Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Perubahan tutupan lahan telah terjadi secara global termasuk juga di wilayah Asia Tenggara yang telah mengalami perubahan penggunaan lahan yang dramastis. Perubahan tersebut secara khusus terjadi pada perkebunan kelapa sawit yang meningkat dengan melakukan penebangan hutan yang memicu berbagai permasalahan lingkungan, termasuk di DAS Batanghari. DAS Batanghari merupakan DAS besar dengan luas sekitar 4,5 juta hektar dan masuk sebagai DAS Kritis akibat perubahan tutupan lahan. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengidentifikasi tren perubahan tutupan lahan DAS Batanghari pada priode 1985-2020 dan mensimulasikan perubahan tutupan lahan hingga tahun 2040 menggunakan model Land Change Modeler. Hasil penelitian menunjukkan selama periode 1985-2020 terjadi tren perubahan hutan menjadi pertanian lahan kering berupa perkebunan sawit dan karet dikarenakan terjadinya perubahan kebijakan berupa otonomi daerah pada tahun 2001 dengan simulasi tahun 2040 menghasilkan perubahan dengan tren yang terus berlanjut.

---

Land cover changes have occurred globally, including in the Southeast Asian region which has experienced dramatic changes in land use. These changes specifically occurred in oil palm plantations which increased by logging forests which triggered various environmental problems, including in the Batanghari watershed. The Batanghari watershed is a large watershed with an area of around 4.5 million hectares and is included as a Critical Watershed due to changes in land cover. So this research was conducted with the aim of identifying the trend of land cover change in the Batanghari watershed in the period 1985-2020 and simulating land cover change until 2040 using the Land Change Modeler model. The results of the study show that during the 1985-2020 period there was a trend of changing forests into dry agricultural land in the form of oil palm and rubber plantations due to policy changes in the form of regional autonomy in 2001 with a 2040 simulation resulting in changes with an ongoing trend."

"Daerah Aliran Sungai (DAS) Garang berlokasi di wilayah Jawa Tengah yang setiap tahun selalu mengalami banjir. Salah satu kejadian banjir terbesar yaitu pada tahun 1990 akibat meluapnya sungai Garang yang menjadi sungai utama pada DAS ini. Perubahan tutupan lahan pada DAS menjadi salah satu faktor banjir terus terjadi berulang. Tutupan lahan dapat dilihat melalui citra satelit Google Earth dan diproses dengan ArcGIS melalui metode Maximum Likelihood Classification (MLC) untuk tahun 1990, 2000, 2010, 2020, dan diperbandingkan dengan peta RTRW (Rencana Tata Ruang Wilayah) Kota Semarang. Dari proses tersebut akan menghasilkan peta tutupan lahan DAS Garang yang terdapat data persentase tutupan lahan kedap air dan nomor kurva (CN) untuk setiap subdas. Kedua nilai tersebut menjadi input pada aplikasi Hec-HMS beserta dengan data lainnya seperti karakteristik aliran sungai dan subdas. Metode untuk simulasi dengan Hec-HMS untuk subdas menggunakan SCS CN dan untuk reach dengan metode Kinematic Wave Routing. Simulasi dengan Hec-HMS menggunakan data hujan maksimum tahunan stasiun hujan Ungaran, Simongan, Gunung Pati, dan Kalisari. Data hujan akan diuji dengan uji distribusi serta konsistensi sampai mendapatkan hujan rerata wilayah dengan metode Thiessen beserta hujan rencana periode ulang 25 tahun dan 50 tahun. Hasil simulasi Hec-HMS berupa hidrograf banjir akan digunakan sebagai data boundary condition pada aplikasi Hec-RAS untuk menghasilkan peta genangan sehingga dapat diketahui luas serta area banjir di DAS Garang. Penelitian ini akan menghasilkan besaran debit DAS Garang yang dipengaruhi oleh perubahan tutupan lahan tahun 1990, 2000, 2010, 2020, dan diperbandingkan dengan peta RTRW Kota Semarang tahun 2010 – 2030. Selain itu dapat diketahui pula wilayah yang terdampak dan kedalaman banjir yang terjadi pada keempat tahun tersebut.

