Prediksi Perubahan Kawasan Hutan Mangrove Menggunakan Model Cellular Automata Markov pada Citra Penginderaan Jauh Landsat
(Studi Kasus: Kawasan Resort Bama, Taman Nasional Baluran,
Kabupaten Situbondo, Jawa Timur)
Soni Darmawan 1* , Aprilia Claudia 1 , dan Anggun Tridawati 2
1 Program Studi Teknik Geodesi, Institut Teknologi Nasional Bandung
2 Program Studi Teknik Geodesi, Universitas Lampung, Bandar ampung Corresponding Author *Email : soni_darmawan@itenas.ac.id
Received February 18, 2022 | Revised March 18, 2022 | Accepted April 9, 2022

## ABSTRACT
Taman  Nasional  Baluran  merupakan  taman  konservasi  yang  mengalami  degradasi mangrove. Upaya restorasi mangrove perlu dilakukan untuk mendukung Peraturan Daerah pada Kabupaten Situbondo No 6  tahun  2014.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menghitung  luasan  perubahan  kawasan  hutan mangrove setiap tahun dan pada tahun prediksi. Penelitian ini menggunakan model terintegrasi Markov Chain dan Cellular Automata untuk  menyimulasikan  perubahan  penggunaan  lahan  periode  2000  dan  2020  dan memprediksi penggunaan lahan mangrove periode 2030. Teknologi penginderaan jauh digunakan untuk menganalis  penggunaan  lahan  melalui  citra  satelit  Landsat  (tahun  2000,  2010,  dan  2020).  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  penutupan  lahan mangrove mengalami  penurunan  sebesar  0,5%  pada tahun 2000 – 2010 dan mengalami peningkatan sebesar 3,5% pada tahun 2010-2020. Luasan mangrove terus mengalami peningkatan pada tahun 2020 – 2030 yaitu sebesar 9,3% atau 122 Ha. Penerapan model CA-Markov dalam memprediksi penutupan lahan menunjukan nilai kstandard 0,8 yang dapat diartikan bahwa pemodelan dapat diterima secara ilmiah.
Kata kunci : Mangrove, Markov Chain, Cellular Automata, Kstandard.

## ABSTRAK
Taman Nasional Baluran is a conservation park that is experiencing mangrove degradation. Mangrove restoration efforts need to be carried out to support the Regional Regulation of Situbondo Regency No. 6 of 2014. This study aims to calculate the extent of changes in mangrove forest areas every year and in the predicted year. This study used an integrated Markov Chain and Cellular Automata model to simulate land use change for the period 2000 and 2020 and predict mangrove land use for the period 2030. Remote sensing technology was used to analyze land use through Landsat satellite imagery (2000, 2010, and 2020). The results showed that mangrove land cover decreased by 0.5% in 2000 – 2010 and increased by 3.5% in 2010 – 2020. Mangrove area continues to increase in 2020 – 2030, which is 9.3% or 122 Ha. The application of the CA-Markov model to predict land cover shows a standard value of 0.8 which means that the modeling is scientifically accepted.
Keywords : Mangrove, Markov, Celullar Automata, Kstandar

## 1. PENDAHULUAN
Perubahan iklim adalah keadaan iklim dengan perubahan variabilitas dan sifat-sifatnya dalam jangka waktu yang lama [1]. Saat ini, perubahan iklim menjadi isu hangat dan menjadi pusat perhatian para peneliti di seluruh  dunia  [2-6]. Indikator  utama perubahan  iklim adalah  meningkatnya  konsentrasi  gas  rumah  kaca, berubahnya kenaikan suhu permukaan bumi, berubahnya curah hujan, dan kenaikan permukaan air laut [6, 7].  Pada  periode 1880  dan  2012,  suhu  permukaan  rata-rata  dunia  meningkat  sekitar  0,850 ◦ C  dan  periode 2011 – 2015  merupakan periode  terpanas  yang  terkena  dampak  perubahan  iklim [8,  9]. Perubahan  iklim sangat  berpengaruh  pada  kehidupan  [10],  salah  satunya  adalah  kesehatan  manusia  [11-13] .  Dampak tersebut  meliputi  penyakit  menular,  morbiditas,  dan  mortalitas akibat  cuaca  yang  ekstrem  [14,  15] . Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) memprediksi adanya peningkatan kematian sekitar 250.000 per tahun pada  periode  2030  dan  2050  akibat perubahan  iklim [16]. Merujuk  pada  dampak perubahan  iklim yang terjadi,  upaya  mitigasi  perlu  dilakukan  dalam  rangka  mencapai  tujuan  nasional  dan  internasional  terkait Sustainable Development Goals (SDGs) [17].
Mangrove adalah  tanaman  yang  tersebar  di  sepanjang  pantai  tropis  dan  subtropis  [18]  dan  berkontribusi dalam mitigasi perubahan iklim melalui cadangan blue carbon [19] . Ekosistem mangrove adalah reservoir karbon terbesar dan karenanya merupakan ekosistem terpenting di dunia [20-23]. Sebagai cadangan blue carbon global  [24] ,  hutan mangrove mampu  menyimpan blue carbon lima  kali  lebih  besar  dari  hutan beriklim sedang dan tropis [16, 25] . Meskipun mangrove hanya mencakup sekitar 0,7% hutan tropis global, namun mampu menyimpan karbon yang setara dengan 2,5 kali emisi karbon dioksida global [26]. Selain itu, mangrove juga  berperan  penting  dalam  mengurangi  emisi  gas  rumah  kaca  [22]. Oleh  karena  itu, perlindungan mangrove merupakan salah satu strategi yang paling efektif untuk menahan perubahan iklim .
Meskipun  hutan mangrove sangat  penting  bagi  kehidupan  manusia,  namun  hutan mangrove kehilangan luasnya  lebih  cepat  dibandingkan  hutan  hujan  tropis  [16].  Hutan mangrove mengalami  penurunan  luas sebesar  20-35%  dari  total  area  keseluruhan  pada  periode  1980  hingga  2015  [27,  28]  dan  hilangnya mangrove global diperkirakan sebesar 0,22% per tahun [29]. Hilangnya mangrove disebabkan oleh faktor antropogenik  [30],  and  naturogenik  [31-34].  Terjadinya  deforestasi  antropogenik  di  ekosistem  pesisir menyumbang  emisi  sebanyak  3-19%  dari  emisi  deforestasi  global  [35].  Hilangnya  hutan mangrove tentunya  berdampak  pada  kelangsungan  hidup  manusia  [36].  Oleh  sebab  itu,  upaya  perlindungan  hutan mangrove sangat  mendesak  dan  telah  mencapai  konsensus  internasional.  Upaya  perlindungan mangrove perlu dilakukan oleh negara-negara yang ditumbuhi mangrove , termasuk Indonesia.
Indonesia  adalah  negara  dengan  hutan mangrove terluas  di  dunia,  yaitu  59,80%  dari  total  luas  hutan mangrove di  Asia  Tenggara  [37]  dan  menyimpan blue carbon sebesar  3,14  miliar  ton  [38].  Di  sisi  lain, National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA)  melalui  data  satelit  altimetri  memprediksi bahwa Indonesia akan mengalami kenaikan muka air laut sebesar 0,4 m pada tahun 2100 [39].  Sehingga, luas  hutan mangrove Indonesia  diperkirakan  berkurang  pada  tahun  2100  [ 30] .  Sebagian  besar  kerusakan hutan mangrove Indonesia  disebabkan  oleh  aktivitas  manusia  baik  berupa  konversi mangrove menjadi penggunaan lain seperti pemukiman, industri, dan rekreasi [40]. Salah satunya adalah hutan mangrove di kawasan  Taman  Nasional  Baluran,  salah  satu  konservasi  utama  di  Indonesia  yang  terdegradasi  [41]. Berbagai  upaya  telah  dilakukan  untuk  merestorasi mangrove di  Taman  Nasional  Baluran,  antara  lain dikeluarkannya  peraturan  tentang  konservasi  kawasan mangrove yaitu  peraturan  daerah  pada  Kabupaten Situbondo No 6 tahun 2014 dan penanaman kembali mangrove di sepanjang pesisir [42].
Dalam mendukung upaya restorasi mangrove , dibutuhkan informasi terkait perubahan lahan setiap tahun,

