Abstrak—Pembangunan  infrastruktur  merupakan  salah  satu program  prioritas  pemerintah  dalam  beberapa  tahun  ini. Seiring dengan meningkatnya aktifitas pembangunan infrastruktur,  kebutuhan  lahan  juga  semakin  meningkat, sehingga  perubahan  tutupan  lahan  seringkali  terjadi  untuk mencukupi  ketersediaan  lahan  tersebut.  Perubahan  tutupan lahan  ini  berkaitan  dengan  keseimbangan  lingkungan  dan ekosistem di suatu wilayah, sehingga perubahan tutupan lahan ini perlu dimodelkan untuk memprediksi kondisi tutupan lahan pada masa yang akan datang. Model perubahan tutupan lahan pada  penelitian  ini  menggunakan  data  klasifikasi  citra  satelit Landsat 5 TM tahun 1995 dan Landsat 7 ETM+ tahun 2005 dan ditambah  dengan  faktor  pendorong  perubahan  tutupan  lahan yang  meliputi  jaringan  jalan,  CBD  (Central  Business  District) dan  jaringan  sungai.  Ketiga  faktor  ini  dipilih  karena merupakan  faktor  penentu  dalam  model  perkembangan  kota. Model perubahan tutupan lahan di Kota Surabaya didominasi dengan  perubahan  tutupan  lahan  dari  kelas  Ruang  Terbuka Hijau  (RTH)  menjadi  bangunan  dengan  luas  total  perubahan sebesar  3.428,01  hektar.  Pola  perubahan  tutupan  lahan menunjukkan bahwa perkembangan wilayah di Kota Surabaya bersifat  monosentrik  dengan  satu  titik  pusat  yang  berada  di wilayah Kecamatan Wonokromo dan cenderung mengarah ke selatan.  Prediksi  perubahan  tutupan  lahan  menggunakan metode  Markov  Chain  menghasilkan  tiga  skenario,  dan didapatkan  dua  skenario  yang  memenuhi  nilai  Area  Under Curve  (AUC)  minimum  sebesar  0,800  yaitu  skenario  kedua dengan nilai AUC 0,809 dan skenario ketiga dengan nilai AUC sebesar  0,807.  Pada  skenario  kedua  menghasilkan  peluang perubahan  tutupan  lahan  pada  tahun  2025  untuk  kelas  RTH menjadi  bangunan  sebesar  0,599.  Pada  skenario  ketiga besarnya  peluang  perubahan  tutupan  lahan  pada  tahun  2025 untuk  kelas  sawah  menjadi  bangunan  sebesar  0,399  dan peluang  kelas  tambak  untuk  mengalami  perubahan  menjadi bangunan sebesar 0,106.
Kata  Kunci—Prediksi  Tutupan  Lahan,  Kota  Surabaya,  Markov Chain.

## I. PENDAHULUAN
URABAYA  sebagai  ibu  kota  provinsi  Jawa  Timur memiliki posisi yang strategis dalam sektor perdagangan dan  jasa..  Dalam  struktur  ekonomi  Kota  Surabaya  dalam kurun  waktu  10  tahun  terakhir  ini,  sektor  perdagangan  dan jasa  memegang  peran  besar  dalam  membentuk  ekonomi  di wilayah ini. Perkembangan sektor perdagangan menimbulkan permintaan  fasilitas  perdagangan baru  seperti mall ,  pertokoan,  perkantoran,  dan  ruko-ruko  baru  banyak bermunculan.  Pada  lima  tahun  terakhir,  beberapa  pusat perdagangan  baru  sudah  mulai  beroperasi,  sehingga
berdampak  pada  peningkatan output sektor  perdagangan, hotel  dan  restoran.  Peningkatan  sektor  perdagangan,  hotel dan restoran tentunya menimbulkan dampak pada perubahan penggunaan  dan  tutupan  lahan  di  Kota  Surabaya  [1].  Oleh karena itu, diperlukan penelitian mengenai model perubahan tutupan lahan dan prediksi perubahan tutupan lahan di Kota Surabaya.
