## Abstrak—Kawasan  mekaputih  sebagai  Kawasan  Ekonomi
Khusus  memiliki  rencana  tata  ruang  yaitu  RDTR  kawasan mekaputih  2020-2040 yang  berfokus pada  industri.  Dalam hal pelaksanaan,  rencana  tata  ruang  secara  umum  masih  banyak terjadi penyimpangan di lapangan sehingga tidak sesuai dengan rencana yang telah disusun. Didukung dengan RDTR kawasan mekaputih  serta  peluang  besar  dari  minat  investor  dalam berinvestasi,  akan  menyebabkan  urbanisasi  yang  menambah kebutuhan tempat tinggal khususnya untuk kebutuhan industri di kawasan mekarputih.  Untuk mengantisipasi dampak negatif yang tidak terkontrol, maka kawasan mekaputih memerlukan sebuah prediksi perkembangan penggunaan lahan permukiman guna memberikan gambaran perkembangan penggunaan lahan permukiman,  serta  mengetahui  potensi  deviasi  yang  terjadi. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merumuskan  model  spasial prediksi  potensi  deviasi  pola  ruang  permukiman  Kawasan Ekonomi  Khusus  mekaputih,  Kabupaten  Kotabaru  hingga tahun  2040  dengan  menggunakan  metode  analisis  cellular automata  yang  digunakan  untuk  melakukan  prediksi perkembangan permukiman hingga tahun 2040, analisis delphi dan  AHP  (Analytical  Hierarchy  Process)  dalam  menentukan faktor  yang  mempengaruhi  perkembangan  permukiman  di kawasan  mekaputih  beserta  bobotnya.  Hasil  penelitian  ini adalah  model  perkembangan  permukiman  di  kawasan mekaputih  tahun  2020-2040  dengan  akurasi  sebesar  95,52  % dan  melihat  potensi  deviasi  yang  terjadi  di  masa  mendatang. Perkembangan permukiman di kawasan mekaputih disebabkan oleh  faktor  fasilitas  pendidikan,  perdagangan  dan  jasa,  jalan utama, jalan lingkungan, kawasan pabrik/industri, permukiman eksisting, serta peruntukkan ruang permukiman. Potensi deviasi yang terjadi apabila hasil prediksi dibandingkan dengan  rencana  pola  ruang  kawasan  mekaputih  yaitu permukiman yang mengkonversi penggunaan lahan lain seperti fasilitas  umum,  hutan,  industri,  pertanian,  sempadan  pantai, transportasi,  dan  RTH  seluas 337,99  Ha,  rencana  pola  ruang permukiman  yang  tidak  berkembang  menjadi  permukiman seluas  229,018  Ha,  perkembangan  permukiman  yang  sesuai dengan  RDTR  seluas  487,87  Ha.  Kebutuhan  permukiman berdasarkan  prediksi  hingga  tahun  2040  seluas  828,09  Ha, sedangkan  di  rencana  pola  ruang  kawasan  mekaputih  hanya merencanakan  permukiman  seluas  580,36  Ha , sehingga berpotensi  terjadi  perubahan  penggunan  lahan  yang  tidak terkontrol.
Kata  Kunci—Cellular  Automata,  Deviasi,  Penggunaan  Lahan, Permukiman.

## I. PENDAHULUAN
RBANISASI  yang  sangat  cepat    dan  konversi  lahan pertanian  menjadi  lahan  terbangun,  merupakan  faktor utama  dari  perubahan  penggunaan/tutupan  lahan  di  masa depan  [1].  Hal  ini  dapat  disesbabkan  adanya  kegiatan perekonomian  yang  terus  berkembang.  Salah  satu  program
pemerintah  yang dilakukan untuk mengembangkan  wilayah adalah  dengan  pembentukan  atau  penetapan  Kawasan Ekonomi Khusus (KEK) berdasarkan UU No.39 Tahun 2009 tentang Kawasan Ekonomi Khusus dan PP No. 1 Tahun 2020 tentang  Penyelenggaraan  KEK  di  Indonesia.  Pertumbuhan ekonomi yang terjadi akan menyebabkan urbanisasi,  seperti migrasi  pekerja  menuju  kawasan  ekonomi  yang  akan membuat  proses  urbanisasi  semakin  cepat  yang  secara otomatis diikuti perubahan penggunaan lahan pada kawasan ekonomi, khususnya kebutuhan akan tempat tinggal.
Kawasan mekarputih, Kabupaten Kotabaru, telah ditetapkan  menjadi  Kawasan  Ekonomi  Khusus  yang diharapkan  dapat  memberikan  dampak  pada  kawasan mekaputih  sendiri  dan  wilayah  sekitarnya  agar  dapat berkembang  lebih  baik.  Kawasan  Ekonomi  Khsusus mekarputih  diatur  dalam  RDTR  kawasan  mekaputih  demi mendukung  terbentuknya  KEK  Mekarputih  yang  sudah diatur dalam RTRW Kabupaten Kotabaru Tahun 2012-2032 yang merupakan kawasan strategis provinsi sebagai kawasan ekonomi khusus. Dalam hal pelaksanaan Rencana tata ruang masih banyak penyimpangan – penyimpangan yang terjadi di lapangan  sehingga  tidak  sesuai  dengan  Rencana  tata  ruang yang sudah disusun, maka akan terjadi perubahan penggunan lahan  yang  tidak  terkontrol.  Di  kawasan  mekaputih  juga terdapat  penyimpangan  penggunaan  lahan  yang  terindikasi, lahan  yang  sudah  direncanakan  menjadi  industri  di  RTR kawasan mekaputih berkembang menjadi permukiman yang sekaligus  mengindikasikan  penggunaan  lahan  yang  sudah kurang  terkontrol  di  Kawasan  mekaputih.  Perubahan penggunaan lahan yang tidak terkendali dapat menimbulkan

