IV. METODE PENELITIAN 1. Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan di kawasan hutan rawa gambut kelompok hutan S. Sugihan sampai S. Lumpur yang terletak diantara 105" 201 - 106" 00' Bujur Timur dan 2" 15' - 3" 30'
Lintang Selatan Propinsi Sumatera Selatan
(Gambar 22), dengan pertimbangan sebagai berikut : 1. Wilayah tersebut merupakan bagian kawasan hutan rawa gambut di Propinsi Sumatera Selatan yang diperkirakan luasnya sekitar 990.000 hektar (Soekardi dan Hidayat, 1988). 2. Wilayah tersebut merupakan daerah yang mengalami kebakaran seperti yang pernah terjadi sejak tahun 1987, 1991, 1994, 1997 dan 1998 (Direktorat Jenderal PHPA Dephut, 1998).
3. Aksesibilitas relatif baik untuk dapat melaksanakan penelitian. Penelitian lapangan dibagi menjadi dua bagian yaitu (1) penelitian biofisik yang merupakan faktor alam sebagai penyedia bahan bakar potensial (2) penelitian sosial ekonomi yang merupakan faktor manusia sebagai sumber api. Lokasi penelitian biofisik dan kejadian kebakaran hutan rawa gambut dipilih di dalam kawasan hutan produksi kelompok hutan S. Sugihan sampai dengan S. Lumpur, sedangkan penelitian sosial ekonorni yang respondennya adalah masyarakat sekitar hutan, baik masyarakat asli maupun pendatang atau transrnigran. Masyarakat asli dipilih lokasi contoh di Desa Simpang Tiga Sakti, Simpang Tiga Jaya dan Simpang Tiga Makmur yang termasuk kecamatan Tulung Selapan, sedangkan masyarakat pendatang di Desa Banyu Biru, Nusakarta dan Sido Rahayu Kecamatan Air Sugihan yang seluruhnya termasuk wilayah pemerintahan Kabupaten Ogan Komering Ilir (Om) Propinsi Sumatera Selatan. Lokasi penelitian biofisik dan sosial ekonomi disajikan pada Gambar 22. Penelitian pendahuluan dilakukan pada bulan Agustus tahun 2000, survai sosial ekonomi masyarakat sekitar hutan dilaksanakan pada bulan Agustus sampai September 2001 kemudian penelitian biofisik untuk mengecek variabel prediktor dari data sekunder serta mengamati kejadian kebakaran hutan pada bulan Juni sampai dengan Oktober 2002.
2. Bahan dan Alat Bahan-bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah : 1. Bahan untuk analisis vegetasi : patok kayu, tali plastik dan cat untuk penomoran
2. Tally sheet 3. Contoh tanah gambut, serasah, ranting dan kayu 4. Kuisioner responden
5. Bahan pembuatan herbarium : alkohol, label, sasak bambu, dan kertas karton. 6. Data digital TGHK, RTRWP, vegetasi, Iklun, tanah, land system, pemukiman, sungai dan kanal. 7. Digital Image Data landsat TM path/row/123/62 dan 124162 thn 1996 dan 2001
8. Digital Image Data NOAA-AVHRR thn 1997, 1998, 1999, 2000 di Sumatera Selatan. Alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah : 1. Software Packages : ArcView V.3.2, Extension-Spatial Analyst V.2.0a7 Erdas Imagine V.8.3.2, Shazam V.7, SPSS 9 dan Minitab V. 13.3 2. Peralatan inventarisasi tegakan : kompas, pita meter dan haga hypsometer 3. Peralatan pembuatan dokumentasi : kamera digital, negatif film, baterai 4. Peralatan pernbuatan sampel herbarium 5. Peralatan pengukur cuaca : termometer, higrometer, anemometer. 6. Ring sample. 7. GPS Gamm 12 XL 3.
Ruang Lingkup Penelitian
Ruang lingkup kegiatan penelitian ini dibagi menjadi dua kelompok kajian yaitu : (1) faktor biofisik yang merupakan variabel alam yang meliputi : kondisi vegetasi hutan yang dipresentasikan dalam indeks vegetasi (NDVI) tahun 1996, ketebalan gambut, tipe tanah, curah hujan dan jarak sungai (2) faktor sosial ekonorni yang merupakan variabel manusia yang meliputi; kegiatan pemegang
HPH dan masyarakat sekitar hutan. Aktivitas pemegang HPH yang terkait dengan kebakaran adalah pembuatan kanallrel dan aktivitas HPH, sedangkan aktivitas masyarakat yaitu pembangunan jalan, lokasi lahan usaha tani, luas lahan usaha tani, pendapatan dan pengeluaran rumah tangga.
4. 1. Faktor biofisik (alam)
Kajian faktor biofisik (alam) terhadap terjadinya kebakaran hutan rawa gambut dilakukan karena ada dugaan bahwa pada m u s h kemarau ternyata faktor dam merupakan salah satu faktor utama terjadinya kebakaran hutan tetapi belum diietahui secara akurat faktor variabel mana yang paling menentukan. Penelitian dilakukan dengan cara mengambil data sekunder terhadap lima variabel yaitu indeks vegetasi tahun 1996, ketebalan gambut, tipe tanah, curah hujan dan jarak sungai. Kelima variabel tersebut merupakan variabel prediktor yang berasal dari faktor alam yang mempengaruhi terjadinya kebakaran. 4.2. Faktor sosial ekonomi (manusia)
Faktor sosial ekonomi pada penelitian ini dibedakan menjadi dua komponen yaitu Pengelola hutan rawa gambut yang disebut Pemegang SKHPH/SKHPHTI dan masyarakat sekitar hutan.
