INTEGRATION OF CELLULAR AUTOMATA - ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TO PREDICT THE PATTERN OF LAND CHANGE INTO RESIDENTIAL FLOORS ON REMPANG ISLAND

Razita Zahra Siregar(1), Wenang Anurogo(2*),

(1) Student at Geomatics Technology State Polytechnic of Batam
(2) Laboratory for Sustainable Architecture Integrated Design (SAID) and Urbanism Departments of Architecture & Global Smart City, SungKyunKwan University, 2066 Seobu-ro, 16419 Suwon, Republic of Korea
(*) Corresponding Author

Abstract


Unstable or fluctuating land use changes cause land degradation, reduced absorption capacity, and decreased land value. This study aims to predict land use on Rempang Island in 2029 using the Cellular Automata - Artificial Neural Network method to obtain a spatial picture of land use development, particularly residentials, so that the negative impacts of change can be anticipated early. CA is applied to simulate the spatial dynamics of land use change, and Artificial Neural Network is used to analyze historical data (land use in 2014, 2019, and 2024) and driving factors in predicting future land use changes. The driving factors used are slope inclination, area designation, and disaster risk. Land use change modeling was performed using the MOLUSCE plugin in QGIS software. The results of the study show that land use change in 2029 will experience a decrease in vegetation area of 5,987.15 hectares and open land area of 7,373.78 hectares. Residential and water areas are expected to increase. The residential area will increase to 1,932.32 hectares and the water area will increase to 170.55 hectares. The modeling of predicted land use on Rempang Island in 2029 produced an accuracy value with a strong interpretation of 79.01%.

Keywords


Land Use Change; Cellular Automata; Artificial Neural Network

Full Text:

PDF

References


Hapsary, M. S. A., Subiyanto, S., & Firdaus, H. S. (2021). Analisis prediksi perubahan penggunaan lahan dengan pendekatan artificial neural network dan regresi logistik di kota Balikpapan. Jurnal Geodesi Undip, 10(2), 88-97.

Nabila, D. A. (2023). Pemodelan prediksi dan kesesuaian perubahan penggunaan lahan menggunakan Cellular Automata-Artificial Neural Network (CA-ANN). Tunas Agraria, 6(1), 41-55.

Sari, Y. P., Dasrizal, D., & Ulni, A. Z. P. (2024). ANALISIS PERUBAHAN PENGGUNAAN LAHAN DI KECEMATAN LUBUK BASUNG PERIODE 1989, 1999, 2009, 2019. Jurnal Review Pendidikan dan Pengajaran (JRPP), 7(4), 12983-12990.

Susanto, E. R. (2021). Sistem Informasi Geografis (GIS) Tempat Wisata di Kabupaten Tanggamus. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi, 2(3), 125-135.

AHMAD, R. H. (2023). KAJIAN LOKASI DUPLIKASI JEMBATAN WAY HALAMI BERDASARKAN KONDISI TOPOGRAFI JALAN LINTAS BARAT KECAMATAN LEMONG KABUPATEN PESISIR BARAT PROVINSI LAMPUNG.

Reppi, E. I., Warouw, F., & Sembel, A. (2021). Analisis Resiko Bencana Longsor di Kota Bitung. SPASIAL, 8(2), 246-254.

Al Fathin, M. A., Sudarsono, B., & Bashit, N. (2019). Analisis Perbandingan Peningkatan Sedimentasi Di Waduk Mrica Dengan Perubahan Tutupan Lahan Pada Daerah Aliran Sungai (Das) Merawu Menggunakan Data Citra Satelit Landsat. Jurnal Geodesi Undip, 8(1), 388-397.

Irawan, F. A. (2020). Pengolahan Citra Digital Penginderaan Jauh. Poliban Press.

Tarigan, V. A., & Sasmito, B. (2019). Kajian Akurasi Penentuan Garis Pantai Menggunakan Citra Landsat 8 (Studi Kasus Kabupaten Lampung Timur). Jurnal Geodesi Undip, 8(1), 328-337.

Isdiantoro, Y. A., Sudarsono, B., & Nugraha, A. L. (2019). PEMBUATAN SISTEM INFORMASI RINCI DESA MENGGUNAKAN DATA PEMOTRETAN UDARA UAV BERBASIS SIG Studi Kasus (Desa Katonsari, Kecamatan Demak, Kabupaten Demak). Jurnal Geodesi Undip, 9(1), 265-274.