---

Garang watershed is in East Java where flood events occur every year. One of the biggest flood events occurred in 1990 because of the overflows from the Garang river. The change of land use cover in DAS Garang is one of the reasons that create the flood events. Landuse cover can be seen from satellite images on google earth. The image will be processed using ArcGIS with the Maximum Likelihood Classification (MLC) method. The result from that process is the area of land use cover, percentage of impervious cover, and the curve number (CN) of DAS Garang in the years 1990, 2000, 2010, 2020, and will be compared with the Urban Land Use Plan Map of Semarang City. Those data will be the input for Hec-HMS. For subwatershed, the simulation in Hec-HMS will use SCS CN Method and the reach will use kinematic wave routing. That simulation will be using annual maximum rainfall data from four rainfall stations; Ungaran, Simongan, Gunung Pati, and Kalisari. Rainfall data will be tested by distribution test and consistent test so that it can be used to determine the area average rainfall data using the Thiessen method and rainfall plan for 25 and 50 years return period. The result from the Hec-HMS simulation is flow hydrographs that will be used for boundary conditions on Hec-RAS to define the depth and area of flood inundation in DAS Garang. This study aims to determine the amount of the Garang watershed discharge that is influenced by the changes in land use cover in the years 1990, 2000, 2010, 2020, and Urban Land Use Map of Semarang City 2010 - 2030. Furthermore, this study also can estimate the area affected and the depth of flooding that occurred during those four years."

"Tulisan ini membahas tentang tren dan erosivitas hujan di DAS Batanghari. Fenomena erosivitas merupakan isu penting dalam pengelolaan DAS, dan sangat penting untuk menentukan tren erosivitas hujan dan dampaknya terhadap lingkungan. Meningkatnya frekuensi dan intensitas kejadian hujan, akibat perubahan iklim, telah menimbulkan kekhawatiran akan dampaknya terhadap erosi tanah di DAS Batanghari. Data Curah hujan dari data CHIRPS bersamaan dengan data dari stasiun hujan di seluruh DAS Batangahri periode 1981-2021 dipakai untuk menghitung nilai erosivitas hujan di DAS Batangahari. Metode BOIS merupakan metode persamaan yang digunakan untuk menghitung indeks erosivitas hujan. Erosivitas hujan adalah kemampuan hujan untuk mengeroskan suatu daerah, semakin besar hujan didaerah tersebut maka indeks erosivitas hujan nya akan semakin besar juga. Hasil penelitian menunjukkan tidak adanya tren signifikan dalam erosivitas hujan dari tahun 1981 hingga 2021. Namun, mayoritas stasiun hujan di daerah tersebut mengalami penurunan erosivitas hujan.

---

This paper discusses trends and rainfall erosivity in the Batanghari watershed in Indonesia is an important issue in watershed management, and it is critical to determine trends in rainfall erosivity and its impact on the environment. The increasing frequency and intensity of rainfall events, due to climate change, has raised concerns about its impact on soil erosion in the Batanghari watershed. Rainfall data from CHIRPS data together with data from rainfall stations across the Batangahri watershed for the period 1981-2021 were used to calculate rainfall erosivity values in the Batangahari watershed. Rainfall erosivity is the ability of rain to erode an area, the greater the rainfall in the area, the greater the rainfall erosivity index. The results showed no significant trend in rainfall erosivity from 1981 to 2021. However, the majority of rainfall stations in the area experienced a decrease in rainfall erosivity."

"Penetapan Kota Mataram sebagai pusat kegiatan nasional dan salah satu destinasi pariwisata nasional menuntut wilayah tersebut untuk mengembangkan infrastruktur, seperti: jaringan jalan, hotel, pusat perbelanjaan dan fasilitas lainnya. Selain itu, peningkatan jumlah penduduk yang terdapat di Kota Mataram juga menuntut terjadinya perubahan tutupan lahan terhadap area permukiman terus meningkat setiap tahunnya. Penelitian ini bertujuan untuk: 1 Menganalisis perubahan tutupan lahan di Kota Mataram tahun 2008, 2013, dan 2017, 2 Memprediksi dan mensintesa tutupan lahan tahun 2031 di Kota Mataram menggunakan pemodelan spasial Cellular Automata, 3 Merumuskan arahan pengendalian dan penyempurnaan RTRW Kota Mataram berlandaskan prinsip pembangunan berkelanjutan. Metode yang digunakan untuk memprediksi perubahan tutupan lahan adalah dengan pemodelan Cellular Automata. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini, antara lain: kemiringan lereng, ketinggian, jarak dari jalan, jarak dari sungai, jarak dari garis pantai, jarak dari pusat pemerintahan, dan kepadatan penduduk. Hasil penelitian menunjukkan bahwa persentase ketidaksesuaian tutupan lahan eksisting terhadap RTRW di Kota Mataram adalah sebesar 21,63 dan arahan pengendalian tutupan lahan yang dapat diterapkan untuk mengurangi ketidaksesuaian terkecil terhadap RTRW adalah berdasarkan skenario 1.

