Abstrak—Sidoarjo  sebagai  Kabupaten  dengan  aksesibilitas tinggi dan fasilitas yang lengkap, menjadi sasaran utama warga Surabaya dalam bermukim. Kabupaten Sidoarjo sebelah utara merupakan wilayah yang paling diminati, terutama Kecamatan Waru,  Sedati,  Buduran,  Candi,  dan  Sidoarjo.  Berdasarkan perhitungan  GIS,  dalam  kurun  waktu  9  tahun  (2009-2018) lahan  permukiman  di  5  kecamatan  tersebut  mengalami peningkatan  luasan  sebesar  35.3%  (1692.9  Ha)  yang  diikuti menurunnya lahan kosong, pertanian, dan tambak. Perkembangan  lahan  permukiman  mengalami  pelonjakan sehingga  tidak  terkontrol,  sementara  perkembangan  lahan permukiman diperkirakan akan terus terjadi. Namun demikian tidak diketahui pola perkembangan lahan permukiman di masa mendatang. Berdasarkan permasalahan tersebut perlu diketahui  perkembangan  lahan  permukiman  di  masa mendatang.  Sehingga  tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  untuk menentukan prediksi perkembangan permukiman di Kabupaten Sidoarjo berdasarkan perspektif developer sebagai salah  satu  pihak  yang  berperan  tinggi  dalam  pengembangan lahan permukiman.  Pada penelitian ini menggunakan metode Delphi  untuk  mengetahui  faktor  pengaruh  perkembangan lahan  permukiman  dan  AHP  untuk  pembobotan  setiap faktornya.  Sedangkan  untuk  prediksi  perkembangan  lahan permukiman  di  masa  mendatang  digunakan  metode  cellular automata. Berdasarkan hasil prediksi tren perkembangan lahan permukiman  pada  tahun  2029  dengan  cellular  automata mengalami  peningkatan  sebesar  3762  Ha  (78.43%)  dengan tingkat  akurasi  prediksi  sebesar  89.31%.  kemudian  dari  hasil analisis  overlay    peta  penggunaan  lahan  permukiman  hasil prediksi tahun 2029 dengan RTRW Kabupaten Sidoarjo 2029, lahan  permukiman  mengalami  potensi  deviasi  sebesar  7.43% (19922,82 Ha).
Kata kunci—cellular automata, lahan permukiman, pemodelan penggunaan lahan, prediksi perkembangan lahan.

## I. PENDAHULUAN
EBUTUHAN  lahan  sebagai  wadah  yang  menampung kegiatan  masyarakat  berkembang  secara  pesat  seiring meningkatnya jumlah penduduk dan pertumbuhan ekonomi[1]. Meningkatnya kebutuhan lahan ini juga terjadi di  Kota  besar  seperti  Surabaya  yang  merupakan  salah  satu pusat  arus  urbanisasi[2].  Namun  ketersediaan  lahan  di Surabaya  semakin  menipis,  sementara  kebutuhan  terus meningkat  menyebabkan  penduduk  mulai  bergeser  ke Kabupaten  Sidoarjo  sebagai  salah  satu  wilayah  yang mempunyai aksesibilitas  tinggi dengan Surabaya [3]
Sidoarjo sebagai kabupaten yang strategis dengan fasilitas dan  utilitas  lengkap,  menjadikannya  sasaran  utama  warga Surabaya dalam bermukim (RP4D Kabupaten Sidoarjo 2010-
2020).  Percepatan  tertinggi  pertumbuhan  perumahan (perkampungan  dan  pengembang)  terjadi  pada bagian  utara Sidoarjo, terutama Kecamatan Waru, Sedati, Buduran, Candi, dan Sidoarjo (RP4D Kabupaten Sidoarjo 2010-2020)(Radar Surabaya,  5  Agustus  2017).  Berdasarkan  Dinas  PU  Cipta Karya  dan  Tata  Ruang  Kabupaten  Sidoarjo,  selama  2010- 2015  lahan  permukiman  mengalami  peningkatan  sebesar 28%,  dan  diprediksi  akan  terus  mengalami  pelonjakan. Namun  belum  diketahui  pola  perkembangan  lahan permukiman di masa mendatang.
