Analisis Perubahan Tutupan Lahan di Kecamatan Tegalombo Kabupaten Pacitan Tahun 2017 - 2023

29 November 2024

By: Novian Adi Saputro

Open Data

Perubahan Lahan

Open Data

Tutupan Lahan 2023

Open Data

Tutupan Lahan 2017

Perubahan Tutupan Lahan

Latar Belakang

Perubahan penggunaan lahan merupakan fenomena yang tidak terhindarkan seiring dengan perkembangan wilayah dan peningkatan aktivitas manusia. Perubahan ini dapat berupa alih fungsi lahan dari hutan ke lahan pertanian, dari lahan pertanian ke pemukiman, atau perubahan lain yang dipengaruhi oleh kebutuhan sosial, ekonomi, dan kebijakan pemerintah. Di Indonesia, fenomena ini semakin terlihat terutama pada daerah-daerah dengan pertumbuhan penduduk yang pesat dan kebutuhan infrastruktur yang terus meningkat.Kecamatan Tegalombo merupakan salah satu wilayah yang menghadapi tantangan tersebut. Sebagai bagian dari wilayah Kabupaten Pacitan, Kecamatan Tegalombo memiliki karakteristik geografis dan demografis yang unik, dengan dominasi aktivitas agraris serta potensi sumber daya alam yang beragam. Namun, perkembangan wilayah dan dinamika sosial-ekonomi telah memunculkan tekanan terhadap lahan, yang ditandai dengan adanya perubahan pola penggunaan lahan dalam beberapa dekade terakhir. Perubahan ini tidak hanya berpengaruh terhadap kondisi lingkungan, seperti degradasi lahan dan penurunan kualitas ekosistem, tetapi juga terhadap aspek sosial dan ekonomi masyarakat setempat.Menganalisis perubahan penggunaan lahan di Kecamatan Tegalombo menjadi penting untuk memahami faktor-faktor penyebab, pola perubahan, serta dampak yang ditimbulkan. Informasi ini dapat menjadi dasar untuk merumuskan kebijakan pengelolaan lahan yang berkelanjutan dan berbasis data, sehingga mampu meminimalkan dampak negatif dari perubahan lahan sekaligus mendukung pembangunan wilayah yang berwawasan lingkungan.

Tujuan

Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi tutupan lahan yang terjadi selama kurun waktu 2017 – 2023 yang terjadi di Kecamatan Tegalombo dengan menggunakan bantuan dari Sistem Informasi Geografis (SIG).

Metode Penelitian

Metode klasifikasi terbimbing (supervised classification) adalah teknik analisis data spasial yang umum digunakan dalam pengolahan citra satelit atau data penginderaan jauh untuk mengklasifikasikan piksel-piksel citra ke dalam kelas-kelas tertentu berdasarkan karakteristik spektral atau atribut yang dimiliki. Prosesnya dimulai dengan menentukan data latih (training data), yaitu kumpulan piksel dengan kelas tertentu yang ditentukan oleh pengguna, seperti hutan, lahan pertanian, pemukiman, dan perairan. Selanjutnya, algoritma klasifikasi seperti Maximum Likelihood Classifier (MLC), Random Forest, atau Support Vector Machine (SVM) digunakan untuk mempelajari pola dari data latih, yang kemudian diterapkan ke seluruh citra untuk mengklasifikasikan piksel-piksel lainnya. Setelah proses klasifikasi selesai, hasilnya divalidasi dengan membandingkan hasil klasifikasi dengan data referensi atau data lapangan menggunakan metrik seperti matriks kebingungan (confusion matrix) untuk menilai akurasi. Metode ini memiliki keunggulan berupa kontrol pengguna yang tinggi dan relevansi hasil yang sesuai dengan kondisi lapangan, namun juga memiliki keterbatasan, seperti ketergantungan pada kualitas data latih dan resolusi citra. Dalam konteks analisis perubahan lahan, metode ini sangat berguna untuk memetakan dan memantau perubahan penggunaan lahan secara detail dan akurat.

Hasil dan Pembahasan

Menurut Martin (1993) dalam Wahyunto et al, (2001) Perubahan penggunaan lahan adalah bertambahnya suatu penggunaan lahan dari satu sisi penggunaan ke penggunaan yang lainnya diikuti dengan berkurangnya tipe penggunaan lahan yang lain dari suatu waktu ke waktu berikutnya, atau berubahnya fungsi suatu lahan pada kurun waktu yang berbeda. Perubahan tutupan lahan sering kali disebabkan oleh banyak faktor, salah satunya yaitu semakin tinggi kepadatan penduduk di suatu daerah maka juga kemungkinan semakin tinggi perubahan penggunaan lahan yang terjadi, Akibatnya perubahan ini bisa berdampak pada ekosistem, lingkungan, serta sosial ekonomi masyarakat.

Berdasarkan hasil pengolahan peta perubahan tutupan lahan didapatkan hasil yang ditampilkan pada Tabel 1 Perubahan tutupan Lahan Kecamatan Tegalombo Tahun 2017 – 2023, Didapat perubahan tutupan lahan yang lebih condong pada tutupan lahan vegetasi tegakan sebesar 966 Ha yang berarti 3,38 % dari luas Kecamatan Tegalombo itu sendiri. Dari tahun ke tahun kepadatan penduduk di Kecamatan Tegalombo semakin meningkat hal ini dibuktikan karena pada saat tahun 2017 lahan terbangun memiliki luas 1281 Ha akan tetapi saat tahun 2023 memiliki luasan 1473 Ha yang berarti memiliki penambahan luas sebesar 192 atau 4,06 % dari luasan Kecamatan Tegalombo.

