DOI: https://doi.org/10.14710/pwk.v22i1.78097

Alih Fungsi Lahan Pertanian Pangan Berkelanjutan di Provinsi Nusa Tenggara Barat dengan Cellular Automata-Artificial Neural Network (CA-ANN)

*Imam - Hidayat orcid  -  Program Magister Pengelolaan Sumberdaya Lingkungan dan Pembangunan, Sekolah Pascasarjana, Indonesia
Anthon Efani orcid scopus  -  Program Studi Magister Pengelolaan Sumberdaya Lingkungan dan Pembangunan, Sekolah Pascasarjana, Universitas Brawijaya, Malang, Indonesia., Indonesia
Maharani Pertiwi Koentjoro orcid scopus  -  Program Studi Magister Pengelolaan Sumberdaya Lingkungan dan Pembangunan, Sekolah Pascasarjana, Universitas Brawijaya, Malang, Indonesia., Indonesia

Citation Format:
Abstract
Alih fungsi lahan pertanian menjadi kawasan permukiman di Provinsi Nusa Tenggara Barat (NTB) merupakan ancaman serius terhadap ketahanan pangan daerah. Sebagai upaya pengendalian alih fungsi lahan, Pemerintah Provinsi NTB telah menetapkan Kawasan Pertanian Pangan Berkelanjutan (KP2B) seluas 282.067 hektar. Namun demikian, perubahan tutupan lahan menunjukkan peningkatan signifikan kawasan permukiman dari 27.877 hektar pada tahun 2015 menjadi 63.739 hektar pada tahun 2020. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menganalisis kawasan yang rentan terhadap alih fungsi lahan pada KP2B melalui pemodelan prediksi pengembangan kawasan permukiman berdasarkan tren pengembangan historis hingga tahun 2040. Metode yang digunakan adalah Cellular Automata–Artificial Neural Network (CA–ANN) dengan memanfaatkan plugin MOLUSCE pada QGIS, yang selanjutnya dianalisis menggunakan teknik overlay spasial. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kawasan permukiman diproyeksikan meningkat menjadi 111.848 hektar pada tahun 2040 atau bertambah sekitar 47.109 hektar. Hasil overlay mengindikasikan potensi alih fungsi lahan pertanian pada KP2B seluas 2.539 hektar, dengan tingkat akurasi model sebesar 0,67 berdasarkan koefisien Kappa. Temuan ini menegaskan pentingnya penguatan kebijakan perlindungan lahan pertanian dan penegakan tata ruang guna menjaga keberlanjutan ketahanan pangan di NTB.

Note: This article has supplementary file(s).

Fulltext |  common.other

Subject
Type Other
  Download (1MB)    Indexing metadata
 Data Analysis
Deliniasi KP2B Provinsi NTB
Subject KP2B, Kabupaten, Kota
Type Data Analysis
  Download (18MB)    Indexing metadata
Email colleagues
Keywords: Alih fungsi lahan, KP2B, Permukiman, MOLUSCE, QGIS

Article Metrics:

