Jurnal AGRIFOR Volume 23 No.1 (Maret 2024) Pp. 89-100                                                         ISSN P : 1412-6885 https://doi.org/10.31293/agrifor.v23i1                                                                                          ISSN O : 2503-4960 https://doi.org/10.31293/agrifor.v23i1.7049

## PERHITUNGAN NILAI EKONOMI POHON PADA LANSKAP JALAN DIPONEGORO KOTA SALATIGA MENGGUNAKAN METODE BURNLEY
Julio Cesar Lourdy Mulianandya 1 , dan Alfred Jansen Sutrisno 2
1 Agroteknologi, Fakultas Pertanian dan Bisnis, Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga, Indonesia
2 Dosen Fakultas Pertanian dan Bisnis, Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga,
Indonesia E-Mail: 512017011@student.uksw.edu E-Mail: fpb.alfred@uksw.edu Submit: 10-07-2023 Revisi: 01-12-2023 Diterima: 31-12-2023

## ABSTRAK
Perhitungan  Nilai  Ekonomi  Pohon  pada  Lanskap  Jalan  Diponegoro  Kota  Salatiga  Menggunakan Metode Burnley. Pohon dalam suatu kota, terkhususnya di tepian jalan memiliki risiko ditebang. Hal ini dapat terjadi  karena  pembangunan  infrastruktur  jalan  yang  cenderung  diperlebar  dan  seringkali  pohon  akan dihilangkan.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  besar  kerugian  ganti  rugi  dari  penebangan  pohon. Metode yang digunakan adalah Burnley dengan parameter Volume (V), Bentuk dan Figor (FV), Lokasi (L) dan Umur (E). Penghitungan dilakukan dengan mengukur langsung volume dan menilai FV, L, E dengan tabel Burnley.  Hasil  metode  Burnley  sangat  dipengaruhi  oleh  volume  pohon  (V),  bentuk  dan  vigor  (FV).  Pohon mahoni pada plot 2 (2S52) mendapatkan nilai tertinggi dengan nilai Rp.9.665.824,00. Hal ini dapat dilihat dari pohon yang memiliki nilai terbesar diperoleh dari volume  paling besar dan bentuk paling baik dibandingkan pohon lainnya.
Kata kunci : Kompensasi, Lanskap tepian jalan,  Nilai ekonomis, Pohon.

## ABSTRACT
Economic Value of Trees in Streetscapes of Diponegoro Street, Salatiga City Using Burnley Method. Trees in  a  city,  especially  on  the  side  of  the  road  have  a  risk  of  being  cut  down.  This  can  happen  because  the construction  of  road  infrastructure  tends  to  be  widened  and  trees  are  often  removed.  This  research  was conducted to determine the amount of compensation losses from tree felling. The method used is Burnley with parameters Volume (V), Shape and Figure (FV), Location (L), and Age (E). The calculation is done by directly measuring the volume and assessing FV, L, E with the Burnley table. The  results of the Burnley method are strongly influenced by tree volume (V), shape and vigor (FV). Mahogany tree (2S52) got the highest value at IDR.8.665.824,00. This can be seen from the trees that have the greatest value obtained from the largest volume and the best shape compared to other trees .
Keywords : Compensation, Economic Value, Streetscape, Trees .

## 1. PENDAHULUAN
Pohon  dalam  suatu  tempat  dapat meningkatkan  kualitas  lingkungan  dan peningkatan  keindahan  alami  lingkungan perkotaan (Nurisyah, 2015). Pada
lingkungan perkotaan, pohon dapat
meningkatkan  keindahan  visual.  Pohon sering  dijumpai  pada  taman,  hutan  kota dan  tepian  jalan.  Pohon  juga  memiliki fungsi ekologis berupa peredam kebisingan  dan  serapan  karbon.  Menurut Resiana  (2014)  pohon  memiliki  fungsi
ekologis yang mampu mereduksi kebisingan.  Saat  ini  beberapa  penelitian menilai berbagai layanan ekosistem yang disediakan  oleh  pohon  perkotaan,  seperti
peningkatan  nilai  properti,  penyerapan karbon,  pengurangan  kebisingan  dan polutan, penghematan penggunaan energi, dan lainnya untuk kondisi dan konteks  yang  berbeda  (Escobedo  et  al. 2015; Haase et al. 2014). Pepohonan dapat meingkatkan  kualitas  lingkungan  dalam masyarakat  sehingga  menunjukkan  tren positif  dalam  kesediaan  mereka  untuk berinvestasi  lebih  banyak  pada  barang maupun jasa (Jim et al. 2006; Joye Et al. 2010).  Di  perkotaan,  pohon  dianggap mempunyai fungsi utama sebagai penghias, namun  pohon  juga mempunyai fungsi lain yang sama pentingnya, seperti digunakan  untuk  rekreasi  (Gundersen  et al. 2006; Aldous, 2007) dan kontribusinya terhadap  kesejahteraan  umum  penduduk kota (O'Brien, 2005).