Prediksi  perubahan  tutupan  lahan  dapat  dilakukan dengan menggunakan analisis berbasis spasial menggunakan data  citra  penginderaan  jauh.  Dalam  penelitian  ini  prediksi perubahan  tutupan  lahan  menggunakan  metode  Markov Chain . Metode  Markov  Chain  merupakan  metode  yang paling  banyak  digunakan  untuk  prediksi  perubahan  tutupan lahan.  Hal  ini  dibuktikan  dengan  beberapa  penelitian sebelumnya yang mengunakan metode Markov Chain seperti penelitian  mengenai  uji  statistik  independensi  dan  validasi perubahan tutupan lahan menggunakan hasil pemodelan CA Markov  Chain  di  wilayah  negara  bagian  Assam,  India  [2]. Selain  itu  penelitian  lainnya  mengenai  prediksi  perubahan tutupan  lahan  di  DAS  Sungai  Citarum  juga  menggunakan metode Markov Chain dengan melibatkan parameter elevasi, kelerengan,  jaringan  jalan,  jaringan  sungai  dan  kepadatan penduduk [3]. Penelitian ini mengambil studi kasus prediksi perubahan tutupan lahan di Kota Surabaya pada tahun 2025 dengan  menggunakan  model  perubahan  tutupan  lahan  pada tahun  1995-2005.  Pemilihan  rentang  waktu  pemodelan tutupan  lahan  pada  tahun  1995-2005  dikarenakan  pada rentang tahun ini terjadi pembangunan yang cukup masif di Kota  Surabaya  seperti  pembangunan  Jalan  Lingkar  Dalam Timur Kota Surabaya dan juga Jembatan Suramadu, sehingga dengan adanya pembanguna infrastruktur ini diprediksi akan terjadi proses pembangunan infrastruktur pendukung maupun pembangunan perumahan di sekitar area tersebut [4].
Dengan mengetahui model perubahan tutupan lahan dan prediksi perubahan tutupan lahan di tahun 2025 mendatang, diharapkan  dapat  dijadikan  sebagai  bahan  pertimbangan pemerintah  dan  instansi  terkait  lainnya  dalam  menentukam kebijakan mengenai perencanaan penggunaan lahan di suatu daerah guna mendukung manajemen sumberdaya lahan dan perencanaan pembangunan daerah yang berkelanjutan.

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Lokasi Penelitian
Lokasi penelitian ini terletak di Kota Surbaya, Jawa Timur. Kota Surabaya terletak pada koordinat 7°9' LS - 7°21' LS  dan

## Prediksi Perubahan Tutupan Lahan Menggunakan Metode Markov Chain dan Citra Satelit Penginderaan Jauh (Studi Kasus: Kota Surabaya)
Rizky Aji Nugroho dan Hepi Hapsari Handayani Departemen Teknik Geomatika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : hapsari@geodesy.its.ac.id
S
112°36'  BT-  112°54'  BT.  Berikut  adalah  peta  lokasi penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## B. Data dan Peralatan
1) Data
Data  yang  akan  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah berupa:
1. Data  citra  satelit  Landsat  5  Level  1  TP path 118 row 65 dengan waktu akuisisi data pada 25 Juni 1995.
2. Data  citra  satelit  Landsat  7  Level  1  TP path 118 row 65
dengan waktu akuisisi data pada 12 Juni 2005 (citra satelit yang akan diisi gap) dan 30 Juli 2005 (citra satelit untuk mengisi gap).
3. Data  citra  satelit  Landsat  7  Level  1  TP path 118 row 65 dengan waktu akuisisi data pada 26 Juli 2015 (citra satelit yang akan diisi gap) dan 24 Juni 2015 (citra satelit untuk mengisi gap).
4. Data  batas  administrasi  Kota  Surabaya  tahun  2015  yang dikeluarkan oleh Badan Informasi Geospasial (BIG).
5. Data  jaringan  jalan  di  wilayah  Kota  Surabaya  yang dikeluarkan oleh Badan Informasi Geospasial (BIG) pada tahun 2006.
6. Data  jaringan  sungai  di  wilayah  Kota  Surabaya  yang dikeluarkan oleh Badan Informasi Geospasial (BIG) pada tahun 2006.
7. Peta RBI Kota Surabaya skala 1:25.000 yang dikeluarkan oleh Badan Informasi Geospasial (BIG) pada tahun 2006.
8. Data  validasi  hasil  klasifikasi  citra  satelit  menggunakan Google  Earth  Pro dan  Peta  RBI  Kota  Surabaya  skala 1:25.000.
9. Data  koordinat Central  Business  District Kota  Surabaya dari  Peta  RBI  Kota  Surabaya  skala  1:25.000  dan  hasil tagging menggunakan Google Earth Pro .
2) Peralatan
Peralatan yang dibutuhkan dalam penelitian ini terdiri dari beberapa perangkat lunak dan keras:
1. Perangkat Lunak :
• Perangkat lunak pengolah data spasial
• Perangkat lunak pengolah citra
• Perangkat lunak pengolah kata
(a) (b) (c)
Gambar 4. Tutupan Lahan (a) Periode Tahun 1995 (b) Periode Tahun 2005 (c) Periode Tahun 2015.
