## ANALISIS DEFORESTASI MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK MODEL DI TAHURA SEKITAR TANJUNG PROVINSI JAMBI

## Deforestation in Tahura Sekitar Tanjung Province Jambi
Indri Febriani a , Lilik Budi Prasetyo b , Arya Hadi Dharmawan c
a Program Studi Ilmu Pengelolaan Sumberdaya Alam dan Lingkungan, Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680  indrifebriani2@gmail.com b Departemen Konservasi Sumberdaya Hutan dan Ekowisata, Fakultas Kehutanan, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680.
c Departemen Komunikasi Pengembangan Masyarakat, Fakultas Ekologi Manusia, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680.
Abstract. Deforestation cause damage to the environment, climate change and greenhouse gas emissions. Deforestation in Tahura was caused by ilegall logging and forest fire. To reduce deforestation and greenhouse gas emissions, Tahura can participate in REDD+ scheme. REDD+ scheme is a scheme to reduce emissions from deforestation and forest degradation and provide incentives if it is able to reduce emissions. Related to REDD+ was required information on forest cover change (deforestation) and predictions. The method that used in the deforestation analysis, namely logistic regression. This study shows that forest cover in Tahura has changed from 2000 to 2015. Changes in forest cover into a bush is the biggest change with a percentage of 71%. Factors which is tested in logistic regression method i.e. the distance from the road, the distance from the river, the distance from the plantation and total population. Based on the prediction of deforestation, forest area that deforested amount of 103 ha in 2030.
Keywords: Deforestation, logistic regression, tahura sekitar tanjung,
(Diterima: 01-04-2017; Disetujui: 13-06-2017)

## 1. Pendahuluan
Deforestasi  merupakan perubahan secara permanen dari  areal  berhutan  menjadi  tidak  berhutan  yang diakibatkan oleh manusia (Permenhut, 2009). Deforestasi  adalah  salah  satu  penyebab  utama kerusakan  lingkungan  dan  dapat  disebabkan  faktor manusia serta dapat menyebabkan terjadinya perubahan iklim yaitu kekeringan berkepanjangan dan distribusi curah hujan yang tidak memadai tidak teratur dan  tidak  rata  (Ghebrezgabher,  2016).  Disamping  itu, Deforestasi  memiliki  dampak  terhadap  kehilangan spesies  dan  berkontribusi  dalam  menyumbang  emisi karbon  (Rosa,  2016).  Deforestasi  menyumbang  17% total  emisi  global  yang  dihasilkan  oleh  aktivitas manusia  (IPCC,  2007).  Dan  perubahan  tutupan  hutan dapat meningkatkan frekuensi banjir (Tarigan, 2016).
Penyebab terjadinya deforestasi dibagi menjadi dua yaitu  penyebab  terdekat  ( proximate  or  direct  drivers ) dan penyebab  yang  mendasari ( underlying or  indirect drivers ).  Penyebab  terdekat  ( proximate  or  direct drivers )  dari  deforestasi  dan  degradasi  hutan  adalah aktivitas  manusia  dan  tindakan  yang  berdampak langsung  terhadap  tutupan  hutan  dan  menghasilkan hilangnya stok karbon. Contoh dari penyebab terdekat ( proximate  or  direct  drivers )  adalah  lahan  pertanian, dimana  lahan  pertanian  menjadi  penyebab  terdekat yang  diperkirarakan  sekitar  80%  dari  terjadinya deforestasi  di  seluruh  dunia,    infrastruktur,  ekstraksi kayu,  kegiatan logging (penebangan),  pengumpulan kayu bakar . penyebab yang mendasari (underlying or
