## MODEL SPASIAL DEFORESTASI DI KPHP POIGAR, PROVINSI SULAWESI UTARA

## (Spatial modeling of deforestation in FMU of Poigar, North Sulawesi)
Afandi Ahmad 1 *, Muhammad Buce Saleh 2 dan Teddy Rusolono 2
1 Program Studi Ilmu Pengelolaan Hutan Sekolah Pascasarjana Institut Pertanian Bogor, Indonesia Kampus IPB Dramaga Bogor, Jl. Lingkar Akademik, Babakan, Bogor Tengah, Kode Pos 16128 Jawa Barat, Indonesia, Telepon (0251) 8621677
2 Fakultas Kehutanan Institut Pertanian Bogor, Indonesia Kampus IPB Dramaga Bogor, Jl. Lingkar Akademik, Babakan, Bogor Tengah, Kode Pos 16128 Jawa Barat, Indonesia, Telepon (0251) 8621677
*E-mail: afandiahmad46@gmail.com
Diterima 29 Desember 2015; revisi terakhir 25 Juli 2016; disetujui 26 Juli 2016

## ABSTRAK
Hutan  merupakan  bagian  dari  ekosistem  yang  menyediakan  jasa  lingkungan  bagi  satu  kesatuan ekosistem. Penurunan fungsi hutan dalam suatu ekosistem terjadi salah satunya karena deforestasi. Penelitian ini bertujuan membangun model spasial deforetasi di KPHP Poigar. Metode analisis deforestasi yaitu dengan analisis perubahan tutupan hutan menjadi tutupan bukan hutan dengan teknik post classification comparison . Analisis faktor penyebab deforestasi dilakukan dengan pembangunan model spasial deforestasi menggunakan model  regresi  logistik  biner.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  luas  penurunan  tutupan  hutan  akibat deforestasi  pada  periode  2000  sampai  2013  yakni  12.668,2  hektare.  Penyebab  deforestasi  di  KPHP  Poigar dipengaruhi  oleh  enam  faktor  yaitu  jarak  dari  jalan,  jarak  dari  pemukiman,  jarak  dari  sungai,  kepadatan penduduk,  ketinggian  tempat  dan  kemiringan  lereng.  Model  regresi  logistik  dibangun  menggunakan  lima peubah  penjelas  yaitu  jarak  dari  jalan,  jarak  dari  sungai,  kepadatan  penduduk,  ketinggian  tempat  dan kemiringan lereng. Kemampuan model dalam memprediksi deforestasi sebesar 58 % dari kejadian deforestasi aktual, sehingga model spasial deforestasi dapat menjadi salah satu sumber informasi untuk penyusunan arah pengelolaan KPHP Poigar kedepan.
Kata kunci : Deforestasi, model regresi logistik, pemodelan spasial, KPHP Poigar

## ABSTRACT
Forest is a part of the ecosystem that provides environmental  services. Deforestation may decrease forest function in an ecosystem. This study aims to build a spatial model of deforestation in a forest management unit (FMU) of Poigar. Deforestation analysis carried out by analyze  the change of forest cover into non-forest cover with  post  classification  comparison  technique.  Driving  forces  of  deforestation  carried  out  by  spatial  modeling using  binary  logistic  regression  models  (LRM).  Result  of  logistic  regression  model  was  used  to  predict  the deforestation in 2013 and compare the prediction result with actual deforestation. The result showed that forest loss from the 2000 to 2013 period amounted 12,668.2 hectares. Deforestation in FMU of Poigar influenced by six factors there are distance from the road, distance from the settlement, distance from the river, population density, elevation  and  slope.  Logistic  regression  model  was  built  using  five  explanatory  variables  that  are  the  distance from  the  road,  distance  from  the  river,  population  density,  elevation  and  slope.  Population  density  and accessibility is the most influented factor caused deforestation in FMU of Poigar. Prediction of deforestation could predict about 58 % of actual deforestation spatialy, so spatial models of deforestation could be an information to guidance on future management of FMU of Poigar.
Keywords : Deforestation, logistic regression model, spatial modeling, FMU of Poigar

## I. PENDAHULUAN
Penurunan fungsi hutan menjadi ancaman bagi  sebuah  ekosistem.  Salah  satu  penyebab menurunnya  fungsi  hutan  adalah  deforestasi. Menurut  Turner et  al. (2007)  deforestasi merupakan kegiatan perubahan tutupan hutan menjadi  bukan  hutan  yang  berdampak  pada
penurunan fungsi ekosistem hutan. Restrepo et al. (2015)  menyatakan  bahwa  deforestasi meningkatkan  sedimentasi  dan  erosi  pada daerah  aliran  sungai  Magdalena,  Kolumbia. Deforestasi di Indonesia telah menjadi masalah nasional  karena  berdampak  terhadap  kondisi perekonomian nasional,
kesejahteraan
masyarakat  dan  ancaman  keanekaragaman hayati  yang  terdapat  dalam  hutan  (Nawir  dan Rumboko, 2008).
Deforestasi  terjadi  karena  adanya  dua faktor,  yaitu  faktor  alami  berupa  perubahan iklim  atau  bencana  alam  atau  adanya  faktor aktivitas/gangguan  manusia  (antropogenik). Deforestasi yang terjadi akibat peristiwa alam dapat  berupa  kejadian  cuaca  ekstrim, kekeringan  dan  atau  kebakaran  hutan  (Eckert et  al. ,  2011).  Aktivitas  manusia  menjadi penyebab  yang  paling  berkontribusi  terhadap terjadinya  deforestasi  dan  dapat  berkaitan langsung  dengan  aktor  atau  pelakunya  (Geist dan Lambin, 2002).
