Analisis Degradasi Penutup Hutan Di Perkotaan Menggunakan Model Forest Canopy Density Studi Kasus : Kota Bandar Lampung
Adam Irwansyah Fauzi 1, a) , Redho Surya Perdana 1) , Agung Budi Harto 2) , Dudung Muhally Hakim 2)
1) Teknik Geomatika, Institut Teknologi Sumatera
2) Teknik Geodesi dan Geomatika, Institut Teknologi Bandung
a) email korespondensi: adam.fauzi@gt.itera.ac.id

## ABSTRAK
Salah  satu  faktor  utama  terjadinya  perubahan  iklim  yang  sedang  berlangsung  saat  ini  adalah  akibat  emisi  gas rumah kaca (GRK) yang banyak ditimbulkan oleh degradasi hutan di kawasan perkotaan. Forest Canopy Density (FCD)  merupakan  suatu  model  yang  dikembangkan  untuk  keperluan  analisis  dan  pemantauan  perkembangan hutan  secara  kuantitatif.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  degradasi  penutup  hutan  di  kawasan perkotaan  menggunakan  model  FCD.  Secara  umum  penelitian  ini  dilaksanakan  melalui  tiga  tahap  utama  yaitu pra-pengolahan citra, pengolahan model FCD, dan analisis degradasi penutup hutan. Pada tahap pra-pengolahan citra  dilakukan  pemotongan  area  studi,  uji  akurasi  geometrik,  koreksi  radiometrik,  penghilangan  derau,  dan normalisasi.  Pada  pengolahan  model  FCD,  indeks  vegetasi,  indeks  tanah,  indeks  bayangan,  dan  indeks termperatur  diintegrasikan  untuk  memperoleh  model  kerapatan  penutup  hutan.  Tahap  terakhir  dilakukakan analisis  degradasi  berdasarkan  fungsi  lahan  dan  pada  tingkat  kecamatan  antara  rentang  tahun  2009-2015.  Dari hasil pengolahan data dan analisis, Kota Bandar Lampung mengalami degradasi hutan sebesar 1002,75 ha yang secara keseluruhan terjadi pada kawasan budi daya yaitu mencapai 92,03%, sedangkan kawasan lindung hanya terdegradasi sebesar 7,97%. Melalui analisis spasial, Kota Bandar Lampung terindikasi mengalami urban sprawl yang  ditandai  dengan  tingginya  tingkat  degradasi  penutup  hutan  pada  6  kecamatan  terluar  yaitu  Teluk  Betung Barat, Sukarame, Kemiling, Sukabumi, Tanjung Senang, dan Rajabasa.
Kata Kunci: degradasi hutan; forest canopy density; penutup hutan.

## ABSTRACT
One  of  the  main  factors  of  the  ongoing  climate  change  is  due  to  greenhouse  gas  (GHG)  emissions  which  are caused by forest degradation in urban areas. Forest Canopy Density (FCD) is a model developed for monitroing and quantitative of  forest dynamics. This study aims to analyze forest cover  degradation in urban areas using FCD  model.  In  general,  this  research  was  carried  out  through  three  main  stages,  i.e.  image  pre-processing, FCD  model  processing,  and  forest  cover  degradation  analysis.  At  the  pre-processing  stage,  study  area extraction, geometric accuracy assessment, radiometric correction, noise removal, and normalization. In FCD model processing, the vegetation index, soil index, shadow index, and temperature index are integrated to obtain FCD  model.  At  the  last  step,  analysis  was  conducted  based  on  land  use  and  at  the  sub-district  level  between 2009  –  2015.  From  the  analysis  results,  Bandar  Lampung  experienced  forest  degradation  of  1002.75  ha.  The degradation  was  occurred  in  the  cultivation  area  that  reached  92.03%,  while  protected  areas  were  only degraded  by  7.97%.  Through  spatial  analysis,  Bandar  Lampung  City  is  indicated  to  encounter  urban  sprawl, which  is  characterized  by  high  levels  of  forest  cover  degradation  in  6  outer  districts,  i.e.  Teluk  Betung  Barat, Sukarame, Kemiling, Sukabumi, Tanjung Senang, and Rajabasa.
Keywords: forest canopy density; forest cover; forest degradation.

## I. PENDAHULUAN
Kecenderungan  peningkatan  temperatur  perkotaan  selama  beberapa  tahun  terakhir  telah  diamati  sebagai akumulasi dari dampak fenomena perubahan iklim dan urban heat island (UHI) (Santamouris, 2015). Perubahan iklim  merupakan  perubahan  lingkungan  global  akibat  peningkatan  konsentrasi  gas  rumah  kaca  (GRK)  di atmsofer, sedangkan UHI merupakan suatu kawasan terbangun yang memiliki temperatur relatif lebih tinggi dari daerah  sekitarnya  akibat  degradasi  vegetasi  dan  peningkatan  konsentrasi  material  yang  umumnya  terjadi  di perkotaan (Oke, 1987; NRC, 2000; IPCC, 2014; Stone dkk., 2010).
Menurut  laporan  United  Nations  Human  Settlement  Program  (UN-Habitat)  tahun  2011  ( Cities  and  Climate Change  -Global  Report  on  Human  Settlement ),  perkotaan  di  seluruh  dunia  yang  hanya  memiliki  luas  2%  dari luas  lahan  di  seluruh  dunia  justru  bertanggung  jawab  atas  70%  emisi  GRK  global  (UN-Habitat,  2011).  Pada

