BHUMI: Jurnal Agraria dan Pertanahan
Received: July 09, 2020; Reviewed: August 07, 2020; Accepted: October 07, 2020.
To cite this article: Junarto, R, Djurdjani 2020, Pemetaan objek reforma Agraria dalam kawasan hutan (studi kasus di Kabupaten Banyuasin)’, Bhumi, Jurnal Agraria dan Pertanahan, vol. 6, no. 2, hlm. 219-235
Copyright: ©2020 Rohmat Junarto dan Djurdjani. All articles published in Jurnal Bhumi are licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International license

## PEMETAAN OBJEK REFORMA AGRARIA DALAM KAWASAN HUTAN (STUDI KASUS DI KABUPATEN BANYUASIN)

## MAPPING AGRARIAN REFORM IN FOREST AREAS (CASE STUDY IN BANYUASIN DISTRICT)
Rohmat Junarto 12 , Djurdjani 3
1 Mahasiswa Magister Teknik Geomatika, Universitas Gadjah Mada 2 Sekolah Tinggi Pertanahan Nasional 3 Dosen Departemen Teknik Geodesi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, Koresponden e-mail: rohmatjunarto@stpn.ac.id
Abstract : Understanding the spatial-temporal dynamics of land cover at a regional scale is important to pro- mote national agrarian reform and social forestry programs. The uncertainty of the status, location, boundaries and area of forest has becomes a source of problems in forest management, especially the existence of local communities who use the forest to meet their daily needs. Difficulty conducting site surveys, limited time, cost and human resources require the application of satellite technology to collect data on agrarian reform objects. This study aims to determine the use of optical remote sensing technology images to map potential agrarian reform objects in Banyuasin District forest areas, as one of the priority locations for land tenure settlement in forest areas (PPTKH). The research method is concurrent triangulation.Potential objects for agrarian reform can be found by means of spatial-temporal analysis and spatial patterns, namely by considering the types of land cover that have been proven to be historically consistent, community land use patterns, time to designate area boundaries, and area functions.“ The method of delineation of objects on the earth's surface recorded on the image is proven to be effective in producing maps by considering the purpose and area of the mapping, spatial resolution, spectral resolution, temporal resolution, environmental complexity and cloud layers.
Keywords : Landsat, community, agrarian reform, land cover, spatial pattern.
Intisari : Memahami dinamika spasial-temporal dari penutup lahan pada skala regional penting untuk mendorong program reforma agraria dan perhutanan sosial secara nasional. Ketidakpastian status, letak, batas dan luas kawasan hutan, umumnya menjadi sumber permasalahan pengelolaan kawasan hutan, terutama adanya masyarakat yang menguasai dan menggunakan kawasan hutan untuk memenuhi kebutuhan hidupnya. Kesulitan melakukan survei lokasi, keterbatasan waktu, banyaknya biaya dan sumber daya manusia, membutuhkan penerapan teknologi satelit untuk melengkapi data tersebut. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk memetakan potensi objek reforma agraria dalam kawasan hutan di Kabupaten Banyuasin, sebagai salah satu dari 364 lokasi penyelesaian penguasaan tanah dalam kawasan hutan (PPTKH). Metode penelitian yang digunakan adalah model concurrent triangulation . Potensi objek reforma agraria dapat ditemukan dengan cara analisis spasial-temporal dan pola keruangan, yaitu dengan mempertimbangkan jenis penutup lahan yang terbukti konsisten secara historis, pola penggunaan lahan masyarakat, waktu penunjukan batas kawasan, serta fungsi kawasan. Metode delineasi objek yang terekam pada citra, terbukti efektif dalam menghasilkan peta dengan mempertimbangkan tujuan pemetaan, luas areal, resolusi spasial, spektral, temporal, kerumitan lingkungan dan lapisan awan.
Kata Kunci : Landsat, masyarakat, reforma agraria, penutup lahan, pola keruangan.

