## Geomedia

## Majalah Ilmiah dan Informasi Kegeografian
Geomedia Vol. 19 No. 2 Tahun 2021 | 113 – 121 https://journal.uny.ac.id/index.php/geomedia/index
Pembuatan peta curah hujan untuk evaluasi kesesuaian rencana tata ruang kawasan hutan Kabupaten Bogor
Heri Setiawan a, 1* , Adi Wibowo a,2 , Supriatna a,3
a Departemen Geografi, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Indonesia, Depok, Indonesia 1 heri.setiawan01@ui.ac.id*; 2 adi.w@sci.ac.ui.id; 3 ysupri@sci.ui.ac.id *korespondensi penulis
Informasi artikel A B S T R A K Sejarah artikel Diterima Revisi Dipublikasikan : 17 Agustus 2021 : 12 November 2021 : 30 November 2021
Spatial Multi Criteria Analysis (SMCA) digunakan untuk menentukan peta kesesuaian  kawasan  hutan  yang  disusun  dari  berbagai  peta  variabel termasuk peta curah hujan. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat peta curah hujan di Kabupaten Bogor dari data Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS). Data yang digunakan adalah data CHIRPS bulanan 2011 – 2020 sebanyak 120 file format raster. Data tersebut diolah menjadi data rata – rata tahunan sebanyak satu file format raster dengan cell statistics tools. Kemudian dilakukan ekstraksi menjadi titik, interpolasi kriging dan reklasifikasi. Hasilnya menunjukkan peta  curah  hujan  sebelum  dilakukan  reklasifikasi  terdapat  tujuh  kelas dengan nilai curah hujan antara 2.334,18 - 4.708,36 mm/tahun. Setelah dilakukan reklasifikasi rata – rata curah hujan terdapat tiga  kelas yaitu sedang (2.000 – 3.000 tahun) seluas 8,02%, tinggi (3.000 – 4.000) seluas 61,08% dan sangat tinggi (> 4.000 mm/tahun) seluas 30,90% dari total luas  Kabupaten  Bogor.  Rencana  Tata  Ruang  Kawasan  Hutan  di Kabupaten  Bogor  mempunyai  potensi  kesesuaian  yang  tinggi  karena wilayah ini didominasi oleh tingkat curah hujan tinggi dan sangat tinggi.
Kata kunci:
Curah hujan CHIRPS Kriging Hutan
A B S T R A C T Keywords:
Rainfall CHIRPS Kriging Forest Spatial Multi-Criteria Analysis (SMCA) is used to determine the suitability map  of  forest  areas  compiled  from  various  variable  maps,  including rainfall maps. This study aimed to create a rainfall map in Bogor Regency from the Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS) data. The data used is monthly CHIRPS data from 2011 to 2020, as many as 120 raster format files. The data was processed into an annual average of one raster format file with cell statistics tools. Then do point extraction,  kriging  interpolation  and  reclassification.  The  results  show that there are seven classes of rainfall maps with rainfall values between 2,334.18  -  4,708.36  mm/year  before  the  reclassification.  After  the reclassification  of  the  average  rainfall,  there  are  three  classes,  namely medium (2,000 – 3,000 years) covering an area of 8.02%, high (3,000 – 4,000)  covering  an  area  of  61.08%  and  very  high  (>  4,000  mm/year) covering  an  area  of  30.90  %  of  the  total  area  of  Bogor  Regency.  The Forest Area Spatial Plan in Bogor Regency has high potential because this area is dominated by high and very high rainfall.

## Pendahuluan
Hutan  sangat  penting  karena  memiliki berbagai  fungsi  untuk  kelangsungan  dan kesejahteraan  kehidupan.  Hutan  sebagai  habitat dari  keanekaragaman  hayati  ( Brockerhoff et  al. 2017 ; Löf et  al.,  2019 ).  Hutan  juga  mampu menopang kehidupan ekonomi manusia ( Pastur et al.,  2018 )  termasuk  pengembangan  pengelolaan hutan  berbasis  masyarakat  juga  mampu meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat  ( Wahyu et  al.,  2020 ).  Hutan  mampu  menjaga keseimbangan  alam  dan  menghindarkan  dari bencana  seperti  menyimpan  cadangan  karbon ( Aubrey et al., 2019 ). Selain itu hutan juga mampu menjaga  keseimbangan  siklus  hidrologi  ( Sheil, 2018 ).
