Dampak Kebijakan Nonkehutanan pada Deforestasi dan Kemiskinan di Kalimantan Timur: Sebuah Analisis Berbasis Agen
Impacts of Non-forestry Policy on Deforestation and Poverty in East Kalimantan: An Agent-based Analysis
Azis  Khan 1* , Anang Budi Gunawan 2 , dan Alex Smajgl 3
1 Sekolah Pasca Sarjana Institut Pertanian Bogor, Bogor
2 Direktorat Pengembangan Wilayah, Bappenas
3 CSIRO Sustainable Ecosystem, Australia

## Abstract
This paper aims to analyze the impact of non-forestry policy, especially energy related macro policy decisions, on poverty and use levels of natural resources. As core indicators, this analysis employs ‘number of households below the poverty line’ and ‘area of deforestation’. Impacts are analyzed in an agent-based simulation model for 6 districts of East Kalimantan, one of the Indonesian natural-resource rich provinces on the Island of Borneo. Simulation results partly suggest that the policy decision of June 2008-politically known as decreasing fuel price-had nearly no impact on deforestation amplifying that the dominating driver of deforestation is large scale logging and mining operations, as well as potentially illegal activities. While, it reduced the number of poor people-those mostly living within and around forest area-by about 5.4%. Due to seasonal income, this policy-related impact is likely to be periodically lower. During the harvest related period, many households are able to lift their income above the poverty line. This seasonal fluctuation in poverty could help optimize public funding by spreading it over longer periods and by pausing direct transfers during such natural periods of poverty reduction. There is no significant implication for forestry or forest management since the model could only deal with small scale forestry.
Keywords: non-forestry macro policy, deforestation, poverty, agent-based model *Penulis untuk korespondensi, email: a_jazz44@yahoo.com.au

## Pendahuluan
Berbagai keputusan kebijakan  makro nonkehutanan, misalnya produk domestik bruto (PDB) dan inflasi biasanya diorientasikan untuk memperoleh sasaran-sasaran dengan skala sangat agregat. Kebijakan makro ini lebih didorong untuk mencapai tingkat pertumbuhan ekonomi yang tinggi dengan  sasaran  utama  penanggulangan  kemiskinan. Beberapa sasaran makro ini tak jarang berimplikasi pada meningkatnya tekanan atas sumber daya alam, termasuk hutan. Tekanan ini memiliki pengaruh yang sebaliknya atas rumah tangga yang hidupnya tergantung pada sumber daya alam.  Merupakan hal yang sering dijumpai bahwa hasil akhir kebijakan tersebut justru dapat meningkatkan angka kemiskinan.
Artikel ilmiah ini memuat analisis dampak berbagai keputusan  kebijakan  makro  nonkehutanan,  khususnya terkait  kebijakan  energi,  kemiskin an,  dan  tin gkat pemanfaatan  sumber  daya  alam.    Sebagai  indikator  inti digunakan ‘jumlah rumah tangga di bawah garis kemiskinan’ dan ‘luasan deforestasi’. Dampak ditelaah melalui simulasi model  berbasis  agen  ( Agent-based  Model , ABM)  untuk enam kabupaten/kota di Kalimantan Timur, sebuah provinsi
yang dikenal sebagai kaya akan sumber daya alam. Garis kemiskinan  di  Kalimantan  Timur  adalah  Rp42.500  per minggu per orang (BPS Kaltim 2008).  ABM sendiri telah dikembangkan  melalui  sebuah  riset  kolaborasi  Ausaid- Bappenas-CSIRO  dan   Ban k  Dun ia  dalam  pr oyek “ Analysing  Pathways  to  Sustainability  in  Indonesia (APSI)”.  Riset  kolaborasi  ini  merefleksikan  pentingnya tatakelola  multiskala  yang  dipadu  dalam  berbagai metodologi yang dipilih dan dirancang dengan pendekatan- pendekatan partisipasi melibatkan para pembuat keputusan di pusat dan daerah.   Ulasan dalam artikel ini mencoba menjelaskan hasil analisis tingkat mikro yang dilakukan dalam sebuah studi kasus.  Konsep modelnya, rancangan, dan antar muka pemakai ( user interface ) dijelaskan sebelum berbagai skenario aktual didefinisikan dan hasil simulasi dianalisis.

## Metode
Lokasi studi Studi kasus ini dilaksanakan di wilayah selatan Provinsi Kalimantan Timur  yang terdiri dari 6 kabupaten/ kota  (Gambar   1)  meliputi  Kabupaten  Kutai  Barat, Kabupaten Kutai Kertanegara, Kabupaten Paser, Kabupaten
Pen ajam  Paser  Utara,  Kota  Samar in da,  dan  Kota Balikpapan.
Kalimantan Timur meliputi wilayah seluas 211.440 km 2 dan merupakan provinsi terluas di Kalimantan. Sebagian besar (81,71%)0wilayah provinsi ini merupakan daratan yang  terutama  terdiri  dari  hutan  produksi  dan  hutan konservasi alam, kebun sawit, dan hutan tanaman industri. Adapun  sebanyak  18,29%  lainnya  merupakan  perairan (Pemda Kaltim 2004).
