## Pemanfaatan Prediksi Tutupan Lahan Berbasis Cellular Automata-Markov dalam Evaluasi Rencana Tata Ruang
Irland Fardani, Fhanji Alain Jauzi Mohmed, Ivan Chofyan
Masuk: 13 08 2020 / Diterima: 19 12 2020 / Dipublikasi: 31 12 2020 © 2020 Fakultas Hukum dan Ilmu Sosial UNDIKSHA dan IGI
Abstract  Cirebon  City  has  population  that  always  increase,  but  the  availability  of  land  is  not increase,  because  of  this  will  makes  a  lot  change  in  land  cover  in  Cirebon  Cities.  For  this reason, a city has a plan that called Regional Spatial Plan (RTRW) to maintain the conversion land make city growth well. The existence of Regional Spatial Plan can be evaluated every five year along with the development of the city. This study aims to assess the Cirebon City Spatial Plan  by  conducting  land  cover  prediction  based  on  Cellular  Automata-Markov  model,  which applies the concept of do nothing model. Celullar automata is a model that predicts land cover change  by  considering  the  surrounding  land  cover.  By  using  the  1999  and  2009  Landsat Satellite Imagery, then processed with a cellular automata model, a prediction of land cover in 2031  is  obtained.  From  the  results  of  the  study,  after  comparing  2031  spatial  plan  and  the predicted landcover in 2031, there are around 21.0 % of land cover that predicted will not match with  the  Spatial  Plan  in  year  2031.  The  development  of  settlement  area  will  be  increase quite significant  in  the  period  2019-2031,  which  is  around  690  ha.  With  this  model  prediction  of landcover, can be used as an input for the governments in evaluating Spatial Plan or controlling the land use change of Cirebon City.

## Key words: Cellular Automata; Evaluation; Land Cover; Markov; Spatial Plan
Abstrak Kota  Cirebon  mempunyai  jumlah  penduduk  yang  terus  bertambah,  namun ketersediaan lahan tidak bertambah, hal ini mengakibatkan banyak perubahan tutupan lahan di Kota  Cirebon.  Dikarenakan  hal  ini,  sebuah  kota  mempunyai  Rencana  Tata  Ruang  Wilayah (RTRW)  untuk  menjaga  perubahan  lahan  dan  membuat  city  tumbuh  dengan  teratur. Keberadaan  RTRW  dapat  di  evaluasi  tiap  lima  tahun  sekali  sejalan  dengan pertumbuhan  dari kota.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengevaluasi  Pola  Ruang  RTRW  Kota  Cirebon dengan pendekatan model prediksi tutupan lahan berbasis Cellular Automata-Markov. Celullar automata  adalah  sebuah  model  yang  memprediksi  perubahan  tutupan  lahan  dengan mempertimbangkan  tutupan  lahan  sekitar-nya.  Dengan  menggunakan  Citra  Satelit  Landsat Tahun 1999 dan 2009, kemudian diproses dengan model cellular automata,maka didapatkanlah prediksi tutupan lahan tahun 2031.Dari hasil penelitian, dari hasil prediksi tutupan lahan tahun 2031  yang  dioverlay  dengan  pola  ruang  RTRW  tahun  2031,  terdapat  21.9  %  tutupan  lahan yang  diprediksi  tidak  akan  sesuai  dengan  RTRW.  Pertumbuhan  kawasan  permukiman  akan bertambah  cukup  signifikat  pada  periode  2019-2031  yaitu  sekitar  690  Ha.  Dengan  model perubahan  lahan,  dapat  digunakan  sebagai  masukan  bagi  pemerintah  kota  Cirebon  dalam mengavaluasi RTRW atau mengkotrol perubahan tutupan lahan di Kota Cirebon.
Kata kunci : Cellular Automata; Evaluasi; Landcover; Markov; RTRW

## 1. Pendahuluan
Perubahan  lahan  di  perkotaan merupakan  sebuah  fenomena  yang
lazim  terjadi,  definisi dari  perubahan lahan  adalah  perubahan  penggunan sebuah  lahan  yang  diakibatkan  oleh aktivitas manusia dari sebuah fungsi ke fungsi  lahan  lainnya  (FCRN,  2018).
