Journal of Natural Resources and Environmental Management 10 (2): 294-306. http://dx.doi.org/10.29244/jpsl.10.2.294-306
E-ISSN: 2460-5824 http://journal.ipb.ac.id/index.php/jpsl

## Model spasial potensi deforestasi 2020 & 2024 dan pendekatan pencegahannya, di Kabupaten Kutai Barat
Spasial model of the potential deforestation 2020 & 2024 and the prevention approach, in Kutai Barat District
Hultera a , Lilik B. Prasetyo b , Yudi Setiawan b
a Program Studi Ilmu Pengelolaan Sumberdaya Alam dan Lingkungan, Sekolah Pascasarjana IPB Bogor, 16680, Indonesia [+62 81385754952]
b Departemen Konservasi Sumbedaya Hutan dan Ekowisata, Fakultas Kehutanan, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Darmaga Bogor, 16680, Indonesia

## Article Info:
Received: 28 - 02 - 2020 Accepted: 04 - 06 - 2020

## Keywords:
Model deforestasi, MaxEnt, Kutai Barat

## Corresponding Author:
Hultera
Program Studi Ilmu Pengelolaan Sumberdaya Alam dan Lingkungan, Sekolah
Pascasarjana Institut Pertanian
Bogor;
Tel. +6281385754952
Email: h.hultera@gmail.com
Abstract. Kutai Barat has high forest cover and high deforestation rates. This study aimed to make spasial models, the potential distribution of deforestation 2020 and 2024, analysis of the drivers of deforestation, compile and map the approach to reducing deforestation. Deforestation modeling was done using MaxEnt  and  Zonation  software.  Deforestation  sample  data  used  from  land cover  maps  2009,  2013,  and  2016.  Deforestation  rates  used  to  estimate potential deforestation in 2020 and 2024. The drivers of deforestation analyze from landcover change matrix. Prevention strategy approach by overlaying potential  deforestation  modeling  results  with  RTRW  maps.  The  model  has good performance with AUC value 0.873. The validation showed very good accuracy for the prediction of area to be deforested by 94%, the accuracy of the spasial distribution of the model 31%. Environmental variabels have the highest contribution to the model is the distance from previous deforestation 37.4%. The potential of deforestation 2020 is 85908 ha and 171778 ha 2024. Oil  palm,  agriculture,  rubber,  HTI  (Hutan  Tanaman  Industri/Industrial Plantation Forest), and mining are the drivers of deforestation. Social forestry is  expected  to  prevent  potential  deforestation  120861  ha.  Other  expected programs  to  contribute  to  the  deforestation  reduction  are  community  land intensification 30.316 ha and implementation of the HCV in plantation 20120 ha.
How to cite (CSE Style 8 th Edition):
Hultera, Prasetyo LB, Setiawan Y. 2020. Model spasial potensi deforestasi 2020 & 2024 dan pendekatan pencegahannya, di Kabupaten Kutai Barat. JPSL 10 (2): 294-306. http://dx.doi.org/10.29244/jpsl.10.2.294-306.

## PENDAHULUAN
Deforestasi  dari  hutan  tropis  menjadi  salah  satu  penyebab  utama  perubahan  iklim  dan  berkontribusi sekitar  10%  emisi  global  (UCS,  2014).  Pohon  menyimpan  banyak  sekali  karbon,  sekitar  50%  dari  berat biomassanya  (Boucher et  al., 2011),  sehingga jika  terjadi  deforestasi  atau  konversi hutan akan  melepaskan emisi  CO 2 yang  tinggi  ke  atmosfer.  Deforestasi  merupakan  perubahan  atau  konversi  area  hutan  menjadi penggunaan lainnya seperti pertanian, perkebunan, pertambangan, permukiman dan non hutan lainnya. Laju rata-rata deforestasi Indonesia pada periode tahun 1990 sampai tahun 2012 sebesar 918678 ha per tahun yang melepaskan emisi sekitar 293 MtCO 2 e per tahun, dengan perkiraan 78% deforestasi terjadi di Sumatera dan
Kalimantan  (MoEF,  2015).  Kalimantan  Timur  periode  2006  sampai  dengan  2016  mengalami  deforestasi sebesar 700917 ha dengan rata-rata deforestasi per tahun sebesar 70091.7 ha dengan emisi rata-rata per tahun sebesar 50.99 MtCO 2 e (ERPD, 2019), dimana termasuk deforestasi yang terjadi di Kabupaten Kutai Barat. Faktor pendorong atau driver deforestasi global periode 2001 sampai dengan 2015, 27% didorong oleh produksi komoditi, 26% didorong oleh sektor kehutanan, 24% disebabkan oleh perladangan berpindah dan 23% disebabkan oleh kebakaran (Curtis et al., 2018). Deforestasi di Indonesia secara luas disebabkan oleh ekspansi  pertanian  untuk  produksi,  termasuk  komoditi  kelapa  sawit  dan  aktivitas logging juga  merupakan faktor penting dalam mendorong deforestasi (Curtis et al., 2018, Wicke et al., 2011). Pada periode 2004-2013 perkebunan kelapa sawit dan hutan tanaman industri merupakan penyebab utama deforestasi di Kalimantan dengan  perkiraan  sebesar  53%  hingga  64%  deforestasi  tahunan  di  Kalimantan  disebabkan  oleh  ekspansi perkebunan kelapa sawit dan hutan tanaman industri (Gaveau, 2017).
Fenomena  perubahan  iklim  dan  pemanasan  global  menjadikan  hutan  merupakan  solusi  alami  penting untuk memitigasinya. Hutan memiliki peranan ganda, sebagai penyerap emisi CO 2 melalui proses fotosintesis dan menyimpan karbonnya dalam bentuk biomassa dan juga bisa menjadi sumber emisi jika hutan dikonversi menjadi area penggunaan lain. Penghentian deforestasi khususnya hutan tropis sangat penting dalam skenario mitigasi perubahan iklim. Probabilitas keberhasilan skenario solusi iklim dari penghentian deforestasi menurun sangat signifikan dari 90% menjadi 35% jika tidak ada tindakan yang efektif dalam penghentian deforestasi (Ayukawa et al., 2007). Untuk mempertahankan hutan dan sebagai salah satu upaya mitigasi perubahan iklim dan pemanasan global “ Conference of the Parties (COP 16 & 19), United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) menyetujui kerangka kerja kebijakan untuk implementasi mekanisme REDD+ ( reducing  emissions  from  deforestation  and  forest  degradation  in  developing  countries;  and  the  role  of conservation, sustainable management of forests and enhancement of forest carbon stocks ) (UNFCCC, 2011; 2014).
Dalam penyusunan rencana aksi penurunan emisi dari deforestasi, perlu diketahui sebaran wilayah yang memiliki risiko deforestasi yang akan menjadi dasar dalam pemilihan pendekatan strategi penurunan emisinya sehingga tepat sasaran, efektif dan efisien. Hasil pemodelan spasial potensi terjadinya deforestasi pada masa yang  akan  datang,  menjadikan  tindakan  pengendalian  atau  pencegahan  deforestasi  menjadi  lebih  efisien (Souza dan Marco, 2018). Kabupaten Kutai Barat merupakan kabupaten dengan kondisi wilayah tutupan hutan tinggi dengan laju deforestasi yang cukup tinggi. Penggerak roda perekonomian utama di Kabupaten Kutai Barat adalah tambang batu bara dan perkebunan kelapa sawit (BPS, 2017), dimana kedua sektor ini merupakan pendorong  utama  deforestasi  yang  terjadi  di  Kalimantan  Timur  (ERPD,  2019).  Pembangunan  dan perekonomian  Kutai  Barat  yang  didorong  oleh  sektor  berbasis  lahan  terutama  tambang  batu  bara  dan perkebunan  kelapa  sawit,  agar  perekonomian  tetap  tumbuh  tetapi  pengurangan  emisi  dari  deforestasi  bisa tercapai dibutuhkan inovasi atau insentif agar hutan alam di Kutai Barat tetap terjaga.
Pemodelan  spasial  potensi  deforestasi  akan  membatu  dalam  menentukan  area  atau  lokasi  program intervensi atau mitigasi yang akan dilakukan. Pemodelan ini akan memberikan gambaran sebaran dan lokasi potensi  deforestasi  yang  akan  terjadi  pada  masa  yang  akan  datang,  yang  menjadi  dasar  tindakan  investasi pengendalian atau pencegahan deforestasi sehingga menjadi lebih tepat sasaran dan efisien dan bisa menjadi model  untuk  membantu  dalam  pelestarian  hutan  tropis  (Souza  dan  Marco,  2014;  2018). Overlay hasil pemodelan spasial potensi deforestasi dengan pata Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW) akan membantu dalam menentukan pendekatan strategi pencegahannya.