Kalimantan Timur memainkan peranan penting bagi pembangunan Indonesia karena kaya akan sumber daya alam seperti gas, batubara, minyak, hasil hutan kayu, dan hasil hutan lainnya.  Panjang pantai provinsi ini mencapai 1.185 km  dan  perairan  di  daratan  tempat  studi  ini  dilakukan didominasi oleh Sungai Mahakam dengan panjang 920 km. Sungai Mahakam merupakan sungai terlebar di Kalimantan Timur  dan  keseluruhan  Kalimantan.  Daerah  tangkapan sungai Mahakam terbagi atas 5 wilayah. Pusat dataran banjir dikenal  dengan  sebutan  Wilayah  Mahakam  Tengah mencakup luasan 5.000 km 2 dan terletak antara 116–117 ÚBT dan 0–00Ú30' LS (Christensen 1992; MacKinnon et al . 1996). Wilayah ini mencakup Danau Jempang, Danau Melintang, dan Danau Semayang.
Sesuai daerah tropis yang basah, temperatur sepanjang tahun di wilayah studi sangat konstan pada rentang 25 °C di dataran tinggi dan 24 °C di dataran rendah. Curah hujan tahunan  berkisar  pada  1.500–4.500  mm  dengan  curah tertinggi  terjadi  pada  November–April  akibat  pengaruh musim angin barat laut (MacKinnon et al . 1996). Curah hujan di wilayah Mahakam Tengah bervariasi antara 1.900– 2.500 mm. Wilayah pesisir Kalimantan Timur dikenal lebih kering daripada wilayah lainnya di Kalimantan (Toma et al . 2000).
Konseptualisasi Model yang dinamai Simulating Pathways to Sustainability in Indonesia (SimPaSI) ini menekankan pentingnya prinsip sistem keterwakilan.  Prinsip ini sangat diperhitungkan dalam konseptualisasi model (Gambar 2). Aspek keterwakilan biofisik diperhitungkan dalam model, seperti sifat-sifat bentang alam (antara lain lereng, tipe tanah, penggunaan  lahan),  flora  yang  relevan  dengan  mata pencaharian (antara lain pohon, buah-buahan, karet, rotan), serta fauna yang relevan dengan mata pencaharian (antara lain  lebah  madu,  ikan,  pesut,  rusa,  burung).  Dinamika berbagai variabel dan interaksi antar variabel yang diwakili oleh model disajikan dalam Gambar 2.
Selain variabel biofisik, variabel perilaku rumah tangga juga diwakili atau diperhitungkan dalam model ini. Respons rumah tangga terhadap variabel biofisik dan semacamnya (seperti kegiatan pemanenan) dan karenanya pengaruh atas macam  dan  variabel-variabel  biofisik  ditangkap  dan diperhitungkan kedalam model; rumah tangga tak hanya menerima bentukan dari lingkungan biofisik, tetapi juga dari pasar  (misal  permintaan  untuk  tenaga  kerja)  dan  dari pemerintah (misal  perubahan besar subsidi  bahan bakar minyak). Sebagaimana dijelaskan di bawah, populasi terbagi kedalam 19 macam tipologi yang masing-masing memiliki respons perilaku yang diasumsikan sama atas skenario yang diberikan.
Agent-based  Model  (ABM) ABM  merupakan  model komputasional  berbasis  agen  yang  membangun  dan mengkerangka  (to  frame)  keterwakilan  individu  secara tegas/eksplisit dan interaksinya dari segala macam entitas yang mungkin dari sebuah sistem yang dijadikan sasaran yang sedang dimodelkan (Gilbert 2008). Agen-agen dalam model  dapat  merepresentasikan  entitas  individu  atau
Gambar 1 Lokasi studi kasus.
G o v e r n m e n t M a r k e t 1 9   h o u s e h o l d   ty p e H o n e y   b e e F i s h D o l p h i n D e e r H o r n b e   I I T r e e F r u it   t r e e s R u b b e r R a t ta n L a n d s c a p e K a lim a n ta n   T im u r G a m b a r  2    K o n s e p t u a l i s a s i   m o d e l . JMHT Vol. XVI, (1): 41–52, April 2010
kelompok  layaknya  manusia  ( human )  dengan  berbagai tingkat kapasitas kognitif, dan  entitas lingkungan tanpa kognitif. Dengan dikembangkannya sistem keterwakilan semacam itu dari perspektif entitas-entitas individu sebagai wujud  konkret  penerapan  pendekatan bottom  up ,  ABM memungkinkan untuk menganalisis sebuah sistem evolusi dari interaksi lintas agen yang terus menerus (Testaftion 2002).
Seperti  dikemukakan  Deadman  (1999),  selain mendefinisikan  keseluruhan  perilaku,  dalam  ABM ditegaskan pula bahwa “ this overall behaviour emerges as a result of the actions and interactions of the individual agents ”.  Hal ini membuat pemodelan dengan ABM cukup efektif dalam menganalisis berbagai sistem adaptif yang rumit (Miller & Page 2008).
Rancangan  Model Pemodelan  berbasis  agen  menjadi sebuah  metodologi  yang  efektif  antara  lain  karena pembuatan keputusan individu harus disimulasikan dalam suatu  lingkungan  ekologi-sosial  yang  dinamis.  Model SimPaSI mendefinisikan individu-individu sebagai agen- agen  kognitif  dengan  sebuah  rentang  proses  pembuatan keputusan  sepanjang  tahun.  Setiap  individu  merupakan anggota sebuah rumah tangga, penduduk di sebuah desa. Berdasarkan  data  sistem  informasi  geografi  (SIG), kabupaten dipandang sebagai entitas, demikian pula dengan kecamatan dan desa. Data populasi kemudian digunakan untuk memetakan jumlah yang realistis dari individu untuk setiap desa.