## ISSN 2549-7197 (cetak), ISSN 2549-564X (online)
dasarnya  terdapat  banyak  faktor  yang  menyebabkan  munculnya  peningkatan  konsenstrasi  GRK  di  atmosfer, namun  ilmuwan  memperkirakan  bahwa  emisi  yang  ditimbulkan  oleh  adanya  deforestasi  dan  degradasi  hutan yang  mencapai  sekitar  20  persen  dari  seluruh  emisi  GRK  sebagai  salah  satu  yang  menjadi  penyebab  utama (CIFOR, 2010).
Hutan didefinisikan sebagai  hamparan lahan yang ditumbuhi vegetasi yang didominasi pepohonan dan tumbuh- tumbuhan      dalam      satu      kesatuan  ekosistem  yang  mampu  menciptakan  iklim  mikro  (Puspitojati,  2011). Sedangkan definisi penutup hutan sebagai bagian dari penutup lahan ( land cover ) mengacu pada proporsi tanah yang ditutupi oleh proyeksi vertikal dari seluruh kanopi vegetasi (Jennings dkk., 1999). Mengingat peran hutan yang  begitu  vital,  banyak  bidang  keilmuan  yang  diaplikasikan  untuk  mengamati  fenomena  deforestasi  dan degradasi hutan, tak terkecuali teknologi penginderaan jauh (inderaja) (Banerjee dkk., 2014; Akike dan Samanta, 2016).  Kelebihan  teknologi  ini  antara  lain  dapat  memetakan  area  yang  relatif  luas  secara  cepat  dan  berulang- ulang,  dan  juga  dalam  hal  proses  interpretasi  citra  dapat  dilakukan  lebih  cepat  dan  relatif  lebih  murah dibandingkan dengan survei lapangan. Selain itu citra inderaja dapat diinterpretasi dan diproses untuk berbagai kegunaan terkait dengan berbagai penutup lahan antara lain kehutanan, pertanian, dan perkembangan perkotaan (Sabins, 2007).
Teknologi inderaja berkembang semakin pesat seiring dengan perkembangan teknologi informasi dan teknologi digital lainnya. Hal ini tentunya juga berdampak pada bidang analisis digital yang mendorong munculnya teknik dan model untuk pengolahan data inderaja. Salah satu metode pengolahan citra yang sering diaplikasikan untuk mengamati  dinamika  hutan  adalah  model Forest  Canopy  Density (FCD)  (Hadi  dkk.,  2004;  Kumar  dkk.,  2015; Pandian  dan  Nandhini,  2016).  FCD  merupakan  suatu  model  yang  dikembangkan  oleh  Atsushi  Rikimaru  untuk keperluan  analisis  dan  pefmantauan  perkembangan  hutan  secara  kuantitatif.  Model  ini  juga  sangat  mungkin digunakan untuk mengamati perubahan kondisi hutan dari waktu ke waktu termasuk degradasi hutan (Rikimaru dkk., 2002).
Untuk  kasus  di  Indonesia,  deforestasi  dan  degradasi  hutan  banyak  terjadi  di  kawasan  perkotaan  khususnya  di kawasan  kota-kota  metropolitan  (Siahaan,  2010).  Sehingga,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis degradasi penutup hutan di kawasan perkotaan menggunakan model FCD.

## II. METODE

## 2.1 Wilayah Studi
Berdasarkan letak geografis, Kota Bandar Lampung terletak pada 5 0 20’ sampai dengan 5 0 30’ Lintang Selatan dan  105 0 28’  sampai  dengan  105 0 37’  Bujur  Timur.  Di  sebelah  selatan,  Bandar  Lampung  berbatasan  langsung dengan  Teluk  Lampung.  Kabupaten  Lampung  Selatan  mengapit  Kota  Bandar  Lampung  di  bagian  timur  dan utara.  Sedangkan  sebelah  barat  berbatasan  dengan  Kabupaten  Pesawaran.  Luas  wilayah  Kota  Bandar  lampung sebesar 197,22 km (Badan Pusat Statistik Kota Bandar Lampung, 2015). Kota Bandar Lampung terdiri dari 20 kecamatan sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 1 .

## 2.2 Data
Secara umum terdapat 2 data utama dan 3 data pendukung yang digunakan pada penelitian ini, yaitu citra satelit Landsat 5 TM tahun 2009 dan citra satelit Landsat 8 OLI/TIRS tahun 2015 sebagai data utama. Sedangkan citra satelit  Quickbird  tahun  2010,  citra  Google  Earth  tahun  2015,  data  batas  administrasi  dan  penutup  lahan  Kota Bandar Lampung sebagai data pendukung tahun 2010.

## 2.3 Metodologi
Metodologi  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini,  secara  umum  mencakup  tahap  pra-pengolahan  citra,  model forest  canopy  density,  klasifikasi  citra,  dan  konversi  indeks  ke  persentase  sebagaimana  ditunjukkan  pada Gambar 2 .
Gambar 1 . Peta administrasi Kota Bandar Lampung (Sumber : Bappeda Kota Bandar Lampung)

## a. Pemotongan Area Studi
Citra satelit Landsat 5 TM dan Landsat 8 OLI/TIRS yang digunakan mencakup wilayah Provinsi Lampung dan Provinsi Banten, oleh sebab itu untuk mempercepat proses pengolahan citra maka citra tersebut di potong sesuai dengan wilayah studi yaitu Kota Bandar Lampung ( Gambar 3 ).
Gambar 3 . Ilustrasi pemotongan area studi

