Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pertumbuhan penduduk mengarah pada ketersediaan lahan permukiman. Tekanan populasi ini menyebabkan ketidakseimbangan dengan kemampuan lahan permukiman di Kota Samarinda. Prediksi pemodelan spasial diperlukan sebagai langkah untuk mencegah perubahan tutupan lahan yang berlebihan di masa depan. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi daya dukung permukiman dan pemodelan spasial tutupan lahan yang terjadi di Kota Samarinda pada tahun 2006, 2014, dan 2020. Metode Pengolahan data menggunakan Cellular Automata Markov Chain (CAMC) dan Indeks Daya Dukung Lahan Permukiman. Selanjutnya Indeks Daya Dukung Lahan Permukiman digunakan untuk memprediksi kemampuan lahan permukiman. Hasil CAMC menunjukkan adanya ekspansi tutupan lahan permukiman yang dipengaruhi oleh driving factor diantaranya jarak dari jalan, jarak dari sungai, jarak dari point of Interest (fasilitas kesehatan dan fasilitas pendidikan), lereng, dan wilayah ketinggian. Hasil daya dukung lahan permukiman dipengaruhi oleh jumlah penduduk, standar luas kebutuhan ruang, dan luas lahan permukiman di Kota Samarinda. Perhitungan daya dukung lahan permukiman tahun 2034 di Kota Samarinda mendapatkan hasil nilai indeks daya dukung lahan permukiman sebesar 4,6 m²/kapita. Arti dari 4,6 m²/kapita bahwa daya dukung lahan permukiman masih mampu menampung penduduk untuk bermukim 4 kali dari jumlah penduduk yang ada pada tahun 2034 karena memiliki luas yang lebih untuk menampung penduduk yang ada.

---

Population growth leads to the availability of residential areas, this population pressure causes an imbalance with the ability of residential areas in Samarinda City. Spatial modeling predictions are needed as a prevention step to prevent excessive land cover changes in the future. This research aims to predict residential area carrying capacity and spatial modeling of land cover that occurred in Samarinda City in 2006, 2014, and 2020. The data processing method uses the Cellular Automata Markov Chain (CAMC) and the Capability Index of the residential area. Then the residential area Capacity Index is used to predict the ability of a residential area. The Cellular Automata Markov Chain (CAMC)  results show that there is an expansion of residential area land cover which affected by driving factors that consist of distance from the nearby road, distance from the river, distance from the point of interest (health facility and education facility), slope, and elevation. The residential area land carrying capacity results affected by population density, standard needed land area, and residential area extent in Samarinda City. The calculation of residential area land carrying capacity in 2034 Samarinda City results in the index value of the carrying capacity residential area 4.6 m²/capita. The meaning of 4.6 m²/capita is that the carrying capacity of residential area is still able to accommodate residents to live 4 times the total population in 2034 because it has more area to accommodate the existing population."

"ABSTRAKPerubahan penggunaan lahan adalah suatu proses dalam pembangunan regional dan satu jenis penggunaan lahan yang telah mengalami banyak perubahan dalam penggunaan lahan dalam pertanian. Prediksi penggunaan lahan diperlukan sebagai langkah untuk mencegah perubahan penggunaan lahan yang berlebihan di masa depan. Kecamatan Palaran sebagai salah satu kecamatan di Kota Samarinda dengan salah satu lahan pertanian terbesar di Kota Samarinda telah mengalami konversi lahan pertanian selama lima belas tahun terakhir dan dengan demikian menyebabkan pengurangan lahan pertanian. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perubahan penggunaan lahan pertanian pada tahun 2006, 2014, dan 2020 di Kecamatan Palaran, Kota Samarinda dan membuat prediksi penggunaan lahan pertanian pada tahun 2034. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Cellular Automata dan Markov Chain dengan faktor pendorong penggunaan lahan yang digunakan dalam penelitian ini terdiri atas lereng, jarak dari jalan, jarak dari sungai, jarak dari tambang, jarak dari hotspot, dan kepadatan penduduk. Faktor pendorong didapat dengan menggunakan metode Fuzzy Logic. Hasil penelitian ini menunjukkan perubahan penggunaan lahan pertanian dimana bagian utara Kecamatan Palaran penggunaan lahan pertanian berubah menjadi permukiman dan di bagian tengah Kecamatan Palaran berubah menjadi lahan terbuka selama rentang tahun 2006 hingga 2020. Prediksi perubahan penggunaan lahan pada tahun 2034 menunjukkan penurunan pada hampir semua jenis lahan pertanian.

