MODEL PROYEKSI PERUBAHAN PENGGUNAAN LAHAN KAWASAN KORIDOR JALAN UTAMA BERBASIS CELLULAR AUTOMATA DAN SIG

DOI: https://doi.org/10.14710/pwk.v14i4.19618
Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Article Metrics: (Click on the Metric tab below to see the detail)

Dampak negatif dari pertumbuhan ekonomi yang pesat adalah adanya alih fungsi lahan yang tidak terkontrol. Model perubahan penggunaan lahan bisa menjadi perangkat dalam rangka memahami dinamika konversi lahan serta variabel yang menjadi faktor pendorongnya. Tujuan penelitian ini adalah menganalisa penerapan model Cellular Automata dalam menganalisa perubahan penggunaan lahan pada wilayah penelitian skala 1:10.000 di sepanjang koridor jalan Solo-Yogyakarta di Kabupaten Klaten khususnya perubahan lahan sawah menjadi lahan terbangun. Pemodelan simulasi perubahan penggunaan lahan dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan pendekatan cellular automata pada skala detail 1:10.000 dengan memperhatikan trend perubahan penggunaan lahan di sepanjang koridor jalan Solo-Yogyakarta di Kabupaten Klaten pada kurun waktu tahun 2007-2017. Hasil analisis pola perubahan penggunaan lahan dari tahun 2007 sampai dengan 2017 pertumbuhan dengan perkembangan terbesar adalah penggunaan perumahan yang mengalami kenaikan luas sebesar 217,41 Ha, sedangkan jenis penggunaan tanah yang mengalami konversi lahan menjadi penggunaan lain adalah sawah yang mengalami penurunan luas sebesar 365,76Ha. Hasil analisis peta proyeksi penggunaan lahan tahun 2031 menunjukkan kecenderungan arah perkembangan lahan terbangun masih berkutat di daerah yang dekat dengan pusat Kota Klaten. Komparasi Peta proyeksi Tahun 2031 telah sesuai dan terakomodir dalam Peta Rencana Pola Ruang RTRW Kabupaten Klaten dengan tingkat kesesuaian pemanfaatan ruang yaitu 94,42%.