## METODE

## Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilakukan di Kabupaten Kutai Barat, Provinsi Kalimantan Timur. Kabupaten Kutai Barat berada pada dataran rendah Provinsi Kalimantan Timur, secara geografis terletak pada koordinat antara 114 0 45’49”-116 0 32’43” Bujur Timur, 00 0 37’30” Lintang Utara dan 00 0 09’33” Lintang Selatan, dengan luas 16.942
km 2 (Data spasial administrasi Kabupaten Kutai Barat, 2013). Penelitian ini dilakukan selama empat bulan yaitu bulan November 2018 sampai Februari 2019.

## Metode Pengumpulan Data
Data yang dibutuhkan untuk penelitian ini dikumpulkan dalam bentuk data sekunder yang berasal dari berbagai sumber. Data tutupan lahan tahun 2000, 2009, 2013 dan 2016 diperoleh dari WWF Indonesia, data tutupan lahan ini dianalisa atau diinterpretasi secara visual dari data citra satelit Landsat dengan perekaman pada masing-masing tahun tersebut. Berdasarkan hasil verifikasi lapangan peta tutupan lahan 2000, 2009 dan 2013 memiliki akurasi 83% (Setiabudi et al., 2014). Analisa data tutupan lahan tahun 2016 dilakukan dengan metode dan ahli yang sama, sehingga diasumsikan  memiliki akurasi yang sama. Data jalan bersumber dari interpretasi  visual  citra  satelit  Landsat  tahun  2008  (WWF  Indonesia).  Data  konsesi  kehutanan,  konsesi perkebunan dan RTRW bersumber dari Pemda kabupaten Kutai Barat. Data jumlah penduduk bersumber dari Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Kabupaten  Kutai  Barat.  Data  elevasi  bersumber  dari  SRTM  ( Shuttle  Radar Topography Mission ).

## Metode Analisis Data

## Data Titik Sample Deforestasi dan Data Variabel Lingkungan
Data  deforestasi  didapatkan  dengan  melihat  perubahan  dari  kelas tutupan  hutan menjadi  kelas tutupan non hutan dari data tutupan lahan dua periode waktu, tahun 2009 dan 2013. MaxEnt menghasilkan model yang baik (bagus) minimal membutuhkan 100 sampel dari populasi yang dikumpulkan atau dipilih secara tidak bias atau  acak  (Hernandez et  al., 2006),  (Aguilar-Amuchastegui et  al., 2014)  menggunakan  500  titik  sampel deforestasi untuk pemodelan risiko deforestasi. Penelitian pemodelan potensi deforestasi di Kabupaten Kutai Barat ini menggunakan 500 titik sampel untuk membangun model yang dipilih secara acak. Data polygon atau area  deforestasi  periode  2009-2013  dikonversi  menjadi  data  raster  dengan  resolusi pixel 100  m  x  100  m, kemudian  dikonversi  menjadi  data  titik  atau point deforestasi.  Titik-titik  sampel  dipilih  secara  acak  untuk menghindari  bias,  pemilihan  titik  sampel  ini  menggunakan  modul  “ Create  Random  Point ”  yang  ada  pada perangkat lunak ArcGIS.
Data  spasial  masukan  sebagai  variabel  lingkungan  dipilih  data  yang  mempengaruhi  atau  mendorong terjadinya  deforestasi.  Aksesibilitas,  alokasi  dan  peruntukan  lahan  merupakan  faktor  penting  yang mempengaruhi terjadinya deforestasi (Aguilar-Amuchastegui et al., 2014; Souza dan Marco,  2018). Dalam konteks deforestasi di Indonesia dan termasuk di Kalimantan secara luas disebabkan oleh ekspansi pertanian untuk  produksi termasuk  komoditi  kelapa  sawit,  ekpansi  hutan tanaman  industri  dan  aktivitas logging juga merupakan  faktor  penting  dalam  mendorong  terjadinya  deforestasi.  Berdasakan  pertimbangan  faktor-faktor yang mempengaruhi atau mendorong terjadinya deforestasi tersebut maka data variabel lingkungan digunakan pada pemodelan potensi deforestasi ini yaitu:
1. Jarak dari permukiman yang dianalisa dari data titik desa (pusat permukiman) tahun 2012 (Pemda Kutai Barat)
2. Jarak dari jalan yang dianalisa dari data jalan tahun 2008 (WWF Indonesia)
3. Jarak dari deforestasi periode sebelumnya (2000-2009) yang dianalisa dari peta tutupan lahan tahun 2000 dan 2009 (WWF Indonesia)
4. Elevasi dari data SRTM resolusi 90m, 2007 (CGIAR-CSI)
5. Kepadatan penduduk dianalisa dari data jumlah penduduk per kecamatan tahun 2013 (BPS Kutai Barat)
6. Konsesi HPH tahun 2012 (Pemda Kutai Barat)
7. Konsesi HTI tahun 2012 (Pemda Kutai Barat)
8. Konsesi perkebunan tahun 2012 (Pemda Kutai Barat)
9. Konsesi pertambangan batu bara tahun 2008 (Pemda Kutai Barat)
10. Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW) Kabupaten Kutai Barat tahun 2011 (Pemda Kutai Barat)

