Abstrak—Wilayah  yang  berubah  menjadi  kawasan  perkotaan umumnya  disertai  dengan  peningkatan  jumlah  infrastruktur untuk mendukung kebutuhan masyarakat. Hal ini dialami oleh Kecamatan  Soreang  yang  mulai  bertumbuh  menjadi  kawasan perkotaan  serta  didukung  oleh  infrastruktur  transportasi berupa  Gerbang  TOL.  Adanya  Gerbang  TOL  di  Kecamatan Soreang  berpotensi  untuk  memicu  perkembangan  lahan  di kawasan sekitarnya. Dengan adanya penelitian yang memprediksi  perubahan  tutupan  lahan  diharapkan  dapat membantu  pemerintah  sebagai  pemangku  kebijakan  untuk mencegah  terjadinya  perubahan  lahan  yang  tidak  terkendali. Tujuan dari penelitian ini dicapai dengan menentukan variabel penentu  perubahan  tutupan  lahan  berdasarkan  persepsi stakeholder,  membuat  model  matematis  perubahan  tutupan lahan  di  Kecamatan  Soreang  menggunakan  metode  regresi logistik biner yang divalidasi menggunakan metode Root Mean Square  Error  (RMSE),  serta  membuat  prediksi  perubahan tutupan  lahan  menggunakan  analisis  spasial  yang  didukung oleh teknik validasi Confusion Matrix. Hasil yang diperoleh dari penelitian  ini  adalah  terdapat  14  variabel  yang  dinilai berpengaruh terhadap perubahan tutupan lahan di Kecamatan Soreang  pasca  pembangunan  Gerbang  TOL  Soreang.  Tinggi rendahnya probabilitas perubahan tutupan lahan dipengaruhi oleh  jarak  dari  variabel  –  variabel  tersebut.  Hasil  perumusan model  spasial  perubahan  tutupan  lahan  menghasilkan  nilai probabilitas  sebesar  0,000000001858  sampai  dengan  0,999804. Luasan  lahan  non  –  terbangun  yang  memiliki  potensi  untuk mengalami perubahan tutupan lahan adalah penggunaan lahan Hutan,  Perkebunan,  Pertanian  dan  Peternakan,  serta  Area Terbuka dengan total luasan sebesar 309,109 hektar. Selain itu terdapat potensi pelanggaran pada rencana pola ruang kawasan lindung,  yakni  pada  Sempadan  Sungai  dan  Perairan  dengan total luasan sebesar 63,117 hektar.
Kata  Kunci—Gerbang  TOL,  Prediksi  Perubahan  Tutupan Lahan, Regresi Logistik Biner.

## I. PENDAHULUAN
NFRASTURKTUR adalah fasilitas fisik yang dibutuhkan atau  dikembangan  untuk  melayani  penyediaan  air, pembuangan  limbah,  penyediaan  listrik,  transportasi  dan pelayanan – pelayanan lain untuk memfasilitasi tujuan sosial dan  ekonomi.  Selain  itu,  infrastruktur  dapat  mempermudah akses  masyarakat  terhadap  sumber  daya  sehingga  dapat meningkatkan efisiensi dan produktivitas [1].
Kelengkapan  sarana  dan  prasarana  menjadi  beberapa faktor  yang  berpengaruh  dalam  perubahan  lahan  [2]. Pembangunan  infrastruktur  terutama  jaringan  transportasi merupakan  salah  satu  faktor  terjadinya  perubahan  lahan. Perubahan lahan juga dipengaruhi oleh kebijakan dan rencana penggunaan lahan di masa mendatang. Perubahan lahan dapat
diprediksi  secara  kuantitatif  dengan  memasukkan  faktor– faktor fisik, sosial, ekonomi dan kebijakan [3].
Perubahan  lahan  perlu  dikendalikan  oleh  pemegang kebijakan. Terutama intervensi perubahan penggunaan lahan yang dilakukan oleh investor. Karena pada umumnya proses perubahan lahan diawali oleh adanya proses alih penguasaan lahan  yang  memperburuk  struktur  penguasaan  sumberdaya lahan dan menjadi tidak terkendali lagi.
Kecamatan Soreang baru difungsikan secara penuh sebagai ibukota  kabupaten  dan  pusat  pemerintahan  Kabupaten Bandung  pada  tahun  2000.  Dengan  menjadi  ibukota kabupaten  serta  pusat  pemerintahan,  Kecamatan  Soreang mulai  bertumbuh  sebagai  kawasan  perkotaan.  Hal  ini didukung  dengan  pembangunan  Gerbang  TOL  Soreang, salah  satu  gerbang  tol  dari  jalan  TOL  Soreang  –  Pasirkoja (SORAJA) yang diresmikan pada 4 Desember 2017. Gerbang TOL  Soreang  berada  di  Desa  Parungserab,  Kecamatan Soreang,  Kabupaten  Bandung.  TOL  SORAJA  berfungsi sebagai  penghubung  antara  Kota  Bandung  dengan Kecamatan  Soreang  dengan  panjang  jalan  mencapai  10,55 km.  Satu  tahun  setelah  peresmian  jalan  TOL  SOROJA, sekitar 800 hektar lahan pertanian telah masuk dalam rencana alih fungsi lahan berdasarkan Rencana Tata Ruang  Wilayah [4].