Keywords

Perubahan Penggunaan Lahan; Pemodelan; Cellular Automata

  1. Sukamto Sukamto 
    Kantor Pertanahan Kota Tanjungpinang
  2. Imam Buchori  Scopus Sinta
    Departemen Perencanaan Wilayah dan Kota, Universitas Diponegoro, Indonesia
  1. Ambarwulan, W., Tambunan, R. P., Nugroho, Y. A., & Santoso, P. B. (2014). Land use planning of paddy field using geographic information system and land evaluation in West Lombok, Indonesia. Ijg, 46(1), 89–98.
  2. Barlowe R. 1978. Land Resource economics. Third edition. Prentice. Hall inc, New Jersey.
  3. Deep, S., & Saklani, A. (2014). Urban sprawl modeling using cellular automata. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science, 17(2), 179–187. https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2014.07.001
  4. Direktur Pemetaan Tematik BPN RI. (2012). Norma, Standar, Prosedur dan Kriteria Survei Dan Pemetaan Tematik Pertanahan, Badan Pertanahan Nasional Republik Indonesia
  5. Dwinanto, A. A. P. (2016). Model perubahan dan arahan penggunaan lahan di kabupaten brebes dan cilacap untuk mendukung ketersediaan beras provinsi jawa tengah.
  6. Fuglsang, M., Münier, B., & Hansen, H. S. (2013). Modelling land-use effects of future urbanization using cellular automata: An Eastern Danish case. Environmental Modelling and Software, 50, 1–11. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2013.08.003
  7. Guan, D., Li, H., Inohae, T., Su, W., Nagaie, T., & Hokao, K. (2011). Modeling urban land use change by the integration of cellular automaton and Markov model. Ecological Modelling, 222(20–22), 3761–3772. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2011.09.009
  8. Helen Briassoulis, P. D. (2005). Analysis of Land Use Change: Theoretical and Modeling Approaches.
  9. Irawan, B. (2008). Improving the Effectivity of Land Conversion Policy. Forum Penelitian Agro Ekonomi, Volume 26 No. 2, Desember 2008, 26(2), 116–131.
  10. Kurnianti, Diyah Novita (2015). Proyeksi Penggunaan Lahan Untuk Konsistensi Tata Ruang Di Kawasan Jabodetabek, IPB, Bogor
  11. Lambin, E. F., Geist, H. J., & Lepers, E. (2003). Dynamics Of Land Use And Land Cover Change In Tropical Regions. Annual Review of Environment and Resources, 28(1), 205–241. https://doi.org/10.1146/annurev.energy.28.050302.105459
  12. Lillesand.T.M. and R.W.Kiefer, 1979., Remote Sensing and Image Interpretation, John Willey and Sons, New York
  13. Liu, D., Zheng, X., Zhang, C., & Wang, H. (2017). A new temporal–spatial dynamics method of simulating land-use change. Ecological Modelling, 350, 1–10. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2017.02.005
  14. Ma, C., Zhang, G. Y., Zhang, X. C., Zhao, Y. J., & Li, H. Y. (2012). Application of Markov model in wetland change dynamics in Tianjin Coastal Area, China. Procedia Environmental Sciences, 13(2011), 252–262. https://doi.org/10.1016/j.proenv.2012.01.024
  15. Munibah, K. (2008). Model Spasial Perubahan Penggunaan Lahan Dan Arahan Penggunaan Lahan Berwawasan Lingkungan (Studi Kasus DAS Cidanau, Provinsi Banten). Ipb.
  16. Rahayu, S., Rudiarto, I., & Pangi. (2015). Konversi Lahan Pertanian Pada Koridor Jalan Solo- Yogyakarta Di Kabupaten Klaten. Journal of Geomatics and Planning E-ISSN, 2(1), 22–29. https://doi.org/10.14710/geoplanning.2.1.22-29
  17. Ridwan et all. (2017). Pemodelan Perubahan Penutupan/Penggunaan Lahan Dengan Pendekatan Artificial Neural Network Dan Logistik Regression (Studi Kasus: DAS Citarum, Jawa Barat. Buletin Tanah dan Lahan 30-36
  18. Sadewo M N. (2018). Simulasi Perubahan Penggunaan Lahan Akibat Pembangunan Kawasan Industri Berbasis Cellular Automata (Studi Kasus : Kawasan Industri Kendal). Magister Perencanaan Wilayah Dan Kota, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro
  19. Septiono, D. S., & Mussadun. (2016). Model Perubahan Penggunaan Lahan Untuk Mendukung Rencana Pengelolaan Kesatuan Pengelolaan Hutan ( Studi Kasus KPH Yogyakarta ), 12(September), 277–292.
  20. Setiady, D., & Danoedoro, P. (2014). Prediksi Perubahan Lahan Pertanian Sawas Sebagian Kabupaten Klaten Dan Sekitarnya Menggunakan Cellular Automata Dan Data Penginderaan Jauh, Universitas Gadjah Mada
  21. Sugandi, D., Somantri, L., & Sugito, N. T. (2009). Sistem I Formasi Geografi ( Sig ). Hand Out Sistem Informasi Geografis (SIG).
  22. Sulistyanto, H., & Pulungan, R. (2014). sebuah review singkat terhadap emulasi CeLlular Automata pada mesin turing, VI(2), 142–154.
  23. Susilo, B. (2008). Model SIG- Binary Logistic Regression Untuk Prediksi Perubahan Penggunaan Lahan, Program Studi Teknik Geodesi dan Geomatika, Institut Teknologi Bandung.
  24. Sutanto. (1986). Penginderaan Jauh Jilid I, Yogyakarta : Gadjah Mada University Press