Abstrak — Banjir  di  Kabupaten  Bojonegoro  terjadi  hampir setiap  tahun.  Pada  fakta  tahun  2016  banjir  merendam  3.627 rumah yang tersebar di 15 kecamatan dengan potensi kerugian mencapai  Rp  4.681.950,-.  Terutama  pada  kecamatan  yang diarahkan untuk pengembangan Permukiman seperti Kecamatan  Bojonegoro,  Kecamatan  Dander,  dan  Kecamatan Kapas  dengan  jumlah  penduduk  terpapar  bahaya  banjir sebanyak  229.894  jiwa  pada  tahun  2018.  Jumlah  tersebut menyebabkan Kecamatan Bojonegoro, Kecamatan Dander, dan Kecamatan  Kapas  termasuk  kedalam  jumlah  penduduk terpapar  yang  paling  tinggi.  Ketiga  kecamatan  tersebut merupakan  kawasan  perkotaan  Kabupaten  Bojonegoro.  Oleh sebab itu penelitian ini bertujuan untuk memprediksikan pola perkembangan  penggunaan  lahan  permukiman  pada  tahun 2038  dengan  mempertimbangakan  daerah  bahaya  bencana banjir di Perkotaan Kabupaten Bojonegoro dengan menggunakan metode Cellular Automata. Dalam proses prediksi penelitian  ini  menggunakan  variabel  kedekatan  dalam membangun peta transisi perkembangan lahan permukimannya.  Prediksi  perubahan  penggunana  lahan  yang dilakukan menggunakan metode Cellular Automata menghasilkan prediksi perkembangan permukiman tahun 2038 pada  bertambah  menjadi  576,6  Ha  dengan  prosentase pertambahan  keseluruhannya  sebesar  30%.  Jika  dilihat prosentase  pada  Kecamatan  Bojonegoro,  Kecamatan  Kapas, dan  Kecamatan  Dander  prosentase  pertumbuhannya  masing- masing sebesar 21,48%; 13,95%; dan 18,72% dari tahun 2006. Hasil  dari  pemodelan  tahun  2016  memiliki  overall  accuracy sebesar  97%,  yang  termasuk  kedalam  kategori  model  yang sangat  baik.  Model  dengan  batasan  zona  banjir  ini  dapat memodelkan permukiman seluas 49.09 Ha di tahun 2038 tidak berkembang di wilayah bahaya banjir .
Kata  Kunci—Bahaya  Bencana  Banjir,  Cellular  Automata, Perkembangan Penggunaan Lahan

## I. PENDAHULUAN
ENCANA  yang  disebabkan  oleh  fenomena  perubahan iklim  dapat  mengakibatkan  kerugian  besar  pada infrastruktur, serta dapat berpengaruh pada ekonomi nasional dan  regional  [1].  Perubahan  iklim  tersebut  menyebabkan berubahnya  pola  hujan  yang  ditandai dengan  penundaan musim  hujan,  serta  ketika  musim  penghujan  berakhir  lebih cepat.
Disamping  itu,  walupun  musim  penghujan  lebih  pendek, intensitasnya  semakin  tinggi  hal  ini  akan  mempengaruhi sebuah wilayah yang berbasis sungai , seperti Bojonegoro [2].
Kabupaten Bojonegoro, termasuk kabupaten terluas yang dilewati oleh sungai Bengawan Solo, 24.753 Ha wilayahnya merupakan  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS).  Hampir  setiap tahunnya  Kabupaten  Bojonegoro  dilanda  banjir  apabila sungai  Bengawan  Solo  sedang  meluap.  Banjir  yang  terjadi pada 16 Desember 2016 merendam 3.627 rumah di 81 desa yang  tersebar  di  15  kecamatan.  Jumlah  pengungsinya sebanyak  3.369  jiwa  dengan  korban  mencapai  452  luka ringan  dan  4  korban  meninggal.  Potensi  kerugian  dalam bencana tersebut diperkirakan mencapai Rp 4.681.950,-. [3].
UU  No.  26  Tahun  2007  tentang  Penataan  Ruang menyatakan  bahwa  dalam  penyusunan  rencana  tata  ruang, terutama  bagi  kawasan  permukiman,  harus  memperhatikan dan  menghindari  kawasan  rawan  bencana.  Di  Kabupaten Bojonegoro arahan pengembangan permukiman diatur dalam RTRW Kabupaten Bojonegoro tahun 2011  – 2031. Dimana arahan  pengembangan  permukiman  ini  diarahkan  pada Kecamatan  Bojonegoro,  Kecamatan  Kapas, dan  Kecamatan Dander. Orientasi wilayah dari ketiga kecamatan dapat dilihat pada  Gambar  1.  Berdasarkan  data  BPBD  Kabupaten Bojonegoro pada tahun 2018 menunjukan bahwa Kecamatan Bojonegoro  dan  Kecamatan  Dander  merupakan  dua kecamatan yang memiliki total penduduk terpapar dan total kerugian  fisik  akibat  bencana  banjir  paling  tinggi  di Kabupaten  Bojonegoro.  Untuk  Kecamatan  Kapas  memiliki jumlah  penduduk  terpapar  dengan  jumlah  total  54.176 penduduk dengan total kerugian 235 miliar rupiah pada tahun 2018.  Jika  kerugian  fisik  dari  ketiga  wilayah  digabungkan nilainya mencapai 831 miliar rupiah. Hal ini mengindikasikan  bahwa  perkembangan  permukiman  di Kabupaten  Bojonegoro  belum  menghindari  kawasan  rawan bencana.
Undang-Undang  RI,  nomor  1  Tahun  2011  menyebutkan bahwa  pemilihan  lokasi  yang  tepat  untuk  permukiman mempunyai  makna  strategis  dan  penting  dalam  aspek keruangan. Oleh sebab itu agar perubahan penggunaan lahan di  masa  mendatang  dapat  dikontrol,  kita  perlu  memahami dinamika spasial perubahan dan interaksi dengan penggunaan lahan lainnya [4]. Pemodelan perubahan penggunaan lahan, terutama  jika  dilakukan  secara  spasial-eksplisit,  terintegrasi dan  multi-skala,  adalah  teknik  penting  untuk  proyeksi  jalur alternatif  ke  depan,  untuk  melakukan  eksperimen  yang menguji  pemahaman  tentang  proses  kunci  bagaimana perubahan  penggunaan  lahan  terjadi  [5]  [6]  [7].  Terdapat

