## Pembuatan Model Prediksi Lahan Terbangun di Kabupaten Kulon Progo dengan Citra Satelit Penginderaan Jauh
Development A Prediction Model for Built-up Land in Kulon Progo Regency with Remote Sensing Satellite Imagery
Rifqi Alghifari Wibowo, Harintaka*
Departemen Teknik Geodesi, FT UGM, Yogyakarta, 55281, Indonesia *Korespondensi penulis: harintaka@ugm.ac.id
Diterima: 10072023; Diperbaiki:14082023; Disetujui:06092023; Dipublikasi: 08092023
Abstrak: Perubahan tutupan lahan terbangun pada kota atau kabupaten menjadi suatu hal umum yang sering terjadi dan  terus  berkembang  di  kawasan  yang  cepat  tumbuh.  Perkembangan  lahan  terbangun  tersebut  dapat  diprediksi dengan  melakukan  pembuatan  model  prediksi  dengan  menggunakan  teknologi  penginderaan  jauh  dan  sistem informasi geografis. Pada kajian ini, dilakukan pemodelan prediksi tutupan lahan di wilayah Kabupaten Kulon Progo pada tahun 2023 dengan menggunakan metode Cellular Automata (CA). Model prediksi tersebut disusun dengan hasil klasifikasi tutupan lahan pada tahun 2017 dan 2020 dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan variabel spasial berupa jangkauan jalan terhadap lahan terbangun. Model prediksi lahan terbangun yang berhasil dimodelkan memiliki pola persebaran dimana kelas daerah bervegetasi banyak mendominasi di Kapanewon Kokap, Girimulyo, Samigaluh, dan Kalibawang. Untuk Kapanewon lain lebih didominasi oleh tutupan lahan pertanian dan lahan  terbangun.  Berkaitan  dengan  itu,  luasan  tutupan  lahan  untuk  masing-masing  kelas  meliputi  lahan  terbangun dengan 7.353,84 ha, badan air dengan 440,59 ha, daerah bervegetasi dengan 29.273,71 Ha, lahan pertanian dengan 17.665,76 ha, dan lahan terbuka dengan 2.920,24 ha. Di samping itu, untuk nilai akurasi tutupan lahan terbangun pada model prediksi memiliki nilai producer’s accuracy dan user’s accuracy secara berturut-turut sebesar 89% dan 76%. Adapun secara keseluruhan model prediksi ini mendapatkan nilai overall accuracy dan Indeks Kappa berturut-turut sebesar 81% dan 0,75. Berdasarkan nilai tersebut, model prediksi memiliki nilai akurasi yang cukup baik dan dapat digunakan sebagai salah satu alternatif  untuk menjadi acuan dalam melihat potensi perubahan yang terjadi di masa yang akan datang.
Copyright © 2023 Geoid. All rights reserved.
Abstract:  Changes  of  land  cover  in  built-up  area  have  become  a  common  occurrence  and  have  the  potential  to continue rapidly  in developing towns. The development of  built-up area can be predicted by  utilizing a prediction model using remote sensing technology and geographic information system. In this study, a prediction model for land cover in the Kulon Progo Regency in 2023 was developed using the Cellular Automata method. The prediction model was constructed based on the classification results of land cover in 2017 and 2020 using Support Vector Machine (SVM) algorithm and spatial variables such as road network in built-up area. A prediction model for built-up land shows  a  distribution  pattern  where  the  vegetation  class  dominates  in  Kapanewon  (Subdistrict)  Kokap,  Girimulyo, Samigaluh, and Kalibawang. Other Kapanewons are predominantly characterized by agricultural land and built-up land.  In  terms  of  land  cover  area,  built-up  land  covers  an  area  of  7,353.84  hectares,  water  bodies  cover  440.59 hectares, vegetation covers 29,273.71 hectares, agricultural land covers 17,665.76 hectares, and open land covers 2,920.24 hectares. Furthermore, the accuracy of built-up land cover in the prediction model has producer's accuracy and user's accuracy of 88.889% and 76.190% respectively. Overall, the prediction model achieves an overall accuracy and Kappa Index of 81 % and 0.75 respectively. Based on these values, it is known that the prediction model has good accuracy. Therefore, the development of this prediction model is still suitable as a reference for assessing potential changes that will occur in the future.
Kata kunci: Model Prediksi; Lahan Terbangun; Kulon Progo; Citra Satelit Penginderaan Jauh
Cara untuk sitasi: Wibowo, R.A., Harintaka. (2023). Pembuatan Model Prediksi Lahan Terbangun di Kabupaten Kulon Progo dengan Citra Satelit Penginderaan Jauh. Geoid, 19(1) , 18 – 27.

## Pendahuluan
Perkembangan kota atau kabupaten memiliki sifat yang dinamis atau berubah-ubah setiap waktunya. Fenomena ini  memiliki  daya  tarik  tersendiri,  karena  fenomena  ini  akan  selalu  mengubah  kenampakan  dari  suatu wilayah (Fuglsang dkk., 2013) . Perubahan yang semakin mencirikan sebuah perkotaan dapat menjadi daya tarik bagi  para  penduduk untuk mencari  pekerjaan dan menetap di  wilayah tersebut. Perubahan ini merujuk pada istilah urbanisasi yakni perubahan suatu wilayah menjadi daerah perkotaan (Fitri, 2013) . Fenomena urbanisasi ini dapat berakibat pada peristiwa urban sprawl . Urban sprawl sendiri terjadi akibat dari laju urbanisasi yang tidak  terkontrol,  karena  kurangnya  pemantauan  pemerintah  dalam  merencanakan  pembangunan  di  suatu wilayah.