P-ISSN 0216-8138 | E-ISSN 2580-0183 MKG Vol. 21, No.2, Desember 2020 (157 - 169) © 2020 FHIS UNDIKSHA dan IGI DOI: http://dx.doi.org/10.23887/mkg.v21i2.28121
Irland Fardani, Fhanji Alain Jauzi Mohmed, Ivan Chofyan Universitas Islam Bandung, Indonesia
irland.fardani@unisba.ac.id
Perubahan  lahan  disebabkan  oleh perkembangan penduduk yang mengharuskan  manusia  mengkonversi lahan untuk tempat manusia beraktifitas. Perubahan  lahan  dapat  dilihat  dari sudut pandang pergerakan arus mobilitas  dan  kegiatan  social  ekonomi yang  berdampak  kepada  kebutuhan ruang di perkotaan. Pemukiman merupakan hal utama dalam kebutuhan ruang diperkotaan, untuk itu pemukiman  merupakan  foktor  paling penting dalam pembentukan kota (Yunus, 2000) dalam (Fitriana, Subiyanto, & Firdaus, 2017). Perkembangan pertumbuhan kota  dapat  diprediksi  secara  spasial, dengan melihat pixel yang menggambarkan  tutupan  lahan  dalam citra  satelit.  Perubahan  tutupan  lahan bisa diteliti menggunakan model Hybrid Urban Expesion, yaitu dengan mengkombinasikan  data  Pengideraan Jarak  Jauh  dan  Sistem  Informasi Geografis  (SIG)    yang  mensimulasikan proses  perubahan  perkotaan  yang menyediakan informasi
tentang pengaruh  lingkungan  pada  urbanisasi yang  akan  datang  (Wu,  Liu,  &  Wang, 2010).  Dari  beberapa  model  prediksi perubahan  lahan  yang  ada,  model Cellular  Automata  menghasilkan  hasil yang  lebih  baik  dalam  perkembangan perkotaan dibandingkan model matematika konvensional lainnnya (Abutaleb, 2016). Dengan adanya studi perubahan lahan ini, pemerintah setempat  dapat  mengantisipasi  lokasi- lokasi  mana  saja  yang  akan  berubah secara  drastis  dan  mengatur-nya  agar lokasi tersebut tidak menjadi kumuh
Salah satu metode untuk memprediksi  perubahan  lahan  adalah
dengan  pendeketan  Cellular  Automata (CA). CA merupakan model yang dapat dikatakan  memiliki  sifat  yang  dinamis, dimana mengintegrasikan dimensei ruang  dan  waktu  (Singh,  2003).  Model CA  dapat  menggambarkan  keadaan sebuah wilayah yang kompleks dengan sebuah aturan yang sederhana (Fardani,  2020).  Pemodelan  prediksi tutupan lahan ini menerapkan kosep do nothing , yaitu kondisi perkotaan dibiarkan  sesuai  dengan  trend  yang ada,  tanpa  ada  campur  tangan  atau intervensi dari pemerintah.
Pemilihan Kota Cirebon sebagai lokasi  studi  karena  Kota  Cirebon mempunyai  sebuah  daya  tarik  bagi masyarakat disekitarnya untuk memeproleh pekerjaaan ataupun mengembangkan  usahanya.  Akibatnya jumlah  penduduk  bertambah  banyak dan bermunculan daerah-daerah industry  (Long,  Zou,  &  Liu,  2009),  jika melihat  sifat  ketersedian  lahan  yang yang  bertambah  sementara  kebutuhan akan lahan semakain bertambah, hal ini memunculkan  fenomena  perubahan lahan  di  kota  Cirebon  yang  membuat kota  tidak  aman,  tidak  nyaman,  tidak efisien, Semakin banyaknya permasalah di kota Cirebon menyebabkan tidak terkontrolnya
penggunaan  lahan  oleh  pemerintah. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengevaluasi  Pola  Ruang  RTRW  Kota Cirebon  dengan  pendekatan  model prediksi tutupan lahan berbasis Cellular Automata-Markov.  Celullar  automata adalah sebuah model yang memprediksi  perubahan  tutupan  lahan dengan  mempertimbangkan  tutupan lahan sekitar-nya Berdasarkan RTRW Kota Cirebon  tahun  2011-2031 kota  Cirebon
mempunyai  tujuan  mewujudkan  kota sebagai PKN dan pusat pusat pelayanan regional berbasis
perdagangan  dan  jasa  didukung sektor pariwisata,  Pendidikan  dan  budaya yang  berdasarkan  nilai  nilai  religious. Dengan  dibukanya  Tol  Cipali  yang meningkatkan  aktivitas  ekonomi  dan sangat berpengaruh terhadap
perubahan lahan (Prasetyo & Djunaedi, 2019),  dengan  belum  adanya  studi mengenai  kesesuain  rencana  tata ruang  dengan  perubahan  lahan  yang terjadi,  maka  studi  evaluasi  tata  ruang dengan menggunakan pemodelan tutupan  lahan  berbasis  tutupan  lahan sangat penting untuk dilakukan.

## 2. Metode Klasifikasi Citra
Klasifikasi  citra  satelit  adalah proses  pengelompokan  Digital  Number sebuah  citra  satelit  yang  kemudian akan  diinterpretasikan  sebuah  tutupan lahan.  Secara  umum  klasifikasi  digital dibedakan    dalam    2    kelas    besar,  ,
yakni klasifikasi terbimbing (Supervised) dan klasifikasi tidak terbimbing (Unsupervised). Metode supervised  menghasilkan  hasil  yang optimal dalam pengklasifikasian tutupan lahan, namun dalam menginterpretasinnya  dilakukan  secara manual dan membutuhkan pengentahuan  yang    cukup  (Ma, Cheng, Li, Liu, & Ma, 2015), sementara klasifikasi Unsupervised biasnya menghasilkan  satu    optimasi  hasil tutupan lahan pada
skala tertentu(Espindola, Camara, Reis, Bins,
& Monteiro, 2006).
