## ANALISIS PERUBAHAN TUTUPAN LAHAN DI AREAL KONSESI IUPHHK-HA PT BINTANG LIMA MAKMUR KABUPATEN MALUKU TENGAH

## ANALYSIS  LAND COVER CHANGES IN IUPHHK-HA CONCESSION AREA PT BINTANG LIMA MAKMUR, CENTRAL MALUKU REGENCY.
Oleh
Ellen Papilaya 1) Ronny Loppies 2) Aryanto Boreel 3*)
1) Mahasiswa Program Studi Kehutanan Universitas Pattimura, Ambon 97123
2,3) Dosen Program Studi Kehutanan Universitas Pattimura, Ambon 97123 Email: boreelarie@gmail.com Diterima:5 September 2023
Disetujui: 8 Oktober 2023

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan  Menganalisis tutupan lahan di areal konsesi IUPHHK-Ha PT. Bintang Lima Makmur, Menganalisis  perubahan  tutupan  lahan  di  areal  konsesi  IUPHHK-Ha  PT.  BLM  tahun  2010-2020,  dan Mengidentifikasi  faktor-faktor  penyebab  perubahan  tutupan  lahan  di  areal  konsesi  IUPHHK-Ha  PT.BLM. Penelitian ini menggunak citra satelit landsat 7 ETM tahun 2010 dan landsat 8 OLI tahun 2015, 2020 (Path 108, Row 62). Yang di unduh langsung dari website United States Geological Survei (USGS) ( https://glovis.usgs.gov/ ). Penelitian  ini  menggunakan  klasifikasi  terbimbing,  hasil  klasifikasi  tutupan  lahan  tahun  2010,2015,  dan  2020 terdiri atas hutan lahan kering primer, hutan lahan kering sekunder, semak belukar, pertanian lahan kering campur semak,  lahan  terbuka,  dan  tubuh  air,  dari  tahun  2010  ke  tahun  2020  kelas  tutupan  lahan  yang  mengalami perubahan terbesar yaitu hutan lahan kering sekunder sebesar 25,25%, dan yang terkecil adalah tubuh air sebesar 0,10%, dan faktor yang mempengaruhi perubahan tutupan lahan yaitu; aktivitas produksi PT. BLM dan juga mata pencarian penduduk sekitar.

## Kata kunci : Perubahan tutupan lahan, Citra landsat, IUPHHK-HA, PT. BLM

## Abstract
This  study  aims  to  analyze  land  cover  in  the  concession  area  of  IUPHHK-Ha  PT.  Bintang  Lima  Makmur, Analyzing land cover changes in the IUPHHK-Ha concession area of PT. BLM 2010-2020, and Identifying the factors causing land cover changes in the IUPHHK-Ha concession area of PT. BLM. This research uses Landsat 7 ETM satellite imagery in 2010 and Landsat 8 OLI in 2015, 2020 (Path 108, Row 62). Downloaded directly from the  United  States  Geological  Survey  (USGS)  website  (https://glovis.usgs.gov/).  This  study  uses  a  guided classification, the results of land cover classification in 2010, 2015, and 2020 consisting of primary dry land forest, secondary dry land forest, shrubs, dry land mixed bush agriculture, open land, and bodies of water, from 2010 to 2020 the land cover class that experienced the largest change was secondary dryland forest at 25.25%, and the smallest was water bodies at 0.10%, and factors that influence land cover changes, namely; production activities of PT. BLM and also the livelihoods of local residents.

## Keywords: Land cover change, Landsat imagery, IUPHHK-HA, PT. BLM

## PENDAHULUAN
Luas  daratan  di  Provinsi  Maluku  adalah  5.510,5  ribu  ha  yang  terdiri  dari  areal  hutan  seluas 3.919,7 ribu ha,dan areal tak berhutan seluas 1 591,4 ribu ha. Areal berhutan seluas 3.919,7 ribu ha tersebut  terdiri  dari  hutan suaka alam (HSA)  seluas 429.538,  hutan  lindung  (HL)  627.256  ha, hutan produksi terbatas(HPT) 894.258 ha, hutan produksi (HP) 643.699, hutan konversi (HPK) 1. 324.866 ha (BPS Maluku, 2019). Khusus untuk areal hutan produksi dan produksi terbatas, telah dikelola untuk menghasilkan kayu bulat oleh berbagai pihak seperti pengusaha HPH, IUPHHK, maupun masyarakat secara individu serta kelompok usaha (koperasi) dan lainnya dan telah berlangsung sejak awal tahun 1970-an.
PT. Bintang Lima Makmur berada di Kabupaten Maluku Tengah yang mulai beroperasi sejak akhir tahun 2015.  Perusahan PT BLM mendapat konsesi Hak Penguasaan Hutan (HPH) seluas 24.550
hektar  oleh  Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan  (KLHK),  dengan  SK.537/  Menhut-II/ 2012, tanggal 26 September 2012 (Barends, 2020).
Kegiatan  IUPHHKA  (Izin  Usaha  Pemanfaatan  Hasil  Hutan  Kayu)  juga  salah  satu  penyebab terjadinya perubahan tutupan lahan. . Informasi penutup lahan dapat diperoleh dengan menggunakan teknologi penginderaan jauh.  Seiring perubahan zaman dan berkembangnya teknologi informasi yang pesat, banyak cara untuk mempermudah memperoleh informasi lokasi yaitu melalui penginderaan jauh dengan pemanfaatan data citra satelit dan menggunakan SIG (Sistem Informasi Geografis) (Puturuhu, 2017).
Penginderaan jauh yang memanfaatkan data citra satelit dan dikombinasikan dengan SIG sangat baik  yang  menghasilkan peta tematik. Peta tematik yang dihasilkan dapat berupa peta tutupan lahan sehingga lebih mudah dilakukan monitoring terhadap perubahan tutupan hutan, seperti tutupan lahan hutan  di Kabupaten Maluku Tengah sebelum dan sesudah beroperasinya PT. BLM.