Kajian  deforestasi  penting  dilakukan untuk  mengetahui  perubahan  tutupan  hutan pada suatu unit areal dan menganalisis faktor- faktor yang menyebabkan terjadinya deforestasi  (Turner et  al. ,  2007).  Pemahaman mengenai  deforestasi  dan  faktor-faktor penyebabnya dapat membantu dalam perencanaan  bentuk  pengelolaan  hutan  untuk mewujudkan  pengelolaan  hutan  yang  lestari (Panta et  al. ,  2008).  Salah  satu  kajian deforetasi  adalah  pemodelan  spasial,  yaitu pembangunan  sebuah  model  deforestasi dengan peubah-peubah yang berkaitan dengan faktor-faktor  penyebab  terjadinya  deforestasi. Beberapa  teknik  pemodelan  yang  telah digunakan  dalam  studi  deforestasi  antara  lain model  regresi  logistik  (Prasetyo et  al. ,  2009; Kumar et  al. ,  2014), cellular  automata (Entwisle et  al. ,  2008)  dan ordinary  least square regression (Romijn et al. , 2013).
Undang-undang
41 tahun 1999
mengamanatkan  terwujudnya  pengelolaan hutan  di  tingkat  tapak.  Sebagai  perwujudan amanat  UU  41  tahun  1999  tersebut, Pemerintah  Republik  Indonesia  menerbitkan Peraturan  Pemerintah  nomor  PP  6/2007 untuk  membentuk  Kesatuan  Pengelolaan Hutan (KPH). KPH menjadi lembaga pengelola kawasan  hutan  di  tingkat  tapak  untuk meningkatkan pembangunan kehutanan melalui  pengelolaan  yang  intensif  dan memantapkan  kawasan  hutan  (Kartodihardjo et  al. ,  2011).  Kesatuan  Pengelolaan  Hutan Produksi (KPHP) Poigar adalah salah satu KPH model  yang  dibentuk  di  Provinsi  Sulawesi Utara  melalui  surat  keputusan  Menteri Kehutanan  nomor  SK.  788/Menhut-II/2009 tanggal  7  Desember  2009  dalam  bentuk lembaga  Unit  Pengelolaan  Teknis  Daerah (UPTD)  di  bawah  pemerintah  Provinsi Sulawesi  Utara.  Kawasan  hutan  yang  menjadi unit  kelola  KPHP  Poigar  terdiri  atas  kawasan
hutan  lindung,  hutan  produksi  terbatas  dan hutan  produksi.  Kondisi open  access kawasan hutan  di  KPHP  Poigar  sangat  tinggi  sehingga memungkinkan
terjadinya deforestasi.
Sehingga  kajian  deforestasi  dilakukan  untuk mengetahui  tingkat  deforestasi  dan  faktor- faktor  pendorong  terjadinya  deforestasi  di KPHP Poigar.
Tujuan  utama  penelitian  ini  adalah membangun  model  spasial  deforestasi  di kawasan hutan KPHP Poigar. Untuk memenuhi tujuan utama tersebut maka terdapat beberapa tujuan  khusus  yaitu;  (1)  Menganalisis deforestasi  di  KPHP  Poigar  selama  periode 2000-2013,  (2)  Membangun  model  spasial deforestasi  di  areal  KPHP  Poigar,  (3)
Menganalisis faktor-faktor pendorong terjadinya deforestasi di KPHP Poigar.

## II. METODE PENELITIAN
A. Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian  dilaksanakan  dalam  dua tahapan penelitian, pertama pengamatan jenis tutupan  lahan  di  kawasan  KPHP  Poigar, Provinsi  Sulawesi  Utara  pada  bulan  Maret sampai April 2015. Tahap kedua yaitu analisis deforestasi  dan  pembangunan  model  spasial dilakukan  di  Laboratorium  Fisik  Remote Sensing dan SIG Fakultas Kehutanan IPB pada bulan Mei sampai Agustus 2015.

## B. Data dan Alat Penelitian
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian berupa  citra  digital  hasil  rekaman  satelit Landsat yang digunakan yakni citra Landsat 7 ETM+ dan Landsat 8 OLI serta citra DEM untuk data  lereng,  batas  areal  KPHP  Poigar,  data jaringan jalan, data jaringan sungai, data batas administrasi  dan  data  statistik  kependudukan Kabupaten  Minahasa  Selatan  dan  Bolaang Mongondow (Tabel 1).
Alat  yang  digunakan  dalam  penelitian terdiri  atas  peralatan  untuk  survey  lapangan berupa  GPS  receiver,  kamera,  tallysheet. Sedangkan perangkat analisis dan  pengolahan citra  digital  yakni  perangkat  lunak  ERDAS Imagine  9.1,  ArcGIS  9.3,  IDRISI  Selva  versi  17 dan perangkat lunak spreadsheet .
C. Analisis Data
1. Pengolahan Citra Digital dan Deteksi Deforestasi
Analisis  citra  digital  Landsat  dilakukan untuk  analisis  deforestasi  yang  terjadi  pada tahun  2000,  2007  dan  2013.  Klasifikasi tutupan  lahan  untuk  analisis  deforestasi  yang
digunakan  adalah  klasifikasi  visual  ( on  screen digitation ).  Hasil  klasifikasi  terdiri  atas  dua kelas  tutupan  lahan,  yaitu  tutupan  hutan  dan tidak  berhutan  sesuai  definisi  FAO  (2000) yaitu  konversi  tutupan  hutan  menjadi penggunaan  lahan  selain  hutan  secara permanen.
Analisis  deforestasi  dengan  metode deteksi  perubahan  yaitu  dengan  teknik post
classification  comparison ,  yaitu  melakukan klasifikasi  tutupan  berupa  hutan  dan  bukan hutan  pada  masing-masing  citra  tahun  2000 dan  2007.  Hasil  deteksi  deforestasi  akan menghasilkan  data  deforestasi  dengan  nilai biner  0  (tidak  terjadi  deforestasi)  dan  nilai  1 (terjadi  deforestasi)  yang  akan  digunakan sebagai  variabel  terikat  pada  model  regresi logistik.
