Pemodelan Spasial Perubahan Tutupan Lahan Hutan Produksi Terbatas ..............................................................................(Suni, et al)

## PEMODELAN SPASIAL PERUBAHAN TUTUPAN LAHAN HUTAN PRODUKSI TERBATAS DI KECAMATAN KULAWI KABUPATEN SIGI PROVINSI SULAWESI TENGAH

## (Spatial Modeling of Changes in Land Cover of Limited Production Forests in Kulawi Subdistrict Sigi Regency Central Sulawesi Province)
Muhammad Adam Suni, Hasriani Muis, Ida Arianingsih Jurusan Kehutanan, Fakultas Kehutanan, Universitas Tadulako Kota Palu Sulawesi Tengah, 94118, Indonesia E-mail: muhammadadamsuni@gmail.com
Diterima: 20 Desember 2022; Direvisi:22 Mei 2023; Disetujui untuk Dipublikasikan: 31 Mei 2023

## ABSTRAK
Deforestasi  adalah  salah  satu  penyebab  utama  kerusakan  lingkungan  dan  dapat  disebabkan  faktor manusia serta dapat menyebabkan terjadinya perubahan iklim yaitu kekeringan berkepanjangan dan distribusi curah  hujan  yang  tidak  memadai  tidak  teratur  dan  tidak  rata.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis perubahan tutupan lahan dalam kurun waktu lima tahun dengan citra Landsat 8 tahun 2015 dan 2020 serta menganalisis  faktor-faktor  penyebab  perubahan  tutupan  lahan  pada  Kawasan  Hutan  Produksi  Terbatas  di Kecamatan Kulawi. Penelitian menggunakan analisis citra terbimbing ( supervised ) dan analisis regresi logistik biner. Pembentukan model spasial perubahan tutupan hutan di Kawasan Hutan Produksi Terbatas Kecamatan Kulawi  menggunakan  5  faktor  peubah  yang  terdiri  dari  aspek  aksesibilitas  yaitu  permukiman,  kepadatan penduduk, sungai, kemiringan lereng, dan jalan. Logit Logit (p) = -0,24179 + 0,03247 (x 1 ) + 0,01617 (x 2 ) - 0,43271 (x 3 ) - 0,31261 (x 4 ) + 0,03350 (x 5 ). Model yang dipilih adalah yang memiliki nilai goodness of fit dan nilai chi  square terbesar.  Hasil  analisis  regresi  logistik  biner  menunjukkan  nilai goodness  of  fit sebesar 5745198,85,  nilai chi  square sebesar  62749,78  dan pseudo r2  sebesar  0,30  lebih  besar  dari  0,20  yang menandakan model layak digunakan. Berdasarkan hasil analisis regresi logistik biner diketahui bahwa jarak dari jalan, jarak dari pemukiman, kepadatan penduduk berpengaruh terhadap perubahan tutupan lahan hutan dengan nilai positif dan jarak dari sungai, kemiringan lereng berpengaruh terhadap perubahan tutupan lahan hutan dengan nilai negatif.
Kata kunci : deforestasi, pemodelan spasial, perubahan tutupan lahan, regresi logistik

## ABSTRACT
Deforestation is one of the main causes of environmental damage and can be caused by human factors and can cause climate change, namely prolonged drought and inadequate distribution of rainfall, irregular and uneven. This study aims to analyze changes in land cover over five years using Landsat 8 imageries from 2015 and 2020 as well as analyze the changing factors of theland cover in the Limited Production Forest Area in Kulawi Subdistrict. The  study used  supervised image  analysis and binary logistics regression analysis. The spatial models of the forest cover changes in the Kulawi Subdistrict Limited Production Forest Area performed by using 5 modifier factors consists of accessibility aspects i.e., settlement, population density, river, slope, and road. Logit (p) = -0,24179 + 0,03247 (x1) + 0,01617 (x2) - 0,43271 (x3) - 0,31261 (x4) + 0,03350 (x5). Theselected model is the model with the greatest goodness of fit value and the chi-square value. The results of the binary logistic regression analysis showed a goodness of fit value of 5745198,85, chi-square values of 62749,78 and pseudo r2 of 0,30 greater than 0,20; those indicating  that the model is suitable. Based on the results of the binary logistics regression analysis it is known that distance from roads, distance from settlement, population density were the factors that influence to changes in forest land cover with a positive value and distance from river, slope were the factors that influence to changes in forest land cover with a negative value.
Keywords : deforestation, spatial modeling, land cover change, logistic regression

## PENDAHULUAN
Hutan  merupakan  sumber  daya  alam  yang memberikan banyak manfaat bagi makhluk hidup, baik  secara  ekologis  maupun  ekonomis.  Namun apabila  hutan  tidak  dimanfaatkan  dan  dikelola
dengan  baik  dapat  menyebabkan  melemahnya fungsi hutan yang dapat menyebabkan deforestasi. Menurut  FAO  (2000)  defortasi  adalah  aktivitas konversi  hutan  menjadi  lahan  penggunaan  lain dengan  tutupan  kanopi  kurang  dari  10  persen. Lestari (2009) mendefinisikan alih fungsi lahan atau
konversi  lahan  adalah  perubahan  sebagian  atau seluruh  lahan  dari  tujuan  penggunaan  semula (direncanakan) menjadi tujuan lain yang berdampak  negatif  terhadap  lingkungan  dan potensi lahan itu sendiri.
Undang-Undang  No.  27  Tahun  2008  tentang Pembentukan  Kabupaten  Sigi  yang  secara  formal mekar  dari Kabupaten  Donggala  Provinsi  Sulawesi Tengah pada tahun 2008. Kabupaten Sigi terdiri dari 15 kecamatan. Kecamatan Kulawi terletak di bagian selatan Kabupaten Sigi, dengan jarak ±62 km dari ibukota kabupaten. Secara administratif Kecamatan Kulawi  terdiri  dari  16  desa  (Badan  Pusat  Statistik Kabupaten Sigi, 2019).
Kondisi  Kabupaten  Sigi  banyak  mengalami pertumbuhan  di  berbagai  sector,  termasuk pertumbuhan  penduduk.  Hal  ini  tampak  pada peningkatan  jumlah  penduduk  pada  tahun  2008 sebanyak  203.898  jiwa  dan  tahun  2016  sebanyak 229.472  jiwa. Jumlah penduduk tertinggi  terdapat pada  Kecamatan  Sigi  Biromaru  sebanyak  45.736 jiwa (Bada Pusat Statistik Kabupaten Sigi, 2019).
Dampak pertumbuhan penduduk memepengaruhi  permintaan  lahan,  antara  lain: pertanian, pemukiman, jasa dan transportasi yang mengarah  pada  transformasi  fungsi  lahan. Perubahan  lahan  juga  dapat  diartikan  sebagai perubahan  peruntukan  lain  yang  disebabkan  oleh faktor-faktor  yang  secara  garis  besar  meliputi kebutuhan  masyarakat  yang  semakin  banyak dengan  tuntutan  yang  semakin  meningkat  akan kualitas hidup yang lebih baik.
Konversi  Kawasan  hutan  berarti  perubahan fungsi pokok hutan menjadi kawasan bukan hutan seperti  kawasan  pemukiman,  kawasan  pertanian dan  perkebunan.  Masalah  ini  semakin  parah  dari waktu  ke  waktu  ketika  kawasan  hutan  mulai dikonversi  menjadi  Kawasan  komersial  lainnya (Widianto et al, 2003).
Deforestasi  merupakan  salah  satu  penyebab kerusakan  lingkungan  yang  utama  dan  dapat disebabkan
oleh
faktor
manusia
serta mengakibatkan perubahan iklim, seperti kekeringan berkepanjangan  dan  distribusi  curah  hujan  yang tidak  memadai. Deforestasi  disebabkan  oleh  dua faktor,  yaitu  faktor  alam  berupa  perubahan  iklim atau  bencana  alam,  dan  faktor  aktivitas  atau gangguan  manusia  (antropogenik).  Deforestasi yang  terjadi  akibat  peristiwa  alam  dapat  berupa peristiwa  cuaca  ekstrim,  kekeringan  dan/atau kebakaran hutan (Eckert et al . , 2011).
Tutupan  lahan  dan  penggunaan  lahan  dalam beberapa  kasus  dapat  memiliki  nama  yang  sama (Van Noordwijk et al. 2008). Keadaan bebas akses kawasan  hutan  produksi  terbatas  di  Kecamatan Kulawi  sangat  tinggi,  yang  tercermin  dari dikeluarkannya  pemberian  izin  pengelolaan  dan pemanfaatan  kawasan  hutan  pada  lokasi  tersebut dengan  memperhatikan  perubahan  tutupan  lahan dan  penebangan.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini sangat  penting  dilakukan  untuk  mengetahui
perubahan  apa  saja  yang  terjadi  pada  tutupan lahan,  luasan  deforestasi  dan  faktor-faktor  yang menyebabkan  terjadinya  deforestasi  Kawasan hutan.
Berdasarkan dari permasalahan yang disampaikan  di  atas  maka  penelitian  ini  bertujuan untuk:  (1)  menganalisis  perubahan  tutupan  lahan hutan  produksi  terbatas  (HPT)  selama  rentang waktu  lima  tahun  dengan  citra  Landsat  8  tahun 2015 dan tahun 2020; (2) membangun model untuk mengetahui  faktor-faktor  penyebab  terjadinya deforestasi  di  kawasan  hutan  produksi  terbatas (HPT) di Kecamatan Kulawi.