Pohon dalam suatu kota, terkhususnya  di  tepian  jalan  memiliki risiko  ditebang.  Hal  ini  dapat  terjadi karena  pembangunan  infrastruktur  jalan yang cenderung diperlebar dan seringkali pohon  akan  dihilangkan.  Keberadaan pohon dalam kota besar semakin berkurang  karena  masih  jarang  peraturan khusus  mengenai  larangan  penebangan pohon. Penebangan pohon akan merugikan  secara  ekologis  dan  estetika, sehingga  perlu  diperlukan  ganti  rugi  atas pengebangan pohon. Menyadari kesulitan dalam  menentukan  nilai  moneter  pohon perkotaan,  ada  beberapa  metode  yang tersedia  untuk  menghitung  nilai  ini. Metode  penilaian  yang  paling  umum untuk penilaian moneter pohon perkotaan menggunakan  formula,  yang  umumnya terdiri  dari  dua  jenis;  parametrik  dan kapitalisasi.  Parametrik,  juga  dikenal sebagai  perkalian,  didefinisikan  sebagai kuantifikasi  satu  atau  lebih  variabel, termasuk variabel struktural dan subyektif lainnya  (misalnya  estetika,  botani,  lokasi atau signifikansi) seperti yang direkomendasikan  (Grande-Ortiz  et.  all 2012).  Salah  satu  cara  untuk  menilai
kerugian yang ditimbulkan adalah dengan penghitungan metode Burnley.
Metode  Burnley  adalah  salah  satu metode  pendugaan  nilai  pohon  untuk memenuhi  kebutuhan  lokal.  Metode  ini ditujukan  untuk  pengelolaan  pohon  di ruang  terbuka  untuk  hal-hal  yang menghasilkan  nilai  untuk  kompensasi, litigasi, asuransi, kebijakan dan pengambilan  (Moore,  1991).  Metode Burnley  menggunakan  tabel  modifier untuk  meminimalkan  risiko  perbedaan nilai  signifikan  pohon  yang  sama  dan dibuat  oleh  arborits  berbeda.  Penilaian pohon  menggunakan  metode  Burnley, digunakan  untuk  mengestimasi  harga pohon supaya sesuai antara nilai fisik dan nilai moneter (Khairunissa, 2020).
Formula  penilaian  ini  didasarkan pada asumsi dan pendekatan yang berbeda yang  bervariasi  berdasarkan  bentuk, aplikasi,  dan  dalam  nilai  moneter  total akhir dari pohon tersebut. Sebagai contoh, beberapa  variabel  dari  formula  ini berdasarkan  pohon  yang  dirusak  dan disesuaikan  dengan  faktor-faktor  yang umum,  seperti  jenis  kerusakan  vitalitas pohon, lokasi, estetika, fasilitas keseluruhan, umur dan bahkan penyediaan jasa lingkungan, yang akhirnya memberikan nilai bulanan yang
sebanding.  (Moore  dan  Arthur  1992; Ponce-Donoso  et  al.  2013;  Ostberg  dan Sjogren 2016)
Metode  ini  dirasa  cocok  karena penghitungan  yang  sederhana  dan  dapat menghasilkan nilai yang selanjutnya dapat dijadikan  acuan  untuk  membuat  sebuah peraturan tentang pohon. Melalui penelitian ini, diharapkan mampu
menghasilkan  nilai  untuk  mengganti  rugi atas  hilangnya  fungsi  pohon  pada  tepian jalan  dan  menentukan  nilai  terendah  dan
Jurnal AGRIFOR Volume 23 No.1 (Maret 2024) Pp. 89-100                                                         ISSN P : 1412-6885 https://doi.org/10.31293/agrifor.v23i1                                                                                          ISSN O : 2503-4960 https://doi.org/10.31293/agrifor.v23i1.7049
tertinggi sebagai dasar acuan menentukan kompensasi penebangan pohon.

