Pemanfaatan Citra Jalan dengan Google Street View dalam Melihat Ruang Terbuka Hijau dan Hubungannya dengan Tingkat Kemiskinan 
Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Pemanfaatan Citra Jalan dengan Google Street View dalam Melihat Ruang Terbuka Hijau dan Hubungannya dengan Tingkat Kemiskinan ( Studi Kasus pada Kota Bandung ) Emir Luthfi ( 221810266 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Setia Pramana , Ph.D Ringkasan— Penggunaan citra jalan memiliki banyak manfaat dengan sumbernya yang populer yaitu Google Street View ( GSV ) . Dengan salah satu metode pengolahannya menggunakan segmentasi semantik yang dapat mengklasifikasikan setiap piksel sesuai dengan kategori dari model pre-trained PSPNet yang digunakan. Green View Index ( GVI ) menjadi salah satu trend penelitian segmentasi semantik dalam melihat Ruang Terbuka Hijau berdasarkan persepsi manusia dari suatu daerah. RTH memberikan daya tarik lebih kepada penduduk yang tinggal di sekitarnya. GVI yang diperoleh dapat menangkap RTH yang lebih tinggi dibandingkan data RTH Kota Bandung yang memberikan nilai dengan rata-rata 22,5 % . Selain itu , Facebook Relatif Wealth Index ( RWI ) sebagai indikator geospatial big data juga digunakan dalam melihat hubungan dengan tingkat kemiskinan. Persentase penduduk miskin digunakan sebagai tingkat kemiskinan. Dalam menggambarkan pendekatan pengaruh antar variabel dilakukan dengan analisis regresi spasial dengan model regresi Spatial Autoregressive ( SAR ) yang lebih baik daripada regresi OLS pada model yang digunakan. GVI memiliki hubungan yang negatif terhadap tingkat kemiskinan , sedangkan RWI tidak berpengaruh signifikan terhadapnya. Kata Kunci— Citra Jalan , Segmentasi Semantik , GVI , RWI , Tingkat Kemiskinan. I. LATAR BELAKANG Perkembangan Big Data yang kian meningkat hingga saat ini , yang banyak menarik perhatian di dunia penelitian , terkhususnya geospatial big data. Geospatial big data didapatkan dengan memanfaatkan citra digital , salah satunya citra jalan. Berbagai sumber citra jalan dapat diperoleh dari berbagai sumber crowdsourcing yang bisa diakses oleh publik , salah satunya layanan fitur yang disediakan oleh Google yaitu , Google Street View ( GSV ) . GSV memberikan sumber citra jalan yang beresolusi tinggi dan menjadi trending research pada bidang penelitian geospasial dengan perkembangan yang cepat beberapa tahun terakhir [ 1 ] . GSV memiliki popularitas dalam penelitian citra jalan yang terintegrasi dengan Google Maps sehingga dapat diakses melalui API lokasi yang disediakan secara terbuka. Penelitian yang menggunakan citra jalan di Indonesia masih tergolong sangat minim terkhususnya pada kehijauan perkotaan yang belum terdapat kajiannya berdasarkan data dari Dinas Komunikasi dan Informatika ( Diskominfo ) . Pada penelitan luar , penggunaan citra jalan untuk kajian kehijauan perkotaan paling banyak diteliti dengan kontribusi sebesar 15,77 % dari seluruh penelitian citra jalan [ 2 ] . Kehijauan perkotaan termasuk kedalam salah satu komponen dari arah kebijakan pembangunan perkotaan di Indonesia dalam RPJMN 2015-2019 , diantaranya mengembangkan dan menerapkan ruang terbuka hijau ( green openspace ) serta pengembangan kegiatan perekonomian kota yang berwawasan lingkungan ( green economy ) [ 3 ] . Ruang Terbuka Hijau ( RTH ) atau green openspace mengukur tingkat kehijauan dari seluruh komponen yang termasuk kedalamnya diantaranya , taman kota , jalur hijau , kebun , dan lain-lain. RTH memliki peran dalam fungsi sosial-ekonomi dikawasan sekitarnya , diantaranya meningkatkan daya tarik wisatawan , memberikan kenyamanan suasana bagi tempat tinggal maupun tempat kerja , dan lain-lain. Hal ini membuat daerah dengan RTH yang tinggi , membuat orang-orang akan tertarik untuk walaupun harga yang lebih tinggi. Selain itu , kegiatan perkantoran yang mempunyai banyak pepohonan akan memberikan dampak pada produktifitas yang tinggi.kepada para pekerja Forest Service Publications , 2003. Trees Increase Economic Stability , 2003 [ 4 ] . Kajian RTH yang diperoleh menggunakan pendekatan menggunakan citra satelit dengan Leaf Area Index ( LAI ) [ 5 ] dan citra jalan dengan Green View Index ( GVI ) [ 6 ] memiliki hubungan positif dengan tingkat pendapatan serta memiliki hubungan yang negatif dengan tingkat kemiskinan [ 7 ] . Green View Index ( GVI ) merupakan indikator untuk mengukur tingkat kehijauan perkotaan [ 8 ] . Dengan output berupa GVI , dapat mendekati nilai RTH yang dikumpulkan dengan observasi secara langsung ke lapangan yang lebih banyak memakan tenaga , biaya , dan waktu dalam pelaksanaannya. GVI diperoleh dengan melakukan pengolahan menggunakan metode segmentasi semantik yang menggunakan dasar deep learning. Convolutional Neural Network ( CNN ) merupakan metode yang banyak digunakan untuk segmentasi semantik. Arsitektur CNN yang telah dikembangkan dan populer digunakan dalam penggunaan segmentasi semantik untuk menghitung GVI yaitu PSPNet ( Pyramid Scene Parsing Network ) . PSPNet merupakan arsitektur CNN yang teroptimasisasi dengan mempelajari representasi global dari setiap berbagai skala feature maps [ 9 ] . Berdasarkan data BPS pada bulan maret 2021 , Provinsi Jawa Barat memiliki jumlah penduduk miskin terbanyak secara nasional. Kota