Jurnal Hutan dan Masyarakat. Vol. 16(1) : 1-15, Juli 2024
Skenario  Perubahan  Penggunaan  Lahan  Pada  Daerah  Aliran  Sungai  Rongkong Tahun 2031
Abkar 1* , Usman Arsyad 1 , Roland A Barkey 1
1 Program  Studi  Kehutanan,  Fakultas  Kehutanan,  Universitas  Hasanuddin,  Jl.  Perintis Kemerdekaan KM 10, Tamalanrea, Makassar 90245 * Email : abkar.archi92@gmail.com
ABSTRACT : This research aims to project changes in land use/cover  (LULC) in 2031 and to produce a land use database that is useful for watershed management planning that supports the quality  and  sustainability  of  the  watershed.  This  research  was  conducted  in  the  Rongkong watershed which is includes in two administrative areas, that is Luwu Regency and North Luwu Regency,  which  was  carried  out  for  four  months  through  two  stages,  that  is  survey  and  data analysis.  This  study  uses  land  use  projections  in  2031  using  the  Celular  Automata –Markov modeling  (CA-Markov).  The  results  showed  that  there  were  14  land  use/cover  classes  in  the Rongkong watershed with an interpretation accuracy of 89.21%, consisting of primary dry land forest, secondary dry land forest, secondary mangrove forest, settlements, plantations, dry land agriculture, mixed dry land agriculture, grasslands, shrubs, swamp scrub, ponds, open land and bodies  of  water.  The  projection  of  land  use/cover  in  2031  is  in  accordance  with  the  results  of observations of 87.40% in detail resolution and 88.70% in aggregate resolution, both in terms of area and spatial distribution. The projection results show that the highest area increase occurs in the plantation class of 6,694.18 ha (142.56%), while the highest decrease in area occurs in the primary dry land forest class of 3,378.86 ha (30.77%). Changes in land use/coverage can have an  impact  on  environmental  damage  such  as  erosion  and  flooding,  so  it  is  necessary  to  take control measures in the form of land use directives to maintain the sustainability of the Rongkong watershed function .
Key words: LULC, Watershed, Projection, CA-Markov DOI: 10.24259/jhm.v16i1.14452

