O slideshow foi denunciado.
Seu SlideShare está sendo baixado. ×

Pemodelan Persepsi Masyarakat Terhadap Multiusaha Kehutanan Berbasis Risiko Tanah longsor

Anúncio
Anúncio
Anúncio
Anúncio
Anúncio
Anúncio
Anúncio
Anúncio
Anúncio
Anúncio
Anúncio
Anúncio
1 Pendahuluan
Indonesia adalah negara rawan bencana
alam karena posisinya berada di antara tiga
lempeng besar dunia, yaitu...
2
diambil lokasi kawasan hutan yang ada di
Kabupaten Sukabumi.
Perum Perhutani mengelola 57 Kesatuan
Pemangkuan Hutan (KPH...
3
verifikatif. Penelitian deskriptif adalah
penelitian yang bertujuan untuk
memperoleh deskripsi tentang ciri-ciri
variabe...
Anúncio
Anúncio
Carregando em…3
×

Confira estes a seguir

1 de 10 Anúncio

Pemodelan Persepsi Masyarakat Terhadap Multiusaha Kehutanan Berbasis Risiko Tanah longsor

Baixar para ler offline

Bencana alam yang terjadi di Provinsi Jawa Barat adalah tanah longsor, gempa bumi, banjir, kekeringan, burung puyuh, gelombang pasang, kebakaran, bencana lainnya, letusan gunung berapi, dan tsunami. Total bencana di Jawa Barat dari tahun 2012 hingga 2021 di 27 kabupaten/kota adalah 11.118 kejadian.
Dari jumlah tersebut, 51% (5.662 kejadian) merupakan bencana alam tanah longsor, dan paling banyak 890 kali terjadi di Kabupaten Sukabumi. Metode dilakukan dengan menyebarkan kuesioner ke desa pangkuan hutan Perum Perhutani, Kesatuan Pengelolaan Hutan Sukabumi. Dalam data Evaluasi Potensi SDH 2020 (Perum Perhutani 2021), desa pemilik hutan di KPH Sukabumi terdiri dari 30 kecamatan dan 109 desa, sehingga penyebaran kuesioner ke seluruh desa masing-masing 1 kuesioner. Secara umum persepsi masyarakat di desa pemilik hutan KPH Sukabumi terhadap variabel penelitian (hutan sebagai penahan dan pengendalian bencana alam tanah longsor, harapan masyarakat, peran pemerintah daerah, dan multi usaha kehutanan) telah terpenuhi. persyaratan kriteria untuk model struktural (R2), cross validated redundancy(Q2), ukuran efek (f) dan koefisien jalur serta model pengujian validitas konvergen berupa nilai loading factor dan AVE (Average variance extract). Untuk menambah informasi yang lebih akurat mengenai penelitian ini, diharapkan dapat dilakukan wawancara dengan tokoh masyarakat, pakar bencana alam dan pejabat yang berkompeten di bidang kebencanaan, misalnya dari Badan Nasional Penanggulangan Bencana dan Badan Nasional Penanggulangan Bencana Daerah (BNPB).

