional – Dinas Bina Marga dan Penataan Ruang (hlm. 5). Dinas Bina Marga dan Penataan Ruang. http://dbmtr.jabarprov.go.id/cekungan-bandung-kawasan-strategis-nasional/

Zha, Y., Gao, J., & Ni, S. (2003). Use of normalized difference built-up index in automatically mapping urban areas from TM imagery. International Journal of Remote Sensing, 24(3), 583–594. https://doi.org/10.1080/01431160304987