Judul: Development  of  Direction for Island  Cluster-Based  Forest  Management  in  Maluku  Province.
Abstrak: Penelitian ini dilakukan dalam rangka menjawab sebagian dari tantangan pengelolaan hutan di Provinsi Maluku melalui pengembangan Arahan Pengelolaan Hutan Berbasis Gugus Pulau. Arahan pengelolaan hutan tradisional, lebih banyak mempertimbangkan aspek bio-fisik kawasan yang sesuai dengan daya dukung, daya tampung serta kelas-kelas kesesuaiannya. Untuk wilayah kepulauan seperti Provinsi Maluku yang wilayah daratannya berupa pulau-pulau kecil, arahan pengelolaan hutan tidak bisa semata-mata dibuat dengan pendekatan bio-fisik dari wilayah daratannya, tetapi perlu mempertimbangkan aspek lainnya, seperti aspek sosial, ekonomi dan waktu (trend). Pada kajian ini penulis mengembangkan pendekatan hybrid, yang merupakan kombinasi antara pendekatan biofisk, sosial, ekonomi dan waktu. Tujuan penelitian ini adalah untuk mendapatkan model arahan pengelolaan hutan lestari di Provinsi Maluku yang bersifat menyeluruh dengan pendekatan spasial dan temporal. Tujuan khusus dari penelitian ini untuk (1) membangun Kelas-kelas tipologi gugus pulau di Provinsi Maluku; (2) membentuk pola spasial tipologi gugus pulau yang dibangun; dan (3) Menganalisis Pola kecenderungan spasial (spatial trend) perubahan hutan. Kajian ini berangkat dari pengelompokkan gugus pulau yang telah ada sebelumnya. Akan tetapi, atas pertimbangan perubahan kondisi dari berbagai faktor dominan, kesederhanaan pengelompokkan gugus pulau serta aplikasi yang lebih difokuskan pada aspek kehutanan, maka studi ini melakukan proses reklasifikasi dengan pendekatan analisis diskriminan. Penggunaan analisis diskriminan ini bertujuan melakukan penyederhanaan gugus (kelas) dan mengukur relevansinya terhadap aspek pengelolaan hutan. Analisis diskriminan yang pertama dilakukan untuk menguji penetapan duabelas gugus pulau dengan menggunakan data biofisik, sosial dan ekonomi. Pengelompokkan juga dilakukan dengan pendekatan analisis klaster, untuk mengelompokkan unit-unit administrasi berdasarkan karakteristik alami dari setiap unit klaster yang dianalisis. Pendekatan ini digunakan untuk menemukan tipologi wilayah tanpa menghiraukan gugus pulau baru yang telah dihasilkan sebelumnya, Analisis ini dilakukan sebagai pendekatan alternatif dalam mengembangkan arahan pengelolaan hutan. Arahan pengelolaan hutan berbasis gugus pulau disetiap kelas sebagai hasil reklasifikasi sebelumnya dilakukan dengan pendekatan (1) spasial dan (2) temporal. Pendekatan spasial mencakup pembangunan kelas-kelas kemampuan lahan yang diturunkan dari beberapa faktor bio-fisik areal dari data-data statis, sedangkan pendekatan temporal dikakukan dengan membangun informasi “spatial trend” yang diturunkan dari data spasial runut waktu (time series), khususnya dari perubahan tutupan hutan menjadi non hutan selama 18 tahun pada periode 2000 dan 2018. Hasil analisis diskriminan menunjukan bahwa hanya lima gugus pulau yang memiliki perbedaan secara biofisik dan sosial ekonomi dengan tingkat akurasi yang tinggi. Peubah-peubah yang paling dominan dalam pembentukan wilayah diskriminan lima gugus pulau adalah luas tanaman pangan, luas gugus, produksi perikana tangkap dan produksi tanaman perkebunan. Tiga kelas kemampuan lahan diperoleh pada 5 tipologi gugus pulau yaitu rendah, sedang dan tinggi. Analisis perubahan tutupan lahan menunjukan bahwa dalam kurun waktu 18 tahun Provinsi Maluku telah kehilangan tutupan hutan ± 77,102 ha atau rata-rata ± 4,283.4 ha/tahun. Secara global luasan penutup lahan (land cover) yang hilang atau terdegradasi ± 422,805 ha atau rata-rata ± 23,489.06 ha/tahun. Analisis spatial trend dilakukan untuk menguj dan memonitor lokasi terjadinya degradasi lahan serta besarannya. Analisis spatial trend menghasilkan Lima kelas kategori yang menggambarkan kondisi perubahan yang terjadi pada tiap tipologi 5 Gugus Pulau, yaitu : kelas I kategori sangat rendah; kelas II rendah; kelas III sedang; kelas IV tinggi dan kelas V sangat tinggi. Trend ini menunjukan daerah dengan tingkat
Keyword: Cluster analysis, discriminate analysis, land capability class, spatial trend analysis