Oleh karena itu, perlu kajian faktor-faktor tersebut
terhadap kebakaran hutan rawa gambut yang diiakukan melalui wawancara di lapangan terhadap responden yang terlibat langsung pada pemanfaatan ekosistem hutan rawa gambut untuk mendapatkan data; luas lahan usaha tani, pendapatan dan pengeluaran masyarakat sekitar hutan. Data kanallrel, jalan darat, lahan tani, dan keberadaan ijin Hak Pengusahaan Hutan (HPH) diperoleh melalui analisis spasial yang dibantu software Arc.View GIs V.3.2. Sasaran kajian terhadap dua komponen faktor
sosial ekonomi tersebut
adalah untuk mengetahui keterkaitan langsung kejadian kebakaran hutan rawa gambut melalui penelitian aktifitas yang dilakukannya khususnya pada setiap musii kemarau. Disamping itu, kajian ini juga untuk mengetahui keragaan kondisi sosial ekonorni masyarakat sekitar hutan dalam pemanfaatan ekosistem hutan rawa gambut. Faktor manusia merupakan faktor penting yang diharapkan akan menjadi penentu keberhasilan dalam mengelola hutan rawa gambut sehingga perlu kajian yang mendalam terhadap beberapa variabel yang paling signtfikan terhadap terjadinya kebakaran hutan.
4. Cara Pengukuran dan Pengumpulan Data 4.1. Data Sekunder
Jenis data yang dikumpulkan dalam penelitian ini adalah data sekunder dan data primer. Data sekunder yang dikumpulkan adalah : 1.
Data indeks vegetasi tahun 1996 melalui proses analisis yang dibantu s o h a r e Arcview, sedangkan data ketebalan gambut, tipe tanah, curah hujan diperoleh di Balai Penelitian Tanah dan Agroklimat di Bogor.
Data jarak sungai,
kandrel, jalan darat, lokasi lahan usaha tani, dan lokasi ijin Hak Pengusahaan Hutan (HPH) yang diperoleh dari analisis spasial. 2. Dokumen di perusahaan Pemegang SKHPWSKHTI PT SBA Wood Industries (satu-satunya perusahaan pemegang konsesi hutan gambut di Propinsi Sumatera Selatan yang masih aktlf) yaitu AMDAL, RKPWRKPHTI, Studi Diagnostik
HPH Bina Desa, RKL, RKT, Peta citra landsat liputan tahun 1996 dan 2001 dan hasil-hasil penelitian yang telah dilakukan pemegang SKHPWSKHTI tersebut. Data AMDAL HPH dan HTI yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah data tanah, hidrologi, satwa liar, dan sebagian data kualitas air. 3. Data hasil penelitian vegetasi hutan dan masyarakat sekitar hutan pada tahun
1996 oleh Suwarso (tesis) meliputi; komposisi jenis, struktur tegakan, keanekaragaman jenis pada berbagai tingkat pertumbuhan, pendapatan dan karakteristik masyarakat sekitar hutan. 4. Dokumen di Kantor Dinas Kehutanan Propinsi Sumater Selatan yang terdiri dari ; peta lokasi titik api, peta lokasi gambut, peta penggunaan lahan gambut, peta
lokasi rawan kebakaran hutan, kebijakan dan peraturan yang dikeluarkan terkait dengan kebakaran hutan. 5. Dokumen di Kantor Uni Eropa (Forest Fire Prevention and Control Project) di Palembang yaitu lokasi hot spot tahun 1997, 1998, 1999, dan 2000. 6. Dokumen di Kantor Dinas Kehutanan Kabupaten OK1 yang terdiri dari; peta lokasi kebakaran, peta perkembangan HPWHTI, Peta Kawasan Hutan dan Perkebunan, kebijakan dan peraturan yang terkait dengan kebakaran hutan. 7. Dokumen di Kantor Pemda Kabupaten OKI yang terdiri dari; kebijakan dan peraturan yang dikeluarkan terkait dengan kebakaran hutan, kelembagaan yang dikembangkan, data tentang kegiatan sonor (menanam padi gogo dengan
penyiapan lahan sistem bakar) dan nglebung (mencari ikan di genangan air dalam kawasan hutan rawa gambut) 8. Dokumen di Kantor Bappeda Kabupaten OKI dan Propinsi Sumatera Selatan
yang terdiri dari; Peta Tata Guna Lahan Kabupaten OKI, Peta Rencana Tata Ruang Wiayah Kabupaten OK1 dan Peta Administrasi Kabupaten OKI. 9. Dokumen di Kantor Statistik Kabupaten OKI yang terdiri dari; Kabupaten OKI
dalam angka tahun 2001, Kecamatan Tulung Selapan dalam angka tahun 2001 dan Kecamatan Air Sugthan dalam angka tahun 2001. 4.2. Data primer
Data yang diperlukan dalam penelitian lapangan adalah untuk mencari variabel sosial ekonomi khususnya luas dan lokasi lahan usaha tani, pendapatan dan pengeluaran rumah tangga masyarakat sekitar hutan melalui wawancara dengan sejurnlah responden. Disamping itu, dilakukan penelitian vegetasi untuk mengetahui keragaan kondisi vegetasi di lokasi penelitian.
