Abstrak—Kota  Surabaya  sebagai  kota  kedua  terbesar  setelah Jakarta, memiliki wilayah peri urban. Salah satu wilayah peri urban Kota Surabaya adalah Kabupaten Sidoarjo. Tidak semua wilayah Kabupaten Sidoarjo sebagai peri urban Kota Surabaya. Kecamatan  Waru,  Kecamatan  Sedati,  Kecamatan  Taman, Kecamata  Gedangan  dan  Kecamatan  Sukodono  sebagai wilayah  peri  urban  kota  Surabaya.  Wilayah  peri  urban  Kota Surabaya mengalami perubahan dari tahun 2009-2018, dengan penggunaan lahan yang bertumbuh cepat adalah permukiman, perdagangan  jasa  dan  industri.  Penggunaan  lahan  industri mengalami  pertambahan  1298,05  Ha,  perdagangan  jasa bertambah 375,90 Ha dan permukiman bertambah 6696,79 Ha dari tahun 2009-2018. Salah satu teknik yang digunakan untuk mengatahui  perubahan  lahan  adalah  Cellular  Automata  pada software  LanduseSim  versi  2.3.1.  Adanya  perubahan  tersebut belum  diketahui  secara  pasti  mempengaruhi  perkembangan lahan  dimasa  mendatang.  Maka  dari  itu  perlu  dilakukan penelitian  dengan  tujuan  menyusun  model  perubahan penggunaan  lahan  melalui  prediksi  berdasarkan  tren perubahan  lahan  di  wilayah  peri  urban  Kota  Surabaya (Kabupaten  Sidoarjo).  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan bahwa  lahan  permukiman  mengalami  pertumbuhan  seluas 2328,93 Ha (66,1%), perdagangan jasa mengalami pertumbuhan  115,74  Ha  (3,1%)  dan  industri  bertambah  1080 Ha  (30,6%).  Sedangkan  lahan  yang  terkonversi  adalah  tanah kosong seluas 466,2 Ha (13,2%), pertanian 2659,86 Ha (75,5%) dan  tambak seluas 398,43  Ha  (11,3%).  Validasi menggunakan tools  map  comparison  di  software  LanduseSim  dengan membandingkan  antara  hasil  simulasi  tahun  2018  dan  peta kondisi eksisting tahun 2018. Hasil validasi menunjukan overall accuracy 83,63% yang artinya hasil simulasi sangat baik.
Kata  Kunci—Perubahan  Penggunaan  Lahan,  Peri  Urban, Cellular Automata

## I. PENDAHULUAN
ILAYAH  peri  urban  merupakan  wilayah  yang berbatasan langsung dengan batas kota [1].  Dilihat dari karakteristiknya wilayah peri urban merupakan wilayah yang ditandai  dengan  adanya  percampuran  kenampakan  fisikal kekotaan dan kedesaan [2]. Kota Surabaya memiliki wilayah peri  urban,  salah  satunya  adalah  Kabupaten  Sidoarjo. Wilayah  Kabupaten  Sidoarjo  yang  termasuk  kedalam wilayah peri urban Kota Surabaya adalah Kecamatan Waru, Kecamatan Taman, Kecamatan Sedati, Kecamatan Gedangan dan Kecamatan Sukodono [3].
Sidoarjo sebagai wilayah  peri urban Kota  Surabaya telah mengalami beberapa perubahan baik dari segi fisik, ekonomi dan  juga  sosial.  Dari  segi  fisik,  Sidoarjo  telah  mengalami perubahan  lahan  sawah  menjadi  permukiman,  perdagangan jasa  dan  industri.  Berdasarkan  data  dari  pemerintah  Dinas Pertanian  Kabupaten  Sidoarjo,  lahan  pertanian  mencapai 14.250  Ha.  Kemudian  pemerintah  Kabupaten  Sidoarjo
mengajukan  pengurangan  sehingga  tersisa  7.000  Ha. Pengajuan  pengurangan  lahan  pertanian  itu  akan  dialih fungsikan  menjadi  lahan  permukiman  dan  industri. Perubahan  yang  terjadi  pada  ekonomi  Kabupaten  Sidoarjo yaitu terdapat banyak investor yang menanamkan modalnya di  Kabupaten  Sidoarjo,  hal  ini  disampaikan  oleh  Dinas Penanaman  Modal  dan  Pelayanan  Terpadu  Satu  Pintu. Menurut  Dinas  Penanaman  Modal  dan  Pelayanan  Terpadu Satu Pintu terdapat 136 permohonan untuk pembangunan dan perluasan  perumahan  di  Sidoarjo.  Kabupaten  Sidoarjo  juga mengalami  perubahan  pada  aspek  sosial.  Berdasarkan  data BPS  Kabupaten  Sidoarjo,  jumlah  penduduk  Sidoarjo mengalami  pertambahan  dari  tahun  2012  hingga  2016 sejumlah 2.222.996 jiwa [4].
