Abstrak—Adanya  dinamika  yang  terjadi  pada  masyarakat meliputi  pertumbuhan  penduduk,  dan  pola  pengembangan wilayah terus bertambah, sehingga setiap tahunnya menyebabkan  perkembangan  lahan  terbangun  yang  tidak dapat  dihindari.  Lahan  pertanian  produktif  di  Kabupaten Sumenep,  Madura,  Jawa  Timur,  makin  menyempit.  Hal  ini, disebabkan  oleh  tergerusnya  lahan  pertanian  dengan banyaknya perkembangan lahan permukiman. Dengan adanya Peraturan  Daerah  No.  2  Tahun  2018  Kabupaten  Sumenep, tampaknya kondisi LP2B masih diabaikan oleh sejumlah pihak, beberapa  dinas  masih  mengizinkan  pengembang  untuk membangun  perumahan  di  lahan  pertanian  yang  tergolong LP2B  meski  PERDA  terkait  LP2B  sudah  diresmikan.  Tujuan dari  penelitian  ini  untuk  memodelkan  perkembangan  lahan terbangun  di  Kecamatan  Kota  Sumenep  tahun  2041.  Analisis menggunakan  pemodelan  spasial  sangat  diperlukan  untuk mem-prediksi perkembangan lahan terbangun dengan pendekatan  LP2B,  sehingga  dapat  meminimalisir  dampak perkembangan lahan terbangun yang akan mengkonversi lahan pertanian pada masa yang akan datang, sebagai gambaran dan masukan  kepada  pemangku  kepentingan  dalam  mengambil keputusan. LanduseSim merupakan salah satu perangkat lunak yang  memiliki  basis  pendekatan  Cellular  Automata  yang fungsinya  dapat  memodelkan  perubahan  lahan.  Dari  hasil validasi  model  didapatkan  tingkat  akurasi  sebesar  89.22  %, dengan  kata  lain  pemodelan  yang  dilakukan  memiliki  tingkat akurasi tinggi atau baik. Hasil pemodelan perkembangan lahan menunjukkan  Desa  Parsanga,  Paberasan,  dan  Kacongan merupakan daerah potensial untuk berkembang. Perkembangan lahan terbangun di Kecamatan Kota Sumenep akan  terus  bertambah  berjalan  lurus  dengan  peningkatan jumlah  penduduk.  Sehingga  eksistensi  dari  LP2B  tetap  harus ada,  guna  menekan  tingginya  angka  konversi  terhadap  lahan pertanian.  Oleh  karena  itu  untuk  lokasi  LP2B  pengganti kedepannya  dapat  dirumuskan  pada  desa  dengan  tingkat potensi berkembang rendah.
Kata  Kunci—Cellular  Automata,  LP2B,  Perubahan  Lahan, Prediksi, Sumenep.

## I. PENDAHULUAN
DANYA  dinamika  yang  terjadi  pada  masyarakat meliputi pertumbuhan penduduk, dan pola pengembangan  wilayah  terus  bertambah,  sehingga  setiap tahunnya menyebabkan perkembangan lahan terbangun yang tidak  dapat  dihindari.  Berdasarkan  data  guna  lahan Kecamatan  Kota  Sumenep  tahun  2010-2014,  diketahui bahwa  guna  lahan  pertanian  produktif  di  Kecamatan  Kota Sumenep  mengalami  penyusutan  sekitar  36,62  Ha  dengan rata-rata  penyusutan  setiap  tahunnya  sebesar  9,15  Ha  atau 1,09%  dari  luas  total  [1].  Lahan  pertanian  produktif  di Kabupaten  Sumenep,  Madura,  Jawa  Timur,  makin menyempit.  Hal  ini,  disebabkan  oleh  tergerusnya  lahan
pertanian dengan banyaknya perkembangan lahan permukiman.  Namun  pada  kondisi  eksistingnya,  sektor pertanian di Kabupaten Sumenep masih menjadi sektor utama dan  penopang  perekonomian  masyarakat,  berdasarkan  data Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  tahun  2021,  sektor  pertanian berada pada urutan paling atas dalam kontribusinya terhadap PDRB Kabupaten Sumenep sebesar 33,2%.
Konversi lahan adalah suatu proses perubahan penggunaan lahan dari bentuk penggunaan tertentu menjadi penggunaan lain, contohnya perubahan lahan tak terbangun menjadi lahan terbangun  [2].  Perkembangan  lahan  terbangun  pada  sebuah umumnya  berdampak  pada  alih  fungsi  terhadap  lahan pertanian,  sehingga  hal  ini  merupakan  ancaman  terhadap kedaulatan pangan, demikian hal tersebut dikhawatirkan akan mengakibatkan penurunan terhadap hasil produksi ketersediaan  bahan  pangan  terutama  beras  [3].  Alih  fungsi lahan pertanian memiliki dampak yang lebih besar terhadap penurunan  kapasitas  produksi  pangan  karena  proses  alih fungsi  lahan  tersebut  biasanya  mencakup  hamparan  lahan yang  cukup  luas,  terutama  ditujukan  untuk  pembangunan Kawasan perumahan  [4].

