@ Asosiasi Peneliti Biodiversitas Papuasia - Fakultas Kehutanan UNIPA

## ANALISIS SPASIAL DEFORESTASI KAWASAN HUTAN LINDUNG ARFAK DI KABUPATEN MANOKWARI
(Spatial Analysis of Deforestation in the Arfak Protected Forest Area, District of Manokwari)
CARL LEWIS KAPITARAUW 1 , CHRISTIAN S. IMBURI 1 * , MATHEUS BELJAI 1
1 Jurusa n Kehutanan, Fakultas Kehutanan Universitas Papua, Jl. Gunung Salju Manokwari, Provinsi Papua Barat 98314, Telp/Fax: +62986211065
* Penulis Korespondensi: Email: imburichr_dusner@yahoo.com Diterima: 14 Mei 2023 | Disetujui: 20 Juni 2023
Abstrak. Tujuan  dari  penelitian ini  adalah  untuk  mencari  solusi  permasalahan  antara  lain:  1)  apakah telah  terjadi  deforestasi  di  kawasan  hutan  lindung  Arfak?  2)  dimana  letak  kawasan  areal  yang mengalami  deforestasi  di  wilayah  kawasan  lindung  Arfak?  3)  mengetahui  bentuk-bentuk  deforestasi yang telah terjadi. Penelitian ini dilakukan dengan mentransformasi data satelit Landsat dari tahun 2014 hingga  2022  ke  dalam  indeks  perbedaan  normalisasi  perbedaan  vegetasi  yang  mana  diklasifikasikan dan dioverlay guna mendapatkan tutupan lahan dair tahun 2014 hingga 2022, dimana ditemukan bahwa telah  terjadi  deforestasi.  Pengecekan  lapangan  ( ground  check )  dilakukan  juag  guna  memperoleh  data kesesuaian  dengan  menggunakan  tallysheet  sehingga  diperoleh  kesesuaian  data  analisis  spasial.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  terjadi  perubahan  tutupan  lahan  dari  areal  berhutan  menjadi  tidak berhutan  dari  periode  tahun  2014  hingga  2022  sebesar  139,01  ha  di  kawasan  hutan  lindung  Arfak. Bentuk-bentuk  deforestasi  yang  ditemukan  antara  lain  pertanian  lahan  kering,  pemukiman,  semak belukar, lahan terbuka dan sebagian kecil berupa erosi yang terjadi.
Kata kunci : Deforestasi, NDVI, analisis ruang, pengecekan lapangan, citra satelit landsat
Abstract. This  research  aims  to  solve  various  problems  as  follows:  (1)  is  there  deforestation  in  the Arfak  Protected  Forest  Area?  (2)  Where  is  the  area  of  the  Arfak  Protected  Forest  in  Manokwari Regency that is experiencing deforestation? (3) What forms of deforestation were found? The research was  conducted  by  transforming  Landsat  satellite  imagery  in  2014  and  2022  into  a  Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) which is classified into forest and non-forest and then interpreting the results of the classification and overlaying and defining a query to find forest cover in 2014 but By 2022,  it  is  no  longer  a  forest  area,  which  means  that  deforestation  has  occurred  in  that  area. Groundcheck is carried out to obtain primary data using tally sheets in the field in order to obtain the truth of the results of the analysis in the field so that an accuracy test can be carried out on the results of  spatial  analysis.  Based  on  the  results  of  spatial  analysis,  it  has  been  found  that  the  dynamics  of forest cover change from forested to non-forested from 2014 to 2022 which proves that 139.01 hectares of deforestation has occurred in the Arfak Protected Forest Area in Manokwari Regency. The forms of
@ Asosiasi Peneliti Biodiversitas Papuasia - Fakultas Kehutanan UNIPA
deforestation found during the research process in the ground check section are dry land agriculture, settlements, shrubs, open land and erosion.
Keywords: Deforestation, NDVI, spatial analysis, groundcheck, landsat satellite imagery

## PENDAHULUAN
Deforestasi  merupakan  peristiwa  hilangnya tutupan  hutan  yang  berubah  menjadi  tutupan lain.  Biasanya  hutan  yang  berada  dekat  dengan segala  pemukiman  atau  kegiatan  manusia memiliki  potensi  untuk  segera  terdeforestasi. Deforestasi  ini  terjadi  disebabkan  oleh  tuntutan dari  kebutuhan  manusia  untuk  mengkonversi lahan menjadi pemukiman, infrastruktur, pemanenan hasil kayu bagi industri, perkebunan, pertanian, peternakan dan pertimbangan  (Kanninen  dkk.  2009).  Konversi hutan  yang  dilakukan  akan  menghasilkan  suatu struktur  landskap  baru  yang  berdampak  pada terbentuknya fragmentasi hutan.