indirect  drivers)  merupakan  interaksi  kompleks  dari sosial,  ekonomi,  politik,  budaya  dan  proses  teknologi yang dapat mempengaruhi penyebab terdekat sehingga menyebabkan  deforestasi  atau  degradasi  hutan. penyebab  yang  mendasari  dari  deforestasi  dan degradasi  hutan  antara  lain  internasional  (pasar,harga barang),  nasional  (pertumbuhan  penduduk,politik nasional,  kebijakan  dan  keadaan  lokal  (nafkah  hidup, kemiskinan) (Kissinger et al. , 2012)
Deforestasi di Tahura Sekitar Tanjung yang terletak di Provinsi Jambi terjadi  melalui perambahan  liar dan kebakaran  hutan  (Dishut  Provinsi  Jambi,  2014). Deforestasi ini membuat kondisi Tahura memprihatinkan. Kondisi lahan kritis di Tahura seluas 18,600 ha, dimana 10,000 ha dari luas tersebut berada dalam  kondisi  sangat  kritis  (tidak  ada  tegakan  dan hanya  semak  belukar)  setelah  mengalami  kebakaran (Nurjanah et al. , 2013).
Untuk  menekan  deforestasi  dan  mengurangi  emisi deforestasi,  Tahura  dapat  ikut  serta  dalam  skema REDD+.  Skema  REDD+  merupakan  skema  untuk mengurangi emisi dari deforestasi dan degradasi hutan. REDD+ tidak hanya mengurangi emisi dari deforestasi dan  degradasi  namun  juga  memberi  imbalan  jika mampu  menurunkan  emisi.    (Angelsen,  2010;  Satgas REDD+, 2013).
Untuk  memperoleh  dana  dari  REDD+  perlu mengembangkan  salah  satu  elemen  REDD  +  yaitu FREL ( Forest reference emission level ). Dimana FREL digunakan  sebagai  keperluan  pembayaran  atas pelaksanaan REDD+ (UNFCC, 2010). Informasi yang
penting  dalam  pembangungan  FREL  adalah  data historis,  pola  perubahan  hutan,  dan  penyebab  yang mendasari dari deforestasi (Kissinger et al ., 2012).
Salah satu cara dalam menganalisis pola perubahan hutan  (deforestasi),  memprediksi  deforestasi,  dan menguji faktor yang menyebabkan terjadinya deforestasi dapat menggunakan metode regresi logistik. Regresi  logistik  merupakan  teknik  yang  telah digunakan  untuk  membangun  model  spasial  dan menganalisis  deforestasi  (Prasetyo,  2009;  Wyman, 2010; Arekhi, 2011; Setiawan, 2015). Regresi logistik digunakan  dengan  tujuan  untuk  menilai  tingkat pengaruh dari peubah penjelas/peubah bebas terhadap perubahan hutan dan untuk memprediksi kemungkinan terjadinya  deforestasi  (Kumar et  al. ,  2014).  Faktor- faktor  penyebab  deforestasi  yaitu  penyebab  terdekat dan  penyebab  yang  mendasari  terjadinya  deforestasi menjadi peubah bebas dari sebuah model spasial pada regresi logistik (Prasetyo, 2009; Wyman, 2010; Arekhi, 2011;  Setiawan,  2015).  Faktor  deforestasi  yang disebabkan  oleh  aktivitas  manusia  dipengaruhi  oleh peubah-peubah  dari  faktor  terdekat  antara  lain  jarak hutan  dari  jalan  (aksesbilitas),  jarak  dari  pemukiman
dan  pusat-pusat  pemukiman,  serta  infrastruktur transportasi berupa jalan dan jaringan sungai (Geist dan Lambin,  2002).  Sehingga  dengan  analisis  deforestasi menggunakan  regresi  logistik  diharapkan  dapat memberi  informasi  mengenai  lokasi  yang  diprediksi mengalami deforestasi dan luas deforestasi di Tahura Tujuan  dari  penelitian  antara  lain  1)  untuk menganalisis  perubahan  tutupan  hutan,  2)  menguji faktor  berpengaruh  terhadap  terjadinya  deforestasi,  3) memprediksi  terjadinya  deforestasi  dimasa  yang  akan datang
2. Metodologi

