## Model  of  Land  Cover  Change  Caused  by  Toll  Road  Access  Using Cellular Automata in Sumatra Island
Zenia F. Saraswati 1 , Acep Purqon 1 , IB Ilham Malik 1 , Dion Awfa 1 , Fajriharish Nur Awan 1 , M. Risky 1 , Melisa Vira Permata 1 *, Maulidya Paramitha 1 , Iqbal Wirya Menanza 1 , Nasrul Putra 1
1 Program Studi Perencanaan Wilayah dan Kota, Jurusan Teknologi Infrastruktur dan Kewilayahan, Institut Teknologi Sumatera Jalan Terusan Ryacudu, Way Huwi, Kabupaten Lampung Selatan, Lampung, Indonesia, 35365 *Penulis Korespondensi: melisa.118220120@student.itera.ac.id
Abstract: The use of land is a part of the fulfillment of human needs. The establishment of a large-scale infrastructure project often triggers an increase in land cover around its infrastructure project. Most of the increase in built up land tends to occur in areas that are traversed by or located near main accessibility routes such as toll roads. Although the construction of toll roads can improve accessibility between regions, land is a limited resource. So that it becomes the basis for researchers to identify the changes in land use in regencies and cities on the island of Sumatra that are crossed by toll roads that have been operating. The goal of land use change analysis is to give a description or explanation, predict, look at the effects, and make a decision (prescription). This research was conducted by identifying the changes in the existing land cover and predicting the land cover using cellular automata. Cellular automata have proven to be a method that is suitable for predicting the dynamics of land use through spatial simulation. The results show that there was an increase in the amount of land built from early 2017 to 2030. The covered land is developed around the toll gate after it is actively operated. In all provinces studied, deviation discrepancies were found in the conservation and cultivation areas. Deviations that occur in conservation areas need to be considered as there should be no land built in these areas, which means that there are cultivation activities in the conservation areas.
Keywords : changes in land cover; toll roads; cellular automata

## Model Perubahan Tutupan Lahan Akibat Akses Jalan Tol Dengan Menggunakan Cellular Automata Di Pulau Sumatera
Abstrak: Penggunaan lahan adalah bagian dalam pemenuhan kebutuhan manusia. Adanya pembangunan infrastruktur  dengan  skala  besar  kerap  memantik  peningkatan  tutupan  lahan  terbangun  di  sekitar infrastruktur tersebut.    Sebagian besar ditemukan peningkatan lahan terbangun cenderung terjadi pada wilayah-wilayah  yang  dilalui  atau  berada  dekat  dengan  jalur  aksesibilitas  utama  seperti  jalan  tol. Pembangunan  jalan  tol  dapat  meningkatkan  aksesibilitas  antar  wilayah  namun  lahan  merupakan sumberdaya yang terbatas. Sehingga menjadi dasar peneliti untuk mengidentifikasi perubahan penggunaan lahan pada kabupaten dan kota di Pulau Sumatera yang dilintasi ruas-ruas tol yang telah beroperasi. Tujuan dari dilakukannya analisis perubahan penggunaan lahan adalah sebagai bentuk untuk dapat memberikan deskripsi atau penjelasan ( explanation ), prediksi, kajian dampak ( impact assessment ), serta menjadi evaluasi ( prescription )  Penelitian  ini  dilakukan  dengan  mengidentifikasi  perubahan  tutupan  lahan  eksisting, peramalan tutupan lahan menggunakan metode Cellular Automata . Cellular Automata membuktikan menjadi metoda  yang  sangat  sesuai  untuk  prediksi  dinamika  penggunaan lahan  melalui  proses simulasi  spasial. Dari  penelitian yang  dilakukan,  dapat  disimpulkan bahwa tutupan  lahan berupa  lahan terbangun  terus meningkat  dari  tahun  awal  yaitu  2017  hingga  2030.  Tutupan  lahan  terbangun  berkembang  di  sekitar gerbang tol setelah gerbang tol aktif beroperasi. Pada semua provinsi yang diteliti ditemukan simpangan ketidaksesuaian  pada  kawasan  lindung  dan  kawasan  budidaya.  Simpangan  yang  terjadi  pada  kawasan lindung perlu diperhatikan karena pada kawasan lindung seharusnya tidak terdapat lahan terbangun yang artinya terdapat kegiatan budidaya di kawasan lindung.
Kata Kunci : perubahan tutupan lahan; jalan tol; cellular automata