Adanya  perubahan  dari  aspek  fisik,  ekonomi  dan  sosial juga  mengakibatkan  adanya  perubahan  lahan.  Adanya perubahan fisik, ekonomi dan sosial di peri urban Surabaya belum  diketahui  secara  pasti  berdampak  pada  perubahan penggunaan lahan. Maka dari itu perlu dilakukan penelitian mengenai prediksi perubahan di wilayah peri urban Surabaya.
Sistem  Informasi  Geografi  memiliki  empat  fungsi  yaitu pemodelan,  pemetaan,  pemantauan  dan  pengukuran  [5]. Sehingga SIG dapat digunakan untuk mengkaji perkembangan fisik perkotaan. Salah satu model yang dapat digunakan  untuk  mengkaji  perkembangan  fisik  perkotaan adalah model Cellular Automata (CA) [6]. CA adalah sistem diskrit dimana ruang dibagi kedalam bentuk spasial sel teratur dan waktu berproses pada setiap tahapan berbeda [7]. Konsep CA    pertama  kali  dikembangkan  sekitar  tahun  1940  oleh Stanislaw Ulam dan John von Neumann untuk menyediakan kerangka  investigasi  perilaku  sistem  yang  kompleks  [8]. Kemudian tahun 1970
John Horton Conway mengembangkan cellular automata yang diberi nama “Game of  Life”  [9].  Selanjutnya  tahun  2002  Stephen  Wolfram melakukan kajian tentang jenis Cellular Automata dasar yang ditulis dalam buku “ A New Kind Of Science” [10].
Salah  satu  aplikasi  yang  dapat  mengimplementasi  teknik CA adalah LanduseSim Versi 2.3.1.  LanduseSim merupakan software  simulasi  dan  pemodelan  spasial  berbasis  grid/cell dengan  menggunakan  data raster penggunaan lahan  sebagai atribut  spasial  [11].  LanduseSim  sudah  digunakan  dalam berbagai penelitian tentang perkembangan perkotaan dengan validasi  89,01%  [12],  penentuan  LP2B  di  Kabupaten Karanganyar dengan validasi 98,71% [13], perubahan lahan akibat industri di Kabupaten Kendal dengan validasi 95,68% [14],  prediksi  perkembangan  perkotaan  dan  pengaruhnya terhadap  lingkungan  sekitar  di  Negara  Yaman  dengan validasi 93,76% [15] dan sebagainya.
Adanya  perubahan  yang  terjadi  di  wilayah  peri  urban
Mardiyah Rahmawati dan Nursakti Adhi Pratomoatmojo Departemen Perencanaan Wilayah dan Kota, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail: pratomoatmojo@urplan.its.ac.id

## Pemodelan Perubahan Penggunaan Lahan Berbasis Cellular Automata pada Wilayah Peri Urban Kota Surabaya di Kabupaten Sidoarjo
W
sidoarjo  belum  diketahui  secara  pasti  mempengaruhi perkembangan  lahan  dimasa  yang  akan  datang.  Maka penelitian  ini  berupaya  untuk  menyusun  model  perubahan penggunaan  lahan  melalui  prediksi  berdasarkan  tren perubahan  lahan  di  wilayah  peri  urban  Kota  Surabaya (Kabupaten  Sidoarjo)  menggunakan  teknik  Cellular Automata software LanduseSim. Gambar 1 menunjukan peta wilayah penelitian.
Gambar 1. Peta wilayah penelitian

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Metode pengumpulan data dalam penelitian ini terdiri dari metode pengumpulan data primer dan sekunder. Data primer diperoleh dari kuisioner, wawancara dan observasi lapangan secara  langsung.  Sedangkan  data  sekunder  diperoleh  dari survei  instansi  dan  tinjauan  literatur  dengan  sumber  data berupa  dokumen,  data  atau  studi  literatur  yang  berkaitan dengan penelitian.
