Pemodelan Perubahan Penggunaan Lahan Dan Keselarasan Penggunaan Lahan Terhadap Rtrw Kabupaten Pontianak, Kalimantan Barat
PEMODELAN PERUBAHAN PENGGUNAAN LAHAN DAN
KESELARASAN PENGGUNAAN LAHAN TERHADAP RTRW
KABUPATEN PONTIANAK, KALIMANTAN BARAT
MIRANTI ANISA TEJANINGRUM
SEKOLAH PASCASARJANA
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2016
PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN
SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA
Dengan ini saya menyatakan bahwa tesis berjudul Pemodelan Perubahan
Penggunaan Lahan dan Keselarasan Penggunaan Lahan Terhadap RTRW
Kabupaten Pontianak, Kalimantan Barat adalah benar karya saya dengan arahan
dan komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apapun kepada
perguruan tinggi manapun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dan karya
yang diterbitkan maupun yang tidak diterbitkan dan penulis lain telah disebutkan
dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka dibagian akhir tesis ini.
Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut
Pertanian Bogor.
Bogor, Agustus 2016
Miranti Anisa Tejaningrum
NIM A156120171
RINGKASAN
MIRANTI ANISA TEJANINGRUM. Pemodelan Perubahan Penggunaan Lahan
dan Keselarasan Penggunaan Lahan terhadap RTRW Kabupaten Pontianak,
Kalimantan Barat. Dibimbing oleh MUHAMMAD ARDIANSYAH dan
WIDIATMAKA.
Analisis perubahan dan model penggunaan lahan dilakukan untuk melihat
seberapa besar perubahan yang sudah dan akan terjadi, sehingga model yang
didapat dapat digunakan untuk memprediksi perubahan penggunaan lahan
kedepan. Tujuan dari penelitian adalah 1) mengidentifikasi perubahan penggunaan
lahan tahun 2000 ke 2014; 2) memprediksikan perubahan penggunaan lahan
tahun 2025; 3) menghitung nilai emisi CO2 yang disebabkan oleh perubahan
penggunaan lahan; 4) mengidentifikasi keselarasan penggunaan lahan terhadap
RTRW; dan 5) merumuskan arahan rencana penggunan lahan.
Metode yang digunakan untuk memprediksi perubahan penggunaan lahan
adalah dengan pemodelan ANN (Artificial Neural Networks) dengan variabel
pendorong yang digunakan dalam pemodelan antara lain jarak dari jalan, jarak
dari sungai, jarak dari permukiman, jarak dari perkebunan, jarak dari pertanian
lahan kering, jarak dari pertanian lahan kering campur, dan kepadatan penduduk.
Evaluasi kesesuaian penggunaan lahan terhadap RTRW didapatkan dari hasil
analisis tumpang tindih (overlay). Metode perhitungan emisi yang digunakan
dalam penelitian ini mengacu pada IPCC (Intergovernmental Panel on Climate
Change) Guideline dengan pendekatan
stock-diffference, dimana pada
pendekatan ini besarnya emisi diperkirakan berdasarkan perubahan penggunaan
lahan.
Perubahan penggunaan lahan yang terjadi di Kabupaten Pontianak selama
periode 2000-2014 didominasi oleh bertambahnya perkebunan yang diikuti
dengan berkurangnya penggunaan lahan hutan rawa. Dua skenario yang
digunakan dalam penelitian ini, yaitu skenario BAU (Bussines As Usual) dan
konservatif. Prediksi penggunaan lahan dengan skenario BAU menunjukkan
bahwa penggunaan lahan perkebunan akan terus bertambah seiring dengan
pengurangan luasan penggunaan lahan hutan rawa (19.80%), sedangkan prediksi
penggunaan lahan dengan skenario konservatif akan menahan penurunan luas
hutan (23.81%). Skenario konservatif untuk prediksi penggunaan lahan tahun
2025 dapat menurunkan tingkat ketidakselarasan terhadap pola ruang RTRW.
Nilai emisi yang dihasilkan dari perhitungan perubahan penggunaan lahan periode
2000-2014 adalah sebesar -884 000 ton CO2. Nilai emisi ini mengalami penurunan
pada hasil prediksi 2025 dengan skenario BAU sebesar -711 234 ton CO2
sedangkan dengan skenario konservatif sebesar -375 241 ton CO2. Arahan
penggunaan lahan berdasarkan kemampuan lahan terdiri dari tiga kawasan yaitu
kawasan budidaya dimana pada kawasan ini merupakan kawasan dengan kelas
kemampuan lahan tinggi (II, III dan IV) dengan luas sebesar 118 086 ha, kawasan
hutan produksi pada kelas kemampuan lahan V sebesar 65 081 h dan kawasan
hutan lindung pada kelas kemampuan lahan VI sebesar 23 041 ha.
Kata kunci: Artificial Neural Network, perubahan penggunaan lahan, model
perubahan penggunaan lahan
SUMMARY
MIRANTI ANISA TEJANINGRUM. The Modeling of Land Use Change and the
Conformity of Land Use towards Spatial Plan In Pontianak District, West
Kalimantan.
Supervised
by
MUHAMMAD
ARDIANSYAH
and
WIDIATMAKA.
The land use change analysis was done to see how much the change in land
uses has occurred and to model land use change, so this modeling can be used to
predict future land use. The purpose of this study was 1) to identify the land use
change from 2000 to 2014; 2) to predict the land use on 2025 in Pontianak
District; 3) to calculate the emission of CO2 that happened from the land use
change; 4) to identify the conformity of land use with spatial planning; and 5) to
make a recommendation of land use in Pontianak District.
Artificial Neural Networks was used to determine land use changes that
occured. The driving factor that used in the model were distance from road,
distance from river, distance from settlement, distance from estate crop, distance
from dry land farming, distance from dryland farming mixed shrub and population
density. The conformity of land use towards RTRW was resulted from overlay
analysis. Emission calculation methods that used in this study refers to the IPCC
(Intergovernmental Panel on Climate Change) Guidelines with stock-diffference
approach, which in this approach the magnitude of estimated emissions based on
land use change that occured.
The domination of land use change that happen in Pontianak District in
period of 2000-2014 was the increased of estate crops area which followed by the
decreased of swamp forest area. There were two scenarios that used on this
research, BAU (Business As Usual) and conservative. Prediction of land use in
2025 with BAU’s scenario showed that the estate crop will be continue increasing
followed by the decreased of swamp forest (19.80%). On the other scenario,
conservative can control the decreasing of swamp forest (23.81%). Conservative’s
scenario can decreased the unconformity of land use towards spatial planning. The
emission that produced from land use change period 2000-2014 was -884 000 ton
CO2. This value got decreased on the prediction of 2025 with BAU’s scenario
with -711 234 ton CO2, while conservative’s scenario the emission was -375 241
ton CO2. Based on land capability, there is 118 086 hectares of the area that can
be used as cultivation land, 65 081 hectares of the area can be used as forest
production, and 23 041 hectares of the area should serve as a protected area
.
Keywords: Artificial Neural Network, Land use change, land use change
modeling
© Hak Cipta Milik IPB, Tahun 2016
Hak Cipta Dilindungi Undang-Undang
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan
atau menyebutkan sumbernya. Pengutipan hanya untuk kepentingan pendidikan,
penelitian, penulisan karya ilmiah, penyusunan laporan, penulisan kritik, atau
tinjauan suatu masalah; dan pengutipan tersebut tidak merugikan kepentingan
IPB
Dilarang mengumumkan dan memperbanyak sebagian atau seluruh karya
tulis ini dalam bentuk apa pun tanpa izin IPB
PEMODELAN PERUBAHAN PENGGUNAAN LAHAN DAN
KESELARASAN PENGGUNAAN LAHAN TERHADAP RTRW
KABUPATEN PONTIANAK, KALIMANTAN BARAT
MIRANTI ANISA TEJANINGRUM
Tesis
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Magister Sains
pada
Program Studi Ilmu Perencanaan Wilayah
SEKOLAH PASCASARJANA
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2016
Penguji Luar Komisi pada Ujian Tesis : Dr Khursatul Munibah, MSc
PRAKATA
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta’ala atas
segala karunia-Nya sehingga penelitian ini berhasil diselesaikan. Tema penelitian
ini adalah perubahan penggunaan lahan, dengan judul Pemodelan Perubahan
Penggunaan Lahan dan Keselarasan Penggunaan Lahan terhadap RTRW
Kabupaten Pontianak, Kalimantan Barat. Penelitian ini dilaksanakan mulai bulan
Januari 2015 sampai April 2016.
Penulisan karya ilmiah ini tidak akan selesai tanpa bimbingan, bantuan, dan
doa dari berbagai pihak. Oleh karena itu pada kesempatan ini penulis
menyampaikan rasa terima kasih dan penghargaan yang mendalam kepada:
1. Dr Ir Muhammad Ardiansyah dan Dr Ir Widiatmaka, DAA selaku Ketua dan
Anggota komisi pembimbing atas segala motivasi, arahan dan bimbingan
yang diberikan mulai dari tahap awal hingga penyelesaian tesis ini.
2. Dr Khursatul Munibah, MSc selaku penguji luar komisi yang telah
memberikan perbaikan dan masukan bagi penyempurnaan tesis ini.
3. Dr Ir Ernan Rustiadi, MSc selaku Ketua Program Studi Ilmu Perencanaan
Wilayah Sekolah Pascasarjana IPB, serta Bapak/Ibu dosen pengajar dan staf
akademik di Program Studi Ilmu Perencanaan Wilayah Sekolah Pascasarjana
IPB.
4. Staf pegawai BAPPEDA Kabupaten Pontianak yang telah bersedia
menyediakan data dan memberikan saran serta informasi terkait penelitian
saya.
5. Orang tuaku tercinta ayah Muhammad Yusuf dan ibu Jumirah atas segala
curahan kasih sayangnya, kesabaran dan doa yang selalu senantiasa
dipanjatkan.
6. Kakak saya Yusmiadi Nugroho dan adik saya Eri Addharu yang selalu
memberikan doa, dorongan dan dukungannya selama ini.
7. Rekan-rekan PWL angkatan 2012 yang selama ini berjuang bersama-sama
dan saling menyemangati dalam menyelesaikan studi di IPB.
8. Sepupu saya Dwito Hastaro dan teman saya Diani Ria yang telah meluangkan
waktunya untuk membantu penulis melakukan validasi data di lapangan.
9. Teman-teman di Divisi Penginderaan Jauh dan Informasi Spasial, Mba Nurul,
Mba Reni, Mba Nina, Kak Rani, Bang Alwan, Bang Geges, Luluk, dan Diah
yang sudah membantu dan memberikan semangat kepada penulis dalam
penulisan tesis ini sampai selesai.
Penulis menyadari adanya keterbatasan ilmu dan kemampuan, sehingga
dalam penelitian ini masih terdapat banyak kekurangan.Akhirnya, Semoga karya
ilmiah ini menjadi sumbangsih penulis terhadap ilmu pengetahuan dan berguna
bagi semua pihak yang membutuhkan.Terima kasih.