Pada  penelitian  ini,  klasifikasi citra  dilakukan  pada  3  data,  yaitu  Citra Satelit  Landsat  Tahun  1999,  2009  dan
2019  yang  menghasilkan  Tutupan lahan  pada  tiga  tahun  yang  berbeda yaitu tahun 1999, 2009 dan 2019.

## Cellular Automata – Markov
Cellular Automata adalah sebuah  alat  berbasis  raster  yang  bisa digunakan secara efektif untuk
pemodelan  kota  (Naghibi,  Delavar,  &
Pijanowski,  2016)dan  perubahan  tata guna  lahan (Stevens  &  Dragićević,
2007).  Model  CA  pada  umumnya digunakan untuk memprediksi perkembangan di masa lalu mempengaruhi  masa  depan  melalui interaksi  lokal  di  antara  bidang  tanah sebagaimana  dipelajari  oleh  Wu  dan
Webster  pada  tahun  1998.  Pada simulasi  CA,  pengulangan  yang  terjadi memiliki efek pada hasil hari pengulangan  yang  berhubungan.  (T. Vera Damayanti Peruge, S. Arief, 2013) Model Markov  Chain adalah model proses stokastik yang menggambarkan bagaimana
kemungkinan  bentuk  berubah  bentuk lain.  Model  ini  memiliki  alat  kunci- deskriptif,  yang  merupakan  matriks probabilitas.  Dalam  model  MC,  dua peta  penggunaan  lahan  yang  berbeda pada  titik  waktu  yang  berbeda  harus ada,  kemudian  dimungkinkan  untuk menghitung  probabilitas  transisi  antara langkah-langkah waktu ini
Ketetanggan Sel digunakan dalam  pemodelan  “Ketetanggan  Von Neumann”, yaitu sebuah sel mempunyai  4  sel  yang  bertetangga secara langsung, yaitu di sebelah utara (N)  sel  tersebut,  sebelah  Timur  (E)  sel tersebut,  sebelah  selatan  (S)  sel tersebut  dan  sebalah  barat  (W)  sel tersebut.    Contoh  sel  ketetanggan  Von
Neumann dapat dilihat pada Gambar 1. Sel  yang  disekitarnya  tersebut,  yang akan  mempengaruhi  perubahan  sel yang ada di tengah (C).
Dalam penelitian ini data tutupan  lahan  tahun  1999  dan  2009 akan  dimasukan  kedalam  Cellular
Automata  yang  akan  menghasilkan
prediksi  tutupan  lahan  tahun  2019. Hasil prediksi tutupan lahan tahun 2019 akan  di  validasi  dengan  tutupan  lahan hasil  klasifikasi  citra  landsat  2019.  Jika tingkat  akurasinya  mencukupi,  maka model  cellular  automata  ini  akan digunakan  untuk  memprediksi  tutupan lahan tahun 203.
Tabel 1. Indeks Kappa untuk Penilaian Akurasi Model K Stength of Agreement <0.2 Poor 0.21-0.4 Fair 0.41-0.6 Moderate 0.61-0.8 Good 0.81-1.00 Very Good
Gambar 1. Ilustrasi Deimensi ketetanggan CA pada konsep Bon Neumann.
Landsat  5  TM  dan  Landsat  8 OLI  untuk  melihat  perubahan  tutupan lahan  dari  tahun  1999 –  2019.  Oleh karena  itu  adapun  analisis  selanjutnya yaitu menggunakan model CA Markov.
Uji  Akurasi  Menggunakan  Index
Kappa Uji akurasi adalah sebuh metode yang digunakan untuk
mempelihatkan  nilai  error  dari  sebuah model  yang  dilakukan,  agar  dapat ditentukan besarnya tingkat keakuratan sebuah  model.  Uji  Akurasi  ini  menguji tingkat  keakuratan  klasifikasi  secara visual dari metode klasifikasi
supervised.  Uji  akurasi  yang  diterpkan
pada  penelitian  ini  adalah  uji  akurasi Kappa dengan bantuan matriks kesalahan  ( confusion  matrix ).  Akurasi yang  bisa  digunakan  yaitu  akurasi pembuat    ( producer ’s    accuracy ), akurasi  pengguna  ( user ’s  accuracy ),
dan akurasi keseluruhan ( overall accuracy ).  Maka  dari  itu  akurasi  ini sering  disebut index  kappa (Abdul  M. Muhammad,  2016).  Adapun  Indeks Kappa  dibagi  dalam  lima  kategori dengan informasi detail pada Tabel 1 .