## METODE

## Lokasi penelitian
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  kawasan  hutan produksi terbatas Kecamatan Kulawi Kabupaten Sigi Provinsi  Sulawesi  Tengah.  Kecamatan  Kulawi berada pada bagian barat wilayah Kabupaten Sigi, dengan  jarak  ±62  km  dari  ibukota  kabupaten. Kulawi  merupakan  salah  satu  kecamatan  di Kabupaten  Sigi  yang  terletak  pada  koordinat 1 0 20'18” -  1 0 43'22”  S  Latitude  dan  119 0 4'04"- 120 0 07'53” Bujur Timur ( Gambar 1 ).
Gambar 1 .   Lokasi  kawasan  hutan  produksi  terbatas (HPT)  di  Kecamatan  Kulawi,  Kabupaten Sigi, Provinsi Sulawesi Tengah.
Kawasan  hutan  dijabarkan  dalam  Keputusan Menteri  Kehutanan  No.  SK.869/Menhut-II/2014 tanggal 29 September 2014 tentang kawasan hutan dan konservasi perairan Provinsi Sulawesi Tengah, wilayah  Kecamatan  Kulawi  terdiri  dari  5  (lima) fungsi hutan yaitu Hutan Lindung, Hutan Produksi Terbatas,  Hutan  Produksi,  Hutan  Produksi  yang dapat  di  Konversi,  Kawasan  Pelestarian  dan Konservasi  Alam.  Lokasi  Penelitian  ini  berada  di
Pemodelan Spasial Perubahan Tutupan Lahan Hutan Produksi Terbatas ..............................................................................(Suni, et al)

## Kawasan  Hutan  Produksi  Terbatas  (HPT)
Kecamatan Kulawi seluas ± 23.523,48 Ha.

## Alat dan bahan
Alat yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Kamera  digunakan  sebagai  dokumentasi,  Kompas sebagai  penentu  arah  mata  angin,  GPS  ( Global Positioning System ) digunakan untuk pengambilan titik,  Laptop  yang  dilengkapi  dengan  program ArcGIS  versi  10.7  dan  Terrset  2020  digunakan untuk mengoperasikan dan mengolah peta dan data lapangan,  program  Microsoft  Word  2010  untuk penulisan laporan penelitian.
Bahan  yang  digunakan  dalam  pelaksanaan penelitian  ini  adalah  Peta  Kawasan  Hutan  dan Konservasi Perairan Provinsi Sulawesi Tengah skala 1:250.000 No. SK. 869 tahun 2014, Peta Rupa Bumi Indonesia  (RBI)  skala  1:25.000  bersumber  dari Badan Informasi Geospasial (BIG), Citra Landsat 8 Operational Land Imager/ Thermal Infrared Sensor (OLI/TIRS)  Path  114  dan  Row  61  rekaman  bulan September  2015  dan  Citra  Landsat  8 Operational Land Imager/ Thermal Infrared Sensor (OLI/TIRS) Path  114  dan  Row  61  bulan  rekaman  September 2020 bersumber dari USGS.
Jenis dan Sumber Data
Jenis pengambilan data yang digunakan dalam kegiatan penelitian ini terdiri dari data primer dan sekunder.  Data  primer  meliputi,  Citra  Landsat  8 tahun  2015  dan  Citra  Landsat  8  tahun  2020,  dan data yang diperoleh langsung dari survey lapangan. Survey lapangan dilakukan untuk pengecekan dan mengindentifikasi  kelas  tutupan  lahan  pada  citra dan  di  lapangan  sesuai  dengan  kriterianya  dan pengambilan titik koordinat sebanyak 72 titik yang digunakan dalam uji akurasi agar tingkat ketelitian dan  akurasi  data  yang  dihasilkan  lebih  baik.  Data sekunder  adalah  peta  kawasan  hutan  produksi terbatas di Kecamatan Kulawi dan Peta Rupa Bumi Indonesia skala 1:50:000.

