## IMPLEMENTASI METODE CELLULAR AUTOMATA LOGISTIC REGRESSION UNTUK ANALISIS PENERAPAN DAN SIMULASI PREDIKSI PENGGUNAN LAHAN DI KOTA BOGOR
Muhammad Nurfajar Noviana Gumelar, Erwin Hermawan, Nurul Kamilah Teknik Informatika, Universitas Ibn Khaldun Bogor Jl. Sholeh Iskandar Kedungbadak, Kota Bogor, Indonesia fajarg455@gmail.com

## ABSTRAK
Lahan  di  Indonesia  digunakan  dengan  sangat  cepat,  terutama  di  kawasan  perkotaan  seperti  Kota  Bogor. Dengan  pertumbuhan  penduduk  yang  tinggi  mengakibatkan  lahan  yang  digunakan  untuk  tempat  tinggal  dan aktivitas masyarakat lainnya akan berubah. Fenomena ini menyebabkan peningkatan dan penurunan pada setiap kelasan  lahan.  Permintaan  lahan  terbangun,  pertumbuhan  penduduk,  dan  permintaan  fasilitas  umum  dapat memengaruhi perubahan penggunaan lahan. Penggunaan lahan dapat berdampak buruk pada lingkungan jika tidak dipantau. Dengan demikian, penggunaan  lahan  harus dipantau melalui pengindraan  jauh dengan Google Earth Engine .  Metode Random  Forest digunakan  untuk  mengkategorikan  penggunaan  lahan  dengan  tingkat  akurasi yang tinggi. Selain  itu, untuk memprediksi penggunaan  lahan pada tahun 2033  menggunakan  metode Cellular Automata Logistic Regression pada plug in MOLUSCE. Cellular Automata sendiri adalah model berisi sejumlah sel ( cell )  yang  memiliki  nilai tertentu.  dijalankan  pada  format data raster yang  menampilkan sel dalam  bentuk piksel. Salah satu model yang terintegrasi  yaitu Logistic Regression (LR). Model ini mengandung sejumlah sel yang memiliki nilai tertentu, yang memungkinkan setiap sel untuk berubah sesuai dengan prinsip transisi tertentu ( rule  of  Transition ).Studi  ini  menemukan  bahwa  penggunaan  lahan  di  Kota  Bogor  cukup  cepat,  dengan peningkatan  jumlah  lahan  yang  dibangun  setiap  tahun  dari  tahun  2003  hingga  2023.  Hal  ini  disebabkan  oleh kebutuhan  masyarakat  akan  fasilitas  umum  dan  tempat  tinggal  di  daerah  perkotaan.  Pemodelan  perubahan penggunaan lahan Tahun 2023 menggunakan Plug in MOLUSCE menunjukkan akurasi yang sangat baik dengan nilai koefisien kappa sebesar 82% dan akurasi umum  89%.
Kata kunci :  Prediksi  penggunan  lahan,  Google  Earth  Engine,  Random  Forest,  Cellular  Automata  Logistic Regression

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  dengan  perubahan lahan  yang  sangat  pesat.  Penggunaan  lahan  di Indonesia  semakin  meningkat  karena  kehidupan masyarakat sangat bergantung pada lahan, baik untuk mata pencaharian, tempat tinggal, dan kegiatan lainnya [1].  Terutama  di  daerah  perkotaan,  di  mana penggunaan lahan terdiri dari bangunan yang memiliki itensitas tinggi dan berdekatan satu sama lain [2].
Perkembangan penduduk mengharuskan mereka mengubah  lahan  untuk  aktivitas,  yang  menyebabkan perubahan  lahan  perkotaan.  Pergeseran  ini  sesuai dengan  perkembangan  kota  [3].  Faktor-faktor  yang memengaruhi perubahan  penggunaan  lahan termasuk pertumbuhan  penduduk,  permintaan  perumahan, infrastruktur,  dan  fasilitas  umum.  Faktor-faktor  ini akan meningkat seiring dengan pertumbuhan penduduk Kota Bogor [4].
Karena  kepadatan  populasi  dan  bangunan  yang terus  meningkat,  air  tidak  dapat  meresap  ke  dalam bumi,  sehingga  menyebabkan  masalah  lingkungan seperti  banjir.  Inilah  sebabnya  mengapa  pemantauan penggunaan  lahan  sangat  penting.,  banyaknya  pohon yang  di  tebang  juga  mengurangi  lahan  terbuka  hijau yang menyebabkan kota akan semakin panas nantinya [5].  Berdasarkan  uraian  tersebut  perlu  dilakukan pemantauan terhadap penggunan lahan menggunakan
penginderaan jauh dengan mengidentifikasikan melalui  Citra Landsat Menggunakan Google  Earth Engine  (GEE) dengan  metode Random  Forest dan pengambilan sampel menggunakan metode Supervised classification [6].
Lalu  membuat  peta  prediksi  penggunan  lahan menggunan plugin  MOLUSCE dengan  metode Cellular Automata Logistic Regression [7].
Agar  membantu  dalam  mengatur  penggunaan lahan  secara  lebih  berkelanjutan  dan  efisien.  dan rencana  pengembangan  wilayah  dapat  dibuat  dengan lebih baik oleh instansi terkait.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Dalam bab kajian teoritis tentang teori-teori yang mendukung tema penelitian. Berikut adalah penjelasan tentang teori-teori yang mendukung penelitian.