## Prediksi Spasial Perkembangan Lahan Terbangun berbasis Trend dengan Skenario Perlindungan LP2B di Kecamatan Kota Sumenep
Billie Aldero Surya Saputra, Nursakti Adhi Pratomoatmojo, Anoraga Jatayu, Fendy Firmansyah, dan Surya Hadi Kusuma
Departemen Perencanaan Wilayah dan Kota , Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : pratomoatmojo@urplan.its.ac.id
A
Gambar 1.  Peta Wilayah Penelitian. Tabel 1.
Stakeholder Penelitian No Nama Instansi 1 Suherman Konsultant CV. Castella 2 Rivan  Aji  Wahyu  Dyan Syafitri Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember 3 Hariyanto Effendi Dinas PU dan Tata Ruang 4 Ilham Akbar Safari Dinas PU dan Tata Ruang 5 Irfan Nurholis Bappeda 6 Erfan Evendi Dinas Pertanian Tanaman Pangan, Hortikultura dan Perkebunan 7 Rifki Dinas PU dan Tata Ruang 8 Arzil Abdillah Konsultant CV. Castella
Penyempitan  lahan  akan  berdampak  langsung  terhadap volume produksi padi yang dilakukan petani di suatu wilayah. Penyempitan  lahan  ini  juga  akan  berdampak  pada  kondisi ekonomi  petani  [4].  Oleh  karena  itu,  perkembangan  lahan terbangun  perlu  dikendalikan  berdasarkan  ketentuan  dan regulasi  setempat,  terutama  dengan  mempertimbangkan untuk  melindungi  Lahan  Pertanian  Pangan  Berkelanjutan (LP2B)  yang  telah  ditetapkan  akan  potensinya  untuk terkonversi menjadi lahan terbangun pada suatu wilayah [5].
Berdasarkan Peraturan Daerah Kabupaten Sumenep No. 2 Tahun  2018  tentang  Perlindungan  Lahan  Pertanian  Pangan Berkelanjutan  pada  Kabupaten  Sumenep,  terdapat  sejumlah 14  Kecamatan  yang  memiliki  Lahan  Pertanian  Pangan Berkelanjutan, diantaranya menyebutkan bahwa Kecamatan Kota  Sumenep  juga  memiliki  Lahan  Pertanian  Pangan Berkelanjutan dengan total luas 336 Ha, yang dimana hal ini dilakukan  berdasarkan perencanaan  lahan  Pertanian Pangan Berkelanjutan.  Penetapan  Lahan  Pertanian  Berkelanjutan pada wilayah tertentu memerlukan perlindungan khusus, dan memungkinkan  untuk  kawasan  tersebut  dapat  ditetapkan
sebagai kawasan startegis daerah. Dengan adanya Peraturan Daerah No. 2 Tahun 2018 Kabupaten Sumenep, tampaknya kondisi LP2B masih diabaikan oleh sejumlah pihak, beberapa dinas  masih  mengizinkan  pengembang  untuk  membangun perumahan  di  lahan  pertanian  yang  tergolong  LP2B  meski PERDA  terkait  LP2B  sudah  diresmikan.  Meskipun  lahan pertanian yang tergolong pada LP2B cenderung sedikit bukan berarti  diabaikan,  sehingga  ditakutkan  akan  menyebabkan adanya  penyusutan  lahan  pertanian  di  Sumenep  pada kemudian  hari.  Menurut  Kabid  Sarpras  Dinas  Pertanian Kabupaten  Sumenep  E.  Evendi,  pada  kondisi  terkini, pemerintah Kabupaten Sumenep sedang mempertimbangkan untuk menghapuskan keberadaan LP2B di daerah perkotaan yang  dimana  salah  satunya  yaitu  di  Kecamatan  Kota Sumenep. Peta wilayah penelitian ada pada Gambar 1.
Dengan adanya fenomena di atas diketahui bahwa analisis menggunakan  pemodelan  spasial  sangat  diperlukan  untuk mem-prediksi  perkembangan  lahan  terbangun  dengan pendekatan  LP2B,  sehingga  dapat  meminimalisir  dampak perkembangan  lahan  terbangun  yang  akan  mengkonversi lahan pertanian pada masa yang akan datang [6]. Menimbang perubahan  penggunaan  lahan  yang  terus  terjadi  maka diperlukan pemodelan spasial lahan berbasi prediksi  [6–10].
Tabel 2.
Variabel Diujikan
Indikator Variabel
Dinamika Perkembangan Lahan
Permukiman
Perdangan dan Jasa Ketetanggan Pariwisata Pendidikan
Perkantoran Pusat Aktivitas Kota
Karakteristik Masyarakat Tingkat Pendapatan Infrastruktur Jaringan Listrik Jaringan  Jalan  Utama  (Jalan  Arteri,  Jalan Kolektor) Jaringan  Jalan  Sekunder  (Jalan  Lokal,  Jalan
Lingkungan)
Jaringan Telekomunikasi Jaringan Air Bersih
Kondisi Kawasan Morfologi Curah Hujan Jenis Tanah Kelerengan Ketinggian Gambar 2. Konversi Format dari Hasil Analisa Jarak.
Gambar 3. Hasil Transition Potential Map with Zoning.
Gambar 4. Neighborhood Filter. (a) 2021 Eksisting (b) 2021 Simulasi
Gambar 5. Hasil Validasi Model Simulasi.
Tabel 3.
Hasil Faktor Berpengaruh terhadap Perkembangan Lahan Terbangun di Kecamatan Kota Sumenep Indikator Variabel
Dinamika Perkembangan Lahan Permukiman Perdangan dan Jasa Ketetanggan Pariwisata Pendidikan Perkantoran Pusat Aktivitas Kota Infrastruktur Jaringan Listrik Jaringan  Jalan  Utama  (Jalan  Arteri,  Jalan Kolektor) Jaringan  Jalan  Sekunder  (Jalan  Lokal,  Jalan Lingkungan)
Jaringan Air Bersih
Kondisi Kawasan Morfologi Kelerengan Ketinggian
Cellular  Automata  (CA)  adalah  sistem  dinamika  diskrit dimana ruang dibagi ke dalam bentuk spasial sel teratur dan waktu  berproses  pada  setiap  tahapan  yang  berbeda  [11]. Cellular Automata (CA) adalah metode simulasi yang dapat menentukan proses perilaku perubahan suatu sistem. Cellular Automata (CA) memiliki lima unsur pembentuk diantaranya sel,  kondisi,  ketetanggaan,  aturan  transisi,  dan  waktu. LanduseSim  merupakan  salah  satu  perangkat  lunak  yang memiliki  basis  pendekatan Cellular  Automata yang fungsinya  dapat  meramalkan  /  memprediksi  perkembangan wilayah  melalui  simulasi  penggunaan  lahan  [6].  Selain  itu LandueSim juga mampu dalam mengakomodasi pendekatan berbasisis top-down dan bottom-up yang dimana hasil akurasi yang  dihasilkan  dari  hasil  simulasi  digolongkan  tinggi  [6], [8], [12].