Berdasarkan  RTRW  Kabupaten  Bandung  2016  –  2036, dalam rencana penetapan pusat kegiatan Kecamatan Soreang akan berfungsi sebagai Pusat Kegiatan Lokal (PKL) bersama Kecamatan Katapang dan Kecamatan  Kutawaringin sebagai pusat  pemerintahan  kabupaten  atau  ibukota  kabupaten, perdagangan  dan  jasa  regional,  perumahan,  permukiman, industri, pariwisata dan pertanian. Dengan adanya jalan TOL Soreang  –  Pasirkoja  yang  membuat  akses  menuju  Kota Bandung  semakin  mudah,  serta  arahan  dari  RTRW Kabupaten Bandung 2016 – 2036 untuk membuat Kecamatan Soreang  sebagai  bagian  dari  Pusat  Kegiatan  Lokal  (PKL) semakin  memperbesar  potensi  pertumbuhan  wilayah  di Kecamatan Soreang.
Berdasarkan  fakta–fakta  tersebut,  maka  Kecamatan Soreang  memiliki  potensi  perubahan  lahan.  Peneliti  M.  I. Bassar,  dkk  (2019)  menjelaskan  bahwa  pada  tahun  2014- 2018  telah  terjadi  perubahan  pada  penggunaan  lahan  di sekitar Gerbang TOL Soreang dengan peningkatan kawasan terbangun  sebesar  5,7  Ha  dengan  rata  –  rata  peningkatan 1,14% pertahun [5]. Untuk mencegah perubahan penggunaan lahan yang tak terkendali, pemerintah memerlukan referensi tambahan  sebagai  bahan  pertimbangan  untuk  melakukan peninjauan kembali terkait rencana pola ruang ataupun untuk

## Prediksi Perubahan Tutupan Lahan Pasca Pembangunan Gerbang TOL Soreang di Kecamatan Soreang, Kabupaten Bandung Menggunakan Regresi Logistik Biner
Andre Saputra Dabukke dan Cahyono Susetyo Departemen Perencanaan Wilayah dan Kota, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail: cahyono_s@urplan.its.ac.id
I
melakukan langkah intervensi agar tidak terjadi pelanggaran tata  ruang  di  masa  yang  akan  datang.  Oleh  karena  itu, penelitian  terkait  prediksi  perubahan  tutupan  lahan  perlu dilakukan  sebagai  acuan  untuk  mengantisipasi  perubahan pemanfaatan  lahan  yang  tidak  sesuai  dengan  rencana  tata ruang yang berlaku.

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Metode Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini,  metode  pengumpulan  data  yang digunakan  adalah  metode  pengumpulan  data  primer  dan pengumpulan  data  sekunder.  Dalam  melakukan  metode pengumpulan  data  primer  dilakukan  metode  observasi  dan pengisian kuesioner. Metode observasi dilakukan dalam dua tahap  yaitu  sebelum  waktu  penelitian  dimulai  dan  saat penelitian  dilakukan.  Sedangkan  metode  pengumpulan  data sekunder  dilakukan  dengan  cara  mengumpulkan  data  dan informasi  dari  dokumen  atau  literatur  yang  terkait  dengan topik penelitian dan survei penginderaan jarak jauh.

## B. Populasi dan Sampel
Penentuan  populasi  dalam  penelitian  ini  diwakili  oleh jumlah  kepala  keluarga  (KK)  pada  wilayah  penelitian. Dimana satu Kepala Keluarga akan diasumsikan menjadi satu sel  raster.  Jumlah  populasi  yang  digunakan  adalah  sebesar 39.163  keluarga.  Sedangkan  untuk  menentukan  jumlah sampel  penelitian  digunakan  rumus Slovin dengan  input jumlah kepala keluarga dengan hasil yang diperoleh sebanyak 100 sampel. Dari seluruh sampel tersebut, 90 sampel menjadi
titik sampel kalibrasi, sedangkan 10 titik lainnya menjadi titik sampel validasi.
Dalam penentuan stakeholder penelitian, digunakan teknik non  probability  sampling jenis purposive  sampling .  Teknik ini  digunakan  agar  data  yang  diperoleh  dapat  lebih representatif  karena  langsung  menunjuk  calon  responden yang  dianggap  berkompeten  dan  berpengaruh  dalam pencapaian akhir penelitian. Stakeholder yang menjadi acuan berasal  dari  sektor  pemerintahan,  swasta,  serta  akademisi yang  berpengaruh  di  bidang  perencanaan  tata  ruang.  Dari hasil  analisis, stakeholder yang  terpilih  adalah  Dinas Pekerjaan  Umum  dan  Tata  Ruang  Kabupaten  Bandung, Badan Perencanaan Pembangunan, Penelitian, dan Pengembangan  Daerah  Kabupaten  Bandung,  Kantor Pertanahan  ATR/BPN  Kabupaten  Bandung,  Perencanaan Wilayah  dan  Kota  Universitas  Pasundan,  dan  PT.  Studio Cilaki Empat Lima.