## Pemodelan Potensi Deforestasi Tahun 2020 dan 2024
Pemodelan potensi deforestasi dibangun dengan menggunakan perangkat lunak MaxEnt. Perangkat lunak MaxEnt  sudah  banyak  dikenal  dan  dipergunakan  untuk  pemodelan  distribusi  spesies,  hasil  penelitian (Hernandez et al., 2006) yang menguji empat perangkat lunak pemodelan distribusi spesies dan mendapatkan hasil MaxEnt sebagai perangkat lunak yang memberikan hasil pemodelan yang lebih baik. Perangkat lunak MaxEnt  diadopsi  untuk  pemodelan  potensi  deforestasi  dengan  penyesuaian  penggunaan  data  variabel lingkungan  yang  mempengaruhi  terjadinya  deforestasi.  Hasil  pemodelan  potensi  deforestasi  yang  baik  dan mudah  untuk  replikasi  sehingga  model  ini  dapat  mendukung  upaya  pencegahan  deforestasi  dalam implementasi REDD+. Akses yang mudah karena open source serta mudah ditiru atau diduplikasi sehingga menjadikan  pendekatan  ini  diusulkan  penggunaannya  bagi  negara  berkembang  yang  melaksanakan  skema REDD+ (Aguilar-Amuchastegui et al., 2014).
Model  akan  dibuat  dengan  menggunakan  sampel  data  deforestasi  pada  periode  2009-2013  dengan menggunakan variabel lingkungan yang berbeda-beda untuk mendapatkan performa model terbaik. Penilaian performa atau kemampuan prediksi model dengan menggunakan nilai Area Dibawah Kurva atau “ Area Under Curve ”  (AUC)  yang  dihasilkan  oleh  model,  untuk  memberikan  pendekatan  peringkat  untuk  penilaian perbedaan  dalam  distribusi  spesies  untuk  model  yang  dikembangkan  dibandingkan  dengan  distribusi  acak. AUC dikembangkan dari plot “ Receiver Operating Characteristic ” (ROC). Plot ROC adalah plot sensitivitas dan  spesifisitas,  dengan  sensitivitas  mewakili  seberapa  baik  data  memprediksi  dengan  benar  keberadaan deforestasi, sedangkan spesifisitas memberikan ukuran absensi deforestasi yang diprediksi dengan benar. Nilai AUC bisa berkisar dari 0.0 hingga 1.0; nilai AUC>0.9 model dinilai sangat baik; nilai AUC 0.7 hingga 0.9 model dinilai baik; nilai AUC 0.5 hingga 0.7 model dinilai tidak baik sedangkan dengan nilai AUC 0.0 hingga 0.5 model dinilai tidak valid (Baldwin, 2009).
Perangkat lunak Zonation merupakan perangkat lunak untuk mencari solusi spasial konservasi yang baik berdasarkan analisis data biologis seperti data sebaran spasial spesies. Hasil analisa perangkat lunak Zonation adalah  peringkat  prioritas  area  ( Pixel )  berdasarkan  nilai  biologis Pixel tersebut.  Hasil  analisa  Zonation memiliki  nilai  0.0  hingga  1.0  yang  memberikan  informasi  nilai  tertinggi  memiliki  prioritas  atau  peringkat utama untuk area konservasi (Moilanen et al., 2008).
Perangkat  lunak  Zonation  digunakan  untuk  mendapatkan  model  prioritas  prediksi  potensi  deforestasi. Peringkat  prioritas Pixel yang  akan  terdeforestasi  berdasarkan  data  pemodelan  distribusi  deforestasi.  Hasil memberikan nilai peringkat dari 0.0  hingga 1.0. Pixel dengan nilai peringkat deforestasi tertinggi memiliki prioritas  atau  peluang  terdeforestasi  terlebih  dahulu  dan  seterusnya.  Model  prioritas  prediksi  potensi deforestasi dihubungkan dengan laju deforestasi akan menghasilkan area yang berpotensi terdeforestasi pada waktu atau tahun tertentu di masa yang akan datang (Aguilar-Amuchastegui et al., 2014).
Hasil  pemodelan  dengan  menggunakan  sampel  data  tahun  2009-2013  dengan  menggunakan  data  laju deforestasi  periode  2013-2016  akan  didapatkan  model  potensi  deforestasi  tahun  2013-2016.  Validasi  dan akurasi distribusi spasial model didapatkan dengan analisis tumpang susun ( overlay analysis ) dari hasil model potensi  deforestasi  dengan  data  aktual  deforestasi  periode  2013-2016.  Hasil  analisis  ini  menghasilkan  area yang tumpang tindih ( overlapping area ) antara model dengan aktual deforestasi yang menunjukkan akurasi distribusi spasial dari model.
Model yang memiliki hasil terbaik akan digunakan untuk menduga potensi deforestasi pada tahun 2020 dan  2024.  Data  sampel  deforestasi  yang  akan  digunakan  adalah  data  periode  2013-2016.  Data  variabel lingkungan akan menggunakan data tahun 2016 dan data sebelumnya jika tidak tersedia. Potensi area yang akan terdeforestasi pada tahun 2020 dan 2024 didapatkan dengan menghubungkan nilai Pixel model prioritas potensi  deforestasi  dengan laju  deforestasi  periode  2013-2016.  Data spasial  variabel  lingkungan  yang  akan digunakan diantaranya:
• Jarak  dari  permukiman  yang  dianalisa  dari  data  titik  desa  (pusat  permukiman)  tahun  2012  (Pemda  Kutai Barat)
• Jarak dari deforestasi periode sebelumnya (2009-2013) yang dianalisa dari peta tutupan lahan tahun 2009 dan 2013 (WWF Indonesia)
• Elevasi dari data SRTM resolusi 90m, 2007 (CGIAR-CSI)
• Kepadatan penduduk dianalisa dari data jumlah penduduk per kecamatan tahun 2016 (BPS Kutai Barat)
• Konsesi HPH tahun 2016 (Pemda Kutai Barat)
• Konsesi HTI tahun 2016 (Pemda Kutai Barat) Konsesi perkebunan tahun 2016 (Pemda Kutai Barat)