## 2.1. Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  Tahura  Sekitar  Tanjung dengan  luas  areal  21,160  Ha.  Secara  administratif Tahura  Sekitar  Tanjung  terletak  di  Kabupaten  Muaro Jambi  dan  Kabupaten  Tanjung  Jabung  Timur. Penelitian dilakukan mulai bulan Agustus 2015 sampai Oktober  2016.  Peta  daerah  penelitian  disajikan  pada Gambar 1.
Gambar 1. Lokasi Penelitian

## 2.2. Data yang digunakan
Peralatan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  (1).  Seperangkat  komputer  dengan  perangkat lunak  ArcGIS  10.1,  Erdas9.1,  SPSS,  Microsoft  excel dan Microsoft Office (2) GPS.
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dibagi kedalam  2  kelompok  yaitu  1)  data  satelit,  2)  data pendukung.Data satelit  meliputi data citra tahun 2000 landsat
5 dengan scene id:
LT512506120002555BKT00,  tahun  2009    landsat  5
dengan  scene  id:  LT51250612009151BKT01  dan tahun 2015 landsat 8 dengan scene id: LC81250612015184LGN00  yang didownload melalui www.usgsgovis.gov. Data pendukung antara lain  data ground  check  dan  data  dari google  earth untuk  kelas tutupan lahan, batas administrasi desa di sekitar Tahura Sekitar  Tanjung. Ground  check berbentuk  data  point yang  dikumpulkan  menggunakan  GPS  pada  bulan Agustus. Titik groundchek digunakan sebagai referensi (panduan) dalam melakukan training area pada masing- masing kelas tutupan lahan.
2.3. Metode Analisis Data