## A. Pendahuluan
Pada hakikatnya, reforma agraria mengalami perkembangan  dan perubahan, baik dalam  hal sifat, isi, tujuan, fungsi, landasan rasional/kon- septual, sehingga sampai sekarang dianggap seba- gai masalah  masalah yang  belum selesai.  Oleh karena  itu,  perlu  dan  penting  akan  program reforma  agraria,  yaitu  sebagai  dasar  pem- bangunan yang melibatkan perubahan fungsi dan juga perubahan struktur penguasaan pemilikan penggunaan dan pemanfaatan tanah untuk me- wujudkan kesejahteraan rakyat serta menaikkan martabat manusia (Wiradi 2000; Rachman 2012; Siscawati 2014;  Luthfi  2018). Landreform atau reforma agraria di Indonesia tidak hanya dalam pengertian politis tetapi juga dalam pengertian teknis. Reforma agraria dilaksanakan untuk men- ciptakan  kemakmuran bagi  rakyat baik  secara individual maupun bersama dengan cara menga- kui adanya hak milik perorangan maupun kelom- pok.
Presiden Indonesia  ke-7 telah  menerbitkan Peraturan Presiden (Perpres) Nomor 88 Tahun 2017 Tentang Penyelesaian Penguasaan Tanah Da- lam  Kawasan Hutan (PPTKH) untuk  memper- cepat  reforma  agraria  melalui  legalisasi  objek agraria  di kawasan hutan. Objek agraria di  ka- wasan hutan terdiri atas: 20% pelepasan kawasan hutan untuk perkebunan; hutan produksi yang dapat dikonversi; percetakan sawah baru; permu- kiman transmigrasi beserta fasos fasum; permu- kiman, fasilitas sosial dan fasilitas umum; lahan garapan berupa sawah dan tambak; dan pertanian lahan kering yang menjadi sumber mata penca- harian utama masyarakat setempat. Legalisasi as- set dan akses terhadap objek di kawasan hutan tersebut  dimulai dengan  menata ulang pengu- asaan, penggunaan, dan pemanfaatan tanah serta kekayaan alam lainnya dengan skema perubahan batas  kawasan  hutan  untuk  diredistribusikan kepada yang berhak, perhutanan sosial, resettle- ment, tukar menukar kawasan hutan.
Kabupaten Banyuasin Provinsi Sumatera Sela- tan merupakan salah satu dari 364 kabupaten pada 26 provinsi yang ditetapkan sebagai lokasi priori- tas  PPTKH  (Dirjen  Penataan  Agraria  2020).
Meskipun  Kabupaten  ini  mempunyai luas  ka- wasan hutan sebesar 44,37% dari 3.457.858  ha kawasan hutan Provinsi  Sumatera Selatan,  na- mun sebagian besar batas tersebut masih berda- sarkan  pada  penunjukan  (Keputusan  Menteri Kehutanan Republik Indonesia Nomor: 76/2001 jo 822/2013 jo 866/2014 jo 454/2016) (Dinas Kehu- tanan, 2019). Umumnya, pembangunan permu- kiman  dan  pertanian  ladang oleh  masyarakat sekitar hutan sering terjadi karena ketidaktahuan mereka terhadap  batas  kawasan.  Sumberdaya biofisik  hutan dalam  kawasan  juga cenderung sedikit bahkan tidak ada (Contreras-Hermosilla dkk. 2006; Anonim 2011, Integrito 2013). Perluasan areal  pembangunan,  pertumbuhan  penduduk dan terbatasnya lahan pertanian pun semakin me- nambah permasalahan (BPS 2019). Oleh karena itu,  keamanan  aset dan  akses perlu  diwadahi (Rachman 2017), sehingga klaim kawasan hutan oleh masyarakat tidak menimbulkan persoalan (Cahyono dkk. 2019).
Salah satu langkah awal dalam kegiatan terse- but adalah  mengidentifikasi tanah-tanah yang berpotensi sebagai objek reforma agraria. Identi- fikasi secara langsung di lapangan akan memer- lukan sumber daya manusia yang banyak, waktu yang lama dan biaya yang besar. Tanah-tanah yang berpotensi sebagai objek reforma agraria  (TORA) kawasan hutan dapat diidentifikasi melalui penu- tup dan penggunaan lahan hutan oleh masyarakat secara  spasial  dan  temporal.  Penutup  lahan merupakan kenampakan lahan secara fisik (alami, buatan), sedangkan penggunaan lahan merupa- kan bentuk pemanfaatan dari perwujudan penu- tup lahan (Ritohardoyo 2013). Oleh karena sum- berdaya  biof isik dan  penggunaan  lahan  oleh masyarakat adalah elemen  kunci dan dinamis, maka  pengetahuan  tentang  distribusi  spasial perubahan dan interaksi kedua elemen tersebut juga sangat diperlukan (Baja 2002).
Saat  ini, pemanfaatan citra satelit semakin banyak digunakan pada kegiatan penelitian ilmiah dalam bidang kehutanan di luar negeri. Misalnya, pendeteksian  kebakaran  lahan  (Saulino  dkk . 2020), pemetaan vegetasi mangrove (Salahddine dkk. 2017; Xia dkk . 2020), identifikasi lahan basah
Rohmat J & Djurdjani, ‘Pemetaan Objek Reforma Agraria dalam ...’ 219-235
(Chasmer  dkk . 2020),  prediksi  stok  karbon (Odebiri dkk . 2020), pemetaan lahan pertanian (Yuan dan Bauer 2007), monitoring dan evaluasi lingkungan akibat pertumbuhan pembangunan kota (Loveland dan Defries  2004; Adepoju dan Adelabu 2020; Liu dkk. 2020). Seperti di manca- negara, pemetaan dengan citra satelit di Indone- sia juga beragam. Salim, dkk. (2013) mendeteksi kondisi vegetasi mangrove dan penggunaan lahan oleh masyarakat di pesisir sumatera. Indhawati (2015); Adrianto dkk. (2020) mengevaluasi akti- vitas lima  perusahaan HGU pada areanya  dan menghubungkan  deforestasi  dan  kebakaran lahan  di  Provinsi  Riau.  Penelitian-penelitian terdahulu membuktikan bahwa penggunaan citra satelit terbukti sukses, efisien dan cepat dalam membuat peta tematik bidang kehutanan, moni- toring perubahan penggunaan lahan, dan mem- bedakan karakteristik isi/ umur penggunaan lahan. Namun, penelitian-pene- litian  tersebut  kurang memperhatikan  hetero- genitas objek, aspek sosial masyarakat,  sejarah  pe- nunjukkan kawasan hu- tan  dan  pemanfaatan lahan  oleh  masyarakat. Selain itu, teknik pende- katan bagaimana meng- eksplorasi dan menemu- kan hubungan antara ka- rakteristik spektral objek yang  mencerminkan  biof isik  hutan  terhadap karakteristik penggunaan lahan masyarakat serta strategi peningkatan akurasi masih memberikan tantangan.
Dengan mencermati latar belakang tersebut dan dengan mempertimbangkan sulitnya mem- buktikan penguasaan lahan hutan lebih dari 20 tahun  serta  identif ikasi  secara  langsung  di lapangan akan memerlukan sumber daya manusia yang banyak, waktu yang lama dan biaya yang besar maka layak diteliti pemetaan objek reforma agraria  dalam  kawasan  hutan  di  Kabupaten Banyuasin  (Gambar  1).  Penelitian ini  menggu-
nakan batas kawasan hutan berdasarkan Kepu- tusan  MLHK (Menteri  Lingkungan Hidup  dan Kehutanan) Republik Indonesia Nomor SK.454/ Menlhk/Setjen/Pla.2/6/2016; Keputusan MLHK Republik Indonesia Nomor  SK.173 Tahun 2018. Penelitian ini juga mengembangkan indeks vege- tasi yang terbebas dari pengaruh atmosfer untuk mempertajam  perbedaan  biof isik  hutan  dan peningkatan akurasi pemetaan yaitu NDVI (Nor- malized  Difference  Vegetation  Index)  dan MSAVI2 ( Modif ied Soil Adjusted Vegetation In- dex-2 ). Kemudian, menemukan dinamika peru- bahan, pola dan dan kriteria sosial yang melatar- belakangi eksistensi masyarakat di dalam kawasan dengan  pendekatan  keruangan.  Terakhir, mengaitkan temuan dengan skema penyelesaian yang ditawarkan oleh Peraturan Presiden Nomor 88 Tahun 2017.
Gambar 1. Gambaran lokasi citra wilayah penelitian.

## (Sumber: RBI)
Pengembangan metode pemetaan dari citra penginderaan jauh dan sistem informasi geografis dapat memetakan karakteristik fisik hutan dan membedakannya  dari  tipikal  penutup  lahan lainnya. Metode yang digunakan untuk mencapai tujuan tersebut adalah metode kombinasi model ( concurrent triangulation ). Sugiyono dalam Ju- narto dkk. (2020) menyatakan bahwa metode ini menggabungkan antara metode penelitian kuan- titatif dan kualitatif untuk mengumpulkan dan
222 Bhumi: Jurnal Agraria dan Pertanahan Vol. 6 No. 2 November 2020
menganalisis  data  sehingga  informasi  yang diperoleh  komprehensif,  valid,  reliabel  dan objektif.  Metode  kuantitatif mengaitkan  kelas penutup  lahan terhadap  nilai reflektansi citra satelit. Sedangkan metode kualitatif mengkons- truksikan  hubungan penutup  lahan dan  peru- bahannya terhadap aktivitas masyarakat di atas- nya. Sampel uji menjadi kunci perolehan infor- masi  keberadaan  lahan  masyarakat  di  dalam kawasan hutan dan uji akurasi. Sampel uji berasal dari citra  reflektansi dan survei  lapangan, di- peroleh dengan menggunakan metode purposive sampling . Sejumlah 42 titik sampel berbasis area / poligon  berhasil  dikumpulkan untuk  mempe- roleh  gambaran  yang  lebih  lengkap  tentang perbandingan  setiap kelas  penutup lahan  dan penggunaan  lahan  (Knotters  dan  Brus  2013; Palinkas dkk. 2015). Setelah mengumpulkan data- data yang berasal dari lapangan, dan empat citra satelit Landsat multitemporal yaitu citra Landsat 5 (L5) Tahun 1990, Landsat 7 (L7) Tahun 2000 dan Tahun 2010, serta Landsat 8 (L8) Tahun 2019, klasifikasi supervised (maximum likelihood ) pada ENVI 5.3 ( The Environment For Visualizing Im- ages 5.3 ) digunakan untuk memetakan penutup lahan bervegetasi. Analisis spasial menggunakan perangkat lunak ArcGIS 10.6 untuk mendapatkan konsistensi penutup  lahan masyarakat  berda- sarkan  jenisnya  selama  >20  tahun.  Pemetaan tersebut  sejatinya dilakukan dengan cepat dan akurat mengikuti hubungan hierarkis dari unsur interpretasi citra seperti  rona, warna,  tekstur, bentuk, pola, situs (Sutanto 2014, Li dkk. 2015). Namun, masih terdapat masalah yaitu bagaimana mengeksplorasi  dan  menemukan  hubungan antara  karakteristik  spektral  objek  terhadap karakteristik penggunaan lahan. Kedua karakte- ristik  tersebut  tidak  sepenuhnya  dapat  diper- tukarkan sehingga  informasi tambahan seperti unsur spasial  (bentuk dan  pola), tekstur, dan kontekstual  masih  diperlukan  (Weng  2012). Informasi tambahan  tersebut dapat  diperoleh dengan  pendekatan  yang  bermacam-macam, seperti pendekatan keruangan berbasis wilayah, berbasis citra multitemporal, dan berbasis kernel
serta statistik (Gong dan Howarth 1992; Herold dkk.,  2003;  Stuckens dkk.  2000; Weng  2012). Pendekatan keruangan berbasis wilayah  meru- pakan salah satu metode untuk memahami gejala tertentu, agar  mempunyai  pengetahuan  yang lebih mendalam melalui media ruang,  sebagai akomodasi dari kegiatan manusia dalam meme- nuhi kebutuhan hidupnya (Yunus 2016). Analisis pola keruangan dalam pendekatan keruangan di- gunakan untuk memahami pola perubahan yang terjadi  dengan mendasarkan  aspek sosial yang telah didapatkan melalui wawancara. Aspek sosial yang diamati secara mendalam tersebut meliputi aktivitas dan aktor yang ada di tempat penelitian. Penentuan sampelnya dilakukan dengan memilih orang tertentu yang dipertimbangkan akan mem- berikan data yang diperlukan. Tahapannya, yaitu mengabstraksikan kenampakan yang akan dite- liti,  mengklasif ikasikan  sebaran  pembentuk ruang dan menjawab pertanyaan scientific ( what, where,  when,  why, who dan how ).  Representasi kegiatan  penelusuran  data  diwujudkan  dalam bentuk diagram alir (Gambar 2).