## 3. Hasil dan Pembahasan
Hasil  Klasifikasi  Citra  Satelit  dan Tutupan Lahan
Pada  studi  menggunakan  data citra  tahun  1999  (Landsat  TM  5),  2009
Pemanfaatan Prediksi Tutupan Lahan Berbasis Cellular Automata-Markov dalam Evaluasi Rencana Tata Ruang /Irland Fardani, Fhanji Alain Jauzi Mohmed, Ivan Chofyan
Gambar 3. Peta Tutupan Lahan (a) Tahun 1999 (b) Tahun 2009 (c)
Tahun 2019
(Landsat  TM  5)  dan  2019  (Landsat  8) yang  ditunjukan  pada Gambar  2 .  Data citra satelit ini nantinya akan digunakan untuk  membuat  peta  tutupan  lahan  di Kota Cirebon.
Dari  citra  satelit  yang  ada
dilakukan proses pengklasifikasian supervised  untuk  mendapatkan  kelas tutupan  lahan,  jumlah  kelas  tutupan lahan  dari  citra  satelit  bisa  bermacam- maca  dari  mulai  5  sampai  8  kelas tutupan  lahan(Zhang,  Pham,  Kalacska, & Turner, 2014), Hal ini tergantung dari kualitas  citra  satelit  yang  ada  .  Pada penelitian ini, untuk mengurangi
kesalahan dalam klasifikasi citra satelit, tutupan lahannya hanya dibagi menjdai 5  kelas,  yaitu:  Terbangun,  Lahan Kosong, Perairan dan Kebun Campuran.  Hasil  Klasifikasi  tutupan lahan  dapat  dilihat  pada  Gambar  3 sementara  luasan  setiap  tutupan  lahan dapat dilihat pada Tabel 2. Dari Tabel 2 terlihat  bahwa  pada  tahun  1999, dominasi  tutupan  Kota  Cirebon  masi berupa  Kebun  Campuran  sebesar 56,82  %,  namun  pada  tahun  2009 persentase  kebun  campuran  yaitu mulai  turun  yaitu  sebesar  32,78  %
sementara lahan terbangun
mendominasi  luasan  Kota  Cirebon sebesar  50.78  %.  Dari  tahun  2009  ke tahun  2019  perubahan  tutupan  lahan terus  terjadi,  dengan  lahan  terbangun bertambah menjadi 56.63 %.
Tabel 2. Luas Tutupan Lahan Tahun 1999 dan 2009
NO KELAS TUTUPAN LAHAN LUAS (HA) PERSENTASE 1999 2009 2019 1999 2009 2019 1 Hutan Bakau 34.92 9.32 11.26 0.89 0.24 0.29 2 Lahan Terbangun 1163.63  1994.63  2224.37 29.63 50.78 56.63 3 Lahan Kosong 397.95 388.83 443.43 10.13 9.90 11.29 4 Perairan 99.54 247.49 131.01 2.53 6.30 3.34 5 Kebun/Campuran 2231.71  1287.49  1117.69 56.82 32.78 28.46 JUMLAH 3927.76  3927.76  3927.76 100 100 100

## Gambar 4. Peta Pola Ruang Kota Cirebon

## RTRW Kota Cirebon
RTRW  Kota  Cirebon  mempunyai  fokus pengembangan ke arah pusat pelayanan  regional  yang  berbasiskan perdagangan jasa, dari Gambar 4 yang merupakan  peta  pola  ruang  kota cirebon, dapat dilihat dominansi peruntukan  lahan  terbangun,  yang terdiri  dari  zona  perdagangan  jasa seluas  568  ha  dan  zona  permukiman seluas  1.934  Ha,  yang  jika  ditotalkan akan  mengcover  sekitar  62  %  dari seluruh luasan Kota Cirebon.
Gambar 5. Peta Tutupan Lahan Tahun 2019 Hasil prediksi

## Hasil Prediksi Tutupan Lahan
Untuk  mendapatkan  model  yang  baik, model  yang  dibuat  dengan  ini  harus diverfikasi  dengan  tutupan  lahan  yang sudah ada, dalam scenario ini dilakukan  pemodelan  prediksi  tutupan lahan tahun 2019 yang hasilnya terlihat pada  Gambar  5.  Hasil  perbandingan tutupan  lahan  hasil  prediksi  tutupan lahan  tahun  2019  dan  tutupan  lahan eksisting  dapat  dilihat  pada  table  3. Dari  table  tersebut,  perbedaan  yang paling  mencolok  adalah  luasan  lahan terbangun  yang  berbeda  nsekitar  9  %. Sementara  luasan  tutupan  lahan  yang lainnya tidak  jauh berbeda. Jika dilihat dari  sebaran  secara  spasial,  terlihat  di bagian  selatan  kota  Cirebon  terdapat perbedaan  pada  hasil  prediksi  tutupan
lahan 2019 dengan tutupan lahan 2019 eksisting,  perbedaannya  yaitu  pada sebaran  kebun  campuran  dan  lahan kosong.  Secara  spasial  terlihat  bahwa lahan  kosong  dan  kebun  campuran pada tutupan lahan eksisting 2019 lebih banyak  dibandingkan  pada  tutupan lahan 2019 hasil prediksi.

