MODEL SPASIAL PERUBAHAN PENGGUNAAN LAHAN DI TAMAN NASIONAL GUNUNG MERBABU DAN DAERAH PENYANGGANYA - Alkaf, Muhamad; Munibah, Khursatul; Rusdiana, Omo (MAJALAH ILMIAH GLOBE, 2014)
ABSTRAKTaman Nasional Gunung Merbabu adalah salah satu kawasan konservasi yang mencapai kondisi ecological-overstress disebabkan oleh tekanan penduduk. Penutupan lahan hutan hanya tersisa 30% dari keseluruhan kawasan Taman Nasional dengan laju deforestasi mencapai 3% per tahun. Perubahan penggunaan lahan yang terjadi mengindikasikan adanya perubahan ekosistem yang dapat mengancam fungsi kawasan terutama fungsi ekologi. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi penutupan lahan di masa yang akan datang dengan mengetahui pola perubahan tutupan lahan di masa lalu hingga saat ini. Metode Cellular Automata Markov (CA Markov) digunakan untuk membuat model spasial perubahan penggunaan lahan. Hasil dari penelitian ini adalah prediksi penggunaan lahan pada tahun 2025 dan rumusan skenario untuk mengatasi perubahan tersebut. Deforestasi diprediksi akan terus terjadi di masa yang akan datang, usaha yang penting untuk dilakukan adalah mengurangi laju deforestasi.Kata Kunci: Gunung Merbabu, perubahan penggunaan lahan, prediksiABSTRACTMerbabu Mountain National Park is one among conservation areas with ecological-overstress condition caused by population pressure. Forest cover in that area is only remains 30% and deforestation rate reaches 3% per year. The occurrence of landuse changes indicates the changes on ecosystem that threaten the ecological function of the area. This study modeled to predict the future landuse by determines the pattern of landuse change in the past to the present. This research uses CA Markov (Cellular Automata Markov) method to derive spatial landuse changes model. The results of this study were landuse prediction in 2025 and scenarios to cope with the changes. The deforestation was predicted to continue in the future, so that the necessary attempt is needed to reduce the rate of deforestation.Keywords: Merbabu Mountain, landuse change, prediction