---

Establisment of Mataram City as the center of national activity and one of the national tourism destination insisted the region to develop the infrastructure, such as roads, hotel, shopping center, food court, and other facilities. Other than that, the increase of population in Mataram also insist the transformation of land cover for residential area that increased every year. The purpose of this research is 1 Analyze the change of land cover at Mataram in 2008, 2013, and 2017, 2 Predict and syntesize of land cover in 2031 at Mataram using spatial modeling Cellular Automata, 3 Formulating control directive and improving the scenario land use policy of Mataram based on the principle of sustainable development.

The method use to predict the changes of land cover is by using Cellular Automata modeling. Driving factor that used in this research include slope, distance from road, distance from river, distance from shoreline, and elevation, distance from the government, and the population density. The result of this research indicate that percentage of inconsistency existing land cover to land use policy in Mataram is 21,63 and the land cover control directives can be applied to reduce inconsistency to land use policy are based on scenario 1. "

"Pesatnya perkembangan kawasan perkotaan turut berperan dalam meningkatkan gejala urban heat island (UHI). Ada hubungan fisik yang kuat antara suhu udara permukaan (air surface temperature, atau AST) dan suhu permukaan tanah (LST). Teknologi penginderaan jauh sudah dapat dimanfaatkan untuk memperoleh gambaran tutupan lahan berdasarkan nilai kerapatan vegetasi dan kerapatan bangunan. Universitas Gadjah Mada (UGM) dipilih karena telah merencanakan pembangunan ruang terbuka hijau di desa-desa sekitar sejak tahun 2014. Metode analisis spasial digunakan untuk mengetahui pola perubahan tutupan lahan, temperatur permukaan daratan, dan model temperatur udara permukaan. Analisis statistik dilakukan untuk melihat hubungan antara model tutupan lahan dengan suhu udara permukaan. Tutupan lahan di dalam dan sekitar kawasan kampus UGM dari tahun 2013, 2017, dan 2021 terus mengalami perubahan. Pola perubahan suhu permukaan daratan mengikuti perubahan tutupan lahan yang terjadi di daerah penelitian. Peningkatan suhu permukaan tanah berbanding lurus dengan peningkatan luas bangunan. Peningkatan suhu permukaan tanah yang paling besar cenderung terjadi pada daerah yang menunjukkan perubahan dari tutupan lahan bervegetasi menjadi tutupan lahan terbangun. Suhu udara permukaan tertinggi 30,37 °C pada kelas tutupan lahan terbangun, sedangkan suhu udara permukaan terendah 28,91 °C pada kelas tutupan lahan vegetasi pertanian. Peningkatan suhu udara permukaan lebih dari 1°C disebabkan oleh perubahan tutupan lahan dari vegetasi menjadi kawasan terbangun. Suhu udara permukaan berhubungan erat dengan tutupan lahan. Semakin berkembang tutupan lahan, semakin tinggi suhu udara permukaan.

