Analisis Perkembangan Kepadatan Permukiman di Kota Ambon Tahun 2013 dan 2023 Menggunakan Metode Kernel Density
Abstract Views: 776   PDF Downloads: 1407DOI:
https://doi.org/10.56211/blendsains.v2i1.272Keywords:
Ambon; Kernel Density; Permukiman
Abstract
Jumlah penduduk yang semakin bertambah tentunya berdampak pada kepadatan permukiman di Kota Ambon. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perkembangan kepadatan permukiman di Kota Ambon tahun 2013 dan 2023 menggunakan metode kernel density. Penelitian ini menggunakan data citra satelit IKONOS tahun 2013 dan citra SPOT tahun 2023 untuk memperoleh data sebaran bangunan di kedua tahun tersebut. Data sebaran bangunan kemudian diolah menggunakan metode Kernel Density untuk memperoleh peta kepadatan permukiman di Kota Ambon tahun 2013 dan 2023. Hasil analisis menunjukkan adanya peningkatan kepadatan permukiman selama periode tersebut, yang mengindikasikan pertumbuhan perkotaan yang signifikan. Hasil penelitian ini diharapkan dapat bermanfaat untuk perencanaan Kota Ambon yang lebih baik, pengembangan yang berkelanjutan, dan pengelolaan yang efisien akan tercapai, sehingga meningkatkan kualitas hidup penduduk dan keberlanjutan Kota Ambon kedepannya.
Downloads
References
H. Latue, P. C., Septory, J. S. I., & Rakuasa, “Perubahan Tutupan Lahan Kota Ambon Tahun 2015, 2019 dan 2023,” JPG (Jurnal Pendidik. Geogr., vol. 10, no. 1, pp. 177–186, 2023, doi: http://dx.doi.org/10.20527/jpg.v10i1.15472. DOI: https://doi.org/10.20527/jpg.v10i1.15472
H. Pertuack, S., Latue, P.C., & Rakuasa, “Analisis Spasial Daya Dukung Lahan Permukiman Kota Ternate,” ULIL ALBAB J. Ilm. Multidisiplin, vol. 2, no. 6, pp. 2084–2090, 2023, doi: https://doi.org/10.56799/jim.v2i6.1574. DOI: https://doi.org/10.56127/jukim.v2i03.601
H. Salakory, M., Rakuasa, “Modeling of Cellular Automata Markov Chain for predicting the carrying capacity of Ambon City,” J. Pengelolaan Sumberd. Alam dan Lingkung., vol. 12, no. 2, pp. 372–387, 2022, doi: https://doi.org/10.29244/jpsl.12.2.372-387. DOI: https://doi.org/10.29244/jpsl.12.2.372-387
H. Rakuasa, S. Supriatna, A. Karsidi, A. Rifai, M. . Tambunan, and A. Poniman K, “Spatial Dynamics Model of Earthquake Prone Area in Ambon City,” IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci., vol. 1039, no. 1, p. 012057, Sep. 2022, doi: 10.1088/1755-1315/1039/1/012057. DOI: https://doi.org/10.1088/1755-1315/1039/1/012057
R. Coluzzi et al., “Density matters? Settlement expansion and land degradation in Peri-urban and rural districts of Italy,” Environ. Impact Assess. Rev., vol. 92, p. 106703, Jan. 2022, doi: 10.1016/j.eiar.2021.106703. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eiar.2021.106703
J. Hua et al., “Investigating pedestrian-level greenery in urban forms in a high-density city for urban planning,” Sustain. Cities Soc., vol. 80, p. 103755, May 2022, doi: 10.1016/j.scs.2022.103755. DOI: https://doi.org/10.1016/j.scs.2022.103755
M. van Oostrum, “Access, density and mix of informal settlement: Comparing urban villages in China and India,” Cities, vol. 117, p. 103334, Oct. 2021, doi: 10.1016/j.cities.2021.103334. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cities.2021.103334
A. de Castro Mazarro, S. K. Sikder, and A. A. Pedro, “Spatializing inequality across residential built-up types: A relational geography of urban density in São Paulo, Brazil.,” Habitat Int., vol. 119, p. 102472, Jan. 2022, doi: 10.1016/j.habitatint.2021.102472. DOI: https://doi.org/10.1016/j.habitatint.2021.102472
M. E. Smith et al., “The Low-Density Urban Systems of the Classic Period Maya and Izapa: Insights from Settlement Scaling Theory,” Lat. Am. Antiq., vol. 32, no. 1, pp. 120–137, Mar. 2021, doi: 10.1017/laq.2020.80. DOI: https://doi.org/10.1017/laq.2020.80
A. E. Thompson et al., “Ancient Lowland Maya neighborhoods: Average Nearest Neighbor analysis and kernel density models, environments, and urban scale,” PLoS One, vol. 17, no. 11, p. e0275916, Nov. 2022, doi: 10.1371/journal.pone.0275916. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0275916
R. Brigand and O. Weller, “Kernel density estimation and transition maps of Moldavian Neolithic and Eneolithic settlement,” Data Br., vol. 17, pp. 452–458, Apr. 2018, doi: 10.1016/j.dib.2018.01.051. DOI: https://doi.org/10.1016/j.dib.2018.01.051
R. P. Rakuasa, H., Tambunan, M. P., & Tambunan, “Analisis Sebaran Spasial Tingkat Kejadian Kasus Covid-19 Dengan Metode Kernel Density di Kota Ambon,” J. Geogr. Media Inf. Pengemb. dan Profesi Kegeografian, vol. 18, no. 2, pp. 76–82, 2021, doi: https://doi.org/10.15294/jg.v18i2.28234. DOI: https://doi.org/10.15294/jg.v18i2.28234
G. S. Heinrich Rakuasa, “Analisis Spasial Kesesuaian dan Evaluasi Lahan Permukiman di Kota Ambon,” J. Sains Inf. Geogr. (J SIG), vol. 5, no. 1, pp. 1–9, 2022, doi: DOI: http://dx.doi.org/10.31314/j%20sig.v5i1.1432.
