## ANALISIS DEFORESTASI DAN DEGRADASI HUTAN DI KECAMATAN SERAM UTARA TIMUR KOBI, KABUPATEN MALUKU TENGAH

## ANALYSIS OF DEFORESTATION AND FOREST DEGRADATION IN SERAM UTARA TIMUR KOBI DISTRICT, CENTRAL MALUKU REGENCY
Oleh
Elvira Solehuwey 1) Gun Mardiatmoko 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: 20 Maret 2024 Disetujui: 24 April 2024

## Abstrak
Deforestasi dan degaradasi hutan di Indonesia terus berlangsung sehingga mempengaruhi terjadinya perubahan iklim. Dengan demikian perkembangannya perlu dipantau secara kontinyu. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui besarnya laju deforestasi dan degradasi; menganalisis faktor penyebab terjadinya deforestasi dan degradasi di Kecamatan Seram Utara Timur Kobi, Kabupaten Maluku Tengah tahun 2013-2020. Pada penelitian digunakan  citra satelit Landsat 8 OLI tahun 2013 dan 2020 ( Path 108, Row 62) yang diunduh dari website United States Geological Survei (USGS). Klasifikasi citra yang digunakan klasifikasi terbimbing. Hasil klasifikasi tutupan lahan tahun 2013 dan 2020 terdiri dari 7 kelas tutupan lahan yaitu: hutan lahan kering primer, hutan lahan kering sekunder, lahan terbuka, pemukiman, perkebunan, sawah dan semak belukar. Laju degradasi hutan pada rentang waktu tersebut di Kecamatan Seram Utara Timur Kobi yaitu: hutan lahan kering primer 0,14%, hutan lahan kering sekunder 2,24%. Untuk laju deforestasi pada tutupan lahan hutan tahun 2013 mengalami perubahan menjadi non hutan di tahun 2020  sebesar -0,25%.  Berbagai faktor yang memengaruhi terjadinya deforestasi dan degradasi hutan di Kecamatan Seram Utara Timur Kobi yaitu: sawah, sungai, jalan, perkebunan dan pemukiman.
Kata Kunci : Deforestasi dan degradasi, Citra Landsat, Regresi logistik, Seram Utara Timur Kobi

## Abstract
Deforestation and forest degradation in Indonesia continues, influencing climate change. Thus, its development needs to  be  monitored  continuously.  The  aim  of  this  research  is  to  determine  the  rate  of  deforestation  and  degradation; analyzing  the  factors  causing  deforestation  and  degradation  in  Seram  Utara  Timur  Kobi  District,  Central  Maluku Regency in 2013-2020. In this research, Landsat 8 OLI satellite images from 2013 and 2020 (Path 108, Row 62) were used which were downloaded from the United States Geological Survey (USGS) website. The image classification used is supervised classification. The 2013 and 2020 land cover classification results consist of 7 land cover classes, namely: primary dry land forest, secondary dry land forest, open land, settlements, plantations, rice fields and shrubs. The rate of forest degradation during this time period in Seram Utara Timur Kobi District was: primary dry land forest 0.14%, secondary dry land forest 2.24%. The rate of deforestation in forest land cover in 2013 changed to non-forest in 2020 by -0.25%. Various factors influence the occurrence of deforestation and forest degradation in Seram Utara Timur Kobi District, namely: rice fields, rivers, roads, plantations and settlements.
Keywords : Deforestation And Degradation, Landsat imagery, Logistic regression, Seram Utara Timur Kobi

