Model Spasial Deforestasi dan Prediksi Tutupan Lahan Tahun 2033 di Kawasan Resort Merangin Selatan Taman Nasional Kerinci Seblat

Anugrah, Muhammad Ridho (2025) Model Spasial Deforestasi dan Prediksi Tutupan Lahan Tahun 2033 di Kawasan Resort Merangin Selatan Taman Nasional Kerinci Seblat. S1 thesis, Universitas Jambi.

	Text COVER.pdf Download (302kB)
	Text BAB I.pdf Download (311kB)
	Text BAB V.pdf Download (318kB)
	Text COVER.pdf Download (302kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (559kB)
	Text FULL SKRIPSI.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)
	Text HALAMAN PENGESAHAN.pdf Download (137kB)

Abstract

ABSTRAK Indonesia memiliki keanekaragaman hayati yang tinggi, namun juga menghadapi tantangan besar dalam pelestariannya akibat deforestasi, termasuk di kawasan konservasi salah satunya yaitu, Taman Nasional Kerinci Seblat. Deforestasi terjadi akibat berbagai faktor, terutama tekanan sosial-ekonomi, aksesibilitas wilayah, dan kepadatan penduduk. Infrastruktur seperti jalan dan dekatnya jarak dari pemukiman mempermudah eksploitasi hutan untuk kepentingan lain, seperti perambahan, pertanian dan perkebunan. Dampak dari deforestasi sangat luas, mencakup hilangnya habitat bagi flora dan fauna, terganggunya keseimbangan ekosistem, serta perubahan iklim yang semakin intensif. Selain itu, perubahan tutupan lahan juga memicu konflik antara masyarakat dengan pemerintah serta meningkatkan interaksi negatif antara manusia dan satwa liar. Pengelolaan yang tepat perlu diterapkan dengan berbagai cara salah satunya menggunakan teknologi penginderaan jauh dan pemodelan spasial. Integrasi kedua hal tersebut dapat menganalisis peristiwa ke dalam bentuk model spasial. Integrasi teknologi ini memungkinkan pemantauan perubahan tutupan lahan secara lebih akurat, membantu dalam perencanaan konservasi, serta mendukung pengambilan keputusan berbasis data untuk mitigasi deforestasi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui bagaimana peristiwa deforestasi yang terjadi di Kawasan Resort Merangin Selatan Taman Nasional Kerinci Seblat. Dari peristiwa tersebut dapat juga mengindetifikasi faktor apa yang memiliki pengaruh terbesar sebagai faktor pemicu deforestasi dan melihat bagaimana prediksi tutupan lahan yang akan terjadi di Tahun 2033. Metode penelitian, penelitian ini berlokasi di Kawasan Resort Merangin Selatan Taman Nasional Kerinci. metode pengumpulan data dalam penelitian ini adalah dengan observasi, dokumentasi dan studi literatur. Jenis dan sumber data penelitian ini yaitu data primer dan data sekunder. metode pengambilan sampel pada penelitian ini menggunakan metode pengampilan sampel secara proporsional. Selanjutnya metode analisis data pada penelitian ini menggunakan teknik analisis deskriptif kuantitatif dengan menggunakan analisis spasial yaitu overlay, Uji Crammer’s V dan Artificial Neural Network (ANN). Adapun hasil dari penelitian ini adalah (1). Dari 3 rentang tahun analisis deforestasi yang telah dilakukan diketahui peristiwa deforestasi di Kawasan Resort Merangin Selatan Taman Nasional Kerinci Seblat cenderung mengalami penurunan luasan. (2). Berdasarkan dari 6 faktor pemicu deforestasi yang memiliki pengaruh signifikan sebagai faktor pemicu deforestasi yaitu jarak dari jalan. (3) Di Kawasan Resort Merangin Selatan berdasarkan hasil analisis prediksi tutupan lahan menggunakan salah satu cabang dari Artificial Neural Network (ANN) yaitu Multi Layer Perceptron (MLP) tutupan hutan yang tersedia pada tahun 2033 adalah 64% dari luas total keseluruhan Kawasan Resort Merangin Selatan Taman Nasional Kerinci Seblat. ABSTRACT Indonesia possesses a high level of biodiversity, yet it faces significant challenges in its conservation due to deforestation, including in conservation areas such as Kerinci Seblat National Park. Deforestation occurs due to various factors, primarily socio-economic pressures, accessibility, and population density. Infrastructure such as roads and proximity to settlements facilitate forest exploitation for other purposes, including encroachment, agriculture, and plantations. The impacts of deforestation are extensive, encompassing habitat loss for flora and fauna, disruption of ecosystem balance, and increasingly intense climate change. In addition, land cover change also triggers conflicts between local communities and the government and increases negative interactions between humans and wildlife. Proper management must be implemented in various ways, one of which is through the use of remote sensing technology and spatial modeling. The integration of these technologies enables events to be analyzed in the form of spatial models. This technological integration allows for more accurate monitoring of land cover change, supports conservation planning, and facilitates data-driven decision-making to mitigate deforestation. The objective of this study is to examine deforestation events that have occurred in the Southern Merangin Resort Area of Kerinci Seblat National Park. From these events, it is also possible to identify which factors have the greatest influence as drivers of deforestation and to predict the land cover in the year 2033. This research was conducted in the Southern Merangin Resort Area of Kerinci Seblat National Park. Data collection methods included observation, documentation, and literature review. The types and sources of data used in this research were both primary and secondary. The sampling method employed was proportional sampling. The data analysis technique used was quantitative descriptive analysis, with spatial analysis methods including overlay, Cramér’s V test, and Artificial Neural Network (ANN). The results of this study are as follows: (1) Based on the analysis of deforestation over three time periods, it was found that deforestation in the Southern Merangin Resort Area of Kerinci Seblat National Park has shown a declining trend in terms of area. (2) Of the six deforestation driving factors analyzed, distance from roads was identified as the most significant factor. (3) Based on land cover prediction using a branch of Artificial Neural Network (ANN), namely Multi-Layer Perceptron (MLP), it is estimated that forest cover in the Southern Merangin Resort Area will constitute 64% of the total area by the year 2033.

Type:	Thesis (S1)
Uncontrolled Keywords:	Deforestation, Land Cover, Prediction
Subjects:	L Education > L Education (General)
Divisions:	Fakultas Pertanian > Kehutanan
Depositing User:	ANUGRAH
Date Deposited:	21 Apr 2025 08:13
Last Modified:	21 Apr 2025 08:13
URI:	https://repository.unja.ac.id/id/eprint/77588

Actions (login required)

View Item