Cellular  Automata (CA)  digunakan  untuk  mengetahui kondisi spasial masa depan dengan menggabungkan metode AHP  dalam  proses  pembobotan . Konsep  CA telah dikembangkan sejak tahun 1940 dalam bidang computer oleh Von  Neuman  dan  Ulam[4].  Dengan  menggunakan  teknik komputasi,  CA merupakan  metode  terbaik  saat  ini  dalam melakukan  simulasi  spasial,  termasuk  simulasi landuse dengan mengakomodasi pendekatan bottom-up dan top-down [5].  Selain  itu  menurut  Langdon  (1998)  serta  White  dan Engelen  (1994) konsep  perubahan  penggunaan  lahan  yang paling  populer  adalah  CA[6],  [7] . Prinsip  dasar  CA  adalah perubahan  lahan  dapat  dijelaskan  oleh  keadaan  sel  saat  ini dan  perubahan  pada  tetangganya[8].  CA terdiri  dari  empat elemen, yaitu ruang sel, keadaan sel, timestep, dan transisi [9] Implementasi  CA dalam  pemodelan  geografis  telah dilakukan  oleh  Tobler  (1979)[10] , dan  dikembangkan  lebih lanjut  oleh  Batty  dan  Xie  (1994)  serta  White  dan  Engelen, (2000)[8], [10], dan perkembangan fisik perkotaan oleh Pinto dan Antunes (2007) [11].
Penelitian  ini  menggunakan  mekanisme  CA dalam prediksi perkembangan di masa mendatang dengan software LanduseSim versi  2.3.1. LanduseSim merupakan  salah  satu aplikasi  pemodelan  dan  simulasi  spasial  perubahan penggunaan  lahan  berbasis  Sistem  Informasi  Geografis dalam  konteks  perencanaan  wilayah  dan  kota  [5], menggunakan  algoritma  CA untuk  simulasi  spasial,  dengan memanfaatkan  data  spasial  berbentuk  raster[12].  Aplikasi LanduseSim  mampu  meramalkan  perkembangan  lahan dengan tingkat akurasi tinggi, contohnya prediksi perkembangan kota di River Shannon Basin dengan akurasi 89,01%[13]; prediksi perkembangan Negara Yaman dengan akurasi 93,76%[14]; model spasial penggunaan lahan sawah dengan akurasi 96%[15]; dan simulasi perubahan penggunaan  lahan  Mataram  dengan  akurasi  84,14%  [16]. Dengan melihat fakta dinamika perkembangan permukiman di Kabupaten Sidoarjo, maka penelitian ini   bertujuan untuk

## Prediksi Perkembangan Permukiman berbasis Cellular Automata dan Perspektif Developer di Sebagian Wilayah Kabupaten Sidoarjo
Belia Fransiska dan Nursakti Adhi Pratomoatmojo Departemen Perencanaan Wilayah dan Kota, Fakultas Arsitektur, Desain dan Perencanaan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : pratomoatmojo@urplan.its.ac.id
K
mengetahui  prediksi  perkembangan  lahan  permukiman Kabupaten  Sidoarjo  di  masa  mendatang,  berdasarkan
perspektif  developer  sebagai  pihak  yang  berperan  dalam pengembangan  lahan  permukiman,  berbasis CA. Gambar  1 menunjukkan peta batas wilayah penelitian:

## II. URAIAN PENELITIAN

## A. Metode Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini  metode  pengumpulan  data menggunakan teknik survei primer dan sekunder. Survei data primer  dengan  cara  observasi  lapangan  terkait  kondisi penggunaan  lahan  dan  wawancara  kepada  responden penelitian  (developer).  Sedangkan  survei  sekunder  terdiri atas  survei  instansi  untuk  memperoleh  data  sekunder  yang relevan dengan penelitian, serta pengambilan citra quickbird untuk proses analisis

## B. Metode Analisis
Prediksi  perkembangan  lahan  permukiman  dilakukan beberapa tahapan analisis sebagai berikut:
1) Analisis  Perubahan  Lahan  Permukiman  pada  Tahun 2009-2018
Analisis  ini  bertujuan  untuk  mengetahui growth perkembangan  lahan.  Untuk  klasifikasi  penggunaan  lahan dilakukan interpretasi citra Quickbird 0.62 m x 0.62 m tahun 2009  dan  2018.  Untuk  mendapatkan  tren  perkembangan lahan  wilayah  penelitian  tahun  2009-2018  digunakan tools maps comparison yang terdapat dalam software LanduseSim . Sebelum  melakukan map  comparison dilakukan  konversi peta Landuse  eksisting tahun 2009 dan 2018 menjadi format raster  dengan  ukuran  sel  30x30,  yang  mengacu  pada  skala sumber peta (RTRW Kabupaten) 1:50000 [15].

