Penentuan Lokasi Strategis Untuk Pembangunan RTH Berdasarkan Indeks Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) dan Land Surface Temperature (LST) di Kota Bekasi

03 April 2026

By: Andrian Maulana

Open Project

Final Project

Kota Bekasi

Latar Belakang

Kota Bekasi merupakan salah satu kota metropolitan yang terintegrasi langsung dalam kawasan megapolitan Jabodetabek. Pertumbuhan penduduk yang pesat serta masifnya aktivitas perindustrian, perdagangan, dan jasa di Kota Bekasi memicu terjadinya alih fungsi lahan secara komprehensif. Lahan-lahan yang sebelumnya berupa ruang terbuka atau bervegetasi kian menyusut, tergantikan oleh ekspansi lahan terbangun seperti permukiman, kawasan komersial, dan infrastruktur jalan. Konversi lahan ini berdampak langsung pada penurunan kualitas ekologis kota, salah satunya adalah berkurangnya proporsi Ruang Terbuka Hijau (RTH). Padahal, merujuk pada Undang-Undang No. 26 Tahun 2007 tentang Penataan Ruang, setiap wilayah kota diwajibkan mengalokasikan RTH minimal sebesar 30% dari total luas wilayahnya untuk menjaga keseimbangan ekosistem.

Berkurangnya kawasan bervegetasi ini menjadi katalisator utama munculnya fenomena Urban Heat Island (UHI) atau pulau panas perkotaan. Fenomena UHI terjadi ketika suhu permukaan suatu kawasan perkotaan menjadi jauh lebih tinggi dibandingkan dengan daerah pinggiran atau pedesaan di sekitarnya. Material bangunan perkotaan (seperti aspal dan beton) memiliki daya serap radiasi matahari yang tinggi, sementara minimnya pepohonan menghilangkan fungsi pendinginan alami yang biasanya terjadi melalui proses evapotranspirasi vegetasi. Kondisi ini tidak hanya menurunkan tingkat kenyamanan termal masyarakat Kota Bekasi, tetapi juga memicu peningkatan konsumsi energi dan risiko masalah kesehatan lingkungan.

Untuk memitigasi dampak UHI dan memenuhi target proporsi RTH secara efektif, pemerintah dan perencana kota memerlukan intervensi tata ruang yang presisi. Pendekatan spasial memanfaatkan teknologi Penginderaan Jauh (Remote Sensing) dan Sistem Informasi Geografis (SIG) memberikan solusi yang efisien untuk memetakan kondisi biofisik permukaan bumi. Dalam konteks ini, indeks Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) digunakan untuk mengukur tingkat kerapatan vegetasi, sementara Land Surface Temperature (LST) diaplikasikan untuk mengekstraksi data suhu permukaan lahan (Salsabila, 2022). Secara empiris, kedua variabel ini memiliki korelasi yang terbalik; kawasan dengan tingkat kerapatan vegetasi yang rendah umumnya menunjukkan paparan suhu permukaan yang sangat tinggi (Arifah & Susetyo, 2018).

Berdasarkan permasalahan tersebut, penentuan lokasi pembangunan RTH baru tidak dapat lagi dilakukan secara konvensional atau acak, melainkan harus berbasis analisis keruangan yang saintifik. Integrasi antara data spasial NDVI dan LST memungkinkan peneliti untuk mengidentifikasi area-area defisit vegetasi yang mengalami tekanan suhu tertinggi. Oleh karena itu, penelitian berjudul "Penentuan Lokasi Strategis Untuk Pembangunan RTH Berdasarkan Indeks NDVI dan LST di Kota Bekasi" ini sangat krusial untuk dilakukan. Hasil dari penelitian ini diharapkan mampu memberikan arahan prioritas tata ruang yang objektif, guna membangun RTH yang tepat guna, ekologis, dan mampu menekan anomali suhu di Kota Bekasi.