## Prediksi Potensi Deviasi Pola Ruang Permukiman Berbasis Cellular Automata (Studi Kasus: Kawasan Ekonomi Khusus Mekarputih, Kabupaten Kotabaru)
Khairun Nisa Abdillah, Nursakti Adhi Pratomoatmojo, Fendy Firmansyah, dan Surya Hadi Kusuma Departemen Perencanaan Wilayah dan Kota, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : pratomoatmojo@urplan.its.ac.id
U
Gambar 1. Peta wilayah penelitian.
masalah sosial, ekonomi dan lingkungan [2]. Adanya rencana penetapan tentang kawasan Ekonomi terlihat pada Gambar 1.
Khusus  mekarputih  didukung  dengan  rencana  detail  tata ruang  kawasan  mekaputih  serta  peluang  besar  dari  minat investor  dalam  berinvestasi  di  kawasan  mekaputih  akan menyebabkan  urbanisasi  yang  akan  menambah  kebutuhan tempat tinggal.  Dalam rangka mengantisipasi konversi lahan yang  tidak  terkontrol  maka  dibutuhkan  perencanaan  yang tepat  sesuai  dengan  kebutuhan  dimasa  mendatang.  Oleh karena itu  kawasan mekaputih memerlukan sebuah prediksi perkembangan  penggunaan  lahan  permukiman  guna
memberikan  gambaran  perkembangan  penggunaan  lahan permukiman, khususnya pola ruang yang sudah direncanakan serta mengetahui potensi deviasi yang akan terjadi.
Simulasi  penggunaan  lahan  merupakan  pendekatan populer untuk menguji kebijakan dan strategi dalam rangka mengurangi  dampak  dari  pembangunan  yang  tidak diinginkan  dengan  beberapa  skenario  perencanaan  [3]. Penelitian  ini  menggunakan  alat  analisis  perangkat  lunak Landusesim  yang  berprinsip  terhadap  teori Cellular Automata (CA)  yang  berupaya  untuk  memodelkan  potensi deviasi  pola  ruang  permukiman  kawasan  mekaputih  tahun
Tabel 1. Aturan transisi perkembangan permukiman kawasan mekaputih Penggunaan  Lahan (Tahun) Estimasi  Pertumbuhan Lahan (Ha) Estimasi  Pertumbuhan Lahan (cell) Penggunaan Lahan constraint Conraint Zone 2011-2020 63,31 703 Fasilitas umum, hutan,  industri,  tanah  rawa, perdagangan  dan  jasa,  RTH,  Sempadan pantai, sungai , Transportasi - 2020-2040 669,37 7437 Fasilitas umum, hutan,  industri,  tanah  rawa, perdagangan  dan  jasa,  RTH,  Sempadan pantai, sungai , Transportasi Rencana Kawasan Industri Tabel 2. Pertumbuhan penggunaan lahan kawasan mekaputih tahun 2011-2016 (Ha) Penggunaan Lahan 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Permukiman 96,93 104 111 118 125 132 Pertanian 1838 1832 1825,6 1819 1813,5 1807,7 Semak Belukar 1246 1241 1240,5 1239 1238 1237 Lahan Terbuka 43,83 36,45 36,36 36,27 36,18 36,09 Tabel 3. Pertumbuhan penggunaan lahan kawasan mekaputih tahun 2017-2022 (Ha) Penggunaan Lahan 2017 2018 2019 2020 2021 2022 Permukiman 139 146 153 160 193,68 227 Pertanian 1802 1796,6 1791 1785 1764 1744 Semak Belukar 1236 1235 1234 1233 1220 1208 Lahan Terbuka 35,64 35,46 35,37 35,28 34,92 34,56 Tabel 4. Pertumbuhan penggunaan lahan kawasan mekaputih tahun 2023-2028 (Ha) Penggunaan Lahan 2023 2024 2025 2026 2027 2028 Permukiman 260,4 294 327 360,6 394 427 Pertanian 1723 1700 1678 1658 1636 1615 Semak Belukar 1196 1185,5 1174,5 1163 1149 1137 Lahan Terbuka 34,2 34,11 34,02 34,02 34,02 34 Tabel 5. Pertumbuhan penggunaan lahan kawasan mekaputih tahun 2029-2034 (Ha) Penggunaan Lahan 2029 2030 2031 2032 2033 2034 Permukiman 460,8 494 527,5 561 594 627,7 Pertanian 1595 1573 1552 1530 1510 1490 Semak Belukar 1124 1113 1100 1089,5 1076,5 1064 Lahan Terbuka 33,66 33,48 33,21 32,76 32,49 31,86 Tabel 6. Pertumbuhan penggunaan lahan kawasan mekaputih tahun 2035-2040 (Ha) Penggunaan Lahan 2035 2036 2037 2038 2039 2040 Permukiman 661 694,5 728 761 794,7 828 Pertanian 1470,5 1452 1432,5 1412 1391,6 1371 Semak Belukar 1051 1036 1023 1010 998 985 Lahan Terbuka 31,23 30,69 30,33 30,06 29,52 29,25
2040. CA adalah suatu metode komputasi untuk memprediksi perubahan  sistem  dinamik  yang  bergantung  pada  aturan sederhana  dan  berkembang  menurut  aturan  tersebut  dari waktu  ke  waktu  [2].  Konsep  CA  dikenalkan  sekitar  tahun 1940  an  oleh  Ulam  dan  Neumann  untuk  menyediakan kerangka  untuk  menginvestigasi  perilaku  sistem  yang kompleks  [4].    tahun  1970  John  Horton  Conway  yang merupakan  matematikawan  inggris  mengembangkan  lebih lanjut  CA  yang  diberi  nama Game  of  Life .  Kemudian  ada kajian  sederhana  terhadap  CA  yang  disebut  Elementary Cellular Automata pada tahun 1983 [5]. Hasil kajian tersebut yaitu  jenis-jenis  CA  dasar  yang  bekerja  berdasarkan sekumpulan aturan yang dapat diwujudkan melalui program komputer  sederhana  [6].  Pada  tahun  1979,  Aplikasi  CA diperkenalkan  pada  pemodelan  geografis.  CA  mulai dikembangkan  untuk  studi  perkotaan  [7-8].  Hingga  pada tahun 2002 Metode CA mulai dikenalkan untuk perencanaan penggunaan lahan [9].
LanduseSim  merupakan  software  yang  didesain  dan dikembangkan untuk kebutuhanperencanaan dimana perencana  memiliki  kemampuan  untuk  menentukan  faktor- faktorspasial yang digunakan untuk memprediksi masa depan dengan pendekatan perencanaan [10]. Penggunaan software Landusesim  dikarenakan  LanduseSim  salah  satu  aplikasi yang  dapat  meramalkan  /  memprediksi  perkembangan wilayah  melalui  simulasi  penggunaan  lahan.  Dengan menggunakan  Teknik  komputasi,  LanduseSim  dapat dijadikan  alat  untuk  melakukan  simulasi  spasial,  termasuk simulasi  penggunaan  lahan  yang  memiliki  kemampuan mengakomodasi  pendekatan  bottom-up  dan  top-down  [10]. Beberapa  penelitian  yang  menggunakan  LanduseSim
sebelumnya menghasilkan tingkat akurasi yang tinggi, seperti Satrio  dan  Adhi  (2019)  memodelkan  Perkembangan Permukiman  dengan  Batasan  Kawasan  Rawan  Banjir  di Perkotaan Kabupaten Bojonegoro pada 3 kecamatan dengan akurasi  model  97%  [11].  Penelitian  Sadewo  (2018) memodelkan Perubahan Penggunaan Lahan Akibat Pembangunan  Kawasan  Industri  Kendal  (KIK)  dengan overall  accuracy 95,68%  [12].  Penelitian  dari  Darwish  dkk (2018) memprediksi pertumbuhan perkotaan di masa depan dan  dampaknya  terhadap  lingkungan  sekitar  di  Yaman dengan rasio kecocokan secara keseluruhan adalah 93,76 % dan rasio kecocokan untuk lapisan perkotaan adalah 89,40%. Penelitian  simulasi  penggunaan  lahan  menggunakan LanduseSim juga pernah diterapkan di Kota Surabaya seperti pada  penelitian  Rahmawati  dan  Pratomoatmojo  (2019) memodelkan perubahan penggunaan lahan pada Wilayah Peri Urban Kota Surabaya di Kabupaten Sidoarjo dengan tingkat akurasi  model  83,63%  [13].  Penelitian  dari  Lestari  dan Pratomoatmojo (2019) memodelkan prediksi perkembangan kawasan  permukiman  berbasis cellular  automata dengan pendekatan kependudukan di Surabaya timur dengan tingkat akurasi model 91,83% [14].

