J URNAL S AINSTEK STT P EKANBARU - V OL . 12 N O . 1 (2024)
Terbit online pada laman web jurnal :
https://ejournal.sttp-yds.ac.id/index.php/js/index

## SAINSTEK
|    ISSN (Print) 2337-6910    |    ISSN (Online) 2460-1039    |

## Pemodelan Perubahan Tata Guna Lahan dan Koefisien Limpasan Dengan Metode Pembelajaran Terawasi Pada DAS Cisadane
Aryo S. Maulana a , Dina P.A Hidayat b
a , b Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Universitas Trisakti, Jakarta Barat, DKI Jakarta  11440, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## ABSTRACT

## Sejarah Artikel:
Diterima Redaksi: 21 September 2023
Revisi Akhir: 26 Juni 2023 Diterbitkan Online : 29 Juni 2023
The river is one of the main sources to meet human water needs, besides that the river is also used as the main irrigation for irrigation, one of which is the Cisadane river. On the other hand, population growth is increasing every year, forcing people to look for land to build a place to live. With the river as a source of water and livelihood, people build residential land around the river. This has led to changes in land use around the river, causing the effectiveness of the river as a place to collect rainwater to be affected. The purpose of this research is to find  out  how  far  the  impact  of  land  use  change  is  for  the  Cisadane  River Watershed.  In  this  study  the  authors  used  medium  satellite  imagery,  namely Landsat  Satellite  Imagery.  The  method  used  is  the  Supervised  Classification method.
Land use modeling is carried out with a span of 10 years, by taking one year as training data, with land use modeling then obtained the value of Coefficient C. Furthermore, another Coefficient C value is obtained from calculations using discharge  data,  rainfall  intensity,  and  land  area.  The  2  C  values  are  then compared whether the previously obtained data is appropriate or not.
K ATA K UNCI
AI (Artificial Intelligence), Cisdane, Koefisien Limpasan, Landsat, Perubahan Tata Guna Lahan

## K ORESPONDENSI
Telepon: +62 813-1910-2104
E-mail: aryosetyo10@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Daerah  Aliran  Sungai  Cisadane  merupakan  sungai  yang mengalir  dari  daerah  Kabupaten  Bogor  menuju  ke Kabupaten  Tangerang.  Secara  geografis  terletak  di 6°00’53”  Lintang  Selatan  dan  106°37’58”  Lintang Timur,dengan  Luas  DAS  kurang  lebih  1343,77  km2 berdasarkan  sumber  milik  BBWS  Ciliwung  –  Cisadane. DAS ini melintasi 44 kecamatan di 5 Kabupaten/Kota dan melalui 2 Provinsi yaitu Hulu yang berada di Provinsi Jawa Barat  dan  hilir  yang  berada  di  Provinsi  Banten  (BBWS Ciliwung – Cisadane, 2014).
Dengan  adanya  jumlah  dan  laju  pertumbuhan  penduduk, DAS  Cisadane  sangat  penting  perannya  terhadap penduduk terutama yang ada di sepanjang DAS
Cisadane. Manfaat DAS Cisadane bagi masyarakat sekitar diantaranya  sebagai  sumber  air  irigasi  di  Cisadane, pemanfaatan  untuk  perikanan,  serta  digunakan  sebagai
PDAM  atau  air  minum  (BBWS  Ciliwung  –  Cisadane, 2014).  Disamping  itu  adanya  pertumbuhan  dan  laju penduduk juga menyebabkan beberapa masalah bagi DAS Cisadane  sendiri  diantaranya  yaitu,  Berkurangnya  daerah resapan air alami seperti kawasan hutan dan hutan lindung yang  beralih  fungsi,  masyarakat  yang  membuka  lahan pertanian  dan  permukiman  yang  menyebabkan  beralih fungsinya lahan lahan hijau (BBWS Ciliwung – Cisadane, 2014).
Dengan berkembangnya teknologi Penginderaan jauh, Teknologi Citra  Penginderaan  Jauh  semakin  banyak  digunakan  untuk penelitian  yang  berhubungan  dengan  keairan  seperti  sungai, karena jangkauan yang luas dan waktu yang sama seperti aslinya (Zhou  at  el.,  2017).  Salah  satu  metode  yang  digunakan  adalah Metode  Jaringan  Terawasi  (Mim  dan  Zamil,  2018).  Dalam penelitian  ini  penulis  menggunakan  data  LANDSAT  8  untuk membantu menganalisis adanya perubahan tata guna lahan yang telah terjadi di Hulu Cisadane dalam 1 tahun terakhir, selanjutnya dilakukan  pengklasifikasian  terhadap  lahan  –  lahan  yang  telah berubah yang ditunjukkan dengan rona warna tertentu.

