## Geomedia
Majalah Ilmiah dan Informasi Kegeografian
Geomedia Vol. 22 No. 1 Tahun 2024 | 1 – 13
https://journal.uny.ac.id/index.php/geomedia/index
Kajian dan prediksi perubahan tutupan lahan menggunakan Cellular Automata-Markov Chain di Kota Unaaha
Septianto Aldiansyah a, 1* , Supriatna a, 2 a Departemen Geografi, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Indonesia, Depok, Indonesia 1 septianto.aldiansyah@ui.ac.id ; 2 ysupri@sci.ui.ac.id *korespondensi penulis

## Informasi artikel

## A B S T R A K
Sejarah artikel Diterima Revisi Dipublikasikan : 29 Juli 2022 : 20 Februari 2023 : 3 Juni 2024 Kota  Unaaha  memiliki  letak  yang  strategis  karena  berada  di  jalan  lintas provinsi, pusat kegiatan ekonomi, hingga industri. Pertumbuhan ekonomi cukup pesat dibanding wilayah lain di Kabupaten Konawe sehingga dapat menyebabkan konversi lahan dimasa depan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perubahan tutupan lahan di Kota Unaaha dari tahun 2006- 2021  dan  memprediksi  tutupan  lahan  pada  tahun  2036.  Metode  yang diterapkan  pada  penelitian  ini  adalah Cellular  Automata  Markov  Chain untuk memprediksi perubahan tutupan lahan tahun 2036. Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  jenis  tutupan  lahan  permukiman  dan  daerah pertanian  meningkat,  sedangkan  perairan,  lahan  terbuka  dan  daerah bervegetasi  mengalami  penurunan.  Pada  tahun  2036,  kawasan permukiman dan pertanian akan bertambah masing-masing hingga seluas 1.279,42 ha dan 1.074,14. Perubahan ini sejalan dengan rencana tata ruang Kota  Unaaha  sebagai  Kota  Agropolitan  khususnya  pada  tutupan  lahan daerah  pertanian,  namun  cenderung  menyimpang  pada  kawasan permukiman. Perencanaan tata ruang perlu untuk ditindaklanjuti agar kota dapat lebih berkelanjutan di masa depan.
Kata kunci:
Cellular Automata Markov Chain Kota Unaaha Tutupan Lahan

## A B S T R A C T
Keywords: Cellular Automata Markov Chain Unaaha City Land Cover The city of Unaaha has strategic location because it is on a cross-provincial road, economic center activity to industry. Economic growth is quite rapid compared to other areas in Konawe Regency so that it can lead to land conversion in the future. This study aims to analyze land cover changes in
Unaaha City from 2006-2021 and predict land cover in 2036. The method applied  in this study is Cellular Automata Markov Chain to predict land cover changes in 2036. The type of land cover settlements and agricultural areas continued to increase, while water, open land and vegetated areas decreased.  In  2036,  settlement  and  agricultural  areas  will  increase  to 1,279.42  ha  and  1,074.14  ha.  This  change  is  in  line  with  spatial  plan  of Unaaha City as an Agropolitan City, especially in agricultural land cover, but  tends  to  deviate  in  settlement  areas.  Spatial  planning  needs  to  be followed up so that the city can be more sustainable in the future.
© 2018 (Septianto Aldiansyah). All Right Reserved

## Pendahuluan
Peningkatan populasi
penduduk merupakan  masalah  nyata  dalam  pembangunan berkelanjutan akibat adanya laju urbaninasi yang pesat  dan  berdampak  pada  alih  fungsi  lahan, kerusakan  lingkungan  dan  perubahan  iklim (Mwabumba  et  al.,  2022). Perubahan  pada lingkungan fisik dan manusia akan mempengaruhi kondisi iklim ( Kim et al., 2019 ; Mwabumba et al., 2022). Menurut Näschen et al. (2019) bahwa faktor fisik  dan  manusia  adalah  penyebab  terjadinya perubahan  tutupan  lahan.  Perubahan  tersebut akan  menyebabkan  ketidakmampuan  sumber daya  manusia  dalam  mengontrol  sumber  daya alam yang ada secara berkelanjutan (Zheng et al., 2015).
Jumlah  penduduk  dan  aktivitas  manusia selalu  meningkat  secara  beriringan  terutama dalam  sektor  ekonomi (Teklay  et  al.,  2021). Menurut
United
Nations (2018) bahwa peningkatan populasi merupakan masalah global yang dialami setiap negara, dengan 55% manusia saat ini tinggal di daerah perkotaan atau regional, kemungkinan meningkat sebesar 68% pada tahun 2050. Peningkatan akan kebutuhan lahan (Teklay et al., 2021) atau cenderung tetap (Tan et al., 2022), akan menimbulkan degradasi lingkungan (Balist et al.,  2021 ;Tan  et  al.,  2022; Shang  &  Wu,  2022). Pemanfaatan dan efisiensi tutupan lahan  wilayah perkotaan  yang  terus  berkembang  harus menciptakan  konektivitas  antar  infrastruktur dalam pembangunan berkelanjutan (Reff).
