Abstrak—Perubahan  lahan  pertanian  telah  menjadi  fenomena akan  dampak  dari  perkembangan  penduduk.  Di  Kabupaten Karanganyar  hingga  tahun  2016  pertumbuhan  penduduk mencapai 0,9% per tahun. Secara fisik konversi lahan pertanian yang terjadi dipengaruhi olah adanya perkembangan industri dan permukiman, dilalui jalan nasional dan dampak sprawl dari Kota Surakarta. Hal tersebut mengakibatkan tingginya perkembangan lahan terbangun sementara luas lahan yang tersedia relatif tetap. Menimbangan  dari  perubahan  lahan  yang  terus  berkembang maka  diperlukan  pemodelan  spasial  perubahan  lahan  berbasis prediksi  guna  meminimalisir  dampak  pada  masa  yang  akan datang. Sehingga dalam penelitian ini akan membahas pemodelan pertumbuhan lahan terbangun sebagai upaya prediksi perubahan lahan pertanian di Kabupaten Karanganyar. Melalui teknik AHP (Analytical  Hierarchy  Process)  dapat  diketahui  variabel  yang berpengaruh  terhadap  alih  fungsi  lahan  pertanian.  Kemudian ditransformasi  melalui  simulasi  dengan  pendekatan  Cellular Automata  dapat  diketahui  prediksi  perubahan  lahan  pertanian. Hasil  penelitian  menunjukkan  prediksi  perubahan  lahan pertanian  di  Kabupaten  Karanganyar  hingga  tahun  2038  seluas 2369.69  Ha,  dengan  pola  pertumbuhan  lahan  terbangun  yang cenderung pada kawasan perkotaan Kabupaten Karanganyar.
Kata  Kunci—Cellular  Automata,  Lahan  Pertanian,  Prediksi Lahan.

## I. PENDAHULUAN
ABUPATEN  Karanganyar  termasuk  dalam  wilayah pengembangan strategis pertumbuhan ekonomi Subosukawonosraten,  dengan  fungsi  sebagai  penunjang pengembangan  kegiatan  Industri,  Pertanian  dan  Pariwisata. Dalam  RTRW  diterangkan  Kabupaten  Karanganyar  sebagai “Bumi  INTANPARI”,  dimana  sektor  unggulannya  meliputi Industri,  Pertanian  dan  Pariwisata.  Sehingga  sektor  pertanian merupakan  salah  satu  aspek  yang  perlu  diperhatikan  di Kabupaten Karanganyar. Permasalahan utama sektor pertanian yang  dihadapi  saat  ini  adalah  alih  fungsi  lahan  pertanian  [1]. Hal  tersebut  erat  kaitannya  terhadap  pertumbuhan  penduduk yang  sangat  pesat,  dimana  berimplikasi  pada  tingginya kebutuhan  lahan  terbangun.  Pasalnya  laju  pertumbuhan penduduk  di  Kabupaten  Karanganyar  tahun  2016  mencapai 0,9% per tahun, sementara luas lahan yang tersedia relatif tidak bertambah  [2].  Ditinjau  dari  kondisi  fisik  dan  lingkungannya alih fungsi lahan pertanian yang terjadi dikarenakan pengaruh adanya  perkembangan  industri  dan  permukiman, sedangkan dari  sisi  perekonomian  adalah  permasalahan  kecenderungan PDRB yang rendah [3]. Kabupaten Karanganyar tak lepas dari
adanya dampak urban sprawl sebagai kawasan hinterland Kota Surakarta  [4].  Keadaan  demikian  akan  berpengaruh  terhadap penurunan daya dukung lahan dan lingkungan. Hal itu terlihat dari semakin meningkatnya laju besaran degradasi, alih fungsi dan  fragmentasi  lahan  pertanian  dari  tahun  ke  tahun  [5]  Alih fungsi  lahan  pertanian  di  Kabupaten  Karanganyar  dari  tahun 2007 sampai tahun 2017 mencapai ±1523,26 ha atau setara 152 ha/tahun. Pada tahun 2007 total luas lahan pertanian pangan di Karanganyar sebesar 41437.60 ha, namun pada tahun 2017 luas lahan pertanian di Indonesia hanya sebesar 39914.33 ha. Disisi lain  dari  tahun  2007-2017  sektor  perumahan  dan  industri menagalami  peningkatan  seluas  448,66  Ha  [2].  Sehingga alternatif  yang  diberlakukan  adalah  perumusan  LP2B  (Lahan Pertanian Pangan Berkelanjutan) guna menjawab swasembada pangan [6]. Namun, dikarenakan belum adanya payung hukum terkait  alokasi  LP2B  di  Kabupaten  Karanganyar  sehingga masih banyak alih fungsi lahan pertanian yang terjadi.
Menimbangan dari perubahan lahan yang terus berkembang maka  diperlukan  pemodelan  spasial  perubahan lahan  berbasis prediksi,  dengan  tujuan  untuk  meminimalisir  intervensi dampak  pertumbuhan  lahan  terhadap  lahan  pertanian.  Dalam hal ini teknik analisis yang digunakan adalah cellular automata dan Geographic  Information  System (GIS)  guna  mengetahui lahan pertanian mana yang kedepannya akan terkoversi maupun sebaliknya. Cellular  Automata (CA)  sebagai  salah  satu pendekatan  pemodelan  perubahan  lahan  telah  menjadi  teknik yang  sering  digunakan  sebagai  mekanisme  untuk  eksplorasi, estimasi, dan prediksi terhadap fenomena perkembangan lahan [7].  Dalam  menghadapi  era  global  yang  kian  pesat  simulasi menggunakan teknologi sangat diperlukan dalam menghadapi perkembangan  yang  ada. Salah  satunya  adalah  software LanduseSim ,  yang  merupakan  software  berbasis  pendekatan Celluar Automata .

