## Pemodelan Spasial Perubahan Penggunaan Lahan di Taman Nasional Gunung Halimun Salak dan Daerah Penyangganya
Spatial Modelling of Land Use Change in Gunung Halimun Salak National Park and Its Buffer Area
Iwan Kurniawan 1* , Baba Barus 2 & Andrea Emma Pravitasari 2
1 Program Studi Ilmu Perencanaan Wilayah, Sekolah Pascasarjana IPB, Jl. Raya Dramaga, Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680; 2 Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas Pertanian IPB, Jl. Meranti Kampus IPB Dramaga Bogor 16680;
* Penulis korespondensi. e-mail : kurniawankemenhut@gmail.com (Diterima:12 Juni 2017 ; Disetujui: 27 Juli 2017)

## ABSTRACT
Land use activities in Gunung Halimun Salak National Park (GHSNP) that does not comply with the zoning plan of GHSNP cause degradation, deforestation and decreasing GHSNP size, while land use activities intensively in the surrounding of GHSNP (buffer area) that does not comply with the  spatial  allocation  plan  may  alter  landscape  configuration  that  influence  ecological  processes and biodiversity within national park. Predicting land use and land cover (LULC) change patterns in the future provides important information for identifying areas that vulnerable to changes. Multi- temporal remote sensing  data was used to identify LULC, a multi-layer perceptron neural network with a Markov chain model (MLPNN-M) was used to predict LULC in 2025 and to analyze LULC trend, Overlaying analysis was used to analyze the consistency between LULC and spatial allocation regulation in 2025. The results show  that LULC in GHSNP and its buffer area consist of  prmary forests,  secondary  forests,  mixture  crops,  plantations,  settlements,  agriculture,  shrubs,  and  water. The primary forests, secondary forests, mixture crops, and agriculture were predicted to decrease while settlements, plantations and shrubs were predicted to increase. Land conversion trends into secondary forests, plantations, agriculture and shrubs that begin to show centralized patterns within and the boundaries of GHSNP need to be anticipated. In 2025, inconsistency between land use and GHSNP zonation is the existence of mixture crops, plantations, settlements and agriculture outside the  special  zone  whereas  inconsistency  between  land  use  and  spatial  allocation  regulation  is existence  of  plantations  and  agriculture  in  conservation  forest,  protection  forest  and  production forest.
Keyword: deforestation, multi-layer perceptron neural network, markov chain, land change modeler

## ABSTRAK
Kegiatan pemanfaatan lahan di Taman Nasional Gunung Halimun Salak (TNGHS) yang tidak sesuai dengan rencana zonasi TNGHS menyebabkan degradasi, penggundulan hutan dan penurunan luasan TNGHS sedangkan kegiatan pemanfaatan lahan secara intensif di sekitar kawasan  TNGHS (daerah  penyangga)  yang  tidak  sesuai  dengan  Rencana  Tata  Ruang  Wilayah  (RTRW)  dapat mengubah konfigurasi lansekap yang mempengaruhi proses ekologi dan keanekaragaman hayati di dalam  taman  nasional.  Prediksi  pola  penggunaan/penutupan  lahan  pada  masa  depan  memberikan informasi penting untuk mengidentifikasi area yang rentan terhadap perubahan. Data penginderaan jarak  jauh  multi  temporal  digunakan  untuk  mengidentifikasi  penggunaan/penutupan  lahan,
Pemodelan multi-layer  perceptron  neural  network dengan Markov  chain (MLPNN-M) digunakan untuk  memprediksi  penggunaan/penutupan  lahan  pada  tahun  2025  dan  menganalisis  tren penggunaan/penutupan  lahan,  analisis  tumpang  susun  digunakan  untuk  menganalisis  konsistensi antara  penggunaan/penutupan  lahan  terhadap  peraturan  alokasi  ruang  pada  tahun  2025.  Hasilnya menunjukkan bahwa penggunaan/penutupan lahan di TNGHS dan daerah penyangganya terdiri dari hutan primer, hutan sekunder, kebun campuran, perkebunan, permukiman, pertanian, semak belukar, dan  tubuh  air.  Hutan  primer,  hutan  sekunder,  kebun  campuran,  dan  pertanian  diprediksi  akan mengalami penurunan luasan sedangkan pemukiman, perkebunan dan semak belukar diprediksi akan meningkat.  Tren  konversi  lahan  menjadi  hutan  lahan  kering  sekunder,  perkebunan,  pertanian  dan semak  belukar  yang  mulai  menunjukan  pola  terpusat  di  dalam  dan  batas  TNGHS  perlu  untuk diantisipasi. Pada tahun 2025, akan terjadi inkonsistensi antara penggunaan lahan dan zonasi TNGHS berupa  keberadaan  kebun  campuran,  perkebunan,  permukiman  dan  pertanian  di  luar  zona  khusus sedangkan inkonsistensi antara penggunaan lahan dan RTRW Kabupaten Bogor berupa keberadaan perkebunan dan pertanian di hutan konservasi, hutan lindung dan hutan produksi.
Kata  kunci:    deforestasi, multi-layer  perceptron  neural  network , markov  chain ,    pemodelan  perubahan penggunaan lahan