Perubahan  penggunaan  lahan  tersebut  dapat  dilihat  melalui  tutupan  lahan  yang  ada  pada  wilayah  kota  atau kabupaten. Salah satu tutupan lahan yang marak terjadi pada perkembangan kota atau kabupaten adalah lahan terbangun. Lahan terbangun merupakan lahan  yang  telah  menghadapi  tahapan  pembangunan  atau  perkerasan yang  terjadi  di  atas  lahan (Yuliastuti dkk., 2012) . Perubahan  tutupan  lahan terbangun ini menjadi suatu hal umum yang  sering  terjadi  di  kota  kecil  cepat  tumbuh  yang  berada  di  dekat  kota  besar,  seperti  Kabupaten Kulon Progo. Kabupaten Kulon Progo mengalami pertumbuhan yang cepat karena adanya faktor eksternal dan faktor  internal.  Faktor  eksternal  ini  muncul  karena  adanya  tekanan  dari  kota  besar  yang  terus-menerus melebarkan aktivitasnya (Setyono  dkk., 2017) . Selain itu menurut Mardiansyah (2011) , faktor internal dari pesatnya pertumbuhan ini dikarenakan maraknya kegiatan-kegiatan yang mencirikan suatu perkotaan.
Perubahan lahan terbangun di Kabupaten Kulon Progo dapat dianalisis menggunakan citra penginderaan jauh Sentinel-2 yang telah dilakukan klasifikasi tutupan lahan dengan algoritma Support Vector Machine (SVM) pada tahun 2017 dan 2020. Pada penggunaan data multispektral dan resolusi spasial rendah serta menengah, algoritma  SVM  menunjukkan  rata-rata  akurasi  yang tinggi,  sehingga  algoritma ini  dipilih.  Citra  Sentinel-2 dipilih  dikarenakan  memiliki  resolusi  spasial  sebesar  10-meter  yang  tergolong  menengah.  Rentang  waktu tersebut dipilih agar dapat dilihat perubahan penggunaan lahan yang signifikan. Rentang waktu ini meliputi mulai dibangunnya Kawasan Bandara New Yogyakarta International Airport (NYIA) hingga kawasan tersebut beroperasi  sepenuhnya  yang  dapat  menjadi  salah  satu  faktor  berubahnya  penggunaan  lahan  di  Kabupaten Kulon Progo.
Hasil klasifikasi tutupan lahan tersebut dapat dimanfaatkan untuk melakukan prediksi terhadap sebaran dan luasan lahan terbangun pada waktu mendatang dengan algoritma Cellular Automata (CA) – Artificial Neural Network (ANN). Algoritma CA-ANN melibatkan beberapa komponen yakni sel pada keadaan awal, kondisi ketetanggan,  dan  aturan  transisi  tertentu  dalam  menyimulasikan  model  pada  waktu  tertentu.  Prinsip  CA tersebut dimodifikasi dan diterapkan dengan menggunakan aturan transisi dalam bentuk model probabilitas transisi.  Model  probabilitas  transisi  tersebut  tersusun  atas  perubahan  tutupan  lahan  pada  dua  tahun  kajian s ebelumnya yakni 2017 dan 2020, serta faktor pendukung penyebab perubahan tutupan lahan terjadi. Hal ini berarti  CA  dapat  memprediksi  lahan  terbangun  di  masa  mendatang  dengan  menggunakan  hasil  klasifikasi tutupan lahan  pada tahun  sebelumnya.  Selain  itu,  dilibatkan  pula  data  pendukung  perubahan tutupan lahan terbangun  saat  pembuatan  model  prediksi  seperti  jalan  yang  menjadi  salah  satu  indikator  pembangunan infrastruktur.
Marsoedy (2020) melakukan prediksi perubahan penggunaan lahan di Kabupaten Sleman. Pada penelitiannya, digunakan algoritma maximum likelihood untuk klasifikasi tutupan lahan dan digunakan plugin MOLUSCE untuk melakukan simulasi model prediksi. Hasil kajian menunjukkan Kappa sebesar 0,6 yang tergolong pada kategori menengah. Fardani dkk. (2020) melakukan kajian perubahan dan prediksi dari tutupan lahan di suatu daerah dan dimanfaatkan untuk mengevaluasi rencana tata ruang di suatu wilayah. Pada penelitian digunakan algoritma maximum likelihood untuk klasifikasi tutupan lahan dan prediksi tutupan lahan tahun 2031 yang di- overlay dengan pola ruang RTRW Kota Cirebon tahun 2031. Hasil menunjukkan terdapat 21.9% tutupan lahan yang tidak sesuai dengan RTRW yang ada. Hasil ini dapat digunakan sebagai masukan bagi pemerintah Kota Cirebon  dalam  mengevaluasi  RTRW. Ardiyanti  (2022) melakukan  pemodelan  prediksi  untuk  melihat perkembangan tutupan lahan yang lebih spesifik seperti lahan terbangun di suatu wilayah kajian. Ekstraksi
informasi  penutup  lahan  pada  penelitian  tersebut  dilakukan  dengan  menggunakan  indeks  NDBI  yang dikombinasikan  dengan  indeks  NDVI  dari  citra  Landsat.  Adapun  model  CA-ANN  yang  dibuat  memiliki ketelitian rata-rata sebesar 0,69.

