Abstrak—  Pertumbuhan  penggunaan  lahan  permukiman  di Surabaya  Timur  mengalami  peningkatan  luas  tertinggi dibandingkan penggunaan lahan lain dengan luas pertumbuhan dari  tahun  2011-2018  sebesar  176,8  Ha.  Pertumbuhan permukiman akan memberikan dampak terhadap penggunaan lahan  lainnya  seperti  berkurangnya  lahan  kosong  (188,5  Ha), pertanian (9,6 Ha) dan tambak (23,3 Ha). Untuk meminimalisir dampak perkembangan permukiman terutama dampak negatif yang  diberikan,  maka  diperlukan  sebuah  upaya  pencegahan. Upaya  yang  dapat  dilakukan  adalah  memberikan  informasi mengenai  prediksi  perkembangan  permukiman  di  masa mendatang  dengan  memanfaatkan  kemajuan  teknologi  salah satunya adalah Sistem Informasi Geografis (SIG). Penelitian ini bertujuan  untuk  merumuskan  model  spasial  prediksi perkembangan  permukiman  di  Surabaya  Timur  pada  tahun 2034  dengan  menggunakan  metode  analisis  CA  (Cellular Automata)  yang  ditunjang  dengan  metode  analisis  delphi  dan AHP  (Analytical  Hierarchy  Process).  Metode      analisis  CA digunakan untuk melakukan prediksi perkembangan permukiman tahun 2034 sedangkan metode analisis delphi dan AHP digunakan dalam menentukan variabel yang mempengaruhi perkembangan permukiman beserta bobotnya. Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  model  perkembangan permukiman  di  Surabaya  Timur  tahun  2018-2034  dengan tingkat akurasi sebesar 91,83%. Perkembangan permukiman di Surabaya Timur pada tahun 2018-2034 adalah seluas 1602,2 Ha (berdasarkan pendekatan penduduk dan trend  perkembangan lahan  permukiman).  Terjadinya  pertumbuhan  luas  lahan permukiman  tersebut  disebabkan  oleh  beberapa  variabel diantaranya  adalah  jalan  lingkungan,  jalan  utama,  jaringan listrik,  jaringan  air  bersih,  lahan  permukiman  eksisiting, fasilitas  perdagangan,  fasilitas  pendidikan  dan  fasilitas perkantoran.  Pertumbuhan  lahan  permukiman  yang  terjadi mengonversi  beberapa  penggunaan  lahan  diantaranya  lahan kosong  yang  berkurang  seluas  737,1  Ha,  tambak  yang berkurang  seluas  248,2  Ha  dan  pertanian  yang  berkurang sebesar 178,2 Ha.
Kata  Kunci—Cellular  Automata,  Pemodelan  Penggunaan Lahan, Permukiman