## PENDAHULUAN
Taman  Nasional  Gunung  Halimun  Salak (TNGHS) sebagai salah satu kawasan pelestarian  alam  (KPA)  pada  awalnya  ditunjuk sebagai taman nasional pada tahun 1992 melalui Surat  Keputusan  Menteri  Kehutanan  nomor 282/Kpts-II/1992  tanggal  28  Pebruari  1992 dengan  luas  40,000  hektar  sebagai  Taman Nasional  Gunung  Halimun  (TNGH)  dan  resmi ditetapkan  pada  tanggal  23  Maret  1997  (Balai TNGHS,  2013)  dengan  batas  kawasan  seperti tersaji pada Gambar 1. Memperhatikan kondisi hutan sekitar kawasan yang semakin rusak, pada tahun  2003  kawasan  Halimun  ditambah luasannya  dengan  memasukkan  kawasan  hutan Gunung  Salak  dan  Gunung  Endut  yang  status sebelumnya merupakan hutan produksi terbatas dan  hutan  lindung  yang  dikelola  Perum Perhutani menjadi satu kesatuan hutan konservasi  TNGHS  melalui  Surat  Keputusan Menteri  Kehutanan  nomor  175/Kpts-II/2003 dengan luas total 113,357 hektar pada tanggal 10 Juni  2003  (Balai  TNGHS,  2013)  dengan  batas kawasan seperti tersaji pada Gambar 2.
Tujuan penambahan luasan TNGHS pada tahun  2003  untuk  mengendalikan  kerusakan hutan  belum  sepenuhnya  berhasil  karena ternyata  tutupan  hutan  pada  kawasan  TNGHS terus  mengalami  degradasi  bahkan  deforestasi.
Carolyn et al., (2013) menunjukan bahwa antara tahun 2003 hingga 2011 tutupan hutan TNGHS mengalami  degradasi  ringan  sebesar  6,197.13 hektar  dan  degradasi  berat  sebesar  1,200.15 hektar. Ilyas et al., (2014) menyebutkan bahwa antara  tahun  2000  hingga  2010  telah  terjadi penurunan  tutupan  hutan  (deforestasi)  pada kawasan TNGHS sebesar 6,272 hektar.
Akhirnya pada tahun 2016 melalui Surat Keputusan Menteri LHK Nomor 327/ Menlhk/Setjen/PLA.2/4/2016  tanggal  26  April 2016 terjadi perubahan fungsi sebagian kawasan hutan  TNGHS  seluas  17,373  hektar  dan pengembalian  areal  penggunaan  lain  ( enclave ) seluas  7,847  hektar  sehingga  luas  TNGHS berkurang  menjadi  87,699  hektar  (Balai TNGHS,  2016)  dengan  batas  kawasan  seperti tersaji  pada  Gambar  3.  Hakim  (2016) menyebutkan  bahwa  kawasan  TNGHS  di Kabupaten  Lebak  yang  mengalami  perubahan fungsi  menjadi  hutan  produksi  dan  hutan lindung seluas 9,579.69 hektar ternyata 7,925.31 hektar sudah berupa area dengan tutupan bukan hutan, hanya 1,654.38 hektar yang masih berupa hutan. Hal ini mengindikasikan bahwa perubahan  fungsi  sebagian  kawasan  hutan TNGHS  dan  pengembalian  areal  penggunaan lain  ( enclave )  merupakan  dampak  dari  terus terkonversinya penutupan hutan sehingga untuk mencegah  hal  tersebut  terus  terjadi  diperlukan
upaya  antisipasi  dan  pengendalian.  Mascia  dan Pailler (2011) menyatakan  terdapat  tiga bentuk umum  kerusakan  kawasan  lindung  yang merupakan sejarah panjang sejak 1900-an, yaitu kerusakan kawasan ( downgrading ), pengurangan  luas  ( downsizing )  dan  alih  fungsi secara formal ( degazettement ) kawasan lindung menjadi peruntukan lain.
Gambar 1. Batas kawasan TNGHS tahun 1992 pada  citra landsat 5 TM liputan tahun 1995
Gambar 2. Batas kawasan TNGHS tahun 2003 pada  citra landsat 5 TM liputan tahun 2005
Gambar 3. Batas kawasan TNGHS tahun 2016 pada   citra landsat 8 OLI liputan tahun 2015
Taman nasional dan daerah di sekitarnya yang  disebut  dengan  daerah  penyangga merupakan  satu  kesatuan  ekosistem  yang  utuh
dan keberadaannya saling mendukung sehingga perubahan  penggunaan  lahan  yang  terjadi  di daerah penyangga dapat mempengaruhi keberlangsungan  fungsi  taman  nasional  dan merugikan masyarakat sekitar hutan maupun di hilirnya.  Fungsi  taman  nasional  sebagai pengatur  siklus  tata  air  dan  pelindung keanekaragaman  hayati  dapat  berjalan  dengan baik  apabila  daerah  resapan  air,  sempadan sungai, kantong-kantong habitat, daerah jelajah satwa,  dan  koridor  habitat  satwa  yang  terdapat di daerah penyangga terjaga kondisi lanskap dan tutupan vegetasinya. (Hansen dan Defries, 2007; Purbawiyatna et  al .,  2012;    Alkaf et  al. ,  2014; Martinuzzi et al. , 2015). Oleh karena itu untuk melestarikan  dan  mendukung  fungsi  taman nasional,  maka  pengendalian  konversi  lahan tidak  hanya dilakukan di dalam  kawasan tetapi juga pada daerah penyangganya.
Informasi  mengenai  pola  perubahan penggunaan  lahan  secara  spasial  dan  temporal yang  didapatkan  dari  teknologi  penginderaan jauh  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  tren dan  faktor-faktor  pendorong  yang  dapat mempengaruhi perubahan penggunaan/
penutupan  lahan  serta  memprediksi  perubahan penggunaan  lahan  di  masa  yang  akan  datang melalui  pembangunan  model  spasial  sehingga bermanfaat untuk deteksi dini terhadap wilayah- wilayah  yang  rentan  akan  mengalami  konversi lahan yang tidak sesuai dengan peruntukannya. Trimarmanti (2014) menyebutkan bahwa penggunaan lahan yang sesuai dengan peruntukannya  dapat  menjaga  kelestarian lingkungan dan mencegah terjadinya penurunan kualitas  lingkungan,  sedangkan  penggunaan lahan  yang  tidak  sesuai  dapat  menjadi malapetaka  bagi  lingkungan  dan  kehidupan manusia.
Aplikasi Land  Change  Modeler (LCM) menggunakan  metode multi-layer  perceptron neural  network yang  diintegrasikan  dengan
Markov  Chain (MLPNN-M)  sangat  baik digunakan  untuk  pemodelan  spasial  prediksi perubahan pengunaan/penutupan lahan.
MLPNN dapat  mengintegrasikan  berbagai
variabel pendorong yang mempengaruhi perubahan pengunaan/penutupan lahan
sedangkan Markov Chain berfungsi mengontrol dinamika  temporal  perubahan  pengunaan/ penutupan  lahan.  MLPNN  dikenal  berfungsi lebih  baik  dalam  pemodelan  perubahan pengunaan/penutupan lahan dibandingkan metode regresi logistik karena dapat memodelkan sekaligus sampai dengan sembilan tipe  perubahan  penggunaan  lahan  dan  semua variabel pendorong yang digunakan tidak harus memiliki hubungan linier serta tidak membutuhkan transformasi variabel pendorong (Khoi dan Murayama, 2010).
Penelitian ini penting dilaksanakan untuk membantu  upaya  pengendalian  pemanfaatan ruang  pada  kawasan  TNGHS  dan  daerah penyangganya melalui prediksi wilayah- wilayah yang rentan mengalami konversi lahan pada tahun 2025 dengan mengambil studi kasus pada  kawasan  TNGHS  di  wilayah  Kabupaten Bogor dan sepuluh kecamatan penyangganya di Kabupaten  Bogor.  Berdasarkan  informasi wilayah-wilayah yang diprediksi rentan mengalami  konversi  lahan  maka  kegiatan pemantauan  dan  evaluasi  pemanfaatan  ruang sebagai upaya pengendalian pemanfaatan ruang akan  dapat  dilaksanakan  secara  efektif  dan efisien.  Tahun  2025  dipilih  sebagai  tahun proyeksi  karena  berdasarkan  Peraturan  Daerah Kabupaten Bogor nomor 11 tahun 2016 tentang Rencana  Tata  Ruang  Wilayah  (RTRW) Kabupaten  Bogor  tahun  2016  hingga  2036, kegiatan pemantauan dan evaluasi pemanfaatan ruang akan dilaksanakan pada tahun 2025.
Berdasarkan latar belakang tersebut maka dirumuskan  tujuan  penelitian  sebagai  berikut: (1)  menganalisis  penggunaan/penutupan  lahan pada  tahun  2005,  2010  dan  2015;  (2) memprediksi penggunaan/penutupan lahan pada tahun  2025;  (3)  menganalisis  tren  perubahan penggunaan/penutupan lahan antara tahun 2005 sampai  dengan  tahun  2025;  (4)  menganalisis konsistensi  penggunaan/penutupan  lahan  tahun 2025  terhadap  zonasi  TNGHS  dan  pola  ruang RTRW Kabupaten Bogor.

## METODOLOGI

## Lokasi dan waktu penelitian
Lokasi  penelitian  terletak  pada  kawasan TNGHS  di  wilayah  Kabupaten  Bogor  dan wilayah  penyangganya  yang  berada  pada sepuluh  kecamatan  di  Kabupaten  Bogor  yaitu: Kecamatan  Cigombong,  Cigudeg,  Cijeruk, Jasinga,  Leuwiliang,  Nanggung,  Pamijahan, Sukajaya, Tamansari, dan Tenjolaya. Penelitian berlangsung  selama  sepuluh  bulan  mulai  Juni 2016 sampai Maret 2017. Peta lokasi penelitian tersaji pada Gambar 4.

