KAJIAN PERUBAHAN TUTUPAN LAHAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE MULTI LAYER PERCEPTRON DAN LOGISTIC REGRESSION DI TAMAN NASIONAL GUNUNG CIREMAI
(Study of Land Cover Change using Multi Layer Perceptron and Logistic Regression Methods in Gunung Ciremai National Park)
A GUS R UDI D ARMAWAN 1) , N INING P USPANINGSIH 2) DAN M. B UCE S ALEH 3)
1) Mahasiswa Pascasarjana Program Studi Ilmu Pengelolaan Hutan, IPB
2,3) Dosen Departemen Manajemen Hutan, IPB
Email: agus.rudi.darmawan@gmail.com
Diterima 07  Desember 2017 / Disetujui 17 Januari 2018

## ABSTRACT
The development of land cover change is important to understand, so that the pattern of future land cover changes can be predicted and its negative  impacts  can  be  prevented  or  reduced.  Various  modeling  approaches  have  been  widely  used  to  analyze  land  cover  changes.  The  common modeling  methods  used  for  analyzing  land  cover  changes  are  Multi-layer  Perceptron  (MLP)  and  Logistic  Regression  (Logit).  This  research  is designed  to  assess  the  accuracy  of  modeling  of  land  cover  change  with  MLP  and  Logit  methods  in  Gunung  Ciremai  National  Park.  The  result indicated that the accuracy of both methods was very good with kappa values were 0,8991 and 0,8989 for MLP and Logit respectively. Therefore, the model can be applied to predict land cover change in Gunung Ciremai National Park in the future.
Keywords: Gunung Ciremai National Park, land cover change, Logistic Regression, Multi-layer Perceptron

## ABSTRAK
Perkembangan  perubahan  tutupan  lahan  sangat  penting  untuk  diketahui,  agar  pola  perubahan  tutupan  lahan  dimasa  datang  dapat  diprediksi sehingga  perubahan  penutupan  lahan  yang  bersifat  negatif  dapat  dicegah  atau  dikurangi.  Berbagai  pendekatan  pemodelan  telah  banyak  digunakan untuk  menganalisis  perubahan  penutupan  lahan.  Metode  pemodelan  yang  sering  digunakan  untuk  menganalisis  perubahan  penutupan  lahan  adalah Multi-layer  Perceptron (MLP)  dan Logistic  Regression (Logit).  Penelitian  ini  dirancang  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  pemodelan  perubahan penutupan  lahan  dengan  metode  MLP  dan  Logit  di  Taman  Nasional  Gunung  Ciremai.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  tingkat  akurasi  pada kedua metode menghasilkan prediksi yang sangat baik dengan nilai kappa masing-masing sebesar 0,8991 dan 0,8989 untuk MLP dan Logit. Sehingga model dapat diaplikasikan untuk memprediksi penutupan lahan di Taman Nasional Gunung Ciremai pada masa yang akan datang.
Kata kunci: Logistic Regression, Multi-layer Perceptron, perubahan penutupan lahan, Taman Nasional Gunung Ciremai

## PENDAHULUAN
Taman Nasional Gunung
Ciremai (TNGC) merupakan salah satu kawasan pelestarian alam yang ada di  Provinsi  Jawa  Barat.  TNGC  ditunjuk  sebagai  taman nasional berdasarkan Surat Keputusan Menteri Kehutanan  No.  424/Menhut-II/2004  tanggal  19  Oktober 2004  tentang  perubahan  fungsi  kelompok  hutan  lindung pada  kelompok  hutan  Gunung  Ciremai  seluas  ±  15.500 ha  yang  terletak  di  Kabupaten  Kuningan  dan Majalengka,  Provinsi  Jawa  Barat  menjadi  Taman Nasional  (Kementerian  Kehutanan  2004).  TNGC merupakan  kawasan  konservasi  yang  berfungsi  sebagai kawasan  pelestarian  sumber  daya  alam  hayati  beserta ekosistemnya,  daerah  resapan  air  bagi  kawasan  di bawahnya  dan  beberapa  sungai  penting  di  Kabupaten Kuningan,  Majalengka  dan  Cirebon  serta  sumber beberapa  mata  air  yang  dimanfaatkan  untuk  kebutuhan
masyarakat,  pertanian,  perikanan,  suplai  Perusahaan Daerah Air Minum (PDAM) dan industri (Yusri 2011).
Sebelum  ditetapkan  sebagai  taman  nasional, kawasan  hutan  Gunung  Ciremai  merupakan  hutan lindung  dan  hutan  produksi  yang  pengelolaannya menjadi kewenangan Perum Perhutani. Dalam pengelolaannya,  Perum  Perhutani  melakukan  kegiatan- kegiatan  yang  berkaitan  dengan  pelibatan  masyarakat dalam  mengelola  hutan.  Kegiatan  tersebut  dimulai  dari Perhutanan Sosial (PS), kemudian Pembinaan Masyarakat  Desa  Hutan  (PMDH)  dan  diperbaiki  dengan PMDH Terpadu (PMDHT) (Zuhriana 2012).
Pada tahun 2001 Perum Perhutani mengembangkan sistem Pengelolaan Hutan Bersama Masyarakat (PHBM) dalam  pengelolaan  kawasan  hutan  (Yuniandra  2007). PHBM merupakan suatu sistem pengelolaan sumberdaya hutan yang dilakukan bersama oleh Perum Perhutani dan masyarakat  desa  hutan  dan  atau  oleh  Perum  Perhutani dan  masyarakat  desa  hutan  dengan  pihak  yang
berkepentingan  ( stakeholder )  dengan  jiwa  berbagi sehingga kepentingan bersama untuk mencapai keberlanjutan  fungsi  dan  manfaat  sumber  daya  hutan dapat  diwujudkan  secara  optimal  dan  proporsional (Wachyuni 2016). Sistem ini memperbolehkan masyarakat  untuk  menggarap  kawasan  dengan  pola tumpang sari. Sistem  tumpangsari itu  sendiri  merupakan penanaman lebih dari satu jenis tanaman berumur genjah dalam barisan tanam yang teratur dan saat penanamannya bersamaan dilakukan pada sebidang lahan  (Francis 1986 dalam Turmudi 2002).