## II. METODE PENELITIAN

## A. Wilayah Penelitian
Penelitian  ini  berlokasi  di  Kabupaten  Kotabaru, Kalimantan  Selatan  lebih  tepatnya  Kawasan  Ekonomi Khusus mekarputih yang memiliki luas sebesar 3986,36 Ha. Kawasan  mekaputih  terdiri  dari  2  Kecamatan  dan  9  Desa yaitu  Kecamatan  Pulau  Laut  Barat  yang  terdiri  dari  Desa
Gambar 2. Peta transisi perkembangan lahan kawasan mekaputih, peta transisi tahun 2011-2020, peta transisi tahun 2020-2040.
Gambar 3. Grafik laju perkembangan permukiman kawasan mekaputih (%).
Gambar 4. Peta perkembangan penggunaan lahan permukiman kawasan mekaputih, tahun 2011 (eksisting) dan tahun 2040 (simulasi).
0,0 50,0 100,0 2011 2013 2015 2017 2019 2021 2023 2025 2027 2029 2031 2033 2035 2037 2039 Laju % Laju %
Lontar Selatan, Desa Lontar Timur, Desa Lontar Utara, Desa Gemuruh,  serta  Desa  Tepian  Balai,  sedangkan  untuk Kecamatan Pulau Laut Tanjung Selayar terdiri dari Desa Tata Mekar, Desa Teluk Tamiang, Desa Kampung Baru, dan Desa Gosong Panjang (Gambar 1).