## 2) Membangun Peta Potensi Transisi
Peta potensi transisi didapatkan dari weighted raster semua faktor  pengaruh  perkembangan  lahan  permukiman  pada LanduseSim . Sebelumnya  dilakukan weighted  raster, pertama menentukan variabel yang mempengaruhi perkembangan    lahan  permukiman  dengan  Delphi  [17]  dan dilanjutkan  menentukan  bobot  setiap  faktor  dengan  AHP ( Analytical  Hierarchy  Process )  menggunakan software expert choice [18] . Selanjutnya melakukan penentuan operasi fuzzy. Fuzzy  set  terdiri  dari  monotonically  increasing  dan monotonically decreasing. Monotonically decreasing berarti semakin  dekat  sel  ke  salah  satu  variabel  pendorong,  maka probabilitas  untuk  berubah  menjadi  lahan  yang diprediksi
tinggi, dan begitu sebaliknya untuk monotonically increasing [13] .
3) Menentukan Neighborhood Filter
Neighborhood  filter merupakan  proses  perhitungan ketetanggaan  yang  bekerja  pada  sistem  grid  [5]. Neighborhood filter yang akan digunakan pada simulasi ini adalah 3x3, karena menghasilkan perubahan lahan yang lebih kompak  dibanding  filter  5x5  dan  7x7,  sebagaimana  telah didemonstrasikan  menggunakan  aplikasi LanduseSim oleh
Gharbia (2016)[13], Darwish (2018)[14], Santoso (2018)[15], Pratomoatmojo (2016)[19],Pratomoatmojo (2018)[12], dan Pratomoatmojo (2012)[20].
4) Menentukan Transition Rules
Set  of  transition  rules  dalam  aplikasi  landuseSim merupakan kunci  untuk  simulasi  CA,  dan  menentukan  arah simulasi pertumbuhan lahan[21]. Algoritma proses pembuatan  transisi  di  Landusesim  dapat  dilihat  pada persamaan (1):
) . ( , ) ( , ) ( , 0 y x n z y x n z y x i N Z i i ITP N TP → →  = = (1) = y x i TP , nilai potensial transisi penggunaan lahan I pada sel
(x,y) (filter operasi sum)
= → y x n z i N , ) ( proses neighborhood  filter oleh  filter  tertentu
(x,y), yang mana n merupakan jumlah total cell tetangga dengan atau tanpa pusat cell
y x n z i ITP , ) ( . → = nilai awal peta transisi pada penggunaan lahan tertentu  I  atau  dapat  diwakili  oleh  peta kesesuaian  untuk  pertumbuhan  penggunaan lahan tertentu
5) Melakukan simulasi prediksi berbasis cellular automata
LanduseSim merupakan salah satu aplikasi berbasis raster yang  menggunakan  algoritma  CA  dengan  mekanisme iterasi[21].    Pada  penelitian  ini  dilakukan  simulasi perkembangan  lahan  permukiman  dengan  iterasi  20  kali. Persamaan  2  menunjukkan  algoritma  iterasi  CA  pada software LanduseSim .
