## MODEL SPASIAL DEFORESTASI DI KABUPATEN KONAWE UTARA DAN KONAWE PROVINSI SULAWESI TENGGARA

## (Deforestation Spatial Model In North Konawe And Konawe Districts
South East Sulawesi Province)
H ARIAJI S ETIAWAN 1,2 , I N ENGAH S URATI J AYA 3 , N INING P USPANINGSIH 4
1) Program Studi Ilmu Pengellaan Hutan, Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor, Kampus Dramaga, Bogor 16680, Indonesia,
2) Dinas Kehutanan Kabupaten Konawe Utara, Jl. Poros Trans Sulawesi, Kel. Wanggudu, Konawe Utara
3,4) Departemen Manajemen Hutan, Fakultas Kehutanan Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Dramaga, Bogor Email: setiawanhariaji@ @gmail.com Telp: +6285214101383

## Diterima 11 Maret 2015 / Disetujui 23 April 2015

## ABSTRACT
Deforestation  is  now  becoming  a  global  concern  due  to  its  effect  on  the  global  warming.  This  paper  describes  a  dynamic  change  of deforestation  and  spatial  modeling  for  predicting  deforestation  in  North  Konawe  and  Konawe  Districts,  Southeast  Sulawesi  Porvince.  The  study objective is to examine and analyze the variety of explanatory variables related to the process of deforestation at each deforestation typology. The data  used  for  the  analysis  include  Multitemporal  Landsat  images  acquired  in  1997,  2000,  2005,  2010  and  2013,  the  existing  land  cover  maps published by the Ministry of Forestry, statistical data and ground truth. All district within the study area were classified into two typologies on the basis  of  social  and  economic  factors  by  using  clustering  approaches,  i.e.,  low-speed  and  high-speed  deforestation  district.  To  analyze  model  and predictions  using  land cover  data in 2005, 2010 and 2013. The study found that the spatial model of deforestation for low-speed deforestation area is Logit (Deforestation) = – 1.0998 – 0.017031*Kpd05 (population density) – 0.000095*JJ (distance from road) – 0.000419*JS (distance from the river) – 0.002057*JH05 (distance
from forest edge) – 0.00001*JPmk05 (distance  from  settlements) – 0.000019*JPlc05 (distance to  the  mixture  of  dry land  agriculture) +0.016305*S (slope) +0.084348*E (elevation) , high-speed deforestation  area  is  Logit  (Deforestation)  = – 1.2361 – 0.062622*Kpd05 (population  density) – 0.000008*JJ (distance  from  road) – 0.00001*JS (distance  from  the  river) – 0.005443*JH05 (distance from forest edge) – 0.000077*JPmk05 (distance from settlements) – 0.000067*JPlc05 (distance to the mixture of dry land agriculture) +0.469883*S (slope) +0.300739*E (elevation) . The low-speed and high-speed deforestation models had ROC (Relative Operating Characteristics) of 93.48% and 97.71%, respectively. The study concludes that typology could be made on the basis of population density and the amount of dry land with wetland.  The  results of this  study  showed that  there are eight  explanatory variables  that  significantly  affect  deforestation probability,  namely population density, distance from road, distance to the river distance from the forest edge, distance to settlement, distance to the mixture of dryland agriculture, slope, elevation and.
Keywords: deforestation, konawe, logistic model, spatial model, typology

## ABSTRAK
Deforestasi  menjadi  perhatian  dunia  karena  perannya  dalam  pemanasan  global.  Berdasarkan  hal  itu,  tulisan  ini  mempelajari  dinamika deforestasi  dan  model  spasial  prediksi  deforestasi  di  Kabupaten  Konawe  Utara  dan  Konawe  Provinsi  Sulawesi  Tenggara.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  menguji  dan  menganalisis  berbagai  variable  penjelas  terkait  dengan  proses  deforestasi  dan  memprediksi  terjadinya  deforestasi  berdasarkan pengkelasan  wilayah  (tipologi)  menggunakan  model  regresi  logistik.  Data  yang  digunakan  untuk  analisis  meliputi  gambar  Landsat  Multitemporal yang  diperoleh  pada  tahun  1997,  2000,  2005,  2010  dan  2013,  peta  tutupan  lahan  yang  diterbitkan  oleh  Departemen  kehutanan,  data  statistik  dan pembuktian  lapang.  Semua  kecamatan  di  wilayah  studi  digolongkan  menjadi  dua  tipologi  atas  dasar  faktor-faktor  sosial  dan  ekonomi  dengan menggunakan  pendekatan  clustering,  yaitu  deforestasi  kecepatan  rendah  dan  kecepatan  tinggi.  Untuk  menganalisis  model  dan  prediksinya menggunakan  data  tutupan  lahan  tahun  2005,  2010  dan  2013.  Studi  ini  menemukan  bahwa  model  spasial  deforestasi  untuk  wilayah  deforestasi kecepatan rendah Logit (Deforestasi) = – 1.0998 – 0.017031*Kpd05 (kepadatan penduduk tahun 2005) – 0.000095*JJ (jarak dari jalan) – 0.000419*JS
(jarak dari sungai) – 0.002057*JH05 (jarak dari hutan tahun 2005) – 0.00001*JPmk05 (jarak dari pemukiman tahun 2005) – 0.000019*JPlc05 (jarak dari  pertanian  lahan  kering  campur  tahun  2005)  +  0.016305*S  (kemiringan)  +  0.084348*E  (elevasi),  spasial  deforestasi  untuk  wilayah  deforestasi kecepatan tinggi Logit (Deforestasi) = – 1.2361 – 0.062622*Kpd05 (kepadatan penduduk tahun 2005) – 0.000008*JJ (jarak dari jalan) – 0.00001*JS
(jarak dari sungai) – 0.005443*JH05 (jarak dari hutan tahun 2005) – 0.000077*JPmk05 (jarak dari pemukiman tahun 2005) – 0.000067*JPlc05 (jarak dari  pertanian  lahan  kering  campur  tahun  2005)  +  0.469883*S  (kemiringan)  +0.300739*E  (elevasi).  Model  deforestasi  kecepatan  rendah  dan kecepatan tinggi masing-masing memiliki ROC (Karakteristik Operasi Relatif) sebesar 93,48% dan 97,71%. Studi ini menyimpulkan bahwa tipologi dapat  dibuat  atas  dasar  kepadatan  penduduk  dan  luas  lahan  kering  sawah.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  ada  delapan  peubah  yang signifikan  mempengaruhi  peluang  deforestasi,  yaitu  kepadatan  penduduk,  jarak  dari  jalan,  jarak  dari  sungai,  jarak  dari  tepi  hutan,  jarak  dari pemukiman, jarak dari pertanian lahan kering campur, slope dan elevasi
Kata kunci: deforestasi, konawe, model logistik, model spasial, tipologi