## 2. METODA PENELITIAN
2.1. Tempat dan Waktu Penelitian dilakukan di Jalan Diponegoro,  Kecamatan  Sidorejo, Salatiga. Dalam penelitian ini, lokasi penelitian dibagi menjadi 3 plot. Plot 1  terletak  di  Jalan  Diponegoro
Salatiga.
Bagian tapak yang digunakan  adalah  sisi  utara  dan selatan  jalan  Diponegoro.  Tapak dimulai  dari  depan  Rumah  Dinas Walikota  Salatiga  (tepat  patung Pangeran Diponegoro) hingga persimpangan  jalan  Monginsidi  dan Jalan Yos Sudarso. Plot 2 merupakan bagian Jalan Diponegoro dimulai dari persimpangan antara Jalan Monginsidi dengan Jalan Yos Sudarso  hingga  gedung  Dipo  66
Universitas  Kristen  Satya  Wacana.
Plot 3 memiliki panjang kurang lebih 2 km.  Plot ini dimulai  dari pertigaan Dipo  66  UKSW  hingga  kantor Kementrian Agama Salatiga. Penelitian  dilakukan  selama  Januari- Juli  2022.  Jalan  Diponegoro  dipilih karena jalan tersebut merupakan salah satu  jalan  utama  di  Salatiga.  Jalan utama  tersebut  berisiko  mengalami pelebaran seiring dengan peningkatan jumlah kendaraan. Hal ini menyebabkan  pohon  yang  sudah tertanam  di  tepian  jalan  tersebut berisiko untuk ditebang.

## 2.2. Bahan dan Alat
Bahan  yang  digunakan  adalah  peta dasar Jalan Diponegoro Salatiga. Alat yang digunakan meteran tali, meteran laser, alat GPS, dan kamera.
2.3. Prosedur Pelaksanaan Penelitian
Penelitian dilakukan dengan menghitung  nilai  ekonomis  pada pohon  tepian  Jalan  Diponegoro.
Pohon  dipilih  berdasarkan  ukuran
minimal  diameter  pohon  yaitu  0,2 meter.  Pohon  yang  dipilih  dilakukan pemberian kode pada tiap pohon yang dihitung.  Kode  yang  dipakai  diawali dengan  nomor  plot  diikuti  huruf  “U” untuk kode utara dan “S” untuk kode selatan.  Kode  diakhiri  dengan  angka yang  menunjukkan  urutan  pohon terhitung dari timur.
a. Pengukuran Volume Pohon Penghitungan volume dapat dilakukan dengan pengukuran diameter  pohon  dengan  meteran  tali.
Diameter yang dihitung adalah diameter setinggi dada (DBH) kurang lebih  140cm  dari  tanah.  Pengukuran tinggi  pohon  dengan  bantuan  laser meter.  Laser  meter  memiliki  fitur penghitungan  tinggi  (T)  dengan menembakan laser ke bagian tertinggi pohon  dan  jarak  antara  pohon  dan tempat  tembak.  Setelah  didapatkan diameter dan tinggi pohon.
Bentuk  faktor  (f  =  0,7)  yang dianggap  sudah  mewakili  (Sulistiono dan  Rohatiah,  2016).  Volume  pohon dapat  dihitung  dengan    mengunakan rumus:
V = ( 1 4 𝑥 𝜋 𝑥 𝑑𝑏ℎ 2 𝑥 𝑇 𝑥 𝑓). (1)
Contoh  penghitungan  seperti pada  pohon  Palem  Raja  kode  1U1 (Tabel.) sebagai berikut.