Gambar 1. Lokasi Penelitian (Sumber : Badan Informasi Geospasial).
Gambar 2. Hasil Proses Gap Fill a. Citra Sebelum Dilakukan Gap Fill b. Citra Sesudah Dilakukan Gap Fill.
Gambar  3.  Hasil  Proses Image  Enhancement a.  Citra  Sebelum Dilakukan Image  Enhancement b.  Citra  Sesudah  Dilakukan Image Enhancement.
• Perangkat lunak perhitungan angka
2. Perangkat Keras :
• Personal Computer (PC)/ Laptop
C. Tahapan Pengolahan Data
1) Pengolahan Data Tutupan Lahan
Data tutupan lahan pada penelitian ini diperoleh dari hasil klasifikasi  Citra  Satelit  Landsat  5  dan  Landsat  7,  namun khusus  pada  citra  satelit  Landsat  7  pengolahan  data  citra satelit  diawali  dengan  melakukan  proses gap  fill .  Pada penelitian ini proses gap fill dilakukan menggunakan metode Two Band Gap Fill (Local Histogram Matching) , metode ini menggunakan  dua  data  citra  Satelit  Landsat  7  SLC  off dengan  interval  waktu  yang berdekatan.  Setelah  melakukan proses gap fill, maka dihasilkan citra satelit Landsat 7 yang utuh  dan  tidak  terdapat  garis-garis  kosong,  kemudian dilanjutkan dengan proses image enhancement . Proses image enhancement dilakukan dengan menggunakan metode linear 2% stretches .  Setelah  dilakukan image  enhancement kemudian dilakukan pembuatan training area sebagai bahan yang digunakan untuk proses klasifikasi tutupan lahan.
Klasifikasi tutupan lahan pada penelitian ini menggunakan metode Maximum  Likelihood dan  interpretasi  visual.  Hasil klasifikasi  tutupan  lahan  kemudian  divalidasi  dengan  data Citra Satelit yang terdapat pada Google Earth dan Peta RBI Kota Surabaya Skala 1:25.000. Selanjutnya perhitungan nilai
validasi  hasil  klasifikasi  tutupan  lahan  dilakukan  dengan menggunakan  perhitungan  nilai  kappa.  Nilai  Kappa  yang masuk dalam kategori baik bernilai>0,85 [5].
2) Pengolahan Data Pendorong Perubahan Tutupan Lahan
Data  pendorong  perubahan  tutupan  lahan  meliputi  data jaringan jalan, data jaringan sungai dan data Central Business District (CBD),  dengan  menggunakan  algoritma Euclidean Distance maka dihasilkan peta jarak terhadap jalan, peta jarak terhadap  sungai  dan  peta  jarak  terhadap  CBD.  Selanjutnya data pendorong tutupan lahan ini dilakukan pengujian untuk mengetahui  tingkat  hubungan  antara  setiap  faktor  terhadap perubahan  tutupan  lahan  yang  terjadi  dengan  mengganakan uji Cramer's V. Hasil uji Cramer's V dengan nilai 0,15 atau lebih tinggi pada pengujian faktor pendorong tutupan lahan dapat digunakan sebagi acuan bahwa faktor tersebut memiliki pengaruh pada perubahan tutupan lahan [6].
3) Pembuatan Model Prediksi Perubahan Tutupan Lahan Model perubahan tutupan lahan terdiri dari nilai gains and losses , cubic  trend perubahan  lahan,  peta  perubahan  lahan, matrik  probabilitas  transisi,  matrik  area  transisi  dan  peta potensial  transisi  [6].    Model  prediksi  perubahan  tutupan lahan menggunakan metode Markov Chain dapat dituliskan dalam formula berikut [2]:
S(t, t + 1)   =  f (S(t), N) (1)
Dimana:
S             = himpunan batasan dan pernyataan diskrit cellular N          = area cellular
(t, t+1)  = faktor perubahan waktu ( time series) F           = model transformasi di suatu wilayah
Gambar 7. Perubahan Tutupan Lahan.
Tabel 2. Matriks Probabilitas Transisi Tahun 2025 Skenario 2 Bangunan RTH Sawah Badan Air Tambak Bangunan 1,000 0,000 0,000 0,000 0,000 RTH 0,599 0,401 0,000 0,000 0,000 Sawah 0,000 0,000 1,000 0,000 0,000 Badan Air 0,000 0,000 0,000 1,000 0,000 Tambak 0,000 0,000 0,000 0,000 1,000 Tabel 3. Matriks Probabilitas Transisi Tahun 2025 Skenario 3 Bangunan RTH Sawah Badan Air Tambak Bangunan 1,000 0,000 0,000 0,000 0,000 RTH 0,000 1,000 0,000 0,000 0,000 Sawah 0,399 0,000 0,601 0,000 0,000 Badan Air 0,000 0,000 0,000 1,000 0,000 Tambak 0,106 0,000 0,000 0,000 0,894 Tabel 1. Hasil Uji Cramer’s V Faktor Pendorong Nilai Cramer's V Jarak dari jalan utama 0,258 Jarak dari jalan non utama 0,403 Jarak dari CBD 0,325 Jarak dari sungai 0,198
Gambar 5. Gains and Losses.