## PENDAHULUAN
Selama  sekitar  50  tahun,  hutan  alam  di  Indonesia  mengalami  penyusutan  secara  drastis. berdasarkan  data  Departemen  Kehutanan  tahun  2004,  total  jumlah  luas  hutan  merosot  tajam  dari 124.476.000 ha di tahun 1980 menjadi 109.791.000 ha di tahun 1995. Pada akhir tahun 1999, total jumlah luas  hutan  di  Indonesia  berkurang  menjadi  sekitar  98  juta  ha  (Syah,  2017).  Laju  kerusakan  hutan  di
Indonesia  dalam  setiap  kurun  waktu  mengalami  perubahan  yang  dinamis.  Direktorat  Inventarisasi  dan Pemantauan Sumberdaya Hutan (2015) melaporkan angka deforestasi berturut-turut tahun 1990-1996 yaitu: sebesar 1,87 juta ha/tahun, tahun 1996-2000: 3,51 juta ha/tahun, tahun 2000-2003: 1,08 juta ha/tahun, tahun 2003-2006: 1,17 juta ha/tahun, tahun 2006-2009: 0,83 juta ha/tahun, tahun 2009-2011: 0,45 juta ha/tahun dan  tahun  2011-2012:  0,61  juta  ha/tahun.  Angka  deforestasi  pada  periode  penghitungan  terakhir  tahun 2012-2013 diperoleh nilai sebesar 0,73 juta ha/tahun. Sedangkan angka deforestasi bruto Indonesia tahun 2013 – 2014 sebesar 568,0 ribu ha/th (Hadiyan, 2017). hasil pemantauan hutan baik di dalam dan di luar kawasan hutan Indonesia pada tahun 2018 menunjukkan bahwa deforestasi netto tahun 2017 hingga 2018 adalah  sebesar  439,4  ribu  hektare,  yang  berasal  dari  angka  deforestasi  bruto  sebesar  493,3  ribu  hektare dengan dikurangi reforestasi (hasil pemantauan citra satelit) sebesar 53,9 ribu hektare, dapat dilihat bahwa secara netto deforestasi Indonesia tahun 2018 hingga 2019 terjadi kenaikan sebesar 5,2%, namun demikian untuk deforestasi  bruto terjadi penurunan sebesar 5,6% (Rahmadanty et al., 2015). Degradasi hutan adalah perubahan didalam hutan yang merugikan susunan atau fungsi tegakan hutan atau kawasan hutan sehingga menurunkan kemampuannya untuk menyediakan berbagai barang atau jasa dan hilangnya tutupan hutan secara permanen ataupun sementara merupakan deforestasi (Fauzi,  2020).
Seram  Utara  Timur  Kobi merupakan salah satu  wilayah  di Maluku  yang mengalami  deforestasi maupun degradasi hutan yang cukup masif. Hal ini di sebabkan karena daerah Seram Utara Timur Kobi merupakan daerah imigran dan terjadi pembukaan lahan secara besar-besaran yang dilakukan masyarakat untuk memenuhi kebutuhan seperti sawah, perkebunan, dan pembangunan lainnya yang terjadi setiap tahun. Hal  ini  berdampak  negatif  terhadap  lingkungan  berupa  kenaikan  suhu  udara,  kerusakan  tanah,  serta kebakaran  hutan.  Dariono,  dkk  (2018)  menjelaskan  bahwa  Deforestasi  dan  degradasi  hutan  telah berdampak terhadap rusaknya ekosistem, sehingga menyebabkan kurang optimalnya fungsi kawasan.
Teknologi penginderaan jauh berbasis satelit menjadi sangat populer dan digunakan untuk berbagai tujuan  kegiatan,  salah  satunya  untuk  mengidentifikasi  potensi  sumber  daya  kehutanan,  diinformasikan secara umum ialah informasi petageografis suatu kawasan, atau disebut dengan Sistem Informasi Geografis (SIG) (Niagara et al., 2020) Perkembangan teknologi penginderaan jauh yang sangat pesat didorong oleh meningkatnya  tuntutan  kebutuhan  aplikasi  guna  menjawab  berbagai  tantangan  dan  permasalahan pembangunan. Hal tersebut dikarenakan citra penginderaan jauh dapat menyajikan gambaran obyek, daerah dan gejala di permukaan bumi secara lengkap dengan wujud dan letak obyek yang mirip dengan keadaan sebenarnya (Siti, 2018). Dengan melihat faktor fisik kawasan dan dinamika sosial, ekonomi dan budaya yang  terjadi  di  wilayah  studi,  maka  analisis  terhadap  laju  deforestasi  dan  degradasi  hutan  dengan mengidentifikasi  faktor  penyebabnya  menggunakan  intergrasi  teknologi  penginderaan  jauh  dan  SIG menjadi penting dilakukan, sehingga diharapkan dapat menjadi solusi penanganan permasalahan deforetasi dan degradasi hutan di wilayah Seram Utara Kobi.

