Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Meningkatnya pertumbuhan penduduk dapat mengarah pada ketersediaan lahan permukiman, hal ini menyebabkan ketidakseimbangan populasi dengan permukiman yang ada. Sehingga tekanan populasi pada lahan permukiman akan semakin besar. Dalam beberapa tahun terakhir model Cellular Automata CA untuk simulasi pertumbuhan perkotaan telah tumbuh baik karena kesederhanaan, fleksibilitas dan intuitif, terutama Model Cellular Automata dapat menggabungkan dimensi spasial dan temporal. Studi ini menunjukkan model-model CA dalam perubahan kapasitas pendukung lahan temporal dan prediksi ke depan pada tahun 2032. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mensimulasikan daya dukung lahan perumahan di masa depan berdasarkan model CA dengan data fisik dan sosial di Kota Bengkulu. Pertama, matriks transisi dihitung dari peta penggunaan lahan 2002-2010 menggunakan model CA untuk memprediksi perubahan penggunaan lahan secara luas. Kedua, prosedur evaluasi integrasi digunakan untuk menghasilkan peta potensi transisi berdasarkan indikator fisik dan sosial. Akhirnya, matriks transisi dan peta potensial transisi diimplementasikan dalam model CA untuk mensimulasikan distribusi spasial kapasitas daya dukung lahan dari 2017-2032. Akibatnya, simulasi distribusi spasial menunjukkan bahwa ketersediaan lahan akan melebihi kebutuhan akan lahan yang akan digunakan. Studi ini diantisipasi untuk membantu pemerintah daerah untuk lebih memahami dan mengatasi sistem penggunaan lahan yang kompleks dan mengembangkan strategi pengelolaan penggunaan lahan yang lebih baik.

---

population with existing settlements area, so the population pressure on settlement land will be greater. In recent years, the Cellular Automata CA models for urban growth simulation has grown favorably because of its simplicity, flexibility and intuitive, especially the Cellular Automata Models can incorporate spatial and temporal dimensions. This study shows the CA models in the changing of temporal land support capacity and forward prediction in 2032. The purpose of this study is to simulate the carrying capacity of residential land in the future based on CA models with physical and social data in Bengkulu City. First, the transition matrix is calculated from land use maps 2002 2010 using the CA models to predict broad land use changes. Second, the integration evaluation procedure is used to generate transition potential maps based on physical and social indicators. Finally, transition matrix and transition potential maps are implemented in the CA models to simulate the spatial distribution of residential land carrying capacity from 2017 2032. Consequently, the simulation of spatial distribution shows that the availability of land will exceed the need for land to be used for shelter. The study is anticipated to help local authorities to better understand and address complex land use systems and develop better land use."

"Pelabuhanratu merupakan wilayah pesisir yang strategis untuk berkembang. Haltersebut membuat pemerintah setempat menjadikan Pelabuhanratu sebagai GrowthCenter dari Kabupaten Sukabumi. Berkaitan dengan hal itu, perubahan penggunaanlahan terus terjadi dan dikhawatirkan tidak mendukung keberlanjutan lingkungan.Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis bagaimana perubahan penggunaan lahankota Pelabuhanratu sampai dengan tahun 2032. Metode yang digunakan dalampenelitian ini adalah Cellular Automata-Markov dengan beberapa faktor yangmendorong terjadinya perubahan penggunaan. Faktor penentu dibuat dengan logikafuzzy dengan beberapa variabel yaitu jarak dari jalan, jarak dari point of interest, jarakdari sungai, jarak dari pantai, wilayah ketinggian, kemiringan dan tutupan lahan. Dataini digunakan sebagai masukan pada Cellular Automata-Markov Chain. Tutupan lahandiambil dari google earth pada tahun 2002, 2010 dan 2017. Hasil prediksi menunjukkanbahwa perubahan tutupan lahan sangat signifikan. Nilai akurasi kappa pada modelmencapai 91. Lahan terbangun berkembang linear pada bagian selatan, menyebarpada bagian utara dan beraglomerasi pada bagian barat.

