Abstrak —Pembangunan infrastruktur transportasi akan berpengaruh  terhadap  perkembangan  lahan.  Pembangunan Gerbang Tol pada Kecamatan Pandaan bertujuan untuk memicu perkembangan  wilayah  disekitarnya.  Penelitian  ini  ditujukan untuk  mengkaji  kemungkinan  perubahan  tutupan  lahan  di sekitar  Gerbang  TOL Interchange Pandaan  di  Kecamatan Pandaan,  Kabupaten  Pasuruan.  Penelitian  ini diharapkan dapat menjadi masukan untuk pemerintah Kabupaten Pasuruan dalam mengevaluasi kebijakan dan pertimbangan rencana pemanfaatan lahan,  sebagaimana  yang  terdapat  pada  rencana  tata  ruang. Penentuan  potensi  perubahan  tutupan  lahan  yang  dilakukan secara keseluruhan meliputi tiga teknik analisis. Pertama teknik analisis  statistik  uji  KMO  dan  regresi  logistik  bertujuan  untuk mengidentifikasi  variabel  penentu  perubahan  penutupan  lahan. Kedua, teknik analisa regresi logistik untuk menghasilkan model matematis  perubahan  tutupan  lahan  dan  ketiga,  teknik  analisis spasial  digunakan  untuk  melakukan  mengkonversi  model matematis  perubahan  tutupan  lahan  di  Kecamatan  Pandaan, Kabupaten  Pasuruan.  Proses  validasi  dilakukan  dengan menghitung  nilai  ketepataan  model  melalui  2  (dua)  alternatif, pehitungnan confusion matrix dan perhitungan root mean square error (RMSE).  Setiap  tahapan  penelitian  menghasilkan  luaran yang  saling  berkaitan.  Terdapat  10  variabel  penentu  perubahan tutupan  lahan  yang  dihasilkan  dari  teknik  analisis  regresi logistik.  Tinggi  rendahnya  kemungkinan  perubahan  tutupan lahan ditentukan oleh jarak dari variabel-variabel tersebut. Hasil perumusan model spasial perubahan tutupan lahan menunjukan bahwa  probabilitas  perubahan  lahan  di  Kecamatan  Pandaan sebesar 0,00000072289 sampai dengan 0,986763.
Kata  Kunci —Gerbang  TOL  ( interchange ),  perubahan  tutupan lahan, model regresi logistik, model spasial.

## I. PENDAHULUAN
etersediaan  infrastruktur  memberikan  dampak  secara tidak  langusng  terhadap  peningkatan  sistem  sosial  dan sistem  ekonomi.  Selain  itu,  dengan  dibangunnya  infrastruktur mampu  memberikan  akses  mudah  bagi  masyarakat  terhadap sumber  daya  sehingga  dapat  meningkatkan  efisiensi  dan produktivitas  [1].  Penutupan  lahan (landcover) berhubungan dengan  aktivitas  manusia  dan  juga  sumberdaya  lahan. Perkembangan suatu wilayah akan berdampak pada meningkatnya  tekanan  terhadap  lahan  sehingga  terjadi peristiwa  konversi  lahan  sebagai  akibat  dari  peningkatan jumlah penduduk, aktivitas sosial, dan ekonomi masyarakat.
Terdapat  perbandingan  peta  eksisting  Kecamatan  Pandaan dengan interval tahun 10 tahun (2006 dan 2016), yang terdapat perubahan  lahan  pertanian  ( agricultural  area )  menjadi  lahan non-pertanian  ( built-up  area )  [2].  Keberadaan  investor  yang membeli  lahan  pertanian  untuk  keperluan  investasi  dan berbagai  hal  lainnya  membuat  peristiwa  perubahan  tutupan lahan  tidak  terhindarkan.  Selama  kurun  waktu  kurang  lebih 6 tahun  (2011-2016),  telah  terjadi  perubahan  luasan  Bangunan berdasarkan pada Kecamatan Pandaan dengan luasan 1.112,64 Ha  menjadi  1.130,64  Ha  [3].  Selain  itu,  Ruas  Tol  Gempol  – Pandaan  sepanjang  sepanjang  ±14  Km  ini  akan  berperan strategis  untuk  pengembangan  wilayah  karena  berada  di koridor  antara  Surabaya  dengan  Malang  termasuk  Kecamatan Pandaan,  Kabupaten  Pasuruan  [4].  Dengan  adanya  jalan  Tol Surbaya – Malang ini akan mendukung perkembangan wilayah disekitarnya  yang  juga  direncanakan  dalam  dokumen rencana. Wilayah yang dimaksud ini berada pada sekitaran Gerbang Tol Pandaan  dimana  gerbang  tol  ini  menjadi  akses  keluar  dan masuk  tol  di  Kecamatan  Pandaan.  Selain  itu,  lokasi  geografis Kecamatan  Pandaan  yang  berada  di  antara  dua  kota  besar, yakni  Surabaya-Malang  membuat  tekanan  perubahan  lahan yang besar [3]. Perubahan tutupan lahan yang terjadi pun tidak dapat  dipastikan  kecocokannya  dengan  rencana  tata  ruang berlaku  saat  ini.  Pemerintah  memerlukan  berbagai  macam referensi  yang  dapat  dijadikan  pertimbangan  dalam  menyusun kebijakan  baru  atau  meninjau  ulang  kebijakan  yang  sudah berlaku perihal rencana pemanfaatan lahan.