## 1. Latar Belakang
Penggunaan  lahan  adalah  bagian  dari  kebutuhan  dalam  manusia melaksanakan  kegiatan  ber-siklus  maupun  secara  permanen  yang  dilakukan dengan memanfaatkan pada sumberdaya lahan alami maupun buatan (Setiady, 2014) Adanya pembangunan infrastruktur yang dilakukan dengan skala besar dapat  memberikan  pengaruh  pada  penggunaan  lahan  pada  kawasan  di sekitarnya (Yunanto & Susetyo, 2019). Akan tetapi, perlu diingat bahwa lahan adalah merupakan sumberdaya yang terbatas, sehingga saat permintaan lahan yang  semakin tinggi akan memberikan dampak pada perubahan  penggunaan lahan  (Widiatmaka  et  al.,  2015).  Perubahan  lahan  kerap  kali  erat  kaitannya dengan  adanya  pembukaan  akses  Jalan  Tol  (Hilmansyah,  2018).  Berdasarkan Perpres No. 117/2015 pemerintah menargetkan setidaknya akan terbangun 820 km  Tol  Trans  Sumatera  di  sepanjang  Pulau  Sumatera.  Pembangunan Infrastruktur berupa jalan tol dapat membuat peningkatan aksesibilitas untuk antar wilayah (Hilmansyah, 2018) sehingga memberikan hubungan erat dengan perubahan penggunaan lahan terbangun pada suatu wilayah (Laili Fitriana et al., 2017). Berbeda dengan jalan umum, pola pertumbuhan lahan terbangun akibat akses jalan tol bersumbu pada titik-titik Exit Toll. Sedangkan pertumbuhan lahan terbangun akibat akses jalan raya memiliki pola linear mengikuti jalan tersebut (Hilmansyah, 2018).
Pembangunan jalan tol dapat meningkatkan aksesibilitas antar wilayah yang memiliki  kaitan  erat  dengan  perubahan  penggunaan  lahan  yang  dapat menyebabkan  benturan  kepentingan  atas  penggunaan  lahan  serta  terjadinya ketidaksesuaian  antara  penggunaan  lahan  dengan  arahan  peruntukan  lahan dalam rencana (Eko & Rahayu, 2012). Maka, hal tersebut menjadi dasar peneliti untuk mengidentifikasi perubahan penggunaan lahan pada kabupaten dan kota di Pulau Sumatera yang dilintasi ruas-ruas tol yang telah beroperasi. Tujuan dari dilakukannya  analisis  perubahan  penggunaan  lahan  adalah  sebagai  bentuk untuk dapat memberikan deskripsi atau penjelasan ( explanation ), prediksi, kajian dampak  ( impact  assessment ),  serta  menjadi  evaluasi  ( prescription )  (Sukamto  & Buchori, 2019).
Dalam topik perubahan penggunaan lahan, Cellular Automata (CA) terbukti sebagai metode unggulan untuk memprediksi penggunaan lahan secara spasial. Dengan menggunakan Cellular Automata dapat memberikan gambaran keadaan sebuah wilayah yang kompleks dengan sebuah aturan yang sederhana (Fardani et al., 2020). Cellular Automata membuktikan menjadi metoda yang sangat sesuai untuk  prediksi  dinamika  penggunaan  lahan  melalui  proses  simulasi  spasial (Pratomoatmojo, 2018). Sehingga dengan menggunakan Cellular Automata dapat mendeskripsikan  keadaan  eksisting,  memprediksi  serta  mengevaluasi penggunaan  lahan  yang  dipengaruhi  oleh  adanya  akses  jalan  tol,  untuk mengetahui  kesesuaian  lahan  dengan  arahan  penggunaan  lahan  yang  telah ditetapkan  dalam  dokumen  kebijakan  rencana  tata  ruang  dengan  melakukan komparasi guna lahan eksisting dan prediksi dengan rencana pola ruang dan struktur  ruang,  agar  saat  ditemukan  simpangan  penggunaan  lahan  dapat
menjadi  dasar  untuk  menerapkan  kebijakan  yang  dapat  mengendalikan perubahan  penggunaan  lahan.  Penelitian  ini  bertujuan  khusus  untuk mendukung  percepatan  pembangunan  di  Sumatera,  dengan  menghasilkan suatu luaran berupa sasaran sebagai berikut:
1. Mengidentifikasi tutupan lahan eksisting di Pulau Sumatera.
2. Meramalkan tutupan lahan tahun 2023 2025 dan 2030 di Pulau Sumatera
3. Mengidentifikasi kesesuaian tutupan lahan dengan pola dan struktur ruang