## Prediksi Perubahan Kawasan Hutan Mangrove Menggunakan Model Cellular Automata Markov Pada Citra Pengindraan  Jauh Landsat
bahkan  dimasa  depan  [43].  Informasi  perubahan  lahan  dapat  diperoleh  secara  spasial  melalui  pemodelan [43, 44]. Pemodelan secara efisien, sederhana, dan memiliki kemampuan baik untuk mensimulasikan dan memprediksi perubahan tutupan lahan berbasis spasial adalah Cellular Automata-Rantai Markov (CA-RM) [45-47]. Model CA-RM adalah integrasi dari model CA dan Markov. Model CA dinyatakan sebagai sebuah automaton  (sel  data  raster)  memiliki  isi  sel  yang  dapat  berubah  ataupun  bergerak  setiap  waktu  sesuai dengan  aturan-aturan  transisi (transition rules) yang  dikenali  dalam  diri  masing-masing  sel  [48-52], sedangkan  model  RM  merupakan  model  statistika  yang  digunakan  untuk  mengetahui  peluang  perubahan untuk setiap kelas lahan dari dua data lahan pada periode waktu yang berbeda [53, 54].
Pemodelan  dengan  menggunakan  CA-RM  sudah  banyak  diaplikasikan  pada  beberapa  bidang  oleh  para peneliti,  di  antaranya  untuk  kajian  perubahan  penggunaan  lahan  skala  regional  [55],  pengelolaan  daerah aliran  sungai  (DAS)  [54,  56],  pemantauan  daerah  perkotaan  [57-60],  monitoring  daerah  perkebunan  dan pertanian  [61],  monitoring  erosi  [62],  simulasi  perubahan  tutupan  hutan  [63],  dan  mengintegrasi penggunaan lahan dan perubahan iklim [64]. Model CA-RM ini sangat baik diterapkan untuk menghitung perubahan dan memprediksi tutupan lahan karena mempertimbangkan komponen spasial dan temporal [65, 66].  Sehingga  dalam  penelitian  ini,  penggunaan  model  CA-RM  untuk  monitoring  hutan mangrove di Taman Nasional Baluran akan diterapkan guna mendukung upaya restorasi mangrove .

## 2. METODOLOGI

## 2.1 Lokasi penelitian
Lokasi penelitian adalah kawasan hutan mangrove Taman Nasional Baluran, yang secara geografis terletak pada  koordinat  7°55'17.76"S  dan  114°23'15.27"E  di  Kecamatan  Banyuputih,  Kabupaten  Situbondo, Provinsi Jawa Timur dengan batasan wilayah sebelah utara Selat Madura, sebelah timur Selat Bali, sebelah selatan  Sungai  Bajulmati,  Desa  Wonorejo  dan  sebelah  barat  Sungai  Klokoran.  Taman  Nasional  Baluran merupakan  salah  satu  kawasan  konservasi  yang  terdiri  atas  tipe  vegetasi  sabana,  hutan mangrove ,  hutan musim, hutan pantai, hutan pegunungan bawah, dan hutan rawa [67].

## 2.2 Data
Data  citra  Landsat  merupakan  data  utama  yang  digunakan  untuk  memprediksi  perubahan kawasan  hutan mangrove di Kawasan Resort Bama, Taman Nasional Baluran, Kabupaten Situbondo sedangkan peta Rupa Bumi  Indonesia  (RBI),  data  curah  hujan  dan  pasang  surut  sebagai  data  pendukung.  Deskripsi  data penelitian dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data penelitian No Jenis Data Keterangan Sumber 1  Citra Landsat Citra Landsat 7 tahun 2000 www.earthexplorer.usgs.gov Citra Landsat 7 tahun 2010 Citra Landsat 8 tahun 2020 2  Peta RBI Skala 1:25.000 www.tanahair.indonesia.go.id 3  Data Curah Hujan Tahun 2000, 2010, dan 2020 BPS Jawa Timur 4  Data Pasang Surut Tahun 2000, 2010, dan 2020 http://tides.big. go.id/pasut/

## 2.3 Metode
Secara umum, metodologi dalam penelitian ini dibagi menjadi beberapa tahapan, yaitu: 1) prapengolahan, 2)  klasifikasi,  3)  uji  akurasi,  4)  pengaplikasian  model markov chain ,  5)  pengaplikasian  model cellular automata ,  dan  6)  uji  validasi.  Adapun  diagram  metodologi  dan  penjelasan  dari  setiap  tahapan  penelitian
dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1.  Metodologi penelitian

## 1. Prapengolahan
Prapengolahan dalam penelitian ini adalah koreksi geometrik. Koreksi geometrik dilakukan karena adanya perubahan citra pada saat perekaman, sehingga perlu dilakukan koreksi berupa penyesuaian koordinat citra dengan koordinat di lapangan. Keberhasilan proses koreksi geometrik dapat dilihat dari hasil perhitungan nilai RMSe-nya. Secara umum nilai RMSe kurang dari satu pada setiap piksel. Apabila nilainya lebih besar dari  satu  maka  terdapat  kemungkinan  bahwa  citra  tersebut  masih  mengalami  distorsi  [68].  Hasil  koreksi geometrik  yang  telah  dilakukan  terlihat  dalam  Tabel  2.  Berdasarkan  Tabel  2  menginformasikan  bahwa hasil koreksi geometrik masing - masing citra memperoleh RMSE kurang dari 1 (satu) piksel.

