Studi Polusi Cahaya di Kota Pangkalpinang Berbasis Machine Learning Menggunakan Data Satelit VIIRS untuk Perencanaan Pembangunan Infrastruktur Berkelanjutan
DOI:
https://doi.org/10.23917/dts.v19i1.13135Keywords:
polusi cahaya, kecerdasan buatan, penginderaan jauh, infrastruktur, keberlanjutanAbstract
Penelitian ini bertujuan menganalisis tingkat polusi cahaya di Kota Pangkalpinang guna mendukung perencanaan infrastruktur berkelanjutan. Tahap awal penelitian meliputi identifikasi batas administrasi, pemetaan jaringan jalan, serta wawancara dengan pemangku kepentingan untuk memahami persepsi mengenai masalah over-lighting dan under-lighting. Data utama yang digunakan adalah citra satelit VIIRS Day/Night Band yang merekam radiansi cahaya buatan pada malam hari. Pemrosesan citra dilakukan untuk kalibrasi nilai radiansi, kemudian dilakukan klasifikasi zona polusi cahaya menggunakan pendekatan machine learning. Hasil klasifikasi dikonversi menjadi layer poligon dalam Google Earth Engine untuk analisis spasial. Temuan menunjukkan bahwa perkembangan perkotaan meningkatkan intensitas radiansi malam, terutama di area tertentu yang mengalami polusi cahaya tinggi. Integrasi data lapangan, citra satelit, dan machine learning meningkatkan akurasi analisis spasial. Penelitian ini memberikan dasar ilmiah bagi pemerintah daerah dalam merancang strategi pencahayaan kota yang lebih efisien, hemat energi, serta mengurangi dampak lingkungan dan kesehatan.
Downloads
References
Bustari, A.A., Pratama, R.B. & Al-Aryachiyah, C.J. 2022. Analisis Tingkat Polusi Cahaya Berdasarkan Light Pollution Map dan Implikasinya terhadap Pengamatan Astronomi Indonesia. KIST UIN SUKA, 1(1), pp.45–58.
Firdaus, M.D., Butar-Butar, A.J.R., Putraga, H. & Hidayat, M. 2022. Analisis Dampak Polusi Cahaya Lampu Artifisial Terhadap Kecerlangan Langit Malam Menggunakan Sky Quality Meter. Elfalaky, 6(2), pp.197–206.
Górniak-Zimroz, J., Romańczukiewicz, K., Sitarska, M. & Szrek, A. 2024. Light-Pollution-Monitoring Method for Selected Environmental and Social Elements. Remote Sensing, 16(5).
Jägerbrand, A.K. & Bouroussis, C.A. 2021. Ecological Impact of Artificial Light at Night: Effective Strategies and Measures to Deal with Protected Species and Habitats. Sustainability, 13(11).
Lamphar, H. 2023. A Recommendation for Light Pollution Legislation in Mexican Cities: Protecting Human Health, Promoting Sustainable Practices, and Conserving Wildlife. SSRN Electronic Journal.
Latifa, A. & Marsisno, W. 2024, November. Perbandingan Algoritma dan Pemetaan Total Suspended Solid di Kawasan Pesisir Indonesia Berdasarkan Data Penginderaan Jauh Berbasis Google Earth Engine. In Seminar Nasional Official Statistics (Vol. 2024, No. 1, pp.471-480).
Lebakula, V., Datla, V., Wanik, D.W. & Cosby, A.G. 2024. Predicting County-Level Population From VIIRS Nighttime Light Imagery With Deep Learning. IEEE Sensors Journal, 24(8), pp.13477–13487.
Naqvi, S.K.H., Soban, M., Arshad, F. & Bashir, F. 2024. Unveiling the Spatial Dimensions of Light Pollution in Pakistan: An Emerging Environmental Challenge. Pakistan Journal of Humanities and Social Sciences, 12(2), pp.1252–1263.
Pérez Vega, C. 2024. The environmental impact of artificial lighting in urban settings: gaps, challenges, and sustainable lighting design.
Prastyo, H.A. & Herdiwijaya, D. 2023. Analisis Dinamika Polusi Cahaya di Sekitar Observatorium Bosscha Berdasarkan Citra Satelit VIIRS-DNB. [Artikel].
Pratama, Y.B., Dalimunthe, N.P. & Sukma, M. 2025. Prediksi Spasial Kerapatan Vegetasi Perkotaan dengan Pendekatan Algoritma Time Series Untuk Mendukung Pertumbuhan Ekonomi Hijau. Journal of Information System Research, 6(2), pp.1495–1507.
Putraga, H., Raisal, A.Y., Firdaus, M.D. & Rakhmadi, A.J. 2023. Analisis Peningkatan Polusi Cahaya Berdasarkan Pembacaan SQM Dan Citra Satelit VIIRS Tahun 2017–2022 Di Kota Medan. AL-AFAQ Jurnal Ilmu Falak dan Astronomi, 5(1), pp.28–41.
Rahmadhan, A.M., Marlina, A. & Mustaqimah, U. 2023. Konsep Penanggulangan Polusi Cahaya pada Observatorium Bintang di Kabupaten Karanganyar. Senthong, 6(3).
Riza, L.S., Izzuddin, A., Utama, J.A., Samah, K.A.F.A., Herdiwijaya, D., Hidayat, T. et al. 2022. Data analysis techniques in light pollution: A survey and taxonomy. New Astronomy Reviews, 95, p.101663.
Sahoo, S.K., Mohankumar, N., Manivannan, K.K., Sindhuja, K., Mouleeswaran, S.K. & Srinivasan, C. 2024. Enhanced Public Safety and Well-Being through IoT-Enabled Light Pollution Mitigation with Reinforcement Learning. In: 2024 Second International Conference on Intelligent Cyber Physical Systems and Internet of Things (ICoICI). pp.406–411.
Sari, D.A.H., Rahayu, M.J. & Pujantiyo, B.S. 2024. Kajian kesesuaian penerapan konsep smart environment sebagai bagian dari smart city (Studi kasus: Kota Semarang). Desa-Kota: Jurnal Perencanaan Wilayah, Kota, dan Permukiman, 6(1), pp.154-170.
Sousa, R. de, Bragança, L., da Silva, M.V. & Oliveira, R.S. 2024. Challenges and Solutions for Sustainable Food Systems: The Potential of Home Hydroponics. Sustainability, 16(2).
Susanto, A.W. 2024. Analisis Keefektifan Pencahayaan Buatan dalam Ruangan Menggunakan Machine Learning (Studi Kasus Data Sensor Lingkungan dan Konsumsi Listrik Smart Building). Jurnal Arsitektur ARCADE, 8(1).
Wei, Z., Nie, J. & Zhang, W. 2024. Intelligent lighting design of cloud computing platform based on digital twin historic landscape blocks—Take Yu Garden commercial street in Shanghai as an example. Concurrency and Computation: Practice and Experience, 36(7), p.e7975.
Ye, Y., Tong, C., Dong, B., Huang, C., Bao, H. & Deng, J. 2024. Alleviate light pollution by recognizing urban night-time light control area based on computer vision techniques and remote sensing imagery. Ecological Indicators, 158, p.111591.
Downloads
Submitted
Accepted
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Mega Sukma, Yudistira Bagus Pratama
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