Dalam  mengidentifikasi  perubahan  lahan  dilakukan menggunakan metode overlay peta penggunaan lahan tahun 2009  dan  tahun  2018.  Metode  overlay  ESRI  ArcGis  versi 10.1    untuk  mengetahui  apakah  ada  perubahan  penggunaan lahan. Hasil  dari analisis  overlay  ini berupa  peta  perubahan penggunaan lahan dan matriks perubahan lahan.
Untuk menentukan variabel yang mempengaruhi perubahan  penggunaan  lahan  menggunakan  teknik  Analisis Delphi [16]. Teknik Delphi sebagai cara untuk menentukan pendapat  secara  konsensus  (mufakat)  diantara  para  pakar mengenai  tujuan  dan  kebutuhan  yang  mendesak  dari  suatu intuisi  [17].  Sedangkan  untuk  menentukan  bobot  setiap variabel  yang  mempengaruhi  perubahan  penggunaan  lahan menggunakan  metode  Analitycal  Hierarchy  Process  (AHP) pada  software  Expert  Choice  11.  AHP  merupakan  teori
pengukuran melalui perbandingan berpasangan dan tergantung pada penilaian dari para ahli untuk mendapatkan skala  prioritas  [18].  Responden  untuk  Analisis  Delphi  dan AHP untuk penelitian ini terdiri dari pemerintah, swasta dan akademisi.
Pemodelan  perubahan  penggunaan  lahan  di  wilayah  peri urban  Kota  Surabaya  menggunakan  metode  Cellular Automata software LanduseSim. Tahapan dalam simulasi ini terdiri  dari  konversi  dari  ASCII  format  menjadi  TIFF, standarisasi  data,  membuat  peta  initial  transition  potential map,  menentukan  neighborhood  filter,  membuat  peta elasticity  of  landuse  change,  membuat  transition  rules  dan langkah LUCC Simulation [19].
Data  yang  digunakan  untuk  simulasi  harus  dikonversi kedalam  format  TIFF.  Selanjutnya  standarisasi  variabel dengan  metode  Fuzzy.  Pada  penelitian  ini  menggunakan standarisasi monotonically decreasing dengan algoritma
, = , . − 1 (1)
Dimana Sstd x,y adalah nilai standar pada cell tertentu (x,y), Si x,y adalah nilai kesesuaian/ nilai jarak terhadap cell tertentu, dan max.S i adalah nilai maksimum dari nilai kesesuaian/ nilai jarak [20].
Langkah  selanjutnya  setelah  standarisasi  data  adalah membuat  peta  initial  transition  potential.  Input  data  yang digunakan  adalah  bobot  setiap  variabel.  Berikut  merupakan algoritma peta transisi
, = ∑ (
( → ) , . ( → ) , ) (2)
Dimana Tpi x,y adalah nilai transisi dari  penggunaan lahan i  pada  cell  tertentu  (x,y),  Ni (z→n)x,y adalah  proses neighborhood filter oleh filter tertentu, ITP i(z→n)x,y adalah nilai awal  peta  transisi  penggunaan  lahan    tertentu  i  atau  peta kesesuaian pertumbuhan penggunaan lahan [20].
Proses  CA  yang  dilakukan  menggunakan  neighborhood filter  3X3  yang  dapat  memberikan  hasil  perubahan  lahan yang lebih kompak dibandingkan dengan neighborhood filter 5X5  atau  7X7  [21],  sebagai  mana  telah  didemonstrasikan menggunakan aplikasi LanduseSim oleh Gharbia dkk (2016) [12], Al-darwish dkk (2018) [15], Pratomoatmojo (2016) [19] dan  Pratomoatmojo  (2018)  [20].  Pada  penelitian  ini mengabaikan  nilai  elastisitas  perubahan  penggunaan  lahan atau  kemampuan  mengonversi  lahan  lain  dianggap  sama. Dalam membuat transition rules harus memperhatikan urutan landuse,  karena  urutan  landuse  sangat  berpengaruh  pada LanduseSim  [19].  Tahapan  terakhir  dalam  simulasi  yaitu LUCC  Simulation.  Berikut  algoritma  dalam  melakukan LUCC Simulation
) ( , , , , 1 , TS Zi Ei Ci G f y x y x y x y ix t xy t i LU LU y x   (3)
Dimana 1 ,  t y ix LU adalah pertumbuhan penggunaan lahan i pada waktu t+1 pada cell tertentu, t xy LU adalah perubahan kelas  penggunaan  lahan  sebelum  disimulasikan  pada  cell tertentu, y x TPi , adalah  peta  transisi  landuse  i  pada  cell tertentu, y x Gi , adalah jumlah cell yang diharapkan tumbuh,
y x Ci , adalah  lahan  penghambat  /  lahan  yang  tidak  dapat
dikonversi, y x Zi , adalah sistem zonasi dan TS adalah time step iterasi [20].