Bencana alam yang terjadi di Provinsi Jawa Barat adalah tanah longsor, gempa bumi, banjir, kekeringan, burung puyuh, gelombang pasang, kebakaran, bencana lainnya, letusan gunung berapi, dan tsunami. Total bencana di Jawa Barat dari tahun 2012 hingga 2021 di 27 kabupaten/kota adalah 11.118 kejadian.
Dari jumlah tersebut, 51% (5.662 kejadian) merupakan bencana alam tanah longsor, dan paling banyak 890 kali terjadi di Kabupaten Sukabumi. Metode dilakukan dengan menyebarkan kuesioner ke desa pangkuan hutan Perum Perhutani, Kesatuan Pengelolaan Hutan Sukabumi. Dalam data Evaluasi Potensi SDH 2020 (Perum Perhutani 2021), desa pemilik hutan di KPH Sukabumi terdiri dari 30 kecamatan dan 109 desa, sehingga penyebaran kuesioner ke seluruh desa masing-masing 1 kuesioner. Secara umum persepsi masyarakat di desa pemilik hutan KPH Sukabumi terhadap variabel penelitian (hutan sebagai penahan dan pengendalian bencana alam tanah longsor, harapan masyarakat, peran pemerintah daerah, dan multi usaha kehutanan) telah terpenuhi. persyaratan kriteria untuk model struktural (R2), cross validated redundancy(Q2), ukuran efek (f) dan koefisien jalur serta model pengujian validitas konvergen berupa nilai loading factor dan AVE (Average variance extract). Untuk menambah informasi yang lebih akurat mengenai penelitian ini, diharapkan dapat dilakukan wawancara dengan tokoh masyarakat, pakar bencana alam dan pejabat yang berkompeten di bidang kebencanaan, misalnya dari Badan Nasional Penanggulangan Bencana dan Badan Nasional Penanggulangan Bencana Daerah (BNPB).

Anúncio
Anúncio

Mais Conteúdo rRelacionado

Semelhante a Pemodelan Persepsi Masyarakat Terhadap Multiusaha Kehutanan Berbasis Risiko Tanah longsor (20)

Mais recentes (20)

Anúncio

Pemodelan Persepsi Masyarakat Terhadap Multiusaha Kehutanan Berbasis Risiko Tanah longsor