Bogor, Agustus 2016
Miranti Anisa Tejaningrum
DAFTAR ISI
DAFTAR TABEL
DAFTAR GAMBAR
1 PENDAHULUAN
Latar Belakang
Perumusan Masalah
Tujuan Penelitian
Manfaat Penelitian
Kerangka Pemikiran
2 TINJAUAN PUSTAKA
Penutupan dan Penggunaan Lahan
Perubahan Penggunaan Lahan
Sistem Informasi Geografis
Land Use Change Model
Pemodelan Perubahan Penggunaan Lahan dengan Metode
Artifcial Neural Networks
3 METODE PENELITIAN
Lokasi dan waktu penelitian
Jenis Data, Sumber Data dan Alat Penelitian
Analisis Data dan Pengolahan Data
Tahap Persiapan dan Pengumpulan Data
Tahap Pengolahan Data
Identifikasi Perubahan Penggunaan Lahan dan
Pengolahan Data Atribut dan Spasial untuk Peubah Bebas
Pembuatan Model dan Peta Prediksi Penggunaan Lahan
Analisis Ketidakselarasan Penggunaan Lahan
Terhadap RTRW
Memperkirakan Laju Emisi CO2
Klasifikasi Kemampuan Lahan untuk
Arahan Penggunaan Lahan
4 KONDISI UMUM WILAYAH PENELITIAN
Kondisi Geografis
Topografi
vii
viii
1
1
2
3
3
4
5
5
5
6
7
7
9
9
9
9
9
16
16
17
18
18
19
22
22
22
Lereng
22
Iklim
24
Jenis Tanah
26
Demografi Wilayah dan Jumlah Penduduk Tahun 2014
26
Mata Pencaharian
26
5 HASIL DAN PEMBAHASAN
Identifikasi Perubahan Penggunaan Lahan
29
29
Penggunaan lahan di Kabupaten Pontianak
Model Perubahan Penggunaan Lahan
Validasi Model
Prediksi Penggunaan Lahan Kabupaten Pontianak Tahun 2025
Keselarasan Penggunaan Lahan terhadap RTRW Kabupaten
Pontianak
Perhitungan Emisi
Arahan Penggunaan Lahan
Analisis Kemampuan Lahan
Arahan Penggunaan Lahan Berbasis Kemampuan Lahan dan
Emisi
6 SIMPULAN DAN SARAN
Simpulan
Saran
DAFTAR PUSTAKA
LAMPIRAN
29
32
37
38
45
49
50
50
53
59
59
59
59
62
DAFTAR TABEL
1
2
3
Bahan yang digunakan dalam penelitian
Software yang digunakan dalam penelitian
Matriks tujuan, metode analisis, data, sumber data dan Output
10
10
15
4
5
Keselarasan penggunaan lahan terhadap RTRW
Nilai cadangan karbo untuk masing-masing penggunan lahan di
Kalimantan
Kriteria klasifikasi kemampuan lahan
Persentase kelas kemiringan lereng
Luas wilayah dan jumlah penduduk tahun 2014
Sektor mata pencaharian penduduk Kabupaten Pontianak
Persentase luasan penggunaan lahan Kabupaten Pontianak
tahun 2000 dan 2014
Kontribusi luasan perubahan yang terjadi pada penggunaan lahan
hutan rawa
Kontribusi luasan perubahan yang terjadi pada penggunaan lahan
perkebunan
Matriks peluang tahun 2025 skenario BAU
Matriks peluang tahun 2025 skenario konservatif
Perbandingan luasan antara penggunaan lahan tahun 2025
(skenario BAU) dan 2025 (skenario konservatif)
20
21
Perbandingan persentase keselarasan penggunaan lahan tahun
2014, 2025 (skenario BAU) dan 2025 (skenario konservatif)
terhadap RTRW
Matriks nilai keselrasan penggunaan lahan tahun 2014 terhadap
RTRW Kabupaten Pontianak
45
18
Matriks nilai keselrasan penggunaan lahan tahun 2025 skenario
BAU terhadap RTRW Kabupaten Pontianak
47
19
Matriks nilai keselrasan penggunaan lahan tahun 2025 skenario
konservatif terhadap RTRW Kabupaten Pontianak
48
20
Emisi untuk tahun 2014, 2025 skenario BAU dan 2025 skenario
konservatif
49
21
Luasan kelas kemampuan lahan Kabupaten Pontianak
52
22
Luasan penggunaan lahan yang berada pada kelas kemampuan
lahan V untuk tahun 2014 dan hasil prediksi tahun 2025
53
23
Persentase keselarasan penggunaan lahan terhadap RTRW
dan jumlah emisi
54
24
Kesesuaian antara kemampuan lahan terhadap penggunaan lahan
tahun 2025 (konservatif) dan pola ruang
55
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
21
25
26
27
29
36
36
40
41
42
46
25
Rekapitulasi perhitungan kesesuaian antara kemampuan lahan
terhadap penggunaan lahan tahun 2025 (konservatif) dan rencana
pola ruang dalam RTRW Kabupaten Pontianak
56
DAFTAR GAMBAR
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Kerangka pemikiran penelitian
Ilustrasi multi-layer perception
Peta lokasi Kabupaten Pontianak dalam Provinsi Kalimantan Barat
Diagram alir penelitian secara umum
Tahap anaisis citra landsat dan analisis prediksi penggunaan lahan
Tahap analisis perhitungan emisi
Tahap analisis arahan rencana penggunaan lahan
Peta lokasi penelitian
Peta kelas kemiringan lereng
Banyaknya curah hujan dan hari hujan bulanan Kabupaten
Pontianak
4
8
11
12
13
14
14
23
24
25
11
Peta jenis tanah
28
12
Peta penggunaan lahan Kabupaten Pontianak tahun 2000
30
13
Peta penggunaan lahan Kabupaten Pontianak tahun 2014
31
14
Grafik persentase perubahan penggunaan lahan Kabupaten
Pontianak
32
15
16
17
Perubahan luas penggunaan lahan tahun 2000-2014
Kelas perubahan penggunaan lahan 2000-2014
Kontribusi perubahan penggunaan lahan hutan rawa dan
perkebunan
33
34
35
18
Peta penggunaan lahan prediksi tahun 2015 dan
peta penggunaan lahan aktual tahun 2015
Peta penggunaan lahan Kabupaten Pontianak tahun 2025
skenario BAU
Peta penggunaan lahan Kabupaten Pontianak tahun 2025
skenario konservatif
Peta kelas kemampuan lahan Kabupaten Pontianak
Peta arahan penggunaan lahan berbasis kemampuan lahan
Peta arahan penggunaan lahan berbasis kemampuan lahan dan emisi
38
19
20
21
22
23
43
44
51
55
56
DAFTAR LAMPIRAN
1
2
3
4
5
6
7
Jenis perubahan penggunaan lahan tahun 2000-2014
Nilai cramer’s V untuk masing-masing variabel
Hasil pemodelan dan peta peluang perubahan
Hasil nilai crosstab antara penggunaan lahan tahun 2015 (aktual)
dan penggunaan lahan tahun 2015 (prediksi)
Perhitungan emisi untuk setiap perubahan penggunaan lahan
berdasarkan pola ruang peiode 2000-2014
Perhitungan emisi untuk setiap perubahan penggunaan lahan
berdasarkan pola ruang peiode 2014-2025 (BAU)
Perhitungan emisi untuk setiap perubahan penggunaan lahan
berdasarkan pola ruang peiode 2014-2025 (Konservatif)
62
63
64
76
77
79
81
1 PENDAHULUAN
Latar Belakang
Kabupaten Pontianak merupakan salah satu kabupaten di Kalimantan Barat,
dimana pertanian merupakan salah satu sektor penting dalam membangun
perekonomian daerah. Sektor pertanian di kabupaten ini memiliki nilai PDRB
paling tinggi yaitu sebesar 26,63%. Dari data BPS Kabupaten Pontianak tahun
2014 menginformasikan bahwa masih terdapat sejumlah lahan diluar lahan hutan
yang masih belum diusahakan, lahan ini yang kemudian akan dilihat
kemampuannya untuk dijadikan lahan pertanian. Sehingga berdasarkan hal
tersebut salah satu tujuan yang ingin dicapai dalam perencanaan pola ruang oleh
pemerintah daerah adalah meningkatkan pendapatan dari sektor pertanian, salah
satunya dengan cara ekstensifikasi dan intensifikasi lahan pertanian.
Lahan berfungsi sebagai ruang atau tempat berpijak dari semua kegiatan
pembangunan dan merupakan faktor produksi utama dari kegiatan pertanian.
Akan tetapi jumlah lahan yang terbatas, sedangkan kebutuhan lahan semakin
meningkat selaras dengan meningkatnya jumlah dan kepadatan penduduk.
Pertumbuhan penduduk yang cepat membutuhkan daerah baru untuk pemenuhan
kebutuhan primer (Widiatmaka et al. 2015), hal ini akan berpengaruh cukup besar
terhadap perubahan penggunaan lahan. Ketersediaan lahan yang bersifat terbatas
dan cenderung tetap menyebabkan persaingan antar jenis penggunaan lahan.
Seiring dengan semakin meningkatnya aktivitas manusia diberbagai sektor
terutama sektor ekonomi, maka kebutuhan./permintaan akan sumberdaya lahan
juga akan meningkat, dimana keputusan penggunaan lahan akan didasarkan pada
penggunaan yang memberikan nilai ekonomi yang paling tinggi. Tingginya
permintaan lahan dapat menyebabkan penyimpangan terhadap keselarasan
penggunaan lahan dengan tata ruang wilayah yang telah disusun. Kecenderungan
penyimpangan ini dapat juga diakibatkan oleh produk tata ruang itu sendiri
ataupun pada tahapan implementasinya. Oleh karena itu, pemanfaatan ruang yang
baik memerlukan suatu penataan yang komprehensif. Penataan ruang harus
mempertimbangkan berbagai aspek yang mencakup perencanaan, pemanfaatan
ruang, dan pengendalian pemanfaatan ruang. Bila penataan ruang tidak didasari
pertimbangan rasional sesuai dengan potensi wilayah tersebut, maka dapat terjadi
inefisiensi ruang atau penurunan kualitas ruang.
Daya dukung lingkungan hidup seharusnya menjadi salah satu
pertimbangan terpenting dalam penataan ruang, baik dalam penyusunan Rencana
Tata Ruang Wilayah (RTRW) maupun dalam evaluasi pemanfaatan ruang.
Pertimbangan daya dukung lingkungan hidup diperlukan dalam penaataan ruang
agar alokasi pemanfaatan ruang sesuai dengan kondisi dan kapasitas sumber daya
wilayah (Fithriah 2011). Penggunaan lahan perlu direncanakan untuk seluruh
masyarakat, dengan memilih komoditas yang seusai dengan kemampuan dan
kesesuaian lahannya untuk memberikan hasil yang tinggi, sekaligus menjaga agar
sumberdaya tidak terdegradasi (Widiatmaka et al. 2012).
Berdasarkan data BPS tahun 2014 luas lahan sawah di Kabupaten Pontianak
lebih sedikit dibanding luas lahan perkebunan, yaitu 18 601 ha untuk sawah dan
52 077 ha untuk perkebunan. Hasil perkebunan memberikan nilai ekonomi yang
2
lebih tinggi dibanding sawah, sehingga akan ada kemungkinan bahwa suatu saat
lahan sawah akan makin menurun luasannya. Untuk dapat mengatasi
penyimpangan penggunaan lahan yang tidak semestinya, perlu dilakukan
penelitian mengenai pola perubahan penggunaan lahan, hasilnya dapat digunakan
sebagai masukan terhadap penyempurnaan produk rencana tata ruang daerah.
Identifikasi perubahan penggunaan lahan pada suatu wilayah merupakan
suatu proses mengindentifikasi perbedaan keberadaan suatu objek atau fenomena
yang diamati pada waktu yang berbeda (As-syakur et al. 2010). Identifikasi
perubahan penggunaan lahan memerlukan data spasial temporal. Data spasial
tersebut dapat bersumber dari hasil interpretasi citra satelit maupun dari instansiinstansi pemerintah, dan dianalisis dengan menggunakan sistem informasi
geografis (SIG). Pemanfaatan SIG dan data satelit merupakan suatu teknologi
yang baik dalam mengelola data spasial-temporal perubahan penggunaan lahan.
Perubahan penggunaan lahan dapat diprediksi melalui pendekatan spasial dengan
membuat suatu pemodelan spasial berdasarkan faktor-faktor perubahan
penggunaan lahan pada tahun-tahun sebelumnya di wilayah tersebut, sehingga
diperlukan suatu simulasi dan analisis spasial, salah satu alat yang dapat
digunakan untuk pemodelan perubahan penggunaan lahan adalah Artificial Neural
Networks (ANN). ANN merupakan salah pemodelan yang melakukan analisis
perubahan penggunaan lahan dimana pemodelan dapat diprediksi secara
kuantitatif dengan memasukkan faktor-faktor fisik, sosial, ekonomi dan kebijakan.
Pengetahuan perubahan pengggunaan lahan tidak hanya berguna untuk
pengelolaan sumberdaya alam berkelanjutan, tetapi juga dapat dijadikan suatu
informasi dalam merencanakan tata ruang di masa yang akan datang (As-syakur
2010).
Perumusan Masalah
Peranan sub-sektor perkebunan dalam mendukung perekonomian Provinsi
Kalimantan Barat tergolong besar yaitu 10.71% (BPS Provinsi Kalimantan Barat,
2015). Peningkatan produktivitas dan perluasan areal perkebunan telah
berdampak yang besar bagi peningkatan PDRB daerah provinsi tersebut. Dari
fakta tersebut, maka lahan-lahan yang ada akan terancam mengalami perubahan
lahan dari lahan non perkebunan menjadi lahan perkebunan.
Bertambahnya jumlah penduduk di Kabupaten Pontianak dari 227 998 di
tahun 2008 menjadi 245 924 tahun 2014 merupakan faktor pendorong lain yang
menyebabkan terjadinya kompetisi penggunaan lahan/ruang. Adanya kompetisi
ini dapat menyebabkan adanya kegiatan perubahan penggunaan lahan.
Berdasarkan data BPS dari tahun 2008 sampai dengan tahun 2014 terdapat
penurunan luasan sawah yaitu dari 19 960 ha menjadi 18 601 ha, sebaliknya luas
perkebunan mengalami kenaikan, yaitu pada tahun 2008 seluas 29 873 ha menjadi
52 077 ha pada tahun 2014. Perubahan penggunaan lahan yang terjadi saat ini
dapat memberikan dampak terhadap penggunaan lahan kedepan, sehingga perlu
dilakukan penelitian untuk melihat seberapa besar perubahan yang akan terjadi di
masa depan.
Fenomena perubahan penggunaan lahan menunjukkan bahwa selaras
dengan aktivitas sosial ekonomi dan prioritas kegiatan pembangunan terjadi
3
peningkatan kebutuhan penggunaan lahan dari waktu ke waktu. Untuk
meminimalisir dampak-dampak negatif perlu diketahui sejauh mana
penyimpangan penataan ruang terjadi. Salah satu dampak negatif tersebut adalah
dampak negatif yang terjadi di lingkungan, yaitu menyebabkan terjadinya
penurunan karbon tersimpan pada suatu ekosistem, yang dapat berpengaruh
terhadap kandungan emisi lingkungan. Emisi CO2 dari kegatan berbasis lahan
atau penggunaan lahan merupakan komponen terbesar dari emisi yang terjadi di
Indonesia. SNC menyebutkan bahwa pada tahun 2005 emisi dari sektor
penggunaan lahan menempati porsi 50.3% dari emisi total (Ministry of
Environment 2010). Penelitian ini dilakukan untuk melihat sejauh mana
perubahan lahan, dan faktor-faktor apa yang mempengaruhinya sehingga bisa
memberikan arahan bagi Rencana Tata Ruang Wilayah Kabupaten Pontianak ke
depan.
Berdasarkan latar belakang tersebut, maka masalah penelitian ini dapat
terumuskan sebagai berikut :
1. Bagaimana pola perubahan penggunaan lahan dari tahun 2000 ke 2014?
2. Bagaimana prediksi perubahan penggunaan lahan tahun 2025?
3. Apakah terjadi ketidakselarasan penggunaan lahan terhadap Rencana Tata
Ruang Wilayah?
4. Bagaimana emisi tahun 2014 dan emisi hasil prediksi tahun 2025
5. Bagaimana arahan penggunaan lahan.
Tujuan Penelitian
Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk memodelkan perubahan
penggunaan lahan dan menganalisis keselarasan penggunaan lahan terhadap
RTRW. Adapun tujuan antara penelitian untuk mendapatkan tujuan utama adalah
sebagai berikut:
1. Mengidentifikasi perubahan penggunaan lahan tahun 2000 ke 2014.
2. Memodelkan perubahan penggunaan lahan tahun 2025.
3. Mengidentifikasi keselarasan penggunaan lahan terhadap RTRW.
4. Menghitung nilai emisi CO2 yang disebabkan oleh perubahan penggunaan
lahan.
5. Merumuskan arahan rencana penggunan lahan.
Manfaat Penelitian
1. Sebagai informasi untuk menentukan langkah-langkah perbaikan yang
perlu dilakukan guna mengantisipasi dampak buruk dari inkonsistensi
RTRW dan memberikan arahan bagi Pemerintah Kabupaten Pontianak
dalam melakukan evaluasi dan revisi terhadap RTRW Kabupaten
Pontianak;
2. Memberikan pengetahuan dan pemahaman kepada masyarakat agar dalam
memanfaatkan ruang benar-benar memperhatikan RTRW dan menghindari
alih fungsi lahan yang tidak terkontrol, sehingga dampak buruk dari
inkonsistensi dapat dihindari.
4
Kerangka Penelitian
Pertumbuhan penduduk yang cepat dan adanya pergeseran aktivitas sosial
ekonomi dapat menyebabkan adanya kompetisi pemanfaatan lahan/ruang, yang
nantinya akan terjadi perubahan penggunaan lahan. Perubahan penggunaan lahan
yang terjadi dapat dimodelkan untuk menghasilkan prediksi perubahan
penggunaan lahan kedepan. Hasil prediksi ini dapat dijadikan sebagai kontribusi
untuk memperbaiki Rencana Tata Ruang Wilayah ada ataupun Rencana Tata
Ruang ini dapat dijadikan sebagai batasan suatu perubahan dapat terjadi dimasa
depan. Penggunaan lahan yang tidak selaras dengan RTRW dapat menyebabkan
penyimpangan pemanfaatan ruang yang nantinya akan memberikan dampak
negatif terhadap lingkungan, sehingga agar penyimpangan tidak terjadi maka
penggunaan lahan dapat diarahkan dengan memperhatikan faktor lingkungan dan
kemampuan lahannya. Pemanfaatan lahan yang sesuai dengan kemampuan lahan
dapat mempertahankan kualitas lahan agar dapat dimanfaatkan dalam waktu yang
lama. Arahan penggunaan lahan tersebut dapat dijadikan sebagai rekomendasi
perbaikan RTRW yang lebih baik. Secara garis besar kerangka pemikiran
ditunjukkan pada Gambar 1.