---

ABSTRACTLand-use change is a process in regional development and one type of land-use that has undergone many changes in land-use in agriculture. Land-use prediction is needed as a step to prevent excessive land-use changes in the future. Palaran Subdistrict as one of the subdistrict in Samarinda City with one of the largest agricultural land in Samarinda City has experienced an agricultural land conversion over the past 15 years and thus led to agricultural land reduction. This study aims to analyze changes in agricultural land-use in 2006, 2014, and 2020 in Palaran Subdistrict, Samarinda City and make land-use predictions in. The method used in this study is Cellular Automata and Markov Chain with the land-use driving factors used in this study consists of slope, distance from road, distance from river, distance from mining, distance from hotspot, and population density. The driving factors are obtained by using the Fuzzy Logic method. The results of this study indicate an agricultural land-use change wherein the northern part of Palaran Subdistrict is changed into a settlement and in the middle of Palaran Subdistrict is changed into bare land area. The prediction of land-use change in 2034 shows a reduction in almost all of agricultural land."

"Tutupan lahan dapat berubah seiring waktu sebagai akibat dari kebutuhan masyarakat. Perubahan tutupan lahan berdampak pada degradasi lingkungan yang dapat merusak fungsi hidrologis daerah aliran sungai, seperti peningkatan intensitas lahan kritis. Karang Mumus merupakan salah satu DAS yang mengalami perubahan tutupan lahan cukup signifikan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis perubahan tutupan lahan di DAS Karang Mumus pada tahun 2006, 2014 dan 2020 dan membuat prediksi perubahan tutupan lahan berdasarkan pola tutupan lahan sebelumnya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Cellular Automata - Markov Chain dan Fuzzy Logic untuk memprediksi perubahan tutupan lahan. Faktor pendorong dalam penelitian ini terdiri atas jarak dari point of interest, jarak dari jalan, jarak dari sungai, jarak dari wilayah banjir, ketinggian, dan lereng yang diolah menggunakan Fuzzy Logic. Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini yaitu analisis temporal deskriptif serta analisis spasial. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa ada perubahan tutupan lahan yang signifikan dari semak belukar menjadi lahan terbangun, sawah dan pertanian lahan kering di bagian hulu sebelah timur dan di bagian tengah sebelah barat DAS Karang Mumus. Prediksi perubahan tutupan lahan pada tahun 2034 menunjukkan penurunan yang sangat signifikan pada semak, hutan dan pertanian lahan

---

Land cover basically can change over time as a result of community needs. Moreover, it has an impact on environmental degradation, where it damages the hydrological function of watersheds, such as an increased critical land. One significant change in land cover occurred in the Karang Mumus watershed. The purpose of this study is to analyze land cover changes in the Karang Mumus watershed in 2006, 2014 and 2020 and make predictions of land cover changes based on previous land cover patterns. The method used in this study is Cellular Automata-Markov Chain and Fuzzy Logic for predicting changes in land cover. The driving factor in this study consists of the distance from point of interest, distance from the road, distance from the river, distance from flood area, elevation, and slope that obtained by using the Fuzzy Logic method. The analysis used in this research is descriptive temporal analysis and spatial analysis. The results of this study indicate that there is a significant land cover change from shrub to built up area, paddy fields and crop fields in the upper east and in the middle west of the Karang Mumus watershed. The prediction of land cover change in 2034 shows a very significant reduction in shrub, forest and fields."

