Melola Discovery

← Melola Discovery

Open access Jurnal

Prediksi Perubahan Lahan Terbangun Dengan OBIA LCM Pada Citra Terfusi di Kota Kendari

JAGAT (Jurnal Geografi Aplikasi dan Teknologi) · Vol. 5 No. 2 (2021) · pp. 170–182

DOI
10.33772/jagat.v5i2.21621
ISSN
2684-6705
Published
2021-10-28
Publisher
Halu Oleo University
Language
eng
License
creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0

Abstract

Abstrak: Penggunaan lahan disetiap tahunnya akan mengalami perubahan. Perkembangan tersebut bisa jadi tidak terkendali, sehingga perencanaan prediksi perubahan lahan penting untuk dikaji. Dalam memprediksi dapat dilakukan dengan menggunakan citra, khususnya citra Landsat. Penelitian ini bertujuan untuk: (1) distribusi penggunaan lahan terbangun di Kota Kendari pada tahun 2014 dan 2019 dengan metode OBIA pada citra terfusi; (2) melihat arah perubahan penggunaan lahan terbangun di Kota Kendari pada tahun 2024 dan 2029 dengan metode Land Change Modeler (LCM). Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode klasifikasi penggunaan lahan berbasis piksel OBIA dan pemodelan prediksi perubahan penggunaan lahan Land Change Modeler (LCM). Hasil penelitian ini antara lain: (1) luas lahan terbangun pada tahun 2014 di Kota Kendari seluas 6.061,85 hektar dan luas penggunaan lahan terbangun di Kota Kendari pada tahun 2019 seluas 6.716,96 hektar dengan perubahan penggunaan lahan terbangun tahun 2014 sampai dengan tahun 2019 dengan pertambahan luas 2,43%; (2) Arah perubahan penggunaan lahan terbangun di Kota Kendari diprediksikan cenderung berkembang ke arah Kecamatan Baruga karena dipengaruhi oleh dua faktor yaitu kemiringan lereng dan jaringan jalan. Kata Kunci: Penggunaan Lahan, Landsat 8 OLI, Penajaman Citra, OBIA, LCM Abstract: Land use will change every year. The development may be uncontrollable, so predictive planning of land changes is important to review. In predicting can be done using imagery, especially Landsat imagery. This study aims to:(1) the distribution of land use built in Kendari City in 2014 and 2019 with OBIA method on diffusion imagery; (2) see the direction of land use changes built in Kendari City in 2024 and 2029 with land change modeler (LCM) method. The methods used in this study are OBIA pixel-based land use classification method and land use change prediction modeling land change modeler (LCM). The results of this study include: (1) land area built in 2014 in Kendari City aswide as 6,061.85 hectars and land use area built in Kendari City in 2019 aswide as 6,716.96 hectars with land use changes built in 2014 to 2019 with an increase of 2.43%; (2) The direction of land use changes built in Kendari City is predicted to tend to develop towards Baruga Subdistrict because it is influenced by two factors, namely slope and road network. Keywords: Land Use, Landsat 8 OLI, Image Sharpening, OBIA, LCM

Collaboration network of the authors

40 authors · 112 co-authorship links · showing the 40 most connected

Hover or tap a name to highlight its co-authors. Double-click to open the author's page.

  • Universitas Halu Oleo
  • Affiliation unknown
  • Different organisations
  • Same organisation
  • Affiliation unknown
  • Thicker line = more joint articles · bigger circle = more articles
Show as table
Co-authorOrganisationJoint articles
Djafar MeyAffiliation unknown8
Golok JayaAffiliation unknown5
Ahmad HidayatAffiliation unknown4
Laode M Golok JayaAffiliation unknown3
Nurgiantoro NurgiantoroAffiliation unknown3
Syamsul Razak HaratyUniversitas Halu Oleo2
Al RubaiynAffiliation unknown2
Jahidin JahidinAffiliation unknown2
Derick Christopher Ambo MasseAffiliation unknown1
Weka WidayatiAffiliation unknown1
Sri HastiAffiliation unknown1
Salahudin SalahudinAffiliation unknown1
La Ode Muh. Iradat SalihinAffiliation unknown1
Deriyawan DeriyawanAffiliation unknown1
Irfan IdoAffiliation unknown1
Adin Fitra IrawanAffiliation unknown1
La Ode HadiniAffiliation unknown1
Wahab WahabUniversitas Halu Oleo1
Marzuki MarzukiAffiliation unknown1
La Ode ResteleAffiliation unknown1
Muliati MuliatiAffiliation unknown1
Isyati AndrianiAffiliation unknown1
Suriani SurianiAffiliation unknown1
Jusmianto JusmiantoAffiliation unknown1
Laode Muh. Golok JayaAffiliation unknown1
Sulpiana SulpianaAffiliation unknown1
Iradat SalihinAffiliation unknown1
Al FirmanAffiliation unknown1
Hacrawati HacrawatiAffiliation unknown1
Jamal HarimudinAffiliation unknown1
Amilusri AmilusriAffiliation unknown1
Hariyanto ArifAffiliation unknown1
Anitawati AnitawatiAffiliation unknown1
La Ode, Muh Golok JayaAffiliation unknown1
Safrina T Safrina TAffiliation unknown1
Muhammad ApdalAffiliation unknown1
Ikkarnila IkkarnilaAffiliation unknown1

Affiliations come from OpenAlex; journal OAI-PMH metadata carries none. Authors without an OpenAlex ID are matched by name, which can merge or split people.