---

The rapid development of urban areas has played a role in increasing the symptoms of urban heat islands (UHI). There is a strong physical relationship between surface air temperature (air surface temperature, or AST) and land surface temperature (LST). Remote sensing technology can already be utilized to obtain an overview of land cover based on the values of vegetation density and building density. Gadjah Mada University (UGM) was chosen because it has planned to build green open spaces in the surrounding villages since 2014. Spatial analysis methods are used to determine patterns of land cover change, land surface temperature, and surface air temperature models. Statistical analysis was carried out to see the relationship between the land cover model and surface air temperature. Land cover in and around the UGM campus area from 2013, 2017, and 2021 continues to change. The pattern of changes in land surface temperature follows changes in land cover that occur in the study area. The increase in land surface temperature is proportional to the increase in built-up area. The greatest increase in land surface temperature tends to occur in areas showing a change from vegetated to built-up land cover. The highest surface air temperature was 30.37 °C in the built-up land cover class, while the lowest surface air temperature was 28.91 °C in the agricultural vegetation land cover class. An increase in surface air temperature of more than 1°C is caused by changes in land cover from vegetation to built-up areas. Surface air temperature is closely related to land cover. The more developed the land cover, the higher the surface air temperature."

"Pemahaman terhadap alur sungai dan dinamikanya sangat diperlukan sebagai salah satu agen perubahan bentang alam. Studi tentang migrasi alur sungai salah satunya dapat diterapkan pada jenis sungai yang berkelok-kelok (meander) seperti Sungai Batanghari. Saat ini, keseimbangan ekosistem Sungai Batanghari terganggu akibat aktivitas pertambangan dan perkebunan di sepanjang aliran sungai yang mengakibatkan perubahan pada beberapa alur sungai. Perubahan alur sungai dapat menyebabkan berbagai masalah sosial, ekonomi, dan lingkungan. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk menganalisis variasi spasial dan temporal dari laju migrasi perubahan alur Sungai Batanghari serta menganalisis kaitannya dengan faktor pendorong di wilayah hilir DAS Batanghari pada periode 1985 – 2020. Citra Landsat digunakan untuk menganalisis migrasi perubahan alur Sungai Batanghari wilayah hilir berdasarkan indikator migrasi garis sentral sungai (MGSS), migrasi garis tepi sungai (MGTS), dan sinuousity index. Hasil penelitian menyebutkan bahwa hampir seluruh indikator laju migrasi perubahan alur Sungai Batanghari cenderung terjadi peningkatan di sepanjang periode 1985-2020. MGSS mengalami penurunan pada periode 1985-2013 dan peningkatan pada periode 2013-2020. MGTS menunjukkan terjadi peningkatan tren dimana laju erosi lateral tahunan (LELT) dan total luas erosi lateral (TLEL) juga meningkat. Hal sebaliknya terjadi dimana adanya penurunan tren pada laju pengendapan lateral tahunan (LPLT) dan total luas pengendapan lateral (TLPL). Diketahui pula bahwa terdapat hubungan yang signifikan antara laju migrasi perubahan alur Sungai Batanghari dengan faktor pendorongnya yaitu debit sungai, vegetasi riparian, litologi, dan gradien sungai.

---

An understanding of river channels and their dynamics is needed as an agent of landscape change. One of the studies on river channel migration can be applied to meandering rivers such as the Batanghari River. Currently, the Batanghari River ecosystem is disrupted due to mining and plantation activities along the river basin, which have resulted in changes to several river channels. Changes in river flow can cause various social, economic, and environmental problems. Therefore, this study was conducted with the aim of analyzing the spatial and temporal variations of the migration rate of changes in the Batanghari River channel and analyzing its relation to driving factors in the downstream region of the Batanghari Watershed in the period 1985 – 2020. Landsat imagery was used to analyze the migration of changes in the downstream of Batanghari River channel based on indicators of centerline migration (MGSS), bankline migration (MGTS), and sinuousity index. The results of the study stated that almost all indicators of the migration rate of changes in the flow of the Batanghari River tended to increase throughout the 1985-2020 period. MGSS experienced a decrease in the 1985-2013 period and an increase in the 2013-2020 period. MGTS shows an increasing trend where the annual lateral erosion rate (LELT) and total lateral erosion area (TLEL) also increase. The opposite occurs where there is a decreasing trend in the annual lateral deposition rate (LPLT) and the total lateral deposition area (TLPL). It is also known that there is a significant relationship between the migration rate of changes in the Batanghari River channel and the driving factors, namely river discharge, riparian vegetation, lithology, and river gradient."