4.2.1. Data Vegetasi
Data vegetasi dikumpulkan dengan cara systematic sampling with random
start dengan tekmk analisis vegetasi berupa kombiasi antara metode jalur dengan metode garis berpetak. Metode jalur untuk inventarisasi tingkat pohon dan garis berpetak untuk inventarisasi tingkat perrnudaan dan tumbuhan bawah. Penentuan jalur dan garis berpetak pada contoh pertama diiakukan secara acak pada peta lokasi penelitian dan selanjutnya secara sistematk, jalur dibua: dengan lebar 20 meter, jarak antara jalur 200 m dan panjang jalur minimal 1000 m sampai sepanjang lebar hutan yang dianalisis. Di setiap obyek pengamatan diambil unit contoh sebanyak lima jalur dengan desain sampling seperti disajikan pada Garnbar 24. Variabel yang diamati dalam inventarisasi vegetasi untuk tingkat tiang dan pohon adalah jumlah individu, tinggi pohon bebas cabang dan tinggi total, diameter pohon setinggi dada atau 20 cm diatas banir dan fiekuensi kehadiran setiap jenis, sedangkan untuk tingkat semai dan pancang hanya diidentifikasi jenisnya dan dihitung jumlah individunya. Desain unit sampling analisis vegetasi
hutan untuk metode jalur dan garis berpetak dapat diperiksa pada Gambar 25. Untuk mengetahui nama jenis tumbuhan, maka dilakukan pembuatan herbarium yang diidentifikasi di Herbarium Bogoriense, Pusat Penelitian dan Pengembangan Biologi LIP1 Bogor.
Untuk memudahkan perisalahan permudaan dan pohon, unit contoh vegetasi dibagi lagi menjadi petak-petak sebagai berikut : 1. Petak contoh tingkat pohon, berukuran 20 m x 20 m; 2. Petak contoh tingkat tiang berukuran 10 m x 10 m; 3. Petak contoh tingkat sapling atau pancang berukuran 5 m x 5m;
4. Petak contoh tingkat semai dan tumbuhan bawah berukuran 2 m x 2 m. Adapun kriteria yang digunakan untuk membedakan tingkat pertumbuhan pohon menurut Departemen Kehutanan (1992) adalah : 1. Tingkat pohon : tumbuhan berkayu dengan diameter 20 cm ke ke atas; 2. Tingkat tiang
: pohon muda dengan diameter 10 cm - 19 cm;
3. Tingkat pancang : permudaan tinggi 1,5 m sampai diameter batang < 10 m
4. Tingkat semai
: permudaan mulai kecambah sampai tinggi kurang dari 1,s m
1.000 meter
Gambar 24. Desain sampling analisis vegetasi hutan untuk setiap obyek pengamatan
20 meter
f------------+
.+ -
I
b
arah rintis jalur
b
10 meter Garnbar 25. Desain unit sampling analisis vegetasi metode jalur dan garis berpetak
4.2.2. Data sosial ekonomi masyarakat sekitar hutan
Pengumpulan data sosial ekonomi masyarakat sekitar hutan dilakukan melalui wawancara dengan responden yang dipilih berdasarkan penarikan contoh. Penarikan contoh merupakan cara pengumpulan data apabila hanya sebagian dari elemen populasi yang diamati. Hasil penarikan contoh merupakan data perkiraan (pendugaan).
Berdasarkan prinsip-prinsip tersebut cara penarikan contoh yang
dipilih adalah penarikan contoh berlapis (stratljied random sampling). Prosedur ini dipilih karena peneliti ingin adanya prinsip ketenvakilan responden yang tinggal di dalam dan di luar hutan yang akan dijadikan contoh sehingga data yang dikumpulkan diharapkan memiliki derajat ketelitian yang relatif tinggi. Berdasarkan hasil survai pendahuluan maka dipilih lokasi survei sosial ekonomi masyarakat sekitar hutan di Kabupaten Ogan Komering Ilir (OKI), di dua kecamatan yaitu Tulung Selapan dan Air Sugihan (Tabel 9). Jumlah desa yang dipilih di kecamatan Tulung Selapan adalah tiga desa yaitu Simpang Tiga Jaya, Simpang Tiga Sakti dan Simpang Tiga Makmur. Kecamatan Air Sugihan dipilih tiga desa yaitu Banyu Biru, Nusakarta dan Sido Rahayu dengan jumlah responden masing-masing desa sebanyak 30 responden untuk aspek sosial ekonomi. Selanjutnya dari 30 responden tersebut dipilih lima responden yang merupakan tokoh masyarakat setempat (key person) baik pemimpin formal maupun non formal untuk meneliti aspek pencegahan kebakaran hutan melalui diskusi
secara
mendalam
untuk
menyerap
pengembangan pencegahan kebakaran hutan.
persepsi
mereka
terhadap
Tabel 9.
Sebaran Desa dan Jumlah Responden Contoh di Kabupaten Ogan Komering Ilir Propinsi Sumatera Selatan
No.
Kecamatan
Desa Contoh
A.
Tulung Selapan Simpang Tiga Sakti Simpang Tiga Makmur Simpang Tiga Jaya Jumlah A
B.