Bandung sebagai pusat ibukota Jawa Barat yang memiliki citra jalan yang lebih valid dan update , memliki terbanyak sebesar persentase jumlah penduduk miskin 1 / 8 penduduk miskin yang terendah kedua dengan persentase penduduk miskin sebesar 4,37 % . Disamping itu , luas RTH kota bandung berkisar 2.048,97 Ha yang mana 12,25 % dari total luas wilayah kota bandung daru data RTH yang terakhir dirilis yaitu pada tahun 2020. Namun , data RTH tersebut belum merepsentasikan RTH yang update dari tahun ke tahun dikarenakan pengumpulan yang sulit dilakukan dan perubahan kebijakan dari pemerintah daerah yang mana hanya berfokus pada beberapa komponen RTH , salah satunya luas taman kota sehingga belum dapat menyimpulkan seluruh luasan RTH yang diinginkan. Maka dari itu , peneliti tertarik untuk meneliti kehijauan perkotaan dengan pendekatan RTH menggunakan GVI dan RWI dalam melihat hubungan dengan tingkat kemiskinan. II. TUJUAN PENELITIAN Dari latar belakang yang diangkat , maka dapat dijabarkan tujuan pada penelitian ini , diantaranya : 1. 2. Dapat memperoleh sebaran Green View Index ( GVI ) menggunakan hasil pengolahan citra dari Google Street View di Kota Bandung. Dapat mengetahui hubungan antara Green View Index ( GVI ) dan Relative Wealth Index ( RWI ) dengan tingkat kemiskinan di Kota Bandung. III. PENELITIAN TERKAIT Gambar 2. Kerangka Pikir Penelitian Kehijauan perkotaan cukup populer pada penelitian citra jalan menggunakan sumber Google Street View ( GSV ) , dengan proses deep learning menggunakan arstiektur PSPNet [ 7 ] , [ 10 ] untuk proses segmentasi semantik dan disajikan dalam output indikator berupa Green View Index ( GVI ) [ 6 ] , [ 8 ] , [ 11 ] , [ 12 ] yang distribusinya memberikan hasil korelasi positif dengan berbagai indikator kehijauan lainnya [ 8 ] . Dengan GVI tersebut ( RTH ) dapat merepresentasikan Ruang Terbuka Hijau terkhususnya dalam mendeskripsikan jalan perkotaan , sehingga perhitungan GVI dapat dimasukkan kedalam alternatif pengumpulan data mengenai luas RTH [ 11 ] . Persentase dari indikator kehijauan ini memiliki hubungan yang negative dengan tingkat kemiskinan [ 7 ] . Hal ini sejalan dengan hasil penelitian lainnya yang memperoleh adanya indikasi dari kehijauan dengan kemiskinan secara spasial jalur hijau Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik bahwa orang-orang yang berpendapatan tinggi lebih memilih untuk hidup didaerah yang lebih hijau , sedangkan masyarakat yang lebih miskin dalam hal pendapatan memilih untuk hidup didaerah yang padat dalam mencari mata pencarian rumah tangga mereka [ 6 ] . IV. METODE PENELITIAN Dalam menyelesaikan permasalahan dari penelitian ini , dilakukan penerapan beberapa metode dan keikutsertaan variabel yang diperlukan baik untuk analisis yang dibutuhkan maupun sebagai pembanding dari hasil penggunaan metode yang diperoleh. Seluruh tahapan pada penelitian dijelaskan oleh bagan alur secara rinci dibawah ini. 1. Pengumpulan Citra Jalan Gambar 3. Alur Penelitian tersedia , diambil beberapa Data yang dikumpulkan terlebih dahulu adalah data spasial berupa shapefile yang berisikan fitur-fitur geometri dari administrasi wilayah berdasarkan desa / kelurahan termasuk didalamnya network jalan yang didapatkan dari source yang dapat diakses dari www.lapakgis.com untuk kemudian dimuat dalam ArcGIS untuk pengambilan sampling point. Pengambilan titik sampel dari network jalan yang titik sampel untuk memperoleh koordinat latitude dan longitude yang dapat mewakili tiap jalan di daerah tersebut. Titik sampel yang didapatkan diperoleh menggunakan tools pada ArcGIS pada opsi katalog Data Management Tools > Sampling > Generate Point Along Lines dengan mengambil titik inisiasi secara random kemudian titik selanjutnya diatur dengan jarak antar titik sampel nya 300 meter. Titik sampling yang diperoleh sebanyak 1200 dari seluruh jalan pada Kota Bandung. Dari seluruh tersebut , akan ditelusuri terkait ketersediaan dalam pengumpulan hasil citra jalan dari API Google Street View ( GSV ) . titik sampling 2 / 8 Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Gambar 5. ( a ) Tampilan arsitektur dan alur kerja segmentasi dari arsitektur PSPNet. ( b ) Dataset yang digunakan sebagai data training dan GSV sebagai data prediksi [ 9 ] . Seluruh citra jalan dari lokasi titik sampel yang digunakan disegmentasikan dengan model tersebut. Setelah itu , hasil segmentasi semantik dari setiap titik jalan , digunakan dalam perhitungan GVI dengan mengambil total piksel yang termasuk kedalam kategori kehijauan dan dibandingkan dengan seluruh total piksel dari setiap citra panorama jalan [ 6 ] – [ 8 ] , [ 10 ] , [ 11 ] . Perhitungan GVI dirumuskan sebagai berikut [ 14 ] : 4 𝑖=1 4 𝑖=1 𝐺𝑉𝐼 = ∑ 𝐴𝑟𝑒𝑎𝑔_𝑖 ∑ 𝐴𝑟𝑒𝑎𝑡_𝑖 dimana 𝐴𝑟𝑒𝑎𝑔_𝑖 merupakan luasan atau jumlah piksel yang hijau dan 𝐴𝑟𝑒𝑎𝑡_𝑖 merupakan total dari luas atau jumlah piksel seluruh gambar. 3. Regresi Ordinary Least Square ( OLS ) × 100 % Pendugaan parameter model menggunakan metode Ordinary Least Square ( OLS ) pada model regresi linear dengan meminimumkan jumlah kuadrat error [ 14 ] . Model regresi linear merupakan model yang menggambarkan hubungan antara variabel tak bebas 𝑦 dan variabel bebas 𝑥1 , 𝑥2 , … , 𝑥𝑝 untuk p yang menyatakan banyaknya variabel bebas yang digunakan. 