Kota  Unaaha  mendapatkan  lebih  banyak tekanan penduduk dan ekspansi lahan mengingat Kota Unaaha adalah Ibu Kota Kabupaten Konawe dan  menjadi  sentral  kegiatan  pemerintahan  dan rode  perekonomian  di  jalur  lintas  utama perdagangan  Selatan-Tenggara  yang  dapat mempengaruhi  alih  fungsi  lahan  yang  tidak terkendali.  Hal  ini  didukung  dengan  perkiraan lahan  seluas 530.196,41  ha  atau  14,44%  dari Kabupaten Konawe mencakup Kota Unaaha dapat dikembangkan  sebagai  kawasan  permukiman (Aldiansyah & Wibowo, 2022). Jumlah penduduk Kota  Unaaha  sebanyak  26.179  Jiwa  dengan  luas
wilayah < 30 km 2 (BPS, 2021) dan relatif kecil ini, dapat memicu alih fungsi lahan (Teklay et al., 2021) yang tidak terkendali di masa depan.
Analisis  data  spasial  menggunakan  data spasial  masa  lalu  dan  masa  sekarang  dianggap sebagai  salah  satu  persyaratan  dalam  studi geografis (Dadras et al., 2015). Cellular Automata- Markov  Chain  (CA-MC)  dikenal  sebagai  metode pemodelan  yang  baik  karena  tingkat  keakuratan dalam mensimulasikan dan memprediksi perubahan  lahan (Putri  &  Supriatna,  2021). Pemodelan CA MC sangat baik dalam memodelan perubahan lahan multi-temporal karena kinerjanya  yang  bersifat  dinamis (Mustafa  et  al ., 2021; Palmate et al., 2022), potensial (Tran et al., 2017) dan telah banyak diadopsi oleh peneliti di dunia (Ghosh et al., 2017).
Berdasarkan  uraian  di  atas,  penelitian bertujuan  untuk  mengkaji  perubahan  tutupan lahan di Kota Unaaha tahun 2006, 2014 dan 2021, serta  memprediksi  perubahan  tutupan  lahan tahun  2036  menggunakan  metode  Cellular Automata Markov Chain.

## Metode
Penelitian ini dilakukan di Kota Unaaha yang secara administrasi terletak di Kabupaten Konawe, Sulawesi  Tenggara.  Kota  Unaaha  secara astronomis terletak pada 3 o 51’799” LS dan antara 122 o 02’436” Bujur Timur (Gambar 1). Kota Unaaha memiliki luas total 2.820,81 berdasarkan proyeksi Zona  UTM  51S.  Wilayah  ini  terbagi  menjadi  13 kelurahan. Secara geografis, sisi Utara berbatasan dengan  Kecamatan  Anggaberi,  sisi  Selatan berbatasan  dengan  Kecamatan  Uepai,  sebelah timur  berbatasan  dengan  Kecamatan  Wawotobi, dan sebelah Barat berbatasan dengan Kecamatan Tongauna (Gambar 1).
Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif  dengan  mengintegrasikan  teknologi Penginderaan  Jauh  dan  Sistem  Informasi Geografis.  Metode  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  metode  Cellular  Automata- Markov  Chain  (CA-MC)  dengan  teknik  skoring berdasarkan tingkat pengaruh dari setiap variabel
yang  digunakan  untuk  menganalisis  perubahan tutupan lahan di Kota Unaaha.