Setelah  melakukan  simulasi  maka,  harus  dilakukan validasi  untuk  mengetahui  seberapa  akurat  hasil  simulasi. Validasi  dilakukan  dengan  membandingkan  peta  hasil simulasi  dengan  kondisi  eksisting  di  tahun  yang  sama. Dimana  berdasarkan  acuan  akurasi  yang  dianggap  layah adalah 80%-85% [22]. Selain itu hasil simulasi dapat diterima jika memiliki tingkat akurasi 80% [23].
III. HASIL DAN DISKUSI

## A. Konversi data dari ASCII format menjadi TIFF
Data  berupa  peta  yang  digunakan  untuk  simulasi  harus dikonversi menjadi format TIFF pada aplikasi LanduseSim.
Peta  penggunaan  lahan  harus  dikonversi  sebagai  integer, karena  bilangan  di  peta  penggunaan  lahan  berupa  bilangan bulat.  Sedangkan  peta  variabel  dikonversi  sebagai  float, karena bilangan pada peta variabel berupa bilangan desimal. Peta  variabel  yang  digunakan  adalah  variabel  hasil  dari analisis delphi. Analisis delphi dalam penelitian ini dilakukan sebanyak dua kali eksplorasi dengan sekali iterasi. Hasil dari delphi dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Variabel pendorong perubahan penggunaan lahan Tema Variabel Permukiman Jalan arteri Jalan kolektor
Fasilitas kesehatan Fasilitas perdagangan jasa Fasilitas pendidikan Jaringan air bersih
Jaringan listrik Permukiman eksisting Industri eksisting Perdagangan jasa Jalan arteri Jalan kolektor Jaringan air bersih Jaringan listrik
Perdagangan jasa eksisting Permukiman eksisting
Industri eksisting
Industri Jalan arteri Jaringan air bersih Jaringan listrik
Gambar 2. Hasil fuzzy set variabel jaringan air bersih
Gambar 3. Hasil fuzzy set variabel jalan arteri
Gambar 4. Hasil fuzzy set variabel jalan kolektor
Gambar 5. Hasil fuzzy set variabel jaringan listrik
Gambar 6. Hasil fuzzy set variabel fasilitas kesehatan
Gambar 7. Hasil fuzzy set variabel fasilitas pendidikan
B. Standarisasi data peta variabel dengan metode Fuzzy Set pada software LanduseSim Versi 2.3
Standarisasi  berfungsi  untuk  memberikan  nilai  potensi perkembangan  terbaik  perubahan  lahan.  Pada  penelitian  ini semua  peta  variabel  menggunakan  standarisasi  data monotonically  decreasing  (semakin  dekat  dengan  variabel pendorong  maka  memiliki  potensi  tinggi  untuk  mengalami
perubahan lahan).  Hasil standarisasi peta dapat dilihat pada Gambar 2-10.

## C. Peta initial transition potential map
Input data yang digunakan yaitu peta variabel yang sudah distandarisasi  dan  bobot  setiap  variabel.  Bobot  tersebut didapatkan dari hasil analisis AHP. Hasil analisis AHP dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Bobot variabel pendorong perubahan penggunaan lahan Tema Variabel Bobot Permukiman Jalan arteri 0,184 Jalan kolektor 0,221 Fasilitas kesehatan 0,048 Fasilitas perdagangan jasa 0,084 Fasilitas pendidikan 0,053 Jaringan air bersih 0,187 Jaringan listrik 0,102 Permukiman eksisting 0,068 Industri eksisting 0,043 Perdagangan jasa Jalan arteri 0,232 Jalan kolektor 0,175 Jaringan air bersih 0,078 Jaringan listrik 0,107 Perdagangan jasa eksisting 0,240 Permukiman eksisting 0,103 Industri eksisting 0,065 Industri Jalan arteri 0,565 Jaringan air bersih 0,253 Jaringan listrik 0,179
Transition  potential  map  ini  dibuat  untuk  setiap penggunaan  lahan  yang  akan  disimulasikan  (permukiman, perdagangan  jasa  dan  industri).  Gambar  11-13  menunjukan hasil peta inisial transisi.