## a. Peta penutupan Lahan
Peta  penutupan  lahan  dibangun  berdasarkan  data citra  satelit  multiwaktu  yaitu  2000,  2009  dan  2015. Data  diproses  menggunakan  Erdas  9.1  untuk layer stacking ,  pemotongan  citra  ( subset )  citra  berdasarkan Area  of  Interest (AOI),  klasifikasi  supervised  dam akurasi  assesment.  Klasifikasi  terbimbing  ( supervised classification )  adalah  klasifikasi  yang  dilakukan dengan arahan analisis ( supervised ). Kriteria pengelompokan  kelas  ditetapkan  berdasarkan  penciri kelas  (kelas signature )  yang  diperoleh  analis  melalui pembuatan  training  area  (Jaya,  2015).  Training  area diperoleh dengan menggunakan tools AOI pada Erdas dengan  menetukan  area  contoh  pada  masing-masing kelas  tutupan  lahan  dengan  mempertimbangan kesamaan  piksel  diksekitarnya.  Jumlah  training  area tahun  2000  sebanyak  186,  tahun  2009  sebanyak  213 dan  tahun  2015  sebanyak  279.  Kelas  tutupan  lahan yang digunakan pada penelitian ini mengacu pada SNI 7645:2010  dan  kelas  penutupan  lahan  berdasarkan Departemen Kehutanan.
Algoritma maximum  likelihood digunakan  untuk klasifikasi supervised pada  citra.  Metode  ini  adalah metode yang paling umum digunakan, dan ini biasanya merupakan metode standar. Metode ini mempertimbangkan  berbagai  faktor,  diantaranya adalah  peluang  dari  suatu  piksel  untuk  dikelaskan  ke dalam  kelas  atau  kategori  tertentu.  Peluang  ini  sering disebut  dengan prior  probability ,  dapat  dihitung dengan menghitung presentase tutupan pada citra yang akan  diklasifikasi.  Jika  peluang  ini  tidak  diketahui maka besarnya peluang dinyatakan sama untuk semua kelas (satu per jumlah kelas yang dibuat) (Jaya, 2015). Uji  akurasi  klasifikasi  tutupan  lahan  dilakukan terhadap  data  pada  tahun  2015.    Data reference yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  255  point  yang ditentukan  secara  acak  mengikuti  ground  chek  pada saat  dilapangan  dan  mewakili  masing  masing  kelas tutupan  lahan.    selain  data  lapang,  data  reference diperoleh melalui google earth. Perbandingan dari data ground  chek  lapang  dan  google  earth  dengan  hasil klasifikasi tutupan lahan dilakukan secara statistic dan menghasilkan error matrik. Error matrik  yang dihasilkan digunakan sebagai teknik analisa statistika. Analisis statistik yang digunakan adalah Kappa akurasi dan overall accuracy ( user dan producer accuracy ).
Menurut Landis dan Koch (1997) menyatakan bahwa range  yang  mungkin pada  Kappa dibagi kedalam  tiga grup yaitu: >0.8 (80%) menyatakan strong agreement , 0.4 – 0.8 (40%-80%) menyatakan moderate agreement , < 0.4 (40%) menyatakan poor agreement .
b. Analisis Perubahan Lahan Analisis perubahan lahan dilakukan dengan perhitungan luas area dan presentase perubahan tutupan lahan  pada  setiap  citra  terklasifikasi.  Disamping  itu, analisis  perubahan  lahan  juga  dilakukan  dengan menumpang tindihkan ( overlay ) antara dua citra hasil klasifikasi  yang  telah  dilengkapi  atribut  luas.  Fokus
penelitian ini adalah perubahan tutupan hutan menjadi penggunaan lain.

## c. Model Spasial Deforestasi
Regresi  Logistik.  Model  untuk  memprediksi deforestasi  dilakukan  dengan  menggunakan  regresi logistik. Regresi logistik digunakan untuk menjelaskan hubungan  antara  variabel  respon  yang  berupa  data dikotomik/biner  dengan  variabel  bebas  yang  berupa data  berskala  ratio  dan  atau  kategorik  (Hosmer  dan Lemeshow,  2000).  Variabel  respon/dependent  dalam penelitian  ini  adalah  0  dimana  tidak  ada  kejadian deforestasi dan 1 merupakan terjadi deforestasi. Jumlah pengamatan  pada  masing-masing  terjadi  deforestasi dan tidak terjadi deforestasi sebanyak 200 titik. Adapun variabel independent /bebas  yang  digunakan  dalam penelitian tersaji pada Tabel
Tabel 1. Variabel independent/bebas yang digunakan dalam
penelitian No Variabel Satuan Sumber Teknik Ekstraksi Data 1 Jarak dari jalan 2000 a ,
2009 b ,  2015 c (X2)
Meter Citra Landsat Digitasi pada citra. Analisis spasial ( Euclidean distance ) 2 Jarak dari sungai  2000 a , 2009 b ,  2015 c (X3) Meter Citra Landsat Digitasi pada citra. Analisis spasial ( Euclidean distane)
3 Jarak dari perkebunan 2000 a ,  2009 b , 2015 c (X4) Meter Peta tutupan lahan Analisis spasial ( Euclidean distance) 4 Jumlah Penduduk 2009 a ,  2015 b , 2030 c (X5) Jiwa BPS Analisis spasial (interpolasi dari
pusat desa)
Ket:  a  =  data  untuk  membangun  model  2000-2009,  b  =  data untuk implementasi model 2009-2015, c= data untuk prediksi model 2030.
Multikolineraitas  merupakan  masalah  yang  muncul ketika  variabel  independet  saling  berkorelasi  dengan variabel  independent  lainnya.  Pada  regresi  logistik sebaiknya  tidak  terjadi  multikolinearitas  (Menard, 2002). Cara untuk melihat terjadinya multikolinearitas menggunakan uji multikolinearitas.
Uji  multikolinearitas  dilakukan  untuk  melihat adanya  hubungan  linear  satu  variable  bebas  dan variable  bebas  yang  lain  (Menard,  2002).  Menurut O’brien (2007)  menyatakan bahwa Variance Inflation Factor (VIF) adalah salah satu cara dalam mendeteksi adanya  multikolinearitas.  VIF  dirumuskan  sebagai berikut:
(VIF) n = 1 1−𝑅 2 𝑛
Dimana:  (VIF) n =  VIF  dari  variable  bebas  Xn,  R 2 n= koefisien determinasi dari variable bebas Xn.
Jika  nilai  VIF  lebih  10  maka  mengindikasikan adanya masalah multikolinearitas yang serius (Menard, 2002).  Jika  variable  bebas  terdapat  multikolinearitas maka  perlu  dieliminasi.  Setelah  melalui  tahap  uji multikolinearitas  dilanjutkan  dengan  analisis  regresi logistik.  Secara  umum  persamaan  regresi  logistic dirumuskan sebagai berikut:
Dimana : Pi = peluang perubahan lahan, Xn= Variabel prediktor  ke-n,  βn=  koefisien  dari  variable  Xn,  α= konstanta regresi, exp= eksponensial.

