Analisis Perubahan Dan Prediksi Tutupan Lahan Menggunakan Metode Simulasi Cellular Automata-Markov (Studi Kasus : Kota Mojokerto)

Suryawinata, Muhammad Daffa (2024) Analisis Perubahan Dan Prediksi Tutupan Lahan Menggunakan Metode Simulasi Cellular Automata-Markov (Studi Kasus : Kota Mojokerto). Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 5016201063-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 October 2026. Download (8MB) | Request a copy

Abstract

Keadaan kota yang semakin berkembang menyebabkan terjadinya urbanisasi sehingga perubahan tutupan lahan tidak bisa dihindari guna memenuhi kebutuhan manusia. Kota Mojokerto adalah pusat wilayah pengembangan yang memiliki letak yang strategis dan terus mengalami pertambahan jumlah penduduk setiap tahun. Hal ini memicu laju perkembangan daerah dan berakibat pada proses perubahan penggunaan lahan. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui perubahan tutupan lahan dan prediksi perubahan tutupan lahan di masa mendatang, dimana belum pernah dilakukan di Kota Mojokerto. Metode Cellular Automata-Markov (CA-Markov) digunakan untuk memprediksi perubahan spasial dan temporal penggunaan lahan dan tutupan lahan di masa depan dengan menggunakan dua data spasial dari dua waktu yang berbeda di suatu wilayah. Penelitian ini menggunakan citra Satelit Sentinel-2 pada tahun 2015, 2019 dan 2023 dan digunakan klasifikasi terbimbing metode Maximum Likelihood untuk membuat data tutupan lahan. Klasifikasi tutupan lahan yang diidentifikasi adalah lahan terbangun, vegetasi, lahan pertanian, dan badan air dengan faktor pendorong perubahan tutupan lahan yaitu jarak jalan, jarak fasilitas pendidikan, dan jarak Central Bussiness District (CBD). Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa pada tahun 2015, lahan terbangun memiliki luas sebesar 946,50 Ha. Lahan Pertanian memiliki luas 890,04 Ha. Badan Air memiliki luas 135,96 Ha. dan vegetasi memiliki luas paling kecil dengan luas sebesar 61 Ha. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa pada tahun 2019, lahan terbangun memiliki luas sebesar 1304,66 Ha., lahan pertanian memiliki luas 545,58 Ha., vegetasi memiliki luas sebesar 126,83 Ha. dan badan air memiliki luas paling kecil dengan luas sebesar 56,43 Ha. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa pada tahun 2023, lahan terbangun memiliki luas sebesar 1437,93 Ha., lahan pertanian memiliki luas 500,86 Ha., vegetasi memiliki luas sebesar 73,06 Ha., dan badan air memiliki luas paling kecil dengan luas sebesar 21,65 Ha. Adapun data tutupan lahan yang telah di dapat kemudian dilakukan intersect untuk mendapatkan data peralihan lahan pada setiap kelas tutupan lahan di setiap tahunnya. Peralihan tutupan lahan dari lahan pertanian menjadi lahan terbangun menjadi tipe peralihan lahan yang paling dominan di Kota Mojokerto, dimana terjadi perubahan pada rentang tahun 2015-2019 seluas 2033,50 Ha. Dengan menggunakan data tutupan lahan dan faktor pendorong perubahan lahan, maka dapat diketahui prediksi perubahan lahan pada tahun 2043 dengan hasil Kappa Coefficient sebesar 61,89 %.
======================================================================================================================================
The increasingly developing city causes urbanization so that changes in land cover cannot be avoided in order to meet human needs. Mojokerto City is a center for development areas that have a strategic location and continue to experience an increase in population every year. This triggers the rate of regional development and has an impact on the process of land use change. Therefore, this study was conducted with the aim of determining changes in land cover and predicting future land cover changes, which have never been done in Mojokerto City. The Cellular Automata-Markov (CA-Markov) method is used to predict spatial and temporal changes in land use and land cover in the future using two spatial data from two different times in an area. This study uses Sentinel-2 Satellite imagery in 2015, 2019 and 2023 and uses the Maximum Likelihood method supervised classification to create land cover data. The land cover classifications identified are built-up land, vegetation, agricultural land, and water bodies with the driving factors for land cover changes being road distance, educational facility distance, and Central Business District (CBD) distance. The classification results show that in 2015, built-up land had an area of 946.50 Ha. Agricultural land had an area of 890.04 Ha. Water bodies had an area of 135.96 Ha. and vegetation had the smallest area with an area of 61 Ha. The classification results show that in 2019, built-up land had an area of 1304.66 Ha., agricultural land had an area of 545.58 Ha., vegetation had an area of 126.83 Ha. and water bodies had the smallest area with an area of 56.43 Ha. The classification results show that in 2023, built-up land had an area of 1437.93 Ha., agricultural land had the smallest area with an area of 73.06 Ha., and water bodies had the smallest area with an area of 21.65 Ha. The land cover data that has been obtained is then intersected to obtain land conservation data for each land cover class each year. Land cover transition from agricultural land to built-up land is the most dominant type of land conservation in Mojokerto City, where changes occurred in the 2015-2019 period covering an area of 2033.50 Ha. By using land cover data and driving factors for land change, it can be seen the prediction of land change in 2043 with a Kappa Coefficient of 61.89%.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Land Cover Changes, Land Cover Prediction, Mojokerto City, Perubahan Tutupan Lahan, Prediksi Tutupan Lahan, Kota Mojokerto
Subjects:	G Geography. Anthropology. Recreation > G Geography (General) > G70.212 ArcGIS. Geographic information systems.
Divisions:	Faculty of Civil, Planning, and Geo Engineering (CIVPLAN) > Geomatics Engineering > 29202-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Muhammad Daffa Suryawinata
Date Deposited:	01 Aug 2024 14:08
Last Modified:	18 Sep 2024 01:52
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/111322

Actions (login required)

View Item