---

Pelabuhanratu is a strategic coastal area that matter the local government makePelabuhanratu as a Growth Center of Sukabumi Regency. In this regard, landcoverchanges continue to occur and are feared not to support environmental sustainabilitycaused of growing center. The purpose of this study is to analyze how land use changeof Pelabuhanratu city until 2032. The method used in this research is CellularAutomata Markov in with several factors that encourage the land cover change. Drivingfactor made with fuzzy logic with some variables that is distance from road, distancefrom river, distance from coastline, distance from point of interest, elevation, slope andlandcover. This data is used to create suitability area for built up area as input forCellular Automata Markov tools. Land cover was obtained from google earth in 2002, 2010 and 2017 as the basis of model calculation. The prediction result shows that landuse change in Pelabuhanratu city is very significant with the Kappa Standard level ofaccuracy 91. Built up area has extended from the previous condition that coming fromagricultural area. Built up area growth with linear pattern at south area, spread pattern atnorth area and crowded at west area."

"ABSTRAKAlih fungsi lahan yang tidak terkendali dan tidak memperhatikan syarat konservasi menyebabkan lahan menjadi kritis. Sub DAS Keduang merupakan salah satu bagian dari DAS Bengawan Solo Hulu yang luas lahan kritisnya terus meningkat, sehingga untuk itu diperlukan prediksi yang dapat menggambarkan kondisi tingkat kekritisan lahan Sub DAS Keduang secara spasial sebagai upaya menanggulangi lahan kritis. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perubahan penutup lahan tahun 2005, 2011, dan 2018, serta memprediksi model spasial konservasi lahan kritis tahun 2031 berdasarkan prediksi tingkat kekritisan lahan menggunakan pemanfaatan model Cellular Automata-Markov Chain. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah penutup lahan, produktivitas lahan, kemiringan lereng, tingkat bahaya erosi, jarak dari jalan, jarak dari sungai, jarak dari pemukiman, dan ketinggian wilayah. Metode analisisnya adalah spasial dan temporal komparatif deskriptif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perubahan penutup lahan Sub DAS Keduang terjadi secara dinamis dan permukiman merupakan penutup lahan yang paling signifikan mengalami peningkatan luasan. Prediksi tingkat kekritisan lahan menunjukkan Sub DAS Keduang didominasi oleh lahan dengan tingkat kritis. Prediksi model spasial konservasi lahan kritis pada tahun 2031 lebih didominasi oleh metode vegetatif dibandingkan dengan metode kombinasi (vegetatif dan mekanik), karena wilayahnya berada di lereng yang landai sehingga pengendalian lereng tidak terlalu dibutuhkan.

---

ABSTRACT

Land coversion that uncontrolled and not in accordance with the regulation of conservation can cause the critical land. Keduang Sub Watershed is one part of Bengawan Solo Upper Watershed where the critical land area is always increased, so spatial prediction is required to describe the critical land level of Keduang Sub Watershed as an effort to cure the critical land. This research aims to analyze the land cover changes in 2005, 2011, and 2018, and also predict the spatial model of critical land conservation 2031 based on the critical land level prediction of Keduang Sub Watershed using utilization of Cellular Automata-Markov Chain model. The variable used in this research is land cover, land productivity, slope, erosion hazard level, distance from the road, distance from the river, distance from the settlement, and height of area. The analysis method is spatial and temporal comparative descriptive. The results showed that land cover of Keduang Sub Watershed is changed dinamically and settlements were the land cover that most significant increased. The prediction of critical land level shows that Keduang Sub Watershed is dominated by critical level. The prediction of spatial model of critical land conservation shows that Keduang Sub Watershed is more dominated by vegetative method than combination method (vegetative and mechanic), because the region is located on flat slope, then the slope-control is not so necessary.

"

"ABSTRAK

Tanah gambut merupakan ekosistem yang rapuh fragile , banyak diantaranya ketika akan dimanfaatkan, kemudian berujung pada kegagalan dan akhirnya ditelantarkan, sehingga pemanfaatan dan penggunaannya harus secara bijak dan didasarkan pada karakteristik tanah. Perluasan penggunaan tanah gambut meningkat pesat di beberapa provinsi yang memiliki areal gambut luas seperti di Jambi. Jambi merupakan salah satu provinsi yang memiliki tanah gambut dengan luasan, diurutan ketujuh di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk melihat perubahan penggunaan tanah, yang berpotensi terhadap berkurang dan hilangnya fungsi-fungsi tanah gambut yang bernilai tinggi, dengan menggunakan metode Cellular Automata CA . Metode CA ini dijalankan dengan menggunakan aplikasi LCM Land Change Modeler dengan 6 faktor pendorong yang mempengaruhi, dimana perubahan paling dominan terjadi dari hutan menjadi perkebunan. Perubahan Penggunaan tanah dilihat pada rentang tahun 1990, 2000, 2010, dan 2014. Hasil analisis yang diperoleh kemudian dilakukan validasi Kappa. Hasil validasi Kappa tersebut digunakan untuk membuat simulasi model perubahan penggunaan tanah di tahun 2030, dengan tingkat akurasi model mencapai 75.74 .

