Pengembangan Model Kerentanan Perubahan Hutan Mangrove Berbasis Regresi Logistik di Kabupaten Asahan, Sumatera Utara

Abstract

Penelitian ini mengkaji pengembangan model spasial kerentanan mangrove berbasis data geo-sosio-biofisik dengan pendekatan regresi logistik. Lokasi kajian dilakukan di Pantai Timur Kabupaten Asahan, Provinsi Sumatera Utara yang mengalami tekanan berat akibat alih fungsi lahan. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model spasial kerentanan deforestasi mangrove berbasis regresi logistik, sekaligus menemukan peubah-peubah penting yang menjadi faktor pendorongnya. Model dibangun dengan mengintegrasikan delapan peubah geo-sosio-biofisik yang mencakup faktor aksesibilitas, biofisik, dan sosial-ekonomi. Model pada kajian ini menunjukkan kinerja yang sangat baik, dengan nilai Area Under the Curve (AUC) pada kurva Receiver Operating Characteristic (ROC) sebesar 0,9272. Analisis model mengidentifikasi bahwa faktor-faktor biofisik terutama kedekatan dengan garis pantai, kedekatan dengan sungai, dan elevasi yang rendah merupakan pendorong kerentanan yang paling berpengaruh, diikuti oleh faktor aksesibilitas seperti jarak yang jauh dari pusat kota. Penelitian ini menyimpulkan bahwa model spasial kerentanan deforestasi mangrove sangat dipengaruhi oleh interaksi antara faktor sosial-ekonomi dan kondisi biofisik areal kajian.

This study examines the development of a spatial vulnerability model of mangroves based on socio-geo-biophysical data using a logistic regression approach. The study was conducted in the mangrove ecosystem on the East Coast of Asahan Regency, North Sumatra Province, which is experiencing severe pressure due to land conversion. The study’s objective is to develop a spatial vulnerability model of mangrove deforestation based on logistic regression and identify essential variables that are the driving factors. The model was built by integrating eight geo-socio-biophysical variables, encompassing accessibility, biophysical, and socio-economic factors. The model in this study showed excellent performance, with an Area Under the Curve (AUC) value of the Receiver Operating Characteristic (ROC) curve of 0.9272. The model analysis identified that biophysical factors primarily proximity to the coastline, proximity to rivers, and low elevation were the most influential drivers of vulnerability, followed by accessibility factors such as a significant distance from the city center. This study concluded that socio-economic factors and biophysical conditions greatly influence the spatial model of mangrove deforestation vulnerability.