Jumlah  penduduk  yang  tinggi  berimplikasi terhadap  peningkatan  kebutuhan  lahan  yang berperan pula terhadap meningkatnya fragmentasi  hutan  (Newman  et  al. 2014).
Fragmentasi hutan dapat merusak keanekaragaman  hayati  dan  fungsi  ekosistem dalam  suatu  landskap.  Terjadinya  suatu deforestasi  juga  mengakibatkan  perubahan tutupan  lahan  hutan  menjadi  penutupan  lain dengan  pola  sebaran  tertentu.  Pola  sebaran disebabkan  oleh  berbagai  jenis  aktivitas perubahan  lahan.  Pola  dan  bentuk  deforestasi yang  terjadi  mengindikasikan  faktor  pendorong terjadinya  deforestasi  (Rijal,  2016).  Sepanjang dua  dekade  terakhir,  tutupan  hutan  alam  Tanah Papua  menyusut  663.443  hektare,  29%  terjadi pada  2001-2010  dan  71%  2011-2019.  Bila direrata, terjadi deforestasi 34.918 ha per tahun, dengan  deforestasi  tertinggi  terjadi  pada  2015 yang menghilangkan 89.881 ha hutan alam
Tanah  Papua,  berdasarkan  informasi  ini  maka dapat  dilihat  bahwa  deforestasi  yang  terjadi  di tanah  Pulau  Papua  sangatlah  besar  dan  tidak dapat  diabaikan  (Koalisi  Indonesia  Memantau, 2021).
Hutan  lindung  (HL)  merupakan  kawasan yang  memiliki  fungsi  perlindungan  sistem penyangga  kehidupan  untuk  mengatur  tata  air, mencegah banjir, mengendalikan erosi, memelihara  kesuburan  tanah  dan  mencegah intrusi  air  laut.  Kawasan  Hutan  Lindung  Arfak merupakan  salah  satu  Kawasan  Hutan  Lindung yang  berada  di  Kabupaten  Manokwari  dengan luasan  terakhir  seluas    5.001,81  hektar  (Peta Lampiran  SK  Kementerian  LHK  Nomor 6620/MENLK-PKTL/KUH/PLA,210/2021  ten- tang  Perkembangan  dan  pengukuhan  Kawasan hutan  di  Provinsi  Papua  Barat)    yang  telah ditunjuk melalui SK Menteri Kehutanan Nomor: 783/Menhut-II/2014  Tentang  Kawasan  Hutan Konservasi  Perairan  di  Papua  Barat  dan  di diregistrasi    oleh  Kementerian  LHK  dengan Nama  Hutan  Lindung  Arfak  ketika  melalui proses Pemasangan Tanda Batas Kawasan hutan dalam rangka Tanah Obyek Reforma Agraria di Kab. Manokwari pada tahun 2018.
Di  sisi  lain  pertambahan  penduduk  telah menyebabkan  meningkatnya  tekanan  terhadap kawasan hutan, khususnya HL, untuk memenuhi kebutuhan  akan  lahan  garapan  bagi  masyarakat sekitar  hutan.  Sehingga  perlu  diketahui  kondisi tutupan  lahan  yang  mengalami  deforestasi sehingga  fungsi  Kawasan  Hutan  Lindung  tetap berjalan  sebagaimana  mestinya.  Penelitian  ini dilakukan karena deforestasi yang terjadi secara terus  menerus.  Informasi  spasial  tentang
@ Asosiasi Peneliti Biodiversitas Papuasia - Fakultas Kehutanan UNIPA
deforestasi  penting  untuk  mengatasi  deforestasi di Hutan Lindung Arfak Kabupaten Manokwari. Oleh karena itu penelitian ini dibutuhkan. Guna mengetahui  perubahan  ruang  hutan  lindung Arfak  secara  spasial  yang  telah  terjadi  dan bentuk-bentuk  pemanfaatan  apa  saja  yang dilakukan  di  dalam  kawasan  hutan  lindung Arfak.

## METODE PENELITIAN Waktu Dan Tempat
Penelitian  ini  dilaksanakan  selama  2  minggu mulai  dari  tanggal  24  Mei  2022  sampai  dengan tanggal 14 Juni 2022 di kawasan Hutan Lindung Arfak di Kabupaten Manokwari dimana meliputi 2  kecamatan  yaitu  Kecamatan  Manokwari Selatan dan Tanah Rubuh.