## II. METODE PENELITIAN

## A. Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah metode pengumpulan data primer dan sekunder. Metode pengumpulan data primer dilakukan dengan pengamatan secara langsung (survei lapangan), wawancara dan kuesioner. Metode pengumpulan  data  sekunder  diperoleh  dari  instansi  maupun data literatur yang diarsipkan (Tabel 1).

## Pemodelan Pertumbuhan Lahan Terbangun sebagai Upaya Prediksi Perubahan Lahan Pertanian di Kabupaten Karanganyar
Rivan Aji Wahyu Dyan Syafitri dan Cahyono Susetyo Departemen Perencanaan Wilayah dan Kota, Fakultas Arsitektur Desain dan Perencanan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : cahyono_s@urplan.its.ac.id
K
Tabel 1. Teknik Pengumpulan Data No Data Sumber Data Teknik/Sumber 1 Kondisi pemanfaatan lahan di Kab.Karanganyar Wilayah penelitian Observasi 2 Faktor-faktor pengaruh pertumbuhan lahan terbangun Pemerintah, Masyarakat Wawancara, Kuesioner 3 Peta penggunaan lahan Kab. Karanganyar tahun 2007 RTRW Kabupaten Karangayar 2008-2029 Baperlitbang dan Dinas PU Cipta Karya Kabupaten Karanganyar 4 Peta penggunaan lahan Kab.Karanganyar tahun 2017 Citra Quicbird 2017
Observasi
Gambar 1. Alur metode analisis.

## B. Metode Analisis
Metode  analisis  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  dapat dilihat pada Gambar 1.
1. Identifikasi karakteristik perubahan lahan tahun 2007-2017 Identifikasi karakteristik perubahan lahan dilakukan melalui overlay dengan  tujuan  mendapatkan  matrik  perubahan  lahan serta karakteristik alih fungsi lahan yang terjadi di Kabupaten Karanganyar.  Sehingga  dapat  diamati  secara  spasial  variabel yang mempengaruhi pertumbuhan lahan terbangun (Gambar 2). 2. Analisis Stakeholder Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh stakeholder’s yang memiliki kepentingan kaitannya dalam perubahan lahan pertanian. Stakeholder yang dimaksud antara lain:
1. Pihak Pemerintah
2. Pihak Masyarakat
3. Pihak Akademisi
Sampel dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan teknik non  probability  sampling . Non  probability  sampling adalah  Pemilihan  sampel  dengan  cara  ini  tidak menghiraukan prinsip-prinsip probability yaitu tidak memberi peluang/kesempatan yang sama bagi setiap unsur atau anggota populasi  untuk  dipilih  menjadi  sampel.  Teknik  dalam pengambilan  stakeholder  menggunakan  teknik purposive
sampling [8].  Teknik  purposive  sampling  merupakan  teknik penentuan sampel dengan pertimbangan khusus sehingga layak dijadikan  sampel.  Pemilihan  sekelompok  subjek  dalam purposive  sampling  didasarkan  atas  ciri-ciri  tertentu  yang dipandang  mempunyai  pengaruh  dan  kepentingan  yang  erat dengan ciri-ciri populasi.
3. Merumuskan  variabel  yang  mempengaruhi  pertumbuhan lahan terbangun
Identifikasi variabel-variabel yang mempengaruhi pertumbuhan  lahan  terbangung  diperoleh  dari  kajian  teori kemudian  disimpulkan  berdasarkan  pemahaman  dari  peneliti dan  disesuaikan  dengan  kondisi  yang  terdapat  di  lokasi penelitian.  Setelah  variabel-variabel  ditentukan,  selanjutnya adalah  mengkonfirmasi  variabel-variabel  tersebut  kepada stakeholder terpilih sekaligus diberikan skor besar pengaruhnya terhadap penentuan kawasan pertanian berkelanjutan. Analisis perhitungan variabel-variabel tersebut menggunakan Analitycal Hierarchy  Process  (AHP) .  AHP  merupakan  suatu  model pendukung  keputusan  yang  dikembangkan  oleh  Thomas  L. Saaty.  Model  pendukung  keputusan  ini  akan  menguraikan masalah multi faktor atau multi kriteria yang kompleks menjadi suatu  hirarki  [9].  Proses  AHP  dilakukan  menggunakan Software Expert Choice.
4. Memodelkan  Perubahan  lahan  tahun  2038  dalam  upaya prediksi perubahan lahan pertanian Pemodelan perubahan lahan dilakukan dengan mensimulasikan  pertumbuhan  lahan  terbangun  menggunakan Celluar  Automata pada  LanduseSim.  Dikarenakan  pola perubahan penggunaan lahan yang paling spesifik pertumbuhannya  adalah  lahan  terbangun  [10]. Celluar Automata  (CA) secara  konseptual  dapat  dipahami  sebagai pendekatan  “berbasis  sel”  untuk  memodelkan  gaya  grafivasi dinamis  pada tingkat mikro  [11].  CA merupakan  teknik  yang paling tepat dan efisien untuk pemodelan dinamika penggunaan lahan  [7].  Kaitannya  terhadap  pemodelan, cellular  automata didasari pada driving factor dalam merumuskan aturan transisi [12].
