Latar Belakang Teoretis
Penelitian ini berakar pada sebuah tantangan fundamental dalam studi perkotaan: meskipun para filsuf sejak lama mempostulatkan bahwa "semua entitas bergerak dan tidak ada yang diam," dan kita secara intuitif mengetahui bahwa kawasan miskin perkotaan sangat dinamis, saat ini tidak ada "kompendium kumuh global" atau ontologi sistematis yang melacak bentuk-bentuk fisik kemiskinan perkotaan di seluruh dunia. Latar belakang masalah yang diangkat adalah bahwa kegagalan untuk memetakan dan memahami dinamika ini—baik konstruksi maupun destruksi—bukanlah karena kurangnya kepentingan, melainkan karena kurangnya (geo)data yang konsisten.
Kerangka teoretis yang diusung oleh para penulis adalah bahwa kemajuan dalam data Pengamatan Bumi (Earth Observation - EO), khususnya ketersediaan data beresolusi sangat tinggi (VHR), menawarkan kemampuan baru untuk menganalisis penampilan morfologis kemiskinan perkotaan secara spasiotemporal. Dengan berlandaskan pada studi-studi sebelumnya yang telah menggunakan EO untuk pemetaan statis, penelitian ini bertujuan untuk mengisi kesenjangan pengetahuan dengan berfokus pada transisi waktu (time transitions). Tujuan utamanya adalah untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang dinamika morfologis pada model kota beresolusi tinggi (LoD-1) di 16 lokasi studi yang mewakili kemiskinan perkotaan secara global, dan dengan demikian mulai membangun ontologi global multi-temporal yang sistematis.
Metodologi dan Kebaruan
Penelitian ini mengadopsi metodologi studi kuantitatif eksploratif, yang membandingkan perubahan morfologis di 16 lokasi studi yang tersebar di Afrika, Asia, Amerika, dan Eropa (misalnya, Makoko, Ulaanbaatar, Lima, Philadelphia, Evry). Proses metodologisnya sangat terstruktur:
-
Akuisisi Data: Menggunakan data satelit optik VHR multi-temporal (misalnya, Quickbird, WorldView) dengan resolusi geometris hingga 0,46m pada dua titik waktu yang berbeda (t1 dan t2).
-
Ekstraksi Fitur: Menangkap lingkungan fisik yang terbangun dengan mengidentifikasi bangunan dan blok pada level resolusi tinggi (LoD-1).
-
Perhitungan Variabel: Untuk setiap lokasi, penulis menghitung tiga variabel spasial utama untuk mengukur morfologi: (1) jumlah total bangunan, (2) ukuran rata-rata bangunan dalam m2, dan (3) ketinggian rata-rata bangunan (dioperasionalkan sebagai jumlah lantai).
-
Analisis dan Visualisasi: Perubahan antar-kota (inter-urban) divisualisasikan menggunakan radar chart, sementara dinamika di dalam kota (intra-urban) diilustrasikan menggunakan boxplot.
Kebaruan dari karya ini terletak pada cakupan globalnya yang komparatif. Alih-alih menyajikan studi kasus tunggal, penelitian ini secara inovatif mencoba menerapkan metode yang konsisten di 16 lokasi yang sangat beragam untuk mengidentifikasi pola transformasi makro, yang berfungsi sebagai langkah awal menuju ontologi global yang selama ini hilang.
Temuan Utama dengan Kontekstualisasi
Analisis data kuantitatif dari 16 lokasi studi menghasilkan serangkaian temuan yang menyoroti perbedaan tajam dalam dinamika kemiskinan perkotaan di seluruh dunia.
-
Dinamika Tinggi di "Global South": Temuan utama adalah bahwa kawasan di Afrika, Asia, dan Amerika Selatan menunjukkan "dinamika morfologis yang signifikan." Contoh yang paling mencolok adalah Makoko (Nigeria) dan Ulaanbaatar (Mongolia), yang menunjukkan perubahan jumlah bangunan tertinggi, masing-masing +17,1% dan 28,7%, dalam periode waktu yang dianalisis.
-
Stabilitas di "Global North": Berbeda dengan ekspektasi, kawasan miskin perkotaan yang diidentifikasi di Amerika Utara dan Eropa (seperti Philadelphia, AS, atau Le Pyramide, Prancis) menunjukkan "dinamika intra-urban yang jauh lebih sedikit." Kawasan-kawasan ini memiliki "karakter formal" yang lebih kuat dan mengalami "transformasi morfologis yang secara signifikan lebih sedikit." Philadelphia, misalnya, hanya menunjukkan perubahan +0,3% pada jumlah bangunan.
-
Indikator Perubahan: Ditemukan bahwa perubahan morfologis sering kali paling jelas tercermin dalam jumlah bangunan. Hal ini mengindikasikan bahwa proses konstruksi atau destruksi skala kecil yang terus-menerus adalah penanda utama dari dinamika di area-area ini.
Secara kontekstual, temuan-temuan ini secara empiris mengonfirmasi bahwa "kemiskinan perkotaan" bukanlah fenomena fisik yang monolitik; ia memiliki wujud dan, yang lebih penting, laju perubahan yang sangat berbeda tergantung pada konteks regional, formalitas, dan kemungkinan rencana tata ruang yang mengikat secara hukum.
Keterbatasan dan Refleksi Kritis
Penulis secara transparan mengakui keterbatasan utama dari studi eksploratif ini. Pertama, sampel yang digunakan (16 lokasi studi) relatif kecil, sehingga generalisasi tidak dapat diterima (generalization is not admissible).
Secara kritis, metodologi ini juga memiliki tantangan. Mendigitasi poligon bangunan di kawasan miskin perkotaan yang padat dan kompleks secara visual merupakan tugas yang sulit dan bergantung pada keahlian. Meskipun teknik manual (seperti MVII) mungkin menawarkan akurasi yang lebih tinggi, biayanya mahal, menyoroti adanya pertukaran antara skalabilitas dan presisi dalam analisis EO.
Implikasi Ilmiah di Masa Depan
Secara praktis, implikasi dari penelitian ini sangat signifikan. Ia memberikan bukti konsep (proof of concept) bahwa data VHR EO adalah alat yang layak dan kuat untuk mulai mengisi kesenjangan data global dan memantau perubahan fisik di kawasan yang paling rentan di dunia.
Untuk penelitian di masa depan, karya ini secara efektif meletakkan fondasi dan seruan untuk tindakan. Sebagaimana dinyatakan oleh penulis, langkah berikutnya yang paling logis adalah membangun akuisisi geodata LoD-1 yang lebih luas yang berisi populasi dasar yang jauh lebih besar. Hanya dengan kumpulan data yang lebih besar inilah komunitas ilmiah dapat beralih dari studi eksploratif individual ke ontologi global yang sistematis dan multi-temporal yang sangat dibutuhkan untuk memahami kemiskinan perkotaan.
Sumber
Kraff, N. J., Wurm, M., & Taubenböck, H. (2020). The dynamics of poor urban areas - analyzing morphologic transformations across the globe using Earth observation data. Cities, 107, 102905.