## Tabel 2. Hasil koreksi geometrik
No Tanggal Perekaman Citra Nilai RMSE (Piksel) 1. Landsat 7 (09 Juli 2000) 0,003070 2. Landsat 7 (15 Maret 2010) 0,003018 3. Landsat 8 (25 Agustus 2020) 0,003345

## 2. Klasifikasi
Klasifikasi adalah suatu tahapan untuk memprediksi suatu kelas yang belum diketahui sebelumnya dengan memanfaatkan  kelompok  kelas  yang  sudah  ada.  Klasifikasi  tutupan  lahan  salah  satunya  bertujuan  untuk menghasilkan peta tematik, dimana setiap nilai piksel pada citra mewakili sebuah objek . Metode klasifikasi yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  klasifikasi  terawasi  menggunakan  algoritma support vector machine (SVM). Persamaan SVM [69] dapat dilihat pada Persamaan 1 berikut :
Prediksi Perubahan Kawasan Hutan Mangrove  Menggunakan Model Cellular Automata Markov Pada Citra Pengindraan  Jauh Landsat
(1)
di mana, b = parameter yang digunakan selama training, support vector =   dengan   > 0,   = support vector class , dan  = vektor .
Berdasarkan  teori  statistik,  SVM  bekerja  dengan  melakukan  klasifikasi  terhadap  dua  kelas  atau  lebih dengan mencari hyperlane terbaik yang memanfaatkan data pada titik pemisah (super vector) bahkan untuk jumlah  sampel  yang  terbatas  [69,  70].  Klasifikasi  tutupan  lahan  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  3  kelas yaitu perairan, mangrove dan non mangrove . Klasifikasi ini dilakukan pada masing-masing citra Landsat 5 tahun 2000, Landsat 7 tahun 2010, dan Landsat 8 OLI tahun 2020. Kelas tutupan lahan yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Deskripsi kelas tutupan lahan
Kelas Keterangan Non- mangrove Tanah,  lahan  terbangun,  lahan  terbuka,  jalan,  semak,  vegetasi,  di  luar  lingkungan mangrove . Mangrove Hutan yang berada di lingkungan perairan payau dan dipengaruhi pasang surut. Perairan Air  pada  wilayah  tertentu  baik  yang  bersifat  statis  dan  dinamis  seperti  laut,  sungai, danau.

## 3. Uji akurasi
Hasil  dari  klasifikasi  kemudian  dievaluasi  ketepatan  hasil  klasifikasinya.  Salah  satu  cara  untuk mengevaluasi ketepatan hasil klasifikasi adalah dengan melakukan evaluasi akurasi yaitu dengan membuat matriks  kesalahan (error matrix). Matriks  kesalahan  adalah  matriks  bujur  sangkar  yang  berfungsi  untuk melihat  penyimpangan  klasifikasi  yaitu  berupa  kelebihan  jumlah  piksel  dari  kelas  yang  lain  atau kekurangan jumlah piksel pada masing-masing kelas. Idealnya semua elemen yang bukan diagonal dalam matriks tersebut harus bernilai  nol yang  artinya  tidak ada penyimpangan dalam matriks [71]. Matriks ini dapat  menghitung  besarnya  akurasi  pembuat (producer accuracy), akurasi  pengguna (user accuracy), akurasi keselurahan (overall accuracy), dan akurasi kappa (kappa accuracy) [72].
Statistik kappa = x 100% (1) Akurasi keseluruhan = x 100% (2) Akurasi pengguna = x 100% (3) Akurasi produser = x 100% (4)
Keterangan:
N  = banyaknya piksel dalam contoh X1+ = jumlah piksel dalam baris ke- X+1 = jumlah piksel dalam kolom ke-i Xii = nilai diagonal dari matriks kontigensi baris ke-i dan kolom ke-i.
Dalam  penelitian  ini  jumlah  piksel  yang  dijadikan  sampel  sebagai ground thruting sebanyak  175  piksel yang tersebar di area mangrove , non mangrove dan peraiaran. Mengingat peneltiian ini menggunakan data multitemporal, proses penetapan sampel dipilih yang benar – benar homogen dan objek nya tidak berubah.
Sampel yang digunakan untuk ground thruting berbeda dengan sampel yang digunakan untuk melakukan proses klasifikasi .

## 4. Markov Chain
Pada tahap ini dilakukan analisis tutupan lahan periode 2000 - 2010 dan periode 2010 – 2020. Hasil analisis tersebut menghasilkan matriks probabilitas transisi (tahun 2000 – 2010 dan tahun 2010 – 2020) dan matriks area transisi (tahun 2000 – 2010 dan tahun 2010 – 2020). Prediksi perubahan penggunaan lahan di masa depan dapat dihitung berdasarkan rumus probabilitas bersyarat dengan menggunakan persamaan berikut ini [73]:
S (t+1) = P ij x S (t) (6)
P ij = (7)
dan
(0 ≤ P ij < 1 and = 1, (i, j = 1,2,……n) (8)
di mana, P ij = matriks probabilitas transisi dalam satu keadaan, t + 1 = masing-masing periode, dan S (t+1) dan S (t) = kondisi penggunaan lahan di t.

## 5. Cellular Automata
Data hasil markov chain yang berupa matriks probabilitas transisi, matriks area transisi, dan satu set image probabilitas  bersyarat  (tahun  2000 – 2010,  tahun  2010 – 2020)  dan  peta  penggunaan  lahan  aktual  tahun 2020  dimodelkan  dengan  model cellular automata untuk  memperoleh  prediksi  penggunaan  lahan  tahun 2020. Model cellular automata tersebut dapat dituliskan dengan notasi [73]:
(U, S, N, T) dimana,
U (universe) : dimensi ruang dari sel ; S (states) : keadaaan-keadaan yang mungkin dicapai oleh suatu sel; N (neigborhood) :  jumlah  sel  tetangga  yang  dipertimbangkan  dalam  penentuan  nilai  dari  suatu  sel; T (transition) : seperangkat aturan yang digunakan dalam penentuan nilai dari suatu sel.