Tabel 1. Jenis data yang digunakan dalam penelitian Table 1. Type of data used in research
Jenis Data ( Type of data ) Sumber ( Source )
Citra Landsat ETM+ tahun 2000
Portal Earth Explorer http://earthexplorer.usgs.gov/
Citra Landsat ETM+ tahun 2007 rekaman Mei 2007 Citra Landsat ETM+ tahun 2007 rekaman Oktober 2007
Citra Landsat OLI tahun 2013 Digital Elevation Model (DEM) Layer batas areal KPHP Poigar Peta  Batas  Kawasan    KPHP  Poigar  berdasarkan  SK. 788/Menhut-II/2009 Layer jaringan jalan Badan  Informasi  Geospasial  Peta  Rupa  Bumi  Indonesia Skala 1:50 000 Layer jaringan sungai Data penduduk Data Survey Potensi Desa (PODES) tahun 2003 Data  spasial  desa  Kabupaten  Minahasa  dan  Bolaang Mongondow Data  Kependudukan  Kabupaten  Minahasa  dan  Minahasa Selatan Kecamatan  Dalam  Angka  Kabupaten  Minahasa  dan Minahasa Selatan tahun 2000, 2007 dan 2013 Data Kependudukan Kabupaten Bolaang Mongondow Kecamatan Dalam Angka Kabupaten Bolaang Mongondow tahun 2000, 2007 dan 2013 2. Model Spasial Deforestasi
Model  spasial  untuk  mengetahui  faktor- faktor  penyebab  deforestasi  menggunakan model  regresi  logistik  dengan  variabel  tidak bebas  berupa  nilai  biner  (0  =  tidak  terjadi deforestasi  dan  1  =  terjadi  deforestasi)  yang merupakan  hasil  analisis  deforestasi  periode 2000 sampai 2007.
Tahap  pertama  pembangunan  model spasial  yaitu  analisis  derajat  keeratan hubungan  peubah  penjelas  dengan  variabel terikat  dilakukan  dengan  uji Cramer’s  V (Eastman,  2012;  Kumar et  al. ,  2014).  Hasil  uji derajat  keeratan  hubungan  antara  peubah penjelas  dan  terikat  menghasilkan  nilai Cramer’s  V yang  berkisar  antara  0  sampai  1 dan p  value .  Peubah  penjelas  dikatakan berpengaruh  signifikan  apabila  nilai p  value sebesar 0.00 (Eastman, 2012).
Pembangunan  model  spasial  melibatkan lebih  dari  satu  peubah  penjelas.  Menard (2002) menyatakan bahwa perlu dilakukan uji multikolinieritas  untuk  melihat  hubungan linier  yang  terjadi  antar  peubah  penjelas. Pengujian multikolinieritas
dilihat berdasarkan  koefisien  korelasi  antar  peubah penjelas.  Nilai  koefisien  korelasi  lebih  besar dari 0,65 menunjukkan adanya multikolinieritas  antar  peubah  (Aguayo et  al. ,
2007).  Persamaan  regresi  logistik  yang menggambarkan  variabel  terikat  dengan peubah  penjelas  adalah  sebagai  berikut (Menard, 2002):
p =E ( Y ) = exp (β+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6) 1+exp (β+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6)
Persamaan 1 kemudian ditransformasi sebagai berikut:
logit (p) = log e ( p 1-p )
Hasil transformasi Persamaan 2 menjadi: logit (p) = β+β 1 X 1 +β 2 X 2 +β 3 X 3 +β 4 X 4 +β 5 X 5 +β 6 X 6 Regresi  logistik  dijalankan  menggunakan modul  LOGISTICREG  dengan  perangkat  lunak IDRISI versi 17. Metode yang digunakan untuk membangun  model  menggunakan  modul LOGISTICREG  yaitu  dengan  metode stepwise . Tahap pertama pembangunan model menggunakan satu variabel. Tahap berikutnya menggunakan dua variabel hingga tahap akhir (tahap ke-6) menggunakan enam variabel yang diproses secara bersamaan. Parameter statistik
hasil model menggunakan LOGISTICREG antara lain: (2) (1) (3)
a. -2logL 0 :  model  regresi  logistik  dengan hanya menggunakan nilai konstanta tanpa peubah penjelas
b. -2logL(likelihood) :  model  regresi  logistik yang  menggunakan  nilai  konstanta  dan peubah penjelas Ayalew  dan  Yamagishi  (2005);  Eastman (2012)  menyatakan  bahwa  pemilihan  model terbaik  dapat  dilihat  berdasarkan  nilai model chi-square yang merupakan nilai selisih  antara -2logLikelihood  dengan  nilai  -2logL 0 ,  nilai
goodness  of  fit terkecil, pseudo  R 2 lebih  besar dari  0.2  dan  nilai ROC ( Relative  Operating Characteristic ). Model  spasial  dijalankan  menggunakan enam  peubah  penjelas   (Tabel  2).  Selanjutnya peubah  penjelas  tahun  2007  digunakan  untuk prediksi  deforestasi  periode  2007  sampai 2013.  Hasil  prediksi  deforestasi  dibandingkan dengan  deforestasi  aktual  periode  2007 sampai  2013  dan  dianalisis  tingkat  akurasi hasil prediksi model deforestasi.
Tabel 2. Analisis peubah penjelas model spasial deforestasi Table 2. Analysis of explanatory variables
Peubah Penjelas ( Explanatory variables ) Analisis ( Analysis ) Satuan ( Unit ) X 1 = jarak dari jalan Euclidean distance kilometer (Km) X 2 = jarak dari pemukiman Euclidean distance kilometer (Km) X 3 = jarak dari sungai Euclidean distance kilometer (Km) X 4 = kepadatan penduduk Grid map 30 m jiwa/km 2 X 5 = ketinggian tempat Grid map 30 m mdpl X 6 = kemiringan lereng Grid map 30 m persen (%)

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Deforestasi di KPHP Poigar
Hasil analisis tutupan lahan menunjukkan terdapat  enam  tutupan  lahan  yang  berada  di kawasan KPHP Poigar (Gambar 1).