## I. PENDAHULUAN
UMLAH penduduk di Surabaya Timur pada tahun 2014- 2017  merupakan  yang  tertinggi  dibandingkan  wilayah sekitarnya.  Jumlah  penduduk  tersebut  terus  mengalami peningkatan    setiap  tahunnya.  [1]  [2]  [3].  Pertambahan jumlah  penduduk  akan  memberikan  dampak  berupa peningkatan  kebutuhan  lahan  untuk  permukiman  [4]. Perkembangan  fisik  wilayah  permukiman  mendorong ekspansi  penggunaan  lahan  yang  memberikan  pengaruh
terhadap kawasan di sekitarnya. Salah satu bentuk pengaruh tersebut adalah alih fungsi lahan untuk dijadikan permukiman [5].  Alih  fungsi  lahan  yang  tidak  terkendali  memberikan dampak  negatif  terhadap  lingkungan  [6]. Monitoring dan pengendalian  perkembangan  fisik  permukiman  diperlukan guna  menghindari  dampak  negatif  yang  terjadi  akibat perubahan  penggunaan  lahan  menjadi  permukiman.  Dalam mendukung upaya monitoring dan pengendalian perkembangan  permukiman,  perlu  adanya    ketersedian informasi  mengenai  perubahan  penggunaan  lahan  secara komperhensif  yang  dapat  dilakukan  dengan  dukungan  SIG [7]
Teknik  SIG    yang  dapat  digunakan  untuk  mengetahui perubahan  penggunaan  lahan  adalah  CA [8] . CA  adalah metode  simulasi  yang  dapat  menentukan  proses  perilaku perubahan  suatu  sistem  [9].  CA  memiliki  lima  unsur pembentuk diantaranya adalah ruang cellular , keadaan yang dimiliki oleh masing-masing sel, sel ketetanggan yang dapat mempengaruhi  status  suatu  sel,  aturan  yang  dapat menentukan  perubahan  status  sel  dan  waktu  [10].  Pada awalnya  konsep  CA  dikenalkan  sekitar  tahun  1940an  oleh Ulam  dan  Neumann  untuk  menyediakan  kerangka  untuk menginvestigasi  perilaku  sisitem  yang  kompleks  [11]. Kemudian  pada  tahun  1970  John  Horton  Conway  yang merupakan  matematikawan  inggris  mengembangkan  lebih lanjut   CA yang diberi nama Game of Life [12]. Pada tahun 1983  Stephen  Wolfarm  melakukan  pengkajian  sederhana terhadap  CA yang  disebut Elementary Cellular  Automata [13].  Hasil  dari  kajian  tersebut  adalah  jenis-jenis  CA  dasar yang  bekerja  berdasarkan  sekumpulan  aturan  yang  seCAra umum  dapat  diwujudkan  melalui  program  komputer sederhana [14]. Metode CA terus dikembangkan hingga pada tahun  1979,  Tobler  mulai  mengenalkan  teknik  CA pada pemodelan  geografis  [15].  Selanjutnya  pengembangan  CA yang  dilakukan  oleh  Couclelis  (1985)  dan  dikembangakan oleh White dan Engelen (1993)  mulai membahas mengenai aplikasi CA untuk studi perkotaan [16] [17]. Pada tahun 2002 metode  CA  mulai  dikenalkan  oleh  Li  dan  Yeh  untuk perencanaan penggunaan lahan [18].
Seiring  perkembangan  waktu,  beberapa  perangkat  lunak dapat melakukan pemodelan perubahan lahan dengan metode CA salah satunya adalah LanduseSim [19].  Perangkat lunak LanduseSim memiliki beberapa kelebihan diantara perangkat lunak  sejenisnya  yaitu  LanduseSim  dapat  meningkatkan pelibatan ahli GIS dalam praktek perencanaan, LanduseSim

## Pemodelan Spasial Prediksi Perkembangan Kawasan Permukiman Berbasis Cellular Automata dengan Pendekatan Kependudukan di Surabaya Timur
Windy Lestari dan Nursakti Adhi Pratomoatmojo Departemen Perencanaan Wilayah dan Kota,
Institut Teknologi Sepuluh Nopember e-mail : pratomoatmojo@urplan.its.ac.id
J
mampu  mengakomodasi  pendekatan top-down dan bottom- up dalam  perencanaan  spasial  dan  LanduseSim  mampu melakukan  simulasi  spasial  berbasis trend maupun  target [19].  Selain  itu  LanduseSim  memiliki  tingkat  akurasi  yang tinggi  sebagaimana  telah  didemonstrasikan  dalam  beberapa penelitian,  seperti  penelitian  oleh  yazid,  dkk  (2018)  yang memodelkan pertumbuhan kota Ibb di negara Yemen dengan tingkat  akurasi  93,76%  [20],  Gharbia,  dkk  (2016) memodelkan  pertumbuhan  perkotaan  Shanon  Basin  di Irlandia dengan tingkat akurasi 87,09% dan 89,01% [21], dan penelitian  oleh  Syafitri  dan  Susetyo  (2018)  memodelkan perubahan  penggunaan  lahan  terbangun  di  Kabupaten Kranganyar, Indonesia  dengan tingkat akurasi 98,71% [22].
Berdasarkan  permasalahan  berupa  dampak  akibat perkembangan  lahan  permukiman  yang  terjadi  di  Surabaya Timur,  maka  penelitian  ini  berupaya  untuk  memodelkan perkembangan  permukiman  di  Surabaya  Timur  pada  tahun 2034 dengan metode CA . Dalam pemodelan yang dilakukan akan melibatkan analisis delphi dalam menentukan variabel pendorong  perubahan  lahan  [23].  Selain  itu,  analisis  AHP juga  akan  dilibatkan  dalam  penentuan  bobot  variabel  yang akan digunakan pada pembentukan peta transisi. Sebagaimana  telah  ditunjukan  Syafitri  dan  Susetyo  (2018) [22] dan Pratomoatmojo (2018) [24].