1U1 =  ( 1 4 𝑥 3,14 𝑥 0,4 2 𝑥 14,5 𝑥 0,7 )                              (2) = 1,27484 Penghitungan  volume  pohon 1U1  mendapat  skoring  1.  Penilaian skoring setiap pohon didapatkan dari range pada tabel berikut. Tabel 1. Kategori Skor Volume Pohon (V) Volume (m 3) Skor (V)
0-99 100-249 250-499 500-749 750-999 1000-1499 1500-1999 2000-2999 3000-3999 >4000 1,0 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1
b. Bentuk dan Vigor (FV) Skoring  dapat  dilakukan  dengan penilaian secara visual. Penilaian dilakukan secara personal dengan mempertimbangkan kondisi pohon sebenarnya.  Sebagai  patokan  standar penilaian dilihat dari kondisi  pohon yang tumbuh baik, kondisi batang baik. Pohon palem  kode  1U1  mendapatkan  skoring 0,75. Nilai tersebut didapat dari
pengecekan batang yang masih kuat/tidak ada pengeroposan dan bentuk pohon baik. Skoring  didasarkan  pada  indikator  pada tabel 2.
Gambar 1. Pohon Palem Raja (1U1)
Jurnal AGRIFOR Volume 23 No.1 (Maret 2024) Pp. 89-100                                                         ISSN P : 1412-6885 https://doi.org/10.31293/agrifor.v23i1                                                                                          ISSN O : 2503-4960 https://doi.org/10.31293/agrifor.v23i1.7049
Tabel 2. Kategori Skor Bentuk dan Vigor Pohon (FV).
Deskripsi Bentuk dan Kekuatan Skor (FV) Bentuk sempurna dan kekuatan dan luar biasa Bentuk sedikit tidak sempurna Kekuatan sedikit berkurang Ketidaksempurnaan sedikit & kekuatan sedikit berkurang Bentuk yang bagus dengan kekuatan yang bagus Bentuk bagus dengan kekuatan rata-rata Kekuatan yang bagus dengan bentuk rata-rata Bentuk yang bagus denan kekuatan yang buruk Kekuatan yang baik dengan bentuk yang buruk Bifurkasi batang & kekuatan sangat baik Bifurkasi batang & kekuatan baik Bifurkasi batang & kekuatan rata-rata Bifurkasi batang & kekuatan buruk Bentuk buruk dengan kekuatan rata-rata Kekuatan yang buruk dengan bentuk rata-rata Bentuk yang buruk dan kekuatan yang buruk Kayu mati dengan berlebihan, rongga & bentuk yang buruk Mati 1,00 0,90 0,90 0,80 0,75 0,70 0,70 0,65 0,65 0,60 0,55 0,50 0,40 0,30 0,30 0,20 0,10 0,00 c. Umur Pohon (E) Penghitungan dapat dilakukan dengan membagi DBH dengan pertumbuhan rata-rata per tahun. Skoring dapat  dilakukan  dengan  melihat  kondisi visual pohon melalui skoring Bentuk dan
Vigor  (FV).  Penilaian  dilakukan  dengan membagi  skoring  FV  menjadi  6  kategori sesuai  dengan skoring umur pohon. Pada pohon  Palem  Raja  di  plot  1  bagian  utara mendapatkan skoring 0,9 karena pada FV menunjukkan di kategori kedua.
Tabel 3. Kategori Skor Umur Pohon (E).
Umut Pohon (Tahun) Skor (E) 50 40-49 30-39 20-29 10-19 <10 1,0 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 d. Lokasi (L) Skoring dapat dilakukan dengan melihat  indikator  berikut.  Sebagai contoh untuk pohon Palem Raja di Plot 1  bagian  utara  mendapatkan  skor  0,8. Skor  ini  didapatkan  karena  terdapat masalah  kecil  yang  muncul  karena pohon ini. Tabel 4. Kategori Skor Lokasi (L).
Deskripsi Lokasi Skor (L) Kesesuaian sempurna Bisa jadi lokasi lebih baik tetapi tidak ada masalah Masalah kecil, contoh mengangkat paving Spesies tidak cocok atau menyebabkan masalah Spesies tidak cocok dan menyebabkan masalah Spesies tidak cocok dan menyebabkan masalah besar Spesies tidak cocok 1,0 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4
e. Penghitungan metode Burnley.
