Journal of Natural Resources and Environmental Management 10 (2): 234-246. http://dx.doi.org/10.29244/jpsl.10.2.234-246
E-ISSN: 2460-5824 http://journal.ipb.ac.id/index.php/jpsl

## Perubahan  dan  prediksi  penggunaan/penutupan  lahan  di  Kabupaten  Lampung Selatan

## Change and prediction of land cover/use change in South Lampung Regency
Rakhman Adhiatma a , Widiatmaka b , Iskandar Lubis c
a Program Studi Ilmu Perencanaan Wilayah Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Darmaga Bogor, 16680, Indonesia [+6282310044374]
b Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Darmaga Bogor, 16680, Indonesia
c Departemen Agronomi dan Hortikultura, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Darmaga Bogor, 16680, Indonesia
Article Info: Received: 10 - 01 - 2020 Accepted: 01 - 06 - 2020
Keywords: Cellular automata, future prediction, land cover change, spatial model.

## Corresponding Author:
Rakhman Adhiatma Program Studi Ilmu Perencanaan Wilayah Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor; Tel. +6282310044374 Email: rakhman.adhiatma@gmail.com
Abstract. Land use/cover is one of the important factors in land management. The land use/cover changes can affect the policy in an area. Land use/cover in  South  Lampung  Regency  is  potentially  changed  because  of  economic, social,  and  populations  aspect.  This  research  aimed  to  analyze  the  spatial change of land use/cover in the South Lampung Regency period 2007-2019 and to predict land use/cover of 2031. The analysis was carried out applying cellular  automata  Markov  chain  of  land  cover  spatial  model.  The  result showed that Kappa for image classification was 0.86. Dominant land cover type  in  South  Lampung  Regency  was  plantation  field  of  35.47%-36.18%. Model validation of 2031 predicted land cover was 0.946, while the types of land cover that increase in 2031 were built-up area and paddy field of 96.8% and 86.5%, respectively, while paddy fields, forest, moor, the body of water, plantation, shrub decreased approximately 16.2%, 14.9%, 13%, 7.7%, 4.1%, and 1.0%. Paddy field that had the most area of decline as prediction results of 16.2%.
How to cite (CSE Style 8 th Edition):
Adhiatma R, Widiatmaka, Lubis I. 2020. Perubahan dan prediksi penggunaan/penutupan lahan di Kabupaten Lampung Selatan. JPSL
10 (2): 234-246. http://dx.doi.org/10.29244/jpsl.10.2.234-246.

## PENDAHULUAN
Perkembangan ekonomi akan dapat meningkatkan pertumbuhan suatu wilayah dengan sangat baik, akan tetapi hal tersebut juga membawa dampak yang negatif salah satunya adalah tingginya permintaan terhadap suatu  lahan.  Perkembangan  ekonomi  dan  pertumbuhan  penduduk  juga  merupakan  menjadi  penyebab  alih fungsi  lahan  pertanian  menjadi  area  penggunaan  lain  selain  pertanian.  Definisi  lahan  sendiri  menurut Hardjowigeno  dan Widiatmaka  (2015)  adalah suatu lingkungan  fisik  yang  meliputi  tanah,  iklim,  hidrologi, relief dan ekologi lainnya dimana faktor-faktor tersebut mempengaruhi penggunaan lahan tersebut, termasuk di dalamnya adalah akibat-akibat dari kegiatan manusia baik pada masa yang lalu maupun sekarang. Lahan merupakan suatu sumber daya yang sangat terbatas, sehingga permintaan akan lahan yang sangat tinggi akan menimbulkan  alih  fungsi  lahan  (perubahan  penggunaan  lahan),  khususnya  dari  lahan  pertanian  ke  non pertanian (Widiatmaka et al . 2015). Dinamika sosial ekonomi yang terjadi pada masyarakat akan berdampak
terhadap penggunaan lahan. Ketersediaan lahan yang relatif tetap dapat mengakibatkan persaingan lahan dalam pemanfaatannya dengan konsekuensi terjadinya perubahan penggunaan lahan yang sangat cepat. Dari masa ke masa, lahan telah diubah oleh manusia untuk berbagai jenis penggunaan, diantaranya sawah diubah menjadi lahan terbangun atau lahan non vegetasi (Munibah, 2008). Faktor dominan yang paling dapat merubah suatu tutupan/penggunaan lahan adalah faktor ekonomi dan sosial (Munibah, 2008; Kamusoko et al ., 2009). Hal ini dikarenakan kehidupan manusia tidak mungkin terpisahkan dari aspek sosial ekonomi, yaitu dalam usahanya untuk memenuhi kebutuhan hidup.
Berkembangnya Kabupaten Lampung Selatan ini ditandai dengan perkembangan infrastruktur yang baik berupa jalan tol, pemukiman warga maupun infrastruktur lainnya. Pembangunan infrastruktur yang cukup luas melewati wilayah Kabupaten Lampung Selatan dikhawatirkan akan berpengaruh juga terhadap laju konversi lahan  padi  sawah  dan  berkurangnya  penyediaan  pangan  di  Kabupaten  Lampung  Selatan.  Untuk  melihat perubahan penggunaan/penutupan lahan di Kabupaten Lampung Selatan sebelum dan setelah pembangunan infrastruktur  perlu  dilakukan  analisis  spasial  perubahan  penggunaan/penutupan  lahan.  Saat  ini  Kabupaten Lampung  Selatan  belum  memiliki  peta  perubahan  penggunaan/penutupan  lahan  tersebut.  Peta  perubahan tutupan/penggunaan lahan tersebut agar dapat melihat kondisi sebelum, saat ini dan kondisi yang akan datang serta  potensi  ketersediaan  lahan  sawah  di  Kabupaten  Lampung  Selatan  sampai  tahun  2031  sesuai  dengan Rencana Tata Ruang Wilayah yang ada.
Verburg et  al .  (1999)  dalam  penelitiannya,  model  spasial  dinamis  digunakan  untuk  menganalisis perubahan tutupan/penggunaan lahan yang melibatkan faktor fisik, ekonomi dan sosial. Di dalam penelitian ini, analisis perubahan tutupan/penggunaan lahan dilakukan menggunakan model cellular automata markov chain (CA-Marcov) yang dapat digunakan untuk menganalisis perubahan tutupan/penggunaan lahan dan telah dapat dimanfaatkan secara luas (Hedge et al ., 2008; Munibah, 2008; Hermawan, 2011; Wang et al ., 2012; Xin et al ., 2012; Riccioli et al ., 2013; Nouri, 2014; Mondal et al. , 2016; Rotinsulu et al ., 2018; Yusuf et al ., 2018). Model marcov chain ini dipilih karena model ini mampu dan dapat menilai perubahan tutupan/penggunaan lahan baik secara statistis maupun dinamis serta mempertimbangkan faktor antara ruang dan waktu (Hedge et al ., 2008; Jie, 2010; Mondal et al ., 2016). Pada model CA-Marcov ini, deteksi perubahan tutupan/penggunaan lahan yang dianalisis didasarkan pada kemungkinan terjadinya perubahan lahan dari suatu kondisi ke kondisi lain  berdasarkan  aturan  lokal,  filter  spasial cellular automata,  dan  peta  potensial  perubahan  kemungkinan terjadinya  transisi  ( transition  probabilities )  (Hedge et  al .,  2008;  Munibah,  2008;  Mas et  al .,  2013).  Peta perubahan tutupan/pengguanaan lahan tersebut disusun berdasarkan faktor ketetanggaan dan fisik (lahan) yang memicu terjadinya adanya perubahan tutupan/penggunaan lahan.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  menganalisis  perubahan  penggunaan/penutupan  lahan  di  Kabupaten Lampung Selatan, tahun 2007, 2013, dan 2019. Selain itu, juga dilakukan prediksi pengguanaan/penutupan lahan di Kabupaten Lampung Selatan sampai tahun 2031. Tahun 2031 diambil dari berakhirnya masa Rencana Tata Ruang Wilayah Kabupaten Lampung Selatan.

