Vol. 4, No. 1, Maret 2024, Hal: 251-259 Doi: http://dx.doi.org/10.51454/decode.v4i1.268 https://journal.umkendari.ac.id/index.php/decode This work is licensed under a CC BY-SA license.

## Prediksi Lahan Deforestasi Dan Reforestasi Hutan Kalimantan Timur Dengan Metode Rantai Markov
Arif Hasan Nawawi 1* , Evangs Mailoa 1
1 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Kristen Satya Wacana, Indonesia.

## Artikel Info
Kata Kunci:
Deforestasi; Rantai Markov; Reforestasi.

## Keywords:
Deforestation;
Markov Chain; Reforestation.
Abstrak: Deforestasi  dan  reforestasi  merupakan  dua  fenomena penting dalam perubahan penggunaan lahan yang memiliki dampak terhadap  keberlanjutan  lingkungan.Saat  ini  di  daerah  Kalimantan Timur terjadi deforestasi hutan yang di mana lahan itu akan dijadikan ibu  kota  baru  di  Indonesia.  Terjadinya  deforestasi  hutan  terus menerus  dikhawatirkan  kedepanya  akan  memperburuk  kualitas lingkungan  dan  berkurangnya  lahan.  Pembuat  kebijakan  harus memahami  implikasi  kebijakan  mereka  terhadap  deforestasi  dan mengambil langkah-langkah yang tepat untuk menjaga keberlanjutan sumber  daya  hutan.  Oleh  karena  itu  dilakukan  penelitian  yang bertujuan untuk memprediksi lahan deforestasi dan reforestasi hutan Kalimantan  Timur  dengan  menggunakan  metode  rantai  Markov, yang memungkinkan pemodelan transisi antara keadaan deforestasi dan  non-deforestasi  berdasarkan  data  historis.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa luas lahan deforestasi dan reforestasi kawasan Kalimantan  Timur  pada  10  tahun  kedepan  mencapai  2,749.1  luas lahan deforestasi dan 3,420.84 hektar luas lahan reforestasi. Harapan dari penelitian ini dapat membantu dalam perencanaan pengelolaan sumber daya hutan dan pengembangan langkah-langkah pencegahan deforestasi yang lebih efektif.
Abstract: Deforestation and reforestation are two important phenomena in land  use  change  that  have  impact  for  environmental  sustainability. Currently, there is deforestation in the East Kalimantan area where the land will be made the new capital city of Indonesia. It is feared that continuous deforestation will worsen the quality of the environment and reduce land in the  future.  Policymakers  must  understand  the  impact  of  their  policies  on deforestation  and  take  appropriate  steps  to  maintain  the  sustainability  of forest  resources.  Therefore  a  study  was  conducted  that  aimed  to  predict deforestation and forest reforestation in East Kalimantan using the Markov chain method, which enables modeling the transition between deforestation and non-deforestation states based on historical data. The results showed that the area of deforestation and reforestation in East Kalimantan in the next 10 years  will  reach  2,749.1  hectares  of  deforestation  and  3,420.84  hectares  of reforestation land. The hope is that this research can assist in the planning of forest  resource  management  and  the  development  of  more  effective deforestation prevention measures.

## Riwayat Artikel:
Submitted: 24 Juni 2023
Accepted:  23 Januari 2024
Published: 16 Februari 2024
Corresponding Author:
Arif Hasan Nawawi Email: arifhasansan@gmail.com

## PENDAHULUAN
Negara  Indonesia  merupakan  negara  yang  mempunyai  hutan  tropis  yang  luas,  akan  tetapi kawasan hutan di Indonesia setiap tahunnya mengalami kebakaran. Pada tahun 1982-1983 sekitar 3,2 juta hektar hutan terbakar di wilayah Provinsi Kalimantan Timur. Penyebab terjadinya kebakaran salah satunya  adalah  adanya  deforestasi  kawasan  hutan  yang  sangat  besar.  Pada  tahun  2018  Provinsi Kalimantan  Timur  menjadi  penyumbang  tertinggi  deforestasi  hutan  dengan  angka  157  ha/tahun (Novita & Vonnisa, 2021).