Gambar 1. Studi Area, Kota Unaaha
Perangkat  lunak  ArcMap  10.4.1  digunakan untuk mengolah peta tutupan lahan tahun 2006, 2014,  dan  2021.  Data  tutupan  lahan  tersebut diperoleh dari platform Google Earth Engine (GEE) yang terdiri dari Citra Landsat 7 Collection 1 Tier 1 TOA Reflectance untuk tahun 2006 dan Landsat 8 Collection 1 Tier 1 TOA Reflectance  untuk tahun 2014 dan 2021. Diterapkan sistem Cloud Removal (Aldiansyah  et  al.,  2021 ; Aldiansyah  &  Saputra, 2022) untuk  mendapatkan  citra  yang  bebas  dari tutupan  awan  dan  bayangan  awan.  Hasil pengolahan  dari  GEE  kemudian  di  ekstrak informasi  citranya  berdasarkan  warna  asli  ( true colour )  dengan  kombinasi  Band  Red-Green-Blue dari  setiap  image  collection  pada  data  Landsat. Citra Landsat 7 dan 8 kemudian di digitasi untuk mengklasifikasikan tutupan lahan di Kota Unaaha berdasarkan  SNI  7465:2010 (Badan  Standarisasi
Nasional,  2010), yang  terdiri  dari  daerah bervegetasi, perairan, permukiman, lahan terbuka dan  daerah  pertanian.  Data  faktor  pendorong ( driving  factors ) yang  digunakan  adalah  wilayah ketinggian,  kemiringan  lereng,  jarak  dari  sungai, jarak dari jalan, jumlah penduduk, dan jarak dari Point of Interest (POI) (Gambar 2b-2g)
Faktor pendorong ( driving factors ) berperan dalam  mempengaruhi  perubahan  tutupan  lahan pada suatu wilayah dengan tingkat pengaruh yang bervariasi. Data ini diolah pada software ArcMap 10.4.1  dengan  teknik fuzzy  overlay (Gambar  2a) dari  setiap driving  factors .  Fuzzy  adalah logical system untuk  penalaran  kadar  kepentingan (Zadeh,  1994) yang  sangat  baik  dalam mendeskripsikan data yang sifatnya berkesinambungan  (kontinu)  pada  metode Cellular  Automata (Ghosh  et  al.,  2017) .  Setiap
driving  factors di  overlay  satu  sama  lain  dengan logika fuzzy  gamma .  Gradasi  warna  pada  hasil fuzzy overlay dari merah ke hijau memperlihatkan tinggi  rendahnya  perkembangan  suatu  lahan. Sedangkan  pada  gradasi  warna  hijau  ke  merah
pada  faktor  pendorong  memperlihatkan  tingkat pengaruh  variabel  dalam  perubahan  lahan. Semakin  merah  maka  tingkat  perkembangan lahan semakin rendah dan sebaliknya (Gambar 2a).

## Tabel 1. Akuisisi dan Pengolahan Data Faktor Pendorong
No.  Faktor Pendorong Data Akuisisi Data 1 Wilayah Ketinggian Raster SRTM (2000) 2 Kemiringan Lereng Raster SRTM (2000) 3 Jarak dari Sungai Vektor Buffer  jarak  dari  Sungai  dengan Euclidean  Distance berdasarkan survei lapangan (2022) 4 Jarak dari Jalan Vektor Buffer  jarak  dari  Jalan  dengan Euclidean  Distance berdasarkan survei lapangan (2022) 5 Jumlah Penduduk Atribut Badan Pusat Statistik 2021 diolah dengan Kernel Density 6 Jarak dari POI Vektor Buffer  jarak  dari  POI  dengan Euclidean  Distance berdasarkan survei lapangan (2022) 7 Tutupan Lahan Vektor dan Raster Digitasi dari hasil interpretasi Image Collection 1 dengan True  Colour Landsat  7  dan  Landsat  8  Tier  1  TOA Reflectance  dari  Google  Earth  Engine  menggunakan algoritma Cloud Removal <10% (2006, 2014, 2021).
Gambar 2. a) Faktor Pendorong, b) Wilayah Ketinggian, c) Kemiringan Lereng, d) Jarak dari Jalan, e) Jarak dari Sungai, f) Jumlah Penduduk, g) Jarak dari Point of Interest (POI).
Hasil  dari  model  Markov  Chain  adalah transilation/probability area matriks yang merepresentasikan transisi perubahan suatu lahan ke penggunaan lahan lain (Kim et al., 2019). Model ini dibangun dari distribusi tutupan lahan awal dan akhir.  Model  divalidasi  dengan  melakukan skenario  tutupan  lahan  tahun  2021  dengan tutupan  lahan  hasil  digitasi  dan  observasi lapangan  2021  dengan  mengacu  pada  nilai Koefisien  Kappa.  Model  prediksi  tutupan  lahan dibangun  menggunakan software Idrisi  Selva
17.02  dengan  memanfaatkan tools  Land  Change Modeller (LCM).
Model  dibangun  dari driving  factors sesuai tingkat  kepentingan  setiap  variabel  yang digunakan. Uji akurasi model mengacu pada nilai K-Standard ( Kappa Coefficient ) dengan nilai >70% (valid) agar bisa diteruskan menjadi tutupan lahan dasar dalam membangun model prediksi tutupan lahan  tahun  2036.  Alur  kerja  penelitian  disajikan pada Gambar 3.