## Data penelitian
Data  penelitian  yang  digunakan  terdiri dari data primer dan data sekunder. Data primer meliputi: Citra Landsat path 122 row 65 liputan tahun  2005,  2010,  dan  2015  yang  didownload dari  http://www.earthexplorer.usgs.gov;  peta kelerengan dan peta ketinggian yang diolah dari data  DEM  SRTM  30  meter.  Data  sekunder didapatkan dari beberapa instansi terkait antara lain:  peta  batas  kawasan  TNGHS  dan  peta zonasi  TNGHS  skala  1:75,000  diperoleh  dari Balai TNGHS; peta batas administrasi Kabupaten Bogor dan peta pola ruang Rencana Tata  Ruang  Wilayah  (RTRW)  tahun  2016 hingga  2036  skala  1:25,000  diperoleh  dari Bappedalitbang  Kabupaten  Bogor;  satuan  peta tanah  dan  peta  bentuk  lahan  skala  1:250,000 didapatkan dari Balai Besar Sumberdaya Lahan Pertanian (BBSDLP); dan data jumlah penduduk didapatkan dari Badan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Bogor.
Gambar 4. Lokasi penelitian pada citra landsat 8 OLI liputan tahun 2015

## Analisis data Analisis penggunaan/penutupan lahan tahun
2005, 2010 dan 2015
Penggunaan/penutupan  lahan  dianalisis melalui  interpretasi  citra  Landsat  5  TM  tahun 2005, Landsat 5 TM tahun 2010 dan Landsat 8 OLI tahun 2015 menggunakan metode interpretasi visual ( digitize on screen ) pada skala 1:25.000,  dengan  pendekatan  unsur  yang meliputi  rona,  tekstur,  pola,  ukuran,  bentuk, bayangan dan situs (Lillesand dan Kiefer, 1997). Peta  penggunaan  lahan  tahun  2015  yang didapatkan  dari  Bappedalitbang  Kabupaten Bogor  juga  dijadikan  sebagai  acuan  dalam melakukan  interpretasi  visual.  Klasifikasi penggunaan/penutupan  lahan  mengacu  pada Peraturan Direktur Jenderal Planologi Kehutanan
nomor:
P.1/VII-IPSDH/2015
tentang  Pedoman  Pemantauan  Penutupan Lahan.  Uji  hasil  interpretasi  dilakukan  untuk mengetahui  akurasi  dari  interpretasi  citra. Pengambilan titik uji dilakukan dengan metode Stratified Random Sampling . Titik uji ditentukan  sebanyak  150  titik.  Pengujian  nilai akurasi  diharapkan  mendapatkan  nilai  overall accuracy  di  atas  85%  (Jensen,  1996). Pengecekan  lapangan  dan  pengecekan  melalui citra resolusi tinggi (SPOT 6 tahun 2015, World View  tahun  2010  dan  Google  earth)  dilakukan untuk  mengetahui  kondisi  penggunaan  lahan pada semua titik uji.

## Prediksi penggunaan/penutupan lahan tahun 2025
Prediksi  penggunaan/penutupan  lahan tahun 2025 dilakukan menggunakan modul land change  modeler (LCM)  Idrisi  Selva  dengan metode  pemodelan Multi  Layer  Perceptron Neural Network (MLPNN) melalui
pembangunan  dua  model  untuk  menjalankan skema  validasi  LCM  seperti  yang  dilakukan oleh  Saifullah et  al. ,  (2017),  yaitu:  Model  1 untuk memprediksi penggunaan/penutupan lahan  tahun  2015  dan  Model  2  untuk memprediksi penggunaan/penutupan lahan tahun  2025.  Tahapan  yang  dilakukan  dalam prediksi penggunaan/penutupan lahan
menggunakan  LCM  Idrisi  adalah  sebagai berikut: 1. Menganalisis semua jenis perubahan
penggunaan/penutupan  lahan  yang  terjadi antara  tahun  2005-2010  (digunakan  sebagai variabel dependen dalam Model 1) dan tahun 2010-2015  (digunakan  sebagai  variabel dependen dalam Model 2).
2. Pemodelan  MLPNN  untuk  membuat  peta potensi  perubahan  penggunaan/penutupan lahan untuk memprediksi
penggunaan/penutupan lahan tahun 2015 dan 2025 menggunakan input variabel dependen yang  dihasilkan  pada  tahap  pertama  dan  15 variabel  independen  yang  mempengaruhi terjadinya perubahan penggunaan/penutupan lahan.  Variabel-variabel  independen  yang digunakan  dalam  pemodelan  MLPNN  pada penelitian ini dipilih berdasarkan pengamatan terhadap kondisi wilayah penelitian dan memperhatikan hasil berbagai penelitian tentang faktor-faktor yang mempengaruhi perubahan penggunaan/ penutupan  lahan  yang  telah  dilakukan  oleh peneliti terdahulu seperti ketinggian, kelerengan,  geomorfologi,  jarak  ke  jalan, jarak  ke  rel  kereta  api,  kepadatan  jaringan jalan,  jarak  ke  tubuh  air,  jarak  ke  hutan primer,  jarak  ke  hutan  sekunder,  jarak  ke permukiman  dan  jarak  ke  lahan  pertanian, kepadatan  populasi,  pertumbuhan  populasi (Khoi dan Murayama, 2010; Mozumder dan Tripathi,  2014;  Wardani et  al. ,  2016; Prabowo et  al. ,  2017 ). Variabel  independen dapat  dipertimbangkan  untuk  dimasukan  ke dalam model apabila memiliki nilai
Cramer’s V    di  atas  0.15.  Iterasi  yang digunakan pada pemodelan MLPNN sebanyak  10,000  untuk  mencapai accuracy rate dengan  nilai  minimal  80%  (Eastman,
2012).
Peta variabel independen yang berhubungan dengan jarak dibangun menggunakan  panel distance Idrisi  sedangkan peta kepadatan penduduk dibuat dengan asumsi bahwa  populasi  penduduk  menyebar  secara sirkuler dengan jari-jari 2 km dan populasi akan bertambah  besar  ketika  mendekati  pusat
penyebarannya  (Alberto et  al ., 2010).  Langkah pertama  dibuat  peta  proporsi    populasi menggunakan  aplikasi image  calculator pada Idrisi dengan rumus :
𝑃 = 0.2402 exp (− 0.9464 x ( 𝑠 1000 ))
Keterangan: P  : Peta proporsi populasi s : peta jarak ke pemukiman
Setelah  diperoleh  peta  proporsi  langkah selanjutnya  adalah  membuat  peta  kepadatan penduduk dengan menggunakan rumus:
𝐾𝑃 = 𝑝 𝑥 𝐴 𝑥 𝑃 𝑥 𝐶
Keterangan: ρ  : Kepadatan penduduk non spasial (orang/Km 2 ) A : Luas penyebaran populasi (Km 2 ) = 3,14 x (2 Km) 2 =12,56 P : Peta proporsi populasi C : Faktor konversi dari 1 Km 2 ke 1 Piksel
Membuat  matriks  probabilitas  konversi lahan untuk memprediksi penggunaan/ penutupan  lahan  tahun  2015  dan  2025  melalui analisis Markov  Chain .  Matriks  probabilitas konversi menunjukkan besarnya peluang perubahan  penggunaan  lahan  ke  penggunaan lainnya  dan  jumlah  piksel  suatu  penggunaan lahan  yang  diduga  akan  berubah  menjadi penggunaan lainnya.
Memprediksi penggunaan/penutupan lahan  ( hard  prediction) dan  sensitivitas perubahan  lahan  ( soft  prediction )  tahun  2015 dan  2025  dengan  input  peta  potensi  konversi lahan  yang  dihasilkan  pada  tahap  kedua  serta matriks  probabilitas  konversi  lahan  yang dihasilkan pada tahap ketiga.
Validasi pemodelan prediksi penggunaan/ penutupan  lahan  yang  telah  dibangun  dengan cara membandingkan peta hard prediction tahun 2015 dengan peta penggunan lahan tahun 2015 aktual  menggunakan  panel validate pada  Idrisi Selva  (dikategorikan  mempunyai  akurasi  yang baik apabila memiliki  nilai Kstandard minimal 0,85)  dan  membandingkan  peta soft  prediction tahun 2015 dengan peta penggunan lahan tahun 2015  aktual  menggunakan  panel relative operating  characteristic (ROC)  pada  Idrisi Selva  (dikategorikan  mempunyai  akurasi  yang baik apabila memiliki nilai area under the curve (AUC) minimal 0,8) (Eastman, 2012).
Analisis tren perubahan penggunaan/ penutupan lahan tahun 2005-2025
Peta  tren  spasial  perubahan  penggunaan lahan  dihasilkan  menggunakan  panel spatial trend  of  change pada  LCM  Idrisi  Selva  yang mempunyai  kemampuan  untuk  menganalisis suatu  set  data  spasial  perubahan  penggunaan lahan antara dua titik tahun menjadi suatu pola spasial  atau  tren  sampai  dengan  sembilan orde/urutan melalui persamaan polinomial. Peta tren  spasial  perubahan  penggunaan  lahan  yang dihasilkan  dilengkapi  dengan  nilai  numerik yang  bukan  merupakan  suatu  unit  pengukuran tetapi  hanya  untuk  menunjukan  lokasi  yang terindikasi intensif mengalami perubahan (nilai yang lebih tinggi) atau lokasi dengan perubahan yang  kurang  intensif  (nilai  yang  lebih  rendah) (Eastman, 2012).