Strategi  pemberdayaan  masyarakat  hutan  oleh Perum  Perhutani  sedikit  banyak  juga  mempengaruhi tutupan  lahan  kawasan  Gunung  Ciremai.  Pola  ini cenderung  mengkonversi  lahan  hutan  secara  tidak terkendali  sehingga  dapat  menyebabkan  perluasan  lahan kritis  dan  berkurangnya  tutupan  lahan.  Lahan  yang dimanfaatkan untuk tumpangsari justru banyak dikonversi menjadi ladang sayur mayur tanpa memelihara  hutan  pinus  sebagai  tegakan  utama  (Yusri 2011).  Zuhriana  (2012)  menyatakan  bahwa  penerapan program PHBM oleh Perum Perhutani telah  menyisakan kerusakan  hutan  yang  mencapai  luas  3.799,27  ha  atau sebesar 42,54% lahan di Gunung Ciremai. Sementara itu (Yusri et  al. 2012)  menyebutkan  bahwa  penurunan tutupan  lahan  TNGC  khususnya  hutan  alam,  salah satunya  disebabkan  oleh  tingginya  tingkat  perambahan yang dipengaruhi oleh faktor sosial ekonomi masyarakat yang memiliki ketergantungan tinggi terhadap sumberdaya  alam  TNGC  dan  tingkat  pengetahuan  serta sikap  masyarakat  terhadap  keberadaan  TNGC  yang masih rendah.
Perkembangan  perubahan  tutupan  lahan  suatu wilayah  dapat  dianalisis  dengan  memanfaatkan  data penginderaan  jauh  ( remote  sensing )  berupa  citra  satelit multitemporal .  Menurut  (Petit et  al. 2001)  pemanfaatan teknologi  penginderaan  jauh  merupakan  salah  satu  cara untuk  mengetahui  secara  cepat  alih  fungsi  lahan. Perkembangan  perubahan  tutupan  lahan  sangat  penting untuk  diketahui,  agar  pola  perubahan  tutupan  lahan dimasa  datang  dapat  diprediksi  sehingga  perubahan penutupan lahan yang bersifat negatif dapat dicegah atau dikurangi. Oleh karena itu perlu upaya untuk mengetahui perkembangan  perubahan  tutupan  lahan  di  TNGC, sehingga  dapat  dianalisis  perubahan  tutupan  lahan  yang terjadi.  Monitoring  perubahan  tutupan  lahan  dapat dilakukan atau dikembangkan secara semiotomatis dalam bentuk  pemodelan  khususnya  pemodelan  spasial  (Jaya 2009).  Berbagai  pendekatan  pemodelan  telah  banyak digunakan  untuk  menganalisis  perubahan  penutupan lahan.  Metode  pemodelan  yang  sering  digunakan  untuk menganalisis  perubahan  penutupan  lahan  adalah Multi- layer Perceptron (MLP) dan Logistic Regression (Logit). Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengkaji  perubahan penutupan  lahan  secara  spasial  di  TNGC  pada  tahun 2000–2008  dan  menyusun  pemodelan  perubahan penutupan  lahan  di  TNGC  pada  tahun  2016  dengan
metode  MLP  dan  Logit  berdasarkan  perubahan penutupan lahan tahun 2000–2008.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilaksanakan di kawasan TNGC yang secara  administratif  pemerintahan  termasuk  ke  dalam wilayah Kabupaten Kuningan dan Kabupaten Majalengka,  Provinsi  Jawa  Barat.  Luas  wilayah  TNGC secara  keseluruhan  adalah  sebesar  ±  14.841,30  ha. Pengumpulan  data  dan  survei  lapangan  dilakukan  mulai bulan Januari hingga April 2017.
Bahan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah peta  Rupa  Bumi  Indonesia  (RBI)  skala  1:25.000 bersumber  dari  Badan  Informasi  Geospasial  (BIG),  citra Digital  Elevation  Model - Shuttle  Radar  Topographic Mission (DEM-SRTM) resolusi 30 x 30 meter bersumber dari United  States  Geological  Survey (USGS),  citra Landsat 5 Thematic Mapper (TM) tahun 2000, 2008 dan citra  Landsat  8 Operational  Land  Imager / Thermal Infrared  Sensor (OLI/TIRS)  tahun  2016  bersumber  dari USGS,    dan  data  tabular  berupa  data  jumlah  penduduk bersumber  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Kabupaten Kuningan  dan  Kabupaten  Majalengka.  Peralatan  yang digunakan dalam penelitian ini adalah Global Positioning  System (GPS),  kamera  digital,  alat  tulis, panduan  wawancara, tally  sheet, seperangkat  komputer yang dilengkapi dengan perangkat lunak yang menunjang  kegiatan  analisis  seperti ArcGIS  10.3 digunakan  untuk  menganalisis  data  vektor, ERDAS Imagine  2014 digunakan  untuk  klasifkasi  citra  secara digital  dan IDRISI  Selva  17.0 digunakan  untuk menganalisis perubahan penutupan lahan.
Klasifikasi citra yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan  metode  interpretasi  secara  digital  dan visual.  Citra  yang  sudah  diinterpretasi  secara  digital kemudian  dilakukan  koreksi  dengan  metode  interpretasi secara visual. Hal ini dilakukan untuk memperbaiki hasil interpretasi digital karena penafsiran citra dengan metode interpretasi  digital  pada  umumnya  baru  sampai  pada tahap  pemanfaatan  rona (brightness) sebagai  penciri obyek  (Fariz  2015).  Penafsiran  citra  secara  digital dilakukan  dengan  menggunakan  software ERDAS Imagine 2014 . Metode yang digunakan adalah supervised classification (klasifikasi  terbimbing)  dengan  algoritma maximum  likelihood .  Kombinasi  band  yang  digunakan dalam interpretasi adalah 5–4–3 untuk citra Landsat TM 5 dan 6–5–3 untuk citra Landsat OLI/TIRS 8.