Pertumbuhan penduduk
Pergeseran aktivitas
sosial dan ekonomi
Kompetisi pemanfaatan
lahan/ruang
Perubahan penggunaan
lahan eksisting
Pengguanaan lahan
kedepan
Faktor lingkungan dan
kemampuan lahan
Penyimpangan
pemanfaatan ruang
Rencana Tata Ruang
Wilayah
Gambar 1 Kerangka pemikiran penelitian
Rekomendasi arahan
penggunaan lahan
5
2 TINJAUAN PUSTAKA
Penutupan dan Penggunaan Lahan
Penutupan lahan (land cover) menurut Lillesand et al. (2004) terkait dengan
segala jenis dan kenampakan terkini dari permukaan bumi atau perwujudan secara
fisik (visual) dari vegetasi, benda alam, dan unsur-unsur budaya yang ada di
permukaan bumi tanpa memperhatikan kegiatan manusia terhadap obyek tersebut.
Definisi penutupan lahan sendiri dipisahkan dari definisi penggunaan lahan.
Istilah penggunaan lahan lebih terkait dengan aktifitas ekonomi dan fungsi
ekonomis dari sebidang lahan. Pengetahuan tentang penutupan dan penggunaan
lahan penting artinya dalam perencanaan, pengelolaan, pemodelan dan
pemahaman tentang sistem kebumian.
Secara umum penggunaan lahan di Indonesia merupakan akibat nyata dari
suatu proses yang lama dari adanya interaksi yang tetap, adanya keseimbangan,
serta keadaan dinamis antara aktifitas-aktifitas penduduk diatas lahan dan
keterbatasan-keterbatasan di dalam lingkungan tempat hidup para penduduk.
Penggunaan lahan merupakan hasil akhir dari setiap bentuk campur tangan
kegiatan (intervensi) manusia terhadap lahan di permukaan bumi yang bersifat
dinamis dan berfungsi untuk memenuhi kebutuhan hidup baik material maupun
spiritual.Penggunaan lahan dapat dikelompokan ke dalam dua golongan besar
yaitu penggunaan lahan pertanian dan penggunaan lahan bukan pertanian.
Penggunaan lahan pertanian dibedakan berdasarkan pola penyediaan air dan
komoditas diusahakan atau jenis tumbuhan atau tanaman yang terdapat di atas
lahan tersebut. Berdasarkan hal ini dikenal macam penggunaan lahan seperti
tegalan (pertanian lahan kering atau pertanian pada lahan tidak beririgasi), sawah,
kebun kopi, kebun karet, padang rumput, hutan produksi, hutan lindung, padang
alang-alang, dan sebagainya. Penggunaan lahan bukan pertanian dapat dibedakan
ke dalam lahan kota atau desa (pemukiman), industri, rekreasi, pertambangan dan
sebagainya (Arsyad 2006).
Pengelompokkan penggunaan lahan pertanian seperti dikemukakan di atas
adalah pengelompokan yang sangat kasar. Hal ini karena pengelompokan tersebut
belum mempertimbangkan berbagai aspek lain penggunaan lahan seperti: skala
usaha dan luas tanah yang diusahakan, intensitas penggunaan input, penggunaan
tenaga kerja, orientasi pasardan sebagainya. Jika faktor-faktor tersebut
dimasukkan maka akan didapatkan tipe penggunaan lahan yang lebih rinci.
Perubahan Penggunaan Lahan
Perubahan penggunaan lahan dapat diartikan sebagai suatu proses pilihan
pemanfaatan ruang guna memperoleh manfaat yang optimum, baik untuk
pertanian maupun non-pertanian. Perubahan penggunaan lahan memiliki
hubungan sebab akibat dengan berbagai aspek social, ekonomi politik dan
biofisik. Peningkatan jumlah penduduk (aspek social), perkembangan ekonomi
(aspek ekonomi), kebijakan politik pemerintah, misalnya ekstensifikasi lahan
perkebunan (aspek politik) dan relokasi permukiman karena bencana alam (aspek
politik dan biofisik), yang kesemuanya menuntut adanya ketersediaan lahan, di
6
sisi lain luasan lahan tetap. Dengan demikian perubahan penggunaan lahan tidak
dapat dihindari (Munibah 2008).
Struktur yang berkaitan dengan perubahan penggunaan lahan menurut
Saefulhakim (1999) secara umum dapat dikelompokan menjadi tiga, yaitu: (1)
struktur permintaan atau kebutuhan lahan, (2) struktur penawaran atau
ketersediaan lahan, dan (3) struktur penguasaan teknologi yang berdampak pada
produktivitas sumberdaya alam.
Rustiadi et al. (2006) mengemukakan bahwa alih fungsi lahan sering kali
memiliki permasalahan-permasalahan yang saling terkait satu sama lain. Dengan
demikian, alih fungsi lahan tidak bersifat independen dan tidak dapat dipecahkan
dengan pendekatan-pendekatan yang parsial namun memerlukan pendekatanpendekatan yang integratif. Permasalahan-permasalahan tersebut berupa: (1)
efisiensi alokasi dan distribusi sumberdaya dari sudut ekonomi, (2) keterkaitannya
dengan masalah pemerataan dan penguasaan sumberdaya, dan (3) keterkaitannya
dengan proses degradasi dan kerusakan sumberdaya alam dan lingkungan hidup.
Irawan (2005) mengemukakan bahwa, konversi lahan pertanian pada
dasarny aterjadi akibat adanya persaingan dalam pemanfaatan lahan antar sektor
pertanian dan sektor non-pertanian. Persaingan dalam pemanfaatan lahan tersebut
muncul akibat adanya tiga fenomena ekonomi dan sosial yaitu: (a) keterbatasan
sumber daya lahan, (b) pertumbuhan penduduk, dan (c) pertumbuhan ekonomi.
Pertumbuhan ekonomi cenderung mendorong permintaan lahan untuk kegiatan
non-pertanian pada tingkat yang lebih tinggi dibandingkan permintaan lahan
untuk kegiatan pertanian. Hal ini disebabkan karena permintaan produk nonpertanian lebih elastis terhadap pendapatan. Meningkatnya kelangkaan lahan
(akibat pertumbuhan penduduk) yang dibarengi dengan meningkatnya permintaan
lahan untuk kegiatan non-pertanian (akibat pertumbuhan penduduk) mendorong
terjadinya konversi lahan pertanian.
Sistem Infromasi Geografis
SIG adalah suatu teknologi baru yang pada saat ini menjadi alat bantu
(tools) yang sangat essensial dalam menyimpan, memanipulasi, menganalisis dan
menampilkan kondisi-kondisi alam dengan bantuan data atribut dan spasial.
Secara umum, terdapat dua jenis data yang dapat digunakan untuk
merepresentasikan atau memodelkan fenomena-fenomena yang terdapat di dunia
nyata. Data pertama adalah jenis data yang merepresentasikan aspek-aspek
keruangan dari fenomena yang bersangkutan. Jenis data ini sering disebut sebagai
data posisi, koordinat, ruang atau spasial, sedangkan yang kedua adalah jenis data
yang merepresentasikan aspek-aspek deskriptif dari fenomena yang
memodelkannya. Aspek deskriptif ini mencakup items atau properties dari
fenomena yang bersangkutan hingga dimensi waktunya. Jenis data ini sering
disebut sebagai data atribut atau data non-spasial (Prahasta 2002).
Menurut Star dan Estes (1990) dalam Barus dan Wiradisastra (2000), SIG
adalah suatu sistem informasi yang dirancang untuk bakerja dengan data yang
bereferensi spasial atau berkoordinat geografi. Dengan kata lain, suatu SIG adalah
suatu sistem database dengan kemampuan khusus untuk data yang bereferensi
spasial bersamaan dengan seperangkat operasi kerja. Intinya SIG dapat
7
diasosiasikan sebagai peta yang berorde tinggi, yang juga mengoperasikan dan
menyimpan data non spasial.
SIG berdasarkan operasinya, dapat dibagi dalam (1) cara manual, yang
beroperasi memanfaatkan peta cetak (kertas/transparan), bersifat data analog, (2)
cara terkomputer atau lebih sering disebut cara otomatis, yang prinsip kerjanya
menggunakan komputer sehingga datanya merupakan data digital. SIG manual
biasanya terdiri dari beberapa unsur data termasuk peta-peta lembar material
transparasi untuk tumpang-tindih. Foto udara dan foto lapangan, laporan-laporan
statistik dan laporan-laporan survei lapangan (Barus dan Wiradisastra, 2000).
Land Use Change Model
Land use change models adalah alat untuk mendukung analisis perubahan
penggunaan lahan yang dinamis. Analisis dengan land use change models dapat
digunakan untuk mendukung perencanaan wilayah untuk pengambilan kebijakan.
Banyak metode yang dipergunakan dalam pemodelan penggunaan lahan yang
dikembangkan dari beberapa disiplin ilmu. Enam konsep penting yang
dipergunakan dalam pemodelan penggunaan lahan, yaitu:
1. Level analisis
2. Dinamika perbedaan skala data yang dipergunakan
3. Tekanan perubahan
4. Interaksi spasial dan efek ketetanggaan
5. Dinamika temporal, dan
6. Level integrasi data
Keenam konsep tersebut memberikan variasi hasil yang diperoleh juga.
Penggabungan beberapa aspek penting dalam pemodelan land use sangat
membutuhkan pengembangan pemodelan data terkini yang mempunyai
karakteristik multi-skala dari sistem penggunaan lahan, penerapan teknik baru
untuk memperoleh efek ketetanggaan, penyatuan dinamika temporal dan
perolehan tingkatan yang lebih tinggi antara pendekatan-pendekatan keilmuan
antara pemodelan perencanaan wilayah dan dinamika penggunaan lahan serta
formulasi kebijakan dalam penggunaan lahan.
Pemodelan sangat berguna untuk menyatukan perbedaan yang kompleks
dari sosial ekonomi dan biofisik yang sangat mempengaruhi tingkatan dan pola
spasial perubahan penggunaan lahan serta untuk memroyeksi efek dari perubahan
penggunaan lahan. Manfaat lain dari pemodelan penggunaan lahan yakni untuk
mendukung kemampuan dalam menganalisis perubahan penggunaan lahan dan
selanjutnya diperlukan untuk pengambilan keputusan (Peter et al. 2004).
Pemodelan Perubahan Penggunaan Lahan dengan Metode Artificial Neural
Network
Artificial Neural Network (ANN) merupakan suatu metode, teknik atau
pendekatan yang memiliki kemampuan untuk mengukur dan memodelkan suatu
perilaku dan pola yang kompleks. Metode ini dikembangkan untuk memodelkan
sistem interkoneksi otak dari neuron-neuron sehingga komputer dapat membuat
8
tiruan dari kemampuan otak untuk membaca pola dan belajar dari kesalahan
percobaan, sehingga hubungan antar data dapat teramati (Pijanowski et al. 2002).
Untuk penelitian yang menggunakan data dengan ukuran besar sangat mungkin
dilakukan dengan ANN. ANN memiliki kapasitas besar untuk mempelajari data
dengan jumlah besar. Metode ini juga dapat memahami hubungan nonlinier
kompleks dari input-output diantara kategori penggunaan lahan pada setiap
langkah dari proses model (Basse et al. 2014).
Sebuah ANN dilatih untuk mengenali dan menggeneralisasi hubungan
antara satu set input dan output. Tidak seperti kebanyakan aplikasi komputer,
ANN tidak diprogram, melainkan diajarkan untuk memberikan jawaban yang
bisa diterima untuk masalah tertentu. Input dan output nilai dikirim ke ANN,
bobot-bobot ditetapkan dalam jaringan arsitektur ANN, dan ANN berulang kali
menyesuaikan hubungan antar bobot sampai berhasil menghasilkan nilai output
yang sesuai dengan nilai-nilai asli. Matriks berbobot interkoneksi ini
memungkinkan jaringan saraf untuk belajar dan mengingat (Elsafi 2014).
Multi-layer Perceptron (MLP) adalah jaringan syaraf yang dijelaskan oleh
Rumelhart et al. (1986) dalam Pijanowski et al. (2002), merupakan salah satu
bentuk arsitektur jaringan ANN yang paling banyak digunakan. Bentuk MLP
umumnya terdiri dari tiga jenis layer dengan topologi jaringan (Gambar 2), yaitu
lapisan masukan ((I) input layer) dimana pada lapisan ini variabel bebas dan
vairabel terikat dimasukkan, lapisan tersembunyi ((H) hidden layer) merupakan
lapisan dimana fungsi-fungsi aktivasi (perkalian input dengan bobot) terjadi dan
lapisan keluaran ((O) output layer) yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi
suatu hubungan non-linier di kehidupan nyata (Rumelhart et al. 1986 dalam
Pijanowski et al. 2002).
Pemodelan ini merupakan pemodelan yang berbasis grid atau sel, dimana
sel-sel inti tersebut berinteraksi dengan sel-sel tetangga. Setiap sel mempunyai
satu dari beberapa kemungkinan perubahan dimana aturan perubahan dari setiap
sel dapat berupa rumus sederhana, stokastik dan deterministik.
Gambar 2 Ilustrasi multi-layer perceptron
Tahap pelatihan dan pengujian pada ANN harus dilakukan dengan hati-hati.
Pada tahap pelatihan, nilai input akan dikalikan dengan suatu bobot yang nilainya
ditentukan secara acak. Pada tahap pengujian, data yang terpisah akan disajikan
untuk melatih jaringan secara independen dalam mengukur tingkat kesalahan.
Metode ANN dapat diaplikasikan untuk memodelkan suatu perubahan
penggunaan lahan dalam empat tahap, yaitu (1) menentukan input dan arsitektur
jaringan, (2) melatih jaringan menggunakan sebagian piksel dari input, (3)
9
menguji jaringan menggunakan semua piksel dari input dan (4) menggunakan
informasi yang telah dihasilkan oleh jaringan untuk memroyeksi perubahan
pengunaan lahan (Atkinson dan Tatnall 1997 dalam Kubangun 2015).
Kelebihan dari pendekatan ANN yaitu memiliki kemampuan untuk dapat
menggunakan fungsi yang bersifat non-linear, melakukan model bebas dari
estimasi fungsi, untuk memperlajari hubungan antar setiap data yang tidak
diketahui, dan untuk menggeneralisasikan situasi yang tidak terlihat (Mas 2004).