Berdasarkan data-data demografi, berbagai individu ini dikelompokkan dalam rumah tangga. Data kemiskinan dan pendapatan  didistribusikan  untuk  membuat  indikator- indikator kemiskinan yang realistis untuk setiap desa. Dalam tahap ini, data hasil survei digunakan dalam menetapkan macam mata pencaharian. Kemudian, berdasarkan data hasil survei dan karakteristik rumah tangga, ditetapkan tipologi rumah  tangga  yang  bermanfaat  dalam  melihat  respon perilaku rumah tangga terhadap berbagai skenario.  Survei
yang dilakukan melibatkan 3.000 rumah tangga di seluruh wilayah  penelitian  yang  entitas  lingkungannya  paling relevan bagi masyarakat di wilayah tersebut. Elemen survei berbasis multikriteria ini menemukan bahwa ikan, madu, pesut, burung enggang, pohon,  buah-buahan, karet,  dan rotan merupakan komponen yang paling dominan.  Fungsi- fungsi respons ( response functions ) ekologi dikembangkan berdasarkan data terbaik yang tersedia.
Dari konsep model (Gambar 2) dikembangkan diagram UML ( Unified Modelling Language ) 1 untuk memastikan bahwa  berbagai  entitas  dikaitkan  dengan  desa-desa. Prinsipnya bahwa rumah-rumah tangga adalah entitas yang membentuk sebuah desa, yang pada gilirannya membentuk wilayah-wilayah. Pemanfaatan lahan dikaitkan dengan desa- desa dan divalidasi berdasarkan data SIG resmi. Berbagai en titas  flor a-fauna  yan g  berper an  sebagai  sumber pendapatan rumah tangga ditetapkan sesuai penggunaan lah an .    Per ubah an-perubahan   yan g  terjadi  dalam pemanfaatan sumber daya alam dan perolehan pendapatan oleh  rumah  tangga  didasarkan  kepada  tipologi  rumah tangga.
Survei  juga  mengidentifikasi  19  tipe  rumah  tangga menurut berbagai kondisi mereka, strategi mata pencaharian saat itu,  dan nilai-nilai yang mereka  anut. Diasumsikan bahwa keseluruhan rumah tangga melakukan hal yang sama untuk  alasan  yang  sama  dan  akan  berperilaku  sama. Sebanyak 540 wawancara dilakukan guna mengidentifikasi rumah tangga  yang merupakan perwakilan utama untuk setiap  klaster  rumah  tangga.    Aturan  respons  perilaku diidentifikasi untuk setiap skenario kebijakan, antara lain kebijakan yang terkait dengan kenaikan harga BBM.
Setelah tahap inisialisasi, semua individu memiliki mata pencaharian dan pendapatan tingkat rumah tangga yang dipetakan ke  dalam  desa.  Hal ini  didasarkan pada data terbaik yang tersedia. Bentangan alam tempat agen-agen ini beraktivitas juga ditetapkan berdasar data terbaik yang tersedia,  mencakup  pemanfaatan  lahan  saat  itu,  kondisi perairan, dan ketinggian.  Dalam skala mingguan, para agen
bergerak melalui urutan aktivitas dan pembuatan keputusan terkait mata pencaharian yang dalam model diformulasikan dalam berbagai response functions antara lain disajikan pada Tabel 1.
Pen dapatan   tiap  r umah   tan gga  dih itun g  den gan menjumlahkan mata pencaharian semua anggota keluarga yang  aktif.    Pada  setiap  akhir  minggu,  individu  yang melampaui ambang antara 40–60 tahun dianggap pensiun, tergantung macam mata pencaharian mereka. Untuk sektor pertambangan,  usia  pensiun  diasumsikan  antara  45–50 tahun, dan untuk HPH diasumsikan antara 50–55 tahun. Pada  awal  tah ap  berikutnya,  usia  dan   pendidikan diperbaharui. Pada tahap ini rumah tangga usia muda oleh model  diaktifkan  memasuki  usia  kerja.  Lalu,  intensitas pemanenan sumber daya alam dihitung lagi dan seterusnya. Saat sebuah skenario dijalankan (di- runs ), oleh model agen- agen   dibaca  sebelum  men geksekusi  macam  mata pencaharian dan respon perilaku mereka.
Antar muka Model SimPaSI ini dijalankan dalam Repast 3.    Repast  kependekan  dari Recursive  Porous  Agent Simulation Toolkit yang merupakan alat yang dipandang palin g  tepat  un tuk  ABM  dan   model-model  yan g mementingkan keutamaan prinsip representasi.
Model  interface  (Gambar  3)  menggambarkan  kriteria penilaian  yang  paling  penting  bagi  para  pemangku kepentingan  ( stakeholders ).  Label  awal  ( tab )  dari user interface merupakan  kategori  ’subsidi’  dan  ‘perizinan’. Penggguna dapat mensimulasi perubahan-perubahan atas harga-harga  bensin,  minyak  tanah,  listrik,  dan  gas  dan mengkombinasikan pengurangan subsidi berupa bantuan langsung tunai (BLT) kepada keluarga miskin. Berbagai perubahan pada antar-muka pengguna grafis ( graphical user interface , GUI) dapat diamati langsung (Gambar 4).
Dalam sisi ‘perizinan’, pengguna dapat mensimulasikan jumlah  HPH  dan  jatah  tebang  tahunan  (AAC)  bagi keseluruhan izin yang ada. Hal yang sama berlaku terhadap
Gambar 3  Antar-muka grafis (GUI) untuk Model SimPaSI.