## II. METODE PENELITIAN

## A. Wilayah Penelitian
Penelitian  ini  mengambil  lokasi  di  Surabaya  Timur  yang memiliki luas sebesar 9778,6 Ha.. Surabaya Timur terdiri dari tujuh  kecamatan  yaitu  Kecamatan  Tambaksari,  Kecamatan Gunung  Anyar,  Kecamatan,  Rungkut,  Kecamatan  Sukolilo, Kecamatan  Mulyosari,  Kecamatan  Tenggilis  Mejoyo  dan Kecamatan Gubeng (Gambar 1).

## B. Metode Pengumpulan Data
Data  yang  dibutuhkan  pada  penelitian  ini  diperoleh  dari survei primer dan survei sekunder. Data yang diperoleh dari survei  primer diantaranya  adalah  hasil  kuisioner  delphi  dan kuisioner AHP. Sedangkan data  yang diperoleh dari survei sekunder  adalah  data  yang  berasal  dari  Badan  Perencanaan dan  Pembangunan  Kota  Surabaya  (BAPPEKO  Surabaya) berupa  Rencana  Tata  Ruang  Wilayah  (RTRW)  Kota Surabaya  tahun  2014-2034,  peta  penggunaan  lahan  kota Surabaya  tahun  2011  dan  peta  variabel  pendorong pertumbuhan  permukiman.  Data  lain  yang  diperoleh  dari
survei  sekunder  adalah  penggunaan  lahan  kota  Surabaya tahun  2018  yang  berasal  dari  digitasi  menggunakan  citra quickbird pada skala 1:5000 , dan data jumlah penduduk yang diperoleh  dari  BPS  Kota  Surabaya.  Data  berupa  peta  yang telah  diperoleh  seperti  penggunaan  lahan  dan  variabel pendorong  pertumbuhan  permukiman  akan  diubah  menjadi data raster dengan resolusi (30m x 30m) per sel raster.

## C. Estimasi Luas Petumbuhan Permukiman Tahun 2034
Perumusan  luas  pertumbuhan  permukiman  di  Surabaya Timur  tahun  2011-2034  didasarkan  pada  luas  permukiman per penduduk tahun 2011 dan jumlah penduduk tahun 2034. Untuk  mengetahui  luas  permukiman  perpenduduk  di Surabaya  Timur  dilakukan  dengan  perhitungan  matematika berupa  pembagian  antara  luas  perkembangan  permukiman pada  tahun  2011  dengan  jumlah  penduduk  tahun  2011. Pemilihan  tahun  2011  karena  pada  penelitian  ini  akan memprediksi  dengan  tahun  dasar  yaitu  2011.  Dalam mengetahui  jumlah  penduduk  hingga  tahun  2034 dilakukan dengan proyeksi penduduk menggunakan metode aritmatika. Adapun  rumus  untuk  proyeksi  penduduk  dengan  metode aritmatika dapat dilihat pada rumus (1) dan (2) [25].
) 1 ( 0 Pt P Pt + = (1) ) 1 0 ( 1 − = P Pt t r (2)
Pt = Jumlah penduduk pada tahun t P0 = Jumah penduduk pada tahun dasar r   = Laju pertumbuhan penduduk
t      =  Periode  waktu  antara  tahun  dasar  dan    tahun  t  (dalam tahun).
Setelah  didapatkan  hasil  luas  permukiman  perpenduduk dan  hasil  proyeksi  penduduk,  dilakukan  perkalian  antara kedua  hasil  tersebut  sehingga  diperoleh  luas  prediksi perkembangan  permukiman  di  Surabaya  Timur  pada  tahun 2034.

## D. Simulasi  Prediksi  Pertumbuhan  Permukiman  di Surabaya Timur
Pada  penelitian  ini,  perangkat  lunak  LanduseSim  versi 2.3.1 akan digunakan untuk melakukan simulasi perkembangan  lahan.  Dalam  melakukan  simulasi  spasial perangkat  lunak  ini  menggunakan  algoritma  CA [23] . Adapun langkah-langkah dalam melakukan simulasi dengan LanduseSim adalah sebagai berikut.

