2 Universitas Negeri Malang
32
3 Univeristas Negeri Malang

## PREDIKSI PERUBAHAN PENGGUNAAN LAHAN DAN POLA BER- DASARKAN CITRA LANDSAT MULTIWAKTU DENGAN LAND
CHANGE MODELER (LCM) IDRISI SELVA 17 : STUDI KASUS SUB-

## DAS BRANTAS HULU
Dodik Prasetyo Prabowo 1 , Syamsul Bachri 2 , Bagus Setiabudi Wiwoho 3
Email: dodikprasetyo321@gmail.com, syamsul.bachri.fis@um.ac.id, bagus.setiabudi.fis@um.ac.id
Abstrak: Sebagian besar area Sub-DAS Brantas hulu terletak di wilayah admin- istrasi  Kota  Batu.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis  peru- bahan penggunaan lahan dari tahun 2001 hingga 2011 dan 2015 serta mempred- iksinya di tahun 2020 dan 2025. Metode yang digunakan dalam penelitian ada- lah analisis perubahan penggunaan lahan dari citra landsat 7 ETM+ tahun 2001 dan 2011 untuk memprediksi penggunaan lahan di tahun 2015 yang selanjutnya uji  validitas  dengan  membandingkan  peta  penggunaan  lahan  hasil  pemodelan dengan peta aktual penggunaan lahan Sub-DAS Brantas Hulu. Perangkat lunak yang digunakan adalah Idrisi Selva 17 dengan instrumen Land Change Modeler (LCM) dengan pemilihan Multi-Layer Perceptron (MLP) yang digunakan untuk mengevaluasi  beberapa  variabel  yang  berpengaruh  terhadap  perubahan penggunaan  lahan.  Di  tahun  2020,  didapatkan  luas  hutan  sebesar  8883.19  Ha, luas ladang sebesar 2066.59 Ha, luas sawah sebesar 295.15 Ha, luas pemukiman sebesar 3193,75 Ha, luas tanaman campuran sebesar 5221.73 Ha, dan luas lahan terbuka  pada  kaldera  sebesar  380,96  Ha.  Sedangkan  di  tahun  2025,  luas penggunaan  lahan  berupa  hutan  sebesar  9134.50  Ha,  sedangkan  luas penggunaan  lahan  ladang  sebesar  1766,72  Ha,  luas  sawah  sebesar  295,96  Ha, sedangkan luas pemukiman sebesar 3314,97 Ha, luas tanaman campuran sebe- sar 5147.67 Ha, dan luas lahan terbuka pada kaldera sebesar 380.98 Ha. Faktor pendorong perubahan penggunaan lahan di wilayah penelitian lebih disebabkan oleh jaringan jalan.
Kata Kunci: prediksi, perubahan penggunaan lahan, land change modeler

## PENDAHULUAN
Secara astronomis, Sub-DAS Brantas Hu- lu  terletak  7º  56’  32.19”LS  dan  112º  28’ 18.31” - 112º 35’ 52.80”BT dengan luas sebesar ±20046  hektar persegi. Sub-DAS Brantas  Hulu  berkembang  di  daerah  vul- kanik sejak kala pleistosen. Kenampakan Gunungapi strato muda basa atau sedang mendominasi  kondisi  geomorfologi  di wilayah  ini  dan  tersebar  di  lereng  atas
sebelah  timur  dan  barat  Gunung  Arjuno. Andosol  coklat  kekuningan  dan  andosol kelabu  mendominasi  jenis  tanah  di  wila- yah  ini.  Berdasarkan  klasifikasi  Schmidt dan  Ferguson,  kondisi  iklim  Sub-DAS Brantas hulu masuk dalam kategori iklim sedang dengan rata-rata curah hujan sebe- sar 101.25 mm/bulan.

