Accreditation Number: 561/Akred/P2MI-LIPI/09/2013
MODEL PENDUGA KUALITAS TEMPAT TUMBUH JATI ( Tectona grandis )

## MENGGUNAKAN CITRA RESOLUSI SANGAT TINGGI PESAWAT TIDAK BERAWAK DI KPH NGANJUK
(Estimation Model of Site Quality of Teak (Tectona grandis) Using Very High- Resolution Imagery from Unmanned Aerial Vehicle in KPH Nganjuk)
Kusnadi 1* , I Nengah Surati Jaya 2 , Nining Puspaningsih 2 , Makin Basuki 3 , dan Lukman Hakim 3 1 Program Studi Ilmu Pengelolaan Hutan Sekolah Pascasarjana Institut Pertanian Bogor Jl.  lingkar Akademik, Kampus IPB Dramaga, PO Box 168, Bogor 16680, Jawa Barat, Indonesia
2 Fakultas Kehutanan Institut Pertanian Bogor Jl.  lingkar Akademik, Kampus IPB Dramaga, PO Box 168, Bogor 16680, Jawa Barat, Indonesia.
3 KPH Nganjuk, Perum Perhutani Unit II Jawa Timur, Nganjuk
*E-mail: ins-jaya@ipb.ac.id; ins-jaya@apps.ipb.ac.id Diterima 5 Februari 2016; revisi terakhir 9 Agustus 2016; disetujui 11 Agustus 2016

## ABSTRAK
Kualitas  tempat  tumbuh  merupakan  salah  satu  informasi  utama  yang  dibutuhkan  dalam  pengelolaan tegakan hutan. Kelas kualitas tempat tumbuh tegakan (bonita) perlu dievaluasi setiap periode tertentu karena kualitas tegakan hutan dapat berubah akibat pengelolaan yang diterapkan. Penelitian ini  menggunakan citra resolusi sangat tinggi yang diperoleh dari pesawat tidak berawak untuk menduga kualitas tempat tumbuh jati (Tectona grandis) . Citra UAV ( Unmanned Aerial Vehicle ) yang digunakan direkam pada ketinggian 400 m di atas datum (ketinggian rata-rata permukaan lahan) dengan resolusi spasial 15 cm. Model penduga kualitas tempat tumbuh  dibangun  menggunakan  analisis  diskriminan.  Penelitian  ini  menunjukkan  nilai  akurasi  dari  fungsi diskriminan menggunakan peubah ganda kerapatan tajuk (C) dan rata-rata diameter tajuk (D c ̅̅̅ )  yaitu sebesar 60,94%.
Kata kunci: Citra UAV, bonita, penutupan tajuk,  jati (Tectona grandis)

## ABTRACT
Site quality is one of the main information needed in forest stand management. Site quality classes need to be evaluated every certain period because the quality of forest stands may change as a result of management applied. This  study  describes  the  use  of  very  high-resolution  imagery  derived  from  unmanned  aerial  vehicle  (UAV)  for estimating the site quality of teak (Tectona grandis). The UAV imagery used was taken from 400 m above datum (the average land surface elevation) with ground spatial resolution of 15 cm. Site quality estimation models was built using discriminant analysis. The study found that the best accuracy from discriminant function using multiple variables canopy density (C) and average of crown diameter (D c ̅̅̅ ) is 60.9%.
Keywords: UAV image, site quality, canopy density, teak (Tectona grandis)

## I. PENDAHULUAN
Jati merupakan tanaman unggulan Perum Perhutani dalam pembangunan hutan tanaman. Penanaman  jati  telah  dilakukan  sejak  jaman penjajahan Belanda yang kemudian dilanjutkan oleh  Perum  Perhutani  secara  teratur  dengan membagi  areal  yang  dikelola  ke  dalam  petak tertentu  berdasarkan  kelas  kualitas  tempat tumbuh  tegakan  atau  bonita  (Riyanto  dan Pahlana, 2012).
Kualitas  tempat  tumbuh  merupakan  hal yang  sangat  penting  dalam  penanaman  jati karena mempengaruhi pertumbuhan tanaman. Kualitas  tempat  tumbuh  dalam  konteks
pengelolaan hutan
berbasis kayu mencerminkan  potensi  produksi  kayu  pada suatu tegakan (Upadhyay et al. , 2005). Kualitas  tempat  tumbuh  suatu  tegakan bersifat spesifik pada jenis dan lokasi tertentu (Simarmata,  2015),  sehingga  diperlukan pengukuran  pada  setiap  petak  tegakan. Pengukuran  langsung  di  lapangan  pada umumnya terkendala biaya, waktu dan tenaga. Kendala  ini  dapat  diatasi  dengan  penggunaan aplikasi penginderaan jauh (Marini et al. , 2014). Aplikasi penginderaan jauh dalam inventarisasi hutan menurut McRoberst dan Tomppo (2007) memiliki  keuntungan  pada  biaya  perolehan
data  dan  interpretasinya  yang  lebih  murah dibanding  biaya  perjalanan,  serta  perolehan data yang lebih cepat dan lebih mudah.
Perkembangan terakhir aplikasi penginderaan jauh dalam pemantauan sumber daya  hutan  adalah  penggunaan  pesawat  tidak berawak ( unmanned aerial vehicle /UAV) untuk pengambilan  potret  udara  yang  mulai menggeser peranan citra satelit resolusi sangat tinggi  karena  beberapa  alasan  (Rokhmana, 2015): efisiensi biaya, dihasilkan dengan cepat, mudah  dioperasikan,  dan  akurasi  geometri yang  baik.  Sistem  pesawat  tidak  berawak memiliki potensi yang besar pada pemantauan, penilaian,  dan  beragam  kegiatan  lain  dalam pengelolaan  sumber  daya  alam  (Rango  dan Laliberte, 2010).
Pendugaan  kualitas  tempat  tumbuh menggunakan peubah dari citra telah dilakukan oleh  peneliti  lainnya.  Wahyuni  (2012) melakukan  pendugaan  bonita  jati  di  KPH Madiun  menggunakan  peubah  dari  citra  UAV dan  menemukan  bahwa  kualitas  tempat tumbuh jati dapat diduga menggunakan peubah kerapatan  tajuk,  diameter  tajuk  dan  jumlah pohon.  Hayat  (2015)  menyatakan  bahwa peubah normalized  difference  vegetation  index (NDVI),  persentase  penutupan  tajuk,  salinitas, dan  kerapatan  tegakan  yang  diperoleh  dari citra Landsat dapat digunakan untuk menyusun model  pendugaan  bonita  pada  kawasan mangrove.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menyusun  model  penduga  kualitas  tempat tumbuh  jati  dengan  menggunakan  peubah- peubah  tegakan  yang  dihasilkan  dari  citra pesawat tidak berawak (UAV).