Deforestasi  adalah  kondisi  luas  hutan  yang  mengalami  penurunan  yang  disebabkan  oleh konvensi  lahan  untuk  infrastruktur,  permukiman,  pertanian,  pertambangan,  dan  perkebunan. Kerusakan  hutan  di  Indonesia  terus  mengalami  kenaikan  setiap  tahunnya.  Kerusakan  hutan  dapat mempengaruhi  perubahan  iklim,  karena  berkurangnya  lahan  hutan  adalah  salah  satu  penyebab meningkatnya gas rumah kaca terutama karbon dioksida sebagai sumber emisi. Sekitar 80% sumber emisi disebabkan oleh pembakaran hutan (Wahyuni & Suranto, 2021).
Perpindahan ibu kota baru dari Jakarta ke daerah Kalimantan Timur menimbulkan kekhawatiran pada pemerhati lingkungan. Kepala Greenpeace Indonesia Leonard Simanjuntak mengatakan memiliki beberapa  kekhawatiran  terkait  keputusan  ini,  karena  akan  menyebabkan  konversi  hutan  dan  lahan untuk pembangunan  kota, yang tentunya akan berdampak pada lingkungan (Leonard Simanjuntak, 2018). Berkaca dari Jakarta, polusi udara tidak hanya berasal dari sektor kendaraan tetapi juga berasal dari  banyaknya  PLTU  batu  bara  yang  ada  di  sekeliling  Jakarta.  Kondisi  itu  sangat  memungkinkan terjadi  di  Kalimantan  Timur  dikarenakan  ada  perusahaan-perusahaan  raksasa  batu  bara  yang beroperasi di daerah tersebut (Yanuar, 2019).
Jumlah  penduduk  yang  terus  bertambah,  juga  menjadi  salah  satu  pendorong  masyarakat memanfaatkan lahan hutan untuk dijadikan tempat pemukiman. Lahan mengalami alih fungsi perlu dikurangi  agar  mempertahankan  tutupan  lahan  (Mustafa  &  Marsoyo,  2020).  Wilayah  hutan  harus dijaga agar tidak terus berkurang dan rusak. Beberapa solusi untuk mengatasi akar masalah deforestasi dan mengurangi dampak negatifnya itu diperlukan kegiatan penghijauan kembali atau reforestasi dan adanya kesadaran manusia agar tidak menebang pohon di hutan terus menerus(Asrin et al., 2019).
Penelitian ini menggunakan metode Rantai Markov yang dapat digunakan untuk mencari suatu probabilitas  keadaan atau kejadian dimasa  mendatang. Dalam metode rantai Markov ini dicari nilai state  transisi,  yang  dimana  peluang  keadaan  dimasa  mendatang  tergantung  pada  keadaan  saat  ini (Nurhamiddin & Sulisa, 2019). Selain itu, Rantai Markov merupakan metode statistika suatu variabel pada masa sekarang yang didasarkan pada variabel masa lampau guna memprediksi sifat-sifat di masa yang  akan  datang  (Ermawati  et  al.,  2019).  Dilakukannya  prediksi  dalam  penelitian  ini  adalah  guna untuk  membantu  kita  menghadapi  ketidak  pastian  dan  mengambil  tindakan  yang  lebih  baik berdasarkan perkiraan yang masuk akal tentang apa yang akan terjadi di masa depan.
Pada  penelitian  (Ihsan  et  al.,  2018)  bahwa  kelebihan  dari  penggunaan  metode  Markov dibandingkan dengan metode data mining lainnya yaitu mudah digunakan dan dalam penerapannya untuk  memprediksi  suatu  keadaan  akan  mudah  dilakukan.  Data  yang  digunakan  dalam  metode Markov juga tidak bergantung pada waktu yang ketat dalam dataset . Pada Penelitian (Asra et al., 2020) tentang prediksi perubahan lahan di sub-DAS. Pada penelitian ini, penguji menggunakan data primer berupa hasil groundcheck dilapangan dan data sekunder yang melibatkan analisis probabilitas transisi antara kategori lahan yang berbeda. Artikel ini menggambarkan penggunaan metode rantai Markov untuk memodelkan dan memprediksi pola perubahan lahan tahun 1996-2016 dan prediksi penggunaan lahan  Sub-DAS  tahun  2036.  Pada  Penelitian  (Sugandhi  et  al.,  2022)  membahas  tentang  prediksi perubahan tutupan lahan untuk daerah Kecamatan Sirimau, Kota Ambon. Metode Cellular Automata- Markov  Chain digunakan  untuk  membuat  prediksi  tersebut.  Dari  penelitian  ini  dapat  disimpulkan bahwa metode rantai Markov berguna dalam memodelkan dan menganalisis perubahan keadaan dari suatu  sistem  dalam  waktu  diskrit.  Hasil  dari  penelitian  ini  menyatakan  bahwa  bertambahnya penduduk dan kebutuhan lahan terbangun mengakibatkan bertambahnya permukiman lahan terbuka.