LanduseSim sendiri  merupakan software (perangkat  lunak) spatial planning model mampu memberikan kontrol dan solusi kepada  perencana  untuk  mendapatkan  informasi Land  Use Change (perubahan  penggunaan  lahan)  di  masa  yang  akan datang  akibat  dari  suatu  alternatif  perencanaan. LanduseSim merupakan software simulasi  dan  pemodelan  spasial  berbasis grid/cell  dengan  menggunakan  data  raster  penggunaan  lahan sebagai  atribut  spasial.  Pemodelan  dan  simulasi  berbagis  grid telah  terbukti  memiliki  beberapa  keuntungan,  yaitu:  entitas geografis  dan  karakteristik  perilaku  individu/obyek  dalam lingkup mikro-spatial dilibatkan, model berorientasi obyek dan dapat  menyatukan  spatial  topologi,  ekspresi  terintegrasi  di dalam maupun diluar ruangan dapat direalisasikan, dan mampu menerapkan model simulasi kerumunan. LanduseSim didesain dan  dikembangkan  untuk  kebutuhan  perencanaan  dimana perencana  memiliki  kemampuan  untuk  menentukan  faktor- faktor spasial yang digunakan untuk memprediksi masa depan dengan  pendekatan  perencanaan  [13].  Sehingga  penggunaan LanduseSim dengan pendekatan Cellular Automata merupakan salah  satu  metode  yang  tepat  dalam  melakukan  pemodelan prediksi  perubahan  lahan  dengan  faktor-faktor  yang  telah ditentukan.
Gambar 2. Proses overlay.
Gambar 3. Alur metode analisis.
Tabel 2. Perubahan Lahan 2007-2017
No  Jenis Penggunaan Lahan Luas (Ha) 1 HL -0.71 2 HP -0.32 3 KSA/KPA -0.13 4 Lahan Terbangun 1524.99 5 Perkebunan/Kebun -174.91 6 Sawah -819.84 7 Sawah Tadah Hujan -24.18 8 Semak Belukar -48.74 9 Sungai 0.00 10 Tegalan/Ladang -456.15 11 Waduk 0.00 Jumlah 0
Tabel 3. Matrik Perubahan Lahan 2007-2017
Ket:  (1):Hutan  Lindung,  (2):Hutan  Produksi,  (3):Kawasan  Suaka  Alam, (4):Lahan  Terbangun,  (5):Perkebunan/kebun,  (6):Sawah,  (7):Sawah  Tadah Hujan, (8):Semak Belukar, (9): Sungai, (10):Tegalan/ladang,, (11): Waduk.
Rentang  waktu  dalam  memprediksi  pertumbuhan  lahan terbangun  pada  Kabupaten  Karanganyar  hingga  tahun  2038. Dengan tujuan mengikuti pertimbangan kegiatan perencanaan Kabupaten  Karanganyar  dalam  penyusunan  RTRW  tahun 2018-2038.  sehingga  dilakukan  prediksi  selama  21  tahun. Tahapan untuk memodelkan perubahan lahan dapat dilihat pada Gambar 3.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Identifikasi  karakteristik  perubahan  lahan  tahun  2007- 2017
Mengidentifikasi karakteristik perubahan lahan di Kabupaten Karanganyar menggunakan data penggunaan lahan tahun 2007 yang  diperoleh  dari  RT  RW  Kabupaten  Karanganyar  tahun 2008-2029  dan  data  penggunaan  lahan  tahun  2017  yang diperoleh  dari  Citra  Quickbird  dengan  perbesaran 0,68m  x 0,68m.  Klasifikasi  penggunaan  lahan  tahun  2017  merupakan hasil dari digitation on screen pada Citra Quickbird dengan GIS yang kemudian dilakukan validasi lapangan.  Proses digitation dilakukan  pada  ukuran  skala  paling  optimal  yaitu  1:5000 dengan  pertimbangan  ukuran  piksel  maksimal  dari  citra Quickbird yang digunakan  [14].  Klasifikasi  jenis penggunaan lahan 2017 mengacu pada Pedoman Kriteria Teknis Kawasan Budidaya  dan  Permen  No  16/PRT/M/2009  tentang  pedoman penyusunan  RTRW  Kabupaten  yang  kemudian  disesuaikan dengan  ketersediaan  penggunaan  lahan  di  wilayah  penelitian dan  pembagian  berdasarkan  RTRW  Kabupaten  Karanganyar. Adapun tahapan analisis sebagai berikut: 1. Merumuskan matrik perubahan lahan Matrik perubahan lahan diperoleh dari hasil overlay intersect dengan  GIS  pada  penggunaan  lahan  tahun  2007  dengan penggunaan  lahan  tahun  2017.  Identifikasi  variabel  penyebab pertumbuhan  lahan  terbangun  dilakukan  dalam  selang timeseries (deret  berkala)  10  tahun  selain  agar  mendapatkan keakuratan  data  perubahan  lahan  tapi  juga  mendapatkan perubahan yang cukup signifikan [15]. Hasil dari overlay terjadi pertumbuhan lahan terbangun  seluas 1524  Ha  dan  penurunan pada  penggunaan  lahan  lain  seperti  lahan  sawah  dan perkebunan (Tabel 2 dan 3).