## 2.1. Klasifikasi Penggunan Lahan
Klasifikasi penggunan lahan merupakan penggambilan  sample  atau  memilih  kategori  serta mengelompokkan  nilai pixel ke  dalam  kelas tertentu. Oleh  karena  itu,  menentukan  rencana  klasifikasi sangat penting agar hasil klasifikasi sesuai dengan peta yang  diharapkan.  Selain  itu,  penentuan  skala bergantung pada identifikasi objek pada gambar, yang
dapat  dilakukan  secara  visual  dengan  menggunakan elemen interpretasi. [8].

## 2.2. Google Earth Enginge
Google  Earth  Engine  (GEE)  adalah  platform berbasis  cloud  yang  memungkinkan  pengguna  untuk membuat  dan  menjalankan  algoritma  khusus  dan komputasi yang cepat, serta membantu mengakses dan memproses  kumpulan  data  geospasial  yang  sangat besar untuk analisis dan pengambilan keputusan  [9].

## 2.3. Supervised Classification
Supervised classification adalah metode pembuatan Training  Area seperti  badan  air, pemukiman,  bangunan,  vegetasi,  lahan  kosong  dan lainnya.  Keunggulan supervised  classification adalah memiliki kontrol terhadap sampel dan adanya kontrol terhadap keakuratan klasifikasi [10].

## 2.4. Random Forest
Random  Forest adalah  algoritma  klasifikasi kelompok  yang  menggunakan  klasisfikasi  dengan metode  non-  parametik Random  Forest  Classifier . Random  Forest merupakan  suatu  kumpulan  dari beberapa tree , dimana masing-masing tree bergantung pada nilai pixel pada tiap vector yang di ambil secara acak dan independent . sehingga memungkinkan untuk memporses tree sebanyak  yang  di  inginkan  oleh pengguna  untuk  menghasilkan  kumpulan  klasifikasi dengan beberapa pohon keputusan. [11].

## 2.5. Molusce
Molusce  adalah  salah  satu plugin yang dikembangkan  oleh Next GIS dan Asia  Air  Survey . Molusce juga merupakan salah satu plugin yang ada di QGIS Plugin  ini  digunakan  untuk  menganalisis, memodelkan, dan mensimulasikan penggunaan lahan. Adapun beberapa metode yang dapat digunakan dalam Plug  in  Molusce seperti  Artificial  Neural  Networks (ANN), Multi Criteria Evaluation (MCE), Weights of Evidence  (WoE),  Logistic  Regression  (LR),  dan Monte Carlo Cellular Automata (MCA) [12].
2.6. Cellular Automata
Cellular Automata adalah metode yang didasarkan pada prinsip ketetanggaan sel ( neighbourhood ), Cellular  Automata juga  adalah model matematika yang digunakan untuk menggambarkan perubahan seiring waktu dalam suatu sistem diskrit. Model ini terdiri dari sejumlah sel yang terletak dalam jaringan atau grid . Setiap sel memiliki sejumlah  keadaan  yang  mungkin,  dan  perubahan dalam  keadaan  sel-sel  ini  terjadi  berdasarkan  aturan tertentu yang ditentukan sebelumnya [13].

## 2.7. Logistic Regression
Logistic  Regression merupakan  teknik  statistik yang  digunakan  untuk  melihat  hubungan  antara  satu atau  lebih  variabel  input  dan  variabel  output  yang memiliki  dua  nilai  kategorikal  yang  mungkin,
biasanya  0  dan  1.  Teknik  ini  digunakan  untuk memodelkan  kemungkinan  perubahan  penggunaan lahan  suatu  wilayah  dalam  persamaan  matematika [14].

