Volume 15, Nomor 2 (2020), https://jurnal.uns.ac.id/region DOI: 10.20961/region.v15i2.38063
Model pertumbuhan kota (urban growth) di Kabupaten

## Manggarai Timur sebagai administrasi wilayah baru (startup)

## The model of urban growth in East Manggarai Regency as startup region
A W Hasyim 1 , G Prayitno, and H I K Gusti 1
1 Departemen Perencanaan Wilayah dan Kota, Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya
Corresponding author’s email: awahidhs@ub.ac.id
Abstrak. Kabupaten  Manggarai  Timur  merupakan  hasil  pemekaran  wilayah  dari administrasi  Kabupaten  Manggarai  tepatnya  pada  tanggal  17  Juli  2017.  Jumlah penduduk  di Kabupaten Manggarai Timur semakin meningkat  dan berdampak pada bertambahnya luas lahan terbangun di beberapa kawasan dengan berbagai fungsi. Hal ini rentan terhadap munculnya permasalahan kota di masa yang akan datang apabila tidak diatur dengan regulasi yang kuat. Sehingga diperlukan sebuah kajian penelitian untuk mengetahui faktor-faktor pemicu utama terjadinya perubahan tutupan lahan di Kabupaten Manggarai Timur. Penelitian ini menggunakan metode penginderaan jauh (Remote  Sensing) dengan  teknologi  GIS  Pengolahan  Raster  Citra  Satelit  8  OLI Kabupaten Manggarai Timur dengan tanggal akuisi 22 Maret 2013 dan 11 November 2018.  Sampel  yang  digunakan  adalah  kondisi  lapangan  di  setiap  desa.  Berdasarkan hasil analisa bahwa pada tahun 2013 dan tahun 2018, pertumbuhan lahan terbangun di setiap desa sangat dipengaruhi oleh beberapa faktor yang paling berpengaruh yakni kemiringan lahan, kepadatan penduduk,  jarak titik pusat desa dengan jalan kolektor terdekat,  dan  kekuatan  pusat  aktivitas  disuatu  kecamatan.  Namun  juga  terdapat beberapa variabel yang mengalami perubahan arah pengaruh terhadap tumbuhnya lahan  terbangun  dari  tahun  2013  hingga  tahun  2018  yakni  variabel  badan  air  dan variable rumput dan semak. Hasil kesimpulan dapat dijadikan bahan untuk membuat regulasi pengembangan lahan terbangun di Kabupaten Manggarai Timur agar sesuai dengan standar aturan tata ruang.
Kata Kunci: Lahan Terbangun; Penginderaan Jauh; Pertumbuhan Kota; Regresi Linier Berganda
Abstract. East Manggarai Regency is the result of regional expansion of the Manggarai Regency administration precisely on July 17, 2017. The population in East Manggarai Regency  is  increasing  and  has  an  impact  on  the  area  of  land  developed  in  several regions with various functions. This is vulnerable to the emergence of city problems in the future if not regulated by strong regulations. So we need a research study to find out the main triggering factors for land cover changes in East Manggarai Regency. This research  uses  remote  sensing  method  with  GIS  technology  for  OLI  Satellite  Raster Image Processing 8 in East Manggarai Regency with the acquisition date of March 22, 2013 and November 11, 2018. The sample used was field conditions in each village. Based  on  the  results  of  the  analysis  that  in  2013  and  2018,  the  growth  of  land developed  in  each  village  was  greatly  influenced  by  some  of  the  most  influential factors namely land slope, population density, distance of the village center point to the  nearest  collector  road,  and  the  strength  of  the  activity  center  in  a  subdistrict. However, there are also some variables that have changed the direction of influence on the growth of built land from 2013 to 2018, namely the variable body of water and variable grass and bush. The conclusions can be used as material to make regulations on the development of construction in East Manggarai Regency to be in accordance with the standard spatial rules.
Keywords: Built Up Area; Multiple Linear Regression; Remote Sensing; Urban Growth