Gambar 12. Transisi potensial map perdagangan jasa
Gambar 13. Transisi potensial map permukiman
Gambar 8. Hasil fuzzy set variabel perdagangan jasa eksisting
Gambar 9. Hasil fuzzy set variabel permukiman eksisting
Gambar 10. Hasil fuzzy set variabel industri eksisting
Gambar 11. Transisi potensial map industri

## D. Neighborhood Filter/ sistem ketetanggaan
Neighborhood  filter  merupakan  proses  perhitungan ketetanggaan yang bekerja pada sistem grid. Pada penelitian ini  menggunakan  neighborhood  filter  3X3.  Neighborhood filter ini dipilih bertujuan agar model yang dihasilkan lebih kompak [24].

## E. Transition rules pada
Tahap transition rules merupakan proses utama dan kunci dari  proses  simulasi  perkembangan  lahan.  Pada  tahap  ini akan  menentukan  jenis  penggunaan  lahan  yang  akan disimulasikan,  jumlah  pertumbuhan  luas  lahan  yang  akan disimulasikan, lahan penghambat serta elastisitas.
Pada  penelitian  ini  penggunaan  lahan  yang  akan disimulasikan  adalah  permukiman,  perdagangan  jasa  dan industri.  Dengan  pertumbuhan  masing-masing  penggunaan lahan  selaman  20  tahun  mendatang  adalah  permukiman seluas 3515,4 Ha (70,0%); perdagangan jasa seluas 424,8 Ha (8,5%) dan industri seluas 1080 Ha (21,5%). Pada simulasi yang  akan  dilakukan  ini  lahan  bakau,  fasilitas  transportasi, fasilitas  umum,  hankam,  jalan  dan  sungai  menjadi  lahan penghambat.

## F. Cellular Automata  pada LanduseSim
LUCC simulation merupakan modul proses analisis CA di LanduseSim.  Dimana  tahap  simulasi  ini  terdapat  beberapa ketentuan  antara  lain  start  date  dan  end  date  merupakan tahun  awal  dan  akhir  dilakukan  simulasi,  initial  landuse merupakan  data  penggunaan  lahan  tahun  awal  yang  akan disimulasi,  set  of  transition  rule  merupakan  aturan  transisi untuk menentukan perkembangan lahan, neighborhood filter merupakan analisis ketetanggaan serta time step merupakan banyaknya iterasi yang dilakukan selama peeriode simulasi (pada penelitian ini 20 iterasi atau setiap tahunnya). Berikut adalah hasil dari simulasi

## G. Validasi Hasil Simulasi
Validasi  dalam  penelitian  ini  menggunakan  Overall Accuracy, dengan membandingkan peta hasil simulasi tahun 2018  dan  peta  eksisting  tahun  2018.  Hasil  validasi  hasil simulasi  menunjukkan  angka  83,63%  yang  berarti  hasil simulasi sangat baik.

## H. Hasil Simulasi
Gambar  14  menunjukkan  bahwa  lahan  yang  terkonversi adalah  pertanian,  tanah  kosong  dan  tambak.  Lahan permukiman  mengonversi  398,43  Ha  (9,1%)  tambak;
Gambar  14.  Grafik  dinamika  perubahan  lahan  hasil  simulasi  tahun  2009- 2029 128% 66% 0% 42% 0% -54% -7% -100% -50% 0% 50% 100% 150% 2 009 2 011 2 013 2 015 2 017 2 019 2 021 2 023 2 025 2 027 2 029
Industri Perdagangan jasa Tanah Kosong Permukiman
Pertanian Tambak
(a)
(b) (c) (d)
2424,42  Ha  (55,6%)  pertanian  dan  434,88  Ha  (1%)  tanah kosong. Perdagangan jasa dari tahun 2009-2029 mengonversi 22,23 Ha (0,5%) pertanian; 2,7 Ha (0,06%) tanah kosong dan 153,81  Ha  (3,5%)  permukiman.  Sedangkan  industri mengonversi  seluas  63  Ha  (1,4%)  perdagangan  jasa;  28,62 Ha (1%) tanah kosong; 775,08 Ha (17,8%) permukiman dan 213,21  (4,9%)pertanian.  Berikut  merupakan  peta  hasil simulasi tahun 2009-2029.
