Kajian Perubahan Penggunaan Lahan Berbasis Citra Satelit Penginderaan Jauh Resolusi Menengah dengan Metode Multi Layer Perceptrondan Markov Chain

https://doi.org/10.22146/mgi.15605

Diana Wisnu Wardani(1*), Projo Danoedoro(2), Bowo Susilo(3)

(1) 
(2) Fakultas Geografi UGM
(3) Fakultas Geografi UGM
(*) Corresponding Author

Abstract


Perkembangan Kota Yogyakarta yang sangat pesat mempengaruhi perubahan penggunaan lahan di daerah urban fringe salah satunya adalah Kabupaten Bantul. Perubahan penggunaan lahan yang tidak terkendali akan menimbulkan masalah sosial ekonomi dan lingkungan.Penelitian mengenai kajian perubahan penggunaan lahan berbasis citra satelit penginderaan jauh resolusi menengah dengan metode Multi Layer Perceptron dan Markov Chain di sebagian Kabupaten Bantul ini bertujuan: (a)mengkaji kemampuan citra satelit penginderaan jauh resolusi menengah Landsat untuk ekstraksi informasi penggunaan lahan tahun 2002, 2009 dan 2013, (b) mengkaji perubahan penggunaan lahan secara spasial dari tahun 2002 sampai dengan tahun 2009 serta (c) menyusun pemodelan perubahan penggunaan lahan dengan metode Multi Layer Perceptron dan Markov Chain pada tahun 2013 dengan mempertimbangkan faktor-faktor yang mempengaruhi perubahan penggunaan lahan berdasar penggunaan lahan 2002-2009.Faktor-faktor yang mempengaruhi perubahan (variabel perubahan) penggunaan lahan meliputi aksesbilitas (kepadatan jalan, jarak terhadap jalan, jarak terhadap sungai) dan kesesuaian lahan (kemiringan lereng). Citra penginderaan jauh multitemporal dalam penelitian ini menggunakan citra Landsat 5 TM  tahun 2002, Landsat 7 ETM+ tahun 2009 dan Landsat 8 OLI  tahun 2013. Penelitian ini menggunakan klasifikasi multispektral dengan metode maximum likelihood. Klasifikasi multispektral menghasilkan peta penutup lahan (2002, 2009, 2013) yang selanjutnya diturunkan menjadi peta penggunaan lahan. Hasil perubahan penggunaan lahan 2002-2009 selanjutnya dikaji dan diintegrasikan dengan variabel perubahan sebagai input dalam regresi non linear dengan Multi Layer Perceptron. Besar probabilitas perubahan ditentukan dengan metode Markov Chain. Hasil penelitian menunjukkan perubahan penggunaan lahan dari lahan pertanian menjadi permukiman pada periode tahun 2002-2009 seluas 2.766,78ha. Perubahan terluas terjadi di Kecamatan Banguntapan seluas 717,97 ha (25,21%). Perubahan kelas penggunaan lahan hutan dan kebun campuran ke permukiman seluas 804,69ha dan perubahan terluas terjadi di Kecamatan Imogiri seluas 361,02 ha (6,63%). Pemodelan spasial dengan menggunakan kombinasi MLP dan MC menghasilkan akurasi hasil prediksi terbaik dengan overall accuracy 86,16 % dan nilai kappa sebesar 0,79 (substantial agreement). 


