PROYEKSI TUTUPAN LAHAN TAHUN 2025 DAN 2026 DENGAN PENDEKATAN RANDOM FOREST CLASSIFIER DI SUB-DAS CIBEUSI, KECAMATAN JATINANGOR, KABUPATEN SUMEDANG, PROVINSI JAWAB BARAT

Abstrak

Perubahan tutupan lahan merupakan indikator penting dalam transformasi lingkungan yang dipengaruhi oleh aktivitas manusia. Perubahan ini dapat memperngaruhi berkurangnya daerah resapan air. Sub-DAS Cibeusi di Kecamatan Jatinangor, Kabupaten Sumedang, Jawa Barat, merupakan wilayah dengan potensi air tanah signifikan. Wilayah ini memegang peranan penting dalam menyediakan zona resapan air tanah. Sub-DAS Cibeusi terletak di perbatasan Kabupaten Sumedang dan Kabupaten Bandung, sehingga pembangunan di area tersebut dapat memengaruhi tutupan lahan yang berperan penting sebagai zona resapan air tanah. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi tutupan lahan di Sub-DAS Cibeusi pada tahun 2025 dan 2026 dengan menggunakan model Random Forest pada Google Earth Engine, berdasarkan perubahan tutupan lahan tahun 2020, 2021, dan 2023. Data yang digunakan diambil dari citra satelit Sentinel-2 dan Digital Elevation Model (DEM) Jawa Barat. Model Random Forest menghasilkan prediksi tutupan lahan tahun 2025 dengan akurasi 84% dan koefisien kappa 0,8, sementara prediksi tahun 2026 memiliki akurasi 83% dengan koefisien kappa 0,79. Hasil penelitian menunjukkan peningkatan tutupan lahan pemukiman sebesar 67,48%, penurunan hutan sebesar 50,17%, peningkatan lahan tanam 14,66%, peningkatan lahan kosong sebesar 82,42%, dan kenaikan signifikan pada jalan raya sebesar 635,84%. Proyeksi ini harus diperhatikan dalam tata kelola ruang agar zona resapan air tetap terjaga dan Sub-DAS Cibeusi mampu mempertahankan ruang terbuka hijau, sehingga sumber daya air di wilayah tersebut dapat terjaga secara optimal.
Kata Kunci: Tutupan Lahan, Machine Learning, Random Forest, Remote Sensing, Sentinel-2.