Konversi  lahan  hutan  menjadi  lahan  non hutan  di  Kabupaten  Bogor  menjadi  masih permasalahan  utama  yang  berdampak  pada keseimbangan  lingkungan.    Pada  periode  1989- 2013  telah  terjadi  konversi  lahan  hutan  yang mengakibatkan  luas  lahan  hutan  berkurang sebesar 15,40% ( Fajarini et al., 2015 ). Pada periode 2000 – 2009 terjadi penurunan luas lahan hutan di DAS  Ciliwung  hulu  dan  tengah  sebesar  28% sehingga  daerah  resapan  berkurang  dan menyebabkan  banjir  Jakarta  ( Asdak  &  Supian, 2018 ). Tidak hanya itu, berkurangnya lahan hutan di  Kabupaten  Bogor  juga  menyebabkan berkurangnya  cadangan  karbon  ( Setiawan et  al., 2015 ).
SMCA  memberikan  berbagai  alternatif dalam pengambilan keputusan untuk menentukan kesesuaian penggunaan lahan berkelanjutan yang input  nilainya  bergantung  pada  pengetahuan narasumber  dan  pengolahannya  memanfaatkan software  SIG  tertentu.  SMCA  dapat  digunakan untuk  pengambilan  keputusan  berbasis  risiko bencana seperti penilaian dampak lingkungan dan perencanaan  penggunaan  lahan  berkelanjutan ( Chen et al., 2001 ), melalui penentuan variabel dan penentuan  bobot  kriteria  ( Aliyu  &  Ludin,  2015 ). Metode  SMCA  khususnya  teknik Analytical Hierarchy Process (AHP) sangat bergantung pada pengetahuan  ahli,  apabila  pengetahuan  tidak cukup  maka  akan  bersifat  subjektif  dan
menimbulkan  ketidakakuratan  keputusan  ( Shi  & Chen,  2018 ; Liu et  al.,  2020 ).  Beberapa software open source SIG sudah menyertakan aplikasi MCA seperti ArcGIS, IDRISI, ILWIS ( Wibowo & Semedi, 2011 ) dan SAGA ( Irfan et al., 2017 ).
Peta  curah  hujan  merupakan  salah  satu variabel penyusun peta kesesuaian kawasan hutan yang dapat digunakan untuk evaluasi pola ruang kawasan hutan pada Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW)  Kabupaten  Bogor.  Berdasarkan Surat Keputusan Menteri Pertanian No.
387/kpts/Um/11/1980 tentang  Kriteria  dan  Cara Penetapan  Hutan  Lindung  menyatakan  bahwa kelerengan,  jenis  tanah  dan  curah  hujan merupakan  variabel  yang  digunakan  dalam menetapkan  kawasan  hutan.  Penelitian  ini dilakukan  di  Kabupaten  Bogor  yang  dimana kawasan hutan merupakan Daerah  Aliran Sungai (DAS)  Ciliwung  bagian  hulu  dengan  rata-rata curah  hujan  tinggi  yang  berperan  sebagai pengontrol banjir Jakarta. Rata-rata curah hujan di Kabupaten  Bogor  sekitar  2.500-5.000  mm/tahun ( Asnur, 2021 ). Hutan memegang peranan penting dalam kontrol limpasan Jakarta karena berfungsi sebagai  daerah  resapan  air  ( Asdak  &  Supian, 2018 ).
Berdasarkan  uraian  di  atas,  tujuan  dari penelitian  ini  adalah  untuk  membuat  peta  curah hujan  di  Kabupaten  Bogor  menggunakan  data CHIRPS, menganalisis keunggulan dan kelemahan penggunaan  data CHIRPS  sebagai alternatif, dan mengidentifikasi potensi kesesuaian Rencana Tata Ruang  Kawasan  Hutan  di  Kabupaten  Bogor  dari sisi variabel curah hujan.

