Prediksi Spasial Deforestasi Kawasan Hutan Taman Nasional Bogani Nani Wartabone Menggunakan Cellular Automata-Artificial Neural Network
Deforestasi adalah konversi permanen area berhutan menjadi area tidak berhutan akibat aktivitas manusia. Penelitian ini mengkaji perubahan tutupan hutan antara tahun 2002, 2012, dan 2022, serta memperkirakan tutupan hutan dan tingkat deforestasi pada tahun 2032. Data yang digunakan adalah data perub...
Saved in:
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Indonesian |
| Published: |
Diponegoro University
2025-03-01
|
| Series: | Jurnal Ilmu Lingkungan |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://ejournal.undip.ac.id/index.php/ilmulingkungan/article/view/64272 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1850172008570028032 |
|---|---|
| author | Muh. Fajri Batjoli Fitryane Lihawa Rakhmat Jaya Lahay |
| author_facet | Muh. Fajri Batjoli Fitryane Lihawa Rakhmat Jaya Lahay |
| author_sort | Muh. Fajri Batjoli |
| collection | DOAJ |
| description | Deforestasi adalah konversi permanen area berhutan menjadi area tidak berhutan akibat aktivitas manusia. Penelitian ini mengkaji perubahan tutupan hutan antara tahun 2002, 2012, dan 2022, serta memperkirakan tutupan hutan dan tingkat deforestasi pada tahun 2032. Data yang digunakan adalah data perubahan hutan global Hansen dengan resolusi 30 meter, yang mencakup data Tutupan Pohon dan data Tahun Kehilangan. Proyeksi ini menggunakan metode Cellular Automata-Artificial Neural Network (CA-ANN) dengan mempertimbangkan kemiringan lereng, ketinggian, NDVI, dan jarak dari jalan sebagai faktor-faktor pendorong. Deforestasi ditentukan dengan mengurangkan area berhutan tahun awal dengan area berhutan tahun akhir. Selama periode 2002-2012, deforestasi mencapai 3.514,53 hektar (0,12% per tahun) dan selama periode 2012-2022 sebesar 3.064,61 hektar (0,11% per tahun). Total deforestasi selama 20 tahun mencapai 6.579,14 hektar dengan laju 0,12% per tahun. Diperkirakan deforestasi pada periode 2022-2032 akan mencapai 948,43 hektar (0,03% per tahun). Temuan ini diharapkan dapat membantu pengelolaan Taman Nasional Bogani Nani Warbone dalam mengembangkan kebijakan pencegahan deforestasi. |
| format | Article |
| id | doaj-art-d529cc66904c4398b59e4f39721b883f |
| institution | OA Journals |
| issn | 1829-8907 |
| language | Indonesian |
| publishDate | 2025-03-01 |
| publisher | Diponegoro University |
| record_format | Article |
| series | Jurnal Ilmu Lingkungan |
| spelling | doaj-art-d529cc66904c4398b59e4f39721b883f2025-08-20T02:20:10ZindDiponegoro UniversityJurnal Ilmu Lingkungan1829-89072025-03-0123244345110.14710/jil.23.2.443-45125427Prediksi Spasial Deforestasi Kawasan Hutan Taman Nasional Bogani Nani Wartabone Menggunakan Cellular Automata-Artificial Neural NetworkMuh. Fajri Batjoli0Fitryane Lihawa1Rakhmat Jaya Lahay2Program Studi Pendidikan Geografi, Universitas Negeri Gorontalo, Gorontalo, Indonesia, IndonesiaProgram Studi Pendidikan Geografi, Universitas Negeri Gorontalo, Gorontalo, Indonesia, IndonesiaProgram Studi Ilmu Lingkungan, Universitas Negeri Gorontalo, Gorontalo, Indonesia, IndonesiaDeforestasi adalah konversi permanen area berhutan menjadi area tidak berhutan akibat aktivitas manusia. Penelitian ini mengkaji perubahan tutupan hutan antara tahun 2002, 2012, dan 2022, serta memperkirakan tutupan hutan dan tingkat deforestasi pada tahun 2032. Data yang digunakan adalah data perubahan hutan global Hansen dengan resolusi 30 meter, yang mencakup data Tutupan Pohon dan data Tahun Kehilangan. Proyeksi ini menggunakan metode Cellular Automata-Artificial Neural Network (CA-ANN) dengan mempertimbangkan kemiringan lereng, ketinggian, NDVI, dan jarak dari jalan sebagai faktor-faktor pendorong. Deforestasi ditentukan dengan mengurangkan area berhutan tahun awal dengan area berhutan tahun akhir. Selama periode 2002-2012, deforestasi mencapai 3.514,53 hektar (0,12% per tahun) dan selama periode 2012-2022 sebesar 3.064,61 hektar (0,11% per tahun). Total deforestasi selama 20 tahun mencapai 6.579,14 hektar dengan laju 0,12% per tahun. Diperkirakan deforestasi pada periode 2022-2032 akan mencapai 948,43 hektar (0,03% per tahun). Temuan ini diharapkan dapat membantu pengelolaan Taman Nasional Bogani Nani Warbone dalam mengembangkan kebijakan pencegahan deforestasi.https://ejournal.undip.ac.id/index.php/ilmulingkungan/article/view/64272deforestasitnbnwglobal forest changetutupan hutancellular automata |
| spellingShingle | Muh. Fajri Batjoli Fitryane Lihawa Rakhmat Jaya Lahay Prediksi Spasial Deforestasi Kawasan Hutan Taman Nasional Bogani Nani Wartabone Menggunakan Cellular Automata-Artificial Neural Network Jurnal Ilmu Lingkungan deforestasi tnbnw global forest change tutupan hutan cellular automata |
| title | Prediksi Spasial Deforestasi Kawasan Hutan Taman Nasional Bogani Nani Wartabone Menggunakan Cellular Automata-Artificial Neural Network |
| title_full | Prediksi Spasial Deforestasi Kawasan Hutan Taman Nasional Bogani Nani Wartabone Menggunakan Cellular Automata-Artificial Neural Network |
| title_fullStr | Prediksi Spasial Deforestasi Kawasan Hutan Taman Nasional Bogani Nani Wartabone Menggunakan Cellular Automata-Artificial Neural Network |
| title_full_unstemmed | Prediksi Spasial Deforestasi Kawasan Hutan Taman Nasional Bogani Nani Wartabone Menggunakan Cellular Automata-Artificial Neural Network |
| title_short | Prediksi Spasial Deforestasi Kawasan Hutan Taman Nasional Bogani Nani Wartabone Menggunakan Cellular Automata-Artificial Neural Network |
| title_sort | prediksi spasial deforestasi kawasan hutan taman nasional bogani nani wartabone menggunakan cellular automata artificial neural network |
| topic | deforestasi tnbnw global forest change tutupan hutan cellular automata |
| url | https://ejournal.undip.ac.id/index.php/ilmulingkungan/article/view/64272 |
| work_keys_str_mv | AT muhfajribatjoli prediksispasialdeforestasikawasanhutantamannasionalboganinaniwartabonemenggunakancellularautomataartificialneuralnetwork AT fitryanelihawa prediksispasialdeforestasikawasanhutantamannasionalboganinaniwartabonemenggunakancellularautomataartificialneuralnetwork AT rakhmatjayalahay prediksispasialdeforestasikawasanhutantamannasionalboganinaniwartabonemenggunakancellularautomataartificialneuralnetwork |