## Gambar 1 Wilayah DAS Cisadane

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Citra Satelit dan LANDSAT

## 2.1.1.  Pengertian Citra Satelit
Citra  adalah  merupakan  satu  dari  beragam  hasil  yang didapat  dari  penginderaan  jauh.  Definisi  dan  makna  dari citra  sendiri  banyak  diterjemahkan  serta  dikemukakan terutama  oleh  para  ahli,  salah  satunya  adalah      (Hornby, 1974)  dalam  (Sutanto,  1992).  Menurut  (Hornby,  1974) dalam  (Sutanto,  1992)  Citra  merupakan  suatu  gambaran yang  direkam  serta  terekam  oleh  kamera  atau  sensor lainnya, dan juga terpasang pada suatu wahana satelit yang berada  di  ruang  angkasa  yang  memiliki  ketinggian  lebih dari 400 km dari permukaan bumi

## 2.1.2.  Pengertian LANDSAT 8
Landsat  8  untuk  pertama  kalinya  diluncurkan  pada  11 Februari  2013.  Satelit  ini  memiliki  sensor  utama  yang merupakan hasil pengembangan dari sensor – sensor satelit sebelumnya,  yaitu  sensor    Operational  Land  Imager  atau (OLI) yang terdiri dari 9 band dan juga Thermal Infrared Sensor atau (TIRS) yang  terdiri dari 2 band.

## Tabel 1 Spesifikasi Citra LANDSAT 8
Band Landsat 8 Kisaran Spektran Dipakai Untuk Memetakan Resolusi Aerosol Coastal (aerosol, pesisir) – Band 1 0,43 – 0,45 Daerah pesisir dan aerosol diudara 30 m
Blue (biru) –
Band 2 0,45 – 0,51
Pemetaan bathimetri (dasar laut), membedakan tanah
dan vegetasi
30 m Green (Hijau) –
Band 3 0,53 – 0,59
Menerangkan vegetasi yang
sedang bertumbuh
30 m
Red (Merah) – Band 4 0,64 – 0,67 Bedakan kemiringan vegetasi
30 m Near Infrared (NIR) – Band
5
0,85 – 0,88
Menerangkan
perbedaan banyaknya biomassa dan daerah pesisir 30 m Short wave infrared
(SWIR) 1 –
Band 6
1,57 – 1,65 Membedakan kadar  air  tanah (kebasahan tanah) dan vegetasi, menembus melewati awan yang tipis 30 m Band Landsat 8
Kisaran Spektran Dipakai untuk memetakan Resolusi Short wave infrared (SWIR) 2 – Band 7 2,11 – 2,29
Peningkatan
kapasitas dalam membedakan kebasahan tanah dan vegetasi, melewati awan yang tipis 30 m
Panchromatic (hitam putih)
– Band 8
0,50 – 0,68 Untuk citra yang lebih tajam 15 m Cirrus (awan sirus) – Band 9
1,36     – 1,38 Peningkatan
deteksi kontaminasi dalam awan sirus 30 m
Thermal Infra Red (TIRS) 1
– Band 10 10,60 – 11,19 Prakiraan pemetaan panas dan kelembaban
tanah
100 m dan (30 m)
Thermal Infra
Red (TIRS) 2 – Band 11 11,50 – 12,51 Peningkatan prakiraan pemetaan panas
dan kelembaban tanah 100 m dan (30 m)

## 2.2. Runoff
Limpasan permukaan merupakan suatu bagian dari air hujan yang jatuh  dan  mencapai  suatu  permukaan  lahan,  namun  air  tersebut tidak  meresap  ke  dalam  tanah.  Akumulasi  dari  limpasan permukaan mengalir melalui alur permukaan lahan dan menyatu di anak - anak sungai, Perbandingan antara volume air limpasan permukaan dengan volume air hujan disebut koefisien pengaliran dan diberi simbol C.

