Prediksi Perubahan Tutupan Lahan di Kecamatan Sirimau, Kota Ambon Menggunakan Celular Automata-Markov Chain
Nadhi Sugandhi 1,2* , Supriatna 1 , Eko Kusratmoko 1 , Heinrich Rakuasa 1
1 Departemen Geografi, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Indonesia
2 Unit Pengelola Penelitian, Pengujian dan Pengukuran Sumber Daya Air, Dinas Sumber Daya Air, Provinsi DKI Jakarta
* nadhi.sugandhi@ui.ac.id

## Abstract
Sirimau District has the largest population in Ambon City which has an impact on the need  for  higher  residential  land,  this  will  certainly  affect  uncontrolled  land  cover changes and have an impact on land conversion and environmental damage. This study aims  to  analyze  land  cover  changes  in  Sirimau  District  in  2012,  2017,  and  2022,  and predict land cover in 2031. This study uses the Cellular Automata Markov Chains (CA- MC)  method.  The  results  showed  that  in  the  period  2012-2031  the  area  of  residential land cover and open land continued to increase along with the increase in population and the high need for built-up land. In contrast to the land cover of agricultural areas and  non-agricultural  areas,  which  experienced  a  decrease  in  area.  The  results  of  the research  are  expected  to  be  used  as  a  basis  for  making  policies  related  to  the arrangement and good use of space in the future Keywords: Cellular Automata, Markov Chains, Land Cover

## Abstrak
Kecamatan  Sirimau  memiliki  jumlah  penduduk  terbanyak  di  Kota  Ambon  yang berdampak  pada  kebutuhan  terhadap  lahan  permukiman  yang  semakin  tinggi meningkat,  hal  ini  tentu  akan  mempengaruhi  perubahan  tutupan  lahan  yang  tidak terkendali serta berdampak pada alih fungsi lahan dan kerusakan lingkungan. Penelitian ini  bertujuan  untuk  untuk  menganalisis  perubahan  tutupan  lahan  Kecamatan  Sirimau pada  tahun  2012,  2017  dan  2022,  serta  memprediksi  tutupan  lahan  tahun  2031. Penelitian ini menggunakan metode Cellular Automata Markov Chains (CA-MC). Hasil penelitian  menunjukan  bahwa  pada  periode  2012-2031  luasan  jenis  tutupan  lahan permukiman  dan  lahan  terbuka  terus  bertambah  seiring  dengan  bertambahnya  jumlah penduduk  dan  tingginya  kebutuhan  akan  lahan  terbangun.  Berbeda  dengan  tutupan lahan daerah pertanian dan bukan daerah pertanian yang mengalami penurunan luasan. Hasil penelitian diharapkan dapat dijadikan dasar dalam pengambilan kebijakan terkait penataan dan pemanfaatan ruang yang baik kedepannya Kata Kunci: Cellular Automata, Markov Chains , Tutupan Lahan
DOI: 10.20527/jpg.v9i2.13880
Received : 11 Juli 2022; Accepted : 22 Agustus 2022; Published : 18 September
2022
How to cite: Sugandhi, N., Supriatna, Kusratmoko, N., Rakuasa, H. (2022). Prediksi Perubahan  Tutupan  Lahan  di  Kecamatan  Sirimau,  Kota  Ambon  Menggunakan Celular  Automata-Markov  Chain. JPG  (Jurnal  Pendidikan  Geografi) ,  Vol.  9  No.  2.
http://dx.doi.org/10.20527/jpg.v9i2.13880
© 2022 JPG (Jurnal Pendidikan Geografi)
* Corresponding Author

## 1. Pendahuluan
Perubahan  tutupan  lahan  sangat  berpengaruh  signifikan  terhadap  perencanaan pengembangan wilayah dan juga terhadap fungsi ekosistem di semua skala spasial, dari global  hingga  lokal  (Talukdar  et  al.,  2021),  oleh  sebab  itu  penting  untuk  memahami hubungan antara fenomena sosial  dan alam  (Rienow  et  al.,  2022), terutama di  wilayah perkotaan  untuk  meningkatkan  keberlanjutan  lanskap  yang  dinamis  dan  untuk memprediksi efek perencanaan penggunaan lahan (Mallick, 2021).
Pertumbuhan  penduduk  di  Kecamatan  Sirimau  yang  terus  meningkat  seiring dengan  pembangunan  disegala  bidang  mengakibatkan  timbulnya  masalah  baru,  yaitu bertambahnya  kebutuhan  permukiman  penduduk  sebagai  tuntutan  kebutuhan  hidup  di samping kebutuhan sandang dan pangan. Peningkatan jumlah penduduk sejalan dengan Peningkatan  kegiatan  manusia  diberbagai  sektor  terutama  sektor  ekonomi,  sehingga kebutuhan  akan  sumberdaya  lahan  juga  akan  meningkat,  sedangkan  keberadaan  lahan yang  tetap  (He  et  al.,  2018)  dan  pada  akhirnya  akan  mengurangi  daya  dukung  lahan permukiman  (Utami  et  al.,  2019;    Salakory  &  Rakuasa,  2022).  Hal  ini  akan menyebabkan  meningkatnya  persaingan  dalam  penggunaan  lahan,  sehingga  kebutuhan ekonomi  dan  sosial  akan  selalu  menjadi  prioritas  dalam  perubahan  penggunaan  lahan. Oleh karena itu, pemanfaatan dan efisiensi tutupan lahan perkotaan harus ditingkatkan berdasarkan  perencanaan  tutupan  lahan  yang  rasional  dengan  tujuan  pembangunan berkelanjutan  (Tian  et  al.,  2016).  sehingga  perlu  adanya  peningkatan  dan  pengelolaan potensi pengembangan wilayah (Mohamed & Worku, 2019).