Air Sugihan
umlah
Keterangan
30 30 30 90
di dalam kawasan hutan di dalam kawasan hutan Q dalam kawasan hutan
30 30 30
di luar kawasan hutan di luar kawasan hutan di luar kawasan hutan
I
I
I
kanyu Biru Nusa Karta Sido Rahayu
I Jumlah B
1 90
I
180
Jumlah Total Responden
Sumber : Data Lapangan (2002) Karakteristik Desa Simpang Tiga Jaya, Simpang Tiga Sakti dan Simpang Tiga Makmur relatif seragam yaitu sebagain besar penduduknya mata pencaharian utamanya adalah membalok (kayu), menangkap ikan air tawar (nglebung) dan usaha tani sonor. Desa Banyu Biru, Nusakarta dan Sido Rahayu sebagaian besar penduduknya matapencaharian utamanya usaha tani intensif, sonor dan buruh tani. Variabel yang ingin diketahui dalam penelitian ini adalah harga komoditas hasil panen, pendapatan, pengeluaran, pendidikan, luas lahan pertanian dan kebiasaan masyarakat di dalam dan sekitar hutan. 5. Metode Analisis Data 5.1.
Analisis citra digital dan interpretasi citra secara manual Penggunaan data citra satelit dengan berbagai tingkat ketelitian resolusi
spasial, ha1 ini dapat membantu untuk kepentingan penelitian dan studi ilmu geografi yang terkait dengan lokasi dan ruang (spatial). Bahkan untuk kegiatan pemantauan juga dapat dilakukan secara komprehensif dan kontinyu, mulai dari pengamatan global, regional hingga lokal. Sebagai contoh, dengan memanfaatkan data citra satelit beresolusi rendah seluruh liputan vegetasi Pulau Sumatera dapat dipantau setiap hari. Penggunaan citra satelit beresolusi tinggi memungkinkan pemantauan bulanan perubahan-perubahan lahan suatu propinsi. Pada penggunaan
citra satelit beresolusi sangat tinggi maka seluruh elemen lansekap akhirnya dapat diketahui informasi yang bersifat keruangan dan non keruangan yang lebih lengkap (Hanggono, 1999). Proses pengolahan data citra satelit yang diantaranya meliputi ; koreksi geometrik, koreksi radiometrik, penajaman citra, filtering, klasifikasi dan transformasi data citra (raster) ke dalam format vektor. Proses selanjutnya adalah overlay dari data peta digital dengan hasil interpretasi secara digital maupun manual yang dibantu software ArcView
GIs 3.2. sehingga diperoleh peta
klasifikasi tutupan lahan di areal penelitian yaitu kelompok hutan S. Sugihan dan S. Lumpur liputan tanggal 12 Nopember 1996 dan 06 Juni 200 1 pada band 542. Data citra satelit pada umumnya berupa data digital, oleh karena itu pemrosesan data inderaja umumnya dilaksanakan dengan cara dan prosedur pengolahan data secara digital. Kartasasrnita (2000) menjelaskan langkah-langkah yang umum dilaksanakan dalam analisis citra digital adalah : a.
Data input (pemasukan data) : umumnya berupa data analog (foto citra) yang dikonversi ke bentuk digital (dengan mempergunakan scanner) serta data dalam bentuk digital.
b. Preprosessing (pra pemrosesan) : merekontruksi, merestorasi, mengkoreksi radiometrik, mengkoreksi geometrik dan melaksanakan mosaik. c. Prosessing (Pemrosesan) :
- Transformasi data citra secara geometris, spasial, histogram, jumlah data (kompresi)
- Klasifikasi
yaitu
pengelompokan
unsur-unsur
sejenis
dengan
mempergunakan teknik-teknik learning, pengkelasan, segmentasi dan pencocokan (matching). 5.2. Analisis vegetasi Data primer hasil pengukuran dan pengumpulan data vegetasi dianalisis untuk mengetahui komposisi jenis, struktur tegakan, dan penyebaran individu suatu jenis. Untuk dapat menentukan ketiga aspek tersebut maka data vegetasi yang telah diinventarisasi dihitung dengan berbagai rumus sebagai berikut :
1. Indeks Nilai Penting (INP) menurut Cox (1975) a. Untuk tingkat pohon dan tiang :
Jumlah individu suatu jenis Kerapatan (K)
=
Luas petak penelitian
Kerapatan suatu jenis Kerapatan (KR) Relatif
x 100%
=
Kerapatan seluruh jenis
Jurnlah sub-petak ditemukan suatu jenis Frekuensi (F)
=
Jumlah seluruh sub-petak penelitian
Frekuensi suatu jenis Frekuensi (FX) Relatif
x 100
=
Frekuensi seluruh jenis Luas bidang dasar suatu jenis
Dominansi @)
=
Luas unit contoh Dominasi suatu jenis Dorninansi (DR) Relatif
x 100%
=
Dominasi seluruh jenis
b. Untuk tingkat semai dan pancang termasuk semak belukar dan pakis. :
INP
=
KR+FR
2. Indeks keanekaragamanjenis dari Shannon - Wiener (1949) dengan persarnaan : H
=
-CPiLnPi
Keterangan:
H = Indeks keanekaragamanjenis Shannon-Wiener N = Jumlah seluruh individu dalam pet& penelitian ni = Jumlah individu jenis ke-i Pi = Proporsi individu-individu dari jenis ke-i terhadap jumlah individu seluruh jenis. Nilai H
=
0 - 1 (nilai 0 : hanya satu jenis dan mendekati satu berarti banyak jenis)
3. Koefisien kesamaan komunitas dari Sorensen
(Muller - Dombois and Ellenberg, 1974)
Keteranm : IS
=
Koefisien kesamaan komunitas
w
=
a
=
Jumlah jenis yang terdapat di komunitas a
b
=
Jumlah jenis yang terdapat di komunitas b.
