Pemodelan prediksi dan kesesuaian perubahan penggunaan lahan menggunakan Cellular Automata-Artificial Neural Network (CA-ANN)
Modeling the prediction and suitabilition of land use change using the Cellular Automata-Artificial Neural Network (CA-ANN)

## Diffa Alifia Nabila
Sekolah Tinggi Pertanahan Nasional, Jl. Tata Bumi No. 5, Banyuraden, Yogyakarta, Indonesia
email: diffaalifiak@gmail.com Submitted: November 23, 2022 Accepted: December 26, 2022 Publish: January 02, 2023
Abstract : The increase in population and economic growth in Sleman Regency causes an increase in the need for land even though in theory the area of places does not increase. In order to meet the needs of the land, many land use conversions occur. This study aims to determine land use changes, predict the accuration of land use in Sleman Regency using Artificial Neural Network (ANN) and Cellular Automata (CA) models. The model builder on ArcMap is carried out for the preparation of spatial data before  further  analysis  is  carried  out  using  QuantumGIS  with  CA-ANN  analysis  to  predict  land  use changes and reclassify method in ArcMAp to test the accuracy of changes in 2019 with existing ones. The data used in the form of spatial data on land use in 2015 and 2017 as well as supporting data or variables in the form of road spatial data and the distribution of educational places. The results showed that there was a considerable increase in the amount of 287,342 Ha, while the use of land as paddy fields  actually decreased by  291,93 Ha. Modeling with CA-ANN shows very strong accuracy results, namely the Kappa Index of .95621 and correction of 97.14082%. Results of the prediction conformity with the existing land use shows a suitable percentage of 93,52%.
Keyword : CA-ANN, Kappa, land use change
Abstrak :  Peningkatan  jumlah  penduduk  dan  pertumbuhan  perekonomian  di  Kabupaten  Sleman menyebabkan  meningkatnya  kebutuhan  lahan  padahal  secara  teori  menyatakan  bahwa  luas  suatu daerah  tidak  mengalami  pertambahan.  Demi  memenuhi  kebutuhan  lahan  tersebut  banyak  terjadi konversi  penggunaan  lahan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  dan  melakukan  akurasi kesesuaian  perubahan  penggunaan    lahan    di    Kabupaten  Sleman    menggunakan    model Artificial Neural    Network (ANN)    dan Cellular  Automata (CA). Model  builder pada ArcMap dilakukan  untuk persiapan data spasial sebelum dilakukan analisis data lanjutan menggunakan QuantumGIS dengan analisis CA-ANN untuk memprediksikan perubahan penggunaan lahan dan reclassify dalam ArcMap untuk  menguji  akurasi  perubahan  di  tahun  2019  dengan  eksisting  yang  ada.  Data  yang  digunakan berupa data spasial penggunaan lahan di tahun 2015 dan 2017 serta data atau variabel pendukung berupa  data  spasial  jalan  dan  sebaran  tempat  pendidikan.  Hasil  penelitian  menunjukkan  adanya pertambahan penggunaan lahan sebagai pemukiman yang cukup banyak yakni sebesar 287,342 Ha sedangkan penggunaan lahan sebagai sawah justru mengalami penurunan luas sebesar 291,93 Ha. Pemodelan  dengan  CA-ANN  menunjukkan  hasil  akurasi  yang  sangat  kuat  yakni  pada  Indeks  Kappa sebesar  0,95621  dan  koreksi  sebesar  97,14082%.  Hasil  kesesuaian  prediksi  dengan  eksisting penggunaan lahan menunjukkan persentase sesuai sebesar 93,52%.
Kata Kunci : CA-ANN, Kappa, perubahan penggunaan lahan