## TERSEDIA SECARA ONLINE
http://journal2.um.ac.id/index.php /jpg/
JURNAL PENDIDIKAN GEOGRAFI: Kajian, Teori, dan Praktek dalam Bidang Pendidikan dan Ilmu Geografi Tahun 22, No. 1, Januari 2017 Halaman: 32-48
Laju pembangunan yang dipicu oleh pertambahan  jumlah  penduduk  seperti kondisi  saat  ini  menyebabkan  terjadinya perubahan penggunaan lahan yang cukup siginifikan  dari  hutan menjadi  lahan  per- tanian  atau  perkebunan  dan  dari  lahan pertanian  menjadi  kawasan  pemukiman dan  industri  (Fahmudin et  al ,2010).  In- terakasi  antara  dimensi  ruang  dan  waktu dengan  dimensi  biofisik  dan  manusia mengakibatkan terjadinya perubahan penggunaan  lahan  (Veldkamp  dan  Ver- burg,  2004).  Perubahan  penggunaan  la- han  berlangsung  secara  kompleks  dan dinamis  yang  menghubungkan  alam  dan manusia  (Koomen  dan  Stillwell,  2007). Perubahan  iklim,  peningkatan  jumlah penduduk  dan  proses  urbanisasi  merupa- kan  penyebab  umum  yang  dianggap  se- bagai  faktor-faktor  yang  berkontribusi terhadap terjadinya perubahan penggunaan  lahan  (Wu et  al .,  2008).  Se- lanjutnya  ekonomi  menjadi  faktor  pen- dorong yang cukup besar, sebagai contoh meningkatnya  kebutuhan  akan  ruang tempat  hidup,  transportasi  dan  tempat rekreasi akan mendorong terjadinya peru- bahan  penggunaan  lahan  (Siswanto, 2006)
Perubahan  penggunaan  lahan  dapat dianalisis dengan
pemanfaatan
penginderaan  jauh  dan  sistem  informais geografis,  yaitu  pemanfaatan  citra  satelit yang  pada  penelitian  ini  berupa  citra Landsat  7  ETM+  tahun  2001,  2011,  dan 2015. Analisis perubahan dan pemodelan untuk prediksi penggunaan lahan di Sub- DAS  Brantas  Hulu  dilakukan  dengan modul Land  Change  Modeler (LCM) yang terdapat dalam perangkat lunak Idri- si Selva 17. Hasil dari penelitian ini dapat dijadikan  dasar  dalam  penentuan  ke- bijakan pemerintah setempat dalam pem- buatan peraturan daerah tentang tata guna lahan.

## METODE
Penelitian  ini  merupakan  penelitian penginderaan jauh terapan, yang digunakan  untuk  mengindentfikasi,  me- modelkan,  dan  memprediksi  perubahan lahan  yang  terjadi  di  wilayah  Sub-DAS Brantas  Hulu  dengan  LCM  ( Land Change  Modeller )  yang  terdapat  pada perangkat  lunak  Idrisi  Selva  17.  Data yang  digunakan  yaitu  data  primer ( groundcheck )  dan  sekunder  (citra  Land- sat 7 ETM+, Peta RBI Kawasan Kota Ba- tu dalam bentuk vektor).

## 34
Dodik Prasetyo Prabowo, Syamsul Bachri, Bagus Setiabudi Wiwoho. Prediksi Penggunaan Lahan Dan Pola Berdasarkan Citra Landsat Multi Waktu Dengan Land Change Modeler (LCM) Idrisi Selva 17: Studi Kasus Sub DAS Hulu
Gambar 1. Diagram alir penelitian
Input dalam penelitian ini adalah Cit- ra  Landsat  7  ETM+  tahun  2001,  2011, dan 2015 yang bertujuan mendapatkan in- formasi penggunaan lahan di area kajian. Semua  peta  dalam  penelitian  ini  dibuat dalam skala 1:60.000, hal ini berdasarkan resolusi  spasial  Citra  Landsat  7  ETM+ yang selanjutnya dilakukan pengolah citra dasar  meliputi  koreksi  geometrik  dan  ra- diometrik  serta gap  filling untuk citra ta- hun  2011  dan  2015  karena  terdapat gap fill akibat  sensor  SLC off pada  wahana Landsat  7  ETM+  di  tahun  2003.  Proses gap filling menggunakan perangkat lunak Frame and Fill yang dibuat oleh NASA. Selanjutnya  citra  Landsat  7  ETM+ diinterpretasi  untuk  menghasilkan  peta penggunaan lahan. Peneliti menggunakan SNI 7645:2010 tentang klasifikasi tutupan lahan dalam interpretasi penggunaan  lahan  yang  ada  di  wilayah kajian.  Klasifikasi  ini  dipilih  karena  co-
cok  dengan  bentang  alam  di  Indonesia. Selanjutnya uji validasi dilakukan dengan cara groundcheck salah  satu  hasil  inter- pretasi yaitu peta penggunaan lahan tahun 2015  yang  dinyatakan  dalam  presentase overall accuracy .
Tahap  utama  penelitian  ini  adalah memodelkan  perubahan  penggunaan  la- han  dimulai  dengan  analisis  perubahan penggunaan penggunaan lahan dari tahun 2001  hingga  2011  dengan  tab change analysis .  selanjutnya,  tahapan transition potentials untuk  analisis  potensi  peru- bahan  berdasarkan  input  dalam  pemod- elan berupa sub-model perubahan penggunaan  lahan,  Peta Distance lokasi PPL,  Peta Evlikelihood PPL,  Peta Dis- tance jaringan  sungai,  Peta Distance jaringan  jalan,  Peta  Elevasi,  dan  Peta kemiringan  yang  selanjutnya  dimodelkan untuk prediksi tahun 2015. Hasil prediksi tahun 2015 dilakukan uji validasi dengan
membandingkan hasil model dengan peta penggunaan  lahan  aktual  di  tahun  yang sama.  Uji  validasi  diukur  dengan Kappa Index  of  Agrement ,  setelah  model  yang ada  dinyatakan  valid,  maka  tahap  beri- kutnya  adalah  pemodelan  untuk  prediksi penggunaan  lahan  di  tahun  2020  dan 2025.