Prediksi Lahan Deforestasi Dan Reforestasi Hutan Kalimantan Timur Dengan Metode Rantai Markov
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  yang  ada,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  rantai Markov  merupakan  metode  yang  banyak  digunakan  memprediksi  keadaan  dimasa  mendatang berdasarkan keadaan saat ini. Metode rantai Markov juga membutuhkan informasi tentang probabilitas transisi  dan  tidak  memerlukan  data  histori  yang  lengkap  atau  rinci.  Maka  dari  itu,  metode  yang digunakan  dalam  artikel  ini  adalah  metode  rantai  Markov  untuk  membuat  prediksi  luas  lahan deforestasi  dan  reforestasi  pada  kawasan  hutan  Kalimantan  Timur.  Dari  penelitian  sebelumnya, peneliti  menggunakan  data  primer  berupa  hasil groundcheck dan  data  sekunder.  Sedangkan  dalam penelitian ini menggunakan data sekunder yang diambil dari data Kementrian Lingkungan Hidup dan Kehutanan  tentang  Deforestasi  Indonesia  tahun  2016-2020.  Rumusan  masalah  dalam  penelitian  ini berfokus pada prediksi lahan deforestasi dan reforestasi hutan Kalimantan Timur dalam jangka waktu 10 tahun kedepan. Tujuan dari penelitian ini adalah dapat membantu para pembuat kebijakan untuk memahami  implikasi  kebijakan  mereka  terhadap  deforestasi  dan  mengambil  langkah-langkah  yang tepat untuk menjaga keberlanjutan sumber daya hutan.

## METODE
Penelitian ini dilakukan dengan beberapa tahapan berikut tahapan yang perlu dilakukan   dalam pembuatan artikel ilmiah ini:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahapan  pertama  pada  penelitian  ini  adalah  pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini menggunakan metode penelitian kuantitatif dalam pengumpulan data. Data yang diambil dari (Adnin et  al.,  2021;  Adnin  Damarraya,  Meniy  Ratnasari,  2019;  Adnin  Damarraya,Meniy  Ratnasari,  2020; Damarraya et al., 2018) adalah data luas lahan deforestasi dan reforestasi kawasan hutan Kalimantan Timur  pada  tahun  2016-2020.  Dalam  pengumpulan  data  ini  dilakukan  tahapan preprocessing untuk menghilangkan data yang tidak terpakai.
Tahapan kedua adalah melakukan analisis data yang merupakan tahapan pencarian data variabel yang akan dimodelkan. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini yaitu luas lahan deforestasi dan luas lahan reforestasi hutan Kalimantan Timur.
Tahapan  ketiga  adalah  melakukan  perhitungan  probabilitas  transisi.  Pada  tahapan  ini menghitung probabilitas transisi dari satu perubahan lahan deforestasi ke lahan reforestasi berdasarkan data historis. Probabilitas transisi 𝑃 𝑖𝑗 ( 𝑛 ) merupakan peluang bersyarat suatu sistem yang dimana pada state i akan berada  di state j setelah mengalami transisi (Masuku et al., 2018).
𝑃 𝑖𝑗 ( 𝑛 ) = 𝑋 𝑛 = 𝑗 | 𝑋 0 = 𝑖 , 𝑖 , 𝑗 ∈ {0,1,2, …}
Tahapan  keempat  adalah  pembangunan  model  Markov.  Tahapan  ini    merupakan  tahapan pembangunan  matriks  transisi  berdasarkan  probabilitas  transisi  yang  telah  dihitung  sebelumnya. Proses  Markovian  dimodelkan  menggunakan  probabilitas  transisi P ij yang  dimana  probabilitas perpindahan  dari state  i ke state  j. Model  perubahan  kondisi  pada  penyusunan  metrik  probabilitas transisi dilambangkan dengan P. (Sazali et al., 2019) .