Gambar  15  menunjukan  bahwa  pertumbuhan  lahan  yang terjadi  lebih  mengikuti  jalan.  Hal  ini  terjadi  sesuai  dengan variabel pendorong dan juga bobot terbesar diantara variabel lainnya.  Perkembangan  permukiman  lebih  berkembang kearah  timur  dan  selatan,  sedangkan  untuk  industri  lebih
banyak  berkembang  ke  arah  barat  dan  selatan.  Untuk perkembangan  perdagangan  jasa  berkembang  mengikuti jalan.  Namun,  perkembangan  perdagangan  jasa  tidak sebanyak permukiman dan industri.
Gambar  16  menunjukkan  bahwa  di  Kecamatan  Waru, penggunaan  lahan  permukiman  mengonversi  pertanian 284,49  Ha,  tanah  kosongan  28,53  Ha  dan  tambak  seluas 174,15  Ha.  Penggunaan  lahan  industri  di  Kecamatan  Waru mengonversi  pertanian  4,41  Ha;  tanah  kosong    0,54  Ha; permukiman  136,08  Ha  dan  perdagangan  jasa  11,34  Ha. Sedangkan untuk penggunaan lahan perdagangan jasa hanya mengonversi permukiman seluas 15,3 Ha.
Gambar 17 menunjukan bahwa permukiman di Kecamatan Sedati  mengonversi  pertanian  seluas  542,52  Ha;  tambak 224,01  Ha  dan  tanah  kosong  26,1  Ha.  Penggunaan  lahan industri  di  Kecamatan  Sedati  dalam  kurun  2009-2029 mengonversi  pertanian  seluas  30,51  Ha;  perdagangan  jasa 23,22 Ha; tanah kosong 9,54 Ha dan permukiman 162,45 Ha.
(e)
Gambar  15.  Hasil  simulasi  perubahan  penggunaan  lahan  di  wilayah  peri urban kota surabaya (kabupaten sidoarjo) tahun 2009-2029
Gambar 16. Grafik dinamika perubahan lahan hasil simulasi di Kecamatan Waru tahun 2009-2029
Gambar 17. Grafik dinamika perubahan lahan hasil simulasi di kecamatan sedati tahun 2009-2029
73% 5% -58% 28% -83% -21% -100% -50% 0% 50% 100% 200 9 201 0 201 1 201 2 201 3 201 4 201 5 201 6 201 7 201 8 201 9 202 0 202 1 202 2 202 3 202 4 202 5 202 6 202 7 202 8 202 9
Industri Perdagangan Jasa
Perkebunan Permukiman Pertanian
Tambak
669% 47% 118% -70% -4% -200% -100% 0% 100% 200% 300% 400% 500% 600% 700% 800% 20 0 9 20 1 0 20 1 1 20 1 2 20 1 3 20 1 4 20 1 5 20 1 6 20 1 7 20 1 8 20 1 9 20 2 0 20 2 1 20 2 2 20 2 3 20 2 4 20 2 5 20 2 6 20 2 7 20 2 8 20 2 9 Industri Perdagangan Jasa Perkebunan Permukiman Pertanian Tambak Gambar 18. Grafik dinamika perubahan lahan hasil simulasi di Kecamatan Gedangan tahun 2009-2029
Gambar 19. Grafik dinamika perubahan lahan hasil simulasi di Kecamatan Taman tahun 2009-2029
Gambar 20. Grafik dinamika perubahan lahan hasil simulasi di Kecamatan Sukodono tahun 2009-2029
142% 173% -75% 31% -70% -100% 0% 100% 200% 200 9 201 0 201 1 201 2 201 3 201 4 201 5 201 6 201 7 201 8 201 9 202 0 202 1 202 2 202 3 202 4 202 5 202 6 202 7 202 8 202 9 Industri Perdagangan Jasa
Perkebunan Permukiman Pertanian 107% 141% -89% 53% -80% -150% -100% -50% 0% 50% 100% 150% 200% 2 0 0 9 2 0 1 0 2 0 1 1 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 2 0 1 9 2 0 2 0 2 0 2 1 2 0 2 2 2 0 2 3 2 0 2 4 2 0 2 5 2 0 2 6 2 0 2 7 2 0 2 8 2 0 2 9 Industri Perdagangan Jasa
Perkebunan Permukiman Pertanian 10% 0% -33% 66% -25% -40% -20% 0% 20% 40% 60% 80% 20 0 9 20 1 0 20 1 1 20 1 2 20 1 3 20 1 4 20 1 5 20 1 6 20 1 7 20 1 8 20 1 9 20 2 0 20 2 1 20 2 2 20 2 3 20 2 4 20 2 5 20 2 6 20 2 7 20 2 8 20 2 9
Industri Perdagangan Jasa Tanah Kosong Permukiman Pertanian
Sedangkan penggunaan lahan perdagangan jasa mengonversi pertanian 4,23 Ha dan permukiman 30,78 Ha.