## PENDAHULUAN
Salah  satu  persoalan  yang  muncul  akibat  salah kelola  dalam  pembangunan  kehutanan  dan  maraknya aktivitas  di  luar  sektor  kehutanan  adalah  deforestasi. Deforestasi  didefinisikan  sebagai  perubahan  secara permanen  dari  areal  berhutan  menjadi  tidak  berhutan yang  diakibatkan  oleh  aktivitas  manusia  dan  bencana alam (Permenhut P.30/Menhut-II/2009). Kejadian deforestasi di negara-negara berkembang seperti Indonesia    dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor  dan  sangat kompleks.  Penelitian  Sasaki et al .  (2011)  menemukan sekitar  10  peubah  yang  menjadi  pemicu  terjadinya deforestasi yaitu : (a) penjualan lahan, (b)  pembangunan pemukiman,  (c)  pembukaan  ladang/kebun,  (d)  pencarian kayu  bakar,  (e)  kebakaran  hutan  alami,  (f)  pembakaran untuk  persiapan  lahan,  (g)  pembalakan  liar  untuk komersil,  (h)  pembalakan  liar  untuk  kebutuhan  lokal,  (i) pembangunan  perkebunan  dan  (j)  bencana  alam.  Semua hal tersebut tidak terlepas dari kepadatan penduduk yang merupakan  salah  satu  peubah  penyebab  deforestasi  di Indonesia (Sunderlin dan Resosudarmo 1996).
Sulawesi  Tenggara  mengalami  deforestasi  sekitar 63.7  ribu  ha/tahun  pada  periode  2000–2009  dan  luas lahan  berhutanya  sekitar  1.4  juta  ha  (Dirjen  Planologi 2009). Bila laju deforestasi tidak berubah maka 20 tahun kemudian  lahan  berhutan  di  Sulawesi  Tenggara dimungkinkan akan hilang. Begitu juga yang akan terjadi di  Konawe  Utara  dan  Konawe  sebagai  kabupaten  di Sulawesi  tenggara  yang  luas  kawasan  hutannya  374.784 ha  dari  500.339  ha  luas  wilayah  Konawe  Utara  dan 437.722 ha dari 666.652 ha wilayah Konawe. Terdiri dari Hutan  Lindung  (HL),  Hutan  Produksi  (HP),  Taman Hutan  Raya  (Tahura),  Taman  Nasional  (TN),  Taman Wisata  Alam  Laut  (TWAL)  (BPS  2013).  Kepadatan penduduk  serta  aktivitas  perekonomiannya  seiring dengan  pembangunan  daerah  membuat  kebutuhan  akan lahan  semakin  meningkat,  sehingga  lahan  hutan  akan menjadi pilihan untuk di eksploitasi.
Maraknya  penjarahan  hutan  ( illegal  logging )  serta pembukaan  wilayah hutan oleh perusahaan tambang dan perkebunan sawit ditengarai mempercepat laju kerusakan hutan  di  Konawe  Utara  dan  sekitarnya  (Wihardandi 2012).  Dampak  deforestasi  di  Konawe  dan  Konawe Utara  yaitu  terbentuknya  lahan  yang  rawan  erosi  dan bencana  longsor  maupun  banjir.  Fakta  menunjukkan bahwa s edikitnya  7  (tujuh)  desa  di  2  (dua)  kecamatan Kabupaten  Konawe  Utara  terendam  banjir s elama  dua hari, pada bulan Juli 2012 dan bencana banjir ini terulang kembali dengan luasan yang lebih besar di 35 desa pada 6  kecamatan  di  Kabupaten  Konawe  Utara  dan  21 desa/kelurahan  di  6  Kecamatan  di  Kabupaten  Konawe pada  bulan  Juli  2013  (BPBD  Sultra  2013).  Oleh  karena itu  perlu  upaya  mendeteksi  dan  mendapatkan  informasi tentang deforestasi yang terjadi serta faktor penyebabnya secara  akurat  dan  cepat.  Hal  ini  dapat  ditunjang  dengan menggunakan  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  dengan pendekatan berbasis spasial.
Berdasarkan  hal  tersebut  di  atas,  penelitian  ini dilakukan  untuk  mendapatkan  model  deforestasi  yang terjadi di Kabupaten Konawe Utara dan Konawe periode 2005–2013,    dengan    tujuan  khusus  yang  akan  dicapai yaitu    mengidentifikasi  laju  deforestasi  di  Kabupaten Konawe  Utara  dan  Konawe  beserta  kawasan  hutannya selama  periode  tahun  1997–2013,  mengidentifikasi faktor  pendorongnya  ( driving  force )  di  Kabupaten Konawe  Utara  dan  Konawe  baik  dari  aspek  biofisik maupun  sosial  ekonomi  masyarakat  dengan  pendekatan tipologi.