## Pendahuluan
Peningkatan jumlah penduduk dan peningkatan struktur perekonomian mempengaruhi kebutuhan lahan non pertanian yang cenderung meningkat (Buraerah et al., 2020). Adanya ketimpangan  berupa  keterbatasan  ketersediaan  dan  kapasitas  lahan  disertai  aktivitas manusia  yang  berubah-ubah  menyebabkan  peningkatan  permintaan  lahan,  sehingga menimbulkan perubahan penggunaan lahan khususnya lahan tidak terbangun menjadi lahan terbangun (Hapsary et al., 2021). Perubahan pola penggunaan lahan juga dapat memberikan pengaruh  terhadap  pengurangan  kapasitas  resapan  (Permatasari  et  al.,  2017).  Perubahan penggunaan lahan yang sangat fluktuatif dapat menyebabkan degradasi lahan sehingga dapat mempengaruhi nilai produktivitas dan proporsional tanah. Pola penggunaan lahan yang tidak sesuai dengan kemampuan lahan dapat  menimbulkan berbagai masalah.
Kabupaten  Sleman  yang  letaknya  tepat  berbatasan  dengan  Kabupaten  Bantul, Kabupaten  Kulonprogo,  Kabupaten  Gunungkidul,  dan  Kota  Jogja  menyebabkan  adanya pertumbuhan  pesat  dari  aspek  ekonomi,  sosial,  maupun  infrastruktur.  Pertumbuhan  dari segala  aspek  ini  yang  menyebabkan  adanya  peningkatan  kebutuhan  lahan  dalam  rangka pembangunan daerah untuk mencukupi kebutuhan hidup masyarakat. Sebagai wilayah peri- urban atau yang berbatasan langsung dengan kota, Kabupaten Sleman setidaknya mengalami pertambahan bangunan baik sebagai tempat tinggal, perkantoran, maupun bangunan untuk perdagangan  dan  jasa.  Setidaknya  pada  penggunaan  lahan  di  tahun  2015  apabila dibandingkan  dengan  penggunaan  lahan  di  tahun  2017,  lahan  pertanian  atau  sawah mengalami  penurunan  dan  adanya  perbandingan  terbalik  berupa  peningkatan  luas penggunaan lahan sebagai pemukiman pada Kabupaten Sleman.  Ketimpangan antara luas Kabupaten  Sleman  yang  cenderung  tetap  yakni  seluas  584,02  km2  (BPS  Sleman,  2016) dibandingkan  dengan  pertumbuhan  penduduk  rata-rata  mencapai  12.000-15.000  jiwa  per tahun,  menyebabkan  kemungkinan  terjadinya  perubahan  penggunaan  lahan  yang  ada  di Kabupaten Sleman tersebut.
Analisis perubahan penggunaan lahan dengan memanfaatkan data spasial yang bersifat temporal sangat bermanfaat, khususnya untuk melakukan pemantauan terhadap lokasi yang mengalami  perubahan  penggunaan  lahan  dengan  memperhatikan  penampakan  visual maupun estimasi peningkatan serta penurunan luas lahan (As-syakur et al., 2008; Nuraeni et al., 2017). Analisis spasial dengan SIG tersebut dapat digunakan dalam mengkaji pemodelan perubahan  penggunaan  lahan  pada  kurun  waktu  tertentu  (Hapsary  et  al.,  2021).  Pada penelitian kali ini penulis menggunakan pemodelan CA-ANN atau Cellular Automata-Artificial Neural  Network untuk  melakukan  proyeksi  dan  prediksi  perubahan  penggunaan  lahan  di Kabupaten Sleman pada tahun 2019 Penelitian serupa pernah dilakukan oleh Hapsary et al (2021) di Kota Balikpapan, dengan menggunakan pemodelan ANN dan regresi logistik yang menghasilkan  nilai  akurasi  Kappa  pada  angka  0,61994  yang  mana  jika  disesuaikan  dengan kategori Kappa memiliki nilai interpretasi “kuat” dan angka 0,59 menggunakan  model regresi logistik.  Jika dibandingkan dengan hasil  penelitian penulis,  interpretasi  yang dilakukan dari penelitian terdahulu memiliki hasil interpretasi yang jauh berbeda karena tingkat kesesuaian
prediksi perubahan penggunaan lahan dengan model ANN berada pada persentase sebesar 44,25%.
Penelitian  terdahulu  juga  dilakukan  oleh  Kusrini;  Suharyadi;  Hardoyo  (2011)  dengan metode overlay atau  tumpang  susun  peta  penggunaan  hasil  interpretasi  citra  tahun  1994 dengan tahun 2008 dan melakukan analisis statistik korelasi untuk mengetahui besar dan laju perubahan penggunaan lahan di Kecamatan Gunungpati, Kabupaten Semarang. Perbedaan kajian  yang  dilakukan  yakni  dengan  melakukan  analisis  statistik  korelasi  dengan  SPSS berdasarkan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  berdasarkan  analisis  penulis,  diantaranya faktor  proporsi  jumlah  penduduk  yang  bekerja  disektor  non  pertanian,  pertambahan penduduk,  jarak  tiap  kelurahan  dengan  pusat  sarana,  penduduk  pendatang.    Penelitian terdahulu  terhadap  perubahan  penggunaan  lahan  juga  dilakukan  oleh  Wulansari  (2017) dengan menggunakan metode pendekatan berbasis metode logika samar ( fuzzy logic ) dengan defuzzifikasi menggunakan algoritma maximum likelihood dengan hasil keseluruhan akurasi terhadap proses deffuzifikasi sebesar 57% dan indeks Kappa senilai 0,53 yang kemungkinan ketidakakuratan hasil  ini  bisa disebabkan  oleh perbedaan interpretasi  citra dengan  kondisi sebenarnya di lapangan. Tulisan ini bermaksud untuk (i) menguraikan jenis penggunaan lahan dan  perubahan  penggunaan  lahan  yang  ada  di  Kabupaten  Sleman,  (ii)  melakukan  analisis pemodelan prediksi perubahan penggunaan pada tahun 2019, (iii) melihat akurasi prediksi perubahan terhadap penggunaan eksisting.

## Metode penelitian
Metode  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  bersifat  kualitatif  melalui  pengumpulan dan analisis data (Tarfi & Amri, 2021)  dengan pendekatan spasial (Muryono & Utami, 2020). Data yang digunakan berupa data primer dari dua periode waktu yang berbeda (Nuraeni et al.,  2017)  yakni  berupa data  spasial penggunaan  lahan  Kabupaten  Sleman tahun  2015  dan 2017.  Pemilihan  data  spasial  dari  dua  periode  waktu  memiliki  keunggulan  dalam menampilkan  visualisasi  perubahan  penggunaan  yang  ada  karena  lebih  mudah  ditinjau melalui citra satelit. Dalam kurun waktu dua periode tersebut perubahan penggunaan lahan di  Kabupaten  Sleman  memiliki  kecenderungan  yang  mengelompok  dan  monoton,  seperti kawasan pertanian yang berubah menjadi kawasan pemukiman. Kegiatan ini dimulai dengan (i)  penyiapan  data  spasial,  (ii)  melakukan  analisis  SIG  lanjutan  dengan  mengombinasi  data spasial berupa penggunaan lahan pada kurun waktu yang berbeda dengan data infrastruktur berupa  jalan  dan  sebaran  tempat  pendidikan  menggunakan  metode molusce .  Selain  itu penjelasan  secara  deskriptif  dilakukan  untuk  mengetahui  korelasi  antara  variabel  serta kecenderungan  perubahan  penggunaan  lahan  dari  model  spasial  yang  dibuat.  Gambar  1 merupakan  diagram  alir  penelitian  yang  menggambarkan proyeksi  perubahan penggunaan lahan di Kabupaten Sleman.