Tabel 1  Contoh beberapa fungsi respons dalam ABM SimPaSi
Mata pencaharian Fungsi respons Nelayan, besar tangkapan ikan fishCatch t = Random (0.8;1)  fishstock / numberFishermen with fishStock t = fishStock t-1 .(1-0.04  deforestationArea ) and fishStock 0 = 1,989,000
Petani madu, jumlah madu terkumpul
honeyQuantity t = Random (0.8;1)  honeyProduction / numberHoneyHouseholds
Petani rotan, jumlah rotan terkumpul
rattanQuantity t = rattanProduction t /(5  25) kg per person
Pemburu, jumlah rusa yang didapat
deerQuantity t = Random (0.4;0.7)  deerPopulation
Sumber: Smajgl  (2009).
konsesi pertambangan, izin perikanan pantai, izin konversi lahan, termasuk penetapan areal khusus (satuan: hektar) bagi penggunaan lahan baru di tingkat kecamatan. Label-label lain memungkinkan pengguna melakukan modifikasi atas asumsi demografis dan kondisi perubahan iklim.
Hasil digambarkan pada skala desa lengkap dengan indikator warna. Tingkat kemiskinan diukur dalam rataan pendapatan  rumah  tangga  (Gambar  4  A)  yang  juga ditunjukkan  secara  grafis  (Gambar  4  B).    Perkiraan kehilangan hutan digambarkan dalam Gambar 4 C, yang juga digambarkan secara grafis (Gambar 4 D). Curah hujan ditunjukkan dalam Gambar 4 E,  risiko aliran air ditunjukkan dalam Gambar 4 F, dan tingkat erosi ditunjukkan dalam Gambar 4 G.

## Hasil  dan  Pembahasan
Deskripsi acuan dasar dan skenario Simulasi mencakup 2 acuan dasar dan 3 skenario. Kata ’acuan dasar’ dipilih karena situasi dari analisis perbandingan ini telah lampau. Kata ’skenario’ berkaitan terutama dengan berbagai putusan masa depan.  Harga-harga bahan bakar minyak (BBM) naik secara  substansial  karena  kebijakan  pemerintah  untuk mengurangi subsidi BBM per 1 Oktober 2005. Harga bensin naik sebesar 87,5% dan harga minyak tanah naik sebesar 186%.  Gambar  5  memperlihatkan  bahwa  harga-harga minyak  bergejolak  selama  2007  dan  pada  tengah  tahun pertama 2008 sampai pada tingkatan yang menyebabkan hambatan penting bagi Anggaran Pendapatan dan Belanja Negara  (APBN).  Pemerintah  kemudian  memutuskan
Gambar 4  Contoh visualisasi hasil simulasi dalam bentuk peta dan grafis.
D B A C E G F
Gambar 5  Harga minyak mentah harian (WTI dan Brent) dalam USD/barel.
mengurangi subsidi BBM kedua kalinya efektif mulai 1 Juni 2008  dengan  kenaikan  harga bensin  sebesar  27,5%  dan harga  minyak  tanah  sebesar  15%.  Untuk  mengurangi dampak kenaikan ini pada kemiskinan, setiap rumah tangga miskin menerima bantuan langsung tunai (BLT) sebesar Rp300.000 per kuartal. Acuan dasar pertama adalah situasi sebelum kenaikan BBM kedua yang disebut dengan “tanpa perubahan 2008” (no change 2008).  Sementara acuan dasar kedua  mencerminkan  kenaikan  harga  BBM  kedua  yang dilabeli  “dengan  perubahan  2008”  (with  change  2008). Perbandingan antara kedua acuan dasar ini memungkinkan untuk  menganalisis pengaruh  kebijakan kenaikan  harga BBM 1 Juni 2008.
Hasil-hasil  simulasi  tidak  mengutamakan  tingkat ketelitian,  tapi  lebih  difokuskan  untuk  membuktikan hubungan  sebab-akibat  utama  dari  sebuah  sistem  yang begitu  kompleks.  Dengan  begitu,  hasil  harus  dipahami sebagai gambaran pengaruh relatif dari berbagai pengungkit, seperti subsidi BBM, pada indikator, misalnya kemiskinan. Den gan   kata  lain,  hasil  ter sebut  memperlihatkan perbandingan,  misalnya  antara  pengaruh  pengurangan subsidi BBM sebesar 27,5% dengan pengurangan sebesar 17,1  %.  Perbandingan  itu  untuk  meramalkan  (situasi) hubungan   antar a  berbagai  pilih an   ini,  dan  bukan memprediksi ketelitian hasil/dampak dari setiap skenario yang diujikan.  Dari hasil ini selanjutnya diidentifikasi (a) pengungkit kritis bagi sejumlah indikator seperti kemiskinan dan  deforestasi,  dan  (b)  tingkatan  dimana  berbagai pengungkit ini memberikan kontribusi terbaiknya dalam menemukan  sebuah  lintasan  menuju  pada  kelestarian. Keseluruhan hasil ini hanya untuk kasus Kalimantan Timur bukan untuk keseluruhan Indonesia.
Sebagaimana disajikan dalam Gambar 5, harga minyak mentah dunia telah turun sejak 3 Juli 2008. Ini memicu diskursus tentang pengurangan harga BBM dalam negeri. Pemerintah kemudian membahas 3 pilihan yang dijadikan skenario  dalam  simulasi  ini  berupa  pengurangan  harga bensin per liter sebesar Rp500 (down 500), Rp1.000 (down 1.000), dan Rp1.500 (down 1.500). Keseluruhan skenario mengasumsikan harga minyak tanah stabil dan karenanya pembayaran BLT (dapat) dihentikan pada 1 Januari 2009. Keseluruhan 3 skenario ini akan dibandingkan dengan acuan dasar kedua. Indikator yang dipilih adalah jumlah orang di bawah garis kemiskinan (Rp42.500 orang -1 minggu -1 ) dan laju deforestasi.