## Gambar 2. Diagram alir penelusuran data dan analisis

## B. Ektraksi Informasi Citra dan  Deteksi Potensi Objek Reforma  Agraria Kawasan  Hutan
Penggunaan lahan secara deduktif dapat ditu- runkan berdasarkan informasi citra satelit mul-
Rohmat J & Djurdjani, ‘Pemetaan Objek Reforma Agraria dalam ...’ 219-235
titemporal seperti citra Landsat, melalui penge- lompokan nilai  spektral berdasarkan  geometri (bentuk, ukuran, posisi), lokasi, dan pola spasial penutup  lahan  (Weng  2012).  Penutup  lahan menurut (Lillesand dkk. 2015) berkaitan dengan jenis kenampakan yang ada di permukaan bumi, sedangkan penggunaan lahan berkaitan dengan kegiatan manusia pada bidang tertentu. Konecny (2014) menyatakan bahwa penutup lahan meng- gambarkan penampilan  f isik dari  permukaan bumi sedangkan penggunaan lahan sebagai kate- gori lahan yang berada di permukaan tanah dan berhubungan dengan faktor ekonomi. PP Nomor 16 Tahun 2004 mendefinisikan penggunaan lahan merupakan wujud penutup permukaan bumi baik yang merupakan bentukan alami maupun buatan manusia. Sedangkan pemanfaatan lahan meru- pakan kegiatan untuk mendapatkan nilai tambah tanpa  mengubah wujud  fisik penggunaan  ta- nahnya.

## 1. Spasial-temporal dan pola  biofisik hutan
Hasil maximum likelihood classification (MLC) berbasis MSAVI2 pada citra L5, L7 Tahun 2000, L7 Tahun 2010, dan L8 mendapatkan enam kelas penutup lahan yang disimbolkan oleh warna (dari kiri ke kanan pada Gambar 3). Pada penelitian ini resolusi spektral (kontras) lebih penting daripada resolusi spasial dalam pemetaan biofisik hutan. Penutup lahan seperti tambak, sawah, dan ladang perkebunan yang mempunyai karakteristik ben- tuk ukuran lebih besar daripada resolusi spasial dapat dipetakan dengan baik dengan ukuran >
15x15  m.  Namun  f itur yang  lebih kecil seperti sungai dan jalan, cukup terdeteksi jika kontras spektralnya mendominasi dan mempunyai ben- tuk yang unik  ( linier ). Penggunaan tujuh band spektral citra Landsat dan grup band citra MSAVI2 berpotensi  mendapatkan  informasi  tentang karakteristik biofisik hutan terutama pemakaian band infra merah dekat yang mempunyai standar deviasi minimum. Tetapi juga menyebabkan kesu- litan pemrosesan dan redudansi data  terutama dicirikan oleh nilai korelasi tinggi antar band yang berdekatan. Pemilihan aspek temporal 10 tahun dan pertimbangan  fase pertumbuhan vegetasi hutan, kurangnya awan dan hujan pada musim kemarau sudah tepat untuk mendapatkan citra berkualitas baik.  Meskipun penyaringan sudah dilakukan, awan masih teridentifikasi sehingga tidak terkelaskan dan berwarna hitam. Efek strip- ing di bagian kanan dan kiri citra L7 Tahun 2010 yang sudah diatasi dengan mengambil nilai piksel terdekat sepertinya  juga memberikan  dampak buruk pada hasil  klasifikasi. Hubungan antara skala  geograf is  lokasi  penelitian dan  resolusi spasial memahamkan pemilihan sumber data citra Landsat masih bisa mencapai keberhasilan tujuan. Pada skala regional sumber citra Landsat sudah cukup untuk mendapatkan identifikasi biofisik hutan, sedangkan skala global umumnya digu- nakan data citra resolusi spasial lebih kasar (Gamba dan Herold 2009). Selain itu, dengan menilai be- berapa skala, pengambil kebijakan dapat memulai dengan struktur skala kasar, kemudian memfo- kuskan ekstraksi pada areal yang lebih spesifik untuk mendapatkan tipe objek reforma agraria dalam skala yang lebih halus.

## 224
Bhumi: Jurnal Agraria dan Pertanahan Vol. 6 No. 2 November 2020
Keakuratan klasifikasi penutup lahan mem- bantu memastikan kualitas peta penutup lahan setiap tahun dan perubahannya yang lebih baik. Hasil validasi menggunakan data ROI ( Region of Interest ) mendapatkan  tingkat akurasi  keselu- ruhan rata-rata = 88,27 ± 3,3 dan kappa = 0,8 ± 0,04  pada penggabungan citra reflektansi ter- hadap NDVI . Sedangkan  penggabungan  citra MSAVI2 mencapai tingkat akurasi keseluruhan rata-rata = 88,30 ± 3,4 dan kappa = 0,81 ± 0,04. Hasil validasi lapangan terhadap citra Tahun 2019, mendapatkan  tingkat  akurasi  keseluruhan 92,85% dan kappa 0,92 setelah mengintegrasikan citra reflektansi multispektral dan MSAVI2 .
Hasil analisis data melalui analysis compari- son terhadap  peta penutup  lahan  pada  setiap tahun  pengamatan mendapatkan  penggunaan lahan yang meningkat dan menurun secara sig- nif ikan.  Penggunaan  lahan yang  meningkat secara signifikan dari total areal seluas 230.074,6 ha yaitu ladang perkebunan dengan persentase sebesar 2,58% Tahun 1990, 4,03% Tahun 2000, 16,26% Tahun 2010, dan 20,27% Tahun 2019. Se- dangkan lahan hutan mengalami penurunan se- cara signifikan dengan persentase 87,59% Tahun 1990, 88,39% Tahun 2000, 62,79% Tahun 2010, dan 70,29% Tahun 2019. Pada Tahun 2010, ca- kupan  awan  cukup  tinggi  dengan  persentase 16,95%, padahal rata-rata cakupan awan di setiap tahun pengamatan ± 5,6%. Hal tersebut menja- dikan informasi penutup lahan hutan dan lahan masyarakat dalam kawasan hutan hilang sebesar 16,95% pada tahun tersebut.
Tabel 1. Perbandingan variasi luas jenis penutup lahan Tahun 1990-2019

