Analisis Spasial Perkembangan Kawasan Permukiman Perkotaan di Kabupaten Kudus Dengan Model Cellular Automata Marcov (Studi Kasus: Kecamatan Kota, Kecamatan Bae, Kecamatan Jati dan Kecamatan Kaliwungu)
Fauzi Janu Amarrohman * , Yasser Wahyuddin, Elly Indah Novialis
Departemen Teknik Geodesi, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro, Jl. Prof. Soedarto, SH, Kampus UNDIP Tembalang, Semarang, Indonesia 50275

## Abstrak
Peningkatan  kebutuhan  lahan  permukiman  akan  mendorong  terjadinya  perubahan  fungsi  penggunaan lahan. Monitoring perkembangan permukiman perkotaan di Kabupaten Kudus, tepatnya di Kecamatan Bae, Jati, Kaliwungu dan Kota perlu dilakukan agar tidak menimbulkan pengalihan fungsi penggunaan lahan yang  melenceng  dari  rencana  tata  ruang  wilayah  (RTRW)  yang  berlaku.  Monitoring  tersebut  dapat dilakukan  dengan  pemodelan.  Pemodelan  perkembangan  permukiman  perkotaan  selanjutnya dikombinasikan dengan sistem informasi geografi (SIG) untuk mendukung analisis spasialnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perubahan fungsi penggunaan lahan permukiman perkotaan tahun 2010- 2020  dengan  metode  overlay  identity,  mengaplikasikan  metode  CA-Marcov  dalam  memprediksi penggunaan  lahan  permukiman  perkotaan  tahun  2030  dan  mencari  nilai  kesesuaian  pemodelan  dengan peta  RTRW  serta  pola  perkembanganya  menggunakan  average  nearest  neighbor.  Data  yang  digunakan berupa citra WordView tahun 2010 dan 2015, citra SPOT-7 tahun 2020 dan Peta RTRW Kabupaten Kudus tahun 2012-2032. Hasil penelitian menunjukan perkembangan permukiman perkotaan pada tahun 2010- 2015 sebesar 162,375 Ha, sedangkan pada tahun 2015-2020 sebesar 55,978 Ha. Selama tahun 2010 hingga 2020  pada  kawasan  pertanian  tanaman  pangan  beralih  fungsi  menjadi  permukiman  perkotaan  sebesar 126,927  Ha.  Luas  lahan  permukiman  perkotaan  hasil  prediksi  penggunaan  lahan  tahun  2030  sebesar 3323,285 Ha, dimana kawasan pertanian tanaman pangan menjadi lahan terbesar yang dialih fungsikan menjadi  permukiman  perkotaan  sebesar  321,803  Ha.  Nilai  kesesuaian  hasil  prediksi  penggunaan  lahan tahun 2030 dengan peta RTRW sebesar 71,42%. Pola perkembangan permukiman perkotaan tahun 2030 bersifat acak.
Kata kunci: lahan; pemodelan; permukiman; RTRW; SIG

## Abstract
[Title:  Spatial  Analysis  of  Urban  Settlement  Development  in  Kudus  District  with  Cellular  automata marcov  Model  (Case  Study:  Kota  District,  Bae  District,  Jati  District  and  Kaliwungu  District)]  The increase  in  the  need  for  residential  land  will  encourage  changes  in  land  use  functions.  Monitoring  the development of urban settlements in Kudus Regency, specifically in the Districts of Bae, Jati, Kaliwungu and Kota needs to be carried out so as not to cause a transfer of land use functions that deviate from the applicable  regional  spatial  plan  map.  Monitoring  can  be  done  by  modeling.  The  modeling  of  urban settlement development is then combined with Geographic Information System (GIS) to support the spatial analysis. This study aims to determine the changes in land use function for urban settlements in 2010-2020 with the overlay identity method, apply the CA-Marcov method in predicting land use for urban settlements in 2030 and find the value of modeling conformity with the regional spatial plan map and its development pattern using the average nearest neighbor. The data used are WordView images in 2010 and 2015, SPOT- 7 images in 2020 and the regional spatial plan map of Kudus Regency year 2012-2032. The results showed that  the  development  of  urban  settlements  in  2010- 2015  was  162,375  Ha,  while  in  2015-2020  it  was 55,978  Ha.  During  2010  to  2020,  the  food  crop
------------------------------------------------------------------
*) Penulis Korespondensi. E-mail: fauzijanu@lecturer.undip.ac.id
agricultural area changed its function into urban settlements amounting to 126,927 Ha. The area of  land for urban settlements as a result of the prediction of land use in 2030 is 3323,285 Ha, where the agricultural area for food crops is the largest land converted into urban settlements of 321,803 Ha. The value of the suitability of the predicted land use of 2030 with the spatial regional plan map is 71.42%. The pattern of urban settlement development in 2030 is random.
Keywords: land use; modeling; settlement; spatial regional plan map; GIS

## 1. Pendahuluan
Lahan permukiman menjadi kebutuhan dasar bagi penduduk untuk tempat tinggal dan tempat menjalankan aktivitas  (Yunus,  2000).  Menurut  Worldometer  tercatat bahwa  56,4%  penduduk  Indonesia  tinggal  diperkotaan, sehingga  lahan  permukiman  perkotaan  menjadi  faktor utama dalam sebuah kota (Worldometer, 2020).
