DOI: https://doi.org/10.14710/pwk.v19i3.45639

Model Perkembangan Permukiman Berbasis Cellular Automata di Kabupaten Takalar

*Nurhikmah Paddiyatu orcid  -  Universitas Muhammadiyah Makassar, Indonesia
Fitrawan Umar  -  Universitas Muhammadiyah Makassar, Indonesia
Salmiah Zainuddin  -  Universitas Muhammadiyah Makassar, Indonesia
Muhammad Akbar Yeb Arista  -  Universitas Muhammadiyah Makassar, Indonesia

Citation Format:
Abstract
Perencanaan tata ruang sangat dibutuhkan guna menghindari pemasalahan tumpang tindih land-use. Status kawasan yang sering beralih fungsi, menyebabkan berbagai kawasan lindung yang seyogianya dilindungi malah sering terabaikan. Hal ini terkait pula dari tingginya permintaan hunian akibat sub-urbanisasi, dimana perkembangan permukiman yang semrawut (sprawl) memiliki dampak yang signifikan terhadap minimnya daya dukung lingkungan dan lahan pada suatu wilayah. Peningkatan jumlah penduduk mengakibatkan alih fungsi lahan, dimana lahan yang belum terbangun dikonversi menjadi lahan terbangun. Perubahan ini seringkali terjadi tanpa memperhatikan prinsip pembangunan berkelanjutan. Tujuan penelitian ini memperlihatkan gambaran tentang kondisi perubahan lahan yang terjadi jika alih fungsi lahan dibiarkan berkembang secara alamiah dan berkembang secara terkendali guna stakeholder terkait dapat menentukan kebijakan penataan ruang yang tepat. Model dan simulasi memiliki andil dalam upaya menyiapkan input untuk menentukan kebijakan tata ruang yang antisipatif dan adaptif sehingga dalam konteks ini, metode penelitian dengan pendekatan sistematis basis permodelan menjadi prioritas dalam perencanaan pengembangan khususnya land-use permukiman. Dengan pendekatan pemodelan Cellular Automata, prediksi atau simulasi perubahan penggunaan lahan di Kabupaten Takalar dilakukan selama 20 tahun kedepan menggunakan dua skema yaitu skema yang memperhatikan faktor pembatas (constraint) dan skema tanpa faktor pembatas (unconstrain). dari kedua skema tersebut menunjukkan kecenderungan arah perkembangan kota dan menghasilkan luasan kelas perubahan penggunaan lahan yang akan terkonversi akibat ekspansi kawasan terbangun.
Fulltext View|Download
Keywords: Cellular Automata, Land-Use, Model Simulasi, Permukiman, Urban-Sprawl

Article Metrics:

Article Info
Section: Articles
Language : ID
Recent articles
Indikator Tata Kelola Badan Usaha Milik Desa (BUMDes) di Indonesia dalam Merespon Era Revolusi Industri 4.0 Studi Kesenjangan Indeks Pembangunan Manusia di Kabupaten Lampung Utara Kajian Disparitas Pembangunan Kawasan Pinggiran Dibandingkan Kawasan Perkotaan di Kabupaten Pati More recent articles
Most cited articles
Analisis Transformasi Wilayah Peri-Urban pada Aspek Fisik dan Sosial Ekonomi (Kecamatan Kartasura) Pengaruh Pengembangan Kawasan Wisata Geopark Merangin Terhadap Kesejahteraan Masyarakat Desa Air Batu The Influence of Life Quality to The House Physical Change in Perum Griya Praja Mukti Kendal Partisipasi Masyarakat Dalam Rehabilitasi Lahan Pada Program Kebun Bibit Rakyat (KBR) di Desa Plukaran Kecamatan Gembong Kabupaten Pati Transformasi Spasial di Kawasan Peri Urban Kota Malang More cited articles
  1. Adisasmitha, S. A., & Rauf, S. (2017). Analisis Karakteristik Spasial Kabupaten Takalar Berbasis Gis dan Remote Sensing Menggunakan Citra LandsaT. 14. Retrieved from https://core.ac.uk/download/pdf/132584468.pdf
  2. Al-Darwish, Y., Ayad, H., Taha, D., & Saadallah, D. (2018). Predicting The Future Urban Growth and It’s Impacts on The Surrounding Environment Using Urban Simulation Models: Case Study of Ibb City – Yemen. Alexandria Engineering Journal, 57(4), 2887–2895. https://doi.org/10.1016/j.aej.2017.10.009
  3. Bappelitbangda, C. (Pusat U. T. U. (2020). Laporan Fakta dan Analisa Revisi Rencana Tata Ruang Wilayah Kabupaten Takalar Tahun 2012-20131. Kabupaten Takalar
  4. Copiello, S. (2019). Peer and Neighborhood Effects: Citation Analysis Using A Spatial Autoregressive Model and Pseudo-Spatial Data. Journal of Informetrics, 13(1), 238–254. https://doi.org/10.1016/j.joi.2019.01.002
  5. Dyan Syafitri, R. A. W., & Susetyo, C. (2019). Pemodelan Pertumbuhan Lahan Terbangun Sebagai Upaya Prediksi Perubahan Lahan Pertanian di Kabupaten Karanganyar. Jurnal Teknik ITS, 7(2). https://doi.org/10.12962/j23373539.v7i2.36453
  6. Gharbia, S. S., Alfatah, S. A., Gill, L., Johnston, P., & Pilla, F. (2016). Land Use Scenarios and Projections Simulation Using An Integrated Gis Cellular Automata Algorithms. Modeling Earth Systems and Environment, 2(3), 1–20. https://doi.org/10.1007/s40808-016-0210-y
  7. Glockmann, M., Li, Y., Lakes, T., Kropp, J. P., & Rybski, D. (2021). Quantitative Evidence for Leapfrogging in Urban Growth. Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science, 0(0), 1–16. https://doi.org/10.1177/2399808321998713
  8. Ibrahim, M. R., Haworth, J., & Cheng, T. (2021). URBAN-i: From Urban Scenes to Mapping Slums, Transport Modes, And Pedestrians in Cities Using Deep Learning and Computer Vision. Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science, 48(1), 76–93. https://doi.org/10.1177/2399808319846517
  9. Kamalipour, H., & Iranmanesh, A. (2021). Morphogenesis of Emerging Settlements: Mapping Incremental Urbanism. Land, 10(1), 1–16. https://doi.org/10.3390/land10010089
  10. Lai, S. K. (2018). A Simulation Model for Urban Development in China. Journal of Urban Management, 7(1), 1–5. https://doi.org/10.1016/j.jum.2018.04.001
  11. Li, M., Verburg, P. H., & van Vliet, J. (2022). Global trends and local variations in land take per person. Landscape and Urban Planning, 218(January 2021), 104308. https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2021.104308
  12. Li, X., Zhou, Y., Chen, W., Hejazi, M., Wise, M., & Vernon, C. (2021). dynamic modeling. Communications Earth & Environment, 1–10. https://doi.org/10.1038/s43247-021-00273-w
  13. Mondal, D., & Banerjee, A. (2021). Exploring peri-urban dynamism in India: Evidence from Kolkata Metropolis. Journal of Urban Management, (June). https://doi.org/10.1016/j.jum.2021.06.004
  14. N A Pratomoatmojo. (2018). LanduseSim Algorithm : Land use change modelling by means of Cellular Automata and Geographic Information System LanduseSim Algorithm : Land use change modelling by means of Cellular Automata and Geographic Information System. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 0–12. Retrieved from https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1755-1315/202/1/012020/pdf
  15. Pratomoatmojo, N. A. (2018). LanduseSim Algorithm: Land use change modelling by means of Cellular Automata and Geographic Information System. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 202(1). https://doi.org/10.1088/1755-1315/202/1/012020
  16. Putra, M. R. R., & Rudiarto, I. (2018). Simulasi Perubahan Penggunaan Lahan Dengan Konsep Celluler Automata Di Kota Mataram. Jurnal Pengembangan Kota, 6(2), 174. https://doi.org/10.14710/jpk.6.2.174-185
  17. Rahmawati, Mardiyah dan Pratomoatmojo, N. A. (2019). Pemodelan Perubahan Penggunaan Lahan Berbasis Cellular Automata pada Wilayah Peri Urban Kota Surabaya di Kabupaten Sidoarjo. Jurnal Teknik ITS, 8(2), 200–206
  18. Raudina, R. G. (2020). Urban Settlement Patterns in Edge of Railroad in Medan City. 04(03), 227–236. https://doi.org/10.32734/ijau.v4i3.5034
  19. Sadewo Muhammad Nur dan Buchori Imam. (2018). Deteksi Perubahan Luasan Mangrove Teluk Youtefa Kota Jayapura Menggunakan Citra Landsat Multitemporal Simulasi Perubahan Penggunaan Lahan Akibat Pembangunan Kawasan Industri Kendal (KIK) Berbasis Cellular Automata. Majalah Geografi Indonesia, 32(2), 13. https://doi.org/10.22146/mgi.33755
  20. Song, Y., & Zhang, C. (2020). City size and housing Purchase Intention: Evidence from rural–Urban Migrants in China. Urban Studies, 57(9), 1866–1886. https://doi.org/10.1177/0042098019856822
  21. Sugestiadi, M. I., & Basuki, Y. (2020). Pengaruh Interaksi Spasial Antara Kota Surakarta Dengan Kawasan Perkotaan Sekitarnya Terhadap Pertumbuhan Perkotaan. Jurnal Pembangunan Wilayah Dan Kota, 16(3), 173–186. https://doi.org/10.14710/pwk.v16i3.21948

Last update:

No citation recorded.

Last update: 2024-12-25 21:06:18

No citation recorded.