## II. METODE PENELITIAN

## A. Metode Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  dibagi menjadi  2  antara  lain  yaitu,  data  primer  dan  data  sekunder. Data  primer  diperoleh  dengan  cara  melakukan  wawancara untuk  analisa Delphi dan  AHP.  Sedangkan  data  sekunder didapatkan  dari  sumber/badan/instansi  penyedia  data. Stakeholder penelitian ada pada Tabel 1.

## B. Menemukan faktor yang mempengaruhi perkembangan lahan terbangun di Kecamatan Kota Sumenep
Dalam  proses  menemukan  faktor  yang  mempengaruhi petumbuhan  lahan  terbangun  di  Kecamatan  Kota  Sumenep, dilakukan  proses  pengujian  variabel-variabel  yang  telah diolah  dalam  bentuk  sintesa  pustaka,  variabel  –  variabel tersebut  diujikan  untuk  mengetahui  tingkat  kesesuaiannya untuk  menjadi  faktor  yang  mempengerauhi  perkembangan lahan terbangun di wilayah penelitian. Variabel yang diujikan ada  pada  Tabel  2.  Setelah  didapatkan  faktor  –  faktor  yang berpengaruh selanjutnya faktor tersebut dilakukan pembobotan  guna  sebagai  input  pada  tahap  analisa selanjutnya. Adapun cara dalam menemukan faktor - faktor tersebut adalah menggunakan analisis Delphi dan Analythical
Hierarchy Process (AHP) dengan sasaran analisisnya adalah stakeholder yang telah dianggap sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan [13-14].

## C. Memodelkan kawasan terbangun menggunakan skenario perlindungan dan tanpa perlindungan LP2B
Dalam  memodelkan  perkembangan  lahan  terbangun berdasarkan  faktor  –  faktor  pendorong  digunakan  dua skenario  utama  antara  lain  yaitu  skenario  perlindungan  dan skenario  tanpa  perlindungan  LP2B,  berikutnya  akan dilakukan  komparasi  terhadap  arahan  LP2B  yang  ada  di Kecamatan Kota Sumenep untuk mengetahui potensi deviasi LP2B  di  Kecamatan  Kota  Sumenep.  Dalam  proses pemodelan  dilakukan  analisis  spasial  menggunakan  metode Cellular  Automata dengan  bantuan  perangkat  lunak LanduseSim [15]. Pada saat proses pemodelan nantinya, data penggunaan  lahan  yang  dimodelkan  merupakan  data penggunaan  lahan  tahun  2011  dan  2021  Kecamatan  Kota Sumenep  yang  didapatkan  dari  Dinas  terkait.  Adapun langkah – langkah yang dilakukan sebagai berikut

## 1) Prediksi Kebutuhan Lahan
Pada proses ini akan dilakukan analisa prediksi kebutuhan lahan  terbangun.  Perhitungan  kebutuhan  lahan  terbangun dilakukan  dengan  melihat  trend  perkembangan  lahan  dari tahun 2011 hingga 2021 yang terjadi secara lurus [16–18].