      = + TS i i i i i f i Z E C G TP LU LU xy xy xy xy xy y x t xy t , , , 1 , (2)
LU t i y x 1 , + = Pertumbuhan (perubahan keaadaan) dari
penggunaan lahan i pada waktu t+1 pada cell tertentu (x,y) LU t xy =  Perubahan  kelas  penggunaan  lahan  sebelum disimulasikan pada cell tertentu TP i xy = Peta transisi landuse i pada cell tertentu
G i xy =  Jumlah  cell  yang  diharapkan  untuk  tumbuh  dari penggunaan lahan/ tutupan lahan i pada waktu t+1
C i xy = Lahan penghambat yang diwakili dengan penggunaan lahan  tertentu  yang  tidak  dapat  dikonversi  dengan penggunaan  lahan  i  atau  kawasan  yang  dikonservasi  atau dilindungi.
Z i xy = Sistem zonasi
TS = Time step iterasi dari cellular automata
Gambar 1. Peta Batas Wilayah Penelitian
6) Proses Validasi
Validasi  prediksi  dilakukan  dengan  perhitungan overall accuracy. Akurasi keseluruhan ( overall accuracy) merupakan  suatu  nilai  dari  salah  satu  alat  yang  digunakan untuk penilaian keakurasian model spasial tematik (Aburas et al. 2016; Congalton dan Green 2009).
7) Identifikasi  Potensi  Deviasi  Lahan  Permukiman Terhadap Rencana Tata Ruang
Identifikasi potensi deviasi penggunaan lahan permukiman dilakukan  denga  analisis overlay peta  penggunaan  lahan permukiman hasil prediksi tahun 2029 dengan peta rencana penggunaan lahan permukiman RTRW Sidoarjo 2029

## III. HASIL DAN DISKUSI
A. Perubahan Lahan Permukiman pada Tahun 2009-2018
Dari  hasil  analisis map  comparison pada  Tabel  1  dan Gambar  2 diketahui  bahwa  selama  kurun  waktu  9  tahun
(2009-2018),  lahan  permukiman  mengalami  pertumbuhan sebesar  34.3%  (1692.9  Ha),  dengan  mengkonversi  lahan kosong, pertanian, dan tambak.

## B. Peta Potensi Transisi
Penyusunan peta transisi terdapat beberapa hal yang harus dilakukan yaitu:
• Fuzzy Set : Untuk membuat peraturan transisi ke dalam model  CA,  fuzzy  set  (Liu  dan  Phinn  2003)[13] digunakan untuk semua peta variabel pendorong, berupa kedekatan/ jarak (bilangan bulat) ke bilangan real (0-1). Pada  penelitian  ini  digunakan  operasi  fuzzy  set monotonically decrasing untuk semua faktor.
Variabel-variabel  pada  Gambar  3.  Selanjutnya  dilakukan weighted  raster pada  LanduseSim , dengan  menggunakan bobot dari analisis AHP:
C. Penyusunan Set of Transition Rules
Berikut merupakan ketentuan dalam menentukan transition rules:
Tabel 1. Perkembangan Penggunaan Lahan Tahun 2009-2018
Kode Penggunaan Lahan Luas (Ha) Perubahan 2009 2018 (Ha) (%) 1 Bandara 525.96 525.87 -009 0.0 2 Fasilitas Transportasi 17.91 17.91 0 0.0 3 Fasilitas Umum 354.33 352.26 -2.07 -0.6 4 Hankam 111.96 112.05 0.09 0.1 5 Industri 791.91 958.32 166.41 21 6 Jalan 149.49 142.83 -6.66 -4.5 7 Perdagangan dan Jasa 139.5 168.48 28.98 20.8 8 Lahan Kosong 1021.4 230.31 - 791.09 - 77.5 9 Permukiman 4796.6 6489.5 1692.9 35.3 10 Pertanian 4064.4 3279.2 -785.2 - 19.3 11 Sungai 453.51 449.91 -3.6 -0.8 12 Tambak 13411 13112 -299 -2.2
Gambar 2. Grafik Perkembangan Lahan Tahun 2009-2018 hasil overlay
dengan aplikasi Esri GIS 10.1
a) b)
c) d) e) f) g) h) i)
