Aplikasi Algoritma Random Forest untuk Pemantauan Deforestasi (Daerah Studi: Kabupaten Landak, Provinsi Kalimantan Barat)

Abstract

Hutan memiliki banyak sekali permasalahan dalam skala lokal maupun global. Salah satu permasalahan hutan adalah deforestasi. Deforestasi didefinisikan sebagai perubahan area berhutan menjadi tidak berhutan. Penelitian ini bertujuan  untuk mengetahui laju deforestasi dan menggambarkan distribusi deforestasi di Kabupaten Landak, Provinsi Kalimantan Barat menggunakan citra Sentinel-2A pada periode tahun 2021–2022. Citra Sentinel-2A dilakukan prapengolahan yang terdiri dari clipping, filtering, dan mosaicking tanpa dilakukan koreksi karena citra sudah terkoreksi surface reflectance. Proses klasifikasi dilakukan menggunakan metode supervised classification dengan algoritma random forest berbasis google earth engine. Analisis deforestasi dilakukan menggunakan GIS dan perhitungan laju deforestasi dilakukan pada Microsoft Excel. Penelitian ini menghasilkan 3 kelas klasifikasi, yaitu awan, hutan, dan nonhutan dengan overall accuracy 87% dan 93%. Deforestasi yang terjadi di Kabupaten Landak sebesar 7756 ha dengan laju deforestasi 5 %/tahun. Faktor utama yang menyebabkan deforestasi tersebut adalah perluasan perkebunan kelapa sawit dan periode produksi pada hutan acacia.