## HASIL PENELITIAN
Dari  Citra  Landsat  ETM+  tahun 2001  didapatkan  peta  penggunaan  lahan Sub-DAS Brantas tahun 2001.
Gambar 2. Peta Penggunaan Lahan tahun 2001
Di  tahun  tersebut  hutan  merupakan penggunaan  lahan  paling  luas  yaitu  luas penggunaan  lahan  berupa  hutan  sebesar 7613.44  Ha  dengan  prosentase  38%  dari total  luas  secara  keseluruhan.  Tanaman campuran  adalah  penggunaan  lahan terbesar  kedua  yang  memiliki  luas  sebe- sar  5657  Ha  atau  28.22%  dari  luas  kese- luruhan. Tegalan/Ladang memiliki luasan terbesar  ketiga  dengan  luas  3914,66  Ha
atau  19.53%  dari  luas  total.  Luas penggunaan  lahan  terbangun  berupa pemukiman  sebesar  2293.07  Ha  dengan prosentase  11.44%  dari  luas  total. Penggunaan  lahan  berupa  sawah  mem- iliki luas 301.9 Ha atau 1.5% dari total lu- as secara keseluruhan. Lahan terbuka pa- da kaldera mempunyai luasan paling kecil yaitu  260.97  Ha  atau  1.3%  dari  total secara keseluruhan..

## 36
Dodik Prasetyo Prabowo, Syamsul Bachri, Bagus Setiabudi Wiwoho. Prediksi Penggunaan Lahan Dan Pola Berdasarkan Citra Landsat Multi Waktu Dengan Land Change Modeler (LCM) Idrisi Selva 17: Studi Kasus Sub DAS Hulu
Gambar 3. Peta Penggunaan Lahan tahun 2011
Kondisi  penggunaan  lahan  di  Sub- DAS Brantas Hulu tahun 2011 yaitu luas penggunaan  lahan  hutan  bertambah 8.26%  menjadi  8242.39  Ha  atau  sebesar
41.12% dari luas keseluruhan. Penggunaan  lahan  tanaman  campuran berkurang  -6.16%  menjadi  5311.58  Ha dengan prosentase sebesar 26.5%. penurunan luas juga terjadi pada penggunaan  lahan  ladang  yaitu  sebesar  - 46.98%  menjadi  2999.17  Ha  dengan prosentase  sebesar  14.59%  dari  total
keseluruhan.  Sedangkan  penggunaan  la- han pemukiman bertambah luasanya  yai- tu  sebesar  22.63%  menjadi  2812.17  Ha dengan  prosentase  14.03%  dari  total. Penggunaan  lahan  terbuka  pada  kaldera mempunyai luas bertambah 45.68% sebe- sar  380.91  Ha  dengan  prosentase  1.9%. Penggunaan  lahan  sawah  mengalami penurunan  sebesar  -2.32%  dengan  luas 294.87 Ha dengan prosentase yang cukup kecil yaitu 1.47%.
Gambar 4. Peta Penggunaan Lahan tahun 2015
Sedangkan  keadaan  penggunaan  la- han  Sub-DAS  Brantas  Hulu  pada  tahun 2015 adalah sebagai berikut. Penggunaan lahan  ladang  memiliki  luas  sebesar 3483.47 Ha atau 17.38% dari keseluruhan luas, penggunaan lahan pemukiman sebe- sar 2796.48 Ha dengan 13.95% dari total keseluruhan, tanaman campuran memiliki luas sebesar 4233.73 Ha atau 21.07% dari jumlah  luas  seluruhya.  Hutan  memiliki luasan  paling  besar  yaitu  9097.66  Ha dengan  prosentase  sebesar  45.39%  dari total  luas  wilayah  Sub-DAS  Brantas  Hu- lu, sedangkan sawah memiliki luas sebe-
sar 175.35 Ha atau 0.87% dari total kese- luruhan.  Penggunaan  lahan  berupa  lahan terbuka pada kaldera memiliki luas sebe- sar 266.19 Ha.
Untuk  keperluan  validasi  hasil pemodelan LCM, maka peta penggunaan lahan  tahun  2015  diuji  validasi  dengan kondisi  riil  di  lapangan.  Pada  penelitian ini terdapat 117 lokasi groundcheck yang tersebar  di  wilayah  penelitian.  Dari  hasil Groundcheck  tersebut,  didapatkan  tabel matriks kesalahan/konfusi atau kontigensi yaitu sebagai berikut.