"Jumlah penduduk dunia terus meningkat setiap tahun, dengan Indonesia sebagai negara keempat dengan jumlah penduduk terbanyak. Pertumbuhan populasi yang cepat mengakibatkan masalah kurangnya ketersediaan lahan. Perubahan pemanfaatan ruang terutama di wilayah perkotaan mengakibatkan alih fungsi lahan dan perubahan tutupan lahan. Perubahan tutupan lahan mempengaruhi suhu permukaan darat. Penelitian ini mengamati perubahan tutupan lahan di Kabupaten Sumedang. Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengamati perubahan tutupan lahan yang terjadi di Kabupaten Sumedang tahun 2012, 2017, dan 2022, serta pengaruhnya suhu permukaan darat terhadap tingkat kenyamanan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra satelit dari Landsat-7 ETM+, Landsat-8 OLI/TIRS, dan Landsat-9 OLI-2/TIRS-2 untuk memperoleh tutupan lahan, kerapatan vegetasi, kerapatan bangunan, dan suhu permukaan darat; dan untuk data survey lapangan berupa suhu udara dan kelembaban relatif untuk mendapatkan tingkat kenyamanan. Pada penelitian ini pengolahan data yang dilakukan dengan metode random forest, NDVI, NDBI, dan Discomfort Index (DI). Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa perubahan tutupan lahan yang terjadi pada lahan terbangun menyebabkan peningkatan suhu permukaan darat sekitar 2-4 per tahun di Kabupaten Sumedang. Kenaikan suhu tersebut mempengaruhi pada tingkat kenyamanan yang semakin menurun.

---

The world's population continues to increase every year, with Indonesia being the fourth most populous country. Rapid population growth leads to a lack of available land. Changes in land use, especially in urban areas, result in land conversion and land cover changes. Changes in land cover affect land surface temperature. This study examines land cover changes in Sumedang Regency. The objective is to observe the changes in land cover that occurred in Sumedang Regency in 2012, 2017, and 2022, as well as their influence on land surface temperature and comfort levels. Satellite imagery from Landsat-7 ETM+, Landsat-8 OLI/TIRS, and Landsat-9 OLI-2/TIRS-2 was used to obtain land cover, vegetation density, building density, and land surface temperature data. Field survey data, including air temperature and relative humidity, were collected to assess comfort levels. The data were processed using random forest, NDVI, NDBI, and Discomfort Index (DI) methods. The results of the study indicate that land cover changes in built-up areas have led to an annual increase in land surface temperature of approximately 2-4℃ in Sumedang Regency. This temperature rise effects decreasing comfort levels."

"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"

"Lahan adalah sumber daya yang sangat penting dan utama pada sektor pertanian bagi petani dan bagi pembangunan pertanian. Kecamatan Jatisari berstatus sebagai kawasan pertanian tanaman pangan menurut Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW) Kabupaten Karawang Tahun 2011-2031. Tingginya pertumbuhan penduduk membuat kebutuhan akan lahan permukiman semakin tinggi ditambah terdapat jalur arteri yang melintasi wilayah Kecamatan Jatisari yang menyebabkan semakin tinggi potensi perubahan penggunaan dan/atau tutupan lahan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perubahan tutupan lahan sawah pada tahun 1999, 2011, dan 2023 serta memprediksi perubahan tutupan lahan sawah pada tahun 2031 yang kemudian akan dianalisis dengan Rencana Tata Ruang Wilayah Kabupaten Karawang yang berakhir pada tahun 2031 dan Lahan Pertanian Pangan Berkelanjutan Wilayah Kecamatan Jatisari. Model spasial dihasilkan dengan metode Celullar Automata-Markov Chain yang dibangun berdasarkan perubahan tutupan lahan tahun 1999, 2011, dan 2023 serta faktor pendorong (driving factors) berupa jarak dari jalan, jarak dari sungai, jarak dari permukiman, jarak dari POI (Point of Interest). Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara spasial terjadi perubahan tutupan lahan pertanian sawah yang sebagian besar menjadi tutupan lahan permukiman dan terjadi di bagian tengah yang disebabkan oleh adanya jalan arteri, jalan kolektor, maupun jalan lokal. Hasil  prediksi tutupan lahan  pertanian sawah tahun 2031 juga menunjukkan bahwa tutupan lahan sawah mengalami perubahan yang sebagian besar menjadi tutupan lahan permukiman dan terdapat di bagian tengah wilayah Kecamatan Jatisari dimana permukiman berkembang oleh karena jalan arteri, jalan kolektor, maupun jalan lokal. Peta RTRW memiliki tutupan lahan permukiman yang lebih luas dibanding peta prediksi tutupan lahan tahun 2031. Luasan LP2B lebih kecil dibanding lahan sawah keseluruhan ada peta prediksi tutupan lahan tahun 2031. Secara keseluruhan, peta prediksi tutupan lahan sawah pada tahun 2031 dapat menjadi saran bagi Pemerintah Kabupaten Karawang dimana lahan sawah yang ada dan lahan sawah berkelanjutan harus tetap dipertahankan.