2. Identifikasi Karakteristik Perubahan Lahan
Terdapat  alih  fungsi/perubahan  lahan  akibat  pengaruh pertumbuhan  lahan  terbangun  di  Kabupaten  Karanganyar selama  tahun  2007-2017  yang  cenderung  ke  arah  perkotaan. Alih  fungsi  lahan  yang  terjadi  paling  tinggi  cenderung mengkonversi  lahan  pertanian,  dikarenakan  pembangunan kegiatan  non  pertanian  seperti  kompleks  perumahan, pertokoan,  perkantoran,  dan  kawasan  industri  lebih  mudah dilakukan pada tanah sawah dibandingkan dengan tanah kering. Sehingga  dalam  upaya  prediksi  perubahan  lahan  pertanian  di Kabupaten Karanganyar diperlukan simulasi pada pertumbuhan  lahan  terbangun  dengan  pendekatan Cellular Automata. (Gambar 4).

## B. Analisis Stakeholder
Hasil  dari  tahap  ini  diperoleh  stakeholder  yang  memiliki kepentingan  dan  pengaruh  yang  erat  terhadap  pertumbuhan lahan  terbangun  khususnya  yang  menyebabkan  perubahan lahan pertanian (Tabel 4).
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Jumlah
1 6765.37 0.71
6766.08
2 145.58 0.32 145.90 3 337.33 0.13 337.46
4 20279.81 20279.81 5 174.91 6608.31 0.00
6783.23
6 819.84 0.00 27692.55 0.00 0.01 0.00 28512.41
7 24.18 0.00 989.85 1014.04 8 48.74 2882.51 2931.26 9 0.01 317.20 317.21 10 456.15 10639.30 11095.45
11 302.35 302.35
Jumlah 6765.37 145.58 337.33 21804.80 6608.31 27692.57 989.86 2882.51 317.21 10639.30 302.35 78485.20 Matrik Penggunaan Lahan 2017 P en gg u n aa n L ah an 2 0 0 7
Gambar 4. Peta perubahan lahan 2007-2017.
Tabel 4. Daftar nama stakeholder No Pihak stakeholder Stakeholder Nama Stakeholder 1 Pemerintah Kementrian Pertanian RI Paulus B.K. Santoso Drs, MSi Dinas Pertanian Kab.Karanganyar Muhammad Surahman S.T. BLH dan BAPPERLITBANG Kab.Karanganyar Suhartono S.T.
DPU Cipta Karya Kab.Karanganyar Supani ST. M.Si. BP4K (Badan Pengawas dan Penyuluh Pertanian Pangan) Kabupaten Karanganyar Paiman S.T. 2 Masyarakat Gapoktan (Kelompok Tani) Suwardiyanto 3 Akademisi Ahli Perkembangan Kota Putu  Gede  Ariastita ST.MT. Ahli Perkembangan Wilayah  Winny Astuti ST.MT.
C. Merumuskan variabel yang mempengaruhi pertumbuhan lahan terbangun
Untuk memperoleh variabel yang mempengaruhi pertumbuhan lahan terbangun tersebut dilakukan kajian pustaka yang dengan hasil dapat dilihat pada Tabel 5.
Dari  hasil  sintesa  tersebut  dilakukan  peninjauan  terhadap perubahan  lahan  yang  terjadi  dikabupaten  karanganyar  dan dilakukan  validasi  kepada stakeholder untuk  memperoleh variable  yang  memiliki  pengaruh  di  Kabupaten  Karanganyar beserta  proses  pembobotan.  Setelah  itu  dilakukan  proses validasi data dengan melakukan pemeriksaan nilai inkonsistensi  pada  hasil  perhitungan.  Setelah  diketahui  nilai inkonsistensinya  kurang  dari  0.1  maka  dilakukan  proses kombinasi.  Proses  kombinasi  ini dilakukan  untuk  mengetahui bobot  setiap  variable  dari  perhitungan  bobot  masing-masing stakeholder. Adapun variabel yang berpengaruh dan kombinasi pembobotan dari stakeholder tersebut menggunakan Analytical Hierachy Process (AHP) ditunjukkan pada Gambar 5.
D. Memodelkan Perubahan lahan tahun 2038 dalam upaya prediksi perubahan lahan pertanian Kabupaten Karanganyar
Mensintesa  dari  Pratomoatmojo  (2012)  [6] tahapan  dalam pemodelan berbabis Cellular Automata Sebagai berikut:
Tabel 5.
Kajian Teori pengaruh Pertumbuhan lahan terbnagun No Pakar Variabel 1 Bramley, et al., 2014 [16] sosial ekonomi faktor batasan dan potensi biofisik, karakteristik ketetanggaan (neighbourhood), faktor kebijakan institusional 2 Saefulhakim & Nasoetion., 1995. [17] Pembangunan kegiatan non pertanian (perumahan, pertokoan, perkantoran, dan kawasan industri) infrastruktur ekonomi Faktor sosial dan perekenomian petani 3 Nasution dan Winoto, 1996. [18] sektor pertanian sektor pembuatan sektor perumahan sektor pariwisata. 4 Rahardian (2015) [19] variabel pertumbuhan lahan permukiman Harga lahan kawasan Ketinggian lahan kawasan Tingkat kelerengan lahan Tingkat kerentanan tanah
Menjauhi daerah potensi rawan bencana alam
Menjauhi lokasi aktivitas industri Mendekati pusat perdagangan kawasan Terlayani fasilitas pendidikan Terlayani fasilitas kesehatan Terlayani fasilitas perkantoran Terlayani fasilitas perbankan Terlayani fasilitas peribadatan Mendekati Interchange Jalan TOL Memiliki jaringan listrik Memiliki jaringan air bersih Mendekati Jalan Arteri Mengikuti Jalan Lingkungan yang ada Menjauhi jaringan Jalan Kereta Api Menjauhi jaringan sungai Kondisi keamanan lingkungan Kemudahan perizinan pendirian rumah
Sumber: Hasil Studi Literatur, 2018
Gambar 5. Keterpengaruhan variabel antar sub variabel. Sumber: Hasil Analisis AHP, 2018.