## METODE PENELITIAN
Penelitan ini akan dilakukan di areal konsesi IUPHHK-Ha PT. Bintang Lima Makmur bagian selatan, Kecamatan Amahai, Kabupaten Maluku Tengah. Penelitian ini dilakukan pada bulan April
Gambar 1 . Peta Lokasi Penelitian
Informasi  perubahan  tutupan  lahan  di  areal  konsesi  IUPHHK-Ha  PT.  Bintang  Lima Makmur bagian selatan diperoleh dari hasil interpretasi citra landsat 7 tahun 2010, citra landsat 8 tahun 2015  dan  tahun  2020  yang  diunduh  langsung  dari  website United  States  Geological  Survei (USGS) ( https://glovis.usgs.gov/ ).
Citra satelit landsat adalah salah satu citra satelit sumberdaya alam yang mempunyai resolusi spasial 30 m x 30 meter (kecuali saturan inframerah thermal), dan merekam dalam 7 saluran spektral. (Sanjoto, 2013). Citra Landsat adalah citra yang diambil menggunakan satelit landsat tentu memiliki kelebihan dan kekurangan. Citra Landsat  memiliki keunggulan pada cakupan wilayah yang terekam pada  suatu  daerah  tidak  terpisah  dengan  maksud  perekamannya  yang  langsung  terekam  untuk  satu wilayah studi penelitian dan kekurangan dalam hal identifikasi obyek di lapangan karena bias dan error pada Citra Sentinel relatif lebih kecil dibandingkan citra Landsat (Rafsenja et al., 2020).
Landsat  7  diluncurkan  pada  tanggal  15  April  1999  dengan  membawa  sebuah  sensor  yang dinamakan Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+), dengan kemampuan spektral dan spasial yang
hampir sama dengan sensor TM. Sebagai tambahan adalah sebuah kanal pankromatik pada resolusi 15 meter  dan  kanal  termal  dengan  resolusi  yang  lebih  tajam  60  meter  (Sitanggang,  2010).    Landsat  8 diluncurkan pada tanggal 11 Februari 2013 dengan memiliki sensor Onboard Operational Land Imager (OLI) dan Thermal  Infrared  Sensor  (TIRS) dengan  jumlah  kanal  sebanyak  11.  Diantara  kanal-kanal tersebut, 9 kanal (band 1-9) berada pada OLI dan 2 lainnya (band 10 dan 11) pada TIRS (LAPAN 2015).
Data rekaman titik koordinat di lapangan sebanyak 50 titik sampel, diambil melalui kegiatan ground  truthing /pengecekan  lapangan. Analisis  data  diawali  dengan  tahap  Pra  Pengolahan  Citra. Koreksi geometrik dilakukan untuk mengasosiasikan piksel pada citra satelit dengan lokasi sebenarnya di  permukaan  bumi.  Koreksi  radiometrik  ditujukan  untuk  memperbaiki  nilai  piksel  supaya  sesuai dengan  yang  seharusnya  yang  biasanya  mempertimbangkan  faktor  gangguan  atmosfer.  Pemotongan citra  bertujuan  untuk  memfokuskan  liputan  citra  pada  daerah  penelitian  saja,  sehingga  proses pengolahan data, interpretasi visual, dan analisis data menjadi lebih sederhana atau fokus pada daerah penelitian saja. Klasifikasi yang dilakukan menggunakan klasifikasi terbimbing Maximum Likelihood Classification (MLC).  Metode Klasifikasi membutuhkan Training area agar dapat menetapkan sampel- sampel  kelas  yang  digunakan.  Pemilihan  training  area  dilakukan  sebagai  acuan  dalam  pelaksanaan klasifikasi digital  digunakan untuk mencari daerah untuk dilakukan klasifikasi(Apriyanti et.al., 2017).
Pengujian  akurasi  klasifikasi  dilakukan  untuk  mengetahui  ketelitian  hasil  klasifikasi  dengan menggunakan matriks kesalahan (confusion matrix). yang membandingkan hasil klasifikasi dengan data aktual dilapangan.
Tabel 1. Matriks Kesalahan j= kolom (referensi) Jumlah baris nj+ i= baris 1 2 K nj+ 1 n 11 n 12 n 1k n1+ 2 n 21 n 22 n 2k n2+ K n k1 n k2 n kk nk+ Jumlah kolom n+j n+1 n+2 n+k N
N= Σ 𝑛𝑖𝑗 𝑘𝑗 =1 merupakan jumlah sampel hasil klasifikasi terhadap kelas i dalam klasifikasi penginderaan jauh, n+j = Σ 𝑛𝑖𝑗 𝑘 𝑗 =1 merupakan jumlah sampel yang diklasifikasikan ke kelas j pada data referensi (Jaya 2010).  Uji ketelitian hasil interpretasi dalam penelitian ini dilakukan menggunakan metode matrix  confusion  calculating .  ,digunakan  juga  alogaritma  Kappa  dalam  menentukan  uji ketelitian ini:
k̂ = N ∑ X ii − ∑ X i+ X +i k i=1 k 1=1 N 2 − ∑ (X i+ k i=1 X +i )
Di mana : k̂ =  Kappa N = Jumlah seluruh pixel sampel dalam confusion matrix