Hasil  klasifikasi  tutupan  lahan  kemudian dikelaskan  kembali  menjadi  dua  kelas  yang terdiri atas kelas hutan dan bukan hutan untuk menganalisis  kejadian  deforestasi  pada periode  2000  sampai  2007.  Hasil  analisis perubahan  tutupan  lahan  di  kawasan  KPHP Poigar  menunjukkan  bahwa  pada  periode 2000  sampai  2007  telah  terjadi  penurunan luas  tutupan  hutan  sebesar  5.156,5  hektare (12%).  Selain  itu,  penurunan  luas  tutupan berupa belukar sebesar 2.776,6 hektare (6,7%) sehingga  total  penurunan  areal  hutan  yakni sebesar  7.933,05  hektare  (19%).  Persentase deforestasi  yang  terjadi  di  kawasan  KPHP Poigar  sebesar  19  persen  (7,933  ha)  pada periode  2000-2007  lebih  besar  dibandingkan dengan  deforestasi  yang  terjadi  di  kawasan KPH  Malinau,  yakni  sebesar  1,44  persen  pada periode  2000  sampai  2005  (Navratil  2013). Periode kedua dalam analisis deforestasi yaitu periode  2007  sampai  2013  menunjukkan penurunan luas areal yang terdeforestasi yakni sebesar  11  persen  (4.735  ha)  sehingga  total penurunan  luas  tutupan  hutan  selama  tahun 2000  sampai  2013  yakni  sebesar  12.668,2 hektare. Penurunan luas deforestasi disebabkan  oleh  semakin  berkurangnya  luas
areal  hutan  karena  telah  hilang  pada  periode sebelumnya.

## B. Model Spasial Deforestasi di KPHP
Poigar Model regresi logistik disusun menggunakan  enam  peubah  penjelas.  Tahap awal penyusunan model regresi logistik adalah analisis  derajat  keeratan  peubah  penjelas terhadap  kejadian  deforestasi  (Tabel  3)  dan analisis korelasi linier antar peubah (Tabel 4). Pada  Tabel  3  terlihat  bahwa  peubah  penjelas kepadatan  penduduk  memiliki  keeratan  yang kuat  dengan  kejadian  deforestasi  dengan  nilai V sebesar  0.674  sedangkan  peubah  penjelas yang  memiliki  keeratan  yang  kecil  adalah ketinggian tempat.
Tahap selanjutnya adalah analisis korelasi antar  peubah.  Hasil  analisis  pada  Tabel  4 menunjukkan  bahwa  terdapat  korelasi  yang kuat  antara  peubah  jarak  dari  jalan  (X 1 )  dan jarak  dari  pemukiman  (X 2 )  dengan  koefisien korelasi  sebesar  0,7.  Hal  ini  sesuai  dengan pengamatan  di  lokasi  penelitian  bahwa pembangunan  pusat-pusat  pemukiman  di sekitar
KPHP Poigar diikuti dengan pembangunan jarigan jalan. Selain itu, jaringan jalan  dibangun  sebagai  akses  masyarakat menuju  areal  perkebunan  di  sekitar  kawasan KPHP Poigar.
Gambar 1. Tutupan lahan di KPHP Poigar periode 2000, 2007 dan 2013 Figure 1 . Land cover at FMU of Poigar during 2000, 2007 and 2013
Tabel 3. Hubungan antara peubah penjelas dengan kejadian deforestasi Table 3. Association between explanatory variables and deforestation
Peubah penjelas (Explanatory variables) Cramer’s V p value Jarak dari jalan 0,598 0,000 Jarak dari pemukiman 0,585 0,000 Kepadatan penduduk 0,674 0,000 Jarak dari sungai 0,506 0,000 Kemiringan lereng 0,536 0,000 Ketinggian tempat 0,418 0,000
Tabel 4. Korelasi linier antar peubah penjelas Table 4 . Lini e r correlation between explanatory variables
Peubah Penjelas
Explanatory Variables X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 1 1 X 2
0,700 1 X 3 -0,081 -0,038 1 X 4 0,036 -0,094 0,085 1 X 5 0,245 0,038 0,005 -0,046 1 X 6 0,101 0,096 0,030 -0,052 0,037 1
Setelah analisis
derajat keeratan hubungan dan korelasi antara peubah penjelas, tahapan  selanjutnya  adalah  pembangunan model  spasial  deforestasi  dengan  regresi logistik  biner.  Hasil  analisis  regresi  logistik biner  dengan  metode stepwise menghasilkan
enam persamaan yang masing-masing dibedakan  oleh  jumlah  variabel  yang digunakan  dalam  model  spasial.  Tabel  5 menyajikan parameter statistik masing-masing model yang dihasilkan  melalui analisis regresi logistik biner.
Tabel 5. Parameter statistik model hasil regresi logistik biner Table 5 . Model  statistic result of logistic binary regression
Statistik model (Model statistic) Persamaan (Equation) 1 2 3 4 5 6 -2logL0 1107950,2 1107950,2 1107950,2 1107950,2  1107950,29 1107950,2 -2log(likelihood) 579293,41 579214,43 524186,40 524021,25 519911,16 517530,42 Pseudo R 2 0,477 0,477 0,526 0,527 0,53 0,53 Goodness of Fit 461630,62 461650,53 455116,83 453677,85 450317,92 445605,88 ChiSquare 528656,87 528735,85 583763,88 583929,03 588039,12 590419,86 ROC 0,90 0,90 0,95 0,95 0,95 0,95 Berdasarkan  kriteria  pemilihan  model terbaik  maka  model  terpilih  yaitu  persamaan menggunakan lima peubah penjelas. Meskipun persamaan 6 memiliki nilai chi square terbesar dan nilai goodness of fit terkecil namun model ini tidak dipilih karena terjadi multikolinieritas antar  dua  peubah  penjelas.  Berdasarkan
statistik  model  dengan  lima  peubah  terlihat bahwa nilai chi square sebesar 588039,12 dan nilai goodness  of  fit sebesar  450317,92.  Nilai ROC  model  juga  tinggi  yaitu  0,95.  Persamaan regresi logistik untuk model spasial deforestasi adalah:
logit (p) = 0,6054 - 0,448363(x 1 ) - 0,231288(x 3 ) + 0,001692( x 4 ) - 0,000787(x 5 ) + 0,001038(x 6 ) Nilai  koefisien  regresi  selanjutnya dihitung  nilai odd  ratio untuk  mendapatkan persentase peluang peningkatan
atau penurunan  peluang  deforestasi  (Tabel  6). Persentase  peluang  deforestasi  menunjukkan kontribusi  peubah  penjelas  terhadap  peluang
deforestasi.  Nilai  koefisien  regresi  dikonversi menjadi  nilai  Exp  β  ( odd  ratio )  untuk memudahkan  interpretasi  pengaruh  peubah penjelas terhadap kejadian deforestasi (Mahapatra dan Kant, 2005).