## Metode Wilayah Penelitian
Penelitian ini dilakukan di Kabupaten Bogor, Provinsi  Jawa  Barat.  Secara  astronomis,  daerah penelitian terletak pada 6 ⁰ 18'0" – 6 ⁰ 47'10" LS dan 106 ⁰ 23'45" – 107 ⁰ 13'30" BT (Gambar 1). Kabupaten Bogor  memiliki  luas  total  299.431,12  ha  yang terbagi dalam 40 wilayah  Kecamatan, terdiri  dari 19  Kelurahan  dan  416  Desa.  Secara  geografis, Kabupaten Bogor berbatasan dengan: Kota Bogor
(sisi tengah); Kabupaten Tangerang, Kota Depok, dan  Kabupaten  Bekasi  (sisi  utara);  Kabupaten Cianjur  dan  Kabupaten  Sukabumi  (sisi  selatan); Kabupaten  Lebak  (sisi  barat);  Kabupaten Karawang, Kabupaten Purwakarta (sisi timur).
Wilayah  ini memiliki kondisi morfologi yang variatif  mulai  dari  datar  hingga  sangat  curam. Kabupaten  Bogor  beriklim  tropis  basah  ditandai oleh  curah  hujan  tahunan  yang  tinggi  sebagai bagian  dari  sistem  monsunal  Indonesia. Berdasarkan  data BPS  Kabupaten  Bogor  (2020) ,
pada  tahun  2020  wilayah  ini  mengalami  hujan sepanjang  tahun.  Sekalipun  tebal  hujannya menurun di musim kemarau namun masih terjadi hujan  hingga  mencapai  51  mm  pada  Bulan  Juli 2020.  Sementara  itu  bulan  lainnya  mengalami hujan  diatas  100  mm.    Jumlah  penduduk Kabupaten  Bogor  pada  tahun  2019  adalah sebanyak  5.965.410  jiwa  dengan  kepadatan penduduk  2.236  jiwa/km 2 .  Laju  pertumbuhan penduduk  adalah  sebesar  2,13%,  cenderung menurun dibandingkan dua tahun sebelumnya.
Gambar 1. Wilayah Penelitian

## Pengumpulan dan Pengolahan Data
Data  yang  digunakan  adalah  data  CHIRPS bulanan  tahun  2011 – 2020  yang  diunduh  dari https://data.chc.ucsb.edu/products/CHIRPS-2.0/. Data terdiri dari 120 file format raster. Data CHIRPS merupakan hasil analisis ulang data satelit dengan resolusi 5 km dan merupakan data terbaik ( Funk et al., 2014 ).
Pengolahan data dimulai dengan
memanfaatkan cell  statistics – sum  untuk menjumlahkan  data  curah  hujan  bulanan  dalam satu tahun, sehingga didapatkan data curah hujan tahunan sebanyak 10 file format raster. Kemudian dengan menggunakan cell statistics – mean tools digunakan  untuk  memperoleh  rata – rata  curah
hujan tiap tahun dari tahun 2011 – 2020, sehingga didapatkan 1 file format raster.
File  raster  tersebut  kemudian  dipotong dengan poligon berbentuk persegi dan diekstrak menjadi point  dengan  tools  Raster  to  Point. Selanjutnya  dilakukan  interpolasi kriging.  Kriging merupakan  metode  interpolasi  yang  bergantung pada  variasi  spasial  dalam  hal  variogram  dan meminimalkan  kesalahan  prediksi  atau  hasil perkiraan  sendiri  ( Oliver  &  Webster,  1990 ). Struktur  variogram  merupakan  alat  yang  efektif untuk  menilai  variabilitas  spasial  curah  hujan ( Bargaoui & Chebbi, 2009 ).
Hasil  interpolasi  kriging  dipotong  dengan batas  administrasi  Kabupaten  Bogor  dan
dilakukan  proses  reklasifikasi.  Reklasifikasi mengacu  pada  penelitian  sebelumnya  yaitu Kusumaningtyas & Chofyan, 2013 ; Try, 2019 (lihat Tabel  1 ).  Curah  hujan  semakin  tinggi,  skor  akan semakin  tinggi.  Peningkatan  curah  hujan  akan semakin  mendukung  kelangsungan  jenis  hutan ( Hilbert et  al.,  2009 ).  Langkah  selanjutnya dilakukan  proses  perhitungan  luas  dengan  cara konversi dari raster menjadi vektor dan dilakukan proses  pembuatan  loyout  peta.  Prosedur penelitian ditunjukkan oleh Gambar 2 ,  Kelas dan Skoring Parameter Curah Hujan untuk Kesesuaian Kawasan Hutan ditunjukkan oleh Tabel 1 .