j) Gambar  3.  Operasi  Fuzzy  set  variabel  pendorong  dengan  aplikasi
LanduseSim  2.3.1;  a)  Fasilitas  pendidikan;  b)  fasilitas  perkantoran;  c) fasilitas perdagangan dan jasa; d) jaringan listrik; e) jaringan air bersih; f) jaringan  jalan  arteri;  g)  jaringan  jalan  lingkungan;  h)  jarak  dari  kegiatan industri; i) jarak dari permukiman yang sudah terbangun; j) jarak terhadap pusat kota. Tabel 2. Bobot setiap Variabel yang Mempengaruhi Perkembangan Lahan No Variabel Bobot 1 Jaringan Listrik 0,181 2 Jaringan Jalan Lingkungan 0,168 3 Jaringan Air Bersih 0,160 4 Jarak Terhadap Pusat Kota 0,117 5 Jaringan Jalan Arteri 0,115 6 Jarak dari Permukiman yang Sudah Terbangun 0,093 7 Fasilitas Perdagangan dan jasa 0,068 8 Fasilitas Pendidikan 0,040 9 Fasilitas Perkantoran 0,032 10 Jarak dari Kegiatan Industri 0,026
• Kode  penggunaan  lahan: kode  9  (permukiman),  sebagai penggunaan lahan yang akan diprediksi
• Cell  growth: Perhitungan cell  growth telah  didapatkan pada  analisis  sebelumnya,  dan  menghasilkan  laju pertumbuhan  sebesar  41800  cell/  20  tahun  (3762  Ha/20 tahun)
• Initial  transition  potential  map: merupakan  peta  transisi yang sudah dihasilkan pada tahap sebelumnya yaitu proses weighted raster
• Constrain  landuse: merupakan  penggunaan  lahan  yang dibatasi  perkembangannya.  Pada  penelitian  ini  terdapat lahan  bandara  (kode  LU:1),  fasilitas  transport  (kode LU:2), fasilitas umum (kode LU:3), hankam(kode LU:4), industri (kode LU:5), jalan (kode LU:6), perdagangan dan jasa (kode LU:7), serta sungai (kode LU:11)

## D. Simulasi Prediksi dengan Cellular Automata
Tahap ini merupakan proses simulasi perkembangan lahan tahun 2009 menuju tahun 2029 atau selama 20 tahun kedepan dengan  CA. LUCC simulation merupakan  modul  proses analisis  CA  di  LanduseSim . Dimana  dalam  simulasi digunakan initial  landuse tahun  2009, time  step atau  iterasi 20 kali atau setiap tahun, dan neighbourhood filter 3x3 . Dari hasil  simulasi  didapatkan  bahwa  perkembangan  lahan permukiman  di  wilayah  penelitian  pada  tahun  2009-2029,
perkembangan  penggunaan  lahan  permukiman  mengalami kenaikan  luasan  dari  tahun  2009  ke  2029  sebesar  78.43% (3762  Ha).  Pada  Gambar  4  diketahui  bahwa  penambahan luasan permukiman pada wilayah penelitian terjadi dari hasil konversi  beberapa  penggunaan  lahan  oleh  permukiman, diantaranya adalah:
• Lahan lahan kosong sebesar  732.87 Ha (71.7%)
• Lahan pertanian sebesar 2555,64 Ha (62.9%), serta
• Lahan tambak sebesar 473,49 Ha (2.4)
Gambar  4  merupakan  peta  perkembangan  lahan permukiman hasil prediksi:
Pada Gambar 6 diketahui perkembangan lahan permukiman  di  Kecamatan  Buduran  sebesar  122%  atau 795.42 Ha, yang mengkonversi lahan kosong sebesar 127 Ha, lahan pertanian sebesar  588.78 Ha, dan lahan tambak sebesar 79.47 Ha
Pada Gambar 7 diketahui perkembangan lahan permukiman  di  Kecamatan  Candi  sebesar  112.1%  atau 1027.4 Ha, yang mengkonversi lahan kosong sebesar  162.99 Ha,  lahan  pertanian  sebesar  786.33  Ha,  dan  lahan  tambak sebesar 78.12 Ha.