Metadata source: OAI-PMH (metadata jurnal) https://ojs.uho.ac.id/index.php/jagat/oai, first harvested 30 Okt 2026, last seen 30 Okt 2026.
Original metadata (oai_dc)
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/  http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
	<dc:title xml:lang="en-US">Prediksi Perubahan Lahan Terbangun Dengan OBIA LCM Pada Citra Terfusi di Kota Kendari</dc:title>
	<dc:creator>El-Mi’Raj, Adnan Maulana</dc:creator>
	<dc:creator>Saleh, Fitra</dc:creator>
	<dc:creator>Salihin, L.M Iradat</dc:creator>
	<dc:description xml:lang="en-US">Abstrak: Penggunaan lahan disetiap tahunnya akan mengalami perubahan. Perkembangan tersebut bisa jadi tidak terkendali, sehingga perencanaan prediksi perubahan lahan penting untuk dikaji. Dalam memprediksi dapat dilakukan dengan menggunakan citra, khususnya citra Landsat. Penelitian ini bertujuan untuk: (1) distribusi penggunaan lahan terbangun di Kota Kendari pada tahun 2014 dan 2019 dengan metode OBIA pada citra terfusi; (2) melihat arah perubahan penggunaan lahan terbangun di Kota Kendari pada tahun 2024 dan 2029 dengan metode Land Change Modeler (LCM). Metode yang digunakan dalam penelitian ini  yaitu metode klasifikasi penggunaan lahan berbasis piksel OBIA dan pemodelan prediksi perubahan penggunaan lahan Land Change Modeler (LCM). Hasil penelitian ini antara lain: (1) luas lahan terbangun pada tahun 2014 di Kota Kendari seluas 6.061,85 hektar dan luas penggunaan lahan terbangun di Kota Kendari pada tahun 2019 seluas 6.716,96 hektar dengan perubahan penggunaan lahan terbangun tahun 2014 sampai dengan tahun 2019 dengan pertambahan luas 2,43%; (2) Arah perubahan penggunaan lahan terbangun di Kota Kendari diprediksikan cenderung berkembang ke arah Kecamatan Baruga karena dipengaruhi oleh dua faktor yaitu kemiringan lereng dan jaringan jalan. Kata Kunci : Penggunaan Lahan, Landsat 8 OLI, Penajaman Citra, OBIA, LCM Abstract: Land use will change every year. The development may be uncontrollable, so predictive planning of land changes is important to review. In predicting  can be done using  imagery, especially Landsat imagery. This study aims to:(1)  the distribution of land  use  built  in Kendari City in 2014 and 2019 with OBIA method on diffusion imagery; (2) see the direction of land use changes built in Kendari City in  2024 and 2029 with land change modeler  (LCM) method. The methods used in this study are OBIA pixel-based land  use  classification method and land use change prediction modeling land change modeler (LCM).  The results of this study include: (1) land area  built in 2014 in Kendari City aswide as 6,061.85 hectars and land use area built in Kendari City in 2019 aswide as 6,716.96 hectars with land use changes built in 2014 to 2019 with an increase  of  2.43%; (2) The direction of land use changes built in Kendari City  is predicted   to tend to  develop  towards  Baruga Subdistrict because it is influenced by two factors, namely slope and road network. Keywords: Land Use,  Landsat 8 OLI,  Image Sharpening,  OBIA, LCM</dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="en-US">Halu Oleo University</dc:publisher>
	<dc:contributor xml:lang="en-US"></dc:contributor>
	<dc:date>2021-10-28</dc:date>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
	<dc:type xml:lang="en-US">Peer-reviewed Article</dc:type>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:identifier>https://ojs.uho.ac.id/index.php/jagat/article/view/21621</dc:identifier>
	<dc:identifier>10.33772/jagat.v5i2.21621</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="en-US">JAGAT (Jurnal Geografi Aplikasi dan Teknologi); Vol 5, No 2 (2021): JAGAT (Jurnal Geografi Aplikasi dan Teknologi); 170-182</dc:source>
	<dc:source>2684-6705</dc:source>
	<dc:source>10.33772/jagat.v5i2</dc:source>
	<dc:language>eng</dc:language>
	<dc:relation>https://ojs.uho.ac.id/index.php/jagat/article/view/21621/pdf</dc:relation>
	<dc:rights xml:lang="en-US">Copyright (c) 2021 JAGAT (Jurnal Geografi Aplikasi dan Teknologi)</dc:rights>
	<dc:rights xml:lang="en-US">http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0</dc:rights>
</oai_dc:dc>