C. Metode Analisis
1) Identifikasi Variabel Penentu Perubahan Tutupan

## Lahan
Proses  identifikasi  variabel  penentu  perubahan  tutupan lahan  di  Kecamatan  Soreang  menggunakan  teknik  analisis
Gambar  1.  Peta  probabilitas  perubahan  tutupan  lahan  di  kecamatan Soreang, kabupaten Bandung.
Gambar 2. Peta potensi perubahan tutupan lahan di kecamatan Soreang, kabupaten Bandung (probabilitas 90%).
Tabel 1. Variabel hasil sintesa pustaka Indikator Sumber Permukiman Kuantitas Bahan Baku Industri Kontinuitas Bahan Baku Sarana Peribadatan Kebutuhan Bahan Baku Sarana Pendidikan Kuantitas Tenaga Kerja Sarana Kesehatan Tingkat Pendidikan Tenaga Kerja Sarana Perdagangan dan Jasa Sarana Hiburan dan Rekreasi Ketersediaan KUD/KUM Sarana Perkantoran Ketersediaan Bank Jaringan Telekomunikasi Pendanaan Jaringan Air Bersih Teknologi/mesin Jaringan Listrik Pasar Jaringan Drainase Jaringan Jalan Jaringan Jalan Jaringan Listrik Jalur Angkutan Umum Jaringan Air Akses Terhadap Gerbang TOL Keuntungan Produk Tabel 2. Kompilasi hasil kuesioner delphi tahap I No Variabel Responden 1 2 3 4 5 1 Permukiman P P P P P 2 Industri P P P P P 3 Sarana Peribadatan P P P P P 4 Sarana Pendidikan TP TP TP TP TP 5 Sarana Kesehatan P P P P TP
6 Sarana Perdagangan dan Jasa P P P P TP
7 Sarana Hiburan dan Rekreasi P P P P P 8 Sarana Perkantoran P P P P P 9 Jaringan Telekomunikasi P P P P TP 10 Jaringan Air Bersih P P P P TP 11 Jaringan Listrik P P P P TP 12 Jaringan Drainase P P P P TP 13 Jaringan Jalan P P P P TP 14 Jalur Angkutan Umum P P P P TP
15 Akses Terhadap Gerbang TOL P P P P P
Keterangan: P = Penting TP = Tidak Penting
Delphi.  Setelah  pengumpulan  variabel  yang  diperoleh  dari sintesa pustaka yang tersaji pada Tabel 1, maka pada proses ini adalah langkah untuk mereduksi variabel tersebut apakah cocok  dan  tepat  untuk  digunakan  di  wilayah  penelitian. Teknik  analisis  Delphi  menggunakan  metode  pengolahan data secara kualitatif hasil wawancara dan kuesioner kepada stakeholder yang telah terpilih dengan tingkat validasi tinggi melalui iterasi. Proses tanya jawab dinyatakan berakhir jika kesepakatan antara para stakeholder telah tercapai.
2) Merumuskan Model Matematis Regresi Logistik Perubahan Tutupan Lahan
Setelah ditetapkan variabel yang mempengaruhi perubahan tutupan lahan dari hasil analisis sebelumnya, maka langkah  selanjutnya  adalah  mempersiapkan  data shapefile variabel  – variabel tersebut untuk dilakukan analisis spasial Euclidean Distance ESRI ArcMap 10.3 untuk menghasilkan nilai jarak terhadap variabel – variabel tersebut.
Setelah  dilakukan  proses  analisis Euclidean  Distance , langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  jarak  dari  titik sampel terhadap seluruh variabel menggunakan Extract Multi Values  To  Point pada  perangkat  lunak  ESRI  ArcMap  10.3. Luaran dari analisis ini adalah tabel jarak antara titik sampel terhadap variabel.
Tabel jarak antara titik sampel terhadap variabel tersebut kemudian diubah kedalam format .xlsx pada perangkat lunak Microsoft Excel agar dapat dimasukkan ke dalam perangkat lunak IBM SPSS.
Setelah  tabel  tersebut  dapat  dimasukkan  kedalam  IBM SPSS,  langkah  selanjutnya  adalah  merumuskan  model matematis regresi logistik. Luaran yang digunakan dari hasil
analisis regresi logistik menggunakan IBM SPSS adalah hasil dari Omnibus  Test  of  Model  Coefficients , Hosmer  and Lemeshow Test , Nagelkerke R Square , dan Variables in The Equation .   Dalam  penelitian  ini,  variabel  terikat  yang digunakan  adalah  perubahan  tutupan  lahan.  Sedangkan variabel bebas yang digunakan adalah seluruh variabel yang telah  konsensus  berdasarkan  hasil  analisis stakeholder . Dalam regresi logistik, persamaan regresi akan menghubungkan logit dari  perubahan  ( pi )  yang  berfungsi sebagai  variabel  respon dengan  sejumlah  variabel  prediktor Xi  (1,2,  ...k).  Persamaan  regresi  logistik  dapat  dituliskan sebagai berikut.