## 2) Persiapan Data Spasial
Persiapan data spasial yang dimaksud yakni, mengonversi data  yang  digunakan  kedalam  format  raster  dengan  besar ukuran  cell  yang  digunakan  adalah  10m  x  10m  =  100m 2 . Ukuran cell dipilih berdasarkan skala wilayah penelitian dan lingkup  yang  masih  bisa  di-akomodasi  oleh  LanduseSim. Langkah  selanjutnya  yaitu  membuat  daerah  jangkauan melalui analisis berbasis jarak (Eucledian distance).
Tabel 4. Perbandingan Luas Lahan Permukiman & Perkantoran (2011 – 2021) Jenis Lahan Tahun 2011 (Ha) 2021 (Ha) Permukiman 936.04 1088.84 Perkantoran 31.62 31.62 Tabel 5.
Hasil Perhitungan Kebutuhan Perkembangan Lahan ( Cell) Kode Lahan Jenis Lahan Terbangun Jumlah Cell (1 cell = 100 m 2 ) Jenis Pendekatan Trend 11 Perkantoran 0 13 Permukiman 45,840 Gambar 6. Hasil overlay lahan sawah dengan sebaran LP2B.
Tahun 2026 Tahun 2031
Tahun 2036 Tahun 2041
Gambar 7. Hasil Simulasi Skenario Perlindungan Pendekatan Trend.
Gambar  8.  Grafik  Penurunan  Lahan  Terkonversi  Skenario Perlindungan dengan Pendekatan Trend (2021 – 2041). 827,04 136,19 641,24 2,99 S A W A H P E R K E B U N A N P E N U R U N A N   L A H A N   T E R K O N V E R S I   ( H A ) Tahun 2021 Tahun 2041
dengan  bantuan  toolbox  LanduseSim  beruapa distance  of spatial  factor .  Setelah  itu,  data  daerah  jangkauan  dan penggunaan  lahan  dirubah  menjadi  bentuk  ASCII  dengan bantuan  toolbox  dari  LanduseSim  berupa  Raster  to  ASCII [15-16].

## 3) Import ASCII to TIF
Pada proses ini data yang digunakan yaitu data ASCII, data tersebut diimport ke TIF, perlu dibedakan formatnya antara integer  dan  float  berdasarkan  jenis  datanya,  dengan  tujuan data tersebut dapat diolah pada perangkat lunak LanduseSim. Data penggunaan lahan 2011 dan 2021 menggunakan format integer  (bilangan  bulat),  sedangkan  untuk  peta  berbasis analisa  jarak  menggunakan  format  float  (desimal)  [15]. Konversi format dari hasil Analisa jarak ada pada Gambar 2.

## 4) Standarisasi Nilai Fuzzy
Pada  proses  ini  seluruh  faktor  yang  telah  diinput  pada proses sebelumnya disertakan nilainya dengan menggunakan tool fuuzy set ini. Dengan adanya tool ini nilai yang beragam dari  analisa  jarak  bisa  disamakan  dengan  rentang  nilai  0 hingga  1.  Dalam  penelitian  ini tool yang  digunakan  yaitu monotically  decreasing untuk  variabel  yang  memiliki interpretasi semakin dekat maka akan semakin berpengaruh [15], [16], [18].
5) Membentuk Suitability Maps
Dalam  tahap  ini  dilakukan  perhitungan  melalui pembobotan  dengan  rentang  0  –  1  dalam  bentuk cell raster menggunakan  LanduseSim.  Semakin  besar  bobot  yang dimiliki,  maka  semakin  besar  pula  faktor  tersebut  dalam mempengaruhi perubahan lahan [16].
6) Membentuk Transition Potential Maps with Zoning
Dalam proses pembentukan peta transisi, bobot dari hasil AHP  dan  data fuzzy dijadikan  sebagai  input  dalam  analisis weighted  raster pada  LanduseSim  [16],  [18].  Karena
berdasarkan hasil analisa Delphi didapatkan 17 buah variabel pendorong, maka pada penelitian ini menggunakan weighted sum yang  ada  pada  Arcgis  10.3,  dengan  alasan  bahwa perangkat  lunak  LanduseSim  tidak  dapat  lebih  dari  15  data raster  untuk  mendapatkan  hasil  peta suitability .  Hasil transition potential map with zoning ada pada Gambar 3.
7) Membentuk Neighborhood Filter
Jenis  model neighborhood  filter yang  digunakan  dalam simulasi  ini  adalah  model  3x3,  dimana  pada  sebuah cell memiliki 9 grid yang terdiri dari 3 kolom grid dan 3 baris grid. Pada  saat  proses  pembuatan neighborhood  filter dilakukan dengan fungsi simulasi SUM, dengan artian bahwa simulasi dilakukan  dengan  mencari  nilai  total  pada  hasil  perkalian bobot neighborhood filter , nilai peta suitability neighborhood filter , dan neighborhood filter transition potential conversion [19]. Neighborhood filter ada pada Gambar 4.
8) Membentuk Elastisitas Perubahan Lahan
Pada  proses  ini  nantinya  akan  dibentuk  nilai  elastisitas lahan  sebesar  0  (nol)  pada  masing  –  masing  lahan,  hal  ini memiliki  artian  bahwa  setiap  jenis  penggunaan  lahan memiliki potensi untuk terkonversi menjadi lahan terbangun yang sama [16].