Article Info
Section: Articles
Language : ID
Most cited articles
Konsep Perancangan Dalam Meningkatkan Kualitas Lingkungan Fisik Kawasan Perdagangan dan Jasa Jalan Jenderal Sudirman Kota Salatiga Kajian Pengelolaan Sampah Berbasis Masyarakat dengan Konsep 3R (Reduce, Reuse, Recycle) di Kelurahan Larangan Kota Cirebon Cover The Role of Local Champion In Community - Based Adaptation In Semarang Coastal Area Peluang Pengelolaan Sampah Sebagai Strategi Mitigasi Dalam Mewujudkan Ketahanan Iklim Kota Semarang More cited articles
  1. Admas, M., Melesse, A. M., & Tegegne, G. (2024). Predicting the Impacts of Land Use/Cover and Climate Changes on Water and Sediment Flows in the Megech Watershed, Upper Blue Nile Basin. Remote Sensing, 16(13). https://doi.org/10.3390/rs16132385
  2. Amir, A., Sukarno, T. D., & Rahmawati, F. (2020). Identifikasi Potensi dan Status Pengembangan Desa Wisata di Kabupaten Lombok Tengah, Nusa Tenggara Barat. Journal of Regional and Rural Development Planning. https://doi.org/10.29244/JP2WD.2020.4.2.84-98
  3. Farizkhar, Somantri, L., & Himayah, S. (2022). Pemanfaatan Object-Based Image Analysis (OBIA) pada Citra SPOT-6 untuk Identifikasi Jenis Penutup Lahan Vegetasi di Kota Bogor. JPIG (Jurnal Pendidikan Dan Ilmu Geografi). https://doi.org/10.21067/jpig.v7i1.6546
  4. Hapsary, M. S. A., Subiyanto, S., & Firdaus, H. S. (2021). Analisis Prediksi Perubahan Penggunaan Lahan Dengan Pendekatan Artificial Neural Network Dan Regresi Logistik Di Kota Balikpapan. Jurnal Geodesi Undip, 10(April), 88–97
  5. Ikhwanto, A. (2019). Alih Fungsi Lahan Pertanian Menjadi Lahan Non Pertanian. Jurnal Hukum Dan Kenotariatan. https://doi.org/10.33474/HUKENO.V3I1.1919
  6. Janti, G. I. (2016). Perlindungan Lahan Pertanian Pangan Berkelanjutan Guna Memperkokoh Ketahanan Pangan Wilayah (Studi di Kabupaten Bantul, Daerah Istimewa Yogyakarta). Jurnal Ketahanan Nasional, 22(1), 1. https://doi.org/10.22146/jkn.16666
  7. Khabibur Rahman, M. S., Rohsulina, P., & Hidayat, A. (2024). Assessing regional food security: A spatial analysis of food carrying capacity in Baki Subdistrict, Sukoharjo Regency-Indonesia. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 1317(1), 1–12. https://doi.org/10.1088/1755-1315/1317/1/012019
  8. Kondum, F. A., Rowshon, M. K., Luqman, C. A., Hasfalina, C. M., & Zakari, M. D. (2024). Change analyses and prediction of land use and land cover changes in BernaKondum, F. A., Rowshon, M. K., Luqman, C. A., Hasfalina, C. M., & Zakari, M. D. (2024). Change analyses and prediction of land use and land cover changes in Bernam River Basin, Mala. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 36. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2024.101281
  9. Krivoguz, D. (2024). The Kerch Peninsula in Transition: A Comprehensive Analysis and Prediction of Land Use and Land Cover Changes over Thirty Years. Sustainability (Switzerland) , 16(13). https://doi.org/10.3390/su16135380
  10. Kurniawan, S., Saputro, W. A., & Ayun, Q. (2020). Perkembangan Konversi Lahan Pertanian Di Bagian Negara Agraris. Vigor: Jurnal Ilmu Pertanian Tropika Dan Subtropika. https://doi.org/10.31002/VIGOR.V5I2.3040
  11. Lukas, P., Melesse, A., & Kenea, T. (2023). Prediction of Future Land Use/Land Cover Changes Using a Coupled CA-ANN Model in the Upper Omo-Gibe River Basin, Ethiopia. Remote. Sens., 15, 1148. https://doi.org/10.3390/rs15041148
  12. Miranti, S. A., Setiadi, H., & Erthalia, M. (2020). Mapping Potential Area of Sustainable Food Agriculture Area in Somba Opu Sub-District, Gowa Regency. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 436(1), 1–9. https://doi.org/10.1088/1755-1315/436/1/012009