Penentuan  klasifikasi  penutupan  lahan  dalam penelitian  ini  mengacu  pada  klasifikasi  penutup  lahan yang  dikeluarkan  oleh  Badan  Standarisasi  Nasional (BSN)  No  7645:2010.  Penggunaan  metode  interpretasi memungkinkan  adanya  obyek-obyek  yang  meragukan, sehingga  untuk  jenis  obyek  seperti  ini  perlu  pengecekan untuk  klarifikasi.  Klarifikasi  dilakukan  dalam  dua  cara: pertama  melakukan  cek  menggunakan  citra  resolusi tinggi  ( Google  Earth) dengan  tahun  perekaman  yang sama,  kedua  dilakukan  cek  kondisi  lapangan  secara
langsung  ( ground  check )  apabila  masih  didapatkan obyek-obyek yang meragukan setelah dilakukan pengecekan dengan citra resolusi tinggi.
Variabel bebas yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari  kemiringan lereng, jarak dari jalan, jarak dari pemukiman,  dan  kepadatan  penduduk.  Pemilihan variabel  peubah  bebas  tersebut  berdasarkan  hasil pengamatan  terhadap  kondisi  lapangan  di  wilayah penelitian  dan  juga  memperhatikan  berbagai  hasil penelitian. Sebelumnya, Tasha (2012) pernah menggunakan beberapa peubah bebas dalam penelitiannya mengenai pemodelan perubahan penutupan lahan dengan ANN yaitu jarak ke jalan, jarak ke sungai, jarak  ke  permukiman,  dan  kepadatan  penduduk. Yudarwati  (2016)  dan  Wardani et  al. (2016)  juga melakukan  penelitian  perubahan  penggunaan  lahan dengan menggunakan beberapa faktor yang mempengaruhi perubahan penggunaan lahan.
Peta  jarak  dari  jalan  diperoleh  dari  peta  RBI  skala 1:25.000. Peta jarak dari jalan dan jarak dari pemukiman dibuat  dengan  cara  memasukkan  peta  jalan  dan pemukiman  ke  modul Distance dengan  memilih  menu GIS  Analysis-Distance  Operator-Distance pada  Idrisi Selva.  Jarak  dihitung  berdasarkan Euclidean ,  yaitu  jarak dari  satu  objek  ke  objek  yang  lainnya.  Satuan  yang digunakan untuk jarak adalah meter.
Data kepadatan penduduk digunakan untuk membuat  peta  kepadatan  penduduk.  Peta  kepadatan penduduk  dibuat  dengan  modul Image  Calculator pada software  Idrisi  Selva dengan  menggunakan  rumus proporsi  populasi  (Alberto  dan  Dasanto  2010).  Adapun rumus proporsi populasi adalah sebagai berikut:
P=
Setelah diperoleh peta proporsi langkah selanjutnya adalah  membuat  peta  kepadatan  penduduk  dengan menggunakan rumus (Alberto dan Dasanto 2010): Pd = ρ x A x P x C Keterangan: Pd : peta kepadatan penduduk per piksel ρ   : kepadatan penduduk non-spasial (penduduk/km 2 ) A  :  luas  wilayah  penyebaran  populasi  (km 2 )  =  3,14  x  (2 km) 2 = 12,5 km 2 P  : proporsi populasi C : faktor konversi, dari 1 km 2 ke 1 piksel = 100 Metode pemodelan yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah Multi-layer  Perceptron (MLP)  dan Logistic  Regression (Logit).  MLP adalah  salah  satu bentuk  arsitektur  jaringan  ANN yang  paling  banyak digunakan.  MLP umumnya  terdiri  dari  tiga  jenis  layer dengan topologi jaringan seperti Gambar 1, yaitu lapisan masukan  ( input  layer ),  lapisan  tersembunyi  ( hidden layer )  dan  lapisan  keluaran  ( output  layer )  yang  dapat digunakan  untuk  mengidentifikasi  suatu  hubungan  non linier  di  kehidupan  nyata  (Rumelhart et  al. 1986  dalam Tasha  2012).  Sedangkan  Logit  adalah  sebuah  regresi dengan variable dependen yang bersifat biner. Data yang bersifat biner merupakan data/peristiwa yang memiliki 2
keputusan,  sebagai  contoh  hitam  atau  putih,  gelap  atau terang, baik atau buruk (Wijaya dan Umam 2015).
Pemodelan dan prediksi dilakukan dengan menggunakan  menu Land  Change  Modeler (LCM)  di dalam software Idrisi  Selva.  Tahapan  yang  digunakan adalah analisis perubahan ( Change Analysis ), pemodelan perubahan  penutupan  lahan  ( Transition  Potential ),  dan proyeksi  penutupan  lahan  ( Change  Prediction ).  Metode pemodelan  MLP dan  Logit mempunyai  tahapan  yang hampir  sama,  hanya  berbeda  di  dalam  tahap transition potential pada  saat  pemilihan  pendekatan  yang diterapkan.
Pemodelan  yang  sudah  dihasilkan  divalidasi terlebih dahulu untuk melihat apakah model tersebut baik digunakan  untuk  memprediksi  penutupan  lahan  tahun yang akan datang. Validasi dilakukan dengan membandingkan  hasil  prediksi  penutupan  lahan  tahun 2016  dengan  peta  penutupan  lahan  aktual  tahun  2016 yang  diperoleh  dari  hasil  pengolahan  interpretasi  citra, sedangkan metode yang digunakan adalah tabulasi silang (crosstab) .  Nilai  Kappa  atau  nilai  kesesuaian  antara jumlah kolom dan baris bernilai maksimal 1,00. Menurut Altman (1991) dalam Kubangun et al. (2015) nilai Kappa 0,81–1,00  menunjukkan  adanya  kesesuaian  yang  sangat baik,  nilai  Kappa  0,61–0,80  adalah  baik,  0,41–0,60 adalah sedang, 0,21–0,40 adalah kurang dari sedang, dan nilai <0,21 dikatakan buruk.