## b. Uji Akurasi Geometrik
Dalam  penelitian  ini,  citra  Landsat  5  TM  dan  citra  Landsat  8  OLI/TIRS  yang  digunakan  telah  terkoreksi geometrik sehingga sistem koordinat citra sudah dalam sistem proyeksi TM-6 dengan sistem koordinat proyeksi yaitu Universal Transverse Mercator (UTM). Kedua  citra tersebut akan diuji  menggunakan Independent Check Point (ICP) dengan membandingkan koordinat citra yang telah terkoreksi dengan koordinat referensi, dalam hal ini  digunakan  citra  Quickbird  dan  citra  Google  Earth.  ICP  yang  digunakan  sebanyak  20  titik  sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 4 .
Gambar 4 . Distribusi ICP pada citra
Hasil  dari  pengecekan  ketelitian  diperoleh  RMSE  untuk  citra  Landsat  5  TM  sebesar  0,528  piksel  dan  RMSE untuk citra Landsat 8 OLI/TIRS sebesar 0,5143 piksel.

## c. Koreksi Radiometrik
Digital Number (DN) dari setiap piksel yang disimpan pada citra mengandung beberapa kesalahan, diantaranya diakibatkan oleh ketidaksempurnaan sistem sensor, adanya  atenuasi gelombang elektromagnetik oleh atmosfer, dan  variasi  sudut  pengambilan  data  selama  pengambilan  pengiriman  serta  perekaman  data  (Soenarmo,  2009). Sehingga untuk memperoleh informasi yang sesuai harus dilakukan proses kalibrasi radiometrik.
Selain  dilakukan  kalibrasi  radiometrik,  pada  tahap  ini  juga  dilakukan  proses  koreksi  atmosferik  menggunakan model FLAASH ( Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes ). FLAASH merupakan model koreksi  radiometrik  yang  dapat  mengeliminasi  efek  atmosferik  dan  memperbaiki  karakter  spektral  dari  objek- objek di permukaan bumi, selain itu juga dapat mempertegas informasi vegetasi (Guo dan Zeng, 2012).

## d. Penghilangan Derau
Awan memiliki nilai radiansi lebih tinggi dari objek di permukaan tanah. Begitupun dengan badan air yang dapat menyebabkan  permasalahan  yang  serupa  karena  menyerap  gelombang  inframerah  dekat.  Sedangkan  bayangan awan  dapat  menyebabkan  kesalahan  dalam  interpretasi  untuk  bayangan  penutup  hutan  sama  halnya  seperti bayangan  dari  pegunungan.  Faktor-faktor  ini  merugikan  karena  mempengaruhi  hitungan  statistik  dalam  proses analisis citra (Rikimaru dkk., 2002). Oleh sebab itu perlu dilakukan pemotongan terhadap objek-objek tersebut dengan cara digitasi manual objek berupa awan, bayangan awan, dan badan air.

## e. Normalisasi
Analisis  penutup  hutan  menggunakan  citra  satelit  membutuhkan  berbagai  operasi  kanal,  sehingga  diperlukan proses normalisasi distribusi  data antar kanal.  Salah satu  metode  yang sederhana adalah dengan cara  mengatur kembali histogram citra menggunakan transformasi linear (JOFCA, 1996).

## f. Model Forest Canopy Density
Model  FCD  memanfaatkan  kepadatan  penutup  hutan  sebagai  parameter  penting  untuk  karakterisasi  kondisi hutan  sebagaimana  diilustrsikan  pada Gambar  5 .  Model  ini  juga  menunjukkan  tingkat  degradasi  dan  tingkat intensitas dari rehabilitasi hutan yang diperlukan (Rikimaru dkk., 2002).
Gambar 5 . Grafik nilai indeks keempat FCD terhadap variasi vegetasi (Rikimaru dkk., 2002)
Model FCD mengkombinasikan citra yang diperoleh dari empat indeks berbeda yaitu (Rikimaru dkk., 2002):
• Advanced  Vegetation  Index (AVI),  merupakan  indeks  vegetasi  yang  digunakan  untuk  menilai  dan meneliti status vegetasi hutan.
• Bare Soil Index (BSI), merupakan indeks tanah yang digunakan ketika  nilai indeks vegetasi tidak begitu dapat  diandalkan  pada  situasi  dimana  penutup  vegetasi  kurang  dari  setengah  daerahnya.  Oleh  sebab  itu digunakan indeks tanah terbuka yang diformulasi dengan informasi kanal inframerah menengah.
• Shadow  Index (SI),  salah  satu  karakteristik  unik  dari  hutan  adalah  struktur  tiga  dimensi.  Untuk mengekstrak informasi struktur hutan menggunakan data penginderaan jauh, dikembangkan suatu metode yaitu  indeks  bayangan  untuk  memperoleh  karakteristik  dari  bayangan  dengan  memanfaatkan  informasi spektral dari bayangan hutan.
• Thermal  Index (TI),  terdapat  dua  faktor  yang  menyebabkan  temperatur  hutan  relatif  rendah.  Pertama adalah efek dari penutup hutan yang menghalangi dan menyerap energi dari matahari. Dan kedua adalah evaporasi dari permukaan daun yang mengurangi panas. Sumber dari informasi temperatur adalah kanal inframerah termal yang kemudian ditransformasi menjadi indeks temperatur.