## Gambar 1. Diagram alir analisis spasial
Sumber: Analisis penulis, 2022
1. Persiapan data spasial
Persiapan  data  spasial  diawali  dengan  pembuatan  model  pada  software ArcMap . Pembuatan model atau model dilakukan untuk lebih mempersingkat waktu dalam melakukan analisis intensitas ke ruangan dengan konektor pada alat/tools analisis (Nugroho, 2021). Data yang  digunakan  dalam  pembuatan model  builder ini  diantaranya  penggunaan  lahan  tahun 2015  dan  2017  dengan  data  spasial  pendukung  berupa  jaringan  jalan  dan  sebaran  tempat pendidikan.  Data  spasial  penggunaan  tersebut  didapatkan  melalui  interpretasi  dan  digitasi citra  satelit.  Dalam model  builder tersebut  digunakan  beberapa  alat  atau  tools  dalam penyiapan  data  spasial  yang  disajikan  dalam  Gambar  2  dan  Gambar  3,  diantaranya  (i) projection  tools dengan  pengubahan  dan  penyamaan  sistem  referensi  koordinat  menjadi UTM Zona 49S, dimana sesuai dengan zona koordinat wilayah Kabupaten Sleman, (ii) dissolve dengan  menyederhanakan  bentuk  visual  sesuai dengan  jenis  penggunaan  lahan,  (iii) name field untuk  menyamakan  keterangan  atau  kode  jenis penggunaan lahan  pada  seluruh  data spasial, (iv) raster convert dengan melakukan perubahan output spasial dari polygon menjadi raster  untuk  dilakukan  analisis  spasial  lanjutan  pada  software  berikutnya,  (v) euclidean distance untuk  memberikan  pengertian  jarak  atau network terdekat  antara  dua  titik (Danielsson, 1980).  Gambar 2 menyajikan tahap persiapan data spasial penggunaan lahan, yang diantaranya berupa proses penyatuan atau penggabungan visual kelompok penggunaan lahan dengan tools dissolve serta penyeragaman kode dan nama kelas penggunaan lahan.
Gambar 2. Tampilan model builder tahap 1

## Sumber: Analisis penulis, 2022
Dilanjutkan  dengan model  builder tahap  2  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  3  dengan menggunakan  data  jaringan  jalan  dan  sebaran  tempat  pendidikan  melalui tools  Euclidean distance . Tahap 2 merupakan persiapan data spasial berupa variabel pendukung dalam proses analisis  mengenai  keterkaitan  dan  ketergantungan  antar  variabel  dalam  mempengaruhi tingkat perubahan penggunaan lahan.
Gambar 3. Tampilan model builder tahap 2
Sumber: Analisis penulis, 2022
2. Pemodelan data spasial perubahan penggunaan lahan
Proyeksi  dan  pemetaan  prediksi  perubahan  penggunaan  lahan  dilakukan  dengan software  QuantumGIS  melalui plugin  molusce . Molusce merupakan  salah  satu  plugin  yang digunakan  untuk  menganalisis,  memodelkan,  dan  melakukan  simulasi  penggunaan  lahan dengan  menggunakan  algoritma  utilitas  seperti Artificial  Neural  Networks (ANNs), Multi Criteria  Evaluation (MCE), Weights  of  Evidence (WoE), Logistic  Regression (LR),  maupun Monte  Carlo  Cellular  Automata (MCA)  model  (Muhammad  et  al.,  2022).  Dalam  simulasi dilakukan  prediksi  kemungkinan  spasial  temporal  untuk  tahun  2017  menggunakan pendekatan algoritma ANN dan pemodelan Cellular Automata .

## Gambar 4. Proses pemodelan molusce
Sumber: Analisis penulis, 2022
3. Uji akurasi kappa
Uji  akurasi  dilakukan  untuk  mengetahui  keakuratan  prediksi  perubahan  penggunaan lahan  yang  dihasilkan.  Uji  statistik  Kappa  dilakukan  dengan  bantuan  matriks  kesalahan ( confusion  matrix )  (Muhammad  et  al.,  2016).  Adapun  rumus  uji  akurasi  Kappa  seperti  di bawah ini.
Gambar 5. Rumus uji akurasi Kappa
Sumber: Muhammad et al, 2016
Berdasarkan rumus hitungan tersebut, hasil uji Kappa diklasifikasikan menjadi beberapa kelas  sebagaimana  dalam  Tabel  1.  yang  menunjukkan  keakuratan  prediksi,  salah  satunya dalam melakukan uji akurasi terhadap perubahan penggunaan lahan.
Tabel 1. Kelas uji Kappa Nilai Koefisin Kappa Interpretasi Nilai Kappa < 0.20 Rendah (Poor) 0.21 – 0.40 Lumayan (Fair) 0.41 – 0.60 Cukup (Moderate) 0.61 – 0.80 Kuat (Good) > 0.80 Sangat kuat (Very Good) Sumber: (Kunz, 2017)

