Analisis Klaster Bentuk Lahan Dengan Pendekatan Indeks Moran dan Local Indicators of Spatial Association (LISA) di Kabupaten Gorontalo

Penulis

  • Sri Rahmawati Habie Ilmu Perencanaan Wilayah, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.22487/peweka.v5i1.105

Kata Kunci:

Landform, Population Density, Moran’s I, LISA, Spatial Pattern

Abstrak

Bentuk lahan mencerminkan interaksi antara proses geologi, hidrologi, dan aktivitas manusia, yang memengaruhi kapasitas wilayah dalam mendukung aktivitas sosial-ekonomi. Penelitian ini menganalisis pola spasial bentuk lahan di Kabupaten Gorontalo dan hubungannya dengan kepadatan penduduk menggunakan Indeks Moran dan Local Indicators of Spatial Association (LISA). Data meliputi peta bentuk lahan, batas administrasi wilayah, dan kepadatan penduduk tahun 2024. Analisis dilakukan secara global (Moran’s I), lokal (LISA), pendekatan median, serta Bivariate Moran’s I. Hasil menunjukkan distribusi bentuk lahan relatif acak dengan autokorelasi lemah, sementara kepadatan penduduk cenderung berlawanan antar wilayah. Pendekatan median dan analisis bivariat mengungkap struktur spasial tersembunyi dan outlier seperti “Low-High” dan “High-Low”, menunjukkan ketidaksesuaian lokal antara karakter fisik dan tekanan demografis. Temuan ini menekankan pentingnya pendekatan mikro spasial adaptif dalam perencanaan ruang serta perlunya mempertimbangkan variabel tambahan untuk pengembangan wilayah berkelanjutan.

Referensi

Anselin, L. (1995). Local indicators of spatial association—LISA. Geographical Analysis, 27(2), 93–115. https://doi.org/10.1111/j.1538-4632.1995.tb00338.x

Bone, C., Dragicevic, S., & Roberts, A. (2013). A fuzzy-constrained agent-based model of settlement dynamics. Computers, Environment and Urban Systems, 41, 34–45. https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2013.03.003

Budiyanto, E., & Wijaya, A. (2022). Analisis bentuk lahan dan pemanfaatannya terhadap perubahan tata guna lahan di Kabupaten Sleman. Jurnal Geografi Lingkungan, 6(1), 45–56.

Coca, O., & Ricaurte-Villota, C. (2022). Spatial analysis of geomorphological complexity in the Colombian Pacific coast. Journal of Coastal Research, 38(4), 780-795.

eBrary. (2020). Local Moran’s I – Spatial analysis with R. https://ebrary.net/217235/geography/local_moran_s

Jiao, L., & Liu, Y. (2012). Spatial analysis on urban land use patterns: A case study of Wuhan, China. Procedia Environmental Sciences, 13, 961–970. https://doi.org/10.1016/j.proenv.2012.01.089

Liang, X., Li, X., & Wang, L. (2017). A bivariate spatial autocorrelation analysis of land use and population density. Sustainability, 9(6), 1042. https://doi.org/10.3390/su9061042

Liu, Y., et al. (2025). Topographic clustering and spatial autocorrelation in the Qinghai-Tibet Plateau. Geomorphology, 430, 108-120.

Masruroh, L., Irawan, A., & Anam, M. (2024). Comprehensive spatial analysis for landslide susceptibility and zoning prioritization. Environmental Science and Pollution Research, 31(2), 12345–12360.

Monzur, T. (2015). Local spatial auto-correlation calculation. ResearchGate. https://www.researchgate.net/publication/283352610

Nasruddin, N., Wibowo, A., & Mahmud, I. (2020). Klasifikasi geomorfologi untuk perencanaan tata ruang. Jurnal Geomorfologi Indonesia, 4(2), 112–124.

Ord, J. K., & Getis, A. (1995). Local spatial autocorrelation statistics: Distributional issues and an application. Geographical Analysis, 27(4), 286–306. https://doi.org/10.1111/j.1538-4632.1995.tb00912.x

Penn State University. (2023). Project 4: Local indicators of spatial association. GEOG 586: Spatial Analysis. https://www.e-education.psu.edu/geog586/node/673

Santi, E., Pravitasari, A. E., & Lubis, I. (2023). Mapping of spatial distribution and spatial autocorrelation patterns of poverty in all regencies/cities in Indonesia. Journal of Applied Geospatial Information, 4(1), 45–54.

Sholihin, M., Erda, G., Sari, P. D., Wicaksono, A. S., & Faiz, S. (2024). Analysis of the spatial distribution pattern of poverty percentage in Central Java using the spatial autocorrelation approach. Theta: Journal of Statistics, 5(1), 22–31.

Utomo, D. L. (2023). Analisis autokorelasi spasial pada kampung reforma agraria di Kabupaten Buleleng. Jurnal Pertanahan, 13(2), 87–96.

Wang, J., Zhang, Y., & Li, Y. (2021). Spatial autocorrelation analysis of urban form and population distribution in China. Urban Studies, 58(12), 2456–2474. https://doi.org/10.1177/0042098020968102

Yan, R., et al. (2021). Spatial autocorrelation of land characteristics in red beds ecosystems. Catena, 202, 105-118.

Zhang, Y. (2020). Spatial autocorrelation analysis of urban heat island and land use. Remote Sensing, 12(3), 456. https://doi.org/10.3390/rs12030456

Diterbitkan

2026-05-28

Cara Mengutip

Habie, S. R. (2026). Analisis Klaster Bentuk Lahan Dengan Pendekatan Indeks Moran dan Local Indicators of Spatial Association (LISA) di Kabupaten Gorontalo. Jurnal Peweka Tadulako, 5(1), 77–85. https://doi.org/10.22487/peweka.v5i1.105