## 6. Validasi
Kappa Index of Agreement (KIA) bertujuan untuk menilai persetujuan (agreement) antara peta penggunaan lahan  dan  prediksi.  Uji  validasi  diukur  dengan  KIA  setelah  model  yang  ada  dinyatakan  valid.  KIA menunjukkan  indeks Kappa for no ability (Kno), Kappa for location (Klocation), Klocationstrata dan Kstandard (index Kappa). Kno adalah  indikator  untuk  mengukur  persetujuan  keseluruhan, Klocation adalah  indikator  untuk  mengukur  level  persetujuan  antara  input  pada  suatu  lokasi, Klocationstrata mengukur  level  persetujuan  berdasarkan  jumlah  dan Kstandard mengukur  kemampuan  simulasi  untuk mencapai klasifikasi sempurna [74].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil klasifikasi tutupan mangrove
Hasil  klasifikasi  tutupan mangrove menggunakan  algoritma  SVM  di  Taman  Nasional  Baluran menghasilkan peta distribusi mangrove tahun 2000, 2010, dan 2020 (Gambar 2).
Prediksi Perubahan Kawasan Hutan Mangrove Menggunakan Model Cellular Automata Markov Pada Citra Pengindraan Jauh Landsat
Gambar 2.  Peta distribusi mangrove di Taman Nasional Baluran tahun: A) 2000, B) 2010, dan C) 2020
Persebaran  hutan mangrove di  Taman  Nasional  Baluran  dari  tahun  2000,  2010,  dan  2020  diperoleh  dari penggunaan algoritma SVM yang didasarkan pada 3 kelas tutupan lahan, yaitu mangrove , non mangrove , dan  perairan.  Selanjutnya,  hasil  klasifikasi  masing-masing  tahun  dilakukan  uji  akurasi  dengan membandingkan  hasil  klasifikasi  terhadap ground truth melalui confusion matrix [75].  Nilai  akurasi keseluruhan, statistik kappa, akurasi pengguna, dan akurasi produser disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Perbandingan akurasi klasifikasi
Tahun Akurasi keseluruhan Kappa Koefisien Akurasi pengguna Mangrove Akurasi produser Mangrove 2000 95,87 % 0,93 100,00 % 92,65 % 2010 94,35 % 0,91 100,00 % 90,00 % 2020 92,69 % 0,89 89,58 % 88,66 %
Klasifikasi tutupan lahan di Taman Nasional Baluran menggunakan algoritma SVM menghasilkan akurasi yang tinggi di setiap tahun (Tabel 4). Tahun 2000, akurasi keseluruhan, kappa keofisien, akurasi pengguna, dan  akurasi  produser  berturut-turut  adalah  95,87%,  0,93,  100%,  dan  92,65%.  Pada  tahun  2010,  akurasi keseluruhan, kappa keofisien, akurasi pengguna, dan akurasi produser berturut-turut adalah 94,35%, 0,91, 100%, dan 90%. Sedangkan pada tahun 2020, akurasi keseluruhan, kappa keofisien, akurasi pengguna, dan akurasi  produser  berturut-turut  adalah  92,69%,  0,89,  89,58%,  dan  88,66%.  Tingginya  nilai  akurasi  yang dihasilkan mengindikasikan bahwa teknik klasifikasi menggunakan algoritma SVM dapat dijadikan solusi untuk memetakan hutan mangrove dan penutup lahan di area pesisir karena algoritma SVM baik digunakan untuk  klasifikasi  dengan obyek  yang heterogen  dan  sampel  yang  tidak  seimbang  [76].  Setelah  dilakukan klasifikasi citra, dilakukan juga perhitungan luas hutan mangrove untuk mengetahui perubahan luas hutan
mangrove dari  tahun  2000,  2010,  dan  2020.  Adapun  hasil  perhitungan  luas  lahan mangrove dari  tahun 2000, 2010, dan 2020 dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Luasan hasil klasifikasi
Kelas Satuan Tahun 2000 2010 2020 mangrove area (ha) 164,25 158,04 204,48 (%) 12,51 12,03 15,57 non mangrove area (ha) 555,3 552,78 564,39 (%) 42,28 42,09 42,97 perairan area (ha) 593,73 602,46 544,41 (%) 45,21 45,87 41,45
Berdasarkan hasil klasifikasi dan perhitungan luas, dapat dilihat bahwa dari tahun 2000 hingga tahun 2020, luasan hutan mengrove berfluktuatif. Pada tahun 2000 – 2010, mangrove mengalami penurunan luas dan tahun  2010 – 2020, mangrove mengalami  peningkatan  luas  yang  cukup  besar.    Pada  tahun  2000,  luas mangrove dan  non mangrove adalah  sebesar  164,  25  ha  dan  555,3  ha.  Baik mangrove dan  non mangrove mengalami  penurunan  luas  pada  tahun  2010  menjadi  158,04  ha  dan  552,78  ha,  sedangkan  perairan mengalami  penambahan  luas  sebesar  8,73  ha.  Luas mangrove dan  non mangrove mengalami  perubahan pada tahun 2020, dimana mangrove mengalami penambahan menjadi 204,9 ha atau 15,6% dari total luas secara  keseluruhan  dan  penambahan  luas  non mangrove menjadi  544,4  ha  sedangkan  luas  perairan  pada tahun 2020 mengalami penurunan. Sehingga dapat disimpulkan bahwa dari tahun 2000 hingga tahun 2010, mangrove mengalami  degradasi  sebesar  6,21  ha  sedangkan  pada  tahun  2020 mangrove mengalami peningkatan sebesar 46,89 ha.

## 3.2 Hasil Prediksi Penutupan Lahan Tahun 2020
Prediksi perubahan penutupan lahan pada tahun 2020 dilakukan dengan memproyeksikan penutupan lahan tahun  2000  dan  2010  melalui  analisa  rantai markov menghasilkan  matriks  area  transisi  dan  matriks probabilitas transisi lalu melakukan prediksi menggunakan cellular automata markov .
Tabel 6. Matriks area transisi periode 2000-2010 dan 2010-2020 Tahun Satuan mangrove non mangrove Perairan 2000 – 2010 mangrove 1165 536 55 non mangrove 929 4842 372 Perairan 172 891 5631 2010 - 2020 mangrove 1558 705 8 non mangrove 1416 4845 10 Perairan 647 762 4640
Matriks transisi area adalah hasil dari proses estimasi kemungkinan berubahnya suatu kelas lahan menjadi kelas  lahan  lainnya  dengan  jumlah  piksel  tertentu  pada  periode  selanjutnya  berdasarkan  data  tahun  awal dan tahun akhir pengamatan di suatu lokasi. Tabel 6 menunjukkan bahwa nilai probabilitas pada periode 2010 – 2020, non mangrove memiliki peluang tertinggi untuk berubah menjadi mangrove dengan prediksi jumlah alokasi piksel sebanyak 1416 piksel atau setara dengan 1.274.400 ha (luas piksel = 900 m2 ). Selain itu,  pada  periode  yang  sama,  wilayah  perairan  juga  memiliki  peluang  tinggi  untuk  berubah  menjadi mangrove dengan prediksi jumlah alokasi piksel sebanyak 647 atau setara dengan 582.300 ha. Sedangkan periode 2000-2010, perairan memiliki peluang tinggi untuk berubah menjadi non mangrove dengan prediksi jumlah  alokasi  piksel  sebanyak  891  atau  801,900  ha  dan mangrove berpeluang  menjadi  non mangrove sebesar 536 atau 482,400 ha.