Kecamatan  Sirimau  yang  berada  di  pusat  Kota  Ambon  serta  merupakan kecamatan  yang  memiliki  jumlah  penduduk  terbanyak  di  Kota  Ambon  membuat kebutuhan terhadap lahan terbangun/permukiman akan semakin meningkat, hal ini tentu akan mempengaruhi perubahan tutupan lahan/penggunaan lahan di Kecamatan Sirimau, terutama  konversi  tutupan  lahan  lainnya  menjadi  lahan  permukiman  (Salakory  & Rakuasa,  2022).    Hal  ini  didukung  oleh  pendapat  dari  Villarreal-Rosas  et  al.,  (2022), yang  menyatakan  bahwa  peningkatan  jumlah  penduduk  di  daerah  perkotaan  sejalan dengan  terus  meningkatnya  kegiatan  manusia  di  berbagai  sektor  terutama  sektor ekonomi  mengakibatkan  kebutuhan  akan  sumberdaya  lahan  semakin  meningkat  yang mengakibatkan  terjadinya  perubahan  penggunaan  lahan/tutupaan  lahan  yang  tidak terkendali  serta  berdampak  pada  alih  fungsi  lahan  Rakuasa  et  al.,  (2022)  ,  kerusakan lingkungan (Balist et al., 2021; Rakuasa et al., 2022) dan perubahan iklim (Mwabumba et al., 2022). Perubahan tutupan lahan yang terjadi di Kecamatan Sirimau adalah sebagai wujud  dari  proses  interaksi  yang dinamis antara  aktifitas  manusia  dengan  sumberdaya lahan, yang terdistribusi secara spasial temporal.
Penelitian sebelumnya tentang perubahan tutupan lahan di Kecamatan Sirimau sudah  dilakukan  oleh  Laka  et  al.,  (2017),  namun  penelitian  ini  hanya  menganalisis perubahan  tutupan  lahan  yang  terjadi  pada  tahun  2006  dan  2016  tanpa  melakukan prediksi perubahan kedepannya. Penelitian menawarkan sesuatu yang baru yaitu dimana penelitian ini bukan hanya menganalisis perubahan tutupan lahan tahun 2012, 2017 dan 2022  tetapi  juga  memprediksi  tutupan  lahan  lahan  di  tahun  2031.  Oleh  karena  itu, pemanfaatan  dan  efisiensi  tutupan  lahan  perkotaan  harus  ditingkatkan  berdasarkan perencanaan  tutupan  lahan  yang  rasional  dengan  tujuan  pembangunan  berkelanjutan
(Sun  et  al.,  2022).  sehingga  perlu  adanya  peningkatan  dan  pengelolaan  potensi pengembangan  wilayah  (Mohamed  &  Worku,  2019).  Karena  salah  satu  kunci pembangunan  berkelanjutan  di  kawasan  perkotaan  adalah  perencanaan  dan  penataan ruang  yang  sesuai  dengan  regulasi  yang  sudah  dibuat  serta  berdasar  pada  konsep Sustainable Development Goals (SDGs) (Liu, 2020).
Penelitian  ini  menggunakan  pemodelan Cellular  Automata  Markov  Chains (CA-MC) yang diyakini  merupakan pemodelan yang paling andal,  akurat, dan berguna untuk mensimulasikan dan memprediksi perubahan lahan secara spasial dan temporal di masa  yang  akan  datang  dengan  akurat  (Islam  et  al.,  2018;    Putri  &  Supriatna,  2021). Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  perubahan  tutupan  lahan  Kecamatan Sirimau pada tahun 2012, 2017 dan 2022, serta memprediksi tutupan lahan tahun 2031.

## 2. Metode
Penelitian ini dilakukan di Kecamatan Sirimau, yang secara administrasi terdiri dari  7  kelurahan,  2  negeri/desa  adat  dan  1  desa  serta  merupakan  kecamatan  dengan penduduk terbanyak di  Kota Ambon dengan jumlah penduduk 146,426  ribu jiwa  serta kepadatan  penduduk  1.687  jiwa/km 2 .  Kecamatan  Sirimau  memiliki  memiliki  luas wilayah yaitu 3.702,25 ha, (BPS, 2021). Lokasi Penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Lokasi Penelitian
Software yang  digunakan  untuk  pengolahan  dan  analisis  data  dalam  penelitian ini terdiri  dari software Arc GIS 10.8 untuk  proses pengolahan data tutupan lahan dan driving  factor , software IDRISI  Selva  untuk  pengolahan  Model  tutupan  lahan  tahun 2031,  S oftware Microsoft  Office  365  digunakan  untuk  proses  analisis  luasan perkembangan tutupan lahan. Pengolahan data citra multi temporal yakni citra Landsat tahun 2012, 2017 dan 2022 yang yang sudah diunduh dari USGS kemudian dilakukan proses  koreksi  radiometrik  dengan  tujuan  untuk  membuat  piksel  yang  ada  pada  citra berada pada kondisi yang baik untuk dapat diinterpertasi jenis tutupan lahannya (Sukojo et al, 2017) dan koreksi geometrik dilakukan untuk meminimalisir kesalahan geometrik pada  citra  saat  perekaman  gelombang  (Sukojo  et  al,  2017).  Kemudian  citra  tersebut dipotong  berdasarkan  batas  administrasi  Kecamatan  Sirimau.  Setelah  ketiga  citra tersebut dilakukan kombinasi band guna mempermudah proses interpertasi dan digitasi, untuk  citra Landsat  5 menggunakan kombinasi band 321 dan Landsat  8  menggunakan
band  432,  setelah  itu  dilakukan  proses  digitasi  di software Arc  GIS  10.8  dengan mengacu pada SNI 7465:2010 (Badan Standarisasi Nasional, 2010), yaitu permukiman, lahan terbuka, daerah pertanian, daerah bukan pertanian, dan perairan.