"

 

ABSTRAK

Ambon merupakan kota dengan pertumbuhan ekonomi dan penduduk tertinggi di Provinsi Maluku, yang menjadikan kebutuhan lahan terbangun yang tinggi dan pesat. sehingga dapat menurunkan daya dukung lahan kota tersebut. Hal ini menyebabkan prediksi daya dukung lahan perlu dilakukan agar status daya dukung lahan dapat diketahui sebelum mengalami penurunan. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan model dinamika spasial daya dukung lahan di Kota Ambon. Penelitian ini menggunakan data populasi 2008 - 2018 dan citra Landsat 5 TM (2008) tahun 2008-2018, dan citra Landsat 8 OLI (2013 dan 2018). Daya dukung lahan diprediksi dari tahun 2008-2100 dengan metode model system dinamis berdasarkan hubungan antara kebutuhan lahan dan pertumbuhan penduduk serta ketersediaan lahan untuk lahan terbangun, yang kemudian dikonversikan ke spasial untuk melihat sebaran spasial dengan metode model dinamika spasial. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada tahun 2033 daya dukung lahan di Kota Ambon telah mencapai 30% dan pada tahun 2051 daya dukung lahan telah habis.

Kata kunci: dinamika spasial, system dinamis, daya dukung lahan.

---

 

ABSTRACT.

Ambon is a city with the highest economic and population growth in Maluku Province which makes the built-up land have high and rapid growth so that it can reduce the land carrying capacity of the city. This causes the predictions on the land carrying capacity needs to be done so that the status of the land carrying capacity can be detected before declining. The aim of this study is to produce a spatial dynamics model of land carrying capacity in Ambon City. This study uses population data of 2008-2018, Landsat 5 TM (2008) images, and Landsat 8 OLI images (2013 and 2018). The land carrying capacity is predicted from 2008-2100 using the system dynamics model method based on the relationship between land requirements based on population growth and land availability based on built-up land, which then converted to spatial to see the spatial distribution with spatial dynamics model method. Research shows that in 2033 the land carrying capacity in Ambon City has reached 30% and in 2051 the land carrying capacity has been exhausted.

Keywords: spatial dynamics, system dynamics, land carrying capacity.

 

 

 

 

"

"Kegiatan tambang berskala besar menjadi salah satu penyebab munculnya permasalahan lingkungan, diantaranya adalah pencemaran Air Asam Tambang (AAT). Kota Samarinda yang sebagian besar luas wilayahnya telah beralih fungsi menjadi wilayah kerja pertambangan batubara memiliki lubang bekas galian tambang (void) dan lahan penyumbang asam yang berpotensi menjadi sumber pencemar AAT. Potensi pencemaran AAT di suatu wilayah dapat dikaji dengan memanfaatkan sistem informasi geografis dan penginderaan jauh yang dinilai andal untuk melakukan pengukuran, pemetaan, pemantauan, serta pembuatan model pengelolaan suatu wilayah secara cepat, akurat, dan efektif. Variabel yang digunakan adalah sebaran void, tutupan lahan, jenis tanah, curah hujan, topografi, badan air, dan air tanah. Sebaran void, tutupan lahan, dan badan air didapatkan dari digitasi Google Earth, Jenis tanah didapatkan dari kementerian pertanian, curah hujan didapatkan dari LAPAN, topografi didapatkan dari olahan data ASTER GDEM, serta air tanah didapatkan dari Kementerian ESDM. Integrasi data tutupan lahan, jenis tanah, badan air, curah hujan, dan topografi digunakan untuk menganalisis potensi pencemaran AAT terhadap badan air oleh lahan penyumbang asam, sementara integrasi data sebaran void dan air tanah digunakan untuk menganalisis potensi pencemaran AAT terhadap air tanah oleh void. Metode overlay digunakan untuk menganalisis pola spasial potensi pencemaran AAT di wilayah penelitian. Hasil penelitian menunjukkan potensi pencemaran AAT terhadap badan air didominasi oleh wilayah dengan potensi pencemaran yang tinggi, potensi pencemaran AAT terhadap air tanah didominasi oleh wilayah delineasi sebelah selatan yang mengalirkan AAT ke wilayah akuifer dengan kategori kedalaman rendah dan sedang, sementara pola spasial pencemaran AAT berbentuk random/acak dengan susunan geometris yang berbentuk cluster.

