Search engine for discovering works of Art, research articles, and books related to Art and Culture
ShareThis
Javascript must be enabled to continue!

PREDIKSI SPASIAL DINAMIKA AREAL TERBANGUN KOTA SEMARANG DENGAN MENGGUNAKAN MODEL REGRESI LOGISTIK

View through CrossRef
<p class="JudulABSInd"><strong>ABSTRAK</strong></p><p class="abstrak">Salah satu indikator perkembangan fisik wilayah kota dapat diidentifikasi melalui fenomena perubahan tutupan lahan bervegetasi menjadi lahan terbangun. Perubahan lahan tersebut dapat berdampak terhadap penurunan kualitas lingkungan, akibat berkurangnya ruang terbuka hijau. Kota Semarang dengan visi terwujudnya Semarang sebagai kota perdagangan dan jasa yang berbudaya menuju masyarakat sejahtera, merupakan  wilayah yang rentan mengalami perubahan penggunaan lahan yang cenderung kearah lahan terbangun. Penelitian ini mengintegrasikan model <em>Cellular Automata</em> (CA) dan regresi logistik biner untuk memprediksi dinamika lahan terbangun di Kota Semarang. Citra yang digunakan adalah Citra Ikonos 2002, Ikonos 2006 dan <em>Quic</em><em>kbird</em> 2012. Model CA pada penelitian ini digunakan untuk memprediksi sebaran penutup lahan tahun 2022 dan 2032 dengan mempertimbangkan jarak terhadap jalan, jarak terhadap sungai, jarak terhadap lahan terbangun, ketinggian, kepadatan penduduk, <em>evidence likelihood </em>perubahan lahan dan indeks pengembangan kelurahan yang diakomodasi dalam peta sub-model transisi hasil model regresi logistik biner. Hasil penyusunan model ini adalah peta prediksi penutup lahan dengan akurasi 78,21 % validitas model yang dihasilkan dapat dikategorikan “<em>moderate</em>” mengindikasikan bahwa peta yang dihasilkan dapat digunakan. Hasil pemodelan menunjukkan bahwa Kota Semarang pada tahun 2022 terjadi pertambahan luas lahan terbangun rata-rata 284 ha/tahun dan pada tahun 2032 rata-rata 226 ha/tahun.</p><p><strong><em>Kata </em></strong><strong><em>k</em></strong><strong><em>unci</em></strong><em>: </em><em>cellular automata, pemodelan, regresi logistik biner, lahan terbangun</em></p><p class="judulABS"><em><strong>ABSTRACT</strong></em></p><p class="Abstrakeng">One indicator of the physical development of the city can be identified by phenomenon of land expansion, vegetated land cover changes to be built-up area. The land use changes can impact to environmental degradation, due to reduced green open space. Semarang as a city of trade and services cultured toward a prosperous community, a region that is vulnerable to changes in land use tends toward small plots. This research integrates the model of Cellular Automata (CA) and binary logistic regression to predict the dynamics of builtup area in the city of Semarang. The image used is a Ikonos imagery (2002), Ikonos imagery (2006) and Quickbird (2012). Model CA in this research use to predict the distribution of land cover 2022 and 2032 with respect to: distance to roads, the distance to the river, the distance to the built-up area, elevation, population density, evidence likelihood of land use change and development villages index were accommodated in the map sub-model transition binary logistic regression model results. The results of this study are predictive maps of built-up area  with an accuracy of 78,21 % so that the validity of the resulting model can be categorized as "moderate", indicates that the probability map is valid. Modeling results showed that Semarang City in 2022 predicted rate of increase of  built-up area an average 284  ha / year and in 2032 rate of increase of built-up area an average 226 ha / year.</p><p><strong><em>Keywords</em></strong><em>: cellular automata, modelling, binary logistic regression, built-up area</em></p>
Geospatial Information Agency of The Republic of Indonesia
Title: PREDIKSI SPASIAL DINAMIKA AREAL TERBANGUN KOTA SEMARANG DENGAN MENGGUNAKAN MODEL REGRESI LOGISTIK
Description:
<p class="JudulABSInd"><strong>ABSTRAK</strong></p><p class="abstrak">Salah satu indikator perkembangan fisik wilayah kota dapat diidentifikasi melalui fenomena perubahan tutupan lahan bervegetasi menjadi lahan terbangun.
Perubahan lahan tersebut dapat berdampak terhadap penurunan kualitas lingkungan, akibat berkurangnya ruang terbuka hijau.
Kota Semarang dengan visi terwujudnya Semarang sebagai kota perdagangan dan jasa yang berbudaya menuju masyarakat sejahtera, merupakan  wilayah yang rentan mengalami perubahan penggunaan lahan yang cenderung kearah lahan terbangun.
Penelitian ini mengintegrasikan model <em>Cellular Automata</em> (CA) dan regresi logistik biner untuk memprediksi dinamika lahan terbangun di Kota Semarang.
Citra yang digunakan adalah Citra Ikonos 2002, Ikonos 2006 dan <em>Quic</em><em>kbird</em> 2012.
Model CA pada penelitian ini digunakan untuk memprediksi sebaran penutup lahan tahun 2022 dan 2032 dengan mempertimbangkan jarak terhadap jalan, jarak terhadap sungai, jarak terhadap lahan terbangun, ketinggian, kepadatan penduduk, <em>evidence likelihood </em>perubahan lahan dan indeks pengembangan kelurahan yang diakomodasi dalam peta sub-model transisi hasil model regresi logistik biner.
Hasil penyusunan model ini adalah peta prediksi penutup lahan dengan akurasi 78,21 % validitas model yang dihasilkan dapat dikategorikan “<em>moderate</em>” mengindikasikan bahwa peta yang dihasilkan dapat digunakan.
Hasil pemodelan menunjukkan bahwa Kota Semarang pada tahun 2022 terjadi pertambahan luas lahan terbangun rata-rata 284 ha/tahun dan pada tahun 2032 rata-rata 226 ha/tahun.
</p><p><strong><em>Kata </em></strong><strong><em>k</em></strong><strong><em>unci</em></strong><em>: </em><em>cellular automata, pemodelan, regresi logistik biner, lahan terbangun</em></p><p class="judulABS"><em><strong>ABSTRACT</strong></em></p><p class="Abstrakeng">One indicator of the physical development of the city can be identified by phenomenon of land expansion, vegetated land cover changes to be built-up area.
The land use changes can impact to environmental degradation, due to reduced green open space.
Semarang as a city of trade and services cultured toward a prosperous community, a region that is vulnerable to changes in land use tends toward small plots.
This research integrates the model of Cellular Automata (CA) and binary logistic regression to predict the dynamics of builtup area in the city of Semarang.
The image used is a Ikonos imagery (2002), Ikonos imagery (2006) and Quickbird (2012).
Model CA in this research use to predict the distribution of land cover 2022 and 2032 with respect to: distance to roads, the distance to the river, the distance to the built-up area, elevation, population density, evidence likelihood of land use change and development villages index were accommodated in the map sub-model transition binary logistic regression model results.
The results of this study are predictive maps of built-up area  with an accuracy of 78,21 % so that the validity of the resulting model can be categorized as "moderate", indicates that the probability map is valid.
Modeling results showed that Semarang City in 2022 predicted rate of increase of  built-up area an average 284  ha / year and in 2032 rate of increase of built-up area an average 226 ha / year.
</p><p><strong><em>Keywords</em></strong><em>: cellular automata, modelling, binary logistic regression, built-up area</em></p>.

