Sektor pertanian merupakan sektor andalan dalam perekonomian Kabupaten Malang. Namun Kabupaten Malang telah mengalami penurunan luas panen padi yang disebabkan oleh kekeringan. Salah satu upaya Pemerintah untuk mengatasi hal tersebut ialah dengan melakukan kegiatan pembangunan embung untuk pertanian. Penggunaan teknologi remote sensing (penginderaan jauh) merupakan salah satu alat yang efektif untuk memantau fenomena perubahan yang terjadi secara terus menerus dan dalam area yang luas dalam hal ini embung. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan dan menganalisis penggunaan klasifikasi SVM pada citra satelit dalam hal deteksi embung, serta mengetahui model prediksi perubahan lahan embung untuk pertanian di Kabupaten Malang. Penelitian ini menggunakan Support Vector Machine (SVM) untuk mengklasifikasi jenis tutupan lahan dan model Markov Cellular Automata (Markov-CA) untuk memprediksi perubahan tutupan lahan embung untuk pertanian berdasarkan peluang perubahan lahan. Model prediksi dibangun dengan kombinasi interval waktu yaitu tahun 2004-2009 dan 2009-2015 yang kemudian diuji untuk memprediksi tutupan lahan tahun 2015 dan 2020. Penelitian ini menggunakan citra satelit PlanetScope, Landsat 7 dan 8. Penelitian ini terdiri dari empat pekerjaan utama yaitu praproses citra satelit, klasifikasi citra satelit, deteksi dan model prediksi perubahan penggunaan lahan. Hasil penelitian menunjukan penambahan jumlah area contoh pada algoritme SVM berdampak pada waktu komputasi dan akurasi klasifikasi embung, dimana jumlah area contoh yang sedikit waktu komputasi 16 detik dan akurasi 0.5641. Sedangkan jumlah area contoh yang banyak waktu komputasi 307 detik dan akurasi 07093. Model prediksi Markov-CA memiliki akurasi yang baik daripada model aktual pada kasus deteksi perubahan lahan embung untuk pertanian di Kabupaten Malang sebesar 0.3834 dan 0.3769
