## EVALUASI PRODUK MODIS GROSS PRIMARY PRODUCTION PADA HUTAN RAWA GAMBUT TROPIS INDONESIA (MODIS GROSS PRIMARY PRODUCTION EVALUATION IN TROPICAL PEAT SWAMP FOREST OF INDONESIA)
Yenni Vetrita *) , Takashi Hirano **) *) Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh, Lapan
**) Graduate School of Agriculture, Hokkaido University, Sapporo, Japan e-mail: yenni.vetrita@lapan.go.id
Diterima 9 Agustus 2012; Disetujui 5 November 2012

## ABSTRACT
Gross  Primary  Production (GPP)  estimation  method  was  developed  as  one approach  for  calculating    the  amount  of  carbon  stored  in  vegetation.  One  of  the  GPP product which can be  operationally downloaded free of charge from Terra/Aqua MODIS (NASA  satellite)  is  MODIS  GPP  product  (MOD17).    The  examination  of  this  product needs to be performed in several ecosystem types due to its global properties. Recently, a new version of the product has been launched, however its examination on  tropical forests  particularly  over  Indonesia  has  not  been  implemented  yet.  In  this  study,  new version of MODIS GPP (MOD17A2-51) was evaluated  in tropical peat swamp forest, in Central Kalimantan Province using time series and statistical analysis of field data (GPP EC). The study results show that the time series of 8-daily MODIS GPP provide a similar pattern  although  it  has  low  correlation.  In  general,  MODIS  GPP    tend  to  be underestimate  either  on    rainy  or    dry  season.  However,    an  overestimate  result  was found during the ENSO-caused long dry season in 2002. Nevertheless, the accumulated value  of  GPP  with  seasonal  consideration  (dry  and  rainy)  shows  good  relationship (r=0.94, RMS= 17.47, and Efficiency score= 0.68).  The 2 nd dry season period (August- October)  shows  better  distribution  than  other  periods.  This  study  concludes  that  the MODIS GPP product version 51 can be used for biomass seasonal monitoring of tropical peat swamp forests in Indonesia.
Keywords: MODIS GPP, Carbon, Peat swamp tropical forest, Degradation

## ABSTRAK
Metode Gross  Primary  Production (GPP)  dikembangkan  sebagai  salah  satu pendekatan perhitungan cadangan karbon yang tersimpan dalam vegetasi. Salah satu produk GPP yang secara operasional dapat diunduh secara cuma-cuma adalah MOD17 yang    diperoleh  dari  Satelit  Terra/Aqua  MODIS,  NASA.  Mengingat  produk  ini    masih bersifat  global,  maka  upaya  pengujian  perlu  dilakukan  di  beberapa  tipe  ekosistem. Baru-baru ini,  NASA telah meluncurkan produk versi baru yang pengujiannya belum banyak  dilakukan di hutan tropis, khususnya di wilayah Indonesia. Dalam penelitian ini  dilakukan  evaluasi  MODIS  GPP  versi  baru  (MOD17A2-51)  di  hutan  rawa  gambut, Provinsi Kalimantan Tengah, menggunakan analisis time series dan uji statistik  data lapangan (GPP_EC). Hasil penelitian  menunjukkan bahwa data 8-harian MODIS GPP memiliki pola time series yang hampir sama dengan MOD-EC meskipun secara statistik memberikan  korelasi  yang  kurang  baik.  Secara  umum,  MODIS  GPP  cenderung memiliki  nilai  yang  lebih  rendah  dibandingkan  GPP_EC  baik  pada  musim  hujan maupun  pada  musim  kemarau.  Sebaliknya,  pada  musim  kemarau  yang  sangat panjang,  seperti  pada  tahun  2002  akibat  ENSO,  nilai  MODIS  GPP  cenderung overestimate dibandingkan GPP_EC. Walaupun demikian, nilai akumulasi GPP dengan
mempertimbangkan  musim  (kemarau  dan  hujan)  menunjukkan  hubungan  yang  baik (r=0.94, RMS= 17.47, and Efficiency score = 0.68). Periode musim kering ke-2 (Agustus- Oktober)  menunjukkan  distribusi  nilai  yang  lebih  baik  dibandingkan  periode  musim lainnya.    Penelitian  ini  dapat  menyimpulkan  bahwa    MODIS  GPP  versi  51  dapat digunakan untuk pemantauan kandungan biomasa berdasarkan musim di hutan rawa gambut tropis Indonesia.
Kata Kunci: MODIS GPP, Karbon, Hutan rawa gambut tropis, Degradasi