## METODE
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  Kabupaten  Konawe Utara  dan  Konawe  Propinsi  Sulawesi  Tenggara. Penelitian  ini  dibagi  menjadi  tiga  tahapan  yakni  tahap persiapan,  pengumpulan  data  dan  survey  lapang dilakukan  bulan  Juni–Agustus  2013  serta  tahap  analisis dan  pembahasan  dilakukan  di  Laboratorium  Remote Sensing  dan  GIS  Departemen  Manajemen  Hutan, Fakultas  Kehutanan,  Institut  Pertanian  Bogor.  Bahan yang digunakan dalam penelitian ini, adalah: citra satelit yaitu  Citra  Landsat  tahun  1997,  2000,  2005,  2010,  dan 2013,  peta  Lereng,  peta  Elevasi,  peta  rupa  bumi Indonesia  (RBI),  peta  administrasi  dan  data  statistik kabupaten  dalam  angka  Konawe  dan  Konawe  Utara tahun  2005, 2010 dan 2013.
Peralatan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah Global Positioning System (GPS), kamera digital, rekorder  dan  daftar  isian  ( tally  sheet )  untuk  pengamatan di  lapangan. Hardware yang  digunakan  adalah seperangkat  PC  ( personal  computer ). Software yang digunakan  untuk    pengolahan  dan  analisis  data  yakni ERDAS  Imagine,  Arcview  3.2  dengan  extention  Kappa dan  Dendogram  (Jaya’s),  Arc  GIS  9.3,  IDRISI,  Google Earth, SPSS, Minitab dan Microsoft Excel.
Jenis  data  yang  dikumpulkan  dalam  penelitian  ini adalah  data  sekunder  dan  data  lapangan.  Data  sekunder yang  dikumpulkan  dari  inventarisasi  dan  penelusuran data, baik pada buku, peta, internet, peraturan perundang- undangan,  penelitian  terdahulu  maupun  dari  beberapa instansi  terkait  baik  instansi  pemerintah  di  daerah maupun pusat atau instansi/lembaga independen lainnya. Meliputi  perolehan  data  spasial,  penyeragaman  sistem proyeksi  peta,  konversi  format  data.  Data    lapangan diambil berdasarkan purposive sampling dengan pertimbangan  kemudahan  aksesibilitas  dan  ketersebaran titik  contoh.  Pengambilan  titik  contoh  dapat    mewakili masing-masing klasifikasi penutupan lahan. Data lainnya berupa  wawancara  tidak  terstruktur  dengan  masyarakat, lembaga  swadaya  masyarakat  (LSM)  dan  pemerintah setempat  sebagai  referensi  untuk  membantu  mengetahui perubahan  hutan  dan  faktor  pendorong  terjadinya deforestasi di wilayah penelitian.

## Model Spasial Derorestasi di Kabupaten Konawe Utara dan Konawe

## Prosedur Penelitian
Penelitian  ini terbagi  menjadi lima tahapan analisis data  yaitu  analisis  deforestasi,  analisis  laju  deforestasi, identifikasi  faktor  penyebab  deforestasi,  pembangunan tipologi dan  model spasial deforestasi.

## Analisis Deforestasi
Deforestasi didapatkan dengan menganilisis perubahan  tutupan  lahan  yang  terjadi  di  Kabupaten
Konawe  Utara  dan  Konawe,  baik  itu  sebaran  dan luasnya.  Penelitian  ini  menggunakan  analisis  citra Landsat  TM,  ETM+  dan  OLI  tahun  1997,  2000,  2005, 2010 dan 2013 (Tabel 1). Data citra Landsat diunduh dari USGS  ( United  States  Geological  Survey )  yang  diolah menggunakan software ERDAS Imagine dan  Sistem Informasi  Geografi  (SIG).  Data  referensi  menggunakan peta  tutupan  lahan  Kementerian  Kehutanan,  Google Earth, dan wawancara.
Tabel 1.  Data Citra Lansat TM, ETM+ dan OLI Path/Raw Year 1997 2000 2005 2010 2013 Image Date Image Date Image Date Image Date Image Date 113/062 Landsat TM 17-10- 1977 Landsat EIM+ 21-01- 2001 Landsat EIM+ 12-08- 2005 Landsat EIM+ 30-11- 2010 Landsat OLI/TIRS 29-10- 2013 113/063 Landsat TM 15-09- 1997 Landsat EIM+ 02-09- 2001 Landsat EIM+ 12-08- 2005 Landsat EIM+ 20-04- 2010 Landsat OLI/TIRS 29-10- 2013 112/063 Landsat TM 08-09- 1997 Landsat EIM+ 13-12- 2000 Landsat EIM+ 30-09- 2005 Landsat EIM+ 17-09- 2009 Landsat OLI/TIRS 29-04- 2013
Tipe  tutupan  lahan  yang  dihasilkan  dari  analisis citra  Landsat  dengan  tahapan  sebagai  berikut:  koreksi geometrik  dan  radiometrik  ( histogram  matching ), color composite , metode klasifikasi visual dengan digitasi pada layer  ( on  screen  digital )  dan  uji  akurasi  ( overall accuracy dan kappa accuracy ).

## Analisis Laju Deforestasi
Analisis  laju  deforestasi  yang  terjadi  dilakukan dengan  menghitung  laju  deforestasi  dari  data  analisis deforestasi  masing-masing  periode.  Laju  deforestasi tahunan  dihitung  dengan  menggunakan  persamaan (Fearnside 1993):
r = (A1 - A2)/(t2-t1)
Keterangan:  r  =  laju  tahunan  perubahan  penutupan hutan; t = waktu (tahun); A = tutupan hutan (ha)

## Identifikasi Faktor Penyebab Deforestasi
Menurut  Wyman  dan  Stein  (2010),  Arekhi  dan Jafarzadeh  (2012),  Kumar et  al .  (2014)  faktor aksesibilitas  yaitu;  jarak  dari  jalan,  jarak  dari  sungai, jarak  dari  pemukiman,  jarak  dari  perkebunan/pertanian dan  jarak  dari  tepi  hutan  mempunyai  pengaruh  yang signifikan  terhadap  deforestasi.  Jarak  antar  obyek dihitung  menggunakan  Jarak  Euklidian  dengan  format raster.  Menurut  Prasetyo at al .  (2009),  Arekhi  dan Jafarzadeh,  (2012)  kemiringan  lahan  ( slope )  dan  kelas ketinggian (elevasi) besar pengaruhnya terhadap terjadinnya  deforestasi.  Data slope dan  elevasi  diambil dari data SRTM ( Shuttle Radar Topography Mission ).