𝑃𝑖  = 𝑒𝑥𝑝.α+β1X1 + β2X2 + βkXk 1+ 𝑒𝑥𝑝.α+β1X1 + β2X2 + βkXk (1)
Dimana pi adalah  probabilitas  terjadinya  peristiwa  i, α adalah  konstanta  persamaan  regresi  linier, β1 merupakan koefisien  dari  variabel  prediktor  ke  –  1,  dan  Xk  adalah variabel prediktor (1,2, …k).

## 3) Memprediksi Perubahan Tutupan Lahan
Untuk  tahap  prediksi  perubahan  tutupan  lahan  dilakukan dengan  analisis  spasial  regresi  logistik.  Regresi  logistik digunakan  untuk  memperkirakan  besarnya  probabilitas kejadian tertentu di dalam suatu populasi sebagai suatu fungsi eksplanatori. Tidak seperti regresi linier biasa, regresi logistik memiliki kelebihan dalam hal pelanggaran beberapa asumsi yang  harus  ada  pada  regresi  linier  biasa  seperti  asumsi kenormalan  dan  homoskedastisitas.  Estimasi  nilai  Y  juga terletak  pada  range  yang  sangat  luas  (dapat  berada  di  luar interval 0–1). Dengan demikian secara matematis penggunaan regresi logistik akan lebih mudah.  Input  yang digunakan dalam memprediksi arah perubahan tutupan lahan adalah  model  matematis  perubahan  tutupan  lahan  di Kecamatan Soreang, Kabupaten Bandung. Model matematis tersebut  diolah  menggunakan tool  Raster  Calculator pada perangkat  lunak  ESRI  ArcMap  10.3.  Setelah  model matematis  dijalankan  dengan  tools  Raster  Calculator,  maka
Tabel 3.
Kompilasi hasil kuesioner delphi tahap II
No Variabel Responden 1 2 3 4 5 1 Sarana Pendidikan P P P P P 2 Sarana Kesehatan P P P P P 3 Jaringan Telekomunikasi P P P P P 4 Jaringan Air Bersih P P P P P 5 Jaringan Listrik P P P P P 6 Jaringan Drainase P P P P P 7 Jaringan Jalan P P P P P 8 Jalur Angkutan Umum P P P P P Keterangan: P = Penting TP = Tidak Penting Tabel 4. Nilai omnibus test of model coefficients Chi-square df Sig. Step 1 Step 67.303 14 .000 Block 67.303 14 .000 Model 67.303 14 .000
Tabel 5. Nilai nagelkerke r square Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 57.464 .527 .702
Tabel 6. Nilai hosmer and lemeshow test Step Chi-square df Sig. 1 6.291 .8 .615
Tabel 7.
Nilai variables in the equation B S.E Wald df Sig. Gerbang TOL -.001 .000 2.072 1 .150 Permukiman -.009 .014 .398 1 .528 Industri .004 .002 3.039 1 .081 Perjas .000 .001 .161 1 .688 Kesehatan .001 .002 .345 1 .557 Telekom .000 .003 .028 1 .868 Listrik -.034 .017 4.055 1 .044 Angkutan -.002 .002 1.202 1 .273 Air .001 .002 .128 1 .720 Kantor -.003 .002 4.040 1 .044 Rekreasi .000 .001 .116 1 .734 Pendidikan .003 .004 .741 1 .389 Drainase -.002 .003 .287 1 .592 Jalan .013 .018 .485 1 .486 Constant 3.669 1.713 4.586 1 .032 Tabel 8. Hasil analisis confusion matrix Threshold 70% Threshold 80% Threshold 90% Confusion Matrix Accuracy 80% 90% 90% Precision 71,4% 83,3% 83,3% Recall 100% 100% 100%
akan  dihasilkan  peta  dengan  bentuk  raster.  Peta  raster  ini merupakan  peta  perubahan  tutupan  lahan  di  Kecamatan Soreang, Kabupaten Bandung.

## 4) Validasi Hasil Prediksi Perubahan Tutupan Lahan
Validasi  dilakukan  menggunakan  metode Confusion Matrix dan Root  Mean  Square  Error (RMSE).  Pada  tahap analisis Confusion  Matrix ,  nilai  akurasi  akan  menunjukkan seberapa  besar  tingkat  ketepatan  antara  nilai  prediksi  dan nilai  aktual.  Hasil  yang  diperoleh  dari Confusion  Matrix adalah  nilai accuracy , precision , dan recall .  Nilai accuracy merupakan rasio prediksi benar (berubah dan tidak berubah) dengan  keseluruhan  data.  Nilai precision menunjukan seberapa  besar  tingkat  ketepatan  antara  informasi  yang diminta oleh pengguna dengan jawaban yang diberikan oleh sistem.  Lalu  nilai recall akan  menunjukan  seberapa  besar tingkat  keberhasilan  sistem  dalam  menemukan  kembali sebuah informasi.