## Analisis konsistensi penggunaan/penutupan lahan tahun 2025 terhadap zonasi TNGHS dan pola ruang RTRW Kabupaten Bogor
Analisis  konsistensi  dilakukan  melalui tumpang susun antara peta prediksi penggunaan lahan  tahun  2025  dengan  peta  zonasi  kawasan TNGHS revisi tahun 2016 dan peta pola ruang RTRW  Kabupaten  Bogor  tahun  2016  hingga 2036  dengan  memperhatikan  ketentuan  umum penggunaan  lahan  pada  setiap  zona  dan  pola ruang  yang  diatur  dalam  regulasi  zonasi kawasan TNGHS revisi tahun 2016 dan RTRW Kabupaten Bogor tahun 2016 hingga 2036.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penggunaan/penutupan lahan tahun 2005, 2010 dan 2015
Berdasarkan hasil interpretasi citra
Landsat tahun 2005, 2010 dan 2015, penggunaan/penutupan  lahan  pada  kawasan TNGHS wilayah Kabupaten Bogor dan sepuluh kecamatan  penyangganya  terbagi  ke  dalam delapan  kelas  yaitu:  hutan  lahan  kering  primer (HLKP), hutan lahan kering sekunder (HLKS), kebun  campuran  (KC),  perkebunan  (PKB), permukiman  (PMK),  pertanian  (PRT),  semak belukar  (SB)  dan  tubuh  air  (TA)  seperti  tersaji pada  Tabel  2  dan  Gambar  5.  Berdasarkan
dokumen rencana pegelolaan TNGHS
(BTNGHS,  2013),  tipe  hutan  alam  di  kawasan TNGHS terdiri dari hutan hujan dataran rendah (100  hingga  1000  mdpl),  hutan  hujan pegunungan  bawah  atau  sub  montana  (1000 hingga 1500 mdpl), dan hutan hujan pegunungan tengah atau montana (1500 hingga 1929 mdpl).
Hasil uji akurasi interpretasi citra seperti tersaji  pada  Tabel  1  menunjukkan  bahwa  hasil interpretasi citra termasuk dalam kategori sangat baik  karena  memiliki overall  accuracy di  atas 85%  sehingga  dapat  digunakan  untuk  analisis selanjutnya.
Tabel 1. Hasil uji akurasi Tahun Overall  accuracy (%) Kappa  accuracy (%) 2005 92.67 90.50 2010 96.00 94.81 2015 96.67 95.72

## Prediksi penggunaan/penutupan lahan tahun 2025 Perubahan penggunaan/penutupan lahan
Perubahan  penggunaan  dan  penutupan lahan  yang  terjadi  pada  periode  tahun  2005 hingga  2010  dan  periode  tahun  2010  hingga 2015  menunjukan  pola  yang  hampir  sama seperti  ditunjukan  pada  Tabel  3  dan  Tabel  4 yaitu  berupa  penurunan  luasan  HLKP  dan peningkatan  luasan  PMK  sedangkan  SB  dan PKB cenderung mengalami peningkatan luasan walaupun  juga  mengalami  penurunan  luasan akibat  konversi  menjadi  PMK  dan  PRT sedangkan  HLKS,  KC  dan  PRT  cenderung
mengalami  penurunan  luasan  karena  laju konversinya menjadi penggunaan lain cenderung lebih tinggi dibanding laju penambahan luasannya. Sebaran spasial perubahan  penggunaan/penutupan  lahan  tahun 2005-2015 tersaji pada Gambar 6.

## Pemodelan MLPNN
Hasil  pengujian  kekuatan  pengaruh  15 variabel  independen  terhadap  model  seperti disajikan  pada  Tabel  5  menunjukkan  bahwa semua  variabel  yang  dipilih  mempunyai  nilai Cramer’s V  di  atas    0.15  sehingga  memenuhi syarat  untuk  dimasukan  dalam  model  sesuai yang  disarankan  Eastman  (2012).  Metode MLPNN  digunakan  untuk  memodelkan  tipe transisi  penggunaan  lahan  di  atas  10  hektar. MLPNN  hanya  mampu  memodelkan  sembilan tipe  transisi  penggunaan  lahan  saja  dalam  satu sub model sedangkan antara tahun 2005 hingga 2010  (Model  1)  terjadi  13  tipe  transisi penggunaan  lahan  sehingga  harus  dimodelkan ke  dalam    dua  sub  model  seperti  tersaji  pada Tabel  6  sedangkan  antara  tahun  2010  hingga 2015  (Model  2)  terjadi  12  tipe  transisi penggunaan lahan sehingga juga dimodelkan ke dalam  2  (dua)  sub  model  seperti  tersaji  pada Tabel  7.  Pemodelan  MLPNN  pada  sub  model 1.1,    1.2,  2.1  dan  2.2    menghasilkan accuracy rate sebesar  97.47%,  91.57%,  99.14%  dan 90.08%.  Nilai accuracy  rate hasil  pemodelan MLPNN pada keempat sub model menunjukkan nilai  yang  sangat  baik  karena  mempunyai  nilai diatas  80%  seperti  yang  disarankan  oleh Eastman  (2012)  sehingga  memenuhi  syarat untuk  digunakan  membuat  peta  potensi perubahan penggunaan lahan untuk memprediksi penggunaan lahan tahun 2015 dan 2025 dengan akurat.