## Pembangunan Tipologi
Pembangunan  tipologi  dilakukan  menggunakan pendekatan  klastering  dengan  unit  pengamatan  terkecil adalah  kecamatan.  Teknik  klastering  pada  penelitian  ini menggunakan  jarak  euclidean  yang  terstandarisasi (S tandardized Euclidean Distance ) karena dapat digunakan  untuk  membandingkan peubah dengan satuan unit  yang  berbeda.  Jarak  antara  2  kecamatan  (klaster) dihitung dengan menggunakan rumus (Jaya 2010):
=
Keterangan:  SdED JK =  Jarak  antara  2  klaster;  Si  = keragaman  dari  peubah  ke-i;  Xij  =  nilai peubah  ke  i  dari  klaster  j;  dan  Xik  =  nilai peubah ke I dari klaster j.
Agar memudahkan melakukan analisis pengkelasan berdasarkan  tingkat  kemiripan  dari  masing-masing ukuran  klaster  yang  digunakan,  maka  diperlukan  suatu tehnik  untuk  menyusun  urutan  pengelompokan  klaster, dari  jumlah  yang  banyak  sampai  dengan  jumlah  yang kecil.  Tehnik  penggambaran  tersebut  sering  dikenal dengan  istilah  “ nested  atau  hierarchical  classification ”, dalam bentuk sebuah grafik dikotomi yang sering disebut dengan  dendrogram,  kemudian  metode  penggambaran yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode tetangga terdekat ( nearest neighbour method ).
Tipologi  ini  dibuat  berdasarkan  peubah-peubah sosial  ekonomi  masyarakat  dan  penggunaan  lahan  yang ada  di  setiap  wilayah  kecamatan  yang  dihubungkan sebagai  peubah  pendorong  terjadinya  deforestasi  yaitu jumlah  penduduk  tahun  2005  per  kecamatan  (JPdd_05) dan  luas  lahan  kering  dan  sawah  tahun  2005
(LLKr_Swh).  Pengolahan  data  klaster  ini  menggunakan software SPSS dan Kappa & Dendogram (Jaya’s) VI.6 . Peubah-peubah  yang  dapat  mewakili  tipologi  kecamatan dihubungkan  dengan  deforestasi  menggunakan  analisis overall accuracy (OA).
Overral Accuracy (OA) = 100%
Keterangan: Xii = nilai diagonal dari matrik kontingensi baris ke-I dan kolom ke-I N   = banyaknya piksel dalam contoh
Tipologi  dengan  nilai  akurasi  tinggi  peubah- peubahnya digunakan dalam analisis selanjutnya.

## Model Spasial Deforestasi
Pembangunan  model  spasial  deforestasi  dilakukan dengan  menggunakan  regresi  logistik  pada  tipologi wilayah yang terpilih. Secara umum persamaan dirumus- kan sebagai berikut :
Logit ( p ) = b 0 + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + …b n X n
Rumus ini dapat juga ditulis sebagai berikut :
Ln( p/1-p ) = b 0 + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + …b n X n
dimana:  p  =  peluang  kejadian  deforestasi  (0  atau  1); X 1 ~X n = peubah yang mempengaruhi defores- tasi (variabel bebas ); b 0 = konstanta ; b1~b3 = koefisien regresi
Peubah  bebas  yang  digunakan  adalah  sebagai berikut  :  kepadatan  penduduk  tahun  2005  (jiwa/km 2 ), jarak dari jalan (m), jarak dari sungai (m), jarak dari tepi hutan tahun 2005 (m), jarak dari pemukiman tahun 2005 (m),  jarak  dari  pertanian  lahan  kering  campur    tahun 2005  (m), slope (%)  dan  elevasi  (mdpl) . Peubah  tidak bebas    menggunakan  hasil  klasifikasi  penutupan  lahan tahun 2005 ke tahun 2010.
Model  spasial  dibangun  menggunakan  perangkat lunak  Idrisi  dengan  keluaran  model  adalah  peta  peluang
deforestasi  tahun  2013.  Validasi  prediksi  model  yang dibuat  dalam  fungsi  logistigreg  Idrisi  menggunakan grafik  ROC  ( Relative  Operating  Characteristics ).  ROC memberikan ukuran koresponden antara model kuantitatif.  Semakin  nilai  ROC  mendekati  nilai  1  maka semakin  baik  kemampuan  model  dalam  memprediksi. Uji  akurasi  model  untuk  prediksi  deforestasi  dilakukan overlay  antara  deforestasi  aktual  tahun  2010-2013 dengan  model  peluang  deforestasi  2013  menggunakan perangkat Idrisi

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Penutupan Lahan
Hasil  interpretasi  visual  memperoleh  klasifikasi tutupan lahan sebanyak 14 kelas yang terdiri atas,  hutan lahan  kering  (HLK),  hutan  mangrove  (HM),  hutan  rawa (HR),  tubuh  air  (TA),  lahan  terbuka  (LT),  pemukiman (Pmk),  pertanian  lahan  kering  (PLK),  pertanian  lahan kering  campur  (PLKC),  perkebunan  (Pkb),  sawah (Swh),  savanna  (Svn),  semak  belukar  (SB),  semak belukar rawa (SBR), dan tambak (Tbk).
Nilai  akurasi  hasil  klasifikasi  tutupan  lahan  yang dilakukan  terhadap  data  tahun  2013  diperoleh  tingkat ketelitian overall  accuracy sebesar  89%  dan  kappa accuracy sebesar  88%.  Hal  ini  telah  memenuhi persyaratan  minimal  nilai overall  accuracy yang dikemukakan oleh Jensen (1986) bahwa overall accuracy pada peta tutupan lahan dalam pengelolaan sumber daya alam sebaiknya tidak kurang dari 85%.