4. Uji Signifikansi Model Uji signifikansi secara simultan dilakukan menggunakan Uji F. Uji F digunakan dalam koefisien regresi untuk menguji apakah variabel bebas yang digunakan secara bersama-sama ( simultan ) berpengaruh terhadap variabel tak bebas. Uji T dalam model regresi digunakan untuk menguji koefisien regresi secara parsial dengan tujuan untuk melihat pengaruh dari masing-masing variabel bebas terhadap variabel tak bebas secara signifikan , dengan asumsi variabel lain konstan. 5. Pengujian Asumsi Klasik Uji normalitas adalah salah satu asumsi pada regresi linear yang harus dipenuhi apabila kita ingin melakukan pengujian terhadap dugaan parameter yang diperoleh. Uji normalitas dilakukan dengan uji formal , yaitu uji Jarque- Bera. Uji multikolinearitas dilakukan dengan dasar pengambilan keputusan dengan cara melihat nilai VIF ( Variance Inflation Factor ) . Uji heteroskedastisitas dalam persamaan regresi melihat sama atau tidak varians dari 3 / 8 Gambar 3. Hasil Sampling Point pada ArcGis ( a ) Tampilan geografis Kota Bandung ( b ) Network jalan Kota Bandung yang telah dilakukan sampling point ( c ) Tampilan titik sampling pada network jalan yang lebih dekat untuk daerah pada kotak merah Untuk melakukan pengambilan citra jalan dari API GSV , diperlukan informasi metadata untuk dapat melihat apakah citra dari titik koordinat GPS tersedia dan akan di filter sehingga saat pengambilan citra panorama jalan akan memperoleh citra yang valid. Pengumpulan gambar dengan pitch : 0 ; heading : 0,90,180,270 ; pixel : 300x300 didapatkan dengan Python 3 pada Google Collaboratory. Gambar GSV yang diambil dari 4 arah secara horizontal dari titik lokasi GPS terkait , sehingga dapat dijadikan 1 panorama utuh untuk melihat dari seluruh penampakan yang ada pada lokasi terkait [ 7 ] . Gambar 3. Tampilan satu kesatuan panorama Google Street View ( GSV ) Parameter yang didapatkan untuk pengambilan gambar dari API Google Street View yang digunakan , diantaranya : • copyright ( hak cipta ) : dari google / agen yang berkontribusi untuk menambahkan panorama GSV di lokasi terkait. • date ( tanggal ) : waktu pengambilan gambar. • location ( lokasi ) : berisi lattitude dan longitude dari lokasi terkait. • pano_id : pengkodean dari titik panorama terkait. • status : keterangan apakah gambar tersedia atau tidak. 2. Pengolahan Green View Index ( GVI ) Analisis pada citra jalan yang diperoleh menggunakan teknik segmentasi semantik dengan menerapkan model arsitektur Pyramid Scene Parsing Network ( PSPNet ) dengan backbone Convolutional Neural Network ( CNN ) dengan arsitektur ResNet-50 [ 9 ] . Model tersebut sudah dilatih yang digunakan dengan transfer learning dengan kumpulan dataset training yang sudah memiliki anotasi gambar yang terklasifikasikan objek didalamnya yang dikumpulkan pada dataset ADE20K ( https : / / groups.csail.mit.edu / vision / datasets / ADE20K / ) . berbagai kedalam kategori error / galat pada model regresi. Pengujian heteroskedastisitas ini dapat dilakukan dengan uji Breusch-Pagan. 6. Pengujian Efek Spasial ( LM ) digunakan Uji spesifikasi untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi spasial dilakukan dengan uji Moran’s I [ 15 ] . Uji Lagrange Multiplier untuk mengidentifikasi adanya ketergantungan spasial yang terjadi pada variabel tak bebas , error maupun keduanya serta untuk menentukan model yang tepat. pengujian selanjutnya menggunakan Robust LM untuk menentukan model spasial yang paling signifikan. Robust Lagrange Multiplier ( RLM ) merupakan modifikasi dari Lagrange Multiplier ( LM ) . Uji ini diperlukan apabila pada LM lag dan LM. 7. Model Spatial Autoregressive ( SAR ) dan Spatial Error Model ( SEM ) Model regresi spasial menggunakan pendekatan area dengan data spasial cross section adalah sebagai berikut : [ 16 ] 𝑦 = 𝜌𝑊1𝑦 + 𝑋𝛽 + 𝑢 𝑢 = 𝜆𝑊2𝑢 + 𝜀 𝜀~𝑁 ( 0 , 𝜎2𝐼𝑛 ) dimana y adalah vektor variabel tak bebas , X adalah matriks variabel bebas , β adalah koefisien regresi , ρ adalah koefisien spasial lag dari variavel tak bebas , λ merupakan koefisien spasial autoregressive yang bernilai absolut kurang lebih dari 1 dan W1=W2 adalah matriks penimbang spasial yang nilai elemennya adalah nol serta u adalah error regresi yang diasumsikan mempunyai efek region random dan juga error yang terautokorelasi secara parsial. Dari model tersebut , dengan kondisi tertentu , dapat diturunkan berbagai model regresi spasial , diantaranya Spatial Lag Model ( SLM ) atau disebut juga Spatial Autoregressive Model ( SAR ) ketika ρ≠0 dan λ=0 dan juga model Spatial Error Model ( SEM ) ketika ρ=0 dan λ≠0. 8. Relative Wealth Index ( RWI ) Variabel tambahan sebagai dalam model regresi terhadap indikator tingkat kemiskinan menggunakan geospatial big data yang dapat mengestimasi kemiskinan , yaitu Relative Wealth Index ( RWI ) yang diperoleh dari publikasi Facebook. Data RWI terkhususnya untuk wilayah dari Indonesia diunduh www.dataforgood.facebook.com tutorial penggunaan perhitungan RWI tertimbang dengan kepadatan populasi yang tersedia juga secara publik dengan bantuan pengolahan menggunakan beberapa package dari Python. 