Kecamatan  Pandaan  yang  termasuk  dalam  rencana pengembangan kawasan strategis untuk kepentingan pertumbuhan  ekonomi,  difokuskan  pada  kawasan  sekitar lokasi Gerbang Tol ( interchange ) [5]. Keberadaan Gerbang Tol Pandaan  dinilai  akan  memberi  benefit  tersendiri  terhadap meningkatnya  aksesibilitas  Kecamatan  Pandaan  dengan wilayah-wilayah  di  Pulau  Jawa  Khususnya  wilayah  sekitar Jawa  Timur.  Dampak  dari  meningkatnya  akses  tersebut berpotensi  kepada  besarnya  pula  perubahan  tutupan  lahan  di Kecamatan  Pandaan.  Supaya  pemerintah  dapat  memastikan rencana  pengembangan  penutupan  lahan,  salah  satu  referensi pertimbangan  yang  digunakan  dengan  melihat  potensi perubahan penutupan lahan yang terjadi. Oleh karena itu untuk mengurangi ketidakpastian dalam alokasi rencana

## Prediksi Perubahan Penutupan Lahan Pasca Beroperasinya Gerbang TOL ( Interchange ) Pandaan di Kecamatan Pandaan Kabupaten Pasuruan Menggunakan Metode Regresi Logistik Biner
Muhammad Naufal dan Cahyono Susetyo Departemen Perencanaan Wilayah dan Kota, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : csusetyo@gmail.com
K
pengembangan  penutupan  lahan,  perlu  dilakukan  penelitian untuk  memprediksi  perubahan  penutupan  lahan  (non- terbangun  menjadi  terbangun)  pasca  beroperasinya  Gerbang Tol  ( interchange )  Pandaan  yang  ada  di  Kecamatan  Pandaan, Kabupaten Pasuruan.

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Jenis dan Pendekatan
Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah deskriptif kuantitatif dengan pendekatan studi korelasional.

## B. Variabel
Variabel  yang  digunakan  untuk  menganalisa  model matematis  regresi  logistik  perubahan  penutupan  lahan  di kawasan  sekitar  Gerbang  Tol  Pandaan  Kecamatan  Pandaan Kabupaten Pasururan diantaranya seperti Tabel 1.

## C. Populasi
Populasi  pada  penelitian  ini  merupakan  jumlah  penduduk Kecamatan  Pandaan  tahun  2018  yang  dihitung  berdasarkan jumlah Kartu Keluarga (1 KK = 4 orang)  [6]. Jumlah populasi yang digunakan sebesar 28.245 keluarga.

## D. Sampel
Untuk  menentukan  titik  sampel  yang  dibutuhkan  dalam memproses  uji  statistik  dhitung    menggunakan  rumus slovin yang  mengacu  pada  populasi  penelitian.  Besar  titik  sampel yangdigunakan  sebanyak  100  sampel  ini  dibagi  kedalam  90 titik  sampel  kalibrasi  (90%)  dan  10  titik  sampel  validasi
(10%).  Titik  sampel  yang  sudah  ditetapkan  pada  wilayah penelitian  akan  diklasifikasikan  mana  yang  telah  mengalami perubahan  tutupan  lahan  (dinotasikan  dengan  angka1)  dan mana  yang  tidak  mengalami  perubahan  tutupan  lahan (dinotasikan  dengan  angka  0).  Untuk  menentukan  nilai observasi  lapangan  perubahan  penutupan  lahan  yang  terjadi secara  aktual  digunakan  metode stratified  random  sampling [7].

## E. Klasifikasi Penutupan Lahan
Klasifikasi  jenis  penutupan  lahan  eksisting  diperlukan dalam  penelitian  ini  untuk  mengetahui  jenis  tutupan  lahan mana  yang  termasuk  kelas  lahan  terbangun  dan  kelas  lahan non-terbangun.  Tabel  2  merupakan  tabel  klasifikasi  tutupan lahan.

## F. Metode Analisis
Dalam  menganalisis  prediksi  perubahan  penutupan  lahan pasca  beriperasinya  Gerbang  Tol  Pandaan  di  Kecamatan
Tabel 2.
Klasifikasi Penutupan Lahan Jenjang I Jengjang II
Lahan Terbangun Permukiman Industri Perdagangan dan Jasa Pariwisata Ruang Tebuka Hijau Lahan Non-Terbangun Pertanian Lahan Kering/Sawah/Ladang Perkebunan Peternakan Perairan Sungai Perairan darat lainnya.
Tabel 4.