## 1. Pendahuluan
Kabupaten Manggarai Timur merupakan salah satu kabupaten yang terletak di Provinsi Nusa Tenggara Timur  dan termasuk dalam wilayah Indonesia bagian tengah. Secara administrasi Kabupaten  Manggarai  Timur  merupakan  hasil  dari  pemekaran  wilayah  administrasi Kabupaten Manggarai. Pada tanggal 17 Juli 2007, secara resmi Kabupaten Manggarai terbagi menjadi Kabupaten Manggarai Barat dan Kabupaten Manggarai Timur. Hal ini bertujuan untuk melaksanakan amandat otonomi daerah untuk mempermudah melakukan pembangunan [1].
Sebagai wilayah kabupaten baru (startup), Kabupaten Manggarai Timur masih dalam proses pengembangan  dan  pembangunan  dari  berbagai  aspek  utama  yakni  aspek  ekonomi,  aspek sosial, aspek lingkungan, dan aspek budaya. Cullingswoth dalam Priambudi [2] menyampaikan bahwa jika hal tersebut dikaitkan dengan peningkatan jumlah penduduk yang terjadi, maka jumlah  kebutuhan  lahan  untuk  pembangunan  fisik  berupa  lahan  terbangun  sebagai perwujudan  dari  proses  pengembangan  dan  pembangunan  wilayah  juga  akan  semakin meningkat.  Sebagai  contoh  dari  aspek  ekonomi,  kebutuhan  pengembangan  sarana perdagangan  dan  jasa  seperti  pasar,  pertokoan,  dan  retail  lainnya  juga  akan  semakin meningkat.  Begitupula  dengan  aspek  sosial,  kebutuhan  lahan  untuk  mewujudkan pembangunan berdasarkan aspek tersebut seperti pembangunan sekolah, rumah sakit, dan fasilitas umum lainnya juga akan semakin meningkat.
Seiring berjalannya waktu, pembangunan fisik berupa lahan terbangun (permukiman, fasilitas umum,  dan  retail)  telah  terjadi  di  berbagai  kawasan  dan  menyebabkan  beberapa  kawasan hutan  telah  mengalami  degradasi  akibat  perubahan  lahan.  Berdasarkan  data  statistik Kabupaten Manggarai Timur tahun 2018 terjadi pengurangan lahan vegetasi berupa degradasi
hutan di beberapa kawasan yakni sebagian besar terjadi di Kecamatan Borong dan Kecamatan Kota Komba dengan total luas degradasi masing-masing adalah 59,320% (penurunan 600 ha dari  1140  ha)  dan  32,200%  (penurunan  1124  ha  dari  3688  ha).  Perubahan  tutupan  lahan tersebut juga secara tidak langsung dipengaruhi oleh beberapa kondisi wilayah seperti kondisi infrastruktur,  kondisi  pusat  aktivitas,  kondisi  tutupan  lahan,  dan  kondisi  geografis. Bertambahnya luas lahan terbangun di beberapa kawasan akan membentuk sebuah embrio kota yakni sebuah bibit awal (startup) terjadinya pertumbuhan kota (urban growth) [3].
Menurut  Arsyad  dalam Prihatin [4],  pada  beberapa  kasus  apabila  suatu  pertumbuhan  kota (urban  growth)  tidak  terkontrol  oleh  suatu  regulasi  yang  kuat  maka  akan  menimbulkan permasalahan  serius  dimasa  yang  akan  datang.  Contoh  permasalahan  yang  sering  terjadi adalah pemanfaatan lahan yang tidak sesuai dengan potensinya, seperti pemanfaatan ruang untuk  vegetasi  dan  non  vegetasi  yang  tidak  sesuai  dengan  standar  tata  ruang.  Beberapa dampaknya adalah memicu ketidakstabilan iklim mikro dan peningkatan kerentanan bencana banjir  dan  longsor  pada  kawasan  tertentu  [5].  Selain  itu  permasalah  bisa  menjadi  lebih kompleks jika dilihat dari aspek sosial, ekonomi, dan lingkungan [6].
Perubahan  tutupan  lahan  di  Kabupaten  Manggarai  Timur  saat  ini  sebagai  dampak pertumbuhan  kota,  sehingga  diperlukan  sebuah  kajian  penelitian  guna  mengetahui  faktor- faktor  yang  berpengartuh  terhadap  perubahan  tutupan  lahan,  khususnya  bertambahnya lahan terbangun atau kegiatan pertumbuhan kota. Melalui kajian tersebut dapat digunakan untuk  prediksi  pertumbuhan  kota  dan  dapat  dijadikan  sebagai  salah  satu  bahan  dasar pembuatan rekomendasi pengembangan dan pembangunan di Kabupaten Manggarai Timur [7].

## 2. Metode

## 2.1 Ruang lingkup wilayah studi
Ruang lingkup pada penelitian ini fokus pada wilayah Kabupaten Manggarai Timur yang secara astronomis  terletak  antara  08°.14’  LS  -  09°.00  LS  dan  120°.20’  BT  -  120°.55’°  BT.  Peta administrasi Kabupaten Manggarai Timur dapat dilihat pada Gambar 1.
Luas wilayah Kabupaten Manggarai Timur sebagaimana tercantum dalam lampiran Undang– Undang Nomor 36 Tahun 2007 tentang Pembentukan Kabupaten Manggarai Timur di Provinsi Nusa Tenggara Timur adalah seluas 2.642,93 Km² yang memiliki 9 Kecamatan, 17 Kelurahan, dan 159 Desa. Adapun unit sampel yang digunakan sebagai bahan analisa adalah administrasi desa.
Copyright © 2020, REGION: Jurnal Pembangunan Wilayah dan Perencanaan Partisipatif
Gambar 1. Peta administrasi Kabupaten Manggarai Timur.