## Gambar 3. Alur Kerja

## Hasil dan pembahasan
Perkembangan Tutupan Lahan 2006-2021
Perkembangan tutupan lahan di kota Unaaha dari tahun 2006-2021 menunjukkan peningkatan yang  bervariasi  antar  setiap  kelas  tutupan  lahan. Area  bervegetasi  cenderung  terus  menurun dengan rata-rata perubahan 1.052,32 ha/15 tahun (Tabel  2  dan  Gambar  4).  Permukiman  terus berkembang  mengikut  pola  linear  dan  daerah pertanian  mengalami  peningkatan  seiring pembukaan lahan, sedangkan lahan terbuka dan
perairan  mengalami  penurunan.    Pola  linear  ini juga  terjadi  pada  wilayah  urban  seperti  Kota Kendari yang lebih dahulu berkembang (Rahmi et al., 2022). Pertumbuhan jumlah penduduk secara tidak  langsung  mendorong  terjadinya  ekspansi dengan  cara  memanfaatkan  atau  justru mengorbankan  sumber  daya  alam  untuk kebutuhan  pangan  hingga  tempat  bermukim (Pimentel et al., 1997). Fenomena ini dipengaruhi oleh  pertumbuhan  jumlah  penduduk  di  Kota Unaaha yang diikuti dengan pertumbuhan sektor ekonomi  yang  menyebabkan  kebutuhan  akan
lahan  ikut  meningkat.  Kegiatan  unggulan  Kota Unaaha juga dijelaskan dalam Strategi Pembangunan  Permukiman  dan  Infrastruktur Perkotaan  (SPPIP)  Kabupaten  Konawe  yang berkonsep  Kota  Pertanian  (Agropolitan)  seperti sawah  irigasi  yang  didukung  oleh  keberadaan toko, pasar, kios, rumah makan dan depot (SPPIP, 2012). Tujuan ini untuk mempercepat pertumbuhan
perekonomian dengan memanfaatkan  siklus  barang  dan  jasa  dan  roda perputaran ekonomi seiring bertambahnya jumlah penduduk  dan  wilayah  permukiman  di  Kota Unaaha. Pola perkembangan area terbangun juga cenderung mengikut pola linear.
Informasi  dari Tabel  2 memperlihatkan bahwa kawasan permukiman mengalami pertumbuhan hingga 736,78 ha/15 tahun dengan puncak  perubahan  signifikan  terjadi  dari  tahun 2006-2014.  Selanjutnya  diikuti  oleh  daerah pertanian  dengan  laju  peningkatan  mencapai 629,18  ha/15  tahun.  Lahan  terbuka  justru mengalami  penurunan  hingga  316  ha/15  tahun.
Jumlah  ini  sejalan  dengan  peningkatan  daerah pertanian  hingga  2  kali  lipat.  Wilayah  perairan mengalami pengurangan luasan seiring waktu. Hal ini  dipengaruhi  oleh  meander  sungai  dan  tinggi rendahnya  debit  air  yang  dipengaruhi  oleh intensitas  curah  hujan.  Kota  Unaaha  dilalui  oleh Sungai  Konaweha  yang  merupakan  bagian  dari DAS  Konaweha.  Perubahan  penggunaan  lahan hutan  menjadi  non  hutan  di  DAS  Konaweha seperti  penurunan  debit  maksimum  dan minimum, selanjutnya mempengaruhi ketersediaan  air  khususnya  distribusi  bulanan yang tidak merata, yakni pada musim hujan akan terjadi  debit  yang  berlebihan,  sedangkan  pada musim  kemarau  debit  aliran  sungai  minimum rendah sehingga terjadi defisit air (Marwah, 2014). Lebih lanjut Fatmawati (2016) menjelaskan bahwa peningkatan  debit  sungai  selain  menyebabkan kerusakan aliran dan perubahan meander sungai, besarnya  sedimentasi  yang  terkandung  di  aliran sungai  juga  akan  mempengaruhi  perubahan kondisi  sungai.  Faktor  tersebut  diatas  dapat menyebabkan perubahan pada badan sungai.
Tabel  2. Perubahan tutupan lahan Kota Unaaha tahun 2006, 2014, dan 2021.
No Tutupan Lahan Luas (ha) 𝒙 ̅ 2006 2014 2021 1 Daerah Bervegetasi 1.582,28 921,15 653,54 1.052,32 2 Perairan 90,48 85,75 81,22 -85,81 3 Permukiman 460,51 844,29 905,55 736,78 4 Lahan Terbuka 406,91 369,41 173,82 -316,71 5 Daerah Pertanian 280,62 600,22 1.006,69 629,18 Jumlah 2.820,81 Keterangan: Nilai Minus (-) menunjukkan terjadinya pengurangan luasan
Gambar 4. Tutupan lahan Kota Unaaha; a) 2006, b) 2014, c) 2021

## Skenario Tutupan Lahan tahun 2021
Kemungkinan terjadinya perubahan tutupan lahan  di  Kota  Unaaha  disajikan  dalam  bentuk Transition Probability Matrix (TPM) (Tabel 3) yang dinyatakan  dalam  angka.  Angka  tersebut mengindikasikan  besaran  kemungkinan  tutupan lahan  mengalami  perubahan  ke  tutupan  lahan lainnya.  Pada  TPM  memperlihatkan  transisi tutupan lahan dari tahun 2006 ke tahun 2021. Nilai
0  pada  TPM  memperlihatkan  tidak  terjadinya perubahan  pada  tutupan  lahan  yang  satu  ke tutupan lahan yang lainnya. Nilai 1 menunjukkan bahwa  tutupan  lahan  tersebut  akan  tetap  atau tidak  berubah  ke  tutupan  lahan  lainnya (tetap/tidak berubah).