## Sumber: Hasil olah data
Pola tambak dan sawah masyarakat mayoritas searah memanjang pantai, sungai/parit, yaitu di pesisir pantai timur TN (Taman Nasional) Sem- bilang, di belakang pantai HL (Hutan Lindung)
Muara Saleh, di Timur Sungai Calik dekat pela- buhan  KEK-TAA  (Kawasan  Ekonomi  Khusus- Tanjung Api Api), sebelah timur HL Saleh Barat II. Kawasan tersebut merupakan daerah terendah dengan aliran dan muara sungai. Vegetasi di seki- tar tambak didominasi oleh Nipah ( Nypa fruticans Wurmb ) di lokasi yang berdekatan dengan muara sungai tersebut. Banun dkk.  (2012)  melakukan kajian ekologis pengelolaan tambak yang polanya mirip yaitu berada di sepanjang pantai Kabupaten Jembrana. Pola ladang perkebunan masyarakat adalah  searah  memanjang  jalur  jalan.  Jalan tersebut merupakan jalur transportasi darat dan transportasi  sungai/laut yang  menghubungkan antar wilayah kabupaten/kota dan daerah trans- migrasi/desa. Pola memanjang jalan transportasi darat dengan vegetasi berupa kelapa dan kelapa sawit, mayoritas berada di kawasan HPK (Hutan Produksi  Konversi)  Lilin-Bertak  (jalan  lokal primer), HPK Tanjung Lago (jalan lingkungan), sebelah barat HL Air Telang/di sepanjang Jalan Tanjung Api-Api  (jalan arteri primer),  HL Air Upang  (jalan  lingkungan).  Sedangkan  jalan transportasi sungai dengan vegetasi berupa karet dan  kelapa  mayoritas  berada  di  kawasan  HL Muara Musi. Pola yang terakhir adalah areal ter- bangun  (permukiman)  umumnya  searah/ mengelompok pada jalan transportasi darat yang terdapat  pusat  pemerintahan/pertumbuhan (pemerintah  desa/pasar).  Seperti  Pemerintah Desa Sritiga,  Teluk  Payo  serta sebagian  kecil mengelompok di tepi sungai (sebelah timur HL Muara sugihan/Desa Kuala Sugihan dan selatan TN sembilang/Desa Sungsang II). Penggunaan/ pemanfaatan lahan masyarakat yang mengelom- pok/terarah tersebut dicirikan oleh dominasi jenis penggunaan  lahan  masyarakat seperti  tambak (udang/ikan), ladang (sawit/karet/kelapa/nipah), dan  permukiman  yang  semakin  meluas  pada lokasi yang sama selama rentang waktu 29 tahun. Visualisasi pola biofisik hutan seperti pada Gambar 4.
Jenis
Tahun
1990 2000
2010 2019 (Ha) % (Ha) % (Ha) % (Ha) % Hutan 201524,57 87,59 203356,09 88,39 144453,89 62,79 161711,53 70,29 Ladang Perkebunan 5934,72 2,58 9274,14 4,03 37411,61 16,26 46627,05 20,27 Tambak - - 3894,65 1,69 4686,46 2,04 6386,66 2,78 Sawah 3348,38 1,46 2490,67 1,08 3416,93 1,49 4232,96 1,84 Areal Terbangun 28,16 0,01 722,32 0,31 1105,12 0,48 1604,16 0,70 Awan 19238,74 8,36 10336,69 4,49 39000,55 16,95 9512,20 4,13

## 2. Pola  keruangan  berdasarkan  situasi sosial
Analisis  pola  keruangan  menghasilkan abstraksi dan  klasif ikasi sebaran  kenampakan biofisik lahan masyarakat di dalam kawasan hutan berwujud peta pola  biofisik hutan.  Kemudian, dengan mendasarkan pada peta tersebut pertanya- an scientif ic what when dan where sudah terja- wab. Sedangkan  pertanyaan scientif ic lainnya dengan  mendasarkan  kriteria  sosial,  tersusun pada Tabel  2. Terdapat alasan yang  mendasar bahwa masyarakat menggunakan kawasan hutan karena adanya perubahan peruntukan dan fungsi kawasan hutan untuk pembangunan KEK-TAA, pembangunan infrastruktur yang melewati  ka- wasan hutan, bertambahnya jumlah penduduk, kurangnya  persediaan  lahan  pertanian/peka- rangan serta kesalahan perizinan bidang perta- nian/non  pertanian di masa lalu.  Pelaksanaan otonomi daerah  Kabupaten Banyuasin dimulai
pada Tahun 2002 berdasarkan Undang-Undang Nomor 6 Tahun 2002. Pembagian kewenangan melalui  perizinan  pemanfaatan  ruang  untuk pembangunan sektoral tersebut berdampak pada kebutuhan akan lahan dengan merubah perun- tukan  dan  penggunaan  lahan  pada  kawasan hutan. Contohnya  adalah sejak  ditetapkannya KEK-TAA yang merubah (fungsi, peruntukan dan batas) kawasan HL Air Talang menjadi APL (Ar- eal  Penggunaan  lain).  Hal  ini  berdasarkan Keputusan MLHK Republik Indonesia, Nomor SK.173 Tahun 2018. Dampak perubahan tersebut mempengaruhi  penggunaan  lahan  daerah sekitarnya seperti  Desa  Karang Anyar,  Sritiga, Teluk Payo, Muara Sungsang, Marga Sungsang, Sungsang  I  hingga  Sungsang  IV,  seiring tersedianya akses jalan menuju lokasi.
Pertanian dan tambak di Kabupaten Banyuasin merupakan lumbung pangan Sumatera Selatan (1,4 juta ton beras/tahun) (BPS 2020). Seiring ma-
Gambar 4. Pemetaan pola biofisik hutan. (Sumber: Hasil olah data)
226 Bhumi: Jurnal Agraria dan Pertanahan Vol. 6 No. 2 November 2020
sifnya  pemberian dan  penyediaan dana, yang bersumber dari APBD (Anggaran Pendapatan dan Belanja  Daerah)  dan APBN (Anggaran  Penda- patan dan Belanja Negara) melalui program 500 juta/desa, program selamatkan rawa sejahterakan petani/serasi, penerapan teknologi yang modern dan pertumbuhan jumlah petani dalam penge- lolaan lahan, menjadikan perkembangan lokasi lahan pada sektor pertanian/pangan dan mem- berikan tekanan terhadap kawasan hutan yang berbatasan (BPS 2019). Contohnya adalah peng- gunaan lahan pertanian dan tambak di Kawasan HL Muara Saleh (dasar penunjukan Tahun 2001 dan penetapan Tahun 2014). Peningkatan jumlah petani yang berasal dari desa terdekat seperti Desa Daya Murni, Ganesa Mukti, Juru Taro, ikut men- jadikan meluasnya penggunaan lahan kawasan hutan tersebut.
Sektor perkebunan  juga  memberikan  andil dalam  perubahan penggunaan  lahan pada  ka- wasan hutan. Tercatat 53 lokasi Hak Guna Usaha dengan luas total 67957,53 ha, mulai masuk sejak Tahun 2003 menjadi faktor pendorong investasi, menjadi  daya dorong  bagi masyarakat  sekitar untuk menanam komoditas sejenis (kelapa sawit) dan berdampak pada ekologi hutan. Sebagai con- toh enam perusahaan HGU (Hak Guna Usaha) yang lokasinya berbatasan dengan kawasan hutan adalah PT (Perseroan Terbatas) Tunas Baru Lam- pung dengan Kawasan SM (Suaka Margasatwa) Padang Sugihan dan Kawasan TN Sembilang; PT. Andalan Alam S., PT. Hindoli, dan PT. PN (Per- kebunan Nusantara) VII dengan Kawasan HPK Sungai Lilin-Bertak, PT. Hanuraba Sawit Kencana dengan Kawasan HL Pulau Rimau, dan PT. Swa- daya Indopalma dengan Kawasan HPK Tanjung Lago. Izin untuk investasi dan penyediaan areal untuk transmigrasi di masa lampau juga menjadi permasalahan penguasaan lahan kawasan hutan. Areal tersebut secara fisik sudah ditempati dan dimanfaatkan namun belum mendapat pelepasan kawasan. Contohnya areal PT.PN VII di Kawasan HPK Sungai Lilin-Bertak, yang pada Tahun 2000 mendapatkan izin lokasi dari pemerintah daerah, namun 18.300 ha/85,9% dari total izin tersebut masih di dalam kawasan.
Ta be l 2 . A na lis is p ol a ke ru an ga n pa da qu es tio n (w hy , w ho d an h ow )

## 228 Bhumi: Jurnal Agraria dan Pertanahan Vol. 6 No. 2 November 2020
Pengelolaan hutan yang sesuai kondisi tradisi lokal dan tetap memperhatikan peraturan perun- dangan yang berlaku dapat meredam laju peru- bahan penutup-penggunaan  lahan hutan  yang berdampak negatif. Seperti penelitian Thompson (2007),  Mustofa (2011), Arifandy (2015), Salim dkk. (2018), yang mendasarkan pada akses legal bagi masyarakat dalam mengelola sumber daya hutan. Di lokasi penelitian juga ditemukan ke- giatan positif (reboisasi) dan hutan kemasyara- katan oleh  kelompok tani  hutan  dalam  mem- pertahankan hutan lestari (SM Padang Sugihan, HP (Hutan Produksi) Muara Sugihan, HL Pulai Rimau) serta menyesuaikan kondisi pasang surut air laut dan DAS (Daerah Aliran Sungai).
Gambar 6. Contoh penggunaan di kawasan hutan.