3 METODOLOGI PENELITIAN
Lokasi dan waktu penelitian
Penelitian dilakukan pada bulan Januari 2015 hingga April 2016. Lokasi
penelitian yaitu Kabupaten Pontianak secara geografis terletak pada 1º10˝LU dan
0º35˝LS serta diantara 109º45˝ - 111º11˝ BT (Gambar 3).
Jenis Data, Sumber Data dan Alat penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari data primer
sekunder. Data primer berupa Citra Landsat Kabupaten Pontianak tahun 2000,
2006 dan 2014. Data sekunder yang digunakan secara umum dibagi atas data
spasial dan data atribut yang di dapat dari berbagai sumber. Bahan yang akan
digunakan ditunjukkan dalam Tabel 1 dan software yang digunakan ditunjukkan
dalam Tabel 2 . Matriks jenis data, sumber data, metode dan keluaran untuk
masing-masing tujuan tertera pada Tabel 3.
Analisis dan Pengolahan Data
Penelitian ini secara garis besar dapat dibagi menjadi lima tahap kegiatan
yang menggabungkan teknik pengembangan wilayah dengan penginderaan jauh
yaitu: (1) Tahap persiapan dan pengumpulan data, (2) Tahap pengolahan data
spasial, (3) Tahap pengecekan lapang, (4) Tahap analisis data, dan (5) Tahap
penyusunan tesis.
Tahap Persiapan dan Pengumpulan Data
Tahap persiapan meliputi penentuan metode, studi literatur, dan
pengumpulan data yang dibutuhkan dalam penelitian. Studi literatur dilakukan
untuk menambah informasi yang berkaitan dengan penelitian dan memperdalam
pemahaman tentang metode penelitian. Tahap ini terdiri dari studi pustaka,
pengurusan perizinan, penyusunan kuesioner dan pengumpulan data. Data
sekunder yang diperlukan dalam penelitian ini antara lain citra Landsat, peta RBI,
dan data kepadatan penduduk Kabupaten Pontianak. Selain itu, pembelajaran
metode ANN dengan software Idrisi Selva juga dilakukan untuk lebih memahami
10
proses kerja metode tersebut. Secara umum diagram alir penelitian disajikan pada
Gambar 4, dan secara rinci disajikan pada Gambar 5,6 dan 7.
Tabel 1 Bahan yang digunakan dalam penelitian
No Data
Sumber
1
Citra landsat TM 7
www. glovis.usgs
tahun 2000, 2014
dan tahun 2015
2
Peta rupa bumi
Badan Informasi
Indonesia (RBI)
Geospasial
skala 1:50 000
3
Cadangan karbon
IPCC/ BAPPENAS
4
5
6
Peta landsystem
skala 1:250 000
RePProt (Regional
Physical Planning
Project for
Transmigration)
Data kepadatan
Badan Pusat Statistik
penduduk Kapubaten Kabupaten Pontianak
Pontianak
Peta pola ruang
Bappeda Kab. Pontianak
RTRW (2014-2034)
skala 1:150 000
Manfaat/kegunaan
Interpretasi
penggunaan lahan
Peta dasar, variabel
atau faktor pendorong
Peta penggunaan lahan
dan pedoman
Inventarisasi GRK
IPCC 2006
Variabel atau faktor
pendorong
Variabel atau faktor
pendorong dalam
membangun model
Peta Rencana Tata
ruang Kab. Pontianak
Tabel 2 Software yang digunakan dalam penelitian
No
Software
Fungsi
1 Idrisi Selva
Pemodelan perubahan penggunaan lahan
2 ArcGis 9.3
Interpretasi citra
3 Microsoft Excel
Pengolahan data atribut dari peta penggunaan lahan
11
Gambar 3 Peta lokasi Kabupaten Pontianak dalam Provinsi Kalimantan Barat
12
Citra landsat tahun 2000
dan 2014
Interpretasi
Peta penggunaan lahan
tahun 2000 dan 2014
Variabel
independen
Land change
modeler
Peta prediksi penggunaan lahan
tahun 2025
RTRW
Keselarasan terhadap RTRW
Emisi
Kemampuan lahan
Arahan penggunaan lahan
Gambar 4. Diagram alir penelitian secara umum
13
Citra landsat tahun 2000, 2014
dan 2015
Peta jalan
Peta sungai
verifikasi
Interpretasi visual
Peta penggunaan
lahan tahun 2000
Peta perkebunan, pertanian
lahan kering, pertanian lahan
kering campur semak
Peta jarak
permukiman
distance
Peta penggunaan
lahan tahun 2014
Peta penggunaan
lahan tahun 2015
Jarak ke jalan
utama
Jarak ke sungai
Jarak ke perkebunan, pertanian
lahan kering, pertanian lahan
kering campur semak
Analisis perubahan
penggunaan lahan
Variabel independen
Artificial neural
networks
Validasi model
Prediksi penggunaan lahan
tahun 2025
Gambar 5. Tahap analisis citra landsat dan analisis prediksi penggunaan lahan.
Peta kepadatan
penduduk
14
Peta penggunaan
lahan tahun 2014
Peta penggunaan
lahan tahun 2025
Perhitungan perubahan
simpanan karbon
Simpanan karbon tahun
2014
Simpanan karbon tahun
2025
Trenn emisi historis
Gambar 6. Tahap analisis perhitungan emisi
Peta penggunaan lahan
tahun 2014
Peta penggunaan lahan
tahun 2025
RTRW Kabupaten
Pontianak
Overlay
Keselarasan peta penggunaan
lahan tahun 2014 terhadap RTRW
Keselarasan peta penggunaan
lahan tahun 2025 terhadap RTRW
Emisi historis
Kemampuan lahan
Arahan penggunaan lahan
Gambar 7 Tahap analisis arahan rencana penggunaan lahan
15
Tabel 3 Matriks tujuan, metode analisis, data, sumber data dan output
No
1
Tujuan
Mengidentifikasi perubahan
penggunaan lahan dan
pengolahan data atribut dan
spasial untuk peubah bebas
Analisis
SIG (interpretasi
visual, euclidean
distance)
Data dan Sumber data
Citra landsat tahun 2000, 2014 dan
2015, peta jalan, peta sungai, jumlah
penduduk dan kepadatan penduduk
(http://glovis.usgs.gov/, BIG, BPS )
Keluaran (Outpu)t
peta penggunaan lahan, variabel
independen (Jarak dari jalan, jarak
dari sungai, jarak antar pemukiman,
jarak dari perkebunan, pertanian
lahan kering, pertanian lahan kering
campur semak, peta kepadatan
penduduk)
peta prediksi penggunaan lahan tahun
2025
2
Membangun model
perubahan penggunaan lahan
dan Prediksi penggunaan
lahan Kabupaten Pontianak
tahun 2025
Artificial Neural
Network
Peta penggunaan lahan 2000 dan 2014,
variabel independen (Jarak dari jalan,
jarak dari sungai, jarak antar pemukiman,
jarak dari perkebunan, pertanian lahan
kering, pertanian lahan kering campur
semak, peta kepadatan penduduk)
3
Analisis keselarasan
penggunaan lahan terhadap
RTRW
Peta penggunaan lahan tahun 2014 dan
prediksi 2025 terhadap Peta RTRW
(2014-2034) Kabupaten Pontianak
(Bappeda Kabupaten Pontianak )
kelas keselarasan penggunaan lahan
terhadap RTRW (2014-2034)
4
Memperkirakan laju emisi
CO2 yang disebabkan oleh
perubahan penggunaan lahan
yang terjadi di Kabupaten
Pontianak
SIG (Overlay peta
penggunaan lahan
tahun 2014 dan
prediksi penggunaan
lahan tahun 2025
dengan RTRW (20142034))
Analisis perhitungan
emisi berdasarkan
perubahan penggunaan
lahan
Faktor emisi (IPCC 2006 dan
BAPPENAS 2014) peta perubahan
penggunaan lahan
Emisi (ton CO2) tahun 2014 dan 2025
5
Memberikan arahan
pengunaan lahan
Kemampuan lahan,
emisi (ton CO2)
Kemampuan lahan (Peta lereng, peta
jenis tanah, peta tekstur, peta drainase);
Peta keselarasan; sumber emisi CO2
arahan penggunaan lahan
16
Tahap Pengolahan Data
Identifikasi Perubahan Penggunaan Lahan dan Pengolahan Data Atribut
dan Spasial untuk Peubah Bebas
Aktifitas ini dimulai dengan melakukan koreksi geometri terhadap citra
Landsat ETM. Koreksi geometri bertujuan agar posisinya sesuai dengan posisi
objek di permukaan bumi. Citra Landsat tahun 2000 dan 2014 yang telah
dikoreksi yang kemudian selanjutnya dilakukan intepretasi secara visual untuk
mendapatkan peta penggunaan lahan yang menghasilkan 14 kelas penggunaan
berdasarkan klasifikasi Badan Planologi Kementrian Kehutanan. Hasil interpretasi
kemudian di verifikasi untuk mengetahui akurasi interpretasi yang dilakukan
interpreter. Uji hasil interpretasi dilakukan dengan mereferensi pada pengecekan
lapang dan citra resolusi tinggi yang didapat dari Google Earth. Pengecekan
lapang bertujuan untuk mengetahui kebenaran objek atau penggunaan lahan dari
hasil interpretasi terhadap kenyataan di lapang. Pengecekan data lapang dilakukan
dengan mengambil titik-titik sampel di peta yang dilakukan secara acak
berdasarkan pengelompokan jenis penggunaan lahan. GPS (Global Positioning
System) digunakan sebagai alat bantu untuk mengetahui koordinat titik atau posisi
dari lokasi penggunaan lahan yang akan dicek atau yang sudah dicek. Setelah
melakukan pengecekan lapang, kemudian dilakukan reinterpretasi dan perbaikan
peta penggunaan lahan agar sesuai dengan kenyataan di lapangan sehingga
diperoleh hasil akhir yang memiliki tingkat akurasi yang tinggi.
Peubah bebas yang digunakan yaitu jarak dari jalan, jarak dari sungai, jarak
dari pemukiman, kepadatan penduduk, jarak dari perkebunan, jarak dari pertanian
lahan kering dan jarak dari pertanian lahan kering campur semak. Jarak dari jalan
merupakan faktor pendorong perubahan dari segi ekonomi. Semakin dekat dengan
jalan maka peluang terjadinya perubahan penggunaan lahan semakin besar karena
akses semakin mudah. Jarak dari sungai, jarak dari pemukiman, jarak dari
perkebunan, jarak dari pertanian lahan kering dan jarak dari pertanian lahan
kering campur semak merupakan faktor pendorong terjadinya perubahan
berkaitan dengan budaya masyarakat. Budaya masyarakat yang hidup bergantung
pada sumber air dan mata pencaharian (pertanian dan perkebunan), maka semakin
dekat dengan sumber air dan mata pencaharian, maka semakin banyak peluang
terjadinya perubahan karena banyaknya faktor campur tangan manusia. Begitu
juga dengan jarak dari pemukiman, semakin dekat jarak dari pemukiman maka
semakin besar terjadinya perubahan penggunaan lahan karena kebutuhan manusia
yang bergantung pada alam untuk memenuhi kebutuhan hidupnya
Peta jalan dan sungai diperoleh dari peta RBI. Peta jarak dari jalan, sungai,
pemukiman, perkebunan, pertanian lahan kering, pertanian lahan kering campur
semak dihitung berdasarkan euclidean, yaitu jarak dari satu objek ke objek yang
lainnya. Persamaan matematik untuk menghitung Euclidean Distance disajikan
pada persamaan di bawah ini (ESRI ArcMap 2010 dalam Yulianto 2014).
Dimana: d(ij) adalah jarak Euclidean pada posisi i sumbu piksel x dan j sumbu
piksel y. Xi1 adalah lokasi titik 1 pada posisi i sumbu piksel x. Xj1 adalah lokasi
titik 1 pada posisi j sumbu piksel y. Xip adalah lokasi titik p pada posisi i sumbu
17
piksel x. Xjp adalah lokasi titik p pada posisi j sumbu piksel y. ip adalah titik ke1,2, 3, … , p.
Sementara itu, peta jumlah penduduk dibuat dengan asumsi bahwa populasi
penduduk menyebar secara sirkular dengan jari-jari 2 km dan populasi akan
bertambah besar ketika mendekati pusatnya (Alberto dan Dasanto 2010). Rumus
proporsi populasi yaitu:
P = 0.2402 * e (-0.9464 * (peta jarak ke pemukiman)/1000)
dimana jarak ke pemukiman dalam satuan meter. Peta kepadatan penduduk perpiksel dibuat dengan rumus :
Pd = ρ* A * P * C
Keterangan:
Pd
ρ
A
P
C
: peta kepadatan penduduk per piksel
: kepadatan penduduk non-spasial (penduduk/km2)
: luas wilayah penyebaran populasi (km2) = 3.14 * (2 km)2 = 12.5 km2
: proporsi populasi
: faktor konversi, dari 1 km2 ke 1 piksel
Pembuatan Model dan Peta Prediksi Penggunaan Lahan
Pembuatan model dilakukan dengan menggunakan software Idrisi Selva
yang terdapat menu Land Change Modeler (LCM). Pada menu LCM terdapat
beberapa tahapan yang digunakan antara lain change analysis, transition
potential, dan change prediction. Pada tahap change analysis dapat ditentukan
tahun penggunaan lahan yang akan dilihat perubahannya. Pada penelitian ini, peta
penggunaan lahan Kabupaten Pontianak tahun 2000 didefinisikan sebagai titik
awal tahun dan tahun 2014 sebagai titik akhir tahun. Tahap transition potentials
merupakan tahap untuk menguji potensi perubahan lahan yang terjadi dengan
menggunakan variabel dependen dan independen. Variabel dependen adalah
setiap perubahan penggunaan lahan yang terjadi sedangkan variabel independen
adalah faktor-faktor pendorong terjadinya perubahan penggunaan lahan. Setelah
menentukan variabel dependen dan independen, model akan dijalankan. Untuk
membuat prediksi penggunaan lahan tahun yang akan datang digunakan tahapan
change prediction. Pada tahap ini digunakan metode Markov Chain untuk
membuat matriks transisi yang akan dijadikan dasar untuk prediksi penggunaan
lahan tahun 2015 dan 2025. Peta prediksi penggunaan lahan tahun 2015
digunakan untuk validasi model perubahan penggunaan lahan atau untuk
membuktikan bahwa model baik digunakan untuk prediksi tahun yang akan
datang. Validasi dilakukan dengan menggunakan peta penggunaan lahan tahun
2015 hasil interpretasi. Selanjutnya, setelah hasil yang didapat sudah cukup
akurat, maka akan dibuat prediksi penggunaan lahan tahun 2025. Tahapan analisis
citra landsat dan analisis prediksi penggunaan lahan ditunjukkan pada Gambar 4.
