Agrovital : Jurnal Ilmu Pertanian. Volume 5, Nomor 1, Mei. 2020                                                ISSN : p-ISSN 2541-7452 e-IISN:2541-7460

## Penerapan Model CA-Markov Untuk Prediksi Perubahan Penggunaan Lahan Di Sub-DAS Bila Tahun 2036
Reza Asra 1 , Muh Faisal Mappiasse 2 , Andi Ayu Nurnawati 3
1,3 Program Studi Agroteknologi, Universitas Muhammadiyah Sidenreng Rappang, Sulawesi Selatan, Indonesia.
2 Program Studi Kehutanan, Universitas Muslim Maros, Sulawesi Selatan, Indonesia.
*Email: 1 rezaasraahmad@gmail.com, 2 muhfaisalm331@gmail.com, 3 ayunurnawati@gmail.com

## Abstrak
Sub-DAS  Bila  diindikasikan  akan  mengalami  konversi  lahan  hutan  menjadi  ladang  berpindah  seiring  perkembangan  kebutuhan  lahan saat  ini.  Tujuan penelitian  ini  untuk  melihat pola  perubahan penggunaan  lahan dari  tahun 2006  sampai  dengan  2016  serta  prediksinya tahun  2036  melalui  penerapan  model  CA-Markov  yang  terdapat  pada  perangkat  lunak  Idrisi.  Pola  perubahan  penggunaan  lahan  tahun 1996-2016  di  sub-DAS  Bila  menunjukkan  penurunan  luasan  signifikan  pada  penggunaan  lahan  hutan  lahan  kering  primer  sebesar 10,94%  dan  semak  belukar  sebesar  24,12%.  Sementara  luasan  pertanian  lahan  kering  campur  semak  meningkat  signifikan  sebesar 24,33% dan hutan lahan kering sekunder sebesar 10,64%. Begitu pula hasil simulasi prediksi penggunaan lahan tahun 2036, hutan lahan kering  primer  diprediksi  berkurang  seluas  10,2%,  semak  belukar  diprediksi  berkurang  7,15%,  sedangkan  hutan  lahan  kering  sekunder diprediksi  bertambah  8,63%,  permukiman  diprediksi  bertambah  4,62%,  pertanian  lahan  kering  campur  semak  diprediksi  bertambah 5,64%.  Penerapan  model  CA-Markov  untuk  memprediksi  penggunaan  lahan  menunjukan  nilai    Kstandard  0,9  dinyatakan  bahwa pemodelan diterima secara ilmiah.
Keywords : CA-Markov; Perubahan Penggunaan Lahan; Sub-DAS Bila.

## 1. Pendahuluan
Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  Bila  merupakan  DAS hulu yang bermuara di danau Tempe. Setiap tahun, bagian hilir  atau  danau  Tempe  mengalami  masalah  yakni  banjir. Penyebab  banjir di  danau  Tempe  diakibatkan  oleh  daerah resapan  air  yang  mengalami  konversi  lahan  yang  tidak memperhatikan  pola  penggunaan  lahan  yang  memiliki fungsi  sebagai  daerah  penyangga  resapan  air  dan berdampak  pada  terjadinya  erosi  dan  banjir.  Erosi  tentu mempercepat  proses  pendangkalan  pada  danau  Tempe. Hal  ini  juga  dikemukakan  dalam  Ikrima  et  al  (2016) bahwa  selain  banjir  di  danau  Tempe,  juga  terjadi pendangkalan  danau  yang  diakibatkan  oleh  banyaknya sedimentasi  yang  terangkut  dari  hulu  DAS.  Selanjutnya danau  Tempe  diprediksikan  mengalami  peningkatan sedimentasi  sebesar  15-20  cm  per  tahun.  Peningkatan sedimentasi mengakibatkan meluapnya danau Tempe pada musim  hujan  yang  luasannya  mencapai  30.000  ha  dan pada  musim  kering  menurun  menjadi  1.000  ha  sehingga luasan tangkapan danau menjadi berkurang .
DAS  Bila terdiri dari 3  sub-DAS yaitu sub-DAS Bila, sub-DAS  Bungin  dan  sub-DAS  Cenrana.  Sub-DAS  Bila termasuk  dalam  bagian  hulu  dari  DAS  Bila.  Bagian  hulu berperan  sebagai  kawasan  penyangga (buffer) yang didominasi oleh hutan dengan topografi yang berbukit dan bergelombang.  Kawasan  penyangga  di  sub-DAS  Bila adalah  tempat  ideal  dalam  menangkap  air.  Akar  pohon dalam  hutan  mampu  menyerap  air  sedangkan humus  juga
mampu  menahan  laju  air.  Sehingga  menjaga  kelestarian hulu  DAS  Bila  yakni  sub-DAS  Bila  mampu  mengurangi masalah banjir dan pendangkalan danau.