## Gambar 2 Nilai Koefisien C

## 2.3. Jaringan  Syaraf  Tiruan  (Artificial  Neural Network)
Jaringan  Syaraf  Tiruan  adalah  suatu  model  jaringan  yang melibatkan  komputasi  dan  matematika  yang  mensimulasikan proses  otak  manusia.  Aplikasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dalam memecahkan  masalah  dunia  nyata  mencakup  berbagai  macam bidang keilmuan, yang dibagi menjadi 3 kategori : 1. Klasifikasi Pola, 2. Prediksi, 3. Kontrol dan Optimasi

## 2.3.1.  Supervised Learning
Pembelajaran Terawasi (Supervised Learning) adalah salah satu contoh  jaringan  syaraf  tiruan  dimana  output  yang  diharapkan telah diketahui sebelumnya. Pembelajaran ini dilakukan dengan menggunakan data  yang telah ada. Pada metode ini, setiap pola yang diberikan ke satu neuron pada lapisan input. Pola ini akan dirambatkan  di  sepanjang  jaringan  syaraf  hingga  sampai  ke neuron pada lapisan output

## 2.3.2.  Unsupervised Learning
Pembelajaran  tidak  Terawasi  (Unsupervised  Learning)  dimana pembelajaran  ini  tidak  memerlukan  target  output.  Pada  metode ini  tidak  dapat  ditentukan  hasil seperti  apa  yang  diharapkan selama  proses  pembelajaran,  nilai  bobot  yang  disusun  dalam proses range tertentu tergantung pada nilai output yang diberikan. Tujuan  metode  unsupervised  learning  ini  agar  kita  dapat mengelompokkan unit  – unit  yang hampir  sama dalam satu area tertentu.

## 2.4. Daerah Aliran Sungai (DAS)
Daerah  Aliran  Sungai  menurut  PP  No.  37  Tahun  2012  tentang Pengelolaan  Daerah  Aliran  Sungai,  DAS  merupakan  suatu wilayah daratan berupa satu kesatuan dengan sungai dan anak – anak  sungai  yang  berfungsi  menampung,  menyimpan  dan mengalirkan air yang berasal dari curah hujan ke danau atau laut secara alami, dimana batas di darat adalah pemisah topografis dan batas di laut hingga daerah perairan yang masih terpengaruh oleh aktivitas daratan.

## 2.5. Kerangka Berpikir
Kerangka  Berpikir  Untuk  mempermudah  memahami  yang dilakukan  oleh  peneliti  pada  tugas  akhir  ini,  kerangka  berpikir ditunjukkan pada gambar dibawah ini:
Gambar 3 Bagan Alir Penelitian