9. Tingkat Kemiskinan langsung beserta dapat Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik hasil citra jalan ini akan digunakan untuk memperoleh perkiraan dari nilai RTH perkotaan pada tingkat kelurahan di Kota Bandung dengan menghasilkan indikator kehijauan yang disebut sebagai Green View Index ( GVI ) . GVI ini diperoleh menggunakan model CNN ResNet-50 yang sudah dilatih dengan dataset training dari ADE20K serta arsitektur PSPNet untuk melakukan segmentasi terhadap panorama jalan dari Google Street View ( GSV ) . Dalam hal ini , Relative Wealth Index ( RWI ) digunakan sebagai variabel konfounding sebagai geospatial big data yang dapat mengestimasi kemiskinan. Kemudian hasil dari indikator GVI serta indikator tambahan RWI tersebut akan dicari tahu bagaimana hubungannya dengan tingkat kemiskinan menggunakan analisis korelasi dan regresi. Gambar 6. Kerangka pikir penelitian VI. HASIL DAN PEMBAHASAN 1. Hasil Pengumpulan Citra Jalan Setelah mengumpulkan data citra jalan dari setiap titik sampel , didapatkan perolehan dengan citra jalan yang tersedia sebanyak 1026 panorama id saja dengan status = “OK” , maka dari itu dataframe direduksi sesuai dengan metadata yang tersedia. Berdasarkan grafik ditribusi pada Gambar 7 , citra jalan yang didapatkan tersebar dalam rentang tahun 2013 hingga tahun 2021. Citra jalan yang valid dan paling banyak dikumpulkan terdapat pada tahun 2021 sebanyak 547 panorama atau sebesar 53,3 % dari keseluruhan gambar GSV yang diperoleh. Hal ini terjadi bahwa API dari Google akan mengambil citra jalan yang paling update dari setiap titik lokasi yang digunakan dalam penelitian. Data mengenai variabel tingkat kemiskinan yang digunakan , yaitu jumlah penduduk miskin tahun 2021 lengkap berdasarkan tingkat wilayah desa / kelurahan yang diperoleh dari Dinas Sosial dan Penanganan Kemiskinan ( Dinsosnangkes ) Kota Bandung. Data kemiskinan yang didapatkan berasal dari Data Terpadu Kesejahteraan Sosial ( DTKS ) yang diambil dari 40 % terbawah dari populasi penduduk berdasarkan tingkat kesejahteraannya. V. KERANGKA PIKIR 2. Pengolahan Citra Jalan Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui pemanfaatan dari hasil citra jalan dari GSV yang diperoleh setiap titik longitude dan latitude yang diambil proses sampling point. Kemudian , Segmentasi semantik dilakukan menggunakan model pre- trained dari package “image-keras-segmentation” dengan model CNN yang digunakan yaitu ResNet50 , dan model Gambar 7. Distriusi Citra Jalan GSV 4 / 8 PSPNet dengan data training yang tersedia ADE20K pada Google Colaboratory. Hasil segmentasi yang dihasilkan dari terhadap model dengan kedua dataset segmentasi gambar panorama GSV yang digunakan , digambarkan pada tampilan berikut ini. training diatas Gambar 7. Hasil segmentasi Citra Panorama Jalan ( atas ) Gambar asli dari kesatuan panorama GSV ( tengah ) Gambar hasil segmentasi PSPNet dengan dataset training ADE20K ( bawah ) Gambar hasil segmentasi PSPNet dengan dataset training Cityscapes. Hasil segmentasi yang ditunjukkan pada Gambar 8 , model yang digunakan memberikan hasil klasifikasi setiap objek yang terdapat dalam klasifikasi yang didefenisikan dari data training ADE20K 150 kategori objek dengan hasil annotation yang memberikan gambaran hasil segmentasi yang lebih sesuai dengan data panorama citra jalan GSV kota Bandung. Keterangan label kehijauan yang diambil dari hasil segmentasi menggunakan model PSPNet dengan training dataset ADE20K , masing-masing kategori tersebut akan digunakan kedalam perhitungan GVI dengan mengambil jumlah piksel dari setiap objek yang termasuk kedalam kategori kehijauan. 3. Analisis Hasil Green View Index ( GVI ) Untuk mengestimasi ruang terbuka hijau dari hasil segmentasi semantik yang digunakan menghasilkan output berupa nilai indikator Green View Index ( GVI ) . Nilai GVI digambarkan dengan nilai persentase kehijauan yang diperoleh dari citra jalan. Berikut sebaran nilai indikator GVI yang ditampilkan pada Gambar 9. Gambar 9. Distriusi indikator GVI Sebaran nilai GVI yang ditunjukkan pada Gambar 14 menunjukkan bahwa GVI di kota bandung memiliki rata-rata 22,48 % yang dapat menggambarkan persentase Ruang Terbuka Hijau ( RTH ) pada tahun 2021 di Kota Bandung. Nilai Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik ini jika dibandingkan dengan RTH yang ada pada data dinas DPKP3 Kota Bandung pada tahun 2020 sebesar 12,25 % yang menunjukkan gap yang cukup besar. Hal ini terjadi , karena pengumpulan data RTH secara konvensional belum dilakukan secara menyeluruh sesuai dengan rincian data RTH yang diperoleh dari dinas DPKP3 yang hanya melakukan update dari rincian data RTH pada luas RTH Taman Kota secara berkala , sedangkan rincian RTH lainnya , seperti RTH Kebun Bibit , RTH Pemakaman , RTH Jalur Hijau , dan lainnya belum dilakukan updating secara berkala hingga akhir tahun 2021. Selanjutnya nilai GVI yang diperoleh dari setiap titik lokasi sampel yang digunakan dipetakan pada Geoographic Information System ( GIS ) menggunakan QGIS Desktop 3.22.6. Visualisasi dari ukuran nilai GVI digambarkan skala warna dengan pembagian rentang warna berdasarkan kuantil dari seluruh nilai GVI yang diperoleh. Gambar 11. Hasil pemetaan sebaran nilai indikator GVI pada QGIS Visualisasi dengan titik pada Gambar 11 belum memberikan hasil interpretasi yang lebih umum , melainkan berdasarkan titik sampel lokasi yang memberikan nilai GVI yang sangat beragam , sehingga dilakukan pengelompokkan berdasarkan karakteristik tertentu untuk mendapatkan hasil interpretasi yang lebih general. Pengelompokkan dilakukan berdasarkan nilai median ( nilai pemusatan yang digunakan untuk dapat menghindari adanya pencilan ) dari setiap titik yang tergabung tingkat wilayah desa / kelurahan. Hasil kedalam pengolompokkan ini dilakukan pada GIS dengan pemetaan pada file SHP administrasi wilayah yang sesuai berdasarkan tingkat wilayah desa / kelurahan yang ditunjukkan pada Gambar 12. satu Gambar 12. Distriusi spasial GVI per desa / kelurahan Dari hasil pengolompokkan tersebut , dapat diambil interpretasi yang tingkat desa / kelurahan. Dari seluruh nilai GVI median yang didapatkan , lebih general berdasarkan 5 / 8 hanya terdapat 140 desa / kelurahan yang mempunyai nilai median GVI , sedangkan desa / kelurahan lainnya tidak terdapat citra jalan yang diperoleh dari GSV. Dari hasil tersebut , didapatkan bahwa desa / kelurahan dengan GVI terendah sebesar 1,92 % terdapat pada Desa / Kelurahan Jamika , sedangkan GVI terbesar sebesar 43,28 % pada Desa / Kelurahan Ciumbuleuit. 4. Evaluasi Green View Index ( GVI ) Hasil dari pembangunan segmentasi manual ( ground truth ) pada citra panorama jalan yang digunakan ini dilakukan dengan perhitungan menggunakan konversi matriks perhitungan piksel berdasarkan warna RGB yang sesuai dengan color overlay yang ditentukan sebagai vegetasi kehijauan. Perhitungan ini digunakan dalam menentukan indeks GVI yang baru dengan hasil pengolahan yang manual dilakukan menggunakan Python. R² = 0,9691 i s a t n e m g e s l i s a h n a k r a s a d r e b I V G k i t n a m e s 45,00 40,00 35,00 30,00 25,00 20,00 15,00 10,00 5,00 0,00 0 10 20 30 40 50 GVI berdasarkan hasil segmentasi manual Gambar 13. Korelasi Evaluasi Hasil GVI Hasil dari GVI manual tersebut , diperoleh dengan mengambil rata-rata GVI manual yang diperoleh dari ketiga subjek dan dilihat korelasinya dengan GVI hasil segmentasi semantik yang hasilnya ditunjukkan pada Gambar 13. Diperoleh nilai koefisien korelasi R2 sebesar 0,97 yang menunjukkan bahwa GVI yang diperoleh dari kedua metode memiliki hubungan yang kuat dan mengindikasikan nilai yang sama antar hasil GVI dari kedua metode tersebut. Sehingga GVI yang diperoleh dengan metode segmentasi semantik termasuk kedalam kualitas yang tinggi [ 8 ] untuk digunakan pada tahapan penelitian selanjutnya. 5. Analisis Hubungan dengan Tingkat Kemiskinan Variabel yang digunakan pada penelitian , diantaranya variabel bebas yang terdiri dari Green View Index ( GVI ) yang diperoleh pada hasil pengolahan sebelumnya , dan Relative Wealth Index ( RWI ) yang sudah tertimbang dengan kepadatan penduduk setiap lokasinya serta variabel tak bebas yang digunakan adalah persentase penduduk miskin tahun 2021. Masing-masing variabel digunakan pada wilayah administrasi Kota Bandung berdasarkan desa / kelurahan yang tersedia datanya sehingga data yang digunakan terbebas dari missing value yang bisa menyebabkan analsisis yang timpang. Data yang digunakan pada penelitian terdiri dari 112 desa / kelurahan yang tersedia datanya. Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Gambar 20. ( kiri ) Persebaran persentase penduduk miskin ( tengah ) Persebaran nilai GVI ( kanan ) Persebaran nilai RWI berdasarkan desa / kelurahan Dapat dilihat bahwa desa / kelurahan yang memliki persentase kemiskinan yang cenderung tinggi terdapat sebagian besar pada bagian barat dan selatan Kota Bandung yang memiliki warna lebih hijau dan pola persebaran didaerah yang sama terjadi antara persentase penduduk miskin yang tinggi dengan GVI yang rendah , hal ini dibuktikan dari nilai korelasi antar kedua variabel tersebut sebesar -0,340365 yang memiliki tanda negatif. Sedangkan RWI tidak memiliki pola yang sama dengan persentase penduduk miskin maupun GVI. 6. Model Regresi Ordinary Least Square ( OLS ) 𝑡ℎ𝑖𝑡 ( 4 ) 5,159 -3,774 0,008 Variabel ( 1 ) Intersep GVI RWI ̂ 𝛽𝑘 ( 2 ) 39,26803 -0,38514 0,04333 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 ( 5 ) 0,000001 0,000262 0,993416 Dalam melihat pengaruh antara variabel persentase kemiskinan sebagai variabel tak bebas terhadap variabel indikator GVI dan RWI sebagai variabel bebas menggunakan model regresi OLS dengan pengecekan signifikansi dari variabel yang digunakan dan dilanjutkan dengan pembentukan regresi OLS serta pengujian akan asumsi klasik dari model regresi OLS. Analisis regresi OLS digunakan pada R [ 18 ] , [ 19 ] . TABEL I RINGKASAN ESTIMASI PARAMETER MODEL REGRESI OLS ̂ ) 𝑠𝑒 ( 𝛽𝑘 ( 3 ) 7,61171 0,10205 5,23907 Sumber : Output pada pengolahan R Berdasarkan hasil yang pengolahan diperoleh , 𝐹ℎ𝑖𝑡 sebesar 7,141 yang jika dibandingkan lebih besar dari 𝐹0,05 ; 2 ; 109 sebesar 3,08 yang berarti model regresi sesuai untuk menggambarkan hubungan antara variabel bebas dengan variabel tak bebas. Dari hasil uji t pada Tabel I diperoleh nilai p-value variabel GVI lebih kecil dari α=5 % yang berarti bahwa GVI berpengaruh signifikan terhadap persentase penduduk miskin. Sedangkan variabel RWI memiliki nilai p-value yang lebih besar dari α=5 % yang berarti bahwa RWI tidak berpengaruh signifikan terhadap persentase penduduk miskin. Pengujian asumsi klasik dilakukan terhadap residual dari model regresi linier dengan metode OLS yang diperoleh yang terdiri dari uji normalitas , uji multikolinearitas , uji autokorelasi , dan uji heteroskedastisitas. Dari hasil seluruh pengujian asumsi klasik yang digunakan terpenuhi yang menunjukkan bahwa tidak adanya heteroskedastisitas pada model regresi OLS , sehingga tidak ada memenuhi asumsi untuk menggunakan model Geographically Weighted Regression ( GWR ) yang membutuhkan asumsi heteroskedastisitas spasial pada model [ 20 ] – [ 24 ] . 