## (Sumber: Hasil lapangan)

## 3. Objek Reforma  Agraria  Kawasan Hutan  Kabupaten  Banyuasin
Analisis spasial keempat citra Landsat meng- hasilkan empat jenis penutup lahan yang memiliki potensi  sebagai  objek  reforma  agraria  dalam kawasan hutan yaitu areal terbangun, sawah, tam- bak, dan ladang perkebunan. Rinciannya yaitu: areal terbangun berpotensi sebagai kriteria lima (permukiman  masyarakat  termasuk  fasilitas sosial/umum);  sawah  dan  tambak  berpotensi sebagai kriteria enam (sawah dan tambak yang menjadi  sumber  mata  pencaharian  utama); ladang perkebunan  berpotensi sebagai  kriteria tujuh (lahan garapan masyarakat berupa perta- nian tanah kering). Selain itu, objek reforma agra- ria dengan kriteria satu (alokasi TORA dari 20% pelepasan kawasan hutan untuk perkebunan rak- yat) memiliki potensi di lokasi penelitian. Hal ini disebabkan  adanya  aturan  yang  mewajibkan
kepada  pemegang HGU  (perolehan lahan  dari pelepasan kawasan hutan negara) menyediakan 20% dari lahannya untuk kebun rakyat (Peraturan Menteri  Agraria dan  Tata Ruang/Badan  Perta- nahan Nasional Nomor 7/2017, dan Inpres Nomor 8/2018).  Namun  demikian,  ketika  penetapan HGU sudah diberikan sebelum Tahun 2017 dan pemegang HGU belum mengalokasikan 20% dari lahannya untuk perkebunan rakyat maka kewa- jiban penyediaan lahan tersebut dapat diperoleh ketika  pemegang  HGU  tersebut  melakukan pembaharuan hak  (Salim dan  Utami 2019).  Di lokasi penelitian, sebelum Tahun 2017 sudah terbit sejumlah 35 HGU dengan total luas 44.761,65 ha.
Total luas penggunaan lahan oleh masyarakat di  lokasi penelitian  adalah 42.236,53  ha yang  terbukti konsisten berdasarkan posi- si,  pola  dan jenis  penggu- naannya. Dari keseluruhan luasan tersebut, pengguna- an dan pemanfaatan lahan yang  melebihi  waktu  20 tahun sejumlah 11.685,46 ha (Gambar  7).  Berdasarkan luasan, histori dan penunjukan kawasan, kriteria lima enam dan tujuh tersebut dikelompokkan dua bagian waktu yaitu yang lebih dari 20 tahun dan kurang dari 20 tahun kecuali tanah permukiman. Hal ini penting karena pengguasaan lebih dari 20 tahun menentukan pilihan skema PPTKH yang akan  diberikan.  Rincian  luasan objek  reforma tesebut yaitu: permukiman masyarakat termasuk fasilitas sosial/umum seluas 1.156,2 ha; sawah dan tambak yang menjadi sumber mata pencaharian utama  kurang  dari  20  tahun  seluas 5421,3  ha; lahan garapan masyarakat berupa pertanian tanah kering (ladang perkebunan) kurang dari 20 tahun seluas 23.973,4 ha; sawah dan tambak yang men- jadi sumber mata pencaharian utama lebih dari 20 tahun seluas 4.064,1 ha; lahan garapan masya- rakat berupa pertanian ladang perkebunan lebih dari 20 tahun seluas 7.621,22 ha.
Pemanfaatan lebih dari 20 tahun kurang dari 20 th
Dari kiri ke kanan dampak pembangunan KEK-TAA, usaha rumah tangga, perkebunan, estuari, reboisasi.
Gambar 7. Peta potensi objek reforma agraria di kawasan hutan. Sumber: Olah data
Tabel 3. Rekapitulasi luas dan skema PPTKH yang ditawarkan
No. Nama hutan
Fungsi hutan T G H K , S K .7 6/ 20 01 , S K .8 22 /2 01 3, SK .8 66 /2 01 4, SK 45 4/ 20 16
At < 20 tahun >20 tahun Lp Tb Sh Lp Tb Sh 1 Air Telang HL 47,31 1658,88 565,93 247,08 3451,12 0,00 12,93 2 Air Upang HL 13,58 2148,62 0,00 620,41 611,84 0,00 0,00 3 Bentayan SM 3,65 1163,31 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 4 Kemampo HP 0,00 9,98 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 5 Mangsang Mendis HP 0,00 1506,23 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 6 Muara Musi HP 14,09 924,39 0,00 0,00 504,42 0,00 0,00 7 Muara Saleh HL 552,21 1054,97 2702,14 0,00 532,43 1715,26 1622,70 8 Muara Sugihan HP 0,00 10,55 0,00 0,97 0,00 0,00 0,00 9 Pulau Rimau HL 13,37 3587,97 0,00 0,00 474,33 0,00 0,00 10 Saleh Barat HL 2,43 89,03 0,00 961,62 3,80 0,00 0,00 11 Saleh Barat II HL 0,00 0,00 0,00 271,43 0,00 0,00 155,75 12 Sembilang HPK 0,00 0,00 0,00 0,00 63,85 0,00 0,00 13 Sembilang TN 88,91 1032,09 51,76 0,00 85,02 557,61 0,00 14 Sembilang TNL 0,61 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 15 Sungai Lilin - Bertak HPK 407,09 9584,25 0,00 0,00 1056,81 0,00 0,00 16 Tanjung Lago HPK 13,01 1203,21 0,00 0,00 837,61 0,00 0,00 Jumlah Total 1156,2 23973,4 3319,8 2101,5 7621,22 2272,8 1791,3
Keterangan: At= Areal terbuka; Lp= Ladang perkebunan; Tb= Tambak; Sh= Sawah; □ = Perhutanan sosial; □ = Perubahan batas; □ = Resettlement .
230
Bhumi: Jurnal Agraria dan Pertanahan Vol. 6 No. 2 November 2020