Sedangkan Root  Mean  Square  Error (RMSE)  adalah metode  alternatif  untuk  mengevaluasi  teknik  peramalan  / prediksi  yang  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  akurasi hasil dari model. RMSE yang merupakan hasil dari nilai rata – rata dari jumlah kuadrat kesalahan, juga dapat menyatakan ukuran besarnya kesalahan yang dihasilkan oleh suatu model prakiraan.  RMSE  dihitung  dengan  mengkuadratkan error ( predicted – observed ) dibagi dengan jumlah data (rata – rata) yang diakarkan.
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √∑ (𝑦𝑖 ̂−𝑦𝑖) 𝑛 2 𝑛 𝐼=1 (2)
dimana: n = Jumlah sampel validasi ŷi = Nilai Predicted yi = Nilai Observed

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Identifikasi Variabel Penentu Perubahan Tutupan Lahan
Sasaran  pertama  dari  penelitian  ini  adalah  menentukan variabel yang berpengaruh terhadap perubahan tutupan lahan di  Kecamatan  Soreang,  Kabupaten  Bandung  menggunakan teknik analisis Delphi. Stakeholder yang terpilih adalah Dinas Pekerjaan  Umum  dan  Tata  Ruang  Kabupaten  Bandung, Badan Perencanaan Pembangunan, Penelitian, dan Pengembangan  Daerah  Kabupaten  Bandung,  Kantor Pertanahan  ATR/BPN  Kabupaten  Bandung,  Perencanaan
Wilayah  dan  Kota  Universitas  Pasundan,  dan  PT.  Studio Cilaki  Empat  Lima.  Seluruh stakeholder akan  dimintai pendapat terkait variabel dari hasil sintesa pustaka.
Setelah  dilakukan  analisis  Delphi  tahap  I,  dihasilkan konsensus seperti yang tersaji pada Tabel 2.
Dari  hasil  analisis  Delphi  tahap  I,  dari  15  variabel  yang dilibatkan  dalam  penelitian  terdapat  8  variabel  yang  belum dinyatakan konsensus. Hal ini dikarenakan adanya perbedaan pendapat pada responden kelima. Oleh karena itu, dilakukan analisis Delphi tahap II.
Setelah  dilakukan  analisis  Delphi  tahap  II  dengan  hasil pada  Tabel  3,  seluruh  variabel  telah  dinyatakan  konsensus. Dari  15  variabel  yang  dijadikan input ,  14  diantaranya dinyatakan berpengaruh terhadap perubahan tutupan lahan di Kecamatan Soreang, sedangkan satu variabel, yakni variabel sarana  peribadatan  dinyatakan  tidak  berpengaruh  terhadap perubahan tutupan lahan di Kecamatan Soreang.

## B. Merumuskan Model Matematis Perubahan Tutupan Lahan
Setelah memperoleh variabel – variabel penentu perubahan tutupan  lahan  di  Kecamatan  Soreang,  maka  langkah selanjutnya adalah merumuskan model matematis perubahan tutupan  lahan.  Tahapan  pertama  dalam  merumuskan  model matematis perubahan tutupan lahan adalah mencari nilai jarak dari  titik  sampel  terhadap  variabel  –  variabel  yang  ada menggunakan tool  Euclidean  Distance dan Extract  Multi Values  to  Point pada software ESRI  ArcMap.  Setelah didapatkan  nilai  jarak  titik  sampel  terhadap  variabel,  maka nilai jarak tersebut akan menjadi input untuk proses analisis regresi logistik menggunakan IBM SPSS.
Nilai Omnibus  Test  of  Coefficient pada  Tabel  4 , Nagelkerke  R  Square pada  Tabel  5 , dan Hosmer  and Lemeshow  Test pada  Tabel  6, digunakan  untuk  menguji kelayakan hasil regresi logistik, dimana dengan hasil – hasil tersebut  hasil  regresi  logistik  dapat  dikatakan  layak  untuk digunakan.  Sedangkan  nilai  yang  akan  digunakan  dalam membuat  model  matematis  perubahan  tutupan  lahan  adalah nilai pada tabel Variables in the Equation yang terdapat pada Tabel  7.  Dimana  nilai  pada  kolom  B  pada  Tabel  7  akan menjadi  konstanta  dalam  model  matematis  regresi  logistik. Variabel  Perdagangan  dan  Jasa,  Telekomunikasi,  dan Hiburan dan Rekreasi direduksi dari model karena memiliki nilai 0 pada kolom B. Setelah diketahui seluruh interpretasi dari hasil regresi logistik, maka model matematis perubahan tutupan lahan di Kecamatan Soreang adalah sebagai berikut.
Tabel 9.