## B. Metode Pengumpulan Data
Data  dalam  penelitian  ini  diperoleh  dari  survei  primer dan  sekunder.  Data  yang  diperoleh  dari  survei  primer diantaranya  Observasi  wilayah  penelitian,  kuesioner  delphi, serta  kuesioner  AHP.  Sedangkan  data  yang  diperoleh  dari survei  sekunder  adalah  RDTR  kawasan  mekaputih  tahun 2020-2040, RTR kawasan mekaputih, peta penggunaan lahan kawasan  mekaputih  tahun  2011  dan  2020  serta  peta  faktor pendorong  perkembangan  permukiman  yang  berasal  dari Badan  Perencanaan  dan  Pembangunan  Daerah  Kabupaten Kotabaru  (BAPPEDA)  dan  Dinas  PUPR  Kabupaten Kotabaru. Data lain berupa jumlah penduduk didapatkan dari BPS Kecamatan Pulau Laut Barat dan BPS Kecamatan Pulau Laut Tanjung Selayar.

## C. Estimasi Luas Perkembangan Permukiman Hingga Tahun 2040
Perhitungan  luas  pertumbuhan  permukiman  dari  tahun 2011–2040  terbagi  menjadi  dua  dengan  mekanisme pendekatan trend dan  target.  pertama  melihat  estimasi perkembangan  permukiman  untuk  simulasi  prediksi  tahun 2011-2020  menggunakan  data trend dari  perubahan penggunaan  lahan  tahun  2011-2020.  sedangkan  untuk simulasi  prediksi  tahun  2020-2040  menggunakan  target kebutuhan  permukiman  industri  tenaga  kerja  pendatang dengan melakukan perhitungan matematika berupa perkalian dan pembagian yang didasarkan oleh Permenperin Nomor 40 Tahun  2016  tentang  pedoman  teknis  Kawasan  Industri, sedangkan untuk kebutuhan rumah penduduk lokal dilakukan proyeksi penduduk dengan metode aritmatika dan melakukan perhitungan  matematika  berupa  perkalian  dan  pembagian yang  didasarkan  oleh  beberapa  sumber  pedoman  seperti Permen Perumahan Rakyat RI Nomor 10 Tahun 2012 tentang Penyelenggaraan  Perumahan  dan  Kawasan  Permukiman dengan  Hunian  Berimbang,  RP4D  Kabupaten  (Keputusan Menteri  Negara  Perkim  Nomor  09/KPTS/M/IX/1999,  dan SNI  03-1733-2004  Tentang  Tata  Cara  Perencanaan Lingkungan  Perumahan  di  Perkotaan.  Setelah  dilakukan penambahan  dari  perhitungan  kebutuhan  permukiman industri  dan  penduduk  lokal  maka  diperoleh  estimasi  luas perkembangan permukiman kawasan mekaputih tahun 2020-
2040.  Perhitungan  luas  akan  menghasilkan  luasan permukiman  yang  didalamnya  terdiri  dari  perumahan  serta dukungan terhadap sarana dan prasarana sosial

## D. Simulasi Prediksi Perkembangan Permukiman Kawasan mekaputih
Simulasi prediksi pada penelitian ini merupakan simulasi single  landuse yaitu  memprediksi  penggunaan  lahan permukiman.  Dalam  melakukan  prediksi  perkembangan permukiman,  pada  penelitian  digunakan  perangkat  lunak LanduseSim versi 2.3.1 untuk simulasi Prediksi dan dibantu dengan  ArcGIS  10.7  sebagai  persiapan  data.  Ukuran cell yang digunakan adalah 30 dengan asumsi 1 cell pada model spasial  yang  disimulasikan  sama  dengan  30  x  30  m 2 di lapangan.  Berikut  langkah-langkah  dalam  melakukan simulasi LanduseSim.