## METODE PENELITIAN
Wilayah studi secara administratif merupakan salah satu kecamatan di kabupaten Maluku Tengah yang membentang seluas 280,65 km 2 . Wilayah ini terletak antara pada posisi 2 0 55’, - 3 0 25’ LS dan 129 0 55’, - 130 0 09’, BT. Kecamatan Seram Utara Timur Kobi mengalami iklim laut tropis dan iklim musim. Keadaan ini disebabkan oleh karena Kecamatan Seram Utara Timur Kobi berbatasan dengan dengan laut yang luas, sehingga iklim laut tropis dengan iklim musim yang ada, Kondisi curah hujan 16,4 Mn/tahun dengan suhu udara berkisar antara 32,6 0 C – 25,0 0 C atau rata- rata 28,4 0 . Iklim tropis tersebut menjadikan kondisi alam
yang potensial. Lahan- lahan pertanian tanaman pangan, hortikultura, peternakan dan perkebunan luas dan datar merupakan sumber kehidupan bagi masyarakat (Eoh, 2023).
Gambar 1 . Peta Lokasi Penelitian Informasi  deforestasi  dan  degradasi  hutan  diperoleh  dari  citra  Landsat  8 Path 109 Row 62 OLI/TIRS  dengan  data  waktu  rekaman  13  desember  2013  dan  25  juli  2020  yang  dapat  diunduh  secara langsung  dari  website United  States  Geological  Survei (USGS)  ( https://glovis.usgs.gov/ ).  Citra  Landsat ( Landsat  satelitte )  merupakan  program  tertua  dalam  perangkat  observasi  bumi  milik  Amerika  Serikat. Landsat pertama kali diluncurkan pada tahun 1972 dengan nama Earth Resources Technology Satelitte ( ERTS-1)  dan  berubah  nama  menjadi  Landsat-1.  Landsat  8  merupakan  satelit  terbaru  setelah  Landsat  7. Landsat 8 memiliki sensor Onboard Operational Land Imager ( OLI ) dan Thermal Infrared Sensor (TRIS) dengan jumlah kanal sebanyak 11 (Sitanggang, 2010). Data citra satelit Landsat memiliki resolusi spasial 30 m untuk kanal 1,2,3,4,5,6,7,8, dan kanal 9, sedangkan kanal panchromatic memiliki resolusi spasial 15 m.  Selain  beresolusi  spasial  30  m  dan  15  m,  pada  kanal  10  dan  11  merupakan  kanal  TIR-1  dan  TIR-2 memiliki resolusi spasial 100 m (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 yang bertujuan untuk memperbaiki data citra yang mengalami kesalahan atau distorsi dalam bentuk asli. Koreksi geometrik dilakukan karena pada saat perekaman tidak sepenuhnya terbebas dari gangguan atau kesalahan geometrik dengan menempatkan kembali pixel sedemikian  rupa  sehingga  citra  digital  yang  tertransformasi  dapat  dilihat  gambaran  objek dipermukaan bumi yang terekam oleh sensor. Koreksi radiometrik citra ditunjukan untuk memperbaiki nilai pixel agar sesuai dengan yang seharusnya. Pada umumnya mempertimbangkan faktor gangguan atmosfer sebagai sumber kesalahan utama, dan juga untuk menghilangkan/memperkecil kesalahan radiometik akibat aspek  eksternal  berupa  gangguan  atmosfer  pada  saat  proses  perekaman.  Pemotongan  citra  untuk mempermudah proses analisis dan memfokuskan pengolahan data hanya pada wilayah penelitian.
Pengujian akurasi data dilakukan dengan membuat matriks kontingensi  ( confusion matrix) yang didapat dengan cara membandingkan perhitungan titik sampel di lapangan ( ground truth ) dengan data hasil klasifikasi citra.
Tingkat uji ketelitian = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙 𝑋 100%
Selain itu, digunakan juga alogaritma Kappa dalam menentukan uji ketelitian ini. Berikut adalah rumus Kappa (Böttcher et al., 2009):
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 X ii = pixel pada diagonal utama (klasifikasi yang benar) confusion matrix X i+ = jumlah pixel seluruh kolom pada suatu baris X +I = jumlah pixel seluruh baris pada suatu kolom Secara matematis akurasi di atas 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 pixel dalam baris ke-i X+i = jumlah pixel dalam kolom ke-i
Menghitung laju deforestasi dan degradasi hutan tahunan menggunakan rumus yang diadaptasi dari Dariono, 2018 :
1 2 2 1 A - A r = t - t
Ket: r = laju deforestasi (ha/tahun); t 2 = tahun pada waktu akhir; t 1 = tahun pada waktu awal; A 2 = luas hutan pada waktu akhir; A 1 = luas hutan pada waktu awal.
Sedangkan untuk % tase laju deforestasi tahunan menggunakan rumus:
1 2 2 1 1 (A - A ) /(t - t ) V = x 100% A
Analisis spasial yang dilakukan pada studi ini mencakup overlay dari beberapa layer yaitu: layer perubahan tutupan lahan dan layer-layer yang diturunkan pada proses buffering dengan membangun model- model prediktif (model regresi) tentang kemungkinan terjadinya “degradasi hutan” yaitu perubahan dari hutan primer menjadi hutan bekas tebangan/HBT ( logged over forest ) atau hutan dan “deforestasi” yaitu perubahan  dari  hutan  menjadi  fungsi  lain  (semak  belukar,  tanah  kosong,  pemukiman,  areal  pertanian). persamaan model regresi logistik (Achmad et al., 2004) yaitu:
Logit (Y) = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 +... + b i Xn
Y  =  variabel  dependent;  X  =  variabel  independent;  a  =  Konstanta;  bi  =  Koefisien  variabel independent ke i, untuk 1, 2, 3, ....p. Variabel bebas yang digunakan adalah jarak dari pemukiman (km), jarak dari jalan (km), jarak dari sungai (km), jarak dari sawah (km), jarak dari areal perkebunan (km).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pra Pengolahan Citra
Menurut  Sudarsono  and  Sukmono  2016,  distorsi  radiometrik  adalah  kesalahan yang  disebabkan oleh perubahan nilai atau derajat keabuan elemen gambar ( pixel ) pada citra. Koreksi radiometrik dilakukan karena  hasil rekaman  satelit  mengalami  kesalahan  yang  disebabkan  oleh  gangguan  atmosfer.  Gangguan atmosfer  menyebabkan  nilai  pantulan  yang  diterima  oleh  sensor  mengalami  penyimpangan.  Besarnya penyimpangan  dipengaruhi  oleh  besar  kecilnya  gangguan  atmosfer  pada  waktu  perekaman.  Koreksi radiometrik dimaksudkan untuk menyusun kembali nilai pantulan yang direkam oleh sensor mendekati atau mempunyai pola seperti pantulan obyek yang sebenarnya sesuai dengan panjang gelombang perekamannya (Parman, 2010). 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  atmosfer  merupakan  proses  untuk  menghilangkan  kesalahan  yang  disebabkan  adanya pengaruh atmosfer pada citra. Pengaruh atmosfer terjadi saat gelombang elektromagnetik dari matahari ke permukaan bumi dan dari objek ke sensor mengalami gangguan selama proses perekaman citra; gangguan ini dapat berupa hamburan atau serapan. Hal ini akan berdampak pada data citra yang  diperoleh, karena data yang terekam oleh sensor satelit dan data yang terekam oleh objek akan berbeda (Kristianingsih et al., 2016)
Dalam ENVI (2009) dan Widyantara (2020) salah satu metode yang masuk ke dalam kelompok koreksi  atmosfer  absolut  adalah Fast  Line-of-Sight  Atmospheric  Analysis  of  Spectral  Hypercube s (FLAASH).  Model  absolut  menggunakan  hasil  pengukuran  lapangan  dari  parameter  atmosfer  seperti aerosol, uap air, ozon, dan gas lainnya. Koreksi geometrik perlu dilakukan untuk memposisikan citra satelit dengan  peta  dunia,  agar  citra  satelit  memiliki  koordinat  lintang,  bujur  (UTM)  yang  sesuai  dengan  peta topografi. Dalam penelitian ini, digunakan software Arcgis untuk melakukan koreksi geometric, nilai GCP ( Ground Control Point ) berjumlah 50 titik  dengan  hasil uji ketelitian RMSE ( Root Mean Square Erro r) pada kedua citra memiliki nilai 0. 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 (Papilaya et al., 2023).
Gambar 2. Citra Tahun 2013 sebelum dan sesudah di cropping
Gambar 3. Citra tahun 2020 sebelum dan sesudah di cropping

