Prediksi Perubahan Penutup Lahan menggunakan Integrasi Celullar Automata dan Analytical Hierarchy Process (AHP) (Studi Kasus : Kota Pekanbaru)

Authors

  • Mardianto Saputra
  • Idham Nugraha Urban and Regional Planning Departement, Universitas Islam Riau
  • Firdaus Agus
  • Anita Hidayah

Keywords:

Celullar Automata, Analytical Hierarchy Process (AHP), Lahan Terbangun, Lahan Non-Terbangun, Pekanbaru

Abstract

Penutup lahan di Kota Pekanbaru setiap tahunnya terus berkembang mengingat tingginya permintaan akan kebutuhan lahan di masa yang akan datang dan pertumbuhan penduduk yang terus meningkat. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan prediksi perubahan penutupan lahan di Kota Pekanbaru dari 2000-2040 dengan menggunakan metode pemodelan celullar automata. Analisis dilakukan dengan cara mengidentifikasi penutupan lahan Kota Pekanbaru tahun 2000-2015. Data yang digunakan adalah peta citra landsat Kota Pekanbaru. Peta citra tersebut merupakan peta citra yang memiliki resolusi tinggi. Kemudian dilakukan Identifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi perubahan penutupan lahan di Kota Pekanbaru akan ditentukan dengan menggunakan metode analisis AHP (Analytical Hierarchy Process).Analisis dari hasil permodelan Cellular Automata menunjukkan bahwa lahan terbangun di kota Pekanbaru tahun 2040 mengalami kenaikan. Luas lahan terbangun pada tahun 2040 diprediksikan mencapai 20.388,867 Ha dan luas lahan non terbangun adalah 53.449,118 Ha. Wilayah dengan perubahan penutupan lahan paling tinggi adalah Kecamatan Tenayan raya, Kecamatan tampan, Kecamatan Rumbai, Kecamatan Rumbai Pesisir dan Kecamatan Payung Sekaki. Wilayah dengan perubahan penutupan lahan paling sedikit meliputi Kecamatan Senapelan, Kecamatan Limapuluh, Kecamatan Sail, Kecamatan Marpoyan Damai dan Kecamatan Bukit Raya. Sedangkan wilayah yang tidak mengalami perubahan penutup lahan adalah Kecamatan Sukajadi dan Kecamatan Pekanbaru Kota.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Sampurno, R. M., & Thoriq, A. (2016). Klasifikasi Tutupan Lahan Menggunakan Citra Landsat 8 Operational Land Imager (Oli) Di Kabupaten Sumedang (Land Cover Classification Using Landsat 8 Operational Land Imager (Oli) Data In Sumedang Regency). Jurnal Teknotan Vol, 10(2).

Jia, K. Et al. 2014. Landcover classification using Landsat 8 Operational Land Imager data in Beijing, China. Geocarto International. 29:941-951.

Yunus, H.S. 2001. Struktur Tata Ruang Kota. Yogyakarta: Pustaka Pelajar

Wijayanti, Awita. 1998. Faktor-faktor Penentu Efektivitas RDTRK sebagai Pengendali Penggunaan Lahan di Kawasan Peleburan Kotamadya Semarang. Kolokium tidak diterbitkan, Jurusan Perencanaan Wilayah dan Kota, Semarang: FT UNDIP

Yudichandra, F. K., Widiatmaka, W., & Anwar, S. (2020). Perubahan dan Prediksi Penggunaan Lahan Menggunakan Markov – Cellular Automata di Kota Batu. Tataloka, 22(2), 202–211. https://doi.org/10.14710/tataloka.22.2.202-211

Undang-Undang No. 26 Tahun 2007 tentang Penataan Ruang

UU No.4, 2011 tentang Informasi Geospasial

Nugraha, I.; Dalilla, F.; Tanjung, M.; Ardiansyah, R. and Hisyam, M. (2020). Spatiotemporal Analysis of Urban Land Cover: Case Study - Pekanbaru City, Indonesia. In Proceedings of the Second International Conference on Science, Engineering and Technology - ICoSET, ISBN 978-989-758-463-3, pages 74-79. https://doi.org/10.5220/0009106300740079

Downloads

Published

2022-02-28

How to Cite

Saputra, M., Nugraha, I., Agus, F., & Hidayah, A. (2022). Prediksi Perubahan Penutup Lahan menggunakan Integrasi Celullar Automata dan Analytical Hierarchy Process (AHP) (Studi Kasus : Kota Pekanbaru). Journal of Urban Regional Planning and Sustainable Environment, 1(1). Retrieved from https://journal.uir.ac.id/index.php/JURPS/article/view/9051