## 3. METODE PENELITIAN
Adapun  tahapn  tahapan  dalam  penelitian  ini dapat dilihat dari kerangka berfikir pada gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Berfikir
3.1. Komunikasi
Analisis masalah dilakukan pada tahap komunikasi  ini  untuk  mendapatkan  informasi  dan memahami  situasi  atau  masalah.  Tujuannya  adalah untuk menemukan masalah dasar, komponen penyebabnya, efeknya, dan  hubungan antara variabel yang berbeda. Fokus penelitian ini adalah penggunaan lahan  di  Kota  Bogor.  Pemanfaatan  lahan  yang  tidak diawasi  dapat  menyebabkan  masalah  lingkungan seperti  banjir  maupun  pemanasan  global.  Solusi masalah  juga  tersedia  untuk  mengidentifikasi  dan menerapkan  tindakan  yang  efektif  untuk  mengatasi masalah. Mencari solusi yang tepat dan berguna untuk memecahkan masalah, mengurangi efek samping, dan mencapai.

## 3.2. Perencanaan
Pada  tahap  perencanaan  ini,  data  dikumpulkan untuk  memperoleh  informasi  untuk  penelitian, analisis, atau pengambilan keputusan. Data primer dan sekunder  Penelitian  ini  diambil  dari  survei  lapangan dan  wawancara  dengan  penduduk  setempat  Kota Bogor. Data sekunder diambil dari citra Landsat 5 TM Kota Bogor Tahun 2003 dan OLI TIRS 8 Tahun 2013, yang diolah dengan Google Earth Engine, dan diunduh Peta RBI Kota Bogor.

## 3.3. Permodelan
Melakukan pengolahan data klasifikasi penggunan  lahan  menggunakan  metode Random Forest pada  tahun  2003  dan  2004.  Lalu  peta penggunan  lahan  tersebut  di  inputkan  pada  plug  in Molusce  dengan  disertai  jarak  jalan,  sungai, pemukiman  sebagai  faktor  pendorongnya.  Lalu  di simulasikan menggunakan metode Cellular Automata Logistic Regression dan menghasilkan peta penggunan  lahan  tahun  2023.  Peta  tersebut  dihitung akurasinya untuk  di gunakan sebagai pemodelan peta prediksi  tahun  2033.  Jika  akurasi  kappa  di  atas  80% maka  bisa  dilakukan  pemodelan  untung  prediksi penggunan lahan tahun 2033.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Analisa Permasalahan
Jika pemanfaatan lahan yang tidak dipantau akan menimbulkan  permasalahan  lingkungan.  Seperti banjir  yang  terjadi  karena  tidak  mampunya  air meresap  ke  dalam  tanah  akibat  jumlah  pemukiman dan  bangunan-bangunan  yang  semakin  padat,  dapat terjadi  juga  peningkatan  suhu  pada  musim  panas ataupun polusi akibat kurang nya ruang terbuka hijau di Kota Bogor.

## 4.2. Solusi Permasalahan
Membuat  analisis  menggunakan Google  Earth Engine untuk melihat penggunan lahan di Kota Bogor Tahun  2003  dan  Tahun  2013.    Serta  melakukan prediksi penggunan lahan Tahun 2023 menggunakan metode Cellular  Automata  Logistic  Regression lalu hasil prediksi penggunan lahan tersebut di validasi ke lapangan  dan  melakukan  prediksi  penggunan  lahan pada Tahun 2033.

## 4.3. Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  pencarian  data.  Data yang  diperlukan  yaitu:  Data  primer  meliputi:  Survey lapangan  dan  wawancara  warga  sekitar  Kota  Bogor. Data  sekunder  meliput:  Citra Landsat  5  TM Kota Bogor Tahun 2003, Citra Landsat  OLI TIRS 8 Tahun 2013 dan Peta RBI Kota Bogor.

## 4.4. Permodelan
4.4.1. Pengolahan dan Analisis Data
Pengolahan dan analisis data yang di gunakan merupakan data spasial di antaranya data Citra Kota Bogor  Tahun  2003  menggunkan Landsat 5  dan Landsat  8 untuk  citra  Tahun  2013.    Seperti ditampilkan pada gambar 2.
Gambar 2. Flowchart Pengolahan Data Spasial

