PREDIKSI CADANGAN KARBON BERDASARKAN TUTUPAN LAHAN DI KABUPATEN GOWA, TAHUN 2035

Perubahan tutupan lahan merupakan salah satu faktor yang memengaruhi kemampuan suatu wilayah dalam menyimpan karbon sehingga berdampak terhadap keseimbangan emisi gas rumah kaca. Penelitian ini bertujuan menganalisis perubahan tutupan lahan Kabupaten Gowa tahun 2015, 2020, dan 2025, memproyeksikan kondisi tutupan lahan tahun 2035, serta mengestimasi cadangan karbon berdasarkan hasil proyeksi tersebut. Klasifikasi tutupan lahan dilakukan menggunakan citra landsat 8 dengan algoritma random forest, kemudian divalidasi melalui confusion matrix dan kappa accuracy. Proyeksi tutupan lahan tahun 2035 dilakukan menggunakan model Cellular Automata–Artificial Neural Network (CA-ANN) pada plugin MOLUSCE dengan mempertimbangkan faktor pendorong berupa kemiringan lereng, elevasi, jarak dari jalan, jarak dari sungai, dan jarak dari permukiman. Estimasi cadangan karbon dilakukan menggunakan model Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs (InVEST) berdasarkan nilai karbon setiap kelas tutupan lahan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa klasifikasi tutupan lahan menghasilkan tujuh kelas dengan nilai kappa accuracy sebesar 85,89%, yang termasuk kategori akurasi sangat baik. Selama periode 2015–2025 terjadi penurunan luas hutan sebesar 3.310,06 ha (3,81%), sedangkan pertanian lahan kering meningkat 1.676,81 ha (3,24%) dan lahan kosong meningkat 2.620,40 ha (104,93%), yang mengindikasikan terjadinya konversi lahan secara bertahap. Perubahan tersebut diproyeksikan terus berlanjut hingga tahun 2035 dan berpengaruh terhadap distribusi cadangan karbon, di mana berkurangnya luas tutupan hutan menyebabkan menurunnya potensi penyimpanan karbon serta meningkatkan emisi akibat perubahan penggunaan lahan. Hasil penelitian ini dapat menjadi dasar dalam penyusunan kebijakan pengelolaan ruang dan konservasi untuk mempertahankan fungsi hutan sebagai penyerap karbon di Kabupaten Gowa.