Tabel 1. Klasifikasi Driving Factor NO Parameter Kelas Skor Kesesuaian 1 Ketinggian Lahan 0-7 m dpl 1 Tidak Sesuai 8-25 m dpl 3 Sangat Sesuai 26-100 m dpl 2 Sesuai >100 m dpl 1 Tidak Sesuai 2 Kemiringan Lereng 0-3 % 3 Sangat Sesuai 4-15 % 2 Sesuai >15 % 1 Tidak Sesuai 3 Jarak dari Jalan 0-100 m 3 Sangat Sesuai 101-1000 m 2 Sesuai > 1000 m 1 Tidak Sesuai 4 Jarak dari POI <400 m 3 Sangat Sesuai 401-1000 m 2 Sesuai >1000 m 1 Tidak Sesuai Sumber: Lisanyoto et al., 2019, Rakuasa et al., 2022
Gambar 2.  Peta Hasil Overlay Driving Factor
Pengolahan  data driving  factor yang  terdiri  dari ketinggian  lahan,  kemiringan lereng, jarak dari jalan dan jarak dari Point of interest (POI) yang terdiri dari jarak dari fasilitas  kesehatan  dan  fasilitas  pendidikan.  Pengolahan  data driving  factor tersebut diklasifikasi  dan  pembobotan  berdasarkan  tingkat  kesesuaian  pemukiman  sebelum diubah  kedalam  nilai Fuzzy .  Keseluruhan  data driving  factor kemudian  di overlay menggunakan tools  fuzzy  overlay.  Fuzzy adalah  logika  sistem  yang  bertujuan  untuk melakukan formalisasi dari perkiraan terhadap penalaran yang direpresentasikan dalam bentuk  kadar  kepentingan  yang  memiliki  rentang  nilai  0-1 (Boolean) (Zadeh,  1994).
Logika fuzzy yang  digunakan  adalah  logika  besar,  yang    berarti  skor  besar  akan menunjukkan  tingkat  kepentingan  yang  besar  pula,  semakin  putih  nilai  fuzzy (mendekati 1) maka akan semakin sesuai dan semakin hitam  nilai fuzzy (mendekati 0) semakin  tidak  sesuai    (Lisanyoto  et  al.,  2019).  Peter  et  al.,  (2021)  berpendapat  bahwa logika Fuzzy merupakan  alat  yang  sangat  baik  untuk  menafsirkan  data  kontinu  secara efektif dan efisien, ini merupakan cara yang baik untuk melakukan pemodelan berbasis cellular  automata  karena  menggunakan  komputasi  paralel  yang  terdiri  atas  unit  (sel) yang saling terkoneksi dan memiliki nilai kontinu. Klasifikasi tingkat kesesuaian setiap driving  factor dapat  dilihat  pada  Tabel  1  dan  Keseluruhan driving  factor yang  telah dioverlay dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 3. Alur Kerja Penelitian
Pembuatan  model  tutupan  lahan  tahun  2031  dilakukan  dengan  menggunakan tools  LCM (Land  Change  Modeller), Markov,  CA  Markov dan Validat e  di software IDRISI  Selva.  Metode  yang  digunakan  untuk  pembuatan  model  tutupan  lahan  tahun 2031  yaitu  metode Cellular  Automata  Markov  Chain merupakan  salah  satu  model hybrid  yang  umum  digunakan  untuk  memprediksi  perubahan  tutupan  lahan  berbasis sistem  informasi  geografis. Cellular  Automata  Markov  Chain menggabungkan  dua metode  yang  berbeda  yaitu Markov  Chain ,  yang  merupakan  model  empiris  /  statistik, sedangkan Cellular  Automata merupakan  model  dinamis  yang  dimasukkan  dalam platform GIS (Marko et al., 2016).  Setelah model dihasilkan maka dilakukan pengujian akurasi model menggunakan perhitungan K - standard ( Kappa Coefficient ) menggunakan tools  Validate  di  software  IDRISI  Selva  .  Jika  hasil  akurasi  simulasi  tercapai  >  75  % maka tidak perlu dilakukan pengulangan proses akurasi dan dapat dilanjutkan ke proses pemodelan selanjutnya (Supriatna et al., 2016). Selengkapnya alur kerja penelitian dapat dilihat pada Gambar 3

## 3. Hasil Dan Pembahasan

## A. Tutupan Lahan Tahun 2012, 2017 dan 2022
Perkembangan tutupan lahan di Kecamatan Sirimau pada tahun 2012, 2017 dan 2022  menunjukkan  peningkatan  pada  jenis  tutupan  lahan  permukiman  dan  lahan terbuka, sedangkan jenis tutupan lahan daerah pertanian dan tutupan lahan daerah bukan pertanian  mengalami  penurunan  luasan,  hal  ini  dipengaruh  oleh  terus  meningkatnya jumlah  penduduk  yang  bermukim  di  Kecamatan  Sirimau  yang  membuat  kebutuhan terhadap  lahan  terbangun/permukiman  semakin  tinggi  yang  membuat  terjadinya konversi  tutupan  lahan  lainya  menjadi  tutupan  lahan  permukiman  Laka  et  al.,  (2017). Secara  spasial,  tutupan  lahan  Kecamatan  Sirimau  tahun  2012,  2017  dan  2022  dapat dilihat pada Gambar 4 dan luas setiap kelas tutupan lahan dapat dilihat pada Tabel 2 .