Perubahan  tutupan  dan  penggunaan  lahan  dapat diakibatkan  oleh  faktor  alam  serta  aktivitas  manusia ( Sajikumar  dan  Remya,  2015) .  Dalam  pelaksanaan pembangunan,  Perubahan  penggunaan  lahan  tidak  dapat dihindari,  begitupun  di  sub-DAS  Bila.  Faktor  yang berperan  penting  dalam  penggunaan  lahan  lebih  banyak dipengaruhi oleh aktivitas manusia. Perubahan bisa terjadi karena  adanya  keinginan  manusia  untuk  memenuhi kebutuhannya  yang  makin  meningkat  jumlahnya  serta meningkatnya hasrat untuk perbaikan mutu kehidupannya. Dinamika  perubahan  jumlah  penduduk  seperti  pada  saat ini  menyebabkan  terjadinya  konversi  penggunaan  lahan yang  cukup  besar  dan  mengakibatkan  berubah  fungsi. Misalnya  dari  hutan  menjadi  lahan  pertanian  atau perkebunan  dan  dari  lahan  pertanian  menjadi  kawasan pemukiman  dan  industri (Prabowo  et  al,  2017) .  Dengan demikian,  sub-DAS  Bila  dapat  diindikasikan  akan mengalami  konversi  lahan  seiring  dengan  perkembangan kebutuhan lahan manusia saat ini.
Perubahan  penggunaan  lahan  dapat  dianalisis  dengan pemanfaatan  penginderaan  jauh  berupa  data  citra  satelit dan  dikelola  melalui  sistem  informasi  geografis. Perubahan  penggunaan  lahan  secara  keruangan  dapat dilakukan  dengan  cara  mengkaji  perubahan  penggunaan lahan  antara  lain  menghitung  luas  perubahan  penggunaan lahan,  tingkat  perubahan  penggunaan  lahan,  menganalisis
Agrovital : Jurnal Ilmu Pertanian. Volume 5, Nomor 1, Mei. 2020                                                ISSN : p-ISSN 2541-7452 e-IISN:2541-7460
pola perubahan dan pemodelan (Susilo, 2011) . Pemanfaatan  pemodelan  adalah  sebuah  cara  dalam mengkaji  fenomena  yang  terjadi  di  dunia  nyata. Pemodelan  dapat  meganalisis  dan  memprediksi  pola perubahan  penggunaan  lahan.  salah  satunya  dengan menggunakan LCM (Land Change Modeler) .
Penggunaan  LCM    melalui  penerapan  model  CA- Markov  adalah  salah  satu  cara  dalam  memprediksi perubahan  penggunaan  lahan.  CA (Cellular  Automata) adalah  suatu  metode  komputasi  berdasarkan  prinsip ketetanggaan  sel (neighbourhood) untuk  memprediksi sistem  dinamis  yang  bergantung  pada  aturan  sederhana dan  berkembang  hanya  dengan  menurut  aturan  tersebut dari waktu ke waktu (Wardani et al, 2016) . Rantai Markov (Markov  Chain) dan  proses  Markov  adalah  salah  satu bidang  yang  paling  mendasar  dari  studi  tentang probabilitas,  yang  saat  ini  juga  telah  mulai  berkembang dalam  ilmu  spasial,  dan  saat  ini  banyak  diterapkan  di bidang  penelitian  perubahan  tata  guna  lahan (land  use change) ( Baja, 2012).
Prediksi  penggunaan  lahan  di  sub-DAS  Bila  melalui model  CA-Markov  diharapkan  mampu  memberikan gambaran  secara  spasial  sehingga  perencanaan  wilayah yang  disusun  sesuai  dengan  pola  perubahan  penggunaan lahan.  Tujuan  dilakukannya  penelitian  ini  adalah  untuk melihat pola perubahan penggunaan lahan dari tahun 2006 sampai  dengan  2016  serta  prediksinya  pada  tahun  2036 dengan  menggunakan Land  Change  Modeler (LCM) melalui  penerapan  model  CA-Markov  yang  terdapat  pada perangkat  lunak  Idrisi  Selva.  Dari  hasil  pemodelan tersebut  diperoleh  perubahan  penggunaan  lahan  tahun 2036.

## 2. Metodologi
Penelitian  ini  dilakukan  pada  wilayah  Sub-DAS  Bila. Sub-DAS  Bila  berada  di  antara  koordinat  119°  55'  0"  - 120° 10' 0" BT dan 3° 33' 20"  - 3° 53' 20" LS. Sub-DAS Bila mempunyai luas sebesar 54.511,09 Ha.