## 2.2 Variabel yang digunakan
Variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  sesuai  dengan  dugaan  berdasarkan referensi  yang  telah  didapatkan.  Hasil  referensi  mengenai  variabel  yang  mempengaruhi perubahan tutupan lahan tersebut kemudian diekstraksi dan dikembangkan untuk agar lebih spesifik. Adapun kumpulan referensi tersebut dapat dilihat pada Tabel 1.
Berdasarkan  Tabel  1  dapat  diketahui  beberapa  hasil  ekstrasi  variabel  yang  telah  dilakukan. Hasil  ekstraksi  variabel  tersebut  kemudian  dikembangkan  secara  spesifik  dan  dapat  diukur dengan  metode  GIS  dan Remote  Sensing secara  tepat  dan  akurat.  Luas  tutupan  lahan terbangun  di  setiap  desa  akan  digunakan  sebagai  variabel  dependen.  Sedangkan  variabel independen yang diduga memiliki pengaruh terhadap luas lahan terbangun adalah kepadatan penduduk  tiap  desa  tahun  t  sebagai  variabel  X1,  pusat  aktivitas  dikembangkan  menjadi kekuatan pusat aktivitas sebagai variabel X2, jarak terhadap jalan dikembangkan menjadi jarak setiap desa ke pusat aktivitas sebagai variabel X3, jarak setiap desa ke jalan kolektor sebagai variabel X4, dan jarak setiap desa ke jalan nasional sebagai variabel X5, jarak setiap desa ke sungai terdekat sebagai X6, kemiringan lahan (topografi) dikembangkan menjadi kemiringan rata-rata setiap desa dalam prosentase sebagai variabel X7. Namun pada penelitian ini juga menggunakan  variabel  independen  tambahan  yang  juga  diduga  memiliki  pengaruh  secara tidak langsung terhadap meningkatnya luas lahan terbangun yakni variabel guna lahan lainnya yang  dikembangkan  menjadi  luas  lahan  badan  air  sebagai  variabel  X8,  luas  lahan  terbuka
sebagai variabel X9, luas lahan pepohonan lebat sebagai variabel X10, luas lahan pepohonan sedang  sebagai  variabel X11,  luas  rumput  dan  semak  sebagai  variabel  X12, dan  luas  sawah sebagai variabel X13.
Tabel 1. Referensi variabel yang mempengaruhi perubahan tutupan lahan menjadi lahan terbangun. Teori Ekstraksi Variabel Cullingswoth [8], empat faktor yang mempengaruhi  perubahan  tutupan  lahan  yakni adanya  konsentrasi  penduduk  dengan  segala aktivitasnya, aksesibilitas terhadap pusat kegiatan  dan  pusat  kota,  jaringan  jalan  dan sarana transportasi, dan Orbitasi 1. Kepadatan penduduk
2. Pusat aktivitas
3. Jarak terhadap jalan
4. Jarak terhadap sungai Chapin  [9]  juga  mengungkapkan  bahwa  faktor- faktor yang mempengaruhi perubahan penggunaan  lahan  yaitu  topografi,  penduduk, nilai  lahan,  aksesbilitas,  sarana  dan  prasarana serta daya dukung lingkungan. 1. Kemiringan lahan 2. Guna lahan lainnya

## 2.3 Sumber data
Sumber data yang digunakan terdiri dari dua macam yaitu data primer dan data sekunder. Data primer adalah penginderaan jauh (Remote Sensing) dengan menggunakan teknologi GIS. Penelitian  ini  menggunakan  2  temporal  data  citra  satelit  untuk  membandingkan  karakter variabel  yang  berpengaruh  terhadap  peningkatan  luas  lahan  terbangun  selama  5  tahun terakhir.  Bahan  yang  diolah  adalah  Raster  Citra  Satelit  8  OLI  Kabupaten  Manggarai  Timur dengan tanggal akuisi 11 November 2018 dan tanggal akuisi 22 Maret 2013. Sedangkan data sekunder adalah data yang didapatkan dari dokumen instansi terkait seperti Kecamatan Dalam Angka,  Kabupaten  Dalam  Angka,  dan  RTRW  Kabupaten  Manggarai  Timur.  Adapun  data sekunder  yang  dibutuhkan  adalah  jumlah  penduduk  pada  tahun  2013  dan  tahun  2018  di Kabupaten Manggarai Timur.

## 2.4 Tutupan lahan
Tutupan  lahan  di  Kabupaten  Manggarai  Timur  merupakan  hasil  dari  klasifikasi  terbimbing (Supervised  Classification) Raster  Citra  Satelit  Landsat  8  OLI  Tahun  2018  dan  Tahun  2013. Langkah pertama yang dilakukan adalah pembuatan training sample area pada raster sesuai dengan jenis klasifikasi yang diinginkan. Kemudian dilakukan proses klasifikasi dengan metode Maximum Likelihood Classification .  Data luas jenis tutupan lahan setiap desa akan didapatkan setelah melakukan Calculate Geome try pada database shapefile tutupan lahan.

## 2.5 Kemiringan lahan
Bahan yang digunakan untuk mendapatkan data kemiringan lahan setiap desa adalah Raster DEM (Digital  Elevation  Model) Kabupaten  Manggarai  Timur.  Data  kemiringan  diasumsikan
tidak mengalami perubahan selama 5 tahun terakhir sehingga hanya menggunakan satu data raster. Langkah pertama yang dilakukan adalah pembuatan Slope Surface pada fitur software GIS.  Satuan  kemiringan  yang  digunakan  adalah  prosentase.  Setelah  menghasilkan  data sebaran  kemiringan  lahan,  maka akan dikalkulasi  secara  manual dengan menggunakan Ms. Excel untuk mendapatkan nilai kemiringan rata-rata setiap desa.