## 1) Pembuatan peta transisi
Sebelum  melakukan  simulasi  dengan  LanduseSim diperlukan persiapan data untuk penyusunan intial transition map .  Salah  satu  persiapan  data  yang  dilakukan  adalah standarisasi  variabel  pendorong    yang  dikonversi  dari  nilai jarak  dalam  bilangan  bulat  menjadi  bilangan  real  (0-1) dengan  pengaturan fuzzy  set  membership [21] . Variabel pendorong yang distandarisasi merupakan variabel yang telah ditentukan berdasarkan hasil analisis delphi.
Fuzzy  set pada  LanduseSim  terdiri  dari  dua  jenis  yaitu monotonically  deacreasing dan monotoni ca lly  increasing . Namun pada penelitian ini jenis fuzzy set yang dipilih untuk seluruh variabel pendorong adalah monotonically decreasing . Hal  ini  berarti  semakin  dekat  dengan  variabel  pendorong maka akan semakin berpotensi untuk berubah menjadi lahan
(a) (b)
Gambar  1.  Peta  Wilayah  Penelitian  (a)    Wilayah  Disekitar  Surabaya Timur, (b) Kecamatan di Surabaya Timur
permukiman.  Berikut  ini  merupakan  algoritma fuzzy  set membership  monotonically  decreasing di  perangkat  lunak LanduseSim [24].
        − − = 1 . max , , S Si S i y x std y x (3)
𝑆 𝑠𝑡𝑑𝑥,𝑦 = Nilai standar pada cell tertentu (x,y)
𝑆𝑖 𝑥,𝑦 = Nilai kesesuaian/ nilai jarak terhadap cel tertentu 𝑚𝑎𝑥. 𝑆 𝑖 = nilai maksimum dari nilai kesesuaian/nilai jarak Peta  transisi  untuk  pertumbuhan  lahan  dikembangkan dengan  menggabungkan  metode multi  criteria  evaluatian (MCE), sistem informasi geografis dan fuzzy set membership [23]. Pada penelitian, ini pembentukan peta transisi dilakukan dengan overlay variabel  (yang  telah  terstandarisasi) menggunakan modul weighted raster di LanduseSim dengan bobot  tiap  variabel  diperoleh  dari  analisis  AHP.  Adapun algoritma  dalam  pembentukan  peta transisi di LanduseSim dapat dilihat pada persamaan (4) [24].
) . ( 0 , ) ( , ( ( ,  = → → = n z y x n z i y x n z y x ITP Ni
TPi (4)
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), yangmana n merupakan jumlah  total cell tetangga dengan atau tanpa pusat cell 𝐼𝑇𝑃 𝑖(𝑧→𝑛)𝑥,𝑦 = Nilai awal peta transisi pada penggunaan lahan tertentu  i  atau  dapat  diwakili  oleh  peta  kesesuaian  untuk pertumbuhan penggunaan lahan tertentu.
2) Penentuan neighbourhood filter
Neighbourhood  filter yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah 3x3 yang berarti satu cell memiliki 3 baris grid dan 3 kolum grid. Pemilihan neighbourhood 3x3  dikarenakan dibandingkan  neighbourhood  filter  lainnya  yaitu  5x5  dan 7x7, neighbourhood filter 3x3 memberikan hasil perubahan lahan  lebih  kompak  [26].  Selain  itu neighbourhood 3x3 sudah  pernah  didemostrasikan  pada  penelitian  sebelumnya dengan software serupa  oleh  Gharbia  dkk  (2016)  [21],  Al Darwish (2018) dan Pratomoatmojo (2016, 2018) [27] [28]. 3) Penentuan zoning constraint map
Dalam  membatasi  area  pertumbuhan  pada  model  spasial yang disimulasikan, perlu dibuat sebuah pengaturan terhadap zoning  constraint  map sehingga  suatu  zona  tertentu  dapat dihindari dari konversi oleh penggunaan lahan lain. Adapun nilai dari zoning constraint map berkisar antara 0 hingga 1. Nilai 1 memiliki arti suatu kawasan dapat berpotensi dalam terkonversi oleh penggunaan lahan lainnya, sedangkan nilai 0 memiliki arti suatu kawasan tidak dapat terkonversi sama sekali.  Pada  penelitian  ini,  nilai  1  akan  diberikan  pada kawasan  budidaya  sedangkan  nilai  0  akan  diberikan  pada kawasan  konservasi  yang  merupakan  kawasan  terlarang untuk kegiatan pembangunan.
4) Proses simulasi
Pada  aplikasi  LanduseSim  porses  simulasi  dilakukan dengan memasukan peta penggunaan lahan dasar yaitu tahun 2011 sebagai awal simulasi yang akan diiterasi sebanyak 23 kali sehingga menghasilkan peta prediksi setiap tahun dalam rentang  2011-2034.  Selain  itu  data  yang  dimasukan  pada proses  simulasi  adalah neighbourhood  filter dan  aturan transisi  yang  telah  dibuat  berdasarkan  peta  transisi  dan
perhitungan luas pertumbuhan luas permukiman pada tahun 2034. Untuk mengetahui proses simulasi dengan LanduseSim dapat melihat algoritma pada persamaan (5) [24]
      = + 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 , (5)
𝐿𝑈 𝑖𝑥,𝑦 𝑡+1 = Pertumbuhan (perubahan keaadaan) dari penggunaan lahan i pada waktu t+1 pada cell tertentu (x,y) 𝐿𝑈 𝑥 𝑦 𝑡 =  Perubahan  kelas  penggunaan  lahan  sebelum disimulasikan pada cell tertentu
𝑇𝑃 𝑖𝑥 𝑦, = Peta transisi landuse i pada cell tertentu 𝐺 𝑖𝑥 𝑦, =  Jumlah  cell  yang  diharapkan  untuk  tumbuh  dari penggunaan lahan/ tutupan lahan i pada waktu t+1 𝐶 𝑖𝑥 𝑦, = Lahan penghambat yang diwakili dengan penggunaan lahan  tertentu  yang  tidak  dapat  dikonversi  dengan penggunaan  lahan  i  atau  kawasan  yang  dikonservasi  atau dilindungi.
𝐸 𝑖𝑥 𝑦, = Elasticity of change untuk penggunaan lahan tertentu yang dikonversikan menjadi penggunaan lahan (i) 𝑍 𝑖𝑥 𝑦, = Sistem zonasi seperti rencana penggunaan lahan, area bencana, zona pertumbuhan yang dipromosikan 𝑇𝑆 = Time step dari iterasi CA