---

ABSTRACT

Peatlands is a fragile ecosystem, which is very difficult to be maintained and utilized, and finally will be abandoned. Therefore, peatlands utilization must be careful and refer to the land characteristic. Massive and extensive peatlands utilizations could be found in some provinces, including Jambi. Peatlands area in Jambi is the seven largest in Indonesia. Using Cellular Automata CA method, the aim of this research is to identify land use change that gives impact to the loss and decrease of high value peatlands. CA method runs by LCM Land Change Modeler with 6 influencing supporting factors, where the most dominant change could be found in the forest to plantation area. Land use change is analyzed from following year 1990, 2000, 2010, and 2014. The result analysis is validated using Kappa to create a land use model simulation in 2030. The accuracy of this simulation reaches 75.74 . "

"Kondisi hutan mangrove di Segara Anakan, Cilacap saat ini semakin mengalami penurunan baik secara kualitatif maupun kuantitatif. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model dinamika spasial perubahan hutan mangrove pada tahun 1987-2016 dan membuat model prediksi penutup hutan mangrove pada tahun 2031 di Segara Anakan, Cilacap dengan skenario bebas dan skenario RTRW. Citra satelit yang digunakan adalah citra seperti SPOT 1 akusisi tahun 1987, Landsat 7 ETM akusisi tahun 2003 dan Landsat 8 OLI akusisi tahun 2016. Metode yang digunakan adalah Markov Chain-Cellular Automata dengan beberapa faktor pendorong di antaranya jarak dari pemukiman, kepadatan penduduk, jarak dari jalan, jarak dari sungai, jarak dari pusat kegiatan, sedimentasi dan salinitas. Hasil penelitian ini menunjukkan pada tahun 1987-2016 hutan mangrove lebih banyak dikonversi menjadi sawah dan ladang. Penambahan lahan hutan mangrove dari penutup lahan lainnya berasal dari perairan. Prediksi hutan mangrove pada tahun 2031 menunjukkan adanya penurunan luasan yang signifikan yaitu sebesar 64 skenario bebas , sedangkan prediksi hutan mangrove tahun 2031 skenario RTRW menunjukkan adanya sedikit peningkatan luasan hutan mangrove sebesar 1,33 . Model prediksi hutan mangrove dengan skenario RTRW lebih dapat mempertahankan kawasan hutan mangrove dari berbagai ancaman dan gangguan dari penutup lahan lainnya dibandingkan dengan model prediksi dengan skenario bebas.

---

The condition of mangrove forest in Segara Anakan, Cilacap is now decreasing both qualitatively and quantitatively. This study aims to create a model of distribution changes of mangrove forests in 1987 2016 and forecast the distribution of mangrove forests in 2031 in Segara Anakan, Cilacap. Satellite imagery that used such imagery SPOT 1 in 1987, Landsat 7 ETM in 2003 and Landsat 8 OLI 2016. The method used is a Markov Chain, Cellular Automata with driving factors such as distance from settlements, population density, distance from the road, distance from the river, the distance from the center of activity, sedimentation and salinity.

The results of this study indicate that in 1987 2016 mangrove forests converted more into rice fields and fields. The addition of mangrove forest area comes from the waters. The prediction of mangrove forest distribution in 2031 with free scenario shows a significant decrease in mangrove forest area and increasing number of rice fields and dry lands. The predicted distribution of mangrove forests in 2031 with the RTRW scenario shows a slight increase in mangrove forest area and reduced rice fields and dry lands. Predicted models with RTRW scenarios can defend mangrove forest areas from various threats and disturbances from other land cover than prediction models with free scenarios."