## d. Uji Kelayakan Model
Uji  kelayakan  model  dilakukan  untuk  mengetahui apakah  model  layak  untuk  digunakan  dalam membangun model deforestasi. Uji kelayakan dilakukan  menggunakan  uji Hosmer  and  Lemeshow menggunakan  aplikasi  SPSS.Model  dikatakan  layak jika nilai uji Hosmer and Lemeshow mempunyai nilai signifikasi  lebih  dari  0.05  (Hosmer  dan  Lemeshow, 2000).  Sedangkan  R 2 merupakan  indikator  yang penting yang menjelaskan proporsi variabel indepenent terhadap  variabel  dependen.  Semakin  tinggi  nilai proporsi  maka  semakin  kuat  variabel  independent dalam menjelaskan variabel dependen (Menard, 2002).

## e. Validasi dan Prediksi Model Deforestasi
Validasi  model  dilakukan  untuk  melihat  ketepatan model deforestasi terhadap deforestasi aktual.Persamaan model regresi logistik yang dibangun berdasarkan  deforestasi  2000-2009  digunakan  untuk membangun  model  deforestasi  2009-2015  dengan mengintegrasikan  dengan  peta  variable  bebas  terpilih sehingga  mengasilkan peta  model peluang deforestasi 2009-2015.
Peta peluang deforestasi yang dihasilkan diklasifikasikan menjadi tiga kategori yaitu deforestasi, non deforestasi dan nonforest agar hasil model peluang deforesasi  dapat  dibandingkan  dengan  kondisi  aktual. Klasifikasi  peta  peluang  deforestasi  dilakukan menggunakan  nilai  p,  jika  nilai  p  <  0.5  tidak  terjadi deforestasi dan jika nilai p > 0.5  terjadi deforestasi.Berdasarkan peta peluang model
deforestasi  kategori  nonforest  tergolong  menjadi nondeforestasi  sehingga  dikeluarkan  menjadi  kategori sendiri  yaitu  nonforest  menggunakan  model  maker pada Erdas. Menurut Prasetyo et al. (2009), hasil model regresi logistic dikatakan sukses jika peluang prediksi yaitu p > 0.5 sesuai dengan terjadinya  deforestasi dan nilai p < 0.5 dengan tidak terjadi deforestasi.
Validasi  model  dilakukan  antara  peta  model deforestasi  2009-2015  dengan  peta  aktual  deforestasi 2009-2015  sehingga  menghasilkan  nilai overall accuracy, producer accuracy dan user accuracy . Persamaan  model  yang  sama  digunakan  untuk memprediksi  terjadinya  deforestasi  di  tahun  2030 dengan  peta  variabel  bebas  berdasarkan  tahun  2015 dengan jumlah penduduk di tahun 2030.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Perubahan Tutupan Lahan Hutan
Berdasarkan  hasil  klasifikasi  supervised  diperoleh tutupan  lahan  sebanyak  tujuh  kelas  yang  terdiri  atas sungai,  hutan,  semak  dan  rumput,  perkebunan  kelapa sawit,  pertanian  lahan  kering  dan  sawah,  lahan terbangun  (pemukiman  dan  jalan  utama),  serta  lahan terbuka (jalan setapak sawit dan  jalan  dengan kondisi tidak diaspal yang dibuka untuk akses menuju Tahura). Uji  akurasi  klasifikasi  tutupan  lahan  yang  dilakukan terhadap  data  tahun  2015  diperoleh  tingkat  ketelitian overall accuracy sebesar 88.44 % dan Kappa accuracy sebesar  85  %.  Hal  ini  telah  memenuhi  persyaratan minimal  nilai overall  accuracy berdasarkan  Jensen (1986),  bahwa overall  accuracy pada  peta  tutupan lahan  dalam  pengelolaan  sumberdaya  alam  sebaikya tidak kurang dari 85%. Berdasarkan Landis dan Kosch (1997)  hasil  kappa accuracy tergolong strong agreement karena lebih dari 80%.
Tabel 2. Perubahan Tutupan Lahan Hutan Kelas Tahun 2000 Tahun 2009 Tahun 2015 Luas (ha) % Luas (ha) % Luas (ha) % Sungai 2,775.15 2.63 2,756.70 2.61 2,750.31 2.61 Hutan 39,144.33 37.12 33,889.50 32.14 31,215.87 29.60 Semak dan rumput 59,060.97 56.01 56,929.41 53.98 34,160.04 32.43 Perkebunan kelapa sawit 2,149.92 2.04 8,991.90 8.53 29,977.29 28.43 Lahan pertanian 2,027.16 1.92 2,027.88 1.92 3,803.31 3.61 Lahan terbangun 261.9 0.25 509.22 0.48 3,243.24 3.08 Lahan terbuka 36.81 0.03 351.63 0.33 306.18 0.29 Total 105,456.24 105,456.24 105,456.24
Berdasarkan  Tabel  2  telah  terjadi  perubahan  lahan dari  tahun  2000  sampai  2015.  Tutupan  lahan  tahun 2000  didominasi  oleh  2  kelas  tutupan  lahan  yaitu pertama  semak  dan  rumput  sebesar  56.01%,  kedua didominasi  oleh  hutan  sebesar  37.12%.  Kondisi  yang sama terjadi pada tutupan lahan 2009 didominasi oleh semak  dan  rumput  sebesar  56.01%  dan  hutan  sebesar 29.60%. Sedangkan kondisi tutupan lahan tahun 2015
didominasi  oleh  tiga  tutupan  lahan  yaitu,  semak,  dan rumput sebesar 32.39%, hutan 29.60% dan perkebunan 28.43%. Perubahan lahan dari tahun 2000 sampai 2015 menunjukan bahwa kelas semak dan rumput serta kelas hutan  mengalami  tren  yang  terus  menurun.  Hal  ini berbanding  terbalik  dengan  luas  kelas  tutupan perkebunan  kelapa  sawit  yang  selalu  meningkat  dari tahun 2000 sampai 2015 sebesar  2.04% menjadi 8.53%
pada  tahun  2009  dan  meningkat  drastis  menjadi 28.43% pada tahun 2015. Perubahan tutupan lahan dari tahun 2000 sampai 2015 tersaji pada tabel 2.
Berdasarkan  hasil  klasifikasi  tutupan  lahan  tahun 2000 dan 2015 menghasilkan bahwa 21% atau 8.041 ha hutan hilang. Luas hutan yang hilang didominasi oleh perubahan  hutan  menjadi  semak  dan  rumput,  serta perubahan hutan menjadi perkebunan. Perubahan hutan menjadi semak dan rumput memiliki presentase paling besar yaitu 71%. Hal ini mengindikasikan bahwa areal deforestasi  dibiarkan  saja  setelah  diambil  kayunya. Perubahan  hutan  menjadi  perkebunan  menempati posisi  kedua  tersebar  dalam  perubahan  hutan  dengan presentase 24%. Hal ini menunjukkan bahwa perluasan kelapa sawit telah mengurangi luas tutupan hutan. Dan jika tidak dikendalikan akan berpengaruh terhadap luas hutan.  Perubahan  hutan  menjadi  sungai    dari  tahun 2000-2015  disebabkan  karena  pada  citra  tahun  2000 rona  sungai  kecil  (kanal)  tidak  begitu  jelas  dan cenderung  ke  rona  hutan  sehingga  pada  tahun  2000 terklasifikasi sebagai hutan. sedangkan citra pada tahun 2015  rona  sungai  terlihat  lebih  jelas  berwarna  hitam sehingga  terklasifikasi  sebagai  sungai.  Presentase
perubahan  hutan  menjadi  tutupan  dan  penggunaan lahan lain tersaji pada Gambar 2.