## Uji Akurasi
Pada  sebuah  pemodelan,  uji akurasi  merupakan  hal  yang  wajib keberadaaannya.
Uji akurasi
menunjukan  perbedaan  antara  kondisi yang  sebenarnya  dengan  kondisi  yang diharapkan  (hasil  dari  model).  Pada model ini diterpakan Uji Akurasi dengan metode Kappa.
No Kelas Tutupan Lahan Luas Tutupan Lahan 2019 (Ha) Persentase Tutupan Lahan 2019 (%) Eksisting Prediksi Eksisting Prediksi 1 Hutan Bakau 11.26 9.22 0.29 0.23 2 Lahan Terbangun 2224.37 2564.17 56.63 65.28 3 Lahan Kosong 443.43 296.44 11.29 7.55 4 Perairan 131.01 232.33 3.34 5.91 5 Kebun/Campuran 1117.69 825.61 28.46 21.02 Jumlah 3927.76 3927.76 100.00 100.00
Tabel 3. Perbandingan Luasan Tutupan Lahan Eksisting Dan Hasil Prediksi Tahun 2019
Dari hasil uji akurasi menunjukkan nilai akurasi  sebesar  0.7860  yang  terlihat pada Gambar  6 .  Pada  penelitian  yang lainnya, nilai kappa yang di dapat pada umumnya bernilai dibawah 0.75 (Sejati, Buchori,  &  Rudiarto,  2019).  Nilai akurasi  tersebut  menunjukkan  bahwa tutupan lahan tahun 2019 hasil prediksi menggunakan model CA dengan tutupan  lahan  tahun  2019  eksisting bersesuaian  dalam  hal  luas  maupun penyebaran spasialnya. Hal ini menunjukan validasi data hasil prediksi CA menurut  index  kappa  memiliki  nilai akurasi kappa termasuk kedalam
kategori  baik  ( Good )  sehingga  dapat disimpulkan bahwa hasil prediksi tutupan  lahan  2031  dapat  dikatakan baik dan dapat diterima (Fardani, 2020; Fitriana  et  al.,  2017;  Yagoub  &  Al Bizreh, 2014).

## Prediksi Tutupan Lahan 2031
Setelah model yang dibangun dinyatakan  baik  melalui  uji  akurasi, maka  lakukan  prediksi  tutupan  lahan untuk tahun 2031 yang ditunjukan pada
Gambar  7.  Terlihat  perkembangan perkotaan banyak berkembang ke arah timur  dan  selatan.  Dari Tabel  4 terlihat bahwa  kelas  tutupan  lahan  terbangun merupakan  tutupan  lahan  yang  paling luas  di  Kota  Ciebon  yaitu  sekitar  2.914 Ha.  Jika  dibandingkan  dengan  tutupan lahan  tahun  2019  terjadi  kenaikan sekitar  690  Ha,  hal  ini  menunjukan perkembangan  daerah  perkotaan  di Kota  Cirebon  pada  periode  2019-2031 akan sangat tinggi.

## Evaluasi Rencana Tata ruang
Kesesuaian  dari  setiap  kelas  antara peta Rencana Tata Ruang dengan peta Prediksi  Tutupan  Lahan  tahun  2031, dihitung  dari  luas  peta  hasil  overlay antara  keduanya  dan  disajikan  dalam bentuk luasan dan persentase. Sehingga akan didapatkan luasan yang sesuai  berdasarkan  hasil  peta  prediksi tutupan  lahan  2031  dan  tidak  sesuai dengan peta Rencana Tata Ruang Kota Cirebon  2031.  Untuk  lebih  jelasnya dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Kesesuaian Lahan No. Klasifikasi Pola Ruang RTRW 2031 Prediksi 2031 Kesesuaian Luasan Persentase Budidaya 1 Embung Lahan Terbangun Tidak Sesuai 2.64 0.07 2 Embung Perairan Sesuai 0.05 0.00 3 Industri dan Pergudangan Kebun/Campuran Tidak Sesuai 0 0.00 4 Industri dan Pergudangan Lahan Terbangun Sesuai 60.12 1.67 5 Industri dan Pergudangan Perairan Tidak Sesuai 2.49 0.07 6 IPAL Kebun/Campuran Tidak Sesuai 2.35 0.07 7 IPAL Lahan Terbangun Sesuai 4.7 0.13 8 IPAL Perairan Tidak Sesuai 5.52 0.15 9 Jasa Kebun/Campuran Tidak Sesuai 0.33 0.01 10 Jasa Lahan Terbangun Sesuai 100.98 2.81 11 Jasa Perairan Tidak Sesuai 6.53 0.18 12 Kesehatan Lahan Terbangun Sesuai 27.92 0.78 13 Kesehatan Perairan Tidak Sesuai 1.31 0.04 14 Lap. Olahraga Lahan Kosong Tidak Sesuai 0.02 0.00