Gambar 4. Peta Tutupan Lahan Kecamatan Sirimau tahun 2012, 2017 dan 2022
Tab el 2. Luasan Tutupan Lahan Kecamatan Sirimau Tahun 2012, 2017 dan 2022 (ha)
Kelas Tutupan Lahan Tahun 2012 Tahun 2017 Tahun 2022 Permukiman 1.011,71 1.084,28 1.205,34 Lahan Terbuka 68,67 114,58 140,58 Daerah Pertanian 915,79 900,84 934,41 Daerah Bukan Pertanian 1.684,54 1.581,01 1.400,38 Perairan 21,54 21,54 21,54 Total Luas 3.702,25
Berdasarkan  Tabel  2  dan  Gambar  4  terlihat  bahwa  perubahan  tutupan  lahan tahun 2012, 2017 dan 2022 di Kecamatan Sirimau mengalami peningkatan pada tutupan lahan permukiman dan tutupan lahan terbuka, sedangkan tutupan lahan yang mengalami penurunan  yaitu  tutupan  lahan  daerah  pertanian  dan  tutupan  lahan  bukan  daerah pertanian.  Kemudian  tutupan  lahan  yang  tidak  mengalami  perubahan  hanya  tutapan lahan perairan. Perkembangan tutupan lahan permukiman paling banyak mengarah pada utara  dan  barat.    Laju  pertumbuhan  penduduk  Kota  Ambon  tiap  tahun  dan  juga  di dukung  dari  semakin  meningkatnya  arus  migrasi  akibat  tingginya  daya  tarik  kota terutama  sektor  ekonomi  bagi  penduduk  di  wilayah  sekitarnya  mengakibatkan  terus tingginya kebutuhan akan ruang kota, antara lain untuk permukiman, fasilitas kesehatan, fasilitas  pendididkan,  fasilitas  perdagangan,  jasa  dan  sebagainya  menjadi  salah  satu factor  yang  memicu  perubahan  tutupan  di  Kecamatan  Sirimau.  Hal  ini  didukung  oleh pendapat dari Zheng et al., (2021) yang berpendapat bahwa perpindahan penduduk dari pedesaan  ke  perkotaan,  membawa  perubahan  substansial  dan  beragam  ke  lahan
perkotaan,  baik  dalam  penggunaan  lahan  dan  tutupan  lahan.  He  et  al.,  (2018)  juga menambahkan  bahwa  peningkatan  jumlah  penduduk  sejalan  dengan  peningkatan kegiatan manusia diberbagai sektor terutama sektor ekonomi, sehingga kebutuhan akan sumberdaya lahan juga akan terus meningkat.

## B. Konversi Tutupan Lahan lain ke lahan Permukiman
Konversi tutupan lahan  yang terjadi  di  Kecamatan Sirimau pada periode 2012- 2017  menunjukan  bahwa  pada  tutupan  lahan  permukiman  terjadi  peningkatan  luasan sebesar 72,57 ha dan jenis tutupan lahan terbuka mengalami peningkatan sebesar 45,91 ha.  Penurunan  terbesar  terjadi  pada  tutupan  lahan  daerah  bukan  pertanian  dengan penurunan  sebesar  103,53  ha,  disusul  oleh  tutupan  lahan  pertanian  yaitu  mengalami penururan  sebesar  -14,95  ha  dan  jenis  tutupan  lahan  badan  air  tidak  mengalami peningkatan luasan (Gambar 5a).
Gambar 5. Kenaikan dan Penurunan Luasan Tutupan lahan periode, a) 2012-2017, b) 2017- 2022, c) 2012-2022 (dalam ha)
Pada  periode  2017-2022  terjadi  peningkatan  terbesar  pada  tutupan  lahan permukiman  sebesar  121,06  ha  dan  jenis  tutupan  lahan  terbuka  sebesar  26,00  ha. Penurunan terbesar terjadi pada tutupan lahan bukan pertanian sebesar 1.357.68 ha dan jenis  tutupan  lahan  pertanian  33,57  ha  sedangkan  jenis  tutupan  lahan  badan  air  tidak mengalami peningkatan maupun penurunan luasan (Gambar 5b).