## 5) Validasi
Pada penelitian ini validasi dilakukan dengan perhitungan overall  accuracy . Overall  Acuracy adalah  akurasi  yang membandingkan jumlah total area yang diklasifikasi dengan benar terhadap jumlah total area observasi [29].

## III. HASIL DAN DISKUSI

## A. Estimasi Luas Pertumbuha Permukiman Tahun 2034
Berdasarkan  hasil  perhitungan  yang  telah  dilakukan diketahui bahwa satu penduduk Surabaya Timur membutuhkan  luas  lahan  permukiman  sebesar  42  m 2 . Pertumbuhan  penduduk  Surabaya  Timur  tahun  2011-2034 adalah  381494  jiwa.  Sehingga  perkembangan  lahan permukiman tahun 2011-2034 adalah seluas 16.022.761 m2 atau setara dengan 1602,2 ha (Gambar 1).

## B. Peta Transisi
Berdasarkan hasil  analisis delphi dan AHP variabel yang akan digunakan pada penelitian ini terdiri dari variabel lahan permukiman eksisiting (0,090), fasilitas pendidikan (0,045), fasilitas  perdagangan  dan  jasa  (0,062),  fasilitas  perkantoran (0,03),  jaringan  jalan  lingkungan  (0,190),  jaringan  jalan utama  (0,158),  jaringan  jalan  lingkar  luar  timur  (0,106), jaringan  listrik  (0,156),  dan  jaringan  air  bersih  (0,154). Variabel  dan  bobot  tersebut  menjadi  input  dalam pembentukan peta transisi.
Gambar 1. Grafik Pertumbuhan Permukiman di Surabaya Timur Tahun 2011-2034
276.6 718.5 1160.4 1602.2 0.0 500.0 1000.0 1500.0 2000.0 2019 2024 2029 2034
Pertumbuhan Permukiman