Ketidakpastian akan nilai untuk berbagai parameter input, terutama karena kualitas dan ketersediaan data yang ada, diatasi dengan penetapan rentang nilai dengan sebaran yang memadai. Artinya, setiap run (menguji skenario dalam model) menghasilkan hasil yang berbeda. Pengujian awal menduga bahwa setelah kira-kira 35 run s baik nilai ekstrim mapun nilai rataan tidak berubah secara nyata. Namun, untuk menghasilkan  berbagai  perbandingan  dan  untuk  lebih mengeliminasi ketidakpastian pada setiap kasus pengujian dilakukan sebanyak 50 runs .
Perbandingan antar acuan-dasar Perbedaan antara kedua acuan dasar mencerminkan keputusan yang dibuat pada Juni 2008 untuk mengurangi subsidi BBM dan mengenalkan BLT bagi rumah tangga miskin. Karenanya, acuan dasar pertama disebut sebagai “tanpa perubahan 2008” (no change 2008) dan acuan dasar kedua disebut “dengan perubahan 2008” (with change 2008). Dalam kedua kasus digunakan periode simulasi 1 Januari 2006–31 Desember 2010.
Acuan dasar “dengan perubahan 2008” memungkinkan untuk mengidentifikasi pola-pola penting untuk deforestasi dan dinamika kemiskinan. Gambar 6 menunjukkan bahwa jumlah orang di bawah garis kemiskinan berfluktuasi dalam pola  yang  begitu  teratur.  Garis  dengan  tanda  +  diujung mengindikasikan situasi tanpa perubahan apapun  dalam hal subsidi BBM(“tanpa perubahan 2008”). Keteraturan dari pengurangan kemiskinan didasarkan kepada musim basah dan tergantung pada kegiatan pemanenan yang memastikan adanya peningkatan aliran kas ( cash flow ) dan karenanya ada pengurangan kemiskinan musiman. Ini mencakup mata- pencaharian seperti padi huma, buah-buahan, dan rotan. Pola musiman ini merupakan ciri bagi kedua acuan dasar dan ketiga skenario. Berbagai fluktuasi ini tidak akan terjadi bila  per ilaku  men gh emat  dar i  rumah   tan gga dipertimbangkan dalam rancangan model. Namun karena ketiadaan data terkait hal ini, data kemiskinan yang disajikan dalam analisis ini akhirnya didasarkan pada aliran kas rumah tangga.
Tampak pula bahwa rataan jumlah orang miskin tetap stabil di antara dua tahap musim yang berbeda. Dalam tahap kedua, jumlah ini mulai meningkat pada Oktober 2006– Mar et  2008.  Hal  in i  disebabkan  pen guran gan  laju penebangan kayu akibat luas konsesi HPH berkurang dan kesempatan  kerja  sektoral  menurun.  Di  samping  itu, pertumbuhan populasi berkontribusi dalam meningkatkan tingkat kemiskinan. Bagian ini sengaja dihapus, karena tidak perlu terlalu detail dalam menjelaskan fluktuasi perubahan.
Dengan  mempertimbangkan  rentang  nilai  untuk berbagai parameter input yang tidak pasti, jumlah orang miskin bervariasi pada 886.375–1.100.676 untuk simulasi Desember 2010 (Gambar 7). Keseluruhan angka-angka yang ditunjukkan di bawah ini merepresentasikan hasil bersih dari beberapa dinamika, mencakup:
1 Kenaikan kemiskinan sebagai akibat dari penurunan tangkapan ikan karena meningkatnya sedimentasi. 2 Perubahan pendapatan dan mata pencaharian akibat ketersediaan sumber daya alam 3 Perubahan kebijakan BLT.
4 Perubahan-perubahan akibat pertumbuhan populasi.
5 Lintas hubungan antara sumber daya alam, misal madu dan areal hutan.
6 Perubahan dalam pasar tenaga kerja akibat perubahan hak akses, misal konsesi HPH.
Acuan dasar kedua ini disebut sebagai “dampak Juni 2008” karena mempertimbangkan keputusan subsidi BBM yang  diberlakukan  Juni  2008.  Dengan  membandingkan
kedua acuan  dasar ini dimungkinkan  untuk  melakukan analisis  retr ospektif  (=melih at  ke  belakang)  dar i kemungkinan  dampak  keputusan  Juni  2008  pada  angka kemiskinan dan deforestasi di beberapa bagian Kalimantan Timur.. Gambar 6 memperlihatkan untuk periode 1 Januari 2006–31 Mei  2008 dengan trend hasil yang sama untuk kedua acuan-dasar. Hal ini menunjukkan, bahwa jumlah eksekusi ( runs ) telah mampu mengeliminir dampak dari pengaruh acak karena nilai parameter input yang tidak tentu.
Pada  Juni  2008  perubahan  subsidi  BBM  memicu perbedaan nyata antara kedua acuan dasar. Jumlah penduduk di bawah garis kemiskinan turun sebanyak 5,4% (53,373 orang).  Dari  tingkat  kemiskinan  selama  periode  panen pengaruh ini lebih rendah, hanya 46.800 orang terangkat ke atas garis kemiskinan. Ini mengindikasikan bahwa sekitar 6.500  or an g  pen duduk  dapat  melampaui  gar is
Gambar 6  Rataan jumlah orang miskin untuk kedua acuan dasar.
Gambar 7  Nilai batas atas ( max ) dan bawah ( min ) kemiskinan untuk kedua acuan dasar.
kemiskinannya dengan usaha sendiri berupa pemanenan buah-buahan dan pemungutan rotan.