## C. Solusi dari Skema PPTKH yang Ditawarkan
Pelaksanaan penyelesaian penguasaan tanah dalam kawasan hutan dapat mengacu peraturan pelaksana Undang-Undang Kehutanan diantara- nya PP (Peraturan Pemerintah) 44/2004, PP 24/ 2010, PP 104/2015, dan Perpres 88/2017 serta Pera- turan Menteri Koordinator Bidang Perekonomian Nomor 3 Tahun 2018. Pasal 2 PP 104/2015 menye- butkan bahwa peruntukan  kawasan hutan dan perubahan fungsinya dilakukan untuk memenuhi tuntutan dinamika pembangunan nasional dan aspirasi masyarakat. Penyelesaian permasalahan penguasaan  lahan  hutan  di  lokasi  penelitian diselesaikan dengan tiga skema yaitu perubahan batas,  perhutanan  sosial  dan resettlement . Berdasarkan Tabel 3, skema penyelesaian dengan cara memberikan akses pengelolaan hutan mela- lui perhutanan sosial (warna hijau) seluas 27147,66 ha, perubahan batas (warna kuning) seluas 12105,91 ha dan penyelesaian dengan resettlement (warna biru) seluas 2982,96 ha. Kawasan HPK Sungai Lilin- Bertak, HL Muara Saleh, HL Air Telang, dan HL Pulau Rimau merupakan empat kawasan hutan yang terdapat lahan masyarakat terbanyak, yaitu 11048,15 ha, 8179,70 ha, 5983,24 ha, dan 4075,67 ha.
Skema perhutanan sosial seperti hutan desa (HD),  hutan  kemasyarakatan  (HKm),  hutan tanaman rakyat (HTR), hutan adat (HA), dan ke- mitraan kehutanan merupakan solusi tepat ketika luas kawasan hutan terbatas (luas kawasan hutan kurang dari 30% dari luas daerah aliran sungai, pulau,  dan/atau  provinsi).  Masyarakat  dapat mengelola  hutan sesuai  fungsinya yaitu  hutan produksi dan hutan lindung. Meskipun peman- faatan hasil hutan kayu yang hanya dapat dilaku- kan  pada  hutan  produksi,  masyarakat  dapat mengambil  hasil  hutan  bukan  kayu  di  HL. Kegiatan-kegiatan  seperti  penanaman  dan pemeliharaan hutan akan merehabilitasi kawasan hutan  yang  rusak,  mempertahankan  fungsi hutan dan perlindungan hutan. Contoh  kemit- raan  kehutanan  yang  berhasil  adalah  di  HL pegunungan Menoreh Yogyakarta yaitu dengan pemberian  hak pengelolaan  selama  35  tahun. Pengelolaan ekowisata di kawasan HL tersebut
oleh Kelompok Tani Hutan (KTH) Mandiri Kali- biru  disamping  meningkatkan  pendapatan masyarakat  juga  mempertahankan  fungsi  ka- wasan (Sanjaya 2019).
Kawasan  hutan  yang  masih  tersedia  (luas kawasan hutan diatas 30% dari luas daerah aliran sungai, pulau, dan/atau provinsi), dapat mengu- tamakan skema perubahan batas kawasan hutan. Tata cara perubahan batas kawasan hutan untuk sumber tanah objek reforma agraria tersebut dapat mengacu pada Peraturan MLHK Republik Indo- nesia Nomor  P.17/Menlhk/Setjen/Kum.1/5/2018. Namun  demikian  terdapat  batasan  anggaran pelaksanaan tata batas kawasan. Perpres 88/2017 menyatakan, perubahan  batas  kawasan  hutan membutuhkan  biaya  yang  diperlukan  untuk pelaksanaan perubahan  batas kawasan  hutan. Biaya tersebut dibebankan pada anggaran penda- patan dan belanja negara KLHK dan/atau sumber lain  sesuai  dengan  peraturan  perundang- undangan. Umumnya keterbatasan anggaran pada setiap  kelembagaan  menjadi  penghambat pelaksanaan kegiatan. Oleh karena itu, penting untuk melakukan refocusing kegiatan dan realo- kasi anggaran serta melakukan kerjasama pengang- garan dengan pemerintah daerah setempat. Selain itu,  dapat  melakukan  kerjasama  dengan pemerintah mancanegara yang tertarik pada isu energi dan perubahan iklim. Seperti United States Agency for International Development (USAID), United Kingdom Climate Change Unit (UKCCU), Gesellschaft für  Internationale  Zusammenarbeit (GIZ), Kerajaan Denmark (ICCTF 2019).
Pola resettlement juga  membutuhkan  biaya dan tenaga cukup besar terhadap PTKH (Pengu- asaan Tanah Kawasan Hutan) di kawasan hutan konservasi yang terjadi  setelah kawasan hutan ditunjuk. Di lokasi penelitian terdapat 2.340,33 ha PTKH  pada  kawasan  konservasi  yaitu  di  TN Sembilang, TNL (Taman Nasional Laut) Sembi- lang dan SM Bentayan. Perpres 88/2017 menye- butkan  bahwa  tanggung  jawab resettlement warga ditanggung oleh pemerintah daerah. Se- dangkan pencarian areal baru/lokasi penempatan dalam  rangka resettlement, diusulkan  oleh pemerintah daerah kepada MLHK. Persyaratan
Rohmat J & Djurdjani, ‘Pemetaan Objek Reforma Agraria dalam ...’ 219-235
lainnya seperti  lokasi penempatan  diusahakan dekat terhadap akses pengelolaan dan pelayanan publik, semakin membatasi pilihan lokasi. Fakta di  lapangan terhadap  permukiman dalam  SM Bentayan,  TN  Sembilang,  TNL  Sembilang, memahamkan bahwa skema penyelesaian PTKH melalui resettlement sulit untuk dilakukan. Perlu pendekatan kemasyarakatan dan praktik kebijak- sanaan  yang  adil.  Salah  satu  solusinya  yaitu dengan  mengkaji  keseluruhan  ruang  lingkup lahan (areal lama di hutan konservasi terhadap areal baru di APL/HP/HL) dan dampaknya serta memberikan panduan  mengenai sistem pelak- sanaan resettlement (misalnya pinjam pakai pada kawasan HP/HL).
Beragamnya  permasalahan  lahan  hutan  di setiap kabupaten/kota  dan terbatasnya  skema yang ditawarkan oleh Perpres 88/2017  memer- lukan terobosan penyelesaian. Ketersediaan dan kelengkapan  informasi spasial-temporal  objek reforma  agraria dalam  skala kabupaten diikuti dengan penyediaan anggaran, akan mengonkret- kan perencanaan program reforma agraria. Selain itu, kelembagaan yang terbuka, pelaksanaan yang tidak ego sektoral, proses yang sistematis, menja- dikan  pelaksanaan  program tersebut  berjalan efektif  (Sirait  2017,  Lutfi  2018 Sutaryono dkk. 2018). Pendekatan partisipatif terhadap masyara- kat untuk terlibat  dalam pelaksanaan program reforma agraria juga dapat mempercepat tujuan akhir  (Wibowo  dkk.  2017).  Namun  demikian, masih  ditemukan  beberapa pengertian  dalam Perpres  88/2017  yang  dapat  menjadi  sumber permasalahan. Contohnya, realitas penggunaan lahan  monokultur yang  berisi tanaman  kelapa sawit, kurang sesuai dengan pendefinisian lahan garapan  (Perpres  88/2017). Kemudian,  penye- butan  frase seseorang  dan sekelompok  orang pada Pasal  5  Perpres  88/2017, tidak  konsisten dengan pihak-pihak sebagaimana pada Pasal  1 Perpres 88/2017.

## D. Kesimpulan
Data  penginderaan  jauh  dapat  digunakan untuk mengidentifikasi potensi objek reforma agraria.  Total  luas  penggunaan  lahan  oleh
masyarakat di lokasi penelitian adalah 42.236,53 ha yang terbukti  konsisten berdasarkan posisi, pola dan jenis penggunaan lahan. Dari keselu- ruhan luasan tersebut, penggunaan dan peman- faatan  lahan yang  melebihi  waktu  20  tahun sejumlah 11.685,46 ha. Hasil analisis spasial dan temporal keempat citra Landsat menghasilkan empat jenis penutup lahan yang memiliki potensi sebagai  objek reforma  agraria  dalam  kawasan hutan yaitu areal terbangun, sawah, tambak, dan ladang perkebunan.  Pola keruangan  terhadap perubahan  penggunaan  lahan  masyarakat  di kawasan hutan selama 29 tahun adalah mendekati pada  pola mengelompok. Terdapat tiga skema PPTKH di lokasi penelitian yaitu perubahan batas, perhutanan sosial, dan resettlement .

## Ucapan Terima  Kasih
Penulis berterima kasih kepada Sekolah Tinggi Pertanahan Nasional Yogyakarta, telah  memfa- silitasi penelitian sebagai bagian dari Penelitian Pusat Penelitian dan Pengabdian kepada Masya- rakat (PPPM)  Nomor: 116/St/III/2020.  Penulis juga berterima  kasih kepada United States Geo- logical Survey (USGS) , untuk secara bebas menye- diakan data Landsat 5 TM, 7ETM+ dan Landsat 8 OLI TIRS yang digunakan. Terakhir, terimakasih juga disampaikan kepada jajaran Kantor BPKH Wilayah II Palembang, Dinas Kehutanan, Kantor Pertanahan Kabupaten Banyuasin,  Pemerintah Desa, dan masyarakat setempat atas keterbukaan informasi dan partisipasi aktifnya.