## METODE

## Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  Kabupaten  Lampung  Selatan  yang  terdiri  dari  17  (tujuh  belas)  kecamatan. Posisi  geografis  wilayah  penelitian  antara  105º14’-105º45’  lintang  selatan  dan  5º15’-6º05’  Bujur  Timur. Kabupaten  Lampung  Selatan  memiliki  batas-batas,  yaitu:  sebelah  barat  berbatasan  dengan  Kabupaten Pesawaran dan Kota Bandar Lampung; sebelah timur berbatasan dengan Laut Jawa; sebelah utara berbatasan dengan Kabupaten Lampung Timur dan Kabupaten Lampung Tengah; sebelah selatan berbatasan dengan Selat Sunda. Luas wilayah Kabupaten Lampung Selatan adalah 2165 km 2 .

## Gambar 1 Lokasi penelitian

## Metode Pengumpulan Data
Data yang dipakai pada penelitian ini adalah citra SPOT 4 Mosaik pada tahun 2007, citra SPOT 6 Mosaik untuk tahun 2013 dan citra SPOT 6 raw data pada tahun 2019 yang diperoleh dari LAPAN serta peta baku sawah yang didapat dari Kementerian ATR/BPN Republik Indonesia dan  Peta Rupa Bumi Indonesia (RBI) dari Badan Informasi Geospasial Republik Indonesia.
Alat  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  kamera,  perangkat  lunak  komputer  ( Microsoft  Office, ArcGIS,  IDRISI ), Global  Position  System (GPS).  GPS  dan  kamera  digunakan  untuk  dokumentasi  kegiatan survei  tutupan/penggunaan  lahan,  ArcGIS  merupakan software yang  digunakan  sebagai  alat  untuk  analisis citra, dan IDRISI merupakan software yang digunakan untuk analisis model perubahan tutupan lahan dengan model CA-Marcov.

## Metode Analisis Data

## Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  melalui  2  tahap  utama  yaitu  interpretasi  citra  dan  model  prediksi  perubahan tutupan/penggunaan  lahan  yang  saling  terkait  satu  sama  lain  sehingga  dihasilkan  peta  prediksi tutupan/penggunaan lahan tahun 2031.