18
Analisis Ketidakselarasan Penggunaan Lahan terhadap RTRW
Tujuan analisis ini adalah untuk melihat seberapa jauh tingkat
penyimpangan pemanfaatan ruang terhadap RTRW. Analisis dilakukan dengan
membandingkan peta RTRW dengan peta penutupan/penggunaan lahan tahun
2014 dan
KESELARASAN PENGGUNAAN LAHAN TERHADAP RTRW
KABUPATEN PONTIANAK, KALIMANTAN BARAT
MIRANTI ANISA TEJANINGRUM
SEKOLAH PASCASARJANA
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2016
PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN
SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA
Dengan ini saya menyatakan bahwa tesis berjudul Pemodelan Perubahan
Penggunaan Lahan dan Keselarasan Penggunaan Lahan Terhadap RTRW
Kabupaten Pontianak, Kalimantan Barat adalah benar karya saya dengan arahan
dan komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apapun kepada
perguruan tinggi manapun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dan karya
yang diterbitkan maupun yang tidak diterbitkan dan penulis lain telah disebutkan
dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka dibagian akhir tesis ini.
Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut
Pertanian Bogor.
Bogor, Agustus 2016
Miranti Anisa Tejaningrum
NIM A156120171
RINGKASAN
MIRANTI ANISA TEJANINGRUM. Pemodelan Perubahan Penggunaan Lahan
dan Keselarasan Penggunaan Lahan terhadap RTRW Kabupaten Pontianak,
Kalimantan Barat. Dibimbing oleh MUHAMMAD ARDIANSYAH dan
WIDIATMAKA.
Analisis perubahan dan model penggunaan lahan dilakukan untuk melihat
seberapa besar perubahan yang sudah dan akan terjadi, sehingga model yang
didapat dapat digunakan untuk memprediksi perubahan penggunaan lahan
kedepan. Tujuan dari penelitian adalah 1) mengidentifikasi perubahan penggunaan
lahan tahun 2000 ke 2014; 2) memprediksikan perubahan penggunaan lahan
tahun 2025; 3) menghitung nilai emisi CO2 yang disebabkan oleh perubahan
penggunaan lahan; 4) mengidentifikasi keselarasan penggunaan lahan terhadap
RTRW; dan 5) merumuskan arahan rencana penggunan lahan.
Metode yang digunakan untuk memprediksi perubahan penggunaan lahan
adalah dengan pemodelan ANN (Artificial Neural Networks) dengan variabel
pendorong yang digunakan dalam pemodelan antara lain jarak dari jalan, jarak
dari sungai, jarak dari permukiman, jarak dari perkebunan, jarak dari pertanian
lahan kering, jarak dari pertanian lahan kering campur, dan kepadatan penduduk.
Evaluasi kesesuaian penggunaan lahan terhadap RTRW didapatkan dari hasil
analisis tumpang tindih (overlay). Metode perhitungan emisi yang digunakan
dalam penelitian ini mengacu pada IPCC (Intergovernmental Panel on Climate
Change) Guideline dengan pendekatan
stock-diffference, dimana pada
pendekatan ini besarnya emisi diperkirakan berdasarkan perubahan penggunaan
lahan.
Perubahan penggunaan lahan yang terjadi di Kabupaten Pontianak selama
periode 2000-2014 didominasi oleh bertambahnya perkebunan yang diikuti
dengan berkurangnya penggunaan lahan hutan rawa. Dua skenario yang
digunakan dalam penelitian ini, yaitu skenario BAU (Bussines As Usual) dan
konservatif. Prediksi penggunaan lahan dengan skenario BAU menunjukkan
bahwa penggunaan lahan perkebunan akan terus bertambah seiring dengan
pengurangan luasan penggunaan lahan hutan rawa (19.80%), sedangkan prediksi
penggunaan lahan dengan skenario konservatif akan menahan penurunan luas
hutan (23.81%). Skenario konservatif untuk prediksi penggunaan lahan tahun
2025 dapat menurunkan tingkat ketidakselarasan terhadap pola ruang RTRW.
Nilai emisi yang dihasilkan dari perhitungan perubahan penggunaan lahan periode
2000-2014 adalah sebesar -884 000 ton CO2. Nilai emisi ini mengalami penurunan
pada hasil prediksi 2025 dengan skenario BAU sebesar -711 234 ton CO2
sedangkan dengan skenario konservatif sebesar -375 241 ton CO2. Arahan
penggunaan lahan berdasarkan kemampuan lahan terdiri dari tiga kawasan yaitu
kawasan budidaya dimana pada kawasan ini merupakan kawasan dengan kelas
kemampuan lahan tinggi (II, III dan IV) dengan luas sebesar 118 086 ha, kawasan
hutan produksi pada kelas kemampuan lahan V sebesar 65 081 h dan kawasan
hutan lindung pada kelas kemampuan lahan VI sebesar 23 041 ha.
Kata kunci: Artificial Neural Network, perubahan penggunaan lahan, model
perubahan penggunaan lahan
SUMMARY
MIRANTI ANISA TEJANINGRUM. The Modeling of Land Use Change and the
Conformity of Land Use towards Spatial Plan In Pontianak District, West
Kalimantan.
Supervised
by
MUHAMMAD
ARDIANSYAH
and
WIDIATMAKA.
The land use change analysis was done to see how much the change in land
uses has occurred and to model land use change, so this modeling can be used to
predict future land use. The purpose of this study was 1) to identify the land use
change from 2000 to 2014; 2) to predict the land use on 2025 in Pontianak
District; 3) to calculate the emission of CO2 that happened from the land use
change; 4) to identify the conformity of land use with spatial planning; and 5) to
make a recommendation of land use in Pontianak District.
Artificial Neural Networks was used to determine land use changes that
occured. The driving factor that used in the model were distance from road,
distance from river, distance from settlement, distance from estate crop, distance
from dry land farming, distance from dryland farming mixed shrub and population
density. The conformity of land use towards RTRW was resulted from overlay
analysis. Emission calculation methods that used in this study refers to the IPCC
(Intergovernmental Panel on Climate Change) Guidelines with stock-diffference
approach, which in this approach the magnitude of estimated emissions based on
land use change that occured.
The domination of land use change that happen in Pontianak District in
period of 2000-2014 was the increased of estate crops area which followed by the
decreased of swamp forest area. There were two scenarios that used on this
research, BAU (Business As Usual) and conservative. Prediction of land use in
2025 with BAU’s scenario showed that the estate crop will be continue increasing
followed by the decreased of swamp forest (19.80%). On the other scenario,
conservative can control the decreasing of swamp forest (23.81%). Conservative’s
scenario can decreased the unconformity of land use towards spatial planning. The
emission that produced from land use change period 2000-2014 was -884 000 ton
CO2. This value got decreased on the prediction of 2025 with BAU’s scenario
with -711 234 ton CO2, while conservative’s scenario the emission was -375 241
ton CO2. Based on land capability, there is 118 086 hectares of the area that can
be used as cultivation land, 65 081 hectares of the area can be used as forest
production, and 23 041 hectares of the area should serve as a protected area
.
Keywords: Artificial Neural Network, Land use change, land use change
modeling
© Hak Cipta Milik IPB, Tahun 2016
Hak Cipta Dilindungi Undang-Undang
Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan
atau menyebutkan sumbernya. Pengutipan hanya untuk kepentingan pendidikan,
penelitian, penulisan karya ilmiah, penyusunan laporan, penulisan kritik, atau
tinjauan suatu masalah; dan pengutipan tersebut tidak merugikan kepentingan
IPB
Dilarang mengumumkan dan memperbanyak sebagian atau seluruh karya
tulis ini dalam bentuk apa pun tanpa izin IPB
PEMODELAN PERUBAHAN PENGGUNAAN LAHAN DAN
KESELARASAN PENGGUNAAN LAHAN TERHADAP RTRW
KABUPATEN PONTIANAK, KALIMANTAN BARAT
MIRANTI ANISA TEJANINGRUM
Tesis
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Magister Sains
pada
Program Studi Ilmu Perencanaan Wilayah
SEKOLAH PASCASARJANA
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2016
Penguji Luar Komisi pada Ujian Tesis : Dr Khursatul Munibah, MSc
PRAKATA
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta’ala atas
segala karunia-Nya sehingga penelitian ini berhasil diselesaikan. Tema penelitian
ini adalah perubahan penggunaan lahan, dengan judul Pemodelan Perubahan
Penggunaan Lahan dan Keselarasan Penggunaan Lahan terhadap RTRW
Kabupaten Pontianak, Kalimantan Barat. Penelitian ini dilaksanakan mulai bulan
Januari 2015 sampai April 2016.
Penulisan karya ilmiah ini tidak akan selesai tanpa bimbingan, bantuan, dan
doa dari berbagai pihak. Oleh karena itu pada kesempatan ini penulis
menyampaikan rasa terima kasih dan penghargaan yang mendalam kepada:
1. Dr Ir Muhammad Ardiansyah dan Dr Ir Widiatmaka, DAA selaku Ketua dan
Anggota komisi pembimbing atas segala motivasi, arahan dan bimbingan
yang diberikan mulai dari tahap awal hingga penyelesaian tesis ini.
2. Dr Khursatul Munibah, MSc selaku penguji luar komisi yang telah
memberikan perbaikan dan masukan bagi penyempurnaan tesis ini.
3. Dr Ir Ernan Rustiadi, MSc selaku Ketua Program Studi Ilmu Perencanaan
Wilayah Sekolah Pascasarjana IPB, serta Bapak/Ibu dosen pengajar dan staf
akademik di Program Studi Ilmu Perencanaan Wilayah Sekolah Pascasarjana
IPB.
4. Staf pegawai BAPPEDA Kabupaten Pontianak yang telah bersedia
menyediakan data dan memberikan saran serta informasi terkait penelitian
saya.
5. Orang tuaku tercinta ayah Muhammad Yusuf dan ibu Jumirah atas segala
curahan kasih sayangnya, kesabaran dan doa yang selalu senantiasa
dipanjatkan.
6. Kakak saya Yusmiadi Nugroho dan adik saya Eri Addharu yang selalu
memberikan doa, dorongan dan dukungannya selama ini.
7. Rekan-rekan PWL angkatan 2012 yang selama ini berjuang bersama-sama
dan saling menyemangati dalam menyelesaikan studi di IPB.
8. Sepupu saya Dwito Hastaro dan teman saya Diani Ria yang telah meluangkan
waktunya untuk membantu penulis melakukan validasi data di lapangan.
9. Teman-teman di Divisi Penginderaan Jauh dan Informasi Spasial, Mba Nurul,
Mba Reni, Mba Nina, Kak Rani, Bang Alwan, Bang Geges, Luluk, dan Diah
yang sudah membantu dan memberikan semangat kepada penulis dalam
penulisan tesis ini sampai selesai.
Penulis menyadari adanya keterbatasan ilmu dan kemampuan, sehingga
dalam penelitian ini masih terdapat banyak kekurangan.Akhirnya, Semoga karya
ilmiah ini menjadi sumbangsih penulis terhadap ilmu pengetahuan dan berguna
bagi semua pihak yang membutuhkan.Terima kasih.
