JURNAL PERENCANAAN WILAYAH e-ISSN: 2502 – 4205
Vol.IV., No.2, Oktober 2019 http://ojs.uho.ac.id/index.php/ppw
Pemodelan Spasial Berbasis Cellular Automata untuk Identifikasi Potensi Alih Fungsi Lahan di Kawasan Konservasi Pantai Timur
Surabaya
Cellular Automata-Based Spatial Modelling to Identify Land Use Change Potentials in Eastern Coast of Surabaya City’s Conservation Area
Cahyono Susetyo 1)*) , Lukman Yusuf 1) , Nursakti Adhi Pratomoatmojo 1)
1) Departemen Perencanaan Wilayah dan Kota, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya email : cahyono_s@urplan.its.ac.id

## ABSTRACT
Limited  vacant  land  in  Surabaya  City  made  one  of  its  conservation  area,  the  eastern  coast  of  Surabaya (Pamurbaya), very attractive to property developers. However, existing spatial plan documents state that this area is  inetended  as  conservation  area  or  urban  green  space.  However,  up  to  92,66%  of  this  area  is  owned  by individuals,  not  by  the  government  of  Surabaya  City.  Therefore,  there  is  a  possibilty  of  land  use  change  from conservation  to  built-up  areas.  The  purpose  of  this  research  is  to  idenfity  the  land  use  change  potentials  in Pamurbaya by using the Cellular Automata-Based Spatial Modelling. The results of the modelling indicates that the dominant factor that influencing the land use change in Pamurbaya is the presence of the Eastern Ring Road of  Surabaya  City  and  existing  residential  areas.  The  model  predicts  that  beetween  2019-2034,  housing  in Pamurbaya will grow as much as 62% from the current size of housing land uses. Industrial land use will grow 7%, commercial areas will grow 15%, and conservation/green spaces will reduced by 29% from its current size.
Keywords: Landuse Change; Cellular Automata, Land Use Modelling

## ABSTRAK
Keterbatasan  lahan  di  Surabaya  membuat  kawasan  Pantai  Timur  Surabaya  (Pamurbaya)  dilirik  oleh  pihak pengembang permukiman swasta. Namun, RTRW Kota Surabaya 2014 menetapkan kawasan Pamurbaya sebagai kawasan  lindung/konservasi  dengan  zona  ruang  terbuka  hijau.  Dari  seluruh  kawasan  konservasi  Pamurbaya 92,66%  masih  berstatus  ke  pemilikan  perorangan.  Sehingga  berpotensi  sangat  besar  untuk  terjadi  alih  fungsi lahan  pada  kawasan  konservasi  Pamurbaya.Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  membangun  model  spasial prediksi tren  perkembangan  penggunaan lahan  berbasis  cellular  automata untuk  identifikasi  potensi alih  fungsi lahan  di  kawasan  konservasi  Pamurbaya.  Hasil  penelitiannya  adalah  faktor  yang  dominan  mempengaruhi perkembangan  lahan  di  Pamurbaya  adalah  faktor  adanya  jaringan  jalan  lingkar  luar  timur  Surabaya  dan kedekatan  dengan  permukiman  yang  sudah  ada.Kemudian  berdasarkan  prediksi  tren  perkembangan  lahan Pamurbaya  tahun  2034  dengan  Cellular  Automata,  diprediksi  permukiman  akan  tumbuh  sebesar  62% dari luas saat ini, industri akan tumbuh sebesar 7%, perdagangan jasa akan tumbuh 15%, selain itu diprediksi tambak akan berkurang 29% dari luas saat ini.
Kata Kunci: Alih Fungsi Lahan; Cellular Automata ; Pemodelan Lahan