## 2.6 Penghitungan jarak desa ke pusat aktivitas kecamatan
Penghitungan  jarak  desa  ke  pusat  aktivitas  Kecamatan  dilakukan  dengan  membuat  garis penghubung (line shapefile) secara lurus antara titik pusat masing-masing desa dengan titik pusat  desa  sebagai pusat  aktivitas  di  setiap  kecamatan  tersebut.  Untuk mengeluarkan nilai ukuran  jarak  pada  masing-masing  garis  maka  dilakukan calculate  geometry dengan  satuan kilometer. Selain itu nilai kekuatan pusat aktivitas di setiap kecamatan didapatkan dari proses skoring  dari  1  hingga  6  (6  kecamatan).  Proses  skoring  diurutkan  berdasarkan  luas  lahan terbangun pada desa yang menjadi pusat aktivitas di setiap setiap kecamatan.
2.7 Penghitungan  jarak  antara  desa  dengan  infrastruktur jalan  kabupaten  (jalan  kolektor), jalan nasional (jalan arteri sekunder), dan sungai terdekat
Penghitungan  jarak  desa  ke  jalan  kolektor,  jalan  nasional,  dan  sungai  terdekat  dilakukan dengan membuat garis lurus yang menghubungkan antara titik pusat setiap desa ke bagian jalan nasional terdekat, bagian jalan kolektor terdekat, dan bagian sungai terdekat. Kemudian dilakukan kalkulasi geometrik untuk mendapatkan angka jarak pada garis tersebut. Sehingga proses  penghitungan  jarak  lebih  cepat  dan  akurat  tanpa  melakukan  pengukuran  secara manual.

## 3. Hasil Penelitian dan Pembahasan

## 3.1 Tutupan lahan
Tutupan  lahan  di  Kabupaten  Manggarai  Timur  diklasifikasikan  sebanyak  6  jenis  yakni  lahan terbuka,  lahan  terbangun,  badan  air,  sawah,  rumput  dan  semak,  pepohonan  sedang,  dan pepohonan  lebat.  Adapun  sebaran  perkembangan  tutupan  lahan  di  Kabupaten  Manggarai Timur tahun 2013 dan 2018 dapat dilihat pada Gambar 2 dan Gambar 3. Sedangkan Selisih perubahan tutupan lahan Kabupaten Manggarai Timur tahun 2013 hingga tahun 2018 dapat dilihat pada Gambar 4.
Copyright © 2020, REGION: Jurnal Pembangunan Wilayah dan Perencanaan Partisipatif
Gambar 2. Tutupan lahan Kabupaten Manggarai Timur tahun 2013.
Gambar 3. Tutupan lahan Kabupaten Manggarai Timur tahun 2018.
Gambar 4. Selisih perubahan tutupan lahan Kabupaten Manggarai Timur tahun 2013 hingga tahun 2018.
Berdasarkan  Gambar  2,  Gambar  3,  dan  Gambar  4  menginformasikan  bahwa  perubahan tutupan lahan di Kabupaten Manggarai Timur secara dominan terjadi pada perubahan luas tutupan  lahan  berkegiatan  pepohonan  lebat.  Pada  tahun  2013  tutupan  lahan  berkegiatan pepohonan lebat memiliki luas sebesar 32,6% atau seluas 78488,7 hektar menjadi 10,4% atau 25009,3 hektar pada tahun 2018. Bisa dikatakan tutupan lahan berkegiatan pepohonan lebat berkurang  seluas  53479,4  hektar  atau  berkurang  68,1%  dari  luas  awal.  Sedangkan  lahan terbangun  telah  mengalami  penambahan  yakni  dari  luas  sebesar  0,7%  atau  1699,7  hektar menjadi sebesar 1,8% atau 4277,49 hektar (bertambah seluas 2577,8 hektar) yang sebagian besar tersebar di Kecamatan Borong sebagai pusat aktivitas Kabupaten Manggarai Timur.

## 3.2 Kepadatan penduduk setiap desa di Kabupaten Manggarai Timur tahun 2013 dan tahun 2018
Angka  kepadatan  penduduk  adalah  jumlah  penduduk  setiap  desa  dibagi  dengan  luas  desa tersebut  dengan  satuan  perhektar.  Data  kepadatan  penduduk  perkecamatan  di  Kabupaten Manggarai Timur tahun 2013 dan tahun 2018 dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 menunjukkan terjadi peningkatan kepadatan penduduk pada beberapa kecamatan, yakni  Kecamatan  Kota  Komba  dengan  kepadatan  sebesar  1,02  perhektar  pada  tahun  2013 mengalami peningkatan menjadi 1,15 perhektar pada tahun 2018 atau memiliki selisih 0,134 perhektar.  Sedangkan  Kecamatan  yang  mengalami  sedikit  perubahan  adalah  Kecamatan Sambi Rampas dengan kepadatan sebesar 0,82 perhektar pada tahun 2013 berkurang menjadi 0,83 perhektar pada tahun 2018 atau dengan selisih kepadatan penduduk 0,011 perhektar.
Tabel 2. Data kepadatan penduduk perkecamatan di Kabupaten Manggarai Timur tahun
2013 dan tahun 2018. Kecamatan Kepadatan Penduduk Per Hektar Tahun 2013 Tahun 2018 Borong 0.89 0.97 Elar 0.33 0.38 Kota Komba 1.02 1.15 Lamba Leda 0.86 0.91 Poco Ranaka 1.41 1.51 Sambi Rampas 0.82 0.83