Pada Gambar 8 diketahui perkembangan lahan permukiman  di  Kecamatan  Sedati  sebesar  111.15  Ha  atau sebesar 138.7%. Penggunaan lahan permukiman mengkonversi  lahan  kosong  sebesar  111.15  Ha,  lahan
(a) 2009 (tahun awal) (b) 2014 (step 5) ( c) 2019 (step 10) (d) 2024 (step 15) (e) 2029 (step 20)
Gambar 4. Peta Prediksi Lahan Permukiman tahun 2009-2029
(a)Peta  lahan  permukiman  tahun  awal,  (b)  step  ke-5  tahun 2014,  (c)  step  ke-10  tahun  2019,  (d)  step  ke-15  tahun 2024, (e) step ke-20 tahun 2029
pertanian sebesar 675.36 Ha, dan lahan tambak sebesar 94.77 Ha
Pada Gambar 9 diketahui perkembangan lahan permukiman di Kecamatan Sidoarjo sebesar 761.67 Ha atau sebesar 53.2%. Penggunaan lahan permukiman mengkonversi  lahan  kosong  sebesar  215.55  Ha,  lahan pertanian  sebesar  325.35  Ha,  dan  lahan  tambak  sebesar 220.77 Ha
Pada  Gambar  10  diketahui  perkembangan  lahan permukiman  di  Kecamatan  Waru  sebesar  296.28  Ha  atau sebesar 25.5%. Penggunaan lahan permukiman mengkonversi  lahan  kosong  sebesar    116.01  Ha,  lahan pertanian sebesar 179.91 Ha, dan lahan tambak sebesar 0.36 Ha
Pada Gambar 5-10 diketahui bahwa lahan perkembangan lahan permukiman paling masif terdapat di Kecamatan Sedati yaitu  sebesar  138.7%,  hal  ini  dikarenakan  keberadaan
variabel  pendorong  perkembangan  lahan  permukiman  yang mempunyai bobot cukup besar di Kecamatan Sedati.

## E. Validasi model
Pada  umumnya,  pada  riset  pemodelan landuse validasi dilakukan  dengen  membandingkan  hasil  simulasi  dengan peta  eksisting[22].  Pada  penelitian  ini  menggunakan  peta landuse eksiting tahun 2018 dan peta hasil simulasi landuse 2018 untuk  proses  validasi.  Hasil  validasi  dengan menggunakan tools landuse change analysis and validation pada software LanduseSim didapatkan  akurasi  prediksi sangat baik (89.31%)
IV. P OTENSI D EVIASI L AHAN P ERMUKIMAN TERHADAP T ATA R UANG
Potensi  deviasi  lahan  permukiman  di  masa  depan, menggunakan  dengan  teknik overlay (tumpang  tindih)  peta
Gambar 6. Grafik Prediksi Perkembangan Lahan Permukiman Kecamatan Buduran Tahun 2009-2029
Gambar 5. Grafik Prediksi Perkembangan Lahan Permukiman Wilayah Penelitian Tahun 2009-2029
Gambar 7. Grafik Prediksi Perkembangan Lahan Permukiman Kecamatan Candi Tahun 2009-2029
Gambar 8. Grafik Prediksi Perkembangan Lahan Permukiman Kecamatan Sedati Tahun 2009-2029
Gambar 9. Grafik Prediksi Perkembangan Lahan Permukiman Kecamatan Sidoarjo Tahun 2009-2029
Gambar 10. Grafik Prediksi Perkembangan Lahan Permukiman Kecamatan Waru Tahun 2009-2029
hasil  simulasi  lahan  permukiman  tahun  2029  dengan  peta rencan  pola  ruang  RTRW  Kabupaten  Sidoarjo  tahun  2029. Dari hasil overlay didapatkan bahwa laha permukiman hasil prediksi  yang  berpotensi  deviasi  yaitu  sebesar  7,43%  atau seluas  1922,82  Ha.  Gambar  11  menunjukkan  peta  potensi deviasi  lahan  permukiman  terhadap  RTRW  Kabupaten Sidoarjo tahun 2029

## V. KESIMPULAN
Penelitian  yang  dilakukan  untuk  menjawab  Prediksi Perkembangan Permukiman berbasis Cellular Automata dan Perspektif  Developer  di  Sebagian  Wilayah  Kabupaten Sidoarjo  berhasil  dilakukan  dengan  tingkat  akurasi  sangat baik  (89.31%).  Namun  ada  beberapa kendala  yang  dialami, diantaranya pada tahap konversi peta polygon ke raster, yang perlu  diperhatikan,  karena  dapat  mempengaruhi  tingkat akurasi prediksi.  Selain itu pada saat proses analisis Delphi ditemukan kendala yaitu adanya perbedaan pandangan antar stakeholder, sehingga perlu dilakukan dua kali eksplorasi dan satu kali iterasi untuk mencapai konsensus.