  1. 1. 1 Pendahuluan Indonesia adalah negara rawan bencana alam karena posisinya berada di antara tiga lempeng besar dunia, yaitu Lempeng Indo- Australia, Lempeng Eurasia, dan Lempeng Pasifik. Interaksi antarlempeng tersebut menyebabkan rentan bencana tektonik tanah longsor (Indrajaya and Wuri 2008; Sadisun 2004). Indonesia di dalam (https://opendata.jabarprov.go.id/id/dataset 2022) terletak pada pertemuan empat lempeng tektonik, yaitu lempeng Benua Asia, Benua Australia, lempeng Samudera Hindia dan Samudra Pasifik. Laman tersebut mencatat bencana alam yang terjadi di Provinsi Jawa Barat adalah tanah longsor, gempa, banjir, kekeringan, puyuh, gelombang pasang, kebakaran, bencana lainnya, gunung meletus, dan tsunami. Total bencana Jawa Barat sejak tahun 2012 s.d. 2021 pada 27 kab/kota sebanyak 11.118 kejadian. Dari angka total tersebut, 51% (5.662 kejadian) adalah bencana alam tanah longsor, dan 3 kejadian terbanyak berada di Kabupaten Sukabumi 890 kali, Kabupaten Bogor 801 dan Kota Bogor 607 kali. Kabupaten Sukabumi ini menjadi objek penelitian multiusaha kehutanan dalam hubungannya dengan potensi bahaya bencana alam tanah longsor. Karena menyangkut multiusaha kehutanan, maka Pemodelan Persepsi Masyarakat Terhadap Multiusaha Kehutanan Berbasis Risiko Tanah longsor Ade Sugiharto_E1601211015 Supervisor: Dr. Ir. Budi Kuncahyo, M.S. INFO ARTIKEL Kata Kunci: Pemodelan Masyarakat Bencana alam Hutan KPH Sukabumi ABSTRACT Natural disasters that occur in West Java Province are landslides, earthquakes, floods, droughts, quail, tidal waves, fires, other disasters, volcanic eruptions, and tsunamis. The total disaster in West Java from 2012 to 2021 in 27 regencies/cities was 11,118 incidents. Of this total figure, 51% (5,662 incidents) were landslide natural disasters, and the most 890 times occurred in Sukabumi District. The method was carried out by distributing questionnaires to the forest- holding village of Perum Perhutani, Sukabumi Forest Management Unit. In the data from the 2020 SDH Potential Evaluation (Perum Perhutani 2021), the forest-holding village in KPH Sukabumi consists of 30 sub-districts and 109 villages, so that questionnaires are distributed to all villages, 1 questionnaire each. In general, the perception of the community in the forest-holding village of KPH Sukabumi on the research variables (forest as a barrier and control for landslide natural disasters, community expectations, the role of local government, and multi-business forestry) has met the criteria requirements for the structural model (R2), cross-validated. redundancy (Q2), effect size (f) and path coefficients as well as convergent validity testing models in the form of loading factor and AVE (Average variance extracted) values. To add more accurate information about this research, it is hoped that interviews with community leaders, natural disaster experts and competent officials in the disaster sector, for example from the National Disaster Management Agency and the Regional Disaster Management Agency (BNPB), will be conducted.
  2. 2. 2 diambil lokasi kawasan hutan yang ada di Kabupaten Sukabumi. Perum Perhutani mengelola 57 Kesatuan Pemangkuan Hutan (KPH), dengan komposisi 20 KPH di Provinsi Jawa Tengah, 23 KPH di Jawa Timur dan 14 KPH di Jawa Barat dan Banten. Sebagai representasi pengelola hutan di Kabupaten Sukabumi adalah KPH Sukabumi. KPH ini merupakan salah satu dari 14 KPH yang secara struktural berada di bawah Divisi Regional Jawa Barat dan Banten. Luas kawasan hutan yang dikelola adalah 59.499,06 ha (Perum Perhutani 2021) dengan 2 Kelas Perusahaan Jati dan Pinus. KPH ini