## 3.3 Kemiringan lahan rata-rata
Kemiringan  lahan  di  Kabupaten  Manggarai  Timur  diklasifikan  sebanyak  3  kelas  untuk mempermudah kalkulasi dan interpretasi tingkat kemiringan lahan. Adapun tiga kelas tersebut antara lain 41° hingga 60° (sangat curam), 21° hingga 40° (kemiringan sedang), dan 0° hingga 20°  (kemiringan  landai).  Hasil  kalkulasi  peta  kemiringan  lahan  dengan  menggunakan  data raster DEM dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Peta kemiringan lahan Kabupaten Manggarai Timur.
Kemiringan  lahan  di  Kabupaten  Manggarai  Timur  didominasi  oleh  kemiringan  antara  20° hingga 40° atau 47% – 90%, hal ini disebabkan sebagian besar kondisi topografi di Kabupaten Manggarai  Timur  merupakan  kawasan  pegunungan.  Kawasan  berwarna  merah  pada  peta merupakan kawasan lahan yang memiliki kemiringan paling curam yakni berkisar antara 41° hingga 60° atau berkisar antara 91% hingga 133%.

## 3.4 Jarak titik pusat desa ke titik pusat desa sebagai pusat aktivitas di setiap kecamatan
Jarak titik pusat desa ke titik pusat desa sebagai pusat aktivitas di setiap kecamatan dihitung dengan menggunakan line yang mana memiliki nilai koordinat dan dapat dihitung nilai panjang garis tersebut menggunakan kalkulasi geometri. Jarak tersebut dinilai sangat mempengaruhi potensi  pertumbuhan  guna  lahan  pada  masing-masing  desa.  Berikut  merupakan  Gambar  6 peta jarak titik pusat desa dengan titik pusat kegiatan di setiap kecamatan.
Gambar 6. Peta jarak titik pusat desa ke titik pusat desa sebagai pusat aktivitas kecamatan.
Berdasarkan  Gambar  6  jarak  antar  desa  dengan  titik  pusat  aktivitas  kecamatan  tergantung dengan posisi  administrasi  desa di  setiap  kecamatan.  Adapun  kekuatan pusat  aktivitas dari enam kecamatan tersebut yang paling tinggi adalah Kecamatan Borong. Hal ini dikarenakan jumlah  luas  lahan  terbangun  di  pusat  aktivitas  tersebut  diwujudkan  dalam  bentuk permukiman,  sarana  perdagangan  dan  jasa,  fasilitas  umum  dan  sarana  pendukung  lainnya yang lebih lengkap jika dibandingkan dengan kecamatan lainnya. Sedangkan kecamatan yang memiliki kekuatan pusat aktivitas yang paling rendah adalah Kecamatan Elar dan Kecamatan
Copyright © 2020, REGION: Jurnal Pembangunan Wilayah dan Perencanaan Partisipatif
Lamba Leda. Hal ini diindikasikan dengan jumlah luas lahan terbangun pada kedua kecamatan tersebut paling sedikit.

## 3.5 Jarak titik pusat desa ke jalan kolektor dan jalan nasional terdekat
Jarak  antara  titik  pusat  desa  dengan  jalan  kolektor  maupun  jalan  nasional  tentu  sangat berpengaruh  terhadap  pertumbuhan  lahan  terbangun  pada  masing-masing  desa.  Dampak aksesbilitas akan mempengaruhi kemudahan penduduk dalam melakukan aktivitas ekonomi. Secara  tidak  langsung  aktivitas  tersebut  akan  berdampak  apada  kebutuhan  lahan  yang semakin meningkat. Meningkatnya kebutuhan lahan tentu akan berdampak pada perubahan alih funsgi lahan. Pada Gambar 7 dan Gambar 8 memvisualiasikan hasil pemetaan jarak titik pusat desa dengan jalan kolektor dan jalan nasional terdekat yang mana pada peta tersebut diambil contoh pada wilayah Kecamatan Kota Komba dan Kecamatan Borong.
Gambar 7. Peta jarak titik pusat desa ke bagian jalan kolektor terdekat (tampilan peta terfokus pada Kecamatan Kota Komba).
Pada  Gambar  7  dapat diidentifikasi  bahwa  terdapat beberapa  administrasi  desa  yang tidak dilewati oleh jalan kolektor. Jalan kolektor tersebut memiliki status sebagai jalan kabupaten yakni penghubung antara kecamatan satu dengan lainnya. Desa yang memiliki jarak terdekat dengan jalan kolektor adalah Desa Nanga Mbaling, Kecamatan Sambi Rampas yakni dengan jarak 0,02 km dan Desa Pocong, Kecamatan Poco Ranaka dengan jarak 0,04 km. Desa yang
memiliki  keterdekatan  dengan  jalan  kolektor  tersebut  diduga  akan  memiliki  potensi pertumbuhan lahan terbangun yang lebih cepat daripada desa lainnya.
Gambar 8. Peta jarak titik pusat desa ke bagian jalan nasional terdekat (tampilan peta terfokus pada Kecamatan Borong).
Sedangkan  pada  Gambar  8  menunjukkan  bahwa  jalan  nasional  hanya  melewati  beberapa administrasi  kecamatan  dan  desa.  Kondisi  eksisting  jalan  nasional  di  Kabupaten  Manggarai Timur hanya memiliki lebar sebesar 6 meter. Desa yang memiiki jarak terdekat dengan jalan nasional tersebut adalah Desa Nanga Baras, Kecamatan Sambi Rampas dengan jarak 0,11 km, sedangkan desa yang memiliki jarak terjauh dengan jalan nasional adalah Desa Golo Lobos, Kecamatan  Poco  Ranaka  dengan  jarak  sejauh  219,35  km.  Jalan  nasional  dengan  jalan kabupaten  tentu  memiliki  bobot  pengaruh  pertumbuhan  guna  lahan  yang  berbeda.  Jalan nasional  dinilai  lebih  unggul  memberikan  dampak  pertumbuhan  guna  lahan  daripada  jalan kabupaten.

