Prasarana Pengamanan Deskripsi Pengamanan Kawasan 1. Jumlah personel pengamanan

61 Data mengenai gangguan yang terjadi di resort –resort taman nasional selama tahun 2009 dapat dilihat selengkapnya pada Lampiran 10. Jika besarnya volume gangguan dinilai berdasarkan harga pasar yang berlaku pada tahun 2009, maka diperoleh data nilai rupiah kerugian yang diderita masing-masing resort seperti disajikan pada tabel 6. Tabel 6 Kerugian akibat gangguan kawasan RupiahResort pada Tahun 2009 No. Resort Perkiraann Kerugian Taman Nasional 1. Pancur Alas Purwo 2. Grajagan Alas Purwo 3. Nanga Potan Betung Kerihun 4. Nanga Hovat Betung Kerihun 5. Nanga Bungan Betung Kerihun 6. Tanjung Lokang Betung Kerihun 7 Selabintana 60.000 Gunung Gede Pangrango 8. Goalpara 300.000 Gunung Gede Pangrango 9. Cirendeu 321.000 Gunung Gede Pangrango 10. Maleber 360.000 Gunung Gede Pangrango 11. Cimungkad 472.000 Gunung Gede Pangrango 12. Gunung Putri 540.000 Gunung Gede Pangrango 13. Mandalawangi 580.000 Gunung Gede Pangrango 14. Cimande 747.000 Gunung Gede Pangrango 15. Tegallega 780.000 Gunung Gede Pangrango 16. Cipetir 940.000 Gunung Gede Pangrango 17. Sarongge 1.200.000 Gunung Gede Pangrango 18. Cisarua 1.460.000 Gunung Gede Pangrango 19. Tapos 1.520.000 Gunung Gede Pangrango 20. Bodogol 1.537.000 Gunung Gede Pangrango 21. Nagrak 1.550.000 Gunung Gede Pangrango 22. Pasir Hantap 1.620.000 Gunung Gede Pangrango 23. PPKAB 1.680.000 Gunung Gede Pangrango 24. Situgunung 1.840.000 Gunung Gede Pangrango 25. Pasir Sumbul 2.240.000 Gunung Gede Pangrango 26 Sembulungan 2.615.000 Gunung Gede Pangrango 27 Kucur 3.884.000 Alas Purwo 28. Tugu 3.920.500 Gunung Gede Pangrango 29. Nanga Sadap 4.000.000 Betung Kerihun 30. Cijoho 4.795.000 Gunung Gede Pangrango 31. Tanjung Pasir 8.559.000 Alas Purwo 32. Sukamulya 10.600.000 Gunung Gede Pangrango 33 Rowobendo 63.490.000 Alas Purwo Keterangan : - terjadi gangguan penambangan emas tetapi tidak ada data kerugian akibat kegiatan tersebut Sumber data : - diolah dari laporan rekapitulasi kegiatan perlindungan dan pengamanan hutan Balai Besar TN Betung Kerihun Tahun 2009; laporan rekapitulasi gangguan keamanan Bidang Wilayah I Cianjur, Bidang Wilayah II Sukabumi dan Bidang Wilayah III Bogor Balai Besar TN Gunung Gede Pangrango Tahun 2009;, Laporan statistik Balai Taman Nasional Alas Purwo Tahun 2009. 62 Perkiraaan nilai kerugian yang tercantum pada tabel di atas merupakan hasil perhitungan dari nilai rupiah gangguan yang terjadi berdasarkan harga pasar yang berlaku tahun 2009. Nilai-nilai sebagaimana disajikan pada tabel di atas menggambarkan kinerja resort-resort berdasarkan gangguan yang terjadi. Berdasarkan data di atas menunjukkan dua resort di TNAP yaitu resort Pancur dan Rowobendo mempunyai nilai kerugian paling rendah dan paling tinggi. Berdasarkan data pada tabel Lampiran 10, diketahui di TNBK gangguan kawasan yang terjadi meliputi penebangan kayu, pembukaan lahan, dan penambangan emas. Jenis-jenis gangguan yang dijumpai di setiap resort dapat berbeda-beda tergantung kondisi biofisik dan sosial ekonomi masyarakat di sekitar resort. Gangguan yang terjadi di TNGGP didominasi oleh pencurian kayu bakar. Pencurian kayu bakar terjadi di semua resort dengan volume yang berbeda-beda. Persentase perkiraan kerugian akibat gangguan adalah 42,92 penebangan kayu, 37,97 pencurian kayu bakar, pencurian pakis 13,82, perburuan burung 3,52, pencurian bambu 0,45 dan lainnya 1,17. Sumber gangguan umumnya berasal dari masyarakat sekitar resort. karena ketergantungan penggunaan kayu bakar masih tinggi. Gangguan yang terjadi di TNAP didominasi oleh perburuan liar. Persentase perkiraan kerugian akibat gangguan adalah 90,89 perburuan liar, 4,64 penebangan liar, 4,43 pencurian bambu dan 0,02 adalah pencurian kayu bakar. Perburuan terhadap banteng merupakan sumber kerugian terbesar. Gangguan yang terdata oleh resort-resort di ketiga taman nasional umumnya merupakan bentuk gangguan berupa pemanfaatan hasil hutan secara illegal. Besarnya nilai kerugian setiap resort ditentukan oleh nilai dari hasil hutan yang hilangdicuri. Semakin bernilai hasil hutan yang hilangdicuri semakin besar kerugian yang diderita oleh setiap resort. Sebagai contoh gangguan yang terjadi di resort Rowobendo TNAP yang kehilangan 4 empat ekor banteng akibat perburuan liar. Harga banteng di Banyuwangi lokasi TNAP 1 ekor adalah Rp. 15.000.000,00. Nilai kerugian yang kecil 63 dikarenakan hasil hutan yang hilangdicuri nilainya rendah seperti pencurian kayu bakar harga per ikat Rp.10.000,00. Sumber gangguan pada umumnya disebabkan oleh manusia khususnya masyarakat disekitar kawasan maupun masyarakat bukan dari sekitar kawasan yang mempunyai tujuan-tujuan khusus. Timbulnya gangguan dipengaruhi faktor internal dan eksternal. Faktor-faktor internal meliputi kondisi kawasan, personel, sarana, prasrana dan anggaran, sedangkan faktor eksternal meliputi sosial ekonomi, sosial budaya dan politik.