## 1. PENDAHULUAN
Perubahan penggunaan lahan merupakan suatu rentetan peristiwa yang dialami oleh  penggunaan  lahan  tertentu  sehingga  menghasilkan  penggunaan  lahan  yang berbeda.  Perubahan  penggunaan  lahan  berlangsung  secara  kompleks  dan  dinamis yang menghubungkan alam dan manusia (Prabowo dkk ., 2017). Perubahan yang terjadi pada akhirnya akan turut mempengaruhi kondisi Daerah Aliran  Sungai (DAS) dimana penggunaan lahan itu dibuat (Marwah, 2014).
Kondisi  penggunaan  lahan  di  Daerah  Aliran  Sungai  Rongkong  yang  masuk dalam wilayah kerja BPDASHL Jeneberang Saddang  dengan luas area ± 168.159  ha mengalami perubahan yang signifikan. Penggunaan lahan di DAS Rongkong pada tahun 1990  terdiri  atas  tutupan  hutan  sebesar  96.231,41  ha  (57,22%)  dan  tutupan  tidak berhutan sebesar 71.927,59 ha (42,78%). Pada tahun 2003 terjadi perubahan luasan yang  meliputi  tutupan  hutan  berkurang  sebesar    2.620,61  ha  menjadi  93.610,81  ha (55,67%) dan tutupan tidak berhutan menjadi 74.548,19 ha (44,33%). Kemudian pada
Jurnal Hutan dan Masyarakat. Vol. 16(1) : 1-15, Juli 2024
tahun 2017 tutupan hutan berkurang sebesar 1.352,25 ha sehingga menjadi 92.258, 56 (54,87%) ha dan tutupan tidak berhutan sebesar 75.900,44 ha (45,13%).
Selain itu, dari hasil investigasi Dinas Lingkungan Hidup (DLH) Kabupaten Luwu Utara  tahun  2017  menunjukkan  terjadinya  pengrusakan  hutan  berupa  pembakaran lahan di hulu DAS Rongkong untuk pembukaan lahan perkebunan. Kegiatan tersebut menyebabkan terjadinya ancaman erosi saat hujan yang mempengaruhi kondisi fisik air sungai  yang  berubah  menjadi  warna  coklat  kekuning-kuningan  sampai  abu-abu kehitaman yang mengandung endapan lumpur berpasir halus. Perubahan penggunaan lahan  dari  tahun  ke  tahun  telah  mempengaruhi  kondisi  DAS,  terutama  erosi  dan sedimentasi yang cenderung meningkat dalam wilayah DAS Rongkong.
Sungai rongkong pada bulan Juni tahun 2018 meluap dan menyebabkan banjir yang  menggenangi  kecamatan  yang  masuk  dalam  wilayah  DAS  Rongkong  yaitu Kecamatan  Baebunta,  Malangke  Barat,  Lamasi  dan  Lamasi  Timur.  Kejadian  ini menyebabkan kerugian yang sangat besar dan mempengaruhi aktivitas sosial ekonomi masyarakat  terutama  pada  bidang  pertanian,  perikanan  dan  peternakan.  Peristiwa tersebut, diawali dari konversi lahan yang terjadi secara cepat, sehingga menyebabkan terjadinya perubahan penggunaan lahan di DAS Rongkong.
Penggunaan lahan dari waktu  ke waktu  banyak dikelola tanpa memperhatikan kaidah-kaidah  pengelolaan  yang  berbasis  konservasi  lingkungan.  Sementara  lahan yang tersedia relatif tidak bertambah, sehingga kondisi tersebut berakibat pada konversi lahan  (Fajarini dkk .,  2015).  Konversi  lahan  tersebut,  meliputi  konversi  lahan  hutan menjadi pertanian dan pertanian menjadi permukiman atau lahan terbangun.
Identifikasi  perubahan  penggunaan  lahan  pada  DAS  memerlukan  suatu  data spasial. Data-data spasial tersebut, diperoleh dengan pemanfaatan penginderaan jauh dan  sistem  informasi  geografis  (SIG)  berupa  citra  satelit  (Prabowo dkk .,  2017).  Data yang digunakan untuk memprediksi penggunaan lahan, dibangun dari data penggunaan lahan tahun sebelumnya  dengan pendekatan model berbasis spasial yang cenderung memiliki sifat dinamis dalam waktu berupa pendekatan Cellular Automata-Markov (CA- M) (Peruge dkk ., 2012).
Penggunaan  lahan  yang  menjadi  dasar untuk  memperoleh  penggunaan  lahan tahun 2031 pada wilayah DAS Rongkong yaitu penggunaan lahan tahun 2019 dengan rentang  waktu  12  tahun.  Prediksi  penggunaan  lahan  dengan  CA- Markov dibutuhkan rentang  waktu  yang  sama  di  masa  lampau,  sehingga  untuk  memprediksi  dibutuhkan penggunaan lahan masa lampau dengan rentang waktu 12 tahun dari tahun 2019 yaitu penggunaan lahan tahun 2007.
Jurnal Hutan dan Masyarakat. Vol. 16(1) : 1-15, Juli 2024
Penggunaan  lahan  dari  masa  ke  masa  dapat  dijadikan  salah  satu  variabel analisis yang berpengaruh untuk melihat kondisi lingkungan berupa bencana alam yang mungkin terjadi sehingga nantinya data perubahan penggunaan lahan dapat dijadikan acuan dalam membuat arahan kebijakan penggunaan lahan. Berdasarkan hal tersebut, maka perlu dilakukan analisis untuk melihat perubahan penggunaan/penutupan lahan di masa yang akan datang yaitu tahun 2031 pada Daerah Aliran Sungai Rongkong.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Tempat penelitian
Penelitian ini dilakukan di Daerah Aliran Sungai (DAS) Rongkong melalui dua tahapan kegiatan, yaitu kegiatan lapangan berupa survei penggunaan/penutupan lahan dan analisis data.  Secara astronomis  DAS Rongkong berada pada koordinat 2⁰ 21’ 35 ”−2⁰ 56’ 15” LS (Lintang Selatan) dan 119⁰ 51’ 45”−120⁰ 23’ 15’’ BT (Bujur Timur) dengan luas area ± 168.159,00 ha. Secara administrasi DAS Rongkong terbagi atas 2 kabupaten, yang terdistribusi ke dalam 9 kecamatan. Kabupaten Luwu Utara mencakup 6  kecamatan  yaitu  Kecamatan  Baebunta,  Rongkong,  Masamba,  Malangke  Barat, Sabbang, dan Seko. Kabupaten Luwu dengan 3 kecamatan yaitu kecamatan Lamasi, Lamasi Timur, dan Walenrang Utara. Peta situasi lokasi penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Lokasi Penelitian
Jurnal Hutan dan Masyarakat. Vol. 16(1) : 1-15, Juli 2024

## 2.2. Alat dan Bahan
Alat yang digunakan dalam penelitian ini yaitu receiver GPS ( Global Positioning System ),  kamera  digital,  dan personal  computer (PC)/laptop  yang  memiliki software SIG.  Bahan  yang  digunakan  adalah  berbasis  data  spasial  meliputi  batas  DAS, administrasi wilayah, sungai, jalan, kontur, penggunaan lahan dan pola ruang.