Gambar 6. Kontribusi Tutupan Lahan Lain ke Lahan Permukiman tahun a) 2012-2017, b) 2017- 2022, c) 2017-2022 (dalam ha)
Kemudian  pada  Gambar  5c  menunjukan  kenaikan  dan  penurunan  selama periode 2012-2022, dari gambar tersebut menunjukan bahwa tutupan lahan permukiman mengalami  peningkatan  sebesar  19,63  ha  sedangakan  penuruan  terbesar  pada  jenis tutupan  lahan  bukan  pertanian  sebesar  -284,16  ha.  Pada  periode  pertama  (2012-2012), daerah  pertanian  merupahkan  kontributor  terbesar  dalam  konversi  tutupan  lahan  ke permukiman  yaitu  sebesar  53  ha,  kemudian  disusul  oleh  tutupan  lahan  daerah  bukan pertanian  yang  berkurang  seluas  16  ha  (Gambar  6a),  kemudian  pada  periode  kedua (2017-2022)  kontribusi  terbesar  masih  pada  tutupan  lahan  daerah  pertanian  yaitu sebesar    49  ha,  dan  masih  disusul  oleh  tutupan  lahan  daerah  bukan  pertanian  yang berkurang  sebesar  14  ha  (Gambar  6b).  Pada  Gambar  (Gambar  6c)  terlihat  bahwa kontribusi terbesar pada penambahan luasan tutupan lahan permukiman selama 15 tahun terakhir adalah tutupan lahan daerah pertanian seluas 101 ha, dan disusul oleh tutupan lahan daerah bukan pertanian yang berkurang seluas 31 ha.

## C. Simulasi Tutupan Lahan Tahun 2022
Simulasi pada penelitian ini dilakukan dua kali. Simulasi pertama untuk melihat akurasi  dari  faktor  penggerak  yang  diberikan  kepada  model,  bertujuan  untuk  melihat ketepatan  pemilihan  faktor  penggerak,  pada  simulasi  pertama  ini  akan  menghasilkan nilai  akurasi  (Nilai Kappa )  sehingga  dapat  diketahui  apakah  faktor  penggerak  pada simulasi pertama dapat digunakan pada simulasi kedua. Simulasi kedua dilakukan untuk melihat kondisi tutupan lahan pada tahun 2031 dengan menggunakan faktor penggerak yang  sama  dengan  simulasi  pertama,  dan  kedua  simulasi  ini  akan  sama-sama menghasilkan  model  yang  berfokus  kepada  perkembangan  tutupan  lahan  dari permukiman Kecamatan Sirimau.
Simulasi  tahun  2022  dilakukan  dengan  CA-  Markov  dengan  menggunakan driving factors yang telah dibuat sebelumnya. Kemungkinan untuk terjadi atau tidaknya suatu  perubahan  diketahui  dari  nilai  markovian  ( Markov  Chains  Value )  atau Trasition Probality  Matrix (TPM).  Besaran  angka  pada  TPM  menunjukan  kemungkinannya sebuah  tutupan  lahan  berubah  menjadi  tutupan  lahan  lainnya.  Besaran  TPM  pada simulasi tahun 2022 ditunjukan pada Tabel 3.
Tabel 3. Transitional Probability Matrix ke Tahun 2021 Permukiman Lahan Terbuka Daerah Pertanian Daerah Bukan Pertanian Perairan Permukiman 0.8479 0 0 0.1521 0 Lahan Terbuka 0.1436 0.8404 0 0.0160 0 Daerah Pertanian 0.1657 0.0471 0.7867 0.0005 0 Daerah Bukan Pertanian 0.0357 0.0605 0.1071 0.7968 0 Perairan 0 0 0 0 1
Baris pada matriks  probabilitas (Tabel  3) menunjukkan asal  dari tutupan  lahan sedangkan  kolom  menunjukkan  tujuan  perubahan  tutupan  lahan.  Tabel  3  menunjukan nilai  TPM  simulasi  tahun  2022,  semakin  mendekati  nilai  1  maka  semakin  berpotensi untuk  berubah menjadi  tutupan lahan lain, sedangkan nilai  0 menunjukan bahwa tidak akan terjadi  perubahan tutupan lahan. Nilai TPM terbesar adalah tutupan  lahan daerah pertanian sebesar 0.1657, artinya daerah pertanian yang memiliki potensi terbesar untuk berubah  menjadi  lahan  permukiman  sedangkan  tutupan  lahan  perairan  memiliki  nilai TPM yaitu 0 yang artinya tidak akan berubah menjadi jenis tutupan lahan lainnya. Hasil simulasi tutupan lahan tahun 2022 dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7 Peta Tutupan lahan a) eksisting 2022 dan b) model 2022
Pada Gambar 8 tentang validasi prediksi model dengan uji kappa terlihat bahwa terdapat  nilai  Kstandard,  nilai  tersebut  menunjukkan  tingkat  akurasi  dari  model  yang telah dibuat. Pada penelitian ini, nilai Kstandard menunjukkan hasil sebesar 0,8593 atau 85,93%  yang  berarti  tingkat  akurasi  tergolong  sangat  baik  karena  hasilnya  >75% (Ghosh  et  al.,  2017).  Hasil  uji  akurasi  yang  menunjukkan  sangat  baik  tersebut
menjadikan  rancangan  model  terkonfirmasi  untuk  dilanjutkan  menjadi  model  tutupan lahan tahun 2031.