## 3. METODOLOGI
Berdasarkan  letak  geografi,  DAS  Cisadane  berada  pada posisi 6,72° - 6,76° Lintang Selatan dan 106,58° - 106,51° Bujur  Timur.  Sebelah  Barat  DAS  Cisadane  berbatasan dengan DAS Cimanceuri, Ciujung, Cidurian dan Cibareno. Sebelah  Selatan  berbatasan  dengan  DAS  Cimandiri. Sebelah  Timur  berbatasan  dengan  DAS  Kali  Angke  dan DAS  Ciliwung.  Dengan  total  luas  DAS  Cisadane  adalah 156.654 Ha. Terbagi menjadi 4 sub DAS, yaitu sub DAS di bagian hulu (Cianten dan Cisadane Hulu).
Bagan  Alir  Penelitian,  Pengumpulan  data  dilakukan dengan  melakukan  Analisa  dengan  Citra  Satelit LANDSAT  8  menggunakan  Arcgis,  selain  itu  data  juga didapat  dari  Balai  Besar  Wilayah  Sungai  Ciliwung Cisadane,  serta  website  milik  BMKG  dan  pihak  –  pihak lainnya yang berkaitan dengan penelitian ini.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Supervised Classification
Supervised  Classification  merupakan  metode  yang digunakan  pada  penelitian  ini,  dengan  menggunakan ARCMAP. Tahap – tahap pengambilan data yaitu :
1.  Memasukkan area – area yang akan diambil berupa 4 poligon tertutup
2.  Menentukan tanggal – tanggal yang sesuai dengan tahun yang diinginkan
3.  Menentukan  range  cloud  cover  yang  diinginkan, semakin  kecil  semakin  baik  dikarenakan  dengan adanya  cloud  cover  menandakan  bahwa  daratan yang dilihat di satelit tertutup awan.
4.  Satelit yang digunakan merupakan satelit
LANDSAT 8 OLI/TIRS.
5.  Untuk  kriteria  tambahan,  setting  satelit  pada  saat siang dan gunakan LANDSAT 8
6.  Selanjutnya  cari  cloud  cover  yang  paling  rendah, dan download citra satelit yang ada
Gambar 4  Klasifikasi Warna berdasarkan standar warna tata guna lahan PP No. 10 tahun 2000

## 4.2. Kalibrasi Data
Kalibrasi  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  hasil running  dari  klasifikasi  pada  ARCMAP  yang  telah dilakukan sudah benar atau belum. Cara kalibrasi data :
1. Melakukan  penandaan  titik  sesuai  dengan klasifikasi  yang  ada  di  ARCMAP,  misalkan daerah Hutan warna hijau.
2. Menandakan nama dan juga koordinat di Google Earth  Map,  selanjutnya  samakan  koordinat dengan  klasifikasi  yang  sudah  dilakukan  di ARCMAP
3. Apabila telah sesuai maka klasifikasi benar.
4. Kalibrasi yang dilakukan sejumlah 20 titik untuk 1  keterangan  pada  tata  guna  lahan  dengan ketepatan dari kalibrasi sebesar 95%.
5. Lakukan  kalibrasi  untuk  10  label  yang  ada,  cek setiap  titik  yang  dibuat  pada  ARCGIS  lalu
disesuaikan  dengan  Google  Earth  Pro,  sesuai dengan  titik  koordinat  yang  telah  dibuat  pada setiap titik.
6. Cek  setiap  titik  yang  dibuat,  apabila  terjadi kesalahan maka ditandai, namun tidak boleh lebih dari 95% pada setiap label.
7. Kalibrasi dilakukan 2x, pertama dengan menggunakan  Google  Earth  Pro  yang  kedua secara langsung.
Gambar 5 Titik kalibrasi 20 sampel label hutan Tabel 2
Tabel Rekap Kalibrasi Tata Guna Lahan Tabel 2 Tabel Rekap Kalibrasi Tata Guna Lahan Klasifikasi Kalibrasi Google Earth Kalibrasi Lapangan Permukiman Padat Permukiman Sedang Permukiman Rendah Hutan dan Pegunungan
Lahan
Kosong dan Rumput Perkebunan Pertanian Industri Sungai dan Danau

## 4.3. Peta Tata Guna Lahan Selama 4 Tahun
Peta yang sudah dilakukan kalibrasi dengan ketepatan 95% selanjutnya  dapat  diaplikasikan  pada  tahun  –  tahun lainnya,  Peta  yang  dijadikan  peta  kalibrasi  adalah  tahun 2019, dimana peta ini memiliki cloud cover terendah, yaitu sebesar  0%,  yang  artinya  semua  komponen  dalam  peta dapat terlihat tanpa tertutup awan.
Gambar 6 Peta Tata Guna Lahan tahun 2019
Peta Tata Guna Lahan tahun 2019 didominasi oleh Hutan dan Pegunungan sebesar 27,224 %, kemudian selanjutnya diikuti  oleh  Perkebunan  sebesar  18,861  %.  Selanjutnya, Pertanian  sebesar  10,06  %.  Permukiman  Sedang  sebesar 9,307  %.  Lahan  Kosong  dan  Semak  sebesar  8,810  %, Permukiman Rendah sebesar 8,216 %, Permukiman Padat sebesar  6,644  %,  Sungai  dan  Danau  sebesar  5,750  %, Bayangan sebesar 3,131 %, Terakhir Industri sebesar 1,99 %.