## Data dan Metode
Lokasi  penelitian  ini  adalah  Kabupaten  Kulon  Progo,  Provinsi  Daerah  Istimewa  Yogyakarta,  yang  secara geografis terletak pada 7 o 38'42" - 7 o 59'3" LS dan 110 o 1'37" - 110 o 16'26" BT. Pertambahan jumlah penduduk yang  terus-menerus  pada  wilayah  administratif  yang  tetap  di  Kabupaten  Kulon  Progo,  menyebabkan  tren kepadatan  penduduk  semakin  meningkat  setiap  tahunnya.  Hal  tersebut  berarti  kebutuhan  penduduk  untuk melakukan alih fungsi terhadap lahan menjadi lahan terbangun juga semakin meningkat fenomena ini terjadi Kabupaten Kulon Progo, dimana setiap tahunnya tingkat kepadatan penduduk yang ada selalu bertambah. Pada tahun 2017, tercatat bahwa Kabupaten Kulon Progo memiliki kepadatan penduduk sebesar 710 per km2 (BPS, 2017). Kepadatan penduduk tersebut bertambah pada tahun 2020 menjadi sebesar 744 per km2 dan meningkat kembali  pada  tahun  2022 menjadi  sebesar  770  per  km2 (BPS,  2023).  Pesatnya pertumbuhan  kabupaten ini dipengaruhi oleh dua hal, yakni adanya faktor eksternal dari tekanan kota besar di sekitarnya dan faktor internal dari meningkatnya aktivitas yang mencirikan suatu perkotaan. Kondisi ini secara langsung dan tidak langsung mempengaruhi  perubahan penggunaan  lahan  di  Kabupaten  Kulon  Progo  dari  lahan  non-terbangun  menjadi lahan terbangun. Lingkup lokasi penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Lokasi Penelitian (Sumber: Citra Satelit Sentinel-2 tahun 2023)
Kajian ini menggunakan citra Sentinel-2 MSI ( MultiSpectral Instrument ) Level-1C untuk perekaman tahun 2017, citra Sentinel-2 MSI ( MultiSpectral Instrument ) Level-2A untuk perekaman tahun 2020 dan 2023, data vektor  jaringan  jalan  tahun  2022,  dan  data  vektor  batas  administrasi  Kabupaten  Kulon  Progo.  Untuk pemrosesan data digunakan beberapa perangkat lunak, yaitu : Microsoft Edge untuk mengakses Google Earth Engine  dan  Google  Colaboratory,  Google  Earth  Engine  Code  Editor  dan  Google  Colaboratory  untuk melakukan  pemrosesan  citra  satelit,  QGIS  untuk  rasterisasi  data  vektor,  pembuatan  model  prediksi  dan visualisasi data, dan GPS Map Camera, digunakan untuk pengambilan foto objek pada titik sampel di lapangan. Adapun tahapan kajian ini terdiri atas:
1. Persiapan Data Raster
Persiapan data raster mencakup data citra satelit Sentinel-2 MSI dengan tanggal akuisisi 12 Agustus 2017, 21 Agustus 2020, dan 24 Maret 2023, yang tersedia pada katalog Google Earth Engine. Citra satelit ini termasuk resolusi menengah dengan jumlah kanal 13 buah.
2. Koreksi Atmosferik
Citra Sentinel-2 MSI diakuisisi dengan 2 tingkat yang berbeda. Citra tahun 2017 merupakan produk Sentinel-2 MSI Level-1C, sedangkan citra tahun 2020  dan 2023 merupakan produk dari  Sentinel-2 MSI  Level-2A.  Seluruh  produk  satelit  Sentinel-2  MSI  Level-1C  merupakan  produk Top-of- Atmosphere  Reflectance (TOA),  sehingga  perlu  dilakukan  koreksi  atmosfer  terlebih  dahulu.  Ini berbeda  dengan  produk  dari  satelit  Sentinel-2  MSI  Level-2A  yang  merupakan  produk Surface Reflectance (SR),  yang  telah  terkoreksi  secara  atmosferik.  Koreksi  atmosfer  pada  produk  satelit
Sentinel-2  MSI  Level-1C  dilakukan  dengan  menerapkan  algoritma  SIAC  ( Sensor  Invariant Atmospheric  Correction )  yang  memanfaatkan  direktori  penyimpanan  file  proyek  SIAC  di  GitHub. Algoritma  ini  dipilih  dikarenakan  proses  pengolahan  citra  menggunakan  platform  Google  Earth Engine, sehingga kustomisasi dapat diterapkan.
3. Cloud Masking
C loud masking diterapkan supaya citra satelit terbebas dari tutupan awan. Cloud masking dilakukan dengan memanfaatkan S2 Cloud Probability ( s2cloudless ) dataset. S2 Cloud Probability dataset dapat dipanggil  untuk  menggantikan  nilai  piksel  yang tertutupi  oleh  awan dengan  nilai  piksel yang telah bebas awan atau minim awan.