## 9) Menyusun Aturan Transisi
Pada  proses  selanjutnya  adalah  mengatur  aturan  transisi pada  proses  simulasi.  Aturan  transisi  memuat  antaranya growth  number,  elasticity  land, dan weighted  raster ( Transition  Potential  Map  with  Zoning )  [16],  [18]. Growth
Gambar  9.  Perbandingan  Perkembangan  Lahan  Terbangun berdasarkan Skenario Perlindungan LP2B dengan Pendekatan Trend. Tahun 2026 Tahun 2031 Tahun 2036 Tahun 2041
Gambar 10. Hasil Simulasi Skenario tanpa Perlindungan Pendekatan
Trend.
Gambar  11 . Grafik  Penurunan  Lahan  Terkonversi  Skenario Perlindungan dengan Pendekatan Trend (2021 – 2041).
Gambar  12.  Hasil  LP2B  Terkonversi  berdasarkan  Hasil  Pemodelan Lahan dengan Skenario Tanpa Perlindungan LP2B berbasis trend.
Gambar  13.  Perbandingan  Perkembangan  Lahan  Terbangun berdasarkan  Skenario  tanpa  Perlindungan  LP2B  dengan  Pendekatan Trend.
827,04 136,19 223,83 479,97 24,57 222,6 S A W A H P E R K E B U N A N P E N G G A R A M A N P E N U R U N A N   L A H A N   T E R K O N V E R S I   ( H A ) Tahun 2021 Tahun 2041
number adalah  nilai  besar  pertumbuhan  tiap  penggunaan lahan yang didapat dari matrix perubahan penggunaan lahan dan pendekatan yang digunakan. Sedangkan weighted raster digunakan untuk menginput hasil dari pembobotan variabel terpilih  yang  diperoleh  dari Analythical  Hierarchy  Process (AHP)  yang  diisi  oleh  beberapa  stakeholder  tertentu. Transition rules memiliki  fungsi sebagai  acuan dari adanya transisi perkembangan penggunaan lahan dari tahun ke tahun.

## 10) Validasi
Teknik  validasi  yang  digunakan  dalam  hasil  pemodelan adalah  metode Event  Validity . Event  Validity adalah  teknik validasi dengan melakukan perbandingan dengan sistem yang telah  ada  dilapangan  [8],  [12],  [20].  Validasi  model  lahan terbangun dilakukan dengan membandingkan peta penggunaan lahan eksisting 2021 dengan peta hasil simulasi tahun 2011 yang diproyeksikan ke tahun 2021, yang ada pada Gambar  5.  Sehingga  akan  didapatkan  tingkat  persentase persamaan pemanfaatan lahan (validasi) dari model, semakin tinggi  persentase  persamaan  pemanfaatan  lahan  maka semakin valid pula model yang dibuat.
Setelah dilakukan komparasi berdasarkan peta penggunaan lahan  tahun  2021  eksisting  dengan  peta  penggunaan  lahan 2021  hasil  simulasi  pemodelan  dari  tahun  2011, menunjukkan  angka  validasi  sebesar  89.22  %,  dengan  kata lain  bahwa model yang  digunakan memiliki tingkat akurasi baik  untuk  dijadikan  sebagian  acuan  model  prediksi perkembangan lahan terbangun di Kecamatan Kota Sumenep kedepannya.

## 11) Simulasi
Tahap selanjutnya adalah melakukan simulasi perubahaan lahan  terbangun  berbasis Cellular  Automata LanduseSim pada penggunaan lahan tahun 2021 dengan tools LUCC pada LanduseSim. Algoritma yang bekerja berdasarkan mekanisme penggabungan antara keseluruhan data yang telah didapatkan  pada  proses  sebelumnya  mulai  dari  penggunaan lahan hingga transition rules [16] . Hasil dari tahap ini adalah model  perkembangan  lahan  terbangun  tahun  2041  di Kecamatan Kota Sumenep.

## 12) Mengidentifikasi Deviasi LP2B
Tahap  terakhir  adalah  melakukan  overlay  berdasarkan hasil pemodelan yang dilakukan dengan data sebaran LP2B. Sehingga nantinya diketahui potensi deviasi dari LP2B dari hasil pemodelan yang telah dilakukan.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Menemukan Faktor yang Mempengaruhi Perkembangan Lahan Terbangun di Kecamatan Kota Sumenep
Pada  bagian  ini  akan  dibahas  mengenai  faktor  yang mempengaruhi  lahan  terbangun  di  Kecamatan  Kota Sumenep. Faktor didapatkan dari hasil uji variabel – variabel yang  telah  didapatkan  dari  berbagai  studi  literatur  tersebut lalu  diujikan  dengan  metode  Delphi.  Diketahui  beberapa faktor yang berpengaruh pada Tabel 3.
Berdasarkan  hasil  analisa delphi pada  tahap  sebelumnya diketahui  bahwa,  didapatkan  faktor  yang  mempengaruhi perkembangan  lahan  terbangun  sebanyak  17  faktor. Selanjutnya  faktor  -  faktor  tersebut  dilakukan  pembobotan menggunakan  teknik Analytical  Hierarchy  Process (AHP). Pembobotan ini dilakukan dengan tujuan untuk
mengidentifikasi tingkat pengaruh dari tiap variabel terpilih. Proses pembobotan dilakukan oleh para stakeholder terpilih dari  masing  –  masing  instansi  sesuai  dengan  kuisioner sebelumnya.