## 4.4.2. Klasifikasi Penggunan Lahan
Pada  tahap  klasifikasi  penggunaan  lahan, peneliti  menggunakan  data  skunder  yaitu  wilayah Administrasi Kota Bogor untuk mendapatkan wilayah geografisnya.  Selanjutnya export data  ke  dalam Google  Earth  Engine untuk  proses  identifikasi penggunaan lahan di Kota Bogor. Citra Landsat yang digunakan dalam melakukan identifikasi menggunakan  citra Landsat 5    Tahun  2003 dengan Band - 5 – 4 – 1. Visualisasi GEE Citra Landsat 5 TM Tahun 2003 Band 5 – 4 – 1, dan 1 ditampilkan pada gambar 3.
Gambar 3. Tampilan Citra Landsat 5 TM Tahun 2003 Band 5, 4, dan 1
Citra Landsat yang digunakan dalam melakukan identifikasi penggunan clahan Tahun 2013 menggunakan  citra Landsat  OLI  TIRS  8 dengan kombinasi Band 6  –  5  –  4. Visualisasi  GEE Citra Landsat OLI TIRS 8 Tahun 2013 Band 6, 5, dan 4 dapat ditampilkan pada gambar 4.
Gambar 4. Tampilan Citra Landsat OLI TIRS 8 Tahun 2013 Band 6, 5, dan 4
Sumber citra Landsat 5 TM 2003 dan Landsat OLI TIRS 8 2013 yang digunakan dalam penelitian ini ditunjukkan oleh Source code pada gambar 5.
Gambar 5. Source  code citra  Landsat  5 TM Tahun  2003 dan Landsat OLI TIRS 8 Tahun 2013

## 4.4.3. Klasifikasi Lahan Tahun 2003 dan 2013
Analisis  penggunaan  lahan  pada  tahap  ini menggunakan  data  yang  sudah  diambil  melalui observasi  dan  membuat training  sample berupa  7 kelas  lahan  yaitu  badan  air,  lahan  terbangun,  kebun, sawah,  hutan,  dab  semak  belukar  hasil  dari training sample yang sudah dibuat diklasifikasikan mengunakan  metode random  forest. Adapun Source code untuk  mendefinisikan  7  kelas  penggunahan lahan tersebut ditampilkan pada gambar 6.
Gambar 6. Source Code 7 kelas penggunaan lahan
Terdapat  juga Source  code untuk  memilih band  pada  saat  klasifikasi  dengan  metode Random Forest. Ditampilkan pada gambar 7.
Gambar 7. Source Code Tampilan Band Untuk
Klasifikasi
Source code dibawah ini  dapat mendefinisikan penggunan  lahan  pada  setiap training  sample dan melakukan classifier yaitu  algoritma random forest lalu  men train yang  terdiri  dari features : training , classProperty : TL dan input Properties : Band. Dapat dilihat dari gambar 8.
Gambar 8 Source Code Klasifikasi Random Forest Source Code dibawah ini merupakan rendering untuk gambar yang dimaksudkan untuk mengidentifikasi  lahan,  dengan  badan  air  berwarna biru,  lahan  terbangun  berwarna  merah,  kebun berwarna  hijau  muda, sawah  berwarna kuning,  hutan berwarna hijau tua, lahan terbuka berwarna coklat, dan semak belukar berwarna ungu. Source Code tersebut ditampilkan pada Gambar 9.
Gambar 9. Source Code Display Classification
Gambar  berikut menunjukkan  hasil klasifikasi penggunaan lahan yang dihasilkan oleh Google Earth Engine pada tahun 2003 dan 2013. Untuk setiap kelas, warna  yang  berbeda  dapat  digunakan  untuk menunjukkan  hasilnya.  Misalnya,  badan  air  diwarnai biru,  lahan  yang  terbangun  diwarnai  merah,  kebun diwarnai  hijau  muda,  sawah  diwarnai  kuning,  hutan diwarnai hijau tua, lahan terbuka diwarnai coklat, dan semak  belukar  diwarnai  ungu.  Citra  tersebut  dapat ditampilkan pada Gambar 10 dan 11.