## Tabel 2. Penggunaan/penutupan lahan tahun 2005, 2010 dan 2015
Penggunaan/penutupan lahan Tahun 2005 Tahun 2010 Tahun 2015 ha % ha % ha % HLKP 38,272.40 37.08 37,726.82 36.55 37,335.77 36.17 HLKS 22,713.24 22.00 22,443.24 21.74 21,978.57 21.29 KC 9,900.33 9.59 9,532.42 9.23 8,962.36 8.68 PKB 5,261.39 5.10 5,342.93 5.18 5,480.81 5.31 PMK 4,024.52 3.90 5,375.06 5.21 7,051.21 6.83 PRT 21,542.43 20.87 21,161.74 20.50 20,656.21 20.01 SB 985.50 0.95 1,117.62 1.08 1,234.89 1.20 TA 527.31 0.51 527.31 0.51 527.31 0.51 Jumlah 103,227.12 100.00 103,227.12 100.00 103,227.12 100.00
Tabel 3. Matriks perubahan penggunaan/penutupan lahan periode tahun 2005-2010
Penggunaan/ penutupan lahan  tahun 2005 (ha) Penggunaan/penutupan lahan tahun 2010 (ha) Jumlah (ha) HLKP HLKS KC PKB PMK PRT SB TA HLKP 37,726.82 125.82 109.08 12.87 124.83 44.19 128.79 0.00 38,272.4 0 HLKS 0.00 22,317.4 2 1.17 113.94 250.47 20.61 9.63 0.00 22,713.2 4 KC 0.00 0.00 9,420.82 0.72 443.70 35.10 0.00 0.00 9,900.33 PKB 0.00 0.00 0.00 5,207.12 53.10 1.17 0.00 0.00 5,261.39 PMK 0.00 0.00 0.00 0.00 4,024.5 2 0.00 0.00 0.00 4,024.52 PRT 0.00 0.00 0.00 8.28 474.12 21,060.0 4 0.00 0.00 21,542.4 3 SB 0.00 0.00 1.35 0.00 4.32 0.63 979.20 0.00 985.50 TA 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 527.3 1 527.31 Jumlah (ha) 37,726.82 22,443.2 4 9,532.42 5,342.93 5,375.0 6 21,161.7 4 1,117.6 2 527.3 1 103,227. 12 Tabel 4. Matriks perubahan penggunaan/penutupan lahan periode tahun 2010-2015 Penggunaan/ penutupan lahan  tahun 2010 (ha) Penggunaan/penutupan lahan tahun 2015 (ha) Jumlah (ha) HLKP HLKS KC PKB PMK PRT SB TA HLKP 37,335.77 39.87 0.45 1.53 169.92 55.71 123.57 0.00 37,726.82 HLKS 0.00 21,938.70 49.68 172.26 234.36 41.85 6.39 0.00 22,443.24 KC 0.00 0.00 8,912.23  8.91 563.76 45.99 1.53 0.00 9,532.42 PKB 0.00 0.00 0.00 5,296.67  43.29 2.97 0.00 0.00 5,342.93 PMK 0.00 0.00 0.00 0.00 5,375.06  0.00 0.00 0.00 5,375.06 PRT 0.00 0.00 0.00 1.44 654.84 20,505.46 0.00 0.00 21,161.74 SB 0.00 0.00 0.25 0.00 9.99 4.23 1,103.40  0.00 1,117.87 TA 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 527.31  527.31 Jumlah (ha) 37,335.77 21,978.57 8,962.61  5,480.81  7,051.21  20,656.21 1,234.89  527.31 103,227.1 2
Gambar 6. Sebaran spasial perubahan penggunaan/penutupan lahan antara
tahun 2005 sampai dengan 2015 Tabel 5. Pengaruh variabel independen dalam Model 1 dan Model 2 Model 1 (prediksi tahun 2015) Cramer’s V  Model 2 (prediksi tahun 2025) Cramer’s V Tipe  penggunaan/penutupan  lahan 2010 0.6124 Tipe penggunaan/penutupan lahan 2015  0.6124 Bentuk lahan 0.2655 Bentuk lahan 0.2591 Jenis tanah 0.2958 Jenis tanah 0.2904 Ketinggian 0.2664 Ketinggian 0.2658 Kelerengan 0.2090 Kelerengan 0.2103 Kepadatan penduduk tahun 2010 0.4183 Kepadatan penduduk tahun 2015 0.4182 Jarak ke sungai 0.3909 Jarak ke sungai 0.3910 Jarak ke jalan 0.2506 Jarak ke jalan 0.2527 Jarak ke HLKP tahun 2010 0.3739 Jarak ke HLKP tahun 2015 0.3736 Jarak ke HLKS tahun 2010 0.4092 Jarak ke HLKS tahun 2015 0.4104 Jarak ke KC tahun 2010 0.4308 Jarak ke KC tahun 2015 0.4280 Jarak ke PKB tahun 2010 0.4025 Jarak ke PKB tahun 2015 0.4043 Jarak ke PMK tahun 2010 0.4362 Jarak ke PMK tahun 2015 0.4343 Jarak ke PRT tahun 2010 0.4243 Jarak ke PRT tahun 2015 0.4228 Jarak ke SB tahun 2010 0.3965 Jarak ke SB tahun 2015 0.3960 Tabel 6. Pemodelan MLPNN pada Model 1 Sub Model Tipe transisi Luas transisi (Ha) Sub model 1.1 HLKP ke HLKS 125.81 HLKP ke KC 109.07 HLKP ke PKB 12.86 HLKP ke PMK 124.82 HLKP ke PRT 44.18 HLKP ke SB 128.78 HLKS ke PKB 113.93 HLKS ke PMK 250.46 HLKS ke PRT 20.60 Sub model 1.2 KC ke PMK 443.69 PKB ke PMK 53.09 KC ke PRT 35.09 PRT ke PMK 474.11 Tabel 7. Pemodelan MLPNN pada Model 2 Sub Model Tipe transisi Luas transisi (Ha) Sub model 2.1 HLKP ke HLKS 39.86 HLKP ke PMK 169.91 HLKP ke PRT 55.70 HLKP ke SB 123.56 HLKS ke KC 49.67 HLKS ke PKB 172.25 HLKS ke PMK 234.35 HLKS ke PRT 41.84 Sub model 2.2 KC ke PMK 563.75 KC ke PRT 45.98 PKB ke PMK 43.28 PRT ke PMK 654.83