Apabila  nilai  Kappa  hasil  validasi  untuk  proyeksi ini menunjukkan kesesuaian yang “sangat baik” terhadap kondisi  sebenarnya  penutupan  lahan  tahun  aktual,  maka model ini selanjutnya dapat digunakan untuk memprediksi  pola  persebaran  dan  luasan  penutupan lahan beberapa tahun ke depan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan hasil interpretasi citra Landsat diperoleh  8  kelas  penutupan  lahan,  yaitu:  (1)  badan  air, (2)  hutan  dataran  rendah,  (3)  hutan  pegunungan,  (4) hutan sub alpine, (5) hutan tanaman, (6) kawah, (7) lahan terbuka,  dan  (8)  semak.  Untuk  menilai  seberapa  besar tingkat ketepatan hasil interpretasi citra Landsat terhadap kondisi yang sebenarnya di lapangan perlu dilakukan uji akurasi. Hasil uji akurasi menggunakan confusion matrix diperoleh  hasil  uji  akurasi  kelas  penutupan  lahan  tahun 2000, 2008 dan 2016 dengan nilai Kappa masing-masing sebesar 86,21%, 85,36% dan 86,11%.
Kawah merupakan  bagian  puncak  gunung  berapi berbentuk  lekukan  besar  yang  dilewati  bahan  letusan. Kenampakan kelas penutupan kawah pada citra berwarna ungu  tua  dengan  tekstur  yang  kasar. Hutan  sub  alpine , menurut  Soerianegara  dan  Indrawan  (1982)  hutan  sub alpine  merupakan  jenis  hutan  yang  terdapat  pada ekosistem  hutan  yang  terletak  pada  ketinggian  >2.400 mdpl.  Kenampakan  kelas  hutan  sub  alpine    pada  citra berwarna  ungu  kehijauan  dengan  tekstur  yang  kasar. Hutan pegunungan , menurut Soerianegara dan Indrawan  (1982)  hutan  pegunungan merupakan  jenis
hutan  yang  terdapat  pada  ekosistem  hutan  yang  terletak pada  ketinggian  1.000–2.400  mdpl. Penutupan  hutan pegunungan  ini  berupa  hutan  alam.  Kenampakan  hutan pegunungan pada citra adalah berwarna hijau tua sampai gelap  dengan  tekstur  yang  kasar. Hutan  dataran rendah ,  menurut  Soerianegara  dan  Indrawan  (1982) hutan  dataran  rendah merupakan  hutan  yang  terdapat pada  ekosistem  hutan  yang  terletak  pada  ketinggian <1.000  mdpl.  Kenampakan  hutan  dataran  rendah  pada citra  adalah  berwarna  hijau  muda  dengan  tekstur  yang kasar. Hutan  tanaman menurut  Badan  Standardisasi Nasional  (2010)  adalah  hutan  tanaman  yang  dibangun dalam  rangka  meningkatkan  potensi  dan  kualitas  hutan produksi,  termasuk  hutan  tanaman  untuk  reboisasi  dan hutan  tanaman  industri.  Penutupan  hutan  tanaman  pada areal  penelitian  adalah  hutan  tanaman  jenis  pinus  yang merupakan bekas areal  hutan  produksi Perum Perhutani. Kenampakan  hutan  tanaman  pada  citra  adalah  berwarna hijau  gelap  dengan  tekstur  yang  halus. Badan  Air menurut  Badan  Standardisasi  Nasional  (2010),  adalah lahan  berupa  perairan,  termasuk  laut,  sungai,  danau, waduk,  dan  lain-lain.  Klasifikasi  badan  air  di  lokasi penelitian merupakan penampakan permukaan air berupa danau.  Kenampakan  kelas  penutupan  lahan  badan  air pada citra Landsat memiliki warna biru tua meliputi areal yang cukup luas dengan rona  yang gelap dan teksturnya halus. Lahan  terbuka menurut  Badan  Standardisasi Nasional  (2010)  merupakan seluruh  kenampakan  lahan yang  tidak  bervegetasi  dan  lahan  bekas  kebakaran. Klasifikasi  lahan  terbuka  di  lokasi  penelitian  merupakan seluruh  kenampakan lahan  yang  tidak bervegetasi, lahan bekas kebakaran dan tanah bebatuan. Kenampakan lahan terbuka  pada  citra  berwarna  coklat  keunguan  dengan tekstur yang kasar. Semak menurut Badan Standardisasi Nasional (2010), semak  merupakan lahan kering dengan dominasi  vegetasi  rendah.  Klasifikasi  semak  di  lokasi penelitian adalah lahan berupa rumput, tumbuhan bawah,
ilalang  dan  tanaman  muda  yang  tumbuh  pada  lahan bekas  garapan  yang  ditinggalkan.  Semak  pada  citra memiliki  warna  hijau  kekuningan  dengan  tekstur  yang halus  sampai  dengan  agak  kasar,  memiliki  pola  yang tidak teratur

## 1. Deteksi Perubahan Penutupan Lahan di TNGC
Deteksi  perubahan  penutupan  lahan  dilakukan untuk  mendapatkan  informasi  mengenai  transisi  atau perubahan apa saja yang terjadi pada dua titik tahun yang berbeda.  Pada  penelitian  ini,  deteksi  perubahan dikelompokkan  menjadi  dua  periode,  yaitu  2000–2008 dan 2008–2016. Tumpang tindih dilakukan pada masing- masing  peta,  dan  dilakukan  perbandingan  antar  tahun untuk  melihat  pola  perubahan  penutupan  lahan  yang terjadi .