## Pengolahan Citra Satelit

## Klasifikasi Citra
Klasifikasi  terbimbing  mengacu  pada  data  pengamatan  lapangan  dengan  aturan klasifikasi maximum likelihood ( MLC ). klasifikasi terbimbing adalah teknik pengelompokan piksel citra yang tidak diketahui menjadi sampel yang mempunyai identitas berdasarkan hasil pengamatan lapangan pada lokasi training area (Anggoro et al., 2020). Klasifikasi citra bertujuan untuk menentukan kelas tutupan lahan dan informasi jenis tutupan lahan dengan menggabungkan atau mengelompokkan setiap pixel dalam band citra menjadi  beberapa  kelas  berdasarkan  karakteristik  atau  kategori  objek.    Dalam  klasifikasi  ini,  terdapat  7 kelas tutupan lahan diidentifikasi  berdasarkan data dari Direktorat Jenderal Planologi Kehutanan, 2015; hutan lahan kering primer, hutan lahan kering sekunder, sawah, perkebunan, lahan terbuka, semak belukar, dan pemukiman.

## Pengecekan Lapangan (ground truthing)
Pengecekan  lapangan  dilakukan  dengan  menggunakan  GPS  (Global  positioning  system)  untuk mempermudah pengecekan lapangan dan berdasarkan sebaran titik sampel.
Tabel 1. Jumlah Titik GCP
No. Jenis Tutupan Lahan Jumlah Sampel (Titik) 1 Hutan Lahan Kering Primer 29 2 Hutan Lahan Kering Sekunder 6 3 Lahan Terbuka 1 4 Pemukiman 2 5 Perkebunan 4 6 Sawah 4 7 Semak Belukar 4 Jumlah 50
Tabel 1 menunjukkan bagaimana titik sampel tersebar di lokasi penelitian; jenis tutupan lahan terbanyak adalah hutan primer, dengan 29 titik sampel, sedangkan jenis tutupan lahan terbuka memiliki titik sampel paling sedikit, yaitu 1.

## Keterangan :
Hutan Lahan Kering Primer
Hutan Lahan Kering
Sekunder Lahan Terbuka Pemukiman Perkebunan Sawah Semak Belukar
Gambar 4. Sebaran titik sampel pada lokasi penelitian
Tabel 2. Rekapitulasi Hasil Pengecekan Lapangan Citra Landsat 2020
No. Tutupan Lahan Sesuai (Titik) % Tidak Sesuai (Titik) % 1 Hutan Lahan Kering Primer 28 96.55 1 3.44 2 Hutan Lahan Kering Sekunder 6 100 - - 3 Lahan Terbuka - - 1 100 4 Pemukiman 2 100 - - 5 Perkebunan 3 75 1 25 6 Sawah 4 100 - - 7 Semak Belukar 4 100 - -
Berdasarkan 50 titik pengecekan lapangan, 47 sesuai dengan kelas tutupan lahan, dan 3 titik tidak sesuai, seperti yang ditunjukkan dalam Tabel 2. Ada 4 kelas tutupan lahan dengan presentase 100 % yaitu: sawah, hutan sekunder, permukiman, dan semak belukar karena Persebaran sampel sesuai dengan tutupan
lahan di lapangan. Lahan terbuka memiliki jumlah titik sampel paling sedikit, yaitu: 1 dengan presentasinya 0% karena tidak sesuai di lapangan.