## PENDAHULUAN
Kota Surabaya merupakan kota terbesar kedua di Indonesia. Kemajuan Surabaya mendorong peningkatan  kegiatan  perkotaan  yang  menyebabkan kebutuhan  akan  lahan  yang  semakin  meningkat padahal ketersediaannya sangatlah terbatas (Pradiptyas, 2011)
Kondisi  saat  ini,  wilayah  Surabaya  yang  masih memiliki  lahan  yang  luas  untuk  dibangun  adalah Surabaya  Timur,  tepatnya  Pantai  Timur  Surabaya (Rachmatullah & Idajati, 2016). Sehingga wilayah ini dilirik  pihak  swasta  untuk  dibangun  kawasan permukiman.  Selain  itu,  faktor  lain  yang  membuat pihak  pengembang  tertarik  pada  kawasan  ini    adalah adanya infrastruktur vital yang menjadikan daerah ini semakin strategis. Pantai Timur Surabaya (Pamurbaya)  memiliki    luas  wilayah    2.503,9    Ha (Surabaya,  2014).   Kawasan    ini    terbagi  menjadi    4 wilayah    Kecamatan    yaitu    Gunung    Anyar, Mulyorejo, Sukolilo dan Rungkut(Surabaya, 2014).
RTRW  Kota  Surabaya  2014-2034  menetapkan kawasan Pamurbaya sebagai kawasan lindung/konservasi  dengan  zona  ruang  terbuka  hijau. Pertimbangannya  adalah  pada  Pamurbaya  memiliki hutan mangrove yang berfungsi sebagai perlindungan bawahan (Surabaya, 2014).
Permasalahannya  adalah  status  tanah    di kawasan  Pamurbaya    yang    masih  banyak  dimiliki oleh  pihak  perorangan  (Surabaya,  2018).  Sehingga masih    ditemukan    adanya    masyarakat    yang melakukan  jual    beli    lahan    kepada    pengembang, padahal  sudah  jelas  bahwa  sebagai  kawasan konservasi  maka  tidak  diizinkan  untuk  dibangun. Akan  tetapi,  sebagai  pemilik  lahan  yang  membayar pajak  setiap  tahunnya,  maka  pemilik  lahan  akan cenderung mengupayakan agar lahannya menghasilkan  nilai  ekonomi,  sehingga  apabila dilarang untuk dibangun maka akan sangat merugikan pemilik lahan.
Data  Dinas  Pengelolaan  Bangunan  dan  Tanah Kota  Surabaya  Terkait  Penguasaan  Tanah  Aset Pemerintah  Kota  Surabaya  di  Kawasan  Pamurbaya 2016  menyatakan  dari  seluruh  wilayah  konsevasi  di Pamurbaya  yang  luasnya  adalah  25.610.342,01  m2 hanya 1.881.165 m2 yang merupakan aset Pemerintah  Kota  Surabaya  (Surabaya,  2018),  jika dipresentasekan  tanah  aset  milik  Pemkot  Surabaya ada hanya 7,34% dan milik perorangannnya 92,66%. Dari masalah tersebut muncul fenomena yang terjadi saat ini yaitu besarnya potensi alih fungsi lahan yang terjadi di kawasan konservasi Pamurbaya.
Potensi  alih  fungsi  lahan  ini  diperkuat  oleh  pada kondisi  eksisting 2018 yang sudah terjadi alih fungsi lahan  di  kawasan  konservasi  Pamurbaya.  Dengan menggunakan  metode  GIS  membandingkan  antara area  konservasi  dengan  citra  satelit  2017  diketahui ada  2  lokasi  yang  sudah  terjadi  alih  fungsi  lahan. Pertama  pada  koordinat  070  20’  05.38214”S  dan 1120  49’  05.30508”  E  terjadi  alih  fungsi  lahan menjadi  terbangun  seluas  9.94  Ha.  Kedua  pada koordinat  070  19’  31.73873”  S  dan  1120  48’ 34.33915”  E  terjadi  alih  fungsi  lahan  menjadi terbangun seluas 3.77 Ha.
Selain  disebabkan  oleh  status  lahan,  besarnya potensi  alih  fungsi  lahan  di  kawasan  konservasi Pamurbaya disebabkan karena pertimbangan menetapkan  Pamurbaya  yang  masih  diragukan.  Pada RTRW  Kota  Surabaya  2014-2034,  penetapannya didasarkan  akan  adanya  ekosistem  mangrove  harus dilindungi.  Akan  tetapi  fakta  eksisting  lapangan  saat ini  dari  2.503,9    Ha  yang  memiliki  tutupan  lahan mangrove  hanya  427,64  Ha,  sangat  jauh  timpang dengan  luas  tambak  di  kawasan  konservasi  seluas 2080,40 Ha.

## Gambar 1 Deliniasi Kawasan Konservasi
Pamurbaya berdasarkan RTRW
Sistem  Informasi  Geografi  memiliki  empat fungsi  yaitu  pemodelan,  pemetaan,  pemantauan  dan pengukuran  (Aronoff,  1991).  Sehingga  SIG  dapat digunakan  untuk  mengkaji  perkembangan  fisik perkotaan.  Salah  satu  model  yang  dapat  digunakan untuk mengkaji perkembangan fisik perkotaan adalah model  Cellular  Automata  (CA)  (Wijaya  &  Umam, 2015).  Cellular  Automata  (CA)  adalah  sistem  diskrit dimana  ruang  dibagi  kedalam  bentuk  spasial  sel teratur  dan  waktu  berproses  pada  setiap  tahapan berbeda  (S.  J.  R.  o.  m.  p.  Wolfram,  1983)  .  Konsep Cellular  Automata  pertama  kali  dikembangkan