## Prediksi Perkembangan Permukiman Berbasis Cellular Automata dengan Batasan Kawasan Rawan Banjir di Perkotaan Kabupaten Bojonegoro
Dwiky Satrio Septawicaksono dan Nursakti Adhi Pratomoatmojo Departemen Perencanaan Wilayah dan Kota,
Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : pratomoatmojo@urplan.its.ac.id
B
banyak  metode  yang  mampu  mendeteksi  perubahan penggunaan  lahan seperti contohnya Markov Change, Land Change Modeller, Composite Analysis, Image Differencing, Image  serta  Rationing  [8]  [9].  Pemodelan  ini  telah  banyak dilakukan dalam  beberapa  tahun  terakhir untuk  mengetahui peramalan  pengembangan  kedepan,  mengevaluasi  rencana masa  depan  dan  mengidentifikasi  wilayah  konservasi  yang terancam keberadaannya [10] [9].
Pada penelitian ini digunakan teknik pemodelan Cellular Automata  (CA) . Metode CA merupakan metode yang dapat membangun  model  dengan  mudah  dari  proses  spasial  yang kompleks, pada ilmu alam dan juga ilmu geografi [11]. CA merupakan  konsep  yang  dapat  menggambarkan  adanya transisi/pergerakan  dari  setiap  elemen  atau  objek  yang dinamakan  automaton  [9].  Secara  sederhana,  automaton (bentuk  tunggal  automata)  adalah  suatu  mekanisme pemrosesan  diskrit.  Mekanisme  yang  dimaksud  adalah kemampuan untuk berubah berdasarkan sekumpulan aturan- aturan yang diterapkan pada dirinya sendiri (objek) dan juga berbagai masukan dari luar [12]. Konsep CA ini merupakan metode  terbaik  dalam  simulasi  spasial,  termasuk  simulasi landuse dengan  kemampuan  mengakomodasi  pendekatan bottom-up atau top-down [13].
Terdapat  beberapa software yang  dapat  digunakan  untuk memodelkan perubahan penggunaan lahan dengan teknik CA diantaranya adalah IDRISI, LandChange Modeller, Metronamica,  LanduseSim,  dan  masih  banyak  lagi. Sedangkan  dalam  penelitian  ini  pemodelan  perubahan penggunaan lahan permukiman, digunakan LanduseSim versi 2.3.1.  LanduseSim  sebagai software  modelling penggunaan lahan menjadi software yang dapat digunakan untuk simulasi spasial  yang  masif  untuk urban  sprawl dan  prediksi perubahan  penggunaan  lahan  yang  menggunakan  iterasi computer  [14].  Pada  penelitian-penelitian  CA  sebelumnya dengan  menggunakan  LanduseSim  menghasilkan  tingkat akurasi yang sangat tinggi. Diantaranya adalah hasil simulasi dari  Santoso  pada  tahun  2018  mengenai  model  dinamika spasial  Penggunaan  lahan  sawah  di  Kabupaten  Subang dengan  rentang  akurasi  sebesar  96,03%-96,06%  [7].  Selain itu  penelitian  dari  Al-Darwish  pada  tahun  2018  yang memprediksi  pertumbuhan  kota  dan  pengaruhnya  pada
lingkungan  sekitar  dengan  studi  kasus  Ibb  City  di  Yemen menghasilkan validasi sebesar 93,76% [15].
Berdasarkan  dari  perkembangan  penggunaan  lahan permukiman  yang  belum  mempertimbangkan  wilayah bahaya  banjir  perlu  dilakukan  penelitian  mengenai  prediksi perkembangan
lahan permukiman dengan mempertimbangkan bencana banjir di Kabupaten
Bojonegoro  agar  diketahui  bagaimana  perkembangan permukiman agar menjauhi wilayah bahaya banjir dan dapat dijadikan pemerintah sebagai pertimbangan untuk pengendalian  perubahan  penggunaan  lahan  khususnya permukiman  pada  kecamatan  yang  diarahkan  untuk perkembangan permukiman di Kabupaten Bojonegoro.