Gambar 6. Cubic Trend.

## 4) Validasi Model Prediksi Perubahan Tutupan Lahan
Pengujian  model  perubahan  tutupan  lahan  digunakan untuk menguji tingkat keakuratan yang dihasilkan dari model transisi  perubahan  lahan  yang  telah  dibuat.  Pengujian  ini dilakukan  dengan  membandingkan  hasil  prediksi  tutupan lahan  di  Kota  Surabaya  tahun  2015  dan  hasil  klasifikasi tutupan  lahan  di  Kota  Surabaya  tahun  2015.  Untuk mengetahui  tingkat  keakuratan  model  transisi  dapat menggunakan  nilai  AUC,  nilai  AUC  minimum untuk  dapat melakukan  prediksi  tutupan  lahan  pada  periode  tertentu adalah  0,800  [6].  Formula  untuk  menghitung  nilai  AUC adalah sebagai berikut [6]:
AUC  =   Ʃ[Xi + 1 –  Xi] X [Yi  +   (Yi + 1– Yi )/2] (2)
Dimana: AUC  = Area Under Curve Xi     = Tingkat false positif dari threshold i Yi        = Tingkat true positif dari threshold i i          = jumlah threshold
5) Pembuatan Peta Prediksi Tutupan Lahan
Pembuatan prediksi tutupan lahan dilakukan menggunakan peta potensial transisi tutupan lahan yang telah divalidasi dan dikombinasikan  dengan  matrik  probabilitas  transisi  dan matrik area transisi tahun 2025. Dalam penelitian ini model transisi tutupan lahan digunakan untuk memprediksi kondisi tutupan lahan di Kota Surabaya pada tahun 2025 mendatang.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil Pengolahan Citra Satelit
Citra  satelit  yang  digunakan  sebagai  bahan  klasifikasi tutupan  lahan  telah  melewati  tahap pre  processing yang meliputi proses gap fill dan image enhancement. Hasil proses gap fill berupa citra satelit yang sudah utuh dan tidak terdapat garis  garis  kosong  karena  telah  diisi  oleh  citra  satelit  yang lainnya,  sehingga  citra  satelit  hasil  proses gap  fill dapat digunakan  untuk  proses  pengolahan  selanjutnya.  Adapun perbandingan  citra  satelit  sebelum  dan  sesudah  dilakukan proses gap fill dapatb dilihat pada Gambar 2. Hasil  proses image  enhancement secara  visual  akan menghasilkan  citra  satelit  yang  lebih  tajam  dan  perbedaan antar objek yang ditampilkan pada citra menjadi dapat terlihat dengan jelas sehingga memudahkan dalam proses interpretasi maupun klasifikasi tutupan lahan. Pada citra satelit sebelum dilakukan image  enhancement (gambar  3a)  nampak  lebih buram dan terlihat kurang jelas, hal ini berbeda dengan citra satelit yang sudah dilakukan image enhancement (gambar 3b)
(a) (b)
Gambar  9.  Prediksi  Tutupan  Lahan  2015  a.  Skenario  Kedua  b.
Skenario Ketiga. (a) (b) (c)
Gambar  8.  Prediksi  Tutupan  Lahan  2015  a.  Skenario  Pertama  b. Skenario Kedua c. Skenario Ketiga.
yang nampak lebih terang dan tajam, hasil perbandingan citra satelit  sebelum  dan  sesudah  dilakukan  proses image enhancement ditampilkan pada gambar 3.