Gambar 10. Peta Area Penggunaan Lahan Tahun 2003
Gambar 11. Peta Area Penggunaan Lahan Tahun
2003
Tabel  1  dan  2  menunjukkan  luas  area penggunaan lahan tahun 2003 dan 2013 dengan satuan hektar di Arc GIS melalui penghitungan geometry .
Tabel 1. Luasan Penggunan Lahan tahun 2003 No Jenis Luas (Hektar) Persentase (%) 1 Badan Air 123 Ha 1% 2 Lahan Terbangun 4497 Ha 40% 3 Kebun 3378 Ha 30% 4 Sawah 2248 Ha 20% 5 Hutan 594 Ha 5% 6 Lahan Terbuka 167 Ha 2% 7 Semak Belukar 97 Ha 1% Total Luas Area (Ha) 1104 Ha 100% Tabel 2. Luasan Penggunan Lahan tahun 2013 No Jenis Luas (Hektar) Persentase (%) 1 Badan Air 123 Ha 1% 2 Lahan Terbangun 6076 Ha 55% 3 Kebun 2478 Ha 22% 4 Sawah 1804 Ha 16% 5 Hutan 487 Ha 4% 6 Lahan Terbuka 104 Ha 1% 7 Semak Belukar 32 Ha 1% Total Luas Area (Ha) 1104 Ha 100%
4.4.4. Pemodelan  Perubahan  Penggunan  Lahan Dengan Cellular Automata-Logistic Regression Adapun pemodelan perubahan penggunan lahan dilakukan  dengan  menggunakan software  QGIS dengan Plug  in  Molusce. Dalam  proses  pemodelan perubahan  penggunaan  lahan,  faktor  pendorong diperlukan.  Faktor-faktor  ini  memiliki  kemampuan untuk  mempengaruhi  atau  mendorong  perubahan tersebut  terjadi.  Jarak  ke  jalan,  jarak  ke  sungai,  dan jarak  ke  permukiman  adalah  faktor  pendorong  yang digunakan dalam penelitian ini.
Semakin  besar  nilai  transisi,  maka  semakin besar  perubahan  yang  terjadi  pada  jenis  penggunan lahan.  Matriks  transisi  memiliki  rentang  nilai  0-1. Nilai  di  antara  0,01  dan  0,99  menunjukkan kemungkinan  adanya  perubahan  penggunaan  lahan, sedangkan  nilai  antara  0  dan  1  menunjukkan kemungkinan tetap atau tidak ada perubahan [13].
Adapun  hasil  pengolahan  dengan  metode regresi logistik pada Molusce yang menghasilkan nilai pseudo-R squared . Nilai pseudo-R squared menunjukkan  tingkat  kepercayaan  variabel  bebas dalam  menjelaskan  variabel  keterikatan  (penggunaan lahan). Dalam teori Clark dan Hosting, nilai pseudo-R 2 dianggap relatif kuat jika nilainya lebih besar dari 0,2 [13].  Selanjutnya, Cellular  Automata  Simulation digunakan  untuk  membuat  peta  prediksi  penggunaan lahan  untuk  tahun  2023,  yang  didasarkan  pada  peta tahun  2013  dan  2023.  Berikut  merupakan  tahapan dalam pemodelan menggunan molusce:
1) Input Model
Dalam  Proses  ini  adalah  memasukan  data penggunahan  lahan  Tahun  2003  sebagai initial dan Tahun  2013  sebagai final. Selanjutnya  memasukan Driving  Factor atau  variable  faktor  pendorong  yaitu jarak  dari  jalan  raya,  pemukiman,  dan  sungai.  Lalu data tersebut dimasukkan terlihat pada Gambar 12.
Gambar 12. Input Model
2) Evaluating Correlation
Kekuatan  hubungan  antar  elemen  diukur  melalui uji  korelasi  individu.  Tahap  evaluasi  korelasi  adalah
mengukur  korelasi  antar  variabel  pendorong  dengan Pearson’s Correlation. Hasil uji korelasi dapat dilihat pada Gambar 13.
Gambar 13. Korelasi antar variable