Jumlah jenis-jenis yang sama yang terdapat di komunitas a dan b
Nilai IS berkisar antara 0 -100 %, bila nilai IS mendekati 100 % berarti keadaan
komunitas tegakan yang dibandingkan semakin sama.
5.3. Analisis statistik 5.3.1.
Analisis keragaman (Analysis of variance) faktor sosial ekonomi masyarakat di dalam dan di luar kawasan hutan Analisis terhadap faktor sosial ekonomi dipisahkan menjadi dua bagian
yaitu responden yang mewakili masyarakat di dalam kawasan hutan dan di luar kawasan hutan.. Masyarakat yang tinggal di dalam kawasan hutan adalah masyarakat Desa Simpang Tiga Sakti, Simpang Tiga Jaya dan Simpang Tiga
Makrnur, sedangkan responden yang mewakili masyarakat di luar kawasan hutan adalah berasal dari Desa Banyu Biru, Nusa Karta dan Sido Rahayu. Karakteristik dari masyarakat yang tinggal di dalam dan di luar kawasan hutan dikaji dengan menggunakan analisis keragaman (Walpole, 1982) yang dibantu dengan menggunakan Program Softwae Minitab for Window Release 13.3. Dengan demikian maka dapat diketahui nilai variabel sosial ekonomi
masyarakat yang berbeda nyata diantara kedua karakteristik masyarakat tersebut. 5.3.2. Analisis regresi
Karena data yang diperoleh dari faktor biofisik maupun sosial ekonomi terdiri dari banyak variabel maka untuk mengkaji keterkaitan variabel-variabel tersebut dengan kebakaran hutan, dilakukan analisis regresi (Sudjana, 1996). Secara umum pada sebuah model regresi terdapat variabel bebas yang dinyatakan dengan XI, X2,. . . . . . . . . . . .,Xk, dan variabel tidak bebas yang dinyatakan dengan Y. Secara spesifik untuk mengetahui keterkaitan kebakaran hutan dengan variabel-variabel faktor sosial ekonomi maka analisis regresi bertujuan untuk : a. Mengetahui model hubungan terjadinya kebakaran hutan yang dipresentasikan dalam model persamaan regresi logit berganda dengan variabel prediktor faktor-faktor sosial ekonomi; harga komoditas hasil panen, pendidikan, luas areal pertanian, pengeluaran, pendapatan dan dummy kegiatan masyarakat.
b. Menentukan variabel-variabel faktor sosial ekonomi yang sangat berpengaruh terhadap terjadinya kebakaran hutan. c. Menentukan model regresi terpilih yang dapat diterapkan untuk menduga
kebakaran hutan berdasarkan hubungannya dengan kondisi sosial ekonomi masyarakat sekitar hutan. Tahapan analisis regresi faktor-faktor sosial ekonomi yang mempengaruhi kebakaran hutan dilakukan dua tahap dengan menggunakan dua model matematik yang berbeda yaitu model regresi berganda untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan dan model logit untuk memprediksi peluang tejadinya kebakaran hutan yang dibantu program software Shazam versi 7.0. Tahap I
: Menyusun model regresi
faktor-faktor sosial ekonorni yang
mempengaruhi pendapatan masyarakat sekitar hutan
Pada tahap I ini variabel pendapatan sebagai variabel respon yang dipengaruhi lima variabel prediktor kemudian hasilnya akan dijadikan sebagai variabel prediktor pada tahap I1 model regresi yang menentukan kebakaran hutan. Model matematis faktor-faktor yang menentukan pendapatan adalah :
Keterangan :
Y
=
Pendapatan bersih rumah tangga (Rp)
i
=
Jumlah pengamatan (180 responden)
bo, bl, b2,b4, b5
=
koefisien dugaan bagi variabel prediktor
XI
=
Jumlah anggota keluarga (orang)
X2
=
Jumlah anggota yang bekerja (orang)
x 3
=
Hasil usaha tani (Rp)
x4
=
Hasil panen (Rp)
xs
=
Biaya produksi pertanian (Rp)
E
=
Galat penelitian
Tahap I1 : Menyusun model regresi faktor-faktor sosial ekonomi yang mempengaruhi kebakaran hutan rawa gambut Tahapan analisis berikut ini untuk mengetahui keterkaitan kebakaran hutan dengan variabel-variabel prediktor sosial ekonomi adalah : a.
Menyusun model regresi logit dengan melibatkan variabel respon berupa berbagai variabel prediktor termasuk variable dummy dengan formula sebagai berikut (Maddala, 1989):
Keterangan : Y
=
Nilai peluang kebakaran atau Odd-ratio yaitu Pll-P (memungkinkan bahwa nilai prediksi sisi sebelah kanan persamaan di atas negatif, yang berarti nilai Y berkisar antara 0 dan 1)
=
1
Jumlah pengamatan (1 80 responden)
bo, bl,...,b = Koefisien dugaan bagi variabel prediktor
XI
=
Harga komoditas hasil panen (Rp)
x?