Luas potensi perubahan tutupan lahan pada penggunaan lahan non - terbangun
Penggunaan Lahan Non - Terbangun Keterangan Luas (Hektar) Persentase Hutan Berpotensi Berubah 1,28 0,03% Berpotensi Tidak Berubah 324,77 99,96% Pertambangan Berpotensi Berubah 8,72 100% Berpotensi Tidak Berubah 21,20 0,87% Perkebunan Berpotensi Berubah 222,38 91,23% Berpotensi Tidak Berubah 153,72 13,68% Pertanian Berpotensi Berubah 970,77 86,32% Berpotensi Tidak Berubah 132,90 30,70% Area Terbuka Berpotensi Berubah 299,92 69,30% Berpotensi Tidak Berubah 1,280 0,03%
𝑃𝑖  =  1/ 1 (1  +  𝐸𝑥𝑝 ( – (3.669  +   ( –   0.001
∗  "𝐺𝑒𝑟𝑏𝑎𝑛𝑔 𝑇𝑜𝑙")    +   ( –  0.009 ∗  "𝑃𝑒𝑟𝑚𝑢𝑘𝑖𝑚𝑎𝑛")   +   (0.004 ∗  "𝐼𝑛𝑑𝑢𝑠𝑡𝑟𝑖")   +   (0.001 ∗  "𝐾𝑒𝑠𝑒ℎ𝑎𝑡𝑎𝑛")   +   ( –   0.034 ∗  "𝐿𝑖𝑠𝑡𝑟𝑖𝑘")   +   ( –   0.002 ∗  "𝐴𝑛𝑔𝑘𝑢𝑡𝑎𝑛")   +   (0.001  ∗  "𝐴𝑖𝑟") +   ( –   0.003  ∗  "𝐾𝑎𝑛𝑡𝑜𝑟")   +   (0.003
∗  "𝑃𝑒𝑛𝑑𝑖𝑑𝑖𝑘𝑎𝑛")   +   ( –   0.002 ∗  "𝐷𝑟𝑎𝑖𝑛𝑎𝑠𝑒")   +   (0.013  ∗  "𝐽𝑎𝑙𝑎𝑛"))))
Model matematis tersebut kemudian dimasukkan ke dalam Raster Calculator pada ESRI ArcMap 10.3 untuk kemudian dijadikan  peta  raster  seperti  pada  Gambar  1.  Dari  hasil perumusan  model  spasial  perubahan  tutupan  lahan  di Kecamatan Soreang menunjukkan rentang nilai probabilitas perubahan  tutupan  lahan  sebesar  0,000000001858  sampai dengan 0,999804. Jika nilai probabilitas semakin besar maka potensi  lahan  untuk  berubah  menjadi  lahan  terbangun  akan semakin meningkat.
Untuk mengetahui tingkat kesalahan yang ada pada hasil perumusan  model  spasial  perubahan  tutupan  lahan, digunakan metode analisis Root Mean Square Error (RMSE). Metode  RMSE  dilakukan  dengan  cara  menghitung  kuadrat selisih  dari  nilai  prediksi  (Y)  dan  pengamatan  (Y’)  yang dihasilkan  dari  nilai Extract  Multi  Values  to  Point dengan input 10 titik validasi. Hasil dari RMSE adalah berupa angka tingkat  kesalahan  hasil  prediksi,  dimana  semakin  kecil (mendekati 0) maka hasil prediksi semakin akurat. Hasil yang diperoleh dari analisis RMSE adalah sebesar 0.396979288.

## C. Skenario Model Probabilitas Perubahan Tutupan Lahan di Kecamatan Soreang, Kabupaten Bandung
Untuk  mencari  skenario  terbaik  dalam  pembuatan  model perubahan tutupan lahan di Kecamatan Soreang, Kabupaten Bandung terlebih dahulu dibagi menjadi tiga skenario, yakni 70%, 80%, dan 90%. Hasil peta probabilitas perlu dibuatkan klasifikasi  dengan  peringkat threshold .  Misalkan  5%,  10%, 15%,  sampai  dengan  100%. Threshold tersebut  digunakan untuk  membandingkan  perubahan  dari  tingkat  terendah hingga  tertinggi  [4].  Selain  itu,  pertimbangan  lain  untuk membuat threshold 70 – 90 % adalah berdasarkan penelitian terkait prediksi perubahan tutupan lahan yang menggunakan threshold probabilitas  70%,  80%,  dan  90%  [6].  Peta  model perubahan tutupan lahan yang telah dibuat sebelumnya diolah kembali  menggunakan tool Reclassify untuk  menghasilkan peta raster yang telah diklasifikasikan untuk masing – masing threshold dengan  notasi Gridcode “1”  untuk  menandakan terjadi  perubahan  tutupan  lahan,  dan Gridcode “2”  untuk menandakan tidak terjadi perubahan tutupan lahan.
Jika threshold yang digunakan adalah 70%, maka wilayah dengan  probabilitas  diatas  0,7  dianggap  berpotensi  untuk mengalami  perubahan  tutupan  lahan.  Sebaliknya,  wilayah dengan  probabilitas  dibawah  0,7  dianggap  tidak  berpotensi mengalami  perubahan  tutupan  lahan.  Hal  ini  dapat  dilihat pada Tabel 9. Hal tersebut juga berlaku pada threshold 80% dan 90%.
