Search for collections on Undip Repository

ESTIMASI DAYA DUKUNG LAHAN PERMUKIMAN DI KABUPATEN KULON PROGO DENGAN MODEL CELLULAR AUTOMATA

Tanri, Rakha Auliya (2026) ESTIMASI DAYA DUKUNG LAHAN PERMUKIMAN DI KABUPATEN KULON PROGO DENGAN MODEL CELLULAR AUTOMATA. Undergraduate thesis, Universitas Diponegoro.

[thumbnail of full bab.pdf] Text
full bab.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only

Download (9MB) | Request a copy
[thumbnail of cover.pdf] Text
cover.pdf - Published Version

Download (843kB)
[thumbnail of bab i.pdf] Text
bab i.pdf - Published Version

Download (1MB)
[thumbnail of bab ii.pdf] Text
bab ii.pdf - Published Version

Download (965kB)
[thumbnail of bab iii.pdf] Text
bab iii.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only

Download (1MB) | Request a copy
[thumbnail of bab iv.pdf] Text
bab iv.pdf - Published Version

Download (6MB)
[thumbnail of bab v.pdf] Text
bab v.pdf - Published Version

Download (406kB)
[thumbnail of dafpus.pdf] Text
dafpus.pdf - Published Version

Download (309kB)
[thumbnail of lampiran.pdf] Text
lampiran.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only

Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Pembangunan Bandara Internasional Yogyakarta (YIA) akan berpengaruh terhadap pesatnya alih fungsi lahan pertanian menjadi lahan permukiman di Kabupaten Kulon Progo. Peningkatan pembangunan dan pertambahan penduduk akan meningkatkan tekanan terhadap lahan pertanian yang pada akhirnya akan berdampak pada daya dukung lahan untuk permukiman di Kabupaten kulon Progo. Berdasarkan hal tersebut maka perlu diketahui bagaimana daya dukung lahan untuk permukiman di masa yang akan datang. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif melalui analisis spasial untuk menjawab masalah tersebut. Metode analisis meliputi klasifikasi tutupan lahan secara supervised pada citra landsat-8 periode tahun 2014, 2019, dan 2024 yang selanjutnya digunakan untuk mengestimasi lahan permukiman pada tahun 2034 dengan model Cellular Automata-Artificial Neural Network (CA-ANN). Adapun faktor pendorong yang digunakan model Cellular Automata-Artificial Neural Network (CA-ANN) adalah aksesibilitas dan ketersediaan fasilitas umum. Hasil estimasi tutupan lahan kemudian dianalisis kemampuan lahannya berdasarkan Peraturan Menteri Pekerjaan Umum No. 40/PRT/M/2007, LSD, sempadan sungai dan pantai dan bukan pada lahan yang sudah terbangun. Selanjutnya estimasi daya dukung permukiman dihitung berdasarkan sisa lahan potensial dan proyeksi penduduk eksponensial pada tahun 2034. Berdasarkan hasil estimasi lahan permukiman pada tahun 2034 menujukkan adanya penambahan lahan permukiman seluas 4.003 Ha. Nilai Daya Dukung Permukiman (DDPm) pada tahun 2034 berada di angka 5,57 dan diidentifikasi sisa lahan potensial seluas 8.906,32 Ha. Hasil tersebut menunjukkan kondisi ketersediaan lahan masih mampu mendukung perkembangan lahan permukiman. Berdasarkan hasil estimasi daya dukung permukiman tersebut, rekomendasi peruntukan lahan permukiman kemudian disusun berdasarkan kemampuan lahan dan kriteria lahan permukiman menurut Peraturan Menteri Pekerjaan Umum No. 41/PRT/M/2007, diketahui lahan di Kabupaten Kulon Progo rata-rata berada pada kelas kemampuan lahan sedang (Kelas C) yang ideal untuk kawasan permukiman. Diharapkan penelitian ini dapat menjadi masukan bagi pemerintah Kabupaten Kulon Progo dalam merencanakan tata ruang permukiman di masa mendatang.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: Daya Dukung Permukiman, SIG, Penginderaan Jauh, Cellular Automata
Subjects: Engineering > Urban and Regional Planning
Divisions: School of Vocation > Diploma in Urban and Regional Planning
Depositing User: Oktavia Perpus Vokasi
Date Deposited: 11 Feb 2026 07:36
Last Modified: 11 Feb 2026 07:36
URI: https://eprints2.undip.ac.id/id/eprint/45045

Actions (login required)

View Item View Item