## Reklasifikasi Citra
Nawangwulan, (2013) dalam (Tayane et al., 2021) untuk menghitung tingkat ketelitian berdasarkan hasil    rekapitulasi  menggunakan  matriks  kesalahan (Conffusion  Matriks) .  Matriks  ini  dapat  menghitung besarnya akurasi pembuat (producers accuracy), akurasi pengguna (users accuracy), akurasi keseluruhan (overall accuracy), akurasi kappa (kappa accuracy) (Arisondang, dkk., 2015 dalam Andini et al., 2018).
Tabel 3. Tabel Matriks Kesalahan
Terhitung (estiminasi) HLKP  HLKS LT PM Pk SW SB Total Kela s Ak tu al L ap an g an HLKP 28 0 0 0 0 0 0 28 HLKS 1 6 0 0 0 0 0 7 LT 0 0 0 0 0 0 0 0 PM 0 0 0 3 0 0 0 3 Pk 0 0 0 0 2 0 0 2 SW 0 1 0 0 1 4 0 6 SB 0 0 0 0 0 0 4 4 Total 29 7 0 3 3 4 4 50
Keterangan: HLKP= Hutan Lahan Kering Primer; HLKS=Hutan Lahan Kering Sekunder; LT=Lahan Terbuka; PM= Permukiman; Pk=Perkebunan; SW= Sawah; SB= Semak Belukar
Berdasarkan hasil perhitungan, uji ketelitian untuk akurasi keseluruhan ( overall accuracy ) matriks di atas sebesar 94%, dan akurasi untuk matriks Kappa sebesar 0,90 (90%). Kedua nilai menunjukkan tingkat kebenaran hasil klasifikasi dan memenuhi syarat ketelitian klasifikasi >85% dari USGS dan kappa >0,8. (Kosasih & Budi Prasetyo, 2019). Berdasarkan hasil perhitungan, uji ketelitian untuk akurasi keseluruhan ( overall accuracy . Nilai akurasi sebesar 94% menunjukan bahwa 6% merupakan kesalahan klasifikasi.
Tabel 4. Perhitungan Ommision Error, Commission Error, User Accuracy, dan Procedur Accuracy
Kelas Tutupan Lahan Procedur’s accuracy User’s Accuracy Akurasi (%) Ommision Error Akurasi (%) Commision Error Hutan Primer 96% 0,03 100% 0 Hutan Sekunder 100% 0 85% 0,14 Lahan Terbuka 0 1 0 0 Pemukiman 100% 0 100% 0 Perkebunan 75% 0,25 100% 0 Sawah 100% 0 66% 0,33 Semak Belukar 100% 0 100% 0
Pada  perhitungan  di  atas  untuk  (a) Omission  Eror merupakan  kesalahan  karena  adanya penghilangan  sampel  sebaliknya  (b) Comission  Error yaitu:  kesalahan  adanya  penambahan  sampel sedangkan  (c) User  Accuracy 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
Penelitian  ini  menggunakan  Klasifikasi  Terbimbing  ( supervised )  untuk  mengumpulkan  data tutupan lahan di Kecamatan Seram Utara Timur Kobi tahun 2013 dan 2020. Klasifikasi terbimbing adalah klasifikasi yang dilakukan dengan arahan analis ( supervised ), dan kriteria pengelompokan kelas ditetapkan berdasarkan penciri kelas ( class signature ) yang diperoleh melalui pembuatan area contoh ( training area ). (Purwanto,  2019). Berdasarkan  analisis  yang  telah  dilakukan,  diperoleh  hasil  berupa  sebaran  kelas penutupan  lahan yang dapat dilihat pada Gambar 5
(a) (b)
Gambar 5. Penutupan lahan di Kecamatan Seram Utara Timur Kobi a) Tahun 2013, b) Tahun 2020
Tabel 5. Luas Penutupan Lahan Kecamatan Seram Utara Timur Kobi 2013 dan 2020
No Kelas Penutupan Lahan Luas 2013  (Ha) % Luas 2020 (Ha) % 1 Hutan Lahan Kering Primer 29.703,89 58,84 29401,18 58,24 2 Hutan Lahan Kering Sekunder 5.952,59 11,79 6887,05 13,64 3 Lahan Terbuka 1.861,28 3,69 910,37 1,80 4 Pemukiman 333,00 0,66 1885,93 3,74 5 Perkebunan 1.818,76 3,60 4239,16 8,40 6 Sawah 1.821,03 3,61 3604,24 7,14 7 Semak Belukar 8.993,49 17,81 3556,11 7,04 Jumlah 50484,04 100 50484,04 100