4. Klasifikasi Tutupan Lahan dengan Algoritma SVM Klasifikasi tutupan lahan dilakukan dengan menggunakan skema klasifikasi yang mengacu pada SNI 7645-1:2014 dan disuaikan dengan daerah kajian. Kelas yang digunakan meliputi lahan terbangun dan lahan  non-terbangun,  dimana  kelas  lahan  non-terbangun  dibagi  menjadi  beberapa  subkelas  yakni badan air, daerah bervegetasi, lahan  terbuka, dan lahan pertanian. Proses klasifikasi citra dilakukan dengan menggunakan algoritma Supervised Learning dari machine learning yakni SVM. Algoritma tersebut menggunakan fungsi libsvm yang dimiliki oleh Google Earth Engine.  Pada dasarnya SVM merupakan sebuah classifier biner linear yang mampu mengenali batas antara dua kelas. SVM linear mengasumsikan  bahwa  data  multidimensional  dapat  dipisahkan  secara  linear.  SVM  mencari hyperplane yang optimal, yaitu garis lurus untuk memisahkan dataset menjadi kelas-kelas yang telah ditentukan menggunakan data pelatihan (Sheykhmousa dkk., 2020) . Klasifikasi ini dilakukan dengan beberapa  konfigurasi  parameter  agar  menemukan  hasil  yang  optimal,  yakni  meliputi  tipe  kernel, besaran nilai cost (C) dan nilai gamma (γ). Pada penelitian yang dilakukan, tipe kernel yang dipilih untuk  penelitian  ini  adalah  linear  yang  umum  dipakai  untuk  studi  kasus  klasifikasi  dataset  tutupan lahan. Dalam hal ini, nilai cost (C) yang digunakan sebesar 100 dan nilai gamma (γ) yang digunakan adalah default , yang ditetapkan berdasarkan proses trial and error .
5. Persiapan Data Vektor
Persiapan data raster dilakukan dengan menyiapkan data raster berupa jaringan jalan yang diambil dari geoportal Kabupaten Kulon Progo (http://geoportal.kulonprogokab.go.id/). Data ini digunakan pada tahap pembuatan euclidean distance .
6. Pembuatan Euclidean Distance
Pembuatan euclidean distance meliputi proses rasterisasi data vektor yang dilakukan untuk mengubah data vektor jalan menjadi data raster jalan. Proses ini menggunakan menu Rasterize pada QGIS. Raster yang terbentuk lalu dibuat euclidean distance -nya dengan menggunakan menu Proximity pada QGIS pula. Euclidean  distance sendiri  merupakan  proses  yang  berkaitan  dengan  jarak  pada  data  spasial. Jarak  yang  dimaksud  adalah  jarak  terukur  dari  setiap  sel  yang  dimiliki  terhadap  sumber  terdekat, dihitung  dari  pusat  sel menuju  pusat sel lain.  Dengan  begitu  dapat  diketahui  jarak  jangkauan  jalan terhadap  lahan  terbangun  yang  ada  di  wilayah  kajian.  Jarak  jangkauan  tersebut  digunakan  sebagai variabel pendukung dalam pembuatan model prediksi.
7. Pembuatan Model Prediksi dengan algoritma Cellular Automata
Dengan menggunakan kondisi ketetanggaan dan peta potensi transisi, maka pola perubahan spasial dapat diatur dengan model Cellular Automata (Liu, 2020) .Pembuatan model prediksi dengan model Cellular Automata terbukti cukup baik (Marsoedy, 2020). Cellular Automata tampil sangat baik dalam memprediksi pertumbuhan area urban untuk tahun-tahun mendatang berdasarkan pola pertumbuhan pada tahun sebelumnya (Khoshgoftar & Taleei, 2010). Proses ini menggunaakan citra multitemporal yang telah terklasifikasi dan data raster jangkauan jalan di wilayah kajian. Tahapan diawali dengan melakukan  pengecekan  geometri  antar  data.  Selanjutnya  data  faktor  pendukung  dilakukan pengecekkan  korelasi  menggunakan Pearson’s  Correlation .  Data  masukkan  tersebut    dilihat perubahan area lahan terbangun yang ada dari tahun ke tahun dan dibuat area transisi dari dua epoch tutupan  lahan  tersebut.  Tahapan  selanjutnya  adalah  pembuatan  model  probabilitas  transisi.  Model probabilitas transisi dibuat dengan jaringan syaraf tiruan atau Artificial Neural Network ( Multi-layer Perceptron ). Dengan dibentuknya model probabilitas transisi tersebut, maka model prediksi tutupan lahan tahun 2023 dapat disimulasikan. Simulasi dilakukan dengan mengisikan jumlah iterasi simulasi sebanyak 1 kali. Iterasi 1 kali dipilih karena model prediksi yang dibuat adalah model prediksi tutupan
lahan tahun 2023, dimana menggunakan rentang gap yang sama dengan data klasifikasi tutupan lahan tahun  sebelumnya  yakni  2017  dan  2020,  dengan gap sebesar  3  tahun.  Dapat  dikatakan  bahwa pemilihan jumlah iterasi tergantung pada tahun model yang ingin diprediksikan serta rentang waktu dari data citra satelit yang dijadikan masukan.
8. Validasi Model Prediksi
Hasil  model  prediksi  tersebut  nantinya  divalidasi  dengan  pengecekkan  langsung  di  lapangan menggunakan matriks konfusi, seperti halnya yang dilakukan pada uji akurasi hasil klasifikasi. Uji validasi model ini menggunakan sampel uji yang sama dengan yang digunakan pada saat melakukan pengujian  pada  citra  hasil  klasifikasi  tahun  2023.  Perbandingan  dari  jumlah  titik  uji  dengan  titik training sendiri  berturut-turut  sebesar  1:2  dengan  persebaran  titik  uji  yang  berbeda  dengan  titik training . Hal ini bertujuan agar akurasi dari kedua model tidak menunjukan bias. Matriks konfusi ini dapat digunakan untuk menghitung producer’s accuracy , consumer’s accuracy , dan overall accuracy (Lillesand dkk., 2008) . Tingkat overall accuracy yang diacu pada kasus klasifikasi tutupan lahan di penelitian ini adalah >85% (Anderson dkk., 1976) . Selain akurasi di atas, dilakukan pula perhitungan Indeks  Kappa  untuk  mengetahui  tingkatan  kesesuaian  pada  tabel  matriks  konfusi  yang  dihitung berdasarkan diagonal utama serta total baris dan kolom untuk masing-masing elemen, dimana menurut Congalton dkk. (2004) terdapat beberapa kelas kesesuaian yakni tidak ada kesesuaian (<0), kesesuaian kecil (0,01 – 0,20), kesesuaian cukup (0,21 – 0,40), kesesuaian menengah (0,41 – 0,60), kesesuaian substansial (0,61 – 0,80), dan kesesuaian mendekati sempurna (0,81 – 0,99).