5.3. Faktor yang Mempengaruhi Kerugian

Sebagaimana diuraikan sebelumnya faktor-faktor yang mempengaruhi gangguan antara lain adalah personel, sarana, prasarana dan anggaran maka untuk membuktikan faktor-faktor tersebut berpengaruh nyata atau tidak dilakukan uji statistik. Uji statistik dilakukan berdasarkan perhitungan nilai rupiah kerugian akibat gangguan, nilai rupiah personel pengamanan, nilai rupiah sarana, prasarana dan besarnya anggaran operasonal resort. Model statistik yang digunakan adalah regresi linier berganda. Berdasarkan uji statistik menunjukkan data yang tidak menyebar normal. Terhadap hasil tersebut kemudian dilakukan trasformasi data menggunakan fungsi logaritma natural supaya data menjadi menyebar normal. Hasil analisis regresi berganda menggunakan transformasi data dengan logaritma natural ln didapatkan nilai R-sq = 59,2. Nilai R-sq = 59,2 menunjukkan bahwa keragaman kerugian dipengaruhi oleh model regresi, sisanya dipengaruhi faktor-faktor lain diluar model. Nilai P-value = 0.000 alpha = 5, Tolak H0, Model Regresi berpengaruh nyata terhadap respon ln kerugian. Nilai DW 1 = 1.92 mendekati 2, sehingga dapat disimpulkan tidak ada autokorelasi. Persamaan regresinya : ln Rugi = - 4,18 + 1,37 ln Personel - 0,144 ln Sarana - 0,0334 ln Prasarana - 0,330 ln Operasional. 1 DW = Durbin Watson adalah salah satu statistik untuk melihat ada tidaknya autokorelasi dalam satu variabel. Jika nilai Durbin Watson mendekati angka 2 maka dapat diduga bahwa dalam variabel tersebut tidak ada autokorelasi Nachrowi 2006