The land cover change modeling based Artificial Neural Network (ANN) of mangroves in Teluk Bintuni Regency - Ramdhan, Awalludin; Lense, Obed N; Purnawati, Renny (AGRICOLA, 2025)
Kajian ini membahas perubahan tutupan lahan hutan mangrove di Kabupaten Teluk Bintuni dengan menggunakan pemodelan Artificial Neural Network (ANN). Teluk Bintuni memiliki salah satu ekosistem mangrove terbesar di dunia, dengan luas lebih dari 220.000 hektar, sehingga sangat penting untuk penyimpanan karbon dan mitigasi perubahan iklim. Kajianini menggunakan data geospasial dari Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan Indonesia, yang dikombinasikan dengan faktor pendorong seperti jarak dari jalan, pemukiman, sungai, dan topografi. Model ANN mencapai akurasi yang tinggi dengan indeks kappa sebesar 0,94 dan akurasi keseluruhan sebesar 95,85%. Model ini memprediksi perubahan pada tutupan mangrove antara tahun 2022 dan 2030. Luas hutan mangrove primer diproyeksikan berkurang 10,29 %, sementara hutan mangrove sekunder meningkat sebesar 5,36 %. Analisis ini mengungkapkan dampak yang mengkhawatirkan terhadap cadangan karbon. Total cadangan karbon diperkirakan akan menurun 6,51 % atau sebesar 2.206.344,54 Mg C dari tahu 2022 ke tahun 2030. Temuan-temuan ini menyoroti perlunya strategi konservasi yang tepat sasaran di ekosistem mangrove Teluk Bintuni. Perubahan yang diproyeksikan tidak hanya mempengaruhi penyimpanan karbon tetapi juga berdampak pada keanekaragaman hayati, kualitas habitat, dan jasa ekosistem, yang menekankan pentingnya praktik pengelolaan yang efektif untuk mempertahankan hutan mangrove yang penting secara global ini.