Gambar 1. Lokasi penelitian
Alat-alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah  Laptop, Software ArcGIS  10.8,  GPS ( global  position  system ), tally  sheet ,  dan kamera.  sedangkan  bahan  yang  digunakan dalam  penelitian  adalah  citra  satelit  Landsat
tahun  2014  level  2  SP  ( science  product )  dan citra  satelit  Landsat  tahun  2022  level  2  SP ( science  product )  (tahun  berjalan),  Peta Perkembangan  Pengukuhan  Kawasan  Hutan Provinsi  Papua  Barat  Sampai  Dengan  Tahun
@ Asosiasi Peneliti Biodiversitas Papuasia - Fakultas Kehutanan UNIPA
2020  (lampiran  Surat  Keputusan  Menteri Kehutanan No. 6620/MenLHK- PKTL/KUH/PLA.2/10/2021. Perkembangan
Pengukuhan  Kawasan  Hutan  Provinsi  Papua Barat  sampai  dengan  Tahun  2020),  dan  Peta Batas  Administrasi  Kabupaten  Manokwari  dari Peta Rupa Bumi Indonesia (RBI) .

## Objek dan Subjek Penelitian
Objek  dalam  penelitian  ini  adalah  areal yang  terindikasi  deforestasi  pada  periode  2014- 2022 dan yang menjadi subjek dalam penelitian ini  adalah  Kawasan  Hutan  Lindung  Arfak  di Kabupaten Manokwari.
Gambar 2. Lokasi terindikasi terjadinya deforestasi; (a). Citra satelit Landsat tahun 2014 dan (b). Citra satelit Landsat tahun 2022
Penelitian  ini  adalah  penelitian  kuantitatif dimana  menggunakan  metode  deskriptif  dan dilakukan dengan teknik observasi. Data primer yang dipakai adalah data  raster hasil transformasi normalized differential  vegetation index (NDVI)  pada  HL  Arfak  dan tally  sheet hasil ground  check untuk  kebenaran  hasil analisa  deforestasi  yang  diperoleh.  Data sekunder  yang  dipakai  adalah  citra  satelit Landsat  8  tahun  penginderaan  jauh  tahun  2014 dan  Landsat  9  Tahun  2022  yang  diunduh  dari website USGS Earth Explore , data spasial batas administrasi  Kabupaten  Manokwari  yang diperoleh  dari  Situs  Resmi  Badan  Informasi Geospasial (BIG) dan juga Peta Kawasan Hutan dan  Konservasi  Perairan  dari  lampiran  Surat Keputusan Menteri Kehutanan nomor
SK.783/Menhut-II/2014. Tentang Kawasan Hutan  dan  Konservasi  Perairan  Provinsi  Papua Barat. Variabel  yang  diamati  dalam  penelitian ini adalah nilai indeks NDVI yang mana kurang dari  0,40  yang  menandakan  di  lokasi  tersebut sudah tidak berhutan.

## Analisa Data

## 1. Penggabungan band citra
Citra  Landsat  yang  telah  terunduh  terbagi dari band-band yang  terpisah.  Oleh  karena  itu harus melakukan penggabungan citra atau biasa disebut composite  band sebelum  dilakukan pemotongan  citra.  Penggabungan  citra  ini  akan digunakan  untuk  tahapan  interpretasi  citra  dan tahapan  ini  dilakukan  menggunakan Software ArcGis pada Laptop.
(a) (b)
@ Asosiasi Peneliti Biodiversitas Papuasia - Fakultas Kehutanan UNIPA
2. Pemotongan citra (cropping citra) Pemotongan citra
dilakukan untuk mendapatkan  gambar  pada  lokasi  penelitian yang  akan  dilakukan  secara  lebih  spesifik  agar mempercepat  dan  mempermudah  pengelolaan data  pada  komputer  untuk  tahapan-tahapan pengolaan dan analisa data yang akan dilakukan selanjutnya.  Citra  di- overlay dan  kemudian dipotong dengan data vector kawasan HL Arfak di Kabupaten Manokwari.