Lahan merupakan sumber daya yang terbatas dan tidak dapat diciptakan atau diperbarui (Djufry dkk, 2019). Lahan  relatif  tidak  bertambah  sehingga  ketika  kondisi pembangunan terus berkembang dapat menyebabkan alih fungsi lahan. Perubahan fungsi penggunaan lahan dalam memenuhi  kebutuhan  lahan  permukiman  di  kawasan permukiman perkotaan akan mengakibatkan ketersediaan lahan non-permukiman berkurang.
Kebutuhan  lahan  permukiman  berbanding  lurus dengan  jumlah  penduduk  disuatu  daerah.  Berdasarkan
data  pada  buku  Provinsi  Jawa  Tengah  Dalam  Angka 2021, tercatat bahwa kepadatan penduduk tertinggi yaitu Kabupaten  Kudus  dengan  nilai  1.997,38  Km2  dari  29 total kabupaten yang ada di Jawa Tengah BPS Kudus (B PS,  2020).  Hal  tersebut  diakibatkan  karena  luas wilayahnya  sempit  dengan  jumlah  penduduk  yang banyak  akan  mengakibatkan  kepadatan  penduduk  yang tinggi. Perkembangan penduduk dan semakin meningkatnya  arus  urbanisasi  di  kawasan  perkotaan Kabupaten Kudus mengakibatkan banyaknya permintaan lahan  permukiman  untuk  menampung  penduduk  kota yang jumlahnya terus meningkat (Sitanala, 1989).
Berdasarkan  Rencana  Tata  Ruang  Wilayah (RTRW)  pola  ruang  Kabupaten  Kudus  peruntukan kawasan  permukiman  perkotaan  berada  di  Kecamatan Bae,  Kecamatan  Jati,  Kecamatan  Kaliwungu  dan Kecamatan  Kota.  Pada Gambar  1 pada  keempat kecamatan tersebut area yang mendominasi adalah warna kuning,  dimana  warna  kuning  merupakan  simbol  dari permukiman  perkotaan  (Dewan  Perwakilan  Rakyat Daerah  Kabupaten  Kudus,  2012).  Hal  tersebut  artinya bahwa  didaerah  tersebut  akan  banyak  dibangun  untuk permukiman  perkotaan,  sebaliknya  wilayah  hijau  akan semakin sempit. Monitoring perkembangan permukiman perkotaan  di  Kabupaten  Kudus  perlu  dilakukan  oleh Pemerintah setempat agar tidak menimbulkan pengalihan fungsi penggunaan yang tidak sesuai dengan RTRW yang berlaku.
Perkembangan  kawasan  permukiman  perkotaan dapat  diprediksi  secara  spasial,  dengan  melihat  piksel yang  menggambarkan  penggunaan  lahan  pada  citra satelit. Pada penelitian ini model yang digunakan dalam memprediksi  perkembangan  kawasan  berformat  raster. Di  dalam  RTRW  Kabupaten  Kudus  permukiman perkotaan tahun 2030 adalah cellular automata marcov . Pemodelan  ini  dapat  diterapkan  untuk  mengetahui perubahan penggunaan lahan di suatu wilayah. Perubahan penggunaan  lahan  yang  terjadi  secara  bertahap  lebih mudah  diekspresikan  dengan  model  ini  jika  analisisnya tahun  2012-2032  tertuang  kawasan-kawasan  yang diperuntukan untuk permukiman perkotaan dan penggunaan  lahan  lainya,  penyusunan  RTRW  diawali demgam  menentukan  batas  wilayah,  pola  ruang  dan tentunya  melakukan  analisis  spasial  terlebih  dahulu sebelum  pada  akhirnya  didiskusikan  di  forum. Cellular automata marcov merupakan sistem dinamik yang dapat melakukan  pemodelan  dengan  mengintegrasikan  suatu
Gambar 1. Rencana Pola Ruang  Kabupaten  Kudus
doi: 10.14710/teknik.v43i1.44234               Copyright © 2022, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
ruang  dan  waktu  (Baja,  2012),  dimana  diasumsikan bahwa perkembangan yang akan datang tergantung pada
keadaan  saat  ini  dan  tidak  tergantung  keadaan  yang mendahuluinya (Ujjwal  Paramartha, 2017).