## II. METODE PENELITIAN

## A. Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini  metode  pengumpulan  datanya dikelompokan kedalam jenis data yang didapatkan yatu jenis data primer dan data sekunder. Data primer didapatkan dari survei dan wawancara. Sedangkan data sekunder didapatkan melalui  perantara,  yang  dalam  penelitian  ini  berasal  dari instansi pemerintah dan citra satelit. Dalam penelitian ini data primer  berupa  wawancara  digunakan  untuk  analisis  Delphi dan AHP.

## B. Pertumbuhan lahan tahun 2006 – 2016
Untuk  mengetahui  pertumbuhan  lahan  permukiman  di wilayah  yang  diarahkan  untuk  pengembangan  permukiman Kabupaten  Bojonegoro  dilakukan  dengan  pendekatan overlay .  Fungsi overlay merupakan  suatu  analisis  dari minimal  dua  data  spasial  yang  digunakan  sebagai  data masukan  yang  kemudian  menghasilkan  suatu  data  spasial baru  [16].  Dalam  prediksi  tren,  jumlah  pertumbuhan  dapat dihasilkan  dari  perbandingan  peta  penggunaan  lahan  dua tahun  [14].  Perbandingan  peta  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah penggunaan lahan eksisting tahun 2016 dan  penggunaan  lahan  eksisting  tahun  tahun  2006.  Hasil overlay diharapkan  menghasilkan  peta  transisi  untuk  setiap pertumbuhan penggunaan lahan.

## C. Penyusunan Peta Potensi Transisi
Peta  potensi  transisi  pada  pemodelan  perubahan penggunaan  lahan  adalah  peta  penting  sebagai  basis pertumbuhan  penggunaan  lahan  tertentu  [14].  Peta  transisi untuk  memodelkan  pertumbuhan  lahan  tertentu  dibuat menggunakan  teknik Multi  Criteria  Evaluation (MCE) dengan memperhitungkan faktor pendorong [17]. Sedangkan dalam  analisis  spasial  biasa  disebut  dengan  SMCE.  SMCE adalah  salah  satu  metode  dalam  proses  pengambilan keputusan  dalam  perencanaan  wilayah  yang  menggunakan model simulasi dengan beberapa kriteria dan faktor [18].
Penelitian ini menggunakan variabel aksesibilitas sebagai faktor pendorong. Perhitungan faktor pendorong aksesibilitas dilakukan  dengan  menstandarisasi  peta  jarak  menggunakan Fuzzy  Set untuk  menghasilkan  nilai  riil  antara  0  –  1  [17]. Fuzzy  set terdiri  dari  dua  jenis  yaitu Monotonically Increasing dan Monotonically  Decreasing.  Monotonically Increasing menghasilkan variabel bernilai riil dengan potensi perkembangan  terbaik  jika  semakin  jauh  dengan  variabel pendorong. Sedangkan Monotonically Decreasing
Gambar 1.  Orientasi wilayah studi Kecamatan Bojonegoro, Kecamatan Kapas, dan Kecamatan Dander yang di Kabupaten Bojonegoro.
menghasilkan  variabel  bernilai  riil  dengan  potensi perkembangan  terbaik  jika  semakin  dekat  dengan  variael pendorong.  Berikut adalah proses standarisasi dari tools fuzzy set dalam LanduseSim [14]:
Linear Monotonically Increasing
𝑆 𝑠𝑡𝑑𝑥,𝑦 = 𝑆𝑖𝑥,𝑦 𝑚𝑎𝑥.𝑆𝑖 (1)

## Linear Monotonically Decreasing
𝑆 𝑠𝑡𝑑𝑥,𝑦 = − ( 𝑆𝑖𝑥,𝑦 𝑚𝑎𝑥.𝑆𝑖 − 1) (2)
Keterangan:
𝑆 𝑠𝑡𝑑𝑥,𝑦 = Nilai yang sudah distandardisasi pada sel tertentu
(x,y)
𝑆 𝑖𝑥,𝑦 = Angka kesesuaian/  nilai  jarak  pada  sel  tertentu (x,y)
max.S i = Nilai maksimum dari angka kesesuaian/ nilai jarak Setelah  itu  setiap  peta  jarak  dan  bobotnya  yang  sudah relevan di- overlay sehingga akan dihasilkan peta pertumbuhan  penggunaan  lahan  [17].  Untuk  memastikan pendekatan  ilmiah  dalam  proses  pembobotan,  metode  yang paling  dapat  dipercaya  atau  dengan  perspektif  stakeholder dapat  digunakan Analytical  Hierarchial  Process (AHP). Faktor/variabel  pendorong  dapat  dikumpulkan  dengan beberapa  cara  seperti  berbasis  literatus,  analisis  faktor konfirmatori, regresi logistik, analisis Delphi, dan sebagainya [17]. Dalam penelitian ini pengumpulan variabel pendorong menggunakan  analsiis  Delphi.  Rumus  matematis  dalam perhitungan hasil peta potensi perubahan dapat dilihat dalam persamaan (3).
𝑇𝑃 𝑖𝑥,𝑦 = ∑ (N 𝑖(𝑧→𝑛)𝑥,𝑦 . ITP 𝑖(𝑧→𝑛)𝑥,𝑦 ) 𝑛
𝑧=0 (3)
𝑇𝑃 𝑖𝑥,𝑦 = Nilai potensi transisi dari penggunaan lahan I pada sel tertentu (x,y) ( sum operation of filter ) N 𝑖(𝑧→𝑛)𝑥,𝑦 = Proses Neighbourhood filter oleh filter tertentu dan  merupakan  akumulasi  pada  pusat  sel (x,y), sedangkan n merupakan  angka  total  dari  sel neighbourhood dengan atau tanpa pusat sel
ITP 𝑖(𝑧→𝑛)𝑥,𝑦 =  Nilai initial  transition  potential  map untuk penggunaan  lahan  tertentu i. atau  bisa diwakilkan  dengan  peta  keseuaian  untuk penggunaan lahan tertentu yang berkembang