Keywords


Markov Chain; multi layer perceptron; perubahan penggunaan lahan; prediksi



References

Almeida, C. M., (2003). Spatial Dynamic Modelling as a Planning Tool: Simulation of Urban Land Use Change in Bauru and Piracicaba (SP), Brazil. Sao Jose dos Campos. 321p. Published PhD Thesis. Brazilian National Institute for Space Research (INPE-10567-TDI/942/B). Al-sharif, A. dan Pradhan, B. (2013). Monitoring and predicting land use change in Tripoli Metropolitan City using an integrated Markov chain and cellular automata models in GIS. Paper. Saudi Society for Geosciences. Springer. Baysal (2013). Urban Land Use And Land Cover Change Analysis And Modeling A Case Study Area Malatya, Turkey. Thesis. Master Program in Geospatial Technology. Germany, Universität Münster; Spain, Universitat Jaume I; and Portugal, Universidade Nova de Lisboa. Chang, H. (2012). Multilayer Perceptron. Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences. Access from http://www.jdl.ac.cn/user/hchang/course_staffs/10_multilayer%20perceptron.pdf. Moghaddam, H.K. and Samadzadegan, F., (2009). Urban Simulation Using Neural Networks and Cellular Automata for Land Use Planning. Proceeding.Iran : REAL CORP 2009 Tagungsband. Omrani, H., Charif, O., Gerber, P., Bodis, K., Basse, R.M. (2012). Simulation of land use changes using cellular automata and artificial neural network. CEPS/INSTEAD Working Papers. Paramita, B. (2010). Model Cellular Automata untuk kajian perkembangan wilayah menggunakan data penginderaan Jauh (studi kasus : Kawasan Perkotaan Kedungsepur). Tesis. Yogyakarta: Fakultas Geografi, Universitas Gadjah Mada. Pimenta, P., Coelho, A., Costa, S., Moreira, E., Aguiar, A.P., Camara, G., Araujo, R., Riberio, A. (2008). Land change modeling and institutional factors: heterogeneous rules of territory use in the Brazilian Amazonia. Paper. Belém, PA : Departamento de Informática, Universidade Federal do Pará (UFPA). Takada, T., Miyamoto, A., Hasegawa, S.F. (2010). Derivation of yearly transition probability matrix for land-use dynamics and its applications. Landscape Ecol (2010). 25:561–572. Springer. Thomas, R. W. and Huggett, R.J. (1980).Modelling in Geography: A Mathematical Approach. Totowa, NJ: Barnes and Noble Books Tu, J.V., (1996). Advantages and disadvantages of using artificial neural networks versus logistic regression for predicting medical outcomes. Journal of Clinical Epidemiology (1996). 49:1225-1231 Uktoro, A.I., (2013), Membangun Model Sawah Lestari Dan Model Prediksi Perubahannya Menggunakan Cellular Automata Di Kabupaten Klaten Provinsi Jawa Tengah. Tesis. Yogyakarta: Fakultas Geografi, Universitas Gadjah Mada. Wijaya, M. dan Susilo, B., (2013). Monitoring Perkembangan Lahan Terbangun di Kota Salatiga Menggunakan Model Cellular Automata dan Regresi Logistik Biner. Prosiding Simposium Nasional Sains Geoinformasi ~ III 2013. ISBN 978-979-98521-4-4. Xin Y., Xin-Qi, Z., Li-Na, L. (2012). A spatiotemporal model of land use change based on ant colony optimization, Markov chain and cellular automata. Ecological Modelling. 33: 11– 19. Xu X., Zhang J., Zhou X., (2008). Modeling urban land use changes in Lanzhou based on artificial, neural network and cellular automata. Proceedings of SPIE. 7413, 71431A-7-1431A-10. Ye, B. and Bai, Z., (2008), Simulating Land Use/Cover Changes on Nenjiang County Based on CA-Markov Model. In IFIP International Federation For Information Processing. 258, 321–329. Yeh A.G.O, Li X., (2002). Urban Simulation Using Neural Networks and Cellular Automata for Land Use Planning.Papers in Symposium on Geospatial Theory, Processing & Application. Ottawa.



DOI: https://doi.org/10.22146/mgi.15605

Article Metrics

Abstract views : 1382 | views : 828

Refbacks

  • There are currently no refbacks.




Copyright (c) 2016 Majalah Geografi Indonesia

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Majalah Geografi Indonesia Indexed by:

ISJDIndonesian Publication Index Indonesia One Search SINTA  CROSSREF

 

Accredited Journal, Based on Decree of the Minister of Research, Technology and Higher Education, Republic of Indonesia Number 48a/KPT/2017

ISSN  0215-1790 (print) ISSN 2540-945X  (online)

MAJALAH GEOGRAFI INDONESIA

Faculty of Geography, Universitas Gadjah Mada, and The Indonesian Geographers Association

 

website statistics Statistik MGI