## 3. Transformasi NDVI
Transformasi  NDVI  dilakukan  dengan menggunakan Software ArcGis,  Prinsip  kerja NDVI yaitu dengan mengukur tingkat kehijauan vegetasi  (kandungan  klorofil)  dengan  rentang nilai  indeks  dari -1  sampai  dengan  1. Intensitas kehijauan  pada  citra  landsat  berkorelasi  dengan tingkat kerapatan tajuk vegetasi dan mendeteksi tingkat  kehijauan  dengan  kandungan  klorofil daun. Transformasi  NDVI  dilakukan  dengan memasukkan algoritma indeks vegetasi. algoritma  indeks  vegetasi  yang  digunakan adalah
Algoritma NDVI dimanfaatkan untuk mendeteksi  daerah  hutan  dan  bukan  hutan  serta untuk  menentukan  persebaran  vegetasi.  Untuk menghitung  indeks  vegetasi  pada  citra  Landsat 8  diperlukan  masukan  berupa band 5  dan band 4.

## 4. Reklasifikasi dan interpretasi
Indeks  NDVI  diklasifikasikan  ulang  menjadi 2  kelas  atribut  yaitu  lahan  berhutan  dan  tidak berhutan dimana lahan tidak berhutan mempunyai  nilai  <  0,4  dan  lahan  yang  masih
berhutan  yang  mempunyai  nilai  >0,4  (Ya’acob, Dkk).
Kemudian  dilakukan  interpretasi  secara visual on-screen pada nilai pixel yang dianggap tidak  sesuai  dengan  hasil  transformasi  NDVI dikarenakan  oleh  beberapa  faktor  seperti  lokasi yang  dimaksud  tertutup  awan  dan  atau bayangan dari awan atau gunung/bukit (topografi).
5. Deforestasi Lokasi deforestasi dianalisa
dan diindikasikan dengan cara meng- overlay ( Union )  hasil  transformasi  NDVI  pada  tahun 2014 dengan tahun 2022, kemudian dicari areal atau polygon yang  pada  tahun  2014  masih berhutan (NDVI dengan indeks nilai >0,4) tetapi pada  tahun  2022  telah  tidak  berhutan  (NDVI dengan  indeks  nilai  <0,4).  Hasil  penentuan lokasi yang terindikasi telah  terjadinya deforestasi  kemudian  dihitung  luasannya  dan lokasinya  disajikan  dalam  peta  dan  tabulasi informasi  spasial.  Peta  tersebut  dipakai  juga guna untuk menentukan lokasi dimana dilakukan ground check .
6. Pengecekan dan pengamatan dilapangan (ground check) Pengecekan  dan  Pengamatan  dilapangan
( ground  check )  dilakukan  untuk  mengecek kebenaran  hasil  analisa  deforestasi  dilapangan, ground  check ini  untuk  desain  sampel, pelaksanaan ground check dan tally sheet /risalah  dilakukan  dengan  mengacu  pada petunjuk  teknis  pengecekan  lapangan  hasil penafsiran  citra  satelit  resolusi  sedang  untuk menghasilkan data penutupan lahan (Kementerian LHK, 2019).
7. Uji akurasi Uji akurasi merupakan tahap yang menentukan  hasil  klasifikasi  dan  pemetaan deforestasi  telah  sesuai  dengan  kondisi
@ Asosiasi Peneliti Biodiversitas Papuasia - Fakultas Kehutanan UNIPA
sebenarnya  dilapangan.  Akurasi  biasanya dianalisis  dalam  suatu  matriks  kontingensi, yaitu  matriks  bujur  sangkar  yang  memuat jumlah  pixel  dalam  klasifikasi,  sering  disebut dengan error  matrix atau confusion  matrix (Afandi, 2014).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisa  NDVI  menghasilkan  sebaran  nilai NDVI  di  Kawasan  hutan  lindung  Arfak  di
Kabupaten  Manokwari  pada  tahun  2014  dan Tahun  2022  dengan  jumlah  pixel yang mencakup  Kawasan  Hutan  Lindung  Arfak sebanyak  58.794  pixel dimana  nilai pixel terkecil  NDVI  adalah  -0,156837  dan  -0,164709 pada  tahun  2022,  sedangkan  nilai  NDVI terbesar adalah 0,587505 untuk tahun 2014 dan 0,650885  untuk  tahun  2022.  Lebih  terincinya dapat  dilihat  pada  Tabel  1  dan  Gambar  3 dibawah ini:
Tabel 1. Data statistik hasil transformasi NDVI
NDVI Tahun 2014 NDVI Tahun 2022 Jumlah Pixel 57.362 Jumlah Pixel 57,368 Nilai Pixel Terkecil -0,112841 Nilai Pixel Terkecil -0,148032 Nilai Pixel Terbesar 0,587505 Nilai Pixel Terbesar 0,650885 Rata-Rata Nilai Pixel 0,433433 Rata-Rata Nilai Pixel 0,432185
Gambar 3. Potret citra satelit Landsat kawasan HL Arfak tahun 2014 dan 2022
@ Asosiasi Peneliti Biodiversitas Papuasia - Fakultas Kehutanan UNIPA
Interpretasi, Klasifikasi Hutan dan Bukan
Hutan dengan NDVI Tutupan lahan berhutan berdasarkan klasifikasi dari nilai NDVI dengan mengklasifikasin  kelompok  NDVI  menjadi  dua yaitu  tutupan  hutan  berhutan  dan  bukan berhutan  dimana  rentang  nilai  yang  dipakai adalah  -1  sampai  dengan  0,4  untuk  tutupan berhutan dan 0,4 sampai dengan 1 untuk tutupan berhutan  sesuai  dengan  pernyataaan  “ NDVI  for vegetation  range  value  is  from  0.1  to  1.  NDVI value  of  0.4  to  1  is  commonly  associated  with rainforest area ” (Ya’cob et al. 2014).