## Gambar 7 Peta Tata Guna Lahan tahun 2013
Peta  Tata  Guna  Lahan  tahun  2013  didominasi  oleh perkebunan  sebesar  31,593  %,  kemudian  selanjutnya diikuti  oleh  permukiman  rendah  sebesar  20,235  %. Selanjutnya, hutan dan pegunungan sebesar 12,78 %, lahan kosong dan semak sebesar 11,816 %, Permukiman Sedang sebesar 8,362 %, pertanian sebesar 5,549 %, permukiman
padat sebesar 4,535 %, Sungai dan danau sebesar 3,301 %, industri sebesar 1,824 %.
Gambar 8 Peta Tata Guna Lahan tahun 2017
Peta Tata Guna Lahan tahun 2017 didominasi oleh Lahan Kosong  dan  Semak  sebesar  20,528  %,  kemudian selanjutnya  diikuti  oleh  Perkebunan  sebesar  18,211  %. Selanjutnya,  Hutan  dan  Pegunungan  sebesar  15,329  %. Permukiman Sedang sebesar 11,420 %. Pertanian sebesar 10,545 %, Permukiman Rendah sebesar 9,219 %, Sungai dan  Danau  sebesar  7,072  %,  Permukiman  Padat  sebesar 5,874  %,  Industri  sebesar  1,686  %,  Terakhir  Sungai  dan Danau sebesar 0,737 %.
Gambar 9 Peta Tata Guna Lahan tahun 2022
Peta Tata Guna Lahan tahun 2022 didominasi oleh Hutan dan Pegunungan sebesar 29,764 %, kemudian selanjutnya diikuti  oleh  Perkebunan  sebesar  17,914  %.  Selanjutnya, Permukiman  Sedang  sebesar  9,451  %.  Pertanian  sebesar 9,203  %  Lahan  Kosong  dan  Semak  sebesar  8,351  %. Sungai dan Danau sebesar 7,463 %, Permukiman Rendah sebesar  7,428  %,  Permukiman  Padat  sebesar  5,527  %, Bayangan sebesar 3,511 %, Terakhir Industri sebesar 1,383 %.

## Gambar 10 Rekap Hasil Peta Tata Guna Lahan

## 4.4. Peta Koefisien C Selama 4 Tahun
Gambar 11 Peta Koefisien C tahun 2019
Peta  Koefisien  C  tahun  2019  didominasi  oleh  hutan  dan pegunungan  sebesar  18,019  %,  kemudian  selanjutnya diikuti  oleh  pertanian  sebesar  15,220  %.  Selanjutnya, perkebunan sebesar 14,267 %, permukiman sedang sebesar 13,201  %,  permukiman  padat  sebesar  10,681  %,  sungai dan danau sebesar 10,875 %, permukiman rendah sebesar 10,1 %, lahan kosong dan semak sebesar 4,998 %, industri sebesar  2,635  %,  terakhir  bayangan  sebesar  0  %.  Peta Koefisien  C  digunakan  sebagai  peta  kalibrasi  sehingga sangat penting.

## Gambar 12 Peta Koefisien C tahun 2013
Peta  Koefisien  tahun  2013  didominasi  oleh  permukiman rendah  sebesar  26,749  %  kemudian  perkebunan  sebesar 25,7 %, permukiman sedang sebesar 12,755 %, kemudian selanjutnya  diikuti  oleh  hutan  dan  pegunungan  sebesar 9,096 %, permukiman padat sebesar 7,84 %. Selanjutnya, pertanian  sebesar  7,713  %.  lahan  kosong  dan  semak sebesar 7,209 %, industri sebesar 2,597 %, terakhir sungai dan danau sebesar 0,335 %.