## 1  PENDAHULUAN
Pengurangan emisi dari Deforestasi dan Degradasi Hutan (REDD) merupakan upaya untuk menciptakan nilai finansial bagi  karbon  yang  tersimpan  di  hutan, dengan menawarkan insentif bagi negara- negara  berkembang  untuk  mengurangi emisi  akibat  kerusakan  hutan.  Isu  ini menjadi  penting  mengingat  hutan mampu menyimpan sejumlah biomassa, baik  dalam  bentuk  biomasa  di  atas permukaan  tanah maupun  di  bawah permukaan tanah . Kegiatan penebangan merupakan  salah  satu  proses  yang menyebabkan  terjadinya  pelepasan  gas karbon  dioksida  (CO 2 )  ke  udara.    Salah satu  tipe ekosistem  hutan yang menjadi tampungan  sejumlah  karbon  dalam volume    di  bawah  tanah  adalah    hutan lahan  gambut.  Ketika  hutan  di  lahan gambut terbakar atau mengalami kekeringan,  maka  emisi  karbon    tidak hanya  terbatas  berasal  dari  vegetasi  di atas  permukaan  tanah,  tetapi  juga berasal  bahan  organik  yang  ada  di dalam tanah. (CIFOR, 2010).
Penggabungan  pengukuran  emisi karbon yang berasal dari deforestasi dan degradasi hutan perlu dilakukan melalui pendekatan  cadangan  biomasa  (Yuan dan  Liu,  2007).  Brown  (2001)  menge- lompokkan  biomasa  hutan  ke  dalam  3 tampungan ( pool ), yaitu biomasa di  atas permukaan, bawah permukaan, maupun pohon  yang  mati.  Guna  pendugaannya, salah  satu  metode  pendekatan  yang paling realistik untuk pendugaan biomasa dalam luasan yang besar adalah menggunakan  data  penginderaan  jauh dengan konsep Gross Primary Production (GPP).
GPP merupakan komponen kunci
dari keseimbangan karbon antara biosfer dan atmosfer yang merupakan hasil dari proses  fotosintesis  yang  menjadi  salah satu  komponen  terbesar  dari  siklus karbon global. Gambaran posisinya dalam siklus  karbon  global  pada  ekosistem hutan  dapat  dilihat  pada  Gambar  1-1, dimana  terlihat  bahwa  pertukaran  CO 2 di atmosfir dan ekosistem darat diperoleh dari  keseimbangan  antara  respirasi  (Re) dan GPP (Muraoka, 2009).
GPP  berbasis  satelit  penginderaan jauh telah banyak dikembangkan meng- gunakan  model Light  Use  Efficiency (LUE)  yang  digunakan  untuk  estimasi perubahan  karbon  antara  vegetasi  dan atmosfer (McCallum et  al ., 2009; Ruimy et al ., 1999; Sims et al ., 2008. Model ini awalnya  dikembangkan  oleh  Monteith (1972)  yang  menerangkan  tentang hubungan  antara  LUE  dengan  radiasi dan  GPP.  Dalam  model  tersebut,  GPP merupakan fungsi dari radiasi aktif yang diserap  oleh  vegetasi  hijau  dan efisiensi cahaya  yang  diserap  dalam  proses fiksasi karbon.
Salah  satu  produk  Terra/Aqua MODIS  yang  telah  operasional  yaitu MOD17  (MODIS  GPP)  memberikan informasi tentang GPP dan NPP, dengan menerapkan  konsep  yang  berbasis model  LUE.  Beberapa  penelitian  yang menggunakan  konsep  sama  sudah  juga dilakukan  oleh  peneliti  lainnya  dengan perbedaan  pada input nya,  seperti  studi pengembangan  alternatif  lain  untuk estimasi LUE (Propastin et al ., 2012) dan substitusi  nilai Leaf  Area  Index (LAI) dengan  index  vegetasi  lain  (Sims et  al ., 2006; Wu et al ., 2011; Xiao et al ., 2005). Sebagian besar hasil penelitian tersebut menyebutkan  bahwa  MODIS  GPP  tidak memberikan  hasil  yang  lebih  baik
dibandingkan  pendekatan  yang  mereka lakukan.  Vetrita et  al. (2010)  telah menguji  akurasi  produk  ini  secara spesifik di lokasi yang sama dengan area studi  ini.  Hasil  yang  diperoleh  menun- jukkan bahwa pola sebaran jumlah GPP sepanjang  tahun  terlihat  cukup  baik dibandingkan dengan
GPP hasil pengukuran
lapangan (GPP_EC),
meskipun  secara  statistik  memiliki korelasi  yang  rendah.  Hal  ini  sejalan dengan yang diungkapkan oleh Propastin et  al. (2012)  pada  kasus  di wilayah  Taman  Nasional  Lore  Lindu, Sulawesi  menggunakan  MODIS  GPP versi 4.5.
Pada  akhir  tahun  2011  telah diluncurkan  kembali  MOD17A2  versi baru  (versi  51)  yang  merupakan    hasil validasi tahap 3 untuk produk tersebut. Hasil validasi dari produk ini yang telah dilakukan  di  hutan  subtropis  gugur daun  (Xiao et  al .,  2004),  dan  di  hutan campuran  subtropis  (Wu et  al .,  2009)
menunjukkan hasil relatif sama  dengan MODIS  GPP.  Akan  tetapi,  pengujian  di wilayah  tropis,  khususnya  di  wilayah Indonesia masih sangat jarang dilakukan (Propastin et  al .,  2012)  Mengingat produknya  yang  bersifat  global,  maka perlu  dilakukan  validasi  secara  spesifik di  wilayah-wilayah  yang    karakteristik setiap ekosistem  berbeda. Saat ini data lapangan yang bersumber dari beberapa tower site telah tersedia melalui jaringan Fluxnet  (2012),  yang  salah  satunya berada  di  Palangka  Raya,  Kalimantan Tengah.  Melalui  jaringan  ini,  upaya validasi  produk-produk  penginderaan jauh,  termasuk  GPP,  memungkinkan untuk dilakukan. Penelitian ini bertujuan  untuk  mengevaluasi  produk MODIS  GPP  versi  51  (MOD17A2_51) guna  mengukur    sampai  sejauhmana produk  ini  dapat  digunakan  sebagai sumber  acuan  jumlah  stok  karbon  di hutan  rawa  gambut  tropis,  khsususnya di Indonesia.
Gambar 1-1: Model siklus karbon pada ekosistem hutan