terbagi ke dalam 6 Bagian Kesatuan Pemangkutan Hutan (BKPH). Sehubungan jenis tanaman yang dikelola cukup beragam mulai dari tanaman kayu maupun non kayu, sehingga menarik untuk dilakukan penelitian tentang persepsi masyarakat terhadap komoditas multiusaha kehutanan yang daerahnya merupakan lokasi rawan bencana alam, terutama tanah longsor. Maksud penelitian ini adalah untuk melihat bagaimana persepsi masyarakat terhadap bencana alam tanah longsor dari perspektif: (1)keberlanjutan hutan lestari dapat menahan dan mengendalikan tanah longsor, (2) harapan masyarakat terhadap pengendalian bencana alam tanah longsor, (3) peran Pemerintah Daerah dalam mendukung pencegahan bencana alam tanah longsor, dan (4)potensi pengembangan multiusaha kehutanan tehadap pengendalian bencana alam. Rumusan Masalah Umumnya, kawasan hutan yang dikelola Perum Perhutani sampai saat ini belum memperhitungkan bencana alam dalam pengelolaannya. Hal ini diperlihatkan oleh beberapa indikator sebagai berikut: 1. Faktor bencana alam tidak masuk perhitungan rencana pengelolaan. Indikator tersebut, di antara penyebabnya antara lain: - Bencana alam secara umum terjadi tiba-tiba - Kondisi musim/cuaca sulit diprediksi - Rencana pengelolaan didasarkan pada asumsi kondisi normal 2. Sistem sertifikasi (mandatory maupun voluntary) belum secara spesifik menilai arti hutan sebagai pencegah bencana alam. Penyebabnya antara lain: - Prinsip, kriteria, indikator, verifier, dan norma belum secara eksplisit menilai hutan sebagai pencegah bencana alam. - Informasi hutan sebagai pencegah bencana masih belum terekspose secara nasional/internasional. - Parameter penyebab bencana belum teridentifikasi dengan jelas 3. Target kelestarian ekologi seolah berada di bawah target finansial. - Mitigasi bencana tidak masuk dalam fixed cost pengelolaan hutan - Perusahaan hidup dan menghidupi karyawannya dari hasil pengusahaaan sumberdaya hutan yang diamanatkan untuk dikelola secara mandiri. 4. Paradigma hutan sebagai pengendali bencana alam tanah longsor relatif masih belum berkembang. - Kurangnya informasi bahwa hutan dapat mencegah bencana alam. - Minimnya data-data hutan sebagai pencegah bencana alam. - Informasi dan data bahwa hutan dapat mencegah bencana alam belum tersosialisasikan secara lengkap kepada khalayak umum. 2 Metode Metode yang digunakan dalam penelitian ini sesuai dengan tujuan yang diharapkan yaitu metode deskriptif dan
  3. 3. 3 verifikatif. Penelitian deskriptif adalah penelitian yang bertujuan untuk memperoleh deskripsi tentang ciri-ciri variabel persepsi mengenai harapan masyarakat, peran pemerintah daerah, kepentingan multiusahan kehutanan dan peran kawasan hutan sebagai penahan dan pengendali bencana alam tanah longsor. Sifat penelitian verifikatif pada dasarnya ingin menguji kebenaran dari suatu hipotesis yang dilaksanakan melalui pengumpulan data di lapangan. Mengingat sifat penelitian ini adalah deskriptif dan verifikatif, maka metode penelitian yang digunakan adalah metode descriptive survey dan metode explanatory survey. Tipe investigasi dalam penelitian ini adalah kausalitas. Unit analisis dalam penelitian ini adalah individu yang mewakili desa, setiap individu mewakili desa pangkuan hutan KPH Sukabumi. Metode yang dilakukan melalui penyebaran kuesioner pada desa pangkuan hutan Perum Perhutani Kesatuan Pemangkuan Hutan Sukabumi. Di dalam data hasil Evaluasi Potensi SDH Tahun 2020 (Perum Perhutani 2021), Desa pangkuan hutan yang ada di KPH Sukabumi terdiri dari 30 kecamatan dan 109 desa, sehingga dilakukan penyebaran kuesioner pada semua desa, masing-masing 1 kuesioner. Lokasi penelitian sebagaimana