## 38
Dodik Prasetyo Prabowo, Syamsul Bachri, Bagus Setiabudi Wiwoho. Prediksi Penggunaan Lahan Dan Pola Berdasarkan Citra Landsat Multi Waktu Dengan Land Change Modeler (LCM) Idrisi Selva 17: Studi Kasus Sub DAS Hulu
Tabel 1 Groundcheck Peta Penggunaan Lahan tahun 2015
Akurasi antara informasi di lapangan yang diwakilli oleh titik groundcheck dan peta  penggunaan  lahan  tahun  2015  hasil input berupa  citra  Landsat  ETM+  tahun 2015  yang  dinyatakan  dalam overall  ac-
curacy adalah sebagai berikut
17 + 27 + 2 +  23 + 26 +  0 117 × 100 = 81,19% Nilai overall  accuration sebesar 81.19%  dan  dianggap  benar  ( Tolerance accuracy )  dengan  nilai  minimum  80%, maka  peta  penggunaan  lahan  tersebut dapat digunakan sebagai pembanding da- lam  uji  validasi  peta  penggunaan  lahan hasil  pemodelan  dengan Land  Change Modeler (LCM).
Tahap  berikutnya adalah pemodelan perubahan  penggunaan  lahan  dengan Land  Change    Modeler  (LCM)  dengan instrumen Transitions  Potential. Instru-
men  ini  memungkinkan  kelompok  tran- sisi  yang  berasal  dari  analisis  perubahan penggunaan lahan pada instrumen
Change Analysis menjadi satu sub-model dan mengeksplorasi pengaruh setiap vari- abel  yang  dapat  ditambahkan.  Diawali dengan memasukan perubahan
penggunaan  lahan  kedalam  satu  sub- model  yang  dilakukan  pada  tab Transi- tion  Sub-  Models  :  Status .  Tab  ini  berisi semua  transisi  yang  terjadi  antara  2 penggunaan  lahan.  Pada  penelitian  ini, digunakan  6  transisi  penggunaan  lahan yang  dihasilkan  dari  analisis  perubahan penggunaan lahan dari tahun 2001 hingga 2011  yang  selanjutnya  dievaluasi  dalam LCM dengan beberapa masukan variabel berupa  jarak  dari  lokasi  perubahan,  jarak dari  jaringan  jalan,  jarak  dari  jaringan sungai,  kemiringan  lereng,  elevasi,    dan Evlikelihood transisi penggunaan lahan.
Gambar 5. Tab transition Sub-Models pada LCM
Gambar 6. Variabel masukan pada LCM