Gambar   7  memper lihatkan   sebuah   visualisasi representasi dari ketidaktentuan yang ada dalam analisis nilai-nilai rataan. Batas atas dan batas bawah dari rentang hasil untuk “tanpa perubahan 2008” dan “dengan perubahan 2008” terlihat pada gambar ini.  Untuk “tanpa perubahan 2008”, rentang hasil mengecil dalam merespons kebijakan. Artinya,  keseluruhan  ketidaktentuan  berkurang.  Jumlah orang miskin maksimum menurun sebesar sekitar 103.000 orang, sementara batas bawah kurang terpengaruh dengan menurunnya 54.000 orang miskin.
Pen gur an gan   h utan   dih itun g  dalam  km 2 d an diakumulasi dari hari pertama simulasi dilakukan. Gambar 8 memperlihatkan pola umum pengurangan hutan, yang dimulai dengan kurva yang tajam.  Kurva ini menunjukkan bahwa tingkat penebangan yang terjadi telah melebihi laju
Gambar 8  Akumulasi rata-rata hutan yang dibalak.
Kedua garis berhimpit
Gambar 9  Hasil-hasil simulasi max dan min untuk kedua acuan dasar.
Kedua garis, baik max dan min berhimpit
Gambar  10  Hasil  simulasi  rataan  kemiskinan  untuk  acuan  dasar  ”dengan  perubahan  2008”  dan  skenario pengurangan  bensin  berturut-turut  Rp500,  Rp1.000,  dan  Rp1.500  (periode  1  Juni  2008–31 Desember 2010).
Gambar 11  Dampak atas rata-rata jumlah penduduk miskin, kasus ”dengan perubahan 2008” dibandingkan ketiga skenario penurunan harga bensin (Jan 2009–Des 2010).
Gambar  12    Rentang  penduduk  miskin  untuk  acuan  dasar  “dengan  perubahan  2008”  dan  ketiga  skenario pengurangan harga bensin (1 Juni 2008–Des 2010).
Gambar  13    Hasil  rata-rata  luas  deforestasi  untuk  acuan  dasar  “dengan  perubahan  2008”  dan  ketiga skenario penurunan harga bensin (1 Jun 2008–31 Des 2010).
Keseluruhan garis berhimpit
pertumbuhan  ulang  alami  hutan.  Selain  itu,  kegiatan penambangan yang telah mendapat izin dan membutuhkan penebangan  habis,  berkontribusi  dalam  mempercepat pengurangan luas hutan. Sejak September 2006 tebang habis yang  disebabkan  kegiatan  pertambangan  menurun  dan konsesi  HPH  mulai  mengalami  berbagai  pembatasan, sementara  laju  pertumbuhan  ulang  hutan  ’membatasi’ kegiatan   pembalakan   di  ban yak  tempat.    Hal  in i menyebabkan kurva mendatar. Pada akhir horizon 5 tahunan dari berbagai simulasi ini, pola kurva tersebut mendatar. Lebih  lama  simulasi  dilakukan  menunjukkan  sebuah penurunan  tingkat  pembalakan  yang  kemudian  diikuti peningkatan yang siklis dari tingkat pembalakan itu setelah ada pertumbuhan ulang alami hutan yang memproduksi cukup kayu bulat. Namun, angka yang ditunjukkan baru mencakup  aktivitas  pembalakan  skala  kecil,  belum mencakup  kegiatan  pembalakan  skala  besar  dan  belum mempertimbangkan adanya perluasan hutan tanaman.
Gambar  8  memperlihatkan  dua  acuan  dasar  yang hampir  identik,  yang  mengindikasikan  bahwa tidak  ada pengaruh dari kebijakan Juni 2008 pada kehilangan sumber daya hutan. Ini ditandai dengan berhimpitnya kedua garis dengan trend serupa.
Berbagai nilai ekstrim seperti ditunjukkan pada Gambar 9 sangat mirip dengan perbedaan 220 km 2 antara hasil-hasil simulasi tertinggi dan terendah. Perbedaan antara kedua acuan dasar ini begitu rendah, rataan deforestasi untuk kasus “tanpa perubahan 2008” lebih tinggi sekitar 16 km 2 .
Pada  tahap  ini,  berbagai  simulasi  memperlihatkan bahwa kebijakan Juni 2008 hampir tidak berpengaruh pada deforestasi, tetapi berpengaruh kepada kemiskinan (jumlah penduduk di bawah garis kemiskinan turun sebesar 5.4%). Menariknya, dalam periode-periode dimana ada tambahan pendapatan dari memanen buah-buahan, rotan dan padi, pengaruh terhadap kemiskinan akibat kebijakan itu lebih rendah.
Perbandingan  skenario Gambar  10  memperlihatkan jumlah rata-rata penduduk di bawah garis kemiskinan untuk periode  Juni  2008–Desember  2010.  Asumsinya  adalah bahwa  un tuk  ketiga  skenario,  pen gurangan   h arga diberlakukan  pada  Desember  2008,  sementara  BLT dihentikan Juni 2009.