## 2. Metode
Penelitian ini berfokus pada kabupaten dan kota di Pulau Sumatera yang telah memiliki jalan tol aktif (sudah beroperasi) karena penelitian ini bertujuan mengetahui  pengaruh  jalan  tol  terhadap  perubahan  tutupan  lahan  dengan menggunakan  metode Cellular  Automata yang  merupakan  sebuah  alat  dengan basis raster yang secara efektif dapat digunakan dalam pemodelan kota (Naghibi et al., 2016 dalam Fardani et al., 2020).
Bahan  penelitian  yang  diperlukan  berupa  data  citra  landsat  dari  United States  Geological  Survey  (USGS)  karena  dalam  memprediksi  tutupan  lahan dibutuhkan 3 titik tahun dengan rentan tahun data amatan yang sama sehingga digunakan data eksisting pada penelitian ini menggunakan data dengan rentang 2 tahun yaitu 2017,2019, dan 2021. Dengan titik tahun pertama (2017) dan titik tahun  data  ke  dua  (2019)  berfungsi  sebagai  dasar  untuk  mengetahui  pola perubahan lahan, titik tahun ketiga (2021) berfungsi sebagai konfirmasi dari pola yang  terbentuk  pada  perubahan  yang  terjadi  di  2017  ke  2019  agar  dapat memprediksi  perubahan  penggunaan  lahan  menggunakan  model Cellular Automata untuk tahun 2023 2025 dan 2030 yang merupakan tahun berakhirnya RTRW.  Selain  itu  dibutuhkan  data  Peta  Rencana  Pola  Ruang,  Struktur  Ruang Provinsi  Di  Pulau  Sumatera  yang  digunakan  untuk  mengetahui  kesesuaian lahan.
Tahapan  metoda  ini  terbagi  menjadi  2  yaitu  pengolahan  citra  satelit  dan peramalan  tutupan  lahan.  Untuk  melakukan  pengolahan  citra  satelit kabupaten/kota di Pulau Sumatera yang dilalui jalur tol yang telah beroperasi melalui citra satelit pada tahun 2017 dan 2019 dengan output tutupan lahan pada tahun  eksisting  berupa  peta  lahan  terbangun  dan  non  terbangun.  Analisis  ini dilakukan  pada  software  Arcgis.  Setelah  tutupan  lahan  pada  tahun  eksisting didapatkan lalu selanjutnya dilakukan peramalan tutupan lahan dilakukan pada software Quantum GIS atau dapat disebut Qgis dengan mengolah data output dari citra  satelit  yaitu  peta  lahan  terbangun  dan  non  terbangun  diperoleh  output berupa peta lahan terbangun dan non terbangun pada tahun 2023,2025, dan 2030. Kesesuaian prediksi perubahan penggunaan lahan terbangun dilakukan dengan melakukan  komparasi  dari  hasil  model  peramalan Cellular  Automata (CA) dengan  RTRW  Provinsi  tahun  2011-2031.  Metoda  komparasi  hasil  peramalan dilakukan dengan cara analisis spasial menggunakan teknik overlay.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 1.Mengidentifikasi tutupan lahan eksisting di Pulau Sumatera 2017, 2019, dan
2021

## Provinsi Sumatera Utara
Perubahan  perkembangan  Provinsi  Sumatera  Utara  pada  penelitian  ini berfokus  pada  kabupaten/kota  yang  dilalui  oleh  jalan  tol  diantaranya  Kota Medan, Kota Binjai dan Kabupaten Deli Serdang pada tahun 2017 sampai dengan tahun 2021.
Peta Tutupan Lahan 2017 Peta Tutupan Lahan 2019 Peta Tutupan Lahan 2021
Gambar 1. Tutupan Lahan Provinsi Sumatera Utara dari Hasil Klasifikasi Citra Tahun 2017, 2019, dan 2021
Gambar 2. Luas Tutupan Lahan dari Hasil Klasifikasi Citra Tahun 2017,2019,2021 di Provinsi Sumatera Utara
Perkembangan  lahan  terbangun  pada  Provinsi  Sumatera  Utara  dalam periode 2017-2021 menunjukkan penambahan. Perkembangan lahan terbangun pada periode 2019-2021 sebesar 3.312,49 Ha. Total perkembangan luasan lahan terbangun dari tahun 2017 hingga tahun 2021 sebesar 8.398,30 Ha.

## Provinsi Sumatera Barat
Pada  penelitian  ini  perubahan  perkembangan  tutupan  lahan  Provinsi Sumatera Barat dengan berfokus pada Kota Padang yang  merupakan Kota di Provinsi Sumatera Barat yang akan memiliki jalan tol.
Peta Tutupan Lahan 2017 Peta Tutupan Lahan 2019 Peta Tutupan Lahan 2021
Gambar 3. Tutupan Lahan Provinsi Sumatera Barat dari Hasil Klasifikasi Citra Tahun 2017,2019,2021
Gambar 4. Luas Tutupan Lahan dari Hasil Klasifikasi Citra Tahun 2017- 2021 di Provinsi Sumatera Barat
Perkembangan  lahan  terbangun  Kota  Padang  dalam  periode  2017-2021 menunjukkan tren positif atau menunjukkan peningkatan. Hal ini menunjukkan area  terbangun  Kota  Padang  dalam  periode  mengalami  pertambahan  luasan. Perkembangan lahan terbangun terjadi paling tinggi di wilayah penelitian pada periode 2017-2019 luasnya bertambah sebesar 5.085,81 Ha. Untuk perkembangan lahan terbangun pada periode 2019-2021 bertambah sebesar 3.312,49 Ha. Total perkembangan  luasan  lahan  terbangun  dari  tahun  2017  hingga  tahun  2021 sebesar 8.398,30 Ha.