## Laju Deforestasi
Laju  deforestasi  merupakan  laju  perubahan  tutupan  hutan  menjadi  tutupan  bukan  hutan  pada  periode waktu tertentu. Laju deforestasi dihitung dengan menggunakan formula sebagai berikut (Puyravaud, 2003).
r = 1/t2-t1 ln A2/A1
dimana:
r : rate /laju deforestasi t2-t1  : tahun periode perhitungan deforestasi A1 : luas hutan pada tahun t1 A2 : luas hutan pada tahun t2

## Faktor Pendorong dan Pendekatan Strategi Pencegahan Deforestasi
Analisa faktor pendorong deforestasi dilakukan dengan analisa matriks perubahan tutupan lahan. Matriks perubahan  tutupan  hutan  menjadi  tutupan  non  hutan  periode  2000-2009,  2009-2013  dan  2013-2016  untuk mendapatkan data konversi hutan menjadi non hutan seperti perkebunan, pertanian, pertambangan dan lain- lain. Dinamika perubahan tutupan atau penggunaan lahan dapat terjadi pada segala bentuk pemanfaatan lahan (Setiawan et al., 2015).
Wilayah yang berpotensi terdeforestasi pada tahun 2020 dan 2024 akan di- overlay dengan peta pola ruang RTRW  Kabupaten  Kutai  Barat,  untuk  mendapatkan  sebaran  dan  luasan  potensi  deforestasi  berdasarkan masing-masing  pola  ruang.  Pola  ruang  Kabupaten  Kutai  Barat  terbagi  menjadi  beberapa  Kawasan  yaitu: Kawasan Budidaya Kehutanan (KBK) Hutan Produksi dan Hutan Produksi Terbatas; Kawasan Budidaya Non Kehutanan (KBNK), Perkebunan, Permukiman Perkotaan - Pertambangan, Pertanian Lahan Kering; Kawasan Lindung (KL) Cagar Alam dan Hutan Lindung. Pendekatan strategi pencegahan deforestasi akan dilakukan berdasarkan  kawasan  pola  ruang  dan  dihubungkan  dengan  kebijakan  yang  ada  seperti  moratorium, mempertahankan Kawasan Bernilai Konservasi Tinggi (KBKT) dan Perhutanan Sosial.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Tutupan Hutan, Laju Deforestasi dan Pemodelan Deforestasi
Pada tahun 2013 luas tutupan hutan Kabupaten Kutai Barat sebesar 917.274 ha atau 54%. Pada tahun 2016  luas  tutupan  hutan  Kabupaten  Kutai  Barat  sebesar  852.028  ha  atau  50%.  Periode  2013-2016  terjadi deforestasi sebesar 65246 ha, dihasilkan laju deforestasi Kabupaten Kutai Barat periode 2013-2016 sebesar 0.0246 atau 2.46%. Enam model deforestasi diuji dengan menggunakan data sampel deforestasi periode 2009- 2013  dan  data  variabel  lingkungan  yang  berbeda-beda  untuk  mendapatkan  model  yang  memiliki  performa baik.  Hasil  pemodelan  tersebut  disajikan  pada  Tabel  1.  Nilai  AUC  model  yang  menggambarkan  performa model berkisar dari 0.867 hingga 0.886 dimana model dinilai baik.
Tabel 1 Hasil pemodelan potensi deforestasi kabupaten Kutai Barat Model Variabel Lingkungan AUC SD Model 1 1. Jarak dari permukiman, 2. Jarak dari jalan, 3. Elevasi, 4. Kepadatan penduduk, 5. Konsesi HPH, 6. Konsesi HTI, 7. Konsesi perkebunan sawit, 8. Konsesi tambang, 9. RTRW 0.867 0.027 Model 2 1. Jarak dari permukiman, 2. Jarak dari jalan, 3. Jarak dari deforestasi periode sebelumnya, 4. Elevasi, 5. Kepadatan penduduk, 6. Konsesi HPH, 7. Konsesi HTI, 8. Konsesi perkebunan sawit, 9. Konsesi tambang, 10. RTRW 0.886 0.024 Model 3 1. Jarak dari permukiman, 2. Jarak dari deforestasi periode sebelumnya, 3. Elevasi, 4. Kepadatan penduduk, 5. Konsesi HPH, 6. Konsesi HTI, 7. Konsesi perkebunan sawit 0.873 0.023 Model 4 1. Jarak dari permukiman, 2. Jarak dari deforestasi periode sebelumnya, 3. Elevasi, 4. Kepadatan penduduk, 5. Konsesi HTI, 6. Konsesi Perkebunan Sawit, 7. RTRW 0.884 0.022 Model 5 1. Jarak dari permukiman, 2. Jarak dari jalan, 3. Jarak dari deforestasi periode sebelumnya, 4. Elevasi, 5. Kepadatan penduduk, 6. Konsesi HPH, 7. Konsesi HTI, 8. Konsesi perkebunan sawit 0.877 0.012 Model 6 1. Jarak dari permukiman, 2. Jarak dari jalan, 3. Jarak dari deforestasi periode sebelumnya, 4. Elevasi, 5. Kepadatan penduduk, 6. Konsesi HPH, 7. Konsesi HTI, 8. Konsesi perkebunan sawit, 9. Konsesi tambang 0.874 0.018