H. Muin, A., & Rakuasa, “Evaluasi Rencana Tata Ruang Wilayah Kota Ambon Berdasarkan Aspek Kerawanan Banjir,” ULIL ALBAB J. Ilm. Multidisiplin, vol. 2, no. 5, pp. 1727-1738., 2023, doi: https://doi.org/10.56799/jim.v2i5.1485.
H. Rakuasa, D. A. Sihasale, G. Somae, and P. C. Latue, “Prediction of Land Cover Model for Central Ambon City in 2041 Using the Cellular Automata Markov Chains Method,” J. Geosains dan Remote Sens., vol. 4, no. 1, pp. 1–10, May 2023, doi: 10.23960/jgrs.2023.v4i1.85. DOI: https://doi.org/10.23960/jgrs.2023.v4i1.85
B. E. Vestal, N. E. Carlson, and D. Ghosh, “Filtering Spatial Point Patterns Using Kernel Densities,” Spat. Stat., p. 100487, Dec. 2020, doi: 10.1016/j.spasta.2020.100487. DOI: https://doi.org/10.1016/j.spasta.2020.100487
Z. I. Botev, J. F. Grotowski, and D. P. Kroese, “Kernel density estimation via diffusion,” Ann. Stat., vol. 38, no. 5, pp. 2916–2957, 2010, doi: 10.1214/10-AOS799. DOI: https://doi.org/10.1214/10-AOS799
“Kernel Density Estimation,” in Encyclopedia of Machine Learning and Data Mining, Boston, MA: Springer US, 2017, pp. 690–690. doi: 10.1007/978-1-4899-7687-1_100231. DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4899-7687-1_100231
A. Bareche and D. Aïssani, “Kernel density in the use of the strong stability method to evaluate the proximity of G/M/1 and M/M/1 systems,” VALUETOOLS 2007 - 2nd Int. ICST Conf. Perform. Eval. Methodol. Tools, 2007, doi: 10.4108/valuetools.2007.1969. DOI: https://doi.org/10.4108/valuetools.2007.1969
M. Leitner and W. B. Arden, “Using Kernel Density Interpolation To Visualize the Effects of Mass Treatment With Ivermectin on Helminth Prevalence in Rural Northeast Brazil,” no. November 2009, 2017.