1. Menentukan kebutuhan lahan terbangun (Cell Growth)
Analisis  ini  bertujuan  untuk  menentukan  prediksi  besar kebutuhan  luas  lahan  terbangun  di  Kabupaten  Karanganyar. Kebutuhan  lahan  terbangun  dilihat  berdasarkan  target permukiman dan industri dari RTRW Kabupaten Karanganyar. Perhitungan  target  mengacu  pada  pedoman  Permenperin Nomor 35 Tahun 2010, Permen Perumahan Rakyat RI Nomor 10 Tahun 2012 , RP4D Kabupaten (Keputusan Menteri Negara Perkim  Nomor  09/KPTS/M/IX/1999) , dan  SNI  03-1733-2004 Tentang  Tata  Cara  Perencanaan  Lingkungan  Perumahan  di Perkotaan (Tabel 6).
2. Menentukan ukuran Cell dalam raster Besar  ukuran cell yang  digunakan  adalah  30m  x  30  m  = 900m 2 .  Ukuran cell sebesar  30x30  dipilih  berdasarkan keterediaan  ukuran cell maksimal  dari  data  SRTM (Shuttle Radar Topography Missio) [20] .

## Gambar 6. Peta daerah keterjangkauan variable.
Sumber: Hasil analisis Eucludean Distance, 2018
3. Membuat  daerah  jangkauan  variabel  pertumbuhan  lahan terbangun
Membuat  daerah  jangkauan  dilakukan  melalui  analisis berbasis  jarak  ( Euclidean  distane) atau  dalam  toolbox LanduseSim  2.3.1  berupa distance  of  spatial  faktor .  Hal  ini dikarenakan  masing-masing  faktor  berpengaruh  yang  terpilih tersebut  bersifat  luas  dan  menempel  terhadap  wilayah penelitian, yang menunjukan bahwa semakin mendekati nilai 0 tersebut maka lahan semakin cepat tumbuh (Gambar 6).
Tabel 6.
Analisis perhitungan kebutuhan lahan 2017-2038 Kabupaten Karanganyar
Target Kebutahan Lahan RTRW Kebutuhan Lahan Terbangun 2017-2032 Target 2038 Cellsize 30x30 Industri 78,92 Ha 1750,36 Ha Diasumsikan pertumbuhan statis maka 1750,36 Ha/15 (jumlah tahun)*21 (tahun prediksi) =2450,504 Ha 27228 cell Permukiman Buruh Industri 74,74 Ha Permukiman
Penduduk 1596,7 Ha
Sumber : Hasil analisis, 2018
Tabel 7.
Zona Constraint Kabupaten Karanganyar No Nama Zona Constraint Regulasi Alokasi Luas Constraint 1 Sempadan mata air RTRW Kab Karanganyar 2008-2029,  Perda  No.10 th 2012 tentang perlindungan  mata  air (200 m dari tepi muka air tertinggi) Sempadan mata air : 39 Ha 2 Sempadan waduk RTRW Kab Karanganyar 2008-2029, PERMEN PUPR No 28 th 2015 (50
m dari tepi muka air tertinggi) Kawasan Waduk : 224 Ha 3 Sungai Pedoman RI 38 2011, Permen No 5 2008, PERMEN PUPR No 28 th 2015, RTRW Kab
Karanganyar 2008-2029
Sempadan Sungai: 5730 Ha 4 Hutan Lindung, Hutan Produksi, Kawasan Suaka Alam / Kawasan Pelestarian Alam PP RI NOMOR 45 TAHUN 2004 tentang perlindungan hutan, Peraturan Daerah
Provinsi Jawa Tengah
Nomor 6 Tahun 2010
Tentang Rencana Tata Ruang Wilayah Provinsi
Jawa Tengah Tahun 2009 – 2029, RTRW Kabupaten Karanganyar 2008-2029 (30% dari luas kawasan) Hutan Lindung : 6766 Ha Hutan Produksi : 145 Ha KSA/KPA : 337 Ha 5 Jalan TOL Pedoman S-01-2004 B
(Batas terluar dawasja sebesar 20 meter dari as jalan)
Sempadan Tol : 62 Ha
6 Jalan Arteri Pedoman S-01-2004 B
(Batas terluar dawasja
sebesar 20 meter dari as jalan)
Sempadan jalan Arteri : 365 Ha
ED_INDUSTRI ED_PERMUKIMAN ED_PERJAS ED_FASILITAS UMUM ED_JL UTAMA ED_PARIWISATA ED_JL SEKUNDER ED JAR LISTRIK ED_TOL
7 Jalan Kereta Api Permen No 5 2008 (Lebar minimal garis sempadan kereta api
adalah 20 meter untuk jalan kereta api lurus)
Sempadan rel : 42 Ha 8 Jaringan listrik
Permen No 5 2008
(Sempadan SUTT 20m,
SUTET 20m, SUTM
2.5m, SUTR 1.5m) Sempadan SUTT, SUTET, SUTM : 209 Ha
9 Kawasan
rawan Bencana BPBP Kabupaten Karanganyar dalam upaya perlindungan kawasan rawan bencana alam
Rawan banjir : 821 Ha Rawan longsor : 2806 Ha
Sumber : Hasil Analisis, 2018

## 4. Mengkonversi raster peta jangkauan kedalam format ASCII
Selanjutnya,  data  jarak  masing-masing  faktor  tersebut dikonversikan  kedalam  format  ASCII  melalui  toolbox  dari LanduseSim  2.3.1  berupa Raster  to  ASCII .  Tujuannya  adalah untuk mengkonversi data cell pada raster masing-masing faktor kedealam bentuk text (.txt) dan menghilangkan koordinat raster tersebut.  Format  ASCII  memungkinkan  untuk  dibaca  pada Software LanduseSim.