## Hasil dan Pembahasan
Cellular Automata dikenal sebagai model sederhana dari proses terdistribusi spasial (Baja, 2012) . Pemodelan prediksi  yang  dibentuk melalui Cellular  Automata ini  menggunakan  data spasial  raster. Cellular  Automata didefinisikan sebagai sistem dinamis yang terdiri dari beberapa Net-linear yang memiliki hubungan. Perubahan piksel  yang  terjadi  pada Cellular  Automata mengikuti  waktu,  kondisinya  sendiri,  maupun  perlakuan  yang diterima oleh piksel tetangga atau piksel yang berdekatan dengannya (Ilachinski, 2001) . Pada kajian ini, model prediksi  tutupan  lahan  dibuat  menggunakan Cellular  Automata yang  telah  dimodifikasi  pada plugin MOLUSCE QGIS. Data masukkan di awal berupa data raster hasil klasifikasi dengan classifier SVM pada tahun 2017 dan tahun 2020, serta menggunakan data pendukung berupa raster jangkauan jalan di Kabupaten Kulon Progo.

## 1. Hasil Klasifikasi Tutupan Lahan Tahun 2017, 2020, dan 2023
(a)                                                        (b)                                                        (c)
Gambar 2. Tampilan Hasil Klasifikasi Tutupan Lahan. (a) Tahun 2017; (b) Tahun 2020; Tahun 2023 (Sumber: Pengolahan Data, 2023)
Proses klasifikasi tutupan lahan diawali dengan pembuatan training dataset pada ketiga tahun perekaman citra, yakni  126  untuk  tahun  2017,  135  untuk  tahun  2020,  dan  116  untuk  tahun  2023.  Dengan training  dataset tersebut, maka dapat diperoleh hasil klasifikasi seperti pada Gambar 2. Pada Gambar 2 (a) dapat diketahui terdapat  2  kelas  tutupan  lahan  yang  banyak  ditemukan  yakni  kelas  daerah  bervegetasi  dan  kelas  lahan pertanian,  sedangkan  kelas  badan  air, lahan  terbuka, dan  lahan terbangun teridentifikasi  sedikit.  Pada  hasil klasifikasi tutupan lahan tahun 2020 dan 2023 yang ditampilkan melalui Gambar 2(b) dan (c) dapat diketahui bahwa terdapat 3 kelas tutupan lahan yang mendominasi, yaitu kelas daerah bervegetasi, lahan pertanian, dan lahan terbangun, sedangkan untuk kelas tutupan lahan yang sedikit ditemukan adalah kelas badan air dan lahan terbuka.

## 2. Hasil Model Prediksi Tutupan Lahan Tahun 2023
Terdapat persyaratan dalam pembuatan model prediksi, bahwa data masukkan yang digunakan harus memiliki geometri yang cocok, oleh karena itu sebelum pembuatan model prediksi dimulai perlu dilakukan pendefisian geometri data yang sama untuk setiap data masukkan. Data hasil klasifikasi tahun 2017 dan 2020 serta data raster  jangkauan  jalan  perlu  disamakan  sistem  referensi  koordinat  dengan  perimeter  batas  administrasi Kabupaten  Kulon  Progo.  Data  pendukung  yakni  data  raster  jangkauan  jalan  juga  perlu  dicek  korelasinya dengan  menggunakan  Pearson’s  Correlation.  Pearson’s  Correlation  sendiri  memiliki  rentang  nilai  dari  -1 hingga 1, dimana rentang nilai di bawah 0 menunjukkan nilai korelasi negatif dan untuk rentang nilai di atas 0 menunjukkan terdapat korelasi positif. Dari data pendukung yang digunakan memiliki nilai korelasi sebesar 0,11 dengan hasil klasifikasi tutupan lahan tahun 2017 dan memiliki nilai korelasi sebesar 0,08 dengan hasil klasifikasi tutupan lahan tahun 2020. Berdasar data raster hasil klasifikasi tahun 2017 dan 2020 tersebut perlu dilihat perubahan area lahan terbangun yang ada dari tahun ke tahun dan dibuat area transisi dari tutupan lahan tahun 2017 menuju 2020.

## Gambar 3. Tampilan Hasil Model Prediksi Tutupan Lahan Tahun 2023 (Sumber: Pengolahan Data, 2023)
Model prediksi tutupan lahan tahun 2023 dengan model probabilitas trasisi yang dibangun dibuat dengan model jaringan syaraf tiruan. Adapun hasil model prediksi tutupan lahan tahun 2023 dapat dilihat pada Gambar  3.  Pada  gambar  tersebut,  kelas  tutupan  lahan  yang  banyak  mendominasi  adalah  daerah bervegetasi, lahan pertanian, dan lahan terbangun, sedangkan  kelas badan air dan lahan terbuka sedikit diketemukan. Jika dilihat pada distribusi persebarannya, tutupan lahan berupa daerah bervegetasi banyak ditemukan di Kapanewon Kokap, Girimulyo, Samigaluh, dan Kalibawang. Adapun untuk Kapanewon lain lebih didominasi oleh tutupan lahan pertanian dan lahan terbangun.