## a. Perubahan  penutupan  lahan  periode  tahun 2000–2008
Dari Tabel 1 dapat diketahui bahwa selama periode tahun  2000–2008,  perubahan  penutupan  lahan  terbesar terjadi  pada  penutupan  lahan  terbuka  yang  mengalami peningkatan sebesar 898,87 ha. Peningkatan luas tersebut diikuti dengan penurunan luas beberapa penutupan lahan antara lain hutan pegunungan, hutan tanaman dan semak dengan penurunan luas masing-masing sebesar 79,59 ha, 11,06 ha dan 808,22 ha. Luas perubahan penutupan lahan di daerah penelitian pada tahun 2000 dan 2008 disajikan pada Tabel 1.
Penurunan  luas  hutan  pegunungan  dan  hutan tanaman  tersebut  diindikasikan  sebagai  akibat  adanya gangguan  kawasan  berupa  pembukaan  lahan  oleh masyarakat  untuk  dikonversi  menjadi  lahan  pertanian (Yusri  2011).  Hal  ini  mengingat  bahwa  pada  periode tersebut merupakan masa transisi pengelolaan dari Perum Perhutani  ke  Balai  Taman  Nasional  Gunung  Ciremai (BTNGC) (Zuhriana 2012).
Tabel 1.  Matriks transisi luas perubahan penutupan lahan di kawasan TNGC dari tahun 2000 ke tahun 2008 Luas penutupan lahan Luas penutupan lahan tahun 2008 (ha) Jml tahun 2000 (ha) (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (1) 2,12 0 0 0 0 0 0 0 22,12 (2) 0 2.160,71 0 0 0 0 0 0 2.160,71 (3) 0 0 7.136,39 0 0 0 79,59 0 7.215,98 (4) 0 0 0 337,61 0 0 0 0 337,61 (5) 0 0 0 0 1.150,5 0 11,06 0 1.161,55 (6) 0 0 0 0 0 37,41 0 0 37,41 (7) 0 0 0 0 0 0 2.814,52 0 2.814,52 (8) 0 0 0 0 0 0 808,22 288,05 1.096,27 Jumlah 2,12  2.160,71  7.136,39 337,61 1.150,5 37,41 3.713,39 288,05 14.846,18
Pada tahun 2001 Perum Perhutani mengembangkan program  PHBM  dalam  pengelolaan  kawasan  hutan. Program  ini  memberi  akses  kepada  masyarakat  untuk menggarap  kawasan  dengan  melakukan  penanaman tanaman  semusim  menggunakan  pola  tumpang  sari. Pengelolaan dengan sistem ini cenderumg mengkonversi
lahan secara tidak terkendali sehingga dapat menyebabkan  berkurangnya  tutupan  lahan  di  kawasan tersebut  (Yusri  2011).  Pada  awal  pengelolaan  oleh BTNGC  masyarakat  masih  tetap  diberi  akses  untuk melakukan  kegiatan  pemanfaatan  kawasan  TNGC  untuk budidaya  tanaman.  Selama  periode  tahun  2000–2008
terdapat  4  (empat)  model  perubahan  penutupan  lahan  di TNGC  yang  berubah  sebagaimana  disajikan  pada
Gambar 1.
Gambar 1.  Perubahan penutupan lahan tahun 2000–2008
b. Perubahan  penutupan  lahan  periode  tahun  2008– 2016
Berdasarkan  pada  Tabel  2  dapat  diketahui  bahwa selama  periode  tahun  2008–2016,  perubahan  penutupan lahan  hanya  terjadi  pada  penutupan  lahan  terbuka  dan
semak. Lahan terbuka mengalami penurunan luas sebesar 1.907,91  ha  yang  berubah  menjadi  semak.  Luas perubahan  penutupan  lahan  di  daerah  penelitian  pada tahun 2008 dan 2016 disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2.  Matriks transisi luas perubahan penutupan lahan di kawasan TNGC dari tahun 2008 ke tahun 2016
Luas penutupan lahan Luas penutupan lahan tahun 2016 (ha) Jml tahun 2008 (ha) (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (1) 22,12 0 0 0 0 0 0 0 22,12 (2) 0 2.160,71 0 0 0 0 0 0 2.160,71 (3) 0 0 7.136,39 0 0 0 0 0 7.136,39 (4) 0 0 0 337,61 0 0 0 0 337,61 (5) 0 0 0 0 1.150,5 0 0 0 1.150,5 (6) 0 0 0 0 0 37,41 0 0 37,41 (7) 0 0 0 0 0 0 1.805,48  1.907,91 3.713,39 (8) 0 0 0 0 0 0 0 288,05 288,05 Jumlah 22,12  2.160,71  7.136,39  337,61  1.150,5  37,41 1.805,48  2.195,96  14.846,18
Sebagian  besar  penutupan  lahan  terbuka  di  lokasi penelitian  merupakan  lahan  yang  berpasir  dan  berbatu. Penutupan  lahan  terbuka  ini  lebih  banyak  diakibatkan karena areal tersebut merupakan bekas aliran lava erupsi gunung berapi yang terakhir meletus sekitar tahun 1938. Penutupan lahan pada areal ini memiliki komposisi tanah berpasir  dan  berbatu  sehingga  berpengaruh  terhadap suksesi  alami  tumbuhan.  Penutupan  lahan  semak  lebih didominasi  oleh  rumput,  tumbuhan  bawah,  ilalang  dan tanaman  muda  yang  tumbuh  pada  lahan  bekas  garapan yang ditinggalkan.
Pengelolaan kawasan Gunung Ciremai pada periode ini  sudah  sepenuhnya  dilaksanakan  oleh  Balai  TNGC.
Langkah-langkah penertiban terhadap penggarapan lahan di  kawasan  TNGC  mulai  dilakukan  oleh  Balai  TNGC, baik  usaha  tani  tanaman  sayuran  maupun  perkebunan (Zuhriana  2012).  Upaya  penertiban  tersebut  cukup berhasil,  sebagian  besar  penggarap  sekitar  2.331  orang penggarap  (1.654  KK)  telah  menghentikan  aktivitasnya dari  kawasan  TNGC  telah  menghentikan  aktivitas penggarapan lahan di kawasan TNGC tanpa menimbulkan  gejolak  yang  besar  di  lapangan  seperti yang biasa terjadi di lokasi lain (Zuhriana 2012). Selama periode  tahun  2008–2016  hanya  satu  model  perubahan penutupan  lahan  di  TNGC  yang  berubah,  yaitu  semak sebagaimana disajikan pada Gambar 2.