## Hasil dan pembahasan

## Klasifikasi penggunaan lahan
Klasifikasi  penggunaan  lahan  dikategorikan  menurut  generalisasi  kesamaan  secara visual  dari  suatu  objek.  Kelas  penggunaan  lahan  dibedakan  menjadi  beberapa  jenis tergantung  dari  tingkat  kedetailan  informasi  spasial  yang  akan  disampaikan.  Kedetailan informasi  spasial  ini  mengacu  pada  besar  angka  skala  dalam  menampilkan  peta,  seperti
klasifikasi  penggunaan  lahan  menurut  Standar  Nasional  Indonesia  (SNI);  menurut  National Landuse  Database;  menurut  Norma,  Standar,  Prosedur  dan  Ketentuan  (NSPK)  Survei  dan Pemetaan  Tematik  Pertanahan.  Untuk  mendeskripsikan  penggunaan  lahan  di  Kabupaten Sleman  dilakukan  pengklasifikasian  menggunakan  skala  peta  1:250.000  dengan  modifikasi, sebagaimana Tabel 2.  di bawah ini.
Tabel 2. Klasifikasi penggunaan lahan kabupaten Sleman tahun 2015 No Nama Penggunaan Lahan Luas (Ha) 1. Hutan Tanaman 4145,9 2. Semak Belukar 47,80 3. Pemukiman 23385,89 4. Tanah Terbuka 1111,24 5. Tubuh Air 44,70 6. Ladang 5235,64 7. Sawah 23202,14 8. Bandara 405,11
Sumber: Analisis penulis, 2022
Proses  kategorisasi  penggunaan  lahan  di  atas  didapatkan  dari  interpretasi  visual menggunakan  GIS  (Wijaya,  A.,  &  Susetyo,  2017).  Dominasi  penggunaan  lahan  pada  tahun 2015  yaitu  pada  penggunaan  sebagai  pemukiman  dengan  luas  23385,89  Ha  dan  diikuti dengan penggunaan lahan sawah atau pertanian dengan luas 23202,14 Ha. Jenis sawah atau pertanian dengan produksi padi sawah dan padi ladang pada tahun 2015 sebanyak 328.683 ton  (BPS  Kab  Sleman,  2016).  Dengan  setidaknya  123.073  jiwa  penduduk  memiliki  mata pencaharian di bidang pertanian peternakan (BPS Kab Sleman, 2016). Lokasi atau kawasan sawah terkonsentrasi pada wilayah timur, barat daya dan barat Kabupaten Sleman.  Sebaran lahan sawah tersebut didukung dengan adanya aliran sungai baik sungai utama maupun anak sungai  yang  dapat  berfungsi  sebagai  sumber  pengairan  dalam  faktor  peningkatan produktifitas pertanian. Berikut tampilan visual penggunaan lahan pada Gambar 6.
Gambar 6. Penggunaan lahan kabupaten Sleman tahun 2015 dan 2017
Sumber: Analisis Penulis, 2022
Pada tahun 2017, penggunaan lahan pemukiman mempunyai luas wilayah terbesar jika dibandingkan dengan penggunaan lahan lainnya yaitu seluas 23673,232 Ha yang kemudian diikuti  oleh  penggunaan  lahan  sebagai  sawah  yang  menduduki  urutan  kedua  luas  wilayah
2017 2015 Hutan Semak Belukar
Pemukiman Tanah Terbuka Tubuh Air
Ladang
Sawah
Bandara
terbesar yakni seluas 22910,210 Ha. Namun walau adanya peningkatan luas pada kategori pemukiman  dan  penurunan  luas  pada  kategori  penggunaan  sawah,  apabila  dilakukan penjumlahan luas pada lahan hijau dan lahan terbuka lainnya seperti hutan, semak, maupun ladang  pada  Kabupaten  Sleman  tahun  2017  ini  persentasenya  dapat  lebih  besar  dari persentase penggunaan atas pemukiman itu sendiri. Berdasarkan data BPS pada Kabupaten Sleman  dalam  Angka  2018  jumlah  panen  hasil  pertanian  padi  pada  tahun  2017  sebanyak 289.070  ton  dalam  setahun.  Jumlah  panen  pada  tahun  2017  mengalami  penurunan dibandingkan  hasil  panen  pada  tahun  2015,  yang  kemungkinan  dapat  disebabkan  karena adanya penurunan jumlah penggunaan lahan sebagai sawah atau berkurangnya sumber daya manusia yang berperan dalam kegiatan pertanian bahkan gagal panen. Setidaknya terdapat 979 pompa layak pakai untuk sumber pengairan bagi kegiatan pertanian (BPS Kab. Sleman, 2018).  Berikut  jenis  penggunaan  lahan  dan  luas  pada  tiap  penggunaannya  di  tahun  2017. Tabel 3 di bawah ini menunjukkan luasan pada masing-masing klasifikasi penggunaan lahan pada tahun 2017.
Tabel 3. Klasifikasi penggunaan lahan kabupaten Sleman tahun 2017 No Nama Penggunaan Lahan Luas (Ha) 1. Hutan Tanaman 4145,836 2. Semak Belukar 341,559 3. Pemukiman 23673,232 4. Tanah Terbuka 678,030 5. Tubuh Air 41,145 6. Ladang 5383,255 7. Sawah 22910,210 8. Bandara 405,11
Sumber: Analisis penulis, 2022