𝑃 = [ 𝑃 11 𝑃 12 … 𝑃 1𝑛 𝑃 21 ⋮ 𝑃 22 … 𝑃 2𝑛 ⋮
𝑃 𝑛1 𝑃 𝑛2 … 𝑃 𝑛𝑛 ]
Tahapan  terakhir  adalah  melakukan  prediksi  luas  lahan.  Tahapan  terakhir  ini  merupakan tahapan  untuk  membuat  prediksi  dengan  cara  mengalikan  matriks  transisi  dan  kondisi  awal  untuk memperoleh  hasil  prediksi  luas  lahan  deforestasi  dan  reforestasi  pada  periode  waktu  selanjutnya. Secara matematis dapat ditulis sebagai berikut (Nurjana et al., 2018):
𝐾 𝑡(𝑗) = 𝑃 𝑥 𝐾 𝑡(𝑗−1) dimana :
𝐾 𝑡(𝑗) = Peluang kejadian pada t (j)
P = Probabilitas Transisional
t (j) = Waktu ke- j

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang digunakan dalam penelitian ialah luas lahan deforestasi dan reforestasi kawasan hutan Kalimantan Timur pada tahun 2016-2020 (Adnin et al., 2021; Adnin Damarraya, Meniy Ratnasari, 2019; Adnin  Damarraya,Meniy  Ratnasari,  2020;  Damarraya  et  al.,  2018).  Data  yang  didapatkan  dari  buku yang dikeluarkan Kementrian Lingkungan Hidup dan Kehutanan tentang Deforestasi Indonesia tahun 2016-2020. Data dapat dilihat pada tabel dibawah.
Tabel 1. Data Luas Lahan Deforestasi dan Reforestasi per Provinsi Indonesia.
Tahun Wilayah Luas Lahan (ha) Deforestasi  Reforestasi 2016-2017 Kalimantan Timur 106930 39120 2016-2017 Jawa Timur 0 0 2016-2017 Aceh 15515 - 2016-2017 Jawa tengah 0 0 2016-2017 Riau 6982 4600 2017-2018 Papua 78800 5800 2017-2018 Kalimantan Timur 44700 10100 2017-2018 Riau 43700 4800 2017-2018 Kalimantan Barat 42300 0,5 2017-2018 Sulawesi Tenggara 30800 1800 2017-2018 Kalimantan Tengah 24600 1200 2018-2019 Riau 142000 4000 2018-2019 Gorontalo 0 0,2
Prediksi Lahan Deforestasi Dan Reforestasi Hutan Kalimantan Timur Dengan Metode Rantai Markov
Tahun Wilayah Luas Lahan (ha) Deforestasi  Reforestasi 2018-2019 Kalimantan Timur 54800 0 2018-2019 Sulawesi Barat 0 0,9 2018-2019 Kalimantan Barat 26200 0,4 2019-2020 Kalimantan Barat 16330 0,05 2019-2020 NTB 13010 0,04 2019-2020 NTT 8290 0,17 2019-2020 Kalimantan Selatan 7550 0,05 2019-2020 Kalimantan Tengah 6910 0,01 2019-2020 Kalimantan Timur 6170 0 2019-2020 Sumatera Selatan 0,92 2520 2019-2020 Gorontalo 1070 0,75
Data pada Tabel 1 diatas adalah hasil data preprocessing dan disajikan dalam bentuk tabel, yang dimana  data  asli  yang  berupa  kalimat  dan  grafik.  Dalam  proses preprocessing ,  terdapat  beberapa tahapan  seperti:  data  yang  diambil  adalah  data  deforestasi  netto  dan  reforestasi  netto  per  Provinsi, dilakukan perhitungan untuk mencari nilai rata-rata nilai reforestasi dikarenakan data yang disajikan berupa  data  reforestasi  dari  keseluruhan  setiap  pulau.  Karena  penelitian  ini  hanya  berfokus  pada Provinsi Kalimantan Timur, dari seluruh data yang didapatkan diambil data luas lahan deforestasi dan reforestasi kawasan hutan Kalimantan Timur.
Tabel 2. Data Histori Luas Deforestasi dan Reforestasi Tahun 2016-2020(ha).