## Gambar 13 Peta Koefisien C tahun 2017
Peta Koefisien C tahun 2017 didominasi oleh permukiman sedang sebesar 17,86 %, kemudian selanjutnya diikuti oleh pertanian  sebesar  17,59  %.  Selanjutnya,  perkebunan sebesar  15,189  %.  lahan  kosong  sebesar  12,841  %, permukiman  rendah  sebesar  12,495  %,  hutan  dan pegunungan sebesar 11,186 %, permukiman padat sebesar
10,411  %,  industri  sebesar  1,686  %,  sungai  dan  danau sebesar 0,737 %, bayangan sebesar 0 %.
Gambar 14 Peta Koefisien C tahun 2022
Peta  Koefisien  C  tahun  2022  didominasi  oleh  hutan  dan pegunungan  sebesar  22,941  %,  kemudian  selanjutnya diikuti  oleh  pertanian  sebesar  16,214  %.  Selanjutnya, perkebunan sebesar 15,78 %, permukiman sedang sebesar 15,61  %,  permukiman  rendah  sebesar  10,633  %, permukiman  padat  sebesar  10,347  %,  lahan  kosong  dan semak sebesar 5,517 %, industri sebesar 2,133 %, terakhir bayangan sebesar 0 %.
Gambar 15 Rekap Hasil Peta Koefisien Limpasan
4.5. Perhitungan Debit 4.5.1. Perhitungan  Intensitas  Hujan  dengan  Metode

## Polygon Thiessen
Penampakan  diatas  merupakan  daerah  Cisadane  Hulu sampai  stasiun  Serpong  Dimana  titik  merah  merupakan Stasiun  hujan  dan  dibagi  3  bagian.  Selanjutnya  dari  3 daerah tersebut didapat masing – masing luas area. Dengan luas dalam km2, setelah didapat luas kemudian masuk ke tahap  perhitungan  curah  hujan  Thiessen,  dimana dibutuhkan  2  jenis  data,  yaitu  :  data  luas  daerah  yang mewakili pos hujan, dan juga data curah hujan.

## 4.5.2. Perhitungan Luas Area
Perhitungan Luas Area  yang didapat  yaitu 1.163.000.000 m2,  dimana  dengan  angka  intensitas  hujan  yang sebelumnya telah didapat kemudian dilakukan perhitungan vol R:
𝑅 1000 ×1.163.000.000 1.000.000 (1)
Hasil  pada  tahun  2013  dengan  R  yang  telah  didapat  dari Polygon  Thiessen,  serta  Volume  R  yang  sudah  dikalikan dengan  luas  DAS  Cisadane,  serta  dilakukan  penyetaraan satuan.

## 4.5.3. Perhitungan Nilai Koefisien C dan Perbandingan
Selanjutnya, dilakukan pembagian dengan data debit yang telah  didapat  dari  BBWS  Ciliwung  –  Cisadane  untuk mendapatkan  nilai  C  dengan  Polygon  –  Thiessen  dan dilakukan  perbandingann  dengan  C  yang  didapat  dari ARCGis.
Gambar 16 Perhitungan Perbandingan Nilai C Terukur
Perbandingan  Nilai  C  yang  didapat  dari  perhitungan  dan pemodelan Tata Guna Lahan.
Tabel  3  Tabel  Perbandingan  Nilai  C  dari  Perhitungan Terukur dan Model Tata Guna Lahan
Nilai C dari Perhitungan Nilai C dari Model Tata Guna Lahan 0, 48281 0,35541 0,40467 0,46665 0,42997 0,45409 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1. Kesimpulan
Berdasarkan atas uraian yang diberikan pada bab 4 tentang hasil  dan  pembahasan  penelitian,  untuk  memberikan jawaban  terhadap  perumusan  masalah  dan  tujuan penelitian maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Apakah model Supervised Learning cukup baik untuk memodelkan  perubahan  tata  guna  lahan  DAS Cisadane?  Hasil  dari  pemodelan  yang  dilakukan
dengan  metode  Supervised  Learning  menunjukkan hasil  yang  baik  dengan  parameter  terhadap  hasil kalibrasi  yang  dilakukan,  tentunya  dengan  beberapa keterbatasan.
2. Hasil dari model perubahan tata guna lahan yang telah diselesaikan  selama  10  tahun  dari  tahun  2013  –  2022 menunjukkan bahwa lahan telah beralih fungsi dalam rentan waktu 10 tahun, hal ini ditunjukkan pada model gambar sesuai dengan ARCGIS maupun tabulasi yang telah  ditunjukkan  pada  tabel  diatas.  Hal  ini  juga sejalan  dengan  hasil pemodelan Koefisien limpasan C yang telah dibuat.
3. Hasil  model  perubahan  Koefisien  C  yang  telah dikerjakan di ARCGIS berbanding lurus dengan hasil pemodelan  perubahan  tata  guna  lahan,  yang  berarti telah sesuai. Hal ini juga diperkuat dengan perhitungan C  terukur  yang  telah  dilakukan,  memiliki  kesamaan yaitu  lahan telah berubah selama  10 tahun terakhir di titik-titik tertentu.