7. Pengujian Efek Spasial Sebelum masuk kedalam pengujian efek spasial , diperlukan matriks pembobot untuk dapat menimbang jarak dari data spasial yang digunakan pada pengujian efek spasial tersebut menggunakan salah satu matriks ketetanggan , yaitu queen contiguity. Dalam melihat autokorelasi spasial global yang 6 / 8 terjadi pada data yang berasal dari model regresi OLS , dilakukan menggunakan uji moran yang memperoleh hasil p- value sebesar 0,00774 yang berarti bahwa terdapat adanya autokorelasi spasial yang terjadi pada residual model regresi OLS. Selanjutnya untuk melihat efek dependensi spasial yang terjadi pada model regresi OLS dilakukan menggunakan uji Lagrange Multiplier ( LM ) dan Robust Lagrange Multiplier ( RLM ) untuk menentukan model spasial yang lebih signifikan terhadap lag dan error yang hasilnya ditunjukkan pada Tabel II. TABEL II HASIL UJI EFEK TAK BEBASSI SPASIAL Value Test ( 2 ) ( 1 ) 7,9505 4,2271 9,7433 6,0199 Lagrange Multiplier ( lag ) Lagrange Multiplier ( error ) Robust Lagrange Multiplier ( lag ) Robust Lagrange Multiplier ( error ) 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 ( 3 ) 0,004807 0,03978 0,0018 0,01415 Sumber : Output pada pengolahan R Diperoleh hasil bahwa baik lag dan error dari kedua pengujian yang digunakan , diperoleh kedua model tersebut signifikan pada taraf uji 5 % . Namun pada taraf uji 1 % , LM lag untuk lebih menggunakan model Spatial Autoregressive ( SAR ) untuk model regresi spasial yang lebih sesuai dalam melihat pengaruh indikator GVI dan RWI terhadap persentase penduduk miskin. 8. Model Spatial Autoregressive ( SAR ) diputuskan signifikan sehingga dapat Hasil estimasi parameter dari model SAR yang digunakan ditunjukkan pada Tabel III. TABEL III RINGKASAN ESTIMASI PARAMETER MODEL SAR ̂ 𝛽𝑘 ( 2 ) 26,119479 -0,274690 -0,103163 0,34758 0,001153 0,004584 0,983266 0,005058 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 ( 3 ) Variabel ( 1 ) Intersep GVI RWI ρ Sumber : Output pada pengolahan R Model regresi SAR yang diperoleh berdasarkan Tabel 4 dapat dituliskan dengan persamaan sebagai berikut : 𝑌̂ = 26,119479 − 0,274690𝑋1 − 0,103163𝑋2 Keterangan : 𝑌̂ : Persentase Penduduk Miskin 𝑋1 : Indikator Green View Index ( GVI ) 𝑋2 : Indikator Relative Wealth Index ( RWI ) Nilai koefisien regresi dari variabel GVI diperoleh memberikan tanda negatif yang menunjukkan bahwa GVI memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap persentase kemiskinan dan GVI memliki pengaruh sebesar 0,274690 terhadap prediksi dari estimasi persentase kemiskinan. Hal ini juga dibuktikan pada penelitian sebelumnya yang mengatakan bahwa adanya hubungan yang negatif antara GVI dengan tingkat kemiskinan [ 7 ] dengan temuan adanya kecenderungan orang-orang yang berpenghasilan tinggi untuk tinggal didaerah yang lebih hijau [ 6 ] . Nilai koefisien regresi dari variabel RWI diperoleh sebesar - 0,103163 yang menunjukkan bahwa RWI memliki pengaruh negatif , namun tidak signifikan terhadap persentase kemiskinan dan kenaikan RWI mempengaruhi kenaikan persentase penduduk miskin sebesar 2,3397. Hal ini menunjukkan bahwa kemiskinan yang diestimasi oleh RWI berbeda dengan Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik kemiskinan berdasarkan penduduk miskin , melainkan lebih mengarah kepada kemiskinan multidimensional karena merupakan hasil produksi dari Survei Demografi Kesehatan Indonesia ( SDKI ) . 9. Evaluasi Model Terbaik Pada penelitian ini , pengaruh GVI dan RWI terhadap persentase penduduk miskin di Kota Bandung dapat dimodelkan kedalam 2 model , yaitu model regresi SAR dan model regresi OLS. Penentuan model terbaik dapat dievaluasi berdasarkan nilai AIC dan koefisien determinasi R2 yang dimiliki dari masing-masing model. Model yang lebih sesuai ditentukan berdasarkan nilai AIC yang lebih kecil dan R2 yang lebih besar. Pemilihan kriteria terbaik diringkas dalam Tabel IV. TABEL III RINGKASAN ESTIMASI PARAMETER MODEL SAR SAR OLS ( 3 ) ( 2 ) Kriteria ( 1 ) AIC R2 846,11 0,1158 851,97 0,1928 Sumber : Output pada pengolahan R Berdasarkan output dari masing-masing model , diperoleh nilai AIC dari model SAR yang lebih kecil dari nilai AIC dari model OLS serta koefisien determinasi R2 model SAR lebih besar daripada model OLS yang dapat menjelaskan pengaruh terhadap persentase penduduk miskin di Kota Bandung sebesar 19,28 % yang menunjukkan bahwa model regresi SAR lebih sesuai dalam menyatakan pengaruh antara GVI dan RWI terhadap telah mempertimbangkan adanya efek spasial dari data yang digunakan. penduduk miskin persentase yang 1. Kesimpulan VII. PENUTUP - Green View Index ( GVI ) yang dihasilkan dalam menangkap Ruang Terbuka Hijau ( RTH ) berdasarkan citra jalan Google Street View ( GSV ) dengan tahun referensi akhir 2021 pada kota Bandung menghasilkan GVI dengan rata-rata sebesar 22,48 % yang lebih menangkap kekosongan pada data RTH yang ada pada tahun 2020 hanya sebesar 12,25 % . - GVI memiliki hubungan yang negatif dan signifikan terhadap persentase penduduk miskin yang sesuai dengan hasil penelitian sebelumnya dengan asumsi bahwa daerah yang hijau banyak ditinggali oleh orang-orang yang berpenghasilan tinggi. - Relative Wealth Index ( RWI ) yang dihasilkan oleh Facebook sebagai estimasi kemiskinan multidimensional memiliki hubungan atau pengaruh yang tidak signifikan terhadap persentase penduduk miskin pada kota Bandung karena RWI yang memandang kemiskinan dari segi infrastruktur pelayanan yang tersedia dan kesejahteraan yang berbeda dengan persentase penduduk miskin. 