## Analisis perubahan penggunaan lahan
Perubahan penggunaan lahan menjadi pemukiman atau kawasan industri berbanding lurus dengan pertumbuhan penduduk di suatu daerah untuk memenuhi kebutuhan hidupnya baik sebagai tempat tinggal maupun sebagai penunjang kehidupan melalui mata pencaharian yang  dilakukan  (Affan,  2014).  Tren  pada  penggunaan  lahan  sebagai  pertanian  atau  sawah mengalami banyak penurunan sehingga dapat dibuktikan bahwa banyaknya terjadi konversi lahan  pertanian  menjadi  non  pertanian  (Wijaya,  A.,  &  Susetyo,  2017).  Pertumbuhan penduduk secara fluktuatif hingga disertai dengan bonus demografi diyakini sebagai faktor utama  adanya  konversi  penggunaan  lahan  (Tasha,  2012).  Fluktuasi  pertambahan  maupun penurunan luas lahan akan signifikan ketika selisih luas lebih besar daripada batas toleransi luas yang ditentukan. Sedangkan akan tergolong tidak signifikan apabila selisih luas lebih kecil dari batas toleransi luas (Kusniawati at al., 2020). Toleransi luas ini didapatkan dari hitungan Root Means Square (RMS) apabila dilakukan metode analisis menggunakan overlay dengan memperhitungkan titik centroid antar peta penggunaan lahan yang akan diamati. Perubahan
luas penggunaan lahan di Kabupaten Sleman pada kurun waktu tahun 2015 dan 2017 bisa dilihat pada Tabel 4 di bawah ini.
Tabel 4. Perubahan luas penggunaan lahan (Ha)
No  Nama Penggunaan Lahan  Luas 2015 (Ha)  Luas 2017 (Ha)  Selisih Luas 1.  Hutan Tanaman 4145,9 4145,836 -0,064 2.  Semak Belukar 47,80 341,559 293,759 3.  Pemukiman 23385,89 23673,232 287,342 4.  Tanah Terbuka 1111,24 678,030 -433,21 5.  Tubuh Air 44,70 41,145 -3,55 6.  Ladang 5235,64 5383,255 147,615 7.  Sawah 23202,14 22910,210 -291,93 8.  Bandara 405,11 405,11 -
Sumber: Analisis penulis, 2022
Berdasarkan  tabel  di  atas  pada  penggunaan  lahan  sebagai  pemukiman  memiliki pertambahan yang sangat besar yakni sebesar 22910,210 Ha, dimana hal ini diikuti dengan penurunan  lahan  sawah  yang  sangat  besar  dan  bahkan  lebih  besar  dari  pertambahan pemukiman.  Dengan  begitu  kemungkinan  konversi  lahan pertanian  pada  kurun  waktu  dua tahun  dari  2015  ke  2017  terjadi  tidak  hanya  menjadi  lahan  pemukiman,  namun  dapat terkonversi menjadi ladang atau bahkan penggunaan lahan jenis lain.
Berdasarkan  tampilan  Gambar  6.  Penggunaan  Lahan  Kab.  Sleman  tahun  2015  dan 2017 terlihat adanya perubahan penggunaan lahan yang terkonsentrasi di bagian timur laut Kabupaten Sleman, yakni pada penggunaan tanah sebagai tanah terbuka menjadi perubahan lainnya yaitu hutan, semak, dan tubuh air. Perubahan tersebut terjadi pada Kecamatan Pakem dan Cangkringan, dimana pada kecamatan tersebut merupakan kawasan yang salah satunya berupa kawasan lindung yang terletak pada mata kaki Gunung Merapi sehingga perubahan penggunaan lahan tidak berupa perubahan yang disertai pendirian bangunan. Perubahan lain terkonsentrasi  pula  pada  Kecamatan  Sleman,  Seyegan,  Mlati  berupa  penambahan penggunaan lahan sebagai pemukiman, hal ini disebabkan pada kecamatan tersebut potensi pertumbuhan penduduk  dan peningkatan  ekonomi  memiliki  kecenderungan  cepat. Seperti pada Kecamatan Sleman yang merupakan pusat dari kegiatan ekonomi, pemerintahan, dan jasa di Kabupaten Sleman sehingga perubahan penggunaan lahan menjadi pemukiman cukup signifikan pada rentang waktu dua tahun. Adanya pertumbuhan jumlah penduduk dari tahun 2015 sejumlah 1167481 menjadi 1193512 pada tahun 2017 (Data BPS Sleman) menyebabkan meningkatnya kebutuhan lahan untuk tempat tinggal sehingga dapat menyebabkan adanya konversi lahan yang tidak sesuai dengan peruntukannya. Sedangkan pada kelas penggunaan lahan  sebagai  bandara  tidak  ada  pertambahan  luas  sebab  tidak  adanya  peningkatan  luas kawasan bandara melalui pengadaan tanah maupun cara lainnya pada wilayah Bandara Adi Sutjipto.