## Perubahan Tutupan Lahan Kecamatan Seram Utara Timur Kobi  dari Tahun 2013-2020
Perubahan  tutupan  lahan  di  Kecamatan  Seram  Utara  Timur  Kobi  tahun  2013  ke  tahun  2020 mengalami perubahan terhadap peningkatan dan penurunan luasan  dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6 . Matriks perubahan tutupan lahan tahun 2013 ke 2020
2020 HLKP HLKS LT PM Pk SW SB Total 2013 HLKP 22537,44  3563,63 422,83 12,24 525,91 23,71 2315,42  29401,18 HLKS 4536,46 1338,18 86,05 0,82 117,14 15,68 792,72 6887,05 LT 128,45 39,37 443,19 1,15 - 28,59 269,62 910,37 PM 709,18 240,41 215,23 244,84 7,89 65,41 402,97 1885,93 Pk 965,29 419,68 149,12 14,78 933,19 89,45 1667,65 4239,16 SW 107,19 100,15 318,58 28,2 130,09 1571,66  1348,37 3604,24 SB 719,88 251,17 226,28 30,97 104,54 26,53 2196,74 3556,11 Total 29703,89  5952,59  1861,28 333 1818,76  1821,03  8993,49  50484,04
Keterangan : HLKP= Hutan Lahan Kering Primer; HLKS=Hutan Lahan Kering Sekunder; LT=Lahan Terbuka; PM= Permukiman; Pk=Perkebunan; SW= Sawah; SB= Semak Belukar = Tidak terjadi perubahan
= Terjadi perubahan
Tabel 6 menjelaskan  terjadinya  perubahan tutupan lahan dari tahun 2013 ke tahun 2020 untuk setiap kelas tutupan lahan. Hutan lahan kering primer berubah dengan luasan terbesar  4.536,46 Ha menjadi hutan lahan kering sekunder, dan berubah dengan luasan terkecil yaitu 107,19 Ha berubahn menjadi sawah. Tutupan lahan Hutan lahan kering sekunder berubah menjadi Perkebunan sebesar 419,68 Ha. 318,58 Ha lahan terbuka yang berubah menjadi sawah. 30,97 Ha pemukiman berubah menjadi semak belukar. Luas tutupan lahan 525,91 Ha Perkebunan  berubah menjadi hutan lahan kering primer. Tutupan lahan sawah dengan luas 89,45 Ha berubah menjadi perkebunan dan tutupan lahan semak belukar dengan luas 2.315,42 Ha berubah menjadi hutan lahan kering primer.
Gambar 6. Peta Perubahan Tutupan Lahan dari Tahun 2013 ke tahun 2020

## Deforestasi dan Degradasi Hutan
Analisis klasifikasi tutupan lahan di Kecamatan Seram Utara Timur Kobi berupa 7 kelas tutupan lahan  yang  terdiri  dari  hutan  lahan  kering  primer  dan  hutan  lahan  kering  sekunder  kemudian mengelompokan  beberapa  tutupan  lahan  menjadi  non  hutan  (sawah,  pemukiman,  semak  belukar,  lahan terbuka dan pemukiman) untuk mengetahui laju degaradasi dan deforestasi hutan tahun 2013 sampai tahun 2020 berselang tujuh tahun dapat di lihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Presentase laju deforestasi hutan
Kelas Luas Tahun 2013 (Ha) Luas Tahun 2020 (Ha) Laju Deforestasi Presentase Laju Deforestasi (%) Hutan 35.656,48 36288,23 -90,25 -0,25311 Non Hutan 14.827,56 14.195,81 -90,25 -0,60866
Hasil analisis deforestasi yang di dapat dari tutupan lahan 2013 hutan yang mengalami perubahan menjadi non hutan pada tahun 2020 dengan laju deforestasi -0,25% laju deforestasi pada tutupan lahan non hutan tahun 2013 sampai tahun 2020 dengan laju deforestasi -0,6 %. Sedangkan untuk laju degradasi terjadi pada tahun 2013 sampai pada tahun 2020 pada tutupan lahan kering primer laju degradasi  43,24429 Ha dengan presentasi 0,14% dan tutupan lahan kering sekunder dengan laju degradasi -133,494 Ha memiliki presentase -2,24%. Memiliki nilai negatif karena nilai luasan hutan tahun sebelumya lebih kecil dari tahun sesudahnya dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Presentase laju degradasi hutan
Kelas Luas Tahun 2013 (Ha) Luas Tahun 2020 (Ha) Laju Degradasi (Ha) Presentase Laju Degradasi (%) Hutan Lahan Kering Primer 29.703,89 29.401,18 43,24429 0,145585 Hutan Lahan Kering Sekunder 5.952,59 6.887,05 -133,494 -2,24263
Faktor – Faktor Yang Mempengaruhi Deforestasi dan Degradasi Hutan di Kecamatan Seram Utara Timur Kobi Tahun 2013 ke Tahun 2020