## II. METODE PENELITIAN

## A. Lokasi dan Waktu Penelitian
Pengamatan  lapangan  dilaksanakan  pada tegakan  hutan  jati  yang  berada  pada  wilayah Resort  Pengelolaan  Hutan  (RPH)  Cabean, Bagian  Kesatuan  Pemangkuan  Hutan  (BKPH) Ngluyu,  Kesatuan  Pemangkuan  Hutan  (KPH) Nganjuk, Perum Perhutani Unit II Jawa Timur. Pengamatan  tersebut  dilakukan  pada  bulan Februari sampai
Maret 2015. Secara administratif, lokasi penelitian terletak di Desa Sugihwaras  Kecamatan  Ngluyu  Kabupaten Nganjuk  Provinsi  Jawa  Timur.  Sedangkan secara geografis, lokasi penelitian ini terletak di antara  111 º 54’30.38”BT  dan  111 º 56’04.36”BT serta 7 º 26’44.81”LS dan 7 º 27’50.92”LS (Gambar 1).  Pengolahan  data  dan  analisis  citra  UAV dilakukan di Laboratorium Fisik Penginderaan Jauh  dan  Sistem  Informasi  Geografis,  Fakultas
Kehutanan  Institut  Pertanian  Bogor  mulai bulan April sampai dengan Oktober 2015.

## B. Data Sekunder
Data  utama  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah citra UAV resolusi spasial 15 cm yang direkam pada bulan Juli 2013. Data lainnya  mencakup  peta  petak  dan  anak  petak, tahun  tanam  serta  bonita.  Kelas  bonita  yang digunakan  oleh  Perum  Perhutani  dalam penelitian  ini  disebut  sebagai  bonita  lapangan (peta bonita). Data sekunder tersebut diperoleh dari Perum Perhutani.
Citra direkam dari wahana pesawat tanpa awak yang berkecepatan terbang antara 40 dan 60 km/jam. Sensor UAV yang digunakan adalah kamera  digital  Sony  RX100  dengan  panjang fokus  28  mm  dan  resolusi  20  mp.  Citra  yang dihasilkan
memiliki
resolusi ( ground resolution ) sebesar 15 cm. UAV terbang rendah pada  ketinggian  terbang  ±  420  m  dengan interval jalur pemotretan sekitar 200 m. Citra UAV  tersebut  merupakan  foto  udara  non- metrik skala kecil. Citra UAV non-metrik skala kecil  telah  direkomendasikan  oleh  Jaya  dan Cahyono  (2001)  untuk  pengukuran  peubah tegakan  seperti  diameter  tajuk  dan  kerapatan tajuk. Peubah tegakan yang diperoleh dari citra UAV  skala  kecil  dapat  digunakan  untuk menduga  kualitas  tempat  tumbuh  (Wahyuni, 2012),    estimasi  biomassa  (Septyawardani, 2012),  dan  untuk  menaksir  volume  tegakan (Dhani, 2012).