## 2.3. Sumber Data dan Variabel Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  beberapa  data  berupa  data  primer  dan  data sekunder.  Data  primer  adalah  data  yang  diperoleh  secara  langsung  baik  melalui sumber digital maupun di lapangan. Data primer meliputi: (1) data citra landsat, kontur, sungai,  dan  batas  DAS,  (2)  kegiatan  interpretasi  citra  satelit  untuk  mendasari pembuatan  peta  penggunaan  lahan,  dan  (3)  pengamatan  langsung  di  lapangan menyangkut penggunaan lahan yang dipilih secara purposive sampling .
Data sekunder adalah data yang menyangkut keadaan umum lokasi penelitian yang  diperoleh  dari  studi  literatur  beserta  data  dan  informasi  lainnya  yang  terkait langsung  ataupun  tidak  langsung  dengan  penelitian.  Data  sekunder  meliputi  data spasial administrasi, Peta Rupa Bumi Indonesia dan pola ruang.

## 2.4. Prosedur Penelitian
Prosedur penelitian ini terdiri dari interpretasi citra Landsat 7 tahun 2007 dan citra landsat  8  tahun  2013  dan  tahun  2019,  serta  proyeksi  perubahan  penggunaan  lahan tahun 2031. Citra  landsat 2007 dan 2013 digunakan untuk melakukan proyeksi tahun 2019  sesuai  dengan  interval  6  tahun.  Interpretasi  citra  yang  dilakukan  menghasilkan peta penggunaan lahan tahun 2007, 2013, dan 2019. Proyeksi perubahan penggunaan lahan menghasilkan peta proyeksi penggunaan lahan pada tahun 2031 (sesuai dengan interval perubahan penggunaan lahan antara tahun 2007 sampai tahun 2019 yaitu 12 tahun).  Tahun  2031  menjadi  tahun  acuan  proyeksi,  karena  disesuaikan  dengan  data pola ruang Kabupaten Luwu dan Kabupaten Luwu Utara pada tahun yang sama yaitu 2031. Prosedur penelitian dapat dilihat pada Gambar 2.
Jurnal Hutan dan Masyarakat. Vol. 16(1) : 1-15, Juli 2024

## Gambar 2. Prosedur Penelitian
Prosedur pelaksanaan penelitian diuraikan dibawah ini:

## 2.4.1.  Interpretasi Citra
Penggunaan lahan diperoleh dari data citra satelit berupa landsat. Citra satelit yang digunakan yaitu citra landsat 7 perekaman tahun 2007 dan landsat 8 perekaman tahun  2013  dan  2019.  Proses  interpretasi  citra  didahului  dengan  penggunaan tools composite  band ,  dalam  artian  penggabungan  kanal-kanal  yang  ada  di  citra.  Setelah melakukan penggabungan band, langkah selanjutnya yaitu melakukan digitasi on screen dengan  metode  delineasi  visual.  Penentuan  kelas  penggunaan  lahan  ditetapkan berdasarkan pola dan karakteristik yaitu rona, warna dan tekstur pada citra. Selain itu, kelas penggunaan  lahan  ini  juga diperoleh dengan memperbaharui  data penggunaan lahan  Dirjen  Planologi  dan  Tata  Lingkungan  Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan Kehutanan.
2.4.2.  Penetapan Koordinat Titik-Titik yang Menjadi Pewakil Setiap Penggunaan lahan
Penetapan  koordinat  titik-titik  yang  menjadi  pewakil  setiap  penggunaan  lahan dilakukan  melalui  penandaan  pada  peta  penggunaan  lahan  yang  ditentukan  dengan purposive  sampling yaitu  memilih  lokasi  yang  terdekat  dengan  mempertimbangkan faktor kemudahan aksesibilitas dari setiap penggunaan lahan yang dipilih dan melihat luasan dari masing-masing kelas penggunaan lahan dengan total titik sampel sebanyak 315 titik. Titik sampel yang telah ditentukan, dicatat data koordinatnya untuk kemudian dilakukan pengecekan ( ground check) di lapangan.
Jurnal Hutan dan Masyarakat. Vol. 16(1) : 1-15, Juli 2024