## C. Simulasi  Prediksi  Pertumbuhan  Permukiman  di Surabaya Timur
Pertumbuhan  kawasan  permukiman  pada  tahun  2034 mulai  menuju  bagian  Timur  (Gambar  4).  Pertumbuhan permukiman  mengakibatkan  terjadinya  konversi  beberapa penggunaan  lahan.  Penggunaan  lahan  yang  paling  banyak terkonversi  menjadi  permukiman  lahan  kosong  yang berkurang  seluas  737,1  Ha.  Penggunaan  lahan  lain  yang terkonversi  menjadi  permukiman  diantaranya  adalah penggunaan  lahan  tambak  yang  berkurang  seluas  248,2  ha dan  penggunaan  lahan  pertanian  yang  berkurang  sebesar 178,2  Ha.  Apabila  dilihat  berdasarkan  ketersedian  lahan setelah dikonversi oleh permukiman, ketersediaan penggunaan lahan pertanian hanya tersisa 21,7 % sedangkan ketersediaan  penggunaan  lahan  kosong  dan  tambak  yaitu sebesar 47,2% dan 88,7% (Gambar 3).
Laju  perkembangan  permukiman  di  Surabaya  Timur  di seluruh kecamatan selalu mengalami peningkatan (Tabel 1, 2 dan 3). Laju pertumbuhan permukiman tertinggi di Surabaya Timur pada tahun 2034 berada di Kecamatan Gunung Anyar yaitu sebesar 58,3% (191,7 Ha).  Adapun laju perkembangan permukiman  terendah  adalah  di  Kecamatan  Gubeng  yaitu sebesar 3,5% (18,9 Ha).
Gambar  2.  Peta  Transisi  Hasil Weighted  Raster di
LanduseSim Gambar 3. Grafik Laju Pertumbuhan Permukiman di Surabaya Timur (%) 27.2 -52.8 -11.3 -78.3 -100.0 -80.0 -60.0 -40.0 -20.0 0.0 20.0 40.0 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 2 0 3 0 2 0 3 1 2 0 3 2 2 0 3 3 2 0 3 4 Permukiman Lahan Kosong Tambak Pertanian
L a ju %
Tahun
Tabel 1. Pertumbuhan Penggunaan Lahan Surabaya Timur Tahun 2018-2023 Penggunaan Lahan 2018 2019 2020 2021 2022 2023 Permukiman 4274,7  4347,5  4420,2  4492,9  4565,6  4638,3 Lahan Kosong 1394,9  1345,4  1294,8  1242,9  1193,0  1144,2 Tambak 2203,1  2191,4  2178,8  2168,2  2155,1  2140,5 Pertanian 227,5 216,0 206,6 196,3 186,6 177,3 Tabel 2. Pertumbuhan Penggunaan Lahan Surabaya Timur Tahun 2024-2029 Penggunaan Lahan 2024 2025 2026 2027 2028 2029 Permukiman 4711,1  4783,8  4856,5  4929,2  5001,9  5074,6 Lahan Kosong 1094,3  1045,3 998,2 950,5 901,5 854,3 Tambak 2128,1  2115,0  2099,9  2084,0  2069,1  2053,4 Pertanian 166,9 156,2 145,7 136,5 127,71 118,0 Tabel 3. Pertumbuhan Penggunaan Lahan Surabaya Timur Tahun 2030-2034 Penggunaan Lahan 2030 2031 2032 2033 2034 Permukiman 5147,4 5220,1 5292,8 5365,5 5438,3 Lahan Kosong 813,0 776,0 739,4 700,9 657,8 Tambak 2035,4 2015,8 1995,8 1976,1 1954,9 Pertanian 104,5 88,4 72,2 57,7 49,3 Gambar  4.  Grafik  Laju  Pertumbuhan  Permukiman  per  Kecamatan  di Surabaya Timur (%) 37.3 58.3 10.9 9.0 39.2 31.4 3.5 0.0 20.0 40.0 60.0 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 2 0 3 0 2 0 3 1 2 0 3 2 2 0 3 3 2 0 3 4
Mulyorejo Gunung Anyar Tenggilis Mejoyo Tambaksari Tahun La ju % (a)

## D. Validasi
Validasi  dilakukan  dengan  membandingkan  peta  2018 eksisiting  dan  peta  2018  hasil  prediksi  (Gambar  6). Berdasarkan  hasil  tersebut  diketahui  bahwa  nilai overall accuracy model adalah 91,83%.