## 2  METODE

## 2.1 Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  disesuaikan dengan data lapangan yang tersedia dari Asiaflux  Network  yang  berada  di Kalangpangan,  Palangka  Raya,  Provinsi Kalimantan Tengah (2 o 20’ 42’’ S, 114 o 2’ 11’’  E)  (Gambar  2-1).  Areal  penelitian adalah areal adalah  hutan rawa gambut sekunder  yang  pernah  mengalami kekeringan pada tahun 1990-an, berada di  areal  bekas  proyek Mega  Rice yang terletak di antara Sungai Sebangau dan Sungai  Kahayan  (Hirano et  al., 2007). Areal  ini  mempunyai  luas  tutupan hutan  mencapai  lebih  dari  50  km 2 , dengan  konfigurasi    lahan  yang  relatif datar  serta  berada  pada  elevasi  sekitar 30 meter di atas permukaan laut.

## 2.2 Deskripsi Produk MODIS GPP
Nilai  GPP  menggambarkan  infor- masi  tentang  fenologi  vegetasi  serta penyerapan  kanopi  terhadap  radiasi Photosynthetically Active Radiation (PAR) atau Fraction of Photosynthetically Active Radiation (FPAR).  FPAR  merupakan hasil  produk  MODIS  yang  lain  yaitu
MOD15. Terminologi ini disebut sebagai Light Use Efficiency (LUE). Persamaan ini dapat ditulis sebagai berikut:
GPP = LUE*APAR (0-1) Bila APAR = FPAR*PAR (0-2)
Maka  persamaan  2-1  dapat  ditulis sebagai: GPP = LUE*FPAR*PAR (0-3)
Algoritma  yang  digunakan  MODIS  GPP menggunakan  data  iklim  dari  pemodelan iklim  NASA Data  Assimilation  Office (DAO).  Data  utama  yang  digunakan untuk  mendapatkan  nilai  MODIS  GPP dari  DAO  adalah  data  PAR.  Nilai  PAR idealnya  memiliki  resolusi  spasial  yang sama dengan data penginderaan jauhnya. Namun dalam hal ini, DAO hanya dapat memberikan  resolusi  spasial  yang rendah  yaitu  1°  x  1.25°  pada  produk versi  lama.  Untuk  perhitungan  nilai LUE,  diperoleh  dari Biome  Parameter Look-Up Table (BPLUT) yang mengandung parameter  suhu, Vapor  Pressure  Deficit , spesifik  luas  daun,  dan  koefisien respirasi  yang  mewakili  vegetasi  pada tiap tipe biome.
Perbedaan  utama  antara  produk MOD17A2-51  dengan  versi  sebelumnya terletak pada dua aspek. Aspek pertama adalah  parameter  yang  digunakan dalam Biome  Property  Look-Up  Table (BPLUT),  dimana  produk  baru  telah dimodifikasi dengan mempertimbangkan GPP  yang  diperoleh  dari  berbagai Eddy Flux Tower . Aspek kedua adalah resolusi spasial data meteorologi yang sebelumnya 1° x 1.25° menjadi 1 km yang diperoleh dari  interpolasi  non  linear,  dengan sampling nearest  neighbour untuk meningkatkan akurasi input data meteorologi  pada  tiap pixel (LPDAAC, 2011).  Aspek  kedua  ini  disebutkan sebagai  kontributor  utama  sumber kesalahan  dalam  estimasi  MODIS  GPP pada  versi  sebelumnya  (Heinsch et  al ., 2006).

## 2.3 Sumber dan Pengolahan Data

## 2.3.1 Data lapangan GPP (GPP_EC)
Data  GPP  hasil  pengukuran lapangan diperoleh dari  data yang telah diolah  sebelumnya  oleh  Hirano et  al. (2007).  Data  tersebut  merupakan  data per  jam  yang  kemudian  dirata-ratakan menjadi  data  harian  dan  selanjutnya dijumlahkan  menjadi  8  harian  agar dapat  dibandingkan  dengan  MODIS GPP.