## Validasi Model
Validasi model dengan membandingkan luas dan sebaran spasial potensi deforestasi dari model periode tahun 2013-2016 dengan luas dan sebaran spasial aktual deforestasi periode 2013-2016. Hasil dari model yang memiliki nilai probabilitas terdeforestasi pada periode 2013-2016 adalah Pixel yang memiliki nilai ≥0.9262. Hubungan laju deforestasi dengan nilai probabilitas deforestasi dari tahun 2013-2016 disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2 Hubungan laju deforestasi dengan nilai Pixel potensi deforestasi 2013-2016 Periode Laju Deforestasi Koresponden Nilai Pixel 2013-2014 0.0246 0.9754-1.0000 2014-2015 0.0246 0.9508-0.9753 2015-2016 0.0246 0.9507-0.9262
Luas potensi deforestasi berdasarkan model pada periode 2013-2016 dengan nilai probabilitas ≥0.9262 sebesar 69231 ha. Luas aktual deforestasi pada periode 2013-2016 adalah sebesar 65246 ha. Akurasi luas dari model  didapatkan  dengan  membandingkan  luas  hasil  model  dengan  luas  aktual  deforestasi,  sehingga didapatkan  akurasi  luas  sebesar  94%,  dengan  menggunakan  nilai  laju  deforestasi  yang  sama  semua  model memiliki  akurasi  luas  yang  sama.  Akurasi  distribusi  spasial  didapatkan  dengan  membandingkan  sebaran spasial hasil dari model dengan sebaran spasial aktual deforestasi. Akurasi distribusi spasial model berkisar
dari  27%  sampai  dengan  31%.  Hasil  validasi  untuk  ke-6  model  disajikan  pada  Tabel  3.  Akurasi  distribusi spasial ini belum cukup bagus, hal ini diduga disebabkan oleh faktor data spasial akses jalan yang kurang detail dan mutakhir serta data spasial sungai sebagai transportasi (akses) yang kurang detail. Data jalan yang tersedia dan digunakan dalam pemodelan ini merupakan data jalan tahun 2008 yang didigitasi dari citra satelit Landsat. Hal ini terlihat pada model 1 yang memiliki performa model terendah dengan AUC 0.867 dan kontribusi dari variabel jalan hanya 0.8%. Data jalan yang kurang mutakhir ini hanya bisa memberikan kontribusi kurang dari 2% dari setiap model yang menggunakan variabel jalan.
Akses  dari  data  jalan  yang  kurang  mutakhir  ini  juga  tergambar  dari  kontribusi  jarak  dari  deforestasi sebelumnya  yang  memiliki  kontribusi  selalu  tertinggi  untuk  semua  model  yang  menggunakan  variabel  ini yakni sebesar 31.2% hingga 37.4%. Jarak dari deforestasi sebelumnya menggambarkan sudah adanya akses terhadap  hutan  pada  periode  sebelumnya.  Jarak  dari  permukiman  juga  merupakan  variabel  yang  cukup berkontribusi tinggi dimana berkisar dari 13.2% sampai dengan 21.2% terhadap model. Jarak dari permukiman ini bisa menggambarkan peranan masyarakat terhadap deforestasi yang biasanya bertujuan untuk pembukaan lahan pertanian. Kontribusi konsesi perkebunan sawit juga cukup tinggi dengan kisaran 11.2% sampai dengan 27.8%. Kontribusi Konsesi perkebunan kelapa sawit ini menggambarkan tingginya konversi hutan yang terjadi untuk  perkebunan  kelapa  sawit.  Pola  ruang  RTRW  juga  memberikan  kontribusi  cukup  tinggi  untuk  setiap model yang menggunakan variabel ini, dengan kisaran kontribusi sebesar 26.2% sampai dengan 41.1%.
Tabel 3 Nilai AUC model deforestasi yang di uji Model AUC SD Overlapping Area (ha) Akurasi Distribusi Spasial (%) Model 1 0.867 0.027 18608 29 Model 2 0.886 0.024 18668 29 Model 3 0.873 0.023 19927 31 Model 4 0.884 0.022 17564 27 Model 5 0.877 0.012 19036 29 Model 6 0.874 0.018 19724 30
Model  3  memiliki  akurasi  spasial  sebesar  31%  merupakan  model  dengan  akurasi  distribusi  spasial tertinggi diantara model-model lainnya. Model 3 dengan 7 (tujuh) variabel lingkungan diantaranya: 1. Jarak dari permukiman, 2. Jarak dari deforestasi periode sebelumnya, 3. Elevasi, 4. Kepadatan penduduk, 5. Konsesi HPH, 6. Konsesi HTI, dan 7. Kontribusi masing-masing variabel lingkungan terhadap masing-masing model bisa dilihat pada Tabel 4. Berdasarkan hasil validasi maka model 3 akan digunakan untuk menduga potensi deforestasi tahun 2020 dan 2024. Model akan menggunakan data sampel deforestasi periode 2013-2016.
Tabel 4 Nilai kontribusi variabel lingkungan terhadap model No Variabel Model1 Model2 Model3 Model4 Model5 Model6 1 Jarak dari permukiman 21.2% 13.8% 14.1% 13.4% 13.2% 14.5% 2 Jarak dari jalan 0.8% 0.8% 1.6% 0.9% 3 Jarak dari deforestasi sebelumnya 31.4% 37.4% 31.2% 36.9% 35.6% 4 Elevasi 14.6% 8.5% 8.5% 9.3% 8.2% 7.8% 5 Kepadatan penduduk 2.5% 2.1% 2.6% 2.4% 3.0% 2.8% 6 Konsesi HPH 3.7% 2.6% 7.3% 6.8% 7.0% 7 Konsesi HTI 2.5% 2.5% 3.2% 2.9% 2.9% 3.2% 8 Konsesi Perkebunan Sawit 13.0% 11.2% 26.9 12.8% 27.5% 27.8% 9 Konsesi Tambang 0.7% 0.9% 0.4% 10 RTRW 41.1% 26.2% 27.4% AUC 0.867 0.886 0.873 0.884 0.877 0.874 Akurasi spasial 29% 29% 31% 27% 29% 30%