2. Saran - Bagi pemerintah , terkhususnya dinas DPKP3 untuk melakukan pembaruan data RTH secara lengkap sehingga dapat dibandingkan secara lebih riil dengan kajian GVI maupun hasil pengolahan potensi big data RTH lainya. - Bagi penjual properti , dapat mempertimbangkan lokasi penjualan properti yang mereka dengan tingkat kehijauan untuk meningkatkan daya beli. 7 / 8 Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik - Pada penelitian selanjutnya , teknik pengolahan dapat dievaluasi lebih baik lagi dan dapat digunakan untuk melihat karakteristik lingkungan lainnya , seperti bangunan , kondisi jalan , dan lain-lain. Beijing , ” ISPRS Int. J. Geo-Information , vol. 7 , no. 3 , 2018. [ 13 ] M. Taqwa and A. Taufik , Statistika dengan R. Yogyakarta : Deepublish , 2019. [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] DAFTAR PUSTAKA F. Biljecki and K. Ito , “Street view imagery in urban analytics and GIS : A review , ” Landsc. Urban Plan. , vol. 215 , no. July , 2021. N. He and G. Li , “Urban neighbourhood environment assessment based on street view image processing : A review of research trends , ” Environ. Challenges , vol. 4 , no. March , 2021. Kementerian PPN / Bappenas , “Lampiran Peraturan Presiden Republik Indonesia Nomor 2 Tahun 2015 Tentang Rencana Pembangunan Jangka Menengah ( RPJMN ) 2015-2019 Agenda Pembangunan Wilayah , ” Buku III Agenda Pembang. Wil. , pp. 2015–2019 , 2015. S. Isma , T. Hidayat , D. Biyatmoko , and S. Suyanto , “Peran Dan Fungsi Ruang Terbuka Hijau Rantau Baru Di Kota Rantau Kabupaten Tapin , ” EnviroScienteae , vol. 15 , no. 2 , p. 317 , 2019. R. Jensen , J. Gatrell , J. Boulton , and B. Harper , “Using Remote Sensing and Geographic Information Systems to Study Urban Quality of Life and Urban Forest Amenities , ” Ecol. Soc. , vol. 9 , no. 5 , 2004. X. Li , C. Zhang , W. Li , Y. A. Kuzovkina , and D. Weiner , “Who lives in greener neighborhoods ? The distribution of street greenery and its association with residents’ socioeconomic conditions in Hartford , Connecticut , USA , ” Urban For. Urban Green. , vol. 14 , no. 4 , pp. 751–759 , 2015. Y. Meng , H. Xing , Y. Yuan , M. S. Wong , and K. Fan , “Sensing urban poverty : From the perspective of human perception-based greenery and open-space landscapes , ” Comput. Environ. Urban Syst. , vol. 84 , no. August , p. 101544 , 2020. X. Li , C. Zhang , W. Li , R. Ricard , Q. Meng , and W. Zhang , “Assessing street-level urban greenery using Google Street View and a modified green view index , ” Urban For. Urban Green. , vol. 14 , no. 3 , pp. 675–685 , 2015. H. Zhao , J. Shi , X. Qi , X. Wang , and J. Jia , “Pyramid scene parsing network , ” Proc. - 30th IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recognition , CVPR 2017 , vol. 2017-Janua , pp. 6230–6239 , 2017. [ 10 ] D. Wu , J. Gong , J. Liang , J. Sun , and G. Zhang , “Analyzing the influence of urban street greening and street buildings on summertime air pollution based on street view image data , ” ISPRS Int. J. Geo-Information , vol. 9 , no. 9 , pp. 1–16 , 2020. [ 11 ] D. Ki and S. Lee , “Analyzing the effects of Green View Index of neighborhood streets on walking time using Google Street View and deep learning , ” Landsc. Urban Plan. , vol. 205 , no. August 2020 , p. 103920 , 2021. [ 12 ] Y. Zhang and R. Dong , “Impacts of street-visible greenery on housing prices : Evidence from a hedonic price model and a massive street view image dataset in [ 14 ] R. G. Sudarmanto , Analisis Regresi Linear Ganda [ 15 ] Dengan Spss. Graha Ilmu , 2005. L. Anselin , “Lagrange Multiplier Test Diagnostics for Spatial Dependence and Spatial Heterogeneity , ” Geogr. Anal. , vol. 20 , no. 1 , pp. 1–17 , 1988. [ 16 ] D. A. Griffith and L. Anselin , Spatial Econometrics : Methods and Models , vol. 65 , no. 2. New York : Physica Verlag , 1989. [ 17 ] Meta , “Tutorial : Menghitung Indeks Kekayaan Relatif Terbobot Populasi , ” Data For Good , 2022. https : / / dataforgood.facebook.com / dfg / docs / tutorial- calculating-population-weighted-relative-wealth-index ( accessed Jun. 25 , 2022 ) . https : / / www.R -- project.org , [ 18 ] Core R Team , “A Language and Environment for Statistical Computing , ” R Found. Stat. Comput. , vol. 2 , [ Online ] . p. Available : http : / / www.r-project.org S. Permana , R. Yordani , K. Robert , and Y. Budi , Dasar-dasar Statistik dengan Software R Konsep dan Aplikasi. Bogor : In Media , 2017. 