---

Large-scale mining activities are one of the causes of the emergence of environmental problems, including the Acid Mine Drainage (AMD) Water Pollution. Samarinda City, which has a large area of converted land into a coal mining working area, has voided pits and acid-contributing fields which are potential sources of AMD pollutants. The potential AMD pollution can be assessed by utilizing a geographic information system and remote sensing that consider reliable for measuring, mapping, monitoring, and manage the model making for an area quickly, accurately, and effectively. The variables used are void distribution, land cover, soil type, rainfall, topography, body of water, and groundwater. Void distribution, land cover, and water bodies obtain from Google Earth digitization, soil types obtains from the ministry of agriculture, rainfall obtains from LAPAN, topography obtains from processed data from ASTER GDEM, and groundwater obtains from the Ministry of Energy and Mineral Resources. Integration of land cover data, soil types, water bodies, rainfall, and topography is used to analyze the potential of AMD pollution to water bodies by acid-contributing land, while the void distribution and groundwater integration data is used to analyze the potential of AMD pollution to groundwater by voids. The overlay method is used to analyze the potential spatial patterns of AMD pollution in the study area. The results showed the potential of AMD pollution to water bodies dominated by areas with high pollution potential, the potential of AMD pollution to groundwater-dominated by south delineation area that drain AMD into aquifer areas with low and moderate depth categories, while the spatial pattern of AMD pollution was random with the geometric arrangement in the form of clusters."

"

Keberadaan aktivitas penambangan batubara secara terbuka menyebabkan kerusakan lingkungan sekitar. Salah satu kerusakan tersebut yaitu terbentuknya lubang bekas tambang (void). Void tersebut dapat dideteksi dengan citra satelit. Kota Samarinda memiliki ratusan lubang void dan berpotensi untuk bertambah. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk memetakan sebaran void dan menganalisis void tersebut dengan analisis kesesuaian wilayah untuk area pengembangan panel surya terapung dan bendungan. Penelitian ini menggunakan metode dijitasi pada citra resolusi tinggi dan metode Fuzzy Logic. Tahapan pertama yaitu mengidentifikasi sebaran void menggunakan dijitasi citra satelit pada wilayah izin usaha pertambangan di Kota Samarinda. Setelah itu melakukan identifikasi kesesuaian wilayah panel surya dan bendungan. Kriteria kesesuaian wilayah diklasifikasikan menggunakan metode Fuzzy Membership dan metode Fuzzy Overlay. Selanjutnya, peta kesesuaian wilayah tersebut di overlay dengan peta sebaran void untuk mendapatkan wilayah kesesuaian panel surya terapung dan bendungan pada void di Kota Samarinda. Hasil penelitian menunjukkan terdapat 442 void dengan luas total 7,901 km². Tingkat kesesuaian wilayah panel surya terapung dan bendungan dibagi menjadi 4 kelas, yaitu S1, S2, S3, dan S4/N. Jumlah void pada kelas kesesuaian panel surya terapung berturut-turut 17, 26, 40, dan 359. Adapun jumlah void pada kesesuaian bendungan berturut-turut 45, 133, 210, dan 54. Mayoritas void tersebar pada wilayah yang memiliki aksesibilitas rendah dengan jarak lebih dari 1 km, berada pada wilayah dengan penyinaran matahari yang cukup tinggi dengan 1800-1900 kWh/m²/tahun, dan berada pada wilayah dengan kemiringan lereng yang lebih dari 10 %.