## ISSN 2549-7197 (cetak), ISSN 2549-564X (online)
Model  FCD  pada  dasarnya  digunakan  untuk  area  studi  yang  berupa  kawasan  hutan  primer  ( primary  forests ), yaitu  hutan  di  wilayah  pedalaman  yang  memiliki  komposisi  spesies  pohon  alami  tanpa  ada  intervensi  manusia (Kormos  dkk., 2017). Oleh  sebab itu  modifikasi perlu dilakukan  sehingga  model FCD  dapat diterapkan  secara khusus  untuk  hutan  perkotaan  ( urban  forests ),  yaitu  vegetasi  dan  pepohonan  yang  berada  pada  lingkungan permukiman (Ranasinghe dan Hemakumara, 2018). Sehingga selain keempat indeks di atas, dalam penelitian ini juga  digunakan  indeks  vegetasi transformed  difference  vegetation  index (TDVI)  sebagai  substitusi  indeks  AVI pada metodologi FCD modifikasi. TDVI merupakan teknik transformasi indeks vegetasi yang relatif  baru yang dikembangkan oleh Ozbakir  dan Bannari (2008). Teknik ini  memiliki efektifitas  yang lebih baik dibandingkan NDVI dan SAVI terutama untuk ekstraksi vegetasi di kawasan perkotaan, TDVI juga membantu meminimalkan kesalahan  dalam  mengklasifikasikan  piksel  yang  tidak  terklasifikasi  (Ozbakir  dan  Bannari,  2008).  Sebelum diintegrasikan ke dalam metode FCD terlebih dahulu dilakukan penskalaan untuk indeks TDVI dengan nilai DN antara  0-200  sehingga  menghasilkan Scaled  Transformed  Difference  Vegetation  Index (STDVI).  Formula beberapa indeks yang digunakan pada penelitian ini ditunjukkan pada Tabel 1 .
Tabel 1 . Formula indeks untuk citra Landsat 5 TM dan Landsat 8 OLI/TIRS (Hadi dkk., 2004; Ozbakir dan
Bannari, 2008; Pandian dan Nandhini, 2016) Indeks Landsat 5 (8 bit) Landsat 8 (16 bit) Advanced Vegetation Index AVI  =  [(B4+  1)  x  (256-  B3)  X  (B4- B3)] 1/3 AVI  =  [(B5+  1)  x  (65536-  B4)  X  (B5- B4)] 1/3 Bare Soil Index BIO = [(B5+B3)-(B4+BI)] / [(B5+B3)+(B4+BI)] BI    = (BIO*100)+100 BIO = [(B6+B4)-(B5+B2)] / [(B6+B4)+(B5+B2)] BI    = (BIO*100)+100 Shadow Index SI  =  [(256-BI)  X  (256-  B2)  X  (256- B3)] 1/3 SI  =  [(65536-B2)  X  (65536-  B3)  X (65536- B4)] 1/3 Transformed  Difference Vegetation Index TDVI = 1.5*[(B4-B3)/ B4 2 +B3+0.5] TDVI = 1.5*[(B5-B4)/ B5 2 +B4+0.5]
Terdapat tiga tahap pengolahan citra indeks hingga memperoleh model FCD, yaitu (Rikamaru dkk., 2002) :
• Vegetation Density (VD), Kepadatan vegetasi merupakan prosedur untuk mensintesis indeks vegetasi dan indeks
tanah terbuka. Pada dasarnya indeks vegetasi dan indeks tanah terbuka memiliki korelasi negatif sehingga pengolahan  dilakukan  menggunakan principal  component  analysis (PCA).  Setelah  itu  dilakukan penskalaan nilai indeks dari nol persen ke seratus persen sehingga menghasilkan scaled vegetation index (SVD).
• Advanced  Shadow  Index (AS),  ketika  penutup  hutan  sangat  padat,  data  satelit  tidak  selalu  dapat menunjukkan  intensitas  relatif  bayangan  sehingga  kepadatan  penutup  hutan  dapat  terabaikan.  Untuk menangani  masalah  ini  dilakukan  integrasi  antara  indeks  vegetasi,  indeks  bayangan,  dan  indeks temperatur kemudian dilakukan penskalaan terhadap hasil dari integrasi tersebut sehingga memiliki nilai indeks antara nol persen hingga seratus persen atau dengan kata lain menghasilkan scaled shadow index (SSI).
• Forest Canopy Density (FCD), indeks kepadatan penutup hutan diperoleh dengan cara mengintegrasikan kepadatan vegetasi dengan kepadatan bayangan melalui persamaan berikut:
FCD = (SVD x SSI + 1)1/2 – 1
(1)

