Search for collections on Undip Repository

ANALISIS PRIDIKSI PERUBAHAN TUTUPAN LAHAN PASCA PEMBANGUNAN JALAN TOL SALATIGA (STUDI KASUS:KECAMATAN TINGKIR KOTA SALATIGA)

NUGRAHA, TASYA (2023) ANALISIS PRIDIKSI PERUBAHAN TUTUPAN LAHAN PASCA PEMBANGUNAN JALAN TOL SALATIGA (STUDI KASUS:KECAMATAN TINGKIR KOTA SALATIGA). Undergraduate thesis, UNIVERSITAS DIPONEGORO.

[img] Text
21110118140059-COVER.pdf

Download (248kB)
[img] Text
21110118140059-BAB I.pdf

Download (235kB)
[img] Text
21110118140059-BAB II.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (483kB) | Request a copy
[img] Text
21110118140059-BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB) | Request a copy
[img] Text
21110118140059-BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB) | Request a copy
[img] Text
21110118140059-BAB V.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (13kB) | Request a copy
[img] Text
21110118140059-LAMPIRAN.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Meningkatnya perkembangan wilayah, secara ekonomi dan demografi berbanding lurus terhadap kebutuhan lahan yang merupakan bentuk aktivitas dalam pembangunan. Dalam rangka mewujudkan hal tersebut, kajian terhadap komponen
daya dukung dan daya tampung lingkungan hidup perlu menjadi pertimbangan fundamental bagi keberlanjutan suatu wilayah ditengah dinamika sosial, ekonomi, dan lingkungan. Penelitian bertujuan untuk mengetahui pola perubahan tutupan lahan pada tahun 2012 sampai 2017, serta prediksinya pada tahun 2021 dan 2032 di Kecamatan Tingkir Kota Salatiga dengan adanya Jalan Tol, serta meninjau kesesuaian
Rencana Detail Tata Ruang yang terjadi pada tahun 2021. Prediksi tutupan lahan tahun 2021 dan 2032 menggunakan metode Artificial Neural Network (ANN) dengan klasifikasi terbimbing (supervised). Berdasarkan hasil penelitian, terjadinya pertambahan luas lahan terbangun sekitar 3% setiap tahunnya 241,394 Ha pada tahun 2012, 273,137 Ha pada tahun 2017 dan 303,418 Ha pada tahun 2021.Total keseluruhan dari kesesaian penggunaan lahan sebesar 681,9 Ha. Dapat diketahui
bahwa kesesuaian yang paling tinggi dari klasifikasi dari tutupan lahan tahun 2021 adalah kelas vegetasi sebesar 384,910 Ha atau 91,66 %.Tingkat kesesuaian terkecil berasal dari kelas lahan terbangun dengan luasnya sebesar 296,99 Ha atau 47,71%. Hasil validasi pemodelan prediksi penggunaan lahan tahun 2021 adalah sebesar 0,333. Hal ini menunjukkan bahwa pemodelan mempunyai kemiripan yang Cukup.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: Tutupan Lahan, Supervised, Artificial Neural Network, Prediksi, RDTR.
Subjects: Engineering
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Geodetic Engineering
Depositing User: Geodesi undip
Date Deposited: 14 Aug 2023 03:08
Last Modified: 16 Aug 2023 07:17
URI: https://eprints2.undip.ac.id/id/eprint/15371

Actions (login required)

View Item View Item