Pada  penelitian  ini  proses  klasifikasi  citra  satelit menggunakan gabungan antara metode Maximum Likelihood Clasification (MLC) dan interpretasi visual. Hasil klasifikasi citra  satelit  tersebut  kemudian  dilakukan  proses  validasi menggunakan  data  citra  satelit  yang  terdapat  pada  Google Earth  dengan  menyesuaikan  tahun  perekaman  citra  satelit menggunakan fitur Historical Imagery dan ditambah dengan data  tutupan  lahan  pada  Peta  RBI  Kota  Surabaya  Skala 1:25.000.  Pada  proses  validasi  menggunakan  250  titik validator  yang  didapatkan  dari  hasil checking pada  Google Earth  dan  Peta  RBI  Kota  Surabaya.  Hasil  validasi  tutupan lahan didapatkan nilai koefisien kappa dengan nilai minimum 0,860  pada  tutupan  lahan  tahun  1995  dan  nilai  maksimum 0,915  pada  tutupan  lahan  tahun  2005,  sedangkan  pada tutupan lahan tahun 2015 menghasilkan nilai koefisien kappa sebesar  0,890.  Hasil  proses  klasifikasi  citra  satelit menghasilkan peta   tutupan  lahan  Kota  Surabaya  pada Gambar 4.

## B. Faktor Pendorong Perubahan Tutupan Lahan
Faktor  pendorong  perubahan  tutupan  lahan  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  jaringan  jalan (jalan  utama  dan  jalan non utama),  CBD  ( Central  Business District) dan  jaringan  sungai.  Hasil  pengolahan Euclidean Distance untuk  setiap  faktor  pendorong  perubahan  tutupan lahan  kemudian  dilakukan  pengujian  untuk  mengetahui tingkat  hubungan  antara  setiap  faktor  terhadap  perubahan tutupan lahan yang terjadi. Berdasarkan hasil uji Cramer's V pada semua faktor perubahan tutupan lahan didapatkan nilai Overall V  diatas  0,15,  hal  ini  menunjukkan  bahwa  setiap faktor  tersebut  memiliki  pengaruh  pada  perubahan  tutupan lahan  dan  dapat  dimasukkan  kedalam  model  prediksi perubahan tutupan lahan [6]. Adapun nilai Overall V paling tinggi  terdapat  pada  faktor  jalan  non  utama,  hal  ini dikarenakan  jalan  non  utama  memiliki  ketersebaran  yang lebih  merata,  dan  mampu  menjangkau  hampir  di  semua wilayah.  Di  kota  Surabaya  sebagai  kota  industri,  jalan merupakan  aset  yang  sangat  penting  karena  sebagai  media dalam  distribusi  barang  dan  jasa.  Pengujian  ini  dilakukan dengan mengganakan uji  Cramer's V. Hasil Uji Cramer's  V pada setiap faktor perubahan tutupan lahan ditampilkan pada tabel  1.  Model  Prediksi  Perubahan  Tutupan  Lahan  terdiri antara lain:
1) Nilai gains and losses Nilai gains  and  losses dibuat  berdasarkan  nilai pengurangan  dan  penambahan  untuk  masing-masing  kelas tutupan  lahan  berdasarkan  perubahan  tutupan  lahan  yang terjadi pada tahun 1995 sampai 2005, Berdasarkan nilai gains and  losses tersebut  diperoleh  kelas  tutupan  lahan  yang mengalami pengurangan terbesar adalah kelas ruang terbuka hijau  dengan  pengurangan  sebesar  3.881  hektar  dan  kelas tutupan lahan yang mengalami penambahan terbesar adalah Bangunan dengan penambahan 4.636 hektar. Nilai gain and losses ditampilkan pada gambar 5.
2) Cubic Trend Perubahan Lahan Cubic  trend dapat  digunakan  untuk  mengetahui  arah perkembangan  kota  dinilai  dari  perubahan  semua  kelas tutupan  lahan  menjadi  area  terbangun.  Berdasarkan  peta cubic  trend tersebut  dapat  diketahui  bahwa  pola perkembangan wilayah di Kota Surabaya bersifat
monosentrik  dengan  satu  titik  pusat  dan  nilai cubic  trend tertinggi  berada  di  pusat  kota  dan  cenderung  mengarah  ke selatan. Kecamatan dengan nilai cubic trend tertinggi adalah Kecamatan Wonokromo, kemudian diikuti dengan kecamatan  di  sekitarnya  yang  meliputi  Kecamatan Wonocolo,  Dukuh  Pakis,  Tegalsari,  Sawahan  dan  Gubeng. Kecamatan  Wonokromo  merupakan  jalur  utama  lalu  lintas Kota Surabaya sehingga memiliki potensi yang sangat besar dibidang ekonomi dan perdagangan dan menjadikan wilayah ini  sebagai  area central  business  district yang  menarik investor  ataupun  masyarakat  untuk  membangun  perumahan di  wilayah  tersebut.  Peta cubic  trend di  wilayah  Kota Surabaya dapat dilihat pada Gambar 6.