Tabel 3. Transition Probability Matrix (TPM) tahun 2006-2021 Daerah Bervegetasi Perairan  Permukiman  Lahan Terbuka Daerah Pertanian Daerah Bervegetasi 0.3990 0.0121 0.2331 0.1593 0.1964 Perairan 0.2895 0.6819 0.0087 0.0199 0 Permukiman 0.0668 0.0010 0.8392 0.0930 0 Lahan Terbuka 0.0746 0 0.3980 0.2809 0.2465 Daerah Pertanian 0.1705 0 0.0380 0.0040 0.7875
Tutupan lahan terbuka memiliki probabilitas menjadi  permukiman  dengan  nilai  TPM  sebesar 0.3980,  daerah  bervegetasi  juga  memiliki probalitas berubah menjadi permukiman dengan nilai 0.2331, begitu pula dengan lahan pertanian menjadi  permukiman  sebesar  0.0380.  Tidak  ada tutupan  lahan  perairan  dan  permukiman  yang
berubah menjadi lahan pertanian. Lahan terbuka dan  pertanian  juga  tidak  mengalami  perubahan menjadi tutupan lahan perairan.
Perbandingan tutupan lahan eksisting tahun 2021 dan simulasi tahun 2021 dapat dilihat pada Gambar  5.  Pada  model  tutupan  lahan  2021, kawasan permukiman memiliki selisih paling besar
yaitu  40,22  ha.  Selanjutnya  diikuti  tutupan  lahan berupa lahan terbuka seluas 35,72 ha. Perbedaan luasan  tutupan  lahan  eksisting  tahun  2021  dan hasil  simulasi  tahun  2021  memiliki  selish  yang
tidak  jauh  berbeda.  Selisih  tutupan  lahan ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Tutupan lahan eksisting tahun 2021 dan model 2021
Tutupan Lahan Luas (ha) 2021 2021 Model Daerah Bervegetasi 653,54 579,43 Perairan 81,22 82,35 Permukiman 905,55 945,72 Lahan Terbuka 173,82 209,52 Daerah Pertanian 1.006,69 1003,79 Jumlah 2.820,81 2.820,81
Gambar 5. Tutupan Lahan; a) eksisting tahun 2021 dan b) model 2021.
Hasil uji akurasi memperlihatkan bahwa nilai Kappa (K Standard) yang dapat dicapai oleh model adalah  0,9077  atau  90,77%  yang  berarti  model menunjukkan nilai akurasi sangat baik dan dapat menjadi dasar dalam membangun model tutupan lahan tahun 2036.

## Model  Prediksi  Tutupan  Lahan  Kota  Unaaha tahun 2036
Pemodelan  tutupan  lahan  tahun  2036 menghasilkan  nilai  TPM  yang  berbeda  dengan tutupan  lahan  2021  meskipun  dengan  rentang yang  sama  yaitu  15  tahun. Tabel  5 menunjukan nilai  TPM  dari  setiap  tutupan  lahan.  Nilai
probabilitas  antara  baris  dan  kolom  tertinggi adalah  0.8224.  Tutupan  lahan  yang  tidak mengalami  perubahan  terdapat  pada  daerah pertanian  menjadi  lahan  terbuka  dan  perairan yang ditunjukan dengan nilai TMP=0. Probabilitas terkecil  yang  akan  terjadi  dari  tutupan  lahan
perairan  ke  daerah  pertanian  dan  permukiman dengan masing-masing nilai TPM sebesar 0.0014 dan  0.0038.  Tutupan  lahan  permukiman  juga memiliki  probabilitas  kecil  untuk  berubahan menjadi lahan terbuka dengan nilai TPM=0.0061.