Berdasarkan  hasil  pengklasifikasian  nilai NDVI menjadi 2 kelas, yaitu berhutan dan tidak berhutan pada Tahun 2014 tutupan hutan adalah 4.412,03  hektar  atau  88,21%  dari  total  luasan dan  non  hutan  adalah  589,78  hektar  atau 11,79%,  sedangkan  untuk  tahun  2022  tutupan lahan berhutan berdasarkan klasifikasi dari nilai NDVI adalah 4.401,36 hektar atau 88,00 persen dari  total  luasan  dan  Non  Hutan  adalah  600,45 hektar atau 12,00%. Untuk hasil
pengklasifikasian  tutupan  lahan  berhutan  dan bukan hutan berdasarkan NDVI tahun 2014 dan 2022 dapat dilihat di tabel dibawah ini.
Tabel 2. Hasil klasifikasi berdasarkan NDVI Klasifikasi hutan (NDVI) Tahun 2014 Tahun 2022 Luas (hektar) % Luas (hektar) % Hutan 4.412,03 88,21 4.401,36 88,00 Bukan Hutan 589,78 11,79 600,45 12,00 Total 5.001,81 100,00 5.001,81 100,00
Interpretasi  citra  dapat  dilakukan  secara visual  maupun  digital.  Interpretasi  visual dilakukan  pada  citra hardcopy maupun  citra yang  tertayang  pada  monitor  komputer. Menurut  Howard  dalam  Somantri  (2016), interpretasi  visual  merupakan  aktivitas  visual untuk  mengkaji  gambaran  muka  bumi  yang tergambar  pada  citra  dengan  tujuan  untuk identifikasi  objek  dan  menilai  maknanya.  Oleh
karena  itu  maka  hasil  pengklasifikasian berdasarkan  NDVI  perlu  diperiksa  kembali. Setelah  diklasifikasikan  berdasarkan  nilai indeks  NDVI  kemudian  dilakukan  interpretasi untuk mengeliminasi/mengoreksi hasil klasifikasi berupa poligon-poligon yang dianggap tidak sesuai hasil pengklasifikasiannya yang  disebabkan  oleh  gangguan  bayangan  oleh medan/topografi.
Tabel 3. Hasil interpretasi pengklasifikasian NDVI Klasifikasi hutan (interpretasi) Tahun 2014 Tahun 2022 Luas (hektar) % Luas (hektar) % Hutan 4.650,34 92,97 4.666,09 93,29 Bukan h utan 351,47 7,03 335,71 6,71 Total 5.001,81 100,00 5.001,81 100,00
@ Asosiasi Peneliti Biodiversitas Papuasia - Fakultas Kehutanan UNIPA
Gambar 4. Peta tutupan hutan tahun 2014 dan 2022

## Deforestasi
Analisa  deforestasi  dilakukaan  dengan  cara meng-overlay  kedua  data  spasial  tutupan  hutan hasil  pengklasifikasian  dan  interpretasi  hasil transformasi  NDVI  tahun  2014  dengan  hasil pengklasifikasian  dan  interpretasi  transformasi NDVI  tahun  2022  menggunakan  alat/fungsi union  pada  aplikasi  ArcGis  10.8  dimana alat/fungsi  ini  berfungsi  meng-overlay  dua  atau lebih  data  spasial  beserta  atributnya  menjadi satu data spasial.