## B. Memodelkan Kawasan Terbangun Menggunakan Skenario Perlindungan dan Tanpa Skenario Perlindungan LP2B
Dalam  tahap  ini  akan  dilakukan  simulasi  terkait  prediksi perkembangan lahan terbangun yang mencakup penggunaan lahan terbangun perkotaan. Simulasi prediksi perkembangan lahan  terbangun  dibantu  dengan  menggunakann  perangkat lunak  LanduseSim  yang berbasis  pada penggunaan cellular automata .  Pada  tahap  simulasi  ini  akan  memprediksi penggunaan  lahan  sampai  dengan  tahun  20411  yang  dibagi kedalam  2  skenario,  yakni  untuk  skenario  pertama melindungi  LP2B  dan  skenario  kedua  tanpa  perlindungan terhadap LP2B.

## 1) Analisis Estimasi Kebutuhan Luas Lahan Terbangun
Dalam  mendapatkan  estimasi  kebutuhan  luas  lahan terbangun  pada  tahun  2041,  dilakukan  perhitungan  dengan pendekatan berbasis trend [7-8]. Pendekatan kebutuhan lahan berbasis trend didapatkan  dari  hasil  perubahan  lahan  dari tahun  2011  hingga  2021  yang  ada  pada  Tabel  4  dengan asumsi  lahan  terus  tumbuh  secara  lurus.  Hasil  perhitungan kebutuhan perkembangan lahan ( cell ) ada pada Tabel 5.

## 2) Hasil perbandingan lahan sawah dengan sebaran LP2B
Data sebaran LP2B yang telah didapatkan dari dinas terkait sebelumnya,  selanjutnya  dilakukan  analisa  GIS  ( overlay ) untuk mengetahui persentase lahan pertanian yang termasuk dalam  zona  dilindungi  (LP2B).  Hasil overlay lahan  sawah dengan sebaran LP2B ada pada Gambar 6.
Berdasarkan  hasil  tersebut  diketahui  bahwa  keberadaan LP2B di Kecamatan Kota Sumenep sebesar 73,71% dari total keseluruhan lahan sawah yang tersedia.

## 3) Hasil Simulasi Prediksi Spasial Perkembangan Lahan
Pemodelan  penggunaan  lahan  di-analisis  menggunakan perangkat lunak LanduseSim dengan iterasi per-tahun sampai pada tahun 2041. Namun peta yang ditampilkan berdasarkan time series selama 5 tahun agar terlihat perbedaannya secara signifikan.
1. Skenario Perlindungan Sawah dengan LP2B
a. Pendekatan Trend
Hasil simulasi scenario perlindungan pendekatan trend ada pada  Gambar  7.  Berdasarkan  Gambar  8,  diketahui  bahwa lahan sawah pada tahun 2041 mengalami penurunan sebesar 185.8  ha.  Sedangkan  lahan  perkebunan  pada  tahun  2041 mengalami  penurunan  sebesar  133.2  ha . Diketahui  bahwa dengan  adanya  pembatasan  perkembangan  lahan  terbangun pada  zona  LP2B,  adanya  perkembangan  lahan  terbangun berdampak  akan  mengkonversi  terhadap  lahan  perkebunan dengan  skala  perbandingan  yang  hampir  sama  besarnya dengan  lahan  sawah,  konversi  tersebut  terjadi  di  Desa Paberasan  dan  Parsanga.  Rincian  lahan  tak  terbangun  yang mengalami  penurunan  antara  lain  yaitu,  lahan  sawah  pada tahun  2041  mengalami  penurunan  sebesar  58.26  ha,  dan lahan  perkebunan  pada  tahun  2041  mengalami  penurunan sebesar 54.27 ha.
b. Perkembangan Lahan Terbangun per-Desa Tahun 2041
Pada pendekatan berbasis trend, desa dengan perkembangan  lahan  terbangun  paling  signifikan  berada  di Desa  Parsanga  dan  Kacongan  dengan  perkembangan  lahan tinggi berkisar sebesar 100 – 200 Ha; lalu Desa Paberasan dan Kolor  dengan  perkembangan  lahan  terbangun  sedang berkisar  sebesar  10  –  100  Ha  pada  20  tahun  pemodelan. Perbandingan  perkembangan  lahan  terbangun  berdasarkan scenario  perlindungan  LP2B  dengan  pendekatan trend ada pada Gambar 9.
2. Skenario tanpa Perlindungan LP2B
a. Pendekatan Trend
Hasil  simulasi  scenario  tanpa  perlindungan  pendekatan trend ada  pada  Gambar  10.  Berdasarkan  Gambar  11, diketahui  bahwa  lahan  sawah  pada  tahun  2041  mengalami penurunan sebesar 347.07 Ha. Sedangkan lahan perkebunan pada  tahun  2041  mengalami  penurunan  sebesar  111.62  Ha. Lalu untuk lahan penggaraman pada tahun 2041 mengalami penurunan sebesar 1.23 Ha.
b. Konversi terhadap LP2B
Pemodelan  dengan  skenario  tanpa  perlindungan  LP2B berbasis pendekatan trend banyak mengkonversi LP2B. Pada hasil  simulasi  dengan  skenario  tanpa  perlindungan  berbasis pendekatan trend, pola perkembangannya yang mengkonversi  LP2B  berpusat  pada  Desa  Paberasan  dan sedikit pada Desa Kacongan dengan luas total sebesar 249.33 Ha.  Hasil  LP2B  terkonversi  berdasarkan  hasil  pemodelan lahan  dengan  scenario  tanpa  perlindungan  LP2B  berbasis trend ada pada Gambar 12.
c. Perkembangan Lahan Terbangun per-Desa Tahun 2041
Pada  skenario  tanpa  perlindungan  LP2B  berbasis pendekatan trend, desa  dengan  perkembangan  lahan terbangun paling signifikan berada di Desa Paberasan dengan perkembangan lahan sangat tinggi berkisar sebesar 200 – 400 Ha; Desa Kacongan dengan perkembangan lahan terbangun tinggi berkisar sebesar 100 – 200 Ha; lalu Desa Parsanga dan Kolor  dengan  perkembangan  lahan  terbangun  sedang berkisar  sebesar  10  –  100  Ha  pada  20  tahun  pemodelan. Perbandingan  perkembangan  lahan  terbangun  berdasarkan scenario tanpa perlindungan LP2B dengan pendekatan trend ada pada Gambar 13.