## D. Neighborhood Filter
Proses  inti  pada  LanduseSim  adalah  mekanisme  iterasi ketetanggaan  ( neighborhood  filter  operation ),  dimana  peta penggunaan lahan diolah dengan beberapa efek dan kriteria neighborhood. Ukuran neighborhood mendefinisikan tingkat interaksi antara penggunaan lahan dan dinamika dalam sistem pemodelan [19]. Sehingga dalam penelitian ini untuk sistem operasi neighborhood digunakan  filter  3x3  dengan  bobot yang sama 1 pada semua sel dan mekanisme operasi SUM. Artinya,  pada  masing-masing  inti cell hanya  akan memberikan pengaruh pada satu cell tetangga di sekitarnya. Proses  CA  dengan  filter  3x3  dapat  memberikan  hasil perubahan lahan yang lebih kompak dibandingkan 5x5 atau 7x7 [20].

## E. Mengatur Zoning Constraint Map
Tahap  ini  merupakan  tahapan  lanjutan  untuk  membatasi area  potensial  pertumbuhan  pada  model.  Zoning  Constraint Map  adalah  pembatas  permanen  dari  pertumbuhan penggunaan lahan atau tutupan lahan tertentu. Peta zoning ini dipersiapkan  untuk  peta  kawasan  rawan  banjir  dengan memberikan nilai 0 pada area kawasan terdampak, sedangkan area di luar zonasi tersebut diberi nilai 1 yang artinya dapat terkonversi.  Pengaturan  zoning  constraint  map  ini  akan meng-update Peta Transisi.

## F. Simulasi dengan metode Cellular Automata
Proses simulasi perubahan penggunaan lahan yang dibantu dengan software LanduseSim dilakukan dengan mensimulasikan  perkembangan  lahan  2006.  Dengan  tahun akhir  simulasi  tahun  2038.  Sehingga  dilakukan  iterasi sebanyak  32  kali  untuk  menghasilkan  peta  prediksi perubahan penggunaan lahan setiap tahunnya dari tahun 2006 ke  2038.  Pada  proses  iterasi Cellular  Automata untuk mensimulasikan  pertumbuhan  dari landuse tertentu  dalam LanduseSim  di  hasilkan  dengan  perhitungan  matematika dalam persamaan (4)
𝐿𝑈 𝑥,𝑦 𝑡+1 = 𝑓 (𝐿𝑈 𝑥,𝑦 𝑡 , 𝑇𝑃 𝑖𝑥,𝑦 , 𝐺 𝑖𝑥,𝑦 , 𝐶 𝑖𝑥,𝑦 , 𝐸 𝑖𝑥,𝑦 , 𝑍 𝑖𝑥,𝑦 , 𝑇𝑆) (4)
𝐿𝑈 𝑥,𝑦 𝑡+1 =  Pertumbuhan  baru  (keadaan  yang  berubah)  dari penggunaan lahan I pada waktu t+1 pada sel tertentu (x,y).
𝐿𝑈 𝑥,𝑦 𝑡 =  Keadaan  kelas  penggunaan  lahan  sebelum simulasi pada sel tertentu (x,y).
𝑇𝑃 𝑖𝑥,𝑦 = Peta potensi transisi dari penggunaan lahan I pada
sel tertentu (x,y).
𝐺 𝑖𝑥,𝑦 =  Jumlah  pertumbuhan  sel  yang  diharapkan  dari penggunaan lahan i pada waktu t+1. 𝐶 𝑖𝑥,𝑦
= Konstrain pertumbuhan lahan yang dapat diwakili dari  penggunaan  lahan  tertentu  yang  tak  bisa dikonversikan  oleh  penggunaan  lahan i atau  zona yang dibutuhkan untuk dilindungi atau dikonservasi. Area konstrain biasanya digunakan untuk mewakili pengunana lahan tertentu yang tidak memungkinkan untuk dikonversi oleh lahan i.
𝐸 𝑖𝑥,𝑦 = Elasticity  of  change untuk  penggunaan  lahan tertentu  untuk  dikonversikan  menjadi  penggunaan lahan (i)
𝑍 𝑖𝑥,𝑦 =  istem  zonasi  seperti  rencana  penggunaan  lahan,
area bencana, zona pertumbuhan yang dipromosikan
𝑇𝑆 = Time-step dari iterasi cellular automata

## G. Validasi Model
Validasi  model  bertujuan  untuk  mengetahui  keakuratan dari model yang telah dihasilkan. Akurasi klasifikasi diukur berdasarkan persentase jumlah piksel yang dikelaskan secara benar  dibagi  dengan  jumlah  total  piksel  yang  digunakan (jumlah piksel yang terdapat di dalam diagonal marik dengan jumlah seluruh piksel yang digunakan [21]. Validasi ini dapat dilakukan  dengan  beberapa  teknik  salah  satunya  adalah overall accuracy (akurasi keseluruhan). Akurasi keseluruhan merupakan  suatu  nilai  dari  salah  satu  alat  yang  digunakan untuk penilaian keakurasian model spasial tematik [7]. Dasar perhitungan matematis untuk nilai AK memiliki nilai cutoff sebesar 85% sebagai batas penerimaannya [7].