## 5.2. Saran
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dikerjakan,  dapat dilakukan beberapa saran dibawah ini :
1. Diharapkan  dapat  dilakukan  penelitian  lanjutan  pada DAS Cisadane secara keseluruhan DAS, tidak terbatas sampai Serpong saja untuk menunjukkan apakah data yang telah dibuat diatas valid atau tidak
2. Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat  dijadikan acuan  untuk  pengerjaan  pada  DAS  yang  lain  dengan metode yang sama.
3. Memperbanyak  titik  kalibrasi  menjadi  lebih  dari  20 dapat  meningkatkan  keakuratan  hasil  pemodelan  tata guna lahan dan Koefisien C yang dilakukan.
4. Diperlukan adanya perbandingan dengan variable yang lebih  banyak  lagi,  tidak  terbatas,  pada  perbandingan nilai  Koefisien  Limpasan  C  yang  dilakukan.  Untuk didapatkan hasil yang lebih optimal.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Kementerian PUPR  terutama  BBWS  Ciliwung  –  Cisadane,  atas bantuannya  dalam  pemberian  data  yang  digunakan  pada penelitian  ini,  terima  kasih  juga  saya  ucapkan  kepada Universitas Trisakti yang membantu selama penelitian ini dikerjakan
DAFTAR PUSTAKA
[1] Akstinas,  V.,  Kriščiūnas,  A.,  Šidlauskas,  A., Čalnerytė,  D.,  Meilutytė- Lukauskienė,  D., Jakimavičius,  D.,  Fyleris,  T.,  Nazarenko,  S.,  &
Barauskas, R. Determination of River
Hydromorphological  Features  in  Low-Land  Rivers
from Aerial Imagery and Direct Measurements Using Machine Learning Algorithms. Water  (Switzerland), 14(24). (2022).
[2] Akter, T., Quevauviller, P., Eisenreich, S. J., & Vaes, G. Impacts of climate and land use changes on flood risk  management  for  the  Schijn  River,  Belgium. Environmental  Science  and  Policy,  89,  163–175. (2018).
[3] Arifasihati, Y., & Kaswanto. (2016). Analysis of Land Use and Cover  Changes in Ciliwung and Cisadane Watershed in three Decades. Procedia Environmental Sciences, 33, 465–469. (2016).
[4] Atharinafi, Z., & Wijaya, N.Land use change and its impacts on surface runoff in  rural  areas  of the upper citarum watershed (case study: Cirasea subwatershed). Journal of Regional and City Planning 32(1), 36–55. (2021).
[5] Chowdury,  M.  S.  U.,  Emran,  T.  Bin,  Ghosh,  S., Pathak, A., Alam, M. M., Absar, N., Andersson, K., & Hossain, M. S.IoT based real-time river water quality monitoring system. Procedia Computer  Science, 155, 161–168. (2019).
[6] Gaya, M. S., Abba, S. I., Abdu, A. M., Tukur, A. I., Saleh,  M.  A.,  International  Journal  of  Artificial Intelligence, 9(1), 126–134. pp126-134. (2020).
[7] Geologi, F. T., Padjadjaran, U., Raditya Rendra, P. P., Sulaksana, N., Yoseph, B., & Alam, C. S. S. S.Bulletin of Scientific Contribution Geology Peran Citra Satelit Landsat  8  Dalam  Identifikasi  Tata  Guna  Lahan  Di Wilayah Kabupaten Sumedang. Bulletin of Scientific Contribution: GEOLOGY, 17(2), 101–108. (2019).