  13. Muhammad, R., Zhang, W., Abbas, Z., Guo, F., & Gwiazdzinski, L. (2022). Spatiotemporal Change Analysis and Prediction of Future Land Use and Land Cover Changes Using QGIS MOLUSCE Plugin and Remote Sensing Big Data: A Case Study of Linyi, China. Land. https://doi.org/10.3390/land11030419
  14. Mustari, N., Madani, M., & Syawal, A. (2021). Implementasi Kebijakan Perlindungan Lahan Pertanian Pangan Berkelanjutan Di Kota Makassar. JPPM: Journal of Public Policy and Management. https://doi.org/10.26618/jppm.v3i2.5941
  15. Nie, Z. (2024). The suitability assessment for land territorial spatial planning based on ANN-CA model and the Internet of Things. Heliyon, 10. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e31237
  16. Pengalihan, D., Lahan, F., Menjadi, P., Permukiman, L., Di, I., Kabupaten, K., Desmawan, B. D., Nuraisah, A., Mumtaz, A., Fadhilah, M., Aufa, F. S., Malihati, L., Pemukiman, L., Industri, K., & Desmawan, D. (2024). Dampak Pengalihan Fungsi Lahan Pertanian Menjadi Lahan Permukiman dan Industri Di Kawasan Kabupaten Bekasi. Bursa : Jurnal Ekonomi Dan Bisnis. https://doi.org/10.59086/jeb.v3i3.572
  17. Permana, M., Sitorus, S. R. P., & Darmawan, D. (2021). Analisis Perubahan Penggunaan Lahan Dan Prediksinya dengan Menggunakan Markov – Cellular Automata Di Wilayah Peri Urban Kota Malang. TATALOKA. https://doi.org/10.14710/tataloka.23.3.307-319
  18. Pradono, K. A., & Wibowo, A. (2024). Kesesuaian Lahan Plts Dengan Spasial Multi-Critera Analisis Dalam Mendukung Pariwisata Berkelanjutan Kek Mandalika Lombok Tengah. GEOGRAPHY : Jurnal Kajian, Penelitian Dan Pengembangan Pendidikan. https://doi.org/10.31764/geography.v12i2.24784
  19. Putra, I. G., Iqbal, M., Bafih, A. R., & Wati, D. R. (2024). Impact of Rice Field Conversion Effectiveness on the Availability of Rice in Jakarta Province From 1981 to 2023. Agricultural Science. https://doi.org/10.55173/agriscience.v8i1.149
  20. Riyandi, S., Irsyad, A., Nurwahyu, F., & Nifansa, A. R. (2023). Sistem Informasi Geografis Pemetaan Indomaret Di Kecamatan Tenggarong Berbasis Quantum GIS. Pengabdian Kepada Masyarakat Bidang Teknologi Dan Sistem Informasi (PETISI). https://doi.org/10.30872/petisi.v1i2.1066
  21. Sarastika, T., Susena, Y., & Kurniawan, D. (2023). Prediksi Konversi Lahan Pertanian Berbasis Artificial Neural Network-Cellular Automata (ANN-CA) Di Kawasan Sleman Barat. Jurnal Tanah Dan Sumberdaya Lahan. https://doi.org/10.21776/ub.jtsl.2023.010.2.30
  22. Sari, S. O., Fazlina, Y. D., & Sugianto, S. (2022). Analisis Spasial Jasa Ekosistem Pendukung Pembentukan Lapisan Tanah dan Pemeliharaan Kesuburan Serta Siklus Hara untuk Daya Dukung dan Daya Tampung Lingkungan Hidup di Kabupaten Simeulue. Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pertanian. https://doi.org/10.17969/jimfp.v7i1.18402
  23. Sinurat, J., & Arifien, Y. (2021). Economic Growth and Deforestation: a Study of Changes in Land Coverage in West Nusa Tenggara Province. Proceedings of the 2nd Borobudur International Symposium on Humanities and Social Sciences, BIS-HSS 2020, 18 November 2020, Magelang, Central Java, Indonesia. https://doi.org/10.4108/eai.18-11-2020.2311708
  24. Yusran, F., Razie, F., Fitri, R., & Hadi, A. (2023). Tingkat Implementasi Kebijakan Perlindungan Lahan Pertanian Pangan Berkelanjutan Di Kecamatan Pelaihari Kabupaten Tanah Laut. EnviroScienteae. https://doi.org/10.20527/es.v19i4.17907
  25. Zhao, J., Zhu, X., Zhang, F., & Gao, L. (2024). A Two-Layer SD-ANN-CA Model Framework for Multi-Typed Land Use and Land Cover Change Prediction under Constraints: Case Study of Ya’an City Area, Western China. Land. https://doi.org/10.3390/land13050714

Last update:

No citation recorded.

Last update: 2026-04-20 15:26:32

No citation recorded.