=
Pendidikan (Tahun)
X3
=
Luas areal pertanian (Ha)
X4
=
Pengeluaran (Rp)
Xs
=
Pendapatan rumah tangga (Rp) yang diperoleh pada tahap I
x6
=
Dummy kegiatan masyarakat (0 = aktivitas masyarakat di dalam hutan
1 = aktivitas masyarakat di luar hutan) E
=
Galat penelitian
b. Menentukan variabel-variabel prediktor yang berpengaruh nyata (faktor penentu) terhadap kejadian kebakaran hutan dilakukan dengan mengkaji nilailkoefisien dugaan, T-ratio dan besaran agregat elastisitasnya. c. Menyusun model regresi terbaik untuk menduga kejadian kebakaran hutan rawa gambut berdasarkan variabel-variabel prediktor penentu. 5.4. Analisis dan tahapan penyusunan model prediksi
Analisis dan penyusunan data atribut dilakukan dalam informasi geografi yang dibantu dengan software ArcView GIs V.3.2. sehingga tersusun format data dalam sistem informasi geografi
(link spasial dengan tabular). Pernrosesan
seluruh data masukan dilaksanakan dengan cara dan prosedur pengolahan d a t ~ secara digital yang keluaramya berupa peta prediksi kebakaran hutan rawa gambut. Tahapan analisis dan penyusunan model spasial secara ringkas sebagai berikut : a. Persiapan Tahap persiapan adalah merupakan tahap awal yang hams dilalui agar operasi spasial (keruangan) dapat dijalankan. Tahap persiapan
meliputi :
perolehan data spasial, kodifikasi data, penyamaan sistem proyeksi peta, konversi format data sesuai dengan perangkat lunak yang dipakai dalam menjalankan prosedur sistem informasi geografi (SIG).
Data spasial yang digunakan dalam membangun model spasial dibedakan atas variabel X sebagai variabel prediktor yaitu variabel yang diduga berpengaruh terhadap
kebakaran dan variabel Y yang merupakan variabel
respon yaitu kejadian kebakaran yang
dibuat dari hasil interpretasi citra
Landsat 7 ETM tahun 2000 yang dipadukan dengan titik api (hot spot) hasil olahan dari citra NOAA AVHRR seri waktu (1997, 1998, 1999, 2000). Sistem proyeksi yang dipilih untuk data spasial adalah proyeksi UTM zone 48 dengan parameter sesuai WGS 84. Variabel X berupa layer tematik sebanyak 12 peta yaitu (1) peta indeks vegetasi (NDVI) tahun 1996, (2) peta ketebalan gambut, (3) peta tipe tanah, (4) peta curah hujan dan (5) peta jarak sungai sebagai variabel biofisik, sedangkan variabel sosial ekonomi terdiri dari tujuh peta yaitu (6) peta kanayrel, (7) peta lokasi konsesi HPH, (8) peta jalan, (9) peta lokasi lahan usaha tani, (10) peta luas lahan usaha tani, (11) pendapatan dan (12) peta pengeluaran rumah tangga. Batasan atau pengertian masing-masing variabel tersebut adalah : 1. Indeks vegetasi (NDVI) hutan : nilai yang menunjukan tingkat kehijauan atau penutupan vegetasi di permukaan bumi yang berbanding lurus dengan biomasa daun per satuan luas (Kristijono, 1999). Variabel tersebut menggambarkan jumlah bahan bakar potensial di permukaan tanah. 2.
Ketebalan gambut : total tebal lapisan gambut yang diukur secara vertikal dari permukaan tanah gambut sampai tanah mineral di bawah gambut (Sabiham,2000 &lam Istomo, 2002), dalam satuan meter. Variabel tersebut menggambarkan jumlah bahan bakar potensial di bawah permukaan tanah.
3.
Tipe tanah yang dimaksud dalam penelitian ini meliputi tanah mineral (bukan gambut) dan tanah gambut yang mengandung lebih dari 65 % bahan organik dengan ketebalan lebih dari 50 cm (Hardjowigen0~1989) yang dalam penelitian ini menggambarkan tipe tanah yang tidak mudah terbakar yaitu tanah mineral dan yang mudah terbakar yaitu tanah gambut.
4.
Curah hujan menunjukan jumlah presipitasi air yang merupakan produk dari awan yang turun berbentuk air hujan atau salju yang dinyatakan dalam satuan rnili meter per satuan waktu (bulanltahun) (Linsley, et al. 1982).
Variabel tersebut menggambarkan kondisi iMim di lokasi penelitian yang mempengaruhi kebakaran hutan rawa gambut. 5.
Jarak sungai menunjukan jarak antara titik-titik sample (193 titik sample) dengan letak sungai-sungai yang ada di dalam lokasi penelitian yaitu S. Sugihan, S. Lumpur, S. Lebong Hitam, S. Riding dan S. Pidada, dalam satuan meter. Variabel tersebut penting dalam model karena sungai berfkngsi sebagai sarana transportasi masyarakat dan juga mempengaruhi kadar air bahan bakar potensial.