## Provinsi Sumatera Selatan
Pada analisis ini perubahan perkembangan tutupan lahan Provinsi Sumatera Selatan dengan berfokus pada Kota Palembang, Kab, Ogan Ilir, dan Kab. Ogan Kemuning Ilir yang merupakan salah satu Kota di Provinsi Sumatera Barat yang akan memiliki jalan tol.
Peta Tutupan Lahan 2017 Peta Tutupan Lahan 2019 Peta Tutupan Lahan 2021
Gambar 5. Tutupan Lahan Provinsi Sumatera Selatan dari Hasil Klasifikasi Citra Tahun 2017,2019,2021
Gambar 6. Luas Tutupan Lahan dari Hasil Klasifikasi Citra Tahun 2017-2021 di Provinsi Sumatera Selatan
Perkembangan lahan terbangun Provinsi Sumatera Selatan dalam periode 2017-2021  menunjukkan  tren  positif  atau  menunjukkan  peningkatan  namun peningkatan  ini  tidak  signifikan.    Perubahan  tutupan  lahan  menjadi  lahan terbangun  Pada  rentan  waktu  2017-2019  terjadi  peningkatan  lahan  terbangun meluas sebesar 31 Ha. Untuk perkembangan lahan terbangun 2017-2021 sekitar 63 Ha.

## Provinsi Lampung
Pada  analisis  ini  perubahan  perkembangan  tutupan  lahan  Provinsi Lampung dengan berfokus Kabupaten Mesuji, Kabupaten Tulang Bawang Barat, Kabupaten  Tulang  Bawang,  Kabupaten  Lampung  Tengah,  Kota  Metro, Kabupaten  Lampung  Selatan.  Perubahan  perkembangan  Provinsi  Lampung pada tahun 2017 sampai dengan tahun 2021.
Peta Tutupan Lahan 2017 Peta Tutupan Lahan 2019 Peta Tutupan Lahan 2021
Gambar 7. Tutupan Lahan Provinsi Lampung dari Hasil Klasifikasi Citra Tahun 2017,2019,2021
Gambar 8. Luas Tutupan Lahan dari Hasil Klasifikasi Citra Tahun 2017-2021 di Provinsi Lampung
Perkembangan  lahan  terbangun  Provinsi  Lampung  dalam  periode  2017- 2021  menunjukkan  tren  positif  atau  menunjukkan  peningkatan  yang  tidak signifikan.  Luasan  lahan  tidak  terbangun  mendominasi  tutupan  lahan  di Provinsi  Lampung  menunjukkan  tren  negatif  atau  mengalami  pengurangan. Pada  rentan  waktu  2017-2019  terjadi  peningkatan  lahan  terbangun  sebesar 19.191,96  Ha.  Untuk  total  perubahan  tutupan  lahan  terbangun  dari  2017-2021 sekitar 26.223,64 Ha.

## 2. Meramalkan Tutupan Lahan Tahun 2023 2025 dan 2030 di Pulau Sumatera
Prediksi  perkembangan  lahan  terbangun  pada  tahun  2023,2025  dan  2031 menggunakan data dasar tahun 2017 dan tahun 2019. Tujuan dari prediksi ini dimaksudkan untuk memahami fenomena kecenderungan perkembangan kota di masa mendatang akibat adanya akses jalan tol. Penelitian ini dilakukan pada Kab/Kota yang memiliki jalan tol.

## Provinsi Sumatera Utara
Peta Tutupan Lahan 2023 Peta Tutupan Lahan 2025 Peta Tutupan Lahan 2030
Gambar 9. Tutupan Lahan Provinsi Sumatera Utara dari Hasil Klasifikasi Citra Tahun 2023,2025,2030
Gambar 10. Luas Proyeksi Tutupan Lahan Tahun 2023-2030 di Provinsi

## Sumatera Utara
Perkembangan  lahan  terbangun  Provinsi  Sumatera  Utara  dalam  periode 2023-2030  menunjukkan  tren  positif  atau  menunjukkan  peningkatan.  Hal  ini menunjukkan area terbangun Sumatera Utara dalam Hal ini menunjukkan area terbangun  Sumatera  Utara  dalam  periode  mengalami  pertambahan  luasan. Sedangkan  luasan  lahan  tidak  terbangun  menunjukkan  tren  negatif  atau menurun.

## Provinsi Sumatera Barat
Peta Tutupan Lahan 2023 Peta Tutupan Lahan 2025 Peta Tutupan Lahan 2030
Gambar 11. Tutupan Lahan Provinsi Sumatera Barat dari Hasil Klasifikasi Citra Tahun 2023,2025,2030
Gambar 12. Luas Proyeksi Tutupan Lahan Tahun 2023-2030 di Provinsi

## Sumatera Barat
Perkembangan lahan pada Provinsi Sumatera Barat yang diamati berfokus di Kota Padang. Dari tahun eksisting yaitu tahun 2021 ke tahun tahun prediksi 2023,2025 hingga 2030 menunjukkan tren positif atau menunjukkan peningkatan. Hal ini menunjukkan area terbangun Kota Padang dalam periode mengalami pertambahan  luasan.  Sedangkan  luasan  lahan  tidak  terbangun  menunjukkan tren negatif atau menurun. Secara statistik terjadi pengurangan luasan area tidak terbangun.