Dari  hasil Confusion  Matrix pada  Tabel  8 , Penyusunan peta  perubahan  tutupan  lahan  di  Kecamatan  Soreang  akan menggunakan peta dengan threshold probabilitas 90%. Peta tersebut digunakan karena memiliki nilai akurasi tinggi. Peta
threshold probabilitas  80%  tidak  digunakan  dalam penyusunan  peta  perubahan  tutupan  lahan  karena  memiliki nilai threshold probabilitas  yang  lebih  rendah  walaupun memiliki  nilai  akurasi  yang  tinggi.  Peta  dengan threshold probabilitas  90%  menghasilkan  proporsi  lahan  yang berpotensi berubah sebesar 4.588,81 hektar, sedangkan luas lahan  yang  berpotensi  tidak  berubah  sebesar  20.809,73 hektar.
Dari  peta  yang  terdapat  pada  Gambar  2  tersebut  terlihat bahwa daerah yang memiliki potensi perubahan tutupan lahan mayoritas  berada  di  utara  Kecamatan  Soreang,  sedangkan kawasan  di  selatan  Kecamatan  Soreang  mayoritas  tidak berpotensi mengalami perubahan tutupan lahan.

## D. Penyusunan Peta Perubahan Tutupan Lahan di Kecamatan Soreang Bandung
Setelah  diketahui  peta  yang  akan  diproeses  untuk menyusun  peta  perubahan  tutupan  lahan,  maka  selanjutnya peta threshold probabilitas  90%  digabungkan  dengan  peta lahan  non  –  terbangun  di  Kecamatan  Soreang  untuk mengetahui  luas  tutupan  lahan  non  –  terbangun  eksisting yang berpotensi untuk berubah dan tidak berubah.. Langkah ini dilakukan dengan menggunakan tool Intersect pada ESRI ArcMap 10.3. Fungsi tool Intersect adalah untuk melakukan tumpang tindih peta threshold probabilitas 90% dengan peta tutupan lahan non – terbangun. Setelah proses tumpang tindih peta  telah  berhasil,  langkah  selanjutnya  adalah  membuat kolom luas potensi lahan yang berubah maupun tidak berubah pada peta hasil Intersect .
Dari  tabel  yang  diperoleh  dari  hasil Intersect empat penggunaan lahan non – terbangun, yaitu Hutan, Perkebunan, Pertanian,  dan  Area  Terbuka  memiliki  potensi  untuk mengalami  perubahan  tutupan  lahan.  Sedangkan  satu penggunaan  lahan,  yaitu  pertambangan  tidak  mengalami potensi perubahan tutupan lahan.

## E. Overlay Peta Perubahan Tutupan Lahan dengan Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW) Kabupaten Bandung
Untuk  mengetahui  potensi  pelanggaran  perubahan  lahan berdasarkan  rencana  pola  ruang  yang  ditetapkan  oleh Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW) Kabupaten Bandung, dilakukan proses Overlay . Peta yang digunakan dalam proses Overlay antara  peta  rencana  pola  ruang,  peta  penggunaan lahan non – terbangun, dan peta prediksi perubahan tutupan lahan.  Proses Overlay dilakukan  dengan  menggunakan tool Intersect pada ESRI ArcMap 10.3. Setelah dilakukan Overlay antara peta rencana pola ruang, peta penggunaan lahan eksisting, dan peta prediksi perubahan tutupan lahan diketahui bahwa pola ruang ruang permukiman memiliki potensi perubahan tutupan lahan yang cukup besar yakni seluas 224,84 hektar.
Selain itu, terdapat rencana pola ruang yang termasuk ke dalam  pola  ruang  kawasan  lindung  yang  memiliki  potensi pelanggaran tata ruang. Potensi pelanggaran tersebut terdapat pada  pola  ruang  Ruang  Terbuka  Hijau  dengan  potensi pelanggaran  seluas  0,24  hektar,  Sempadan  Sungai  dengan potensi pelanggaran seluas 54,70 hektar, pola ruang Perairan dengan potensi pelanggaran seluas 8,16 hektar.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka
dapat ditarik kesimpulan: (1) Dari hasil analisis stakeholder , terdapat  14  variabel  yang  berpengaruh  terhadap  perubahan tutupan  lahan  di  Kecamatan  Soreang  pasca  pembangunan Gerbang  TOL  Soreang.  Variabel  tersebut  adalah  Gerbang TOL,    Wilayah  Permukiman,  Wilayah  Industri,  Sarana Perdagangan  dan  Jasa,  Sarana  Kesehatan,  Jaringan Telekomunikasi, Jaringan Listrik, Jalur Pelayanan Angkutan Umum,  Jaringan  Air  Bersih,  Sarana  Perkantoran,  Sarana Hiburan dan Rekreasi, Sarana Pendidikan, Jaringan Drainase, dan  Jaringan  Jalan.  Sedangkan  variabel  Sarana  Peribadatan direduksi dari proses penelitian berdasarkan hasil konsensus stakeholder . (2) Model matematis perubahan tutupan lahan di Kecamatan  Soreang  pasca  pembangunan  Gerbang  TOL Soreang memiliki bentuk persamaan sebagai berikut.