## 3) Area Change
Proses ini menghasilkan matriks transisi dan tabel perubahan luas untuk setiap penggunaan lahan, yang menunjukkan bahwa kemungkinan besar perubahan penggunaan lahan akan terjadi. Seperti pada Table 3.
Tabel 3. Area Change Analisa Pengunaan Lahan No Kelas Penggunan Lahan 2003 2013 2023 Luasan (Ha) Persentase (%) Luasan (Ha) Persentase (%) Luasan (Ha) Persentase (%) 1 Badan Air 123 1% 123 1% 123 1% 2 Pemukiman 4497 40% 6076 55% 7202 65% 3 Kebun 3378 30% 2478 22% 1912 17% 4 Sawah 2248 20% 1804 16% 1252 11% 5 Hutan 594 5% 487 4% 400 4% 6 Lahan Terbuka 167 2% 104 1% 152 1% 7 Semak Belukar 97 1% 32 1% 63 1% Total Area Pengunaan lahan 11104 Ha 11104 Ha 11104 Ha 4) Transition Potensial Modelling
Hasil regresi  logistik  menghasilkan  model regresi dengan  nilai pseudo-R 2  sebesar  0,841  .  Nilai  ini menunjukkan tingkat kepercayaan variabel bebas, atau variabel  faktor  pendorong,  dalam  menjelaskan variabel  keterikatan,  atau  penggunaan  lahan.  Hasil nilai pseudo-R 2 d apat ditampilkan pada Gambar 14.
Gambar 14. Transition Potensial Modelling
5) Cellular Automata Simulation
Gambar 15. Cellular Automata Simulation
Pembuatan  model  penggunaan  lahan  dimulai dengan  simulasi Cellular Automata . Tahun prediksi  = tahun  sebelumnya  +  rentang  tahun.  Dalam  kasus  ini, tahun  2003  adalah  tahun  awal,  2013  adalah  rentang tahun akhir, dan tahunnya adalah 10 tahun. Oleh karena itu,  tahun  prediksi  yang  dihasilkan  dari  penelitian  ini adalah tahun 2023, dengan iterasi dua kali. Namun, jika ingin  memprediksi  beberapa  tahun  ke  depan,  seperti tahun  2033,  jumlah  iterasi  akan  bertambah  menjadi  4 kali. Proses tersebut bisa dilihat dari Gambar 15.
6) Validation
Validation model perlu dilakukan untuk mengetahui  keakuratan  dari  model  prediksi  yang dihasilkan.  Nilai  akurasi  kappa  0,81  hingga  1,00 menunjukkan kesepatakan yang sangat baik; nilai 0,61 hingga 0,80 adalah baik; nilai 0,41 hingga 0,60 sedang ; nilai 0,21 hingga 0,40 adalah kurang dari sedang; dan nilai  di  bawah  0,2  buruk  [13].  Proses  tersebut  bisa dilihat dari Gambar 16.
Pada  Gambar  14  diatas  menunjukan  bahwa keakuratan  dari  model  prediksi  yang  dihasilkan adalah 0,81 yang berarti nilai validasi tersebut sangat baik. Hasil peta penggunaan lahan Kota Bogor untuk tahun  2023  bisa  dilihat  dari  Gambar  17.  Peta penggunaan  lahan  tersebut  didapatkan  dari  peta penggunaann  lahan  tahun  2003  dan  2013  untuk membuat peta penggunaan lahan 2023 .
Gambar 16. Validation
Gambar 17. Peta penggunan lahan tahun 2023
Tabel  4  menunjukkan  luas  penggunaan  lahan dengan  satuan  hektar  pada  tahun  2023  ,  yang  telah dihitung di Arc Gis melalui perhitungan Geometry . Tabel 4. Luasan Penggunan Lahan Tahun 2023 No Jenis Luas (Hektar) Persentase (%) 1 Badan Air 123 Ha 1% 2 Lahan Terbangun 8107 Ha 73% 3 Kebun 1416 Ha 13% 4 Sawah 982 Ha 9% 5 Hutan 365 Ha 3% 6 Lahan Terbuka 102 Ha 1% 7 Semak Belukar 9 Ha 1% Total Luas Area (Ha) 1104 Ha 100%
Untuk  hasil  klasifikasi  prediksi  penggunaan lahan  tahun  2023,  dilakukan  uji  akurasi  kappa.  Uji akurasi  dilakukan  untuk  memicu  tingkat  kesalahan dalam klasifikasi area. Overall Accuracy dan koefisien Kappa  adalah  akurasi  yang  dapat  dihitung  untuk ketelitian  Peta.  Hal  ini  dilakukan  dengan  membuat tabel  kesalahan,  sehingga  dapat  ditentukan  besar persentase  pemetaan . Berikut  hasil  uji  akurasi  kappa yang sudah dibuat pada Tabel 5.
Tabel 5. Uji Akurasi Kelas Badan Air Lahan Terbangun Kebun  Sawah  Hutan Lahan Terbuka Semak Belukar Total Baris User Accuracy Commision Error Badan Air 2 - - - - - - 2 100,00 0 Lahan Terbangun - 130 2 - - 1 1 134 97,01 2,99 Kebun - 1 34 - - 2 - 37 91,89 14,29 Sawah - 5 3 23 - 3 - 34 67,54 32,26 Hutan - 2 - - 7 - - 9 77,77 20,69 Lahan Terbuka - 1 - - - 3 2 6 50 50 Semak Belukar - - - - - - 1 1 100 0 Total Kolom 2 139 39 23 7 9 4 223 Produser Accuracy 100 93,52 87,17 100 100 37,5 25 Omission Error 0 6,48 12,83 0 0 66,67 75
Note:(BA)Badan  Air,  (LT)Lahan  Terbangun, (KB)Kebun,  (SW)Sawah,  (HT)Hutan,  (LB)Lahan Terbuka, (SB)Semak belukar
1. Menghitung Overall Accuracy
 Overall Accuracy =
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐾𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐾𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 ×100 = 200
223 × 100% = 89.68%
2. Menghitung Koefisien Kappa
 Koefisien Kappa/ Kappa Cohen’ s
= 𝑁  ∑ 𝑋 𝑘𝑘 −∑ (𝑋 𝑘+ ×𝑋 +𝑘 ) 𝑟 𝑘−1 𝑟 𝑘−1 𝑁 2 −∑ ( 𝑟 𝑘−1 𝑋 𝑘+ × 𝑋 +𝑘 )
Koefisien Kappa = 𝑁𝐴 −𝐵 𝑁 2 −𝐵 × 100 = (223𝑥200)−20977 223 2 −20977 x 100% = 82.16%
Dimana:
A  =  Jumlah  r  diagonal  elemen  yang merupakan numerator pada perhitungan overall accuracy
B = Jumlah dari r produk (total baris x total kolom)
N = Jumlah piksel pada error matrix
Hasil analisis di atas menunjukkan bahwa total akurasi  sebesar  89,68%;  menurut  evaluasi  akurasi literatur,  akurasi  dengan  niali  sebesar  89,68%  dapat diterima karena nilai kappa setidaknya 80%. Penelitian ini  juga  menemukan  nilai  koefisien  kappa  82,16%, yang  menunjukkan  bahwa  koefisien  kappa  dapat diterima dan cukup baik [18].