Xii  =  Pixel pada diagonal utama (klasifikasi yang benar) confusion matrix Xi+  = Jumlah pixel seluruh kolom pada suatu baris X+i   = Jumlah pixel seluruh baris pada suatu kolom
Uji  ketelitian  yang  dihitung  adalah overall  accuracy,  producer’s  accuracy  dan  user’s accuracy.  Overal  accuracy adalah  presentase  dari  piksel-piksel  yang  terlaksanakan  dengan  tepat , producer’s accuracy adalah peluang rata-rata (%) suatu piksel yang menunjukan sebaran dari masing- masing kelas yang telah diklasifikasikan di lapangan, dan user’s accuracy adalah peluang rata-rata (%) suatu  piksel  secara  actual  yang  mewakili  kelas-kelas  tersebut  (Harda,  2013 dalam Zulkarnain  et.al, 2015).
Secara matematis akurasi dapat dinyatakan sebagai berikut :
𝑈𝑠𝑒𝑟 ′ 𝑠 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑋 𝑖𝑖 𝑋 +𝑖 × 100 %
𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑒𝑟′𝑠 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑋 𝑖𝑖 𝑋 𝑖+ × 100 %
𝑂𝑣𝑒𝑟𝑎𝑙𝑙 ′ 𝑠 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = ∑ 𝑖 𝑟 𝑋 𝑖𝑖 𝑁 × 100 % Di mana : Xii = Nilai diagonal matriks kontingensi baris ke-i dan kolom ke-i
Xi+ = Jumlah piksel dalam baris ke-i X+i = Jumlah piksel dalam kolom ke-i
Analisis  deskriptif  merupakan  suatu  metode  analisis  yang  bertujuan  untuk  memberikan deskripsi  atau  gambaran  mengenai  subjek  penelitian  berdasarkan  data  variabel  yang  diperoleh  dari kelompok subjek tertentu. Analisis ini digunakan  dalam penelitian ini untuk mengidentifakasi faktor- faktor yang mempengaruhi perubahan tutupan lahan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pra Pengolahan Citra
Koreksi radiometrik perlu dilakukan untuk memperbaiki kualitas visual citra dan memperbaiki nilai piksel yang tidak sesuai dengan nilai pantulan atau pancaran spektral objek. Koreksi radiometrik akan dipengaruhi oleh jenis platform dan sensor yang digunakan untuk menangkap data dan kondisi lingkungan  saat  pengambilan  gambar (Indarto  2017). Pada tahap ini  dilakukan  kalibrasi  radiometrik dan koreksi atmosferik. Koreksi radiometrik dilakukan bertujuan untuk mengubah nilai digital number setia piksel-piksel citra menjadi nilai reflektansi yang mewakii objek di permukaan bumi yang terekam pada landsat. Koreksi radiometrik menghilangkan pengaruh dinamika atmosfer yang terjadi (Cahyono et al, 2019). Kalibrasi Radiometrik Sebelum melakukan koreksi atmosferik, telebih dahulu dilakukan kalibrasi  radiometrik.  dilakukan  kalibrasi  radiometrik  kalibrasi  radiometrik  ini  adalah mengkonversi nilai digital number (DN) menjadi nilai radian kemudian dikonversi kembali menjadi nilai reflektansi yang  dianggap  mewakili  nilai  sebenarnya  dari  kemampuan  suatu  obyek  di  lapangan  dalam memantulkan gelombang elektromagnetik (Hanung et.al, 2016).
Koreksi atmosferik adalah koreksi untuk menghilangkan kesalahan radiansi yang terekam pada citra sebagai akibat dari hamburan atmosfer ( path radiance ). Hamburan atmosfer bervariasi menurut panjang gelombang, oleh karena itu nilai koreksi atmosferik berbeda-beda pada masing-masing band citra.  Koreksi  atmosfer  merupakan  langkah  pertama  yang  sangat  penting  untuk  melakukan penginderaan jauh pada water-color .
Metode Fast  Line-of-sight  Atmospheric  Analysis  of  Spectral  Hypercubes (FLAASH) merupakan salah satu metode yang masuk kedalam kelompok koreksi atmosfer absolut. Model absolut merupakan  model  koreksi  atmosfer  yang  menggunakan  parameter  atmosfer  seperti  aerosol,  uap  air, ozon dan gas lainnya dari hasil pengukuran lapangan (Widyantara and Solihuddin 2020)
Koreksi  geometris  dilakukan  dengan  cara mentransformasikan  geometri  (geo-referensi)  atau unsur-unsur citra dijital sedemikian rupa, sehingga setiap piksel citra memiliki posisi di dalam sistem koordinat  dunia  nyata  (Priyanto  et.al,  2021)  .  Dalam  penelitian  ini  koreksi  geometrik  menggunakan titik-titik  GCP  ( Ground  Control  Point )  yang  bersumber  dari  peta  RBI.  Untuk  koreksi  geometrik menggunakan software ArcGIS. Hasil uji ketelitian koreksi geometrik dari ketiga citra ini menghasikan RMSE dengan nilai 0.

