Prediksi Perubahan Tutupan Lahan Menggunakan Metode Markov Chain dan Citra Satelit Penginderaan Jauh (Studi Kasus: Kota Surabaya)

Pembangunan infrastruktur merupakan salah satu program prioritas pemerintah dalam beberapa tahun ini. Seiring dengan meningkatnya aktifitas pembangunan infrastruktur, kebutuhan lahan juga semakin meningkat, sehingga perubahan tutupan lahan seringkali terjadi untuk mencukupi ketersediaan lahan tersebut. Perubahan tutupan lahan ini berkaitan dengan keseimbangan lingkungan dan ekosistem di suatu wilayah, sehingga perubahan tutupan lahan ini perlu dimodelkan untuk memprediksi kondisi tutupan lahan pada masa yang akan datang. Model perubahan tutupan lahan pada penelitian ini menggunakan data klasifikasi citra satelit Landsat 5 TM tahun 1995 dan Landsat 7 ETM+ tahun 2005 dan ditambah dengan faktor pendorong perubahan tutupan lahan yang meliputi jaringan jalan, CBD (Central Business District) dan jaringan sungai. Ketiga faktor ini dipilih karena merupakan faktor penentu dalam model perkembangan kota. Model perubahan tutupan lahan di Kota Surabaya didominasi dengan perubahan tutupan lahan dari kelas Ruang Terbuka Hijau (RTH) menjadi bangunan dengan luas total perubahan sebesar 3.428,01 hektar. Pola perubahan tutupan lahan menunjukkan bahwa perkembangan wilayah di Kota Surabaya bersifat monosentrik dengan satu titik pusat yang berada di wilayah Kecamatan Wonokromo dan cenderung mengarah ke selatan. Prediksi perubahan tutupan lahan menggunakan metode Markov Chain menghasilkan tiga skenario, dan didapatkan dua skenario yang memenuhi nilai Area Under Curve (AUC) minimum sebesar 0,800 yaitu skenario kedua dengan nilai AUC 0,809 dan skenario ketiga dengan nilai AUC sebesar 0,807. Pada skenario kedua menghasilkan peluang perubahan tutupan lahan pada tahun 2025 untuk kelas RTH menjadi bangunan sebesar 0,599. Pada skenario ketiga besarnya peluang perubahan tutupan lahan pada tahun 2025 untuk kelas sawah menjadi bangunan sebesar 0,399 dan peluang kelas tambak untuk mengalami perubahan menjadi bangunan sebesar 0,106