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Perubahan Lahan 2006 – 2016
Sebelum  dilakukan  simulasi,  perlu  diketahui  tren perubahan lahan pada tahun sebelumnya. Untuk itu dilaukan overlay pada peta tahun 2006 dan 2016. Peta digitasi tahun 2006  dan  tahun  2016  tersebut  di- overlay dengan  bantuan toolbox intersect pada software ArchGis versi 10.1. Melalui hasil overlay tersebut dapat dilihat kecenderungan perubahan penggunaan lahan di wilayah studi. Dari Tabel 1 dapat dilihat bahwa penggunaan lahan permukiman bertambah pada tahun 2006  memiliki  luas  1912,28  dan  tahun  2016  bertambah menjadi 2092,61. Pertambahan permukiman ini dalam kurun waktu  10  tahun  adalah sebesar  180,34  Ha.  Secara  lengkap perubahan masing-masing penggunaan lahan dari tahun 2006 ke tahun 2016 dapat dilihat pada Tabel 1.

## B. Pembentukan Peta Transisi
Dalam  pembentukan  peta  transisi  membutuhkan  bobot variabel  untuk  di- overlay .  Hasil  dari  Delphi  dan  AHP menghasilkan  variabel  dan  bobot  pengaruh  pertumbuhan lahan permukiman yang diantaranya Daerah Rawan Bencana (0,103),  Kedekatan  dengan  Pasar/Pusat  Belanja  (0,044), Kedekatan  dengan  Kota  Kecamatan  (0,031),  Kedekatan dengan Kota Kabupaten (0,062), Kedekatan dengan Rumah Sakit  (0,04),  Kedekatan  dengan  Jalan  (0,135),  Kedekatan dengan  Sekolah  (0,065),  Permukiman  (0,137),  Industri (0,05), Jaringan Listrik (0,116), Jaringan Air Bersih (0,129), Pemakaman (0,016), dan Terminal/Stasiun (0,072). Sedangkan hasil dari peta transisi yang berasal dari variabel dan bobot tersebut dapat dilihat dari Gambar 2.
Dalam  perhitungan  permukiman  yang  diekspektasikan untuk  tumbuh  dalam  satuan  cell,  pertumbuhan  lahan permukiman  yang  sudah  didapatkan  dalam kurun  waktu  10 tahun  yaitu  sebesar  180,34  Ha  dijadikan  sebagai  acuan. Penelitian  ini  mengkonversi  peta  digitasi  vector  menjadi format raster dengan resolusi sekitar 100 meter 2 (10mx10m) untuk setiap sel. Hal ini didasarkan pada digitasi penggunaan lahan  pada  skala  1:5000  dari  citra  satelit.  Oleh  sebab  itu seperti penelitian yang terdahulu oleh Pratomoatmojo (2018) [14], pertumbuhan permukiman yang diekspektasikan untuk tumbuh pada tahun 2038 akan dikonfersikan kedalam resolusi 10mx10m  setiap  satu  cell.  Karena  simulasi  dilakukan  pada masing-masing kecamatan sehingga pertumbuhan permukiman  yang  diekspektasikan  untuk  tumbuh  juga dihitung pada masing-masing kecamatan. Tabel  2 menunjukan  estimasi  pertumbuhan  dalam  hektar  dan  luas permukiman yang diekspektasi untuk tumbuh dalam cell.
Selain mengatur luasan penggunaan lahan yang diprediksi bertambah,  juga  diatur  penggunaan  lahan  yang  menjadi konstrain  atau  lahan  yang  tidak  dapat  dikonversi  menjadi penggunaan lahan yang diprediksi bertambah. Berikut adalah penggunaan lahan yang menjadi konstrain atau penggunaan lahan  yang  tidak  dapat  dikonversi  oleh  permukiman diantaranya adalah fasilitas umum, industri, jalan, jalur kereta api, sungai, dan danau/bendungan.

