Dinamika Perubahan Tutupan Lahan dan Tantangan Kebijakan Tata Ruang di Kabupaten Wonogiri, Jawa Tengah, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Land cover changes in Wonogiri Regency are closely related to increased urbanization and development in the Subosukowonosraten area, which has an impact on increasing the risk of disasters such as landslides and floods. This study aims to analyze the patterns and trends of land cover changes in 2019, 2022, and 2025 as a basis for evaluating the implementation of the Wonogiri Regency Spatial Plan (RTRW). A spatial quantitative method was used by classifying 10-meter-resolution Sentinel-2 imagery using the Random Forest algorithm through the Google Earth Engine platform. The results of the analysis show a decrease in natural/semi-natural vegetation cover and an increase in residential/mixed land areas, especially in Eromoko, Wonogiri, and Baturetno Districts. Natural/semi-natural vegetation cover decreased from 61.87% (2019) to 60.30% (2025), while residential/mixed buildings increased from 5.40% (2019) to 6.62% (2025). Other cultivated land tends to be stable. This finding indicates the need for regular evaluation of the implementation of the Spatial Planning (RTRW) and spatial use control interventions to reduce disaster risk and maintain the region's ecological function. This study provides multi-temporal empirical evidence based on Sentinel-2 imagery and the Random Forest algorithm in GEE to assess the suitability of the RTRW at the district level and identify priority locations for spatial planning policy revision and mitigation strategies. Perubahan tutupan lahan di Kabupaten Wonogiri menunjukkan keterkaitan erat dengan peningkatan urbanisasi dan pembangunan kawasan Subosukowonosraten, yang berdampak pada meningkatnya risiko bencana seperti longsor dan banjir. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola dan tren perubahan tutupan lahan pada tahun 2019, 2022, dan 2025 sebagai dasar evaluasi terhadap implementasi Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW) Kabupaten Wonogiri. Metode kuantitatif spasial digunakan dengan mengklasifikasikan citra Sentinel-2 beresolusi 10 meter menggunakan algoritma Random Forest melalui platform Google Earth Engine. Hasil analisis menunjukkan adanya penurunan tutupan vegetasi alami/semi-alami dan peningkatan luas lahan permukiman/campuran, terutama di Kecamatan Eromoko, Wonogiri, dan Baturetno. Tutupan vegetasi alami/semi-alami menurun dari 61,87% (2019) menjadi 60,30% (2025), sementara bangunan permukiman/campuran meningkat dari 5,40% (2019) menjadi 6,62% (2025). Lahan tanaman budidaya lainnya cenderung stabil. Temuan ini mengindikasikan perlunya evaluasi berkala terhadap pelaksanaan RTRW serta intervensi pengendalian pemanfaatan ruang guna mengurangi risiko bencana dan menjaga fungsi ekologis wilayah. Studi ini memberikan bukti empiris multi-temporal berbasis citra Sentinel-2 dan algoritma Random Forest di GEE untuk menilai kesesuaian RTRW di tingkat kabupaten, serta mengidentifikasi lokasi prioritas bagi revisi kebijakan tata ruang dan strategi mitigasi.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».