## Matriks probabilitas konversi lahan
Matriks probabilitas  konversi lahan  hasil analisis Markov Chain seperti tersaji pada Tabel 8 dan Tabel 9 menujukkan bahwa PMK dan TA
tidak  akan  mengalami  konversi  sedangkan HLKP,  HLKS,  KC,  PKB,  PRT  dan  SB mempunyai  peluang  akan  mengalami  konversi menjadi penggunaan lahan lainnya.
Tabel 8. Matriks probabilitas konversi lahan prediksi tahun 2015
HLKP HLKS KC PKB PMK PRT SB TA HLKP 0.9827 0.0033 0.0029 0.0003 0.0033 0.0012 0.0034 0.0000 HLKS 0.0000 0.9826 0.0001 0.0050 0.0110 0.0009 0.0004 0.0000 KC 0.0000 0.0000 0.9516 0.0001 0.0448 0.0035 0.0000 0.0000 PKB 0.0000 0.0000 0.0000 0.9897 0.0101 0.0002 0.0000 0.0000 PMK 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 1.0000 0.0000 0.0000 0.0000 PRT 0.0000 0.0000 0.0000 0.0004 0.0220 0.9776 0.0000 0.0000 SB 0.0000 0.0000 0.0014 0.0000 0.0044 0.0006 0.9936 0.0000 TA 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 1.0000 Tabel 9. Matriks probabilitas konversi lahan prediksi tahun 2025 HLKP HLKS KC PKB PMK PRT SB TA HLKP 0.9794 0.0021 0.0000 0.0001 0.0090 0.0029 0.0065 0.0000 HLKS 0.0000 0.9555 0.0042 0.0151 0.0209 0.0036 0.0006 0.0000 KC 0.0000 0.0000 0.8741 0.0018 0.1146 0.0092 0.0003 0.0000 PKB 0.0000 0.0000 0.0000 0.9828 0.0162 0.0011 0.0000 0.0000 PMK 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 1.0000 0.0000 0.0000 0.0000 PRT 0.0000 0.0000 0.0000 0.0001 0.0609 0.9389 0.0000 0.0000 SB 0.0000 0.0000 0.0014 0.0000 0.0179 0.0074 0.9747 0.0000 TA 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 1.0000 Prediksi penggunaan/penutupan lahan ( hard prediction ) dan sensitivitas perubahan lahan
( soft prediction )
Peta  potensi  perubahan  penggunaan lahan  hasil  pemodelan  MLPNN  dan  matriks probabilitas  konversi  lahan  hasil  analisis Markov  Chain kemudian  digunakan  untuk menghasilkan  peta  prediksi  penggunaan  lahan ( hard  prediction )  tahun  2015  dan  2025  seperti tersaji  pada  Gambar  7  serta  peta  prediksi sensitivitas  perubahan  lahan  ( soft  prediction ) tahun 2015 dan 2025 seperti tersaji pada Gambar 8 dan Gambar 9. Memperhatikan luasan masing- masing  kelas  seperti  tersaji  pada  Tabel  10  dan matriks  perubahan  yang  tersaji  pada  Tabel  11, diprediksi  bahwa  selama  kurun  waktu  2015- 2025 akan terjadi penurunan luasan HLKP dan peningkatan  luasan  PMK  dan  SB  sedangkan PKB cenderung mengalami peningkatan luasan walaupun  juga  mengalami  sedikit  penurunan luasan  akibat  konversi  menjadi  PMK  dan  PRT
sedangkan  HLKS,  KC  dan  PRT  cenderung mengalami  penurunan  luasan  karena  laju konversinya menjadi penggunaan lain cenderung lebih tinggi dibanding laju penambahan luasannya. Sebaran spasial perubahan  penggunaan/penutupan  lahan  antara tahun 2015 hingga 2025 tersaji pada Gambar 10.
Wilayah-wilayah  yang  sensitif  akan mengalami  konversi  tersebar  pada  batas-batas terluar  kawasan  TNGHS,  batas  kawasan  hutan lindung,  batas  kawasan  hutan  produksi,  lahan pertanian, kebun campuran serta areal hak guna usaha  (HGU)  yang  masih  berupa  hutan  lahan kering  sekunder.  Konversi  lahan  pertanian  dan kebun  campuran  apabila  memperhatikan  Tabel 11  secara  umum  diprediksi  sensitif  untuk terkonversi  menjadi  permukiman  sedangkan perubahan  hutan  lahan  kering  sekunder  yang berada  di  dalam  kawasan  HGU  merupakan upaya pembukaan lahan dalam rangka persiapan lahan untuk penanaman.
Gambar 7. Peta penggunaan lahan tahun 2015 aktual, prediksi tahun 2015 dan prediksi tahun 2025
Tabel 10. Penggunaan/penutupan lahan tahun 2015 aktual dan prediksi tahun 2025
Penggunaan/penutupan lahan Tahun 2015 (aktual) Tahun 2025 (prediksi) Penambahan/pengurangan ha % ha % ha % HLKP 37,335.77 36.17 36,570.06 35.43 -765.72 -2.05 HLKS 21,978.57 21.29 21,091.36 20.43 -887.22 -4.04 KC 8,962.36 8.68 7,946.08 7.70 -1,016.28 -11.34 PKB 5,480.81 5.31 5,724.44 5.55 243.63 4.45 PMK 7,051.21 6.83 10,222.62 9.90 3,171.41 44.98 PRT 20,656.21 20.01 19,668.64 19.05 -987.57 -4.78 SB 1,234.89 1.20 1,476.63 1.43 241.74 19.58 TA 527.31 0.51 527.31 0.51 0.00 0.00 Jumlah 103,227.12 100.00  103,227.12 100.00 Gambar 8. Peta prediksi sensitivitas perubahan lahan tahun 2015
Gambar 9. Peta prediksi sensitivitas perubahan lahan tahun 2025
Gambar 10. Sebaran spasial prediksi perubahan penggunaan/penutupan lahan antara tahun 2015 sampai dengan 2025
Tabel 11. Matriks perubahan penggunaan/penutupan lahan periode tahun 2015-2025
Penggunaan/ penutupan lahan  tahun 2015 (ha) Penggunaan/penutupan lahan tahun 2025 (ha) Jumlah (ha) HLKP HLKS KC PKB PMK PRT SB TA HLKP 36,570.0 6 77.58 0.00 0.00 337.86 108.54 241.74 0.00 37,335.7 7 HLKS 0.00 21,013.7 8 93.06 332.19 459.45 80.10 0.00 0.00 21,978.5 7 KC 0.00 0.00 7,853. 02 0.00 1,026.99  82.35 0.00 0.00 8,962.36 PKB 0.00 0.00 0.00 5,392. 25 88.56 0.00 0.00 0.00 5,480.81 PMK 0.00 0.00 0.00 0.00 7,051.21  0.00 0.00 0.00 7,051.21 PRT 0.00 0.00 0.00 0.00 1,258.56 19,397.6 5 0.00 0.00 20,656.2 1 SB 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1,234. 89 0.00 1,234.89 TA 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 527.3 1 527.31 Jumlah (ha) 36,570.0 6 21,091.3 6 7,946. 08 5,724. 44 10,222.6 2 19,668.6 4 1,476. 63 527.3 1 103,227. 12

## Validasi model
Hasil  validasi  model  menghasilkan  nilai
Kstandard sebesar 0.9761 dan nilai area under curve (AUC) sebesar 0.939 yang menunjukkan bahwa  model  telah  memenuhi  syarat  dan memiliki  kesesuaian  spasial  yang  sangat  baik dalam  memprediksi  perubahan  penggunaan
lahan dan memprediksi  sensitivitas  perubahan penggunaan lahan.