## Analisis pemodelan proyeksi perubahan
a. Evaluating correlation
Uji statistik korelasi dilakukan dengan metode Pearson’s Correlation pada semua driving factor yang ada (Kusniawati at al., 2020) pada variabel jalan dan sebaran tempat pendidikan (campus). Pearson’s Correlation merupakan matriks statistik yang mengukur ketergantungan dan hubungan linier antara dua variabel secara acak yang didefinisikan melalui variabel X dan variabel Y (Zhou et al., 2016). Semakin besar angka korelasi maka semakin memiliki pengaruh antar variabel tersebut. Pearson’s Correlation memiliki range nilai -1 sampai 1, dengan nilai positif (+) menunjukkan saling berhubungan secara + (jika A bertambah maka B bertambah), sementara nilai (-) menunjukkan hubungan yang saling berkebalikan (jika A bertambah maka B berkurang). Hasil uji korelasi antara jaringan jalan dengan sebaran tempat pendidikan yang ditampilkan dalam Tabel 5 di bawah ini.
Tabel 5. Uji korelasi Pearson’s Jalan Campus Jalan --- 0.70461654928 campus --- Sumber: Analisis penulis, 2022
Hasil uji korelasi dalam Tabel 5 menyajikan nilai atau value korelasi antara jalan dengan sebaran  tempat  pendidikan  di  Kabupaten  Sleman  sebesar  0.70461654928,  sehingga dinyatakan   bahwa  kedua  variabel  memiliki  korelasi  dan  hubungan  ketergantungan  antara keduanya. Hal ini menunjukkan bahwa semakin dekat penggunaan lahan terhadap jalan maka semakin cepat perubahan penggunaan lahan yang terjadi.
b. Area change
Tahap ini menghasilkan matriks transisi yang menunjukkan besaran peluang perubahan penggunaan lahan. Matriks transisi memiliki rentang nilai 0-1, jika nilainya berada diantara 0,01-0,99 maka memiliki peluang adanya perubahan penggunaan lahan sedangkan nilai pada angka o dan 1 berarti menunjukkan tidak ada perubahan penggunaan lahan atau cenderung tetap  (Hapsary  et  al,  2021). Berikut  Tabel 6  menyajikan  matriks  transisi  perubahan  penggunaan lahan Kabupaten Sleman yang dihasilkan dari pengolahan Molusce.
Tabel 6. Matriks transisi 1 2 3 4 5 6 7 8 1  1.0000  0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 2  0.000 1.0000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 3  0.000 0.000038  0.996768  0.000 0.000 0.002031  0.001162  0.000 4  0.000 0.214674  0.024889 0.585164  0.000 0.175274 0.000 0.000 5  0.000 0.000 0.000 0.000 0.906188  0.000 0.093812  0.000 6  0.000 0.010298 0.003886  0.005313  0.000138  0.980366  0.000 0.000 7  0.000 0.000 0.013622 0.000 0.000 0.000314  0.986064  0.000 8  0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 Sumber: Analisis penulis, 2022
Berdasarkan  Tabel  6  mengenai  matriks  transisi  menunjukkan  komponen  diagonal matriks bandara memiliki nilai paling besar yaitu 1 sehingga menjelaskan bahwa penggunaan lahan sebagai bandara tidak berubah atau tetap. Sedangkan diagonal matriks sawah menjadi pemukiman memiliki nilai 0,010928 dan diagonal matriks tanah terbuka menjadi pemukiman memiliki nilai 0,024889 sehingga memiliki potensi besar untuk berubah.

## c. Transition potensial modelling
Topologi  jaringan yang  dipakai  adalah MultiLayer Perception (MLP) dengan 10 nodes pada hidden layer . Tiap-tiap nodes pada layer akan saling berkorelasi dengan nodes lainnya sehingga  menunjukkan  adanya  hubungan  atau  jalur  koneksi  yang  disimbolkan  dengan  (W) sebagai  bobot pada  matriks  tersebut  (Rahmah  et  al.,  2019).  Hasil pemodelan dapat  dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil training model Neighbourhood 1 px Learning rate 0.100 Mazimum iterations 1000 Hidden layer 10 Momentum 0.050 ∆ Overall accuracy -0.00010 Min validation overall accuracy 0.00988 Current validation Kappa 0.95349 Sumber: Analisis penulis, 2022
Hasil training di atas mendapatkan nilai error sebesar 0,00988, semakin kecil nilai error maka  semakin  tinggi  performa  dari  model  yang  dibuat.  Hasil  performa  paling  baik dianalogikan dengan hasil momentum sebesar 0.050 karena dapat menentukan bobok dari suatu  prediksi.  Beberapa  parameter  yang  dapat  membedakan  dan  memberikan  pengaruh bagi hasil akhir dari prediksi perubahan penggunaan lahan diantaranya yaitu nilai iterasi, nilai momentum, atau bahkan pixel cellsize pada data awal pemodelan. Adapun hasil kurva dengan pemodelan ANN ( Artificial Neural Network ) pada Gambar 7.
Gambar 7. Kurva hasil model ANN