Bahan  dalam  penelitian  ini  berupa  data.  Data  yang digunakan  yaitu  data  primer  berupa  hasil groundcheck dilapangan yang dilakukan pada tahun 2016. Selain itu ada data  sekunder  berupa  data  citra  satelit  Landsat  5  tahun 1996,  2006  dan  Landsat  8  tahun  2016  dengan  Path  114 Row 62 dan path 114 Row 63 yang diunduh melalui laman situs earthexplorer.usgs.gov ,  peta  batas  DAS  tahun  2011 skala  1:100.000  yang  diperoleh  dari  Balai  Pengelolaan Daerah  Aliran  Sungai  Pompengan-Jeneberang,  selain  itu digunakan  juga  data  Peta  Rupabumi  Indonesia  skala 1:250.000.  Bahan  penelitian  ini  kemudian  dianalisis melalui  perangkat  lunak (software) Idrisi  Selva  17, ArcMAP  10.3  dan  Microsoft  Office.  Sedangkan  untuk kepentingan  survey  lapangan (groundcheck) digunakan GPS, kamera dan alat tulis.

## 2.1 Analisis perubahan penggunaan lahan
Penelitian  ini  diawali  dengan  melakukan  tahap persiapan  yaitu  menghasilkan  peta  penggunaan  lahan tahun  1996,  2006  dan  2016.  Data  citra  yang  telah diunduh  selanjutnya  dilakukan  penggabungan  citra (row  62  dan  row  63),  pemotongan  citra  berdasarkan
lokasi  penelitian  sesuai  dengan  batas  luar  peta  sub- DAS  Bila,  serta  koreksi  geometrik  untuk  retifikasi (pembetulan)  agar  citra  sesuai  dengan  koordinat  rupa bumi  yang  ditetapkan.  Setelah  dilakukan  koreksi, dilakukan interpretasi secara visual dengan memperhatikan  pola,  rona,  tekstur  dan  warna  pada citra.  Sehingga  didapatkan  klasifikasi  penggunaan lahan  masing  masing  yaitu  peta  penggunaan  lahan tahun 1996, 2006 dan tahun 2016.

## 2.2 Uji akurasi Interpretasi citra
Akurasi  interpretasi  citra  dengan  melakukan survey  lokasi (groundcheck) untuk  membandingkan hasil  interpretasi  citra  dengan  keadaan  yang  ada dilapangan.  Dilakukan  uji  akurasi  klasifikasi  citra  ini dengan  tujuan  untuk  mengetahui  seberapa  besar keakuratan  interpretasi  citra  dapat  diterima.  Pada penelitian ini, hasil interpretasi peta penggunaan lahan tahun  2016  akan  diuji  dengan  groundcheck  lapangan yang telah dilakukan pada tahun 2016 yang dinyatakan dalam  presentase overall  accuracy (OA)  dengan persamaan berikut :
............(1)
dimana x  = jumlah nilai diagonal matriks
n  = jumlah sampel matriks
Sampel groundcheck pada  penelitian  yang  telah ditetapkan sebanyak 153 titik yang harus sesuai dengan keadaan lapangan. Tingkat keakuratan interpretasi citra yang  dapat  diterima  menurut Lillesand  et  al  (1993) yaitu  85%  yang  dapat  diinput  dalam  ilustrasi  tabel confussion matriks ( Sutanto, 1994) pada tabel 1 berikut ini.
Tabel 1. Confussion Matriks
Data Acuan (Pengecekan Lapangan) Total Kolom A B C Data Hasil Klasifikasi Citra A Xn Xk+ B C Xkk Total Baris X+k N
Setelah  interpretasi  dianggap  akurat,  maka didapatkan  penggunaan  lahan  tahun  2016  aktual. Penggunaan  lahan  tahun  2016  aktual  akan  digunakan untuk  membandingkan  penggunaan  lahan  tahun  2016 hasil proyeksi CA-Markov.

## 2.3 Prediksi perubahan penggunaan lahan tahun 2036
Tahap  utama  penelitian  ini  adalah  memprediksi penggunaan  lahan  dengan  memodelkan  perubahan penggunaan  lahan.  Simulasi  model  dijalankan  dengan modul Cellular Automata Markov Chain (CA-Markov) yang  merupakan  perpaduan  antara Markov  Chain  dan Multi-Objective  Land  Allocation (MOLA).  Simulasi model dilakukan dalam 2 tahapan. Tahap pertama yaitu menghasilkan  proyeksi  penggunaan  lahan  tahun  2016
Agrovital : Jurnal Ilmu Pertanian. Volume 5, Nomor 1, Mei. 2020                                                ISSN : p-ISSN 2541-7452 e-IISN:2541-7460
dengan  mensimulasikan  perubahan  penggunaan  lahan tahun  1996  dan  tahun  2006  yang  digunakan  untuk validasi  keakuratan  model.  Selanjutnya  tahap  kedua yang  menghasilkan  penggunaan  lahan  tahun  2036 diperoleh  dengan  membandingkan  perubahan  yang terekam  tahun  1996  dan  2016  dengan  tab change analysis .