Tujuan

Berdasarkan rumusan latar belakang di atas, penelitian ini memiliki tujuan utama sebagai berikut:

  1. 1.
    Mengidentifikasi sebaran dan klasifikasi tingkat kerapatan vegetasi di Kota Bekasi menggunakan algoritma Normalized Difference Vegetation Index (NDVI).
  1. 2.
    Mengidentifikasi dan memetakan distribusi suhu permukaan (Land Surface Temperature / LST) untuk melihat sebaran zona panas di Kota Bekasi.
  1. 3.
    Merumuskan dan merekomendasikan arahan lokasi strategis yang menjadi prioritas utama untuk pembangunan Ruang Terbuka Hijau (RTH) baru di Kota Bekasi berdasarkan tumpang susun (overlay) matriks NDVI dan LST.

Metode Penelitian

Penelitian ini menggunakan jenis penelitian kuantitatif dengan pendekatan keruangan (spatial approach). Pendekatan keruangan digunakan untuk mengetahui sebaran, pola, dan hubungan antar fenomena di permukaan bumi. Dalam hal ini, penelitian menitikberatkan pada pemanfaatan teknologi Penginderaan Jauh (Remote Sensing) dan Sistem Informasi Geografis (SIG) untuk mengekstraksi dan menganalisis parameter biofisik lahan, yaitu kerapatan vegetasi dan suhu permukaan.

Lokasi Penelitian dilakukan di wilayah administrasi Kota Bekasi, Jawa Barat. Pengambilan data citra satelit difokuskan pada bulan-bulan di musim kemarau (misalnya antara Juni - September) pada tahun penelitian terakhir. Hal ini bertujuan untuk meminimalisir persentase tutupan awan (cloud cover < 10%) agar nilai piksel yang terekam pada citra memberikan data permukaan yang akurat dan tidak terdistorsi.

Alat yang digunakan selama penelitian ini meliputi Hardware berupa Laptop dan Software berupa QGIS 3.40.11 dan platform GeoMAPID. Bahan yang digunakan untuk penelitian ini meliputi:

  1. 1.
    Data Citra Satelit Landsat 8 OLI/TIRS yang diunduh secara resmi dari situs United States Geological Survey (USGS) yaitu Band 4, Band 5 dan Band 10.
  1. 2.
    Data SHP wilayah administrasi Kota Bekasi.
  1. 3.
    Data POI untuk melakukan site selection di platform GeoMAPID.

Tahapan Penelitian

Tahapan Penelitian

Hasil dan Pembahasan

Hasil ekstraksi citra Landsat 8 Band 4 dan Band 5 menunjukkan bahwa wilayah Kota Bekasi didominasi oleh kelas kerapatan vegetasi rendah hingga sangat rendah. Kondisi ini terkonsentrasi secara masif di pusat kota dan kawasan industri, seperti di Kecamatan Medan Satria, Bekasi Barat, dan Bekasi Selatan. Konversi lahan bervegetasi menjadi lahan terbangun (permukiman padat dan infrastruktur komersial) menjadi penyebab utama rendahnya nilai NDVI di kawasan tersebut. Vegetasi dengan tingkat kerapatan sedang hingga tinggi hanya tersisa secara sporadis di wilayah pinggiran atau kawasan resapan air, seperti sebagian kecil Kecamatan Bantargebang dan Jatisampurna.

Peta Kerapatan Vegetasi

Analisis termal menggunakan Band 10 mengonfirmasi adanya fenomena Urban Heat Island (UHI) di Kota Bekasi. Titik-titik panas (hotspots) dengan suhu permukaan lahan ekstrem (di atas 32°C hingga 36°C) berbanding lurus dengan sebaran kawasan industri dan pusat niaga yang memiliki material permukaan kedap air (beton/aspal) yang tinggi.