Data spasial yang telah di union ini kemudian di definition query guna mengekstraksi atribut
data  spasial  dimana  atribut  yang  diekstrak adalah  data  spasial  yang  memiliki  atribut tutupan  lahan  masih  berhutan  pada  tahun  2014 dan sudah tidak berhutan tahun 2022.
Hasil  dari  proses  ekstraksi  dari  proses definition  query menghasilkan  data  spasial dalam  bentuk  poligon-poligon  yang  tersebar  di seluruh  kawasan  HL  Arfak  di  Kabupaten Manokwari dengan luas total deforestasi adalah 139,01  ha,  secara  lengkapnya  hasil  ekstraksi data  spasial  deforestasi  dapat  dilihat  pada  tabel dibawah ini.
@ Asosiasi Peneliti Biodiversitas Papuasia - Fakultas Kehutanan UNIPA
Tabel 4. Data statistik deforestasi
Sebaran deforestasi
Jumah p oligon 393 Luasan t erkecil ( ha ) 0,000064 Luasan t erbesar ( ha ) 6,75
Total l uasan ( ha ) 139,01 Rata-rata l uasan ( ha ) 0,35
Gambar 5. Peta tutupan sebaran deforestasi kawasan HL Arfak
@ Asosiasi Peneliti Biodiversitas Papuasia - Fakultas Kehutanan UNIPA
Perubahan  tutupan  lahan  yang  terjadi  di kawasan HL Arfak pada tahun 2022 dipengaruhi  oleh  perubahan  penggunaan  dan pemanfaatan  lahan  dikarenakan  kawasan  hutan lindung  tersebut  merupakan  hutan  yang  telah dibangun jalan ruas antar Kabupaten Manokwari  dan  Kabupaten  Manokwari  Selatan sehingga pertambahan penduduk yang mendiami  kawasan  hutan  tersebut  mengalami perkembangan yang cukup pesat yang mengakibatkan kebutuhan lahan untuk pemukiman  serta  infrastruktur  fasilitas  sosial dan  umum  dan  pertanian  guna  menyokong kehidupan  disana  (Marwa  et  al.  2019).  Sesuai pernyataan  Utoyo  (2012),  fenomena  terjadinya perubahan struktur penggunaan lahan perkotaan tidak  dipungkiri  juga  sangat  dipengaruhi  oleh pertambahan jumlah penduduk dan perkembangan  ekonomi.  Geist  dan  Lambin (2002)  menyatakan  aktivitas  manusia  pada tingkat  lokal  yang  meliputi:  1)  Perluasan infrastruktur,  2)  perluasan  kawasan  pertanian, dan 3) ekstraksi kayu.

## Pengecekan Lapangan
Kegiatan pengecekan di lapangan bertujuan
untuk  memperoleh  data  cek  lapangan  atau data  tutupan  hutan  yang  mengalami  deforestasi di  kawasan  HL  Arfak  dan  untuk  pengecekan kebenaran ekstraksi/klasifikasi data spasial yang mengalami deforestasi serta mengetahui bentuk- bentuk  penyebab  terjadinya  deforestasi  yang ditemukan di Kawasan HL tersebut.
Data  pengecekan  lapangan  diperoleh  dari hasil pengamatan secara langsung di lapangan/lokasi meliputi dokumentasi kondisi di lapangan yang mengalami deforestasi, pengambilan  posisi  titik  koordinat  di  lapangan, serta  diinput  data  ke  dalam  tally  sheet  dan identifikasi  kondisi  tutupan  lahan/hutan  lokasi yang  diklasifikasikan  sebagai  hutan  dan  bukan hutan (deforestasi). Pengumpulan data dilakukan  secara  purposive  sampling  dengan memperhatikan  ketersebaran  poligon  tutupan hutan  terkhususnya  yang  terindikasi  deforestasi hasil  proses  ektraksi  data  spasial.  Selama pelaksanaan  dilakukan  pengecekan  lapangan ditemukan  juga  faktor-faktor  penyebab  bukaan tutupan hutan atau deforestasi dimana dirangkum  dan  beserta  gambarnya  di  tabel dibawah ini:

## Faktor penyebab deforestasi yang ditemukan
Foto lapangan dan transformasi NDVI tahun 2022
Foto lapangan lahan terbuka (bekas galian C) penyebab deforestasi. Tranformasi  NDVI  dari  lahan  terbuka  (bekas  galian  C)  penyebab  deforestasi  dengan  nilai  NDVI:  0,106465; Koordinat: 134° 10' 47,698" BT-1° 11' 51,387" LS.