Tabel 5. Transition Probability Matrix (TPM) tahun 2021-2036 Daerah Bervegetasi Perairan  Permukiman  Lahan Terbuka Daerah Pertanian Daerah Bervegetasi 0.4151 0.0294 0.0468 0.1088 0.3999 Perairan 0.0937 0.6640 0.0038 0.2371 0.0014 Permukiman 0.1104 0.0015 0.8128 0.0061 0.0693 Lahan Terbuka 0.1496 0.0131 0.1233 0.2071 0.5070 Daerah Pertanian 0.1453 0 0.0324 0 0.8224
Model  tutupan  lahan  2036  Kota  Unaaha  didominasi  tutupan  lahan  permukiman  dengan  luasan 1.279,42 ha atau setara 45,36% dari luas wilayah Kota Unaaha. Selanjutnya diikuti oleh tutupan lahan Daerah Pertanian dengan luasan mencapai 1.074,14 ha atau 38,08% dari luas wilayah. Gambaran spasial tutupan lahan tahun 2036 disajikan pada Gambar 6 . Komposisi luasan tutupan lahan 2036 disajikan pada Gambar 7.
Gambar 7. Perubahan tutupan lahan tahun 2006-2036 dalam hektar di Kota Unaaha
Secara umum, laju perubahan setiap tutupan lahan tidak mengalami pasang surut dari tahun ke tahun.  Tutupan  lahan  pertanian,  permukiman diprediksikan akan terus mengalami peningkatan dengan laju perubahan masing-masing mencapai 740.42 ha/30 tahun dan 872,44 ha/30 tahun. Pada tutupan  lahan  perairan,  lahan  terbuka,  dan  area bervegetasi  justru  konsisten  berkurang  dengan rata-rata  laju  penurunan  masing-masing  sebesar 84.05 ha, 277.01 ha, dan 846,88 ha dalam 30 tahun. Perubahan ini berjalan searah dengan perubahan tutupan lahan yang terus mengalami peningkatan.
Prediksi  tutupan  lahan  tahun  2036 menunjukkan kesesuaian perkembangan tutupan lahan  khususnya  daerah  pertanian  berdasarkan visi  dan  misi  Kota  Unaaha  untuk  menjadi  Kota Agropolitan.  Namun,  terdapat  ketidakselarasan pada  kawasan  permukiman  sehingga  harus adanya  peninjauan  rencana  pembangunan  dan penyelenggaraan  penataan  ruang  Kota  Unaaha terhadap  tata  ruang  wilayah  saat  ini  yang cenderung berpusat di tengah kota.
Studi Rumengan et al. (2019 ) di Kota Manado menunjukkan  bahwa  perubahan  penggunaan lahan  dari  kawasan  tidak  terbangun  menjadi
kawasan  terbangun  dapat  meningkatkan  suhu udara permukaan hingga 48 o C. Kasus di Negeria memperlihatkan  bahwa  terdapat  peningkatan kawasan terbangun diperkotaan hingga 19.166,13 ha dari tahun 2002 hingga 2013 yang secara tidak langsung  ikut  meningkatkan  suhu  permukaan tanah  hingga  6 o C (Igun  &  Williams.,  2018). Khandelwal et al. (2018) juga menyatakan bahwa peningkatan suhu permukaan cenderung mengganggu  keseimbangan  energi  iklim  seperti fenomena  gelombang  panas  yang  dialami  7 negara besar di Eropa, yaitu Inggris 38,1 o C, Jerman 41,7 o C, Belgia 41,8 o C, Prancis, 42,6 o C, Luksemburg 40,8 o C, Skotlandia 32,6 o C, dan Beland 40,7 o C yang tercatat pada Juli 2019. Faktor seperti kepadatan penduduk  dan  aktivitas  penduduk,  kondisi  lalu lintas  dan  kerapatan  penutupan  kanopi  pohon menjadi pengaruh perubahan suhu (Costa & Da, 2015).
Prediksi perkembangan perlu ditindaklanjuti agar  tidak  menimbulkan  permasalahan  serius  di masa  depan  mengingat  letak  Kota  Unaaha  yang cukup  strategis  sebagai  Ibu  Kota  Kabupaten Konawe, Kota Transit dan dekat Ibu Kota Provinsi Sulawesi Tenggara.

## Simpulan
Tutupan  lahan  di  Kota  Unaaha  dari  tahun
2006-2021 terus mengalami peningkatan khususnya  pada  tutupan  lahan  permukiman sebesar  15,78%  dan  pertanian  sebesar  25,74%. Sedangkan tutupan lahan perairan, lahan terbuka dan area bervegetasi terus mengalami penurunan masing-masing  0,33%,  8,26%,  dan  32.92%. Pemodelan tutupan lahan 2031 juga menunjukkan perubahan  yang  konsisten  dari  tutupan  lahan sebelumnya.  Peningkatan  daerah  pertanian cenderung
sesuai dalam perencanaan pembangunan  dan  penyelenggaraan  penataan ruang  kota  untuk  menjadi  Kota  Agropolitan, namun  disatu  sisi  terjadi  pertumbuhan  kawasan permukiman yang semakin pesat. Peningkatan ini perlu ditindaklanjuti dalam penyusunan tata ruang akan  tidak  menimbulkan  masalah.  Informasi  ini sangat  bermanfaat  dan  dapat  dijadikan  sebagai tindakan pertama dalam pengambilan keputusan terkait penataan, pemanfaatan, dan mengoptimalisasi  ruang  khususnya  di  Kota Unaaha agar lebih berkelanjutan di masa depan.