No. Klasifikasi Pola Ruang RTRW 2031 Prediksi 2031 Kesesuaian Luasan Persentase 15 Lap. Olahraga Lahan Terbangun Sesuai 10.67 0.30 16 Lap. Olahraga Perairan Tidak Sesuai 0.5 0.01 17 Pariwisata Kebun/Campuran Tidak Sesuai 0.01 0.00 18 Pariwisata Lahan Terbangun Sesuai 3.51 0.10 19 Pariwisata Perairan Sesuai 1.56 0.04 20 Pemakaman Kebun/Campuran Tidak Sesuai 5.05 0.14 21 Pemakaman Lahan Kosong Sesuai 22.45 0.62 22 Pemakaman Lahan Terbangun Tidak Sesuai 25.01 0.69 23 Pemakaman Perairan Tidak Sesuai 5.64 0.16 24 Pendidikan Kebun/Campuran Tidak Sesuai 0.06 0.00 25 Pendidikan Lahan Kosong Tidak Sesuai 15.19 0.42 26 Pendidikan Lahan Terbangun Sesuai 30.05 0.83 27 Pendidikan Perairan Tidak Sesuai 2.43 0.07 28 Perdagangan Kebun/Campuran Tidak Sesuai 5.54 0.15 29 Perdagangan Lahan Kosong Tidak Sesuai 1.66 0.05 30 Perdagangan Lahan Terbangun Sesuai 534.54 14.85 31 Perdagangan Perairan Tidak Sesuai 56.14 1.56 32 Perkantoran Lahan Terbangun Sesuai 3.42 0.10 33 Perkantoran Perairan Tidak Sesuai 0.07 0.00 34 Pertahanan & Keamanan Kebun/Campuran Tidak Sesuai 0.29 0.01 35 Pertahanan & Keamanan Lahan Kosong Tidak Sesuai 0.27 0.01 36 Pertahanan & Keamanan Lahan Terbangun Sesuai 6.06 0.17 37 Pertahanan & Keamanan Perairan Tidak Sesuai 0.64 0.02 38 Pertanian Kebun/Campuran Sesuai 286.23 7.95 39 Pertanian Lahan Kosong Tidak Sesuai 48.59 1.35 40 Pertanian Lahan Terbangun Tidak Sesuai 27.36 0.76 41 Pertanian Perairan Tidak Sesuai 1.73 0.05 42 Perumahan Kepadatan Rendah Kebun/Campuran Tidak Sesuai 171.11 4.75 43 Perumahan Kepadatan Rendah Lahan Kosong Tidak Sesuai 15.22 0.42 44 Perumahan Kepadatan Rendah Lahan Terbangun Sesuai 26.62 0.74 45 Perumahan Kepadatan Rendah Perairan Tidak Sesuai 1.42 0.04 46 Perumahan Kepadatan Sedang Kebun/Campuran Tidak Sesuai 93.43 2.60 47 Perumahan Kepadatan Sedang Lahan Kosong Tidak Sesuai 79.29 2.20 48 Perumahan Kepadatan Sedang Lahan Terbangun Sesuai 972.52 27.02 49 Perumahan Kepadatan Sedang Perairan Tidak Sesuai 43.93 1.22 50 Perumahan Kepadatan Tinggi Kebun/Campuran Tidak Sesuai 16.18 0.45 51 Perumahan Kepadatan Tinggi Lahan Kosong Tidak Sesuai 4.88 0.14 52 Perumahan Kepadatan Tinggi Lahan Terbangun Sesuai 811.61 22.55 53 Perumahan Kepadatan Tinggi Perairan Tidak Sesuai 53.57 1.49 Sub Total Budidaya 3599.41 100.00
No. Klasifikasi Pola Ruang RTRW 2031 Prediksi 2031 Kesesuaian Luasan Persentase Lindung 1 Ruang Terbuka Hijau Lahan Kosong Sesuai 0.07 0.03 2 Ruang Terbuka Hijau Lahan Terbangun Tidak Sesuai 22.63 8.38 3 Ruang Terbuka Hijau Perairan Sesuai 1.46 0.54 4 Sempadan Pantai Hutan Bakau Sesuai 0.34 0.13 5 Sempadan Pantai Kebun/Campuran Tidak Sesuai 2.23 0.83 6 Sempadan Pantai Lahan Kosong Tidak Sesuai 0.12 0.04 7 Sempadan Pantai Lahan Terbangun Tidak Sesuai 17.09 6.33 8 Sempadan Pantai Perairan Sesuai 10.56 3.91 9 Sempadan Rel Kebun/Campuran Tidak Sesuai 0.73 0.27 10 Sempadan Rel Lahan Kosong Tidak Sesuai 0.15 0.06 11 Sempadan Rel Lahan Terbangun Sesuai 19.51 7.23 12 Sempadan Rel Perairan Tidak Sesuai 3.16 1.17 13 Sempadan Sungai Kebun/Campuran Tidak Sesuai 22.08 8.18 14 Sempadan Sungai Lahan Kosong Tidak Sesuai 2.25 0.83 15 Sempadan Sungai Lahan Terbangun Sesuai 129.36 47.92 16 Sempadan Sungai Perairan Tidak Sesuai 17.75 6.58 54 Tambak & Bakau Hutan Bakau Sesuai 5.16 1.91 55 Tambak & Bakau Kebun/Campuran Tidak Sesuai 4.33 1.60 56 Tambak & Bakau Lahan Kosong Tidak Sesuai 0.15 0.06 57 Tambak & Bakau Lahan Terbangun Tidak Sesuai 8.93 3.31 58 Tambak & Bakau Perairan Tidak Sesuai 1.88 0.70 Sub Total Lindung 269.94 100.00 Total 3869.36 100 Berdasarkan  hasil  overlay  antara  peta pola  ruang  Kota  Cirebon  dengan  hasil prediksi  tutupan  lahan  2031,  dibagi kedalam  dua  Kawasan  yaitu  meliputi
Kawasan Budidaya  dan Kawasan lindung.  Hasil  overlay  dari  kedua  data tersebut  bertujuan  untuk  mengetahui kesesuaian antara hasil prediksi dengan rencana kawasan.