6. Jarak kanal/rel menunjukan jarak antara titik-titik sample (193 titik
sample) dengan letak kanaVrel yang dibuat perusahaan pemegang konsesi m H , dalam satuan meter. Variabel tersebut sebagai gambaran adanya aktivitas perusahaan pemegang konsesi HPH yang mempengaruhi kebakaran hutan rawa gambut. 7.
Jarak lokasi konsesi HPH menunjukan jarak antara titik-titik sample (193 titik sample) dengan letak konsesi HPH sebelum tahun 1997 di lokasi penelitian yang terdiri dari : PT Sinar Belanti Jaya, PT Sribunian Trading Company, PT Daya Penca, PT Family Jaya dan PT SBA Wood Industries, dalam satuan meter. Variabel tersebut penting dalam penyusunan model prediksi karena keberadaan HPH diduga mempengaruhi terjadinya kebakaran hutan rawa gambut.
8. Jarak jalan menunjukan jarak antara titik-titik sample (193 titik sample)
dengan jalan darat sebagai sarana umum di Kecamatan Tulung Selapan Kabupaten Ogan Komering Ilir (OKI) Propinsi Sumatera Selatan, dalam satuan meter. Variabel tersebut merupakan sarana transportasi yang membuka akses dari pemukiman penduduk ke lokasi kawasan hutan yang diduga mempengaruhi terjadinya kebakaran hutan. 9. Jarak lokasi lahan usaha tani menunjukan jarak antara titik-titik sample (193 titik sample) dengan letak lahan usaha tani yang diusahakan masyarakat sekitar hutan di desa contoh yaitu Desa Simpang Tiga Sakti, Simpang Tiga Jaya, Simpang Tiga Makmur, Banyubiru, Nusakarta dan Sidorahayu,
dalam
satuan
meter.
Variabel
tersebut
menunjukan
keberadaan lahan usaha tani masyarakat sekitar hutan yang mempengaruhi terjadinya kebakaran hutan. 10. Luas lahan usaha tani : areal yang diusahakan oleh masyarakat sekitar
hutan untuk kegiatan pertanian intensif (tanam padi dan palawija), dalam satuan hektar
yang
menggambarkan
besarnya
aktivitas
pertanian
masyarakat sekitar hutan yang diduga mempengaruhi terjadinya kebakaran hutan. 11. Pendapatan rumah tangga : jumlah uang yang diperoleh pada unit rumah
tangga masyarakat sekitar hutan yang bersumber dari hasil bertani dan non usaha tani, dalam satuan rupiah per tahun. Pendapatan masyarakat dipandang penting dimasukan dalam model karena bagi masyarakat sekitar hutan untuk meningkatkan pendapatan dilakukan pengembangan pertanian dalam rangka
produksi hasil panen. Hal ini sesuai dengan pendekatan
yang digunakan oleh Sastrosoemardjo et al. (1995). Variabel ini menggambarkan tingkat kesejahteraan masyarakat sekitar hutan yang dapat mempengaruhi kebakaran hutan. 12. Pengeluaran rumah tangga : jumlah biaya yang dikeluarkan pada unit
rumah tangga masyarakat sekitar hutan untuk kebutuhan dasar dan keperluan sekunder lainnya, dalam satuan rupiah per tahun. Pengeluaran dapat dimasukan dalam model sebagaimana yang dinyatakan oleh Daimon (2001) bahwa rumah tangga dengan pendapatan rendah justeru berupaya
keras meningkatkan pengeluarannya pada saat harga meningkat dalam rangka memenuhi kebutuhan dasarnya. Variabel tersebut menunjukan tingkat kebutuhan masyarakat sekitar hutan yang dapat mempengaruhi terjadinya kebakaran hutan. b. Pembuatan peta tematik dari data lapangan Data yang dikumpulkan dari survai lapangan terutama data sosial ekonomi menjadi bagian dari model yang akan disusun sebagai variabel prediktor dari faktor manusia. Data hasil lapangan berupa tabel atau data deskriptif, agar prosedur SIG dapat dijalankan maka data lapangan tersebut hams dilengkapi koordinat dari lokasi dimana data diambil. Selanjutnya pasangan koordinat (x,y) tersebut digambarkan menjadi data spasial atau peta.
Pada sofh~areArcView GIs V. 3.2. prosedur ini dijalankan melalui fasilitas "Add Even meme" setelah terlebih dahulu koodinat dan data lapangan disusun pada tabel dalam formatfile htubase (dbJ). c. Pembuatan titik lokasi pengambilan data dari peta Sebagai masukan bagi model spasial diperlukan data dari semua peta tematik Titik lokasi pengambilan data dari peta tematik dibuat secara sistematis berupa grid dengan ukuran 5 km x 5 km dan diambil titik tengah dari grid sebagai titik pengambilan sample. Pada software ArcView G I s V.3.2. prosedur ini dijalankan melalui fasilitas "Make Grid' yang terdapat pada extension
Ave Tool. d. Overlay peta tematik Peta tematik yang berasal dari peta yang telah tersedia (data sekunder) maupun data lapangan (data primer) yang telah disiapkan pada kegiatan sebelumnya kemudian ditumpang susunkan (overlay) agar dapat diambil datanya di lokasi-lokasi atau titik-titik sample yang telah ditetapkan sebelumnya dengan jarak masing-masing titik 5 km. Pada software ArcView G I s V.3.2. prosedur ini dijalankan melalui fasilitas "Summarizes zone" yang merupakan fasilitas yang disediakan pada extension ArcView Spatial Analyst. e. Pembuatan persamaan statistik dari data spasial Data spasial yang diambil dari peta tematik pada titik-titik sample untuk variable X maupun variable Y kemudian ditabulasikan kedalam satu tabel dan disusun berurutan berdasar nomor atau titik sample. Data yang sudah ditabulasikan tersebut selanjutnya dimasukkan kedalam software program statistik SPSS untuk dicari persamaan statistiknya. Mengingat data dari variabel Y (variabel respon) merupakan data kejadian kebakaran yang berupa data binary (ada dan tidak) maka analisis yang dipilih adalah regresi logistik binary
(binary logistic regression).