## C. Pengukuran Lapangan
Unit  contoh  untuk  penyusunan  model penduga  kualitas  tempat  tumbuh  tegakan  jati adalah plot contoh seluas 0.1 ha yang berbentuk lingkaran  dengan  jari-jari  17.8  m.  Plot  contoh diambil  secara  merata  mewakili  semua  umur tanaman, yaitu jati umur 4, 7, 10, 11, 25, 35, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 45, 50, 52, dan 56 tahun. Pada setiap  umur  tanaman  dibuat  masing-masing empat plot contoh sehingga secara keseluruhan pengamatan  dilakukan  pada  64  plot  contoh. Keempat  plot  contoh  pada  setiap  umur tanaman  ditempatkan  secara  sengaja  dengan menjaga  jarak  antar  plot  contoh  tidak  kurang dari 100 meter. Suatu plot contoh ditempatkan di arah utara, selatan, barat, atau timur dari plot contoh  lainnya  tergantung  pada  kondisi lapangan.  Keseluruhan  plot  contoh  (64  plot) membentuk pola yang tidak beraturan karena menyesuaikan dengan sebaran umur tanaman. Pengukuran  tinggi  total  pohon  (h) dilakukan  pada  semua  pohon  yang  terdapat dalam  setiap  plot  contoh.  Pengukuran  tinggi menggunakan  clinometer  pada  skala  persen
dengan  alat  bantu  galah  setinggi  3,5  m  dan batas bawah (pangkal) 1 m. Tinggi total pohon dihitung  menggunakan  persamaan  Jaya et  al. (2010):
h= [( %Ht-%Hb %Hp-%Hb ) X 2.5 ] +1                   (1) Keterangan: h    = Tinggi total pohon H t = Bacaan pada tinggi total H p = Bacaan pada ujung galah
Kualitas  tempat  tumbuh  umumnya ditentukan  menggunakan  indeks  tinggi  pohon atau peninggi yang diperoleh dari rata-rata 100 pohon  tertinggi  pada  areal  seluas  1  hektar (Hartati,  2008).  Pada  penelitian  ini  peninggi diperoleh  dari  rata-rata  10  pohon  tertinggi dalam  setiap  plot  contoh.  Peninggi  tersebut disesuaikan  dengan  grafik  indeks  bonita  Von Wulfing untuk mendapatkan kelas bonita setiap plot  contoh  yang  kemudian  disebut  sebagai bonita peninggi.
Gambar 1. Peta Lokasi penelitian di KPH Nganjuk, Jawa Timur
Figure 1. Map of study area in KPH Nganjuk, East Java

## D. Survei Pendahuluan
Kajian pendahuluan menunjukkan bahwa kelas  bonita  peninggi  berbeda  dengan  kelas bonita  yang  digunakan  oleh  KPH  Nganjuk (Tabel  1).  Bonita  peninggi  yang  dihitung berdasarkan  10  pohon  tertinggi  dalam  suatu plot contoh terdiri dari 5 kelas yaitu bonita 2.5, 3.0, 3.5, 4.0, dan 4.5. Pada areal yang sama, KPH Nganjuk menggunakan 4 kelas bonita yaitu 2.5, 3.0,  3.5,  dan  4.0.  Kesesuaian  bonita  lapangan dengan  bonita  peninggi  sangat  rendah  yaitu hanya  sebesar  25%.  Kesesuaian  yang  rendah juga ditemukan oleh Wahyuni (2012) di BKPH Dagangan KPH Madiun yaitu sebesar 28.9% dan
sebesar 23.7% di BKPH Dungus. Kesesuaian bonita
tersebut
mengindikasikan  bahwa  KPH  Nganjuk  dan mungkin juga KPH lainnya di Pulau Jawa perlu memperbaharui  kelas  bonita  yang  digunakan. Salah  satu  bukti  bahwa  kelas  bonita  perlu diperbaharui  adalah  temuan  Suranto et  al . (2015)  bahwa  dimensi  lebar  lingkaran  tahun pohon jati di KPH Kendal Jawa Tengah semakin kecil  seirama  dengan  semakin  tingginya  kelas bonita yang digunakan.
Banyak  peneliti  menduga  bahwa  sistem pengelolaan hutan untuk produksi kayu tanpa pertimbangan daya dukung tegakan berpotensi
menurunkan kualitas tempat tumbuh tegakan. Pembangunan  hutan  tanaman  jati  menurut Riyanto  dan  Pahlana  (2012)  cenderung  tidak memperhatikan  prinsip  konservasi  tanah sehingga  mengakibatkan  penurunan  kualitas tempat  tumbuh.  Hartati  (2008)  menyatakan
bahwa
pemanfaatan hutan untuk mengoptimalkan hasil kayu yang intensif secara terus  menerus  dapat  menyebabkan  ekosistem hutan  kehilangan  hara  dan  ketersediaan  hara yang optimal hanya untuk beberapa rotasi saja.
Tabel 1 . Kesesuaian antara bonita peninggi dan bonita lapangan tahun 2015 di RPH Cabean Table 1 . Suitability betweenheightsite quality and field site quality year of 2015 at RPH Cabean
Bonita peninggi ( Height site quality ) Bonita lapangan ( Field site quality )/Petak ukur 2.5 3.0 3.5 4.0 2.5 4 16 0 0 3.0 8 12 8 0 3.5 4 0 0 0 4.0 0 4 0 0 4.5 0 4 0 4 Jumlah contoh ( Number of sample ) 16 36 8 4 Jumlah benar ( Number of true ) 4 12 0 0 Kesesuaian ( Suitability ) % 25.0 33.3 0.0 0.0 Keterangan: Remarks: Total contoh = 64  Jumlah benar = 16    OA = 25.0% Total Sample = 64 Correct amount =16 Overall Accuracy = 25.0% 0 berarti tidak terdapat petak ukur 0 means that there are no plots
KPH  Nganjuk  yang  menjadi  lokasi penelitian ini menerapkan sistem tebang habis sesuai  dengan  daur  yang  telah  ditentukan. Sistem  tebang  habis  menurut  Daniel et  al . (1992) memiliki peluang besar untuk merubah keseimbangan  hara  di  lantai  tegakan.  Mereka menjelaskan  bahwa  semakin  tinggi  tingkat pemanfaatan  yang  diterapakan  maka  semakin banyak  hara  yang  keluar  dari  suatu  tempat tumbuh. situasi tersebut memerlukan penaksiran  yang  lebih  baik  terhadap  kualitas tempat  tumbuh.  Tanah  hutan  bekas  tebangan dengan  intensitas  tinggi  menurut  Sihombing (2015)  dapat  mengalami  penurunan  kualitas. Kenyataan-kenyataan  tersebut  menyiratkan bahwa  kelas  bonita  yang  digunakan  saat  ini oleh Perum Perhutani perlu untuk di evaluasi. Evaluasi terhadap bonita sangat memungkinkan dengan menggunakan peubah- peubah  pengukuran  tegakan  yang  diperoleh dari  citra  UAV  seperti  yang  dilakukan  pada penelitian ini.

