penduduk, kepadatan tenaga kerja pertanian, formasi geologi, jenis tanah, elevasi, kemiringan lereng, curah hujan, jarak ke jalan, jarak kepusat kota, jarak ke kota
terdekat dan jarak ke sungai. Persamaan regresi logistik yang digunakan adalah :
Dimana :
P
i
β = Nilai peluang untuk peubah tetap ke 1
o
β = konstanta
1-n
X = Nilai koefisien untuk peubah bebas ke 1 sampai n
1-n,1
n = Jumlah variabel
= Peubah bebas ke 1 sampai n , pada peubah tetap ke 1 X
1
= Kepadatan penduduk X
7
X = Curah hujan
2
= Kepadatan tenaga kerja pertanian X
8
X = Jarak ke jalan
3
= Formasi geologi X
9
X = Jarak ke pusat kota
4
= Jenis tanah X
10
X = Jarak ke kota terdekat
5
= Elevasi X
11
X = Jarak ke kota sungai
6
= Kemiringan lereng
3.6.3 Penyusunan Model Spasial Perubahan Penggunaan Lahan
Penyusunan model spasial penggunaan lahan yang dilakukan berbasis spasial dan bersifat dinamis. Model spasial dibangun menggunakan perangkat
lunak CLUE-S dengan keluaran model adalah peta penggunaan lahan tahun 2010 dan tahun 2026.
Model spasial disusun dalam 2 tahap, yaitu : Prediksi tahun 2010 dan tahun 2026. Prediksi tahun 2010 digunakan sebagai validasi model. Data input
yang digunakan dalam penyusunan model adalah penggunaan lahan awal, laju perubahan penggunaan lahan per tahun atau kebutuhan penggunaan lahan land
use demand, kesesuaian lokasi location suitability, konversi jenis penggunaan lahan landuse type specific conversion, dan kebijakan dan pembatasan
penggunaan lahan landuse policies and restriction. Struktur penyusunan model spasial CLUE-S disajikan pada Gambar 4.
3.6.3.1 Transformasi Format Vektor ke Raster
Model spasial perubahan penggunaan lahan dilakukan dalam format data raster, sehingga semua data vektor terlebih dahulu diubah kedalam bentuk data
raster. Parameter yang digunakan untuk penetapan ukuran raster adalah ukuran minimun raster untuk model dapat melakukan simulasi. CLUE-S adalah model
spasial perubahan penggunaan lahan yang ditujukan untuk wilayah kecil small region dengan ukuran raster lebih kecil dari 1.000x1.000 m Verbrug et al.
2002. Ukuran raster lebih kecil dari 100x100 m khusus untuk wilayah TNGHS tidak dilakukan mengingat keterbatasan dari perangkat lunak CLUE-S yang
1 21
2 12
1 1
1
.......... 1
n n
o
X X
X P
P Log
β β
β β
+ +
+ =
−
membatasi jumlah baris dan kolom maksimum 1.000x1.000 dan model CLUE-S tidak dapat melakukan proses perhitungan luas probabilistik dengan ukuran
pengolahan data yang terlalu besar. Hasil transformasi format vektor ke raster untuk wilayah TNGHS dengan ukuran yang lebih kecil dari 100x100m melebihi
batas maksimum jumlah baris dan kolom pada model CLUE-S. Ukuran raster yang dianalisis adalah 100x100 m memiliki jumlah baris sebanyak 422
dan jumlah kolom sebanyak 629
. Luas untuk tiap sel adalah 10.000 m
2
atau 1 ha.
Gambar 4 Struktur penyusunan model spasial. Selain itu, Model CLUE-S disimulasikan dalam format raster sehingga
dilakukan transformasi data spasial dari vektor ke raster.
3.6.3.2 Kebutuhan Penggunaan Lahan
Laju perubahan penggunaan lahan per tahun diperoleh dari perubahan penggunaan lahan tahun 2000 sampai dengan tahun 2010. Perhitungan kebutuhan
penggunaan lahan dilakukan selama 17 tahun kedepan, yaitu tahun 2010-2026. Perubahan penggunaan lahan per tahun tertera pada Tabel 4.
Penggunaan lahan tahun 2000
Kalkulasi perubahan penggunaan lahan
Apakah total kebutuhan lahan terpenuhi
Penggunaan lahan tahun
2000 Kepadatan penduduk
dan tenaga kerja pertanian tahun 2000
Regresi Logistik Biner
Penggunaan lahan prediksi tahun 2010
Validasi Penggunaan lahan
Aktual tahun 2010
Penggunaan lahan tahun 2010
MODEL CLUE-S
Kebutuhan lahan Faktor Biofisik
dan aksesibilitas Matrik perubahan
penggunaan lahan Nilai Elastisitas
Tabel 4 Luas perubahan penggunaan lahan per tahun.
Tahun Penggunaan Lahan
P
1
P
2
P
3
.......... Pn
Y X
1 11
Y X
2 21
Y X
3 32
...... Y
X
n ml
X
mn
P
1 –
Y Pn
: Jenis penggunaan lahan
1
X – Yn
: Tahun penggunaan lahan
11
– X
mn
: Luas penggunaan lahan
3.6.3.3 Peluang Pengalokasian Penggunaan Lahan