## JURNAL PERENCANAAN WILAYAH PPS UHO
sekitar tahun 1940 oleh Stanislaw Ulam dan John von Neumann  untuk  menyediakan  kerangka  investigasi perilaku  sistem  yang  kompleks(Yu,  He,  &  Pan, 2010).  Kemudian  tahun  1970  John  Horton  Conway mengembangkan  cellular automata  yang  diberi  nama “Game of Life” (Gardener, 1970). Selanjutnya tahun 2002  Stephen  Wolfram  melakukan  kajian  tentang jenis  Cellular  Automata  dasar  yang  ditulis  dalam buku  “  A  New  Kind  Of  Science”    (S.  Wolfram, 2002).
Salah  satu  alat  analisis  yang  menggunakan Cellular  Automata  Approach  adalah  Landusesim Versi  2.3.1  yang  dikembangkan  oleh    (N.  A. Pratomoatmojo, 2014). LanduseSim merupakan salah satu  software  simulasi  dan  pemodelan  spasial berbasis  grid/cell  dengan  menggunakan  data  raster penggunaan  lahan  sebagai  atribut  spasial  (N.  A. Pratomoatmojo, 2014). LanduseSim sudah digunakan dalam  berbagai  penelitian  tentang  perkembangan perkotaan  dengan  validasi  83,37%  (Gharbia  et  al., 2016),  alih  fungsi  lahan  akibat  industri  di  kabupaten kendal dengan validasi 95,68% (Sadewo & Buchori).
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  membangun model spasial prediksi tren perkembangan penggunaan  lahan  berbasis  cellular  automata  untuk identifikasi  potensi  alih  fungsi  lahan  di  kawasan konservasi  Pamurbaya  menggunakan  alat  analisis Cellular Automata dengan software Landusesim.

## METODE PENELITIAN
Metode  pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini terdiri  dari  metode  pengumpulan  data  primer  dan sekunder.  Data  primer  diperoleh  dari  kuisioner, wawancara  dan  observasi  lapangan  secara  langsung. Sedangkan  data  sekunder  diperoleh  darisurvei instansi  dan  tinjauan  literatur  dengan  sumber  data berupa  dokume,  data  atau  studi  literatur  yang berkaitan  dengan  penelitian.  Dalam  mengidentifikasi alih  fungsi  lahan  dilakukan  menggunakan  metode overlay peta penggunaan lahan tahun 2011 dan tahun 2018. Metode overlay ESRI ArcGis Versi 10.5 untuk mengetahui apakah ada perubahan penggunaan lahan. Hasil  dari  analisis  overlay  ini  berupa  peta  perubahan penggunaan  lahan  dan  matriks  perubahan  lahan. Untuk  menentukan  variabel  yang  mempengaruhi perubahan  penggunaan  lahan  diambilkan  dari referensi  penelitian  sebelumnya  yang  memiliki kondisi serupa dengan wilayah penelitian. Sedangkan untuk  menentukan  bobot  setiap  variabel  yang mempengaruhi perubahan penggunaan lahan menggunakan  metode  Analitycal  Hierarchy  Process
(AHP)  pada  software  Expert  Choice  11.  AHP merupakan  teoripengukuran  melalui  perbandingan berpasangan  dan  tergantung  pada  penilaian  dari  para ahli  untuk  mendapatkan  skala  prioritas  (Fahrozi, 2016).  Responden  untuk  Analisis  Delphi  dan  AHP untuk  penelitian  ini  terdiri  dari  pemerintah, masyarakat dan akademisi.
Pemodelan tren perkembangan lahan di Pamurbaya    Kota  Surabaya  menggunakan  metode Cellular  Automata  software  LanduseSim.  Tahapan dalam  simulasi  ini  terdiri  dari  konversi  dari  ASCII format  menjadi  TIFF,  standarisasi  data,  membuat peta  initial  transition  potential  map,  menentukan neighborhood  filter,  membuat  peta  elasticity  of landuse change, membuat transition rule dan langkah LUCC  Simulation  (N.  Pratomoatmojo,  2018b)  Data yang  digunakan  untuk  simulasi  harus  dikonversi kedalam  format  TIFF.  Selanjutnya  standarisasi variabel  dengan  metode  Fuzzy.  Pada  penelitian  ini menggunakan  standarisasi  monotonically  decreasing dengan algoritma
𝑆 𝑠𝑡𝑑 𝑥,𝑦 = 𝑆𝑖 𝑥,𝑦 𝑚𝑎𝑥. 𝑆 𝑖
Dimana  Sstd  ,y  adalah  nilai  standar  pada  cell tertentu  (x,y),  Six,y  adalah  nilai  kesesuaian/  nilai jarak  terhadap  cel  tertentu,  dan  max.Si  adalah  nilai maksimum  dari  nilai  kesesuaian/  nilai  jarak  (N. Pratomoatmojo, 2018a).
Langkah  selanjutnya  setelah  standarisasi  data adalah membuat peta initial transition potensial. Input data  yang  digunakan  adalah  bobot  setiap  variabel. Berikut merupakan algoritma peta transisi
𝑇𝑃𝑖 𝑥,𝑦 = ∑ (𝑁𝑖 𝑛 𝑧=0 (𝑍→𝑛)𝑥.𝑦 . 𝐼𝑇𝑃 𝑖(𝑧→𝑛)𝑥,𝑦 )
Dimana  Tpix,y  adalah  nilai  transisi  dari penggunaan  lahan  i  pada  cell  tertentu  (x,y), Ni(z→n)x,y  adalah  proses  neighborhood  filter  oleh filter  tertentu,  ITPi(z→n)x,y  adalah  nilai  awal  peta transisi  penggunaanlahan  tertentu  i  atau  peta kesesuaian pertumbuhan penggunaan lahan(N. Pratomoatmojo, 2018a), dengan neighbourhood filter 3X3.
Penelitian  ini  mengabaikan  nilai  elastisitas perubahan  penggunaan  lahan  atau  kemampuan mengonversi  lahan  lain  dianggap  sama.  Dalam membuat transition rule  harus memperhatikan urutan landuse,  karena  urutan  landuse  sangat  berpengaruh pada LanduseSim (N. Pratomoatmojo, 2018b).

