Pemodelan prediksi dan kesesuaian perubahan penggunaan lahan menggunakan Cellular Automata-Artificial Neural Network (CA-ANN)

The increase in population and economic growth Sleman Regency causes an the need for land even though theory area of ??places does not increase. In order to meet needs land, many use conversions occur. This study aims determine changes, predict accuration using Artificial Neural Network (ANN) Cellular Automata (CA) models. model builder on ArcMap is carried out preparation spatial data before further analysis QuantumGIS with CA-ANN changes reclassify method ArcMAp test accuracy 2019 existing ones. used form 2015 2017 as well supporting or variables road distribution educational places. results showed that there was a considerable amount 287,342 Ha, while paddy fields actually decreased by 291,93 Ha. Modeling shows very strong results, namely Kappa Index .95621 correction 97.14082%. Results prediction conformity suitable percentage 93,52%. Peningkatan jumlah penduduk dan pertumbuhan perekonomian di Kabupaten menyebabkan meningkatnya kebutuhan lahan padahal secara teori menyatakan bahwa luas suatu daerah tidak mengalami pertambahan. Demi memenuhi tersebut banyak terjadi konversi penggunaan lahan. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi melakukan akurasi kesesuaian perubahan menggunakan (CA). Model pada dilakukan persiapan spasial sebelum analisis lanjutan dengan memprediksikan dalam menguji tahun eksisting yang ada. Data digunakan berupa serta atau variabel pendukung jalan sebaran tempat pendidikan. Hasil penelitian menunjukkan adanya pertambahan sebagai pemukiman cukup yakni sebesar Ha sedangkan sawah justru penurunan Pemodelan hasil sangat kuat Indeks 0,95621 koreksi 97,14082%. prediksi persentase sesuai