## 4.4.5. Analisis    Simulasi  Prediksi  Penggunan
Lahan Tahun 2033 Pemodelan  Penggunaan  Lahan  Tahun  2033 dilakukan  menggunakan  metode Logistic  Regression Cellular Automata dalam plugin Molusce pada QGIS 2.18.15. Peta penggunaan lahan Tahun 2013 dan 2023 digunakan untuk menghasilkan peta penggunaan lahan Tahun  2033.  Selain  itu,  total  keakuratan  Kappa  dari model  penggunaan  lahan  tahun  2033  adalah  sekitar 0,87%, dengan persentase keakuratan sekitar 93,11%. Gambar 18 menunjukkan hasil ini.
Gambar 18. Akurasi Prediksi lahan tahun 2033
Terdapat juga peta simulasi penggunan lahan Kota Bogor Tahun 2033 pada Gambar 19.
Gambar 19 Peta Prediksi Penggunan lahan tahun 2033

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil penelitian penggunaan lahan di Kota Bogor tahun 2003, 2013, dan 2023 menunjukkan peningkatan signifikan  dalam  jenis  penggunaan  lahan  terbangun karena  kebutuhan  masyarakat  akan  tempat  tinggal, fasilitas  umum,  dan  infrastruktur  di  lahan  perkotaan. Hasil  model  tahun  2023  sangat  akurat  dengan  total akurasi 89,68% dan koefisien kappa 82,16%. Sehingga dapat digunakan untuk melakukan simulasi penggunaan lahan Kota Bogor pada tahun 2033. Hasil prediksi  seimulasi  penggunaan  lahan  tahun  2033 menunjukkan  akurasi  yang  sangat  baik,  dengan  nilai Kappa  keseluruhan  sekitar  0,87%  dan  persentase kebenaran  sekitar  93,11%.  Akurasi  model  ini  dapat digunakan sebagai pemodelan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Ekadinata,  sonya  Dewi,  D.  Pras,  D.  K. Nugroho,  dan  F.  Johan, Buku  1 :  Sistem informasi  Geografis  dan  Pengindraan  jauh Menggunakan  ILWS  Open  Source,  Word Agroforesty  Center,  Bogor,  Indonesia ,  1  ed., vol. 1. 2008.
[2] R.  Fitriyanto  dan  C.  Susetyo,  “Prediksi Perubahan  Penggunaan  Lahan  Terbangun Berbasis  Cellular  Automata  di  Perkotaan Ngawi,” Jurnal  Teknik  ITS ,  vol.  12,  no.  1, 2023,  Diakses:  28  September  2023.  [Daring]. Tersedia pada: http://repository.its.ac.id/id/eprint/96226/ [3] I.  Fardani,  F.  Alain,  J.  Mohmed,  dan  I. Chofyan,  “Pemanfaatan  Prediksi  Tutupan Lahan  Berbasis  Cellular  Automata-Markov dalam Evaluasi Rencana Tata Ruang,” Media Komunikasi Geografi , vol. 21, no. 2, 2020, doi: 10.23887/mkg.v21i2. [4] B.  Nuari  Priambudi,  dan  Bitta  Pigawati,  K.
Kunci,  P.  Lahan,  dan  S.  Ekonomi,  “Faktor-
Faktor Yang Mempengaruhi Perubahan Pemanfaatan  Lahan  Dan  Sosial  Ekonomi  Di Sekitar  Apartemen  Mutiara  Garden,”  2014.
doi:https://doi.org/10.20961/region.v14i2.224 64. [5] Rizkhi,  V.  Novianti,  fajar  F.  Magfira,  dan  F. Ramadani, “Kesesuaian Kegiatan Pemanfaatan
Ruang Pada Kawasan Lindung di Kota Palu.,” Journal PeWeKa Tadakulo , vol. 2, no. 1, 2023, Diakses:  5  Oktober  2023.  [Daring].  Tersedia pada: http://pewekatadakulo.fatek.untad.ac.id