## IV. KESIMPULAN
Didapatkan  beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  akan terjadinya  perkembangan  lahan  terbangun  antara  lain  yaitu kedekatan dengan pusat aktivitas kota, permukiman, jaringan jalan  utama,  pendidikan,  transportasi,  jaringan  listrik, perdagangan dan jasa, perkantoran, harga lahan, jaringan air berish,  jaringan  jalan  sekunder,  kelerengan,  RTH  (taman rekreasi), ketetanggaan, morfologi, pariwisata, dan ketinggian.
Hasil  dari  pemodelan  spasial  berbasis cellular  automata di-validasi dengan metode event validity dengan membandingkan lahan tahun 2021 eksisting dan lahan tahun 2021  hasil  simulasi  dari  tahun  2011.  Dari  hasil  validasi tersebut didapatkan tingkat akurasi sebesar 89.22 %, dengan kata  lain  model  dapat  dikatakan  baik.  Berdasarkan  hasil pemodelan  dengan  kedua  skenario,  diketahui  bahwa  lahan terbangun mengkonversi lahan tak terbangun perkebunan dan
sawah. Sehingga diketahui bahwa terdapat penurunan lahan sawah dan perkebunan pada masing – masing simulasi yang telah dilakukan. Namun pada skenario perlindungan, dengan adanya  pembatasan  perkembangan  lahan  terbangun  pada zona  LP2B  mengakibatkan  adanya  konversi  terhadap  lahan perkebunan  yang  skala  perbandingannya  sama  tingginya dengan lahan sawah.
Berdasarkan hasil pemodelan dengan skenario perlindungan LP2B diketahui bahwa keberadaan LP2B pada 20  tahun  mendatang  tidak  akan  terkonversi  oleh  adanya perkembangan  lahan  terbangun,  hal  ini  disebabkan perkembangan lahan menjauhi zona LP2B. Sedangkan hasil pemodelan  tanpa  skenario  perlindungan  LP2B,  lahan terbangun  menyebabkan  tingginya  angka  konversi  terhadap lahan pertanian terutama pada LP2B, hal ini disebabkan oleh perkembangan lahan dapat berkembang secara bebas di zona LP2B.
Berdasarkan hasil pemodelan diketahui bahwa perkembangan  lahan  terbangun  yang  signifikan  berada  di Desa  Parsanga,  Paberasan,  dan  Kacongan.  Sehingga  dapat diketahui bahwa 3 desa tersebut merupakan daerah potensial bagi  lahan  terbangun  untuk  berkembang,  lalu  untuk  lokasi penetapan LP2B pengganti dapat dirumuskan pada Desa yang memiliki tingkat potensi lahan terbangun untuk berkembang kecil  antara  lain  yaitu,  Desa  Pabian,  Marengan  Daya,  dan Kebonagung.  Perkembangan  lahan  terbangun  terutama permukiman  di  kawasan  perkotaan  akan  terus  bertambah berjalan  lurus  dengan  meningkatknya  jumlah  penduduk. Perkembangan lahan terbangun akan terus berdampak dalam mengkonversi  lahan  tak  terbangun.  Sehingga  eksistensi LP2B  tetap  harus  ada  di  wilayah  penelitian,  guna  menekan tingginya angka konversi lahan terbangun terhadap lahan tak terbangun terutama pada lahan pertanian.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  K. E. Sasongko, Wisnu and Safari, Ilham Akbar and Sari, “Konversi lahan  pertanian  produktif  akibat  pertumbuhan  lahan  terbangun  di kecamatan kota Sumenep,” Plano Madani: Jurnal Perencanaan Wilayah dan Kota, Universitas Brawijaya, vol. 6, no. 1, pp. 15–26, 2017.
[2]  P.  B.  Mustopa,  Zaenil  and  Santosa,  “Analisis  Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi  Alih  Fungsi  Lahan  Pertanian  di  Kabupaten  Demak,” Departemen Ekonomi, Universitas Diponegoro, 2011.
[3]  B.  Irawan,  “Konversi  Lahan  Sawah:  Potensi  Dampak,  Pola Pemanfaatannya,  dan  Faktor  Determinan,”  Forum  Penelitian  Agro Ekonomi, 2005, pp. 1–18.
[4]  S. Irawan, Bambang and Friyatno, “Dampak konversi lahan sawah di Jawa terhadap produksi beras dan kebijakan pengendaliannya,” SOCA: Jurnal Sosial Ekonomi Pertanian, 2002.
[5]  B.  Sumaryanto,  S  Friyatno  and  Irawan,  “Konversi  Lahan  Sawah  ke Penggunaan  Non  Pertanian  dan  Dampak  Negatifnya,”  Prosiding Seminar Nasional Multifungsi Lahan Sawah, 2005, pp. 1–18.