Tabel 6. Koefisien regresi dan nilai peluang deforestasi Table 6. Coeffisien regression and the probability of deforestation
Peubah Penjelas
(Explanatory Variable) Koefisien β (Coefficient β) Exp β ( odd ratio ) Konstanta 0,6054 1,831985 Jarak dari jalan -0,448363 0,638673 Jarak dari sungai -0,231288 0,793511 Kepadatan penduduk 0,001692 1,001693 Ketinggian tempat -0,000787 0,999213 Kemiringan lereng 0,001038 1,001039
Nilai  koefisien  regresi  menunjukkan pengaruh  peubah  penjelas  terhadap  kejadian deforestasi  di  KPHP  Poigar  ( log  odds ).  Tanda positif  dan  negatif  di  depan  koefisien  regresi menunjukkan arah hubungan peubah penjelas. Tanda positif menunjukkan bahwa
peningkatan  nilai  peubah  penjelas  maka meningkatkan  peluang  deforestasi,  sebaliknya tanda
negatif menunjukkan bahwa peningkatan nilai peubah penjelas menyebabkan penurunan peluang deforestasi. (4)
Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa pertambahan  kepadatan  penduduk  di  sekitar kawasan  KPHP  Poigar  akan  meningkatkan peluang  deforestasi  sebesar  1,001693  kali dibanding  dengan  daerah  yang  tidak mengalami  peningkatan  kepadatan  penduduk. Hal  ini  ditandai  dengan  nilai  koefisien  regresi (koefisien  β)  kepadatan  penduduk  bernilai positif  (β  =  0,001692).  Kepadatan  penduduk tertinggi  pada  tahun  2000  terdapat  di  Desa Mobuya,  Kabupaten  Bolaang  Mongondow yakni  sebesar  1.189,89  jiwa/km 2 (BPS,  2010). Faktor  kepadatan  penduduk  menjadi  faktor yang  paling  berpengaruh  terhadap  kejadian deforestasi  di  KPHP  Poigar.  Kepadatan penduduk erat kaitannya dengan aktivitas dan mata  pencaharian  masyarakat  di  sekitar kawasan  hutan  (Lorena  dan  Lambin,  2009; Müller et  al. ,  2011;  Grecchi et  al. ,  2014). Masyarakat  Kabupaten  Bolaang  Mongondow dan  Minahasa  Selatan  sebagian  besar berprofesi  sebagai  petani  dan  buruh  tambang pasir  dan  batu.  Masyarakat  di  Kabupaten Minahasa  Selatan  sebagian  bekerja  di  sentra pembuatan rumah adat minahasa yang banyak tersebar  di  Desa  Mokobang,  Keroit  dan Temboan. Kondisi ini memungkinkan besarnya tekanan  terhadap  kawasan  hutan  di  KPHP Poigar  kaitannya  dengan  bahan  baku  kayu untuk industri rumah adat. Hasil penelitian ini sejalan  dengan  penelitian  sebelumnya  yang menyatakan  bahwa  kepadatan  penduduk suatu  daerah  akan  meningkatkan  peluang terjadinya deforestasi (DeFries et al. , 2010). Faktor  selanjutnya  yang  mempengaruhi deforetasi  di  KPHP  Poigar  adalah  faktor ketinggian  tempat.  Lokasi  yang  berada  di ketinggian  rendah  lebih  mudah  dijangkau sehingga rawan untuk dirambah. Hasil analisis model  spasial  menunjukkan  koefisien  regresi bertanda  negatif  dan  nilai odd  ratio (Exp  β) peubah  ketinggian  tempat  yaitu  0,999213. Faktor  ketinggian  tempat  (elevasi)  ditunjang dengan ketersediaan akses  untuk menjangkau areal  hutan.  Hasil  model  juga  menunjukkan bahwa  peubah  jaringan  jalan  menjadi  faktor penting  terkait  kejadian  deforestasi  di  KPHP Poigar.  Beberapa  lokasi  ditemukan  jaringan jalan utama yang berbatasan langsung dengan kawasan  KPHP  Poigar.  Keberadaan  jalan  juga diikuti dengan pembangunan areal pemukiman  warga  sehingga  hal  ini  semakin meningkatkan peluang deforestasi di kawasan KPHP  Poigar.  Hasil  penelitian  Kumar et  al. (2014) juga menyatakan bahwa pembangunan
infrastruktur  jaringan  jalan  meningkatkan peluang terjadinya deforestasi.