Variables in equations
B S.E Wald df Sig. Exp(B) X1 -.001 .000 10.508 1 .001 .999 X2 -.004 .002 2.506 1 .013 .996 X3 -.006 .004 2.628 1 .015 .994 X4 -.001 .001 1.681 1 .019 .999 X5 -.001 .002 .275 1 .050 .999 X7 .001 .001 .706 1 .040 1.001 X8 .001 .001 1.249 1 .026 1.001 X9 .001 .001 .850 1 .036 1.001 X10 .000 .001 .001 1 .971 1.000 X11 -.001 .001 1.358 1 .024 .999 X12 .000 .002 .001 1 .977 1.000 X13 .001 .002 .179 1 .047 1.001 constant 3.365 1.026 10.888 1 .001 29,510 Tabel 3. Uji KMO dan Bartlett Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .674 Barlett Test of Sphericity Approx. Chi-Square 919.263
df 78 Sig. 0,00 Tabel 1. Variabel Sintesa No Sumber
Indikator Variabel Pengaruh 1 Saefulhakim, 1996  Jenis  Wilayah Industri
 Wilayah Permukiman 2 Yuliastuti,
1996  Ketersediaan Prasarana  Akses Gerbang Tol ( interchange )
3 Susilo, 2008  Jaringan Jalan Arteri
 Jaringan Jalan Kolektor 4 Putra, 2003  Jaringan Listrik  Jaringan Telekomunikasi
 Jaringan Air Bersih
 Ketersediaan Sarana
 Sarana Perdagangan dan Jasa  Sarana Perkantoran
5 Febriyanto, 2015
 Sarana Peribadatan  Sarana Pendidikan
 Sarana Kesehatan
Pandaan  Kabupaten  Pasuruan  dilakukan tiga tahapan analisis. Berikut tahapan analisis yang dilakukan:
1) Menentukan variabel-variabel yang mempengaruhi perubahan penutupan lahan (non-terbangun menjadi terbangun) di Kecamatan Pandaan.
Dalam  menentukan  variabel  yang  berpengaruh  terhadap perubahan  tutupan  lahan  di  Kecamatan  Pandaan  dilakukan mereduksi variabel berdasarkan uji statistik KMO dan Bartlett dan  output  hasil  analisa  regresi  logistik  [8].    Masukan  data untuk  menguji  variabel  tersebut  berupa  angka  jarak  setiap variabel  hasil  sintesa  pustaka terhadap titik sampel yang telah ditentukan  menggunakan tools euclidean  distance pada software ESRI ArcMAP 10.3.
Hasil  variabel  berpengaruh  yang  telah  lolos  tahap  reduksi menjadi  masukan  untuk  perumusan  model  matematis  regresi logistik  perubahan  penutupan  lahan.  Nilai KMO/MSA pada interval  0.5-1.0  menujukkan  bahwa  proses  analisis  yang dilakukan sudah tepat dan dapat dilanjutkan [9]. Dalam SPSS, ukuran  kecukupan  sampling  untuk  tiap  variabel  ditampilkan dalam  tiap  diagonal  pada anti  image  correlation  matriks . Kriteria Uji KMO dari matriks antara variabel [10]:
 U ntuk 0,9 < KMO 1,00, data sangat baik,
 Untuk 0,8< KMO ≤ 0,9, data baik
 Untuk 0,7< KMO ≤ 0,8 data baik
 Untuk 0,6< KMO ≤ 0,7 data lebih dari cukup
 Untuk 0,5< KMO ≤ 0,6 data cukup
 KMO ≤ 0,5 data tidak layak
Proses  reduksi  selanjutnya  dilakukan  dengan  melihat  nilai signifkansi  setiap  variabel  yang  di- running dalam  analisa regresi  logistik. Input variabel pada analisa regresi logistik ini merupakan  variabel  hasil  dari  reduksi  dengan  analisa  KMO. Apabila  hasil  analisa  regresi  logistik  memunculkan  nilai kurang dari 0,05 maka variabel tersebut dianggap mempengaruhi perubahan tutupan lahan.
2) Merumuskan model matematis perubahan penutupan lahan tahun 2016-2018 di Kecamatan Pandaan.