[6]  N. A. Pratomoatmojo, “LanduseSim sebagai Aplikasi Pemodelan dan Simulasi  Spasial  Perubahan  Penggunaan  Lahan  Berbasis  Sistem Informasi Geografis dalam Konteks Perencanaan Wilayah dan Kota,” Seminar Nasional CITIES 2014, 2014, pp. 67–79.
[7]  Z.  Burhan,  Issana  Meria  and  Achmad,  Ashfa  and  Rizkiya,  Putra  and Hasan, “Forecasting the Land Use Change of Urban Coastal Area in Banda  Aceh  and  Its  Impact  on  Urban  Sustainability  Using LandUseSIM Cellular Automata Simulation Model,” Aceh International Journal of Science Technology, vol. 9, no. 3, pp. 120–131, 2020.
[8]  C.  Syafitri,  Rivan  Aji  Wahyu  Dyan  and  Susetyo,  “Pemodelan pertumbuhan lahan terbangun sebagai upaya prediksi perubahan lahan pertanian di Kabupaten Karanganyar,” Jurnal Teknik ITS, vol. 7, no. 2, pp. 255–262, 2019.
[9]  N. A. Lestari, Windy and Pratomoatmojo, “Pemodelan spasial prediksi perkembangan  kawasan  permukiman  berbasis  cellular  automata dengan pendekatan kependudukan di Surabaya Timur,” Jurnal Teknik
ITS, vol. 8, no. 2, pp. 150–155, 2020.
[10]  N.  A.  Septawicaksono,  Dwiky  Satrio  and  Pratomoatmojo,  “Prediksi perkembangan pemukiman berbasis cellular automata dengan batasan kawasan  rawan  banjir  di  perkotaan  Kabupaten  Bojonegoro,”  Jurnal Teknik ITS, vol. 8, no. 2, pp. 131–137, 2020.
[11]  P. K. Mondal, Md Surabuddin and Sharma, Nayan and Kappas, Martin and  Garg,  “Ca  markov  modeling  of  land  use  land  cover  change predictions  and  effect  of  numerical  iterations,  image  interval  (time steps)  on  prediction  results,” The  International  Archives  of
Photogrammetry,  Remote  Sensing  and  Spatial  Information  Sciences, vol. 43, pp. 713–720, 2020.
[12]  D. Al-Darwish, Yazid and Ayad, Hany and Taha, Dina and Saadallah, “Predicting the future urban growth and it’s impacts on the surrounding environment using urban simulation models: Case study of Ibb city-- Yemen,”  Alexandria  Engineering  Journal,  vol.  57,  no.  4,  pp.  2887– 2895, 2018.
[13]  R. W. Saaty, “The analytic hierarchy process—what it is and how it is used,” Mathematical Model, vol. 9, no. 3–5, pp. 161–176, 1987.
[14]  A.  Satryanto,  Rizki  and  Pamungkas,  “Analisa  Faktor-faktor  yang Mempengaruhi  Pengembangan  Kawasan  Wisata  Bahari  Lhok Geulumpang,  Aceh  Jaya,”  Departemen  Perencanaan  Wilayah  dan
Kota, Jurnal Teknik ITS, vol. 4, no. 1, pp. 6–10, 2015.
[15]  N.  A.  Pratomoatmojo,  “LanduseSim  Practice:  Spatial  Modeling  of Settlement and Industrial Growth by Means of Cellular Automata and Geographic Information System,”  Departemen Perencanaan Wilayah dan Kota, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, 2016.
[16]  N.  A.  Pratomoatmojo,  “LanduseSim  Algorithm:  Land  Use  Change Modelling by Means of Cellular Automata and Geographic Information System,”  IOP  Conference  Series:  Earth  and  Environmental  Science, 2018, p. 012020.
[17]  N.  A.  Pratomoatmojo,  “LanduseSim  Methods:  Land  Use  Class Hierarchy  for  Simulations  of  Multiple  Land  Use  Growth,”  IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 2018, p. 012023.
[18]  N.  A.  Pratomoatmojo,  “Permodelan  perubahan  penggunaan  lahan berbasis  cellular  automata  dan  sistem  informasi  geografis  dengan menggunakan LanduseSim,” Jurnal Penataan Ruang, vol. 13, no. 1, pp. 25–29, 2018.
[19]  N.  A.  Pratomoatmojo,  “Land  Use  Change  Modelling  Under  Tidal Flood Scenario by Means of Markov-Cellular Automata in Pekalongan Municipal,” Departemen Geografi, Universitas Gadjah Mada, 2012.
[20]  R.  Sargent,  “Verification  and  Validation  of  Simulation  Models,” Proceedings of the 2011 Winter Simulation Conference, 2005, vol. 166.