## 2.4.3.  Uji Akurasi Hasil Interpretasi Citra
Uji  akurasi  interpretasi  citra  digunakan  untuk  mengetahui  sejauh  mana keakuratan interpretasi citra yang telah dilakukan. Perhitungan akurasi interpretasi citra dilakukan  dengan  metode confusion  matrix yang  disusun  dalam  sebuah  tabel perbandingan  persentase.  Tabel confusion  matrix dapat  dilihat  pada  Tabel  1.
Persamaan overall accuracy sebagai berikut:
𝑂𝐴 = 𝑋 𝑁 × 100%
Keterangan:
X = Jumlah nilai diagonal matriks (titik sampel yang sesuai dilapangan)
N = Jumlah sampel matriks (titik sampel keseluruhan)
Tabel 1. Confusion matriks Penggunaan/ Penutupan Lahan Data Acuan (Pengecekan Lapangan) Total kolom A B C Data Hasil Interpretasi Citra A X n X k+ B C X KK Total Baris X +K N
Sumber: Lillesand dan Kiefer, 1994
Tingkat keakuratan interpretasi citra yang dapat diterima yaitu 85% (Lillesand dan Kiefer, 1994). Hal ini berarti setidaknya 85 dari  setiap 100 titik sampel yang telah ditetapkan harus sesuai dengan keadaan lapangan.

## 2.4.4.  Proyeksi Perubahan Penggunaan Lahan
Proyeksi  perubahan  penggunaan  lahan  pada  penelitian  ini  menggunakan pemodelan Celular Automata-Markov (CA-Markov) melalui software sistem informasi geografis  (SIG).  Produk  utama  dalam  pemodelan  Markov  adalah  matriks  transisi ( transition  matriks )  yang  menjelaskan  peluang  perubahan  penggunaan  lahan  atas dasar pengamatan tahun tertentu (dalam penelitian ini adalah tahun 2007 sampai tahun 2019).  Perubahan  penggunaan  lahan  yang  terjadi  antara  tahun  2007  sampai  2019 menjadi variabel untuk melakukan proyeksi penggunaan lahan tahun 2031.