## Faktor Pendorong Deforestasi
Berdasarkan  data  historis  deforestasi  yang  dianalisis  dari  matrikss  perubahan  hutan  dan  lahan  periode 2000-2009, 2009-2013 dan 2013-2016. Deforestasi yang terjadi pada periode 2000-2009 seluas 107839 ha. Deforestasi terbesar seluas 83747 ha atau 78% merupakan perubahan dari hutan menjadi perubahan antara. Perubahan  antara  merupakan  perubahan  dari  tutupan  hutan  menjadi  tutupan  transisi  dari  suatu  pengolahan lahan, karena tutupan lahan transisi ini biasanya berpeluang besar berubah menjadi tutupan lahan yang lebih permanen pada masa yang akan datang, seperti menjadi tutpan: kebun karet, kebun sawit atasu tutupan lahan yang lebih permanen lainnya. Dalam studi ini yang masuk dalam perubahan antara diantaranya: lahan terbuka, bekas terbakar, padang rumput dan semak belukar. Perubahan dari hutan menjadi kebun karet sebesar 12004 ha  atau  11%,  menjadi  kebun  sawit  sebesar  5.278  atau  5%  dan  lahan  pertanian  sebesar  5085  ha  atau  5%. Perubahan  antara seluas 83747  ha  atau  78%,  pada  periode  2009-2016  mengalami  perubahan  tutupan lahan menjadi sawit 15%, kebun karet karet 5%, tambang 2%, lahan pertanian 1%.
Periode 2009-2013 terjadi deforestasi sebesar 50262 ha. Perubahan tutupan hutan menjadi perkebunan sawit  sebesar  27.951  ha  atau  56%,  menjadi  perubahan  antara  sebesar  14679  atau  29%,  menjadi  HTI  6%, menjadi lahan pertanian 5%, menjadi kebun karet dan tambang masing-masing 2%. Perubahan antara seluas 14679 ha atau 29%, pada periode 2013-2016 mengalami perubahan tutupan lahan menjadi sawit 15%, kebun karet karet 2%, dan lahan pertanian 2%.
Periode  2013-2016  terjadi  deforestasi  sebesar  65246  ha.  Perubahan  tutupan  hutan  menjadi  perubahan antara  sebesar  40443  ha  atau  62%,  menjadi  perkebunan  sawit  sebesar  16514  ha  atau  25%,  menjadi  lahan pertanian seluas 5259 ha atau 8%, menjadi tambang seluas 1.382 ha atau 2%, menjadi kebun karet seluas 1095 ha atau 2% dan menjadi HTI seluas 401 ha atau 1%. Historis deforestasi dan perubahannya disajikan pada Tabel 5. Hasil analisis matriks perubahan tutupan hutan lahan memperlihatkan bahwa kebutuhan lahan untuk perkebunan sawit, lahan pertanian, kebun karet, HTI dan tambang menjadi pendorong terjadinya deforestasi di Kabupaten Kutai Barat.
Tabel 5 Historis deforestasi dan perubahannya Deskripsi Periode 2000-2009 Periode 2009-2013 Periode 2013-2016 Luas (ha) Persen (%) Luas (ha) Persen (%) Luas (ha) Persen (%) Deforestasi 107839 50262 65246 Perubahan antara 83747 78 14679 29 40443 62 Sawit 5278 5 27951 56 16514 25 HTI 399 0 2990 6 410 1 Tambang 1290 1 1006 2 1382 2 Karet 12004 11 1133 2 1095 2 Pertanian 5085 5 2293 5 5259 8 Rawa/Tubuh air 37 0 210 0 144 0

## Potensi Deforestasi 2020, 2024 dan Pendekatan Pencegahannya
Hasil Pemodelan potensi deforestasi tahun 2020 dan 2024 dengan menggunakan data sampel deforestasi periode  2013-2016,  memiliki  nilai  AUC  sebesar  0.84  dimana  performa  model  dinilai  baik.  Hasil  model peringkat potensi deforestasi untuk model ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Nilai kontribusi masing-masing variabel terhadap model dapat dilihat pada Tabel 6. Jarak dari deforestasi sebelumnya memiliki kontribusi tertinggi terhadap model yakni sebesar 44.3%, Elevasi memiliki kontribusi sebesar 19.9%, Jarak dari permukiman memiliki kontribusi sebesar 14.3% dan konsesi perkebunan sawit juga memiliki kontribusi yang cukup tinggi, sebesar 12.4%. Dengan menggunakan data laju deforestasi 0.0246 dan dihubungkan dengan nilai probabilitas maka akan didapatkan nilai probabilitas dari model yang potensial akan terdeforestasi. Pada tahun 2020 potensi deforestasi merupakan area atau Pixel yang memiliki nilai probabilitas
≥0.90160. Luasan potensi deforestasi dari tahun 2016 hingga 2020 sebesar 85908 ha. Pada tahun 2024 potensi deforestasi merupakan area atau Pixel dengan nilai probabilitas ≥0.80320. Hubungan laju deforestasi dengan nilai peringkat setiap tahunnya dari tahun 2016 sampai dengan 2024 disajikan pada Tabel 7. Potensi deforestasi dari tahun 2016 sampai dengan 2024 sebesar 171778 ha. Peta potensi deforestasi Kabupaten Kutai Barat tahun 2020 dan 2024 (Gambar 2).
Gambar 1 Peta peringkat potensi deforestasi setelah tahun 2016 dengan data sampel periode 2013-2016 Tabel 6 Nilai kontribusi variabel lingkungan terhadap model dengan sampel deforestasi periode 2013-2016
Variabel Persen Kontribusi (%) Jarak dari permukiman 14.3 Jarak dari deforestasi sebelumnya 44.3 Elevasi 19.9 Kepadatan penduduk 3.2 Konsesi HPH 5.6 Konsesi HTI 0.4 Konsesi Perkebunan Sawit 12.4 Tabel 7 Hubungan laju deforestasi dengan nilai pixel potensi deforestasi 2016-2024 Periode Laju Deforestasi Koresponden Nilai Pixel 2016-2017 0.0246 0.9754-1.0000 2017-2018 0.0246 0.9508-0.9753 2018-2019 0.0246 0.9262-0.9507 2019-2020 0.0246 0.9016-0.9261 2020-2021 0.0246 0.8770-0.9015 2021-2022 0.0246 0.8524-0.8769 2022-2023 0.0246 0.8278-0.8523 2023-2024 0.0246 0.8032-0.8277