## Laju Deforestasi
Periode  tahun  1997 ̶  2013  terjadi  penurunan  luas hutan  di  dalam  maupun  di  luar  kawasan  hutan  pada Kabupaten  Konawe  Utara  dan  konawe,  sebesar 30.369,38  ha  pada  Kabupaten  Konawe  Utara  dan 24.214,12 ha pada Kabupaten Konawe (Tabel 2).
Tabel 2.  Luas  deforestasi  di  dalam  dan  di  luar  kawasan  hutan  Kabupaten  Konawe  Utara  dan  Konawe  periode  tahun 1997-2013
Kabupaten Kawasan Hutan APL Total HL HP HPK HPT Tahura TN Luas (ha) Luas (ha) Luas (ha) Luas (ha) Luas (ha) Luas (ha) Luas (ha) Luas (ha) Konawe Utara 4027.61 14901.41 2209.02 2130.97 7100.37 30369.38 Konawe 3632.28 2305.59 715.13 5192.85 991.49 785.01 10591.78 24214.12
Hasil analisis deforestasi menunjukkan bahwa pada tiap periode tahun 1997–2013 laju deforestasi di wilayah studi relatif kecil (Gambar 1).
Gambar 1.  Kurva luas hutan dan laju deforestasi
Laju  deforestasi  terendah  terjadi  pada  periode 1997–2000  sebesar  494,71  ha/tahun.  Laju  deforestasi yang rendah pada periode 1997–2000 menyatakan bahwa kegaduhan  politik  di  Indonesia  tahun  1998  tidak berpengaruh  nyata  terhadap  deforestasi  di  wilayah penelitian,  tidak  seperti  yang  dikemukakan  oleh Nurrochmat  dan  Hasan  (2010)  bahwa  terjadinya kegaduhan politik di Indonesia tahun 1998 meningkatkan deforestasi  di  pulau  Jawa  yang  diakibatkan  oleh meningkatnya  penjarahan  ( illegal  logging ).  Peningkatan
nilai laju deforestasi tertinggi terjadi pada periode 2000 – 2005  sebesar  4.984,82  ha/tahun.  Peningkatan  ini  sejalan dengan  penelitian  Indrarto at al.  (2012),  bahwa  sejak diberikannya  wewenang  pengelolaan  sumber  daya  alam kepada  pemerintah  daerah  (otonomi  daerah)  pada  tahun 1999,  deforestasi  meningkat  seiring  meningkatnya pemberian  ijin  usaha  perkebunan,  pertambangan  dan kebijakan  hak  pemanfaatan  hutan  oleh  masyarakat. Secara  spasial,  sebaran  deforestasi  tiap  periode  di wilayah studi dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2.  Sebaran deforestasi Kabupaten Konawe Utara dan Konawe periode tahun: (a) 1997–2000, (b) 2000–2005, (c) 2005–2010, (d) 2010–2013
(a)
(c) (d)
Laju  deforestasi  fluktuatif  terjadi  pada  setiap kecamatan  per  periode,  laju  deforestasi  tertinggi  pada periode  tahun  2000–2005  terjadi  pada  24  kecamatan  di Kabupaten Konawe Utara dan Konawe tetapi hanya satu kecamatan yang tidak terjadi deforestasi yaitu Kecamatan  Wonggeduku.  Kecamatan  Wonggeduku adalah  satu-satunya  kecamatan  di  Kabupaten  Konawe
yang tidak  mempunyai  wilayah berhutan sehingga  wajar jika  tidak  terdeteksi  adanya  deforestasi.  Laju  deforestasi yang tinggi terjadi pada kecamatan  yang  memiliki hutan yang  relatif  besar  yaitu  pada  Kecamatan  Asera, Langgikima,  Routa  dan  Wiwirano  pada  periode  2000– 2005 dan 2005–2010 (Gambar 3).
Gambar 3.  Laju deforestasi per kecamatan