## Interpretasi visual
Lillesand dan Kiefier (1994) dalam bukunya menyebutkan terdapat 8 (delapan) unsur interpretasi citra yang  digunakan  secara  memusat/konvergen  untuk  dapat  mengenali  suatu  obyek  yang  ada  pada  citra,  8 (delapan) unsur tersebut adalah warna/rona, bentuk, ukuran, bayangan, tekstur, pola, asosiasi dan situs. Acuan sekunder berupa peta lahan baku sawah tahun 2018 yang didapatkan dari Kementerian ATR/BPN, citra satelit
resolusi tinggi (citra SPOT). Hasil interpretasi kemudian dikelaskan sesuai tipe penggunaan lahan yang ada di wilayah  penelitian  yaitu  Kabupaten  Lampung  Selatan  dan  klasifikasi  penggunaan/tutupan  lahan  pada penelitian ini sesuai dengan klasifikasi berdasarkan Standar Nasional Indonesia (SNI) pada tahun 2010.
Verifikasi dan validasi dilakukan untuk mengetahui seberapa besar tingkat kebenaran proses klasifikasi. Verifikasi pada penelitian ini dilakukan dengan cara mengambil titik kenyataan di lapangan ( ground check ) yang  diambil purposive  sampling .  Validasi  hasil  klasifikasi  dilakukan  dengan  melakukan  uji  akurasi. Verifikasi tutupan/penggunaan lahan tahun lampau (tahun 2007 dan tahun 2013) dilakukan melalui metode wawancara  informal  dengan  narasumber  yang  telah  memiliki  pengetahuan  mengenai  kondisi  objek  yang dijadikan sampel pada masa lampau. Citra resolusi tinggi perekaman terdahulu ( archieve ) pada Google Earth digunakan pada penelitian ini untuk membantu validasi pada tutupan/penggunaan lahan tahun lampau (tahun 2007 dan tahun 2013).
Setelah  dilakukan  interpertasi  secara  visual,  uji  akurasi  klasifikasi  pada  tutupan/penggunaan  lahan dilakukan  menggunakan cara perhitungan akurasi secara keseluruhan ( overall accuracy ) dan menggunakan akurasi kappa berdasarkan matriks kesalahan klasifikasi yang tersaji pada Tabel 1 .
Tabel 1 Matriks kesalahan klasifikasi Kelas Kemampuan Lahan Referensi P 1+ P 1+ P 1+ ... P r+ Jumlah
H as il K las if ikas i P +i
X +i P +i X +i P +i X +i … X +i P +r X +i Total kolom X i+ X i+ X i+ X i+ X i+ N Keterangan:
: Piksel yang benar
: Piksel yang salah
Nilai akurasi keseluruhan ( overall accuracy ) merupakan rasio antara jumlah piksel benar dengan jumlah keseluruhan piksel. Referensi hasil pada penelititan ini sejalan dengan penelitian Liu dan Mason (2009). Nilai pada akurasi keseluruhan ( overall accuracy ) hanya dengan mempertimbangkan data yang benar antara hasil klasifikasi  dan  kondisi  lapangan  (referensi),  sehingga  nilainya  biasanya  lebih  tinggi  daripada  nilai  akurasi kappa  yang  mempertimbangkan  faktor  kesalahan  proses  klasifikasi.  Tingkatan  akurasi  kappa  termasuk kategori yang sangat tinggi jika akurasi  kappa bernilai 0.81-1.00  menurut Altman (1991) dalam Kubangun (2015).  Rumus  perhitungan  nilai  akurasi  keseluruhan  ( overall  accuracy )  dan  akurasi kappa adalah  sebagai berikut:
𝑂𝑣𝑒𝑟𝑎𝑙𝑙 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑋 𝑁 𝑥 100%
dengan keterangan untuk overall accuracy sebagai berikut:
X  : Jumlah sampel benar pada penggunaan lahan N  : Jumlah keseluruhan sampel penggunaan lahan
Sedangkan rumus akurasi kappa adalah sebagai berikut:
𝐾 ℎ𝑎𝑡 = 𝑁 ∑ 𝑥 𝑖𝑖 𝑟 𝑖=1 − ∑ (𝑥 𝑖+ + 𝑥 +𝑖 ) 𝑟 𝑖=1 𝑁 2 −   ∑ (𝑥 𝑖+ + 𝑥 +𝑖 ) 𝑟 𝑖=1
dengan keterangan sebagai berikut: x +i : Jumlah piksel hasil klasifikasi penggunaan lahan ke- i x i+ : Jumlah piksel referensi penggunaan lahan ke -i x ii : Jumlah piksel referensi pada penggunaan lahan ke-i yang sesuai dengan piksel klasifikasi penggunaan lahan ke- i
i : Baris atau kolom
r : Jumlah kelas penggunaan lahan
N   : Jumlah pada keseluruhan piksel referensi
K hat : Nilai akurasi kappa