## III. HASIL DAN DISKUSI

## 3.1 Perubahan Penutup Hutan Antara Tahun 2009-2015
Perubahan penutup hutan antara tahun 2009 dan tahun 2015 dapat dianalisis menggunakan bantuan tool cross- tab pada  perangkat  lunak  IDRISI  SELVA  17.0  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 6 dan Tabel  2 .
Gambar 6 . Citra hasil analisis cross-tab. (a) menunjukkan daerah yang tidak berubah yaitu tetap merupakan daerah penutup non-hutan. (b) merepresentasikan perubahan ke arah degradasi yaitu penutup hutan berubah menjadi penutup non-hutan. (c) merepresentasikan perubahan dari daerah berupa penutup non- hutan menjadi daerah penutup hutan. (d) menunjukkan daerah yang tidak mengalami perubahan yaitu tetap berupa daerah penutup hutan.
Tabel 2 . Matriks cross-tab Tahun 2009 Tahun 2015 Tutupan Non-Hutan Tutupan Hutan Tutupan Non-Hutan 10432,8 ha 2043,9 ha Tutupan Hutan 681,12 ha 4758,75 ha
Pada Tabel 2 ,  kolom  merupakan  tahun  2015  dan  baris  merupakan  tahun  2009. Pada Gambar 6 dapat diamati bahwa (a) menunjukkan daerah yang tidak berubah dimana  baik  tahun  2009  dan  tahun  2015  tetap  merupakan daerah  penutup  non-hutan.  Begitupun  (d)  juga  menunjukkan  daerah  yang  tidak  berubah  dimana    tahun  2009 dan  tahun  2015  merupakan  daerah  penutup  hutan.    Sedangkan  (b)  merepresentasikan  perubahan  ke  arah degradasi,  dimana  pada  tahun  2009  berupa  penutup hutan dan pada tahun 2015 berubah menjadi penutup non- hutan  mencakup  area  dengan  luas  2043,9  ha.  Selain  itu,  perubahan  dari  daerah  berupa  penutup  non-  hutan menjadi daerah penutup hutan juga dapat diamati pada (c). Perubahan yang mengarah positif ini, mencakup area seluas  681,12  ha.  Hal  ini  diidentifikasi  kebenarannya  menggunakan  citra  referensi  yang  ditunjukkan  pada Gambar 7 , Gambar 8 , dan Gambar 9 .
Gambar 7 . Peningkatan persentase penutup hutan di kawasan permukiman. (a) citra FCD tahun 2009. (b) citra FCD tahun 2015. (c) citra Quickbird tahun 2009. (d) citra Google Earth tahun 2015.
Gambar 8 . Peningkatan persentase penutup hutan di kawasan hutan. (a) citra FCD tahun 2009. (b) citra FCD tahun 2015. (c) citra Quickbird tahun 2009. (d) citra Google Earth tahun 2015.
Gambar 9 . Peningkatan persentase penutup hutan di kawasan pesisir. (a) citra FCD tahun 2009. (b) citra FCD tahun 2015. (c) citra Quickbird tahun 2009. (d) citra Google Earth tahun 2015
.
Dari Gambar  7 , 8 ,  dan 9 dapat  diamati  bahwa  terdapat  reboisasi  pada  beberapa  daerah  di  kawasan  hutan, kawasan  permukiman,  dan  kawasan  pesisir,  yaitu  wilayah  pertemuan  atau  peralihan  antara  daratan  dan  laut (Nontji, 2002).

## 3.2 .   Luas Degradasi Hutan
Gambar 10 . Perubahan persentase penutup hutan. (a) daerah yang mengalami peningkatan persentase penutup hutan. (b) daerah yang mengalami penurunan persentase penutup hutan.
Dari Gambar 10 dapat  diamati  bahwa  untuk  (a)  merupakan  daerah  yang  mengalami  peningkatan  persentase penutup hutan, sedangkan (b) merupakan daerah  yang  mengalami  penurunan  persentase  penutup  hutan.  Pada tahun  2009, total luas penutup hutan di Kota Bandar Lampung sebesar 4859,76 ha (24,58%). Setelah dilakukan perhitungan, selama periode 2009 – 2015, diperoleh bahwa total terjadi peningkatan luas penutup hutan sebesar 490,52  ha  dan  total  penurunan  luas  penutup  hutan  sebesar  1493,28  ha.  Sehingga  total  luas  degradasi  penutup hutan di Kota Bandar Lampung antara tahun 2009 hingga tahun 2015 adalah 1002,75 ha atau sebesar 20,63% dari total luas penutup  hutan  yang tersisa pada tahun  2009. Sehingga, pada tahun 2015, total  luas penutup hutan di Kota Bandar Lampung sebesar 3857,01 ha (19,39%).