## 2.5. Analisis Data
Proyeksi  penggunaan  lahan  dilakukan  dengan  metode Cellular  Automata- Markov  Chain. Penggunaan  lahan  tahun  2031  diperoleh  dengan  membandingkan perubahan  antara  tahun  2007  dan  2019.  Hasil  dari  analisis  merupakan  input  untuk penentuan penggunaan lahan pada tahun proyeksi.
Jurnal Hutan dan Masyarakat. Vol. 16(1) : 1-15, Juli 2024
Model Markov Chain akan menghasilkan transitional/probability area matrix yang merupakan  matriks  transisi  perubahan  dari  tahun  sebelumnya  ke  tahun  proyeksi. Persamaan Markov dibangun menggunakan distribusi penggunaan lahan pada awal dan akhir pengamatan yang terpresentasikan dalam suatu vektor (matriks satu kolom), serta sebuah matriks transisi ( transition matriks ) (Trisasongko dkk. , 2009). Hubungan ketiga matriks tersebut adalah sebagai berikut:
𝑀 𝐿𝐶 .  𝑀 𝑡 = 𝑀 𝑡+1 ( 𝐿𝐶 𝑢𝑢 𝐿𝐶 𝑢𝑎 𝐿𝐶 𝑢𝑤 𝐿𝐶 𝑎𝑢 𝐿𝐶 𝑎𝑎 𝐿𝐶 𝑎𝑤 𝐿𝐶 𝑤𝑢 𝐿𝐶 𝑤𝑎 𝐿𝐶 𝑤𝑤 ) ( 𝑈 𝑡 𝐴 𝑡 𝑊 𝑡 ) =   ( 𝑈 𝑡+1 𝐴 𝑡+1 𝑊 𝑡+1 )
Dimana U t mempresentasikan peluang setiap titik terklarifikasikan sebagai kelas U pada waktu t. LC ua menunjukkan peluang suatu kelas U menjadi kelas lainnya pada rentang  waktu tertentu  (Lillesand  dan Kiefer, 1994).  Ilustrasi  Matriks  transisi disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Ilustrasi transitional/probability area matriks
Penggunaan Lahan 2007 Penggunaan Lahan 2019 P it2 P it2 ……… P zt2 P it11 X ii ……… ……… ……… P it11 ……… X ii ……… ……… ……… ……… ……… ……… ……… P zt1 ……… ……… ……… X ii
Sumber: Lillesand dan Kiefer, 1994.
Keterangan:
P it1 : tipe penggunaan lahan ke-i pada tahun t1 (2007)
P it2 : tipe penggunaan lahan ke-i pada tahun t2 (2019) Z : jumlah tipe penggunaan lahan X ii : luas perubahan penggunaan lahan ke-i periode tahun t1-t2
t1 : tahun ke-1 (2007) t2 : tahun ke-2 (2019)
Langkah  selanjutnya  adalah  menjalankan  model Cellular  Automata untuk mendapatkan  proyeksi  penggunaan  lahan  tahun  2031.  Data-data  yang  dimasukkan berupa matriks transisi dan penggunaan lahan tahun 2019.
Selanjutnya, melakukan validasi model. Validasi model disini dimaksudkan untuk mengetahui seberapa besar keakuratan proyeksi yang dilakukan. Untuk itu, juga perlu melakukan  proyeksi pada  tahun  2019  berdasarkan data  tahun 2007  dan tahun 2013. Validasi  kemudian  akan  dilakukan  dengan  membandingkan  penggunaan  lahan  hasil proyeksi  (2019)  dengan  penggunaan  lahan  hasil  observasi  lapangan  (2019),  yang didasarkan pada nilai kappa (Lillesand dan Kiefer, 1994).
Jurnal Hutan dan Masyarakat. Vol. 16(1) : 1-15, Juli 2024
𝐾 = 𝑁 × 𝜎 𝑖=1 𝑧 𝑋 𝑖𝑖 − 𝜎 𝑖=1 𝑧 (𝑋 𝑖+ × 𝑋 +𝑖 ) 𝑁 2 − 𝜎 𝑖=1 𝑧 (𝑋 𝑖+ × 𝑋 +𝑖 ) × 100%
Keterangan:
K : nilai Kappa X ii : luas tipe penggunaan lahan ke-i hasil simulasi yang bersesuaian dengan luas tipe penggunaan lahan ke-I hasil observasi Xi +
: luas tipe penggunaan lahan ke-i hasil simulasi
X +i
: luas tipe penggunaan lahan ke-i hasil observasi
N : jumlah luas semua tipe penggunaan lahan
Z : jumlah tipe penggunaan lahan
Perhitungan nilai kappa dilakukan dengan menggunakan tools validate . Bila hasil perhitungan diperoleh nilai kappa (K), misalnya 0,9 atau 90%, artinya penggunaan lahan hasil simulasi dan hasil observasi saling bersesuaian sebesar 90%, baik dalam hal luas maupun penyebaran spasialnya.
Hasil  proyeksi  penggunaan  lahan  tahun  2031  yang  telah  diuji  akurasinya kemudian  di overlay dengan  penggunaan  lahan  tahun  2019.  Setelah  itu,  melihat perubahan  luasan  penggunaan  lahannya.  Selain  itu,  hasil  tabulasi  data  penggunaan lahan tahun 2007 dan 2019 kemudian dianalisis secara deskriptif kuantitatif. Begitu juga dengan hasil dari proyeksi penggunaan lahan tahun 2031 akan dilakukan tabulasi data dan kemudian dianalisis secara deskriptif kuantitatif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Penggunaan  Lahan
Hasil interpretasi citra landsat dan observasi lapangan diperoleh ada 14 kelas penggunaan/penutupan lahan di Daerah Aliran Sungai (DAS) Rongkong, yang meliputi hutan  lahan  kering  primer, hutan  lahan  kering  sekunder,  hutan mangrove  sekunder, pemukiman,  perkebunan,  pertanian  lahan  kering,  pertanian  lahan  kering  campur, padang rumput, semak belukar, semak belukar rawa, tambak, tanah terbuka dan tubuh air. Luasan dari 14 kelas penggunaan/penutupan lahan disajikan pada Tabel 3. Peta kelas penggunaan/penutupan lahan hasil interpretasi citra landsat 7 tahun 2007 dan citra  landsat  8  tahun  2019  disajikan  pada  Gambar  3.  Selain  itu  kondisi  setiap  kelas penggunaan/penutupan lahan dapat dilihat pada Gambar 4.
Tabel 3. Penggunaan/penutupan lahan Tahun 2007 dan 2019 di DAS Rongkong
No Kelas Penggunaan/penutupan lahan Simbol Tahun 2007 Tahun 2019 Ha % ha % 1 Hutan Lahan Kering Primer Hp 14.248,66 8,47 10.979,87 6,53
Jurnal Hutan dan Masyarakat. Vol. 16(1) : 1-15, Juli 2024
No Kelas Penggunaan/penutupan lahan Simbol Tahun 2007 Tahun 2019 Ha % ha % 2 Hutan Lahan Kering Sekunder Hs 76.389,21 45,43 73.521,74 43,72 3 Hutan Mangrove Sekunder Hms 2.401,59 1,43 1.746,59 1,04 4 Pemukiman Pm 1.224,97 0,73 1.391,18 0,83 5 Perkebunan Pk 1.260,25 0,75 4.695,58 2,79 6 Pertanian Lahan Kering Pt 15.517,13 9,23 13.161,62 7,83 7 Pertanian Lahan Kering Campur Pc 10.631,64 6,32 13.655,44 8,12 8 Padang rumput S 397,67 0,24 501,03 0,30 9 Sawah Sw 7.202,10 4,28 9.062,45 5,39 10 Semak Belukar B 34.230,19 20,36 34.261,87 20,37 11 Semak Belukar Rawa Br 570,07 0,34 475,81 0,28 12 Tambak Tm 2.522,89 1,50 3.139,10 1,87 13 Tanah Terbuka T 117,59 0,07 162,20 0,10 14 Tubuh Air A 1.445,04 0,86 1.404,52 0,84 Total 168.159,00  100,00  168.159,00  100,00
Penggunaan seperti pada Tabel 3 menunjukkan bahwa dari tahun 2007 sampai dengan tahun 2019 mengalami perubahan secara siginifikan. Perubahan yang terjadi berupa  penurunan  dan  penambahan  luasan  pada  masing-masing  kelas.  Dengan berkurangnya  hutan  akibat  terjadinya  alih  fungsi  lahan  dari  hutan  ke  pertanian  dan perkebunan,  serta  lahan  pertanian  menjadi  pemukiman  akan  menyebabkan meningkatnya erosi di DAS Rongkong.
Perubahan  ini  disebabkan  karena  adanya  konversi  lahan  baik  yang  terjadi secara alamiah berupa bencana alam maupun aktivitas manusia dalam memanfaatkan lahan. Peristiwa tersebut menunjukkan bahwa setiap tahunnya penggunaan/penutupan lahan  di  DAS  Rongkong  selalu  mengalami  perubahan  luasan,  baik  itu  penambahan maupun penurunan pada masing-masing kelasnya.
Jurnal Hutan dan Masyarakat. Vol. 16(1) : 1-15, Juli 2024