## 4
Setelah  melakukan  simulasi,harus  dilakukan validasi  untuk  mengetahui  seberapa  akurat  hasil simulasi. Validasi dilakukan dengan membandingkan peta  hasil  simulasi  dengan  kondisi  eksisting  di  tahun yang sama. Dimana hasil simulasi dapat diterima jika memiliki tingkat akurasi 80% (Eastman, 2012).
Setelah  didapatkan  model  yang  nilai  baik  dan dapat  digunakan,  maka  akan  dilakukan  identifikasi potensi  alih  fungsi  lahan  pada  kawasan  konservasi Pamurbaya  dengan  menggunakan  alat  analisis tumpeng  tindih  atau  Super-Impose/Overlay  antara hasil  model  dan  kawasan  konservasi  pamurbaya. Sehingga  didapatkan  deliniasi  wilayah  dan  luas potensi alih fungsi lahan pada kawasan Pamurabaya.Adapun  variabel  yang  digunakan  untuk membangun  model  perkembangan  lahan  yaitu variabel  yang  mempengaruhi  perubahan  lahan  dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Aspek dan Faktor Penelitian ASPEK FAKTOR Kondisi  Fisik  dan Lingkungan (Lichfield&  Darin- Drabkin, 1980) Jarak dari Daerah Bencana Jarak dari Kegiatan Industri Jarak  Permukiman  yang  sudah terbangun Dukungan terhadap Sarana Kawasan (Budiharjo, 1998) Fasilitas Perdagangan Fasilitas Pendidikan Fasilitas Kesehatan Fasilitas Perkantoran Fasilitas Perbankan Fasilitas Peribadatan Fasilitas Persampahan Dukungan terhadap  Prasarana Kawasan (Luhst, 1997) Rencana  Jaringan  Lingkar  Luar Surabaya Jaringan Listrik Jaringan Telepon Jaringan Air Bersih Jaringan Drainase Jaringan Sungai Jaringan Jalan Utama Jaringan Jalan Lingkungan Kondisi  Fisik  dan Lingkungan (Budiharjo, 1998) Jarak dari Daerah Bencana Jarak dari Daerah Pesisir Jarak dari Sungai/Muara Jarak dari Tambak Eksisting Jarak dari Area Mangrove Jarak dari Area Permukiman Dukungan terhadap Prasarana (Budiharjo, 1998) Rencana  Jaringan  Jalan  Lingkar Luar Jaringan Jalan Utama Jaringan Jalan Lingkungan

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil

## A. Konversi Variabel dari ASCCI Format menjadi TIFF
Data berupa peta yang  digunakan untuk simulasi harus  dikonversi  menjadi  format  TIFF.  Peta penggunaan  lahan  harus  dikonversi  sebagai  integer, karena  bilangan  di  peta  penggunaan  lahan  berupa bilangan  bulat.  Sedangkan  peta  variabel  dikonversi sebagai  float,  karena  bilangan  pada  peta  variabel berupa  bilangan  desimal.  Data  yang  di  konversi sesuai dengan jumlah variabel yang digunakan.
B. Standarisasi data peta variabel dengan metode Fuzzy Set pada software LanduseSim
Standarisasi  berfungsi  untuk  memberikan  nilai potensi perkembangan terbaik perubahan lahan. Pada penelitian  ini  semua  peta  variabel  menggunakan standarisasidatamonotonically  decreasing  (semakin dekat  dengan  variabel  pendorong  maka  memiliki potensi tinggi untuk mengalami perkembangan lahan) dan  monotonically increasing (semakin dekat dengan variabel  pendorong  maka  memiliki  potensi  rendah untuk mengalami perkembangan lahan).
Tabel 2 Setting Fuzzy Set Per Penggunaan Lahan Aktif yang disimulasikan
FAKTOR JENIS FUZZY SET

