1.png)
Analisis Perubahan Tutupan Lahan Menggunakan Algoritma CART untuk Evaluasi Kesesuaian Lahan Terhadap RTRW Kabupaten Tangerang
Sari
ABSTRAK
Kabupaten Tangerang mengalami pertumbuhan penduduk pesat yang mendorong perubahan tutupan lahan. Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW) 2020 digunakan sebagai panduan pemanfaatan lahan, dengan klasifikasi utama: lahan terbangun, badan air, vegetasi, dan lahan terbuka. Penelitian ini menganalisis perubahan tutupan lahan menggunakan algoritma Classification and Regression Trees (CART) pada citra Sentinel-2A tahun 2019 dan 2023 di Google Earth Engine. Hasil menunjukkan peningkatan luas bangunan dan lahan terbuka masing-masing 19,866 km² dan 17,877 km², sementara vegetasi dan badan air menurun 33,446 km² dan 4,297 km². Akurasi klasifikasi mendapatkan 89,36% (2019) dan 90,29% (2023). Selain itu, kesesuaian tutupan lahan dengan RTRW meningkat 36,71 km² atau 4%. Hasil ini menunjukkan efektivitas metode CART dalam memantau perubahan tutupan lahan serta relevansinya dengan kebijakan tata ruang di Kabupaten Tangerang.
Kata Kunci : Tutupan lahan; Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW), Google Earth Engine (GEE),Classification and Regression Trees (CART), Penginderaan jauh.
ABSTRACT
Tangerang Regency is experiencing rapid population growth that is driving land cover change. The 2020 Regional Spatial Plan (RTRW) is used as a guide for land use, with the main classifications: built-up land, water bodies, vegetation, and open land. This study analyzed land cover change using the Classification and Regression Trees (CART) algorithm on 2019 and 2023 Sentinel-2A images in Google Earth Engine. The results showed an increase in building area and open land of 19.866 km² and 17.877 km² respectively, while vegetation and water bodies decreased by 33.446 km² and 4.297 km². The classification accuracy was 89.36% (2019) and 90.29% (2023). In addition, land cover conformity with the RTRW increased by 36.71 km² or 4%. These results demonstrate the effectiveness of the CART method in monitoring land cover change and its relevance to spatial policy in Tangerang District.
Keywords: Land cover, Regional Spatial Plan (RTRW), Supervised Classification, Google Earth Engine (GEE), Classification and Regression Trees (CART), Remote sensing
Kata Kunci
Teks Lengkap:
PDFReferensi
Pemerintah Kabupaten Tangerang. (2020). Peraturan daerah nomor 9 tahun 2020 tentang perubahan atas peraturan daerah nomor 13 tahun 2011 tentang rencana tata ruang wilayah Kabupaten Tangerang tahun 2011 2031. LD Kabupaten Tangerang (9), 157 hlm
Badan Pusat Statistik. (2020). Kabupaten Tangerang Dalam Angka 2020. Tangerang: Badan Pusat Statistik Kabupaten Tangerang.
USGS. (2016). Landsat 8 (L8) Data Users Handbook. Dipetik pada tanggal 10 Juli 2024 dari https://www.usgs.gov/landresources/nli/landsat/landsat-8-data-users-handbook.
Suryo, A. B., & Hariyanto, T. (2013). Studi Perubahan Tutupan Lahan DAS Ciliwung Dengan Metode Klasifikasi Terbimbing Citra Landsat 7 ETM+ Multitemporal Tahun 2001 &2008 (Studi Kasus: Bogor). GEOID, 09, 1–6.
GIS Geography. (2019). Sentinel 2 Bands and Combinations. Diakses pada 10 Juli 2024, dari https://gisgeography.com/sentinel-2-bandscombinations/. “Google Developers.” https://developers.google.com/earth-engine/ (August 6, 2021).
U.S. Geological Survey. (2010). Thousands of Landsat scenes in Google’s Earth Engine. https://www.usgs.gov/core-sciencesystems/nli/landsat/december-5-2010 thousandslandsat-scenes-googles-earth-engine
Timofeev, R. (2005). Classification and Regression Trees (CART) Theory and Applications. [tesis]. Berlin: Humboldt University.
Rwanga, S. S., & Ndambuki, J. M. (2017). Accuracy Assessment of Land Use / Land Cover Classification Using Remote Sensing and GIS. 2017, 611–622. https://doi.org/10.4236/ijg.2017.84033
M. M. Ghiasi, S. Zendehboudi, and A. A. Mohsenipour, “Decision tree-based diagnosis of coronary artery disease: CART model,” Comput. Methods Programs Biomed., vol. 192, p. 105400, 2020, doi: 10.1016/j.cmpb.2020.105400
Afasel, D., Purnamasari, R., & Edwar. (2022). Klasifikasi Tutupan Lahan Menggunakan Supervisied Machine Learning pada Citra Satelit Menggunakan Google Earth Engine. Teknik Telekomuniasi, Universitas Telkom. Bandung.
AN, A. Ningsih. (2019). Penerapan Metode CART (Classification and Regression Tree) Pada Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja di Kota Makassar. Laporan. Makassar: Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar. Diakses pada tanggal 27 Juni 2024, dari http://repositori.uinalauddin.ac.id/16053/.
Stuckenberg, T. dkk. (2013). Multi-temporal Remote Sensing Land-cover Change Detection for Biodiversity Assessment in the Berg River Catchment. 2(3), 189–205.
Viera, A. J., & Garrett, J. M. (2005). Understanding Interobserver Agreement: The Kappa Statistic. May, 360–363.
Peraturan Menteri ATR/BPN Republik Indonesia. (2021). Permen ATR/BPN No. 11 Tahun 2021. Tentang Tata Cara Penyusunan, Peninjauan Kembali, Revisi, Dan Penerbitan Persetujuan Substansi Rencana Tata Ruang Wilayah Provinsi, Kabupaten, Kota, Dan Rencana Detail Tata Ruang. Jakarta
DOI: https://doi.org/10.26760/jrh.v9i1.44-57
Refbacks
- Saat ini tidak ada refbacks.
Alamat redaksi dan tata usaha:
Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Institut Teknologi Nasional
Fakultas, gedung 14 Lantai 3
Jl. PHH. Mustapa 23 Bandung 40124
Tlp. 022-7272215 Pes. 159, Fax. 022-7202892,
e-mail: hrekayasa@itenas.ac.id
Terindeks:
Jurnal ini terlisensi oleh Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