Metode proyeksi perubahan penggunaan lahan ini diasumsikan  sama  atau  serupa  pada  perubahan penggunaan  lahan  di  masa  yang  akan  datang  dengan perubahan penggunaan lahan masa yang lalu  ( Deng et al, 2009) . Perubahan  penggunaan lahan juga didasarkan  pada  kelas  penggunaan  lahan  periode sebelumnya  dan  penggunaan  lahan  tetangganya (neighborhood) .  Modul  Markov  Chain  menghasilkan transitional/probability  area  matrix yakni  matriks transisi  perubahan  dari  tahun  sebelumnya  ke  tahun yang  diprediksikan.  Persamaan  Markov  dibangun menggunakan  distribusi  penggunaan  lahan  pada  awal dan akhir pengamatan yang tergambarkan dalam suatu vektor  (matriks  satu  kolom),  serta  sebuah  matriks transisi (transition  matrix) ( Trisasongko  et  al,  2009) .
Hubungan  ketiga  matriks  tersebut  dapat  ilustrasikan sebagai berikut:
MLC . Mt = Mt+1 LCuu     LCua     LCuw         Ut              Ut+1
LCau     LCaa     LCaw          At     =      At+1
LCwu    LCwa   LCww         Wt             Wt+1     ... (2)
Dimana Ut mempresentasikan peluang setiap titik terklarifikasikan  sebagai  kelas  U  pada  waktu  t.  LCua menunjukkan  peluang  suatu  kelas  U  menjadi  kelas lainnya pada rentang waktu tertentu ( Trisasongko et al, 2009) .  Ilustrasi  Matriks  transisi  ditunjukkan  dalam Tabel 2 berikut ini
Tabel 2. Ilustrasi Transitional/Probability Area Matrix
Penggunaan Lahan 1996 Penggunaan Lahan 2016 Pit2 Pit2 Pzt2 Pit1 Xii .......... .......... .......... Pit1 .......... Xii .......... ..........
..........
.......... .......... .......... .......... Pzt1 .......... .......... .......... Xii
Pit1  : tipe penggunaan lahan ke-i pada tahun t1 t1 : tahun ke-1 (1996) Pit2  : tipe penggunaan lahan ke-i pada tahun t2 t2 : tahun ke-2 (2016) Z      : jumlah tipe penggunaan lahan Xii      :  luas  perubahan  penggunaan  lahan  ke-i  periode tahun t1-t2
Langkah  selanjutnya  adalah  prediksi  perubahan (change  prediction) dengan  menggunakan  rantai markov untuk mendapatkan prediksi penggunaan lahan tahun 2036 dan prediksi penggunaan lahan tahun 2016. Namun,  untuk  keakuratan  prediksi  penggunaan  lahan tahun 2036 bergantung pada hasil validasi model.

## 3.4 Validasi Model
Validasi  model  dimaksudkan  untuk  mengetahui seberapa besar keakuratan proyeksi yang kita lakukan. Uji  validasi  dilakukan  dengan  membandingkan simulasi prediksi penggunaan lahan tahun 2016 dengan penggunaan  lahan  tahun  2016  aktual.  Menurut Jensen (1996), uji  validasi  diukur  dengan Kappa  Index  of Agrement (nilai kappa) sebagai berikut.
............(3)
K : nilai Kappa Xii      :  luas  tipe  penggunaan  lahan  ke-i  hasil  simulasi yang  bersesuaian  dengan  luas  tipe  penggunaan lahan ke-i hasil observasi
Xi+  : luas tipe penggunaan lahan ke-i hasil simulasi X+i  : luas tipe penggunaan lahan ke-i hasil observasi N : jumlah luas semua tipe penggunaan lahan z : jumlah tipe penggunaan lahan
Tool validate dalam Idrisi Selva digunakan untuk menghitung nilai kappa. Nilai kappa menentukan hasil simulasi  bisa  dikatakan  sesuai  baik  dalam  hal  luas maupun  sebaran  spasialnya  atau  tidak.  Setelah dianggap sesuai, pemodelan untuk prediksi penggunaan lahan di tahun 2036 dapat dilakukan.
Gambar 1. Alur Penelitian

## 3. Hasil
Lokasi  sub-DAS  Bila  meliputi  tiga  kabupaten. Pembagian  luas  wilayah  sub-DAS  Bila  diantaranya
Agrovital : Jurnal Ilmu Pertanian. Volume 5, Nomor 1, Mei. 2020                                                ISSN : p-ISSN 2541-7452 e-IISN:2541-7460
kabupaten  Enrekang  yakni  kecamatan  Maiwa  Atas  seluas 6.185,69  ha,  kabupaten  Wajo  seluas  4.368,65  ha  yang berada  di  kecamatan  Maniangpajo  dan  sebagian  besar berada  di  wilayah  kabupaten  Sidenreng  Rappang  seluas 43.956,75 ha yang meliputi tiga keamatan yaitu kecamatan Pitu  Riase,  kecamatan  Pitu  Riawa,  dan  kecamatan  Dua Pitue.Sub-DAS  Bila  mempunyai  luas  sebesar  54.511,09 Ha yang dapat dilihat pada tabel 3 berikut ini.