## Prediksi Perubahan Kawasan Hutan Mangrove Menggunakan Model Cellular Automata Markov Pada Citra Pengindraan Jauh Landsat
Tabel 7. Matriks probabilitas transisi periode 2000 – 2010 dan 2010 – 2020 Tahun Satuan mangrove non mangrove perairan 2000 – 2010 mangrove 1165 536 55 non mangrove 929 4842 372 Perairan 172 891 5631 2010 - 2020 mangrove 1558 705 8 non mangrove 1416 4845 10 Perairan 647 762 4640
Matriks  probabilitas  transisi  menunjukkan  peluang  setiap  piksel  kelas  penutupan  lahan  untuk  berubah menjadi  kelas  lainnya.  Matriks  probabilitas  transisi  memberikan  persentase  kemungkinan  perubahan penutupan  lahan  di  masa  mendatang  dalam  periode  waktu  2000  –  2010,  dan  2010  –  2020.  Probabilitas perubahan  lahan mangrove menjadi  non mangrove dari  2000  hingga  2010  adalah  30,5%.  Probabilitas perubahan  ini  bertambah  menjadi  31%  pada  periode  tahun  2010  –  2020.  Di  sisi  lain,  nilai  probabilitas perubahan  area  non mangrove menjadi  area mangrove periode  2000-2010  adalah  15,1%,  kondisi  ini mengalami kenaikan pada periode 2010 – 2020 sebesar 22,5%. Disisi lain, nilai probabilitas perubahan area perairan  menjadi mangrove pada  periode  2000  –  2010  sebesar  2%  dan  mengalami  kenaikan  probabilitas perubahan  pada  periode  2010  –  2020  menjadi  sebesar  10%.  Luasan  setiap  kelas  penggunaan  lahan  hasil prediksi tahun 2020 dibandingkan dengan luasan penggunaan aktual tahun 2020 (Tabel 8).
Tabel 8. Perbandingan luas antara peta aktual 2020 dan peta prediksi 2020 Jenis Lahan Aktual (2020) Prediksi (2020) mangrove area (ha) 204,48 202,93 (%) 15,57 15,45 non mangrove area (ha) 564,39 563,85 (%) 42,97 42,93 perairan area (ha) 544,41 546,50 (%) 41,45 41,61 Area mangrove memiliki luas yang hampir sama antara hasil aktual dan hasil prediksi (Tabel 8). Sedangkan area  non mangrove diperkirakan  memiliki  luas  yang  lebih  besar  dari  area  sebenarnya,  sebaliknya,  untuk perairan diperkirakan luasnya lebih kecil dari area sebenarnya. Perlu diketahui bahwa perbedaan ini baik dalam estimasi persentase maupun luas penutupan lahan dapat diabaikan, karena perbandingan persentase dan luas penutupan lahan dalam peta nyata dengan yang diprediksi dilakukan secara numerik dan visual itu tidak  memadai.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  metode  yang  lebih  andal  untuk  memvalidasi  model  tersebut. Metode yang andal untuk melakukan validasi model yang digunakan dalam penelitian ini adalah statistik kappa.  Keakuratan  dari  konsep  CA-Markov  dapat  ditentukan  dengan  melakukan  validasi  dan  dinyatakan dalam  nilai  koefisien  kappa  (≥  0.70).  Kappa  selalu  kurang  dari  atau  sama  dengan  1.  Nilai  1  berarti kesepakatan  sempurna.  Dalam  penelitian  ini,  statistik  kappa  digunakan  untuk  menilai  perjanjian  atau tingkat kesesuaian antara peta penutupan lahan tahun 2020 dan simulasi tahun 2020.  Hasil statistik kappa dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Kappa Index of Agreement hasil prediksi tahun 2020 KIA Hasil Kno 0,8662 Klocation 0,8574 KlocationStrata 0,8574 Kstandard 0,8558
KIA tahun 2020 menunjukkan bahwa, nilai indeks Kstandard sebesar 0,855 mengindikasikan perbandingan proporsi  antara  peta  aktual  hasil  klasifikasi  tahun  2020  dan peta  hasil  prediksi  tahun  2020 sebesar  0,855 (almost perfect agreement) (Pontius, 2000). Kno menunjukkan keseimbangan (proporsi) antara peta aktual hasil  klasifikasi  dan  peta  hasil  prediksi  sebesar  0,866 (almost perfect agreement), sedangkan Klocation yang dihasilkan sebesar 0,857 (almost perfect agreement) menunjukan keseimbangan (proporsi) antara peta aktual  hasil  klasifikasi  dan  peta  hasil  prediksi  berdasarkan  input  pada  suatu  lokasi. Klocationstrata menunjukan  keseimbangan  (proporsi)  antara  peta  aktual  hasil  klasifikasi  dan  peta  hasil  prediksi berdasarkan  jumlah. KlocationStrata yang  dihasilkan  sebesar  0,857 (almost perfect agreement ).  Hal  ini menunjukan tingkat keberhasilan model adalah almost perfect agreement.

## 3.3 Hasil Prediksi Penutupan Lahan Tahun 2030
Hasil  validasi  antara  prediksi  tahun  2020  terhadap  lahan  aktual  tahun  2020  menunjukkan  nilai  kappa ( Kstandard )  sebesar  0,85.  Hal  ini  berarti  antara  hasil  skenario  dengan  penutupan  lahan  sebenarnya memiliki kesesuaian yang sangat baik sebesar 85%. Dengan demikian, penutupan lahan pada tahun 2010 dan tahun 2020 dapat digunakan untuk memproyeksikan penutupan lahan tahun 2030. Proyeksi dari tahun 2020 ke tahun 2030 didasarkan pada keadaan penutupan lahan tahun 2020 dalam probabilitas transisi dan area  transisi    yang  dihasilkan  dari  proses  markov  antara  tahun  2010  dan  tahun  2020.  Nilai  probabilitas transisi dan area transisi hasil dari Markov Chain digunakan sebagai dasar untuk menentukan lokasi yang diproyeksikan  akan  mengalami  perubahan  oleh  CA.  Hasil  Prediksi  penutupan  lahan  tahun  2030  dengan data masukan peta penutupan lahan tahun 2010 dan tahun 2020 dapat dilihat pada Gambar 3, sedangkan luas  penggunaan  hasil  prediksi  tahun  2030  dibandingkan  dengan  tahun  sebelumnya  dapat  dilihat  pada Tabel
10.
Gambar 3. Hasil Prediksi Tahun 2030

## Soni Darmawan, Aprilia Claudia dan Anggun Tridawati
Tabel 10. Luas wilayah keseluruhan penutupan lahan
Secara umum luas penggunaan lahan hasil klasifikasi pada tahun 2000, tahun 2010, tahun 2020, dan tahun 2030  sangat  berfluaktuatif.  Hasil  perhitungan  luas  hutan mangrove di  Taman  Nasional  Baluran menunjukkan  bahwa  antara  hasil  klasifikasi  2020  dan  prediksi  2030,  luas  penutupan  lahan  berupa mangrove meningkat  dari  15,57%  menjadi  24,89%  atau  sebesar  122  ha,  dan  luas  penutupan  lahan  non mangrove mengalami  peningkatan  dari  42,97%  menjadi  43,18%  atau  sebesar  2,7  ha  sedangkan  luas perairan  menurun  dari  41,45%  menjadi  31,9%  atau  sebesar  125  ha.  Beberapa  faktor  yang  dapat menyebabkan luas tutupan lahan yang fluktuatif [77] adalah:

## 1. Pasang surut
Berdasarkan  data  pasang  surut  yang  diambil  dari  website  Pasut  BIG  menunjukan  adanya  pasang  tinggi ditahun 2000 yang dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Data ketinggian pasut pada saat akuisisi data citra
Data  pasang  surut  pada  tanggal  9  Juli  2000  waktu  02:21:07  pada  titik  koordinat  latitude  -7,8624°  dan longitude  114,4602°  menunjukan  nilai  pasang  surut  berada  di  ketinggian  0,104  m  yang  berarti  terjadi
Jenis lahan Tahun 2000 2010 2020 2030 mangrove area (ha) 164,25 158,04 204,49 326,88 (%) 12,51 12,03 15,57 24,89 non mangrove area (ha) 555,3 552,78 564,39 567,09 (%) 42,28 42,09 42,97 43,18 perairan area (ha) 593,73 602,46 544,41 419,31 (%) 35,21 45,87 41,45 31,92
pasang  tinggi.  Pada  saat  air  laut  pasang,  tanaman mangrove yang  berada  dekat  laut  atau  pesisir  akan mengalami banjir karena mangrove kemungkinan terendam oleh adanya banjir pasang surut tersebut yang menyebabkan  tidak  semua mangrove dapat  di  klasifikasikan  sehingga  berpengaruh  terhadap  luas mangrove .  Data  tanggal  15  maret  2010  dengan  waktu  perekaman  citra  02:21:43  pada  titik  koordinat latitude -7,8624° dan longitude 114,4602° menunjukan nilai pasang surut berada di ketinggian 0,203 meter yang  menunjukan  terjadinya  pasang  paling  tinggi.  Ketinggian  pasang  surut  dapat  menyebabkan tenggelamnya mangrove akibat  banjir  pasang  surut,  akibatnya  luasan mangrove pada  tahun  2010 mengalami  penurunan  dan  perairan  mengalami  penambahan  luasan.  Pada  tahun  2020  waktu  perekaman citra ialah 02:30:05 pada titik koordinat latitude -7.8624 dan longitude 114.4602 menunjukan nilai pasang surut  berada  di  ketinggian  -0,382  meter  yang  menunjukan  terjadinya  pasang  rendah  atau  kedalaman  air pada  titik  paling  rendah  (Gambar  4).  Pada  saat  air  laut  surut,  tanaman mangrove yang  berada  dekat  laut atau  pesisir  tidak  mengalami  banjir  sehingga  akan  terlihat  saat  proses  klasifikasi.  Hal  tersebut mempengaruhi  luasan mangrove tahun  2020  yang  mengalami  penambahan  luasan  dan  wilayah  perairan yang mengalami penurunan.

## 2. Curah Hujan
Faktor  iklim  yang  berpengaruh  bagi  pertumbuhan mangrove salah  satunya  adalah  curah  hujan.  Kondisi curah  hujan  dapat  memberikan  pengaruh  bagi  lingkungan  dan  pertumbuhan mangrove .  Hal  ini  terutama disebabkan oleh suhu air dan udara serta salinitas air permukaan tanah yang berpengaruh pada daya tahan spesies mangrove . Mangrove akan tumbuh dengan subur pada daerah dengan kisaran curah hujan rata-rata 1500 – 3000 mm/tahun. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik jumlah curah hujan di wilayah Jawa timur pada tahun 2020 mencapai 1604,50 mm dimana termasuk dalam kategori curah hujan yang tinggi, hal ini tentu berpengaruh terhadap pertumbuhan mangrove ke depannya.

## 4. KESIMPULAN
Taman  Nasional  Baluran  di  Kabupaten  Situbondo  Jawa  Timur,  merupakan  taman  konservasi  yang mempunyai penutupan lahan tahun 2000, 2010 dan 2020 sangat berfluktuatif. Pada tahun 2000 – 2010 area mangrove mengalami  penurunan  sebesar  0,5%  atau  6,21  Ha.  Penurunan  juga  terjadi  pada  wilayah  non mangrove sebesar 0,19% atau 2,5 Ha, Hal ini dikarenakan adanya peningkatan area perairan. Sedangkan, pada periode tahun 2010 – 2020, wilayah mangrove dan non mangrove mengalami peningkatan yaitu untuk area mangrove sebesar  3,5%  atau  46  Ha  dan  non mangrove seluas  0,88%  atau  11  Ha.  Setiap  kelas penutupan  lahan  ( mangrove ,  non mangrove ,  dan  perairan)  yang  mengalami  perbedaan  dan  perubahan luasan  diduga  karena  beberapa  faktor  seperti  pasang  surut  dan  curah  hujan.  Sedangkan  dalam  periode antara  tutupan  lahan  tahun  2020  dan  prediksi  tahun  2030,  luas mangrove mengalami  peningkatan  dari 15,57% menjadi 24,89%  atau sebesar 122 Ha. Luas wilayah non mangrove juga mengalami peningkatan yaitu dari 42,97% menjadi 43,81% atau sebesar 2,7 ha sedangkan area perairan mengalami penurunan dari 41,45% menjadi 31,9% atau sebesar 125 Ha. Penerapan model CA-Markov dalam memprediksi penutupan lahan menunjukan nilai kstandard 0,8 yang dapat diartikan bahwa pemodelan dapat diterima secara ilmiah.