Pada periode Desember 2008–Juni 2009 ini dianalisis pengaruh perubahan harga bensin, sementara diatas titik ini (setelah   Juni  2009)  dilakukan   an alisis  pen gar uh pemberhentian BLT itu. Sama dengan hasil kedua acuan dasar, rendahnya angka kemiskinan dalam periode musim panen dapat diidentifikasi pada periode Desember–Maret pada 2009 dan 2010. Selain dari kesamaan pola, beberapa perbedaan dapat diamati. Dibandingkan dengan acuan-dasar “dengan  perubahan  2008”,  pengurangan  harga  bensin sebesar  Rp500  menurunkan  rataan  jumlah  penduduk  di bawah garis kemiskinan sebesar 1,8–3,6% untuk minggu- minggu di luar musim panen, dan sebesar 3,2–4,2% untuk minggu-minggu selama musim panen. Pengurangan sebesar
Rp1.000 menyebabkan penurunan  berturut-turut  sebesar 1,6–3,9% dan  3,6–5,2%.  Sementara  pengurangan harga bensin sebesar Rp1.500 menyebabkan penurunan indikator kemiskinan ini berturut-turut sebesar 1,2–3,4% dan 3,2– 4,6% (Tabel 2).
Tabel 2  menunjukkan penurunan angka kemiskinan yang terus berkurang dan peningkatan level ketidakpastian (akibat meningkatnya rentangan).  Perubahan dari Rp1.000 ke  Rp1.500  bahkan  mungkin  akan  berpengaruh  lebih merugikan,  misalnya  penurunan  (angka)  pengurangan kemiskinan.  Ini  disebabkan  oleh  pengaruh  BBM  atas berbagai mata pencaharian tertentu.  Misalnya, madu adalah barang bernilai tinggi, sedangkan biaya BBM merupakan faktor biaya dalam proses pengambilan keputusan dalam pengumpulan  madu.  Bila  harga-harga  BBM  tur un kemun gkinan  akan  lebih  ban yak  orang  pergi  dan mengumpulkan  madu,  yang  akan  mengurangi  hasil  per individu. Berbagai pengaruh yang serupa dapat dijumpai juga pada penangkapan ikan. Namun, berbagai respons itu tidak bersifat linear.
Ringkasnya, berbagai hasil simulasi ini membuktikan, bah wa  den gan   ren dah n ya  dampak  dari  tambahan peningkatan dari Rp500 ke Rp1.000 dan dari Rp1.000 ke Rp1.500 kemungkinannya bahwa keputusan yang paling efisien adalah pengurangan harga bensin sebesar Rp500. Pengurangan  lebih besar  dari  angka  ini  memungkinkan untuk pengurangan angka kemiskinan secara absolut, tetapi mengikuti  respons  yang  tidak  linear  dengan  tingkat pengembalian yang menurun.
Juni  2009  BLT  dihentikan  untuk  ketiga  skenario. Skenario pengurangan harga bensin mendorong berbagai angka kemiskinan  di bawah  tingkat  “dengan perubahan 2008”, penghentian BLT mendorong angka-angka itu diatas tingkat “dengan perubahan 2008” sebagaimana tampak pada Gambar 10. Sementara pengaruh mingguan untuk rataan kemiskinan berfluktuasi, rataan jumlah orang di bawah garis kemiskinan untuk keseluruhan 78 minggu setelah keputusan ini diterapkan sebesar kira-kira 1,8% lebih rendah untuk skenario “down 500” dan “down  1.000” daripada untuk kasus  acuan-dasar  “dengan  perubahan  2008”.  Skenario “down 1.500” sekitar 2,6% di atas kasus acuan dasar ini. Gambar 11 memperlihatkan variasi mingguan untuk ketiga skenario dan mengindikasikan bagaimana kedua kebijakan makr o  kemun gkin an   mempen gar uh i  angka-an gka kemiskin an .  BLT  memiliki  pen gar uh   kuat  dan memperlihatkan satu peningkatan mendadak atas angka kemiskinan sebesar 4,8% (down 500), 4,5% (down 1.000), dan 32% (down 1.500).
Gambar 12 menunjukkan rentang hasil-hasil simulasi. Nilai-nilai  dari  acuan  dasar  “dengan  perubahan  2008” bervariasi rata-rata dari -16% (batas bawah) sampai +13% (batas atas). Demikian pula, hasil-hasil dari ketiga skenario. Hasil  simulasi  dengan  skenario  “down  500”  bervariasi antara  -13%  sampai  +15%. Rentang  dari hasil  skenario “down 1.000” dan “down 1.500” menyimpang dari rata-
rata mereka berturut-turut sebesar -14% sampai -12% dan -12% sampai +5%. Berbagai nilai ini menunjukkan bahwa konsolidasi ketidaktentuan dari berbagai hasil ini secara statistik nyata dan berjumlah dengan rentang yang absolut dari 140.000–210.000 orang. Ini mengurangi kemampuan untuk mengembangkan berbagai rekomendasi dengan nilai- nilai absolut. Sebaliknya, berbagai pengaruh relatif harus dianalisis.  Hal  ini  juga  menekankan  kebutuhan  untuk mempertajam  beberapa  rentang  ketidaktentuan  dengan memanfaatkan data yang lebih baik. Ini mencakup banyak hal, mulai dari curah hujan harian sampai pada harga-harga komoditas khas desa.
Gambar 13 memperlihatkan kesamaan pengaruh atas tingkat deforestasi untuk acuan dasar dan ketiga skenario. Hasil  simulasi  menegaskan  bahwa  pendorong  utama deforestasi  tidak  merespons perubahan  yang dikerangka dalam berbagai skenario ini. Ini tidak berarti bahwa di luar berbagai  perubahan  politis  ini  terdapat  ambang  batas berbagai  dinamika  deforestasi  yang  berubah  secara mendadak.  Di  samping  itu,  hasil  simulasi  ini  belum memungkinkan untuk (memperhitungkan) kegiatan ilegal pada skala besar.