## Gambar 2 Peta potensi deforestasi Kutai Barat tahun 2020 dan 2024
Hasil overlay potensi deforestasi 2024 dengan peta pola ruang RTRW sebagian besar potensi deforestasi tahun  2024  terjadi  pada  Kawasan  Budidaya  Kehutanan  (KBK)  yakni  seluas  114927  atau  67%.  Potensi deforestasi pada KBK Hutan Produksi sebesar 87067 ha atau 51% merupakan pola ruang atau kawasan yang sangat rentan terhadap deforestasi. Potensi deforestasi pada KBK Hutan Produksi Terbatas sebesar 27861 ha atau  16%.  Potensi  deforestasi  pada  Kawasan  Budidaya  Non  Kehutanan  (KBNK)  Pertanian  lahan  kering sebesar  30316  ha  atau  18%.  Potensi  deforestasi  pada  KBNK  Perkebunan  sebesar  20120  ha.  Pada  KBNK Permukiman Perkotaan dan KBNK Pertambangan potensi deforestasi hanya kecil kurang dari 1%, dengan luas masing-masing 464 ha dan 17 ha. Proporsi potensi deforestasi berdasarkan pola ruang RTRW disajikan pada Tabel 8.
Tabel 8 Potensi deforestasi berdasarkan Pola Ruang RTRW Pola Ruang RTRW Potensi Deforestasi 2024 (ha) Persen (%) KBK Hutan Produksi 87067 51 KBK Hutan Produksi Terbatas 27861 16 KBNK Perkebunan 20120 12 KBNK Permukiman Perkotaan 464 0 KBNK Pertambangan 17 0 KBNK Pertanian Lahan Kering 30316 18 KL Hutan Lindung 5933 3
Tingginya potensi deforestasi pada KBK Hutan Produksi karena KBK Hutan produksi memiliki tutupan hutan yang masih cukup tinggi sebesar 227561 atau 27% tutupan hutan pada tahun 2016 dengan jarak yang relatif lebih dekat dengan permukiman dibandingkan tutupan hutan pada KBK Hutan Produksi Terbatas dan hutan lindung yang juga masih memiliki tutupan hutan cukup tinggi yakni 26%. Posisi yang lebih dekat dengan permukiman  ini  menjadikan  tekanan  terhadap  KBK  Hutan  produksi  lebih  tinggi.  Tutupan  hutan  sebesar
110.240 ha atau 13% berada pada KBNK Pertanian Lahan Kering. Tutupan hutan juga masih terdapat pada KBNK  Perkebunan  sebesar  59326  ha  atau  7%.  Tutupan  hutan  pada  KBK  Hutan  Produksi  Terbatas  dan Kawasan Lindung (KL) Hutan Lindung karena secara posisi lebih jauh dari permukiman sehingga tekanan pada hutan pada kawasan ini lebih rendah. Tabel 9 menyajikan proporsi tutupan hutan pada tahun 2016 pada setiap pola ruang RTRW Kabupaten Kutai Barat. Peta potensi deforestasi 2024 berdasarkan pola ruang RTRW disajikan pada Gambar 3, sedangkan pendekatan pencegahan potensi deforestasi berdasarkan kawasan pola ruang RTRW tersaji pada Tabel 10.
Tabel 9 Kawasan yang masih berhutan pada tahun 2016 Pola Ruang Kawasan Hutan 2016 (ha) Persen (%) KBK hutan produksi HP 227561 27 KBK hutan produksi terbatas HPT 221726 26 KBNK perkebunan KBNK 59326 7 KBNK permukiman perkotaan KBNK 6051 1 KBNK pertambangan KBNK 2175 0 KBNK pertanian lahan kering KBNK 110240 13 KL cagar alam CA 292 0 KL hutan lindung HL 224635 26 Tabel 10 Pendekatan pencegahan potensi deforestasi berdasarkan kawasan pola ruang RTRW Pola Ruang RTRW Potensi Deforestasi 2024 (ha) Pedekatan Pencegahan KBK hutan produksi 87067 Perhutanan Sosial KBK hutan produksi terbatas 27861 Perhutanan Sosial KBNK perkebunan 20120 KBKT KBNK pertanian lahan kering 30316 Intensifikasi Lahan KL hutan lindung 5933 Perhutanan Sosial