Dalam  merumuskan  model  matematis  perubahan  tutupan lahan  dilihat  berdasarkan  hasil  intepretasi  keluaran  analisa regresi  logistik  menggunakan software SPSS. Analisis regresi logistik  bekerja  dengan  variabel  respon  dan  semua  tipe  data (nominal,  ordinal,  interval)  sebagai  variabel  prediktor.  Pada penelitian  ini,  yang  menjadi  variabel  dependen  adalah perubahan  tutupan  lahan.  Lalu  dalam  regresi  logistik persamaan  regresi  akan  menghubungkan  logit  dari  perubahan (pi)  yang  berfungsi  sebagai  variabel  respon  dengan  sejumlah variabel prediktor Xi (1,2,3,..k) [8]. Logit perubahan (pi) pada dasarnya merupakan natural logaritma (ln) dari odd perubahan. Odd suatu peristiwa merupakan rasio antara peluang terjadinya peristiwa  dengan  peluang  tidak  terjadinya  peristiwa.  Dalam
Gambar 1. Probabilitas Perubahan Penutupan Lahan
Gambar 2. Potensi  Perubahan Tutupan Lahan dengan Treshold 70%
Tabel 5. Omnibus Test of Model Coefficients
Chi-Square df Sig. Step 1 Step 37,379 10 .000 Block 37,379 10 .000 Model 37,379 10 .000 Tabel 6. Hosmer and Lemeshow Test Step Chi-Square df Sig. 1 7.033 8 .533 Tabel 7. Model Summary Step -2 Log. Likelihood Cox & Snell R square Sig. 1 87.388 .340 .453 Tabel 8. Klasifikasi
Predicted
Y
Percentage Correct
Observed Tidak Berubah Berubah Step 1 Y Tidak Berubah 34 11 75,6 Berubah 12 33 73,3 Overall percentage 74,4
konteks  perubahan  tutupan  lahan,  peristiwa  yang  dimaksud terjadinya  perubahan  dari  lahan  non-terbangun  ke  lahan terbangun. Berdasarkan hubungan tersebut, peluang (probabilitas)  terjadinya  perubahan  dapat  ditentukan  dengan menggunakan exponensial dari odd.
3) Memprediksi perubahan penutupan lahan (non-terbangun menjadi terbangun) Kecamatan Pandaan.
Dalam  tahap  prediksi  perubahan  tutupan  lahan,  dilakukan dengan  analisa  spasial  logistik linier. Pada prinsipnya, regresi logistik  mempunyai  tujuan  untuk  memperkirakan  besarnya probabilitas  kejadian  tertentu di dalam suatu populasi sebagai suatu  fungsi  eksplanatori.  Dengan  demikian  secara  matematis penggunaan  regresi  logistik  menjadi  lebih  mudah  digunakan. Masukan  yang  digunakan  dalam  memprediksi  perubahan tutupan  lahan  adalah  model  matematis  perubahan  tutupan lahan di Kecamatan Pandaan, Kabupaten Pasuruan.
Model  matematis  tersebut  diolah  dengan  cara  me- running menggunakan tools Raster Calculator pada software ArcMap . Untuk  menghasilkan  nilai  probabilitas  perubahan  penutupan lahan  yang  diprediksikan  terjadi  dilakukan  dengan  analisa spsasial  menggunakan  bantuan software  ESRI  ArcMAP  10.3 . Dengan tools  raster  calculator ,  model  matematis  perubahan penutupan  lahan  akan  dikonversi  menjadi  model  probabilitas perubahan  penutupan  lahan.  hasil  nilai  probabilitas  akan menunjukkan nilai diantara interval 0 dan 1. Selanjutnya, besar nilai  probabilitas  yang  akan  digunakan  mengacu  terhadap penelitian  yang  membahas permodelan perubahan penggunaan lahan melalui model spasial regresi logistik. He dan Lo (2007, dalam  amin  2010)  mengatakan  bahwa  pada  hasil  dari  peta probabilitas  ( image of probability ) perlu dibuatkan klasifikasi dengan ambang batas tertentu (“treshold”) [10].

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Menentukan Variabel-variabel  yang  Mempengaruhi Perubahan  Penutupan  Lahan  (Non-Terbangun  menjadi Terbangun) di Kecamatan Pandaan.
Intepretasi  terhadap  hasil  proses  uji  statistik  KMO  dilihat berdasarkan    tabel  3 KMO  and  Bartlett’s  Test ,  dan  tabel  4 Anti-Image  Correlation pada  keluaran  SPSS.  Pada  jumlah kuadrat  koefisien  korelasi,  maka  akan  menghasilkan  nilai KMO  mendekati  1  (satu).  Persyaratan  validasi  uji  KMO  ini dianggap  memenuhi  atau  valid  apabila  memiliki  nilai  diatas 0,5.  Nilai  tabel KMO  and  Bartlett’s  Test bernilai 0,674 . Karena  nilainya  lebih  besar  dari  0,5  sehingga  dinilai  valid. Hasil nilai Bartett’s Test of Spehricity sebesar 919,263 dengan signifikansi sebesar 0 (nol).
Nilai  korelasi  ini  ditunjukkan  pada  kolom Anti-Image Correlation pada  nilai  yang  memiliki  tanda  “ a ”.    Variabel  – variabel  yang  memiliki  nilai  <  0,5  (kurang  dari  0,5)  akan direduksi  Berdasarkan  hasil  analisa,  variabel  yang  direduksi terdapat  1  (satu),  yakni  variabel X6  (sarana  kesehatan) dengan  nilai 0,498. Sehingga  X6  dianggap  tidak  berpengaruh
dan direduksi
Kemudian,  12  (duabelas)  variabel  yang  melalui  tahap reduksi kembali dilakukan uji regresi logistik untuk dilakukan melihat  dan  memastikan  apakah  masih  ada  variabel  bisa direduksi  atau  tidak.  Reduksi  variabel  dilakukan  dengan melihat  hasil  signifikansi  pada  output  SPPS  pada  tabel variable  in  equations. Apabila  terdapat  variabel  dengan  nilai signifikansi  >  0,05  maka  variabel  tersebut  dinilai  tidak memiliki  pengaruh  terhadap  variabel  dependen  (perubahan tutupan  lahan).  Berikut  merupakan  hasil  dari  output  regresi logistik.