## Pembangunan Tipologi
Hasil  analisis  klastering  menggunakan  S tandardized Euclidean  Distance (SdED)  dari  kedua  variabel  tersebut diperoleh grafik dendogram (Gambar 4).
Gambar 4   Dendogram dengan peubah jumlah penduduk per kecamatan (a) dan jumlah penduduk dan luas lahan kering dan sawah (b)
Hasil  pengkelasan  terhadap  dendogram  diperoleh  2 kategori  tipologi,  yaitu  tipologi  1  (T1)  dan  tipologi  2 (T2).  Pada  tipologi  dengan  satu  variabel,  T1  dijelaskan pada jumlah penduduk yang relatif rendah dan T2 jumlah penduduk  yang  relatif  tinggi.  Sedangkan  tipologi  pada dua variabel, T1 dijelaskan pada luas lahan kering sawah yang rendah dan jumlah penduduk relatif tinggi serta T2 dijelaskan pada luas lahan kering dan sawah yang tinggi dan memiliki jumlah penduduk yang relatif rendah. Laju
deforestasi  pada  periode  2005–2010  dikelompokkan menjadi dua kategori, yaitu: laju deforestasi rendah (D1) sebesar  ≤  224  ha/tahun  dan  laju  deforestasi  tinggi  (D2) sebesar  224–671  ha/tahun  (Tabel  3).  Akurasi  tipologi dengan  peubah  jumlah  penduduk  per  kecamatan  yang dihubungkan  dengan  deforestasi  didapatkan  ketelitian overall  accuracy sebesar  52%  dan  pada  tipologi  dengan peubah  jumlah  penduduk  dan  luas  lahan  kering  dan sawah didapatkan ketelitian 72%  (Tabel 4 dan 5).
Tabel 3.  Tipologi wilayah berdasarkan kelas deforestasi
Kecamatan Klaster Variabel Tipo_1v Tipo_2v KD05_10 JPdd_05 LLKrSwh_05 Abuki C1 14037 17568 T1 T1 D2 Amonggedo C2 9108 2203 T1 T1 D1 Anggaberi C3 5699 4414 T1 T1 D2 Asera C4 11312 7544 T1 T1 D2 Besulutu C5 7415 3457 T1 T1 D1 Bondoala C6 12066 9305 T1 T1 D1 Lambuya C7 10938 2829 T1 T1 D1 Langgikima C8 2326 34762 T1 T2 D2 Lasolo C9 9236 9061 T1 T1 D2 Latoma C10 2125 785 T1 T1 D1 lembo C11 4353 4204 T1 T1 D1 Meluhu C12 4700 4684 T1 T1 D2 Molawe C13 4629 1739 T1 T1 D2 Pondidaha C14 9012 2517 T1 T1 D1 Puriala C15 6950 19139 T1 T1 D1 Routa C16 1273 51655 T1 T2 D2 Sampara C17 11278 7346 T1 T1 D1 Sawa C18 5964 3188 T1 T1 D1 Soropia C19 11322 5210 T1 T1 D1 Tongauna C20 12967 10458 T1 T1 D1 Uepai C21 10151 6363 T1 T1 D1 Unaaha C22 18992 5823 T2 T1 D1 Wawotobi C23 25523 12105 T2 T2 D1 Wiwirano C24 5794 33891 T1 T2 D2 Wonggeduku C25 17253 11376 T2 T1 D1 Jumlah T1 22 21 T2 3 4
Tipologi  terpilih  adalah  tipologi  dengan  meng- gunakan  dua  peubah  yaitu  jumlah  penduduk  dan  luas lahan  kering  dan  sawah  dengan  nilai  overall  accuracy
sebesar  72%,  yang  digunakan  untuk  analisis  model deforestasi.
Tabel 4.  Matriks kesesuaian tipologi dengan 1 variabel
D1 D2 Jumlah Produsers Accuracy T1 13 9 22 59% T2 3 0 3 0 Jumlah 16 9 25 Users Accuracy 81% 0 Overall Accuracy 52%

## Tabel 5.  Matriks kesesuaian tipologi dengan 2 variabel
D1 D2 Jumlah Produsers Accuracy T1 15 6 21 71% T2 1 3 4 75% Jumlah 16 9 25 Users Accuracy 94% 33% Overall Accuracy 72%
Berdasarkan nearest  neighbour  method pada tipologi  dua  peubah  yang  dihubungkan  dengan  sebaran deforestasi  terpilih  tipologi  1  dengan  21  kecamatan  dan tipologi 2 terpilih 4 kecamatan  (Gambar 5).

## Model Spasial Deforestasi
Model  regresi  logistik  digunakan  untuk  membuat model  spasial  deforestasi.  Penentuan  model  terpilih dilakukan  dengan  membandingkan  delapan  model  yang memiliki jumlah variabel berbeda pada tipologi 1 (Tabel 6) dan tipologi 2 (Tabel 7).
Gambar 5.  Sebaran deforestasi tahun 2005-2010 di Kabupeten Konawe Utara dan konawe
Tabel 6  Model spasial deforestasi tipologi 1
Model -2logL0 -2log (likelihood) Pseudo R_square Goodness of Fit Model XChiSquare ROC Kpd05 2465532.988 2379306.6146 0.035 14972093.8186 86226.3734 0.7573 Kpdd05_jln 2465532.988 2135799.5409 0.1337 15827753.0720 329733.4471 0.8109 Kpdd05_jln_sng 2465532.988 2024764.4916 0.1788 10147312.3004 440768.4964 0.8521 Kpdd05_jln_sng_htn05 2465532.988 1676766.0920 0.3199 8245824.9220 788766.8959 0.9333 Kpdd05_jln_sng_htn05_pmk05 2465532.988 1670094.4430 0.3226 8789138.1210 795438.5447 0.9345 Kpdd05_jln_sng_htn05_pmk05_plkc05 2465532.988 1669169.4290 0.323 9117320.6720 796363.5595 0.9347 Kpdd05_jln_sng_htn05_pmk05_plkc05_slp 2465532.988 1668682.3128 0.3232 8898613.5729 796850.6752 0.9348 Kpdd05_jln_sng_htn05_pmk05_plkc05_slp_elv 2465532.988 1668254.4673 0.3234 9116344.9318 797278.8207 0.9348