dalam Gambar 1. Untuk mengkuantifikasi, setiap pertanyaan kuesioner dalam bentuk google form menggunakan skala “Likert” dengan ketentuan: 1 sangat tidak setuju 2 tidak setuju 3 cukup setuju 4 setuju 5 sangat setuju Adapun jumlah desa pangkuan hutan di KPH Sukabumi adalah sebagai berikut: BKPH Bojong Lopang : 10 desa BKPH Cikawung : 25 desa BKPH Jampang Kulon : 12 desa BKPH Lengkong : 25 desa BKPH Pelabuhan Ratu : 16 desa BKPH Sagaranten : 21 desa Karakteristik Responden Responden terdiri dari 102 orang laki- laki dan 7 orang perempuan. Tingkat pendidikan untuk perempuan lulusan SMP ada 2 orang dan lulusan SMA sebanyak 5 orang. Untuk responden laki-laki, lulusan SD sebanyak 31, SMP ada 27, SMA 34 orang, S1 9 orang dan lulusan S2 hanya 1 orang. Umur responden bervariasi mulai dari 28 tahun sampai 73 tahun. Terbanyak adalah umur 52 tahun sebanyak 8 orang dan umur 50 dan 53 masing-masing 7 orang. Definisi operasionalisasi variabel (Tabel 1 s.d. 4) dimaksudkan untuk memperjelas variabel-variabel yang akan diteliti. Adapun pokok masalah dari penelitian ini adalah persepsi dari harapan masyarakat (X1) sebagai variable bebas, peran pemerintah daerah (X2) dan kepentingan multiusaha kehutanan (X3) sebagai variable intervening. Sedangkan variable terikatnya adalah kawasan hutan sebagai penahan dan pengendali bencana alam longsor (Y). Tujuan dari penelitian ini secara umum adalah untuk melihat pengaruh antarvariabel sebagai berikut: 1. Pengaruh langsung X1 terhadap Y 2. Pengaruh X1 terhadap Y melalui X2 3. Pengaruh X1 terhadap Y melalui X3 4. Pengaruh langsung X1 terhadap X2 5. Pengaruh langsung X1 terhadap X3 Menurut (Tsai et al. 2016), ketahanan masyarakat terhadap bencana diukur menurut empat dimensi: 'kerapuhan lingkungan', 'keterikatan masyarakat', 'kesadaran pencegahan bencana', dan 'tanggapan adaptif'.
  4. 4. 4 Gambar 1 Peta lokasi rawan bencana KPH Sukabumi Tabel 1 Definisi operasionalisasi variabel untuk Y
  5. 5. 5 Tabel 2 Definisi operasionalisasi variabel untuk X1 Tabel 3 Definisi operasionalisasi variabel untuk X2
  6. 6. 6 3 Hasil dan Pembahasan Hasil pengambilan data di lapangan dilakukan analisa menggunakan Partial Least Square. Adapun software yang digunakan untuk mengolah data adalah SmartPLS (v.3.2.9). Untuk melakukan pengujian antarkonstruk laten, dilakukan uji model struktural. Evaluasi Model Evaluasi model struktural (Inner Model) diawali dengan mengecek adanya kolinearitas antarkonstruk dan kemampuan model prediktif. Selanjutnya menggunakan empat kriteria yaitu koefisien determinasi (R2 ), cross-validated redundancy (Q2 ), effect size (f) dan koefisien jalur(Sarstedt et al. 2021) Evaluasi model pengukuran (outer model) dilakukan dengan menguji validitas dan reliabilitas. Validitas konstruk adalah penilaian tentang seberapa baik (tepat dan cermat) seorang peneliti menerjemahkan teori yang dipergunakan ke dalam alat ukur, ketepatan tes dalam mengukur sesuatu yang harus diukur (Suharsono 2014; Widodo 2006). Sedangkan reliabilitas adalah pemahaman tentang kemampuan alat ukur untuk dapat dipercaya dan menjadi sandara pengam- bilan keputusan, berarti sejauh mana hasil suatu pengukuran dapat dipercaya dengan Tabel 4 Definisi operasionalisasi variabel untuk X3