## Gambar 2.  Perubahan penutupan lahan tahun 2008–2016

## 2. Pemodelan  Perubahan  Penutupan  Lahan  dengan Metode MLP dan Logit
Penutupan  lahan  yang  digunakan  pada  pemodelan ini  adalah  penutupan  lahan  tahun  2000  dan  2008. Variabel peubah bebas yang dimasukkan ke dalam model antara lain adalah jarak dari jalan, jarak dari pemukiman, kemiringan  lereng  dan  kepadatan  penduduk.  Setelah kriteria  model  telah  terpenuhi,  maka  tahap  selanjutnya adalah menampilkan potensi perubahan penutupan lahan. Perbedaan  antara  metode  pemodelan  MLP dan  Logit
terdapat  pada  tahap  ini.  Analisis  pada  tahap  ini,  baik metode pemodelan MLP maupun Logit akan menghasilkan  potensi  perubahan  penutupan  lahan. Potensi  perubahan  penutupan  lahan  memiliki  rentang nilai  0–1,  dimana  semakin  mendekati  1  maka  daerah tersebut  berpotensi  berubah  menjadi  penutupan  lahan lain. Berdasarkan input penutupan lahan tahun 2000 dan 2008  serta  input  variabel  peubah  bebas,  diperoleh  4 model potensi perubahan penutupan lahan (Gambar 3).
Hutan pegunungan menjadi lahan terbuka metode MLP
Hutan pegunungan menjadi lahan terbuka metode Logit
Lahan terbuka menjadi hutan tanaman metode MLP
Lahan terbuka menjadi hutan tanaman metode Logit
Hutan tanaman menjadi lahan terbuka metode MLP
Hutan tanaman menjadi lahan terbuka metode Logit
Semak menjadi lahan terbuka metode MLP
Semak menjadi lahan terbuka metode Logit
Gambar 3.  Potensi perubahan pada masing-masing model perubahan penutupan lahan menggunakan metode MLP dan Logit
Berdasarkan Gambar 3 dapat diketahui bahwa pada metode  MLP,  potensi  perubahan  pada  masing-masing model  perubahan  memiliki  nilai  potensi  yang  cukup besar  untuk  berubah  menjadi  penutupan  lahan  lain. Potensi  hutan  pegunungan  untuk  berubah  menjadi  lahan terbuka  mencapai  nilai  1.  Potensi  perubahan  hutan tanaman  dan  semak  menjadi  lahan  terbuka  masing-
masing  mencapai  nilai  0,99  dan  0,93  sedangkan  potensi perubahan lahan terbuka berubah menjadi hutan tanaman mencapai nilai 0,96.
Hasil pemodelan dengan metode Logit menunjukkan  bahwa  potensi  perubahan  pada  masing- masing  model  beragam.  Potensi  hutan  pegunungan berubah  menjadi  lahan  terbuka  mencapai  nilai  0,82.
Potensi  perubahan  hutan  tanaman  dan  semak  menjadi lahan  terbuka  masing-masing  mencapai  nilai  0,44  dan 0,98.  Sedangkan  potensi  perubahan  lahan  terbuka berubah menjadi hutan tanaman mencapai nilai 0,18.
Potensi  perubahan  penutupan  lahan  pada  kedua metode  memiliki  distribusi  lokasi  yang  hampir  sama, perbedaan hanya terletak pada luasan dan angka potensi. Potensi  perubahan  penutupan  lahan  pada  metode  MLP memiliki luasan yang lebih besar untuk berubah menjadi penutupan lahan lain dibandingkan dengan metode Logit. Potensi  perubahan  ini  menunjukkan  hasil  yang  sama dengan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh Ridwan et  al. (2017)  tentang  pemodelan  perubahan penutupan lahan dengan pendekatan MLP dan Logit.
Perbedaan  luasan  dan  nilai  potensi  perubahan penutupan  lahan  pada  kedua  metode  ini  diduga  karena adanya  pengaruh  korelasi  yang  kuat  di  antara  variabel- variabel  peubah  bebas  yang  diikutsertakan  dalam pembentukan model regresi linier atau yang biasa disebut Multikolinieritas . Multikolinieritas merupakan  suatu kondisi  dimana  antar  variabel  bebas  memiliki  korelasi yang cukup tinggi.  Wardani (2015) menyebutkan bahwa MLP  memiliki  kemampuan  untuk  mencari  hubungan antara  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  terhadap perubahan  penggunaan  lahan.  MLP  mampu  mengatasi kompleksitas variabel bebas yang bersifat non linear dan tidak terpengaruh multikolinieritas .

## 3. Prediksi  Penutupan  Lahan  Kawasan  TNGC Tahun 2016
Metode  prediksi  penutupan  lahan  yang  digunakan adalah  Markov  Chain.  Tahap  ini  menghasilkan  matriks
Markov  Chain  berdasarkan  empirik  tahun  2000–2008 (Gambar 4). Nilai peluang terjadinya perubahan di dalam matriks  didasarkan  pada  perubahan  penutupan  lahan tahun 2000 sampai 2008. Peluang perubahan yang terjadi dari  tahun  2000  sampai  2008  merupakan  gambaran  dari peluang terjadinya perubahan di masa yang akan datang.
Pada  komponen  on-diagonal  (kotak  merah)  nilai yang  mendekati  1  berarti  penutupan  lahan  tersebut berpeluang besar untuk tidak berubah ke penutupan lahan lainnya.  Berdasarkan  Gambar  4,  dapat  diketahui  bahwa penutupan  lahan  (1),  (2),  (3),  (4),  (5),  (6)  dan  (7) memiliki  nilai  peluang  mendekati  1  sampai  1  hal  ini menunjukkan bahwa penutupan lahan tersebut cenderung tidak  berubah  menjadi  penutupan  lahan  lainnya. Sedangkan  penutupan  lahan  (8)  memiliki  nilai  peluang yang  mendekati  0  yaitu  sebesar  0,2628.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  peluang  penutupan  lahan  semak untuk  berubah  menjadi  penutupan  lahan  lain  cukup besar.