## Analisis Data

## Tutupan lahan
Analisis  data  dalam  penelitian  ini  adalah analisis  citra  panduan.  Klasifikasi  citra  Landsat menggunakan  metode Supervised  Maximum Likelihood Classification (MLC). Maximum Likelihood Classification adalah  metode  yang  paling  umum digunakan dalam klasifikasi data penginderaan jauh (Foody et al. 1992). MLC mempertimbangkan faktor peluang satu piksel untuk dinilai ke dalam kelas atau kategori  tertentu.  Peluang  ini  sering  juga  disebut probabilitas  prior,  dapat  dihitung  dengan menghitung  persentase  tutupan  pada  citra  yang akan  diklasifikasikan.  Jika  peluang  ini  tidak diketahui,  besarnya  peluang  akan  sama  untuk semua  kelas  (satu  per  jumlah  kelas  yang  akan
dibuat). Aturan keputusan tersebut disebut Decision Rule Bayes (Bayesian Decision Rule) (Jaya 2010).
Berdasarkan hasil klasifikasi terselia pada dua tahun  yang  berbeda,  dilakukan  uji  akurasi  untuk mendapatkan peta tutupan lahan tahun 2015 dan 2020. Proses tersebut dilangsungkan akibat adanya potensi kesalahan pada proses-proses sebelumnya yang  kemudian  dapat  menggeser  informasi  yang ada  menjadi  kurang  tepat.  Tingkat  akurasi pemetaan  ditentukan  dengan  menggunakan  uji akurasi  klasifikasi  mengacu  pada  Short  (1982) dalam  Purwadhi  (2006)  dengan persamaan  1 sebagai berikut:
MA = (Xcr pixel)/(Xcr pixel + Xo pixel + Xco pixel)*100% …………………………………………………….. ...(1) di mana:
MA = ketelitian pemetaan Xcr = jumlah kelas X yang terkoreksi Xo  = jumlah Kelas X yang masuk kelas lain Xco = jumlah kelas X tambahan dari kelas lain
Akhbar  (2013)  menjelaskan  bahwa  hasil akurasi  85%  dianggap  sangat  memuaskan. Sementara  Susanto  menjelaskan  kriteria  hasil akurasi  dalam  peringkat  sebagai  berikut  80% (sangat baik) dan 60-70% (baik). Kesalahan omisi ( omission error )  yaitu kesalahan klasifikasi berupa kekurangan  jumlah  piksel  suatu  kelas  akibat masuknya piksel-piksel kelas tersebut ke kelas yang lain.  Sedangkan,  kesalahan  komisi  ( commission error )  yaitu kesalahan klasifikasi berupa kelebihan jumlah  piksel  pada  suatu  kelas  yang  diakibatkan masuknya piksel dari kelas yang lain ( Tabel 1 ).
Tabel 1.
Perhitungan  akurasi  dengan  metode cofision matrix. Data Acuan Lapangan Total Kolom Kelas 1 2 Data Hasil Klasifikasi Kelas 1 Jumlah Titik 2 Total Baris Akurasi Keseluruhan = Jumlah Kelas Utama X 100% Jumlah Titik Akurasi Produser = Kelas Utama X 100% Total Baris Objek Akurasi Pengguna = Kelas Utama X 100% Total Kolom Objek

## Peta Tutupan Lahan
Berdasarkan  hasil  klasifikasi  citra  terselia ( supervised) dua  waktu  berbeda,  selanjutnya dilakukan uji akurasi dan didapatkan peta tutupan lahan. Proses ini mengolah data hasil survey yang
didapatkan  dengan  teknik  GIS.  Uji  akurasi dilangsungkan  akibat  adanya  potensi  kesalahan pada  proses-proses  sebelumnya  yang  kemudian dapat  menggeser  informasi  yang  ada  menjadi kurang  tepat.  Proses  yang  dilakukan  akan mengetahui klasifikasi/kriteria tutupan lahan tahun 2015 dan 2020 yang sesuai dengan hasil klasifikasi dan kenampakan dilapangan.

## Kriteria  Tutupan  Lahan  Kawasan  Hutan  Produksi Terbatas Kecamatan Kulawi
Tutupan lahan adalah vegetasi dan konstruksi artifisual  yang  menutup  permukaan  lahan (Lindgren,1985).  Tutupan  lahan  berkaitan  dengan jenis  kenampakan  di  permukaan  bumi  seperti bangunan,  danau,  vegetasi  (Lillesand  &  Kiefer, 1994).  Berdasarkan  hasil groundcheck lapangan, tutupan  kawasan  hutan  produksi  terbatas diklasifikasikan  menjadi  6  (enam)  kriteria  tutupan lahan  yaitu,  lahan  terbuka,  hutan  lahan  kering primer, hutan lahan kering sekunder, semak belukar dan ladang/perkebunan, dan tubuh air.
Hutan lahan kering primer adalah hutan yang tumbuh  berkembang  pada  habitat  lahan  kering yang  dapat  berupa  hutan  daratan  rendah, perbukitan  dan  pegunungan,  atau  hutan  tropis dataran  tinggi,  yang  masih  kompak  dan  belum mengalami intervensi manusia atau belum menampakan bekas tebangan. Kenampakkan hutan primer  ditandai  dengan  adanya  obyek  yang berwarna  hijau  tua  (pada  band  543)  cenderung gelap  dan  bertekstur  kasar  dengan  tajuk-tajuk pohon yang kelihatan bergerombol. Tidak terdapat bekas tebangan. Pada citra, warna yang cenderung gelap karena posisi obyek yang berada pada tebing pegunungan  tinggi  sehingga  cahaya  matahari kurang (Badan Standarisasi Nasional, 2010).
Hutan  lahan  kering  sekunder  adalah  hutan yang  tumbuh  berkembang  pada  habitat  lahan kering  yang  dapat  berupa  hutan  daratan  rendah, perbukitan  dan  pegunungan,  atau  hutan  tropis dataran  tinggi,  yang  telah  mengalami  intervensi manusia atau telah menampakan bekas tebangan. Hutan  lahan  kering  sekunder  merupakan  hutan yang  tumbuh  secara  alami  sesudah  terjadinya kerusakan/perubahan  pada  tumbuhan  hutan  yang pertama.  Hutan  yang  telah  mengalami  gangguan eksplotasi oleh manusia, biasanya ditandai dengan adanya  jaringan  jalan  ataupun  jaringan  sistem eksploitasi  lainnya.  Kenampakan  berhutan  bekas tebas  bakar  yang  ditinggalkan,  bekas  kebakaran atau  yang  tumbuh  kembali  dari  bekas  tanah terdegradasi  juga  dimasukkan  dalam  kelas  ini (Badan Standarisasi Nasional, 2010).
Lahan  terbuka  tanpa  vegetasi  (singkapan batuan  puncak  gunung,  puncak  bersalju,  kawah vulkan, gosong pasir, pasir pantai, endapan sungai), dan lahan terbuka bekas kebakaran. Kenampakan lahan  terbuka  untuk  pertambangan  dikelaskan pertambangan,  sedangkan  lahan  terbuka  bekas
pembersihan  lahanland  clearing  dimasukkan  kelas lahan terbuka. Lahan terbuka dalam kerangka rotasi tanam  sawah/tambak  tetap  dikelaskan  sawah/ tambak.  Kenampakkan  obyek  (pada  citra  Landsat band  543)  ditandai  dengan  areal  berwarnamerah muda hingga merah tua, kadang berwarna coklat, tergantung pada kandungan material tanahnya, dan berwarna  putih  apabila  material  tersusun  dari kapur. (Badan Standarisasi Nasional, 2010).
Semak belukar adalah hutan lahan kering yang telah tumbuh kembali (mengalami suksesi) namun belum/tidak  optimal,  atau  lahan  kering  dengan liputan  pohon  jarang  (alami)  atau  lahan  kering dengan  dominasi  vegetasi  rendah  (alami). Kenampakan  ini  biasanya  tidak  menunjukkan  lagi adanya  bekas/bercak  tebangan.  Kenampakan obyek ditandai dengan adanya vegetasi rendah dan bertekstur  halus  sampai  dengan  agak  kasar, berwarna  hijau  muda  pada  band  543  yang mengindikasikan  adanya  semak  belukar  dan terdapat  bekas  tebangan.  Karena  pada  lahan kering,  terdapat  areal  berwarna  merah  yang menandakan  tanah  terbuka  atau  pemukiman. (Badan Standarisasi Nasional, 2010).
Perkebunan  adalah  lahan  bertumbuhan pohonpohonan  yang  dibebani  hak  milik  atau  hak lainnya dengan penutupan tajuk didominasi pohon buah atau industri Kenampakkan perkebunan coklat ditandai dengan adanya obyek yang berwarna hijau sangat  muda  dengan  bercak  coklat  muda kekuningan  (pada  band  543)  cenderung  terang dengan  tekstur  halus.  Batas-batas  yang  jelas  dan teratur  menunjukkan  bahwa  obyek  adalah perkebunan.  (Badan  Standarisasi  Nasional,  2010). Tubuh  air  adalah  perairan,  termasuk  laut,  sungai, danau, waduk, dll. Kenampakan tambak, sawah dan rawa-rawa telah digolongkan tersendiri Kenampakkan obyek ditandai dengan adanya areal berwarna  biru  muda,  biru  keputihan  atau  hitam (pada  kombinasi  band  543)  meliputi  areal  cukup luas. (Badan Standarisasi Nasional, 2010).