## 2.3.2 Produk MODIS GPP
Produk  MODIS  GPP  yang  diguna- kan  adalah    MOD17A2-51 tile H29V09 tahun  2002-2005  yang  diunduh  dari website Oak  Ridge  National  Laboratory Distributed Active Archive Center's (DAAC)
(http://www.modis.ornl.gov/modis/index. cfm).  MODIS  GPP  diperoleh  dengan mengekstraksi  nilai pixel pada  lokasi tower  site dari  tiap  citra.  Untuk meminimalkan  gangguan  pada  awan maka MODIS GPP disaring menggunakan program TIMESAT (Jönsson and Eklundh, 2004). Hal ini dapat dilakukan mengingat produk MODIS GPP menyedia- kan  data  kualitas  (QC)  pada  tiap pixel yang  selanjutnya  digunakan  sebagai penentu  pembobotan  pada  tiap  nilai pixel. Pixel yang berkualitas tinggi (bebas awan) diberikan pembobotan lebih tinggi (nilai  bobot  3)  sedangkan pixel berawan diberikan  nilai  bobot  lebih  rendah  (nilai bobot 1). Disamping nilai QC pada citra, nilai  Standar  Deviasi  (STD)  pada  tiap citra  juga  dijadikan  sebagai  dasar pertimbangan  penentuan  pembobotan. Nilai  dalam  kurung  pada  Tabel  2-1 menunjukkan pembobotan yang diberikan untuk tiap parameter.
Data yang memiliki bobot rendah dalam  prosedur smoothing akan  mem- berikan  pengaruh  kecil  dalam  kurva yang  terbentuk  (Sjöströma et  al .,  2011). Dalam penelitian ini dipilih metode Filter weighted  least  square Savitsky–Golay mengingat  kemampuannya  menyaring data  dan  mempertahankan  integritas sinyal  yang    berkaitan  dengan  lebar window (Jönsson  and  Eklundh,  2004), yang  dapat  disesuaikan  dengan  tujuan penelitian. Dalam penelitian ini diupayakan untuk mendapatkan window terbaik  yang  mendekati  pola  seri  data GPP_EC.

## Tabel 2-1: PENGKELASAN NILAI GPP BERDASARKAN NILAI STD DAN QC AWAN
Nilai standar deviasi Berdasarkan data QC Bebas awan (3) Berawan (1) 0 < STD ≤ 2 (5) 15 5 2 < STD ≤ 4 (3) 9 3 4 < STD ≤ 6 (2) 6 2 STD > 6 (1) 3 1
Tiap pixel akan  dikategorikan kembali menjadi 3 kelas (Tabel 2-2) yang diperoleh  dari  hasil  pengalian  bobot berdasarkan  2  parameter  sebelumnya (Tabel  2-1).  Pengkelasan  ini  menjadi penentu  pembobotan  dalam software TIMESAT.  Hasil  akhir  dari  prosedur  ini untuk  selanjutnya  digunakan  sebagai nilai  MODIS  GPP  untuk  pengujian selanjutnya.

## Tabel 2-2: PENGKELASAN  NILAI  GPP
BERDASARKAN PEMBOBOTAN Kelas Nilai kelas Bobot 1 11 - 15 1 2 6 - 10 0.2 3 1 - 5 0.1

## 2.3.3 Analisis data
Analisis  statistik yang dilakukan mencakup  analisis  Koefisien  Korelasi Pearson  (r), Root-Mean-Square  Error (RMS),  dan Efficiency  Score (Eff). Analisis  korelasi  dilakukan  untuk melihat hubungan antara produk MODIS GPP dan GPP_EC yang diuji.
r= (2-4) RMS= (0-5) Eff = (0-6)
Disamping  perhitungan  statistik, kajian  pola  sebaran  nilai  GPP  secara series  akan  dianalisis  lebih  lanjut. Analisis  dilakukan  dengan  memban- dingkan total jumlah GPP  dari series 8 harian  berturut-turut  selama  4  periode dan  perbandingan  antara  total  jumlah GPP  pada  musim  kemarau  (Mei- Oktober)  dan  hujan  (November-April). Pembagian  periode  musim  mengikuti Hirano  et.al.  (2007)  menjadi  2  periode musim  hujan  yaitu  R1  (November– January),  R2  (Februari–April),  dan  2 periode  musim  kemarau  yaitu  D1  (Mei- Juli), dan D2 (Agustus-Oktober).
Secara  skematis,  alur  pengolahan  dan analisis data disajikan pada Gambar 2-2.
Gambar 2-2: Diagram alir pengolahan dan analisis data