## Pengolahan Citra Satelit

## Klasifikasi Citra
Klasifikasi  ini  didapatkan  jumlah  kelas  tutupan  lahan  yang  mengacu  pada  Dirjen  Planologi Kehutanan  2015,  enam  kelas  tutupan  lahan,  yaitu;  hutan  lahan  kering  primer,  hutan  lahan  kering sekunder, semak belukar, pertanian lahan kering campur semak, lahan terbuka, dan  Tubuh air.

## Pengecekan Lapangan (ground truthing)
Pengecekan  lapangan  dilakukan  berdasarkan  sebaran  sampel  contoh  yang  dibuat  (Tabel  2). Pengecakan lapangan bertujuaan agar citra hasil klasifikasi yang dilakukan benar-benar sama dengan kondisi dilapangan. Untuk mempermudah pengecekan sebaran titik di lapangan menggunakan Global positioning sytem (GPS).
Tabel 2. Jumlah Titik GCP No. Jenis Tutupan Lahan Jumlah Sampel 1 Hutan lahan kering primer 6 2 Hutan lahan kering sekunder 36 3 Semak belukar 3 4 Pertanian lahan kering campur semak 2 5 Lahan terbuka 2 6 Tubuh air 1 Total 50
Berdasarkan  tabel  2  jumlah  sampel  terbanyak  yaitu  pada  kelas  tutupan  lahan  hutan  lahan kering sekunder dengan jumlah sampel 36, sedangkan jumlah sampel yang paling sedikit dengan jumlah sampel hanya 1 yaitu kelas tutupan lahan Tubuh air.  Gambar 2 sebaran titik sampel di lokasi penelitian
Keterangan :
• Hutan lahan kering primer (    )
• Hutan lahan kering
sekunder (   ) • Semak Belukar (    )
• Pertanian lahan kering
campur semak (    ) • Lahan terbuka (    )
• Tubuh air (    )
Gambar 2. Sebaran titik sampel dilokasi penelitian
Tabel 3. Rekapitulasi hasil pengecekan lapangan Citra Landsat 2020
No Tutupan Lahan Sesuai % Tidak Sesuai %
1 Hutan lahan kering primer 5 83.33 1 16,67 2 Hutan lahan kering sekunder 34 94.44 2 5.56 3 Semak belukar 2 66.67 1 33,33 4 Pertanian kering campur semak 2 100 - - 5 Lahan terbuka 1 50 1 50 6 Tubuh air 1 100 - -
Hasil pengecekan lapangan terdapat 45 titik sampel yang sesuai dengan kelas tutupan lahan dan 5  titik  sampel  tidak  sesuai.  Titik  sampel  yang  sesuai  yang  paling  tinggi  pada  kelas  tutupan  lahan pertanian kering campur semak, dan Tubuh air dengan presentase 100%, Dan titik sampel yang tidak sesuai paling rendah berada dikelas tutupan lahan hutan lahan kering sekunderdengan  presentasenya mencapai 5.56 %.