## Perubahan Tutupan Lahan
Analisis  perubahan  tutupan  lahan  dilakukan dengan cara membandingkan citra hasil klasifikasi antar  waktu  dengan  melakukan  tumpang  susun ( Overlay ) layer hasil klasifikasi tutupan/ penggunaan  lahan  tahun  2015  dan  2020.  Dari teknik  tersebut  dapat  diperoleh  peta  perubahan penggunaan lahan. Cara ini dapat mengetahui jenis dan  luas  perubahan  tutupan/penggunaan  lahan yang  terjadi.  Hasil  dari  proses  ini  adalah  data perubahan  tutupan  lahan  beserta  luasan  tiap  tiap tutupan lahan.

## Faktor Pemicu Perubahan Tutupan Hutan
Faktor  penyebab  deforestasi  yang  tidak langsung  disebut  faktor  pendorong  (Rijal,  2016). Faktor pemicu deforestasi yang dimaksudkan dalam
Pemodelan Spasial Perubahan Tutupan Lahan Hutan Produksi Terbatas ..............................................................................(Suni, et al)
penelitian  ini  adalah  faktor-faktor  yang  tergolong sebagai  faktor  tidak  langsung  ( proximity  causes ) (Affandi,  2016).  Pembentukan  model  spasial perubahan  tutupan  hutan  di  Kawasan  Hutan Produksi Terbatas Kecamatan Kulawi menggunakan 5 faktor  peubah  terdiri  dari  jarak  dari  jalan,  jarak dari  sungai,  jarak  dari  pemukiman  (aspek aksesibilitas),  kemiringan  lereng,  (aspek  biofisik) serta aspek sosial yaitu kepadatan penduduk.

## Kepadatan Penduduk
Kepadatan  penduduk  dapat  mempengaruhi kualitas hidup penduduknya. Pada daerah dengan kepadatan yang tinggi, usaha peningkatan kualitas penduduk  akan  lebih  sulit  dilakukan.  Hal  ini menimbulkan  permasalahan  sosial  ekonomi, kesejahteraan, Keamanan, ketersediaan lahan, air bersih dan kebutuhan pangan. Dampak yang paling besar adalah kerusakan lingkungan (Christiani et al, 2014). Beberapa hasil penelitian terkait kepadatan penduduk terhadap deforestasi yaitu oleh Prasetyo et  al.  (2009)  yang  menyatakan  bahwa  faktor penduduk  berpengaruh  terhadap  terjadinya deforestasi.
Jarak dari Jaringan Jalan
Jaringan  jalan  merupakan  salah  satu  faktor aksesibilitas. Keberadaaan jaringan jalan di sekitar atau  di  dalam  kawasan  hutan  memberikan  akses bagi  masyarakat  untuk  merambah  hutan.  Hasil penelitian Kumar et al. (2014) menunjukkan bahwa faktor  kedekatan  areal  hutan  dari  jaringan  jalan berpengaruh terhadap deforestasi.
Jarak dari Jaringan Sungai
Jaringan  sungai  juga  termasuk  dalam  faktor aksesibilitas.  Jaringan  sungai  berfungsi  sebagai sumber air. Wyman dan Stein (2010); Chein et al.
(2000)  menyatakan  bahwa  deforestasi  dan degradasi  hutan  terjadi  karena  faktor  kedekatan jarak area hutan dengan jaringan sungai.
Jarak dari Pemukiman
Salah  satu  faktor  yang  menjadi  pendorong kejadian deforestasi adalah faktor yang dikategorikan  sebagai  faktor  antropogenik  atau akibat  aktivitas  manusia.  Faktor  jarak  hutan  dari pemukiman  menjadi  salah  satu  peubah  penjelas yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk pembangunan model spasial deforestasi.
Kemiringan Lereng
Kemiringan  lereng  berkaitan  dengan  kondisi biofisik lahan. Areal hutan yang memiliki kemiringan lereng  kemungkinan  kecil  untuk  terdeforestasi. Hasil  penelitian  Kumar et  al. (2014)  menyatakan bahwa  peluang  deforestasi  akan  meningkat  pada
areal  yang  relatif  landai.  Kondisi  topografi  pada wilayah HPT di Kecamatan Kulawi cukup bervariasi yang terdiri dari beberapa kelas lereng.