## Ucapan terima kasih
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada Departemen Geografi, Universitas Indonesia yang telah menfasilitasi penelitian ini.

## Referensi
Aldiansyah, S., Mandini Mannesa, M., & Supriatna,
S.  (2021).  Monitoring  of  Vegetation  Cover Changes  With  Geomorphological  Forms using Google Earth Engine in Kendari City. Jurnal  Geografi  Gea,  21 (2),  159-170. doi:https://doi.org/10.17509/gea.v21i2.370 70
Aldiansyah,  S.,  &  Adi  Wibowo.  (2022).  Aplikasi Metode Spatial Multi Criteria Analysis untuk Pengembangan  Kawasan  Permukiman (Studi  Kasus:  Re-Evaluasi  RTRW  Provinsi Sulawesi Tenggara). Jurnal Geografi, Edukasi Dan  Lingkungan  (JGEL),  6 (2),  136-152. https://doi.org/10.22236/jgel.v6i2.7481
Aldiansyah, S., & Saputra, R. A. (2022). Comparison of  Machine  Learning  Algorithms  for  Land Use and Land Cover Analysis Using Google Earth  Engine  (Case  Study:  Wanggu Watershed). International Journal of Remote Sensing and Earth Sciences (IJReSES), 19 (2), 197-210. http://dx.doi.org/10.30536/j.ijreses.2022.v1
9.a3803
Badan Pusat Statistik. (2021). Kecamatan Unaaha dalam Angka. Retrivied from https://konawekab.bps.go.id
Balist,  J.,  Malekmohammadi,  B.,  Jafari,  H.  R.,
Nohegar,  A.,  &  Geneletti,  D.  (2022). Detecting land use and climate impacts on water  yield  ecosystem  service  in  arid  and semi-arid  areas.  A  study  in  Sirvan  River Basin-Iran. Applied Water Science, 12 (1), 1- 14. DOI:  https://doi.org/10.1007/s13201- 021-01545-8
Costa,  M.  C.,  &  Da,  Y.  (2015). Studi  Pengaruh Perubahan  Penggunaan  Lahan  Untuk Prediksi  Perubahan  Suhu  Lingkungan Dengan  Memanfaatkan  Sig  (Studi  Kasus: Kota  Malang,  Jawa  Timur) (Doctoral dissertation, ITN MALANG).
Dadras, M., Shafri, H.Z.M., Ahmad, N., Pradhan, B.,
&  Safarpour,  S.  (2015).  Spatio-temporal analysis  of  urban  growth  from  remote sensing  data  in  Bandar  Abbas  City,  Iran, Egypt. The  Egyptian  Journal  of  Remote Sensing  and  Space  Science,  18 (1),  35-52. https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2015.03.005.
Fatmawati,  F.  (2016).  Analisis  Sedimentasi  Aliran Sungai  Batang  Sinamar  Bagian  Tengah  Di Kenagarian  Koto  Tuo  Kecamatan  Harau Kabupaten Lima Puluh Kota. Jurnal Geografi,
8 (2), 156-164. DOI: https://doi.org/10.24114/jg.v8i2.5845
Ghosh, P., Mukhopadhyay, A., Chanda, A., Mondal,
P., Akhand, A., Mukherjee, S., ... & Hazra, S. (2017). Application of Cellular automata and
Markov-chain model in geospatial environmental modeling-A review. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 5 , 64-77. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2017.01.005
Igun,  E.,  &  Williams  M.  (2018).  Impact  of  urban land  cover  change  on  land  surface temperature. Global J. Environ. Sci. Manage,
4 (1),47 – 58. https://doi.org/10.22034/GJESM .2018.04.01.005.
Khandelwal,  S.,  Goyal,  R.,  Kaul,  N.,  &  Mathew,  A. (2018).  Assessment  of  land  surface temperature  variation  due  to  change  in elevation of area surrounding Jaipur, India.
Egyptian  Journal  of  Remote  Sensing  and Space Science, 21 (1),87 – 94. https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2017.01.005.
Kim, I., Arnhold, S., Ahn, S., Le, Q. B., Kim, S. J., Park, S. J., & Koellner, T. (2019). Land use change and  ecosystem  services  in  mountainous watersheds: Predicting the consequences of environmental policies with cellular automata  and  hydrological  modeling. Environmental  Modelling  &  Software ,  122, 103982.
https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2017.06.0 18
Marwah, S. (2014). Analisis Perubahan Penggunaan  Lahan  dan  Ketersediaan Sumberdaya Air di DAS Konaweha Propinsi Sulawesi Tenggara. Jurnal Agroteknos, 4 (3), 244543.