## Reklasifikasi Citra
Ketelitian hasil klasifikasi berdasarkan hasil rekapitulasi Tabel 3 dengan menggunakan matriks kesalahan  ( confusion  matrix ).  Matriks  yang  dihitung  dalam  matriks  kesalahan  adalah  besaran  dari akurasi  pembuat  ( producer’s  accuracy ),  akurasi  pengguna  ( user’s  accuracy ),  akurasi  keselurahan ( overall accuracy ), sarta akurasi kappa ( kappa accuracy ) (Panjaitan et al. 2019).
Tabel 4. Matrixs kesalahan ( confusion matrix) Terhitung (estiminasi) HLKP HLKS SB PLKCS
LT TA Total Kela s Ak tu al L ap an g an HLKP 5 0 0
0 0 0 5 HLKS 1 34 1 0 0 0 36 SB 0 2 2 0 1 0 5 PLKCS 0 0 0 2 0 0 2 LT 0 0 0 0 1 0 1 TA 0 0 0 0 0 1 1 Total 6 36 3 2 2 1 50
Keterangan  :  HLKP=Hutan Lahan Kering  Primer;  HLKS=Hutan  Lahan Kering  Sekunder;  SB=  Semak Belukar;  PLKCS=Pertanian  Lahan Kering Campur Semak; LT=Lahan Terbuka; TA=Tubuh air
Berdasarkan hasil perhitungan, uji ketelitianyang dilakukan untuk akurasi keseluruhan (overall accuracy) dari matriks diatas sebesar 90% sedangkan untuk kappa akurasi yang didapat 0,86. Kedua nilai ini menunjukkan tingkat kebenaran suatu hasil klasifikasi dan telah memenuhi syarat ketelitian klasifikasi >85% dari USGS dan nilai Kappa >0,8 (Landis & Koch 1977 dalam Kosasih, Buce Saleh, and Budi Prasetyo 2019). Selanjutnya untuk menduga sumbangan atau kontribusi tiap kelas penutupan lahan di lokasi penelitian dihitung Ommision Error, Comission Error, User Accuracy, dan Procedur Accuracy (Tayane et.al, 2021).
Tabel 5 . Nilai Ommision Error, Comission Error, User Accuracy, dan Procedur Accuracy
Tutupan Lahan Ommision Error Comission Error User Accuracy Procedur Accuracy HLKP 0,17 0 100 % 83 % HLKS 0,56 0,56 97 % 94 % SB 0,33 0,6 67 % 67 % PLKCS 0 0 100 % 100 % LT 0,5 0 100 % 50 % TA 0 0 100 % 100 %
Keterangan :  HLKP=Hutan  Lahan  Kering  Primer;  HLKS=Hutan  Lahan  Kering  Sekunder;  SB=  Semak  Belukar;  PLKCS=Pertanian Lahan Kering Campur Semak; LT=Lahan Terbuka; TA=Tubuh air
Pada  perhitungan  diatas  untuk  (a) Omission  Error merupakan  kesalahan  karena adanya penghilangan  sampel,  sebaliknya  (b) Comission  Error yaitu  kesalahan  adanya penambahan  sampel. Sedangkan  (c) User  Accuracy sendiri  yaitu  akurasi  yang  dilihat dari  sisi  pengguna  petanya,  dan (d) Producer Accuracy merupakan akurasi yang dilihat dari sisi penghasil petanya (Thernando et.al, 2020)

## Klasifikasi Tutupan Lahan
Klasifikasi  terbimbing  atau  dikenal  dengan supervised  classification adalah  klasifikasi  nilai piksel didasarkan pada contoh daerah yang diketahui jenis objek dan nilai spektralnya. Klasifikasi ini melalui proses dengan pemilihan kategori informasi yang diinginkan dan memilih training area untuk tiap kategori penutup lahan yang mewakili sebagai kunci interpretasi (Nawangwulan et.al,  2013).
Berdasarkan  hasil  analisis  tutupan  lahan  citra  landsat  di  lokasi  penelitian  diperoleh  sebaran kelas penutupan lahan yang dapat dilihat  pada Gambar 3
a) b) c) Keterangan : = Hutan lahan kering primer = Hutan lahan kering sekunder = Semak belukar = Pertanian lahan kering campur semak
= Lahan terbuka
= Tubuh air
Gambar 3. Tutupan lahan PT. Bintang Lima Makmur a) Tahun 2010, b) Tahun 2015, dan c) 2020
Luas  tutupan  lahan  area  konsesi  PT.  Bintang  Lima  Makmur  sebesar  19240,11  Ha.  Tutupan lahan dari tahun 2010, 2015, dan 2020 didominasi  hutan lahan kering sekunder berturut-turut sebanyak
47.62%, 44.19 % dan 72.77 % dibandingan dengan tutupan lahan lainnya. Luas tutupan lahan lain pada tahun 2010, 2015, dan 2020 disajikan dalam Tabel 6.
Tabel 6. Tutupan lahan PT. Bintang Lima Makmur tahun 2010, 2015, dan, 2020 No. Klasifikasi Luas 2010 (Ha) % Luas 2015 (Ha) % Luas 2020 (Ha) % 1 Hutan lahan kering primer 6923,81 35,99 5946,12 30,90 2447,30 12,72 2 Hutan lahan kering sekunder 9161,47 47,62 8502,81 44,19 14000,35 72,77 3 Semak belukar 2436,78 12,67 4453,89 23,15 1332,79 6,93 4 Pertanian lahan kering campur semak 431,19 2,24 18,92 0,10 830,81 4,32 5 Lahan terbuka 53,01 0,28 71,39 0,37 413,69 2,15 6 Tubuh air 233,84 1,22 246,97 1,28 215,16 1,12 Total 19240,11 100 19240,11 100 19240,11 100
Perubahan Tutupan Lahan di IUPHHKA-HA PT. Bintang Lima Makmur dari Tahun 2010- 2020
Perubahan tutupan lahan merupakan  peralihan  suatu  bentuk  dan lokasi tutupan  lahan  yang lama menjadi yang baru. Perubahan tutupan lahan terjadi karena lahan tersebut digunakan atau dialih fungsikan.  Perubahan  tutupan  lahan  dalam  penelitian  ini  meliputi  tutupan  lahan  hutan  lahan  kering primer, hutan lahan kering sekunder, semak belukar, pertanian lahan kering campur, lahan terbuka, dan Tubuh air.
Dalam  perubahan  tutupan  lahan  di  PT.  Bintang  Lima  Makmur  tahun  2010  ke  tahun  2020 mengalami perubahan terhadap peningkatan maupun penurunan luasan dapat di lihat pada Tabel 7
Tabel 7. Matriks perubahan tutupan lahan tahun 2010 ke tahun 2020
2010 2020 HLKP HLKS SB
PLKCS LT TA Total HLKP 2085,75 4575,57 146,18 27,37 77,23 11,71 6923,81 HLKS 332,40 7785,27 589,46 169,82 244,01 40,51 9161,47 SB 19,77 1499,80 471,22 362,08 38,17 45,73 2436,78 PLKCS 0,30 59,79 96,08 263,38 11,63 431,19 LT 0,65 4,66 47,70 53,01 TA 9,07 79,26 25,19 8,16 6,58 105,58 233,85 Total 2447,30 14000,35  1332,79  830,81 413,69  215,16 19240,11
Keterangan  :  HLKP=Hutan Lahan Kering  Primer;  HLKS=Hutan  Lahan Kering  Sekunder;  SB=  Semak Belukar;  PLKCS=Pertanian  Lahan Kering Campur Semak; LT=Lahan Terbuka; TA=Tubuh air
= Tidak terjadi perubahan = Terjadi perubahan
Dari Tabel 7 terjadi perubahan tutupan/penggunaan lahan dari tahun 2010 ke tahun 2020 untuk setiap kelas tutupan lahan. Pada tutupan lahan hutan lahan kering primer berubah dengan luasan terbesar 4575,57  ha  menjadi  hutan  lahan  kering  sekunder,  589,46  ha  hutan  lahan  kering  sekunder  berubah menjadi semak belukar, tutupan lahan semak belukar sebesar 1499,80 ha berubah menjadi hutan lahan kering sekunder, pertanian lahan kering campur semak 96,08 ha berubah menjadi semak belukar, untuk lahan terbuka 4,66 ha berubah menjadi semak belukar, dan Tubuh air 79,26 ha berubah menjadi hutan lahan kering sekunder.

## Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi  Perubahan  Tutupan  Lahan  diarea  PT.  Bintang  Lima Makmur
Perubahan  tutupan  lahan  terjadi  dikarenakan  ada  faktor  penyebab,  menurut  Wijaya  (2004) faktor  penyebab  perubahan  penutupan  lahan  diantaranya  pertumbuhan  penduduk,  mata  pencaharian, aksesibilitas,  dan  fasilitas  pendukung  kehidupan  serta  kebijakan  pemerintah.  Area  konsesi  atau  area kerja  PT.  BLM  berada  pada  kawasan  hutan  sungai  Wae  Ruata  -  Wae  Kawa,  Kecamatan  Amahai, Kabupaten  Maluku  Tengah.  Area  kerja  PT.  BLM  yang  cukup  jauh  dari  perkotaan/pemukiman  dan berada di kawasan hutan, sehingga tidak ada pemukiman, aksebilitas (jalan raya), dan fasilitas umum (pusat pedagangan, sekolah, tempat ibadah, dll), faktor-faktor ini bukan yang mempengaruhi perubahan lahan di area kerja PT. BLM.
Negeri Sepa dan Dusun Rohua merupaka negeri yang dekat dengan area PT. BLM. Masyarakat kedua negeri memiliki mata pencaharian sebagian besar sebagai petani, sehingga masyarakat sekitar sebelum adanya PT.BLM mengambil hasil hutan untuk memenuhi kebutuhan, bukan hanya mengambil hasil hutan masyarakat juga bercocok tanam. Mata pencaharian penduduk sekitar diduga menjadi salah satu faktor yang dapat mempengaruhi perubahan tutupan lahan di area kerja PT.BLM.
PT  BLM  yang  beroperasi  sejak  2015  akhir  mengakibatkan  terjadinya  perubahan  tutupan lahan.  Aktivitas  PT  BLM  menjadi  salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi  terjadinya  perubahan penutupan lahan  di  areal ini.  Aktivitas  PT  BLM  untuk  pengambilan hasil  hutan  (kayu  bulat) seperti pemanenan atau penebangan kayu, pengangkutan kayu ini menyebabkan terjadinya perubahan lahan. Tidak hanya penebangan dan pengangkutan kayu tetapi sarana prasarana pendukung untuk aktivitas PT BLM juga menjadi penyebab perubahan, seperti dibuatnya tempat pengumpulan sementara dibuat jalan utama untuk jalan sarad pengangkutan kayu dan camp sementara untuk para pekerja di lapangan. Sejak awal  beroperasi  PT  BLM  terus  memproduksi  kayu  bulat  dari  hasil  hutan  alam  di  area  kerja.  Data Produksi Tahunan PT. BLM disajikan dalam tabel 8.
Tabel 8. Data produksi tahunan PT. BLM Tahun Total Batang Jumlah Volume (m3) 2016 7372 31751,86 2017 7386 29311,91 2018 5696 23287,87
2019 5509 21636,68 2020 0 0 Total 25963 105.988,32
Sumber : Sistem Informasi Penatausahaan Hasil Hutan-BPHP, 2022
Tabel 7 menjelaskan produksi yang dihasilkan PT BLM tiap tahun sejak tahun 2016 sampai dengan tahun 2020 PT BLM memproduksi kayu bulat itu  25.963 batang dengan volume 105.988,32 m 3 . Tahun 2020 PT blm tidak melakukan produksi dikarenakan pandemi covid 19. Dari jumlah kayu bulat  dan  volume  kayu  yang  diproduksi  tiap  tahunnya  diduga  menjadi  penyebab  perubahan  tutupan lahan di area PT. BLM.