Tabel 3: Pembagian Wilayah Sub-DAS Bila
No  KABUPATEN KECAMATAN luas (ha) 1 Sidrap Kec. Pituriase 24.415,48 Kec. Pituriawa 14.381,23 Kec. Duapitue 5.160,04 2 Enrekang Kec. Maiwa Atas 6.185,69 3 Wajo Kec. Maniangpajo 4.368,65 Jumlah 54.511,09 3.1 Hasil  analisis  perubahan  penggunaan  lahan  tahun 1996-2016
Hasil  interpretasi  citra  satelit  Landsat  ETM+  5 tahun  1996,  tahun  2006  dan  citra  satelit  Landsat  8 tahun  2016  serta  hasil  observasi  yang  dilakukan dilapangan  untuk  penggunaan  lahan  pada  sub-DAS Bila,  penggunaan  lahan  pada  Sub-DAS  Bila dibedakan  atas  sembilan  kelas  yaitu  hutan  lahan kering  primer,  hutan  lahan  kering  sekunder,  padang rumput, permukiman, pertanian lahan kering campur semak,  sawah,  semak  belukar,  tanah  terbuka,  dan tubuh air.
Hasil interpretasi penggunaan lahan tahun 2016 kemudian  dilakukan  uji  ketelitian  dari  hasil klasifikasi  yang  didapatkan  dengan  membandingkan interpretasi penggunaan lapangan dengan melakukan survey lapangan (groundcheck) tiap penutupan lahan yang ditentukan.Dari sembilan kelas hasil interpretasi penggunaan  lahan  tahun  2016,  tiap  kelas  dilakukan pengecekan  sebanyak  17  titik  untuk  membuktikan ketelitian  interpretasi  peta  yang  sudah  dibuat. Penentuan titik survey lapangan dengan memperhatikan  kemampuan  aksebilitas  peneliti dalam  mengambil  titik  koordinat.  Uji  ketelitian  ini bertujuan  untuk  mengetahui  persentase  kepercayaan data  hasil  interpretasi  citra  Landsat  yang  diperoleh berdasarkan  tabel confusion  matrix ,    Adapun  tabel confusion matrix dapat disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4 Confusion matrix titik sampel masing-masing kelas penggunaan lahan tahun 2016
Penutupan/ penggunaan lahan Data lapangan tahun 2016 P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 Jumlah
Da ta Klas ifi k asi t ah u n 2 0 1 6 P1 16
1 17 P2 1 14 1 1 17 P3 16 1 17 P4 13 1 1 1 1 17 P5 1 1 14 1 17 P6 1 1 15 17 P7 1 1 15 17 P8 1 1 1 14 17 P9 1 1 15 17 Jumlah 17 16 18 17 19 17 18 15 16 153 P1 : Hutan Lahan Kering Primer P6 : Sawah P2 : Hutan Lahan kering Sekunder P7 : Semak Belukar
P3 : Padang Rumput
P8 : Tanah Terbuka
P4 : Permukiman
P9 : Tubuh Air P5 : Pertanian Lahan Kering Campur Semak
Hasil    uji  akurasi  dari  tabel  confusion  matrix yaitu  dari  153  titik  survey  lapangan,  sebanyak  132 titik yang sesuai dengan hasil interpretasi. Presentase keakuratan yaitu 132/153 = 86,27% yang menunjukkan bahwa hasil interpretasi dan klasifikasi citra  yang  dilakukan  dapat  diterima  sesuai  dengan tingkat  ketelitian  yang  disarankan  minimal  85% ( Lillesand  et  al,  1993) .  Dengan  demikian,  dapat diasumsikan  bahwa  klasifikasi  citra  satelit  Tahun
1996  dan  Tahun  2016  dapat  digunakan  untuk melakukan  skenario  dan  validasi  penggunaan  lahan hingga Tahun 2036.
Pola  penggunaan  lahan  tahun  1996-2016 mengalami  perubahan  penggunaan  lahan  dinamis yang  dapat  dilihat  Pada  Tabel  5.  Hasil  analisis  pada tahun 1996, terlihat bahwa hutan lahan kering primer dan  semak  belukar  merupakan  penggunaan  lahan yang  mendominasi  wilayah  di  sub-DAS  Bila.
Agrovital : Jurnal Ilmu Pertanian. Volume 5, Nomor 1, Mei. 2020                                                ISSN : p-ISSN 2541-7452 e-IISN:2541-7460
Namun,  kedua  penggunaan  lahan  ini  mengalami penurunan  luas  selama  periode  tahun  1996  sampai tahun  2016.  Sedangkan  penggunaan  lahan  berupa pertanian  lahan  kering  campur  semak  mengalami peningkatan  luas  selama  periode  tahun  1996  sampai tahun 2016. Dari pola penggunaan lahan dapat dilihat bahwa  kecenderungan  manusia  memanfaatkan  hutan
dan  semak  belukar  untuk  digunakan  sebagai  lahan pertanian.  Sementara  potensi  lahan  kritis  dan  erosi akan terjadi apabila perubahan lahan yang bervegetasi  rapat  seperti  hutan  baik  primer  maupun sekunder  ataupun  hutan  tanaman  berubah  menjadi lahan yang bervegetasi kurang rapat seperti pertanian lahan kering ( Kubangun et al, 2016) .