---

The existence of open coal mining activities causes damage to the surrounding environment. One such damage is the formation of a former mine pit (voids). These voids can be detected with satellite imagery. Samarinda City has hundreds of void holes and has the potential to increase. Therefore, this study aims to map the distribution of voids and analyze these voids by analyzing the suitability of the area for the development area of floating solar panels and dams. This research uses digitizing methods in high-resolution images and Fuzzy Logic methods. The first stage is identifying void distribution using digitalized satellite imagery in the mining business permit area in Samarinda City. After that, determine the suitability of the solar panel area and the dam. Region suitability criteria are classified using the Fuzzy Membership method and then overlaid using the Fuzzy Overlay method. Furthermore, the suitability map of the area is overlaid using the intersect with the void distribution map to get the suitability of the floating solar panels and the dams on the voids in Samarinda City. The results showed that there were 442 voids with a total area of 7,901 km². The suitability level of the floating solar panel and dam is divided into four classes, namely S1, S2, S3, and S4/N. The number of voids in the suitability class of floating solar panels are 17, 26, 40, and 359. The number of voids in the suitability of the dam is 45, 133, 210, and 54. The majority of voids are scattered in areas that have low accessibility with a distance of more than 1 km, are in areas with high solar radiation with 1800-1900 kWh/m²/year, and are in areas with slopes of more than 10 %.

 

 

"

"Kabupaten Banjar memiliki jumlah penduduk sebesar 565.635 jiwa pada tahun 2021. Jumlah penduduk tersebut diprediksi mengalami peningkatan secara terus menerus yang mengakibatkan pertumbuhan lahan terbangun yang ada akan mengalami peningkatan juga. Hal tersebut dapat menyebabkan menurunnya daya dukung lahan yang ada di Kabupaten Banjar. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis hubungan antara pertumbuhan penduduk dengan ketersediaan lahan dan mensintesa kajian model dinamika spasial daya dukung lahan di Kabupaten Banjar. Penelitian ini menggunakan data kependudukan tahun 2009-2021. Prediksi daya dukung lahan dilakukan pada tahun 2009-2100 dengan mengunakan metode sistem dinamis. Adapun data yang dibutuhkan berupa pertumbuhan penduduk, ketesediaan lahan, dan juga lahan terbangun yang nantinya akan dilihat perkembangannya secara keruangan menjadi model dinamika spasial. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hubungan antara pertumbuhan penduduk dengan ketersediaan lahan yaitu berbanding terbalik. Ketika jumlah penduduk meningkat, maka ketersediaan akan lahan akan menurun. Hingga pada tahun 2063 diprediksi bahwa luas lahan terbangun yang ada di Kabupaten Banjar telah mencapai 67,94% yaitu seluas 322.912,40 Ha dari wilayah penelitian, sehingga daya dukung lahan yang ada di Kabupaten Banjar sudah mendekati ambang batas pada tahun 2063.

---

Banjar Regency has over 565.635 residents in 2021. The total number of residents have experienced a continuous rise which caused the increase of existing built lands to grow even more. This particular event resulted in the downfall of the land carrying capacity in Banjar Regency. The objective of this study is to analyze the connection between the surplus of people with land availability and to synthesize a model dynamic of land carrying capacity in Kabupaten Banjar. This study makes use of the data of citizens in the year 2009-2021. The prediction with the land carrying capacity is done using a method of a dynamics system. However, the data that is needed in the form of population growth, access to land, and built lands will be seen later on as a spatial development model for spatial dynamics. The result of this study is to show the relationship between the increase of population and the preparation of land is inversely proportional. If the growth of the population does not stop, land availability will decrease. It is predicted that in the year 2063, the width of land in Banjar Regency will reach at 67,94% which is as big as 322.912,40 Ha from research area, to the carrying capacity located in Banjar Regency is approaching it’s threshold in 2063."

