Penataan Ruang Kawasan Agropolitan di Kabupaten Semarang dengan Metode Artificial Neural Network

priyadi priyadi, Eko Sediyono, Sri Yulianto Joko Prasetyo

Abstract


Kecamatan Bandungan dan Sumonowo merupakan wilayah di Kabupaten Semarang yang ditetapkan sebagai kawasan Agropolitan. Dalam beberapa survei dan penelitian di kawasan yang memiliki kesamaan administratif dan geografis tersebut menunjukan tren perubahan produktifitas pertanian akibat pembangunan. Pendekatan sistem informasi geografis digunakan dalam penelitian ini dengan alasan untuk bisa menganalisis objek spasial secara menyeluruh pada kawasan terkait. Penelitian ini berusaha memetakan penataan ruang secara objektif dengan metode Artificial Neural Network. Dimana hubungan antar objek spasial dikalkulasikan potensi perubahannya pada dua data spasial yang berbeda   tempo. Hasilnya didapatkan bahwa simulasi objektif dengan metode ANN terhadap data spasial hasil klasifikasi menggunakan metode minimum distance diperoleh min validation error 0,0656. Hasil validasinya juga cukup baik, yaitu memperoleh prosentasi kebenaran 85,3% dan index kappa 0.80. Peta simulasi dihasilkan sampai pada tempo 2021. Dari peta simulasi didapatkan pengetahuan bahwa sistem pertanian terbuka akan terus mengalami pertumbuhan luasan secara positif dengan kisaran 0,015%. Adapun sistem pertanian tertutup akan terus mengalami penyusutan luasan pada kisaran 0,01%. Pengetahuan ini bisa menjadi alternaif solusi dalam mempertimbangkan implementasi rencana tata ruang dan wilayah pada kawasan terkait.


Keywords


Tata ruang, Artificial Neural Network, Agropolitan, Kabupaten Semarang.

References


Pemkab Semarang, Peraturan Daerah Kabupaten Semarang Nomor 6 Tahun 2011 tentang Rencana Tata Ruang Wilayah Kabupaten Semarang Tahun 2011-2031. Pemerintah Kabupaten Semarang, 2011.

Pemkab Semarang, Peraturan Daerah Kabupaten Semarang Nomor 15 Tahun 2016 tentang Rencana Pembangunan Jangka Menengah Daerah (RPJMD) Kabupaten Semarang Tahun 2016 2021. Pemerintah Kabupaten Semarang, 2016.

BPS, Badan Pusat Statistik Kabupaten Semarang 2015, dalam Kabupaten Semarang dalam angka 2015, 2015.

BPS, Badan Pusat Statistik Kabupaten Semarang 2016, dalam Kabupaten Semarang dalam angka 2017, 2016.

BPS, Badan Pusat Statistik Kabupaten Semarang 2017, dalam Kabupaten Semarang dalam angka 2017, 2017.

BPS, Kabupaten Semarang dalam angka 2018, 16-Sep-2018. [Daring]. Tersedia pada: https://semarangkab.bps.go.id/publication/2018/08/16/d91ff1f0c2c70645c440fac1/kabupaten-semarang-dalam-angka-2018.html. [Diakses: 16-Sep-2018].

Sri Hery Susilowati, Fenomena Penuaan Petani dan Berkurangnya Tenaga Kerja Muda serta Implikasinya bagi Kebijakan Pembangunan Pertanian, Forum Penelit. Agro Ekon., vol. 34, no. 1, hlm. 35 55, Jun 2016.

Farhan Firdiansyah, E. Santosa, dan P. Astuti, Analisis Dampak Implementasi Kebijakan dan Persepsi Masyarakat tentang Alih Fungsi Lahan Terhadap Tingkat Kesejahteraan Petani, J. Polit. Gov. Stud., vol. 6, no. 03, hlm. 571 580, Jul 2017.

Dinda Kholivia Masykuroh dan Iwan Rudiarto, Kajian Perubahan Penggunaan Lahan dan Harga Lahan di Wilayah Sekitar Pintu Tol Ungaran, Feb 2016.

Aykut Akgun, H ¼sn ¼ Eronat, dan Necdet T ¼rk, Comparing Different Satellite Image Classification Methods: An Application In Ayvalik District, Western Turkey., Jan 2004.