Tahun Deforestasi Reforestasi 2016-2017 106,930 39,120 2017-2018 44,700 10,100 2018-2019 54,800 0 2019-2020 6,170 0
Berdasarkan Tabel 1, selanjutnya dilakukan perhitungan untuk mencari probabilitas transisi dari satu perubahan lahan deforestasi(D) ke lahan reforestasi(R). Dari data historis yang didapat, dihitung perubahan lahan antara keadaan-keadaan tersebut.
Tahun 1 ke tahun 2: P(D → D) = (44,700 + 106,930) / 248,460 = 0,610 P(D → R) = (106,930 – 10,100) / 248,460 = 0,390 P(R → D) = (39,120 – 44,700) / 43,640 = -0.128 P(R → R) = (39,120 + 10,100) / 43,640 = 1.128 Tahun 2 ke tahun 3: P(D → D) = (44,700 + 54,800) / 144,200 = 0.690 P(D → R) = (44,700 – 0) / 144,200 = 0.310 P(R → D) = (10,100 – 54,800) / -34,600 = 1.292 P(R → R) = (0 + 10,100) / -34,600 = -0.292 Tahun 3 ke tahun 4: P(D → D) = (54,800 + 6,170) / 115,770 = 0.527 P(D → R) = (54,800 – 0) / 115,770 = 0.473 P(R → D) = (0 – 6,170) / -6,170 = 1 P(R → R) = (0 + 0) / -6,170 = 0
Tabel 3 . Probabilitas Transisi Dari Perubahan Lahan Deforestasi ke Lahan Reforestasi 2016-2017& 2017-2018 2017-2018& 2018-2019 2018-2019 & 2019-2020 Deforestasi  Reforestasi  Deforestasi  Reforestasi  Deforestasi  Reforestasi Deforestasi 0,610 0,390 0.690 0.310 0.527 0.473 Reforestasi -0.128 1.128 1.292 -0.292 1 0
Data  probabilitas  transisi  luas  lahan  deforestasi  dan  reforestasi  diatas,  dilakukan  perhitungan matriks 2x2 untuk mendapatkan matriks transisi. Berdasarkan data Tabel 2 didapatkan matriks transisi sebagai berikut.
P = [ 0,610 0,390 −0.128 1.128 ] . [ 0.690 0.310 1.292  −0.292 ] = [ 0.925 0.075 1.369 −0.369 ] . [ 0.527 0.473 1 0 ]
P = [ 𝟎, 𝟓𝟔𝟐 𝟎, 𝟒𝟑𝟖 𝟎, 𝟑𝟐𝟓 𝟎, 𝟔𝟒𝟖
]
Matriks  transisi  yang  diperoleh  sebelumnya  berguna  untuk  mencari  peluang  kejadian  ke 𝑛 dengan cara mengalikan dengan data historis akhir pada Tabel 1. Secara matematis dapat ditulis:
𝐾 𝑛 = 𝑃 × 𝐾 𝑛 −1 dimana: 𝐾 𝑛 : peluang kejadian ke 𝑛 𝑃 : probabilitas transisi 𝐾 𝑛 − 1 : peluang kejadian ke 𝑛 – 1
𝐾 1 = [6,170         0] . [ 0,562 0,438 0,325 0,648 ] = 3,467.54 2,702.46
𝐾 2 = [ 3,467.54  2,702.46 ] . [ 0,562 0,438 0,325 0,648 ] = 2,900.02 3,269.98 𝐾
3 = [ 2,900.02  3,269.98 ] . [ 0,562 0,438 0,325 0,648 ] = 2,780.84 3,389.16
𝐾 4 = [ 2,780.84  3,389.16 ] . [ 0,562 0,438 0,325 0,648 ] = 2,755.82 3,414.18
𝐾 5 = [ 2,755.82  3,414.18 ] . [ 0,562 0,438 0,325 0,648 ] = 2,750.56 3,419.44
𝐾 6 = [ 2,750.56  3,419.44 ] . [ 0,562 0,438 0,325 0,648 ] = 2,749.46 3,420.54
𝐾 7 = [ 2,749.46  3,420.54 ] . [ 0,562 0,438 0,325 0,648 ] = 2,749.23 3,420.77
Prediksi Lahan Deforestasi Dan Reforestasi Hutan Kalimantan Timur Dengan Metode Rantai Markov
𝐾 8 = [2,749.23  3,420.77] . [ 0,562 0,438 0,325 0,648 ] =  2,749.18 3,420.82
𝐾 9 = [ 2,749.18  3,420.82 ] . [ 0,562 0,438 0,325 0,648 ] = 2,749.17 3,420.83 𝐾