## 3.6 Jarak titik pusat ke sungai terdekat
Secara historis sungai juga akan mempengaruhi tingkat perubahan guna lahan di sekitarnya. Kondisi  aktivitas  penduduk  Kabupaten  Manggarai  Timur  yang  dinilai  masih  bermata pencaharian  sebagai  petani,  tentu  akan  mempertimbangkan  lokasi  tempat  tinggal  dengan lokasi  sungai.  Hasil  pengukuran  jarak  titik  pusat  desa  dengan  sungai  terdekat  dapat  dilihat pada Gambar 9.
Copyright © 2020, REGION: Jurnal Pembangunan Wilayah dan Perencanaan Partisipatif
Gambar 9. Peta jarak titik pusat desa ke bagian jalan nasional terdekat (tampilan peta terfokus pada Kecamatan Sambi Rampas).
Berdasarkan  Gambar  9  dapat  diketahui  bahwa  desa  yang  memiliki  jarak  terdekat  dengan sungai adalah Desa Nanga Mabalang, Kecamatan Sambi Rampas yakni berjarak 0,09 km dan Desa  Golo  Nderu,  Kecamatan  Poco  Ranaka  yakni  berjarak  0,13  km.  Sedangkan  desa  yang memiliki  jarak  terjauh  dengan  sungai  terdekat  adalah  Desa  Lembur  dan  Desa  Golo  Meni, Kecamatan Kota Komba yakni dengan jarak sejauh lebih dari 10 km.

## 3.7 Analisis regresi linier berganda
Sebelum  dilakukan  analisis  regresi  linier  berganda  perlu  dilakukan  uji  asumsi  klasik  untuk mengetahui apakah data tersebut layak atau tidak untuk dianalisis. Analisis dilakukan pada dua kelompok data yakni data tahun 2013 dan tahun 2018 untuk membandingkan karakter pengaruh variabel independen pada perubahan lima tahun terkahir. Selain itu karakter model yang  dihasilkan  tentu  akan  memberikan  data  informasi  yang  sangat  berguna  dalam menentukan  keputusan  dalam  perencanaan  di  Kabupaten  Manggarai  Timur.  Berikut merupakan  Tabel  3  hasil  uji  asumsi  klasik  pada  kedua  kelompok  data.  Hasil  analisa  uji normalitas  dengan  menggunakan  metode  Kolmogrov  Sminorv  pada  Tabel  3  menunjukkan bahwa  kedua  kelompok  data  terdistribusi  normal.  Hal  tersebut  diindikasikan  dengan  nilai Kolmogrov Sminorv yang lebih dari 0,05. Hasil uji multikolinearitas dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 3. Hasil Uji normalitas.
Unstandardized Residual Data 2013 Data 2018 N 98 98 Normal Parameters a,,b Mean 0.0000000 0.0000000 Std. Deviation 1.04725562E2 61.89861952 Kolmogorov-Smirnov Z 2.287 1.247 Asymp. Sig. (2-tailed) 0.000 0.000
a. Data Terdistribusi Normal. b. Data Terkalkulasi.
Tabel 4. Hasil uji multikolinearitas.
Data 2013 Data 2018 Sig. VIF Sig. VIF Kepadatan_Penduduk 0.006 1.572 0.003 1.310 Pusat_Aktivitas 0.043 1.187 0.009 1.137 Jarak_Pusat_Aktivitas 0.018 1.089 0.019 1.150 Jarak_Jalan_Kolektor 0.039 1.125 0.031 1.691 Jarak_Jalan_Nasional 0.039 1.353 0.033 1.365 Jarak_Ke_Sungai 0.017 1.167 0.020 1.299 Kemiringan_Rata2 0.064 1.157 0.011 1.148 Badan_Air 0.006 1.765 0.033 2.159 Lahan_Terbuka 0.001 1.028 0.045 2.250 Pepohonan_Lebat 0.006 1.155 0.045 1.274 Pepohonan_Sedang 0.003 3.099 0.020 2.083 Rumput_dan_Semak 0.004 2.411 0.011 2.216 Sawah 0.006 1.719 0.002 1.812
Dapat dilihat  pada Tabel  4  bahwa  nilai VIF pada kedua  kelompok  data adalah  di bawah 10 sehingga  kedua  kelompok  data  tersebut  bebas  multikolinearitas. Scatter  plot  of heteroscedaticity test dapat dilihat pada Gambar 10.
Berdasarkan hasil uji heterosekdasitas, sebaran plot pada Gambar 10 terdistribusi menyebar dan  tidak  membentuk  pola  tertentu  yang  artinya  bahwa  kedua  kelompok  data  tidak mengalami heterosekdasitas. Hasil uji metode Durbin Watson dapat dilihat pada Tabel 5.
Hasil uji autokorelasi pada Tabel 5 menunjukkan nilai Durbin Watson pada kedua kelompok data adalah 2,044 dan 2,049. Jika dibandingkan dengan skala Durbin Watson dengan jumlah sampel sebanyak 122 dan variabel sebanyak 14, maka kelompok data 2013 tersebut termasuk dalam skala tidak terjadi masalah autokorelasi.
a. Data 2013 b. Data 2018 Gambar 10. Scatter plot of heteroscedaticity test .
Tabel 5. Hasil uji metode Durbin Watson.
Data R R Square Durbin-Watson 2013 0,847 a 0,722 2,244 2018 0,975 a 0,950 2,049

