Integrasi Pemodelan Cellular Automata Dan Multilayer Perceptron Untuk Prediksi Lahan Pertanian Sawah Di Sebagian Kabupaten Sleman
| Main Authors: | Rosalina, Laila; Fakultas Geografi UGM, Susilo, Bowo; Fakultas Geografi UGM |
|---|---|
| Format: | Article application/pdf eJournal |
| Bahasa: | ind |
| Terbitan: |
Fakultas Geografi UGM
, 2018
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://lib.geo.ugm.ac.id/ojs/index.php/jbi/article/view/1031 |
Daftar Isi:
- Penelitian ini mengintegrasikan model Cellular Automata dan Multilayer Perceptron yang bertujuan untuk (1) memetakan perubahan lahan sawah periode 2002-2009 dan 2009-2017, (2) menganalisis faktor determinan yang mempengaruhi perubahan lahan sawah pada dua periode waktu, (3) memprediksikan distribusi spasial lahan sawah tahun 2017 dan 2025. Data yang digunakan yakni Citra Landsat tahun 2002, 2009, dan 2017. Variabel independen yang digunakan dianalisis dengan regresi linier berganda untuk setiap periode. Simulasi pemodelan ditampilkan dengan skenario ketetanggaan Von Neumann dan Moore. Hasil menunjukkan perubahan pada periode 2002-2009 banyak terjadi di utara Kota Yogyakarta dengan luas 954,27 Ha lahan sawah. Perubahan lahan sawah periode 2009-2017 terjadi di utara Kota Yogyakarta dengan luas sebesar 172,17 Ha lahan sawah. Akurasi pemodelan CA-MLP sebesar 83,38%, dengan indeks kappa 0,6637 (substantial agreement) dan hits sebesar 4,28%.