## Tabel 7.  Model spasial deforestasi tipologi 2
Model -2logL0 -2log (likelihood) Pseudo R_square Goodness of Fit Model XChiSquare ROC Kpd05 858775.181 819981.3815 0.0452 13728725.069 38793.7995 0.6859 Kpdd05_jln 858775.181 804270.6783 0.0635 9809897.910 54504.5028 0.7607 Kpdd05_jln_sng 858775.181 780076.6919 0.0916 9144609.950 78698.4892 0.7841 Kpdd05_jln_sng_htn05 858775.181 508405.7049 0.408 2981120.452 350369.4762 0.973 Kpdd05_jln_sng_htn05_pmk05 858775.181 501891.6665 0.4156 3002428.261 356883.5145 0.9742 Kpdd05_jln_sng_htn05_pmk05_plkc05 858775.181 495361.2872 0.4232 3011006.683 363413.8938 0.9751 Kpdd05_jln_sng_htn05_pmk05_plkc05_slp 858775.181 485551.2715 0.4346 3055862.294 373223.9095 0.9759 Kpdd05_jln_sng_htn05_pmk05_plkc05_slp_elv 858775.181 481796.4713 0.439 2849745.421 376978.7097 0.9771
Hasil  analisis  model  spasial  pada  masing-masing tipologi  menunjukkan  bahawa  model  terpilih  adalah model  dengan  delapan  variabel.  Hal  ini  ditentukan berdasarkan  nilai pseudo  R_square >0.2,  memiliki  nilai goodness  of  fit yang  kecil  dan  nilai  ROC  yang  besar (Kumar et  al. 2014).  Model  pada  tipologi  1  dengan delapan  variabel  menunjukkan  nilai pseudo  R_square sebesar  0.3234,  nilai goodness  of  fit 9116344.9318  dan ROC sebesar 0.9348. Model terpilih pada tipologi 2 juga dibentuk  dengan  delapan  variabel  yang  memiliki  nilai pseudo  R_square sebesar  0.439,  nilai goodness  of  fit 2849745.421  dan  ROC  sebesar  0.9771.  Berdasarkan model  terpilih,  maka  model  spasial  pada  masing-masing tipologi adalah sebagai berikut:
Keterangan:  e  =  eksponensial;  Z  =  persamaan  yang didapat;  KPd05  =  Kepadatan  penduduk tahun 2005 (jiwa/km 2 ); JJ = Jarak dari jalan (m);  JS=  Jarak  tepi  sungai  (m);  JH05  = Jarak tepi hutan tahun 2005 (m); JPmk05 = Jarak  tepi  pemukiman  tahun  2005  (m); JPlc05  =  Jarak  tepi  pertanian  lahan  kering campur  tahun  2005  (m);  S= Slope (%);E= Elevasi (m).
Berdasarkan  model  regresi  logit  yang  diperoleh, hubungan  peubah  terhadap  peluang  deforestasi  pada tipologi 1 dan 2 dapat dijelakan pada Tabel 8.
Tabel 8.  Deskripsi model deforestasi
Peubah bebas Peluang terjadi deforestasi Pada Tipologi 1 Pada Tipologi 2 Rendah Tinggi Rendah Tinggi KPd50 (Kepadatan penduduk) tinggi rendah rendah Tinggi JJ (Jarak dari jalan) jauh dekat dekat Jauh JS (Jarak tepi sungai) jauh dekat dekat Jauh JH50 (Jarak tepi hutan) jauh dekat jauh Dekat JPmk50 (Jarak tepi pemukiman) jauh dekat jauh Dekat JPlc50 (Jarak tepi pertanian lahan kering campur) jauh dekat dekat Jauh S ( Slope) landai curam curam landai E (Elevasi) datar Tinggi datar Tinggi
Pendekatan  dengan  peubah-peubah  bebas  terhadap terjadinya  deforestasi  di  wilayah  penelitian  dihasilkan model  spasial  prediksi  deforestasi  dengan  ROC  pada tipologi  1  sebesar  0,9348  dan  tipologi  2  sebesar  0,9771. Hasil ini  menjelaskan bahwa  peubah-peubah bebas  yang
digunakan  dalam  metode  ini  berpengaruh  dengan  baik terhadap terjadinya deforestasi.
Uji  akurasi  yang  diperoleh  dari  spasial  model prediksi  dan  nilai  deforestasi  aktual  tahun  2010-2013, menghasilkan  prediksi  luas  (Ha)  deforestasi  dan  non
deforestasi  di  Kabupaten  Konawe  Utara  dan  Konawe tahun 2013 dengan nilai overall accuracy sebesar 70,7% untuk  tipologi  1  (Tabel  9)  dan  99,7%    untuk  tipologi  2 (Tabel 10).
Tabel 9.  Hasil uji validasi pada tipologi T1
Prediksi Aktual Total (ha) Deforestasi (ha) Non-deforestasi (ha) Deforestasi (ha) 17229 414392 431622 Non-deforestasi (ha) 13838 1018120 1031958 Total 1463580 Overall Accuracy (%) 70.7 Tabel 10.  Hasil uji validasi pada tipologi T2 Prediksi Aktual Total (ha) Deforestasi (ha) Non-deforestasi (ha) Deforestasi (ha) 163 2805 2968 Non-deforestasi (ha) 1344 1229915 1231259 Total 1234227 Overall Accuracy (%) 99.7
Berdasarkan  model  yang  diperoleh  dengan  regresi logistik,  deforestasi  pada  tipologi  1  dan  tipologi  2  dapat dijelaskan  oleh  delapan  variabel.  Peluang  terjadinya deforestasi  pada  tipologi  1  akan  semakin  besar  di  areal yang berlereng curam. Namun,  hal ini tidak terjadi pada tipologi 2 yang memiliki kecenderungan deforestasi akan terjadi pada areal yang landai. Pengaruh perbedaan slope ini  dikarenakan  deforestasi  banyak  terjadi  pada  wilayah perkebunan kelapa sawit dan tambang nikel. Pembukaan lahan  dengan  topografi  apapun  dengan  kandungan tambang didalamnya akan tetap dilakukan eksploitasi.
Faktor  aksesibilitas  juga  terjadi  perbedaan  pada tipologi 1 dan tipologi 2 yaitu: jarak dari jalan, jarak dari sungai  dan  jarak  dari  areal  pertanian  terhadap  peluang deforestasi.  Tipologi  1  menjelaskan  bahwa  semakin dekat  aksesibilitas  tersebut  terhadap  hutan  peluang deforestasi  semakin  besar.  Perbedaan  pengaruh  ini terlihat pada kondisi di lapangan bahwa deforestasi pada tipologi  1  terjadi  pada  wilayah  yang  didominasi  oleh kecamatan  berkembang  dengan  adannya  Ibu  Kota Kabupaten  Konawe  Utara  yaitu  Kecamatan  Asera  dan Ibu  Kota  kabupaten  Konawe  yaitu  Kecamatan  Unaaha. Wilayah berkembang ini terlihat dari semakin meluasnya wilayah  dengan  adannya  pemekaran  wilayah  membuat semakin  banyaknya  jaringan  jalan  sehingga  aksesibilitas semakin mudah.
Selain  faktor  biofisik  dan  aksesibilitas,  faktor kepadatan  penduduk  juga  terjadi  perbedaan  terhadap peluang  terjadinnya  deforestasi.  Tipologi  1  menjelaskan bahwa  semakin  besar  penduduk  peluang  deforestasi semakin  besar.  Pengaruh  wilayah  berkembang  pada tipologi  1  membuat  semakin  meluasnya  wilayah perkantoran  dan  perdagangan  sehingga  peluang  kerja
semakin  tinggi.  Peluang  pekerjaan  di  perkotaan menjadikan dorongan terhadap hutan semakin berkurang.