Terdapat  2  (dua)  variabel  yang  memiliki  nilai  diatas  0,05, yakni X10 (Jalan Kolektor) dan X12 (Jaringan Telekomunikasi).  Sehingga  X10  dan  X12  dianggap  tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen (perubahan  tutupan  lahan).  Hal  tersebut  juga  dapat  diketahui berdasarkan nilai konstanta pada kolom B menunjukkan besar nilai  untuk  X10  dan  X12  menghasilkan  nilai  0  yang  tidak perlu dimasukan kedalam persamaan matematis.
Maka  dapat  diartikan  bahwa  variabel  X1  (Gerbang  TOL); X2  (Industri);  X3  (Permukiman);  X4  (Perdagangan dan Jasa); X5  (Pendidikan);  X7  (Peribadatan);  X8  (Perkantoran);  X9 (Jalan  Arteri);  X11  (Listrik);  X13  (Air  Bersih)  memiliki pengaruh  terhadap  perubahan  tutupan  lahan  di  Kecamatan Pandaan.

## B. Merumuskan Model Matematis Perubahan Penutupan Lahan Tahun 2016-2018 di Kecamatan Pandaan.
Hasil  dari  proses  ini  menampilkan  beberapa  tabel  analisa statistik.  Tabel-tabel  yang  perlu  diperhatikan  dalam  SPSS  ini diantarnya  Tabel  5 omnibus  test ,  Tabel  6 Hosmer  and Lemeshow  Test ,  Tabel  7 Model  Summary, Tabel  8 Classification Table , serta Variabel in the equation . Pada  hasil Omnibus  Test hasil  yang  didapatkan  nilai signifikansi 0,000 .  Dengan  taraf  kepercayaan  95%,  jumlah variabel  independen  sebanyak  10  memiliki  nilai  signifikansi yang  lebih  rendah  dari  0.05  (<  0.05).  hal  ini  menunjukkan bahwa  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  dari  ke-11  variabel independen secara simultan mempengaruhi variabel dependen.
Nilai Chi  Square tabel  untuk  DF  8  (Jumlah  variabel independen  –  1)  pada  taraf  signifikansi  0,05  adalah  sebesar 21,955.
Karena nilai Chi Square Hosmer and Lemeshow hitung  7,033  <  Chi  Square  table  21,955  atau  nilai signifikansi  sebesar  0,533  (>  0,05)  sehingga  menunjukkan bahwa  model  dapat  diterima  dan  pengujian  hipotesis  dapat dilakukan sebab ada perbedaan signifikan antara model dengan nilai observasinya.
Nagelkerke R Square digunakan untuk mengintepretasikaan tingkat  keberhasilan  suatu  model  regresi  logistik  dalam memprediksi  nilai  variabel  dependen.  Nilai Nagelkerke  R Square sebesar  0,453  yang  menunjukkan  bahwa  kemampuan variabel independen (X) dalam menjelaskan variabel dependen (Y)  adalah  sebesar  45%  dan  terdapat  55%  faktor  lain  di  luar
model yang menjelaskan variabel dependen.
Dalam  intepretasi  regresi  logistik  tersebut  diketahui  bahwa Classsification  Table diatas  memberikan  nilai overall percentage sebesar (34+33)/100 = 0,74 yang berarti ketepatan model dalam penelitian ini adalah sebesar 74%.
Pada Tabel 3 sebelumnya, dapat dilihat bahwa seluruh nilai P value uji  Wald  (Sig.)  <  0,05,  dimana  hal  ini  menunjukkan bahwa  masing-masing  variabel  memiliki  pengruh  parsial  yang signifikan  terhadap  Y  di  dalam  model.  Uji  Wald  ini  juga disebut juga uji parsial dalam permodelan regresi logistik yang bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  suatu  independen (prediktor)  layak  untuk  masuk  ke  dalam  model  atau  tidak (Wahidah,2018)  [8].  Lalu,  nilai  kolom  B  pada  Tabel  3  akan dimasukan  sebagai  konstanta  dalam  model  matematis  regresi logistik. Untuk variabel X10 (jaringan jalan kolektor) dan X12 (jaringan  telekomunikasi)  yang  memiliki  nilai  signifikansi diatas  0,05  telah  direduksi  dan  dinilai  tidak  memiliki hubungan  parsial  terhadap  perubahan  lahan.  Setelah mengetahui  berbagai  interpretasi  dari  hasil running SPSS terkait  analisa  regresi  model  logistik perubahan tutupan lahan pada Kecamatan Pandaan Kabupaten Pasuruan, dihasilkan pula model matematis regresi logistik seperti berikut.