## E. Pengolahan Citra UAV
Pengolahan citra dilakukan menggunakan perangkat  lunak  ArcGis  9.3.  Pengolahan  citra berupa  interpretasi  visual  dilakukan  melalui on-screen  digitizing untuk  mendapatkan peubah-peubah  tegakan  yang  terdapat  pada citra  UAV.  Peubah-peubah  tegakan  yang menjadi  peubah  pendugaan  kualitas  tempat tumbuh  yang  diperoleh  dari  citra  UAV  adalah persentase  penutupan  tajuk  (C),  rata-rata diameter  tajuk  (D c ̅̅̅ ),  dan  jumlah  pohon  (N).
Peubah-peubah tersebut diasumsikan memiliki hubungan yang erat dengan tinggi total pohon, sehingga  ketiganya  dapat  digunakan  untuk menduga bonita.
Persentase  penutupan  tajuk  ( percentage canopy  cover )  merupakan  perbandingan  luas proyeksi tutupan tajuk pada suatu plot contoh dengan  luas  plot  contoh  yang  dihitung menggunakan persamaan Pretzsch (2009):
Persentase pen u t u pan tajuk (%)= luas proyeksi penutupan tajuk luas plot contoh x 100 (2)
D c ̅̅̅ adalah  rata-rata diameter tajuk pohon (D c ) pada suatu plot contoh. D c diperoleh dari rata- rata  diameter  tajuk  pohon  pada  citra  yang diukur  dari  arah  Utara  ke  Selatan  (D us )  dan diameter pohon dari arah Barat ke Timur (D bt ). N  adalah  jumlah  pohon  yang  terdapat  dalam suatu plot contoh.

## F. Penyusunan Model
Model  penduga  kualitas  tempat  tumbuh tegakan  jati  dibangun  menggunakan  analisis diskriminan  pada  perangkat  lunak  XLSTAT 2014.  Analisis  diskriminan  pada  perangkat lunak ini dapat dijalankan  dengan mudah dan output yang dihasilkan telah dilengkapi dengan kesesuaian fungsi diskriminan yang terbentuk. Analisis  diskriminan  merupakan  salah  satu teknik  klasifikasi  tempat  tumbuh  baik  dengan menggunakan peubah tunggal maupun peubah ganda. Analisis diskriminan menurut Andriani, et  al. (2011)  adalah  teknik  statistik  yang digunakan  pada  hubungan  dependensi  pada kasus dimana peubah tidak bebas adalah data
kualitatif  dan  peubah  bebas  berbentuk  data kuantitatif.
Analisis  diskriminan  menggunakan  data bonita  yang  diperoleh  dari  hasil  pengukuran peninggi  (bukan  bonita  yang  digunakan  oleh KPH  Nganjuk)  sebagai  peubah  terikatnya, sedangkan  peubah  bebasnya  diperoleh  dari pengamatan citra (C, D c ̅̅̅ , dan N).  Peubah ganda digunakan  dalam  analisis  ketika  antar  peubah tidak  memiliki  korelasi  yang  kuat.  Hubungan antar  peubah  tersebut  ditentukan  dengan menggunakan nilai koefisien korelasi Pearson.
Fungsi diskriminan bonita yang dibangun adalah  fungsi  diskriminan  model  linear  dan fungsi  diskriminan  model  kuadratik.  Fungsi
diskriminan  bonita  dibangun  menggunakan persamaan Supranto (2002):
D i = b i0 + b i1 x i1 + b i2 x i2 + … + b ik x ik (3)
Keterangan: D i = Nilai skor dari fungsi diskriminan bonita ke-i. b i = Konstanta b k = Koefisien diskriminan variabel ke-i x ik = Peubah ke-k dari responden ke-i
Identifikasi  bonita  dilakukan  dengan pendekatan
peluang
maksimum. Nilai diskriminan  yang  terbesar  menyatakan  hasil analisis  yang  sesuai  untuk  tegakan  yang dimaksudkan.  Ilustrasi  proses  klasifikasi tersebut seperti Wahyuni  (2012):
Bonita  yang  diperoleh  dari  fungsi diskriminan  selanjutnya  disesuaikan  dengan bonita peninggi. Persentasi kesesuaian tersebut dihitung menggunakan persamaan:
PC = ( Nc Nt ) x 100%                          (4)
Keterangan: PC  = Proporsi benar N c = Jumlah benar N t = Total contoh