Gambar 2. Diagram Alir Penelitian
Persiapan Studi Literatur
Pengumpulan Data Peta Batas Administrasi Kabupaten Kudus Citra Worldview Tahun 2010 Citra SPOT-7 Tahun 2020 Citra Worldview Tahun 2015
Peta  RTRT Kabupaten Kudus Tahun 2012-2032 Koreksi Geometrik Uji Planimetrik RMSE  1 piksel Citra Terkoreksi Tahun 2010
Citra Terkoreksi Tahun 2015 Citra Terkoreksi Tahun 2020 Cropping Digitasi On Screen Topologi Peta Penggunaan Lahan Kawasan Permukiman Perkotaan Tahun 2010, 2015 dan 2020 Uji Akurasi Matriks Konfusi 80 % CA-Markov Overlay Perkembangan Penggunaan Lahan Kawasan Permukiman Perkotaan
Perubahan Fungsi Penggunaan Lahan Kawasan Permukiman Perkotaan
Overlay
Overlay Peta Prediksi Kawasan Permukiman Perkotaan Tahun 2030 Average Nearest Neighbor Pola Perkembangan Permukiman Perkotaan Tahun 2030 Kesesuaian Antara Pemodelan dengan RTRW Analisis Kesimpulan dan Saran Selesai Tidak Tidak Ya Ya
doi: 10.14710/teknik.v43i1.44234               Copyright © 2022, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Cellular  automata  marcov menghasilkan  model perkembangan  kawasan  permukiman  perkotaan  tahun 2030  yang  akan  memiliki  distorsi  dengan  RTRW Kabupaten  Kudus  tahun  2012-2032.  Berdasarkan permasalahan berupa berkembangnya lahan permukiman perkotaan di Kabupaten Kudus yang akan mengakibatkan ketersediaan lahan non-permukiman semakin berkurang, maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan pemodelan perkembangan kawasan permukiman perkotaan  di  Kabupaten  Kudus  pada  tahun  2030. Pemodelan  tersebut  akan  dikombinasikan  dengan  SIG untuk mendapatkan luasan perubahan penggunaan lahan. Dengan  adanya  analisis  perubahan  penggunaan  lahan, pemerintah setempat dapat mengantisipasi daerah-daerah mana  saja  yang  memungkinkan  berubah  secara  drastis dan  mengaturnya  agar  daerah  tersebut  tetap  terkendali. Hasil  pemodelan  akan  di- overlay dengan  RTRW Kabupaten  Kudus  tahun  2012-2032  untuk  mengatahui tingkat  kesesuainnya.  Pentingnya  penelitian  ini  untuk memberikan gambaran terhadap perkembangan kawasan permukiman  perkotaan  yang  telah  terjadi  saat  ini  dan sebagai  alarm  bagi  pemerintah  setempat  dalam  rangka evaluasi dan pengendalian tata ruang.

## 2. Bahan dan Metode
Penelitian ini berfokus dalam membahas masalah perkembangan kawasan permukiman perkotaan Kabupaten  Kudus.  Dalam  menyelesaian  penelitian dibutuhkan  bahan  dan  metode  yang  tepat.  Langkah pertama  dalam  penelitian  ini  adalah  pengumpulan  data. Data-data  yang  digunakan  sebagai  dasar  dalam melakukan  analisis  penggunaan  lahan  adalah  citra Wordview  tahun  2010  dan  2015,  citra  SPOT-7  tahun 2020  dan  Peta  RTRW  Kabupaten  Kudus  Tahun  2012- 2032.  Data  tersebut  di  proses  menggunanan software penggolahan seperti ArcGIS dan IDRISI Selva.
Diagram  alir  penelitian  dapat  dilihat  pada Gambar  2. Langkah  berikutnya  setelah  data  terkumpul yaitu tahap pengolahan. Dalam tahap pengolahan, proses dibagi  menjadi  4  tahap.  Tahap pre-processing merupakan  tahap  dimana  data  mentah  diolah  terlebih dahulu agar dapat dilanjutkan ke tahap berikutnya. Citra WordView tahun 2015 yang diperoleh dari Dinas PUPR Kabupaten  Kudus  telah  terkoreksi  geometrik,  sehingga koordinat  yang  ada  pada  citra  sudah  sesuai  dengan koordinat  yang  ada  di  lapangan,  sedangkan  citra WordView  tahun  2010  dan  citra  SPOT-7  tahun  2020 belum terkoreksi geometrik.
Uji  planimetrik  dilakukan  untuk  memastikan apakah citra Wordview tahun 2015 yang sudah terkoreksi geometrik  ketepatan  posisinya  sudah  sesuai  antara  di lapangan  dengan  di  citra.  Pengukuran  jarak  planimetrik menggunakan  sampel  jalan,  jembatan  dan  lapangan. Koreksi  geometrik  dilakukan  dengan  metode image  to image , dimana base map menggunakan citra WordView
tahun  2015  dan wrap  map merupakan  citra  WordView tahun  2010  dan  citra  SPOT-7  tahun  2020.  Citra WordView  tahun  2010  dan  citra  SPOT-7  tahun  2020 perlu  dilakukan  koreksi  geometrik  untuk  memperbaiki kesalahan koordinat pada citra agar sesuai dengan kondisi di lapangan.
Klasifikasi  penggunaan  lahan  dilakukan  dengan metode  digitasi on  screen .  Kesalahan  hasil digitasi  on screen selanjutnya harus dicek topologinya agar tidak ada tidak ada objek yang menumpuk jadi satu pada satu pada posisi yang sama dan tidak ada kesalahan ruang kosong di  dalam  poligon  (Badan  Informasi  Geospasial,  2016). Jika  hasil  digitasi  yang  sudah  bersih  dari  kesalahan kemudian  dicek  akurasinya  dengan  melakukan  validasi lapangan.  Hasil  sampel  validasi  lapangan  kemudian dibuat  matrik  konfusi  (Putri  dkk,  2020).  Hasil  digitasi dikatakan sesuai apabila nilai koefisien dari perhitungan matrik  konfusi  lebih  dari  80%.  Jika  hasil  digitasi dinyatakan  masih  di  bawah  80%  maka  proses  digitasi harus  diulang  kembali.  Proses  digitasi on  screen ini mengasilkan  klasifikasi  penggunaan  lahan  tahun  2010, 2015 dan 2020.