Tabel 5 Perubahan Tutupan Lahan Dari Tahun 1996-2016
TUTUPAN LAHAN PERIODE PERUBAHAN DARI TAHUN 1996 - 2016 TAHUN 1996 TAHUN 2016 LUAS % LUAS % LUAS % Hutan Lahan Kering Primer 19.695,33 36,13 13.730,87 25,19 -5.964,46 -10,94 Hutan Lahan Kering Sekunder 1.713,90 3,14 7.515,68 13,79 5.801,78 10,64 Padang Rumput 2.042,08 3,75 2.450,14 4,49 408,06 0,75 Permukiman 314,93 0,58 364,44 0,67 49,5 0,09 Pertanian Lahan Kering Campur Semak 4.108,10 7,54 17.373,27 31,87 13.265,17 24,33 Sawah 3.920,82 7,19 3.914,91 7,18 -5,91 -0,01 Semak Belukar 20.797,31 38,15 7.650,85 14,04 -13.146,46 -24,12 Tanah Terbuka 598,76 1,10 191,19 0,35 -407,57 -0,75 Tubuh Air 1.319,86 2,42 1.319,74 2,42 -0,12 0 TOTAL 54.511,09 100 54.511,09 100 0 0

## 3.2 Prediksi Penggunaan Lahan Tahun 2036
Sebelum melakukan prediksi penggunaan lahan pada  tahun  2036,  dilakukan  analisis  proyeksi penggunaan  lahan  tahun  1996  hingga  tahun  2006 untuk  memprediksi  penggunaan  lahan  tahun  2016. Proyeksi  ini  bertujuan  untuk  memetakan  prediksi tahun  2016  agar  dapat  dapat  divalidasi  dengan  peta penggunaan  lahan  tahun  2016  aktual  yang  telah dibuat sebelumnya.
Hasil validasi akan memunculkan  nilai  kappa  yang  bisa  diperoleh melalui tools Validate pada idrisi selva.
Nilai validasi yang tergambar dalam nilai kappa memiliki  tingkat  kesesuaian  antara  jumlah  baris  dan kolom  maksimal  1,00.  Nilai  Kappa  >  0,75 menunjukkan  adanya  kesepakatan/kesesuaian  yang sangat baik, nilai Kappa = 0,04–0,75 kesepakatan/kesesuaian baik dan apabila nilai Kappa <  0,40  maka  kesepakatan/kesesuaian  dinyatakan lemah  ( Bhisma,  1997) .  Hasil  validasi  antara penggunaan  lahan  tahun  2016  aktual  dengan penggunaan  lahan  hasil  prediksi  dapat  dilihat  pada gambar 3 berikut.
Gambar 3. Hasil Tool Validat e
Hasil  validasi  antara  prediksi  tahun  2016 terhadap  interpretasi  tahun  2016  menunjukkan  nilai kappa (Kstandard) 0,9.  Hal  ini  berarti  antara  hasil skenario  dengan  penutupan  lahan  sebenarnya memiliki  kesesuaian  yang  sangat  baik  dalam  hal penyebaran luasan maupun spasialnya hingga 90%.
Dengan  demikian,  penggunaan  lahan  pada tahun  1996  dan  tahun  2016  dapat  digunakan  untuk memproyeksikan  penggunaan  lahan  tahun  2036. Proyeksi  dari  tahun  2016  ke  tahun  2036  didasarkan pada  keadaan  penutupan/penggunaan  lahan  tahun 2016  dalam  trasition  probabilities  yang  dihasilkan dari  proses  markov  antara  tahun  1996  dan  tahun 2016. Nilai transition probabilities dapat dilihat pada gambar 4 berikut ini.
Gambar 4. Nilai transition probabilities
Nilai transition  probabilities atau  probabilitas transisi  hasil  dari  Markov  Chain  digunakan  sebagai dasar  untuk  menentukan  lokasi  yang  diproyeksikan akan  mengalami  perubahan  oleh  CA  ( Cellular
Automata) .  Hasil  Prediksi  penggunaan  lahan  tahun 2036 dengan input data peta penggunaan lahan tahun 1996  dan  tahun  2016  dapat  dilihat  pada  gambar  5 berikut.