## PERMUKIMAN/INDUSTR/PERDAGANGAN DAN
JASA Jarak dari Bencana Monotonically Increasing Jarak dari Industri Monotically Decreasing Jarak dari Permukiman Eksis Monotically Decreasing Jarak Fas Perdagangan Monotically Decreasing Jarak Fas Pendidikan Monotically Decreasing Jarak Fas Kesehatan Monotically Decreasing Jarak Fas Perkantoran Monotically Decreasing Jarak Fas Perbankan Monotically Decreasing Jarak Fas Peribadatan Monotically Decreasing Jarak Fas Persampahan Monotonically Increasing Jarak Rencana Lingkar Luar SBT Monotically Decreasing Jarak Listrik Monotically Decreasing Jarak Telepon Monotically Decreasing Jarak Air Bersih Monotically Decreasing

## JURNAL PERENCANAAN WILAYAH PPS UHO
FAKTOR JENIS FUZZY SET Jarak Drainase Monotically Decreasing Jarak Sungai Monotonically Increasing Jarak Jalan Utama Monotically Decreasing Jarak Jalan Lingkungan Monotically Decreasing TAMBAK Jarak Bencana Monotonically Increasing Jarak Pesisir Monotically Decreasing Jarak Sungai Monotically Decreasing Jarak Tambak Eksis Monotically Decreasing Jarak Mangrove Monotically Decreasing Jarak Permukiman Monotically Decreasing Rencana Jar Lingkar Luar SBY Monotically Decreasing Jarak Jar Utama Monotically Decreasing Jarak Jar Lingkungan Monotically Decreasing

## C. Membangun Peta initial transition potential map Software LanduseSim
Input data yang digunakan yaitu peta variabel yang  sudahdistandarisasi  dan  bobot  setiap variabel.  Bobot  tersebutdidapatkan  dari  hasil analisis  AHP. Pembobotan  dengan  menggunakan teknik  AHP  (Analysis  Hirarkhikal  Procces)  dengan bantuan  software  Expert  Choice  Teknik  ini  pernah diterapkan  oleh  (N.  A.  Pratomoatmojo,  2012a). Berikut hasil analisisAHP:
 Bobot faktor yang  mempengaruhi perkembangan permukiman
 Bobot faktor yang  mempengaruhi perkembangan industry
 Bobot faktor yang  mempengaruhi perkembangan perdagangan dan jasa
 Bobot faktor yang  mempengaruhi perkembangan tambak
Transition  potential  map  ini  dibuat  untuk  setiap penggunaan lahan yang akan disimulasikan (permukiman,  perdagangan  jasa  dan  industri). Berikut ini peta inisial transisi:
 Peta Transisi Permukiman
 Peta Transisi Industri
 Peta Transisi Perdagangan dan Jasa
 Peta Transisi Tambak
D. Neighbourhood Filter dan Transition rules pada software LanduseSim
Neighborhood filter merupakan proses perhitungan ketetanggaan  yang  bekerja  pada  sistem  grid.  Pada penelitian ini menggunakan neighborhood filter 3X3. Neighborhood  filter  ini  dipilih  bertujuan  agar  model yang dihasilkan lebih kompak (N. A. Pratomoatmojo, 2012b).
Tahap transition rules merupakan proses utama dan kunci dari proses simulasi perkembangan lahan. Pada tahap  ini  akan  menentukan  jenis  penggunaan  lahan yang  akan  disimulasikan,  jumlah  pertumbuhan  luas lahan  yang  akan  disimulasikan,  lahan  penghambat serta elastisitas.Pada penelitian ini penggunaan lahan yang akandisimulasikan adalah permukiman, perdagangan  jasa,  industry  dan  tambak.  Dengan pertumbuhan  masing-masing  penggunaan  lahan selaman  17  tahun  menuju  2034  sesuai  tahun  target RTRW Kota Surabaya sebagai berikut:
Tabel 3 Estimasi Pertumbuhan Per Penggunaan Lahan yang di simulasikan.
NO PENGGUNAAN LAHAN ESTIMASI PERTUMBUHAN 2034 (M 2 ) CELL GROWTH (CELL) 1 Permukiman 17.066.670 68.2667 2 Industri 112.636,7 4.505 3 Perdagangan dan Jasa 336.090,5 13.444 4 Tambak 6.302.705 252.108 Total 952724
Selain  melakukan  pengaturan  pada  estimasi pertumbuhan lahan yang disimulasikan, juga dilakukan pengaturan Constraint  Landuse. Constraint Landuse,  yakni  menunjukkan  landuse  yang  memiliki batasan pengembangan, sehingga landuse tersebuttidak  akan  berubah  dan  tetap  terkait  dengan berkembangnya  penggunaan  lahan  permukiman, industri,  perdagangan  dan  jasa,  tambak  yang diprediksikan.  Berikut  Constraint  Landuse  setiap penggunaan lahan.
Tabel 4 Constraint untuk tiap Jenis Penggunaan Lahan. PENGGUNAAN LAHAN CONTRAINS LANDUSE Permukiman Fasilitas  Umum,  Industri  dan Pergudangan, Rencana OERR, Jalan, Milite, Perdagangan dan Jasa, Sungai, RTH Industri Fasilitas  Umum,    Rencana OERR, Jalan, Militer, , Sungai, RTH

