Identifikasi Faktor Pendorong Utama Perubahan Tutupan dan Penggunaan Lahan Berbasiskan Metode Random Forest di Provinsi Jawa Timur TUGAS AKHIR SARJA A Karya ilmiah yang diajukan sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar SARJAA TEKIK pada Program Studi Teknik Geodesi dan Geomatika Oleh Muhammad Andhika Pratama 15119028 PROGRAM STUDI TEK IK GEODESI DA GEOMATIKA FAKULTAS ILMU DA TEKOLOGI KEBUMIA ISTITUT TEKOLOGI BADUG LEMBAR PEGESAHA TUGAS AKHIR SARJA A Tugas Akhir Sarjana dengan judul “Identifikasi Faktor Pendorong Utama Perubahan Tutupan dan Penggunaan Lahan Berbasiskan Metode Random Forest” adalah benar dibuat saya sendiri dan belum pernah dibuat dan diserahkan sebelumnya, baik sebagian ataupun seluruhnya, baik oleh saya ataupun orang lain, baik di ITB maupun di institusi pendidikan lainnya. Bandung, 13 Juli 2023 Penulis, Muhammad Andhika Pratama 15119028 Diperiksa dan disetujui oleh, Pembimbing I Dr. Riantini Virtriana, S.T., M.T. NIP. 198209132014042001 Pembimbing II Ratri Widyastuti S.T., M.T. NOPEG. 119110013 Disahkan oleh, Ketua Program Studi Teknik Geodesi dan Geomatika Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian Institut Teknologi Bandung Dr.rer.nat. Wiwin Windupranata, S.T., M.Si. 19740504 1999031001 g Abstrak Perubahan dan penggunaan lahan merupakan isu yang penting dalam pengelolaan sumber daya alam dan pembangunan berkelanjutan. Memahami faktor-faktor yang berkontribusi pada perubahan lahan dapat memberikan wawasan yang berharga untuk pengambilan keputusan dan perencanaan wilayah. Dalam dekade terakhir, Jawa Timur mengalami fenomena perubahan lahan yang cukup signifikan yang berdampak negatif pada lingkungan dan kehidupan manusia, sehingga perlu dilakukan upaya pengendalian lahan dengan mengidentifikasi faktor pendorong terjadinya perubahan lahan yang mewakili aspek fisik seperti elevasi, kemiringan lereng, dan jenis tanah, aspek sosial berupa pertumbuhan penduduk dan ekonomi berupa aksesibilitas. Tujuan penelitian ini yaitu menganalisis pola perubahan lahan pada tahun 2000 – 2018 dan mengidentifikasi faktor pendorong utama perubahan tutupan lahan di Jawa Timur. Metode regresi random forest merupakan jenis machine learning yang digunakan dalam penelitian ini karena mampu mengatasi kompleksitas dalam data serta memiliki kemampuan untuk mengidentifikasi dan mengevaluasi pengaruh faktor pendorong terhadap perubahan lahan, sedangkan untuk pola perubahan lahan, analisis dilakukan dengan membagi menjadi 3 periode dengan interval 6 tahun. Data yang digunakan dalam penelitian ini meliputi data tutupan lahan yang bersumber KLHK, data DEM, data GRIP, data Soil Map of the World, data administrasi Jawa Timur serta data Worldpop. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa pada 3 periode perubahan lahan, kelas lahan hutan berpotensi menjadi pertanian lahan kering dan kelas vegetasi tergenang berpotensi menjadi tambak. Kawasan terbangun memiliki persentase kenaikan terbesar yaitu 33,24% sementara lahan terbuka memiliki persentase penurunan terbesar yaitu 22,37%. Hasil model regresi random forest dengan variabel independen berupa 7 faktor pendorong dan variabel dependen menggunakan luas perubahan lahan didapatkan nilai koefisien determinasi sebesar 87,26% yang menandakan pengaruh kuat dari faktor pendorong terhadap tingkat luas perubahan, dengan variabel jarak ke pusat ekonomi sebagai faktor pendorong utama. Kata kunci: pola perubahan lahan, machine learning, regresi random forest Abstract Change and land use is an important issue in the management of natural resources and sustainable development. Understanding the factors contributing to land change can provide valuable insights for regional decision-making and planning. In the last decade, East Java has experienced a significant phenomenon of land change which has a negative impact on the environment and human life, so it is necessary to carry out land control efforts by identifying the driving factors for land change which represent physical aspects such as elevation, slope, and soil type. social in the form of population growth and economic in the form of accessibility. The purpose of this research is to analyse the pattern of land cover change in 2000 – 2018 and identify the main driving factors for land cover change in East Java. The random forest regression method is a type of machine learning used in this study because it can overcome complexity in data and has the ability to identify and assess the influence of factors driving land change, while for land change patterns, the analysis is carried out by dividing into 3 periods with interval of 6 years. The data used in this research includes land cover data from the Ministry of Environment and Forestry, DEM data, GRIP data, Soil Map of the World data, East Java administration data and Worldpop data. The results of the study show that in 3 periods of land change, the forest land class has the potential to become dry land and the inundated vegetation class has the potential to become ponds.