Peta Sebaran Suhu

Melalui proses Weighted Overlay, Peta Kerapatan Vegetasi dan Peta Sebaran LST digabungkan untuk menghasilkan Peta Kerentanan Panas. Hasilnya menunjukkan bahwa zona kerentanan panas tertinggi (suhu tinggi dengan tutupan kanopi minimal) membentang secara linier mengikuti koridor jalan arteri primer raya dan sentra-sentra perindustrian di bagian utara hingga tengah Kota Bekasi.

Peta Kerentanan Panas

Penentuan RTH tidak hanya berfokus pada penurunan suhu ruang secara fisik, tetapi juga pelindungan bagi masyarakat. Berdasarkan data kependudukan tahun 2024, Kecamatan Bekasi Utara dan Bekasi Timur mencatat tingkat kepadatan penduduk tertinggi. Di area ini juga ditemukan konsentrasi kelompok usia rentan yang tinggi, yaitu balita (0-5 tahun) dan lansia (50-75+ tahun), yang secara medis paling rawan terhadap sengatan panas dan penurunan kualitas udara. Sebaran fasilitas kesehatan (puskesmas, klinik, rumah sakit), sekolah, dan perkantoran di- overlay dengan data permukiman padat untuk menentukan batas wilayah tangkapan (catchment area) yang paling kritis. Hasil integrasi kerentanan kependudukan dan fasilitas publik ini menghasilkan Peta Site Selection yang memberikan langsung score area mana yang paling sesuai.

Site Selection

Tahap akhir adalah mengintegrasikan Peta Kerentanan Panas ke dalam zona Hasil Site Selection menggunakan alat Zonal Statistic. Analisis ini menghitung rata-rata paparan panas pada setiap poligon permukiman padat dan fasilitas publik. Analisis menunjukkan adanya tumpang tindih (overlap) yang signifikan antara kawasan dengan tekanan termal tertinggi dan kawasan dengan kerentanan sosial tertinggi. Berdasarkan Zonal Statistic, lokasi strategis pembangunan RTH prioritas di Kota Bekasi difokuskan pada Wilayah perbatasan antara kawasan industri Medan Satria dan permukiman padat di Bekasi Barat. Koridor Bekasi Selatan dan Bekasi Timur yang padat perkantoran dan fasilitas kesehatan, namun memiliki suhu mikro mencapai lebih dari 33°C dengan indeks vegetasi sangat rendah.

Peta RTH

Kesimpulan

Berdasarkan analisis spasial yang telah dilakukan terhadap indeks NDVI, LST dan demografi di Kota Bekasi, dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:

  1. 1.
    Terdapat korelasi spasial yang kuat antara rendahnya nilai kerapatan vegetasi (NDVI) dengan tingginya suhu permukaan lahan (LST). Ekspansi lahan terbangun di pusat kota dan kawasan industri terbukti menjadi pemicu utama terbentuknya zona kerentanan panas (indikasi Urban Heat Island).
  1. 2.
    Paparan suhu ekstrem di Kota Bekasi memberikan ancaman langsung terhadap kawasan permukiman padat penduduk, khususnya kelompok usia rentan (0-5 tahun dan 50-75+ tahun), serta pusat aktivitas vital masyarakat seperti sekolah, perkantoran, dan fasilitas kesehatan.
  1. 3.
    Melalui integrasi analisis Weighted Overlay dan Zonal Statistic, prioritas pembangunan RTH baru tidak direkomendasikan secara acak, melainkan diarahkan pada wilayah yang mengalami irisan antara kerentanan panas yang tinggi dan demografi di daerah kepadatan aktivitas sosial tinggi. Wilayah perbatasan industri-permukiman (Medan Satria - Bekasi Barat) dan pusat komersial padat karya (Bekasi Selatan - Bekasi Timur) menjadi lokasi prioritas utama intervensi RTH guna mengembalikan keseimbangan iklim mikro kota dan melindungi kualitas hidup masyarakat.