A. Wacker dan D. LANDGREBE, Minimum Distance Classification in Remote Sensing, LARS Tech. Rep., Jan 1972.

Sucharita Gopal, Artificial neural networks in geospatial analysis, John Wiley Sons Ltd, 2017.

Agung Bayu Nugroho, Abdul Wahid Hasyim, dan Fadly Usman, Urban Growth Modelling of Malang City using Artificial Neural Network Based on Multi-temporal Remote Sensing, Civ. Environ. Sci. J., vol. 1, no. 2, hlm. 52 61, Okt 2018.

Vahid Ahmadi, Deforestation Prediction Using Neural Networks and Satellite Imagery in a Spatial Information System, Mar 2018.

P. F. Fisher dan D. J. Unwin, Representing GIS. England: John Wiley & Sons, 2005.

J. A. Richard dan X. Jia, Remote Sensing Digital Image Analysis: An Introduction. Springer, 2006.

ESA Standard Document, Sentinel-2 User Handbook - Sentinel-2 MSI Document Library - User Guides - Sentinel Online, 12-Apr-2018. [Daring]. Tersedia pada: https://sentinel.esa.int/web/sentinel/user-guides/sentinel-2-msi/document-library/-/asset_publisher/Wk0TKajiISaR/content/sentinel-2-user-handbook;jsessionid=A99ECC5993863D31A9BBF85B3B9E0966.jvm2?redirect=https%3A%2F%2Fsentinel.esa.int%2Fweb%2Fsentinel%2Fuser-guides%2Fsentinel-2-msi%2Fdocument-library%3Bjsessionid%3DA99ECC5993863D31A9BBF85B3B9E0966.jvm2%3Fp_p_id%3D101_INSTANCE_Wk0TKajiISaR%26p_p_lifecycle%3D0%26p_p_state%3Dnormal%26p_p_mode%3Dview%26p_p_col_id%3Dcolumn-1%26p_p_col_count%3D1. [Diakses: 12-Apr-2018].

Priyadi Priyadi, Analysis of Spatio Temporal Change of Land Use of Chrysanthemum Farm in Semarang Regency Using Landsat Image 8 OLI, Indones. J. Comput. Model., vol. 1, no. 2, hlm. 49 54, Okt 2018.

Muhammad Hadi Saputra dan Han Soo Lee, Prediction of Land Use and Land Cover Changes for North Sumatra, Indonesia, Using an Artificial-Neural-Network-Based Cellular Automaton, Sustainability, vol. 11, hlm. 3024, Mei 2019.

Monica Indra Dewa, Analisis Karakteristik Model Spasial Di Kabupaten Gowa Berbasis Gis dan Remote Sensing Menggunakan Citra Landsat, Nov 2017.

Nur Rahmat Ramadhan, Analisis Karakteristik Spasial Kabupaten Bone Berbasis Gis Menggunakan Citra Landsat 8, Nov 2017.

Sidra Sidra, Analisis Karakteristik Spasial Kabupaten Takalar Berbasis Gis dan Remote Sensing Menggunakan Citra Landsat, Nov 2017.

SINERGISE, Color Composites | Sentinel Hub. [Daring]. Tersedia pada: https://www.sentinel-hub.com/eotaxonomy/color-composites. [Diakses: 05-Apr-2019].

Kanika Kalra, Anil Kumar Goswami, dan Rhythm Gupta, A Comparative Study Of Supervised Image Classification Algorithms For Satellite Images, Des 2013.

FOSS4G 2013, FOSS4G 2013, FOSS4G 2013. [Daring]. Tersedia pada: ../../../../index.html. [Diakses: 26-Jun-2019].

Alghaliya Nasser Mohammed Al-Rubkhi, Land Use Change Analysis and Modeling Using Open Source (QGIS) Case Study: Boasher Willayat.




DOI: http://dx.doi.org/10.26623/transformatika.v17i2.1615

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


| View My Stats |

Jurnal Transformatika : Journal Information Technology  by  Department of Information Technology, Faculty of Information Technology and Communication, Semarang University  is licensed under a  Creative Commons Attribution 4.0 International License.