[6] A.  L.  Kamil,  L.  Ode,  A.  Minsaris,  dan  D.  A.
Lestari,  “Mapping  The  Distribution  Of Mangrove  In  Serang  Regency  Using  Remote Sensing  (Case  Study  Of  Pulau  Panjang),” Jurnal  Ilmiah  Teknologi  dan  Komunikasi
(JTIK) , vol. 14, no. 1, hlm. 153–158, 2023, doi: https://doi.org/10.51903/jtikp.v14i1.535.
[7] B.  Susilo,  “Modeling  Spatial  Integration Probabilistic  Markov  Chain  And  Cellular Automata For The Study Of Land Use Change
Regional Scale In DIY Yogyakarta,” Gea , vol.
11,  no.  2,  hlm.  163–178,  2011,  doi: https://doi.org/10.17509/gea.v11i2.1638.g110
1.
[8] S.  Asfiati  dan  Zurkiyah,  “Pola  Penggunan Lahan  Terhadap  Sistem  Pergerakan  Lalu Lintas Di Kecamatan Medan Perjuangan, Kota Medan,” SEMNASTEK  UISU ,  hlm.  206–216, 2021,  Diakses:  28  September  2023.  [Daring]. Tersedia pada: https://bit.ly/semnastek2021L
[9] F.  Dwi  Julianto,  D.  Pratiwi,  D.  Putri,  dan  H. Safi’i,  “Analisis  Perubahan  Vegetasi  dengan Data  Sentinel-2  menggunakan  Google  Earth Engine (Studi Kasus Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta),” jurnal  Penginderaan  Jauh Indonesia ,  vol.  2,  no.  2,  2020,  [Daring].
Tersedia pada: http://jurnal.mapin.or.id/index.php/jpji/issue/a rchive
[10] E.  Utomo,  I.  A.  Syarif,  dan  A.  I.  Maharani, “Pemanfaatan  Citra  Google  Earth  Untuk Pembuatan Peta Wilayah Desa Sempayang dan Analisis Perbandingan Hasil Luas Penggunaan
Lahan  Pemukiman  Berdasarkan  Metode
Supervised  dan  Unsupervised  Classification,”
Indonesian Journal of Community Empowerment and Service , vol. 2, no. 2, 2022, doi:
https://doi.org/10.33369/icomes.v2i2.24052.
[11] W.  Siska,  W.  Widiatmaka,  Y.  Setiawan,  dan  S. H.  Adi,  “Pemetaan  Perubahan  Lahan  Sawah Kabupaten  Sukabumi  Menggunakan  Google Earth Engine,” TATALOKA , vol. 24, no. 1, hlm. 74–83, Apr 2022, doi: 10.14710/tataloka.24.1.74-83.
[12] D.  A.  Nabila,  “Pemodelan  prediksi  dan kesesuaian  perubahan  penggunaan  lahan menggunakan  Cellular  Automata-Artificial Neural Network (CA-ANN),” Tunas Agraria , vol.  6,  no.  1,  hlm.  41–55,  Jan  2023,  doi: 10.31292/jta.v6i1.203.
[13] M.  Hapsary,  S.  Subiyanto,  dan  H.  S.  Firdaus, “Analisis Prediksi Perubahan Penggunan Lahan Dengan  Pendekatan  Artificial  Neural  Network Dan  Regresi  Logistik  Di  Kota  Balikpapan,” Jurnal Geodesi Undip , vol. 10, no. 2, 2021, doi: https://doi.org/10.14710/jgundip.2021.30637.
[14] D.  A.  Narmaningrum  dan  S.  Bowo, “Pemodelan  Spasial  Regresi  Logistik  Dan Cellular Automata Berbasis Citra Pengindraan Jauh  Untuk  Prediksi  Pendangkalan  Secara  2 Dimensi  Waduk  Gajah  Mungkur  Kabupaten Wonogiri,” Jurnal Bumi Indonesia , vol. 4, no.
2, hlm. 108–118, 2015, Diakses: 28 September 2023.