Kotak  off-diagonal  menunjukkan  peluang  suatu penutupan  lahan  untuk  berubah  ke  penutupan  lahan lainnya.  Semakin  mendekati  1,  maka  semakin  besar peluang  untuk  berubah  ke  penutupan  lahan  lainnya. Berdasarkan  Gambar  4,  dapat  diketahui  bahwa  hampir semua  penutupan  lahan  menunjukkan  angka  0  atau mendekati  0  sehingga  penutupan  lahan  tersebut berpeluang  untuk  tidak  berubah  ke  penutupan  lahan lainnya.  Hanya  penutupan  lahan  (8)  saja  yang  memiliki nilai peluang yang mendekati 1 yaitu sebesar 0,7372. Hal ini menunjukkan bahwa peluang penutupan lahan semak untuk  berubah  menjadi  penutupan  lahan  terbuka  cukup besar.
Gambar 4.  Matriks Markov Chain berdasarkan empirik tahun 2000–2008

## 4. Validasi Peta Prediksi Penutupan Lahan
Peta  prediksi  tahun  2016  yang  diturunkan  dari kedua  metode  pemodelan,  divalidasi  terhadap  peta penutupan  lahan  aktual  tahun  2016  hasil  interpretasi. Validasi  dilakukan  untuk  melihat  kesesuaian  peta prediksi  2016  yang  dimodelkan  menggunakan  metode MLP  dan  Logit  dengan  peta  penutupan  lahan  aktual
tahun 2016 hasil interpretasi sebagai acuan dalam akurasi prediksi  penutupan  lahan  dimasa  yang  akan  datang. Metode validasi  model  yang  digunakan  dalam tahap ini adalah  metode tabulasi  silang  ( crosstab ). Validasi silang metode  c rosstab antara  luas  prediksi  MLP  dan  Logit tahun  2016  dengan  penutupan  lahan  aktual  tahun  2016 hasil interpretasi disajikan pada Tabel 3 dan Tabel 4.
Tabel 3. Validasi  silang  metode crosstab antara  luas  prediksi  MLP  tahun  2016  dengan  penutupan  lahan  aktual  tahun 2016 hasil interpretasi Luas penutupan lahan MLP Luas penutupan lahan tahun 2016 (ha) Jumlah tahun 2016 (ha) (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (1) 22,12 0 0 0 0 0 0 0 22,12 (2) 0 2.160,71 0 0 0 0 0 0 2.160,71 (3) 0 0 7.056,66 0 0 0 0 0 7.056,66 (4) 0 0 0 337,61 0 0 0 0 337,61 (5) 0 0 0 0 1.141,45 0 0 0 1.141,45 (6) 0 0 0 0 0 37,41 0 0 37,41 (7) 0 0 79,39 0 9,05 0 1.805,48 2.125,19 4.019,45 (8) 0 0 0 0 0 0 0 70,77 70,77 Jumlah 22,12 2.160,71 7.136,39 337,61 1.150,5 37,41 1.805,48 2.195,96 14.846,18
Tabel 4. Validasi  silang  metode crosstab antara  luas  prediksi  Logit  tahun  2016  dengan  penutupan  lahan  aktual  tahun 2016 hasil interpretasi Luas penutupan lahan MLP Luas penutupan lahan tahun 2016 (ha) Jumlah tahun 2016 (ha) (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (1) 22,12 0 0 0 0 0 0 0 22,12 (2) 0 2.160,71 0 0 0 0 0 0 2.160,71 (3) 0 0 7.057,93 0 0 0 0 0 7.057,93 (4) 0 0 0 337,61 0 0 0 0 337,61 (5) 0 0 0 0 1.137,81 0 0 0 1.137,81 (6) 0 0 0 0 0 37,41 0 0 37,41 (7) 0 0 78,46 0 912,69 0 1.805,48 2.119,22 4.015,85 (8) 0 0 0 0 0 0 0 76,74 76,74 Jumlah 22,12 2.160,71 7.136,39 337,61 1.150,5 37,41 1.805,48 2.195,96 14.846,18
Hasil validasi mendapatkan nilai Kappa untuk MLP sebesar 0,8991 dan untuk Logit sebesar 0,8989. Nilai ini menunjukkan  bahwa  prediksi  penutupan  lahan  tahun 2016  kedua  metode  mempunyai  kekuatan  kesesuaian yang  sangat  baik  terhadap  peta  penutupan  lahan  tahun 2016 hasil interpretasi. Hasil validasi tersebut menunjukkan  bahwa  model  dapat  diaplikasikan  untuk prediksi  penutupan  lahan  pada  tahun-tahun  yang  akan datang.

## SIMPULAN
1. Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan, diperoleh  kesimpulan  bahwa  perubahan  penutupan lahan  di  kawasan  TNGC  pada  periode  2000–2008 terjadi  pada  penutupan lahan  terbuka yang mengalami  peningkatan  luas  sebesar  898,87  ha.  Hal ini  diikuti  dengan  penurunan  luas  penutupan  hutan pegunungan,  hutan  tanaman  dan  semak  masing- masing  sebesar  79,59  ha,  11,06  ha  dan  808,22  ha. Sedangkan  selama  periode  tahun  2008–2016 perubahan  penutupan  lahan  hanya  terjadi  pada
penutupan  lahan  terbuka  dan  semak  dengan  luas masing-masing sebesar 1.907,91 ha.
2. Selain itu dapat juga disimpulkan bahwa pemodelan perubahan penutupan lahan 2016 dengan menggunakan  metode  MLP  dan  Logit  dapat diaplikasikan  untuk  prediksi  penutupan  lahan  di kawasan TNGC pada tahun-tahun yang akan datang. Hal  ini  berdasarkan  nilai  akurasi  prediksi  yang diperoleh  dengan  predikat  sangat  baik,  adapun  nilai Kappa untuk metode MLP sebesar 0,8991 dan untuk metode Logit sebesar 0,8989.