5. Mempersiapkan  peta  transisi  pertumbuhan  lahan  terbangun di  Kabupaten  Karanganyar  dengan  pendekatan Cellular Automata
Karena data ASCII masih menggunakan sitem ESRI dalam tahapan  simulasi  pada  LanduseSim,  dari  data  ASCII  tersebut diubah  lagi  kedalam  format  raster  (.tif)  dengan  sistem LanduseSim,  namun  bedanya  dalam  raster  ini  masih  belum terdapat  nilai  nyata. Tahapan  membuat  peta  transisi  sebagai berikut:
a. Menkonversi  data  peta  jangkauan (Distance  of  spatial Factor) masing-masing faktor menjadi nilai fuzzy .
Masing-masing  faktor  yang  telah  diubah  kedalam  format raster (.tif) akan dianalisis menjadi data raster berbasis bilangan riil,  bernilai  antara  0  (jarak  terjauh)  dan  1  (jarak  terdekat). Secara keseluruhan nilai fuzzy pada variabel dalam penelitian ini dikategorikan monotically decreasing dikarenakan semakin dekat  dengan  industri,  permukiman,  perdagangan  dan  jasa, fasilitas  umum,  kawasan  pariwisata,  jaringan  jalan  utama, jaringan  jalan sekunder, jaringan  listrik  dan interchange tol semakin mempengaruhi adanya pertumbuhan lahan terbangun. b. Melakukan overlay untuk memperoleh Suitability Maps Selanjutnya  melakukan overlay terhadap  peta-peta  hasil analisis fuzzy set . Dalam tahap ini akan dilakukan perhitungan melalui pembobotan pada rentang 0-1 dalam bentuk cell raster menggunakan  LandusSim  2.3.1.  Semakin  besar  nilai  bobot yang  dimiliki  oleh  sebuah  faktor,  maka  semakin  besar  pula faktor tersebut mempengaruhi perubahan lahan.
Gambar 7. Transition Potential with Zoning. Sumber : Hasil Analisis LanduseSim, 2018
Gambar 8. Mekanisme Sum NF 3x3.
Sumber: penulis, 2018
Tabel 8. Prediksi Penggunaan Lahan tahun 2038 No Jenis Penggunaan Lahan Luas (Ha) Persentase 1 Sawah 25701.48 32.8 2 Hl 6770.97 8.6 3 Hp 146.25 0.2 4 Ksa/Kpa 337.05 0.4 5 Perkebunan/Kebun 6547.23 8.3 6 Sawah Tadah Hujan 989.73 1.3 7 Semak Belukar 2863.8 3.6 8 Tegalan/Ladang 10356.75 13.2 9 Lahan Terbangun 24151.05 30.8 10 Waduk 303.3 0.4 11 Sungai 308.07 0.4 Jumlah 78475.68 100
Sumber: Hasil Simulasi LanduseSim berbasis Cellular Automata, 2018
c. Menentukan Zona Constraint untuk membuat Peta Transisi ( Transition Potential with Zoning )
Dari zona yang disibetkan pada Tabel 7 dilakukan overlay dengan  data suitability  map sebelumnya  sehingga  diperoleh Transition  Potetial  Maps dengan  zona constraint sebagai berikut,  semakin  berwarna  putih  semakin  tinggi  potensi konversi menjadi lahan terbangun, semakin gelap semakin kecil potensi terkonversi, yang berarti bernilai 0 (Gambar 7). 6. Membentuk Neighborhood Filter Neighborhood  filter  (NF) merupakan  proses  perhitungan ketetanggaan  yang  bekerja  pada  sistem  grid  (Pratomoatmojo, 2014).  Pada  dasarnya  sistem  ketetanggan/ neighborhood yang paling  umum  digunakan  adalah  sistem  ketetanggana  dengan filter  3x3,  pasalnya  sistem  tersebut  mampu  mengakomodasi kemampuan berubah pada setiap grid dengan nilai yang paling optimal. Penggunaan filter 3x3 lebih baik dari pada filter 5x5 khususnya dalam menghasilkan hubungan dan perubahan cell yang lebih kompak pada setiap kelas penggunaan lahan.
Tabel 9.