## 40
Dodik Prasetyo Prabowo, Syamsul Bachri, Bagus Setiabudi Wiwoho. Prediksi Penggunaan Lahan Dan Pola Berdasarkan Citra Landsat Multi Waktu Dengan Land Change Modeler (LCM) Idrisi Selva 17: Studi Kasus Sub DAS Hulu
Dalam  pemodelan  ini  ada  beberapa asumsi dalam batasan penelitian, yaitu :
a. Pemodelan  perubahan  penggunaan  la- han dengan LCM berada dalam kondi- si  laju  perkembangan  wilayah  yang sama pada tahun 2001-2011. Yang be- rarti  tidak  ada  suatu  kebijakan  baru yang  mengontrol  atau  mengubah jalannya perkembangan wilayah.
b. Pemodelan untuk prediksi penggunaan lahan tahun 2015 didasarkan pada laju perubahan  penggunaan  lahan  dari  ta- hun 2001 hingga 2011 yang dikelompok  dalam  satu  sub-model yang  nantinya  dimodelkan  bersama
dengan  faktor-faktor  lain  yang  ber-
pengaruh  terhadap  perubahan  suatu penggunaan lahan.
c. Hasil  pemodelan  berupa  penggunaan lahan  tahun  2015  diuji  kebenaranya dengan  uji  validasi  yang  mem- bandingkan  peta  penggunaan  lahan hasil Land  Change  Modeler (LCM) dengan  peta  penggunaan  lahan  aktual tahun 2015.
d. Langkah  berikutnya  adalah Run-
Transition  Sub-model untuk  meng- hasilkan  peta  potensi  transisi  yang nantinya  digunakan  untuk  membuat transisi untuk prediksi penggunaan la- han.
Gambar 7. Kotak Dialog Run-Transition Sub-Model
Parameter  pada  penilitian  ini  adalah jumlah minimum sel yang bertransisi dari tahun  2001  hingga  2011  adalah  5781  sel dengan  iterasi  40000  kali  dan  tingkat akurasi  sebesar  80.57%.  tingkat  akurasi yang dapat diterima dalam pemodelan ini adalah  dikisaran  80%  (Eastman,  2006). Langkah  berikutnya  adalah Create  Tran-
sition  Potential yang  berisi  transisi penggunaan lahan dari tahun 2011 hingga 2015  yang  dijadikan  dasar  prediksi penggunaan  lahan  di  tahun  2015.  Taha- pan berikutnya adalah Change Detection . Pada  tahapan  ini,  peneliti  dapat  mengen- dalikan  proses  prediksi  penggunaan  la- han, batasan yang diberikan peneliti ada-
lah 2015, 2020, dan 2025.  Setiap transisi dimodelkan dengan matrix markov chain atau  jenis  matrix  probabilitas  transisi lainya.  Matrix markov  chain dipilih peneliti  karena  sesuai  dengan  hukum  da- lam  geografi  yaitu  hukum  persentuhan (Cabral  et  al,  2006)  yang  menyatakan bahwa kemungkinan sel atau piksel yang terdekat  dengan  tutupan  lahan  yang  spe- sifik,  sebagai  contoh  area  pemukiman maka  piksel  atau  sel  yang  terdekat
cenderung  juga  menjadi  tutupan  lahan yang  sama  yaitu  pemukiman  pada  jarak tertentu (Araya at al, 2010).
Change  Detection menghasilkan  2 produk  yaitu hard  prediction  model dan soft  prediction  model . Hard  prediction model berisi  prediksi  penggunaan  lahan di  masa  yang  ditentukan,  sedangkan soft prediction  model berisi  peluang  peru- bahan  berdasarkan  matrix  hasil  MLP.
Gambar 8. Kotak dialog Change prediction

## 42
Dodik Prasetyo Prabowo, Syamsul Bachri, Bagus Setiabudi Wiwoho. Prediksi Penggunaan Lahan Dan Pola Berdasarkan Citra Landsat Multi Waktu Dengan Land Change Modeler (LCM) Idrisi Selva 17: Studi Kasus Sub DAS Hulu
Gambar 9. Kotak dialog Change prediction
Pada  peta  hasil  pemodelan  dengan LCM,  luas  penggunaan  hutan  sebesar 8630.72  Ha,  bertambah  672  Ha  dan berkurang  286  Ha  dengan net  change +385  Ha  dari  tahun  2011  hingga  2015. Sedangkan luas penggunaan lahan ladang sebesar  2358.80  Ha,    bertambah  444  Ha dan  berkurang  sebesar  1079  Ha  dengan net  change -635  Ha.  Luas  pemukiman sebesar  3075.86  Ha,  bertambah  260  Ha dan  tidak  terdapat  pengurangan  luas dengan net change sebesar +260 Ha. Se- dangkan  luas  penggunaan  lahan tanaman campuran  bertambah  736  Ha  dan  berku-
rang sebesar 747 Ha sehingga net change -11  Ha.  Luas  lahan  terbuka  pada  kaldera tetap  yaitu  sebesar  381  Ha  dan  sawah sebesar 295.35 Ha.
Hasil pemodelan berupa peta penggunaan lahan Sub-DAS Brantas Hu- lu  tahun  2015  selanjutnya  diuji  validasi dengan  instrumen Validate pada  tab Change Prediction dengan  mem- bandingkan hasil pemodelan dengan peta penggunaan lahan aktual tahun 2015 ber- dasarkan Kappa Index of Agreement yang memberikan  index Kno,  Klocation,
Klocationstrata dan Kstandart .