Gambar 8.  Hasil validasi uji akurasi nilai kappa model 2022

## D. Simulasi Tutupan Lahan Tahun 2031
Simulasi tutupan lahan tahun 2031 merupahkan simulasi kedua, dalam tahap ini dengan  menggunakan driving  factors dan  akurasi  transisi  potensial  yang  sama  seperti pada  simulasi  pertama,  namun  menggunakan  nilai  makrovian  yang  berbeda  (Tabel  4), sehingga akan menghasilkan model tahun 2031
Tabel 4. Transitional Probability Matrix ke Tahun 2031
Permukiman Lahan Terbuka Daerah Pertanian Daerah Bukan Pertanian Perairan Permukiman 0.8471 0.0010 0.1519 0 0 Lahan Terbuka 0.1603 0.8396 0.0001 0 0 Daerah Pertanian 0.2012 0.0559 0.7429 0 0 Daerah Bukan Pertanian 0.0308 0.0222 0.2637 0.6833 0 Perairan 0 0 0 0 1
Dari kelima tutupan lahan tersebut  dapat  dilihat  bahwa tutupan lahan daerah pertanian memiliki  nilai  probabilitas  paling  besar  untuk  berubah  menjadi  lahan  permukiman dengan nilai TPM 0.2012, kemudian diikuti oleh jenis tutupan lahan lahan terbuka yang memiliki nilai TPM sebesar 0.1603. tutupan lahan perairan memiliki nilai TPM yaitu 0 yang  artinya  tidak  akan  berubah  menjadi  jenis  tutupan  lahan  lainnya.  Model    prediksi tutupan lahan tahun 2031 dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Peta Model Tutupan Lahan Tahun 2031
Berdasarkan  hasil  pengolahan  model  tutupan  lahan  Kecamatan  Sirimau  tahun 2031  menggunakan Celullar  Automata  Markov  Chain pada  Gambar  9  diketahui  jenis tutupan  lahan  permukiman  memiliki  luas  1.281,49  ha,  lahan  terbuka  memiliki  luas 172,28 ha, daerah pertanian memiliki luas 1.264,79 ha, daerah bukan pertanian memiliki luas  962,15  dan  jenis  tutupan  lahan  perairan  memiliki  luas  21,54  ha.  Hasil  analisis tutupan lahan tahun 2012, 2017, 2022 dan model tahun 2031 menunjukan bahwa lahan permukiman  dan  lahan  terbuka  mengalami  pertambahan  luasan  setiap  tahun,  berbeda dengan  jenis  tutupan  lahan  pertanian  dan  bukan  pertanian  yang  mengalami  penurunan luasan. Perkembangan luas permukiman di Kecamatan Sirimau pada tahun 2012, 2017, 2022 dan 2031 dapat dilihat pada Gambar 10.
Bertambahnya luasan jenis tutupan lahan permukiman Kecamatan Sirimau pada periode  2012-2031  menunjukan  peningkatan  setiap  periodenya.  Luasan  lahan permukiman pada tahun 2012 seluas 1.011,71 ha, mengalami pertambahan luasan seluas 1.084,28  ha  pada  tahun  2017,  ditahun  2022  luasan  lahan  permukiman  seluas  1205.34 dan  berdasarkan  hasil  pemodelan  tahun  2031  luasan  lahan  permukiman  mengalami pertambahan luasan sebesar 1.281,49 ha.
Gambar 10. Perkembangan Luas Permukiman pada tahun 2012, 2017, 2022 dan 2031
Hasil  simulasi  tutupan  lahan  Kecamatan  Sirimau  tahun  2031  dapat  digunakan sebagai informasi dalam mengevaluasi RTRW Kota Ambon tahun 2011-2031 dan juga sebagai  dasar  untuk  pengambilan  kebijakan  terkait  penataan  dan  pemanfaatan  ruang kedepannya.  Peningkatan  perkembangan  lahan  permukiman  yang  tidak  terkendali  dapat menyebabkan  penurunan  daya  dukung  lingkungan  (Tan  et  al.,  2022)  dan  kerusakan lingkungan  (Shang  &  Wu,  2022).  Oleh  karena  itu  hasil  analisis  dan  prediksi  tutupan lahan  ini  dapat  memberikan  solusi  dalam  penataan  penggunaan  lahan  Kota  Ambon  ke depan berdasarkan SDGs.

## 4. Kesimpulan
Selama 15 tahun terakhir dari tahun 2022 perubahan tutupan lahan di Kecamatan Sirimau  pada  tahun  2012,  2017,  dan  2022  mengalami  peningkatan  pada  tutupan  lahan permukiman  dan  lahan  terbuka,  sedangkan  tutupan  lahan  yang  mengalami  penurunan yaitu tutupan lahan daerah pertanian, dan tutupan lahan daerah bukan pertanian, tutupan lahan  yang  tidak  mengalami  perubahan  hanya  tutupan  lahan  perairan.  Perkembangan tutupan  lahan  permukiman  paling  banyak  mengarah  ke  barat  dan  selatan.  Hasil  uji akurasi model tutupan lahan tahun 2022 mendapatkan nilai kappa yaitu sebesar 0,8593 atau 85,93%, artinya hasil uji akurasi  yang diperoleh sangat  baik  dan dapat  digunakan untuk pembuatan model tutupan lahan tahun 2031.
