DETEKSI DEGRADASI HUTAN DAN PREDIKSI RISIKO DEFORESTASI SAWIT DI SUMATERA BERBASIS MACHINE LEARNING

Abstract

Implementasi EUDR (European Union Deforestation Regulation) pada tahun 2026 menuntut transparansi penuh dan bukti keterlacakan (traceability) bagi komoditas kelapa sawit Indonesia. Sumatra, sebagai sentra produksi utama, menghadapi tantangan dalam memitigasi risiko deforestasi pada rantai pasoknya. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pemantauan cerdas berbasis Big Data Analytics yang mengintegrasikan deteksi degradasi hutan secara real-time dan forecasting risiko deforestasi di masa depan. Metodologi penelitian menggunakan pendekatan Hybrid Analytics dengan memanfaatkan data satelit multitemporal (Sentinel-1 dan Sentinel-2) dari tahun 2020 hingga 2026. Analisis degradasi dilakukan melalui pemetaan indeks vegetasi (NDVI) untuk mengidentifikasi gejala awal kerusakan hutan sebelum terjadi penggundulan total. Selanjutnya, data degradasi tersebut dikombinasikan dengan variabel spasial—seperti kedekatan dengan akses jalan dan pabrik pengolahan—untuk membangun model forecasting menggunakan algoritma Machine Learning (Random Forest dan LSTM). Hasil penelitian ini diproyeksikan berupa peta probabilitas kerentanan lahan yang berfungsi sebagai Early Warning System (EWS). Sistem ini memungkinkan para pelaku industri sawit di Sumatera untuk secara proaktif mengidentifikasi zona berisiko tinggi (high-risk zones) dan melakukan intervensi sebelum pelanggaran regulasi terjadi. Kesimpulannya, integrasi analisis degradasi dan forecasting ini tidak hanya menjamin kepatuhan terhadap standar global EUDR, tetapi juga memperkuat tata kelola perkebunan sawit yang berkelanjutan di Indonesia.