Gambar 5. Peta Perubahan Penggunaan Lahan di aplikasi idrisi selva
Hasil  dari  prediksi  penggunaan  lahan  pada tahun  2036  kemudian  ditumpangsusunkan  (overlay) dengan  penggunaan  lahan  pada  tahun  2016  untuk
melihat  seberapa  besar  tingkat  perubahan  yang terjadi  sebagaimana  diperlihatkan  pada  tabel  6 berikut.
Agrovital : Jurnal Ilmu Pertanian. Volume 5, Nomor 1, Mei. 2020                                                ISSN : p-ISSN 2541-7452 e-IISN:2541-7460

## Tabel 6. Perubahan Penutupan Lahan Tahun 2016-2036
TUTUPAN LAHAN PERIODE TAHUN 2016 TAHUN 2036 PERUBAHAN 2016-2036 LUAS % LUAS % LUAS % Hutan Lahan Kering Primer 13.730,87 25,19 8.173,91 14,99 -5.556,96 -10,2 Hutan Lahan Kering Sekunder 7.515,68 13,79 12.221,31 22,42 4.705,63 8,63 Padang Rumput 2.450,14 4,49 2.285,06 4,19 -165,08 -0,3 Permukiman 364,44 0,67 2881,04 5,29 2.516,60 4,62 Pertanian Lahan Kering Campur Semak 17.373,27 31,87 20447,203 37,51 3.073,93 5,64 Sawah 3.914,91 7,18 3.367,24 6,18 -547,67 -1 Semak Belukar 7.650,85 14,04 3.756,35 6,89 -3.894,50 -7,15 Tanah Terbuka 191,19 0,35 59,43 0,11 -131,76 -0,24 Tubuh Air 1.319,74 2,42 1.319,53 2,42 -0,21 0 TOTAL 54.511,09 100 54511,09 100 0,00 0
Gambar 6. Peta Prediksi Penggunaan Lahan Sub-DAS Bila Tahun 2036
Pada  Tabel  6  dapat  dilihat  hasil  prediksi penggunaan  lahan  pada  tahun  2036  menunjukkan perubahan  yang  cukup  pesat  dibandingkan  dengan penggunaan  lahan  2016.  Prediksi  penggunaan  lahan yang  mengalami  penurunan  luasan  yang  cukup signifikan ialah hutan lahan kering primer, sedangkan penggunaan lahan yang mengalami peningkatan yang ialah  hutan  lahan  kering  sekunder  dan  pertanian lahan kering campur semak. Hal tersebut mengindikasikan  bahwa  dari  proyeksi  kedepan  akan berkurang  lahan  hutan  yang  dialihfungsikan  menjadi lahan pertanian/perkebunan. Perlu dilakukan
manajemen  lahan  dengan  baik  untuk  mengatur  jenis penggunaan  lahan  tertentu  agar  dapat  menekan terjadinya penurunan kualitas lahan.
Pemanfaatan  lahan  tanpa  memperhatikan kaidah  konservasi  akan  mengakibatkan  lahan  kritis yang  rentan  mengalami  erosi  dan  banjir  di  musim penghujan  dan  mengalami  kekeringan  di  musim kemarau.  Apalagi  ketika  lahan  hutan  yang  menjadi penyangga  akan  terus  menerus  berkurang  demi kebutuhan  ekonomi.  Semntara  dalam  hutan  tropis, tingginya  pertumbuhan  penduduk  dan  permintaan untuk komoditas pangan sebagai akibat dari kawasan
Agrovital : Jurnal Ilmu Pertanian. Volume 5, Nomor 1, Mei. 2020                                                ISSN : p-ISSN 2541-7452 e-IISN:2541-7460
hutan semakin berkurang ( Jiang et al, 2012) . Dengan demikian,  dalam upaya  mempertahankan  lahan yang lestari dan berkelanjutan, kegiatan pemanfaatan lahan bukan hanya berorientasi pada ekonomi, namun juga berorientasi pada lingkungan.

## 4. Kesimpulan
Pola perubahan penggunaan lahan tahun 1996-2016 di sub-DAS  Bila  menunjukkan  penurunan  luasan  yang signifikan  pada  penggunaan  lahan  hutan  lahan  kering primer  sebesar  5.964,46  Ha  (10,94%)  dan  semak  belukar sebesar  13.146,46  Ha  (24,12%).  Sementara  luasan pertanian  lahan  kering  campur  semak  meningkat signifikan sebesar 13.265,17 Ha (24,33%) dan hutan lahan kering sekunder sebesar 5.801,78 Ha (10,64%).
Hasil simulasi prediksi penggunaan lahan menggunakan  model  CA-Markov  tahun  2036,  perubahan masing  -  masing  9  penggunaan  lahan  adalah   hutan  lahan kering  primer  diprediksi  berkurang  seluas  5.556,96  Ha (10,2%),  hutan  lahan  kering  sekunder  diprediksi bertambah  seluas  4.705,63  (8,63%),  padang  rumput diprediksi berkurang seluas 165,08 Ha (0,3%), permukiman  diprediksi  bertambah  seluas  2.516,60  Ha (4,62%),  pertanian  lahan  kering  campur  semak  diprediksi bertambah  seluas  3.073,93  Ha  (5,64%),  sawah  diprediksi berkurang  seluas  547,67  Ha  (1%),  semak  belukar diprediksi  berkurang  seluas  3.894,50  Ha  (7,15%),  tanah terbuka  diprediksi  berkurang  131,76  Ha  (0,24%),  dan tubuh air diprediksi berkurang seluas 0,21 Ha (0,001%).
