02.06.2013 Views

Melangkah maju dengan REDD: isu, pilihan dan implikasi

Melangkah maju dengan REDD: isu, pilihan dan implikasi

Melangkah maju dengan REDD: isu, pilihan dan implikasi

SHOW MORE
SHOW LESS

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.

76<br />

<strong>Melangkah</strong> <strong>maju</strong> <strong>dengan</strong> <strong>REDD</strong> Isu, <strong>pilihan</strong> <strong>dan</strong> <strong>implikasi</strong><br />

lahan kritis. Hanya satu proyek <strong>REDD</strong> di wilayah tropis yang telah dianalisis<br />

sepenuhnya, yaitu proyek Noel Kempff di Bolivia (Kotak 7.1). Kesulitan untuk<br />

menetapkan basis <strong>REDD</strong>, dimana tiga skenario BSB menghasilkan perkiraan<br />

basis yang bisa berbeda 100 kali lipat, memberikan gambaran tentang masalah<br />

terbesar yang se<strong>dan</strong>g kita hadapi: sedikit sekali proyek <strong>REDD</strong> yang telah<br />

diimplementasikan <strong>dan</strong> diukur pengurangan emisinya, sehingga banyak<br />

kesimpulan hanya berdasarkan spekulasi. Oleh sebab itu, kita tidak bisa tahu<br />

persis besarnya kebocoran dari <strong>REDD</strong>, apalagi membandingkannya <strong>dengan</strong><br />

sektor lainnya (Schwarze dkk. 2002).<br />

7.2.3 Penentu kebocoran<br />

Tidak banyak proyek <strong>REDD</strong> yang telah dilaksanakan, sehingga terlalu dini<br />

untuk mendapat perkiraan kebocoran yang akurat atau petunjuk rancangan<br />

proyek yang tidak mengakibatkan kebocoran. Walaupun model untuk<br />

memperkirakan kebocoran bisa berguna, tetapi kisaran estimasinya masih<br />

terlalu besar.<br />

Kebocoran domestik dapat berdampak pada skema subnasional <strong>REDD</strong>.<br />

Banyak pihak, seperti Laporan Stern, mendukung <strong>REDD</strong> karena alasan<br />

efisiensi biaya: <strong>REDD</strong> dapat mengurangi emisi <strong>dengan</strong> harga yang lebih<br />

murah dari <strong>pilihan</strong> mitigasi lainnya. Namun hal ini berdasarkan asumsi bahwa<br />

semua deforestasi <strong>dan</strong> degradasi hutan dapat diketahui secara persis letak <strong>dan</strong><br />

besarnya. Contohnya, jika satu negara kehilangan 1% dari tutupan hutan<br />

setiap tahunnya, berarti 99% sisanya tidak terancam. Padahal, perkiraan letak<br />

<strong>dan</strong> besarnya deforestasi sangatlah rumit.<br />

Memang, deforestasi karena pengalihan lahan ke pertanian intensif bisa<br />

sangat terkonsentrasi. Contohnya di busur deforestasi Brasil (Brazilian Arc<br />

of Deforestation). Model deforestasi di Meksiko dapat memprediksi dua<br />

pertiga deforestasi yang se<strong>dan</strong>g terjadi. Model tersebut menggunakan variabel<br />

seperti jarak hutan <strong>dengan</strong> jalan <strong>dan</strong> pasar, kualitas tanah, kemiringan, laju<br />

pertumbuhan penduduk, <strong>dan</strong> lain sebagainya. Tetapi di suatu lansekap<br />

pertanian dimana tetap terjadi pembukaan lahan hutan secara terus menerus<br />

<strong>dan</strong> bertahap, menentukan laju deforestasi <strong>dan</strong> lokasinya menjadi lebih sulit,<br />

sehingga masalah kebocoran juga susah untuk ditanggulangi.<br />

Kesulitan memprediksi kapan <strong>dan</strong> dimana akan terjadi deforestasi, <strong>dan</strong><br />

mudahnya mekanisme pasar untuk memindahkan tekanan ekonomi yang<br />

menyebabkan deforestasi (misalnya, pembalak kayu yang tertarik ke suatu<br />

daerah karena harga kayu setempat meningkat disebabkan oleh turunnya<br />

pasokan kayu karena <strong>REDD</strong>) berarti bahwa kawasan hutan di luar daerah<br />

yang terancam deforestasi perlu dilindungi. Hal ini dapat meningkatkan biaya<br />

<strong>REDD</strong> secara signifikan.

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!