ANALISIS DAN PREDIKSI PERUBAHAN TUTUPAN LAHAN DI PROVINSI BENGKULU BERDASARKAN CITRA LANDSAT DENGAN CELLULAR AUTOMATA MARKOV CHAIN

Tutupan lahan merupakan material fisik pada permukaan bumi yang dapat
diamati dengan menggunakan hasil interpretasi citra penginderaan jauh.
Oleh karena itu, perubahan tutupan lahan perlu dianalisis dan diprediksi
untuk mendukung pengambilan kebijakan dalam pengelolaan sumber daya
alam dan lingkungan hidup. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk
menganalisis perubahan tutupan lahan di Provinsi Bengkulu pada tahun
2013 sampai 2022, serta prediksinya pada tahun 2025. Penelitian ini
memanfaatkan data citra Landsat 8. Prediksi tutupan lahan menggunakan
data parameter ketinggian, kemiringan lereng, jarak dari jalan dan jarak dari
sungai. Klasifikasi tutupan lahan yang terdiri dari Non Hutan, Hutan, dan
Sawit menggunakan metode Random Foresr. Prediksi tutupan lahan
dilakukan menggunakan model Cellular Automata Markov Chain dan
Artificial Neural Network (ANN). Hasil penelitian menunjukkan tutupan
lahan di Provinsi Bengkulu pada tahun 2013 hingga 2022 didominasi oleh
Hutan. Klasifikasi tutupan lahan menghasilkan tingkat akurasi 0,994 pada
tahun 2022. Akurasi hasil prediksi tutupan lahan tahun 2022 memiliki nilai
kappa 81,42% dan % of Correctness sebesar 88,11%.
Kata Kunci: Tutupan Lahan, Cellular Automata Markov Chain, ANN,
Prediksi