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Hubungan Antar Peubah
Peubah tegakan yang diperoleh dari citra
UAV  untuk  penyusunan  model  penduga kualitas  tempat  tumbuh  tegakan  jati  adalah persentase  penutupan  tajuk  (C),  rata-rata diameter  tajuk  (D c ̅̅̅ ),  dan  jumlah  pohon  (N). Koefisien  korelasi  Pearson  antar  peubah menunjukkan  hubungan  yang  berbeda  seperti pada  Gambar  2  sampai  dengan  Gambar  4. Peubah C memiliki korelasi yang rendah dengan D c ̅̅̅ dan  N  yaitu  koefisien  korelasi  dan  R 2 berturut-turut sebesar  0.37  dan 13.5%  serta  - 0.22  dan  5.2%.  Korelasi  yang  kuat  terdapat pada  hubungan  antara  peubah  D c ̅̅̅ dan  N  yang menunjukkan  nilai  koefisien  korelasi  Pearson yang tinggi sebesar -0.93 dan R 2 90.7%.
Gambar 2. Hubungan antara peubah persentase penutupan tajuk (C) dan rata-rata diameter tajuk (D c ̅̅̅ ) Figure 2. Relationship between variables percentage canopy cover (C) and crown diameter average (D c ̅̅̅ )
X D 1 D n D 2
Max (D 1 , D 2 , D n )
Bonita terpilih
Gambar 3. Hubungan antara peubah persentase penutupan tajuk (C) dan jumlah pohon (N) Figure 3. Relationship between variables percentage canopy cover (C) and number of trees (N)
Gambar 4. Hubungan antara peubah rata-rata diameter tajuk (D c ̅̅̅ ) dan jumlah pohon (N) Figure 4. Relationship between variables crown diameter average (D c ̅̅̅ ) and number of trees (N)
Nilai  koefisien  korelasi  antara  peubah tersebut  menentukan  peubah  yang  digunakan dalam  analisis  diskriminan.  Berdasarkan korelasi  antar  peubah,  peubah  citra  yang digunakan  pada  analisis  diskriminan  untuk menduga  kualitas  tempat  tumbuh  jati  adalah peubah tunggal C, D c ̅̅̅ , dan N serta peubah ganda CD c ̅̅̅ dan  CN.  Satu  pasangan  peubah  ganda lainnya  yaitu  D c ̅̅̅ N  tidak  digunakan  karena kedua peubah memiliki korelasi yang kuat.