Tahap  pemodelan  menggunakan  metode cellular automata marcov dalam melakukan prediksi penggunaan lahan  tahun  2030.  Hasil  pemodelan  selanjutnya ditentukan  pola  perkembangan  permukiman  perkotaan tahun  2030  dengan  metode average  nearest  neighbor. Average  nearest  neighbor merupakan  analisis  tetangga terdekat yang dapat menghitung indeks tetangga terdekat berdasarkan  jarak  rata-rata  dari  setiap  fitur  ke  fitur tetangga  terdekatnya. Hasil  pemodelan  tahun  2030 di overlay dengan  peta  RTRW  Kabupaten  Kudus  untuk mengetahui nilai kesesuainya. Setelah proses pengolahan data  selesai  dilakukan  maka  selanjutnya  adalah melakukan analisis dan menarik kesimpulan berdasarkan penelitian yang telah dilakukan.

## 3. Hasil dan Pembahasan 3.1 Hasil Uji Planimetrik
Uji planimetrik digunakan untuk mengecek kualitas citra  WordView  tahun  2015  yang  sudah  terkoreksi  dari dinas terkait. Sampel jarak yang diambil untuk perhitungan planimetrik  adalah  jalan,  jembatan  dan  lapangan  dengan total sebanyak 39 sampel. Hasil pengukuran jarak untuk uji planimaterik  diperoleh  nilai Root  Mean  Square  Error (RMSE) sebesar 0,660 meter.
Hasil nilai RMSE kemudian dihitung apakah sudah memenuhi  toleransi  kesalahan  planimetrik  jarak.  Skala yang digunakan pada penelitian ini adalah skala 1:10.000, sehingga didapatkan nilai dengan Persamaan 1 (Kementerian Agraria dan Tata Ruang/Badan Pertanahan Nasional, 1997) . RMSE≤ 0,3 mm × skala peta (1 )
0,435≤ 3 meter
RMSE memenuhi toleransi kesalahan planimetrik jarak  yaitu  dibawah  3  meter  pada  skala  1:10.000, sehingga  citra  WordView  tahun  2015  dapat  digunakan untuk  tahap  selanjutnya  karena  ketepatan  posisi  di lapangan dengan di citra sudah sesuai.
3.2 Hasil Koreksi Gometrik
Koreksi geometrik yang digunakan adalah image to  image, dengan  menggunakan  citra  dasar  yang digunakan  sebagai  acuan  adalah  citra  WordView  tahun 2015. Ground  Control  Point (GCP)  yang  dimaksud adalah titik yang dapat terlihat dan mudah diidentifikasi pada citra (Mather, 1987). Pada proses koreksi geometrik digunakan 12 GCP yang disebar secara acak.
Nilai  RMSE  hasil  koreksi  geometri  citra WordView  tahun  2010  dan  citra  SPOT-7  tahun  2020 kemudian  dihitung  ketelitian  geometrik  menggunakan ( Independent  Control  Point )  ICP.  Jumlah  ICP  yang digunakan  adalah  12  titik.  Nilai  RMSE  ketelitian geometrik  citra  WordView  tahun  2010  adalah  0,313 meter dan citra SPOT-7 tahun 2020 adalah 0,504 meter. Hasil ketelitian geometrik selanjutnya dihitung ketelitian horizontal dengan Persamaan 2 (BIG, 2014).
CE90 = 1,5175 x RMSE (2)
Berdasarkan Tabel  2 dapat  dilihat,  bahwa  peta skala  1:10.000  yang  dihasilkan  dari  citra  WordView tahun 2010 dan SPOT-7 tahun 2020 tersebut memenuhi standar ketelitian peta dasar dengan ketelitian horizontal kelas 1.
3.3 Hasil Klasifikasi Penggunaan Lahan
Lokasi penelitian merupakan kawasan permukiman perkotaan Kabupaten Kudus yang yang ada di  Kecamatan  Bae,  Kecamatan  Jati,  Kecamatan Kaliwungu  dan  Kecamatan  Kota.  Pada  kecamatan tersebut  terdapat  7  klasifikasi  penggunaan  lahan  yaitu kawasan industri, kawasan pariwisata, kawasan pertanian tanaman  pangan,  kawasan  hutan  rakyat,  permukiman perkotaan, permukiman pedesaan dan sempadan sungai. Luas keempat kecamatan tersebut adalah 92,8 km 2 . Dasar klasifikasi  yang  dilakukan  adalah  Perda  No  16  Tahun 2012 tentang RTRW Kabupaten Kudus tahun 2012-2032.
Hasil  luas  klasifikasi  penggunaan  lahan  tahun 2010,  2015  dan  2020  menggunakan  metode  digitasi on screen dapat dilihat pada Tabel 3 . Berdasarkan Tabel 3 luas  lahan  kawasan  permukiman  perkotaan  pada  tahun 2010  sebesar  3010,842  Ha,  pada  tahun  2015  sebesar 3178,867 Ha dan pada tahun 2020 sebesar 3234,839 Ha. Perkembangan  penggunaan  lahan  kawasan permukiman perkotaan  pada  tahun  2010-2015  sebesar  168,025  Ha.