Dimana:  X1 = Gerbang TOL X2 = Wilayah Industri X3 = Kawasan Permukiman X4 = Kawasan Perdagangan dan Jasa X5 = Sarana Pendidikan X7 = Sarana Peribadatan X8 = Sarana Perkantoran X9 = Jaringan Jalan Arteri X11 = Jaringan Listrik X13 = Jaringan Air Bersih
C. Memprediksi Perubahan  Penutupan  Lahan  (Non- Terbangun menjadi Terbangun) Kecamatan Pandaan
Bentuk raster yang  dihasilkan  menunjukkan  probabilitas perubahan  tutupan  lahan  di  Kecamatan  Pandaan.  Data spasial perubahan tutupan lahan ini juga berbasis pada titik, sehingga setiap titik memiliki nilai yang berbeda. Model matematis yang digunakan  pada tools “ Raster  Calculator ” adalah “1/ (1+Exp (-3.385  +  (0.001  *  X1)  +  (0.004  *  X2)  +  (0.006  *  X3)  + (0.001  *  X4)  +  (0.001  *  X5)  -  (0.001*  X7)  -  (0.001  *  X8)  - (0.001 * X9) + (0.001 *X11) - (0.001 * X13)))”
Hasil  perumusan  model  spasial  perubahan  tutupan  lahan di Kecamatan Pandaan menunjukkan bahwa probabilitas perubahan  tutupan  lahan  di  Kecamatan  Pandaan  sebesar 0,00000072289  sampai  dengan  0,986763  yang  ditunjukkan pada Gambar 1. Nilai tersebut dapat diinterpretasikan jika nilai probabilitas  semakin  besar,  maka  kecenderungan  perubahan tutupan lahan juga semakin besar.
D. Skenario  Model  Probabilitas  Perubahan  Tutupan  Lahan di Kecamatan Pandaan, Kabupaten Pasuruan
Dengan  hasil raster tersebut masih belum diketahui apakah peristiwa  perubahan  tutupan  lahan  benar-benar  terjadi  karena nilai yang ada dalam raster tadi belum terklasifikasi. Sehingga dilakukan  pendekatan  dengan  melakukan  pembagian  kelas ( reclassify )  untuk  mengetahui  mana  lahan  yang  benar-benar memiliki  kecenderungan  untuk  berubah  dan  mana  lahan  yang tidak.  Tenik reclassify ini  dilakukan  pada  program ArcMap10.3 dengan mengacu terhadap probabilitas perubahan lahan  dari  nilai  raster  yang  ada  ( high :  0,986763;  dan low: 0,00000072289).  hasil  dari  peta  probabilitas  ( image  of probability )  perlu  dibuatkan  klasifikasi  dengan  ambang  batas tertentu  (“treshold”).  Nilai  treshold  yang  digunakan  untuk menentukan  potensi  perubahan  tutupan  lahan  adalah  treshold dengan interval masing-masing sebesar 10% yang dimulai dari persentase  70%,  80%  dan  90%  dengan  asumsi  bahwa probabilitas  diatas  60%  menunjukan  kecenderungan  potensi tutupan lahan untuk berubah [10].
Pi = 1 / (1 + Exp (-3.385 + 0.001X 1 + 0.004X 2 + 0.006X 3 + 0.001X 4 +  0.001X 5 -  0.001X 7 –  0.001X 8 -  0.001X 9 + 0.001X 11 - 0.001X 13 )).
Gambar 4. Potensi  Perubahan Tutupan Lahan dengan Treshold 90%
Gambar 3. Potensi  Perubahan Tutupan Lahan dengan Treshold 80%
Selanjutnya  program ArcMAP  10.3 akan  menghasilkan raster yang  sudah  teklasifikasi  untuk  masing-masing  treshold (70%,  80%,  90%)  dengan  notasi Gridcode yang  sudah ditetapkan yakni untuk Gridcode “1” menandakan tidak terjadi peristiwa perubahan tutupan lahan diubah dalam nilai “0”; dan untuk Gridcode “2”  menandakan  terjadi  peristiwa  perubahan tutupan  lahan  diubah  dalam  nilai “1”. Berikut ini merupakan peta  hasil  dari  proses reclassify terhadap  model  spasial perubahan tutupan lahan di Kecamatan Pandaan. Gambar 2 ini merupakan peta potensi perubahan tutupan lahan di Kecamatan Pandaan berdasarkan masing-masing treshold.
Jika  treshold  yang  digunakan  70%,  maka  wilayah  yang memiliki  nilai  probabilitas  dibawah  0,7  yang  berarti  wilayah tersebut  berpotensi  untuk  tidak  berubah.  Sebaliknya,  wilayah yang  memiliki  nilai  probabilitas  lebih  dari  0,7  yang  berarti wilayah tersebut berpotensi untuk berubah.