## JURNAL PERENCANAAN WILAYAH PPS UHO
Perdagangan dan Jasa Fasilitas  Umum,  Industri  dan Pergudangan, Rencana OERR, Jalan, Militer, Sungai, RTH Tambak Fasilitas  Umum,  Industri  dan Pergudangan, Permukiman, Perdagangan dan Jasa, Rencana OERR, Jalan, Militer, Sungai, RTH

## E. LUCC Simulation pada Celular Automata pada software LanduseSim
LUCC  Simulation  merupakan  salah  satu  modul pada  software  Landusesim.  LUCC  simulation merupakan tahapan terakhir dari simulasi perkembangan lahan. Dimana dalam simulasi iniakan dilakukan  iterasi  sebanyak  17  kali  atau  setiap tahunnya. Berikut adalah hasil dari simulasi.
Gambar 2 Grafik Hasil Simulasi Perkembangan Penggunaan lahan Pamurbaya 2017-2034
 Perkembangan  penggunaan  lahan  permukiman tahun 2034 mengalami kenaikan luasan sebanyak 64%.    Penambahan  tersebut  didapatkan  dari konversi  berbagai  penggunaan  lahan  oleh permukiman diantaranya
o Tambak 511.801 sel
o Pertanian 83.333 sel
o Lahan kosong 62.297 sel
o Hutan mangrove 25.079 sel
 Perkembangan pernggunaan lahan  industri tahun 2034  mengalami  kenaikan  luasan  sebanyak  7%. Penambahan  tersebut  didapatkan  dari  konversi berbagai  pengggunaan  lahan  oleh  industri  yaitu permukiman sebanyak 2.647 sel.
 Perkembangan  penggunaan  lahan  perdagangan dan  jasa  tahun  2034  mengalami  kenaikan  luasan sebanyak  15%.  Penambahan  tersebut  didapatkan
dari  konversi  berbagi  pengunaan  lahan  oleh perdagangan dan jasa diantaranya
o Tambak 37 sel
o Permukiman 11.134 sel
o Lahan kosong 105 sel
Selain  kenaikan  luasan,  ada  beberapa  penggunaan lahan pasif yang terkonversi secara signifikan bahkan hingga luasan penggunaan lahannya habis. Penggunaan  lahan  tambak  mengalami  konversi  yang signifikan  hingga  luasnya  berkurang  sebesar  29%. Hal  tersebut  juga  dialami  oleh  penggunaan  lahan hutan  mangrove  yang  berada  dibibir  pantai,  lahan kosong  dan  lahan  pertanian  yang  habis  luasannya. Diketahui  lahan  kosong  akan  habis  pada  tahun  2024 dan  pertanian  akan  habis  pada  tahun  2025. Sedangkan  mangrove  dibibir  sungai  akan  habis  pada 2034.

## Gambar 3 Peta Hasil Simulasi Perkembangan Lahan Pamurbaya pada Tahun 2034
Hasil  permodelan  ini  menghasilkan  nilai  akurasi sebesar  83,5%.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa model  memiliki  tingkat  akurasi  yang  diterima  yaitu 80% (Eastman, 2012).