## B. Model Penduga Kualitas Tempat Tumbuh Jati
Model  penduga  kualitas  tempat  tumbuh jati menggunakan analisis diskriminan dengan 5  peubah  (C,  D c ̅̅̅ ,  N,  CD c ̅̅̅ ,  dan  CN)  terhadap  5 kelas  bonita  peninggi  yang  diperoleh  pada penelitian  pendahuluan  menghasilkan  fungsi diskriminan model linear dan model kuadratik
masing-masing  sebanyak  25  fungsi.  Model penduga  kualitas  tempat  tumbuh  yang dihasilkan  dari  persamaan  linear  disajikan pada  Tabel  2,  sedangkan  fungsi  diskriminan kualitas tempat tumbuh dengan menggunakan model kuadratik disajikan pada Tabel 3. Fungsi  diskriminan  model  linear  dengan peubah kerapatan tajuk menunjukkan kesesuaian  bonita  paling  rendah  sebesar 43.75%.  Kesesuaian  analisis  diskriminan dengan  satu  peubah  tersebut  lebih  rendah dibanding  dengan  peubah  rata-rata  diameter tajuk  yaitu  sebesar  50.00%  maupun  peubah jumlah  pohon sebesar 48.44%.  Akurasi paling tinggi dari penggabungan kerapatan tajuk dan jumlah pohon sebesar 54.69%, sedangkan nilai kesesuaian  fungsi  diskriminan  menggunakan kerapatan  tajuk  dan  rata-rata  diameter  tajuk sebesar 48.44% (Tabel 2).
Tabel 2. Model linear pendugaan kualitas tempat tumbuh jati di RPH Cabean Table 2 . Linear models to estimate site quality of teak in RPH Cabean
Peubah ( variables ) Bonita ( SQ ) Fungsi diskriminan( Discriminant function ) Kesesuaian ( Suitability ) % C 2.5 D 2.5 = 0.566C–21.349
43.75%
3.0 D 3.0 = 0.574C–21.587
3.5 D 3.5 = 0.613C–26.435 4.0 D 4.0 = 0.523C–20.045 4.5 D 4.5 = 0.607C–25.285
D c ̅̅̅ 2.5 D 2.5 = 5.284D c ̅̅̅ –14.995 50.00% 3.0 D 3.0 = 5.404D c ̅̅̅ –15.292 3.5 D 3.5 = 5.476D c ̅̅̅ –17.627 4.0 D 4.0 = 3.306D c ̅̅̅ –8.186 4.5 D 4.5 = 3.571D c ̅̅̅ –8.395 N 2.5 D 2.5 = 0.144N–3.988
48.44%
3.0 D 3.0 = 0.156N–4.147
3.5 D 3.5 = 0.147N–5.714 4.0 D 4.0 = 0.344N–18.842 4.5 D 4.5 = 0.303N–14.552 CD c ̅̅̅ 2.5 D 2.5 = 0.442C+2.577D c ̅̅̅ –23.667 48.44% 3.0 D 3.0 = 0.445C+2.677D c ̅̅̅ –24.089 3.5 D 3.5 = 0.495C+2.442D c ̅̅̅ –28.517 4.0 D 4.0 = 0.517C+0.139D c ̅̅̅ –20.052 4.5 D 4.5 = 0.617C–0.209D c ̅̅̅ –25.300 CN
2.5 D 2.5 = 0.753C+0.337N–34.629
54.69%
3.0 D 3.0 = 0.77C+0.354N–36.200
3.5 D 3.5 = 0.809C+0.355N–41.123 4.0 D 4.0 = 0.832C+0.557N–56.292 4.5 D 4.5 = 0.903C+0.535N–58.633 Kesesuaian
bonita hasil analisis diskriminan  dengan  bonita  peninggi  yang paling  baik  diperoleh  dari  fungsi  diskriminan model  kuadratik.  Hasil  tersebut  ditunjukkan oleh  nilai  akurasi  dari  fungsi  diskriminan menggunakan  peubah  ganda  kerapatan  tajuk (C)  dan  rata-rata  diameter  tajuk  (D c ̅̅̅ )  yaitu sebesar 60.94%.
Bonita  jati  dengan  menggunakan  analisis diskriminan  dalam  penelitian  ini  ditentukan oleh  nilai  dari  kelima  fungsi  diskriminan dengan peubah CD c ̅̅̅ . Nilai kerapatan tajuk dan rata-rata  diameter  tajuk  yang  diperoleh  dari citra  UAV  dimasukkan  kedalam  kelima  fungsi diskriminan untuk menentukan bonita tegakan. Nilai  paling  besar  dari  kelima  fungsi diskriminan  tersebut  menunjukkan  bonita tegakan jati.
Wahyuni  (2012)  mendapatkan  model penduga  kualitas  tempat  tumbuh  dengan akurasi sebesar 68.4% di BKPH Dagangan dan
81.6%  di  BKPH  Dungus  KPH  Madiun  dengan menggunakan  peubah  citra  UAV  yaitu persentase penutupan tajuk (C), diameter tajuk pohon  (D c ),  dan  jumlah  pohon  (N).  Peubah  D c berbeda  dengan  peubah  rata-rata  diameter tajuk  yang  diperoleh  dari  keseluruhan  pohon pada  suatu  plot  contoh  karena  peubah  D c merupakan  diameter  tajuk  pohon  yang  sama dengan  pohon  yang  digunakan  sebagai peninggi.