## 3.2. Analisis Deforestasi

## Regresi Logistik
Hasil  uji  VIF  menunjukkan  bahwa  antar  variable tidak  mengalami  multikolinearitas  karena  nilai  VIF yang dihasilkan < 10 seperti tersaji pada Tabel 2.
Tabel 3. Hasil uji multikolinearitas antar variable penduga
No Variabel Tolerance Collinearity Statistics 1 Jarak dari jalan (X1) .658 1.520 2 Jarak dari sungai (X2) .902 1.109 3 Jarak dari kebun (X3) .691 1.447 4 Jumlah_penduduk (X4) .966 1.035
Hasil persamaan regresi logistic tersaji pada persamaan 1 dan tabel goodness of fit test dapat dilihat pada tabel 4.
P = 𝑒 (−0.56045−0.00053∗𝑋1−0.00001∗𝑋2−0.00017∗𝑋3+0.00202∗𝑋4)
1+𝑒 (−0.56045−0.00053∗𝑋1−0.00001∗𝑋2−0.00017∗𝑋3+0.00202∗𝑋4) ........... (1)
Gambar 2. Perubahan tutupan lahan hutan menjaditutupan/penggunaan lain 2000-2015.
Tabel 4. Goodness of fit test No Variabel
B S.E. Wald df Sig. Exp(B) 1 Jarak dari jalan -.00053 .000 31.718 1 .000 .999 2 Jarak dari sungai -.00001 .000 .058 1 .810 1.000 3 Jarak dari kebun -.00017 .000 28.889 1 .000 1.000 4 Jumlah Penduduk .00202 .001 8.148 1 .004 1.002 Constant -.56045 1.016 .305 1 .581 .571
Dimana B = koefisien  estimasi, S.E = koefisien standar error,  df: derajat bebas, Wald = [B/S.E] 2 , sig= koefisien tingkat signifikan, Exp(B) odd ratio koefisien individu.
a. Jarak dari jalan.
Berdasarkan hasil Goodness of fit bahwa  jarak dari jalan  memberikan  nilai  negative  pada  kejadian deforestasi.Hal ini dapat diartikan bahwa semakin jauh dari  jalan  maka  peluang  deforestasi  semakin  kecil.A real  deforestasi  terjadi  didekat  jalan  termasuk  jalan
sarad  dan  dapat  disimpulkan  bahwa  jalan  merupakan akses yang digunakan untuk membuka hutan di Tahura. Berdasarkan  penampakan  citra  landsat  jalan  sarad sudah memasuki di berbagai wilayah Tahura. Variabel ini  sejalan  dengan  Setiawan  (2015),  bahwa  jarak  dari jalan merupakan peubah yang signifikan mempengaruhi  peluang  deforestasi.  Di  Amazon
0,96% 70,59% 24,33% 2,43%
1,64% 0,05% hutan menjadi badan air hutan menjadi semak hutan menjadi perkebunan hutan menjadi pertanian hutan menjadi lahan terbangun hutan menjadi lahan terbuka
Perubahan tutupan lahan hutan menjadi tutupan/penggunaan lain 2000-2015
deforestasi terjadi lebih besar di dekat jalan dan sungai dibanding tempat lain, hampir 95% deforestasi terjadi pada  jarak  5.5  km  dari  jalan  atau  1  km  dari  sungai (Barber et al. , 2014).

## b. Jarak dari sungai.
Berdasarkan hasil Goodness of fit bahwa jarak dari sungai memberikan nilai negatif. Hal ini dapat diartikan bahwa semakin jauh dari sungai maka peluangkejadian deforestasi  semakin  kecil.  Lokasi  terjadi  deforestasi terletak didekat dengan batas sungai. Pada saat musim hujan sungai dijadikan akses untuk mengeluarkan kayu dari hutan. Variabel ini sejalan dengan Setiawan (2015), bahwa  jarak  dari  sungai  merupakan  peubah  yang signifikan mempengaruhi peluang deforestasi.

## c. Jarak dari kebun
Berdasarkan hasil Goodness of fit bahwa  jarak dari jalan  memberikan  nilai  negative  pada  kejadian deforestasi. Hal ini dapat diartikan bahwa semakin jauh dari  kebun  maka  peluang  deforestasi  semakin kecil.Berdasarkan hasil klasifikasi tutupan lahan 2000 sampai  2015,  areal  perkebunan  semakin  mendekati areal  hutan  dan  telah  terjadi  konversi  hutan  menjadi perkebunan.  Sehingga  hal  ini  dapat  memudahkan dalam  memasuki  areal  hutan.  Variabel  ini  sejalan dengan  Wijaya  (2015),  jarak  dari  kebun  merupakan faktor yang mempengaruhi deforestasi di Jambi.

## d. Jumlah penduduk
Berdasarkan  hasil Goodness  of  fit bahwa  jumlah memberikan nilai positif. Hal ini dapat diartikan bahwa semakin  meningkat  jumlah  penduduk  maka  kejadian deforestasi besar. Chakravarty et al. ( 2012) menyataan bahwa pengurangan pertumbuhan penduduk merupakan  hal  penting  dalam  mengurangi  deforestasi di negara berkembang. Semakin meningkatnya jumlah penduduk  maka  kebutuhan  lahan  akan  semakin meningkat. Sehingga konversi hutan menjadi penggunaan  lahan  lainnya  menjadi  salah  satu  pilihan dalam  memenuhi  kebutuhan  lahan.  Disamping  itu meningkatnya  jumlah  penduduk  akan  meningkatkan
kebutuhan  produk  hutan.  Meskipun  hubungan  antara kepadatan penduduk dengan deforestasi rendah, namun terdapat  sepertiga  deforestasi  yang  terjadi  di  Amazon berkaitan dengan 1.5% dari jumlah penduduk (Tritsch, 2016)

## 3.3. Uji Kelayakan Model
Model peluang deforestasi yang dibangun berdasarkan  persamaan  regresi  logistik  layak  untuk digunakan  karena  telah  melewati  persyaratan  dalam membangun model yaitu uji Hosmer Lemeshow. Hasil uji Hosmer Lemeshow adalah 0.063 > 0.05 dari yang ditetapkan sehingga model cocok (fit) untuk digunakan. Sedangkan  nilai  Nagelkerke  R 2 diperoleh  sebesar 37.3%, hal ini menggambarkan bahwa 37.3% variable bebas  dapat  menjelaskan  model,  sedangkan  sisanya dijelaskan variable lain diluar model.