Berdasarkan prediksi model Celullar Automata Markov Chain tahun 2031 jenis tutupan  lahan  permukiman  memiliki  luas  1.281,49  ha,  lahan  terbuka  memiliki  luas 172,28 ha, daerah pertanian memiliki luas 1.264,79 ha, daerah bukan pertanian memiliki luas 962,15 dan jenis tutupan lahan perairan memiliki luas 21,54 ha. Lahan permukiman akan  terus  mengalami  pertambahan  luasan  seiring  terjadinya  pertumbuhan  penduduk dan  tingginya  permintaan  akan  lahan  untuk  permukiman  di  Kecamatan  Sirimau,  oleh karena hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi bahan masukan dalam pengambilan kebijakan  terkait  penataan  dan  pemanfaatan  ruang  di  Kecamatan  Sirimau  kedepannya serta dapat digunakan untuk mengevaluasi RTRW Kota Ambon tahun 2011-2031 yang ada.

## 5. Referensi
Badan Standarisasi Nasional. (2010). SNI 7645-2010 tentang klasifikasi penutup lahan . Balist,  J.,  Malekmohammadi,  B.,  Jafari,  H.  R.,  Nohegar,  A.,  &  Geneletti,  D.  (2021). Detecting  land  use  and  climate  impacts  on  water  yield  ecosystem  service  in  arid and  semi-arid  areas.  A  study  in  Sirvan  River  Basin-Iran. Applied  Water  Science , 12 (1), 4. https://doi.org/10.1007/s13201-021-01545-8 BPS.  (2021). Kota  Ambon  Dalam  Angka  2021 (BPS  Kota  Ambon  (ed.)).  BPS  Kota Ambon.
Ghosh,  P.,  Mukhopadhyay,  A.,  Chanda,  A.,  Mondal,  P.,  Akhand,  A.,  Mukherjee,  S., Nayak, S. K., Ghosh, S., Mitra, D., Ghosh, T., & Hazra, S. (2017). Application of Cellular automata and Markov-chain model in geospatial environmental modeling- A  review. Remote  Sensing  Applications:  Society  and  Environment , 5 ,  64–77. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.rsase.2017.01.005
He,  Q.,  He,  W.,  Song,  Y.,  Wu,  J.,  Yin,  C.,  &  Mou,  Y.  (2018).  The  impact  of  urban growth  patterns  on  urban  vitality  in  newly  built-up  areas  based  on  an  association rules  analysis  using  geographical  ‘big  data.’ Land  Use  Policy , 78 (July),  726–738. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2018.07.020
Islam, K., Rahman, M. F., & Jashimuddin, M. (2018). Modeling land use change using Cellular  Automata  and  Artificial  Neural  Network:  The  case  of  Chunati  Wildlife Sanctuary, Bangladesh. Ecological Indicators , 88 , 439–453.
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2018.01.047
Laka,  B.  M.,  Sideng,  U.,  &  Amal,  A.  (2017).  Perubahan  Penggunaan  Lahan  di Kecamatan Sirimau Kota Ambon. Jurnal Geocelebes , 1 (2), 43–52.
Lisanyoto,  L.,  Supriatna,  &  Sumadio,  W.  (2019).  Spatial  Model  of  Settlement Expansion  and  its  Suitability  to  the  Landscapes  in  Singkawang  City,  West Kalimantan Province. {IOP} Conference Series: Earth and Environmental Science , 338 , 12034. https://doi.org/10.1088/1755-1315/338/1/012034
Liu,  Y.  (2020).  Sustainable  Development  in  Urban  Areas:  Contributions  from Generalized Trade. Sustainable Cities and Society , 61 , 102312.
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.scs.2020.102312 Mallick,  S.  K.  (2021).  Prediction-Adaptation-Resilience  (PAR)  approach-  A  new pathway towards future resilience and sustainable development of urban landscape. Geography and Sustainability , 2 (2), 127–133.
https://doi.org/10.1016/j.geosus.2021.06.002
Marko,  K.,  Zulkarnain,  F.,  &  Kusratmoko,  E.  (2016).  Coupling  of Markov  chains  and cellular automata spatial models to predict land cover changes (case study: upper Ci Leungsi  catchment  area). IOP  Conference  Series:  Earth  and  Environmental Science , 47 , 012032. https://doi.org/10.1088/1755-1315/47/1/012032 Mohamed, A., & Worku, H. (2019). Quantification of the land use/land cover dynamics and the degree of urban growth goodness for sustainable urban land use planning in Addis  Ababa  and  the  surrounding  Oromia  special  zone. Journal  of  Urban
Management , 8 (1), 145–158. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jum.2018.11.002
Mwabumba, M., Yadav, B. K., Rwiza, M. J., Larbi, I., & Twisa, S. (2022). Analysis of land use and land-cover pattern to monitor dynamics of Ngorongoro world heritage site (Tanzania) using hybrid cellular automata-Markov model. Current Research in Environmental Sustainability , 4 , 100126.