  7. 7. 7 melihat daya konsistensi dan stabilitas nilai hasil skala pengukuran tertentu (Suharsono 2014; Widodo 2006). Hasil pengujian validitas konvergen berupa nilai loading factor dan AVE (Average variance extracted). Nilai loading factor semua indikator dikatakan valid apabila >0,5 (Ab Hamid et al. 2017). Model penelitian dapat dikatakan diterima jika AVE masing-masing konstruk nilainya > 0,5 dan dianggap sangat baik jika nilainya di atas 0,7(Alarcón and Sánchez 2015). Dalam penelitian ini terdapat beberapa indikator yang harus dihilangkan agar nilai AVE yang diperoleh > 0,5 dan model penelitian ini dikatakan valid. Beberapa indikator harus dihilangkan untuk mendapatkan AVE > 0,5 dan model penelitian dapat dikatakan valid. Indikator pada variabel “HM” semula 10 menjadi 7. Indikator pada variabel PPL semula 10 menjadi 5. Indikator pada variabel MUK tidak ada yang dihilangkan, sedangkan indikator pada variabel PPD semula 11 menjadi 10 (dibuang 1 indikator PPD1: “Peran Pemerintah dibutuhkan untuk mencegah bencana tanah longsor”). Hasil pengujian validitas konvergen setelah beberapa indikator yang memiliki AVE <0,5 dikeluarkan tampak pada Gambar 2 dan pada Tabel 1 s.d. 3 pada kolom indikator dengan baris berwarna merah. Average Variance Extracted (AVE). Nilai AVE yang diharapkan >0.5. artinya model indikator reftektif tersebut valid. Uji reliabilitas diperkuat dengan Cronbach Alpha. Nilai diharapkan >0.6 untuk semua konstruk. Tabel 5 di atas menunjukkan bahwa nilai Cronbach’s Alpha semua variabel berada di atas 0,6. Nilai Q-kuadrat lebih dari nol menunjukkan bahwa nilai telah direkonstruksi dengan baik dan model memiliki relevansi prediktif. Tabel 6 menunjukkan angka di atas 0 (nol) baik pada variable multiusaha kehutanan (X3), peran pemerintah daerah (X2) maupun pada peran kawasan hutan sebagai penahan dan pengendali longsor (Y). Output Pengujian lainnya terhadap model dilakukan dengan melihat nilai R Square yang merupakan uji goodness-fit-model dalam inner model PLS SEM. Nilai R Square sebesar 0,75 menunjukkan bahwa model kuat; nilai R Square sebesar 0,50 menunjukkan model moderat dan 0,25 menunjukkan bahwa model lemah (Sarstedt et al. 2021). Adjusted R Square adalah nilai R Square yang telah dikoreksi berdasarkan nilai standar error. Nilai Adjusted R Square memberikan gambaran yang lebih kuat dibandingkan R Square dalam menilai kemampuan sebuah konstruk exogen dalam menjelaskan konstruk endogen. Hasil analisis koefisien determinasi di atas, dapat disimpulkan: - Nilai R Square X1 terhadap X3 adalah 0,545. Artinya X1 memengaruhi X3 sebesar 54,5%, sedangkan X1 memengaruhi X2 sebesar 45,2% (R Square 0,452). Tabel 7 R-square hasil olah data Tabel 5 Cronbach’s Alpha dan Average Variance Extracted Tabel 6 Q-square hasil olah data
  8. 8. 8 - Nilai X1, X2, X3 memengaruhi secara bersama-sama terhadap nilai Y adalah sebesar 55,7% (R Square 0,557). Adapun sisanya sebesar 44,30% terdapat dalam variabel lain yang tidak dilakukan penelitian. Salah satu standar nilai f Square yang dapat digunakan adalah menurut (Cohen, 1988 dalam (Sarstedt et al. 2021). Nilai f Square 0,02 menunjukkan efek kecil, 0,15 mewakili efek sedang, dan dan 0,35 mewakili efek besar. Dari variabel laten eksogen. Nilai effect size yang kurang dari 0,02 menunjukkan bahwa tidak ada pengaruh dan dapat diabaikan (Cohen, 1988 dalam (Sarstedt et al. 2021). Tabel 9 dapat menjelaskan beberapa hal sebagai berikut: - Pengaruh langsung X1 terhadap X3 adalah sebesar 0,738. Artinya jika X1 meningkat sebesar satu satuan, maka X3 akan meningkat sebesar 73,8%. - Pengaruh langsung X1 terhadap X2 adalah sebesar 0,672. Artinya jika X1 meningkat sebesar satu satuan, maka X2 dapat meningkat sebesar 67,2%. - Pengaruh langsung X1 terhadap Y adalah sebesar 0,547. Artinya jika X1 meningkat sebesar satu satuan, maka Y dapat meningkat sebesar 54,7%. - Pengaruh X3 terhadap Y adalah 0,103. Artinya jika X3 meningkat sebesar satu Tabel 8 f-square hasil olah data Tabel 9 Koefisien jalur Gambar 2 Hasil pengujian convergent validity