3) Peta Perubahan Tutupan Lahan
Perubahan  tutupan  lahan  yang  ditampilkan  adalah perubahan tutupan lahan dari RTH menjadi bangunan, hal ini dikarenakan  berdasarkan  nilai gains  and  losses dan  tabel perubahan  tutupan  lahan,  kelas  yang  mengalami  perubahan terbesar  adalah  RTH  dan  bangunan.  Kelas  RTH  yang mengalami  perubahan  menjadi  kelas  bangunan,  sebesar 3.129,866 hektar. Adapun peta perubahan tutupan lahan kelas RTH  menjadi  bangunan yang  dihasilkan  dari periode  tahun 1995 sampai tahun 2005 pada Gambar 7.

## 4) Peta Potensial Transisi
Peta  potensial  transisi  dihasilkan  dari  proses  pemodelan perubahan  tutupan  lahan,  pemodelan  perubahan  tutupan lahan  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan Multi-Layer
Perceptron (MLP) Neural Network
.Berdasarkan  hasil  pemodelan Multi-Layer  Perceptron (MLP) Neural  Network didapatkan  jenis  potensial  transisi pada masing masing skenario sebagai berikut:
a. Skenario  Pertama;  (1)Perubahan    RTH  menjadi bangunan;  (2)Perubahan  sawah  menjadi  bangunan; (3)Perubahan  tambak  menjadi  bangunan;  (4)Badan  air tidak mengalami perubahan
b. Skenario  Kedua; (1)Perubahan  RTH  menjadi  bangunan; (2)Sawah  tidak  mengalami  perubahan;  (3)Tambak  tidak mengalami  perubahan;  (5)Badan  air  tidak  mengalami perubahan
c. Skenario Ketiga; (1)Perubahan sawah menjadi bangunan; (2)Perubahan  tambak  menjadi  bangunan;  (3)RTH  tidak mengalami  perubahan;  (4)Badan  air  tidak  mengalami perubahan

## C. Prediksi Tutupan Lahan Tahun 2015
Prediksi tutupan lahan yang dihasilkan dalam penelitian ini menggunakan  metode multi-objective  land  allocation (MOLA) .  MOLA  menghasilkan  peta  tutupan  lahan  dengan memaksimalkan  kesesuaian  lahan  untuk  masing-masing kelas tutupan lahan dengan mempertimbangkan bobot yang terdapat  pada  potensial  transisi  pada  masing-masing skenario.  Skenario  pertama  mengarah  pada  perubahan tutupan  lahan  yang  memprioritaskan  pembangunan  kota ( urban ),  pada  skenario  ini  memprediksi  penambahan  kelas terbangun yang berasal dari kelas RTH, sawah dan tambak. Pada  perbandingan  luas  dengan  kondisi  aktual,  luas  area terbangun  hasil  prediksi  memiliki  selisih  yang  besar  yaitu 1.311,84  hektar.  Hal  ini  mengindikasikan  perubahan  yang terlalu  berlebihan  pada  kelas  bangunan  sehingga  kurang sesuai dengan kondisi perubahan tutupan lahan yang terjadi di Kota Surabaya.
Pada skenario kedua yang memiliki tingkat akurasi model tertinggi dapat memprediksi secara tepat perubahan tutupan lahan pada kelas bangunan pada tahun 2015, sehingga hasil uji validasi juga menghasilkan nilai yang relatif tinggi, hal ini dikarenakan  proporsi  kelas  bangunan  memiliki  persentase yang paling besar di wilayah Kota Surabaya. Skenario ketiga menggunakan perubahan tutupan lahan yang mengarah pada pembangunan  kota dengan  mempertahankan  kondisi  Ruang Terbuka Hijau (RTH), hasil prediksi perubahan tutupan lahan pada  skenario  ini  memiliki  selisih  yang  lebih  proporsional pada  masing  masing  kelas  tutupan  lahan,  sehingga  luas tutupan  lahan  hasil  prediksi  skenario  ketiga  memilik kemiripan dengan luas tutupan lahan aktual. Pada skenario ini terdapat selisih luas yang cukup besar pada kelas bangunan dengan  selisih  895,14  hektar  dan  luas  ini  lebih  kecil  dari kondisi aktual, namun untuk kelas RTH memiliki total luas 527,49  hektar  lebih  tinggi  dibanding  dengan  kondisi  aktual sehingga model ini dapat dipertimbangkan apabila kebijakan pemerintah memprioritaskan ketersediaan RTH publik dalam perencanaan wilayahnya.  Hasil prediksi tutupan lahan pada periode tahun 2015 dapat dilihat pada Gambar 8.