10 = [ 2,749.17  3,420.83 ] . [ 0,562 0,438 0,325 0,648 ] = 2,749.17 3,420.83 𝐾 11 = [ 2,749.17  3,420.83 ] . [ 0,562 0,438 0,325 0,648 ] = 2,749.16 3,420.84 𝐾 12 = [ 2,749.16  3,420.84 ] . [ 0,562 0,438 0,325 0,648 ] = 2,749.16 3,420.84 𝐾 13 = [ 2,749.16  3,420.84 ] . [ 0,562 0,438 0,325 0,648 ] = 2,749.16 3,420.84 Tabel 4 . Prediksi Luas Lahan Deforestasi dan Reforestasi Kawasan Kalimantan Timur 10 Tahun
Kedepan. Tahun Luas Lahan (ha) Deforestasi  Reforestasi 2024 2,755.82 3,414.18 2025 2,750.56 3,419.44 2026 2,749.46 3,420.54 2027 2,749.23 3,420.77 2028 2,749.18 3,420.82 2029 2,749.16 3,420.84 2030 2,749.16 3,420.84 2031 2,749.16 3,420.84 2032 2,749.16 3,420.84 2033 2,749.16 3,420.84

## KESIMPULAN
Hasil yang didapatkan dengan menggunakan metode rantai Markov untuk menghitung prediksi luas lahan deforestasi dan reforestasi kawasan hutan Kalimantan Timur 10 tahun kedepan, didapatkan nilai 2,749.16 hektar untuk luas lahan deforestasi dan 3,420.84 hektar untuk luas lahan reforestasi. Dari perhitungan tersebut juga di dapatkan nilai kondisi steady state yang dimana setelah melalui beberapa periode, nilai matriks peluang akan selalu tetap (Gugutu et al., 2022). Nilai steady state didapatkan pada tahun  2029  dengan  angka  deforestasi  sebesar  2,749.16  hektar  dan  angka  reforestasi  sebesar  3,420.84 hektar.  Metode  rantai  Markov  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  luas  lahan  deforestasi  dan reforestasi di kawasan Kalimantan Timur. Hasil prediksi dapat memberikan pandangan yang lebih jelas tentang  dinamika  lingkungan  di  kawasan  tersebut  dan  memberikan  informasi  yang  berguna  untuk pengambil keputusan. Namun, perlu diingat bahwa hasil prediksi memiliki tingkat ketidak pastian dan dapat  dipengaruhi  oleh  faktor-faktor  lain  yang  tidak  dimodelkan  dalam  metode  ini.  Saran  untuk
peneliti  selanjutnya,  sebaiknya  perluas  data  historis  untuk  meningkatkan  akurasi  dan mempertimbangkan faktor-faktor eksternal yang dapat mempengaruhi deforestasi dan reforestasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Asra, R., Mappiasse, M. F., & Nurnawati, A. A. (2020). Penerapan Model CA-Markov Untuk Prediksi Perubahan  Penggunaan  Lahan  Di  Sub-DAS  Bila  Tahun  2036. AGROVITAL:  Jurnal  Ilmu Pertanian , 5 (1), 1-10. https://doi.org/10.35329/agrovital.v5i1.630
Asrin, B., Setiawan, H., Affandi, L. H., Syafruddin, Gunayasa, I. B. K., & K. W., M. K. (2019). PGSD Untuk Negeri:  Reboisasi,  Dukung  Pengembangan  Kampung  Hijau  Berbagi  Tanpa  Saling  Menggurui . 2 (2),
249-255. https://doi.org/10.29303/jppm.v2i2.1139
Damarraya,  A.,  Ratnasari,  M.,  &  Rhama,  D.  F.  P.  (2018). Deforestasi  Indonesia  Tahun  2016-2017 (W. Mursud & L. Elisabeth Sente (eds.)). Didukung oleh : Sitasi Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan.