## DAFTAR PUSTAKA
1.  McCarthy,  J.J.,  et  al., Climate change 2001: impacts, adaptation, and vulnerability: contribution of Working Group II to the third assessment report of the Intergovernmental Panel on Climate Change . Vol. 2. 2001: Cambridge University Press.
2.  Diaz, H.F., R.S. Bradley, and J. Eischeid, Precipitation fluctuations over global land areas since the late 1800's. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 1989. 94 (D1): p. 1195-1210.
Soni Darmawan, Aprilia Claudia dan Anggun Tridawati
3.  Hansen,  J.  and  S.  Lebedeff, Global surface air temperatures: Update through 1987. Geophysical Research Letters, 1988. 15 (4): p. 323-326.
4.  Jones,  P.,  et  al., Northern Hemisphere surface air temperature variations: 1851–1984. Journal  of Applied Meteorology and Climatology, 1986. 25 (2): p. 161-179.
5.  Jones, P.D., T.M. Wigley, and P.B. Wright, Global temperature variations between 1861 and 1984. Nature, 1986. 322 (6078): p. 430-434.
6.  Kumar, P., et al., Climatic variability at Gangtok and Tadong weather observatories in Sikkim, India, during 1961–2017. Scientific reports, 2020. 10 (1): p. 1-12.
7.  Brooks, N., Vulnerability, risk and adaptation: A conceptual framework. Tyndall Centre for climate change research working paper, 2003. 38 (38): p. 1-16.
8.  Stocker,  T., Climate change 2013: the physical science basis: Working Group I contribution to the Fifth assessment report of the Intergovernmental Panel on Climate Change .  2014:  Cambridge university press.
9.  Organization,  W.M., WMO Statement on the Status of the Global Climate in .  1993:  World Meteorological Organization.
10.  Burton, M., R. Evans, and A. Sanders, Protecting children in criminal proceedings: Parity for child witnesses and child defendants. Child & Fam. LQ, 2006. 18 : p. 397.
11.  Atwoli, L., et al., Call for emergency action to limit global temperature increases, restore biodiversity, and protect health: Wealthy nations must do much more, much faster. Nutrition  Reviews,  2021. 79 (11): p. 1183-1185.
12.  Field,  C.B.,  et  al., Managing the risks of extreme events and disasters to advance climate change adaptation: special report of the intergovernmental panel on climate change .  2012:  Cambridge University Press.
13.  Costello,  A.,  et  al., Managing the health effects of climate change: lancet and University College London Institute for Global Health Commission. The lancet, 2009. 373 (9676): p. 1693-1733.
14.  Office,  U.S.G.A., Climate Change, Information on Potential Economic Effects Could Help Guide Federal Efforts to Reduce Fiscal Exposure: Report to Congressional Requesters . 2017: United States Government Accountability Office.
15.  Warren, F.J. and D.S. Lemmen, Canada in a changing climate: Sector perspectives on impacts and adaptation . 2014: Natural Resources Canada Ottawa.
16.  Watts,  N.,  et  al., Health and climate change: policy responses to protect public health. The  lancet, 2015. 386 (10006): p. 1861-1914.
17.  Assembly, G., Sustainable development goals. SDGs Transform Our World, 2015. 2030 . 18.  Alongi, D.M., Present state and future of the world's mangrove forests. Environmental conservation, 2002. 29 (3): p. 331-349.
19.  Alongi, D.M., Global significance of mangrove blue carbon in climate change mitigation. Sci, 2020. 2 (3): p. 67.
20.  Alongi,  D.,  et  al., Sediment accumulation and organic material flux in a managed mangrove ecosystem: estimates of land–ocean–atmosphere exchange in peninsular Malaysia. Marine  geology, 2004. 208 (2-4): p. 383-402.
21.  Bouillon,  S.,  et  al., Mangrove production and carbon sinks: a revision of global budget estimates. Global biogeochemical cycles, 2008. 22 (2).
22.  Chmura,  G.L.,  et  al., Global carbon sequestration in tidal, saline wetland soils. Global biogeochemical cycles, 2003. 17 (4).
23.  Crase,  B.,  et  al., Hydroperiod is the main driver of the spatial pattern of dominance in mangrove communities. Global Ecology and Biogeography, 2013. 22 (7): p. 806-817.
24.  Alongi,  D.M., Carbon cycling and storage in mangrove forests. Annual  review  of  marine  science,
2014. 6 : p. 195-219.
25.  Mcleod,  E.,  et  al., A blueprint for blue carbon: toward an improved understanding of the role of vegetated coastal habitats in sequestering CO2. Frontiers  in  Ecology  and  the  Environment,  2011.
9 (10): p. 552-560.
26.  Donato,  D.C.,  et  al., Whole-island carbon stocks in the tropical Pacific: Implications for mangrove conservation and upland restoration. Journal of environmental management, 2012. 97 : p. 89-96.
27.  Richards, D.R. and D.A. Friess, Rates and drivers of mangrove deforestation in Southeast Asia, 2000– 2012. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2016. 113 (2): p. 344-349.
28.  Sanderman,  J.,  et  al., A global map of mangrove forest soil carbon at 30 m spatial resolution. Environmental Research Letters, 2018. 13 (5): p. 055002.
29.  Davidson,  N.C.  and  C.M.  Finlayson, Updating global coastal wetland areas presented in Davidson and Finlayson (2018). Marine and Freshwater Research, 2019. 70 (8): p. 1195-1200.
30.  Valiela,  I.,  J.L.  Bowen,  and  J.K.  York, Mangrove Forests: One of the World's Threatened Major Tropical Environments: At least 35% of the area of mangrove forests has been lost in the past two decades, losses that exceed those for tropical rain forests and coral reefs, two other well-known threatened environments. Bioscience, 2001. 51 (10): p. 807-815.
31.  Lovelock,  C.E.,  et  al., The vulnerability of Indo-Pacific mangrove forests to sea-level rise. Nature, 2015. 526 (7574): p. 559-563.
32.  Duke,  N.C.,  et  al., Large-scale dieback of mangroves in Australia’s Gulf of Carpentaria: a severe ecosystem response, coincidental with an unusually extreme weather event. Marine  and  Freshwater Research, 2017. 68 (10): p. 1816-1829.
33.  Feller,  I.C.,  et  al., The state of the world’s mangroves in the 21st century under climate change. Hydrobiologia, 2017. 803 (1): p. 1-12.
34.  Saintilan,  N.,  et  al., Thresholds of mangrove survival under rapid sea level rise. Science,  2020. 368 (6495): p. 1118-1121.
35.  Pendleton, L., et al., Estimating global “blue carbon” emissions from conversion and degradation of vegetated coastal ecosystems. 2012.
36.  Giri, C., Recent advancement in mangrove forests mapping and monitoring of the world using earth observation satellite data . 2021, Multidisciplinary Digital Publishing Institute. p. 563.
37.  Giesen,  W., Indonesia's Mangroves: An Update on Remaining Area & Main Management Issues . 1993: Asian Wetland Bureau (AWB).
38.  Murdiyarso,  D.,  et  al., The potential of Indonesian mangrove forests for global climate change mitigation. Nature Climate Change, 2015. 5 (12): p. 1089-1092.
39.  Change, I.C., Synthesis report summary chapter for policymakers. IPCC: Geneva, Switzerland, 2014. 31 .
40.  Haya, N., N. Zamani, and D. D Soedharma, Analisis struktur ekosistem mangrove di Desa Kukupang Kecamatan Kepulauan Joronga. Jurnal Teknologi Perikanan dan Kelautan IPB, 2015. 6 (1): p. 79-89. 41.  Eris,  I.A. Analisis Perubahan Kawasan Hutan Mangrove Menggunakan Citra Landsat di Kawasan Taman Nasional Baluran, Kabupaten Situbondo, Jawa Timur Tahun 2002 dan 2017 . 2019. Prosiding Seminar Nasional Geografi UMS X 2019.