Penerapan  model  CA-Markov  untuk  memprediksi penggunaan  lahan  di  sub-DAS  Bila  tahun  2036 mempunyai kesesuaian/kesepakatan sangat
baik berdasarkan  uji  validasi  menggunakan  metode  Kappa Index of Agreement  menunjukan nilai  Kstandard 0,9 dari skala 0-1. Dapat dinyatakan bahwa peta panggunaan lahan hasil pemodelan diterima secara ilmiah.

## Daftar Pustaka
Baja,  S.,  2012.  Perencanaan  Tata  Guna  Lahan  dalam  Pengembangan Wilayah:  Pendekatan  Spasial  dan    Aplikasinya.  Andi  Yogyakarta, Yogyakarta.
Bhisma  M.  1997.  Prinsip  Dan  Metode  Riset  Epidemiologi.  UGM  Press, Yogyakarta.
Deng,    J.S.,  K.  Wang,  Y.  Hong,  and  J.G.  Qi.,  2009.  Spatio  temporal dynamics and evolution of land use change and landscape pattern in response to rapid urbanization.  Landscape and Urban Planning. 92, 187-198.
Ikrima, S., Oteng, H., Yayat, H., 2016. Analisis Debit Aliran Sungai Das Bila  Sulawesi Selatan. Jurnal Sumber Daya Air, 12 (2), 117 - 130. Jensen,  J.  R.,  1996.  Introductory  Digital  Image  Processing  :  A  Remote Sensing Prespective. Prentice Hall, Upper Saddler River.
Jiang,  D.,  Huang,  Y., Zhuang,  D., Zhu,  Y.,  Xu,  X.,  & Ren,  H.,  2012.  A Simple  Semi-Automatic  Approach  for  Land  Cover  Classification from  Multispectral  Remote  Sensing  Imagery.  PloS  one,  7(9), e45889.
Kubangun,  S.H.,  Oteng,  H.,  dan  Komarsa,  G.,  2016.  Model  Perubahan Penutupan/Penggunaan  Lahan  Untuk  Identifikasi  Lahan  Kritis  Di Kabupaten  Bogor,    Kabupaten  Cianjur,  Dan  Kabupaten  Sukabumi. Majalah Ilmiah Globë, 18 (1), 21-32.
Lillesand,  T.  M.,  Kiefer,  R.  W.,  Dulbahri,  Suharsono,  P.,  Hartono, Suharyadi,  &  Sutanto.,  1993.  Penginderaan  Jauh  dan  Interpretasi Citra. Gadjah Mada University, Yogyakarta.
Prabowo,  D.P.,  Syamsul,  B.,  Bagus,  S.W.,  2017.  Prediksi  Penggunaan Lahan  Dan  Pola  Berdasarkan  Citra  Landsat  Multi  Waktu  Dengan Land Change Modeler (LCM) Idrisi Selva 17: Studi Kasus Sub DAS Hulu. Jurnal Pendidikan Geografi, 22 (1), 32-48.
Sajikumar, N., & Remya, R. S., 2015. Impact of land cover and land use change  on  runoff  characteristics.  Journal  of  Environmental Management, 161, 460-468. https://doi.org/10. 1016/j.jenvman.2014.12.041S
Susilo,  B.,  2011.  Pemodelan    Spasial  Probabilistik  Integrasi  Markov Chain  Dan Cellular Automata Untuk Kajian Perubahan Penggunaan Lahan  Skala  Regional  Di  Provinsi  Daerah  Istimewa  Yogyakarta. Gea, 11 (2), 163-178.
Sutanto, 1994. Penginderaan Jauh Jilid 2. Gadjah Mada University Press, Yogyakarta.
Trisasongko,  B.H.,  D.R.  Panuju,  L.S.  Iman,  Harimurti,  A.F.  Ramly,  V.
Anjani, dan H. Subroto., 2009. Analisis Dinamika Konversi Lahan di Sekitar  Jalur  Tol  Cikampek.  Publikasi  Teknis  DATIN.  Kementrian Negara Lingkungan Hidup, Jakarta.
Wardani, D.W., Projo, D., Bowo S., 2016. Kajian Perubahan Penggunaan Lahan  Berbasis  Cira  Satelit  Penginderaan  Jauh  Resolusi  Menengah Dengan Metode Multi Layer Perceptron Dan Markov Chain. Majalah Geografi Indonesia. 30 (1), 9-18.