## A. KESIMPULAN
Penelitian berupa pemodelan spasial prediksi perkembangan  kawasan  permukiman  berbasis  CA dengan pendekatan  kependudukan  di  Surabaya  Timur  berhasil dilakukan  dengan  tingkat  akurasi  91,83%.  Penelitian  ini berhasil memberikan gambaran perkembangan permukiman di  masa  depan,  sehingga  akan  mempermudah  dalam merumuskan  kebijakan  yang  tepat  untuk  meminimalisir dampak yang terjadi. Namun, dalam melakukan penelitian ini ditemukan  beberapa  kendala  seperti  sulitnya  mencari  data penggunaan  lahan  eksisiting time  series dari  instansi sehingga peneliti harus mebuat peta penggunaan lahan sendiri dengan teknik digitation on screen . Selain itu, ditemukannya error ketika melakukan konversi data polygon menjadi data raster yang akan mempengaruhi tingkat akurasi.
Perkembangan  lahan  permukiman  akan  terus  bertambah seiring  berkembangnya  jumlah  penduduk.  Perkembangan permukiman tersebut berdampak pada konversi penggunaan lahan  seperti  lahan  kosong,  pertanian  maupun  tambak. Apabila  alihfungsi  tersebut  terus  terjadi  maka  ketersediaan
lahan untuk permukiman akan  semakin menipis. Selain itu, berdasarkan  peta hasil prediksi, pertumbuhan permukiman di Surabaya  Timur  mulai  menuju  kawasan  konservasi.    Maka dari  itu  pemerintah  kota  Surabaya  harus  memulai  membuat kebijakan  terkait  ketersediaan  lahan  permukiman  dan pencegahan  potensi  pelanggaran  yang  akan  terjadi  di  masa depan.
Penelitian yang telah dibuat memiliki  beberapa keterbatasan  seperti    prediksi  yang  dilakukan  hanya single landuse sehingga  penggunaan  lahan  yang  tumbuh  hanya permukiman.  Maka  dari  itu  diharapkan  pada  penelitian selanjutnya  memperhatikan  perkembangan  penggunaan lahan  lainnya.  Selain  itu  prediksi  yang  dilakukan  adalah prediksi  secara  horizontal.  Sehingga  pertumbuhan  hunian secara  vertikal  tidak  diperhitungkan.  Maka  dari  itu diharapkan  pada  penelitian  selanjunya  mulai  melakukan prediksi secara vertikal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Badan Pusat Statistik, Surabaya dalam angka 2016, Surabaya: Badan Pusat Statistik Kota Surabaya, 2016.
[2]   Badan Pusat Statistik, Kota Surabaya dalam Angka 2017, Surabaya: Badan Pusat Statistik Kota Surabaya, 2017.
[3]   Badan Pusat Statistik, Kota Surabaya dalam Angka 2018, Surabaya: Badan Pusat Statistik Kota Surabaya, 2018.
[4]   V.  H.  Makarau,  “Penduduk,  Perumahan  Pemukiman  Perkotaan  Dan Pendekatan Kebijakan,” Jurnal Sabua Vol.3, pp. 53-57, 2011.
[5]   A.  L.  Fitriana,  S.  Subiyanto  dan  H.  S.  Firdaus,  “model  cellular automata  markov  untuk  prediksiperkembangan  fisik  wilayah permukiman  kota  surakarta  menggunakan  sistem  informasi geografis,” Jurnal Geodesi Undip, pp. 246-253, 2017.
[6]   A. Rosytha, “Studi Dampak Pengembangan Permukiman di wilayah Pesisir Surabaya Timur,” AGEGAT, pp. 38-43, 2016.
[7]   Paharuddin, “Simulasi Spasial Berbasis Cellular Automata Perubahan Penggunaan  Lahan  untuk  Prediksi  Sedimentasi,”  Universitas Hasanudin, Makasar, 2012.
[8]   M. S. Wijaya dan N. Umam, “Pemodelan Spasial Perkembagan Fisik Perkotaan  Yogyakarta  Menggunakan  Model Cellular  Automata  Dan Regresi Logisitik Biner,” Majalah Ilmiah Globe, vol. 17, pp. 165-172,
2015.
[9]   M.  S.  Harta,  “Pemanfaatan  Citra  Landsat  Multitemporal  untuk Prediksi  Perkembangan  Kota  dengan  Menggunakan  Cellular Automata  (Kasus  di  Kota  Surabaya,  Jawa  TImur),”  Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, 2016.
(b)
(c)
Gambar  5.  Peta  Perkembangan  Penggunaan  Lahan  Surabaya  Timur  (a) Tahun 2011 (eksisiting), (b) tahun 2034 (simulasi), (e) legenda peta
(a) (b)