## d. Cellular automata
Tahap cellular  automata menghasilkan  prediksi  perubahan  penggunaan  lahan  tahun 2019 menggunakan data penggunaan lahan tahun 2015 dan 2017. Hasil prediksi penggunaan lahan tahun 2019 Kabupaten Sleman dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Peta prediksi penggunaan lahan tahun 2019
Sumber: Analisis penulis, 2022
Hasil  prediksi  penggunaan  lahan  pada  tahun  2019  dengan  menggunakan  pemodelan CA-ANN menghasilkan perubahan luas pada semua jenis penggunaan lahan (kecuali bandara, yakni  pada  klasifikasi  urutan  8). Dengan  perubahan  penggunaan  lahan  yang  mencolok  pada penggunaan sebagai ladang karena memiliki pertambahan luas yang lebih tinggi dibandingkan dengan jenis penggunaan lainnya yang terkonsentrasi pada kecamatan Cangkringan.
Tabel 8. Luas prediksi penggunaan lahan tahun 2019 No Nama Penggunaan Lahan Luas (Ha) 1. Hutan Tanaman 4145,982 2. Semak Belukar 505,619 3. Pemukiman 23675,280 4. Tanah Terbuka 456,588 5. Tubuh Air 40,481 6. Ladang 5438,134 7. Sawah 22906,480 8. Bandara 405,11 Sumber: Analisis penulis, 2022
Berdasarkan pemodelan prediksi perubahan penggunaan lahan di tahun 2019 tersebut dilakukan  kesesuaian  perubahan  dengan  peta  eksisting  penggunaan  lahan  di  tahun  2019 untuk menemukan kesesuaian hasil prediksi terhadap eksisting, Metode reclassify dilakukan untuk  melihat  kode  penggunaan  lahan  yang  mengalami  perubahan  dan  tidak  mengalami perubahan. Hasil reclassifiy tersebut dapat dilihat pada Gambar 9 berikut.
Gambar 9. Peta kesesuaian hasil prediksi terhadap eksisting
Sumber: Analisis penulis, 2022
Hasil kesesuaian pada peta tersebut dapat disimpulkan bahwa hasil prediksi memiliki nilai  akurasi  yang tinggi untuk  memproyeksikan  perubahan  penggunaan lahan  yang  ada di Kabupaten Sleman pada tahun 2019. Dengan persentase wilayah yang sesuai yakni sebesar 93,52% dan wilayah yang tidak sesuai dengan persentase 6,48% dari keseluruhan luas total wilayah di Kabupaten Sleman.

## e. Hasil uji akurasi Kappa
Model prediksi di atas dilakukan analisis lanjutan dengan hitungan statistik berupa uji akurasi  Kappa.  Hasil  uji  akurasi  Kappa  pada  proyeksi  perubahan  penggunaan  lahan  di Kabupaten  Sleman  tahun  2019  dengan  eksisting  penggunaan  lahan  tahun  2019    diperoleh sebesar  0,95621  dengan  persentase correctness sebesar  97,14%.  Nilai correctness ini merepresentasikan  hasil  prediksi  dapat  dipercaya  dan  dijadikan  sebagai  acuan  dalam pembentukan  kebijakan  selanjutnya  dan  tentunya  dibutuhkan  peninjauan  ulang  terhadap hasil prediksi dengan kondisi fisik di lapangan. Hasil validasi tersebut disajikan pada Gambar 9.  Nilai  Kappa  tersebut  menunjukkan  jika  pemodelan  memiliki  kesesuaian  cukup  baik (Hapsary et al., 2021) karena berada pada kategori koefisien Kappa >0,80.
Gambar 9. Hasil uji akurasi Kappa

## Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  dapat  ditarik  kesimpulan  sebagai  berikut: Pertama, klasifikasi  penggunaan  lahan  di  Kabupaten  Sleman  dikategorikan  menjadi  8  jenis penggunaan  yang  mengalami  perubahan  baik  penurunan  maupun  peningkatan  pada  tiap tahunnya  karena  adanya  peningkatan  jumlah  penduduk.  Dimana  pemukiman  memiliki pertambahan  yang  cukup  banyak  yakni  sebesar  287,342  Ha  sedangkan  penggunaan  lahan sebagai sawah dan tanah terbuka justru mengalami penurunan luas sebesar 291,93 Ha dan 433,21  Ha.  Kecenderungan perubahan penggunaan  lahan  di  Kabupaten  Sleman  cenderung mengelompok  dan  monoton  sebab  bentuk  perubahan  penggunaan  lahan  terjadi  di  sekitar wilayah  yang  mengalami  perubahan  penggunaan  lahan  pada  periode  sebelumnya. Kedua , Pemodelan prediksi perubahan penggunaan lahan menggunakan CA-ANN pada tahun  2015 dan 2017 dengan  variabel jalan ke campus dan campus ke jalan menunjukkan hasil akurasi model yang sangat kuat dengan nilai  Kappa  sebesar  0,95621 dan koreksi sebesar 97,14082%. Di samping itu, uji kesesuaian hasil prediksi dengan eksisting penggunaan lahan di Kabupaten Sleman menunjukkan persentase kesesuaian sebesar 93,52% dari seluruh jenis penggunaan lahan  dan  luas  wilayah  di  Kabupaten  Sleman.  Sehingga  hasil  penelitian  prediksi  dengan metode CA-ANN ini dapat digunakan untuk memproyeksikan perubahan penggunaan lahan di tahun berikutnya.