https://doi.org/10.1016/j.crsust.2022.100126
Novia  Utami,  N.  D.,  Supriatna,  &  Anggrahita,  H.  (2019).  Spatial  Dynamics  Model  of Land  Availability  and  Mount  Merapi  Disaster-Prone  Areas  in  Sleman  Regency, Yogyakarta  Special  Region  Province. IOP  Conference  Series:  Earth  and
Environmental Science , 311 (1), 012021. https://doi.org/10.1088/1755-
1315/311/1/012021
Peter,  A.,  Zachariah,  B.,  Damuut,  L.  P.,  &  Abdulkadir,  S.  (2021). Efficient  Traffic Control System Using Fuzzy Logic with Priority (pp. 660–674). https://doi.org/10.1007/978-3-030-69143-1_50
Putri,  R.  A.,  &  Supriatna,  S.  (2021).  Land  cover  change  modeling  to  identify  critical land in the Ciletuh Geopark tourism area, Palabuhanratu, Sukabumi Regency. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science , 623 , 012081. https://doi.org/10.1088/1755-1315/623/1/012081
Rakuasa,  H.,  Salakory,  M.,  &  Latue,  P.  C.  (2022).  Analisis  dan  Prediksi  Perubahan Tutupan  Lahan  Menggunakan  Model  Celular  Automata-Markov  Chain  di  DAS Wae  Ruhu  Kota  Ambon. Jurnal  Tanah  Dan  Sumberdaya  Lahan , 9 (2),  285–295. https://doi.org/https://doi.org/10.21776/ub.jtsl.2022.009.2.9
Rakuasa, H., Sihasale,  D. A., &  Latue, P. C. (2022). Model  Tutupan Lahan di  Daerah Aliran Sungai Kota Ambon Tahun 2031: Studi Kasus DAS Wai Batu Gantung, Wai Batu  Gajah,  Wai  Tomu,  Wai  Batu  Merah  Dan  Wai  Ruhu. Jurnal  Tanah  Dan Sumberdaya Lahan , 9 (2), 473–486. https://doi.org/10.21776/ub.jtsl.2022.009.2.29
Rienow,  A.,  Kantakumar,  L.  N.,  Ghazaryan,  G.,  Dröge-Rothaar,  A.,  Sticksel,  S., Trampnau,  B.,  &  Thonfeld,  F.  (2022).  Modelling  the  spatial  impact  of  regional planning  and  climate  change  prevention  strategies  on  land  consumption  in  the Rhine-Ruhr  Metropolitan  Area  2017–2030. Landscape  and  Urban  Planning , 217 , 104284. https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2021.104284
Salakory,  M.,  Rakuasa,  H.  (2022).  Modeling  of  Cellular  Automata  Markov  Chain  for predicting  the  carrying  capacity  of  Ambon  City. Jurnal  Pengelolaan  Sumberdaya Alam Dan Lingkungan (JPSL) , 12 (2), 372–387. https://doi.org/https://doi.org/10.29244/jpsl.12.2.372-387 Shang,  C.,  &  Wu,  J.  (2022).  A  legendary  landscape  in  peril:  Land  use  and  land  cover change  and  environmental  impacts  in  the  Wulagai  River  Basin,  Inner  Mongolia. Journal of Environmental Management , 301 , 113816.
https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2021.113816
Sukojo,  B.M  .,  Hidayat.M.,  &  Santoso,  R.  (2017).  Analisis  Ketelitian  Horizontal Orthorektifikasi  Citra  Pleiades  Untuk  Pembuatan  Peta  Dasar  Rdtr  Pesisir  (Studi Kasus :  Kecamatan  Semampir,  Kota  Surabaya). GEOID , 12 (2),  136–142. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.12962/j24423998.v12i2.3585
Sun,  X.,  Wu,  J.,  Tang,  H.,  &  Yang,  P.  (2022).  An  urban  hierarchy-based  approach integrating  ecosystem  services  into  multiscale  sustainable  land  use  planning:  The case  of  China. Resources,  Conservation  and  Recycling , 178 ,  106097. https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2021.106097
Supriatna, Supriatna,  J.,  Koestoer, R.  H., &  Takarina, N.  D. (2016). Spatial  Dynamics Model  for  Sustainability  Landscape  in  Cimandiri  Estuary,  West  Java,  Indonesia. Procedia  -  Social  and  Behavioral  Sciences , 227 (November  2015),  19–30. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2016.06.038
Talukdar, S., Eibek, K. U., Akhter, S., Ziaul, S., Towfiqul Islam, A. R. M., & Mallick, J. (2021).  Modeling  fragmentation  probability  of  land-use  and  land-cover  using  the bagging,  random  forest  and  random  subspace  in  the  Teesta  River  Basin,
Bangladesh. Ecological Indicators , 126 , 107612. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2021.107612
Tan, S., Liu, Q., & Han, S. (2022). Spatial-temporal evolution of coupling relationship between land development intensity and resources environment carrying capacity in China. Journal of Environmental Management , 301 , 113778.
https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2021.113778 Tian,  G.,  Ma,  B.,  Xu,  X.,  Liu,  X.,  Xu,  L.,  Liu,  X.,  Xiao,  L.,  &  Kong,  L.  (2016).
Simulation  of  urban  expansion  and  encroachment  using  cellular  automata  and multi-agent  system  model—A  case  study  of  Tianjin  metropolitan  region,  China.
Ecological Indicators , 70 , 439–450. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2016.06.021 Villarreal-Rosas,  J.,  Wells,  J.  A.,  Sonter,  L.  J.,  Possingham,  H.  P.,  &  Rhodes,  J.  R. (2022).  The  impacts  of  land  use  change  on  flood  protection  services  among multiple  beneficiaries. Science  of  The  Total  Environment , 806 ,  150577. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.150577
Zadeh,  L.  A.  (1994).  Fuzzy  logic,  neural  networks,  and  soft  computing. Communications of the ACM , 37 (3), 77–84. https://doi.org/10.1145/175247.175255 Zheng,  Q.,  Weng,  Q.,  &  Wang,  K.  (2021).  Characterizing  urban  land  changes  of  30 global  megacities  using  nighttime  light  time  series  stacks. ISPRS  Journal  of Photogrammetry and Remote Sensing , 173 , 10–23. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2021.01.002