## (c)
Gambar  6.  Peta  Penggunaan  Lahan  Surabaya  Timur  (a)  Tahun  2018 Eksisiting, (b) Tahun 2018 Prediksi, (c) Legenda Peta
[10]  Y.  Liu,  Modelling  Urban  Development  with  Geographical Information  Systems  and  Cellular  Automata,  CRC  Press  (Taylor  & Francis Group), 2009.
[11]  H. Yu, Z. He dan X. Pan, “Wetlands shrink simulation using Cellular Automata:  a  case  study  in  Sanjiang  Plain,  China,” Procedia Environmental Science, pp. 225-233, 2010.
[12]  M. Gardener, “Mathematical Games: The Fantastic Combinations of John Conway’s New Solitaire Game “Life”,” Scientific American, vol. 223, pp. 120-123, 1970.
[13]  W. Stephen, “Statistical Mechanics of Cellular Automata,” Review of Modern Physics, vol. 55, pp. 601-644, 1983.
[14]  W.  Stephen,  A  New  Kind  of  Science,  Champaign:  Wolfarm  Media Inc, 2002.
[15]  W. R. Tobler, “Cellular Geography,” dalam Gale S., Olsson G. (eds) Philosophy  in  Geography.  Theory  and  Decision  Library  (An International Series in the Philosophy and Methodology of the Social and Behavioral Sciences) , Boston, 1979, pp. 379-386.
[16]  H.  Couclelis,  “Cellular  worlds:  a  framework  for  modelling  micro- macro dynamics,” Environment and Planning  A,, vol.  17, no. 5, pp. 585-596, 1985.
[17]  R. White dan G. Engelen, “Cellular Automata and fractal urban form: a cellular modelling,” Environment and Planning A, vol. 25, pp. 1175- 1199, 1993.
[18]  X. Li dan A. G.-O. Yeh, “Modelling sustainable urban development by  the  integration  of  constrained  cellular  automata  and  GIS,” International Journal of Geographical Information Science, vol. 14, no. 2, pp. 131-152, 2000.
[19]  N. A. Pratomoatmojo, “LanduseSim sebagai aplikasi pemodelan dan simulasi  spasial  perubahan  penggunaan  lahan  berbasis  Sistem Informasi Geografis dalam konteks perencanaan wilayah dan kota,” dalam Seminar Nasional Eco City: Utopis atau Realistis? , Surabaya, 2014.
[20]  Y. Al-Darwish, H. Ayad, D. Taha dan 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,” Alexandira Engineering Journal, vol. 57, pp. 2887-2895, 2018.
[21]  S.  S.  Gharbia,  S.  A.  Alfatah,  L.  Gill  dan  P.  Johnston,  “Land  use Scenarios and Projections Simulation Using an Integrates GI Cellular Automata Algorithms,” Model Earth System Environment, vol. 2, p. 151, 2016.
[22]  R.  A.  Syafitri  dan  C.  Susetyo,  “Pemodelan  Pertumbuhan  Lahan Terbangun  sebagai  Upaya  Prediksi  Perubahan  Lahan  Pertanian  di Kabupaten Karanganyar,” Jurnal Teknik ITS, vol. 7, pp. 2301-9271, 2018.
[23]  N.  A.  Pratomoatmojo,  “LanduseSim  Algorithm:  Land  use  change modelling  by  means  of  Cellular  Automata  and  Geographic Information  System,” IOP  Conference  Series:  Earth  and Environmental Science 202, 2017.
[24]  N.  A.  Pratomoatmojo,  “Permodelan  Perubahan  Penggunaan  Lahan Berbasis Cellular  Automata  dan  Sistem Informasi  Geografis dengan Menggunakan LanduseSim,” Jurnal Penataan Ruang, vol. 13, pp. 41- 50, 2018.
[25]  BPS, Pedoman Perhitungan Proyeksi Penduduk dan Angkatan Kerja, Jakarta: Badan Pusat Statistik, 2010.
[26]  N.  A.  Pratomoatmojo,  “Land  Use  Change  Modelling  Under  Tidal Flood  Scenario  by  Means  of  Markov-Cellular  Automata  in Pekalongan  Municipal,”  MSc  Thesis.  Universitas  Gadjah  Mada, Yogyakarta, 2012.
[27]  N.  A.  Pratomoatmojo,  LanduseSim  Practice:  Spatial  Modelling  of Settlement and Industrial Growth by Means of Cellular Automata and Geographic  Information  System,  Surabaya:  Urban  and  Regional Planning Department, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2016.
[28]  N.  A.  Pratomoatmojo,  “LanduseSim  Methods:  Land  Use  Class Hierarchy for Simulation of Multiple Land Use Growth,” dalam IOP Conference.  Series:  Earth  and  Environmental  Science  202  012023 , 2018.
[29]  R.  M.  Sampurno  dan  A.  Thoriq,  “Klasifikasi  Tutupan  Lahan menggunakan Citra Landsat 8 Operational Land Imager (OLI) Data in Sumedang Regency,” Teknotan, vol. 10, pp. 61-70, 2016.