Pada  tahun  2015-2020  penggunaan  lahan  permukiman perkotaan mengalami peningkatan sebesar 55,972 Ha. 3.4      Analisis  Perubahan  Fungsi  Penggunaan  Lahan Permukiman Perkotaan Tahun 2010-2020
Pertambahnya  kawasan  permukiman  perkotaan berdampak  terhadap  berkurangnya  kawasan-kawasan yang ada disekitarnya. Penjelasan terkait luas perubahan fungsi penggunaan lahan dapat dilihat pada Tabel 4 . Berdasarkan  peningkatan  lahan  permukiman perkotaan  dari  tahun  2010  hingga  tahun  2020  sebesar 223,978 Ha, mengakibatkan perubahan fungsi penggunaan  lahan  dari  kawasan  non-permukiman menjadi  kawan  permukiman  perkotaan.  Hanya  seluas 88,652 Ha dari peningkatan lahan permukiman dari tahun 2010  hingga  tahun  2020  yang  sesuai  fungsi  awalnya, sedangkan  135,349  Ha  terjadi  perubahan  fungsi  lahan. Selama kurung waktu 2010-2020 perubahan fungsi lahan terbesar terjadi pada kawasan pertanian tanaman pangan menjadi lahan yang beralih fungsi menjadi permukiman perkotaan sebesar 126,927 Ha.
3.5  Hasil  Prediksi  Perkembangan  Permukiman Perkotaan Tahun 2030
Hasil  dari  pemodelan  penggunaan  lahan  tahun 2030 dapat dilihat pada Gambar 3 dan Gambar 4 . Hasil dari pengolahan cellular automata marcov adalah model prediksi  perkembangan  fisik  kawasan  permukiman perkotaan  yang  meliputi 4  kecamatan  yaitu,  Kecamatan Bae,  Kecamatan  Jati,  Kecamatan  Kaliwungu  dan Kecamatan Kota pada tahun 2030.
Berdasarkan  dari  peta  penggunaan  lahan  tahun 2030  hasil  pemodelan  dapat  dihitung  luas  setiap  kelas penggunaan lahanya. Hasil luas pemodelan penggunaan lahan tahun 2030 dapat dilihat pada Tabel 5 . Pada tahun 2030  perkembangan  penggunaan  lahan  permukiman perkotaan  sebesar  3323,285  Ha.  Jika  dilihat  dari  tahun 2020  hingga  2030  maka  dapat  diprediksi  bahwa perkembangan penggunaan lahan permukiman perkotaan bertambah seluas 88,446 Ha.
3.6  Kesesuaian  Model  Celullar  Automata  Marcov Tahun 2030 dengan RTRW Kabupaten Kudus Tahun 2012-2032
Berdasarkan  pemodelan  dari  peta  penggunaan lahan tahun 2030 dengan peta RTRW Kabupaten Kudus tahun  2010-2032  didapatkan  persentase  nilai  total kesesuaian seperti pada Tabel 6 . Hasil nilai kesesuaianya didapatkan dengan metode overlay identity .
Tabel 1. Nilai RMSE Koreksi Geometrik No. Citra RMSE GCP (meter) 1 WordView tahun 2010 0,502 2 SPOT-7 tahun 2020 0,800 Tabel 2. Ketelitian Horizontal No Citra Hasil Uji Ketelitian Peta Skala 1:10.000 CE90 (m) Kelas 1 Kelas 2 Kelas 3 1 WordView tahun 2010 0,475 2 3 5 2 SPOT-7 tahun 2020 0,765 2 3 5
doi: 10.14710/teknik.v43i1.44234               Copyright © 2022, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Gambar 3. Raster Hasil Pemodelan Tahun 2030
Gambar 4. Peta Penggunaan Lahan Tahun 2030
Total  nilai  kesesuaiannya  adalah  71,42%. Persentase  tersebut  berada  pada  rentang  kepercayaan 61%-80%  sehingga  hasil  kesesuaian  luas  antara  CA- Marcov dengan  RTRW  bersifat  baik.  Dengan  metode cellular automata-marcov maka terdapat 71,42% wilayah yang diprediksi akan sesuai dengan RTRW dan terdapat 28,58% wilayah yang diprediksi tidak akan sesuai dengan RTRW.
Berdasarkan  pemodelan  dari  peta  penggunaan lahan tahun 2030 dengan peta RTRW Kabupaten Kudus tahun 2010-2032 didapatkan persentase nilai kesesuaian pada setiap kelas penggunaan lahan pada Tabel 9. Hasil overlay peta penggunaan lahan tahun 2030 dengan peta RTRW  Kabupaten  Kudus  tahun  2012-2032  bahwa
kawasan  permukiman  perkotaan  hanya  seluas  2958,884 Ha yang sesuai dengan rencana awal.