## Pemodelan Spasial
Menurut Hosmer & Lemeshow (2000), regresi logistik adalah suatu metode yang dapat digunakan untuk  mencari  hubungan  antara  variabel  respon yang  bersifat dichotomus (skala  nominal/ordinal dengan  dua  kategori)  dengan  satu  atau  lebih variabel prediktor berskala kategori atau kontinyu. Model  regresi  logistik  terdiri  dari  regresi  logistik dengan  respon  biner,  ordinal,  dan  multinomial. Model  spasial  deforestasi  dilakukan  untuk mengetahui  faktor-faktor  penyebab  deforestasi dengan menggunakan model regresi logistik.
Penelitian  ini  menggunakan  variabel  tidak bebas  berupa  nilai  biner  (0  =  tidak  terjadi perubahan  tutupan  hutan  dan  1  =  terjadi perubahan  tutupan  hutan)  yang  merupakan  hasil analisis  deforestasi  berupa  data  raster  sebaran kejadian deforestasi periode 2015 dan 2020.
Peubah penjelas berupa faktor-faktor penyebab  perubahan  tutupan  hutan  dianalisis menggunakan euclidean  distance untuk  variabel jarak  dari  jalan,  pemukiman,  dan  sungai.  Analisis grid  map pada  variable  kepadatan  penduduk didapatkan  dari  data  vektor  kemudian  dikonversi menjadi  data  raster  dengan  ukuran  piksel  30  m. Selanjutnya  akan  dilakukan  pembangunan  model spasial  menggunakan  regresi  logistik.  Regresi logistik
biner adalah suatu
metode analisis data yang digunakan untuk mencari hubungan antara variabel respon ( y ) yang bersifat biner  ( dichotomus )  dengan  variabel  prediktor  ( x ) yang bersifat kategorik atau kontinu.
Persamaan 2 regresi logistik yang menggambarkan  variabel  terikat  dengan  peubah penjelas (Menard, 2002).
p =E(Y) = exp(β+β 1 X 1 +β 2 X 2 +β 3 X 3 +β 4 X 4 +β 5 X 5 ) .... (2) 1+exp(β+β 1 X 1 +β 2 X 2 +β 3 X 3 +β 4 X 4 +β 5 X 5 )
Nilai  p  merupakan  peluang  terjadinya  deforestasi dimana 0 ≤ p ≥ , E(Y) adalah nilai harapan peubah Y,  adalah  konstanta  dan  adalah  koefisien  regresi persamaan  3 kemudian  ditransformasi  sebagai berikut :
logit (p) = β 0 + β 1 X 1 + β 2 X
2 + β 3 X 3 + β 4 X 4 + β 5 X 5 .......... (3)
Regresi logistik menggunakan modul logisticreg pada  perangkat  lunak  Terrset  2020. Metode yang digunakan untuk membangun model menggunakan  modul logisticreg yaitu  dengan metode stepwise .  Tahap  pertama  pembangunan model menggunakan satu hingga lima variabel yang diproses  secara  bersamaan  untuk  membangun model regresi logistik biner. Parameter statistik hasil
model  menggunakan logisticreg .  -2logL0  adalah model regresi logistik dengan hanya menggunakan nilai  konstanta  tanpa  peubah  penjelas. - 2logL(likelihood) adalah model regresi logistik yang menggunakan nilai konstanta dan peubah penjelas.
Ayalew  &  Yamagishi  (2005)  dan  Eastman (2012) menyatakan bahwa pemilihan model terbaik dapat  dilihat  berdasarkan  nilai model  chi-square yang merupakan selisih antara -2logL dengan nilai - 2logL0,  nilai goodness  of  fit terkecil, pseudo  R2 lebih  besar  dari  0,2  dan  nilai ROC ( Relative Operating Characteristic ) semakin mendekati nilai 1 (nilai ROC antara 0 sampai 1) maka model tersebut dapat dikatakan  baik. Berdasarkan dua parameter tersebut maka akan dihitung nilai pseudo R2 yaitu dengan persamaan  4 Model  spasial  dijalankan menggunakan  lima  peubah  penjelas  ( Tabel  2 ). (Menard 2002):
Pseudo R2 = 1- (log 𝐿 𝑙𝑜𝑔𝐿 0) ......................... (4) Tabel 2. Analisis peubah penjelas model spasial. Peubah Penjelas Analisis Satuan X1 Euclidean distance kilometer (Km) X2 Euclidean distance kilometer (Km) X3 Euclidean distance kilometer (Km) X4 Grid map 30 m persen (%) X5 Grid map 30 m jiwa/km 2
Sumber: Menard, 2002 di mana : X1 = Jarak dari jalan X2 = Jarak dari pemukiman X3 = Jarak dari sungai X4 = Kemiringan lereng X5 = Kepadatan penduduk

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tutupan  Lahan  Kawasan  Hutan  Produksi Terbatas Kecamatan Kulawi Tahun 2015
Hasil  klasifikasi  dan  luas  tutupan  lahan kawasan hutan produksi terbatas Kecamatan Kulawi tahun  2015  dapat  dilihat  pada Gambar  2 dan Tabel 4 . Pada Tabel 4 menunjukkan jenis tutupan lahan paling luas adalah hutan lahan kering primer seluas  10.992,15  Ha.  Luas  tutupan  lahan  berupa hutan  lahan  kering  sekunder  adalah  7.956,99  Ha. Tutupan lahan berupa perkebunan adalah 2.588,13 Ha.  Semak  belukar  adalah  1.668,74  Ha.  Tutupan lahan  terbuka  adalah  229,86  Ha.  Tutupan  lahan berupa tubuh air adalah 17,64 Ha dari seluruh luas kawasan  hutan  produksi  terbatas  Kecamatan Kulawi.
Gambar 2 .   Tutupan  Lahan  Hutan  Produksi  Terbatas (HPT)  di  Kecamatan  Kulawi,  Kabupaten Sigi, Provinsi Sulawesi Tengah Tahun 2015.
Tabel 4.
Klasifikasi  tutupan  lahan  kawasan  hutan produksi  terbatas  di  Kecamatan  Kulawi tahun 2015. Klasifikasi Tutupan Lahan Total (Ha) Hutan Lahan Kering Primer 10.992,15 Hutan Lahan Kering Sekunder 7.956,99 Lahan Terbuka 229,86 Perkebunan/Ladang 2.588,13 Semak Belukar 1.668,74 Tubuh Air 17,64 Luas Total (Ha) 23.523,48

## Tutupan  Lahan  Kawasan  Hutan  Produksi Terbatas Kecamatan Kulawi Tahun 2020
Hasil  klasifikasi  dan  luas  tutupan  lahan kawasan hutan produksi terbatas Kecamatan Kulawi tahun  2020  dapat  dilihat  pada Gambar  3 dan Tabel 5 . Pada Tabel 5 menunjukkan jenis tutupan lahan paling luas adalah hutan lahan kering primer seluas  9.711,32  Ha.  Luas  tutupan  lahan  berupa hutan  lahan  kering  sekunder  adalah  8.559,75  Ha. Tutupan lahan berupa perkebunan adalah 2.799,01 Ha.  Semak  belukar  adalah  2.063,78  Ha.  Tutupan lahan  terbuka  adalah  367,22  Ha.  Tutupan  lahan berupa tubuh air adalah 22,40 Ha dari seluruh luas kawasan  hutan  produksi  terbatas  Kecamatan Kulawi.
Pemodelan Spasial Perubahan Tutupan Lahan Hutan Produksi Terbatas ..............................................................................(Suni, et al)
Gambar 3 .   Tutupan  lahan  hutan  produksi  terbatas
(HPT)  di  Kecamatan  Kulawi,  Kabupaten Sigi, Provinsi Sulawesi Tengah Tahun 2020. Tabel 5. Klasifikasi  tutupan  lahan  kawasan  hutan produksi  terbatas  di  Kecamatan  Kulawi tahun 2020. Klasifikasi Tutupan Lahan Total (Ha) Hutan Lahan Kering Primer 9.711,32 Hutan Lahan Kering Sekunder 8.559,75 Lahan Terbuka 367,22 Perkebunan/Ladang 2.799,01 Semak Belukar 2.063,78 Tubuh Air 22,40 Luas Total (Ha) 23.523,48

## Ketelitian Pengolahan Citra Satelit
Uji  akurasi  hasil  pengolahan  citra  diperlukan untuk menghasilkan informasi yang sesuai dengan kondisi  yang  seharusnya.  Nilai  yang  dihitung merupakan  nilai  diagonal  pertemuan  masing masing  data  matriks  yang  kemudian  dimasukkan kedalam  rumusan  perhitungan overall  accuracy OA). Nilai maksimal dari OA adalah 100%, dimana semakin  mendekati  nilai  maskimalnya  maka  hasil klasifikasi  yang  dilakukan  adalah  semakin  benar (Gu, Congalton,& Pan, 2015; Yanur & Resha, 2018).
Dari  data Tabel  3 dapat  diketahui  bahwa tingkat  akurasi  atau  ketelitian  hasil  pengelolahan citra  satelit  dengan  metode  klasifikasi  terselia ( Supervised )  memiliki  tingkat  ketelitian  88,89%. Dari  data  uji  akurasi  pengelolahan  citra  tersebut dapat disimpulkan bahwa metode klasifikasi terselia ( Supervised )  akurat  untuk  digunakan  dalam penelitian.