## Gambar 3. Peta penggunaan/penutupan lahan DAS Rongkong
Berdasarkan hasil interpretasi citra landsat 7 tahun 2007 dan landsat 8 tahun 2019  dalam  kurun  waktu  12  tahun  diperoleh  penurunan  dan  penambahan  luasan penggunaan/penutupan  lahan  pada  DAS  Rongkong.    Hutan  lahan  kering  primer mengalami penurunan luasan sebesar 3.268,79 ha atau berkurang 22,91% dari total luas hutan lahan kering primer pada tahun 2007. Penurunan ini terjadi karena hutan lahan  kering  primer  terkonversi  menjadi  hutan  lahan  kering  sekunder  dan  semak belukar, akibat adanya penebangan secara illegal.
Selanjutnya kelas penggunaan/penutupan lahan yang mengalami penambahan luasan tertinggi yaitu kelas perkebunan dengan pertambahan luasan sebesar 3.435,33 ha atau bertambah sebesar 272,59% dari total luasan kelas perkebunan pada tahun 2007, karena dari tahun ke tahun terjadi peralihan pemanfaatan lahan berupa semak belukar,  pertanian  lahan  kering  campur,  pertanian  lahan  kering  dan  konversi  hutan lahan kering sekunder menjadi perkebunan.

## Tahun 2007                                                        Tahun 2019
Jurnal Hutan dan Masyarakat. Vol. 16(1) : 1-15, Juli 2024
Hp Hs Hms Pm Pk Pt Pc S Sw B Br Tm T A
Gambar 4. Kondisi kelas penggunaan/penutupan lahan pada DAS Rongkong
Hasil  dari  interpretasi  citra  landsat  8  tahun  2019  berupa  kelas penggunaan/penutupan lahan dilakukan uji ketelitian akurasi dengan metode confusion matriks. Pengambilan  sampel  sebanyak  315  titik  (N)  yang  tersebar  pada  14  kelas penggunaan/penutupan  lahan.  Jumlah  titik  sampel  yang  terbukti  benar  dilapangan sebanyak 281 titik (X), sedangkan yang tidak sesuai dilapangan sebanyak 34 titik. Dari hasil  tersebut  diperoleh  perhitungan overall  accuracy sebesar  89,21%  yang menunjukkan  bahwa  hasil  interpretasi  citra  landsat  dapat  diterima,  karena  sejalan dengan pendapat Lillesand dan Kiefer (1994), bahwa data interpretasi citra satelit pada wilayah yang beragam dengan ketelitian 85% sudah dapat diterima.