Cellular  automata yang  dikombinasikan  dengan marcov memiliki  keunggulan  dalam  analisis  spasialnya yang  kuat.  Produk  RTRW  tidak  dapat  memberikan analisis  perubahan  penggunaan  lahan,  misalnya  saja perubahan  penggunaan  lahan  setiap  5  tahun  sekali. Padahal  peta  RTRW  dibuat  untuk  rencana  selama  20 tahun kedepan. Dalam jangka waktu yang lama tersebut tidak  menutup  kemungkinan  akan  terjadi  perubahan fungsi  penggunaan  lahan.  Maka  dari  itu cellular automata marcov menawarkan sebuah kemampuan dapat menganalisis  perubahan  penggunaan  lahan  dalam time series yang ditentukan.
Tabel  6. Total  Nilai  Kesesuaian  Peta  Penggunaan Lahan Tahun 2030 dengan Peta RTRW No  Kesesuaian Luas (Ha) Luas (%) 1 Sesuai 7077,098 71,42% 2 Tidak Sesuai 2832, 047 28,58% Jumlah 9909,157 100%
Tabel 3. Luas Penggunaan Lahan Tahun 2010-2020 Penggunaan Lahan Luas (Ha) 2010 2015 2020 Kawasan Peruntukan Industri 317,875 428,773 446,601 Kawasan Peruntukan Pariwisata 1,631 1,631 1,631 Kawasan Peruntukan Tanaman Pangan 6009,478 5731,733 5655,558 Kawasan Peruntukan Hutan Rakyat 126,142 122,525 119,666 Permukiman Pedesaan 329,092 337,181 342,416 Permukiman Perkotaan 3016,492 3178,867 3234,839 Sempadan Sungai 108,447 108,447 108,447 Jumlah 9909,157 9909,157 9909,157 Tabel 4. Perubahan Fungsi Penggunaan Lahan Permukiman Perkotaan 2010-2020
No Perubahan Fungsi Penggunaan Lahan Permukiman Perkotaan 2010-2020 Luas (Ha) Jumlah Dari Ke 2010-2015 2015-2020 1 Permukiman Perkotaan Permukiman Perkotaan 68,033 20,618 88,652 2 Kawasan Peruntukan Tanaman Pangan Permukiman Perkotaan 97,038 29,889 126,927 3 Kawasan Peruntukan Hutan Rakyat Permukiman Perkotaan 1,375 2,399 3,774 4 Kawasan Peruntukan Industri Permukiman Perkotaan 1,581 3,066 4,647 Jumlah 168,027 55,973 224 Tabel 5. Luas Penggunaan Lahan 2030 No. Penggunaan Lahan Luas (Ha) Luas (%) 1 Kawasan Peruntukan Industri 474,450 4,79% 2 Kawasan Peruntukan Pariwisata 1,631 0,02% 3 Kawasan Peruntukan Pertanian Tanaman Pangan 5536,559 55,87% 4 Kawasan Peruntukan Hutan Rakyat 114,469 1,16% 5 Permukiman Pedesaan 350,319 3,54% 6 Permukiman Perkotaan 3323,285 33,54% 7 Sempadan Sungai 108,444 1,09% Jumlah 9909,157 100%
Tabel 7. Nilai Overall Accuracy dan Koefisien Kappa Keterangan Nilai Overall Accuracy 98,52% Koefisien kappa 98,14%
doi: 10.14710/teknik.v43i1.44234               Copyright © 2022, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Gambar 5. Average Nearest Neighbor Summary
Gambar 6. Titik Sampel dengan Metode Grid
Dengan adanya studi perubahan fungsi penggunaan  lahan  ini,  model cellular  automata  marcov dikombinasikan dengan SIG dapat digunakan sebagai alat dalam  memonitoring  perubahan  fungsi  lahan  untuk mencegah potensi terjadinya pelanggaran atau penyimangan  dimasa  yang  akan  datang.  Selain  itu, pemodelan  dengan cellular  automata  marcov secara sederhana  dapat  digunakan  oleh  perencana  dapat menentukan  kesesuaian  dan  efisiensi  suatu  rencana  dan memungkinkan perencana dalam pengambilan keputusan terhadap kebijakan disuatu wilayah.
3.7 Pola Perkembangan Permukiman Perkotaan 2030
Hasil  pola  perkembangan  kawasan  permukiman perkotaan  dapat  dilihat  pada Gambar  5 yang  berupa kurva spatial pattern (kurva pola spasial).
Dapat  dilihat  bahwa  pola  perkembangan  fisik kawasan  permukiman  perkotaan  berdasarkan  peta tutupan  lahan  tahun  2030  menunjukan  nilai nearest neighbor  rasio adalah clustered (mengelompok).  Hal tersebut didasarkan pada: (1) Nilai z-score antara 1,65 – 2,58,  maka  pola  perkembangan  wilayah  tersebut tersebar  atau dispersed, (2)  Nilai  z-score  antara  -1,65  – 1,65,  maka  pola  perkembangan  wilayah  tersebut  acak atau random . (3) Nilai z-score -1.65 – -2.58, maka pola perkembangan wilayah tersebut clustered.