## Daftar pustaka
Affan, F. M. (2014). Analisis perubahan penggunaan lahan untuk permukiman dan industri dengan  menggunakan  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG). Jurnal  Ilmiah  Pendidikan Geografi , 2 (1), 49-60.
As-syakur, A. R., Suarna, I. W., Adnyana, I. W. S., Rusna, I. W., Laksmiwati, I. A. A., & Diara, I. W. (2008). Studi perubahan penggunaan lahan di Das Badung. Jurnal Bumi Lestari , 10 (2), 200 – 208. http://ejournal.unud.ac.id/
Buraerah, M. F., Rasyidi, E. S., & Sandi, R. (2020). Pemetaan perubahan penggunaan lahan di wilayah kabupaten Takalar Tahun 1999-2019 menggunakan sistem informasi geografis.
Jurnal Ilmiah Ecosystem , 20 (April), 68 – 75. https://journal.unibos.ac.id/eco/article/view/794%0Ahttps://journal.unibos.ac.id/eco/ article/download/794/347
Danielsson,  P.  E.  (1980).  Euclidean  distance  mapping. Computer  graphics  and  image processing , 14 (3), 227 – 248. https://doi.org/10.1016/0146-664X(80)90054-4
Hapsary,  M.  S.  A.,  Subiyanto,  S.,  &  Firdaus,  H.  S.  (2021).  Analisis  prediksi  perubahan penggunaan  lahan  dengan  pendekatan  artificial neural  network dan  regresi  logistik di kota
Balikpapan. Jurnal Geodesi UNDIP , 10 (2), 88 – 97. https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/geodesi/article/view/30637
Kunz,  A.  (2017). Misclassification  and  kappa-statistic:  Theoretical  relationship  and consequences in application .
Kusniawati, I.; Subiyanto, S.; Amarrohman, F. J. (2020). Analisis model perubahan penggunaan lahan menggunakan artificial neural network di kota Salatiga. Jurnal Geodesi Undip , 9 , 1 – 11.
Kusrini;  Suharyadi;  Hardoyo,  S.  R.  (2011).  Perubahan  penggunaan  lahan  dan  faktor  yang mempengaruhinya  di  kecamatan  Gunungpati  kota  Semarang. Majalah  Geografi Indonesia , 25 (1), 25 – 40. https://doi.org/10.1515/9783110523522-024
Muhammad, A. M., Rombang, J. A., & Saroinsong, F. B. (2016). Identifikasi jenis tutupan lahan di kawasan KPHP Poigar dengan metode maximum likelihood. Cocos , 7 (2).
Muhammad,  R.,  Zhang,  W.,  Abbas,  Z.,  Guo,  F.,  &  Gwiazdzinski,  L.  (2022).  Spatiotemporal change  analysis  and  prediction  of  future  land use  and  land  cover  changes  using  QGIS molusce plugin and remote sensing big data: A case study of Linyi, China. Land , 11 (3). https://doi.org/10.3390/land11030419
Muryono, S., & Utami, W. (2020). Pemetaan potensi lahan pertanian pangan berkelanjutan guna mendukung ketahanan pangan. BHUMI: Jurnal Agraria dan Pertanahan , 6 (2), 201 – 218. http://jurnalbhumi.stpn.ac.id/index.php/JB/article/view/431
Nugroho, R. H. (2021). Aplikasi ArcGIS model builder untuk analisis intensitas pemanfaatan ruang  aplikasi  ArcGIS  model  builder  untuk  analisis  intensitas  pemanfaatan  ruang. Prosiding  Seminar  Nasional  “Kebijakan  Satu  Peta dan  Implementasinya  Untuk Perencanaan Wilayah (DAS) Dan Mitigasi Bencana" , September , 28 – 37.
Nuraeni, R., Risma, S., Sitorus, P., & Panuju, R. (2017). Lahan wilayah di kabupaten Bandung An analysis of land use change and regional land use planning in Bandung regency . 1 (1),
79 – 85.
Permatasari, R., Arwin, & Natakusumah, D. K. (2017). Pengaruh Perubahan penggunaan lahan terhadap  rezim  hidrologi  DAS  (Studi  Kasus:  DAS  Komering)  Arwin  Dantje  Kardana Natakusumah. Jurnal Teknik Sipil , 24 (1), 91 – 98. https://doi.org/10.5614/jts.2017.24.1.11
Rahmah, A. N., Subiyanto, S., & Amarrohman, F. J. (2019). Pemodelan perubahan penggunaan lahan dengan Artificial Neural Network (ANN) di kota Semarang. Jurnal Geodesi UNDIP ,
9 (1), 197 – 206. https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/geodesi/article/view/26164 Tarfi,  A.,  &  Amri,  I.  (2021).  Reforma  agraria  sebagai  jalan  menuju  perdamaian  yang berkelanjutan  di  Aceh. BHUMI:  Jurnal  Agraria  dan  Pertanahan , 7 (2),  210 – 225. https://doi.org/10.31292/bhumi.v7i2.509
Tasha,  K.  (2012).  Pemodelan  perubahan  penggunaan  lahan  dengan  pendekatan  artificial neural network. Fakultas Pertanian: Institut Pertanian Bogor, (May 2014), 75.
Wijaya, A., & Susetyo, C. (2017). Analisis perubahan penggunaan lahan di kota Pekalongan Tahun 2003, 2009, dan 2016 . 6 (2), 417 – 420.
Wulansari, H. (2017). Uji akurasi klasifikasi penggunaan lahan dengan menggunakan metode defuzzifikasi maximum likelihood berbasis Citra Alos Avnir-2. BHUMI: Jurnal Agraria dan Pertanahan , 3 (1), 98. https://doi.org/10.31292/jb.v3i1.96
Zhou, H., Deng, Z., Xia, Y., & Fu, M. (2016). A new sampling method in particle filter based on Pearson correlation coefficient. Neurocomputing , 216 , 208 – 215.
https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.07.036