## Gambar 10. Hasil KIA
Kno  adalah  indikator  untuk  men- gukur  persetujuan  keseluruhan,  secara umum  pada  penelitian  ini  memiliki  nilai Kno  sebesar  0.7897.  Sedangkan  Kloca- tion  mengukur  level  persetujuan  antara input  pada  suatu  lokasi,  pada  penelitian ini  mencapai  0.8177.  Klocationstrata mengukur  level  persetujuan  berdasarkan jumlah  (Pontius  dan  Malason,  2005)  dan pada  penelitian  ini  mencapai  0.8177  dari
skala  0-1.  Selain  itu,  tidak  selalu  tujuan utama  hasil  dari  suatu  pemodelan  macth dengan  data  acuan  secara  presisi,  karena diasumsikan  semua  data  memiliki  error, sekalipun tingkat ketepatan data pada lev- el  yang  tidak  diketahui  (Pontius,  2010). Model  telah  divalidasi  sehingga  dapat digunakan untuk prediksi penggunaan la- han di tahun 2020 dan 2025.
Gambar 11. Peta Penggunaan Lahan tahun 2020
Dari  peta  penggunaan  lahan  tahun
2020  hasil  prediksi  dengan  pemodelan
LCM,  didapatkan  luas  hutan  sebesar
8883.19 Ha, luas ladang sebesar 2066.59 Ha,  luas  sawah  sebesar  295.15  Ha,  luas pemukiman  sebesar  3193,75  Ha,  luas

## 44
Dodik Prasetyo Prabowo, Syamsul Bachri, Bagus Setiabudi Wiwoho. Prediksi Penggunaan Lahan Dan Pola Berdasarkan Citra Landsat Multi Waktu Dengan Land Change Modeler (LCM) Idrisi Selva 17: Studi Kasus Sub DAS Hulu
tanaman  campuran  sebesar  5221.73  Ha, dan luas lahan terbuka pada kaldera sebe- sar  380,96  Ha.  Dari  tahun  2020  hingga 2025  terjadi  peruabahan  penggunaan  la- han  Penggunaan  lahan  hutan  bertambah 577  Ha  dan  berkurang  sebesar  -326  Ha sehingga net change sebesar 251 Ha. Se- dangkan  penggunaan  lahan  ladang  ber-
tambah  138  Ha  dan  berkurang  -430  Ha sehingga net change sebesar -293 Ha. Se- dangkan  sawah  luasannya  tetap.  Untuk penggunaan  lahan  berupa  pemukiman bertambah  118  Ha  dan  tidak  berkurang. Sedangkan tanaman campuran bertambah 373 Ha dan berkurang  -449  Ha sehingga net change sebesar -77 Ha.
Gambar 12. Peta Penggunaan Lahan tahun 2025
Pada  tahun  2025,  luas  penggunaan lahan  berupa  hutan  sebesar  9134.50  Ha, sedangkan luas penggunaan lahan ladang sebesar  1766,72  Ha,  luas  sawah  sebesar 295,96  Ha,  sedangkan  luas  pemukiman sebesar 3314,97 Ha, luas tanaman campu- ran  sebesar  5147.67  Ha,  dan  luas  lahan terbuka pada kaldera sebesar 380.98 Ha.
Sedangkan  perubahan  pengguna-an lahan yang terjadi dari tahun 2020 hingga 2025 berupa penggunaan lahan hutan ber-
tambah  588  Ha  dan  berkurang  336  Ha sehingga net change +252 Ha.
Penggunaan lahan ladang bertambah 149
Ha  dan  berkurang  sebesar  447  Ha  se- hingga net  change sebesar  -299  Ha.  Se- dangkan  penggunaan  lahan  sawah  tetap tidak  bertambah  maupun  berkurang. Penggunaan  lahan  berupa  pemukiman bertambah  dan net  change -nya  sebesar 121  Ha.  Sedangkan  penggunaan  lahan tanaman  campuran  bertambah  368  Ha
dan  berkurang  sebesar  -442  Ha  sehingga net  change sebesar  -74  Ha.  Penggunaan lahan  berupa  lahan  terbuka  pada  kaldera tetap tidak bertambah maupun berkurang.

## PENUTUP
Pemodelan  dengan Land  Change Modeler (LCM)  digunakan  untuk  mem- prediksi peenggunaan lahan di masa yang akan  datang.  Model  ini  menggunakan Multi  Perceptron  Neural  Network dalam mengevaluasi laju perubahan penggunaan lahan  di  tahun  sebelumnya  dengan  be- berapa  variabel  seperti  lokasi  perubahan, jarak  dari  jaringan  jalan, jarak  dari  jarin- gan  sungai,  kemiringan  lereng,  elevasi, dan Evlikelihood transisi  penggunaan  la- han. setelah running sub-transition model maka  didapatkan  model  dengan  tingkat akurasi  sebesar  80.57%  yang  selanjutnya digunakan  memprediksi  penggunaan  la- han  di  tahun  2015. uji  validasi menggunakan  metode Kappa  Index  of
Agreement menunjukan menunjukan
Nilai Kno sebesar  0.7897  , Klocation sebesar 0.8177, dan Klocationstrata men- capai 0.8177 dari skala 0-1. Dapat disim- pulkan  peta  panggunaan  lahan  hasil pemodelan dengan LCM cukup valid dan dapat  diterima  secara  ilmiah.  Selain  itu, perkembangan Kota Batu beserta kegiatan  pariwisata  dan  agrobisnis  yang ditopang  oleh  jaringan  jalan  yang  ada menjadi  faktor  pendorong  perubahan panggunaan  lahan  yang  ada  di  Sub-DAS Brantas Hulu.