Gambar 18 menunjukkan bahwa di Kecamatan Gedangan, permukiman mengonversi 337,05 Ha pertanian dan 76,68 Ha tanah  kosong.  Perdagangan  jasa  mengonversi  0,09  Ha pertanian  dan  64,35  Ha  permukiman.  Sedangkan  industri megonversi 26,91 Ha pertanian, 21,69 Ha perdagangan jasa, 2,34 Ha tanah kosong dan 252,18 Ha permukiman.
Gambar  18  menunjukan  bahwa  di  Kecamatan  Taman menunjukkan bahwa perkembangan permukiman mengonversi  748,44  Ha  pertanian  dan  182,  43  Ha  tanah kosong.  Industri  mengonversi  pertanian  seluas  31,77  Ha; perdagangan  jasa  23,49  Ha;  permukiman  276,48  Ha  dan tanah kosong 5,67 Ha.
Gambar  19  menunjukan  bahwa  di  Kecamatan  Sukodono hanya  terjadi  pada  permukiman  saja  yang  mengonversi 475,02  Ha  pertanian  dan  115,75  Ha  tanah  kosong.  Untuk perdagangan jasa dan industri tidak mengalami perkembangan.

## IV. KESIMPULAN
Penelitian  yang  sudah  dilakukan  untuk  menjawab pemodelan  perubahan  penggunaan  lahan  berbasis  cellular automata pada wilayah peri urban kota surabaya di kabupaten sidoarjo  berhasil  dilakukan  dengan  tingkat  akurasi  83,63%. Namun  dalam  melakukan  simulasi  ini  terdapat  beberapa kendala yaitu adanya perbedaan klasifikasi penggunaan lahan peta tahun 2009 dan tahun 2028. Hal ini terjadi karena sumber data  peta  yang  didapatkan  berbeda,  peta  tahun  2009 didapatkan  dari  BAPPEDA  Sidoarjo  sedangkan  peta  tahun 2018 didapatkan dari hasil klasifikasi citra. Selain itu, dalam mengonversi polygon menjadi raster juga terdapat beberapa data  eror.  Dimana  data  eror  tersebut  dapat  mempengaruhi tingkat  akurasi.  Penentuan  variabel  pendorong  juga mengalami beberapa kendala salah satunya yaitu berbedanya pandangan antar stakeholder, maka perlu dilakukan dua kali eksplorasi dan sekali iterasi.
Dari  hasil  simulasi  prediksi  perkembangan  lahan didapatkan bahwa permukiman bertambah seluas 2328,93 Ha (66,1%); perdagangan jasa bertambah 115,74 Ha (3,3%) dan industri  bertambah  1080  Ha  (30,6%)  dalam  kurun  waktu 2009-2029. Sedangkan lahan yang terkonversi adalah  tanah kosong  seluas  466,2  Ha  (13,2%);  pertanian  2659,86  Ha (75,5%) dan tambak 398,43 Ha (11,3%).
Saran untuk penelitian selanjutnya menambahkan variabel yang lainnya  seperti  jumlah penduduk,  PDRB,  harga lahan, melibatkan  masyarakat  dalam  menentukan  variabel    dan lainnya serta dapat melakukan simulasi diwilayah Kabupaten Sidoarjo keseluruhan. Selain itu dalam pengolahan persiapan data untuk proses simulasi lebih diperhatikan dan lebih akurat lagi.  Sehingga  akurasi  dari  hasil  simulasi  yang  dilakukan akan lebih tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R. Pryor, Defining Urban Fringe. North Carolina: University of North Carolina Press, 1970.
[2]  H. S. Yunus, Dinamika wilayah peri-urban : determinan masa depan kota. Yogyakarta: Pustaka Pelajar, 2008.