Matrik Perubahan Lahan 2007-2017
Ket:   (1):Sawah, (2):Hutan  Lindung, (3):Hutan  Produksi, (4):Kawasan  Suaka Alam,  (5):Perkebunan/kebun,  (6):Sawah  Tadah  Hujan,  (7):Semak  Belukar, (8):Tegalan/ladang, (9):Lahan Terbangun, (10): Waduk, (11): Sungai Sumber: Hasil intersect GIS, 2018
Gambar 9. Prediksi Perubahan lahan 2038.
Penggunaan NF 3x3 merupakan sistem ketetanggan dengan hasil  yang  paling  akurat  dalam  urban growth  model , dikarenakan  kecenderungan  NF  3X3  yang  lebih  memusat dalam  mendekati  faktor  yang  mempengaruhi  pertumbuhan [21]. Dalam simulasi pada penelitian ini menggunakan NF 3x3 dengan  mekanisme  operasi SUM ,  dimana  merupakan  operasi perhitungan  dengan  mencari  nilai  total  pada  perkalian  antara bobot NF, Nilai Suitability NF, dan NF Conversion Probability (Gambar 8).
7. Menentukan elastisitas perubahan lahan
Elastisitas  perubahan  lahan  adalah  peluang  teralih fungsikan  suatu  lahan  menjadi  lahan  yang  menjadi  lahan sebagai  variabel  independen/mempengaruhi.  Nilai  Elastisitas dalam  penelitian  ini  diasumsikan  memiliki  nilai  yang  sama dengan  nilai  0,  dalam  artian  setiap  jenis  penggunaan  lahan memiliki potensi terkonversi lahan terbangun yang sama pula. 8. Menentukan Transition Rules Mempersiapkan Transition Rules yang terdiri atas beberapa ketentuan sebagai berikut:
a. Jenis  landuse  yang  disimulasikan  adalah  lahan terbangun tahun 2017
b. Cell Growth = 27228 cell /2450,504 Ha
c. Transition  Potential  Maps  hasil  overlay  dengan  zona constraint
d. Elasticity lahan terbangun = 0
9. Melakukan simulasi berbasis cellular automata
Tahap terakhir adalah melakukan simulasi perubahan lahan terbangun berbasis Cellular automata pada penggunaan lahan tahun 2017. Hasil dari tahap ini adalah model perubahan lahan tahun 2038 di Kabupaten Karanganyar (Tabel 8 dan 9).
Berdasarkan hasil simulasi diproyeksikan hingga tahun 2038 akan terjadi alih fungsi lahan pertanian seluas 2369.69 Ha, yang terdiri  dari  alih  fungsi  lahan  sawah,  sawah  tadah  hujan  dan tegalan/ladang. Pola perubahan cenderung terjadi pada kawasan perkotaan Kabupaten Karanyar (Gambar 9).
10. Validasi Model Perubahan Lahan
Teknik  validasi  yang  digunakan  dalam  hasil  pemodelan adalah  metode Event  Validity . Event  Validity adalah  teknik validasi dengan melakukan perbandingan dengan system yang telah  ada  dilapangan.  Validasi  model  lahan  terbangun dilakukan  dengan  melakukan  perbandingan  peta  penggunaan lahan  eksisting  tahun  2017  dengan  peta  hasil  simulasi  tahun 2007  yang  diproyeksikan  ke  tahun  2017.  Dilakukan  reduksi variabel interchange Tol  yang  digunakan  dalam  simulasi. Dikarenakan pada  tahun  2007  belum  terdapat  pengaruh  pintu tol.  Adapun transition  rules pada  model  validasi  sebagai berikut:
a. Jenis  landuse  yang  disimulasikan  adalah  lahan terbangun tahun 2007
b. Cell Growth = 16944 cell /1524.99 Ha
c. Transition Potential Maps hasil overlay dengan zona constraint
d. Elasticity lahan terbangun = 0
Dari hasil  simulasi  diperoleh  kecocokan  data  dengan  tahun 2017  eksisting  sebesar  98.71  %,  sehingga  memiliki  akurasi yang cukup baik untuk dijadikan model prediksi pertumbuhan lahan

## IV. KESIMPULAN
1. Perubahan  lahan  yang  terjadi  pada  tahun  2007-2017  di Kabupaten  Karanganyar  dipengaruhi  oleh  pertumbuhan lahan  terbangun  seluas  1524.99  Ha,  dan  paling  signifikan cenderung mengkonversi lahan pertanian
2. Faktor  yang mempengaruhi  pertumbuhan  lahan  terbangun di  Kabupaten  Karanganyar  terdiri  dari  variabel  kedekatan dengan  industri,  permukiman,  perdangangan  dan  jasa, pariwisata,  fasilitas  umum,  jalan tol,  jaringan  jalan utama, jaringan jalan sekunder dan jaringan jalan listrik 3. Kebutuhan lahan terbangun hingga tahun 2038 berdasarkan perhitungan  melalui  target  pada  RTRW  Kabupaten Karanganyar sebesar 2450.504 Ha.