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Secara  umum,  sebaran  nilai MODIS  GPP  (MOD17_51)  untuk    tahun 2002  hingga  2005    memiliki  pola  yang mengikuti  pola  distribusi  GPP_EC (Gambar  3-1).  Namun,  MODIS  GPP memiliki  kecenderungan underestimate dibandingkan GPP_EC. Citra hasil filtering dapat  menghilangkan  nilai-nilai  ekstrim MODIS  GPP  MOD17_51  (PreSmooth) (perhatikan lingkaran hitam pada Gambar  3-1).  Pada  periode  tertentu MODIS  GPP  cenderung  memiliki  pola yang  terbalik  (Gambar  3-1,  perhatikan kotak  persegi  empat  panjang  dengan garis  putus-putus),  dimana  GPP_EC menunjukkan  pola  meningkat  namun MODIS GPP justru terlihat menurun.
Pada  musim  kemarau,  GPP_EC terlihat meningkat di sekitar pertengahan. Hal  ini  dapat  dipahami  karena  terkait tingginya  proses  fotosintesis  akibat kecukupan  radiasi  yang  dibutuhkan vegetasi  selama  proses  tersebut.  Gambar 3-2  secara  lebih  detail    menjelaskan hubungan  antara  curah  hujan  (PPT), GPP_EC  dan  MODIS  GPP.  Kotak  segi empat  panjang  dengan  garis  putus- putus  berwarna  hijau  merupakan kondisi  pada  curah  hujan  rendah sedangkan kotak dengan garis berwarna biru  menunjukkan  kondisi  pada  curah hujan tinggi.
Gambar 3-1: Sebaran nilai GPP_EC dan MODIS GPP tahun 2002-2005
Gambar 3-1: Hubungan antara nilai GPP_EC, MODIS GPP dan curah hujan
Overestimate (masa ENSO)
Dari Gambar 3-2 tersebut terdapat beberapa  fenomena  yang  menarik.  Di areal studi ini ditemukan nilai GPP yang secara umum  cenderung underestimate, baik  pada  musim    kemarau  maupun musim  hujan.  Hal  ini  agak  berbeda dengan  kesimpulan  penelitian    Propastin et  al. (2012)  bahwa  pada  musim kemarau  nilai  MODIS  GPP  cenderung overestimate, sebaliknya underestimate pada  musim  hujan.  Di  lokasi  ini  hanya ditemukan  beberapa  nilai overestimate pada musim  yang sangat kering akibat ENSO  pada  tahun  2002,    Nilai  yang mendekati  GPP_EC  justru  terletak  pada masa  peralihan  antara  musim  hujan dan  musim  kemarau  (ditunjukkan  oleh lingkaran merah pada Gambar 3-2).
Dari  hasil  perhitungan  statistik
data  8-harian  menunjukkan  korelasi yang  kurang  baik  (Tabel  3-1).  Namun, hasil  perhitungan  akumulasi  8  harian berdasarkan  pertimbangkan perbedaan musim (hujan dan kemarau) menunjukkan korelasi yang sangat baik (Tabel  3-2)  dengan nilai r=0.94,
RMS=17.47%,  dan  Eff=0.68.  Nilai  Eff yang  positif  menunjukkan  kemampuan relatif  MODIS  GPP  sangat  baik  untuk estimasi data referensinya (GPP_EC).
Berdasarkan  data  runut  waktu, dapat dilihat bahwa periode D2 memiliki nilai  yang  lebih  mendekati    GPP_EC dengan  nilai  standar  deviasi  (STD)  yang paling kecil dibandingkan  periode musim  lainnya  (Gambar  3-3).  Secara umum,  nilai GPP MODIS masih terlihat underestimate terhadap GPP_EC.
Tabel  3-1: HASIL PERHITUNGAN STATISTIK EVALUASI PRODUK 8 HARIAN MODIS GPP
n=184 MOD17A2-51 r 0.028 RMS (%) 25.85 Eff -0.67
Tabel  3-2: HASIL  PERHITUNGAN  STATISTIK  EVALUASI  PRODUK  MODIS  GPP  BERDASARKAN PERBEDAAN MUSIM
n=17 MOD17A2-51 r 0.944184 RMS (%) 17.47254 Eff 0.685807
Gambar 3-3: Perbandingan distribusi total jumlah 8 harian pada musim kemarau (D1 dan D2) serta musim hujan (R1 dan R2) antara GPP_EC dengan MODIS GPP