## 3.3.  Analisis Degradasi Penutup Hutan Berdasarkan Fungsi Lahan
Analisis  lebih  mendalam  dilakukan  untuk  mengetahui  fungsi  lahan  dari  kawasan  yang  mengalami  penurunan persentase penutup hutan cukup tinggi. Dalam penelitian ini, kawasan pertanian didefinisikan sebagai lahan yang digunakan untuk memproduksi tanaman pertanian (Harsono, 2003). Kawasan permukiman didefinisikan sebagai lingkungan  tempat  tinggal  atau  lingkungan  hunian  dan  tempat  kegiatan  yang  mendukung  perikehidupan  dan penghidupan (Nursyahbani dan Pigawati, 2015). Kawasan lindung adalah wilayah yang ditetakan dengan fungsi utama  melindungi  kelestarian  lingkungan  hidup  yang  mencakup  sumber  daya  alam  dan  sumbe  daya  buatan, sedangkan  kawasan  budi  daya  adalah  wilayah  yang  ditetapkan  dengan  fungsi  utama  untuk  dibudidayakan  atas dasar  kondisi  dan  potensi  sumber  daya  alam,  sumber  daya  manusia,  dan  sumber  daya  buatan  seperti  kawasan pertaniandan permukiman (UU No, 26 Tahun 2007). Lahan Kosong adalah merupakan lahan yang tidak tertutupi oleh bangunan, air, dan pepohonan di atasnya serta tidak memiliki penggunaan atau fungsi tertentu (As-syakur dkk., 2012).
Gambar 11 . Proporsi jenis penutup lahan yang mengalami degradasi penutup hutan antara tahun 2009-2015.
Hasil overlay citra  perubahan  FCD  dan  peta  penutup  lahan  Kota  Bandar  Lampung  menunjukkan  bahwa  area dengan  fungsi  lahan  kosong  mengalami  degradasi  sebesar  399,25  ha  (-39,82%),  kawasan  permukiman mengalami degradasi   sebesar 284,62 ha (-28,38%), kawasan pertanian mengalami degradasi sebesar 287,28 ha (-28,65%),  dan  kawasan  lindung  mengalami  degradasi  sebesar  79,94  ha  (-7,97%).  Selain  itu,  sebesar  48,35  ha (+4,82%) yang berupa fungsi lahan lainnya mengalami peningkatan persentase penutup hutan.
Gambar 12. Degradasi hutan pada fungsi lahan kosong di Kecamatan Kemiling. (a) citra Quickbird tahun 2009 dan (b) citra Google Earth tahun 2015.
Gambar 13 . Degradasi hutan pada fungsi lahan permukiman di Kecamatan Labuhan Ratu. (a) citra Quickbird tahun 2009 dan (b) citra Google Earth tahun 2015.
Gambar 14 . Degradasi hutan pada fungsi lahan pertanian di Kecamatan Kemiling. (a) citra Quickbird tahun 2009 dan (b) citra Google Earth tahun 2015.
Gambar 15 . Degradasi hutan pada fungsi lahan kawasan lindung di Kecamatan Teluk Betung Barat. (a) citra Quickbird tahun 2009 dan (b) citra Google Earth tahun 2015.
Gambar 12 , 13 , 14 , dan 15 merupakan contoh penurunan persentase penutup  hutan  pada  fungsi  lahang  kosong, permukiman,  pertanian  dan  kawasan  lindung  di  beberapa  kecamatan  di  Kota  Bandar  Lampung.  Berdasarkan perhitungan  diperoleh  bahwa  penutup  hutan  di  Kota  Bandar  Lampung  telah  mengalami  penurunan  sebesar 1002,75  ha  atau  20,63%  dalam  rentang  tahun  2009  hingga  2015  (6  tahun).  Menurut  Harjasa  dkk  (2016), degradasi  ini  mengindikasikan  bahwa  perubahan  penutup  lahan  yang  terjadi  di  Kota  Bandar  Lampung  berada pada  kategori  tahap  penetrasi,  yaitu  perubahaan  yang  ada  memiliki  proporsi  0%  sampai  25%.  Pada  tahap  ini terjadi penerobosan fungsi lahan baru ke dalam suatu fungsi lahan yang homogen. Kendati demikian, perubahan yang  terjadi  belum  masuk  ke  dalam  kategori  tahap  invasi  yaitu  memiliki  proporsi  perubahan  sebesar  25% sampai 50%. Pada tahap invasi ini terjadi serbuan fungsi lahan baru yang lebih besar dari tahap penetrasi tetapi belum mendominasi fungsi lama.
Meskipun  perubahan  penutup  hutan  yang  terjadi  di  Kota  Bandar  Lampung  dinilai  cukup  besar,  satu  hal  yang perlu  diapresiasi  adalah  sebagian  besar  perubahan  yang  terjadi  berada pada kawasan  budi daya (lahan  kosong, permukiman,  dan  pertanian)  yaitu  92,03%  sedangkan  pada  kawasan  lindung  hanya  sebesar  7,97%.  Namun  hal ini harus diwaspadai, sebab perubahan ini dapat meningkatkan intensitas kegiatan yang dapat mengurangi daya tampung  dan  menurunkan  kualitas  ruang  kota  pada  kawasan  tersebut.  Selain  itu,  perubahan    pada    kawasan lindung  ini  juga  dapat  menjadi  peringatan  awal  terhadap  pemerintah  daerah  untuk  selalu  mengawasi  segala kegiatan  yang  dilaksanakan  pada  kawasan  lindung.  Hal  ini  perlu  dilakukan  mengingat  berdasarkan  Undang- Undang No. 41 Tahun 2009 tentang Kehutanan menyatakan bahwa suatu wilayah yang memiliki kawasan hutan dibawah  30%  dari  luas  wilayahnya  dilarang  untuk  merubah  kawasan  hutan  menjadi  kawasan  terbangun  serta diwajibkan untuk menambah kawasan hutannya. Hal yang sama pun disebutkan dalam Peraturan Pemerintah No. 104  Tahun  2015  tentang  Tata  Cara  Perubahan  Peruntukan  dan  Fungsi  Kawasan  Hutan,  bahwa  suatu  provinsi tidak  bisa  mengkonversi  suatu  lahan  hutan  apabila  luasan  hutan  di  provinsi  tersebut  kurang  atau  sama  dengan 30% dari luas wilayahnya.