## 3.4. Validasi Model
Persamaan  yang  telah  dibangun  disimulasikan kedalam  peta  model  deforestasi  2009-2015.  Validasi model  dilakukan  dengan  membandingkan  peta  model deforestasi  2009-2015  dengan  peta  deforestasi  aktual 2009-2015.  Peta  deforestasi  actual  2009-2015  tersaji pada  Gambar  3  sedangkan  peta  model  deforestasi 2009-2015  tersaji  pada  Gambar  4.  Hasil  uji  validasi model diperoleh overall acc sebesar 61% dengan user accuracy sebesar  26%  dan producer  accuracy 91% untuk deforestasi, seperti tersaji pada tabel 4. Terdapat berbagai  faktor  alam  yang  menyebabkan  terjadinya deforestasi  dan  tidak  terdapat  dalam  model  seperti terjadinya kebakaran. Kebakaran yang berada di sekitar Tahura mempengaruhi terjadinya deforestasi di Tahura. Sehingga hal ini menghasilkan nilai uji validasi sebesar 61%.  Huang  (2006)  menyatakan  bahwa  cukup  sulit untuk mendapatkan model dengan akurasi diatas 85%. Hal  ini  dikarenakan  kompleksitas  kejadian  perubahan lahan.
Tabel 5. Hasil validasi model Model Deforestasi 2009-2015 Tidak terdeforestasi Deforestasi Jumlah Producer Accuracy Tidak terdeforestasi 15.732,27 12.667,59 28.339,86 55% Deforestasi 414,9 4.416,3 4.831,2 91% Jumlah 16.147,17 17.083,89 33.231,06 User Accuracy 97% 26% Overall Accuracy 61%
Gambar 3. Peta deforestasi aktual 2009-2015
Gambar 4. Peta Model Deforestasi 2009-2015
Gambar 5. Peta model prediksi deforestasi 2015-2030

## 3.5 Prediksi Model Deforestasi
Prediksi  model  deforestasi  dilakukan  dengan mengintegrasikan variabel independent (bebas) terpilih tahun  2015  (Gambar  5).  Hasil  prediksi  bahwa  hutan akan  terdeforestasi  sebesar  103  ha  pada  tahun  2030. Terdapat  tumpang  tindih  antara  batas  administrasi tahura dengan delapan batas administrasi desa disekitar tahura. Delapan desa yang mengalami tumpang tindih dan deforestasi yaitu desa simpang, hutan, sungai aur, jebus, gedung karya, kumpeh, kelurahan tanjung, sogo, dan  seponjen.  Secara  rinci  luas  dan  lokasi  deforestasi tersaji pada Gambar 6.
Gambar 4. Prediksi luas deforestasi per desa

## 4. Kesimpulan
Tutupan lahan hutan di Tahura Sekitar Tanjung telah mengalami  perubahan  dari  tahun  2000  sampai  tahun 2015.  Perubahan  tutupan  hutan  terbesar  dikarenakan berubahnya  hutan  menjadi  semak dan rumput sebesar 71%.  Terdapat  empat  faktor  yang  diuji  untuk memprediksi  deforestasi  yaitu  jarak  dari  jalan,  jarak dari sungai, jarak dari kebun dan faktor ini berkorelasi terhadap  terjadinya  deforestasi.  Berdasarkan  prediksi deforestasi, luas hutan yang terdeforestasi sebesar 103 ha pada tahun 2030.