Hasil  prediksi  tutupan  lahan  tahun  2015  selanjutnya dilakukan proses validasi untuk menentukan tingkat akurasi model prediksi tutupan lahan. Proses validasi menggunakan peta  perubahan  tutupan  lahan  hasil  klasifikasi  Citra  Satelit Landsat pada tahun 2015. Pada penelitian ini untuk menguji akurasi model prediksi menggunakan model ROC ( Relative Operating  Characteristic ).  Tingkat  akurasi  hasil  prediksi berdasarkan  nilai  AUC  ( Area  Under  Curve) tertinggi dihasilkan dari pemodelan skenario kedua dengan nilai AUC sebesar 0,809 dan skenario ketiga dengan nilai AUC sebesar 0,807.  Sedangkan  untuk  nilai  AUC  terenah  terdapat  pada skenario  pertama  dengan  nilai  AUC  sebesar  0,780. Berdasarkan  ketiga  skenario  tersebut,  nilai  AUC  yang memenuhi  ambang  batas  minimum  0,800  terdapat  pada skenario kedua dan ketiga, sehingga skenario pertama tidak dapat  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  tutupan  lahan pada periode berikutnya.

## D. Prediksi Tutupan Lahan Tahun 2025
Pada  skenario  perubahan  tutupan  lahan  terdapat  dua skenario  yang  memiliki  nilai  AUC  lebih  dari  0,800  yaitu skenario kedua dan ketiga, sehingga kedua skenario ini dapat digunakan  untuk  memprediksi  tutupan  lahan  pada  tahun 2025. Matrik probabilitas transisi tahun 2025 skenario kedua menghailkan  peluang  perubahan  tutupan  lahan  pada  tahun 2025  untuk  kelas  RTH  menjadi  bangunan  mengalami peningkatan sebesar 0,211 menjadi sebesar 0,599, sedangkan untuk  peluang  kelas  RTH  menjadi  tetap  ( persistence ) mengalami  penurunan  0,160  menjadi  sebesar  0,401. Peningkatan  peluang  perubahan  tutupan  lahan  untuk  kelas RTH  menjadi  bangunan  ini  menunjukkan  tren  tingkat pembangunan di Kota Surabaya diprediksi semakin masif dan proses alih fungsi lahan pada tahun 2025 diprediksi semakin meningkat. Matrik probabilitas transisi tahun 2025 skenario kedua ditampilkan pada tabel 2.
Pada  matriks  probabilitas  transisi  tahun  2025  skenario ketiga besarnya peluang perubahan tutupan lahan pada tahun 2025  untuk  kelas  sawah  menjadi  bangunan  mengalami peningkatan sebesar 0,211 menjadi sebesar 0,399, sedangkan untuk  peluang  kelas  sawah  menjadi  tetap  ( persistence )
mengalami  penurunan  0,011  menjadi  sebesar  0,601.  Kelas tambak  juga  mengalami  peningkatan  peluang  untuk mengalami  perubahan  menjadi  bangunan  sebesar  0,052 menjadi  0,106  dan  peluang  kelas  tambak  menjadi  tetap mengalami  penurunan  0,052  hingga  menjadi  0,894.  Selain matrik  probabilitas  transisi,  metode  Markov  Chain  juga menghasilkan  matrik  area  transisi  pada  tahun  2025  dapat dilihat Tabel 3.
Prediksi  tutupan  lahan  dihasilkan  dengan  menggunakan metode multi-objective  land  allocation (MOLA).  Pada prediksi tutupan lahan tahun 2025 skenario kedua, di wilayah Surabaya Selatan terus terjadi perubahan tutupan lahan yang sangat  masif  pada  kelas  RTH  untuk  menjadi  bangunan, hampir semua wilayah RTH di Surabaya Selatan dikonversi menjadi  bangunan,  pada  daerah  lain  seperti  Surabaya  Barat dan  Surabaya  Timur  juga  terjadi  peningkatan  alih  fungsi lahan  dari  RTH  menjadi  bangunan,  namun  tidak  semasif apabila  dibandingkan  dengan  wilayah  Surabaya  Selatan. Pada prediksi tutupan lahan tahun 2025 di wilayah Surabaya Timur  sebagian  besar  wilayah  RTH  juga  sudah  dikonversi menjadi bangunan.
Pada  prediksi  tahun  2025  skenario  ketiga,  di  wilayah Surabaya  Selatan  terjadi  peningkatan  perubahan  tutupan lahan  pada  kelas  sawah  untuk  menjadi  bangunan,  sehingga sebagian  besar  wilayah  sawah  di  Surabaya  Selatan  terus berkurang  dan  dikonversi  menjadi  bangunan,  pada  daerah lain  seperti  Surabaya  Barat  dan  Surabaya  Timur  juga mengalami  perubahan  yang  sangat  masif  pada  kelas  sawah menjadi  bangunan,  sedangkan  untuk  perubahan  kelas Tambak menjadi bangunan terjadi di wilayah Surabaya Barat dan sebagian wilayah Surabaya Timur. Di wilayah Surabaya Barat  perubahan  kelas  dari  tambak  menjadi  bangunan  tetap mengikuti  pola  jaringan  jalan  yang  terdapat  di  wilayah tersebut.  Tutupan  lahan  hasil  prediksi  tahun  2025  skenario kedua dan ketiga ditampilkan pada gambar 9.