Berdasarkan  Tabel  4  terlihat bahwa  pada  Kawasan  Lindung,  hasil prediksi  menunjukan  terdapat  166,46 ha  atau  4,23  %  Kawasan  yang  sudah sesuai  dengan  peruntukan  RTRW sementara  itu  terdapat  103,48  Ha  atau 2,63  daerah  yang  tidak  sesuai  dengan peruntukan  di  RTRW.  Untuk  Kawasan Budidaya,  hasil  prediksi  menunjukan
2.903  Ha  atau  73,8  %  daerah  yang sudah sesuai peruntukan RTRW sementara  itu  756  Ha  atau  19,2  % daerah  yang  tidak  sesuai  dengan peruntukannya. Dari perhitungan tersebut jika dikalkulasikan secara total maka  terdapat  78,1  %  wilayah  yang diprediksi nantinya akan sesuai dengan RTRW  sementara  ada  21,9  %  yang diprediksi  nantinya  tidak  akan  sesuai dengan RTRW. Untuk peta kesesuaian lahan  pola  ruang  Kota  Cirebon  dapat dilihat  pada  Gambar  8.  Terlihat  bahwa ketidaksesuaian  digambarkan  dengan warna merah, dominan terjadi ketidaksesuaian di daerah selatan Kota Cirebon  dan  di  sepanjang  pantai  Kota
Cirebon.
Gambar 8 Peta Kesesuian Tutupan Antara RTRW degngan Prediksi Tutupan  Lahan Tahun 2031
Tabel 6 . Luasan Tutupan Lahan Kota Cirebon 1999, 2009, 2019 dan 2031 No Kelas Tutupan Lahan Luas (Ha) 1999 2009 2019 2031 1 Hutan Bakau 34.92 9.32 11.26 9.17 2 Lahan Terbangun 1163.63 1994.63 2224.37 2914.88 3 Lahan Kosong 397.95 388.83 443.43 204.96 4 Perairan 99.54 247.49 131.01 224.93 5 Kebun/Campuran 2231.71 1287.49 1117.69 573.83 4. Penutup Dari  perhitungan  evaluasi  pola ruang RTRW Kota Cirebon dan prediksi tutupan lahan, jika dikalkulasikan secara  total  maka  terdapat  78,1  % wilayah  yang  diprediksi  nantinya  akan sesuai  dengan  RTRW  sementara  ada 21,9  %  yang  diprediksi  nantinya  tidak akan  sesuai  dengan  RTRW.  Model yang  dikembangkan  ini  menggunakan pendekatan do  nothing ,  hal  ini  berarti perkembangan  kota  dibiarkan  sesuai dengan trend yang ada. Dari gambaran pendekatan do  nothing ini,  maka  bisa
dijadikan  salah  satu  inputan  untuk pemerintah Kota Cirebon untuk membuat  kebijakan  atau  Langkah antisipatif,  agar  penyimpangan  pola ruang  di  akhir  periode  RTRW  Kota Cirebon tidak terlalu terjadi seperti yang digambarkan oleh model tutupan lahan, hal ini bisa diantisipasi dengan mengembangan  pemodelan  prediksi tutupan lahan Cellular Automata- Markov  yang  menerapakan  konsep Do Something atau menambahkan scenario, yaitu  dengan  melakukan
intervensi/kebijkan  sebagai  input  dari model yang nantinya akan dikembangkan. Dengan adanya pemodelan  tutupan  lahan  ini,  dapat menjadi  inputan  bagi  para  perencana tata ruang, ketika menentukan perencanaan  kota  atau  mengevaluasi RTRW  dapat  mempertimbangkan  hasil dari model prediksi tutupan lahan.