Lokasi deforestasi
@ Asosiasi Peneliti Biodiversitas Papuasia - Fakultas Kehutanan UNIPA
Foto lapangan lahan terbuka (erosi) penyebab  deforestasi. Tranformasi NDVI dari lahan terbuka (erosi) penyebab  deforestasi dengan Nilai NDVI: 0,265525; Koordinat: 134° 10' 54,688" BT- 1° 11' 47,733" LS.
Foto lapangan pertanian lahan kering penyebab  deforestasi. Tranformasi NDVI Pertanian lahan kering penyebab deforestasi dengan nilai NDVI: 0,393937.Koordinat: 134° 10' 31,824" BT- 1° 12' 26,354" LS.
Foto  lapangan  padang  rumput/  alang-alang  penyebab  deforestasi.  Tranformasi  NDVI  dari  padang  rumput/ alang-alang  Penyebab    deforestasi  dengan  Nilai  NDVI:  0,395954.  Koordinat:  134°  10'  1,670"  "  BT-  1°  11' 46,647" LS.
Lokasi deforestasi Lokasi deforestasi Lokasi deforestasi
@ Asosiasi Peneliti Biodiversitas Papuasia - Fakultas Kehutanan UNIPA
Foto  lapangan  semak  belukar  penyebab  deforestasi.  Tranformasi  NDVI  dari  semak  belukar  penyebab deforestasi dengan Nilai NDVI: 0,397993. Koordinat: 134° 7' 33,874" BT- 1° 9' 53,168" LS.
Foto  lapangan  pemukiman  penyebab    deforestasi.  Tranformasi  NDVI  dari  pemukiman  penyebab  deforestasi dengan nilai NDVI0,22147. Koordinat: 134° 7' 17,036" BT- 1° 9' 16,362" LS.

## Uji akurasi
Uji  akurasi  digunakan  untuk  mengevaluasi ketelitian  dari  klasifikasi  tutupan  lahan  yang telah  ditentukan  berdasarkan training  area .  Uji akurasi  dilakukan  untuk  mengetahui  ketelitian hasil  dari  klasifikasi  dari  proses  interpretasi untuk  memetakan  sebaran  deforestasi.  Akurasi ini  didapatkan  dengan  menganalisis  dengan menggunakan matriks kontingensi atau confusion  matrix .  Tingkat  akurasi  klasifikasi citra  yang  telah  di  olah  menggunakan transformasi  NDVI  dapat  dilakukan  dengan membandingkan  hasil  klasifikasi  citra  dengan data yang diperoleh dari pengecekan lapangan.
Nilai  akurasi  hasil  klasifikasi  tutupan  hutan dan  bukan  hutan  (deforestasi)  pada  tahun  2022 dengan  menggunakan  metode  akurasi  kappa, yaitu  98,75  %  untuk  kelas  Hutan.  Nilai  akurasi hasil  klasifikasi  tutupan  hutan  menggunakan akurasi  kappa  untuk  hasil  klasifikasi  tutupan untuk  kelas  tidak  berhutan  (deforestasi)  dan 93,33%  tahun  2022,  dengan overall  acuraccy yaitu  sebesar  95,88%.  Evaluasi  akurasi digunakan untuk melihat tingkat kesalahan yang terjadi  pada  klasifikasi  area  contoh.  Menurut Sampurno  dan  Thoriq  (2016),  akurasi  kappa menggunakan  semua  elemen  dalam  matriks. Nilai  akurasi  harus  memenuhi  syarat  yang ditetapkan  oleh  USGS  dengan  ketelitian
Lokasi deforestasi
Lokasi deforestasi
@ Asosiasi Peneliti Biodiversitas Papuasia - Fakultas Kehutanan UNIPA
interpretasi  lebih  dari  85%,  sehingga  dapat dikatakan  bahwa  data  hasil  interpretasi  citra
landsat  pada  penelitian  ini  dapat  dipercaya  dan dapat digunakan.
Tabel 5. Confussion matriks hasil uji akurasi
Ground check Kelas Hutan Non-hutan (deforestasi) Total Interpretasi (NDVI) Hutan 20 6 26 Non-Hutan (deforestasi) 1 78 79 Total 25 80 105 Akurasi keseluruhan: 93,33%

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  spasial  telah ditemukan  dinamika  perubahan  tutupan  hutan dari  berhutan  menjadi  tidak  berhutan  sejak tahun 2014 hingga tahun 2022 yang membuktikan telah terjadinya deforestasi seluas 139,01  Hektar  yang  di  kawasan  HL  Arfak  di
Kabupaten
Manokwari. Bentuk-bentuk deforestasi  yang  ditemukan  selama  proses penelitian  pada  bagian ground  check adalah pertanian  lahan  kering,  pemukiman,  semak belukar, lahan terbuka dan erosi.