Dari hasil prediksi perkembangan lahan permukiman dari tahun 2009-2029 (20 tahun), lahan permukiman mengalami peningkatan  sebesar  78.43  (3762  Ha).  Penambahan  luas permukiman  pada  wilayah  penelitain  terjadi  dari  hasil konversi  beberapa  penggunaan  lahan  oleh  permukiman, diantaranya adalah: Lahan kosong seluas 732.87 Ha, Lahan pertanian  seluas  2555,64  Ha,  serta  Lahan  tambak  seluas 473,49  Ha.  Selain  itu  dari  hasil overlay peta  lahan permukiman  hasil  prediksi  tahun  2029  dengan  peta  pola ruang  RTRW  Kabupaten  Sidoarjo  tahun  2029,  lahan permukiman yang berpotensi deviasi sebesar 7,43% (1922,82 Ha).
Hasil  dari  penelitian  didapatkan  dinamika  perkembangan lahan permukiman dari tahun 2010-2029, sehingga penelitian ini  dapat  dijadikan  masukan  dalam  penyusunan  atau peninjauan kembali Rencana Tata Ruang Wilayah Kabupaten Sidoarjo  khususnya  pada  bagian  rencana  pola  ruang  terkait lahan  permukiman.  Selain  itu  juga  dapat  dipertimbangkan pemerintah  dalam  penyusunan  atau  peninjauan  kembali RTRW  Sidoarjo,  terutama  terkait  potensi  perkembangan permukiman yang tidak sesuai dengan rencana.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E.  F.  Metekohy,  W.  Mononimbar,  and  R.  C.  Tarore, “PERUBAHAN  TATA  GUNA  LAHAN  PADA  PUSAT KOTA AMBON,” SPASIAL , vol. 3, no. 1, pp. 106–112, 2016.
[2] M. A. Serlin and E. Umilia, “Faktor-faktor yang Mempengaruhi Masyarakat dalam Memilih Lokasi Hunian Peri Urban Surabaya di
Sidoarjo,” J. Tek. Pomits , vol. 2, no. 2, p. C-143-C-148, 2013.
[3] T.  B.  Jayanti,  “Fenomena  Tata  Guna  Lahan  ,  Perumahan  Dan Transportasi  Dalam  Perkembangan  Kota-Kota  Besar  (  Kasus : Kota Surabaya Dan Metropolitan Gks Plus ),” Temu Ilm. Iplbi , pp. 1–7, 2017.
[4] “John  von  Neumann’s  Cellular  Automata,” Arizona  State University.  School  of  Life  Sciences.  Center  for  Biology  and Society. Embryo Project Encyclopedia. , 2010. .
[5] N. A. Pratomoatmojo, “LanduseSim sebagai aplikasi pemodelan dan simulasi spasial perubahan penggunaan lahan berbasis Sistem Informasi  Geografis  dalam  konteks  perencanaan  wilayah  dan kota,” in Seminar Nasional CITIES 2014 , 2014.
[6] W.  .  Langdon,  “Genetic  Programming  and  Data  Structures (350p),” Univ. Coll. London , 1998.