## Cellular automata (CA) markov
Perubahan  tutupan/penggunaan  lahan  pada  penelitian  ini  berdasarkan  pada  peta  tutupan/penggunaan lahan  sebagai  dasar  klasifikasi  lahan  dan  kemungkinan  perubahan  tutupan/penggunaan  lahan  pada  selang waktu  tertentu  yang  dilakukan  dengan  pendekatan cellular  automata (CA).  Menurut  Chen et  al. (2002) komponen utama metode cellular automata (CA) adalah cell (piksel) yaitu merupakan unit dasar spasial dalam ruang  seluler, state ,  ketetanggaan/ neighbourhood yang  merupakan  serangkaian  sel  yang  saling  berinteraksi dan transition rule/transition function yaitu bagaimana respon perubahan suatu sel dalam menanggapi kondisi saat ini dan kondisi tetangganya.
Simulasi perubahan tutupan/penggunaan lahan pada penelitian ini dilakukan pada piranti Idrisi dengan modul Cellular  Automata Markov (CA-Markov)  sesuai  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Munibah (2008). CA-Markov adalah metode yang menggunakan kombinasi dari modul Multi-Objective Land Allocation (MOLA) dan Markov  Chain. Masukan  dalam  model  prediksi  perubahan  tutupan/penggunaan  lahan  adalah tutupan/penggunaan lahan tahun dasar, matriks transisi perubahan hasil dari modul Markov chain , kesesuaian penggunaan lahan serta filter default sebagai representasi dari fungsi ketetanggaan.
Validasi  model  pada  penelitian  ini  didasarkan  pada  nilai  akurasi  kappa  yang  memperlihatkan  tingkat kecocokan tutupan/penggunaan lahan dari hasil simulasi pada tahun 2007 dengan penggunaan lahan aktual pada  tahun  2013.  Semakin  tinggi  nilai  akurasi  kappa  bermakna  semakin  tinggi  tingkat  ketepatan  dalam tutupan/penggunaan lahan hasil prediksi dengan penggunaan lahan aktual. Prediksi tutupan/penggunaan lahan pada tahun 2019 diperoleh berdasarkan kecondongan perubahan tutupan/penggunaan lahan pada tahun 2007 dan tutupan/penggunaan lahan pada 2013 dengan menjalankan metode menggunakan model simulasi Cellular Automata - Markov (CA-Markov). Masukan pada simulasi prediksi penggunaan lahan tahun 2019 terdiri dari penggunaan lahan tahun 2013 sebagai tahun acuan pertama, kecocokan tutupan/penggunaan lahan dan matriks transisi perubahan tutupan/penggunaan lahan pada tahun 2007 dan tutupan/penggunaan lahan pada tahun 2019 serta filter default 5x5 pada piranti software Idrisi .
Simulasi  model  dilakukan  pada  berbagai  iterasi  yang  menghasilkan  peta  prediksi  tutupan/penggunaan lahan pada tahun 2019 sesuai dengan iterasi yang digunakan. Peta prediksi tutupan/penggunaan pada tahun 2019 yang dihasilkan kemudian akan dibandingkan dengan tutupan/penggunaan lahan pada tahun 2019 aktual untuk mendapatkan peta prediksi dengan nilai akurasi kappa dan dengan jumlah iterasi yang paling optimal. Nilai akurasi kappa tiap iterasi dapat dilihat trennya untuk dapat memastikan pada iterasi berapa terjadi break of slope . Break of slope merupakan titik dimana akan terjadi perubahan yang nyata dan yang paling efektif untuk menjadi pewakil dari jumlah iterasi yang digunakan pada model perubahan tutupan/penggunaan lahan (Munibah  2008).  Nilai  akurasi  kappa dari  jumlah  iterasi  yang  terpilih  dapat  mewakili  nilai  validasi  atau kelayakan dari model yang dibentuk untuk dapat digunakan sebagai model prediksi penggunaan lahan.
Prediksi  perubahan  tutupan/penggunaan  lahan  dilakukan  untuk  mendapatkan  gambaran  penggunaan lahan wilayah penelitian pada tahun 2031. Masukan dalam simulasi prediksi penggunaan lahan tahun 2031 terdiri dari tutupan/penggunaan lahan pada tahun 2019 sebagai tahun acuan, kecocokan tutupan/penggunaan lahan,  filter default 5x5  dan  matriks  transisi  perubahan  tutupan/penggunaan  lahan  antara  tahun  2013-2019.
Proses  pengulangan  (iterasi)  yang  digunakan  pada  simulasi  menggunakan  nilai  iterasi  yang  paling  optimal hasil proses validasi model.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Penggunaan/Penutupan Lahan
Berdasarkan hasil dari interpretasi citra yang dilakukan, Kabupaten Lampung Selatan mempunyai 8 kelas klasifikasi  tutupan/penggunaan  lahan  yaitu  hutan,  kebun  atau  perkebunan,  ladang  atau  tegalan,  lahan terbangun,  lahan  terbuka,  sawah,  semak  belukar,  tubuh  air  (sungai,  bendungan).  Citra  yang  dipakai  pada penelitian ini adalah citra SPOT 4 untuk tahun 2007, sedangkan untuk tahun 2013 dan 2019 menggunakan citra SPOT 6.
Uji  akurasi  klasifikasi  penggunaan  lahan/penutupan  lahan  menggunakan  58  titik  uji  dengan  metode sebaran purposive sampling . Berdasarkan analisis matriks kesalahan pada penelitian ini diperoleh nilai overall accuracy sebesar 88% dan kappa accuracy sebesar 86.5%. Nilai overall accuracy pada umumnya memiliki nilai lebih tinggi dibandingkan kappa accuracy karena tidak memperhitungkan nilai uji yang salah interpretasi. Nilai kappa accuracy pada penelitian ini menunjukkan hasil interpretasi citra satelit termasuk dalam kategori sangat  baik  sehingga  hasil  klasifikasi  dapat  digunakan  untuk  analisa  penggunaan  lahan  selanjutnya  Peta tutupan/penggunaan  lahan  berdasarkan  hasil  klasifikasi  penelitian  disajikan  pada  Gambar  2  (tahun  2019) sementara  proporsi  luasan  pada  tutupan/penggunaan  lahan  disajikan  pada  Tabel  2  dan  tutupan/perubahan penggunaan/tutupan lahan 2007, 2013, 2019 dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 2 Penggunaan lahan 2007, 2013 dan 2019 Kabupaten Lampung Selatan
Penggunaan/Tutupan Lahan 2007 2013 2019 Luas (ha) % Luas (ha) % Luas (ha) % Hutan 11415.2 5.27 11330.1 5.23 11095.7 5.12 Kebun/Perkebunan 76814.8 35.47 77998.7 36.02 78351.8 36.18 Ladang/Tegalan 50159.3 23.16 49116.4 22.68 48468.9 22.38 Lahan Terbangun 15695.3 7.25 16174.2 7.47 17729.9 8.19 Lahan Terbuka 1512.9 0.70 1797.1 0.83 2077.6 0.96 Sawah 45656.2 21.08 45390.9 20.96 44535.4 20.57 Semak Belukar 10048.6 4.64 9494.4 4.38 9035.9 4.17 Tubuh Air 5237.7 2.42 5238.0 2.42 5244.5 2.42 Jumlah 216540 100 216540 100 216540 100
Tabel 3 Perubahan penggunaan/tutupan lahan 2007-2019 Kabupaten Lampung Selatan
Penggunaan/Tutupan Lahan 2007 - 2013 2013 -2019 2007-2019 Luas (ha) % Luas (ha) % Luas (ha) % Hutan -85 -0.75 -234 -2.07 -319 -2.80 Kebun/Perkebunan 1184 1.54 353 0.45 1537 2.00 Ladang/Tegalan -1043 -2.08 -648 -1.32 -1690 -3.37 Lahan Terbangun 479 3.05 1556 9.62 2035 12.96 Lahan Terbuka 284 18.79 281 15.61 565 37.33 Sawah -265 -0.58 -855 -1.88 -1121 -2.45 Semak Belukar -554 -5.52 -459 -4.83 -1013 -10.08 Tubuh Air 0 0.01 6 0.12 7 0.13
Pada Tabel 2 menginformasikan bahwa penggunaan lahan terbesar di Kabupaten Lampung Selatan adalah perkebunan baik pada tahun 2007 sebesar 35.47% maupun pada tahun 2019 sebesar 36.18% hal ini sejalan dengan  PDRB  Kabupaten  Lampung  Selatan  dimana  PDRB  Kabupaten  Lampung  Selatan  paling  besar dihasilkan dari sektor pertanian yang di dalamnya terdapat sub sektor perkebunan. Tutupan/penggunaan lahan perkebunan yang naik sebesar 2% dari tahun 2007 sampai dengan 2019. Hal ini menggambarkan bahwa pada tahun  2007  pada  Kabupaten  Lampung  Selatan  sudah  ada  campur  tangan  manusia  namun  tidak  besar, sedangkan  pada  tahun  2019  dengan  berbagai  faktor  sosial,  ekonomi  dan  budaya  yang  terjadi  seperti pertambahan  jumlah  penduduk,  kebutuhan  manusia  akan  pangan  dan  pemenuhan  kebutuhan  primer  yang lainnya  maka  terjadi  perubahan tutupan/penggunaan  lahan dari  hutan  menjadi  area  bukan hutan.  Intervensi pemerintah  yang  ingin  meningkatkan  nilai  pendapatan  daerah  dengan  hasil  perkebunan  juga  akan mengakibatkan terjadinya perubahan tutupan/penggunaan lahan hutan menjadi perkebunan.
Perubahan penggunaan/tutupan lahan yang signifikan bertambah adalah lahan  terbangun dimana lahan terbangun  bertambah  479  ha  pada  tahun  2007  sampai  2013  sedangkan  dari  tahun  2013  sampai  2019  naik sebesar  1556  ha  atau  sekitar  9.62%.  Hal  ini  dapat  terjadi  akibat  pembangunan  masif  dari  pemerintah  baik pemerintah  pusat  maupun  pemerintah  daerah.  Pemerintah  pusat  membangun  infrastruktur  yang  berakibat terjadi  penggunaan/tutupan  yang  sangat  signifikan  ditambah  dengan  akses  ke  ibukota  provinsi  yang  makin baik mengakibatkan konversi lahan menjadi lahan terbangun tidak dapat dihindarkan.
Sawah juga mengalami penurunan luas yang cukup signifikan dimana perubahan lahan sawah pada tahun 2007-2013 berkurang sebesar 265 ha, sedangkan pada tahun 2013-2019 berkurang 855 ha, diakibatkan pada rentang tahun 2013-2017 Kabupaten Lampung Selatan belum ditetapkan Peraturan Daerah mengenai kawasan Lahan Pertanian Pangan Berkelanjutan (LP2B) sesuai dengan Undang-Undang Nomor 41 tahun 2009 tentang Lahan Pertanian Pangan Berkelanjutan.
Perubahan tutupan/penggunaan lahan semak belukar berkurang pada rentang tahun 2007 sampai tahun 2013  sebesar  554  ha,  sedangkan  pada  rentang  tahun  2013  sampai  tahun  2019  berkurang  sebesar  459  ha. Penggunaan/tutupan lahan semak belukar 2007-2019 sebesar 1 013 ha. Lahan terbuka mengalami penambahan penggunaan/tutupan lahan mengalami persentase terbesar sebesar 37.33% namun dalam luasan tutupan lahan ini hanya sebesar 565 ha dalam rentang waktu 2007-2019.