## C. Mengatur Constraint Zone
Dalam  pengaturan constraint  zone peta  hasil Transition Rules yang  merupakan  peta  transisi  perkembangan  lahan permukiman  kemudian  di overlay dengan constraint  zone berupa wilayah bahaya banjir. Tahap ini akan menghasilkan peta  transisi  perkembangan  lahan  yang  hanya  berkembang pada wilayah yang aman dari bahaya banjir
Gambar 2.  Peta transisi perkembangan lahan permukiman hasil pembobotan fuzzy set .
Tabel 1. Perubahan penggunaan lahan tahun 2006 - 2016 Jenis Penggunaan Lahan Luas Tahun 2006 (Ha) Luas Tahun 2016 (Ha) Pengaruh Pada Perubahan (Ha) Permukiman 1912.28 2092.61 180.33 Fasilitas Umum 91.27 105.80 14.53 Industri/ Pergudangan 22.51 23.07 0.56 Tanah  Kosong/ Padang Rumput 72.32 99.85 27.53 Sawah 10413.22 10398.09 -15.13 Kebun 4775.63 4653.46 -122.17 Ladang 1126.28 1081.64 -44.64 Jalan 270.05 270.05 0 Jalur Kereta Api 19.83 19.83 0 Danau 25.67 25.67 0 Sungai 117.86 117.86 0 Semak Belukar 249.43 249.43 0 Total 19096.35 19096.35
Tabel 2. Estimasi pertumbuhan lahan permukiman pada tahun 2038 di wilayah studi Lahan Permukiman Estimasi Pertumbuhan (ha) Pertumbuhan dalam Cell Kecamatan Bojonegoro 252,59 25.259 Kecamatan Kapas 111,61 11.161 Kecamatan Dander 212,87 21.287