## Daftar Pustaka
Abdul  M.  Muhammad,  J.  A.  (2016). Identifikasi  Jenis  Tutupan  Lahan Di  Kawasan  Kphp  Poigar  Dengan Metode Maximum Likelihood. Cocos , 7 (2).
Abutaleb,  K.  (2016).  Modeling of  urban change using remote sensing data and  cellular  automata  technique.
Arabian  Journal  of  Geosciences ,
1 –10.
https://doi.org/10.1007/s12517-
016-2696-z
Espindola,  G.  M.,  Camara,  G.,  Reis,  I.
A.,  Bins,  L.  S.,  &  Monteiro,  A.  M.
(2006).  Parameter  selection  for region-growing image segmentation algorithms using spatial autocorrelation. International  Journal  of  Remote Sensing , 27 (14), 3035 –3040. https://doi.org/10.1080/014311606 00617194 Fardani,  I.  (2020).  Landuse  change prediction model based on Cellular Automata (CA) method in Bandung  City. Journal  of  Physics: Conference Series , 1469 (1). https://doi.org/10.1088/1742-
6596/1469/1/012030
FCRN.  (2018). What  is  land  use  and land  use  change .  Retrieved  from http://fcrn.org.uk/about/
supporters-funding-policy Food
Fitriana,  A.,  Subiyanto,  S.,  &  Firdaus,
H. (2017). Model Cellular Automata  Markov  Untuk  Prediksi Perkembangan Fisik Wilayah Permukiman Kota Surakarta Menggunakan  Sistem  Informasi Geografis. Jurnal Geodesi Undip . Long,  H.,  Zou,  J.,  &  Liu,  Y.  (2009). Differentiation of rural development driven by industrialization  and  urbanization in  eastern  coastal  China. Habitat International , 33 (4), 454 –462. https://doi.org/10.1016/j.habitatint. 2009.03.003 Ma, L., Cheng, L., Li, M., Liu, Y., & Ma, X. (2015). Training set size, scale, and features in Geographic
Object-Based  Image  Analysis  of very  high  resolution  unmanned aerial  vehicle  imagery. ISPRS Journal  of  Photogrammetry  and Remote  Sensing , 102 ,  14 –27.
https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2 014.12.026
Mitsova,  D.,  Shuster,  W.,  &  Wang,  X.
(2011).  A  cellular  automata  model of  land  cover  change  to  integrate urban  growth  with  open  space conservation. Landscape and Urban  Planning , 99 (2),  141 –153. https://doi.org/10.1016/j.landurbpla n.2010.10.001 Naghibi, F., Delavar, M. R., & Pijanowski, B. (2016). Urban growth  modeling  using  cellular automata with multi-temporal remote  sensing  images  calibrated by the artificial bee colony optimization  algorithm. Sensors (Switzerland) , 16 (12). https://doi.org/10.3390/s16122122 Prasetyo,  S.  A.,  &  Djunaedi,  A.  (2019). Perubahan Perkembangan Wilayah  Sebelum  Dan  Sesudah Pembangunan  Jalan  Tol. Jurnal Litbang Sukowati : Media Penelitian  Dan  Pengembangan , 3 (1), 14. https://doi.org/10.32630/sukowati.v 3i1.98 Singh,  A.  K.  (2003).  Modelling  Land Use  Land  Cover  Changes  Using Cellular Automata in a Geo-Spatial Environment. Geo-Information Science .
Stevens, D., & Dragićević, S. (2007). A
GIS-based irregular
cellular
automata model of land-use change. Environment
and
Planning  B:  Planning  and  Design , 34 (4), 708 –724.
https://doi.org/10.1068/b32098
T. Vera Damayanti Peruge, S. Arief,  et
al. (2013). Model Perubahan
Penggunaan Lahan Menggunakan Cellular Automata-Markov Chain di
Kawasan Mamminasata . 7.
Wu,  D.,  Liu,  Æ.  J.,  &  Wang,  Æ.  S.
(2010). Simulating urban expansion by coupling a stochastic cellular automata model and socioeconomic  indicators .  235 – 245. https://doi.org/10.1007/s00477- 009-0313-3 Yagoub,  M.  M.,  &  Al  Bizreh,  A.  A. (2014).  Prediction  of  Land  Cover Change Using Markov and Cellular Automata  Models:  Case  of  Al-Ain, UAE,  1992-2030. Journal  of  the
Indian Society of Remote Sensing ,
42 (3), 665 –671.
https://doi.org/10.1007/s12524- 013-0353-5 Zhang,  J.,  Pham,  T.  T.  H.,  Kalacska,
M.,  &  Turner,  S.  (2014).  Using Landsat  Thematic  Mapper  records to  map  land  cover  changeand  the impacts of
reforestation programmes  in  the  borderlands  of southeast  Yunnan,  China:  1990-
2010. International  Journal  of Applied  Earth  Observation  and Geoinformation , 31 (1), 25 –36.
https://doi.org/10.1016/j.jag.2014.0 1.006