## Model Regresi Logistik
Analisis  regresi  logistik  menggunakan software SPSS  Ver.23.  memperoleh  nilai  koefisien determinasi ( Nagelkerke R Square ) dalam model regresi sebesar 0,112 hal ini berarti faktor peubah seperti pemukiman (X 1 ), jalan(X 2 ), sungai(X 3 ), sawah (X 4 ) dan perkebunan(X 5 ) memberikan peluang terjadinya deforestasi dan degradasi hutan sebesar 11,2% dan sisanya 88,8% merupakan variabel di luar penelitian. Berdasarkan  hasil  perngolahan  data  output  SPSS  23.0  model  regresi  logistik  tersebut  dapat  dilihat  pada Tabel 9. Variables in the Equation :
Tabel 9. Variables in the Equation
B S.E Wald df Sig. Exp(B) Step 1 a X1 -0,3895 2,306 2,853 1 0,091 0,020 X2 -0,938 2,104 0,199 1 0,656 0,391 X3 -0,296 1,047 0,080 1 0,777 0,744 X4 -0,262 2,434 0,012 1 0,914 0,770 X5 -0,802 1,047 0,587 1 0,444 0,449 Constant 0,0959 0,492 3,793 1 0,051 2.609
Berdasarkan hasil analisis Variables in the Equation tersebut untuk mengetahui besarnya pengaruh variabel X ini digunakan nilai alpha 5% atau 0,05. Dengan demikian dapat di ketahui bahwa variabel X mempunyai  pengaruh  masing-masing  terhadap  peluang  kejadian  deforestasi  dan  degradasi  hutan,  baik pemukiman (X 1 ), jalan (X 2 ), sungai (X 3 ), sawah (X 4 ) dan perkebunan (X 5 ).  Tabel 9 menjelaskan bahwa kelima variabel memiliki koefisien korelasi negatif, yang menunjukkan bahwa semakin dekat hutan dengan permukiman, jalan, sungai, sawah, maupun perkebunan maka peluang terjadinya deforestasi dan degradasi hutan di wilayah ini semakin besar.
Jika  dilihat  dari  kontribusi  masing-masing  variabel  terhadap  peluang  terjadinya  deforestasi  dan degradasi hutan, maka variabel sawah memiliki kontribusi lebih besar, diikuti oleh variabel sungai, jalan, perkebunan  dan  permukiman.  Hal  ini  menjelaskan  bahwa  penyebab  deforestasi  dan  degradasi  hutan  di wilayah studi dipicu oleh alih fungsi lahan hutan menjadi lahan pertanian (sawah) dan infrastrukturnya, pembangunan jalan, perkebunan, maupun permukiman.  Hasil penelitian yang dilakukan oleh  Tun et al., (2021)  di  Nyanmar  mempertegas  temuan  ini  bahwa  penyebab  deforestasi  dan  degradasi  hutan  saling berhubungan  dan  sangat  kompleks,  dimana  faktor  penyebab  langsung  dan  mendasar  deforestasi  dan degradasi hutan antara lain (1). ekspansi lahan pertanian; (2). Pembalakan legal dan ilegal; (3) konsumsi kayu bakar dan arang; (4). Pembangunan jalan, dan (5). pertambangan dan pembangunan bendungan.

## KESIMPULAN
1. Laju  degradasi dan deforestasi  pada  penutupan  lahan di  Kecamatan  Seram  Utara  Timur  Kobi  Tahun 2013 ke tahun 2020 yaitu: Laju degradasi pada hutan lahan kering primer sebesar 0,14% hutan lahan kering sekunder sebesar -2,24%  sedangkan laju deforestasi yang didapat dari tutupan lahan 2013 hutan yang mengalami perubahan menjadi non hutan pada tahun 2020 sebesar  -0,25%
2. Faktor-faktor yang mempengaruhi degradasi dan deforestasi hutan di Kecamatan Seram Utara Timur Kobi yaitu: sawah, sungai, jalan , perkebunan dan pemukiman memiliki pengaruh yang berbeda-beda terhadap tutupan lahan itu sendiri.