[7] G. White, R., & Engelen, “Cellular Dynamics and GIS: Modelling Spatial Complexity,” Geogr. Syst. , vol. I, pp. 237–253, 1994.
[8] J.  van  Schrojenstein  Lantman,  P.  H.  Verburg,  A.  Bregt,  and  S. Geertman, “Core principles and concepts in land-use modelling: A literature  review,”  in Land-use  modelling  in  planning  practice , Springer, Dordrecht, 2011, pp. 35–57.
[9] G. White, R., & Engelen, “High Resolution Integrated Modelling of  the  Spatial  Dynamics  od  Urban  and  Regional  Systems,” Comput. Environ. Urban Syst. , vol. 24 (05), pp. 383–400, 2000.
[10] W. Tobler, “Cellular Geograogy. In S. Gale & G Olsson (Eds),” Philos. Geogr. , pp. 379–386, 1979.
[11] A.  .  Pinto,  N.  N.,  &  Antunes,  “Cellular  Automata  and  Urban Studies,” Aechitecture, City Environ. , vol. 4, pp. 471–486, 2007.
[12] N.  A.  Pratomoatmojo,  “LanduseSim  Methods:  Land  Use  Class Hierarchy for Simulations of Multiple Land Use Growth,” in IOP Conference  Series:  Earth  and  Environmental  Science  202 012023. , 2018.
[13] S.  S.  Gharbia,  S.  A.  Alfatah,  L.  Gill,  P.  Johnston,  and  F.  Pilla, “Land use scenarios and projections simulation using an integrated GIS  cellular automata  algorithms,” Model.  Earth  Syst.  Environ. , vol. 2, no. 3, p. 151, 2016.
[14] Y.  Al-darwish,  H.  Ayad,  D.  Taha,  and  D.  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 Eng. J. , vol. 57, no. 4, pp. 2887–2895, 2018.
[15] P.  B.  K.  Santoso,  “Model  Dinamika  Spasial  Penggunaan  Lahan Sawah  di  Kabupaten  Subang  Provinsi  Jawa  Barat,” repository.ipb.ac.id , 2018.
[16] M. Rusdin, R. Putra, and I. Rudiarto, “SIMULASI PERUBAHAN PENGGUNAAN  LAHAN  DENGAN  KONSEP  CELLULER AUTOMATA DI KOTA MATARAM,” no. November, 2018.
[17] G.  A.  Rahadyan,  “Skenario  Lahan  Permukiman  di  Kawasan Perkotaan Bandar Kedungmulyo Pasca Terbangunnya Interchange Jalan TOL Mojokerto-Kertosono,” POMITS , pp. 1–9, 2015.
[18] R.  A.  W.  D.  S.  C.  Syafitri,  “Pemodelan  Pertumbuhan  Lahan Terbangun sebagai Upaya Prediksi Perubahan Lahan Pertanian di Kabupaten Karanganyar,” J. Tek , vol. 7, no. 2, 2018.
[19] N. A. Pratomoatmojo, “LanduseSim Practice: Spatial Modelling of Settlement and Industrial Growth by Means of Cellular Automata and  Geographic  Information  System,” Urban  and  Regional Planning Department, Sepuluh Nopember Institut of Technology , 2016. .
[20] N. A. Pratomoatmojo, “Land Use Change Modelling Under Tidal Flood  Scenario  by  Means  of  Markov-Cellular  Automata  in
Gambar 11.  Peta Potensi Deviasi Lahan Permukiman dengan aplikasi Esri GIS 10.1
Pekalongan Municipal,” Universitas Gadjah Mada, 2012.
[21] N. A. Pratomoatmojo, “LanduseSim Algorithm : Land use change modelling  by  means  of  Cellular  Automata  and  Geographic Information  System  LanduseSim  Algorithm :  Land  use  change modelling  by  means  of  Cellular  Automata  and  Geographic
Information  System,” IOP  Conf.  Ser.  Earth  Environ.  Sci.  Pap. ,
2018.
[22] A. A. Nugroho, “Model Air Laut Maksimum Di Pantai Utara Teluk Lamong ( Putl ) Bagian Surabaya,” thesis , 2013.