## 1) Pembuatan Aturan dan Peta Transisi
Sebelum  melakukan  simulasi  diperlukan  persiapan  data untuk  penyusunan transition  map .  pertama,  melakukan penentuan  faktor-faktor  pendorong  perubahan  penggunaan lahan  permukiman  kawasan  mekaputih  yang  didapatkan melalui sintesa pustaka dari kajian teori yang telah dilakukan sebelumnya,  kemudian  faktor-faktor  tersebut  di  justifikasi menggunakan  analisis Delphi ,  kemudian  dibobotkan menggunakan  analisis Analytical  Hierarchy  Process (AHP) sebagai  model  pendukung  keputusan  yang  mengurai  suatu model  menjadi  hirarki  [15].  Pembobotan  bertujuan  untuk mengetahui tingkat pengaruh antar variabel dengan menggunakan  bantuan  dari  perangkat  lunak Expert Choice , identifikasi faktor- faktor tersebut juga menggunakan bantuan  dari  stakeholder  selaku expert dalam  menentukan faktor yang berpengaruh. Faktor-faktor pendorong yang telah dibobotkan  kemudian  dibentuk  menjadi  data  euclidean distance menggunakan aplikasi ArcGIS 10.7. Selain itu data
(a)
(b)
Gambar 5. Peta penggunaan lahan kawasan mekaputih (a) Tahun 2020 eksisting, (b) Tahun 2020 simulasi.
Gambar  6.  Peta  potensi  deviasi  perkembangan  permukiman  kawasan mekarputih prediksi 2040 terhadap rencana pola ruang 2040.
penggunaan lahan tahun 2011 dan 2020, constraint zone, dan seluruh  data  yang  dipersiapkan  untuk  simulasi  dikonversi menjadi data ASCII.
Data ASCII yang telah dipersiapkan kemudian dikonversi menjadi data raster . Faktor-faktor pendorong yang berformat raster selanjutnya  dikonversi  menjadi  data fuzzy  set agar keseluruhan  data  variabel  pendorong  yang  digunakan memiliki  rentang  nilai  yang  seragam  [16]. Fuzzy  set pada LanduseSim  terdiri  dari  dua  jenis  yaitu monotonically decreasing dan monotoni ca lly  increasing .  penelitian  ini menggunakan jenis fuzzy set monotonically decreasing . Hal ini berarti semakin dekat dengan faktor pendorong maka akan semakin berpotensi untuk berubah menjadi lahan permukiman. Adapun data faktor pendorong yang digunakan untuk simulasi prediksi tahun 2011-2020 menggunakan data tahun 2011, sedangkan untuk simulasi  Prediksi tahun 2020- 2040  menggunakan  data  Rencana  dari  RDTR  kawasan mekaputih,  berikut  merupakan  algoritma fuzzy  set membership monotonically decreasing di LanduseSim [17]:
𝑆 𝑠𝑡𝑑 𝑥,𝑦 = 𝑆 𝑚𝑎𝑥𝑥,𝑦 − 𝑆 𝑖𝑥,𝑦 𝑆 𝑚𝑎𝑥𝑥,𝑦 − 𝑆 𝑚𝑖𝑛𝑥,𝑦
𝑆 𝑠𝑡𝑑𝑥,𝑦 = Nilai standar pada cell tertentu (x,y)
𝑆 𝑖𝑥,𝑦 = Nilai kesesuaian/ nilai jarak terhadap cel tertentu
𝑚𝑎𝑥 = Nilai maksimum dari nilai kesesuaian/nilai jarak Setelah  dikonversi  menjadi fuzzy  set, faktor-faktor pendorong tahun 2011 dan rencana kemudian masing-masing di bobotkan menggunakan perangkat weighted raster sesuai dengan bobot yang telah ditentukan pada analisis AHP. Hasil dari weighted  raster tahun  2011  dan  rencana  kemudian digunakan  untuk  membuat  peta  transisi  menggunakan perangkat transition rules (Gambar 2) . Pada tahap transition rules di penelitian ini dibagi menjadi dua sesuai dengan input weighted  raster dengan  tambahan  data  berupa  estimasi penggunaan  lahan  tahun  2011-2020,  estimasi  penggunaan lahan  tahun 2020-2040  serta aturan elasticity  change .  Hasil dari  tahapan  ini  adalah  peta  aturan  transisi  perkembangan permukiman kawasan mekaputih tahun 2011-2020 dan tahun 2020-2040.  Adapun  algoritma  dalam  pembentukan  peta transisi di LanduseSim adalah [17]:
𝑇𝑃𝑖 𝑥,𝑦 = ∑(𝑁𝑖 (𝑧→𝑛(𝑥,𝑦) ) 𝑛 𝑧=0
Keterangan: 𝑇𝑃𝑖 𝑥,𝑦 = Nilai transisi dari penggunaan lahan i pada cell tertentu (x,y) (jumlah operasi filter) 𝑁𝑖 (𝑧→𝑛(𝑥,𝑦) = Proses neighbourhood filter oleh filter tertentu dan akumulasi pada pusat cell (x,y), n merupakan jumlah  total cell tetangga dengan atau tanpa pusat cell
2) Penentuan Neighbourhood Filter
Pada  penelitian  ini  menggunakan Neighbourhood  filter 3x3 yang berarti satu cell memiliki 3 baris grid dan 3 kolom grid. Pemilihan neighbourhood 3x3 dikarenakan dibandingkan neighbourhood filter lainnya yaitu 5x5 dan7x7,
neighbourhood filter 3x3 memberikan hasil perubahan lahan lebih kompak [10].
3) Penentuan Zoning Constraint Map
Zoning  constraint  map dilakukan  untuk  membatasi  area pertumbuhan  pada  model  spasial  yang  disimulasikan, sehingga  zona  tersebut  dapat  dihindari  dari  konversi penggunaan lahan yang berkembang. Pada penelitian zoning constraint  map hanya  dilakukan  di  simulasi  prediksi  tahun 2020-2040, constraint  map yang  digunakan  adalah  rencana kawasan  industri,  yang  dimana  nilai  1  akan  diberikan  pada rencana  kawasan  non  industri  dan  nilai  0  pada  rencana kawasan industri. Peta aturan transisi pada tahun 2020-2040 sebelumnya  disesuaikan  dengan  constraint  zone  dengan menggunakan modul TP with Zoning.