## Analisis Perubahan Tutupan Hutan
Analisis  perubahan  tutupan  hutan  dilakukan untuk  melihat  perubahan  tutupan  lahan  hutan produksi  terbatas  di  Kecamatan  Kulawi,  kelas tutupan  lahan  kemudian  dibagi  kedalam  kategori hutan dan non hutan ( Tabel 6 ). Kelas hutan terdiri atas hutan lahan kering primer, hutan lahan kering sekunder dan semak belukar sedangkan kelas non hutan terdiri atas lahan terbuka, perkebunan, dan tubuh air.
Tabel 3. Hasil Uji Akurasi Klasifikasi Terbimbing. Tutupan Lahan Hutan Primer Hutan Sekunder  Perkebunan Semak Belukar Lahan Terbuka Tubuh Air Total Kolom Akurasi Produser Akurasi Pengguna Akurasi Keseluruhan Hutan Primer 10 2 0 0 0 0 12 90,90 83,33 88,89 Hutan Sekunder 0 12 0 0 0 0 12 85,71 100 Perkebunan 1 0 9 2 0 0 12 75 75 Semak Belukar 0 0 2 10 0 0 12 83,33 83,33 Lahan Terbuka 0 0 1 0 11 0 12 100 91,66 Tubuh Air 0 0 0 0 0 12 12 100 100 Total Kolom 11 14 12 12 11 12 72 Tabel 6. Matriks perubahan tutupan lahan hutan produksi terbatas. Kategori Tutupan Lahan 2015 Luas (Ha) 2020 Luas (Ha) Perubahan Luas (Ha) Hutan Hutan Lahan Kering Primer 10.992,15 9.711,32 -1.280,83 Hutan Lahan Kering Sekunder 7.956,99 8.559,75 602,76 Semak Belukar 1.668,74 2.063,78 395,04 Bukan Hutan Perkebunan/Ladang 2.588,13 2.799,01 210,88 Lahan Terbuka 229,86 367,22 137,36 Tubuh Air 17,64 22,40 4,76 Luas Total (Ha) 23.523,48 23.523,48
Tabel  6 menunjukkan  perubahan  terbesar terjadi  pada hutan  lahan  kering  primer  yang mengalami  penurunan  luasan  sebanyak  1.280,83 Ha.  Hutan  lahan  kering  sekunder  mengalami penambahan  luasan  sebanyak  602,76  Ha.  Semak belukar mengalami penambahan luasan sebanyak 395,04  Ha.  Perkebunan  mengalami  penambahan luasan  sebanyak  210,88  Ha.  Lahan  terbuka mengalami  penambahan  luasan  sebanyak  137,36 Ha  dan  tubuh  air  mengalami  penambahan  luasan sebanyak  4,76  Ha. Perubahan terjadi  dikarenakan dampak  dari  aktivitas  yang  dilakukan  oleh masyarakat di sekitar kawasan hutan.

## Faktor Pemicu Perubahan Tutupan Hutan
Pembentukan  model  spasial  perubahan tutupan hutan menggunakan 5 faktor peubah terdiri dari  jarak  dari  jalan,  jarak  dari  sungai,  jarak  dari pemukiman (aspek aksesibilitas), kemiringan lereng, (aspek biofisik) serta aspek sosial yaitu kepadatan penduduk ( Gambar 4 ).
Tabel 7. Parameter  statistik  model  hasil  regresi logistik biner. Statistik Model Peubah -2logL0 199232,51 2log(likelihood) 138763,85 Pseudo R_square 0,30 Goodness of Fit 5745198,85 ChiSquare 62749,78 ROC 0,91
Tabel  7 menunjukkan  hasil  analisis  regresi logistik  biner  menunjukkan  nilai goodness  of  fit sebesar  5745198,85  nilai chi  square sebesar 62749,78 dan pseudo R squard sebesar 0,30 yang menunjukkan model layak digunakan. Kumar (2014) menyatakan  bahwa  nilai  pseudo  R  squard  antara 0,20  dan 0,40  dapat dianggap  sebagai kecocokan yang sangat baik. Berdasarkan hasil analisis dengan model  regresi  biner  menunjukkan  bahwa  peluang terjadinya  deforestasi  berkisar  antara  0  sampai dengan  0,84  (mendekati  nilai  1)  menunjukkan tingginya peluang Perubahan Tutupan Hutan pada area tersebut ( Gambar 5 ).
Gambar 5 .  Peluang terjadinya perubahan tutupan hutan (deforestasi).
Logit (p) =   -0,24179 + 0,03247 (x1) + 0,01617 (x2) – 0,43271 (x3) – 0,31261 (x4) + 0,03350 (x5) ……. (5) atau
p  = E(Y) = exp(−0,24179 + 0,03247 (x1)+ 0,01617 (x2)– 0,43271 (x3)– 0,31261 (x4)+ 0,03350 (x5)) 1+exp(−0,24179 − 0,03247 (𝑥1)+ 0,01617 (𝑥2)– 0,43271 (𝑥3)– 0,31261 (𝑥4)+ 0,03350 (𝑥5)) ………………………… . ………. (6)
Pemodelan Spasial Perubahan Tutupan Lahan Hutan Produksi Terbatas ..............................................................................(Suni, et al)
Gambar 4 .   Faktor  pemicu  perubahan  tutupan  hutan,  (a)  kemiringan  lereng,  (b)  jarak  dari  sungai,  (c)  kepadatan penduduk, (d) jarak dari jalan, (e) jarak dari pemukiman.
a b c d e
Tabel 8. Koefisien  regresi  model  spasial  perubahan tutupan lahan hutan produksi terbatas. Peubah penjelas Koefisien β Exp β Konstanta Jalan (x 1 ) -0,24179 0,03247 0,8 1 Pemukiman (x 2 ) 0,01617 1 Sungai (x 3 ) -0,43271 0,6 Kemiringan (x 4 ) -0,31261 0,7 Kepadatan penduduk (x 5 ) 0,03350 1
Nilai  koefisien  (β)  menunjukkan  hubungan peubah  penjelas  terhadap  peluang  kejadian perubahan  tutupan  hutan  ( log  odds ).  Untuk mempermudah interpretasi hasil regresi, dilakukan transformasi nilai  koefisien  menjadi  Exp. Sebagaimana  yang  dilakukan  oleh  Mahapatra  dan Kant (2005) menyatakan bahwa transformasi nilai koefisien  menjadi  Exp  ( odd  ratio )  untuk memudahkan interpretasi hasil regresi. Sedangkan tanda  positif  dan  negatif  pada  koefisien  regresi menunjukkan  arah  hubungan  peubah  penjelas terhadap  peluang  kejadian  perubahan  tutupan hutan.
Faktor  Kapadatan  Penduduk  berpengaruh terhadap  perubahan  tutupan  hutan  diperoleh  dari hasil analisis regresi yang menunjukan nilai positif. Hal  ini berarti  peluang  perubahan  tutupan  hutan banyak terjadi di daerah yang memiliki kepadatan penduduk  yang  tinggi  dimana  mata  pencaharian penduduk  setempat  di  dominasi  petani  dan pekebun. Hasil penelitian Sulistiyono dan Agustinus Budi  (2015)  menyatakan  bahwa  kepadatan penduduk  berbanding  terbalik  dengan  peluang deforestasi.  Dengan  kata  lain,  deforestasi  yang tinggi  malah    terjadi  pada  wilayah-wilayah  yang kepadatan penduduknya rendah.
Peubah  penjelas  lain  dalam  membangun model spasial perubahan tutupan hutan yaitu faktor kemiringan lereng. Hasil dari analisis regresi logistik menunjukkan bahwa kemiringan lereng berbanding terbalik  terhadap  laju  perubahan  tutupan  hutan, semakin tinggi nilai kelerengan peluang perubahan tutupan  hutan  semakin  besar.  Sebagian  lahan kawasan  hutan  produksi  terbatas  Kecamatan Kulawi memiliki kemiringan lereng curam 45 % dan sangat  curam  30  %.  Affandi  (2016)  pada penelitiannya mengatakan bahwa peluang perubahan tutupan hutan meningkat di areal yang relatif  curam.  Hal  ini  dipengaruhi  kondisi masyarakat setempat dalam pemenuhan kebutuhan  hidup  yang  bergantung  pada  alam sekitar.
Jarak dari pemukiman berpengaruh terhadap perubahan  tutupan  hutan,  hasil  analisis  regresi menunjukkan  nilai  positif.  Hal  ini  menunjukkan semakin  tinggi  nilai  atau  semakin  jauh  jarak  dari pemukiman peluang pengaruh perubahan tutupan hutan semakin besar.  Kondisi ini dipengaruhi oleh kemiringan  lereng  yang  didominasi  curam  dan kondisi  lahan  datar  yang  minim  cenderung dimanfaatkan untuk pemukiman.
Jarak  dari  jalan  berpengaruh  terhadap perubahan  tutupan  hutan,  hasil  analisis  regresi menunjukkan  nilai  positif.  Hal  ini  menunjukkan semakin  tinggi  nilai  atau  semakin  jauh  jarak  dari jalan  peluang  pengaruh  perubahan  tutupan  hutan semakin  besar.  Kondisi  ini  dipengaruhi  oleh  akses masyarakat setempat yang cenderung menggunakan  jalur  sungai  sebagai  sarana transportasi.  Berbanding  terbalik  dengan  hasil penelitian Kumar et al. (2014) menyatakan bahwa pembangunan infrastruktur jaringan jalan meningkatkan peluang terjadinya deforestasi.
Peubah  jarak  dari  sungai  berpengaruh terhadap  perubahan  tutupan  hutan,  hasil  analisis regresi menunjukkan nilai negatif yang menunjukkan  peluang  perubahan  tutupan  hutan banyak terjadi di daerah yang berdekatan dengan sungai. Hal ini disebabkan  sungai sebagai sumber mata air dan pengairan kebun/ladang masyarakat.