Bogor, Agustus 2016
Miranti Anisa Tejaningrum
DAFTAR ISI
DAFTAR TABEL
DAFTAR GAMBAR
1 PENDAHULUAN
Latar Belakang
Perumusan Masalah
Tujuan Penelitian
Manfaat Penelitian
Kerangka Pemikiran
2 TINJAUAN PUSTAKA
Penutupan dan Penggunaan Lahan
Perubahan Penggunaan Lahan
Sistem Informasi Geografis
Land Use Change Model
Pemodelan Perubahan Penggunaan Lahan dengan Metode
Artifcial Neural Networks
3 METODE PENELITIAN
Lokasi dan waktu penelitian
Jenis Data, Sumber Data dan Alat Penelitian
Analisis Data dan Pengolahan Data
Tahap Persiapan dan Pengumpulan Data
Tahap Pengolahan Data
Identifikasi Perubahan Penggunaan Lahan dan
Pengolahan Data Atribut dan Spasial untuk Peubah Bebas
Pembuatan Model dan Peta Prediksi Penggunaan Lahan
Analisis Ketidakselarasan Penggunaan Lahan
Terhadap RTRW
Memperkirakan Laju Emisi CO2
Klasifikasi Kemampuan Lahan untuk
Arahan Penggunaan Lahan
4 KONDISI UMUM WILAYAH PENELITIAN
Kondisi Geografis
Topografi
vii
viii
1
1
2
3
3
4
5
5
5
6
7
7
9
9
9
9
9
16
16
17
18
18
19
22
22
22
Lereng
22
Iklim
24
Jenis Tanah
26
Demografi Wilayah dan Jumlah Penduduk Tahun 2014
26
Mata Pencaharian
26
5 HASIL DAN PEMBAHASAN
Identifikasi Perubahan Penggunaan Lahan
29
29
Penggunaan lahan di Kabupaten Pontianak
Model Perubahan Penggunaan Lahan
Validasi Model
Prediksi Penggunaan Lahan Kabupaten Pontianak Tahun 2025
Keselarasan Penggunaan Lahan terhadap RTRW Kabupaten
Pontianak
Perhitungan Emisi
Arahan Penggunaan Lahan
Analisis Kemampuan Lahan
Arahan Penggunaan Lahan Berbasis Kemampuan Lahan dan
Emisi
6 SIMPULAN DAN SARAN
Simpulan
Saran
DAFTAR PUSTAKA
LAMPIRAN
29
32
37
38
45
49
50
50
53
59
59
59
59
62
DAFTAR TABEL
1
2
3
Bahan yang digunakan dalam penelitian
Software yang digunakan dalam penelitian
Matriks tujuan, metode analisis, data, sumber data dan Output
10
10
15
4
5
Keselarasan penggunaan lahan terhadap RTRW
Nilai cadangan karbo untuk masing-masing penggunan lahan di
Kalimantan
Kriteria klasifikasi kemampuan lahan
Persentase kelas kemiringan lereng
Luas wilayah dan jumlah penduduk tahun 2014
Sektor mata pencaharian penduduk Kabupaten Pontianak
Persentase luasan penggunaan lahan Kabupaten Pontianak
tahun 2000 dan 2014
Kontribusi luasan perubahan yang terjadi pada penggunaan lahan
hutan rawa
Kontribusi luasan perubahan yang terjadi pada penggunaan lahan
perkebunan
Matriks peluang tahun 2025 skenario BAU
Matriks peluang tahun 2025 skenario konservatif
Perbandingan luasan antara penggunaan lahan tahun 2025
(skenario BAU) dan 2025 (skenario konservatif)
20
21
Perbandingan persentase keselarasan penggunaan lahan tahun
2014, 2025 (skenario BAU) dan 2025 (skenario konservatif)
terhadap RTRW
Matriks nilai keselrasan penggunaan lahan tahun 2014 terhadap
RTRW Kabupaten Pontianak
45
18
Matriks nilai keselrasan penggunaan lahan tahun 2025 skenario
BAU terhadap RTRW Kabupaten Pontianak
47
19
Matriks nilai keselrasan penggunaan lahan tahun 2025 skenario
konservatif terhadap RTRW Kabupaten Pontianak
48
20
Emisi untuk tahun 2014, 2025 skenario BAU dan 2025 skenario
konservatif
49
21
Luasan kelas kemampuan lahan Kabupaten Pontianak
52
22
Luasan penggunaan lahan yang berada pada kelas kemampuan
lahan V untuk tahun 2014 dan hasil prediksi tahun 2025
53
23
Persentase keselarasan penggunaan lahan terhadap RTRW
dan jumlah emisi
54
24
Kesesuaian antara kemampuan lahan terhadap penggunaan lahan
tahun 2025 (konservatif) dan pola ruang
55
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
21
25
26
27
29
36
36
40
41
42
46
25
Rekapitulasi perhitungan kesesuaian antara kemampuan lahan
terhadap penggunaan lahan tahun 2025 (konservatif) dan rencana
pola ruang dalam RTRW Kabupaten Pontianak
56
DAFTAR GAMBAR
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Kerangka pemikiran penelitian
Ilustrasi multi-layer perception
Peta lokasi Kabupaten Pontianak dalam Provinsi Kalimantan Barat
Diagram alir penelitian secara umum
Tahap anaisis citra landsat dan analisis prediksi penggunaan lahan
Tahap analisis perhitungan emisi
Tahap analisis arahan rencana penggunaan lahan
Peta lokasi penelitian
Peta kelas kemiringan lereng
Banyaknya curah hujan dan hari hujan bulanan Kabupaten
Pontianak
4
8
11
12
13
14
14
23
24
25
11
Peta jenis tanah
28
12
Peta penggunaan lahan Kabupaten Pontianak tahun 2000
30
13
Peta penggunaan lahan Kabupaten Pontianak tahun 2014
31
14
Grafik persentase perubahan penggunaan lahan Kabupaten
Pontianak
32
15
16
17
Perubahan luas penggunaan lahan tahun 2000-2014
Kelas perubahan penggunaan lahan 2000-2014
Kontribusi perubahan penggunaan lahan hutan rawa dan
perkebunan
33
34
35
18
Peta penggunaan lahan prediksi tahun 2015 dan
peta penggunaan lahan aktual tahun 2015
Peta penggunaan lahan Kabupaten Pontianak tahun 2025
skenario BAU
Peta penggunaan lahan Kabupaten Pontianak tahun 2025
skenario konservatif
Peta kelas kemampuan lahan Kabupaten Pontianak
Peta arahan penggunaan lahan berbasis kemampuan lahan
Peta arahan penggunaan lahan berbasis kemampuan lahan dan emisi
38
19
20
21
22
23
43
44
51
55
56
DAFTAR LAMPIRAN
1
2
3
4
5
6
7
Jenis perubahan penggunaan lahan tahun 2000-2014
Nilai cramer’s V untuk masing-masing variabel
Hasil pemodelan dan peta peluang perubahan
Hasil nilai crosstab antara penggunaan lahan tahun 2015 (aktual)
dan penggunaan lahan tahun 2015 (prediksi)
Perhitungan emisi untuk setiap perubahan penggunaan lahan
berdasarkan pola ruang peiode 2000-2014
Perhitungan emisi untuk setiap perubahan penggunaan lahan
berdasarkan pola ruang peiode 2014-2025 (BAU)
Perhitungan emisi untuk setiap perubahan penggunaan lahan
berdasarkan pola ruang peiode 2014-2025 (Konservatif)
62
63
64
76
77
79
81
1 PENDAHULUAN
Latar Belakang
Kabupaten Pontianak merupakan salah satu kabupaten di Kalimantan Barat,
dimana pertanian merupakan salah satu sektor penting dalam membangun
perekonomian daerah. Sektor pertanian di kabupaten ini memiliki nilai PDRB
paling tinggi yaitu sebesar 26,63%. Dari data BPS Kabupaten Pontianak tahun
2014 menginformasikan bahwa masih terdapat sejumlah lahan diluar lahan hutan
yang masih belum diusahakan, lahan ini yang kemudian akan dilihat
kemampuannya untuk dijadikan lahan pertanian. Sehingga berdasarkan hal
tersebut salah satu tujuan yang ingin dicapai dalam perencanaan pola ruang oleh
pemerintah daerah adalah meningkatkan pendapatan dari sektor pertanian, salah
satunya dengan cara ekstensifikasi dan intensifikasi lahan pertanian.
Lahan berfungsi sebagai ruang atau tempat berpijak dari semua kegiatan
pembangunan dan merupakan faktor produksi utama dari kegiatan pertanian.
Akan tetapi jumlah lahan yang terbatas, sedangkan kebutuhan lahan semakin
meningkat selaras dengan meningkatnya jumlah dan kepadatan penduduk.
Pertumbuhan penduduk yang cepat membutuhkan daerah baru untuk pemenuhan
kebutuhan primer (Widiatmaka et al. 2015), hal ini akan berpengaruh cukup besar
terhadap perubahan penggunaan lahan. Ketersediaan lahan yang bersifat terbatas
dan cenderung tetap menyebabkan persaingan antar jenis penggunaan lahan.
Seiring dengan semakin meningkatnya aktivitas manusia diberbagai sektor
terutama sektor ekonomi, maka kebutuhan./permintaan akan sumberdaya lahan
juga akan meningkat, dimana keputusan penggunaan lahan akan didasarkan pada
penggunaan yang memberikan nilai ekonomi yang paling tinggi. Tingginya
permintaan lahan dapat menyebabkan penyimpangan terhadap keselarasan
penggunaan lahan dengan tata ruang wilayah yang telah disusun. Kecenderungan
penyimpangan ini dapat juga diakibatkan oleh produk tata ruang itu sendiri
ataupun pada tahapan implementasinya. Oleh karena itu, pemanfaatan ruang yang
baik memerlukan suatu penataan yang komprehensif. Penataan ruang harus
mempertimbangkan berbagai aspek yang mencakup perencanaan, pemanfaatan
ruang, dan pengendalian pemanfaatan ruang. Bila penataan ruang tidak didasari
pertimbangan rasional sesuai dengan potensi wilayah tersebut, maka dapat terjadi
inefisiensi ruang atau penurunan kualitas ruang.
Daya dukung lingkungan hidup seharusnya menjadi salah satu
pertimbangan terpenting dalam penataan ruang, baik dalam penyusunan Rencana
Tata Ruang Wilayah (RTRW) maupun dalam evaluasi pemanfaatan ruang.
Pertimbangan daya dukung lingkungan hidup diperlukan dalam penaataan ruang
agar alokasi pemanfaatan ruang sesuai dengan kondisi dan kapasitas sumber daya
wilayah (Fithriah 2011). Penggunaan lahan perlu direncanakan untuk seluruh
masyarakat, dengan memilih komoditas yang seusai dengan kemampuan dan
kesesuaian lahannya untuk memberikan hasil yang tinggi, sekaligus menjaga agar
sumberdaya tidak terdegradasi (Widiatmaka et al. 2012).
Berdasarkan data BPS tahun 2014 luas lahan sawah di Kabupaten Pontianak
lebih sedikit dibanding luas lahan perkebunan, yaitu 18 601 ha untuk sawah dan
52 077 ha untuk perkebunan. Hasil perkebunan memberikan nilai ekonomi yang
2
lebih tinggi dibanding sawah, sehingga akan ada kemungkinan bahwa suatu saat
lahan sawah akan makin menurun luasannya. Untuk dapat mengatasi
penyimpangan penggunaan lahan yang tidak semestinya, perlu dilakukan
penelitian mengenai pola perubahan penggunaan lahan, hasilnya dapat digunakan
sebagai masukan terhadap penyempurnaan produk rencana tata ruang daerah.
Identifikasi perubahan penggunaan lahan pada suatu wilayah merupakan
suatu proses mengindentifikasi perbedaan keberadaan suatu objek atau fenomena
yang diamati pada waktu yang berbeda (As-syakur et al. 2010). Identifikasi
perubahan penggunaan lahan memerlukan data spasial temporal. Data spasial
tersebut dapat bersumber dari hasil interpretasi citra satelit maupun dari instansiinstansi pemerintah, dan dianalisis dengan menggunakan sistem informasi
geografis (SIG). Pemanfaatan SIG dan data satelit merupakan suatu teknologi
yang baik dalam mengelola data spasial-temporal perubahan penggunaan lahan.
Perubahan penggunaan lahan dapat diprediksi melalui pendekatan spasial dengan
membuat suatu pemodelan spasial berdasarkan faktor-faktor perubahan
penggunaan lahan pada tahun-tahun sebelumnya di wilayah tersebut, sehingga
diperlukan suatu simulasi dan analisis spasial, salah satu alat yang dapat
digunakan untuk pemodelan perubahan penggunaan lahan adalah Artificial Neural
Networks (ANN). ANN merupakan salah pemodelan yang melakukan analisis
perubahan penggunaan lahan dimana pemodelan dapat diprediksi secara
kuantitatif dengan memasukkan faktor-faktor fisik, sosial, ekonomi dan kebijakan.
Pengetahuan perubahan pengggunaan lahan tidak hanya berguna untuk
pengelolaan sumberdaya alam berkelanjutan, tetapi juga dapat dijadikan suatu
informasi dalam merencanakan tata ruang di masa yang akan datang (As-syakur
2010).
Perumusan Masalah
Peranan sub-sektor perkebunan dalam mendukung perekonomian Provinsi
Kalimantan Barat tergolong besar yaitu 10.71% (BPS Provinsi Kalimantan Barat,
2015). Peningkatan produktivitas dan perluasan areal perkebunan telah
berdampak yang besar bagi peningkatan PDRB daerah provinsi tersebut. Dari
fakta tersebut, maka lahan-lahan yang ada akan terancam mengalami perubahan
lahan dari lahan non perkebunan menjadi lahan perkebunan.
Bertambahnya jumlah penduduk di Kabupaten Pontianak dari 227 998 di
tahun 2008 menjadi 245 924 tahun 2014 merupakan faktor pendorong lain yang
menyebabkan terjadinya kompetisi penggunaan lahan/ruang. Adanya kompetisi
ini dapat menyebabkan adanya kegiatan perubahan penggunaan lahan.
Berdasarkan data BPS dari tahun 2008 sampai dengan tahun 2014 terdapat
penurunan luasan sawah yaitu dari 19 960 ha menjadi 18 601 ha, sebaliknya luas
perkebunan mengalami kenaikan, yaitu pada tahun 2008 seluas 29 873 ha menjadi
52 077 ha pada tahun 2014. Perubahan penggunaan lahan yang terjadi saat ini
dapat memberikan dampak terhadap penggunaan lahan kedepan, sehingga perlu
dilakukan penelitian untuk melihat seberapa besar perubahan yang akan terjadi di
masa depan.
Fenomena perubahan penggunaan lahan menunjukkan bahwa selaras
dengan aktivitas sosial ekonomi dan prioritas kegiatan pembangunan terjadi
3
peningkatan kebutuhan penggunaan lahan dari waktu ke waktu. Untuk
meminimalisir dampak-dampak negatif perlu diketahui sejauh mana
penyimpangan penataan ruang terjadi. Salah satu dampak negatif tersebut adalah
dampak negatif yang terjadi di lingkungan, yaitu menyebabkan terjadinya
penurunan karbon tersimpan pada suatu ekosistem, yang dapat berpengaruh
terhadap kandungan emisi lingkungan. Emisi CO2 dari kegatan berbasis lahan
atau penggunaan lahan merupakan komponen terbesar dari emisi yang terjadi di
Indonesia. SNC menyebutkan bahwa pada tahun 2005 emisi dari sektor
penggunaan lahan menempati porsi 50.3% dari emisi total (Ministry of
Environment 2010). Penelitian ini dilakukan untuk melihat sejauh mana
perubahan lahan, dan faktor-faktor apa yang mempengaruhinya sehingga bisa
memberikan arahan bagi Rencana Tata Ruang Wilayah Kabupaten Pontianak ke
depan.
Berdasarkan latar belakang tersebut, maka masalah penelitian ini dapat
terumuskan sebagai berikut :
1. Bagaimana pola perubahan penggunaan lahan dari tahun 2000 ke 2014?
2. Bagaimana prediksi perubahan penggunaan lahan tahun 2025?
3. Apakah terjadi ketidakselarasan penggunaan lahan terhadap Rencana Tata
Ruang Wilayah?
4. Bagaimana emisi tahun 2014 dan emisi hasil prediksi tahun 2025
5. Bagaimana arahan penggunaan lahan.
Tujuan Penelitian
Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk memodelkan perubahan
penggunaan lahan dan menganalisis keselarasan penggunaan lahan terhadap
RTRW. Adapun tujuan antara penelitian untuk mendapatkan tujuan utama adalah
sebagai berikut:
1. Mengidentifikasi perubahan penggunaan lahan tahun 2000 ke 2014.
2. Memodelkan perubahan penggunaan lahan tahun 2025.
3. Mengidentifikasi keselarasan penggunaan lahan terhadap RTRW.
4. Menghitung nilai emisi CO2 yang disebabkan oleh perubahan penggunaan
lahan.
5. Merumuskan arahan rencana penggunan lahan.
Manfaat Penelitian
1. Sebagai informasi untuk menentukan langkah-langkah perbaikan yang
perlu dilakukan guna mengantisipasi dampak buruk dari inkonsistensi
RTRW dan memberikan arahan bagi Pemerintah Kabupaten Pontianak
dalam melakukan evaluasi dan revisi terhadap RTRW Kabupaten
Pontianak;
2. Memberikan pengetahuan dan pemahaman kepada masyarakat agar dalam
memanfaatkan ruang benar-benar memperhatikan RTRW dan menghindari
alih fungsi lahan yang tidak terkontrol, sehingga dampak buruk dari
inkonsistensi dapat dihindari.
4
Kerangka Penelitian
Pertumbuhan penduduk yang cepat dan adanya pergeseran aktivitas sosial
ekonomi dapat menyebabkan adanya kompetisi pemanfaatan lahan/ruang, yang
nantinya akan terjadi perubahan penggunaan lahan. Perubahan penggunaan lahan
yang terjadi dapat dimodelkan untuk menghasilkan prediksi perubahan
penggunaan lahan kedepan. Hasil prediksi ini dapat dijadikan sebagai kontribusi
untuk memperbaiki Rencana Tata Ruang Wilayah ada ataupun Rencana Tata
Ruang ini dapat dijadikan sebagai batasan suatu perubahan dapat terjadi dimasa
depan. Penggunaan lahan yang tidak selaras dengan RTRW dapat menyebabkan
penyimpangan pemanfaatan ruang yang nantinya akan memberikan dampak
negatif terhadap lingkungan, sehingga agar penyimpangan tidak terjadi maka
penggunaan lahan dapat diarahkan dengan memperhatikan faktor lingkungan dan
kemampuan lahannya. Pemanfaatan lahan yang sesuai dengan kemampuan lahan
dapat mempertahankan kualitas lahan agar dapat dimanfaatkan dalam waktu yang
lama. Arahan penggunaan lahan tersebut dapat dijadikan sebagai rekomendasi
perbaikan RTRW yang lebih baik. Secara garis besar kerangka pemikiran
ditunjukkan pada Gambar 1.
