PEMETAAN KUALITAS LINGKUNGAN PEMUKIMAN DI KECAMATAN BOJONGLOA KALER MENGGUNAKAN PENGINDERAAN JAUH DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS - Muhamad Rizky Fadillah, - (2023)
Kecamatan Bojongloa Kaler merupakan wilayah dengan urutan pertama tingkat kepadatan penduduk paling tinggi di Kota Bandung. Kepadatan penduduk yang meningkat tentunya akan selalu membawa perubahan di wilayah permukiman, salah satunya adalah perubahan pada tingkat kualitas lingkungan. Pemanfaatan penginderaan jauh dengan citra resolusi tinggi dan sistem informasi geografis dapat dimanfaatkan dalam penilaian kualitas lingkungan permukiman. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis: tingkat akurasi geometrik citra Google Earth, kondisi parameter kualitas lingkungan permukiman dan tingkat kualitas lingkungan permukiman berdasarkan kenampakan fisik. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah deskriptif kuantitatif. Metode pengolahan data citra pada penelitian ini yaitu interpretasi untuk parameter kualitas lingkungan permukiman dan metode pengolahan peta yaitu skoring dan overlay untuk pemetaan kualitas lingkungan permukiman. Hasil penelitian ini menghasilkan citra Google Earth memiliki tingkat akurasi horizontal sebesar 4,847m yang masuk kedalam kelas 1 pada skala peta 1:25.000, dan memiliki ketelitian horizontal kelas 3 pada skala peta 1:10.000. Kondisi parameter penentu kualitas lingkungan permukiman di Kecamatan Bojongloa Kaler yaitu parameter kepadatan permukiman, parameter tata letak bangunan, parameter lebar jalan masuk permukiman, parameter kondisi permukaan jalan masuk permukiman, parameter pohon pelindung jalan, parameter lokasi permukiman, dan parameter kualitas atap bangunan dapat diidentifikasi melalui interpretasi citra satelit. Tingkat kualitas lingkungan permukiman di Bojongloa Kaler didominasi oleh kelas buruk sebesar 47,42% dari total keseluruhan, diikuti oleh kelas sedang sebesar 29,90% dan kelas baik sebesar 22,68% dibuktikan dengan hasil uji akurasi kualitas lingkungan permukiman sebesar 97,22%. Penggunaan citra disarankan menggunakan citra dengan resolusi yang lebih tinggi, atau citra foto udara agar memudahkan dalam melakukan interpretasi parameter - parameter yang didapatkan dari citra. ; Bojongloa Kaler Sub-district is the first area with the highest population density in Bandung City. The increasing population density will certainly always bring changes in residential areas, one of which is changes in the level of environmental quality. The utilization of remote sensing with high-resolution imagery and geographic information systems can be utilized in assessing the quality of residential environments. The purpose of this research is to analyze: the level of geometric accuracy of Google Earth images, the condition of residential environmental quality parameters and the level of residential environmental quality based on physical appearance. The method used in this research is descriptive quantitative. The image data processing method in this research is interpretation for residential environmental quality parameters and map processing method is scoring and overlay for residential environmental quality mapping. The results of this research resulted in Google Earth images having a horizontal accuracy level of 4.847m which is included in class 1 at a map scale of 1:25,000, and has a horizontal accuracy of class 3 at a map scale of 1:10,000. The condition of the parameters determining the environmental quality of settlements in Bojongloa Kaler Sub-district, namely settlement density parameters, building layout parameters, settlement entrance road width parameters, settlement entrance road surface conditions parameters, road protection tree parameters, settlement location parameters, and building roof quality parameters can be identified through satellite image interpretation. The level of residential environmental quality in Bojongloa Kaler is dominated by the poor class of 47.42% of the total, followed by the medium class of 29.90% and the good class of 22.68% as evidenced by the results of the accuracy test of the quality of the residential environment of 97.22%. The use of imagery is recommended to use imagery with higher resolution, or aerial imagery to make it easier to interpret the parameters obtained from the image.