## DAFTAR PUSTAKA
As-syakur,  Abdul  Rahman.  2011.  Peru- bahan penggunaan lahan di Provin- si Bali. Jurnal Ecotrophic volume 6,
(online), (http://ojs.unud.ac.id/index.php/EC OT- ROPHIC/article/download/13316/9 003),diakses pada 20 januari 2016.
As-syakur,  dkk.  2010.  Studi  Perubahan Penggunaan Lahn di DAS Badung. Jurnal Bumi Lestari, Volume 10 No 2. (Online), (http://ojs.unud.ac.id/index.php/blje /article/download/122/106). Di- akses pada 20 januari 2016
Brooks, Kenneth N. 2013. Hydrology and The  Management  of  Watershed.
Iowa : Willey-Blackwell.
BSN,  2010,  Klasifikasi  Penutup  Lahan.
Jakarta  :  Badan  Standarisasi  Na- sional
Canadell, J.G.  2002.  Land  use  effects  on terrestrial  carbon  source  and  sinks. Science in  China  Vol.  45.  (Online: http://www.globalcarbonproject.org /global/pdf/pep/Canadell.ScineceC hina.2002.pdf)
Christian, C. S., and stewart, G. A. 1968. Methodology  of  intergrated  sur- veys,  in  Aerial  surveys  and  inter- grated  studies. PARIS : UNESCO Clarke, dkk, 1994. A Cellular-Automaton Model  of    Wildﬁre  Propagation And  Extinction .  Jurnal Photo- grametri, Engginering and  Remote Sensing . 60,  1355–1367.
Courage,  dkk,  2009. Rural  Sustainability Under Threat in Zimbabwe : Simu- lation  of  Future  Land  Use/Cover Changes  in  The  Bindura  District Based on The Markov–Cellular Au- tomata Model . Jurnal Applied Geo- graphic . 29, 435–447.
Danoedoro,  Projo.  2012.  Pengantar Penginderaan  Jauh  Digital.  Yogya- karta : Penerbit Andi.
Easteman,  J.Ronald.  2012.  IDRISI Man- ual . Worcester : IDRISI Production

