Analisis Tutupan Lahan dengan Metode Extreme Gradient Boosting dan Prediksinya Menggunakan Simulasi Cellular Automata-Markov Chain (Studi Kasus: Kota Depok)

Pradipta, Muhammad Arya (2025) Analisis Tutupan Lahan dengan Metode Extreme Gradient Boosting dan Prediksinya Menggunakan Simulasi Cellular Automata-Markov Chain (Studi Kasus: Kota Depok). Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 5016211010-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (7MB) | Request a copy

Abstract

Abstrak—Kota Depok merupakan kota satelit dari Kota Jakarta yang mengalami urbanisasi masif sebagai dampak dari Kota Jakarta sebagai pusat perekonomian, sehingga berdampak pada alihfungsi lahan. Pada penelitian ini, dilakukan analisis tutupan lahan pada wilayah Kota Depok setiap tahun dari tahun 2017 sampai dengan tahun 2024 dalam 5 kategori: Lahan Terbangun, Vegetasi, Lahan Agrikultur, Lahan Kosong, dan Permukaan Air. Proses ini memanfaatkan algoritma Extreme Gradient Boosting pada citra satelit Sentinel-2 Level-1C pada rentang waktu tersebut. Selanjutnya dilakukan prediksi kondisi tutupan lahan Kota Depok pada tahun 2042 menggunakan simulasi Cellular Automata-Markov Chain yang memanfaatkan peta tutupan lahan historis yang telah dibuat sebelumnya serta faktor pendorong berupa jarak dari jalan raya, dan jarak dari fasilitas kesehatan dan pendidikan sebagai faktor pendorong perubahan tutupan lahan. Tahun 2042 dipilih karena bertepatan dengan berakhirnya produk hukum Perda Kota Depok Nomor 9 Tahun 2022 tentang Rencana Tata Ruang Kota Depok Tahun 2022-2042. Hasil akhir dari penelitian ini adalah peta tutupan lahan Kota Depok pada setiap tahun dari tahun 2017 sampai dengan tahun 2024, serta peta prediksi tutupan lahan Kota Depok pada tahun 2042. Dari penelitian ini, didapatkan bahwa dari tahun 2017 sampai 2024, luas kategori lahan terbangun mengalami tren kenaikan, sementara luas kategori tutupan lahan lainnya mengalami penurunan. Dalam prediksi tutupan lahan Kota Depok pada tahun 2042, dihasilkan luasan lahan terbangun sebesar 16441,05 hektar, luasan vegetasi sebesar 485,48 hektar, lahan agrikultur sebesar 2669,97 hektar, lahan kosong sebesar 193,9 hektar, dan permukaan air sebesar 204,26 hektar.
=================================================================================================================================
Depok City, a satellite city of Jakarta, is experiencing massive urbanization due to Jakarta's role as an economic center, leading to significant land-use change. This research analyzes land cover in Depok City annually from 2017 to 2024 across five categories: Built-up Land, Vegetation, Agricultural Land, Bare Land, and Water Bodies. This process utilizes the Extreme Gradient Boosting algorithm on Sentinel-2 Level-1C satellite imagery for the specified period. Subsequently, land cover conditions in Depok City for 2042 are predicted using a Cellular Automata-Markov Chain simulation, which leverages the previously generated historical land cover maps and driving factors such as distance from main roads, and distance from health and educational facilities as land cover change drivers. The year 2042 was chosen to coincide with the expiration of Perda Kota Depok Nomor 9 Tahun 2022 concerning the Depok City Spatial Plan 2022-2042. The final outputs of this research are land cover maps of Depok City for each year from 2017 to 2024, as well as a predicted land cover map of Depok City for 2042. From this research, it was found that from 2017 to 2024, the area of the built-up land category showed an increasing trend, while the area of other land cover categories experienced a decrease. In the prediction of land cover conditions of Depok City in 2042, the built-up land area is 16,441.05 hectares, the vegetation area is 485.48 hectares, the Agricultural Land is 2,669.97 hectares, the Bare Land is 193.9 hectares, and the water bodies is 204.26 hectares.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Kota Depok, Tutupan Lahan, Extreme Gradient Boosting, Cellular Automata-Markov
Subjects:	G Geography. Anthropology. Recreation > G Geography (General) > G70.212 ArcGIS. Geographic information systems. G Geography. Anthropology. Recreation > G Geography (General) > G70.217 Geospatial data G Geography. Anthropology. Recreation > G Geography (General) > G70.5.I4 Remote sensing
Divisions:	Faculty of Civil, Planning, and Geo Engineering (CIVPLAN) > Geomatics Engineering > 29202-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Muhammad Arya Pradipta
Date Deposited:	15 Jul 2025 02:11
Last Modified:	15 Jul 2025 02:11
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/119768

Actions (login required)

View Item