"Deforestasi di Kalimantan Timur perlu dikendalikan melalui pemodelan perubahan tutupan lahan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis klasifikasi dan validasi peta penutup lahan multi temporal, menganalisis investigasi model optimal, dan mensintesis prediksi tutupan lahan tahun 2036 serta analisis pola spasial perubahan tutupan lahan 2016-2036. Pemodelan perubahan tutupan lahan menggunakan pendekatan Multilayer Perceptron melalui pemilihan periode dan interval kalibrasi optimal untuk menghasilkan model yang akurat dan objektif. Empat belas skenario interval kalibrasi disusun menggunakan 11 peta penutup lahan yang diklasifikasi dari Citra Landsat Time Series menggunakan metode Random Forest pada lingkungan komputasi awan Google Earth Engine. Simulasi pemodelan menggunakan modul Land Change Modeler dengan mempertimbangkan 14 variabel pendorong. Hasil klasifikasi menunjukkan akurasi yang baik dengan Overall Accuracy 71,43-85,14% dan nilai Kappa 0,667-0,827. Periode dan interval kalibrasi optimal untuk memprediksi tutupan lahan tahun 2036 adalah periode 2016-2021 dengan interval 5 tahun dan dengan lama prediksi tiga kali periode kalibrasi. Perubahan tutupan lahan berupa fenomena deforestasi dan reforestasi ditemukan di kawasan pertambangan, perkebunan, dan hutan produksi. Hasil analisis spasial menemukan adanya penurunan luas tutupan hutan dari tahun 2016 hingga 2021 dengan laju deforestasi 651 km2/tahun. Diperkirakan luas tutupan hutan tahun 2036 masih tersisa 69.203 km2. Sebagian besar perubahan tutupan lahan terjadi pada kemiringan tanah kurang dari 4 derajat pada ketinggian di bawah 100m. Topografi merupakan variabel yang paling berpengaruh dalam mendorong perubahan tutupan lahan di Kalimantan Timur.

---

Deforestation in East Kalimantan needs to be controlled through land cover change modeling. This study aims to analyze the classification and validation of multi-temporal land cover maps, analyze optimal model investigations, synthesize land cover predictions in 2036, and analyze spatial patterns of land cover changes in 2016-2036. Land cover change modeling uses the Multilayer Perceptron approach by selecting the suitable calibration period and intervals to produce an accurate and objective model. Fourteen calibration interval scenarios were prepared using 11 land cover maps classified from Landsat Time Series images using the Random Forest method in the Google Earth Engine cloud computing environment. The modeling simulation uses the Land Change Modeler module by considering 14 driving variables. The classification results show good accuracy, with an Overall Accuracy of 71.43-85.14% and a Kappa value of 0.667-0.827. The optimal calibration period and interval to predict land cover in 2036 is the 2016-2021 period with 5-year intervals and three times the calibration period. Changes in land cover in the form of deforestation and reforestation are found in mining areas, plantations, and production forests. The spatial analysis results found a decrease in forest cover area from 2016 to 2021 with a deforestation rate of 651 km2/year. It is estimated that in 2036 there will still be 69,203 km2 of forest cover remaining. Most land cover changes occur at less than 4 degrees land slopes at elevations below 100m. Topography is the most influential variable driving land cover change in East Kalimantan"

"Laju pertumbuhan penduduk di Kabupaten Sukabumi terus bertambah seiring dengan meningkatnya kebutuhan terhadap pangan yang memiliki keterbatasan. Alih fungsi lahan pertanian yang meningkat dapat menurunkan produktivitas lingkungan dalam menyediakan modal alam untuk ketersediaan pangan. Salah satu bentuk perwujudan pemeliharaan dan pengelolaan lingkungan terhadap penyedia pangan dengan menghitung daya dukung. Maka dari itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis status DDLH penyedia pangan di Kabupaten Sukabumi dan melihat pengaruh perubahan penutupan lahan pertanian terhadap status DDLH penyedia pangan pada tahun 2009 - 2019. Metode yang digunakan adalah metode kuantitatif menggunakan pendekatan konsep supply dan demand pada jasa ekosistem penyedia pangan. Hasil penelitian memperlihatkan bahwa tiga kecamatan di Kabupaten Sukabumi yaitu, Kecamatan Cicurug, Cibadak, dan Cicantayan memiliki kondisi lingkungan yang sudah melewati ambang batas untuk mendukung kebutuhan penduduk diatasnya, sedangkan kecamatan lainnya memiliki kondisi lingkungan yang masih mampu mendukung kebutuhan penduduk di wilayahnya. Perubahan penutupan lahan pertanian memberikan pengaruh yang cukup signifikan terhadap status DDLH penyedia pangan. Hal ini dibuktikan melalui analisis regresi linier dengan signifikansi < 0,05 dengan hasil persamaan apabila terjadi penambahan nilai satuan pada luas penutupan lahan pertanian, maka akan meningkatkan nilai selisih ambang batas atau DDLH Penyedia Pangan.