## Persamaan  linier  antara  MODIS
GPP  dan  GPP_EC  (Gambar  3-4)  juga menunjukkan  korelasi  yang  lebih  baik (R 2 =0.891) dengan bentuk persamaan  y =1.202x-35.35,  dimana  x  adalah  nilai MOD17A2_51 (g C/m 2 ).
Estimasi  GPP  berbasiskan tower Flux telah dilakukan pada beberapa tipe ekosistem.  Namun,  faktor  ketidak- pastiannya  masih relatif tinggi terutama pada  hubungannya  dengan  estimasi respirasi  ekosistem  pada  siang  hari (Turner et  al .,  2005).  Pada  lokasi  studi ini  dari  data  respirasi  (Re)  siang  hari diperoleh  dengan  hubungan  empiris antara Net  CO 2 Exchange  Ecosystem (NEE)  dengan  suhu  pada  malam  hari pada  kondisi  turbulensi  yang  memadai (Goulden et  al .,  1996).    Estimasi  Tower GPP  dapat  digunakan  sebagai  model validasi  (Aber et  al .,  1996;  Cienciala et al ., 1998) namun biasanya tidak dikaitkan dengan  perubahan  atau  keragaman spasial dalam tipe tutupan dan LAI dari suatu  areal.  .  Beberapa tower  site telah memperlihatkan  dengan  jelas  adanya perbedaan    pola  NEE  yang  tergantung pada  arah  angin  (Aubinet et  al .,  2002).
Di  wilayah  dengan  vegetasi  rendah seperti  padang  rumput  atau  wilayah pertanian,  permasalahan  ini  tidak terlalu berarti  (Turner et al ., 2005).
GPP sebagai salah satu parameter dalam siklus karbon sangat dipengaruhi oleh  variasi  parameter  iklim.  Suhu memberikan  efek  penting  pada  foto- sintesis  melalui  aktivitas  enzim  dan konduktans  stomatal,  sedangkan  hete- rotrof  dan  autotrof  melalui  suhu  mem- berikan  efek  pada  respirasi.  Adapun curah hujan mempengaruhi fotosintesis, heterotrof mempengaruhi melalui kelem- baban tanah dan radiasi matahari secara langsung  mempengaruhi  fotosintesis. Sedangkan Vapor  Pressure  Deficit (VPD) memberikan  efek  pada  fotosintesis melalui  konduktans  stomatal  (Ichii et al., 2007). Dari hasil penelitian ini dapat diketahui  bahwa  perbedaan  musim sangat  berpengaruh  besar  terhadap akurasi  MODIS  GPP.  Perbedaan  musim ini menjadi penyebab besarnya perbedaan  antara  MODIS  GPP  dan  GPP lapangan,  yang  dapat  mempengaruhi parameter iklim.
Gambar 3-4: Hubungan antara MODIS GPP dan GPP_EC
Parameter  lain  yang  digunakan dalam  algoritma  MODIS  GPP  adalah FPAR.  Dari  hasil  penelitian  yang dilakukan  Propastin et  al. (2012), ditemukan  bahwa  nilai  MODIS  GPP cenderung underestimate pada  fase fotosintesis rendah, yang sangat ditentukan  oleh  validnya  nilai  FPAR. Sayangnya,  menurut  Propastin et  al. (2012)  parameter  ini  masih  jarang dilakukan  validasinya  untuk  hutan tropis.  Sebaliknya  nilai  GPP  akan overestimate pada  kondisi  bebas    awan, yang  sangat  dipengaruhi  oleh  nilai  LUE maksimum  (εg)  serta  tidak  memper- timbangkan  saturasi  nilai  GPP  pada saat  radiasi  matahari  yang  tinggi.  Hal inilah  yang kemungkinan menyebabkan estimasi MODIS GPP menjadi overestimate pada  kondisi  sangat  kering  di  musim kemarau panjang tahun 2002.
Beberapa  penelitian  ilmiah  yang dilakukan  dalam  dekade  terakhir    ini menemukan  bahwa  hutan  dengan volume  biomasa  yang  besar  dan  LAI yang  tinggi  seperti  hutan  tropis, umumnya  memiliki  sensitivitas  reflek- tansi  kanopi  yang  rendah  terhadap  LAI data  penginderaan  jauh  (Foody et  al ., 2001, 2003; Huete et al ., 2008).  Dengan demikian,  algoritma  MODIS  masih memiliki  kelemahan  dan  keterbatasan untuk  diterapkan  secara  luas  di  hutan tropis.  Salah satu akibat dari  ketidak- sensitifan  reflektasi  MODIS  GPP  adalah hasil  estimasi  yang  cenderung  lebih kecil    dibandingkan  nilai  sebenarnya ( underestimate ), khususnya pada hutan- hutan  lebat  yang  tingkat  produktivitas- nya tinggi di wilayah tropis.  (Heinsch et al ., 2006; Turner et al ., 2005).

## 4 KESIMPULAN DAN SARAN
Produk  MODIS  berbasis  data  8- harian  cukup  baik  digunakan  untuk mengestimasi  GPP.  Namun,  estimasi dengan akumulasi GPP periode musiman dapat menghasilkan estimasi yang lebih baik. Musim kemarau ke-2 sekitar bulan Agustus-Oktober merupakan waktu estimasi paling baik. Studi ini menemu-
kan  bahwa    produk  MODIS  versi  baru ini  juga  sangat  baik  bila  digunakan untuk  kegiatan  monitoring  perubahan hutan tropis di Indonesia.
Dalam menggunakan data MODIS, perlu  dipertimbangkan  beberapa  hal: (1)  nilai  MODIS  GPP  akan overestimate pada musim kemarau  panjang;  (2) akan underestimate pada  musim  hujan;  dan (3)  masa  peralihan  antara  musim kemarau dan hujan adalah waktu paling baik  untuk  estimasi  GPP  dibandingkan dengan  periode  lainnya;  serta  (4)  perlu dipertimbangkan  pendekatan  LUE  pada kondisi  bebas  awan  dimana  fotosintesis kanopi mengalami saturasi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  disampaikan penulis kepada Prof. Dr. I Nengah Surati Jaya  (Institut  Pertanian  Bogor)  dan  Dr. Wu  Chaoyang  (University  of  Toronto), atas  masukan  dan  komentar  yang sangat  berguna  dalam  pembuatan makalah ini