## SIMPULAN
Analisis  deforestasi  menunjukkan  pada  periode tahun 1997–2013 laju deforestasi di wilayah studi relatif kecil.  Laju  deforestasi  terendah  terjadi  pada  periode 1997–2000  sebesar  494,71  ha/tahun.  Nilai  laju deforestasi  tertinggi  terjadi  pada  periode  2000–2005 sebesar  4.984,82  ha/tahun.  Faktor  yang  mempengaruhi deforestasi  dibedakan  menjadi  dua  tipologi  yang menunjukkan  kondisi  daerah  administrasi  Kabupaten Konawe dan Konawe Utara. Model deforetasi menggunakan  regresi  logistik  menunjukkan  terdapat delapan  faktor  yang  mendorong  terjadinya  deforestasi pada masing-masing tipologi. Faktor tersebut terdiri atas faktor  aksesibilitas  yaitu,  jarak  dari  jalan,  jarak  dari sungai,  jarak  dari  tepi  hutan,  jarak  dari  pemukiman  dan jarak  dari  pertanian  lahan  kering  campur,  serta  faktor sosial  yaitu  kepadatan  penduduk  dan  biofisik  yaitu ketinggian  tempat  (elevasi)  dan  kelerengan  ( slope ). Peubah-peubah  bebas  yang  digunakan  dalam  metode  ini berpengaruh dengan baik terhadap terjadinnya deforestasi  dilihat  dari  nilai  dengan  Relative  Operating Characteristics (ROC) pada tipologi 1 sebesar 0,9348 dan tipologi  2  sebesar  0,9771.  Akurasi  model  yang didapatkan  pada  tipologi  1  sebesar  70,7%  dan  99,7% pada tipologi 2. Nilai akurasi tersebut menyatakan bahwa model  spasial  deforestasi  yang  digunakan  baik  untuk memprediksi  terjadinya  deforestasi  pada  wilayah penelitian periode tahun 2005–2013.

## DAFTAR PUSTAKA
Arekhi  S,  dan  Jafarzadeh.  2012.  Deforestation  modeling using  logistic  regression  and  GIS  (Case  study: Northern  Ilam  forest,  Ilam  Province,  Iran).  African Journal of Agricultural Research Vol. 7 (11): 1727- 1741. Doi: 10.5897/AJAR11.2041.
[BPS]  Badan  Pusat  Statistik.  2005. Konawe  Dalam Angka 2005.  Jakarta  (ID)  :  BPS  Kabupaten Konawe.
[BPS]  Badan  Pusat  Statistik.  2013. Sulawesi  Tenggara Dalam  Angka 2013.  Jakarta  (ID)  :  BPS  Sulawesi Tenggara.
Indrarto  GB,  Muharjanti  P,  Khatarina  J,  Pulungan  I,
Ivalerina  F,  Rahman  J,  Prana  MN,  Resosudarmo IAP, Muharrom E (2012). The context of REDD+ in Indonesia; Drivers, agents and institutions (Working  Paper  No.  92).  Bogor:  Center  for International Forestry Research (CIFOR) page 57.
Jaya  INS.  2010.  Analisis  Citra  Digital  :  Prespektif Penginderaan Jauh Untuk Pengelolaan Sumberdaya Alam.  Fakultas  Kehutanan.  Bogor  :  Institut Pertanian Bogor.
Jensen  JR.  1986. Introductory  Digital  Image  Processing A  Remote  sensing  Prespective  2nd  Edition . Prentice-Hall Inc. USA.
Kumar  R,  Nandy  S,  Agarwal  R,  Kushwaha  SPS.  2014. Forest  cover  dynamics  analysis  and  prediction
modeling using logistic regression model. Ecological Indicators . 45: 444-455. doi: 10.1016/j.ecolind.2014.05.003.
Nurrochmat  DR,  Hasan  MF.  2010.  Ekonomi  Politik Kehutanan: Mengurai Mitos dan Fakta Pengelolaan Hutan. Jakarta: INDEF.
Prasetyo,  LB,  Kartodiharjo  H,  Adiwibowo  S,  Okarda  B, Setiawan  Y.  2009.  Spatial  Model  Approach  on Deforestation  of  Java  Island,  Indonesia. Journal  of Integrated Field Science , 6 : 37- 44.
Sasaki  TS,  Ahmad  AH,  Ahmad  ZA.  2011. REDD development  in  Cambodia.  Potential  carbon Emission  Reduction  in  ReDD  Project .  FORMATH 10 (2011) 1-23.
Shehzad K, Qamer F, Murthy MSR, Abbas S,  Bhatta L. 2014. Deforestation trends and spatial modelling of its  drivers  in  the  dry  temperate  forests  of  northern Pakistan  —  A  case  study  of  Chitral. J.  Mt.  Sci. 11(5) : 1192-1207.
Wihardandi  A.  2012.  Degradasi  Hutan  Melaju,  Banjir Menerjang Manusia. Kaleidoskop Bencana Lingkungan  2012  [internet].  Mongabay  Indonesia. Tersedia pada: http://www.mongabay.co.id.
Wyman  MS  dan  Stein  TV.  2010.  Modelng  social  and land-use/land-cover change data to assess drivers of smallholder  deforestation  in  Belize. Applied Geography . 30(3): 329-342.