Prediksi Perubahan Penggunaan Lahan Menggunakan Cellular Automata di Kecamatan Kedamean Kabupaten Gresik Tahun 2030

Land use change in peri-urban areas is a dynamic phenomenon influenced by various social, economic, and physical factors. This study aims to analyze land use change in Kedamean District, Gresik Regency, and predict land use conditions in 2030 using a Cellular Automata-based spatial modeling approach through the MOLUSCE plugin in QGIS. Land use data from 2014, 2018, and 2022 were analyzed to identify the spatial dynamics that occurred, where an increase in built-up land area and a decrease in agricultural land, forests, and sparse vegetation was observed. Land use projections for 2026 and 2030 show a continuing trend of land conversion, especially in areas with high accessibility. Model validation was carried out using a Kappa accuracy test, which produced a correctness value of 97.44% and an overall Kappa of 0.87927, indicating that the model has high accuracy in predicting spatial change. The results of this study can be used as a reference in spatial planning and the preparation of adaptive and sustainable policies for controlling land conversion in peri-urban areas such as Kedamean District. Perubahan penggunaan lahan di kawasan peri-urban merupakan fenomena yang dinamis yang dipengaruhi oleh berbagai faktor sosial, ekonomi, dan fisik wilayah. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perubahan penggunaan lahan di Kecamatan Kedamean, Kabupaten Gresik, serta memprediksi kondisi penggunaan lahan pada tahun 2030 menggunakan pendekatan pemodelan spasial berbasis Cellular Automata melalui plugin MOLUSCE di QGIS. Data penggunaan lahan tahun 2014, 2018, dan 2022 dianalisis untuk mengidentifikasi dinamika spasial yang terjadi, di mana teramati adanya peningkatan luas lahan terbangun dan penurunan lahan pertanian, hutan, serta vegetasi jarang. Proyeksi penggunaan lahan tahun 2026 dan 2030 menunjukkan tren konversi lahan yang berlanjut, terutama pada wilayah dengan aksesibilitas tinggi. Validasi model dilakukan dengan uji akurasi Kappa yang menghasilkan nilai correctness sebesar 97,44% dan Kappa overall sebesar 0,87927, menunjukkan bahwa model memiliki akurasi tinggi dalam memprediksi perubahan spasial. Hasil penelitian ini dapat dijadikan referensi dalam perencanaan tata ruang dan penyusunan kebijakan pengendalian alih fungsi lahan yang adaptif dan berkelanjutan di kawasan peri-urban seperti Kecamatan Kedamean.

Authors

Institutions

Publication Details

Journal
Tunas Agraria
Published
2025-09-02
DOI
https://doi.org/10.31292/jta.v8i3.493
Primary Topic
Computer Science and Engineering
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00
Controls
|||
ALL TIME
JAN
FEB
MAR
APR
MAY
JUN
JUL
AUG
SEP
OCT
article

Prediksi Perubahan Penggunaan Lahan Menggunakan Cellular Automata di Kecamatan Kedamean Kabupaten Gresik Tahun 2030

Sayyidatul Khoiridah, Thaariq Suryanullah Surya Sanjaya
Tunas Agraria
Computer Science and Engineering
article

Prediksi Perubahan Penggunaan Lahan Menggunakan Cellular Automata di Kecamatan Kedamean Kabupaten Gresik Tahun 2030

Sayyidatul Khoiridah, Thaariq Suryanullah Surya Sanjaya
article en

Abstract

Land use change in peri-urban areas is a dynamic phenomenon influenced by various social, economic, and physical factors. This study aims to analyze land use change in Kedamean District, Gresik Regency, and predict land use conditions in 2030 using a Cellular Automata-based spatial modeling approach through the MOLUSCE plugin in QGIS. Land use data from 2014, 2018, and 2022 were analyzed to identify the spatial dynamics that occurred, where an increase in built-up land area and a decrease in agricultural land, forests, and sparse vegetation was observed. Land use projections for 2026 and 2030 show a continuing trend of land conversion, especially in areas with high accessibility. Model validation was carried out using a Kappa accuracy test, which produced a correctness value of 97.44% and an overall Kappa of 0.87927, indicating that the model has high accuracy in predicting spatial change. The results of this study can be used as a reference in spatial planning and the preparation of adaptive and sustainable policies for controlling land conversion in peri-urban areas such as Kedamean District. Perubahan penggunaan lahan di kawasan peri-urban merupakan fenomena yang dinamis yang dipengaruhi oleh berbagai faktor sosial, ekonomi, dan fisik wilayah. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perubahan penggunaan lahan di Kecamatan Kedamean, Kabupaten Gresik, serta memprediksi kondisi penggunaan lahan pada tahun 2030 menggunakan pendekatan pemodelan spasial berbasis Cellular Automata melalui plugin MOLUSCE di QGIS. Data penggunaan lahan tahun 2014, 2018, dan 2022 dianalisis untuk mengidentifikasi dinamika spasial yang terjadi, di mana teramati adanya peningkatan luas lahan terbangun dan penurunan lahan pertanian, hutan, serta vegetasi jarang. Proyeksi penggunaan lahan tahun 2026 dan 2030 menunjukkan tren konversi lahan yang berlanjut, terutama pada wilayah dengan aksesibilitas tinggi. Validasi model dilakukan dengan uji akurasi Kappa yang menghasilkan nilai correctness sebesar 97,44% dan Kappa overall sebesar 0,87927, menunjukkan bahwa model memiliki akurasi tinggi dalam memprediksi perubahan spasial. Hasil penelitian ini dapat dijadikan referensi dalam perencanaan tata ruang dan penyusunan kebijakan pengendalian alih fungsi lahan yang adaptif dan berkelanjutan di kawasan peri-urban seperti Kecamatan Kedamean.

Tunas AgrariaVol. 8(3)
Universitas Dr. Soetomo (ID)
Openalex Percentile: Top 88%
Computer Science and Engineering
AI Navigator

Ask Laika to Summarize, Analyze, and Connect papers live on the map.

Summarize Papers & Methodologies

Extract key findings, datasets, and comparative methods across publications.

Benchmark Rankings & Visual Analytics

Rank top research institutions, authors, funders, topics, and journals by Field-Weighted Citation Impact (FWCI) and paper volume with instant charts.

Connect Distant Disciplines

Bridge topological clusters on the map to find hidden collaborative intersections.