ANALISIS CITRA SATELIT LANDSAT UNTUK MEMPREDIKSI KONVERSI PENGGUNAAN LAHAN SAWAH MENJADI NON SAWAH DI WILAYAH KOTA PADANG

Prediksi luas lahan sawah penting dalam mendukung pembuatan rencana dan kebijakan untuk luas lahan sawah yang harus dipertahankan sesuai dengan ketetapan Rancangan Tata Ruang Wilayah (RTRW) Kota Padang. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi laju konversi lahan sawah menjadi non-sawah di Kota Padang pada periode 2005–2015 serta membandingkannya dengan Rancangan Tata Ruang Wilayah (RTRW) Kota Padang. Metode Klasifikasi Hibrid (Hybrid Classification) digunakan dalam penelitian ini dengan menggabungkan Klasifikasi Tidak Terbimbing (Unsupervised Classification) dan Klasifikasi Terbimbing (Supervised Classification). Luas lahan sawah di prediksi dengan komposit saluran RGB 453 Landsat-7 EMT+ komposit saluran RGB 564 Landsat-8 OLI. Luas lahan terbangun diprediksi menggunakan rumus NDVI (NIR – RED / NIR + RED). Pemerintah Kota Padang menetapkan hingga tahun 2030 luas lahan sawah yang tersebar di Kota Padang seluas (5837,72 ha) melalui peta RTRW (Rancangan Tata Ruang Wilayah). Hasil penelitian menunjukan pada periode tahun 2005-2015 adanya penurunan luas sawah di Kota Padang seluas 225,16 ha. Kecamatan kuranji (71,65 ha), Koto Tangah (44,66 ha) dan Nanggalo (20,251 ha) merupakan kecamatan dengan konversi sawah terluas. Pada tahun 2005-2015 luas lahan terbangun yang tertinggi diperoleh pada kecamatan koto tangah (85,89 ha), diikuti oleh Pauh (81,06 ha) dan Kuranji (59,13ha). Hasil analisis overlay peta penggunaan lahan sawah dan penggunaan lahan terbangun menunjukkan 169,59 ha lahan sawah yang dialihfungsikan menjadi lahan terbangun selama periode 2005–2015. Hingga tahun 2015 seluas 146,28 ha lahan sawah yang tidak sesuai dengan ketetapan RTRW (Rancangan Tata Ruang Wilayah) Kota Padang. Pada tahun 2030 diprediksi luas lahan sawah Kota Padang seluas (205,15 ha) yang tidak sesuai dengan RTRW (Rancangan Tata Ruang Wilayah) Kota Padang. Kata kunci: Citra satelit Landsat, Konversi lahan sawah, Klasifikasi Hibrid, Klasifikasi Tidak Terbimbing, Klasifikasi Terbimbing, NDVI, Komposit saluran RG