## 4) Proses Simulasi
Proses  simulasi  pada  penelitian  ini  terbagi  menjadi, pertama  simulasi  prediksi  tahun  2011-2020  dengan memasukkan peta penggunaan lahan dasar yaitu tahun 2011 sebagai awal simulasi dan dilakukan iterasi sebanyak 9 kali. Sedangkan, simulasi prediksi tahun 2020-2040 memasukkan peta  penggunaan  lahan  dasar  yaitu  tahun  2020  yang merupakan  hasil  simulasi  prediksi  tahun  2011-2040,  dan dilakukan  iterasi  sebanyak  20  kali.  Sehingga  dari  kedua simulasi tersebut menghasilkan peta prediksi perkembangan permukiman  setiap  tahun  dalam  rentang  2011-2040.  Selain itu  data  yang  dimasukkan  pada  proses  simulasi  prediksi adalah neighborhood  filter serta transition  map masing- masing  simulasi.  Algoritma  yang  digunakan  pada  tahap simulasi prediksi adalah [17]:
      = + TS i i i i i f i Z E C G TP LU LU xy xy xy xy xy y x t xy t , , , 1 , Keterangan:
= Pertumbuhan (perubahan keadaan) dari penggunaan lahan i pada waktu t+1 pada cell tertentu (x,y)
=  Perubahan  kelas  penggunaan  lahan  sebelum disimulasikan pada cell tertentu
= Peta transisi landuse i pada cell tertentu
=  Jumlah  cell  yang  diharapkan  untuk  tumbuh  dari penggunaan lahan/ tutupan lahan i pada waktu t+1
= Lahan penghambat yang diwakili dengan penggunaan lahan  tertentu  yang  tidak  dapat  dikonversi  dengan penggunaan  lahan  i  atau  kawasan  yang  dikonservasi  atau dilindungi.
= Sistem zonasi
= Time step iterasi dari cellular automata

## 5) Validasi
Model  spasial  yang  telah  dihasilkan  akan  divalidasi menggunakan  perhitungan overall  accuracy . overall accuracy merupakan perhitungan yang membandingkan luas lahan yang disimulasikan terhadap luas lahan eksisting dalam bentuk persentase [18].

## E. Potensi Deviasi
Setelah  melakukan  simulasi  prediksi  perkembangan permukiman  hingga  tahun  2040,  kemudian  dilakukan  tahap
penentuan potensi deviasi, yaitu dengan mengkomparasikan peta simulasi prediksi tahun 2040 dengan rencana pola ruang kawasan mekaputih menggunakan Teknik overlay (intersect) di  aplikasi  ArcGIS  10.7.  Hasil  dari  tahap  ini  berupa  peta potensi deviasi kawasan mekaputih di masa yang akan datang seperti permukiman yang terdeviasi ke penggunaan lahan lain dan  deviasi  kepada  rencana  pola  ruang  permukiman  yang tidak berkembang menjadi permukiman pada hasil simulasi prediksi perkembangan permukiman.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Estimasi Luas Perkembangan Permukiman Hingga

## Tahun 2040
Estimasi luas pada penelitian ini dibagi menjadi dua jenis pendekatan. Yang pertama, pendekatan trend untuk estimasi luas simulasi tahun 2011-2020, dengan cara mengidentifikasi pola perubahan penggunaan lahan kawasan mekaputih tahun 2011-2020 menggunakan Teknik overlay (Intersect) dengan aplikasi  ArcGIS  10.7.  Berdasarkan  hasil  analisis  perubahan penggunaan lahan kawasan mekaputih mengalami pertumbuhan  pada  penggunaan  lahan  hutan  (27,32  Ha), Industri (1,5 Ha), Permukiman (63,31 Ha), Pertanian (13,33 Ha),  serta  Tanah  rawa  (1,89  Ha).  Penggunaan  lahan  yang mengalami  penurunan  adalah  penggunaan  lahan  lahan terbuka (-7,35 Ha) dan semak belukar (-100 Ha). Sedangkan penggunaan lahan yang luas nya tetap adalah fasilitas umum (19,63  Ha),  Perdagangan  dan  jasa  (0,63  Ha),  Sempadan Pantai (14,83 Ha), Sungai (1,21 Ha), dan transportasi (33,89 Ha).  Setelah  mengetahui  pola  perkembangannya,  dapat diketahui  bahwa  estimasi  luas  perkembangan  permukiman untuk simulasi prediksi tahun 2011-2040 adalah 63,31 Ha.
Estimasi  luas  perkembangan  permukiman  yang  kedua dengan  pendekatan  target  untuk  simulasi  prediksi  tahun 2020-2040.  Kebutuhan  permukiman  industri  untuk  tenaga kerja pendatang dengan melakukan perhitungan matematika berupa  perkalian  dan  pembagian  yang  didasarkan  oleh Permenperin Nomor 40 Tahun 2016 tentang pedoman teknis Kawasan  Industri,  dihasilkan  estimasi  perkembangan permukiman seluas 589,904 Ha.
Sedangkan  untuk  kebutuhan  permukman  penduduk  lokal dilakukan proyeksi penduduk dengan metode aritmatika dan melakukan  perhitungan  matematika  berupa  perkalian  dan pembagian yang didasarkan oleh beberapa sumber pedoman seperti Permen Perumahan Rakyat RI Nomor 10 Tahun 2012 tentang Penyelenggaraan Perumahan dan Kawasan Permukiman  dengan  Hunian  Berimbang,  RP4D  Kabupaten (Keputusan Menteri Negara Perkim Nomor
09/KPTS/M/IX/1999,  dan  SNI  03-1733-2004  Tentang  Tata Cara  Perencanaan  Lingkungan  Perumahan  di  Perkotaan, dihasilkan  estimasi  perkembangan  permukiman  untuk penduduk  lokal  adalah  79,47  Ha.  Dapat  diketahui  estimasi luas  perkembangan  permukiman  untuk  simulasi  prediksi tahun 2020-2040 adalah seluas 669,37 Ha. Keseluruhan luas dari  perhitungan  kebutuhan  permukiman  industri  dan penduduk lokal sudah mempertimbangkan dukungan sarana dan prasarana sosial dalam permukiman.