Singkatnya, penambahan tingkat pengurangan harga bensin  sebesar Rp500  cenderung  memiliki  – relatif  atas in vestasi  (pemer in tah )  –  pen gar uh   terbesar   pada pengurangan angka kemiskinan, antara lain karena berbagai pen gembalian   margin al  (dar i  setiap  pen ambah an pentingkatan harga) tampak menurun begitu kuat. Sementara deforestasi tetap hampir tidak berubah.

## Kesimpulan
Hasil-hasil simulasi memastikan bahwa kebijakan Juni 2008 (yang dikenal secara politis sebagai penurunan harga BBM)  hampir  tidak  berpengaruh  kepada  deforestasi. Kebijakan ini menurunkan jumlah orang miskin sebesar 5,4% (sekitar 53.000 orang) yang kebanyakan tinggal di dalam  dan  di  sekitar  hutan.  Karena  ada  pendapatan musiman, dampak akibat kebijakan ini secara periodik lebih rendah sebesar rata-rata 6.500 orang. Selama masa panen banyak rumah tangga mampu meningkatkan pendapatannya ’sendiri’ di atas garis kemiskinan. Fluktuasi musiman ini dapat membantu mengoptimalkan pendanaan publik dengan menyebarkannya  dalam  periode  yang  lebih  panjang, termasuk  kemungkinan  menghentikan  sementara  BLT selama periode panen misalnya, karena terjadi pengurangan kemiskinan dengan sendirinya pada periode ini.  Kecilnya
Tabel 2  Dampak pengurangan harga bensin atas kemiskinan (Des 2008–Jan 2009)
Skenario besar pengurangan harga bensin Dampak atas jumlah penduduk di bawah garis kemiskinan dibandingkan atas acuan dasar ”dengan perubahan 2008”) Rp500 Rp1.000 Rp1.500 Di luar musim panen 1,8–3,6% Rataan: 2,5% 1,6–3,9% Rataan: 2,9% 1,2–3,4% Rataan: 2,3% Selama musim panen 3,2–4,2% Rataan: 3,6% 3,6–5,2% Rataan: 4,2% 3,2–4,6% Rataan: 3,6%
respons atas deforestasi dalam berbagai simulasi model ini menegaskan bahwa pendorong dominan  dari deforestasi adalah kegiatan-kegiatan  pembalakan dan pertambangan (skala besar), dan juga secara potensial berbagai kegiatan ilegal. Berbagai kegiatan skala besar dan ilegal ini belum diperhitungkan sama sekali di dalam model. Pertambangan dan  operasi  pembalakan  skala  kecil  telah  dimodelkan berdasarkan masukan pakar. Berbagai hasil simulasi model ini  mempertegas  berbagai  kekuatan  pendorong  bagi deforestasi ini dan menunjukkan bahwa perubahan harga BBM yang terkait erat dengan pembalakan skala kecil tidak memperlihatkan perbedaan yang berarti. Dengan demikian, belum  ada  implikasi  yang  berarti  bagi  kehutanan  dan manajemen hutan khususnya, akibat penerapan kebijakan non-kehutanan ini. Ini dimungkinkan, karena keterbatasan model yang untuk saat ini (versi 2009) baru mengakomodasi aktivitas  kehutanan  skala  kecil.    Terkait  kebijakan pengurangan harga bensin, berbagai hasil simulasi model menunjukkan bahwa pengurangan sebesar Rp500 dipandang lebih efektif, terutama dalam mengatasi angka kemiskinan.

## Daftar  Pustaka
Carlin GD et al . 2007. Using a catchment contour approach for  simulating  ground  and  surface  water  behaviour within  agent-based  modelling  platforms.  Di  dalam: ModSim2007 Christchurch, New Zealand.
Christensen MS. 1992. Investigations on the Ecology and Fish Fauna of the Mahakam River in East Kalimantan (Bor n eo),  In don esia. Internationale  Revue dergesamten  Hydrobiologie  und  Hydrographie 77:593–608.
Cook FJ, Carlin GD, Hartcher MG. 2007a. Groundwater Model for Agent Based Modelling Brisbane: CSIRO Land and Water.
Cook FJ, Carlin GD, Hartcher MG. 2007b. Water Balance Model for Agent Based Modelling Brisbane: CSIRO
Land and Water.
Deadman  P.  1999.  Modelling  individual  behaviour  and group  performance  in  an  intelligent  agent-based simulation of the tragedy of the commons. Journal of Environmental Management 56:159–172.
Gilbert  N.  2008. Agent-based  models .  (vols.  153)  Los Angeles: SAGE Publications.
Holland  JH.  1992. Adaptation  in  Natural  and  Artificial Systems: An Introductory Analysis with Applications to  Biology,  Control  and  Artificial  Intelligence . Cambridge: MIT Press.
Holland JH, Miller JH. 1991. Artificial adaptive agent in economic theory. American Economic Review 81:365– 370.
MacKinnon K, Hatta G, Halim H, Mangalik A. 1996. The Ecology  of  Kalimantan .  (vols.  3)  Oxford:  Oxford University Press.
Miller JH, Page SE. 2008. Complex Adaptive Systems: An Introduction to Computational Models of Social Life . Princeton and Oxford: Princeton University Press.
Tesfatsion   L.  2002.  Agen t-Based  Computation al Economics:  Modelling  Economies  as  Complex Adaptive  Systems.  Department  of  Economics,  Iowa State University.
Toma  T,  Marjenah,  Hastaniah.  2000.  Climate  in  Bukit Soeharto,East  Kalimantan.  Di  dalam:  Guhardja  E, Fatawi M, Sutisna M, Mori T, Ohta S, editor. Rainforest Ecosystems  of  East  Kalimantan. London:  Springer. hlm13–25.