Pertumbuhan penduduk
Pergeseran aktivitas
sosial dan ekonomi
Kompetisi pemanfaatan
lahan/ruang
Perubahan penggunaan
lahan eksisting
Pengguanaan lahan
kedepan
Faktor lingkungan dan
kemampuan lahan
Penyimpangan
pemanfaatan ruang
Rencana Tata Ruang
Wilayah
Gambar 1 Kerangka pemikiran penelitian
Rekomendasi arahan
penggunaan lahan
5
2 TINJAUAN PUSTAKA
Penutupan dan Penggunaan Lahan
Penutupan lahan (land cover) menurut Lillesand et al. (2004) terkait dengan
segala jenis dan kenampakan terkini dari permukaan bumi atau perwujudan secara
fisik (visual) dari vegetasi, benda alam, dan unsur-unsur budaya yang ada di
permukaan bumi tanpa memperhatikan kegiatan manusia terhadap obyek tersebut.
Definisi penutupan lahan sendiri dipisahkan dari definisi penggunaan lahan.
Istilah penggunaan lahan lebih terkait dengan aktifitas ekonomi dan fungsi
ekonomis dari sebidang lahan. Pengetahuan tentang penutupan dan penggunaan
lahan penting artinya dalam perencanaan, pengelolaan, pemodelan dan
pemahaman tentang sistem kebumian.
Secara umum penggunaan lahan di Indonesia merupakan akibat nyata dari
suatu proses yang lama dari adanya interaksi yang tetap, adanya keseimbangan,
serta keadaan dinamis antara aktifitas-aktifitas penduduk diatas lahan dan
keterbatasan-keterbatasan di dalam lingkungan tempat hidup para penduduk.
Penggunaan lahan merupakan hasil akhir dari setiap bentuk campur tangan
kegiatan (intervensi) manusia terhadap lahan di permukaan bumi yang bersifat
dinamis dan berfungsi untuk memenuhi kebutuhan hidup baik material maupun
spiritual.Penggunaan lahan dapat dikelompokan ke dalam dua golongan besar
yaitu penggunaan lahan pertanian dan penggunaan lahan bukan pertanian.
Penggunaan lahan pertanian dibedakan berdasarkan pola penyediaan air dan
komoditas diusahakan atau jenis tumbuhan atau tanaman yang terdapat di atas
lahan tersebut. Berdasarkan hal ini dikenal macam penggunaan lahan seperti
tegalan (pertanian lahan kering atau pertanian pada lahan tidak beririgasi), sawah,
kebun kopi, kebun karet, padang rumput, hutan produksi, hutan lindung, padang
alang-alang, dan sebagainya. Penggunaan lahan bukan pertanian dapat dibedakan
ke dalam lahan kota atau desa (pemukiman), industri, rekreasi, pertambangan dan
sebagainya (Arsyad 2006).
Pengelompokkan penggunaan lahan pertanian seperti dikemukakan di atas
adalah pengelompokan yang sangat kasar. Hal ini karena pengelompokan tersebut
belum mempertimbangkan berbagai aspek lain penggunaan lahan seperti: skala
usaha dan luas tanah yang diusahakan, intensitas penggunaan input, penggunaan
tenaga kerja, orientasi pasardan sebagainya. Jika faktor-faktor tersebut
dimasukkan maka akan didapatkan tipe penggunaan lahan yang lebih rinci.
Perubahan Penggunaan Lahan
Perubahan penggunaan lahan dapat diartikan sebagai suatu proses pilihan
pemanfaatan ruang guna memperoleh manfaat yang optimum, baik untuk
pertanian maupun non-pertanian. Perubahan penggunaan lahan memiliki
hubungan sebab akibat dengan berbagai aspek social, ekonomi politik dan
biofisik. Peningkatan jumlah penduduk (aspek social), perkembangan ekonomi
(aspek ekonomi), kebijakan politik pemerintah, misalnya ekstensifikasi lahan
perkebunan (aspek politik) dan relokasi permukiman karena bencana alam (aspek
politik dan biofisik), yang kesemuanya menuntut adanya ketersediaan lahan, di
6
sisi lain luasan lahan tetap. Dengan demikian perubahan penggunaan lahan tidak
dapat dihindari (Munibah 2008).
Struktur yang berkaitan dengan perubahan penggunaan lahan menurut
Saefulhakim (1999) secara umum dapat dikelompokan menjadi tiga, yaitu: (1)
struktur permintaan atau kebutuhan lahan, (2) struktur penawaran atau
ketersediaan lahan, dan (3) struktur penguasaan teknologi yang berdampak pada
produktivitas sumberdaya alam.
Rustiadi et al. (2006) mengemukakan bahwa alih fungsi lahan sering kali
memiliki permasalahan-permasalahan yang saling terkait satu sama lain. Dengan
demikian, alih fungsi lahan tidak bersifat independen dan tidak dapat dipecahkan
dengan pendekatan-pendekatan yang parsial namun memerlukan pendekatanpendekatan yang integratif. Permasalahan-permasalahan tersebut berupa: (1)
efisiensi alokasi dan distribusi sumberdaya dari sudut ekonomi, (2) keterkaitannya
dengan masalah pemerataan dan penguasaan sumberdaya, dan (3) keterkaitannya
dengan proses degradasi dan kerusakan sumberdaya alam dan lingkungan hidup.
Irawan (2005) mengemukakan bahwa, konversi lahan pertanian pada
dasarny aterjadi akibat adanya persaingan dalam pemanfaatan lahan antar sektor
pertanian dan sektor non-pertanian. Persaingan dalam pemanfaatan lahan tersebut
muncul akibat adanya tiga fenomena ekonomi dan sosial yaitu: (a) keterbatasan
sumber daya lahan, (b) pertumbuhan penduduk, dan (c) pertumbuhan ekonomi.
Pertumbuhan ekonomi cenderung mendorong permintaan lahan untuk kegiatan
non-pertanian pada tingkat yang lebih tinggi dibandingkan permintaan lahan
untuk kegiatan pertanian. Hal ini disebabkan karena permintaan produk nonpertanian lebih elastis terhadap pendapatan. Meningkatnya kelangkaan lahan
(akibat pertumbuhan penduduk) yang dibarengi dengan meningkatnya permintaan
lahan untuk kegiatan non-pertanian (akibat pertumbuhan penduduk) mendorong
terjadinya konversi lahan pertanian.
Sistem Infromasi Geografis
SIG adalah suatu teknologi baru yang pada saat ini menjadi alat bantu
(tools) yang sangat essensial dalam menyimpan, memanipulasi, menganalisis dan
menampilkan kondisi-kondisi alam dengan bantuan data atribut dan spasial.
Secara umum, terdapat dua jenis data yang dapat digunakan untuk
merepresentasikan atau memodelkan fenomena-fenomena yang terdapat di dunia
nyata. Data pertama adalah jenis data yang merepresentasikan aspek-aspek
keruangan dari fenomena yang bersangkutan. Jenis data ini sering disebut sebagai
data posisi, koordinat, ruang atau spasial, sedangkan yang kedua adalah jenis data
yang merepresentasikan aspek-aspek deskriptif dari fenomena yang
memodelkannya. Aspek deskriptif ini mencakup items atau properties dari
fenomena yang bersangkutan hingga dimensi waktunya. Jenis data ini sering
disebut sebagai data atribut atau data non-spasial (Prahasta 2002).
Menurut Star dan Estes (1990) dalam Barus dan Wiradisastra (2000), SIG
adalah suatu sistem informasi yang dirancang untuk bakerja dengan data yang
bereferensi spasial atau berkoordinat geografi. Dengan kata lain, suatu SIG adalah
suatu sistem database dengan kemampuan khusus untuk data yang bereferensi
spasial bersamaan dengan seperangkat operasi kerja. Intinya SIG dapat
7
diasosiasikan sebagai peta yang berorde tinggi, yang juga mengoperasikan dan
menyimpan data non spasial.
SIG berdasarkan operasinya, dapat dibagi dalam (1) cara manual, yang
beroperasi memanfaatkan peta cetak (kertas/transparan), bersifat data analog, (2)
cara terkomputer atau lebih sering disebut cara otomatis, yang prinsip kerjanya
menggunakan komputer sehingga datanya merupakan data digital. SIG manual
biasanya terdiri dari beberapa unsur data termasuk peta-peta lembar material
transparasi untuk tumpang-tindih. Foto udara dan foto lapangan, laporan-laporan
statistik dan laporan-laporan survei lapangan (Barus dan Wiradisastra, 2000).
Land Use Change Model
Land use change models adalah alat untuk mendukung analisis perubahan
penggunaan lahan yang dinamis. Analisis dengan land use change models dapat
digunakan untuk mendukung perencanaan wilayah untuk pengambilan kebijakan.
Banyak metode yang dipergunakan dalam pemodelan penggunaan lahan yang
dikembangkan dari beberapa disiplin ilmu. Enam konsep penting yang
dipergunakan dalam pemodelan penggunaan lahan, yaitu:
1. Level analisis
2. Dinamika perbedaan skala data yang dipergunakan
3. Tekanan perubahan
4. Interaksi spasial dan efek ketetanggaan
5. Dinamika temporal, dan
6. Level integrasi data
Keenam konsep tersebut memberikan variasi hasil yang diperoleh juga.
Penggabungan beberapa aspek penting dalam pemodelan land use sangat
membutuhkan pengembangan pemodelan data terkini yang mempunyai
karakteristik multi-skala dari sistem penggunaan lahan, penerapan teknik baru
untuk memperoleh efek ketetanggaan, penyatuan dinamika temporal dan
perolehan tingkatan yang lebih tinggi antara pendekatan-pendekatan keilmuan
antara pemodelan perencanaan wilayah dan dinamika penggunaan lahan serta
formulasi kebijakan dalam penggunaan lahan.
Pemodelan sangat berguna untuk menyatukan perbedaan yang kompleks
dari sosial ekonomi dan biofisik yang sangat mempengaruhi tingkatan dan pola
spasial perubahan penggunaan lahan serta untuk memroyeksi efek dari perubahan
penggunaan lahan. Manfaat lain dari pemodelan penggunaan lahan yakni untuk
mendukung kemampuan dalam menganalisis perubahan penggunaan lahan dan
selanjutnya diperlukan untuk pengambilan keputusan (Peter et al. 2004).
Pemodelan Perubahan Penggunaan Lahan dengan Metode Artificial Neural
Network
Artificial Neural Network (ANN) merupakan suatu metode, teknik atau
pendekatan yang memiliki kemampuan untuk mengukur dan memodelkan suatu
perilaku dan pola yang kompleks. Metode ini dikembangkan untuk memodelkan
sistem interkoneksi otak dari neuron-neuron sehingga komputer dapat membuat
8
tiruan dari kemampuan otak untuk membaca pola dan belajar dari kesalahan
percobaan, sehingga hubungan antar data dapat teramati (Pijanowski et al. 2002).
Untuk penelitian yang menggunakan data dengan ukuran besar sangat mungkin
dilakukan dengan ANN. ANN memiliki kapasitas besar untuk mempelajari data
dengan jumlah besar. Metode ini juga dapat memahami hubungan nonlinier
kompleks dari input-output diantara kategori penggunaan lahan pada setiap
langkah dari proses model (Basse et al. 2014).
Sebuah ANN dilatih untuk mengenali dan menggeneralisasi hubungan
antara satu set input dan output. Tidak seperti kebanyakan aplikasi komputer,
ANN tidak diprogram, melainkan diajarkan untuk memberikan jawaban yang
bisa diterima untuk masalah tertentu. Input dan output nilai dikirim ke ANN,
bobot-bobot ditetapkan dalam jaringan arsitektur ANN, dan ANN berulang kali
menyesuaikan hubungan antar bobot sampai berhasil menghasilkan nilai output
yang sesuai dengan nilai-nilai asli. Matriks berbobot interkoneksi ini
memungkinkan jaringan saraf untuk belajar dan mengingat (Elsafi 2014).
Multi-layer Perceptron (MLP) adalah jaringan syaraf yang dijelaskan oleh
Rumelhart et al. (1986) dalam Pijanowski et al. (2002), merupakan salah satu
bentuk arsitektur jaringan ANN yang paling banyak digunakan. Bentuk MLP
umumnya terdiri dari tiga jenis layer dengan topologi jaringan (Gambar 2), yaitu
lapisan masukan ((I) input layer) dimana pada lapisan ini variabel bebas dan
vairabel terikat dimasukkan, lapisan tersembunyi ((H) hidden layer) merupakan
lapisan dimana fungsi-fungsi aktivasi (perkalian input dengan bobot) terjadi dan
lapisan keluaran ((O) output layer) yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi
suatu hubungan non-linier di kehidupan nyata (Rumelhart et al. 1986 dalam
Pijanowski et al. 2002).
Pemodelan ini merupakan pemodelan yang berbasis grid atau sel, dimana
sel-sel inti tersebut berinteraksi dengan sel-sel tetangga. Setiap sel mempunyai
satu dari beberapa kemungkinan perubahan dimana aturan perubahan dari setiap
sel dapat berupa rumus sederhana, stokastik dan deterministik.
Gambar 2 Ilustrasi multi-layer perceptron
Tahap pelatihan dan pengujian pada ANN harus dilakukan dengan hati-hati.
Pada tahap pelatihan, nilai input akan dikalikan dengan suatu bobot yang nilainya
ditentukan secara acak. Pada tahap pengujian, data yang terpisah akan disajikan
untuk melatih jaringan secara independen dalam mengukur tingkat kesalahan.
Metode ANN dapat diaplikasikan untuk memodelkan suatu perubahan
penggunaan lahan dalam empat tahap, yaitu (1) menentukan input dan arsitektur
jaringan, (2) melatih jaringan menggunakan sebagian piksel dari input, (3)
9
menguji jaringan menggunakan semua piksel dari input dan (4) menggunakan
informasi yang telah dihasilkan oleh jaringan untuk memroyeksi perubahan
pengunaan lahan (Atkinson dan Tatnall 1997 dalam Kubangun 2015).
Kelebihan dari pendekatan ANN yaitu memiliki kemampuan untuk dapat
menggunakan fungsi yang bersifat non-linear, melakukan model bebas dari
estimasi fungsi, untuk memperlajari hubungan antar setiap data yang tidak
diketahui, dan untuk menggeneralisasikan situasi yang tidak terlihat (Mas 2004).
3 METODOLOGI PENELITIAN
Lokasi dan waktu penelitian
Penelitian dilakukan pada bulan Januari 2015 hingga April 2016. Lokasi
penelitian yaitu Kabupaten Pontianak secara geografis terletak pada 1º10˝LU dan
0º35˝LS serta diantara 109º45˝ - 111º11˝ BT (Gambar 3).