Gambar 2 . Diagram Alir Penelitian Tabel 1. Kelas dan Skoring Parameter Curah Hujan untuk Kesesuaian Kawasan Hutan Variabel Kelas Keterangan Skor Referensi Curah Hujan Sangat Rendah 0 – 1.000 mm/tahun 10 Kusumaningtyas & Chofyan, 2013 ; Try, 2019 Rendah 1.000 – 2.000 mm/tahun 20 Sedang 2.000 – 3.000 mm/tahun 30 Tinggi 3.000 – 4.000 mm/tahun 40 Sangat tinggi > 4.000 mm/tahun 50

## Hasil dan Pembahasan
Hasil penelitian ini menunjukkan curah hujan di  Citeko,  Kecamatan  Cisarua  sebesar  3.351,68  - 3.690,85 mm/tahun (lihat Gambar 3 ). Hal ini sesuai dengan  data  curah  hujan  tahun  2020  di  Stasiun Meteorologi Citeko di Kecamatan Cisarua sebesar 3.678,48  /tahun  ( BMKG,  2020 ).  Hasil  lainnya menunjukkan  curah  hujan  di  Kecamatan Pamijahan sebesar 4.030,22 – 4.708,19 mm/tahun (lihat Gambar  3 ).  Curah  hujan  di  Kecamatan Pamijahan,  Kabupaten  Bogor  sebesar  4.357,99 mm/tahun ( Rahayu et al., 2019 ). Hasil lainnya juga menunjukkan  curah  hujan  di  Kabupaten  Bogor sebesar  2.334,18  -  4.708,36  mm/tahun  (lihat Gambar  3 .).  Curah  hujan  di  Kabupaten  Bogor sekitar  2.500 – 5.000  mm/tahun  ( Asnur,  2021 ). Curah  hujan  Kabupaten  Bogor  didominasi  oleh intensitas  hujan  tinggi  dan  sangat  tinggi  (lihat Gambar.  4).  Semakin  tinggi  curah  hujan,  tingkat kesesuaian  untuk  kawasan  hutan  akan  semakin sesuai. Semakin tinggi intensitas hujan skor yang diberikan  juga  semakin  tinggi  untuk  evaluasi kesesuaian  Rencana  Tata  Ruang  kawasan  Hutan ( Kusumaningtyas & Chofyan, 2013 ; Try, 2019 ).
Curah  hujan  yang  meningkat  di  suatu wilayah, akan semakin mendukung kelangsungan jenis  hutan  ( Hilbert et  al.,  2009 ).  Variabel  curah hujan  merupakan  variabel  yang  penting  dalam evaluasi kawasan hutan juga diperjelas dalam SK Menteri Pertanian Nomor: 837/Kpts/Um/11/1980 yang menjadikan curah hujan sebagai salah  satu variabel  dalam  penetapan  hutan  lindung.  Data terbaik  merupakan  data  hasil  pengukuran langsung di lapangan (terestris) atau data in situ seperti data dari stasiun pengamatan curah hujan.
Ketersediaan  data  yang  memadai  menjadi sangat  penting  untuk  memahami  karakteristik hujan di suatu wilayah, akan tetapi sebaran stasiun pengamatan  curah  hujan  yang  tidak  merata  di Indonesia masih menjadi kendala ( Misnawati et al.,
2018 ). Data in situ yang berhasil dikumpulkan atau diakses secara online oleh penulis antara lain: data curah hujan stasiun curah hujan Bogor, Citeko, dan beberapa data stasiun curah hujan di luar Bogor. Data  tersebut  tidak  memungkinkan  dilakukan interpolasi  karena  kurang  rapat.  Hal  itulah  yang dihadapi  penulis  dalam  penelitian  ini  sehingga penulis mencari alternatif data lain.