## DAFTAR PUSTAKA
Alberto  A,  Dasanto  BD.  2010.  Model  perubahan penggunaan lahan dan pendugaan cadangan  karbon di  Daerah  Aliran  Sungai  Cisadane,  Jawa  Barat.
Jurnal Agromet . 24(2): 18–26.
[BSN]  Badan  Standarisasi  Nasional.  2010.  Klasifikasi Penutup Lahan SNI No 7645:2010 [internet]. [diacu tanggal 18 April 2017]. Tersedia pada: www.bsn.go.id.
Fariz  TR.  2015.  Pemanfaatan  citra  satelit  dan  sistem informasi  geografis  untuk  pengembangan  ruang terbuka hijau berdasarkan estimasi suhu permukaan daratan  di  Kota  Pekalongan  [skripsi].  Semarang (ID): Universitas Negeri Semarang.
Jaya  INS.  2009. Teknik-Teknik  Pemodelan  Spasial Dalam Pengelolaan Sumberdaya Alam dan Lingkungan. Bogor (ID) : Institut Pertanian Bogor.
[Kementerian  Kehutanan]  Menteri  Kehutanan.  2004. Keputusan Menteri Kehutanan Nomor 424/Menhut- II/2004 tentang Perubahan Fungsi Kelompok Hutan Lindung  pada  Kelompok  Hutan  Gunung  Ciremai Seluas ± 15.500 Hektar yang Terletak di Kabupaten Kuningan  dan  Majalengka,  Propinsi  Jawa  Barat Menjadi Taman Nasional.
Kubangun  SH,  Haridjaja  O,  Gandasasmita  K.  2015.
Model  spasial  bahaya  lahan  kritis  di  Kabupaten Bogor,  Cianjur,  dan  Sukabumi. Majalah  Ilmiah Globe . 16(2): 149–156.
Petit  C,  Scudder  T,  Lambin  E.  2001.  Quantifying processes  of  land-cover  change  by  remote  sensing: resettlement and rapid land-cover changes in south- eastern  Zambia. International  Journal  Remote Sensing. 22(17): 3435–3456.
Ridwan  F,  Ardiansyah  M,  Gandasasmita  K.  2017. Pemodelan perubahan penutupan/penggunaan lahan dengan  pendekatan Artificial  Neural  Network  d an Logistic  Regression (studi  kasus:  Das  Citarum, Jawa Barat). Buletin Tanah dan Lahan . 1(1): 30–36. Soerianegara  I,  Indrawan  A.  1982. Ekologi  Hutan Indonesia. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Tasha K. 2012. Pemodelan perubahan penggunaan lahan dengan  menggunakan  pendekatan Artificial  Neural Network (studi  kasus:  Kabupaten  Bengkalis, Provinsi  Riau) [skripsi].  Bogor  (ID):  Institut Pertanian Bogor.
Turmudi E. 2002. Kajian Pertumbuhan dan hasil tanaman dalam  sistem  tumpangsari  jagung  dengan  empat kultivar kedelai pada berbagai waktu tanam. Jurnal Ilmu-Ilmu Pertanian Indonesia. 4(2): 89–96.
[USGS]  United  States  Geological  Survey.  2013. Frequently  Asked  Questions  about  the  Landsat Missions  [internet].  [diacu  tanggal  10  November
2016]. Tersedia pada:
http://landsat.usgs.gov/L8_band_combos.php.
Wachyuni  M.  2016.  Kontribusi  PHBM  terhadap perubahan luas hutan dan pendapatan rumah tangga di  KPH  Ngawi,  Jawa  Timur  [tesis].  Bogor  (ID): Institut Pertanian Bogor.
Wardani DW. 2015. Kajian perubahan penggunaan lahan berbasis  citra  satelit  penginderaan  jauh  resolusi menengah  dengan  Metode Multi  Layer  Perceptron dan Markov  Chain (studi  di  sebagian  Kabupaten Bantul)  [tesis].  Yogyakarta  (ID):  Universitas Gadjah Mada.
Wardani  DW,  Danoedoro  P,  Susilo  B.  2016.  Kajian perubahan penggunaan lahan berbasis citra penginderaan  jauh  resolusi  menengah  dengan Metode Multi Layer Perceptron dan Markov Chain . Majalah Geografi Indonesia . 30(1): 9–18.
Wijaya  MS,  Umam  N.  2015.  Pemodelan  spasial perkembangan fisik perkotaan Yogyakarta menggunakan  model  cellular  automata  dan  Regresi logistik  biner. Majalah  Ilmiah  Globë. 17(2):  165– 172.
Yudarwati  R.  2016.  Perubahan  penggunaan  lahan  dan arahan  pengendaliannya  di  Kabupaten  Bogor  dan Cianjur  [tesis].  Bogor  (ID):  Institut  Pertanian Bogor.
Yuniandra  F.  2007.  Formulasi  strategi  kebijakan pengelolaan  hutan  bersama  masyarakat  di  Taman Nasional  Gunung  Ciremai,  Kabupaten  Kuningan [tesis]. Bogor (ID): Institut Pertanian Bogor.
Yusri  A.  2011.  Perubahan  penutupan  lahan  dan  analisis faktor  penyebab  perambahan  kawasan  Taman Nasional  Gunung  Ciremai  [skripsi].  Bogor  (ID): Institut Pertanian Bogor.
Yusri A, Basuni S, Budiprasetyo L. 2012. Analisis faktor penyebab  perambahan  kawasan  Taman  Nasional Gunung  Ciremai. Jurnal  Media  Konservasi .  17(1): 1–5.
Zuhriana  D.  2012.  Pengembangan  sosial  ekonomi masyarakat  daerah  penyangga  Taman  Nasional Gunung  Ciremai  [disertasi].  Bogor  (ID):  Institut Pertanian Bogor.