---

The population growth rate in Sukabumi Regency continues to grow along with the increasing need for food limitations. Increasing changes in agricultural land cover can reduce environmental productivity in providing natural capital for food availability. Therefore, this study aims to analyze the condition of carrying capacity of food providing in Sukabumi Regency and see the effect of agricultural land cover changes on the condition of carrying capacity in 2009 – 2019. This study used a quantitative calculation method using the Supply and Demand Concept Approach of Ecosystem Services-Food Providing. The results showed that three sub-districts in Sukabumi Regency, Cicurug, Cibadak, and Cicantayan District, had an environmental condition that already passed the threshold to support the population's needs on it, while other sub-districts have environmental conditions that are still able to support the needs of the population on it. Changes in agricultural land cover have a significant influence on the carrying capacity status of food providing. This is evidenced by linear regression analysis with significance <0.05 and the result of the equation shows that if the unit value of the area of agricultural land cover increased, it would increase the value of threshold or carrying capacity status of the food providing value."

"

Kuta Selatan telah mengalami perubahan tutupan lahan sebagai akibat dari perkembangan urbanisasi dalam beberapa tahun terakhir. Salah satu masalah utama yang disebabkan oleh kemajuan pembangunan ini adalah Land Surface Temperature (LST) yang dapat menyebabkan beberapa masalah seperti dampak sosial-ekonomi dan lingkungan yang merugikan pada penduduk perkotaan. Penelitian ini memberikan informasi untuk pengembang perkotaan dengan mempertimbangkan implikasi peningkatan suhu di masa depan untuk kenyamanan termal penduduk kota, yang seharusnya dapat membantu dalam mengembangkan dan menerapkan strategi manajemen untuk mengurangi efek panas perkotaan. Dalam penelitian ini, Landsat 7 ETM + dan Landsat 8 OLI-TIRS dimanfaatkan sebagai sumber data untuk analisis spasial-temporal tutupan lahan dan LST di Kuta Selatan pada tahun 2006, 2015, 2020 dan prediksinya tahun 2033 dengan menggunakan model Cellular Automata Markov Chain. Hasil penelitian menunjukkan bahwa lahan terbangun dan LST di Kuta Selatan pada tahun 2033 mengalami peningkatan luas dan sebaran yang signifikan di Kelurahan/Desa Jimbaran, Benoa, dan Tanjung Benoa, serta rata-rata LST di Kuta Selatan akan meningkat, dari 25,63°C di tahun 2006 menjadi 33,07°C di tahun 2033 sehingga akan menghasilkan suhu yang lebih panas di masa depan.

 

---

Kuta Selatan has experienced changes in land cover as a result of the development of urbanization in recent years. One of the main problems caused by the progress of this development is the Land Surface Temperature (LST) which can cause several problems such as adverse socio-economic and environmental impacts on the urban population. This study provides information for future urban developer by considering the implications of future temperature growth for the thermal comfort of city dwellers, which should assist in developing and implementing management strategies to reduce the effects of urban heat. In this study, Landsat 7 ETM + and Landsat 8 OLI-TIRS were used as data sources for spatial-temporal analysis of land cover and LST in Kuta Selatan for 2006, 2015, 2020 and their predictions in 2033 using the Cellular Automata Markov Chain model. The results showed that the built-up area and LST in 2033 experienced a significant increase in area and distribution in the villages of Jimbaran, Benoa, and Tanjung Benoa, and the mean LST in Kuta Selatan would increase, from 25.63°C in 2006 to 33.07°C in 2033. Based on these results, in the future, LST in Kuta Selatan will be hotter compared to the present.

 

"