Judul: Food Crop Land Allocation at the Interface of Forestry and  Agriculture
Abstrak: Indonesia merupakan salah satu negara dengan luas tutupan hutan tropis terluas di dunia yang berperan penting sebagai sumber keanekaragaman hayati dan fungsi ekologi secara global. Namun demikian, saat ini deforestasi atau beralihnya tutupan hutan menjadi penggunaan lainnya masih menjadi ancaman. Tahun 2021 KLHK melaporkan rata-rata deforestasi tahun 2010-2020 sebesar 541 ribu hektar per tahun, sementara FAO tahun 2020 mengestimasi rata-rata deforestasi Indonesia sekitar 753 ribu hektar per tahun pada kurun waktu yang sama. Berdasarkan hasil penelitian terdahulu, fenomena deforestasi didorong berbagai faktor antara lain illegal logging, kebakaran hutan dan lahan, industri hutan alam, hutan tanaman, perkebunan, pertambangan, serta ekspansi lahan pertanian. Fenomena yang terakhir, diperkirakan akan semakin meningkat dengan peningkatan kebutuhan pangan yang merupakan konsekuensi terus bertambahnya populasi. Disisi lain, pemerintah Indonesia kembali berupaya melakukan ekspansi lahan pertanian terutama di luar Pulau Jawa melalui program food estate. Upaya ini memiliki potensi tinggi bersinggungan dengan hutan dan kawasan hutan, mengingat saat ini tutupan hutan di Indonesia seluas 95,6 juta hektar, sementara luas kawasan hutan mencapai 125 juta hektar atau masing-masing mencapai 50,9% dan 66,5% dari total luas daratan. Dengan demikian, ekstensifikasi lahan untuk pengembangan pertanian perlu memperhatikan eksistensi hutan dan kawasan hutan guna menghindari berbagai dampak ekologis negatif yang ditimbulkan. Tujuan utama penelitian ini adalah memberikan arahan alokasi lahan tanaman pangan pada ruang antar muka kehutanan dan pertanian melalui beberapa tahapan tujuan antara yaitu: 1) menganalisis tutupan lahan dan kecenderungan deforestasi serta faktor pendorongnya, 2) mengidentifikasi kondisi kesesuaian lahan tanaman pangan, 3) menyusun skenario alokasi lahan dalam meminimalkan deforestasi serta mendorong kecukupan pangan. Padi (Oryza sativa) dan Sorgum (Sorgum bicolor) dipilih sebagai jenis tanaman yang dianalisis. Machine learning digunakan untuk menganalisis tutupan lahan multi temporal tahun 2004, 2013, dan 2022 dengan menggunakan citra Landsat. Random Forest (RF) dan Support Vector Machines (SVM) diperbandingkan kinerjanya berdasarkan overall accuracy (OA) yang dihasilkan dalam mengklasifikasikan citra satelit tahun 2022. Selanjutnya, dinamika tutupan lahan dianalisis untuk mengetahui kecenderungan perubahan, khususnya deforestasi. Analisis regresi logistik dilakukan untuk mengidentifikasi faktor pendorong dengan mengintegrasikan peta biner terhadap berbagai variabel prediktor deforestasi. Sementara, analisis kesesuaian lahan dilakukan menggunakan metode multi criteria evaluation (MCE) dimana masing-masing parameter diboboti melalui teknik analytical hierarchy process (AHP). Opini pakar digunakan untuk menentukan bobot masing-masing parameter untuk jenis tanaman Padi dan Sorgum. Terakhir, peta kawasan hutan diintegrasikan untuk mengidentifikasi potensi serta menyusun skenario alokasi lahan pada ruang antar muka kehutanan dan pertanian. Hasil analisis menunjukkan OA yang diperoleh RF di semua penyetelan eksperimental lebih unggul dari SVM pada berbagai jenis kernel, dimana hasil optimal diperoleh pada penyetelan ntree=50. Hasil analisis tutupan lahan multi temporal menunjukkan, tutupan hutan mendominasi area studi > 74% selama periode pengamatan dengan kecenderungan luasan yang terus menurun. Hasil analisis menunjukkan luasan kehilangan hutan bersih (net forest loss) meningkat antara periode pertama ke periode kedua, dengan luas total selama waktu pengamatan sebesar 6,93%, atau (~141.317 ha). Namun demikian, total deforestasi selama waktu pengamatan mencapai 247.108 ha atau rata-rata hampir 14 ribu ha per tahun. Laju deforestasi cenderung mengalami peningkatan selama periode pengamatan, dimana berdasarkan pengamatan citra satelit, ekspansi perkebunan kelapa sawit ditemukan menjadi penyebab utama deforestasi. Sebagai tambahan, hasil analisis faktor pendorong deforestasi
Keyword: AHP, deforestasi, kesesuaian lahan, pembelajaran mesin, tujuan  pembangunan berkelanjutan, machine learning