## 3.4. Analisis Degradasi Penutup Hutan Berdasarkan Wilayah Administrasi Kecamatan
Analisis  secara  komprehensif  dilakukan  untuk  mengamati  degradasi  penutup  hutan  pada  setiap  kecamatan  di Kota Bandar Lampung. Dalam penelitian ini, proporsi degradasi penutup hutan diklasifikasikan menjadi 3 kelas yaitu kelas rendah (0%-5%), sedang (5%-10%), dan tinggi (>10%). Pada Gambar 16 , dapat diamati bahwa (G) Tanjung Karang Timur, (J) Enggal, (A) Kedaton, (S) Teluk Betung Utara, (N) Bumi Waras, (D) Way Halim, dan (I) Tanjung Karang Pusat mengalami degradasi rendah. (L) Teluk Betung Timur, (T) Panjang, (H) Kedamaian, (R)  Tanjung  Karang  Barat,  (B)  Labuhan  Ratu,  (F)  Langkapura,  dan  (M)  Teluk  Betung  Selatan  mengalami degradasi sedang. Sedangkan (K) Teluk Betung Barat, (C) Sukarame, (E) Kemiling, (Q) Sukabumi, (P) Tanjung Senang,  dan  (O)  Rajabasa  mengalami  degradasi  tinggi.    Secara  keseluruhan  terdapat  7  kecamatan  mengalami degradasi rendah, 7 kecamatan mengalami degradasi sedang, dan 6 kecamatan mengalami degradasi tinggi.
Gambar 16 . Proporsi degradasi penutup hutan di setiap kecamatan terhadap total luas wilayah masing- masing.
Pola spasial degradasi penutup hutan di Kota Bandar lampung dapat diamati pada Gambar 17. Kecamatan yang mengalami degradasi rendah teramati berada pada pusat kota yang didefinisikan sebagai zona perdagangan dan jasa.  Pada  zona  ini,  terdapat  jalan-jalan  utama,  pusat  perdagangan  dan  pusat  perkantoran  yang  cukup  padat sehingga  tidak  banyak  terjadi  alih  fungsi  lahan.  Kecamatan  yang  mengalami  degradasi  sedang  teramati  pada bagian luar pusat kota yang didefinisikan sebagai zona permukiman 1. Pada zona ini umumnya didominasi oleh perumahan  warga  yang  relatif  tidak  begitu  banyak  mengalami  perubahan.  Sedangkan  kecamatan  yang mengalami  degradasi  tinggi  berada  pada  wilayah  terluar  yang  didefinisikan  sebagai  zona  permukiman  2.  Pada zona ini didominasi oleh perumahan-perumahan baru sebagai konsekuensi dari meningkatnya jumlah penduduk. Secara  keseluruhan  dapat  diamati  bahwa  telah  terjadi  ekspansi  lahan  permukiman  di  Kota  Bandar  Lampung terutama  pada  kecamatan-kecamatan  yang  berada  pada  zona  terluar  kota.  Hal  ini  mengindikasikan  terlah
terjadinya urban sprawl, yaitu perkembangan kota yang terjadi secara acak, tidak terencana, dengan melibatkan konversi lahan di daerah pinggiran (Hanief dan Dewi, 2014).
Gambar 17 . Visualisasi secara spasial proporsi degradasi penutup hutan berdasarkan luas wilayah pada setiap kecamatan di Kota Bandar Lampung.

## IV. KESIMPULAN
Total luas degradasi penutup hutan Kota Bandar Lampung dari tahun 2009 hingga tahun 2015 sebesar 1002,75 ha.  Secara  keseluruhan  degradasi  terjadi  pada  kawasan  budi  daya  yaitu  mencapai  92,03%  dari  total  luas degradasi,  sedangkan  pada  kawasan  lindung  hanya  sebesar  7,97%.  Hasil  analisis  spasial  menunjukkan  bahwa Kota  Bandar  Lampung  mengalami urban  sprawl ,  yang  ditandai  dengan  tingginya  tingkat  degradasi  penutup hutan pada 6 kecamatan terluar yaitu Kec. Teluk Betung Barat, Kec. Sukarame, Kec. Kemiling, Kec. Sukabumi, Kec.  Tanjung  Senang,  dan  Kec.  Rajabasa.  Rekomendasi  yang  dapat  diberikan  dari  hasil  penelitian  ini  adalah Model  FCD  dapat  menjadi  metode  alternatif  yang  efektif  dan  efisien  dalam  proses  perencanaan,  pengawasan, hingga evaluasi pola ruang suatu wilayah terutama terkait dengan eksistensi kawasan lindung di suatu  kawasan perkotaan. Model FCD juga dapat diaplikasikan untuk menghitung daya dukung lingkungan dan daya tampung lingkungan di kawasan perkotaan baik pada tahap perencanaan maupun pada tahap evaluasi Rencana Tata Ruang Wilayah  (RTRW).  Pada  tahap  pengawasan  dan  evaluasi,  apabila  perubahan  penutup  hutan  mengindikasikan perubahan  fungsi  lahan,  maka  Model  FCD  juga  dapat  dimanfaatkan  sebagai  studi  pendahuluan  untuk  menilai sejauh mana perubahan fungsi lahan telah terjadi di suatu kawasan perkotaan.

