8 Faktor-faktor tersebut menyumbang kontribusi pada pertumbuhan industri SIG
Church 2002.
2.4 Penginderaan Jauh
Penginderaan jauh adalah ilmu dan seni untuk memperoleh informasi tentang suatu obyek, daerah, atau fenomena melalui analisis data yang diperoleh
dengan suatu alat tanpa kontak langsung dengan obyek daerah atau fenomena yang dikaji Lillesand dan Kiefer 1997. Somantri 2008 menyatakan bahwa
penginderaan jauh adalah teknik yang digunakan untuk memperoleh data tentang permukaan bumi yang menggunakan media satelit ataupun pesawat terbang.
Sutanto 1986 dalam Somantri 2008 menyebutkan bahwa terdapat beberapa alasan yang melandasi peningkatan penggunaan citra penginderaan jauh,
yaitu : Pertama, citra menggambarkan obyek, daerah dan gejala di permukaan bumi dengan wujud dan letaknya yang mirip dengan di permukaan bumi. Kedua,
citra menggambarkan obyek, daerah, dan gejala yang relatif lengkap, meliputi daerah yang luas dan permanen. Ketiga, dari jenis tertentu dapat ditimbulkan
gambaran tiga dimensi apabila pengamatannya dilakukan dengan stereoskop. Keempat, citra dapat dibuat secara cepat meskipun untuk daerah yang sulit
dijelajahi secara terestrial.
Jianzhong et al. 2011 menyatakan bahwa penginderaan jauh mampu menyediakan data suatu wilayah tertentu dalam beberapa fase yang berbeda,
sehingga kondisi dinamis dari vegetasi di suatu daerah tertentu bisa didapatkan. Teknologi penginderaan jauh menyediakan informasi tutupan vegetasi yang
akurat. Data yang diperoleh pada fase waktu yang berbeda dapat menyediakan informasi perubahan penutupan vegetasi di suatu daerah. Kemudian, distribusi
spasial perubahan tersebut dianalisis dengan SIG yang mampu mewujudkan pemantauan dinamis perubahan tutupan vegetasi.
SIG dan penginderaan jauh adalah seperangkat alat yang kuat dan hemat biaya untuk menilai dinamika spasial-temporal dari perubahan penutupan dan
penggunaan lahan. Penginderaan jauh menyediakan data proses dan pola perubahan penggunaan lahan secara multi-temporal, sedangkan SIG berguna
untuk analisis dan pemetaan pola perubahan yang ada. Selain itu, retrospektif dan konsistensi cakupan sinoptik dari satelit sangat berguna pada daerah-daerah
dimana perubahan terjadi secara cepat Selanjutnya, karena arsip digital data penginderaan jauh memberikan kesempatan untuk mempelajari sejarah perubahan
penggunaan lahan, pola perubahan tersebut dapat dievaluasi dalam kaitannya dengan faktor lingkungan dan manusia Dewan dan Yamaguchi 2009.
Interpretasi visual dapat diartikan sebagai usaha mengenali suatu kenampakan obyek pada citra satelit melalui suatu proses dalam otak manusia
kemudian menjadikannya sebagai informasi yang berguna Lillesand dan Kiefer 1997. Sutanto 1999 dalam Somantri 2008 mengemukakan bahwa interpretasi
citra pada dasarnya terdiri atas dua kegiatan utama, yaitu 1 penyadapan data dari citra dan 2 penggunaan data tersebut untuk tujuan tertentu. Penyadapan data dari
citra berupa pengenalan obyek yang tergambar pada citra serta penyajiannya ke tabel, grafik dan peta tematik. Obyek yang telah dikenali jenisnya kemudian
diklasifikasikan sesuai dengan tujuan interpretasi dan digambarkan pada peta.
9 Citra Landsat-7 memiliki sensor ETM+ Enhanced Thematic Mapper
dengan tujuh saluran spektral band ditambah satu saluran pankromatik. Kombinasi saluran yang dipakai pada interpretasi visual pada citra Landsat-7
adalah 5-4-3 dalam format Red-Green-Blue RGB false color. Landsat-8 merupakan satelit yang baru diluncurkan pada tanggal 11 Februari 2013 dengan
nama The Landsat Data Continuity Mission LDCM. Landsat-8 memiliki sembilan saluran spektral termasuk saluran pankromatik ditambah dengan dua
saluran Thermal Infrared Sensor TIRS, dengan demikian Landsat-8 secara kesuluruhan memiliki 11 saluran. Karena memiliki saluran tambahan, kombinasi
saluran pada RGB false color berbeda dengan Landsat-7, yaitu dengan menggunakan saluran 6-5-4 USGS 2013.
2.5 Pemodelan dan Cellular Automata
Purnomo 2012 menyatakan bahwa model bermanfaat untuk meningkatkan kecepatan pembelajaran, sehingga dapat merumuskan skenario ke depan atau
alternatif kebijakan yang lebih baik. Model juga bisa digunakan untuk menguji sebuah hipotesis, yang karena sifatnya sulit diuji dalam dunia nyata. Model dapat
digunakan untuk mengevaluasi ragam skenario atau kebijakan dan pengembangan perencanaan dan agenda bersama antar pihak dalam kasus pemodelan partisipatif.
Selanjutnya menurut Purnomo 2012, otomata adalah bidang ilmu komputer yang mempelajari representasi matematika dari finite state machines
FSM. FSM adalah sebuah mesin yang jika diberi input, akan mendapatkan kondisi-kondisi states sesuai dengan fungsi transisi yang diberikan. Fungsi
transisi ini memberikan arahan pada otomaton obyek dari otomata tentang state apa yang harus dipunyai berikutnya. Fungsi transisi ini mengubah dari state
sekarang menuju state berikutnya.
Menurut Huan et al. 2010 konsep Cellular Automata CA awalnya diperkenalkan oleh Ullam dan Neumann 1940-an untuk menyediakan kerangka
untuk menginvestigasi perilaku sistem yang kompleks. CA mensimulasikan kondisi lingkungan yang diwakili oleh struktur grid atau raster piksel, dimana
terdapat seperangkat fungsi transisi. Model yang berbasis pada CA umumnya berorientasi pada prediksi atau simulasi, dimana model statistika multivariat
difokuskan pada hubungan antara transisi penggunaan lahan dengan faktor-faktor yang mempengaruhinya Luo dan Wei 2009.
Salah satu kunci metode CA adalah bahwa pola spasial global yang kompleks bisa disederhanakan dengan menggunakan separangkat aturan lokal
yang sederhana. CA banyak digunakan untuk mensimulasikan dan memprediksi fenomena perubahan yang kompleks dari bentuk-bentuk spasial temporal,
misalnya dinamika perubahan landskap dan penggunaan lahan Huan et al. 2010.
Vliet et al. 2009 menyatakan bahwa model CA digunakan dalam beberapa model perubahan penggunaan lahan, dimana digunakan terutama untuk
mensimulasikan dinamika perkotaan. Sekarang ini, model penggunaan lahan dengan menggunakan CA telah diterapkan sebagai alat untuk mendukung
perencanaan penggunaan lahan dan analisis kebijakan serta mengeksplorasi skenario untuk pembangunan di masa depan. CA pada dasarnya terdiri dari unsur-
unsur berikut : 1 sel ruang, 2 seperangkat sel state yang terbatas, 3 definisi dari