Jika  treshold  yang  digunakan  80%  yang  ditunjukkan  pada Gambar  3,  maka  wilayah  yang  memiliki  nilai  probabilitas dibawah  0,8  yang  berarti  wilayah  tersebut  berpotensi  untuk tidak  berubah.  Sebaliknya,  wilayah  yang  memiliki  nilai probabilitas  lebih  dari  0,8  yang  berarti  wilayah  tersebut berpotensi untuk berubah.
Selanjutnya,  Jika  treshold  yang  digunakan  90%  yang ditunjukkan pada Gambar 4, maka wilayah yang memiliki nilai probabilitas  dibawah  0,9  yang  berarti  wilayah  tersebut berpotensi  untuk  tidak  berubah.  Sebaliknya,  wilayah  yang memiliki  nilai  probabilitas  lebih  dari 0,9 yang berarti wilayah tersebut berpotensi untuk berubah.
Selanjutnya  dilakukan  Perhitungan  luas  pada  jenis  lahan yang  terklasifikasi  dalam  “non-terbangun”  ( built-up )  pada klasifikasi  tutupan  lahan  sebelumnya.  Setelah  diketahui  jenis lahan  mana  saja  yang  termasuk  dalam  non-terbangun,  lalu melakukan overlay  intersect dengan  masing-masing  peta potensi perubahan lahan pada peta sebelumnya.
Berikut  ini  merupakan  besaran  luas  lahan  tidak  terbangun (luas  =  3021  Ha)  yang  berpotensi  berubah  berdasarkan skenario setiap treshold.
Skenario  Potensi  Perubahan  Penggunaan  Lahan  dengan Probabilitas  70%  Hasil skenario perubahan penggunaan lahan dengan  menggunakan  probabilitas  70  %  menghasilkan  luas wilayah  yang  berpotensi  untuk  berubah  adalah  sebesar  1.242 hektar,  atau sekitar 41% dari total luas lahan tidak terbangun. Berdasarkan  peta  tersebut  juga  diketahui  bahwa  perubahan tutupan  lahan  yang  terjadi  cenderung  mengikuti  kawasan disekitar gerbang tol dan ruas jalan tol. Untuk perubahan lahan yang  terjadi  dikawasan  selain  sekitaran  gerbang  tol  dan  ruas jalan  tol,  cenderung  masih  diakibatkan  oleh  besar  pengaruh variabel  industri  dan  permukiman  berdasarkan  nilai  konstan variabel tersebut pada model matematis regresi logistik.
Skenario Perubahan Penggunaan Lahan dengan Probabilitas 80%  Hasil  skenario  perubahan  penggunaan  lahan  dengan menggunakan  probabilitas  80  %  menghasilkan  luas  wilayah yang  berpotensi  untuk  berubah  adalah  sebesar  834,05  hektar,
atau  sekitar  28%  dari  total  luas  lahan  tidak  terbangun. Berdasarkan  peta  tersebut  juga  diketahui  bahwa  perubahan tutupan  lahan  yang  terjadi  cenderung  mengikuti  kawasan disekitar  gerbang  tol  dan  ruas  jalan  tol.  Berdasarkan  peta tersebut  juga  diketahui  bahwa  perubahan  tutupan  lahan  yang terjadi cenderung mengikuti kawasan disekitar gerbang tol dan ruas  jalan  tol.  Untuk  perubahan  lahan  yang  terjadi  dikawasan selain  sekitaran  gerbang  tol  dan  ruas  jalan  tol,  cenderung masih  diakibatkan  oleh  besar  pengaruh  variabel  industri  dan permukiman  berdasarkan  nilai  konstan  variabel  tersebut  pada model matematis regresi logistik.
Skenario Perubahan Penggunaan Lahan dengan Probabilitas 90%  Hasil  skenario  perubahan  penggunaan  lahan  dengan menggunakan  probabilitas  90  %  menghasilkan  luas  wilayah yang  berpotensi  untuk  berubah  adalah  sebesar  327,55  hektar, atau  sekitar  11%  dari  total  luas  lahan  tidak  terbangun. Berdasarkan  peta  tersebut  juga  diketahui  bahwa  perubahan tutupan  lahan  yang  terjadi  cenderung  mengikuti  kawasan disekitar  gerbang  tol.  Untuk  perubahan  lahan  yang  terjadi dikawasan  selain  sekitaran  gerbang  tol  dan  ruas  jalan  tol, cenderung  mengikuti  perkembangan  kawasan  permukiman, industri, perdangan dan jasa, serta jaringan jalan arteri.

## IV. KESIMPULAN
Terdapat  beberapa  poin  kesimpulan  pada  penelitian. Kesimpulan  ini  merupakan  output  dari  setiap  analisis  sebagai bentuk  jawaban  sasaran  penelitian.  Berikut  ini  merupakan kesimpulan  dari  penelitian  Prediksi  Perubahan  penutupan lahan  Pasca  Beroperasinya  Gerbang  TOL  di  Kecamatan Pandaan, Kabupaten Pasuruan.