## Perubahan Tutupan/Penggunaan Lahan
Model perubahan tutupan/penggunaan lahan pada penelitian ini menggunakan dua titik tahun, yaitu tahun 2007 sebagai titik dasar dan tahun 2019 sebagai titik akhir dari penelitian. Pada tahap awal yaitu tahap analisis perubahan penggunaan lahan dari tahun 2007 ke tahun 2019 yang menghasilkan suatu grafik penambahan dan penurunan luas dalam tiap tutupan/penggunaan lahan (Gambar 3) sedangkan matriks perubahan lahan tersaji pada Tabel 4. Warna ungu yang terdapat dalam grafik menggambarkan bahwa terjadi penurunan luasan dalam suatu  tutupan/penggunaan  lahan,  sedangkan  warna  hijau  menginformasikan  bahwa  suatu  lahan  mengalami penambahan luasan. Sedangkan pada Tabel 4 menggambarkan transisi antara tutupan dan penggunaan lahan.
Gambar 3 Perubahan penggunaan/tutupan lahan 2007-2019
Tabel 4 Matriks transisi perubahan tutupan/penggunaan lahan tahun 2007 dan 2019
PL/TL 2013 2019 1 2 3 4 5 6 7 8 1 0.8437 0.0643 0.0023 0 0.0656 0 0.0241 0 2 0 0.8479 0.0001 0.1518 0 0.0002 0 0 3 0 0.1487 0.8277 0.0216 0.0004 0.0001 0.0016 0 4 0.01 0.01 0.01 0.93 0.01 0.01 0.01 0.01 5 0 0 0 0.1524 0.8476 0 0 0 6 0 0.0502 0.0527 0.0438 0 0.845 0.0077 0.0005 7 0 0.039 0.0615 0.0153 0.0843 0 0.7998 0 8 0 0 0 0.1201 0.03 0 0 0.8499
Keterangan:  1.  Hutan,  2.  Kebun  atau  Perkebunan  3.  Ladang  atau  Tegalan  4.  Lahan  Terbangun,  5.  Lahan Terbuka, 6. Sawah, 7. Semak Belukar, 8. Tubuh Air
Perubahan tutupan/penggunaan lahan yang terjadi pada sawah dan hutan sangat signifikan karena tidak ada penambahan yang terjadi sejak tahun 2007 sampai dengan 2019. Perubahan penggunaan lahan yang terjadi pada lahan sawah sebesar 1121 ha, perubahan penggunaan/tutupan lahan yang terjadi pada sawah ini terbanyak berubah menjadi lahan terbangun dimana lahan sawah yang terkonversi menjadi lahan terbangun sebanyak 510 ha (45%). Perubahan yang terjadi pada hutan menjadi penggunaan lahan selain hutan sebanyak 320 ha dimana yang berubah adalah hutan yang tidak termasuk dalam kawasan hutan yang ditetapkan pemerintah. Hutan  yang  terkonversi  menjadi  perkebunan  merupakan  konversi  hutan  yang  paling  banyak  adalah kebun/perkebunan  dibandingkan  dengan  kelas  penggunaan  lahan  yang  lain  ada  didalam  kelas  penggunaan lahan yang terdapat pada penelitian ini.
Lahan  terbangun  merupakan  kelas  penggunaan  lahan  yang  tidak  mengalami  pengurangan  luas  namun mengalami penambahan luas. Penambahan luas lahan terbangun menjadi sebesar 2034 ha, lahan terbangun tersebut  mengalami  penambahan  luas  terbesar  dari  ladang/tegalan  sebesar  32%,  kebun/perkebunan  sebesar 31%  dan  sawah  sebesar  25%.  Hal  ini  tidak  terelakkan  dalam  rangka  memenuhi  kebutuhan  ruang  untuk pembangunan  dan  juga  pesatnya  laju  pertumbuhan  penduduk,  pertumbuhan  ekonomi,  meningkatkan kebutuhan lahan untuk permukiman dan aktivitas manusia.
Ladang/tegalan  merupakan  kelas  pengunaan  lahan  yang  terluas  mengalami  perubahan  menjadi  lahan terbangun. Hal ini disebabkan oleh aksesbilitas jalan dan sarana prasarana pada ladang/tegalan yang baik serta dekat dengan pemukiman yang ada. Kebun/perkebunan juga merupakan kelas penggunaan lahan yang banyak mengalami perubahan lahan menjadi lahan terbangun hal ini disebabkan kebun perkebunan membuat kawasan industri  sehingga  perkebunan  tersebut  menjadi  pabrik  dalam  hal  pengolahan  makanan  dari  kebun  tersebut. Sawah menjadi kelas penggunaan yang berubah penggunaannya menjadi lahan terbangun namun pada kelas penggunaan lahan sawah pada rentang 2007-2019 belum  mempunyai aksesbilitas jalan dan masih didaerah yang jauh dari pemukiman padat penduduk.

