TINJAUAN PEMANFAATAN BIG DATA PENGINDERAAN JAUH DAN PEMBELAJARAN MESIN UNTUK OFFICIAL STATISTICS DI WILAYAH PERKOTAAN

Abstract

Kemajuan teknologi big data tidak hanya menawarkan potensi pemanfaatan namun juga tantangan bagi penyelenggaraan official statistics. Sebagai salah satu sumber big data yang potensial, data spektral penginderaan jauh yang tersedia secara terbuka dan gratis menjadi modal berharga untuk penyempurnaan kualitas official statistics. Makalah ini meninjau peluang dan tantangan pemanfaatan penginderaan jauh di wilayah perkotaan dan menyajikan studi kasus awal pada monitoring pertumbuhan lanskap perkotaan di Indonesia. Studi kasus awal ini menggunakan metode pembelajaran mesin ansambel sebagai model untuk klasifikasi, yaitu random forest yang merupakan pendekatan statistik nonparametrik dengan penerapan agregasi  dan  bootstrapping pada  pohon  keputusan.  Penelitian  ini  mengambil  fokus  pada  Kabupaten Banyuwangi, Provinsi Jawa Timur sebagai studi kasus. Hasil eksperimen dengan citra satelit Landsat-8 menunjukkan  keberhasilan  model  dalam  mendeteksi  perubahan  area  bangunan  selama  6  tahun pertumbuhan lanskap perkotaan pada 2015-2020. Terhitung pada tahun 2015 dan 2020, model yang dibangun dapat mendeteksi bangunan/konstruksi dengan akurasi masing-masing 93 dan 91 persen. Kesimpulan sementara ini membuka kemungkinan penerapan penginderaan jauh untuk menunjang survei dan sensus statistik pada wilayah perkotaan, khususnya sebagai salah satu indikator penting untuk penghitungan nilai tambah bruto (NTB) lapangan usaha konstruksi yang menjadi komponen dari Produk Domestik Regional Bruto (PDRB).