## B. Peta Transisi
Langkah  awal  pada  tahap  ini  adalah  mengidentifikasi faktor-faktor pendorong perkembangan permukiman kawasan  mekaputih  beserta  bobotnya  berdasarkan  analisis delphi  dan  AHP  terdiri  dari  faktor  fasilitas  Pendidikan (0,047), perdagangan dan jasa (0,083), jalan utama (0,214), jalan  lingkungan  (0,085),  kawasan  pabrik/industri  (0,098), permukiman  eksisting  (0,242),  dan  peruntukkan  ruang permukiman  (0,232).  Faktor-faktor  yang  digunakan  adalah data tahun 2011 dan rencana.
Faktor yang telah dibobotkan beserta estimasi perkembangan permukiman yang telah ditentukan sebelumnya kemudian dijadikan masukan dalam pembuatan peta transisi dengan hasil seperti pada Tabel 1.

## C. Simulasi Prediksi Perkembangan Permukiman Kawasan Mekaputih
Pertumbuhan permukiman hingga tahun 2040 berkembang mengikuti jalan utama dan permukiman eksisting yang sudah ada. Permukiman tumbuh dari tahun 2020 seluas 160,29 Ha menjadi 828,09 Ha di tahun 2040, pertumbuhan permukiman mengakibatkan  terjadinya  konversi  penggunaan  lahan. Penggunaan  lahan  yang  paling  banyak  terkonversi  menjadi permukiman adalah pertanian yang berkurang sebanyak 414 Ha,  penggunaan  lahan  lain  yang  terkonversi  adalah  semak belukar sebanyak 247,7 Ha dan lahan terbuka sebanyak 6,03 Ha.  Laju  perkembangan  permukiman  kawasan  mekaputih sebesar 88,28% (731,07 Ha) pada Tabel 2, Tabel 3, Tabel 4, Tabel  5,  Tabel  6.  Gambar  3  menunjukkan  grafik  laju perkembangan permukiman kawasan mekaputih dan Gambar 4  menunjukkan  peta  perkembangan  penggunaan  lahan permukiman kawasan mekaputih.

## D. Validasi
Validasi model spasial dilakukan dengan membandingkan peta 2020 eksisting dan peta 2020 hasil simulasi (Gambar 5). Berdasarkan  hasil overall  accuracy ,  tingkat  akurasi modelnya adalah 95,52%.

## E. Potensi Deviasi
Berdasarkan  hasil overlay penggunaan  lahan  tahun  2040 dengan  rencana  pola  ruang  kawasan  mekaputih  diketahui bahwa  terdapat  penggunaan  lahan  permukiman  yang  telah sesuai  dengan  keadaan  rencana  yaitu  seluas  487,87 Ha.   terdapat  penggunaan  lahan  permukiman  yang mengkonversi penggunaan lahan lain seperti fasilitas umum, hutan, industri, pertanian, sempadan pantai, transportasi, dan RTH seluas 337,99 Ha, adanya deviasi terhadap penggunaan lahan  lain  ini  juga  dipengaruhi  oleh  permukiman  eksisting yang telah ada di kawasan mekarputih (Gambar 6).
Terdapat  rencana  pola  ruang  permukiman  yang  tidak berkembang  menjadi  permukiman  seluas  229,018  Ha. Ketersediaan lahan di masa yang akan datang mengacu pada rencana  pola  ruang  kawasan  mekaputih  peruntukkan  ruang permukiman  sampai  pada  tahun  2040  seluas  580,36  Ha, namun  setelah  dilakukan  simulasi  dengan  kebutuhan penduduk  dan  kebutuhan  rencana  industri  menunjukkan bahwa hingga tahun 2040 di perkiraan pertumbuhan
permukiman  menjadi  828,09  Ha  termasuk  eksisting,  maka pertumbuhan  akan  melebihi  dari  rencana  pola  ruang permukiman yang telah ditentukan.