[8] Ghobadi,  F.,  &  Kang,  D.Application  of  Machine Learning  in  Water  Resources  Management:  A Systematic Literature Review. In Water (Switzerland) (Vol. 15, Issue 4). MDPI.(2023).
[9] Ho,  L.,  &  Goethals,  P.  (2022).  Machine  learning applications  in  river  research:  Trends,  opportunities and  challenges.  Methods  in  Ecology  and  Evolution, 13(11), 2603–2621. (2023).
[10] Lestari,  E.Penerapan  Konsep  Zero  Runoff  Dalam Mengurangi Volume Limpasan Permukaan (Perumahan  Puri  Bali,  Depok)  (Vol.  5,  Issue  1). (2016).
[11] Loukika, K. N., Keesara, V. R., & Sridhar, V.Analysis of  land  use  and  land  cover  using  machine  learning algorithms on google earth engine for Munneru river basin,  India.  Sustainability  (Switzerland),  13(24). (2021).
[12] Muljo  Sukojo  dan  Diah  Susilowati,  B.  Penerapan Metode  Penginderaan  Jauh  Dan  Sistem  Informasi Geografis  Untuk  Analisa  Perubahan  Penggunaan Lahan (Studi Kasus: Wilayah Kali Surabaya) (Vol. 7, Issue 1). (2003).
[13] Namara, I., Hartono, D. M., & Moersidik, S. S. (n.d.). The Effect of Land Use Change on the Water Quality of  Cisadane  River  Of  the  Tangerang  City  Fuel Additives:  Performance  Enhancer  and  Deposites Control Agents View project Ciliwung river modeling View project. 2128-2134. 2020
[14] Puttinaovarat,  S.,  Saeliw,  A.,  Pruitikanee,  S., Kongcharoen, J., Chai-Arayalert, S., Khaimook, K., & Horkaew, P.River classification and change detection from  landsat  images  by  using  a  river  classification toolbox.  IAES  International  Journal  of  Artificial Intelligence,10 (4), 948–959. (2021).
[15] Qisthina, N., Kaswanto, R. L., & Arifin, H. S.Analysis of  land  cover  change  impacts  on  landscape  services quality in Cisadane Watershed, Tangerang City. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 1133 (1). (2023).
[16] [16] Safarina, A. B. Analisa Pengaruh Topografi Dan Pola  Tata  Guna  Lahan  Terhadap  Abstraksi  Daerah Aliran   Sungai   Berdasarkan   Model Rainfall Runoff. Jurnal  RISET  Geologi  Dan  Pertambangan,  22  (1), (2012).
[17] Xing W., Guo, B., Sheng, Y., Yang, X., Ji, M., & Xu, Y. Tracing surface water change from 1990 to 2020 in China’s  Shandong  Province  using  Landsat  series images. Ecological Indicators, 140. (2022).
[18] Yelza,  M.,  Nugroho,  J.,  Natasaputra,  S.,  Dinas,  ), Daya, P. S., Propinsi, A., & Barat, J. (n.d.). Pengaruh Perubahan Tataguna Lahan Terhadap Debit Limpasan Drainase Di Kota Bukittinggi.
[19] Zhang, Z., Huang, J., Duan, S., Huang, Y., Cai, J., & Bian,  J.  Use  of  interpretable  machine  learning  to identify the factors influencing the nonlinear linkage between  land  use  and  river  water  quality  in  the Chesapeake  Bay  watershed.  Ecological  Indicators, 140. (2022).