Tabel 1. Perubahan Tutupan Lahan

Sedangkan untuk peta tutupan lahan dapat dilihat dibawah ini:

SS Peta Tutupan Lahan

Daftar Pustaka

Wahyunto et al. (2001). “Studi Perubahan Lahan di Sub DAS Citarik, Jawa Barat dan DAS Kaligarang Jawa Tengah.” Prosiding Seminar Nasional Multifungsi Lahan Sawah. Hal 39 ‐ 40. Bogor 1 Mei 2001.

Derajat, R. M., Sopariah, Y., Aprilianti, S., Taruna, A. C., Tisna, H. A. R., Ridwana, R., & Sugandi, D. (2020). Klasifikasi tutupan lahan menggunakan citra landsat 8 operational land imager (oli) di kecamatan pangandaran. Jurnal Samudra Geografi, 3(1), 1-10.

Data Publications

Analisis Kesesuaian Lokasi dan Peluang Pasar untuk Ekspansi Gerai HokBen Berbasis Location Intelligence di Kota Surabaya

Food & Beverages

06 Sep 2026

Ridhwan Saputra

Analisis Kesesuaian Lokasi dan Peluang Pasar untuk Ekspansi Gerai HokBen Berbasis Location Intelligence di Kota Surabaya

Analisis site selection ekspansi gerai HokBen di Kota Surabaya menggunakan GIS untuk mengintegrasikan land suitability, market opportunity, demografi, POI, aksesibilitas, dan harga lahan. Hasil analisis QGIS dibandingkan dengan GEO MAPID Site Selection untuk mengidentifikasi area potensial berdasarkan kesesuaian lokasi dan peluang pasar.

24 min read

232 view

Evaluasi Keterjangkauan dan Usulan Rerouting Angkutan Kota Berbasis Location Analytics di Kota Malang, Jawa Timur

Transportation

04 Sep 2026

Meutia Amirotun Nuha

Evaluasi Keterjangkauan dan Usulan Rerouting Angkutan Kota Berbasis Location Analytics di Kota Malang, Jawa Timur

Penelitian ini mengevaluasi keterjangkauan pelayanan angkutan kota di Kota Malang dan menyusun alternatif rerouting berbasis location analytics. Keterjangkauan dianalisis menggunakan buffer 400 meter terhadap jaringan trayek eksisting, kemudian distribusi penduduk pada kawasan permukiman digunakan untuk mengidentifikasi population service gap. Kawasan yang belum terlayani dikelompokkan menjadi 27 cluster dan lima cluster dengan service gap terbesar dipilih sebagai Priority Service Area. Analisis selanjutnya mempertimbangkan jaringan jalan, pusat aktivitas, keterhubungan terhadap trayek eksisting, dan akses transportasi regional untuk menyusun koridor kandidat. Hasil menunjukkan bahwa pelayanan angkot eksisting menjangkau sekitar 616.575 jiwa atau 69,33% penduduk Kota Malang, sementara 272.784 jiwa belum terlayani. Skenario rerouting pada lima kawasan prioritas mampu menambah jangkauan terhadap sekitar 145.101 penduduk sehingga coverage meningkat menjadi 85,64%. Selain itu, 53 dari 56 POI prioritas berada dalam jangkauan pelayanan setelah skenario diterapkan. Temuan menunjukkan bahwa penanganan service gap secara terarah dapat meningkatkan keterjangkauan tanpa harus memperluas jaringan ke seluruh kawasan residual. Hasil penelitian merupakan screening spasial awal yang masih memerlukan validasi teknis dan operasional sebelum implementasi.

26 min read

225 view

12 Data

1 Projects

Analisis Sweet Spot Location Attractiveness Bagi Pengembangan Properti Co-Living di Area Perkotaan Yogyakarta

Real Estate

06 Sep 2026

Wildan Rafi Fadlilah

Analisis Sweet Spot Location Attractiveness Bagi Pengembangan Properti Co-Living di Area Perkotaan Yogyakarta

Panduan ekspansi co-living yang terukur di Yogyakarta untuk pengembang properti dalam menghadapi kebutuhan pasar dan tekanan kompetisi

41 min read

200 view

1 Projects

Rekomendasi Lokasi Optimal Pengembangan Kawasan Permukiman dengan Metode Multi-Criteria Scoring di Kawasan BSD Barat, Kabupaten Tangerang

Real Estate

04 Sep 2026

Asti Ardiningrum

Rekomendasi Lokasi Optimal Pengembangan Kawasan Permukiman dengan Metode Multi-Criteria Scoring di Kawasan BSD Barat, Kabupaten Tangerang

Penelitian dengan analisis spasial multi-kriteria pada kawasan BSD Baru mengidentifikasi bahwa wilayah selatan (sebagian Jatake, Situ Gadung, dan Sampora) merupakan lokasi paling optimal (Sangat Sesuai) untuk kawasan permukiman karena didukung akses langsung Tol Serpong–Balaraja dan stasiun KRL. Temuan yang selaras dengan RTRW 2021–2031 dan Masterplan BSD City ini menempatkan wilayah selatan sebagai prioritas utama pembangunan bagi pengembang sekaligus opsi hunian dan investasi terbaik bagi masyarakat.

14 min read

221 view

1 Projects

Terms and Conditions
Introductions
  • MAPID is a platform that provides Geographic Information System (GIS) services for managing, visualizing, and analyzing geospatial data.
  • This platform is owned and operated by PT Multi Areal Planing Indonesia, located at