Pemanfaatan Prediksi Tutupan Lahan Berbasis Cellular Automata-Markov dalam Evaluasi Rencana Tata Ruang

Main Article Content

Irland Fardani
Fhanji Alain Jauzi Mohmed
Ivan Chofyan

Abstract

Kota Cirebon mempunyai jumlah penduduk yang terus bertambah, namun ketersediaan lahan tidak bertambah, hal ini mengakibatkan banyak perubahan tutupan lahan di Kota Cirebon. Dikarenakan hal ini, sebuah kota mempunyai Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW) untuk menjaga perubahan lahan dan membuat city tumbuh dengan teratur. Keberadaan RTRW dapat di evaluasi tiap lima tahun sekali sejalan dengan pertumbuhan dari kota. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi Pola Ruang RTRW Kota Cirebon dengan pendekatan model prediksi tutupan lahan berbasis Cellular Automata-Markov. Celullar automata adalah sebuah model yang memprediksi perubahan tutupan lahan dengan mempertimbangkan tutupan lahan sekitar-nya. Dengan menggunakan Citra Satelit Landsat Tahun 1999 dan 2009, kemudian diproses dengan model cellular automata,maka didapatkanlah prediksi tutupan lahan tahun 2031.Dari hasil penelitian, dari hasil prediksi tutupan lahan tahun 2031 yang dioverlay dengan pola ruang RTRW tahun 2031, terdapat 21.9 % tutupan lahan yang diprediksi tidak akan sesuai dengan RTRW. Pertumbuhan kawasan permukiman akan bertambah cukup signifikat pada periode 2019-2031 yaitu sekitar 690 Ha. Dengan model perubahan lahan, dapat digunakan sebagai masukan bagi pemerintah kota Cirebon dalam mengavaluasi RTRW atau mengkotrol perubahan tutupan lahan di Kota Cirebon.

Article Details

Section
Articles

References

Abdul M. Muhammad, J. A. (2016). Identifikasi Jenis Tutupan Lahan Di Kawasan Kphp Poigar Dengan Metode Maximum Likelihood. Cocos, 7(2).

Abutaleb, K. (2016). Modeling of urban change using remote sensing data and cellular automata technique. Arabian Journal of Geosciences, 1–10. https://doi.org/10.1007/s12517-016-2696-z

Espindola, G. M., Camara, G., Reis, I. A., Bins, L. S., & Monteiro, A. M. (2006). Parameter selection for region-growing image segmentation algorithms using spatial autocorrelation. International Journal of Remote Sensing, 27(14), 3035–3040. https://doi.org/10.1080/01431160600617194

Fardani, I. (2020). Landuse change prediction model based on Cellular Automata (CA) method in Bandung City. Journal of Physics: Conference Series, 1469(1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1469/1/012030

FCRN. (2018). What is land use and land use change. Retrieved from http://fcrn.org.uk/about/ supporters-funding-policy Food

Fitriana, A., Subiyanto, S., & Firdaus, H. (2017). Model Cellular Automata Markov untuk Prediksi Perkembangan Fisik Wilayah Permukiman Kota Surakarta Menggunakan Sistem Informasi Geografis. Jurnal Geodesi Undip.

Long, H., Zou, J., & Liu, Y. (2009). Differentiation of rural development driven by industrialization and urbanization in eastern coastal China. Habitat International, 33(4), 454–462. https://doi.org/10.1016/j.habitatint.2009.03.003

Ma, L., Cheng, L., Li, M., Liu, Y., & Ma, X. (2015). Training set size, scale, and features in Geographic Object-Based Image Analysis of very high resolution unmanned aerial vehicle imagery. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 102, 14–27. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2014.12.026

Mitsova, D., Shuster, W., & Wang, X. (2011). A cellular automata model of land cover change to integrate urban growth with open space conservation. Landscape and Urban Planning, 99(2), 141–153. https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2010.10.001

Naghibi, F., Delavar, M. R., & Pijanowski, B. (2016). Urban growth modeling using cellular automata with multi-temporal remote sensing images calibrated by the artificial bee colony optimization algorithm. Sensors (Switzerland), 16(12). https://doi.org/10.3390/s16122122

Prasetyo, S. A., & Djunaedi, A. (2019). Perubahan Perkembangan Wilayah Sebelum Dan Sesudah Pembangunan Jalan Tol. Jurnal Litbang Sukowati : Media Penelitian Dan Pengembangan, 3(1), 14. https://doi.org/10.32630/sukowati.v3i1.98

Singh, A. K. (2003). Modelling Land Use Land Cover Changes Using Cellular Automata in a Geo-Spatial Environment. Geo-Information Science.

Stevens, D., & Dragićević, S. (2007). A GIS-based irregular cellular automata model of land-use change. Environment and Planning B: Planning and Design, 34(4), 708–724. https://doi.org/10.1068/b32098

T. Vera Damayanti Peruge, S. Arief, et al. (2013). Model Perubahan Penggunaan Lahan Menggunakan Cellular Automata-Markov Chain di Kawasan Mamminasata. 7.

Wu, D., Liu, Æ. J., & Wang, Æ. S. (2010). Simulating urban expansion by coupling a stochastic cellular automata model and socioeconomic indicators. 235–245. https://doi.org/10.1007/s00477-009-0313-3

Yagoub, M. M., & Al Bizreh, A. A. (2014). Prediction of Land Cover Change Using Markov and Cellular Automata Models: Case of Al-Ain, UAE, 1992-2030. Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 42(3), 665–671. https://doi.org/10.1007/s12524-013-0353-5

Zhang, J., Pham, T. T. H., Kalacska, M., & Turner, S. (2014). Using Landsat Thematic Mapper records to map land cover changeand the impacts of reforestation programmes in the borderlands of southeast Yunnan, China: 1990-2010. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 31(1), 25–36. https://doi.org/10.1016/j.jag.2014.01.006