  9. 9. 9 satuan, maka Y dapat meningkat sebesar 10,3%. - Pengaruh langsung X2 terhadap Y adalah sebesar 0,158. Artinya jika X2 meningkat sebesar satu satuan, maka Y dapat meningkat sebesar 15,8%. Semua pengaruh antarvariabel di atas bersifat positif. Dari Tabel 10 terlihat bahwa nilai SRMR 0,106. Menurut (Cangur and Ercan 2015) untuk memenuhi kriteria model fit, nilai SMSR harus kurang dari 0,05. Namun demikian, nilai NFI tercatat sebesar 0,659 (saturated model). Artinya model ini memenuhi model fit sebesar 65,9%. 4 Kesimpulan dan Saran Persepsi responden pada masyarakat mewakili desa pangkuan hutan KPH Sukabumi terhadap variabel-variabel penelitian (hutan sebagai penahan dan pengendali bencana alam tanah longsor, harapan masyarakat, peran pemerintah daerah, dan multiusaha kehutanan) secara umum sudah memenuhi persyaratan kriteria untuk model pengukuran maupun model struktural. Pengembangan komoditas multiusaha kehutanan dapat berfungsi sebagai penahan dan pengendali bencana alam khususnya tanah longsor. Namun demikian, model fit masih bisa ditingkatkan lagi untuk pengembangannya apakah dengan penambahan variabel lain yang belum diteliti atau meneliti kembali variabel lain yang dianggap lebih cocok atau pas untuk melihat persepsi ini. Penelitian tentang persepsi masyarakat terhadap pengembangan multiusaha kehutanan berbasis bencana alam tanah longsor, dibutuhkan pendalaman tentang variabel dan indikator yang masuk dalam kriteria untuk dijadikan dasar dalam pertanyaan kuesioner. Hal ini untuk memaksimalkan persepsi masyarakat mengenai multiusaha kehutanan dan bencana alam tanah longsor. Untuk menambah informasi yang lebih akurat tentang penelitian ini, diharapkan dilakukan wawancara dengan tokoh masyarakat, para pakar bencana alam maupun pejabat yang berkompeten di bidang kebencanaan misalnya dari Badan Nasional Penanggulangan Bencana dan Badan Penanggulangan Bencana Daerah. Referensi Ab Hamid M, Sami W, Sidek MM. 2017. Discriminant validity assessment: Use of fornell & larcker criterion versus htmt criterion. Alarcón D, Sánchez JA. 2015. Assessing convergent and discriminant validity in the adhd-r iv rating scale: User-written commands for average variance extracted (ave), composite reliability (cr), and heterotrait- monotrait ratio of correlations (htmt). Cangur S, Ercan I. 2015. Comparison of model fit indices used in structural equation modeling under multivariate normality. Journal of Modern Applied Statistical Methods. 14(1):152-167. https://opendata.jabarprov.go.id/id/dataset. 2022. Diakses tanggal 23 mei 2022. Indrajaya Y, Wuri H. 2008. Potensi hutan pinus merkusii jungh. Et de vriese sebagai pengendali tanah longsor di jawa (potency of merkus pine (pinus merkusii jungh. Et de vriese) forest as landslide control in java). Info Hutan. 5(3):231-240. Perum Perhutani. 2021. Data evaluasi potensi sdh. Perum perhutani kantor pusat. Sadisun IA. 2004. Manajemen bencana: Strategi hidup di wilayah berpotensi bencana. Tabel 10 Model Fit
  10. 10. 10 Sarstedt M, Ringle CM, Hair JF. 2021. Partial least squares structural equation modeling. Suharsono Y. 2014. Validitas dan reliabilitas skala self-efficacy. Jurnal Ilmiah Psikologi Terapan. 2(1):144–151-144–151. Tsai C-H, Wu T-C, Wall G, Linliu S-C. 2016. Perceptions of tourism impacts and community resilience to natural disasters. Tourism Geographies. 18(2):152-173. Widodo PB. 2006. Reliabilitas dan validitas konstruk skala konsep diri untuk mahasiswa indonesia. Ade Sugiharto_E 1601211015 Tugas Mata Kuliah MNH 746 Pengambilan Keputusan Multiusaha Kehutanan Dosen Pengampu: Dr. Ir. Budi Kuncahyo, M.S.

×