## 3. Perubahan Luas Tutupan Lahan
Perubahan  luasan  tutupan  lahan  yang  terjadi  di  Kabupaten  Kulon  Progo  dari  tahun  2017,  2020,  dan  2023 berdasarkan hasil klasifikasi tahun 2017 dan 2020, serta hasil model prediksi  tahun 2023 dapat dilihat pada Tabel 1 dan Gambar 4.
Tabel 1. Luasan Tutupan Lahan Hasil Klasifikasi Tahun 2017, 2020, dan Model Prediksi Tahun 2023.
Lahan Terbangun (ha) Badan Air (ha) Daerah Bervegetasi (ha) Lahan Pertanian (ha) Lahan Terbuka (ha) Hasil Klasifikasi 2017 3.165,48 552,55 30.264,92 21.638,67 2.032,52 Hasil Klasifikasi 2020 5.938,09 796,06 30.172,08 17.567,31 3.180,6 Model Prediksi 2023 7.353,84 440,59 29.273,71 17.665,76 2.920,24
Perubahan yang fluktuatif terjadi pada tutupan lahan pertanian, badan air, dan lahan terbuka. Pada tahun 2020 tutupan lahan  pertanian mengalami  penurunan  sebesar  4.071,36 ha,  dan  kenaikan  pada tahun  2023 sebesar 98,45 ha. Pada tutupan lahan badan air terjadi kenaikan  pada tahun 2020 sebesar 243,51 ha dan turun pada tahun 2023 sebesar 355,47 ha. Pada tutupan lahan terbuka, terjadi kenaikan pada tahun 2020 sebesar 1.148,08 ha  dan  penurunan  di  tahun  2023  sebesar  260,36  ha.  Adapun  untuk  kelas  tutupan  lahan  lain  seperti  daerah bervegetasi  mengalami  tren  penurunan  di  setiap  tahunnya,  berbanding  terbalik  dengan  tren  kenaikan  pada lahan terbangun. Pada tahun 2020 daerah bervegetasi mengalami penurunan sebesar 92,48 ha, sedangkan lahan terbangun mengalami  kenaikan  sebesar  2.772,61  ha.  Selanjutnya  pada  tahun  2023,  luas  daerah  bervegetasi turun sebesar 898,37 ha dan luas lahan terbangun naik sebesar 1.415,75 ha.
Gambar 4. Grafik Perubahan Luas Tutupan Lahan Pada Hasil Klasifikasi Tahun 2017, 2020, dan Model Prediksi Tahun 2023 (Sumber: Pengolahan Data, 2023)

## 4. Perbandingan Luas Hasil Klasifikasi Tahun 2023 dengan Hasil Model Prediksi Tahun 2023
Apabila dilihat melalui luasan tutupan lahan, hasil klasifikasi tahun 2023 dengan hasil model prediksi tahun 2023 memiliki perbedaan. Besarnya perbedaan tersebut disajikan melalui Tabel 2.
Tabel 2. Perbandingan Luas Tutupan Lahan Hasil Klasifikasi Tahun 2023 dengan Model Prediksi Tahun 2023
Lahan Terbangun (ha) Badan Air (ha) Daerah Bervegetasi (ha) Lahan Pertanian (ha) Lahan Terbuka (ha) Hasil Klasifikasi 2023 8.950,14 707,44 33.040,27 14.464,78 460,99 Model Prediksi 2023 7.353,84 440,59 29.273,71 17.665,76 2.920,24
(a) (b)
Gambar 5. Perbedaan Tutupan Lahan Terbangun Pada Area Sampel. (a) Hasil Klasifikasi Tahun 2023; (b) Model Prediksi Tahun 2023 (Sumber: Pengolahan Data, 2023)
(a)                                                                                  (b)
Gambar 6. Perbedaan Tutupan Lahan Terbangun Berupa Jalan Pada Area Sampel. (a) Hasil Klasifikasi Tahun 2023; (b)

## Model Prediksi Tahun 2023 (Sumber: Pengolahan Data, 2023)
Berdasarkan Tabel 2 dapat diketahui bahwa perbedaan yang kurang signifikan ada pada tutupan lahan badan air, yang memiliki perbedaan sebesar 266,85 ha, sedangkan pada tutupan lahan yang lain memiliki perbedaan luasan  yang  signifikan.  Tutupan  lahan  terbuka  memiliki  perbedaan  sebesar  2.459,25  ha,  tutupan  lahan pertanian  memiliki  perbedaan  sebesar  3.200,98  ha,  tutupan  lahan  daerah  bervegetasi  memiliki  perbedaan sebesar 3.766,56 ha, sedangkan untuk tutupan lahan terbangun memiliki perbedaan sebesar 1.596,3 ha, dimana luasan lahan terbangun pada model prediksi tahun 2023 lebih rendah daripada luasan lahan terbangun pada hasil klasifikasi tahun 2023. Lebih lanjut, perbedaan luasan lahan terbangun pada hasil klasifikasi tahun 2023 dan model prediksi tahun 2023 dapat dilihat pada Gambar 5 dan Gambar 6.