Rizaldy, D. F. (2022). Pemetaan Daerah Rawan Banjir Di Kecamatan Kampar Kiri Hilir Berbasis Sistem Informasi Geografis (Doctoral dissertation, Universitas Islam Riau).

Januar, D., Suprayogi, A., & Prasetyo, Y. (2016). Analisis penggunaan NDVI dan BSI untuk identifikasi tutupan lahan pada citra LANDSAT 8 (Studi kasus: wilayah Kota Semarang, Jawa Tengah). Jurnal Geodesi Undip, 5(1), 135-144.

Muhtar, F. (2019). Analisa luasan terumbu karang di perairan Pulau Tegal Lampung dengan teknologi penginderaan jauh.

Nuryanti, N., Tanesib, J. L., & Warsito, A. (2018). Pemetaan daerah rawan banjir dengan penginderaan jauh dan sistem informasi geografis di Kecamatan Kupang Timur Kabupaten Kupang Provinsi Nusa Tenggara Timur. Jurnal Fisika: Fisika Sains Dan Aplikasinya, 3(1), 73-79.

ANGGREYNI, A. A. F. ANALISIS PERUBAHAN LUAS DAN KERAPATAN MANGROVE AKIBAT PERUBAHAN MUKA AIR LAUT MENGGUNAKAN CITRA SATELIT MULTITEMPORAL (STUDI KASUS: KECAMATAN SAYUNG, KABUPATEN DEMAK).

Sari, R., Anurogo, W., & Lubis, M. Z. (2018). Pemetaan sebaran suhu penggunaan lahan menggunakan citra Landsat 8 di Pulau Batam. Jurnal Integrasi, 10(1), 32-39.

Rogi, O. H. A. (2017). Peta Kebencanaan: Urgensi dan Manfaatnya. Media Matrasain, 14(3), 61-76.

Rizkiah, R. (2015). Analisis Faktor-faktor penyebab banjir di kecamatan tikala kota manado. Spasial, 1(1), 105-112.

Kurniawan, Y. (2018). Pemetaan Daerah Rawan Longsor di Kecamatan Sumber Jaya Kabupaten Lampung Barat Tahun 2017.

Malingreau, J. P. (1977). A proposed land cover/land use classification and its use with remote sensing data in Indonesia.

Nugroho, Agung Bayu and Dr. Ir. Abdul Wahid Hasyim, MSP and Dr. Eng. Fadly Usman, ST., MT (2018) Model Pertumbuhan Kota Malang Menggunakan Artificial Neural Network Berbasis Citra Satelit Multitemporal. Magister thesis, Universitas Brawijaya.

Peraturan Daerah (Perda) Kota Batam Nomor 3 Tahun 2021 tentang RENCANA TATA RUANG KOTA BATAM TAHUN 2021-2041.

Ado, Y. P. G., Sela, R. L., & Warouw, F. (2023). Prediksi Perubahan Penggunaan Lahan Berbasis Cellular Automata Di Kota Batam Tahun 2041. JURNAL BIOS LOGOS, 13(2), 19-28.

Putra, M. I. K. H., Hasyim, A. W., & Yudono, A. (2024). PREDIKSI PERUBAHAN TUTUPAN LAHAN MENGGUNAKAN CELLULAR AUTOMATA-MARKOV CHAIN STUDI KASUS KECAMATAN LOWOKWARU. Planning for Urban Region and Environment Journal (PURE), 13(1), 151-162.




DOI: https://doi.org/10.31327/gsej.v7i2.2524

Article Metrics

Abstract view : 39 times
PDF - 13 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


    E-ISSN : 2716-4837        P-ISSN: 2723-6560

   


INDEXED BY:

 

 

 

Web Analytics Made Easy - StatCounter View My Stats

Flag Counter

 

This journal is published by the USN Scientific Journal Publisher
Universitas Sembilanbelas November Kolaka
Jalan Pemuda No. 339, 93517 Kolaka, Southeast Sulawesi, Indonesia
Copyright © 2020 USN Scientific Journal (USNSJ)

Creative Commons License
Except where otherwise noted, Geographica: Science and Education Journal (GSEJ) is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.