3.8 Hasil Uji Validasi dengan Matrik Konfusi Uji  validasi  dilakukan  secara  langsung  ke  lokasi penelitian.  Teknik  sampling  yang  dipilih  adalah proportionate stratified random sampling dengan jumlah dan  persebaran  titik  sampel  dilakukan  dengan  metode grid  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar  6 .  Sistem grid  merupakan  struktur  berbentuk  dua  dimensi  yang
tersusun  atas  rangkaian  perpotongan  antara  garis  bujur (horizontal)  dengan  garis  lintang  (vertikal)  yang mempartisi  suatu  wilayah,  dimana  setiap  wilayah diwakili oleh satu titik (Basuki dkk, 2014).  Ukuran grid yang  dipilih  adalah  900x900  M  (Sofiyanti,  2010). Validasi  lapangan  dilakukan  dengan  menggunakan  alat GPS handheld.
Hasil  validasi  lapangan  menunjukan  titik  sampel yang sesuai sebanyak 133 titik dan titik sampel yang tidak sesuai sebanyak 2 titik dari total keseluruhan titik sampel sebanayak  135  titik.  Hasil  penyusunan  matrik  konfusi dapat  dihitung  nilai user’s  accuracy , producer’s accuracy , overall  accuracy dan  koefisien  kappa.  Hasil perhitungan  tersebut  dapat  dilihat  pada Tabel  7 dan Tabel 8 . Hasil nilai user's accuracy untuk tiap penggunaan lahan paling  rendah  adalah  93%,  artinya  hasil  validasi lapangan  kawasan  peruntukan  hutan  rakyat  yang  telah dilakukan terdapat kesalahan komisi sebesar sebesar 7 %. Hasil  nilai producer's  accuracy untuk  tiap  penggunaan lahan paling  rendah  adalah  94%,  artinya  hasil  validasi lapangan  kawasan  permukiman    pedesaan  yang  telah dilakukan terdapat kesalahan omisi sebesar sebesar 6 %.
User’s  accuracy digunakan  untuk  mengetahui tingkat akurasi berdasarkan hasil interpretasi citra (Badan Informasi  Geospasial,  2016).  Dari  hasil  uji  validasi lapangan yang dilakukan pada setiap kelas terdapat user’s accuracy dan producer’s accuracy sebesar  100%. Nilai terendah  dari user’s  accuracy dan producer’s  accuracy melebihi 80%.  Kedua hasil tersebut menunjukan bahwa hasil  klasifikasi  penggunaan  lahan  berdasarkan  digitasi on  screen dikatakan  sangat  baik karena  berada  diantara
Tabel 8. Nilai User's Accuracy dan Producer's Accuracy
Penggunaan Lahan User's Accuracy Producer's Accuracy (%) (%) Kawasan Peruntukan Industri 96% 100% Kawasan Peruntukan Pariwisata 100% 100% Kawasan Peruntukan Pertanian Lahan Basah 100% 100% Kawasan Peruntukan Hutan Rakyat 93% 100% Permukiman Pedesaan 100% 94% Permukiman Perkotaan 100% 97% Sungai 100% 100% Tabel 9. Persentase Nilai Kesesuaian Kelas Penggunaan Lahan Tahun 2030 dengan Peta RTRW Kabupaten Kudus Tahun 2012-2030
No Penggunaan Lahan Luas (Ha) Sesuai 2030 RTRW Sesuai (%) 1 Kawasan Peruntukan Industri 474,450 462,463 259,292 56,07% 2 Kawasan Peruntukan Pariwisata 1,631 0,846 0,845 99,98% 3 Kawasan Peruntukan Tanaman Pangan 5536,559 3855,627 3424,530 88,82% 4 Kawasan Peruntukan Hutan Rakyat 114,469 72,555 40,601 55,96% 5 Permukiman Pedesaan 350,319 306,270 305,040 99,60% 6 Permukiman Perkotaan 3323,285 5081,469 2958,884 58,23% 7 Sempadan Sungai 108,444 129,762 87,905 68,74% Jumlah 9909,157 9908,991 7077,098 100%

## TEKNIK, 43 (1), 2022, 66
nilai  100%-81%  (Kubangun  dkk,  2015).  Hasil  nilai overall  accuracy klasifikasi  penggunaan  lahan adalah 98,52%. Hasil nilai koefisien kappa adalah 98,14% atau 0,981,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  kappa dikatakan sangat baik.

## 4. Kesimpulan
Luas  lahan  kawasan  permukiman  perkotaan pada tahun 2010 sebesar 3016,492 Ha, pada tahun 2015 sebesar  3178,867  Ha  dan  pada  tahun  2020  sebesar 3234,839 Ha. Pada tahun 2030 diprediksikan bahwa luas penggunaan  lahan  permukiman  perkotaan  sebesar 3323,285  Ha.  Jika  dilihat  dari  tahun  2020  hingga  2030 maka  perkembangan  penggunaan  lahan  permukiman perkotaan bertambah seluas 88,446 Ha. Laju pertumbuhan kawasan permukiman perkotaan pada tahun 2010  hingga  2030  mengalami  peningkatan.  Dengan metode cellular automata marcov maka terdapat 71,42% wilayah yang diprediksi akan sesuai dengan RTRW dan terdapat  28,58%  wilayah  yang  diprediksi  tidak  akan sesuai  dengan  RTRW.  Meskipun  didalam  RTRW Kabupaten  Kudus  tahun  2012-2032  tertuang  kawasan- kawasan yang diperuntukan untuk permukiman perkotaan  dan  penggunaan  lahan  lainya,  namun  secara metode cellular automata marcov mempunyai kelebihan dalam membantu menganalisi perubahan fungsi penggunaan lahan yang terjadi dalam dalam time  series yang  ditentukan,  sedangkan  RTRW  belum  bisa menjelaskan  hal  tersebut.  Dengan  adanya  pemodelan tersebut  dapat  diprediksi  bahwa  pola  perkembangan permukiman perkotaan tahun 2030 bersifat clustered atau mengelompok berdasarkan nilai z-score berada direntang -1.65 – -2.58 dengan average nearest neighbor . Adanya pemodelan  dengan cellular  automata  marcov dapat dijadikan  masukan  bagi  pemerintah  setempat  dalam mengevaluasi  tata  ruang.  Dapat  dikatakan bahwa  upaya yang dilakukan tersebut bersifat pengendalian.