CHIRPS  hadir  sebagai  alternatif  karena mempunyai keunggulan dibandingkan data yang ada sebagai berikut: (1)  akses data yang mudah; (2) Cakupan data bersifat global; (3) Mempunyai data  time  series  yang  baik  dari  tahun  1981 pengguna  dapat  memilih  sesuai  dengan keperluan  untuk  curah  hujan  harian,  bulanan, tahunan  dst.;  (3)  Pengolahan  data  yang  mudah karena  sudah  dalam  format  raster;  (4)  Resolusi paling baik dibandingkan dengan data satelit lain yaitu 0,05˚ atau sekitar 5 km ( Funk et al., 2014 ); (5) Mempunyai  catatan  akurasi  yang  baik  dengan ditandai nilai korelasi antara CHIRPS dan data in situ curah hujan yang cukup tinggi.
CHIRPS mempunyai korelasi yang cenderung cukup  tinggi  dengan  data  insitu  di  beberapa wilayah  anatara  lain:  Timur  Tengah,  Afrika  Utara, Amerika Utara, Eropa, Asia ( Funk et al., 2015 ), dan Jawa Timur ( Maharani, 2019 ).  Namun CHIRPS ini mempunyai  kelemahan  yaitu:  terdapat  data  bias karena  medan  yang  komplek,  seringkali meremehkan  intensitas  hujan  ekstrim.  CHIRPS mempunyai masalah bias yang penting seperti di Colombia  dan  Peru  ( Funk et  al.,  2015 ).  Dengan mempertimbangkan  ketersediaan  data  in  situ yang  ada,  keunggulan  dan  kelemahan  CHIRPS dibandingkan  yang  ada;  CHIRPS  dapat  dijadikan alternatif  dalam  pembuatan  peta  variabel  curah hujan untuk evaluasi Rencana Tata Ruang Kawasan Hutan.
Gambar 3. Peta Curah Hujan Kabupaten Bogor Sebelum Reklasifikasi
Tabel 2. Kelas Curah Hujan Kabupaten Bogor Sebelum Reklasifikasi No. Kelas Luas (Ha) Prosentase (%) 1 2.334,18 - 2.673,34 mm/tahun 2.859,03 0,95 2 2.673,34 - 3.012,51 mm/tahun 2.3193,14 7,75 3 3.012,51 – 3.351,68 mm/tahun 5.8162,40 19,42 4 3.351,68 – 3.690,85 mm.tahun 68.667,78 22,93 5 3.690,85 - 4.030,22 mm/tahun 58.465,55 19,53 6 4.030,22 – 4.639,19 mm/tahun 71.712,33 23,95 7 4.639,19 – 4.708,36 mm/tahun 16.370,89 5,47 Total 299.431,12 100,00
Gambar 4. Peta Curah Hujan Kabupaten Bogor Setelah Reklasifikasi
Tabel 3. Kelas Curah Hujan Kabupaten Bogor Setelah Reklasifikasi No. Kelas Luas (Ha) Prosentase (%) 1 Sangat Rendah (0 - 1.000 mm/tahun) 0 0 2 Rendah (1.000 - 2.000 mm/tahun) 0 0 3 Sedang (2.000 - 3.000 mm/tahun) 24.002,93 8,02 4 Tinggi (3.000 - 4.0000 mm/tahun) 182.904,27 61,08 5 Sangat Tinggi (> 4.000 mm/tahun) 92.523,92 30,90 Total 299.431,12 100,00

## Simpulan
Kabupaten  Bogor  mempunyai  curah  hujan sebesar  2.334,18    -  4.708,36  mm/tahun.  Curah hujan di Kabupaten Bogor terdiri dari 3 kelas yaitu sedang (2.000 – 3.000 mm/tahun) sebesar 8,02%, tinggi (3.000 – 4.000 mm/tahun) sebesar 61,08% dan  sangat  tinggi  (>4.000  mm/tahun)  sebesar 30,90%  dari  total  luas  wilayah.  Curah  hujan  di Kabupaten  Bogor  didominasi  oleh  kelas  tinggi dan sangat tinggi. Selanjutnya peta curah hujan ini
akan  digunakan  sebagai  salah  satu  variabel penyusunan  peta  kesesuaian  kawasan  hutan  di Kabupaten Bogor.