## Daftar  Pustaka
Adrianto, HA., Spracklen, DV, Arnold, SR, Sitang- gang, IS, and Syaufina L 2020. ‘Forest and land fires are mainly associated with defores- tation in riau province, indonesia’. Remote Sensing 12 (1): 1–12. https://doi.org/10.3390/ RS12010003. Anonim 2011, Harmonisasi  Kebijakan dan Pera- turan  Perundangan  Lampiran  1  Nota Kese- pakatan Bersama 12  Kementerian/Lembaga Negara  Tentang  Percepatan  Pengukuhan
232 Bhumi: Jurnal Agraria dan Pertanahan Vol. 6 No. 2 November 2020 Kawasan Hutan , 1–10, http://
sawitwatch.or.id/wp-content/uploads/2013/ 04/01-NKB-Harmonisasi-Regulasi-dan- Kebijakan.pdf.
Arifandy, M, Imam, and Sihaloho, M 2015, ‘Ef- fectiveness of community based forest man- agement forest resources conflict resolution’,
Jurnal  Sosiologi  Pedesaan 3  (2):  147–158, https://doi.org/https://doi.org/10.22500/ sodality.v3i2.11339.
Badan Pusat Statistik, 2019, Katalog/ :  1104023 , melalui http:// www.bps.go.id , pada tanggal 28 Oktober 2019.
Badan Pusat Statistik, 2019, Katalog/  :11050252 , melalui https://www.bps.go.id , pada  tanggal 20 Desember 2019.
Badan  Pusat  Statistik,  2020, Luas  Panen  dan Produksi Padi di Sumatera Selatan 2019, mela- lui https://www.bps.go.id , pada  tanggal 20 Juli 2020.
Baja, S, Chapman, DM, Dragovich, D 2002, ‘A con- ceptual  model  for defining and assessing land management units using a fuzzy mod- eling approach in GIS environment’, Environ- mental  Management 29  (2002):  647–661, https://doi.org/10.1007/s00267-001-0053-8
Banun, Syachry, Arthana, W, and Suarna, W 2012,
‘Kajian ekologis pengelolaan tambak udang di Dusun Dangin Marga Desa Delodbrawah Kecamatan Mendoyo Kabupaten Jembrana Bali’, Ecotrophic:  Journal  of  Environmental Science 3 (1): 10–15,  https://ojs.unud.ac.id/ index.php/ECOTROPHIC/article/view/2482.
Bintarto, R dan Hadisumarno,  S  1979, Metode Analisa Geograf i , LP3ES, Jakarta Barat.
Cahyono,  ES,  and  Azzahwa,  S  2019,  ‘Resolusi konflik  gerakan  nasional  penyelamatan sumber  daya  alam/:’ Jurnal  Antikorupsi Integritas 5  (2–2):  75–92,  https://doi.org/ https://doi.org/10.32697/integritas.v5i2-2.
Campbell, JB 1996, Introduction to  remote sens- ing , 2nd Edition, Taylor & Francis, London. Chasmer, L, Mahoney, C, Millard, K, Nelson, K, Peters, D, Merchant, M, Hopkinson, C 2020. ‘Remote sensing of boreal wetlands 2: meth- ods for evaluating boreal wetland ecosystem
state and drivers of change’. Remote Sens- ing  12  (8):  1–48.  https://doi.org/10.3390/ RS12081321.
Contreras, H, A, Fay, C, Effendi, E 2006, Memper- kokoh pengelolaan  hutan Indonesia melalui pembaruan  sistem penguasaan tanah:  per- masalahan  dan kerangka  tindakan ,  World
Agroforestry Centre, https://
b o o k s . g o o g l e . c o . i d / books?id=o48c3mPpSiUC.
Crippen, RE 1990, ‘Calculating the vegetation in- dex faster’, Remote Sensing of Environment 34  (1): 71–73,  https://doi.org/10.1016/0034- 4257(90)90085-Z.
Danoedoro, P 2012, Pengantar penginderaan jauh digital . Penerbit Andi, Yogyakarta.
Dinas Kehutanan Provinsi Sumatera Selatan, 2019,
Buku risalah dan permasalahan pemanfaatan ruang  kawasan  hutan  Provinsi  Sumatera Selatan , Dinas Kehutanan Provinsi Sumatera Selatan, Palembang.
Direktur Jenderal Penataan Agraria, 2020. ‘Potensi Tanah Objek Reforma Agraria (Tora)’, Rapat Pimpinan (Rapim) Direktorat Jenderal Pena- taan Ruang 4 Mei , Jakarta.
Foody, GM 2002, ‘Status of land cover classifica- tion accuracy assessment’, Remote Sensing of  Environment, 80(1):  185–201,  http:// www2.geog.ucl.ac.uk/~mdisney/teaching/ t e a ch i n g N E W / GE O G G 1 4 1 / p a pe r s / foody.pdf.
Gong, P, & Howarth,  PJ 1992,  ‘Frequency-based contextual classification and gray-level vec- tor reduction  for  land-use  identification’, Photogrammetric  Engineering and  Remote Sensing ,58(4),  423–437.
Gyanesh C, Brian L, Markhamb, Dennis L, Helder 2009, ‘Summary of current radiometric cali- bration coefficients for Landsat MSS, TM, ETM+, and EO-1 ALI sensors’, Remote Sens- ing of Environment 113 (5):893-903, https:// ntrs.nasa.gov/search.jsp?R=20090027884.
Herold,  M,  Liu, X,  &  Clark,  KC  2003  ‘Spatial metrics and image texture for mapping ur- ban land use’, Photogrammetric  Engineer- ing and Remote Sensing ,69(9), 991–1001.
Rohmat J & Djurdjani, ‘Pemetaan Objek Reforma Agraria dalam ...’ 219-235
Indonesia  Climate  Change  Trust  Fund  2019, ’Laporan  Triwulan  2’,  melalui  https:// www.icctf.or.id/wp-content/uploads/2019/ 09/Laporan-Q2-ICCTF-2019-Lowres.pdf, pada tanggal 08 Februari 2020.
Indhawati, M 2015, ‘Developing a Method to Char- acterize  Land Use  History Using  Landsat Time Series as an Idle Land Early Detection Method in  Indonesia’, Thesis  Geo-informa- tion  Science  and  Remote  Sensing Wage- ningen  University,  https://library.wur.nl/ WebQuery/titel/2104305.
Integrito 2013, No title , melalui https://doi.org/ 10.1017/CBO9781107415324.004 , pada tanggal 23 Januari 2020.
Jensen, JR 1996 , Introductory digital image pro- cessing:  A  Remote  Sensing  Perspective ,
Prentice-Hall Inc. Englewood Cliffs, NJ.
Junarto, R, Djurdjani, Permadi FB, dan Ferdian- syah, D 2020,  ‘Pemanfaatan teknologi un- manned aerial vehicle ( uav ) untuk peme- taan kadaster’, Bhumi,  Jurnal Agraria Dan Pertanahan 6  (1): 105–118,  https://doi.org/ 10.31292/jb.v6i1.428.
Konecny, G  2014, Geoinformation Remote Sens- ing, Photogrammetry and Geographic Infor- mation Systems , Second Edition, CRC Press Taylor  &  Francis  Group,  https://doi.org/ 10.1201/b15765.
Knotters, M, and Brus, DJ 2013. ‘Purposive versus random sampling for map validation: a case study on ecotope maps of floodplains in the netherlands’. Ecohydrology 6  (3):  425–34. https://doi.org/10.1002/eco.1289.
Li X, Gong, P, Liang, Lu 2015, ‘A 30-year (1984– 2013) record of annual  urban dynamics  of Beijing Cityderived from Landsat data’, Re- mote Sensing of Environment 166 (2015) 78– 90, http://dx.doi.org/10.1016/ j.rse.2015.06.0070034-4257.
Loveland, TR, and Defries, RS 2004. ‘Observing and  monitoring  land  use  and  land  cover change’. Ecosystems and  Land  Use Change Geophysical
Luthfi, AN 2018, ‘Reforma kelembagaan dalam kebijakan reforma agraria era Joko Widodo-