## DAFTAR PUSTAKA
Ekadinata,  A,  dkk.  2008.  Sistem  informasi geografis  untuk  pengolalaan  bentang  lahan berbasis  sumber  daya  alam.  Buku  1:  Sistem informasi  geografis  dan  penginderaan  jauh menggunakan  ILWIS  Open  Source:  World Agroforestry Centre. Bogor.
Geist,  H.J.,  Lambin,  E.F.  2002.  Proximate causes  and  underlying  driving  forces  of tropical  deforestation.  BioScience,  52(2): 143–150.
Humaedi,  I.  2016.  Pendugaan  cadangan  karbon di vegetasi alpin dan sub alpin area reklamasi
Grasberg  PT.  Freeport  Indonesia.  Papua. [Skripsi]. Institut Pertanian Bogor. Bogor. Kanninen,  M.,  Murdiyarso,  D.,  Seymour,  F., Angelsen, A., Wunder, S., German, L. 2009. Apakah  hutan  dapat  tumbuh  di  atas  uang? Implikais penelitian deforestasi bagi kebijakan yang mendukung REDD. Perspektif  Kehutanan  4.  Center  for  Forestry Research, Bogor, Indonesia.
Kawamuna,  A.,  Andri,  S.,  Arwan,  P.W.  2017. Analisis kesehatan hutan mangrove berdasarkan  metode  klasifikasi  NDVI  pada citra  sentinel-2.  Jurnal  Geodesi  Undip,  6(1): 277-280.
Koalisi Indonesia Memantau. 2021. Menatap ke Timur:  Deforestasi  dan  pelepasan  kawasan hutan  di  Tanah  Papua.  Februari,  2021. Jakarta, Indonesia.
Lufilah,  S.N.,  Makalew,  A.D.N.,  Sulistyantara, B.  2017. Pemanfaatan citra Landsat 8 untuk analisis  indeks  vegetasi  di  Jakarta.  Jurnal Landskap Indonesia, 9(1): 73-80.
Dalam REDD+ dan Perubahan Iklim. Kemenhut RI, UN-REDD, FAO, UNDP, UNEP.
Marwa,  J.,  Sardjono,  M.A.,  Ruchaemi,  A., Devung,  S,  Cabuy,  R.L.  2019.  Benefit sharing  schema  from  the  forest:  Identifying
@ Asosiasi Peneliti Biodiversitas Papuasia - Fakultas Kehutanan UNIPA
potential distributions to customary communities  in  Teluk  Bintuni  District, Indonesia.  Acta  Universitatis  Agriculturae  et Silviculturae  Mendelianae  Brunensis,  67(4): 963-972.
DOI: 10.11118/actaun201967040963.
Menteri  Kehutanan.  2009.  Peraturan  Menteri Kehutanan  Republik  Indonesia  Nomor: 30/MenHut-II/2009  Tentang  Tata  Cara Pengurangan  Emisi  Dari  eforestasi  Dan Degradasi Hutan (REDD). Jakarta: Kementerian Kehutanan.
Newman  ME,  McLaren  KP,  Wilson  BS.  2014. Assessing deforestation and fragmentation in a  tropical  moist  forest  over  68  years;  the impact  of  roads  and  legal  protection  in  the Cockpit  Country,  Jamaica.  Forest  Ecology and Management, 315:138–152.
Prahasta,  E.  2009.  Sistem  informasi  geografis konsep-konsep dasar. Bandung: Informatikan Bandung Purwanto A. 2015. Pemanfaatan citra Landsat 8 untuk  identifikasi Normalized  Difference Vegetation Index (NDVI) di Kecamatan Silat Hilir  Kabupaten  Kapuas  Hulu.  Jurnal Edukasi, 3(1): 28-29.
Rijal,  S.  2016.  Pola  spasial  temporal  dan perilaku  deforestasi  di  Sumatera.  [Disertasi]. Fakultas Kehutanan IPB: Bogor.
Ya’acob,  N.,  Azize,  A.B.,  Mahmon,  N.A., Yusof, A.L., Azmi, N.F., Mustafa, N., 2014. Temporal  forest  change  detection  and  forest health assessment using remote sensing. IOP Conference  Series:  Earth  and  Environmental Science  19,  012017.  doi:10.1088/1755– 1315/19/1/012017.