## Validasi Model
Pemodelan  yang  dilakukan  terlebih  dahulu  divalidasi  untuk  melihat  apakah  model  tersebut  dapat digunakan untuk memprediksi tutupan/penggunaan lahan pada tahun yang akan datang. Validasi dilakukan dengan  menyandingkan  hasil  dari  prediksi  tutupan/penggunaan  lahan  tahun  2019  dengan  peta  penggunaan lahan aktual tahun 2019 (Gambar 4).
Prediksi  tutupan/penggunaan  lahan  pada  tahun  2019  didapat  dari  hasil  analisis markov  chain dengan memanfaatkan data tutupan/penggunaan lahan tahun 2007 sebagai tahun dasar/awal dan tutupan/penggunaan lahan pada tahun 2013 sebagai tahun kedua. Hasil prediksi penggunaan lahan tahun 2019 disandingkan dengan tutupan/penggunaan  lahan  tahun  2019  hasil  interpretasi  dengan  menggunakan  metode crosstab (tabulasi silang). Perlu diketahui bahwa nilai akurasi kappa atau nilai kecocokan (kemiripan) antara jumlah kolom dan baris maksimal adalah bernilai 1.00.
Gambar 4 Peta penggunaan lahan prediksi tahun 2019 dan peta penggunaan lahan 2019 aktual
Menurut  Altman  (1991) dalam Kubangun  (2015)  nilai  akurasi  kappa  0.81-1.00  menunjukkan  adanya kecocokan yang sangat baik, nilai akurasi kappa 0.61-0.80 adalah kecocokan baik, 0.41-0.60 adalah kecocokan sedang,  0.21-0.40  adalah  kecocokan  kurang  dari  sedang,  dan  nilai  <0.21  dikatakan  kecocokan  buruk. Berdasarkan hasil validasi untuk proyeksi ini menunjukkan bahwa nilai kappa yang diperoleh adalah sebesar 0.9469. Nilai ini menunjukkan bahwa pemodelan ini tergolong mempunyai kesepakatan atau kecocokan yang sangat baik terhadap kondisi eksisting penutupan/penggunaan lahan tahun 2019. Tingginya nilai dari akurasi kappa  tersebut,  maka  model  dari  hasil  yang  telah  dilakukan  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  pola persebaran dan luasan tutupan/penggunaan lahan untuk dapat prediksi tutupan/penggunaan lahan pada tahun 2031, yaitu dengan berdasarkan pada trend historis yang telah terjadi pada proyeksi pemodelan tersebut.