## DAFTAR RUJUKAN
Aber J.D., Reich P.B., and M.L. Goulden, 1996,  “Extrapolating  Leaf  CO2 Exchange  to  The  Canopy:  a Generalized Model of Forest
Photosynthesis Validated by Eddy Correlation”, Oecologia ,  Vol.106, pp.267–275.
Aubinet M, Heinesch B, and B. Longdoz, 2002,  “Estimation  of  The  Carbon Sequestration by a Heterogeneous Forest,  Night  Flux  Corrections heterogeneity of the site and inter- annual variability”, Global Change Biology , Vol.8, pp.1053–1071.
Brown,  S.,  2001,  “Measuring  Carbon  in Forests:  Current  Status  and Future Challenges”, Environ.
Pollution , Vol.116, pp.363-372.
Cienciala,  E.,  Running  S.W.,  and  A. Lindroth,  1998,  “Analysis  Of Carbon  And  Water  Fluxes  From The NOPEX Boreal Forest:
Comparison  Of  Measurements With  FOREST-BGC  Simulations”,
Journal  of  Hydrology ,  Vol.212– 213, pp.62–78. CIFOR, 2010. REDD: Apakah itu? Pedoman CIFOR tentang Hutan, Perubahan Iklim dan REDD. Bogor, Indonesia. Fluxnet, Introduction, http://fluxnet.ornl. gov/introduction,  download  Mei 2012.
Foody,  G.  M.,  Boyd,  D.  S.,  and M.E.Cutler, 2003, “Predictive Relations  of  Tropical  Forest
Biomass  From  Landsat  TM  Data and Their Transferability Between Regions”, Remote  Sensing  of Environment , Vol.85, pp.463–474. Foody, G. M., Cutler M.E., Mcmorrow J.,
Pelz  D.,  Tangki  H.,  Boyd  D.S., 2001,  “Mapping  The  Biomass  of Bornean  Tropical  Rain  Forest From  Remotely  Sensed  Data”, Global  Ecology  and  Biogeography ,
10, 379–387.
Goulden,  M.L.,  Munger  J.W.,  and  S. Fan,  1996,  “Measurements  of Carbon  Sequestration  by  Long- Term  Eddy  Covariance:  Methods and  a  Critical  Evaluation  of Accuracy ” , Global Change Biology , Vol.2, pp.169–182.
Heinsch,  F.  A.,  Zhao  M.,  Running  S.W., Kimball  J.S.,  Nemani  R.R.,  and K.J.  Davis,  2006,  “Evaluation  o Remote  Sensing  Based  Terrestrial Produc-tivity  From  MODIS  Using Regional  Tower  Eddyflux  Network Observations”, IEEE  Transactions onGeoscience and Remote
Sensing , Vol.44, pp.1908–1925.
Hirano,  T.,  Segah  H.,  Harada  T.,  Limin S.,  June  T.,  Hirata  R.,  and  M.
Osaki,  2007,  “Carbon  Dioxide Balance of a Tropical Peat Swamp Forest  in  Kalimantan,  Indonesia”, Global  Change  Biology ,  Vol.13, pp.412–425.
Huete, A. R., Restrepo-Coupe N., Ratana P., Didan K., Saleska S.R., and K.
Ichii, 2008, “Multiple Site
Towerflux  and  Remote  Sensing Comparisons  of  Tropical  Forest Dynamics  In  Monsoon  Asia”,
Agricultural and Forest Meteorology , Vol.148, pp.748–760.
Ichii,  K.,  Hashimoto  H.,  White  M.A., Potters  C.,  Hutyra  L.R.,  Huete A.R.,  Myneni  R.B.,  and  R.R.
Nemani, 2007, “Constraining Rooting Depths in Tropical
Rainforests  using  Satellite  Data and  Ecosystem  Modeling  for Accurate  Simulation  of  Gross Primary  Production  Seasonality”, Global  Change  Biology ,  Vol.13, pp.67-77.
JÖnsson,  P.  and  L.  Eklundh,  2004, “TIMESAT-A Program for Analysing Time-Series  of  Satellite  Sensor Data”, Computers and Geosciences , Vol.30, pp.833-845.
LPDAAC,  2011.  https://lpdaac.usgs.gov/ about/news_archive/monday_aug ust_22_2011.
McCallum,  I.,  W.  Wagner,  C.  Schmullius, A.  Shvidenko,  M.  Obersteiner,  S. Fritz  and  S.  Nilsson,  2009, “Satellite-based Terrestrial Production  Efficiency  Modeling”, Carbon  Balance  and  Management , Vol.4, No.8.