## DAFTAR PUSTAKA
Akike,  S  &  Samanta,  S.  (2016).  Land  use  /  land  cover  and  forest  canopy  density  monitoring  of  Wafi-Golpu Project Area, Papua New Guinea. Journal of Geoscience and Environment Protection 4 , 1-14.
As-syakur,  A.  R.,  Adnyana, I. W. S.,  Arthana, I. W., & Nuarsa, I. W. (2012). Enhanced built-up and bareness index (EBBI) for mapping built-up and bare land in an urban area. Remote Sensing 4 , 2957-2970.
Badan Pusat Statistik Kota Bandar Lampung. (2015). Lampung Dalam Angka 2015.
Banarjee, K., Panda, S., Bandyopadhyay, J., & Jain, M. K. (2014). Forest canopy density mapping using advance geospatial technique. International Journal of Innovative Science, Engineering, & Technology 1 (7), 358- 363.
Center  for  International  Forestry  Research  (CIFOR).  (2010).  Pedoman  CIFOR  tentang  hutan,  perubahan  iklim dan  REDD. Center  for  International  Forestry  Research.  Consultative  Group  on  International Agricultural Research .
Guo, Y. & Zeng, F. (2012). Atmospheric correction comparison of SPOT-5 IMAGE based on Model FLAASH and Model QUAC. Proceedings of 21st International Society for Photogrammetry and Remote Sensing Congress  XXXIX B7 (pp. 7-11). Melbourne, Australia. Hadi, F., Wikantika, K., & Sumarto, I. (2004). Implementation of forest canopy density model to monitor forest fragmentation  in  Mt.  Simpang  and  Mt.  Tilu  Nature  Reserves,  West  Java,  Indonesia. 3 rd FIG  Regional Conference (pp. 1-9). Jakarta, Indonesia.
Hanief,  F.,  &  Dewi,  S.  P.  (2014).  Pengaruhi  urban  sprawl  terhadap  perubahan  bentuk  Kota  Semarang  ditinjau dari perubahan kondisi fisik Kelurahan Meteseh Kecamatan Tembalang. Jurnal Ruang 2 (1), 341-350. Harjasa, P., Zulkaidi, D., & Ekomadyo, A. S. (2016). Pengaruh perubahan guna lahan dan intensitas guna lahan terhadap kualitas ruang kota. Prosiding Temu Ilmiah IPLBI (pp. 105-110). Malang, Indonesia.
Harsono, B. (2003). Hukum Agraria Indonesia, Sejarah Pembentukan Undang-Undang Pokok Agraria, Isi dan Pelaksanaannya . Djambatan: Jakarta. Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). (2014). Climate Change 2014, Synthesis Report, Summary for Policymakers . United Nations.
Japan  Overseas  Forestry  Consultants  Association  (JOFCA).  (1996).  Utilization  of  remote  sensing  in  site assessment and planning for rehabilitation of logged-over forest (Project Report on PO 32/93 Rev.2 (F)). International Tropical Timber Organization . Jennings,  S.,  Brown,  N.,  &  Sheil,  D.  (1999).  Assessing  forest  canopies  and  understorey  illumination:  canopy closure, canopy cover and other measures. South Parks Road, Oxford, England: Oxford Forestry Institute. Kormos,  C.  F.,  Mackey,  B.,  DellaSala,  D.  A.,  Kumpe,  N.,  Jaeger.,  Mlttermeler,  R.  A.,  dan  Fllardi,  C.  (2017). Primary  forests:  definition,  status  and  future  prospects  for  global  conservation. In  Reference  Module  in Earth Systems and Environmental Sciences (pp. 1–11).
Kumar,  J.,  Talwar,  P.,  &  Krishna,  A.P.  (2015).  Forest  canopy  and  ASTER  DEM  based  study  for  dense  forest investigation  using  remote  sensing  and  GIS  techniques  around  East  Shighbhum  in  Jharkhand,  India. International Journal of Advanced Remote Sensing and GIS 4 (1), 1026-1032. National  Research  Council  (NRC).  (2000). Global  Change  Ecosystems  Research. Washington,  D.C.:  National Academy Press.
Nontji, A. (2002). Laut Nusantara . Djambatan: Jakarta.
Nursyahbani,  R.,  &  Pigawati,  B.  (2015).  Kajian  karakteristik  kawasan  pemukiman  kumuh  di  kampung  kota (Studi kasus: Kampung Gandekan Semarang). Jurnal Teknik PWK 4 (2), 267-281. Oke, T. R. (1987). Boundary Layer Climates . Taylor & Francis e-Library.
Ozbakir, A., & Bannari, A. (2008). Performance of TDVI in  urbanl use/cover classification for quality of place measurement. Proceedings  of  The  International  Archives  of  the  Photogrammetry,  Remote  Sensing  and Spatial Information Sciences XXXVII part B7 (pp.691-694). Beijing, China. Pandian,  M  &  Nandhini,  R.  (2016).  Forest  canopy  density  and  ASTER  DEM  based  study  for  dense  forest investigation  using  remote  sensing  and  GIS  Techniques. International  Journal  of  Research  in Environmental Science and Technology 6 (1), 1-4.
Peraturan  Pemerintah  Nomor  104  Tahun  2015  tentang  Tata  Cara  Perubahan  Peruntukan  dan  Fungsi  Kawasan Hutan.
Puspitojati,  T.  (2011).  Persoalan  definisi  hutan  dan  hasil  hutan  dalam  hubungannya  dengan  pengembangan HHBK melalui hutan tanaman. Jurnal Analisis Kebijakan Kehutanan 8(3), 210 – 227.
Ranasinghe, W. C., & Hemakumara, G. P. T. S. (2018). Spatial modelling of the householders’ perception and assessment of the potentiality to improve the urban green coverage in residential areas: A case study from Issadeen Town Matara, Sri Lanka. Ruhana Journal of Science 9 , 44-56.
Rikimaru,  A.,  Roy, P. S., &  Miyatake, S. (2002). Tropical forest cover density  mapping. International Society for Tropical Ecology , 43 (1), 39-47. Sabins,  F.  F.  (2007). Remote  Sensing  (Principles  and  Interpretation  3rd  Edition) .  Long  Grove.  Illinois: Waveland Press.
Santamouris,  M.  (2015). Regulating  the  damaged  thermostat  of  the  cities-Status,  impacts  and  mitigation challanges. Energy and Buildings, 91 , 43-56.
Siahaan, J. (2010, Juni-Juli). Ruang Publik : Antara Harapan dan Kenyataan. Buletin Tata Ruang Edisi IV . Soenarmo,  S.  H.  (2009). Penginderaan  Jauh  dan  Pengenalan  Sistem  Informasi  Geografis  Untuk  Bidang  Ilmu Kebumian . Institut Teknologi Bandung.
Stone,  B.,  &  Norman,  J.  M.  (2006).  Land  use  planning  and  surface  heat  island  formation:  A  parcel-based radiation flux approach. Atmospheric Environment 40 , 3561–3573 Undang-Undang Nomor 26 Tahun 2007 tentang Penataan Ruang. Undang-Undang Nomor 41 Tahun 2009 tentang Kehutanan. United  Nations  Human  Settlements  Programme  (UN-Habitat).  (2011). Global  Report  on  Human  Settlements  - Cities and Climate Change . London & Washington, DC: Earthscan.