## Provinsi Sumatera Selatan
Peta Tutupan Lahan 2023 Peta Tutupan Lahan 2025 Peta Tutupan Lahan 2030
Gambar 13. Tutupan Lahan Provinsi Sumatera Selatan dari Hasil Klasifikasi Citra Tahun 2023,2025,2030
Gambar 14. Luas Proyeksi Tutupan Lahan Tahun 2023-2030 di Provinsi Sumatera Selatan
Perkembangan  lahan  terbangun  Provinsi  Sumatera  Selatan  dalam  periode 2023-2030 menunjukkan tren positif atau menunjukkan peningkatan walaupun tidak signifikan. Hal ini menunjukkan area terbangun dalam periode mengalami pertambahan luasan. Secara statistik luasan lahan tidak terbangun menunjukkan tren  negatif  atau  menurun.  Hal  ini  menunjukkan  terjadi  pengurangan  luasan area tidak terbangun.

## Provinsi Lampung
Peta Tutupan Lahan 2023 Peta Tutupan Lahan 2025 Peta Tutupan Lahan 2030
Gambar 15. Tutupan Lahan Provinsi Lampung dari Hasil Klasifikasi Citra Tahun 2023,2025,2030
Gambar 16. Luas Proyeksi Tutupan Lahan Tahun 2023-2030 di Provinsi