2019 , [ 19 ] [ 20 ] D. C. Butarbutar , “Penerapan Metode Geographically Weighted Regression pada Indeks Pembangunan Manusia di Indonesia , ” Universitas Sumatera Utara , 2020. Available : [ Online ] . http : / / repositori.usu.ac.id / handle / 123456789 / 28938 [ 21 ] N. P. Qolbiatunas , “Pendekatan Model Geographically Weighted Regression Pada Jumlah Produksi Padi , ” Universitas Islam Indonesia , 2018. [ 22 ] N. Sugiarti , “Pengujian Autokorelasi pada Model Regresi Spasial Lag dengan Statistik Uji Moran ( Kasus Penyakit Demam Berdarah Dengue ( DBD ) di Jawa Timur Tahun 2009 ) , ” Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim , 2013. ( Ordinary Least Square ) [ 23 ] N. Azizah and H. Pramoedyo , “Efektifitas Model Regresi OLS dan Geographically Weighted Regression ( GWR ) pada Indeks Pembangunan Manusia ( IPM ) di Provinsi Jawa Timur , ” Univ. Brawijaya Malang , vol. 3 , no. 1 , pp. 2580–460 , 2019. J. P. Sinaga , A. Hendriadi , M. Firdaus , A. Fauzi , and I. W. Arsanti , “Analysis of Geographically Weighted Regression ( GWR ) on Retail Prices of Medium Rice and Red Chili in Java , ” J. Manaj. dan Agribisnis , vol. 18 , no. 2 , pp. 144–155 , 2021. [ 24 ] 8 / 8
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Pemanfaatan Citra Jalan dengan Google Street View dalam Melihat Ruang Terbuka Hijau dan Hubungannya dengan Tingkat Kemiskinan ( Studi Kasus pada Kota Bandung ) Emir Luthfi ( 221810266 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Setia Pramana , Ph.D Ringkasan— Penggunaan citra jalan memiliki banyak manfaat dengan sumbernya yang populer yaitu Google Street View ( GSV ) . Dengan salah satu metode pengolahannya menggunakan segmentasi semantik yang dapat mengklasifikasikan setiap piksel sesuai dengan kategori dari model pre-trained PSPNet yang digunakan. Green View Index ( GVI ) menjadi salah satu trend penelitian segmentasi semantik dalam melihat Ruang Terbuka Hijau berdasarkan persepsi manusia dari suatu daerah. RTH memberikan daya tarik lebih kepada penduduk yang tinggal di sekitarnya. GVI yang diperoleh dapat menangkap RTH yang lebih tinggi dibandingkan data RTH Kota Bandung yang memberikan nilai dengan rata-rata 22,5 % . Selain itu , Facebook Relatif Wealth Index ( RWI ) sebagai indikator geospatial big data juga digunakan dalam melihat hubungan dengan tingkat kemiskinan. Persentase penduduk miskin digunakan sebagai tingkat kemiskinan. Dalam menggambarkan pendekatan pengaruh antar variabel dilakukan dengan analisis regresi spasial dengan model regresi Spatial Autoregressive ( SAR ) yang lebih baik daripada regresi OLS pada model yang digunakan. GVI memiliki hubungan yang negatif terhadap tingkat kemiskinan , sedangkan RWI tidak berpengaruh signifikan terhadapnya. Kata Kunci— Citra Jalan , Segmentasi Semantik , GVI , RWI , Tingkat Kemiskinan.
VII. PENUTUP - Green View Index ( GVI ) yang dihasilkan dalam menangkap Ruang Terbuka Hijau ( RTH ) berdasarkan citra jalan Google Street View ( GSV ) dengan tahun referensi akhir 2021 pada kota Bandung menghasilkan GVI dengan rata-rata sebesar 22,48 % yang lebih menangkap kekosongan pada data RTH yang ada pada tahun 2020 hanya sebesar 12,25 % . - GVI memiliki hubungan yang negatif dan signifikan terhadap persentase penduduk miskin yang sesuai dengan hasil penelitian sebelumnya dengan asumsi bahwa daerah yang hijau banyak ditinggali oleh orang-orang yang berpenghasilan tinggi. - Relative Wealth Index ( RWI ) yang dihasilkan oleh Facebook sebagai estimasi kemiskinan multidimensional memiliki hubungan atau pengaruh yang tidak signifikan terhadap persentase penduduk miskin pada kota Bandung karena RWI yang memandang kemiskinan dari segi infrastruktur pelayanan yang tersedia dan kesejahteraan yang berbeda dengan persentase penduduk miskin. 2. Saran - Bagi pemerintah , terkhususnya dinas DPKP3 untuk melakukan pembaruan data RTH secara lengkap sehingga dapat dibandingkan secara lebih riil dengan kajian GVI maupun hasil pengolahan potensi big data RTH lainya. - Bagi penjual properti , dapat mempertimbangkan lokasi penjualan properti yang mereka dengan tingkat kehijauan untuk meningkatkan daya beli. 7 / 8 Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik - Pada penelitian selanjutnya , teknik pengolahan dapat dievaluasi lebih baik lagi dan dapat digunakan untuk melihat karakteristik lingkungan lainnya , seperti bangunan , kondisi jalan , dan lain-lain. Beijing , ” ISPRS Int. J. Geo-Information , vol. 7 , no. 3 , 2018. [ 13 ] M. Taqwa and A. Taufik , Statistika dengan R. Yogyakarta : Deepublish , 2019. [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]
GSV ) . Dengan salah satu metode pengolahannya menggunakan segmentasi semantik yang dapat mengklasifikasikan setiap piksel sesuai dengan kategori dari kemiskinan. Dalam menggambarkan pendekatan pengaruh antar variabel dilakukan dengan analisis regresi spasial dengan model regresi Spatial Autoregressive ( SAR ) yang Green View Index ( GVI ) yang dihasilkan dalam menangkap Ruang Terbuka Hijau ( RTH ) berdasarkan citra jalan Google Street View ( GSV ) dengan tahun referensi akhir 2021 pada kota Bandung menghasilkan GVI dengan rata-rata sebesar 22,48 % yang lebih menangkap kekosongan pada data RTH yang ada pada tahun 2020 hanya sebesar 12,25 % . - GVI memiliki hubungan yang negatif dan signifikan terhadap
O O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O