Jusuf  Kalla’,  Bhumi,  Jurnal  Agraria  dan Pertanahan, 4(2):140-163.
Matthew,  MW, Steven,  MA, Berk, A, Felde,  G, Anderson, GP, Gorodetsky, D, Paswaters, S, and Shippert M 2002, ‘Atmospheric correc- tion of spectral imagery: evaluation of the FLAASH algorithm with AVIRIS data,’ Ap- plied Imagery Pattern Recognition Workshop, 2002,  Proceedings., Washington,  DC, USA, 2002 ,  pp,  157-163,  doi:  10.1109/ AIPR.2002.1182270.
Mustofa,  MS  2011,  ‘Perilaku  masyarakat  desa hutan dalam memanfaatkan lahan di bawah tegakan’, Jurnal Komunitas 3 (1): 1–11, https:/ /doi. org /https: //d oi. org /1 0. 1 52 94 / komunitas.v3i1.2287.
Odebiri, O, Mutanga, O, Odindi, J, Peerbhay, K, and Dovey, S 2020. ‘Predicting soil organic carbon stocks under commercial forest plan- tations in  KwaZulu-Natal Province, South Africa using remotely sensed data’. GIScience and Remote Sensing 57 (4): 450–63. https:// doi.org/10.1080/15481603.2020.1731108.
Palinkas, LA, Horwitz, SM, Green, CA, Wisdom, JP, Duan, N, and Hoagwood, K 2015,‘Purpose- ful sampling for qualitative data collection and analysis in mixed method implementa- tion research’. Administration and Policy in Mental Health and  Mental Health  Services Research 42  (5):  533–44.  https://doi.org/ 10.1007/s10488-013-0528-y.
Qi, J, Chehbouni, A, Huete, A, H, Kerr, Y, H, and Sorooshian, S 1994, ‘A modify soil adjust veg- etation index’, Remote Sensing of  Environ- ment 126  (1):  119–126,  https:// www.researchgate.net/publication/ 223906415_A_Modif ied_Soil_Adjusted_ Vegetation_Index,  doi:  10.1016/0034- 4257(94)90134-1.
Rachman, NF  2012, Land  Reform dari  masa  ke masa , Tanah Air Beta dan Konsorsium Pem- baruan Agraria (KPA), Yogyakarta.
Rachman, NF 2017, Land reform & gerakan agra- ria indonesia , INSISTPress, Yogyakarta. Ritohardoyo, S 2000, Geograf i permukiman  ba- gian  i  (pengertian,  klasif ikasi,  perumahan
234 Bhumi: Jurnal Agraria dan Pertanahan Vol. 6 No. 2 November 2020
dan  pola  permukiman), Fakultas  Geograf i UGM, Yogyakarta. Salahddine, DH, Najine, A, and Wafik, A  2017, “Mapping and Characterization of Agricul- tural Systems from Time Series of Normal- ized Difference Vegetation Index  ( NDVI ) in the Northeast Area of Tadla”, Natural Re- sources ,  08  (01):24-30,  https://doi.org/ 10.4236/nr.2017.81002
Salim, AA 2013. ‘Pemanfaatan citra landsat tm/ etm+ dan sistem informasi geografis untuk kajian kerusakan hutan mangrove di daerah pesisir Banyuasin Provinsi Sumatera Selatan’. Universitas  Gadjah  Mada.  https:// repository.ugm.ac.id/id/eprint/118867.
Salim, MN, dan Utami, W 2020, Reforma agraria, menyelesaikan  mandat  konstitusi,  STPN Press, Yogyakarta.
Salim, MN, Pinuji S, and Utami, W 2018, ‘Reforma agraria di kawasan hutan Sungaitohor, Riau: Pengelolaan Perhutanan Sosial Di Wilayah Perbatasan’,  Bhumi, Jurnal  Agraria  Dan Pertanahan 4 (2): 164–189,  https://doi.org/ http://dx.doi.org/10.31292/jb.v4i2.277. Sanafiah F 1990, Penelitian kualitatif, dasar-dasar dan aplikasi .YA, Malang.
Sanjaya, A 2019, Masa depan perhutanan sosial di
Indonesia, melalui https://
forestsnews.cifor.org/60560/masa-depan- perhutanan-sosial-di-indonesia?fnl= pada tanggal 12 Januari 2020.
Saulino, L, Rita, A, Migliozzi, A, Ma, C, Allevato,
E, Garonna, AP, and Saracino, A 2020. ‘De- tecting burn severity across mediterranean forest types by coupling medium-spatial reso- lution satellite imagery and field data’. Re- mote  Sensing 12  (4): 1–21.  https://doi.org/ 10.3390/rs12040741.
Sirait, MT 2017, Inklusi, eksklusi dan perubahan agraria: Redistribusi tanah kawasan hutan di Indonesia, STPN Press, Yogyakarta.
Siscawati, M 2014, ‘Masyarakat adat dan perebutan penguasaan hutan’, Wacana,  Jurnal Trans- formasi Sosial , 33/XVI/2014, hlm. 3-24. Stuckens, J, Coppin, PR, & Bauer, ME 2000, ‘Inte- grating contextual information with per-pixel
classification for improved land cover classi- fication’, Remote Sensing of Environment,71, 282–296.
Sugiyono  2016, Metode  penelitian  manajemen , Alfabeta,  Bandung.
Sutanto  2014, Metode  penelitian  penginderaan jauh , Ombak, Yogyakarta.
Sutaryono,  Arianto,  TA,  &  Luthf i,  AN  2018, ’Hubungan negara dan masyarakat sipil da- lam kebijakan reforma agraria dan penye- lesaian permasalahan tanah dalam kawasan hutan di  Kabupaten Sigi’, Laporan  Hasil Penelitian  Sistematis  2018 ,  PPPM-STPN,
Yogyakarta.
Thompson, H 2007, ‘Social Forestry/ : An analysis of Indonesian forestry policy,’ Social Forestry , 29  (2):  187–201,  https://doi.org/10.1080/ 00472339980000311.
Weng,  Q  2012, ‘Remote sensing of  impervious surfaces in the urban areas: Requirements, methods,and trends’, Remote Sensing of En- vironment ,117(2012), 34–49.
Wibowo, A, Arman, M, Vitasari, DM,  Cahyadi,
E, Kristianto, ED, Chaakimah, S, Murdining- rum, YA,  Malik  &  Indyanto, T  2017,  ’Dari reformasi kembali ke Orde Baru: Tinjauan kritis Peraturan Presiden No. 88 Tahun 2017’, Opini  Hukum,  Oktober:  1-6.  http:// epistema.or.id/publikasi/dari-reformasi- kembali-ke-orde-baru.
Wikantika, K 2006, ‘Mapping vegetation cover in mountainous area with linear mixture mod- eling of ikonos satellite image: a case study in Pangalengan, West Java, Indonesia’, Jurnal Manajemen Hutan  Tropika ,  12(2):36-43, https://journal.ipb.ac.id/index.php/jmht/ar- ticle/view/2862.
WWF-Indonesia 2013, Menelusuri TBS Sawit Ilegal dari Kompleks Hutan Tesso Nilo, Riau melalui http://awsassets.wwf.or.id/downloads/ wwf_indonesia__2013__menelusuri_sawit_ illegal_di_riau_f inal.pdf tanggal 20  Januari 2020.
Xia, Q, Qin, CZ, Li, H, Huang, C, Su FZ, and Jia, MM 2020. ‘Evaluation of submerged man- grove recognition  index  using  multi-tidal
Rohmat J & Djurdjani, ‘Pemetaan Objek Reforma Agraria dalam ...’ 219-235
remote sensing data’. Ecological  Indicators 113  (Juni):  1–14.  https://doi.org/10.1016/ j.ecolind.2020.106196.
Yuan FB, Bauer, ME 2007, ‘Comparison of imper- vious surface area and normalized difference vegetation index as indicators of surface ur- ban heat island effects in Landsat imagery’,
Remote Sensing of Environment 106 (2007):
375–386, https://doi.org/10.1016/ j.rse.2006.09.003. Yunus,  HS  2016, Metodologi  penelitian  wilayah kontemporer , Pustaka Pelajar, Yogyakarta.