## Lampung
Perkembangan lahan terbangun Provinsi Lampung dalam periode 2023-2030 menunjukkan  tren  positif  atau  menunjukkan  peningkatan  walaupun  tidak signifikan.  Hal  ini  menunjukkan  area  terbangun  dalam  periode  mengalami pertambahan luasan. Secara statistik luasan lahan tidak terbangun menunjukkan tren negatif atau menurun.
3.  Mengidentifikasi  Kesesuaian  Tutupan  Lahan  dengan  Pola  Ruang  dan Struktur Ruang
Provinsi Sumatera Utara Peta Tahun 2023 Peta Tahun 2025 Peta Tahun 2030
Gambar 17. Peta Overlay Rencana Pola Ruang dengan Model Peramalan Tutupan Lahan 2023,2025 dan 2030
Hasil  overlay  pola  ruang  RTRW  dengan  prediksi  tutupan  lahan  tahun 2023,2025  dan  2030  didapatkan  bahwa  terjadi  penyimpangan  tidak  sesuai  di tahun 2023 kawasan lindung sebesar 465,98 Ha dan penyimpangan tidak sesuai pada  kawasan  budidaya  sebesar  9.815,95Ha.    Tahun  2025  didapatkan  bahwa terjadi  penyimpangan  tidak  sesuai  kawasan  lindung  sebesar  478,5  Ha  dan penyimpangan tidak sesuai pada kawasan budidaya sebesar 10.742 Ha. Tahun 2030  didapatkan  bahwa  terjadi  penyimpangan  tidak  sesuai  kawasan  lindung sebesar  563,95  Ha  dan  penyimpangan  tidak  sesuai  pada  kawasan  budidaya sebesar 16.372,97 Ha. Nilai ketidaksesuaian lahan dari tahun 2023 hingga 2030 terus bertambah.
Peta Tahun 2023 Peta Tahun 2025 Peta Tahun 2030
Gambar 18. Peta Overlay Rencana Struktur Ruang dengan Model Peramalan Tutupan Lahan 2023,2025 dan 2030
Kecamatan  Medan  Amplas  dan  Kecamatan  Medan  Timur  memiliki  lahan terbangun  yang  berada  di  sekitar  gerbang  tol  dan  jalan  arteri.  Kecamatan Tanjung Morawa di Kabupaten Deli Serdang juga memiliki tutupan lahan yang terbangun di sekitar jalan arteri dan gerbang tol.Perkembangan tutupan lahan pada peta peramalan tahun 2025    menunjukkan Kecamatan Labuhan Deli dan Kecamatan  Medan  Deli  mengalami  penambahan  tutupan  lahan  di  sekitar gerbang  tol  dari  tahun  peramalan  sebelumnya  yaitu  2023.Pada  tahun  2030 Kecamatan Tanjung Morawa, Kecamatan Lubuk Pakam, Kecamatan Percut Sei tuan dan Kecamatan Binjai Utara mengalami peningkatan lahan terbangun dari
peramalan  tutupan  lahan  di  2025,  peningkatan  tersebut  berada  di  sekitar gerbang tol.
Provinsi Sumatera Barat Peta Tahun 2023 Peta Tahun 2025 Peta Tahun 2030
Gambar 19. Peta Overlay Rencana Pola Ruang dengan Model Peramalan Tutupan Lahan 2023,2025 dan 2030
Hasil overlay pola ruang RTRW dengan prediksi tutupan lahan tahun 2023 2025 dan 2030 didapatkan bahwa pada tahun 2023 terjadi penyimpangan tidak sesuai kawasan lindung sebesar 413,68 Ha dan penyimpangan tidak sesuai pada kawasan budidaya sebesar 8.195,88 Ha. Tahun 2025 didapatkan bahwa terjadi penyimpangan  tidak  sesuai  kawasan  lindung  sebesar  423,55  Ha  dan penyimpangan tidak sesuai pada kawasan budidaya sebesar 8.708,47 Ha Tahun 2030  didapatkan  bahwa  terjadi  penyimpangan  tidak  sesuai  kawasan  lindung sebesar  608,75  Ha  dan  penyimpangan  tidak  sesuai  pada  kawasan  budidaya sebesar 10.211,16 Ha. Nilai ketidaksesuaian lahan dari tahun 2023 hingga 2030 terus bertambah.
Peta Tahun 2023 Peta Tahun 2025 Peta Tahun 2030
Gambar 20. Peta Overlay Rencana Struktur Ruang dengan Model Peramalan Tutupan Lahan 2023,2025 dan 2030
Prediksi tutupan lahan di 2023 Kota Padang berupa lahan terbangun berada di  sekitar  jaringan  jalan  dan  simpul  transportasi  diantaranya  bandara, pelabuhan  dan  stasiun  kereta  api  yang  berada  di  kecamatan  Kota  Tengah, Kuranji,  Nanggalo,  Padang  Utara,  Padang  Barat,  Padang  Timur,  Lubuk Begalung dan Lubuk Kilangan. Kecamatan Kota Tengah dan Kecamatan Kuranji tutupan lahan tidak terbangun berada pada daerah yang tidak terdapat jaringan jalan  dan  simpul  transportasi.  Pada  tahun  2025  prediksi  tutupan  lahan  mulai menambahkan faktor beroperasinya jalan tol. Pada tahun 2025 perkembangan tutupan lahan terjadi di sekitar jalan arteri yang menuju akses jalan dari gerbang tol.  Pada  prediksi  tutupan  lahan  di  tahun  2030  mengalami  perkembangan
tutupan  lahan  di  Kecamatan  Kota  Tengah  di  sekitar  jalan  tol  dan  simpul transportasi.
Provinsi Sumatera Selatan Peta Tahun 2023 Peta Tahun 2025 Peta Tahun 2030
Gambar 21. Peta Overlay Rencana Pola Ruang dengan Model Peramalan Tutupan Lahan 2023,2025 dan 2030
Hasil overlay pola ruang RTRW dengan prediksi tutupan lahan tahun 2023 2025  dan  2030  didapatkan  bahwa  di  tahun  2023  terjadi  penyimpangan  tidak sesuai kawasan lindung sebesar 146 Ha dan penyimpangan tidak sesuai pada kawasan budidaya sebesar 4.739 Ha. Pada tahun tahun 2025 didapatkan bahwa terjadi  penyimpangan  tidak  sesuai  kawasan  lindung  sebesar  144  Ha  dan penyimpangan  tidak  sesuai  pada  kawasan  budidaya  sebesar  5309  Ha.  Pada tahun  2030  didapatkan  bahwa  terjadi  penyimpangan  tidak  sesuai  kawasan lindung  sebesar  563,95  Ha  dan  penyimpangan  tidak  sesuai  pada  kawasan budidaya sebesar 16.372,97 Ha.
Peta Tahun 2023 Peta Tahun 2025 Peta Tahun 2030
Gambar 22. Peta Overlay Rencana Struktur Ruang dengan Model Peramalan Tutupan Lahan 2023,2025 dan 2030
Pada  Provinsi  Sumatera  Selatan  di  tahun  2023  tutupan  lahan  di  Provinsi Sumatera Selatan berada di sekitar jaringan jalan pada Kecamatan Seberang Ulu, Kecamatan Ilir Timur II, Kecamatan Banyuasin I. Serta tersebar di simpul simpul transportasi yaitu sekitar bandara, stasiun kereta api dan sekitar terminal bus tipe B. Pada Provinsi Sumatera Selatan di tahun 2025, tutupan lahan di Provinsi Sumatera  Selatan  tidak  berubah  signifikan.  Tutupan  lahan  pada  Provinsi Sumatera  Selatan  berada  di  sekitar  jalan  arteri  dan  simpul  transportasi. Pertumbuhan tutupan lahan yang terjadi pada Kecamatan Banyuasin I berada di sekitar jalan arteri. Pada Provinsi Sumatera Selatan di tahun  2030, tutupan lahan  di  Provinsi  Sumatera  Selatan  tidak  berubah  signifikan.  Tutupan  lahan pada  Provinsi  Sumatera  Selatan  berada  di  sekitar  jalan  arteri  dan  simpul transportasi.  Pertumbuhan  tutupan  lahan  di  sekitar  jalan  arteri  berada  pada