## 3.8 Uji kelayakan model
Berikut adalah Tabel 6 hasil uji anova dari analisis regresi linier berganda.
Tabel 6. Hasil uji anova.
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 5641665.035 13 433974.233 94.389 0.000 2 304234.137 13 23402.626 1.848 0.000
Berdasarkan hasil uji kelayakan model didapatkan bahwa
a. Pada tabel 6, nilai sig anova pada kedua data adalah 0,000 lebih kecil daripada nilai signifikasi 5% atau 0,05 sehingga model regresi layak digunakan.
b. Hasil uji t pada table 4, semua variabel bebas pada kedua kelompok data memiliki nilai probabilitas kurang dari nilai signifikasi 5% atau 0,05 yang artinya memiliki pengaruh signifikan dengan tingkat keyakinan sebesar 95%.
c. Nilai R  Square pada  kedua  kelompok  data  adalah  0,722  dan  0,975.  Sisanya  yaitu sebesar 27,8% (100%-72,2%) pada data 2013 dan sisa sebesar 2,5% (100%-97,5%) pada data  2018.  Sisa  tersebut  menunjukkan  variabel  yang  sebenarnya  berpengaruh terhadap luas longsor namun tidak terdapat dalam model yang dihasilkan.

## 3.9 Interpretasi model
Model yang dihasilkan dari analisis regresi linier berganda pada kedua kelompok data sudah layak untuk digunakan karena lolos dalam uji asumsi klasik dan uji kelayakan model. Berikut kedua model yang dihasilkan dari analisis regresi linier berganda :
a. Model 1 (Data 2013)
Y = 101,82 + 18.05 X1 + 10,57 X2 + (-1,22) X3 + (-27,7) X4 + (-0,68) X5 + (-3,49) X6 + (-96,60) X7 + 0,78 X8 + 0,35 X9 + (-0,01) X10 + 0,01 X11 + (-0,03) X12 + (-0,20) X13
b. Model 2 (Data 2018)
Y = 19,77 + 3,67 X1 + 1,97 X2 + (-0,97) X3 + (-4,54) X4 + (-1,25) X5 + (-0,67) X6 + (-10,11) X7 + (-0,19) X8 + 0,86 X9 + (-0,01) X10 + 0,026 X11 + 0,01 X12 + 1,50 X13
Keterangan : Y
= Luas Lahan Terbangun (ha) X1 = Kepadatan Penduduk (%) X2 = Kekuatan Pusat Aktivitas (skoring) X3 = Jarak Setiap Desa dengan Pusat Aktivitas (km) X4 = Jarak Setiap Desa dengan Jalan Kolektor Terdekat (km) X5 = Jarak Setiap Desa dengan Jalan Nasional Terdekat (km) X6 = Jarak ke Sungai Terdekat (km) X7 = Kemiringan Rata-rata (km)
X8 = Luas Badan Air (ha)
X9 = Lahan Terbuka (ha)
X10   = Luas Pepohonan Lebat (ha) X11   = Luas Pepohonan Sedang (ha) X12   = Luas Rumput dan Semak (ha) X13   = Luas Sawah (ha)
Jika diperhatikan pada kedua model tersebut memiliki karakter koefisien dan konstanta yang jauh berbeda. Pada model 1 nilai konstanta lebih besar dari pada model kedua yakni 101,82 dan  sebagian  besar  koefisiennya  memiliki  arah  negatif  atau  berbanding  terbalik  yakni sebanyak 7 variabel. Variabel yang memiliki koefisien paling tinggi adalah variabel X7 yakni kemiringan  rata-rata,  dengan  nilai  koefisien  96,60  dan  berarah  negatif  atau  berbanding terbalik. Artinya jika semakin rendah nilai kemiringan rata-rata suatu desa maka luas lahan terbangun akan semakin besar. Selain itu variabel yang memiliki nilai pengaruh paling rendah adalah variabel X10 dan X11 yakni luas pepohonan lebat dan luas pepohonan sedang dengan koefisien sebesar 0,01. Namun variabel X10 memiliki nilai koefisien negatif sedangkan variabel X11 memiliki koefisien positif.
Pada  model  2  terdapat  6  variabel  dengan  koefisien  berarah  positif  dan  7  variabel  dengan koefisien  berarah  negatif.  Nilai  konstanta  pada  model  2  lebih  kecil  yakni  sebesar  19,77. Variabel koefisien terbesar adalah sama dengan model 1 yakni variabel X7 (kemiringan rata- rata) yang memiliki nilai koefisien sebesar -10,11. Sedangkan variabel yang memiliki koefisien terkecil  adalah  X10  (luas  pepohonan  lebat)  dan  X12  (luas  rumput  dan  semak)  dengan  nilai
koefisien  masing-masing  adalah  -0,01  dan  0,01.  Perbedaan  pada  kedua  model  tersebut terletak  pada  nilai  konstanta  dan  nilai  koefisien  serta  arahnya.  Variabel  yang  memiliki perbedaan arah dari kedua model tersebut adalah variabel X8 (luas badan air) dan X12 (luas rumput dan semak).