4. Hasil  prediksi  pada  tahun  2038  terjadi  perubahan  lahan pertanian  seluas  2369.69  Ha.  dengan  pola  pertumbuhan cenderung kearah perkotaan Kabupaten Karanganyar
5. Validasi  model  dilakukan  melalui  metode Event  Validity dengan melakukan simulasi dari tahun 2007 ke 2017 yang dibandingkan  dengan  penggunaan  lahan  eksisting  tahun 2017. Hasil tingkat akurasi komparasi 98.71 %
6. Kelebihan penggunaan model pertumbuhan lahan terbangun dalam upaya prediksi perubahan lahan pertanian dengan Software  LanduseSim berbasis Cellular  Automata adalah mampu meminimalisir akan dampak dari intervensi alih  fungsi  lahan  pertanian  pada  masa  yang  akan  datang, sehingga  bisa  diterapkan  pada  prediksi  alokasi  potensi
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Jumlah 1 25701.5 2065 27766.62 2 6771 6770.97 3 146.25 146.25 4 337.05 337.05 5 6547.2 62.64 6609.87 6 989.73 989.73 7 2863.8 17.73 2881.53 8 10356.75 305 10661.76 9 21701 21700.53
10
303.3 303.3
11 308.07 308.07 Jml 25701.5 6771 146.25 337.05 6547.2 989.73 2863.8 10356.75 24151 303.3 308.07 78475.68 Penggunaan Lahan 2038 P en gg u n aa n L ah an 2 0 1 7 Matrik Perubaha
LP2B (Lahan Pertanian Pangan Berkelanjutan) yang secara regulasi tidak boleh teralih fungsikan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Hastuty,  “Identifikasi  Faktor  Pendorong  Alih  Fungsi  Lahan Pertanian,” J. UNCP , 2017.
[2] [BPS]  Badan  Pusat  Statistika,  “Kabupaten  Karanganyar  dalam Angka,” Karanganyar, 2017.
[3] A. Prasetyo, “Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Alih Fungsi Lahan Pertanian  ke  Sektor  Non  Pertanian  di  Kabupaten  Karanganayar,” Surakarta, 2012.
[4] P.  Astuti,  “Pengaruh  Perkembangan  Kota  Surakarta  terhadap Permukiman di Kawasan Solobaru,” Surakarta, 2008.
[5] J.  Sartohadi,  “Evaluasi  Potensi  Degradasi  Lahan  dengan Menggunakan  Analisa  Kemampuan  Lahan  dan  Tekanan  Penduduk Terhadap  Lahan  Pertanian  di  Kecamatan  Kokap  Kabupaten  Kulon Progo,” Yogyakarta, 2008.
[6] N.  A.  Pratomoatmojo,  “Land  Use  Change  Modelling  Under  Tidal Flood  Scenario  by  Means  of  Markov  Cellular  Automata  in Pekalongan Municipal,” Universitas Gadjah Mada, 2012.
[7] Kementrian  Agraria,  “UU  no  41  tahun  2009  tentang  Perlindungan Lahan Pertanian Pangan Berkelanjutan,” 2009.
[8] S. Rozani Nasution, Teknik Sampling . Sumatera Utara: USU Digital Library, 2003.
[9] T. Saaty, The Analytic Hierarchy Process . New York: Mc Graw Hill,
1980.
[10] G. Daniel, Modeling Land Use And Land Cover Change . USA, 2004.
[11]
M.  Batty,  “Modeling  Urban  dynamic  through  GIS-based  cellular automata,” J. Comput. Environtment Urban Syst. , vol. 3, no. 23, pp. 205–233, 1999.
[12] A.  Wahyudi  and  U.  Lui,  “Cellular  Automata  for  Urban  Growth Modelling::  A  Review  on  Factors  defining  Transition  Rules,” Int. Rev. Spat. Plan. Sustain. Dev. , vol. 4, no. 2, pp. 60–75, 2016.
[13]
N.  Pratomoatmojo,  “LanduseSim  sebagai  aplikasi  pemodelan  dan simulasi  spasial,”  in Seminar  Nasional  Cities:  Eco  City  Utopis  or realistis? , 2014.
[14] I.  M.Baihaqi,  “Aspek  Perpetakan  untuk  penyusunan  rencana  detail tata ruang (RDTR),” Bogor, 2012.
[15] E. Croxton and D.J. Crowden, Appiled General Statistics . New York: Prentice Hal, Inc, 1955.
[16] G.  Bramley,  “Key  Driving  Factors  Influencing  Urban  Growth: Spatial-Statistical  Modelling  with  CLUE-s,”  in Environmental Problems and Governance , 2014, pp. 123–145.
[17] R.  Saefulhakim,  “Kebijaksanaan  Pengendalian  Konversi  Sawah
Beririgrasi Teknik Prosiding Pertemuan Pembahasan dan Komunikasi Hasil Penelitian Tanah dan Agriklimat,” Bogor, 1995.
[18] L.  Nasoetion,  “Masalah  Alih  Fungsi  Lahan  Pertanian  dan Dampaknya  terhadap  Keberlangsungan  Swasembada  Pangan,” Bogor, 1996.
[19] G.  Rahardian,  “Skenario  Perkembangan  Permukiman  di  Kawasan Perkotaan  Bandar  Kedungmulyo  pasca  terbangunnya  interchange jalan Tol Mojokerto-Kertosono,” Surabaya, 2015.
[20] H.  Simanjuntak,  “Calculation  Methods  of  Topographic  Factors Modification Using Data Digital Elevation Model (DEM) To Predict Erosion),” Media Konserv. , vol. 22, no. 3, pp. 242–251, 2017.
[21] C. Amujal, “Using Cellular Automata to Analyze and Model Urban Growth,” Copenhagen, 2015.