Faktor  penilaian  dalam  metode  ini meliputi  nilai  dasar  pohon  ($/m3)  yang didapat dari harga eceran pembibitan yang tepat  untuk  membeli  spesimen  dengan volume  lebih  besar  dari  1  m3.  Menurut Balitanhut  Bogor  (2007)  dalam  Yuleff (2007),  nilai dasar  pohon  sebesar Rp252.250/m^3.  Nilai  Pohon  =  Volume pohon  x  Nilai  dasar  x  E  x  V  x  FV  x  L. Contoh penghitungan untuk pohon Palem Raja  pada  plot  1  bagian  utara  adalah sebagai berikut.
Nilai Pohon = 1,27484 x Rp. 252.250 x 0,9 x 1 x 0,75 x 0,8 Nilai Pohon = Rp.191.723

## 3. HASIL
PENELITIAN

## DAN
PEMBAHASAN

## 3.1. Plot 1
Pada plot ini dibagi menjadi 2 yxaitu sisi  utara  dan  sisi  selatan.  Plot  1 didominasi oleh pohon jenis mahoni. Pada sisi  utara  nilai  tertingi  pada  pohon  jenis mahoni  dengan  nilai  Rp.2.602.146,00. Nilai  terendah  di  plot  1  bagian  utara bernilai  Rp.17.894,00.  Pohon  mahoni (1U28)  bernilai  tinggi  karena  kondisi pohon  masih  baik  dan  ukuran  diameter yang  lebar  yaitu  1,2  m  sehinga  volume pohon semakin besar, sedangkan berbanding  terbalik  dengan  tabebuya (1U13)  memiliki  volume  yang  rendah karena diameter batang kecil yaitu 0,2 m.
Aspek lain yang memengaruhi nilai adalah skoring  bentuk  dan  vigor  (FV).  Pohon mahoni  (1U28)  memiliki skor  0,8  dan pohon tabebuya memiliki skor 0,7.
Gambar 2. (a) Pohon Mahoni (1U28); 2 (b) Pohon Tabebuya (1U3)
Jurnal AGRIFOR Volume 23 No.1 (Maret 2024) Pp. 89-100                                                         ISSN P : 1412-6885 https://doi.org/10.31293/agrifor.v23i1                                                                                          ISSN O : 2503-4960 https://doi.org/10.31293/agrifor.v23i1.7049
Tabel 4. Hasil Analisis Burnley Plot 1 Utara.
No Kode Jenis Pohon Nilai Ekonomis 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 1U1 1U2 1U3 1U4 1U5 1U6 1U9 1U10 1U11 1U12 1U13 1U14 1U22 1U27 1U28 1U29 1U30 1U31 Palem Raja Palem Raja Palem Raja Tabebuya Tabebuya Tabebuya Tabebuya Tabebuya Tabebuya Tabebuya Tabebuya Tabebuya Mahoni Mahoni Mahoni Mahoni Mahoni Mahoni Rp                 191.723 Rp                 102.988 Rp                   94.576 Rp                   39.636 Rp                   32.851 Rp                   32.654 Rp                   18.168 Rp                   27.552 Rp                   60.184 Rp                   24.752 Rp                   17.894 Rp                   23.470 Rp                   27.007 Rp              1.727.021 Rp              2.602.146 Rp                 550.259 Rp              1.641.394 Rp              1.295.784
Nilai tertinggi plot 1 bagian selatan adalah  mahoni  (1S24)  yang  bernilai Rp.4.793.833,00 dan nilai terendah adalah tabebuya  merah  (1S3)  dengan  nilai Rp.9.840,00.  Aspek  yang  memengaruhi pada plot 1 bagian selatan adalah volume pohon.  Pohon  mahoni  (1S24)  memiliki volume  29,8838  m 3 dan  pohon  tabebuya merah memiliki volume 0,065 m 3 . Kondisi
ini  dipengaruhi  oleh  tinggi  dan  diameter pohon. Selain volume, FV juga memengaruhi  penilaian  ini.  Kondisi pohon  Mahoni  baik,  sedikit  cabang  mati sehingga  mendapat  skor  0,8  sedangkan pada  tabebuya  mendapat  skor  0,7  karena kondisi percabangan yang kurang baik dan bentuk tajuk tidak baik.