## 4. Kesimpulan
Pada tahun 2013, awal pertumbuhan kota yang dicirikan dengan adanya lahan terbangun di setiap desa sangat dipengaruhi oleh faktor X7 yakni kemiringan lahan (berbanding terbalik), X1 yakni kepadatan penduduk (berbanding lurus), X4 yakni jarak titik pusat desa dengan jalan kolektor  terdekat  (berbanding  terbalik),  dan  X2  yakni  kekuatan  pusat  aktivitas  di  suatu kecamatan  (berbanding  lurus).  Sedangkan  pada  tahun  2018  beberapa  variabel  yang  dinilai memiliki  pengaruh  paling  tinggi  adalah  sama  dengan  variabel  yang  paling  berpengaruh terhadap bertambahnya luas lahan terbangun pada tahun 2013. Namun koefisiennya lebih rendah jika dibandingkan dengan variabel pada tahun 2013.
Dari keseluruhan variabel terdapat beberapa variabel yang memiliki perbedaan arah koefisien yakni pada variabel X8 (luas badan air) dan X12 (luas rumput dan semak). Pada tahun 2013 luas  badan  air  memiliki  nilai  koefisien  positif  artinya,  jika  luas  badan  air  disuatu  kawasan semakin  luas  maka  minat  masyarakat  untuk  mendirikan  bangunan  didesa  tersebut  akan semakin tinggi. Namun, hal tersebut berbanding terbalik pada tahun 2018, begitu juga dengan variabel  rumput  dan  semak  yang  mengalami  perubahan  arah  koefisien  pada  tahun  2018. Model  yang  terbentuk  tersebut  dapat  dijadikan  rekomendasi  dalam  pengendalian pertumbuhan  kota (urban  growth) di  Kabupaten  Manggarai  Timur  sebagai  wilayah administrasi  baru (startup) bahwa  untuk  mengendalikan  pertumbuhan  kota  lebih diprioritaskan  pada  pengendalian  jumlah  penduduk,  karena  variabel  kepadatan  penduduk dari  kedua  model  tersebut  paling  berpengaruh  terhadap  pertumbuhan  kota.  Sedangkan variabel yang paling berpengaruh lainnya yakni kemiringan lahan, yang tidak memungkinkan dikendalikan kecuali melibatkan teknologi konstruksi.

## Referensi
[1] Darlen M  F,  Hadi  S dan Ardiansyah M 2015  Pengembangan  Wilayah  Berbasis  Potensi Unggulan di Kabupaten Manggarai Timur Provinsi NTT sebagai Daerah Otonom Baru Jurnal Tata Loka 17 1 pp 37-52 DOI: 10.14710/tataloka.17.1.37-52
[2] Priambudi  B  N  dan  Pigawati  B  2014  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Perubahan Pemanfaatan Lahan dan Sosial Ekonomi di Sekitar Apartemen Mutiara Garden Jurnal teknik PWK 3 4 pp 576-84 Diakses dari https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/pwk/article/view/6680/6751
[3] Duranton  G  2004  Urban  Evolutions:  the  Still,  the  Fast,  and  the  Slow Working  paper (London: Department of Geography and Environment, London School of Economics)
[4] Prihatin  R  B  2015  Alih  Fungsi  Lahan  di  Perkotaan  (Studi  Kasus  di  Kota  Bandung  dan Yogyakarta) Pusat  Pengkajian,  Pengolahan  Data  dan  Informasi  (P3DI) Sekretariat Jenderal DPR RI 6 2 pp 105-18 DOI: 10.22212/aspirasi.v6i2.507
[5] Hasyim A W, Gusti H I K and Prayitno G 2020 Determination Of Land Cover As Landslide Factor Based On Multitemporal Raster Data In Malang Regency International Journal of
GEOMATE 18 69 pp 254–61 Diakses dari
https://www.geomatejournal.com/node/1825
[6] Navastara A M, Mahriyar M Z dan Bintang C A 2010 Konsep Compact City sebagai Salah Satu  Konsep  Inovatif  Perencanaan  Tata  Ruang  dalam  Menyelesaikan  Masalah Pembangunan  di  Kota  Surabaya ITS  Scientific  Articles  Teknik  Perencanaan  Wilayah dan Kota Diakses dari http://digilib.its.ac.id/ITS-Article-3400012000264/18162
[7] Zahrotunisa S dan Wicaksono P 2017 Prediksi Spasial Perkembangan Lahan Terbangun Melalui  Pemanfaatan  Citra  Landsat  Multitemporal  di  Kota  Bogor Jurnal  Online Informatika ( JOIN) 2 1 pp 30-5 DOI: 10.15575/join.v2i1.88
[8] Cullingswoth J B AND Caves R 1997 Planningin the USA: Policies, Issues and Processes (London, New York: Routledge)
[9] Chapin  F  S,  Kaiser  E  J  dan  Godschalk  D  R  1979  Urban  Land  Use  Planning  (Urbana: University of Illnois Press)