## KESIMPULAN
1. Tutupan lahan di lokasi penelitian terdiri dari, hutan lahan kering primer, hutan lahan kering sekunder, semak belukar, pertanian lahan kering campur semak, lahan terbuka dan Tubuh air.
2. Dari tahun 2010 ke tahun 2020 kelas tutupan lahan yang mengalami perubahan terbesar yaitu hutan lahan kering sekunder sebesar 25,25%, dan yang terkecil adalah tubuh air sebesar 0,10%.
3. Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  perubahan  tutupan/pengunaan  lahan  di  areal  PT.  Bintang Lima Makmur yaitu aktivitas produksi PT. BLM dan juga mata pencarian penduduk sekitar.

## DAFTAR PUSTAKA
Agoes, Herliyani Farial, Faris Ade Irawan, And Rhima Marlianisya. 2018. “Interpretasi Citra Digital Pengindraan Jauh Untuk Pembuatan Peta Lahan Sawah Dan Estimasi Hasil Panen Padi.” Jurnal Intekna . Vol 18(1),pp:24–30.
Apriyanti,  Dessy,  Rizki  Faqih,  and  Bebas  Purnawan.  2017.  “Pembuatan  Peta  Penutup  Lahan Menggunakan Klasifikasi Terbimbing Metode Maximum Likelilhood Pada Citra Landsat 8 ( Studi Kasus : Kabupaten Indramayu , Provinsi Jawa Barat ) Making Land Cover Map Using Supervised Classification Maximum Likelihood Method In.” Seminar Nasioanl Penginderaan Jauh. Vol 8(2): pp:25–35.
Barends, M. Jaya. 2020. “Suku Nuaulu, Hutan Keramat Dan Semakin Hilangnya Hutan Pulau Seram.” WWW.Mongabay.Com .  (https://www.mongabay.co.id/2020/12/13/suku-nuaulu-hutan-keramat- dan-semakin-hilangnya-hutan-pulau-seram/).[02/03/2021]
Cahyono B. E., Febriawan E, B., Nugroho A. T., 2019. Analisis Tutupan Lahan Menggunakan Metode Klasifikasi  Tidak  Terbimbing  Citra  Landsat  di  Sawahlunto,  Sumatra  Barat. Teknotan, Vol.13(1),pp: 8-14
Hanung,  Narendra  Sava, Yudo  Prasetyo,  and  Andri  Suprayogi.  2016.  “Estimasi  Nilai  Dan  Korelasi Biomassa  Terhadap  Nilai  Ndvi  Berbasis  Metode  Polarimetrik  Sar  Pada  Citra  Quad-Pol  ALOS Palsar Tahun 2007.” Jurnal Geodesi Undip . Vol 5(1),pp: 64–73.
Herliyani F. A., Irawan F. A., & Rhima M. 2018. Interpretasi Citra Digital Penginderaan Jauh untuk Pembuatan Peta Lahan Sawah dan Estimasi Hasil Panen Padi . Jurnal INTEKNA, Vo.18(1),pp :24-30.
Indarto. 2017. Pengindraan Jauh Metode Analisis Dan Interpretasi Citra Satelit . Edisi 1. edited by S. S. Yogyakarta: Andi.
Jaya, I. Nengah Surati. 2010. “Analisis Citra Digital: Perspektif Penginderaan Jauh Untuk Pengelolaan Sumberdaya Alam.” IPB.
Köhl, Michael, Thomas Baldauf, Daniel Plugge, And Joachim Krug. 2009. “Reduced Emissions From
Deforestation  And  Forest  Degradation  (Redd):  A  Climate  Change  Mitigation  Strategy  On  A Critical Track.” Carbon Balance And Management. Vol 4(1),pp:1–10.
Kosasih, Dede, Muhammad Buce Saleh, and Lilik Budi Prasetyo. 2019. “Interpretasi Visual Dan Digital Untuk Klasifikasi Tutupan Lahan Di Kabupaten Kuningan, Jawa Barat.” Jurnal Ilmu Pertanian Indonesia . Vol 24(2),pp:101–108.
LAPAN. 2015. Pedoman Pengolahan Data Penginderaan Jauh Landsat 8 Untuk MPT. Jakarta:  Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh Lembaga Penerbangan Dan Antariksa Nasional.
Mahyuddin,  Sugianto,  Alvisyahrin,  2013.  Analisis  Penutupan  Lahan  Kawasan  Hutan  pada  Daerah Aliran  Sungai  Sungai  Krueng  Aceh  Pra  dan  Pasca  Tsunami. Jurnal  Manajemen  Sumberdaya Lahan. Vol 2(3),pp: 296-303