## Prediksi Tutupan/Penggunaan Lahan Kabupaten Lampung Selatan pada Tahun 2031
Prediksi  yang  telah  dilakukan  pada  penelitian  ini  dengan  menggunakan  satu  jenis  model,  yaitu  model Bussiness  As  Usual dimana  pada  model  ini  perubahan  mengikuti  pola  histori  yang  telah  terjadi  dari  tahun sebelumnya, metode prediksi tutupan/penggunaan lahan pada tahun 2031 dilakukan dengan metode yang sama yaitu Marcov Chain . Matriks peluang terjadinya perubahan penggunaan lahan di tahun 2031 untuk skenario Bussiness As Usual ditunjukkan dalam Tabel 5. Peta dikonversi menjadi bentuk raster dengan ukuran piksel 30x30 meter. Data-data ini sebagai input dalam membangun model prediksi tutupan/penggunaan lahan pada aplikasi CA-Markov . Perbedaan format data vektor dan raster akan menyebabkan selisih luas walaupun secara keseluruhan  tidak  berbeda  signifikan.  Input  pertama  dalam  pembuatan  model  prediksi  tutupan/penggunaan lahan  tahun  2031  adalah  peta  tutupan/penggunaan  lahan  tahun  2019  sebagai  basemap  kondisi  awal.  Input kedua adalah matriks area transisi yang didapat dari Markov Chain analisis peta tahun 2007-2019. Analisis ini menggunakan 12 kali iterasi, dimana 1 kali iterasi mewakili 1 tahun perubahan.
Perubahan tutupan/penggunaan lahan antara tahun 2007 dan tahun 2019 digunakan sebagai input dalam analisis Markov Chain . Hasil analisis tersebut adalah matriks probabilitas dan  matriks transisi area. Nilai 0 menunjukkan tidak terjadi perubahan tutupan/penggunaan lahan dari tutupan/penggunaan lahan sebelumnya (awal)  menjadi  tutupan/penggunaan  lahan  lainnya  di  akhir  periode  transisi.  Nilai-nilai  matriks  tegak  lurus diagonal  (baris-kolom)  menunjukkan  luas  tutupan/penggunaan  lahan  yang  tidak  berubah  (tetap  sebagai tutupan/penggunaan  lahan  yang  sama).  Nilai-nilai  matriks  ke  samping  kiri-kanan  kolom  dalam  satu  baris menunjukan nilai perubahan dan luas pada tutupan/penggunaan di kolom tersebut.
Proyeksi perubahan lahan hutan yang terbesar adalah menjadi kebun/perkebunan adalah sebesar 1141 ha dan jumlah proyeksi hutan  menjadi 9437 ha. Kebun/perkebunan diproyeksikan akan  mengalami perubahan lahan pada tahun 2031 yang terbesar menjadi lahan terbangun 11900 ha dan jumlah prediksi penggunaan lahan untuk  kebun/perkebunan  menjadi  sebesar  75167  ha  pada  tahun  2031.  Perubahan  lahan  proyeksi  untuk ladang/tegalan menjadi kebun/perkebunan sebesar 5767 ha dan jumlah luasan prediksi lahan ladang/tegalan pada tahun 2031 menjadi 42171 ha.
Lahan terbangun  merupakan  penggunaan lahan  yang  terjadi  penambahan  yang  signifikan  antara tahun 2019-2031, lahan terbangun diprediksi akan menjadi 34810 ha terjadi penambahan 17808 ha dari tahun 2019- 2031.  Penambahan  luasan  lahan  terbangun  diakibatkan  peningkatan  infrastruktur  yang  masif  yang mengakibatkan  peningkatan  ekonomi  sehingga  harus  merubah  lahan  dari  non  terbangun  menjadi  lahan terbangun.
Pada Tabel 5 prediksi perubahan lahan tahun 2019-2031 pengurangan lahan sawah sebesar 16.2 % hal ini diakibatkan  peningkatan  infrastruktur  di  daerah  tutupan/penggunaan  lahan  sawah.  Pengurangan  ini  juga diakibatkan peningkatan pertumbuhan penduduk yang terjadi di Kabupaten Lampung Selatan.
Prediksi penggunaan lahan terbuka juga terjadi penambahan luasan pada tahun 2031, perubahan luasan lahan terbuka menjadi 3875 ha terjadi kenaikan sebesar 86.5% dari tahun 2019 yang hanya sebesar 2078 ha. Prediksi  perubahan  lahan  sawah  juga  terjadi  pada  tahun  2031,  lahan  sawah  diprediksi  akan  mengalami penurunan menjadi 37317 ha terjadi penurunan 7218 ha (-13.24 ha) pada tahun 2031. Perubahan lahan sawah terjadi yang terbesar menjadi lahan terbangun yaitu sebesar 1298 ha.
Semak belukar juga mengalami perubahan luasan pada tahun 2031 menjadi 8945 ha terjadi perubahan luasan  sebesar  91  ha.  Tubuh  air  yang  terdiri  dari  sungai,  tambak,  bendungan  dan  juga  embung  terjadi pengurangan luasan menjadi 4839 ha, mengalami pengurangan sebesar 405 ha pada tahun 2031. Perubahan luasan dapat dilihat pada Tabel 5 dan peta prediksi penggunaan lahan dapat dilihat pada Gambar 5.
Tabel 5 Prediksi perubahan penggunaan lahan 2019-2031 Penggunaan Lahan 2019 2031 2019-2031 Luas (ha) % Luas (ha) % +/- % Hutan 11096 5.12 9437 4.36 -1659 -14.9 Kebun/ Perkebunan 78352 36.18 75167 34.71 -3185 -4.1 Ladang/ tegalan 48469 22.38 42171 19.47 -6298 -13.0 Lahan Terbangun 17730 8.19 34810 16.07 17080 96.3 Lahan Terbuka 2078 0.96 3875 1.79 1797 86.5 Sawah 44535 20.57 37317 17.23 -7218 -16.2 Semak 9036 4.17 8945 4.13 -91 -1.0 Tubuh Air 5245 2.42 4839 2.23 -405 -7.7 Jumlah 216540 100.00 216540 100
Gambar 5 Peta prediksi penggunaan/tutupan lahan tahun 2031
Prediksi ini dilakukan mengikuti pola histori yang telah terjadi antara tahun 2007, 2013 dan tahun 2019. Prediksi  untuk  penelitian  selanjutnya  ada  baiknya  digunakan  menggunakan  skenario  konservasi.  Skenario konservasi  yang  dimaksud  adalah  dengan  mempertahankan  penggunaan/tutupan  lahan  sawah  dan mempertahankan penggunaan/tutupan lahan hutan.