1) Terdapat 10 variabel yang menentukan perubahan tutupan lahan  di  Kecamatan  Pandaan,  Kabupaten  Pasuruan. Variabel-variabel tersebut diantaranya Gerbang TOL (X1), Wilayah  Industri  (X2),  Wilayah  Permukiman  (X3), Kawasan  Perdagangan  dan  Jasa  (X4),  Sarana  Pendidikan (X5),  Sarana  Peribadatan  (X7),  Sarana Perkantoran (X8), Jaringan  Jalan  Arteri  (X9),  Jaringan  Listrik  (X11),  dan Jaringan  Air  Bersih  (X13).  Besar  kemungkinan  suatu lahan  di  Kecamatan  Pandaan  untuk  berubah  ditentukan oleh jarak dari masing-masing variabel tersebut.
2) Model Matematis regresi logistik perubahan tutupan lahan pasca  beroperasinya  gerbang  TOL  Pandan  berbentuk persamaan Pi = 1 / (1 + Exp(-3.385 + 0.001X 1 + 0.004X 2 +  0.006X 3 +  0.001X 4 +  0.001X 5 -  0.001X 7 –  0.001X 8 - 0.001X 9 +  0.001X 11 -  0.001X 13 )). Konstanta Pi  tersebut menunjukkan  probabilitas  perubahan  tutupan  lahan  dan konstanta X adalah Variabel-variabel pengaruh perubahan tutupan  lahan.  Setelah  dilakukan  analisa  regresi  logistik dengan  melihat  nilai  konstanta persamaan setiap variabel, besar  pengaruh  variabel  Gerbang  TOL interchange (X 1 ) masih  memiliki  pengaruh  yang  kecil  karena  terdapat variabel  lain  yang  memiliki  nilai  konstanta  persamaan yang lebih besar, yakni variabel Kawasan Industri (X 2 ) dan Kawasan Permukiman (X 3 ).
3) Hasil  perumusan  model  spasial  perubahan  tutupan  lahan menunjukan  bahwa  nilai  probabilitas  perubahan  tutupan lahan di Kecamatan Pandaan pasca beroperasinya Gerbang TOL  ( Interchange )  Pandaan  sebesar 0,00000072289 sampai  dengan 0,986763 .  Potensi  perubahan  tutupan lahan pada Kecamatan Pandaan terjadi di kawasan sekitar gerbang  tol.    Sehingga  dapat  dipastikan  Gerbang  Tol Pandaan  secara  tidak  langsung  mempengaruhi  perubahan tutupan  lahan  di  Kecamatan  Pandaaan.  Jenis  lahan  yang non-terbangun  baik  pertanian  lahan  kering,  perkebunan, maupun  peternakan  diprediksi  akan  cenderung  berubah menjadi lahan terbangun.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R.  Kodoatie, Pengantar  Manajemen  Infrastruktur .  Yogyakarta:  Pustaka Pelajar, 2005.
[2]  G.  Prayitno,  A.  R.  T.  Surjono,  A.  S.  Hidayat,  and  P.  NK,  “Factors  that effect to land use change in Pandaan District,” in IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science , 2018, vol. 202, p. 12006.
[3]  Badan Pusat Statistika, Kecamatan Pandaan dalam Angka . 2018.
[4]  “Proyek Strategis Nasional - KPPIP.” https://kppip.go.id/proyek-strategis- nasional (accessed Jul. 17, 2017).
[5]  Peraturan  Daerah, Peraturan  Daerah  No.12  Tentang  Rencana  Tata Ruang Wilayah Kabupaten Pasuruan Tahun 2009-2029 . 2012.
[6]  Dirjen  Bina  Pemerintahan  Desa, Rekapitulasi  Jumlah  Penduduk Kabupaten  Pasuruan  dalam  Kartu  Keluarga.  Kementrian  Dalam Negeri . 2018.
[7]  S. S. Bhatti and N. K. Tripathi, “Built-up area extraction using Landsat 8 OLI  imagery,” GIScience  Remote  Sens. ,  vol.  51,  no.  4,  pp.  445–467, 2014.
[8]  J.  Harlan, Analisis  Regresi  Logistik .  Pondokcina,  Depok:  Gunadarma., 2018.
[9]  F.  Elpira,  “Penerapan  Analisis  faktor  untuk  menentukan  faktor-faktor yang  mempengaruhi  mahasiswa  dalam  memilih  Jurusan  Matematika Fakultas  Sains  dan  Teknologi  Universitas  Islam  Negeri  Alauddin Makassar,” Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar, 2014.
[10]  A.  Tayyebi,  M.  R.  Delavar,  M.  J.  Yazdanpanah,  B.  C.  Pijanowski,  S. Saeedi,  and  A.  H.  Tayyebi,  “A  Spatial  Logistic  Regression  Model  for Simulating  Land  Use  Patterns:  a  Case  Study  of  the  Shiraz  Metropolitan Area  of  Iran,”  in Advances  in  earth  observation  of  global  change , Springer, 2010, pp. 27–42.