42. Direktorat Jenderal Konservasi Sumber Daya Alam dan Ekosistem. 2021: p. http://ksdae.menlhk.go.id/info/10224/tanam- mangrove -bersama-di-pantai-bilik-tn-baluran.html . 43.  Verburg,  P.H.,  et  al., Land use change modelling: current practice and research priorities. GeoJournal, 2004. 61 (4): p. 309-324.
44.  Kumar, K.S., P.U. Bhaskar, and K. Padmakumari, Application of land change modeler for prediction of future land use land cover: a case study of Vijayawada City. International  Journal  of  Advanced Technology in Engineering and Science, 2015. 3 (01): p. 773-783.
Soni Darmawan, Aprilia Claudia dan Anggun Tridawati
45.  D  BEHERA,  M.,  et  al., Modelling and analyzing the watershed dynamics using Cellular Automata (CA)–Markov model–A geo-information based approach. Journal  of  earth  system  science,  2012. 121 (4): p. 1011-1024.
46.  Zhang,  Y.,  et  al., Analyzing the mechanism of land use change in Beijing City from 1990 to 2000. Resour. Sci, 2007. 29 : p. 206-213.
47.  Memarian,  H.,  et  al., Validation of CA-Markov for simulation of land use and cover change in the Langat Basin, Malaysia. 2012.
48.  Benenson,  I.  and  P.  Torrens, Geosimulation: Automata-based modeling of urban phenomena .  2004: John Wiley & Sons.
49.  Candau,  J.,  S.  Rasmussen,  and  K.C.  Clarke. A coupled cellular automaton model for land use/land cover dynamics .  in 4th International conference on integrating gis and environmental modeling (GIS/EM4): problems, prospects and research needs. Banff, Alberta, Canada . 2000.
50.  Koomen,  E.,  P.  Rietveld,  and  T.  de  Nijs, Modelling land-use change for spatial planning support . 2008, Springer. p. 1-10.
51.  Liu, Y., Modelling urban development with geographical information systems and cellular automata . 2008: CRC Press.
52.  Torrens, P.M. and I. Benenson, Geographic automata systems. International Journal of Geographical Information Science, 2005. 19 (4): p. 385-412.
53.  Weng, Q., Land use change analysis in the Zhujiang Delta of China using satellite remote sensing, GIS and stochastic modelling. Journal of environmental management, 2002. 64 (3): p. 273-284.
54.  Huang, W., et al., Detection and prediction of land use change in Beijing based on remote sensing and GIS. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci, 2008. 37 : p. 75-82.
55.  Susilo,  B., Pemodelan Spasial Probabilistik Integrasi Markov Chain Dan Cellular Automata Untuk Kajian Perubahan Penggunaan Lahan Skala Regional Di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. Jurnal Geografi Gea, 2011. 11 (2).
56.  Ruben, G.B., et al., Analysis and projection of land-use/land-cover dynamics through scenario-based simulations using the CA-Markov model: A case study in guanting reservoir basin, China. Sustainability, 2020. 12 (9): p. 3747.
57.  Cetin,  M.  and  H.  Demirel, Modelling and simulation of urban dynamics. Fresenius  Environmental Bulletin, 2010. 9 : p. 2348-2353.
58.  Li,  C.,  et  al., Driving forces analysis of urban expansion based on boosted regression trees and Logistic regression. Acta Ecol. Sin, 2014. 34 : p. 727-737.
59.  Arsanjani, J.J., et al., Integration of logistic regression, Markov chain and cellular automata models to simulate urban expansion. International  Journal  of  Applied  Earth  Observation  and  Geoinformation, 2013. 21 : p. 265-275.
60.  Al-sharif, A.A. and B. Pradhan, Monitoring and predicting land use change in Tripoli Metropolitan City using an integrated Markov chain and cellular automata models in GIS. Arabian  journal  of geosciences, 2014. 7 (10): p. 4291-4301.
61.  Yang,  J.,  et  al., A local land use competition cellular automata model and its application. ISPRS International Journal of Geo-Information, 2016. 5 (7): p. 106.
62.  D'ambrosio, D., et al., A cellular automata model for soil erosion by water. Physics and Chemistry of the Earth, Part B: Hydrology, Oceans and Atmosphere, 2001. 26 (1): p. 33-39.
63.  Adhikari, S. and J. Southworth, Simulating forest cover changes of Bannerghatta National Park based on a CA-Markov model: a remote sensing approach. Remote Sensing, 2012. 4 (10): p. 3215-3243.
64.  Louca,  M.,  I.N.  Vogiatzakis,  and  A.  Moustakas, Modelling the combined effects of land use and climatic changes: Coupling bioclimatic modelling with Markov-chain Cellular Automata in a case study in Cyprus. Ecological Informatics, 2015. 30 : p. 241-249.
65.  Peruge,  T.V.D.,  S.  Arief,  and  M.S.  Sakka, Model Perubahan Penggunaan Lahan Menggunakan Cellular Automata-Markov Chain di Kawasan Mamminasata. 7 .  2013,  Makassar.  Program  Studi Geofisika Jurusan Fisika Fakultas Matematika dan ….
66.  Houet,  T.  and  L.  Hubert-Moy, Modeling and projecting land-use and land-cover changes with Cellular Automaton in considering landscape trajectories. EARSeL eProceedings, 2006. 5 (1): p. 63- 76.
67.  Nugroho,  H.T.B., Pengembangan Taman Nasional Baluran sebagai Destinasi wisata Unggulan Berbasis Alam di Situbondo Jawa Timur. 2019.
68.  Purwadhi, F.S.H. and T.B. Sanjoto, Pengantar Interpretasi Citra Penginderaan Jauh. BAB III: Dasar Interpretasi Citra Penginderaan Jauh. 2008.
69.  Mountrakis,  G.,  J.  Im,  and  C.  Ogole, Support vector machines in remote sensing: A review. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2011. 66 (3): p. 247-259.
70.  Zhu, G. and D.G. Blumberg, Classification using ASTER data and SVM algorithms;: The case study of Beer Sheva, Israel. Remote sensing of Environment, 2002. 80 (2): p. 233-240.
71.  BOLSTAD,  P.  and  T.  Lillesand, Rapid maximum likelihood classification. Photogrammetric engineering and remote sensing, 1991. 57 (1): p. 67-74.
72.  Arisondang,  V.,  B.  Sudarsono,  and  Y.  Prasetyo, Klasifikasi tutupan lahan menggunakan metode segmentasi berbasis algoritma multiresolusi (Studi kasus Kabupaten Purwakarta, Jawa Barat) . 2015, Diponegoro University.
73.    Darmawan, S., D. K. Sari, K. Wikantika, A. Tridawati, R. Hernawati, and M. K. Sedu, “Identification before-after forest fire and prediction of mangrove forest based on Markov-cellular automata in part of Sembilang national park, Banyuasin, South Sumatra, Indonesia,” Remote Sensing , vol. 12, no. 22, pp. 3700–3725, 2020.
74.       Pontius, R., Quantification error versus location error in comparison of categorical maps (vol 66, pg 1011, 2000). Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 2001. 67 (5): p. 540-540.
75.  Congalton,  R.G., A review of assessing the accuracy of classifications of remotely sensed data. Remote sensing of environment, 1991. 37 (1): p. 35-46.
76.       Gaertner, J.; Genovese, V.B.; Potter, C.; Sewake, K.; Manoukis, N.C. Vegetation classification of Coffea on Hawaii Island using WorldView-2 satellite imagery. J. Appl. Remote Sens. 2017, 11, 46005
77.      Darmawan, S., W. Takeuchi, Y. Vetrita, K. Wikantika, and D. K. Sari, “Impact of topography and tidal  height  on  ALOS  palsar  polarimetric  measurements  to  estimate  aboveground  biomass  of mangrove forest in Indonesia,” Journal of Sensors , vol. 2015, 13 pages, 2015.