## 46
Dodik Prasetyo Prabowo, Syamsul Bachri, Bagus Setiabudi Wiwoho. Prediksi Penggunaan Lahan Dan Pola Berdasarkan Citra Landsat Multi Waktu Dengan Land Change Modeler (LCM) Idrisi Selva 17: Studi Kasus Sub DAS Hulu
He,    dkk.  2008. Modelling  Dynamic  Ur- ban  Expansion  Processes  Incorpo- rating A Potential Model With Cel- lular  Automata .  Jurnal Landscape Urban Planning . 86,  79–91.
Hu,  D.,  dkk.  2008.  Analyzing  Land  Use change  in  metropolitan  jilin city  of Northeastern  China  Using  remote sensing and GIS. (Online:
http://www.mdpi.com/1424- 8220/8/9/5449/pdf  ).Diakses  pada
22 januari 2016
Koomen,  Stillwell,  Bakema,  Scholten.
2007. Modelling Land Use change : progress  and  aplication. The  Geo- Journal Libraru Vol. 90 . (Online),(http://libgen.io/get.php?m
d5=5A4F8913F185A87D3366A5C
4D9ED8145).  Diakses  pada  20 Januari 2016.
Li, X., Yeh,  A.G.O.,  2004. Data mining of    cellular  automata’s  transition rules . International Journal Of Ge- ographical  Information  Science . 18,  723–744.
Liu,  X.P.,  Li,  X.,  Yeh,    A.G.O.,  2007. Discovery  Of  Transition  Rules  For Geographical  Cellular  Automata By Using Ant Colony Optimization .
Jurnal Earth Science . 37, 824–834.
Mahmood,  dkk.  2009.  Impact  of landuse land  cover  change  on  climate  dan future  research  priorities.  Bulletin of  the  american  meteorological  so- ciety. (Online: http://digitalcommons.unl.edu/cgi/v iewcon- tent.cgi?article=1399&context=natr
espapers).  Diakses  pada  22  januari 2016
Muller,  Middleton.  1994. A  Markov Model Of Land Ise Change Dynam- ics  In  The  Niagara  Region,  Ontar- io,  Canada .  Jurnal Landscape
Ecology edisi 9 : 151-157
Myint,  Wang.  2006. Multicriteria  Deci- sion  Approach  for  Land  Use  Land Cover  Changing  Using  Markov Chain  Analysis  and  a  Cellular  Au- tamata Apporach.  Jurnal Remote Sensing . 32, 390-404 National  Academies.  2013. Advancing Land Change Modeling Opportuni- ties and Researching Requirements .
Washington  :  The  National  Acad- emies Press Pawitan, tanpa tahun, perubahan penggunaan lahan dan pengaruhnya terhadap  hidrologi  daerah  aliran sungai. Online : http://kongressungaiindonesia.org/ wp- con-
tent/uploads/2015/04/Perubahan- Penggunaan-Lahan-dan- Pengaruhnya-thd-Hidrologi- DAS.pdf. Diakses pada : 20 januari 2015.
Pontius,  Chen.  2006.  GEOMOD Model- ing . Worcester : Clark University Pontius,  Petrova.  2010. Assesing  a  pre- dictive model of land change using uncertain data . Jurnal Environment Modelling  and  Software 25  :  299- 309
Poor,  C.J  dan  McDonell.  2007.  The  ef- fects  of  landuse  on  stream  nitrate dynamics.  Journal  of  hydrology. (Online). (http://www.cof.orst.edu/cof/fe/wat ershd/pdf/2007/Poor_Stream_Nitrat e_JoH06.pdf).  Diakses  pada  22 januari 2016 Pradhan, Al-Sharif. 2013 . Monitoring and Predicting  Land  Use  Change  in Tripoli  Metropolitan  City  using  an Intergrated Markov Chain and Cel- lular  Automata  Models  in  GIS . Jurnal Arab Journal Geoscience. Purwowidodo.  1983.  Teknologi  Mulsa. Jakarta: Dewarusi Press.
Rafií,  Suryatna.  1985.  Ilmu  Tanah.  Ban- dung : Angkasa.
Sahalu,  Atalel  Getu.  2014.  Analysis  of urban  land  use  and  land  cover changes  :  case  study  in  Bahir  Dar, Ethiopia. Tidak dipublikasikan Siswanto.  2006.  Evaluasi  Sumberdaya Lahan. Surabaya : UPN Press. Soemarno,2006,  Pengelolaan  lahan  di daerah  aliran  sungai  (DAS)  Kali Konto,  malang:  agritek  pem- bangunan nasional.
Sutanto. 2013. Metode Penelitian
Penginderaan  Jauh.  Yogyakarta  : Penerbit Ombak. Thomas, H., Laurence, H.M., 2006. Mod- elling  And  Projecting  Land-Use and  Land-Cover  Changes  With  A Cellular Automaton In Considering Landscape  Trajectories:  An  Im- provement  For    Simulation  Of Plausible  Future  States .  EARSeL eProceedings 5, 63–76.
Towelde,  Mussie  Ghebretinsae.  2011. Urban Sprawl Analysis and Model- ing In Asmara, Eritrea : Application of  Geospatial  Tools.  Tidak  dipub- likasikan
UN-REDD  Programme,  2013, Strength- ening  Benefits  From  REDD+  For Biodiversity,  Ecosystem  Service And  Livelihoods  :  A  Guide  To Tools  And  Resources  That  Can Help To Plan For Multiple Benefits From  REDD+  In  Indonesia .  Cam- bridge : UNEP
Utaya, Sugeng. 2013. Pengantar Hidrolo- gi. Malang : Aditya Media Publish- ing.
Vink,  A.P.A.  1975.  Land  use  in  advanc- ing  agriculuture.  Jerman  :  Springer Verlag.
White,  R.,  Engelen,  G.,  1993. Cellular Automata  and  Fractal  Urban Form:  a  Cellular  Modelling  Ap- proach To The Evolution Of Urban Land-Use  Patterns. Jurnal  Envi- ronment  Planning.  A  25,    1175– 1199.
Wu, dkk. 2006. Monitoring And Predict- ing  Land  Use  Change  In  Beijing Using  Remote  Sensing  And  GIS . Jurnal Landscape Urban Plann , 78
: 322-333.