"ABSTRAKKota Malang merupakan kota terbesar kedua dengan luas 110,6 Km2 di Provinsi Jawa Timur, pertumbuhan kota dengan adanya kegiatan pendidikan meningkatkan pembangunan di Kota Malang. Penelitian ini memiliki tujuan untuk menganalisis perubahan penggunaan tanah pada tahun 1996-2016 di Kota Malang. Menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi perubahan pengunaan tanah di Kota Malang tahun 1996-2016. Mensintesa dan membuat model prediksi penggunaan tanah di Kota Malang pada tahun 2030 dengan pendekatan aplikasi metode markov chain Celullar Automata.Metode yang dapat mengkaji fenomena perubahan penggunaan tanah kaitannya dengan pertumbuhan kota di Kota Malang adalah metode markov chain cellular automata. Metode markov chain cellular automata mampu memprediksi perubahan penggunaan tanah akibat pertumbuhan sebuah kota. Hasil prediksi pertumbuhan perkotaan dengan melihat dominansi lahan terbangun memiliki luas 8860,87 ha sedangkan lahan pertanian dan tegalan terus berkurang diangkibatkan adanya pertumbuhan perkotaan. Hasil prediksi tahun 2030 mengenai perubahan penggunaan tanah lahan tidak terbangun sebesar 2.145,13 dibandingkan tahun 2016 sebesar 3400.06 ha artinya terjadi perubahan penggunaan tanah sebesar 1,254.93. Berdasarkan hasil penelitian dari penerapan metode markov chain cellular automata ini maka diharapkan temuan ini dapat dijadikan pertimbangan dalam merancang RTRW Kota Malang yang berkelanjutan. Sehingga keseimbangan ekologis, keseimbangan lingkungan dan ketahanan pangan dapat terjaga dan memenuhi syarat sebuah Kota yang memiliki daya dukung dan daya tampung lingkungan.

---

ABSTRACTMalang is the second largest city with an area of 110.6 km2 in the province of East Java, the growth of the city with their educational activities to promote development in the city of Malang. This study has the objective to analyze the land use change in 1996 2016 in the city of Malang. Analyzes the factors that influence changes in land use in the city of Malang in 1996 2016. Synthesize and create predictive models of land use in Malang in 2030 with the approach ofapplicationmethod Markov chainCelullar Automata.This method to examine the phenomenon of land use changes in relation to the growth of the city of Malang is amethod of Markov chaincellularautomata.method Markov chain cellular automata is able to predict changes in land use due to the growth of a city. The result of urban growth predictions by looking at the dominance of developed and undeveloped land has an area of 8860.87 ha of agricultural land and moor while declining impact to their urban growth. The prediction results in 2030 regarding changes in land use land is not awakened at 2145.13 compared to 2016 amounted to 3400.06 ha it is mean changes in land use amounted to 1,254.93. Based on the results of the application method of cellular automataMarkov chain it is expected that these findings can be taken into consideration in designing a sustainable RTRW Malang. So that the ecological balance, food security and environmental balance can be maintained and qualify a city which has a carrying capacity and environmental capacity."

"Peningkatan jumlah penduduk menyebabkan kebutuhan akan ruang sebagai tempat bermukim juga semakin meningkat. Perubahan penggunaan tanah non permukiman menjadi permukiman merupakan salah satu gejala perubahan penggunaan tanah. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis perkembangan permukiman dan membuat simulasi melalui metode Markov Chain dan Cellular Automata di wilayah metropolitan Malang Raya periode 1989-2002 dan 2002-2016 dan prediksi tahun 2031. Dalam penelitian ini digunakan citra Landsat 4 TM, Landsat 7 ETM , dan Landsat 8 OLI multi temporal untuk mengidentifikasi penutup lahan. Daerah studi penelitian ini adalah wilayah metropolitan Malang atau dikenal dengan sebutan Malang Raya yang termasuk di dalamnya dua kota dan satu kabupaten. Analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis deskriptif dan analisis spasial. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa perkembangan permukiman cenderung terus meningkat dari tahun 1989-2016 hingga prediksi pada tahun 2031. Meningkatnya perkembangan permukiman ditandai dengan meluasnya wilayah permukiman ke arah Utara, Selatan, dan Barat Laut dikarenakan adanya pusat kota dan jaringan jalan nasional yang mampu memicu meningkatnya aktivitas manusia.