## Kecamatan Indralaya dan Kecamatan Ilir Timur II.
Provinsi Lampung Peta Tahun 2023 Peta Tahun 2025 Peta Tahun 2030 Gambar 24. Peta Overlay Rencana Pola Ruang dengan Model Peramalan Tutupan Lahan 2023,2025 dan 2030
Hasil overlay pola ruang RTRW dengan prediksi tutupan lahan tahun 2023 2025 dan 2030 didapatkan bahwa di tahun 2023 terdapat penyimpangan tidak sesuai  kawasan  lindung  sebesar  5,813.12  Ha  dan  penyimpangan  tidak  sesuai pada kawasan budidaya sebesar 35,753.76 Ha. Tahun 2023 didapatkan bahwa terjadi  penyimpangan  tidak  sesuai  kawasan  lindung  sebesar  5,813.12  Ha  dan penyimpangan  tidak  sesuai  pada  kawasan  budidaya  sebesar  35,753.76  Ha. Tahun  2030  didapatkan  bahwa  terjadi  penyimpangan  tidak  sesuai  kawasan lindung  sebesar  8,282.17  Ha  dan  penyimpangan  tidak  sesuai  pada  kawasan budidaya sebesar 46,851.88 Ha.
Peta Tahun 2023 Peta Tahun 2025 Peta Tahun 2030
Gambar 25. Peta Overlay Rencana Struktur Ruang dengan Model Peramalan Tutupan Lahan 2023,2025 dan 2030
Jalan  tol  pada  Pada  Provinsi  Lampung  telah  beroperasi  sejak  tahun  2019. Dalam prediksi perkembangan tutupan lahan pada Provinsi Lampung di tahun 2023 telah dipengaruhi oleh jalan tol. Tutupan lahan di provinsi lampung berada di sekitar jaringan jalan dan di sekitar gerbang tol Kabupaten mesuji, Kabupaten Tulang  Bawang  Barat,  Kabupaten  Lampung  Tengah.  Pada  tahun  prediksi  di tahun 2025 tutupan lahan terbangun tidak jauh berbeda dengan tutupan lahan prediksi  di  tahun  2023.  Perkembangan  tutupan  lahan  di  Provinsi  Lampung terjadi pada simpul transportasi seperti Kecamatan Mesuji Timur yang terjadi di sekitar pelabuhan. Pada prediksi tutupan lahan provinsi lampung tahun 2030
perubahan  perkembangan  tutupan  lahan  tidak  terlalu  signifikan.  Pada Kecamatan  Mesuji  yang  merupakan  Pusat  Kegiatan  Lingkungan  terjadi perkembangan  tutupan  lahan.  Perkembangan  tutupan  lahan  disekitar  simpul transportasi berada pada Kecamatan Mesuji Timur, Kecamatan Dente Teladas pada sekitar pelabuhan dan Kecamatan Penawar Lama di sekitar bandara.

## 4. Kesimpulan
Studi  ini  menggambarkan  tutupan  lahan  eksisting  di  Pulau  Sumatera  di tahun 2017, 2019 dan 2021, meramalkan tutupan lahan tahun 2023 2025 dan 2030 di  Pulau  Sumatera,  dan  perubahan  tutupan  lahan  di  Sumatera  dalam  kurun waktu  tersebut  juga  akan  menentukan  pemodelan  pola  tutupan  lahan  pada tahun  2030,  pemodelan  dilakukan  menggunakan  penginderaan  jauh  dan teknologi GIS dengan software ArcGis dan QGis. Penelitian ini menggunakan 4 provinsi untuk menggambarkan perubahan tutupan lahan di Pulau Sumatera dipengaruhi dari adanya akses jalan tol, yaitu Provinsi Sumatera Utara, Provinsi Sumatera  Barat,  Provinsi  Sumatera  Selatan  dan  Provinsi  Lampung.  Hasilnya menunjukkan terjadi perubahan penggunaan lahan di tahun 2017 hingga tahun 2030.  Perubahan  yang  terjadi  berupa  peningkatan  luas  pada  lahan  terbangun diakibatkan dari pembangunan infrastruktur jalan tol sumatera.
Pada  tahun  2017  luas  lahan  terbangun  sebesar  23,90%  di  Sumatera  Utara, 14,34% di Sumatera Barat, 2,75% di Sumatera Selatan, dan 5,5% di Lampung. Eksisting  tahun  2019  Sumatera  Utara  memiliki  luas  lahan  terbangun  sebesar 27,51%,  Sumatera  Barat  sebesar  18,21%,  Sumatera  Selatan  sebesar  2,76%,  dan Provinsi  Lampung  sebesar  6,93%.  Dan  di  eksisting  tahun  2021  luas  lahan terbangun di Provinsi Sumatera Utara sebesar 29,85%, Sumatera Barat sebesar 21,69%, Sumatera Selatan sebesar 2,77%, dan Provinsi Lampung sebesar 7,46%. Setelah dilakukan pemodelan atau peramalan terhadap penutup lahan dengan infrastruktur  jalan  tol  sebagai  faktor  pengaruh  dan  menggunakan  metode cellular automata.
Output  dari  pemodelan  menggunakan  GIS  menggambarkan  penggunaan lahan  di  tahun  2030  yang  mengalami  peningkatan  lahan  terbangun  menjadi 38,12% di Sumatera Utara, 30,18% di Sumatera Barat, 3,24% di Sumatera Selatan, dan  10,77%  di  Provinsi  Lampung.  Pada  studi  ini  juga  melakukan  overlay penutup  lahan  yang  telah  di  simulasikan  dengan  rencana  pola  ruang  dan struktur ruang yang dapat digunakan sebagai dasar kebijakan pemerintah. Dari hasil  overlay  dengan  rencana  pola  ruang  dengan  pemodelan  tutupan  lahan tahun 2023, 2025, dan 2030 diperoleh semua provinsi yang  diteliti ditemukan simpangan  ketidaksesuaian  pada  kawasan  lindung  dan  kawasan  budidaya. Simpangan yang terjadi pada kawasan lindung perlu diperhatikan karena pada kawasan  lindung  seharusnya  tidak  terdapat  lahan  terbangun  yang  artinya terdapat kegiatan budidaya di kawasan lindung. Hasil overlay dengan struktur ruang ditemukan bahwa dari semua provinsi yang diteliti ditemukan tutupan lahan  berupa  lahan  terbangun  yang  berkembang  di  sekitar gerbang  tol.  Pada Provinsi  Sumatera  Utara,  Provinsi  Sumatera  Barat,  dan  Provinsi  Sumatera Selatan tutupan lahan berupa lahan terbangun berada di sekitar jalan arteri dan pada  Provinsi  Sumatera  Selatan  dan  Provinsi  Lampung  ditemukan  lahan
terbangun berada disekitar simpul transportasi.