## Ucapan Terima Kasih
UcapanTerima kasih penulis sampaikan kepada Departemen  Teknik  Geodesi  yang  telah  memberikan dukungan dalam menyelesaikan penelitian ini dan kepada Dinas PU-PR Kabupaten Kudus dan LAPAN dalam yang telah membantu penulis dalam menyediakan data citra.

## Daftar Pustaka
Baja,  S.  (2012). Perencanaan  tata  guna  lahan  dalam pengembangan  wilayah:  pendekatan  spasial dan aplikasinya. Yogyakarta: ANDI.
Basuki,  A.  Y.,  Oktaviani,  N.,    Riqqi,  A.  (2014).  Tata Kelola Basis Data Geospasial Kelautan Berbasis Sistem Grid Skala Ragam (Wilayah Studi : Selat Sunda). Jurnal  Conference  on  Geospatial Information Science and Engineering . 1-12.
Badan  Informasi  Geospasial.  (2014).  Peraturan  Kepala Kepala  Badan  Informasi  Geospasial  Nomor  6 Tahun 2018 Tentang Pedoman Teknis Ketelitian Peta Dasar. Bogor: Badan Informasi Geospasial.
Badan  Informasi  Geospasial.  (2016). [DRAFT]  Modul Validasi  Peta  Rencana  Tata  Ruang  I  -  VI Sumber  Data  Dan  Peta  Dasar .  Bogor:  Badan Informasi Geospasial.
Badan  Informasi  Geospasial.  (2016). Modul  Validasi Peta  Rencana  Tata  Ruang  Peta  Rencana  Pola Ruang . Bogor: Badan Informasi Geospasial.
Badan  Pusat  Statistik  Kudus.  (2020). Kabupaten  Kudus dalam Angka 2020. Kudus: BPS Kudus. Djufry,  F.,  Pasandaran,  E.,  Irawan,  B.,    Ariani,  M. (2019).  Manajemen  Sumber  Daya  Alam  dan Produksi Mendukung Pertanian Modern. Bogor: IPB Press.
Dewan  Perwakilan  Rakyat  Daerah  Kabupaten  Kudus. (2012). Peraturan Daerah Nomor 16 Tahun 2012 tentang  RTRW  Kabuaten  Kudus  tahun  2012- 2032. Kudus: DPRD Kabupaten Kudus.
Kubangun,  S.  H.,  Haridjaja,  O.    Gandasasmita,  K. (2014).  Model  Spasial  Bahaya  Lahan  Kritis  Di Kabupaten  Bogor. PhD  Thesis .  Fakultas Pertanian. Institut Pertanian Bogor.
Mather, P. M. (1987). Computer Processing of Remotely Sensed  Data:  An  Introduction. 3rd  Ed . Chichester: Wiley.
Kementerian Agraria dan Tata Ruang/Badan Pertanahan Nasional.  (1997).  Peraturan  Menteri  Negara Agraria  /  Kepala  Badan  Pertanahan  Nasional Nomor 3 Tahun 1997 Tentang Pedoman Teknis Peta Dasar Pendaftaran. Jakarta: BPK RI.
Putri,  T.,  Sudarsono,  B.,    Amarrohman,  F.  J.  (2020).
Analisis Spasial Perkembangan Wilayah Kabupaten  Pati  Tahun  2030  Menggunakan Model  Cellular  Automata  Markov. Jurnal Geodesi Undip . 9. 1-10. Sitanala,  A.  (1989). Konservasi  Tanah  dan  Air. Bogor: IPB Press.
Sofiyanti.  (2010).  Metode  Agregasi  Sistem  Grid  Emisi Gas  Rumah  Kaca  untuk  Kota  Bandung. PhD Thesis. Fakultas  Teknik.  Institusi  Teknologi Bandung.
Ujjwal,  S.    Paramartha.  (2017). Quantum  Inspired Computational Intelligence. 1 st Ed. California : Morgan Kaufmann. Worldmeter. (2020). Indonesia Population:
https://www.worldometers.info/world- population/indonesia-population/. Diakses Pada 10 November 2021.
Yunus,  H.  S.  (2000). Struktur  Tata  Ruang  Kota.
Yogyakarta: Penerbit Pustaka Pelajar.