Berdasarkan  penilitian  yang  dilakukan  dapat  diambil kesimpulan  bahwa:  (1)Model  perubahan  tutupan  lahan  di Kota  Surabaya  dari  tahun  1995  hingga  2005  didominasi dengan  perubahan  tutupan  lahan  dari  kelas  Ruang  Terbuka Hijau (RTH) menjadi bangunan dengan luas total perubahan sebesar 3.428,01 hektar. Pola perkembangan wilayah di Kota Surabaya  bersifat  monosentrik  dengan  satu  titik  pusat  yang berada  di  wilayah  Kecamatan  Wonokromo  dan  cenderung mengarah  ke  selatan;  (2)Berdasarkan  perhitungan  ROC ( Relative Operating Characteristic ) didapatkan dua skenario yang memenuhi nilai ambang batas minimum sebesar 0,800 yaitu skenario kedua dengan nilai AUC ( Area Under Curve) 0,809  dan  skenario  ketiga  dengan  nilai  AUC  ( Area  Under Curve) sebesar  0,807,  sehingga  kedua  model  prediksi perubahan  tutupan  lahan  tersebut  dapat  digunakan  untuk memprediksi  tutupan  lahan  pada  periode  berikutnya; (3)Matriks  probabilitas  transisi  tahun  2025  skenario  kedua menunjukkan  besarnya    peluang    perubahan    tutupan  lahan pada tahun 2025 untuk kelas RTH menjadi bangunan sebesar 0,599,    sedangkan  untuk  peluang  kelas  RTH  menjadi  tetap ( persistence) sebesar 0,401. Pada matriks probabilitas transisi tahun  2025  skenario  ketiga  menunjukkan  besarnya  peluang perubahan tutupan lahan pada tahun 2025 untuk kelas sawah menjadi  bangunan  sebesar  0,399,  dan  peluang  kelas  sawah menjadi  tetap  ( persistence )  sebesar  0,601,  sedangkan  untuk peluang  kelas  tambak  mengalami  perubahan  menjadi
bangunan  sebesar  0,106  dan peluang  kelas  tambak  menjadi tetap sebesar 0,894.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis mengucapkan terimakasih kepada Badan Perencanaan  Pembangunan  Kota  Surabaya  dan  Badan Informasi  Geospasial  atas  dukungannya  untuk  data  yang diperlukan dalam menunjang penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  K.  Surabaya,  “Pertumbuhan  kota  studi  kasus  interaksi  kepentingan antara  pengusaha  dengan  pemerintah  dalam  pembangunan  hotel  di surabaya,” J. Polit. Muda , vol. 6, no. 1, pp. 16–26, 2017.
[2]  M.  S.  Mondal,  N.  Sharma,  P.  K.  Garg,  and  M.  Kappas,  “Statistical independence  test  and  validation  of  ca  markov  land  use  land  cover (lulc) prediction results,” Egypt. J. Remote Sens. Sp. Sci. , vol. 19, no. 2, pp. 259–272, 2016, doi: 10.1016/j.ejrs.2016.08.001.
[3]  S. M. Yusuf, K. Murtilaksono, Y. Hidayat, and Y. Suharnoto, “Analisis dan  prediksi  perubahan  tutupan  lahan  di  das  citarum  hulu,” J. Pengelolaan  Sumberd.  Alam  dan  Lingkung.  (Journal  Nat.  Resour. Environ.  Manag. ,  vol.  8,  no.  3,  pp.  365–375,  2018,  doi: 10.29244/jpsl.8.3.365-375.
[4]  P. K. Surabaya, “Geografi kota Surabaya,” 2019. https://surabaya.go.id/id.
[5]  F. Simamora, B. Sasmito, and H. Haniah, “Kajian metode segmentasi untuk identifikasi  tutupan  lahan  dan luas  bidang  tanah menggunakan citra  pada  google  earth  (studi  kasus :  kecamatan  tembalang, semarang),” J. Geod. UNDIP , vol. 4, no. 4, pp. 43–51, 2015.
[6]  J. R. Eastman, “Idrisi selva manual. 17.01,” Clark Labs, Clark Univ. , pp. 309–336, 2012.