Hasil  yang  diperoleh  menjelaskan  bahwa kualitas  tempat  tumbuh  jati  yang  ditentukan oleh hara di lantai hutan dapat diduga dengan menggunakan persentase penutupan tajuk dan ukuran diameternya. Penutupan tajuk mempengaruhi  pertumbuhan  tanaman  karena faktor persaingan mendapatkan sinar matahari. Di  sisi  lain,  persentase  penutupan  tajuk menurut  Wijayanto  dan  Rhahmi  (2013)  juga mempengaruhi  panjang  dan  kedalaman  akar tanaman.
Tabel 3. Model kuadratik pendugaan kualitas tempat tumbuh di RPH Cabean Table 3 . Quadratic models to estimate site quality of teak in RPH Cabean Peubah
( varia bles ) Bonita ( SQ ) Fungsi diskriminan( Discriminant function ) Kesesuaian ( Suitability ) % C 2.5 D 2.5 = 0.44C–0.003C 2 –19.407 40.63% 3.0 D 3.0 = 0.488C–0.003C
2 –20.977 3.5 D 3.5 = 2.87C–0.019C 2 –115.272 4.0 D 4.0 = 9C–0.068C 2 –300.769 4.5 D 4.5 = 2.215C–0.014C 2 –85.152 D c ̅̅̅ 2.5 D 2.5 = 10.598D c ̅̅̅ –1.012D c ̅̅̅ 2 –28.550 57.81% 3.0 D 3.0 = 3.022D c ̅̅̅ –0.282D c ̅̅̅ 2 –9.202 3.5 D 3.5 = 25.135D c ̅̅̅ –2.317D c ̅̅̅ 2 –70.185 4.0 D 4.0 = 39.697D c ̅̅̅ –6.061D c ̅̅̅ 2 –66.529 4.5 D 4.5 = 73.1D c ̅̅̅ –10.332D c ̅̅̅ 2 –129.860
N 2.5 D 2.5 = 0.521N–0.007N 2 –13.538 45.31% 3.0 D 3.0 = 0.084N–0.001N 2 –5.721 3.5 D 3.5 = 2.143N–0.027N 2 –47.093 4.0 D 4.0 = 1.382N–0.007N 2 –69.478 4.5 D 4.5 = 0.876N–0.005N 2 –40.452 CD c ̅̅̅ 2.5 D 2.5 = 0.248C+8.827D c ̅̅̅ +0.052CD c ̅̅̅ –0.004C 2 –1.198D c ̅̅̅ 2 –35.23 60.94% 3.0 D 3.0 = 0.471C+0.242D c ̅̅̅ +0.068CD c ̅̅̅ –0.006C 2 –0.484D c ̅̅̅ 2 –21.023 3.5 D 3.5 = 3.013C+27.113D c ̅̅̅ +0.024CD c ̅̅̅ –0.019C 2 –2.325D c ̅̅̅ 2 –193.56 4.0 D 4.0 = 170.4C–1543.55D c ̅̅̅ +44.52CD c ̅̅̅ –2.39C 2 –212.9D c ̅̅̅ 2 –3095.4 4.5 D 4.5 = 0.25C+67.95D c ̅̅̅ +1.313CD c ̅̅̅ –0.032C 2 –23.798D c ̅̅̅ 2 –131.727
CN 2.5 D 2.5 = 0.377C+0.389N+0.002CN–0.003C 2 –0.007N 2 –26.893 54.69% 3.0 D 3.0 = 0.953C+0.404N+0.004CN–0.005C 2 –0.002N 2 –49.251 3.5 D 3.5 = 2.566C+1.226N+0.015CN–0.020C 2 –0.029N 2 –129.484 4.0 D 4.0 = 27.578C+8.174N+0.076CN–0.155C 2 –0.017N 2 –1297.707 4.5 D 4.5 = 2.08C+0.834N+0.001CN–0.014C 2 –0.005N 2 –120.057
Model pendugaan kualitas tempat tumbuh yang  dihasilkan  dibangun  menggunakan peubah  tegakan  yang  diukur  secara  tidak langsung.  Pengamatan  persentase  penutupan tajuk secara tidak langsung dengan menggunakan  citra  UAV  dalam  inventarisasi hutan  menurut  Chianucci et  al. (2016)  dapat menggantikan kebutuhan
pengukuran
langsung  di  lapangan.  Pengukuran  tidak langsung memiliki banyak keunggulan dibanding  pengukuran  secara  langsung. Pengamatan peubah pada citra dapat menjamin kecukupan sampel dan keakuratan data (Pan et al. ,  2011).  Disamping  itu  pengamatan  tidak langsung  dengan  menggunakan  citra  UAV membutuhkan  biaya  yang  relatif  lebih  rendah dibandingkan pengukuran langsung (Shofiyanti,  2011)  dengan  tidak  kehilangan keakuratan data (Rokhmana, 2015).
Peubah tegakan yang diperoleh dari citra UAV  dalam  penelitian  ini  terbukti  dapat digunakan  untuk  menduga  kualitas  tempat tumbuh. Hasil penelitian mendukung Wallace et al. (2012) yang menyatakan bahwa sistem UAV adalah  flatform  yang  sesuai  untuk  menilai tegakan  hutan  dan  individu  pohon.  Sari  dan Kushardono (2014) juga membenarkan bahwa UAV  merupakan  wahana  yang  diharapkan dapat digunakan untuk memperoleh informasi spasial  skala  rinci  yang  semakin  dibutuhkan. Senada  dengan  hal  tersebut  di  atas,  Mesas- Carrascosa et al. (2014) menyimpulkan bahwa citra resolusi sangat tinggi yang diperoleh dari UAV dapat dijadikan sebagai bahan pengambilan  kebijakan  pada  suatu  tegakan hutan.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Kualitas  tempat  tumbuh  tegakan  jati  di RPH  Cabean  KPH  Nganjuk  dapat  diklasifikasi menggunakan  peubah  ganda  yang  diperoleh dari citra UAV yaitu kerapatan tajuk dan rata- rata diameter tajuk  ganda  CD c ̅̅̅ .  Akurasi  model pendugaan yang dihasilkan tidak terlalu tinggi yaitu  sebesar  60.94%  diperoleh  dari  fungsi diskriminan model kuadratik.