Data Publications

Rekomendasi Lokasi Cabang ATM Baru Bank BNI di Surabaya

IT & Services

05 Apr 2026

Admin Demo Klien

Rekomendasi Lokasi Cabang ATM Baru Bank BNI di Surabaya

Dengan memanfaatkan teknologi analisis geospasial dari MAPID, Bank BNI dapat mengidentifikasi lokasi strategis untuk pengembangan jaringan ATM baru di Kota Surabaya. Analisis ini menggabungkan berbagai parameter seperti kedekatan dengan kompetitor (ATM BRI), pusat perbelanjaan, supermarket, minimarket, serta indikator demografi seperti jumlah dan pertumbuhan penduduk, kelompok usia produktif, tingkat pendidikan, dan aktivitas ekonomi masyarakat. Berdasarkan hasil pemodelan tersebut, Jalan Menur direkomendasikan sebagai lokasi optimal karena berada di kawasan dengan aktivitas ekonomi tinggi, dekat dengan Kampus Universitas Airlangga (UNAIR) B serta pusat kuliner Jalan Karang Menjangan, yang memiliki potensi transaksi tinggi dari mahasiswa, pekerja, dan pelaku usaha di sekitarnya.

4 min read

3 view

1 Data

Penentuan Lokasi Optimal TPST Berbasis Distribusi Point of Interest (POI) di Kabupaten Kudus

Environment

02 Apr 2026

Alan Afrizal Hakiim

Penentuan Lokasi Optimal TPST Berbasis Distribusi Point of Interest (POI) di Kabupaten Kudus

Solusi Pengelolaan Sampah di Kabupaten Kudus: Mengatasi tantangan open dumping dengan pendekatan TPST untuk pengelolaan sampah yang lebih berkelanjutan dan ramah lingkungan.

10 min read

61 view

1 Projects

Integrasi GIS dalam Penentuan Lokasi Depo Pupuk: Sinkronisasi Kebutuhan Lahan dan Aksesibilitas Malang Raya

Agriculture

26 Mar 2026

Yosi Andhika

Integrasi GIS dalam Penentuan Lokasi Depo Pupuk: Sinkronisasi Kebutuhan Lahan dan Aksesibilitas Malang Raya

Kajian ini memaparkan strategi optimalisasi ketahanan pangan di Malang Raya melalui integrasi manajemen pertanian presisi dan Sistem Informasi Geografis (SIG). Dengan menyinergikan data evaluasi kesuburan lahan (kadar C-Organik, N, P, dan K) bersama analisis jaringan transportasi menggunakan metode Location-Allocation pada platform MAPID, model ini bertujuan untuk menentukan lokasi depo distribusi pupuk yang paling strategis. Pendekatan berbasis data (data-driven) ini dirancang secara khusus untuk memitigasi inefisiensi rantai pasok, memastikan penyaluran pupuk yang tepat sasaran secara agronomis, dan mereduksi hambatan aksesibilitas logistik bagi para petani di berbagai topografi wilayah.

18 min read

253 view

1 Projects

PENENTUAN LOKASI STRATEGIS BISNIS F&B 
BERBASIS DATA DEMOGRAFI DAN POLA AKTIVITAS 
DI KOTA BANDUNG

Food & Beverages

14 Mar 2026

AFI INTERN MAPID

PENENTUAN LOKASI STRATEGIS BISNIS F&B BERBASIS DATA DEMOGRAFI DAN POLA AKTIVITAS DI KOTA BANDUNG

Strategi sukses bisnis F&B di Bandung melalui analisis variabel demografi, POI, dan teknologi geospasial untuk pemilihan lokasi usaha yang akurat.

24 min read

377 view

1 Projects

Terms and Conditions
Introductions
  • MAPID is a platform that provides Geographic Information System (GIS) services for managing, visualizing, and analyzing geospatial data.
  • This platform is owned and operated by PT Multi Areal Planing Indonesia, located at