Pada
software program statistik SPSS 9 prosedur yang dijalankan melalui fasilitas analyze regression
-
binary logistic dengan memasukan variabel kebakaran
sebagai variabel dependent dan variabel biofisik dan sosial ekonomi sebanyak 12 variabel sebagai variabel independent sehingga diperoleh output logistic
regression.
Model umum persamaan statistik spasial prediksi kebakaran hutan rawa gambut adalah sebagai berikut : Log Yi
=
Po + P1 log Xli
+
p2
I0g X2i +
€i
Keterangan : Y
=
Nilai peluang kebakaran hutan atau Odd-ratio yaitu Pll-P (memungkinkan bahwa nilai prediksi sisi sebelah kanan persamaan di atas negatif, yang berarti nilai Y berkisar antara 0 dan 1)
i
=
Jumlah pengamatan
X1
=
Faktor biofisik
X2
=
Faktor sosial ekonomi
Po
=
Konstanta
=
Koefisien regresi dari faktor biofisik
=
Koefisien regresi dari faktor sosial ekonomi
P2
Model persamaan statistik spasial prediksi kebakaran hutan rawa gambut secara lengkap adalah sebagai berikut : Log Yi
= bo
+ bl log Xli + b2 log X2i + b3 log X3i + b4 log &i + b5 log X5i
+ b6 log Zi + b7 log X7i + bg 108 Xgi + b9 log Xgi + b10log Xloi + bll log Xlli + blzlog X12i + €i Keteranaan :
Y
=
Nilai peluang kebakaran hutan atau Odd-ratio yaitu PI1-P (memungkinkan bahwa nilai prediksi sisi sebelah kanan persamaan di atas negatif, yang berarti nilai Y berkisar antara 0 dan 1)
1
=
Jumlah pengamatan (193 titik sample)
bo, bl..,,b
=
Koefisien dugaan bagi variabel prediktor
XI
=
Indeks vegetasi hutan (NDVI tahun 1996)
X2
=
Ketebalan gambut (meter)
X3
=
Tipe tanah (mineral, gambut)
x4
=
Curah hujan ( d t a h u n )
Xs
=
Jarak sungai (meter)
=
Jarak kanaVrel (meter)
=
Jarak lokasi HPH (meter)
=
Jarak jalan (meter)
=
Jarak lokasi lahan usaha tani (meter)
=
Luas lahan usaha tani (hektar)
=
Pendapatan rumah tangga masyarakat sekitar hutan (Rp)
=
Pengeluaran rumah tangga masyarakat sekitar hutan (Rp)
=
Galat penelitian
f Implementasi persamaan statistik menjadi model spasial Persamaan statistik atau model regresi logistik yang diperoleh dari proses sebelumnya selanjutnya diimplementasikan menjadi model spasial. Pada dasarnya proses ini adalah menjadikan persamaan statistik menjadi peta atau data spasial dengan cara mengimplementasikan persamaan tersebut menjadi peta. Prosedur ini dijalankan menggunakan fasilitas map calculator dari
program sofhyare ArcView dan extension - spasial analyst Versi 2 . 0 ~sehingga hasil anahsis dapat divisualisasikan dalarn bentuk peta prediksi kebakaran hutan rawa gambut yang menampilkan lokasi-lokasi yang mempunyai nilai peluang kebakaran dari tingkat rendah hingga tinggi. g. Validasi model Uji validasi model spasial dilakukan dengan cara membandingkan model yang telah diperoleh dengan kejadian kebakaran yang dalam ha1 ini dipresentasikan oleh peta areal kebakaran. Langkah awal dilakukan dengan mengambil data melalui titik-titik sample yang diambil secara acak (random). Penentuan lokasi acak diperoleh dari tabel angka acak yang disediakan pada
software excels yang kemudian diimplementasikan kedalam pasangan koordinat X dan Y dengan rentang lokasi penelitian sebaran lokasi acak untuk wilayah penelitian. Pengujian dilakukan secara statistik dengan melakukan uji beda nyata terhadap dua data yang diuji yaitu data model prediksi kebakaran hutan rawa gambut dan data peta areal kebakaran yang telah diambil secara acak melalui
"summarize zone" titik random dengan kedua peta tersebut. Apabila hasil uji
statistik menyatakan bahwa kedua data tersebut tidak berbeda nyata maka menunjukan bahwa model prediksi kebakaran hutan rawa gambut cukup valid. Setelah model dianggap cukup baik dan valid, maka model tersebut dapat dipakai sebagai masukan dalam menyusun pencegahan kebakaran hutan rawa gambut melalui modifikasi nilai variabel yang terpilih (paling menentukan) dalam model di berbagai lokasi khususnya ekosistem hutan rawa gambut.