## B. Saran
Penelitian ini menggunakan citra resolusi sangat tinggi yang diperoleh dari pesawat tidak berawak  dengan  kamera  biasa.  Meskipun resolusi  spasial  yang  diperoleh  dari  kamera tersebut  termasuk  sangat  tinggi,  model pendugaan  yang  dihasilkan  memiliki  akurasi yang  tidak  terlalu  tinggi.  Perolehan  model pendugaan yang lebih akurat sangat memungkinkan  dengan  menggunakan  kamera yang mampu memperoleh citra dengan resolusi spasial yang lebih tinggi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Kementerian Lingkungan Hidup dan kehutanan yang  telah  membiayai  penelitian  ini.  Ucapan terima  kasih  juga  penulis  sampaikan  kepada Kesatuan  Pemangkuan  Hutan  Nganjuk  Perum Perhutani  Unit  II  Jawa  Timur  atas  fasilitasi dalam pelaksanaan penelitian. Terakhir penulis menyampaikan  penghargaan  kepada  Bapak Dasar  Santoso  serta  staf  Resort  Pengelolaan Hutan  Cabean  yang  telah  membantu  dalam pengumpulan data lapangan.

## DAFTAR PUSTAKA
Andriani  Y,  Cahyawati  D,  Gusmaryanita  V.  (2011). Analisis diskriminan untuk mengetahui faktor yang  mempengaruhi  pilihan  program  studi matematika  di  FMIPA  dan  FKIP  Universitas Sriwijaya. Jurnal Penelitian Sains, 14 (4), 9–14.
Chianucci,  F.,  Disperati,  L.,  Guzzi,  D.,  Bianchini,  D., Nardino,  V.,  Lastri,  C.,  .  .  .  Corona,  P.  (2016). Estimation  of  canopy  attributes  in  beech forests using true colour digital images from a small fixed-wing UAV. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation,
47 , 60–68.
Daniel,  T.  W.,  Helms,  J.  A.,  &  Baker,  F.  S.  (1992).
Principles  of  Silviculture .  Yogyakarta:  Gajah Mada University Press.
Dhani,  F.  A.  R.  (2012). Penggunaan  citra  resolusi tinggi  untuk  pendugaan  sediaan  tegakan  jati (Tectona grandis, Linn.F) dengan teknik double sampling di KPH Madiun Perum Perhutani Unit
II  Jawa  Timur. [skripsi].  Bogor:  Institut Pertanian Bogor.
Hartati, W. (2008). Evaluasi distribusi hara tanah dan tegakan mangium, sengon dan leda pada akhir daur  untuk  kelestarian  produksi  hutan tanaman  di  UMR  Gowa  PT  Inhutani  I  Unit  III Makassar. Jurnal Hutan dan Masyarakat,  3 (2), 199–219.
Hayat,  S.  N.  (2015). Pembangunan  kelas  kualitas tempat  tumbuh  mangrove  menggunakan  citra satelit  resolusi  sedang  di  IUPHHK–HA  PT Kandelia  Alam  Kalimantan  Barat. [skripsi].
Bogor: Institut Pertanian Bogor.
Jaya,  I.  N.  S.,  &  Cahyono,  A.  B. (2001).  Kajian  teknis pemanfaatan  potret  udara  non-metrik  format kecil pada bidang kehutanan. Jurnal
Manajemen Hutan Tropika,  7 (1), 55–64.
Jaya,  I.  N.  S.,  Samsuri,  Lastini,  T.,  &  Purnama,  E.  S.
(Eds.).  (2010). Teknik  Inventarisasi  Sediaan Ramin  di  Hutan  Rawa  Gambut .  Bogor:  ITTO CITES Project dan Kementerian Kehutanan.
Marini,  Y.,  Emiyati,  Hawariyah,  S.,  &  Hartuti,  M.
(2014). Perbandingan  metode  klasifikasi supervised  maximum  likelihood  dengan klasifikasi  berbasis  objek  untuk  inventarisasi lahan  tambak  di  Kabupaten  Maros. Makalah dipresentasikan  pada  Seminar  Nasional Penginderaan  Jauh  tanggal  21  Maret  2014  di Bogor, Indonesia.
McRoberts,  R.  E.,  &  Tomppo,  E.  O.  (2007).  Remote sensing support for national forest inventories. Remote Sensing of Environment,  110 (4), 412– 419.
Mesas-Carrascosa, F. J., Notario-García, M. D., Meroño de  Larriva,  J.  E.,  Sánchez  de  la  Orden,  M.,  & García-Ferrer  Porras,  A.  (2014).  Validation  of measurements  of  land  plot  area  using  UAV imagery. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation,  33 , 270–279.
Pan,  Y.,  Zhang,  J.,  &  Shen,  K.  (2011).  Crop  area estimation from UAV transect and MSR image data  using  spatial  sampling  method:  a simulation experiment. Procedia
Environmental Sciences,  7 , 110–115.
Pretzsch,  H.  (2009). Forest  Dynamics,  Growth  and Yield . Heidelberg: Springer.
Rango,  A.,  &  Laliberte,  A.  S. (2010).  Impact  of  flight regulations  on  effective  use  of  unmanned aircraft  systems  for  natural  resources applications. Journal of Applied Remote Sensing,
4 , 1–12.
Riyanto,  H.  D.,  &  Pahlana,  U.  W.  H.  (2012).  Kajian evaluasi  lahan  hutan  jati  sistem  bonita  di Kesatuan  Pemangkuan  Hutan  (KPH)  Cepu. Jurnal penelitian Hutan Tanaman,  9 (1), 83–93. Rokhmana, C. A. (2015). The Potential of UAV-based Remote  Sensing  for  Supporting  Precision
Agriculture in Indonesia. Procedia Environmental Sciences,  24 , 245–253.
Sari,  N.  M.,  &  Kushardono,  D.  (2014).  Klasifikasi penutup  lahan  berbasis  obyek  pada  data  foto UAV  untuk  mendukung penyediaan informasi penginderaan  jauh  skala  rinci. Jurnal Penginderaan Jauh,  11 (2), 114–127. Septyawardani,  E.  (2012).
Penyusunan  model penduga  sediaan  tegakan  dan  biomassa  hutan jati  (Tectona  grandis  Linn.F)  menggunakan citra dijital non-metrik resolusi tinggi. [skripsi]. Bogor: Institut Pertanian Bogor.
Shofiyanti, R. (2011). Teknologi pesawat tanpa awak untuk pemetaan dan pemantauan tanaman dan lahan pertanian. Informatika Pertanian,  20 (2), 58–64.
Sihombing,  B.  H.  (2015).  Tinjauan  konsep  dan implementasi  sistem  silvikultur  TPTII. Jurnal AGRIFOR,  14 (1), 27–38.
Simarmata, M. M. (2015). Model penyusunan kualitas tempat  tumbuh Eucalyptus  urophylla pada hutan tanaman. Jurnal Elektronik AKAR,  1 (1), 1–10.
Supranto.  (2002). Analisis  Multivariat.  Arti  & Interpretasi . Jakarta: Rineka Cipta.
Suranto, Y., Prayitno, T. A., Marsono, D., & Sutapa, J. P. G.  (2015).  Pengaruh  umur  pohon,  bonita  dan posisi  aksial  batang  terhadap  struktur makroskopis  dan  kualitas  kayu  jati  sebagai bahan furnitur. Jurnal Manusia dan
Lingkungan,  22 (1), 84–93.
Upadhyay,  A.,  Eid,  T.,  &  Sankhayan,  P.  L.  (2005). Construction  of  site  index  equations  for  even aged  stands  of  Tectona  grandis  (teak)  from permanent  plot  data  in  India. Forest  Ecology and Management,  212 , 14–22.
Wahyuni,  S.  (2012). Identifikasi  kualitas  tempat tumbuh (bonita) menggunakan citra dijital non metrik  resolusi  tinggi  di  KPH  Madiun  Perum Perhutani Unit II Jawa Timur. [skripsi]. Bogor: Institut Pertanian Bogor.
Wallace,  L.,  Lucieer,  A.,  Watson,  C.,  &  Turner,  D.
(2012).  Development  of  a UAV-LiDAR  System with  Application  to  Forest  Inventory. Remote Sensing, 4 (12), 1519-1543.
Wijayanto,  N.,  &  Rhahmi,  I.  (2013).  Panjang  dan kedalaman  akar  lateral  jabon  (Anthocephalus cadamba  (Roxb.)  Miq.)  di  Desa  Cibening, Kecamatan Pamijahan Kabupaten Bogor, Jawa Barat. Jurnal Silvikultur Tropika,  4 (1), 23–29.