## KESIMPULAN
Hasil penelitian ini mendapatkan nilai kappa sebesar 86.5% untuk tutupan/penggunaan lahan tahun 2019. Sedangkan validasi model didapatkan nilai kappa sebesar 94.6% dan dapat untuk model prediksi perubahan lahan sampai  tahun  2031. Perubahan tutupan/penggunaan  lahan di Kabupaten Lampung  Selatan  dari tahun 2007  sampai  tahun  2019  bertambah  luasan  paling  tinggi  adalah  lahan  terbangun  dan  kebun/perkebunan. Tutupan/penggunaan lahan yang mengalami penurunan luasan cukup besar adalah ladang/tegalan berkurang dan sawah. Hal ini diakibatkan perkembangan infrastruktur yang begitu masif di Kabupaten Lampung Selatan. Tutupan/penggunaan lahan sawah adalah penggunaan lahan yang berkurang paling banyak.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis berterima kasih kepada Instiut Pertanian Bogor, Pemerintah Provinsi Lampung dan juga kepada Pemerintah Kabupaten Lampung Selatan yang telah mendukung penelitian ini. Terima kasih pula diucapkan kepada  Bappenas,  yang  telah  memberikan  dukungan  melalui  program  bantuan  penelitian  Pusbindiklatren Bappenas.

## DAFTAR PUSTAKA
Hardjowigeno S, Widiatmaka. 2015. Evaluasi Lahan dan Perencanaan Tata Guna Lahan . Yogyakarta (ID): Gadjah Mada University Press.
Hedge NP, Muralikrishna IV, Chalapatirao KV. 2008. Settlement growth prediction using neural network and cellular automata. Journal of Theoretical and Applied Information Technology . 419-428.
Hermawan E. 2011. Modeling and simulating spatial distribution pattern of urban growth using integration of GIS and Cellular automata [tesis]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Jie  Z.  2010.  Accuracy  assessment  and  uncertainty  analysis  of  spatial  explicit  modeling  for  land  use/cover change  and  urbanization:  A  case  in  Beijing  metropolitan  area. Science  China  Earth  Sciences .  53(2): 173-80.
Kamusoko C, Aniya M, Adi B, Manjoro M. 2009. Rural sustainability under threat in Zim-babwe – Simulation of future land use/cover changes in the Bindura district based on the Markov-cellular automata model. Journal Applied Geography . 29: 435-447.
Kubangun SH. 2015. Model spasial bahaya lahan kritis di Kabupaten Bogor, Cianjur, dan Sukabumi [tesis]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Lillesand TM, Kiefer RW. 1994. Penginderaan Jauh dan Interpretasi Citra . Yogyakarta (ID): Gadjah Mada University Press.
Mas  JF,  Kolb  M,  Paeglow  M,  Olmedo  MC,  Houet  T.  2013.  Modeling  land  use/cover  change  changes:  a comparison of conceptual approachs and softwares. Environmental Modeling and Software . 51: 94-111. Mondal  Md  S,  Sharma  N,  Garg  PK,  Kappas  M.  2016.  Statistical  independence  test  and  validation  of  CA Markov land use land cover (LULC) prediction results. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Sciences . 19: 259-272.
Munibah  K.  2008.  Model  spasial  perubahan  penggunaan  lahan  dan  arahan  penggunaan  lahan  berwawasan lingkungan  (studi  kasus  DAS  Cidanau,  Provinsi  Banten)  [disertasi].  Bogor  (ID):  Institut  Pertanian Bogor.
Nouri J, Gharagozlou A, Arjmandi R. 2014. Predicting urban land use changes using a CA-Markov Model. Arabian Journal for Science and Engineering . doi: 10.1007/s13369-014-1119-2.
Riccioli F, Asmar TE, Asmar JPE, Fratini R. 2013. Use of cellular automata in the study of variables involved in land use changes: An application in the wine production sector. Environ Monit Assess. 185: 5361- 5374.
Rotinsulu W, Walangitan H, Ahmad A. 2018. Analisis perubahan tutupan lahan DAS Tondano, Sulawesi Utara selama  periode  tahun  2002  dan  2015. Jurnal  Pengelolaan  Sumberdaya  Alam  dan  Lingkungan .  8(2): 161-169.
Verburg PH, Veldkamp TA, Bouma J. 1999. Land use change under conditions of high population pressure: the case of Java. Global Environmental Change. 9(4): 303-312.
Wang SQ, Zheng XQ,  Zang XB. 2012. Accuracy assessments of land use change simulation based on Markov- cellular automata model. Procedia Environmental Sciences . 13: 1238-1245.
Widiatmaka,  Ambarwulan  W,  Purwanto  MYJ,  Setiawan  Y,  Effendi  H.  2015.  Daya  dukung  lingkungan berbasis kemampuan lahan di Tuban, Jawa Timur. Jurnal Manusia Dan Lingkungan . 22(2): 247-259. Xin  Y,  Xin-Qi  Z,  Li-Na  Lv.  2012.  A  spatiotemporal  model  of  land  use  change  based  on  ant  colony optimization, Markov chain and cellular automata. Journal of Ecological Modelling . 1: 11-19.
Yusuf SM, Murtilaksono K, Hidayat Y, Suharnoto Y. 2018. Analisis dan prediksi perubahan tutupan lahan di DAS Citarum Hulu. Jurnal Pengelolaan Sumberdaya Alam dan Lingkungan. 8(3): 365-375.