Kappa Accuracy =
∑
–
∑ ∗
− ∑ ∗
Dimana : X
ii
: Nilai diagonal dari matrik kontingensi baris ke-i dan kolom ke-i X
i+
: jumlah pixel dalam baris ke-i X
+i
: jumlah pixel dalam kolom ke-i N
: banyaknya pixel dalam contoh r
: Jumlah tipe penggunaan lahan Pengujian hasil klasifikasi diharapkan mendapatkan nilai overall accuracy diatas
85 Jensen 1996.
3.5.2 Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Perubahan Pengunaan Lahan
Perubahan penggunaan lahan yang dianalisis adalah perubahan penggunaan lahan hutan menjadi pertanian dan perubahan penggunaan lahan pertanian
menjadi kawasan terbangun pada periode tahun 2000-2010. Analisis regresi logistik biner dilakukan dengan metode forward stepwise,
yaitu : melakukan pemodelan melalui regresi secara berulang bertahap dengan cara memasukkan variabel bebas satu persatu kemudian mempertahankannya
dalam model apabila variabel tersebut mempunyai pengaruh signifikan. Variabel yang tidak signifikan akan dikeluarkan dari model, sehingga variabel yang
terdapat dalam model adalah variabel yang mempunyai pengaruh signifikan terhadap penggunaan lahan. Hasil regresi logistik diuji ketepatannya dengan
metode ROC Relative Operating Characteristics dengan nilai antara 0,5 – 1,0. Nilai 1,0 mengindikasikan hasil perhitungan tepat sempurna, sedangkan nilai 0,5
mengindikasikan bahwa hasil tersebut karena pengaruh acak saja Pontius dan Scheneider 2001. Exp β dihitung untuk mengetahui pengaruh relatif setiap
variabel terhadap penggunaan lahan. Exp β menunjukkan apakah peluang dari penggunaan lahan tertentu pada grid sel meningkat exp β 1 atau menurun
exp β 1 akibat dari satu peningkatan variabel bebas. Variabel tidak bebas yang digunakan adalah perubahan penggunaan lahan
hutan menjadi lahan pertanian dan perubahan penggunaan lahan pertanian menjadi kawasan terbangun. Variabel bebas yang digunakan adalah kepadatan
penduduk, kepadatan tenaga kerja pertanian, formasi geologi, jenis tanah, elevasi,
kemiringan lereng, curah hujan, jarak ke jalan, jarak ke pusat kota, jarak ke kota terdekat dan jarak ke sungai.
Persamaan regresi logistik yang digunakan sebagai berikut :
log
= β + β
1
X
1,i
+ β
2
X
2,i
+ … +β
n
X
n,i
Dimana, P
i
= peluang perubahan penggunaan lahan i β
= konstanta β
1-n
= nilai koefisien variabel bebas ke -1 sampai ke-n X
1-n,i
= variabel bebaske -1 sampai ke-n, pada variabel tidak bebas i n
= jumlah variabel
X
1
= Kepadatan penduduk X
7
= Curah hujan X
2
= Kepadatan tenaga kerja pertanian X
8
= Jarak ke jalan X
3
= Formasi geologi X
9
= Jarak ke pusat kota X
4
= Jenis tanah X
10
= Jarak ke kota terdekat X
5
= Elevasi X
11
= Jarak ke sungai X
6
= Kemiringan lereng
3.5.3 Penyusunan Model Spasial Perubahan Penggunaan Lahan
Model spasial dibangun menggunakan perangkat lunak CLUE-S dengan tujuan untuk mendapatkan model spasial perubahan penggunaan lahan yang
berbasis spasial dan bersifat dinamik.Keluaran dari model adalah peta prediksi penggunaan lahan tahun 2010 dan tahun 2032.
Model spasial disusun dalam 2 tahap, yaitu : model tahun 2000 dan model tahun 2010. Model tahun 2000 digunakan validasi model.Model tahun 2010
digunakan untuk memprediksi penggunaan lahan tahun 2032.Simulasi model CLUE-S dilakukan dengan beberapa persiapan data masukan, yaitu : kebutuhan
penggunaan lahan land use demand, kesesuaian lokasi location suitability, pengaturan konversi jenis penggunaan lahan land use type specific conversion
setting dan kebijakan spasial dan pembatasan area spatial policies and area
restrictions . Model CLUE-S disimulasikan dalam format raster sehingga
dilakukan transformasi data spasial dari format vektor menjadi format raster.