## Tren perubahan penggunaan/penutupan lahan antara tahun 2005 hingga 2025
Hasil  analisis  tren  spasial  perubahan penggunaan lahan pada orde ke-9 seperti tersaji pada  Gambar  11  menunjukan  bahwa  antara
tahun  2005  hingga  2015  tren  perubahan penggunaan/penutupan  lahan  menjadi  HLKS, PKB,  dan  SB  menunjukan  pola  sebaran cenderung  terpusat  sedangkan  tren  perubahan penggunaan/penutupan  lahan  menjadi  KC, PMK dan PRT menunjukan pola sebaran  acak. Antara  periode  tahun  2015  hingga  2025  tren perubahan  penggunaan/penutupan  lahan  mulai mengalami pergeseran. Tren perubahan penggunaan/penutupan  lahan  menjadi  HLKS yang  semula  hanya  terpusat  di  Kecamatan Sukajaya  dan  Nanggung  mulai  meluas  sampai ke  Kecamatan  Cigudeg;  tren  perubahan penggunaan/penutupan lahan menjadi KC yang semula  menunjukan  pola  sebaran  acak  mulai menunjukan tren terpusat di Kecamatan Jasinga; tren  perubahan  penggunaan/penutupan  lahan menjadi  PKB  masih  menunjukan  pola  sebaran terpusat  tetapi  mengalami  tren  perluasan  dari
yang sebelumnya hanya  terpusat di Kecamatan Jasinga  mulai  meluas  sampai  ke  Kecamatan
Sukajaya; tren perubahan penggunaan/ penutupan lahan menjadi PMK yang sebelumnya  menunjukan  pola  sebaran  acak mulai  menunjukan  pemusatan  di  Kecamatan Tamansari, Cijeruk, Cigombong, Nanggung dan Jasinga; tren perubahan penggunaan/penutupan lahan menjadi PRT yang sebelumnya menunjukan pola sebaran acak mulai menunjukan pemusatan di Kecamatan Nanggung, Leuwiliang, Pamijahan dan Cigudeg; tren perubahan penggunaan/
penutupan  lahan  menjadi  SB  yang  sebelumnya menunjukan pola sebaran terpusat di Kecamatan Tenjolaya, Tamansari, Cijeruk dan Cigombong mulai  menunjukan  pergeseran  ke  Kecamatan Pamijahan, Nanggung dan Cigudeg
Tren konversi menjadi HLKS (2005-2015) Tren konversi menjadi KC (2005-2015) Tren konversi menjadi PKB (2005-2015) Tren konversi menjadi HLKS (2015-2025) Tren konversi menjadi KC (2015-2025) Tren konversi menjadi PKB (2015-2025) Tren konversi menjadi PMK (2005-2015) Tren konversi menjadi PRT (2005-2015) Tren konversi menjadi SB (2005-2015)
Tren konversi menjadi PMK (2015-2025) Tren konversi menjadi PRT (2015-2025) Tren konversi menjadi SB (2015-2025)
Gambar 11. Tren perubahan penggunaan/penutupan lahan antara tahun 2005 hingga 2025
Keterangan: polygon hitam menunjukan batas administrasi desa, polygon putih menunjukan batas kawasan TNGHS
Tren  perubahan  penggunaan/penutupan lahan antara tahun 2015 hingga 2025 yang perlu diwaspadai  karena  cenderung  mengancam keberadaan  kawasan  TNGHS  adalah  tren perubahan penggunaan/penutupan lahan menjadi  HLKS  di  Kecamatan  Sukajaya  dan Nanggung; tren perubahan penggunaan/ penutupan  lahan  menjadi  PKB  di  Kecamatan Jasinga dan Sukajaya; tren perubahan penggunaan/penutupan  lahan  menjadi  PRT  di Kecamatan Nanggung, Leuwiliang, dan Pamijahan;  serta  tren  perubahan  penggunaan/ penutupan  lahan  menjadi  SB  di  Kecamatan Nanggung dan Pamijahan.
Konsistensi penggunaan/penutupan lahan tahun 2025 terhadap zonasi TNGHS dan pola ruang RTRW Kabupaten Bogor
Zonasi  kawasan  TNGHS  revisi  tahun 2016  di  wilayah  Kabupaten  Bogor  terdiri  dari zona inti (ZI), zona rimba (ZR), zona rehabilitasi (ZRhb), zona tradisional (ZT), zona pemanfaatan  (ZP),  zona  khusus  (ZK)  dan  zona budaya  (ZB)  sedangkan    pola  ruang  RTRW Kabupaten Bogor tahun 2016 hingga 2036 pada wilayah penelitian terdiri dari enclave kawasan hutan  (EH),  kawasan  hutan  konservasi  (HK), kawaan  hutan  lindung  (HL),  kawasan  hutan produksi  terbatas  (HPT),  kawasan  hutan produksi  tetap  (HP),  kawasan  permukiman perkotaan  kepadatan  tinggi  (Pp1),  kawasan permukiman perkotaan kepadatan sedang (Pp2), kawasan  permukiman  perkotaan  kepadatan rendah  (Pp3),  kawasan  peruntukan  industri (KPI),  kawasan  peruntukan  lahan  basah  (LB), kawasan  peruntukan  lahan  kering  (LK),
kawasan  peruntukan  perkebunan  dan  tanaman tahunan (PB), kawasan peruntukan permukiman perdesaan (PD), dan situ.
Berdasarkan  analisis  tumpang  susun  dan memperhatikan  ketentuan  umum  regulasi peruntukan ruang, penggunaan lahan tahun 2025 yang  akan  mengalami  inkonsistensi  dengan zonasi  TNGHS  dan  pola  ruang  RTRW Kabupaten  Bogor  nampak  tersebar  seperti disajikan pada Gambar 12 dengan tipe dan luas inkonsistensi disajikan  pada Tabel 12 dan Tabel 13.
Tabel 12.  Inkonsistensi penggunaan lahan tahun 2025 (>10 Ha) terhadap zonasi TNGHS
Kesesuaian Penggunaan lahan 2025 Zona Luas (Ha) tidak sesuai  PKB ZR 46,77 tidak sesuai  PRT ZR 145,54 tidak sesuai  KC ZRhb 61,85 tidak sesuai  PKB ZRhb 54,87 tidak sesuai  PRT ZRhb 316,57 tidak sesuai  PKB ZT 23,43 tidak sesuai  PRT ZT 16,03 tidak sesuai  PMK ZP 11,23 tidak sesuai  PRT ZP 161,61 Tabel 13. Inkonsistensi penggunaan lahan tahun 2025 (>100 Ha) terhadap pola ruang RTRW Kabupaten Bogor Kesesuaian Penggunaan lahan 2025 Pola ruang Luas (Ha) Sesuai bersyarat PMK LK 418,19 Sesuai bersyarat PMK LB 1271,43 Sesuai bersyarat PMK PB 1422,58 Sesuai bersyarat PRT PB 3934,29 tidak sesuai PKB HK 517,13 tidak sesuai PRT HP 166,96 tidak sesuai PRT HK 773,08 tidak sesuai PRT HL 229,73
Gambar 12. Sebaran wilayah yang diprediksi akan mengalami inkonsitensi penggunaan lahan dengan zonasi TNGHS dan pola ruang RTRW Kab. Bogor pada tahun 2025 Sumber: Balai TNGHS (2016), Bappedalitbang Kabupaten Bogor (2016) dan hasil pengolahan

## KESIMPULAN DAN REKOMENDASI

## Kesimpulan
1. Penggunaan/penutupan  lahan  pada  kawasan TNGHS  di  wilayah  Kabupaten  Bogor  dan kecamatan  penyangganya  berupa  hutan lahan  kering  primer  (HLKP),  hutan  lahan kering  sekunder  (HLKS),  kebun  campuran (KC),  perkebunan  (PKB),  permukiman (PMK),  pertanian  (PRT),  semak  belukar (SB), dan tubuh air (TA).
2. Selama  kurun  waktu  2015  hingga  2025 diprediksi  akan  terjadi  penurunan  luasan HLKP,  HLKS,  KC  dan  PRT  sedangkan luasan PKB, PMK dan SB akan mengalami peningkatan.
3. Tren perubahan penggunaan/penutupan
lahan  antara  tahun  2015  hingga  2025  yang perlu diwaspadai karena cenderung
mengancam  keberadaan  kawasan  TNGHS
adalah tren konversi lahan menjadi HLKS di
Kecamatan  Sukajaya  dan  Nanggung;  tren konversi  lahan  menjadi  PKB  di  Kecamatan Jasinga  dan  Sukajaya;  tren  konversi  lahan menjadi  PRT  di  Kecamatan  Nanggung, Leuwiliang,  dan  Pamijahan;  serta  tren konversi  lahan  menjadi  SB  di  Kecamatan Nanggung dan Pamijahan.
4. Penggunaan lahan tahun 2025 (>10 Ha) yang diprediksi  akan  tidak  sesuai  dengan  zonasi TNGHS  berupa  PKB  dan  PRT  di  ZR;  KC, PKB dan PRT di ZRhb; PKB dan PRT di ZT; serta  PMK  dan  PRT  di  ZP  sedangkan penggunaan  lahan  tahun  2025  (>  100  Ha) yang  diprediksi  akan  tidak  sesuai  dengan pola ruang RTRW Kabupaten Bogor berupa PKB di HK, PRT di HK, PRT di HL dan PRT di HP sedangkan yang masuk kategori sesuai bersyarat  berupa  PMK  di  LB,  PMK  di  LK, PMK di PB dan PRT di PB.