Temuan  penting  lain  hasil  analisis  model spasial deforestasi di KPHP Poigar yakni faktor jaringan  sungai.  Hasil  analisis  menunjukkan bahwa  peluang  deforestasi  akan  meningkat sebesar  0,793511  kali  pada  areal  yang  dekat dengan jaringan sungai. Karakteristik lahan di KPHP  Poigar  yang  berada  dekat  jaringan sungai  relatif  landai  dibandingkan  dengan yang  berada  jauh  dari  jaringan  sungai.  Selain itu,  sekitar  jaringan  sungai  juga  ditemukan jalan  setapak  yang  dapat  menjadi  akses  di dalam  kawasan  hutan.  Hasil  penelitian  ini sejalan  dengan  penelitian  Wyman  dan  Stein (2010)  yang  dilakukan  di  Guatemala menunjukkan bahwa
jaringan sungai berpengaruh terhadap kejadian deforestasi. Model spasial deforestasi yang dihasilkan dari  regresi  logistik  menunjukkan  nilai  ROC yang  baik  yaitu  0,95  dan  hasil  ini  baik digunakan  untuk  prediksi  deforestasi.  Hasil prediksi  deforestasi  periode  2000-2013 menunjukkan  sebaran  peluang  deforestasi antara  0,04-0,92  (Gambar  2).  Hasil  tersebut menunjukkan  bahwa  peluang  deforestasi banyak  terdapat  pada  kawasan  dengan  fungsi hutan  produksi  (HP)  dan  hutan  produksi terbatas  (HPT).  Sementara  itu  fungsi  hutan lindung  (HL)  yang  memiliki  peluang  besar terdeforestasi  terdapat  pada  areal  yang terpisah  ( fragmented )  atau  tidak  berada  pada satu  kesatuan  areal  yang  luas.  Jaringan  jalan yang terdapat di sekitar kawasan KPHP Poigar semakin  meningkatkan  peluang  terjadinya deforestasi.
Hasil  peta  sebaran  peluang  deforestasi pada  Gambar  2  selanjutnya  disusun  menjadi peta prediksi deforestasi. Sesuai dengan luaran model  regresi  logistik  yaitu  ambang  batas ( threshold )  peluang  deforestasi  sebesar  0,43 maka  dapat  dinyatakan  bahwa  nilai  peluang 0<P<0,43 adalah areal yang tidak tedeforestasi dan  nilai  peluang  0,43<P<1  adalah  areal  yang tedeforestasi (Gambar 3).
Hasil  prediksi  deforestasi  menunjukkan bahwa  luas  areal  bukan  hutan  akibat deforestasi lebih kecil dibandingkan luas areal bukan  hutan  hasil  interpretasi  citra  digital yakni  dengan  selisih  sekitar  6.000  hektare (Tabel 7).  Luas total hasil prediksi deforestasi dipengaruhi  oleh  nilai  ambang batas ( threshold )  yang  digunakan  untuk  pemisahan antara  areal  terdeforestasi  dan  areal  yang masih berupa hutan.
Gambar 2. Peluang deforestasi 2000 sampai 2013
Figure 2. Deforestation probability during 2000 to 2013
Gambar 3. Prediksi deforestasi (a) dan deforestasi aktual periode 2000-2013 (b)
Figure 3. Prediction of deforestation (a) and actual deforestation period 2000 to 2013 (b)
Tabel 7 Perbandingan luas hutan aktual dan hasil prediksi Table 7. Forest cover during 2000, 2007 and 2013 (actual and prediction)
Kelas Tutupan Hutan (Forest cover) Luas (Ha) (Area) 2000 2007 2013 (Aktual) 2013 (Actual ) 2013 (Prediksi) 2013 ( Predicted ) Hutan ( Forest ) 35.842,71 27.909,65 23.174,46 29.212,35 Non Hutan ( Non forest ) 5.755,89 13.688,95 18.424,14 12.386,25 Total ( Total ) 41.598,60 41.598,60 41.598,60 41.598,60 (a) (b)
Analisis akurasi antara prediksi deforestasi dengan deforestasi aktual menunjukkan bahwa hasil prediksi deforestasi mampu  menjelaskan  58  %  dari  deforestasi aktual.  Secara  sebaran  spasial,  hasil  prediksi deforestasi  dibeberapa  areal  ditemukan pendugaan  deforestasi  yang overestimate dan di  areal  lain  terjadi underestimate .  Hal  ini disebabkan oleh adanya faktor lain yang tidak masuk  dalam  pembangunan  model  spasial antara  lain  faktor  mata  pencaharian,  kondisi ekonomi masyarakat, status kepemilikan lahan dan  faktor  fungsi  kawasan  hutan  di  KPHP Poigar. Analisis  penyebab  deforestasi  dengan pendekatan  model  spasial  yang  dilakukan dalam  penelitian  ini  menggunakan  tiga  faktor penyebab deforestasi yaitu faktor aksesibilitas, faktor  biofisik  dan  faktor  sosial.  Penyebab deforestasi di lokasi berbeda dapat dipengaruhi oleh faktor-faktor lain selain yang digunakan  dalam  penelitian  ini.  Hal  ini
disebabkan  oleh  karakteristik  suatu  lokasi yang  tidak  persis  sama  dengan  kondisi  di KPHP  Poigar.  Faktor  penyebab  deforestasi dapat berasal dari faktor ekonomi, politik dan kebijakan  pengelolaan  sumberdaya  alam (Lambin  dan  Meyfroidt,  2011)  serta  faktor kepemilikan  lahan  (Gils  dan  Ugon,  2006). Penelitian  ini  tidak  mengakomodir  faktor- faktor  tersebut  dalam  pembangunan  model dan  analisis  faktor  penyebab  deforestasi karena keterbatasan ketersediaan data.

## C. Arahan Pengelolaan KPHP Poigar
Deforestasi  di  kawasan  KPHP  Poigar sebagian  besar  terjadi  akibat  konversi  hutan menjadi  areal  perkebunan  monokultur  dan semak. Hasil pengamatan lapangan ditemukan perkebunan  dengan  komoditi  kelapa,  cengkeh dan  kakao.  Selain  itu,  penurunan  luas  hutan juga  disebabkan  oleh  penebangan  liar  yang menyebabkan  tutupan  hutan  menjadi  belukar (Gambar 4).