## 5. Daftar Pustaka
Eko, T., & Rahayu, S. (2012). Land use change and suitability for RDTR in peri- urban areas. Case Study: District Mlati. Jurnal Pembangunan Wilayah Dan Kota, 8(4), 330 – 340.
Fardani,  I.,  Mohmed,  F.  A.  J.,  &  Chofyan,  I.  (2020).  Pemanfaatan  Prediksi Tutupan  Lahan  Berbasis  Cellular  Automata-Markov  dalam  Evaluasi Rencana Tata Ruang. Mkg, 21(2), 157 – 169.
Hilmansyah,  H.  (2018).  MODEL  PERUBAHAN  PENGGUNAAN  LAHAN AKIBAT  AKSES  JALAN  TOL  DENGAN  MENGGUNAKAN  METODE MARKOV-  CELLULER  AUTOMATA  DI  KOTA  SEMARANG  HILMI HILMANSYAH  NIM:  25416072  (Program  Studi  Magister  Perencanaan Wilayah dan Kota) INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG Oktober 2018 MO. 25416072.
Laili Fitriana, A., Subiyanto, S., & Sugiastu Firdaus, H. (2017). Jurnal Geodesi Undip  Oktober  2017  Model  Cellular  Automata  Markov  untuk  Prediksi Perkembangan Fisik Wilayah Permukiman Kota Serakarta Menggunakan Sistem Informasi Geografis. Jurnal Geodesi Undip, 6(4), 246 – 253. Pratomoatmojo,  N.  A.  (2018).  LanduseSim  Algorithm:  Land  use  change modelling  by  means  of  Cellular  Automata  and  Geographic  Information System. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 202(1). https://doi.org/10.1088/1755-1315/202/1/012020
Setiady,  D.  (2014).  KLATEN  DAN  SEKITARNYA  MENGGUNAKAN CELLULAR  AUTOMATA  DAN  DATA  PENGINDERAAN  JAUH PENDAHULUAN Penggunaan lahan merupakan hasil kegiatan manusia baik  yang  berlangsung  secara  siklus  atau  permanen  pada  sumberdaya lahan alami maupun buatan guna terpenuhinya kebu.
Sukamto, S., & Buchori, I. (2019). Model Proyeksi Perubahan Penggunaan Lahan
Kawasan Koridor Jalan Utama Berbasis Cellular Automata Dan Sig. Jurnal Pembangunan Wilayah & Kota, 14(4), 307.
https://doi.org/10.14710/pwk.v14i4.19618
Widiatmaka, W., Ambarwulan, W., Purwanto, M. Y. J., Setiawan4, Y., & Effendi, H.  (2015).  DAYA  DUKUNG  LINGKUNGAN  BERBASIS  KEMAMPUAN LAHAN  DI  TUBAN,  JAWA  TIMUR  (Land  Capability  Based Environmental Carrying Capacity in Tuban, East Java). Jurnal Manusia Dan Lingkungan, 22(2), 247. https://doi.org/10.22146/jml.18749
Yunanto, M. A., & Susetyo, C. (2019). Prediksi Perubahan Penggunaan Lahan
Akibat  Pembangunan  Gerbang  TOL  Krian  dan  Driyorejo  di  Kecamatan Driyorejo, Kabupaten Gresik. Jurnal Teknik ITS, 7(2).
https://doi.org/10.12962/j23373539.v7i2.33475