## 3.2. Proyeksi Penggunaan Lahan 2031
Hasil proyeksi didapatkan dengan mengalikan matriks transisi markov periode 2007−2019 dengan vektor (matriks satu kolom) peluang terjadinya perubahan setiap kelas  penggunaan/penutupan  lahan  pada tahun 2019.  Matriks  transisi markov  tahun 2007−2019 dan vektor peluang terjadinya perubahan setiap kelas penggunaan/penutupan  lahan  tahun  2019  disajikan  pada  Gambar  5,  hasil  proyeksi penggunaan/penutupan  lahan  tahun  2031  disajikan  pada  Tabel  4  dan  diagram penambahan dan penurunan luasan setiap kelas penggunaan/penutupan lahan  tahun 2019−2031 dapat dilihat pada Gambar 6 serta peta hasil proyeksi dapat dilihat pada Gambar 7.
Jurnal Hutan dan Masyarakat. Vol. 16(1) : 1-15, Juli 2024

## Gambar 5 . Matriks transisi markov periode tahun 2007−2019
Selanjutnya di Tabel 4 menggambar pengunaan lahan pada tahun 2019 dengan hasil proyeksi tahun 2031
Tabel 4. Penggunaan/penutupan lahan tahun 2019 dan hasil proyeksi tahun 2031
No Kelas Penggunaan/penutupan lahan Simbol Tahun 2019 Tahun 2031 Ha % Ha % 1 Hutan Lahan Kering Primer Hp 10.979,87 6,53 7.601,01 4,52 2 Hutan Lahan Kering Sekunder Hs 73.521,74 43,72 63.907,35 38,00 3 Hutan Mangrove Sekunder Hms 1.746,59 1,04 1.434,25 0,85 4 Pemukiman Pm 1.391,18 0,83 1.658,83 0,99 5 Perkebunan Pk 4.695,58 2,79 11.389,76 6,77 6 Pertanian Lahan Kering Pt 13.161,62 7,83 12.128,13 7,21 7 Pertanian Lahan Kering Campur Pc 13.655,44 8,12 20.264,96 12,05 8 Padang Rumput S 501,03 0,30 801,15 0,48 9 Sawah Sw 9.062,45 5,39 9.622,46 572 10 Semak Belukar B 34.261,87 20,37 34.008,40 20,22 11 Semak Belukar Rawa Br 475,81 0,28 466,64 0,28 12 Tambak Tm 3.139,10 1,87 3.404,67 2,02 13 Tanah Terbuka T 162,20 0,10 295,18 0,18 14 Tubuh Air A 1.404,52 0,84 1.176,21 0,70
Jurnal Hutan dan Masyarakat. Vol. 16(1) : 1-15, Juli 2024
No Kelas Penggunaan/penutupan lahan Simbol Tahun 2019 Tahun 2031 Ha % Ha % Total 168.159,00  100,00  168.159,00  100,00
Luasan  penggunaan/penutupan  lahan  tahun  2007  merupakan  dasar  acuan perhitungan luasan pada tahun 2019 dengan persentase 100% pada masing-masing kelas  penggunaan/penutupan  lahan.  Hasil  proyeksi  penggunaan/penutupan  lahan tahun 2031 seperti pada Tabel 4 menunjukkan bahwa masing-masing kelas berpeluang untuk  mengalami  penambahan  dan  penurunan  luasan.  Diagram  penambahan  dan penurunan luasan penggunaan/penutupan lahan disajikan pada Gambar 6.

## Gambar  6.  Diagram  penambahan  dan  penurunan  luasan  setiap  kelas penggunaan/penutupan lahan Tahun 2019−2031
Kondisi  kelas  penggunaan/penutupan  lahan  hasil  proyeksi  seperti  pada Gambar  6,  dapat  dipahami  bahwa  pada  tahun  2031  penambahan  luasan  tertinggi terjadi pada kelas perkebunaan yaitu sebesar 6.694,18 ha atau 142,56% dari total luas perkebunan pada tahun 2019, sedangkan penambahan luasan terendah terjadi pada kelas  sawah  yaitu  sebesar  560,01  ha  atau  6,18%  dari  total  luas  sawah  pada  tahun 2019.  Sebaliknya  penurunan  luasan  tertinggi  terjadi  pada  kelas  hutan  lahan  kering primer sebesar 3.378,86 ha atau 30,77% dari total luasan hutan lahan kering primer pada  tahun  2019,  sedangkan  penurunan  luasan  terendah  terjadi  pada  kelas  semak belukar yaitu sebesar 253,47 ha atau 0,74% dari total luas semak belukar pada tahun 2019 di DAS Rongkong.
Jurnal Hutan dan Masyarakat. Vol. 16(1) : 1-15, Juli 2024