𝑃𝑖  =  1/ 1 (1  +  𝐸𝑥𝑝 ( – (3.669  +   ( –   0.001 ∗  "𝐺𝑒𝑟𝑏𝑎𝑛𝑔 𝑇𝑜𝑙")    +   ( –  0.009 ∗  "𝑃𝑒𝑟𝑚𝑢𝑘𝑖𝑚𝑎𝑛")   +   (0.004 ∗  "𝐼𝑛𝑑𝑢𝑠𝑡𝑟𝑖")   +   (0.001 ∗  "𝐾𝑒𝑠𝑒ℎ𝑎𝑡𝑎𝑛")   +   ( –   0.034 ∗  "𝐿𝑖𝑠𝑡𝑟𝑖𝑘")   +   ( –   0.002
∗  "𝐴𝑛𝑔𝑘𝑢𝑡𝑎𝑛")   +   (0.001  ∗  "𝐴𝑖𝑟")
+   ( –   0.003  ∗  "𝐾𝑎𝑛𝑡𝑜𝑟")   +   (0.003 ∗  "𝑃𝑒𝑛𝑑𝑖𝑑𝑖𝑘𝑎𝑛")   +   ( –   0.002 ∗  "𝐷𝑟𝑎𝑖𝑛𝑎𝑠𝑒")   +   (0.013  ∗  "𝐽𝑎𝑙𝑎𝑛"))))
dengan  nilai Nagelkerke  R  Square sebesar  0.702.  (3)  Dari hasil  perumusan  model  spasial  perubahan  tutupan  lahan  di Kecamatan  Soreang  pasca  pembangunan  Gerbang  TOL Soreang  menunjukkan  rentang  nilai  probabilitas  perubahan tutupan  lahan  sebesar  0,000000001858  sampai  dengan 0,999804. Jika nilai probabilitas semakin besar maka potensi lahan  untuk  berubah  menjadi  lahan  terbangun  juga  akan semakin  besar.  Setelah  membuat  tiga  skenario threshold (70%,  80%,  dan  90%)  serta  melakukan  proses  validasi
menggunakan Confusion  Matrix ,  peta threshold yang digunakan  adalah  peta  dengan threshold probabilitas  90%. Peta  tersebut  menghasilkan  luas  lahan  yang  berpotensi berubah sebesar 4.588,81 hektar, sedangkan luas lahan yang berpotensi tidak berubah adalah sebesar 20.809,73 hektar. (4) Empat  jenis  penggunaan  lahan  non  –  terbangun  eksisting memiliki potensi untuk mengalami perubahan tutupan lahan. Hutan memiliki potensi untuk mengalami perubahan tutupan lahan seluas 1,280 hektar, Perkebunan seluas 21,202 hektar, Pertanian  seluas  153,725  hektar,  dan  Areal  Terbuka  seluas 132,902 hektar. (5) Terdapat potensi penggunaan lahan yang tidak  sesuai  dengan  rencana  pola  ruang  kawasan  lindung, yakni pada Ruang Terbuka Hijau dengan potensi pelanggaran seluas  0,247  hektar,  Sempadan  Sungai  dengan  potensi pelanggaran seluas 54,702 hektar, pola ruang Perairan dengan potensi pelanggaran seluas 8,168 hektar.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R.  J.  Kodoatie  “Pengantar  Manajemen  Infrastruktur”,  Yogyakarta: Pustaka Pelajar, 2005.
[2]  D. Suberlian., “Studi Simulasi Model Sistem   Dinamis
Interaksi Guna Lahan Permukiman   dan Transportasi di Kecamatan Banyumanik Kota  Semarang”, Semarang: UNDIP, 2003
[3]  K.  Munibah.,  S.  R.  P.  Sitorus,  E.  Rustiadi,  E.  Rustiadi,  K.  H. Gandasasmita, “Dampak perubahan penggunaan lahan terhadap erosi di  DAS  Cidanau,  Banten”,  Jurnal  Tanah  dan  Iklim,  Vol.  32.  55–69, 2010.
[4]  Y. T. Amin, “A Spatial Logistic Regression Model for Simulating Land Use Patterns: A Case Study of the Shiraz Metropolitan Area of Iran”, Stokholm: Sweden, 2010.
[5]  M. I. Bassar, I. H. Agustina, “Identifikasi Pembangunan  Jalan  Tol SOROJA terhadap  Perubahan Penggunaan   Lahan  di Pintu Tol Soreang”, Prosiding Perencanaan Wilayah dan Kota, Vol 5 No. 2. 389 – 397, 2019.
[6]  Muhammad,  “Prediksi  Perubahan  Tutupan  Lahan  (Studi  kasus  di Kawasan Gerbang TOL Tambak Sumur) Dengan Menggunakan Model SIG  –  Binary  Logistic  Regression”,  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember, 2019.