## Ucapan Terima Kasih
Terimakasih  kepada  Beasiswa  Saintek  dari Pusat Pendidikan dan Pelatihan Kementerian Riset dan  Teknologi/Badan Riset  dan Inovasi  Nasional yang  sudah  memberikan  biaya  penelitian
sehingga  penelitian  ini  dapat  terlaksana  dengan baik.

## Referensi
Aliyu, M., & Ludin, A. N. B. M. (2015). A review of spatial  multi-criteria  analysis  (SMCA) methods  for  sustainable  land  use  planning (SLUP). Planning, 2, 1581-2590.
Asdak,  C.,  &  Supian,  S.  (2018).  Watershed management strategies for flood mitigation: A  case  study  of  Jakarta's  flooding.  Weather and  climate  extremes,  21,  117-122.  DOI: 10.1016/j.wace.2018.08.002
Asnur,  P.  (2021).  EVALUASI  KEMAMPUAN  DAN KESESUAIAN LAHAN PERTANIAN DI KABUPATEN BOGOR. UG Journal, 14(2).
Aubrey, D. P., Blake, J. I., & Zarnoch, S. J. (2019). From  Farms  to  Forests:  Landscape  Carbon Balance  after  50  Years  of  Afforestation, Harvesting,  and  Prescribed  Fire.  Forests, 10(9), 760. DOI: 10.3390/f10090760
Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten  Bogor.  (2020). Kabupaten  Bogor  Dalam  Angka  2020. Cibinong:  Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten Bogor.
Bargaoui, Z. K., & Chebbi, A. (2009). Comparison of two kriging interpolation methods applied to  spatiotemporal  rainfall.  Journal  of
Hydrology, 365(1-2), 56-73. DOI:
10.1016/j.jhydrol.2008.11.025
BMKG.  (2020).  Data  curah  hujan  Stasiun Meteorologi Citeko. Diakses tanggal 11 Juni 2021 dari:  https://dataonline.bmkg.go.id/ Brockerhoff,  E.  G.,  Barbaro,  L.,  Castagneyrol,  B., Forrester,  D.  I.,  Gardiner,  B.,  González- Olabarria, J. R., ... & Jactel, H. (2017). Forest biodiversity,  ecosystem  functioning  and  the provision  of  ecosystem  services.  DOI: 10.1007/s10531-017-1453-2
Chen, K., Blong, R., & Jacobson, C. (2001). MCE- RISK:  integrating  multi-criteria  evaluation and  GIS  for  risk  decision-making  in  natural hazards.  Environmental  Modelling  & Software, 16(4), 387-397. DOI: 10.1016/S1364-8152(01)00006-8
Fajarini,  R.,  Barus,  B.,  &  Panuju,  D.  R.  (2015).
Dinamika Perubahan Penggunaan Lahan dan Prediksinya  untuk  Tahun  2025  serta Keterkaitannya  dengan  Perencanaan  Tata Ruang 2005-2025 di Kabupaten Bogor. Jurnal Ilmu Tanah dan Lingkungan, 17(1), 8-15. DOI: 10.29244/jitl.17.1.8-15
Funk,  C.  C.,  Peterson,  P.  J.,  Landsfeld,  M.  F.,
Pedreros, D. H., Verdin, J. P., Rowland, J. D., ... &  Verdin,  A.  P.  (2014).  A  quasi-global precipitation  time  series  for  drought monitoring. US Geological Survey data series, 832(4), 1-12.
Funk, C., Peterson, P., Landsfeld, M., Pedreros, D.,
Verdin,  J.,  Shukla,  S.,  ...  &  Michaelsen,  J. (2015).  The  climate  hazards  infrared precipitation with stations — a new environmental  record  for  monitoring extremes. Scientific  data, 2(1),  1-21.  DOI: 10.1038/sdata.2015.66
Hilbert,  D.  W.,  Ostendorf,  B.,  &  Hopkins,  M.  S. (2001).  Sensitivity  of  tropical  forests  to climate change in the humid tropics of north Queensland. Austral Ecology, 26(6), 590-603. DOI: 10.1046/j.1442-9993.2001.01137.x
Irfan, M., Koj, A., Sedighi, M., & Thomas, H. (2017).