Pada Gambar 5, dapat diketahui bahwa hasil klasifikasi tahun 2023 menunjukan tutupan lahan terbangun yang begitu  rapat.  Di  samping  itu,  tutupan  lahan  terbangun  pada  model  prediksi  tahun  2023  memiliki  tingkat kerapatan yang lebih rendah daripada hasil klasifikasi tahun 2023 pada kawasan urban tersebut. Namun, pada Gambar  6  dapat  diketahui bahwa  data  pendukung  berupa  jangkauan jalan  pada model  prediksi  tahun  2023 membuat tutupan lahan terbangun berupa jalan menjadi lebih detail jika dibandingkan dengan hasil klasifikasi 2023. Perbedaan sebaran dan luasan tutupan lahan terbangun maupun tutupan lahan yang lain dapat terjadi disebabkan  oleh  data  pendukung  yang  digunakan  serta  data training untuk  pembuatan  model  probabilitas transisi saat simulasi Cellular Automata .

## 5. Uji Validasi Model
Pada  hasil  model  prediksi tutupan  lahan tahun  2023  ini  dilakukan  uji  validasi  melalui matriks  konfusi  dan tingkat  kesesuaian  dengan  perhitungan  Indeks  Kappa.  Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  53  titik sampel  uji  lapangan.  Nilai Producer’s  Accuracy (PA), User’s  Accuracy (UA), Omission  Error (OE), Commission Error (CE), Overall Accuracy (OA), dan Indeks Kappa pada model prediksi tutupan lahan tahun 2023 dapat dilihat padaTabel 3.
Berdasarkan Tabel 3, dapat dilihat bahwa nilai Producer’s Accuracy dan User’s Accuracy terendah dimiliki oleh tutupan lahan terbuka yakni berturut-turut sebesar 40% dan 66.66%. Di sisi lain, kelas tutupan lahan yang memiliki  nilai Producer’s  Accuracy tertinggi  adalah  daerah  bervegetasi  sebesar  90.90%  dan  nilai User’s Accuracy tertinggi  ditemukan  pada  2  tutupan  lahan  yakni  badan  air  sebesar  100%  dan  daerah  bervegetasi sebesar  100%.  Adapun  untuk  tutupan  lahan  terbangun  dapat  memberikan  nilai Producer’s  Accuracy dan
User’s Accuracy di bawah 2 tutupan lahan sebelumnya, yakni sebesar 88.88% dan 76.19%. Model prediksi ini memiliki nilai Overall Accuracy (OA) sebesar 81.13%, yakni sedikit di bawah standar 85%. Sementara itu, Indeks  Kappa  model  prediksi  sebesar  0.745,  dimana  nilai  tersebut  tergolong  sebagai  model  yang  memiliki kesesuaian substansial.

## Tabel 3. Matriks Konfusi Model Prediksi Tahun 2023
Hasil Model Prediksi Total PA (%) OE (%) Lahan Terbangun Badan Air Daerah Bervegetasi Lahan Pertanian Lahan Terbuka
Data Uji L ap an g an
Lahan Terbangun 16 0 0 2 0 18 88.88 11.11 Badan Air 1 4 0 0 0 5 80 20 Daerah Bervegetasi 0 0 10 1 0 11 90.90 9.09 Lahan Pertanian 2 0 0 11 1 14 78.57 21.42 Lahan Terbuka 2 0 0 1 2 5 40 60 Total 21 4 10 15 3 43
81.13 UA (%) 76.19 100 100 73.33 66.66 OA (%) CE (%) 23.81 0 0 26.66 33.33 Kappa 0.75
Nilai akurasi dan Indeks Kappa dari model prediksi tersebut masih layak untuk menjadi acuan dalam melihat potensi perubahan yang terjadi melalui model prediksi di masa yang akan datang. Sedikit perbedaan antara model  prediksi  dengan  klasifikasi  tahun  2023  dapat  disebabkan  oleh  berbagai  faktor,  antara  terjadinya perubahan  tutupan  lahan (Ardiyanti,  2022) .  Tidak  dilibatkannya  faktor  tersebut  disinyalir  dapat  membuat model  prediksi  yang  dihasilkan  belum  mampu  memprediksi  tutupan  lahan  tahun  2023  dengan  sempurna (Wibowo, 2023) .

## Kesimpulan
Hasil  klasifikasi  tutupan  lahan  pada  tahun  207  dan  2020  dapat  dimanfaatkan  untuk  melakukan  prediksi terhadap sebaran dan luasan lahan terbangun pada tahun 2023 menggunakan model Cellular Automata. Model prediksi  tutupan  lahan  tahun  2023  memiliki  pola  persebaran  dimana  kelas  daerah  bervegetasi  banyak mendominasi di Kapanewon Kokap, Girimulyo, Samigaluh, dan Kalibawang. Adapun untuk Kapanewon lain lebih  didominasi  oleh  tutupan  lahan  pertanian  dan  lahan  terbangun.  Untuk  nilai  akurasi  tutupan  lahan terbangun pada model prediksi memiliki nilai producer’s accuracy dan user’s accuracy secara berturut-turut sebesar 88.88% dan 76.19%. Selain itu, model prediksi ini mendapatkan nilai overall accuracy dan Indeks Kappa berturut-turut sebesar 81.13% dan 0.74. Berdasarkan nilai tersebut, diketahui bahwa model prediksi memiliki nilai akurasi dan Indeks Kappa yang cukup baik. Dengan demikian, pembuatan model prediksi masih layak untuk menjadi acuan dalam melihat potensi perubahan yang terjadi di masa yang akan datang.

## Daftar Pustaka
Anderson, J. R., Hardy, E. E., Roach, J. T., & Witmer, R. E. (1976). A Land Use and Land Cover Classification System for Use with Remote Sensor Data . Virginia: USGS.