Gambar 3. (a) Pohon Mahoni (1S24); 3(b) Pohon Tabebuya Merah (1S3)
Tabel 6. Hasil Analisis Metode Burnley Plot 1 Selatan.
No Kode Jenis Pohon Nilai Ekonomis 1 1S3 Tabebuya Merah Rp                      9.840 2 1S14 Tabebuya Merah Rp                   19.784 3 1S17 Tabebuya Merah Rp                   85.978 4 1S18 Tabebuya Merah Rp                   43.054 5 1S23 Mahoni Rp             4.761.434 6 1S24 Mahoni Rp             4.793.833 7 1S25 Mahoni Rp             1.439.953 8 1S26 Mahoni Rp             2.233.587 9 1S27 Mahoni Rp                 111.993 10 1S33 Mahoni Rp             1.884.969 11 1S34 Mahoni Rp             1.349.467 12 1S35 Mahoni Rp             1.072.592 13 1S36 Mahoni Rp             1.432.492

## 3.2. Plot 2
Pada  plot  2  dibagi  menjadi  2  bagian yaitu sisi utara dan selatan. Pada sisi utara hanya  terdapat  pohon  mahoni  dan  di  sisi selatan didominasi dengan pohon mahoni. Pada  plot  2  pohon  dengan  nilai  tertinggi yaitu jenis pohon mahoni (2S25) pada sisi selatan  dengan  nilai  Rp.9.665.824,00.
Nilai terendah yaitu pohon tanjung (2S15) pada sisi selatan dengan nilai Rp.21.645,00. Nilai pohon tersebut sangat berbeda  karena  ukuran  pohon  (volume) berbanding  jauh.  Pohon  mahoni  (2S25) memiliki  volume  59,51085  m 3 dan  pada pohon  tanjung  (2S15)  memiliki  volume 0,1523 m 3 .
Gambar 4. (a) Pohon Mahoni (2S25); 4(b) Pohon Tanjung (2S15)
Jurnal AGRIFOR Volume 23 No.1 (Maret 2024) Pp. 89-100                                                         ISSN P : 1412-6885 https://doi.org/10.31293/agrifor.v23i1                                                                                          ISSN O : 2503-4960 https://doi.org/10.31293/agrifor.v23i1.7049
Tabel 7. Hasil Analisis Metode Burnley Plot 2.
No Kode Jenis Pohon Nilai Ekonomis 1 2U8 Mahoni Rp                   144.387 2 2U9 Mahoni Rp                      25.228 3 2U10 Mahoni Rp                      40.502 4 2S11 Mahoni Rp                   393.578 5 2S12 Mahoni Rp                2.646.433 6 2S13 Mahoni Rp                3.243.593 7 2S14 Mahoni Rp                8.322.664 8 2S15 Tanjung Rp                      21.645 9 2S16 Tanjung Rp                      35.208 10 2S17 Mahoni Rp                5.212.797 11 2S18 Mahoni Rp                5.622.778 12 2S19 Mahoni Rp                3.038.799 13 2S20 Mahoni Rp                9.096.406 14 2S21 Mahoni Rp                4.016.270 15 2S22 Mahoni Rp                5.759.629 16 2S25 Mahoni Rp                9.665.824

## 3.3. Plot 3
Plot 3 dibagi menjadi 2 bagian, yaitu bagian A utara dan A Selatan, dan B Utara. Pembagian ini dilakukan untuk mempermudah dalam pengkodean. Pohon pada  plot  ini  didominasi  oleh  pohon angsana. Pada plot 3 pohon Randu (3AS8) memiliki  nilai  tertinggi  dengan  nilai Rp.7.387.733,00  dan  nilai  terendah  yaitu pohon  Angsana  (3BU58)  dengan  nilai
Rp.6.347,00. Pohon Randu memiliki nilai ekonomis  yang  tinggi  karena  pohonini memiliki  volume  yang  besar  yaitu 46,0536 m 3 . Kondisi batang randu masih cukup  baik  sehingga  skor  FV  0,8. Sedangkan pada pohon angsana memiliki nilai kecil karena volume yang kecil yaitu 0,059346  m 3 dan  kondisi  pohon  yang sudah  kurang  baik.  Sehingga  nilai  FV yaitu 0,6.