---

The growing number of population increased the needs for settlement space. The change in land use for non ndash settlement to settlement space is one of the signs of change for land use. The purpose of this research is to analyze the housing development and create a simulation using Markov Chain and Cellular Automata method in metropolitan area of Malang Raya for the period of 1989 ndash 2002 and 2002 ndash 2016, and prediction for the year of 2031. In this research, Landsat 4 TM, Landsat 7 ETM , and multi temporal Landsat 8 OLI were used to identify the land cover. The focus area for this study research is metropolitan area of Malang or famously known as Malang Raya, which includes two cities and one district. The analysis used in this research are descriptive and spatial analysis. The results of this research show that settlement development tends to increase from year 1989 ndash 2016, up until the prediction of year 2031. The increased rate of settlement development is marked by the expansion of settlement area to the North, South, and North West, caused by the existence of city center as well as national road network, which triggers more human rsquo s activities."

"ABSTRAKKota Depok yang mempunyai luas wilayah sekitar 20.029 ha, tidak terlepas dari fenomena dinamika perubahan lahan akibat pertambahan penduduk terus menerus. Apabila proses ini dibiarkan maka akan terjadi pergeseran penggunaan lahan yang semakin tidak terkendali. Prediksi penggunaan lahan menjadi salah satu alternatif sebagai antisipasi pengendalian penggunaan lahan yang berlebihan dimasa yang akan datang . Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pemodelan untuk memprediksi perubahan penggunaan lahan di Kota Depok tahun 2030 menggunakan aplikasi Cellular Automata-Markov dengan metode Jaringan Syaraf Tiruan, lalu membandingkannya dengan Rencana Tata Ruang Wilayah RTRW kota Depok sebagai salah satu instrumen perencanaan. Hasil penelitian menunjukan perubahan penggunaan lahan dari tahun 1998 ndash; 2013. Penambahan luas penggunaan lahan terjadi pada permukiman sebesar 7254 ha Kecamatan Limo dan Sukmajaya , pertanian/tegalan/ladang sebesar 3327, semak/tanah terbuka dan badan air masing ndash; masing 395 ha dan 451 ha Penurunan secara besar terjadi pada kebun/vegetasi dan sawah yaitu sebesar 9707 ha dan 1350 ha. Prediksi penggunaan lahan menunjukan penambahan luas penggunaan lahan terjadi pada kebun Kecamatan Tapos sebesar 1813 ha, permukiman sebesar 391 ha Kecamatan Beji, Pancoran Mas, Sukmajaya , dan sawah sebesar 864 ha. Penurunan secara besar terjadi pada pertanian yaitu sebesar 1971 ha dan semak/tanah terbuka sebesar 1079 ha. Prediksi perubahan penggunaan lahan di Kota Depok untuk tahun 2030 pada memiliki nilai Kappa sebesar 0.68 akurasi 68 . Setelah dibandingkan dengan RTRW setidaknya terdapat kemiripan sebesar 13.700 ha atau 68 luas total Kota Depok. Setidaknya sekitar 12516 ha permukiman kepadatan tinggi, 1549 ha untuk Ruang Terbuka Hijau, dan 80 ha untuk Daerah Resapan Air.

---

ABSTRACTDepok city which has an area of about 20,029 ha, is inseparable from the phenomenon of the dynamics of land use change due to the continuous population growth. If the process is allowed then there will be a huge shift and uncontrolled in land use . Land use prediction is one of the alternatives in anticipation of excessive land use control in the future. This study aims to model the prediction of land use change in Depok City by 2030 using Cellular Automata Markov application with Artificial Neural Network method and compare it with Spatial Planning RTRW of Depok as one of the planning instruments. The results of the study show the land use change from 1998 to 2013. The increase of land use occurred in settlements of 7254 ha Limo and Sukmajaya SubDistrct , agriculture of 3327ha, shrubs open land and water bodies of 395 ha and 451 ha. The large decrease occurred in the garden vegetation and rice fields that amounted to 9707 ha and 1350 ha. Land use prediction shows the increase of land use occurred in the vegetation Tapos Sub District of 1813 ha, settlements of 391 ha Beji, Pancoran Mas, Sukmajaya Sub District , and rice field of 864 ha. A large decrease occurred in agriculture that amounted to 1971 ha and shrub open land of 1079 ha. The prediction of land use change in Depok for 2030 has a Kappa value of 0.68 68 accuracy . After comparison with RTRW, there is at least 13,700 ha or 68 of total Depok City. At least around 12516 ha of high density settlements, 1549 ha for the Green Open Space, and 80 ha for the Water Catchment Area."