Ardiyanti, F. (2022). Pemodelan Spasial Perkembangan Lahan Terbangun Kawasan Perkotaan Boyolali Menggunakan Model Cellular Automata dan Regresi Logistik Biner. Skripsi . Program Sarjana, Fakultas Geografi, Departemen Sains Informasi Geografi, Universitas Gadjah Mada. Baja, S. (2012). Perencanaan Tata Guna Lahan Dalam Pengembangan Wilayah Pendekatan Spasial dan Aplikasinya . Yogyakarta: Penerbit Andi. BPS. (2017). Kabupaten Kulon Progo dalam Angka 2017 . Kulon Progo: Badan Pusat Statistik. BPS. (2023). Kabupaten Kulon Progo dalam Angka 2023 . Kulon Progo: Badan Pusat Statistik. Congalton,  R.  G.,  Stehman,  S.,  Jeffrey  T.  Morisette,  John  S.  liames,  Jr.  Andrew  N.  Pilant,  Elijah  Ramsey,  John Sydenstricker-Neto, & Siamak Khorram. (2004). Remote Sensing and GIS Accuracy Assessment Ed 1 . Boca Raton: CRC Press.
Fardani,  I.,  Alain,  F.,  Mohmed,  J.,  &  Chofyan,  I.  (2020).  Pemanfaatan  Prediksi  Tutupan  Lahan  Berbasis  Cellular Automata-Markov dalam Evaluasi Rencana Tata Ruang. Diambil kembali dari Media Komunikasi Geografi . No.2 Vol.21 . hal. 157–171. https://ejournal.undiksha.ac.id/index.php/MKG/article/view/28121 Fitri, R. H. (2013). Dampak Urbanisasi Bagi Perkembangan Kota di Indonesia. Diambil dari Jurnal Society . No.1. Vol.I. hal. 35–45: https://media.neliti.com/media/publications/130628-ID-dampak-urbanisasi-bagi-perkembangan- kota.pdf
Fuglsang,  M.,  Münier,  B.,  &  Hansen,  H.  S.  (2013).  Modelling  land-use  effects  of  future  urbanization  using  cellular automata:  An  Eastern  Danish  case.  Diambil  dari Environmental  Modelling  &  Software .  Vol.50. hal.  1–11: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1364815213001813 Ilachinski, A. (2001). Cellular Automata: A Discrete Universe (Edisi Pertama). Singapore: World Scientific Publishing Company.
Khoshgoftar, M., & Taleei. (2010). Simulation of Urban Growth in Tehran Using CA - Markov Model. Journal of  Remote Sensing  and  GIS .  No.  2.  Vol.  2.  hal  18-33:  https://www.researchgate.net/publication/262684478_ SIMULATING_URBAN_GROWTH_IN_TEHRAN_USING_THE_CA-MARKOV_MODEL Lillesand, T. M., Kiefer, R. W., & Chipman, J. (2008). Remote Sensing and Image Interpretation Ed 6 . Hoboken: John Wiley and Sons Inc.
Liu,  Y.  (2020). Modelling  Urban  Development  with  Geographical  Information  Systems  and  Cellular  Automata Ed  1 . Boca Raton: CRC Press. Mardiansyah, F. H. (2011). Menarik Pelajaran dari Judul Buku 50 Tahun Perjalanan Perencanaan Wilayah dan Kota di Indonesia Ed 1 . Jakarta: ITB.
Marsoedy, A. A. F. (2020). Analisa Kekauratan Add-On MOLUSCE pada QGIS untuk Prediksi Perubahan Penggunaan Lahan  di  Kabupaten  Sleman,  DI  Yogyakarta. Skripsi .  Program  Sarjana,  Fakultas  Teknik,  Departemen  Teknik Geodesi, Universitas Gadjah Mada.
Setyono, J. S., Yunus, H. S., & Giyarsih, S. R. (2017). Pengelolaaan Kota-Kota Kecil di Jawa Tengah: Studi Kasus Pada Empat  Kota  Kecil  di  Wilayah  JOGLOSEMAR.  Diambil  dari Tataloka .  No.2.  Vol.19.  hal.  142-162: https://ejournal2.undip.ac.id/index.php/tataloka/article/view/1334/pdf
Sheykhmousa,  M.,  Mahdianpari,  M.,  Ghanbari,  M.,  Mohammadimanesh,  F.,  Ghamisi,  P.,  &  Homayouni,  S.  (2020).
Support Vector Machine Versus Random Forest for Remote Sensing Image Classification: A Meta-Analysis and Systematic  Review.  Diambil  dari Ieee  Journal  of  Selected  Topics  in  Applied  Earth  Observations  and  Remote Sensing . Vol. 13. hal. 6308-6325: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9206124 Wibowo, R. A. (2023). Pembuatan Model Prediksi Lahan Terbangun di Kabupaten Kulon Progo dengan Memanfaatkan Hasil  Klasifikasi  Tutupan  Lahan  dengan  Algoritma  Support  Vector  Machine  Pada  Citra  Satelit  Sentinel-2  MSI Tahun 2017, 2020, dan 2023. Skripsi . Program Sarjana, Fakultas Teknik, Departemen Teknik Geodesi, Universitas Gadjah Mada.
Yuliastuti, N., Fatchurochman, A., Sudarto, J. H., & Semarang, T. (2012). Pengaruh Perkembangan Lahan Terbangun Terhadap Kualitas  Lingkungan Permukiman (Studi Kasus: Kawasan Pendidikan Kelurahan Tembalang. Diambil dari Jurnal Presipitasi: Media Komunikasi Dan Pengembangan Teknik Lingkungan . No.1. Vol.9. hal. 10–16: https://ejournal.undip.ac.id/index.php/presipitasi/article/view/4806/4356
This article is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License .