Gambar 4. Tutupan lahan yang menggantikan hutan periode 2000 –2007 (a) dan 2007 – 2013 (b)
Figure 4 . Land cover that replaced the forest during 2000– 2007 (a) and 2007–2013 (b)
Berdasarkan  Gambar  4  terlihat  bahwa tutupan hutan pada periode 2000 sampai 2007 di KPHP Poigar mengalami perubahan menjadi areal  perkebunan,  semak  dan  tanah  terbuka. Hasil  pengamatan  lapangan  menunjukkan bahwa  areal  perkebunan  didominasi  oleh komoditi kelapa, kakao dan cengkih. Sementara  tutupan  berupa  semak  dan  tanah terbuka terjadi pada areal yang belum digarap oleh masyarakat dan dapat juga berupa tempat pengumpulan kayu.
Perkebunan  monokultur  merupakan  tipe perkebunan  yang  mendominasi  di  KPHP
Poigar.  Kondisi  ini  memungkinkan  untuk mewujudkan  manajemen  kolaboratif  dengan masyarakat  sekitar  kawasan  KPHP  Poigar salah  satunya  dengan  merubah  areal perkebunan monokultur menjadi areal agroforestri.  Hal  ini  dimaksudkan  untuk meningkatkan  fungsi  ekosistem  yang  telah menurun  akibat  konversi  tutupan  hutan menjadi  perkebunan.  Hal  lain  yang  perlu diperhatikan  adalah  sumber  pendapatan masyarakat sekitar kawasan KPHP Poigar dari produksi  rumah  adat  minahasa.  Peran  KPHP Poigar  sebagai  unit  pengelola  hutan  dengan
(a)
(b)
tujuan produksi dapat merancang pengelolaan kawasan  hutan  sehingga  dapat  menyediakan bahan  baku  untuk  menunjang  industri  rumah adat minahasa yang berada di sekitar kawasan KPHP  Poigar.  Pengelolaan  kawasan  KPHP Poigar  berbasis  jasa  lingkungan  dapat dilakukan  dengan  desain  kawasan  ekowisata di dalam kawasan.
Arah  kebijakan  pembangunan  KPHP Poigar  yakni  pembangunan  hutan  produksi lestari  dengan  pemberdayaan  masyarakat sekitar kawasan KPHP Poigar (DEPHUT, 2007). Berdasarkan analisis deforestasi, opsi manajemen yang disarankan untuk diterapkan di  kawasan  KPHP  Poigar  adalah  areal  HTI  (1 blok), HTR (2 blok), HKm (1 blok) dan H-mitra (4  blok)  pada  fungsi  hutan  produksi.  Opsi manajemen  lainnya  yakni  pengelolaan  fungsi hutan  lindung  yaitu  dengan  melakukan rehabilitasi terhadap areal yang terdeforestasi. Selain  itu,  perlu  dilakukan  pengawasan  dan pemantauan  terhadap  areal  yang  masih memiliki  tutupan  hutan  yang  baik  khususnya hutan dengan fungsi lindung.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Tekanan  areal  hutan  di  KPHP  Poigar sangat  besar.  Hal  ini  ditandai  dengan  angka deforestasi  yang  terjadi  pada  periode  2000 sampai 2013 yang cukup besar dan tersebar di seluruh  kawasan  KPHP  Poigar.  Penyebab deforestasi  yang  terjadi  di  KPHP  Poigar meliputi lima faktor, meliputi jarak areal hutan dengan  jaringan  jalan  dan  sungai,  pengaruh kemiringan  lereng,  ketinggian  tempat  dan terakhir adalah faktor tekanan penduduk yang bermukim  disekitar  kawasan  KPHP  Poigar. Pembangunan model spasial dengan pendekatan  regresi  logistik  biner  mampu memberikan  hasil  yang  baik  dan  dapat digunakan untuk prediksi kejadian deforestasi dengan  data  peubah  penjelas  yang  sifatnya dinamis.  Opsi  manajemen  yang  tepat  untuk diterapkan  di  kawasan  KPHP  Poigar  adalah areal HTI (1 blok), HTR (2 blok), HKm (1 blok) dan  H-mitra  (4  blok)  pada  fungsi  hutan produksi.  Selain  itu  pada  kawasan  hutan lindung  yaitu  dengan  melakukan  rehabilitasi terhadap areal yang terdeforestasi.
B. Saran Sebaran spasial deforestasi dapat dijadikan  salah  satu  instrumen  untuk merumuskan pengelolaan kawasan khususnya upaya  untuk  mitigasi  dan  pengendalian
deforestasi. Selain itu, pengelolaan hutan perlu merumuskan  pengelolaan  kolaboratif  dengan masyarakat sekitar kawasan KPHP Poigar. Opsi manajemen  untuk  pengelolaan  hutan  dengan tujuan  produksi  perlu  disesuaikan  dengan kondisi  sosial  ekonomi  masyarakat  sekitar agar  tujuan  pengelolaan  hutan  lestari  dapat tercapai.  Pengelolaan  kolaboratif  dapat berbentuk
pola agroforestry
untuk meningkatkan  fungsi  hutan  pada  areal perkebunan  yang  telah  dibangun  oleh masyarakat.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Tim  penulis  mengucapkan  terima  kasih kepada Direktorat Pendidikan Tinggi
Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan yang  telah  membiayai  penelitian  ini,  Kepala Kesatuan Pengelolaan Hutan Produksi (KPHP) Poigar  Provinsi  Sulawesi  Utara  yang  telah membantu  dalam  pengumpulan  data  di lapangan,  rekan-rekan  di  Laboratorium Remote  Sensing  dan  Sistem  Informasi Geografis  Fakultas  Kehutanan  IPB  yang membantu  dalam  pengolahan  data  sehingga penelitian ini dapat berjalan dengan lancar.

## DAFTAR PUSTAKA
Aguayo, M. I., Wiegand, T., Azócar, G. D., Wiegand, K., & Vega,  C.  E.  (2007).  Revealing  the  driving forces  of  mid-cities  urban  growth  patterns using  spatial  modeling:  A  case  study  of  Los Ángeles, Chile. Ecology and Society, 12 (1).
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.
