Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Geodesi Undip
Isnan Hanif Widigdo
Department of Geodesy Engineering, Universitas Diponegoro, Jl. Prof. Sudarto, SH, Tembalang, Semarang, Indonesia 50275
Earth & Planetary Sciences

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
PEMODELAN PERUBAHAN PENGGUNAAN LAHAN DENGAN TEKNIK ARTIFICIAL NEURAL NETWORK-MULTILAYER PERCEPTRON Isnan Hanif Widigdo
Jurnal Geodesi UNDIP Vol 10, No 4 (2021): Jurnal Geodesi Undip
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Kabupaten Tegal mengalami perkembangan secara terus menerus yang mengakibatkan pertumbuhan penduduk dan pusat-pusat pertumbuhan baru dengan cepat. Jumlah penduduk Kabupaten Tegal selalu meningkat tiap tahun. Data BPS mencatat pada tahun 2018 jumlah penduduk mencapai 1.437.225 jiwa sedangkan pada tahun 2020 jumlah penduduk mencapai 1.573.087 jiwa. Prediksi penggunaan lahan dibutuhkan untuk mengontrol perubahan lahan yang terjadi. Hal ini dilakukan guna terarahnya pembangunan suatu wilayah sesuai dengan Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW) yang telah disusun. Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengetahui perubahan penggunaan lahan dan memprediksi penggunaan lahan di sebagian wilayah Kabupaten Tegal dengan menggunakan Artificial Neural Network (ANN) dan MultiLayer Perceptron (MLP). Metode digitasi digunakan untuk mendapatkan tiap kelas dari penggunaan lahan 2010, 2015 dan 2020 berdasarkan peta dasar citra resolusi tinggi SPOT 4, SPOT 7 dan SPOT 6. Hasil penelitian menunjukkan adanya perubahan penggunaan lahan tahun 2010, 2015, dan 2020 di wilayah penelitian. Perubahan berupa penurunan luas yang signifikan pada lahan basah sebesar 760,361 hektare sedangkan penambahan luas terjadi pada permukiman sebesar 636,935 hektare. Pemodelan perubahan penggunaan lahan dilakukan validasi model untuk menunjukkan hasil model yang baik dengan nilai pada Kappa sebesar 0,76.
Co-Authors