[3]  I.  D.  M.  F.  Septanaya  and  P.  G.  Ariastita,  “Model  perkembangan perumahan  di  wilayah  peri  urban  Kota  Surabaya  (studi  kasus: Kabupaten Sidoarjo),” J. Tek. ITS, vol. 1, no. 1, pp. C27--C32, 2012.
[4]  Badan Pusat Statistik Sidoarjo, Kabupaten Sidoarjo dalam angka 2017. Sidoarjo: Badan Pusat Statistik Sidoarjo.
[5]  S.  Aronof,  Geographic  Information  Systems :  A  Management Perspective. Canada: WDL Publications Ottawa, 1991.
[6]  M. S. Wijaya and N. Umam, “Pemodelan spasial perkembangan fisik perkotaan  Yogyakarta  menggunakan  model  cellular  automata  dan regresi logistik biner,” Maj. Ilm. Globe, vol. 17, no. 2, 2015.
[7]  S.  Wolfram,  “Statistical  mechanics  of  cellular  automata,”  Rev.  Mod. Physiscs, vol. 55, no. 3, pp. 601–644, 1983.
[8]  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.
[9]  M. Gardener, “Mathematical games: the fantastic combinations of John Conway’s new solitaire game ‘life,’” Sci. Am., vol. 223, pp. 120–123, 1970.
[10]  S.  Wolfram,  A  New  Kind  of  Science,  vol.  5.  Wolfram  media Champaign, IL, 2002.
[11]  N.  A.  Pratomoatmojo,  “LanduseSim  sebagai aplikasi  pemodelan  dan simulasi spasial perubahan penggunaan lahan berbasis sistem informasi geografis dalam konteks perencanaan  wilayah  dan  kota,”  in  Seminar Nasional CITIES 2014, 2014.
[12]  S. S. Gharbia, S. A. Alfatah, L. Gill, P. Johnston, and F. Pilla, “Land use  scenarios  and  projections  simulation  using  an  integrated  GIS cellular automata algorithms,” Model. Earth Syst. Environ., vol. 2, no. 3, p. 151, 2016.
[13]  R. A. W. D. Syafitri and C. Susetyo, “Pemodelan pertumbuhan lahan terbangun  sebagai  upaya  prediksi  perubahan  lahan  pertanian  di Kabupaten Karanganyar,” J. Tek. ITS, vol. 7, no. 2, pp. C255--C262, 2019.
[14]  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.
[15]  Y. Al-Darwish, H.  Ayad,  D.  Taha, and D.  Saadallah, “Predicting  the future urban growth and it’s impacts on the surrounding environment using  urban  simulation  models:  case  study  of  ibb  city-Yemen,” Alexandria Eng. J., vol. 57, no. 4, pp. 2887–2895, 2018.
[16]  G.  Rahardian,  “Skenario  perkembangan  permukiman  di  kawasan perkotaan bandar kedungmulyo pasca terbangunnya interchange jalan tol Mojokerto-Kertosono,” POMITS, pp. 1–9, 2015.
[17]  B.  R.  Witkin,  Assessing Needs in Educational and Social  Programs. Jossey-Bass, 1984.
[18]  W.  Fahrozi,  “Penerapan  metode  analytical  hierarchy  process  (AHP) dalam menentukan  ras ayam serama,”  Creat.  Inf.  Technol. J., vol.  3, no. 3, pp. 214–277, 2016.
[19]  N. A. Pratomoatmojo, “LanduseSim methods: land use class hierarchy for  simulations  of  multiple  land  use  growth,”  in  IOP  Conference Series:  Earth  and  Environmental  Science,  2018,  vol.  202,  no.  1,  pp. 012–023.
[20]  N.  A.  Pratomoatmojo,  “LanduseSim  algorithm:  land  use  change modelling by means of cellular automata and geographic information system,” in IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 2018, vol. 202, no. 1, pp. 012–020.
[21]  N.  A.  Pratomoatmojo,  “Land  Use  Change  Modelling  Under  Tidal Flood Scenario by Means of Markov Cellular Automata in Pekalongan Municipal,” Universitas Gadjah Mada, 2012.
[22]  Sutanto, Metode Penelitian Penginderaan Jauh. Yogyakarta: Penerbit Ombak, Yogyakarta, 2013.
[23]  J. Easteman, IDRISI Manual. Worcester: IDRISI Production, 2012.