## KESIMPULAN
Kesimpulan yang diperoleh pada penelitian ini Kelas  tutupan  lahan  terbagi  dalam  6  kelas  yaitu, hutan  lahan  kering  primer,  hutan  lahan  kering sekunder,  semak  belukar,  perkebunan/lading, tanah  terbuka  dan  tubuh  air.  Penurunan  terbesar terjadi pada kelas hutan lahan kering primer yang mengalami  penurunan  luasan  sebanyak  1.280,83 Ha  dan  peningkatan  terbesar  pada  kelas  hutan lahan  kering  sekunder  602,76  Ha.  Tutupan  lahan non hutan berupa, perkebunan, lahan terbuka, dan tubuh  air  berubah  luasannya  atau  berkurang. Perubahan  ini  merupakan  dampak  dari  aktivitas yang dilakukan oleh masyarakat di kawasan hutan.
Faktor-faktor  pendorong  perubahan  tutupan hutan  di  kawasan  Hutan  Produksi  Terbatas  di Kecamatan Kulawi Kabupaten Sigi Sulawesi Tengah terdiri dari jalan (x 1 ), pemukiman (x 2 ), sungai (x 3 ), kemiringan  (x 4 ),  dan  kepadatan  penduduk  (x 5 ). Persamaan  model  spasial  yang  diperoleh menyatakan  bahwa  kelima  variabel  bebas berpengaruh.  Variabel  jarak  dari  jalan,  kepadatan penduduk  dan  jarak  dari  pemukiman  mempunyai koefisien  positif.  Sedangkan  variabel  kemiringan lereng  dan jarak dari  sungai mempunyai koefisien negatif,  artinya  semakin  kecil  kemiringan  lereng, dan semakin kecil jarak dari sungai maka peluang Perubahan Tutupan Hutan semakin besar.
Analisis deforestasi dapat dijadikan salah satu instrumen untuk merumuskan pengelolaan kawasan  khususnya  dalam  upaya  monitoring  dan pengendalian  perubahan  tutupan  hutan  atau deforestasi. Pihak pengelola hutan perlu merumuskan  pengelolaan  kolaboratif  dengan masyarakat  yang  ada  di  sekitar  kawasan  hutan. Selanjutnya  pengelolaan  hutan  perlu  disesuaikan dengan  kondisi  sosial  ekonomi  masyarakat  agar tujuan pengelolaan hutan lestari dan berkelanjutan dapat tercapai.
Pemodelan Spasial Perubahan Tutupan Lahan Hutan Produksi Terbatas ..............................................................................(Suni, et al)