Gambar 5. Pohon Randu (3AS8).
Tabel 8. Hasil Analisis Metode Burnley Plot 3A Utara.
No Kode Jenis Pohon Nilai Ekonomis 1 3AU2 Tanjung Rp                   20.098 2 3AU3 Tabebuya Rp                   18.659 3 3AU5 Tabebuya Rp                   12.440 4 3AU8 Tanjung Rp                   48.203 5 3AU9 Tanjung Rp                   47.596 6 3AU10 Tanjung Rp                   30.718 7 3AU11 Tanjung Rp                   31.198 8 3AU13 Tabebuya Rp                   16.618 9 3AU14 Tanjung Rp                   30.024 10 3AU15 Tanjung Rp                   19.921 11 3AU16 Tanjung Rp                   20.984 12 3AU18 Tabebuya Rp                   15.359 13 3AU20 Gayam Rp                 415.145 14 3AU21 Mahoni Rp                 641.969 15 3AU22 Angsana Rp                 154.501
Tabel 9. Hasil Analisis Metode Burnley Plot 3A Selatan.
No Kode Jenis Pohon Nilai Ekonomis 1 3AS1 Angsana Rp             3.427.217 2 3AS3 Tanjung Rp                   21.866 3 3AS5 Tabebuya Rp                   26.031 4 3AS6 Tanjung Rp                   24.417 5 3AS7 Gayam Rp                   83.532 6 3AS8 Randu Rp             7.387.733 7 3AS13 Angsana Rp                 490.695 8 3AS14 Angsana Rp                   44.967 9 3AS15 Angsana Rp                   18.075 10 3AS16 Angsana Rp                   30.983 11 3AS17 Angsana Rp                   13.266 12 3AS19 Tanjung Rp                   14.942 13 3AS22 Tanjung Rp                   31.334 14 3AS23 Angsana Rp                   50.403 15 3AS24 Angsana Rp                   51.969 16 3AS26 Tanjung Rp                   17.104 17 3AS27 Tanjung Rp                   14.214
Jurnal AGRIFOR Volume 23 No.1 (Maret 2024) Pp. 89-100                                                         ISSN P : 1412-6885 https://doi.org/10.31293/agrifor.v23i1                                                                                          ISSN O : 2503-4960 https://doi.org/10.31293/agrifor.v23i1.7049
Tabel 10. Hasil Analisis Metode Burnley Plot 3B Utara.
No Kode Jenis Pohon Nilai Ekonomis 1 3BU5 Gayam Rp                      29.598 2 3BU6 Gayam Rp                      41.191 3 3BU8 Gayam Rp                      21.288 4 3BU21 Gayam Rp                      14.446 5 3BU30 Gayam Rp                      60.185 6 3BU32 Gayam Rp                      50.588 7 3BU34 Gayam Rp                      38.922 8 3BU40 Gayam Rp                      13.599 9 3BU46 Gayam Rp                      42.421 10 3BU50 Gayam Rp                      19.437 11 3BU51 Angsana Rp                      30.163 12 3BU53 Angsana Rp                      22.772 13 3BU56 Angsana Rp                      25.297 14 3BU57 Angsana Rp                      23.017 15 3BU58 Angsana Rp                        6.347 16 3BU59 Angsana Rp                      23.719 17 3BU60 Angsana Rp                      16.108 18 3BU61 Kiara Payung Rp                      11.620 19 3BU62 Kiara Payung Rp                      12.850 20 3BU63 Kiara Payung Rp                      38.543

## 4. KESIMPULAN
Pohon  mahoni  pada  plot  2  (2S52) mendapatkan  nilai  tertinggi  dengan  nilai Rp.9.665.824,00.  Nilai  ini  dapat  muncul dari nilai skor paling tinggi dibandingkan lainnya.  Hasil  metode  Burnley  sangat dipengaruhi  oleh  volume  pohon  (V),
bentuk  dan  vigor  (FV).  Hal  ini  dapat dilihat  dari  pohon  yang   memiliki  nilai
terbesar  diperoleh  dari  volume  paling besar dan bentuk paling baik dibandingkan pohon lainnya. Pohon yang memiliki  volume  kecil  dan  bentuk  yang kurang  baik  akan  menghasilkan  nilai ekonomis yang rendah.