[BPS]  Badan  Pusat  Statistik.  (2010). Penduduk  Dan Rumah  Tangga  Provinsi  Sulawesi  Utara  Hasil Sensus  Penduduk  Tahun  2010  Menurut
Desa/Kelurahan . Manado (ID):  BPS.
DeFries,  R.  S.,  Rudel,  T.,  Uriarte,  M.,  &  Hansen,  M.
(2010).  Deforestation  driven  by  urban population  growth  and  agricultural  trade  in the  twenty-first  century. Nature  Geoscience,
3 (3), 178–181. [DEPHUT] Departemen Kehutanan. (2007). Rancangan Pembangunan Kesatuan Pengelolaan  Hutan  (KPH)  Model  Poigar  Di Wilayah  Kabupaten  Bolaang  Mongondow  dan Kabupaten Minahasa Selatan Provinsi Sulawesi
Utara. Manado (ID):  DEPHUT.
Eastman,  J.  R.  (2012). IDRISI  Selva  Tutorial . Worcester: Clark University.
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.
Entwisle, B., Rindfuss, R. R., Walsh, S. J., & Page, P. H.
(2008).  Population  growth  and  its  spatial distribution  as  factors  in  the  deforestation  of Nang  Rong,  Thailand. Geoforum,  39 (2),  879– 897.
[FAO]  Food  And  Agricultural  Organization.  (2000). Forest  resources  assessment  on  definitions  of forest and forest change . Rome (IT):  FAO. Geist, H. J., & Lambin, E. F. (2002). Proximate causes and  underlying  driving  forces  of  tropical deforestation. BioScience, 52 (2), 143–150. Gils,  H.  A.  M.  J.  v.,  &  Ugon,  A.  V.  L.  A.  (2006).  What drives  conversion  of  tropical  forest  in Carrasco  Province,  Bolivia? Ambio,  35 (2),  81– 85.
Grecchi, R. C., Gwyn, Q. H. J., Bénié, G. B., Formaggio,
A.  R.,  &  Fahl,  F.  C.  (2014).  Land  use  and  land cover  changes  in  the  Brazilian  Cerrado:  A multidisciplinary  approach  to  assess  the impacts  of  agricultural  expansion. Applied Geography, 55 , 300–312.
Kartodihardjo, H., Nugroho, B., & Putro, H. R. (2011). Pembangunan  Kesatuan  Pengelolaan  Hutan (KPH)  Konsep,  Peraturan  Perundangan  dan Implementasi . Jakarta: Debut Wahana Sinergi.
Kumar, R., Nandy, S., Agarwal, R., & Kushwaha, S. P. S. (2014). Forest cover dynamics analysis and prediction  modeling  using  logistic  regression model. Ecological Indicators, 45 , 444–455. Lambin, E. F., & Meyfroidt, P. (2011). Global land use change,  economic  globalization,  and  the looming land scarcity. Proc Natl Acad Sci U S A, 108 (9), 3465–3472. Lorena,  R.  B.,  &  Lambin,  E.  F.  (2009).  The  spatial dynamics of deforestation and agent use in the Amazon. Applied Geography, 29 (2), 171–181.
Mahapatra,  K.,  &  Kant,  S.  (2005).  Tropical deforestation:  a  multinomial  logistic  model and some country-specific policy prescriptions. Forest  Policy  and  Economics,
7 (1), 1–24.
Menard,  S.  (2002). Applied  Logistic  Regression Analysis  (Quantitative  Applications  In  The Social Sciences) . California: Sage Publications.
Müller,  R.,  Müller,  D.,  Schierhorn,  F.,  Gerold,  G.,  &
Pacheco,  P.  (2011).  Proximate  causes  of deforestation  in  the  Bolivian  lowlands:  an analysis  of  spatial  dynamics. Regional
Environmental Change, 12 (3), 445–459.
Navratil,  P.  (2013). Telaah  Situasi  Penutupan  Lahan dan Perubahan Penutupan Lahan di Kabupaten Kapuas  Hulu  dan  Malinau,  Indonesia .  Jakarta:
FORCLIME.
Nawir,  A.  A.,  &  Rumboko,  L.  (2008).  Sejarah  dan kondisi deforestasi dan degradasi lahan. In A.
A.  Nawir,  Murniati,  &  L.  Rumboko  (Eds.), Rehabilitasi  hutan  di  Indonesia akan kemanakah  arahnya  setelah  lebih  dari  tiga dasawarsa? (pp. 13–32). Bogor: CIFOR. Panta,  M.,  Kim,  K.,  &  Joshi,  C.  (2008).  Temporal mapping  of  deforestation  and  forest degradation  in  Nepal:  Applications  to  forest conservation. Forest Ecology and Management,
256 (9), 1587–1595.
Prasetyo,  L.  B.,  Kartodihardjo,  H.,  Okarda,  B., Adiwibowo,  S.,  &  Setiawan,  Y.  (2009).  Spatial model  approach  on  deforestation  of  Java Island,  Indonesia. Journal  of  Integrated  Field Science, 6 , 37–44.
Restrepo,  J.  D.,  Kettner,  A.  J.,  &  Syvitski,  J.  P.  M. (2015).  Recent  deforestation  causes  rapid increase  in  river  sediment  load  in  the Colombian Andes. Anthropocene , 10 , 13-28.
Romijn, E., Ainembabazi, J. H., Wijaya, A., Herold, M., Angelsen,  A.,  Verchot,  L.,  &  Murdiyarso,  D. (2013).  Exploring  different  forest  definitions and  their  impact  on  developing  REDD+ reference  emission  levels:  A  case  study  for Indonesia. Environmental Science & Policy, 33 , 246–259.
Turner,  B.  L.,  Lambin,  E.  F.,  &  Reenberg,  A.  (2007). The  emergence  of  land  change  science  for global environmental change and sustainability. Proceedings  of  the  National Academy of Sciences, 104 (52), 20666–20671.
Wyman, M. S., & Stein, T. V. (2010). Modeling social and land-use/land-cover change data to assess drivers of smallholder deforestation in Belize.
Applied Geography, 30 (3), 329–342.