## D. Hasil Simulasi Pertumbuhan Permukiman
Pada tahap simulasi prediksi perubahan penggunaan lahan permukiman  digunakan software LanduseSim  untuk membantu  memodelkan  perkembangan  pengunaan  lahan permukimannya. Tahapan pemodelan yang dilakukan terdiri dari  dua  tahap.  Tahap  pertama  modelkan  pengunaan  lahan dari ta hun 2006 ke tahun 2016 untuk melihat tingkat validitas model. Setelah diketahui jika validasi sudah baik maka akan dilanjukan untuk memodelkan penggunaan lahan  dari tahun 2006 ke tahun 2038. Hasil dari pemodelan pada tahun 2016 menunjukan bahwa nilai akurasi keseluruhannya adalah 97% sehingga model memiliki nilai cut off diatas 85%.
Dari pemodelan perkembangan lahan permukiman dengan pertimbangan  wilayah  bahaya  banjir  di  wilayah  studi didapatkan hasil bahwa penggunaan lahan permukiman yang paling  tinggi  bertambah  adalah  di  Kecamatan  Bojonegoro dengan  prosentase  mencapai  21,48%.  Dan  yang  paling rendah  adalah  perkembangan  permukiman  di  Kecamatan Kapas yang hingga tahun 2038 hanya naik sebesar 13,95%. Sedangkan Kecamatan Dander petumbuhan permukimannya memiliki prosentase kenaikan 18,72% pada tahun akhir jika dibandingkan  dengan  tahun  2006.  Hal  ini  sejalan  dengan kondisi  eksisting  pada  saat  ini  dimana  permukiman  banyak berkembang di Kecamatan Bojonegoro. Kemudian Kecamatan  Dander  yang  juga  mulai  tumbuh  permukiman- permukiman pengembang seperti Citra Regency Dander dan Bumi Damai Regency. Sedangakan untuk penggunaan lahan yang berkurang di setiap kecamatan juga berbeda satu sama lainnya. Pada Kecamatan Bojonegoro yang berkurang adalah lahan  sawah,  ladang,  perkebunan,  dan  tanah  kosong.  Lebih jelasna dapat dilihat dalam grafik yang ada pada Gambar 4.
Jika dilihat secara keseluruhan pertumbuhan permukiman di  wilayah  studi  yaitu  Kecamatan  Bojonegoro,  Kecamatan Dander  dan  Kecamatan  Kapas  bertambah  dari  1958,16  Ha pada  tahun  2006,  menjadi  2534,8  Ha  pada  tahun  2038. Sehingga  total  pertambahan  permukiman  di  wilayah  studi adalah  576,64  Ha  dengan  prosentase  pertumbuhan  totalnya sebesar  30%  dari  tahun  awal.  Penggunaan  lahan  yang berubah menjadi permukiman dari tahun 2006 ke tahun 2038
adalah  penggunaan  lahan  jenis  kebun,  ladang,  sawah  dan tanah kosong/ padang rumput.
Penggunaan  lahan  yang  paling  banyak  berubah  menjadi permukiman  adalah  penggunaan  lahan  kebun  yang  berubah hingga 309,63 Ha pada tahun 2006 ke tahun 2038. Sedangkan lahan  kedua  yang  paling  banyak  berubah  menjadi permukiman adalah penggunaan lahan sawah  sebesar 217.8 Ha.  Pada  Gambar  5  dapat  dilihat  hasil  dari  model perkembangan  lahan  permukiman  dengan  pertimbangan wilayah bahaya banjir.
Hasil  dari  peta  simulasi  yaitu  Gambar  5  telah  ditunjukan kepada stakeholder dari Dinas Bina Marga dan Tata Ruang Kabupaten Bojonegoro bidang Tata Ruang untuk dikonfirmasi apakah model perkembangan permukiman yang dihasilkan masuk akal jika dibandingkan dengan kondisi saat ini dan dengan dokumen perencanaan di wilayah studi. Hasil dari  wawancara  menghasilkan  bahwa  sebagian  besar perkembangan  permukiman  sudah  sesuai  dengan  peta rencana  dan  masuk  akal.  Namun  pada  wilayah-wilayah tertentu  seperti  di  Jalan  Veteran,  dimana  pada  simulasi tumbuh  permukiman  di  sekitarnya,  simulasi  kurang  sesuai
Gambar 3. Peta raster hasil pembobotan yang dioverlay dengan zona bahaya banjir kelas tinggi.
(a) (b) (c)
Gambar  4.    Grafik  perubahan  penggunaan  lahan  tahun  2016  –  2038  (a) Kecamatan Bojonegoro (b) Kecamatan Kapas (c) Kecamatan Dander.
dengan  dokumen  rencana.  Sebab  dalam  rencananya,  jalan veteran tersebut akan dijadikan sebagai wilayah perdagangan dan jasa.
Dalam penelitian ini dilakukan pemodelan kembali, namun dalam  pemodelan  yang  kedua  tidak  memperhitungkan constraint  zone. Pemodelan  tanpa constrain  zone dilakukan agar dapat membandingkan model perkembangan permukiman yang menggunakan zona bahaya banjir sebagai constraint dan  tidak  menggunakan constraint zona  bahaya banjir. Model tanpa zona bahaya banjir ini juga dimodelkan pada  masing-masing  kecamatannya.  Hasil  dari  peta  model
tanpa constraint zone dapat dilihat pada Gambar 6.(b) Hasil validasi  keseluruhan  model  tanpa  konstrain  zona  bahaya banjir memiliki nilai diatas 90%. Hasil validasi keseluruhannyanya  di  Kecamatan  Bojonegoro,  Kecamatan Kapas, dan Kecamatan Dander masing-masing memiliki nilai 94,41%;  98,11%;  dan  98,46%.  Nilai  tersebut  berarti  model perkembangan  permukiman  tanpa  konstrain  zona  bahaya banjir  memiliki  model  yang  dapat  diterima.  Berlanjut  pada perbandingannya,  model  dengan  konstrain  zona  bahaya banjir  memiliki  permukiman seluas  272,76  Ha  yang  masuk zona  bahaya  banjir.  Sedangkan  model  tanpa  zona penghambat  bahaya  banjir  memiliki  permukiman  seluas 321,85 Ha yang masuk dalam zona bahaya banjir. Dari sini dapat dimpulkan bahwa model dengan konstrain zona bahaya banjir  dapat  menekan  permukiman  seluas  49.09  Ha  untuk tumbuh.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  yang  dilakukan  untuk  menjawab  prediksi perkembangan  permukiman  berbasis  CA  dengan  batasan kawasan banjir di perkotaan Kabupaten Bojonegoro berhasil dilakukan.  Hasil  pemodelan  menghasilkan  AK  untuk Penggunaan  lahan  2016  sebesar  97%,  hasil  tersebut  dapat diklasifikasikan sebagai model yang baik. Model dari lahan permukiman  yang  disimulasikan  untuk  menjauhi  daerah rawan banjir pada tahun 2038, memiliki luas 2534,8 Ha yang pada  awalnya  tahun  2016  luasannya  hanya  764,92  Ha.  Jika dibandingkan,  model  dengan  konstrain  zona  bahaya  banjir memiliki  permukiman  seluas  272,76  Ha  yang  masuk  zona bahaya banjir. Sedangkan model tanpa konstrain zona bahaya banjir  memiliki  permukiman seluas  321,85  Ha  yang  masuk dalam zona bahaya banjir. Yang memiliki arti bahwa model dengan  konstrain  zona  bahaya  banjir  dapat  menekan permukiman seluas 49.09 Ha untuk tumbuh.