Jenis Data, Sumber Data dan Alat penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari data primer
sekunder. Data primer berupa Citra Landsat Kabupaten Pontianak tahun 2000,
2006 dan 2014. Data sekunder yang digunakan secara umum dibagi atas data
spasial dan data atribut yang di dapat dari berbagai sumber. Bahan yang akan
digunakan ditunjukkan dalam Tabel 1 dan software yang digunakan ditunjukkan
dalam Tabel 2 . Matriks jenis data, sumber data, metode dan keluaran untuk
masing-masing tujuan tertera pada Tabel 3.
Analisis dan Pengolahan Data
Penelitian ini secara garis besar dapat dibagi menjadi lima tahap kegiatan
yang menggabungkan teknik pengembangan wilayah dengan penginderaan jauh
yaitu: (1) Tahap persiapan dan pengumpulan data, (2) Tahap pengolahan data
spasial, (3) Tahap pengecekan lapang, (4) Tahap analisis data, dan (5) Tahap
penyusunan tesis.
Tahap Persiapan dan Pengumpulan Data
Tahap persiapan meliputi penentuan metode, studi literatur, dan
pengumpulan data yang dibutuhkan dalam penelitian. Studi literatur dilakukan
untuk menambah informasi yang berkaitan dengan penelitian dan memperdalam
pemahaman tentang metode penelitian. Tahap ini terdiri dari studi pustaka,
pengurusan perizinan, penyusunan kuesioner dan pengumpulan data. Data
sekunder yang diperlukan dalam penelitian ini antara lain citra Landsat, peta RBI,
dan data kepadatan penduduk Kabupaten Pontianak. Selain itu, pembelajaran
metode ANN dengan software Idrisi Selva juga dilakukan untuk lebih memahami
10
proses kerja metode tersebut. Secara umum diagram alir penelitian disajikan pada
Gambar 4, dan secara rinci disajikan pada Gambar 5,6 dan 7.
Tabel 1 Bahan yang digunakan dalam penelitian
No Data
Sumber
1
Citra landsat TM 7
www. glovis.usgs
tahun 2000, 2014
dan tahun 2015
2
Peta rupa bumi
Badan Informasi
Indonesia (RBI)
Geospasial
skala 1:50 000
3
Cadangan karbon
IPCC/ BAPPENAS
4
5
6
Peta landsystem
skala 1:250 000
RePProt (Regional
Physical Planning
Project for
Transmigration)
Data kepadatan
Badan Pusat Statistik
penduduk Kapubaten Kabupaten Pontianak
Pontianak
Peta pola ruang
Bappeda Kab. Pontianak
RTRW (2014-2034)
skala 1:150 000
Manfaat/kegunaan
Interpretasi
penggunaan lahan
Peta dasar, variabel
atau faktor pendorong
Peta penggunaan lahan
dan pedoman
Inventarisasi GRK
IPCC 2006
Variabel atau faktor
pendorong
Variabel atau faktor
pendorong dalam
membangun model
Peta Rencana Tata
ruang Kab. Pontianak
Tabel 2 Software yang digunakan dalam penelitian
No
Software
Fungsi
1 Idrisi Selva
Pemodelan perubahan penggunaan lahan
2 ArcGis 9.3
Interpretasi citra
3 Microsoft Excel
Pengolahan data atribut dari peta penggunaan lahan
11
Gambar 3 Peta lokasi Kabupaten Pontianak dalam Provinsi Kalimantan Barat
12
Citra landsat tahun 2000
dan 2014
Interpretasi
Peta penggunaan lahan
tahun 2000 dan 2014
Variabel
independen
Land change
modeler
Peta prediksi penggunaan lahan
tahun 2025
RTRW
Keselarasan terhadap RTRW
Emisi
Kemampuan lahan
Arahan penggunaan lahan
Gambar 4. Diagram alir penelitian secara umum
13
Citra landsat tahun 2000, 2014
dan 2015
Peta jalan
Peta sungai
verifikasi
Interpretasi visual
Peta penggunaan
lahan tahun 2000
Peta perkebunan, pertanian
lahan kering, pertanian lahan
kering campur semak
Peta jarak
permukiman
distance
Peta penggunaan
lahan tahun 2014
Peta penggunaan
lahan tahun 2015
Jarak ke jalan
utama
Jarak ke sungai
Jarak ke perkebunan, pertanian
lahan kering, pertanian lahan
kering campur semak
Analisis perubahan
penggunaan lahan
Variabel independen
Artificial neural
networks
Validasi model
Prediksi penggunaan lahan
tahun 2025
Gambar 5. Tahap analisis citra landsat dan analisis prediksi penggunaan lahan.
Peta kepadatan
penduduk
14
Peta penggunaan
lahan tahun 2014
Peta penggunaan
lahan tahun 2025
Perhitungan perubahan
simpanan karbon
Simpanan karbon tahun
2014
Simpanan karbon tahun
2025
Trenn emisi historis
Gambar 6. Tahap analisis perhitungan emisi
Peta penggunaan lahan
tahun 2014
Peta penggunaan lahan
tahun 2025
RTRW Kabupaten
Pontianak
Overlay
Keselarasan peta penggunaan
lahan tahun 2014 terhadap RTRW
Keselarasan peta penggunaan
lahan tahun 2025 terhadap RTRW
Emisi historis
Kemampuan lahan
Arahan penggunaan lahan
Gambar 7 Tahap analisis arahan rencana penggunaan lahan
15
Tabel 3 Matriks tujuan, metode analisis, data, sumber data dan output
No
1
Tujuan
Mengidentifikasi perubahan
penggunaan lahan dan
pengolahan data atribut dan
spasial untuk peubah bebas
Analisis
SIG (interpretasi
visual, euclidean
distance)
Data dan Sumber data
Citra landsat tahun 2000, 2014 dan
2015, peta jalan, peta sungai, jumlah
penduduk dan kepadatan penduduk
(http://glovis.usgs.gov/, BIG, BPS )
Keluaran (Outpu)t
peta penggunaan lahan, variabel
independen (Jarak dari jalan, jarak
dari sungai, jarak antar pemukiman,
jarak dari perkebunan, pertanian
lahan kering, pertanian lahan kering
campur semak, peta kepadatan
penduduk)
peta prediksi penggunaan lahan tahun
2025
2
Membangun model
perubahan penggunaan lahan
dan Prediksi penggunaan
lahan Kabupaten Pontianak
tahun 2025
Artificial Neural
Network
Peta penggunaan lahan 2000 dan 2014,
variabel independen (Jarak dari jalan,
jarak dari sungai, jarak antar pemukiman,
jarak dari perkebunan, pertanian lahan
kering, pertanian lahan kering campur
semak, peta kepadatan penduduk)
3
Analisis keselarasan
penggunaan lahan terhadap
RTRW
Peta penggunaan lahan tahun 2014 dan
prediksi 2025 terhadap Peta RTRW
(2014-2034) Kabupaten Pontianak
(Bappeda Kabupaten Pontianak )
kelas keselarasan penggunaan lahan
terhadap RTRW (2014-2034)
4
Memperkirakan laju emisi
CO2 yang disebabkan oleh
perubahan penggunaan lahan
yang terjadi di Kabupaten
Pontianak
SIG (Overlay peta
penggunaan lahan
tahun 2014 dan
prediksi penggunaan
lahan tahun 2025
dengan RTRW (20142034))
Analisis perhitungan
emisi berdasarkan
perubahan penggunaan
lahan
Faktor emisi (IPCC 2006 dan
BAPPENAS 2014) peta perubahan
penggunaan lahan
Emisi (ton CO2) tahun 2014 dan 2025
5
Memberikan arahan
pengunaan lahan
Kemampuan lahan,
emisi (ton CO2)
Kemampuan lahan (Peta lereng, peta
jenis tanah, peta tekstur, peta drainase);
Peta keselarasan; sumber emisi CO2
arahan penggunaan lahan
16
Tahap Pengolahan Data
Identifikasi Perubahan Penggunaan Lahan dan Pengolahan Data Atribut
dan Spasial untuk Peubah Bebas
Aktifitas ini dimulai dengan melakukan koreksi geometri terhadap citra
Landsat ETM. Koreksi geometri bertujuan agar posisinya sesuai dengan posisi
objek di permukaan bumi. Citra Landsat tahun 2000 dan 2014 yang telah
dikoreksi yang kemudian selanjutnya dilakukan intepretasi secara visual untuk
mendapatkan peta penggunaan lahan yang menghasilkan 14 kelas penggunaan
berdasarkan klasifikasi Badan Planologi Kementrian Kehutanan. Hasil interpretasi
kemudian di verifikasi untuk mengetahui akurasi interpretasi yang dilakukan
interpreter. Uji hasil interpretasi dilakukan dengan mereferensi pada pengecekan
lapang dan citra resolusi tinggi yang didapat dari Google Earth. Pengecekan
lapang bertujuan untuk mengetahui kebenaran objek atau penggunaan lahan dari
hasil interpretasi terhadap kenyataan di lapang. Pengecekan data lapang dilakukan
dengan mengambil titik-titik sampel di peta yang dilakukan secara acak
berdasarkan pengelompokan jenis penggunaan lahan. GPS (Global Positioning
System) digunakan sebagai alat bantu untuk mengetahui koordinat titik atau posisi
dari lokasi penggunaan lahan yang akan dicek atau yang sudah dicek. Setelah
melakukan pengecekan lapang, kemudian dilakukan reinterpretasi dan perbaikan
peta penggunaan lahan agar sesuai dengan kenyataan di lapangan sehingga
diperoleh hasil akhir yang memiliki tingkat akurasi yang tinggi.
Peubah bebas yang digunakan yaitu jarak dari jalan, jarak dari sungai, jarak
dari pemukiman, kepadatan penduduk, jarak dari perkebunan, jarak dari pertanian
lahan kering dan jarak dari pertanian lahan kering campur semak. Jarak dari jalan
merupakan faktor pendorong perubahan dari segi ekonomi. Semakin dekat dengan
jalan maka peluang terjadinya perubahan penggunaan lahan semakin besar karena
akses semakin mudah. Jarak dari sungai, jarak dari pemukiman, jarak dari
perkebunan, jarak dari pertanian lahan kering dan jarak dari pertanian lahan
kering campur semak merupakan faktor pendorong terjadinya perubahan
berkaitan dengan budaya masyarakat. Budaya masyarakat yang hidup bergantung
pada sumber air dan mata pencaharian (pertanian dan perkebunan), maka semakin
dekat dengan sumber air dan mata pencaharian, maka semakin banyak peluang
terjadinya perubahan karena banyaknya faktor campur tangan manusia. Begitu
juga dengan jarak dari pemukiman, semakin dekat jarak dari pemukiman maka
semakin besar terjadinya perubahan penggunaan lahan karena kebutuhan manusia
yang bergantung pada alam untuk memenuhi kebutuhan hidupnya
Peta jalan dan sungai diperoleh dari peta RBI. Peta jarak dari jalan, sungai,
pemukiman, perkebunan, pertanian lahan kering, pertanian lahan kering campur
semak dihitung berdasarkan euclidean, yaitu jarak dari satu objek ke objek yang
lainnya. Persamaan matematik untuk menghitung Euclidean Distance disajikan
pada persamaan di bawah ini (ESRI ArcMap 2010 dalam Yulianto 2014).
Dimana: d(ij) adalah jarak Euclidean pada posisi i sumbu piksel x dan j sumbu
piksel y. Xi1 adalah lokasi titik 1 pada posisi i sumbu piksel x. Xj1 adalah lokasi
titik 1 pada posisi j sumbu piksel y. Xip adalah lokasi titik p pada posisi i sumbu
17
piksel x. Xjp adalah lokasi titik p pada posisi j sumbu piksel y. ip adalah titik ke1,2, 3, … , p.
Sementara itu, peta jumlah penduduk dibuat dengan asumsi bahwa populasi
penduduk menyebar secara sirkular dengan jari-jari 2 km dan populasi akan
bertambah besar ketika mendekati pusatnya (Alberto dan Dasanto 2010). Rumus
proporsi populasi yaitu:
P = 0.2402 * e (-0.9464 * (peta jarak ke pemukiman)/1000)
dimana jarak ke pemukiman dalam satuan meter. Peta kepadatan penduduk perpiksel dibuat dengan rumus :
Pd = ρ* A * P * C
Keterangan:
Pd
ρ
A
P
C
: peta kepadatan penduduk per piksel
: kepadatan penduduk non-spasial (penduduk/km2)
: luas wilayah penyebaran populasi (km2) = 3.14 * (2 km)2 = 12.5 km2
: proporsi populasi
: faktor konversi, dari 1 km2 ke 1 piksel
Pembuatan Model dan Peta Prediksi Penggunaan Lahan
Pembuatan model dilakukan dengan menggunakan software Idrisi Selva
yang terdapat menu Land Change Modeler (LCM). Pada menu LCM terdapat
beberapa tahapan yang digunakan antara lain change analysis, transition
potential, dan change prediction. Pada tahap change analysis dapat ditentukan
tahun penggunaan lahan yang akan dilihat perubahannya. Pada penelitian ini, peta
penggunaan lahan Kabupaten Pontianak tahun 2000 didefinisikan sebagai titik
awal tahun dan tahun 2014 sebagai titik akhir tahun. Tahap transition potentials
merupakan tahap untuk menguji potensi perubahan lahan yang terjadi dengan
menggunakan variabel dependen dan independen. Variabel dependen adalah
setiap perubahan penggunaan lahan yang terjadi sedangkan variabel independen
adalah faktor-faktor pendorong terjadinya perubahan penggunaan lahan. Setelah
menentukan variabel dependen dan independen, model akan dijalankan. Untuk
membuat prediksi penggunaan lahan tahun yang akan datang digunakan tahapan
change prediction. Pada tahap ini digunakan metode Markov Chain untuk
membuat matriks transisi yang akan dijadikan dasar untuk prediksi penggunaan
lahan tahun 2015 dan 2025. Peta prediksi penggunaan lahan tahun 2015
digunakan untuk validasi model perubahan penggunaan lahan atau untuk
membuktikan bahwa model baik digunakan untuk prediksi tahun yang akan
datang. Validasi dilakukan dengan menggunakan peta penggunaan lahan tahun
2015 hasil interpretasi. Selanjutnya, setelah hasil yang didapat sudah cukup
akurat, maka akan dibuat prediksi penggunaan lahan tahun 2025. Tahapan analisis
citra landsat dan analisis prediksi penggunaan lahan ditunjukkan pada Gambar 4.
18
Analisis Ketidakselarasan Penggunaan Lahan terhadap RTRW
Tujuan analisis ini adalah untuk melihat seberapa jauh tingkat
penyimpangan pemanfaatan ruang terhadap RTRW. Analisis dilakukan dengan
membandingkan peta RTRW dengan peta penutupan/penggunaan lahan tahun
2014 dan