Related Results

Keadilan Spasial Dalam Mendukung Ketimpangan Sosial: Studi Kasus Kabupaten Bogor
Keadilan Spasial Dalam Mendukung Ketimpangan Sosial: Studi Kasus Kabupaten Bogor
ABSTRACTBogor Regency is characterized by diverse patterns of regional development across its different areas. In the western part of Bogor, the proportion of built-up land is the ...
MANAJEMEN KRISIS PENDISTRIBUSIAN LOGISTIK DALAM PILKADA KOTA DEPOK DI TENGAH COVID-19
MANAJEMEN KRISIS PENDISTRIBUSIAN LOGISTIK DALAM PILKADA KOTA DEPOK DI TENGAH COVID-19
Penelitian ini mengkaji tentang pendistribusian logistik penyelenggaraan Pilkada ditengah pandemi Covid-19 melalui paradigma manajemen krisis logistik dengan memadukan data Covid-1...
Peningkatan Ketepatan Klasifikasi Model Regresi Logistik Biner dengan Metode Bagging (Bootstrap Aggregating)
Peningkatan Ketepatan Klasifikasi Model Regresi Logistik Biner dengan Metode Bagging (Bootstrap Aggregating)
Tujuan penelitian ini adalah mengetahui ketepatan klasifikasi regresi logistik dan bagging (bootstrap aggregating) regresi logistik biner pada status peserta KB Kota Tegal tahun 20...
Prediksi Perubahan Lahan Terbangun Dengan OBIA LCM Pada Citra Terfusi di Kota Kendari
Prediksi Perubahan Lahan Terbangun Dengan OBIA LCM Pada Citra Terfusi di Kota Kendari
Abstrak: Penggunaan lahan disetiap tahunnya akan mengalami perubahan. Perkembangan tersebut bisa jadi tidak terkendali, sehingga perencanaan prediksi perubahan lahan penting untuk ...
PEMODELAN INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA MENGGUNAKAN ANALISIS REGRESI SPASIAL DI PROVINSI JAWA TIMUR
PEMODELAN INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA MENGGUNAKAN ANALISIS REGRESI SPASIAL DI PROVINSI JAWA TIMUR
Analisis regresi spasial merupakan hasil pengembangan dari metode regresi linear klasik yang dilakukan dengan mempertimbangkan adanya pengaruh lokasi atau spasial pada data yang di...
KEMAMPUAN SPASIAL SISWA MTS DITINJAU DARI PERBEDAAN GAYA KOGNITIF
KEMAMPUAN SPASIAL SISWA MTS DITINJAU DARI PERBEDAAN GAYA KOGNITIF
Tujuan penelitian ini untuk mendeskripsikan kemampuan spasial siswa ditinjau dari perbedaan gaya kognitif. Kemampuan spasial dalam penelitian mencangkup 5 komponan, yaitu persepsi ...
Prediksi Lahan Terbangun di Wilayah Peri-Urban Kota Bandung
Prediksi Lahan Terbangun di Wilayah Peri-Urban Kota Bandung
Abstract. The rapid growth of Bandung City as the center of West Java Province and the center of the Bandung Metropolitan Area (BMA) has caused the development of the city to sprea...
Pemodelan Celluler Automata untuk Prediksi Wilayah Hinterlnad Kota Semarang
Pemodelan Celluler Automata untuk Prediksi Wilayah Hinterlnad Kota Semarang
Abstract. Semarang City, as a regional growth center in Central Java, has experienced intensive spatial expansion into its hinterland areas, particularly Semarang Regency, Demak, a...

Back to Top