Mustafa, A., Ebaid, A., Omrani, H., & McPhearson, T.  (2021).  A  multi-objective  Markov  Chain Monte  Carlo  cellular  automata  model: Simulating multi-density urban expansion in NYC. Computers,  Environment  and  Urban
Systems , 87, 101602.,
doi:10.1016/j.compenvurbsys.2021.101602.
Mwabumba,  M.,  Yadav,  B.K.,  Rwiza,  M.J.,  Larbi,  I. and Twisa, S. (2022). Analysis of land use and land-cover pattern to monitor dynamics of
Ngorongoro  world  heritage  site  (Tanzania) using  hybrid  cellular  automata-Markov model. Current  Research  in  Environmental
Sustainability 4:100126.
https://doi.org/10.1016/j.crsust.2022.10012 6
Näschen, K., Diekkrüger, B., Evers, M., Höllermann, B., Steinbach, S. and Thonfeld, F. (2019). The impact  of  land  use/land  cover  change (LULCC)  on  water  resources  in  a  tropical catchment  in  Tanzania  under  different climate  change  scenarios. Sustainability 11 (24):7083, doi:10.3390/su11247083
Palmate, S.S., Wagner, P.D., Fohrer, N. and Pandey, A.  (2022).  Assessment  of  uncertainties  in modelling  land  use  change  with  an integrated cellular automata – Markov Chain model.
Environmental  Modeling  & Assessment, 27 (2):275-293. https://doi.org/10.1007/s10666-021- 09804-3
Pimentel, D., Huang, X., Cordova, A., & Pimentel,
M. (1997). Impact of population growth on food supplies and environment. Population and Environment, 9-14.
Putri,  R.A.  and  Supriatna,  S.  (2021).  Land  cover change modeling to identify critical land in the  Ciletuh  Geopark  tourism  area, Palabuhanratu,  Sukabumi  Regency. IOP Conference Series: Earth and Environmental Scienc ,  623:012081. doi:10.1088/1755- 1315/623/1/012081
Rahmi, K. I. N., Ali, A., Maghribi, A. A., Aldiansyah, S., & Atiqi, R. (2022). Monitoring of land use land  cover  change  using  google  earth engine  in  urban  area:  Kendari  city  2000- 2021.  In IOP  Conference  Series:  Earth  and Environmental  Science (Vol.  950,  No.  1,  p.
012081). IOP Publishing. doi:10.1088/1755- 1315/950/1/012081
Rumengan, S. H., Kumurur, V. A., & Moniaga, I. L. (2019).  Persebaran  Suhu  Permukaan  dan
Pemanfaatan  Lahan  di  Kota  Manado. SPASIAL, 6(2), 231-239.
Shang, C. and Wu, J. (2022). A legendary landscape in peril: land use and land cover change and environmental impacts in the Wulagai River Basin,  Inner  Mongolia. Journal  of
Environmental  Management 301:113816, doi:10.1016/j.jenvman.2021.113816 Strategi Pembangunan Permukiman dan Infrastruktur  Perkotaan  (SPPIP).  (2012). Retrivied from http:ciptakarya.pu.go.id
Tan, S., Liu, Q. and Han, S. (2022). Spatial-temporal evolution of coupling relationship between land  development  intensity  and  resources environment  carrying  capacity  in  China. Journal  of  Environmental  Management 301:113778. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2021.113 778
Teklay, A., Dile, Y.T., Asfaw, D.H., Bayabil, H.K. and Sisay, K. (2021). Impacts of climate and land use  change  on  hydrological  response  in
Gumara Watershed, Ethiopia. Ecohydrology
& Hydrobiology 21(2). https://doi.org/10.1016/j.ecohyd.2020.12.0
01
Tran, D.X., Pla F., Latorre-Carmona P., Myint, S. W., Caetano,  M.,  &  Kieu,  H.  V.  (2017). Characterizing  the  relationship  between land  use  and  land  cover  change  and  land surface  temperature. ISPRS  Journal  of Photogrammetry and Remote Sensing, 124 , 119 – 132. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs .
2017.01.001.
United  Nations  (2018).  2018  Revision  of  world urbanization prospects. New York: Department of Economic and Social Affairs.
Zadeh,  L.A.  (1994).  Fuzzy  logic,  neural  networks, and soft computing. Communications of the ACM 37 (3):77-84
Zheng,  H.W.,  Shen,  G.Q.,  Wang,  H.  and  Hong,  J.
(2015). Simulating land use change in urban renewal areas: A case study in Hong Kong.
Habitat International 46:23-34. https://doi.org/10.1016/j.habitatint.2014.10. 008