Prediksi Perubahan Tutupan Lahan Menggunakan Metode Markov Chain dari Data Citra Satelit Landsat (Studi Kasus: Kota Surabaya)

Nugroho, Rizky Aji (2020) Prediksi Perubahan Tutupan Lahan Menggunakan Metode Markov Chain dari Data Citra Satelit Landsat (Studi Kasus: Kota Surabaya). Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img] Text
03311640000068-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version
Restricted to Repository staff only

Download (5MB) | Request a copy

Abstract

Pembangunan infrastruktur merupakan salah satu program prioritas pemerintah dalam beberapa tahun ini. Seiring dengan meningkatnya aktifitas pembangunan infrastruktur, kebutuhan lahan juga semakin meningkat, sehingga perubahan tutupan lahan seringkali terjadi untuk mencukupi ketersediaan lahan tersebut. Perubahan tutupan lahan berkaitan dengan keseimbangan ekosistem dan lingkungan di suatu wilayah, sehingga perubahan tutupan lahan ini perlu dimodelkan untuk memprediksi kondisi tutupan lahan pada masa yang akan datang. Model perubahan tutupan lahan pada penelitian ini menggunakan data klasifikasi citra satelit Landsat 5 TM tahun 1995 dan Landsat 7 ETM+ tahun 2005 dan ditambah dengan faktor pendorong perubahan tutupan lahan yang meliputi jaringan jalan, CBD (Central Business District) dan jaringan sungai. Ketiga faktor ini dipilih karena merupakan faktor penentu dalam model perkembangan kota. Pada uji Cramer’s V faktor-faktor tersebut telah memenuhi nilai minimum sebesar 0,15 sehingga memiliki pengaruh terhadap model perubahan tutupan lahan. Berdasarkan hasil penelitian, didapatkan model perubahan tutupan lahan di Kota Surabaya didominasi dengan perubahan tutupan lahan dari kelas Ruang Terbuka Hijau (RTH) menjadi bangunan dengan luas total perubahan sebesar 3.428,01 hektar. Pada cubic trend perubahan tutupan lahan menunjukkan bahwa pola perkembangan wilayah di Kota Surabaya bersifat monosentrik dengan satu titik pusat, nilai cubic trend tertinggi berada di pusat kota dan cenderung mengarah ke selatan. Kecamatan dengan nilai cubic trend tertinggi adalah Kecamatan Wonokromo, kemudian diikuti dengan kecamatan di sekitarnya. Prediksi perubahan tutupan lahan menggunakan metode Markov Chain menghasilkan tiga skenario. Berdasarkan perhitungan Relative Operating Characteristic (ROC) didapatkan dua skenario yang memenuhi nilai ambang batas minimum sebesar 0,800 yaitu skenario kedua dengan nilai Area Under Curve (AUC) 0,809 dan skenario ketiga dengan nilai Area Under Curve (AUC) sebesar 0,807, sehingga kedua model prediksi perubahan tutupan lahan tersebut dapat digunakan untuk memprediksi tutupan lahan pada periode berikutnya. Pada skenario kedua menghasilkan peluang perubahan tutupan lahan pada tahun 2025 untuk kelas Ruang Terbuka Hijau (RTH) menjadi bangunan sebesar 0,599, sedangkan untuk peluang kelas Ruang Terbuka Hijau (RTH) menjadi tetap (persistence) sebesar 0,401. Pada skenario ketiga besarnya peluang perubahan tutupan lahan pada tahun 2025 untuk kelas sawah menjadi bangunan sebesar 0,399, sedangkan untuk peluang kelas sawah menjadi tetap (persistence) sebesar 0,601 dan peluang kelas tambak untuk mengalami perubahan menjadi bangunan sebesar 0,106, sedangkan peluang kelas tambak menjadi tetap sebesar 0,894. Tingkat kesesuaian peta prediksi tutupan lahan tahun 2025 skenario kedua dengan peta Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW) Kota Surabaya tahun 2014-2034 sebesar 79,21%, sedangkan untuk skenario ketiga memiliki tingkat keseuaian 76,95% dan termasuk dalam kategori tinggi, sehingga hasil pemodelan prediksi tutupan lahan dapat digunakan sebagai pertimbangan pemerintah dan instansi terkait lainnya untuk melakukan evaluasi kesesuaian penataan ruang di suatu wilayah. ==================================================================================================== Infrastructure development is one of the government's priority programs in recent years. Along with the increase in infrastructure development activities, land requirements are also increasing, so that land use change often occurs to meet the availability of the land. However, this land use change is related to the environment and ecosystem balance in a region, herein, land cover change needs to be modeled to predict future land cover change conditions. The model of land cover change in this study uses Landsat 5 TM satellite image classification in 1995 and Landsat 7 ETM + in 2005, combined with the driving factors for land cover change, includes road network, CBD (Central Business District) and river network. These three factors are chosen since they are determining factors in the city development model. The Cramer’s V test of those factors has met the minimum value of 0.15 revealing that they influence the model of land cover change. Based on the results of the study, it is found that the model of land cover change in Surabaya City is dominated by land cover changes from green space class to buildings with a total area of change of 3,428.01 hectares. Regarding cubic trends, land cover changes show the development of Surabaya characterized in monocentric patterns, the cubic trend value is located in the city center and tends to go south, followed by the surrounding sub-districts. Prediction of land cover change using the Markov Chain method produces three scenarios. Based on the Relative Operating Characteristic (ROC) calculation, two scenarios that meet the minimum threshold value of 0.800 are the second scenario with an Area Under Curve (AUC) value of 0.809 and the third scenario with an Area Under Curve (AUC) value of 0.807, thus can be used to predict land cover in the next period. The second scenario generates land cover change in 2025 for the green space class to become a building with the opportunity of 0.599, while the opportunity of green space class to be fixed (persistence) is 0.401. The third scenario, land cover change in 2025 for the rice field class to become a building has the opportunity of 0.399, the rice field class has opportunity to be fixed (persistence) of 0.601, the pond class opportunity to change into a building is 0.106, and the opportunity of pond class to be fixed (persistence) is 0,894. The suitability level of the land cover prediction map for 2025 in the second scenario with the 2014-2034 Surabaya City Spatial Planning map (RTRW) is 79.21%, while the third scenario has a 76.95% of suitability level and is included in the high category. Herein, the results of the land cover prediction modeling can be used as consideration for the government and other relevant agencies to evaluate the suitability of spatial planning.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: Prediksi Tutupan Lahan, Kota Surabaya, Markov Chain, Land Cover Prediction, Surabaya City, Markov Chain
Subjects: G Geography. Anthropology. Recreation > G Geography (General) > G70.212 ArcGIS. Geographic information systems.
Divisions: Faculty of Civil Engineering and Planning > Geomatics Engineering > 29202-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: Rizky Aji Nugroho
Date Deposited: 12 Aug 2020 08:04
Last Modified: 13 Aug 2020 03:08
URI: https://repository.its.ac.id/id/eprint/77834

Actions (login required)

View Item View Item