Namun  terdapat  beberapa  kendala  yang  ditemukan diantarnaya. Kendala pertama yang dialami adalah data peta yang  didapatkan  memiliki  klasifikasi  lahan  yang  berbeda antara  tahun  2006  dengan  tahun  2016  sehingga  perlu dilakukan  digitasi  ulang  dan  pengecekan  ulang  untuk memastikan  bahwa  peta  penggunaan  lahan  sudah  sesuai dengan  kondisi  penggunaan  lahan  eksisting.  Selain  itu metode  Delphi  yang  digunakan  untuk  menentukan  variabel pengaruh  pertumbuhan  lahan  permukiman  memerlukan waktu  yang  cukup  lama  untuk  menghasilkan  konsensus antara  stakeholder  expert.  Kendala  yang  ketiga  adalah  data peta wilayah bahaya banjir di Kabupaten Bojonegoro belum siap untuk diolah, sehingga perlu dilakukan pengolahan ulang untuk mengetahui wilayah bahaya banjir.
Prediksi perkembangan permukiman berbasis CA dengan batasan kawasan banjir di perkotaan Kabupaten Bojonegoro dapat dijadikan sebagai bahan pertimbangan oleh Pemerintah Kabupaten Bojonegooro untuk
mengendalikan perkembangan permukiman agar permukiman yang bertambah  dapat  diatur  untuk  menjauhi  kawasan  bahaya bencana banjir. Namun dalam penelitian ini pemodelan yang dilakukan hanya memodelkan penggunaan lahan permukiman  sedangkan  penggunaan  lahan  lain  yang berpotensi untuk berkembang tidak dimodelkan. Oleh sebab
Gambar  5.    Peta  hasil  simulasi  pemodelan  perkembangan  lahan permukiman  dengan  pertimbangan  wilayah  bahaya  banjir  di  Kabupaten Bojonegoro
Gambar  6.    Peta  model  tanpa constraint persebaran  permukiman  tahun 2038 yang masuk wilayah bahaya banjir kelas tinggi
itu  untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  memodelkan penggunaan lahan lain yang berpotensi untuk berkembang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. Fuchs, Cities at risk: Asia’s coastal cities in an age of climate change., vol. 96, Honolulu, 2010.
[2] M.  Anggraeni,  I.  R.  Dwi  Ari, E.  B. Santosa and  R.  Widyanti,
"Climate  Change  &  Home  Location  Preferences  in  Flood  Prone Areas of Bojonegoro Regency," Procedia Environmental Sciences, pp. 703-711, 2014.
[3] E.  Sayu  Mimanggar  Mirahesti,  "Evaluasi  Perencanaan Prabencana Banjir Bengawan Solo Kabupaten Bojonegoro Tahun 2014," Jurnal Berkala Epidermiologi, pp. 262-274, Mei 2016.
[4] E.  Lambin  and  P.  Meyfroidt,  "Land  use  transition:  Socio- ecological  feedback  versus  socio-economic  change," Land  Use Policy, vol. 27, pp. 108-118, 2010.
[5] H. Geist and E. Lambin, What drives tropical deforestation? A meta-analysis of proximate and underlying causes of deforestation based on sub-national case study evidence, University of Louvain- la-Neuve, 2001.
[6] A.  Vedkamp  and  E.  Lambin,  "Predicting  land-use  change," Agriculture, Ecosystems and Environment, vol. 85, pp. 1-6, 2001.
[7] P. B. K. Santoso, "Model Dinamika Spasial Penggunaan Lahan Sawah Di Kabupaten Subang Provinsi Jawa Barat," 2018.
[8] F.  Rismara,  Landuse  Change  and  Its  Impact  to  Water Availability, Bogor: Bogor Agricultural University, 2014.
[9] R.  Yudarwati,  Perubahan  Penggunaan  Lahan  Dan  Arahan Pengendaliannya Di Kabupaten Bogor Dan Cianjur, Bogor, 2016.
[10] Y. Nong and Q. Du, "Urban Growth Pattern Modelling Using Logistic Regression," Geo-spatial Information Spatial, vol. 14, pp.
62-67, 2011.
[11] D.  O'Sullivan,  "Exploring  Spatial  Process  Dynamics  Using Irregular Celluar Automaton Models," Geographical Analysis, pp. 1-18, 2001.
[12] A.  Deliar,  "Pemodelan  Hibrid  Dalam  Prediksi  Dinamika Perubahan  Tutupan  Lahan  (Studi  Kasus:  Wilayah  Bandung),"
Teknik Geodesi dan Geomatika, 2010.
[13] N.  A.  Pratomoatmojo,  "LanduseSim  Sebagai  Aplikasi Pemodelan  dna  Simulasi  Spasial  Perubahan  Penggunaan  Lahan Berbasis Sistem Informasi Geografis dalam Konteks Perencanaan Wilayah dan Kota," Seminar Asional Cities, pp. 69-79, 2014.
[14] P.  N  A,  "LanduseSim  Algorithm:  Land use  change  modelling by  means  of  Cellular  Automata  and  Geographic  Information System," Earth and Environmental Science, pp. 1-12, 2018.
[15] Y. Al-Darwish, H. Ayad, D. Taha and D. Saadallah, "Predicting the  future  urban  growth  and  it's  impacts  on  the  surrounding environment using urban simulation models: Case study of Ibb city - Yemen," Alexandria Engineering Journal, pp. 2887 - 2895, 2018.
[16] M. A. Marfai and dkk, "Pemodelan Spasial Bahaya Banjir Rob Berdasarkan Skenario Perubahan Iklim Dan Dampaknya Di Pesisir Pekalongan," Jurnal Bumi Lestari, vol. 13, pp. 244-256, 2013.
[17] P.  N  A,  "LanduseSim  Methods:  Land  use  class  hierarchy  for simulations of multiple land use growth," Earth and Environmental Science, vol. 202, pp. 1-9, 2018.
[18] A. Wibowo and J. Semedi, "Model Spasial Dengan Smce Untuk Kesesuaian  Kawasan  Industri  (Studi  Kasus  Di  Kota  Serang)," Globë, vol. 13, pp. 50-59, 2011.
[19] S. S. Gharbia, S. A. Alfatah, L. Gill, P. Johnston and F. Pilla, "Land use scenarios and projections simulation using an integrated GIS cellular automata algorithms," Model. Earth Syst. Environ, pp. 1 - 20, 2016.
[20] N.  A.  Pratomoatmojo,  Land  Use  Change  Modelling  Under Tidal  Flood  Scenario by Means of Markov-Cellular  Automata in Pekalongan Municipal, Universitas Gajah Mada, 2012.
[21] A.  Nurwanda,  "Proyeksi  Perubahan  Tutupan  Lahan  Dan
Dampaknya  Terhadap  Diversitas  Lanskap  Di  Kabupaten Batanghari Provinsi Jambi," 2016.