Munibah, Khursatul, Santun R. P. Sitorus, Ernan Rustiadi, And Komarsa Gandasasmita. 2009. “Model Hubungan Antara Jumlah Penduduk Dengan Luas Lahan Pertanian Dan Pemukiman (Studi Kasus Da Cidanau, Provinsi Banten).” Jurnal Tanah Dan Lingkungan. Vol 11(1),pp:32–40.
Nawangwulan,Nila Hapsari Sudarsono, Bambang Sasmito, Bandi. 2013. “Analisis Pengaruh Perubahan Lahan Pertanian Terhadap Hasil Produksi Tanaman Pangan Di Kabupaten Pati Tahun 2001 – 2011 Nila.” Jurnal Geodesi Undip . Vol 2(2),pp:127–40.
Panjaitan,  Adri,  Bambang Sudarsono,  and  Nurhadi  Bashit.  2019. “Analisis  Kesesuaian  Penggunaan Lahan  Terhadap  Rencana  Tata  Ruang  Wilayah  (Rtrw)  Di  Kabupaten  Cianjur  Menggunakan Sistem Informasi Geografis.” Jurnal Geodesi Undip. Vol 8(1),pp:248–57.
Pattilouw, Ibnu R. 2019. “Analisis Perubahan Tutupan Lahan Hutan Di Iuphhk-Ha Pt. Gema Hutan Lestari Kabupaten Buru Provinsi Maluku.” Jurnal Hutan Pulau-Pulau Kecil 3(2),pp:127-135.
Priyanto, Heri-, Mudjiono- Mudjiono, and Sutarto- Yosomulyono. 2021. “Koreksi Geometrik Pemetaan Tataguna Lahan Di Sekitar Calon Tapak PLTN Kalimantan Barat.” Jurnal Pengembangan Energi Nuklir . Vol 23(1),pp:61–69.
Puturuhu, F. 2017. “Pengembangan Metode Penginderaan Jauh Dan Sistem Informasi Geografis Untuk Pemetaan Kerawanan Longsor Lahan Di Jazirah Leitimur Pulau Ambon.” Disertasi : Universitas Gajah Mada.
Rafsenja,  Ulfah,  Laode  Muh,  Golok  Jaya,  and  Saban  Rahim.  2020.  “Analisis  Perbandingan  Citra Landsat 8 Dan Citra Sentinel 2-A Untuk Mengidentifikasi Sebaran Mangrove.” Jurnal Geografi Aplikasi Dan Teknologi . Vol 4(1),pp:63–70.
Sanjoto,  Tjaturahono  Budi.  2013.  “Perubahan  Kerapatan  Vegetasi  Daerah  Aliran  Sungai  Bodri Berdasarkan Interpretasi Citra Penginderaan Jauh.” Jurnal Geografi 10(2):123–135.Sitanggang, Gokmaria.  2010.  “Kajian  Pemanfaatan  Satelit  Masa  Depan :  Sistem  Pengindraan  Jauh  Satelit LDCM (Landsat-8).” Jurnal Berita Dirgantara . Vol 11(2),pp:47–58.
Tayane, Yulien A., Aryanto Boreel, and Jusmy D Putuhena. 2021. “Perubahan Tututpan Lahan Di DAS Waeruhu  Kota  Ambon  Menggunakan  Citra  Satelit  Multitemporal. Jurnal  Hutan  Pulau-Pulau Kecil . Vol 5(2),pp:139–51.
Thernando,  Ferdinand  S.,  Aryanto  Boreel,  and  Jusmy  D.  Putuhena.  2020.  “Spatial  Distribution  Of Landslide Prone Areas In The Wae Batu Merah Watershed, Ambon City.” Palarch’s Journal of Archaeology of Egypt/ Egyptology . Vol 17(6),pp:1062–1077.
USGS. 2019. Using the USGS Landsat 8 Product. https://glovis.usgs.gov/ . [15/10/2021]
Widyantara,  Aristiya  Putri,  and  Tubagus  Solihuddin.  2020.  “Pemetaan  Perubahan  Luasan  Lahan
Mangrove Di Pesisir Probolinggo Menggunakan Citra Satelit ( Mangrove Land Change Mapping At  Coastal  Area  Of  Probolinggo  Using  Satellite  Imagery). Jurnal  Penginderaan  Jauh  Dan Pengolahan Data Citra Digital . Vol 17(2), pp:75–87.
Zulkarnain,  Halili,  Diara  L.,  2015  Analisis  Spasial  Perubahan  Tutupan  Lahan  pada  Wilayah Pertambangan (Studi kasus di areal bekas tambang PT. Bumi Konawe Abadi Kecamatan Moitoi Kabupaten Konawe Utara). Ecogreen. Vol.1(2),pp:11-24.