## Pembahasan
Hasil  yang  didapakan  menyatakan  bahwa  pada tahun  2019  potensi  alih  fungsi  lahan  yang  terjadi sangat  kecil  yaitu  seluas  13.63  Ha.  Kemudian  pada tahun  2024  terjadi  kenaikan  yang  tidak  signifikan, potensi  alih  fungsi  lahan  naik  menjadi  21.23  Ha. Pada  tahun  2029  terjadi  kenaikan  signifikan  pada potensi  alih  fungsi  lahan  di  kawasan  konservasi Pamurbaya  menjadi  226..57  Ha.  Kemudian  kenaikan signifikan terjadi lagi pada tahun 2034, naik  menjadi 622.67  Ha.  Hal  ini  menunjukan  kurva  yang eksponesial, karena disebabkan oleh arah permodelan
prediksi  tren  perkembangan  lahan.  Untuk  lebih detailnya dapat di lihat pada grafik di bawah.
Gambar 3 Grafik Potensi alih fungsi lahan pada Kawasan Konservasi Pamurbaya dalam Hectar setiap 5 tahun.
Jika  ditinjau  dari  sudut  pandang  per  Kecamatan, pada  tahun  2019  dan  2024  potensi    di  setiap Kecamatan hampir sama, karena sangat kecil potensi alih  fungsi  lahan  yang  terjadi.  Akan  tetapi  di  tahun 2029 mulai terjadi perbedaan luas potensi alih fungsi lahan  di  setiap  Kecamatan  di  Pamurbaya.  Paling besar  luasannya  adalah  Kecamatan  Sukolilo  dan Rungkut.  Kemudian  di  tahun  2034  luas  potensi  alih fungsi  lahan  naik  secara  linier  dengan  Kecamatan Sukolilo paling besar. Untuk lebih detail dapat dilihat pada grafik di bawah.
Gambar 4 Grafik Potensi alih fungsi lahan Kawasan Konservasi Pamurbaya per Kecamatan setip 5 Tahun
Berikut  detail  dari  hasil  prediksi  potensi  alih fungsi  lahan  kawasan  konservasi  berdasarkan  model perubahan penggunaan lahan.
- Pada  tahun  2019  potensi  alih  fungsi  lahan diprediksi  akan  terjadi  sangat  minim  hanya sebesar  0,53%  atau  dari  2.592,31  kawasan konservasi  Pamurbaya  yang  berpotensi  hilang adalah seluas 13,63 Ha.
- Pada  tahun  2024  potensi  alih  fungsi  lahan diprediski  akan  terjadi  sangat  minim  hanya sebesar  0,82%  atau  dari  2.592,31  kawasan konservasi  Pamurbaya  yang  berpotensi  hilang adalah seluas 21,23 Ha.
- Pada  tahun  2029  potensi  alih  fungsi  lahan diprediski  akan  terjadi  sangat  minim  hanya sebesar  8,74  %  atau  dari  2.592,31  kawasan konservasi  Pamurbaya  yang  berpotensi  hilang adalah seluas 226,57 Ha.
- Pada  tahun  2034  potensi  alih  fungsi  lahan diprediski  akan  terjadi  sangat  minim  hanya sebesar  24,02  %  atau  dari  2.592,31  kawasan konservasi  Pamurbaya  yang  berpotensi  hilang adalah seluas 622,67 Ha.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil simulasi perkembangan penggunaan  lahan  Pamurbaya  pada  tahun  2034 diketahui  bahwa  perkembangan  lahan  terbangun mengarah  kearah  timur  sejauh  maksimal  738  meter mendekati  arah  pantai.  Juga  didapatkan  bahwa permukiman  selama  17  tahun  kedepan  diprediksi tumbuh  hingga  64%,  industri  diprediksi  tumbuh  7%, perdagangan  dan  jasa  diprediksi  tumbuh  hingga 15%.Selain itu, juga terjadi berkurangnya penggunaan  lahan  tambak  sebanyak  29%  dan  lahan kosong  serta  hutan  mangrove  di  bibir  pantai  akan hilang pada tahun 2024-2025.
Hasil  identifikasi  potensi  alih  fungsi  lahan kawasan  konservasi  Pamurbaya  berdasarkan  hasil model  spasial  prediksi  perkembangan  penggunaan lahan  tahun  2034  diketahui  pada  tahun  2019 diprediksi  kawasan  konservasi  akan  hilang  sebanyak 0,53%,  tahun  2024  akan  hilang  sebanyak  0,82%, tahun  2029  akan  hilang  sebanyak  8,7%  dan  pada tahun  2034  akan  hilang  sebanyak  24,02%  menjadi lahan terbangun.
Hasil  dari  penelitian  ini  dapat  dijadikan  sebagai referensi  untuk  Pemerintah  Kota  Surabaya  untuk menyusunkan dokumen tata ruang terkait. Saran dari penelitian ini adalah karena penelitian ini mengasumsikan  bahwa  garis  pantai  tidak  berubah, maka  penelitian  lanjutannya  diharapkan  dapat mengakomodasi  perubahan  garis  pantai.  Selain  itu juga perlu  dilakukan  kajian pada daerah yang di plot memiliki  potensi  alih  fungsi  lahan  untuk  diadakan kajian  apakah  tetap  akan  dipertahankan  sebagai kawasan  lindung,  atau  diputihkan  menjadi  lahan budidaya.