Monteith,  J.L.,  1972,  “Solar  Radiation and  Productivity  in  Tropical Ecosystems”, Journal  Application. Ecology , Vol.9, pp.747-766.
Muraoka,  H.,  2009,    “Satellite  Ecology (SATECO)-Linking  Ecology,  Remote Sensing  and  Micrometeorology, from  Plot  to  Regional  Scale,  for The Study of Ecosystem Structure and  Function”,  Journal  of  Plant Research,  Vol.  122,  Issue  1, Publisher Springer.
Propastin,  P.,  A.  Ibrom,  A.  Knohl,  S. Erasmi,  2012,  “Effects  of  Canopy Photosynthesis Saturation on The Estimation  of  Gross  Primary Productivity From MODIS Data in a Tropical Forest”, Remote Sensing  of  Environment, Vol.121, pp.252–260.
Ruimy,  A.,  Saugier  B.,  and  G.  Dedieu, 1999,  “Methodology  for  The Estimation  of  Terrestrial  Net
Primary Production From Remotely Sensed Data”, Journal of
Geophysics  Research, Vol.99D3, pp.5263–5383.
Sims, D. A., Rahman A.F., Cordova V.D., El-Masri B. Z., Baldocchi B. Z, D.D., and L.B. Flanagan, 2006, “On The use of MODIS EVI to Assess Gross Primary  Productivity  o  North American Ecosystems”, Journal of Geophysical Research-Biogeo- sciences , Vol.111.
Sjöström, M., Ardö J., Arneth A., Boulain N.,  Cappelaere  B.,  Eklundh  L.,  de Grandcourt  A.,  Kutsche  W.L.,
Merbold L., Nouvellon Y.,. Scholes R.J, Schubert P., Seaquist J., and E.M. Veenendaal, 2011, “Exploring The Potential of MODIS  EVI  for  Modeling  Gross
Primary Production Across African Ecosystems”, Remote  Sensing  of Environment, Vol.115,  pp.1081– 1089.
Turner,  D.P.,  Ritts  W.D.,  Cohen  W.B., Maeirsperger  T.K.,  Gower  S.T., Kirschbaum  Al  A.,  Running  S.W., Zhao  M.,  Wofsy  S.C.,  Dunn  A.L., Law  B.E.,  Campbell  J.L.,  Oechel W.C.,  Kwon  H.J.,  Meyers  T.P., Small  E.E.,  Kurc  S.A.,  and  J.A.
Gamon, 2005, “Site-Level Evaluation of Satellite-Based Global  Terrestrial  Gross  Primary
Production  and  Net  Primary Production  Monitoring”, Global Change  Biology ,  Vol.11,  pp.666– 684.
Vetrita, Y., Wu C., and T. Hirano, 2010,
“Evaluasi  Produk  Modis  GPP  di Hutan  Tropis  Indonesia”,  Jurnal
Inderaja  &  Lahta  Citra  Digital, Vol 7.
Wu, C., Chen J.M., and N. Huang, 2011, “Predicting Gross Primary Production  From  The  Enhanced Vegetation Index and Photosynthetically Active Radiation:  Evaluation  and  Cali- bration”, Remote sensing  of
Environment , Vol. 115, No. 12, pp. 3424–3435.
Wu, J. B., Xiao, X. M., Guan, D. X., Shi, T.  T.,  Jin,  C.  J.,  and  S.  J.  Han, 2009,  “Estimation  of  The  Gross Primary  Production  of  an  Old- Growth  Temperate  Mixed  Forest using  Eddy  Covariance  and Remote  Sensing”, Int.  Journal  of Remote  Sensing ,  Vol.30,  pp.463–
479.
Xiao, X., Hollinger D., Aber J., Goltz M., Davidson  E.A.,  and  Q.  Zhang, 2004,  “Satellite-Based  Modelling of  Gross  Primary Production in an Evergreen Needleaf Forest”,
Remote  Sensing  of  Environment ,
Vol.89, pp.519–534.
Xiao,  X.,  Zhang  Q.,  Saleska  S.,  Hutyra L., De Camargo P., and S. Wolfsy, 2005,  “Satellite-Based  Modelling of  Gross  Primary  Production  in  a Seasonally Moist Tropical Evergreen Forest”, Remote
Sensing of
Environment , Vol.94, pp.105–122. Yuan, W., and S. Liu, 2007, “Deriving a Light  use  Efﬁciency  Model  From Eddy  Covariance  ﬂux  Data  For Predicting  Daily  Gross  Primary Production  Across  Biomes”- Agri- cultural  and  Forest  Meteorology , Vol.143, pp.189–207.