## DAFTAR PUSTAKA
Aldous, D.E. (2007). Social, environmental, economic and health benefits  of  green  space.  In  : Proceedings of
international Symposium  on  horticultural  plants in  urban  and  peri-urban  life. Acta Horticulture, Vol. 762:171-185.
Escobedo, F.J., D.C. Adams, N. Timilsina. (2015).  Urban  for  est  structure effects on property value. Ecosytem Service, Vol. 12:209-21.
Grande-Ortiz., M., M. Ayuga-Tellez, and M. Contato-Carol. (2013). Methods of tree appraisal: A Review of their features adn application possibilities. Arboriculture & Urban Forestry, Vol. 38: 130-140.
Gundersen. V., L.H. Frivoldb, T.
Mykinga,  B.H.  Oyen.  (2006). Management  of  urban  recreational woodlands:  The  Case  of  Norway. Urban Forestry & Urban Greening Vo.5.73-82.
Haase,  D.,  N.  Larondelle,  E.  Andersson, M.  Artmann,  S.  Borgstrom,  J. Breuste, adn E. Gomez-Baggethum,
(2015).  A  quantitative  review  of Urban Ecosystem Service Assessments; Concepts, models and implementation. Ambio, Vol. 43:413-433. Jim,C.Y., and W.Y. Chen. (2006). Impacts of urban environmental elements on residential housing prices in Guangzhou,  China. Landscape  and Urban Planning, Vol 78:422-434.
Joye, Y., K. Willems, M. Brengman, and K.  Wolf.  (2010).  The  Effects  of Urban Retail Greenery on consumer experience: Reviewing the evidence from  a  restorative  perspective. Urban Forestry & Urban Greening, Vol 9:57-64
Khairunissa, A. (2020). Kajian Pendugaan Nilai Pohon Sebagai Dasar Penentuan Nilai Kompensasi Penebangan  Pohon  di  Tepi  Jalan Kota Bogor . (Skripsi Institut
Pertanian Bogor).
Moore  GM.  (1991).  Amenity  Tree
Evaluation: A Revised Method. The Scientific Management Plants in the Urban  Environment.”  Proceedings of the Burnley Cenetary Conference . Melbourne (US):
Centre of Urban Horticulture.
Nurisyah,  S.  (2015). Pendugaan  Nilai
Pogon  di  Kota. Jakarta:  Ikatan
Arsitektur Lanskap Indonesia.
O’Brien, K. (2005). Trees and Woodlans:
Nature’s  health  service.  Farnham,
UK, Forest Research 48pp
Osberg,  J.,  and  J.  Sjorgen.  (2016).  The
Linera  Index  of  Tree  Appraisal (LITA) model for Economic Vaulation  of  Large  Urban  Trees  in
Sweden. Arboriculture  &  Urban Forestry , Vol. 42 :21-30
Ponce-Donoso, M., O. Vallejos-Barra, G. Daniluk-Mosquera,  adn  C.  Aviles- Palacios.  (2013).  Comparasion  of seven  Chilean  Formulas  for  Urban Tree Appraisal. Agrociencia , Vol.47;723-737. Resiana, F. (2014). Efektivitas Penghalang Vegetasi sebagai Peredam Kebisingan Lalu Lintas di Kawasan  Pendidikan  Jalan  Ahmad Yani Pontianak. (Skripsi Universitas Tanjungpura) Yulleff  EM.  (2007).  Penilaian  Ekonomi
Hutan Kota (Studi Kasus: Jalan Ijen dan  Jalan  Veteran  Kota  Malang). Jurnal  Produksi  Tanaman, Vol. 6(9): 2320-2327.