## DAFTAR PUSTAKA
Andini, W. S., Prasetyo, Y., & Sukmono, A. (2018). Analisis Sebaran Vegetasi dengan Citra Satelit Sentinel menggunakan  Metode  NDVI  dan  Segmentasi  (Studi  Kasus:  Kabupaten  Demak). Jurnal  Geodesi Undip , Vol 7 (1),pp: 14–24.
Anggoro, A., Zamdial, Z., Hartono, D., Bakhtiar, D., Herliany, N. E., & Utami, M. A. F. (2020). Pemetaan Habitat  Perairan  Dangkal  Menggunakan  Citra  Resolusi  Menengah  Dengan  Metode  Klasifikasi Berbasis Piksel (Studi Kasus Pulau Tikus). Jurnal Enggano , Vol 5 (1),pp:78–90. https://doi.org/10.31186/jenggano.5.1.78-90.
Böttcher,  H.,  Eisbrenner,  K.,  Fritz,  S.,  Kindermann,  G.,  Kraxner,  F.,  McCallum,  I.,  &  Obersteiner,  M. (2009).  An  assessment  of  monitoring  requirements  and  costs  of  “Reduced  Emissions  from Deforestation  and  Degradation.” Carbon  Balance  and  Management ,  Vol 4 (1),pp:  1–14. https://doi.org/10.1186/1750-0680-4-7.
Dariono.  (2018).  Analisis  Spasial  Deforestasi  dan  Degradasi  Hutan  di  Suaka  Margasatwa  Kerumutan Provinsi Riau. Dinamika Lingkungan Indonesia , Vol 5 (1),pp: 27–33
Direktorat Jenderal Planologi Kehutanan. (2015). Peraturan Jendral Planologi Kehutanan Nomor: P.1/VII- IPSDH/2015 Tentang Pedoman Pemantauan Penutupan Lahan (p. 17).
Fauzi, T. I., & Hazz, F. M. (2020). Optimalisasi Data Satelit Penginderaan Jauh Untuk Perhitungan Neraca Sumberdaya  Hutan  Kota  Bukit  Tinggi. Jurnal  Swarnabhumi ,  Vol 5 (2),pp:  67–75. https://doi.org/10.31851/swarnabhumi.v5i2.4134.
Hadiyan,  Y.,  &  Pambudi, H.  (2017).  Memahami  dan  Membangun  Pendekatan Penyelesaian  Deforestasi dan  Degradasi  Hutan  di  Region  Sumatera  dan  Kalimantan. Proceeding  Biology  Education Conference , Vol 14 (1),pp: 166–169.
Hanung, N. S., Prasetyo, Y., & Suprayogi, A. (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: 364–373.
Jiyah, Sudarsono, B., & Sukmono, A. (2017). Studi Distribusi Total Suspended Soild (TSS) Di Perairan Pantai Kabupaten Demak Menggunakan Citra Landsat. Jurnal Geodesi Undip , Vol 6 (1),pp:41–47.
Kosasih, D., Buce Saleh, M., & Budi Prasetyo, L. (2019). Interpretasi Visual dan Digital untuk Klasifikasi Tutupan Lahan di Kabupaten Kuningan, Jawa Barat. Jurnal Ilmu Pertanian Indonesia , Vol 24 (2),pp: 101–108.
Kristianingsih, L., Wijaya, A. P., & Sukmono, A. (2016). Analisis Pengaruh Koreksi Atmosfer Terhadap Estimasi Kandungan Klorofil-A Menggunakan Citra Landsat 8 . Vol 5 (4),pp: 56–64.
LAPAN.  (2015). Pedoman  Pengolahan  Data  Penginderaan  Jauh  Landsat  8  Untuk  MPT .  Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh Lembaga Penerbangan Dan Antariksa Nasional.
Mulyanto, L., & Jaya, I. N. S. (2004). Analisis Spasial Degradasi Hutan Dan Deforestasi: Studi Kasus Di Pt. Duta Maju Timber, Sumatera Barat. Jurnal Manajemen Hutan Tropika , Vol 10 (1),pp: 29–42.
Niagara, Y., Ernawati, & Purwandari, E. P. (2020). Pemanfaatan Citra Penginderaan Jauh Untuk Pemetaan Klasifikasi Tutupan Lahan Menggunakan Metode Unsupervised K-Means Berbasis Web Gis (Studi …. Rekursif: Jurnal Informatika , Vol 8 (1),pp: 100–110.
Papilaya,  E.,  Loppies,  R.,  &  Boreel,  A.  (2023).  Analisis  Perubahan  Tutupan  Lahan  Di  Areal  Konsesi Iuphhk-Ha Pt Bintang Lima Makmur Kabupaten Maluku Tengah. Jurnal Hutan Pulau-Pulau Kecil: Jurnal Ilmu-Ilmu Kehutanan Dan Pertanian , Vol 7 (2),pp: 169–180.
Parman,  S.  (2010).  Deteksi  Perubahan  Garis  Pantai  Melalui  Citra  Penginderaan  Jauh  Di  Pantai  Utara Semarang Demak. Jurusan Geografi FIS - UNNES , Vol 7 (1),pp: 30–38.
Purwanto,  E.  H.,  &  Lukiawan,  R.  (2019).  Parameter  Teknis  Dalam  Usulan  Standar  Pengolahan Penginderaan Jauh: Metode Klasifikasi Terbimbing. Jurnal Standardisasi , Vol 21 (1),pp: 67–78.
Rahmadanty, A., Handayani, I. G. A. K. R., & Najicha, F. U. (2015). Kebijakan Pembangunan Kesatuan Pengelolaan  Hutan  Di  Indonesia:  Suatu  Terobosan  Dalam  Menciptakan  Penglolaan  Hutan  Lestari. Veritas et Justitia , Vol 1 (1),pp: 264–283.
Sitanggang, G. (2010). Kajian Pemanfaatan Satelit Masa Depan : Sistem Penginderaan Jauh Satelit LDCM ( Landsat-8 ). Berita Dirgantara , Vol 11 (2),pp: 47–58.
Siti Nurliana Has; Sulistiawaty. (2018). Pemanfaatan citra penginderaan jauh untuk mengenali perubahan penggunaan  lahan  pada  kawasan  karst  maros. Jurnal  Sains  Dan  Pendidikan  Fisika  (JSPF) ,  Vol 14 (1),pp: 60–66.
Syah, M.A, R. F. (2017). Analisa Kebijakan Sektor Lingkungan : Permasalahan Implementasi Kebijakan Pengelolaan Kawasan Hutan di Indonesia. Journal of Governance , Vol 2 (1),pp: 1–17.
Tayane, Y. A., Boreel, A., & Putuhena, J. D. (2021). Perubahan Tututpan Lahan Di DAS Waeruhu Kota Ambon  Menggunakan  Citra  Satelit  Multitemporal. Jurnal  Hutan  Pulau-Pulau  Kecil ,  Vol 5 (2),pp: 139–151.
Thernando, F. S., Boreel, A., & Putuhena, J. D. (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.
Tun,  Z.  N.,  Dargusch,  P.,  McMoran,  D.  J.,  McAlpine,  C.,  &  Hill,  G.  (2021).  Patterns  and  drivers  of deforestation and forest degradation in myanmar. Sustainability (Switzerland) , Vol 13 (14),pp:1-27
Widyantara,  A.  P.,  &  Solihuddin,  T.  (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.