## KESIMPULAN
Pemodelan  menggunakan  data  sampel  periode  2009-2013  dengan  menggunakan  7  (tujuh)  variabel lingkungan menghasilkan model dengan kinerja yang dinilai bagus dengan nilai AUC 0.873 dengan standar deviasi  0.023.  Hasil  validasi  menunjukkan  akurasi  yang  sangat  bagus  untuk  prediksi  luasan  yang  akan terdeforestasi sebesar 94%, hasil uji akurasi distribusi spasial model dengan dengan data spasial deforestasi periode 2013-2016 sebesar 31%. Akurasi distribusi spasial ini belum cukup bagus, hal ini diduga disebabkan oleh  faktor  data  spasial  akses  jalan  yang  kurang  detail  dan  mutakhir  serta  data  spasial  sungai  sebagai transportasi (akses) yang kurang detail. Variabel lingkungan yang memiliki kontribusi cukup tinggi terhadap hasil pemodelan adalah jarak dari deforestasi sebelumnya 37.4%, konsesi perkebunan sawit sebesar 26.9% dan jarak dari permukiman sebesar 14.1%.
Potensi  deforestasi  di  Kabupaten  Kutai  Barat  dengan  menggunakan  laju  deforestasi  sebesar  2.46%, Kabupaten Kutai Barat berpotensi terdeforestasi sebesar 85908 ha dari tahun 2016 sampai 2020 dan 171778 ha  sampai  tahun  2024.  Kebutuhan  lahan  untuk  perkebunan  sawit,  lahan  pertanian,  kebun  karet,  HTI  dan tambang menjadi pendorong terjadinya deforestasi. Pendekatan pencegahan deforestasi berdasarkan kawasan pada pola ruang RTRW Kabupaten Kutai Barat. Kawasan yang memiliki potensi deforestasi yang tinggi adalah KBK Hutan Produksi, KBK Hutan Produksi Terbatas, KBNK Pertanian Lahan Kering, KBNK Perkebunan dan KL Hutan Lindung. Total potensi deforestasi pada kawasan-kawasan sebesar 171297 ha. Pemberian izin perhutanan sosial diharapkan dapat mencegah potensi deforestasi sampai 120861 ha yang berada pada KBK Hutan Produksi, KBK Hutan Produksi Terbatas dan Hutan Lindung. Program intensifikasi penggunaan lahan masyarakat diharapkan dapat memberkan kontribusi pengurangan deforestasi sebesar 30316 ha pada KBNK Pertanian  Lahan  Kering.  Penerapan  KBKT  pada  KBNK  Perkebunan  diharapkan  dapat  mencegah  potensi deforestasi sebesar 20120 ha.

## DAFTAR PUSTAKA
[Bappeda] Badan Perencanaan Pembangunan Daerah Kutai Barat. 2013. Data Spasial Administrasi Kabupaten Kutai Barat . Kutai Barat (ID): Badan Perencanaan Pembangunan Daerah.
[BPS] Badan Pusat Statistik Kabupaten Kutai Barat. 2017. Statistik Daerah Kabupaten Kutai Barat 2017 . No Katalog: 1101002.64020.
[ERPD] Emission Reductions Program Document. 2019. Forest Carbon Partnership Facility (FCPF) Carbon Fund . Kalimantan Timur (ID): East Kalimantan Jurisdictional Emission Reductions Program.
[UCS]  Union  of  Concerned  Scientists.  2014. Ten  Reasons  to  Reduce  Tropical  Deforestation [Internet].
[diunduh 2014 Jun 17]. Tersedia pada: https://www.ucsusa.org/resources/ten-reasons-reduce-tropical- deforestation.
[UNFCCC] United Nations Framework Convention on Climate Change. 2011. Report of the Conference of the  Parties on its  16th session, held  in  Cancún from  29  November  to 10  December  2010.  Part Two: Action  taken  by  the  Conference  of  the  Parties  at  its  16th  session.  Cancún  (MX):  United  Nations Framework Convention on Climate Change.
[UNFCCC] United Nations Framework Convention on Climate Change. 2014. Report of the Conference of the Parties on its 19th session, held in Warsaw from 11 to 23 November 2013. Part two: Action taken by the Conference of the Parties at its 19th. Warsaw (PL): United Nations Framework Convention on Climate Change.
Aguilar-Amuchastegui N, Riveros JC, Forrest JL. 2014. Identifying areas of deforestation risk for REDD+ using a species modeling tool. Carbon Balance and Management . 9:10.
Ayukawa et al . 2007. Climate Solutions WWF’s Vision for 2050 . Switzerland (CH): WWF International. Baldwin RA. 2009. Use of maximum entropy modeling in wildlife research. Entropy . 11: 854-866.
Boucher D, Elias P, Lininger K, May-Tobin C, Roquemore S, Saxon E. 2011 . The Root of the Problem, What’s Driving tropical Deforestation to Day? . Cambridge (UK): UCS Publications.
Curtis PG, Slay CM, Harris NL, Tyukavina A, Hansen MC. 2018. Classifying drivers of global forest loss. Forest Ecology Science . 361: 1108-1111.
Gaveau DLA. 2017. What a Difference 4 Decades Make: Deforestation in Borneo since 1973 . Bogor (ID): Cifor.
Hernandez PA, Graham CH, Master LL, Albert DL. 2006. The effect of sample size and species characteristics on performance of different species distribution modeling methods. Ecography . 29: 773-785.
MoEF.  2015. National  Forest  Reference  Emission  Level  for  REDD+  In  the  Context  of  Decision  1/CP.16 Paragraph 70 . Jakarta (ID): Directorate General of Climate Change. The Ministry of Environment and Forestry.
Moilanen A, Kujala H. 2008. Zonation Spatial Conservation Planning Framework and Software Version 2, User Manual. Finland (FI): University of Helsinki.
Puyravaud  JP.  2003.  Standardizing  the  calculation  of  the  annual  rate  of  deforestation. Forest  Ecology  and Management . 177: 593-596.
Setiabudi,  Budiman  A,  Hultera.  2014. Laporan  Ground  Check  Pemetaan  Tutupan  lahan  Kabupaten  Kutai Barat dan Mahakam Hulu . Jakarta (ID): WWF Indonesia.
Setiawan  G,  Syaufina  L,  Puspaningsih  N.  2015.  Estimasi  hilangnya  cadangan  karbon  dari  perubahan penggunaan lahan di Kabupaten Bogor. Jurnal Pengelolaan Sumberdaya Alam dan Lingkungan . 5(2): 141-147.
Souza  RA,  Marco  PD.  2014.  The  use  of  species  distribution  models  to  predict  the  spatial  distribution  of deforestation in the western Brazilian Amazon. Ecological Modelling . 291: 250-259.
Souza RA, Marco PD. 2018. Improved spatial model for Amazonian deforestation: An empirical assessment and spatial bias analysis. Ecological Modelling . 387: 1-9.
Wicke  B,  Sikkema  R,  Dornburg  V,  Faaij  A.  2011.  Exploring  land  use  changes  and  the  role  of  palm  oil production in Indonesia and Malaysia. Land Use Policy . 28: 193-206.