## Gambar 7. Peta proyeksi penggunaan/penutupan lahan tahun 2031

## 3.3. Validasi Data
Hasil  overlay  peta  proyeksi  penggunaan/penutupan  lahan  tahun  2019  dengan peta  penggunaan/penutupan  lahan  tahun  2019  yang  diolah  dengan  menggunakan software SIG  menunjukkan  bahwa  penggunaan/penutupan  lahan  hasil  proyeksi  dan hasil observasi saling beresuain sebesar 87,40% pada resolusi detail dan 88,70% pada resolusi  agregat,  baik  dalam  hal  luas  maupun  penyebaran  spasialnya.  Hal  ini menunjukkan bahwa hasil validasi data proyeksi CA-Markov yang diambil pada masing- masing tingkat akurasi memiliki nilai kappa yang berimbang.
Hasil  validasi  tersebut  juga  menunjukkan  bahwa  tingkat  nilai  kappa  yang dihasilkan lebih besar dari 85% sejalan dengan pendapat (Lillesand dan Kiefer, 1994) yang  menyatakan  bahwa  nilai  akurasi  ini  cukup  tinggi,  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa hasil proyeksi penggunaan/penutupan lahan tahun 2031 dapat dikatakan cukup baik.
Jurnal Hutan dan Masyarakat. Vol. 16(1) : 1-15, Juli 2024

## 4. KESIMPULAN
Penggunaan/penutupan  lahan  pada  DAS  Rongkong  diprediksi  mengalami perubahan pada tahun 2031 berdasarkan sebaran luasan. Kelas penggunaan/penutupan lahan yang mengalami penambahan luasan yaitu pemukiman, perkebunan, pertanian lahan kering campur, padang rumput, sawah, tambak dan tanah terbuka, sedangkan kelas penggunaan/penutupan lahan yang mengalami penurunan luasan yaitu hutan lahan kering primer, hutan lahan kering sekunder, hutan mangrove sekunder, pertanian lahan kering, semak belukar, semak belukar rawa dan tubuh air.
Setiap perubahan yang terjadi pada kelas penggunaan/penutupan lahan yang ada  di  DAS  Rongkong  dalam  kurung  waktu  12  tahun  terakhir  dari  2019-2031 memberikan  pengaruh  yang  sangat  besar  nantinya  pada  erosi  dan  sedimentasi. Dengan berkurangnya hutan akibat terjadinya alih fungsi lahan dari hutan ke pertanian dan  perkebunan,  serta  lahan  pertanian  menjadi  pemukiman  akan  menyebabkan meningkatnya erosi dan sedimentasi di DAS Rongkong.

## DAFTAR PUSTAKA
Fajarini, R., B. Barus dan D. R. Panuju. 2015. Dinamika Perubahan Penggunaan Lahan dan Prediksinya untuk Tahun 2025 Serta Keterkaitannya dengan Perencanaan Tata  Ruang  2005-2025  di  Kabupaten  Bogor.  Jurnal  Tanah  Lingkungan  17(1): 8−15.
Lillesand, T.M., dan R.W. Kiefer. 1994. Penginderaan Jauh dan Interpretasi Citra. Jilid 2. Gadjah Mada University Press. Yogyakarta.
Marwah,  S.  2014.  Analisis  Perubahan  Penggunaan  Lahan  dan  Ketersediaan Sumberdaya di DAS Konaweha Propinsi Sulawesi Tenggara. Jurnal Argoteknos 4(3): 208−218.
Peruge,  T.  V.  D.,  S.  Arief,  dan  Sakka.  2012.  Model  Perubahan  Penggunaan  Lahan Menggunakan  Cellular  Automata –  Markov  Chain  di  Kawasan  Mamminasata. 17(1): 1−7.
Prabowo, D. P., S. Bachri, dan B., S. Wiwoho. 2017. Prediksi Perubahan Penggunaan Lahan  dan  Pola  Berdasarkan  Citra  Landsat  Multiwaktu  dengan  Land  Change Modeler (LCM) IDRISI SELVA 17: Studi Kasus Sub-DAS Brantas Hulu. Jurnal Pendidikan Geografi 22(1): 32−48.
Redaksi Palopo Post. 2017. Hutan di Hulu DAS Rongkong Dirusak. https://palopopos.fajar.co.id/2017/03/07/hutan-di-hulu-das-rongkong-dirusak/. 11 Februari 2019 (14:20 WITA).
Trisasongko, B. H., D. R. Panuju, L.S Iman, Harimurti, A. F. Ramly, V. Anjani, dan H. Subroto. 2009. Analisis Dinamika Konversi Lahan di Sekitar Jalur Tol Cikampek. Publikasi Teknis DATIN. Kementerian Negara Lingkungan Hidup. Jakarta.