Prediksi Perubahan Penggunaan Lahan di Kecamatan Jogonalan Kabupaten Klaten Tahun 2028 dan 2036
Azka Alfiana, Dr. Ir. Diyono, S.T., M.T., IPU.
2026 | Skripsi | TEKNIK GEODESI
Kecamatan Jogonalan mengalami tekanan alih fungsi
lahan yang signifikan akibat pertumbuhan penduduk dan pembangunan Tol
Jogja-Solo, yang mengancam keberadaan lahan produktif. Penelitian ini bertujuan
menganalisis tren perubahan penggunaan lahan tahun 2016, 2020, dan 2024, serta
memprediksi sebaran spasialnya pada tahun 2028 dan 2036. Hasilnya diharapkan
menjadi landasan pertimbangan bagi perencanaan tata ruang wilayah yang lebih
terkendali.
Penelitian memanfaatkan citra PlanetScope resolusi 3
meter tahun 2016, 2020, dan 2024. Klasifikasi penggunaan lahan dilakukan dengan
metode Object-Based Image Analysis (OBIA), sedangkan analisis perubahan
dan prediksi spasial dilakukan di GeoSOS-FLUS. Model prediksi mengintegrasikan Artificial
Neural Network (ANN) untuk menghitung probabilitas transisi dan Cellular
Automata (CA) untuk simulasi spasial dengan mempertimbangkan variabel pendorong
serta batasan (constraint) sesuai RDTR Kecamatan Jogonalan.
Hasil analisis menunjukkan tren penurunan luas sawah
sebesar 92,95 ha dan peningkatan permukiman sebesar 194,76 ha selama periode
2016-2024. Kualitas klasifikasi penggunaan lahan dinilai baik dengan nilai overall
accuracy di atas 85% untuk ketiga tahun pengamatan. Pemodelan prediksi juga
dinyatakan valid dengan nilai overall accuracy 81,05?n kappa
coefficient 0,68, yang memproyeksikan ekspansi permukiman mencapai 1.046,24
ha serta sektor perdagangan 83,67 ha pada tahun 2036. Transformasi wilayah
menunjukkan pergeseran dari corak agraris menuju kawasan perkotaan yang
berorientasi pada simpul gerbang tol. Meskipun terjadi pengurangan lahan
produktif, dinamika perubahan tersebut secara keseluruhan diprediksi masih
berada dalam koridor rencana pola ruang RDTR yang berlaku.
Kata Kunci: Perubahan Penggunaan Lahan, CA-ANN, PlanetScope, OBIA,
Jogonalan
Jogonalan
District is experiencing significant land-use conversion pressure driven by
population growth and the construction of the Jogja-Solo Toll Road, which
threatens the availability of productive land. This study aims to analyze
land-use change trends in 2016, 2020, and 2024, and to predict their spatial
distribution for 2028 and 2036. the results are expected to serve as a
foundational consideration for more controlled regional spatial planning.
The
research utilizes 3-meter resolution PlanetScope imagery from 2016, 2020, and
2024. Land-use classification was performed using the Object-Based Image
Analysis (OBIA) method, while change analysis and spatial prediction were
conducted using GeoSOS-FLUS. The prediction model integrates an Artificial
Neural Network (ANN) to calculate transition probabilities and Cellular
Automata (CA) for spatial simulation, incorporating driving variables and
constraints based on the Jogonalan District Detailed Spatial Plan (RDTR).
The
results indicate a declining trend in paddy field area by 92.95 hectares and an
increase in residential areas by 194.76 hectares during the 2016-2024 period.
The quality of land-use classification is rated as good, with overall accuracy
exceeding 85% for all three observation years. The prediction modeling is also
declared valid, with an overall accuracy of 81.05% and a kappa coefficient of
0.68, projecting that residential expansion will reach 1,046.24 hectares and
the commercial sector will reach 83.67 hectares by 2036. The regional
transformation shows a shift from an agrarian character toward an urbanized
area oriented around toll gate nodes. Despite the reduction in productive land,
the overall dynamics of change are predicted to remain within the corridors of
the prevailing RDTR spatial pattern plan.
Keywords: Land-Use Change, CA-ANN, PlanetScope, OBIA, Jogonalan
Kata Kunci : Perubahan Penggunaan Lahan, CA-ANN, PlanetScope, OBIA, Jogonalan