X. Cai, Z. Wu, and J. Cheng, “Using kernel density estimation to assess the spatial pattern of road density and its impact on landscape fragmentation,” Int. J. Geogr. Inf. Sci., vol. 27, no. 2, pp. 222–230, 2013, doi: 10.1080/13658816.2012.663918. DOI: https://doi.org/10.1080/13658816.2012.663918
N. A. Monjarás-Vega et al., “Predicting forest fire kernel density at multiple scales with geographically weighted regression in Mexico,” Sci. Total Environ., vol. 718, p. 137313, May 2020, doi: 10.1016/j.scitotenv.2020.137313. DOI: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.137313
J. Zhang, B. Lin, and Y. Zhou, “Kernel density estimation for partial linear multivariate responses models,” J. Multivar. Anal., vol. 185, p. 104768, Sep. 2021, doi: 10.1016/j.jmva.2021.104768. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmva.2021.104768
H. Rakuasa, D. A. Sihasale, and P. C. Latue, “Model Tutupan Lahan di Daerah Aliran Sungai Kota Ambon Tahun 2031: Studi Kasus DAS Wai Batu Gantung, Wai Batu Gajah, Wai Tomu, Wai Batu Merah Dan Wai Ruhu,” J. Tanah dan Sumberd. Lahan, vol. 9, no. 2, pp. 473–486, Jul. 2022, doi: 10.21776/ub.jtsl.2022.009.2.29. DOI: https://doi.org/10.21776/ub.jtsl.2022.009.2.29
D. Chi et al., “Residential Exposure to Urban Trees and Medication Sales for Mood Disorders and Cardiovascular Disease in Brussels, Belgium: An Ecological Study,” Environ. Health Perspect., vol. 130, no. 5, May 2022, doi: 10.1289/EHP9924. DOI: https://doi.org/10.1289/EHP9924
H. Rakuasa, “ANALISIS SPASIAL TEMPORAL SUHU PERMUKAAN DARATAN/ LAND SURFACE TEMPERATURE (LST) KOTA AMBON BERBASIS CLOUD COMPUTING: GOOGLE EARTH ENGINE,” J. Ilm. Inform. Komput., vol. 27, no. 3, pp. 194–205, Dec. 2022, doi: 10.35760/ik.2022.v27i3.7101. DOI: https://doi.org/10.35760/ik.2022.v27i3.7101
A. R. Somae, G., Supriatna, S., Rakuasa, H., & Lubis, “PEMODELAN SPASIAL PERUBAHAN TUTUPAN LAHAN DAN PREDIKSI TUTUPAN LAHAN KECAMATAN TELUK AMBON BAGUALA MENGGUNAKAN CA-MARKOV,” J. Sains Inf. Geogr. (J SIG), vol. 6, no. 1, pp. 10–19, 2023, doi: http://dx.doi.org/10.31314/jsig.v6i1.1832.
H. Rakuasa and S. Pertuack, “Pola Perubahan Suhu Permukaan Daratan di Kecamatan Ternate Tengah, Kota Ternate Tahun 2013 dan 2023 Menggunakan Google Earth Engine,” sudo J. Tek. Inform., vol. 2, no. 2, pp. 78–85, Jun. 2023, doi: 10.56211/sudo.v2i2.271. DOI: https://doi.org/10.56211/sudo.v2i2.271
Philia Christi Latue and Heinrich Rakuasa, “Spatial Dynamics of Land Cover Change in Wae Batu GantungWatershed, Ambon City, Indonesia,” Int. J. Sci. Multidiscip. Res., vol. 1, no. 3, pp. 117–130, Apr. 2023, doi: 10.55927/ijsmr.v1i3.3623. DOI: https://doi.org/10.55927/ijsmr.v1i3.3623
S. Han and B. Sun, “Impact of Population Density on PM2.5 Concentrations: A Case Study in Shanghai, China,” Sustainability, vol. 11, no. 7, p. 1968, Apr. 2019, doi: 10.3390/su11071968. DOI: https://doi.org/10.3390/su11071968
M. C. Rakuasa, H., Salakory, M., & Mehdil, “Prediksi perubahan tutupan lahan di DAS Wae Batu Merah, Kota Ambon menggunakan Cellular Automata Markov Chain,” J. Pengelolaan Lingkung. Berkelanjutan (Journal Environ. Sustain. Manag., vol. 6, no. 2, pp. 59–75, 2022, doi: https://doi.org/10.36813/jplb.6.2.59-75. DOI: https://doi.org/10.36813/jplb.6.2.59-75
Downloads
Article History
Pages: 26-34
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2023 Philia Christi Latue, Susan E. Manakane, Heinrich Rakuasa
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Penulis yang mempublikasikan naskahnya pada Blend Sains Jurnal Teknik menyetujui ketentuan berikut:
Hak cipta atas artikel apapun dalam Blend Sains Jurnal Teknik dipegang penuh oleh penulisnya di bawah lisensi Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. dengan beberapa ketentuan sebagai berikut:
"Penulis mengakui bahwa Blend Sains Jurnal Teknik berhak sebagai yang mempublikasikan pertama kali dengan lisensi Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License / CC BY SA 4.0"
"Penulis dapat memasukan tulisan secara terpisah, mengatur distribusi non-ekskulif dari naskah yang telah terbit di jurnal ini ke dalam versi yang lain (misal: dikirim ke respository institusi penulis, publikasi ke dalam buku, dll), dengan mengakui bahwa naskah telah terbit pertama kali pada Blend Sains Jurnal Teknik."
"Pembaca diperbolehkan mengunduh, menggunakan, dan mengadopsi isi artikel selama mengutip artikel dengan menyebutkan judul, penulis, dan nama jurnal ini. Pengutipan tersebut dilakukan demi kemajuan ilmu pengetahuan dan kemanusiaan serta tidak boleh melanggar hukum yang berlaku."