Ermawati,  Sauddin,  A.,  &  Bakri,  N.  J.  (2019).  Analisis  Persaingan  Industri  Televisi  Berbayar Menggunakan  Rantai  Markov  (Studi  Kasus:  Pt.  Indonusa  Telemedia  (Transvision)  Versus Televisi Berbayar Lainnya Di Kota Makassar Tahun 2017). Jurnal MSA (Matematika Dan Statistika Serta Aplikasinya) , 7 (1), 18-27. https://doi.org/10.24252/msa.v7i1.8165
Gugutu, M., Hatidja, D., & Langi, Y. A. R. (2022). Analisis Rantai Markov untuk Mengetahui Peluang Perpindahan Merek Kartu Seluler Pra Bayar GSM (Studi Kasus Mahasiswa Fakultas Pertanian Unsrat Manado). Jurnal MIPA , 2 (1), 23-28. https://doi.org/10.35799/jm.2.1.2013.746
Ihsan, H., Sanusi, W., & Hasriani, H. (2019). Peramalan Pola Curah Hujan Di Kota Makassar Menggunakan Model Rantai Markov . Journal of Mathematics, Computations, and Statistics , 2 (1), 19-30.
Masuku,  F.  N.,  Langi,  Y.  A.  R.,  &  Mongi,  C.  (2018).  Analisis  Rantai  Markov  Untuk  Memprediksi Perpindahan  Konsumen  Maskapai  Penerbangan  Rute  Manado-Jakarta  Analysis  of  Markov Chain To Predict Consumer Movement of Airline Route Manado-Jakarta. Ilmiah Sains , 18 (2), 75- 79. https://doi.org/10.35799/jis.18.2.2018.20495
Mustafa, F., & Marsoyo, A. (2020). Tipologi Peran Stakeholder dalam Mendukung Reforestasi di Daerah Istimewa Yogyakarta. Jurnal Planoearth , 5 (1), 35-44. https://doi.org/10.31764/jpe.v5i1.1653
Novita,  S.  E.,  &  Vonnisa,  M.  (2021).  Pemodelan  Spasial  Kerentanan  Kebakaran  Hutan  dan  Lahan  di Kalimantan  Timur. Jurnal  Fisika  Unand , 10 (2),  232-238.  https://doi.org/10.25077/jfu.10.2.232- 238.2021
Nurhamiddin, F., & Sulisa, F. M. (2019). Peramalan Cuaca Menggunakan Metode Rantai Markov. Jurnal Biosainstek , 2 (01), 16-22. https://doi.org/10.52046/biosainstek.v2i01.312
Nurjana, S., Paendong, M. S., & Langi, Y. A. R. (2018). Penerapan Rantai Markov Dalam Pemilihan Minat Masuk Siswa SMA Ke Universitas Di Indonesia Application of Markov Chain Interest Sign In Elections  High  School  Students  To  University  In  Indonesia. JdC , 5 (1),  50-56. https://doi.org/10.35799/dc.5.1.2016.12733
Sazali, A., Setiadji, B. H., & Haryadi, B. (2019). Aplikasi Model Rantai Markov Dalam Pengelolaan Jalan di Kabupaten Bangka Barat. Rekayasa , 12 (2), 141-150.
https://doi.org/10.21107/rekayasa.v12i2.5907
Sugandhi, N., Supriatna, S., Kusratmoko, E., & Rakuasa, H. (2022). Prediksi Perubahan Tutupan Lahan di  Kecamatan  Sirimau,  Kota  Ambon  Menggunakan  Celular  Automata-  Markov  Chain. JPG (Jurnal Pendidikan Geografi) , 9 (2), 104-118. https://doi.org/10.20527/jpg.v9i2.13880
Prediksi Lahan Deforestasi Dan Reforestasi Hutan Kalimantan Timur Dengan Metode Rantai Markov
Wahyuni, H., & Suranto. (2021). Dampak Deforestasi Hutan Skala Besar terhadap Pemanasan Global di Indonesia. JIIP: Jurnal Ilmiah Ilmu Pemerintahan , 6 (1), 148-162.
https://doi.org/10.14710/jiip.v6i1.10083
Yanuar,  Y.  (2019). Jokowi  Pindahkan  Ibukota  ke  Kaltim,  Ini  Kekhawatiran  Greenpeace .  Tempo.Co. https://tekno.tempo.co/read/1241492/jokowi-pindahkan-ibukota-ke-kaltim-ini-kekhawatiran- greenpeace