## Rekomendasi
Peraturan  daerah  Kabupaten  Bogor nomor 11 tahun 2016 tentang RTRW Kabupaten Bogor  2016  hingga  2036  telah  mengatur  pola ruang  sebagian  besar  wilayah  yang  berbatasan dengan  kawasan  TNGHS  untuk  diperuntukan sebagai  kawasan  peruntukan  perkebunan  dan tanaman tahunan yang merupakan bentuk yang baik  sebagai  penyangga  ( buffer )  kawasan TNGHS,  tetapi  ternyata  penggunaan  lahan aktualnya  sebagian  besar  masih  banyak  yang berupa lahan pertanian dalam bentuk sawah atau tegalan  padahal  wilayah  ini  termasuk  kawasan yang rawan bencana dan wilayah yang berperan penting  sebagai  daerah  resapan  air  sehingga untuk  mencegah  terjadinya  bencana  dan mengurangi tekanan terhadap kawasan TNGHS sebaiknya segera diarahkan untuk dikembalikan sesuai peruntukannya sebagai kawasan perkebunan  dan  tanaman  tahunan  dengan kegiatan budi daya  komoditas perkebunan  atau tanaman  tahunan  yang  dapat  meningkatkan kesejahteraan masyarakat.
Beberapa wilayah yang berbatasan dengan kawasan TNGHS yang dalam pola ruang justru  diperuntukan  sebagai  kawasan  pertanian lahan  basah  dan  lahan  kering  sebaiknya  dapat ditinjau  kembali  mengingat  kecenderungan besarnya  peluang  perluasan  lahan  pertanian sampai  ke  dalam  kawasan  TNGHS  bahkan perubahan  menjadi  lahan  non  pertanian  seperti permukiman  yang  dapat  menimbulkan  tekanan bahkan  ancaman  degradasi  dan  deforestasi kawasan TNGHS.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Apresiasi dan ungkapan rasa terima kasih yang  sebesar-besarnya  disampaikan  kepada Pusat  Pembinaan  Pendidikan  dan  Pelatihan Perencanaan  (Pusbindiklatren)  Bappenas  RI selaku  pemberi  sponsor  kegiatan  karyasiswa Tahun  2015,  Bapedalitbang  Kabupaten  Bogor dan  Balai  TNGHS  serta  berbagai  instansi  dan pihak yang membantu dalam pengumpulan data penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
Alberto,  A.,  &  Dasanto,  B.  D.  (2010).  Model Perubahan Penggunaan Lahan dan Pendugaan  Cadangan  Karbon  di  Daerah Aliran  Sungai  Cisadane,  Jawa  Barat. Jurnal Agromet Indonesia, 24 (2), 18-26. Alkaf, M., Munibah, K., & Rusdiana, O. (2014).
Model  Spasial  Perubahan  Penggunaan Lahan  di  Taman  Nasional  Gunung Merbabu  dan  Daerah  Penyangganya. Majalah Ilmiah Globe , 16 (1), 43-50.
Badan  Perencanaan  Pembangunan  Daerah Kabupaten Bogor. (2016). Rencana Tata Ruang Wilayah Kabupaten Bogor Tahun 2016–2036.
Balai Taman Nasional Gunung Halimun Salak.
(2013). Rencana  Pengelolaan  Taman Nasional Gunung Halimun Salak periode 2014- 2023.
Balai Taman Nasional Gunung Halimun Salak.
(2016). Penataan Zonasi Taman Nasional Gunung Halimun Salak Revisi I.
Carolyn, R. D., Baskoro, D. P. T., & Prasetyo,
L.  B.  (2013).  Analisis  Degradasi  untuk Penyusunan Arahan Strategi Pengendaliannya  di  Taman  Nasional Gunung  Halimun  Salak  Provinsi  Jawa
Barat. Majalah  Ilmiah  Globe  15 (1),  39- 47.
Direktorat  Jenderal  Planologi  Kehutanan.
(2015). Peraturan  Direktur  Jenderal Planologi  Kehutanan  Nomor:  P.1/VII- IPSDH/2015 tentang Pedoman Pemantauan Penutupan Lahan .
Eastman,  J.  R.  (2012). Idrisi  Selva  Manual , Manual Version 17.01 . Clark University Hansen, A. J., & deFries, R. (2007). Ecological
Mechanisms  Linking  Protected  Areas  to Surrounding Lands. Ecological Applications, 17 (4), 974–988.
Ilyas, M., Munibah, K., & Rusdiana, O. (2014).
Analisis  Spasial  Perubahan  Penggunaan Lahan dalam Kaitannya dengan Penataan
Zonasi Kawasan Taman Nasional Gunung  Halimun  Salak. Majalah  Ilmiah Globe, 16 (1), 33-42.
Jensen, J. R. (1996). Introductory Digital Image Processing: A Remote Sensing Perspective.  2 nd Edition .  Prentice-Hall,
Inc.
Khoi,  D.  D.,  &  Murayama,  Y.  (2010).
Forecasting  Areas  Vulnerable  to  Forest Conversion in the Tam Dao National Park Region,  Vietnam. Remote  Sens,  2 (5), 1249-1272.
Lillesand,  T.  M.,  &  Kiefer,  R.  W.  (1997).
Penginderaan  Jauh  dan  Interpretasi Citra . Yogyakarta: Gadjah Mada University Press.
Martinuzzi,  S.,  Radeloff,  V.  C.,  Joppa,  L.  N.,
Hamilton,  C.  M.,  Helmers,  D.  P.,
Platinga,  A.  J.,  &  Lewis,  D.  J.  (2015).
Scenarios  of  future  land  use  change around  United  States’  protected  areas.
Biological Conservation, 184, 446-455.
Mascia,  M.  B.,  &  Pailler,  S.  (2011).  Protected area  downgrading,  down-sizing,  and degazettement (PADDD) and its conservation  implications . Conservation
Letters, 4 (1), 9–20.
Mozumder,  C.,  &  Tripathi,  N.  K.  (2014).
Geospatial  Scenario  Based  Modelling  of Urban  and  Agricultural  Intrusions  in Ramsar Wetland Deepor Beel in Northeast  India  using  a  Multi-layer Perceptron Neural Network. International  Journal  of  Applied  Earth Observation and Geoinformation, 32, 92- 104. Nurman,  H.  (2016). Pengelolaan  Penggunaan Lahan  di  Kawasan  Taman  Nasional
Gunung  Halimun  Salak  Kabupaten
Lebak .  Tesis.    Sekolah  Pascasarjana,
Institut Pertanian Bogor.
Prabowo,  D.  P.,  Bachri,  S.,  &  Wiwoho,  B.  S.
(2017).  Prediksi  Perubahan  Penggunaan
Lahan  dan  Pola  Berdasarkan  Citra
Landsat Multiwaktu dengan Land
Change Modeler (LCM)  Idrisi  Selva  17:
Studi Kasus Subdas Brantas Hulu. Jurnal Pendidikan Geografi, 22 (1), 32-48.
Purbawiyatna,  A.,  Kartodiharjo,  H.,  Alikodra, HS.,  &  Prasetyo,  L.  B.  (2012).  Analisis Kebijakan  Pengelolaan  Hutan  Rakyat untuk  Mendorong  Fungsi  Lindung. Jurnal  Pengelolaan  Sumberdaya  Alam dan Lingkungan , 2 (1), 1–10.
Saifullah, K., Barus, B., & Rustiadi, E. (2017).
Spatial  Modelling  of  Land  Use  Cover
Change  (LUCC)  in  South  Tangerang
City,  Banten. IOP  Conference  Series Earth and Environmental Science, 54 (1), 1-11. Trimarwanti,  T.  K.  E.  (2014).  Evaluasi Perubahan Penggunaan Lahan Kecamatan  di  Daerah  Aliran  Sungai Cisadane  Kabupaten  Bogor. Jurnal
Pembangunan  Wilayah  dan  Kota , 10 (1),
43-58.
Wardani,  D.  W.,  Danoedoro,  P.,  &  Susilo,  B. (2016).  Kajian  Perubahan  Penggunaan Lahan Berbasis Citra Satelit Penginderaan  Jauh  Resolusi  Menengah dengan  Metode  Multi  Layer  Perceptron dan  Markov  Chain. Majalah  Geografi Indonesia, 30 (1), 9-18.