## IV. KESIMPULAN
Penelitian  yang  dilakukan  untuk  mengetahui  potensi deviasi pola ruang permukiman kawasan mekaputih berbasis CA  dengan  adanya  rencana  kawasan  industri  berhasil dilakukan.  Hasil  pemodelan  menghasilkan  tingkat  akurasi 95,52%,  hasil  tersebut  diklasifikasikan  sebagai  model  yang sangat  baik.  Model  penggunaan  lahan  permukiman  yang disimulasikan  hingga  tahun  2040  memiliki  luas  828,09  Ha yang pada awalnya memiliki luas 96,93 Ha pada tahun 2011, laju  pertumbuhan  permukiman  hingga  tahun  2040  sebesar 88,28%. Potensi deviasi pada pola ruang permukiman terbagi menjadi  dua  yaitu  potensi  deviasi  permukiman  ke penggunaan  lahan  lain  yang  berarti  pada  simulasi berkembang sebagai permukiman akan tetapi di rencana pola ruang  peruntukannya  sebagai  penggunaan  lahan  non permukiman  seluas  337,99  Ha.  Yang  kedua,  deviasi permukiman  ke  rencana  pola  ruang  permukimannya  yang berarti  pada  saat  simulasi  tidak  berkembang  sebagai permukiman  sedangkan  di  rencana  pola  ruang  sudah  di peruntukkan  untuk  permukiman  seluas  229,018  Ha.  Dalam penelitian  ini  juga  mengindikasikan  potensi  kekurangan ketersediaan  lahan  yaitu  pada  rencana  pola  ruang permukiman  dialokasikan  seluas  580,36  Ha,  setelah  di simulasikan  potensi  perkembangan  permukiman  menjadi seluas  828,09  Ha,  simulasi  pada  penelitian  ini  didasarkan pada trend penggunaan lahan, target kebutuhan permukiman industri, dan target kebutuhan penduduk lokal hingga tahun 2040, sehingga dapat diketahui bahwa semakin bertambahnya  penduduk  maka  perkembangan  lahan permukiman akan terus bertambah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  H. Han, C. Yang, and J. Song, “Scenario simulation and the prediction of land use and land cover change in Beijing, China,” Sustain. , vol. 7, no. 4, pp. 4260–4279, 2015.
[2]  D.  W.  Wardani,  P.  Danoedoro,  and  B.  Susilo,  “Kajian  perubahan penggunaan lahan berbasis citra penginderaan jauh resolusi menengah
dengan  Metode  Multi  Layer  Perceptron  dan  Markov  Chain,” Maj. Geogr. Indones. , vol. 30, no. 1, pp. 9–18, 2016.
[3]  F.  Hosseinali,  A.  A.  Alesheikh,  and  F.  Nourian,  “Agent-based modeling of urban land-use development, case study: Simulating future scenarios of Qazvin city,” Cities , vol. 31, pp. 105–113, 2013.
[4]  H. Yu, Z. He, and X. Pan, “Wetlands shrink simulation using Cellular Automata: A case study in Sanjiang Plain, China,” Procedia Environ. Sci. , vol. 2, pp. 225–233, 2010.
[5]  S.  Wolfram,  “Statistical  mechanics  of  cellular  automata,” Rev.  Mod. Phys. , vol. 55, no. 3, p. 601, 1983.
[6]  S.  Wolfram,  “Cellular  automata  as  simple  self-organizing  systems,” Caltech Prepr. CALT , pp. 68–938, 1982.
[7]  H. Couclelis, “Cellular worlds: a framework for modeling micro-macro dynamics,” Environ. Plan. A , vol. 17, no. 5, pp. 585–596, 1985.
[8]  R. White and G. Engelen, “Cellular automata and fractal urban form: a cellular  modelling  approach  to  the  evolution  of  urban  land-use patterns,” Environ. Plan. A , vol. 25, no. 8, pp. 1175–1199, 1993.
[9]  X. Li and A. G.-O. Yeh, “Modelling sustainable urban development by the integration of constrained cellular automata and GIS,” Int. J. Geogr. Inf. Sci. , vol. 14, no. 2, pp. 131–152, 2000.
[10]  N. A. Pratomoatmojo, “LanduseSim Sebagai Aplikasi Pemodelan dan Simulasi  Spasial  Perubahan  Penggunaan  Lahan  Berbasis  Sistem Informasi Geografis dalam Konteks Perencanaan Wilayah dan Kota.” Seminar  Nasional  CITIES,  Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember, Surabaya, 2014.
[11]  D.  S.  Septawicaksono  and  N.  A.  Pratomoatmojo,  “Prediksi perkembangan pemukiman berbasis cellular automata dengan batasan kawasan  rawan  banjir  di  perkotaan  Kabupaten  Bojonegoro,” J.  Tek. ITS , vol. 8, no. 2, pp. C131--C137, 2020.
[12]  M. N. Sadewo and I. Buchori, “Simulasi perubahan penggunaan lahan akibat pembangunan kawasan industri kendal (KIK) berbasis cellular automata,” Maj. Geogr. Indones. , vol. 32, no. 2, pp. 142–154, 2018.
[13]  M.  Rahmawati  and  N.  A.  Pratomoatmojo,  “Pemodelan  perubahan penggunaan lahan berbasis cellular automata pada wilayah peri urban Kota Surabaya di Kabupaten Sidoarjo,” J. Tek. ITS , vol. 8, no. 2, pp. C200--C206, 2020.
[14]  W.  Lestari  and  N.  A.  Pratomoatmojo,  “Pemodelan  spasial  prediksi perkembangan  kawasan  permukiman  berbasis  cellular  automata dengan pendekatan kependudukan di Surabaya Timur,” J. Tek. ITS , vol. 8, no. 2, pp. C150--C155, 2020.
[15]  T. L. Saaty, “A scaling method for priorities in hierarchical structures,” J. Math. Psychol. , vol. 15, no. 3, pp. 234–281, 1977.
[16]  N.  A.  Pratomoatmojo,  “LanduseSim  Algorithm:  Land  Use  Change Modelling by Means of Cellular Automata and Geographic Information System,”  vol.  202,  no.  1.  IOP  Conference  Series:  Earth  and Environmental Science, p. 12020, 2018.
[17]  N.  A.  Pratomoatmojo,  “Permodelan  perubahan  penggunaan  lahan berbasis  cellular  automata  dan  sistem  informasi  geografis  dengan menggunakan LanduseSim,” J. Penataan Ruang , vol. 13, no. 1, pp. 25– 29, 2018.
[18]  R.  M.  Derajat et  al. ,  “Klasifikasi  tutupan  lahan  menggunakan  citra landsat 8 operational land imager (OLI) di Kecamatan Pangandaran,” J. Samudra Geogr. , vol. 3, no. 1, pp. 1–10, 2020.