## Daftar Pustaka
[1] Angelsen,  A.,  Atmadja,  S.  Melangkah  Maju  dengan  REDD: Isu, Pilihan dan Implikasi. Cifor, Bogor.
[2] Arekhi,  S.,  2011.  Modelling  spatial  pattern  of  deforestation using  GIS  and  logistic  regression:  A  case  study  of  northern ilam  forest,  ilam  province,  Iran.  African  journal  of biotechnology 10(72), pp.16236-16249.
[3] Barber et al ., 2014. Roads, deforestation, and mitigating effect of  protected  areas  in  the  Amazon.  Journal  Biological conservation 177, pp. 203-209.
[4] Chakravarty S. et al ., 2012. Deforestation: Causes, Effect and Control  and  Strategis.  Dalam:  Global  Perspectives  on sustainable forest management. Editor Clement Akais Okia [5] [Dishut  Provinsi  Jambi]  Dinas  Kehutanan  Provinsi  Jambi, 2014.  Taman  Hutan  Raya  (Tahura)  Sekitar  Tanjung  menjadi urusan pemerintahan Provinsi Jambi.
0.36 1.35 0.81 0.27 0.27 1.71 12.51 5.94 0.18 0.09 4.50 51.30 0.36 9.99 10.89 0.63 1.44 0.36 Sido Mukti Rantau Indah Marga Mulya Bandar Jaya Rantau Rasau II Pematang Mayan Jati Mulyo Rawasari Kuta Kandis Dendang Rantau Makmur Sungai Rambut Hutan Catur Rahayu Simpang Sungai Aur Rondang Jebus Kelurahan tanjung Prediksi Luas Deforestasi per desa Luas (ha)
[6] Ghebrezgabher, M.G., Yang,  T., Wang, X., Khan, M., 2016. Extracting and analyze  forest and woodland  cover  change in Eritrea based  on landsat data using supervised  classification.
The Egyptian journal of Remote Sensing and Space Science. 19, pp. 37-47.
[7] Hosmer,  J.D.W.,  Lemeshow,  S.,  2000.  Applied  logistic regression. Second Edition. John Wiley & Sons, Canada.
[8] Huang,  Q.  H., et  al .,  2007.  Modelling  the  spatial  pattern  of farmland  using  GIS  and  multiple  logistic  regression:  a  case study  of  Maotiao  River  Basin,  Guizhou  Province,  China. Enviromental Modelling & Assesment. 12(1). pp.55-61 [9] [IPCC]  Intergovernmental  Panel  on  Climate  Change.  2007. The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to  the  Fourth  Assesment  Report  of  the  Intergovernmental Panel  on  Climate  Change  (IPCC).  Cambridge  University
Press, USA.
[10] Jaya,  I.N.S.,  2015.  Analisis  Citra  Digital:  Perspektif Penginderaan Jauh Untuk Pengelolaan dan Sumberdaya Alam.
Fakultas Kehutanan, Institut Pertanian Bogor, Bogor.
[11] Jensen,  J.R.,  1986.  Introductory  Digital  Image  Processing  A Remote  Sensing  Perspective  2nd  Edition.  Prentice-Hall  Inc., USA.
[12] [Kemenhut]  Kementerian  Kehutanan.  2014.  Statisitik Kementerian Kehutanan Tahun 2013. Kementerian Kehutanan, Jakarta.
[13] Kissinger, et  al .,  2012.  Drivers  of  deforestation  dan  forest degradatio  n.  A  synthesis  report  for  REDD+  policymakers. Lexeme Consulting, Vancouver Canada.
[14] Kumar, R., et al ., 2014. Forest Cover Dynamic Analysis and Prediction Modelling Using Logistic Regression Model. Ecol Indic. 45, pp. 444-455.
[15] Landis,  J.,  Koch,  G.,  1977.  The  Measurement  of  Observer Agreement  for  Categorical  Data.  Biometric.  33(1),  pp.  159-
174
[16] Menard, S., 2002. Applied Logistic Regression Analysis: Sage University  Series  on  Quantitative  Applicatiobs  in  the  Social
Sciences. Volume 106. Thousand Oaks. Sage, California.
[17] Nurjanah,  S., et.al .,  2013.  Identifikasi  Lokasi  Penanaman Kembali Ramin ( Gonystylus bancanus Kurz ) di Hutan Rawa Gambut  Sumate  dan  Kalimantan.  Pusat  Penelitian  dan Pengembangan  Koservasi dan Rehabilitasi, Badan Penelitian dan Pengembangan Kehutanan. Forda Press, Bogor.
[18] O’brien, R.M., 2007. A Caution Regarding Rules  of  Thumb for Variance Inflation Factors. Uality & Quantity. 41 (5), pp. 673-690.
[19] Prasetyo,  L.B., et  al .,  2009.  Spatial  Model  Approach  on
Deforestation  of Java Island  Indonesia. Journal  of Integrated
Field Science.
[20] [Permenhut].  Peraturan  Menteri  Kehutanan  Republik Indonesia  Nomor:  P.20/Menhut-II/2009.  2009.  Tata  Cara Pengurangan  Emisi  dari  Deforestasi  dan  Degradasi  Hutan (REDD).
[21] Rosa,  I.M.D, et.al .,  2016.  The  Environmental  Legacy  of
Modern  Tropical  Deforestation.  Current  Biology  (26),  pp.
2161-2166.
[22] Satgas  REDD+,  2013.  Instrumen  Pendanaan  REDD+  di Indonesia.
[23] Setiawan,  H.,  2015.  Model  spasial  deforestasi  di  Kabupaten Konawe  Utara  dan  Konawe  Povinsi  Sulawesi  Tenggara.
Thesis. Institut Pertanian Bogor, Bogor.
[24] Tarigan,  S.  D.,  2016.  Land  cover  change  and  its  impact  on flooding frequency of Batanghari Watershed, Jambi Province,
Indonesia. Procedia Environmental Sciences (22), pp. 386-392
[25] Tritsh  I.,  2016.  Population  densities  and  deforestation  in  the Brazilian  Amazon:  New  insights  on  the  current  human settlement patterns. Applied geography. 76, pp. 163-172.
[26] [UNFCC] United Nation Framework Convention  on Climate Change,  2010.  Report  of  the  conference  of  the  parties  on  its sixteenth  session,  held  in  Cancun  from  29  November  to  10 Desember 2010. Part two: Action taken by the conference of the parties at its sixteenth session.
[27] Wijaya,  P.A.,  2015.  Model  Spasial  deforestasi  Di  Provinsi Jambi  Periode  1990-2011.  Thesis.  Institut  Pertanian  Bogor, Bogor.
[28] Wymas, M.S., V.S., Taylor, 2010. Modeling sosial and land- use/land  cover  change  data  to  assess  drivers  of  smallholder deforestation in Belize. Applied Geography. 30, pp. 329-342.