Design and development of a generic spatial decision  support  system  based  on  artificial intelligence  and  multi-criteria  decision analysis. GeoResJ, 14, 47-58. DOI: 10.1016/j.grj.2017.08.003
Kusumaningtyas,  R.,  &  Chofyan,  I.  (2013). Pengelolaan  hutan  dalam  mengatasi  alih fungsi  lahan  hutan  di  Wilayah  Kabupaten Subang.  Jurnal  Perencanaan  Wilayah  dan Kota, 13(2).
Liu, P. (2015). A survey of remote-sensing big data. frontiers in Environmental Science, 3, 45. DOI: 10.3389/fenvs.2015.00045
Löf,  M.,  Madsen,  P.,  Metslaid,  M.,  Witzell,  J.,  & Jacobs,  D.  F.  (2019).  Restoring  forests: regeneration and ecosystem function for the future.  New  Forests,  50(2),  139-151.  DOI: 10.1007/s11056-019-09713-0
Maharani, T. (2019). Pemodelan Bahaya Kekeringan  Meteorologis  Di  Provinsi  Jawa Timur  Dengan  Menggunakan  Data  CHIRPS (Climate Hazards Group Infrared Precipitation  With  Station  Data) (Doctoral dissertation, Tesis, Universitas Gadjah Mada). Misnawati, M., Boer, R., June, T., & Faqih, A. (2018). Perbandingan metodologi koreksi bias data curah hujan chirps. Limnotek: perairan darat tropis di Indonesia, 25(1).
Oliver,  M.  A.,  &  Webster,  R.  (1990).  Kriging:  a method  of  interpolation  for  geographical information systems. International Journal of Geographical Information System, 4(3), 313- 332. DOI: 10.1080/02693799008941549
Pastur, G. M., Perera, A. H., Peterson, U., & Iverson,
L.  R.  (2018).  Ecosystem  services  from  forest landscapes: an overview. Ecosystem Services from  Forest  Landscapes,  1-10.  DOI: 10.1007/978-3-319-74515-2_1
Rahayu, A. M. U., Ardiansyah, A. N., & Nuraeni, N. S.  (2019).  Wilayah  Kerawanan  Longsor  di Kecamatan  Pamijahan  Kabupaten  Bogor. Jurnal Geografi Gea, 19(1), 1-8.
Setiawan,  G.,  Syaufina,  L.,  &  Puspaningsih,  N. (2015). Estimasi hilangnya cadangan karbon dari  perubahan  penggunaan  lahan  di Kabupaten  Bogor.  Journal  of  Natural Resources and Environmental Management, 5(2), 141-141. DOI: 10.29244/jpsl.5.2.141
Sheil, D. (2018). Forests, atmospheric water and an uncertain  future:  the  new  biology  of  the global water cycle. Forest Ecosystems, 5(1), 1- 22. DOI: 10.1186/s40663-018-0138-y
Shi,  Z.,  &  Chen,  S.  (2018).  A  New  Knowledge Characteristics Weighting Method Based on Rough  Set  and  Knowledge  Granulation.
Computational intelligence and neuroscience, 2018. DOI: 10.1155/2018/1838639
Surat  Keputusan  Menteri  Pertanian  No.
387/kpts/Um/11/1980  tentang  Kriteria  dan Cara Penetapan Hutan Lindung
Try,  W.  (2019).  ANALISIS  KESESUAIAN  LAHAN PERMUKIMAN  DI  KABUPATEN  LOMBOK BARAT  BERBABIS  SISTEM  INFORMASI GEOGRAFIS  (SIG)  (Doctoral  dissertation, Universitas Muhammadiyah Mataram)
Wahyu, A., Suharjito, D., Darusman, D., & Syaufina, L.  (2020,  July).  The  Development  of Community-Based  Forest  Management  in Indonesia and Its Contribution to Community Welfare  and  Forest  Condition.  IOP Conference  Series:  Earth  and  Environmental Science  (Vol.  528,  No.  1,  p.  012037).  IOP Publishing. DOI: 10.1088/1755- 1315/528/1/012037 Wibowo, A., & Semedi, J. M. (2011). Model Spasial dengan  SMCE  untuk  Kesesuaian  Kawasan Industri. Majalah Ilmiah Globe, 13(1)