## JURNAL PERENCANAAN WILAYAH PPS UHO

## DAFTAR PUSTAKA
Aronoff, S. (1991). Geographic information systems: a management perspective . Retrieved from Budiharjo, E. (1998). Arsitektur Perumahan
Perkotaan. In: Gajag Mada University Press. Eastman, J. R. (2012). IDRISI Selva Tutorial. IDRISI Production (Vol.  45).  Worcester:  Clark  Labs- Clark University.
Fahrozi,  W.  (2016).  Penerapan  Metode  Analytical Hierarchy  Process  (AHP)  dalam  Menentukan Ras Ayam Serama. 3 (3), 214-277.
Gardener,  M.  J.  S.  A.  (1970).  MATHEMATICAL GAMES:  The  fantastic  combinations  of  John Conway's new solitaire game" life,". 223 , 120- 123.
Gharbia,  S.  S.,  Alfatah,  S.  A.,  Gill,  L.,  Johnston,  P., Pilla,  F.  J.  M.  E.  S.,  &  Environment.  (2016). Land  use  scenarios  and  projections  simulation using  an  integrated  GIS  cellular  automata algorithms. 2 (3), 151.
Lichfield,  N.,  &  Darin-Drabkin,  H.  (1980). Land policy in planning (Vol. 8): Taylor & Francis.
Luhst,  K.  M.  (1997).  Real  Estate  Valuation: principles  and  aplication.  In:  USA:  Times Mirror Higher Education Group, Inc. company.
Pradiptyas.  (2011).  Analisis  Kecukupan  Ruang Terbuka  Hijau  Sebagai  Penyerap  Emisi  CO2
Di  Perkotaan  Menggunakan  Program  Stella
(Studi Kasus: Surabaya Utara Dan Timur).
Pratomoatmojo,  N.  (2018a). LanduseSim  Algorithm: Land  use  change  modelling  by  means  of
Cellular
Automata
and Geographic
Information System. Paper presented at the IOP Conference  Series:  Earth  and  Environmental
Science.
Pratomoatmojo,  N.  (2018b). LanduseSim  Methods: Land  use  class  hierarchy  for  simulations  of multiple  land  use  growth. Paper  presented  at the  IOP  Conference  Series:  Earth  and
Environmental Science.
Pratomoatmojo,  N.  A.  (2012a). Land  Use  Change Modelling  Under  Tidal  Flood  Scenario  By Means  Of  Markov-Cellular  Automata  In
Pekalongan Municipal . Retrieved from
Yogyakarta:
Pratomoatmojo,  N.  A.  (2014). LanduseSim  sebagai aplikasi  pemodelan  dan  simulasi  spasial perubahan  penggunaan  lahan  berbasis  Sistem Informasi
Geografis
dalam konteks
perencanaan wilayah dan kota. Paper
presented  at  the  Seminar  Nasional  CITIES 2014.
Rachmatullah,  T.,  &  Idajati,  H.  J.  J.  T.  I.  (2016).
Tingkat  Deviasi  Konversi  Lahan  di  Kawasan Lindung Kelurahan Wonorejo Surabaya. 5 (1). Sadewo,  M.  N.,  &  Buchori,  I.  Simulasi  Perubahan Penggunaan  Lahan  Akibat  Pembangunan Kawasan  Industri  Kendal  (KIK)  Berbasis Cellular Automata. 32 (2), 142-154. Surabaya,  P.  K.  (2014). Rencana  Tata  Ruang Wilayah Kota Surabaya . Surabaya Surabaya,  P.  K.  (2018). Data  Aset  Pemerintah  Kota Surabaya .
Wijaya,  M.  S.,  &  Umam,  N.  J.  M.  I.  G.  (2015). Pemodelan spasial perkembangan fisik perkotaan  Yogyakarta  menggunakan  model cellular  automata  dan  Regresi  logistik  biner.
17 (2), 165-172.
Wolfram,  S.  (2002). A  new  kind  of  science (Vol.  5): Wolfram media Champaign, IL.
Wolfram,  S.  J.  R.  o.  m.  p.  (1983).  Statistical mechanics of cellular automata. 55 (3), 601. Yu, H., He, Z., & Pan, X. J. P. E. S. (2010). Wetlands shrink  simulation  using  cellular  automata:  a case  study  in  Sanjiang  Plain,  China. 2 ,  225- 233.