---

Land is a very important and main resource in the agricultural sector for farmers and for agricultural development. Jatisari Sub-district has the status of a food crop agricultural area according to the Karawang Regency Spatial Plan (RTRW) 2011-2031. The high population growth makes the need for residential land higher plus there is an arterial route that crosses the Jatisari District area which causes a higher potential for changes in land use and/or cover. This research aims to analyze the changes of paddy field land cover in 1999, 2011, and 2023 and predict the changes of paddy field land cover in 2031 which will then be analyzed with the Karawang Regency Spatial Plan which ends in 2031 and the Sustainable Food Agricultural Land of Jatisari District. The spatial model was generated using the Celullar Automata-Markov Chain method which was built based on land cover changes in 1999, 2011, and 2023 and driving factors such as distance from roads, distance from rivers, distance from settlements, distance from POI (Point of Interest). The results showed that spatially there was a change in the land cover of paddy fields, most of which became residential land cover and occurred in the central part caused by the presence of arterial roads, collector roads, and local roads. The results of the prediction of rice field agricultural land cover in 2031 also show that rice field land cover has changed mostly to residential land cover and is found in the central part of the Jatisari Sub-district area where settlements are developing due to arterial roads, collector roads, and local roads. The RTRW map has a wider settlement land cover than the 2031 land cover prediction map. The LP2B area is smaller than the total paddy fields in the 2031 land cover prediction map. Overall, the prediction map of paddy field land use in 2031 can be a suggestion for the Karawang Regency Government where existing paddy fields and sustainable paddy fields must be maintained."

"Perubahan tutupan lahan dipengaruhi oleh dinamika aktivitas manusia dari waktu ke waktu. Pertumbuhan penduduk perkotaan dan pedesaan terus melampaui perluasan lahan, sehingga mengakibatkan perubahan tutupan lahan dan cenderung mengurangi rasio lahan terbuka hijau terhadap lahan terbangun. Tujuan penelitian untuk menganalisis hubungan perubahan tutupan lahan dan indeks vegetasi selama periode 2017-2022. Data yang digunakan adalah citra Landsat 8 pada bulan Juli 2017 dan November 2022. Klasifikasi tutupan lahan digunakan software ENVI dengan titik uji sejumlah 50 sampel. Klasifikasi indeks vegetasi dipilih NDVI. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perubahan tutupan didominasi oleh lahan terbangun sebesar 60,87% dengan peningkatan 17,05% Sementara perubahan indeks vegetasi didominasi oleh vegetasi rapat. Pola perubahan tutupan lahan didominasi oleh perubahan vegetasi rapat menjadi lahan terbangun, sedangkan indeks vegetasi didominasi oleh vegetasi rapat menjadi vegetasi rapat dengan penurunan sebesar 7%.

---

Land cover changes are influenced by the dynamics of human activities over time. Urban and rural population growth continues to exceed land expansion, resulting in changes in land cover and tending to reduce the ratio of green open land to built-up land. The purpose of this study was to analyze the relationship between land cover changes and vegetation index during the period 2017-2022. The data used were Landsat 8 images in July 2017 and November 2022. Land cover classification used ENVI software with 50 sample test points. The vegetation index classification was selected NDVI. The results showed that cover changes were dominated by built-up land of 60.87% with an increase of 17.05%. While changes in the vegetation index were dominated by dense vegetation. The pattern of land cover change was dominated by changes from dense vegetation to built-up land, while the vegetation index was dominated by dense vegetation to dense vegetation with a decrease of 7%."