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terselesaikannya penelitian ini, tidak lepas dari dukungan dan bantuan dari berbagai pihak. Penulis mengucapkan terima kasih kepada Balai Pemantapan Kawasan Hutan Wilayah XVI Palu yang membantu  dalam  mempersiapkan  data  penelitian serta  seluruh  pihak  yang  tidak  dapat  penulis sebutkan  satu  per  satu.  Selain  itu,  ucapan  terima kasih  juga  ditujukan  kepada  Fakultas  Kehutanan Universitas  Tadulako  yang  telah  mendukung seluruh kegiatan penelitian hingga artikel ini dapat dipublikasikan.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmad, A., Saleh, M. B., & Rusolono, T. (2016). Model Spasial  Deforestasi  di  KPHP  Poigar,  Provinsi
Sulawesi  Utara. Jurnal  Penelitian  Kehutanan Wallacea, 5(2), 159-169. http://dx.doi.org/10.18330/jwallacea.2016.vol5iss2 pp159-169 Akhbar,  M.  B.,  &  Somba,  B.  E.  Golar,  (2013).  AR4-50 Model,  The  Extraction  of  Spectral  Values  Into Remote Sensing Image Data-Based Land Use Class.
Agrivita,  Journal  of  Agricultural  Science,  255-262. http://doi.org/10.17503/agrivita.v35i3.313
Ayalew,  L.,  &  Yamagishi,  H.  (2005).  The  application  of GIS-based  logistic  regression  for  landslide susceptibility  mapping  in  the  Kakuda-Yahiko Mountains, Central Japan. Geomorphology, 65(1-2), 15-31. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2004.06.010 Badan Pusat Statistik Kabupaten Sigi. (2019). Kecamatan Kulawi Dalam Angka 2019. Sigi (ID): Badan Pusat
Statistik. Sigi.
Badan  Standardisasi  Nasional.  (2010).  Klasifikasi Penutupan  Lahan, Badan  Standarisasi  Nasional, Jakarta. Google Scholar
Christiani, C. T, Pratiwi. and M, Bambang. (2014). Against Population  Density  Impact  Analysis  Quality  of  Life Community  Central  Java  province. Serah  Acitya- Journals. UNTAG. Semarang. Google Scholar Chein-I Chang. and H, Ren. 2000. An ExperimentBased Quantitative  and  Comparative  Analysis  of  Target Detection  and  Image  Classification  Algorithms  for Hyperspectral Imagery. IEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing. https://doi.org/10.1109/36.841984 Eckert,  S.,  Ratsimba,  H.  R.,  Rakotondrasoa,  L.  O., Rajoelison,  L.  G.,  &  Ehrensperger,  A.  (2011).
Deforestation  and  forest  degradation  monitoring and  assessment  of  biomass  and  carbon  stock  of lowland  rainforest  in  the  Analanjirofo  region, Madagascar. Forest Ecology and Management, 262 (11), 1996 – 2007.
Eastman, J. R. (2012). IDRISI Selva Tutorial. Worcaster: Clark University.
[FAO] Food And Agricultural Organization. 2001. Global Forest  Resources  Assessment  2000,  Rome,  Italy. Google Scholar Feri,  T.  (2007). Analisis  Perubahan  Penggunaan  Lahan dan Keterkaitannya Dengan Fluktuasi Debit Sungai Di  DAS  Antokan  Provinsi  Sumatera  Barat.  Tesis. Institut  Pertanian  Bogor.  Bogor.  124  hal.  Google Scholar
Foody GM, Campbell NA,  Trodd NM, Wood TF. (1992).
Derivation  and  applications  of  probabilistic measures of class membership from the maximum- likelihood classification. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 58: 1335-1341. Google Scholar
Hosmer, D.W dan Lemeshow, S. (1989). Apllied Logistic Regression. New York: John Wiley dan Sons. Google Scholar.
Ilyas,  M.,  Munibah,  K.,  &  Rusdiana,  O.  (2014).  Analisis
Spasial  Perubahan  Penggunaan  Lahan  dalam Kaitannya dengan Penataan Zonasi Kawasan Taman Nasional  Gunung  Halimun  Salak. Majalah  Ilmiah Globe, 16(1), 33-42. Google Scholar Jaya  INS.  (2010). Analisis  Citra  Digital  Perspektif Penginderaan  Jauh  untuk  Pengelolaan  Sumber Daya  Alam.  Fakultas  Kehutanan  Institut  Pertanian Bogor. Google Scholar
Jensen  JR.  (1986).  Introductory  Digital  Image Processing:  A  Remote  Sensing  Perspective. New Jersey: Prentice Hall. 276 p. Google Scholar Kumar,  R.  S,  Nandy.  R,  Agarwal.  Kushwaha.  (2014).
Forest  cover  dynamics  analysis  and  prediction modeling  using  logistic  regression  model. Journal Ecological Indicators. 45:444 – 455. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2014.05.003
Lestari. (2009). Dampak Konversi Lahan Pertanian Bagi
Tarah Hidup Petani. IPB. Bogor. Google Scholar
Lindgren,  D.T.(1985). Land  Use  Planning  and  Remote Sensing.  Martinus  Nijhoff  Publishers,  Dordrecht.
Google Scholar
Lillesand  TM,  Kiefer  RW,  (1994). Remote  Sensing  and Image Interpretation. Third edition. New York: John Wiley & Sons, Inc., 427−523. Google Scholar Mahapatra, K., & Kant, S. (2005). Tropical deforestation:
a  multinomial  logistic  model  and  some  country- specific  policy  prescriptions. Journal  Forest  Policy and Economics, 7(1), 1 – 24. https://doi.org/10.1016/S1389-9341(03)00064-9 Maullana,  D.  A.  dan  Darmawan,  A.  (2014).  Perubahan penutupan  lahan  di  taman  nasional  way  kambas. Jurnal Sylva Lestari. 2(1): 87 – 94. http://dx.doi.org/10.23960/jsl1287-94
Menard, S. (2002). Applied Logistic Regression Analysis
(Quantitative Applications In The Social Sciences).
California (US): Sage Publications. Google Scholar Munibah, K., Sitorus., S.R.P., Rustiadi, E., Gandasasmita,
K. & Hartrisari. (2010). Impact of Land use Change to Erosion at Cidanau Watersheed, Banten . Soil and Climate Journal. 32:55-69. http://dx.doi.org/10.2017/jti.v0n32.2010.%25p Purwadhi,  Sri  Hardiyanti.  (2006). “Interpretasi  Citra
Digital” . Grasindo: Jakarta. Google Scholar Prasetyo,  Agustinus  Budi.  (2009). Pemetaan  Lokasi Rawan dan Resiko Bencana Banjir di Kota Surakarta Tahun 2007. Skripsi. Surakarta: FKIP UNS. Google Scholar
Rachmat,  A.R.,  A.  Pamungkas.  (2014).  Faktor-Faktor Kerentanan  yang  Berpengaruh  Terhadap  Bencana Banjir  di  Kota  Semarang. Jurnal  Teknik  POMITS. 3(2): 178-183. http://dx.doi.org/10.12962/j23373539.v3i2.7263 Google Scholar Rijal,  S.  (2016). Pola  Spasial  Temporal  dan  Perilaku Deforestasi  di  Sumatera.  Disertasi.  Institut Pertanian Bogor. Bogor. Google Scholar
Sulistiyono, N., Jaya, I. N. S., Prasetyo, L. B., & Tiryana, T. (2015). Spatial model of deforestation in Sumatra
Islands  using  typological  approach. Jurnal Manajemen  Hutan  Tropika,  21(3),  99 – 109. http://doi.org/10.7226/jtfm.21.3.99
Van  Noordwijk,  M.,  Mulyoutami,  E.,  Sakuntaladewi,  N. and Agus, F. (2008). Swiddens in transition: shifted perceptions  on  shifting  cultivators  in  Indonesia. Occasional Paper No.9. World Agroforestry Centre. Bogor. 49 p. Google Scholar
Wyman, M.S and T.V. Stein. (2010). Modeling social and land-use/land-cover change data to assess drivers of  smallholder  deforestation  in  Belize. Applied Geography. 30(3):329-342. https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2009.10.001 Yanur. C dan Resha. (2018). Penentuan Jenis Citra Satelit Dalam  Interprestasi  Luasan  Ekosistem  Lamun
Menggunakan  Pengolahan  Algoritma  Cahaya Tampak. Jurnal Geomatika. Volume 23 (2): 75-86. http://dx.doi.org/10.24895/JIG.2017.23-2.704